📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下にこれらのデータの分析結果を示します。
### 時系列推移
– **総合WEI**: 最初は0.65付近からスタートし、全体的に緩やかに上昇しつつあるように見えます。特に2025年7月6日以降、高い水準で維持されています。観察期間の後半では、データのばらつきが大きく、日によってスコアの変動が見られます。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人WEI平均は全体的に0.68から0.74の範囲内で推移しており、安定しています。一方、社会WEI平均は個人WEI平均を上回る傾向があり、特に7月10日以降0.85を超える日が増え、安定して高い数値を維持しています。
### 異常値
– **異常値の日付とスコア**: 提供された異常値リストには、WEIの急激な増減や通常のトレンドから外れたスコアが多く見られます。例えば、2025年7月6日から7日にかけての急上昇（0.64から0.81, 0.85）は、通常の変動範囲を大きく超えています。
– **背景に考えられる要因**: 異常値の変動は、社会的イベントや政策の変化、経済的ニュース、および社会の一般的な感情の変化によってもたらされた可能性があります。特に総合WEIの大きな増減は、社会的な動乱や改善に関連しているかもしれません。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– 長期的なトレンドでは、総合WEIは上昇基調にあるものの、季節性データの十分な情報がないため、定期的なパターンは観察されません。
– 残差成分は主に短期的な変動を示しており、これは突発的なイベントに対する社会的反応を示唆しています。
### 項目間の相関
– 相関が特に高いのは、公平性・公正さと持続可能性(自治性)で、それぞれのスコアは一緒に変動する傾向が見られます。
– これは、持続可能な社会構造が公平な社会を構築するために重要であることを示している可能性があります。
### データ分布（箱ひげ図）
– 多くの項目で中央値は0.7～0.8の範囲に集中していますが、外れ値も存在し、個々のスコアが極端に低くまたは高くなる時があります。
– 健康状態や心理的ストレスのスコアは相対的に幅が大きく、社会情勢や個人の環境変化に敏感であることが示されています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 (64%寄与)**: 主に持続可能性や自治性、公平性に関する指標が強く影響を与えています。これらの要素はWEIの総合スコアにとって最も重要であることを示しています。
– **PC2 (17%寄与)**: 個人の健康や心理的要因がここに寄与しており、二次的に重要な要素であることを明確にします。
### 全体の考察
総合WEIの変動は、個人と社会両者の変動により影響を受け、特定の局面では急激な変化も見られます。個々の指標を改善することが、総合WEIの安定化と向上に寄与するでしょう。特に持続可能性と公平性が重要な役割を果たしています。政策的には、これらに焦点を当てることが、WEIスコアの更なる改善に貢献することが予測されます。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績（実績AI）**:
– 総合的に見て、WEIスコアは緩やかに上昇しています。
– 初期は0.6付近から始まり、徐々に上昇し0.8付近で安定しています。
– **予測（線形回帰）**:
– 緩やかな上昇トレンドを示しています。
– **予測（決定木回帰）と予測（ランダムフォレスト回帰）**:
– 決定木は直線的で変化が少ない一方、ランダムフォレストは微細な変動を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 一部のプロットは他と比較して急激な変動を示していますが、外れ値として識別されていません。
– 大部分のデータは灰色の不確かさ範囲内に収まっています。
### 3. 各プロットや要素
– **プロット（青色）**: 実際のWEIスコアを示しています。
– **プロット（赤×）**: 予測スコアを示しています。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示しており、モデルの信頼性を視覚化しています。
– **外れ値（黒の円で囲み）**: 異常値を示しており、データのパターンから外れたデータポイントです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと予測モデルのトレンドは全体的に一致していますが、予測値はやや高く予測している傾向があります。
– それぞれの予測手法は異なるトレンドを示しますが、大きな乖離は見られません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データには上昇傾向がありますが、データ間の相関が明確ではありません。
– 予測の不確かさ範囲に多くの実績値が含まれています。
### 6. 人間が直感的に感じることや影響
– 一般的に、WEIスコアは改善方向にあるように見え、安心感を与えるかもしれません。
– 決定木を含む複数モデルの予測があるため、異なる視点での分析が可能であり、ビジネス意思決定の質を向上させる可能性があります。
– 外れ値があることに注意し、予測の精度向上や異常検出機能の強化が考慮されるべきです。
この分析は、迅速な意思決定の促進やスコアの改善策のための基礎資料となるでしょう。
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:
以下の点に注目してグラフを分析します。
1. **トレンド**
– 過去30日間のデータでは大きなトレンドは見られません。データは堅調に横ばいを示しているようです。
– 未来の予測線（紫色の線）は緩やかに上昇していますが、大きな変動は予想されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータ点は他のデータから外れており、黒い円で囲まれた外れ値として表示されています。しかし、全体的に外れ値の数はそれほど多くはなく、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AIによる実際のデータを示しています。
– 赤いバツは予測AIの予測値です。
– 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は全体的に一致しており、予測が現実に近いことを示しています。予測の不確かさも比較的狭く設定されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは密に一意的な範囲に集まっており、散らばりはあまり見られません。これは高い安定性を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 直感的には、このデータセットは安定していて、急激な変動や新たなトレンドの出現がないため、信頼性の高い予測モデルと言えます。
– ビジネス的には、リスクが低いと捉えられ、現状の維持や小さな改善が可能な状況を示しています。
このグラフは、状況が安定しており、計画が立てやすい環境にあることを示しています。予測を基にした意思決定が有効に機能する可能性が高いと考えられます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は期間の初めに0.7くらいから始まり、安定して0.8から0.9の間で推移しています。
– 時系列全体としては、特に顕著な上昇や下降のトレンドは見られず、比較的横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い円で囲まれた青い点）は数点ありますが、全体のトレンドに大きな影響を与えていません。
– 急激な変動は特に見られませんが、若干の変動が観察されています。
3. **プロット要素の意味**
– 青い点は実際の実績データを表しており、データの信頼性を示しています。
– 赤い「×」は予測データを示し、機械学習モデルによる将来的な期待される動きを表しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示し、モデルの信頼性の範囲を視覚的に提供しています。
– 様々な色の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる予測手法を示し、それぞれの手法が異なる傾向を予測しています。
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は基本的に連続性があり、未来の傾向を示しています。
– 各予測手法の結果は多少異なっており、特に未来の予測に関しては幅のある予測範囲を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは狭い範囲内で安定しているため、分布自体も集中しており、異常値は少ないです。
– 全般的に、実績と予測の一致度が高いと考えられます。
6. **直感的洞察と社会への影響**
– グラフを見る限り、社会のWEIスコアは比較的安定しており、急激な変動が少ないため、現在の社会状況は継続すると予測されます。
– ビジネスや政策の観点からは、リスクが少なく、安定したプランニングが可能と考えられます。
– 各予測手法の違いを検討することで、未来の変化に対する柔軟な対策を立てることができます。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は全体的に横ばい状態です。
– 将来の予測は、線形回帰が上昇、決定木回帰が微増、ランダムフォレスト回帰が上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのプロットが強調されており、外れ値としてマークされています。これらは、全体のトレンドから外れている可能性を示していますが、重大な変動ではなく、わずかな逸脱のように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績は青い点。
– 予測は「×」印で、各回帰モデルのラインが異なる色で表示されており、予測の不確かさが示されています(グラフ上のグレーの領域)。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績のデータは過去の推移を示し、予測モデルはそれぞれ異なる伸びや傾向を提示しています。ただし、全体としては安定した経済的余裕が想定されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは大きな変動がなく、安定した分布を持っています。複数のモデルの予測が異なる結果を提示しているため、モデル間の相関は低い可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 過去30日間を通じて、個人の経済的余裕は比較的安定していたようです。
– ビジネスや社会への影響としては、短期的に大きな変動を予測しておらず、安定した経済条件が続く可能性があります。
– しかし、モデル間で予測が異なるため、慎重なモニタリングが必要な局面でもあります。予測が上昇傾向にある点を考慮すると、未来の経済的余裕が改善する可能性もあります。
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:
このグラフでは、個人のWEI（健康状態）スコアが30日間にわたり追跡されており、以下の分析が可能です。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は横ばいですが、若干の変動があります。
– ランダムフォレスト回帰（紫色）は、緩やかな上昇傾向を示しています。
– 線形回帰（緑色）も上昇トレンドを示していますが、ランダムフォレストよりも緩やかです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内の黒い円は外れ値を示し、特定の日に他の点と異なるスコアが見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、時系列でスコアがプロットされています。
– 不確かさ範囲（灰色シェーディング）は、予測の精度を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が重なり、様々な予測を提供しています。
– それぞれの予測曲線が未来のスコア推移を仮定しており、ランダムフォレストが最も急上昇しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データにおいて、スコアは0.6から0.8の間で頻繁に変動しています。
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**:
– 健康状態が全体として安定しつつも、緩やかに改善する傾向を予測しています。
– ビジネスでは、健康が改善傾向にあることから、医療や健康産業におけるポジティブな影響が期待できます。
– 社会的には、個人の健康意識が高まることで、健康関連サービスの需要が増す可能性があります。
このグラフは、個人の健康状態トレンドに対する興味深い洞察を提供し、将来的なポリシーやプログラムの設計に役立つ可能性があります。
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:
以下のグラフについて分析を行います。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は全体的に0.5から0.8の間でばらついていますが、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測（赤い×印）のラインは期間の後半になるにつれ、わずかに上向いています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値が黒い丸で示されていますが、実績データ内では大きく外れた値は少ないです。
– 撤去された外れ値は一部、0.4付近にあり、この範囲から大きく外れる点は少ないです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、AIによって収集されたデータです。
– 赤い×印はAIによる予測値で、今後の見通しを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、予測値の信頼性を視覚的に表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰と決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測がラインで示されています。これらは、データに対する異なる予測手法を視覚的に示しています。
– 各回帰モデルは、実績データに基づく将来のトレンド予測を目指していますが、特にランダムフォレスト回帰（紫色の線）がわずかな上昇トレンドを示しています。
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に集中しており、特定のパターンは示されていません。
– 予測は概ね実績に対して一貫していますが、回帰モデルによっては微細な違いがあります。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– 全体として、心理的ストレスのレベルが大きく変わらず一定の範囲に留まっているため、急激な緊張や緩和は観測されません。
– 予測モデルが上昇トレンドを示している場合、今後のストレスレベルが上昇する可能性を示唆しており、これは企業の労働環境整備やメンタルヘルス支援の重要性を示す兆候として考えられます。
– 社会においても、ストレス対策が求められることが伺えます。
この分析に基づき、企業や社会がどのように心理的ストレスに対処するかを考える参考とできます。
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（実績AI）**: 7月の初めから中央までの期間では、スコアが一定の範囲で小幅な上昇を見せていますが、7月中旬以降は横ばいになっています。
– **予測（AIモデル）**: 線形回帰は若干の上昇傾向を示していますが、他の予測モデル（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は一定または穏やかな上昇に留まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値はグラフ内に少なく、データは比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青い点）**: 評価期間中の実際のWEIスコアを示す。
– **予測（赤い×印）**: 将来のWEIスコアの予測値を示す。
– **予測モデルの線（緑、青、水色）**: 緑（線形回帰）、青（決定木回帰）、水色（ランダムフォレスト回帰）の各モデルによるスコア予測の傾向。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさ範囲が示され、主に実績との重複を含む。
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、予測の線形的な傾向と良好に整合しており、急激な乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは全体的に0.6から0.8の間で安定しており、予測モデルもこの範囲で確実に収束しています。
6. **直感的な印象とその影響**:
– 安定したスコアと予測モデルの信頼性により、改善施策が着実であると考えられます。ビジネスや社会においては、この安定性が自由度や自治に関連する施策が効率的であることを示す指標となり得ます。予測モデルの一致は、将来的な施策の計画を立てやすくする要素です。
### まとめ
全体的にこのグラフは、安定した自由度と自治のスコアを示しており、予測も安定しています。ビジネスや政策判断において、データに基づいたしっかりとした計画作成が可能であることを示唆しています。
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、国際的な社会の公平性・公正さに関するWEI（公平性・公正さ）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**:
– 実績データは全体的に0.6から0.9の範囲の間で大きな変動はなく、比較的安定しています。
– 予測データは、すべて緩や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**:
– 初期にいくつかの外れ値が存在し、スコアが0.4付近まで低下している箇所があります。
– 中盤以降のデータでは対象期間内に顕著な外れ値は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを表し、比較的一定していることを示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、ここに含まれているデータは不確実性が高いと解釈できます。
– 複数種類の予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）があり、すべて微細な差はあるものの同様の減少トレンドを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データは共に比較して変動が少なく、予測の傾向を確認しやすくしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現れる外れ値が少数であり、分布自体は大きくばらついていません。
– 各予測方法において、傾向が概ね一致しているため、中程度の相関があると推測されます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 全体として、現在の社会的公平性のスコアは大きな変動が少ないですが、若干の予測される下降傾向があります。
– この下降トレンドが続くと、社会的公正さが低下する可能性が示唆され、政策変更や改善策が必要かもしれません。
– ビジネスや政策立案者にとって、社会的公平性の指標を改善することはCSR（企業の社会的責任）活動や社会の安定のために重要であると考えられます。
このグラフを分析することで、現在の社会的な公平性の状態を確認し、将来的な課題に対する準備を始める必要性があることが直感的に理解できるでしょう。
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:
このグラフは国際カテゴリの社会WEIスコアの30日間の推移を示しています。以下に、グラフの特徴とその洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 実績値（青い点）はやや上昇トレンドが見られますが、全体的にはほぼ横ばいです。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はいずれも上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつかの地点で黒い丸で囲まれています。これらは他と異なるスコアを示していますが、量的には少ないです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色は実績のデータポイントを示しています。
– 黒丸は外れ値です。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示し、実績値がこの範囲内に多く含まれることから、予測の堅牢性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）はいずれも緩やかに上昇しており、相互に大きな差はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の分布は全体的には狭い範囲に収まっていますが、不確かさ範囲はそれらを覆うように広がっています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 当面のスコアは安定しており、持続可能性と自治性の向上が期待されます。
– ビジネスや社会への影響として、持続可能性の強化が企業活動を促進する可能性があります。予測の上昇トレンドは、ポジティブな政策の効果や社会的な進展を示唆しています。
このグラフは、現状の安定と将来的な改善の兆しを示しており、その背後にある社会的施策の成功が示唆されています。
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:
グラフの分析に基づくと、以下の点について解説します：
1. **トレンド**:
– 実績値（青い点）はおおむね横ばいの傾向を示しています。WEIスコアは0.7から0.9の間で安定しています。
– 予測データ（線）には、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3種類があります。これらの予測は一般的に横ばいまたは上昇傾向を示しており、特に線形回帰とランダムフォレスト回帰は上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の青い点には黒い丸がついており、これは異常値を示しています。これらの異常値はスコアが一定範囲外に出た場合を示唆しています。
– 全体として急激な変動は少なく、安定した分布を保っています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い実績データのプロットは、過去30日間の社会WEIの動向を示しています。
– ピンク、緑、紫のそれぞれの線は異なる予測手法による将来のトレンドを推計しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示し、予測の信頼性を視覚化しています。
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見ると、今後も安定的なスコアが維持される可能性が高いですが、モデルによっては異なる上昇傾向が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは0.7から0.9に集中しており、異常値はまれです。全体的に密度が高い部分は中間値周辺です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから直感的に人々は、現状の社会基盤と教育機会が安定していることを感じ取るでしょう。
– ビジネスや社会への影響として、今後も現状維持またはわずかな改善が期待できるため、計画的な改善策がうまくいっている可能性を示唆します。それにより、長期的な投資や政策立案に自信を与える材料となるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの実績データ（青い点）は概ね横ばいですが、予測曲線（紫）は穏やかな上昇傾向を示しています。このことは、将来的にWEIスコアの改善が見込まれる可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにおいて、0.6付近のWEIスコアで外れ値（黒で囲まれた点）が観察されます。これらは異常な変動を示し、特定のイベントや政策の影響かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績AI（青い点）は過去の実際のデータを示しています。
– 予測AI（赤い×）は未来の予測を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの背景）は、予測の信頼性を示し、その範囲を超えるデータが出現する可能性は低いと考えられます。
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間に目立った変動や分断は見られず、安定した移行が予測されています。
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレストという異なる予測手法が示されていますが、すべてが同様の穏やかな上昇トレンドを示しており、モデル間の一致が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIデータは0.6から0.9の間に密集しており、WEIスコアの安定性を示しています。この密集度は、社会的な安定性や一貫した政策による可能性を示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることでビジネスや社会への影響**
– 全体的な安定性と着実な改善が見込まれているため、関係者にとってはポジティブな兆しです。今後の政策決定や投資において安心感を提供する可能性があります。
– しかし、一部の外れ値は、特定の地域やグループで改善が必要な側面があることを示すため、それに向けた対策が必要であるかもしれません。
全体として、このグラフは、社会のWEIスコアの状況が安定しており、今後の改善の兆しが見えることを示しています。
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:
1. **トレンド**:
– グラフ全体を通じて、色相が黄色から緑、青へと変化することから、時間帯による変動が見られます。一定の周期性がある可能性があります。
– 特に黄色は7時から8時、15時あたりに多く、この時間帯を中心にスコアが高いことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19日にほぼ全ての時間帯でスコアが低下していることは外れ値と見なすことができます。
3. **プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色はスコアの高さを示し、黄色に近いほどスコアが高い。インデックスとしてスコア範囲が非常に重要です。
– 密度は各時間帯ごとのスコアの分布を視覚的に表します。
4. **時系列データの関係性**:
– 各日付の時間帯ごとのスコアは、特定のパターンを示しているようで、特に朝と午後に高いスコアが出ていることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとにスコアが上昇する傾向がある可能性があり、特定の時間に活動や関連する事象が集中していると考えられます。
6. **直感的な洞察、ビジネスや社会への影響**:
– 一般的に、特定の時間帯に高いスコアが見られることから、これは業務や活動が活発になる時間帯を示している可能性が高いです。
– 19日のスコアの低下は、特定の日における何らかの社会的または技術的な問題を示唆しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、ピーク時間の効率化や問題解決が求められるかもしれません。
全体として、特定の時間に集中的に高い活動があることを示しており、これによりタイムリーな対応や分析が重要です。
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:
このヒートマップについて、以下の分析を行います：
1. **トレンド**:
– 日時と時間帯に基づいて、特定の日に特定の時間でスコアが高まりやすい傾向があります。例えば、7月6日や7月11日には際立った高いスコア（黄色）が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月11日付近に急激なスコアの上昇があり、外れ値として認識される可能性が高いです。これらの日は何らかの特別なイベントや影響があったことを示唆します。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーションはスコアの変動を表し、紫から黄色に進むにつれてスコアが上昇していることを示しています。
– 特に高スコアが見られる時間帯と日には、異なる影響が働いている可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯間のスコアの類似性が見られる箇所があり、一部の時間帯は一貫して高スコアを示していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ時間帯が色の変化を通じてパターンを示しており、時間帯ごとの変動を考慮する必要があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 一部の日付や時間帯に顕著なスコアの上昇があるため、これらの時間に特別な注意を払うことが求められるかもしれません。ビジネスにおいては、このピーク時に合わせた施策の実施が効果的です。
– 社会的には、特定の時間帯に人々の活動や関心が高まる可能性があり、これによって関連イベントやプロモーションのタイミングを調整することで効果が出るでしょう。
このヒートマップは、期間中の特定のパターンや変化を認識し、適応するための手がかりを提供しています。
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:
この時系列ヒートマップに基づく分析を以下に示します。
1. **トレンド**
– 一貫した上昇または下降トレンドは見られません。むしろ、日ごとに異なるパターンが見られるようです。
– 特に、7時から8時、15時から16時、23時前後の時間帯で色の変化が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日に23時の時間帯で急激に高いスコアが見られます。ここは他の日と比較して特異な値です。
– 7月1日の8時と16時の低いスコアも目立ちます。
3. **要素の意味（色、密度）**
– 色の変化はスコアの変動を示しています。黄色に近いほどスコアが高く、紫に近いほど低いことを示します。
– ヒートマップは時間帯ごとにスコアの変化を視覚的に示しており、パターンを把握しやすくしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時間（15時から16時、23時など）で色の変化が一貫していることから、これらの時間帯に何かしらの要因でスコアに影響が出ている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯によってスコアが似通ったパターンを持つことから、日中の活動や外部要因がスコアに影響を与えている可能性があります。それぞれの色の部分を見ると、特定の日に異常値が見て取れることが多く、その理由が複数の要因と関連しているかもしれません。
6. **人間が直感的に感じる洞察、ビジネスや社会への影響**
– 特定の時間帯（特に15時から16時、23時など）にスコアが高くなることから、ビジネスや社会活動が活発になりやすい時間を示している可能性があります。
– 逆に、スコアが低い時間帯（例：8時、16時）はこれらの時間帯が休息や活動のない時間を暗示している可能性があります。
– この情報を活用することで、業務時間の調整やリソースの適切な配分が考えられるかもしれません。特に重要な会議やイベントを、このスコアが高くなる時間帯に設定することで効率が向上する可能性があります。
全体として、このヒートマップは、特定の時間帯におけるアクティビティや重要な要因の変化を示すのに有効であり、ビジネスや社会活動の調整に利用できる視覚的なデータを提供しています。
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:
この相関ヒートマップについて以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 30日間の相関データなので、時間に伴う明確なトレンドというよりも、各項目間の相関強度に焦点が当たっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 深い青色のセル（-0.02など）が他の正の相関のあるセルの中にあることは外れ値とみなせるかもしれません。これらは、期待外れまたは逆相関を示します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤色のセルは強い正の相関（0.7以上）を示し、青色のセルは負の相関または弱い正の相関を示しています。
– 例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」は0.64の相関を示し、ある程度の関係があることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとしてよりも、項目間の相関が強調されています。時間的変化が考慮されているわけではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と他のほとんどの項目が強い正の相関を持っています（0.74以上）、これは総合的な幸福指標が他の個別の指標に大きく影響を受けていることを示しています。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」が他の一部項目に対して低い相関を示しており、この分野が他の要素から独立している可能性もあります。
6. **人間の直感やビジネス・社会への影響**:
– 高い相関がある項目群では、政策や施策を総合的に考慮する必要があり、個別の問題解決が相互に影響を及ぼす可能性があります。
– 公平性・公正さと他の要素との相関が低い部分については、特定の条件や価値観が独立して社会的影響を及ぼしていることを示唆しており、その理由を探求することは有益です。
このように、ヒートマップは複数の指標がどのように関連しているかを視覚的に明示することで、政策や戦略の優先順位付けなどにおいて重要な指針を提供します。
WEIスコア分布比較（箱ひげ図）
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この箱ひげ図を分析して提供できる洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリ（総合WEI、個人WEI、社会WEI）のスコアは概ね類似しており、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各カテゴリには少数の外れ値が見られますが、これらはほとんどのデータが箱内に収まっていることから、全体のスコアに大きな影響を与えていないと考えられます。
– 個別に見ると、「個人WEI（健康状態）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」には外れ値が多いことが目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の上限と下限は第3四分位数と第1四分位数を示し、中央の線は中央値を示しています。
– ヒゲは最小値と最大値（外れ値を除く）を示しており、スコアの範囲を視覚的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプのスコアが比較されており、直接的な時系列データの関係性は示されていませんが、異なる種類のWEIスコアの比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体としてスコアの分布は比較的均一であり、中央値の位置も比較的一貫しています。
– ただし、「個人WEI（心理的ストレス）」や「個人WEI（持続可能な生活）」は比較的スコアの変動が大きく、分布が広い特徴があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人々はこれらのスコアから、経済的な面や心理的ストレスが他のカテゴリに比べて不安定であると直感的に感じるかもしれません。
– ビジネスにおいては、これらの不安定な領域への注力が必要であり、例えばメンタルヘルスの支援や持続可能な生活の促進が可能性のある分野と言えます。
このグラフはWEIスコアの多様性とバラツキを視覚的に示すツールであり、特定の分野における重点的な取り組みを考える上で有用です。
総合WEI STL分解グラフ
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このグラフはWEIスコアのSTL分解を示しており、以下の観点から分析できます。
1. **トレンド**:
– **Trendプロット**は、一貫した上昇トレンドを示しています。全体的にスコアが徐々に上昇しており、これは評価の改善や関心の増加を示唆している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **Residualプロット**では、7月11日から7月14日にかけて急激な変動があります。これは一時的な要因によるもので、特定のイベントやニュースが影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットの意味**:
– **Observed**: 観測されたデータそのもので、季節性やトレンドが反映されます。
– **Trend**: 長期的な変動を示し、安定した上昇を示しています。
– **Seasonal**: 短期的な周期性を示しており、周期的な変動の影響を視覚化しています。
– **Residual**: 季節性とトレンドを除去した後のノイズや外れ値を示します。
4. **時系列データの関係性**:
– **Trend**と**Seasonal**が組み合わさることで、**Observed**が形成されます。季節性の影響はあるものの、トレンドが全体的にプラスに寄与しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– **Observed**のデータは、トレンドの上昇とともに、一定の季節変動を持っています。また、Residualには短期的な急変が見られますが、全体的に少ないです。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– このグラフは、WEIスコアがポジティブな方向に進んでいることを示しており、これはビジネスや経済が好転していると解釈できます。急変があるため、特定の要因（例えば、政策変更や国際情勢の変化）が社会やビジネスに影響を与える可能性も考慮するべきです。また、季節性のパターンは計画や戦略の策定において重要な示唆を提供します。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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以下に、提供されたSTL分解グラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– 上部から2番目の「Trend」セクションを見ると、全体的に上昇傾向にあります。これは、この期間中に個人のWEI平均スコアが徐々に改善していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「Residual」セクションで、7月9日と7月11日に急激な変動がありますが、その直後に値が急速に落ち着くことが観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– „Observed”：全体の実際の観察値を示しており、全体の動きがわかります。
– „Trend”：スコアの全般的な上昇または下降の傾向を示しています。
– „Seasonal”：周期的な変動を示し、ここでは約1週間ごとに小さな上昇と下降が見られます。
– „Residual”：トレンドおよび季節性では説明できないランダムな動きを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 全体の「Observed」値は、「Trend」と「Seasonal」の組合せに「Residual」の変動が加わったものであることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンド自体は上昇しており、周期性が小さい範囲での変動を示しています。「Residual」の変動は比較的少ないため、モデルのフィットが十分である可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 個人のWEIスコアの上昇は、個人の経済活力が徐々に改善していることを示しています。この傾向は、経済的な安定や成長の兆候として、ビジネスにおいては投資や消費の増加を促進する要因となるかもしれません。また、社会的には人々の生活や幸福度の向上につながる可能性があります。
これらの要素は、ビジネス戦略や政策決定の際に考慮されるべき要素です。
社会WEI平均 STL分解グラフ
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以下の各観点から、グラフを分析します。
1. **トレンド**
– **Observed**: 全体としてわずかな変動はありますが、最初は上昇し、その後若干の下降傾向が見られます。
– **Trend**: 明確な上昇トレンドを示しています。時間の経過とともに安定してスコアが上がっている傾向があるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residual**: 特に7月9日以降に急激な変動が見られますが、一時的なものであり、その後安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**: 実際に観測されたデータです。全体のスコアは0.70から0.90の範囲で推移しています。
– **Trend**: 長期的なスコアの傾向を示します。この図では安定した上昇傾向が見られます。
– **Seasonal**: 短期的な周期性を示します。ここでは0を中心に周期的な変動が見られます。
– **Residual**: 観測されたデータからトレンドと季節性を除いた際の変動部分です。これにより予測困難な短期的な影響を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンド、季節性、残差が分解されており、それぞれが異なる時間軸での変動要素を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– SeasonalとResidualを除くと、トレンドによって全体的な観測データの安定した上昇が示されています。周期的な影響が若干スコアに影響を与えている様子が見て取れます。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフ全体として、長期的にはスコアの向上が予想されます。社会の進展や改善が進んでいる可能性があります。
– 短期的な不安定さや急激な変動が見られることから、特定のイベントや外部要因が一時的に影響を与える可能性も考えられます。
– ビジネスや政策においては、この上昇トレンドを活かして計画を立てることができるでしょうが、急激な変動に対するリスク管理も重要です。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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このグラフは、30日間の国際カテゴリにおけるWEI（World Economy Index）の主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 明確な時間的トレンドはありませんが、プロットは二つの主成分（横軸と縦軸）に基づいて広がっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として目立つ点は特に見られませんが、幾つかのプロットが他の密集した点から離れています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は観察されたデータポイントを示しており、特定の国や地域のWEIの主要なコンポーネントを示しています。
– 横軸の第1主成分はデータの64%を説明し、縦軸の第2主成分は17%を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではなく、全体的な分布が示されています。それぞれの点は30日間の観測を示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 横軸で見た場合、比較的広範囲にわたり分布しています。縦軸では中心に密集した点がいくつか見られます。
– 短い距離で多くの点が集中しているため、互いに相関する要素があるかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このグラフから、異なる地域や国の経済活動がどのように関連しているか、お互いにどれほど独立しているかが分かります。
– WEIの分析により、経済的なパターンや異常が識別できれば、政策決定者や投資家にとって価値のある情報源となるでしょう。
– 特定の地域が他と比べて異なった位置にプロットされている場合、独特の経済的な状況が存在する可能性があります。
これらの観察は、より詳細な分析や追加の情報と組み合わせることで、具体的な経済政策決定や市場戦略に役立てられるかもしれません。
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。