📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析の結果、様々な傾向や異常が観察されました。以下にその詳細を示します。
### 時系列推移:
– **総合WEIスコア**は全体的に0.65から0.79の範囲で変動しています。最初の数日は上昇し、7月2日から急上昇し、7月3日には一度下落、その後再び上昇するという動きが見られます。7月4日以降は横ばい状態です。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**も同様の傾向を示していますが、社会WEIは個人WEIよりもやや高い水準を維持しています。
### 異常値:
– 7月1日と7月2日にいくつかのWEIスコア（総合、個人、社会）が異常値として記録されています。特に、7月2日の急上昇は社会的イベントや政策変化が影響した可能性が考えられます。
– WEIの詳細項目では、特に社会的公平性と持続可能性のスコアがこれらの異常に寄与したと考えられます。
### 季節性・トレンド・残差:
– 全体の傾向から見ると、データに明確な季節性のパターンは見られませんが、短期間での急激な変動があります。
– 残差には特定のパターンは見られず、説明できない外的要因や突発的な社会的変動の影響を示唆しているかもしれません。
### 項目間の相関:
– 相関ヒートマップ分析では、個人経済と社会持続可能性が比較的高い相関を示しました。これは、経済的安定が持続可能施策に対する社会的支持を促進する可能性を示唆しています。
– また、個人の健康状態と心理的ストレスの間に逆相関が見られ、健康の向上がストレスの軽減につながると考えられます。
### データ分布:
– 箱ひげ図によれば、総合WEIの中央値は0.7付近に集まっており、最大値と最小値に比べてかなり集中しているため、スコアのばらつきは小さいことが示唆されます。
– 外れ値は主に異常な上下変動を伴ったイベントで発生しているようです。
### 主要な構成要素 (PCA):
– 主成分分析（PCA）により、PC1が57%、PC2が19%の寄与率を示しています。PC1は全体の変動の大部分を説明しており、これは社会的要因や経済的変動が絡む複雑な影響を表していると考えられます。
– PC2も一部の変動を説明していますが、これは多様な自由や持続可能性と関連した要素である可能性があります。
### 結論:
この期間のWEIデータは、社会的および経済的要因が大きく影響しており、特定の政策やイベントによって急激な変動をもたらしていることが示されています。特に、社会的公正さや持続可能性に関連する指標が総合スコアに強い影響を与えています。政策立案者は、社会的持続可能性と公平性の改善を目指す施策が長期的にはWEIを強化する可能性があることを考慮に入れるべきです。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期の時点（2025年7月頃）で、実績と予測データの間にわずかな変動が見られます。しかし、全体的には横ばいの傾向が強いです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間において一部のデータポイントは異常値としてマークされていますが、大きな外れ値や急激な変動は特に確認できません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青い点）**: 実際のデータで、予測と実績の間に多少のずれが見られます。
– **予測（赤い×）**: 実績と比較して若干の異なりが見られますが、大きな差異はありません。
– **異常値（黒い円）**: 初期データ近くの一部の実績値を指します。
– **前年データ（緑色の点）**: 2026年半ばに集中的に表示されており、前年との比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測間での関係は、初期の期間ではやや複雑ですが、全体的に似た傾向を示しています。前年データとの直接の関連性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の分布は非常に近く、一貫していることから、高い相関が推測されます。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**
– データに大きな変動がなく、予測と実績が非常に近いことから、この指標は比較的安定していると考えられます。この安定性は、リスクの少ない環境を提供し、ビジネスの計画や戦略を立てる上で有利に働くでしょう。社会的には、予測と実績が一致していることで、信頼性のあるデータとして利用される可能性が高いです。
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:
このグラフは、個人のWEI平均スコアの推移を360日間にわたって示す時系列散布図です。以下、視覚的な特徴とそこから得られるインサイトを分析します。
1. **トレンド**
– グラフの左側に多くのデータポイントが集中していますが、右側に移ると急激に変化し、スコアが上昇しているようです。全体的には、時間の経過とともにスコアが上がる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の段階で異常値（黒の大きな丸）が観察され、予想から大きく外れていますが、その後安定しています。
– 予測値であるピンクのライン（ランダムフォレスト回帰）は後半で急激な上昇を示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示しており、最初に集中して見られるものの、その後は出現せず、横軸の日付が進むにつれて新しいデータは緑で示されています。
– 予測は多様な回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト）が用いられ、それらの結果がカラフルな線で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の実績データと異なる回帰手法の予測が異なる動きを示していますが、大まかな増加傾向は共通しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値は他の予測ラインから外れた存在で、特定の時期にのみ出現している点が興味深いです。これが全体のトレンドに与える影響が注目されます。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 初期段階の不安定さや異常値の存在感は、要因の見直しやデータ品質の確認が必要であることを示唆します。
– 最大の関心事は、全体としてスコアが上昇していることから、指標の改善やビジネスパフォーマンスの向上が見られる可能性です。今後もこの改善が持続するか、外部要因に左右されるかを見極めることは重要です。
このグラフは、データの不均一性と予測の多様性を示しており、今後の戦略や分析の方向性に影響を与える可能性があります。
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:
このグラフについて、以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– 現在のデータ（青の実績）は高い水準から若干徐々に低下しているように見えます。
– 今後の予測（緑の円）は、現在の低下傾向からある程度回復する方向性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒の円で示された異常値が最初のデータポイント付近にあり、これは平均的な動きからの大きな逸脱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**:
– 青のプロットは実績AIによるスコアを示しており、現在の実績を反映しています。
– 紫の線は異なる予測モデルによる将来の方向性を予測しており、いくつかのモデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）が使用されています。
– 緑色の円は前年のデータを比較するためのベンチマークとして機能します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIのデータは直近で下降傾向があり、これに対するいくつかの予測が異なる方向を示しています。ランダムフォレストでは下降する予測を示していますが、他のモデルは回復を予測しており、モデル間で予測のばらつきが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データ間に一致していない部分があり、特に異常値周辺では大きなばらつきが見られます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 現在の一時的な下降は将来の影響を見極めるための重要なポイントと考えられます。予測AIが示す将来的な回復傾向が続くのであれば、社会的な安定や成長が期待できます。
– 一方で、異常値と予測のばらつきはAIモデルの選択とその適用可能性について再評価が必要な可能性が示唆されています。これはデータの質やモデルの精度の改善が重要であることを示しています。
このグラフからは、異なる予測モデルの結果を比較することにより、違った視点で将来を見通す能力があり、意思決定に対する多角的なアプローチが求められることが感じられます。
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:
### グラフ分析と洞察:
1. **トレンド**
– 全体的なトレンド: 経済的余裕（WEI）のスコアは、時間が経つにつれて上昇する傾向が見られます。特に、予測（決定木回帰）と予測（ランダムフォレスト回帰）の線が上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月付近に外れ値が検出されています。この異常値は検討が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データで、紫とピンクの線は異なる予測方法（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）を示しています。
– 緑の点は前年のデータを示し、時間が経つにつれてスコアが上昇しています。
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が良い一致を見せています。予測の線が一致しない部分もありますが、それでも一貫した上昇傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 線形回帰と他の予測方法は、始めの部分で大きな差が出ていますが、長期的には同じ方向性を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– 予測が一致していることから、経済的余裕の改善が期待され、そのための政策が有効に働いている可能性があります。
– 社会的には生活の質の向上が見込め、ビジネスにおいては消費が増加しそうです。
– 一方で、予測の誤差や外れ値により、予測の再評価が必要かもしれません。この改善が実際の経済や個々のウェルビーイングにどの程度寄与するのか、定期的な評価が求められます。
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:
このグラフは、個人の健康状態を示すWEIスコアについての時系列散布図です。以下に視覚的特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体では、明確な上昇または下降のトレンドはありません。データの密度が年初と年末に集中しています。
– 前年（緑色のプロット）は特定の時期に不均等に配置されていますが、そこからの大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間にいくつかの外れ値（黒い丸）のプロットが確認できます。これらは異常として認識されています。
– 急激な変動は特にみられないものの、冒頭の異常値は注目ポイントです。
3. **プロットの意味**:
– 実績（青色のプロット）は高めのスコアで集中しています。
– 予測モデル（紫、ピンク、青緑）はほぼ一致した線を描いており、今後も大きな変動がないことを示唆しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の背景）も狭く、予測の信頼性があると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測の各モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は非常に似た傾向を描いており、モデル間で大きな差異は見られません。
– 前年のデータはバラツキがありますが、今年の予測とは直接的な相関は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データが似た値であることから、予測モデルの精度が高いことが伺えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 健康状態の安定性が示されており、予想外の大きな変動がないことから、当該集団の健康状態は比較的安定していると受け取れます。
– ビジネス面では、健康関連商品の需要予測や、健康促進プログラムの立案において安定的な傾向をもとにした計画が立てやすいと考えられます。
– 社会的には、健康状態の見通しが良いため、医療資源の安定供給や予算策定にも影響を及ぼす可能性があります。
全体として、異常値がほんの一部存在する以外、健康状態は全体的に安定しており、予測も一貫性があるため、予測の信頼性が高いと考えられます。
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:
このグラフを分析すると、以下の視覚的特徴と洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– データは序盤に集中しており、予測が中心です。実績は7月初旬の一点のみ確認できます。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3種類の予測値が示されていますが、全体としてはあまり長期的なトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績の点が外れ値として示されており、それが他の予測と一致しないためさまざまな予測モデルとの差異を示しています。
– 特に紫色の予測（線形回帰）が急激に上昇している点が目立ちます。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値、黒い円で囲まれた点は異常値、緑の点は前年のデータを示しています。
– 線の色は異なる予測モデルを表しており、どれもやや異なる傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績に対する予測の幅はやや異なっており、各モデルにおいて予測の信頼性や対応の差が見られます。
– 線形回帰が最も急激な変化を予測している一方で、決定木回帰とランダムフォレスト回帰は安定した傾向を見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフから見る限り、特定の周期性や強い相関関係は見られませんが、限られたデータポイント内での異常値の存在が示されています。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**:
– 予測モデル間のバラツキは、心理的ストレスの影響要因が多様であり、一つのモデルでの予測が難しいことを示しています。
– 組織や政策立案者は、異なる予測モデルの結果を統合的に評価し、各モデルがどのように現実と乖離しているかを検討することで、対策の立案に有用な知見を得ることができるでしょう。
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:
このグラフは「個人WEI（自由度と自治）」の360日間にわたるスコア推移を示しています。以下は主要な視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 全体としては、データの初期段階では横ばいが見られ、その後、急速な変化が予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期において、異常値が黒い円で強調されています。これらは自由度と自治のスコアから外れた異常なケース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**:
– 青い点は実績値を示し、グラフの初期部分に集中しています。
– 緑の点は「昨年（比較AI）」として示されており、時間の後半部分に配置されています。
– 矢印で示された領域は、予測値のトレンドとして、線形回帰（青）、決定木回帰（紫）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）を示しており、これにより予測のばらつきを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去のデータと予測データが時系列で示されており、予測された値が大きく上昇する傾向があります。このことから、未来には自由度と自治が改善する可能性が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データは実績と予測の違いが少なく、データのばらつきが小さい。一方、後半の予測部分では、予想されるスコアの大幅な増加が示されています。
6. **人間が直感的に感じること・ビジネスや社会への影響**:
– 初期段階での安定したスコアは安定した状況を示しているが、急速な予測スコアの上昇は、政治的・社会的改革が起こる可能性を示唆しています。
– ビジネス的には、自由度と自治の増大が規制緩和や市場開放の兆候であり、投資やビジネス拡張の機会を増すことが期待できます。
このグラフから、初期は安定、後半は積極的な変化が予測されていることがわかります。社会やビジネス戦略の構築にこのような予測を活用することができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– 初期段階ではWEIスコアが安定した状態に見えますが、その後大きく低下しています。急激な下降が見られるため、全体的なトレンドは下降傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイントにいくつかの異常値があり、実績AIのデータとずれています。予測データもこれに対応しているようです。
– その後、急激な下降が発生し、その後はデータがなく、前年度の数値が示されています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 青い点は過去の実際のデータを示しています。
– 赤い「X」は予測データを示しており、実績AIと予測AIのずれを示唆しています。
– 非常に大きな上昇や下降を予測する際のモデルの不確かさを示している可能性があります。
– 緑の点は前年度のデータに基づくもので、将来の基準点や比較のために示されています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 実測データと予測データは、初期値ではよく一致していますが、その後の下降に対する予測は異なっているようです。予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）がどの程度正確に将来を予測できるかを評価することができるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実測値と予測値の間に一定の相関がありますが、急な下降については予測が追従できていないようです。これは異常事態や突発的なイベントが影響している可能性があります。
6. **このグラフから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に関する洞察**
– 初期の段階では安定していると感じられたWEIスコアが急激に低下しており、これは社会的または政治的な重大な変化を示している可能性があります。これはビジネスや政策作成において、今後の不安定な状況に備える必要性を示唆しています。
– モデルの予測が実際の変化を捉えきれていないことから、予測モデルの精度改善が求められます。今後の対策や戦略立案において、データの不確実性を考慮に入れる必要があります。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 最初の方は比較的高いスコアが示されていますが、間もなく急激に下降するトレンドが見られます。その後、データポイントはなく、この期間にはスコアの上昇や下降のパターンが確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の評価時期において急激な低下が観察されます。この変動は、異常値（黒い丸）としても示されています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータポイントを示し、紫色の線は予測（決定木回帰）のトレンドラインです。灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 緑色の点は前年のデータを示しており、比較を可能にしています。
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大きな不一致があります。特に、実データが急激に下降した後、予測に一貫性がないことが明らかです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 序盤の急激な低下により、全体的なデータの分布に偏りがあり、その影響が予測にも反映されていないようです。
6. **直感的な感想と影響**:
– 人間が直感的に感じることとして、このような急激なスコアの低下は、組織や地域の持続可能性と自治性に関する重大な問題が発生したことを示唆します。
– ビジネスや社会への影響として、これが長期的な戦略の変更や政策調整の必要性を示唆している可能性があります。経済的または社会的な対策が必要となるかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績スコア(青)は、最初の数ヶ月で横ばいからやや上昇し、その後安定しています。
– 予測値（紫、ピンク）は全般的に上昇傾向を示していますが、全体の動きはほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒枠）は初期の実績データ付近に表示されています。これは、特異なデータポイントを示唆しています。
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、全体的な流れを把握できます。
– 紫（線形回帰）とピンク（ランダムフォレスト回帰）は、異なるモデルによる予測を示し、それらの間で予測にわずかな違いがあります。
– 緑のプロットは前年の実績を示し、年による比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測は同じ軸上で重ねて表示されており、モデルごとの予測精度や傾向が比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の値は似たような位置に集中しており、お互いに強い関連があると言えます。
– 予測モデルごとの予測範囲は狭く、予想に対する信頼性が高いことを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 全体的に、時間が経つにつれてスコアは改善する傾向があり、教育機会や社会基盤の向上が進む可能性が示唆されています。
– 異常値の存在は、特定の期間や要素における問題を示しており、その原因をさらに分析する価値があります。
– ビジネスや政策決定において、予測モデルのパフォーマンス比較を活用することで、より適切な戦略を策定するのに役立つでしょう。
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:
このグラフに基づいて、以下の視覚的特徴と洞察を提供します：
1. **トレンド**:
– グラフの左側に実績のデータポイント（青）が集まっており、右側には予測のデータポイント（緑）が見られます。これは明確なトレンドを示しているわけではありませんが、予測が実績に基づいて行われていることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データポイントに「異常値」としてマークされた黒い円があり、何らかの理由で他のデータから逸脱している可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を示し、緑の点は予測値を示します。
– 灰色のバンドは予測の不確かさを示し、標準偏差の範囲を表していると考えられます。
– 他の色の線（紫やピンク）は異なる手法による予測を示しており、決定木回帰やランダムフォレスト回帰の結果を可視化しています。
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、時間の経過に伴う関係性があると仮定されます。予測は実績データに基づいており、これらの相関関係が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間にはある程度の一致が見られますが、予測には不確実性が伴うことが示されています。
– 各手法による予測は異なりますが、全体的な傾向は実績データに基づいているようです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人は、実績データが予測モデルの性能にどのように影響するのかを直感的に評価するでしょう。また、予測手法の違いによる差異や、異常値が示す警告サインに注意を払う必要があります。
– ビジネスや社会における意思決定には複数の予測手法の考察が求められ、それに応じた戦略が重要です。異常値の分析も、社会的な課題やリスク要因の特定に役立ちます。
この分析から、データの一貫性や予測の信頼性を評価し、社会政策やビジネス戦略の調整を行うことが必要となるでしょう。
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:
以下は、与えられたヒートマップの分析結果です。
1. **トレンド**:
– 日ごとの変動が色の変化として表れています。特定の期間では色の濃さが変化しており、一定のトレンドがある可能性があります。特に上の時間帯の変化は顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時帯に非常に暗くなっており、これは他のデータポイントと比較して外れ値または急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーションにより、各期間のスコアの強度や重要度を示しています。黄色の領域は他と比較して高いスコアを示し、濃い紫の領域は低いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日付でも時間帯によって色のグラデーションが異なり、各時間帯のデータは異なる動きを示していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとの濃淡の変化がスコアの分布に影響を与えており、特定の時間帯に特に高いスコアまたは低いスコアが見られることがあります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 高スコアの時間帯は、プロジェクトや活動のピーク時間である可能性があります。この情報は、リソースの割り当てや効率的な運用計画の立案に役立ちます。
– 逆に低スコアの時間帯は見直しや改善が必要なエリアかもしれません。
このように、ヒートマップからはさまざまな時間帯や日ごとの動向を視覚的かつ直感的に把握でき、さらなる分析や意思決定の基礎として活用できます。
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:
以下のようにグラフを分析できます。
1. **トレンド**:
– グラフは横ばいのパターンが目立ちます。特定の期間での急上昇や急下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の8時と19時に低い値が見られます。一方、16時の部分では非常に高い値（黄色）が示されています。これらは外れ値として注目するべきです。
3. **要素の意味**:
– 色の変化がスコアの高低を示しており、黄色は高スコア、紫は低スコアを意味します。
– 各日ごとに時間帯ごとのスコアの変化を見ることができます。
4. **時系列データの関係性**:
– 同じ日でも時間によってスコアが大きく異なるため、時間帯により個人のパフォーマンスや活動が異なっている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 8時、19時帯の低スコアが繰り返されている一方、16時の高スコアは目立ちます。特定の時間帯における活動がスコアに影響を与えていることが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 高スコアの時間帯に業務や会議を設定することで、効率的なパフォーマンスが期待できるでしょう。
– 特に8時と19時の低スコアが続く場合、これらの時間にリソースを集中させるのは避けた方がよいかもしれません。
– 全体として、時間帯別の活動スケジュールの最適化が可能です。
このヒートマップを用いることで、日々の活動や業務において効率を上げるための戦略を立てることができます。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. トレンド:
– ヒートマップでは、特定の時間帯における数値の変化を色で表示しています。全体的なトレンドを確認するには、色の変化を観察することが重要です。
2. 外れ値や急激な変動:
– 上部の黄色のセルは、他と比較して高いスコアを示しており、特定の条件やイベントが影響した可能性があります。
3. 各プロットや要素:
– 色の明るさはスコアに対応しており、黄色が最も高く、青や紫が低いスコアを示しています。
4. 複数の時系列データがある場合、それらの関係性:
– 時間帯と特定の日付の組み合わせがこのデータの主要な要素です。各行は異なる時間帯を、各列は異なる日を表しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 明るい色と暗い色の配置により、実際にはスコアに周期性や特異的なイベントの影響があることが示唆されます。
6. 直感的な洞察:
– 人間が直感的に感じるのは、特定の時間帯や日に特異なスコアが出ているという点です。ビジネスや社会への影響としては、高スコアの日や時間帯に合わせた戦略の策定が考えられます。
このヒートマップは、特定の時間帯や日時におけるスコアのレンジを視覚化し、何らかのパターンや異常値を一目で把握する助けとなります。ビジネスの計画、社会的なイベントの理解などに役立つ分析ができそうです。
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:
グラフ分析に失敗しました: Error code: 400 – {‘error’: {‘message’: ‘Timeout while downloading https://felix.games/news/wp-content/uploads/2025/07/国際_correlation_heatmap_360日間_20250705090523.png.’, ‘type’: ‘invalid_request_error’, ‘param’: None, ‘code’: ‘invalid_image_url’}}
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:
以下のような視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 全体的に多くのカテゴリで横ばいから僅かな上昇傾向が見られますが、大きな上昇や下降は観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつかのカテゴリで見られます（例：総合WEI、社会WEI（公平性・公正さ））。
– 急激な変動は見られず、比較的一定の範囲でスコアが分布しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 各箱ひげ図は特定のWEIタイプのスコア分布を示しています。中央の線は中央値で、箱の範囲は四分位範囲を表し、髭の範囲は通常のデータ分布の範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データの具体的な推移は箱ひげ図では示されていませんが、各WEIタイプ間の比較を行うことができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 多くのカテゴリは0.6から0.8の範囲に中央値が位置しており、特に個人WEI（経済保障）が他と比較して低めの位置にある点が特徴的です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々が直感的に感じるのは、特定のカテゴリが他よりも一貫して高いスコアを持つことです。これは、その分野での強みや成熟度を示しているかもしれません。
– ビジネスや社会的な影響として、スコアの高い領域に注力することで競争力が強化され、低い領域は改善のためのリソースの再配分が考慮されるべきポイントです。
このような解析を基に、具体的な改善アクションや戦略立案が可能となります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 散布図には特定のトレンドは示されていませんが、第一主成分と第二主成分に分布するデータポイントは、全体的に広がっているように見えます。
– 横ばいの傾向は認められず、まばらに配置されたポイントが示すのは、主成分の値に対して均一な分布です。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには明確な外れ値は見受けられません。ただし、右上および左下のポイントは他のデータポイントからやや離れており、異なるグループまたは特異なデータを示している可能性があります。
3. **プロットの意味**
– 各プロットは360日間にわたる国際的なWEI構成要素の主成分分析の結果を示しており、色や密度のような特徴はこのグラフでは見られず、単純な分布のみを示しています。
– 第一主成分（寄与率: 0.57）と第二主成分（寄与率: 0.19）の違いは、データを説明する重要度を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 主成分分析はデータ次元を削減し、複数の指標間の関係性を浮き彫りにするため、本グラフが時系列データであったとしても、具体的な時系列の関係性は視覚的には示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第一および第二主成分間に顕著な直線的な相関は指摘できません。データは主成分間で広く分布しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから人間が直感的に感じるのは、異なる国際的な要素や変数が複雑に絡み合っているということでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、この分布が異なる国の経済活動や政策の多様性を反映している可能性があり、特定の地域や要素が突出している場合、その影響を考慮する必要があります。データが集約している場所やバラバラに散らばっている部分から、異なる戦略を考える手助けが可能と考えられます。
この分析は、具体的なデータの詳細が分かればさらなる深掘りが可能です。また、データポイントの詳細なラベリングがあればより具体的なインサイトを提供できるでしょう。
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。
