📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 1. 時系列推移
総合WEIスコアは、7月の初めは0.65から始まり、その後徐々に上昇し、7月中旬には0.84を超える値を記録しています。しかし、7月20日辺りで一時的に0.69まで低下しましたが、その後再び上昇しています。全体的に、総合WEIスコアは上昇傾向にあると言えますが、一部の期間では顕著な変動を示しています。
#### 2. 異常値
いくつかの異常値が検出されており、特に初期の7月1日の異常値（0.65）が目立ちます。これらの異常は、計測の誤差、データ入力ミス、あるいは一時的なイベント（例：政策変更や地域的な社会問題）が影響した可能性があります。
#### 3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **トレンド**: 全体のトレンドとしては上昇傾向がありますが、一定期間下落することもあり、不安定さが見られます。
– **季節性**: 日々の変動は特定の日に高いスコアを示しやすいという季節性が見られませんが、時間帯での変動があるかもしれません。
– **残差**: 理解不能な異常値が散見され、特異値やイベントによる影響が残差に含まれていると考えられます。
#### 4. 項目間の相関
WEIの各項目間には、強い関連性が見受けられます。具体的には、社会的持続可能性は社会WEI平均および総合WEIと強い相関を示しています。これは、持続可能性の改善が総合的なWEI向上に寄与している可能性を示唆しています。
#### 5. データ分布
箱ひげ図を用いた分布の観察では、中央値周辺に多くのスコアが集中しているが、一部の項目は広範囲にスコアが分布していることを確認しました。外れ値としては経済的余裕と心理的ストレスで発見されており、これが全体のWEIスコアに影響を与える可能性があります。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析によると、PC1が総変動の65%を説明しており、これはWEIを構成する主要な要因があることを示しています。PC2の寄与率は17%で、その影響は限られているが無視できない存在です。
### 考察
– **政策への影響**: 各WEI項目が総合スコアに与える影響を考慮すると、社会的持続可能性改善への注重点が他の改善より効果的な可能性があります。
– **異常事象の特定**: データ収集に影響を与えるイベントを把握し、異常値の期待される範囲を管理することが重要です。
– **長期的な調査の必要性**: 一部の項目（心理的ストレス、経済的余裕）がスコアにおいて特に変動しており、これらに関する施策を考慮することでさらなる改善を目指す必要があります。
これらの観察・分析に基づき、今後の政策・改善活動の計画に反映することが有益です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド:**
– 7月初旬から中旬にかけて微増傾向が見られますが、その後に若干の下降が発生しています。8月に入ってからは予測線がほぼ横ばいで推移していることから、将来的には安定すると予想されています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 一部の実績点が異常値として黒い円で示されています。それらは全体のトレンドから外れており、不規則な変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績データ、赤い「×」は予測値を示しています。
– 灰色の影は予測の不確かさの範囲を示しており、一定幅の変動が許容されている点を示しています。
– 様々な色の線（緑、青、ピンク）は異なる回帰モデルによる予測線を示しており、それぞれの予測手法による将来の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:**
– 実績データと予測データはよく一致しており、精度の高い予測が行われていることが伺えます。予測手法の結果もおおむね一致していることから、信頼性のある予測が得られていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データが全体としてギャップが少なく、予測範囲内に収まっていることから、データの分布は概ね安定しており、外れ値を除いて整った相関が存在するように見えます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響:**
– 人々はこのグラフを見て、一時的な乱高下があるものの、中長期的には安定を見越せると感じるでしょう。ビジネスの観点からは、不確実な要素はあるものの、基本的なパフォーマンスは一定範囲内であることから、リスク管理しながら安定した業務運営が可能と考えられます。
全体としてこのグラフは、安定成長と予測精度の高さを示しており、ビジネスや政策の意思決定に役立つ情報を提供しています。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績（青いプロット）**：
– 主に横ばいのトレンドを示しています。
– 初期に小さな低下がありますが、その後は比較的一定の範囲内で変動しています。
– **予測ライン**：
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレストの全てが緩やかな上昇トレンドを示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 若干の外れ値があります（黒い円で囲まれたデータポイント）。
– これらの外れ値は、データのばらつきがあることを示唆しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青いプロット**：実績値を示しています。
– **赤いバツ印**：予測された値です。
– **灰色のエリア**：予測の不確かさを表す範囲であり、非常に狭いことから予測精度が高い可能性を示しています。
### 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は、短期的な変動において一致しています。
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は似たようなトレンドを示しており、この領域におけるデータ予測の一貫性を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測の間には高い相関が見られます。
– 実績データは密集していますが、若干のばらつきがあります。
### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– **直感的な感じ**：
– データは安定していますが、不確かな要素も若干含まれています。
– 今後の変化が予測されており、計画立案に役立つ可能性があります。
– **ビジネスへの影響**：
– WEIスコアの緩やかな上昇トレンドは、ポジティブな成長を示唆しています。
– プロジェクトやサービスの計画において、安定した環境を期待できることは魅力的です。
– **社会的な影響**：
– 指標が国際カテゴリーに該当するため、地域間の比較においても活用できる可能性があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期（2025-07-01 から 2025-07-22 まで）は約0.9近辺で横ばい状態が続いています。
– その後、わずかに下降しています。
– 予測データにおいては、線形回帰とランダムフォレスト回帰が若干の下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつか確認できます。これらは大きく実績から逸れるデータポイントで、特定の出来事や測定誤差が原因となっている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、赤い「×」は予測値です。
– 外れ値は黒の輪郭線で囲まれています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しており、モデルの信頼性を示す手掛かりとなります。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績と予測値が比較的近い位置にあるため、予測が現実とよく一致していることがわかります。
– モデルによって予測されるトレンドが多少異なり、特にランダムフォレスト回帰の予測が下降傾向を示しているのが興味深い。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データのばらつきは比較的狭く、安定した分布を示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 初期の安定した状態が後半でわずかに下降に転じていることから、何らかの社会的要因が影響し始めている可能性があります。
– ビジネスにおいては、この傾向を注視し、下降に対する対策を考える必要があるでしょう。
– 大きな外れ値は、モデルの改善やデータ品質の見直しを行うための重要なデータポイントとなります。
この分析を通じて、特定の周期やイベントに対するさらなる調査が、今後の正確な予測に役立つでしょう。
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:**
– WEIスコアは、全体的に0.7から0.9の範囲でほぼ横ばいで推移しています。期間の終わりにかけて若干の上昇傾向が見られる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値がいくつか確認でき、これらは通常のデータポイント（0.7~0.9）から明らかに逸脱しています。外れ値は一時的な経済的ショックや特定のイベントによる影響かもしれません。
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、Xマークは予測値を示しています。
– 丸で囲まれた部分は異常値を示し、異なる理解や対策が必要です。
– グレーの陰影部分は予測の不確かさを示しており、予測の信頼性を判断するために重要です。
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3つの異なる予測結果が示されています。
– 線形回帰と決定木回帰は比較的平坦ですが、ランダムフォレスト回帰は上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– WEIスコアの分布は偏りが少なく、安定した範囲内で維持されています。これは全体として経済的余裕が安定していることを示しています。
6. **直感的な感覚とビジネスへの影響:**
– 人間が直感的に感じるのは、WEIが安定していることによる安心感ですが、異常値が示す潜在リスクに注意を払う必要があるという点です。
– 経済的安定はビジネスにとってポジティブな要素ですが、外れ値の原因を理解し対応策を講じることが重要です。たとえば、特定の時期や出来事に対するリスク管理や資産配分の見直しが必要です。
これらの分析を通じて、ビジネスや政策立案者は、経済的安定を維持するための効果的な戦略を立案する手助けとすることができます。
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、個人の健康状態を示すWEIスコアの時系列です。以下にグラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は全体的に横ばいで、小さな変動がありますが、明確な上昇や下降の傾向はありません。
– ランダムフォレスト回帰などの予測は、将来のスコアがわずかに上昇することを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかの外れ値が下方に見られます（黒い円で囲まれた点）。これらは通常の範囲外で、大きな健康状態の変動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**:
– 青い点は実績値を示し、健康状態の実際のスコアを示します。
– X印で示された赤い点は、予測されたスコアを表しています。
– 灰色の領域は、予測不確かさを示し、将来のスコア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概ね同じ範囲に収束しており、一貫性があります。このことは、予測モデルが実績とよく適合していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントは密集しており、全体的な健康状態が一定であることを示唆しています。
6. **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**:
– 健康状態は安定しており、大きな心配は必要ないと感じられます。
– 社会的には、全体的な健康が安定していると、医療リソースの効率的な配分や計画策定が容易になることが考えられます。
このグラフが示す安定的な健康状態は、大規模な政策変更や介入を必要としないことを示しているかもしれません。ただし、少数の異常値が示唆する健康上の問題に注意を払うことが重要です。
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:
グラフを分析すると、以下のポイントが見られます。
1. **トレンド**:
– WEI（心理的ストレス）スコアは全体的に0.5から0.8の範囲で推移しています。大きなトレンドの変化は見られませんが、一部期間で若干の変動があります。期間の後半に向かってスコアは若干安定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は特定のデータポイントとして黒い円でハイライトされています。これらはスコアが他のデータポイントと比べて大きく異なることを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績のデータポイントです。
– 予測データは複数のモデルによって示されているようですが、具体的には「線形回帰」、「決定木回帰」、「ランダムフォレスト回帰」が使われ、これらはピンクや紫の線として描かれています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示すものです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測の各手法は、直近の実績データに基づいており、似たような予測傾向が見られます。特に、ランダムフォレスト回帰と他の手法との類似性が目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの分布は0.5から0.8の間に集中しています。分散はそれほど大きくなく、中央値周辺にデータが多いことが予想されます。
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**:
– この分析は心理的ストレスの状況把握や予測に役立ちます。特に、一部の外れ値が示す状況では、何らかの対策が必要とされる可能性があります。
– ビジネスでは、社員のストレス管理に関する計画を策定する際の指標となり得ます。特に予測の不確かさが一定以上であれば、リスク管理の観点から注意が必要です。社会的には、ストレスレベルの高まりが健康やパフォーマンスに与える影響について考慮する必要があります。
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:
グラフを分析すると、以下の視覚的特徴と洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 初期の段階では、WEIスコアが徐々に上昇している傾向があります。
– 中間の期間には比較的横ばいの状態が続いています。
– 後半ではスコアがやや下降する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月15日頃に外れ値と見られるデータポイントがいくつか存在しており、急激な変動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは「実績データ」を示しており、WEIスコアの実際の推移を表しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示し、将来的なスコアの変動幅を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフの予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示すように、未来の見通しは不確実性があり、複数の手法で異なる将来トレンドが予測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 直近30日間のスコアは概ね0.7から0.8の間に集中しており、そこから外れる大きな変動は限定的です。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– WEIスコアの変動は、個人の自由度や自治の度合いが変化している可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会に対しては、自由度や自治の向上が一般的にポジティブな影響を持つことが多く、政策や社会状況の変化が影響を与えているかもしれません。
– 予測モデルの不一致からは、異なる手法を用いることで多角的な視点からの分析が重要であることを示しています。
これを踏まえた上で、将来の動向を正確に見極めるためには、追加のデータ収集や異なる分析手法の検討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:
### グラフ分析:
1. **トレンド**
– グラフには、全体的に2つのスコア範囲が見られます。最初の部分ではスコアが高く安定していますが（おおむね0.7〜1.0）、その後、0.5〜0.8の範囲でやや分散したデータが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの外れ値（異常値）が存在し、それらは主に0.4〜0.6のスコア範囲に点在しています。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績値を表し、予測値と不確かさの範囲（灰色）は、将来の予測の幅を示しています。線は異なるモデルによる予測を示し、それぞれ異なるトレンドパターンを予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測との間に明確な相関を見つけることは難しいですが、予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は異なる方向のトレンドを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高いスコアの密度が最初の部分に集中していますが、その後は広がり、予測と実績の間に不確実性が増しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフ全体から、人々は初期の安定した高い公平性・公正さのスコアからの変動を懸念するかもしれません。特に、スコアが低下したり変動が増大することは、社会的な公平性や公正さに対する信頼の低下を引き起こす可能性があります。
– ビジネスや政策においては、高いスコアを維持するための改善施策が求められるでしょう。予測の不確かさから、将来的な施策には柔軟性を持たせることが重要になりそうです。
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:
1. **トレンド**
– 実績のスコアはほぼ横ばいであまり大きな変動が見られません。予測線はわずかに上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績AIのスコアは比較的一定しており、大きな外れ値や急激な変動は見られません。ほとんどのデータポイントが不確かさ範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績AIで、黒い円は異常値として扱われたデータポイントです。紫の線は予測モデル（ランダムフォレスト回帰）が示す予測を表しており、他にも異なる予測モデル（線形回帰や決定木回帰）の比較情報があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる回帰モデルによる予測データが提示されていますが、すべてが同様の緩やかな上昇トレンドを描いているため、各モデル間の関係性には大きな差異はないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはほとんどの期間にわたって変動が小さく、安定していることが強調されています。不確実性の範囲内に収まっていることから、スコアの信頼性が高いと考えられます。
6. **直感的な感覚と影響**
– 視覚的には、実績AIのスコアが安定していることから、持続可能性と自治性に関する社会情勢が一定の水準を保っていると理解されます。また、予測がわずかに上昇傾向であることは、改善の兆しがある可能性を示唆しており、ビジネスや政策の計画にはこの安定性が一つの指標となり得ます。
全体として、このデータは、現在の社会情勢が持続可能性と自治性に関して安定しており、未来に向けた慎重な楽観視が可能であるといったインサイトを提供しています。
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:
以下はグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフには、30日間の期間を通じてWEIスコアが横ばいの傾向を示しているようです。データ自体の変動はありますが、全体的に大きな上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのデータポイントが異常値としてハイライトされていますが、それらの多くは大きくスコアを外れていないように見えます。また、急激な変動も特に見受けられません。
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、黒の丸は異常値として特定されています。
– ランダムフォレスト回帰による予測は、期間を通じた緩やかな上昇傾向を示しています。これは将来のWEIスコアの微増を示唆しています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの領域）が示されており、将来の推定値に対する信頼性の幅を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の比較から、実績は予測モデルにおいて一貫したパターンの一部として扱われているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は、WEIスコアがおおよそ0.8～0.9の範囲に集中していることを示しています。
– 予測はその範囲内（0.8程度）に収まっており、現状から大きく外れる予想はしていないようです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフから、人間は安定した教育機会や社会基盤の保持を感じ取るかもしれません。急激な変動がないことは、政策の安定性を示唆するかもしれません。
– ビジネスにおいては、社会基盤や教育機会に対する投資が大きなリスクを伴わないと判断することができ、長期的に持続可能な運営が可能であると捉えることができるでしょう。
このグラフは、全般的に安定した社会基盤が維持されていることを示しており、将来的にも安定した成長が期待されることを示唆していると言えます。
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**
– 各データポイントは横ばいの傾向を示していますが、特定の期間にはスコアがやや低下しています。全体的な傾向としては安定していますが、わずかな下降の兆候があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 時折、低いスコアを示す外れ値が見受けられ、これらは異常値としてプロットされています。これらが示すのは、特定の時期や出来事によりスコアが一時的に低下した可能性があることです。
3. **各プロットや要素**
– 実績値は青色のプロットで示されており、一定の範囲内で変動しています。
– 予測範囲はグレーの影で示されており、予測の信頼性を表しています。
– 複数の予測モデルの結果が線で示されており、ランダムフォレスト回帰が他のモデルとは異なる傾向を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間に大きな乖離は見られないが、一部のモデルはやや異なる傾向を示しており、これが実績値に対する異なる解釈を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ分布は0.6から0.9の範囲に集中しており、相関関係は特に目立ちませんが、実績値は主に0.75から0.85の範囲で高い密度を示しています。
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、共生・多様性・自由の保障に関する状況が比較的安定しているものの、一定のリスクが伴うことが示されています。
– ビジネスにおいては、異常値やスコアの低下が発生する要因を分析し、リスク管理を強化する必要があります。また、予測モデルに基づく戦略的な意思決定が求められると考えられます。
人間が受ける印象としては、全体的には安定しているものの、潜在的な不安要素を抱えているため、これを改善するための戦略が必要です。
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:
以下は、提供されたヒートマップの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは全体的に均一ではなく、日ごとや時間帯によって変動があります。
– 特に、7月7日から7月13日、7月23日前後に、スコアが高い（黄色〜緑色）の傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日、19日の夜間帯にスコアが急上昇し、それ以降の時間帯で戻るパターンがあります。
– 7月22日の夜には極端に低いスコア（紫色）が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの高さを表しており、緑から黄色が高いスコア、紫が低いスコアを示しています。
– 時間軸と日付軸に沿った変動を視覚化し、特定の時間帯におけるパターンを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日中は比較的スコアが高く、夜間に低下する傾向があります。
– 特定のイベントや要因が日中のスコア上昇に寄与している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な周期性は見られませんが、週ごとの変動が少し見られます。
– 特定の日における夜間の急激な低下は異常なイベントがあるかもしれません。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 日中は活動が活発で、何らかのポジティブな出来事やビジネスのアクティビティ増加により高いスコアが得られていると考えられます。
– 夜間の急激な低下は、システムの問題、あるいは消極的な出来事の発生を示唆しているかもしれません。
– ビジネスとしては、このような変動に対応するためのモニタリングと対策が必要となるでしょう。国際的な視点では、時間帯や日付によって変動するスコアをもとに、世界的なイベントやニュースがどのように影響を及ぼすか分析することが重要です。
このヒートマップは、時間帯と日付によるスコアの変動を視覚的に示し、特定のイベントや傾向を把握するための有用なツールとなります。
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:
このヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 色の変化を見ると、全体的に一定の時間帯に同じ色のパターンが続いていますが、特定の日付には一時的な変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の日付（例えば、2025-07-06と2025-07-23）で、他よりも顕著に異なる色が見られます。これらは急激なスコアの変動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**:
– 色の変化に基づき、数値が低いと青や紫、高いと緑から黄色の色調に変わ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**:
– 異なる時間帯に色の相関はあまり見られませんが、いくつかの時間帯は類似した色を持っており、同様のスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ある種の周期性は見られず、むしろ特定の日付や時間帯に集中した変動が見られます。
6. **人間の直感と影響**:
– このグラフを見ると、特定の時間帯にスコアの変動が起きやすいことが示唆されます。例えば、2025-07-06の23時台や2025-07-23の午後に注目することで、特定のイベントや要因が影響を及ぼした可能性を探ることができそうです。
– ビジネスや社会への影響として、特定の時間帯や日に注意を向けることで、リソースの最適な配分や計画が可能になります。
全体として、このヒートマップは特定の期間におけるスコアの変動パターンを示しており、詳細な解析により特定の原因や影響を特定することが可能です。
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:
以下は、提供されたヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– 全体的なトレンドは見えにくいですが、特定の時間帯に色の変化が見られます。特に早朝（8時ごろ）と深夜（23時ごろ）において、色の変化が集中的に発生しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時と23時に特徴的な色があります。この時間帯は他の時間の傾向と異なり、高いスコア（明るい色コントラスト）が一時的に観察されます。
– 7月6日と11日で、黄色い色は特異点となっており、高スコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いはWEIスコアの度合いを表しており、明るい色はより高いスコア、暗い色は低いスコアを示しています。
– 特定の時間での明るい色（例：7月6日、23時）というのは、特定のイベントや条件によって社会のパフォーマンスが上昇した可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時刻が進むにつれて、特定の日付には同じような色のクラスターが現れ、一部の日付には異なる傾向が見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯でのみ高いスコアが観察され、一日の他の時間帯は比較的安定もしくは低いスコアを示しています。このことは、特定の条件や活動がWEIスコアに関与している可能性を示しています。
6. **直感的なインサイトとビジネス/社会への影響**:
– 特定の時間（晩や深夜）に高スコアとなる要因を特定することで、社会活動やビジネスの効率を向上させるためのインサイトを得ることができます。
– 同様に、異なる日間でのスコアの変動を観察することにより、日付に依存するトレンドを把握し、その要因を探る余地があります。
– ヒートマップ全体を通じて、ある時間帯の高スコアが規則的に出現するパターンがあれば、それに基づいた改善策や計画策定が可能となります。
この分析に基づいて、新たなビジネスチャンスまたは社会的な施策が設計さ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:
この相関ヒートマップを分析すると、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップでは、時系列のトレンドそのものは直接観察できませんが、高い相関が持続している部分を見ることで、トレンドの可能性を推測できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色が極端に異なる部分（濃い赤や青）は他の部分に比べて異なる相関を示唆しますが、特定のデータポイントの急激な変動というより、相関性の違いを意味します。
3. **各プロットや要素**:
– 赤色が強くなればなるほど、正の相関が高いことを示します。逆に青は負の相関を示します。
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」は0.87と非常に強い正の相関があります。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と他の要素は、一般的に低めの相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 個々の要素間での相関関係を理解することで、仮にデータが時間とともに変化するなら、それらの要素間の関係性がどう変化するかの予想ができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、個人の健康状態や心理的ストレス（個人WEI項目）と、持続可能性や公正さ（社会WEI項目）間で異なるレベルの相関が見られます。
– 「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関は-0.05で、弱い負の相関となっています。
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**:
– 人々は、個人と社会の指標間で強い正の相関があれば、それらが互いに助長していると直感的に感じるでしょう。
– 経済的余裕が心理的ストレスや健康状態に影響を与えている一方で、社会的な公正さや持続可能性がそれらと強く関連していないことが示されています。このため、社会政策は特に個人の健康状態と直接結びつく要因に注力する必要があるかもしれません。
このヒートマップは、国際的な視点での個人及び社会のウェルビーイング指標の相関を視覚化しており、それに基づく政策立案や改善の方向を示す手助けになる可能性があります。
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:
以下は、提供されたWEIスコア分布比較の箱ひげ図に基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 各カテゴリのスコアは一定の範囲に収まっており、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 一部のカテゴリでは、スコアの中央値が0.8以上と高く、安定したパフォーマンスを示しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のカテゴリ（例：「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（社会基盤：教育機会）」）では外れ値が見られ、これらは特殊な状況や例外的なイベントを示している可能性があります。
3. **プロット要素の意味**
– 箱ひげ図の箱は、スコアの四分位範囲を示し、線は全体の分布を示しています。
– カテゴリ間で色が異なることで、比較しやすくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各カテゴリは独立して表示されており、30日間のスコア分布を示す時系列データとしては直接の関係性を評価することは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」や「個人WEI（心理的ストレス）」は安定した分布を持ち、スコアのばらつきが比較的小さいです。
– 一方、「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」などはスコアのばらつきが大きく、多様な状況が存在していることが示されています。
6. **直感的な印象と社会的影響**
– 高いWEIスコアのカテゴリは、ビジネスや社会がどの領域で高性能を発揮しているかを示しており、これらの強みを維持することが重要と直感的に感じられます。
– 外れ値の多いカテゴリでは、改善の余地がある可能性が高く、ここに注力することで全体のパフォーマンス向上が期待できます。
この分析は、ビジネスの戦略的プランニングや政策決定において、どの領域にリソースを集中させるべきかの指針となるでしょう。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このSTL分解グラフから、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 「Trend」グラフから、全体的に上昇して下落するU字型のトレンドが確認できます。最初の半分は上昇し、後半で下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「Residual」グラフで、7月17日に突出した変動が見られます。この日は他の日と比べて異常な変動があることを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 「Observed」グラフは実際の観測値を示しており、全体的な動向を把握できます。
– 「Seasonal」グラフは周期的なパターンを示し、一定の期間ごとに小さな変動が発生していることを示しています。
– 「Residual」グラフは観測値からトレンドと季節変動を取り除いた残差を示しており、突発的な変動を確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと季節要素がObservdグラフの大半を構成していることがわかります。周期的な揺れを持ちながら、全体的には特定の方向に動いている傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 残差に強いパターンは見られず、予測困難な変動が強調されています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このようなトレンドでは、短期的に回復の期間と減少の兆しが交互に来る可能性があり、柔軟な対応が求められます。
– 特に、7月17日のような外れ値に注意が必要で、予測モデルにはこの変動を考慮した対応が必要です。また、周期的変動に応じた短期的な介入や対応が適切であることを示唆しています。
このような分析を基に、ビジネス戦略や政策立案を行う際の参考にすることができます。
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分解グラフから、以下の洞察を得られます。
1. **トレンド**:
– トレンド成分を見ると、7月1日から7月15日まで上昇し、その後7月29日まで下降しています。これは全体的に成長の波があり、ピークに達した後、下降に転じたことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差プロットにおいて、特に目立った外れ値はありませんが、7月9日頃と7月17日頃に目立つ変動があります。これらの変動は、通常のパターンから逸脱した要因によるものと推測されます。
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あり、すべての変動を含んでいます。
– **Trend**: 長期的な傾向を示しており、基調としての成長とその後の減少を示しています。
– **Seasonal**: 短期的な周期的変動を示し、約5日程度の周期性が見られます。
– **Residual**: 残余成分であり、その他のプロットから説明されない変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと季節性との間に明確なズレはなく、周期的な変動は定期的にトレンドに重なっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドが上昇から下降に転じるポイントにおいて、季節成分の変動は相対的に大きくなっており、トレンドの変化が周期的変動の影響を受けた可能性があります。
6. **直感的に感じることおよびビジネスや社会への影響**:
– 見る人は、トレンドのピークとその後の下降に敏感に反応するでしょう。このような変動は、マーケットやビジネスの戦略に大きな影響を及ぼす可能性があります。例えば、新製品の投入やプロモーションの効果がピークに達し、次の戦略を模索するタイミングと捉えられるでしょう。
この分析は、特定の要因が市場や個人のスコアに与える影響を深く理解し、戦略的な意思決定に活用するための基礎となります。
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:
このグラフは国際カテゴリにおける社会WEI平均スコアのSTL分解を示しています。観察されるいくつかの特徴とそれに基づく洞察を以下にまとめます。
1. **トレンド**:
– 全体的なトレンドは、期間の前半で上昇し、その後下降しています。これは初期の改善がその後停滞ないしは低下していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差から急激な変動がいくつか見られます。特に、7月17日付近での大きな変動が顕著です。これは一時的な出来事やノイズが影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 観測値（Observed）はトレンドや季節性に加え、ランダムな変動も含まれており、全体のスコアが一時的に上下しています。
– 季節性（Seasonal）の変動は比較的少なく、周期的なパターンは弱いようです。
– 残差（Residual）はノイズや外れ値を示し、不規則な変動が観察されます。
4. **複数の時系列データの関係**:
– トレンドと季節性が観測データを構成しており、残差はそれに対する逸脱を示しています。周期的パターンはさほど顕著ではないため、季節性の影響は小さいと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと観測値は一般的に相関がありますが、残差はそのトレンドからの偏差を示し、これには大きなばらつきが見られます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初期のトレンド上昇は、社会WEIスコアが一時的に改善していたことを示唆しますが、その後の低下は注意を要します。この変動が何らかの政策や社会的イベントの結果である場合、さらなる分析が必要です。
– 特に、急激な変動を引き起こしたイベントが何であるかを特定することが重要です。これは社会政策の評価や調整に役立ちます。
このように、データの特徴を知ることで、社会の動向や潜在的なリスクを把握するのに役立てることができます。
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、PCAによる2次元の散布図で、WEI（世界経済のインジケーター）構成要素を30日間にわたって分析したものです。
1. **トレンド**:
– 特定の上下トレンドや周期性は見られませんが、データは2次元空間にまばらに広がり、ある程度の分布が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかな外れ値は見られませんが、プロットのばらつきが比較的大きく、多様なパターンを示していることがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は、特定の国または時間枠におけるWEIの状態を表していると考えられます。
– 第1主成分（寄与率0.65）と第2主成分（寄与率0.17）が示すように、主に第1主成分がデータの変動を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 明確なクラスタリングは見られませんが、データは縦横に散在しており、観測期間における国際経済の多様性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**:
– 第1主成分と第2主成分の間に特定の相関は見られませんが、それぞれ異なる視点からデータを捉えていることが伺えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– この散布図は、国際経済の多様性や変動性を強調しています。各ポイントが幅広く分布していることから、異なる経済状態や外的要因が複数存在していると考えられます。
– ビジネスや政策決定の観点からは、特定のパターンが観察されないことが、柔軟な対応や広範なデータ分析を必要とすることを示唆しています。
このようなグラフは、多様なデータの意味を直感的に理解するための貴重なツールとなります。データの分布を基に、さらなる詳細分析を行うことで、より具体的なインサイトを得ることができるでしょう。
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。