📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析の結果、WEIスコアの傾向と構成要素について以下の洞察を導き出しました。
### **1. 時系列推移と傾向:**
– **全体のトレンド**:
– 総合WEIのスコアは、期間を通して0.7から0.85の間で推移し、全体的には小幅な上昇傾向が見られます。初期にはいくつかの不安定な動きが観測されましたが、7月中旬以降は比較的安定しています。
– 個人WEI平均は安定しており、多くの測定値が0.65から0.75の間に集中しています。
– 社会WEI平均は個人WEIと比較してやや高く、0.75から0.85の間で継続的に推移していますが、こちらも同様に安定してきました。
### **2. 異常値と要因:**
– **検出された異常値**:
– 総合WEIにおける異常値は7月3日から頻発し、特に7月6日、12日、14日に高いスコアが観測されています。この波は、社会的指標の上昇と関連している可能性があります。
– 個人WEI平均の異常値は、特定の日付に集中しており、特に7月6日と7月9日、7月11日に特徴的な上下動があります。これは社会イベントや個人的な要因の影響かもしれません。
### **3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）**:
– 長期的なトレンドは安定的ですが、一時的な変動が若干見られます。特にピークは社会的イベントや政策の変更が影響している可能性があります。
– 季節性のパターンは明確には現れず、残差成分も特定の周期性を示していません。
### **4. 項目間の相関**:
– **相関ヒートマップ**では、以下の項目間に強い相関が見られました:
– 社会的余裕と社会基盤（相関係数が0.66）は特に強く、社会全体の安定性に深く関わっている可能性があります。
– 個人の経済的余裕と健康状態も一定の相関を示しており、個人の生活の質に直結します。
### **5. データ分布**:
– **箱ひげ図による分析**では、健康状態、心理的ストレス、社会基盤などが範囲内に収まり、外れ値の確認には異なるアプローチが必要です。
– **個人WEI平均の箱ひげ図**では中央値が0.7近辺であることから、個人の幸福感や余裕は一定の水準で安定しています。
### **6. 主要な構成要素 (PCA)**:
– PCAによる分析では、PC1（0.66の寄与率）が全体の大部分の変動を説明しています。これは、個人と社会構成要素が総合WEIに大きな影響を与えていることを示します。
– PC2の寄与率は0.14であり、サブ要因として他の小さな変動を説明しているに留まっています。
総合的に、データセットから得た知見として、主に社会的要因がWEIスコアに影響を与えていることがわかります。特に、社会基盤と共生の指標が他の要因と相関していることから、これらの要素が改善されることが国際的な幸福度や余裕感の向上に寄与する可能性が高いです。
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**
– このグラフには30日間のWEIスコアの動きがありますが、大きなトレンドの変化はありません。スコアは全体的に0.7〜0.9の範囲で横ばいで推移しています。
– 予測されたトレンドライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は微妙に下降傾向を示しています。これらの予測モデルは今後の微細な変動を示唆していますが、予測の不確かさの範囲が大きいことに注意が必要です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円でマークされた外れ値がいくつか見られます。これらの外れ値は特定の理由で通常の変動範囲を超えている可能性があります。
3. **要素の意味**
– 青い点（実績AI）が過去の実際のWEIスコアを示しており、赤い×印は予測AIのスコアを表しています。
– グレーの帯は、予測の不確かさを表し、3σの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に大きな相互作用は見られませんが、実績データが予測帯内に収まっていることから、予測モデルと実績の整合性は高いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 短期間にわたりデータが密集しており、特定の日にスコアの急な上昇または下降がないため、分布は比較的安定しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– このグラフを見たとき、観察者は全般的に安定したパフォーマンスを感じるでしょう。急激な変動が少ないことで予測が有効に機能している印象を受けます。
– ビジネスや社会への影響としては、WEIスコアが安定していることは、関連するプロジェクトや施策が継続的な成果を生み出していると理解される可能性があります。将来的に若干の下降トレンドが示されているため、改善策を打つための準備が必要かもしれません。
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**:
– **全体の傾向**: WEIスコアは全体的には安定しているように見え、特定の上昇や下降のトレンドは見られません。
– **周期性**: 明確な周期性は見られませんが、スコアは一定範囲内で変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上にいくつかの外れ値が黒い円で示されています。これらは通常の変動範囲を超えた異常なデータポイントを示しています。
– WEIスコアにとって重要な変動が考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– **実績（実績AI）**は青いプロットで表され、30日間のスコアのパフォーマンスを示しています。
– **予測**は三色の線（マゼンタ、シアン、紫）で示されており、異なる回帰モデルによる将来のスコアの予測値を示しています。
– 予測値は全体的に安定しており、現状維持が予想されます。
– 灰色で示される領域は予測の不確かさを示し、信頼区間を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値は密接に関連しており、実績データに基づいて予測が行われています。
– 予測は実績に基づいて調整されていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの分布は0.6から0.8の間に集中しており、比較的安定した値を示しています。
– 外れ値はガイドとなる範囲外のデータであり、その分析が重要です。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフからは安定したパフォーマンスが見て取れ、ビジネスにおいては堅実な成長や維持を示唆しています。
– 外れ値はリスク要因として捉えることができ、これにより評価の変動や予測の精度に影響を与える可能性があります。
– 将来的な予測は比較的一貫しており、長期的なプランニングに対して安心感を提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– **実績データ**（青いプロット）は、最初は約0.8から少し下降し、安定した後、再び小幅に下降しています。この間、明確な周期性は見られません。
– **予測線**（緑、紫）は、今後の緩やかな下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには、いくつかの**異常値**（黒い円で示されたもの）が見られます。これらのポイントは、一般的なトレンドから外れたデータを示していますが、頻度は多くありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青いプロット**: 実績データを示しています。
– **赤い「×」**: 予測されたデータポイントを示しています。
– **異常値**: トレンドから大きく逸脱した点を示します。
– **グレーの範囲**: 予測の不確かさを示す範囲であり、予測モデルの信頼性の指標です。
– **緑色（線形回帰）、紫色（ランダムフォレスト回帰）などの線**: それぞれの回帰モデルによる予測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**は異なりますが、全体的に共通して下降トレンドを示し、一部、モデル間で乖離があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データは全般的に近似していますが、異常値が影響を与えている可能性があります。
– データの密度はグラフの左から中央にかけて高く、後半のプロットはやや分散しています。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**:
– **人間の直感**としては、この下降トレンドは将来的な不安要因を示す可能性があり、さらなる調査を必要としそうです。
– **ビジネスや社会的影響**としては、このデータが社会的指標や経済の指標に関連している場合、潜在的な悪化傾向を示唆しているかもしれません。対策が急務となり、より深い分析と報告が必要です。
このグラフから、予測と実績の間のギャップを理解し、適切な戦略を立てる必要があることが伺えます。ますます重要になるのは、異常値を含めたトレンドの評価と背景要因の分析です。
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:
以下に、提供されたグラフの分析結果を示します。
1. **トレンド**：
– 実績データ（青い点）は、全体的に0.7から0.8の間で横ばい傾向を示している。
– 予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、8月以降に上昇傾向を示唆している。
2. **外れ値や急激な変動**：
– いくつかの外れ値（黒い輪郭の円）が見られる。これは、この期間中に異常な経済的変動があった可能性を示唆している。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 青い点は実績の経済的余裕スコアを示す。
– 予測は異なるモデルにより示され、線の色で区別されている。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示す。
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、一貫した傾向が見られ、予測は実績データの傾向を引き継ぐ形になっている。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– データは比較的一定の範囲内で分布しており、大きな変動はない。
6. **直感的な洞察と影響**：
– 人々は最近の実績データから経済的な安定を感じるかもしれない。ただし、外れ値が存在することから不安定な要素も含まれている。
– 予測データが示す上昇トレンドは、将来的な経済成長への期待を生む可能性がある。また、人々や企業が成長戦略を計画する際の指標とすることができる。
このグラフは総じて、過去のデータの安定性と将来の上向きな傾向を示唆しており、ビジネスや政策決定において注意深く利用されるべきです。
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:
以下のグラフ分析について説明します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は全体的に横ばいで、0.6から0.8の間に集中しています。
– 予測（線、赤い「X」）は将来に向けて若干の上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値は円で囲まれており、数個のデータが目立ちます。これは通常の範囲から離れたデータを示しており、特定の要因による異常があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータ、赤い「X」は予測されたデータです。
– グレーのシェードは予測の不確かさを示し、予測がどの程度不確実であるかを表しています。
– ライン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）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測の不確かさが重なることで、予測の信頼性を視覚的に確認できます。
– 各予測モデルのラインは、将来のスコアの異なる成長パターンを示しており、それぞれの手法の特性を反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは中心的に分布しており、大きな偏りは見られません。
– 外れ値はあるものの、大部分は予測範囲内で扱われるため、モデルの予測精度が比較的高いと考えられます。
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**:
– このグラフからは健康状態が安定していると感じられ、特別な介入が必要とされないように見受けられます。
– 外れ値が示す一時的な変動は注意が必要で、部分的な健康リスクの可能性を示唆しています。
– 予測の上昇トレンドは、健康状態が改善する可能性を示し、公共衛生政策の有効性を評価する材料となる可能性があります。
この分析から、健康状態の安定さや、モデルによる予測が将来の改善を示唆していることなど、人間に安心感を与える要素が多いことがわかります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– WEI（心理的ストレス）は全体的に横ばいか、若干の下降トレンドが見られます。特に後半にかけて、予測ライン（ランダムフォレスト回帰）が若干下降していることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内の個々のデータポイントに黒い円で示された外れ値が散見されます。これらは異常な変動を表しており、注目するべき点です。
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、毎日のストレスレベルを示しています。
– 紫のラインはランダムフォレスト回帰を用いた予測値を示し、全体の傾向を視覚的に表現しています。
– グレーの背景は予測の不確かさ範囲を示していますが、多くのデータがこの範囲内に収まっています。
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比較的整合しており、二つのデータセットの間に安定した関係があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は、基本的に予測の不確かさの範囲内に収まり、データの変動が比較的一定であることを示唆しています。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**
– 全体として、WEIスコアがこの30日間で大きく変動していないため、ストレスレベルが比較的安定していることが直感的に感じ取れます。
– ビジネスや社会的には、心理的ストレスが現在の範囲で維持される場合、大規模な介入や変化は必要ないかもしれません。しかし、外れ値が持続的に観測される場合、特定の要因に対する対策が求められるかもしれません。
– また、予測に基づくと今後も若干の下降傾向が見られるため、ストレス管理が進行中であることが示される可能性があります。これは、より長期的な分析を行う価値がある部分です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期には比較的安定したスコアですが、その後、緩やかに低下しています。特に8月に入ると下降傾向が顕著です。
– 予測データは、線形回帰や決定木の予測でも下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが主要なクラスタから外れた位置に存在し、これらは異常値として黒い円で囲まれています。
– これらの外れ値は、特定のイベントや測定誤差などによって生じた可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は過去の実績値を示し、クロス（×）は予測値を示しています。
– 予測の不確かさ範囲が灰色で示され、将来的な不確実性が可視化されています。
– 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手法の出力を描写し、モデルにより予測の幅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**
– 予測モデル間で全体的な下降トレンドに対して類似した予測結果が得られているため、モデル間の関係性は高い。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは全体的に0.5から0.8の間に分布しているが、時間とともに0.6付近へ収束する傾向があります。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– この下降トレンドは、自由度や自治の制限が強まっている可能性を示唆します。
– 国際的な関心や政策の見直しが必要とされるかもしれません。
– ビジネスでは、国際的な取引や投資のリスクが増大する可能性が考えられます。このため、リスク管理や対策が求められるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 期間の初期において、WEIスコアは全体的に高い値（約0.8以上）に位置していますが、中盤以降は急激に低下しています。
– 最後の週に向けて少し回復の兆しが見られるか、少なくとも安定するような動きが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に中盤で急激な変動があり、多くのデータポイントが急低下しています。このタイミングで外れ値（黒丸で囲まれた点）が多く見られます。
– これが特定のイベントや政策の変更によるものか、外的要因によるものかを調査する価値があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示しており、一定の不安定さが見られます。
– ピンクの線（予測線）は、今後の動向として下落や安定のシナリオを示唆していますが、不確実性があります。
– 予測の不確かさ範囲はグレーの領域で示され、予測には一定の幅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**:
– 実績値と予測との間に乖離が見られ、何らかの変動がある可能性があります。予測が実績を十分に反映していない場合、予測モデルの再評価が必要かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 急激なスコアの変動時に、外れ値が多く見られることから、一部の要素が全体の公平性・公正さに大きく影響を与えている可能性があります。
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**:
– 社会の公平性・公正さのスコアが急激に低下することは、社会的不安や不満を引き起こす可能性があります。これは、ビジネス環境にも直接的な影響を与えるでしょう。
– 急激な変動や外れ値の増加は特に注意が必要で、政策変更や社会情勢の変化を検討する必要があるかもしれません。
このグラフからは、迅速な対応と継続的なデータ分析が必要であることが強調されます。具体的な原因分析とともに、予測モデルの精度向上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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– データは全体的に横ばいの傾向を示しているようで、時間の経過とともに大きな上昇や下降は見られません。しかし、プロットが少しバラついているため、微細な変動が存在しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ中の一部ポイントが「異常値」として識別されていますが、これらは少数であり、全体のトレンドには大きな影響を及ぼしていないようです。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績データを示しており、黒い縁取りがされている部分が異常値としてマークされています。
– プロットの密度が高い部分は0.8から1.0の範囲内に集中しており、これが一般的なスコアレンジであることが分かります。
– グレーの帯は予測の不確かさの範囲を示しており、この中に実績データが収まっているため予測の精度が妥当であることが示唆されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データの関係性において、予測値と実績値には大きな乖離は見られません。予測値のラインは、実績データとほぼ一致しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– このデータセットでは、予測と実績の間に強い相関があり、予測の信頼性が高いと考えられます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– 人間がこのグラフを見たとき、データが安定しているように見えるため、持続可能性や自治性の面では安定した状況にあると直感的に理解するでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、持続可能性と自治性が評価される中で大きな変動がないことは信頼性を保っていると評価されるかもしれません。これは、長期的な政策形成や戦略立案において重要です。
以上がこのグラフから得られる視覚的特徴と洞察です。
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:
このグラフを詳しく分析します。
1. **トレンド**
– 実績AIのデータポイントは、おおむね0.8付近を中心に横ばいで分布していますが、期間中に多少の変動があります。予測の線はやや上昇していますが、ほぼ一定です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として黒い円で示されていますが、特定の日には明らかに低いスコアのデータポイントが存在します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点が実績データ、赤い×が予測データです。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示していて、比較的幅が狭いことから予測の信頼性が高いと判断できます。
– 紫と水色の線は予測手法（決定木、ランダムフォレスト）による予測結果を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは、予測データとそれほど乖離していないため、モデルの予測力は一定の信頼性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は予測区間内に収まっており、予測と実際のデータとの相関関係は比較的高いです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– スコアの変動が小さいため、社会基盤と教育機会はこの期間中安定していると言えます。
– 一部の外れ値は例外的な出来事を示す可能性があり、特定の社会経済的な要因によって一時的にスコアが変化した可能性があります。
– 予測の信頼性が高いため、政策決定者や教育関係者は、予想される安定した状況を基に戦略を練ることが可能です。
このグラフから、社会基盤・教育機会の状況は短期的には安定していることを示唆しています。潜在的な外れ値に対しては、特定の対応が必要かもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **初期の上昇から横ばいまたは軽微な下降**: グラフの初期においてはカクラン値が相対的に高く、0.8から1.0の範囲で散布されています。その後、スコアは徐々に0.6付近まで下降し、横ばい傾向になります。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値の存在**: 特定の日付で大きくスコアを外れるデータポイントがいくつか確認されます。これらは異常値としてマークされているため、データ入力のエラーや一時的な要因である可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **色と形での区別**: 実績値は青い点で示され、予測値は赤い×マークです。予測の不確かさは灰色の範囲で示されています。
– **予測手法の違い**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が異なる色の線で表されています。これは異なるモデルの予測精度や傾向比較に役立ちます。
4. **複数時系列データ間の関係性**
– **予測と実績の比較**: 実績と予測の観点で、実際の動きが予測に対してどのように位置しているかを見ると、予測モデルの改良点を見出せるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **スコアの範囲**: データは主に0.5から1.0の間に分布しており、一部の高スコアは安定しているものの、低スコアは広い範囲に分布しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– **社会的影響**: このグラフが示す「共生・多様性・自由の保障」のスコアが下降し横ばいになっていることは、これらの要素が停滞している可能性を示唆し、改善の余地があることを暗示しています。
– **予測の重要性**: 予測モデルを用いることで、未来のスコア動向をいち早く察知し、適切な対策を講じることができます。
全体として、このグラフからは、短期的な安定性を示しつつも、中長期的に成長を出すためにはさらなる施策が必要であることが暗示されています。
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:
以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 上昇や下降の明確なトレンドはなく、特定の時間帯での活動が目立ちます。
– 時間帯によって、特に16時から17時、23時から翌7時において活発な動きが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数日間の間に急激に色が変わる箇所が存在し、特定の日付（例：7月23日）で突出した色の変化が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 色が濃いほどスコアが低く、明るいほどスコアが高いことを示しています。
– 例えば、7月6日から7日にかけての23時台では非常に明るい黄色が見られ、これは高スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに色分布が異なるため、特定の時間帯における動きの違いが強調され、日中と深夜で異なる傾向があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 24時間の全体を通じて、黄色が最も目立つ時間帯があり、それは高スコアの活動を示しています。
6. **人間の直感とビジネスへの影響**:
– 特定の時間帯においてスコアが高い日があるため、これに対応した戦略などを検討することで業務効率化が図れる可能性があります。
– 特定の日や時間に特異な高まりがある箇所では、何か特別なイベントや要因があった可能性が考えられ、それに対する対策や最適化が求められるかもしれません。
このヒートマップからは、時間ごとの活動の偏りを確認し、それに対応するビジネス戦略の策定が可能です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 各時間帯にわたって、特定の色の分布が見られ、これはスコアの変動を示しています。
– 特に、22時から23時にかけて高い（黄色）スコアが定期的に現れています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップ内の暗い色のプロット（特に7月2日と7月22日）は外れ値として識別できます。
– 急激に変動している部分も、特に7月6日から8日、23日付近で見受けられます。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示し、明るい色ほど高いスコアを、暗い色ほど低いスコアを示しています。
– プロットの密度が低い（間が空いている）時間帯もあり、特定の時間帯でデータが欠如している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとにスコアに変動が見られ、一部時間帯は他よりも高い傾向があります。
– 頻繁に高いスコアが現れる時間帯が特定され、デイリーの活動や行動のパターンが影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布の切れ目やその後の連続するパターンには、他の要因（例: 天気やイベント）が影響しているかもしれません。
6. **直感的理解と社会・ビジネスへの影響**
– 一部の時間帯で高スコアが集中していることから、人々の活動が活発になる時間帯が特定の時期に存在すると考えられます。
– ビジネスとしては、この時間帯をターゲットにしたマーケティングやサービスの提供が効果的である可能性があります。
– 急激にスコアが低下する時間帯には、何らかの問題が発生している可能性があるため、改善策を講じることが求められるでしょう。
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:
以下に、このヒートマップから得られる分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 日付別に全体的なスコアが表示されているが、顕著な上昇や下降トレンドは見られない。各日のデータの色分布はややランダムに見えるが、時間別にある程度のパターンが存在する。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯（例: 15時、19時、23時）に高スコア（黄色）や低スコア（紫）が急に現れることがある。これらは異常値として特定のイベントや出来事が影響を及ぼしている可能性がある。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの高さを示す。黄色が最も高く、紫が最も低いスコアを意味する。密度は高いが、スコアの分布は均一ではなく、時間帯によって変動している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに異なるパターンが見られるが、特定の日付による統一した動きはない。異なる時間帯が異なる動きをしていることが多い。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯に集中的にスコアが変動している。特に16時から23時の時間帯は他の時間と比較してスコアの変動幅が大きい。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**:
– このヒートマップは社会的な現象や活動が特定の時間帯に集中している可能性を示唆する。ビジネスにおいては、例えばマーケティング活動や顧客サービスを特定の時間帯に集中させることで効率が上がるかもしれない。
– 社会的には、これらの時間帯の活動が他と一貫していない場合、地域や国際的なイベントが影響を及ぼしている可能性も考慮すべきである。
このグラフから、人間はどの時間帯が社会的活動において最も重要であるかを視覚的に把握できるでしょう。
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:
この相関ヒートマップから、以下のような洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 30日間の固定期間のため、時系列のトレンドは示されていません。ただし、全体の項目間の相関が強い傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップで相関係数が特に低い（青色）のは、「個人WEI（健康状態）」と他の項目との間にいくつか見られる相関です。この要素が異常値として機能している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色は項目同士の相関の強さを示します。赤に近いほど相関が強く、青に近いほど相関が弱いか負であることを示しています。
– 例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」には非常に高い相関（0.87）があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは時系列のデータではないため、直接的な時系列の関係性は示されませんが、各項目の関係性から、直接影響を与える要素や関連性が見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の間に高い相関（0.90）が見られるため、これらの要素が密接に関連しています。
– 「個人WEI（心地的ストレス）」も他の多くの項目と比較的高い相関があります（例: 総合WEI: 0.86）。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– 高い相関を持つ要素同士を強化すると効果が高まる可能性があります。例えば、心地的ストレスの改善が他の個人WEIや総合WEIの向上につながるかもしれません。
– 教育機会の増加や経済的余裕の向上が他の社会的要素にポジティブな影響を与える可能性が示唆されます。
– 健康状態に関しては、他の多くの項目との相関が低いため、単独での対策が必要かもしれません。
これらの相関は、政策策定や社会改善プランにおいて、焦点を当てるべき具体的な領域を示唆していると考えられます。
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、国際カテゴリにおける異なるWEI（Well-being Index）タイプのスコア分布を箱ひげ図で比較しています。それでは、グラフの分析を行います。
1. **トレンド**：
– 各WEIタイプについて横軸にプロットされ、明確な時間的トレンドは示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」や「個人WEI（自由度と自治）」で外れ値が観察されます。
– 外れ値は、これらのカテゴリのスコアが一部のサンプルで他と著しく異なる可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 箱ひげ図の中央の線は中央値を示し、箱の上下は第1四分位数（Q1）と第3四分位数（Q3）を示します。
– 箱の範囲が広いほど、スコアのばらつきが大きいことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 時系列ではないため、直接的な関係性は示しませんが、各WEIタイプの比較ができます。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」は中央値が高く、スコアが安定しています。
– 各WEIタイプによってスコアの広がりが異なることから、要素間の相関や分散が異なることが伺えます。
6. **人間が直感的に感じること・ビジネスや社会への影響**：
– 「総合WEI」や「個人WEI平均」が比較的安定して高いスコアを示しており、全体的な快適度は良好です。
– 外れ値の多いカテゴリは、改善の余地を示している可能性があり、特に「社会WEI（公平性・公正さ）」のような要素では社会制度の改善が求められるかもしれません。
– ビジネスや政策策定では、スコアが低いカテゴリに注力することで、全体の幸福度を向上させる機会があると考えられます。
このグラフは、特定のWEIタイプにおける幸福度の分布を視覚的に把握する上で有用であり、改善が必要な領域を特定する手助けとなります。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下に、提供されたSTL分解グラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– トレンド成分は、7月初旬から中旬にかけて上昇し、その後下旬まで緩やかに下降しています。この上昇と下降は、特定の時期における国際的な活動の増減を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差プロットでは、7月15日付近と7月20日付近での急激な上昇が観察され、それに続く急激な減少も確認できます。これらは一時的なイベントや予期せぬ変動を示しているでしょう。
3. **各プロットや要素**:
– 観測値は全体的に波打つような形状を示しており、周期的な変動を持っていることを示しています。
– 季節性は期間内に複数のピークを持ち、周期的なパターンが強いことが伺えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンド、季節性、残差が互いに補完し合い、観測データの変動を完全に説明しています。観測値の上下動は季節性と残差に由来する部分が大きいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性は非常に周期的であり、約7日毎のサイクルがあるかのように見えます。このことは、週ごとの変動や特定の曜日に依存した活動があることを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– トレンドの上昇から下降への転換は、市場や国際問題における一時的なブームの終焉を示しているかもしれません。
– 季節性の影響が大きいため、企業は季節パターンに基づいた戦略を考えることが重要です。
– 予期せぬ外れ値や急激な変動は、緊急の問題解決が必要な場合があります。
この分析は、データの背後にある市場や国際的な動向を読み解くための指針となります。
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:
このグラフは、STL分解による「国際カテゴリ 個人WEI平均スコア」の30日間の動向を示しています。以下の観点から詳細に分析します。
1. トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）
– トレンドコンポーネントを見ると、この期間中は初めのうちは上昇傾向にあり、その後ピークに達し、下落に転じています。これは中長期的な変動を示しており、市場や経済状況の変化が考えられます。
2. 外れ値や急激な変動
– 残差コンポーネントで一部の日に急激な変動があります。これが外れ値として捉えられ、特定の出来事や短期的な要因による影響を示唆している可能性があります。
3. 各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味
– 観測値は全体的な観測スコアの変動を示し、トレンド、季節性、残差に分解されます。
– 季節性コンポーネントでは、小幅な周期性が見られ、月内の定期的な変動パターンが存在することを示しています。
4. 複数の時系列データがある場合、それらの関係性
– トレンドの変化は観測値の大きな流れと一致しており、季節性と残差は短期的な変動の理由を補足しています。これらが統合されることで、観測値の変動が説明されます。
5. 相関関係や分布の特徴
– トレンドと観測値は強い相関を持っている可能性があります。また、季節性と残差は短期的な変動に寄与しているようです。
6. このグラフから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に関する洞察
– 人々はトレンドの上昇・下降から市場や経済全般の動向を直感的に感じ取り、短期的な変動や季節要因が業務や取引のタイミングに与える影響を理解するでしょう。
– ビジネス戦略において、上昇期には積極的な投資や販促活動を行い、下降期にはリスク回避の策を講じる必要があるかもしれません。また、一時的な季節変動を考慮した計画も重要です。
この分析は、実際の状況を念頭に置いた詳細な洞察をもたらし、意思決定に寄与するでしょう。
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:
このグラフは、社会的なWEI（Well-being Index）平均スコアのSTL分解を示しています。ここから得られる洞察は次のとおりです。
1. **トレンド**:
– **上昇から下降**に転じています。グラフ全体を通じて、初めは上昇し、その後ピークを迎えて下降しています。これは、初期には肯定的な動きがありましたが、その後減少の兆しが見られることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **Residual（残差）プロット**では、特に7月半ばとその後に急激な変動が見られます。これは異常値や予期しない出来事の影響を示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（観測値）**は実際のデータの動きです。
– **Trend（トレンド）**は長期的な方向性を示し、全体的な動向を確認するのに役立ちます。
– **Seasonal（季節性）**は周期的リズムを示しており、小さな変動が繰り返されていることが分かります。
– **Residual（残差）**は予測モデルでは説明できないランダムな変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– **観測値とトレンド**は連動しており、全体の傾向に従った動きをしていることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと季節性が観測値に影響を与えていることが分かります。残差の一部はこの影響を受けておらず、予期しないイベントの影響を受けやすいといえます。
6. **直感的に感じることと影響**:
– 初期の上昇トレンドはポジティブな進展を示していますが、その後の下降は留意すべき負の変動を示唆しています。この変動はビジネスや社会にとって挑戦を示す可能性があり、対策が必要です。
– シーズナリティは、定期的な改善または悪化の時期を予測するために役立つ可能性があり、これを活用することで意思決定が改善するでしょう。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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このグラフは、主成分分析（PCA）を用いたデータの可視化を示しています。以下に詳細な分析を示します。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降のトレンドは見られません。点の分布はランダムに広がっており、特定の方向に集まる傾向はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 目立った外れ値はありませんが、いくつかの点は密集した領域から離れた位置に存在しているため、さらに分析が必要かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は個別のデータポイントを表しており、第1主成分（x軸）と第2主成分（y軸）でそれぞれの位置が決まっています。
– 第1主成分の寄与率が0.66と大きく、第2主成分が0.14であることから、データの変動は主に第1主成分によって説明されていることがわかります。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列データとしての視点は不明瞭ですが、異なるデータポイント間での相関性を視覚的に確認することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に均等に分布しているため、特定の相関は見つかりにくいです。各主成分の間に強い直線的な関係は見られません。
6. **直感的な印象・ビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、データの多様性が示されています。個々の要素は特定の方向性を持たず、データは異なる特徴の混在を示している可能性があります。
– ビジネスや社会的分析において、このようなデータの分布は多様なパフォーマンスや特徴が反映されていることを示唆しており、特定の要因が支配的でないことを示しています。
このグラフからは、データのばらつきと、特定の要素に対する依存性の低さを直感的に理解できると考えられます。分析によっては、さらなるデータの分割やクラスタリングが有用である可能性があります。
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。