📊 データ分析（GPT-4.1による）
今回提供されたデータに基づき、WEIスコアの動向について以下の分析を行います。
### 1. 時系列推移
– **総合WEI**では、短期間での変動 (2025-07-01 から 2025-07-05) が観察され、特に 2025-07-02 の 0.7875 がピークを形成しています。この日は議論の余地がある異常値です。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**も同様の傾向を示し、2025-07-02において高いスコアが観察されています。社会的要因がその変動に寄与している可能性が考えられます。
### 2. 異常値の検出
特定の日付に異常値が観察され、それらは以下のような影響を示唆しています。
– **2025-07-01**: 初日には個人WEI平均が低く、経済的余裕や健康状態が問題となった可能性があります。
– **2025-07-02**: この日は複数の項目で高スコアを記録しており、社会的なイベントや政策の影響が考えられます。特に社会面的な持続可能性と自治性、および多様性が高かったことから、これに関連したイベントの影響である可能性がある。
– **2025-07-04**: 各スコアが全体的に低下し、調整や修正を必要とするトレンドの兆候があります。これは一時的な問題かもしれませんが、継続的な監視が必要です。
### 3. 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**から提案されるトレンドは短期間で急激な変動を見せていますが、持続的な方向性や季節性に乏しいようです。残差成分の大きさが、予期しない要因が多いことを示唆し、予測や計画の不確実性要素になります。
### 4. 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**からは、個人と社会のスコア間に中程度の相関が見られ、個人の経済的余裕が社会の持続可能性に正の影響を与えている可能性があります。個々のスコアの上昇が社会的成果を生む可能性を示唆します。
### 5. データ分布
– 各項目の箱ひげ図を見ると、スコアの範囲が比較的狭く、特定の極端な外れ値が一部の個別スコアに影響を与えていることがわかります。中央値は全体的に安定しており、基準値や期待値の設定に有用です。
### 6. 主成分分析 (PCA)
– **PC1**の寄与率が58%と高く、全体のバリエーションの大半を説明しています。これは主に社会的要因やイベントにより、一度に大きな変化を引き起こす要因が存在することを示唆しています。
– **PC2**は17%の寄与率で、変動要因として中程度の影響を持ち、補助的な要因として作用している可能性があります。
### 総合的考察
本データの分析から、短期間での政策や社会的イベントがWEIスコアに多大な影響を与えることが示唆されます。特に経済的および健康面での個人の変動が、より広範な社会的結果を生み出す可能性が高いです。この情報は将来の政策立案や社会対策の策定において、文化的および社会的変化を詳細に把握し、対応を検討するのに連動する点として重要です。
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:
1. **トレンド**
– グラフ全体で明確なトレンドは示されていませんが、データが二つの異なる時期に集中しているように見受けられます。左側のデータは2025年7月頃、右側のデータは2026年7月頃に密集しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のデータにおいて、いくつかの点が「異常値」として強調されています。ただし、WEIスコアの範囲内で急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素**
– 青い丸は実績AIのデータを示し、右側の緑色の点は前年の比較AIのデータを示しています。
– 異なる回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を表す異なった色の線は、データ予測に対する異なる手法の視覚化をしていますが、データが大きく二つのクラスターに分かれているため、線そのものの傾向ははっきりしていません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時期のデータが存在するものの、関連性や明確な関連付けは不明です。同じY軸範囲に位置しているため、同様のスコアを維持している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各時点でのWEIスコアの範囲内で、相関関係は示されておらず、スコアが特定の属性によってクラスター化されている可能性があります。
6. **直感的な洞察および影響**
– 直感的には、データは二つの異なる期間に分かれており、特定の出来事や状況の違いを反映しているかもしれません。
– 過去と現在のデータを比較し、新しい施策や政策の影響を評価する手段として、このようなグラフは役立つ可能性があります。
– ビジネスや社会的には、これらのデータが成功指標やリスク評価に使用され、意思決定をサポートするための基礎として活用されることが考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察:
1. **トレンド**:
– **全体**: データの多くは初期に集中しており、その後、大きく空白があり、後半に再びデータが現れます。
– **予測データ**: ランダムフォレスト回帰（紫線）は初期段階で急上昇し、その後に予測点が現れる。線形回帰（青線）も僅かに異なる動きを示している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **異常値**: 初期のデータポイントは異常値として記録されています。これらは予測モデルと異なる挙動を示しているため、注意が必要です。
3. **各プロットや要素**:
– **実績データ（青色）**: 初期に密集して出現し、その後は表示されていないか非常に少ない。
– **予測データ（赤とピンク色の線とポイント）**: 多様なモデルによる予測が示されており、長期的な方向性や精度を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– **モデル間の相違**: ランダムフォレスト回帰と他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰）との間で予測結果が異なるため、各モデルの特徴を理解することが重要。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データセットは分布が集中しているが、その後のデータの不在はさらなる分析を困難にしている。後半の予測値が一部で収束していることから、ある程度の相関は期待できる。
6. **人間の直感・社会への影響**:
– 大きな中断があるため、データの信頼性や継続的なモニタリングが課題です。
– 異常値の存在は、ビジネスや社会政策において迅速な対応が求められる可能性がある。
– 各予測モデルが異なる結果を出しているため、複数のモデルを使った総合的な評価が重要です。
このグラフは、データ補完が必要であることを示唆しており、長期的なトレンド分析や異常検出においてさらに多くの情報が必要であることが直感的に理解できます。
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:
### グラフ解析と洞察:
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025年7月）に実績（青の点）が集中しており、その後のデータが欠如している。
– 予測（X印、紫の線）は、2025年7月から下降トレンドを示しているが、これらは将来のデータに基づく仮説的な動きである。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントに異常値（黒い輪）があり、実績データ（日常的な変動）からはみ出ている。
– 外れ値はシステムやデータ取得の誤差か、特異的な事象を反映している可能性がある。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点: 実績AIによるデータ。
– X印: 予測AIによる値。
– 黒い輪: 異常値を強調。
– 緑の点: 前年のデータ。データの一貫性や変化の比較材料として役立つ。
– 紫や青い線: 様々なAIアルゴリズムを使用した予測（線形、決定木、ランダムフォレスト）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データ間のギャップは、モデルの精度や未知の変動を示唆。
– 異なる予測手法間で結果のばらつきが見られ、それぞれの手法が異なるシナリオに依存していることを示唆。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間の経過とともに予測が下降傾向を示しているが、実績データの不足により限定的な解釈に留まる。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 短期的には大きな変動が見られず、安定したデータ提供が困難である可能性を示唆。
– 社会やビジネスにおいては予測に基づく意思決定のリスクを考慮する必要がある。
– 異常値の存在は、潜在的なリスク管理や予測の精度向上の必要性を浮き彫りにする。
このグラフは、過去のデータと複数の予測モデルを組み合わせて、将来の社会WEIスコアの変化を評価しようとする試みを示しています。ビジネスや社会政策の意思決定においては、精度の高い予測モデルが求められるため、異なるアルゴリズム間の結果の違いを慎重に評価する必要があります。
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:
### グラフの解析
1. **トレンド**
– 実績データ（青色）は期間の初期に配置されており、約0.75から始まり、スコアは安定的に見えます。
– 予測（ピンクの線）が示すように、今後のスコアは若干の変動がありますが、遅れてさらに上昇が予測されています。
2. **外れ値と急激な変動**
– 初期の実績データに一つの外れ値（黒い縁取りの青い点）が見られますが、全体のパターンに大きな影響はありません。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実際のデータを示し、シンプルで密度が高い集まりとして現れていることから、安定した傾向が示唆されます。
– 緑色の丸は前年データの範囲を示し、前年と比較してWEIスコアは若干変動していることが見られます。
– グレーのレンジによる予測の不確かさ範囲も示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– グラフには複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が重ねられ、ランダムフォレスト回帰の方が全体的に高いスコアの予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間の直接的な相関関係の可視化は難しいが、予測の信頼区間が広がっているため、不確実性が大きいとも言える。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、初期の安定感と未来への期待です。WEIのスコアが時間とともに上昇すると予測されるため、経済的余裕の改善が期待できます。
– ビジネスにおいては、将来の投資意思決定や経済的計画を立てる際の重要な指標として活用できるでしょう。社会的には、経済的安定が期待されることで消費者信頼感が向上する可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– 実績（青いプロット）は数カ月間で少しの上昇傾向を示しています。
– 予測（ピンクの線）は先行きの上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期値において異常値（黒い円）が示されていますが、これは他のデータポイントから外れたものです。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績AIによる実際のデータを示しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、今後のスコアの上昇を予測しています。
– 緑の点は、前年のデータを示しており、前年に比べて今年は異なるパターンがあります。
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傾向として似ていますが、予測は安定した上昇を示唆しているため、実現されれば前年より良い健康状態になることが期待されます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 予測範囲内のデータは非常に密集しており、予測モデルが安定していることを示しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および社会への影響:**
– 見た目のトレンドと異常値の存在により、将来の注意が必要と感じるかもしれません。
– 総じて健康状態が改善していることを示すため、医療政策や個人の健康管理においてポジティブな影響を生む可能性があります。
このグラフは、異常値の存在が示す可能性のある問題点に注意しつつ、全体的な健康状態が改善していることを示唆しています。適切な対応を取ることで、予測される上昇トレンドが実現する可能性が高まります。
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:
グラフを見ると、以下の点が分析できます:
1. **トレンド**:
– 時系列データは右端に集中しており、多くが予測範囲に入っています。
– 特定の明確な上昇または下降のトレンドは見られませんが、過去の実績からの予測値に基づく変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ左側にいくつかの異常値が観察されます。これらは実績データ（青）に関連し、モデルトレンドから外れていることを示しています。
– 急激な変動は特に見られませんが、一部の予測手法が若干の変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、赤い×は予測値を示しています。
– 複数のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測が色分けされています。
– 前年のデータは緑色で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法の結果は近似していますが、若干のバラツキがあります。
– 前年のデータは今年の測定値と幾分かの関連性がありそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの密度分布がみられ、予測と実績の間の相関が指摘できます。
– モデルごとに僅かな予測バラツキが見られます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 実績データと予測データが近似しているため、現在の予測モデルは信頼性あると考えられます。
– 異常値が示唆するイベントは、心理的ストレスに影響を与えた可能性があるため、これを踏まえた管理が重要です。
– このデータは政府や企業にとって、従業員や市民の心理的健康の管理に活かせる可能性があります。予測モデルは、潜在的な問題を早期に察知し、計画的な介入を可能にします。
全体として、予測の精度が重要であり、それが有効に機能していると言えます。データが提示する課題に対して適切な対策を講じることが可能です。
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:
以下の点について分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青）は、短期間で微増しています。
– 時系列全体では、過去のデータから将来の予測（予測 AIモデル）へとつながりがあります。線形回帰（紫）は緩やかに上昇、決定木回帰（水色）は横ばい、ランダムフォレスト回帰（緑）は微増しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒の円）は実績値のデータポイント近くにありますが、特別に高いスコアや低いスコアは見られません。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は各プロット付近に狭く示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績のデータポイントです。
– クロス（X）は様々なモデルによる予測です。
– 灰色のバーは予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測AIモデルの出力は各々異なるトレンドを提示していますが、全体的には大きな差は見られません。
– 各モデルの結果が密接し、一貫して対照的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと昨年の比較データ（緑）は、非常に近接しています。これは、期間全体を通して変化が少ないことを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 全体として、WEIスコアは安定しています。この一定のスコアは、ターゲットの自由度と自治が期間を通して維持されていることを示唆します。
– ビジネスや社会において、この安定性は予測可能性を提供し、リスクを低減する要因となります。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 初期段階での実績（青色のプロット）は急激に下がっています。これは、社会的な公平性や公正さのスコアが低下していることを示唆しています。
– 予測（緑色のプロット）は、後半で上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データにおいて異常値（黒い縁取りのあるプロット）が確認され、急激な変動が発生しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示し、赤い×は予測値を示しています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なる線で示されていますが、全体的に大きく異ならず、一定の予測パターンがあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の実績値と異常値は過去の比較データと大きく乖離していますが、その後、予測モデルにより安定した上昇トレンドを描いていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の大きな下落がその後の安定した上昇と結びついている可能性があります。異常値が変動のトリガーとなったと考えられます。
6. **洞察**:
– 初期のデータでは公平性・公正さが問題視される事態が発生し、その後、予測では改善が期待されるという状況が読み取れます。これに基づき、社会政策の見直しや改善策が既に進行しており、それが予測された改善に寄与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、初期の異常値を分析し、その原因を解消するための具体的な施策が重要であり、また、長期的なトレンドに対する適切な対応を考えるべきです。
このグラフを通じて、人々は公平性や公正さの改善について感覚的な期待を抱くかもしれませんが、初期の下落が引き起こした問題を解決するための持続的な努力が不可欠です。
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
– **上昇傾向**: データの右側（2026年）の方が高いWEIスコアを示しており、時間の経過とともにスコアが上昇する傾向にあります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 過去のデータで、予測されたAI（紫色の点線）が実績AI（青い点）や前年AI（緑の点）と一致していません。特に、最初の異常値（大きな黒丸）が目立っています。
### 3. 各プロットや要素
– **青い点（実績AI）**: 過去の実際の測定結果を表しています。
– **紫色の点線（ランダムフォレスト回帰予測）**: 予測されたトレンドを示していますが、一部異常値があります。
– **緑の点（去年のデータ）**: 前年と比較した位置づけをしています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績値、予測値、前年のデータが比較されており、過去のデータよりも明らかに高めに予測されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績値と予測値が一致していないが、予測値は上昇トレンドを示しており、将来的にさらなる上昇が期待される。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **社会的インパクト**: WEIスコアの上昇傾向は、持続可能性や自治性が強化されつつあることを示唆します。
– **ビジネスへの影響**: 持続可能な成長を示すため、企業や政策立案者はこのデータを参考にして、より持続可能な戦略を採用することが求められます。
– **直感的理解**: 欠陥がある予測モデルが強調されている一方で、全体としてはポジティブな成長へと向かっていると感じられます。
このグラフは、政策やビジネス戦略が適切に実行されているかどうかの指標として使用することができ、特に持続可能性に関心を寄せる人々や組織にとって有用です。
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:
このグラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 初期の数値が2025年7月から緩やかな上昇を示しています。その後、急激な変動はなく、ある時点で横ばいの傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには特定の異常値が黒い円として示されていますが、それ以外には急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い円が実際の実績データを示し、赤い×は予測値です。黒い円は異常値を示しています。
– 緑の点は前年のデータで、比較のために記載されています。
– 予測範囲が灰色の帯として示されており、予測の不確かさを可視化しています。
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果がそれぞれ色分けされています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データが初期の段階で一致しています。また、過去のデータが一定の評価日に集中していることが特徴です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実際のデータと予測データの間には一般的な一致が見られ、予測モデルの精度が比較的高いことが示されています。
6. **直感的な感想および影響**:
– グラフからは、社会基盤や教育機会の評価における安定性を視覚的に感じることができます。急激な変動がないことから、短期間での急激な社会変化は少ないと予測されます。
– ビジネスや社会への影響としては、安定したデータが得られているため、長期計画を立てやすい環境であると感じられるでしょう。
このデータは、社会基盤や教育機会の状況を比較的肯定的に捉えさせます。モデルの予測が安定しているため、社会政策の策定や評価に役立てることができるでしょう。
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:
このグラフは、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコアを時系列で示しています。それでは、視覚的特徴と洞察を以下に詳述します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側には、時系列に沿った異なる予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が表示されています。
– スコアは横ばいから徐々に減少する傾向がありますが、最新のデータがないため、長期の傾向を判断するには追加情報が必要です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実測値に「異常値」としてマークされた点が見られます。これは、一般的なスコアの範囲から外れている可能性を示します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値、赤いバツ印は予測値を示しています。
– 緑の点は前年の比較AIのデータで、これは予測や実績と比較する参考になります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデルが示すスコアの差異により、それぞれのモデルが異なる特性を持つことが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各予測モデル間のばらつきは異なり、相関関係は明示されていませんが、実績値に対する未来の予測精度の試金石となります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– スコアの低下は、社会の共生や多様性、自由保障における課題を示唆しており、特に急激な変動が問題視されます。
– 異常値の存在は特定のイベントや政策変更、あるいは社会情勢の変化による可能性があり、これが社会の安定や政策の方向性に影響を与えることが考えられます。
全体として、このグラフは社会の多様性や自由保障に関する重要な指標を提供しており、異常値の分析や予測モデルの改善が必要とされることを示しています。
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:
このヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 期間が5日間の非常に短い表示範囲のため、大きなトレンドを把握するのは難しいです。ただし、ヒートマップで一貫した色が観察できないことから、データの変動や周期性がある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 目立つ黄色（高値）と紫（低値）が混在しており、特定の時間帯で急激に値が変動していることが示唆されます。特に2025-07-02の16時台が黄色で非常に高く、19時台が紫で低い点が目立ちます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がデータの大きさを示し、黄色が最も高い値、紫が最も低い値を示しています。
– データ時間軸は短期間です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各色の変化を通して、時間帯ごとの変動が見られ、特に日をまたぐ変化は複数の要因が影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯で集中的に高い値や低い値が観察されており、これが特定の曜日やイベントに関連している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフからは特定の時間帯で活動が活発化または停滞していることがわかります。ビジネスや社会の活動においては、例えばピーク時の混雑やリソースの最適化を検討する材料として活用できるでしょう。
全体として、時間帯やイベントに関連したデータの変動があり、それが活動の最適なプランニングに活かされる可能性があります。このようなヒートマップは、リアルタイムでの意思決定にも役立ちます。
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、提供された時系列ヒートマップに関する分析です。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて、色が徐々に明るくなっている部分があります。これは、WEI平均スコアが一部において徐々に向上していることを示唆しています。
– セルの色合いに周期性は見られず、傾向として一貫性は欠けているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 時間帯16時の2025-07-02は黄色が見られ、他と比較してスコアが高かったことがわかります。これが外れ値または急激な変動を示唆します。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡は、WEI平均スコアの高さを示しています。濃い紫は低スコアを、黄色は高スコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データの期間は非常に短い（5日間）ため、明確な複数の時系列間の関連性を特定するのは難しいです。しかし、日によってパターンやトレンドの変動があることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯19時は一貫して低スコア（濃い紫）ですが、16時にはスコアが高めになる傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 短期間での急激な変動は、その時間帯に特定のイベントや状況が影響を与えた可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会的には、特に高いスコアが観測された時間帯に注目し、その要因（マーケティングキャンペーン、社会イベントなど）を追跡することで、同様の成功を再現するための示唆を得ることができます。
このヒートマップから、各時間帯におけるWEI平均スコアの変動を視覚的に把握し、特定のパターンを特定することが重要です。
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:
このヒートマップから以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 色の分布を見ると、一定の周期性や上下のトレンドは特に示されていません。ただし、日付によって色の違いが明確であるため、特定の期間におけるスコアの変動を反映しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日の日中、非常に高いスコア（黄色）と19時台の低いスコア（暗い紫）が目立っています。これらは外れ値や急激な変動として認識できます。
3. **各要素の意味**:
– 色の濃さは社会WEI平均スコアの高さを示しており、黄色が最も高く、紫が低いスコアを示しています。
– 時間帯ごとの変動が視覚的に捉えられるため、日中と夜間で異なるトレンドを観察できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日中の時間帯（8時~16時）は比較的高いスコアで、夜間から早朝にかけて低下していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコアは昼間に集中し、夜間に向けてスコアが低下するパターンが見られます。このような変動が規則的に観測されるのであれば、社会活動が日中に集中していることを示す可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– ビジネス上の活動は日中における社会的効率の高さを活用する必要があると示唆しています。
– スコアの低下する夜間や早朝に、何らかの施策を講じることで効率向上が期待されるかもしれません。
– このデータは、社会の活動パターンや資源配分の改善のための指標となるでしょう。
このヒートマップは、おそらく各時間帯での社会活動の濃淡を可視化しており、対策や戦略立案のための有用な指標となります。
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:
この相関ヒートマップは、WEI（世界幸福度指数）に関連する様々な項目間の相関関係を示しています。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。
### トレンド
– **全体の相関傾向**：全体的に相関が強い項目（赤系）と弱い項目（青系）があり、強い相関が共通している特定のパターンは見られませんが、個別に重要な相関が存在します。
### 外れ値や急激な変動
– ヒートマップなので、時間的な外れ値や変動を直接示しているわけではありませんが、青い領域（弱い／負の相関）は、ある意味で他と異なる傾向を示すと言えます。
### 各プロットや要素の意味
– **赤色（正の相関が強い）**：例えば、「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」の間には非常に強い相関（0.95）があります。
– **青色（負の相関もしくは弱い相関）**：例えば、「社会WEI（社会基盤：教育機会）」と「総合WEI」の間には弱い（0.33）もしくは負の相関（-0.14）があります。
### 複数の時系列データの関係性
– ここでは時系列データそのものというよりも、360日間にわたる各項目の相関関係を示しています。時系列での変動は別途分析が必要です。
### 相関関係や分布の特徴
– **強い相関**：
– 「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」（0.95）
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」（0.62）
– **弱い相関または逆相関**：
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（社会基盤：教育機会）」の間に弱い逆相関（-0.14）
### 直感的な洞察
– 強い相関は、特定の分野や項目が相互に影響を与えていることを示しています。例えば、「心理的ストレス」が高いと「個人WEI平均」も高いことが多く、心理的要因が幸福度に大きく寄与している可能性があります。
– 社会的な項目（公正さや共生など）は相互に関連があることが示唆され、社会的環境の改善が総合的な幸福度に寄与することが考えられます。
– 経済的な要因よりも心理的・社会的な要因が幸福度への影響が大きいことが考えられ、特にストレス管理や社会的公正が重要なポイントとなります。
このグラフは、政策立案者や社会改善活動において、どの領域に重点を置くべきかを示す参考となります。心理的なサポートや社会的な公正性向上が、個人の幸福度向上に大きく貢献す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:
以下に、このWEIスコア分布比較の箱ひげ図から得られるインサイトを示します。
1. **トレンド**
– 各カテゴリのWEIスコアはほぼ安定していますが、若干の上下幅が観察されます。
– 各カテゴリについて、顕著な上昇または下降トレンドは認められません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は「個人WEI平均」と「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」で確認されます。
– 外れ値の存在は、特定の国や地域での異常な振る舞いを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図の高さは、各カテゴリのスコアの変動幅を示しています。
– 色の違いはカテゴリを区別しており、視覚的に比較しやすくしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 明確な時間的トレンドは示されていないため、各カテゴリの比較に重点が置かれています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総合WEIと社会WEI平均が比較的高い中央値を示します。
– 個人WEI（精神的ストレス）や社会WEI（共生・多様性・自由の保障）はばらつきが大きく、様々な条件が影響していると考えられます。
6. **人間の直感的な理解とビジネスや社会への影響**
– 国や地域によって異なるWEIスコアは、その社会の健康、自由度、経済状況などの違いを反映している可能性があります。
– 社会や企業は、各カテゴリのWEIスコアに基づいて戦略を調整し、改善策を講じることが求められます。
このグラフは、国際的な比較や地域ごとの特性を理解するための重要なツールとなります。
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:
このグラフは、主成分分析（PCA）を用いてデータセットのパターンを可視化しています。以下の観点から分析します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体には明確な上昇や下降のトレンドは見受けられません。データは散らばっており、特定の方向への動きや周期性はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 点は全体的に中央付近に集中していますが、右上のデータポイントは他の点から離れているため、潜在的な外れ値として考えられます。この点は、特異な特徴を持っているか、異なる傾向を示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各点は、観測された異なるデータポイントや要素を表しています。横軸は第一主成分、縦軸は第二主成分を示し、それぞれがデータのバリエーションを異なる割合で説明しています（58%および17%）。
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に基づいてはおらず、PCAの結果を示しています。したがって、時系列的な変化よりもデータの構造やクラスタリングを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係は見られず、データは複数のクラスターに分けられる可能性があります。特に、中央付近と右上の外れ値が異なるグループに属する可能性があります。
6. **直感的な洞察および影響**:
– このグラフから、人々は異なる特徴を持つ要素の存在を感知するかもしれません。ビジネスや社会への影響として、右上の外れ値に対する特別な注視や注釈が必要です。それが他の要因とどう関連するかを理解することで、新たな洞察や戦略を生み出せるかもしれません。
このPCAグラフは、データの潜在的な多様性や構造を識別する有用なツールとして活用できます。
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。