📊 データ分析（GPT-4.1による）
今回分析されたデータセットでは、WEIスコアの動向を理解し、そこから読み解ける推測を行います。
### 時系列推移:
– 総合WEI（0.65から0.7）の傾向は、徐々に上昇しています。特に、2025年7月1日から2日にかけての短期間での増加がみられます。
– 個人WEI平均は、0.61から0.625に上がってから、再び0.61に戻っています。この小幅な変動は安定した範囲で、個人の状態が大きく変わっていないことを示唆しています。
– 社会WEI平均は、0.68から0.78へと明確な上昇が見られ、全体の社会的状況の改善を示しています。
### 異常値:
– 提供されたデータに異常値は検出されていません。ただし、社会WEI平均の短期間での明確な上昇は注意が必要です。この変動は一時的な社会政策の改善やイベントの影響を示唆している可能性があります。
### STL分解の結果:
– 長期的なトレンドとしては、全体的に上昇傾向が見られます。特に社会的な側面の改善が著しいです。
– 季節性や残差に関するデータの詳細は提供されていませんが、短期的な上昇は社会的な要因による可能性があるため、さらなる観察が必要です。
### 項目間の相関:
– 各項目間の具体的な相関データは提供されていないため、一般的な推測となりますが、社会基盤と多様性に関連した向上が全体の社会的WEIの改善に寄与していることが考えられます。相関ヒートマップを用いれば、より詳細な項目間の関連性が明らかになります。
### データ分布:
– データは比較的安定した範囲でばらついています。箱ひげ図を用いることで、主なスコアの範囲や外れ値の有無についてさらに詳しく調査することが可能ですが、一般的な平均範囲内に収まっていると推察されます。
### 主要な構成要素 (PCA):
– 第1主成分（PC1）は全体の変動の79%を説明しており、これは主として社会的な状況の改善が主要な要因であることを示しています。
– 第2主成分（PC2）は21%の説明力を持ち、個人の健康状態やストレスなどが個人WEIの変動に影響を与えている可能性があります。
全体として、短期間での社会的なWEIの上昇が顕著であり、これが総合WEIの向上にも大きく寄与しています。具体的な社会的施策やイベントが寄与している可能性が考えられ、それに起因するWe社会的スコアの向上が確認されれば、継続的な政策の効果を検証することができます。
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:
このグラフは、「国際カテゴリ 総合WEIスコア推移」について30日間にわたる時系列データを示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド:**
– 実績値（青い点）は最初の数日間でやや上昇していますが、その後データはありません。
– 予測モデルにおいて、線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰はいずれも横ばいで安定した値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 明確な外れ値や急激な変動は観察されません。実績データの範囲は狭く、予測の不確かさ範囲内にあります。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– 実績（青い点）は実際の観測データを示します。
– 予測（赤い×印と他のモデルの線）は、未来の傾向を示すモデルです。
– 予測の不確かさ（灰色の陰影）はモデル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:**
– すべてのモデル予測線は安定しており、実績値の観察範囲内に入っています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績値と予測値の相関は見られますが、実績が全期間にわたって存在しないため完全な評価はできません。
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:**
– 実績と予測の乖離がないことから、予測モデルは現実をうまく表現している可能性があります。
– 横ばいの傾向は、特に大きな変動が予期されない安定した状況を示唆しています。このため、現状維持を期待できることから、ビジネスや社会的な戦略が大きく変化する必要は今のところないと感じられます。
全体として、このグラフは短期的な安定傾向を示しており、モデルを信頼して今後も状況が安定して続くことが予想されます。
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（青点）はわずかに後退しているが、全体としてはほぼ横ばい。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク線）は下向きのトレンドを示しており、未来の下落を予見している。
– 線形回帰（青紫線）は水平で、一定の傾向を示していない。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには外れ値や急激な変動は見られない。
– 予測の範囲（グレーの影）も比較的狭い範囲で一定している。
3. **各プロットや要素**
– 青色の実績データと赤い予測データは互いに近接しており、初期には高い予測精度を示しています。
– グレーの幅は予測の不確かさの範囲を示し、狭さから高い精度が期待される。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ランダムフォレスト回帰と法定木回帰（紫線）では同じ下向きのトレンドが観察され、モデル間の相関が確認できる。
– 線形回帰は予測の不確かさ範囲の上限に合致している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ランダムフォレストと法定木の予測は、実績データよりも後日時点での低下を示唆。
– 実績データの分布は非常に集中的で、安定している。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 現在の実績が高い予測精度で維持されていることから、プロセスやシステムの安定性を示唆。
– しかしながら、ランダムフォレスト回帰の下向きのトレンドは今後のリスクやパフォーマンスの低下を警告している可能性がある。
– ビジネスでは今後の計画を立てる上でリスク管理が重要となり、早期の対応が求められる。
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
1. **トレンド**:
– 「実績（実績AI）」は、最初の数日間で急激に上昇しており、その後ほぼ水平になっている。このことは初期に大きな変動があったが、その後は安定していることを示している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「実績（実績AI）」の最初の数日間に急激な上昇があり、その後急激な変化は見られない。
– 他の予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のスコアは、全体としてあまり変動がなく、ほぼ水平である。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 「実績（実績AI）」は青のプロットで示されており、実際のデータを表している。
– 「予測AI」は赤いバツで示されているが、ここではデータがない。
– グレーの範囲は「不確かさの範囲」を示しており、「実績」の初期の値がこの範囲に入っている。
– 予測モデルの線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれの予測方法の安定した値を示しているが、どれも実績値に近くない。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは初期段階での変動が大きいが、他の予測モデルとの相関は見られない。
– 予測モデルの結果は全体的に水平で変動がなく、実績値の初期急上昇には反応していない。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の初期値とその後の予測モデルとの間に大きな差があり、モデルが実績値の初期変動をうまく捉えられていない可能性がある。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、「実績AI」の初期段階の急激な上昇が個別のイベントや外部要因によるものかもしれないということ。この変動は予測モデルでは捉えきれていない。
– ビジネスや社会への影響としては、初期段階での急上昇が重要なファクターとなりうるため、このような動きに備えるためのリスク管理が重要になる。予測モデルの改善が求められるかもしれない。
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、グラフの詳細な分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、7月1日から変動しておらず、安定しています。
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されており、それぞれ異なるトレンドを示しています。
– 線形回帰は下降トレンドを示し、今後の経済的余裕の低下を示唆しています。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰はほぼ横ばいを示しており、変化がないことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現在の実績値には外れ値や急激な変動は見られません。
– 線形回帰の予測曲線が急激に下降しているのは興味深い点です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、7月1日から変動がないことを示唆しています。
– ピンクと紫のラインはランダムフォレストと決定木回帰の予測を示しており、ほぼ横ばいです。
– 緑のラインは線形回帰を示し、下降を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法の結果にはトレンドの違いがあり、モデルによって異なる未来が示されています。
– 線形回帰が他のモデルと異なる急激な下降を示しているため、特に注目すべきです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は現在安定しているため、予測値との相関関係は強くないかもしれませんが、今後変化がある可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること・ビジネス/社会への影響**:
– 現状維持を期待する一方で、線形回帰の急激な下降は潜在的なリスクを示す可能性があります。
– 経済的余裕の低下は、個人の消費やビジネス投資に影響を与える可能性があります。
– 予測モデルに基づく異なるトレンドの提示は、意思決定者に対して慎重な分析と多様なシナリオの考慮を促すでしょう。
この分析に基づいて、追加のデータや要因を評価することで、より正確な予測と戦略的な意思決定が可能になるでしょう。
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:
このグラフについての分析は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績データは最初の数日間のみ表示され、それ以降の期間はトレンドが示されていません。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は、全体的に横ばいで安定したトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには目立った外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い丸は実績データ（実績AI）を示しています。
– ×印は予測データです。
– 予測の不確かさ範囲が灰色のバーで示されています。
– 他の線（ピンク、シアンなど）は異なる回帰モデルの予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各回帰モデルの予測線は互いに非常に近い位置にあり、予測の一貫性が見られます。
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目立った相関関係の不一致は見られません。
6. **直感的な洞察および社会への影響**:
– グラフからは、健康状態の予測が各モデルで安定していることから、今後の健康状態が比較的安定していると考えられます。
– ビジネスや社会においては、この安定した予測はリソース計画や政策決定に安心感を与えるかもしれません。
以上の分析から、このグラフは健康状態の安定性を示しており、特に大きなリスクや懸念すべき変動は現在のところないように見受けられます。
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:
グラフの分析に基づく詳細な洞察は以下の通りです。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 実績データ（青いプロット）はグラフの初期に集中していますが、全体として大きな変動はありません。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫色の線）は、急激に下降し、その後水平になります。
– 線形回帰と決定木回帰の予測（それぞれ緑と紫）はほぼ一定で変動がありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ランダムフォレスト回帰の予測が急激に下降する点は、他の手法と比較すると異常な変動です。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青いプロットは実績値を示し、最初の数日間に集中しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを表しており、幅が狭いことから予測の精度が比較的高いことが示唆されます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 線形回帰と決定木回帰の予測はほぼ同一の結果を示しており、モデル間の一致を示唆しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は異なる動向を示しており、異なるパターンを捉えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に大きな乖離は見られないため、一般的に一致していると考えられます。
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**:
– 実際の心理的ストレスの変動は少ないため、全体的なストレスレベルは安定していると考えられます。
– 社会的には、心理的ストレスが急激に増減することはないため、安定した対策が効果的であると判断されます。
– ランダムフォレスト回帰の急降下は、万一のイベントや状況変化に対する早期警告システムとしての活用が考えられます。
このグラフを通して、モデル間の違いや予測の精度を比較検討することで、ストレス管理への対策をより効果的に講じることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（青いプロット）**は30日間の変動が少なく、ほぼ一定の値で推移しています。
– **予測におけるトレンド**:
– ランダムフォレスト回帰（赤紫線）や線形回帰（シアン線）は一定のスコアを維持しています。
– 法決木回帰（紫線）は明らかな下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 法決木回帰の予測スコアは大きく減少し、7月下旬には最低値に達しています。これが外れ値として注目されます。
3. **プロットや要素の意味**
– **青い点（実績値）**: このデータは安定していることを示し、現状維持が続いていることを表しています。
– **不確かさ範囲（グレーの帯）**: 表示されている範囲内で、実績値の変動があることを示しています。
– **予測モデルの違い**:
– **ランダムフォレスト回帰と線形回帰**: 一定の予測値を示し、安定した推計を提供している。
– **法決木回帰**: 予測値が急激に減少するリスクを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ランダムフォレストおよび線形回帰モデルの予測はお互いによく一致し、実績値と同様の安定性を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値とランダムフォレスト、線形回帰の予測値の相関が高く、これらのモデルが実績データをうまく反映していることを示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 多くの予測モデルが安定したスコアを示しているため、対象の個人または国の自由度と自治における変動がほぼないと考えられます。この安定性は、一部の政策や環境が安定していることを反映しているかもしれません。
– 法決木回帰の急激な変動は、可能性として潜在的なリスクや劇的な環境の変化があるかもしれないことを示唆しており、将来的なリスク管理や政策変更の検討が必要です。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– 実績AIのWEIスコアは、開始直後に急激に上昇し、その後1.0に達した後はほぼ直線的に推移しています。
– 他の予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はすべて水平線に近似しており、安定した予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績AIデータで、期間初期に急激な変動がありますが、その後は安定しています。
– 特に目立つ外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績AIのデータを示しています。最初の急上昇を除いて、後は安定したデータです。
– X印は予測AIのデータで、これはグレーの不確かさ範囲の中の変動を示しています。
– ピンクや水色の線は予測モデルの異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で、どれも安定した予測線を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績の値が初期に急激に変化した後、どの予測モデルもその後の安定性を反映したフラットなラインを描いています。
– 実績データが安定するに従い、各予測モデルもその傾向を反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは非常に安定しており、予測モデル間の相関も非常に高いと考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期段階での実績データの急激な変動を除き、モデルは非常に安定しており、予測精度は高いと思われます。
– ビジネスや社会への影響として、この安定性は社会の公平性と公正さがある程度確保されていることを示唆しており、ポリシーや施策が効果的である可能性があります。
– 短期間での急激な変動があった場合には、それが何らかの外的要因によるものである可能性を検討する必要があります。
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、社会WEI（持続可能性と自治性）のスコアを30日間にわたって示しています。以下の点に着目して分析を行います。
1. **トレンド**
– **実績（青い点）**はグラフの初期に集中的に表示されていますが、期間全体を通じて横ばいです。
– **線形回帰（ピンクの線）**および**ランダムフォレスト回帰（緑の線）**も横ばいを示しています。
– **決定木回帰（紫の線）**は明確な下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つ外れ値や急激な変動は見られません。ただし、**決定木回帰**の予測は実績および他のモデルの予測から大きく外れています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青い点）**は実際のスコアを示しています。
– **予測（赤いバツ）**は予測値を示します。
– グレーの帯は予測の不確実性の範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績は非常に安定していますが、決定木回帰予測だけが急激に下降しており、他のモデルとは逆の予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測のほとんどのモデルは高い相関があるように見えますが、決定木回帰との相関は低い可能性があります。
6. **直感と影響分析**
– 実績の安定性からは、現在の社会WEIが持続可能かつ自治性において安定していると直感的に感じるでしょう。
– 決定木回帰が示す急激な低下の予測が正しい場合、予防措置や対策の再評価が必要です。
– ビジネスや社会においては、突然の変化に備えるための柔軟な戦略が求められます。
この分析から、予測モデルの選択やその解釈について慎重に検討することの重要性が示されています。他の要因を考慮する必要があるかもしれません。
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（青い点）は安定したレベルを示していますが、予測には大きな違いがあります。
– 線形回帰予測（紫の線）は急激に下降していますが、他の予測手法（灰色、シアン、マゼンタ）は横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 線形回帰予測は急激に下降しており、他の予測手法とは大きく異なります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータを表しています。
– 赤いバツ印は予測値で、これを囲む灰色の帯は予測の不確かさの範囲です。
– 予測値は、さまざまな回帰手法で色分けされています（紫は線形回帰、シアンは決定木回帰、マゼンタはランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは短期間に渡って安定している一方、線形回帰モデルは下降傾向を示しています。これはモデルのフィッティングが適切でない可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測の不確かさが初期に限定されていることから、今後のデータに対して慎重に監視する必要があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 実績と異なる予測が存在しているため、社会基盤・教育機会の将来的な変化を慎重に見極める必要があります。
– 線形回帰の予測は過度に悲観的な可能性があり、現実的なシナリオを考慮するには他の予測手法との比較が必要です。
予測精度を高めるために、追加データやより精密なモデルの使用を検討すると良いでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データは、7月1日から5日の間に3つのプロットがありますが、その後はデータがありません。この期間のスコアの変動は緩やかで、明確な上昇や下降の傾向は見られません。
– 予測データ（回帰モデル）は、一定の傾向を示しており、期間中に大きな変動はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現状、急激な変動や明確な外れ値は確認できません。多くの予測線は一定の範囲内に収まっています。
3. **各プロットの意味**:
– 青い点は実際のデータを示し、グレーの範囲はそのデータに対する不確かさを示しています。
– 他の色の線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）の結果を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルはすべて異なる手法を用いていますが、同様のスコアを示していることから、どのモデルも基本的に類似の傾向を予測しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績スコアの範囲は狭く、予測の不確かさ範囲内に収まっています。全般的にスコアは安定しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから人間が受ける直感としては、過去のデータが限定的である中で、異なる予測モデルが一貫しており、今後のスコアが安定していると感じられるでしょう。
– ビジネスや政策においては、多様性や自由の保障が安定的に保たれると考えられ、長期的な計画や戦略の策定において安心感をもたらす可能性があります。
グラフから得られる情報の限界も考慮しつつ、追加の実績データを得ることで、より正確な予測と洞察が可能になります。
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:
このヒートマップは、国際カテゴリの総合WEIスコアの時系列データを示しており、特定の時間帯（例えば、1日分の特定の時間帯）にフォーカスされています。このデータから以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– データは二日間の異なる時間帯に集中しており、明確な長期トレンドは示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月1日の時間帯19時には、WEIスコアが非常に低い（紫色）値となっており、翌日の同じ時間帯で急激に高い（黄色）値に変化しています。これは外れ値や急激な変動の可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃さはWEIスコアの値を表しており、紫色が低く、黄色が高いことを示しています。このことから、スコアの変動が視覚的に分かりやすく表現されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは2つの日付のデータに焦点を当てているため、他の日との関連性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 期間が短く、日数が限られているため、長期的な相関や分布を考察するのは難しいですが、短期間での大きな変動があることは明らかです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このような短期的で急激な変動は、特定の出来事やニュースによってWEIスコアが変動している可能性があると理解できます。
– ビジネスや社会への影響として、特定の時間に関連するイベントや決定が、WEIスコアに大きな影響を与えている可能性があります。これは、マーケティング戦略や投資決定において重要な要素となるかもしれません。
このデータをより詳細に分析するためには、さらに多くの日付や時間帯のデータが必要です。同様に、イベントログや経済指標などの補助データがあると、背後にある要因の特定が可能になります。
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:
以下の点について、ヒートマップから得られる洞察を提供いたします。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは30日間のデータですが、表示されているデータは少ないか、特定の日付に偏っています。これは、完全な期間のデータをまだ収集していないか、特定の期間が強調されている可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日には非常に高いスコアの区域があり、7月2日には低いスコアの区域があります。これは急激な変化を示し、7月1日に何か特別なイベントがあった可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 色の濃淡はスコアの強度を示しています。黄色は高いスコア、紫は低いスコアを表しています。つまり7月1日は非常に活動的であった一方、7月2日は静穏です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 存在するデータは2日間のみで、より広い範囲でのトレンドや関連性を識別するのは難しいですが、1日の急激な変化から何らかの外部要因が影響を与えていると推測できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短い期間と少ないデータであるため、明確な相関を特定するのは困難です。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**:
– 見る人には7月1日に何らかの特別な事象が起こっただろうと直感的に理解しやすいです。この結果がビジネスや社会の状況にどのように影響するかを評価するためには、さらなる調査とコンテクストの理解が必要です。例えば、このスコアが経済活動や社会的な関心を示すものであれば、7月1日に何らかの大イベントが開催された可能性があります。
全体として、このヒートマップは短期間の特異なイベントを強調しており、さらなる分析が求められる状況です。
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:
1. **トレンド**:
– 日付ごとのスコアは異なる色で示されていますが、具体的なトレンド（上昇、下降、周期性）は短期間のため不明瞭です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の変化が大きいので、7月1日から7月2日にかけて急激な変動が発生したことが示されています。この変化は外れ値と考えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色は特定のスコア範囲を表しており、色が濃いほどスコアが高いことを示しています。7月1日は低めのスコア（暗い色）、7月2日は高めのスコア（明るい色）です。
4. **時系列データの関係性**:
– 日々の時間帯（0時から23時）が時系列で示されています。7月1日はほとんど暗色で、7月2日は対照的に明るい色です。時間帯に関する詳細な関係性はグラフから直接は読み取れません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日ごとの変動は大きく、スコアの分布に大きなばらつきがあることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフは、特定の日の社会WEI平均スコアが急激に上がったことを示しています。ビジネスや社会において、この変動は重要な出来事や政策の変化、または急な社会情勢の変化を反映している可能性があります。特定の変化があった場合、それに対応するための迅速な対応が求められるでしょう。
この分析は、データの視覚的な変化を考慮したものであり、具体的な背景情報を得るためにはさらなる詳細な分析が必要になります。
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、WEI（ある種の指標）に関する各項目間の相関関係を示しています。以下に詳細な分析を提供します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは30日間のデータに基づいており、時間的なトレンドは示していませんが、カテゴリ同士の関係性を視覚的に把握できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動はヒートマップから直接見えませんが、相関が極端に高い（赤、1.00に近い）または低い（青、-1.00に近い）関係性が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各色は相関の強さを表しています。赤に近い色は正の強い相関を示し、青に近い色は負の強い相関を示します。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列というよりは、各カテゴリ間の関係を見ています。「個人WEI平均」と「個人WEI（経済的余裕、健康状態）」は正の相関がありますが、「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」は強い負の相関です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（自由度と自治）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」の間には強い負の相関が見られます。
– 一方で、「個人WEI平均」と「個人WEI（健康状態）」のように、いくつかの指標間に正の相関が確認できます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 高い相関が見られる要素同士は、同様の要因から影響を受けている可能性があります。例えば、経済的余裕と公正さの負の相関は、社会格差や制度的な問題を示唆しているかもしれません。
– 社会的またはビジネス上、正の相関は、ある領域の改善が相関する他の領域への波及効果をもたらす可能性を示します。
– 負の相関は、ある課題を改善することで、別の課題が悪化するリスクを示します。対策を講じる際には、このようなトレードオフを考慮する必要があります。
総合的に、このヒートマップは、国際的な指標間の複雑な関係性を理解するのに役立ち、政策立案や経済戦略の設計において重要な情報を提供します。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– WEIスコアはカテゴリごとに異なる分布を見せています。全体的なトレンドとしては、特定のカテゴリでスコアが上下しているわけではなく、各カテゴリごとのスコアの安定性が際立っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 多くのカテゴリで、外れ値や異常な変動は見られません。ただし、「個人WEI（ストレス）」では範囲が広がっており、変動が大きいことがうかがえます。
3. **各プロットや要素**
– 各箱ひげ図は、中央値、四分位範囲、および極端値を示しています。
– 色の違いはカテゴリの区分を明確にしており、一目で比較がしやすくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データというより、カテゴリごとのスコア比較となっているため、時系列的な相関は考慮されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」「社会WEI（公正さ）」「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」などでスコアが高く、バラつきが少ないのが特徴です。
– 「個人WEI（ストレス）」は分布の幅が広く、心理的要因における個人差が顕著だと考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから直感的に感じるのは、「社会的な要素」は一般的に高いスコアを持つ傾向がある一方で、「個人の心理的要素」には大きなばらつきがあるということです。
– 社会に対しては、個人の心理的幸福度に注目した政策や支援が必要であることを示唆しているかもしれません。ビジネス面では、心理的ストレスを軽減する商品やサービスへの需要が考えられます。
この分析は、WEIスコアの多様な側面を理解し、社会やビジネスにおける潜在的なニーズを発見するための重要な手がかりとなります。
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:
このプロットは、主成分分析（PCA）に基づいた2次元の散布図で、30日間のWEI構成要素（恐らくウィークリー経済指標）を表しています。以下に視覚的な特徴と洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– このグラフは典型的な時系列データではなく、PCAに基づく2次元の分布を示しています。そのため、時間的なトレンドは読み取れません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 3つのデータポイントが示されていますが、それらは互いに離れた位置にあり、特に極端に離れた1点が右上に見えます。この点が外れ値である可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– X軸は第1主成分（貢献率: 0.79）を、Y軸は第2主成分（貢献率: 0.21）を示しています。これにより、X軸はデータの大部分の分散を説明していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時系列データ間の関係は直接的には判断できませんが、主成分による分布から、異なる日または構成要素の相違を反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントがばらついていることから、これらの構成要素は何らかの基準で差異があることが示唆されます。相関の有無を特定するには、追加の情報が必要です。
6. **直感的洞察と影響**:
– この散布図から、人間は構成要素間の相違を視覚的に把握することができます。特に1つの外れ値（右上の点）は、他のデータとは異なる特異なイベントまたは条件を示しているかもしれません。ビジネスや政策決定においては、この外れ値の原因を調査し、必要に応じて対応することが重要です。
このグラフは特定の構成要素の相対的な重要性やそれらの異同を理解するためのビジュアルツールとして有用です。外れ値の詳細な分析は注目すべきポイントです。
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。
