📊 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、7月1日から5日までの期間において、全体的に上昇トレンドを示しています。特に7月2日の午後には顕著な上昇が見られますが、それ以降は比較的安定しています。
– **個人WEI平均**は、比較的一定の範囲で変動しており、7月2日で若干のピークを示しています。これは、健康状態や自主性の改善が寄与している可能性があります。
– **社会WEI平均**は、全体的に高いスコアを維持しつつ、7月2日の午後にピークを迎え、その後7月5日までやや下降しています。これは持続可能性と公平性の改善が要因である可能性があります。
#### 2. 異常値
– 異常値として検出された総合WEIスコアの0.79（7月2日）と0.65（7月1日）は、急激な要因（例えば経済や健康の変化）の影響を受けたことを示唆しています。
– 個人WEI平均における異常値は、自由度と自治の変動が影響した可能性があります。
– 社会WEI平均の異常値は、特定の出来事や政策変更（例えば、公共政策の発表や社会イベント）が影響を与えたことを示唆します。
#### 3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– 長期的なトレンドとしては微増傾向が示され、特に健康状態と経済的余裕が貢献しています。
– 季節的なパターンは明確には見られていませんが、社会的イベントに起因する短期的な変動があり得ます。
– 残差成分は、不測の出来事や事故などの短期的な要素によって説明されるかもしれません。
#### 4. 項目間の相関
– 相関ヒートマップに基づくと、**個人健康状態**と**心理的ストレス**の間には比較的弱い負の相関があることが認識され、健康の改善がストレス低減に寄与している可能性があります。
– **社会基盤・教育機会**は他の社会項目と強い正の相関を持ち、教育が社会全体の向上に貢献していることを示唆しています。
#### 5. データ分布
– 箱ひげ図から、**全体的なばらつきは中程度**で、中央値は個人項目と社会項目の間で一致しています。しかしながら、一定の外れ値があり、これが全体のスコアに影響を与えています。
#### 6. 主要な構成要素（PCA）
– PCAにおいて、**主成分1 (PC1) は58%** の寄与率があり、主に社会項目が大きく寄与していると思われます。これにより、社会的要因がWEIスコアの支配的な変動要因であることが示されます。
– **主成分2 (PC2)** の寄与率は17%で、ある程度の影響を持ちながらも補助的な役割に留まっています。
### 結論
本分析から、WEIスコアは基本的に上昇傾向で安定しているが、社会的および個人的なイベントや政策変更により短期的な変動が発生することがわかりました。これらの変動は具体的に経済的余裕や社会の持続可能性、そして教育機会へのアクセスで説明できることが多く、政策の改善や施策がこれらの分野での改善をさらに推進す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:
# グラフ分析
## 1. トレンド
– **実績データ（青色の点）**: 最初の10日間にわたり、0.6から0.8の範囲で若干の変動を示しています。この期間後、データは存在しませんが過去のデータは横ばいと見なされます。
– **予測データ（線）**: 3種類の予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の全てがほぼ同じ推移を示し、横ばいです。
## 2. 外れ値や急激な変動
– 実績データ内には、2つの異常値が認識されていますが、大きな急激な変動は認められません。
## 3. 各プロットや要素
– **実績（青色の点）**: 実際の観測値を示しています。
– **異常値（黒枠付きの点）**: 他の実績値と比較して異常と認識されているデータポイントです。
– **予測の不確かさ範囲（グレーの領域）**: 予測の信頼区間が示されていますが、非常に狭く、予測が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
– 実績と予測の間で直接的な重なりはないものの、予測は実績の変動範囲を考慮しており、一貫性が見られます。
## 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績には軽度な変動が見られますが、全体としては0.7付近に密集しています。
– 予測は変動要素が少なく、安定した相関の低い結果を示しています。
## 6. 直感的洞察と影響
– 人間的な直感として、実績データと予測データの安定性から、分析・予測モデルが信頼できるという印象を与えます。
– ビジネスや社会への影響として、安定した予測は、計画や意思決定の実行にとって非常に貴重であることを示しています。
– 多様な予測モデルが一致した結果を示しているため、AIの予測はかなりの信頼を持つことができます。
この分析により、データと予測の一貫性と信頼性が強調されているため、適切な対策や計画が可能だと考えられます。
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:
この時系列散布図を分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータ（青いプロット）は一定の範囲内に分布しています。大きな上昇や下降トレンドは見られず、比較的横ばいです。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫色の線）は、やや上昇していますが、他の予測モデル（決定木回帰の紫）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績AIのデータには、目立った外れ値がいくつか存在しています。これらは、白黒の輪郭で強調されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータを示し、黒い輪郭があるものが外れ値とされています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示す範囲です。
– 複数の予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる予測の異なる方法を表しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは、異なるトレンドを示しており、特にランダムフォレスト回帰が他のモデルに比べて上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは特定の範囲内に密集しており、分布の変動は小さいです。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 実績データが安定している一方で、予測モデルの中には上昇トレンドを示すものもあり、今後の変化の可能性を示唆しています。
– 外れ値の存在は、特定の異常事象やエラーが原因かもしれず、ビジネス運営において注意が必要です。
– 不確かさの範囲があるため、今後の予測に対しては慎重な解釈が必要です。
全体として、このグラフは現在の状況の安定性と将来的な予測の不確かさや可能性を示しています。ビジネスや政策決定においては、これらの要素を考慮した戦略が求められるでしょう。
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**
– 実績データ（青いプロット）は比較的安定しており、期間中に大きなトレンド変化は見られません。
– 予測データのトレンドとしては、線形回帰が若干の上昇傾向、決定木回帰は安定、ランダムフォレスト回帰は下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として黒い円で囲まれているプロットが2つあり、これらは他の実績データから見て異常に高いスコアを示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績（青いプロット）：過去30日間の実際のデータ。
– 予測（赤い×）：AIによる未来の予測データ。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示す範囲で、その範囲内に実績データが多く含まれ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**
– 予測モデル間の傾向に違いが見られ、特にランダムフォレスト回帰は他のモデルと逆の下降傾向を示しており、予測手法による違いが顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的密集しており、特に7月初めに集中しています。
– 異常値を除くと、全体として0.6〜0.8の範囲に収まっていることから、安定したパフォーマンスが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**
– 一般的にWEIスコアが安定していることはポジティブです。外れ値については、どのような要因が影響しているのかを深掘りする価値があります。
– 予測データのうち、特にランダムフォレストが示す下降基調は、今後の戦略において注意が必要です。理由を分析し、必要に応じて対策を講じることでリスクを軽減できます。
このグラフからは、安定した社会のパフォーマンスが読み取れますが、将来的な変動要因に対して適切な備えが求められます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は、7月1日から7月5日までの短期間のみ提供されています。この期間中、WEIスコアはやや横ばいの傾向を示しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンクの線）は、7月5日以降のスコアが上昇し、その後、横ばいになる傾向を示しています。
– 線形回帰と決定木回帰の予測（それぞれ緑とシアンの線）は、一定の値で横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として黒丸で示されていますが、これらはデータの初期に集中しています。これらの点は灰色の範囲内に収まるため、異常というより、比較的高いばらつきを示していると見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを表しており、観測された経済的余裕のスコアを示しています。
– ピンク、緑、シアンの線は、それぞれ異なる回帰モデルによる予測結果を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、予測の信頼区間として解釈できます。
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は、初期の頃は安定しているものの、予測では明確なトレンドの違いが見られます。特にランダムフォレスト回帰は、他のモデルに比べ変動が大きく、上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測が短期間しか重ならないため、明確な相関を特定するのは難しいですが、予測モデル間の比較を行うことで、ランダムフォレストがより動的な変動を予測しているとわかります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このグラフから、人々が直感的に感じることは、予測が安定した将来を示唆しているということです。ランダムフォレスト回帰による上昇傾向は、経済的改善を期待できる可能性を示しています。
– ビジネスや社会への影響としては、経済的余裕の改善は、消費者支出の増加につながる可能性があり、企業はこの期待を基に戦略を策定することが考えられます。しかし、予測の信頼性を確認するために、さらにデータが必要です。
この分析から、持続的なデータ収集とモデル改善を通じて、より正確な経済予測が可能になることが期待されます。
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:
### トレンド
– 実績（青い点）は、期間の初めに0.6あたりでほぼ横ばいです。その後、プロットがありません。
– 予測（紫色やピンクの線）は、緩やかに上昇しています。特に線形回帰による予測（薄い青色）は顕著な上昇トレンドを示しています。
### 外れ値や急激な変動
– 序盤にいくつかの外れ値（黒い円）が観察されます。これらは実績の中で異常なデータポイントを指します。
– 大きな急変は見られませんが、外れ値の存在がデータの信頼性に影響を与える可能性があります。
### プロットや要素の意味
– 青い点は実際のデータポイントを表しており、実績値です。
– 紫色およびピンクの線は予測モデル（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）に基づく将来の動向を示しています。
– 灰色の範囲は、予測における不確かさを意味しています。
### 複数の時系列データの関係性
– 実績値と各予測線、特に現在のデータが存在する領域に対して未来の予測がおおむね一貫していることから、一定の未来の増加を暗示しています。
### 相関関係や分布の特徴
– 実績の初期段階では相関について明確には見えません。ただし、予測値が緩やかに向上しているため、何らかのポジティブな影響要因が働いている可能性があります。
### 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– 人々は、初期の実績データが安定しておらず、そのために予測が困難かもしれないと感じるかもしれませんが、後半の予測の上昇トレンドは、改善が期待できると感じるでしょう。
– ビジネスや社会的には、緩やかに改善する予測が与える未来の安定性に期待が寄せられるが、初期に現れた不安定要素（外れ値）への対処を求める場面もあるかもしれません。
予測が楽観的であるため、それに対する信頼性を検証する必要があるかもしれません。あるいは、外部要因が影響しているかもしれないので、より詳細な調査が求められるでしょう。
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:
解析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は初日から僅かな変動が見られますが、概ね横ばいです。
– 予測（線形回帰）は右肩上がりで高くなっていますが、決定木回帰の予測は一貫して同じ水準を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データにはいくつかの外れ値が黒い円で示されています。これらはデータ内の異常値を示しており、心理的ストレスの変動が一定ではなかったことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実際の実績値を示し、紫とピンクの線は異なる回帰予測のトレンドを示しています。
– 灰色のシェーディングは予測の不確かさを表しており、予測誤差の範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値を比較すると、先の予測では実績を上回る傾向がありますが、現時点で一致している部分も存在します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値同士には一貫性がなく、時折外れ値として認識される変動があります。
– 線形回帰予測が上昇しているのに対し、決定木回帰は一定であるため、異なる予測モデル間でのアプローチの違いが見られます。
6. **人間が直感的に感じること、および影響に関する洞察**
– WEIスコアが急激に上下することなく、次第に安定しているように見えるため、心理的ストレスは大きく変動していないと感じられるでしょう。
– ビジネスや社会においては、ストレス管理がうまくいっている可能性を示唆していますが、予測モデルによっては今後変化が見込まれるため、注意深くモニタリングする必要があるでしょう。特に線形回帰の結果が高まっていることから、潜在的なストレス要因には今後の対策が必要かもしれません。
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:
以下のグラフについての分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は初期の数日間に集中しており、その後はデータがなく、予測データのみが続いています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は、期間中一貫して横ばいの状態を示しており、変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの初期にいくつかの外れ値が存在していることが示されています（黒い円で囲まれたプロット）。
– これらの外れ値は、初期のデータの変動の一因となっている可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示し、最初の数日に限定されています。
– 外れ値は黒い円で示されています。
– ランダムフォレストによる予測は紫色の線で、一貫したスコアを保っています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示し、初期の実績データに重なっています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データ（ランダムフォレスト）は、初期の数日における変動をもとに今後の30日を予測しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値には、初期の変動を元にランダムフォレストモデルが横ばいの予測を維持しています。
– 不確かさ範囲が初期の実績プロットに対応しており、変動幅を考慮した予測であることがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフは、初期のデータに一部の変動が見られるが、将来的には安定した傾向を示すことを示唆しています。
– ビジネスや社会的な視点からは、不確かさを考慮した安定した予測により、計画が立てやすい状況であると考えられます。
– 予測の精度や外れ値の原因を把握することで、さらなる改善や分析の余地があります。
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:
このグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績のデータは、最初の約1週間で0.4から0.9の範囲に分布しています。特に大きなトレンドは見られません。
– 予測データには3つの異なるモデル（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、それぞれ異なる傾向を示しています。
– 線形回帰と決定木回帰はほぼ横ばいです。
– ランダムフォレスト回帰はわずかに下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中にいくつかの異常値（黒丸で囲まれた点）が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績（実績AI）を示しています。
– 赤いバツ印は予測（予測AI）を示しており、データの確実性の範囲が灰色の見積もり範囲で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績のデータと各予測モデルの間には大きな差が見られます。
– ランダムフォレスト回帰の予測は、時間の経過とともに減少しており、他のモデルと異なる将来的な評価を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの乖離が見られるため、予測モデルが実績を十分に反映していない可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じることとして、実績データのばらつきと予測モデルの違いから、各モデルの信頼性に疑問を持つかもしれません。
– 社会における公平性・公正さに関して、モデルによる評価は異なる結果を示しており、モデル選択や予測結果の解釈には注意が必要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– **実績データ**は横ばいで、約0.8のWEIスコアが一定して維持されています。
– **予測データ（線形回帰と決定木回帰）**は期間中に急激に減少しています。
– **ランダムフォレスト回帰**の予測は横ばいで推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値は存在せず、実績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、全体として安定した様子を示しています。
– **赤い×印**は予測データ（予測AI）として、実績と対比されています。
– **灰色の範囲**は予測の不確かさを示し、AIの予測が一定の不確実性で囲まれ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**:
– 実績データは安定している一方、予測データは異なる方法（線形回帰、決定木回帰）によって異なるトレンドを示しています。
– 特に、線形回帰と決定木回帰の予測は将来的な下降を示しており、実績との差が広がる可能性があります。
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、現時点では強い相関関係は見られません。
– しかし、予測の不確実性範囲が狭いことから、AIの予測には一定の信頼性があると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– WEIスコアにおける実績の安定は、国際的にはプラス要因として認識されるでしょう。
– しかし、予測データが示す下降トレンドは、持続可能性や自治性に関する懸念を引き起こす可能性があります。特に、線形と決定木回帰モデルが将来的な低下を示唆しており、対策が必要かもしれません。
– ビジネスや政策決定者は、これを予兆として持続可能性に関する対策を強化し、予測変動の根本原因を特定する必要があるかもしれません。
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:
以下のグラフについての分析を行います。
1. トレンド
– 実績データ（青い点）は期間の初めに集中しており、特に明確な上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、期間の終盤にかけて予測モデルが動きを示しています。
– 予測データ（異なる色の線）は、ほぼ横ばいか僅かな上昇傾向を示しています。線形回帰と決定木回帰は上昇を示していますが、ランダムフォレスト回帰は横ばいです。
2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値として黒い円で示されているデータがいくつかありますが、全体の傾向を著しく変えるものではありません。
3. 各プロットの意味
– 青い点は実績データを示し、実際に測定された値です。
– 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）が使用されていますが、それぞれ異なるトレンドを描いています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測の間で若干の乖離がありますが、大きな差異は見られません。
5. 相関関係や分布の特徴
– 実績値の密度は初期に集中しており、予測がこれをある程度反映しています。
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
– 実績が集中しているため、視覚的には安定感を感じますが、同時に予測の先行きには不確実性があると直感されます。
– 社会基盤・教育機会の安定を示しており、予測が順調に進むことを期待できます。
– ビジネスや政策決定においては、予測の異なるトレンドをどう解釈するかが課題となります。特に、予測が安定を示していることが戦略立案におけるポジティブな材料となるかを考慮する必要があります。
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
1. **トレンド**
– 実績の点（青色）は横ばいの傾向があります。30日間の期間中、大きな変動は見られません。
– 予測ライン（線形回帰）は横ばいに近いが若干下降傾向。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測ラインもあり、ランダムフォレストはゆるやかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値としてマークされた点がありますが、極端な外れ値はないように見えます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実際の実績を示しており、一定の範囲内で一定しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、比較的狭い範囲で保持されています。
– 予測タイプが3つ存在し、各々異なる手法を使用していることが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは比較的一定で、予測モデルはそれを基に異なる動き（特に決定木回帰とランダムフォレスト回帰）を見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は狭い範囲内にあります。
6. **直感的洞察と社会的影響**
– 実績が安定していることは、社会における共生・多様性・自由の保障が一定の水準を維持していることを示しています。
– ランダムフォレストによる予測が下降していることから、中長期的には改善の必要性があるかもしれません。
– 社会WEIスコアが高く保たれることは、社会の多様性や自由の向上に良い影響を与える可能性があります。この点を維持あるいは改善するための政策が必要かもしれません。
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:
このヒートマップは、特定の期間（30日間）に渡る国際カテゴリの総合WEI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**:
– ヒートマップは各日付と特定の時間のスコアを示しており、色の変化がトレンドを反映しています。スコアは比較的一定していますが、特に高い（黄色）時間帯が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日の16時は、急激にスコアが上昇する外れ値のように見えます。これは特定のイベントや状況が影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションはスコアを示し、紫から黄色への移行はスコアの低から高への変化を表しています。この変化により、時間帯ごとの活発さが視覚的に把握できます。
4. **複数の時系列データ**:
– データは日付と時間の両方の軸にまたがっていますが、特定のプロセスや活動がどの時間帯に活発かを判断できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（16時）が他よりも頻繁に高スコアを示すことから、何らかの定期的なイベントまたは行動がこの時間帯に集中している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– ビジネス面での考慮としては、スコアが高い時間帯により集中的なリソース投入やマーケティング戦略が効果的であるかもしれません。
– 社会的には、この高いスコアの時間帯は国際的な関心事や問題が再認識される時間である可能性があります。
このヒートマップは日付と時間によるWEIスコアの変動を視覚的に表しており、特定の時間に注目すべき活動があることを示唆しています。これを応用して、戦略的な計画や対策を講じることができるでしょう。
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:
このヒートマップについて、以下の観点で分析を行います。
1. トレンド:
– グラフ全体としては、非常に短い期間のデータが表示されており、上昇、下降のトレンドをはっきりと捉えることは難しいが、日の進行に従い色の変化が見られる。色の推移から、7月1日から3日にかけて増加の傾向があるようです。
2. 外れ値や急激な変動:
– 特に16時のデータにおいて、7月1日には高いスコアが観測されています（黄色）。これは他の日付や時間と比べて目立つ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:
– ヒートマップの色は、各時点でのスコアを示しており、色が濃いほどスコアが高いことを示しています。紫から青緑、そして黄色へと色が変わることで、スコアの変化を視覚的に把握できます。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 各時間帯にわたるスコアの変化は、日を追うごとに一貫して増加するわけではなく、時間や日により異なるパターンが見られます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– このヒートマップは相関関係の分析ではなく、各時間帯のスコアの分布を見るためのものです。7月2日の昼過ぎに最も高いスコアが観測されています。
6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響:
– 時間帯や特定の日にスコアが高くなることに注目することで、重要な活動やイベントがその時間に集中している可能性があります。例えば、7月2日16時は特筆すべき活動が行われたのかもしれません。ビジネスでは、これを利用してマーケティングやオペレーションの効率化に活用できる可能性があります。
このように、ヒートマップは、特定の時間や日に関連付けられた活動の特性を視覚化し、戦略的な意思決定を支援するツールとして機能します。
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:
このヒートマップは、社会におけるWEI平均スコアの時系列データを示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 時系列のヒートマップには明確な上昇または下降のトレンドは見られません。ただし、周期性のようなパターンが短期間の中で出現しているかは見て取ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月1日から5日のデータの一部に非常に明るい黄色のセルが見られ、これはその期間に他と比較して異常に高いWEIスコアを示しています。これは急激なポジティブな変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡が値の高さを示し、明るい色は高いWEIスコア、暗い色は低いスコアを示しています。
– 色の分布の変化が時間ごとのスコアの変動や集中的な変動を視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データのサイズなどが限られているため、時系列間の直接的な関係性を分析することは難しいですが、短期間での急激な変動またはパターンを考慮することは可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間、特に7月の始めに明るい色が集中しており、その後は暗い色が増しているかたちです。これは、急激な変化が発生した後に標準に戻るトレンドなのか、それともデータ収集やイベントの影響を反映する一時的な現象なのかを考慮する必要があります。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 短期的なデータに対する急激な高スコアの変動は、社会的、政治的、または経済的な要因に起因する可能性があります。ビジネスや政策立案者は、このようなスパイクの原因を特定し、短期的対策を講じることで長期的な影響を避けることが求められます。
一般的に、このヒートマップを見てデータの変動を理解し、それに関連する要因やさらなるデータ収集の必要性について慎重に検討することが重要です。
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:
この相関ヒートマップは、WEI（Well-being Index）の全カテゴリー間の相関を示しています。色の濃淡で相関の強さを表しており、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ことを示しています。
### 特徴と洞察
1. **トレンド**
– 各項目の相関の強さは、今回のデータから明らかな時間的トレンドを持たず、一定の相関関係を保っている印象があります。
– 全体的に、社会や個人の幸福度に関わる指標同士は比較的高い相関を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値は見られません。全体にわたって比較的安定した相関が見られるようです。
3. **要素（色、密度）**
– **赤色**：例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」間は強い正の相関（0.70）があり、幸福度全体と個人の幸福度平均が密接に関連していることが示唆されています。
– **青色**：例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（社会経済・教育機会）」の間の相関は低く、これらはあまり直接的な関連を持たない可能性を示唆します（-0.11）。
4. **時系列データの関係性**
– 複数のデータ間で強い相関は、これらの項目が同時に増減する傾向があることを示しています。特に、「総合WEI」と多くの個別の社会・個人要因は一定の関係性を持つようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高い相関（0.8以上）が見られるのは、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI平均」（0.95）間などです。
– 負の相関が顕著な項目は少なく、全体的に正の相関が多い。
6. **直感的な洞察と影響**
– 社会全体の幸福度（総合WEI）と個人の様々な要素（心理的ストレス、健康状態など）が密接に関わっていることが示唆されます。
– ビジネスや社会において、これらの指標間の強い正の相関は、例えば政策決定や社会プログラムが幅広い影響を与える可能性を示しています。
– 個人の幸福度に影響を与える主な要因を特定し、それに基づいた介入が効果的である可能性が高いでしょう。
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:
このグラフは、異なるカテゴリーのWEIスコア分布を箱ひげ図で比較しています。以下に各要素についての分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体で、特定のトレンド（上昇や下降）のパターンは見られませんが、カテゴリごとにスコアのばらつきが異なります。これは、あるカテゴリが他のカテゴリよりも安定しているか、不安定であることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」には外れ値があります。これらは、他のサンプルと比べて極端に異なるスコアが存在することを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の範囲はInterquartile Range（IQR）であり、データの中央値（中間値）も示されています。髭はデータの最大・最小の範囲を表しています。
– 箱が大きいカテゴリはスコアのばらつきが大きいことを示し、安定性が欠けることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のカテゴリの比較により、どの領域がスコアのばらつきが少なく（例えば、「個人WEI（経済安定）」）、どの領域がばらつきが大きいかが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布の広がりは個々のカテゴリで異なり、例えば「個人WEI（自由度と自治）」は範囲が狭く、安定したパフォーマンスを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は「心理的ストレス」や「共生・多様性・自由の保障」の領域での変動や外れ値に注目し、これが社会や個人の不安定さを表している可能性があると感じるでしょう。
– ビジネスや社会において、ばらつきの大きい領域は改善の余地があると解釈され、特別な対策や再評価が求められるかもしれません。
– また、安定したスコア（ばらつきが小さいカテゴリ）は、安定した環境や政策があると理解される可能性があります。
このグラフ分析を基に、各領域の改善や注目すべきポイントを特定し、戦略的な意思決定を支援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:
このグラフは、WEI（世界経済インデックス）の構成要素に関する30日間の主成分分析（PCA）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示します：
1. **トレンド**:
– 特定のトレンド（上昇、下降、横ばい、周期性）は明確ではありません。各プロットは30日間の特定の時点または観測データを示しているため、トレンドというよりは分布に焦点が当てられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのプロットが他のデータポイントから離れて位置しているため、外れ値の可能性があります。特に、第一主成分が-0.1以下または0.1以上の点が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– プロットは各観測の主成分空間内での位置を意味します。第一主成分（貢献率: 0.58）と第二主成分（貢献率: 0.17）は観測データがどのように分散しているかを示し、第一主成分がより大きな情報を持っ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**:
– グラフ上に具体的な時系列データの関係性は示されていませんが、各プロットの位置関係によりどのデータが類似しているかを判断することは可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分に沿った方向が主な変動を示していますが、第二主成分方向にもある程度の広がりがあります。ただし、特に強い相関があるわけではなさそうです。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– このPCAプロットは、WEIの構成要素に関するデータの複雑さを単純化し、主要な変動要因を見つけるのに役立ちます。一部のデータポイントが他のデータから外れていることが示すように、異常や特異な状況（例えば特定国の経済指数の急激な変動）を捉えるのに役立ちます。経済学者や政策立案者がこれを用いて経済政策や市場介入のタイミングを測る手がかりとすることが考えられます。
これに基づいてさらに詳しい分析を行うためには、各プロットの具体的な指標やその影響を調べることが有効です。
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。