📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 時系列推移
– **総合WEI**: 初期段階でのスコアは0.65から0.7の範囲で比較的安定していますが、7月6日から急上昇し、一時的に0.85を超える高いスコアに達しています。その後、二段落ちがありつつも0.75前後へと回帰しています。この傾向は社会活動の活発化や特定のイベントによる心理的高揚感が影響した可能性があります。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人WEIは0.61から0.78の範囲で推移し、社会WEIは0.68から0.91の範囲でより変動幅が大きくなっています。個人と社会の平均には似たパターンが見られますが、特に社会WEIの方が高い上昇幅を示しており、社会的な要因が大きく作用している可能性があります。
### 異常値
– **総合WEIの異常値**は、特に事前予想を超える高スコアや急上昇時に発生しています。これは、感情的または外部的要因が影響した可能性があります。例えば、重要な政策決定やイベント（文化的祝祭など）が示唆されます。
### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解による分析**: トレンド的には徐々に上昇していますが、大きな上昇期間が7月第1週の終わりから第2週の中頃にかけて観測され、これは予期せぬ社会事象によるサージ効果の可能性があります。残差部分には、高振幅ながらランダムな動きが多く、一部の異常は説明が困難です。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ分析**: 経済的余裕と心理的ストレス、社会基盤・教育機会と感情的な多様性の提供度の間には強い相関が見られます。この相関関係は、経済的な安定が心理に与える影響のほか、教育と共生の理念が社会的幸福に寄与していることを暗示します。
### データ分布
– **箱ひげ図**からは、各WEIスコアが特定の中央値を中心にそれなりのばらつきを示すパターンが観測されます。外れ値は個人WEIの一部カテゴリで顕著で、特定の極端な出来事や感情を反映しているかもしれません。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PCA分析**では、第1主成分（PC1）が寄与率0.71で支配的であり、総合的な幸福感を反映する指標と結びついています。第2主成分（PC2）も少しではありますが、特定の社会的要素（例えば、持続可能性の理解や価値観の多様性）が寄与している可能性があります。
### 総括
この分析から、WEIの全体的な上昇が社会的出来事や支援の強化に伴うものである可能性が示唆されます。特に、急な上昇は政策変更や特定のイベントが影響を与えた可能性が高いでしょう。また、個々のWEIカテゴリーが全体のスコアにどのように寄与するかを継続的に監視することで、さらなる理解が得られるでしょう。
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**
– 実績データ（青色の点）は、全体的に緩やかに上昇するトレンドを持っています。予測されるライン（特に決定木回帰とランダムフォレスト回帰）は、この上昇トレンドを維持しつつも、さらなる成長を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのデータポイントが異常値として示されていますが、グラフ内での明確な急激な変動は見られません。異常値は、短期間のランダムな変動や計測のバリエーションとして考えられるかもしれません。
3. **プロットの意味**
– 青色の点は実績データを示し、予測されるパスが複数の異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって描かれています。それぞれの予測モデルが異なる未来のスコアの軌跡を示唆しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを表しており、信頼区間を示していると解釈できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデルが用いられていますが、ランダムフォレスト回帰の予測が他のモデルに比べてより楽観的な未来を示していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データポイントはしっかりとしたクラスターを形成しており、極端な変動はほとんどありません。このことは、現状の安定性を示しています。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフから人々が直感的に感じるであろうことは、現状の安定性と、競争力または市場の状況の改善を期待できる潜在性です。
– ビジネスにおいては、これらの予測を基に、戦略的な長期計画を立てることが可能になり、より良い市場パフォーマンスを達成できるかもしれません。
– 社会経済的には、ポジティブな成長指標が示されており、持続可能な発展の基盤があると考えられます。
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AIのプロットは、横ばいのパターンを示しつつ、微細な変動がありますが、全体的なトレンドとしては大きな上昇または下降は見られません。
– 線形回帰を用いた予測は安定しており、ほぼ直線的です。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰を用いた予測は、やや上昇する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は数点存在しますが、全体的に実績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（実績AI）は青のプロットで表示され、個々のWEIスコアが示されています。
– 予測は異なる手法で表現されており、色分けされています。線形回帰（赤）、決定木回帰（シアン）、ランダムフォレスト回帰（マゼンタ）の予測が一目でわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の比較から、予測が実績のパターンに近く、一貫したモデルを示していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはプロットされている範囲内で比較的一貫性があります。
6. **人間が直感的に感じることおよび影響**:
– WEIスコアは安定しており、急激な変動やリスクは短期間では予測されません。
– 異なる予測モデルが検討されているため、ビジネスにおいてはリスク分散や異なるシナリオに備えた意思決定が可能です。
– 安定したスコアは、政策決定や国際的な評価において有利に働く可能性があります。
以上がこのグラフから得られる洞察です。予測や実績が示す方向性を考慮し、適切な対応策を検討することが重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期のWEIスコアは緩やかな上昇を示していますが、ある時点から横ばいになっています。この横ばい傾向はその後の期間にわたって続いています。
2. **外れ値や急激な変動**
– WEIスコアにはいくつかの外れ値が見られますが、全体的にはスコアは狭い範囲（0.8付近）に集中しています。特に異常値としてハイライトされているプロットが複数存在します。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績値で、紫色、緑色、シアン色の線はそれぞれ異なる手法による予測値を示しています。
– グレーの影付き部分は予測の不確かさ範囲を示しており、予測の信頼性を評価するために有用です。
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全体的に一致していますが、特にランダムフォレスト回帰（紫色）による予測がより現実のデータに近い傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は0.8付近に密集しており、関連する予測線もそれに沿って走っています。このことは、予測モデルが過去データをよく捉えていることを示しています。
6. **洞察と影響**
– 横ばいのトレンドは、社会的指標において一定の安定性を示しています。しかし、外れ値が存在することから、突発的な出来事が及ぼす影響を無視できません。ビジネスや政策立案においては、外れ値の発生原因を探ることが重要です。
このグラフから、人々は安定の中にも潜在するリスクを認識することで、より慎重な計画立案を行う必要性を理解するでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 30日間のデータでは、WEIスコアは0.78周辺で比較的安定しています。しかし、線形回帰予測(紫色の線)は徐々に上昇する傾向を示しています。このことから、短期的には横ばいですが、将来的には改善の可能性があることを示唆しています。
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、いくつかのスコアは0.78から0.62付近まで低下しているものの、全体としては大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を表し、WEIスコアの実際の推移を示しています。
– 紫色の予測は線形回帰の結果で、緩やかに上昇しています。
– 水色とピンクのラインは、それぞれ決定木回帰とランダムフォレスト回帰による予測で、ほぼ横ばいを示しています。
– 灰色の影はデータと予測の不確かさ範囲を表し、予測の不確実性を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデルが異なる結果を示しており、線形回帰が上昇を示しているのに対し、他のモデルは安定しています。これはモデル選択による予測のバリエーションを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値の分布は0.75付近に集中しており、大部分の期間で安定しています。
6. **直感的な洞察やビジネス、社会への影響**
– 実績が安定して横ばいであることから、個人のWEIについては短期的に大きな改善や劣化は見込めませんが、線形回帰による予測では将来的に改善が期待されます。
– 予測の不確実性があるため、慎重な判断が求められますが、経済的余裕が改善する兆候はポジティブな指標として扱われるでしょう。
– これは社会全体の経済的安定感に寄与し、消費や投資の活性化に繋がる可能性があります。
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:
このグラフの分析を以下にまとめます。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は全体的に横ばいで安定していますが、予測のほとんどが微妙に上昇しています。特に、ランダムフォレスト回帰（紫ライン）が他よりも急に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒丸で示されていますが、時系列全体で頻発しています。特に、期間の中間に密集しているように見えます。
– 実績データに大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 実績は青い点、予測は赤い×印で示されています。灰色の影付き領域は予測の不確かさ範囲を示し、データのばらつきが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）は微妙な違いがありますが、概ね同様の傾向を示しています。
– ランダムフォレスト回帰の方が他のモデルよりも大きな上昇傾向を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測のスコアはそれほど大きな差がなく、一貫しているように見えます。ただ、予測は少し上昇トレンドを予測しています。
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**:
– 健康状態が安定しているが、予測では好転する可能性が示唆されています。このことは、予防的な健康管理が効果を出している可能性を示唆しています。
– 社会やビジネスにおいては、健康関連サービスの需要が増えるかもしれません。また、予測に基づいて適切な健康施策を講じることで、個人の健康状態をさらに向上させることが可能です。
このグラフからは、実績と予測の両方のデータが示す安定性と、今後の健康状態の改善の可能性を示す多くの洞察を引き出すことができます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– **実績AIのデータ**は、一定の範囲内で横ばい傾向を示しています。大きな変動は見られません。
– **予測AIのデータ**は、今後の日付で線形回帰とランダムフォレスト回帰に基づく異なるトレンドを示します。線形回帰は比較的安定したパターンを示し、ランダムフォレストは増加傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階では、いくつかの外れ値が観察されますが、その後安定します。これらは実績データ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**
– **青い点**は実績データを示し、**予測データ**は赤いバツ印で表示されています。
– **異常値**は黒い円で囲まれており、これらは特異なデータポイントを示しています。
– 灰色の範囲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**
– 複数の予測モデルが示されていますが、予測のトレンドが異なるため、多様なモデルを採用することで、異なる未来の可能性を考慮しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データ間には強い連関が見られ、予測データもある一定の範囲内で収束しています。
6. **直感的な洞察および社会への影響**
– データの安定性から、現状のストレスレベルは管理可能であると推測されますが、今後の予測が一定とは限りません。
– ビジネスや人事の面では、ストレス管理プログラムの導入を続行することで、さらなる安定を図ることが可能です。
– 増加傾向（ランダムフォレスト回帰）のトレンドの兆候が見られるため、将来的なストレスの増加を警戒し、対策を検討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:
グラフ分析の観点から、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績値のWEIスコアは初期の段階で上昇し、その後やや横ばいから少し上昇しています。
– 線形回帰と決定木による予測は横ばいである一方、ランダムフォレスト回帰による予測は後半に急激に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績値には明らかな外れ値がいくつかありますが、全体的な傾向には大きな影響は与えていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を表し、常に範囲内に収まっています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、実績値はこの範囲内にとどまっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰と決定木の予測は現状のトレンドを維持する形で推移していますが、ランダムフォレスト回帰は異なるパターンを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間に大きな乖離はないが、ランダムフォレストの予測は短期での急激な変動を捉える可能性を示唆しています。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアが全般的に高めであり、自由度と自治が安定していると感じられる。
– ランダムフォレストの予測が正しければ、近未来における自由度の急激な増加を示唆しており、政策変更や国際的な評価に影響を与える可能性があります。
– 情報が正確であれば、ランダムフォレストモデルの結果を重視し、変動への準備が必要かもしれません。
この分析から、WEIスコアの安定性が伺えつつも、急激な変化への対応策を検討すべきという示唆が得られます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色）は、おおむね0.6から0.9の範囲で推移しています。全体的に横ばいの傾向が見られますが、時折小さな変動があります。
– 予測データ（予測AI）は、直線回帰（青緑色）と決定木回帰（ピンク色）で異なる予測が示されていますが、いずれも増加傾向ではなく横ばいに近いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として認識できるデータは存在しますが、一般のデータと極端に乖離しているわけではありません。黒い円で囲まれたデータポイントがそれにあたります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点が実績データを示し、直感的に実際の観測値を表しています。
– ピンク色と青緑色の線はそれぞれランダムフォレスト回帰と直線回帰を示し、予測の傾向を可視化しています。
– 灰色のエリアは予測モデルに対する不確かさの範囲を示しています。これは意外に広くないため、予測に対する信頼性が一定レベルで保たれていることを示唆します。
4. **時系列データ間の関係性**:
– 実績データと予測モデルによるデータの間に大きな差異は見受けられません。予測モデルは実績に基づき、比較的一貫した予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のデータポイントは一定の範囲に密集していることから、全体として公平性・公正さが維持されていることを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**:
– このグラフは、短期間（30日間）の間で社会の公平性・公正さに大幅な変化がないことを示しています。これは、特定の社会状況や政策が大きく影響することなく安定的であることを指示しています。
– ビジネスや社会においては、劇的な改善や悪化の兆候が見られないため、現状を維持するための努力や、新たな改革の必要性を判断するためのベースラインとして活用できるでしょう。
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）のスコアの時系列散布図です。以下に、視覚的な特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**
– **横ばい**が初期には見られます。ほとんどの実績（青い点）は約0.8から0.9の間で安定して推移しています。
– **予測線（線形回帰）**はフラットであり、今後も大きな変動がないと予想されています。
– 予測（ランダムフォレスト）のラインは若干の上昇を示していますが、大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 目立った外れ値は見られません。
– **ほとんどのデータポイントは正規範囲内（グレーの帯）**に収まっています。
3. **プロットの意味**
– **実績値**（青い点）は現在の測定値です。
– **予測の不確かさ範囲**（グレーの帯）は、未来のスコアの予想範囲を示しています。
– **予測（決定木回帰）**と**予測（ランダムフォレスト回帰）**はそれぞれ異なる予測方法を表し、結果として異なる将来のスコアを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデルが使われており、それぞれが異なる方法で将来の変動を示しています。
– 線形回帰が横ばいの予測をしているのに対し、ランダムフォレスト回帰は若干の上昇を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ソースデータは比較的一貫しており、大きな変動がないため、安定した相関が示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々はこの安定したトレンドから、持続可能性と自治性が現在の状態を維持していると感じるでしょう。これはビジネスや政策決定者にとって、安定した基盤をもとに長期的な計画を立てやすい状況です。
– また、複数の予測モデルにより、特定の変動が今後起こる可能性があることを示唆しており、その際のリスク管理や機会への備えが重要です。
この分析では持続可能性と自治性に関連するデータの信頼性と安定性を示していますが、予測が一致しない場合は、追加の調査やモデルの見直しが必要かもしれません。
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:
このグラフは国際カテゴリにおける社会WEI（社会基盤・教育機会）のスコア推移を表したものです。以下に、視覚的な特徴と洞察を示します。
1. トレンド:
– 実績データ（青い点）は、おおむね0.7〜0.9の範囲内で緩やかな上昇傾向を示しています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は予測値が一定位置で横ばい、またはわずかに上昇しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 外れ値は黒い丸で示されており、特に大きな異常値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AIの社会WEIスコアであり、実際の値を示しています。
– 赤い×は予測AIによる将来の予測を表しています。
– 予測不確かさ範囲はグレーの陰影で示され、未来の展開がどの程度変動する可能性があるかを示します。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 各予測モデルは異なる手法を用いていますが、結果として似たようなトレンドを示しているため、高い一貫性があることを示唆しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績スコアは、全体として0.8周辺に密集しており、比較的一定の範囲に収まっています。
6. 直感的な洞察および影響:
– 短期的には社会WEIスコアは安定しており、特に教育機会や社会インフラが持続的に提供されている可能性が高いです。
– ビジネスや政策決定においては、現在のインフラと教育の提供が効果的であることを示唆しており、現状の施策を継続することが支持されるかもしれません。
このグラフは、特に大きなリスクや問題が見受けられず、現状の安定性を示しています。関係者にとっては安心材料となるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、概ね0.6から0.9の範囲で変動しつつ、後半にかけて少し集約しているように見えます。
– 予測（線形・決定木・ランダムフォレスト）は、それぞれ異なるレベルでほぼ水平に推移しています。特に、ランダムフォレストは緩やかな上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数の外れ値（黒い円で囲まれた青い点）が見受けられ、その多くは初期の期間に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のスコアを示しています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示し、その範囲内に多数の実績データが収まっています。
– 各種回帰予測線（紫、シアン、ピンク）は異なる予測手法の結果で、レベルと傾向がわずかに異なります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と各予測は、全体として実績データが予測線の間に位置する傾向が見え、予測手法が現実データにある程度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**:
– 実績データの分布は密度が濃く、予測範囲に比較的良くフィットしているため、データの一貫性や信頼性がある程度あると言えます。
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**:
– 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）スコアにおいて、全般的に安定して高いスコアを維持しており、全般的な社会的健全性が保たれている様子がうかがえます。
– 外れ値の存在は、特定の事象や要因で急激な変動があることを示唆しており、これが持続的に発生する場合、さらなる分析が必要です。
– 各予測モデルが現実のデータを比較的良く補足していることから、予測技術が有効に活用されている可能性があります。
– ビジネスや社会においては、このスコアが高いことにより、多様性と自由の保障が確保され、持続的な成長や安定が期待できるでしょう。
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:
以下に提示されたヒートマップについて、グラフ分析を行います。
1. **トレンド**
– 時刻帯16と19の間で、7月上旬から中旬にかけてのWEIスコアに明確な変化があります。特に、初めは紫色から青色の低スコアが見られ、その後色が緑や黄色に変化し、スコアが上昇しています。
– 23時の時間帯は特に7月6日に急激な変動が見られ、黄色の高スコアに変わります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日と7月11日以降に急激なスコアの上昇が観察されます。これらの時間帯では何らかの特別なイベントや外部要因が影響している可能性が考えられます。
3. **要素が示す意味**
– 色が示すスコアは、紫色が低いスコアを、黄色が高いスコアを示しています。時間帯によるスコアの変動が視覚化されており、濃い色から明るい色への変化はスコアの上昇を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 16時から19時の時間帯で、日を追うごとにスコアが上昇していることから、時間が進むにつれ何らかの改善（例えば、オペレーションの効率化や需要の増加）が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に一貫した改善傾向があり、特に7月6日を境に急激にスコアが改善されていることが確認できます。
6. **直感的に感じることと影響**
– 時間帯によってWEIスコアが大きく変化しているため、企業や組織の運用時間中のパフォーマンス改善が視覚的に理解できます。特に7月6日以降の上昇は、何らかの新しい施策や戦略が効果を上げている可能性を示唆します。これは、ビジネスの効率化や市場の利用者への対応力の向上を示すものとして解釈されるかもしれません。
このヒートマップから具体的な行動を取るには、スコア上昇の理由や特定の時間帯での外部要因を詳細に解析することが重要です。
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:
この時系列ヒートマップについて分析します。
1. **トレンド**:
– 時系列とともに色が濃い色（低い値）から明るい色（高い値）に変わっており、全体として上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と11日に明るい黄色のブロックがあり、他の日と比較して急激に高い値を示しています。これは急激な変動として注目できます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡が値の大小を示しており、濃い紫に近いほど低く、緑から黄色に近いほど高い値を示しています。
– 時間帯（時）の軸で一貫した色の変化が見られることから、日ごとのパターンが存在する可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは特定の時間帯に集中しており、時間帯に応じて異なる値の動きがあることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の移り変わりから、時間を追うごとに改善（高いスコアを示す）する傾向がありますが、特定のピークが存在する点で一定周期の変動も疑われます。
6. **直感的な洞察とその影響**:
– 一般的に、時間とともにパフォーマンスが向上しつつあることを示唆しています。急激なピークは予期しない高い活動やイベントの発生を示している可能性があり、それがビジネスや経済に何らかの影響を与えるかもしれません。
– 社会的には、特定の時間帯が特に活発であり、これが何かしらのイベントや行事に対応している可能性があります。
このグラフから、特定の出来事や時間帯に注目し、次のアクションを計画する際に有用なヒントを得ることができます。
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:
以下に、グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド：**
– 全体的に見ると、各時間帯でのスコアには様々な傾向がありますが、特定の時間帯（23時）のスコアが比較的高く、17時から19時のスコアが低い傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動：**
– 7月6日の19時には明らかにスコアが急上昇している（鮮やかな黄色）点が際立っています。これを外れ値として注目する必要があります。
3. **各プロットや要素の意味：**
– 色の濃淡がスコアの高さを示しています。黄色に近い色が高スコア、紫に近い色が低スコアを示しており、時間帯や日付による変動が視覚的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性：**
– 各時間帯の変動は独立しているように見えますが、一部の時間帯（例えば19時）での変動が他の時間帯の変動に影響を与える可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 時間帯によるスコアの分布に偏りが見られます。特に早朝や深夜時の方がスコアが低い傾向があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響：**
– 高スコアの時間帯が特定されることで、社会活動のピーク時間を推測することができるかもしれません。この情報は労働時間の調整や資源の効率的な配分などに利用できる可能性があります。
– 低スコアの時間帯では、何かしらの改善策や介入が必要かもしれません。例えば、外れ値として注目される7月6日の急激なスコア上昇は、特定のイベントや出来事によるものであるならば、社会やビジネスにおけるインパクトを再考する必要があります。
このヒートマップを活用することで、特定の時間や日付における活動や出来事の効果的な分析が可能となり、戦略の最適化に役立つ情報を取得することができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップは30日間のデータを基にした相関関係を示していますが、時系列のトレンド（上昇や下降）は直接的に反映されないため、直近の変化や周期性を捉えることは困難です。主に項目同士の相関の強さが視覚化されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関係数が非常に高い（1.0に近い）場合や低い（0に近い）場合は外れ値に該当することがあります。色が濃い赤や青の部分は特に注意深く見る必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は相関の強さを示しています。赤は高い相関（ポジティブ）、青は低い相関（ネガティブまたは無相関）を示しています。
– 例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」の相関が0.44と低めであることから、直接的な関連性はあまり高くないことがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なるカテゴリのデータ間の相関を理解するのに適しています。たとえば、「個人WEI平均」と「社会WEI（公共性・公正さ）」の相関が0.68であり、ある程度の関連性があることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高い相関を示す項目は、相互に関連が強いため、何らかの共通要因がある可能性があります。たとえば、「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「社会WEI（公共性・公正さ）」の相関が0.87と高いことは、持続可能性と公正性が相互に強く関連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や社会への影響**
– 高い相関を持つ項目の強調は、社会政策や個人の幸福に関連する施策において重要な示唆を提供します。
– 「総合WEI」と各項目の間に強い相関があることから、これらの指標が総合的な社会福祉や経済状態に深く影響していることが示唆されます。
– ビジネスにおいては、特定の社会指数に対する投資やその他の資源配分を行う際、関連の高い指標を重点的に検討することが重要となるでしょう。
これにより、ヒートマップにおけるWEI全項目の相関関係をさらなる分析の基礎として活用することが可能です。
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:
この箱ひげ図は、さまざまな国際カテゴリのWEIスコアの分布を比較しています。以下、グラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– カテゴリごとのスコアの分布が示されており、周期性や顕著な上昇・下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつかのカテゴリで見られます。例えば、「社会WEI平均」「個人WEI（経済的余裕）」などで、スコアが中央値から大きく離れているデータポイントがあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の中央の線は中央値を示し、箱自体は第1四分位数から第3四分位数までをカバーしています。
– ひげは最低値と最高値を示し、外れ値としてプロットされた点はこの範囲から大きく外れたデータを示しています。
– 色は各カテゴリを視覚的に区別するために使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリは独立したものであり、時系列データではないため、直接的な相関関係は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアはカテゴリにより大きく異なります。「個人WEI（心理的ストレス）」は変動が大きい様子があり、一部では他より低いスコアの分布を示しています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」や「個人WEI（心理的ストレス）」の外れ値は、経済的または心理的な問題を示唆している可能性があります。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」が比較的高めのスコアを持つカテゴリには、社会の安定や公正さを感じることができます。
– ビジネスや政策決定においては、特定の領域での改善が必要であることを示唆し、リソース配分や戦略策定の指針になる可能性があります。
これらの要素を考慮に入れ、特定の分野での変動や改善の機会を探ることが重要です。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、STL（Seasonal-Trend Decomposition using LOESS）分析によって分解されたデータを示しています。以下に各要素を分析し、得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**
– トレンドは緩やかに上昇しており、データ全体が全体的に改善傾向にあることを示しています。ビジネスや国際的な指標が高まりつつあることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値は観察されず、急激な変動も見られません。データはかなり安定しているようです。
3. **各プロットや要素**
– **Observed（観測値）**: トレンドに加え、短期間の変動が組み合わさっており、実際のデータの挙動を表しています。
– **Trend（トレンド）**: 長期的な傾向を示しており、上昇傾向が見られます。
– **Seasonal（季節変動）**: 小さな変動があり、一定の周期性を示していますが、その影響は限定的です。
– **Residual（残差）**: 予測誤差は小さく、全体としてデータのモデル化が十分に行わ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**
– 郡の中で各成分が独立して動いているわけではなく、相互に影響を及ぼし合っている様子です。特に、トレンドと季節性が観測値に寄与しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドの上昇が観測値の推移に強く影響を与えているため、相関関係が高いと考えられます。季節変動は周期的であり、周期ごとに似たようなパターンを示しています。
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**
– このデータセットからは、全体的な上昇傾向が明確であるため、今後も国際的なビジネス機会が拡大する可能性を示唆しています。経済活動の安定や成長につながる兆しとして受け取れるでしょう。また、安定したトレンドにより、ビジネス戦略立案においても安心感を持って計画を進められる可能性があります。
このような洞察は、例えば国際市場の開拓やビジネス投資先選定の重要な指針となり得ます。
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:
このグラフは、個人WEI平均のSTL分解結果を示しています。以下に各要素を分析します。
1. **トレンド**
– トレンドは全体的に上昇しています。これは、時間の経過とともにWEI平均が高まっていることを示しており、個人の指数が改善している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差グラフでは、7月9日に急激な変動があり、これは異常値として注目に値します。このような変動は特異なイベントや外部要因の影響を示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed（観測値）**: 実際に観測されたデータ。
– **Trend（トレンド）**: 基本的な上昇傾向を示す。
– **Seasonal（季節性）**: 短期間での周期性の変動を示します。このケースでは小さな波動や周期的パターンがあります。
– **Residual（残差）**: 観測値からトレンドと季節性を除いたもので、予測モデルの誤差を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドと季節性が観測データに大きく影響していることがわかります。残差は全体的に小さく、モデルがデータをうまく説明していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節性変動があるにも関わらず、全体としてはトレンドによって説明されています。周期的なピークはトレンドの上昇傾向と一致しています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 見るからに上昇傾向であるため、個人の国際指数やパフォーマンスに対する自信が高まっていると感じるでしょう。ビジネスや国際関係の分野でポジティブな影響を及ぼす可能性があります。また、急激な変動は警戒すべき部分であり、リスク管理の観点から追加の検討が必要です。
全体として、WEI指数が好調であり、さらなる成長のポテンシャルや外部要因による影響の管理が必要です。
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:
このグラフは、社会WEI平均スコアの30日間にわたるSTL分解を示しています。以下に、それぞれの視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフのトレンド成分は、全体を通して一貫した上昇を示しています。これは、社会WEI平均スコアがこの期間にわたって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**
– 残差の部分で、2025年7月7日に大きなスパイクが見られ、この日は観測されたデータが予測から大きく外れたことを示しています。これは、一時的な外的要因や偶発的な出来事があった可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素**
– **観測データ**は、短期間の変動も見られますが、全体的には上昇の傾向が支配的です。
– **周期成分**は、安定した季節性の変動を示し、これは予測可能なパターンによる影響を意味します。
– **残差**は、ほとんどの期間で小さい値を保っていますが、特定の日に異常値が観測されました。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンド、周期、残差が分解され、観測データに対する影響を明確に分けています。トレンドの上昇は、全体のオブザーブドデータの増加に寄与しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 周期成分は通常の変動を示し、残差成分から見るに、極端な外れ値は少ないことが分かります。これは、周期性が強く、残差の影響が限られている可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響**
– トレンドが上昇しているため、社会的な条件が改善していることを示唆しています。このトレンドは、政策決定者に積極的なフィードバックを提供します。
– また、外れ値の理解とその原因究明は、今後の予測精度の改善やリスク管理に寄与するでしょう。
全体として、このグラフは、社会WEI平均スコアのプラスの変化を示し、今後の積極的な展望をサポートする重要なインサイトを提供しています。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– グラフ全体として特定のトレンドは示されていませんが、第1主成分の方向（横軸）に沿った広がりが顕著で、データ全体がこの軸に強く影響されていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分の正の方向に少数のプロットが集中しており、それに対して、第2主成分の負の方向に外れ値が見られます。この外れ値は全体のクラスタリングから逸脱しており、異なる傾向や特徴を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– プロット自体が個々の観測点を示しており、色や密度の変化は示されていないため、観測点間の関係性に注目する必要があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 主成分分析のプロットであるため、時系列データの変動そのものは表現されていません。しかし、観測された要素の相対的な位置関係により、データセットがどのように異なっているかを視覚的に判断できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に軽い負の相関が見られますが、全体としては広がりがあり、明確なクラスタリングは見られません。主要な変動は第1主成分によって説明されるようです。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– 人間が直感的にこのグラフから感じることは、多様な要因がデータに影響を与えており、特に第1主成分による支配的な影響があるということです。ビジネスや政策決定においては、この第1主成分が何を表しているのかを解釈することが重要です。それによって組織や国際関係における重大な意思決定につながる可能性があります。
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。