📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータの分析結果
#### 時系列推移
– 総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均のいずれも、7月6日にピークを形成しています。この日は総合WEIが0.84まで上昇しており、明らかに異常値として認識されています。
– 全体のトレンドとしては、7月の初めから中旬にかけて徐々に上昇傾向が見られ、その後はある程度高いレベルで安定しているように見受けられます。
#### 異常値
– 特に7月6日のデータが突出しています。この日は多くの項目でスコアが急上昇しており、特に社会的持続可能性（0.95）、社会基盤・教育機会（0.88）、共生・多様性・自由の保障（0.92）などの高スコアが目立ちます。この日は特定の施策やイベント、社会状況の変化が影響した可能性が考えられます。
#### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– STL分解により、トレンドは概ね上昇基調を示しており、特に中旬には急激な上昇が見られます。季節性は確認できていないものの、残差は特に大きな変動なく、安定した分布を示しています。
#### 項目間の相関
– 社会WEIに関連する項目間で高い相関が見られます。特に、「社会基盤・教育機会」と「持続可能性と自治性」は強い相関を示し、社会的な施策や環境の変化がこれらに同時に影響を与えていることが考えられます。
#### データ分布
– 箱ひげ図から確認すると、各WEIスコアの中央値は比較的一定であり、ばらつきも大きくはないですが、いくつかの異常値が特定の項目に集中する期間があったことが示されています。
#### PCA分析
– PC1が72%の寄与率を持ち、データの大部分を説明しています。これは一部の主要な変動要因が全体のWEIに大きな影響を及ぼしていることを表しています。PC1は、社会全体の経済状態や施策が主成分となっている可能性が高いです。
### 結論
この30日間のWEIスコアの推移は、特に7月初旬から中旬にかけての変動が大きく、特定の日（7月6日）における異常な高スコアが全体の傾向を大いに左右しています。この日は個別項目のスコアが特に高く、おそらく一時的な政策の実施や社会的な出来事が影響を与えたと考えられます。このような分析をもとに、WEIを構成する様々な要因を詳細に追跡し、今後の改善策や予測モデルの構築に利用することが可能です。
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:
以下はこのグラフから得られる分析結果です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色の点）は時間とともに緩やかに上昇している傾向があります。
– 予測データには線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が含まれ、これらの予測方法ではおおむね横ばいもしくは微妙な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのデータ点が黒い円で示された外れ値としてマークされています。しかし、全体の傾向に大きな影響を与えているようには見えません。
– 急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を表し、評価日における実際のWEIスコアを示しています。
– グラフには異なる予測モデルが含まれており、それぞれ異なる予測方法を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値に対して、各予測モデルがどのように一致または乖離しているかを比較することができます。
– ランダムフォレスト回帰は他のモデルに比べてやや高めの予測をしているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データにおける点の密度が高いため、データの集中が見られます。
– 点の分布は比較的一貫しており、予測モデルの線と大きく乖離していないことから、予測が比較的正確であることが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 実際のWEIスコアが上昇傾向にあることから、国際的な状況が改善している可能性があります。
– 予測モデルが全体のトレンドを捕捉できているため、今後の戦略立案において信頼性の高い指針を提供できる可能性があります。
– 外れ値の存在は、予期しない状況の変化を示している可能性があり、注意が必要です。
この分析は、データに基づいて国際的な戦略やトレンド予測を支えるものとして役立つでしょう。
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**:
– 実績データ（青い点）は、2025年7月1日から2025年7月11日まで一定の範囲内でゆるやかに変動しています。
– 予測データ（赤いバツ）は開始後上昇し、その後安定しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測線（青、緑、紫）は共に個別のトレンドを示していますが、ランダムフォレスト回帰（紫）は一貫して上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の青い点が囲まれており、これらが外れ値として識別されています。これらは他のデータポイントと比べて異常な値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、日々のデータポイントを表しています。
– 赤いバツは予測値を示しています。
– 外れ値は黒い丸で強調されています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、予測の信頼区間を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測モデルの間には視覚的には明確な関係性が示されています。特にランダムフォレスト回帰は全体的に一貫したトレンドを示し、他のモデルよりも精度が高いように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一貫している一方で、予測データはモデルによって異なるパターンを示していますが、外れ値に対しての反応は異なっています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– WEI（ウェルビーイングインデックス）のスコアが安定していることは、個人や組織が持続可能な状態を保っていることを示しています。ただし、外れ値の存在は特定の期間や条件下での不確実性を示唆するため、リスク管理が必要です。
– モデルによる異なる予測結果に対する注意が必要であり、特に不確かさの範囲を考慮して予測の信頼性を評価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:
このグラフは、国際カテゴリの社会WEI平均スコアを30日間追跡した時系列散布図です。以下に、グラフの分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青いプロット）は比較的安定して推移しています。データが密集しており、WEIスコアは0.6から0.8の範囲内に集中しています。
– その後、予測データ（ピンクの線）は急激に上昇し、一定の範囲に収束しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データ内には、いくつかの外れ値が観測され、黒い円で強調されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを表し、実際の社会WEIスコアを示しています。
– ピンクの線は、ランダムフォレスト回帰による予測を示し、今後のWEIの増加を示唆しています。
– 灰色の領域は、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**:
– ランダムフォレストによる予測は、実績データよりも高いスコアに向かっているようです。これはポジティブなトレンド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**:
– 実績データは密集し、均一な分布を示していますが、外れ値が若干のばらつきを示しています。予測データは明確な上昇傾向を描いています。
6. **直感的な感じおよび社会への影響**:
– 初期データの比較的安定した状況から、予測データの上昇傾向を見ると、社会的にポジティブな変化が期待される可能性があります。これが達成されれば、ビジネスや政策においてもプラスの影響を与えるでしょう。しかし、予測の不確かさも考慮する必要があります。
この分析は、グラフの視覚的特徴に基づいており、さらなる詳細な検証が必要な場合があります。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
このグラフは、個人の経済的余裕を表すWEIスコアの30日間の推移を示しています。ただし、明確なトレンドが見え始めるのは一部のみで、特に予測部分で時間が進むにつれてスコアの上昇が確認できます。
### 2. 外れ値や急激な変動
初期のデータポイント（青色の実績データ）において外れ値が見られ、これらは黒い円で特定されています。これらの外れ値は、日常の経済指標に特定の影響を与える可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– 青色の点: 実際のデータ。初期の部分に集中しており、0.6から0.8の範囲にあります。
– 黒い円: 外れ値を示します。経済的余裕に予期せぬ変動があったことを示唆しています。
– ピンク色の線（予測ランダムフォレスト回帰）: 未来の経済的余裕についての予測。時が経つにつれスコアが上昇します。
– 紫色の線（予測決定木回帰）: 横ばいを示し、ピンク線との比較ができます。
– グレーのゾーン: 予測の不確かさを示す範囲です。
### 4. 複数の時系列データの関係性
実績データ（青色点）はピンク色の予測線とある程度一致しており、ランダムフォレスト回帰が現在の数値に基づいた安定した成長を予測しています。これは予測に対する信頼感を強化します。
### 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に分布し、外れ値が混在しつつも安定しています。異なる予測方法間での相違は、モデル選択による個別性を示唆しています。
### 6. 人間が直感的に感じることおよびその影響
– **直感的理解**: 初期の実績データが横ばいの後、予測によりわずかに上昇する未来が示唆され、人々は改善の兆しを期待するかもしれません。
– **ビジネス・社会への影響**: 経済的余裕の指標が改善する兆しは、経済の潜在的成長につながる可能性があり、消費行動にもプラスの影響を与えることが考えられます。予測における多様性は、異なるモデルアプローチの必要性を示し、リスク管理の重要性を浮き彫りにしています。
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:
以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）はほぼ一定で、明確な上昇や下降トレンドは見られません。
– 予測データは、線形回帰（青色）が緩やかに上昇しており、ランダムフォレスト回帰（紫色）がわずかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としてマークされたプロットがいくつか存在しています。これらは実績データと他のデータポイントから外れた値です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示しており、x印は予測を示しています。
– グレーの影は予測の不確かさを表し、予測の信頼性を示しています。
– 外れ値は黒い円で囲まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰と決定木回帰の予測は、異なるトレンドを示していますが、いずれも大きな変化は示していません。
– ランダムフォレスト回帰はわずかに減少傾向です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、一定の範囲内に分布しており、急激な変動が見られません。
– 外れ値の存在にもかかわらず、実績データはおおよそ一定しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 健康状態が安定しており、予測も大きな変動を示していないことから、短期的なリスクは低いと考えられます。
– 外れ値が存在するため、データ収集や測定のプロセスを見直すことで、より正確な分析に繋がる可能性があります。
– ビジネスや医療においては、この情報を基にサービスの向上やリスク管理を行うことができるでしょう。
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:
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（青色の点）は、全体的に横ばいからわずかな増加傾向を持っていますが、大きな変動は見られません。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクのライン）は、最初に急激に上昇してから横ばいに転じています。
– 線形回帰（緑のライン）は一定しています。
– 決定木回帰（水色のライン）も一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒い丸で囲まれた点）が数箇所見られます。特に期間の初めに集中しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実際のデータ（実績AI）を示しています。
– 異常値は、通常の範囲から外れたデータ点を示し、特異な出来事やエラーの可能性があります。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を意味し、予測値がこの範囲内に収まることが期待されます。
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がもっとも変動をキャプチャし、他の予測方法と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**:
– 実績のデータ自体には大きな変動が見られず、比較的安定しています。
– ランダムフォレストの予測は、ほかのモデルよりも実績の一部を捉えるように見えます。
6. **人間の直感、およびビジネスや社会への影響**:
– 短期間でのWEI（心理的ストレス）の変動が少ないことから、全体的に安定していますが、初期にいくつかの特異な出来事があり、それが異常値として表れています。
– 予測モデルの使用により、今後の心理的ストレスの傾向を把握しやすくなります。この情報は、企業や組織が従業員の心理的健康を管理するために役立つ可能性があります。
総じて、このグラフは、モデルが異なるデータのパターンをどう捉え、心理的ストレスの予測にどのように活用できるかを示しています。
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:
1. **トレンド**:
– 最初の10日間から15日間の間でWEIスコアが上昇するトレンドが見られますが、後半にはスコアが安定または微増しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフにはいくつかの外れ値が異常値としてマークされています。それらは大きく前後のデータポイントと離れています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、予測されたデータは異なるモデルの色（緑、青、紫）で示されています。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示しており、この範囲内で実際のデータが変動することが見込まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる予測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他のモデルと比較して急激に上昇しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には精度の高い相関があるようには見えませんが、予測モデルのスコアの振れ幅がモデルごとに違うため、予測の信頼性にはばらつきがあると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– WEIスコアの上昇は、個人の自由度と自治が向上している可能性を示唆します。これは、国の政策が効果を発揮していることを示しているかもしれません。
– 異常値の存在は、予測モデルの精度向上が必要であることや、外的な要因が介入している可能性を提起します。
– ビジネスや社会への影響として、自由度が高まれば市場の流動性が増す可能性があり、投資機会が広がる可能性も考慮されます。
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:
このグラフは、「国際」カテゴリにおける「社会WEI（公平性・公正さ）」の30日間のスコア推移を示しています。以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績スコア（青いプロット）は、期間の初期には変動がありますが、中盤以降はデータがありません。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測はそれぞれ緩やかなトレンドを形成しており、全体として高い水準の予測が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには、0.8前後と0.5前後の二つの異なるグループがあり、外れ値として円で囲まれています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示し、外れ値は黒い円で囲まれています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、範囲が狭いことは高い予測精度を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データと実績データの間には、明確な一致は見られないが、予測では一貫して高いレベルが維持されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データは二極化しており、異なる集団を示唆しています。一方で予測データは一貫性があります。
6. **直感的な感じや社会への影響**:
– グラフは初期データの不安定さを示しつつも、予測モデルにより社会的公平性が維持される可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会的には、予測通りの高い公平性が維持されるならば、安定した社会環境が期待されます。しかし実績データの変動は、改善の余地があることを示しており、ここに注力する必要性を感じます。
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:
このグラフを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は一定の範囲で横ばい状態です。このことは、持続可能性と自治性のスコアが安定していることを示します。
– 一部の予測手法では、トレンドラインがわずかに上昇しており、将来的にスコアが向上する可能性が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内には黒い円で囲まれたデータポイントが数点あり、これらは外れ値として識別されます。これらの外れ値は、特定の時期に異常な状況が発生した可能性を示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データ、赤い「×」は予測値です。
– 薄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おり、比較的高いスコアで維持されています。
– グレーの陰影は予測の不確かさを表しており、いくつかの予測手法で狭い範囲の変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測手法が比較的一貫した傾向を示していますが、予測の誤差は予測手法と対応する実績データとの間で異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データとの相関関係は視覚的に明確ではありませんが、全体的に安定したスコアを維持しています。
6. **人間が直感的に感じること、および社会的影響**:
– このグラフからわかる安定性は、社会や政策において持続可能性と自治性が維持されている安心感をもたらします。ただし、外れ値が示す可能性のある異常な状況への対策が必要です。
– 政策的には、一部の予測では改善が見込まれているため、持続可能性向上に向けた政策の効果が期待できます。
今後の評価においては外れ値の要因分析を行い、予測手法の精度向上を図ることが重要です。
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（青い点）**: データは概ね0.7から0.8の範囲で横ばいの傾向を示しています。30日間の間で大幅な変動は見られません。
– **予測データ（紫色の線）**: 全体としては0.8以上で推移しており、各予測モデルによるバラツキは少ないです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒い円で囲まれた点）**: 一部に外れ値が見られますが、全体的な影響は小さいです。ただし、外れ値の出現はデータの変動要因を探る上で重要な手がかりとなります。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青い点）**: 過去の実際の数値を示し、評価の安定性を表します。
– **予測の不確かさ範囲**: 灰色の陰影部分は予測の不確かさを示しており、実績と比較的近い範囲に納まっています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が採用されており、各モデルの予測はおおむね一致しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績値と予測値の間で相関が高いことが示唆されます。実績値は安定しているため、予測モデルの精度が高いと考えられます。
### 6. 直感的な感じ方と影響
– **安定した社会基盤**: 実績が安定したまま推移していることから、社会インフラが整っている、または教育機会が安定して提供されていると考えられます。
– **ビジネス・社会への影響**: この安定は、長期的な投資や政策決定を行う上での信頼性につながります。外れ値の発生が限られているため、大きなリスク要因は認められず、安定した社会基盤が維持されていることが示されます。
以上の分析を通じて、データの変動要因やモデルの信頼性を更に探究し、持続可能な社会のためのインフラと教育機会の政策策定が可能となります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– **実績データ（青い点）**は、ややバラツキがありますが、全体的には一定の範囲内で推移しています。
– **予測データ（線グラフ）**は、線型回帰を示すラインがほぼ水平で、安定している様子です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値（黒丸で囲まれている点）は、データの初期に集中しており、その後はあまり見られません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– **青い点**は実績データを示し、日々の社会WEIスコアを表しています。
– **異常値**は黒線で囲まれており、予測モデルから大きく外れた値を示しています。
– **灰色の帯**は予測の不確かさの範囲を示していますが、後半は狭まっており、予測の精度が向上し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:**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の各予測モデルは、非常に似た挙動を示しており、短期的に安定した予測がされています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは0.6から0.8の間でばらつきがあり、安定したスコアを維持していますが、間にいくつかの異常値があるため、特定の条件で変動が生じた可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、および社会的影響:**
– 社会WEIスコアの安定性は共生・多様性・自由の保障が効果的に維持されていることを示唆しています。
– 異常値が初期に集中していることから、当初の不安定性が改善されたと考えられます。
– 予測データが安定していることは、今後も現状維持が期待できるため、社会的な安定や政策の効果に対する安心感として捉えられるでしょう。
このような安定したトレンドは、社会的な政策や介入がうまく機能していることを示しており、引き続きのモニタリングと改善策の検討が重要です。
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:
グラフの分析を行います。
### 1. トレンド
– ヒートマップの色の変化を追跡すると、時間帯と日付ごとにWEIスコアが変化していることがわかります。
– 早朝から午前中にかけて（時間帯7時〜15時）は、スコアが安定しています（青系の色が多い）。
– 午後から夜にかけて（時間帯16時〜23時）にかけて、スコアが急激に上昇しています（緑から黄色への変化が見られる）。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 7月7日の16時と23時に、スコアが高く（黄色）、他の日や時間帯と比較して異常に高い数値となっています。
– この変動は一時的なイベントや要因によるものである可能性があります。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– 各セルの色は、0.675から0.825までのスコア範囲を示しています。色が明るいほど高スコアを示します。
– 朝から午後のスコアが低く（紫・青系）、夕方から夜にかけて高スコア（緑・黄色）が見られることから、日中の活動量と関連があるかもしれません。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時間帯ごとのスコア上昇は特定の日に集中しており、一貫したパターンとして午後から夜に高スコアが出る傾向が確認できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 夕方から夜にかけてのスコア上昇は、特定の日付（特に7月7日）で顕著です。他の時間帯や日付とは異なる特徴的な分布をしています。
### 6. 直感的な洞察およびビジネスや社会への影響
– 特定の日や時間帯に高スコアを示すため、何らかのイベントやキャンペーンが行われた可能性があります。
– 企業はこのようなデータを元に、ピーク時のサービス提供を強化したり、キャンペーンを実施する時間を検討することができるかもしれません。
– 社会的には、人々の活動が夕方から夜に集中している可能性があり、これに応じた交通インフラやサービス提供が求められると考えられます。
全体的に、夕方から夜のスコア上昇を活用することで、サービスや商品の提供戦略を調整することが有効であると考えられます。
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:
以下に分析結果を示します：
1. **トレンド**
– 全体的に色が暗い（緑や青）から明るい（黄色）へと変化しており、個人WEI平均スコアが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**
– 2025年7月7日には、急にスコアが上がる（黄色）など、目立った変動が見られます。このようなポイントは特筆すべき変化として認識されます。
3. **各プロットや要素**
– 色の変化がスコアの変動を視覚的に表現しています。特に明るい色（緑から黄色）が高いスコアを示します。
– ヒートマップの密度が高い部分はより重要な時間帯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**
– 各時間帯および日ごとに独立したスコアが示されており、時間帯による変動が特定の日に集中していることがわかります（特に時間帯15や16での変化が顕著）。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の期間にスコアが上がり下がりしている傾向があり、このパターンは日内あるいは日間の出来事と関連している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– スコアの上昇トレンドは、対象となる指標に対する改善やパフォーマンス向上を示唆している可能性があります。
– 社会的・ビジネス的には、スコアの安定した上昇はポジティブな指標と解釈されることが多く、戦略的決定において参考となるでしょう。
– 変動の激しい時間帯や日付は、詳細な分析が必要な異常値として、注意深く監視する価値があります。
これらの洞察をもとに、さらに詳細な分析やアクションが展開されるべきです。
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:
このヒートマップは、ある一定期間（30日間）における24時間の社会WEI平均スコアの変動を示しています。ここから以下の洞察を導き出せます。
1. **トレンド**:
– 全般的に、時間帯によってスコアが異なりますが、期間全体として明確な上昇や下降の長期的トレンドは見られないようです。
– 日によって、スコアに若干の変動はありますが、全体の色調が大きく変わるような周期性は顕著にありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025年7月7日と8日の午後7時以降に、急激なスコアの上昇が見られます（黄色から緑に変化）。
3. **プロットや要素**:
– 色が濃いほどスコアが低く、明るいほどスコアが高いことを示しています。
– 主に午後7時と16時に高いスコアを示しており、特定の時間帯の活動が注目されます。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 各時間帯は他の時間帯と独立して変動しているように見えますが、日ごとのクロス時間帯パターンは特に見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午後7時頃と16時頃に、相対的にスコアが高い傾向がありますが、他の時間帯との具体的な相関関係は見えません。
6. **直感的な印象および社会的影響**:
– 人間は、このデータから、特定の時間帯における活動や効率の高さ（WEIスコアの高さ）を認識するでしょう。
– ビジネスや社会には、活動が盛んな時間帯にリソースを集中させることで、効率的な運営やピーク時の対応改善につながる可能性があります。
このヒートマップは、特定の時間帯における社会的な活動の集中や重要性を示唆しており、それに基づく戦略的な意思決定が可能です。
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:
この相関ヒートマップは、異なるWEI項目間の相関関係を示しています。いくつかの視点から分析します。
1. **トレンド**:
– 30日間のデータを前提としているため、時系列トレンドよりも現在の相関関係の強さを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は直接は読み取れませんが、相関が非常に低い（青色に近い部分）か非常に高い（赤色に近い部分）ところで、他に比べて特殊な関係を持つ項目があるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の強さは相関の強弱を示します。赤色が濃いほどプラスの相関が強く、青色が濃いほどマイナスの相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列的ではありませんが、各項目間の現在の関連性を示します。例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」は強い相関を持っていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」とほとんどの項目が高い相関を持っていることがわかります。特に「個人WEI平均」との相関が高いです。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」は他の多くの項目とは低い相関を持っていますが、一部の項目とは比較的高い相関があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 高い相関を持つ項目間は、お互いの影響を受けやすい可能性があるため、一方の改善が他方にも寄与する可能性があります。
– 例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」を改善することが「個人WEI（健康状態）」の向上につながる可能性が考えられます。
– 公共政策や社会課題に取り組む際には、これらの相関関係を活用して、相乗効果を狙ったアプローチが有効かもしれません。
このデータから得られる洞察は、政策立案や事業戦略の策定においても活用できるため、さらなる詳細な分析が推奨されます。
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:
この箱ひげ図は、異なる「WEIタイプ」におけるスコアの分布を示しています。以下に、グラフから得られる主要な洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的なトレンドとしては、それぞれの「WEIタイプ」によってスコアの中位値が異なる一方で、大きな上昇や下降の傾向は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI (経済状態)」と「個人WEI (心理的ストレス)」にはいくつかの外れ値が見られます。これらは他のデータ点から大きく離れており、経済状態や心理的ストレスにおいて特異な状況が存在する可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各箱は中央の線が中央値を示しており、箱の上下端は四分位範囲を示しています。箱の外の「ひげ」は他のデータ点を示し、外れ値は個別にプロットされています。
– 色の違いは「WEIタイプ」の違いであり、カテゴリごとの分布の違いを視覚的に表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではなく、「WEIタイプ」によるカテゴリ別の分布比較ですが、複数のタイプ間の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI (経済状態)」の分布は広く、他のカテゴリに比べて変動が大きいことを示しています。
– 「社会WEI (公平性・公正さ)」と「個人WEI (自由度と自律)」は中央値が高めで比較的狭い分布を示しています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 経済状態における外れ値は、特定の国や個人が経済的に困難な状況にある可能性を示し、政策立案者や企業がこれらのギャップを考慮する必要があるかもしれません。
– 心理的ストレスや自由度の異なる分布は、それぞれの社会的環境や文化的要素が関与している可能性を示唆し、社会政策や企業戦略において考慮すべき要素となるでしょう。
全体として、このグラフはさまざまな「WEIタイプ」におけるスコアの分布と変動の理解に役立ちます。特に外れ値や分布の広さは、具体的な社会的および個人的な状況を理解するための手がかりを提供します。
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、WEI（Weekly Economic Index）の主成分分析（PCA）による構成要素を示しています。以下のポイントを分析に基づいて説明します。
1. **トレンド**:
– データポイントは第1主成分（横軸）により広い範囲にばらついていますが、明確な単一の上昇または下降のトレンドは見られません。
– 第2主成分（縦軸）でも明確なトレンドは観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 上部中央のデータポイントは他よりも高い第2主成分の値を持ち、やや外れた位置にあります。
– また、右下のデータポイントも第2主成分で他と離れているため、注目に値するかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットは観測されたデータポイントを表しており、PCAによって2次元空間に射影されています。この結果、第1主成分が7割以上の分散を説明しています。
4. **関係性**:
– プロット全体が中央付近に集中していることから、データの変動は第1主成分が強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**:
– 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、データの分布はやや楕円形をしており、第1主成分の影響が大きいことが示唆されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから直感的に感じ取れることとしては、一部のデータポイントが際立っている（外れ値的な存在がある）ため、注目すべき経済イベントがあった可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、これらの外れ値が特定の国や地域での経済的変動を示唆しているかもしれません。そのため、詳細な原因分析が求められるでしょう。
全体的にこのPCAスコアプロットは、データのばらつきや主成分による説明力を視覚的に理解するための有効な手段となっています。
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。