📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. 時系列推移
– **総合WEIスコア**は、開始時に0.65から始まり、次第に上昇し、7月2日16:18の0.7875がピークとなっています。その後小幅に下降しているが、依然として高い水準を保っています。ここ数日の間、0.7付近で安定している傾向があります。
– **個人WEI平均**は、初日は0.61から開始し、翌日0.725まで上昇、その後わずかに変動しています。この上昇は、個人に対するコンディションや環境の改善を反映している可能性があります。
– **社会WEI平均**は、開始時から比較的高く、最大で0.85に達しています。これは、社会的要因がより良い状態にあることを示唆しています。
#### 2. 異常値
– 提供されたデータにおいて、特に目立った異常値は検出されませんでした。短期間内の急激な変動は観察されず、各スコアは安定した範囲で変動しています。
#### 3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **トレンド**: 全体的に、7月2日にピークを迎えた後は、横ばいまたはわずかな下降トレンドが見られます。
– **季節性**: 短期間のデータであり、明確な季節的パターンは確認できません。
– **残差**: 大きな残差は見られず、データの変動は主にトレンドと内在的な変動要因によって説明されています。
#### 4. 項目間の相関
– 全体的に、**個人WEI平均**と**社会WEI平均**の間には強い相関が見られ、社会的要因の変化が個人の評価にも影響を与えている可能性があります。
– **個人健康**と**個人ストレス**の間には負の相関があり、健康状態の良し悪しが心理的ストレスに対して影響していることが読み取れます。
– **社会的公正性**と**社会的持続可能性**もまた高い相関を示しており、持続可能な社会環境が公平性に寄与していると考えられます。
#### 5. データ分布
– 各項目の箱ひげ図を見た場合、全体的に広がりは安定していますが、**社会関連のスコア**が高い中央傾向および低いばらつきを示しています。これは社会的な状況が比較的一貫して安定的であることを示唆しています。
#### 6. 主要な構成要素（PCA）
– 分析によれば、PC1が57%の寄与率を示しており、これはおそらく全体的な出発点となる基準（例えば社会的要因全般）が大きく影響していることを示します。
– PC2が20%の寄与率で、残りの個人的な要因や特定の社会的インパクトが含まれている可能性があります。このことは、総合的なWEIの構築には異なる要素の複合が必要であることを示唆しています。
### 総合的な見解
データは、社会的な要因が個人の幸福感に強く影響していることを示しています。また、総合的なスコアが高い状態を維持できていることは、健康やストレスレベルも良好な範囲にあることを示唆しています。社会的な安定と前向きなトレンドが、個人の生活の質に直接的に良い影響を与えている可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）: 散布図では一定の範囲内に収まっており、特定のトレンドを示していない。
– 予測（赤い×）にはトレンドは示されていないが、予測線では次第に変動がみられる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには明らかな外れ値は見当たらない。
– 予測範囲は実績の範囲内にほぼ一致し、急激な変動はない。
3. **各プロットや要素**:
– 散布図（青い点）: 実績AIのデータポイント。
– 予測（×印）: AIによる予測値。
– 予測の不確かさ範囲（灰色のエリア）: 将来の予測の信頼区間。
– 線形・決定木・ランダムフォレスト回帰の各予測（線）: 同じデータに対して異なる手法による予測で、異なるトレンドを描写。
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で異なる予測結果が示され、特にランダムフォレストは他より上昇傾向が強い。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の分布は規則的であり、予測の不確かさ範囲と一致。
– 複数の予測モデルが異なる傾向を示している。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 同じデータに対して異なる予測手法は異なる結果を示しており、選んだ手法が結論に大きな影響を与えることが強調される。
– ビジネスにおいては、異なる予測が意思決定に与える影響を考慮し、慎重に手法を選定することが重要。
– 社会的な文脈においては、データの不確実性を理解したうえで、適切な戦略立案が求められる。予測手法間の違いを理解し、より多角的なアプローチが求められる。
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:
このグラフには、個人のWEI平均スコアの時系列データが示されています。以下に分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は比較的安定していますが、一定のばらつきがあります。
– 予測については、線形回帰（緑）では横ばい、決定木回帰（紫）とランダムフォレスト回帰（ピンク）では上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには大きな外れ値は見られませんが、範囲内での変動が認められます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、赤い×は予測値です。
– 灰色の背景は予測範囲内の不確かさを示唆しており、実績データはこ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**:
– 予測モデルにより異なる結果が得られていますが、決定木回帰とランダムフォレスト回帰がより高いスコアを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の分布は比較的安定しており、予測と大きなズレはありません。しかし、モデル間で予測のばらつきがあるため、どのモデルが現実に近いかの検証が必要です。
6. **直感的な理解と社会・ビジネスへの影響**:
– 決定木やランダムフォレストのような高度なモデルで予測精度が異なる結果を示しているため、選択するモデルによるスコアの解釈は異なる可能性があります。これにより、予測に基づく意思決定がビジネスの計画や戦略に影響を与えるでしょう。
– 現行のWEIスコアは比較的安定しているため、短期的なリスクは低いと考えられますが、中長期的な視点で見た場合、トレンドの変化に注意が必要です。特に上昇予測が実現するなら、プラスの影響が期待できるでしょう。
このグラフを活用して、実績と予測の精巧な分析が求められ、モデルの選定により異なるシナリオを描くことができます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）のデータは、2025年7月初旬に集中しています。特定の上昇や下降のトレンドは明確には見えず、比較的横ばいです。
– 予測のライン（緑、紫、ピンク）のうち、線形回帰（シアン）はわずかに上向き、他の回帰（法定木回帰とランダムフォレスト回帰）はほぼ水平です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには大きな外れ値や急激な変動は見られません。
– 予測の範囲（灰色の帯）は広がっておらず、データの不確かさは比較的小さいと言えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、密集していることから最近のデータに基づいていることがわかります。
– 線形回帰、法定木回帰、ランダムフォレスト回帰でそれぞれ異なる色の線が未来の予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは過去の結果を示し、予測モデルは将来の動向を指し示しています。それぞれの予測はほぼ類似のトレンドを示しており、一定の信頼性があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは主に0.7から0.9の範囲に分布しており、極端な変動はありません。この狭い分布は安定した社会的なパフォーマンスの指標として捉えられます。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 人間がこのグラフから感じ取るのは安定性です。社会的なWEIスコアが大きな変動を示していないため、現行の政策や社会状況が持続可能である可能性を示唆しています。
– ビジネスにおいては、安定した社会環境が予測可能性を高めるため、投資や新規事業の計画にとって好ましい条件です。
この分析を基に、今後の動向を監視し、政策や社会的なアクションを適切に調整することが望まれます。
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**
– 実績データ（青のプロット）は、観測期間の初期に集中しており、その間に多少の変動が見られますが、大きなトレンドは確認できません。
– 予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）は、予測値がほぼ横ばいで安定していることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには、範囲内での多少の変動が見られますが、明確な外れ値は見受けられません。
3. **プロットや要素**
– 青のプロットは実績データを示し、実績の基準となります。
– 赤の「×」は予測AIの予測点であり、実績データに基づいてモデルが予測した未来の数値を示しています。
– 各予測モデルは異なる色の線で示され、予測のバリエーションを提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは、それぞれ異なる手法に基づいているが、全体として似た傾向を示しており、予測間の一致度は高そうです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと各予測モデルの間に大きなずれは見られません。
– 予測モデルの範囲（xAI/3σ）も含め、全般的に安定した予測が行われていることが示されています。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– 短期的な期間内では、WEIスコアが安定していることから、経済的余裕に関して大きな変動がなく、安定した状況にあると直感的に感じられます。
– これに基づいて、特にリスク管理や長期計画を立てる上でも、予測データに基づく安定感が信頼できると解釈されるでしょう。社会的および経済的なシナリオでは、急激な経済的ショックや不確定要素の少ないことが示唆されます。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データは最初の数日のみ表示されていますが、大きな変動はありません。全体的には横ばいのトレンドです。
– 予測データも横ばいの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには目立った外れ値や急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、最初の期間に集中しています。
– 予測データはそれぞれの回帰モデルに基づいて散布されていますが、全てほぼ同じレベルで揃っており、安定していることを示しています。
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、実績データの範囲内で平行な線として存在し、互いに大きな差はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測モデルと実績データは良く揃っているため、モデルが実績データをよく反映している可能性があります。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– グラフからは、健康状態が安定している期間が続いていることが分かります。この安定性は、プロジェクトや政策が現状維持できていることを反映している可能性があります。ビジネスや社会においては、安定した健康状態が持続することで、計画的な活動や長期的な戦略を立てやすい環境が整っていると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は約0.55付近で安定している。期間内の顕著な上昇や下降は見られない。
– 線形回帰（薄紫の線）はやや上昇傾向を示している。
– ランダムフォレスト回帰（濃い紫の線）は傾きがなく、一定を維持している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績のデータポイントは、狭い範囲に集中しており、大きな外れ値や変動は見られない。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロット：実際のデータ。一定した範囲に集まっている。
– 線形回帰（薄紫）：データの長期的な増加トレンドを示唆。
– ランダムフォレスト回帰（濃い紫）：安定した予測を提供。
– 法定木回帰（ピンク）は上昇トレンドを示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰と法定木回帰は上昇傾向を示しているが、ランダムフォレスト回帰は安定した予測を示しており、異なる予測アプローチによる多様な見解を提供している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のデータは特定の範囲に集中しており、予測された範囲（グレーの帯）内に収まっている。予測モデルの信頼性が高いことを示唆。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々はこのデータから、実績が安定していることと、将来の予測が全体的に楽観的であることを感じ取るかもしれない。
– ビジネスや政策において、心理的ストレスの管理が比較的うまく行われていると解釈できる。また、今後のストレスレベルが変動する可能性が低いため、リスク管理や対策の計画を立てやすい。
データの特性や期間を踏まえると、今回の心理的ストレスレベルの管理が成功している可能性が高く、引き続きモニタリングを行うことが重要です。
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:
こちらのグラフでは、個人の自由度と自治を表すWEIスコアの推移を30日間にわたり示しています。以下に特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青点）は観測開始から7月7日まで同じようなスコア範囲に集中しています。
– 予測（赤点）や各回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）は7月7日以降にスコアが一定または上昇するトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに大きな外れ値や急激な変動は見られません。ただし、予測では一部のモデル（決定木回帰）が他よりも大きく上昇する傾向を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績を示し、グラフ上の狭い範囲に集中・安定しています。
– ラベル「予測の不確かさ範囲」があるように、灰色の範囲で予測の拡がりが示されています。
– 各回帰モデルは異なるカラフルな線で表され、予測のパターンを視覚的に表しています。
4. **複数の時系列データ**:
– 実績データと予測データが比較されており、予測データは実績に基づきつつ異なる将来の傾向を示しています。
– 回帰モデルごとに異なる予測結果が提供され、特に決定木回帰は他のモデルよりも積極的な予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データのスコアは密集して分布しており、短期的には安定しています。
– 予測と実績の間の関係は不明確ですが、将来的な上昇トレンドが示唆されています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 人々は実績が安定していることを安心材料と捉えるでしょうが、予測の多様性が変化の可能性を考慮させます。
– 社会的には、自由度と自治が予測通りに向上することが期待され、政策決定に役立つ可能性があります。
– ビジネスにおいては、将来の安定性や成長を見極める上で、異なる予測モデルの比較が戦略的な意思決定に寄与するでしょう。
全体として、このグラフは自由度と自治の短期的な安定を示しつつ、将来的な変化の可能性を提示しています。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– **実績データ（青い点）**: 初期は一定の範囲内に集まっており、顕著な上昇や下降は見られません。
– **予測データ（線）**:
– **線形回帰**: わずかに上昇。
– **決定木回帰とランダムフォレスト回帰**: 線形回帰より緩やかに上昇。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには特定の外れ値は見られず、全体的に安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点**: 実績データを示しており、ある程度の安定性を持つ。
– **予測の不確かさ範囲（灰色の帯）**: 予測モデルの不確実性を示しており、初期には広めですが、時間とともに予測が収束することが予想されます。
4. **データ間の関係性**:
– 各予測線は選択したモデルに基づいており、異なる勾配や位置ですが、方向性としては一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは全体としてクラスターを形成し、一貫性があります。予測モデルはこれに基づいて異なる予測をしていますが、全般的には実績データに沿ったものです。
6. **直感的な洞察および社会・ビジネスへの影響**:
– 現在の実績が比較的安定していることから、社会の公平性・公正さに関して安定した状況が維持されています。
– 予測データは微増を示しており、将来的には改善の兆しが期待されるでしょう。これにより、政策の策定や見直しが促進される可能性があります。
– ビジネス面では、社会の安定した公平性が組織の長期的な信頼獲得につながる可能性があります。
このグラフからは、社会のフェアネスの安定とわずかな向上の可能性が示唆されています。継続的なモニタリングと適応的な政策が重要です。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **全体の傾向**: 実績データ（青い点）は最初の部分に固まっており、一定の範囲内に収まっています。一方、予測データ（青、緑、紫の線）は、持続可能性と自治性のスコアが異なる方法で推移すると示唆しています。
– **線形回帰（青線）**: 水平な傾向を示しており、現状維持を示しています。
– **決定木回帰（緑線）とランダムフォレスト回帰（紫線）**: 上昇傾向を示し、持続可能性と自治性が向上する可能性を示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績データに目立った外れ値は見られません。
### 3. 各プロットや要素
– **カラー**: 青い実績データに対し、予測モデルが異なる色で示され、データの多様性と予測の不確実性を表現しています。
– **不確かさ範囲（灰色の領域）**: xAI/3σで示された不確かさ範囲が実績データの背景にあります。この範囲は実際のスコアの分散を示し、予測の精度に関する手がかりを提供しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測の関係**: 実績データは安定していますが、予測は持続可能性のスコアが今後変動する可能性を示唆しています。
– **モデルの差異**: 線形回帰とは異なり、決定木回帰とランダムフォレスト回帰は微妙な変化を捉えており、異なる方法での将来見通しを提示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データの密度が高く狭い範囲に集中していますが、予測モデルはその範囲の拡張や改善の可能性を示唆しています。
### 6. 直感的に感じることとビジネスや社会への影響
– **直感**: 人々は、現状が安定していることから安心感を抱く一方で、予測されるポジティブな変化に希望を見出すかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響**: 政府や国際機関は、持続可能性と自治性の向上を支援するための政策や投資を引き出すことが期待されます。安定した実績データは信頼性を示す一方で、予測される改善は将来的な発展の可能性を示唆しています。
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:
このグラフについての分析は以下の通りです：
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は7月初旬にクラスターを形成しており、横ばい傾向が見られます。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測は、横ばいに見えます。
– 決定木回帰の予測は若干の上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績のデータポイントは密集しており、外れ値は特に見受けられません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実際の観測値を示しています。
– 灰色の帯は不確かさの範囲を示し、予測がどの程度信頼できるかの目安として使えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間での結果の違いが見られ、特に決定木回帰と他のモデルの傾向の違いが相関の違いを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは限られた範囲内で安定しており、予測の不確かさもそれに照らして狭めです。
6. **直感的な洞察およびビジネス/社会への影響**:
– 実績値が安定しているため、社会基盤や教育機会において短期間での大きな変動は期待しにくいです。ビジネス戦略や社会政策においては、持続的な取り組みが求められるでしょう。
– 予測モデルの結果をもとに、将来的な改善策を検討することが重要です。特に、決定木回帰が示す緩やかな上昇傾向は、長期間のポジティブな変化を示唆しています。
このデータは、社会基盤と教育機会の改善を継続しつつ、予測結果を定期的に見直すための指標として役立てられるでしょう。
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
1. **トレンド**
– 実績データ（青いドット）は、期間の初めに集中しており、値が0.6から0.9の範囲内に広がっているが、明確なトレンドは見られない。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）は時間の経過とともに上昇している。
– 線形回帰（青色の線）と決定木回帰（薄ピンク色の線）はほぼ横ばいで推移している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値は見られないが、予測データと実績データのギャップがあり、予測の手法によって異なる結果が出ている。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 実績（青いドット）は過去の観測データを示し、予測（赤い×）はAIによる将来の予測を示している。
– 灰色の範囲は、不確かさの範囲を示しており、実績データがその中に収まっている。
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がそれぞれ異なる推移を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法間で異なる傾向を示しているが、特にランダムフォレスト回帰は上昇トレンドを示し、線形回帰と決定木回帰は横ばいに近い。
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一定のギャップがあり、予測手法ごとに異なる結果を出している。
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**
– ランダムフォレスト回帰が上昇していることから、将来的に社会のWEIスコアが改善する可能性を示唆しているものの、他の手法が示す横ばいの結果からも不確かである。
– ビジネスにおいてこれらの予測を活用する際には、リスクと曖昧さを考慮し、複数の予測手法を組み合わせて期待される変化に対応する戦略を考えることが重要である。
– 社会的な取り組みが今後のWEIスコアを引き上げる可能性があり、政策決定者はこのデータを参考にして施策を展開することが考えられる。
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:
この総合WEIスコアの時系列ヒートマップに基づいて、以下の分析を提供します。
1. **トレンド**:
– このヒートマップはトレンドを示すために色調が使用されており、特定の時間帯におけるスコアの変化を可視化しています。
– 色の変化により、日ごとのスコアの上昇や下降が視覚的に確認できますが、全体的な期間のトレンド（上昇、下降、横ばい）は、色の分布を注意深く見る必要があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 時間帯による色の明暗の変化が大きい場合、それが急激な変動や外れ値を示している可能性があります。
– 特定の日や時間帯における異常なスコア（黄色や紫）の存在が、急激な変動を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの大小を示しています。色が明るいほどスコアが高く、暗いほど低いことを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯ごとの色の変化から、時間帯ごとのスコアの相対的な変化を比較できます。
– 特定の色が集まっている時間帯、または日にちがある場合、それはある種のパターンや周期性を示しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯または日付における色の頻度やその変動が、データの分布特性や潜在的な相関を示します。
6. **人間が直感的に感じることや影響**:
– このヒートマップを見たときに、特定の日付や時間帯に対する注意を引くカラーコントラストが目に付きます。これにより、注目すべき異常値や重要な日付を直感的に認識できます。
– ビジネスや社会への影響として、特定の期間における異常なスコアが、関連する活動やイベントの評価に寄与する可能性があります。特に国際的な文脈であれば、これらの変動が外交、経済、政治などに影響を与える可能性があります。
この分析はヒートマップに基づいており、さらに詳細なデータや文脈を考慮することで、より深い理解につながるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは、時間帯（8時、16時、19時）と日付（2025年7月1日から2025年7月4日）における「個人WEI平均スコア」の分布を示しています。
– 期間が4日間と短いことから、全体的な長期トレンドを判断することは難しいですが、異なる色合いにより日ごとの変動が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最も明るい黄色のセクションは2025年7月2日の16時を示し、スコアが最も高いことを表しています（約0.70）。
– 一方、最も暗い紫色のセクションは2025年7月1日と19時を示し、スコアが最も低いことを示しています（約0.61）。
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、スコアが高いほど色が明るくなります。
– ヒートマップにおける各ブロックは、特定の日時におけるスコアを視覚的に比較しやすくしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとのスコアの変動が確認できます。例えば、全般的に16時のスコアが高い傾向にあり、8時および19時に低い点が観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯や日にちがスコアに影響している可能性がありますが、このヒートマップのみでは特定の相関を判断するにはデータが不足しています。
6. **人間が直感的に感じることや影響**
– ヒートマップは時間帯によって活動やパフォーマンスが変動することを示唆しています。これは、労働生産性や活動レベルの時間帯における最適化の必要性を示す可能性があります。
– ビジネス戦略やスケジュール設定において、特定の時間帯にリソースを集中させることで効率を向上させることができるかもしれません。
このヒートマップはデータの可視化に有効であり、さらなる詳細分析や異なる期間のデータを組み合わせることで、より具体的な洞察が得られる可能性があります。
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:
# グラフ分析
1. **トレンド**:
– 日付ごとのスコアには大きな変動が見られ、一定の周期性は観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-02の16時に急激に鮮やかな黄色になっており、これは高いスコア（約0.80）を示しています。突然の高スコアとして注目すべきポイントです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの変動を示しており、濃い紫が低スコア、黄色が高スコアを表しています。
– 時間帯によ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**:
– 同じ日の他の時間帯と比べても特定の時間帯だけが高スコアになる傾向はなく、一部の時間帯に注目する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的にスコアは0.74から0.80の間で変動しており、ばらつきが大きいことがわかります。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 突然のスコア上昇は一時的な社会的要因や出来事に起因する可能性があります。
– 組織や政策決定者にとって、特定の時点に注目し、対策を講じる必要があります。
– スコア変動の要因解析が必要で、改善策や機会を見出す重要な指標となりえます。
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:
ヒートマップから得られる洞察を以下にまとめます。
1. **トレンド**:
– このグラフは相関マトリックスであり、時系列トレンドではなく、異なるWEI項目間の相関を示しています。したがって、周期性やトレンドは表示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に外れ値や急変動は見られませんが、異常に高い（濃赤）または低い（濃青）相関値が注目されます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃さが相関の強さを表現しています。濃赤が強い正の相関、濃青が強い負の相関を示します。
– 例えば、「個人WEI平均」と「個人WEI (心理的ストレス)」は非常に高い正の相関（0.93）を示しています。これは、個人のWEIが高いほど、心理的ストレスが高い傾向にあることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このヒートマップ自体には時系列データの情報は含まれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 正の強い相関が多く見られる項目は「総合WEI」と「個人WEI平均」（0.76）、「社会WEI（多様性・自由の保障）」と「個人WEI平均」（0.87）です。
– 負の相関が目立つ項目は多くありませんが、「個人WEI (健康状態)」がいくつかの項目と低い相関を示しています（例えば「社会WEI（社会基盤・教育機会）」との相関は-0.06）。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– 強い相関を持つ要素間での関係性は、施策の相乗効果を期待できる可能性があります。例えば、心理的ストレス管理が個人WEI平均の向上に寄与すると考えられる節があります。
– トータルのWEIと社会的要素（多様性や公正性）との強い関連は、社会的な配慮が個々の幸福に影響を与えることを示唆し、社会政策の策定などで考慮すべき重要なポイントです。
この相関ヒートマップは、個人および社会レベルでのWEIに関する様々な要素間の関連性を明示的に理解するための貴重な情報を提供しています。
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**
– 各カテゴリのWEIスコアの中央値が全体的にバラつきがあります。これには特定の上昇または下降の一貫したトレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI平均」と「個人WEI（社会的孤立）」には外れ値があります。特に「社会的孤立」の外れ値が他のスコアよりも著しく低いです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色は各WEIタイプの違いを示している可能性があります。ボックスの幅と髭の長さは、スコアの分布と変動の程度を示しています。
– 中央の線は中央値を示し、ボックスの上下四分位範囲が全体のばらつきを示します。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– データはカテゴリごとのスコア分布を示しており、時系列というよりもカテゴリ別比較に重きが置かれています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリ間で大きな差が見られるため、顕著な相関関係はありません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 「持続可能性と自治」が高いスコアを示しているのに対し、「社会的孤立」は表現範囲が広く、低いスコアもあるため、社会的なストレスが認識されています。
– ビジネスや政策立案者は「持続可能性」と「社会的孤立」の差に注目し、近年の環境変動や都市化が個人の心理的健康に与える影響を再評価する必要があります。
この分析から、各WEIタイプにおいて抱える課題や優先すべき点を明確にし、対策や施策を適切に講じるための基礎データとして活用できるでしょう。
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:
以下に、グラフの分析と考察を示します。
1. **トレンド**:
– 主成分分析（PCA）の散布図では、データが二次元に分布しています。特に上昇や下降といった明確なトレンドは見受けられませんが、各データポイント間にはある程度のばらつきがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データポイントの分布を見る限り、明らかな外れ値は確認できません。各値は比較的均等に分散しており、急激な変動の兆候はありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 横軸は「第1主成分」（寄与率: 57%）、縦軸は「第2主成分」（寄与率: 20%）を示しています。第1主成分がデータの大部分の分散を説明しており、この方向に沿った分布の方が広いことが見て取れます。
– 色や密度には特別な意味は持たない単一色のプロットです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフ自体は時系列データの関係を示すものではありませんが、2つの主成分間の関連性を見ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– それぞれの主成分は独立しているため、相互に強い相関は無いと推測されます。ただし、多少の関連が見られる可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このPCAにより、データが主成分空間に適切に投影され、全体的なストラクチャーが見えやすくなっています。
– ビジネスや社会的観点では、似た傾向を持つ国やカテゴリを特定し、政策立案や市場アプローチに活用することが可能かもしれません。
– 主成分の寄与率が偏っているため、第1主成分の改善に注力することで、より大きな影響を短期間で得られる可能性があります。
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。