📊 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**は期間全体を通じて穏やかな上昇トレンドを示していますが、瞬間的に大きな変動が見られる日があります。特に2025年7月6日からは高いスコア（0.84や0.85）が観測されており、上昇トレンドが顕著です。
– **個人WEI平均**及び**社会WEI平均**も同様に上昇トレンドを示し、特に7月6日を境に社会WEI平均では0.9を超える高水準のスコアが観測されます。
#### 異常値
– いくつかの異常値が検出されており、これらは恐らくデータ収集時の誤差や突発的な出来事による影響と推測されます。特に7月6日の高スコア（0.81 – 0.85）はイベントや政策変更、あるいはニュースによる影響などの可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差
– 長期的な上昇トレンドを示しながら、短期間での急激な変動も観察されます。季節性パターンは確認しづらいですが、7月6日周辺での残差変動は、特定の社会的・経済的要因が一時的にスコアに影響を与えた可能性があります。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**からは、社会的要因（例えば持続可能性、社会基盤）と個人の健康状態や経済的余裕との間に強い相関が見られます。高い社会基盤は個人の心理的ストレスを和らげる可能性があることを示唆します。
#### データ分布
– 箱ひげ図分析を通じて、総合的なWEIスコアは全般的に0.7から0.8の範囲に集中しています。いくつかのデータで外れ値が見られますが、全体の中央値は安定しています。特に健康状態や心理的ストレスは他の項目に比べてばらつきが大きいことが示唆されます。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– PC1は総合WEIの72%の変動を説明しており、これは主要な個人的及び社会的要因が総合的なスコアに大きく関与していることを示します。PC2の寄与率は低く、サブ要因の影響は限定的であると解釈できます。
### 結論
この分析におけるWEIスコアの上昇トレンドは、社会経済的な改善、政策変更の可能性、またはデータ収集の特定要因への感度を示しています。今後の分析では、特定の要因（例えば政策変更、イベントのインパクト）を深堀りすることが、更なる洞察を得る鍵となるでしょう。異常値の背景やその場の影響を理解するための追加調査も有益です。
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:
以下の視点でグラフを分析します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は緩やかに上昇トレンドにあります。期間の中でスコアが少しずつ上がっていることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い縁で囲まれた青い点が外れ値を示しています。これらのデータポイントは他と比べて明らかに異なり、注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は過去の実績データを示しています。
– 赤い「×」は予測値を示しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさの範囲を示しており、予測の信頼性を示しています。
– ラインや色は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によるものです。紫のラインはランダムフォレスト回帰法による予測を示しており、予測の精度と安定性を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰や決定木回帰に基づく予測とランダムフォレスト回帰の予測が示され、その間に特定の乖離が見られます。ランダムフォレスト回帰は安定した予測を提供しているようですが、他の手法と比較することで精度の違いを評価することができます。
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密集しており、分布の偏りは見られません。
6. **直感的な感じと影響**
– 緩やかに上昇する実績はポジティブな成長を示唆しています。予測の不確かさを考慮しても、将来的に改善が続く可能性が高い。
– ビジネスや社会の観点では、この動向は市場の成長や政策の成功を示す可能性があります。外れ値に関する注意は必要ですが、全体的な良い傾向が見られます。
全体として、このグラフは、データの改善傾向と予測の安定性を示しており、適切にモニタリングしつつ戦略を調整することで、ビジネスや政策において良い指針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:
このグラフに基づいた考察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青点）は全体的に横ばいで、0.6から0.8の間に留まっています。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）は、上昇トレンドを示しています。
– 線形回帰（青色の線）は横ばいであり、一定の値を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績の多くのデータポイントが異常値としてマークされています（黒い円で囲まれた点）。特に初期の日付付近で頻繁に見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– シェーディングされた領域は予測の不確かさの範囲を示しており、実績データの周辺に集中しています。
– 決定木回帰の予測はグラフ上には明確に表示されていないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレスト回帰と線形回帰の予測間での違いが顕著であり、ランダムフォレストの方が将来の増加傾向を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実際のデータは全般にわたり分布しており、異常値が頻繁に存在します。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの影響**:
– 実績データが比較的一定なのに対し、予測データは増加傾向を示しているため、これが実現されれば将来的な成長が期待できるという楽観的な見方ができます。
– 一方で、異常値が多い部分ではデータの信頼性や予測モデルの改善が求められます。
これらの洞察から、現状の安定を維持しつつ予測モデルの精度を向上させることでビジネスの成長を促進する余地があると考えられます。
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:
以下がグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 実績データは概ね0.8から0.9の範囲で部分的に上昇傾向を示しています。
– 予測では、線形回帰と決定木回帰は比較的安定している一方、ランダムフォレスト回帰は上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの一部に外れ値が見られ、それらは黒い円で強調されています。
– 短期間での急激な変動は目立っていません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績を示し、密度は均一ではなく、若干のばらつきがあります。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、これは実績の変動幅を考慮しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレスト回帰はほかの予測手法に比べて高めの予測を示しています。これはより保守的または高位の仮定を示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定の範囲内に収まっており、強い変動はありません。
– 予測の幅から、不確実性が存在することが示唆されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、データがしばしば同じ範囲で推移しており、将来の安定性が期待できるということでしょう。
– 一部の外れ値は異常事象が発生した可能性を示しているため、その原因分析が求められます。
– ビジネスや社会への影響としては、社会的安定性や持続性にある程度の安心感を提供しますが、外れ値の原因と予測の違いを踏まえたリスク管理が重要になりそうです。
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:
以下はこのグラフについての分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）のデータは、最初の15日間はほぼ横ばいで推移しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫色の線）は、7月15日以降に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内に数点の異常値（異常値として囲まれた部分）が見られますが、それ以外は安定しています。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実際のデータを示し、赤い×は予測を示しています。予測は幾つかの方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づいています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、実績データはこの範囲内に主に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレスト回帰が他の予測方法に比べて持続的な上昇を示しており、長期的な成長傾向を捉えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実際のデータは主に一定の範囲内に密集しており、大きな変動は少なかったです。
6. **直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– 初期の実績データが安定していることは、国際的な経済状況が短期的には変動しにくいことを示唆しているかもしれません。
– 予測が長期的な上昇を示している場合、これは将来の経済拡大の期待や投資機会が増加している可能性を示唆しています。
– ビジネスや政策立案者は、予測の上昇トレンドに基づいて、今後の戦略を考慮する必要があります。ただし、予測に対する不確実性も認識しておくことが重要です。
この分析は、データの解釈に関して統計的および経済的な洞察を組み合わせたものであり、意思決定における参考材料となり得ます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、芝の一定期間の散布を見る限りほぼ横ばいで、大きなトレンドは見られません。
– 予測データ（紫の線）は、徐々に減少する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値は黒い円でマークされていますが、着目するような大きな変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青のポイント）と予測データの違いが明確です。
– 異常値（黒い円）は少数存在しています。
– 灰色の領域は、予測の不確かさの範囲を示し、モデルの信頼性を視覚的に表しています。
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の間に一致、または大きな乖離はあまり見られません。ただし、予測データは微細に下降しており、将来的な健康状態の悪化の兆候と言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各データの間に明確な相関関係は視覚的に見られません。
– データは比較的一様に分布しており、異常値が特に多数存在するわけではありません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 健康状態の予測がやや下降傾向であることから、介入や改善が必要であるかもしれないというメッセージを伝えています。
– ビジネスや社会への影響として、長期的には個人の健康状態が下降する可能性があるため、健康関連サービスの需要が増加するかもしれません。
### 総括
全体として、個人のWEI（健康状態）は現在安定していますが、予測はややネガティブなトレンドを示しているため、注意と可能な改善策を検討することが重要です。データの分析を元に、適切な対応策を講じることが推奨されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 7月1日から8日までの実績データは横ばい、もしくは僅かに変動する傾向があります。
– 予測データ（線形回帰と決定木回帰）はほぼ横ばいですが、ランダムフォレスト回帰の予測は一貫して上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ内にいくつかの外れ値があります。これらは特定のイベントや要因による一時的なストレスの急増を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– 実績は青色の点でプロットされています。
– 予測の線は異なる色で示され、モデルに基づくフィットを表しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 三つの予測（線形、決定木、ランダムフォレスト）はそれぞれ異なるトレンドを示しており、特にランダムフォレストはより高い増加傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 外れ値を除いた実績データの分布は比較的安定していますが、ランダムフォレストの上昇予測と整合性が取れていないため、モデルの過学習の可能性があるかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**
– WEIスコアにおける突然の外れ値や急激な変化は、ビジネスや個人のストレス管理において慎重な観察が必要です。
– 多くの予測モデルが異なる結果を示すことから、多角的なモデル検証が重要です。
– ランダムフォレストの上昇トレンドが示すように、今後のストレス増加を想定し、事前に対応策を講じることがビジネスの継続性にとって重要です。
この分析は、グラフデータを元に、人間の判断をサポートし、より良いストレスマネジメントを実現するための方針決定に資するでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は、期間の初めに乱れた動きを見せたあと、安定して横ばい状態に向かっています。
– 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、横ばいか上昇しています。特に、ランダムフォレスト回帰では最も高い予測結果が予想されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには、いくつかの外れ値が見られます。これらは他のデータポイントから離れた位置にあり、変動が激しいことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、中央値周りに集中しています。
– 異常値として黒の円で囲まれているプロットがあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の比較では、全体的に上昇または横ばいの傾向がありますが、予測の程度はモデルにより異なります。特にランダムフォレスト回帰は他に比べて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、時間が経つにつれてより狭い範囲に収束しています。
– 異常値が初期に集中しており、その後は安定した分布に変わっていく傾向が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 初期の乱れは、政策変更や外部ショックなどの影響を受けた可能性がありますが、安定した後のデータは状況の改善や統制の強化を示しているかもしれません。
– 予測データが安定または上昇していることは、今後の自由度と自治の改善を示唆しており、これが実現すればビジネス環境や社会的安定が向上する可能性があります。
この結果を基に、自由度と自治の重要性を強調し、関連する政策や施策を見直すことが推奨されます。
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:
このグラフは、社会的公平性と公正さを示すWEIスコアの30日間の時系列データを表しています。以下に、観察される特徴とそこから得られるインサイトを示します。
1. **トレンド**
– 過去のデータポイント（青い点）は概ね横ばいで、スコアが0.6から0.8の範囲に位置しています。
– 予測（赤い×とライン）は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰いずれも0.8以上を示しており、すべて比較的高いスコアを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い丸）はいくつか見られますが、全体としては範囲内におさまっています。
– 予測値と実績値の間に大きな乖離はなく、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い実績AIのプロットは、過去30日間の実際のデータに基づいています。
– 予測モデルごとに異なるライン（青、緑、紫）が示され、それぞれが異なる予測方法を示しています。
– グレーのシェーディングは、予測の不確かさ範囲を示し、範囲内で信頼できる予測がなされていることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データはおおむね一致しており、予測モデルの一貫性が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはやや幅広い範囲に散らばっていますが、予測値はより収束しています。
– すべてのモデルは上昇トレンドを示しています。
6. **直感的洞察と影響**
– スコアが安定して高いことから、社会的公平性と公正さの維持が達成されていると考えられます。
– ビジネスや社会においては、持続可能で公平な政策の実施が評価されていることを示唆します。予測が実績よりも高いことから、さらなる改善の可能性が考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は、全体的に0.8から0.9の範囲で安定しています。
– 予測データ（線）のラインは、わずかに異なるが全体的に安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフにはいくつかの外れ値（黒丸で囲まれたプロット）が見られますが、大きな変動は特に目立ちません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績と予測の差異を視覚的に確認できるように設計されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、予測区間内にほとんどの実績データが含まれています。
– 複数の予測手法に基づく線が描かれており、それぞれの予測の信頼性を比較できます。
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手法がどれもほぼ同一のスコア範囲を示しており、信頼性の高さを表しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データ間で強い相関があることが示唆されます。予測の偏差は小さく、精度の高い予測を行えているようです。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**:
– このデータから、持続可能性と自治性において高い成績を維持していることが感じられます。
– ビジネスや社会において、持続可能性が安定的に維持されていることは、長期的な戦略の構築において安心感を提供するでしょう。
– ポリシーメーカーや企業リーダーは、この安定性を元に新たな取り組みを計画しやすくなると考えられます。
全体として、このグラフは安定した社会的な持続可能性と自治性を示しており、各国や地域がこの傾向を維持することで、持続可能な発展を続けることが期待されます。
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（青のプロット）は、期間中ほぼ横ばいです。
– ランダムフォレスト回帰（紫線）は徐々に増加し、安定しています。他の予測モデル（緑と赤）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒の円で囲まれたプロットは外れ値を示していますが、多数発生しているわけではありません。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青いプロット）**: 過去の実際のデータを示しています。0.8付近で安定しています。
– **予測の不確かさ範囲（灰色のエリア）**: 予測の信頼区間を示していますが、実績の動きが少ないため狭まっています。
– **異常値（黒の円）**: データの異常な点を示しますが、数が限られています。
– **各予測モデル（線）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ランダムフォレスト回帰が他のモデルよりも高いスコアを示しています。異なるモデルの予測と実績が全体として一致しているため、予測の精度は高いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績とランダムフォレスト回帰の間にはわずかな正の相関が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**
– WEIスコアが0.8付近で安定していることから、調査対象の社会基盤や教育機会は安定していると判断できます。
– ビジネスや社会への影響としては、予想通りの安定した状況が続く場合、これに依存する戦略を続けることができるでしょう。
– ランダムフォレスト回帰による若干の上昇予測は、今後のポジティブな変化の期待を示すかもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初めの10日間は実績の点が0.6から0.8の間に集中しています。
– その後、予測の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は0.8から1.0に近づく形で平行に進んでいます。これはスコアが安定した成長を示す予測です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期にはいくつかの点が異常値として認識されており、特にグラフ左側に集中しています。
– しかし、予測に基づくデータには急激な変動が見られず、安定しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データで、最初の10日間に密集している。
– その中にいくつか異常値が認識されており、黒い丸で表示されています。
– グレー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とその関係**
– 三つの予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はすべて類似したトレンドを示し、将来的なスコアの上昇を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データは期間の初期でばらつきがありますが、予測ではそれに対して修正が入り、スコアが高くなる傾向があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このグラフが示唆することとして、社会の共生や多様性、自由の確保の観点で改善が期待されることです。
– 異常値が最初の段階に多くみられることから、特定の問題が解決されつつある状況と言えるかもしれません。
– 経時的に予測スコアが安定していることは、今後の取り組みが功を奏している証と見なすことができ、ポジティブな社会影響を期待できます。
全体として、現在の取り組みへの評価が次第に改善している様子が伺えます。ビジネスや政策立案において、今後もこのトレンドを維持するための戦略や実施が重要になるでしょう。
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:
以下は、提供された総合WEIスコア時系列ヒートマップの分析です。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– ヒートマップ上で色が濃い青から緑、黄色に変わっている箇所があり、これはスコアの増加を示しています。特に、2025年7月6日と7月7日には目立った変化があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月6日の16時台に明らかな変動が見られ、急激なスコアの上昇が示されています。この時期だけ黄色が出現しており、他の期間と比べて異常な変動を示しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色のグラデーションはWEIスコアのレベルを示しており、濃い紫から緑、黄色にかけてスコアが高くなることを表しています。時間帯が横軸、日付が縦軸で展開されており、各セルは特定の時間帯と日付におけるスコアを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 時間帯別に色の変動が見られ、それぞれの時間帯での変化のパターンを比較することで、一部の時間に特定の傾向が強まることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 午後から夜にかけて（特に16時以降）スコアが上昇する傾向が見られます。これは、活動が活発化する時間帯に関連している可能性があります。
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に関する洞察**
– 2025年7月6日の急激なスコア上昇は何らかの特別なイベントや状況の影響を反映している可能性があります。このような変動が予測や対応に影響を与えることが考えられ、リソースの最適配分や市場動向の分析において重要な指標となるでしょう。
– 夜間のスコア上昇は、夜間活動や需要が増加していることを示唆しており、サービス提供のピークタイムを把握するために有用です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフ内の色は、ダークブルーからイエローまで変化しており、数値が上がると明るい色になることを示しています。
– 各時間帯（8, 15, 16, 19時）において、特定の日で急激に値が上昇していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 8時台では、2025-07-06に明るいグリーンで示された急激な上昇があります。
– 16時台では2025-07-06で値が明確に上昇し、鮮やかなイエローを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 色の変化は、個人WEI平均スコアの変化を示しています。明るい色ほど高いスコアを意味します。
– 各時間帯の色の濃さと均一性は、その時間帯におけるスコアの変動を表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ほぼ全ての時間帯で2025-07-06に変動が観察されており、共通の要因が影響している可能性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日によって色の変化、つまりWEIスコアの変動がありますが、特定の時間帯での急激な変化は共通しています。よって、特定のイベントや状況が影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間はこのヒートマップから、特定の時間帯での急な変化に直感的に注意を向けるでしょう。特に、2025-07-06の異常な変動はビジネスや社会に対する特定の出来事が起きた可能性を示唆しています。
– もしこのWEIスコアが経済活動や社会的な健康を示す指標であれば、この日付に起きた変化が今後の戦略や計画に影響を与える可能性があります。
このヒートマップは、特定の日に複数の時間帯で共通の影響が出ていることを示しており、詳しい原因や背景を調査することで、より具体的なインサイトを得ることが期待されます。
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:
このヒートマップについて、以下の点を考察します。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとに色の変化がありますが、特定の周期性や大きなトレンド上昇や下降は見られません。
– 特定の日（例: 7月6日以降）、特定の時間帯で色が変わっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日後の時間帯15、16で急激な色の変化があります。これがデータの急激な変動や外れ値を示している可能性があります。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡は、WEIスコアの高低を示しています。黄色に近いほど高いスコアを意味し、紫に近いほど低いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯間で、7月1日から7月10日の間でスコアの変化が見られるものの、直接的な関連性は視覚的には明らかでありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯でスコアが連続して変化していることが観察されますが、強い相関とは言えない状態です。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– スコアの低い期間が続くことは、社会やビジネスにとっての課題を示唆しています。特に、7月5日後の変動は何らかの要因による影響があった可能性を示しています。
– 特定の時間帯でのスコア上昇は改善の兆しと捉えられるかもしれませんが、経済活動や政策への影響をさらに調査する価値があります。
このヒートマップは、社会的な指標の変動を時系列で視覚化するのに役立つ情報を提供しており、特定の時間帯における注意や介入がどれくらい必要かを判断するツールとして使用される可能性があります。
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:
このヒートマップは、様々なWEI（指数）の間の相関関係を視覚化しています。以下に注目点と洞察を示します。
### 1. トレンド
– ここでは具体的な時間的トレンドよりも、要素間の相関関係が重要です。ヒートマップの色分布で見られる大部分が赤や濃いオレンジであることは、WEI間でかなり強い正の相関が多いことを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 負の相関や低い相関が示されている部分（青や薄い色のエリア）は、他とは異なる関係性を示す「外れ値」として興味深いです。例えば、「個人WEI（健康状態）」と他の多くの指標との相関は低いです。
### 3. 各プロットや要素の意味
– プロットの色の強さは相関の強さを示します。赤は強い正の相関、青は負の相関を表しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– このグラフは時系列データではありませんが、要素間の相関を通じて、異なる要素がどの程度連動しているか（例えば、「個人WEI平均」と「心理的ストレス」の相関は0.90と高い）を把握できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は多くの他の指標と強い正の相関を持ち、特に「個人WEI平均」との相関が非常に高いです（0.90）。
– 「個人WEI（健康状態）」は他の多くの指標との相関が低く、単独的な動きが強いと言えます。
### 6. 人間が直感的に感じることおよび影響
– 高い相関を持つ要素同士は、政策や戦略を立てる際に連動して計画することが効果的です。
– 例えば、「心理的ストレス」と「公平性・公正さ」の関連性を考慮することで、社会のウェルビーイングを向上させる施策が考えられます。
全体として、このヒートマップにより、個人と社会の指標がどのように関連し合い、どの領域に重点的に介入すべきかという洞察を得ることができます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 全体として、WEIスコアは特定のトレンドを示しているわけではなく、カテゴリ間でバラつきがあります。
– 目立った上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済的余裕）」および「個人WEI（自由度と自治）」のカテゴリで外れ値が散見されます。
– これらの外れ値は特定の要因、例えば経済的不安や自由の制約などが一部の個体群に強く影響している可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図の中間線は各カテゴリーの中央値を示し、その位置はスコアの中心的な傾向を知らせます。
– 色の濃淡は異なるカテゴリを視覚的に区別するのに役立っていますが、具体的な意味はグラフからは読み取れません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定のカテゴリ間で明確な相関関係は表現されていません。
– それぞれ独立したカテゴリの比較に焦点が当てられています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 多くのカテゴリが広い範囲のスコアを含んでおり、ばらつきが見られます。
– 「総合WEI」や「個人WEI（心理的ストレス）」では、中央値が比較的高く、スコアの安定性を示唆しています。
6. **直感的な感覚とビジネス/社会への影響**
– 「個人WEI（持続可能性と自治生）」が高い安定性を示していることから、環境や自治への配慮が利点とされている可能性があります。
– 社会全体のバランスは、カテゴリによって大きく異なることが示され、特に「社会WEI（公平性・公正さ）」のばらつきが目立ちます。これは社会的な不平等や公平性への関心が変動していることを示しています。
– ビジネスにおいては、経済的余裕や心理的健康が外れ値を持つことから、これらがターゲットとなる市場のニーズに直接影響を与える可能性があります。
これらの洞察は、政策立案者やビジネス戦略を考える上で有益な情報を提供します。特に外れ値の分析は、改善が必要な分野を特定する手助けとなります。
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:
このグラフは、国際カテゴリーにおけるWEI（おそらく経済インデックス）構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。このデータは、30日間のものです。
### 1. トレンド
– **拡散**: プロット点は均等に広がっていますが、特定の方向やトレンドは明確に示されていません。ただし、第1主成分に対して軽度の上昇傾向が見られます。
– **循環性**: 特に周期性は認識できません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 第1主成分の-0.3以下や、第2主成分の0.1以上に見られる点は外れ値として考えられます。
– **急激な変化**: 特に急激な変化がある点は見られません。
### 3. 各プロットや要素
– **主成分**: 横軸は第1主成分（寄与率: 72%）、縦軸は第2主成分（寄与率: 9%）を示しています。第1主成分がデータの大部分を説明しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 同時に増加する一部の点があり、相関があるように見えますが、全体としては明確な関係性は見受けられません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関**: 軽度の正の相関があるように見えますが、明確ではありません。
– **分布**: データは比較的広く均等に分布しています。
### 6. 直感的な洞察と社会への影響
– **多様性の理解**: データが多様に広がっていることから、解析の対象となっているWEI構成要素が多様である可能性が示唆されます。
– **経済状況の変動**: 寄与率が高い第1主成分の影響を受けやすい構造が考えられ、特定の要因が経済変動に大きく影響していることが推測されます。
– **ビジネスおよび政策への影響**: 経済的要因の変動は、国際市場での戦略見直しや政策策定に重要です。特に、外れ値として識別された要因は注意を要します。
この分析では、データの主要なバリエーションが第1主成分を介して捉えられていることが、戦略的な意思決定において考慮すべき主要な点として浮かび上がります。
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。