📊 データ分析（GPT-4.1による）
## データ分析の概要
### 1. 時系列推移
全体的な傾向を見ると、総合WEIスコアは0.65から0.85の範囲で短期間の上昇と下降を繰り返しながら、全体的には安定した動きを示しています。具体的には、7月6日前後から急激な上昇が見られ、7月12日頃にピークに達しました。
– **顕著な変動期間**: 7月6日と7月12日が特にWEIスコアのピークポイントで、特に7月6日には多くの指標で急上昇がありました。
### 2. 異常値の検出と要因
– **異常値の地点**: 異常値候補として挙げられた日付には、特に7月6日のスコア0.81と23:01時の0.85が挙げられます。この日は全般的に多くの指標で高いスコアが記録されており、社会的な大きなイベントがあったことが想定されます。
– **要因の推測**: 特定の期間におけるWEIスコアの急上昇は、社会イベントや経済的な変化が影響している可能性があります。特に、社会的持続性やインフラ関連の項目が高評価となっており、政府の政策や経済支援策があったのかもしれません。
### 3. STL分解結果
長期的なトレンドは、おおむね上昇傾向を示しています。季節性のパターンは見られず、残差も比較的安定していますが、一部の高値および低値は外部の要因による突然の変動を示唆しています。
### 4. 項目間の相関
相関ヒートマップからは、社会的持続性と共生・多様性は高い相関を持っており、これは社会環境の改善が多様性の向上につながることを示しています。個人の経済的余裕と健康状態は低い相関にとどまっており、これらは独立した要因として機能している可能性があります。
### 5. データ分布とばらつき
箱ひげ図による分析では、ほとんどの項目でスコアに大きなばらつきは無く、中央値付近にデータが集まっています。しかし、一部の項目、特に自由度と自治や心理的ストレスのスコアでは、ばらつきが見られました。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析によれば、PC1が65%の寄与率を持ち、WEIの主要な変動要因を担っています。主に社会的持続性と公平性・公正さが大きな要因であり、これらが総合スコアの変動に与える影響が大きいと考えられます。
## 結論と示唆
総合WEIスコアの変動は社会的要因の影響が大きいと考えられ、特に政府の持続可能性への取り組みがWEIを向上させる重要な要素となっています。異常値が示すピークがあった日は、社会政策または重要な社会イベントが背後にある可能性が高いため、引き続きこれらの要因を監視し、時事情報をキープすることで、さらに具体的な分析と洞察が得られるでしょう。
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:
このグラフは、30日間にわたる総合WEIスコアの推移を時系列で示したものです。以下の視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は概ね横ばいですが、若干の変動があります。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、決定木回帰、線形回帰）は全てWEIスコアのわずかな減少を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い縁の青い点として表示されている外れ値がいくつか見られ、一部の期間で急激な変動がある可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青い点）は実際のWEIスコアを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、実績データの一部がこの範囲外に出ていることがあります。
– 予測の異なる手法（ライン）は、将来的なスコアの動向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– それぞれの予測モデルは、実績データを基にした将来の異なる見解を示していますが、全体的な傾向は似ています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一定の範囲内での変動が中心で、大きな変化はありません。しかし、それに対して予想された回帰モデルの結果は、全体的に少し下降しています。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアの横ばいは安定性を示しますが、予測される軽微な下降トレンドは市場や経済状況の悪化を示唆する可能性があります。
– 外れ値が示す変動は、不確実性をもたらし、リスク管理が必要となるかもしれません。
このグラフは、安定性とともに予測の不確かさを示し、将来の戦略策定において参考とされうる重要なデータを提供しています。
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
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、期間中主に0.6から0.8の間で横ばいに推移しています。
– 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月以降、すべてほぼ横ばいから軽微な上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として黒い縁取りのプロットがありますが、多くはトレンド内に収まっています。
– 一部のデータポイントが0.6以下に急落する場面があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績値を表し、安定的なパフォーマンスを示しています。
– 予測値は3種類の回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）に基づいており、それぞれ別の予測を提供。
– 灰色の領域は、予測の不確かさを示す範囲で、データに対する信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値は、おおむね一致していますが、予測値の一部はやや上方に偏向。
– 予測の不確かさが広く見える領域もあり、モデル間で差異があることが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各プロットの分布は0.6から0.8に集中しており、全体的な変動は小さいです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 安定した業績が見られますが、一部で不確かさが広がっていることから、今後の予測には注意が必要です。
– モデル間の異なる予測から、複数のシナリオを考慮した戦略が推奨されます。
– 横ばいの傾向があることから、すぐに大きな変革は求められないかもしれませんが、外れ値への対応策を準備することが重要です。
全体として、現状は安定しているものの、未来のシナリオに備えるための計画が必要となるでしょう。
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:
グラフの分析について以下のポイントに基づいて説明します。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは、期間の前半で安定しており、0.7から0.9の範囲で推移しています。
– しかし、グラフの後半において、スコアのわずかな下降傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには散発的に異常値が存在し、これらは黒い枠で囲まれています。
– 特に、7月中旬と7月下旬にいくつかの異常値が見られます。これらが示す急激な変動要因に注目する必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を表し、WEIスコアの実際の変動を示しています。
– 赤いxは予測を示し、未来のスコアの推移を示唆しています。
– 薄紫色とピンクの線は異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測トレンドを示しています。
– グレーの帯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性**:
– 実績データと各予測モデルの間には多少の乖離が見られますが、大まかな傾向は似ています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列に沿ったWEIスコアの分布は、最初の20日ほどは均一ですが、その後はわずかに分散が大きくなっています。
6. **社会やビジネスへの影響に関する洞察**:
– WEIスコアの変動は、社会的状況の変化を反映している可能性があります。
– 下降トレンドを示す予測は、社会状況の悪化または指標の見直しの必要性を示唆しているかもしれません。
– ビジネスにおいて、これらの予測は戦略の立案に重要な役割を果たすでしょう。顧客の関心や社会的要因の変動を考慮に入れた迅速な対応が求められます。
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**
– 動的範囲内でほとんど横ばいの動きを示しています。特定日を境に若干の上昇が見えるものの、全体的に大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの外れ値が観察されていますが、それらは広い範囲に分布しており、特別目立った急激な変動は少ないです。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青のプロット**: 実績を示しており、これが基盤となります。
– **灰色の影**: 予測の不確かさ範囲を示しています。
– **ピンクと紫の線**: それぞれ異なる予測モデル（線形回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– モデルによる予測が異なる未来の可能性を示しており、特にランダムフォレスト回帰の予測が上昇傾向を示しているのが特徴的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的集中しており、予測の不確かさは範囲内に収まっています。
– 予測モデルは異なる未来のシナリオを提供し、ランダムフォレストが最も楽観的な見積もりを提供しています。
6. **ビジネスや社会への直感的な影響**
– 経済的余裕が安定していることは、個人の消費活動を支える要因となり得るため、景気の安定を示唆します。
– 将来の経済的な変動を予測する際に、異なるモデルの結果を考慮することが重要です。
– ランダムフォレスト回帰が示唆する上昇傾向が現実のものとなれば、消費の拡大や投資の増加が期待できます。
全体として、このグラフは個人の経済的余裕が比較的安定していることを示していますが、異なる予測モデルが指し示す将来の動きも考慮に入れるべきです。
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:
グラフの分析について、以下に詳細な洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データは全体として0.6から0.8の範囲を行き来しています。明確な上昇または下降トレンドは見られませんが、予測データにおいては、線形回帰やランダムフォレスト回帰がやや上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ中にいくつかの明確な外れ値が存在します。特に0.6未満の地点が異常値として強調されており、これが全体のパターンから外れたデータポイントとして認識されています。
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います。
– ×印は予測データを表しています。
– 異常値は黒い丸で囲まれており、特異なデータであることが視覚的に分かります。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、現時点でのデータ分布をごく荒く示しています。
– 線の色違い（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる予測モデルを表し、それぞれの予測傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）が使用されていますが、線形とランダムフォレストは多少の上昇トレンドを示しているのに対し、決定木は横ばいです。
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内に多く分布しており、0.7を中心に多くのデータが集まっています。
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**:
– 予測において上昇傾向が見られることで、健康状態が改善する可能性が示唆されています。ただし、特定の外れ値が存在することから、健康状態が不安定な期間がある可能性もあります。
– これらのデータと予測は、国際的な健康改善プログラムの進捗度や戦略の再評価に役立つかもしれません。異常値の原因を特定し、それに基づいて改善策を検討することが、政策やプログラムの効果を向上させるために重要です。
このグラフ分析からは主に、健康状態が現在一定レベルにあるものの、今後は改善する可能性があることが読み取れます。予測不確かさの管理が、今後の正確な評価に重要となるでしょう。
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:
このグラフについて詳しく分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青）はおおむね横ばいからわずかな上昇傾向が見られます。しかし、大きな変動はなく、比較的安定しています。
– 予測（ピンク、青、紫）の線は、やや異なる傾向を示しています。特に線形回帰とランダムフォレストの予測に若干の下落傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれた外れ値がいくつかありますが、特に後半にかけて外れ値が多く存在しています。これらは特定のイベントや非常なストレス要因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**:
– 青のプロットは実績の心理的ストレスのスコアを示しています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの帯）には、3つの回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）の予測が含まれ、将来のストレスレベルの不確実性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測は、実績データに基づき、それぞれ異なる手法で生成されています。
– 複数の予測手法は、健康状態やストレスの将来予測に複数の視点を提供し、信頼性を高めています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの密度は全体として均一で、急激な変化は見られません。外れ値の分布に注意が必要です。
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**:
– グラフは、多くの要因が個人の心理的ストレスに影響を及ぼしていることを示唆しています。特に外れ値は、重要なストレス因子が特定の時期に発生していることを示唆します。
– ビジネスにおいては、労働環境の改善やストレスマネジメントが重要であるというメッセージが読み取れます。社会的には、公衆衛生政策においてストレスの管理の重要性が示唆されます。
このグラフは、個々のストレス要因の理解と対策に役立つ視覚的なツールです。
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:
分析を行います。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、最初の約15日間にわたって増加トレンドを示していますが、その後は横ばいまたはわずかな減少傾向があります。
– 予測データ（ピンクの線）は、今後の減少傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で囲まれたデータは外れ値を示しており、特に強い変動が観察されます。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、全体の変動を捉えています。
– 予測範囲は灰色の領域で示されており、その中での変動が予測されています。
– 赤いバツ印は、予測されたデータを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3種類の予測が示されており、特にランダムフォレスト回帰（ピンクの線）が目立ちます。
– 決定木回帰（水色の線）はやや異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のデータは、全体的には0.6から0.8の間で変動することが多いです。この範囲内に高い集中が見られます。
6. **直感的に感じることおよびビジネスや社会への影響**
– 自由度と自治のスコアは、特定の状況や政策の影響を受けている可能性があります。
– 予測が下降傾向を示唆しているため、環境や政策の見直しが必要かもしれません。
– 社会においては、これらの変動が政策の変更やコミュニケーションの透明性に影響を与える可能性があります。
このデータから、持続可能な改善とリスク管理の重要性を再確認することが必要です。
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:
以下の視点からこのグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 初期の段階ではWEIスコアは0.9以上の高いレベルで安定していますが、その後下降して0.5から0.7の間で変動しています。全体としては横ばいの傾向にありますが、終盤には若干の回復が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い縁の円で示されており、一定数存在します。急激な変動は主に中央値からのスコアの逸脱として観察されますが、大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、赤いバツ印が予測結果を示します。予測の不確かさ範囲はグレーの帯で表されています。
– 異常値は大きな黒い輪郭で示されており、重要なデータポイントとして識別されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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）がそれぞれ異なる傾向を示しており、ランダムフォレスト回帰は上昇を予測している一方、線形回帰は若干の下降を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの分布は時間とともに狭まり、徐々に中央に収束していますが、依然として0.5から0.9の間にばらつきがあります。相関としては、実績と予測の間にそれほど強い相関は見られません。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– このデータからは、社会的公平性スコアが徐々に安定に向かっていることが示唆されています。ただし、予測モデルによっては意見が分かれており、今後の政策やビジネスにおいては慎重な検討が求められるでしょう。
– 公平性指標が安定することは社会全体の幸福度の向上につながる可能性があり、さらに改善された状態に向けた施策の効果測定が求められます。
全体として、このグラフは社会の公平性の現状と将来の動向についての貴重なインサイトを提供しています。
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:
以下の点に基づいてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– グラフ上の実績データ（青いプロット）は、全体として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なく、ほぼ安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのデータポイントが異常値として認識され、黒い輪で囲まれています。これは、予測した範囲外のデータを示している可能性があり、変化を示すかもしれません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青いプロットはAIによる実績データで、赤い「×」印は異なる予測手法による予測値を示しています。灰色の帯は予測の不確かさを示し、ランダムフォレスト回帰の予測が紫色で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間には、一般的に良好な一致がありますが、異常値があることに注意が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測値は概ね近接しており、多くのデータ点は予測の不確かさの範囲内に収まっています。
6. **人間が直感的に感じること＆ビジネス・社会への影響**:
– このグラフは、特定の時期においてWEIスコアが安定的であることを示しており、持続可能性と自治性が維持されていると感じるかもしれません。しかし、異常値の存在は、システムの一部に予期しない変動がある可能性を示唆しており、詳細な調査が必要です。企業戦略や政策決定において、このような安定性は信頼性を強化する一方、異常点に対する迅速な反応が重要となるでしょう。
この分析が、データの解釈や将来の計画策定に役立つことを願っています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– WEIスコアは約30日間の観察期間中、概ね安定しており、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、グラフの右側では予測ラインがわずかに上昇しています。これは将来的にスコアが改善される可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のプロットでは黒い丸で囲まれた外れ値が見られます。これらは異常値として識別され、通常のパターンから逸脱している可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績のデータを示しており、観測されたWEIスコアを表しています。
– 予測ラインには異なる回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）が使用され、各手法に基づいた将来のトレンドを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、予測の信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現時点で示された予測はすべての手法で上昇を示していますが、その角度や範囲には差があります。これは異なるモデルが用いるデータの解釈や予測の仕方によるものです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは密に散布され、スコア範囲の上限に向かっています。これは社会基盤・教育機会の指標が良好な状態であることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、社会基盤・教育機会が比較的安定しており、将来的にはさらに改善する可能性があることがわかります。
– 社会やビジネスの観点からは、教育機会の改善が今後期待されるため、関連する分野への投資や政策検討が有益であると考えられます。
– 外れ値の存在は、特定の地域や条件下での問題点または異常な事象を示している可能性があり、さらなる分析が求められます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– WEIスコアは全体として横ばいですが、期間の後半にかけて若干の下降傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は大きな黒い円で示されています。特に下降した部分で外れ値が見受けられ、この期間は予期せぬ変動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績AIのスコアを示しています。
– グレーの背景は予測の不確かさ範囲を示しており、この範囲に多くの実績データが収まっています。
– 紫や水色の線は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測を示しており、今後のスコアが下降する可能性があることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測線の傾きがそれぞれ異なっており、予測手法による違いが存在します。特に、ランダムフォレスト回帰による予測が他よりも急な下降傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは時間の経過とともに軽度な変動があるが、比較的一定の範囲内に収まっています。これが共生・多様性・自由の保障の安定性を暗示している可能性があります。
6. **直感的な洞察および影響**
– 視覚的に見ると、WEIスコアの変動が比較的小さく、制度や社会的な安定が続いている印象を与えます。
– 下降トレンドが持続する場合、政策の見直しや新たな対策が必要になるかもしれません。ビジネスや社会への影響としては、多様性や自由の保障への信頼感が揺らぐ可能性があります。
このグラフは、30日間の短期間におけるわずかな変動を示しているため、長期的な評価には追加のデータや分析が必要です。
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:
この時系列ヒートマップを詳しく分析します。
1. **トレンド**
– 特定の時間帯において、色の明るさ（スコアのレベル）が変化しています。明るい黄色や緑の部分（高スコア）が見られる日は、他の時間に比べて注目に値します。
– スコアが濃い色（低スコア）から明るい色（高スコア）へと変化する期間がありますが、特定の周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月23日と7月24日にかけて、非常に濃い紫色が見られます。この部分はスコアが極端に低いことを示しており、特異な出来事があった可能性があります。
– 7月7日から11日にかけて、連続して明るい色が出現しています。これは、持続的に高いスコアが維持された期間を意味しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化はスコアの変動を示し、紫から黄色へと進むほどスコアは高くなります。
– 時間軸（縦）は各時間帯を意味し、日付軸（横）は特定の日付を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 一部の日付において時間帯ごとに異なる色が見られ、同じ日でも時間帯によってスコアが異なることを示しています。
– 特定の時間帯に高スコアが集中する傾向があることがうかがえます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的にいくつかのピークが見られ、スコアが高い時間帯や日付が特定でき、特に期間の後半にスコアが変動しているようです。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このデータが示すトレンドや変動は重要なイベントや国際的な出来事と関連しているかもしれません。
– ビジネス面では、特定の時間帯に集中した活動やイベントの影響がある可能性があり、そのタイミングを狙った戦略が有効かもしれません。
全体として、この時系列ヒートマップは、特定の期間におけるイベントや活動の集中度を視覚化するのに役立つでしょう。
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:
このヒートマップは時間と日付を軸に、個人WEI（Well-being Index）スコアの平均を色で示しています。分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド:**
– 時間帯ごとのスコアに周期性が見られ、特に午後から夜にかけて高い傾向があります。
– 7月6日からの数日間はスコアが高めですが、7月の中旬から下旬にかけてスコアが低下する日が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月6日や7日、また7月23日の深夜帯にスコアが大きく上昇しています。
– 一方、7月半ばの夜に急激にスコアが下がる箇所が見られます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色はスコアの高さを示しており、濃い紫は低スコア、黄色は高スコアを意味します。
– 夜間の時間帯にはスコアが高くなる傾向が散見されます。
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にばらつきがあり、特定の日に特に高いスコアが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 全体として夜間にスコアが高くなることが多いですが、統計的に明確な相関は判断できません。
6. **人間が直感的に感じることと影響:**
– このデータは各時間帯で個人のウェルビーイングが異なる可能性を示唆しています。特に夜間にスコアが高いことから、夜型の活動がポジティブな影響を与えている可能性があります。
– ビジネスや政策立案においては、夜間活動の強化やサポートが求められるかもしれません。教育機関や職場では、夜間にプログラムを提供することが有益である可能性があります。
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:
以下のヒートマップから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 午後23時頃から夜間にかけて（7月6日から13日）かけて高いスコアを示す傾向があります。
– 午後16時から18時の時間帯に低めのスコアが多く見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月23日の午後19時に非常に低いスコアの外れ値が見られます。
– 夜間の時間帯で、日によってスコアが大きく変動していることが観察されます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の変化がスコアの高さを示しており、黄色は高スコア、紫は低スコアを示しています。
– 色の濃淡が変化することにより、スコアの相対的な位置づけが視覚的にわかりやすくなっています。
4. **時系列データの関係性**:
– 特定の日に集中してスコアが高くなる時間帯が存在します。
– 全体として、昼間よりも夜間にスコアが高い傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 昼間（特に午後16時から18時）のスコアが低く、夜間にかけてスコアが上昇するパターンが観察されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の活動が活発な昼間の時間帯にスコアが低くなることが示唆されています。これは、活動の種類やストレスレベルが影響している可能性があります。
– ビジネスや社会において、このデータは、特定の時間帯における社会的な幸福度の向上や戦略的な取り組みの必要性を示唆しており、企業や政策立案者にとって重要な示唆を与えるかもしれません。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– このヒートマップは相関関係を示しているため、時系列のトレンドを見ることはありません。
– 各要素間の相関の強さが強調されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップでは外れ値や急激な変動は見つけにくいですが、負の相関が特定の箇所で目立ちます。
3. **要素の意味（色、密度など）**
– 色の濃さは相関の強さを表しています。赤が正の相関を示し、青が負の相関を示します。
– 例えば、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間には強い正の相関があります（0.90）。
4. **複数の時系列データの関係**
– 時系列データそのものはありませんが、異なる項目間の関係性が示されています。高い相関がある項目群は、共通の要因に影響されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」との相関が低いため、これらの要素は独立している可能性があります。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」は多くの要素と高い正の相関を持ち、全体のバランスに大きく寄与していると考えられます。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– 強い正の相関を持つ要素は、政策や戦略の立案において、一つの要素を改善すると他の要素にも良い影響を与える可能性があることを示唆しています。
– 負の相関が強い場合、それらの要素の改善には個別のアプローチが必要かもしれません。
– WEIが総合的に高いと、社会的持続可能性や公平性が高い可能性があるため、企業や政府の方針に重要な指針を提供する可能性があります。
これらの洞察をもとに、さらなる具体的な分析や戦略的な意思決定が可能になるでしょう。
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:
### グラフの解析
1. **トレンド**
– 各ボックスプロットは一定期間のデータ分布を示しており、時間的な明確なトレンドは示されていません。ただし、一般的にWEIスコアが「合同WEI」から「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」に係るカテゴリに向かって少しずつ広がっている点が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」にいくつかの外れ値が見られます。これらのカテゴリは、他のスコアとは異なる要因によって影響を受けやすい可能性があります。
– 「社会WEI（公正性、公正さ）」の範囲が広く、個人の評価が大きくばらついていることが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各ボックスプロットは中央値、四分位範囲、最大および最小値を示しており、特定のWEIスコアタイプにおける30日間のデータの分布を明確にしています。
– 色の違いは、異なるWEIのカテゴリを示し、視覚的な比較を容易にしています。
4. **時系列データの関係性**
– 時系列の明確なデータはありませんが、異なるWEIタイプの間で比較がなされています。各カテゴリの分布の広がりや中央値の高さでカテゴリごとの評価のばらつきや一般的なスコアの違いを確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」は比較的高い中央値と狭い範囲を持ち、安定して高い評価を示しています。一方で、特定の「個人WEI」や「社会WEI」の細分化されたカテゴリでは、評価により大きなばらつきが見られます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 各カテゴリのWEIスコアの違いから、特定の領域での政策やリソースの配分が必要である可能性があります。特に外れ値の多いカテゴリでは、さらなる分析を行い、評価が低い要因を特定することが求められます。
– 「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」などの広い範囲は、社会的課題がより深刻であることを示しており、社会政策の見直しや多様性の促進が必要であることを示唆しています。
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分解を用いて、総合WEIスコアを分解しています。各コンポーネントの分析は以下の通りです。
1. トレンド:
– **Trend**グラフは、初期に急上昇し、その後緩やかに下降する様子を示しています。これは、期間の前半で何らかの要因がスコアを上昇させ、その後の要因で下降することになった可能性を示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– **Residual**グラフでは、いくつかのピークが見られます。例えば、2025年7月13日頃に大きな外れ値があり、スコアが急激に変動していることがわかります。これらは異常なイベントがあった可能性を示唆します。
3. 各プロットや要素:
– **Observed**は実際の観測値で、全体的な傾向を包括しています。
– **Trend**は長期的な変化を示し、大まかな流れを把握するのに役立ちます。
– **Seasonal**は周期的な変動を示し、短期的で定期的なパターンを浮き彫りにします。
– **Residual**は予測不能な変動を示し、予測モデルに対して良好でない部分や外れ値を特定します。
4. 複数の時系列データの関係性:
– **Observed**は**Trend**と**Seasonal**、**Residual**の合計です。トレンドが下がっているにもかかわらず観測値が横ばいの部分があることから、シーズナルや残差がそこに影響を与えていると考えられます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– **Seasonal**コンポーネントの変動は比較的小さいですが、周期的な影響が定期的にスコアに現れていることがわかります。
6. 直感的・ビジネスや社会への影響:
– 一般的な直感では、初期の上昇は良い兆候として捉えられるかもしれませんが、その後の下降トレンドは注意を要する可能性があります。ビジネスや社会においては、短期的な成功が持続しないリスクが示唆されます。したがって、将来的には戦略の見直しや新たな施策が必要かもしれません。
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STL分解された30日間の個人WEI平均スコアを示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. トレンド:
– トレンドのプロットは、期間の初めから中頃にかけて上昇し、その後下降しています。このことは、期間の初めに向かって個人WEI平均スコアが上がり、その後低下したことを示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– オブザーブドデータでは、急激な上昇や下降が見られる部分がありますが、特に目立った外れ値は観測されません。
– レジデュアルのプロットにおいて、特に7月の中頃に急激な変動が見られます。
3. 各プロットや要素が示す意味:
– オブザーブド: 観測されたデータの変動を示しています。
– トレンド: データの長期的な動向。スコアが全体としては中盤でピークを迎えています。
– シーズナル: 定期的な変動を示しており、小さな周期性が見られます。
– レジデュアル: 予測されなかった変動やノイズを示しています。
4. 時系列データの関係性:
– トレンド、シーズナル、レジデュアルが組み合わさって、オブザーブドのデータが形成されていると考えられます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– トレンドとシーズナルのコンポーネントが、オブザーブドデータの形に大きく寄与しています。
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:
– スコアが一時的に上昇してから下降していることは、経済活動や個人の活動の活発な時期が限られていたことを示唆しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、状況が好転したあと再び厳しくなっている様子を示し、新たな戦略や適応が必要であることを思わせる結果となっています。
– 社会的な観点では、一時的な改善の兆しが見られたものの、持続できていない可能性を示しています。
このように、グラフから得られる洞察は多岐にわたり、さらなる分析が必要な部分も考えられます。
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STL分解グラフについて、以下のポイントから分析してみましょう。
1. **トレンド**:
– グラフのトレンド部分を見ると、全体としては上昇傾向から下降傾向に転じていることがわかります。最初は緩やかに増加していますが、途中でピークに達し、その後は減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差の部分に注目すると、特に2025年7月17日あたりに急激な上昇が見られます。このような急な変動は何らかのイベントや外的要因が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 観測値（Observed）は実際の測定値を示し、トレンド（Trend）はデータ全体の基本的な方向性を示します。季節性（Seasonal）は周期的な変動を表し、残差（Residual）はトレンドや季節性を除いた後の誤差を意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンド、季節性、残差の各成分が観測データからどのように寄与しているかを理解することで、それぞれの要素が観測された変動にどの程度影響しているかを分析できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性の成分に強い規則性や大きな周期性は見られず、観測値の変動は主にトレンドと外れ値に起因しているように見えます。
6. **直感的に感じることや社会への影響**:
– 人々はこのグラフから最初の上昇傾向が一時的で、その後下降傾向に転じていることを感じるかもしれません。このような傾向は、政策変更や経済指標の変化に関連している可能性があります。急激な変動は特定の出来事によって引き起こされている可能性が高く、問題や成功の兆候を示しているかもしれません。
全体として、このSTL分解は、社会指標の変動をより詳細に理解するための強力なツールです。これをもとに、対策を考慮したり、将来の傾向を予測したりすることが可能です。
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:
### グラフ分析と洞察:
#### 1. トレンド
– グラフ全体として明確な上昇や下降のトレンドは見られません。プロットは全体にバランスよく分布しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 極端な外れ値は見られませんが、主成分1が大きく正の値を取るエリアには、他の点と比較して際立っている点があります。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– 点はデータサンプルを表しており、第1主成分と第2主成分に基づいてプロットされています。
– 第1主成分は情報の65%をカバーし、第2主成分は16%をカバーしているため、第1主成分がより重要であることを示しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– このグラフはPCAの結果なので、個々のサンプル間で明確な時系列の関係性は示されていません。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 分布は全体にわたって広がっており、特定のクラスタリングは明確に見られません。ただし、第1主成分軸において、0.0から0.3の範囲に多くのプロットが集まっています。
#### 6. 直感的洞察およびビジネスや社会への影響
– ビジネスや社会における特定の影響はこのグラフ単体では判断しにくいですが、主成分分析が用いられていることから、データの次元削減をしてパターンや異常検出を行おうとしていると考えられます。
– 視覚的には特定のデータセット間に大きな違いがないことを示唆しており、新たな戦略や対応が不要である可能性も考えられます。
– 経済的な分析（WEI: Weekly Economic Index）である場合、短期間の変動に対する理解を深めるための基礎的なデータ視覚化として役立つでしょう。
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。