📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下に、提供されたデータに基づく分析結果を示します。
### 時系列推移:
– **総合WEI**: 30日間の推移を見て、最初の数日間（2025-07-01～2025-07-06）に若干の上昇が見られますが、その後は横ばいから若干の変動を伴いながら、0.75付近を中心に推移しています。終盤（2025-07-20～2025-07-21）にかけて急激な増減は見られず、安定しています。
– **個人WEI平均**: スコアは比較的一定しており、大きな変動はありませんが、全体的に若干の増加があるように見えます。
– **社会WEI平均**: 初期に急激な上昇が確認でき、その後0.85～0.90の範囲で収束しています。中盤で一部のスコアで急激な上がり下がりがあり、その後安定に向かいます。
### 異常値:
– 複数のカテゴリで異常値として挙げられたスコアがありますが、特に総合WEIが7月6日に0.81に急上昇し、その後の数日に最高0.85まで上がったことが特異な動きとして観察されます。この急上昇の背景には、社会項目の大きな貢献があり、特に「社会基盤・教育機会」や「持続可能性と自治性」のスコアが高いためと考えられます。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解）:
– **トレンド**: 総合スコアと社会的スコアは、全体的に上向きに動いています。これは社会経済的な要因や政策の改善などの影響を受けている可能性があります。
– **季節性**: 特定の一日や数日に対しての季節的な影響が強く働いている様子は見られません。データ自体が短期間なため、季節性を判断するのが難しいです。
– **残差**: ノイズとして見える微細な変動があり、外部ショックや短期要因（例えば政治的なニュースや経済指標の発表）が一時的にスコアに影響した可能性があります。
### 項目間の相関:
– 提供されていないため、詳細な相関ヒートマップに基づく具体的な相関関係を述べることはできませんが、異常値からの推測として社会的項目のうち「持続可能性と自治性」や「社会基盤・教育機会」が社会WEIに強く影響していることが示唆されます。
### データ分布:
– 各スコアは0.60から0.90の範囲で変動しており、中央値が0.75近辺で比較的安定しています。これに対して、急激なスコアの上昇や下降が発生した日が記録されたため、外れ値として扱われています。
### 主要な構成要素（PCA）:
– **PC1**が0.64という高い寄与率を占めており、個人と社会の両方のスコアに強い影響を持つ共通の因子（例えば、政策の改善や経済成長）があることを示唆しています。また**PC2**は0.18となっており、わずかながら別の要素が影響を及ぼしています。これは、個人の自由度や自治性に関しての社会的変動要因の可能性を指摘できます。
全体的に、データは若干の変動を示しつつも、長期的には安定しています。社会的要因の改善もしくは他の外的な要因が全体のスコアに影響を与えた可能性があり、それが異常値の見られた急激な変動として表現されていると考えられます。
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AIのプロットは、約0.7から0.8の範囲での横ばい傾向が見られます。この期間中、顕著な上昇や下降は見られません。
– 予測の線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のいずれも、今後のスコアがわずかに上昇する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黒い円で囲まれており、これらは外れ値としてマークされています。ただし、全体のトレンドに大きな影響を与えているわけではなさそうです。
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。
– 赤い「X」は予測値であり、グレーの範囲は予測の不確かさを示しています。
– 緑、青、紫のラインは線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による異なる予測を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性:**
– 各予測手法はわずかに異なる結果を示していますが、全体的な傾向は一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績値は比較的一様に分布しており、大きな変動はありません。
– 予測値と実績値の分布は重なっており、今後の変動は小さいと予測されています。
6. **直感とビジネス/社会への影響:**
– このグラフは安定した状況を示しており、大きな変化が短期間で起こる可能性は低いと予想されます。
– ビジネスや社会のシナリオでは、安定したパフォーマンスが予見され、急激なリスクや機会は現時点では考慮しなくても良さそうです。
– 外れ値の存在は、特異なイベントや外部要因が一時的に影響を与えた可能性を示唆しています。このような例外的な事象には注意が必要です。
全体として、このグラフから得られる最大の洞察は、安定性と将来にわたる緩やかな成長の予測です。この情報を活用して、さらなるリスク評価や戦略計画が行えるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、7月初旬から7月中旬にかけて緩やかな上昇トレンドが見られ、その後比較的安定しています。
– 予測モデルに応じて、予測曲線も異なります。線形回帰はほぼ水平で安定していますが、決定木回帰とランダムフォレスト回帰はやや上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 円で囲まれているデータポイントは外れ値として認識されています。グラフの中央付近でいくつか見られ、予測に対する不確実性を示します。
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ており、実際の観測値です。
– 赤い「×」は予測データを示しています。
– グレーの影は予測の不確かさ範囲を示しており、予測の信頼度を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データは、異なる予測モデルの比較に使用されており、モデルごとの予測トレンドの違いが可視化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、概ね0.7前後で振れ幅が小さく、一定程度安定している印象があります。
6. **人間の直感およびビジネス・社会への影響**:
– このデータは個人のWEIスコアを示しており、その安定性はチームや組織にとって安心感をもたらす可能性があります。
– 決定木回帰やランダムフォレスト回帰のわずかな上昇傾向は、未来の改善の余地を示唆しており、福利厚生や個人のエンゲージメントを向上させる施策につなげられるかもしれません。
– 外れ値の存在は、特定の状況やイベントが個人スコアに影響している可能性を示しており、その要因の分析が求められます。
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:
## グラフの洞察
### 1. トレンド
– **全体的なトレンド**: 約30日間のデータは、WEIスコアが概ね安定しています。初期にわずかな上昇があり、その後一定の範囲で横ばいです。
– **予測線**: 線形回帰・決定木・ランダムフォレストの予測はいずれも横ばいで、現在のWEIスコアが安定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**: 数カ所で異常値が観測されていますが、全体に対して少数です。
– **ゆるやかな変動**: 初期にわずかにスコアが上がり、一定範囲での変動がありますが、急激な変動はありません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **プロット（青い点）**: 実際のWEIスコアを表しており、エリア内で多くのデータが集まっています。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさ範囲を示しており、今後の変動の可能性を示唆しています。
– **異常値の円**: 外れたデータを強調していますが、全体のパターンを大きく歪めるものではありません。
### 4. 複数の時系列データの関係
– 各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は横ばいであり、どのモデルも同様の予測を提供しています。これにより、現在のスコア安定性が確認できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと予測の不確かさ範囲はよく吻合しており、予測の精度が高いことが示唆されます。
### 6. 直感的な影響
– **安定性**: 直感的には、現状が維持されるという印象を受けます。ビジネスや政策の分野において、現状の維持が続くと考えられ、リスクが少ないと感じられるでしょう。
– **将来の予測**: 各モデルが同じ方向（横ばい）を示すことから、未来の予測が比較的一致しているため、意思決定における安心感が提供されます。
### ビジネスや社会への影響
– **ビジネス調整**: 現状維持のトレンドを基にした戦略が適切です。特に急激なリスクが見当たらないため、現状戦略を維持しつつ、変化が起きた場合の対応策を考えるフェーズです。
– **政策策定**: 社会政策においては、安定した社会経済環境を維持するための現行施策の継続が妥当です。異常値への対応策は検討が必要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（実績AI）のデータはおおむね横ばいに見えます。
– 予測（線形回帰）は横ばいです。
– 決定木回帰の予測はやや上昇傾向があります。
– ランダムフォレスト回帰の予測は顕著な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数のデータポイントが異常値として識別されています。外れ値は経済的なショックや特定のイベントが原因である可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青い点）は過去のデータを示しています。
– 予測は三つの手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で表現されており、それぞれ異なる未来の動向を示唆しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しています。比較的安定した幅が保たれています。
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の大部分が重なり合っており、実績データのトレンドは予測を裏付けていますが、一部の手法（特にランダムフォレスト回帰）は異なる推移を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定の幅で分布しています。
6. **直感的な印象と影響**
– 人々は現在の経済状況が比較的安定していると感じるかもしれませんが、特定の予測手法が示す上昇トレンドは、将来的な経済的余裕の改善を期待させる要因となるでしょう。
– ビジネスにおいては、消費者の購買力の改善が見込まれるため、需要の増加を予測して計画を立てることが考慮されるでしょう。
– 社会的には、経済的改善が生活水準の向上に寄与する可能性があり、楽観的な見方が広がるかもしれません。
このグラフから得られる洞察は、各予測が示すシナリオを考慮しつつ、さらなるデータ収集や分析の方向性を決定する上で重要です。
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:
### グラフ分析:
1. **トレンド**:
– 実績データ(青色)は、全体として横ばいに見えます。著しい上昇や下降の動きはなく、一定の範囲内で変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– オレンジの円で示された外れ値が複数存在します。特に、瞬間的にスコアが上昇したデータポイントがいくつか観察されます。
– これらの外れ値は、特定のイベントや要素が一時的に健康スコアに影響を与えた可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績を、赤い「X」は予測を示しています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示し、現実のデータがこの範囲内に収まる確率が高いことを示しています。
– 異なる色の予測線は、複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは異なる傾向を示しており、特にランダムフォレスト回帰モデルは若干の上昇トレンドを示すのに対し、他のモデルはよりフラットです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、狭い範囲でクラスター化されており、安定した健康状態を示しています。
– 予測モデル間の異なる傾向は、データの変動性や構造に対するモデルの適応性の違いを示しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– データは全体として安定しているため、個人の健康状態が大きく変動する可能性は低いと感じられます。
– 外れ値の存在は、特定の介入やイベントが健康にプラスの影響を与える可能性があることを示唆しており、これを活用することで、健康管理や医療戦略の改善につながる可能性があります。
– ビジネスにおいては、特定の予測モデルを基にした健康管理プログラムの提供が考えられ、安定した健康の維持に役立つ可能性があります。
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:
このグラフは、WEI（心理的ストレス）スコアの時系列データを示しています。以下に示すのは、グラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、約0.4から0.8の範囲に分布していますが、全体としては大きなトレンドが見られません。
– 予測データ（線）は、期間の終わりにかけてわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータ点は黒い円で囲まれ、異常値として識別されています。これらの点は通常のパターンから外れており、特に初期の期間で顕著です。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績値を示し、これらは比較的一定の範囲内に収まっています。
– 予測の信頼区間（グレーの範囲）は、実績データの大部分をカバーしており、予測における信頼度が示唆されています。
– 予測は複数の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が近接しており、それぞれ異なる予測を提供していますが、一貫性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法間で大きな乖離は見られず、比較的一貫した予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は集中しており、特に0.5から0.7の範囲に多くのデータ点があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– ストレスレベルが比較的安定していることを示しています。予測も急激な変動を示していないため、今後の動向も安定する可能性が高いです。
– 異常値の存在は、特定の出来事や要因による一時的なストレス増加が考えられ、これらに対処することで、全体のストレス管理が改善されるかもしれません。
– ビジネスや組織においては、ストレス管理プログラムの効果を確認したり、特定のイベントの影響を評価するのに役立ちます。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データは7月初旬から後半にかけて0.6から0.8に上昇し、その後は0.8付近で横ばい。
– 予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、8月に入るとそれぞれ異なるトレンドを示しているが、線形回帰は緩やかな上昇、他の2つはほぼ横ばい。
2. **外れ値や急激な変動**:
– スコアが0.6付近から急に0.8付近に上昇する場面があり、その際にいくつかの外れ値が認識されている。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データで、黒い丸で囲まれた点が外れ値。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、xAIによる3σ範囲を表す。
– 紫、青、水色の線はそれぞれ異なる回帰手法による予測を示す。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは予測モデル全般と比較して早期に変動し、いくつかの外れ値が確認できる。
– 予測モデルは実績データの後半の横ばいに基づき、8月以降の異なるトレンドを示している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前半はスコアが不安定であるが、後半には安定しており、予測の精度が影響を受けている。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の変動期には予測が困難であった可能性があるが、後半の安定期には予測がより信頼できる。
– ビジネスにおいては、突然の変動によりリスク管理が課題となる可能性がある。
– 社会的には、自由度と自治の変動が市民の生活にどのような影響をもたらすかを考慮する必要がある。
全体として、実績データの早期の変動は予測に難しさを与える一方、後半の安定期は予測モデルの信頼性を高めています。これにより、戦略や政策への影響が求められることになります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は大部分が0.6以上に集中し、一部に0.5以下のプロットがあります。期間内で目立った上昇や下降トレンドはなく、比較的安定しています。
– 予測データは三種類の予測線で表され、いずれも微妙に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として、初期に0.4以下のデータポイントがいくつか存在し、これがいくつかの異常値として検出されています。
– 急激な変動は見られず、データは比較的一貫しています。
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、ほとんどが高いスコアを維持しています。
– 赤い「×」は予測データで、将来的なスコアの推移を示しています。これらは全体的に下向きの傾きを持っています。
– 黒い円は異常値を示しており、特にスコアが低下した際のデータポイントに注意が必要です。
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同じスケールで比較され、予測は実績の推定範囲を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布から、全体的にスコアが高水準で推移していることが分かりますが、いくつかの異常値があることがわかります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 全体的に高いWEIスコアを維持している地域や国においては、社会的公平性が評価されていると考えられます。しかし、一部の異常値や予測データの下降トレンドから、将来的なリスクが示唆されています。
– このようなデータは政策立案や企業戦略において、特に行政やCSR活動に重要なインプットとして利用される可能性があります。特に、異常値が何を示しているのかを深掘りし、施策改善や問題の発見に取り組むことが求められます。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績値は全体的に横ばいで、0.8から1.0の間にクラスタしています。
– 予測値は徐々に上昇していることが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示されており、一部のデータポイントが他と異なる挙動を示していることが確認できます。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点が実績値を、赤い「✗」が予測値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しており、この範囲内に多くの実績値が含まれています。
– 3種類の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されており、すべて上昇傾向を描いています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値が比較されており、実績値の安定性に対して予測値が上昇トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値が0.8から1.0の範囲で安定している一方で、予測はこの範囲を超えていく可能性を示唆しています。
6. **直感と影響に関する洞察**
– WEIスコアが今後上昇するという予測は、持続可能性と自治性の改善が期待されていることを示唆します。
– 社会的または政策的な介入が功を奏している可能性があります。
– 外れ値の部分については、予測が難しいイベントが存在している可能性や、特定の外的要因の影響を受けているかもしれません。
この分析に基づき、持続可能性や自治性の向上を目指す戦略的な計画が功を奏していることが確認でき、引き続き適切なモニタリングと評価が求められます。
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:
以下は、このグラフに基づく詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、0.8付近で一定の範囲に集中しており、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測ラインは3種類あり、線型回帰（紫）は緩やかな上昇トレンド、決定木回帰（青）は横ばい、ランダムフォレスト回帰（ピンク）も緩やかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか黒い丸で囲まれています。これらは他の点よりも低いスコアを示しており、何らかの異常が発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青い点は実績データを示し、Xは予測データを示しています。また、予測の不確かさ範囲がグレーの領域で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測ラインの比較から、実績が短期的に安定しているのに対し、長期的には上昇の可能性があるとされています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはおおむね0.8付近でクラスター化しており、標準的な変動幅内に収まっています。
– 予測が示す上昇圧力を考えると、今後の改善が期待できる分野である可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– WEIの安定したスコアは、教育機会や社会基盤の現在状況が安定していることを示している可能性がありますが、外れ値は注視すべき課題があることを示唆しています。
– 予測に基づくと、改善が見込めるため、政策的介入やリソース投入が効果的である可能性があります。
– ビジネスとしては、この安定と予測された改善傾向を基に、教育インフラや社会参画の促進に向けた投資が有望であるかもしれません。
全体として、データは基本的に安定していますが、外れ値が示す課題と予測が示す長期的な改善の可能性を考慮する必要があります。
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:
このグラフは、国際的な社会WEIスコア（共生・多様性・自由の保障）の30日間にわたる推移を示した時系列散布図です。以下のポイントに注目して分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データは7月の前半から中旬にかけて0.8付近で安定しているものの、後半にやや下降している傾向が見られます。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は8月にかけて非常にフラットで、スコアが安定していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初旬及び中旬にかけていくつかの外れ値が見られ、その多くは0.6を下回る低スコアです。
– 中旬にスコアが急激に下降しているデータもありますが、その後安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しており、予測範囲内に多くの点が集中しています。
– 黒い円で囲まれた点は異常値を示しており、通常の範囲を著しく外れたスコアです。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、信頼区間を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法による3つの回帰結果は非常に類似しており、全てがフラットな関係を示しているため、異なるモデルでの予測にも関わらず結果に大差がないことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの分布は比較的集中しており、0.8付近に多くの点が見られます。
– 外れ値はスコアが低い値に集中していますが、これは予測範囲内ではないことが多いです。
6. **直感的な印象とビジネス/社会への影響**:
– 人間がこのグラフから感じるのは、WEIスコアは全体として高く安定していますが、異常値が社会的な不安定要素を示している可能性があります。
– ビジネスにおいては、WEIスコアが安定していることは、多様性や自由の保障が継続的にサポートされていることを示し、社会的な信用を高める要因となるでしょう。
– 外れ値に対しては、何がその原因であるかを詳しく分析し、改善策を講じることで、より安定した社会を築くことができます。
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:
この総合WEIスコア時系列ヒートマップについて、以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– 全体的に、特定の時間帯において強い色の変動が見られ、場所によっては周期的なパターンが確認できます。特に、7時や23時におけるスコアの変動が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日および7月12日における23時付近での明るい黄色は、スコアが急上昇したことを示しています。これらは、特異な出来事が影響している可能性があります。
– 7月19日におけるスコアの急速な低下も見逃せません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の強度とスコアの高さが対応しています。濃い紫色は低スコア、明るい黄色は高スコアを示し、時系列での変化が視覚的に分かりやすく表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日における異なる時間帯でのスコア変動を見ると、時間帯によってかなり異なる動きを示していることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に夜間帯（23時）に突出した高スコアが観察されることから、特定のイベントや活動が影響していることが推測されます。
6. **人間が直感的に感じることおよび影響**:
– 人々はこのデータを見ることで、特定の時間帯にスコアが急上昇していることを認識するでしょう。これは、ビジネスや社会的な活動がこの時間帯に集中している可能性があることを示唆しており、それに対する対策や対応が求められます。
– 企業は、特に高スコアの時間帯に合わせたマーケティング戦略を構築することで利益を上げる機会を得られる可能性があります。
これらのインサイトは、正確なアクションプランを構築する上で有益な情報を提供します。
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、提供された国際カテゴリの個人WEI平均スコア時系列ヒートマップに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– 日付と時間（時）ごとのデータを示しており、時間帯ごとに色の変化があります。特に、ある特定の日付（2025-07-06, 2025-07-11など）で色が明るくなっており、スコアの上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-06や2025-07-11の19時に鮮やかな黄色が目立っており、これらの日のこの時間帯にスコアが急上昇していることがわかります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はスコアの高低を示しており、色が濃いほどスコアが低く、明るくなるほどスコア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**:
– 各時間帯で異なる色の濃淡が見られます。特定の時間帯（16時や23時）で他の時間よりも安定したパターンが観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 16時と23時のデータが比較的一様で、他の時間帯に比べて安定しています。全体として、夜間から朝にかけてはスコアが安定し、夕方になるにつれて変動が大きくなる傾向があります。
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**:
– 特定の日の特定の時間にスコアが大幅に上がることは、イベントや活動による影響かもしれません。例として、特定の日に行われるキャンペーンや国際的な催事が考えられます。ビジネスにおいては、このようなスコアの変動を利用して最適なプロモーション計画を立てることが可能です。特に集中する時間帯には集中的なマーケティング活動を行うことで、効果を最大化できるかもしれません。
このグラフは、特定の時間帯におけるユーザーの関与度を示すため、効果的に活用することでさまざまな意思決定に役立つでしょう。
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**:
– 時系列に対応した色の変化から、全体的に一定の周期的なパターンが見られます。
– 特に時間帯ごとに強い変化があることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日および7月12日付近で、他と比べて特に高いスコア（黄色）が確認されています。
– 7月19日と7月20日では、急激にスコアが低下（濃紫色）しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色がスコアの度合いを示しており、黄色が高スコア、紫が低スコアを表します。
– 濃い紫から徐々に黄色へ移行することによりスコアの変動が視覚的にわかりやすくされています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯（行方向）ごとにスコアの変動が異なることから、特定の時間帯で活動の違いがあることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 期間の中で連続する日にわたって類似のスコアを示す傾向があり、時間帯ごとの分布に明確なパターンがあると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 社会的な活動が時間帯によって大きく異なる可能性を示唆します。
– 一部の日に特に注目すべき活動またはイベントが起きている可能性があり、それが社会的エンゲージメントに影響していると考えられます。
– これはビジネスや政策立案において、特定の時間帯や日に焦点を当てた戦略的なアクションが重要であることを示唆します。このようなデータは、効率的なリソース配分やマーケティング戦略の策定に役立ちます。
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**:
– ヒートマップは相関関係の一時的な変化やトレンドを直接示すものではありませんが、全体的に強い相関を持つ組み合わせとそうでない組み合わせがあることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「社会WEI（平等性・公正さ）」と「個人WEI（健康状態）」の相関（0.06）は、他と比べて著しく低く、外れ値として目立っています。
3. **各プロットや要素**:
– 色が濃いほど（赤）、高い相関（正の相関）を示し、反対に色が薄い（青）ほど、低い相関または負の相関を示しています。
– 例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」は0.88の相関があり、非常に強い正の関連性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 個々のWEI項目間の相関を視覚的に示していますが、時系列変動の情報はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高い相関を持つペア:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」（0.88）
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「社会WEI（社会経済・教育機会）」（0.64）
– 低い相関を持つペア:
– 「社会WEI（平等性・公正さ）」と「個人WEI（健康状態）」（0.06）
6. **人間が直感的に感じることとビジネス/社会への影響**:
– 直感的に、高い相関のWEI項目は、互いに関連して政策やプログラムを設計することで相乗効果を期待できることを示唆しています。
– 公正さと健康状態の低い相関は、これらの2つの要因が独立して改善が必要である可能性を示唆しており、社会政策上の重要なインサイトとなり得ます。
このヒートマップは、戦略的意思決定を行う上で、どの要素が最も協力的に作用するかを理解するための重要な手段となります。
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:
このグラフは、異なるWEIタイプに対するスコアの分布を30日間のデータで比較した箱ひげ図です。以下に各ポイントについての分析を示します。
1. **トレンド**:
– 異なるWEIタイプ間で明確な上昇や下降のトレンドはないように見えますが、全体的にばらつきがあるため、WEIタイプによって異なる評価基準があることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのボックスプロットには外れ値が見られます（特に「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」）。
– これらの外れ値は特定の時点で大きな変動があった可能性を示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 中央の線は中央値、箱の上下端は第1四分位数と第3四分位数を示しており、密度の範囲を示しています。
– 箱の幅が広い場合、データのばらつきが大きいことを示し、特定のWEIタイプが不安定である可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプは独立したデータセットとして見なされているため、直接的な時系列の関係はこのグラフからは読み取れません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（健全な成長）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」は、比較的高い中央値を保ちながら、ばらつきが小さいことがわかり、安定した評価を受けていることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 視覚的には、特定のWEIタイプ（特に社会や経済に関係する要素）が他のタイプよりも不安定であることに気づくかもしれません。
– ビジネスや社会においては、「個人WEI（経済的余裕）」の変動が大きいことから、経済状況の不確実性が影響している可能性があり、これが政策立案や企業戦略において重要な検討事項となるでしょう。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
グラフを分析すると、以下の点が見えてきます。
1. **トレンド**:
– トレンドのグラフは、全体的に一定の上昇を示しています。これは、30日間の期間にわたって評価スコアが徐々に向上していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差のグラフには、特定の日付で急激な変動があります。特に、7月9日と7月17日に顕著です。これらは、一時的な異常やイベントによる変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 観測グラフは、トレンドと季節性、残差が組み合わさって全体のパターンを形成しています。
– 季節性の要素は一定の周期的な波を描いており、定期的な変動があることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンド、季節性、残差のコンポーネントが観測データを構成しています。トレンドは長期的な方向性を示し、季節性は周期的な変動、残差は予測不可能な変動を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 観測データは、トレンドの影響で全体として上昇傾向にあり、季節性の変動がその上での上下動を作っています。残差は予期しない外れ値として認識されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– トレンドが上昇していることは、良好なパフォーマンスやポジティブな指標の改善を示唆します。これは経済やビジネスにとってプラスの要素である可能性があります。
– 季節性の変動は、特定の期間におけるパフォーマンスの変動や需要の変動を示しているかもしれません。
– 残差の急激な変動は、イベントや環境の変化による一時的な影響の兆候と考えられます。
この分析は、将来の計画やリソース配分にとって有用な情報を提供することができます。長期的なトレンドと季節性を考慮しつつ、一時的な変動に対する敏感さを持つことが求められます。
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:
このグラフは、個人WEI平均スコアの30日間におけるSTL分解の結果を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を詳述します。
1. **トレンド**
– トレンドは緩やかに上昇しており、WEIスコアが時間とともに増加していることを示しています。この上昇トレンドは、全体的な個人パフォーマンスの改善や、特定の要因による影響があるかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差プロットにおける7月9日からの急激なピークは特に注目すべきです。これは一時的な外的要因や異常事象により、一時的な大きな変化があった可能性を示唆します。
3. **各プロットの意味**
– **Observedプロット**は、実際に観測されたスコアです。
– **Trendプロット**は、データの長期的な変動を示します。
– **Seasonalプロット**は、周期的な変動を示し、約1週間の周期が見られます。
– **Residualプロット**は、観測されたデータからトレンドと季節性を取り除いたものです。
4. **時系列データの関係性**
– トレンドラインと季節性が重なり合うことで、観測されたデータの大部分が説明されています。残差は比較的小さく、説明されるパターンに対して異常が少ないことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節性の周期的変動は比較的一定であり、WEIスコアが一定のパターンで変動していることを示唆しています。
6. **直感的に感じることおよびビジネス/社会への影響**
– 全体的なトレンドの上昇は、経済や産業の好調さを示す可能性があります。外れ値や急変動は、突発的な市場変化や政策の変更が影響している可能性があります。ビジネス戦略としては、全体の上昇傾向を維持しつつ、外的要因に対する備えを強化することが求められるでしょう。
このグラフからは、安定した成長と一時的な変動に対する適切な対応が重要なことが分かります。
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:
グラフ全体はSTL（Seasonal-Trend Decomposition using Loess）分解であり、「Observed」、「Trend」、「Seasonal」、「Residual」の４つのプロットに分かれています。それぞれの要素について詳細に分析します。
1. **トレンド（Trend）**
– 「Trend」プロットで示される値は、期間中に徐々に上昇しています。特に初期の期間で顕著な上昇トレンドが見られ、その後は比較的安定しています。
– これは、期間全体を通じて一般的な上昇傾向があることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「Residual」プロットには、7月13日から7月15日にかけて大きな変動が見られます。この期間の急激な上昇とその後の減少は、観察されたデータにおいて短期間の異常な動きを示している可能性があります。
3. **プロットや要素の示す意味**
– **Observed**: 実際の観測データです。他の要素の総和です。
– **Trend**: データの長期的な傾向を示します。
– **Seasonal**: 周期的なパターンを示します。このプロットはピークと谷が交互に現れていますが、大きな変動はないため、強い季節性は示されていません。
– **Residual**: トレンドおよび季節性を除いた後のランダムな変動です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドと観測値は一致することが多く、観測データの変動はトレンドによく支配されているようです。
– 季節性成分は小さいので、劇的な周期的影響はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドの上昇に対し、負の季節性が観察されていますが、その影響は限定的です。
– 大きな残差が短期間に集中しているため、特定の時期に異常なイベントが発生した可能性があります。
6. **直感的および社会・ビジネスへの影響に関する洞察**
– トレンドの上昇が示しているように、基本的なパラメータ（社会WEI平均スコア）は安定して向上しているように見えます。これは、基礎的な条件や社会的な要因が改善されている可能性があります。
– 短期的な変動（残差）に注意する必要があり、特に急激な変動は注意すべきです。ビジネスや政策においては、こうした一時的な変動に適切に対応することが重要です。
このグラフを通して、全体的な改善傾向と一時的な変動に対する理解を深めることができ、それに基づいた対応策を検討する価値があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– この散布図は主成分分析（PCA）による第1主成分と第2主成分の関係を示しています。特定の明確なトレンド（上昇、下降）は見られませんが、データはある範囲内に広がっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのプロットは他と比較して離れた位置にあり、外れ値として認識できます。特に、第1主成分が-0.4付近にあるポイントや、第2主成分が0.2付近にあるポイントは他のデータから離れています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各プロットはデータポイントを表し、第1主成分と第2主成分の組み合わせに基づいて配置されています。
– 色や密度について特別な情報はここでは示されていませんが、プロットの位置が異なるデータの特性を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフは30日間のデータを主体としていますが、時系列の特性は直接的に表現されていません。
– 主成分分析はデータの変動を集約し、複数次元をまとめた形で可視化する技法です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– プロットは全体として円の形で広がっており、平均値付近にデータが多く集まっている様子が見受けられます。
– 第1主成分の寄与率が0.64、第2主成分が0.18であることから、第1主成分がこのデータセットの多くの変動を説明しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 直感的には、多くのデータが中心に集中しながらも、いくつかの外れ値が存在していることがわかります。これは、全体的なトレンドを理解しつつ、異常な事象を捉えたい場合に有用です。
– ビジネスや社会への影響として、主成分分析を用いることで、大量のデータから重要なパターンや異常を検出できます。この分析結果を基に、データ間の関係性を解釈し、戦略的な意思決定に役立てることが可能です。例えば、異常な変動が見られるポイントに注目することで、潜在的なリスクやチャンスを識別できます。
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。
