📊 データ分析（GPT-4.1による）
### Analysis of WEI Scores Data
#### **Time Series Trend**
– The **combined WEI** scores generally show minor fluctuations between 0.65 and 0.85 over the monitored period. There is an apparent increase in scores towards the mid-duration, peaking on July 10th (0.85) and July 14th (0.85), indicating periods of improved evaluation.
– **Individual and Social WEI** averages reveal similar upward trends, with scores showing instances of reaching higher thresholds (e.g., personal WEI peaks on several occasions such as July 6 at 0.78 and July 11 at 0.81).
#### **Outliers and Anomalies**
– Significant increases in combined WEI were noticed on July 6th, reaching up to 0.85 from fluctuating around 0.64-0.75. This could suggest a notable event or policy change enhancing well-being.
– Instances of lower scores, e.g., July 3rd (0.67) and July 19th (0.70), may highlight temporary setbacks or external pressures. These dips could be explored further, possibly involving economic or socio-political challenges.
#### **STL Decomposition**
– **Trend Component**: Shows an overall upward trajectory from July 1 to July 27, indicating improving conditions over time.
– **Seasonal Component**: Minimal regular pattern visible, suggesting the WEI scores are not heavily influenced by short-term cyclic changes within this period.
– **Residual Component**: Exhibit random dispersions, hinting at possible unmodeled fluctuations or events impacting daily scores.
#### **Correlations Among WEI Scores Categories**
– A high correlation could be expected between **social WEI components**, particularly elements like **social sustainability** and **fairness**, contributing to the comprehensive social WEI average.
– An analysis sighting significant signs of correlation between scores of **economic adequacy** and other personal WEI components may indicate that financial stability is significantly driving personal well-being perceptions.
#### **Data Distribution**
– The **box plots** of each score distribution show relatively stable central tendencies with certain outliers on higher ends, like in **social components** (e.g., sustainability scores), reflecting periods of exceeded expectations or objectives met.
#### **Principal Component Analysis (PCA)**
– The two primary components (PC1 contributing 65% and PC2 contributing 17%) direct towards a complex underlying structure primarily influenced by consistent elements like economic and social sustainability. However, more than half the variance is explained by PC1 alone, indicating that one or two factors are disproportionately influential on the scores.
#### **Conclusion**
The data portrays a journey through a rather steady period with a few noticeable peaks and troughs, implying general improvement yet also reflecting susceptibility to specific events or conditions. Moving forward, focusing on bolstering economic and social sustainability aspects could predict positive impacts on comprehensive WEI scores. Additionally, addressing specific cause-and-effect of detected anomalies or outliers may provide deeper insights into factors capable of altering military or socio-economic statuses.
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:
以下にグラフの分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– 実績値（青い点）は最初、2025年7月初旬から中旬にかけて上昇し、その後ある程度の安定期に入りました。
– 7月中旬以降、やや下降傾向が見られますが、大きな変動はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の一部データ（7月初旬）に幾つかの外れ値が見られます（黒円で囲まれた点）。
– 外れ値は中旬以降では特に見られません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）の意味**:
– 青い点は実績値を示し、実際に観測されたデータポイントを表しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示し、予測の信頼区間を可視化しています。
– 赤い罰点、緑、シアン、マゼンタの線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）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**:
– 実績値と予測値は大まかに一致しており、特にランダムフォレスト回帰と近い一致を見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値が予測値の範囲内に収まっており、モデルが比較的良い予測をしていることが分かります。
– 全体として、実績値は予測値と高度に相関しています。
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**:
– グラフは大きな変動が少なく、比較的安定した状況を示しているため、対象となる要因（おそらく経済インジケータや市場指数など）は落ち着いた状態にあると推測できます。
– ビジネスにとっては予測精度が高い点が安心材料となり、長期的な計画の立案やリスク管理に活用できるでしょう。
– 外れ値が少なく、予測と実績の一致がよいことから、モデルの信頼性が高いと評価される可能性があり、今後もこのモデルを用いた分析が役立つと考えられます。
このような洞察により、データ利用者は予測システムへの信頼を高め、最適な意思決定を支援することができます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– WEIスコアの実績データは大体0.7付近を維持しており、特定の方向への大きなトレンドは見られません。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なるが、全体としてわずかに上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数の点が異常値として丸で囲まれています。これらは規定範囲から大きく離れたデータを示しており、特に注意が必要です。
– WEIスコアは一定範囲内での小さな変動がありますが、急激な変動はあまり見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示しています。
– X印は予測を示し、それぞれの予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が異なる傾向を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、過去のデータに基づいた信頼区間を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測のデータが対比されており、予測が少し先の期間にわたってどう変動するかの見通しを提供します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は0.6から0.8の範囲で比較的密集していますが、多少のばらつきがあります。
– 異常値は特に0.6未満と0.8超の領域に散見されます。
6. **直感的な感じ方とビジネスや社会への影響**
– 継続的なモニタリングが必要な状況を示しており、異常値の原因解析が重要です。
– ビジネスや社会にとって、安定性を保ちながら向上を図ることが必要かもしれません。
– 長期的な視点での改善計画や対応策を検討することが重要です。予測モデルの比較により、異なるアプローチや視点が提供されている点も考慮すべきです。
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:
### グラフ分析の洞察
1. **トレンド**
– **7月初旬から8月中旬**にかけて、WEIスコアは横ばいからやや減少傾向が見られる。
– 8月中旬以降の予測では、すべての回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がわずかな下降を示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントは、異常値（黒い円）として特定されており、特に7月初旬にかけての変動が大きい。
– 異常値は、システムの問題や一時的な外的要因の影響を示唆している可能性がある。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**は実績値を示し、日々の変動を視覚化している。
– **赤いバツ**は予測値を示し、将来の動向を見越した推定を提供している。
– **灰色エリア**は予測の不確かさを示しており、現時点での予測に対する信頼性の度合いを示唆している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる回帰モデルによる複数の予測ラインが存在し、いずれも類似した下降トレンドを示し、それぞれのモデル間での予測の一貫性が見られる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの密度は、特に7月初旬に集中的であり、その後徐々に広がりつつある。これは、データのばらつきが大きくなっていることを示している。
– 異常値としてマークされたデータは、特定の期間に集中しており、集中度の高さが見られる。
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**
– このグラフを見た際に、多くの人はWEIスコアの全体的な安定性が損なわれつつあると感じる可能性がある。
– WEIスコアの低下は、物価や経済活動における潜在的な懸念を引き起こすかもしれないため、ビジネスや政策決定においては、今後の対策が求められる可能性がある。
– 異常値の存在は、データ収集の改善策やさらなる解析が必要であることを示唆している。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は全体的に安定しており、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– グラフの右端で、ランダムフォレスト回帰線（ピンク色）に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**
– いくつかのデータポイントが異常値として認識されています。これらは多くは安定分布から外れた位置にあり、低いWEIスコアが観測される部分が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータを示し、各日付におけるWEIスコアを表しています。
– グレーの帯は予測の不確かさを示しており、モデルによる予測の信頼区間を表しています。
– ピンクと青の線は、異なる予測モデル（ランダムフォレストと線形モデル）によるトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルの線は実績データと極めて近い位置にあり、モデルが実績をよく捉えていることが示唆されます。
– ランダムフォレスト回帰の線が緩やかに上向く一方で、線形回帰はほぼ一定であることから、ランダムフォレストがより楽観的な予測をしていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは、期間内でのばらつきが小さく、ほとんどが0.8付近に集中しています。
– 異常値として認識されているデータはやや分散しており、他のデータポイントとは明確な相関を持たない可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々が抱く直感的な印象として、WEIスコアが全体的に高い安定度を持ち、経済的には比較的良好な状態を保っていると感じられます。
– 社会やビジネスへの影響としては、この安定した状態が続けば、消費者信頼や経済活動の回復に貢献する可能性があります。ただし、異常値の存在は潜在的なリスク要因を示唆しており、それに留意しつつ政策立案が必要です。
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:
以下にグラフの分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）は、全体的に横ばいの傾向があります。
– 予測の線（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）はいずれもわずかに上昇傾向を示していますが、大きな差異は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として黒縁のプロットが示されていますが、これらは全体傾向には大きく影響を与えない範囲です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットが実際のデータを示し、予測曲線が複数のモデルによる予測値を示しています。
– グラフの灰色の範囲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**:
– 異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、わずかに異なるトレンドを示していますが、基本的には同じパターンを追っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の分布はおおむね一貫しており、0.6～0.8の範囲に集中しています。
6. **人間が直感的に感じることおよび影響**:
– 実績の安定性から、個人の健康状態が大きく変動していないことが感じ取れます。
– 将来的なトレンドのわずかな上昇が示唆しているのは、健康状態の改善への期待が持てることです。
– これにより、関係者は今後の健康施策や予防措置における資源配分を再評価する契機となる可能性があります。
ビジネスや社会に対する影響としては、健康状態の改善が生産性向上や医療費削減に繋がる可能性もあり、長期的な経済への好影響が考えられます。
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:
グラフを見てみると、以下のような分析ができます。
1. トレンド:
– 実績データ（青いプロット）は、全体的にわずかな変動があるものの、横ばいに近い形で推移しています。
– 予測データ（線）は、若干の下降傾向を示していますが、大きな変動はありません。
2. 外れ値や急激な変動:
– 外れ値がいくつか見られ、特に0.5以下の低いスコアが不規則に存在しています。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青いプロットは実績を示し、黒い丸で囲まれたデータポイントは異常値として識別されています。
– グレーの領域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:
– 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）の結果は非常に近似しており、実績データとの乖離は少ないように見えます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データには一貫した相関関係は見られないが、異常値が頻発することから、一部の期間での変動要因がある可能性があります。
6. 直感およびビジネスや社会への影響:
– 人間の心理的ストレスが安定していることは、全体的にポジティブな兆候ですが、外れ値の増加は特定の要因（仕事、季節的要因など）により一部の人々がストレスを感じている可能性があります。
– ビジネスにおいては、異常値の分析が必要であり、それに対応するための対策が求められる可能性があります。
このグラフからは、全体として安定しているものの、外れ値に注意が必要であることが示唆されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 時系列のデータは全体的に横ばいであるが、後半にかけて軽微な下降傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示された異常値が複数あります。これらは急激な変動を表しており、例えば政策変更や外部ショックに起因する可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、赤い×印は予測されたデータポイントを表しています。
– 異常値はそれぞれ黒い円で強調されています。
– 背景の灰色の範囲は、予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データ同士の関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測モデルが表示されており、全体として似た傾向を持っていますが、微妙な違いがあります。
– これらの異なる回帰モデルは異なる特徴量や手法を用いているが、その結論はおおよそ一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データは比較的一貫性があり、モデルが現実のデータをうまくキャプチャしていることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 一貫したスコアリングが維持されているが、軽微な下降が見られることから、個人の自由と自治が徐々に弱くなっている可能性があります。
– 異常値が繰り返し現れたり急激な変動があったりする場合、政策の見直しや外部条件の変化が必要な可能性があります。
– このデータの安定性は、国際的な信頼性や投資の持続可能性に影響を与える可能性があり、特に異常値の管理が課題となり得ます。
これらの分析は個人の自由と自治のスコアがどのように変動し、将来的にどのように進展するかを理解し、適切な対応を検討するための基礎となります。
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:
このグラフは、社会の公平性と公正さに関するWEIスコアの30日間の推移を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データは大部分が横ばいですが、一部の日で急激な下落が見られます。
– 線形回帰予測では全体的に下降トレンドが示されている一方、決定木とランダムフォレスト回帰では横ばいの予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としてマークされたデータは、予測された不確かさ範囲を大きく外れるものがあります。
– 7月初めに高いスコアが維持されていましたが、その後は下方に散らばります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青色のプロットで示されています。
– 予測された不確かさ範囲が灰色で示され、その範囲内での変動が示唆されています。
– 外れ値は黒い円で囲まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の出力が異なる傾向を示しています。
– 線形回帰は下降トレンドを示す一方で、他のモデルは比較的安定を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの密度は、中央値付近での集積が見られますが、外れ値も多く、変動が大きい状態があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 全体としてのスコアの不安定性が、社会の公平性・公正さに揺らぎがあることを示唆しています。この不安定さは政策変更や社会的イベントに影響される可能性があります。
– ビジネスにとっては、この変動が市場の信頼性や政策の予測可能性に直接影響を与え、リスク管理の重要性がうかがえます。
– 社会的には、急激な変動は公正感の欠如を招く可能性があり、長期的な改善策が必要となるかもしれません。
このグラフは、予測モデルの精度を評価しつつ、社会の公平性を高めるためにどのような施策が有効かを考える際の参考として活用できます。
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:
以下は、提供されたグラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 実績のスコアは0.8から1.0の間で小さな変動を示しつつ、全体的には横ばいの傾向が続いています。
– 予測スコア（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は全てわずかに上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– プロットには外れ値が1つ、異常値として円で囲まれています。この値は0.8より下に位置し、他のスコアと明らかに異なります。
– 急激な変動は特に見受けられません。
3. **各プロットや要素**
– 青い丸は実績データを示し、小さい変動を伴っているものの、全体的には安定しています。
– ピンク色の予測線（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、各手法における予測の違いを示しており、3つとも似たような緩やかな上昇を描いています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示しており、比較的狭い範囲に収まっています。
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全体的なトレンドとして一致していますが、予測データはやや上向きです。これは、予測モデルが将来の改善を期待している可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に強い相関が見られ、実績データが予測モデルに適合している可能性が高いです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績データは安定しており、持続可能性と自治性の強さを示唆しています。予測モデルはこの安定を基にした将来の若干の改善を期待しています。
– ビジネスや社会的には、信頼性のある基盤に対する楽観的な将来予測は、持続可能性への投資や自治的プロジェクトの推進を促進する可能性があります。
このグラフは、将来に向けた安定した成長の可能性と、モデルに基づくポジティブな展望を示しており、戦略的な意思決定に役立てられるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績のスコアは、横ばいで安定しています。大きな上昇や下降は見られません。
– 予測の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、わずかに上昇傾向を示しています。今後のWEIスコアの改善を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で囲まれたデータが、いくつかの外れ値として示されていますが、それほど多くはなく、大部分のスコアは0.8付近で安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績を示しており、過去30日間のWEIスコアの実データです。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しており、ここでの変動は比較的少ないです。
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が重なり合い、一貫性のあるデータ間の関係性が見られます。
– 各回帰モデルは、適度に一致しており、それぞれの線が微妙に異なる角度で上昇していますが、全体としては一致した傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は密集しており、0.8付近に集約されています。極端に高いもしくは低いスコアは見られません。
6. **直感的洞察と影響**:
– WEIスコアが安定していることは、社会基盤と教育機会が比較的一定の水準を維持していることを示唆しています。
– 予測モデルは、これらの領域の改善の可能性を示唆しており、政策立案者や教育機関がこのようなデータを基に施策を調整することで、さらなる進展が期待されます。
– 社会基盤や教育機会が向上することは、経済全体にもポジティブな影響を与える可能性があり、長期的な成長の基盤となります。
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:
以下は、指定されたグラフについての分析です：
1. **トレンド**:
– 実績値（青い点）は7月上旬には0.8以上の高い値を示していますが、徐々に0.6付近に減少しています。
– 予測に関しては、3つの異なる手法が用いられていますが、全体的な傾向としては、特に線形回帰（紫線）が減少傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて、異常値として黒い円で囲まれたデータポイントが複数あります。特に7月下旬に目立ちます。
– 一部の期間で急激なスコア変動が見られるが、全体的には大きな変動は少ないです。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青の実績プロットは、実際の社会WEIスコアの変化を示しています。
– 黒の囲みが異常値を示しており、システムが通常とは異なるパターンと判断しています。
– 予測線は、さまざまな予測技術（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が将来のスコアをどのように見積もるかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法によるスコアの未来推定のばらつきがあり、線形回帰は唯一の減少トレンドを示しています。他は概ね横ばいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ分布は0.7付近に密集しており、全体的に高いスコアを維持しているように見えます。予測値の範囲を示す灰色の領域もスコアが0.6を下回ることは少ないです。
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**:
– 初期の高スコアからの低下は、社会的多様性や自由の保障についての懸念を直感的に引き起こすかもしれません。
– 異常値の存在は、政策決定者に対して突発的なイベントや変わった状況に対する警告として役立つでしょう。
– 線形回帰による減少予測は、将来的な政策変更や介入の必要性を示唆していますが、他の予測手法は比較的安定した見積もりを出しているため、急な対策よりも継続的な観察が必要です。
このような分析から得た洞察は、政策立案や企業戦略の策定において活用できるでしょう。特に異常値の原因分析や予測手法の選択に役立ちます。
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:
以下に、この時系列ヒートマップから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– データは期間内に明確な周期性または連続したトレンドを示していませんが、日付と時間帯によって異なるパターンがあります。
– 特定の日付（例：2025-07-06、2025-07-11）での非常に高いスコアが明確であり、これらの日は特別なイベントがあった可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-06と2025-07-11の夜間帯に急激に高いスコアが見られ、これは外れ値と見なせるかもしれません。
– これらの時間帯には、何らかの異常な活動やイベントが発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションはスコアの高さを示し、黄色が最もスコアが高く、紫が低いスコアを示しています。日中よりも夜間に高いスコアが多く確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 二つ以上の異なるパターンが日にち（2025-07-06と2025-07-11）と時間（午後と夜間）の間で検出されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に夜間に高いスコアが集中しており、これは夜間の活動が特定の要因で活性化された可能性を示唆しています。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– 見た人は、一定の時間帯で予測できない活動が生じたと感じるでしょう。ビジネスや社会への影響としては、イベントや活動、キャンペーンに合わせた特定の戦略や警戒が必要かもしれません。
この分析は、具体的な時間帯や日付での活動を理解し、その背景にある要因を調査することでさらなる利点を引き出すことができるというインサイトを提供しています。
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:
このヒートマップについて以下のような分析が可能です。
1. **トレンド**
– 日時の経過に伴って、色の変化（特に明るい緑から黄色）を観察することにより、数値が一部上昇している部分が確認できます。
– 時間帯によって、一定の周期性が見られます。特定の時間帯（23時付近）が特に高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日に急激に明るい色（黄色）が見られ、そこにおいて急激な値の上昇があったことが示唆されます。
– 19時に普段とは異なる紫色が見られ、これは他の時間に比べて顕著に低いスコアです。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色のグラデーションはスコアの高さを示し、黄色に近いほどスコアが高いことを示します。
– 一部の時間帯でスコアが継続して高いことが見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の日付と時間帯で見られるスコアの高さが、他の時間にも影響を与える傾向があるかを検証する価値があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯（特に16時、23時）でスコアが高いことが多く、日中と夜間でスコアの分布に偏りがあるようです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 通常業務時間以外の時間帯にスコアが高いことは、特定のイベントや活動が夜間に集中している可能性を示します。これは夜間の活動が一般的である業界や地域に関連があるかもしれません。
– ビジネスにおいては、リソース配分やサービス提供の時間について再評価する必要がありそうです。スコアの変化が特定のイベントやマーケットの動向と関連しているかの分析も有効でしょう。
このヒートマップは、時間と日付による活動の特徴を視覚的に理解するのに非常に役立ちます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとの色の変化を見ると、日中や夜間に異なるトレンドが見られます。特に、夜遅く(23時付近)にかけて色が黄色や緑になり、高いスコアが示されています。一方、午前中や特定の時間帯（7-8時、15時付近）でのスコアは比較的低く（青や紫）なっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月11日付近では急激なスコアの上昇（黄色）が見られます。これは特異なイベントや政策の影響を反映している可能性があります。
– また、7月19日前後にはスコアが大きく変動（紫色）しており、突発的な事象が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色は社会WEIスコアの平均値を示します。色の変化により、特定日や時間におけるスコアの高低が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯による変動パターンが一日を通して繰り返されているため、日中の行動や社会活動の違いに関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ヒートマップの配色の濃淡は、通常時のパターンと比較して、特定のイベントや環境の変化に伴うスコア変動を示唆しているように見えます。
6. **洞察および社会への影響**:
– 色の変化により、人々の活動や政策の影響を明示的に把握することができます。特定の時間帯でのスコアの上昇は、夜間の経済活動が活発化していることを意味しているかもしれません。
– 企業や政策立案者にとっては、最適な資源配分やマーケティング戦略の計画に役立つ情報となるでしょう。特定のタイミングでスコアが高い場合、これに対応した施策を講じることで効果的な影響が期待できます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップ全体は、赤系が多く、高い正の相関を示している部分が多いことがわかります。これは、多くの項目が連動している可能性を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関係数が負またはほぼ0に近い部分（青に近い色）は外れ値と考えられ、例えば「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の相関が低い（-0.14）点です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡が相関の強さを示しており、濃い赤は強い正の相関、青は負の相関を示しています。
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI平均」との相関が非常に高い（0.87, 0.94）ため、総合評価がこれらの要素に強く依存していることが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データではなく、30日間の項目間の相関を示しているため、この点に関しての詳細な分析はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高い相関が多く、特に「個人WEI（心理的ストレス）」は、他の個人WEI項目と強い相関を持っています（例：経済的余裕との相関が0.77）。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 全体として、個人の心理的および経済的側面と社会性の感覚が関連していることが示唆されています。これは、個人の満足度や幸福度が社会的な公正さや経済的な安定性と深く関わっている可能性を指摘しています。
– このインサイトは、政策立案者や社会的な企業の戦略立案において、個人及び社会の幸福度を向上させるために、経済的支援や心理的ケアの強化が必要であることを示唆します。例えば、福祉政策や教育機会の改善が個人の心理的ストレスを軽減するのに役立つかもしれません。
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:
以下は、このWEIスコア分布比較の箱ひげ図から得られる視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 総合的に見ると、スコアはさまざまで、極端な上昇や下降は見られません。多くのカテゴリで横ばいの傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」には外れ値が見られます。これらのカテゴリでは、特定の要因が少数のデータポイントに強く影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 総合WEIと個人WEIのカテゴリは、一貫したスコアレンジを示しています。箱の幅が広いカテゴリほど、スコアのばらつきが大きいことを表しています。
– 色の違いは、カテゴリ間の識別を容易にしており、特定のカテゴリが他より際立っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリは独自のスコア範囲を持ち、直接的な相互関係は見られませんが、生活の質に関連するパラメータとして理解されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは全体にわたって多様であり、特に「社会WEI（生活基盤・教育機会）」が広い範囲にわたっていることから、国際的な社会基盤や教育の差異が影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人間の直感としては、心理的ストレスと自由度に関するスコアの不安定さに注意が向けられます。これは、企業や政策決定者にとって、心理的サポートや自由なライフスタイルを促進することの重要性を示唆します。
– また、公共政策や企業戦略において、多様性と公正さがどのように認識されているかを再評価する機会を提供するかもしれません。
この分析を通じて、どの分野がさらに革新や改善の余地があるかを見極め、それに基づいて具体的なアクションを考えることが可能です。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
1. **トレンド**
– スコアの全体的なトレンドは、グラフの初期に上昇し、その後減少しています。このトレンドは、初期の成長期があり、その後収束または下降していることを示します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「Residual」プロットには、7月中旬に急激な変動が見られます。これは一時的なショックや予測不可なイベントが発生したことを示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 「Observed」プロットは、全体のWEIスコアの変動を示し、実際のデータを観察するのに役立ちます。
– 「Trend」プロットは、データの長期的な傾向を示しています。
– 「Seasonal」プロットは、季節性のパターンを示し、小さな周期的変動を明らかにしています。
– 「Residual」プロットは、トレンドおよび季節性を取り除いた後の残差を示し、ノイズや特殊要因を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「Observed」と「Trend」の間にしっかりとした相関があり、「Seasonal」と「Residual」は比較的小さい変動でこれに影響を与えています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「Observed」のパターンは、「Trend」によって主に支配されており、「Seasonal」や「Residual」の影響は相対的に小さいです。
6. **人間の直感やビジネス/社会への影響**
– 初期の成長はポジティブな市場や経済状況を示唆するかもしれませんが、その後の下降トレンドは警戒を要します。
– 中期的な急激な変動は、外部ショックやイベントがあった可能性を示唆し、これが経済や市場戦略、リスク管理に影響を与えます。
– 季節性の影響は小さいものの、長期的な戦略を考える上で考慮に入れる必要があります。
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:
以下は、提供されたグラフからの分析です。
1. **トレンド**
– トレンドは全体として上昇しており、特に中旬にかけて急上昇した後、緩やかに下降しています。
– このような上昇トレンドはポジティブな要因が作用している可能性がありますが、その後の下降は注意を要する兆候です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差（Residual）部分で、特に中旬に大きな急激な変動があります。これは一時的な外的要因によるものかもしれません。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– 観測値（Observed）は比較的一定の波を描きつつ、トレンドの影響を受けて全体として増加しています。
– 季節性（Seasonal）は数日の周期で上昇と下降を繰り返しており、特定の周期的パターンが存在します。
– 残差は一部で大きな変動がありますが、期間の後半では安定しています。
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値の形に大きな影響を与えており、主にこれらの組み合わせにより観測値の変動が説明されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な周期性が季節性によって示されており、短期間での規則的な変動があることがわかります。
6. **直感的に感じることやビジネス・社会への影響**
– 人間の直感としては、中旬までの上昇がポジティブな成果や改善を意味し、その後の下降で注意が必要だと感じるでしょう。
– ビジネスにおいては、上昇期の成功を再現し、下降をどう食い止めるかが課題と考えられます。また、周期的なパターンを利用して、戦略的なタイミングを計ることが可能です。
このグラフを通じて、トレンドや季節性の理解を深め、戦略的な意思決定に役立つインサイトを得ることができます。
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:
このグラフは、社会WEI平均スコアの30日間の動向をSTL分解により分析しています。以下に各成分についての分析を示します。
1. **トレンド**:
– トレンド成分を見ると、開始点から中盤にかけては上昇傾向が見られ、その後下降に転じています。これは一時的な上昇が終わり、減少に向かっ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（Observed）の序盤と中盤に急激な上昇が見られます。特に中盤から後半にかけての変動が顕著です。また、Residual（残差）成分からも急な変動が確認できます。
3. **プロットや要素**:
– 各プロットはそれぞれ異なる成分を示しており、トレンドが全体的な傾向を、シーズナリティ（Seasonal）が周期的な変動を、残差が予測誤差やランダムな変動を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドとシーズナル成分の組み合わせが全体の観測値に影響を与えており、また残差成分は、そのほかの予測しきれない変動を表しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドとシーズナル成分は直接的な相関関係にはないものの、それぞれ観測値の変動に寄与しています。
6. **直感的に感じることと影響**:
– このグラフから直感的に感じられるのは、初期段階の持続的な成長が続かず、下降に転じたことです。これは社会的な変動要因や国際的なトレンドの影響を受けている可能性があります。ビジネスや社会への影響としては、一時的な改善が見られた状況からの下降に警戒が必要かもしれません。この動向をもとに対策を考える必要があります。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**:
– 主成分分析(PCA)なので、特定の時系列トレンドは示されていません。このグラフはデータの分散と構造を視覚化するためのものです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の外れ値は目立たず、データポイントは主に中央付近から均等に広がっています。非常に極端な位置にある点は見受けられません。
3. **各プロットや要素**:
– 各データポイントは、主成分1軸と主成分2軸におけるデータの位置を示します。主成分1は全体の分散の65%を説明し、主成分2は17%を説明します。これにより、主成分1がデータの主要なパターンを捉えていることが分かります。
4. **複数の時系列データ**:
– 時系列データとして見るというより、全体のデータ構造や変動を視覚化することに重きが置かれています。各ポイントは異なる観測値や国、要素を表している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分1と主成分2の間には目立った直線的な相関は見られませんが、データは全体的に広がりがあり、特定のクラスターが見られるようです。これにより、異なるグループ間の区別が可能になります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 直感的に、このグラフはデータセット中に様々なパターンやクラスターが存在することを示しています。ビジネスや国際情勢においては、異なる市場や地域がどのように異なるか、またその背後にある要因を理解する手助けとなるでしょう。これにより、戦略的な意思決定がよりデータドリブンなものになる可能性があります。
全体として、このグラフはデータの多次元的な特性を簡素化し、多様な変数を比較しやすくするための重要なツールとして機能しています。
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。