📊 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7月5日の間で0.65から0.7875まで変動しました。この期間中の全体的な傾向は、わずかな上昇が見られますが個々のスコアでの変動幅は大きいため全体トレンドを解釈することが困難です。特に、7月2日の急激な上昇（0.7875）は注目に値します。
– **個人WEI平均**および**社会WEI平均**もおおよそ上昇していますが、日々の変動が大きいです。個人WEIは0.61から0.725、社会WEIは0.68から0.85まで変動しています。
#### 2. 異常値
– 7月1日や7月2日に測定された異常に高いスコアや、逆に7月4日、5日に見られる低いスコアが際立っています。
– これらの異常値は、一時的なイベントや政策変更、または外部の不確実性（例えば、国際情勢の変化や社会不安）など特定の外部要因の影響である可能性があります。
#### 3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– データ期間が5日という短期間のため、季節性を把握するには時間が不足していますが、短期間の変動としては外部要因の影響が強いと考えられます。
– 長期的トレンドとしては、短期的な上向きの傾向が見られますが、これが持続するかどうかは、データがもっと長期間にわたって集められる必要があります。
#### 4. 項目間の相関
– 各項目の相関ヒートマップが提供されていないため、数値的関連性の直接的な評価はできませんが、一般的に個人の心理的ストレスと経済的余裕、健康状態のスコアの間には相関関係が存在する可能性があります。
– 社会WEI平均の変動が、総合WEIに比較的強い影響を与えている可能性があります。
#### 5. データ分布
– 箱ひげ図がないため詳細な分布分析は困難ですが、各項目のばらつきはそこまで大きくないものの、中心が散らばっている傾向があり、外れ値が存在することを示唆しています。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **主要な構成要素（PC1とPC2）**の寄与率はそれぞれ58%、17%であり、これらはデータ変動の主要な因子を表しています。
– PC1の大きな寄与率は、データ中の一部の特定のWEI項目が変動の大部分を説明している可能性を示唆します。特に社会的公平性や持続可能性がこれに寄与している可能性があります。
### 結論
– 総合WEIスコアは、短期間のデータでも、経済や健康、社会的持続可能性がスコアの変動要因として考えられます。
– 異常値の発生や大幅な変動は、特定の外的要因または内的変化によって引き起こされた可能性が高いです。
– 将来的には、長期的なデータの追加分析がトレンドやパターンをより明確にするために必要です。現時点では、短期的な外部要因がWEIスコアに直接影響を与えていると考えられます。
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:
このグラフは、国際カテゴリの総合WEIスコア推移を示す時系列散布図です。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**:
– 初期のデータ（青いプロット）は、短期間でいくつかの変動を示しています。大きなトレンドは観察しづらく、横ばいに近いです。
– 予測範囲（灰色の範囲）や予測結果の変動により、潜在的な周期性や小さいトレンドが示唆されています。
– 最も右側の緑のプロット（前年比AI）は、1年後のデータであり、やや上昇しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにおいて、黒い円で示された異常値が存在しますが、全体的な傾向には大きな影響を及ぼしていないようです。
3. **各プロットや要素**:
– 実績（青）は観測されたデータ。
– 予測（赤いX）と異なる予測手法による線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の棒線は、将来の予測です。
– 緑のデータは前年のデータで、時間経過に伴う変化を比較するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰と決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測結果が重なる範囲は、予測の信頼性が高い部分と考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測手法ごとの差が比較的小さいため、比較的安定したモデルが構築されている可能性を示唆します。
– 異常値は、特定のイベントや要因によるものである可能性があり、さらなる調査が必要です。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– 初期の変動が大きいことから、特定の時期における不確実性が高かった可能性があります。
– 予測は比較的安定していますが、緑の前年データが示す小さな上昇は、長期的な成長や改善の可能性を示しています。
– ビジネスにおいては、予測の精度を向上させ、異常値の要因を特定することで、リスク管理や戦略計画の質を向上させることが可能です。
全体として、このグラフは初期段階の不確実性を示しつつも、安定した予測モデルに基づく将来への展望を描いています。この情報を基に、さらなる分析や意思決定が求められます。
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:
Here’s an analysis of the given graph:
1. **Trend**:
– The WEI scores from the past data (green) to the current data (blue) show a somewhat stable pattern with a slight increase initially.
– Predictions (various model types) show potential variability with some prediction lines suggesting a stable trend while others indicate possible increases.
2. **Outliers and Sudden Changes**:
– There are highlighted outliers (black circles) that deviate from the majority of the data points, signifying unusual changes or errors in those periods.
– The use of prediction intervals (grey area) suggests confidence levels, indicating that the outliers fall outside typical variations.
3. **Meaning of Plots and Elements**:
– The different colors indicate actual data, predictions, and benchmarks (e.g., prior year comparison).
– The various lines (purple, blue, magenta) represent different predictive modeling approaches, indicating diversity in potential outcomes.
4. **Relationships Among Data Series**:
– Predictions using different methods (e.g., linear regression, decision tree, random forest) may provide a range of potential future scenarios.
– Comparison with previous year data suggests that the current period might not be significantly different in terms of WEI trends.
5. **Correlation and Distribution Features**:
– There doesn’t seem to be a strong visible correlation or consistent pattern among prediction trends, indicating uncertainty or variability inherent in the modeled predictions.
6. **Intuitive Insights and Implications**:
– The stability or slight increase in WEI scores could be seen as a positive indicator if the scores are a measure of growth, well-being, or efficiency.
– Outliers and variability in predictions suggest areas of uncertainty or opportunity for further analysis and tracking.
– For business or policy planning, understanding the factors contributing to these outliers could help in risk management and strategic planning.
Overall, the graph shows a cautiously optimistic trend but highlights the importance of being aware of variability and outliers that could affect strategic decisions.
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:
分析に基づくと、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフでは、評価日が2025年7月1日から始まり、2026年7月1日の期間が示されています。
– 青色の実績データが左側に固まっており、特に後半では実際の実測値が存在しないため、正確なトレンドを読み取るのは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイントには異常値が多数含まれています。
– 初期に実績データが密集していますが、その後急激に欠如していると見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青色で示されています。
– 予測データは数種類（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で表示され、様々な予測モデルが使用されています。
– 各予測モデルが異なる結果を示していることから、多様なアプローチが取られていると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルが提示された結果は、実績データの欠如を補う意図があると思われます。
– 特に2025年後半以降の予測がそれぞれ異なるトレンドを示しており、モデル間の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 年度ごとのデータ比較が図示されており、前年のデータは緑色で異なる部分にプロットされています。
– 最初の方は過去データに基づく安定性が見られますが、次第に予測データのみに頼る形になっています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– データの密集度と予測の不確実性が目立っており、社会WEI平均スコアが持続的に変化している様子は見受けられません。
– 拡張的な予測モデルの使用は、社会指標の未来予測に対する興味と必要性を示しています。
– ビジネスや社会では、長期的なトレンドの解明よりも即時的な対策や政策の見直しが求められる状況かもしれません。
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:
グラフを分析すると、以下の点が考えられます。
1. **トレンド**:
– 実績は一定の期間伸びていますが、途中で停止しているように見えます。
– 予測データは異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）により少し異なる傾向を示していますが、全体的には安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績の中に「異常値」としてマークされたデータポイントがあります。これは予測範囲外の値であること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**:
– 青い点は実績値を示し、実績データの初期段階のみが表示されています。
– 緑の点は昨年の比較データで、現在の予測と比べて安定的に上昇しています。
– 紫色の線やピンク色の線は異なる予測モデルに基づく予測を表しています。
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各予測モデル内で相関が見られますが、モデル間でのスコアの変動や外れ値が異なることがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各予測モデルのスコア分布は類似していますが、多少の違いが見られます。過去の実績に対する各モデルの予測精度を評価する余地が存在します。
6. **社会やビジネスへの影響**:
– 個人の経済的余裕が安定した成長を示していることは、経済状況が良好であることを示唆する可能性があります。
– 異常値の存在は、特定の要因が個人の経済的余裕に大きな影響を及ぼしていることを示しているかもしれません。この要因を特定し管理することは、政策立案やビジネス戦略において重要です。
全体として、この時系列散布図は、個人の経済的余裕の状況を長期間にわたって詳細に管理し、理解するための有益なツールとして機能しています。モデルの選択と予測精度を考慮に入れ、今後の計画を立てることが重要です。
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:
### グラフの視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは左端に実績（青）と異常値（黒）が集中しており、その後に予測値が並んでいます。実績のデータに基づく予測ライン（紫色の線）はわずかに変動していますが、全体として大きな上昇や下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータ点に黒の円で示される異常値があります。これらはグラフの他の部分と比べて際立っており、特定の時間帯での健康状態の大きな変動を示している可能性があります。
– その後のデータは比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示し、基本的に一貫しています。
– 黒の円で示された異常値は、特異な健康状態を示唆しており、これらの背後にある要因を分析することが重要です。
– 緑のデータポイントは前年の比較として示されていますが、実績データとは大きく違っています。
– 予測範囲が表示されているため、不確実性を含んだ将来の動向もしっかり考慮されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測が時間とともにどのように変動するかが示されています。特に予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間に大きな差異はないように見えます。このことはデータが比較的一貫していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値を除き、実績データと予測データのスコア範囲は比較的狭く、安定した分布を持っていることが示唆されます。
6. **人間の直感的理解と影響**
– 直感的に見れば、初期の異常値は注視すべき部分であり、これは健康状態の急激な変化を示しています。これにより、医療支援や政策の見直しが求められる可能性があります。
– 社会的にみると、このような異常なデータ点が多くなる、または予測と実績が大きく乖離する場合には、国全体の健康政策の再評価が必要になるかもしれません。
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:
以下のポイントからグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– グラフの初期部分では、実績値（青い点）と複数のモデルによる予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されています。心理的ストレスのWEIスコアは短期間で異なりますが、明確な長期トレンドは見られません。
– 時間が進むと、データがなくトレンドの変化が確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データに異常値と認識された地点がいくつか存在します（黒い円）。これは通常のパターンから外れた値として注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績、赤いバツは予測値を示しています。
– 線の色は異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルが若干異なる予測パターンを示していますが、長期的なトレンドを描くにはデータ不足の箇所が多く、2025年7月以降記録がありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なるモデルによる予測のばらつきが観察され、線形回帰は比較的平坦であるのに対し、他のモデルはやや変化がありますが、1年を通してのスコアの変化はかなり限られています。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 初期のデータは限られており、その後のデータがないため長期的な傾向を見極めるのは難しいです。これは、心理的ストレスにおける予測の難しさを示唆しているかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、このデータはしっかりした改善や介入の必要性を強調し、多様なモデルを利用することが重要であることを示しています。データ収集を根気よく続けることで、より精確な分析が可能になるでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフについての分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は一定しており、大きな変動は見られません。
– 予測データ（赤い”×”）は表示されていませんが、全体の流れは比較的安定していると推測されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い縁取りの点で示された異常値は少なくとも一つありますが、全体のトレンドに大きな影響を与えているようには見えません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績を示しており、密集しているため、データに大きな変動がないことを示唆しています。
– 緑色の薄い点は前年のデータを表し、過去との比較が可能です。
– グレーの縦線が予測の不確かさを示しており、この範囲内での変動が期待されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去データ（緑色）と実績データ（青色）の間に大きな変動やズレは見られず、過去の状態をほぼ維持しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 表示されている範囲では、実績と前年データの間に大きな相関があるように見えます。
– 一部の異常値が全体のトレンドに与える影響は限定的です。
6. **グラフからの直感とビジネス/社会への影響**:
– 人々が直感的に感じることとして、データが比較的安定していることから、市場や環境が安定していると受け止められるでしょう。
– 社会やビジネスにおいて、この安定性は予測や計画を立てる上で有利に働く可能性があります。しかし、異常値の存在はリスクが排除できないことを示しており、注意が必要です。
全体として、データは堅実であり、今後の見通しに対して大きな懸念はないものの、異常値に対する綿密な分析が求められると言えます。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 期間の初期（2025年7月ごろ）に高いWEIスコアを記録した後、スコアが急激に低下しています。その後、データが途切れて間が空き、2026年3月ごろから別のデータセットが現れていますが、スコアはそれ以前の期間の数値よりも高い値で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月における実績AIデータポイントが異常値として示されています。この期間のスコアは急激に低下しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の丸は実績データで、初期に高い数値を記録しています。
– 緑色の丸は前年のデータであり、別の期間にわたって安定しています。
– ピンクと紫の線はそれぞれランダムフォレスト回帰と線形回帰で、実績データの範囲内で予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異常値として示されているように、2025年の実績データは急激に変動しています。その後の予測や前年データはもっと安定したスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の急激な減少と外れ値は、社会的または政策的な変化が原因と考えられ、その後の安定した予測値は政策の修正や状況の改善を示している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の高スコアからの急激な低下は、社会的に不安定な状況や公平性の課題を暗示しており、その影響は政策や国際的な信頼に波及する可能性があります。その後の安定したスコアは、正の方向への変化や安定化が達成されたことを示すかもしれません。これは、政策または戦略的な介入が功を奏した結果である可能性があります。
このグラフから得られる洞察は、データが何を示しているのかを理解し、政策決定者がどのように反応するべきかという具体的な指針を提供します。特に、実績データと異常値の分析を通じて、改善点を特定できるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータ（実績AIによる）は0.8付近に集中しており、一定の安定を保っていますが、急な低下傾向が見られます。
– その後、予測データは大きく左側にずれており、下降トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階での点群は整然と並んでいますが、一部外れ値と思われるデータが観察され、急激な変動が示されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点: 実績値（実績AI）として、観察された値を示しています。
– 緑の点: 前年の値で、過去の基準として表されています。
– 紫の線: ランダムフォレスト回帰を示しており、予測としての重要性を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の間での乖離が明らかに見られ、特に予測値が未来の実施可能性を低く見積もっていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関関係が見えにくく、変動性が高いことから、持続可能性と自治性における不確実性の存在が示唆されます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– 観察された下降トレンドや予測の不確実性は、持続可能性の観点からリスクがあることを示しています。これは、将来の計画や国際的な持続可能性における指標として重要な警告を提供しています。
– ビジネスや社会システムにおける改革が必要とされる可能性が高く、継続的なモニタリングと適応が求められます。
このグラフは、持続可能性に関する重要な洞察を提供し、長期的な戦略における指針を示す役割を果たしています。
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**
– グラフは2025年7月から始まり、2026年7月までのデータを示しています。
– 初期のデータポイントでは、実績と予測AIが接近して表示されており、その後の予測では、徐々に上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにおいて、実績AIが異常値ラインの近くに位置しています。
– 大きな急激な変動はみられませんが、異常な範囲に近いプロットがあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実績データを示し、赤の×は予測データを示します。
– 緑の点は前年との比較データを示しています。
– 紫の線は様々な予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果を表示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なる予測モデルによるデータが密接に関連していることが示されており、各モデルが実績からの予測を行っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総じて、予測データは一貫して上昇する傾向を見せています。
– データの分布は全体的に右側に集中しており、時間の経過とともにスコアが向上することを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このデータは、社会基盤や教育機会の向上を反映したものであり、時間と共に改善が見込まれることを示しています。
– 異常値は、特定の要因や政策変更により改善される可能性があります。
– 社会やビジネスへの影響として、このデータは教育機会の拡大など、社会的改善の予測に役立つ可能性があります。
このように、視覚的特徴と数値データから得られる洞察を組み合わせることで、社会基盤や教育機会の将来的な展望が見えてきます。
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:
このグラフを分析すると、以下のポイントが注目されます。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（2025年7月1日付近）は、急激なスコア低下が見られます。
– 後半（2026年2月以降）にはデータプロットが少なく、一部の予測データしかありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データには、外れ値として異常値がマークされています。これらは異常検出アルゴリズムにより強調されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績で、X印は予測値を示しています。
– 赤い線と紫の線はそれぞれ異なる予測手法に基づいた回帰分析の結果を示しています。
– 緑の点は前年度のデータですが、定期的な推移は見られません。
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異なるトレンドを示しており、予測の信頼性が疑問視されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部のデータセット間で相関が非常に低い可能性があります。特に実績と予測値の乖離から、モデルの改善が必要と言えます。
6. **直感的およびビジネス・社会への影響**:
– 初期の急激な変動や外れ値は、予測精度の向上やデータクレンジングの必要性を示唆します。
– 予測と実績のずれから、意思決定のリスクが高まる可能性があり、データに基づく戦略の見直しが必要です。
– 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）の不安定なスコアは、社会的な課題や政策の見直しの必要性を示唆している可能性があります。
この分析から、予測モデルの改善やデータの質の向上が重要であることが示唆されます。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– グラフは、特定の周期性や明確な上昇・下降トレンドを示していません。
– データは異なる色調を用いて、時間帯ごとの値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時のデータが非常に低い数値（紫色）になっており、他の時間帯と比較した際に異常値として見える可能性があります。
– 逆に、7月2日の16時には非常に高い数値（黄色）を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色は、ある指標の大きさを示しています。明るい黄色は高い値、暗い紫は低い値を示すように設定されています。
– 各時間帯と日付ごとに異なる色が使われており、変動のパターンを視覚的に強調しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付と時刻の二次元で複数のデータポイントがあり、それぞれが異なる傾向を示しています。他の時間帯と日付との直接的な関連性は明らかではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ヒートマップの色分布により、特定の時間帯でのみ値が非常に高いか低いことが視覚的にわかります。
– 一般に、時刻が遅くなるにつれて値が一貫して変動しているわけではないため、顕著な相関は見出せません。
6. **直感的な印象およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフから直感的に感じることは、特定の日の特定の時間に異常に高いまたは低い値が存在することがあるということです。これは、特定のイベントや条件がその時間帯に影響を及ぼしている可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会的な観点からは、このような異常値が業務効率や消費行動にどのような影響を与えるのかを考察することが重要です。特にその高低の原因を解明し、予測や対策に活用することが求められます。
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の分析です。
1. **トレンド**:
– 色合いが一定の方向に変化している日は目立たず、短期間のデータであるため長期トレンドを特定するのは困難です。
– 一部の時点での濃い紫色から緑色への変化が見られ、これはWEIスコアが変動している可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月2日16時の黄色は、他の時間帯と比較して高いスコアを示しているため、目立つ外れ値と言えます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はWEIスコアの大小を表しており、青緑から緑に近づくほどスコアが高いことを示しています。
– 最も濃い紫色は最低スコア、黄色は最高スコアです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 横軸の日付と縦軸の時間帯で、日ごとの時間帯別スコアを視覚的に比較することができます。各行は同じ日内での時間ごとのスコアの変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯での変動（16時の高スコア）が見られますが、全体的なパターンは不明です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 一定の日付と時間帯に高スコア、もしくは低スコアが集中していると、何らかのイベントもしくは活動がその時期に影響を与えていることを示唆します。
– 高スコアがみられる時間帯には、特定の国際的な出来事やビジネス上の重要な会議などの影響を想像することができます。
全体として、このヒートマップは短期間内のWEIスコアの一時的な変動を視覚化しており、特定のイベントや時間帯の活動量への影響を分析する際に有用です。分析を深めるためには、より多くの時系列データや他の関連データと組み合わせると良いでしょう。
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:
このヒートマップを分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– データが示す期間は短く、明確な上昇または下降トレンドは見られません。全体的に安定した動きの印象があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時と2025-07-02の日のデータが黄色で示され、高いスコアを表していると推測されます。この時点が他と比べて際立っており、何らかの特別なイベントや影響が考えられます。
– 同様に、19時の2025-07-01日は紫色で、低いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡でスコアが示されており、黄色が高スコア、紫が低スコアを示しています。全体的に見ると、日中の時間帯に高いスコアの傾向が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯による変動があるように見え、日によって異なる時間帯に特徴的なスコアが見えるため、時間と日付の両方がスコアに影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明らかな周期性や特定のパターンは見受けられません。変動は比較的ランダムな印象です。
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**:
– 特定の日、特定の時間帯に重要な変化が発生しており、その原因を分析する必要があります。イベントやキャンペーンがスコアに影響を与えた可能性があり、それがビジネスや社会での戦略見直しにつながるかもしれません。
– 高スコアの時間帯をターゲットに、社会活動やビジネス戦略を設計することが有効です。
このヒートマップは、特定の時間帯や日の重要性を認識するのに非常に役立つツールです。詳細な分析には、基となるデータの追加情報が効果的です。
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:
このヒートマップは、様々なWEI（ウェルビーイング指標）の相関関係を視覚化したものです。以下、注目すべき点とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリ同士の相関は固定されており、トレンドというよりも、関係性の強さを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップには時間軸がないため、外れ値や時間的変動は示されませんが、異常値に関する情報は提供されていません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色が赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が示唆されます。
– 例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（身体健康）」の間で0.95という強い相関が見られます。これは心理的ストレスが身体健康に大きく影響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**:
– ヒートマップなので時系列データの直接的分析はできませんが、各カテゴリの間にある複数の関係性を理解するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公正性・公平さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」には0.62の相関があり、社会的公平さが多様性の評価と関連することがわかります。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間に負の相関がある（-0.11）ため、個人の経済的な余裕感と社会的持続可能性の評価が必ずしも一致しない可能性があります。
6. **直感と影響に関する洞察**:
– ビジネスや政策立案において、強い正の相関を持つ項目は、一緒に改善や政策の焦点となる可能性が高いです。
– 例えば、心理的ストレスと健康状態の相関性を考慮したストレスマネジメントプログラムが、健康改善にも寄与するかもしれません。
– 社会の多様性や公平性と関連する指標の相関は、社会政策や教育プログラムにおいて重要な側面となるでしょう。
これらの相関関係は、社会や組織がどのようにリソースを配分し、どの要素を改善することによってその他の側面が向上するかを示す重要な手がかりを提供します。
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**:
– WEIスコアは、WEIタイプによって異なる分布を示している。全般的に横ばいの傾向があり、特定のトレンドは見受けられない。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「総合WEI」と「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」では外れ値が確認できる。これらの外れ値は特異な状況を示しており、特定の国やグループが他と異なる結果をもたらしている可能性がある。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図の各箱は、スコアの範囲（四分位範囲）を示し、ヒゲは範囲外の点を示す。色の違いは視覚的に各カテゴリを区別するためのものである。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のWEIタイプは異なる特性を持つが、相互に補完的な情報を提供している。「個人WEI(経済状態)」は他のスコアよりも低い傾向があり、経済的な異質性を示唆する。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 大半のカテゴリが中間から高スコアの範囲に収まるが、個人WEI（心理的ストレス）や個人WEI（経済状態）が相対的に低い。これらのカテゴリが全体のバランスを崩している可能性がある。
6. **直感的な考察とビジネス・社会への影響**:
– このグラフは、特定のWEIタイプにおける国際的な評価のバラツキを示していると考えられ、どの分野に焦点を当てれば国際的な評価を向上させられるかの指針となるかもしれない。
– 経済的ステータスや心理的ストレスに対する低評価は、政策立案者やビジネスリーダーが改善のための介入を考慮する要点を提供する。
### その他の考察:
– 一部のWEIタイプが他よりも高い評価を受けているのは、該当する分野の成功を表しており、それを維持・発展させるための参考として活用できる。
– 外れ値が持続的に見える場合は、それがなぜ起きているのかを深く掘り下げ、改善策を考える必要がある。
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、PCA（主成分分析）によって視覚化されたデータであり、WEI（おそらくWorld Economic Indicatorなどの経済指標）の構成要素を示しています。
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 特定のトレンド（上昇や下降）は明示されていませんが、データは二次元平面に分布しています。
– クラスタ形成は見られませんが、いくつかのデータ点が中央付近に集まっているのが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上および左側のデータ点は、他よりやや距離があり、外れ値として特定することができます。この点は、他のデータポイントとは異なる特性を持つことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットはデータポイントを表し、第一主成分と第二主成分のスコアに基づいて配置されています。
– 第一次成分の寄与率は0.58、第二次成分の寄与率は0.17であり、第一次成分がこのデータの変動をより多く説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 具体的な時系列の情報は提供されていないため、ここでは関係性について言及することは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ分布における明確な正負の相関は認められませんが、データの多くが第一主成分の中心に近いことが示されています。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響の洞察**:
– 主成分分析の結果、第一次成分が主要な説明変数であるため、これに沿ったデータの動向を理解することが重要です。ビジネス意思決定では、この成分によって重点を置くべき指標が示唆される可能性があります。
– 外れ値として特定されうるポイントは、異常な経済状況や政策の影響を反映しており、これらを理解し対処することが重要です。
この種の主成分分析は、データの複雑性を軽減し、可視化や説明を容易にするために役立ちます。結果として、政策策定や経済分析において重要な理解を提供する可能性があります。
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。
