📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
以下の分析結果は、国際WEIスコアを30日間にわたって観察したデータに基づいています。
#### 1. **時系列推移**
– **総合WEIの傾向**: データ全体を見ると、総合WEIスコアは0.70から0.85の範囲で変動しています。初期の段階ではやや高め（約0.77〜0.84以上）に推移しており、後半にかけてスコアの低下が見られます。7月中旬までは高いスコアが維持されていますが、7月19日以降に急激に下がります。
– **特筆すべき変動**: 7月19日から急激にスコアが低下し、その後安定化していますが、平均値からは下振れています。
#### 2. **異常値**
– データにおける異常値は特に7月19日以降に多く発見され、WEIスコアが0.70以下に落ち込んでいる点が挙げられます。この異常は、社会的なイベントや経済的な変動の影響を受けた可能性があります。
#### 3. **季節性・トレンド・残差**
– **STL分解**: トレンド成分では、7月下旬から明らかに低迷する様子が見られます。短期的な季節性は見られないが、週末や月末にかけての微増傾向は全体にわたって観察される。
– **残差**: 7月19日以降の一時的な急激な変動は説明のつかない残差として分類される。特にこの期間の外れ値は指摘からも明らか。
#### 4. **項目間の相関**
– **相関ヒートマップ**: 個人WEIの「経済的余裕」および「健康状態」は他の個人項目および社会項目と高い相関率を見せています。経済的要素は社会的基盤に大きな影響を与えている可能性があります。
#### 5. **データ分布**
– **箱ひげ図分析**: 各項目のスコアは0.70から0.85を中心にして集中する傾向があります。外れ値としては特に、7月19日以降の急降下や、個人の心理面や健康の要素にばらつきが顕著に見られる。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
– **寄与率**: PC1は69%の変動を説明しており、主に個人の経済的余裕および社会の持続可能性要因が大きく影響していると推定されます。PC2は12%を支配し、より短期的かつ外部的な要因に関連している可能性があります。
### 結論と考察
総合的に、前半約10日間のスコアは高水準を維持していますが、社会状況の急変や個人の健康とストレスに関連した問題が影響し、スコアの低下が見られる。特に、経済的要因と健康状態の悪化が総合WEIの低下に寄与していると考えられます。これらは外的な要因、たとえば突然の経済的ショックや社会的出来事による可能性が高く、これらの要素が今後もデータに大きな影響を与えることが予想されます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフの序盤は横ばいの傾向が見られます。スコアは0.8付近で一定しています。
– 一部変動がありますが、大きな上下動はなく、全体的に安定しています。
– 将来の予測は複数の方法で示されており、異なった傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い丸で囲まれた部分が外れ値を示していますが、それほど多くはありません。
– 急激な変動は観測されておらず、データは主に0.7から0.85の範囲内で収まっています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示しており、一貫した分布を持っています。
– 予測データも含まれていますが、少しずつ異なる推定値を提供しています。
– 予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）はグレーで表示され、将来の変動の幅を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測手法によるデータがありますが、現在のトレンドからは大きく外れていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間にはそれなりの一致が見られますが、予測の信頼性は手法によって異なります。
– 各手法の予測は相互に異なる方向を指し、予測精度に注意が必要です。
6. **直感的な感覚と影響の洞察**
– 人々はこのグラフを見て、安定性とわずかな不確実性を感じるでしょう。
– ビジネスへの影響としては、予測に基づき計画を立てる際、複数のシナリオを考慮する必要があります。
– 社会的には、安定した状況が継続する可能性が高いと推測され、安心感を提供することができますが、異なる予測手法の結果を考慮に入れることが重要です。
このように、グラフは全体的に安定した傾向を示しながらも、今後の予測に関しては複数の視点が必要であることを示しています。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの中央部分では、実績AIによるWEIスコアはおおむね横ばいで推移しています。
– 右側に示されている予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、やや下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で示されていますが、視覚的に目立つ急激な変動は見られません。
– プロットが狭い範囲内で分布しているため、比較的安定していることが分かります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を表し、この範囲内で実績値が多く収まっています。
– ピンク色の線はランダムフォレストなどの回帰モデルによる予測を示しており、予測は若干の下降を示しています。
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密接に関連していますが、予測はわずかながら低下する兆しを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.6から0.8の間で安定して分布しているため、比較的一貫したパフォーマンスを示しています。
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**:
– 現在の安定したパフォーマンスは、今後予測されるわずかな下降を除けば、安心感を与えるものです。
– ビジネスにおいては安定性が重要であり、予測の不確かさが少ないことで計画を立てやすい環境にあります。
– しかしながら、下降の兆しがあるため、改善策の検討が必要になる可能性があります。
全体として、安定的なパフォーマンスを示していますが、予測の下降を考慮し、今後の戦略を検討することが重要です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側（初期段階）ではWEIスコアが0.8から1.0の間で比較的安定しています。その後、スコアはやや低下し、0.7前後で横ばいになっています。この期間には特に周期的な変動は見られません。
– 予測データでは、WEIスコアの今後の低下が予想されており、ランダムフォレスト回帰の線が急激な下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつか認識されていますが、大多数のデータポイントは不確かさ範囲内に収まっています。
– データの中盤において急激なスコアの低下が観察されます。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、赤い「×」は予測ポイントを示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさ範囲を示し、この中に多数の実績データといくつかの外れ値が含まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰、決定木回帰、そしてランダムフォレスト回帰の3つの異なるモデルが予測を提供していますが、それぞれ異なるトレンドを示しています。
– 特にランダムフォレスト回帰が急激な下降トレンドを示しており、他のモデルとの相違が際立っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントが密集している領域では安定した分布が見られますが、時間が進むにつれ、分散が増加し不確かさも高まる傾向があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 初期の安定状態からの低下は、何らかの変化や課題が発生している可能性を示唆しています。これは社会的または経済的な要因によるものかもしれません。
– 今後の予測が下降トレンドを示していることから、ビジネスや政策の決定において早急な対応が必要になるかもしれません。特に、ランダムフォレスト回帰が示す急激な下降予測が現実化した場合は大きな影響が懸念されます。
– 外れ値や不確かさの増加は、データの多様性や不確実性が高まっていることを示唆しており、慎重な状況分析が求められます。
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
### 1. トレンド
– **横ばい〜わずかな上昇傾向**：実績（青いプロット）は全体的に横ばいに見えますが、後半にわずかな上昇傾向が見られます。
– **予測（ピンク線）**：予測では上昇傾向を示しています。特にランダムフォレスト回帰はより急激な上昇を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**：いくつかのデータポイントは外れ値として強調されており、全体的な範囲から外れています。
### 3. 各プロットや要素
– **実績データ（青いプロット）**：時間の経過に伴う個人WEIスコアの変動を示しています。比較的一定した範囲での変動ですが、終盤に若干の上昇があります。
– **不確かさ範囲（グレー領域）**：予測に含まれる不確実性を表しており、大半の実績データ点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
– **実績と予測の整合性**：実績データは多くが予測の不確かさ範囲内に収まっており、予測モデルが実績をよく捉えていることを示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **安定した分布**：実績データは安定しており、特定の大きな変動やトレンドの変化が見られません。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **安定性の印象**：全体的に安定した経済的余裕が見られるため、急激な経済的変動や不安は感じられません。
– **未来の成長への期待**：予測が上昇傾向を示すため、今後の経済的余裕の改善が期待されます。このことは長期にわたりポジティブな経済成長を示唆しています。
– **ビジネスと社会への影響**：経済的余裕の安定と今後の改善が期待されるため、消費活動の活性化や投資意欲の増加が予想されます。これにより企業活動の拡大が見込まれるかもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青のプロット）は比較的安定しており、大きな上昇や下降のトレンドは見られませんが、徐々に小幅な変動が続いています。
– 予測データ（赤の×）は今後、わずかに上昇する傾向を示していますが、予測結果は全体的に安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で囲まれて示されています。この外れ値はデータセット内で予期しない変動を示唆している可能性があります。
– 特に、いくつかのデータポイントが他と比べて低いスコアを示しており、注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績データ、赤の×は予測データを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさ（信頼区間）を示しており、その範囲内での変動が予想されます。
– 緑、青、紫の線は異なる予測モデルの結果（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**
– 複数モデルの予測は互いに大きく異なるわけではなく、全体的に一致しています。
– 異なるモデルの予測が重なる部分は、比較的高い信頼性を持っているとみなせます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間の大まかな一致は、モデル予測が実用的である可能性を示しています。
– 実績データは一定の範囲内で分布し、偏りは見られません。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 健康状態のスコアが全般的に高めであるため、現状維持を重視する方針が妥当と言えるかもしれません。
– 外れ値の原因を調査することで、個別の健康改善が図れる可能性があります。
– ビジネス観点から、予測データが今後の計画に役立ち、具体的な施策や健康促進のための方策の基礎を提供するでしょう。
この分析は、データの活用により、持続的な健康状態の維持と改善策の策定に寄与する情報として価値があります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフ全体を見ると、WEIスコアは概ね0.6付近で横ばいとなっているようです。ただし、期間の後半には若干の下降傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で囲まれた点で示されています。これらは比較的少ないですが、特定の時期で数日間連続して観察されます。
– WEIスコアに急激な上昇や下降は大きく見られませんが、外れ値が集中的に発生していることから、特定の要因が心理的ストレスに影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績を示し、プロットの密度から見て、多くのデータポイントが0.6付近に集中していることがわかります。
– 灰色の領域は、予測の不確かさを示し、この範囲内で多くの実績が収まっているため、予測と現実のデータが概ね一致し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**:
– 予測データは複数の予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）で出されていますが、どの手法も大きく異なるということはなく、一貫した予測結果が得られているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの分布は中心付近に集中しており、極端な値はそれほど多くありません。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響**:
– データが0.6付近に集約されていることから、ポピュレーション全体の心理的ストレスは安定しており、極端なストレス状態にはないと解釈できます。
– これは、企業の福利厚生やメンタルヘルスプログラムが効果的に機能している可能性を示唆するかもしれません。
– 外れ値が発生しているポイントや予測モデルの不一致部分から、特定のイベントや環境の変化がストレスに影響を与えている可能性があります。これにより、企業や政策立案者はその期間に焦点を当て、対策を考える必要があるかもしれません。
このグラフは、心理的ストレスの変動を視覚化するものであり、適切な対策を講じるための基礎データとして利用できます。
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:
### トレンド
グラフは、約30日間の個人WEIスコアの推移を示しています。最初の数日間は安定的なスコアを保っていますが、その後、徐々にスコアが減少する傾向があります。
### 外れ値や急激な変動
一部のデータポイントには外れ値が観察され、それらは黒い円で強調されています。期間中、他のデータと比較して異常に高いか低いスコアが現れていることを示します。
### 各プロットや要素の意味
– **青い点**: 実績データを示しています。
– **赤いバツ印**: 予測されたデータポイント。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさの範囲を示し、実績がどの程度予測から外れているかを視覚的に示しています。
– **予測線**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰を示す異なる色の線が予測の傾向を示しています。
### 複数の時系列データの関係性
異なる回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が提供する予測の違いが描かれています。それぞれのモデルが異なる方法で将来の値を予測していることが示されています。
### 相関関係や分布の特徴
スコアの減少傾向が全体のトレンドとして現れ、モデル予測とのズレも観察されます。いくつかの外れ値が、全体のトレンドに影響を与えている可能性があります。
### 人間が直感的に感じるであろうこととその影響
人間的な直感では、スコアの安定性への懸念が浮上するでしょう。特に、自由度や自治が时间とともに低下している兆候が見られます。これは、社会や政策の変化による影響を反映している可能性があります。ビジネスや社会構造に対する影響として、個人の権利や自由が縮小していると感じるかもしれません。それは信頼の低下や不安定さが生じる可能性を示唆します。この予測データに基づいて、政策変更などの防止策を検討することが重要です。
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:
## グラフ分析の専門家としての洞察:
### 1. トレンド
– **開始**: 最初の期間は比較的高いWEIスコア（0.8付近）で始まっています。
– **変動**: 途中で一度急にスコアが下がり、その後、再び0.6から0.8の間で変動しています。
– **全体の傾向**: 大きな上昇や下降の長期的なトレンドは見られず、相対的に横ばいの状態が続いています。ただし、スコアは短期間で揺れ動いているため、安定性に欠ける印象があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 円で囲まれた外れ値が複数見られます。特に、各プロットの間に目立つ急変があると考えられます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青いプロット（実績AI）**: 実際に観測されたWEIスコアを示しています。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示し、観測値がこの範囲内に収まっていることが多いです。
– **線グラフ（ピンクなど）**: 各種予測手法に基づく未来のWEIスコアの予測を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係
– 実績のAIデータと予測AIの間には、若干の食い違いがあります。これは、予測モデルの精度やリアルタイムでの状況変化の影響かもしれません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績プロット群は0.5から0.8の範囲内に多く分布していますが、ばらつきも目立ちます。
– 予測手法間の相関は明確ではない一方で、特定の手法（ランダムフォレスト回帰）の予測は広範囲に渡っており、他の手法より変動の幅が大きいかもしれません。
## 直感的なAIとしての洞察:
### 6. 人間の直感とビジネス・社会への影響
– **直感的感覚**: WEIスコアの変動が不安定で、すべての指標が常に予測範囲内に収まるわけではありません。この不安定さは、社会的な公平性や公正さにおける課題を示している可能性があります。
– **ビジネス**: スコアの変動は、投資や政策決定におけるリスクを強調します。特に不確実性が高い場合には、より慎重な戦略が求められるでしょう。
– **社会**: 公平性・公正さの実施が不安定である場合、信頼の構築や社会的な安定性の確保に向けた取り組みが必要かもしれません。このようなスコアの変動は、制度の見直しや新しい施策の必要性を示唆します。
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、持続可能性と自治性の指標「社会WEIスコア」の30日間の推移を示す時系列散布図です。以下に各点について分析を述べます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色プロット）は、0.8から1.0の範囲内で大きな変動ではなく、比較的一定して推移しています。
– 予測データ（複数の線）もこの範囲内に収まり、全体的に横ばいのトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値が複数存在し、特にスコアが0.8未満に急落しているプロットがあります。
– 外れ値は黒い円で強調されています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色プロットが実績を示し、外れ値は黒い縁取りがされています。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示していますが、少し上昇傾向が見受けられます。
– 色の密度から、データの集中的な範囲が把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データ（複数の予測モデルに基づく）は実績データに近接して分布しており、違いは小さいです。
– 異なる予測モデルが全体として似た結果を示していますが、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。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアに大きな偏りや急激な変動は少ないですが、外れ値が見られるため、一定の変動幅があることが示唆されます。
– WEIスコアが特定の範囲に集中していることから、比較的安定しているように見えます。
6. **直感的な感想と影響**:
– 全体として比較的安定したスコア推移が見られ、持続可能性と自治性が維持されていることが推測されます。
– 外れ値が存在することから、突発的な要因やリスクも考慮する必要があります。
– ビジネスや社会への影響として、今後の改善策やリスク管理が重要です。
この分析により、社会が持続可能性と自治性をどの程度維持しているかの現状把握に役立つでしょう。また、外れ値への対応や予測モデルの精度向上が、安定した政策形成に寄与する可能性があります。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **横ばいトレンド**: 実績データ（青い点）は、全体として大きな上昇や下降のトレンドを示さず、ほぼ一定の値を保っています。
– **予測データ**: ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は、横ばいを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: いくつかのデータポイントは他より下に位置しており、異常値として認識されています（黒い縁の丸）。
– **急激な変動**: 明確な急激な変動は見られませんが、散布点にわずかな変動が存在します。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点**: 実績AIによる実際の観測値を示しています。
– **黒い縁の丸**: 異常値を示します。
– **ピンクの線**: ランダムフォレスト回帰による予測値を表現しています。
– **グレーの領域**: 予測の不確かさ（xAI/3σ）の範囲を示します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **予測と実績の比較**: 予測は実績データとの整合性が高く、実績が予測帯域内に収まっています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは0.8～0.9の間に集中しており、比較的安定した分布を持っています。
### 6. 直感的なインサイトおよび影響
– **安定した状況**: 社会基盤や教育機会の指標において安定した状況が続いている可能性を示唆しています。
– **ビジネス・社会への影響**: 予測の不確かさが狭い範囲に収まっているため、ビジネスや社会的な施策の計画が立てやすいと思われます。
このような指標が安定していることは、長期的な政策や教育改善の取り組みにとって前向きな要素である可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド:**
– 30日間のデータを見ると、最初は横ばいから始まり、徐々に減少する傾向があります。
– 特に、期間の後半になるにつれてスコアが明らかに低下しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 回にわたって目立った外れ値が観察されます（特に大きな円で示されている）。これらは他のデータ点と比較して異常であり、注意が必要です。
– 外れ値は異常な事象や特異な要因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:**
– 青い点は実績値を示しています。
– 大きな円は異常値を示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示しており、現実のデータとの相関を示す要因となります。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実データはそれぞれの予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）と比較されます。それぞれのモデルが異なる傾向を示しており、特定の期間での相関は低いかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– WEIスコアが後半にかけて低下していることから、何らかの外部要因や社会的変動が影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響:**
– 一般的な見方として、WEI（共生・多様性・自由の保障）スコアの低下は、社会的な不安や問題の増加を示している可能性があります。
– ビジネスや政策決定者は、社会的調和を保つために、このトレンドを早急に評価し、修正する必要があるかもしれません。
– 特に外れ値が示す事象について原因を探り、持続可能な改善策を講じることが重要です。
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:
このヒートマップについて以下の分析を行います。
1. **トレンド**
– 全体的に見て、特定の時間帯で周期的なパターンが存在しています。ただし、明確な上昇や下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つのは、2025-07-25付近での急激な色の変化です。この日は、他の時間と比べて値が著しく低く、外れ値として考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 色の変化が直感的にデータの変動を示しており、黄色に近づくほど高い値、紫に近づくほど低い値を示しています。
– 特に、日付が2025-07-12と2025-07-19で黄色の領域が見られ、高い値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯での値の変動があり、特定の時間に高い値や低い値が集中しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– このデータからは特定の相関関係を直接読み取ることは難しいですが、特定の日付や時間帯における急激な変動が観察されます。
6. **人的直感と社会的影響**
– ヒートマップの変動は、一定の時間帯の活動に関連している可能性があります。例えば、ビジネスや社会的イベントが特定の日や時間帯に影響を及ぼしているかもしれません。
– 社会的には、これらの変動を活用して重要な時間に向けた戦略的な計画が立てられる可能性があります。
このような変動を分析することで、ビジネスや政策立案に役立てることができます。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の点が挙げられます。
1. **トレンド**:
– 全体的に色の変化は周期的である可能性があり、特に明るい色や暗い色が交互に現れる傾向があります。
– 特定の日付付近に濃い色（高スコア）が見られる箇所と、薄い色（低スコア）が見られる箇所が存在しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月11日と12日に黄色のスコアがあり、これが全体の中で特に明るい部分となっており、急激なスコアの上昇を示しています。
– この他に、7月24日の日付にも青色のスコアが目立ち、急な変動として捉えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの大きさを示しており、黄色系が高スコア、青・紫系が低スコアを示しています。
– 密度は横軸が時間、縦軸が日時を示しており、特定の時間帯や日に変動が集中していることが分かります。
4. **複数の時系列データ**:
– 複数の時系列データが表現されており、各時間帯ごとのスコア変動が観察可能です。
– 全体として、特定の日や時間にスコアが高い時間帯とそうでない時間帯が交互に現れる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯に対するスコアの相関が見られ、特定の時間帯に集中して高スコアが観察される。
– また、縦軸で周期的にスコアが変化しているようにも見えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 特定の時間帯におけるスコアの集中は、社会的もしくはビジネス上の活動が集中する時間帯を示唆しているかもしれません。
– 高いスコアの日付や時間においては、何らかのイベントや要因が影響を与えている可能性があり、その解析が重要となるでしょう。
全体として、時系列ヒートマップはデータの周期性や変動を視覚的に理解するのに非常に有用です。これにより、特定の時間や日に注目することで戦略を立てることが可能となります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– 各時間帯によってスコアの色が異なっており、周期的な動きは見られません。ただし、一般的に色の変化によって判断すると、日による変動の方が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に色が濃い紫や黄色に変化している箇所が、通常の変動範囲から外れていると考えられます。これは、短期間で急激な変動があったことを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– ヒートマップの色は、ある特定の日と時間帯でのWEI平均スコアを示しています。濃い紫はスコアが低く、黄色に近づくほどスコアが高いことを示します。
4. **複数の時系列データ**:
– 時間帯ごとの変動だけでなく、日ごとの変動も明確に示されています。特定の日付と時間帯での互いの変化が可視化されています。この点で、時間帯によっては一貫した高スコアが見られる日もあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によるスコアの変動の一定のパターンは見られません。したがって、時間帯とスコアの関係性は明確な相関がない可能性があります。
6. **直感的に感じることと社会・ビジネスへの影響**:
– グラフからは特定の時間帯で非常に良いまたは悪いスコアが観察され、自社のリソース配分や戦略調整に役立てられる可能性があります。
– スコアの急激な変動は特定の出来事や外部要因（例: イベント、ニュース報道など）が影響している可能性があります。
– この分析は、どの時間帯が最も重要であるかを特定し、リソースを集中的に投入するための手がかりとなります。
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項目間の相関を示しており、色合いによって相関の強さと方向が視覚的に表現されています。ここでは、次の点について分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体に時間的トレンドはありませんが、強い相関（+1に近い）と弱い相関（0に近い）が視覚的に示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかな外れ値や急激な変動はヒートマップには直接表れていませんが、一部の項目間で非常に低い相関（負の相関）が見受けられ、これが注目ポイントです。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 各セルの色は相関の強さを示します。赤に近いほど強い正の相関、青に近いほど強い負の相関を示しています。
– 例えば、「社会WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」の間には負の相関が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ヒートマップは時系列分析ではなく、30日間の相関を一度に示しています。個別の時系列関係についてはこのグラフからは推測できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI平均」と「総合WEI」に強い正の相関があります（+0.85）。
– 「社会WEI (公平性・公正さ)」と「個人WEI (経済的分格)」に負の相関が目立ちます（-0.33）、これは経済的格差が社会の公平性や公正性に影響を与えている可能性を示唆します。
6. **人間が直感的に感じることや影響**:
– 強い正の相関は、各種WEIが相互に密接に関連して機能していることを示唆します。
– 負の相関項目は、特定の側面（例えば経済的不平等と社会的公正）が改善されることで、他の側面にも影響を与える可能性を示しています。
– ビジネスや社会的には、これらの相関は政策決定や戦略設計の際の優先順位付けに役立つかもしれません。たとえば、ストレス管理と社会的支援の強化戦略は、全体的なWEIの改善に役立つ可能性があります。
このヒートマップは、各要素が個々の側面にどのように影響し合っているか、全体像を理解するための有用なツールです。
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:
この箱ひげ図は、異なるWEI（ウェルビーイング指数）のスコア分布を各カテゴリで示しています。それぞれのカテゴリのスコア分布から得られる視覚的な特徴と洞察を以下に述べます。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのWEIスコアは、全体的に0.6から0.9の間に集中しており、高いスコアを示しています。このことは、全体的にウェルビーイングの評価が良好なレベルにあることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」や「個人WEI（自由度と自治）」のカテゴリに、外れ値と思われるデータポイントがいくつか見られます。これは、特定の国や地域でこれらの要素に関して顕著に異なる場合があることを示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 各ボックスの幅とひげ（ウィスカー）の長さがスコアの分布の広がりを示しています。「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」のカテゴリでは非常に幅広い分布が見られ、他のカテゴリと比較して評価のばらつきが大きいことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではなく30日間の平均的な分布の比較として表示されているため、時系列分析としての要素は含まれていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」や「個人WEI（心理的ストレス）」が他のカテゴリと比較して中央値が高く、安定しているように見えます。これは、心理的および総合的なウェルビーイングが他の特定の要素よりも安定して評価されている可能性を示します。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 直感的に、このグラフからは個々のWEI要素が地域間でどのように異なるかをうかがい知ることができます。高い中央値を持つカテゴリは、その特定の要素について全般的に高い評価を受けている可能性があり、政策やビジネス戦略において重点的に活用されるべきです。特に「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」に示されるばらつきの大きさは、地域ごとの文化的または政治的環境の違いを反映しており、国際的なポリシーメイキングやビジネス展開で注目されるべき要素となるでしょう。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフはSTL（季節-トレンド-ランダム）分解を用いて、国際カテゴリの総合WEIスコアを30日間にわたって解析しています。以下に視覚的な特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– トレンドプロットは全体として緩やかに下降しています。このことは、この期間においてWEIスコア全体が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**:
– 観測値のグラフでは、特定の急激な変動は観測されませんが、日々の変動が多めで、一定の安定性に欠けていることを示しています。
– 残差プロットでは、幾つかの局所的なピークと谷があり、これらが外部要因によるノイズや予期せぬイベント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**:
– 観測プロットは実際のWEIスコアです。
– トレンドプロットは長期的な変化を示し、ここでは下降傾向を示します。
– 季節プロットは周期的な変動を示しており、一定の周期性があるが非常に微細で大きな影響ではないことが分かります。
– 残差プロットは観測とトレンド・季節要素間の差を示し、ノイズ部分を表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドの下降に伴い、観測値も下降する傾向があることが見て取れます。
– 季節要因は小さく、トレンドに対する大きな干渉は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと観測値の間には強い相関があり、季節要因は強い影響を与えていません。
6. **直感と影響**:
– 総合的なWEIスコアの低下傾向は、国際的な経済健康指標が低下していることを示唆します。これは、将来的なビジネス活動や投資意欲にネガティブな影響を及ぼす可能性があります。また、季節性があまり見られないことから、変化は外部要因による可能性が高く、政策変更や国際的な出来事に敏感になっていると言えるかもしれません。
これらの分析は、短期的な政策策定や市場モニタリングにおいて有用です。
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:
以下は、提供されたSTL分解グラフの分析です。
### 1. トレンド
– **観察された上位データ**: 全体的に増加傾向だったが、グラフ中盤をピークにし、その後減少に転じています。その後は横ばいに近い動きに見えます。
– **トレンド要素**: 緩やかに上昇し、その後減少に転じています。これは、全体的に一時的な良い傾向があったが、後半にその勢いを失った可能性が示唆されます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 特に目立った外れ値は観察されませんが、中盤にわずかな急激な変動が見られます。
– **急激な変動**: 中央付近で値が急激に上下に変動しています。これは短期的なイベントもしくは異常な事象が影響を及ぼした可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **シーズナル要素**: 小さな周期性が観察されますが、全体的な影響は大きくないです。周期的な波は非常に小さい。
– **残差（Residual）**: 大きな変動は少なく、比較的安定していますが、前述の急激な変動期間において変動幅が大きくなっています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– シーズナル成分は全体のパターンに大きな影響を及ぼしていないため、短期間で観察される変動はトレンド変化やその他の外的要因によるものと考えられます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– シーズナルとトレンド成分の相関はあまり見られず、観察された変動の多くは残差またはトレンドの変化によるものと思われます。
### 6. 人間の直感的洞察と影響
– **ビジネスや社会的影響**: 一時的な良好な傾向があったものの、その後に衰退を示しているため、戦略的な改善や調整が必要かもしれません。
– **予防措置**: もしこれがビジネスの成績を示すものであれば、安定した利益を維持するために、急激な変動の原因を探り、対応策を取ることが重要です。
トレンドの減少が続く場合は、さらなる分析と対応が必要かもしれません。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**
– **Observed（観測値）グラフ**: 30日間の観測値は変動していますが、全体的には緩やかに下降する傾向があります。
– **Trend（トレンド）グラフ**: 明確に下降しています。これは、全体的な変動が下向きであることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residual（残差）グラフ**: いくつかの急激な変動が観察されます。特に7月中旬には大きな変動がありますが、それ以降は比較的安定しています。これは予測不能な要因による影響を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– **Seasonal（季節性）グラフ**: 30日間の周期的な変動を示していますが、変動幅は小さいです。季節性の影響は大きくありません。
– **色、密度など**: 色や密度の変化は特にありませんが、時間とともに変動パターンが明確に見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **Trend と Seasonal**: トレンドが下降する中で、周期的な変動が観測されますが、季節変動は全体的な下降トレンドに大きな影響を与えていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 観測値とトレンドとの間に強い相関があり、残差は偶発的な変動の指標として機能しています。
6. **洞察と社会、ビジネスへの影響**
– この下降トレンドは、社会的な指数が減少していることを示唆しています。ビジネスや政策立案者は、この傾向に基づいて持続可能性やパフォーマンスを評価し、対策を検討する必要があります。
– 日々の変動は何らかの即時対応が必要な短期的な要因の影響を受けている可能性があります。この種の分析により、改善または対策プランが作成され、今後の戦略に役立てることができます。
全体として、このグラフは中期的な下降傾向と周期的な微細変動を示しており、長期的な視点での対策が必要であると考えられます。
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:
このグラフは第1主成分と第2主成分によるPCAの結果を示しており、以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– 第1主成分が0付近で密集しているため、中心からの大きな変動は見られませんが、第2成分により上方と下方へ広がりがあります。明確な上昇や下降トレンドは見られず、特定の方向性に向かっているというよりは分散しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上の個々の点、および左下の点など、他と離れている点が外れ値として確認できます。これらは特徴的なデータポイントまたは異常なケースを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 全体的に均一な分布で、特に密度が濃い領域は中央に位置しています。それぞれの点は30日間の観測結果の中から抽出されたデータを示しており、主成分軸に沿った変動分析を行うための基礎情報を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時系列データがある場合、それらがどのように相互に関連しているかをこの分布を通じて視覚化可能です。色の違いが無いので、直接的な時系列関係性ではなく、全体的な分布特性を見ると、各変数の関連性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間には明確な相関は見られませんが、中心から四方へまばらに拡がっている特徴があります。これは変数が異なる方向に関連付けられている可能性を示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このデータセットは多様な要素が混在していることを示し、個々の国や地域がどのように異なる要因で影響を受けているかを示しています。ビジネスや社会に対する影響として、異常値として現れたポイントは特異な経済イベントや政策シフトの影響を受けている可能性があり、リスク評価や対策の検討が必要かもしれません。
このグラフからは、全般的なパターン認識に基づく洞察を提供し、具体的な要因はさらに詳細な分析が必要となるでしょう。
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。