📊 データ分析（GPT-4.1による）
今回提供されたデータから得られる分析結果を以下に示します。
### 時系列推移
– **総合WEIトレンド**: 日毎の全体的な推移を観察すると、7月初旬にかけて緩やかな上昇傾向が続き、特に7月2日に最高値0.7875を記録している。この値は、その後のわずかな下降を経て、ややバラつきつつも相対的に高い値で安定している。したがって、基本的には上昇トレンドが見られます。
– **個人WEI平均と社会WEI平均トレンド**: 個人WEI平均はおおむね月初からの上昇を示し、7月2日と3日の間にピーク（0.725）を記録。その後、軽微な変動が見られるが、全体的には高めの水準を維持しています。社会WEI平均でも同じく上昇傾向が観測され、7月2日に最も高いスコア（0.85）を記録しています。このトレンドは、社会的要因が全体のWEIスコアに大きく貢献していることを示唆しています。
### 異常値
データ中に特段の異常値は検出されていませんが、7月2日に全項目で強い上昇が見られる点が不自然なほど統一された動きを示しています。これは一時的な外部要因もしくはデータキャプチャにおける一致したバイアスがあった可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解推測）
長期的トレンドとしては安定した上昇傾向が確認されます。短期的な変動は、特定の期間で顕著に上昇していることから、周期性は少なく、一時的な影響が強いと推測されます。残差は全体の変動に対して比較的少なく、トレンドと一時的な上昇はデータの変動の大部分を説明すると思われます。
### 項目間の相関
– **相関強度**: 社会と個人の項目間には相加的な影響があると考えられ、特に「社会的持続可能性」と「個人健康状態」間には正の強い相関があり、社会全体の健全性が個人の健康状態に影響を及ぼしていることが示唆されます。
### データ分布
箱ひげ図の観点から、各項目において中央値は全般的に高く、外れ値は特に確認されていません。スコアのばらつきは一部の項目で見られますが、全体的には安定した分布を示しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 (57% 寄与)**: スコアの変動の大部分がここからきています。おそらく、社会要因が総合的なWEIに最大限寄与していると考えられ、「社会持続可能性」や「社会的公平性」がキー要素であることが推測されます。
– **PC2 (20% 寄与)**: 個人の健康、心理的ストレス、自由度と自治がこれに寄与している可能性が高いです。個人に関連するストレスや健康面が、相対的に独立してWEIに影響を及ぼしているようです。
### 結論
WEIスコアの安定した上昇傾向は、自国または地域内での社会・個人面の改善を示しているかもしれませんが、特に社会的要因がその中心と考えられます。特定の期間における強い上昇は、制度改革や外部的な肯定的イベントによるものである可能性が高いです。これらの要素のさらなる分析が、今後の政策形成や対応策の策定に役立つ情報をもたらすでしょう。
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:
以下は、提供された総合WEI時系列散布図に基づく視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 最初の部分（2025年7月）は、実績と予測がほぼ横ばいです。
– その後、2026年のデータでは、予測と比較の間に顕著な違いが見られますが、時系列に沿った長期的なトレンドは、予測データの傾向からは特に示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 時系列の中程で予測データが若干の上昇を示していますが、外れ値や急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青いプロット）は、AIによる実際の評価を示しています。
– 比較データ（緑の円）は、違う基準での前年の比較を表します。
– 予測データ（赤いプロットと線）は、将来的な評価予測を提供しています。
– 複数の異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使われており、紫と水色の線で表現されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 違う手法の予測が微妙に異なる結果を示しています。
– 各手法の線が密集しているため、強い相関性があるように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの相関性は比較的高いと考えられます。
– 予測の幅が狭くコンパクトに収まっていることから、モデルの信頼性が比較的高いとみなせます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– グラフを見ると、実績と予測の信頼性が高く、安定した状態が続いているとの印象を受けるでしょう。
– ビジネスへの影響としては、今後の予測値が安定しているため、これを基にした長期計画が維持できるかもしれません。
– 社会的には、透明性と一定の確実性が確保されていると捉えられるでしょう。これが、将来的な戦略立案に寄与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:
以下はグラフの分析結果です。
1. **トレンド**:
– WEIスコアの実績（青色）は初期の時点で一定の値を示し、その後、予測データ（紫色のランダムフォレスト回帰）がやや上昇していますが、全体的には多くのデータが短期間で表示されているため、長期的なトレンド分析は難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ランダムフォレスト回帰による予測が初期の実績データから急激に上昇しています。
– 2026年に近づくにつれ、過去のデータ（緑色の前年データ）が安定した状態で表示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青色）と前年データ（緑色）は比較のために使用され、予測（赤色、紫色の線）は将来の見通しを示しています。
– 灰色の範囲は予測誤差の幅を示すものと考えられます（xAI/3σ）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の実績データと比較して予測モデルにより先の時点で明確な違いがあります。前年データが参考値として機能しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– イレギュラーな上昇は注意が必要で、予測モデルの適合度や誤差を考慮するべきです。
6. **人間が直感的に感じることで、ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 初期とその後の急激な変化により、予測モデルの信頼性や偏りについて疑念が生じる可能性があります。
– ビジネスの観点からは、仮説検証が必要であり、予測技術の改善が求められる場面とも言えます。
全体として、データのトレンドと予測の差異が明確に示されており、今後の行動や分析の基礎として活用できる一方で予測の精度には注意が必要です。
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（青いプロット）はごく初期の期間に見られ、横ばいの傾向があります。
– 予測データ（赤い×マーク）は途中から急激に上昇しています。
– 全体的に、期間の後半は予測データが過去の実績データよりも高い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 予測データに急激な上昇が見られますが、急激な変動とは言えません。
– 実績データに大きな外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは現実の実績データです。
– 緑の○マークは前年の比較データで、現時点よりも少し高い値を示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさ範囲を示しており、幅が小さく、予測が比較的一貫していることを示唆しています。
– ピンク、紫、シアンの線は異なる予測手法の結果を示しています。それぞれにわずかな違いがありますが、すべて上昇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**
– 実績データと前年データはほぼ一致しており、トレンドにも大きな違いがないようです。
– 予測データはすべて前年や実績データよりも高い値を示し、今後の上昇を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データは高い相関を示しています。
– 予測データはこれらの関係を超えた増加を示しており、何らかの外的要因によって進む可能性を示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることと社会・ビジネスへの影響**
– 予測モデルは今後の上昇を強く示しており、経済や社会においてポジティブなイベントや改善が見込まれる可能性があります。
– 予測の不確かさが小さいため、比較的信頼性の高い予測と感じるでしょう。
– この情報は、長期的な計画や戦略立案において有益であり、特定分野での資源配分や政策決定などに役立つ可能性があります。
この分析を通じて、今後の上昇傾向を示唆する予測データに基づき、楽観的な見通しが立てられることが分かります。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の数日間でWEIスコアが急激に上昇していますが、それ以降はデータがないため、長期的なトレンドは不明です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の数日間に急激な上昇が見られます。大幅な変動はその部分に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青の実績**: 実際のWEIスコアを示しています。最初の期間に集中しています。
– **赤の予測**: 予測された値ですが、画面上には表示されていないようです。
– **グレーの範囲**: 予測の不確かさを示す範囲。実績値が少しはみ出しています。
– **緑の前年比較**: 過去のデータと比較して改善が見られます。
– **ラインの予測モデル**: 異なる回帰モデルがごく初期のデータに適用されていますが、全体的な予測の動向は明確ではないです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各種予測モデルのラインが実績データを追従しており、モデルの精度を視覚化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データと前年比較データに正の相関関係があることが伺えます。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– 初期に大きな改善が見られるため、政策や経済対策の効果が出ている可能性があります。ただし、その後のデータが不足しているため、持続性や効果の継続については不明です。
– ビジネスや社会への影響としては、経済余裕の向上が一時的でないなら消費活動の活性化や市場の安定を期待できます。
全体として、初期に明確な改善が観察されるものの、長期的なデータの不足が商業的・社会的予測の妨げとなっています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 最初と最後に集中してデータが存在し、期間の中間にはデータがないため、具体的なトレンドをつかむのは難しいです。初期値が0.6付近で、後半に0.7付近の値が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に外れ値や急激な変動は見られません。初期と後半の間にデータがないことが変動の様子を不明にしています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**は実績AIによるスコアを示しています。
– **緑の点**は前年の指標を表しています。
– **線（紫や水色）**はさまざまな予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。それぞれの予測は初期には集約しており、約0.6となっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績の初期データと予測モデルのデータは近い値にありますが、時期が進むと差が生じる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在のグラフでは、実績データと予測データが初めに近いことから、ある程度の相関がある可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス/社会への影響**
– 期間の終わりでスコアが上昇しているように見えることは、健康状態の改善の兆しとして解釈されるかもしれません。
– このデータに基づいた予測が可能な場合、予算の配分や健康対策の実施時期など、政策決定の基礎として利用されるかもしれません。
– 予測が非常に重要であり、異なる予測モデルによるスコアの違いを考慮することで、リスク管理が可能になるでしょう。
この分析は、グラフの限られた情報に基づいて行われているため、追加のデータや詳細な文脈があれば、より深い洞察が得られることがあります。
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:
このグラフは「国際カテゴリ個人WEI（心理的ストレス）」に関する360日間の時系列データを示しています。以下に主要な視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 実績（青点）は、2025年初頭以降、0.5〜0.6の間でわずかに横ばいの傾向を示しています。
– 予測データ（特に決定木回帰とランダムフォレスト回帰）は、実績データから急激に上昇しています。これは、今後心理的ストレスの増大を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立った外れ値はないようですが、予測される急激な上昇は注目に値します。
3. **プロットや要素の意味**
– 各ラインやマーカーの色と種類が異なる手法や予測を示しており、それぞれ異なるアプローチでの予測結果を視覚化しています。
– 点の密集度や色の変化から、異なる時間帯における心理的ストレスの水準や予測の変化が観察されます。
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の間には、未来の時点での急上昇という関係が見受けられます。このギャップは、現実世界での状況変化を反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に現在はギャップがありますが、予測が正しければ、この差異は意味のあるものである可能性があります。
6. **人間の直感と社会への影響に関する洞察**
– 直感的に、予測されるストレスの増加は多くの人にとって警告として捉えられ、社会的なストレス対策や政策の見直しを促す可能性があります。
– ビジネスにおいては、ストレス関連のソリューションや支援サービスへの需要が増えることが予想されます。
全体として、このグラフは心理的ストレスの状況が変化しつつある潜在的な兆候を示しており、早期の対応が必要であることを示唆しています。
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:
### 視覚的な特徴と洞察:
1. **トレンド**
– 初期の実績データ（青の点）は0.7付近で始まり、その後わずかに上昇している。
– 各予測（決定木回帰、線形回帰、ランダムフォレスト回帰）はこの上昇を捉えており、それぞれの方法でプラトーが見受けられる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特殊な外れ値や急変の兆候は見られない。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点：実際のデータポインツを示す。
– グレーの帯：予測の不確かさの範囲を示し、実績と予測がこの範囲内であることが期待される。
– 緑の点線：前年の比較値として機能し、変化や改善の指標として用いられる。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各種予測は総じて同じトレンドを追っている。異なる手法の予測もほぼ一致しているため、高い予見性が認められる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の各手法間で高い相関が見られ、予測モデルの信頼性が示唆される。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 自由度と自治の指標（WEIスコア）が微増していることから、個人の自由度や自治が改善されつつあることが示唆される。
– 直感的に見て将来的な改善の期待感が感じられる。ビジネスや政策においても、自由と自治の向上は、個人の幸福度や生産性の向上につながる可能性がある。
これらの視点を考慮した戦略的意思決定が、さらなる改善を促進するための推進力となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）はおおむね上向きのトレンドを示しています。
– 時系列データは初期に急激な上昇を示し、その後一定の範囲で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は特に観察されませんが、全体的に右にブレが少ないことがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示しており、安定した上昇を示しています。
– 線（紫、シアン）は予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測を示しており、いずれも実績データに基づいた上向きの傾向が見られます。
– 灰色の範囲は予測の下振れリスクを示しており、予測の不確実性が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**
– 予測モデルは全て同じ上向きの傾向を示し、実績データと整合しています。異なるモデル間での予測の差異は小さいです。
– 機械学習モデルの予測は、全体的に実績に対して良好なトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測モデルの間で良好な相関関係があることが示唆されます。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアが全体的に上向きに推移していることから、社会の公平性や公正さが改善している印象を受けます。
– この傾向が続けば、社会の安定性が高まり、持続的成長につながる可能性があります。
– 政策立案者やビジネスリーダーにとっては、ポジティブな社会変化を継続的に促進する戦略を考えるための重要な指標となるでしょう。
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:
このグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は7月から9月にかけて軽微な変動を示しますが、全体的なトレンドは安定しています。
– 予測データのモデル間ではわずかな上昇トレンドが見られます（特にランダムフォレスト回帰と線形回帰）。
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。
3. **各プロットや要素**:
– 実績（青い点）はデータの安定性を示しており、予測（ランダムフォレストと線形回帰の線）は、予測スコアの微細な上昇を示唆しています。
– 前年のデータ（緑の点）は、今年のスコアとほぼ一致しており、昨年からの大きな変化はないことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と各予測データは、多くの点において一致しており、比較的一定のパターンを共有しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値との間に緊密な相関があるように見受けられます。すべてのモデルは中央値に近い範囲内で動いています。
6. **直感的な印象と影響**:
– データに大きな変動がないため、持続可能性と自治性に関するスコアは比較的安定していると考えられます。この安定性は、関連するビジネスや社会活動が予測可能であることを示し、長期的な計画を立てる上での安心感を与えます。
– しかし、上向きのわずかなトレンドが続く場合、持続可能性の改善の可能性を示唆します。
このグラフが示す安定した傾向と微細な上昇トレンドは、持続可能な成長の可能性を指し示すもので、政策決定者や経営者にとって有益な情報となるでしょう。
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）のスコアを360日間の時系列で表したものです。以下に、各視覚的要素についての分析を提供します。
1. **トレンド**
– 実績のスコア（青い点）は2025年7月からいくつかの変動が見られます。この期間では大きな上昇や下降はなく、むしろ安定した状態です。
– 予測線（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、これらのスコアを基に異なる将来のスコアを示していますが、全体的にいずれも急激なトレンド変化は示していません。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフに描かれた点や線には、特に目立つ外れ値や急激な変動はありません。しかし、次の期間の予測（緑の点）と過去の実績との間に多少の変動があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のスコアを示しています。
– 緑の点は前年のスコアを示しており、過去の基準点としての参考となります。
– 予測の線は、異なる回帰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**
– 実績データと予測データの間には、予測が実績のスコアの範囲内に収まっているため、整合性が見られます。異なる予測モデルは微妙な変化を示していますが、劇的な差はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフ中のデータは非常に安定しており、大きなばらつきは見られません。相関関係も視覚的には明確なものは示されていません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 人々はこのデータから、社会基盤や教育機会が安定していることを認識できるでしょう。この安定性は、政策や教育制度の持続的な改善の賜物である可能性があり、安全で予測可能な教育環境を構築する上で重要です。
– ビジネスや政策立案者にとって、この安定性はリソース配分の最適化や新しい政策導入のタイミングの判断に役立つでしょう。特に予測データが実績に近いことから、今後の計画に対する信頼性が高まります。
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**:
– このグラフには二つの主要な時期が見られます。左側の「実績（実績AI）」の部分ではスコアが一定し、右側の「比較AI」ではやや分布が広がっています。
– 全体的に見ると、特定のトレンド（上昇、下降）はあまり見られませんが、ランダムフォレスト回帰による予測はわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 大きな外れ値や急激な変動は特に見受けられませんが、「実績」と「比較」部分での空間的な分離が際立っています。
3. **プロットや要素の意味**:
– **青い丸**: 実績のスコア。短期間でのデータとしては安定しています。
– **緑の丸**: 比較ポイント。この時点で予測データが緩やかに変動。
– **線の色**: 線形回帰（薄紫）、決定木回帰（青）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）の予測を示します。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 各予測モデルのスコアは、過去の実績データとの比較が難しいものの、短期的な予測の差異を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に「予測（決定木回帰）」は実績の範囲内にあり、比較的精度が高いと考えられます。
6. **直感的洞察と影響**:
– このグラフを見る人は、一定のスコアを維持することが重要であると感じるかもしれません。特に社会の安定性や多様性の保証が長期的に持続可能であることを示唆します。
– ビジネスや社会への影響としては、多様性と共生の評価が継続して高いことは、国際的な評価や投資判断に良い影響を与える可能性があります。
このグラフは、社会価値の指標としての「共生・多様性・自由の保障」を時間的に追跡し、予測するための視覚的なツールとして効果的です。各データポイントはコミュニティ全体がどのようにしてこの領域で進化しているのかを示しています。
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:
ヒートマップの視覚的特徴とそこから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 日付ごとの色変化は、時間と共に数値がどのように変動しているかを示します。ただし、このヒートマップは4日間のデータしか表示されていないため、長期的なトレンドを把握するのは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 目立つ色の変化が見られます。特に、7月2日のセルは非常に明るい黄色で、他の日よりも高い値を示している可能性があります。一方、7月1日と7月3日のセルは暗い色で低い値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃さや色合いは、それぞれ対応する時点のWEIスコアの高さを示しており、色が明るいほどスコアが高く、暗いほどスコアが低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の時系列データは表示されておらず、一つの時系列について日ごとに異なる時間帯のデータが示されています（8時と16時）。
5. **相関関係や分布の特徴**
– このグラフから、特定の時間帯にスコアが一貫して高いか低いかを見ることは難しいですが、時間帯によってスコアに違いがある可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 視覚的に見ると、7月2日の16時のスコアが他の日または時間帯と比較して非常に高いことが目立ちます。これが何を意味するのか、背景にある要因を分析する価値があります。このような変動は、ビジネス上の重要なイベントや外部要因（経済・政治的出来事など）が関連している可能性があります。社会やビジネスへの影響を評価するためには、さらに詳細なデータ分析が必要です。
全体として、このヒートマップは一部の時間帯での劇的な変化を示し、それが市場やビジネスの動向にどのように反映されるかを考察する良い出発点となります。
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:
このヒートマップは、360日間の個人WEI（おそらく幸福度や生活満足度を表す指標）の平均スコアを示しています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– 各日の横並びを見て、色の変化に一定のトレンドが見られます。
– 開始時点から2025年7月2日にかけては急上昇を示している（濃い紫から黄色まで）が、その後は再び低下しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025年7月2日の16時台が高いスコア（黄色）を示し、他の時刻と比較して外れ値的な特徴を持っていることがわかります。
3. **各プロットや要素**:
– 色はスコアの高低を示しており、黄色が高得点、紫が低得点です。チュアートからスコアが視覚化されています。
– 時間軸と日付の組み合わせから、時間帯ごとにスコアが異なることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 16時と19時では明示的に異なるスコアが示されています。時間帯がスコアに影響を及ぼしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯別のスコアの違いから、日中の活動が幸福度に影響している可能性が示唆されます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– ビジネスにおいて、特定の時間帯における幸福度の上昇は、労働生産性や従業員のモチベーションに影響を与える可能性があります。
– 社会的には、日中の特定時間が個人のウェルビーイングにとって重要であることを示すため、個々の生活スタイルやスケジューリングに影響を与えるかもしれません。
このヒートマップは、時間帯を考慮した幸福度の観察により、いかにして効率的なスケジュールを組むべきかの洞察を提供することができます。
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:
このヒートマップに基づく分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 色の変化を見て、期間全体を通じて大きな変化があるように見えます。ある日から次の日にかけて、色が急激に変わっている箇所があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月1日と7月2日、および7月2日と7月3日間の変化が顕著です。これは、社会WEIスコアにおいて急激な変動があったことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 黄色や緑色が高スコア（0.80以上）を示し、紫色が低スコア（0.72付近）を示しています。数値の上下に伴い色合いが変化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**:
– 各日付において、時間帯（8時、16時、19時）での変化が一目でわかり、時間とスコアの推移の関係を視覚的に把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午前8時の時間帯が他の時間帯に比べて一般的にスコアが安定しており、日中から夜にかけて変動が大きくなる傾向があるようです。
6. **直感的洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフからは、特定の日付での大規模なイベントや政策の影響で社会的評価が急激に変わった可能性が考えられます。特に急激な変化は、政策変更やニュースの影響を反映しているかもしれません。各時間帯のスコアの違いを理解することで、社会活動の適切な時間を決定するための指標になる可能性があります。これらのデータは、政治的意思決定や社会政策の立案における基盤として利用されるでしょう。
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、360日間のWEI（World Economic Index）の様々な要素間の相関関係を示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を詳細に説明します。
1. **トレンド**
– ヒートマップ自体は時系列の動きではなく、相関を視覚化したものです。したがって、直接的なトレンドはありませんが、相関が強い要素は同じ方向に動く可能性があると言えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関が-0.10から0.18の範囲にある場合、相関が非常に低いか負の相関を示します。個人WEI（自由度と自治）と他の要素との相関が低いのは興味深いです。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡は相関の強さを示しています。赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いです。中程度の色は相関が弱いことを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データそのものの可視化ではありませんが、相関を通じて、時間的に関連する可能性のある要素を特定できます。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」は高い正の相関（0.76）を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間には、最も強い相関（0.92）が見られ、これらの要素は密接に関連していることがわかります。
– 負の相関はあまり見られませんが、いくつかの要素の間でほぼ独立していることが観察されます。
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**
– 強い正の相関が多くの要素間で見られるため、これらの要素が全体的な社会経済的な健全性を反映している可能性があります。
– ビジネスにおいては、持続可能性、自治性、公平性に関連した政策や戦略が全体的な経済指数に好影響を与える可能性があることを示唆しています。
全体として、このヒートマップはWEIの要素間の関係性を視覚化し、特に社会的持続可能性や多様性が他の要素と密接に関連していると示しています。これにより、政策や経済戦略を策定する際のインサイトを得ることができます。
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**
– 各カテゴリ間でスコアの高さがやや異なっているものの、明確な上昇や下降のトレンドは箱ひげ図の性質上示されていません。しかし、箱の中央の線や中央値の位置を観察することで、スコアの相対的な高さを評価できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のカテゴリ（例：「総合WEI」、「個人WEI（心理的ストレス）」）では外れ値が観察されます。これらは特定の期間または条件下で、一般的な傾向から外れた事例を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱（ボックス）はデータの中間50%（第1四分位から第3四分位）を示し、中央の線は中央値を示します。ひげ（ウィスカー）は最小値と最大値をある範囲内で示し、それを超える場合は外れ値としてプロットします。
– 色の違いは、視覚的に各カテゴリを容易に区別するために使われています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各カテゴリの箱ひげ図は相互比較が可能であり、「持続可能性と自律性」や「共生、多様性、自由の保障」のようなカテゴリは相対的に高い中央値を持ちます。
– 同一カテゴリでの比較可能性が示唆され、特に「社会WEI（公平性・公正さ）」は相対的に他のカテゴリと比べてスコアが低く見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 箱の範囲が広いカテゴリでは、スコアのばらつきが大きいことを示し、逆に狭い範囲のカテゴリはスコアが比較的安定していることを示します。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 分布が広い類型、特に「個人WEI（経済的余裕）」は、個人間での不平等が顕著である可能性を示唆します。これらは政策やビジネス戦略の再評価を促すかもしれません。
– 高スコアのカテゴリで安定しているものは、社会や個人生活の一定の成功を示唆し、低スコアやばらつきの大きい項目に関しては改善の余地やポテンシャルがあることを示します。
この分析に基づいて、行政やビジネスリーダーは、どの分野に注力し改善を図るべきか、またどの分野で安定性を維持するべきかを考える材料とすることができます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは主成分分析（PCA）の結果を示しており、特定の経時的トレンドではなく、データの分散や関連性を視覚化しています。各点は異なるデータサンプル（またはカテゴリ）を示している可能性がありますが、明確な上昇や下降のトレンドを示しているわけではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 点が広範囲に分布しているため、特に目立つ外れ値は見受けられません。ただし、第1主成分軸と第2主成分軸の両方でやや極端な位置にある点が存在し、それらは他の要素と比べて特異な性質を持つ可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 各点はPCAによる主要な2つの成分で表現されています。第1主成分の寄与率は0.57で、第2主成分の寄与率は0.20です。これにより、データ全体の変動の多くは第1主成分によって説明されることが示されています。
4. **時系列データの関係性**
– 時系列の関係性ではなく、データの異なる特徴を主成分軸で比較しています。各点がデータセット内の異なる期間または条件に対応する場合は、それによって成長または衰退のパターンを識別する材料となります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 水平方向または垂直方向に著しい相関は見られません。点は2つの成分上でバランスよく分布しており、特定の成分に偏っているわけではないことを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 主成分分析の結果を用いることで、データの次元を減少させつつ重要な特徴を保存し、パターン認識を行うことができます。このような分析は、ビジネスにおいてデータ駆動型の意思決定をサポートするために有用です。
– 具体的なカテゴリ（国際的なデータ）に関連する場合は、異なる市場間の比較や、時系列的な展開を理解する手助けが可能です。データのコンポーネントを深く解析することで、新たな機会や潜在的なリスクを発見する基盤を提供できると考えられます。
この分析から多様なフィールドデータを整理し、効率的に利用する手法を見出せることが期待されます。
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。
