📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下に与えられた30日間のWEIスコアデータの分析結果を示します。
### 時系列推移
– **総合WEI**は全体として安定していますが、7月2日に急上昇し翌日にはやや低下するパターンを観察しました。この変動の背景として、この期間における社会的または経済的な重要イベントの影響が考えられます。
– **個人WEI平均**及び**社会WEI平均**も類似の変動を示しており、特に7月2日には社会スコアの増加が目立ちます。
### 異常値の検出
– 検出された異常値には、7月2日の総合WEIスコアの0.79と、7月1日の個人WEI平均0.61、その他多くの日付が含まれます。この変動は過去の社会イベントや重要なニュースの影響を反映している可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **長期的トレンド**: 軽微な上昇傾向が見受けられますが、重要な変動は短期的要因によるものである可能性が高いです。
– **季節的パターン**: ほぼ検出されていません。データセットの短期間性のため、季節効率性を示す要素が曖昧になっています。
– **残差**: 各WEIスコアは小さい残余変動を示すも説明されていない要素もあるため影響力の小さい一時的影響を疑われます。
### 項目間の相関
– 各WEI項目間の相関では、**社会と個人WEI**の間に比較的高い相関が見られます。これは全体的な幸福感やストレスの原因が共有されていることを示唆します。
### データ分布
– **箱ひげ図**に基づく各スコアの分布は、中央値の近くに集まりつつも若干低めまたは高めの裾野が広がる傾向があり、外れ値もちらほら見られます。特に個人健康や社会基盤において顕著です。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析では第1主要成分(PC1)が58%を占めており、主に全体的な職実感や社会インフラなど広範にわたるウェルビーイング要素を捉えていると考えられます。
– 第2成分(PC2)の寄与度はそれほど高くなく、生活の質に関連する個別要素（ストレスや自由度など）が捉えられている可能性があります。
### 總評
このデータでは短期間ながら社会環境や経済環境の変化が個人の幸福感や社会的な幸福度に何らかの影響を及ぼしている可能性があります。特に社会的な要素（持続可能性、公平性、多様性）が変動に敏感であり、突発的な変化に対処する必要が示唆されます。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は、グラフの始まりで変動が見られるが、大きなトレンドは不明。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で囲まれている箇所に見られます。この時期は特異な変動があったことを示す。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示し、赤い「X」は予測値。
– 予測の不確かさ範囲はグレーのエリアで示され、信頼区間のようなもの。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測に基づいた異なる予測ラインが存在する。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値は異なるが、予測モデルはほぼ横ばい。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に明確な相関は見えない。
– 予測は安定しているが、実績データのばらつきは大きい。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 予測モデルが安定した結果を示している一方で、実績データは不規則な動きをしており、これは市場になにか不測の事態や変動要因がある可能性を示唆。
– ビジネスにおいては、予測が安定しているため、長期的な計画には役立ちそうだが、短期的な変動には十分注意が必要。
– 社会的には特定の時期に何らかの影響を受けた可能性があり、それを理解することで予測精度の向上や対応策が考えられる。
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:
以下にグラフの分析結果をまとめました。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のプロット）は、評価期間の初期に集中しています。これには明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測線の中で、線形回帰（紫色）は右肩上がりのトレンドを示しています。一方、ランダムフォレスト回帰（薄紫）は横ばいです。これは、長期的にはスコアが上昇する可能性を示していますが、モデルによる予測の不確実性があることを意味しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて、外れ値（黒い円で囲まれたプロット）が数個見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 青色プロットは実際のデータを示しています。
– 紫の線（線形回帰）と薄紫の線（ランダムフォレスト回帰）は予測データを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、これは主に範囲が狭いため、予測に高い精度が求められてい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**:
– 二つの異なる予測モデル（線形回帰とランダムフォレスト回帰）は異なる将来のスコアを予測しており、手法によって異なる結果を生む可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在の実績データには強いトレンドや周期性は見られないが、異常値が存在するため、データの分布は完全に正規分布とは言えない可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 人間が直感的に感じることは、データがまだ初期段階の収集にとどまっており、これからの動向を見極める必要がある点です。
– ビジネスや社会への影響として、将来の戦略策定における不確実性を考慮し、異なる予測モデルを組み合わせることでリスクを低減できる可能性があります。
– また、外れ値の要因を分析することで、プロセス改善や予測モデルの精度向上に繋がる洞察を得ることができるかもしれません。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– 最初は、実績値は0.7〜0.8の範囲で変動しており、比較的安定しています。予測値はさらに広い範囲を示しており、やや減少傾向があります。
– 線形回帰予測のラインは安定しています。一方、ランダムフォレスト回帰による予測は若干の減少を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月5日付近のいくつかのデータポイントが異常値として囲まれており、特に注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、安定した範囲にあります。
– 異常値は黒い円で示されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、予測の範囲を理解するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値のトレンドは一致しておらず、予測の不確実性が強調されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は集中した分布を持っており、外れ値は一部に存在しますが大きな影響はありません。
– 予測値の傾向は計算モデル間で異なり、予測方法による違いが明確です。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフを見ると、実績は比較的安定しているが、将来の見通しには不確実性があることが感じられます。
– 異常値の存在は、特定の日に予期しないイベントや変動があった可能性を示しています。
– 社会WEI平均スコアは、社会的な安定性や幸福度に関連し、その変動は政策決定やビジネス戦略に重要なインサイトを提供します。
– ダイナミックな変化や予測方法間の不一致は、さらなる詳細な分析や異常検出が必要であることを示しています。
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:
## グラフ分析の洞察
1. **トレンド**
– 実績（実績AI、青のプロット）: 初期数日間は大きな変動がなく、一定の範囲内で推移しています。
– 予測（予測ライン、紫）: 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測が示されています。ランダムフォレスト回帰が一定の水準を維持しているのに対し、線形回帰モデルは初期に上昇し、その後横ばいの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期にはいくつかのデータが異常値として表示されていますが、その後は安定的です。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロット: 本来の実績データを示しています。
– ×と線: それぞれ異なる予測モデルによる予測値です。
– グレーの範囲: 予測の不確かさを示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績データと各予測モデルの間で大きな乖離が初期には見られますが、中盤から後半にかけては収束しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは初期のばらつきを除けば、安定していることが確認できます。予測ラインとの相関は中盤以降で一致しているように見えます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– WEIコアが安定していることから、今後の経済的余裕に関して長期的な不安は少ないことを示唆しています。予測モデル間の収束は、複数のモデリング手法が同様の診断を提供していることから、ビジネス戦略の信頼性を高める要因となります。
このグラフを見ることで、予測の不確かさを理解しつつも、総じて安定した経済的な環境を築く可能性を持っていることを感じ取ることができます。
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:
以下に、このグラフから得られる視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は概ね横ばいで、若干の変動が見られますが明確なトレンドはありません。
– 予測モデルの線形回帰（薄紫線）は緩やかに上昇しています。
– 決定木回帰（水色線）とランダムフォレスト回帰（紫線）はほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに一部外れ値があり、異常値（黒い円）としてハイライトされています。これらは平均的なトレンドから外れて突発的な変動を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データ（青）は過去の測定値を示し、予測データ（赤い×）はありませんが、未来の傾向を示しています。
– 不確かさ範囲（灰色の領域）は、予測モデルの信頼度を示し、ある程度の変動が許容されることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各回帰モデルは異なる傾向を示しており、特に線形回帰は僅かに上昇トレンドを示します。異なるモデルが異なる予測をしていますが、全体の信頼性は不確かさ範囲により担保されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測の間に大きな乖離がないため、モデルの予測は過去の実績に基づいて合理的であることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績のデータが安定していて、大きな変動はありません。全体の健康状態が大きなストレスを受けていないか、一定の健康レベルを維持している可能性があります。
– ビジネスや社会において、安定性は良い指標と見なされることが多く、このままの状態が維持されれば、長期的にはポジティブな影響が見込めます。
– ただし、外れ値の存在は注意を促される要因であり、これらがどういった状況で発生したのか分析が必要です。
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:
グラフ分析と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色ドット）は主に横ばいの状態で、序盤から中盤にかけて大きな変動は見られません。
– 線形回帰予測（紫色の線）は、時間の経過とともに上昇傾向を示しています。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰（緑とピンクの線）はほぼ水平で、変化が見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには外れ値が存在し、いくつかのデータポイントが異常値として黒い円で強調されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いドットは実際の観測データを示し、赤い×マークは予測データを示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを表しており、この範囲内で予測がどの程度信頼できるかが示されています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 実績データと各回帰モデルの予測間には明らかな乖離があります。実際のデータはほぼ横ばいである一方で、線形回帰は上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関について明確な指標は見られませんが、実績データには一定のばらつきがあります。一方、予測モデルは一定の範囲に収まっています。
6. **直感的な感覚と影響**:
– このグラフからは、心理的ストレスが大きく変動していないことが示されており、安定した状態が続いていることを示唆しています。
– ビジネスや社会において、ストレスが安定的であることは組織にとってプラスに働く可能性があります。ただし、予測が示すような潜在的上昇傾向がある場合、今後の動向に注意を払うことが重要です。
概して、現状ではストレスレベルが安定していると考えられますが、予測の上昇が正確である場合には対策が必要になる可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの初期部分（約7日間）は、実績（青い点）がばらついているが、その後の予測（ピンクの線）は横ばいになっています。このことから、予測期間においてWEIスコアが安定していることが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには、黒い円で示された異常値があります。これらは30日間の間に急激な変化があったことを示しており、予測モデルがキャプチャできていないイベントや要因がある可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータを示し、ばらつきが見られます。
– 黒い円は異常値を示し、通常の範囲を外れたデータポイントです。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、この範囲内の変動は予測可能なものとされています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データ（青）が初期に異常値を含みつつ変動する中で、予測データは比較的安定しています。予測と実績の乖離は、予測モデルが異常事象に対応できていないことを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布としては、初期の実績データが比較的密集しており、その後の予測期間は一定の範囲に収まっています。
6. **洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じる印象として、初期に多くの変動があるため、ある種の変動要因が存在する可能性を考慮する必要があります。ビジネスや社会的には、予期せぬ出来事がどのようにパフォーマンスに影響を与えるかを評価する指標となり得ます。この変動が安定すれば、予測をより信頼することができるでしょう。今後の戦略には、異常変動を検出し、その背後にある要因を特定して対策を講じることが重要です。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）はほぼ横ばいで安定していますが、間にいくつかの外れ値があります。
– 予測データ（線グラフ）では、線形回帰（青線）は横ばい、決定木回帰（紫線）は減少トレンド、ランダムフォレスト回帰（水色線）は緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータ点が外れ値として示されており、通常の範囲から外れています。この点から何らかの異常または予測のずれがある可能性が示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績データ、×印が予測データです。灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、予測の精度に影響を与えます。
– 異常値を示す円が黒で囲まれており、データの中で特に注目すべき点です。
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手法の間に互いに異なるトレンドが見られ、一部の予測手法では実績データとの乖離があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントの密度はほぼ均一で、特に大きなクラスターは見られません。相関関係を示す明確なパターンはありません。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 実績データが外れ値を含んで安定的に推移していることから、社会の公平性・公正さに関する評価は変動が少ないと考えられます。
– しかし、予測されるトレンドが手法により異なるため、今後の政策や介入策がなしでは社会的課題が変動する可能性があります。特に減少傾向を示す予測が実現する場合、改善のための対策が求められるでしょう。このような分析は、社会政策の計画や実施において重要な指針を提供します。
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:
このグラフは、社会の持続可能性と自治性を示すWEI（社会WEI）スコアの30日間にわたる推移を示しています。以下に、各注目点についての観察と分析を示します。
1. トレンド：
– 実績データ（青い点）は比較的横ばいで安定しているように見えます。
– 予測データ（線）では、当初水平なトレンドが見られますが、一定の点から下降トレンドが明らかです。この下降傾向は社会の持続可能性や自治性に関する懸念を示唆しています。
2. 外れ値や急激な変動：
– グラフには異常値が黒い円で示されています。これらの点はモデルの予測と実績の差が大きい場所で、特に注目すべきです。異常値の背後にある要因を調査することが重要です。
3. 各プロットや要素：
– 青い点は実績値を示しており、全体的に安定しています。
– ピンクや紫の線は予測データを示し、それぞれ異なるモデリング手法によって作成されています。
– 灰色の陰影は予測の不確かさを示しており、予測に対する信頼区間を表しています。
4. 複数の時系列データの関係性：
– 多くの予測手法が採用されており、ランダムフォレスト回帰（ピンク）と線形回帰（紫）のモデルが特に目立ちます。これら異なる手法が類似したトレンドを示している点に注目できますが、いずれも下降傾向を示しています。
5. 相関関係や分布の特徴：
– 実績データと予測データの間には現在のところ乖離が少ないですが、予測では今後の下降が予測されているため、これが本当に実現するかのモニタリングが必要です。
6. 人間の直感、ビジネスや社会への影響：
– 直感的に見ると、現時点での実績値の安定は一見安心材料ですが、予測の下降トレンドは懸念を引き起こします。これは政策決定者やビジネスリーダーにとって早期対応を促す可能性があります。持続可能性の問題が重要視される昨今、このデータは政策や戦略の見直しの際に重要な指標となるでしょう。
以上の分析から、直近のデータを慎重に観察し、必要に応じた適切な対応策を検討することが求められます。
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:
### グラフ分析の専門家としての視点：
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、評価期間の初めにすべて集中しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの予測ライン（紫色とピンク色）は、一定の増加または安定を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上には黒い円が示す異常値がいくつかあります。これらは実績の近くに集中していますが、予測線からは外れています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青）は過去のデータを示し、未来の予測は異なるモデルで色分けされています。
– 予測の不確かさ（グレーで表示）は、未来の変動を示唆していますが、狭い範囲にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰と決定木回帰はほぼ平行ですが、ランダムフォレスト回帰はわずかに異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のスコアは比較的高く、予測もそれを引き継ぐ形で、高めを維持する傾向があります。
### 直感的なAIとしての洞察:
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– 実績データが高い位置に集まっていることから、この社会基盤と教育機会が過去にはしっかりと存在していたと判断できます。
– 予測モデルが示す安定した上昇傾向は、今後もこの高い水準が維持されつつ、さらに向上する可能性があることを示します。
– 社会やビジネスにおいては、このようなデータは、政策や投資の決定において安心感を与える要素となるでしょう。教育機会の継続的な改善がある限り、社会の発展と経済成長が期待できます。
このような観点から、グラフは安定した成長を示しており、将来的な社会基盤と教育機会の持続的な開発を示唆しています。
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:
1. **トレンド**:
– 実績値は概ね横ばいで、0.6付近で安定しています。
– 予測ラインのうち、線形回帰と決定木回帰は横ばいですが、ランダムフォレスト回帰は緩やかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが異常値としてマークされていますが、大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示しており、予測と比べて全体的に安定しています。
– 異常値は黒枠で囲まれ、注意が必要です。
– 色の異なる線は異なる予測手法を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測は大きく乖離していないですが、将来的にはランダムフォレストによる予測値が下降傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値はほぼ同じ範囲に集中し、予測範囲内に収まっています。
– 異常値の存在は少数で、全体的な影響は限定的です。
6. **人間が直感的に感じることおよび影響**:
– 実績と予測が安定していることで、現在の社会的状況は大きく変化していないと捉えられるかもしれません。
– ランダムフォレストの予測が下降を示していることから、今後少しのリスクや課題がある可能性があり、事前の対応が求められるでしょう。
– ビジネスや社会においては、現状維持が望ましいが、下降傾向に備えた準備が必要と考えられます。
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:
以下、提供された総合WEIスコア時系列ヒートマップの分析です。
1. **トレンド**
– ヒートマップは短期間（5日間分）のデータが表示されており、全体のトレンドというよりは、特定の期間の変動に着目する必要があるようです。ただし、全体的に色の変化が少ないため、大きなトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月2日に明るい黄色が見られる箇所が突出しています。この期間はスコアが高かったことを示しています。逆に、それ以外は比較的均一な配色であり、特定の変動は確認できません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色のグラデーションは数値の大小を示しており、色が明るいほどスコアが高いことを示します。縦軸は時間を示しているため、どの時間帯にスコアが高いかを直感的に理解することができます。7月1日深夜には非常に低い値が記録されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時間帯に複数の日付で似た傾向が見られるわけではなく、日ごとに違った傾向が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日毎にスコアにかなりの違いがありますが、特定のパターンや周期性は見受けられません。スコアの分布はランダムに見受けられます。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**
– 特に明るい色が多い日は、何らかの特別なイベントや要因があった可能性があります。これは、国際情勢の変化、外的な要因（例: 自然災害、政治イベント）に起因することが考えられます。
– このような短期間での急激な変動は、ビジネスや政策決定において柔軟な対応が求められる可能性を示唆します。急激な変動は、迅速な対応方針を分析し、実施することが重要です。
このヒートマップから、特定の日や時間帯に注目してさらに深い解析を行うことで、重要なインサイトを引き出す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:
以下のグラフについて、詳細な分析を行います。
1. **トレンド**:
– 日付に沿って、色の変化が見られます。特に、7月2日には目立つ黄色のプロットがあり、これは急激な上昇を示唆しています。他の日付では、色が比較的一様に近づき、ある程度安定している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日の黄色いプロットは外れ値と見なすことができます。他の日に比べて極端な値を示しているため、特異なイベントや要因が存在した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各セルの色はWEIスコアを示しており、色の濃淡でスコアの高さを視覚的に表現しています。色の変化はスコアの変動を表しており、黄色に近いほどスコアは高く、紫に近いほど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**:
– データが時間を追って並んでいるため、特定の時間帯に着目した分析が可能です。横の変動がデータの成り立ちを示唆しているため、特定の出来事や対策の結果として解釈できるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な周期性は見えないが、日の経過に伴う変動は存在し、特に特異点として7月2日の変動が際立っています。これは異常値としての分析が必要です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ヒートマップからは、人目を引く色の変化が日々の変動や特異点に目を向けさせます。この観点から、ビジネスにおいては特異な日に特別な対応が必要だったか、その日に予測外の出来事が起こった可能性を考慮すべきでしょう。社会的には、この日は何らかの影響をもたらしている可能性があります。色の変化を利用して、将来のイベントの予測や分析に役立てることができます。
このグラフは視覚的にデータの偏りやパターンを直感的に理解するのに非常に有用です。
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:
このヒートマップは、30日間の「社会WEI平均スコア」の変動を可視化しています。以下、新たに見て取れる要素についての分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 色の変化に基づくパターンがあります。上部と下部で色が異なることから、時間帯によってスコアが異なることが示唆されています。
– 色の連続性や変化は、周期的なトレンドの存在を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値は見られませんが、緑から黄へ移行する部分はスコアが高い時期を示しており、ここで重要なイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が濃い部分は低いスコア、薄い部分は高いスコアを示しています。
– 水平方向の色の変化は、日ごとまたは特定の時間帯での変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日に異なる時間帯でスコアの変動が見られることは、昼夜の影響や人々の活動パターンが反映されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関パターンは見られませんが、時間帯での分布により、特定の行動傾向の影響を示唆します。
6. **人間が感じる直感とその影響**:
– スコアが昼間にかけて上がっていると解釈できるため、昼間の活動や政策がこのスコアに影響を与えている可能性があります。
– 社会的なイベントや施策の時間帯ごとの効果を測るために、政策決定や公共の計画に役立つ情報を提供する可能性があります。
このヒートマップは、短期的な動向を把握し、社会的、および政策的な影響を予測するための有用なツールとして活用できます。
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:
グラフ分析の観点から、このWEI項目の相関ヒートマップは以下のような特徴と洞察を示しています。
1. **トレンド**:
– 相関自体は静的なものなので、直接的なトレンドの上昇や下降は示されません。
– しかし、似たような色合いのプロットが多い項目は強い相関を持つ可能性が高く、その安定性が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関値の中に明確な外れ値は見られません。
– ただし、いくつかの要素間で負の相関があることが目立ちます（例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤色のトーンが強いプロットは正の強い相関を示し（例えば、「個人WEI平均」と「個人WEI（健康状態）」）。
– 青色や薄い色合いのプロットは、負の相関や相関が弱いことを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの関係性は、このグラフでは確認できません。相関はデータの静的な特徴を示すためです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」は多くの個別項目と平均的に高い正の相関がありますが、特に「個人WEI平均」や「社会WEI（公平性・公正さ）」と密接な関係を示しています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」はストレス管理が他のWEI項目と密接に関連していることを示唆する高い相関関係があります。
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**:
– 強い正の相関は、異なるWEI項目が相互に影響し合っていることを示唆しており、改善すべき部分が相乗効果をもたらす可能性があります。
– 例えば、「健康状態」の向上が他の個人や社会のWEIを高める可能性があることを示し、政策やビジネス戦略の焦点となり得ます。
– 負の相関は、例えば多様性の促進が経済的余裕と反対に働く可能性があることを示し、注意深い調整や配慮が必要です。
これらの洞察は、今後の政策策定やビジネス戦略において、どの領域に力を入れるべきかを考える上で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:
この箱ひげ図は、さまざまな国際カテゴリにおけるWEI（幸福・福祉指数）スコアの分布を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的なトレンドとしては、各カテゴリ間でスコアが比較的フラットに分布しており、大きな上昇や下降の傾向は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリ（例：総合WEI、個人WEI（心理的ストレス））で外れ値がありますが、全体的なデータ分布に大きく影響を与えているわけではありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図の中央の線は中央値を示し、箱の範囲は第1四分位数から第3四分位数を表しています。
– 個人WEI（持続可能性と自律生）などでは箱の幅が広く、スコアのばらつきが大きいことが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフには時系列データは含まれていませんが、カテゴリ間のスコア分布とその変動が比較されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 社会WEI（生態系整合性、経済機会）や社会WEI（共生、多様性、自由の保護）は中央値が高く、比較的良好なパフォーマンスを示しています。
– 逆に、個人WEI（心理的ストレス）は中央値が低く、改善の余地があることを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**:
– 高いスコアを持つカテゴリは、社会福祉や環境保護が充実していると感じられ、これは政策や国際協力の成功を示します。
– 一方、低いスコアのカテゴリは個人の心理的健康や持続可能性に関する課題を反映しており、社会政策の見直しが求められている可能性があります。
この分析は、各国や組織がどの分野に注力すべきかを評価する際の指針となるかもしれません。企業や政府は、特に低スコアのカテゴリにおける改善策を検討する必要がありそうです。
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:
この主成分分析のグラフは、国際カテゴリにおけるWEI構成要素の分布を示しています。以下のポイントについて分析します。
1. **トレンド**:
– このグラフは主成分分析（PCA）によるものであり、特定のトレンド（上昇、下降）は存在しません。ただし、第1主成分と第2主成分の空間でデータがどのように散らばっているかを見ることが重要です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左上と右上に位置するプロットは、他のデータポイントからやや離れており、外れ値として検討する価値があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットはWEI構成要素の異なる変数を示しています。第1主成分（寄与率0.58）はデータの分散の多くを説明しており、第2主成分（寄与率0.17）はそれに次いで重要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列の要素は、このPCAの結果から単独では直接得られませんが、異なるポイントの近接性が変数の類似性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に特定の相関関係は見られませんが、広く平均に集まっているデータと外れたデータが混在しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、多くのデータが中心に集まっているため、ほとんどの国際的な映像成分が一定の範囲に集中しているということです。この分析によって、特異な行動をしている要素（外れ値）の特定や、その背後にある理由の探求が可能になります。ビジネスや社会において、異なる変数の影響を理解し、戦略的にアプローチするための基礎を提供します。
全体として、このPCAの視覚化はデータのばらつきおよび異常点を理解するのに役立ちます。
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。
