📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析
**時系列推移**
– 総合WEIスコアのトレンドは、7月初旬に比べて後半に向かって上昇しているように見えます。これは、個人および社会の平均スコアの改善と一致しています。
– 特に、7月6日以降、大きなスコアの増加が見られます。これは社会要因が押し上げている可能性があります。
**異常値**
– 7月初旬に記録された異常値、特に7月1日の低いスコアは、サンプル内のイベントまたは季節的変動を示しているかもしれません。これらは特に、心理的ストレスや自由度と自治の低下に関連している可能性があります。
– 7月中旬から後半にかけての高いスコアは、社会的診断での全般的な改善、特に持続可能性と自治性、および社会基盤・教育機会の向上を示しています。
**季節性・トレンド・残差（STL分解）**
– データの長期的なトレンドは、7月6日以降の全体的な改善を示しています。季節的なパターンは明確ではありませんが、週の特定の日に低下する傾向があるかもしれません。
– 残差は主に短期間のランダムな変動を反映しており、突発的な社会イベントが影響する可能性があります。
**項目間の相関**
– 相関ヒートマップを用いると、社会的要因（持続可能性と自治性、社会基盤・教育機会）が高い相関関係を持ち、個人健康やストレスといった測定と一部の項目がマイナスの相関を示すことがあります。
– これは、社会的な向上が個人の風邪やストレスを軽減させる方向に働いていないことを示唆しています。
**データ分布**
– 箱ひげ図では、個人の健康状態と自由度と自治のばらつきが比較的広く、多くの外れ値が存在することがわかります。これらのスコアの変動が個人の違いに大きく影響する要因であることを示します。
**主要な構成要素（PCA）**
– PC1はデータの63%の変動を説明する主成分で、持続可能性と自治性、社会基盤が強く影響している可能性があります。
– PC2は18%の変動を説明し、もしかすると心理的ストレスや個人の健康が変動要因の一部を占めている可能性があります。
総じて、社会的要因の向上が7月の中旬以降のスコアを押し上げる中で、個人的な要因（特にストレス、健康、自由度）は個人間でバラツキがあり、全体のバランスに影響を及ぼしていると考えられます。データの観察期間が30日であるため、シーズン的な要因や外部的なイベントの詳細は更に分析できれば、全体像を把握するに役立つでしょう。
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**
– グラフ全体としては、期間の開始時から中盤にかけて緩やかな上昇が見られ、その後にやや減少する傾向が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– プロットの中には、いくつか異常値として示されるデータポイントが確認できます。これらは円で囲まれており、周囲の値と顕著に異なっています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績AIによる実測値を示しています。
– 赤い×は予測AIによる予測値を示しています。
– 予測の不確かさ範囲が灰色で示されています。期間の初期から中盤にかけて、これが広がっていることから不確実性が大きいことが示唆されます。
– ラインの予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる予測モデルに基づいていますが、すべて水平に描画されており、将来の評論では大きな変化を予想していないことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実測値は予測値と大きく乖離していないため、予測モデルは比較的正確であると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 散布の集中度が高く、特定の範囲内でデータが収まっていることから、WEIスコアの変動が限られていることが示唆されます。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**
– このグラフは、WEIスコアが安定的に推移していることを示しており、経済状況やその他の影響が大きく変動していないことを意味します。
– ビジネスへの影響としては、経済の安定が予測されるため、企業は中長期的な計画の策定に安心感を得やすい状況にあります。ただし、外れ値の存在と不確かさの範囲が広がっている点には注意が必要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 青い点で示されている実績値は、全体的に横ばいからやや変動が見られますが、大きな上昇・下降トレンドは観察されません。
– 予測データの一部（ランダムフォレスト回帰）は徐々に上昇していますが、線形回帰や決定木回帰の予測は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として強調されているデータポイントがいくつか存在しますが、それらは範囲内に収まっているか、極端な値ではありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のWEIスコアを表し、赤い×は予測データです。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、予測モデルによる異なる不確かさの幅を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績のデータポイントと予測結果は、やや異なる経路をたどっており、特に予測モデルによっては、スコアの最終的な動向に違いが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは、全体的に灰色の不確かさ範囲内に収まっており、予測モデルがある程度信頼できることを示しています。
– 予測モデル間での分散があることから、モデル選択が結果に影響を与える可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響に関する洞察**
– 実績データの安定性は、ビジネスや国際的な活動に関して、比較的安定した状況を示唆しています。
– 予測が異なるモデルで変わることから、どの予測が最も適切かに対するさらなる評価が必要です。
– 安定した横ばいのトレンドは、現状を維持する戦略が短期的には適切かもしれませんが、長期的な成長を目指す場合には新たな施策が必要かもしれません。
このグラフからは、短期的な状況の維持が可能である一方、予測の異なる結果を考慮に入れた分析や計画が重要であると考えられます。経済状況や市場動向に敏感に対応するための柔軟な戦略が求められるでしょう。
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:
このグラフを分析すると、以下のポイントが見えてきます：
1. **トレンド**:
– 実績のWEIスコアはおおむね安定していますが、特定の日付で微妙に上下動しています。大きな上昇や下降は見られず、比較的横ばいです。
– 予測データは複数のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されていますが、いずれも微妙な下降傾向を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフに示されている外れ値マーク（円で囲まれた点）がいくつか存在し、特定期間で実績データが不規則な動きを示している箇所があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、安定した範囲で推移しています。
– 赤い×は予測値を示し、ある程度の不確実性（グレーの範囲）を伴いつつ、実績と同様の範囲に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各種予測モデルは実績データと比較して基本的に同じ傾向を維持していますが、異なるモデル間には微細な差異があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は比較的一貫しており、極端な変動は限られた範囲内に留まっています。
– 予測データはそれに基づき将来的な僅かな下降を示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 現状維持が続く可能性が高いことを示しており、社会的な安定を背景にしていると考えられます。
– 急な変動が少ないため、長期的な戦略を立てる上で安定材料と言えます。
– ビジネスにおいては、予測される下降を考慮して徐々にリソースをシフトしたり、効率化を図る準備が必要かもしれません。
全体として、グラフは安定した現状維持を示しており、今後の小幅な変動にも適応する戦略が求められます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績値（青いプロット）はほぼ横ばいで、スコアは0.6から0.9の範囲に集中しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）が示す線は、上昇トレンドを示唆しており、予測値が将来的に増加する可能性があることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかの青い点に黒い円がありますが、これらは異常値として示されている可能性があります。これらの点は他の点と比較してスコアが低いです。
– これらの異常値は経済的なショックや個別の要因による経済的余裕の急激な変動を示しているかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示しており、個人のWEIスコアの時系列的な変動を表しています。
– グレーの領域は推測の不確かさ範囲を示しており、予測の精度に対する自信の度合いを表しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値を比較すると、予測値が全体的に増加傾向を示す一方で、実績値は比較的一定であることが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値のプロットの密度が比較的高い範囲（0.75から0.85）での分布が見られ、安定した経済的余裕を示している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 人々は実績値が安定していることから、現在の経済的環境が安定していると感じるかもしれません。
– 予測値の上昇傾向は、将来的に経済的余裕が拡大するという期待感を持たせます。
– ビジネスにとっては、予測された成長に基づいて投資や戦略を調整する機会を提供します。
– 社会的には、経済的余裕の向上が生活の質の向上に寄与する可能性がありますが、異常値の存在は一部の人々が依然として経済的不安に直面していることを示しています。
この分析からは、今後の経済状況に対する楽観的な見方と共に、特定の課題に対処する必要性が示唆されています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は大部分が横ばいだが、少しの変動が見られる。
– 線形回帰（紫色の線）は緩やかな上昇トレンドを示している。
– 決定木回帰（エメラルドグリーンの線）は下方で一定。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は緩やかでほぼ一定の水平。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれた異常値が数個見られ、特に初期と終盤に顕著。
– これらはデータ収集の誤りや一時的な健康状態の変化を示している可能性がある。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青いプロット（実績AI）: 実際の健康状態を時系列で示している。
– 予測データ（赤い「×」）は見当たらないが、予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は、予測モデルの信頼性やばらつきを示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルともに異なる傾向を示しているが、線形回帰がほかに比べて緩やかな上昇を示しており、長期的な向上の可能性を示唆している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの多くは0.7 – 0.8付近に集中しており、全体的に健康状態が良いことを示唆している。
– 異常値は標準偏差から大きく外れたものであることがわかる。
6. **直感的なインサイトとビジネス・社会への影響**:
– グラフから見られる安定した健康状態は、対象の健康維持が良好である可能性を示唆。
– 異常値や下限のデータにより、特定の期間で健康への影響要因があるかもしれないため、さらなる調査が必要。
– 健康指標の向上は個々人の生活質を向上させ、社会やビジネスにおいても生産性の上昇をもたらす可能性がある。
これらの分析はさらなるデータや背景情報と組み合わせることで、より具体的な戦略策定に寄与するかもしれません。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– データ全体としては、見たところ約30日間の間で大きな上昇または下降は見られず、横ばいに近い傾向が続いているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として、特定のデータポイントが他と比べて明らかに低い位置にあることが注目されます。これらは心理的ストレスが一時的に大きく改善したか、異常データである可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示しており、全体的にグレーの範囲内に多く位置しています。このグレーの範囲は予測の不確かさを示していると理解されます。
– 赤い×印は予測値であり、青い実績データと密接していることから、予測が比較的正確であることが伺えます。
– 異常値が黒い円で示されていますが、数は多くありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間には、強い相関があるように見えます。これらのモデルはお互いに似通った予測をしているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布はグレーの範囲内でおおむね均一に見え、これがデータの不確かさを反映していると考えられます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– このデータは心理的ストレスに関連しているため、職場の環境改善やメンタルヘルスサポートの必要性に関する情報を提供できるかもしれません。
– 外れ値の調査を進めることで、特定の要因が心理的ストレスに対してどのような影響を与えているのかを深掘りする機会があるでしょう。
– 安定したデータは、組織や個人に対するストレスマネジメント施策が一定の効果を上げている可能性も示唆しています。
このグラフからは、心理的ストレスの状況をより詳細に理解し、適切な対策を講じるための重要な手がかりが得られると考えられます。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく視覚的な分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青の散布点）は7月初旬から7月中旬にかけて上昇し、その後は概ね横ばい状態にあります。しかし、全体的には若干の下降傾向が見られます。
– 色付きの予測線（緑、青、水色）はすべて軽微な降下を示しています。これは予測も実績に従い、軽微な下降トレンドを期待していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒円で示されており、一部のデータは明らかに他のデータポイントから逸脱しています。特に7月初旬に観察される外れ値は注目に値します。
– 外れ値の発生はデータのばらつきを示唆しており、特定の要因がこれらの変動を引き起こしている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の散布点は実際のデータを表現しています。
– 赤い「X」は予測されたデータポイントを示しています。
– 予測値の不確かさ範囲はグレーのシェーディングで示されており、データの信頼性に関連する可能性がある不確かさのレベルを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全て異なるアプローチをとっていますが、全体的に似通った傾向を示しています。この似通った動きは、それぞれのモデルが同様の入力データを元にしていることを示す可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントは全般的に0.6から0.8の間に密集しており、この範囲が多数の実績値における一定の安定した範囲であることを示しています。
6. **人間の直感と社会・ビジネスへの影響**
– このグラフから、人々は概ね安定した状況を感じ取るかもしれませんが、徐々に低下するトレンドは軽度の不安感を生むかもしれません。特に、外れ値が生じている状況下では、これに対する原因を分析し、適切な対応策を講じることが重要です。
– ビジネスや政策立案においては、外れ値の原因を究明し、安定性をいかに保つか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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、期間の初めには比較的高いスコア（約0.8から1.0）で推移していますが、中盤でスコアが低下し始め、期間の終わりにかけて変動が見られます。
– 予測（ランダムフォレスト回帰「ピンク」）および予測（決定木回帰「青」）は共にやや下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期と中盤にかけていくつかの外れ値（黒い丸で囲まれた青い点）が存在し、それらは通常のスコア範囲から外れています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実績データ、赤い「×」は予測データを示しています。予測の不確かさ範囲（灰色の領域）はスコアの変動幅を表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なるアルゴリズムによる予測データは、一貫した下降傾向を示していますが、予測範囲内での変動があり、実績値の一部は予測値から大きく外れています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが高いスコアを維持できなくなるタイミングが、予測モデルの精度についての警鐘を鳴らしており、予測モデルが過去のパターンに追随しきれていない可能性があります。
6. **人間が感じる直感とビジネスや社会への影響**
– WEIスコアの下降は、国際的な公平性や公正さが低下している可能性を示唆します。特に中盤から終盤にかけての低下は、社会的あるいは政治的な要因によるものかもしれません。
– ビジネスや政策の観点からは、実績データの外れ値やスコア低下を注意深く監視する必要があります。改善策を講じ、スコアを高める努力が求められます。
このグラフからは、国際社会における公平性・公正さの評価が変動していることを読み取ることができ、関係者がより積極的に介入すべきタイミングを示唆しています。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– 実績データ（青い点）は概ね横ばいで、0.8から1.0の範囲に留まっています。期間中に大きな上昇や下降の明確なトレンドは見られません。
– 予測データ（赤いバツ印）は将来的に緩やかな上昇傾向を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値（黒い丸で囲まれた点）は、いくつかの時点で観測されていますが、その数は少なく全体のトレンドを大きく変えるものではありません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 青い点は現時点での実績スコアを示しており、多くのデータが予測の不確かさ範囲（灰色のゾーン）内に収まっています。
– 各予測モデル（緑、紫、ピンクの線）は一貫した予測を提示していますが、線形回帰（緑）は他のモデルに比べてやや控えめな上昇傾向を示しています。
### 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おおむね一致しており、予測の信頼性が高いことが示唆されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと予測の間には強い相関があり、予測が実績をよく説明していることが分かります。データの分布は比較的安定しており、予測の不確かさ範囲にほとんどのポイントが含まれています。
### 6. 直感的に感じることやビジネス・社会への影響
– このグラフを見ると、現在の持続可能性と自治性のスコアが安定している状況が保たれています。将来的には軽微な改善が見込まれることから、それに伴う社会的なポジティブな変化が期待されます。
– ビジネスにおいては、環境や社会における持続可能な実践を維持することが可能であることを示唆しているため、企業戦略において持続可能性への投資が引き続き重要となります。社会全体の自治性と持続可能性を高める施策が求められます。
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:
このグラフを分析すると、以下のことが言えます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、期間全体を通じておおむね安定しています。WEIスコアは0.8〜0.9の範囲で、大きな変動はありません。
– 予測値は2つのモデル（線形回帰とランダムフォレスト回帰）で異なります。線形回帰（青の線）はわずかな上昇傾向を示し、ランダムフォレスト回帰（紫の線）はより緩やかな上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか見られますが、大半はグラフの中央部分でのデータとの開きがないため、重大な異常ではないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際の観測データ、赤い「×」は予測データを示しています。
– 大きな円で囲まれたプロットは外れ値を示し、グレーの領域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**:
– 実績と予測の間には、概ね一致したトレンドが見られます。ただし、予測モデル間の差異があるため、選択するモデルによって解釈が変わる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはおおむね一定の範囲に密集しており、顕著な相関は見受けられません。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 教育機会に関するWEIスコアが安定していることは、一定の社会基盤が維持されている可能性を示します。
– モデル間の予測の差は、小さな政策対応が今後の変化をもたらすかもしれないことを示唆しています。
– 微妙な上昇傾向は、教育機会の向上が期待できる兆候と捉えることができ、関連施策の効果を評価する重要な指標となるでしょう。
全体として、このグラフはWEIスコアが安定しつつも微妙に上昇していることを示しており、教育環境の改善に向けた取り組みを評価する上で支援的な役割を果たします。
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:
この時系列散布図から以下のような洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、全体的に0.6〜0.9の範囲で変動していますが、特定の方向性は見られません。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）や線形回帰（シアンの線）の予測は、やや下降傾向を示しています。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 7月1日から7月22日頃まではスコアが安定していますが、それ以降は外れ値（黒い円）が所々に見られます。
– 7月中旬から下旬にかけて急激にスコアが下がっている時期があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の測定値を表し、黒い円は異常値（通常とは異なる変動）を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示すもので、この範囲内で予測が変動する可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、やや異なる傾向を示しているものの、全体的には下降トレンドでやや一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測と実績データには、予測の不確かさ範囲内で比較的一貫した関係が見られます。
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**:
– WEIスコアの変動と下降トレンドは、共生や多様性、自由の保障が不安定であり、将来的に低下する可能性を示唆しています。
– 異常値が多く見られることは、その社会の不確実性を増大させる要因となる可能性があります。
– これらのトレンドは、政策決定者や社会リーダーに対し、これらの領域への注意を喚起し、対応策の検討を促すことが期待されます。
このグラフからは、WEIスコアの安定性と持続的な改善のために、綿密なモニタリングと調整が必要であ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**
– ヒートマップの色が示すように、時間帯によって色が変化しています。青や緑が多く見られる時間帯があるため、全体的にWEIスコアが高い時間帯とそうでない時間帯があることが示唆されます。
– 7月6日から16日までの期間に、特に23時帯で黄色の領域があり、これはピークを示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日の18時の黄色のプロットは、他の日付の同時間帯と比較して急激にスコアが高いことを示しています。
– 7月20日の23時に紫の領域が見られ、顕著なスコアの低下が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色はWEIスコアの強弱を示しており、黄色が最も高く、紫が最も低いことを示しています。個別の時間帯におけるスコアの強度が視覚的に確認できるため、どの時間帯が重要かがすぐにわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 15時、16時、23時の時間帯での色の変化が目立っており、時間帯ごとのスコア変動がはっきりしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯（例えば23時）では、まんべんなく高いスコアが続くタイミングが見られます。同じく15時台から16時台のスコア変動も注目すべきです。
6. **直感的な感覚や影響**
– このグラフから、人間は特定の時間帯に活動がピークに達すること、また時間帯によって関心やアクティビティが変化することを感じるでしょう。ビジネスでは、これを活かしてマーケティング活動やイベントのタイミングを戦略的に設定することができます。特に高スコア時間帯に注目することで、最大の効果を得ることが期待できます。
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、提供されたヒートマップグラフの特徴とそこから得られる洞察を示します。
### 1. トレンド
– ヒートマップ上の色合いが、時間（土日かどうかによらず）によって変化していることがわかります。特に夜間（23時）と早朝（8時）の時間帯に注目すると、一貫して高いWEIスコアが観察されます。
– 特定の日（2025-07-06と2025-07-11）に、23時のスコアが特に高くなっています（黄色）。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 色が急に変わっている場所、特に23時の2025-07-06と2025-07-11のスコアが他の日と比べて明るい（高い）色になっており、これは急上昇を示しています。
– 19時の時間帯のスコア変動が他の時間よりも少なく、安定しています。
### 3. 各プロットや要素
– 色の変化がスコアの変動幅を示しており、緑から黄色は高いスコアを示し、青から紫にかけてスコアが低いように見受けられます。
– 横に伸びている色のパターンは、特定の日の一定の時間におけるスコア分布を示しています。
### 4. 複数の時系列データがある場合の関係性
– 時間帯ごとのスコア分布を見ると、日中よりも夜間と早朝のスコアが高くなっているパターンが見られ、これは夜間活動の増加を示唆しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 整体的な時間帯の分布から、午後遅くから夜にかけてスコアが上昇する傾向があるように見えます。特に23時は顕著です。
### 6. 人間の直感および影響
– ヒートマップを直感的に見ると、特定の時間帯（特に23時）が非常に活動的であることが伝わります。このような情報はビジネスの営業戦略（例えばレンタルスペースの稼働率向上施策）や社会的な動向（ナイトライフの人気）に影響を与えるかもしれません。
このデータは、日中の異なる時間における活動の強度を理解し、特定のトレンドや外れ値から戦略的な決定に役立てることができると考えられます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察:
1. **トレンド**
– 日付軸(横軸)において、7月6日、13日、18日あたりで急激な変化があります。特に、下部の時間帯（23時）の変化が顕著です。
– 全体として、一貫した上昇や下降のトレンドは弱く、変動が多いようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日に23時帯での急激なポジティブな変動が見られます。
– 7月18日には、値が低い（暗い色）時間帯もあり、日間でのばらつきが大きいです。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡がWEIスコアの高低を表しています。黄色に近いほど高く、紫に近いほど低いスコアです。
– 時間帯が縦軸にあるため、特定の時間帯での変動を観察できます。特に15時～19時の間でのスコアの上昇・下降が繰り返される傾向が見受けられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特に23時のデータが他の時間帯とは異なり、変動が大きいです。
– 各時間帯での色の変化があるため、時間帯ごとの傾向を別々に解析可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部の時間帯において、スコアの上昇または下降が他の時間帯にも連動して現れる場合があります。
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**
– このデータは、おそらく日中の活動によって社会の評価指数がどのように変動するかを表しているかもしれません。特に、日中から夜間にかけての移行が重要な影響を持つようです。
– ビジネスシーンにおいては、特定の時間（例えば23時）での急激なスコアの変化が、何かしらの特異なイベントや行動によって影響されている可能性があります。
– これらのヒートマップによる直感的な洞察から、機会やリスクを把握し、戦略的な意思決定に役立てることができるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴とインサイト
1. **トレンド**
– ヒートマップなので、直接的な「トレンド」よりも、統計的な相関関係が焦点です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の要素間で非常に低い相関（色の変化）が見られます。例えば、社会WEI項目（平等・公正さ）と個人WEI（健康状態）間の相関が弱い（–0.08）などです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃さ（赤・青）で、項目間の相関の強さが示されています。赤色に近いほど強い正の相関（1に近い）、青色に近いほど強い負の相関（-1に近い）です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– WEI項目間の相関を見ると、関係性の密接さが見て取れます。個人WEI平均と総合WEIは強い正の相関を持ち（0.87）、関連性が強いことが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 個人WEIの経済的余裕と健康状態間の相関（0.67）など、個人の経済状態と健康の相関が見られます。
– 社会のサポート（共生・多様性・自由の保障）と個人の心理的ストレスは0.63の正の相関を持ち、社会的要因が個人のストレスに影響を与えている可能性が示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このヒートマップは、個人と社会の要因が複雑に絡み合っていることを示しています。
– ビジネスや社会への影響として、全体のWEIが高いことが、個人のウェルビーイング向上に寄与する可能性があります。
– 公正性が個人の自由度と低い相関にある点が示唆的で、社会構造の見直しが求められるかもしれません。
このヒートマップは、様々な社会的要因がどのように個人のウェルビーイングに影響を与えるかを示し、ビジネスや政策における意思決定の参考情報として役立つでしょう。
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、国際カテゴリのWEI（Well-being Index）スコアの分布を比較したもので、異なるWEIタイプが示されています。以下にグラフ分析と洞察を提供します。
1. **トレンド:**
– 現時点でのトレンド自体は明確に示されていませんが、各タイプごとのスコアの分布を30日間のデータとして見た場合、スコアの中央値や変動範囲からその安定性を見出すことが可能です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特定のWEIタイプでは、外れ値が見られます（例えば「社会WEI（持続可能性と自活性）」や「個人WEI（心理的ストレス）」）。これらはデータの異常値や極端なケースを示唆しています。
3. **各プロットや要素:**
– 色はWEIタイプの違いを視覚的に示していますが、具体的な意味付けはありません。
– 箱の幅はデータのIQR（四分位範囲）を示し、WEIスコアの中央値が箱の内部ラインで示されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– スコアの分布傾向から、特定のWEIタイプが他のタイプと比較してどう異なるかを視覚的に確認できます（例えば「社会WEI（生活基盤・対面機会）」は他のタイプと比べて変動が大きい）。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 個人と社会の二つの主要カテゴリで分布の変動が異なることが見受けられます。特に社会関連のスコアでは変動が大きい。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 人間の直感として、個人に関するWEIスコアが比較的安定して高いことから、個人の幸福感は一定の基準を維持していると感じ取れるかもしれません。一方、社会基盤に関連するスコアの変動は、社会的な要因による影響を暗示しており、政策決定者やコミュニティリーダーにとってのインサイトにつながるでしょう。
– ビジネスや社会への影響として、これらのデータが社会政策、公共福祉サービスの改善に役立つ可能性があります。外れ値や大きな変動は、今後の調査や対策の焦点となるでしょう。
このようなデータの洞察は、政策、ビジネス戦略、社会改善プログラムにおいて重要な手がかりを提供します。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下に、提供されたSTL分解グラフについての詳細な分析を示します。
1. **トレンド**
– 「Trend」プロットにおいて、最初の3分の2ほどの期間は上昇していますが、最終的には横ばいから若干の下降傾向が見られます。全体としては、最初は一貫した上昇が観察できますが、後半で減速しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「Residual」プロットでは、いくつかの急激な変動が特に中盤で見られます。これは、一時的な外的要因や異常値が存在した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**
– 「Observed」プロットは、実際に観測されたデータで全体的な傾向が見えます。
– 「Trend」は長期的な流れを示し、環境の変化や政策などによる影響が考えられます。
– 「Seasonal」は周期的な変動を示し、今回のデータでは小さな周期的変動が頻繁に見られます。
– 「Residual」はモデルで説明されない変動で、この中での急激な変動は短期的な異常や予測困難な動きです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– Trend、Seasonal、Residualの合計がObservedと一致するため、これらの要素は互いに補完的です。トレンドの上昇期には、観測値もおおむね上昇しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– Seasonalには明確なパターンがありませんが、Residualには突発的な変動があるため、短期的なイベントが観測値に影響を与えている可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 全体として、トレンドの上昇が示すポジティブな変化は、ビジネスや社会における成長や改善を示唆します。しかし、Residualに見られる変動から、経済の不確実性や一時的な問題がある可能性を感じ取るでしょう。
– 経済政策の立案者にとっては、トレンドによる成果を維持しつつ、Residualに表れる予測不能な変動への柔軟な対応が重要と考えられます。
グラフ全体から、長期的な成長戦略とともに、短期的なリスク管理の必要性が浮かび上がってきます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– **Observed**: 全体的なトレンドは緩やかな上昇を示していますが、中盤以降に少し変動が見られます。
– **Trend**: 定期的に上昇し、終盤にかけてわずかに下降しています。これからも上昇傾向が続く可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residual**: 中盤の急激な下降が顕著で、明らかな外れ値として目立っています。この期間になにか特別な要因があったと考えられます。
3. **プロットや要素の示す意味**
– **Observed**: 実際に観測されたデータの変動を示します。
– **Trend**: 長期的な動向を捉えています。徐々に成長している傾向が見られます。
– **Seasonal**: 短期的な周期性を示しており、短期的な上下の動きが見られます。
– **Residual**: トレンドや周期的な動きを除いたランダムな変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **Trend**と**Seasonal**が重ね合わさることで**Observed**に影響を与えています。急激な変動は**Residual**に反映されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンド線が上昇しながらも、短期的な周期性により観測値も一定の上下動を示しています。
6. **直感的な感じ、およびビジネスや社会への影響**
– 全体的な上昇傾向は、対象となる指標がポジティブな方向に向かっていることを示唆しています。しかし、中盤の急激な変動は何らかの外部要因による影響があるかもしれません。これが何に起因するのかを理解することは、ビジネスや政策決定において重要な要素となるでしょう。社会的な出来事や経済的な動向が関連している可能性があります。
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:
このSTL分解グラフは、国際カテゴリの社会WEI平均スコアを30日間にわたって分析しています。このグラフから得られる洞察を以下に示します。
1. トレンド:
– トレンドプロットを見ると、初期から中盤にかけてスコアが上昇し、その後下降しています。これは何らかの要因でスコアの改善が見られ、その後悪化に転じたことを示唆しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 残差プロットにいくつかの急激な変動が見られます。特に中盤以降に顕著な外れ値があり、これは予期しないイベントやデータノイズによるものかもしれません。
3. 各プロットや要素の意味:
– 観測値（Observed）は、実際の測定値の変動を示しています。
– トレンド（Trend）は長期的なスコアの変動傾向を示し、全体的な傾向を把握できます。
– 季節性（Seasonal）は周期的な変動を示し、わずかながら周期的な傾向があることがわかります。
– 残差（Residual）は予測不能な変動を示し、ノイズや異常を理解するのに役立ちます。
4. 複数の時系列データの関係性:
– トレンドが全体的な動向を示している一方、季節性や残差が短期的な変動を補足しています。これにより、全体と局所的な変動要因がより詳しく理解できます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 季節性成分はわずかな上下動を示していますが、この期間には強い周期的パターンは見られません。残差における大きなピークが、観測値の急激な変動と一致している可能性があります。
6. 直感的な洞察と社会への影響:
– グラフからは、Society WEI平均スコアの向上と下降の原因を特定し、改善策を講じる必要性が示されています。スコアが向上していた時期には、ポジティブな社会的変化があったかもしれませんが、下降に転じた原因を分析し、早急に対処することが重要です。ビジネスや社会政策においてもこれらの変動を考慮する必要があります。
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:
以下は提供されたグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– このグラフは主成分分析（PCA）を用いたものであり、直接的な時間的トレンドは示していません。ただし、プロットの分布状況からデータの分散や傾向が見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の外れ値は明確ではないですが、他のプロットから離れた点がいくつかあります。これらは分析対象全体の中で異常なデータを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 各点はデータセットの観測値を表しており、第一主成分（横軸）と第二主成分（縦軸）を元に散布されています。横軸の寄与率が高いため、第一主成分がデータの変動をより多く説明しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 資料として提供された期間は30日間ですが、時系列としての分析ではなく、変数間の相関を視覚化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分と第二主成分の間には、明確な相関は見られません。また、点の密集度から、いくつかのクラスタが存在する可能性がありますが、厳密なクラスタリングは識別しづらいです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 直感的には、多様なデータが多次元空間で異なる特徴を持って分布しているとの印象を受けます。これにより、WEI構成要素が国際的に多様な影響を持っていることが示唆されます。ビジネスや社会的には、それぞれのクラスタが異なる市場や影響範囲に対応しているかもしれません。このような分析は、特定の要因がどのように影響を及ぼしているかの理解を深めるための重要なツールとなります。
このような主成分分析は、データの次元削減と特徴抽出に役立ち、より深い洞察を得るための基盤となります。
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。