📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. **時系列推移と全体のトレンド**
– **総合WEIスコア**は、2025年7月1日の0.65から始まり、7月13日までの間に0.7から0.85の範囲で推移しています。全体として、初期のスコアは低めであり、日を追うごとに上昇する傾向を示しています。
– **個人WEI平均**も同様に、全体の傾向としては7月初旬から大きな変動は見られますが、最終的には全体的な増加へと向かう傾向があります。
– **社会WEI平均**もステディに増加しており、特に7月6日以降は高水準を維持しています。
#### 2. **異常値**
– **異常値**としては、例えば2025年7月6日付の総合WEIの0.64、および7月6日のスコア0.81は目立っています。午前中と夜でのスコアの差が大きいことが、社会や経済の不安要素や突発的なポジティブな要因によって変動する可能性を示しています。
– これらの異常値は外部のイベント、ニュースの影響、あるいはデータ記録上の誤差などが背景にあると推測されます。
#### 3. **季節性・トレンド・残差**
– **STL分解**を行った場合、長期的トレンドが上昇傾向を示し、短期的な季節性はあまり見られません。
– **残差**がある場合には、それは突発的な市況変動や予測不能な出来事によってスコアが短期的に変動したことを示唆している可能性があります。
#### 4. **項目間の相関**
– 各WEI項目間の相関ヒートマップを基に、個人経済的余裕と社会公正性の間には比較的高い相関が見られました。これは、経済的な安定が社会的な公平感に寄与する一因である可能性を示唆します。
#### 5. **データ分布**
– 箱ひげ図からは、**持続可能性と自治性**が全体で高いスコアを示すも、それに比べて**個人の心理的ストレス**はやや低いスコアで分布し、外れ値も若干見られます。全体的に、焦点を当てる必要がある個別要因として健康状態と心理的ストレスが強調されます。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
– 第一主要成分 (PC1) は寄与率0.72を持ち、これはデータの中で最も多くのばらつきを説明しています。これが示すのは、データ全体にわたる多くの変動が仮に共通の外的要因に依存している可能性であり、例えば、全体的な経済情勢が各スコアに強く影響しているのかもしれません。
### 結論
提供されたデータから、WEIスコアが全体的に上昇しているトレンドにあることが分かります。しかし、心理的ストレスや健康状態は依然として平均以下であり、これが総合スコアにネガティブな影響を与えている可能性があります。今後の政策や施策として、心理的ストレスを軽減し、健康状態を向上させることが、総合WEIのさらなる改善につながる可能性があります。また、社会的要素の変化や不安定な経済的事件がデータに影響を与えていることを念頭に置くと、継続的なモニタリングが不可欠です。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **トレンド**: 実績のWEIスコア（青いプロット）は、期間の初めから中盤にかけて、比較的安定していますが、若干上昇傾向も見られます。その後は横ばい状態が続いています。
– **予測トレンド**: 緑色、赤色、紫色の線（予測モデル）はやや異なりますが、予想は比較的横ばいか、ゆるやかな上昇を示唆しているモデルもあります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 黒い円で示される外れ値がありますが、ほとんどが予測範囲内にとどまっています。
– **急激な変動**: 特に急激な変動はなく、全体的に安定した動きが見受けられます。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **青いプロット**: 実際の観測データ。
– **黒い円**: 異常値を示す。
– **陰影部分**: 予測の不確かさを示すレンジ。
– **緑、赤、紫の線**: 予測モデルを表しており、使われているモデルごとに異なる予測を提供しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 異なる予測モデルの結果は非常に接近しており、各々が同様の動向を示しています。これにより、WEIスコアの今後の挙動に対する予測がある程度安定していることが示唆されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: 実績データと予測モデル間で顕著な乖離が見られないため、高い相関がある可能性があります。ただし、正確な相関を特定するには統計分析が必要です。
– **分布の特徴**: 実績のデータポイントは緩やかな分布を示しています。
### 6. インサイトと影響
– **直感**: このグラフは、今後のWEIスコアの推移が比較的安定し、現時点での大きな変動やリスクは低いことを示唆しています。これにより、ビジネスや政策の計画や見通しが安定しやすいと考えられます。
– **ビジネスや社会への影響**: 予測範囲内で実績データが推移しているため、予測モデルの信頼性が高いことが示され、意思決定プロセスに安心感を与えることができます。
全体として、このグラフは観察データと予測の双方が一定の信頼性を持っていることを示しています。したがって、このデータは意思決定において有用である可能性が高いと言えます。
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:
## 視覚的な特徴と洞察
### 1. トレンド
– **実績 (青い点):** 期間の最初の半分では、全体としてわずかな上昇傾向を示しています。その後、横ばいになり安定しています。
– **予測 (線形回帰, 緑色):** 一定のレベルで横ばいを示しています。
– **予測 (決定木回帰, ピンク色):** 実績の後半から急上昇し、その後横ばいとなっています。
– **予測 (ランダムフォレスト回帰, 紫色):** やはり急上昇後に安定しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値（黒い丸で囲まれている点）がいくつか存在しており、特に初期段階では目立ちます。しかし、後半では安定しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点（実績）：** 実際の観測値です。
– **赤い×（予測）：** モデルの予測値。
– **灰色の範囲：** 予測の不確かさを示す範囲。初期には幅が広く、情報のばらつきが大きいことが示されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測モデルの間では、実績が初期には予測から外れるケースがあるものの、後半には実績と予測が近づき、モデルが実際のデータに対してより良く適合していることを示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績の分布は、徐々に一定の範囲に集約されていく傾向を示しており、データが時間とともに安定していることを暗示しています。
### 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
– 初期の段階ではデータの変動が大きいため、モデルの予測が不正確である可能性が高いと感じるでしょう。しかし、後半には安定してきており、予測モデルがより信頼できるものと感覚的に認識できます。
– ビジネスや社会における影響としては、初期の変動がプロジェクトや計画のリスクを示す可能性があるため、安定化するための施策が重要です。安定化が達成されれば、予測モデルを基にした計画が有効に機能する可能性が高く、より良い意思決定ができると考えられます。
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:
このグラフを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績スコア（青いプロット）は緩やかに上昇しています。
– 予測スコアは、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のいずれも、将来的に安定またはわずかに上昇する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のプロットは黒い円で囲まれており、異常値を示しています。これらは他のデータポイントとは異なる可能性がありますが、全体のトレンドには大きな影響を与えていないようです。
3. **各プロットの意味**:
– 青い点は実際に観測されたWEIスコア。
– 赤い「×」マークは予測されたWEIスコアを示しています。
– グレーのエリアは予測の不確かさを示しており、この範囲内でスコアが変動する可能性があります。
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整合性があり、実測値は予測の信頼区間内に多く含まれています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布はグラフ上で比較的狭い範囲に集中し、予測の信頼区間とも良好な一致を見せている。
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**:
– このグラフは、ビジネスや政策の計画において予測の精度が比較的高く、安定的な成長が期待できることを示唆しています。
– 異常値も時系列全体には大きな影響を与えていないため、長期的な成長パターンに対する信頼感が強まります。
– また、予測の多様な手法が示されていることは、様々な状況下での適応性を高め、意思決定のための柔軟性を提供していると考えられます。
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:
以下の視点からグラフを分析します。
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青色プロット）は、比較的一定の水準を保っており特に顕著な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測データについて、線形回帰（薄紫）はゆるやかな上昇、決定木回帰（水色）は横ばい、ランダムフォレスト回帰（ピンク）は上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのデータ点が黒い円で囲まれており、異常値として認識されています。これらは通常のデータ点から大きく離れた値を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色プロットは実績を表し、他の色が予測を示しています。
– 灰色の背景は予測の不確かさを示す範囲として機能しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる回帰手法での予測が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回帰では一貫した上昇傾向が見られます。
– 各手法での予測の差異は、分析対象のデータの性質による影響を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は比較的狭い範囲にまとまっており、分析過程で検出された異常値を除いて、一貫性が見られます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの影響**
– 一部の異常値がなぜ発生したのかは調査が必要ですが、一般的なトレンドは安定しているため、経済的余裕の安定性を示唆します。
– 異常値の原因が特定され対策が取られると、さらなる安定性が期待できるでしょう。
全体的に、安定した指標を示しつつも、異常値への注意が必要で、予測手法の選択が分析の結果に影響を及ぼす可能性があります。
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:
以下に、提供されたグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）のプロットは、ほぼ横ばいで安定しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のラインは、7月中旬以降に開始され、予測に従ってわずかに異なる傾向を示しています。特にランダムフォレスト回帰が少し上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中に外れ値がいくつか見られます。それらは明確にマークされていますが、全体の流れには大きな影響を与えていません。
3. **各プロットや要素**:
– 青いドットが実績データを示しており、安定したパターンを形成しています。
– フォアキャスト方法の違いが、明確な色分けで示されています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルごとに異なるトレンドラインがありますが、大きな乖離は見られません。
– 線形回帰と決定木はほぼフラットな予測を示し、ランダムフォレストが僅かに増加を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは概ね0.6〜0.8の範囲に集中しています。
– 外れ値も同様の範囲で出現していますが、明確なパターンとしては捉えにくいです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 個人の健康状態（WEI）の安定性が示され、特に大きな変化は予想されません。
– 異なる予測手法間での差異が小さいため、いずれの手法でも今後の健康状態について大きな問題は想定されないと考えられます。
– 安定的な健康状態が続くことは、個人のQOL向上や医療リソースの管理にプラスの影響を与えると考えられます。
この分析に基づき、健康管理への継続したサポートや、小さな変動要因を詳細に解析する取り組みが推奨されます。
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**:
– 実績データ（青のプロット）は7月上旬に多く集計されており、0.5から0.8の間を横ばいで推移しています。
– 予測は異なる手法で示されており、線形回帰（紫色の線）は緩やかに上昇しています。一方、ランダムフォレスト回帰（ピンク色の線）は一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として黒い円で囲まれたプロットがありますが、これらも0.5から0.7の範囲内に留まっており、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示しています。
– 外れ値は黒い円で強調されています。
– グレーの影付き範囲は予測の不確かさを示しており、実績データと一部重なっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の相関は見られますが、予測値の不確かさ範囲に含まれるデータポイントが多く、一定の関係性があります。
– 不確かさ範囲内で実績値が推移していることから、予測精度は比較的高いと言えるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は特定の範囲内に密集していますが、徐々にランダムフォレスト回帰では一定で、線形回帰では増加傾向が示されています。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 実績値が一定範囲に留まっていることから、心理的ストレスに大きな変動はないと判断されます。
– 線形回帰が上昇傾向にあるため、今後のストレスレベルの上昇が懸念されます。
– ストレス管理対策を強化するための政策や企業の対策が重要です。特に、予測値が上昇する兆候に対し早めの対応が求められます。
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:
グラフを分析すると、以下の点が見受けられます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、7月初めには0.6付近から始まり徐々に上昇し、大半を0.8近辺で安定しています。
– 予測データ（線）は、7月中旬以降に差が見られ、ランダムフォレスト回帰の予測が特に異なる上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部、異常値（黒い円で囲まれた点）が0.6よりも下にあり、異常を示していますが、それ以外の部分では実績と予測の間に大きなズレは見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（実績AI）：青い点がその日の実績データを示しています。
– 予測（予測AI）：異なる色（赤）の線は、各モデルが予測する未来の傾向を示しています。
– 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**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰それぞれが異なる予測を示していますが、実際のデータとはランダムフォレストが最も大きく異なっているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に実績は徐々に上昇して安定しており、予測と異なる動きを見せる部分があります。
6. **洞察と影響**:
– 人間の視点では、このグラフは実績が安定しつつわずかながら向上していることを示しています。ビジネスや社会的な意味合いとしては、安定した成長が見込まれるところであり、異常値が少数見られるため、不確定要素が少ないと考えられます。また、ランダムフォレスト回帰の予測が他と大きく異なるため、それがどのような要因から来ているのかをさらに調べる価値があります。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は全般的に横ばいです。
– 予測（線）は7月中旬以降から上昇し安定しています。
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が数点ありますが、全般的な値の範囲内に収まっています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値、外れ値は黒い円で囲まれています。
– 予測値は異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）により異なる線として示されています。
– 灰色の影の部分は予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と実績の間に若干の差異がありますが、全体として一致しています。
– 予測値は異なる方法でやや異なった結果を示していますが、7月以降ほぼ重なっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的分散が小さく、データの変動が限定的です。
6. **直感的な印象と社会・ビジネスへの影響**:
– 公平性・公正さのスコアが安定していることは、社会的な信頼性の維持に寄与すると考えられます。
– 予測モデルが比較的一貫しているため、精度の高い予測が可能と考えられる一方で、急激な変動には対応が必要です。
– ビジネスにおいては、社会的な公平性を意識した施策が求められている可能性があります。
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:
このグラフは、「社会WEI（持続可能性と自治性）」のスコアの時系列変化を示しています。以下、視覚的特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は横ばいで、期間中のスコアに大きな変動が見られません。全体的に安定しており、高いスコア（0.8以上）を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内には、明確な外れ値（黒い円で囲まれた点）が見られます。数値の変動が少ない中でこれらの外れ値は、特定のイベントや要因による一時的な影響が考えられます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の実績を示し、予測は色とりどりの線で区別されます。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示し、この範囲内では予測が信頼できることを示唆しています。
– 色付きの異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、異なる手法による予測です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法の線がほぼ同一水準で推移しており、予測モデル間には一貫性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間に強い相関があることが予想され、実績が予測の範囲内に収まっていることから、モデルの精度が高いと考えられます。
6. **直感的な理解と社会的影響**:
– 人間はこのグラフから、WEIスコアが高く安定しており、持続可能性と自治性が順調に維持されていると感じるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、安定した持続可能性への取り組みが評価され、信頼性を生む要因となります。また、今後の政策や戦略立案に役立つ予測モデルの正確性も示されています。
全体として、WEIスコアは高く安定しており、持続可能な国際的評価を示しています。予測モデルの一貫性と精度も良好で、将来の計画に対する信頼性を裏付けています。
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
1. **トレンド**:
– 7月初旬から中旬にかけての実績データ（青い点）は、やや下降気味であるが0.7から0.85の範囲で推移しています。
– 予測データ（直線）、特にランダムフォレスト回帰（紫）は最初に急上昇し、ほぼ横ばいに安定しています。決定木回帰（緑）は最初から安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の実績データ（青い点）が0.6付近にあり、これは他のデータより低く外れ値として認識されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、これまでの傾向を反映しています。
– 赤いバツ印は予測された値です。
– 黒い輪が付いた点は外れ値を指摘しています。
– 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**:
– 実績データと予測データの間に見られる違いや重なり具合が注目されます。予測の信頼性や実績のばらつきを把握するための手掛かりになります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は比較的密集しており、変動があるもののほぼ一貫した範囲で保たれています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 社会基盤や教育機会の指標として、予測が実績よりも高い場合、今後の改善期待や政策提言に繋がる可能性があります。予測が横ばいでも実績が上昇する兆しを見せない限り、現状維持の課題が浮き彫りになることが考えられます。
このグラフは、政策立案者や教育機関にとって、現状の分析と今後の戦略を考えるための重要な指標を提供します。予測と実績のギャップに着目することで、さらなるデータ収集や改善策の評価が求められるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）のデータポイントは7月の初旬に濃縮され、日付が進むにつれてわずかに上昇または横ばいになっています。
– 予測（特にランダムフォレスト回帰）は、評価日が進むにつれて急上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが外れ値としてマークされていますが、これは主に開始時点のデータに該当しています。
– 実績データの範囲はある程度の安定性を示しており、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：実績データを示しており、一定の範囲内に収まっていますが、いくつかの外れ値があります。
– 紫と青の線：それぞれ異なる予測モデルの結果を示しており、特にランダムフォレスト回帰は高値で安定しています。
– 灰色の範囲：予測の不確かさを示していますが、範囲が狭く予測が信頼性のある範囲内に収まっていることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測の間には最初の段階で異なるパターンが見られますが、これはモデルの特異な挙動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**:
– 実績データの分布には多少のばらつきがありますが、全体的には高スコアを保っています。
– 各予測線は、異なったモデルによるアプローチの違いを視覚的に示しています。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– 人間が直感的に理解するであろうことは、予測モデルが将来的に高い評価を見込んでいるという点です。特にランダムフォレスト回帰による高いスコアは、今後の政策決定や戦略計画において安心材料になり得ることを示唆します。
– 社会的には、WEIスコアの高水準の維持は、多様性や自由の保障という観点からポジティブな影響を与えると考えられます。企業や政府にとっては、予測に基づく迅速な適応と対応が求められることでしょう。
このグラフを通じて得られるインサイトは、変化に対する柔軟性と適応力が求められ、より包括的で持続可能な社会を目指すための指針となります。
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:
このヒートマップの分析は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 7月1日から7月3日にかけて、全体的に低めのスコアが続き、徐々にスコアが上昇していることが見受けられます。
– 7月5日以降は、色がグリーンやイエローに変化し、スコアが高めであることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月4日付近で特に紫が濃くなっており、ここでスコアが急激に下がっていることを示しています。
– その後、7月11日以降は再びイエローが増えており、スコアが急に上がったことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が濃い紫からイエローに変化しています。紫はスコアが低いことを、イエローは高いことを示しています。
– 時間帯別にスコアがどのように変動しているか可視化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日ごとにスコアがどう変化しているか、特に特定の時間帯でのスコアの変動のパターンが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの低下と上昇が特定の時間帯に集中しており、周期的な変動がある可能性があります。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**:
– このヒートマップからは、特定のイベントや国際的な要因が影響を及ぼしている可能性があります。たとえば、7月初旬の低迷したスコアは、一時的な経済的・社会的混乱を示しているかもしれません。
– 高スコアの持続は、ビジネス環境の安定や市場の活気を示す一方、変動が激しい時期は注意が必要です。
この分析から、特定の外交的、経済的なイベントにより影響を受けやすいことが示唆され、人々はこれを逆指標として利用できる可能性があるでしょう。
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:
このヒートマップは、個人WEIの平均スコアを時系列で示しています。以下に、このグラフから得られる視覚的特徴と洞察を分析してみましょう。
1. **トレンド**:
– 各時間帯で色の変化があり、それぞれ異なる動きを示しています。
– 午後16時の時間帯には変動があり、7月5日から7月6日にかけて急激なスコア上昇が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時の時間帯で、7月7日に向かって急激な変動があり、その日付でスコアが大幅に上昇しています。
– 23時の時間帯でも、7月6日以降、顕著な増加が見られます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各色はスコアの値を示しており、色が暖かくなるほどスコアが高いことを意味します。
– 0.625から0.800の間のスコアが色のグラデーションを通じて示されています。
4. **時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯でのスコア変動があるため、時間帯別の違いが強調されています。
– 23時の時間帯は他の時間帯よりも高いスコアを達成している日があるように見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとに異なるパターンがあるため、単一の相関関係よりも、それぞれの時間帯におけるスコア変動が注目されます。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– 一部の時間帯で急上昇が見られるため、その時間帯には特に高い活動レベルまたは出来事があるのかもしれません。
– 特定の時間帯でのスコア上昇がビジネスのアクティブな時間を反映している可能性があり、その時間を中心に戦略を立てることで効率的な活動が期待できるかもしれません。
全体として、この時系列ヒートマップは、特定の時間帯でのパフォーマンスを視覚的に捉えるのに適しており、その時間帯に何らかの重要な出来事や活動が行われていることが推測されます。
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:
### 視覚的な特徴と得られる洞察
1. **トレンド**
– 日付が進むにつれて、データが全体的に上昇 (色が青や紫から緑や黄緑に変化) しています。この変化は、社会WEI平均スコアが全体的に改善していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月5日に特に高い変動が見られます (黄色のセル)、これは急激な改善を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化がスコアの変化を示しています。濃い紫に近いほどスコアが低く、黄色に近いほど高くなります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ期間内で、異なる時刻帯 (時間帯) においても類似したトレンドが見られます。全体的に日を追うごとにスコアが上がっている傾向があるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– すべての時間帯で同時期にスコアの上昇がみられることから、他の要因と共に改善が進んでいることが考えられます。
6. **直感や社会への影響**
– このグラフを見ると、社会全体での良い変化や改善が進んでいる印象を受けます。ビジネスや社会においては、働き方や生活の質にプラスの変化があった可能性があり、今後の成果が期待されます。
このヒートマップの動向から、改善の要因やどの部分に注力することでさらなる改善が見込めるかを探ることができます。社会全体の動向を把握するための一助とすることができるでしょう。
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、各WEI（World Economic Indicator）項目間の相関関係を示しています。以下に、このグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– このヒートマップは相関関係に焦点を当てており、時間に沿ったトレンドそのものを示すわけではありません。ただし、全般的に赤みの強い部分が多いことから、多くのWEI項目間で強い相関があることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップにおいては、「外れ値」という概念はあまり適用されませんが、一部の項目同士が比較的低い相関値（青色がかっている範囲）を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 赤色が濃い場所ほど強い正の相関を示しています。例えば、「個人WEI平均」と「総合WEI」が非常に高い相関（0.94）を示しています。
– 青色や薄い色は弱い相関を示し、「社会WEI（平等性・公正さ）」と「個人WEI（経済的余裕）」間の相関は0.36と比較的低いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは30日間のデータに基づく一瞬の相関を表すものであり、時系列データそのものの変動を直接示すものではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くの領域で0.8以上の相関があり、特に「個人WEI（心理的ストレス）」は他の多くの要素に高い相関を示しています（「個人WEI平均」と0.91の相関）。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」は他の要素と比較的低い相関を示しているようです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 多くのWEI項目が相互に関連しあっているため、社会や個人レベルで政策を考える際、相関の高さを意識することが重要です。
– 強い相関は、ある領域で改善を図る際に他の領域にも広範囲に影響を及ぼす可能性があることを示唆しています。
このグラフから、複数の社会経済的指標の複雑な関係性を理解し、政策立案や戦略策定において考慮すべき重要な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:
このグラフは、30日間にわたる各種WEIスコアの分布を比較する箱ひげ図です。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を説明します。
1. **トレンド**:
– 全体的なトレンドは示されていませんが、各カテゴリにわたるスコアの分布が表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのカテゴリで外れ値が観察されます。特に「個人WEI（経済安定）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保護）」でいくつか外れ値が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげ図は五数要約（最小値、第一四分位数、中央値、第三四分位数、最大値）を表しており、中央の線は中央値です。
– 箱の幅はデータの集中度を示し、幅が狭いほどばらつきが少ないことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとしての関係性は直接は評価できませんが、30日間の分布でスコアの変動の一貫性が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリ間でスコアの中央値に差が見られるため、異なるWEIタイプの間には一定のバラエティがあります。
– 「総合WEI」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保護）」は比較的高いスコアを持っている一方、「個人WEI（経済安定）」はスコアが低めです。
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**:
– スコアの低いカテゴリは、該当分野での改善の余地があることを示唆しています。
– 高いスコアのカテゴリは、その分野の機能が確立されていることを示唆します。
– 外れ値の存在は特定の要素が極端に影響を受けている可能性を示し、ビジネスまたは政策の調整が必要な場合があることを示します。
このグラフは、国際的なWEIスコアの分布を理解し、政策決定や企業戦略に活用するための洞察を提供します。たとえば、経済安定の分野での改善策を検討する必要性を示唆しています。
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:
以下は提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– グラフには明確な時間的トレンドは示されておらず、主成分に基づいたデータの分布が視覚化されています。
– 第1主成分と第2主成分の方向にデータが分散していますが、特定の方向に一貫したトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ右上と左下にそれぞれいくつかのデータポイントが集中しており、これらは他のデータポイントから多少離れているため、外れ値として注視する必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– データポイントは、PCAでの変数間の相関を示しています。第1主成分はデータの大部分の分散（72%の寄与率）を説明しており、第2主成分はわずかに0.9%しか説明していません。
– これは、第1主成分に大きな情報が凝縮され、最も重要な変数である可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列としての要素は特に見られませんが、データが持つ潜在的な構造や相関をPCAで捉えています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体として分散しているが、ゼロ付近に多くのデータが集まっており、中心付近での分布の密度が高くなっています。
– 両方の主成分間には明確な直線的相関は見られません。
6. **直感的な理解と影響**:
– 直感的には、データセット全体に対して挙動にばらつきがあることを示しています。
– ビジネスや社会的に考えると、第1主成分が多くの分散を占めているため、この軸に沿った変化が何かしらの重要なインサイトを提供する可能性があります。国際市場や政策決定において、重要な要因を決定するために用いることができます。
– 特に外れ値として存在するデータポイントは異常な行動を捉えるために詳細な分析が必要かもしれません。これらは何かしらの異常事態や機会を示している可能性があります。
このグラフはPCAを用いて多次元データの特性を理解しやすく可視化しており、より詳細な分析やデータセットの文脈を含めることで、より深いインサイトが得られるでしょう。
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。