📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合的な分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEIスコアの推移**: WEIスコアは7月初めの0.65から徐々に上昇し、7月6日に急上昇して0.85375まで到達しました。その後、一部に不安定な変動を挟みながらも、高止まりの状態を維持しています。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**: 個人WEI平均は7月1日から7月6日まで安定しており、7月6日に急上昇しましたが、その後やや安定しました。社会WEI平均も同様に、7月6日に顕著な上昇が見られます。
#### 異常値の検出
– 特に注意すべき異常値は、総合WEIスコアの7月6日の急激な上昇（0.64から0.85まで）です。この急上昇は複数のWEI項目で一致しており、個人および社会的な改善または特定のイベントが背景にある可能性があります。
– 他の日付では、個人および社会の各詳細項目で若干の変動がありますが、大きな異常というほどではありません。
#### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**: 長期的なトレンドとしては上昇傾向で、特に個人および社会的な要素が均等に改善していることが示唆されます。季節性のパターンは、通常の平日と週末の経済活動の変動を反映している可能性があります。残差は他の要因に起因するもので、特別なイベントの影響を受ける瞬間的な変動を含んでいると考えられます。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ分析**: 基本的に、個人WEIの各項目と、社会WEIの各項目間には強い相関が見られます。特に、**経済的余裕**と**健康状態**が密接に関連している点が重要です。これらの高相関は社会経済政策の結果を反映している可能性があります。
#### データ分布
– **箱ひげ図**から見ると、個人および社会の項目それぞれにおいてばらつきがあります。外れ値としては、主に急激な上昇のタイムポイントに見られる数値が観察されます。これらは短期間のイベントまたは施策の結果と考えられます。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PCA分析では**、PC1の寄与率が非常に高く（0.71）、これは全体的なWEIの変動の大部分を支配していることを示します。これは、WEIの変動が主に一つの主要な要因（例えば政策変更や社会課題の解決）によって駆動されている可能性を示唆します。PC2は0.11の寄与率で影響力が少ないですが、季節的な変動や短期的なイベントの影響を反映している可能性があります。
### 結論
全体として、提供されたデータは7月初旬に向けての全てのWEIスコアが上昇していることを示しています。特に7月6日の急激なWEIスコアの上昇は重要で、これは政策変更、国内外のイベント、または特定の経済インディケーターの改善に起因する可能性があります。データの全体的な傾向が一貫していることから、政策が成功を収めていると仮定することができるでしょう。ただし、安定性を確認するためには長期的な観察が不可欠です。
総合WEI 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下の視点からグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は緩やかな上昇トレンドを示しています。
– 予測（ピンクと紫）は、特にランダムフォレスト回帰が急上昇する予測を示しているため、今後の上昇が期待されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータ点（黒い丸）が異常値として識別されています。これらは予測モデルが外れ値とみなしている可能性がありますが、他のデータとの対比で急変しているわけではありません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、予測結果とは異なる動きをしています。
– ピンクの線と紫の線はそれぞれ異なる予測モデルの結果を示していますが、予測の信頼性に開きがあります。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと複数の予測データ（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が並行して表示されていますが、特にランダムフォレストの予測が異なる動きを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは安定して分布しているが、特異値がいくつか存在します。
– 予測データの分布は、モデルによって大きく異なり、特にランダムフォレストが一番高い予測をしているのが目立ちます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 予測が正確であれば、近い将来のWEIスコアの上昇が期待され、これは社会経済的な成長や回復を示唆しています。
– 急激な予測上昇は、注意が必要であり、過度な期待がリスクとなる可能性があります。
個人WEI平均 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は約2025年7月1日から2025年7月9日までの間に集中しています。この期間では大きな上昇も下降も見られず、ほぼ横ばいの状態です。
– 予測は3つの異なるモデルで行われており、それぞれ異なる傾向を示しています。
– 線形回帰（紫色の線）は、急激に上昇し2025年7月13日以降はほぼ安定しています。
– 決定木回帰（青緑の線）は、一貫して一定の水準を示しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク色の線）は、予測期間を通じて一貫しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い円で囲まれた青い点）は実績データ内に何点か存在していますが、全体のトレンドに大きく影響していないように見受けられます。また、大部分が予測の不確かさ範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータを示しており、実際の傾向を視覚化しています。
– 黒い円は外れ値を示し、データの異常点を特定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは異なる傾向を示しており、線形回帰が最も積極的な上昇傾向を示していますが、その他のモデルは比較的安定した予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は狭く、比較的均一に見えます。異常値は存在するものの、全体傾向に大きな影響を与えていません。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響**:
– 線形回帰の結果を人々は楽観的に捉えるかもしれませんが、他のモデルではより保守的な予測を提示しており、データの不確実性について考慮する必要があります。
– ビジネスにおいては、予測を基に短期的な戦略を立てる際、異なるモデルの結果を慎重に比較検討し、リスクを管理することが重要です。特に、予測がどれだけ外れ値に敏感であるかに留意する必要があります。
社会WEI平均 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、国際カテゴリにおける社会WEI平均スコアの時系列を示しています。以下に各ポイントを詳述します。
1. **トレンド**:
– 実績データは、おおむね0.7から0.9付近で変動しています。
– 予測では、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰があり、ランダムフォレスト回帰が最も高いスコアに達すると予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い縁取りで示されており、特に急激に上下する変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、実際のスコアを視覚化しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測方法によって若干異なるスコアが提示されていますが、全体としておおむね0.8以上のスコアを維持するという共通点があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの変動には若干のばらつきがありますが、全体として安定した分布を示していると言えるでしょう。
6. **直感的な洞察および影響**:
– グラフは短期的な安定を示唆していますが、予測方法による微妙な違いは、担当者にとって重要な決定を下す際のヒントとなるでしょう。
– 社会WEIスコアが継続的に高いことは、国際的な社会の安定や政策の一貫性にプラスの影響を与える可能性があります。
全体として、このグラフは安定したスコアの持続可能性を示しており、将来的な予測に基づいた戦略的な計画策定に役立つでしょう。
個人WEI（経済的余裕） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
グラフを分析した結果、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 初期の10日間はWEIスコアが横ばいで安定しています。
– その後、線形回帰による予測は上昇し、決定木予測は維持、ランダムフォレスト回帰は若干増加を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 図の左側に複数の外れ値がありますが、目立った急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIのデータで、一定期間横ばいです。
– 予測の不確かさ範囲がグレーで示されており、実績データの周辺に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは異なるトレンドを示しており、特に線形回帰モデルは積極的な上昇を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的狭い範囲に集中しており、予測の不確かさ範囲内に収まっています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 短期的にはWEIスコアが安定しており、この期間の変動はないことが示されています。
– 線形回帰が示す上昇トレンドは、将来的な経済的余裕の改善を示唆しており、政策やビジネス戦略の立案時に参考となるかもしれません。
– 外れ値の存在は、特定の要因による一時的な不安定さを示唆している可能性があります。
全体として、このグラフは短期の安定性を示しつつも、将来的な変動に対する注意を促しているようです。
個人WEI（健康状態） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフから得られる視覚的な特徴と洞察について分析します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は初旬に密集していますが、7月5日以降のデータはありません。予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）は、7月5日から始まり、わずかに減少傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として示されているデータはグラフ上で5つ存在します。実績データの中で突出したデータポイントが特定されており、予測範囲を外れている可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、X印は予測データを示しています。予測の不確かさ範囲はグレーのエリアで示されており、3つの予測モデルの線が比較されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データは異なる時間範囲で表示されており、実績データは初めの数日間に、予測データはその後の期間に表示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.6から0.8の間で比較的一定した分布を示していますが、予測データでは徐々に減少する傾向が見られます。これにより、健康状態の評価が多少低下する可能性が示唆されています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績データの期間が短いため、データ不足が予測の不確実性につながっているように見えます。予測の減少傾向は、潜在的な健康状態の低下を示し、これが個人や社会の健康管理の重要性を浮き彫りにします。予測モデルの不確実性を考慮に入れて、今後の健康状態管理における戦略に活用することが重要です。
このグラフをもとに、さらなるデータ収集と分析が必要であり、健康状態の改善策が必要とされる可能性があります。
個人WEI（心理的ストレス） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、30日間の個人的なWEI（心理的ストレス）のスコアを示しています。以下に、その視覚的な特徴と洞察を考察します。
1. **トレンド**:
– 最初の数日間の実際のデータ（青い点）は比較的一定の範囲内にありますが、全体的な傾向は明確ではありません。
– その後、予測値（紫色の線）が大きく上昇し、安定した高いレベルに達します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには黒い円で囲まれた外れ値がいくつか存在します。これは特異な出来事があった可能性を示しています。
– 急激な変動として、予測線が7月9日あたりから急激に上昇しています。
3. **プロットの要素**:
– 青い点は実績値であり、紫の線が予測値を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、予測値に対する信頼区間を示しています。
– 異なる色の線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による結果を示し、ランダムフォレストが描かれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データ間の明確な相関関係は、実績と予測の一致度として見ることが可能ですが、今回は予測後に大きな乖離が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データは比較的均一に散布されていますが、後半の予測が明らかに高く、一部の実績データとは乖離があります。
6. **直感と社会的インパクト**:
– 人々の心理的ストレスが予測されるように急上昇することは、外部の要因（政治的、経済的、環境的）が強く影響している可能性を示唆します。
– ビジネスや政策の観点から、予測が現実と乖離している場合、その要因を特定し、適切な対応策を検討することが重要です。このギャップを埋めることで、心理的ストレスの管理改善に役立つかもしれません。
この分析から、予測モデルが実際のデータをしっかりと反映しているか再評価し、モデルの改善や新たなデータ収集の必要性を考慮することが重要です。
個人WEI（自由度と自治） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、国際カテゴリの個人WEI（自由度と自治）のスコアを30日間にわたって示した時系列散布図です。いくつかのポイントを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、グラフの前半で若干の変動がありますが、全体としては横ばいの傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グレーの範囲内にあるプロットは通常の変動範囲と考えられ、それに対して黒い円で囲まれたプロットは外れ値を示しています。外れ値がいくつか観察され、スコアが急激に変動した箇所があることがわかります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は、実際のスコアを示しています。
– 黒い円は外れ値を示しており、通常の変動範囲から外れた異常なデータポイントであることを示唆しています。
– ピンク、青、緑の線はそれぞれ、ランダムフォレスト、決定木、線形回帰による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データと実績データには明確な相関は見られませんが、30日目以降の予測は平坦で安定した値を示しており、安定性が見込まれています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには一部外れ値が含まれているものの、全体的に密集した分布を描いています。予測モデル間のスコアは近い値になっていますが、わずかに異なる挙動を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 多くの実績データポイントが安定していることから、個人の自由度と自治に関して比較的安定した状況が続いていると考えられます。ただし、外れ値が示す急激な変動は注意が必要で、予測モデルの違いも考慮することが重要です。社会的には、これらのスコアは政策や個人の権利に影響する可能性があります。
このグラフから、データの安定性と若干の異常パターンを検出したことで、政策調整やさらなるデータ分析の必要性を示唆しています。
社会WEI（公平性・公正さ） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
グラフを詳しく分析します。
1. **トレンド**:
– 初期段階（7月1日から7月7日）では、実績が0.6から0.8の範囲で横ばいです。
– その後、予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、7月7日から急激に上昇し、1.0で横ばい状態になります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日から7月7日までのデータには、外れ値がいくつか見られます。
– 7月7日以降は外れ値がなく、予測が一貫しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の実績データは、初期段階で変動が小さい範囲に収まっています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、初期段階での変動がこれに収まっています。
– 線形回帰（ライトブルー）は他の予測手法と一致しており、安定した予測を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データの開始日以降、全ての予測手法が一致し、同じトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期段階では散布データに微小な相関がありますが、急激な予測値の上昇後は、異なるメトリクス間の相関は見られません。
– 予測モデルの一致が、モデル間の高い精度と一致を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 短期的な社会的公平性のスコアは、当初は変動がありましたが、その後急激な改善が見込まれています。
– モデル予測の一致は信頼性を示しており、社会政策や決定において重要な指標となるでしょう。
– 初期の変動と外れ値は、予想外の社会的な出来事や政策の影響を示唆しているかもしれません。これらを解決することで、安定した改善が実現される可能性が示されています。
このような変動と予測は、社会的な公正さと公平性の評価に重要な影響を及ぼすと考えられ、政策決定者にとっては重要な指針となります。
社会WEI（持続可能性と自治性） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフについて分析を行います。
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青い点）は安定しており、スコアがほぼ0.8付近にあります。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は、期間中緩やかに上昇しながら1.0付近で水平になっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには外れ値が複数あります（黒い円）。これらは通常の変動範囲を超えたデータを示していますが、急激な変動というよりは不確定性の範囲外にある点を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実績値を示し、信憑性の高いデータを提供しています。
– 黒い円は異常値で、これらはデータの一貫性を損なう可能性がある特定の値を示しています。
– 予測はさまざまな回帰モデルに基づいており、特にランダムフォレストが一貫して強い上昇傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値を比較すると、実績は比較的一定である一方、モデルによっては将来のスコアの向上を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に明確な相関関係は見られませんが、予測は未来の改善を示唆しています。
6. **直感的な感じ方とビジネスや社会への影響**
– 実績が安定していることで、現在の社会的持続可能性と自治性が確保されていることが示されています。
– ただし、予測データから見る限り、自治性がさらに向上する可能性があり、そのための準備や戦略が求められます。
– 外れ値の存在は、一定のリスクや課題が存在することを示唆しており、これに対する対策が必要です。
このグラフからは、現在のパフォーマンスが十分に安定していることが確認できますが、将来的には改善の余地があります。ビジネスや政府はこのデータを活用して、リスクの管理や持続可能性の向上を目指すべきでしょう。
社会WEI（社会基盤・教育機会） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、全体として安定している横ばいの傾向が見られます。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰、ピンクの線）は、7月5日を境に上昇し、その後も高い水準で横ばいしています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青のプロットで囲まれている黒い円は、外れ値と見なされますが、グラフ全体ではそれほど多くないため、データの一貫性は比較的高いようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の実績データを示しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測で、安定した上昇トレンドを示しています。
– 水色と緑の線はそれぞれ線形回帰と決定木回帰の予測ですが、ランダムフォレスト回帰に比べると保守的な予測になっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは予測モデルの中で特にランダムフォレスト回帰と強く関連しており、比較的よく適合しています。他の回帰線はより控えめな予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的一貫しており、大きな変動は見られませんが、予測は特定の時期にわずかに上昇傾向を見せています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから直感的に感じられるのは、教育機会や社会基盤が一定の水準を維持しており、今後も安定していることが期待されています。
– ビジネスや政策立案においては、安定した成長を前提とした計画を立てることが可能であり、新たなイニシアティブを導入する際のリスクも比較的低いと考えられます。予測に沿った持続的な投資が促されるでしょう。
社会WEI（共生・多様性・自由の保障） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
グラフの分析についての洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフの前半部分（2025年7月1日から7月9日）は変動が見られ、スコアは0.6から0.8の間で推移しています。その後の期間は、予測（ランダムフォレスト回帰）により一定の0.8以上の値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日ごろに複数の外れ値が見られ、それ以降のデータポイントよりもいくつかのデータが孤立しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、黒い輪郭で囲まれたデータポイントは外れ値と考えられます。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、予測モデルの信頼区間を表しています。
– ピンクの線はランダムフォレストによる予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データ間の直接の相関は見られませんが、予測は過去の実績を元にした推定であると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データにおいて、スコア0.8付近に集中しており、その周りに大きく広がったデータは見られません。予測データは一定値で安定しています。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– 実績スコアが不安定であった期間に比べ、予測値では高スコアを維持する想定がされており、社会の安定化が期待されているように見えます。
– ビジネスや政策策定において、この安定的なスコアはポジティブな印象を与え、共生や多様性の促進措置が奏功している可能性を示唆しています。
– 外れ値の多さや不安定さが見られる場合、改善の余地があると考えられ、さらなる対策や調整が必要かもしれません。
この分析は、グラフの可視的な特徴に基づいたものであり、データ背後の詳細な要因分析があるとさらに理解が深まるでしょう。
総合WEI 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
個人WEI平均 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
社会WEI平均 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
総合WEI 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、30日間の時系列データを示す総合WEIスコアのヒートマップです。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 順位ごとの色の変化から、いくつかの時間帯でスコアに変動があります。特に、23時のデータは7月6日に急上昇し、他の時間帯よりも変動が顕著です。
– それ以外の時間帯では比較的スコアは安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日の23時に顕著な色（黄色）で急激な上昇が見られます。これは他の日の同時間帯と比べて異常な動きです。
3. **各プロットや要素**
– カラースケールは黄色が高スコア、紫が低スコアを示しています。これにより、どの時間帯や日付においてパフォーマンスが良いかが一目でわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯によって若干の変動はありますが、特定のトレンドは見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 19時と23時のスコアの分布は、他の時間帯と比べて明らかに異なります。特に23時の変動は興味深いです。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 7月6日の23時の急激なスコアの上昇は、特定のイベントや要因によるものである可能性があります。これにより、特にこの時間帯に関連性のあるビジネスや業務における意思決定や戦略の調整が求められるかもしれません。
– 一貫して高スコアを維持することができれば、持続可能な成長やパフォーマンスの向上に寄与するでしょう。
このヒートマップは、時系列データを短期間で視覚的に評価するのに役立ちます。特定の時間帯や日付の異常な動きを早期に発見し、適切な対策を講じることが可能です。
個人WEI平均 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は、提示された時系列ヒートマップに基づく分析結果です。
1. **トレンド**:
– 全体的に均一なパターンは見られず、特定の日付に急激な変動があるようです。
– カラースケールが濃い紫から明るい黄色に変わっていることから、一部の高いスコアや急上昇が含まれている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-06の日付において、特に19時の時間帯で急激に高いスコア（黄色）が観察されます。他の時間帯と比べて大きな変動です。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、濃い色は低く、明るい色は高いスコアを示します。
– 時間帯ごとのスコアの変動を視覚的に把握できるようになっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯でのスコアが他の時間帯と異なる場合、例えば7月6日の19時で顕著に高いスコアが見られるような場合、注目すべきです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯におけるスコアの増加が他の日付でもパターンとして現れているかを確認すると良いでしょう。
– 目立つスコアの変動に周期性があるかどうかは現時点では不明です。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 高いスコアを示す時間帯が社会的な活動やビジネスのピークに関連している可能性があります。特に業務時間外（例えば夜間や週末）の高いスコアは、特定のイベントや活動の影響を示唆しています。
– 外れ値や急上昇するスコアは、何らかの外部要因（例えばキャンペーンや異常気象）が影響している可能性があるため、改善および最適化の機会として活用できるでしょう。
このようなヒートマップは、迅速な意思決定を支援し、効率的にリソースを配分するための貴重な洞察を提供することができます。
社会WEI平均 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化を見ると、一定の周期性が見られます。時間帯に沿ってスコアが変動し、特定の日付で急激な上昇があることが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月6日には、緑から黄色へと急激に色が変わっており、スコアが大きく上昇しています。この日は他の日と比べて非常に高いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さが平均スコアを示しています。濃い紫は低いスコア、明るい黄色は高いスコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとにスコアの変動が異なり、昼と夜で周期的に変化するパターンが見られます。特に夜間帯にスコアが低くなる傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ヒートマップ全体を見ると、全体的にはスコアが時系列に応じて変化しており、時間帯によってもスコアの傾向が異なることが示されています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 2025年7月6日の急激なスコア上昇は、何らかのイベントまたは状況の変化を反映している可能性があります。この変動は社会的な出来事や政策の影響を受けたものかもしれません。
– ビジネスや政策立案者にとって、このグラフは特定の時間帯や日付に集中的なアクションプランを練る際のインサイトとなるでしょう。特に、夜間の低スコアを改善する対策が考慮されるかもしれません。
これらの洞察をもとに、特定日の日中のスコア改善や急激な変動原因の分析が必要かもしれません。
全WEI項目 相関ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは相関関係を視覚化していますが、特定のトレンド（上昇、下降、周期性）があるわけではなく、固定的な期間の相関を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– このヒートマップでは外れ値としての指定色はありませんが、明確に低い相関を示す組み合わせ（例えば、「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」）が一部見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各セルの色は、異なるWEI（Well-being Index）項目間の相関係数を表しています。赤色に近いほど高相関（1に近い）、青色に近いほど低相関（0に近いまたはマイナス）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データというよりは個体間の相関なので、期間内での関係性の変動は特に示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」の間の高い相関（0.92）は、個人の全体的な幸福度が総合評価に大きく影響していることを示しています。
– また、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI平均」（0.92）の高い相関は、個人の精神的な健康が直感的幸福度に大きく寄与していることを示しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**
– ビジネスや社会において、個人のウェルビーイングが総和されることで国全体の幸福度指標として活用されることが考えられます。
– 心理的ストレスが全体的な幸福度に強く影響する点から、精神的健康対策が重要であることが示唆されます。このことは、企業が職場環境の改善やメンタルヘルスケアに取り組むことで、生産性の向上につながる可能性があります。
– また、社会的要因（教育機会や公正性）が様々な健康指標に対して異なるレベルの相関を持つことから、政策決定者は包括的なアプローチで社会プログラムを策定する必要があります。
WEIスコア分布比較（箱ひげ図）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 各カテゴリ間で顕著な上昇や下降のトレンドは見られません。スコアは全体的に0.6から0.9の範囲に収まっており、一定の範囲内で変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」に外れ値が見られ、これが該当する要素内でのスコアの不安定性やばらつきを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図の箱の部分はスコアの中央値を示し、上下のひげは範囲内での変動を示しています。外れ値は、通常の分布範囲から外れたスコアを示します。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 各WEIタイプのスコア分布が異なり、一部の指標は他よりもバラツキが大きいことが示されています。ただし、時間的なトレンドを示す時系列データではないため、時系列データ間の直接の関係性を見出すことは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が他の指標よりも相対的にスコアが高い傾向があり、全体的に安定もしています。一方で、ばらつきが大きいのは「個人WEI（経済的余裕）」です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は、特に「個人WEI（経済的余裕）」や「個人WEI（心理的ストレス）」のスコアに基づいて、地域や国によって個人の経験が大きく異なる可能性があると感じるでしょう。ビジネスおよび社会政策においては、これらの差異を考慮し、各地域の特性に合わせた方策が必要です。「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が安定して高いことは、社会的統合や多様性の尊重が良い水準にあることを示しており、ポジティブな影響を持つと考えられます。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と見解
1. **トレンド**
– グラフ上では明確なトレンドは見られませんが、データは第1および第2主成分の範囲に広がっています。
– これは、特定の方向への支配的な変化ではなく、多様な分布を示唆しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値に該当するようなデータポイントは明確には見られませんが、一部の点は他の点群から離れた位置に存在します。
– 特に第1主成分の正の領域で右上方向に少し離れた点、また第2主成分の負の領域で下方向に離れた点が異なる傾向を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– プロットされている各点は、それぞれのデータサンプルをPCAにより2次元で表現したものです。
– 第1主成分（寄与率0.71）は、変動の大部分を説明しており、水平軸に沿った広がりが大きいことを示しています。
– 第2主成分はそれよりも寄与率が低い（0.11）、垂直軸に広がりをもたらしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフでは期間が30日間とされていますが、時系列の情報が視覚的に示されていないため、各点の時系列的な関係性は読み取ることができません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部の点が互いに近接してクラスターを形成している可能性があります。
– 緩やかに傾いた楕円状に点が分布しており、弱い相関が存在する可能性がありますが、視覚的には明確ではありません。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと及び影響**
– グラフを見た直感としては、多様性のあるデータセットであると捉えられます。統一された動きはなく、各データポイントが別個の特徴を持つ可能性が示唆されます。
– ビジネスや社会への影響としては、この多様性は異なる要因が複合的に働いている可能性を示すため、単一指標よりも複数要因の理解が重要です。また、外れ値や異なるクラスターが、特定の市場セグメントや地域ごとの特異性を示す可能性もあります。
このように、WEI（Weekly Economic Index）に関連する主成分分析は、変動の主要な原因を特定し、分析する上で有用です。分析者は次のステップとして、個別の成分がいかにウィークリーエコノミックインデックスに影響を与えるかを更に掘り下げるとよいでしょう。
本分析には、実績AI・予測AI・比較AI（前年比較）、説明可能AI（xAI/3σ誤差）に加え、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の**複数の機械学習モデルによる予測**を統合し、社会の変化を多角的に可視化しています。また、時系列データの詳細な傾向を捉えるための**異常検知**と**季節性分解（STL）**、さらに多変量データの構造を明らかにするための**主成分分析（PCA）**も導入しました。
各モデルの予測が実績とどのように異なるか、そしてどのモデルが最も高い精度で未来を予測しているかをご確認ください。表示されているデータ点やラベルに注目することで、より深い分析が可能です。インタラクティブグラフでは、直接操作して詳細な情報にアクセスできます。
