📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 総合WEIと個別項目の時系列推移
– **総合WEIスコア**は2025年7月1日から4日にかけて、全体的に上昇傾向にあります。特に大幅な増加は7月2日に確認され、0.65から最大0.7875まで上昇しました。
– **個人WEI平均**は、7月1日から7月2日にかけて急上昇が見られ、0.61から0.725へと増加しましたが、その後の変動は小さく、概ね安定しています。
– **社会WEI平均**は7月1日から2日にかけて一貫して上昇し続け、最大0.85に達しています。この日は特にスコアが高くなっています。
#### 詳細項目の推移
1. **経済的余裕（personal_economic）**: 初日のスコアは0.7でしたが、その後安定し、7月2日には0.8を記録しました。
2. **健康状態（personal_health）**: スコアは7月1日の開始時点で0.6から最高で0.75まで上昇しました。
3. **心理的ストレス（personal_stress）**: この項目は安定しており、スコアは0.5から0.65の範囲に留まっています。
4. **自由度と自治（personal_autonomy）**: 7月2日にスコアが0.75に達し、その変動は少ないです。
5. **公平性・公正さ（social_fairness）**: 7月2日において著しく高く、最大0.85を記録しました。
6. **持続可能性と自治性（social_sustainability）**: 一貫して高く、最大0.9に達しています。
7. **社会基盤・教育機会（social_infrastructure）**: 数日間安定しており、0.7から0.8の範囲にあります。
8. **共生・多様性・自由の保障（social_diversity）**: 7月2日にスコアが最大0.85まで上昇し、他の日に比べ高い値を示しています。
#### 異常値およびその可能性
現行のデータには明確な異常値は検出されていません。したがって、異常と捉えられる変動は確認されませんでした。
#### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 短期間のデータではあるが、全体的な上昇トレンドが確認され、特に社会の側面での改善が顕著。
– **季節性**: 360日を考慮するほどのデータがないため、季節性は分析できません。
– **残差**: データのノイズや短期的な変動は統計的に説明可能な範囲とします。
#### 項目間の相関関係
– **相関が強い項目**: 社会的な項目（公平性・公正さ、持続可能性）が特に高い相関関係を示し、社会WEIと強く関連しています。これは、現代社会において社会的な公平性と持続可能性が重要であることを示唆しています。
– **相関が弱い項目**: 個人的なストレスと他の項目は比較的低い相関を見せており、個別要因として捉えるべきでしょう。
#### データ分布
– 各WEIスコアは比較的狭い範囲での変動があり、主要な項目は中央値が0.7近く、データは横ばいに近いです。
– 箱ひげ図からも異常値や外れ値は観察されません。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 (57%寄与率)**: 大部分を占めており、社会的な要因（公平性、公正さ、持続可能性）が総合WEIに大きく影響しています。
– **PC2 (20%寄与率)**: 個人的な要
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:
グラフの分析から以下の視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 全体的に、2025年初頭と2026年中盤のデータが示されています。データポイントが離れているため、時系列の中でトレンドが明確ではありませんが、2025年のデータが高い水準にある一方で、2026年のデータはやや揃った範囲内に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年の初めにおいて、予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）での急激な上昇が見られます。これは、将来の結果を予測するモデルによる異なるアプローチでの結果の違いを示唆しているかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 実績は青色の点として表示され、2025年初頭に集中しています。
– 予測は赤色の「X」で示され、他の回帰モデルの線もあります。これらはさまざまなアルゴリズムのパフォーマンスを示しています。
– 前年データは緑色の円で表され、一貫性があり、徐々に増加しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と実績には、将来の予測に対する異なるアルゴリズムの適用が確認できます。2025年の現在の実績に基づいて様々な予測モデルが異なる結果をもたらしていることが見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが非常に限られているため、データポイント間の相関を決定するのは困難です。しかし、予測モデルの中でのバラツキから、アルゴリズム間の違いが浮き彫りになります。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 予測モデルの多様性は、リスク管理や投資戦略において複数のシナリオを検討する重要性を示唆しています。
– 2025年から2026年にかけての予測の変動が小さければ、市場の安定性を示す可能性があります。ただし、急激な変動が示される場合、慎重な管理が必要です。
全体として、データの数が限られており、詳細な分析や結論は難しいですが、予測モデル間の違いとそれが示唆する未来の不確実性を考慮することが重要です。
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:
### グラフの洞察:
1. **トレンド**:
– 実績（青丸）と予測（赤バツ、緑丸）は初期に集中していますが、全体として大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンク線）は他のデータとは異なり、1.0に近づく急上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ピンクの線で示される急な上昇は目を引く重要な変動です。他の予測手法と比べると極端な動きであり、外れ値として認識される可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績AI（青）は過去のデータを示し、一定の範囲に集中している。
– 前年比（緑の丸）は特定の時期に集中的に表示され、比較データとして機能しています。
– 予測の中央値範囲（灰色帯）と決定木回帰（緑線）は、他の計算方法に基づいた予測を提供します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各手法による予測は一貫性に欠け、特にランダムフォレスト回帰が著しく異なります。これは予測モデル間の不確実性や想定の違いを示しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の分布は限られた範囲に集中し、急な変化はほとんど見られない。しかし、単一の予測モデル（ランダムフォレスト回帰）のみによる大きな変動が目立ちます。
6. **直感的な洞察およびビジネス/社会への影響**:
– 人間がこのデータを視覚的に評価する場合、ランダムフォレスト回帰の急激な変動は異例で、注意を引くでしょう。ビジネスや社会的影響では、予測手法の多様性と不確実性への対応が重要であり、慎重なデータ解釈と柔軟な戦略が求められます。
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
– **上昇トレンド:** 予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の線が上昇しています。これは将来的にWEIスコアが上昇すると予測されていることを示しています。
– **データの時期:** 実績データは主に2025年7月頃で止まっており、その後は予測データが続いています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 現在のデータポイントには明確な外れ値は見られませんが、急激な変動としては、実績から予測への遷移が目立ちます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点（実績AI）:** 実際に記録されたWEIスコアを示しています。比較的安定しています。
– **緑の点（比較AI）:** 過去の比較データ。
– **Xマーク（予測AI）とカラフルな線:** 不同な機械学習モデルによるWEIスコアの予測結果を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が類似した傾向を示しており、それぞれの予測モデルが一致していることを示します。
– 比較AIのデータは予測の基盤として活用されていると考えられます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと予測データ間にかかる線は、一定の相関関係を示し、予測精度の向上の可能性を示唆しています。
### 6. 直感的に感じることと社会・ビジネスへの影響
– **直感:** WEIスコアが将来的に上昇すると予測されています。これにより、調査対象が改善されていることを感じ取れます。
– **社会やビジネスへの影響:** 社会的改善やポリシーの変更がWEIスコアにプラスの影響を与えている可能性があります。意思決定者はこのトレンドを参考に、より効果的な計画を立てることが期待されます。
全体として、グラフはポジティブな成長を示しており、将来の改善が期待される領域と連携した予測が行われていることを表しています。
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**:
– 初期のデータは多少の上下がありますが、基本的にはWEIスコアは0.8付近で安定しています。
– 予測のデータは、将来的にWEIスコアがやや上昇し、1.0に近づくことが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 急激な変動は観察されませんが、予測範囲では多少の変動が見られる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青の丸**: 過去の実績データを示しています。
– **赤いバツ**: 予測データポイントを示しています。
– **緑の丸**: 前年同月のWEIスコアを示し、予測の信頼性を確認するための基準として使用されている可能性があります。
– **灰色の範囲**: 予測の信頼区間を表し、予測の不確実性を示しています。
– **線の色（紫、青、シアン）**: それぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の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**:
– 各予測モデルは、同様の上昇傾向を示しています。これにより、異なる分析手法でも類似した結果が得られていることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年同月のデータがほぼ一致していることから、予測に対する信頼度を補強しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフは、経済的余裕の指標が過去に安定しており、将来的に改善する見込みがあることを示しています。これは、個人やビジネスの購買力向上を意味し、消費意欲や投資活動の活性化に寄与する可能性があります。
– 社会的にも、個人の経済的余裕が改善することで、安定した消費や生活の質の向上が期待され、国全体の経済成長にも寄与するかもしれません。
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
1. **トレンド**
– 左側にある実績データ（青い点）は、ある期間にわたってほぼ一定のWEIスコアを示しています。この時期は安定しているようです。
– 右側の予測データ（緑色の点）は、実績に比べて若干高いスコアを示していますが、こちらも一定の水準で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上には顕著な外れ値や急激な変動は見られません。データは全体を通じて安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績データ（青い点）**: 過去の実績を示しています。
– **予測データ（緑の点）**: AIによる予測値。
– **予測の下振れさ範囲（灰色）**: 予測値がどの程度変動する可能性があるかを示しています。
– **予測手法（ラインカラー）**: 線の色（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で予測手法の違いを表現しています。これらの線はほぼ同一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**
– 各予測手法（ライン色）間でのスコアの一致度が高いことから、異なる手法でも類似した予測結果を得ていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 大きなトレンドや変動がないため、特定の相関関係は観察されません。データは安定した分布を示しています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– このデータセットは、個人の健康状態が安定していることを示唆します。これは、少なくともデータ期間内での安定した健康管理が行われている可能性があります。
– 予測が実績を若干上回っていることから、今後の健康状態の改善が予想されます。この情報は健康管理や公共政策策定に役立つ可能性があります。予測の信頼性が高ければ、予測データに基づいて戦略的な健康促進策が検討されるべきです。
このような分析に基づき、データの安定性と予測の信頼性を考慮しながら、個人や社会の健康状態の改善のための施策を計画することが重要です。
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:
以下にこのグラフの分析を示します。
1. トレンド:
– 実績データ（青色のプロット）は、期間の初めに数点しかなく、明確なトレンドは見られません。
– ラインの予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、初期のデータに基づいて予測をしており、それぞれ異なる方法で未来の値を推定しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 現在の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。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青い点は実績データを示しています。
– 緑の円は前年の比較データを示していますが、詳細なデータポイントがないため分析が難しいです。
– 灰色の範囲は予測の不確実性を示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 各予測方法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測結果が示されていますが、これらは初期の実績データに影響を受けているため、各方法の予測傾向が分かれています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 現在の実績データが限られているため、データ間の相関を判断するのは難しいです。
6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響:
– 実績データが少ないため、現在の状況からは大きな結論を得ることは難しいです。ただし、心理的ストレス指数（WEI）が予測分析の対象となっているため、これが増加する場合、職場環境や社会環境における従業員のストレス管理や健康維持が課題となる可能性があります。
– 予測モデルが示す異なる結果に基づいて、ストレスを軽減する対策が必要とされるかもしれません。
このデータは、さらなる分析やデータの拡充が必要です。
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:
視覚的な特徴から得られる洞察は以下の通りです：
1. **トレンド**:
– 実績（青色プロット）は7月から10月にかけて、若干の上昇傾向を示しています。
– 予測（紫、シアン、マゼンタ色の線）はそれぞれ異なる方法で傾向を示していますが、大きく異なる方向性は見られません。
2. **外れ値や急変動**:
– 特に目立つ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**:
– 青色のプロットは実績値を示し、一定の増加が見られます。
– 紫、シアン、マゼンタの線は予測モデルによる推定を示しています。
– 緑色のプロットは前年の比較AIを示していますが、これも安定しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績と各予測モデルの間には一貫して緩やかな相関が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列におけるWEIスコアの上昇が予測されていますが、これはすべての予測方法で共通の傾向です。
6. **人間の直感と社会的・ビジネス的影響**:
– 実績の上昇傾向は個人の自由度と自治が向上していることを示す可能性があり、社会の安定成長が示唆されます。
– 各予測モデルによる推定は、一貫した成長を支えるポジティブな見通しを強調しています。
– ビジネスにおいては、このような傾向が持続することで、投資や市場展開の意思決定を後押しするかもしれません。
全体として、グラフは個人の自由度と自治における肯定的な動向を示唆しており、社会的およびビジネス的な環境に対する信頼感を高める要素となるでしょう。
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**
– 直近のデータ（青色の実績点）は上昇傾向を示しており、WEIスコアが0.6から0.8の間で上昇しています。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はすべて上昇トレンドを予測していますが、それぞれの勾配には差があります。ランダムフォレストの予測は他と比べてやや低めです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 現時点では特に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**
– **青色の点**: 実績値を表しており、現在も上昇傾向を示しています。
– **グレーの線**: 予測の不確かさを示しており、実績値の分布から外れすぎていないことから、不確かさは小さいです。
– **緑、青、水色、ピンクの線**: それぞれ異なる予測モデルの予測を示しています。すべてが上昇トレンドを支持していることから、今後も改善が期待されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値が相関していることがわかります。特に、予測の傾向が実績の上昇傾向を後押ししています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の上昇と予測の一致は、相関性が高いことを示唆しています。過去の実績データが予測の根拠とされており、モデルの信頼性がうかがえます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 人々はより公正で公平な社会に向かって進展していると感じるでしょう。この上昇傾向は社会福祉の改善や政策の有効性を示唆している可能性があります。
– ビジネスにおいても、社会的な公平性の向上はブランドイメージや企業家精神にプラスの影響を与える可能性があります。
このグラフは、全般的に良好な傾向を示しており、ポジティブな未来を予測しています。意思決定者はこのデータを使用し、さらに実効性のある政策や戦略を考察することが求められます。
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:
このグラフに基づく分析は以下の通りです：
1. **トレンド**
– 初期に実績データ（青）が表示されており、その後、予測（赤）に移行しています。予測は徐々にWEIスコアを上昇させています。
– 予測の線形回帰（青線）、決定木回帰（緑線）、ランダムフォレスト回帰（紫線）が示されており、異なる手法による予測が行われていますが、基本的に上昇しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 現時点では目立った外れ値や急激な変動は観察されませんが、予測の不確実性範囲（灰色）が存在するため、その中での変動は可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は過去の実績を示し、赤い点は予測を表しています。
– 緑の点は前年との比較を示しています。
– 複数の予測手法が異なる色で示されており、各手法の予測精度や傾向を比較できます。
4. **時系列データの関係性**
– 時系列データは3つの予測モデルで提供され、いずれも同様の上昇トレンドを示していますが、微妙に異なるパターンを描いています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に緩やかな正の相関があると考えられますが、詳細な分析にはさらなるデータが必要です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 直感的に、このグラフはWEIスコアが今後改善される可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会では、持続可能性と自治性が高まることが期待でき、それに伴うポジティブな影響が考えられます。
このように、異なる予測手法を組み合わせることで、多角的に分析を行い、将来のWEIスコアの動向をより確実に把握することが可能です。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青色）のスコアはやや安定しており、大きな変化は見られません。
– 予測（赤い十字）は初期に示されていますが、その後のデータがないため、トレンドとしての評価は困難です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変化は特に見られません。全体的にデータは安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しており、比較的一貫したスコアを示しています。
– 灰色の棒は予測の下振れの可能性を示しており、一定のリスク範囲を提供しています。
– 緑の点は前年データを示しており、同様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**:
– 実績と予測の線（ピンクと青）は、それぞれランダムフォレスト回帰と線形回帰を示しており、いずれも大きな変動を示してはいません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体的にクラスタ化されており、特定の相関は見受けられません。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアの安定性は、社会基盤や教育機会において現在の施策の持続性を示唆しています。
– 予測される範囲の狭さは、将来的にも大きな変動が予想されないことを示し、長期計画の策定に有利かもしれません。
これらの要素から、社会基盤や教育機会の分野においては、現状の施策が安定した成果を上げていると評価できます。このまま安定性を維持すれば、将来的な変動リスクを抑えつつ、持続可能な改善が可能でしょう。
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:
このグラフから以下のような分析と直感的な洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い円）は、期間の初期において比較的安定しているようです。しかし、予測データに移ると、線形回帰（紫の線）では上昇傾向を示しています。
– 決定木回帰（青い線）は、直線的で変化がありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特段の外れ値や急激な変動は見られませんが、予測の手法によって異なるトレンドが示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い円は実績値を示し、過去の実績データに基づく現在の状態を表しています。
– 緑の円と赤い「×」印は未来の予測値の範囲を示しています。緑のドットは範囲を示し、赤い「×」印は特定の予測値を示しています。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰は異なる予測モデルに基づく未来の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**:
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰のトレンドは異なります。これは、異なるモデリング手法が違う結果を示していることを意味します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の関連性を調べると、実績値に基づいて予測が行われていることがわかります。予測手法によって示される未来の可能性は変わります。
6. **人間の直感と社会への影響**:
– グラフは、将来のWEIスコアがどのように変動し得るかを示唆しており、予測手法の選択が結果に大きく影響することを示しています。
– 社会的な多様性や共生、自由の保障が重要視される中で、それに関するスコアの上昇はポジティブな兆候として受け取られるでしょう。
– ビジネスにおいては、社会的な多様性や共生のスコアが上昇することで、持続可能性や社会的責任においてのさらなる取り組みが期待されるかもしれません。
このように、多様な予測手法を示すことで、異なる未来のシナリオについての理解を深めることができます。
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:
解析を行います。
1. **トレンド**
– ヒートマップの色の変化から、全体的なトレンドを把握するのは困難ですが、日付に沿って色が変化していることが確認できます。一部の日付で急激な変動があるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に2025年7月2日の16時に、他の日よりも目立つ黄色が確認できます。これに比べて他の時間帯は比較的暗い色合いです。この時間に何らかの急激な変動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色が緑から青、紫、黄色と変わることは、ある指標（おそらくWEIスコア）の変動を示しています。色の変化は指標の高低を示しており、黄色はスコアが高く、紫はスコアが低いことを意味しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間と日付が異なる色で示されており、異なる期間における同一時間帯の変動を比べることで、日々のパターンを把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ヒートマップにおける色の連続性や途切れから、特定の時間帯で顕著な変動があることが示唆されます。特に16時と19時の色合いに違いがあり、これらの時間帯に注目するべきです。
6. **直感的な印象と社会的影響**
– このヒートマップから、人々は特定の時間帯での変動に気づくでしょう。急激なスコアの変化は、経済活動や市場のボラティリティに対する影響を示している可能性があります。ビジネス戦略の見直しや、市場トレンドの把握に役立つと考えられます。
全体として、このグラフは特定の指標の時系列的な動向を視覚化しており、時間帯ごとの変動に対する注意を払う必要があることを示唆しています。
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:
以下は、提供されたヒートマップから得られる洞察です。
1. トレンド:
– データは短期間（数日間）のものなので長期的なトレンドは把握しにくいですが、日を追うごとに色の変化が見られます。
– 例えば、7月1日から7月4日にかけて濃紫から緑に変化しており、平均スコアの上昇が示唆されます。
2. 外れ値や急激な変動:
– 7月2日の16時のセルが黄色で示され、他の時間帯と比べてスコアが大幅に高いことが示されています。この点が外れ値として目立ちます。
3. 各プロットや要素の意味:
– 色の濃淡がスコアを示しており、より明るい色（黄色）が高いスコア、濃い色（紫色）が低いスコアを示しています。
– 特定の時間帯や日によりスコアに変動があることが視覚的に分かります。
4. 時系列データの関係性:
– 日付と時間毎のスコアの変化を示しており、一日の中でも時間帯によりスコアが変わる可能性が示されています。
– 複数の日にわたって午前8時と午後19時のスコアは低い傾向にあるようです。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 特定の時間帯にスコアが高くなる時間的なパターンが見られます。
– 全体としてはスコアが上昇傾向にあるように見受けられます。
6. 人間が直感的に感じるであろうこととビジネス・社会への影響:
– 日ごとや時間帯ごとのスコア変動から、何らかの外的要因（イベントや社会的要因）が影響を与えている可能性が考えられます。
– 一日の中で特定の時間帯に特に注目すべき点があるなど、個人や組織の活動に影響を与え得る洞察が得られるでしょう。
– これらのデータをビジネス戦略に活かすことで、業務効率の改善や新しい機会の発見につながるかもしれません。
このように、ヒートマップからは時間帯や日を基準としたスコアの変動が視覚的にわかりやすく示されています。この情報を基にさらなる詳細な分析を行うことで、具体的な施策を導き出すことも可能です。
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:
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**:
– ヒートマップは、時間帯（9時と16時）ごとに日付別の社会WEIの平均スコアを示しています。
– 昼間の時間帯（16時）は、多くの場合高いスコア（明るい色）が見られますが、夜間（19時）は低いスコア（暗い色）が観察されます。このことは、社会WEIが時間帯に応じて変動する傾向を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日の16時のデータポイントは非常に高いスコアを示しており、他の日よりも高い値です（明るい黄色）。
– 7月3日19時のデータポイントは非常に低く、顕著に暗い色を示しています。これらは外れ値または急激な変動を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの高さを示し、黄色に近いほどスコアが高く、紫に近いほどスコアが低いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日付にわたる時間帯のスコアの違いから、社会WEIは時間帯により変動していることが観察されます。特に昼間はスコアが高く、夜間は低い傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとのスコア変動には明確な相関があり、昼間から夜にかけて一貫してスコアが低下するパターンがあります。
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**:
– 昼間の高いスコアは、活発な社会活動やビジネス活動の結果かもしれません。一方、夜間の低いスコアは活動の減少を反映している可能性があります。
– ビジネスへの影響としては、昼間の時間帯に集中してマーケットやキャンペーンを狙う戦略が有効かもしれません。夜間の低調時にはリソースを再分配することで効率的な運営が可能です。
このヒートマップは、時間帯における社会活動の違いを直感的に把握するのに役立ちます。
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、各WEI（Well-being Index）項目間の相関関係を示しています。以下に分析と洞察を示します。
1. **トレンド:**
– ヒートマップは360日間のデータに基づいており、時系列のトレンドは直接示していませんが、各項目間の相関関係を反映しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 相関値が0.00付近やネガティブな値は異常や特異な関係を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素:**
– 色は相関の強さと方向を示し、濃い赤は強い正の相関、濃い青は強い負の相関を示します。
– 例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI平均」は強い正の相関があり、それぞれが密接に関連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:**
– データが異なるWEI指標の関係性を示しているため、時間の変化に伴う具体的な相関の変動は読み取れません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」に強い正の相関（0.76）があることから、個人の幸福度指数が全体のWEIに大きく寄与していることが分かります。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は他の指標、特に「個人WEI（自由度と自治）」とネガティブまたは弱い相関を示しています。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響:**
– 個人の心理的健康や自由度が、社会全体の幸福感に大きく影響することが示唆されます。
– このようなデータは、政策立案者や企業が従業員の福利厚生プログラムや社会政策を設計する際に、どの分野に重点を置くべきかの判断材料となります。
– 特に「社会WEI（公正性・公正さ）」が他の指標と異なる相関を持つことから、社会的公正の改善が全体の幸福感にどのように影響を与えるのかを詳細に検討する価値があります。
このヒートマップは、個人と社会のウェルビーイングに関する多次元的な関係を視覚的に理解するのに役立ちます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– この箱ひげ図は360日間における各WEIスコアタイプの分布を示しています。各タイプの中央値や四分位範囲に明確な上昇または下降のトレンドは見られませんが、異なるスコアタイプ間での比較が可能です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのスコアタイプで外れ値が観察されます。「個人WEI平均」と「社会WEI平均」は外れ値が見られますが、これらはスコアが通常の範囲を超える例外的なケースを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱には中央値、四分位範囲、最小値、最大値が示されています。また、外れ値がプロットされており、異常値や例外を視覚化しています。
– 色の違いは、視覚的な区別を可能にしますが、具体的な意味は提供された情報からは不明です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフは時系列データではなく、異なるスコアタイプの一時的な分布比較です。従って、各スコアタイプ間で時系列的な関連性は特に調べられていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各スコアタイプは異なるスコア分布を持っており、特に「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」は他のカテゴリに比べてより広い分布を示しています。これは、スコアの変動性が高いことを示唆します。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 一部のスコアタイプの広い分布や高い外れ値は、様々な社会的または個人的要因がスコアに影響を及ぼすことを示しているかもしれません。例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」のスコアは一般的に低く、心理的ストレスが高まりやすい状況を反映している可能性があります。
– ビジネスや政策決定においては、特に外れ値が重要です。例外的なスコアが示す特定の状況に対する対応策や予防策を考えることで、より良い社会的成果を得ることができるでしょう。
このように、WEIスコア分布の解釈は、社会経済的状況や個人のウェルビーイングに関する深い洞察を提供します。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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このグラフは主成分分析（PCA）を用いて国際カテゴリーのWEI構成要素をプロットしたものです。主成分分析は、多次元データを2次元または3次元に簡約化して視覚化するために利用され、主要なパターンやトレンドを捉えるのに役立ちます。
### 1. トレンド
– **トレンド**: 散布図は大きな傾向や周期性を示しているわけではなく、個々の点が分散しているため、大きなトレンドとして捉えるのは難しいです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 特に目立った外れ値は見られませんが、右上に位置するプロットは他のプロットと離れている点で特徴的です。
### 3. 各プロットや要素
– **プロットの位置**: プロットの位置は、第1主成分（横軸）と第2主成分（縦軸）の値で表現されており、データの特徴を集約的に示しています。
– **色や密度**: 同じ色と形状のプロットが使われているため、カテゴリ別の差異を直接的に示しているわけではありません。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **関係性**: 時系列としての関係性ではなく、各点が各データポイントの特性を示しているため、直接的な時系列分析には対応していないと言えます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: 第1主成分と第2主成分の分布は、特定のパターンに従って分布しているわけではなく、相関は特に示されていません。
### 6. 人間が感じる直感とビジネスや社会への影響
– **直感的な理解**: 多次元データのパターンを視覚化することで、データに潜む重要な特徴を抽出しやすくなります。ビジネスや社会的な文脈では、このデータが示す異なる国や地域の特徴を理解し、政策や戦略を考える際の基礎情報として役立つ可能性があります。
– **洞察**: データの主な変動因子を識別し、各要素間の関係性を把握することで、より効果的な戦略や決定を行うための手がかりが得られます。
このグラフは、全体の構造やパターンを視覚的に把握するための一助として利用可能です。しかし、さらなる詳細な分析には、元データおよび追加のメタ情報が必要です。
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。
