📊 データ分析（GPT-4.1による）
データに基づくWEIスコアの解析を行います。以下に要点をまとめます。
### 1. 時系列推移:
– **全体のトレンド**:
– **総合WEI**: 一般的に小幅な変動が多いが、7月6日に0.85、7月11日と12日に0.85に達するピークがあります。これは大きな上昇トレンドを示しています。
– **個人WEI平均**および**社会WEI平均**: 類似のパターンを示し、軽微な変動を含むが、上昇と下降のサイクルが見られます。
– **顕著な変動期間**:
– 7月6日、7月11日、12日に大きなスパイクが観察され、何らかの社会的イベント、政策発表、またはデータ収集上の特異日である可能性が考えられます。
### 2. 異常値:
– **異常値の考察**:
– 7月1日～2日の総合WEIの低スコア、及びその後の急上昇は、初期の不安定性を示唆。
– 7月6日、11日、12日の高スコアは、これとは逆に社会的・個人の幸福感がピークに達したと考えられる。
– これらの異常値は、経済的または政策的要因、あるいは特異な外部イベント（天候、社会イベント等）によって引き起こされた可能性があります。
### 3. STL分解（季節性・トレンド・残差）:
– **長期トレンド**: 緩やかな上昇傾向があることが認識できます。ただし、短期間でのピークと谷が交互に発生している。
– **季節的パターン**: データが一か月分であるため、明確な季節性の特定は難しいが、週末など短期的な季節性影響が考えられる。
– **残差**: 外的要因による突発的な影響（イベント、ニュース）を示唆する日があります。
### 4. 項目間の相関:
– **相関ヒートマップ分析**:
– **個人経済と個人ストレス**の間の相関は弱く、経済的余裕が直接的にストレス軽減に結びついていない可能性があります。
– **社会持続可能性と社会公平性**に高い正の相関が見られ、持続可能な社会は公平性も高いことを示唆。
– **個人の自由度と個人経済**の間には中程度の相関が見られ、自由度が経済の影響を受けやすいことを示唆しています。
### 5. データ分布:
– **箱ひげ図分析**:
– 全体的にデータは良好に散らばっており、中央値は比較的一貫していますが一部にはアウトライヤーが存在し、異常値検出と一致する部分もあります。
### 6. 主要な構成要素 (PCA):
– **PCA分析**:
– PC1が65％の寄与率を示し、多くのバリアントを捉えていることを示唆。これは、個人の幸福・満足度に主要に関わる要因を含むものと考えられます。
– PC2が17％の寄与率を持ち、特定の社会的要素や政策的要因が影響している可能性があります。
これらの分析から、総合的なWEIスコアの推移には、経済状況、政策、社会的イベントなど多様な要因が絡んでいることが伺えます。また、スコアの変動やピークは、社会的または政策的な要因ごとに強く影響を受けていることが示唆されています。特に異常値については、詳細な背景調査によるさらなる分析が求められるでしょう。
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:
### グラフ解析
1. **トレンド**
– グラフ全体として、最初の数日間はWEIスコアの上昇傾向が見られ、その後は横ばいの状態が続いています。
– 期間の末尾にかけて、特に予測線（紫色）は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**
– 異常値は黒い円でマークされており、特に7月8日から7月15日付近に集中しています。これらは一時的な急激な変動や外れ値を表しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青い点で示され、全体的に0.6から0.9の範囲に集中しています。
– 予測データは赤い「✕」で示され、実績データとの整合性が高いです。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示し、実績データの変動とほぼ一致しています。
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、互いに非常に近く経時的な一貫性があります。
– 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すべて非常に近接しており、モデル間での予測の一致性が高いことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最初の期間はスコアの急上昇が見られますが、その後は概ね一定で、時折の外れ値を除けば、落ち着いた変動範囲内にあります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、初期の成長後の安定感です。しかし、予測が微妙な減少を示唆しているため、今後の動向に注意が必要です。
– ビジネスや社会において、初期の成長からの安定は肯定的な要素ですが、減少傾向が長引くと警戒が必要でしょう。特に政策や市場の変動に敏感な分野では、慎重な対応が求められます。
この分析を基に、状況に応じた戦略的な判断が求められる場面と言えるでしょう。
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:
このグラフは個人のWEI平均スコアの30日間の時系列散布図を示しています。以下にグラフの特徴とそこから得られる洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データは全体として比較的横ばいですが、若干の上下変動があります。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はいずれも右肩上がりで、将来的な値の上昇を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のプロットに黒い円が表示されており、これらは外れ値として認識されています。特に初期の数日に見られます。
– データの集まりに対して、これらの外れ値は若干低い値を示しており、注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットが実績データを示し、実績データは概ね0.6から0.8の間に集まっています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、予測の信頼区間として解釈できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法ごとに異なるモデルの結果が示されており、それぞれの線は微妙に異なる傾向を示しますが、全体として同じ方向性を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測値との間に一定の整合性があり、予測モデルが過去のデータをうまく捉えていると考えられます。
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に関する洞察**:
– 実績データに基づき、個人のWEIスコアは比較的安定している印象を受けますが、外れ値も少数存在するため、特定の要因によりスコアが下がる可能性があります。
– 将来的な予測は上昇傾向にあり、これはビジネスや社会における良好な発展を示唆していると考えられます。スコアの向上は、個人の国際的なパフォーマンス改善を意味するかもしれません。
このような視点でグラフを解釈することで、データの理解を深め、将来的な計画や戦略に役立てることができるでしょう。
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**:
– 約30日間にわたり、WEIスコアは主に安定して推移しているようです。ただし、後半にかけて若干の減少傾向が見られます。
– 機械学習モデルの予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）も今後のスコアの減少を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数箇所に大きな黒い丸で囲まれた外れ値が観測されており、急な変動を示しています。
– 安定したスコア範囲内での外れ値の発生は、突発的な社会的事象または測定の誤差による可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、赤い「×」は予測値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を表しています（xAI/3σ）。
– 線の色は異なるモデルの予測を示し、全てが下降傾向を示しています。
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は概ね一致しているが、全体として軽度の減少が予測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– プロットの密度から、WEIスコアが0.8付近で集中していることがわかります。
– 外れ値を除けば、全体的な分布は比較的均質です。
6. **人間が感じる直感と社会への影響**:
– 安定したスコアであるため、大きな急激な変化が見られないことから、社会状況は比較的安定していると感じられるかもしれません。
– しかし、予測に基づく減少傾向は、何らかの変革や準備が必要な可能性を示唆しています。
– ビジネスや政府機関は、今後の社会的変化に対応するための計画を考えておくべきです。特に、急激な変動が起こる原因を探ることが重要です。
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:
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（青い点）は横ばいで、大きな変動は見られません。全体として安定しています。
– 予測線は三種類あり、線形回帰とランダムフォレスト回帰が上昇トレンドを示していますが、決定木は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 丸で囲まれた外れ値がいくつかあります。これらは、通常の範囲から外れたデータポイントを示していますが、頻度は高くないため、全体に影響は少ないと考えられます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示しています。
– ×印は予測値を示しており、実績と大きく乖離していないように見えます。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示しています。実績はこの範囲内に収まっています。
– 線の色は異なる予測モデルを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測値の間には強い一致が見られ、予測精度が高いことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列全体にわたって、実績と予測は高い相関を示しています。全体として安定性が強調されています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– WEIスコアが安定していることは、対象となる人々や経済状況が短期間で大きな変動を経験していないことを示しています。
– 安定した経済環境を反映しており、ビジネスにおいてもリスク管理が容易であることを示唆します。これは、投資家や企業がリスクを抑えつつ計画を立てやすい環境を意味します。
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:
以下は、提供されたグラフの分析です：
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は全体的に横ばいで、特に大きな変化は見られませんが、特定の期間にわたって少しずつ変動しています。
– 線形回帰の予測はほぼフラットで、決定木回帰はわずかな上昇、ランダムフォレスト回帰も上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのプロットが異常値として示されています（黒い丸）。これらは特に低いスコアで発生しており、通常の変動範囲外にあります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績を示し、赤い×は予測を示しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示し、その中で変動が予測されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実データと各予測モデルの比較。予測モデルが少しずつ異なる推定を行っており、それぞれのモデルごとに異なる将来のトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは過去30日間の変動が多く、一定の範囲内での動きをしているため、相関関係は単純に見積もれません。複数の異常値があることで全体の信頼性に影響を与える可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 全体的に健康状態（WEI）は安定していますが、特定の異常値が見られることから特定のイベントや条件が一時的に影響を及ぼした可能性があります。
– ビジネスにおいては、これらの安定性は新しい施策の展開による影響の測定に利用できるかもしれません。
– 社会的には、異常値の原因を調査し、同様の事態を防止するための施策を講じることが重要です。
グラフの分析を通じて、異常値と全体的な安定性を考慮した適切な対策を講じることが推奨されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）では、全体的に横ばいの傾向が見られます。大きな上昇や下降のトレンドは確認されません。
– 予測データ（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が、全体として安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上の黒い丸で示された外れ値は、全体のデータセットの中で異常として特定されています。これらは、特定の日に何らかの突発的な要因で心理的ストレスに変動があった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のWEIスコアで、紫の線は予測モデルによるスコア予測を示しています。薄い灰色の部分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**:
– 実績データと予測データが重なり合っており、予測が実績に比較的近いことがわかります。これは、現在のモデルがスコアをうまく捉えていることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの密度がやや均一であるため、特定の期間での集中した変動は見られません。分布は全体として安定しています。
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**:
– このグラフからは、個人の心理的ストレスが安定していることが読み取れます。ビジネスコンテクストにおいては、職場環境や業務負荷がこの期間に大きく変わっていない可能性があります。
– 社会的なストレス管理の上で、この安定はポジティブなサインであり、安心感を与え、一貫性のあるストレス管理戦略が功を奏していると考えられます。
全体として、個人の心理的ストレスが安定していることが確認でき、予測モデルが有用であることも示されています。このままの状況を維持しつつ、外れ値の原因を特定して対策することで、さらなる改善が期待できます。
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:
1. **トレンド**:
– 初期の段階ではスコアが横ばいで安定していますが、中盤以降に若干の下降傾向があります。
– 今後の予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、全て下降傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値はいくつかあり、特に7月後半にかけてスコアが急落している点が目立ちます。
3. **各プロットや要素**:
– 実績（青いプロット）は実際のスコアを示しており、予測（赤いバツ）は将来のスコアを予測しています。
– 丸で囲まれた部分は異常値を示している可能性があります。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、時間が経つにつれ広がる傾向があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測がしばらく交差していないため、過去のトレンドと予測のトレンドは若干異なる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには数日間、比較的安定して同じレベルで集まる傾向がありますが、独立して急激に変動するポイントも存在します。
– 全体的に徐々に下降している様子が見受けられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 直感的に見ると、自由度と自治のスコアは不安定で、将来的に悪化する懸念がありそうです。
– ビジネスや社会において、この傾向は制度的な改革や政策見直しが必要であることを示唆する可能性があります。
– 自由度と自治に関連する指標が低下することで、国際的な評価や投資にも影響が出る可能性があります。
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:
### グラフ分析の概要
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は、主に高いスコアを維持していますが、少しずつ減少する傾向が見られます。予測データ（紫の線）は、一定（線形回帰）もしくは減少（ランダムフォレスト回帰）するトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒色の円で示されており、散らばっています。特に7月中旬から7月末にかけて、スコアが極端に低下している場所があり、それ以降、より安定しているように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データを示し、赤の×印は予測データを示しています。灰色の背景は予測の不確かさ範囲を示し、この範囲内でのスコア変化が可能です。
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の間には一定程度の相関がありますが、実績データの方が変動が顕著です。モデルによる予測は、実績の動きに追従しきれていない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、約0.8のスコアで密度が高く、一部の外れ値が全体のパターンから大きく逸脱していることが見て取れます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 多くのデータポイントが高いスコアを維持していることから、公平性・公正さに関しては概ね良好な状態を保っていることが示唆されます。ただし、定期的な外れ値の発生やスコアの揺れは、一部で不安定な状況が潜んでいる可能性も示しています。
– 社会的・ビジネス的には、安定した成果が重要とされる組織において、これらの外れ値を分析して原因を特定し、改善策を講じることが重要です。また、ランダムフォレスト回帰のような予測モデルを用いることで、潜在的なリスクを事前に察知することも可能です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、0.8から1.0の範囲で横ばいに推移しています。
– 予測データはやや上昇トレンドを示しています。特に、線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測線がそれを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として囲まれたプロットがいくつかありますが、全体的には横ばい状態で安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値、赤い×は予想値を示しています。
– ボックスで囲まれたものは外れ値を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、かなり狭い範囲であるため、予測が比較的信頼できると言えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測のデータはおおむね一致しているため、予測モデルが正確であることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは0.8から1.0の範囲に集中しており、スコアが比較的高いレベルであることを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– この安定したスコアは、持続可能性と自治性における取り組みが順調であることを示しており、政策提言や社会的な評価にプラスの影響を与える可能性があります。
– 予測が上昇トレンドを示しているため、今後の改善余地があることが示唆され、さらなる投資や施策の見直しが促されるかもしれません。
このグラフは、持続可能性と自治性の観点から、一定の安定性と改善の見込みを示しています。これにより、関係者は今後の戦略を強化する根拠を得ることができるでしょう。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **実績データ（青点）**: おおむね横ばいで時折小さな変動が見えますが、大幅な上昇または下降はありません。
– **予測データ**: ランダムフォレスト回帰（ピンク線）はわずかに上昇傾向、決定木回帰（水色線）はほぼ横ばいを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値がいくつかマーク（黒丸）されていますが、全体的なトレンドを大きく変えるものではありません。
– 急激な変動は特に見られません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青点（実績）**: 実際のWEIスコア。
– **赤い×（予測）**: 予測AIによる予測値。
– **灰色領域**: 予測の不確かさの範囲。
– **線（ピンク、青、紫）**: 各種予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測トレンド。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測モデルは実績と類似したトレンドをある程度示していますが、ランダムフォレスト回帰が若干の上昇を示しています。
– 予測によるWEIスコアの傾向と実績の間に大きな乖離は見られません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測の間には中程度の正の相関がありそうです。
– 散布点の集まり方から、WEIスコアの変動は比較的一定の範囲に収まっていることが分かります。
### 6. 直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響
– **教育機会と社会基盤**: 横ばいの傾向が続いているため、試みた政策や取り組みによる大幅な変革は現時点では見られない可能性があります。
– **モデル予測**: ランダムフォレスト回帰による若干の上昇は希望的な変化を示唆していますが、政策的介入が必要かもしれません。
– **ビジネス・政策的視点**: 組織や政府は、この安定的な傾向を前提に、段階的な改善や新しい施策の導入を検討する価値があります。
このグラフは、教育機会と社会基盤が比較的安定した状態にあることを示唆しており、長期的な計画と具体的な行動が求められています。
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:
以下にグラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青い点）は多くのポイントで0.8付近に集まり、一定の範囲で横ばい傾向ですが、後半にかけて減少しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）と線形回帰（緑の線）での予測は減少を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 多数のデータが黒い円で囲まれており、異常値を示しています。これらは平均からの著しい乖離を示唆しています。
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、黒い円は異常値を示しています。
– 灰色の背景で示されているのは予測の不確かさ範囲で、これはxAI/3σで示されています。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測線は、それぞれ異なる予測結果を示していますが、どちらも下降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**
– 実績データは一定の変動がありますが、全体的に0.6〜0.9の範囲に収まっています。
– 予測データは減少トレンドを示しており、現状の安定からの変化が見られ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一定の範囲に集中していますが、いくつかの異常値が全体の分布に影響を与えていることが考えられます。
6. **人間が直感的に感じること、社会への影響**
– 実績データの横ばい傾向から、現状維持されているという安心感がありますが、予測データが下降しているため、これからの監視が必要です。
– 社会的には共生・多様性・自由の保障が弱まりつつある懸念があるため、政策の見直しや新たな取り組みが求められる可能性があります。
このグラフは、特に異常値の取り扱いと予測に基づく未来のトレンドに注意を払う必要があることを示しています。
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:
以下にこのヒートマップからの洞察を詳しく分析します。
1. **トレンド**
– 各日時の色の変化を見ると、一日の中で時間帯によってスコアに変動があります。特に23時台は高いスコアを示しています。
– 日を追うごとの大きなトレンドは確認しにくいですが、突出して高い値の日と時間帯があることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日の23時台から始まる黄色のセルは、他の時間帯と比較して特異的に高いスコアを表しています。このような高スコアが連続で並ぶことは稀であり、注目すべきです。
– 7月23日にも23時において高い値を示し、同じく注意が必要です。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– 色のグラデーションはスコアの高低を示しており、黄色に近いほど高いスコア、紫に近いほど低いスコアを表しています。
– 特定の時間帯（例えば23時）が一貫して高い値を示すことから、時間による変動が重要な要素と考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 主に時間帯ごとのスコアの動きが重要であり、全体的な動向としては一日を通しての変動が観察できますが、特定の曜日や日付での傾向は明確ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明らかに夜間に高いスコアが多く見られ、特に23時が多くの高スコアを含むため、夜に何らかの要因でスコアが向上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とビジネスや社会への影響**
– このヒートマップを見たとき、夜遅くの時間帯に何らかの活動やイベントがある可能性を考えるでしょう。
– ビジネスや社会において、夜間の活動が重要視されるべきかもしれません。特に23時台に焦点を当てた施策が有効かもしれません。
このようなデータから、夜間活動や顧客行動についてのさらなる調査を進める価値があります。夜型の利用者が多い場合、その原因を調べることで新たなビジネスチャンスやサービス改善の機会が得られる可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップは、時間と日時の二つの軸でデータを示しています。
– 23時付近において、データが頻繁に現れ、高いスコアを示している日が複数あります。特に7月6日から7月10日の間に高いスコアが連続していることが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時の7月5日に他の時間帯と比べて孤立している高いスコアが見られます。
– その他の時刻や期間にも不規則な出現が見られ、一部の時期で急激な変化があることを示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡がスコアの大小を示しており、黄色に近いほどスコアが高いことを示しています。
– 均一ではなく、ところどころ色が飛び飛びで現れるため、その時間帯に特定のイベントや活動が集中している可能性が考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯（特に23時）が複数の日で高いスコアを示すことから、夜間にある活動が繰り返し行われている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 18時から19時と23時において、比較的高いスコアが見られますが、それ以外の時間帯ではほとんどデータが記録されていないことから、活動の集中が示唆されます。
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**:
– このデータは、特定の時間帯や日に集中して高いパフォーマンスや活動が行われていることを示唆しています。
– ビジネスにおいては、特定の時間に合わせたマーケティング戦略やサービス提供が重要になり得ます。また、社会的には夜間活動が多いことを反映している場合、ライフスタイルの変化や夜間経済活動の増加の可能性があります。
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:
### グラフの分析とインサイト
1. **トレンド**:
– 全体として、特定の時間帯の色が30日間の期間を通じて変化していますが、特に16-19時と23時の時間帯で顕著な色の変化が見られます。明るい黄色と緑色は高いスコアを示しており、これらの時間帯でスコアが大きく変動しています。
– 23時付近で一貫して明るい色が続いており、高スコアの時間帯としての周期性が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日における赤紫色のプロットは、低いスコアを示しており外れ値を表しています。特に7月23日と7月27日の19時と16時台でこのような変動が確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– より明るい黄色から緑色は高いスコアを示し、逆に紫色に近づくにつれてスコアが低くなります。このカラースケールは視覚的に簡単に高低を識別できるようになっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日付に対し特定の時間帯（特に16-19時と23時）のスコアが重要である可能性があります。同じ時間帯でのスコアの変化は、日によって異なるため、背後にある要因を理解することが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとに一定のスコアの変化パターンが見られ、特定の時間帯（16-19時、23時）が他の時間帯とスコアに関して異なる動きをしていることが明らかです。
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、高いスコアの時間帯があるため、特定の活動が効果的または充実している時間帯が存在することが示唆されます。企業や社会組織はこれを考慮して、リソースの配置や業務計画を最適化することで効率を向上させることができます。
– また、低スコアの外れ値がある日には、何らかのトラブルや非効率な要因が発生している可能性があるため、その原因を調査し改善策を講じることが重要です。
このヒートマップは、時系列データの洞察を理解し、タイムリーな意思決定を下すための有効なツールとして活用できます。
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:
このヒートマップは、様々なWEI（Well-being Index）項目同士の相関関係を示しています。以下に詳細な分析を行います。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップ自体は時系列データではないため、直接的なトレンドを示しているわけではありません。しかし、相関関係の強さが変化することで、項目間の一貫性や相互関係の変動を把握できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 視覚的に注目すると、極端な相関（1.0や-1.0に近い）を持つ組み合わせが少ないため、特定の外れ値は見受けられません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡が相関の強さを示しています。赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いことを示します。
– 例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」の間には非常に強い正の相関（0.87）が見られます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時系列データは直接含まれていませんが、相関を通じて、どの項目が共通の影響を受けているかを推測できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」は「個人WEI（健康状態）」と中程度の負の相関（-0.01）を持ち、逆に「社会WEI（公平性・公正さ）」とは非常に強い正の相関（0.93）を持っています。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は「個人WEI（経済的余裕）」とは弱い負の相関（-0.06）を持ちます。
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**:
– 高い相関をもつ項目同士は、共通の要因や政策によって影響を受けやすいことが考えられます。例えば、「持続可能性と自治性」と「社会基盤・教育機会」の間の相関（0.63）から、教育が持続可能な社会への影響を与える重要性が示唆されます。
– 企業が社会的責任や持続可能性に注力する際には、どの項目が連携して作用するかを考慮することが重要です。
全体として、このヒートマップは、異なる社会福祉指標がどの程度互いに関連しているかを示し、それに基づいて潜在する問題点や強みを把握できます。
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:
以下の視点からグラフを分析します。
1. **トレンド**
– 全体的に箱ひげ図の中央値は安定し、急激な上昇や下降は見られません。しかし、WEIのタイプによってスコアには明確な違いがあります。
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・自由の保障）」でいくつかの外れ値があります。このことは、これらの項目において特定の期間や地域で異常な値が観測された可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱ひげ図は、WEIスコアの中央値、四分位範囲、および外れ値を示しています。色の違いはカテゴリの区別を表している可能性がありますが、具体的な意味は不明です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 一貫して同様の分布を示すカテゴリもあれば、ばらつきの大きいカテゴリもあり、スコアの安定性に違いが見られます。特に「社会WEI（生活整備・教育機会）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は幅広い分布を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（経済状態）」と「社会WEI（生活整備・教育機会）」の中央値が比較的高く、安定しています。逆に、「個人WEI（心理的ストレス）」は分布が広く、異常値も見られるため、不安定な印象を与えます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– スコアが高く、安定しているカテゴリ（例: 「個人WEI（経済状態）」）は、継続的な改善や支援が有効であることを示唆しています。一方で、ばらつきの大きいカテゴリ（例: 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」）では、さらなる分析と介入が必要である可能性があります。また、心理的ストレスの外れ値は、社会や職場環境への早急な対応が求められる可能性を示しています。
これらの洞察がビジネスや政策における戦略策定の基礎となるでしょう。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下のポイントに基づいて、この総合WEIスコアのSTL分解グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– トレンドのプロットでは、最初に上昇し、その後下降に転じています。全体的には緩やかな曲線を描いており、中盤でピークを迎えています。
– これは、期間の前半に成長や改善が見られる一方、後半では減速や調整が起こっていることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差プロットで7月13日と7月18日に急激な変動を確認できます。これらは突発的なイベントや予測不能な要因による可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 観測値は全体的な動向を示しており、日々のばらつきがありますが、大まかには中盤に向かって上昇し、後半で下降しています。
– 季節性プロットでは小幅な周期的変動が見られ、短期的なリズムやサイクルを表している可能性があります。
4. **時系列データの関係性**:
– トレンドの上昇と下降が観測データに大きく反映されており、季節性の変動は観測値に一部影響を及ぼしていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 観測値にはトレンドの影響が強く、残差と季節性は細かい変動を追加している形になっています。トレンドプロットと観測値には強い相関が見られます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 観測データの変動は、経済活動や市場動向に対する懸念や期待感を反映している可能性があります。前半の上昇トレンドは成長や前向きな活動を示し、後半の下降は調整期や未確定要因による不安を示唆するかもしれません。
– 企業や政策立案者は、前半の上昇期を促進する戦略を強化し、後半の下降期を改善するための対策を検討することが重要です。
このような分析に基づき、タイムリーな市場や経済変動の理解に貢献できます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **Trendプロット**: 7月初めから中旬にかけて上昇傾向を示し、その後はやや下降しています。全体的には中盤でピークに達し、その後減少しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **Residualプロット**: 7月9日頃と7月22日頃に急激な変動があります。特に7月9日頃の急増は、外れ値として注目すべきです。
### 3. 各プロットや要素
– **Observedプロット**: 実際の観測値で、トレンドと季節性および残差のすべてがこのプロットに貢献しています。
– **Trendプロット**: 観察されたデータの中長期的な動きのみを示しています。
– **Seasonalプロット**: 季節のパターンを示しており、約1週間周期の変動が見てとれます。
– **Residualプロット**: 観測値からトレンドと季節性を除いたノイズや予測誤差を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **観測値**はトレンド、季節性、残差の組み合わせで構成されています。トレンドの上昇が観測値の中盤の上昇に大きく影響しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **ObservedとTrendの相関**: トレンドの形は、観測値の中長期的なシフトに密接に関連します。
– **SeasonalとResidualの変動**: 季節性の周期性が一般的に一定している一方、残差は異常な変動を示します。
### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– **直感的な感じ方**: 最初は経済状況が好転している印象を受けますが、後半の下降は警戒すべき兆候です。ビジネス戦略を立てる際のリスク管理が重要です。
– **ビジネスや社会への影響**: 中盤のピークを活用した戦略や、後半の下降への対応策が求められそうです。季節性の要因を考慮しつつ、外れ値の原因を特定し対策を講じることで、安定的な価値提供が可能になるでしょう。
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分解グラフに基づく詳細な分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– **上昇と下降**：最初の2週間はトレンドが上昇し、その後下降しています。これは、全体的な社会WEI平均が時間とともに変化していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **観測されたデータ**の中で急激な上昇と下降が見られ、特に最初の1週間と、後半の下降開始の部分で顕著です。
– **残差**では、特定の点で急激な変動がありますが、全体としてはかなり安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**（観測データ）：実際の測定値を示し、季節性やトレンド、残差のすべてが含まれています。
– **Trend**（トレンド）：長期的な変動を示し、全体の流れが把握できます。
– **Seasonal**（季節性）：周期的な変動を示し、月ごとや週ごとの変化が可視化されています。
– **Residual**（残差）：予測と実際のデータ間の差を示し、予測の精度や外れ値を確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 観測データは、トレンドと季節性の足し合わせで説明されており、これらの変動に残差が加わっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと観測データは基本的に同じ方向に動いているが、季節性と残差が短期的な変動を加えています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 一時的な上昇後の下降は政策的な変更や外部環境の変化の反映かもしれません。特に国際カテゴリでは、多様な要因がこれに影響を与える可能性があります。
– ビジネスの観点では、これらの変動はマーケット戦略やオペレーションの調整に影響を与える可能性があります。特に短期的な予測を立てる際には、この季節性や残差の理解が重要です。
このグラフは、理解しやすく変動要因を視覚化しているため、関係者が具体的な行動を決定する際の参考資料として有用です。
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:
このグラフは、WEI構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。以下に分析を示します。
1. トレンド:
– 主成分1（横軸）と主成分2（縦軸）に基づく特定のトレンドや周期性は明確には見られません。ただし、データが全体的にとても広がっている様子が確認できます。
2. 外れ値や急激な変動:
– グラフ内で極端に離れているデータポイントはないため、明確な外れ値は存在しないようです。
3. 各プロットや要素の意味:
– 各点は、観測対象（30日間のWEI構成要素）の主成分空間内での分布を示しています。
– 主成分1と2の寄与率は、それぞれ0.65と0.17で、観測データの大部分が主成分1によって説明され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:
– 複数のデータポイントが密集しているエリアは、類似した特性を持つ観測が存在することを示唆しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 主成分1と2の間には、はっきりした相関は見られませんが、主成分1における分散が大きいです。
– データの分布はおおよそ均等に広がっており、特定の偏りは見られません。
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:
– この散布図は多様なWEI構成要素の組み合わせを示しており、各国の経済活動や社会的要因の多様性を示しています。
– ビジネス面では、特定のクラスタが形成されている場合、そのクラスタ内の国々や地域が似たような経済状況や課題を抱えている可能性があります。
– 社会的には、主要なトレンドがないため、高度に異質な要素の集合体であることが示され、人間はこれを多様性や複雑性として直感的に捉えるかもしれません。
この分析は、観測対象がどのような特性を持ち、どのように関連しているのかを理解するための手助けを行います。
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。