📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータに基づき、以下の分析結果を示します。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は、全体的に上昇傾向を示していますが、特定の日付での急上昇や低下が観察されます。特に、2025-07-06から07-12にかけてスコアが急激に上昇しています。
– **個人WEI平均**は、比較的一貫性がないものの、緩やかな上昇傾向が見られます。一方、**社会WEI平均**はより安定しており、この期間を通して上向きの傾向を示しています。
### 異常値
– 異常値は特に日付2025-07-06や2025-07-19に集中しています。これらの異常値は、社会的なイベントや特定の出来事による一時的な感情の高まりと関連している可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**を行うと、トレンド成分は全体として上昇していますが、特に7月初旬に急激な上昇期がありました。季節性はあまり見られず、残差はところどころで大きな変動が見られます。
### 項目間の相関
– カテゴリ間の相関を見ると、特に**個人WEIの経済的余裕**と**社会WEIの持続可能性**が高い相関を示しています。これは経済的な安定が持続可能性に強く影響を与えていることを示唆する可能性があります。
### データ分布
– 箱ひげ図による可視化では、いくつかの日付でのスコアは中央値から外れたアウトライヤーとして特定され、異常値の可能性を示唆しています。例えば、個人WEI平均のスコアにおける大きなばらつきは、不安定な個人の幸福を示唆します。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PCA分析**の結果、PC1とPC2が組み合わせて約82%の分散を説明しています。これは、PC1が主に社会的持続可能性と個人の自由度の変動に関連しており、これらがWEIスコアの変動要因として強く寄与していることを示します。
### 結論と考察
– 総合的には、WEIスコアの上昇は個人および社会的要因の改善と一致しているようです。しかし、特定の日付に観測された異常値や急上昇は、短期的な社会的現象や決定的な個人の行動によって説明されるかもしれません。
– 社会的持続可能性と個人の自由という項目が特に重要なウェルビーイングのドライバーであり、それぞれがWEIスコアの向上に大きく関与しています。 이러한要因의 개선은 전체적인 WEI 스코어의 긍정적인 궤적에 기여하고 있다.
この分析が、ポリシーメーカーや個人レベルでのさらなる戦略策定に役立つことを願っています。
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
### 1. トレンド
– 実績データ（青いプロット）は、全体的には横ばい状態です。多少の上昇や下降はありますが、大きな変化は見られません。
– 予測（ランダムフォレスト回帰と線形回帰）は、これまでのデータの範囲外の未来を示しています。ランダムフォレスト回帰はわずかに上升する傾向があり、線形回帰も同様にわずかに上昇を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値は黒い円で囲まれており、数点がこれに該当します。これらの外れ値は、平均的なWEIスコアよりも低めの位置にあることが多いです。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– 青いプロットは実績データを示し、安定したパターンを持っています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの枠）は、実績データの大半を含んでおり、予測の範囲を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測データの間には、現状のデータをベースにした予測がされているため、基本的なトレンドは一致しています。予測手法により微細な変化は異なります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データの中には多少のばらつきがありますが、全体として見れば安定しており、予測もこれを踏まえて安定した傾向を示しています。
### 6. 人間が直感的に感じることとその影響
– 短期間での安定性が見て取れ、WEIスコアは現状維持またはわずかな上昇が期待されます。この安定性は、政策決定やビジネス戦略策定において、短期的なリスクが低いことを示唆し、堅固な基盤を構築する上での安心感を提供します。
– 外れ値は、注意が必要な異常状態を示していますが、頻度は低いです。これが継続的に発生する場合、さらなる分析が求められる可能性があります。
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**
– 初期の実績データ（青い点）は0.6から0.8の間でややばらつきがありますが、全体として横ばいの傾向があります。
– 予測データは、線形回帰（紫の線）、決定木回帰（青緑の線）、ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）の3つが示されています。それぞれ若干異なる傾きですが、どれも微妙な上昇または横ばいが予想されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い縁で囲まれている実績データで示されています。特に最初の期間でいくつか見られます。
– 全体的には大きな急変動はなく、安定した変動がみられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は過去の実績データを示し、一部が黒い外枠で外れ値として強調されています。
– ピンク、青緑、紫の線はそれぞれ異なる予測手法の結果を示しており、各手法が異なる予測を行っている様子がわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測が一貫しているため、全体としては実績データに基づいた予測であり、過去の傾向を踏まえての将来予測が行われていると思われます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは0.6から0.8の間に多く分布しています。データの散らばりはありますが、中心に集まる傾向です。
6. **人間の直感的感覚とビジネスや社会への影響**
– 直感的には、過去30日間のスコアが一定のレンジで推移しているため、安定した状況が続いていると感じられます。ただし、わずかな上昇傾向が予測されているため、徐々に改善する見込みがあることが示唆されています。
– ビジネスや社会においては、WEIスコアの上昇が示唆されていることから、今後の改善や成長の可能性を探ることが重要です。また、予測の不確かさが考慮されていることから、慎重なリスク管理が求められます。
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:
1. **トレンド**
– WEIスコアは最初の期間で不規則に動いており、一定の範囲内で上下していますが、大きな上昇や下降は見られません。途中で一度下降する傾向が見られますが、その後横ばい状態に戻ります。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はおおむね横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として特定されたデータポイントがいくつかありますが、それ以外の変動は比較的一定です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示しています。これらの点は基本的に0.7から0.9の範囲内で推移しています。
– 黒で囲まれた円は外れ値を示しています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の帯で示されていますが、この範囲はそれほど広くないため、予測の信頼性が比較的高いと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデルがほぼ一致しており、今後もWEIスコアは安定した横ばい状態を保つと予測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は予測値と密接に関連しているように見えます。予測モデルが実績値をよく捉えている可能性があります。
6. **直感的に感じることや影響**
– 人間が直感的に感じるのは、ビジネスや社会的な安定性があるということです。この安定性は政策や市場に信頼感を与える要素となる可能性があります。
– 外れ値の発生は一時的な要因によるものかもしれませんが、その頻度や原因が分析されれば、さらなる予測精度の向上につながる可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイント（青色）は主に横ばいで推移しています。大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測データ（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、今後の若干の上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に少数のデータポイントが外れ値としてマークされています（黒い円で囲まれたデータポイント）。これらは、他のデータポイントから離れていることを示唆していますが、数が少ないため大きな影響はなさそうです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットが実際のデータ（実績）を示しています。
– 黒い円で囲まれたデータは外れ値を示します。
– ピンクと紫の線が予測値を示し、それぞれ異なるモデルによる予測を表しています（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、予測の信頼区間を示唆しています。
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強い相関は見られませんが、予測モデルは全体的にその傾向を踏襲しつつ、微細な上昇傾向を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体的に0.6から0.8の範囲内に密集しており、一部を除いて安定しているようです。
– 実績データの分布は安定していますが、予測データはモデルにより異なる傾向が予想されています。
6. **直感的な洞察・ビジネスや社会への影響**:
– 30日間におけるWEIの変動は小さく、実績が安定していることから、短期的な経済的余裕に関して大きな懸念は少ないと思われます。
– 予測モデルによる上昇の兆候は、将来的に経済的余裕の向上を示唆しており、小さな改善が見られるかもしれません。
– ビジネスにおける意思決定者は、予測の不確かさを考慮しつつ、中長期的な戦略を調整する機会をこのデータから得ることができるでしょう。
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:
以下の観点からこのグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、全体的に横ばいですが、わずかに増加傾向が見られます。
– 予測ラインは、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徐々に上昇していることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 白黒の円で示される外れ値がいくつかあります。これらの点は、予測範囲から外れていることを示しますが、それほど極端ではありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、健康状態のスコアの分布を表しています。
– グレーのバンドは、予測の不確かさ範囲を示しています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の線は将来のトレンドを推定するために用いられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルの傾きは似ており、WEIスコアが今後上昇する可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的狭い範囲で分布しており、ある程度の変動がありますが、顕著な相関関係や周期性は見られません。
6. **人間が直感的に感じる洞察と影響**:
– 健康状態が安定しているが、わずかに改善する可能性があることを示唆しています。これは、医療政策や健康プログラムの効果が表れている可能性が考えられ、事業計画や社会的施策に対する前向きな影響が期待されます。
– 外れ値をどのように扱うかが、リスク管理や異常検知において重要となるでしょう。
この分析により、将来的な健康状態の改善の期待が持てる一方、外れ値の原因分析や予測モデルの精度向上が課題として見えてきます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青色のプロット）は、全体として緩やかな上昇トレンドを示しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、紫の線）は、時間の経過とともに増加する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い円）は、約0.5付近にいくつか確認され、時折の急激な心理的ストレスの変動を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実際のデータを示し、パフォーマンスの実際の推移を視覚化しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示し、予測の信頼性を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データ間には、実績が予測の範囲内に概ね収まっており、予測モデルが適切に機能していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的均等に分布しており、ストレスレベルの周期性や明確なパターンは見られません。
6. **直感的な捉え方とビジネスや社会への影響**
– 人々は、このグラフから個人の心理的ストレスが時間とともに増加する懸念を感じる可能性があります。
– ビジネスや社会では、ストレス管理を重視する必要性が認識されるかもしれません。特に、増加傾向が続く場合、雇用主や政策立案者が対応策を講じることが求められるでしょう。
全体として、このグラフは心理的ストレスの変動と、その予測についての有用な洞察を提供しており、適切なストレス管理戦略の検討に役立ちます。
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:
このグラフは、「個人WEI（自由度と自治）」のスコアの時系列散布図で、視覚的特徴とそこから得られる洞察は以下のとおりです。
1. **トレンド**
– 実績スコア（青色）は約0.65から始まり、中頃で0.75付近まで上昇し、その後横ばいになります。
– 全体として、実績のWEIスコアは軽度の上昇から停滞のパターンを示しています。
– 予測（ランダムフォレスト）はわずかに上昇しており、将来の改善を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績スコアにいくつかの外れ値が見られ、平均的なスコアより外れている点が目立ちます（黒い円で強調）。
3. **各プロットや要素**
– 青い点が実績の時系列データを表現し、予測値は線で示されています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの帯）はAIの予測に対する信頼性を示し、中頃から終わりにかけて一貫してます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の異なる結果は未来の見方の多様性を提供します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 实績スコアは時間とともに振動しながら上昇しているように見え、多様な要因が影響している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることおよび社会への影響**
– ユーザーは、スコアが改善しつつあること、特にランダムフォレストの予測が示す将来のわずかな成長に期待を持つかもしれません。
– 社会的には、自由度と自治の向上が個人にポジティブな影響を及ぼす可能性がありますが、外れ値に対する注意も必要です。
このようなデータは、個人の自由度と自治の理解およびその促進に役立ちます。
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（青いプロット）は比較的一定で、0.6から0.9の範囲で横ばいになっています。
– 予測データは、線形回帰が緩やかな下降傾向を示し、決定木回帰は一定、ランダムフォレスト回帰も緩やかに減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のプロットに異常値として丸が描かれており、特定の日に0.4付近の低いスコアが見られます。
– 急激な変動は少なく、大きなピークや谷はありませんが、0.4から0.6付近にはやや散らばったデータがあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示し、予測AIの異常検出が重ねられています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示していて、未来のデータ点がこの範囲内に収まる可能性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法により若干異なる傾向が見られます。線形回帰はより急な下降、ランダムフォレストはほぼ横ばいに近い予測をしています。
– 決定木回帰は安定した予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは主に0.6から0.9の範囲に集中し、予測範囲と一部重なりが見られます。
– データの密度が高いのが中間値（0.7〜0.8付近）です。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響に関する洞察**:
– WEIスコアが安定しているため、社会の公平性・公正さに大きな変動はなく一貫性があると感じられます。
– ビジネスや政策決定者にとっては、このスコアの安定性がポジティブですが、0.4付近の異常値は潜在的な問題を示している可能性もあります。
– 予測の不確かさがあるため、決定を下す際には慎重な検討が必要です。
全体として、データの変動が少なく、予測の結果も大きく変わらないため、今のところ安定した社会状況が維持されているように見えます。ただし、特定の異常値には注意が必要です。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青色の点）はおおむね安定しており、0.8から1.0の範囲にありますが、全体的に横ばい傾向を示しています。
– 予測データ（線）には2つのモデル（ランダムフォレスト回帰と決定木回帰）のトレンドが示されています。ランダムフォレストはわずかに上昇、決定木は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内に異常値が黒い円で囲まれて示されていますが、多くのデータがこの範囲内に収まっています。急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、予測データと色分けされています。
– 予測の不確かさ範囲はグレーの帯で示されており、実績データはこの範囲内に位置しています。
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明らかな乖離は見られません。両者のデータがほぼ一致し、予測は実績をよくカバーしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間で強い相関が存在するようです。時系列の分布は予測不確かさの範囲内にほぼ収まっています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 安定した実績と予測値は社会の持続可能性と自治性が安定していることを示唆します。これはビジネスにおいても安定した政策や経済状況を期待させ、長期的な戦略の立案に資するでしょう。
– 予測モデルによって微妙に異なる将来のトレンドが示されていますが、全体として大きな変動は見込まれていません。このことは、短期的にはリスクが低いことを示しますが、新たな介入なしでは大きな成長も期待できない可能性を示しています。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **実績（青いプロット）**: 大部分は0.8から1.0の範囲で横ばいのトレンドを示しています。ただし、期間の終盤での若干の上昇が見られます。
– **予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**: ランダムフォレスト回帰は上昇トレンドを示していますが、線形回帰は横ばいのままであることを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値として黒い円で囲まれているプロットが確認できますが、頻繁ではなく数例のみです。
### 3. プロットや要素の意味
– **青いプロット**：実績値を示し、安定したスコアを示しています。
– **灰色の範囲**：予測の不確かさを示唆し、実績データの範囲に近い状態。
– **線の色**: 線形回帰は明るい青、決定木回帰はターコイズ、ランダムフォレスト回帰は紫で示されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績は比較的一貫しており、予測の不確かさの範囲内に収まっています。特にランダムフォレストの予測はトレンドをより良く反映している可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– WEIスコアの分布は0.8から1.0に集中し、安定性を示します。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **安定した社会基盤**: WEIスコアが高いことは、社会基盤と教育機会が強いことを示唆しています。
– **ビジネスへの影響**: 安定性と高いスコアは、国際的な投資機会を引き寄せる要因となり得ます。
– **未来の展望**: ランダムフォレスト予測に基づけば、微細な改善が見込まれ、さらなるインフラや教育への投資を促進できるかもしれません。
このデータは、社会の発展を指標とし、その安定性と改善の可能性を探るために重要です。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **横ばい傾向**: 実績（青色のプロット）は0.6から1.0の間で移動しているが、平均的にはほぼ一定しています。予測線（緑色、青色、紫色）は、若干の変動はあるものの、大きな傾向の変化は見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: いくつかの外れ値（黒い縁取りのプロット）が観察され、特にグラフの始めと終わりに集中しています。これらは異常値として扱われるべきです。
### 3. 各プロットや要素
– **青色の実績プロット**: 過去の30日間の実測データを表しています。
– **黒縁の外れ値プロット**: 通常の範囲を超えた数値。
– **灰色の不確かさ範囲**: 予測の信頼度を示しており、0.6から0.9の間をカバーしています。
### 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は重なる部分が多く、予測モデルが全体的なトレンドを適切に捉えていることが示唆されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績値と予測範囲が重なる箇所が多いことから、モデルの予測精度は比較的高いと考えられます。
### 6. 直感と洞察
– **人間の直感**: このグラフは、社会の共生・多様性・自由の保障が比較的安定していることを示しています。外れ値が指摘される部分では、特段の注意が必要です。
– **ビジネスや社会への影響**: 社会的な指標が安定しているということは、政策やプログラムが適切に機能している可能性があります。異常値が多い部分に対しては、具体的な対策が必要とされるでしょう。
このグラフからは、安定した社会環境の維持が示唆されますが、特定の異常データに関してはさらなる分析が必要です。
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:
この総合WEI（Wealth Equity Index）スコアの時系列ヒートマップは、30日間にわたるスコアの変動を視覚化しています。以下に、主な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**:
– ヒートマップの色は、期間によって異なるトレンドを示しています。特定の日付、特に2025年7月5日から2025年7月20日の間で、色がかなり変化しているように見えます。これはスコアの上昇傾向を示唆しています。
– 時間帯によってもスコアが変動しており、夜間のスコアの変化が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025年7月6日と2025年7月12日には目立った色の変化があります。これらは急激なスコアの変動や外れ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**:
– 色の濃淡がスコアの大きさを示しています。色が濃いほどスコアが低く、色が明るいほどスコアが高いことを示しています。
– 横方向の展開は日付、縦方向は時間を示しており、日々・時間ごとのスコアの変動を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯と日付の組み合わせにより、多様なスコアの値を見ることができます。一定期間、特定の時間帯で高い値が観察される傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 夕方から夜にかけて色が濃くなる傾向があり、一日の終わりに向けてスコアが低くなる可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– ヒートマップから得られる直感的な印象は、特定の期間や時間帯でのスコアの上昇・下降があります。これにより、例えば特定の時間帯に関連する経済活動やイベントの影響があると推測できます。
– スコアの急上昇や変動は、社会的または経済的な出来事が影響を与えた結果である可能性があるため、これらの変動要因を理解することで、更なる予測や対策の策定に役立ちます。
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:
以下は、提示いただいたヒートマップから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド（周期性）**:
– おおむね安定していますが、特定の時間帯で色の変化が顕著です。
– 特に、19時から23時の時間帯では、7月7日から7月15日までの間で色が明るくなっていることに注目できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 18日目の19時付近に色の濃い部分があり、他の日に比べて低下しています。
– 7月6日には一時的なピークが見られます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– カラーグラデーションは値の高低を示し、緑から黄色は高いスコア、紫は低いスコアを示します。
– 非常に明るい黄色のセルは7月6日に見られ、何らかの特別なイベントや要因があった可能性を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯の色の変化（例：7月7日から15日の19時から23時）は、一貫した行動パターンや外部要因の影響を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ時間帯での色の類似は、一定の規則性や行動のパターンを示し、特に夜間に顕著です。
6. **直感的に感じることと社会・ビジネスへの影響**:
– 特定の時間帯での活動や、イベントによる急な変動が認識されやすく、ピーク時にはリソースの管理やマーケティング戦略に重要なインサイトをもたらす可能性があります。
– 経済や社会的な活動が特定の時間帯で集中的に行われていると推測され、これがコミュニティやビジネスの活動に影響を与えている可能性があります。
このヒートマップは、特定の時間や日時に焦点を当てた分析や、短期間での戦略的な意思決定の参考になります。
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:
### 1. トレンド
– **時間帯ごとの変化**: 午前7時から午後23時までの時間帯にわたってデータが示されています。
– **日付による変化**: 各日のWEIスコアは、時間帯と共に変動しており、全体的には中程度から高いスコアに分布しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 2025年7月6日から7月15日にかけて、特定の時間帯でスコアが高くなっています。
– 2025年7月20日は、全体的に低いスコアを示しています。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **色の分布**: 黄色に近いほどスコアが高いことを示し、紫色に近づくほど低いスコアを示します。
– **密度**: 特定の日付や時間帯で色の変化が見られるため、これらの時間帯での活動や変化が注目されます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 同じ時間帯でも日によってスコアが大きく変化し、時間帯ごとのパターンが一貫していないため、特定の要因による影響が考えられます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 7月6日から7月15日の時間帯で顕著な高スコアが連続して現れており、一定の社会的・環境的な要因がこの期間に影響を与えた可能性が考えられます。
### 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
– **ビジネス影響**: 午後や夜間の時間帯で高スコアが見られるため、夜間活動が活発化していることが示唆され、飲食業界やエンターテイメント分野でのビジネス機会が考えられます。
– **社会的な影響**: 高スコアが示す期間中、組織や地域社会でのイベント・活動が社会全体の活動を活性化させている可能性があります。
以上から、時間帯や日付ごとの変動に着目することで、ビジネスや社会の動向を予測・分析するための手がかりが得られると考えられます。
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:
このヒートマップでは、各WEI（World Economic Indicator）項目の相関関係が視覚化されており、色の濃淡によって相関の強さが示されています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は30日間の固定期間にわたる相関を示しており、時間的なトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関行列には外れ値や急激な変動は直接表示されません。負の相関やゼロに近い相関が低濃度の水色として現れ、これが異常値的に注目される可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色が濃い赤色に近いほど強い正の相関を示し、0.8以上の相よりも高い相関とみなされる。
– 薄い青色は弱い正の相関、または負の相関を示します。
4. **時系列データの関係性**:
– このヒートマップでは時系列の変動ではなく、項目間の関係性を強調しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI平均」と「総合WEI」は非常に強い正の相関（0.89）を示し、両者の指数が連動して上昇または下降する可能性が高いことを示しています。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間にも強い正の相関（0.92）が見られ、社会の公正さが持続可能性に影響を及ぼしている可能性があります。
– 負の相関（赤色が薄いエリア）がわずかに見受けられ、たとえば「社会WEI（公平性・公正さ）」と「個人WEI（自由度と自治）」間の相関がややマイナスである点（-0.03）が興味深い。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 強い正の相関が見られる項目間では、政策や社会措置が一方に影響を与えると他方にも波及効果を及ぼす可能性があります。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」が高い相関にあるため、個人の経済的・社会的な健康が総合的な指標に直結していることが明らかです。
– 社会的な施策や改革が特定の分野に集中する場合、その相関関係を考慮に入れることで、期待される波及効果を最大化できます。
全体として、このヒートマップは、さまざまな社会的および個人的要因がどのように相互に関連しているかを理解する助けとなり、政策立案者やビジネスリーダーが総合的な戦略を設計するのに役立ちます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 各カテゴリのWEIスコアは、特定のトレンドを示しているわけではありませんが、全体として0.6から0.9の範囲に収まっています。スコアの中央値は、カテゴリごとに異なる範囲で分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は複数のカテゴリで見られ、「個人WEI（経済状態）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」などに存在しています。これらの外れ値は、具体的な状況や特定の時期に何が影響を与えているかを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図はスコアの中央値、四分位範囲（IQR）、最大・最小を示しており、中央線はデータの中央値を表しています。箱はIQRを示し、線（「ひげ」）は全体のスコア分布の範囲を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特に明確な周期性や、2つのカテゴリ間での明確な相関関係は見られませんが、個別のカテゴリでのスコアのばらつきが、特定の要因によって影響を受けている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に、スコアは0.6から0.9の範囲で安定していますが、カテゴリによるばらつきがあることがわかります。例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」や「個人WEI（自由度と自治）」に比べて、「全体WEI」や「個人WEI平均」はより狭い範囲でスコアが分布しています。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– このグラフから、異なるカテゴリでのスコアの違いにより、各国がどの領域で強いのか、または改善の余地があるのかを簡単に把握することができます。例えば、心理的ストレスや自由度と自治のカテゴリにおけるスコアのばらつきは、それに関連する政策や社会状況が重要であることを示唆しており、政策の改善が必要かもしれません。
このような分析は、政府や企業がどのようにリソースを分配し、特定の問題に対処するかを判断する際に役立ちます。また、個人や団体が注力すべき領域を特定する手助けとなります。
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、総合WEIスコアを30日間にわたってSTL分解した結果を示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– トレンドグラフを見ると、30日間を通じて一貫した上昇トレンドが見られます。このことは、全体的なWEIスコアが時間とともにくっきりと上昇していることを示しており、国際カテゴリにおける何らかのプラス要因の影響が続いている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差のグラフにおいて、7月11日から13日にかけて急激な変動が観察されます。これらは、モデルでは説明できない一時的な変動やイベントの可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**: 実際のデータで、全体の動きを確認できます。
– **Trend**: 長期的なトレンドを示し、データがどの方向に進んでいるかを見せています。
– **Seasonal**: 季節性成分を表し、特定のパターンが短期的に繰り返されている様子が見えます。
– **Residual**: 実測値とトレンド・季節成分の差で、予測モデルで説明できない変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと季節性を分離することで、短期的な不規則な変動と、長期的なトレンドの関係を分析できます。上昇トレンドがある一方で、季節的変動は一定のリズムを持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 観察されたデータは、トレンドが上昇しているため、全体としてポジティブな移行を示唆しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**:
– 全体の上昇トレンドは、国際カテゴリにおける成長または改善を示唆しており、ビジネスや政策におけるポジティブな見通しをもたらします。
– 一方で、急激な変動は不確実性を示しており、一時的なリスクの要因として認識されるべきです。
これらの分析結果は、国際的な環境の変化や外部要因がWEIスコアに影響を与えている可能性を示します。
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STL分解グラフから、以下のポイントについて分析します。
1. **トレンド**:
– **Trendプロット**を見ると、全体的に緩やかな上昇トレンドがあります。これは、期間全体にわたって個人WEI平均スコアが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**:
– **Residualプロット**において、7月7日から7月13日にかけて急激な変動が見られます。これは、観察されたデータが予測値から大きくずれたことを示唆しており、この期間中に特殊な出来事があっ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、実際の観測データを示しています。
– **Trendプロット**は、長期的な変動を抽出したものです。
– **Seasonalプロット**は、周期的なパターンを示しており、一定の周期で変動があることを示しています。
– **Residualプロット**は、観測データからトレンドと周期性を除いた残差、つまり予測されない変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– **Observed、Trend、Seasonal、Residual**が分解されたデータは、観測されたトレンドや季節性をより深く理解するために分析されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– このデータでは、周期的な成分が約1週間程度のサイクルを持っている可能性がありますが、明確な相関のパターンは短期間では捉えにくいです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフから直感的に感じられるのは、個人のWEIスコアが改善傾向にあることで、これはポジティブな指標です。
– 特に観測された急激な残差の変動は、ビジネス活動や社会的イベントがこの指標にどのように影響を与えたかを示唆しており、その背後にある要因を探る価値があります。
この分析から、短期的な変動に注意を払いながらも、全体的な上昇傾向を活かして戦略を策定することが重要です。急激な変動の原因を突き止めることで、さらなる改善やリスク管理策を講じることができるでしょう。
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:
以下は、提供されたSTL分解グラフの分析です。
1. **トレンド**:
– **Trend**プロットでは、全体的に緩やかな上昇傾向が見られます。この期間において、基本的にWEIスコアが増加していることを示しています。長期的には、社会的な状況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**:
– **Observed**プロットには、大きな外れ値や急激な変動は見られません。ただし、7月中旬に一時的にスコアの急激な上昇とその後の減少が観察されます。
– **Residual**プロットにおいて7月の中旬に小さな変動がありますが、極端な外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**: 実際に観測されたデータ。全体的に0.75から0.85の間で変動しています。
– **Trend**: 長期的な変化を示し、安定した上昇傾向が確認できます。
– **Seasonal**: 季節性を表します。周期的なパターンが確認できますが、変動はさほど大きくありません。
– **Residual**: ノイズや予測できない変動を示します。ほとんどの期間で0に近い値で、安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– **Observed**プロットは、**Trend**と**Seasonal**の合成として表されます。観測データは、上昇傾向と共に小さな季節的変動が重なっていることを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドが一貫して上昇していることから、他の関連する社会的要因が正の影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な印象と社会への影響**:
– 直感的には、社会的な状況が改善しているポジティブな印象を受けます。ただし、季節性や予期しない変動もあるため、分析担当者はこれらの要因が実際にどのようなものかを深掘りする必要があります。
– ビジネス面では、安定した上昇を基にした戦略が有効となるかもしれませんが、周期的な変動を考慮することが重要です。社会福祉や政策の改善に反映される可能性があります。
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:
PCA（主成分分析）による散布図は、データのパターンや構造を視覚化するための強力なツールです。このグラフについて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 主成分1（x軸）と主成分2（y軸）の間に、明確な上昇または下降トレンドはありません。しかし、右上に少し密集している点群が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側と右側に離れた点があり、これらは潜在的な外れ値です。この外れ値は異なるカテゴリや異常な行動を示してい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日間のデータポイントを表しており、異なるカテゴリまたは時間帯のデータを含む場合があります。密集している部分は同様の構造を持つデータを示していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時系列データ間の直接的な関係を特定するのは難しいですが、主成分によって近似的な関連が示されている可能性があります。特に、右上に向かって密集するパターンは、似たような動向を共有するデータを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントの大部分は中央から右上に集中しており、これが全体的なデータの中心的な分布を反映しています。相関関係があるとすれば、主成分1と主成分2の間にわずかな正の相関があるかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々がこのグラフから直感的に感じるのは、データが多様であるということです。外れ値の存在は一部の国や地域が異常な動きを見せていることを示しており、注意が必要です。
– ビジネスや社会への影響として、特定の地域や市場で異常な動きがある場合、それに対応した戦略変更やリソースの再配分が必要となるかもしれません。
このグラフは、データの多様性と変動傾向を示しており、さらなる詳細な解析が必要です。
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。