📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析の結果をご報告致します。
### 時系列推移と傾向
– **総合WEIスコア**の変動は短期間にわたり急激な上昇と下降を繰り返しているようです。特に7月6日にはスコアが0.85375まで達し、その後も高水準を維持しています。
– **個人WEI平均**は0.61、0.625辺りからのスタートで始まり、日によってわずかな上下を示していますが、最も高い値は0.795を記録しています。
– **社会WEI平均**は全般的に高めの水準を維持し、特に7月6日にかけて急激に上昇し0.9125に達しています。
### 異常値の検出
– 総合WEIスコアでは、7月6日に0.64と0.84~0.85のスコアが異常値とされています。この短期間での急激な増減は何らかの外部的要因によるものと考えられます。
– 個人WEI平均では7月6日夜間に突出したスコア（0.78と0.795）が記録されており、社会的にポジティブなイベントがあったかもしれません。
### 項目間の相関
– 各WEI項目間の相関について深い考察を行えば、**社会WEI平均**と個々の項目（特に**持続可能性と自治性**）が全体のスコア、特に社会平均の動向に強い影響を与えていることが推測されます。
– **経済的余裕**と**健康状態**は相互に関連があるように見受けられ、これが個人の全般的な満足度に影響を与えている可能性があります。
### データ分布と異常値
– 箱ひげ図を用いてデータを分析した結果、**社会WEI**が全体的に高く安定していたのに対し、**個人WEI**はばらつきが大きく、特定のイベントの影響を受けた可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **主成分分析(PCA)**の結果、PC1（73%）が大半の変動を担っています。これにより、データセット全体に大きな影響を与える要因が、社会インフラ、持続可能性、そして多様性の促進であることが示唆されます。PC2の寄与率(13%)はそれほど高くないですが、個々の要素の微調整または特定イベントへの依存を表している可能性があります。
### 洞察と推察
– データのポイント間で急激な変動が見られるために、おそらく短期間に経済的または社会的イベントが発生していることが示唆されます。
– 個別項目の相関と時系列を通じ、政策変更や公共の幸福感の変化が大きく影響していることを考慮できます。特に7月6日のスコアの増加は、何らかのプラス要因が個人および社会的に幸福感を促進したことを伺わせます。
この分析は、生活環境が持続可能で多様性を尊重した社会基盤によって影響を受けていることを示しており、政策施策を通じた改善の見込みを強めます。
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:
以下に、グラフから得られるインサイトと解析結果を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績AIのスコアは安定していますが、予測AIにより将来的に増加するトレンドが示されています。特にランダムフォレスト回帰と決定木回帰でこの傾向が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としてマークされているいくつかのデータポイントがありますが、全体的には実績の数値に大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績データ、緑の点は前年度の比較データ、赤の×は予測データです。
– 濃い紫、薄い紫、ピンクの線はそれぞれ異なる予測モデルの結果を示しており、その間に幅を持たせた灰色の帯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**:
– 実績と予測のデータが明確に分かれており、予測が複数のモデルで上向きなのが一貫しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前年度のデータと実績データの重なりは、一定の相関があることを示唆しており、プラスの線形傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ビジネスや社会において、WEIスコアの上昇トレンドは、将来的な成長を予期させ、楽観的な見通しを示しています。
– 予測の不確かさが示されていることで、潜在的なリスクや変動も考慮する必要があります。
このグラフを分析することで、現在のパフォーマンスが安定している一方で、将来的にはさらなる改善の可能性が高いと予測されます。モデル間の予測が一貫しているため、信頼性も比較的高いと考えられます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– このグラフは360日間のWEIスコアの推移を示しています。最初の7月1日からデータの記録があり、どの予測モデルでもスコアに大きな変動は見られません。
– 過去の記録に対する予測モデルの線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なる傾向を示していますが、どれも大きなトレンド変更を含んではいないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値としてマークされたデータは無いようです。
– スコアは全体的に0.6から0.8の間で安定していますが、最後の方で決定木とランダムフォレストの予測が若干高め（0.8以上）にシフトしています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、黒い線で囲まれています。
– グリーンの点は前年のデータを示し、比較対象としての役割を果たしています。
– 予測データは赤い「×」で示されており、3つの異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測が視覚的に確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データの間には大きな乖離が見られず、全体的には安定したパフォーマンスを示しています。
– 各予測モデルの出力は若干の差異を伴っており、特にランダムフォレスト回帰の予測が少し上向きです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データの間に強い相関があることが見て取れる。
– 各回帰モデルの予測が大きく乖離していないため、データ自体が比較的一貫した特性を持っていることが示唆される。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフからは、将来のパフォーマンスに大幅な変動が予測されていないことが直感的に感じられます。
– 安定したWEIスコアは、一貫したパフォーマンスを維持していることを示しており、リスク管理が比較的しやすい環境にある可能性があります。
– ビジネスや社会的影響としては、継続的な改善策や調整が必要ない可能性を示しており、リソースを新たな挑戦や拡大に振り向けることができるでしょう。
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:
分析結果は以下の通りです：
1. **トレンド**:
– 初期のデータではWEIスコアが高めで、後半に検証されたスコアもやや高い傾向があります。
– 離れている時期にデータポイントが分かれているため、周期性や一貫したトレンドは明確には見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データにおいて、いくつかの異常値（黒い円）が観測されています。
– また、予測データには急激なギャップがあり、異なる回帰モデルが用いられているようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データであり、緑の点は前年度の比較データを示しています。
– 外れ値は黒い円で示されており、異常なデータ点と見なされています。
– 紫とピンクの線は、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）によって示された予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年のデータは、具体的な時系列関係を判断するのが難しいですが、近しい範囲には存在しています。
– モデル間での予測に若干の差異が見られるが、大きな変動域はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布としては、初期と後期で高めのスコアが観察され、中央部分は不連続です。
– モデルの予測値は一貫性があり、信頼区間も狭いことから、今回の変動は比較的小さいと考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 予測モデルによる未来予測が広範に行われており、信頼性の高い予測が複数存在している様子がわかります。
– 社会WEIスコアが高いことは、関連する国際的なプロジェクトや政策の成功を示唆している可能性があります。
– 異常値の存在はさらなる分析や監視が必要な領域を示しており、可能性としてデータ収集プロセスの改善が考えられるかもしれません。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ（青い点）**: 左側の短期間のみ表示され、安定的に推移しているように見えます。
– **予測データ**: 線形回帰（緑）、決定木回帰（紫）、ランダムフォレスト回帰（マゼンタ）による予測が表示されており、全体的に上昇傾向が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績データに異常値（黒い輪郭の白い背景）が確認されます。この点は、通常の範囲外であり、何らかの外的要因で発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青い点）と予測（赤い×）**: 各モデルの予測精度を比較できます。
– 各色の線（緑、紫、マゼンタ）はそれぞれ異なる予測モデルを示し、それぞれの予測結果を視覚化しています。
– **灰色の帯**: 予測の不確かさ範囲を示し、これにより予測の信頼性を評価できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値に基づく予測が異なる予測モデルでどの程度一致するかを観察できます。ランダムフォレスト回帰が他のモデルと多少異なる予測を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布が期間の初期に集中しており、長期的な傾向は予測の範囲でしか示されていません。実績が短期間で安定しているため、長期間の予測には不確実性があることが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– このグラフからは、個人の経済的余裕が安定的に推移する一方で、特定の期間で急激な変動がありえます。ビジネスや政策決定者は、この安定的な傾向をベースに計画を立てる一方、外れ値を重視し、潜在的なリスクを管理する必要があります。
– モデルの予測範囲を考慮することで、中長期的な経済計画に活用できる可能性があります。
この分析を活用することで、将来のリスクや機会をより効果的に管理するためのインサイトが得られます。
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:
このグラフでは、個人の健康状態を表すWEIスコアの時系列データが示されており、期間は1年間（360日間）です。以下に、グラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 期間の前半（2025年7月から11月）は、スコアが0.6から0.8までの範囲で変動しています。緩やかな上昇トレンドが見られます。
– グラフの後半には、データポイントは2026年7月に密集していますが、スコアに明確なトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月から11月の間に、いくつかの異常値（黒い円）が見られます。これらのデータポイントは、予測モデルからの範囲外にあることを示しており、異常な健康状態の変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青い点）は、実際のWEIスコアを示しています。
– 予測（赤い×）は、予測されたスコアを示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰（それぞれ異なる色の線）は、各モデルによる予測の傾向を示しています。
– 前年（緑色の点）は、前年のスコアを示していると思われますが、データの比較には注意が必要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルのパフォーマンスと実績データを比較することで、モデルの精度を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 線形回帰と他の回帰モデルとの予測範囲は大きく異なっており、回帰モデルの選択が結果に大きく影響する可能性があります。
6. **直感的な感じと社会への影響**:
– グラフを見ると、具体的なトレンドは乏しく、予測の精度向上が求められます。
– 個人の健康状態の監視において、データの不確実性と異常値の検出が重要であり、社会的にも個人の早期介入や予防策に役立ちます。
全体として、健康関連の指標を定期的かつ多方向から監視することの重要性が示されています。予測モデルの選択と精度の改善が、健康管理の効率と効果を高める鍵となるでしょう。
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:
このグラフは、個人のWEI（心理的ストレス）スコアの365日間の推移を示しています。以下にいくつかの視覚的特徴とその洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフの始めには、数値が0.5前後で横ばいですが、特定のポイント以降、予測（線形回帰や決定木回帰）の値が急上昇しています。特にランダムフォレスト回帰の予測は1.0に達しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績のデータは比較的安定していますが、予測モデルによっては急な変動が見られます。これらのモデル間での大きな差異は予測の不確実性を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青色のプロットで、予測値は赤色の「×」で示されています。
– 異常値は黒い円で強調されています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の帯で示されており、モデル間の不確実性を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各種予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なるトレンドを示しており、特にランダムフォレスト回帰は他のモデルよりも高い予測値を示しています。これは、より複雑なパターンに対応して高いリスクや不確実性を示唆している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一貫していますが、予測データと比較すると大きなばらつきが見られます。これはモデルの違いが反映されていると考えられます。
6. **洞察と影響**:
– 期間の序盤は全体的に安定した心理的ストレスが示されていますが、後半にかけて特にランダムフォレスト回帰が示す急上昇は、将来的なストレスレベルの増加を示唆します。
– ビジネスや社会において、特にこれからのストレス管理が重要になる可能性があります。予測モデルの間でのばらつきは、より精度の高いモデルの選択と、ストレス要因に対する迅速な対策が求められることを示しています。
このような洞察は、ストレス管理や予防策を講じるための基盤として活用され、具体的な社会的介入や政策決定につなが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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには明確なトレンドが見られません。初期のデータポイント以降、未来の予測データが示されていますが、横ばいや一定の上昇・下降のパターンは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のプロットで異常値が検出されていますが、その後のデータポイントには特に急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– **青い点**（実績AI）: 過去の実績データを示しています。
– **X印**（予測AI）: 未来の予測データを示しています。
– **緑の点**（前年比AI）: 前年データとして表示されています。
– **紫色の線**（予測/ランダムフォレスト回帰）: モデルによる予測を示しており、特定の傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時系列データの間に相関性が特に示されているわけではなく、異なるカラーでモデル予測の異なる手法を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係は特に示されておらず、分布には特異なパターンは見られません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 直感的には、データの広がりが少なく、数ヶ月にわたる予測値が安定していることから、WEIスコアに大きな変化がない予測がされています。これにより、自由度と自治における状況が現状維持で推移する可能性があります。
– ビジネスへの影響として、自由度と自治に変化がない場合、現状の政策や市場戦略を大きく変える必要性が低いと判断されるかもしれません。
– 社会的には、現状の政治的または国際的な環境が安定しているか、または変化の兆しがないと見ることができ、一般市民や企業には安心感を与える可能性があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– **上昇**: 予測（紫とピンクの線）は時間とともに上昇している。特に、ランダムフォレスト回帰による予測は急激な上昇を示している。
– **横ばい**: 実績AI（青の点）は比較的安定し、急激な変化はない。
2. **外れ値や急激な変動**
– **異常値**: 黒い縁取りで示された異常値がいくつか見受けられるが、これらはあまり大きくスコアを離れていない。したがって、影響は限定的と考えられる。
3. **プロットや要素の意味**
– **青の点（実績AI）と赤の×（予測AI）**: 青の点は実際のデータであり、赤の×は予測データとして位置づけられている。各ポイントは、特定の期間におけるWEIスコアを示している。
– **緑の点（前年比較AI）**: 昨年と比較したスコアを示し、安定している。
– **紫とピンクの線**: それぞれ決定木回帰とランダムフォレスト回帰による予測を表す。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **実績と予測の整合性**: 実績データと予測データが重なる部分があるが、予測は徐々に実績を超え、楽観的な方向に向かっている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **相関関係**: 実績と予測の間に高い相関があるように見えるが、予測のスコアの変動が実績を超えて大きいため、慎重に扱う必要がある。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– **直感的な洞察**: 全体的にスコアは安定している印象を与えるが、予測によれば未来のスコアはさらに改善される見込みがある。
– **ビジネスへの影響**: 予測が実現するならば、公平性や公正さの向上を見込んだ企業戦略や政策の策定に役立つ可能性がある。
– **社会への影響**: 改善が続く前提であれば、社会全体の信頼感の向上や経済活動の活性化に寄与するかもしれない。
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**
– 初期のデータ（青のプロット）は一貫して高スコア（0.8から0.9付近）を維持しています。
– 黒の異常値マーカーは、ほとんどのスコアが0.9を超える高い位置にあります。
– 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（紫、ピンク）は、評価日が進むにつれて一貫してスコアを上に予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青点プロット群において、ほとんどのデータが非常に均一に高いスコアを示していますが、少数の異常値が認識されています。
– 特定の範囲外に落ちるデータ（灰色の予測範囲）が確認されていますが、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**
– 青のプロットは実績データを示しており、実績のスコアが安定しています。
– 紫とピンクの線は予測モデル（決定木、ランダムフォレスト）の傾向を示し、スコアを高く維持することを予測しています。
– 緑色のプロットは、前年との比較データを示し、過去のデータの傾向と比較して現在のデータを位置づけています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績データと予測データ（紫、ピンク）の間で明確に区分され、全体として高いスコアが維持される傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は偏りが少なく、多くのデータポイントが高スコアを示すため、全体的に持続可能性と自治性が高いと評価されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 全体的に高スコアを維持しているため、国際的な持続可能性と自治性において安定した成績を示していることが直感的に伝わります。
– ビジネスや社会において、このデータは信頼性を高める要素となり、将来的な政策や戦略の基盤となるでしょう。
– 高い持続可能性と自治性は、社会全体の長期的な発展と安定に寄与する要素と考えられます。
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:
このグラフは、社会WEI（社会基盤・教育機会）のスコアに対する時系列散布図です。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– グラフ全体として、2025年7月から見始める部分では、実績データは比較的一定（横ばい）しています。急激なスコアの上昇や下降トレンドは見られません。
– 線形回帰や決定木、ランダムフォレストによる予測データがそれぞれ異なるトレンドを示しているものの、全体としては大きな変化は少ないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値のマークがいくつか見られますが、それほど多くはありません。これはシステムが安定していることを示す可能性があります。
– 予測の不確かさ範囲は広範囲に広がっています。これは、予測に不確かさがあることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットが実績AIによる実データを示しています。
– 線、決定木、ランダムフォレストの予測はそれぞれ異なる手法による予測結果を示しています。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示しており、比較的直線的に見えます。
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密接に関連しているようです。実績に基づいた予測モデルにより、将来の動向を予想しようとしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には相関関係がありそうですが、予測に含まれる変動が比較的大きいため、精密な分析が必要です。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– 社会基盤・教育機会の安定性を示していることから、社会の安定や政策の影響を定量的に掌握するのに役立つでしょう。
– 一方で、予測の不確かさがあるため、特定のアクションを取る際には注意が必要です。特に、異常値や急激な変動が社会インフラや教育政策の改善点を示している可能性を考慮する必要があります。
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:
このグラフについて以下のような分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– タイムラインの初期においては、WEIスコアは約0.6から0.8の間で上下しており、ある程度の変動があります。
– その後、予測の線形回帰とランダムフォレスト回帰の線は急上昇し、スコアが1.0に近づいています。これは明確な上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– スタート時点での実績データには黒い丸がついており、異常値とされています。これは他の時点と比較して異なる動きを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績、赤いバツ印は予測、緑の薄い点は前年の比較、灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
– ピンクと紫の線は異なる回帰モデルの予測を示し、それぞれ急激な上昇を描いています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測モデルは、最初は一致していませんが、徐々に予測がより正確に実績に近づくことが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測モデル間には高い相関が予測されており、モデルは将来のスコアの上昇を示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– このグラフから、社会の多様性と自由の確保が将来的に改善する傾向にあることが示唆されています。これは、ポリシーや社会的な取り組みの結果である可能性があります。
– もしこのトレンドが続くならば、国際的な政策決定者や組織は、予測を基にしてさらなる改善策の実施を検討することが有益でしょう。
このように、グラフが示すトレンドや予測を活用することで、より良い社会的成果を目指すための戦略を立てることが可能です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– このヒートマップでは、横軸に日付、縦軸に時間帯が示されており、色の変化で値の変化を示しています。
– 色が日付を追うごとに濃い青から黄緑、黄色へと変化していることから、時間の経過とともに値が上昇しているトレンドが見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– ヒートマップの一番右下の黄色のエリアが急激な値の上昇を示しており、外れ値または特異な動きが生じたことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色のスケールは値を示しており、紫から黄色に向かって高い値を示しています。
– ヒートマップの色の濃淡は、その時点の値の大きさを示しており、時間と日付に関する情報を結合して示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 異なる時間帯間での相関を直接示すものはありませんが、1日の中での値の変動パターンが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 時間帯別に濃淡が見られ、特に午後遅い時間帯（16時、19時など）で値が他の時間帯に比べ顕著に低い可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響:**
– 色の変化により視覚的に値の変動が直感的に捉えられるため、ビジネス上の意思決定における傾向分析が容易になります。
– 最終日の極端な値の上昇は、特定のイベントや要因による影響を示唆しており、この情報は企業の戦略立案やリスク管理において重要です。
この分析により、時間とともに値が上昇していることがわかり、特定の時点で異常な動きがあるため、さらなる調査が必要です。
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:
この個人WEI平均スコアの時系列ヒートマップから得られる洞察を以下にまとめます。
1. **トレンド**:
– 全体的に見ると、時間帯ごとのスコアに一定の変化があり、最後の方に大きな変化が見られます。
– 特に、最近の数日間でスコアが急激に上昇するトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日に顕著な変化があり、明るい緑から黄色への変化が急激であることがわかります。これは外れ値として注目されるべきです。
3. **各プロットや要素**:
– 色がスコアを示しており、濃い青から明るい黄色に変化していることがわかります。具体的には、スコアが0.62から0.78の範囲で変動しています。
– 特定の時間帯で、急激なスコアの上昇が確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯で一貫した上昇の傾向が見られるため、それぞれの時間帯が相互に関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間とスコアが十分に一致しているため、時間シリーズにおけるスコアの一定の変動パターンを示している可能性があります。
– 一定の時間帯で、スコアが高くなる傾向が特に明白です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々はこのヒートマップを見て、日別・時間別にパフォーマンスが向上していることを直感的に感じるかもしれません。
– ビジネスや社会において、このような急激な変動はサービスや製品の需要が急増する可能性を示しているかもしれません。予期せぬ変動として、対応策が必要かもしれません。
この分析により、データの変動要因をより深く理解するためのさらなる分析が推奨されます。例えば、具体的な要因が他にある場合、それを特定する調査が必要です。
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:
この国際カテゴリの社会WEI平均スコアの時系列ヒートマップについて以下の洞察を提供します。
### 1. トレンド
– **周期性**や**明確なトレンド**は見られません。期間は短く、限られたデータポイントのため、全体的なパターンを判断しづらいです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 2025年7月6日に**急激な上昇**が見られます。この日はスコアが他の日に比べて著しく高く（黄色）、特異な値と言えるでしょう。
### 3. 各プロットや要素
– **色の濃淡**はスコアの高低を示しています。薄い色は高スコア、濃い色は低スコアを示しています。
### 4. 複数の時系列データ
– 日付ごとの時間帯別のスコアを示していますが、全体として特定の時間帯に顕著なパターンは見えにくいです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特定の日付や時間帯に関連する明確な相関関係はこのグラフからは見られません。
### 6. 直感的感想と影響
– **社会への影響**として、2025年7月6日の急激なスコア上昇が、何らかのイベントや社会的変動と関連する可能性があります。この変動が持続的なものであるか、またその原因が明らかであるかを追跡することは重要です。
– ビジネスにおいては、このスコアの変化が顧客や市場の動向にどのように影響するかを評価する機会が考えられます。
この情報をもとにさらなる詳細な分析が可能となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップでは、特定の時間的トレンドを直接視覚化していませんが、相関関係を見ることができます。
– 強い相関（赤系）や弱い相関（青系）が表示され、特定のカテゴリ間の関連性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急な変動を示す直接的なデータはここには含まれていません。しかし、相関が特に低い（青系）場合、それが異常として考えられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の濃淡は相関の強さを示します。濃い赤は高い正の相関(> 0.85)、濃い青は負の相関を示しています。
– たとえば、個人WEI平均と総合WEIは非常に高い正の相関があります（0.92）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 直接的な時系列関係の視覚化ではありませんが、これらの変数間の年間相関が表されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 個人と社会の要素の間で、例えば「心理的ストレス」と「健康状態」は高い相関があります（0.86）。
– 一方で、個の「経済的余裕」と「社会基盤:教育機会」は低い相関を示しています（0.43）。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– この相関マップからは、個人のウェルビーイングが全体的な社会的幸福と強く関連していることが見て取れます。
– 政策的には、個人の心理的ストレスや健康状態の改善が、社会全体の幸福に影響を与える可能性が示唆されます。
– 社会基盤の強化、特に教育機会の拡充が必要と言えるかもしれません。
全体として、このヒートマップは各カテゴリがどの程度影響し合っているかを視覚的に示しており、戦略・政策の検討に有用です。
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:
このグラフは国際カテゴリのWEIスコア分布を箱ひげ図で示しています。このグラフを詳しく分析すると以下のような視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– すべてのカテゴリで短期間の動向は示されていないため、長期的なトレンドがあるかどうか判定できませんが、箱ひげ図の形状からおおよそのスコアの分布や中央値の位置はつかめます。
2. **外れ値と急激な変動**:
– いくつかのカテゴリで外れ値が確認できます。特に「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」で顕著です。外れ値は、これらのカテゴリにおいて異常なスコアが頻繁に観測されていることを示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱（箱ひげ図の）の範囲は第1四分位数から第3四分位数までの範囲を示し、中央値（中央の線）はそのカテゴリ内の典型値を示します。色の違いは各WEIタイプのグループ化や分類を視覚的に区別するためのものです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではないため、直接的な関係性や時系列的関連性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布の幅は「社会WEI（生態系整・教育機会）」で最も広く、スコアが様々な方向に散らばっていることが示されています。一方、分布幅が狭いものはスコアの一貫性が高いと言えるでしょう。
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**:
– このデータを見ると、特定のカテゴリにおけるスコアの変動の大きさが、市場や社会環境の不確実性を反映している可能性があります。特に「個人WEI（心理的ストレス）」の外れ値は、生活やビジネスに対するストレス要因の分析に役立つでしょう。
– ビジネスにおいては安定したカテゴリへの投資が安全であるかもしれませんが、不安定なカテゴリは潜在的なリスクとチャンスを持つことを示しています。
このような視点からこのグラフを分析すると、国際的な環境や社会的要因についてより詳細な理解が得られるでしょう。
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:
この主成分分析（PCA）のグラフについて、以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– グラフは第1主成分と第2主成分の関係を示しており、特定の上昇または下降のトレンドはありません。ただし、プロットは第1主成分の0を中心として左右対称に広がっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値はありませんが、いくつかプロットが他のクラスタから離れた位置にあります（例えば、第1主成分が0.3の位置）。
3. **各プロットや要素**:
– 点の分布は主に第1主成分に沿って広がっています。これは第1主成分がデータの変動を多く説明していることを示しています（寄与率0.73）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではなく主成分の可視化なので、時間的な要素の分析はできません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分は明確な相関関係を持っていないように見えます。分布は対角線的な偏りはなく、バランスの取れた形状です。
6. **人間が直感的に感じることや影響**:
– データの大部分は第1主成分に関連しているので、ビジネスや社会において第1主成分が最も重要な要素である可能性があります。この情報を基に戦略を立てる際には、第1主成分の要因に注目することが重要です。
– 全体の分布は比較的均一で極端に分布が偏っていないため、このデータセットのバランスの取れた性質を示していると言えます。
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。