📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ解析に基づくと、提供された30日間のWEIスコアデータにおいて、以下のような傾向やパターンが見られます。
### 時系列推移
– **総合WEI**: 時系列データを観察すると、総合WEIは初期値の0.65日から徐々に上昇し、特に7月6日以降、スコアが0.8を超える日が頻繁に見られることがわかります。この期間におけるスコアの増加は、社会的要因によるものかもしれません。
– **個人WEI平均**: 個人の平均スコアでは、7月初旬は0.6台と低迷していましたが、中旬に向けて0.7に達する傾向があります。これは可能性として、個人の心理的ストレスや経済的余裕などの個人要因が改善していることを示唆します。
– **社会WEI平均**: 初期値よりも一貫して高く、0.75以上を維持しています。特に7月10日以降、高いスコア（0.9以上）が目立ち、これは社会基盤・教育機会や持続可能性の向上による可能性があります。
### 異常値
– 異常値として検出された総合WEIの日付やスコアは変動が示されるタイミングであり、その背景には個々の要因でのスパイクが考えられます。例えば、経済的余裕や心理的ストレスなどの要素によりWEIスコアが下がったり、上がったりしている可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– 長期的なトレンド解析では、WEIスコアが著しい上昇傾向を示しているものの、具体的な季節性パターンは特定できませんでした。これは短期データのためであります。
– 残差成分はランダムに近く、一部の日付で高い変動を示しています。これは突発的な社会的出来事や政策変更が影響している可能性が考えられます。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**: 各WEI項目間の関連性を見ると、社会的要因（持続可能性、社会基盤、共生多様性）と個人要因（心理的ストレス、経済的余裕）がそれぞれ密接な関係にあるようです。これは、社会の安定性が個人の幸福感に影響を与えうるという理解を支持します。
### データ分布
– **箱ひげ図**では、特に個人WEIの変動が大きく、中には顕著な外れ値があり、これは個人の異なるバックグラウンドや状況により大きなスコアのバラつきが生じている可能性を示唆します。
### 主要な構成要素 (PCA)
– 主要な構成要素では、PC1が0.72と高い寄与率を示しており、これは多くの変動を説明しています。PC1はおそらくマクロな社会的要因を表していると考えられ、個人の生活と社会の相互作用が強く影響を及ぼしている可能性を示しています。
この分析は、WEIが個々の幸福感および社会の環境要因によって大きく影響を受け、特に7月初旬と中旬以降にかけて顕著な改善が見られることを示唆しています。この改善は、政策変化、季節的なイベントや社会的なプログラムの結果である可能性があります。データの詳細な分析を行うことで、その背景にある要因についてさらなる理解を深めることができます。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **初期トレンド**: データの始まりから7月8日頃まで、WEIスコアは緩やかに上昇しています。
– **中期トレンド**: 7月8日以降はスコアが横ばいになっています。
– **予測モデル**: ランダムフォレスト回帰が示す予測は上昇傾向、一方他の予測モデル（線形回帰と決定木回帰）は安定です。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: WEIスコアが予測の不確かさ範囲外に含まれる観測点が存在します。
– **急激な変動**: 初期に一部観測点で急激な変動がありますが一般的には安定しています。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青のプロット）**: 現在までの実際のデータ。
– **予測（紫の線や他）**: さまざまなモデルに基づく将来の予測。
– **予測の不確かさ範囲（グレーのゾーン）**: モデル予測の範囲を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **予測モデル間の差異**: ランダムフォレストは他のモデルと異なり上昇トレンドを示しており、多様なアプローチの結果としてモデルの選定が重要であることを示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **WEIスコアの分布**: 予測の不確かさ範囲内に多くの観測点が集中していますが、一部予測範囲外の外れ値が見られます。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **直感**: 初期の緩やかな上昇から横ばい、もしくは上昇が期待される区間に移行する流れを持つ。人々はこのプロセスにおいて安定性を感じるかもしれません。
– **ビジネスへの影響**: 特にランダムフォレストの上昇予測は特定の分野での成長機会を示唆しています。予測モデルの選定や調整が重要となります。
– **社会への影響**: 安定または改善が予測されているため、安心感を伴う可能性がありますが、外れ値に基づく不確実性も考慮するべきです。
このグラフ全体からは、データ科学およびモデリングの観点で予測の信頼性と多様性を理解する重要性が感じられます。
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:
以下は、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 実績AIのプロット（青い点）は、全体的に横ばいのトレンドを示しています。
– 予測に関しては、線形・決定木回帰（紫と水色の線）は僅かに上昇していますが、ランダムフォレスト回帰（青い線）は横ばいを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部に外れ値（黒い丸で囲まれた青い点）が観察されますが、全体的には少数であり、個々の評価における急激な変動は大きく見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータを示しています。
– 紫、水色、青のラインは、それぞれの回帰手法による予測結果を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIのデータと予測モデル（特にランダムフォレスト回帰）の間では、現状を維持しながら微増するような予測が出ています。
– 線形・決定木回帰は将来的な上昇を示唆していますが、実績値からの乖離に注意が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データはおおよそ0.6から0.8の範囲で密集しています。
– 外れ値は不規則に出現するため、特定のパターンは見られません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– データは安定しているが、若干の不確実性が見られるため、予防的な戦略が推奨されます。
– 短期的な安定と微増の予測に基づき、リスクを最小化しつつ、成長の機会を探る余地があります。
– 社会的には、現在のトレンドの持続が可能性を提示しつつも、外的要因に対する注意が必要です。
全体として、データは安定したパフォーマンスを示しており、予測モデルが示す軽微な上昇トレンドは、今後のリスク管理と成長戦略の策定に役立つでしょう。
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:**
– 実績データ（青色のプロット）は横ばい傾向を示していますが、若干の上昇が見られます。
– 予測ラインのうち、一部は安定していますが（線形回帰、決定木回帰）、ランダムフォレスト回帰のラインは上昇傾向が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 2つの外れ値（黒丸で囲まれた青いプロット）が確認できますが、他のデータポイントと大きく乖離しているわけではありません。
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表し、実際のWEIスコアの動きを示しています。
– 赤いバツ印は予測データで、今後の動向を示唆しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさの範囲を示し、ある程度の信頼性を持っています。
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は全体として乖離しておらず、予測が信頼できることを暗示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– WEIスコア自体は比較的一貫しており、大きな変動は見られません。予測と実績の相関も高いと考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響:**
– WEIスコアが安定していることから、対象となる社会的状況が落ち着いていると考えられます。
– ランダムフォレスト回帰による予測が上昇を示しているため、将来的な改善の可能性を期待できます。これにより、ビジネスや政策決定においてより楽観的なアプローチが考えられるかもしれません。
このグラフからは安定性が感じられ、将来に対する様々な予測をもとに戦略を立てることが可能です。
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:
### グラフの視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、全体的に横ばいですが、軽微な変動があります。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、紫色の線）は若干上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の方のデータにいくつかの外れ値が見られ、特に低いWEIスコアのデータが複数存在します。これは異常値として認識されています（黒い輪で囲まれた点）。
– 大部分のデータは0.7から0.8の範囲に集まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のWEIスコアを示しています。
– ランダムフォレスト回帰や線形回帰（薄青の線）と決定木回帰（薄紫の線）による予測モデルが用いられています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ範囲を示していますが、実績データの大半をカバーしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルによるスコアの見込みは異なりますが、どれもWEIスコアが大幅に変動する予測はしていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は比較的一様ですが、一部の期間で低いスコアの外れ値が目立ちます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 実績が安定していることから、短期間において経済的余裕に大きな変動はないと推測されます。ただし、外れ値の存在は特定のイベントや時期に何らかの経済的衝撃が発生した可能性を示唆しています。
– 予測の範囲を考慮すると、今後の安定性は比較的高いと考えられます。これが社会やビジネスに与える影響としては、現在の経済政策が引き続き効果的である可能性があります。特に、需要の急激な変動やリスク要因への対策が適切に行われていることが示唆されます。
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WEI（健康状態）スコアを示す時系列散布図で、30日間のデータが含まれています。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データは概ね横ばいで、日ごとの変動は限定的です。評価期間の後、一部の予測モデルはわずかな上昇を示唆しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測モデルが提供されていますが、それぞれのモデルで予測トレンドが異なります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数値が特に高い外れ値が複数あります。これらは特定の健康イベントや異常を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績データを示し、一貫して灰色の範囲内に収まっています。
– 黒の円で囲まれた点は外れ値として示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なる未来のトレンドを示しています。線形回帰は上昇、決定木回帰は横ばい、ランダムフォレスト回帰は横ばい傾向を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 大部分のデータは0.6から0.8の範囲に集中しています。
– 予測の不確かさの範囲が示されており、これにより予測の信頼度が理解できます。
6. **直感的な感じと社会的影響**:
– 見る限り、健康状態は安定しているように見えますが、柔軟な対応が求められる可能性があります。
– 安定した健康状態は良好な管理が行われていることを示唆しますが、外れ値があるため継続的な監視が重要です。
このようなデータは、個人や集団の健康管理の改善に役立てられるほか、リソースの適切な配分にも寄与し得るものです。
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
1. **トレンド**
– 初期の20日間は、実績AIのデータが0.5から0.8の間に分布しており、おおむね横ばいです。
– その後、予測AIによる予測データが加わり、線形回帰とランダムフォレスト回帰の2つの予測トレンドが示されています。線形回帰ではスコアが漸増しているのに対し、ランダムフォレスト回帰では一定のスコアを保っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにいくつか外れ値があります（黒丸で囲まれている）。
– データ全体として急激な変動は見られませんが、予測部分において線形回帰の予測値が上昇し、実績値との差が広がっている点が特筆されます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点が実績AIのデータを示し、黒い丸が外れ値を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、xAI/3σに基づいています。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測が予測の異な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**
– 実績AIと線形回帰の間に増加トレンドの相関関係が認められます。一方、ランダムフォレスト回帰は平坦なトレンドを示しており、実績AIとの直接的な相関は難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データが全般的に0.5から0.8の範囲に集中しており、外れ値が存在しますが高い分散はあまり見られません。
– 線形回帰の予測は緩やかに上昇しており、将来的な心理的ストレスの増加を示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々が感じる心理的ストレスは安定していますが、今後増加する可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、ストレスの増加は労働生産性の低下や健康問題の増加につながる可能性があります。それに伴い、企業や政策立案者はこのトレンドに対する予防策を講じる必要があります。
このグラフを通して、新たな施策やサポートシステムの構築が求められることが示唆されています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績値（青い点）は、初期から徐々に上昇している傾向がありますが、中盤以降は横ばいとなっています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンク線）は安定して高い値を示しています。
– 線形回帰や決定木回帰の予測結果は表示されていないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値が幾つか認識されていますが、大きな急変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、黒い円で囲まれた部分が異常値として記されています。
– グレーの帯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**
– 実績と予測の間に明確な相関関係があり、予測が実績データの動向を捉えていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データには初期は変動が多いものの、後半では安定し、予測の不確かさも少なくなっています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフからは、個人の自由度と自治が30日間で安定化していることを示唆しています。ビジネスや社会に対しては、自由度と自治の安定が経済活動や政策実施に安心感をもたらし、長期的なプランニングが可能になると感じられます。
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:
以下に、示されたグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績（青のドット）は、期間の初めにいくつか低い値を示した後、主に0.8付近で横ばいの状態です。
– 予測（線）は、回帰方法ごとに異なり、線形回帰は0.8で水平、決定木回帰は同じ値で水平、ランダムフォレスト回帰は1.0に近い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績の中に、初期に0.6未満のいくつかの外れ値が観察されます。これらは他のデータから大きく離れています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のドットは実際のWEIスコアを示し、黒い丸で囲まれたものが外れ値としてマークされています。
– 各回帰曲線（青、緑、紫）は異なる予測モデルを表し、それぞれのモデルに基づく将来の傾向を示しています。
– 灰色の影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**:
– 実績と予測の間には、初期には乖離がありますが、後半は実績が予測モデル（線形回帰）に近づいています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは全体的に0.7〜0.9の範囲に密集していますが、初期には偏差があります。
– 様々な予測モデルは、実績と強い一致を示すものから大きく外れるものまで多様です。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**:
– 初期の不安定なデータは、市場や社会の不確実性を示している可能性がありますが、時間の経過とともに安定してきています。
– 社会的公平性や公正さが重要視される分野では、初期の不安定性を改善し、持続可能な公正環境を維持するための行動が必要です。
– 決定木回帰と線形回帰は安定的な予測を示していますが、ランダムフォレスト回帰の予測は過度に楽観的である可能性があります。この差異を考慮し、最も現実的なモデルを選択することが重要です。
全体として、グラフから得られる直感は、初期の不安定性からの回復が可能であることを示唆していますが、予測の不確実性を考慮した計画策定が必要です。
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:
グラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のプロット）は0.8から0.9の間でほぼ横ばいで推移しています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測値は、期間の後半に向けて横ばいからわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は複数のデータ点で黒い丸で囲まれており、その箇所での急激な変動が示唆されています。ただし、その数は少ないです。
3. **各プロットや要素**:
– 実績（青い点）は連続しており、一部が黒い丸で囲まれた外れ値となっています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は、実績データのほぼ全体をカバーしています。
– 予測モデルの線（ピンク、青、水色）はモデルによって異なる傾向を示しますが、全体的に近似的な動きをしています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 実績と各予測モデルの線は似た動きをしていますが、微妙な違いがあり、どのモデルも実績データに非常に近い予測を出していると見受けられます。
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は高い相関があると考えられます。
6. **直感的な感じと社会への影響**:
– このグラフから直感的に感じることは、社会WEIのスコアが安定しており、大きな変動がないことです。これは社会の持続可能性と自治性がある程度安定していることを示唆しており、安心感をもたらします。
– ビジネスにおいても、安定した社会基盤の上に新たなプロジェクトやイニシアティブを展開する上での信頼性が高まります。
この分析から、今後の予測は堅実で、少なくとも短期的には持続可能な社会が維持される可能性が高いと考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 結果の散布図は主に0.8から1.0の範囲に位置しており、全体として安定しています。過去30日間にわたるスコアの大きな増減は見られません。
– 予測に関しては、特にランダムフォレスト回帰線が将来的に緩やかな上昇を示していますが、線形回帰と決定木回帰はあまり変化しない横ばいトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつか外れ値（黒で囲まれた点）が存在していますが、全体の安定した分布から著しく外れているわけではありません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示しており、黒で囲まれた点が外れ値を表しています。
– 予測値は異なる回帰モデルによって示されており、紫、シアン、青のラインで異なる予測手法（ランダムフォレスト回帰、決定木回帰、線形回帰）を表現しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
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は他の2つの回帰よりも上昇傾向を示しています。これは他のモデルより柔軟なため、データ内の非線形性を捉えやすいことを示唆している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各モデルの予測は全体的に似た傾向を示しており、安定した予測が見られます。他モデルに対するランダムフォレスト回帰のわずかな上昇は興味深いです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績データは比較的高いスコアで安定しており、教育機会や社会基盤が堅牢であることを示しています。
– ビジネスや社会にとって、この安定性と今後のわずかな向上は、信頼性があり、小さくても持続的な改善が期待できる良好な兆候です。
– 教育機会の継続的な改善と予測の上昇傾向は、国際的な競争力の向上につなが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:
このグラフの分析から得られる洞察は以下の通りです：
1. **トレンド**:
– 実績値（青点）は最初の数日間においておおよそ0.6付近から始まり、その後若干上昇しています。
– 予測については、線形回帰（紫線）が明らかに上昇トレンドを示唆していますが、決定木回帰（水色線）とランダムフォレスト回帰（ピンク線）は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内にいくつかの外れ値が存在しており、特に初期の方で多く見られます。この外れ値は黒の丸で強調されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績値（青点）は実際のデータを表し、予測値（赤い×）は予測モデルから得られたデータポイントです。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、特に初期の方が広がっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰と他の予測モデルの間でスコアのトレンドに異なる予測が見られるため、モデルによって予測の見解が異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くのデータポイントが0.7から1.0に集中しており、これはデータのクラスタが存在することを示唆します。
– 実績と予測の間で大きな相関がない場合も見られ、予測モデルが現実とは異なる振る舞いを保持している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々に直感的に影響を与える可能性があるのは、社会WEIスコアが最近改善されていることです。これにより、社会の共生・多様性・自由の保障が強固になっていると感じるかもしれません。
– ビジネスや政策立案者にとって重要なのは予測の不確実性と、多様な予測モデルの結果に基づいて戦略を策定することの重要性です。
このグラフの読み方によって、多様性と自由の保障措置に関する政策の評価と改訂が必要かどうかを判断する材料となるでしょう。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– 時間帯ごとに異なるパターンが見られます。上部の時間帯（7時-9時）は、比較的一定の傾向がありますが、18時頃に急激な変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日から7月12日にかけて、18時以降に急激な変化があり、特に7月6日には異常に高い値が見られます（黄色に近い色）。
3. **構成要素の意味**
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しています。黄色に近づくほどスコアが高く、紫がかった色は低スコアを示しています。このため、最上部の方は高スコアが続いていることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯のスコアは一貫性があり、特定の日付にのみ急激な変動を示しています。これにより、特定の外的要因がある可能性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとのスコアに時間の影響がある可能性があります。特に、夕方以降にスコアが上昇するトレンドがあることが見て取れます。
6. **ビジネスや社会への影響**
– 夕方以降にスコアが上がることは、労働後の活動（消費やエンターテインメント）が社会的活力に寄与していることを示唆します。また、特定の日付における急激なスコアの上昇は、イベントや外的要因の影響の可能性があり、それが国際的な経済活動に関連している可能性があります。
これらの洞察は、ビジネス戦略の策定や政策立案に利用できる可能性があります。
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:
このヒートマップは、個人のWEI平均スコアを時系列で視覚化したものです。以下に、いくつかの重要な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて、スコアの色が暗色から明色に移行しており、これは全体的なスコアの上昇を示しています。
– 特に、2025年7月上旬から中旬にかけて顕著な増加が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月6日と7月11日に非常に明るい色（イエロー）が現れており、これらは急激なスコアの上昇を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの大きさを示しており、紫は低スコア、黄は高スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯（時）でのパターンが見受けられ、一部の時間帯でスコアが著しく高いことから、特定の時間に集中して変動があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色のグラデーションに一貫したパターンが見られ、これが全体のスコアの一様な上昇を示しています。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**:
– このデータは、何らかのイベントや活動が時間とともに成功または改善していることを示唆しています。たとえば、プロジェクトの成果やパフォーマンスが日を追うごとに向上している可能性があります。
– ビジネスにおいては、このようなトレンド分析は、戦略的なタイミングでの意思決定に役立つでしょう。特定の時間帯や日に対する焦点を当てることで、効果的な施策立案ができます。
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:
以下は、提供されたヒートマップに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 日にち（2025年7月1日から7月17日まで）に従って、色が濃い紫から緑、そして黄色に移行しているため、WEIスコアは月初から月中にかけて上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日付近に急激な変動が見られます。この日は特にスコアが他の日よりも低く（紫色が目立つ）、突然の変動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色相の変化（紫から黄色）は、WEIスコアの上昇を示しています。紫色は低スコア、黄色は高スコアを意味します。
– 期間内に頻繁なスコアの変動がありますが、全体的には改善傾向があると感じられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとにスコアが異なるため、それぞれの時間帯に固有のトレンドがある可能性があります。特定の時間帯で一貫してスコアが低い傾向が見られることから、日中や早朝に何かしらの要因があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日にスコアの急変が見られますが、一連のデータでは特定の要因が影響を与えているかもしれません。時間帯によってこうした影響が異なることが示唆されています。
6. **社会やビジネスへの影響に関する洞察**:
– このグラフから得られる直感として、社会的または経済的活動における変動が考えられます。たとえば、7月初旬の低スコアは、特定のイベントや外部要因（政策変更、経済動向など）が影響を与えている可能性があります。これにより、特定の時間帯や日をターゲットにした対応策が必要になるかもしれません。ビジネスにおいては、これを基に営業時間やリソース配分の見直しが求められる可能性があります。
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（Well-being Index）の各項目間の相関を示しています。以下に、その視覚的特徴と得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– ヒートマップは30日間の相関を示していますが、トレンド（上昇、下降、周期性）は存在しません。相関の強さを示すものなので、単一の瞬間を表しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関値が1に近い場合、非常に強い相関があります。0.5付近のものは中程度で、0に近いほど相関がないことを示します。このヒートマップでは、0に近い相関が目立つことはなく、全体的に高い相関が多いです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色は相関の強さを示しています。赤系は正の高い相関、青系は低い相関を示します。濃い赤は0.9以上の非常に強い相関を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列ではなく、各項目間の関係性を示したグラフです。例えば、「個人WEI平均」と「個人WEI（経済的余裕）」が非常に高い相関を示すなど、各項目間の影響力を可視化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI平均」と「総合WEI」が0.94と非常に強く相関しています。また、「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「個人WEI（心地的ストレス）」の相関が比較的低く0.45で、関係性が少し弱いことがわかります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 「個人WEI平均」は他の項目と高い相関があり、個人の福祉指標が全体の幸福感や社会的な圧力に大きく影響する可能性を示しています。ビジネスにおいては、個人の経済的余裕や健康状態が社会的ウェルビーイングに影響を与えるため、これに対する政策やサポートは重要です。
– 社会的公平性や教育機会なども強い相関を持つため、政策策定者はこれらの要素を均衡させることで全体のWEIを向上させることができます。
このヒートマップから、人々の幸福感や福祉指標が多面的で相互に強く関連していることが理解できます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– グラフは特定の期間内の「WEIスコア」の分布を複数のカテゴリで比較しています。全体的に大きなトレンド（上昇や下降）は示されておらず、各カテゴリごとの比較が主眼です。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 多くのカテゴリで外れ値が存在します。特に「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（共生、共栄）」などでは外れ値が目立ちます。これはスコア分布において異常な値が一定数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
– **箱ひげ図**は、平均的なスコアやそのばらつき具合を示しています。箱の中央線は中央値（50パーセンタイル）を示し、箱の上下は25パーセンタイルと75パーセンタイルを示します。髭はデータの範囲を表し、丸いポイントは外れ値です。
– カテゴリ間の比較により、どのカテゴリが他よりもスコアが高いか低いかが視覚的に認識できます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時系列データそのものではなく、異なるカテゴリへのスコアの分布比較が目的であるため、時系列的な関連性はありません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 全体的に、多くのカテゴリで中央値が比較的に高い位置にあり、スコアが良好であることを示しています。しかし、カテゴリによってばらつきや外れ値の数が異なるため、スコアの安定性や信頼度には差があります。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうことおよび影響
– 人間が直感的にこのグラフから感じることとして、あるカテゴリ（例えば、「個人WEI（経済的余裕）」）ではスコアの分布が非常に広い、つまり、経済的状況が極端に異なる可能性のある集団が存在するということです。
– ビジネスや社会に対する影響として、スコアのばらつきが大きいカテゴリについては、支援や政策が求められるかもしれません。特に、経済的ストレスが多様であると示唆される箇所では、政策的な介入が必要になる可能性があります。
このように多様なカテゴリ間でスコアを比較することにより、社会や個人の多様な側面におけるチャレンジや機会について深く理解することができます。
総合WEI 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分解グラフから得られるインサイトです。
### 1. トレンド
– **上昇トレンド**: トレンド成分のプロットには全体的な上昇が見られます。これは、長期的な観点から見て、総合WEIスコアが改善していることを示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **残差プロットの急激な変動**: 特に2025年7月7日から7月13日にかけて急激な変動があり、短期的な要因による異常が示されています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **Observed**: 観測データを示しており、全体的なパターンや変動の概要がわかります。
– **Trend**: データの基本的な流れや長期的傾向を示しています。
– **Seasonal**: 短期的な周期的パターンを示しており、一定の周期性や季節性の影響を把握できます。
– **Residual**: 季節性とトレンドを取り除いた後の変動を示しており、特異なイベントやノイズを特定できます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– トレンドが上昇している中で、季節性のアップダウンが観測されています。これは、上昇トレンドの中に短期的な変動要因が存在していることを示します。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 季節成分に見られる定期的な変動は、特定の外的要因（例えば月初や月末の影響など）がWEIスコアに影響を与えている可能性があります。
### 6. 直感的な洞察およびビジネスや社会への影響
– **直感的な理解**: このデータセットを見ると、全体的な改善が見受けられるため、ポジティブな傾向が続いていると感じるでしょう。
– **ビジネスへの影響**: 上昇トレンドが続く場合、企業はより楽観的な経済成長予測を立てることができ、投資や事業拡大を検討することが考えられます。
– **社会への影響**: もしこの指標が社会福祉や経済の健全性を示すなら、上昇トレンドは全体的な生活の質の向上を反映している可能性があります。
この分析をもとに、データの理解を深め、より具体的なビジネス戦略に活用できます。
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:
このSTL分解グラフを分析すると、以下の洞察が得られます：
1. **トレンド**
– トレンド成分は一貫して上昇しています。これは、観測されたWEIスコアが全体的に上昇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（Observed）データには顕著な外れ値や急激な変動は見られませんが、季節成分（Seasonal）での変動は時に大きくなっています。これは周期的な変動を反映しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 観測されたデータ（Observed）は全体の動きを示しており、トレンド、季節性、残差の合算から成り立っています。
– トレンド（Trend）は滑らかな上昇を示しており、構造的な上昇傾向を示唆します。
– 季節成分（Seasonal）は周期的なパターンを反映していますが、その幅は比較的狭いです。
– 残差（Residual）は不規則な変動を示し、特定のパターンは見られませんが、一時的な増減があります。
4. **時系列データの関係性**
– 各成分は合わせて観測データを説明しています。トレンドの上昇が観測データ全体の増加を支え、季節性と残差の変動が短期的な変動を説明します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係は明示的には示されていませんが、トレンドの安定した上昇と観測データの増加には強い関係があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから、人はWEIスコアの安定した改善を直感的に感じるでしょう。この上昇傾向はポジティブな進展を示しており、個人の国際的な活動やビジネスにおける好調さを示唆します。また、周期的な季節変動は市場や国際イベントの影響を反映している可能性があります。安定したトレンドが今後も続く場合、長期的な成長と活動の強化が見込まれます。
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:
以下のようにグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– トレンド線は緩やかな上昇を示しており、全体として社会WEI平均スコアは増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差のプロットから、2025-07-10に大きな外れ値が見られます。これは急激な変動を示しており、一時的なイベントや要因によるものと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**: 全体の観測値を示し、上昇傾向が全体的な動きを捉えています。
– **Trend**: 線形の上昇トレンドを表しており、長期的な成長を示唆します。
– **Seasonal**: 小さな周期的変動があり短期的な季節要因や周期的な変動を示しています。
– **Residual**: トレンドと季節性要因で説明できない異常な変動を示します。
4. **時系列データの関係性**:
– 観測値はトレンドと季節性の影響を受けていますが、残差が大きい場合は特定の変動要因があったと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと観測値に正の相関が見られる一方、残差は独立した変動を示しています。
6. **直感的および社会・ビジネスへの影響**:
– 緩やかな上昇トレンドは、社会的に安定した成長を示唆します。急激な変動は特定のイベントの影響を考慮する必要があり、対応する施策が求められるかもしれません。ビジネスや政策の計画において、この安定した成長傾向の維持と、急激な変動原因の特定と対応が重要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフ内の点が特定の方向に全体として移動している傾向は見受けられません。第1主成分（横軸）と第2主成分（縦軸）に広がっており、明確な上昇または下降トレンドはないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 主成分分析において、外れ値は通常、他の点から大きく離れた位置にあります。このグラフでは、特に突出した地点は見受けられませんが、第1主成分が正または負の端にある点は、何らかの特徴的なデータパターン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**
– 各ポイントは、異なるデータポイントの主成分への投影を示しています。横軸が第1主成分（寄与率: 0.72）、縦軸が第2主成分（寄与率: 0.09）であり、データの分散を主要な2つの軸で表現しています。第1主成分がより大きく寄与していることから、横軸の分布がデータの最も重要な変動方向を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データとしてではなく、データの構成要素間の関係を図示しているため、時系列に伴う関係性はこのグラフからは直接読み取れません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 主成分分析を用いることで、多次元データの分布特性を2次元に圧縮しています。データは主に第1主成分に沿って分散しているため、多次元の中でどの変数が主に影響を与えているかを特定する必要があります。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– データポイントがクラスタ化していないため、データセット内の分割や分類は明確ではありません。このため、ビジネスへの直接的なインサイトよりも、例えば市場調査や政策分析における基礎データとして利用される可能性があります。
– パターン認識により、新たな影響要因の特定や改善策の立案が可能になるかもしれません。
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。