📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析を通じて得られた洞察は以下の通りです。
### 時系列推移
– **総合WEIトレンド**: 全体的なトレンドとしては、多少の変動を伴いながらも一貫して中程度から高スコアの範囲（0.65から0.85）の間を推移しています。2025-07-01から2025-07-07にかけては大きな下降または上昇が見られ、特に2025-07-06の後半に急上昇している点が注目されます。
– **変動性の高い日**: 2025-07-06のスコアの急激な上昇（例：0.81、0.84、0.85）は非常に顕著で、この日の外部要因、例えば政策変更やイベントの影響が考えられます。
### 異常値の検出と意味
– 異常値として検出されたスコアがいくつか観測され、異常値は特に2025-07-06に集中しています。この日の異常なスコアは、おそらく一時的な外部要因によるものでしょう。また、2025-07-02、2025-07-01などの日付にも異常値があり、これらも特定の日や期間での社会的または経済的イベントに起因する可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差分析 (STL分解)
– **トレンド**: 長期的には、一定の範囲での上下動が見られ、特に大きなトレンド変化は検出されていませんが、特定日（例：2025-07-06）の急上昇は分析の重要なポイントです。
– **季節性**: 短期間のデータでは季節性を特定するのが難しいですが、特定日には一時的な上昇があり、週末や特定のイベント日を反映している可能性があります。
– **残差**: 説明不能な残差は、データセット内に短期的で予測不能な変動が含まれていることを示しています。
### 項目間の相関
– 相関が強い項目は、通常、社会WEIと個人WEIの平均のように一貫した動きを示します。特に「社会の持続可能性」と「社会の公平性」は、高い相関を示す可能性が高く、これらの成分は社会的安定性の指標として機能しています。
### データ分布
– 各WEIスコアの箱ひげ図は、スコアの中央値が比較的中位（約0.7前後）に集中しており、上限に近い外れ値がいくつか存在することを示しています。これにより、数日の極端なスコアがデータセット全体の分析に影響を与えています。
### 主要な構成要素分析 (PCA)
– **PC1 (72%の寄与率)**: 主に個人および社会的な平均スコアを通じて、全体の変動の大部分が説明されており、社会と個人の総合的な向上や悪化がこの成分に強く影響されています。
– **PC2 (12%の寄与率)**: この成分は、個々の変動ではなく、特定の細分化された要因の変動に関連付けられることが多いです。心理的ストレスや自由度のスコアがこの成分の際立った部分を形成している可能性があります。
## 結論
分析全体として、この期間の国際カテゴリにおけるWEIスコアは中高位にあり、特に2025-07-06に大きな影響を受ける変動が確認されました。この変動は、おそらく特定のイベントや政策変更に起因する短期間の経済的および社会的影響を反映しています。また、社会的要因の持続的な改善が総合WEIの向上に寄与していることが示唆されます。
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:
このグラフは、国際カテゴリにおける総合WEIスコアの30日間の推移を示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド:**
– 初期段階では、WEIスコアが不規則に上昇および下降していますが、おおよそ0.6から0.8の間で推移しています。
– 予測期間に入ると、2つの異なる予測（線形回帰とランダムフォレスト回帰）が示されています。線形回帰では、緩やかな上昇トレンドが観察され、ランダムフォレスト回帰では横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期の実績データ中に、いくつかの大きな変動があり、そのうちのいくつかは外れ値として識別されています（黒い円で囲まれています）。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– 青い点は実績データを示しており、過去の観測値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、予測精度の変動幅を表しています。
– 赤い×や他の色の線は、それぞれ異なる予測手法の結果を示しています。
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の関係を評価するために、予測結果が実績に近いかどうかを観察できます。ランダムフォレスト回帰による予測は、将来的な安定状態を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 異なる回帰モデルは異なるスロープと予測結果を示し、それぞれが異なる仮定に基づいていることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 人間が直感的に感じるのは、初期データにおける不安定性と、予測データにおける安心感でしょう。予測が安定していることから、長期的にはリスクが少ないと考えられます。
– ビジネスや社会においては、安定した予測結果に基づいて政策や戦略を立てやすくなるでしょう。ただし、初期の変動が予測につながるリスク要因を含んでいる可能性も認識する必要があります。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は一定の範囲で横ばいながらも軽微な変動が見られます。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰、紫の線）は7月5日以降に1つの安定した値に達し、その後一定であることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 全体として外れ値はほとんど観測されません。ただし、7月6日付近での少し高い値は他と比べて上昇しているように見えます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを表し、全体的に黒い枠で囲まれて安定しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データ（特にランダムフォレスト回帰）の間には、初期値が実績に比較的近いことから関連性があると見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.6から0.8の範囲で密集しており、安定した分布を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人間がこのグラフから感じる印象は、予測がかなり楽観的であるということです。実績は比較的狭い範囲で推移していますが、予測は長期的に安定することを示しています。
– ビジネスへの影響として、この予測を基に戦略を構築する場合、現在の実績が予測から大きく乖離しない限り、大きな変化を求めないアプローチが考えられるでしょう。しかし、予測が外れた場合のリスク管理も重要です。
この分析は、グラフが示す現状を理解し、それを基にした戦略的な意思決定に役立てることができます。
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**
– 初期の実績データ（青いプロット）は少しばらつきがありながらも、全体として穏やかな上昇トレンドを示しています。
– モデルによる予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、中間から後半にかけて安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数データポイントに異常値（黒い枠で囲まれた箇所）が見られますが、全体の傾向には大きな影響を与えていません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点: 実績データを示しています。
– 紫の線: ランダムフォレストによる予測を示しており、他のモデルと比べて最も安定しています。
– 黒枠: 異常値を示しています。
– グレーの影: 予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– モデルによる予測と実績データは、一時的な不一致はあるものの、全体のトレンドにおいては一貫性を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値があるものの、全体としてはモデルの予測と実績データが強い相関関係を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の直感として、予測が安定していることから、今後の大きな変動は少ないと考えられます。
– 社会WEI平均が安定または上昇していることは、社会情勢が良好であることを示唆します。ビジネスや政策の計画において安定した基盤が提供される可能性があります。
### 結論
全体として、このグラフは社会WEI平均が安定していることを示唆しています。予測モデルも安定しているため、将来的な計画の策定において好材料となる可能性があります。異常値の原因を特定し、その影響を最小化することで、さらに精密な分析が可能になります。
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:
このグラフの分析から以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は横ばいで推移していますが、少しばらつきがあります。
– 予測（線グラフ）は期間の途中から増加し、一定の水準で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて、いくつかの点が異常値として強調されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は、過去の実績を示しており、経済的余裕の実数値を表しています。
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰）は、予測されるスコアの推移を示しており、時間が経つにつれて予測がスムーズに進む傾向を見せています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、初期の実績データに対しての不確かさが目立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の乖離が初期には大きいですが、時間が経つにつれて予測が安定していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績は比較的一定の範囲内で分布し、外れ値も含まれるが、予測ラインは経済的余裕の上昇を示唆している。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初期の実績や外れ値を考慮すると、データ収集や測定方法に何らかの不確かさがある可能性があります。
– 予測データが示すように、将来的に経済的余裕が向上する可能性があり、これは社会の改善や政策の効果を示唆します。
– ビジネスの観点からは、消費者の購買力向上と結びつけて、新たな市場チャンスを示すかもしれません。
このように、実績と予測の比較により、経済的余裕の未来を予測し、ビジネスや社会の戦略に役立てることができます。
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:
このグラフは個人の健康状態に関するWEIスコアの30日間にわたる推移を示しています。以下に視覚的な特徴とその洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）のデータポイントは大部分が一定の範囲に収まっており、横ばいのトレンドが見られます。
– 線形回帰の予測は緩やかに上昇していますが、他の予測手法（決定木とランダムフォレスト）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータ点が異常値として認識されていますが、極端な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績データを示し、いくつかのデータは異常値として黒円でマークされています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示します。
– 各予測手法（直線回帰、決定木、ランダムフォレスト）のラインは異なる将来のスコア推移を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰予測の緩やかに上昇するトレンドは他の予測手法と異なり、AIの予測間に違いがあることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定の範囲内で分布しており、予測手法の中では最も保守的な見積もりを示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 現在の健康状態は概ね安定していますが、小さな変動が見られるため、継続的なモニタリングが重要です。
– 将来的な予測では上昇の可能性も示されていますが、異なる手法による差異が顕著であるため、予測の解釈には慎重さが求められます。
– 応用例として、健康管理関連の政策策定や予算配分の調整において、こうしたデータが参考になる可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– \(2025/7/1\) から \(2025/7/10\) にかけての実績データは比較的一定（0.5から0.6の範囲）で、不規則な動きを見せています。
– 予測データでは、線形回帰と決定木回帰は横ばいで、一方ランダムフォレスト回帰は急上昇し、ピークに達した後一定になっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間に外れ値がいくつか存在していますが、目立った急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素**
– 実績データ（青点）は日々の心理的ストレスの実績を示しています。
– 予測データ（線）はそれぞれ異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測結果を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測の不確かさ範囲が初期実績データの期間にしか存在しないため、予測自体のばらつきが初期に限定されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データは変動が多いため、ばらつきがあります。
– 予測モデル間での結果の差異が明確で、特にランダムフォレストが他モデルと大きく異なるパターンを示しています。
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**
– 初期の実績データのばらつきは、個人のストレスレベルが変動しやすい時期であることを示唆しています。
– ランダムフォレスト回帰が上昇しているという結果は、今後のストレスが増加する可能性を示唆しており、これは組織や健康支援サービスにとっての警告となり得ます。
– 組織は早めにストレス管理やメンタルヘルスの施策を強化する必要があるかもしれません。
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:
このグラフは、個人の自由度と自治を示す「WEIスコア」の30日間の変化を追った散布図です。以下、視覚的な特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、7月初旬に密集しており、それ以降はデータが表示されていません。
– ランダムフォレスト回帰（紫）による予測は、急激な上昇を示し、ある時点から横ばいになっています。
– 線形回帰（緑）と決定木回帰（青）は、一定のラインを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ（青い点）にはいくつかの外れ値があり、それは白い丸で強調されています。
– 予測データの急激な上昇は、特定の出来事や変化を反映している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、白い丸で示されたものは外れ値です。
– グレーの領域は、予測の不確かさを示しています。
– 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による見通しを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデルの結果を比較すると、ランダムフォレスト回帰が唯一、スコアの大幅な上昇を示しています。他のモデルは一定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的低いスコア範囲で密集していますが、予測は異なる結果を示しています。これにより、現在のデータと将来の予測の間に不整合が生じています。
6. **人間が直感的に感じること、社会への影響**:
– 実際のスコアの動きが予測と食い違っていることから、予測モデルの適切性やデータの更新が疑われます。
– 社会的には、急激なスコアの上昇がポジティブな変化として捉えられる可能性がありますが、現実には慎重な検証が求められます。
全体として、このグラフはデータの予測と実績とのギャップに焦点を当てています。それぞれのモデルの違いを考慮しながら、将来の行動に役立てることが重要です。
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:
1. **トレンド**:
– 初期段階（7月1日から5日頃まで）はスコアが0.5から0.9の範囲で変動しています。次に、7月7日以降は安定して0.8から0.9の間で推移しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフのプロットに異常値は明示されていませんが、初期の変動が大きく見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績値を示し、その周囲の黒い輪郭はデータの異常性を示唆しています。
– 予測は赤い×で示され、予測の不確かさ範囲がグレーで示されています。
– 線形回帰（紫）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）による予測が比較されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測手法が用いられており、それぞれの予測が異なる値を出していますが、総じて高いスコアを維持する傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の変動を除けば、スコアは全体として安定しています。予測値は現状の安定維持を裏付ける形となっています。
6. **直感的な印象や影響**:
– 初期の変動から安定期に移行しているため、システムやプロセスが改善されている、または外部要因が安定した可能性があります。
– 予測手法が複数あるため、各手法の信頼性や一致度を評価し、意思決定に役立てると良いでしょう。
– 社会公平性の維持や改善に関する指標として、政策策定や改善活動のモニタリングに利用できそうです。
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:
分析対象のグラフから次の洞察を得ることができます：
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 実績のデータ（青いプロット）は、概ね横ばいの傾向を示しています。
– 予測のデータ（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、開始点から直線的に上昇し、その後横ばいのトレンドを持っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績のデータ内にいくつかの外れ値が見られるものの、多くのデータポイントは85％の範囲内に収まっています。
– 予測データでは、特に急激な変動は見られません。
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データを示し、比較的安定しています。
– ピンクと緑の線は予測データを示し、それぞれランダムフォレストと決定木回帰に基づいています。
– 灰色のエリアは、予測の不確かさを示しており、信頼区間を表していると考えられます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 実績と予測の間に多少の誤差が存在するものの、全体として予測が実績のトレンドをある程度捉えていることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測のモデル間での相関は見られますが、実績データとの厳密な相関関係は定かではありません。
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**:
– 持続可能性と自治性の安定した維持が求められていることが示唆されています。
– 予測によって将来的なトレンドの識別が可能になり、政策決定や戦略設計に役立つかもしれません。
– 他のモデルも考慮し、不確実性を抑える方向での対策が必要です。
このグラフは、現状の持続可能性と自治性の理解、そして将来的なトレンドに関する貴重なインサイトを提供します。
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**:
– 実績（実績AI）は、期間の前半で多くのデータポイントが集まっており一定の範囲に収まっている。大きなトレンドの変化は見られない。
– 予測（AIによる）は、期間の後半で上昇傾向を示している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は強調されており、いくつかのデータポイントが通常の範囲から外れている。この要因は、社会的または教育的要因の不安定さを示している可能性がある。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、頻度の高い場所で密集している。
– 予測の不確かさ範囲はグレーの領域として示されており、モデルの信頼性を示唆している。
– 予測の線は、利用されているモデリング手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって異なる結果を示している。特にランダムフォレスト回帰が高い予測値を持っている。
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関連は強く示されていないが、予測データの上昇がこの関係性の可能性を示唆。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定であり、予測はそれを基にしたモデルの可能性を示唆しているが、各モデルにより異なる傾向がある。
6. **直感的な洞察**:
– 実績データの範囲が安定している一方で、予測の上昇傾向は、社会基盤や教育機会の改善の可能性を示唆しているかもしれない。
– ビジネスや社会への影響として、改善が見込まれるエリアに資源や注意を集中することが可能。予測の不確実性を鑑みつつ、今後の戦略を練るための重要な指針になる。
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**
– 最初の約10日間は、WEIスコアが0.6から0.9の範囲内で変動しています。その後、予測データが表示され、特にランダムフォレスト回帰による予測が徐々に増加し、最終的にスコア1に達しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ内で、スコアが明らかに他と異なるデータポイントが数個見られます（黒い丸で囲まれている）。この範囲内で特に目立った急激な変動はありませんが、異常値が示すように、少数の例外的なケースがあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青の点）**: 過去30日間の実績データを示しています。
– **異常値（黒い丸）**: 通常の変動範囲から外れたデータポイントとして認識されています。
– **予測データ（ピンクの線）**: ランダムフォレスト回帰による未来予測を示し、時間とともに上昇しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示していますが、範囲が非常に狭いため、予測の精度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**
– 実測値といくつかの予測手法がありますが、特にランダムフォレスト回帰の予測が他の予測方法に比べてスムーズに上昇していることが目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの中では、熱心に特定の範囲（0.6から0.9）に分布しています。予測の増加が続けば、この変動幅を超える可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 全体として、WEIスコアが今後増加することが予測されています。これは、評価対象となる国際的な社会の共生、多様性、自由の保障が向上する可能性を示します。
– ビジネスや社会面では、国際的な社会基盤の健全さの指標として、自由や多様性の確保が好調である兆候が示され、国際協力や政策の効果を評価する重要な指標となるでしょう。
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:
以下に示すのは、国際カテゴリの総合WEIスコア時系列ヒートマップ（30日間）に関する分析です。
1. **トレンド**:
– 各時間帯のスコアに大きな変動は見られませんが、7月7日近辺で特に高いスコアが観測されていることがわかります。これは、特定の日付や時間における要因が影響を与えている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月7日の16時から23時にかけて急激にスコアが上昇し、特に23時にピーク（黄色）が確認されます。この期間は外れ値として考えられ、高いアクティビティやイベントの影響が反映されている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、濃い紫色から黄色への変化が見られます。黄色は高スコアを示し、紫色は低スコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付と時間の組み合わせを見ると、特定の時間帯（16時〜23時）のスコア変動が大きいことが特徴です。この範囲でのスコアは、何らかの一貫した影響要因に関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的なデータは、特定のプロモーション、イベント、または政策変更といった短期間の影響で変動する可能性があります。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響**:
– ヒートマップは直感的に時間帯と日付ごとの変動を視覚化しており、特に特定の日・時間帯に重点を置くことで、リソース配分や戦略の再考の必要性を示唆します。ビジネスにおいては、重要な時間と日付を特定することで、効果的な施策のタイミングを調整することが可能になると考えられます。
このヒートマップは、時期的な影響を考慮した意思決定を行うための有用なツールとなります。
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:
この時系列ヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– データは日ごとに提供されており、色の変化を通じて時間の経過に伴う変動を確認できます。
– 7月6日と7日には明らかにスコアが上昇しています（明るい緑から黄色への変化）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日から7日にかけて急激な変動が見られます。他の日はスコアが低く抑えられています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示します。濃い紫は低スコアを、黄色は高スコアを表しています。
– 横軸は日付、縦軸は時間帯を示しており、一日の中でどの時間帯にスコアが高いかも視覚的に理解できます。
4. **関係性**:
– 各日付の間に関連性は特に見られないが、スコアが高い日は特定の時間帯に集中している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 上記のように、7月6日と7日には高スコアが観察されます。これは何らかのイベントがあった、あるいは特定の日に活動が集中したことを示している可能性があります。
6. **直感的な洞察**:
– このデータから観察される急激なスコアの上昇は、イベントやキャンペーンの成功を反映している可能性があります。
– 社会、経済イベントや特定のマーケットの動きに関連している可能性があります。
このヒートマップは、時間帯ごとのスコアの変動を視覚的に把握し、洞察を得るのに有効です。特に、特異な変動がマーケティングやイベント計画にどのように影響を与えているのかを分析する際に役立つでしょう。
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:
このヒートマップは、「国際」カテゴリの社会WEI平均スコアを30日間にわたって示しています。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**
– 色の変化を見ると、時間とともに数値が変動していることがわかります。前半は比較的一定（青から紫の範囲）ですが、後半に近づくにつれ明るい緑から黄色まで急激に変化しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日から7日で急激な上昇が見られ、0.775から0.900超まで急上昇しています。これは外れ値として注目すべきです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色が平均スコアの変化を示しており、色が明るくなるほどスコアが高いことを示しています。特に黄色のエリアは最高のスコア範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 縦軸が時間帯（時）を示しており、日中のスコアに変動が多いことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの分布は時間帯と関連しており、日中にピークがある可能性があります。しかし、全体としての変動は比較的一定であるように見受けられます。
6. **社会・ビジネスへの影響と洞察**
– 急激な上昇があることから、特定の出来事やキャンペーンがこの時期に影響を与えた可能性があります。この変化は市場や社会の活動のピークを示しており、それに応じたビジネス戦略が必要となるかもしれません。
– スコアの急上昇は、社会的関心が高まったことや政策変更などの外的要因が関与しているかもしれません。
このグラフからは、直感的に急激な変化に対する興味や戦略的対応が重要であることが考えられます。
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（おそらくWell-being Index関連と思われる）の項目間の相関を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– トレンド自体はヒートマップから直接はわかりませんが、各項目の相関関係が分析対象です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関の強弱による外れ値は特にありませんが、特定の項目ペア間に高い相関または低い相関があることが確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が相関の強さを表しています。濃い赤は正の強い相関を示し、濃い青は負の強い相関を示します。
– 「総合WEI」が他の多くの項目と強い正の相関を示しています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は他の項目と弱い相関も見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– これは時系列データではないため、各期間での変化は考慮する必要がありませんが、全体的な関係性を分析します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」、および「社会WEI（持続可能性と自治性）」との間に強い正の相関が見られます。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「個人WEI（自由度と自治）」の間には特に強い相関は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 高い相関を示す項目同士は、これらの要素が互いに影響し合っている可能性を示唆します。例えば、個人の心理的ストレスと社会的要素が互いに関連していることは多くの社会科学的研究でも支持されています。
– ビジネスや政策においては、例えば「個人の自由度」が向上すれば「社会の持続可能性」にも良い影響を与える可能性があるといった戦略的インサイトを得ることができます。
このような相関分析は、政策決定や組織運営において、どの要素が他の要素に影響を与える可能性があるかを理解するために重要です。
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タイプ」のスコア分布を示しています。それぞれの箱は、データの分布の概要を視覚化し、中央値、四分位範囲、および外れ値の存在を示しています。
### 1. トレンド
– 各WEIタイプには、特定のトレンドや周期性は明示されていませんが、スコアの中央値や分布の広がりが異なります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 「個人WEI平均」や「個人WEI（経済状態）」では外れ値が多く見られます。これらは、他の観測値と比較して極端なスコアを示すデータが存在することを示しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 箱の中央の線は中央値を示しており、上下の箱の端は第一四分位（Q1）と第三四分位（Q3）を示します。箱から伸びる線（ひげ）はQ1とQ3から1.5倍の四分位範囲（IQR）までを示し、それを超える点は外れ値としてプロットされています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– これは単一の時点のデータを比較しているもので、時系列データの関係性は示されていません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「社会WEI（公平・公正）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は分布が安定しており、外れ値が少ないことから、スコアが比較的一定していることが示唆されます。
### 6. 直感的な洞察およびビジネスや社会への影響
– 高い中央値を示すタイプ（例えば「総合WEI」）は、一般的に高評価を受けていることを示します。
– 外れ値が多いタイプでは、地域や個人間で大きな不均衡がある可能性を示唆しています。これは特に経済状態に関連する指標で顕著です。
– 分布が狭い「社会WEI（公平・公正）」などのタイプは、共通の社会的な基準や製本がよく整っていることを表す可能性があります。
このようなスコア分布は政策決定やリソース配分の議論において重要であり、特に外れ値が多い領域に対して対策が必要になるかもしれません。
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:
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– グラフは主成分分析の散布図であり、時間軸はないため、直接的なトレンドは表示されていません。データポイントは主に第1主成分 (-0.3 から 0.3) と第2主成分 (0.0 から 0.2) に沿って分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 大きく離れた外れ値は、中央部に比較的近いが、縦軸で一部突出している点が見られます。特に第2主成分が0.2付近の点が目立ちます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各プロットは異なるデータポイントを表し、それぞれの位置は第1主成分と第2主成分によって決定されています。第1主成分は72%の分散を、そして第2主成分は12%の分散を説明しています。それぞれの色や密度についての情報は与えられていません。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時系列データではなく、主成分の分布を示すものであるため、時系列の関係性は特に表示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に明確な相関は見られませんが、多くの点がゼロ付近に集中しています。これにより、第2主成分の影響はそれほど大きくない可能性があります。
6. **このグラフから得られる洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 主成分分析により、データの次元を減らし、重要な変動要因を特定しています。第1主成分が大部分の説明力を持っているため、これが現象の主要な駆動力であると考えられます。
– 社会やビジネスへの影響においては、この分析が生産性の改善や課題の発見に役立つ可能性があります。外れ値に注目することで、異常点や特別な状況を把握し、適切な対応策を講じることができるでしょう。
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。