📊 データ分析（GPT-4.1による）
### **概要**
データの分析に基づき、総合的なWEIスコア、個人WEI平均、社会WEI平均およびそれぞれの詳細項目における傾向と異常を以下に示します。
### **時系列推移**
– **総合WEIスコア**: 初期のスコアは比較的低く、徐々に大幅な上昇が観察されています。特に、7月6日から7月14日にかけて急激な上昇があり、その後高い水準を維持しています。
– **個人WEI平均**: より小さな範囲で変動しており、ある程度安定していますが、7月6日には大幅に増加しています。
– **社会WEI平均**: 時間が進むにつれて持続的に上昇しており、特に7月中盤以降は高めの値を保っています。
### **異常値**
– **総合WEIスコアの異常**: 特に7月6日、12日、14日に異常に高いスコアを示しています。これは、社会の大きな出来事や政策の影響である可能性があります。
– **個人WEIの異常**: 健康状態と心理的ストレスの項目において、異常に高いおよび低いスコアが出現しています。これは、不可抗力的なイベントや健康状態の急激な変化を示唆します。
### **季節性・トレンド・残差 (STL分解)**
– **トレンド**: 総合WEIでは上昇傾向が明確に見られます。
– **季節性**: 特定の曜日や時間に関連した変動は見られません。
– **残差**: 定期的なイベントや特に異常な出来事がない場合、安定していますが、上記の異常点付近で大きく変動しています。
### **項目間の相関**
– 経済的余裕と社会基盤は正の相関があり、特定の日付の経済的変動が社会構造に直接関与していると考えられます。
– 心理的ストレスは他の項目と弱い負の相関を持ち、他の要因が上昇する際、その影響で増減する特徴がありそうです。
### **データ分布**
– 箱ひげ図を用いると、WEIスコアの中央値が7月上旬から高い水準を保っていることが読み取れ、異常値が特に7月中盤から増加する傾向が見えます。
### **主要な構成要素 (PCA)**
– **PC1の寄与率が0.71**: 主に総合WEIスコアに対して強く寄与していることから、構成要素としての影響力が大きいです。
– **PC2の寄与率が0.09**: 比較的小さく、PC1が大部分の変動を説明しています。
### **結論**
データからは、7月6日以降に何らかの要因（例えば経済刺激策や公衆衛生の改善）が開始されたことによって、総合WEIスコアや社会的要因が大きく改善したことが示唆されています。異常値が示すように、政策や環境の変動、または社会的イベントがWEIスコアに影響を与える重要なファクターとなっている可能性があります。さらなる詳細な分析を行うためには、異常値の背景となる社会的、経済的条件を詳しく探る必要があります。
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:**
– 実績データ（青い点）は全体的に緩やかな上昇トレンドが見られます。期間中にスコアが徐々に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値として囲まれた黒い枠のデータポイントが3つほどあります。これらは他のデータポイントから離れた位置にありますが、全体の傾向には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:**
– 実線・破線は異なる予測モデルを表し、ランダムフォレスト回帰（ピンク）は上昇傾向を予測し、線形回帰と決定木回帰は横ばいで推移する予測を示しています。
– 灰色の領域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:**
– 線形回帰と決定木回帰の予測線はほぼ水平で、現状維持を見込んでいます。一方で、ランダムフォレスト回帰は上昇を予測しており、異なる予測モデル間での不一致が存在します。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データの分布は密集しており、スコアは概ね0.7から0.9の範囲に集中しています。これは、安定したパフォーマンスを示唆しています。
6. **直感的な洞察および社会への影響:**
– 全体として、スコアが安定しつつ徐々に上昇しているため、ビジネス環境や社会環境が改善している可能性があります。
– 複数の予測モデルが示す異なる未来のシナリオは、様々な要因による影響が考えられるため、慎重な分析と柔軟な対応が求められます。顧客や市場のニーズに応じた対応が重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（実績AI）は期間中比較的一定で、WEIスコアは0.6から0.8の範囲に分布しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測値がほぼ一定であるのに対し、線形回帰の予測値は時間とともにやや上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– WEIスコアが0.55付近で一部外れ値が見られます（黒丸で囲まれた部分）。これらのデータポイントは通常のパターンから外れていることを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点が実績値を示し、ほとんどが0.6から0.8に集中しています。
– 黒い丸で囲まれたデータは外れ値です。
– グレーの領域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**
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰で異なるトレンドを示しており、異なるアルゴリズムが異なる結果を提示することが明らかです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの密度が高いのは、平均的なWEIスコアが0.7付近に偏っていることを示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 実績データの安定性は、今回の評価期間におけるシステムまたは活動が安定していることを示唆します。
– ランダムフォレスト回帰の予測と実際のデータとの一致は、予測モデルが比較的信頼できることを示しています。
– 外れ値の存在は、特定のイベントや条件がデータに影響を与えた可能性を示し、その要因を分析すれば、より深い洞察が得られる可能性があります。
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:
ここで示されているグラフについての分析を行います。
1. **トレンド**:
– 初期段階で、WEIスコアは急上昇し、その後は主に横ばいに推移しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測線が高止まりし、安定して高い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 組み込まれた異常値はなく、データ点は概ね予測の範囲内に収まっています。
– 実績データはわずかにばらついているものの、大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 軸上に青色の点が実績値を示しており、これに対して予測値（赤色の×）が比較されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、その中に実績値が多く含まれています。
4. **時系列データの関係性**:
– 線形回帰と決定木回帰の予測は非常に近い値を示しており、ランダムフォレスト回帰の予測と合わせて緩やかな上昇傾向を見せています。
– 各モデルの予測が実績値と良く一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間に強い相関関係が存在することが示されています。
– 実際の値は安定しており、分布は集中しています。
6. **人間が感じる直感的な洞察と影響**:
– WEIスコアが高水準を保っているため、社会的あるいは経済的な安定感が感じられます。
– 長期的な安定がもたらすビジネスメリットは大きく、企業や政策決定者が持続可能な戦略を考える際の指標として有用です。
全体として、このグラフは安定した社会経済状況を反映しており、予測モデルを活用した未来の見通しも良好であると解釈できます。
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:
グラフを解析した結果、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータは安定しており、30日間にほぼ横ばいのトレンドを示しています。
– 予測では、線形回帰による予測ラインは上昇トレンドを示しており、ランダムフォレスト回帰のラインは安定した水準を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績AIのデータには、範囲外として示される外れ値がいくつか存在しますが、多くは0.8付近に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績AIのデータは青の円で視覚化され、予測AIの不確かさ範囲は灰色の帯で示されています。
– 線形回帰とランダムフォレストの予測は、それぞれ異なる予測モデルによる将来の動向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIのデータの分布は比較的一定しているのに対し、線形回帰予測は将来の向上を期待していることが見て取れます。
– 決定木回帰の予測は表示されていないか、もしくはランダムフォレスト回帰と色がかぶっている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIのデータは、全体として0.7から0.8の範囲内で安定しており、大きな変動は少ないです。
– 将来予測は線形回帰の結果が現実の実績データと乖離しているため、異なるモデルの予測結果を検討することが重要です。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– WEIスコアの安定性は、個人の経済的余裕が一定していることを示しており、社会的安定に寄与する可能性があります。
– 予測通りに推移した場合、経済的な好転の期待が持てるが、一部の予測モデルの不確かさに対しては注意が必要です。
– ビジネスにおいては、安定した購買力があることを示唆し、今後の投資や市場戦略に前向きな兆候となり得ます。
全体として、一貫性のあるデータと異なる予測モデルによる将来のシナリオが提供されています。これらを基に、慎重な意思決定や計画策定が求められます。
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:
以下の点に基づいて、グラフの視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**：
– 実績の点（青色）は、期間を通じておおよそ横ばいで安定しています。
– 簡単な予測（線形回帰）はわずかに上昇傾向を示しています。
– 決定木とランダムフォレスト回帰の予測も緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 実績データにおいて、いくつかの点が異常値として強調されています（黒い円で囲まれた部分）。
– 全体的には、大きな急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 青色の点は、実際の健康状態を示しています。
– 赤いバツ印は予測データであり、青の実績と概ね一致しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、この範囲内で実績が大抵収まっていることから、予測の精度は比較的高いです。
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、全体として同じトレンドを示しています。
– 予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の三者間で大きな差異はなく、同一の傾向が反映されています。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 実績データは0.6から0.8の範囲で集中しており、この範囲を超える大きな変動は見られません。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**：
– データが安定していることから、健康状態に大きな変動がないことを示唆します。
– 予測は全体的にわずかに向上しており、健康状態が今後改善されるか安定的に維持される可能性を示しています。
– こうした安定性は、公衆衛生政策や医療サービス提供において安心を提供することにつながります。
全体として、グラフは健康状態の良好な安定を示しており、今後も改善が期待されるとの印象を与えています。
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:
以下のグラフについての分析を行います。
1. **トレンド**
– 実績（青点）は全体的に横ばいであり、特定の上昇や下降のトレンドはあまり見られません。
– ランダムフォレスト回帰（紫線）は横ばいを示し、線形回帰は緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は過去の初期部分、特に最初の週に集中しています。
– これにより、初期状態での不安定さが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青点は実績を示し、黒線で囲まれた点が外れ値です。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示しています。xAI/3σにより、モデルの予測精度のばらつきが視覚化されています。
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が存在し、分析の方法によって結論が異なることを示しています。線形回帰は直線的な上昇を見せ、ランダムフォレストは横ばいを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは主に0.5から0.7の範囲で分布し、一部が0.5以下に外れ値として存在しています。
– WEIスコアの上下の変動が少ないことから、心理的ストレスが比較的一定で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**
– 一般的な直感として、このグラフは個人の心理的ストレスがさほど大きく変動していないことを示しているため、職場環境や生活状況が比較的安定している可能性があります。
– 予測と実績の違いがテーマによって異なるため、AIを活用したストレス管理対策のためのさらなる精密なモデル開発が必要です。
この分析により、個人のストレスレベルの可視化と将来的な管理手法の必要性を理解することができます。
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:
以下に、グラフの視覚的な特徴と分析結果を示します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、全体的にゆるやかな上昇トレンドを示しています。ただし、特定の期間では横ばいの箇所も見られます。
– 予測データとして、線形回帰（灰色）と決定木回帰（水色）はほぼ水平で安定していますが、ランダムフォレスト回帰（ピンク）は上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として示されたデータ（黒い円）は一部に見られますが、これらは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. **各プロットや要素の意味**
– 各データポイントの色は、実績と予測のモデルを示しています。実績は青、予測は赤い×印、および異なる回帰モデルで示されています。
– 灰色の面は予測の不確かさの範囲を指し、予想される変動を示しています。
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、実績との一致度や予測精度に差があります。ランダムフォレスト回帰は実績のトレンドを考慮しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは比較的狭い範囲（約0.6〜0.8）で変動しており、安定した動きをしています。全体的な分布は一定の傾向を示していると言えるでしょう。
6. **人間の直感や社会的影響**
– 人間が直感的に感じるのは、WEIスコアが相対的に安定していることです。社会やビジネスにおいては、自由度と自治の指標が保たれていることから、この地域や国が安定した状況にあると解釈できます。
– それぞれの予測モデルが異なる予測を行っていることから、将来のトレンドを理解するためには、より多くのデータやより精密なモデルが必要である可能性があります。
今回の分析に基づいて、さらなる詳細な分析や外部要因の考慮が推奨されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– 実績データ（青い点）は概ね横ばいで推移していますが、期間の最初と途中に多少の変動があります。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全体的に実績データに基づく横ばいのトレンドを示していますが、細かい違いがあります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期段階（2025年7月初旬）のデータは低いスコアを示しており、そこから急激に上昇しています。この低スコアは外れ値として認識されている可能性があります。
– 特定の日付において、スコアが大きく異なる点が見られます（例: 7月中旬頃）。
3. **プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績データで、黒の円は外れ値を表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、モデルの信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 予測モデルは全て類似したスコアを示しており、予測にある程度の信頼性があることがうかがえます。
– 各予測モデルの結果に大きな差異は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは比較的高いスコアで安定していることがよくわかり、予測とも整合性があります。
– 初期の外れ値は全体のトレンドからは逸脱しています。
6. **直感的な感覚および社会への影響:**
– 社会的な公平性・公正さを示すスコアは一定水準を維持しており、政策や施策が効果を持っている可能性があります。
– 初期の外れ値は、制度の見直しや特定のイベント（例えば法改正や社会運動等）の影響を受けた可能性があります。
– 安定したスコアは、社会の持続可能な発展や政策の安定性に寄与する可能性があります。
このような分析に基づき、政策立案者や社会活動家は、重要な判断を行う際の参考にできるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）はほぼ横ばいで、わずかな変動が見られます。
– 予測（ライン）は、最後にかけてわずかに上昇する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績において、一部のプロットに黒の丸がついており、これが外れ値を示しています。
– 全体として急激な変動は観察されず、外れ値も限られています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績値、赤の×は予測値を示しています。
– 黒丸で囲まれたプロットは、異常値とされています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、信頼区間内に収まっ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**:
– 予測の3つの手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、おおむね同様のトレンドを示していますが、微小な差が存在します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は予測範囲内に収まる傾向が強く、正確な予測がなされていることが示唆されます。
– 分布は密集しており、実績の一貫性が伺えます。
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、実績と予測が非常に一致しており、モデルの信頼性が高いと感じるでしょう。
– ビジネスや社会への影響として、持続可能性と自治性の安定したスコアは、戦略的かつ予測可能な計画立案に役立ち、リスク管理や資源配分の最適化に寄与する可能性があります。
この分析から、WEIスコアが安定していることと、予測モデルの高い精度が確認でき、持続可能性と自治性の向上に向けた積極的な取り組みが見て取れます。
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:
以下は、グラフから得られる洞察と分析です。
1. トレンド:
– 実績（青い点）は、比較的横ばいで、安定していますが、少しの波動があります。
– 予測（紫の線）は、ランダムフォレスト回帰が若干上昇傾向を示し、線形回帰と決定木回帰は横ばいです。
2. 外れ値や急激な変動:
– 外れ値として示されている点は、期間終盤（2025年7月末～8月初め）に一つありますが、それ以外は大きな外れ値は見られません。
3. 各プロットや要素の意味:
– 実績データ（青い点）は、現在のWEIスコアの実際の観測値を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色のエリア）は、将来の予測における不確実性の範囲を示しています。
4. 複数の時系列データ:
– 実績と複数の予測モデル（線形、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の比較が可能です。
– ランダムフォレスト回帰が他のモデルよりも若干楽観的な予測をしているようです。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データは、予測モデルと全体的に一致していることが多いですが、外れ値も存在します。
– モデル間の予測は、それぞれ異なるアプローチであり、微妙な差が生じています。
6. 人間の直感およびビジネス・社会への影響:
– 安定した実績と比較的精度の高い予測が示すのは、社会基盤や教育機会に関して現状維持の傾向が続く可能性を示しています。
– ランダムフォレストの予測のわずかな上昇は、将来的な改善への期待を持たせます。
– 政策立案者や教育関係者にとって、実績の安定性は肯定的な指標となるでしょうが、今後の改善のためには積極的な施策が必要とされるかもしれません。
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:
以下のグラフに関して、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（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 実績データ（青い点）は、おおむね横ばいであるが、月の初めに少し下に集中している。全体的に0.6から1.0の範囲にわたってスコアが見られる。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測線は先に進むにつれて異なる動きを示しているが、ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は横ばいを示している一方、決定木と線形回帰は上昇傾向にある。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数箇所に黒い外周のある点が外れ値として示されている。この外れ値は、他のデータ点から引き離されている点を示している。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青い点が実績データ、赤い×が予測データを示している。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、いくつかの実績データ点はこの範囲に収まっている。
– 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の線は異なる予測モデルによって今後のスコア動向の異なる見通しを示している。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 実績データと各回帰の予測線が異なるトレンドを示している。特にランダムフォレストと決定木が異なる方向を示しているのが特徴的である。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は概ね0.7から1.0付近に密集している。これは比較的高いWEIスコアを示している。
6. **このグラフから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**:
– 高いスコアが維持されていることから、共生・多様性・自由の保障が一定のレベルで保たれていると考えられる。
– 外れ値の存在は、不安定要因や特異な出来事が影響を及ぼしている可能性を示唆する。
– ランダムフォレストの予測が横ばいであるのに対し、他のモデルが上昇を示していることは、将来的な社会的改善への期待を持たせる。
このグラフからは、社会の安定性と変動の要因に着目する必要がありますが、このままの状況が維持される限り、ビジネスや政策においては積極的な施策を講じる余地があります。
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:
この時系列ヒートマップでは、以下のポイントが見られます。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとの色の変化を見ると、特定の時間帯（7、8、16、19時台など）で高いスコアが見られます。
– 全体的に7月5日以降にスコアが向上し、安定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日の19時に急激に高いスコア（黄色）が見られ、注目に値するポイントです。
– それ以外の時間帯では、比較的安定したパターンが見られます。
3. **色、密度の意味**:
– 濃い紫色は低いスコア、緑から黄色への移行は高スコアを示しています。
– 日付が進むにつれて、全体的に色が緑から黄色に移行していることから、スコアの向上を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯でのスコア変動から、頻繁に高いスコアが観測された時間帯が特定されており、特定の時間帯に強いパフォーマンスがあることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯での色の濃淡が示唆するように、時間によってパフォーマンスが異なるため、日中の一定の時間にスコアが高い可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 特定の日と時間帯に高いスコアが観察されるため、これらのピーク時間における要因を理解し、戦略的に活用することで改善が期待されます。
– 時間帯によってスコアが変わることから、例えば、特定のサービスや商品の提供時間を見直したり、プロモーションのタイミングを調整したりすることで、さらなるパフォーマンス向上が可能かもしれません。
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:
このグラフは個人WEI平均スコアの30日間の時系列ヒートマップを示しています。以下に各観点からの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 全体的に見ると、スコアは時間とともにやや上昇傾向にあります。特に8時と15時では途中から緑色に変化し、スコアが向上していることが示されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時のスコアは期間を通して低く、特に2025年7月1日と7月6日に濃い紫色が示され、これらの日に外れ値があるように見えます。
– 2025年7月6日、7月11日に特定の時間で急激なスコアの変動が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 棒の色はスコアの高さを示しており、黄緑から黄色にかけて明るくなるほどスコアが高いことを表しています。
– 密度はスコアの持続性や頻度を暗示しており、緑色の領域が多くなるとスコアの改善を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯で異なる色のパターンが見られ、一部の時間帯ではスコアの改善が見られる一方、横ばいまたは下降している時間帯もあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（例えば7時と15時）で似たような上昇パターンが見られるため、これらの時間帯で似た活動や影響を受けている可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、社会への影響**:
– 朝と午後におけるスコアの改善は、労働時間や活動時間に関連している可能性があり、人々の生活リズムや効率に影響を与えているかもしれません。
– 低スコアの時間帯では、特定の要因がスコアに悪影響を与えている可能性があり、例えば、夜間の活動の再評価が必要かもしれません。
このヒートマップは、時間帯ごとのパフォーマンスや活動状況の分析に役立ち、業務やライフスタイルの最適化に貢献できると考えられます。
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:
以下は、この時系列ヒートマップからの視覚的特徴と洞察です：
1. **トレンド**:
– 時間の経過とともに、複数の時間帯において色の明るさが増しています。これにより、ある一部の時間帯でスコアが上昇している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特筆すべきは、7月6日に19時台の明るい黄色の色があり、他の日と比べてスコアが急激に高くなっています。これは外れ値として注目できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各マスは特定の日付と時間帯のWEIスコアを示し、色の明暗でスコアの高さを表現しています。明るい色は高スコア、暗い色は低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の関係性**:
– 異なる時間帯間で色の変化パターンが見られ、特定の時間帯に集中的にスコアが増加していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 縦に時間帯を見ていくと、午前と午後の間にスコアの相関が少なく、各時間帯で異なる動きを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、人々は特定の時間帯（特に19時台）に活動的である可能性を感じるかもしれません。また、ビジネスや社会的活動がこの時間に集中している可能性があります。このパターンは、マーケティングやサービス提供の最適化において活用できる情報です。
このようなヒートマップは、特定の時間帯や日にちにおける活動水準を視覚的に把握するために非常に有効です。
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:
国際カテゴリのWEI項目相関ヒートマップについての分析は以下の通りです。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップ自体に時系列データの変化はありませんが、相関関係の強弱が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ上では外れ値というより、相関の強さを色で示しています。著しく低い相関（青い部分）は、例えば「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間の0.33です。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色が赤いほど正の相関が強く、青に近いほど相関が弱いことを示します。
– 最も強い相関は、例えば「個人WEI平均」と「総合WEI」で、相関係数が1.0です。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 本ヒートマップは時系列関係より相関関係を示すため、時系列分析には向いていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として「個人WEI（経済的余裕）」などの個別指標と「総合WEI」間の相関が高いことがわかります。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」間は相関が弱く、他の主要指標に比べると分布が異なっているかもしれません。
6. **このグラフから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**:
– 「総合WEI」を向上させるためには、「個人WEI平均」などとの高い相関を考慮し、個々の幸福指標を向上させることが効果的であることが示唆されます。
– 社会政策やビジネスの戦略において、特に個人の経済的余裕の指標と共生・多様性の指標での低相関は、包括的な取り組みにおける課題となる可能性があります。
– このグラフは、政策立案者が多角的に指標を監視し、相互に影響を与える可能性を評価するために役立つでしょう。
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:
## 視覚的な特徴と洞察
### 1. トレンド
この箱ひげ図では、WEIスコアが異なるカテゴリ（総合、個人、社会など）にわたって示されています。特定の上昇や下降のトレンドは見られませんが、カテゴリごとの差が明確で、一部のカテゴリは他よりも一貫して高いスコアを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
一部のカテゴリでは外れ値が観察されます。特に「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（共生、公正さ）」は、外れ値が多いです。これはデータのばらつきが大きいことを示しています。
### 3. 各プロットや要素
– **中央値**: 各箱内の太い線で示され、スコアの中心傾向を表しています。
– **四分位範囲（IQR）**: 箱の上下縁で示され、スコアのばらつきを示しています。
– **ひげ**: IQRの範囲外にある拡張線で、通常データのばらつきの範囲を示しています。
– **外れ値**: これらはひげの外に位置する点です。
### 4. 複数の時系列データの関係性
特に時系列としての要素はありませんが、カテゴリ間の相関を見ると、いくつかのカテゴリの分布が似ていることがわかります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
カテゴリ間でのスコアの分布は、経済や自由度に関連する指標で似たパターンを示す場合があります。相互関係の具体的な特定は難しいですが、社会的な要素が高いスコアを示しています。
### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– **個人と社会の健康**: 心理的ストレスや公正さに関連したカテゴリでのスコアの広がりは、これらの領域での改善の必要性を示すかもしれません。
– **ビジネス影響**: 社会的ダイバーシティや自由度が相対的に高いスコアを示すことで、企業が多様な労働環境を整える重要性が浮き彫りになります。
– **政策決定**: 公正さや持続可能性に関連するスコアが強調されており、政策立案者がこれらの領域で重点的な改善策を検討する根拠となるでしょう。
この分析により、各WEIスコアカテゴリがどのように分布しているかを理解することで、改善が必要な領域および強みを持つ領域を特定する一助となります。
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、30日間のWEIスコアをSTL分解したものです。以下の点に注目して分析します。
1. **トレンド**:
– トレンドラインは徐々に上昇しています。これは全体的にWEIスコアが一定の成長傾向にあることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差のプロットにて7月13日付近で急激な変動があります。これは一時的な要因による外れ値が存在する可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– “Observed”は実際の観測値です。
– “Trend”は基調を示す長期的な変動です。
– “Seasonal”は季節性を示し、周期的なパターンを反映しています。日々の変動がありますが、大きな季節性は観察されません。
– “Residual”はモデルで説明できない変動部分で、外れ値や急激な変動の確認に使われます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 観測値はトレンドと季節性成分の影響を受けています。トレンドが上昇している中に、季節性と残差が影響を与えている形です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドは安定して上昇しており、観測値全体の上昇に寄与しています。
– 残差に大きな変動が少ないことから、モデルがデータを比較的良く捉えていると考えられます。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**:
– 全体的な上昇トレンドは、国際的な指標としてポジティブな傾向を示している可能性があります。これは経済や市場の改善を示唆しているかもしれません。
– 外れ値や残差の変動は監視が必要ですが、長期的には成長しているため、ビジネス戦略の策定においては、この上昇傾向を活用できる可能性があります。
全体として、このグラフはポジティブな成長を示唆しており、市場の動向や戦略策定において有意義なインサイトを提供する可能性があります。
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:
以下のグラフに基づき、分析結果と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 「Trend」プロットを見ると、全体として緩やかな上昇傾向が見られます。これは、個人のWEI平均スコアが期間内で少しずつ改善していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「Residual」プロットでは、7月11日と7月13日に急激な変動が見られます。これは、予測される動きから外れた不規則な変動を示しており、特定のイベントや出来事の影響を受けた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 「Observed」プロットは実際の観測値を示し、全体の変動の様子を直感的に把握できます。
– 「Trend」は基本的な傾向を示し、長期的な方向性を示します。
– 「Seasonal」は周期的な変動パターンを示し、日々の変動の中に一定のリズムや繰り返しがあることを示しています。
– 「Residual」はトレンドや季節性によって説明できないランダムな変動です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと季節性の要素は、観測データが一貫した上昇傾向を持ちつつも、周期性によって変動することを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な周期性が存在し、特定のパターンがあることから、特定の時期におけるシステムや環境の影響を受けていることが示唆されます。
6. **直感的な感覚と影響についての洞察**:
– 人々が直感的に感じるのは、WEIスコアが全体的に改善しているが、不規則な変動もある点です。ビジネスや社会への影響としては、改善傾向が続くことはポジティブなシグナルですが、急激な変動には注意が必要かもしれません。その原因を分析することで、より安定したパフォーマンスを得るための対策が考えられるでしょう。
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、30日間の社会WEI平均スコアのSTL分解を示しています。以下に、各要素に基づく分析と洞察を提供します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– トレンド成分は全体として緩やかに上昇しています。これは、長期的に見ると社会WEIスコアが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**:
– 観測値において、急激な変動はあまりありませんが、7月13日ごろに大きな一時的なピークがあります。また、残差成分で7月7日から7月15日付近に急な変動がみられますが、その後は0に戻っています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 観測値のグラフでは全体としての傾向と短期的な上下動が見えます。
– トレンド成分は長期的な動きを示し、上昇傾向にあることが確認できます。
– 季節成分は短期的な周期的パターンを示し、上下に繰り返しのある動きが観察されます。
– 残差成分は説明されていない変動を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– トレンド成分の上昇が観測される一方で、季節成分の変動によって実際の観測値が短期間で上下していることがわかります。残差成分は主に短期間の変動に影響を与えています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 観測値はトレンドに沿っているものの、季節的な変動によって細かい動きがあるのが特徴です。残差も間断なく波のように出現し、これが観測値に表現されています。
6. **このグラフから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**:
– 直感的には、全体的な向上が見えるので、社会の状況が改善していると感じるかもしれません。ただし、短期的な変動が大きいため、これにより一時的に不安を覚える可能性もあります。
– ビジネスや政策決定においては、短期的な変動に対して柔軟に対応できる戦略が求められます。また、長期的な上昇傾向はプラスと捉えられるため、今後の計画においてポジティブな見通しを立てる要因となるでしょう。
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:
この主成分分析（PCA）グラフでは、データの分布と2つの主成分軸に関する分析が行えます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体には特定のトレンドや周期性は見られませんが、データは第1主成分に沿って幅広く分散しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左のほう（第1主成分が-0.4付近）と右のほう（第1主成分が0.2付近）に、主成分から大きく外れた点が見られ、これらが外れ値である可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各点はデータの観測を示しており、第1主成分と第2主成分に基づいて配置されています。第1主成分の寄与率が0.71と高く、この主成分がデータ全体の分散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**:
– このプロットから時系列的なデータの変動は見えませんが、点の配置に基づいて、2つの成分がどのようにデータを分類しているかを視覚的に確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分がデータの多くの変動を示しているため、データの構造を理解する際には第1成分の動きに着目する必要があります。
– 第2主成分の寄与率は低いですが、縦方向に少し広がりがあります。
6. **直感的な感想と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、データに何らかの潜在的なクラスターやパターンがあるかもしれないということです。ビジネスにおいて、このようなPCAは市場セグメンテーションや顧客分析に役立つかもしれません。国際カテゴリを考慮すると、異なる地域や文化の影響を識別する手がかりになる可能性があります。
この分析は、各主成分が持つ具体的な意味を解釈することでさらに深まりますが、具体的なデータ属性が不明なため、ここでは一般的な洞察を提供しました。
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。