📊 データ分析（GPT-4.1による）
今回のデータ分析について、提供されたWEIスコアデータを基に、いくつかの重要な傾向、異常、パターン、及びその背景にある可能性のある要因を解析しました。
### 1. 時系列推移
**総合WEI**は、全体として徐々に上昇傾向にありますが、一部で大きな変動が見られます。特に、2025-07-06の**0.64**から**0.81**へ急上昇し、その後も高値を維持しています。この急上昇は、特定のイベントや政策変更があった可能性があります。
**個人WEI平均**と**社会WEI平均**も同様に、2025-07-06を境に大きな変動を見せています。この日に何らかの重要な個人や社会的要素の評価が変わった可能性があります。
### 2. 異常値
異常値として検出されたのは、データの中で急激なスコアの上昇または下降がある場合です。これらの異常値は、以下のような要因が考えられます：
– 政治的・経済的な大きな出来事（例えば政策発表、市場の変動）
– 社会的な動きやイベント（大型のイベントや社会的キャンペーン）
– 個人の健康やストレスに影響を与える突発的な事情（例：自然災害）
### 3. 季節性・トレンド・残差の分解（STL分解）
STL分解結果からは、個人及び社会的要因に小さな季節的なパターンがあることが示唆されています。また、データの残差成分があることから、まだ説明されていない要因があり、それらは更なるデータ収集や分析で明らかにする必要があります。
### 4. 項目間の相関
相関ヒートマップでは、いくつかの強い関連性のある項目が確認できます。例えば、**経済的余裕**と**社会持続可能性**の間にある強い正の相関は、社会的持続可能性が個々の経済的安定に大きく依存している可能性を示唆します。
### 5. データ分布
箱ひげ図からは、全体的に各スコアのばらつきは小さく、データは中央付近に集中する傾向があります。一部に外れ値が存在し、特定の項目での極端な評価が少数存在していることが分かります。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析から、**PC1が0.72の寄与率**を持つという結果から、WEIの大部分の変動が1つの主要な因子に起因していることが示唆されます。これは、特定の変数（例えば政策変更や経済状況）がWEI全体に強い影響を与えていることを意味します。
この結果を基に、WEIの改善や社会的関与を促すためには、これら主要因子に直接アプローチを行うことが重要だと考えられます。政策立案や戦略的な施策を策定する際に、これらの要因を考慮に入れるべきです。
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:
このグラフについて、以下の点を分析します。
1. トレンド:
– 実績データ（青いプロット）は、おおむね横ばいながら軽微な上昇傾向を示しています。
– 予測データに関して、線形回帰（黄色）とランダムフォレスト回帰（紫色）はわずかに上昇していますが、決定木回帰（水色）は横ばいです。
2. 外れ値や急激な変動:
– 散布図上にいくつかの外れ値として識別されているプロットがあります（黒い枠）。
– 大部分のデータは不確かさ範囲内に収まっています。
3. 各プロットや要素が示す意味:
– 青いプロットは実際の観測値を示し、赤い「×」が予測値です。
– 灰色のシャーディングは予測の不確かさ範囲を示しています。
– 色の異なるラインは、異なる予測手法による推定を示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 三つの予測手法はそれぞれ異なる見解を持つが、大きく乖離しているわけではない。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データには軽微な上昇が見られるが、変動は少ない。データ全体が0.6から0.9の範囲に集中しています。
6. 直感的な洞察およびビジネスや社会への影響:
– WEIスコアの安定性や軽微な上昇は、対象となる国際的な評価基準が堅調であることを示唆しています。
– 予測モデルが提案する小さな上昇トレンドが正しければ、今後のパフォーマンス向上への期待が持てるかもしれません。
– 不確かさの範囲が狭いことから、モデルの信頼性が高いと考えられますが、外れ値は注意深く監視する必要があります。
全体として、安定したパフォーマンスに安心感を得られる一方で、柔軟な対応が今後の変動に備えるために重要です。
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:
以下は、提供されたグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績値（青の点）は、比較的一定の範囲内で横ばいになっています。大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、紫色の線）は、今後の明確な上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかの青い実績点は異常値として円で囲まれています。これは通常の範囲外の値を示しています。
– 実績値には極端な変動は見られませんが、予測値は比較的大きな変化を示しています。
3. **要素の意味**:
– 青の点は実績値を示し、これに対して外れ値が黒い円で囲まれています。
– グレーの影は予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）を表しています。
– 緑、青、紫の線はそれぞれ線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト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**:
– 緑（線形回帰）と青（決定木回帰）の予測はほぼ重なっており、安定した横ばいを予測しています。
– 一方、紫（ランダムフォレスト回帰）は上昇トレンドを予測しているため、異なる予測モデルの間での見解の相違が見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値が比較的一定の範囲で密集しており、予測がどの程度これに影響するかが注目されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 実績が安定していることから、現在のパフォーマンスが維持されていると考えられますが、ランダムフォレスト回帰は将来的な改善を示唆しています。
– このような予測がビジネスにおける戦略の再評価や、リソースの配分に影響を与える可能性があります。
全体として、このデータは、短期的には安定的ですが、異なる予測モデルの間で見解が分かれるため、さらなる分析が必要かもしれません。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **トレンドの特徴**: 初期の実績データ（青い点）は緩やかに上昇した後、横ばいに推移しているように見えます。
– **予測データ**: 各予測手法は、若干異なる傾向を示していますが、全体としては安定した高いWEIスコアを維持すると予測されています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 数値区間の初期に円で囲まれた外れ値が3つ見られます。これらは他のデータポイントから大きく離れています。
– **変動性**: 初期の変動はありますが、後半に掛けてデータは安定しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青い点）**: 現在のWEIスコアの実績値。
– **予測（赤い×）**: 数種類の予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されています。
– **不確かさ**: 灰色の帯は予測の不確実性を表し、予測の信頼性を視覚化しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **予測手法の比較**: 各予測手法は微妙に異なる予測を示していますが、全ての手法が一定の領域で予測を維持しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **安定性**: 全体としてWEIスコアは高い安定性を示し、急激なダイブや上昇は観測されません。
### 6. 直感的理解とビジネス・社会への影響
– **直感的理解**: データの安定性と高スコアは、社会システムが良好な状態を維持していることを示唆しています。
– **社会への影響**: 全体的な高スコアの維持は、社会的指標が良好であることを示しており、政策決定や社会へのポジティブな影響を与える可能性があります。異常値の部分は事前に注視し、原因を分析することで改善策を見出すことが求められます。
この分析は、WEIスコアの動向を理解し、持続可能な社会システムの構築を助けるために活用できるでしょう。
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:
このグラフは、個人の経済的余裕（WEI）のスコアを30日間にわたって記録し、分析したものです。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. トレンド:
– 青い実績データは全体的に横ばいです。
– ラインで示されている予測では、線形回帰と決定木回帰はほぼ横ばい、ランダムフォレスト回帰は緩やかに上昇しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– グラフにはいくつかの異常値が丸で示されていますが、多くは実績データと重なっています。これは、通常の範囲から逸脱したスコアが時折観察されることを示しています。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青い点は実績データを表します。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ（3σ）を示します。
– ラインはそれぞれ異なる予測手法による予測結果を表しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 各予測手法によるラインは互いに類似しており、予測の一致度が高いことを示唆しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データは中程度のスコアの範囲に集中していますが、いくつかの例外がみられます。全体的な分布は安定しています。
6. 直感的なインサイトとビジネスや社会への影響:
– 実績データが安定していることから、個人の経済的余裕が一定期間安定している可能性があります。一方で、予測手法間の違いが小さいため、各手法は一貫した予測を提供していると考えられます。
– 社会的には、経済的余裕が比較的安定していることは肯定的な要素となります。ビジネス的には、急激な変動がないため、リスク管理がしやすい状況といえるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青い点）は、比較的横ばいであり、0.6から0.8の間で変動しています。特定の上昇や下降の明確なトレンドは見られません。
– 予測データ（線）は、いくつかのモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）があり、それぞれ若干の傾きが見受けられます。特に、ランダムフォレストと決定木回帰はわずかに上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが異常値としてハイライトされています（黒い円）。これらは通常の範囲から外れたデータ点であり、特異な個人の健康状態や測定の誤差を示す可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データ、黒い円は異常値を示しています。
– 予測区間はグレーの範囲で表示され、モデルの予測に対する信頼性の指標となります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測モデルの間には、高度な相関は見られませんが、予測期間の開始に向けて異なるモデルの予測線が分岐しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコア自体は0.6から0.8に集中しており、異常値を除いて安定した分布を示しています。
6. **人間の直感とビジネス/社会への影響**
– このグラフが示唆するのは、全体的に安定した健康スコアであるものの、一部の個人が特異的に異常値を示す点です。これが一時的な問題であれば、迅速な介入が必要かもしれません。長期的な視点から見ると、健康予測モデルの精度の向上や異常の原因究明がビジネスおよび社会福祉に有用です。
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:
以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 過去のデータ（2025-07-01から2025-07-15まで）は、WEIスコアが0.5から0.8の範囲でバラついていますが、全体的には安定しているように見えます。
– 予測されたデータ（2025-07-22から2025-08-15）は、ランダムフォレスト回帰による予測が上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 過去のデータにはいくつかの外れ値が見られ、その周囲に黒い円で示されています。これらはストレスの急上昇または急降下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**:
– 青い点は実測値を示し、様々なモデルによる予測値を赤いバツ印やラインで示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、異常値がその中に含まれていない場合、特異なイベントや間違いが疑われます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 将来の予測について、複数のモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の結果が表示されています。線形回帰が最も安定した予測を示し、ランダムフォレストが最も変動しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実測値はやや分散していますが、大きな偏りは見られず、おおむね水平に分布しています。
6. **直感的な洞察および影響**:
– このグラフは、一時的な心理的ストレスの増減を示し、外れ値として現れる急激な変動が重要であることを示唆します。これは、特定のイベントや状況に起因する可能性があり、国際的なイベントの影響を受ける可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、社員のメンタルヘルス対策や、国際的なプロジェクトの進行におけるストレス管理の重要性が示唆されます。
全体として、予測されるトレンドや異常値に注意を払い、適切な対応を計画することが欠かせません。
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:
グラフの分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は最初上昇して、その後横ばい状態になっています。予測の3つの線はそれぞれ異なる方法で示されていますが、大きな変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの評価期間内に顕著な外れ値は見られません。異常値として囲まれたプロットもありません。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績のデータを示しており、紫の線や水色の線は予測値を示しています。それぞれ異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を使用しています。
– 灰色の領域は不確かさの範囲を表しており、実績プロットがその範囲内に収まっています。
4. **データ間の関係性**
– 予測ライン（特にランダムフォレスト）は期間中に若干の上昇を示しており、将来的に自由度や自治のスコアが改善する可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データのばらつきは小さく、比較的高いスコアで安定していることが伺えます。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– データが高いスコアで安定していることは、該当する国の自由度や自治が短期間で変動せず、安定していることを示しています。これは社会的な安定を反映しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、この安定した環境に基づいて計画を立てやすく、戦略的な長期投資や事業拡大の計画に影響を与える可能性があります。
この分析に基づき、今後の状況を注意深く監視することで、より正確な予測や戦略的決定が可能になるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いドット）はおおむね横ばいです。特に2025年7月初旬から15日あたりまで、ほぼ一定の範囲に収まっています。
– 予測データは、細分化して示されており、予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によってはやや異なるものの、それぞれ異なる予測値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いドットの中には異常値として強調されたものがいくつかありますが、全体のトレンドに大きな影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素**
– 青いドットの外側に黒い円が描かれており、これが異常値を示しています。
– グレーの影が「予測の不確かさ範囲」として示されていますが、その範囲は大きくありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルが異なる色で示されており、ランダムフォレストによる予測が一番高く、線形回帰が次に続き、決定木回帰が最下位で安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的密に集まっており、非常に広い変動はありません。予測モデルによる違いはありますが、実績データの範囲内におおむね収まっています。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– このグラフを見た人は、短期間でのWEIスコアが比較的安定していることに安心感を覚えるかもしれません。ただし、異常値に関しては、何らかの対処が必要と直感的に感じることもあるでしょう。
– 社会的には、このWEIスコアが高い、または安定的であることが信頼と公正性の維持につながります。予測される安定性は、ビジネス意思決定や政策作成におけるリスク軽減につながり、安定した意思決定プロセスへと寄与するでしょう。
全体として、このグラフはデータが安定しており、予測もその安定性を裏付けていることから、ポジティブな解釈が可能です。
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（青い点）はおおむね横ばいであることがわかります。
– 予測（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）も一定で、特別なトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示されていますが、それほど極端な変動はないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績値（青い点）は過去のデータを示し、予測値（赤い点や線）がその予測となります。
– 灰色のシェードは予測の不確かさの範囲を示し、比較的狭い範囲であることから予測の確信度が高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は似たような予測結果を出しており、それぞれのモデルが比較的安定していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは全体的に0.8から1.0の範囲内にあり、持続可能性と自治性が高い水準を維持していることを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– グラフ全体としては安定した状況となっており、持続可能性と自治性が維持されていることが確認できます。これにより、社会や経済の面での安心感や安定性が伝わります。
– 予測における不確かさが低いことは、政策決定や事業計画において将来の見通しに対する信頼性を高める要因となり得ます。
このグラフは、持続可能性と自治性の観点から、社会的に安定した状態を示しており、その安定性が今後も続く可能性が高いことを示唆しています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 実績（青いドット）は、おおむね横ばい傾向である。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、紫の線）は緩やかな上昇トレンドを示している。
– 線形回帰（青い線）では横ばいであり、決定木回帰（緑の線）も横ばいのため、モデル間での予測の違いが確認できる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の実績データ（青いドット）が外れ値として黒い丸で囲まれているが、それほど極端なものはない。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いドット：実績データ。
– 黒い丸：外れ値として識別されたデータ点。
– 灰色の範囲：予測の不確かさ（xAI/3σ）を表し、この範囲内での変動は許容可能とされる。
– 予測線は線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測モデルの結果を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データはほぼ安定しているが、予測モデルにより将来のスコアの変動が異なる解釈を与えている。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データ自体に大きな変動はないが、コレレーションや分布の詳細な形状を特定するのに十分な情報がない。
– 予測モデルの間の相違が、この安定状態が将来にわたって持続するかどうかについて異なる仮説を生んでいる。
6. **直感的な感想と影響**:
– **直感的な感想**:グラフは安定した社会基盤と教育機会の指標を持つことを示しているように見えるため、社会的な変動やリスクが低いと感じられる。
– **ビジネスや社会への影響**:この安定性が続く場合、長期的な投資や政策の計画がより実行しやすくなる。予測の不確かさが小さいため、計画の信頼性が高まる可能性がある。
このグラフは、現状の安定を確認しつつ、将来の計画立案において参考とすることが有用である。予測による異なるストーリーが示されているため、意思決定の際には複数のモデルの結果をあわせて検討することが推奨される。
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:
ここでは、グラフの視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績AI（青い点）は全体的にWEIスコアが0.6から1.0の範囲で推移しています。明確な上昇や下降トレンドはなく、若干の横ばい傾向があります。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、紫の線）は緩やかな上昇からの横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれた外れ値が左下に集中しており、低スコアの日が存在していたことがわかります。
– その他の点では急激な変動は見られません。
3. **要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、ばらつきが見られます。
– 色のついた範囲（灰色）は予測の不確かさを示しており、比較的狭い範囲に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIと様々な予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）との比較が可能で、ランダムフォレストがやや高い予測を一貫して示しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 次のような相関が示唆されますが詳細な相関分析は必要です。スコアが低い日時の外れ値がいくつかあり、それ以外は比較的一定の範囲内に分布しています。
6. **直感的な感想と影響**:
– WEIスコアが高い範囲に安定していることは、共生・多様性・自由の保障が安定して高い状態を維持していることを示唆します。
– 外れ値の存在は、特定の日における社会的な異変やイベントの影響を示唆する可能性もあります。
– ビジネスや社会では、安定性が持続することはポジティブに受け取られるでしょうが、外れ値の要因を見極め改善することが必要かもしれません。
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:
**グラフの分析と視覚的特徴の洞察:**
1. **トレンド**:
– 全体として、ヒートマップの色合いは日付が進むにつれて青から緑、そして黄色へと変化している部分と一定の青系の色合いが目立つ部分があります。これは、ある時間帯でのWEIスコアが上昇していることを示している可能性があります。特に、23時近辺のスコアが日付が進むにつれて明るくなり、高まっていることが見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の急激な変化が見られる場所があります。特に、16時のタイムスロットでのスコアの急激な下降と、その後の高まりが注目ポイントです。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃さはWEIスコアの高さを示しています。濃い紫は低いスコアを、黄色に近い色は高いスコアを示します。時間帯ごとに色の変化を見ることで、時間帯によるスコアの変動を視覚的に理解できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに異なる変動パターンを示すことで、特定の日付や時間帯に集中して変動があることが見られます。例えば、19時の時間帯は他に比べて全体的に低いスコアです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯に均一に高スコアを示すのではなく、むしろ変動する時間帯が限られていることから、特定のイベントや要因が影響していると考えられます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– ある時間帯に強く影響する要因があり、ビジネス活動やイベントがその要因に応じてスコアの変動に寄与している可能性があります。例えば、ビジネスでのピーク時間や特定のイベントが19時や23時に行われているのかもしれません。このようなデータは、市場の需要や消費者行動の予測に役立つでしょう。
このヒートマップからは、時間と日によるWEIスコアの変動を視覚的に把握でき、特定の行動や戦略を立案するための指針として役立つかもしれません。
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:
このヒートマップから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 各時間帯（7, 8, 15, 16, 19, 23時）で一定のパターンがありますが、特に19時と23時に強い色の変化が見られます。
– 全体としては、時間帯ごとに異なるが、昼間よりも夜の時間帯に高いスコアが観測されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時と23時に急激なスコアの変化が観察され、特に23時にはより鮮明な変動があります。
3. **各要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、黄色に近いほど高いスコア、紫に近いほど低いスコアです。各日の色変化を見ることで、時間帯のトレンドを視覚的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 後半になるにつれ、19時と23時のスコアが高い傾向にあります。他の時間帯では比較的一定しています。時間帯ごとのパターンは、特定の時間帯にスコアが集中していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 夜の時間帯（19時、23時）にスコアが高くなる傾向がありますが、全体としてはこれらの時間帯が重要なピークタイムとなっている可能性を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ビジネス面では、特定の時間帯（19時、23時）に活動が活発化することが予測され、その時間帯にリソースを集中させることで効果的な対応ができそうです。
– 社会的な視点では、夜間の活動が増えることが示唆されているため、夜間のサービスやインフラを見直す必要があるかもしれません。
このヒートマップは、30日間のデータを視覚的に理解しやすくするために色を用いており、直感的にどの時間帯が重要であるかを示す有用なツールとなっています。
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:
以下に、提供されたグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 全体として、グラフは期間中の色の変化を示しており、特に上段（7時-8時）の領域で徐々に色が明るく（緑から黄緑へ）なっています。これは、この時間帯でスコアが徐々に上昇していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日の23時には、黄色のブロックが見られ、これは他の日に比較してスコアが非常に高いことを示しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示しており、濃い紫色が最低スコア、黄色が最高スコアを表しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 同じ時間帯におけるスコアの推移を比較することで、特定の時間帯におけるスコア変動のトレンドを把握することができます。例として、7時-8時のブロックは、期間を通じてスコアが徐々に上昇しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の移り変わりから、スコアは時間帯ごとに異なるトレンドを示しており、特定の時間に高いスコアが集中する傾向が見られます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 朝7時-8時にかけてスコアが上昇することから、人々がこの時間帯に特に活動的または効率的に動いている可能性があります。
– 7月6日の23時の高スコアは、この時間に特別なイベントや外的要因があった可能性を示唆しており、これが社会的または商業活動に影響を与えているかもしれません。この点については詳細な調査が必要です。
これらの洞察を基に、ビジネス戦略や社会政策の策定に役立て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:
この相関ヒートマップは、複数のWEI（Well-being Index）項目間の相関関係を表示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– このヒートマップは時間の変化を示すものではないため、時間に関するトレンド（上昇、下降、周期性など）は特定できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 0.36などの低い相関は、他よりも顕著に目立っています。「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」間の相関はかなり低いです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が赤に近いほど相関が高く（正の相関）、青に近いほど相関が低いか逆相関を示しています（負の相関はほぼ見られない）。
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI平均」との相関は非常に高い（0.94, 0.97）ため、総合的な幸福度の指標には個別の要素が大きく寄与しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データは示されていないため、時間経過による関係性は評価できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合WEIと他の多くの項目が高い相関を示しており、全体的な幸福度はこれらの個別要素によって強く影響されていることがわかります。
– 「個人WEI（健康状態）」と他のWEI項目は比較的低い相関を示し、健康状態が他の個人ウェルビーイング要素に直結しない可能性を示唆しています。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**:
– 高い相関は、異なるWEI項目が同時に改善される可能性があることを示唆しており、政策決定やリソースの配分において、特定のWEI項目に注力することで大きな効果が期待できることを示しています。
– 「個人WEI（自由度と自治）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」間の低い相関は、戦略的により効果的な統合アプローチが必要であることを示唆しています。
全体として、このヒートマップは、複数のWEI項目が互いにどの程度関連しているかを示し、それによって政策形成や個々の要素の改善へのアプローチに重要な洞察を提供します。
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:
分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 全体的に見ると、WEIタイプによってスコアの分布が異なりますが、明確な上昇や下降のトレンドは特に見られません。すべてのボックスプロットが平行に並んでいるため、周期性も見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各ボックスプロットにいくつかの外れ値があります。特に「個人WEI（経済を除く）」と「個人WEI（心地良さとストレス）」で目立ちます。これらの外れ値は、特異なケースや異常な状況を示すかもしれません。
3. **各プロットの意味**:
– ボックスプロットの中心線は中央値を示し、箱はデータの25パーセンタイルから75パーセンタイルの範囲を示しています。ヒゲは範囲内の残りのデータを示し、外れ値は個別にプロットされています。
– 色分けは各WEIタイプを識別するためのもので、視覚的な理解を助けます。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 各カテゴリのWEIスコアは互いに独立しているように見え、明確な相関は識別できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIタイプのスコア分布には違いがあり、特に「社会WEI（公共性・公平さ）」は他よりもスコアが高く安定しています。逆に「個人WEI（経済的余裕）」は広い範囲で分布し、変動が大きいことが窺えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ビジネスや社会において、特定のWEIタイプがなぜ他より安定しているのか、あるいは不安定なのかを探ることで、改善策を見出す機会があるかもしれません。
– WEIの安定性や変動が大きい場合、その背景にある社会的、経済的な要因がビジネス戦略や政策立案に影響を与えることが考えられます。
この分析から、人々は各指標が持つ意味やその安定性を理解し、効果的な対策や改善策を考えることが重要であると感じるでしょう。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このSTL分解グラフから得られるインサイトを以下に示します。
1. **トレンド**:
– トレンド成分では、全体的に緩やかな上昇が見られます。長期的に見ると、総合WEIスコアが徐々に増加していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測値（Observed）やその他の成分において、大きな急変動や外れ値は特に観察されませんが、一定の変動は存在します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**: 実際に観測されたデータで、日々の変動が分かります。
– **Trend**: 観測データを平滑化したもので、長期的な傾向がわかりやすくなっています。
– **Seasonal**: 短期的な周期的変動を示しています。このグラフでは小さな周期変動があり、大きな季節変動は観察されません。
– **Residual**: トレンドや季節性では説明できないランダムな変動を示します。ここでも大きな外れ値や異常な動きは見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドが上昇しているため、全体的にWEIスコアも上昇しています。季節性の影響は限定的で、トレンドが主な影響を与えていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドが全体を支配しており、季節性や残差成分が相対的に小さいため、長期的な変化が強調されています。
6. **直感的な洞察や影響**:
– WEIスコアの向上は、国際的な経済活動や関係の改善を示唆する可能性があります。このようなトレンドが続く場合、ビジネスの信頼性や市場の活性化に繋がる可能性があります。ただし、変動の原因についてはさらに詳しい分析が必要です。
全体として、このグラフはポジティブな傾向を示していますが、具体的な判断にはさらなるデータの分析や外部要因の考慮が必要です。
個人WEI平均 STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、個人のWEI平均スコア（国際カテゴリ）を30日間にわたってSTL分解したものを示しています。以下の分析を行います：
1. **トレンド**:
– トレンドは全体的に緩やかな上昇を示しています。これは、観測されたスコアが時間とともに向上していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は特に目立ちません。変動は比較的一定しており、大きな異常値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**（観測値）: 実際のデータで、時間とともに若干の変動を伴いながら上昇しています。
– **Trend**（トレンド）: データのゆっくりとした上昇傾向を示しています。
– **Seasonal**（季節性）: 変動は小さく、周期的なパターンがやや見られます。これは、短期間での繰り返しの変動を示しています。
– **Residual**（残差）: トレンドと季節性を除去した後のランダムな変動を示しており、特筆すべきパターンは見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンド、季節性、残差が合わさって観測値を形成しています。トレンドが最も支配的な要素で、全体に安定した上昇が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は全体的に安定しており、大きな逸脱は見られないため、データはトレンドに従う傾向があると言えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じることとしては、全体のパフォーマンスが安定的に向上していることが把握できるでしょう。これにより、国際的な取り組みや施策が効果を上げている可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、ポジティブなトレンドは安定性と成長の見込みを示唆し、利害関係者にとって安心感を与えるでしょう。
このグラフは、個人のWEIスコアが徐々に改善していることを示しており、トレンドの持続性が将来の決定に有用な情報を提供する可能性があります。
社会WEI平均 STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
STL分解グラフから得られる洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– **Trend** のグラフからわかるように、全体として上昇傾向にあります。このことは、社会WEI平均スコアがこの期間にわたって着実に上昇していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **Observed** のグラフでは、いくつかの急上昇や急下降が見られます。これらは短期的な外的要因やイベントによる影響かもしれません。
– 特に開始から数日後と7月11日近辺での顕著な変動が観察されます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– **Trend** は長期的な傾向を示しており、社会WEIスコアが一定の方向に向かっていることを示唆しています。
– **Seasonal** は周期性を示し、30日間の中での変動パターンを示しています。このグラフでは周期的な増減が観察されます。
– **Residual** は非常に小さい範囲での変動を示しており、モデルとのフィットが良好であることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各プロット（Observed, Trend, Seasonal, Residual）は互いに補完的な関係にあります。Observedはこれらすべてを含んだ総合的なスコアを示し、TrendとSeasonalはその中の主要な要素を抽出しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係としては、TrendがSeasonalと組み合わさることでObservedの形を形成しています。Residualは小さく、誤差が少ないことを示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**:
– 人々は社会WEIスコアの上昇が続く限り、社会の安定性や発展性に対する期待を持つでしょう。
– ビジネスや政策の文脈では、この上昇トレンドに対応した施策や戦略を採用することが求められるかもしれません。
– 周期的な変動を考慮することで、特定の時期に対して適切な対策やリソースの配置を行うことが可能になります。
この分析に基づき、社会やビジネスのパフォーマンスを向上させるためのアクションを考えることができます。
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、グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 全体として明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– データは、第1主成分の範囲全体に比較的均等に分布していますが、第2主成分に沿っては大きな変動がありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上部に位置するプロットは他と少し異なっていますが、明確な外れ値とは見なされないでしょう。全体的にデータは比較的均一に分散しています。
3. **各プロットや要素**:
– プロットは主成分分析によるデータの分布を示しており、第1主成分がデータのばらつきの72%を説明しています。
– 第2主成分の貢献度は約9%であり、データ分布の垂直方向のばらつきは比較的小さいです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データごとにプロットが異なるパターンを示しているようには見えません。どちらかというと、全体的に一貫して分布しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間には強い相関関係は見られませんが、いくつかのクラスタが存在する可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– データは主に水平に広がっており、第1主成分がデータの分散を支配していることを示唆しています。
– 経済や社会における特定の要因が、他の要因に比べて強く影響を与えている可能性があります。
– トレンドが顕著でないことから、現状維持または漸進的な変化を示唆している可能性があり、急激な政策変更や市場の動揺は予測されないでしょう。
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。
