📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータに基づくWEIスコアの分析について以下に示します。
### 時系列推移
– **総合WEI**: データ範囲内のスコアは0.65から0.7875の範囲で変動しています。7月初旬ではスコアが上昇し、7月2日に最高値の0.7875を記録しましたが、その後下降傾向が見られます。
– **個人WEI平均**: 個別のスコアは0.61から0.675の間で、比較的安定していますが、7月2日に上昇しています。
– **社会WEI平均**: 0.6625から0.85の範囲で振動し、特に7月2日に0.85とピークに達しています。
– **詳細項目の観察**: 経済的余裕や健康状態、心理的ストレスなどは比較的安定したスコアを示していますが、個々の項目間にも変動があります。
### 異常値
– 指定された異常値は、いくつかは個人や社会のWEIにおける短期間の激しい変動によるものであると予想されます。7月2日の高スコアは、社会要因の影響が大きく、特に持続可能性と公平性に関連する項目で高いスコアを出しています。
### 季節性・トレンド・残差
– **長期トレンド**: 短期間のデータにより明確な長期トレンドは難しいですが、初期の上昇後、安定または軽微な下降傾向が見られます。
– **季節的パターン**: 季節変動は短期間では顕著に見えませんが、特定の社会的イベントや政策がスコアに影響を与える可能性があります。
– **残差**: 各日付における変動で説明できない部分は、突発的な社会・経済的イベントが背景にあるかもしれません。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップからは、個人スコアと社会スコア間での強い関連性、特に社会的要素が個人スコアを引き上げる傾向があります。
– 社会の公平性・公正さや持続可能性・自治性が重要かつ関連性の高い項目であり、社会スコアを押し上げています。
### データ分布
– 箱ひげ図から、ばらつきは大きくなく、中央値も比較的高いため、全体のスコアの安定感を示しています。
– 外れ値は、異常値として報告された一部のスコアが含まれている可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析では、PC1が主要構成要素であり、全体の61%を説明しています。これは、データの大部分がこの要因で説明できることを示唆します。個人のウェルビーイング全体に大きな影響を与える社会的要因も含まれていると考えられます。
### 総評
データは全体としてWEIスコアの高い安定性を示しており、特に社会的要因の影響が強く観察されます。個々の異常値は一時的な経済的・社会的イベントの結果と考えられ、社会的な安定性が個人の幸福度全体に寄与している可能性が高いと言えます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– グラフは評価日が約360日間にわたっています。
– 初期のデータ（青色の実績AI）は比較的高いWEIスコア（約0.7から0.8）を示していますが、時間が進むにつれて明確なトレンドは見られません。
– 前年（比較AI）データは、緑色のプロットで表示され、期間の後半に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期データには、黒い円で示されている異常値があります。これらの異常値はWEIスコアの中で際立っており、データ内で異常な現象を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素:**
– 青色のプロットは実績データを示し、これは観測されたスコアです。
– 赤色のバツ印は予測データを示しますが、数が限られています。
– 線はさまざまな予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示していますが、これらのモデルの予測範囲（xAI/3σ）が非常に狭いです。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データ（青）と前年比較データ（緑）の間に重なる期間はほとんどなく、直接的な比較が難しいです。
– 異常値は過去のデータと強く関係しているかもしれませんが、関連性を示す証拠は特にありません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 総合的にスコアの分布は狭い範囲に集中しています。
– 時系列全体としては、スコアの大きな変動が見られないため、安定性があると言えます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– WEIスコアが安定していることは、対象のプロセスやシステムが落ち着いていることを示唆しています。
– 異常値の存在は、特別な状況やイベントが過去に発生した可能性を示唆し、詳細な調査が価値を生むかもしれません。
– モデルの予測能力が限定的であることから、新しいデータや分析手法の導入が未来の予測精度向上に求められるかもしれません。
全体として、このグラフは安定した時期の評価を示しており、異常値のさらなる調査を通じて将来の傾向や改善点を見出すきっかけとなる可能性があります。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフの左側にはデータが集中しており、右側にもいくつか点があります。全体的なトレンドとして、データは時間とともに横ばいであるか、または新たな期間でのデータの増加を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側にある黒い円は異常値としてマークされており、このデータポイントは他のスコアとは大きく異なる値を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示しており、一部の赤いバツ印は予測値を示しています。
– 線（紫、薄紫、ピンク）は予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測を表しており、それぞれ異なる予測手法の結果を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルごとに表示されている線が、それぞれの予測手法の違いを示しており、比較してどの手法が実績データに近いかを判断できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は集中しており、特に左上における集中が顕著です。相関については明確ではありませんが、異常値があるためモデルがどのように反応するかを注意深く見る必要があります。
6. **直感的な洞察**:
– 異常値や複数のモデルを含む予測値の変化から、データに関する不確実性や新たな変化の可能性を示唆しています。
– 予測値の誤差範囲が大きい場合、ビジネスや戦略計画においてリスク管理が重要となるでしょう。
– 右側の新しいデータポイントは、近未来における新たな傾向を示しており、これに基づいた分析や戦略が求められます。
このグラフの現象を考慮すると、新しい傾向を早期に把握することが重要であり、続けて観測していくことが推奨されます。
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視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフは主に2つの異なる時期にスコアが集中しています。2025年の初めから中頃にかけてと、後半から2026年初めにかけてです。
– 各期間では、データに大きな上昇や下降のトレンドは見られませんが、後半にやや変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットに囲まれた黒い円は「異常値」を示し、特に2025年7月から9月にかけていくつか存在しています。これは、通常と異なる動きがあったことを意味します。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青のプロットが実績データであり、緑のプロットは前年における比較データを示しています。これにより、前年との比較が可能です。
– 外れ値の囲みは、これらの点が他のデータと大きく異なっていることを示しています。
– 予測手法として4つの異なる予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など）が使われ、それぞれのアルゴリズムによる予測精度の違いがわかります。
4. **時系列データの関係性**:
– 現在の実績データと前年のデータを比較することで、ある年の季節的または周期的な変動が見られるかを確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データに対する予測の精度が異なることから、特定のモデルの方がより適切な予測を行っている可能性があります。相関が高いモデルを探る手がかりとなります。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– 外れ値やスコアの動きが不規則な場合、社会的または経済的に大きな変更があった可能性があります。これにより、リスク管理や戦略的計画に重要な役割を果たすでしょう。
– 異常値が多い場合、その要因を詳細に分析することで改善策の提案が可能になります。組織や政府による迅速な対応が必要となる場面を示しています。
この分析により、データに隠された要因やパターンを明らかにし、戦略的な意思決定をサポートすることが可能になります。
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:
このグラフは、個人の経済的余裕を示すWEIスコアの推移を表しています。以下は、視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 初期のデータポイントはWEIスコアが若干上昇しているようです。予測されたスコア（線形回帰や決定木など）は一貫していませんが、最初の期間には上昇の傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値が示されていますが、実績値との乖離はあまり目立ちません。初期の予測と比較して、実績のスコアは一貫しており、大きな変動はないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い実績点は、実際のWEIスコアを示し、緑色の点は前年のデータを表しています。
– 予測の範囲（灰色の帯）は、予測の不確かさを示しており、これは実際のスコアに対してそこまで広くないため、予測が比較的一貫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**
– 各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、異なる予測値を提示しており、特にランダムフォレスト回帰が他と異なる動きを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の位置関係から、予測が実績に対してやや高めに提示される傾向がありますが、極端に外れることは無いようです。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響**
– このグラフから、人々はWEIスコアの安定性を感じ取るでしょう。大きな乱れがないことから、経済的余裕の変動が少ないと解釈できます。
– ビジネスや政策決定においては、予測の精度が重要であり、予測範囲が狭いことは計画を立てる上で有利です。
全体として、データは比較的一貫しており、予測システムが現状を適切に捉えていることが示唆されます。ただし、モデルごとの予測の違いを考慮して、柔軟な対応が求められるかもしれません。
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:
以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフのデータは左側（過去）と右側（予測）に分かれています。過去データのスコアは一定しており、急激な変化は見られません。予測データは、やや増加傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のデータに外れ値があり、通常点より高めのスコアが観察されます（黒枠の点）。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績データを示し、予測された値（赤色）は今後の傾向を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など異なる予測モデルの結果が示されており、それぞれ異なる傾向を予測していますが、大きな乖離はありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去データと予測データが明示的に比較されており、予測データは過去の実績を基に算出されていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 過去のWEIスコアに大きな変動はないため、今後の予測の信頼性が高いと考えられます。
6. **直感的な感情やビジネスへの影響**
– 一般的に安定した健康状態が続いていることを示唆しています。予測データから見て、今後も健康状態は改善が続く可能性があります。ビジネスや社会への影響としては、健康関連サービスや商品への需要が安定する可能性が高いです。
全体として、安定した健康スコアが予測されるため、個人の健康管理や公衆衛生政策の計画において、このデータは有用であると考えられます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体としては、初期のデータ点はやや分散しているものの、予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）では時間とともに心理的ストレスのスコアが若干上昇傾向を示しています。
2. **外れ値と急激な変動**
– 初期のデータポイントに外れ値がいくつかあり、特に「異常値」として認識されています。これらは通常の傾向や予測範囲を逸脱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**
– **実績（青い点）**: 実際に観測された心理的ストレススコアです。
– **予測（赤い×）**: モデルによる予測値です。
– **異常値（黒い円）**: 予測モデルや実績から大きく外れた値です。
– **前年（緑の点）**: 前年のAIスコアで、比較基準として利用されます。
– **予測の不確かさ（灰色帯）**: モデルの予測範囲を示し、標準偏差の3倍以内の変動をカバーしています。
– **予測（線、様々な色）**: 複数の回帰モデルによる予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）です。これらの線は、未来のトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測結果の比較が可能で、それぞれ微妙に異なるトレンドを示すものの、全体としての上昇トレンドは共通です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値の存在は特定の時期と関連している可能性があり、その要因を探る必要があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人間はこのデータから、心理的ストレスの増加傾向を感じ取るでしょう。特に、過去のデータと予測を比較することで、どの時期にストレス要因が増えているかを把握できます。これにより、ストレスマネジメントプログラムの実施や職場環境の見直しが促される可能性があります。企業や組織では、これに基づいて予防策を講じ、ストレス関連の問題を未然に防ぐことが重要となるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **横ばい**: グラフの左部には実績データ（青い点）が密集しており、これらは短期間での横ばいの動きを示しています。
– **急激な変化**: 予測データ（X印）が実績に対して異なる期間に表示され、急激な変化が期待されています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期の期間に異常値（黒い円）があり、これは実績データから逸脱しています。
– **急激な変動**: 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）が異なる予測をしていますが、大きな乖離は見られません。
### 3. 各プロットや要素
– **棒や線**: 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、異なるモデルの予測（紫・ピンクの線）で補完されています。
– **色と密度**: 緑色の点は前年比を表し、顕著な変化がないことを示唆しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測の比較**: 実績値と予測値は時間とともに異なる範囲に分布しており、予測の精度やモデルの信頼性を比較するのに役立ちます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **全体的な分布**: 実績は狭い時間枠で一定ですが、各モデルの予測は将来の変動を示唆しており、多様なアプローチを通じた分析が必要です。
### 6. 直感的な印象とビジネス/社会への影響
– **直感的印象**: 初期の実績が安定しているため、社会状況や政策が安定していると感じられるかもしれません。
– **ビジネス/社会への影響**: 異なるモデリングアプローチによる将来的な自由度と自治の変動は慎重に管理する必要があります。特に異常値が示す変動には注意が必要で、政策変更の可能性を考慮すべきです。
総じて、このデータは過去の安定と将来の変化を直感的に理解する手助けをするものであり、異なる予測モデルを用いた分析て役立ちます。
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:
このグラフに基づく分析は以下の通りです。
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は特定の期間に集中しています。2025年7月から10月の間にデータがあり、横ばいが示されています。
– 予測データは3種類のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されていますが、特に際立ったトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒の円で示されたデータポイントは異常値を示しています。
– 予測範囲からの大きな逸脱や急激な変動は見られませんが、実績データと予測の間に若干の差異があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績値を示し、信頼性が高いとされるデータです。
– 緑の点は前年のデータを示していますが、ここでも特に大きな変動は見られません。
– 予測モデルの線（紫、ピンクなど）は、今後の動向を示唆していますが、それぞれ異なる結果を提供し、将来の不確実性を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の関係を見ると、現実の複雑さを再現する際に複数の回帰モデルの選択が重要であることが分かります。
– これにより、将来の傾向をより包括的に理解することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に大きな乖離は見られず、全体的には安定しています。
– ただし、ランダムフォレスト回帰が他のモデルと異なる予測を示している可能性があり、それがデータの多様性を示しています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 社会の公平性・公正さの指標は、安定していると見られるが、無視できない異常値も存在します。
– このようなデータは、政策立案者や研究者にとって重要な指標となりえます。
– 特に異常値は、特定の地域やセグメントでの問題を浮き彫りにする可能性があります。これにより、具体的な介入策を講じる必要性が示唆されます。
全体として、このグラフは安定した状況を示しながらも、細部へのさらなる分析の必要性を浮かび上がらせています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期(2025-07-01)においてWEIスコアは0.8付近に集中し、その後まもなく下降する予測が見られます。しかしながら、大部分のプロットが横ばいのトレンドを示しています。
– 年度の変わり目である2026-07-01付近で、再びスコアが0.8付近に戻る傾向があります。
2. **外れ値と急激な変動**
– 初期（2025-07-01）のプロットにおいて、いくつかの予測（ランダムフォレスト回帰など）が急激な下降を示しています。
– 予測における急激な変化は、システムが不安定な状況を考慮している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績値を示し、安定しています。
– 緑のプロットは前年のデータ（比較AI）を示し、後半にかけて安定的な格差があることを示しています。
– 紫やピンクの線は予測方法（例えば、ランダムフォレスト回帰）によるスコアの変動を示し、異なるモデルが異なるトレンドを予測していることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と異なる予測データが同時に表示されており、各予測手法が異なるトレンドを示していることが明らかです。
– 特にランダムフォレスト回帰による予測が異なる動きを示しており、データの変動性に対応している様子が見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各予測線と実績線の間に明確な相関があるか判断は難しいですが、予測手法ごとのばらつきが見受けられます。
– 予測区間の幅（ｘAI/3σ）が狭いことから、予測値の信頼区間がある程度絞られている印象を受けます。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– 初期における不安定な予測に対し、年度末での安定感が生じている状況から、システムのパフォーマンスが過渡期を経て成熟している印象です。
– ビジネスや社会においては、持続可能性と自治性の向上が見られており、政策や戦略的な改善が反映されている可能性があります。
– 今後のトレンドとして、改善実施を持続し続けることでさらなる安定を見込める可能性が大きいです。
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:
このグラフは、社会WEI（社会基盤・教育機会）のスコアの推移を示しています。以下に分析を行います。
1. **トレンド**
– 2025年7月から2025年9月にかけては、全体的に横ばいが続いていますが、その後のデータが離れているため、明確な下降や上昇トレンドは見られません。
– 2026年7月のデータは過去データと比較すると少し高めですが、全体のトレンドとしては判断が難しい状態です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側に異常値（〇）が確認されます。これは他から大きく外れたデータポイントを示しており、その原因を特定することが重要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点で示される「実績」に対して、赤の×印が「予測」を示しており、実績と予測の差を確認できます。
– 緑色の点は「前年（比較AI）」で、前年のデータとの比較ができます。
– 予測には複数のアルゴリズムが使用されており（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）、それぞれの違いを用いて予測の精度や傾向を分析することができます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測アルゴリズムの結果は、それぞれ異なる傾向や範囲を示していますが、全体的に同じスコア範囲であることから、大きな予測の誤差はないことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの分布は左上に集中しているため、全体として高いスコアを示していますが、一部の外れ値が全体の印象を少し変えています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 全体のスコアが高めであることから、社会基盤や教育機会が充実している地域や国のデータであることが推測されます。
– 外れ値の存在は、特定の時期や地域での問題や改善が必要であることを示唆しています。
– 予測と実績の差やその精度を分析することで、将来の社会基盤拡充への取り組みや、政策の精度向上が期待できます。
このグラフは、社会基盤と教育機会に関する政策決定のための重要な情報源となり得ます。
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**:
– グラフは2025年7月初めから2026年7月初めまでの360日間をカバーしています。
– データは年初に集中しており、その後数か月間はデータがありません。最後に2026年半ばに再びデータがあります。
– 見られる限り、時系列的な上昇トレンドや下降トレンドは明確ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初めのデータポイントには外れ値が存在することが示されています（黒い円で囲まれたポイント）。
– 他のデータポイントはおおむね一定のスコア範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の円は実績のデータポイントを示しています。
– 緑色の円は前年のデータを示し、比較として利用されます。
– 紫やピンクの線は異なる予測モデルを示しており、データに基づく予測を可視化しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 違った色の線は異なる予測手法を表しており、それぞれの予測結果が異なる可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データセット内での大きな相関関係や分布は明確ではありませんが、ノイズには一定の範囲があります。
– 予測と実績の間で僅かな違いがある可能性がありますが、視覚的には大きな差は無いです。
6. **直感的なインサイトとビジネス・社会への影響**:
– 時間経過とともにWEIのスコアが変わることのないデータは、社会の安定性を示すかもしれません。
– 予測モデルが未来のスコアを予測するために使用されますが、どのモデルも特に大きな偏りを示していないため、信頼性のある予測が可能と言えそうです。
– 社会やビジネスの領域では、このようなスコアが維持されることはポジティブなインジケーターとなります。ただし、さらなるデータが収集されるまでの期間の予測には注意が必要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– このヒートマップは、360日間のデータを一部だけ切り取った形で表示しているようです。データの大部分が濃い青から緑色で表示され、一部に黄色が観察されます。これによって、全体的に色がほぼ均一であることから、特定の明確な上昇や下降トレンドは示されていない可能性が高いです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 目立つ黄色の部分（2025-07-02 16時）は、他の値と比較して非常に高いスコアを示しており、外れ値または異常値として見なされる可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色の変化は、特定の時点におけるWEIスコアの変動を示しています。暖色（黄色）は高スコア、寒色（紫）は低スコアを示しており、日付が進むにつれてスコアがどのように変動しているかが視覚化されています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 色の分布を見ると、特定の時間（16時）が他の時間と異なるパターンを持っており、日中の活動やイベント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**
– 相関関係については、データが限られているため、明確な結論は出しにくいですが、16時と19時では顕著にスコアが異なることが視覚的に把握できます。
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に関する洞察**
– このヒートマップからは、一部の時間帯（16時）に特定のイベントや活動が影響を与え、国際的な活動が急激に増加した可能性を示唆しています。ビジネスの観点からは、この時間帯の活動やイベントに注目し、リソースを集中させることで効率を最大化できるかもしれません。
このように、ヒートマップからは特定の時間帯の異常な活動を確認でき、その背景にある要因をさらに調査することが、より詳しい分析や戦略的な意思決定に繋がるでしょう。
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:
以下の点に基づいて、ヒートマップについて分析します。
1. **トレンド**:
– 日ごとの変化を見ると、時間帯ごとのWEI平均スコアに一定の周期性があるように見えます。ただし、期間全体での明確な上昇または下降のトレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日の16時から17時にかけて、鮮やかな黄色が示されています。これは、他の時間帯と比較して異常に高い値を示している可能性が高いです。この時間帯のデータには特異点があるか検討する価値があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化が、時間と日付によるWEI平均スコアの違いを示しています。色が濃いほどスコアが低く、明るいほどスコアが高いことを示しています。
– 7月1日19時の非常に低いスコアが、他の時期よりも低い値を示しているのが目立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 明確なパターンは見られませんが、一部の時間帯でスコアが高まる傾向があります。これが何によるものかを探ることは、さらなる分析を通じて可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各時期や時間帯によるスコアの変動は、季節的または時間による特定の活動が影響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およびビジネスや社会への影響**:
– 突出したスコアの上昇は、特定のイベントや活動の影響を示している可能性があります。これがビジネスのピーク時間や社会的イベントと一致する場合、計画や資源配分に影響を与える可能性があります。
全体的に、このヒートマップはデータの時間的な変化と特異点を視覚的に示しており、さらなる詳細な分析を行うための基礎情報を提供しています。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの色の変化から、特定の時間帯で色が濃くなる傾向が見られ、特に夜間（19時頃）は暗い色が多く、スコアが低いことを示しています。一方、日中（8時頃）は比較的明るい色でスコアが高いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日には16時台に非常に高いスコアを示す黄色が見られ、これは他の日の同時間帯と比べて顕著に異なります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いはスコアの高さを表しており、黄色に近づくほどスコアが高く、紫に近づくほど低くなります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとにスコアの分布が異なっており、特定の日付や時間で上下の変動が見られます。例えば、7月1日と7月4日は同じ時間帯でもスコアが異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 16時と19時のスコアの違いなど、時間帯によるスコアの変動パターンが確認でき、日中の方がスコアが高い傾向があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 日中に社会活動が活発化し、スコアが上昇することから、昼間の時間帯には積極的な社会的交流や経済活動が行われている可能性があります。一方、夜間のスコア低下は活動の停止や休息の時間帯であることを示唆しているかもしれません。これらの洞察は、活動のピーク時間を見極めるために役立ち、リソースの最適な配分や運用計画に影響を与えることが考えられます。
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項目間の相関関係を視覚的に示しています。以下に、グラフの分析とそれに基づく洞察を提供します。
1. **トレンド**
– ヒートマップの構造上、時系列トレンドは直接示されていません。しかし、特定の項目間の相関は安定しているか、変動しているかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップは平均値を示すため、外れ値を視覚的に識別することはできませんが、極端な相関（±1に近いもの）は強い関係性を示します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は相関の強さを示しています。赤系統は正の相関を、青系統は負の相関を示します。
– 1.0に近い値は強い相関、0に近い値はほとんど相関がないことを示します。
4. **時系列データの関係性**
– 時系列データの直接的な情報はありませんが、相関が強い項目群は関連した動きをしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 個人WEI（経済的余裕）と個人WEI（健康状態）の間に0.69の比較的強い正の相関があります。このことから、経済的余裕が健康状態に影響を与えている可能性があります。
– 社会WEI（持続可能性と自治性）と個人WEI（自由度と自治）はほぼ相関がない（0.11）ことから、持続可能性と個人の自由には直接的な関連性が見られないことが示唆されます。
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**
– 高い相関を示す項目は相関関係を考慮して政策形成や施策展開を考える必要があるかもしれません。例えば、健康と経済的余裕の相関は、社会福祉政策に重要な示唆をもたらします。
– ネガティブな相関が見られる項目間では、改善の余地や潜在的な対策の必要性が考えられます。
このように、ヒートマップは広範なクロス分析を行うための有効なツールです。各項目の相関を理解し、社会における課題や機会を特定する際に活用できます。
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:
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**:
– WEIスコアはWEIタイプ別で非常に様々な傾向を示しています。一部のカテゴリはスコアが高く、他のカテゴリは低い範囲に留まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」のカテゴリに外れ値があります。これは、特殊な要因がスコアに影響を及ぼしている可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーションにより、WEIタイプ間の相関が視覚的に表現されています。それぞれの箱ひげ図は、スコアの分布を示し、データの広がりや中心傾向を確認するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「個人WEI」と「社会WEI」には全体的に濃淡の違う色が使用され、各カテゴリでの相対的な位置が容易に比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 箱ひげ図の高さや配置から見ると、「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」など一部のカテゴリではデータのばらつきが大きいです。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、心理的ストレスなど個人に直接影響を与える項目での外れ値やばらつきが、政策決定者や企業が注視するべき重要な指標であると感じられるでしょう。
– 社会的公正さを示すカテゴリが高いスコアを持つことは、社会全体に肯定的な影響をもたらす可能性があります。多様性や持続可能性に関連する項目が高スコアの場合、企業や政府がサポートすべき価値が数値的に確認できると言えるでしょう。
これらの視点から、このグラフは政策立案や企業戦略における重要な洞察を提供します。特に、心理的ストレスや多様性に関する低スコアは、改善の余地がある領域と捉えられるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– このグラフは主成分分析（PCA）による二次元プロットです。主成分1と主成分2にデータポイントが散らばっており、全体として明確なトレンド（上昇、下降、周期）は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 右上（0.2近辺）のデータポイントは、他のポイントから離れており、外れ値と見なせる可能性があります。これが特定の要因を示すことがあるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各点は、国際的な指標に基づく構成要素を表しています。主成分1（寄与率0.61）が全体の分散の多くを説明しており、これによって見られる方向への伸びが主要な変動パターンを示しています。
– 主成分2（寄与率0.15）は、より少ない情報を提供しますが、特定の変動を捉えている可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データは直接表示されていませんが、PCAは高次元データの圧縮を行うため、関連する変数が複数の次元で相関している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な線形の相関は見られませんが、データは概ね中心から放射状に散っており、全体的な分布の中での関係性を示唆しています。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**
– このグラフからは、特定の国や地域が他と異なる経済構造を持っている可能性のあることを示しています。外れ値がある場合、それは特定の国の市場分析や政策立案において特別な注意を払う必要があるかもしれません。
– ビジネスにおいては、グローバルな戦略を立てる際にこれらの差異を理解し、特定の市場の特質を考慮することで、より適切な戦略を策定できる可能性があります。社会的には、異なる文化や経済状況に対応するための適応策が求められるでしょう。
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。