📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 1. **時系列推移**
– **総合WEIスコア**: 全体的に7月1日から7月15日にかけて上昇傾向が見られ、特に7月6日に急激な上昇（0.64から0.81まで）が観察されます。その後は、7月6日以降は高いレベルを維持しています。
– **個人WEI平均**: 徐々に上昇傾向を示しており、特に中旬以降に高いスコアを保っています。
– **社会WEI平均**: これも上昇傾向ですが、個人WEI平均よりも早い段階で高いスコアに達しています。
### 2. **異常値**
– 初期の日付、特に7月1日から3日には低いスコア（例: 0.65）が観察され、これは異常値としても記録されています。これらは通常、データ収集の初期における調整不足やイベント（例: 経済的な衝撃）が影響している可能性があります。
– 7月6日の突然のスコア上昇も異常値として識別されていますが、これはプラスの異常として、何らかのイベント（例: 社会政策の変更や行事）によるものと考えられます。
### 3. **季節性・トレンド・残差**
– **トレンド**: 全体として上昇傾向が強く 特に後半になるにつれて安定した高スコアを保っています。
– **季節性**: 明確な季節的変動は特に観察されませんが、7月6日の上昇は特例です。
– **残差**: 一部の急激なスコア変動が残差として説明されることがあります（例:7月1日と7月6日）。
### 4. **項目間の相関**
– 個人WEIと社会WEI各項目間に強い相関関係が見られます。これは異なる視点からも同様の要因が幸福度や満足度に影響を与えていることを示しています。
– 特に、個人の経済的余裕と社会基盤・教育機会の間に強い関係を示唆するデータがあります。
### 5. **データ分布**
– 箱ひげ図では、個々のスコアが比較的一定の範囲に収まっており、明確な外れ値は少ない印象です。
– 総合WEIは、より高い中央値に向かっていることが明らかです。
### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
– 第1主成分 (PC1)の寄与率は72%で、データ変動の大部分を占めています。これが示唆するのは、ほとんどの変動が一つの要因（可能性として、例えば「社会基盤の強化」）によって説明できることです。
– 第2主成分の寄与率（9%）は、それほど大きくなく、主要変動の補助的な要素に過ぎないと考えられます。
### 総括
全体として、7月初旬の不安定後、WEIスコアは次第に安定し上昇するトレンドを見せます。個人と社会の要因が密接に絡み合い、相互に影響し合っていることが明らかです。社会政策や特定のイベントが結果に大きく関わっている可能性が高く、今後もこの関連性に注目し続けることが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（実績）は緩やかな上昇トレンドを示しています。
– 期間の後半部分では、予測（ランダムフォレスト回帰）は横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の方で外れ値がいくつか観測されています（白い丸で囲まれた点）。
– 全体としては比較的一貫したパターンを示していますが、予測区間の一部での上昇が急です。
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、時間を追うごとに均一に進展しています。
– ピンクの直線はランダムフォレストによる予測を示し、一定の水準で維持されています。
– 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**:
– 実績値と予測値の間には、初期にはある程度の一致が見られますが、期間の後半では予測と実績に乖離があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測は初期段階で比較的一貫性があるため、ある程度の相関があると考えられます。
– しかし、中期以降の予測の横ばいは異なるトレンドを示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 実績が予測を超える形で上昇する場合、ポジティブな進捗の可能性があります。
– 予測の横ばいは、将来的な成長が見込まれないことを示唆しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、実績が予測を上回る場合、更なる市場開拓や投資の余地を示す可能性があります。
このような洞察をもとに、実績と予測が乖離する要因の分析や、予測精度の向上に向けた取り組みを進めるのが望ましいでしょう。
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:
### 分析:
1. **トレンド:**
– 初期の実績データ（青のプロット）は基本的に横ばいですが、若干の変動があります。
– 予測曲線は、線形回帰（薄紫色）とランダムフォレスト回帰（マゼンタ）が見られ、どちらも異なる将来の傾向を示しています。線形回帰は一定のペースで上昇していますが、ランダムフォレスト回帰は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 幾つかのデータ点が異常値として強調されています（大きな黒丸）。これらは予測不確かさの範囲を超える値です。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青の点は実績データを示しており、散布されています。
– 灰色のシェーディングは予測の不確かさ範囲を示しています（±3σ）。
– 赤い「×」は予測データを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測頂点は明らかに依存関係が異なるため、アルゴリズムの違いによる予測差が顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは全体的に0.6から0.8の範囲に集中していますが、散布が認められます。
6. **直感的印象とビジネスや社会への影響:**
– 製品やプロジェクトのパフォーマンスが一定でありながら、将来的なトレンドの予測において差異があることから、どの予測方法を信頼するかが意思決定に影響を与える可能性があります。
– 異常値の存在は追加の調査の必要性を示唆しており、これらのデータ点がビジネスに与える影響を考慮する必要があります。
全体的に、データは比較的安定していますが、予測手法によって将来の動向が大きく異なるため、意思決定にはさらなる分析が求められることが示唆されます。
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:
以下のグラフについての分析です。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、全体的に横ばいで、わずかに上向いている傾向があります。この期間中の社会WEIスコアは、安定しており大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として強調されているプロットはありませんが、前半にスコアが比較的低めの時期が観察されます。この期間を特定の要因が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実際のデータを示し、予測は数種類のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で表されており、それぞれ異なる予測ライン（色分けされた線）を持っています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色エリア）も示されており、予測の信頼度を把握するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 三種類の予測モデルのいずれも、安定したスコアの推移を予測していますが、ランダムフォレスト回帰が最も高いスコアを予測しています。これは異なるモデルが異なる仮定を持つためです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は比較的均一であり、特定の傾向やバイアスが大きくないことがわかります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– この安定したトレンドは、社会組織や政策が持続しており、特に大きな問題や変革が少ない状態を示している可能性があります。
– 長期的に見ると、現状維持や安定した政策が続くことが予測されるため、ビジネスとしてはリスクが低い環境と捉えることができます。しかし、成長機会が少ないため、新たな革新や変化を求めるための別の戦略も考慮する必要があるでしょう。
この分析により、社会的またはビジネス的な戦略を再評価し、必要なアクションを考えることができるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は比較的一定であり、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は予測において上昇トレンドを示しています。一方、線形回帰（緑の線）と決定木回帰（シアンの線）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントは異常値として黒いサークルで示されていますが、全体的な分布に大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データ、赤い×印は予測データを表しています。
– 異常値は黒いサークルで囲まれています。
– 予測の不確かさの範囲は灰色で示され、多くのデータポイントがこの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは安定しているが、予測ではランダムフォレスト回帰法に基づく上昇が見られ、異なる予測モデルにより将来の動きを多角的に示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現状の実績データは、予測モデルの不確かさの範囲にほぼ収まっており、全体としての安定性を示しています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 現状では大きな変動がなく安定していますが、予測によると今後のWEIスコアは上昇する可能性があります。これは、経済的余裕が改善する可能性を示唆しており、ポジティブな社会的影響が期待されます。
– 異なる予測モデルが異なる見解を示しているため、予測の信頼性を考える際に、モデル選択の重要性が強調されます。
この分析によって、WEIスコアの将来の動向を考慮するための意思決定を支援する洞察が得られるでしょう。
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:
以下は、グラフから得られる視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**
– 実績値は約0.6から0.8の間での横ばい傾向を示しています。
– 予測値（線形回帰）が増加傾向を示していますが、予測値（決定木回帰）は横ばい。
– 予測値（ランダムフォレスト回帰）も徐々に増加傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部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、全体的には大きな変動はありません。
3. **各要素の意味**
– 青色のプロットは実績値を示しています。
– 不確かさの範囲はグレーの帯で示され、データの信頼性や変動の可能性を反映しています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績値と予測値（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、一部異なる傾向を示しており、それぞれ異なる推定方法を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定の範囲に集中しており、大きな上下変動は見られません。
6. **直感的な洞察**
– 人間はこのグラフを見て、現状の健康状態（WEI）が安定していることを理解するでしょう。
– 今後の健康状態がやや改善する可能性が示唆されています（特にランダムフォレスト回帰）。
– ビジネスや社会では、健康増進プログラムの効果を検証するためのデータとして利用可能です。また、予測モデルの選定により、計画や予算の立案を支援することも考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青点）は、約0.55から0.75の範囲にばらついているが、顕著な上昇や下降のトレンドは見られない。
– 予測（紫線）は、7月15日以降、明確な上昇トレンドを示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値としてマークされたデータ（黒い円）は、主に7月1日から7月8日に集中している。この期間には外れ値が多く、心理的ストレスが実績と予測に対して大きく異なることを示している。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データ、赤い×は予測値。
– 灰色の帯は予測の不確かさを表し、全体的に狭い範囲に収まっており、予測の信頼性が高いことを示している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間には、序盤では一致が見られるが、後半になると予測データは明確に上昇を始めるため、分岐が起きている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータでは実績と予測の値が頻繁に交わるため、一致度が高い可能性がある。異常値が出たところで実績と予測がやや異なる。
6. **直感的な洞察と影響**
– 予測の上昇トレンドを考慮すると、今後の期間にわたり心理的ストレスが増加する可能性が示唆される。
– ビジネスや社会的には、ストレス管理の強化や予防的な対策が求められる可能性がある。企業や組織はこの上昇傾向を重視し、従業員の健康管理を強化することが推奨される。
全体として、実績データは変動が多いが、予測は上昇トレンドを示し、特に今後のストレス増加を懸念すべきことが多いことをグラフは示唆している。
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:
このグラフは個人の自由度と自治の指標であるWEIのスコアを示しています。以下はグラフの分析結果です。
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、最初の10日間で少し変動が見られますが、その後は緩やかに上昇しています。
– 予測データ（線、特にランダムフォレスト回帰）は若干の上昇傾向を示していますが、線形回帰と決定木回帰では横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値はプロット内に黒い枠で囲まれていますが、ほとんどのデータは外れ値として認識されていないようです。
– 急激な変動は特に見られませんが、最初の数日は多少の変動があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青いプロット）は、観測されたWEIスコアを示しています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの領域）は、予測の信頼性を示していますが、データ全体の横ばい傾向を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測ラインは実績データの動向をある程度反映しています。
– ランダムフォレスト回帰が他の予測方法よりも若干上昇傾向を強調しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データセットと後半の緩やかな上昇の間には弱い正の相関がありそうです。
– 全体としてスコアは0.6から0.8の範囲に集まっています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 自由度や自治のスコアにおける上昇傾向は、個人の生活の質や社会的自由が改善している可能性を示唆しています。
– 予測が横ばいであることは、今後の改善または変化が限られているかもしれないことを意味しています。この情報は、政策の見直しや個人の権利保護の強化に役立つかもしれません。
全体的に、自由度と自治に関する状況は維持もしくはわずかに改善傾向にあるように見受けられます。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、最初は約0.6で始まり、期間を通じてわずかに上昇。しかし、大きなトレンドは見られない。
– 予測データは、3つの異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されています。線形と決定木回帰は安定した直線の予測を示し、ランダムフォレスト回帰は1.0で維持。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で示され、多くが日付の初期に集中。これらの外れ値は全体のスコアに影響を与えている可能性。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データ。
– Xマークは予測値を示し、各色の線は異なる予測モデルの結果。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を表す。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に若干の乖離が見られる。特に予測値は実績値よりも高く、上昇トレンドを示唆。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一貫性があり、範囲は0.6から0.8。しかし、予測は0.8以上を示すことが多い。
– 必ずしも実績に基づいた確実な予測ではない可能性がある。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 予測が実績より高いことは、未来の改善や成長の期待を反映している可能性がある。
– 社会における公平性・公正さ（WEI）の指標が高まることを示唆しているため、政策形成やビジネス戦略の参考になる。
– しかし、実績値との乖離が大きい場合、予測の現実性を疑問視する必要がある。
このグラフは、将来的に社会の公平性と公正さが向上する可能性を示唆しているが、実際のデータとの一致に注意が必要です。ビジネスや政策でこれを活用する場合は、予測の乖離を考慮し、適切な対策を講じる必要があります。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期（7月1日から中旬まで）は、実績データ（青点）が0.8付近で安定しており、ほぼ横ばいのトレンドを示しています。
– 7月中旬から8月にかけて、ランダムフォレスト回帰（紫線）の予測がわずかに上昇し、0.95に向かう傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中で明確な外れ値として示されているデータポイントはありませんが、データの不確かさ範囲内で変動しています。
– 予測データ（赤い×）も大きな変動はなく、比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データ、赤い×は予測データであり、実績と予測がどの程度一致しているかを視覚化しています。
– 灰色の背景は予測の不確かさ範囲を示し、予測モデルの信頼性を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データは概ね一致しており、大幅な乖離は見られません。
– 異なる予測モデル間での大きな違いもなく、各モデルは類似したトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測は高い相関性があり、予測モデルが実績データを適切にキャプチャしていることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績データの安定性と予測モデルの精度を通じて、この国際的な持続可能性と自治性メトリックは信頼できるものと考えられます。
– 組織や政府にとって、長期的な計画や政策決定に有益な指標となり得るでしょう。
– ビジネスにおいては、持続可能な開発目標（SDGs）への取り組みのモニタリングや推進に役立つ可能性があります。
全体として、このグラフは持続可能性と自治性における信頼性の高い、安定したパフォーマンスを示しています。データの不確かさが適切にマネジメントされているため、意思決定におけるリスクは低いと考えられます。
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:
以下の分析を行います。
1. **トレンド**
– WEIスコアは、2025年7月前半に比較的安定しています。その後、予測AIデータでは急激に上昇してから横ばいとなっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ（青い点）の中に異常値として特定されたデータポイントがあり、一部は予測されたピンクの線から外れていることが示されています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績AIによるデータを示しています。
– 黒い円で囲まれた異常値は、実績データにおいて特に目立った値です。
– 予測データは異なる回帰モデルによって示されており、それぞれの線（ピンク、青、緑）は異なる予測モデル（ランダムフォレストなど）によって生成されています。
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、特定の地点でズレがあり、予測の安定性が顕著です。一方で、実績値は予測よりも変動が激しいことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは密集しており、特定の時間期間にわたってWEIスコアが集中していることを示しています。一部異常値は特異なイベントを示している可能性があります。
6. **直感的な感想および影響**
– 人間が直感的に感じることとして、教育システムや社会基盤の安定性が示唆されるかもしれません。実績の変動から、不安定な要素があることも示唆されます。
– ビジネスや社会において、予測に基づく戦略的判断が重要であることがうかがえます。特に、急激な変化に対して適応するための適切な対応が必要でしょう。
実績データと予測データの活用により、将来の戦略をより適切に計画することが可能となります。
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:
以下はグラフの分析と洞察です。
### 1. トレンド
– **過去の実績**: 主に0.6から1.0の範囲でスコアが分布しています。一部の期間で上昇トレンドが見られます。
– **予測線**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰すべてにおいて、今後のスコアは高い水準を維持するという予測が示されています。ランダムフォレスト回帰ではさらに高いスコアに達しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期段階において、0.6付近のスコアは外れ値とされています。
– **急激な変動**: 初期の実績におけるスコア分布には変動が見られますが、それ以降の予測では安定したパターンが見られます。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青）**: 実際のWEIスコアを示しており、右肩上がりの傾向が見られる。
– **予測（赤）**: 将来的な展望を示し、予測方法ごとに細かな差があるが、全体として高いスコアを維持しています。
– **不確かさ範囲（グレー）**: 予測の信頼区間を示し、実績と予測が重なる領域が見られます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測方法間でのスコアは一貫しており、将来的には高いスコアを維持する見込みがあります。各手法の予測に大幅な乖離は見られません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期の実績スコア間には相関がないように見えますが、予測は一致しており、市場全体として安定した方向に進むことを示唆しています。
### 6. 人間の直感と社会的影響
– **直感**: 初期の不安定さを経て、予測に基づく安定した増加が期待できる点で、安心感があります。
– **ビジネスや社会への影響**: スコアの安定は、共生や多様性、自由の保障が強化されることを示しており、社会的発展や国際的な評価の向上につながる可能性があります。この範囲内での安定した高いスコアの予測は、政策立案者やビジネスリーダーに積極的な判断材料となるでしょう。
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、提供されたヒートマップの分析結果です。
1. **トレンド**:
– 色の変化を観察すると、全体的に緑から黄色へと色が変わっていく傾向があります。これはスコアが上昇していることを示しています。
– 特に7月5日あたりから色が鮮やかになっているので、この日を境にスコアが向上しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日の一部に急激な変動が見られ、明るい緑と黄色が出現しています。この日は何らかのイベントが起こった可能性があります。
– また、7月1日や7月3日には紫系の色が目立ち、スコアが低いことを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色は総合WEIスコアのレベルを示し、色が濃いほどスコアが低く、明るいほど高いことを意味します。
– 水平方向の枠組みは時間帯（7, 8, 15, 16, 19, 23時）を示しており、色の変化がどの時間帯に起こるかを把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯でスコアのパターンが異なることが観察され、例えば23時は逐次的に明るくなっています。この時間帯に特定の要因が作用していると推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとのスコアの変動があるため、日中と夕方、夜間のWEIスコアの相関関係がある可能性があります。これは、活動量や経済状況が時間帯によって異なることを示唆しています。
6. **直感的感覚およびビジネス・社会への影響**:
– ヒートマップは直感的に、スコアが何らかの要因で昼間から夜間にかけて改善することを示すため、夜の経済的な活動や社会的イベントが増えている可能性を示唆しています。
– 経済活動の指標として、このようなスコアの上昇が見られるのは、ビジネスにおいて需要が高まっていることを反映しているかもしれません。特に夜間の時間帯の改善は、夜間経済の発展や消費者の行動の変化を意味するかもしれません。
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:
## ヒートマップ分析
### 1. トレンド
– ヒートマップは色で数値の変動を示しており、特定の色が目立たなく変遷していることは示していないようです。従って大きなトレンドが見られるわけではなさそうです。ただし、日にちが進むにつれて、全体的に青→緑→黄と明るく（高スコア）なっています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 特定の日付や時間で色が大きく異なる部分があり、特に2025-07-05や2025-07-11の日に顕著な変動があります（黄色）。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 色：数値の高低を表し、明るい色ほど高いスコアを示します。
– 時間軸：縦に時間、横に日付が並んでおり、各セルがその時間帯の日付の平均スコアを示します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 異なる時間帯で異なるスコアを持つことがわかります。特に時間帯毎にスコアの変動が違うため、日中の活動が異なることが影響している可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 時間帯によっては特定の日付で著しくスコアが高い場合がありますが、全体として大きな一貫した相関は見られません。時間ごとのスコアの分布がやや異なっている可能性があります。
### 6. 直感的な洞察と影響
– ヒートマップからは、特定の時間帯（例：16時～、19時～）でスコアが全体的に安定していることがわかります。
– 日中の特定の時間に活動や外部要因がスコアに影響を与えている可能性があります。
– ビジネスにおいては、時折見られる高スコアの時間帯に焦点を当て、広告やキャンペーンなどを展開する戦略が考えられます。また、このデータはサービスの運用時間帯の最適化に役立つかもしれません。
このようなヒートマップを活用することで、ビジネスの運用効率を上げることが可能と考えられます。
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30日間のヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 上部の行（7時と8時）の色は一貫して緑色から黄緑に移行しており、WEIスコアが高めで安定しています。
– 19時と23時の行は、特に開始時に暗い色（紫色）から明るい色（黄色）へと急激に変化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時の行で、7月1日から7月5日にかけて急激にスコアが変動しています。
– 23時の行でも同様に7月1日に暗い色（低スコア）が観察され、それ以降急速に上昇しています。
3. **色、密度、その他要素**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しており、青から緑、黄色への移行はスコアの向上を表します。
– 暗い紫は低いスコア、明るい黄色は高いスコアを表しています。
4. **時系列データ間の関係性**:
– 日中（7時から8時）で安定したスコアに対し、夜（19時および23時）はより変動が激しい傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 朝のスコアの安定は、社会活動が規則的であることを示唆しています。
– 夜遅くのスコアの変動は、特定のイベントまたは社会的要因が影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 朝の安定性は、通常の社会活動と一致するため、スコアが高いことは健全な社会活動を示します。
– 夜の変動は、例えばイベント、文化活動、経済的な変動が影響しうるため、その原因を探ることが重要です。
– WEIスコアが全体的に上昇しているのは、一般的な生活の質や経済状況の改善を示唆するかもしれません。
このように、時間帯ごとの傾向と変動を理解することで、社会や経済の状況をより深く分析し、適切な対策を取ることが可能になります。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– トレンド自体はヒートマップによって直接表現されていませんが、色の濃さにより関係性の強さを表しています。
– 赤い部分が濃いほど、WEI項目間の相関が高いことを示し、青い部分が濃いほど相関が低いことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップ自体に外れ値や急激な変動は指摘されませんが、相関が他と異なる場合に注目できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡が各項目間の相関を示しています。1.0に近いほど相関が強いです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEI項目間の相関を30日間のデータから抽出しているため、直接の時系列データの変動ではなく、統計的な関係性に焦点を当てています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」の間の相関が0.91と非常に高いです。
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」でも0.94と非常に高い相関を示しています。
– 「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」は0.80という強い正の相関があります。
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**
– 高い相関を示す項目間（例えば「個人WEI平均」と「心理的ストレス」）については、心理的な要因と幸福感が密接に関連している可能性があります。これを考慮することで、個人のメンタルヘルス改善のための施策立案が可能になります。
– 「総合WEI」と各カテゴリーの個別WEIとの強い紐づきは、それぞれの分野が総合的な幸福度や持続可能性に与える影響の大きさを示唆しており、これを社会政策やプログラムデザインに活かせます。
これらの洞察を基に、社会政策の改善や個人のウェルビーイングの強化に役立てることができるでしょう。
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**:
– 各カテゴリに特定の時系列トレンドがあるわけではなく、期間内のデータ分布を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のカテゴリで外れ値が見られます。特に「個人WEI (心理的ストレス)」「個人WEI (持続可能性と自律性)」などで顕著です。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 箱ひげ図は中央値、四分位範囲、外れ値を示しており、カテゴリごとのWEIスコアのばらつきを視覚的に表現しています。
– カラーバリエーションはカテゴリの区別を強調していますが、具体的な意味は図からは不明です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではなくカテゴリ間の比較であり、特に直接の関係性を示すものではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI」「社会WEI」のサブカテゴリ間でそれぞれのスコアのバラツキや外れ値の傾向が異なります。
– 「個人WEI (心理的ストレス)」のスコアはほかのカテゴリと比較して外れ値が多く、心理的ストレスが異なる影響を及ぼしている可能性があります。
6. **直感的な印象とビジネス/社会への影響**:
– 特定のWEIカテゴリでのスコアのばらつきや外れ値の存在は、社会環境や個人の状況による影響の多様性を示唆しています。
– 例えば、「社会WEI (共生、多様性、自由の保障)」での高い中央値は、多様性の重視が増えていることを示唆しているかもしれません。
– ビジネスや政策立案では、これらの洞察を利用して改善が必要な領域を特定し、リソース配分が検討されるべきです。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
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**
– 上部の「Observed」グラフでは、全体的に緩やかな上昇トレンドが見られます。
– 「Trend」グラフは直線的に上昇しており、基礎的な増加傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立った外れ値や急激な変動は「Observed」グラフでは確認できませんが、「Seasonal」グラフで周期的な変動が見られます。
3. **各プロットや要素**
– 「Observed」プロットは実際の観測値を示しています。
– 「Trend」プロットはデータの基礎的な方向性を示し、「Observed」との整合性を確認できます。
– 「Seasonal」プロットは季節的な変動を示し、周期性を確認できます。
– 「Residual」プロットでは、残差が小さい範囲で変動しており、モデルの適用が適切であることを示している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドと季節的な要素が主要な変動を引き起こしており、それによって観測データが決定されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドの上昇は季節的変動よりも強い影響を与えており、全体的な成長を示しています。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 緩やかな上昇傾向は、データの対象が成長していることを示唆しています。ビジネスにおいては、拡大や成長機会のある市場を示唆するかもしれません。
– 季節的変動が強くないことから、短期的な変動よりも長期的な成長に注目することが重要であると考えられます。
このような分析を元に、組織やビジネスは今後の戦略を練ることができるでしょう。トレンドの要素が強いので、データの長期的なパフォーマンスを維持または改善する方向で施策を検討することが考えられます。
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:
1. **トレンド**:
– 全体的なトレンドは上昇しています。30日間にわたって個人WEI平均スコアが安定的に増加していることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「Observed」のプロットから明確な外れ値は見られませんが、局所的な変動は見られます。
– 「Residual」の変化から、一部の日に小さな誤差が生じていることがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 「Observed」: 実際の観測データです。個人WEI平均スコアの変動を示しています。
– 「Trend」: 緩やかな上昇トレンドを示しています。
– 「Seasonal」: データの周期的な変動を示しています。周期的な上昇と下降が見られます。
– 「Residual」: 観測データの予測誤差を示しています。誤差は比較的小さくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「Observed」と「Trend」は密接に関連しており、トレンドラインに沿ったデータの上昇が観察されます。
– 季節成分（Seasonal）は短期間での波を示しており、トレンドに影響を及ぼしていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドの上昇にもかかわらず、季節成分による変動は一定の範囲内で安定しているため、相関関係はそれほど強くありません。
6. **このグラフから感じることと影響**:
– 直感的には、個人WEI平均スコアが上昇傾向にあるため、対象とする経済や社会活動が好調に推移している可能性があります。
– ビジネス上の意思決定においては、上昇トレンドが続くと予測される場合、さらなる投資や戦略的計画の見直しが検討されるかもしれません。
– 社会的には、個人の活動が活発化している兆候として解釈できるため、政策決定におけるポジティブな指針となるかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– トレンドのプロットを見ると、全体的に上昇している様子が確認できます。このことは、社会WEI平均スコアが継続的に向上していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 観察されたデータのプロットでは、大きな外れ値や急激な変動は目立っていません。ただし、一時的な上昇や下降はあるものの、全体の変動幅は小さいです。
3. **各プロットや要素**
– **Observed**: 全体的な変化を表し、トレンドと季節変動の総和を示しています。
– **Trend**: 上昇傾向にあることから、社会WEI平均スコアの向上を示しています。
– **Seasonal**: 短期的な周期的変動が見られます。これは、社会的イベントや他の周期的な要因により影響されている可能性があります。
– **Residual**: 残余成分は非常に小さい範囲で変動しており、大きなノイズやモデルに含まれない要因は少ないです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンド、季節、残余成分の3つのプロットはさまざまな要素を示しています。トレンドは全体的な方向性を、季節成分は短期的な変動を、残余は予測されない変動を表し、これらが組み合わさり観察されたデータが形成されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係は明確ではありませんが、季節成分と残余の変動はトレンドに対して小さく、強い上昇トレンドが決定的です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々はこの上昇トレンドをポジティブに捉えるかもしれません。これは社会的な改善や、ポジティブなイベントの増加を示唆しています。社会の幸福度や満足度が高まっている可能性があります。ビジネスや政策立案者は、この上昇を活かして継続的、建設的な施策を推進する機会を捉えるべきです。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフには明確な上昇または下降のトレンドは見られませんが、第1主成分に沿って広範囲にデータが分布しています。
– データポイントは第1主成分に沿って広がっており、分散が大きいように見えます。第2主成分方向ではより集中している傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特異な外れ値は特に見当たりませんが、第1主成分が0.2付近に多くのデータが密集しているのが目立ちます。この密集は何らかの共通の特性やイベントによる可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットは30日間の国際カテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析を示しています。
– 色は単一であり、要素の数値的な強度や異なるカテゴリを示していません。
4. **複数の時系列データ**:
– 時系列データの関係というより、異なるデータポイントの主成分軸における相対的位置関係が示されています。時間の経過による変化ではなく、データの構造を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分が主要な分散を説明し、データがこの方向へより広がっていることから、この軸が重要な変動要因を示していると考えられます。
– これに対し、第2主成分はあまり多くの変動を説明していません（寄与率0.09）。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 人間が直感的に感じることとして、ある一定の地域や期間における共通の要因や影響が凝縮された部分があることです。ビジネスや政策立案者は、この密集ポイントを調査することで、特定の重要な要因を特定できる可能性があります。
– このPCAの結果は、データの主要な変動要因を把握するのに役立ち、さらに分析することで深いインサイトが得られる可能性があります。具体的には、何が第1主成分に最も影響を与えているかを理解し、それに応じた対応を検討することができます。
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。