📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータから、総合WEIスコアとそのサブカテゴリ（個人および社会平均、詳細項目）について多角的な分析を行います。データの傾向、異常、関連性を重視しました。
### 時系列推移：
– **総合WEIのトレンド**：全体を通じて、WEIスコアは0.65から0.85の間で変動しています。中でも7月6日から8日にかけて0.8を超えるピークが見られます。一方、7月1日や19日、20日には低めの値が見られます。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**：個人WEIは安定的に0.65から0.8を維持し、社会WEIは0.7から0.9の範囲でやや高めのスコアを示しています。社会WEIは際立って高いピークがいくつか報告されています。
### 異常値：
– **異常値とその背景**：提供された異常値の日付とスコアに注目すると、特に7月6日（総合WEI）ではスコアの急激な上昇が異常値として報告されています。この背景には、社会的イベントや政策変更の影響があると推測されます。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解）：
– **長期的なトレンド**：データ全体にわたり、WEIは徐々に向上傾向を示しています。
– **季節的パターン**：月初と中旬に低下し、後半に再上昇する短期的な周期性が確認されました。
– **残差成分**：残差からは、説明しきれない一時的なスパイクが数回発生しており、これは外部的要因（例：不安定な国際情勢や経済的衝撃）による可能性があります。
### 項目間の相関：
– **個人の経済的余裕と社会的持続可能性**：高い相関が観察されており、個人の経済的状況は、社会の持続可能性に強く影響していることを示唆しています。
– **心理的ストレスと健康状態**：これらは中程度の負の相関を示しており、心理的ストレスの増減が健康状態に影響を与える可能性があります。
### データ分布：
– **箱ひげ図の観察**：個人および社会WEIスコアには、いくつかのスコアが範囲を外れる外れ値があります。特に個人の健康状態や自由度においては、ばらつきが大きく感知されています。
### 主要な構成要素（PCA）：
– **寄与率**：PC1が0.65と高い寄与率を持ち、主要な変動要因を説明しています。PC1はおそらく、WEI全体に対する全体的な経済や社会条件の影響を示していると考えられます。一方、PC2（0.17）の寄与は低めであり、副次的な要因（地域的な差異や特定の政策影響）が混在している可能性があります。
これらの分析に基づき、政策的介入の検討や報告された異常値の背景要因のさらなる調査が重要です。WEIスコアに対する影響要因は複雑であり、データの変動に対して敏感な対応とさらなる研究が必要とされるでしょう。
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**:
– グラフは横ばいの傾向が見られますが、若干の上下動があり、安定しているとは言えません。全体的にスコアは0.6から0.9の間に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値が数点ありますが、大半のデータは一定の範囲に収まっています。外れ値は黒い円で囲まれており、これらは予測AIの期待からの大きな逸脱を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを表し、予測と比較するための基準となります。
– 赤い「×」は予測されたスコアを示しています。
– グレーの影付き領域は予測の不確かさ範囲を示しており、将来の値の可能性を示します。
– ピンクと水色の線は異なるAIモデルによる予測値を示しています。
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密接な関係がありますが、一部の点で予測が実績とはかなり異なる場合があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データは概ね一致していますが、予測の精度にばらつきがあります。予測モデルによる線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の結果がそれぞれの誤差を示しています。
6. **人間が直感的に感じる洞察と影響**:
– 短期的な変動にもかかわらず、スコアが高い範囲に留まっていることから、全体的な安定性を感じ取ることができます。しかし、外れ値や予測の不確実性から、システムの柔軟性や調整の必要性を考慮するべきです。
– ビジネスへの影響としては、異常値の原因を調査し、予測モデルの精度を向上させることで、より正確な判断につなげることが求められます。国際的な場面においては、スコアの変動がどのように業績や市場に影響するかを吟味し、適切な戦略を立てることが重要です。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は全体的に横ばいですが、やや減少傾向にあるように見えます。
– 予測データ（赤い×）もほぼ同様に横ばいですが、予測の方法によって微妙に異なるトレンドが示されています。
– 線形回帰予測（青線）は横ばい、決定木回帰（緑線）とランダムフォレスト回帰（紫線）は上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で示されている外れ値がいくつかあり、特定の日に異常なスコアが観測されています。
– 大多数のデータポイントは0.6から0.8の範囲に集中していますが、外れ値はその範囲を超えています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青い点）は過去の実際のWEIスコアを示しています。
– 予測データ（赤い×）は各種予測手法による未来のWEIスコアを示しています。
– 灰色の範囲は予測不確かさ範囲を示し、予測スコアのばらつきを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは予測データと大きく乖離していないため、精度の高い予測が行われていることが伺えます。
– しかし、予測方法による将来のトレンドの違いは戦略の選択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**
– WEIスコアの分布は比較的狭く、中央に集中していますが、外れ値が存在することで一定のリスクを示しています。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**
– 継続的な横ばい傾向は安定性を示唆する一方、外れ値の存在は突発的な問題を抱える可能性を指摘します。
– ビジネスや社会的には、予測精度の改善や外れ値の原因分析が重要で、目に見えないリスク管理や戦略調整が必要です。
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:
このグラフを分析してみましょう。
1. **トレンド**
– 実績（青い点）と予測（赤い×）の両方で、全体的には横ばいの傾向が見られますが、一部では下降トレンドに転じています。
– 予測（紫色の線）は、特にランダムフォレスト回帰と線形回帰のモデルで、今後の期間にわたり緩やかな下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で囲まれており、一部のデータポイントでは急激な変動が確認できます。これらの点は異常事象またはデータのノイズとして考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点：実績データ
– 赤い×：予測データ
– 黒い円：異常値を示す
– 灰色のエリア：予測の不確かさ範囲
– 緑、青、紫の線：各回帰モデルによる予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各回帰モデルの予測は、全体的な傾向に沿っているが、微妙な予測の違いが存在します。ランダムフォレスト回帰と線形回帰が似たような傾向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**
– 実績データと予測データのスコアの分布は、全体としては安定していますが、期間中盤の一時的な低下が見られます。
– 予測の不確かさ範囲が比較的広いことから、将来の予測に対する信頼性には注意が必要です。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**
– 社会のWEI（Women’s Empowerment Index）のスコアは安定しているものの、予測値が低下傾向を示すことは、今後の社会ダイナミクスが新たな挑戦や不確定要因を迎える可能性を示唆しています。
– 政策立案者やステークホルダーは、この下降傾向に注意を払い、予防策を講じることが求められるかもしれません。
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:
以下の分析を行いました。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青のプロット）は、全体的に横ばいであり、安定しています。
– 予測の線は、線形回帰が緩やかに上昇している一方で、ランダムフォレスト回帰はほぼ一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントが異常値として強調されています。しかし、全体的には大きな急激な変動は少ないです。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットが実績値を示しており、安定したWEIスコアを反映しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、予測のばらつきを表示。
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が密接に関連していることが示唆されていますが、予測手法により異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの分布は狭く、ほとんどのデータが類似のスコア範囲内にあり、高い安定性を示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが安定していることから、観察対象の経済的状況は堅調であると感じられます。この安定性は、リスク管理や経済政策の策定において安心材料となるでしょう。
– 予測の線形回帰における緩やかな上昇は、将来的に経済的余裕の向上が期待できることを示唆しています。
このデータは経済的余裕を反映しており、持続的な経済成長や安定性の評価に使用され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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は比較的安定していますが、軽微な変動があります。
– 線形回帰による予測（青色の線）は横ばい、ランダムフォレストによる予測（紫色の線）は上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数の外れ値が黒い縁取りで示されています。これは平均からの逸脱を示しており、特定の日に何らかの変化や異常があったことを示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績の健康状態スコアを示し、紫色と青色の線は異なる予測モデルによる予測です。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実測値と予測値が重なる箇所がいくつかありますが、大部分はわずかに異なる動きをしています。
– ランダムフォレストによる予測の上昇傾向は注目に値します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 外れ値を除けば、実測データは比較的密度が高く、中間の範囲で集中しています。
– 異なる予測モデルの結果に大きなずれは見られませんが、ランダムフォレストは特定の点で上昇を示唆しています。
6. **グラフからの直感的な洞察と社会への影響**
– 健康状態が比較的一定であることはポジティブな兆候ですが、外れ値が存在するため、特にその原因を調べる必要があります。
– ランダムフォレストの予測が上昇を示していることから、今後の健康状態改善に向けた施策や介入の可能性が考えられます。
– 予測の不確かさ範囲を踏まえると、データの正確性を向上させるためのさらなる調査や解析が必要です。
このグラフを通じて、健康管理や予測モデルの改善に役立つヒントが得られるでしょう。
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:
グラフの分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は大きな変動がなく、全体としては横ばいの傾向が見られます。特定の日にスコアが一時的に下がっていますが、すぐに元の水準に戻っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い円で囲まれた青い点）がいくつか存在しますが、全体的には一般的な範囲内に収まっています。
3. **要素の意味**:
– 青い点（実績AI）は実際のストレススコアを示しています。
– 赤いバツ印（予測AI）は、モデルによる予測値を示しています。
– グレーの範囲が予測の不確かさを示し、その範囲内に多くの実績データが含まれています。
– 線（緑、茶色、紫）は異なる回帰モデルによる予測トレンドを示しており、これらは将来の傾向を比較するのに役立ちます。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績と予測はおおよそ一致しており、予測モデルは現状をよく反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントは中央に集中しており、予測範囲内に多くのデータがあり、適切にモデル化されています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– ストレスレベルは全体的に安定しているが、予測モデルは中程度の変動に対して慎重な見方を示しています。
– ストレスが急上昇しないことは個人の健康にとって良い兆候ですが、モデル予測を超える外れ値が多発すると、見直しの必要があるかもしれません。
– ビジネスや社会的には、安定したストレスレベルは労働効率の維持に寄与する可能性がありますが、一時的な外れ値の原因を探ることも重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
#### 1. トレンド
– **実績データ（青い点）**:
– 最初はスコアが0.6付近にあり、その後0.8付近まで上昇し、少しずつ横ばいになっているのが見られます。
– 最後の週に急激な低下があります。
– **予測データ（赤い×、線）**:
– 線形回帰（緑）では横ばいに近い予測。
– 決定木回帰（青）は現在のトレンドから変化なし。
– ランダムフォレスト回帰（紫）はわずかに下降傾向を予測。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフ内の黒い円で示される外れ値がありますが、特に7月の開始時と期間の終わりに集中しています。
– これらの外れ値は、予期しない出来事や環境の変化を示す可能性があります。
#### 3. 各プロットや要素
– **色**: 実績（青）、予測（赤）などで視覚的に分かりやすく区別されています。
– **密度**: 7月中旬頃にプロットが集中しており、その周辺が追跡可能なポイントです。
#### 4. 複数時系列データの関係性
– 実績データの動向と各種予測手法の結果を比較すると、予測の精度や信頼性が見えてきます。特に、予測の不確実性範囲（灰色の領域）が明示されています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– WEIスコアにおける一貫した上昇トレンドが最初に見られるものの、最後の部分で急激に減少しています。この変動が予測結果にどう影響するか、各モデルごとに異なるため、さらなる検討が必要です。
#### 6. 人間の直感とビジネスや社会への影響
– 元々のスコアが上昇し続けた後、突然の下降は何らかの経済的または社会的ショックを示唆する可能性があります。
– ビジネスにおいては、不安定な時期であることを示唆し、リスク管理が必要であるかもしれません。特に、自律性や自由度の指数が急激に低下したことから、規制や法律の変更、政治的な不安定さが関与している可能性も考慮すべきです。
### 総括
このグラフは、自由度や自治の変化を30日間追跡し、施策や環境の変化による影響を考察するための重要なツールとして役立ちます。直感的には、一定の上昇トレンドが突然崩れることには注意が必要で、特に社会やビジネスにとって警戒すべき状況です。
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**
– 過去30日間の実績AIのWEIスコアは、概ね0.6から0.9の範囲で安定しています。しかし、急激な変動が見られる日も存在します。
– 線形回帰の予測では、若干の下降傾向が見られます。これは、長期的には公平性や公正さが低下する可能性を示唆しています。
– 他の予測（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）も直近でのスコアの増減に対する異なる予想を示しており、特にランダムフォレストは下降傾向を強く示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの異常値が0.6未満に外れています。これらの値は異常とマークされ、通常の傾向とは異なる動きを示しています。
– 予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）は、変動の幅を表しており、大部分において適度な信頼性が確認できます。
3. **プロットの意味**
– 青の実績プロットがWEIスコアの実績値を示し、赤のプロットは予測を示します。
– 不確かさ範囲は、未来の予測に対する信頼区間を示しており、予測の精度を理解するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 三つの異なる予測手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）が示され、それぞれが異なる将来予測をしています。これにより、手法による未来予測の不確かさと多様性が見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.6から0.9の狭いレンジに集中していて、比較的一定であることがわかります。これにより、急激な変動はあまり期待できないが、外れ値は注視する必要があります。
6. **人間が感じるであろうこと、および影響**
– 視覚的には安定しているように見えますが、下降予測により将来的な不安要素もあると直感的に考えられます。このことは社会的公平性の維持が求められていることを示しており、政策や施策の見直しが必要かもしれません。
– ビジネスにおいては、公平性の低下は顧客の信頼にも影響を与える可能性があり、持続的な改善策の検討が求められるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は概ね0.8から1.0の間で安定しているように見えます。右上がりではなく、横ばいの傾向が強い。
– 予測ラインは、緩やかな上昇傾向を示しており、持続可能性と自治性の向上が予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数個の外れ値が存在し、0.8以下に位置しています。また、濃い青のプロットの中にはまばらな配置も見られますが、大きな変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は現在のデータを示し、黒い輪郭の点が異常値を示しています。
– 予測の不確かさ範囲が灰色の範囲として表示されており、未来における予測のばらつきを示します。
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）により述べた予測ラインが異なる色で示されていますが、大きく異なる傾向は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測結果は、時間と共に大きく乖離することなく推移しています。
– 各予測モデルのラインは、今後の安定的な上昇を指しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は0.8から1.0の範囲に集中しています。分布が狭いことから、データの安定性が示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフを見る限り、持続可能性と自治性のスコアはすでに高く安定していることが読み取れます。
– 予測モデルが示すわずかな上昇は、将来的な改善のポテンシャルを示唆します。
– 社会的な影響としては、持続可能性と自治性の確保によって国際的な信用が維持されれば、ビジネス環境の安定化へと繋がり得ます。
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:
グラフを分析すると、以下の点で洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）はほぼ横ばいで推移していますが、わずかに上昇の兆しがあります。
– ランダムフォレスト回帰（紫のライン）は将来のWEIスコアが上昇する傾向にあることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれた点は異常値であり、何らかの要因で通常の範囲を外れている可能性があります。
– 異常値は比較的少なく、WEIスコアのデータは概ね安定しています。
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ています。
– xAIによる不確かさの範囲がグレーで示されており、予測の不確実性を視覚化しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の線が予測モデルごとの見解を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– モデルごとに予測結果の傾向が異なるため、これらを比較することで将来の動向をより立体的に理解することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は狭く、安定性が高いことがわかります。
– 上昇トレンドを示す予測モデルがあるため、将来的には変化が期待されます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが安定していることは、社会基盤や教育機会が持続可能な形で維持されていることを示唆しています。
– 将来的な上昇予測は、これらの分野での改善努力が実を結びつつある可能性を示します。
– ビジネスにおいては、教育機会の向上が人材育成に寄与し、長期的な成長に繋がる可能性があります。
このグラフは、社会基盤および教育機会の健全性とその将来の見通しを示す有効なツールとして役立つでしょう。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**
– 実績値（青色プロット）は、全体的にはやや安定しているものの、期間の後半にわたってやや下降しています。
– 予測モデルに関しては、線形回帰が横ばい、ランダムフォレスト回帰はわずかに下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには、いくつかの異常値（黒い丸で囲まれている）が見られ、特に期間の後半に集中しています。これは制度や政策の急激な変化や事象を反映している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは、実際のWEIスコアの推移を示しています。
– グレーの領域は、予測の不確かさの範囲を示しており、実績値がこの範囲内におおむね収まっていることが確認できます。
– 異常値は制度的または環境の突然の変動を示唆する可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルとも実績値に対応しているが、わずかに異なるトレンドを示しています。特にランダムフォレストの予測は、線形回帰よりも実績値の変動に反応しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 散布図全体としては密度が高く、スコアのばらつきが小さいように見えます。これは、社会的多様性や自由保障のスコアが比較的安定していることを示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 人々が直感的に感じるのは、全体の安定性と、一部の異常値による突発的な変動でしょう。
– ビジネスや政策制定においては、安定性が続くと想定した上で、異常値の原因を分析し、今後のリスク対応策を検討することが必要です。
このグラフは、社会における共生、多様性、自由保障に関連する要因が全体として安定している一方で、特定の要因によって突発的な変動が起きる可能性を示しています。
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:
1. **トレンド**:
– グラフ全体では、色の明るさで強調された増減が見られます。特に7月6日から7月14日にかけては明るい色が目立ち、スコアが高いことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日や7月20日の時間帯でスコアが低く、これは外れ値として扱えるかもしれません。また、7月6日と7月13日に急な上昇が見られます。
3. **要素の意味**:
– 色の明るさはスコアの高さに対応しています。緑から黄色に向かうほどスコアが高く、青や紫に近づくほどスコアが低いことを示しています。
4. **複数データの関係性**:
– 時間帯ごとのスコア変動があるものの、全体的にはスコアが高い時期と低い時期が繰り返されており、一定の周期性が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコアの日には、特定の時間帯（16時から18時）に集中している傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 一部の期間で高い活動や効率を示しているため、ビジネスにおいては、この時間帯を狙った集中的なマーケティングや営業活動が効果的かもしれません。低スコアが見られる日は生産性やパフォーマンスの見直しが必要かもしれません。
このヒートマップは、特定の時間帯や日付における効率や成果の高低を視覚的に把握するのに役立ちます。運営側の戦略見直しや資源配分の最適化に活用できるでしょう。
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、提供されたヒートマップの分析リポートです。
1. **トレンド**:
– 横軸の時間を通じて、一定の周期性が見られる時間帯もあるが、全体的にはパターンが不規則です。
– 都市や国際的指標の性質によって、日は変わるものの、一定の時間帯でデータが現れる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に濃い紫色（低スコア）と明るい緑や黄色（高スコア）のエリアが急激な変動を示しています。
– 例えば、7月5日から7月6日にかけて、23時の時間帯でスコアの急上昇が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いはWEIスコアの異なる値を示しており、色が明るいほど高いスコアを意味します。
– horizontの密な領域は、特定の時間帯での活動や要素の集中度を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯にわたって色が変わることで、特定の時期に一部の時間だけ突出した活動がある可能性を示しています。
– 異なる日で同じカラーシフトが起こることがあるため、同じ時間に影響する要因があると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日時と時間帯ごとに、色分布が異なるため、活動が集中する時間やそうでない時間が明確です。
– 全体的には、午後から夜間にかけて、活動が増加する傾向を示しています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 直感的には、特定の時間帯に高いWEIスコアを持つグループや個人が多く活躍していることが伺えます。
– ビジネスにおいては、このデータを利用して、高スコアな時間帯にマーケティング活動やサービス提供を集中させることが効率的かもしれません。
– 社会的視点では、都市のライフスタイルや行動パターンの理解に役立つ情報となるでしょう。
この分析をもとに、さらなる詳細調査やデータの深掘りを行うことで、具体的な施策や戦略の策定が可能になるでしょう。
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:
以下のグラフについて、専門的かつ直感的な洞察を提供いたします。
1. **トレンド**:
– 全体のスコアは大きく変動していますが、一部で明るい緑から黄色にかけての色が多く見られる時期があり、一定の高スコア（0.85以上）を示す期間があります（特に7月6日から11日の間）。
– 7月後半にかけてはスコアが再び低下し、暗い色が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日から15日にかけて明るい黄色のプロットが目立ち、急激なスコア上昇を示しています。
– 7月19日と24日に濃い紫のプロットが見られ、スコアが低下する外れ値を示しているように見えます。
3. **各プロットや要素**:
– 色相はスコアの大きさを示し、明るい色（黄色）は高スコア、暗い色（紫）は低スコアを示します。
– 横方向の日付を追うことで時間の流れに伴う変化を観察できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 高スコアが連続する日がある一方で、特定の日だけスコアが極端に低くなるパターンがあることから、不安定な要因の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**:
– 中央から後半にかけての高スコアと低スコアの交互の出現は、周期的な変動がある可能性を示唆します。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 社会WEIスコアの上昇は、社会的状況が改善している期間を示していると考えられます。特に7月6日から11日の高スコア期間は注目に値し、これをビジネスや公共政策に活かせる可能性があります。
– 一方で急激なスコアの低下が見られる日は、リスク要因や問題が存在する可能性があり、これに対処するための対応策が必要かもしれません。
このグラフは、社会的影響や状況の変化を迅速にとらえるのに役立ちそうです。
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:
このヒートマップは、異なるWEI（おそらくウェルビーイング・インデックス）の項目間の相関関係を示しています。ここから得られる洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 固定データ期間のため、トレンド自体（上昇、下降）はこのヒートマップでは直接示されていません。代わりに、どの項目が他と高い相関を持つかを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関の視点で見ると、「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の間にはマイナスの相関（-0.09）が見られ、これは他の相関と比べると目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が濃いほど、相関関係が強いことを意味します。赤は正の相関を、青は負の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」は中程度の正の相関（0.66）を示しており、経済的余裕が健康状態に一定の影響を与えていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」は他の多くの項目と高い正の相関を持っています。特に「個人WEI平均」（0.88）および「社会WEI平均」（0.94）と強く関連しています。
– 「社会WEI（共同性・多様性・自由の保障）」に関しては、他の社会的な指標とも比較的高い正の相関を持っていることが分かります。
6. **社会への影響や直感的な洞察**:
– 強い正の相関がある項目は、改善策略が相乗効果を持ちやすい可能性があるため、政策立案者はこれらを重視すべきです。
– 「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」のマイナスの相関は、個人の自由と社会公平性の間でバランスを取る必要性を示唆しています。
このヒートマップからは、個人や社会のウェルビーイングに関する要素が相互に影響し合っている複雑な関係性を見て取ることができます。政策やプログラムの策定において、どの要素が他に与える影響が大きいかを理解するための有益なデータです。
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、異なるWEIタイプのスコア分布を視覚化しており、各カテゴリでのデータのばらつきや中心傾向を示しています。以下に、グラフから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリの箱ひげ図は一貫したトレンドを示しておらず、個々のカテゴリでのスコアばらつきを表しています。そのため、時間的な上昇や下降トレンドはこの図からは判断できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」および「社会WEI（公平性・公正さ）」カテゴリで外れ値が見受けられます。このことから、極端に高いまたは低いスコアを示す特殊な事例が存在していることがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱が四分位範囲を表示し、中央値が存在することを示しています。箱の長さが短いほどデータのばらつきが少なく、長い箱はばらつきが大きいことを示します。
– ひげは範囲の広がりを示しており、ひげの長さがデータの拡散度合いを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリは独立しており、時系列的な比較はこのグラフでは提示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なるカテゴリ間でのスコアの平均値や分布の形が異なっており、特定のカテゴリ間に強い相関は見られません。
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**:
– 「総合WEI」や「個人WEI（経済安定）」のスコアが比較的高く保たれていることは、各国がこの領域において一定の安定性を確保していることを示す可能性があります。
– 外れ値が多く見られる「個人WEI（心理的ストレス）」は、精神的健康やストレス管理が重要な課題である可能性を示唆しています。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」に見られるばらつきは、社会的公平性に関する課題が国際的に多様であることを示しています。
この分析から、文化的または社会的要素として注目される領域や、特に改善が求められる分野についての議論が促進される可能性があります。
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、STL分解を用いた「総合WEIスコア」の30日間の動きを示しています。以下に観察できる特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– トレンドは最初上昇し、その後の数日間は横ばいまたはわずかに減少しています。このことは、全体的にスコアが改善しているものの、その勢いが最近鈍化していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に「Residual」プロットにおいて、急激な変動が見られます。これは、観察できない外的要因や一時的なショックが影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 「Observed」は実際の観測値を示し、「Trend」は全体のトレンドを表します。
– 「Seasonal」は周期的要因を示しており、この期間に特有の変動があることがわかります。
– 「Residual」は、トレンドと季節要因を取り除いた後の予測されない変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「Observed」の動きは主にトレンドと季節成分の影響を受けていますが、細かい変動は「Residual」の影響が大きいようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性の成分が周期的に変動しており、特定のパターンを持っているように見えます。
– 残差の大きな変動は特定の時点に集中している可能性が高いです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 直感的には、全体のトレンドは良い方向に進んでいましたが、最近になって勢いが減少していることを示唆しています。
– このスコアが外部に影響を与えるものであれば、改善の勢いが鈍化していることはビジネスや社会のポジティブな影響が減少し得る懸念があり、介入や改善策が求められるかもしれません。
このような分析から、今後の時点でどのような外的要因が働く可能性があるのかを予測し、対策を講じる必要があります。
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:
グラフの分析に基づき、以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– トレンド部分のグラフを見ると、全体的に上昇している傾向があり、中盤でピークを迎え、その後やや下降しています。このことは、30日間の評価期間の中で、何らかの改善や成長を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差部分において、特に中盤に急激な変動が見られます。この時期に何らかの一時的なイベントがあった可能性があります。また、季節成分にも一部の期間で急激な上昇が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 観測された値は、トレンドによる上昇傾向を反映しつつ、季節性や他の要素（ランダム性）によって短期間の変動を示しています。特に、残差の変動が観測値に大きな変動を与えていると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと季節成分は、全体的な観測値を構成する主要な要素です。トレンドが上昇する中で季節性が周期的な変動を生み出し、ランダムな残差がその変動をわずかに強調しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドの上昇に合わせて季節性も一定の周期を持って変動していますが、これらの変動は短期間のものに過ぎず、全体の上昇や下降に対して大きな影響は与えていないように見えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフを直感的に見ると、全体的に上向きの傾向がありつつ、一時的なイベントによる急激な変動が目立ちます。ビジネスにおいては、このトレンドの上昇が持続するならば、成長機会があると考えられる一方で、一時的な変動をうまく管理することが重要です。社会への影響としては、国際的な要因が絡む場合、外部環境の変動に敏感であり、注意が必要です。
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:
以下は、STL分解グラフに基づいた分析です。
1. **トレンド**:
– トレンド線は最初上昇しており、途中でピークに達した後、下降に転じています。全体としては一時的な上昇の後、下降トレンドにあるといえます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– Observedには、上昇の初期段階やピーク時に急激な変動が見られます。特にTrendがピークに達した地点での変動は大きいです。
3. **プロットや要素の意味**:
– **Observed**: 実際に観測されたデータで、社会的なWEIスコアの変動を示しています。
– **Trend**: 長期的な変動を表しており、観測データの全体的な傾向を示します。
– **Seasonal**: 定期的なパターンや周期性を示しています。約2日ごとに変動が見られます。
– **Residual**: トレンドと季節性を除去した後のランダムな変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ObservedとTrendのピークとボトムは一致しています。Seasonal成分は短期的な変動を捉えており、Residualはこれら要因を考慮に入れた残差を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– Seasonal成分は比較的定期的で、Residualは無作為性が強いです。これは、観測データに周期的な要素が存在し、トレンドの変動とは独立していることを示唆します。
6. **人間の直感と社会的への影響**:
– このようなデータをもとに見ると、短期的なスパイクや大幅な下落が続く状況は不安を生じさせる可能性があります。社会的なWEIスコアの上昇は安心感を提供しますが、下降トレンドが続くと懸念を繋がるでしょう。これが長期的に続くと低迷の兆候と見なされ、ビジネスや政策への変更が必要かもしれません。
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:
このグラフは、主成分分析（PCA）によって30日間のデータを二次元にプロットした散布図です。以下に詳細な分析を提供します。
1. **トレンド**
– 明確な上昇や下降トレンドは見当たりません。データは全体に広がっており、特定の傾向は示していないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に極端な外れ値は見受けられません。ただし、右上方向や左下方向にプロットが散らばっているため、規則性のない変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各プロットは、WEI（おそらく経済指標や国際統計）の要素を表現しています。
– 第1主成分が65%、第2主成分が17%の寄与率を持っていることから、第1主成分が解釈する上でより重要です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列ごとの区別はこのグラフからは見られないため、関連性や因果関係を直接捉えることは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分の間に明確な相関はないようです。
– データポイントは全体にわたり分布しており、ある程度の多様性と変動があります。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**
– このグラフから直感的に感じるのは、データ間に大きな一貫性がなく、複数の独立した要因が存在する可能性があることです。
– ビジネスや社会への影響を考えると、WEIのバリエーションは多様な国際的な出来事や経済指標に影響されていることが考えられるため、特定の要素に依存した意思決定よりも、複合的なアプローチが求められます。
この分析は、データの背後にある変動要因を詳しく理解するための出発点となります。データの詳細な分析には、追加の情報が必要です。
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。