📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析を通じて見えてきた傾向や洞察を以下にまとめます。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は2025年7月1日から7月4日にかけて、全体的に上昇のトレンドを示していますが、強い上昇と軽微な下落が交互に現れる動きが見られます。特に、7月2日午後に一時的なピークを形成し、その後若干の低下が観察されます。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**も共に緩やかな上昇傾向を示しています。個人WEIは特に7月2日午後に注目すべき上昇があり、その後は平坦化しています。
### 異常値
– データに異常値は検出されませんでした。すべての観測値は予想範囲内に収まっています。
### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**の結果から、短期間のデータであるため明確な季節性は確認できませんが、全体的な上昇トレンドが顕著です。残差は比較的小さく、データは全般的にトレンドと合致しています。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップから、特に**社会的な項目**（例えば、社会的公正性や持続可能性）は互いに強い相関があることが示唆されています。これは社会的な動向が関連している可能性を示します。対照的に、個人的な要因（経済的余裕、健康状態、心理的ストレス）は相関がやや弱いことが多いです。
### データ分布
– **箱ひげ図**によれば、各WEIスコアは比較的狭い範囲内で変動し、異常値はありません。ただし、一部の項目（例えば、経済的余裕や社会的多様性）はばらつきがある点が観察されます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析によれば、**PC1**が57%の寄与率を持っており、これはデータの中で主要な変動要因が1つの大きなトレンドに集中していることを示しています。PC2が20%を占め、これが示すのは、次の重要な変動要因として、別のトレンドが存在する可能性があることです。総じて、社会的要素が個人の要素よりも大きく全体の変動に影響を与えていると推測されます。
### 総括
– データ全体として、WEIスコアの上昇傾向が観察されており、背景には社会的要因のポジティブな影響が考えられます。特に7月2日の数値の跳ね上がりは、社会的なイベントや政策変化を反映した可能性があります。個人の要素と比較して、社会要因はWEIスコア全体に対してより強い影響力を持っています。この分析は、個人や社会のWEI向上が複数の要因に支えられていることを示唆しており、特に社会基盤の強化が効率的である可能性を暗に示しています。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（実績AI）は横ばいからやや上昇傾向にありますが、大きな変動は見られません。
– 予測（線形回帰）はほぼ平坦で、変化が少ないことを示唆しており、法定木回帰とランダムフォレスト回帰はいずれも上昇を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績ポイントは大きな外れ値なく、一定の範囲内に納まっています（不確かさ範囲と一致）。
3. **各プロットや要素**
– 青い点が実績を示し、横ばいからやや上昇を示しています。
– 灰色の不確かさ範囲が予測の信頼区間を示し、実際の値とよく一致しています。
– 各回帰法による予測の違いは、モデルの特徴を反映しています。
4. **複数の時系列データ間の関係**
– 異なる回帰予測間の違いは、モデル選択による今後の傾向の違いを示しています。
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なく、分布も安定しています。これにより、予測の妥当性が高いことが確認できます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– この安定したトレンドは、その分野の状況が現時点で安定しており、将来の予測にも大きな変化がないことを示唆しています。
– ビジネスや政策決定において、大きなリスクや調整が必要ないことを示しており、戦略の安定性が期待されます。
全体として、このグラフは安定した状況を示しており、未来予測も一部のモデルで成長の可能性を提示しているため、将来の改善施策を考える良い機会となります。
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:
このグラフに基づく洞察を以下に示します：
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、初期において0.6付近で安定しています。
– 線形回帰（青線）は横ばいのトレンドを示しています。
– 決定木回帰（紫線）とランダムフォレスト回帰（ピンク線）は、後半にかけて上昇の予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには大きな外れ値や急激な変動は見られません。すべてのデータポイントが狭い範囲に集中しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は過去の実績データを示し、予測モデルと比較する基準となります。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、これにより予測の信頼性が視覚的に示されています。
4. **時系列データの関係性**:
– 各回帰の予測が少し異なる動きを示しており、特に決定木回帰とランダムフォレスト回帰はより顕著に上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的狭い範囲に分布しており、予測のベースラインとなる一貫したデータセットを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このグラフから人間が直感的に感じることは、現在のデータが安定したパフォーマンスを示していること、そして一部モデルによるポジティブな成長予測です。
– ビジネスや社会への影響としては、将来的なパフォーマンスの向上が期待できる場合には、戦略を再考し、成長に向けた準備を進めることが考えられます。決定木やランダムフォレストの予測を踏まえて、上昇のための要因分析を行うことが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ**: 主に横ばいで、大きな変動は見られません。
– **予測トレンド**:
– 線形回帰と決定木回帰はほぼ横ばい。
– 法線回帰は全体に少しずつ上昇。
– ランダムフォレスト回帰も全体に緩やかに上昇。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ（青色の点）は、特定の外れ値や急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青い点）**: 実際の社会WEI平均スコア。
– **予測モデル（線）**: 各モデルによる将来予測。
– **不確かさ範囲（グレーの帯）**: 予測の精度に関する不確かさ。
4. **複数の時系列データの関係性**
– モデルによって多少のばらつきがあるものの、大半は短期間の予測値を安定的に捉えています。法線回帰などはわずかながら異なるトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在の実績スコアと予測スコアの間に大きな相関はなく、どのモデルも実績スコアに近い予測をしています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– **直感的な洞察**: 多くの予測モデルは、現在の良好な状態が続くことを示唆しています。このままのトレンドが続けば、社会的な安定が見込まれるかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響**: 大幅な下落や上昇がないため、予測モデルに基づく戦略を構築する際には、短期的に大きなリスクを考慮する必要は少ないでしょう。ただし、モデルの予測精度や将来の不確定要素に備えた柔軟な対応策は重要です。
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:
このグラフは、30日間にわたる個人のWEI（経済的余裕）のスコアの推移を示しています。以下にポイントをまとめます。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、期間の初めにいくつかの値が密集しており、その後はデータが示されていません。
– 線形回帰（薄い青）、決定木回帰（緑）、ランダムフォレスト回帰（紫）の予測はほぼ横ばいの線を描いています。全体として安定していますが、微妙に上下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績のデータは多くないため、外れ値の特定が難しいですが、初期にデータのばらつきがあります。
– 項目によっては予測の線から外れた点があるかもしれませんが、具体的には見えません。
3. **各プロットや要素**:
– 灰色の範囲は、予測の不確かさ範囲を示しており、実績のスコアがこの中に多く含まれています。
– 予測モデル間には小さな差異がありますが、総合的に似た動きをしています。
4. **複数の時系列データがある場合**:
– モデルによる予測が複数ありますが、すべて似通った動きを見せており、一貫性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データはややばらつきがありますが、予測は一定の範囲内で維持されています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– このグラフから、個人の経済的余裕が安定しており、極端な変動がないという安心感が得られる可能性があります。
– ビジネスや政策において、長期的な安定性を維持するための計画を考える際に有用な情報となり得ます。
– 不確実性の範囲が示されていることで、リスクを管理するための指針が提供されています。
全体として、このグラフは経済的な安定性を予測するツールとして有用で、安定した状況の維持が可能であることを示唆しています。
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:
以下は、提供されたグラフの分析に基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は期間の最初の数日間に集中しており、その後のデータはありません。
– すべての予測モデル（直線回帰、決定木、ランダムフォレスト）は全体的に横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには大きな外れ値や急激な変動は見られません。値は比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しています。
– 予測は3つの異なる手法で行われており、色で区別されています（直線回帰、決定木、ランダムフォレスト）。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示している可能性があります。この範囲は狭く、予測の確実性が高いことを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データの間に明確な関係性は示されていませんが、実績が予測の初期値に近い配置となっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一貫して一定の範囲内にあり、予測と一致しています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 実績データが早期にのみ存在し、その後予測モデルが用いられていることから、短期的な実績に基づいて長期的な予測が行われている状況です。
– ビジネスや社会において、これらの予測が正確であることは、健康管理や医療リソースの配分において重要です。
– 横ばいのトレンドは、健康状態が安定していることを示唆しており、リスク管理の効率化につながる可能性があります。
この分析により、対象となる個人やグループの健康状態が安定していることが示唆され、それに伴う政策決定や資源配分の計画に役立つ情報を提供しています。
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:
1. **トレンド**:
– **実績データ（青い点）**は初期の期間に集中しており、その後のデータはありません。
– **線形回帰（紫）**は緩やかに上昇しています。
– **決定木回帰（青）とランダムフォレスト回帰（桃）**は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 視覚的に大きな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**:
– **青い点**は実際のデータポイントを示し、初期に集約されています。
– **灰色の影**は予測の不確かさ範囲を示し、初期データ付近にあります。
– **色の違い**は異なる予測手法を示しています。線形回帰は上昇トレンド、他の手法は横ばいです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰以外の予測手法は同じ横ばい傾向を示し、一貫性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実データの分布は密集していますが、その後の予測は異なる手法で見解が分かれています。
6. **直感的な理解と影響**:
– 初期の実績データが少ないため、予測に対する信頼性はさほど高くないかもしれません。
– しかし、もし現状が継続するのであれば、一部の予測モデル（特に線形回帰）は心理的ストレスが増加する可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会的には、これらのモデルからの予測をもとに、ストレス管理の対策や支援策が求められる可能性があります。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、WEIスコアが概ね横ばいで推移しています。個々のスコアに多少の変動はあるものの、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測データにおいては、法定木回帰（紫色）だけが上昇トレンドを示しており、他の予測手法（線形回帰（シアン）、ランダムフォレスト回帰（ピンク））は横ばいの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績においては大きな外れ値や急激な変動は観測されていません。ただし、予測における法定木回帰の上昇トレンドは他の予測方法と比較して異なる動きであり、注目すべき点です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は、実績のWEIスコアを示しています。
– 各予測手法（線形回帰、法定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれの手法による未来のWEIスコアの予測を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確定さを示しており、実績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**:
– 予測手法による予測が分かれる一方で、実績は全体として安定しています。このギャップが将来的な変動を予測する際の鍵となるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データ間では顕著な相関は見られませんが、全体として安定しているといえます。
– 予測データ間では、法定木回帰のみが他と異なる挙動をしているため、何らかの要因で異なる判断をしていることが推測されます。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、現在の状況が安定していることが示されていますが、予測の不確実性を考慮すると、将来的に変動の可能性もあることを認識する必要があります。特に、法定木回帰による予測の上昇トレンドは何らかの新しい動きを示している可能性があります。
– ビジネスや政治的意思決定においては、法定木回帰の指し示す上昇トレンドに基づく潜在的なリスクや機会に対して準備すること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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ (青いプロット)**: 期間の前半にまとまって観測されている。全般的に0.65から0.85の範囲内で変動。
– **予測データ**: 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で異なるトレンドが見られる。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰は緩やかな上昇を予測。
– 決定木回帰はより急激な上昇を予測。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は特に見られないが、実績データの範囲が若干狭いため、予測と実績に若干のギャップが見られる。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績データ (青い点)**: 現在までの実績スコア。
– **予測 (赤い×)**: 未来のスコア予測値。
– **予測の不確かさ範囲 (グレーの領域)**: 予測のばらつきを示し、信頼区間としての役割を持つ。
– **各色の予測線**: 各手法による予測トレンドを示す。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法間での結果の比較が可能。それぞれわずかに異なる傾向を示しているが、全体的に上昇傾向である。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測間には乖離があり、特に前半では違いが顕著。
– 各予測手法間の結果も対照的であるが、一般的に上昇傾向を示している。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 全体として、社会の公平性・公正さが向上する傾向を示唆している。
– ビジネスや政策立案においては、この上昇傾向を基に今後の戦略を調整する必要がある。
– 不確かさ範囲が示されていることで、予測に対する信頼性のバッファーが提示されており、慎重な判断が求められる。予測の多様性は、異なる手法間の比較検証を容易にし、リスク対応の戦略に貢献する。
総じて、このグラフは公平性・公正さの改善を目指すための重要なリソースとなり得るが、それを適切に解釈し活用することが重要です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイント（青い点）は期間の前半に集中しており、一定の範囲で横ばいしています。一方、3つの予測モデルのトレンドライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、時間とともにWEIスコアが緩やかに上昇していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの範囲内に外れ値は見受けられません。非常に安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点：実績データは実際のWEIスコアを示しています。
– 赤いバツ：予測AIによる予測スコア。
– 灰色の範囲：予測の不確かさの3σ範囲を示しており、予測の信頼性を視覚的に表現しています。
– 各色の線：異なるモデルによる予測の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**:
– 異なる予測モデルが類似したトレンドを示していますが、ランダムフォレスト回帰の線（紫）は他のモデルよりも急な上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの安定性から、予測モデルは安全な信頼性を持っているが、線形回帰や決定木回帰と比較して、ランダムフォレスト回帰はより強気な予測をしているようです。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– 人間は、実績データの安定性と予測スコアの上昇トレンドから希望を感じるかもしれません。持続可能性と自治性のスコアが上がることは、社会安定性や持続可能な政策の成功を示唆し、ビジネス環境にポジティブな影響を与える可能性があります。また、複数の予測モデルが類似した結果を示していることから、予測の信頼性に安心感を持つかもしれません。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は概ね横ばいの状態を示しています。
– 線形回帰（ライムグリーン）と決定木回帰（パープル）による予測データは、わずかに上昇傾向があります。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク）は完全に横ばいです。
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当たりません。
– すべてのデータポイントが狭い範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績（実データ）を示しています。
– グレーの影（予測の不確かさの範囲）はデータの不確実性を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰はそれぞれ異なる予測モデルの結果を表していますが、大きな違いは見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データの間に大きな乖離はないため、モデルと実績が一致しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと各予測モデルの間に大きな相関があるようです。実績データが大きく変動していないため、予測の信頼性が高いと判断できます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– データが比較的安定していることは、社会基盤や教育機会が安定していることを示しています。
– 人々が安心して社会基盤や教育サービスを利用できる状況がある可能性がありますが、改善には時間がかかるかもしれません。
– 予測が上昇傾向を示していることから、将来的には社会基盤・教育機会が改善される可能性があると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青い点）はおおむね横ばいで推移しています。大きな上下の変動は見られず、安定した動きを示しています。
– 予測データのトレンドは手法によって異なり、線形回帰（青線）は横ばい、ランダムフォレスト回帰（紫線）は上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 公開された実績データの中には特に目立った外れ値や急激な変動はありません。すべてのデータポイントが比較的安定した範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の実績データ点は過去の実測値を示しています。
– Xマークの予測点は予測された値ですが、ここでは表示されていません。
– グレーの影の部分は予測の不確かさ範囲を示しており、ある程度の幅を持っています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の線がそれぞれの予測手法による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**:
– ランダムフォレスト回帰による予測は上昇傾向を示しており、他の手法との違いが見られます。この手法が変化をより敏感に捉えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一貫性があり、顕著な相関や偏りは特に見られません。
6. **直感的な感想と影響**:
– 人間が直感的に感じることとして、このグラフは社会WEIスコアが安定していることを示しています。安定はポジティブに捉えられる反面、改善や成長が求められる場合には変化が感じられないとも捉えられます。
– ビジネスや社会への影響として、共生・多様性・自由の保障が安定していることは、社会の現在の枠組みや制度がある程度機能していることを示唆しています。しかし、さらなる多様性や自由を求める声に応えるための施策が必要となる可能性があります。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは30日間のデータを示していますが、期間中の具体的なトレンドを見るには時間が限定されています。色の分布から、特定の期間における短期の変動を確認できますが、全体的な長期間のトレンドはこの範囲では見えにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 目立つ色の変化が特定の日に集中しています。例えば、黄色のエリアは異常値を示しており、急激なスコアの上昇や下降を示唆します。
3. **要素の意味**
– 色の濃淡はWEIスコアの大小を示しています。紫色は低いスコア、黄色に近づくほどスコアが高まります。特定の時間帯においてスコアの変動があり、それが色の変化として視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 縦軸の「時間帯（時）」を確認すると、日中や夜間の特定の時間におけるスコアの変動のパターンが明らかです。このパターンから、各時間帯におけるスコアの特性を分析できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとに異なる色（スコア）が存在するため、各時間帯のスコアの分布に特徴があると考えられます。例えば、日中にかけてスコアが上昇している場合、それは特定の活動や出来事と関係している可能性があります。
6. **直感的および社会への影響**
– 日中のスコアが高い場合、これは経済活動や社会的なイベントが影響している可能性があります。このような動きはビジネス活動の活発化や、社会的なイベントの影響を測る指標となります。
– ヒートマップに示されるスコアの急激な変動は、市場や消費者の行動の変化を即座に把握するのに役立ちます。
このヒートマップは、特定の時間と日付の活動の強さや変動を視覚化するのに優れており、短期間での動向を詳細に分析するのに適しています。
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:
以下に、このヒートマップから得られる洞察を詳述します。
1. **トレンド**
– ヒートマップは日ごとおよび時間帯ごとのデータを色で表示しています。色の変化を見る限り、明確なトレンドは特定の日付や時間に集中しているようです。例えば、7月2日の特定の時間帯でスコアが高いことを示しており、これが平均に影響を及ぼしている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月2日に明るい黄色の領域があり、この時間帯に急激な変動や外れ値があることを示唆します。他の時間帯と比べてスコアが顕著に高く、おそらく注目すべき出来事や要因があったと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– カラーバーによれば、色はスコアの高さを示しています。紫から黄色にかけて色が変化し、紫が最もスコアが低く、黄色が高いことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日時とスコアの2つの軸によって、特定の日の特定の時間におけるパターンが示されています。各時間帯ごとの変動を色で視覚化しているため、特定の時間帯が他と異なる影響を受けていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色の分布を見る限りでは、全体的にスコアが低い中で、一部の時間帯で急激にスコアが上がっているように見えます。特定の時間帯に焦点を当てた分析が必要です。
6. **直感的な洞察と影響**
– このヒートマップからは、特定の日の午前中（例えば、7月2日16時台）に注目すべき高いスコアが記録されていることがわかります。これは、特定の出来事やキャンペーンなどが影響している可能性があり、社会的またはビジネス上の戦略評価に利用できるでしょう。企業や団体がこのようなデータをリアルタイムで監視し、必要に応じて対応策を講じることで、より効率的な運営やプロモーションを行え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:
以下の視点からこのヒートマップを分析します：
1. **トレンド**:
– 色の変化から、細かな周期性は見られませんが、時間帯別に異なるスコアの変動が見られます。全体的に特定のパターンは目立たないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 例えば、時間帯「19時」で7月1日に特に低いスコア（濃い紫色）が観測されています。これは他の日付や時間帯と比較して外れた値となっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの各セルは、特定の日付と時間帯における社会WEI平均スコアを示しています。色が濃くなるほどスコアが低く、色が明るくなるほどスコアが高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯での変動を見ると、日ごとのスコアが均一ではなく、時間帯別によって特徴が変わっているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの色分布は均一ではなく、極端な変化点がいくつか存在します。特に、16時と19時が異なる傾向を示しています。
6. **直感的な洞察や影響**:
– 社会WEI平均スコアの変動は、タイムリーな社会イベントや活動に影響を受けている可能性があります。時間帯による違いがあるため、例えば夜の活動や特定時間のイベントがスコアに影響を与えていると仮定することができます。
– ビジネスの観点からは、このような変動を活用して、特定の時間帯に合わせた戦略を立てることが考えられます。例えば、スコアが高い時間帯にプロモーションを行うなどの応用が可能です。
このヒートマップは、短期間での社会的動向や活動の理解に役立ち、特定の時間帯や日付でのスコア変動を把握することで、戦略的なインサイト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:
このヒートマップは、各WEI項目間の相関関係を30日間に渡って示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– トレンドそのものは時系列データに基づくものですが、このヒートマップは相関を示しているため、時間による変化は直接示されていません。各数値は過去30日間の平均的な相関を反映していると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 全体的に高い相関が多く、特段の外れ値は視覚的に確認できません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が相関の強さを示しています。赤が正の相関（+1に近い）、青が負の相関（-1に近い）を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」は「個人WEI平均」と非常に高い相関（0.93）があり、心理的ストレスの変動が個人の全般的な満足度に大きく影響していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は「社会WEI（公正性・公共さ）」と高い正の相関（0.87）を示しています。つまり、多様性や自由の保障が公正性・公共性と強く関連している可能性があります。
– 一方で、「個人WEI（自由度と自治）」は「社会WEI（社会基盤・教育機会）」と弱い正の相関（-0.06）を示しており、個人の自由度と教育機会の影響が相関としては比較的低いことを示唆しています。
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**:
– このデータは、社会的要因が個人の幸福度や心理的ストレスにどう影響するかを理解するための手がかりとなります。たとえば、教育機会や公正性がどのように個人のWEIに影響を与えるかが重要となります。
– ビジネスにおいては、多様性や公正性の向上が従業員の満足度や心理的健康にプラスの影響を及ぼす可能性が高いと言えます。
全体として、このヒートマップからは、個人と社会という異なるレベルの要因が互いに影響し合っている複雑な関係性が垣間見えます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 各カテゴリのWEIスコアは大きな上昇や下降のトレンドよりも、特定の範囲内で安定している傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済状況）」と「個人WEI（心理的ストレス）」において外れ値が見られます。これにより、一部のデータポイントが他と大きく異なることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図は各WEIタイプの分布を示しており、中央値、四分位範囲、最小値、最大値を観察できます。
– 色は異なるWEIタイプを示し、視覚的にそれぞれの違いを強調します。
4. **複数の時系列データの関係**
– 30日間のデータであるため、時系列的な関係性は限定的ですが、全体としての比較を可能にしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリのスコアのレンジが異なるため、異なるWEIがどのように社会や個人に異なる影響を与えているかを示します。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 一部のWEIカテゴリでの高いスコアと低いスコアの範囲は、国際的な経済や社会評価がどのようにばらついているかを示唆しています。
– 「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」のスコアが相対的に高いことは、社会的に多様性が評価されている可能性を示します。
– 外れ値は、心理的ストレスや経済状況に特定の影響が出ていることを示唆し、これを改善するための施策を検討する余地があります。
このグラフは、複数の側面からWEIを評価し、質的な改善点を見つけるための出発点となります。
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:
このグラフは、国際カテゴリのデータについて30日間のWEI（Weekly Economic Index）の主成分分析（PCA）を示しています。以下にポイントごとの分析を示します。
1. **トレンド**
– グラフは主成分1と主成分2の二次元プロットです。30日間にわたる明確な上昇、下降、周期的なトレンドは見受けられません。各プロットは個別の状態を示しており、特定の動きは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 目立った外れ値や大きな変動は観察されません。プロットが均一に散らばっており、特定のデータポイントが極端に離れているわけではありません。
3. **プロットや要素が示す意味**
– バブルのプロットは各構成要素の観測データを示しています。主成分1（寄与率: 0.57）は一次元での最大の分散を示し、主成分2（寄与率: 0.20）はその次に大きな分散を示しています。
– この配置は、データの分布や構造を簡略化して示しており、それぞれの点が異なるデータプロファイルを持つことを意味します。
4. **時系列データの関係性**
– プロット間に明確な時系列の関係性は示されていません。これは主成分が視覚化されているためであり、個々の点が同時に発生する異なるデータを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布はランダムな散布であり、特定のパターンやクラスターは見られません。これにより、主成分1と2の間に強い相関はない可能性があります。
6. **人間の直感的な感情とビジネス・社会への影響**
– 一般の人々にとって、このグラフはデータセットの広範な分散状態を明示し、特に一元化された傾向や集中度がないことを直感的に示しています。
– ビジネスや社会においては、特に国際カテゴリのデータが多様であり、異なる要素が均等に影響を与えていることを示唆しています。各国の経済指標が多様に分散している可能性があり、経済ポートフォリオの多様性が強調されます。
この分析は、データセット内の構造を理解し、主要な因子を特定しようとする際に役立つでしょう。
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。