📊 データ分析（GPT-4.1による）
データを分析すると、いくつかの重要な傾向と異常が浮かび上がります。以下に要約します。
### 時系列推移
– **総合WEI**は全体として上昇傾向を示していますが、特に**2025年7月2日**と**7月6日**にスコアが急上昇しています。この変動は、社会的側面の変動が大きいためと考えられます。
– **個人WEI平均**は一定の安定を示す一方で、7月初旬にはわずかに低迷、その後7月6日に顕著に上昇しています。
– **社会WEI平均**は強い上昇傾向を持ち、特に**7月2日及び7月6日**に高いスコアを示しています。このことは、社会的要因、特に持続可能性や多様性のスコアが改善していることを示しています。
### 異常値
– 総合WEIや個人・社会WEIではいくつかの異常値が見られますが、特に7月6日のスコアが0.84から0.85の範囲で異常として認識されています。これは、特定のイベントや政策変更の可能性を示唆しており、社会的さらには個人的要因がポジティブな方向に急変したことを反映している可能性があります。
### STL分解
– **季節性**はデータに見受けられないが、トレンドとしては上向き、特に社会的要素が顕著です。
– **残差成分**では、一部のスコア（特に総合と社会WEI）が時々説明できない高い変動を示しています。これは予想外の外的要因の影響か、分析モデルにおける要因の見落としを示唆するかもしれません。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップから、**個人の経済的余裕**と**健康状態**、**社会的持続可能性**と**多様性**の間の強い正の相関が見られます。これらの相関は、経済的及び健康状態が持続可能性の向上に寄与している可能性を示唆しています。
### データ分布
– 箱ひげ図から、社**会持続可能性**と**個人のストレス**が極端な外れ値を持っていることがわかります。これは、特定の出来事が一部の分析日に影響を与えた結果かもしれません。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCAによって、**PC1が73%**の寄与率を持っていることから、データの主要な変動は個人経済、健康状態、そして社会的要因が複合的に作用していることが示唆されます。
– **PC2の13%**の寄与率は、より小規模な変動要因（おそらく短期的または地域特有の社会文化的要因）を反映していると考えられます。
### 結論
全体として、データは国際カテゴリにおける多様な社会的及び個人的要因の複合体を明確に示しています。経済的な要因の安定性と健康状態の改善が、社会全体の持続可能性や多様性の向上に寄与していることが見て取れ、これらの要因の政策への適用は、地域のウェルビーイングを更に向上させる可能性があります。特定の異常値が示すように、突発的なイベントや新たな政策の導入により、様々なWEIカテゴリでの急激な変化が見られる状況が考えられます。
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:
### グラフ分析の専門的および直感的な見解
1. **トレンド**
– グラフの初期段階（7月1日から7月10日頃まで）では、実績データ（青のプロット）がやや揺れ動いていますが、全体的に上昇傾向が見られます。
– その後、予測値（X）の開始位置から急激な上昇が始まり、一定の水平線になっています。特にランダムフォレスト回帰と線形回帰の予測が同じトレンドを示しています。この水平部は、予測期間の特定の安定を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データには外れ値がいくつかあり、これらは黒の輪で囲まれています。これらの外れ値は、何らかの突発的な事象があった可能性を示唆します。
– それ以外は、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実際の実績を示し、予測の最初の部分に不確かさを赤茶色の陰影で表示しています。
– ピンクと水色の線は予測トレンドを示していますが、どちらも長期的な安定を見せています。
4. **データ間の関係性**
– 実際のデータと予測データの間には、高い相関が施用されているようで、特に最終的な予測には大きな差は見られないため、予測の精度が高いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データ間での明らかな相関が見られます。予測は実績データの変動をある程度捉えており、外れ値を考慮しつつ、全体のトレンドに対する信頼度が高いと感じさせます。
6. **直感的およびビジネス・社会への影響**
– このグラフから、初期の不安定さを乗り越え、次第に安定したパフォーマンスを達成できる可能性が示されていると考えられます。ビジネスにおいては、業績の向上や市場の成長を期待できるサインとなり、これに対応した戦略を立案する価値があると感じられます。
– 社会的には、安定性を示す予測データが示されることで、消費者や投資者の信頼が高まり得ます。
このグラフからわかることをまとめると、データは短期的不安定を乗り越えて上昇・安定しているように見え、その背景には信頼できる都合を担保する要因があると分析できます。
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:
1. **トレンド**
– 初期の段階では横ばいですが、その後、紫色の予測（ランダムフォレスト回帰）が上昇しています。他の予測モデルはほぼ一定を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左側に数個のデータ点が異常値として黒い円で示されています。この範囲での急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のWEIスコアを示し、紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測値を示しています。灰色の領域は予測の不確かさを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデルがある中で、実績値と予想値の差が観察される期間があります。特に、ランダムフォレスト回帰と他のモデルとの間に予測の違いが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は相対的に安定していますが、予測ではモデルにより変動の見込みが異なります。外れ値は少数ですが、予測に影響を与える可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 実績値が比較的安定している一方で、モデルによっては今後の上昇トレンドを示唆しています。これにより、ビジネスでは慎重な戦略が必要となるかもしれません。また、この安定したスコアが維持されることで、国際的な位置付けが確保される可能性があります。しかし、異常値がなぜ発生したのかは検討が必要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初の約1週間は「実績」データが散らばっていますが、大きな上昇や下降のトレンドは観察されません。
– その後、予測データは上昇し、最終的に一定の高さで横ばい状態になります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階にいくつかのデータが外れ値として識別されています。これらは黒い円で囲まれています。
– 特に急激な変動は見られませんが、外れ値が存在していることから、初期段階でデータに異常があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は「実績」データを示しており、初期のデータはばらつきがあります。
– 紫色の線は回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）の予測を示しています。これらは後半で収束して安定しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示していますが、データがこの範囲に収まっています。
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的な相関があります。特に初期の実績データが予測の基礎となっています。
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強い相関が見られ、その予測は信頼性が高そうです。
– 実績データのバラつきに対し、予測は一貫したパターンを示しています。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**
– 初期のデータの変動は、予測モデルがよく対処できていることから、モデルの適応力があると感じます。
– 安定した予測により、長期的な計画や政策決定を行う際には役立ちます。初期の外れ値が何らかの社会的または経済的要因によるものである場合、その要因の根本的な解決が必要となるかもしれません。
このグラフは、短期間のデータからの予測においてモデルがどの程度信頼できるかを示しており、特に予測の安定性が重要視されます。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **実績**: グラフ左側の青いプロットは比較的横ばいで、大きな変動は見られません。しかし、いくつかのデータポイント（異常値）はスコアの中央値から外れています。
– **予測**: ランダムフォレスト回帰と線形回帰、決定木回帰の3つの予測モデルが示されています。ランダムフォレスト回帰はスコア1.0あたりで横ばいの予測を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフの左端に数点の異常値が存在します（プロットが他の点に比べて下方にある）。
– 異常値の間にある不確かさ範囲（灰色のエリア）が、これらのデータの不安定さや測定誤差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（実績）**: 実際の経済的余裕のスコアを示しており、30日間にわたる時系列データを表しています。
– **ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）**: 将来のスコアの予測であり、一定水準に達すると予測されている。
– **他の予測線（線形回帰、決定木回帰）**もスコアを予測するが、ランダムフォレスト回帰よりも低い予測を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績データ**と**予測データ**は互いに別軸で動いており、実績データの変動性が予測モデルに影響を与えている。
– 特に異常値が予測結果にどのように影響しているかが気になるところです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績のデータは比較的安定していますが、予測の結果がそれを支持しているわけではない。異常値の影響が強く、予測がその影響をどの程度吸収できているかが問われます。
### 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
– **不確実性の存在**: 実績の異常値から不確実性を感じ取り、不安定な要素があることを示唆します。
– **予測に対する信頼性**: 予測モデルが完全に一致しておらず、それぞれ異なる結果を示しているため、どの予測を信じるかについて直感的な判断が求められます。
– **ビジネスへの影響**: 経済的余裕の予測が企業の意思決定に重要な役割を果たし、異常値や予測の不安定性が投資計画や戦略に影響を与え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:
グラフを詳細に分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、初期にやや横ばいですが、全体的には安定しています。
– 三つの予測線（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）があります。直線回帰とランダムフォレスト回帰（青と紫）は上昇傾向を示しています。一方で決定木回帰（ライトブルー）は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中に、いくつかの外れ値（黒い枠）がありますが、大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 観測データは青い点で示されています。
– 予測データは、赤い点および三つの予測線で表されています（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と実績の間で初期のデータでは比較的一致していますが、未来に向けて各予測モデルにより異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間に顕著な相関は見受けられません。ただし、未来の予測では適用した手法による違いが明白です。
6. **直感的な人間の理解および社会・ビジネスへの影響**:
– このグラフから、人間は健康状態が予測される今後の変動に敏感になるでしょう。
– 上昇傾向を示す予測（ランダムフォレスト回帰）は、健康状態の改善を期待させますが、不確かさもあるため、確固たる結論には至りません。
– 社会的には、健康介入策の効果を評価するシナリオ分析に利用でき、ビジネス面では医療関連サービスの最適化に役立つ可能性があります。ただし、データの不確実性を考慮する必要があります。
総じて、データと予測の矛盾を理解し、適切なアクションやリソース配分を考慮すると良いでしょう。
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**
– 実績データ（青点）は一定の範囲内で横ばいになっています。大きな上昇や下降は見られません。
– ランダムフォレスト回帰の予測ライン（紫線）は急上昇後、横ばいに変わっています。この予測は実績データとは大きく異なる動きを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには外れ値が強調されていますが、全体の範囲内におさまっているようです。
– ランダムフォレスト回帰の予測と他の予測（線形回帰、決定木回帰）との間には明らかな不一致が見られます。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点（実績）は観測された心理的ストレスのレベルを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、実績データはその範囲内にほぼ収まっています。
– 黄色の線（決定木回帰）は散布図上で低く、比較的安定した予測を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各予測モデルの間には一貫性がなく、特にランダムフォレスト回帰は他の予測と乖離しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データには顕著な周期性やトレンドが見られません。この観察は予測の不確かさを増大させ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、多くの変動要因が心理的ストレスレベルに影響を与えている可能性があります。ビジネスや社会においては、突然のストレス増加が予想される場合、リソースの再配分やメンタルヘルスプログラムの強化が必要になるかもしれません。
– ランダムフォレスト回帰の予測が正しい場合、未来のストレスレベルに対する準備が必要です。しかし、他の予測モデルと大きく異なるため、慎重な検討が求められるでしょう。
全体として、実績データは安定しているものの、予測間の乖離が大きいため、さらなるデータ収集や分析が求められます。
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:
このグラフは、個人のWEIスコア（自由度と自治）の30日間の推移を示しています。以下に重要な視覚的特徴とそれに基づく洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績は初期に比較的安定しており、一定の範囲（0.6〜0.8付近）に密集しています。時間の経過とともに大幅な変動は見られません。
– ランダムフォレスト回帰による予測は、一定期間でスコアが上昇し、その後安定する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の実績データに異常値が見られ、そのデータポイントは黒い円で示されています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、一部は黒い円で異常値として強調されています。
– 赤いバツは予測されたデータポイントで、それに関連する予測モデルが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレスト回帰が他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰）に比べて、実績データのトレンドに合わせた曲線を描いています。これはランダムフォレストモデルが、複雑なパターンを捉えている可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績スコアは一定の範囲内でばらついており、予測と実績の相関が弱い可能性があります。予測の不確かさを示す範囲も広がっています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 人々の自由度と自治がしばらく安定した後に上昇すると、社会の安定性や幸福度が向上する可能性があります。
– 実績データの変動と異常値の存在は、予測モデルの精度をさらに向上させる必要があることを示唆しています。ビジネス面では、政策やマーケティング戦略の策定において、これらの不確実性を考慮する必要があります。
このグラフは、個人のWEIスコアに関する重要な洞察を示し、将来の動向を見極めるための基礎データとして活用できるでしょう。
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:
このグラフの分析は以下の通りです：
1. **トレンド**:
– 実績データ（青の点）は最初の期間において0.4から0.8の間で変動しています。
– 予測データ（ピンクの線）は、少しずつ上昇して1.0まで到達しており、その後安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中に、一つの明確な外れ値は見られませんが、全体的にバラつきがあります。
3. **各プロットや要素**:
– 青の点は実績データであり、黒い円は異常値の指標ですが、この期間中に黒い円は表示されていないように見えます。
– 灰色のエリアは予測の不確かさの範囲を示しており、実際のデータはこの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）は、実績データを基に異なる方法で将来の傾向を示していますが、特にランダムフォレスト回帰が最も高いスコアへ収束しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには分散がありますが、予測はその分散を平滑化し、トレンドを上昇として捉えています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– WEI（公正性・公平さ）スコアが一般的に上昇している予測が与えられているため、社会の公正性や公平性が改善される可能性を示唆しています。
– 予想の上昇が現実となれば、社会全体の安定性や幸福度の向上に寄与するかもしれません。
このグラフは、過去のデータをもとに未来のポジティブな変化を予測する、社会的な傾向を示しています。もしこの予測が正しければ、政策立案者やコミュニティリーダーにとって、積極的な行動を促すデータとして活用される可能性があります。
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:
このグラフは、社会における持続可能性と自治性を示すWEI（ウェルネス・エコノミック・インディケーター）のスコアを時系列で示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は横ばいに見えますが、ある一定の範囲内で変動しています。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全て上向きのトレンドを予測しており、特に決定木回帰とランダムフォレスト回帰は類似したスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつかあり、それが強調されています（黒い円で囲まれたプロット）。これらは典型的な動きから外れており、何らかの特別な要因が作用している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際のWEIスコアを示しており、灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰）が最も高いスコアを予測しており、楽観的な見方を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績のデータと異なる予測モデルの間で、ごく小さなスコア差が見られます。モデルによって未来の見立てが異なることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには平均的に0.8から0.9の範囲で密集してプロットされており、高い持続可能性と自治性を保っています。
– 異常値の発生は分析上の追加のアプローチが必要なことを示唆しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 安定した実績スコアは、持続可能性と自治性がしっかりと管理されていることを示唆しています。この状態が続けば、さらなる改善が期待できます。
– 外れ値は特定の問題や課題を示している可能性があり、それに対処することで全体のパフォーマンス向上につながるかもしれません。
– モデルの予測に従った戦略を策定することで、長期的なビジョンと計画に寄与するでしょう。
このように、グラフからは現状のパフォーマンスについての理解が得られるとともに、未来の展望についても具体的な指針を提供しています。
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:
このグラフについて、以下のように分析します。
1. **トレンド**
– 期間の前半（7月初めから中旬）は、実績AIによるWEIスコアは横ばいで大きな変動は見られません。
– 予測AIはランダムフォレスト回帰を用いて、7月中旬以降にスコアが上昇すると予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績AIのデータには、2つの異常値が認識されています。これは、通常の範囲から外れる値を示しており、注目が必要です。
– 予測には大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績AIのデータを示し、実際の観測値を表しています。
– プロットの周囲の黒い円は、異常値を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 各種予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる色で示されています。特にランダムフォレスト回帰は7月中旬以降のスコアの上昇を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の比較により、異常な値が将来の動向にどのように影響を及ぼす可能性があるかを把握できます。
– 異なる予測モデルの比較から、それぞれのモデルがどのように未来を見通しているのかを検討できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的集中していますが、いくつかの異常値は、特定の要因による影響があった可能性を示唆しています。
6. **直感的な感じやビジネス・社会への影響**
– 実績は比較的安定しているが、異常値が示す潜在的な問題を解決する必要があります。
– ランダムフォレスト回帰による予測が実現すれば、教育機会や社会基盤が改善する兆しと捉えることができ、これにより地域社会や経済にポジティブな影響を与える可能性があります。
– 社会基盤や教育機会の強化は、長期的な社会発展に寄与するため、このトレンドが継続すれば社会やビジネスの両面での成長が期待されます。
この分析によって、異常値の原因究明や予測の精緻化に注力することが、社会WEIの向上に繋がるかもしれません。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青色の点線）は、期間の大半でやや変動していますが、全体的には大きな上昇や下降は見られません。一方、予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、それぞれ異なる振る舞いを示しています。特に、ランダムフォレスト回帰の予測は上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値が黒い円で示されています。これらの外れ値は、期間の初期段階で集中して現れていますが、その後の予測には外れ値としての大きな揺れは見られません。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青色）は、直近のデータを示しています。予測には複数のモデルが用いられており、それぞれ異なる線（色）が将来的なトレンドを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、実績データの初期部分にのみ関与しているようです。
4. **時系列データの関係性**
– 複数の予測モデルがあり、中でも決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測が似ていますが、ランダムフォレスト回帰の方がより高いスコアを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値のスコアに対する予測値の平均的な相関は、線形回帰が比較的一定になっているのに対し、ランダムフォレスト回帰はより動的です。
6. **直感的な印象と社会への影響**
– このグラフからは、予測が上昇傾向にあることが人間に希望を与えるかもしれません。特に、ランダムフォレスト回帰の上昇トレンドは、社会における共生や多様性の促進が見込める可能性を示しています。ビジネスや政策の計画において、この上昇傾向を活用することが可能です。
このグラフは、今後の社会的な多様性や共生の進展を示唆する可能性があり、その結果、政策決定者や企業が多様性を推進する取り組みを強化する動機付けを与えるかもしれません。
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:
以下は提供された「国際カテゴリ 総合WEIスコア 時系列ヒートマップ」の解析です。30日間のデータを対象としています。
1. **トレンド**:
– 日々の変化は明瞭ではないが、最後に近づくにつれ色が明るくなっているため、スコアが徐々に上昇していると考えられます。
– 上昇傾向が見られ、特に7月5日と7月6日に顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日の日中に急激なスコアの上昇が見られます（色が黄色に近くなっている）。
– 他の日に比べて特にスコアが高いことがわかります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の強弱がスコアの高さを示しています。より明るい色は高いスコアを、暗い色は低いスコアを表しています。
– 時間帯ごとのスコア変化も示されており、特定の時間にスコアが他よりも高いと読み取ることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯におけるデータがあるが、顕著な周期性は見られない。
– 各時間帯ごとにデータがばらついており、特定の日において広範囲でスコアが変動している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは徐々に上昇していく傾向があり、特に一部の日で急激にスコアが高くなっている。
– 色分布の変化は比較的均一ではなく、特定の時間帯で急激な変動があることを示唆。
6. **直感的に感じられること、およびビジネスや社会への影響**:
– ヒートマップから、特定の期間や日にピンチがあり、これが何らかの国際的なイベントやニュースに関連している可能性が考えられます。
– ビジネスや社会においては、この急激な変動が需要や注目度の高まりを示している可能性があり、迅速な対応が求められるかもしれません。
全体として、このヒートマップは分析者に直感的な理解を提供し、短期間での変動を視覚化する有力な手段となります。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体を通じて、特に2025年7月5日から7月6日にかけて急激に値が上昇しています。初期の期間では値が低く（紫から青）、徐々に緑や黄色の高い値に変化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月6日に非常に高い値（黄色）があり、これは顕著な外れ値または急激な変動と見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化は値の変動を示しており、濃い紫から黄色に変わるにつれて値が増加していることを示しています。
– 時間帯（時）の軸に対しても変動がありますが、19〜23時の間で特に大きな変動が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに値が異なるため、特定の時間帯（主に午後から夜間）においてWEIスコアが上昇している傾向が確認されます。
– 特に後半（7月5日から6日）での値の上昇が顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として7月初旬が最も低い値を示し、日を追うごとに値が上がっていくパターンが見られます。
– 特定の日ライセンスのみ高い場合、一時的なイベントや変更の影響が考えられます。
6. **人間が直感的に感じることおよび影響**:
– 人々は、特に7月5日から6日にかけての著しい上昇を注目するでしょう。これは特定のイベントや政策変更などがあったことを示唆するかもしれません。
– ビジネスや社会においては、この変動が業績評価や経済指標に関与している可能性があり、特に高い数値がポジティブな結果をもたらすことが考えられます。
– また、時間帯による変動も考慮し、戦略的に優先時間帯を活用することが求められるでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフ全体を通して、時間帯ごとの色の変化が示されており、特に7月5日と7月6日には明らかに色が変化していることがわかります。この期間にWEIスコアが上昇傾向を見せていると推測されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日の特定の時間帯に黄色が見られ、これは急激なスコアの上昇を示唆しています。この瞬間的なスコアの高騰は、何らかの特別なイベントや状況が影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各色は異なるWEIスコアの範囲を示しており、色の変化が顕著な場所ではスコアの変動が大きいことを示しています。ヒートマップの密度によって、スコアの持続期間や変動の激しさを視覚的に捉えることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ヒートマップは異なる日と時間帯での比較を容易にしており、特に特定の日付に向かってスコアが一貫して変動していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間が経過するにつれて、特定の時間帯でスコアが一貫して上昇し、逆に安定している時間帯もあることから、時間帯による性質の違いがあることが示唆されています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 7月6日の急激なスコア上昇は注目に値し、特にこの日には社会的または経済的に重要な現象が発生した可能性があります。このようなスコアの変動は、ビジネスにおいては市場の変動や需要の変化を意味する可能性があり、社会的には大規模なイベントやニュースが影響している可能性があります。
このヒートマップは、特定の期間における社会的な動向を明らかにするツールとして有用であり、分析の深度を深めることで、より詳細な社会的インパクトを評価することが可能となります。
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:
このヒートマップは、WEI項目間の相関関係を示しています。以下に、見られる視覚的特徴と洞察について説明します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップなので、時系列トレンドではなく、項目間の相関を示しています。赤いほど相関が高いことを指しており、0.8以上の相関が特に強いと見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは、外れ値は目に見えませんが、「個人WEI（自由度と自治）」と「個人WEI（経済的余裕）」の間に比較的低い相関（0.50）があることが異質な要素として挙げられます。
3. **要素の意味**:
– 色の濃淡は相関の強さを示しています。赤が濃いほど正の相関が、青に近づくほど負または低い相関を示します。
– 「総合WEI」「個人WEI平均」「社会WEI平均」などが全体として高い相関を持っており、これらの項目は他の多くの要素と同じ動きをしやすいことがわかります。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列データではないため、時系列的な関係を直接示していません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI平均」の間に非常に高い相関（0.98）があり、心理的ストレスが個人の全体的な幸福感にとって重要な要素であることが示されています。
– 一方で、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「個人WEI（自由度と自治）」の間には低い相関（0.35）があり、社会的な公平性と個人の自由度は独立して変動する可能性を示します。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ヒートマップから、人々は高い相関を確認することで、どの要素が互いに影響を与えているか直感的に理解できます。これにより、各要素の改善がどのように総合WEIに寄与するかを考えることができます。
– ビジネスや社会的には、特に高い相関のある要素同士を同時に改善することで相乗効果を得られる可能性があります。たとえば、個人の心理的ストレス管理や健康状態の向上が、個人WEI全体の向上に寄与する可能性があります。
以上の点から、各WEI項目の間の相関関係をしっかり把握することで、どの要素に注力するかを決定するための指針が得られるでしょう。
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:
以下は、この「国際カテゴリ WEIスコア分布比較（箱ひげ図）」についての分析です。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプの分布は異なりますが、特定の時間における明確な上昇や下降のトレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」ではいくつかの外れ値が見られ、異常や個別のケースが存在していることを示唆しています。
– 「個人WEI（心身健康）」や「社会WEI（生態系整備）」では、分布内に外れ値がありますが、急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の大きさはスコアの範囲を、ひげはデータの広がりを示します。例えば、「個人WEI（心身健康）」は比較的広い範囲でスコアが分布しています。
– 色の違いは視覚的な分化を与え、逐次的に変化している様子がうかがえます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列のデータというよりはカテゴリ化された異なる指標の比較であり、直接的な関連や相関は見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」や「個人WEI（積極性と自律性）」などは比較的高い中央値を持ち、安定した分布を示しています。
– 「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」は中央値がやや低く、改善の余地があるかもしれません。
6. **人間が直感的に感じることおよびビジネス・社会への影響**:
– 高いスコアを維持している分野がある一方で、心理的な健康が不安定であり、そこに注目する必要があります。この分析を用いることで、心理的支援や健康促進プログラムの導入を検討することが必要です。
– 公平さや公正さの分野は比較的高く、一方で多様性や自由の保障には改善の可能性があります。これが社会的な議論や政策に影響を与える可能性があります。
全体的に、このグラフは各カテゴリの健康状態や社会的な成熟度を示し、政策立案者や企業がどの領域に焦点を当てるべきかの指針となります。
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、国際カテゴリのWEI構成要素に対する主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下は各観点からの分析です。
1. **トレンド**:
– データポイントは散らばっており、明確な上昇や下降のトレンドは見当たりません。しかし、第一主成分が0に近いところに集中しており、第二主成分における変動が比較的大きいことが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第一主成分が約0.3のところに一つの外れ値的データポイントが見られます。また、第二主成分が0.20の箇所も外れ値かもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 点の密度が高いところは、データがその領域でより集中していることを示し、そこが代表的な特徴を持つ可能性があります。色に違いが無い場合、データポイント間のカテゴリーでの区別はしていないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフはPCAの結果なので、直接時系列データ間の関係性を示すものではありません。しかし、主成分によってデータセット内で最も寄与が大きい変動を可視化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分は0.73の寄与率を持ち、データ全体の大部分の分散を説明しています。第二主成分の寄与率は0.13で、比較的に少ないことから、データのばらつきのメインは第一主成分によるものだと解釈できます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフは、データセット内の主要な変動要因を特定し、それに基づいて要因を分析するための出発点を提供します。ビジネスや社会においては、この結果を基に戦略を最適化したり、異常値の原因を調査することが重要です。特に、外れ値や散らばりは特定の地域や要因に関する深い分析への入り口となる可能性があります。
全体的に、このPCAグラフは、データセット内の特徴を直感的に理解する助けとなり、さらなる分析の道具として有用です。
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。