📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 全体的な統合と傾向分析
#### 時系列推移
– **総合WEIスコア**（combined_wei）は、3つのデータポイントにおいて0.65から0.70に増加しています。これは小さな範囲での上昇トレンドを示唆しているが、データが限られているため、これを長期的なトレンドとするには信頼性が低いです。
– **個人WEI平均**（personal_avg）は、0.61から0.625のわずかな上昇の後、再び0.61に戻っています。短期の小さな揺らぎが確認されます。
– **社会WEI平均**（social_avg）は、0.68から0.78に向上しており、これはより明確な上昇トレンドを示しています。
#### 異常値
– 提供されたデータには異常値は検出されていませんが、この理由はデータセットが少ないため具体的な支点がないことが考えられます。
### STL分解による分析
– 季節性や説明できない残差を検出するには、データポイントが必要ですが、現状ではその解析が困難です。それにもかかわらず、社会WEIの上昇はトレンドとして解釈できます。
### 項目間の相関
– 個々の項目の関連性はさらなるデータポイントとヒートマップ解析が必要ですが、推測される主要な関連としては、**社会公平性**（social_fairness）と**社会持続性**（social_sustainability）が共に高い数値を示しており、これらは互いに強い関連がある可能性があります。
– **個人の健康状態**（personal_health）が向上していることは、個人WEIに対するポジティブなインパクトを与えている可能性があり、健康と心理的ストレスの反対方向の相関の観点からも興味深いです。
### データ分布
– 各項目のスコアは0.5から0.85の範囲で変動していますが、範囲としては比較的一貫性があります。このデータセット内では極めて静的に見えます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1**が全体の79%の寄与率を持つことから、主要な変動はこの成分に由来することが分かります。PC1はおそらく、社会的な平均が技術的、政治的状況により政策で強く影響されている部分を反映している可能性があります。
– **PC2**の寄与率は21%であり、これはより微細な個人差や感情的な側面を表しているかもしれません。
### 結論
このデータセットの限られた分析の枠の中で、市場、健康、持続性といった社会的・個人的要因が静かにではあるが改善されている様子が確認できます。さらなるデータが得られれば、これらの推論は具体的なアクションや政策提言に結びつくでしょう。
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:
グラフを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフの初期に実績（青色のプロット）があり、スコアが0.6を下回る位置から急激に0.9以上に上昇しています。
– 上昇後、横ばいの動きを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 直近における日本の予測データ（灰色のシェーディングが示す範囲）内での実績データの急激な上昇があります。
– 直近の予測データは大きくばらついており、未来の予測に不確実性があることが示唆されます。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実績を示しており、緑色の円は前年の比較を示しています。
– 予測データには異なる回帰手法が用いられており、色ごとに異なる方法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法ごとに小さなばらつきが見られ、手法の違いによる影響が示されています。
– 時系列の開始時点と比較し、大幅なスコア上昇が観察されます。
5. **相関関係や分布**:
– データの分布は実績と予測の間で異なり、特に予測のばらつきが大きいことがわかります。
6. **直感的な感想と影響**:
– 急激なスコアの上昇は改善や改革があった可能性を示唆していますが、予測の不確実性が高いため、今後の展開には注意が必要です。
– ビジネスや社会において、スコアの改善はポジティブな成果として捉えられますが、計画や戦略の策定には慎重な予測評価が求められるでしょう。
このデータは、今後の動向や関連戦略の分析に活用できると考えられます。
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:
このグラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**
– 「実績（実績AI）」のデータポイントは1点のみ表示されています。これにより、明確な上昇や下降のトレンドを判断するのが難しいです。
– 「予測（予測AI）」のデータポイントは、低い方向への変動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 現時点では、外れ値や急激な変動は確認できませんが、データが少ないため、仮説を立てるためのさらなるデータ収集が必要です。
3. **各プロットや要素**
– 青い点が「実績」、
– 赤い×が「予測」、
– 緑色のポイント「前年」は過去の平均値を表し、数値が0.6を超えていることが見受けられます。
– それぞれの線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる予測モデルを表しており、異なる予測を示し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**
– 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）によって示された予測範囲が異なることから、各モデルの予測に対して何らかの変動要因が影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在のデータプロットから直接的な相関関係を見出すのは困難です。さらなるデータポイントがあれば、予測モデル間のパフォーマンスの相違を詳しく分析できるでしょう。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 現時点では、予測がバラバラであることから、ビジネス戦略や意思決定において慎重な判断が求められます。
– さらなるデータ収集が必要であり、異なるモデルの予測精度を比較することで、どのモデルが効果的かを評価するプロセスが重要です。
このグラフには、少ないながらも示唆に富んだ情報が含まれています。長期的なトレンドを正しく把握するためには、データの蓄積と反復的な分析が重要です。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– **実績データ（青のプロット）**は、比較的短期間のデータしか示されていません。全体としては横ばいの傾向が見られます。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、0.8付近で安定し、特に明確な上昇や下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 大きな外れ値や急激な変動は見当たりません。予測の下限を示すグレーの幅も狭く、データの変動が少ないことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青のプロット**は実績データ。
– **緑の丸**は前年の比較データを示しており、過去の実績が最近の予測とどのように比較されるかを示しています。
– **X記号（赤）**の予測点と、これに対する複数の予測モデルの線がありますが、いずれも大きな違いを示していません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデルの結果が近似しており、データセット内の予測に対する高い信頼性を示しています。また、実績と予測が一致しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測と実績が一致しており、異なるモデルでの予測結果が近いことから、モデル間での予測一致度が高いと考えられます。
6. **直感的に感じることと社会的影響**
– データの変動が少なく横ばいであることから、この指標に関連する社会的状況が安定していると考えられます。
– 重要な変化が予測されないため、これに関連する政策や活動も大きな変更が予想されない可能性があります。
このグラフからは、指標の安定性と異なる予測モデルの一致性が確認でき、人々や組織は短期間で大きな変化を予期して行動する必要が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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– 現時点でのデータポイントは、2025年7月ごろの実績（青い点）が示されており、急激に下がるランダムフォレスト回帰の予測（ピンクの線）を伴っています。
– その後、過去の比較（緑の点）は2026年7月付近に示されていますが、それまでの期間の詳細なデータポイントは表示されておらず、明確なトレンドは見えない状態です。
### 2. 外れ値や急激な変動
– ランダムフォレスト回帰の予測は急激に0まで低下し、これは重大な変動を示しています。他の予測手法（線形回帰、水色線）は安定した値を維持しているようです。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 青い円: 実績
– 赤いバツ: 予測AIの予測
– 緑の円: 比較AIの前年データ
– 灰色領域: 予測の不確かさ範囲
– 各予測手法の線（線形回帰、水色線、決定木回帰、緑色線、ランダムフォレスト回帰、ピンク線）
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測のデータ点は少なく、全体的なトレンドを判断するのは難しいですが、予測の手法間での違いが顕著です。
– ランダムフォレストは急激な変化を予測しており、他の方法とは大きく異なる結果を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 現段階では、相関関係や分布に関する詳細な洞察を得るにはデータが不足していますが、予測の安定性と急激な変動の両方が観察されます。
### 6. 直感的インサイトと影響
– データの不足により、経済的余裕に対する信頼できるトレンドを明確に把握するのは難しいですが、一部の予測手法が急激な変化を示唆していることから、潜在的な経済リスクの可能性を考慮する必要があります。
– 特に、ビジネスや政策立案においては、これらの予測間の差異を検証し、最も適切な戦略を選択することが求められます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ内のデータは初期段階で急上昇し、その後、短期間の横ばいを示しています。特に、実績（青いプロット）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）の比較が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の急激な上昇が目立ちます。これは、予測や実績が大幅に異なる変化を示した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色プロットは実績、Xは予測の中心を示しています。特に、紫色（線形回帰）、水色（決定木回帰）、ピンク（ランダムフォレスト回帰）は異なる予測手法を示しており、これらが途中で合致していることが観察されます。
– 緑色のプロットは前年との比較を示し、ある程度の差異を示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測手法によるデータが近接しており、実績値との一致が観察されます。これにより、予測手法が実績に対してある程度の精度を保持していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間の経過とともに、初期からの大きな変動以降は安定したパターンを示しています。予測と実績の間にある程度の相関が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の急な上昇は、重要な環境や状況の変化を示唆しており、個人の健康状態の改善または評価基準の変更が考えられます。
– ビジネスや社会への影響として、健康状態の改善が業務効率の向上や健康関連産業の需要増加につながる可能性があります。また、異なる予測手法が実績に近似する結果を示すことで、これらの手法が実用化に向けての信頼性を高めることが示唆されます。
全体として、このグラフは個人の健康状態の予測と実績を比較する手法の有効性を評価するための重要な指標となるでしょう。
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:
このグラフについての分析を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフは、基準日周辺での「実績データ」と「予測（ランダムフォレスト回帰）」のデータポイントを示しています。
– 初期のデータポイントでは急激に低下していますが、使用しているモデルによる予測ラインが水平に保たれるなど、安定した傾向も見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「実績データ」は急激に低下し、異常値ともとれるような動きを見せています。この急激な変動は注意が必要です。
– その後、「比較AI」からのデータは安定していることから、システムやデータ収集の異常の可能性も考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青色の点**: 実績値を示しています。
– **赤色の×印および紫、マゼンタの線**: 各種モデルによる予測を示しています。
– **緑色の点**: 前年データを指し、この年と比較して安定している様子が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データの短期的な急激な低下は、どの予測モデルにも反映されておらず、予測とのズレが確認できます。これにより、実績値の信頼性について精査が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 頭からの急激な下降トレンドは各予測ともに無視されているため、予測モデルの改善も必要と思われます。
6. **直感的な感覚および社会・ビジネスへの影響**:
– この急激な低下は、心理的ストレスの増加やデータ収集方法の異常を示しているかもしれません。
– ビジネスやコミュニティでは、基準の設定や異常値の取り扱いに注意が必要になります。ストレスの指標が上昇することは、従業員の健康管理やメンタルヘルスプログラムの見直しを促すかもしれません。
総じて、急激な変動が見られる場合、その背景を詳細に分析し、異常の原因を特定することが求められます。予測の信頼性を確保するためにも、さらなるデータの収集と予測モデルの改善が要されるでしょう。
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:
このグラフは「国際カテゴリ 個人WEI（自由度と自治）スコア」の360日間の推移を示しています。
1. **トレンド**:
– 最初のデータポイントから、実績（青い点）と他の予測値は比較的高いスコアで始まっていますが、予測（ランダムフォレスト回帰）は急激に下降しています。この予測は異常な変動です。
– その後、大きな動きは見られず、もう1年以上経過した後にやや高めのスコアが複数点観察されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 紫色のランダムフォレスト回帰の予測が急激に下降しているのが目立ちます。これは予想外の変動として捉えられるべきでしょう。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 線の色分けにより異なる予測手法が示されています。紫（ランダムフォレスト回帰）の急降下と、決定木回帰や線形回帰の予測の安定ぶりが対照的です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と異なる予測手法の予測値の間にはばらつきがありますが、全体としては一部のAIモデルが過度に変動していることが明らかです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係は現時点では明確ではありませんが、一部のモデルが飛び抜けた変動を示しているため、データの特性に応じたモデル選びが課題である可能性があります。
6. **直感的に感じることと影響**:
– 人間はランダムフォレストモデルの急激な数値変動を予測のリスクと捉えるかもしれません。
– ビジネスや社会において、自由度や自治の指標に関する予測がこのようなばらつきを示すと、データの解釈および政策や戦略の策定に慎重さが求められます。
– 特に、長期的な予測に依存する政策決定においては、予測モデルの選定や結果の解釈が重要になります。
全体として、このグラフは予測モデル間の不一致を強調しており、各モデルが提示する結果に基づいて適切な対応を考える必要性を示唆しています。
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360日間の国際社会の公平性・公正さ（WEIスコア）の推移を示しています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– 初期にはスコアが0.6から1.0の間で急激に上昇しています。その後は高いスコアで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の急上昇を除き、大きな変動や外れ値は見受けられません。しかし、時間の経過による多様な予測手法のスコアが見られる点が興味深いです。
3. **要素の意味**:
– 実績（青い点）と各予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されています。予測の手法によってスコアにわずかな違いがあります。
– 前年（緑の点）は、将来の傾向を比較するためのベンチマークとして機能しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法によるスコアは、実績データと比較してより高いレベルで安定しています。これは、将来的な安定性や改善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**:
– 前年のデータと実績データの位置関係を見る限り、スコアが改善傾向にあることが示唆されますが、詳細な相関は限られたデータからは判断が難しいです。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– WEIスコアの上昇は、社会の公平性や公正さが向上していることを示唆します。これは、国際的な投資や協力関係の強化に向けた前向きな兆候といえます。
– 予測モデルに基づく安定したスコアは、政策立案者が将来の戦略を策定する際の信頼性向上につながる可能性があります。
全体として、グラフは社会の公平性に関するポジティブな兆候を示しており、予測データはさらなる改善が期待されることを示唆しています。これにより、関連するステークホルダーは長期的な計画を適切に立てやすくなるかもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初の時点でのデータは約0.8のスコアで始まり、その後急激に下降しています。
– 時間が進むにつれて、急激な下降傾向が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に急激な下降が目を引きますが、時系列全体として外れ値と思われるデータ点は見受けられません。
– 実績データと予測データの間で不一致が見られないため、急激な変動が予測されていた可能性もあります。
3. **各プロットの意味**
– 青い点は実績AIによる過去の実績を示しています。
– 緑の点と線は予測値であり、特定のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測であり、他の予測モデルとは異なる挙動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去1年間のデータが示されており、実績と予測が共にプロットされているが、明らかな予測とのズレがないため、どのモデルも類似した予測を出していることが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの急激な低下は、持続可能性や自治性に関する国際的な評価に重大な問題が発生した可能性を示唆しています。
– 実績データと予測データの間に大きな乖離が見られないため、モデルの精度がある程度高いことが推測されます。
6. **ビジネスや社会への影響**
– この急激な下降トレンドは、特定の国や地域における持続可能性と自治性に対する懸念を示しています。
– ビジネスにおいてはサステナビリティ関連の政策の再評価や、新しい戦略の策定が必要とされるかもしれません。
– 社会的には持続可能性に関する教育や政策変更が急務となる可能性があります。
全体として、このグラフはWEIスコアの下降が迅速な対応を必要とする重大な問題を示している可能性が高く、この変化をどのモデルが適切に捉えているかの検討が必要です。
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**:
– 初期において、WEIスコアが高い位置にあるが、急激に下降しています。その後、水平線を描き、また急速に上昇する直線が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の急激な下降が顕著です。これは予測における急激な変動であり、外れ値として捉えることができます。
– その後のプロットで、再びスコアが急上昇します。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青のプロット（実績AI）は実際のデータを示し、紫のプロット（ランダムフォレスト回帰）は予測モデルです。ランダムフォレストの値が急激に変化している点が興味深いです。
– 緑のプロット（前年度比較AI）は、過去の実績との比較を示しており、安定しているように見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データの間に乖離が見られます。予測モデルが急落しているため、評価方法に問題がある可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間に大きな差異があり、相関が見られません。このことは、予測が実績に対して適切でないことを示しています。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– この急激な変動は、予測モデルの信頼性や社会的インフラの予期せぬ変動を表しています。実際のデータに対して予測が大きく外れていることは、計画の見直しやモデル精度の改善が必要であることを示します。
– 社会的な影響としては、教育機会や社会基盤の安定性に対する懸念を高める可能性があります。モデルの精度向上により、より適切な施策や資源配分が可能になるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績AIのデータ**は左側に2点プロットされていますが、期間の初期に固まっているため、期間を通しての具体的なトレンドは見られません。
– **予測データ**は期間の初めと後半に配置されており、AIモデルによって異なる予測がされています。それぞれの予測データを使うことで、将来のトレンドが異なることを示している可能性があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフにおいて明確な外れ値は見られません。ただし、初期の実績データから見た、後半の予測データの位置は別のトレンドが指し示している可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（実績AI）：** 青い点
– **予測（予測AI）：** 赤いバツ
– **前年（比較AI）：** 緑の点
– **予測の不確かさ範囲：** 灰色の範囲
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる色で示されており、それぞれのモデルが異なる予測を提供。
### 4. データ間の関係性
– 実績と各予測との関係性は期間が離れているため直接比較は難しいですが、異なるモデルが異なる未来の状況を示唆している様子があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– グラフ内でデータの密度が集中しているわけではなく、点が分散しているため、特定のパターンには確認しにくい。
### 6. 人間が直感的に感じること、社会・ビジネスへの影響
– **直感的な感じ方:** このグラフを見ると、特に使用されているAIモデルが将来的に異なる結果を予測している点に注目が行くでしょう。特に実績データが限られている中で、それを元にした未来像の多様性が示されています。
– **社会やビジネスへの影響:** 異なるAIモデルが非常に異なるアウトプットを生成する場合、政策決定者や経営者はどのモデルに信頼を置くべきなのか、また全モデルから得られる不確実性をどう活用するのかという課題に直面するでしょう。正確な計画立案を求める分野では、この種の予測の多様性を考慮に入れることが重要です。
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:
このヒートマップは、2025年7月1日と2025年7月2日の2日間にわたるデータを示しています。次に、このグラフの特徴と洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– 360日間のデータを考慮するにはまだ範囲が狭いですが、各日のデータは非常に極端な値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月1日は全体的に低いWEIスコアが表示され、濃い紫色で示されていますが、次の日の2025年7月2日には高いスコアとして示されています（黄色）。
3. **各プロットや要素**:
– ヒートマップの色の違いは、WEIスコアの高さを示しています。紫色は低いスコア、黄色は高いスコアを表し、色の違いはスコアの劇的な変化を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日をまたぐにつれ、スコアが急激に変化していることが伺えます。時間帯のデータが見えないため、日単位の変化のみ確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 両日でスコアの極端さの違いが強調され、もしかすると顕著な何かしらの事象が2025年7月1日に発生し、それが翌日に影響した可能性があります。
6. **直感的な洞察や社会・ビジネスへの影響**:
– これらの変動は、特定の出来事やニュースの大きな影響を受けた可能性があります。特に、連続してデータを追うことができれば、イベントや政策変更による影響を見つけて分析することが有益です。
– ビジネスにおいては、スコアの急激な上昇や下降が市場活動や消費者心理にどのように影響するかを常に注視することが求められます。
これらの洞察に基づいて、より詳細な分析を行うためには、より広範なデータポイントや関連するイベントについて調査することが必要です。
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:
このグラフは「個人WEI平均スコア」の時系列ヒートマップを表していますが、表示されている期間は非常に短く、2日間のみです。以下に視覚的な特徴とそれから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 圧倒的に短い期間のため全体的なトレンドは見づらいですが、全体ではこの2日間で大きな変化が見られます。そのため、周期性などのパターンを特定するのは困難です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 日付が2025-07-01においては、黄色で示された時間帯があり、これは他の日に比べて非常に高いWEIスコアを示しています（0.617）。
– 次の日2025-07-02には、逆に低い値（0.610付近）で示される部分が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いがWEIスコアを示し、黄色が最も高い値、紫色が低い値を示しています。したがって、特定の時間帯でWEIスコアが急激に変動し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**:
– このグラフでは、異なる日同士の相関関係は二日間のみのため特定困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– この短期間のデータから、特定の時間帯が変動のポイントになっている可能性を指摘できますが、それ以上の分布の特徴や相関関係を判断する情報が不足しています。
6. **直感的な感じと影響**:
– 短期的には、特定のイベントや外部要因によってWEIスコアが直ちに影響を受けた可能性があります。ビジネスでは、このような急激なスコア変動はリスクとして捉えられ、原因の特定や対応策が求められるでしょう。社会的には、特定の出来事が大きな心理的影響を与えたのかもしれません。
このような短期間での分析は限定されていますが、急激な変動が発生する可能性があることを示しています。継続的なモニタリングが重要です。
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:
このヒートマップは、2日間の社会WEI平均スコアを示しています。以下に、グラフから得られる視覚的特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– このヒートマップには、期間が2日しか表示されていないため、トレンドを語ることは困難です。しかし、特定の日付での時間帯によってスコアが大きく変動していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の明暗で、特定の時間帯において大きな変動があることが示されています。特に、7月1日の19時付近が極めて低いスコア（暗い色）であるのに対し、7月2日の同じ時間帯では高いスコア（明るい色）が観測されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いがスコアの高さを示しています。紫に近い色は低いスコアを、黄色に近い色は高いスコアを示しています。このスコアは時間ごとの変化を示し、色の対比が大きい部分が全体の中での異常値や急激な変動を表し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**:
– 表示されているのは2日間だけであるため、時系列データ間の関係性については十分な情報がありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが限られているため、相関関係を明らかにするのは困難です。
6. **直感的な印象および影響**:
– このグラフを見ると、人々は日にちをまたいだ特定の時間帯（19時付近）に何らかの出来事が発生した可能性があると直感的に感じる可能性があります。この種の急激な変動は、例えば社会的なイベント、政策の導入、技術的な変化など、社会やビジネスに直接的な影響を及ぼす要因があることを示しているかもしれません。
このグラフから得られる主要な洞察は、異常が観測される時間帯に注目し、それがどのような要因によって生じたのかをさらに詳しく調査する必要性です。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップは時間経過に伴うトレンドを直接示しているわけではありませんが、360日間にわたる相関関係を通じて、項目間の安定した関係や変化の傾向を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は、相関値が極端に高いか低い部分で、例えば+1.00や-1.00に近い数値は非常に強い正または負の相関を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップでは、赤系の色は高い正の相関（+1に近い）、青系の色は高い負の相関（-1に近い）を示しています。0に近い値は相関が弱いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 例えば「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の間には強い相関（+1.00）が見られ、健康状態と心理的ストレスが非常に密接に関連していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「個人WEI（自由度と自治）」の間の強い負の相関（-1.00）は、これらの要素が対立している可能性があることを示唆しています。
– 「社会WEI（社会経済：教育機会）」と「個人WEI（経済的余裕）」の間にも強い負の相関（-0.91）が見られます。
6. **直感的な感じ方とビジネスや社会への影響**:
– 社会的・経済的な要因が個人の健康や心理的状態に与える影響が強いことが分かります。このような相関関係を理解することで、政策立案者は教育機会や公正さの改善が個人の幸福度に与える影響を考慮することができます。
– ビジネスにおいては、社会的公正や心理的健康状態を改善することが、従業員のパフォーマンス向上につながる可能性が示唆されます。企業はこれを考慮に入れて、職場環境や福利厚生の改善に注力することが重要です。
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**
– 各カテゴリのWEIスコアは特定の範囲内で一定しており、明らか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**
– 一部のカテゴリ（例えば「社会WEI (公共性、公正さ等)」）には外れ値がありますが、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図は、データの分布中心を示しており、中央値、四分位範囲、最大値、最小値を視覚的に表現しています。
– 密度が高い部位が箱の大部分を占めており、スコアの集中傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データはありませんが、同一期間内で異なるカテゴリの比較がされています。各カテゴリの分布の広さと中央値に違いが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部のカテゴリはスコアが高めである一方、他は低めとなっており、カテゴリ間で統計的な差があることが示唆されます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– WEIスコアが高いカテゴリは、社会的に注力されている可能性があり、政策的な支援や企業戦略の焦点となるかもしれません。
– 一方、スコアが低いカテゴリは改善の余地があり、リソース投資の検討が必要な領域を示唆しています。
このような分析によって、ビジネスや社会的な意思決定において、どの領域が強化されるべきかの参考材料となります。
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:
このグラフは、PCA（主成分分析）を用いてWEIの構成要素を視覚化しています。以下に、このグラフから読み取れる特徴と洞察を示します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性）**:
– 主成分1（横軸）が大部分の変動を説明していることが示されています（寄与率: 0.79）。
– 主成分2（縦軸）の寄与率は0.21であり、補助的な変動要因であることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データポイントは散在していますが、極端な外れ値は見受けられません。
– 上部のプロットは、主成分1での変動が小さく、主成分2での変動が比較的大きいことを示しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 各プロットは360日間の異なるデータポイントを示しています。
– 色やサイズの変化がないため、単純なPCAの2次元プロットであると解釈できます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 複数のデータポイントが存在しますが、時系列データとしての順序や関連性はこのグラフからは判断しづらいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分1と主成分2の間に明確な相関は見受けられません。
– データは主成分1の方向に比較的均一に分布しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**:
– 主成分分析を行った結果、特定の要因が全体の変動を支配していることがわかり、その要因を理解・管理することで、WEIの変動要因をより具体的に把握することが可能になります。
– 主軸方向に沿ってデータが広がる場合、特定の政策や市場要素が強い影響を持っている可能性があります。この情報は、経済的な予測や国際的なビジネス戦略において重要です。
一般的には、これにより、どの変数や要因が全体の構造や動きを主に支配しているのかが明らかとなり、戦略的な意思決定をサポートします。
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。