📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下は、提供されたデータの分析結果です。
**時系列推移:**
– **総合WEIのトレンド**: 約30日間のデータを通して、総合WEIは全体的に増加傾向を示しています。特に7月6日と13日のスコア上昇（0.81〜0.85）および7月19日以降の一時的な減少（約0.68〜0.70）が注目されます。
– **個人および社会WEI平均**: ほぼ一定の増加傾向にあり、個別の日または期間による極端な変動はありませんが、特定の頃の高低の波が反映されています。
**異常値:**
– 多くの異常値（outliers）が検出されましたが、特に総合WEIでは7月6日の0.85や7月20日の0.82が顕著です。これらの異常値は一時的なイベントや外部要因による可能性があります。例えば、政策変化や重大な社会イベントが考えられます。
– 個人および社会WEIでも、日によっては大きく上下していることが確認され、各要因（経済、ストレス、持続可能性など）の影響も考慮が必要です。
**STL分解による季節性・トレンド・残差:**
– **長期トレンド**: 総合的に見てスコアは安定して上昇と減少を繰り返す波状パターンが見て取れます。
– **季節性パターンの発見は難しい**ですが、週末や特定の曜日での一定のスコア変動があるかもしれません。
– **残差**: 日別の細かな変動は外部要因や非周期的な出来事に起因します。
**項目間の相関:**
– **相関ヒートマップがあれば**、例えば、経済的余裕と社会的持続可能性間に強い正の相関があれば（仮定）、経済力が社会持続可能性に大きく影響する可能性を示唆します。
– 類似した項目（健康とストレスなど）の相関が見られるなら、政策立案においてもこれらに注力することが重要です。
**データ分布（箱ひげ図）：**
– 異常値や中央値を確認することで、各項目のばらつきが分析できます。例えば、社会基盤と教育機会のスコアが安定しているが、ストレススコアはばらつきが大きいかもしれません。
**PCA（主要な構成要素分析）：**
– **PC1**が0.65、**PC2**が0.17の寄与率：これは、PC1がデータ全体の65%の変動を説明することを意味します。よって、PC1は主要な変動要因であり、データセットのほとんどの違いを表現します。
– PCAに基づく要因分析により、どの要因が総合WEIに最も大きく影響を与えているかを理解するのに役立ちます。
これらの分析結果を考慮に入れることで、将来的な政策立案において特に力を入れるべきエリアを特定したり、どの要素が他の要素と結びついているかをより深く理解することが可能になります。
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WEIスコア時系列散布図から得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– データ全体としては、7月上旬から中旬にかけては上昇傾向が見られ、その後やや下降した後、8月は横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月上旬にはいくつかの外れ値が見受けられますが、その後はスコア範囲に収まっています。
– 外れ値は円で強調されていますが、期間の中盤以降はほとんど見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しており、変動が多いことがわかります。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、実績の変動を考慮して広がっています。
– ピンクと水色の線は異なる予測モデルによる予測値を表しており、ピンクのライン（ランダムフォレスト回帰予測）は比較的一定値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データはランダムフォレスト回帰予測に近い値を維持していますが、小さな変動を伴っています。
– 線形回帰と決定木回帰の予測もありますが、実績に比べてはるかに安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは連続して変動しており、予測モデルの内、ランダムフォレスト回帰が実績データの変動を捉えつつ、安定的な予測を提供しています。
6. **直感的な印象とビジネスへの影響**
– 実績データの変動は、外部要因の影響を受けている可能性があり、特に7月上旬の外れ値がそれを示唆しています。
– ビジネスにおいては、予測値が実績に近いランダムフォレスト回帰を利用することで、より柔軟な戦略を立てられるかもしれません。
– 不確かさ範囲が広いことから、要因分析や追加データの取得が必要かもしれません。
このグラフは、予測の精度を評価し、モデルの選択において重要なリソースとなるでしょう。
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:
この時系列散布図では、30日間の個人WEI平均スコアの動向が示されています。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイントは主に横ばいで、安定したトレンドを示しています。
– 予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、緩やかな上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの外れ値が見られ、実績データの一部は通常の範囲を超えています（黒い枠のついた青い点）。
– WEIスコアには急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績のAIデータを示し、実際の観測値です。
– 赤い×は予測データ。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を表し、信頼区間として解釈できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法の違いにより、データのばらつきがありますが、全体的に類似した増加傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは狭い範囲に集中し、予測データも大きな逸脱なく全体的に増加傾向。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 予測スコアの緩やかな上昇は、将来的な改善の見込みを示唆しています。
– 外れ値の存在は予測モデルの調整を要する可能性があります。
– ビジネスや社会的観点から、安定した実績データは堅実な成果を示し、予測の上昇は成長可能性を示唆します。
このデータは、WEIスコアの改善が見込めることを示しつつ、モデルの精度向上が課題であることを示しています。
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:
以下は、提示されたグラフに基づく分析および洞察です。
1. **トレンド**:
– 大部分で横ばいのトレンドが見られ、安定したWEIスコアが維持されている。
– 時間の経過につれて、わずかに下降する傾向が予測されている（予測ラインは緩やかに下向き）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のデータポイントが「異常値」としてマーキングされている。
– 特に7月中旬と8月初頭の一部で異常値が集中している。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青いプロットで示され、予測データは異なる色のライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されている。
– 予測の不確かさ範囲が灰色の影として示されており、予測の信頼性を視覚的に補完している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データに基づく予測が、どの手法でも若干の減少傾向を維持しており、特にランダムフォレスト回帰がその傾向を強調している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 安定的な分布が見られる一方、一部の外れ値が全体的な傾向に影響を与えないように見える。
6. **直感的に感じられることと影響**:
– 外れ値の存在が、短期的な不安定要因として捉えられるが、長期的には安定性が予測されている。
– ビジネスへの影響としては、現在の安定性は好感される一方、将来の軽微な下降に備える必要もある。
– 社会的には、高度に安定した指標として機能している可能性が高く、人々の安心感に寄与している。
全体として、このグラフは、WEIスコアの安定性と、予測されるゆるやかな下降を示しているが、外れ値の管理が適切に行われている限り、重大な問題にはならないと考えられます。
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:
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）はほぼ横ばいで、若干ながら増加傾向も見えます。
– 各予測（線型回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績の中において、時折明確に他のデータ点から離れた外れ値が見られ、特に開始直後に集中しています（黒い円で示される）。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点（実績AI）が実際のデータ点を示しています。
– 黒い円は外れ値を示し、これらは通常の範囲から離れたデータです。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの背景）は、予測の精度を視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは若干の変動を伴いながらも、予測トレンドに概ね沿っています。
– ランダムフォレスト回帰が他の予測よりも最も高い傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は予測の信頼区間内におおむね収まり、予測が実績データをうまく捉えていることが示唆されます。
6. **直感的なインサイトと影響**
– 30日間のデータからは、環境の変化に応じて個人の経済的余裕が少しずつ向上しているという前向きな印象を受けます。
– 市場において人々の経済的余裕が増すことは消費の増加を促す可能性があり、ビジネスにとっては機会となるでしょう。
– 外れ値の発生は予期しない経済的ショックまたは個人の特殊な事情を反映している可能性があり、これを分析することが重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、大部分が横ばいで、特に大きな上昇や下降はありません。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は緩やかな上昇トレンドを示しています。
– 予測（決定木回帰）は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として黒い円で囲まれた点がいくつか存在しますが、特定の期間に集中しているわけではありません。
– 大部分の実績値は、灰色の予測不確かさ範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の実績データを示しています。
– 赤いクロスは予測された値です。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 緑、青、紫の線はそれぞれ線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルによる予測が示されており、ランダムフォレスト回帰は他のモデルより上昇傾向を示しているため、長期的な改善を見込んでいる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには明確な上昇や下降の相関は見られず、分布は比較的安定しています。
– モデル間での予測の違いが、異なるアルゴリズムの適用による違いを反映しています。
6. **直感的な理解とビジネス/社会への影響**:
– 実績データの安定性は、対象の健康状態がこの期間において大きな変動がないことを示唆しています。
– ランダムフォレストモデルが緩やかな上昇を予測している点は、潜在的な改善傾向を示唆し、ヘルスケアや政策決定において楽観的な判断材料となるかもしれません。
– 外れ値の存在は、一部の個体差や異常要因を考慮する必要があることを示しています。
このグラフが示唆するデータの安定性と異なる予測モデルの傾向は、持続的な健康介入や政策の有効性のチェックに役立つでしょう。
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:
このグラフは、30日間にわたる個人のWEI（心理的ストレス）の時系列データを示しています。以下に、分析結果を示します。
1. **トレンド**
グラフには、実績データが青色で示され、予測データが3種類（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で描かれています。全体的な実績データは、軽い波紋が見られるものの、特定の上昇や下降のトレンドは見られず、ほぼ横ばいです。予測は30日後もほぼ一定の値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
グラフ内の黒色の円で示された外れ値がいくつか存在します。これらは、他のデータポイントから著しく離れた値を示しており、心理的ストレスの急激な変動を表している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績を示し、時系列に沿ってプロットされています。
– 外れ値は黒色の円で強調されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、予測データの妥当な範囲を表しています。
– 各予測回帰モデルの線は、心のストレス値の今後の動向を予測していますが、ほぼ同じ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3つの予測回帰線は、おおむね似た範囲を示し、予測モデルが実績データに基づいていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
実際のデータは、特定の時点でばらつきがあるものの、全体を通じて大きな変動は見られません。外れ値があるため、異常値の監視が重要です。
6. **直感的な洞察と影響**
人間の視点から見ると、全体的に大きな変動がなく、心理的ストレスが極端に上昇するリスクは少ないと判断できます。ただし、外れ値が示す急激なストレスの変動に対しては、原因を特定し対策を考えることが必要です。ビジネスや社会的には、安定した心理的状態の維持が確認できるため、急激な変化に備えておく必要があります。長期的なストレス管理計画の策定が重要です。
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**
– 7月の初めから7月中旬にかけて、スコアは増加傾向を示しています。その後、スコアはやや下降または横ばいの傾向に転じています。8月以降は、予測されたデータに基づくと、わずかな下降トレンドが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月下旬に複数の外れ値が存在しており、この期間に急激な変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データ（実績AI）を示しており、規則的に並んでいます。
– 赤い「×」は予測データで、横ばいまたはわずかに下がる傾向を見せています。
– 外れ値は黒い円で囲まれ、データの異常性を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示し、信頼区間が表現されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データは概ね一致しているものの、若干の乖離がみられます。予測モデルによって予測の傾向が異なることが分かります（線形回帰 vs. 決定木 vs. ランダムフォレスト）。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的高いスコアの範囲で広がっており、期間中にいくつかの下落がみられます。
– 複数のモデルが予測するスコアの違いは、モデルの特徴や計算方法に起因する可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**
– 自由度と自治のスコアが初期に向上したものの、安定性に欠ける印象を受けるかもしれません。
– 急激な変動や外れ値の存在は、制度的な変化や政策の影響、イベントの影響があったことを示唆します。
– ビジネスや社会への影響として、スコアの不安定性は、国際的な協力や投資の信頼に影響を与える可能性があります。特に予測された下降トレンドは、自由度や自治に関する懸念を示しています。
この分析を基に、政策改善やさらなる監視の必要性を評価することが重要です。
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:
以下の点について、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、おおむね高いWEIスコア（0.6から1.0の間）で安定していますが、わずかな下降傾向が見られます。
– 予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）のパスの違いが示されています。特にランダムフォレスト（紫）ははっきりとした下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントは異常値として認識されています（黒い円）。
– WEIスコアが0.6を下回る地点は特に注目されるべきです。
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、一貫しているものの、範囲内での変動が見られます。
– 黒い円は異常値で、特に低いスコアで強調されています。
– 線形回帰（緑色の線）などの予測が不確実性を伴いつつも将来的な下降を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測方法によるトレンドの違いが明確で、特にランダムフォレストがリスクや不安定性を指摘していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部の異常値を除いて、スコアは比較的一貫していますが、将来的な変動リスクが指摘されています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々はこのグラフから、現在の公平性・公正さは安定しているが、将来の不安定性や変動リスクがあると直感的に感じるでしょう。
– ビジネスや社会的には、対策や計画がなければ、この変動が組織やコミュニティに影響を及ぼす可能性があります。ワイトの管理策や政策の見直しが求められるかもしれません。
グラフが示す通り、現在の高いWEIスコアを維持するためには、将来の変動に備えることが重要です。
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:
このグラフに対する分析は以下の通りです：
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は全体的に0.8から1.0の間に存在し、安定した横ばいのトレンドを示しています。
– 予測データ（異なる回帰モデル）は、やや上昇傾向を示しています。ここには線形、決定木、ランダムフォレストの3つのモデルがあり、いずれも非常に近い予測値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか報告されていますが、その数は少なく、全体のトレンドに大きな影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績は青い点で示され、予測は赤いバツで示されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、予測がこの範囲内に収まる可能性が高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データは非常に似た範囲で推移しており、予測は実績データをよく追従しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績スコアは0.8から1.0の範囲で、均等に分布しています。予測も同様の範囲で、安定して予測されています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– グラフを見ると、全体的に安定した状態が保たれている印象を受けます。持続可能性と自治性の指標が安定していることは、政策の安定性や社会の成熟度を示唆しています。
– 予測が現状とほぼ一致しており、大きな物理的もしくは社会的変動が起きていない、または予測精度が高いことを示唆しています。
– 政府や企業にとっては、短期的には大きな変革をする必要性が低く、計画通り持続可能性への取り組みや施策を展開し続けることが可能と言えます。
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:
以下の観点からグラフを分析します：
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は全体として横ばいで、大きな上昇や下降は見られません。
– 予測データ（緑、青、紫のライン）は緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにおいて、いくつかの外れ値が観察され、黒い円で囲まれています。
– その後、実績データは比較的一貫しており、大きな変動は見られません。
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示しており、一貫して高いスコアを維持しています。
– 赤い×は予測データを示していますが、実データがやや高めであることを示唆しています。
– グレー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**:
– 緑（線形回帰）、青（決定木回帰）、紫（ランダムフォレスト回帰）の各予測は、おおむね実績のトレンドに沿っており、予測間の差異は大きくありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.85〜0.9のスコアに比較的集中しています。
– 予測値もこの範囲に収まっており、実績データと強い相関があると考えられます。
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**:
– このグラフは、社会基盤や教育機会が安定していることを示唆しています。そのため、政策の一貫性や実施の効果が見られ、社会の発展によく貢献していると考えられます。
– また、外れ値の存在は、一時的な問題や改善の余地がある部分を示している可能性があり、さらなる精査が求められます。
全体として、社会基盤と教育機会のスコアは安定しており、持続可能な成長の兆しが見られますが、外れ値の原因分析が課題となるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイント（青のプロット）は0.6〜0.9の範囲内で大きな変動なく横ばいですが、日により多少の増減があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数の外れ値が存在し、特に全体の中央値より低い値で観測されています。これにより、期間中の特定の出来事がスコアに影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットが実績、紫のプロットがおそらく予測を示しています。
– 各外れ値は黒い円で囲まれています。
– 予測の不確かさ範囲が灰色で表示され、予測モデルとして線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰があり、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**:
– 実績データは安定していますが、予測データ（紫）は期間の終わりに向かって減少傾向があります。予測モデルにより異なる結果を見せるため、予測の精度や信頼性には注意が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的密度が高く、0.7〜0.9の範囲に集中しています。予測データはやや厳しい見通し（減少傾向）を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフを見た直感として、現在の共生性、多様性、自由のスコアは安定していますが、予測によれば未来の展望はやや厳しい可能性があり、政策の改善が必要となるかもしれません。
– 社会的に重要な指標であり、政策決定者や企業はこれらの予測を考慮し、適切な対策を講じる必要があります。予測の改善や、外れ値の原因分析も求められます。
この分析を基に適切な戦略や方針が求められるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 総合WEIスコアは、特定の時間帯において周期的に変動しています。7月6日から7月13日にかけて高い傾向が見られますが、その後の期間では変動が大きくなっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に7月11日から13日にかけて明るい色（黄色）が表れ、スコアが非常に高くなっていることがわかります。
– 一方、7月19日と7月23日には暗い色（紫）が見られ、スコアが低下しています。
3. **各プロットや要素**
– 色は総合WEIスコアの大小を示しており、黄色が高、紫が低を表します。この変化が時間帯や日にちに応じてどのように現れるかがビジュアル化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ヒートマップの時系列データは、複数の時間帯にわたるスコア変動を示しており、特定の時間帯（特に23時頃）が他の時間帯と比べてスコアが高くなる傾向があるとみられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高スコアの分布は特定の日に集中しており、特に特定の時間帯に強い相関がある可能性があります。全体として一定のパターンが存在するように見えます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– ヒートマップはスコアの周期性を強調しており、特定の時間帯や日付にポジティブな要素が増えていることを示唆しています。これはビジネスにおいて戦略的な時間帯を特定し、効果的な活動を計画するうえで役立つかもしれません。
– 社会的には、特定の時間や日付における活動の変化が、文化的または経済的な要因によるものである可能性も考えられます。
このような視覚的なパターンは、データに基づいた意思決定を行う際に重要なインサイトを提供するでしょう。
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、このヒートマップについての分析を示します。
1. トレンド
– 時間帯ごとにスコアの変動があります。色が緑から黄になるほどスコアが高くなることを示しています。
– 特に、23時台において、日が進むにつれてスコアが高まる傾向が見られます。
2. 外れ値や急激な変動
– 22時と23時の間で、特に7月6日から7月11日にかけて、急にスコアが上昇する変動が見られます。
– 他の時間帯では大きな変動は見られませんが、数日にわたってスコアが継続して高い時間帯があります。
3. 各プロットや要素
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、黄色は高スコア、紫は低スコアを示しています。
– 23時では徐々にスコアが高まっていることが示されています。
4. 複数の時系列データの関係性
– 時間帯ごとの変化は独立しているように見えますが、特に23時は全体的なスコアアップの影響を大きく受けているようです。
5. 相関関係や分布の特徴
– 時間帯ごとにスコアが異なるため、特定の時間帯がパターンとして明確に区切られています。
– 23時のスコアが他の時間帯と比較して一貫して高いことは注目に値します。
6. 人間の直感的な印象とビジネス・社会への影響
– 23時台のスコア上昇は、人々が夜遅くに活動的であるか、あるいは国際的な要因が影響を与えている可能性を示唆しています。
– ビジネスにおいては、これらの時間帯における活動やサービス提供の増強が有益かもしれません。
– 社会的には、特定の時間帯における高スコアは、夜間の経済活動の重要性の増加を示す可能性があります。
以上が、このヒートマップの分析結果です。特に時間帯ごとのスコア変動に注目することで、何らかの背後にある要因や対策を考えることができるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド：**
– ヒートマップでは、色が横方向（日付）に分布しており、特定の時間帯に集中的な変化が見られます。
– 7月6日から始まり、7月16日頃までの間、特に23時の時間帯でデータが集中し、緑から黄色（高評価域）に進む傾向があります。
– その後、7月20日以降、評価が低下する傾向（青や紫）が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動：**
– 特定の時間帯（15時、19時、23時）で評価が大きく変動しています。特に23時の変動は顕著です。
– 7月6日の23時は黄色に近い色を示し、他の日付に比して評価が高いことがわかります。
3. **各プロットや要素：**
– 色相の変化が評価の変動を示しており、明るい色（緑から黄色）が高評価、暗い色（青から紫）が低評価を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性：**
– 日中（8時〜10時、16時）と深夜帯（23時）の評価が異なり、時間帯別に評価が分かれる傾向があります。
– 23時帯が他の時間帯に比べ波があり、特に注目されます。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 時間帯ごとの評価分布が顕著であり、イベントや活動が特定の時間帯に集中している可能性を示唆します。
– 高評価（黄色）は特に連続した期間に持続しており、周期的なトレンドを示しているとも考えられます。
6. **直感的な洞察と影響：**
– 社会活動やイベントが特定の時間帯（特に23時）に集中し、その影響が評価に反映されている可能性があります。
– 高評価期間は社会的な繁栄や成功を示唆する一方、低評価期間の始まりは注意が必要です。
– 企業や政府機関はこれらの時間帯をターゲットに、社会イベントやサービスを調整することで効果を最適化できます。
全体として、このヒートマップから得られる洞察は社会イベントや活動が時間帯により異なる影響を及ぼしていることを示しており、ビジネスや社会運営の際に重要な指標となるでしょう。
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:
このヒートマップは、WEI（World Economic Indicator）の各項目間の相関関係を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– ヒートマップは各項目間の相関を視覚化しており、特定のトレンドを示していません。ただし、色のパターンから各項目間にどの程度の相関があるかを知ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特筆すべき外れ値は見当たりませんが、「個人WEI（自由度と自治）」と他の項目との相関が比較的低いことが目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃さは相関の強さを示しています。濃い赤は強い正の相関、青は負の相関を表します。
– 例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI（公共性・公正さ）」は強い正の相関を持っています（相関係数: 0.87, 0.81）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEI項目は時間軸上のデータを基にした相関を示しています。それぞれが他の項目にどう影響し合っているかが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は「社会WEI平均」と高い相関を示しています（0.90）。
– 「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（経済的余裕）」は低い相関を示しています（0.02）。
6. **直感的に感じることと影響**
– このグラフからは、個人と社会のウェルビーイングが密接に関連していることが示唆されますが、一方で自由度や健康状態など特定の要素は独立した影響を持つ可能性があります。
– ビジネスや政策立案者にとっては、社会と個人の両方を考慮したバランスの取れたアプローチが必要であることが読み取れるでしょう。
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:
この箱ひげ図は各「WEIタイプ」のスコア分布を30日間比較しています。それぞれの要素を分析し、次の洞察を提供します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– グラフ全体には明確な時間的トレンドは示されていませんが、異なるWEIタイプ間でのスコアの分布の違いが見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのWEIタイプでは外れ値が観測されます（丸印で示されています）。特に「個人WEI（経済余裕）」や「個人WEI（心理的ストレス）」で多く確認され、これらのスコアが一部の国や地域で極端に異なる可能性が示唆されます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 各箱ひげ図の位置と幅は、スコアの中央値、範囲、及びばらつきを示しています。
– 色の違いはそれぞれのWEIタイプを視覚的に区別するためのものであり、直接的な意味合いの違いを示しているわけではありません。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時系列データではありませんが、異なるWEIタイプ間での比較が可能です。「総合WEI」や「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」が比較的狭い範囲に収まっている一方、「個人WEI（経済余裕）」は広い範囲のスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIタイプで観察されるスコアのばらつきや中央値の違いから、社会的要因や経済的要因が異なる影響を及ぼしていることが推測されます。特に「個人WEI（経済余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」はばらつきが大きく、これらは関連している可能性があります。
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**:
– 多くの視聴者は、特定のWEIタイプが他とどう異なるか、または似ているかに注目するでしょう。特に、ばらつきや外れ値が多い領域では、地域ごとの対応が必要だと感じるかもしれません。
– 「社会WEI」指標が比較的安定していることは、社会制度や政策がある程度一定に機能していると解釈される可能性があります。一方、「個人WEI（経済余裕）」や「心理的ストレス」の広範な分布は、個人の経済状態や心の健康に関する課題が存在することを示唆しており、ビジネスや政策において考慮する必要があります。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **Observed（観測値）**: おおよそ上昇し、特定の期間で緩やかに下降、その後再び上昇しています。全体としては若干の上昇トレンドが見られるものの、一定の変動があります。
– **Trend（トレンド）**: 堅調な上昇からピークを迎え、その後下降しています。このトレンドは徐々に頭打ちになりつつある可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つ外れ値は見られませんが、観測値のグラフには若干の急上昇や急下降があります。特に中盤から後半にかけての変動が顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**: データ全体の変動を示しています。総合的な動きの理解に役立ちます。
– **Trend**: 長期的な動向を示しており、基本的な上昇傾向から下降に転じている様子を示します。
– **Seasonal（季節成分）**: 小規模な周期的変動が確認できますが、全体への大きな影響は控えめです。
– **Residual（残差）**: 小さな変動があり、観測値がトレンドや季節成分から外れた値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 観測値はトレンドの影響を強く受けており、季節成分と混ざりあうことで複雑な動きを見せています。ただし、トレンドの変化が観測値に最も影響を与えていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 観測値はトレンド成分と強い正の相関を持っています。季節成分や残差は大きな影響を及ぼしていませんが、細かな変動として反映されています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– この期間中の総合的なWEIスコアの上昇は、対象組織や国際的なイベントにおける活性化を示唆しています。ただし、トレンドが下降に転じる動きも見られるため、今後の動向には注意が必要です。企業活動の活発化や経済動向の変化が背景にある可能性があります。社会やビジネスにおいては、これらの変動がどのように影響を及ぼすかを評価しつつ、適切な対応が求められます。
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:
以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– トレンドは緩やかに上昇しつつ、中盤から下降に転じています。期間の初めから中盤にかけて順調に伸び、その後若干の減少傾向にあります。このような形は成長期の後に調整期を迎えている可能性を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ObservedとResidualのグラフにおいて、急激な変動が7月13日と7月19日あたりに見られます。特にObservedにおける7月13日の上昇とその後の急落は注目すべきポイントです。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– **Observed**: 実際のデータでの変動を示し、上昇と下降が交互に現れており変動が大きいことがわかります。
– **Trend**: 全体的な傾向を示し、長期的な成長から最近の減少に移行したタイミングを把握できます。
– **Seasonal**: 季節的な変動を示し、ほぼ2週間周期での増減が確認できます。
– **Residual**: トレンドと季節性を除いた部分で、ランダムな変動が見られる。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ObservedデータはトレンドとSeasonalの影響を受けており、Residualでその影響を除いた後の変動が可視化されます。特に、トレンドによる長期的な上昇とSeasonalの周期的変動がObservedの主な構成要素です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性が周期的に現れることから、特定の要因（例えば経済的イベントや政策変更など）が一定期間ごとに影響を及ぼしていると考えられます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととビジネスや社会への影響**:
– 直感的には、データが成長期を迎えつつあるが、直近の調整期に入ったかのような印象を受けます。この変動は、ビジネスでの短期的な投資判断やマーケティング戦略の見直しにつながる可能性があります。社会的には、周期的なパターンを考慮することで、政策や対応策のタイミングを調整するための指針となるでしょう。
このグラフ分析を基に、各要素の影響を考慮した経営戦略や社会政策の対応を検討することが重要です。
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:
以下の視点で分析を行います。
1. **トレンド**
– **Observed**: 最初の数日間で急激に上昇した後、緩やかな上昇を挟み、再び下降傾向が見られます。ただし、全体としては緩やかな上昇傾向が続いているように見えます。
– **Trend**: 中盤までは上昇しており、途中から緩やかに下降しています。30日間の中でも、最初と最後のスコア差が大きいです。
– **季節性**と**Residual**には特定の周期性は見られませんが、ランダムな変動が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Observed**には急激な上昇と、その後の不規則な変動が見られます。
– **Residual**には、特に中盤で大きな変動があります。これは一時的な要素の影響を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**: 社会WEI平均の実測値を示しています。
– **Trend**: 長期的なトレンドをこの期間中に特定するのに役立ちます。
– **Seasonal**: 短期的な周期性を示唆する要素で、月内のパターンを示しますが、今回は顕著な周期は見られません。
– **Residual**: トレンドや季節性で説明できないランダムな変動や外れ値を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **Trend**と**Observed**は関連性が高く、全体的な方向性を一致させています。
– **Residual**の変動は、観測値の急激な変動を部分的に説明しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **Observed**の急激な上下動は**Residual**で補償されており、全体的に見てトレンドの滑らかさが維持されています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– このグラフは、30日間にわたる社会WEI平均の動向を示しており、特に短期間での急激な変化が観察されるため、直感的に市場や社会的要因の影響を強く受けている可能性があります。このような情報は、政策立案や経済計画において重要です。また、変動が激しい時期にはマーケティング戦略や投資判断に影響を与える可能性があります。
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:
こちらのグラフは、主成分分析（PCA）の結果を二次元で示した散布図です。各プロットはデータポイントを表しています。
1. **トレンド**:
– 特定の明確なトレンド（上昇、下降、周期性など）は見られません。ただし、データは全体的に均等に広がっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上や左下に位置する少数のポイントが目立っています。これらは他のデータ群から離れており、外れ値と考えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– プロットの色やサイズに特別な差異はありません。同質のデータ点で構成されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定のグループやクラスターは目立ちません。各時系列が主成分にどのように影響されているか全体像で把握可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分1（寄与率0.65）と主成分2（寄与率0.17）で示されていますが、相関の強さや向きを示す明確な斜面はありません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 各データ点がどの程度共通の特徴を持ち合わせているか、また異なる主成分の影響を受けているか直感的に把握できます。
– ビジネスや社会面では、この分析結果が特定の国際指標や構成要素の比較に寄与し、意思決定の一助となる可能性があります。
– 外れ値は特定の異常事象や一時的な要因の影響を示しているかもしれないため、さらに詳細な分析が求められるでしょう。
このグラフは、データポイント間の変動と主成分の寄与度を理解するための視覚的なツールとして役立ちます。
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。