📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータセットは、さまざまな要素から成る総合ウェルビーイング指数（WEI）を360日間解析したものです。解析において重要な点は、総合的なトレンド、異常値の有無、各カテゴリ間の関連性です。
### 1. **時系列推移**
– **総合WEI**: 全体的に、最初の評価日から最後まで小幅な変動を伴いながら上昇しています。特に、2025年7月2日午後には顕著な上昇が見られます。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人WEIは一貫した上昇トレンドを示し、特に7月2日にピークに達しています。社会WEIも全体的に向上していますが、特に7月2日の午後に最高値を記録しています。
### 2. **異常値**
– データに異常値は検出されていません。全てのスコアは0.00から1.00の範囲内で、比較的予想される範囲に収まっています。
### 3. **季節性・トレンド・残差**
– STL分解により確認できる具体的な季節性パターンはありませんが、トレンドとしては総合WEIおよび個別指標において、短期間での増加が観察されます。残差のばらつきは少なく、データが全体として一貫した変化を示していることを示唆しています。
### 4. **項目間の相関**
– **相関ヒートマップ**を仮定すると、特に社会関連の指標（公平性・公正さ、持続可能性と自治性）が、社会的平均に強い正の相関を持っている可能性があります。個人関連項目の中では、自律性と経済的余裕が比較的高い相関を持つと予測されます。
### 5. **データ分布**
– 箱ひげ図があれば、これにより各WEIスコアの範囲と媒概値が確認できます。現在のデータでは、全体スコアが中央に集中していることが見て取れます。外れ値は見当たりません。
### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
– PCAからは、PC1が59%の情報を説明しており、これはおそらく最も影響力のある社会的または個人的要素を示しています。PC2は20%を説明し、補助的な要因を特定します。この分析は、主要な変動要因として社会面的な要素が強い影響を与えていることを示唆しています。
### 総評
データ全体を通じて、社会的要因が個人的要因よりもスコアに大きな影響を与えていることが伺えます。また、特定の短期間における著しいスコア上昇は重要な社会的出来事や政策変更などが影響した可能性があります。特に7月2日の午後のデータが突出していますが、どの詳細スコアも大きな異常は見当たりません。トレンド分析は、持続的な政策の改善や社会の変革がウェルビーイングを高める鍵となることを示しています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（青い点）は多少の上昇と横ばいが見られますが、全体的には大きな変動はありません。
– 先のデータ（緑の点）は高いスコアを示していますが、時系列的には一貫性を持っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点（実績）には急激な変動は見られません。
– 緑の点（前年）は特に急激な変動や外れ値はなく、一定の範囲に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点（実績）**: 実績データで、比較的短期間に渡って記録されています。
– **緑の点（前年）**: 前年データで、将来のトレンド予測に対して基準となります。
– **線（予測）**: 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が提示され、長期的な変動を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データの間には目立った相関は見られませんが、全体のデータに対して予測モデルが適用されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は特に偏りがなく、全体的に安定したスコア範囲を示しています。
6. **直感的な洞察**:
– 人間が直感的に感じるのは、初期の実績データがやや変動しているものの、全体的に安定しており、直近の予測がより高く設定されている点です。
– ビジネスや社会への影響としては、過去の実績データを元により高いパフォーマンスが期待され、予測手法の多様性もあるため、リスク管理が可能な状況と言えます。
この分析から、データの可視化が事前の予測や戦略策定に寄与し、より合理的な意思決定をサポートす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:
グラフ分析の専門家として、提供された「国際カテゴリの個人WEI平均スコア推移」の時系列散布図から以下の視覚的特徴と洞察を導き出しました：
1. **トレンド**
– 最初に実績データが示されており、データポイントはおおむね0.6付近に集中しています。この段階でのWEIスコアには大きな変動は見られません。
– 次に予測期間に入り、予測データ（特にランダムフォレスト回帰）が急激に伸びて1.0へ達しているのが見受けられます。
– 予測の下限、特に決定木回帰や線形回帰の予測は比較的横ばいで0.6付近に留まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ランダムフォレスト回帰の予測において、他の予測手法と比べて大きな変動があります。この急激な上昇は他と比較して外れ値である可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の実績値を示し、一貫したパフォーマンスを示しています。
– 予測範囲が灰色で示されており、不確実性に考慮したモデルを示唆します。
– 緑の点は前年の日付と一致する比較値を示しており、予測値の信頼性評価に役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なる手法での予測データが明確に分かれており、各手法の違いが示されています。特に、ランダムフォレスト回帰の大きな上昇は他の手法との大きな乖離を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各予測手法でのデータは近い値に集中する傾向がありますが、ランダムフォレスト回帰のみ明らかに高い値で集中しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– ランダムフォレスト回帰による高い予測値は魅力的な未来のシナリオを提示する可能性があります。しかし、この急激な上昇は楽観的すぎる可能性があり、慎重な分析が求められます。
– ビジネス上では、投資やプランニングに影響を与える可能性があり、特に予測に基づく計画を立てる場合には、各モデルの差異を理解し、リスクと機会を慎重に評価する必要があります。
このような分析が、実際の戦略立案やシナリオ分析に役立つことを期待します。
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:**
– グラフの左側には、2025年7月頃の実績点が固まっており、全体的に0.7から0.8の範囲にあります。これに反して、2026年のプロットは右側にあり、0.7を下回っています。
– 時系列として上記のデータから明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、未来に向けてやや下降を示唆する予測ともとれます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 一部の予測プロットが極端に低い値を示していますが、外れ値というよりも予測モデルの出力範囲を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– 青い点は実績で、2025年の中頃に集中しています。
– 緑のプロットは2026年中頃に配置され、比較対象としての役割を果たしています。
– 紫や青の線は異なる予測モデル（線形回帰やランダムフォレスト回帰）を表しており、それぞれの予測線が将来の数値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 予測モデル（紫と青の線）の出力は、実績データ（青点）と比較してやや低めの予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績と予測の間に相関があるかどうかを明確に判断するためのデータは不足しています。分布は限られた数のプロットに基づいているため、視覚的には理解しにくいです。
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:**
– 実際の数値が予測値を上回ることは企業や社会にポジティブな影響を与えるかもしれません。しかし予測が将来的に低下する可能性が示唆された場合、予防的な対策を求める声が高まる可能性があります。
– 上記の分析を考慮に、予測のモデル改善や状況に応じた戦略を再評価することが必要です。
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:
# グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– 現在のデータは2025年7月1日から示されています。実績（青い点）はゆるやかな上昇トレンドを示しています。
– 予測（赤い×、青、緑、紫色の線）は将来的に下降していく可能性がありますが、特にランダムフォレスト回帰（紫）の予測は高く見積もられています。
### 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。
– 予測の下限かさ範囲（灰色の線）と実績の範囲に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**: 実績値（過去の実際のウエイト値）
– **赤い×**: 予測された値
– **灰色の線**: 予測の下限かさ範囲を示しています。
– **緑の線**: 線形回帰による予測
– **青の線**: 決定木回帰による予測
– **紫の線**: ランダムフォレスト回帰による予測
– **緑の点**: 前年との比較
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各モデルの予測は微妙に異なり、予測する際のアプローチの差が見られます。
– ランダムフォレスト回帰（紫）は最も楽観的に見積もっており、線形回帰（緑）はやや安定した予測を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測には一定の相関がありますが、予測のばらつきから方法間の相違が見受けられます。
– 線形回帰と剛性予測は全体的に堅調ですが、決定木による変動が特に目立つようです。
### 6. 直感的洞察とビジネス/社会的影響
– 実績が着実に上昇しているため、個人の経済的余裕は増加傾向にあると考えられます。
– しかし、予測に基づくと、今後の動向は変動する可能性があり、特に政策や経済環境の変化によって表現されるでしょう。
– ビジネスや投資家は、この変動リスクを考慮しつつ、適切な戦略を立案する必要があります。
このグラフを通して、人々は経済的余裕の変化を予測し、対策を計画する重要性を直感的に感じ取るかもしれません。
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**
– グラフには複数の時系列データポイントがありますが、期間が短いため、明確な長期的なトレンドは観察できません。
– 初期の実績データ（青）は約0.6付近で始まり、予測（ランダムフォレスト回帰）によって急上昇し、1.0に達しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– データセット内の変動は、特に開始直後に見られる予測の急激な上昇です。
– 予測の下限がさ範囲（グレー）には大きな変動はみられません。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– 青い点は実績データを示し、Xは予測データを示します。
– 緑の点は前年データを示し、データの点間に大きな変化は見られません。
– ランダムフォレスト回帰の線が急激に上昇しており、他のモデルとは異なる動きをしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は急上昇を示し、線形回帰や決定木による予測とは異なるパターンです。
– 複数の予測手法全体として、ランダムフォレストが最も楽観的な予測を行っているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データ間の相関は明確ではありませんが、ランダムフォレスト予測の急上昇に注目する必要があります。
– 予測データの分布は主に上昇傾向を示していますが、実績との比較がもっと詳細に行われる必要があります。
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**
– ランダムフォレスト回帰による予測の急激な上昇は、AIによる健康状態の過度な楽観的予測を示唆しており、注意が必要です。
– 予測値の急激な変動は様々な要因（例：データの異常値や新しい予測モデルの導入）が影響している可能性があります。
– 健康状態の改善が示唆されている場合、医療サービスや健康促進プログラムの拡充が期待されるかもしれません。
このグラフから得られる洞察として、現状の表示と予測の乖離に対するさらなる分析や、精度改善のためのモデル調整が考えられます。また、AIが予測する内容には過度に依存せず、人間の専門知識との併用が望ましいでしょう。
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:
以下の観点からグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– データは2025年から2026年までの期間をカバーしています。初期の数データポイントは2025年7月に集中しており、その後は2026年4月にデータが再び現れるという形になっています。全体的なトレンドとしては、初期に急激な上昇が見られ、その後は横ばいに近い形をしています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ（2025年7月）は急激にスコアが変動しています。一方、2026年4月以降のデータは比較的安定しているように見受けられます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点（実績AI）は実際のデータを示し、紫のライン（ランダムフォレスト回帰）がこの期間の変動をモデル化しています。灰色のエリアは予測の不確かさを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 決定木回帰や線形回帰のデータは、その時点での予測を示しているが、突然変動するデータが予測の難しさを表している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間で見た場合、突然の変動は異常値として扱える可能性があり、モデルがそれにどのように応じるかが重要です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初期段階での急なスコア変動は、何か予期せぬ出来事が個人の心理的ストレスに影響を与えた可能性があります。また、予測モデルにおける不確実性は、今後のストレス管理におけるリスク要因を示しているかもしれません。このようなデータは、メンタルヘルスサポートのニーズを示唆する可能性があり、モニタリング強化の必要性を考えるべきでしょう。
これらの洞察を統合して、データに基づいた戦略を立てることが重要です。
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:
以下はグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）では、最初の数ヶ月間は安定しているように見えます。予測（赤い×）は、初期にやや変動しているものの、その後の予測は減少する傾向があります。
– 未来の予測値（緑色の点）は、より安定している印象を受けます。
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、予測データが最初の期間において広範囲で変動しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、赤い×が予測値です。灰色の範囲は予測の信頼区間を表しています。
– 緑色の点は前年の比較データで、安定して上昇していることを示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のそれぞれの予測ライン（色分けされている）はモデルの異なる予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に大きなズレはないものの、モデルによる予測の結果が異なるため、多様な解釈が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に安定したWEIスコアを示しています。予測モデルの異なる予測結果は、データの扱い方やパラメータ設定によって変動することを示しています。
6. **直感的な印象と影響**:
– 実績と予測は概ね一致しており、WEIスコアの安定性を示しています。人々は、このグラフから将来的にも安定した自由度と自治が保たれるという印象を受けるでしょう。
– ビジネスや社会においては、安定した環境が期待できるため、長期的な計画を立てやすいと考えられます。また、異なる予測モデルによって幅広い見解を得られる点は、リスク管理に役立てられる可能性があります。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– **過去の推移**:
実績（青色のプロット）は一貫して下降していることが確認できます。このネガティブなトレンドは、公平性・公正さの測定が過去において著しく悪化したことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 下降が急速である点が、特に7月初旬から9月初旬までの間の急激な低下として現れています。このような急激な変動は、特定の要因によって公平性が著しく変動した可能性を示唆しており、更なる分析が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青い点）**: 実際の社会の公平性・公正さを示します。
– **前年（灰色の点）**: 前年のスコアの比較です。前年と比べて実績が急激に低下していることがわかります。
– **予測（他の線）**: 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による将来の予測です。ランダムフォレスト回帰（紫色）はゼロに近づいている点が顕著です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 多様な予測モデルは相互に異なる見解を示していますが、全体的にWEIスコアが悪化する予測が多いです。特にランダムフォレストは急激な下降を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列上、急激な下降後にしばらく一定のスコアが続くというパターンが見られ、これ自体が著しい変化の中にある短期的な安定期を示すかもしれません。
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**:
– 人々はこのグラフを見て、社会の公平性が急激に悪化していることに警戒感を持つかもしれません。
– ビジネスにおいては、公平性の低下が社会問題となる可能性があり、企業の社会的責任やイメージに影響を及ぼす恐れがあります。
– 政策決定者にとっては、速やかにこの傾向を改善するための対策を講じる必要があります。
このグラフは、過去の実績とモデル予測の双方から、社会の公平性が急激に悪化する可能性が示されており、それに対して迅速な対応が必要であることを示唆しています。
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:
以下の分析を行います。
1. **トレンド**
– 初期のデータ点付近は横ばいから急激な変動が見られ、特にランダムフォレスト回帰が大きく上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの初期で、実績AI（青い点）と比べAI（緑の点）が接近していますが、予測のランダムフォレスト回帰による急激な変動があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績AI（青）**は実測値、**予測AI**（予測手法に応じた色）は予測された値を表し、**比数AI（緑）**は前年の比較を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーのエリア）も示され、直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰と予測手法の違いが色分けされています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 期間の初めでモデルの予測と実績が近しいが、ランダムフォレストの予測範囲が広がっており、予測手法ごとに異なる振る舞いが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 比数AIと実績AIが初期では似たスコアを示しており、過去のパフォーマンスとの関連性が見られます。
6. **洞察と影響**
– 時系列の初期、予測の不確かさが示唆されており、持続可能性と自治性が不安定な中、多様な予測が試されていることがわかります。特にランダムフォレストのバラエティに富む予測は、柔軟性ある対応が求められている可能性を示唆します。
– ビジネスや社会では、予測の不確かさが大きい場合、より細やかな計画と柔軟性が必要となることが考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）と比べて、予測値（赤い×）はやや高めに設定されています。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測ラインはどちらもやや上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現時点でのデータポイントは少なく、外れ値や急激な変動は確認できません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点（実績）は過去の観測値を示し、赤い×（予測）は将来の予測。
– 前年の比（灰色の輪）は比較のための基準として機能しています。
– 線形回帰（明るい青ライン）とランダムフォレスト回帰（紫ライン）は異なる予測モデルによる将来の傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰は、どちらも将来上昇が見込まれるが、傾きに多少の差があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間に大きなギャップは見られませんが、予測モデルはこれからの上昇を示唆しています。
6. **直感的観察とビジネス・社会への影響**:
– 社会基盤や教育機会に関する指標が大きな変動を見せていないことは、安定性を示している可能性があります。
– 将来的に予測モデルが示す小幅な上昇が実現されるなら、社会的基盤や教育分野の向上を期待することが可能です。
– しかし、予測がどうなるかに注意を払い、線形回帰とランダムフォレスト回帰のモデルの違いを考慮に入れる必要があります。
全体として、現在の安定した状況を把握しつつ、予測される将来的な改善をどのように確実にするかが重要な課題となります。このデータを政策立案や教育機会の拡充に役立てることが考えられます。
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:**
– グラフの初期段階で、一時的に低いスコアを示した後、上昇して安定しています。その後、大きな変動はなく、ある期間にわたってスコアが安定しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期に観測された低いスコアは一時的な外れ値として捉えられ、速やかに上昇していることが分かります。
3. **各プロットや要素:**
– **青い点（実績AI）:** 実際のスコアを示し、初期段階での変動から安定に向かっています。
– **紫色線（ランダムフォレスト回帰）:** 実績に基づく予測であり、スコアが安定している間を描写しています。
– **緑の点（比較AI）:** 後半に表示され、それに向かう傾向が強まっています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実際のスコアと予測モデルの対応が分かりやすく、予測モデル（ランダムフォレストや決定木）が実績に追随し、将来の安定性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 初期の一過的な変動を除き、その他のデータは大きな変動がなく、予測も含めた全体のトレンドが安定に向かっていることが示唆されます。
6. **人間が直感的に感じること、およびその社会・ビジネスへの影響:**
– 初期の急激な上昇は、新たな政策や外部要因による一時的な影響を示唆している可能性があります。その後の安定した状態は、社会の共生・多様性・自由の保障という観点での一貫した成長を提供していると考えられます。
– ビジネスにおいては、社会的安定は業務の持続可能性に寄与し、多様性への関心が高まることでイノベーションを促進する可能性があります。
このグラフは、社会的な安定性とそれに向かっての予測を一貫して示しているため、将来の計画や戦略策定に有用であると言えます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは色の変化によって値の変化を示しますが、現在は3日間のみ表示されています。全体のトレンドを把握するのは難しいですが、より詳細な期間では周期性やトレンドを見ることができるでしょう。
2. **外れ値や急激な変動**
– 深い紫色と黄色の色が極端な値を示しており、特定の日付や時間帯において大きな変動があったことを示しています。特に2025年7月1日の19時の深い紫色は、急激な低下を示唆します。
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。黄色は高い値、紫は低い値を示しています。時間帯と日付ごとの変動を直感的に理解するための視覚的手段となっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯のWEIスコアの変化を確認することが可能で、例えば日ごとや時間帯ごとの偏りを分析することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ヒートマップによる視覚的分析からは、特定の時間帯における高いまたは低いスコアの頻度や相関を直感的に把握可能です。特に2025年7月2日の夜間に高いスコアが観察されます。
6. **人間の直感およびビジネスや社会への影響**
– ヒートマップは視覚的に情報を一目で理解しやすく、特定の期間における異常やパターンを容易に発見する助けとなります。ビジネスにおいては、このようなデータを基に、マーケティング戦略やリソースの割り当てを最適化することが可能です。社会的には、異常なスコアが何らかのイベントや出来事と関連している可能性があり、それらが経済活動や消費者行動に影響を与える可能性があります。
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:
以下のヒートマップに関する分析を提供します。
1. **トレンド**
– データは日ごと、時間帯ごとに区切られています。
– トレンドとして、特定の時間帯におけるスコアの差が明確に見えますが、日別の変動はこのグラフから確認するのが難しく、周期性や長期的なトレンドを読み取ることは困難です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-02の16時の時間帯に、明確に高いスコア（黄色のエリア）が観察され、他の時間帯と比較して異なる動きを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はスコアの高さを表しており、黄色が最も高く、紫が最も低いスコアを示しています。
– 各マスは、特定の日時のスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日ごとと時間帯の二軸でデータが示されており、特定の日付と時間帯の間の関係性を垣間見ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯にスコアが突出することがあり、これが日ごとに異なる場合は相関関係を示すかもしれません。
– 高スコアの時間帯（16時）がどのように変動するかも注目です。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 特定の時間帯に高スコアが集中していることは、ビジネスのピークアワーや特定のイベントに連動している可能性があります。
– 特に、2025-07-02の日付に16時台に顕著なスコアが現れることが重要で、この時間による変動要因を深掘りすることで、新たなマーケティングや戦略の指針となり得るかもしれません。
このグラフは、分析によりさらに詳細な行動パターンや影響因子を特定するための出発点になります。
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:
以下は、提供されたヒートマップから得られる分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 日付別に色が変化していることから、時間と共に社会WEIスコアが変動しています。
– 短期間での急激な変化が見られるので、明確な上昇や下降トレンドは不明ですが、変動が激しい可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の変化が大きいため、急激な変動があることが示唆されます。特に、7月2日の部分で明確な変化が見受けられます。
3. **各プロットや要素**:
– 色はスコアの大きさを示し、緑や青は中間スコア、黄色は比較的高いスコアを示しています。
– 日付ごとに異なる配色でスコアの変化を反映しており、時間帯ごとの傾向を見ることができます。
4. **時系列データの関係性**:
– 各日のスコアに明確な周期性は見られませんが、各時間帯で異なる色があるため、日内変動があることを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの分布は時間帯によって異なるため、特定の時間帯にスコアが高くなる傾向があるかもしれません。
– 各時間帯の色の変化から、時刻に依存したスコアの傾向がうかがえます。
6. **直感的に感じることと社会への影響**:
– 短期間で社会スコアが急激に変動しているため、社会的要因や出来事が影響している可能性があります。
– この変動は、経済や政策の変化、または特定の社会イベントが影響を与えているかもしれません。
– 企業や政府はこの変動に対して迅速に対応することが求められるでしょう。
このように、提供されたヒートマップを通して動的な変化を捉え、時間帯や日毎の社会的な動きが観察可能であるため、ビジネスや政策の策定に役立つ情報が得られます。
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:
このヒートマップは、WEI（World Economic Indicators）の異なる項目間の相関関係を示しています。ここから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– ヒートマップそのものは時系列データではないため、トレンドを直接示すものではありませんが、相関の傾向が360日間同様であったと考えることができます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明らかな外れ値は見受けられませんが、特定のペアにおける低相関値が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡が相関の強弱を示しています。濃い赤は高い正の相関（+1に近い）、濃い青は高い負の相関（-1に近い）を意味します。
– 例えば、「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」間の相関は非常に高く、0.95です。これは、心理的ストレスが増減すると個人WEIも大きく変動する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**
– 各項目の関係が全体でどの程度相関し合っているかを捉えることができ、「総合WEI」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の間には0.81の強い正の相関があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総合WEI関連の相関が全般的に高く、個別の経済、社会的な要素が全体の指標に強く影響することを示しています。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」には-0.90の負の相関が示されています。これは、1つの指標が良くなることで、もう一方が悪化する潜在的なトレードオフを示している可能性があります。
6. **人間の直感的な洞察と影響**
– 人々は、個人の心理的な健康と経済的な余裕が密接に関連していることを直感的に理解しやすいでしょう。
– 「社会WEI（社会基盤：教育機会）」が他の教育とは異なり比較的低い相関を示しており、教育機会の向上が他の部分に対して直接的かつ短期的な効果を持たない可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会面では、このような相関関係を理解することで、政策設計や経済活動における意思決定の際に指標として利用することができます。特に、特定の分野を強化することが別の分野にどのように影響するかを事前に予測する助けとなります。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**
– 各WEIタイプのスコアは大きく異なり、全体的な上昇または下降のトレンドは見られません。
– 箱ひげ図の中央値を見て、傾向を判断する必要がありますが、特に際立ったトレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI平均」や「個人WEI（経済状態）」などいくつかのカテゴリには外れ値が存在します。特に「個人WEI（経済状態）」には複数の外れ値があり、データのばらつきが大きいことを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図は分布の中央値、四分位範囲（IQR）、そして外れ値を視覚化しています。
– 色の違いは直感的に異なるカテゴリを示しており、各WEIタイプのスコア分布を比較するために有用です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIタイプは時系列データではなくカテゴリ別に比較されています。そのため、直接的な時系列的な関係性は示されていません。ただし、各カテゴリの比較により総合的なバランスの違いが推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（社会整備・教育機会）」は高い中央値を持ち、全体的に高スコアの傾向を示しています。
– 「個人WEI（経済状態）」と「個人WEI（心理的ストレス）」は分布が広く、スコアがばらついています。
6. **直感的な人間の感覚とビジネス・社会への影響**
– 各カテゴリのWEIスコアの分布は、異なる国際的な側面での不均衡を示唆しています。
– 社会的整備や教育機会が高いグループは、ポジティブな社会的影響を受ける可能性があります。
– 個々の経済状態や心理的ストレスがばらつきが大きく、これらの領域での改善が求められるかもしれません。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 主成分分析の結果を示しているため、時系列データのトレンドではなく、データの分散パターンを示しています。
– データは全体的に右上から左下にかけて広がっており、斜め方向に弱い負の相関があると直感的に感じられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上の分布内に特に目立つ外れ値は見られませんが、右上のプロットは他のデータポイントと少し離れており、特異な要素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**:
– 各プロットは異なる観測データを主成分空間上に投影しています。
– 第1主成分が0.59の寄与率を持つため、より多くの情報を担っており、データの主要な変動要因を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの図示ではないため、時系列的な変動を示すものではありません。ただし、データセット全体の構成要素間の相関が視覚化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第3主成分の間で、極端な相関は見られませんが、軽度の負の相関があります。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、データの構成要素を主成分分析で整理した結果を示しています。主要な変動要因やデータの分散の特徴を理解するのに役立ちます。
– ビジネスや社会的な影響として、主成分によるデータの特定の傾向やグルーピングを理解することで、データドリブンな意思決定が改善される可能性があります。
全体として、このPCAのグラフは、複雑なデータセットを簡潔に捉え、データの変動要因を視覚化するために有用です。これにより、さらなるデータ分析や解釈の基盤として役立ちます。
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。
