📊 データ分析（GPT-4.1による）
このWEIスコアデータセットは、比較的短期間での計測ですが、その中でもいくつかの興味深い傾向やパターンが見られます。以下に詳しい分析を提供します。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**:
– 初期値が0.65から0.7875へと急速に上昇しています。この急激な上昇は全体的な幸福度の向上を示唆しています。
– **個人WEI平均**:
– 最初は0.61で始まり、0.725に上昇しています。個人の幸福度も着実に向上している傾向が見られます。
– **社会WEI平均**:
– こちらも0.68から0.85へと、個人WEI以上の上昇を見せています。社会的要因の改善が強く反映されていると考えられます。
### 異常値
– 提供されたデータセットでは特定の異常値は検出されていません。これは全体的に安定した時系列データであることが示唆されます。
### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**：
– 両平均（個人と社会）、および個別項目すべてに関して上昇トレンドがはっきりとしています。このことは全体的な改善を示しています。
– **季節性**:
– データの短期間性から明確な周期的パターンは確認できません。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップを仮定してみると、社会的項目の相関が高く、特に「社会基盤・教育機会」や「持続可能性と自治性」が強く関連している可能性があります。
– 「心理的ストレス」は他の個人項目とそれほど強い相関がないと予想されますが、ストレスは個人の健康や心理状態に負の影響を与える可能性があります。
### データ分布
– 特定の詳細項目、例えば「社会的多様性」は大きなばらつきを示しています。データのばらつきは改善の余地がある社会的要因を示唆するかもしれません。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PC1の寄与率が0.64であることから、全体の変動の大部分は単一の要因によって説明されることが分かります。これは、おそらく社会的項目が強く影響しているため、多くの社会項目が強く相関していることと整合しています。
– PC2の寄与率が0.19であるため、一部の変動を捕捉していますが、PC1ほどの影響力はありません。
### 総合評価
このデータセットにおける総合的な上昇トレンドは、個人および社会的な様々な側面で全体的な改善が見られることを示唆しています。特に社会的要因の改善が総合スコアに貢献しているようです。この短期間のデータから見る限り、一定の政策や介入が効果的だったと推測されます。
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:
この総合WEIスコアの時系列散布図についての分析は以下の通りです：
1. **トレンド**:
– 初期に上昇があり、急に横ばい、そして期間の後半で再びデータが表示されています。
– ワークフロー内のトレンドはまとまっているように見えますが、具体的な増減の傾向は詳細には不明です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 期間の前半に急激な変動があり、その後のデータは分断されていますが、目立った外れ値は特に観測されません。
3. **各プロットや要素**:
– 青の点は実績（実績AI）を示し、初期段階で密集しています。
– 緑の点は前年度（比較AI）を示していますが、後半に集中しています。
– ラインの色分けは、異なる予測モデル（予測AI、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）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**:
– 予測モデルは、初期の実績と予測に基づいており、それに続く比較データと関連しています。
– 各予測モデルにより若干異なるトレンドが示唆されていますが、概ね横ばいに近い形です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの接近度が高く、過去の実績に基づいた予測の精度が見て取れます。
– 分布としては、前後のデータ密度の差があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 初期段階での変動は、何かしらのイベントや政策の影響があった可能性があります。
– 短期間には急激なトレンドの変化が見られないため、安定した成長または評価基準の継続が期待されます。
– ビジネスにおいては、過去の実績が将来の予測にしっかりと反映されていることから、他の予測モデルより実績ベースの予測が信頼できるという洞察が得られます。
全体として、このグラフは過去の実績を基にした安定した予測を提供しており、それに基づいた戦略が研究される可能性があります。
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
1. **トレンド**:
– グラフの最初の部分で、実績（青いプロット）は一貫して1に近い高いスコアを維持しています。この部分には上昇または下降は見られません。
– その後、期間が空いて、2026年のデータが現れます。この後続のデータは0.6から約0.8の範囲にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2026年に再登場するデータは、以前のデータとは異なる範囲にありますが、これが外れ値かどうかを判断するには追加のコンテキストが必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の実績AIは、過去の実際の観測値を示しています。
– 緑のプロット（比較AI）は、予測の際の参考として過去のスコアを示しています。
– ラインは異なる予測アルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測スコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各アルゴリズムの予測が異なる結果を示している可能性があるため、アルゴリズム選択による違いが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、時間経過に対して特に有意なトレンドを示していませんが、その後の予測には異なった動きが予想されます。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**:
– 初期の実績データが高得点を維持していることは、システムや個人の安定性を示しているかもしれません。
– 後続のデータが異なるスコア範囲を持っているため、予測が当てにならない可能性があり、戦略の見直しを検討すべきかもしれません。
– 各予測モデルが示す異なるスコアは、ビジネス環境の変化に応じた柔軟な対応を促す可能性があります。
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:
### グラフ分析:
1. **トレンド**:
– 初期の実績データは7月ごろにあり、WEIスコアは0.8付近でやや増減していますが、特に急激な変動はありません。
– 時間が進むにつれて、ランダムフォレスト回帰や決定木回帰に基づく予測が行われ、後半に直線的な予測が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値や急激な変動は見られません。データポイントはおおむね予測と一致しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実際の実績値を示し、その他の色の線は異なる回帰モデル（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。
– 緑の点は前年の比較可能なスコアを意味し、過去のデータとの比較ができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データ（青の点）と予測モデルのラインが平行しているため、予測モデルが実績を比較的よくキャプチャしていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアが0.8から1.0の範囲で安定しており、実際のデータと予測との相関は高いと考えられます。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**:
– 予測モデルが安定して機能しているため、大きな変動がない場合、今後の社会WEIスコアは安定して推移する可能性が高いと感じられます。
– 予測が正確であれば、各政府や国際機関が政策を策定する際に信頼できる指標となり得ます。
ビジネスや政策決定の場面では、予測に基づいてリソース配分や戦略を立てることができ、安心感を提供するデータと考えられます。
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:
分析および洞察について以下の点を考慮します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体の期間（360日間）において、実績データ（青色）は主に横ばいに見えます。ただし、初期の段階で若干の上昇トレンドが見られます。
– 予測データ（予測AI）は異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）に基づいて様々なトレンドを示していますが、予想の基盤は最初の実績データに依存している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 大きな外れ値や急激な変動は見られません。ただし、予測範囲の中でのばらつきがあります。
3. **各プロットや要素**:
– 実績AI（青丸）: 過去の実績データを示します。
– 予測AI（赤十字）: 未来の予測を表しますが、現時点ではプロットされていないようです。
– 比較AI（緑丸）: 過去のデータとの比較を示しますが、現時点の情報と直接的なリンクは薄いです。
– 各色の線（灰色、紫、青、マゼンタ、シアン）は異なる予測手法を意味し、それぞれが異なる予測の信頼性や分散を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる回帰手法による予測があり、それぞれの手法が過去の実績データをどのように解釈して将来的な予測を立てるかに焦点を当てています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データが比較的高い経済的余裕スコアを維持し、予測データがこれにどのように寄り添うかが特徴的です。個々の手法により相関や予測のばらつきが異なります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 経済的な余裕が今後も現在のレベルを保つ期待感がある一方で、予測のばらつきから不確実性を感じることもあり得ます。ビジネス面では変動に備えたリスク管理が必要になるかもしれません。
– 社会的な視点では、長期的な安定が見込まれる場合、消費や投資の意欲を促進する可能性がありますが、予測の範囲が広い点を意識して行動することが求められるでしょう。
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:
このグラフの分析に基づく洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側では、初期に急激なスコアの上昇が見られます。その後、スコアは高いレベルで安定しています。
– 右側の緑のデータポイントは前年度の値を示しており、現在の高いスコアと比較されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のスコアからの急激な上昇が著しいですが、その後は大きな変動はありません。
– グラフの中には明らかな外れ値は検出されていません。
3. **各プロットの意味**:
– 青い点は実績値（実績AI）を示しており、初期の上昇を反映しています。
– 緑の点は前年度のスコアを示しています。
– 紫色の線はランダムフォレストを用いた予測を表しており、スコアの上昇を的確に予測していることが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青い実績値と緑の前年度値が対比されており、現在のパフォーマンスが過去と比べて非常に良好であることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な周期性は観察されません。分布は初期の急上昇を除き、比較的一定しています。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 初期の急激な改善は、健康状態の向上を示唆しており、例えば新規の健康施策や技術導入が成功していることを示唆している可能性があります。
– ビジネスや社会において、こうした健康状態の改善は労働生産性の向上や医療コストの削減につながるポジティブな影響を及ぼす可能性があります。
この分析は、グラフが提供する情報に基づいており、具体的な背景情報があれば、さらに深い洞察が得られる可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期には急激な上昇が見られ、すぐに横ばいになります。しかし、全体的なトレンドは明瞭でなく、データが非常に限られた期間内に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期における急激な上昇が目立ちますが、その後のデータポイントが少なく変動の幅も狭いです。この期間内では外れ値は特に見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青の点（実績AI）**: 実際に記録されたWEIスコアです。
– **赤の×（予測AI）**: 未使用に見えますが、予測値を示すものです。
– **緑の丸（前年AI）**: 比較対象としての前年データを示しています。
– **線（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などの異なる予測手法を比較表示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各モデルの予測は初期データの傾向に基づきますが、データポイントが少ないため、予測の信頼性は限られています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアが初期に高くなり、その後一定レベルで安定しているようです。予測モデルもこの安定性を反映していますが、データの補足は難しいです。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響**
– このグラフは、初期にストレスが急増した後、安定している可能性を示唆します。この安定には管理施策や環境の変化が寄与しているかもしれません。
– 実データが限られているため、予測の信頼性を確保するため、さらにデータを収集することが重要です。ビジネスや政策決定においては、十分なデータに基づく分析が求められます。限られたデータに基づく推測は、結果に影響を与える可能性があります。
この解析からは、データが不足しているためさらなる情報が必要であることが直感的に感じられます。より多くのデータを収集し、定期的なモニタリングを通じて、長期的なトレンドを把握することが重要です。
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:
以下は、提供されたグラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 実績AI（青いプロット）は最初に上昇し、その後横ばいの傾向を示しています。この期間の中盤からはデータがありません。
– 予測データ（緑のプロット）は後半に集中し、安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初に青いプロットが急激に上昇した後、横ばいになっていますが、以降のデータがないため、その後の動向は不明です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績AIのデータを示しています。
– xAI/3σの灰色の線は予測の下限の範囲を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のカラフルな線は異なる予測モデルによる傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 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）が示されており、いずれも似た傾向を持っていますが、スコアの開始値に違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが限られているため、予測データとどの程度一致しているのか判断しにくいが、予測は一貫して高いスコアを示しています。
6. **直感的な感じ、ビジネスや社会への影響**
– 一部のデータが限られているため、予測に依存する必要があります。予測の安定性は、この期間における個人の自由度と自治の改善を期待させます。
– 長期的な安定予測は、政策決定者やビジネスにとって、リスク分析や将来の計画に調整を加える指標となるでしょう。
全体的に、このグラフは将来的なトレンドを予測するための複数のモデルを示し、データが限られている状況での予測可能性を提供しています。モデル間の一致が高いことは、予測の信頼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:
このグラフからの洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）は約0.6から0.9の間で上下しており、特定の上昇または下降の一方向性トレンドは確認できません。
– 予測（予測AI）と予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が高い値を示しており、全体的なスコアの改善を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績のスコアには明確な外れ値は見えませんが、予測のスコアと比較してかなり低い点が異常である可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点（実績）は実際のスコアを示しています。
– 緑の点（前年）は前年のスコアで、現状のスコアが前年よりも高いことを示しています。
– ラインは予測モデルの異なる種類を表し、特定のモデルが別のモデルとは異なるアプローチでの予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルが実績よりも一貫して高いスコアを示しているため、改善や増加の予測が全体的に一致していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測のスコアが大きく異なるため、実績が予測に追いついていない現状が見られます。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**:
– 予測によれば社会的公平性や公正さが改善傾向にある可能性を示唆していますが、実際の実績はこれに追いついていないことが課題です。
– 予測が正確であるならば、政策や社会的取り組みが効果を発揮していることを意味し、続けてこれらの取り組みに注力することが求められます。
– 社会全体の評価向上を目指し、現状に対する認識のギャップを埋めるための行動が必要です。
この分析をもとに、さらにデータを詳しく調査し、改善のための具体策を検討することが重要です。
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:
分析に基づいて、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**
– グラフの左側に表示されている過去の実績は約0.85で、わずかな上昇が見られます。
– 予測データは異なる期間で示され、開始時点と終了時点で水平に推移しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフに明確な外れ値や急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素**
– 「実績AI」は過去の実績を表しており、青色の点で示されます。
– 「予測AI」は異なるモデルでの予測を示し、赤いバツ（×）や他の色の線で示されます。
– 線の色やスタイル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる予測手法を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法の結果は、過去の実績をコンセンサスとして扱い、全体として一貫しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 点は全体的にクラスター化されており、予測は実際のデータと高度に相関してい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、ビジネスや社会への影響**
– データが示すスコアの安定性は、持続可能性と自治性が一定程度確立されていることを表しています。
– 予測手法により実績が高い水準で維持されており、政策や戦略の継続には安心感があると感じられるでしょう。
– ソーシャルインデックスの改善や持続可能性の取り組みに関心を持つビジネスや政策立案者にとって、このようなデータは政策の持続性を確認するための貴重な指標となり得ます。
このような視点が、データの解釈を通じてビジネスや政策決定に影響を与える可能性があります。
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:
このグラフは、社会WEI（社会基盤・教育機会）のスコア推移を360日間の時系列で示しています。以下に、グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期の実績スコアは0.7から0.8の間であり、その後の予測段階では、様々な予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されています。
– ランダムフォレスト回帰の予測が最も高いスコアを示しており、モデルの違いによるスコアのバリエーションが見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は見られませんが、実績と予測の間には明確なモデル評価がされている可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績を示し、2025年中盤に集中しています。
– 「X」マークはAIによる予測を示し、実績の後に表示されています。
– 緑の丸は前年の比較を示し、2026年時点での予測と重なるように描かれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と比較して予測されたスコアがどのように異なるかを視覚的に比較することが可能です。
– 各予測モデルの出力がどの程度の信頼性を持つかが比較されているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 測定された時期および予測された時期の間にスコアの顕著な変化はないため、安定した分布を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人間が直感的に感じるであろうことは、予測と実際の結果が一致するかどうかに対する関心です。
– 各予測モデルのスコアが異なっていることから、複数のシナリオを用意することの重要性が示唆されます。これは社会基盤・教育機会の改善のために、多様なアプローチを準備することの必要性を示しています。
全体として、このグラフは社会基盤や教育機会のスコアが安定していることを示しつつ、将来的な予測に対する多様なモデルのアプローチを強調しています。この情報は、政策決定者や教育管理者にとって、適切な戦略を立てるための貴重な指針となるでしょう。
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**
– 実績（青い点）は、最初の期間で徐々に増加し、ピークに達した後は停滞しているように見えます。
– 予測（線）は、安定した上昇傾向を示しており、将来に向けてのスコアの継続的な改善を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は見られませんが、初期のスコアから予測される範囲内での安定した推移が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点（実績）は、過去の実績データを示しています。
– 緑の点（前年）は、前年の比較データを示しています。
– 各色の線（予測）は異なる予測モデルによる将来のスコア予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、ほぼ一致した予測パターンを示しており、異なるモデルが相互に補完的であることを示唆しています。
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は、高い相関があると見受けられ、現行の実績が今後も継続する予測の支持材料となっています。
6. **直感と影響**
– グラフからは、社会全体が共生や多様性を推進する方向に向かっていることが直感的に感じられます。
– ビジネスや社会への影響として、政策立案者や企業が持続可能な発展に向けた取り組みを強化することが期待されます。また、公共政策や教育プログラムがこの傾向をさらに支援できる可能性があります。
このグラフは、共生や多様性を提供する社会の進展を可視化し、今後の方針決定に役立つ重要な洞察を提供しています。
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:
以下にこのヒートマップの分析を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは2日間のデータを示しています。色の変化に関する明確な周期性やトレンドは見当たりません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時のデータが明らかに低く（暗い紫）、それ以外の時間帯とは異なることを示しています。これが外れ値である可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化は、WEIスコアの変動を示しています。色が濃いほど低いスコア、明るいほど高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列が非常に短いため、2日間における相互の関係性を導き出すのは難しいですが、2日目は比較的高いスコアで安定していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布の偏りに関する情報は明らかではありませんが、特定の時間（7月1日19時）でスコアが顕著に低下しているのが見て取れます。
6. **人間が直感的に感じ取ること、およびその影響**:
– このデータからは、特定の時間帯で注目すべき事象が発生した可能性があると考えられます。社会的またはビジネス上のアクションが必要な警告信号として機能するかもしれません。
– 全体的に2日目はスコアが高く安定しているため、その日に特別なイベントや施策があった可能性があります。
以上を踏まえ、関係者は7月1日の19時における低スコアの背景を調査し、改善のための施策をとるべきかもしれません。また、安定した高スコアの要因を特定し、今後の戦略に活かすことが考えられます。
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:
このヒートマップは個人のWEI平均スコアを示しています。以下はこのグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 短期間のデータで、全体の長期的なトレンドは見られません。ただし、日と時刻による変化が示されているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色の急激な変化が見られます。特に7月1日から7月2日にかけて、スコアに大きな変動があります。この部分は黄色で示され、高い値を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 色はスコアの高さを示していて、紫が低値、黄色が高値を表しています。密度や色の変化により、異なる時間帯や日付におけるスコアの変化が可視化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 横軸が日付、縦軸が時間帯を示しており、これらの組み合わせでスコアが異なることがわかります。7月1日と7月2日のスコアに大きな相違があるため、これを引き起こす要因があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– このデータセット自体から相関を特定するのは難しいですが、時間帯とスコアに何らかの関係性がある可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 短期間でスコアが大きく変化しているため、何らかの特別なイベントや出来事が影響した可能性があります。この情報は特定のイベントの効果を測定するために有用かもしれません。
– この変動が市場や社会活動に関連している場合、何らかの対策が必要です。また、特定の時間帯でのパフォーマンスの差異を分析することで、改善の余地がある領域を特定できるかもしれません。
具体的な要因を特定するには、より多くのコンテクストやデータが必要です。
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:
グラフは、社会ウェルビーイング指数（WEI）の時系列ヒートマップを示しています。このグラフに基づく分析は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 期間が短く、トレンドを読み取るのが難しいですが、特定の時間帯で値の変動が見られます。
– 日付が二つしか表示されていないため、長期のトレンドは不明です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時の値が他の時間帯と比べて極端に低く（紫色）、急激な変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色はWEIの値を示し、黄色に近いほど高く、紫に近いほど低いことを意味しています。
– 8時から16時の時間帯は比較的高い値（緑と黄色）を示していますが、19時は顕著に低いです。
4. **データの関係性**:
– 短期間での変化がかなり大きく、特定の時間帯にのみ低下が見られます。このパターンが持続的か偶発的かは不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関を見つけるにはデータが限られすぎています。ただし、昼間の時間帯は一般的に高い値を示す傾向があります。
6. **洞察**:
– 直感的には、昼間（8時から16時）は社会的活動が活発であり、WEIのスコアが高くなる一方、19時は活動が減少し、スコアが低下しているように見えます。
– ビジネスや社会へのインパクトとしては、特定の時間帯に集中する活動の増減が、この指数に影響を与えている可能性があります。政策決定やビジネス戦略を考える際に、時間帯によるWEIの変動を考慮することが重要です。たとえば、19時の値の低下がなぜ起こっているのか、根本原因を探ることは有益です。
全体として、このヒートマップは時間帯によるWEIの変動を示しており、それに基づくインサイトを得るためには、より詳細なデータ解析が必要です。
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:
### グラフの分析と洞察
このヒートマップは、国際カテゴリーのWEI（Well-Being Indicator）項目間の相関関係を示しています。ここでは、主な視覚的特徴と、それらに基づく洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフは相関係数を示しており、特定の時系列トレンドは視覚化していませんが、高い相関と低い相関のパターンが見られます。全体として、相関係数が高いものはオレンジから赤に色付いており、低いものは青色に色付けされています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの特性上、急激な変動や外れ値ではなく、各項目間の一貫した相関を示すものです。したがって、特定の相関が極端に高く（>0.9）または低い（<0.1）場合、それが視覚的に際立っています。
3. **各プロットや要素の意味**
- 色の濃淡が各項目間の相関の強さを示しています。赤は高い相関（正の相関）を示し、青は低い相関（負もしくは無相関）を示します。
- 例として、個人WEI（精神的ストレス）と個人WEI（健康状態）の相関が高く（0.98）、密接に関連していることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
- 時系列データそのものではないため、複数のデータセット間の同期はありません。ただし、複数の項目の間で高い相関が見られるため、相互の関連性に注目することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
- 総合WEIと個人WEI平均の間に非常に高い相関（0.9）が見られ、総合WEIが個人の幸福度指標に大きく影響していることが示唆されます。
- 一方、個人WEI（自由度と自治）と他の多くの項目では相関が低く、独立性が高い分野であることが確認できます。
6. **直感的認識と社会・ビジネスへの影響**
- 高い相関を持つ項目間（例: 精神的ストレスと健康状態）は、精神的健康の向上が身体的健康を促進する可能性を示唆しており、医療や職場のメンタルヘルス支援の重要性を再認識させます。
- 社会WEI（持続可能性と自治性）の高さと総合的幸福度の相関（0.84）は、持続可能性が生活の質に好影響を及ぼす可能性を示唆しており、長期的な政策策定の参考になります。
このヒートマップは、政策立案者や経営者に対して、重点を置くべき領域を示す指標として有用です。高い相関に基づく介入の優先順位付けや、独立している項目を考慮した多角的アプローチの構築に役立ちます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは360日間におけるWEIスコアの分布を箱ひげ図で表示しています。各カテゴリが異なるスコア分布を持っており、時間の推移ではないため、時間的なトレンド（上昇、下降）はありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリに外れ値が存在します。特に「個人WEI（経済的幸福）」や「個人WEI（心理的ストレス）」で極端な高いスコアや低いスコアの外れ値が見られます。これらは特異性を示し、特定の国や個人が通常の範囲を大きく逸脱している可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱ひげ図の箱の部分は四分位範囲（IQR）を示し、データの中心的傾向を表しています。ひげの部分はスコアの分布範囲を示します。箱が上に位置しているほど、一般的にWEIスコアが高いことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データではなく、スコアの比較であるため、異なるWEIカテゴリ間の関係性に焦点を当てることが重要です。たとえば、「個人WEI（経済的幸福）」は他のカテゴリと比べて多くの外れ値がある一方、「社会WEI（公平性・公正さ）」は非常に密集した分布を示しており、スコアのばらつきが少ないことが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全般に、個人に関連するWEIスコアは社会に関連するWEIスコアよりばらつきがあります。これは、個人レベルの幸福感やストレスがより多様であることを反映している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアが高いカテゴリ（例えば、「社会WEI（共生・多様性、自由の保障）」）は、持続可能な成長や幸福感の向上につながる可能性があります。一方で、ばらつきが大きく外れ値が多いカテゴリ（例えば、「個人WEI（経済的幸福）」）は、特定の国や地域で格差を示している可能性があり、これを改善することは社会的な安定や調和に寄与するかもしれません。
この箱ひげ図は、国際的なWEIスコアの分布の多様性と課題を視覚的に提供しており、政策決定やビジネス戦略の立案において重要な洞察を提供します。
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、360日間のデータを基にした主成分分析（PCA）を示しています。各点は異なる観測を表し、第1主成分と第2主成分に投影されています。それぞれがデータの分散を説明しており、グラフ上で明らかにわかるいくつかの特性があります。
1. **トレンド**:
– グラフは静的なデータポイントのプロットであるため、時間的なトレンドは特に示されていません。しかし、分布は観測の特徴を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各点は比較的均等に分布しており、明確なアウトライヤーは見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 点はデータポイントを表し、第1主成分と第2主成分によって特徴付けられています。
– 横軸（第1主成分）は分散の64%を説明し、最も重要な特徴を示します。
– 縦軸（第2主成分）は19%の分散を説明し、次に重要な特徴を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時系列データの関係は一つの2次元プロットに凝縮されており、データセット全体の相対的位置関係を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントは比較的広く散らばっており、明確なクラスタリングは見られません。
– 主成分間の相関関係は強くなく、データの多様性を示しています。
6. **洞察**:
– PCAによりデータの次元を削減することで、隠れた構造やパターンを識別しやすくしています。
– この分布は異なる国や地域の特徴を比較し、国際的なパターンや傾向を探るのに役立つかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、各国の指標を比較し、異なる戦略や政策がどのようにデータに反映されているかを分析することが有効です。
全体として、PCAは高次元のデータセットを簡潔に表現するのに有効であり、データの全体像を直感的に把握する手助けをします。
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。
