📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEIのトレンド**: データ全体を通して、WEIスコアは安定した範囲で推移しているものの、若干の上昇傾向が見られます。初期の数日はやや低めのスコアが観測されていますが、その後は0.75以上で比較的高いスコアを保っています。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人のWEI平均は横ばい傾向にあり、社会WEI平均はやや上昇しています。
#### 異常値
– 総合WEIで特筆すべき異常値が見られたのは、2025年7月6日、7日の約0.81-0.85のスコア、これは他の日と比較して明らかに高いスコアであり、何らかのポジティブイベントもしくは調整があった可能性があります。
– 個人WEIおよび社会WEIの高スコアの日付も同様の傾向があり、社会的な出来事や報道が影響を与えた可能性が考えられます。
#### STL分解
– **長期的トレンド**: 総合WEIは概ね上昇傾向ですが、急激な上昇は少なく、安定した範囲内での推移です。
– **季節的影響**: 季節性はあまり明確ではなく、データの期間が短いため詳細な季節性分析は困難です。
– **残差**: 説明できないスコアの変動もいくつか見られ、これが異常値として検出されています。
#### 項目間の相関
– 相関ヒートマップより、全体的には高い相関は見られないものの、個人の経済的余裕と個人の健康状態の間に一定の正の相関が認められます。これは経済的安定が健康状態に与える影響の可能性を示唆します。
#### データ分布
– 箱ひげ図より、総合WEIや社会的な項目に比べて、個人WEIの中の「心理的ストレス」が特にバラつきが大きく、外れ値が頻出していることがわかります。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 (68%)**: 総合WEIの大部分の変動を説明しており、全体的な「社会福祉の安定性」を構成する主要因と考えられます。
– **PC2 (13%)**: 二次要因としては「個人の経済的余裕と健康状態」の影響がある可能性があります。
### まとめ
データから読み取れるのは、WEIスコアが一定の安定性を持ちつつ若干の上昇傾向にあることです。異常値や高スコアの日は、社会的要因による一時的な改善の可能性が考えられます。個人と社会の相関からは、経済的安定と健康状態の関連性が指摘され、社会構造の改善が健康にプラスの影響を与えることが示唆されます。主要な構成要素分析（PCA）では、社会福祉の安定性が全体の変動の中で主要な役割を担っていることが明らかになりました。
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:
このグラフについて、以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、最初の期間で比較的安定しており、スコアは0.7から0.9の間で変動しています。
– グラフの後半では、若干の下降傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントでは、黒い円で示された外れ値があります。スコアが急激に変動した場合にこれが現れていると考えられます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIのデータを示しており、赤い×は予測AIによる予測値を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しています。
– 線形回帰（緑）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（紫）のラインは予測トレンドを表しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 各モデルの予測ラインが示すように、データは全体的に緩やかな下降トレンドを持っています。異なる予測手法でやや異なる予測結果を示していますが、大まかなトレンドは一貫しています。
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内で変動しており、急激な変動や周期的なパターンは明確には見られません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、人間は全体的なWEIスコアの安定性と今後のわずかな下降トレンドを感じ取るでしょう。これは、ビジネスや国際関係において、安定した状態からわずかな不安定に移行する可能性を示唆しています。予測の不確かさの範囲が狭いことは、予測が比較的信頼できることを示しています。
この洞察は、意思決定のための重要な情報となり得ます。特に、リスク管理や将来の計画において重要な役割を果たすでしょう。
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:
1. **トレンド**
– データは横ばいで、安定した範囲内でのバラツキが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数値が大きく異なる外れ値がいくつか見られます（黒い円で囲まれた点）。これらの外れ値がなぜ発生したのか、具体的な事象やデータの誤りの可能性を検討する必要があります。
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、全体的に濃度が高く密集しています。予測値は赤い×で表示され、予測と実績のズレを直感的に把握できます。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、この範囲内に多くの実績データが収まっていることから、予測精度がある程度高いと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の両方が示されており、予測値が実績データとどれだけ一致しているかが分析可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 散布図全体としての相関関係は明確ではなく、時期によってわずかな変動が見られますが、平均値は一定しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 安定したパフォーマンスが読み取れるため、今後の予測や戦略においてリスクを分散する必要が少ないと感じるかもしれません。
– 異常値の原因を特定し、管理することが重要です。この安定性がビジネスの信頼性を高め、長期的なパートナーシップの強化につながる可能性があります。市場の安定を求める投資家にとっても魅力的なデータです。
全体として、このグラフはウェルビーイングのスコアが短期間で大きく変動しないことを示しており、戦略の安定性を追求するうえでポジティブなサインです。ただし、外れ値の影響も常に注意して観察する必要があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– WEI スコアは、7月初旬から7月後半まで緩やかに上昇し、その後は下降、横ばい状態が続いています。したがって、全体的に見ると、安定した変動があるものの、8月に向けてやや下降傾向と言えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で強調されており、特定の日に急激な変動があることを示しています。これらは通常の範囲から外れたデータポイントで、何らかの特異なイベントや誤差を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青色の点で表示されており、予測データは赤い×印で示されています。
– グレーの帯は予測の不確かさを示し、この範囲内での変動が予測されています。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が複数の予測モデルによって描かれており、それぞれ異なる未来のコースを示しています。
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を比較することで、モデルの精度や変動の予測能力が評価できます。異なる予測モデルの線が異なる予測を提供しているため、複数の視点からの分析が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは概ね0.7〜0.9の範囲に密集し、安定した傾向を示しています。スコアの分布は比較的狭く、全体的に大きな偏りはありません。
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**
– WEIスコアの安定した高水準維持は、社会経済の健全さを示唆し、ビジネスや市場の信頼性を高める可能性があります。ただし、外れ値は注意が必要で、潜在的なリスクを示しています。
– 予測モデル間の差異は、未来のシナリオの不確実性を反映しており、複数の予測を考慮することで、予測精度向上や変動対応に役立つでしょう。
このグラフから、安定した社会情勢の中でも潜在的なリスクに注意を払い、変化に敏感な予測モデルを活用する意義が強調されます。
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:
以下のポイントについて分析します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータは全体的に横ばいからわずかな上昇傾向が見られます。30日間の期間中に大きな増加や減少は目立たないですが、最終的には多少の上昇があります。
– 数種類の予測が示されているが、線形回帰や決定木回帰はほぼ横ばい、ランダムフォレスト回帰はわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部に外れ値としてマークされたプロットがありますが、全体的にはデータは比較的一貫しています。
– 外れ値がそこまで頻繁に出現していないことから、データセットの異常値は大きな問題とはなっていないようです。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績値を表し、予測の不確かさ範囲（灰色の帯）に大部分が収まっています。
– 黒い丸で囲まれているプロットが外れ値と識別されています。
– 予測の不確かさ範囲は、将来のデータポイントがどの程度の不確実性を伴うかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実際のデータが予測の不確かさ範囲に収まっていることから、予測が現実的な範囲であると考えられます。
– 異なる予測手法間の偏差は大きくなく、いずれも似たような範囲での動きが予測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの平均値は0.8付近で安定し、特定の傾向が強調されていないため、比較的安定した経済状況が示唆されています。
6. **洞察と影響**:
– 数値が安定していることから、個人の経済的余裕は短期間では変動していない、または安定していると解釈でき、これは全体的な経済政策が一定の効果を発揮している可能性を示唆します。
– 企業はこの安定性を利用して戦略計画を立てることができます。特に大きな変動がないことは、新しい市場の開拓や投資判断においてリスク管理がしやすいと言えるでしょう。
– 社会的に、安定した経済的余裕は、消費者信頼感の維持に寄与すると考えられます。
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:
このグラフは、30日間の個人WEI（健康状態）スコアの推移を示しています。以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– 日次データは主に0.6から0.8の範囲に収まっています。
– 予測されるトレンドライン（線形回帰）はやや横ばいですが、決定木回帰やランダムフォレスト回帰は若干の上昇を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データにはいくつかの外れ値が見られます（黒円で囲まれた部分）。これらは平均的なスコアよりも低い値です。
– 急激な変動は少なく、全体的にスコアは安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、黒で囲まれた点は異常なスコアを表します。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、予測モデルによって信頼性が異なることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データに対して、線形回帰の予測は安定している一方で、決定木とランダムフォレストの予測は将来的な上昇を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは大部分が狭い範囲に集まり、ばらつきはそれほど多くないため、全体的な健康状態は安定していると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 総体的に健康状態は安定しているが、外れ値の存在は特定の集団やタイミングでの健康問題を示し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、健康管理や予防策に注力することで、外れ値を減少させる可能性があります。
– 予測モデルの選択は、介入策の効果や将来の健康リスク管理において重要です。
これに基づき、将来的な変動を予測しつつ、現状の安定を維持するための対策が考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– グラフのデータポイント（青い点）は、全体的に安定しており、目立った上昇や下降は見られません。しかし、後半にかけて若干の変動が大きくなっている可能性があります。
– 予測ライン（線形回帰とランダムフォレスト回帰）は、微妙な下降傾向を示していますが、それほど大きな変化ではありません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特定のデータポイントが黒い円で囲まれ、外れ値として識別されています。これらは通常の範囲を逸脱した値であり、異常なイベントや測定ミスを示す可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績のデータを示し、赤いバツは予測されたデータを示しています。
– グレーの背景は予測の不確実性を示していますが、その範囲内にほとんどのデータが含まれていることから、予測が比較的信頼できることを示唆しています。
4. **複数時系列データの関係性:**
– 現在のデータと予測データの比較では、予測が現状を維持する傾向が見られます。いくつかの外れ値があり、それらが全体の評価に対してどのような影響を与えるか評価する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– データは主に0.5から0.7の範囲に集中しているため、分布は比較的狭いです。ただし、少数の外れ值があるため、完全に対称ではない可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 人々はこのデータを見て、一般的に心理的ストレスは比較的一定であると感じるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、例えば、職場の環境が安定している場合、ストレス管理が一定程度成功していると評価できるでしょう。
– ただし、外れ値があるため、特定のイベントや状況が個人のストレスに大きく影響している可能性があります。その原因に注目し、適切な対応策を検討する必要があります。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **期間の前半**: WEIスコアは0.8付近で安定している。
– **期間の後半**: WEIスコアが減少傾向を示し、0.6付近まで下がっている。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値が幾つか確認されており、特に中盤から後半においての変動が顕著である。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点（実績AI）**: 実際のWEIスコアの時系列データを示している。
– **赤い×（予測AI）**: 予測されるスコアを示しているが、少ない。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示している。
– **異常値の黒丸**: スコア変動の中で特に目立つ値を示している。
– **予測線**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰を示す3本の線で、未来のトレンドを予測している。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数の予測モデルが示されており、それぞれ異なるトレンドを描いている。
– 特にランダムフォレスト回帰が他と異なる下降トレンドを示している。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期データは比較的一定で高スコアだが、中盤以降の下降があり、変動幅が広がっている。
– AIに基づく実績と予測は全体的に相関があると見られるが、後半で分散している。
### 6. 人間が直感的に感じる洞察、およびビジネスや社会への影響
– **洞察**: スコアは開始時点で高いが、後半にかけて悪化するトレンドがあるため、自由度や自治に懸念がある。
– **ビジネスや社会への影響**: スコアの低下は政策や社会の安定性に影響を及ぼし、投資者や関係者による警戒心を高める可能性がある。
この分析は、状況により修正が必要になるかもしれませんが、初期考察としてこのようなトレンドや特徴が見て取れます。
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:
以下の視覚的特徴および洞察を提供いたします：
1. **トレンド:**
– 初期（7月上旬）にはスコアが約0.8以上の高い値で安定しているが、その後段階的な低下が見られる。
– 8月中旬以降もスコアは0.6前後で横ばい傾向にありますが、全体としては下降トレンドが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 一部のデータポイントは約0.4や0.6付近で異常値として示されています。
– 7月中旬から8月上旬にかけて単発的な低いスコアが観察されます。
3. **プロットや要素の意味:**
– 青いプロットは実績AIのスコアを示し、徐々に変動しています。
– 黒い円は異常値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、その中に多くの実績AIのプロットが収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績AIのデータと予測AIのデータを比較すると、予測AIが実績のトレンドを追従しようとしていますが、一部異なる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績値は全体的に広がりがあり、特に中盤に偏りなく分散しています。
– 予測値のトレンドは、実績値に対して下方へ向かうような傾向があります（特に線形回帰がそうです）。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響:**
– 公平性・公正さの指標が全体として低下しているように見えるため、社会的に不安や不満を生む可能性があります。
– 予測が不確かさを伴っているため、今後の施策や対応に慎重な計画が必要です。
このグラフを見ることで、今後の改善策や公平性向上のための施策が求められる状況が浮き彫りになります。
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:
このグラフは、WEIスコア（持続可能性と自治性）を30日間で追跡した時系列散布図です。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 全体的にスコアは横ばいで、大きな上昇や下降は見られません。
– 小さな変動はあるものの、大きなトレンドの変化はないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部にスコアが極端に低い日があり、これらは外れ値としてマークされています。
– これらの外れ値は標準的なスコアから外れており、一時的な異常要因があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績（実績AI）を示しています。
– 外れ値は黒い円で囲まれています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）が示すのは、予測の可能性の幅です。
– 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）の線が各日における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**:
– 予測値（赤い×）は実績値に非常に近接しており、予測モデルの精度が良好であることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは、0.8から1.0の間で密集しており、スコアの変動が比較的少ないことがわかります。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**:
– 持続可能性と自治性が安定的で、短期的には大きな問題はなさそうです。
– 外れ値の発生状況に注意が必要で、これらは予期せぬリスク要因として評価する必要があります。
– 社会的な影響としては、持続可能性が安定していることはポジティブであり、ビジネス環境への信頼を維持する上で重要です。
全体として、安定性と予測精度の高さが示唆されており、持続可能性や自治性に関する健康な状態を示しています。ただし、外れ値についての分析と対策が求められます。
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**:
– 実績データ（青の点）は全体として0.8付近で横ばいの傾向を示しています。
– 特に7月後半から8月にかけて、小さな変動が見られますが、大きな上昇や下降トレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として円で囲まれているプロットがいくつか見られますが、それらはグラフ全体のトレンドには大きく影響していないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績データを示しており、全体として比較的安定しています。
– ピンク色の予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は予測の一致性を示しており、安定していることを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、これも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の間に大きな差異は見られず、予測は実績と概ね一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データは高い相関を示しており、予測モデルが比較的信頼できることを示唆しています。
6. **直感的な印象と影響**:
– 人々はこのデータが安定した社会基盤や教育機会を示していると感じるでしょう。
– ビジネスや政策策定の面においても、安定した状態が続いていることは良い兆候です。しかし、異常値の発生原因やその影響を注意深く監視することは重要です。
全体として、このグラフは安定した社会基盤と教育機会を示し、予測精度も高いことから、安心して中長期的な計画を立てられる状況にあると言えます。
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:
このグラフから以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 期間の前半では、WEIスコアは比較的高く、0.8から1.0の範囲に集中しています。
– 7月下旬から8月初旬にかけて、スコアが急激に低下している傾向があります。その後、0.6付近で横ばいからわずかに低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– WEIスコアの低下と並行して、異常値が特定されています。この部分で群れている点は、何らかの齟齬や問題を示している可能性があります。
– 8月初旬には特に目立つ変動があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績値を示しており、黒い丸で囲まれたものは異常値を示しています。
– 紫や水色の線が示すように、複数の回帰モデルによって将来の予測がされていますが、これらのモデル間で予測されるトレンドが異なっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰や決定木、ランダムフォレスト回帰など複数の予測手法が用いられていますが、それらが示す未来の傾向や不確実性の幅は異なっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの分布には変化が見られるものの、前半は安定しており、後半で分布が拡散しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– スコアの急激な低下は社会にとってマイナスの指標であり、多様性や自由の保障に対して不安定さを感じさせる要因となります。この変動が続く場合、ビジネス環境や国際的な信用に影響を及ぼす可能性があります。
– 複数の予測が異なる結果を示していることから、将来的なスコアの正確な見通しが不透明であることも懸念点です。企業や政策立案者は、変動要因を特定し対策を講じる必要があります。
この分析により、WEIスコアの動向とその影響を把握することができ、適切な戦略が求められることを示唆しています。
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:
以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド:**
– ヒートマップ上の色が時間経過とともに一定ではなく、場所ごとに異なるカラーシフトが見られます。特に、一部の時間帯（23時など）で周期的に色合いが変化しており、ある種の周期性が見られる可能性があります。
– 全体としては、時間が進むにつれて特定の時間帯で色が濃くなっている、または逆に薄くなっている部分があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特定の日時（7月24日頃の23時など）で、他と比較して明らかに色調が異なる部分があります。このようなポイントは外れ値を示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味:**
– 色の濃淡が総合WEIスコアの高さを示しています。黄色から緑にかけてが高い値を、青紫系が低い値を表していると考えられます。
– ヒートマップの濃さや色の強度は、観察されたデータの強度や密度についての情報を提供します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 同じ日時の異なる時間帯が同様の色を示している場合、これらの時間帯に相関性があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 特定の時間帯で複数の日にわたって似た色合いが見られるため、その時間帯が全般的に一定のパターンを持っている可能性があります（例：夕方の時間は常に高いスコアを示すなど）。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響:**
– 一般的に特定の時間帯で高スコアが観測される場合、その時間に関連するアクティビティやイベントが活性化している可能性があり、ビジネス機会に繋がるかもしれません。逆に低スコアの時間帯は活動が低調であると予想されるため、その理由を探ることが重要となります。
– 高スコアの時間帯は、注目やリソース配分を強化する必要があるという直感的な示唆を与えることがあります。
この解析に基づき、特定の時間や日付の傾向を観察し、その背後にある原因を探るために、さらに具体的なデータ調査が必要です。
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:
このヒートマップは、個人のWEIスコアの平均を時系列で表しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– 色の変化により、時間帯ごとのスコアの増減が視覚的に確認できます。
– 日付が進むにつれて、23時台のスコアの変化が特に顕著で、黄色から緑、緑から青への変化が見られます。他の時間帯ではここまでの変動は少ないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目を引くのは7月11日、12日、22日が最も明るい色（黄色）であり、明らかに高スコアを示しています。
– 対照的に、7月3日から8日までの期間と7月20日、21日の一部でスコアが低下しています（暗い紫色）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの高さを示し、緑から黄色が高スコア、青から紫が低スコアを意味します。
– 時間帯ごとの傾向が視覚的に捉えられるため、特定の時間帯での活動やイベントがWEIに影響を与え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**:
– 各時間帯が独立して表現されているため、全体的な日ごとの変動に注目が必要です。特定の日付での複数時間帯にわたる類似色は、その日のトピックや出来事が多くの時間帯に影響を及ぼした可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアが高い日付（黄色）の前後ではしばしばスコアが沈んでいる（青・紫）ものが見られ、これらは何らかの特定イベントに起因する可能性があります。
6. **直感的な印象および影響**:
– 人々は高いスコアの日を好意的に捉え、重要な出来事や成功の指標として捉えることが多いでしょう。
– ビジネスや社会において、特定の時間帯や日におけるスコアの上昇は、成功したキャンペーンやイベントの期間と一致するかもしれません。そのため、マーケティング戦略やイベントの時期設定に有益なフィードバックが得られる可能性があります。
このヒートマップを継続して分析することで、効果的な戦略設計や予測へと活用することができるでしょう。
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:
1. **トレンド:**
– 過去30日間にわたり、データは不規則な分布を示しており、特定の上昇や下降の明確なトレンドが見受けられません。
– 特定の日付に異常値が多く見られることから、連続した周期が存在する可能性は低いです。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月22日や7月24日に顕著な変動が見られます。これらの日付には特に明るい（高スコア）または暗い（低スコア）色が集中しています。
3. **各プロットや要素:**
– カラーマップは0.700から0.900を範囲としており、スコアが高いほど黄色に近く、低いほど紫に近くなっています。
– 各行は異なる時間帯を示し、色の変化はその時間帯のWEI平均スコアの変動を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性:**
– 各時間帯ともに独立した動きを示しており、明確な連携関係は見られませんが、有る特定の時間帯において、スコアが一時的に変動するパターンがあるようです。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 時間帯ごとの分布には偏りが見られず、初めの方では低めのスコアが多く、後半になるに連れて変動の幅が増加しています。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 一部の時間帯でスコアが急上昇または下降することから、例えば政策変更や国際的な出来事が影響している可能性があります。
– ビジネスにおいては、これらの急変動をもたらす要因を特定することで、リスク管理や戦略的計画に役立てることができるでしょう。
– 社会的には、これらの変動が生活の安定性や経済活動にどのように影響しているかを調査することが重要かもしれません。
このように解析することで、今後の動向を予測したり、必要な対応措置を計画するための基礎情報を得ることができます。
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:
この国際カテゴリのWEI項目相関ヒートマップは、特定の指標間の相関関係を視覚的に示しており、多くの洞察を引き出すことができます。
1. **トレンド**:
– トレンドそのものはヒートマップでは表れていませんが、相関の強さを通じて期間内の関係性の強度を確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関値が極端に低いか高い場合は、特異な関係性があることを示します。このマップでは、強い正の相関や負の相関は目立っているとはいえませんが、一部のカテゴリでは特に高い相関が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 赤色は強い正の相関を示し、青色は負の相関を示しています。多くの項目は赤色寄りで、いくつかの項目間に強い正の相関があります。
– 例えば、総合WEIと個人WEI平均は0.87の高い相関があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ヒートマップ自体は時系列データではありませんが、各項目間の関連性を視覚的に示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人WEI（経済的余裕）と社会WEI（公平性・公正さ）は相関が低く、独立性が高い可能性があります。
– 個人WEI（心的ストレス）と他の多くのカテゴリー（例えば、自由度と自治）とは高い相関が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 経済的余裕や健康状態が、心的ストレスに与える影響が観察されますが、一部の社会的要素とは相関が低いため、個人と社会のニーズの優先度にギャップがある可能性があります。
– ビジネスや経済においては、教育機会や共生の促進に焦点を当てることで、ポジティブな変化を生む可能性があります。
このデータは、政策立案者や企業が社会的および個人的要素がどのように絡み合っているかを理解し、改善領域を探るのに役立ちます。
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、国際カテゴリのさまざまなWEIスコアタイプの分布を箱ひげ図で示しています。以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体にわたって特定の上昇や下降のトレンドは見られず、各カテゴリにおいてスコアのばらつきが異なります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 個別の箱ひげ図にいくつかの外れ値が見受けられます。特に、「個人WEI（自由度と治安）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」などで顕著です。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 箱の範囲はデータの四分位範囲を示し、中央の線は中央値です。
– 各カテゴリのスコアレンジ（ばらつき）が異なり、例えば「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」は非常に狭い範囲に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データが含まれているわけではないが、各カテゴリの比較により、時間的ではなくカテゴリ間の比較が主要な分析対象であることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定のカテゴリ同士での直接の相関は示されていませんが、一部のカテゴリでは似たような分布パターンが見られます。
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**:
– 各カテゴリのスコアが国際比較でどのように変動しているかが明らかになることで、例えば各国の政策や社会環境の改善がどの程度行われているかを示唆する情報として用いられるでしょう。
– ビジネスにおいては、特定のスコアカテゴリが高い国や地域をターゲットにする戦略が考えられるかもしれません。
全体として、このグラフは国際的なWEIスコアの違いとそれに関連する社会的な影響を視覚的に比較するための有用なツールです。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は提供されたグラフの分析です。
### 1. トレンド
– **全体の傾向**: トレンド線を見ると、全体的に緩やかに上昇した後、下降していることがわかります。このことは、30日間で総合WEIスコアが一時的に強化されたが、その後減少傾向にあることを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **Observedプロット**: 日々のスコアの変動があり、特に高くなった時点がいくつかありますが、顕著な外れ値というよりも短期的変動に過ぎないようです。
– **Residualプロット**では、7月上旬に急激な上昇が見られ、その後も不規則な変動がありますが、大きな外れ値はあまり見られません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **Observed**: 総合的なWEIスコアの30日間の観測値を示しています。
– **Trend**: 長期的な傾向を示し、スコアの基調的な方向性を表します。
– **Seasonal**: 短期的な周期性の変動を示します。この期間には、いくつかの周期的なピークと谷があります。
– **Residual**: トレンドおよび季節要因を取り除いた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
– **トレンドと季節性**: トレンドが上昇している期間に季節性も多様な変動を見せ、トレンドが下降し始めると季節性の変動もやや安定しています。
– **Residualとの関係**: 観測値からトレンドと季節性を除いた変動が現れており、ランダム性が強く、直ちに大きな意味を持たないかもしれませんが、予測精度に影響する要素を持つ可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各コンポーネント間での明確な相関は見られませんが、互いに補完し合う形で信号を提供しています。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **ビジネスへの影響**: 短期的には市場や経済の動向に一時的な高まりがあったが、持続的な成長には至っていないことを示している可能性があります。これが予測可能な周期性に基づくものか、外部要因によるものかを見極める必要があります。
– **社会的影響**: 一時的なスコア上昇は政策や外的要因による消費や生産活動の増加を反映している可能性がありますが、その持続性が問われる状況です。
この分析は30日間のデータに基づいており、長期的な判断にはさらなるデータ収集と分析が必要です。
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STL分解グラフは、30日間の個人WEI平均スコアについて、観測値、トレンド、季節性、および残差の各成分を示しています。
1. **トレンド**:
– グラフのトレンド成分では、初期には上昇し、その後横ばいから減少傾向に転じています。平均スコアが一定期間上昇し、その後減少していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測成分にはいくつかの急激な変動が見られ、特に中盤で目立ったピークが存在します。これは、一時的なイベントや外的要因によってスコアが急増した可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 季節性成分は小さな周期的な変動を示しており、この要素が一部の観測値の上下動に寄与していると考えられます。
– 残差成分は主に±0.04の範囲内で短期間の変動を示しており、観測データの変動幅を補完する役割を果たしています。
4. **時系列データの関係性**:
– トレンド、季節性、残差がそれぞれ異なる動きを示し、観測された全体の変動に対するそれぞれの寄与を表しています。それにより、スコアの変動要因をより明確化できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性と残差が各々独立した形で変動しており、これらの間に目立った相関は見られませんが、トレンドと観測値は一貫して関連しています。
6. **直感的な感想およびビジネス・社会への影響**:
– 最初のスコア上昇はポジティブな要因によるものである可能性がありますが、その後の減少は警戒すべきです。例えば、製品やサービスの市場での受け入れの変化、顧客満足度の変動などが原因となるかもしれません。このグラフは、改善策の必要性や、ターゲット市場の変化、消費者の行動変化に注意を向けるための指標として使用できるでしょう。
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:
以下のグラフは、国際カテゴリの社会WEI平均スコアを30日間にわたりSTL分解したものです。各プロットはObserved、Trend、Seasonal、Residualの4つの要素に分かれています。
1. **トレンド**
– トレンドプロットでは、初期には上昇し、その後徐々に下降しています。このことは、観測されたデータが一時的に改善し、後に減少を続けたことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– Observedプロットでは7月9日近辺と7月25日近辺で顕著なピークが見られますが、急激な変動は少なく、比較的一貫性があります。
– Residualプロットも急激な変動を示す部分がありますが、全体的に大きな外れ値はないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– Observed（観測値）は実際の測定値を示しており、これが人々の直感的な印象に直結します。
– Trend（トレンド）はデータの長期的な動向を示し、政策や戦略的判断に影響を与える指標です。
– Seasonal（季節性）は短期的・周期的な変動を示すもので、このパターンは毎日のスコアの上下動を予測するのに役立ちます。
– Residual（残差）は観測値とトレンド・季節性によって説明されない部分で、異常な変動や突発的なイベントの影響を示す可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– SeasonalとResidualは、Observedプロットの中細かい変動を説明します。特に、季節性が約2週間の周期で変動している可能性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドと季節性の要素が観測値の大部分を説明しているため、残差の相関は小さく、外れ値としての影響が少ないです。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– このトレンドを背景に、社会的なスコアの上昇が一時的で、持続的ではないことが解釈される可能性があります。
– 政策立案者やビジネスリーダーには、短期的な成果だけでなく、長期的な計画が必要であることを改めて認識させるかもしれません。季節性の特性を理解することで、より効果的なタイミングで施策を打つことが可能になります。
全体として、30日間のデータ分析は、社会状況の短期的変動と長期的トレンドに基づいた戦略策定の重要性を示唆しています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 散布図には明確な上昇または下降のトレンドは見られません。点は比較的均一に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つ外れ値はありませんが、若干密度が低くなる領域がいくつかあります。特に右上と左下に点が集まりにくい傾向があります。
3. **各プロットや要素**
– 各点はWEI構成要素の主成分分析（PCA）の結果を示しており、第1と第2主成分で分類されています。
– 第1主成分は68%の寄与を示し、第2主成分は13%です。このため、横軸（第1主成分）がデータの大部分を説明していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– グラフでは時系列データは直接示されていませんが、各データポイントは30日間の期間を網羅しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 点群は主成分空間において特定のパターンを示していませんが、全体的に中心に集まっているため、データセットにおいて第1主成分が支配的な変動要因であ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**
– 主成分分析により、複雑な多次元データが二次元に簡略化され、その中でもいくつかの重要な変動要素（第1主成分）が特定されます。これにより、データの理解が容易になり、意思決定に役立つことが考えられます。
– ビジネスにおいては、特に国際的なデータ分析や市場の動向分析に利用でき、どの要素が最も影響力があるのかを迅速に把握することができるため、戦略的な意思決定に寄与します。社会的にも、国際情勢の変化やグローバルなトレンドを把握する上で有用です。
このグラフは、WEI（折衷指標）の理解を深めるための基盤を提供し、関連するデータセットの中から重要な要素を明らかにしようとしている点で、非常に価値があります。
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。
