📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアの分析結果:
#### 1. **時系列推移:**
– **総合WEIスコア:** 時系列的に見て、WEIスコアは全体として上昇傾向にあります。特に、2025-07-06の午後以降から飛躍的な増加が観察され、0.64375から0.85375までの急上昇が見られます。
– **個人WEI平均:** 比較的安定していますが、時折大きな変動があります。特に2025-07-06の夜間において急激な上昇があり、0.625から0.795まで増加しています。
– **社会WEI平均:** 基本的に個人WEIと似たトレンドを示していますが、変動幅がより大きく、特に2025-07-06に0.6625から0.9125への上昇が顕著です。
#### 2. **異常値分析:**
– 異常値として挙げられたスコアは、通常の変動幅を超えるものとして注目すべきです。2025-07-06の急激な上昇およびその前後の安定したスコア変動は、これらの異常スコアに由来している可能性があります。
#### 3. **季節性・トレンド・残差 (STL分解の結果):**
– **季節性:** 短期間のデータセットからは明確な季節性を特定するのは困難ですが、夜間多くの指標でスコアが高くなる傾向があります。
– **トレンド:** 全体的に見ると上昇傾向が明確に見られます。特に7月に入ってから安定上昇が確認されています。
– **残差:** 解釈は難しいですが、短期間におけるデータの変動の一部は外的要因に起因する可能性があります。
#### 4. **項目間の相関性:**
– 相関ヒートマップからは、社会WEIと持続可能性、共生・多様性、社会基盤の強い相関性が見られます。これは、社会基盤の改善や多様性の考慮が全体的な社会評価に大きく貢献していることを示唆しています。
#### 5. **データ分布:**
– 各項目での箱ひげ図から観察すると、個人の項目よりも社会の項目の方がばらつきが大きい傾向があります。特に持続可能性や社会基盤は広い範囲での変動を示しています。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA):**
– PCAによる分析では、PC1が全体の72%の分散を占めることから、第一主成分がWeIスコアに大きな影響を与えていることがわかります。この成分が恐らく、社会的基盤や多様性の高まりによるものと推察されます。
#### まとめ:
全体として、WEIスコアは社会的基盤の強化と持続可能性にかなりの影響を受けており、それが短期間での変動に大きく貢献している可能性があります。異常スコアは、データ収集のタイミングや測定環境の変動に依存しており、これらの値は指標の再評価や背景要因の再調査を促す要因にもなり得ます。特に、2025-07-06に観察された急激な数値の変動は、更なる考察と分析が必要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績と予測のトレンド**:
– 実績データ（青い点）は比較的横ばいの状態からスタートし、後半に少しばらつきが見られます。
– 複数の予測手法に基づく未来のトレンド（線と×印）は、横ばいからやや上昇を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左側に異常値（黒の円）が多く見られ、そこが特に変動が大きかった期間であることがわかります。
– この異常値は、モデルの予測精度や外部要因によるものと考えられます。
3. **各プロットや要素**
– **青い点**: 実績データを示しており、観察された事象の変動を表しています。
– **×印**: 予測値で、モデルの予測に基づく未来の動きを示しています。
– **線**: 各回帰モデルの一般的な予測トレンドを示しています。
– **緑の点**: 過去のデータを示しており、比較の基準になります。
4. **時系列データの関係性**
– 実績データと複数のモデルによる予測データとの間には明確な時間推移に沿った関連性があります。
– モデルごとの予測値の差異が見られ、それぞれのモデルが異なる方法で未来を予測していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なる期間における実績データと予測データ間には一致する部分がありますが、一部の予測モデルは実績と大きく異なる動きを予測していることが浮き彫りになっています。
6. **人間が直感的に感じることおよびビジネスへの影響**
– 異常値の多さから、事業の安定性に影響するリスク要因が含まれている可能性があります。
– 今後の予測トレンドが上昇傾向を示しているため、ポジティブな未来を期待できますが、異なる予測モデル間のばらつきに注意が必要です。
– ビジネスや社会的影響としては、異常値が続く場合、予期せぬ対応や戦略の見直しが求められ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:
このグラフは、個人WEI平均スコアの時系列散布図です。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**:
– グラフは二つの時期に分かれており、初期のデータ点と末期のデータ点が別々の期間を示しています。初期のデータは安定したスコアを示しているが、後期はやや上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには異常値が存在しますが、グラフ全体での急激な変動はあまり見受けられません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実際のスコアを示し、緑の点は前年の比較スコアを示しています。紫やピンクの線は予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期のデータと末期のデータは明確に分断されており、両者間のデータは見受けられません。このことは、分析期間内において何らかのデータ欠損やギャップが存在する可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測モデルの結果は一般的に一致しているが、一部のモデル（ランダムフォレスト回帰）は他と異なる結果を示しています。このことはモデル間の相関性の違いを示しているかもしれません。
6. **直感的な感覚やビジネス・社会への影響**:
– 初期と末期のスコア差、および一部の異常値の存在から、これらの変動がどのようにして発生したのかを掘り下げることで、WEIスコアの管理や予測の改善につながる可能性があります。また、モデル間の予測精度の違いは、より精密な予測手法のことを示唆しており、適用分野での精度を向上させるためのアイデアを提供しています。
これらの洞察は、データの時間的変化や予測精度の判断に役立ち、さらなる調査や対策立案に貢献するでしょう。
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:
このグラフにおける分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側（2025年7月から2025年10月付近）には「実績（実績AI）」のブルーのプロットが密集しています。全体として、強い上昇または下降のトレンドは認められません。
– 右側（2026年3月以降）は「前年（比較AI）」がグリーンで示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ブルーの実績データの中には異常値がいくつかあることがわかります（大き目の黒い円で囲まれたデータ点）。
– それ以外は特に急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ブルーのプロットは実績データを示しており、黒い円で囲まれたものが異常値です。
– グリーンのプロットは前年のデータを示しており、比較のために配置されています。
– 紫色やピンク色の線は異なる機械学習モデルによる予測を示していますが、グラフ上部に少ししか表示されていません。
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密接な関連があることが視覚的に確認できます。前年との比較が指標の評価に役立つ可能性があります。
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は類似した分布が見られますが、具体的な数値での相関はグラフからは見えません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– グラフから直感的に、実績データが前年と近い値に収束していることがわかります。これはプロジェクトや施策が前年同様の成果を達成しているか、若干改善していることを示唆します。
– ビジネスや社会への影響としては、前年のデータと同様のパフォーマンスが維持されることで、安定した成果や信頼性の高い結果が期待できると言えるでしょう。異常値がある場合、それらの原因を調査し、改善策を講じることが重要です。
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:
以下に、与えられたグラフの分析結果を示します。
1. **トレンド**
– 初期データ（7月）では横ばいで、安定しています。ただし、以降の期間については明確なデータが少ないため、長期的なトレンドは不明です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間において異常値としてマークされたデータポイントが観測されます。このデータは他のデータポイントと比較して大きく離れており、注目すべきです。
3. **各プロットや要素**
– 青の実績データと紫やピンクの予測データが使用されています。各モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測が示されており、予測の幅の広さが不確かさの指標となっています。
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若干の差異が見られ、特に予測モデル間のばらつきが特徴的です。これにより、予測の信頼性についての懸念が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間には直接的な相関関係が見られませんが、異常値とそれに続くデータの分布に注意が必要です。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**
– このグラフからは、予測の信頼性や異常値の影響について直感的に不安を感じるかもしれません。経済的余裕の予測は信頼性のあるものにする必要があり、ビジネスや社会政策にはこの不確実性を考慮する必要があります。特に異常値の原因を突き止めることで、より正確な予測につながる可能性があります。
このグラフは、個人の経済状況の動向を示すものであり、予測モデルの改善が状況の把握に重要であることを示しています。
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:
グラフに基づく分析は以下の通りです：
1. **トレンド**:
– グラフ全体としては、評価日が進むにつれてWEIスコアが上昇しています。
– 特に、開始直後と終了付近でWEIスコアが異なる範囲になっており、後者の方が高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 開始直後にいくつかのスコアが重なっており、異常値として記されています。
– その後のデータポイントは均一に並んでおり、外れ値は見当たりません。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績データを示しており、評価の初期に集中しています。
– 緑のプロットは前年のデータとして示され、評価期間の後半に集まっています。
– 紫、シアン、ピンクの線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
– これらの予測は、実際のデータに基づいたスコアの上昇トレンドを捉えています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測の各モデルはおおむね一致しており、全体的なトレンドを的確に予測しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のころのデータと比較して、予測されたスコアはより高く、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。
6. **直感的な影響と洞察**:
– 人々は健康状態が改善していると認識し、これによりビジネスや社会全体の安心感や満足感が向上する可能性があります。
– データが示すトレンドが続く場合、将来の計画や医療サービスの向上につながる可能性があり、健康関連産業における投資機会が増加するかもしれません。
このグラフは、健康状態の変化を理解するうえで重要な視点を提供しており、計画や意思決定において役立つ情報となります。
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:
このグラフで視覚的に捉えられる特徴とそこから得られる洞察を以下に記します。
1. **トレンド**
– 初期の実績AI（青い点）は0.6付近で横ばいに推移しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は0.9から1.0の間に増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い丸で示された異常値がいくつかあり、これらは他のデータポイントと比較して高かったり低かったりしています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、データの実際の測定値を表しています。
– 異常値はデータセット内で特異であるか、予測モデルによって期待されていない数値として認識されています。
– 予測結果は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つで示されていますが、それぞれ異なるパターンを描いています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間では異なるトレンドが見られます。特に、ランダムフォレスト回帰が顕著に増加しているのとは対照的に、線形回帰と決定木回帰はあまり変動していないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIデータは初期に密集し、その後の予測モデルとは分布が異なっています。
– 予測値の広がりは、それぞれのモデルの特性を反映しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 全体として、心理的ストレス（WEIスコア）は予測モデルによって将来的に異なる軌道を描く可能性があります。
– ランダムフォレストの予測が高いWEIスコアを示唆しているため、将来のストレス管理策の導入が必要かもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、ストレスが高まるため、従業員のパフォーマンス低下やメンタルヘルスのサポートが求められる可能性があります。
このように、データから得られる洞察は予測の不確実性を示しており、特に異常値が頻出する場合には詳細な原因分析が必要です。各予測モデルの結果を比較し、最も現実的な対策を講じることが重要でしょう。
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**
– 360日間の間に明確な上昇または下降のトレンドは見られません。期間中は特定の期間でスコアがばらついており、一貫した増減は観察されません。評価日の範囲が特定の時期に限られているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータに大きな外れ値がありますが、これが具体的に何を示しているのかは不明です。もしかすると異常事象や特殊な出来事の影響かもしれません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点（実績AI）は実際の測定値を示しています。これに対して、紫やピンクの線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を表しています。
– 緑の薄い点は前年の比較値を示しています。
– 黒い円は異常値を示しており、注意が必要です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の重なりが少なく、特に異なるモデル間のばらつきが顕著です。予測の不確実性が高いことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 同一時点での実績値と予測値の乖離が大きく、各予測モデルの間でもスコアに違いが見られるため、モデルのパフォーマンスや信頼性に疑問が残ります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– グラフは予測の不確実性、特に新しいデータに対するモデルの信頼性の欠如を示唆しています。社会的あるいはビジネス上の意思決定において、これらの予測結果を単独で用いることはリスクが伴う可能性が高いでしょう。多様な予測モデルを組み合わせたアプローチや、さらなるデータの収集と分析が推奨されます。
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:
この国際カテゴリの社会WEI（公平性・公正さ）のスコア推移を示す時系列散布図について分析します。
1. **トレンド**:
– 全体的にWEIスコアの横ばいが続いているように見えます。実績の青い点は過去1年間に大きく変動していません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには黒い輪で囲まれた外れ値がありますが、これらは大きくスコアから乖離しているわけではありません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青の実績点が過去の実際のデータを示し、緑は前年のデータです。
– 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、今後のスコアの上昇を予測しています。
– 灰色の帯が、予測不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と複数の予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の間には互いにわずかな差異がありますが、最も当てはまるのがランダムフォレストのようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 観測されたデータと予測されたデータには、それほど大きな差異は見受けられません。いくつかの遅れがあるものの、全体的に整合性は高いです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々がこのグラフから直感的に感じることは、社会的な公平性と公正さに関する安定した現状が予測されていますが、予測によると、今後は若干改善されるかもしれないという期待感を抱くでしょう。
– この安定性と予測上のわずかな向上は、政治や経済の意思決定者にとって重要であり、持続的な社会的公平性の実現に向けた新たな政策や投資の指針になるでしょう。
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:**
– グラフは、初期に急激な上昇が見られ、その後はプロットが安定しています。特に、線形回帰を用いた予測においては急上昇が最も顕著です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– プロットのいくつかに異常値が示されていますが、全体的には同じ範囲内に収まっています。急激な変動は初期の部分で見られ、その後は安定する傾向です。
3. **プロットや要素の意味:**
– 実績（青のプロット）は、モデルの予測（紫、緑、ピンクの線）と比較されています。
– 白黒の大きな円は異常値を示しており、予期せぬ出来事や特異なデータポイントを示している可能性があります。
– 予測モデルの線は異なる回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によるものです。
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の結果が比較されており、予測範囲内に実績が収まっていることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– グラフの全体的な分布は、初期の増加後に非常に密集した分布に変わり、予測モデルによって多くの点で支持されています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響:**
– 実績と予測の安定は、システムやプロジェクトの予測可能性が高く信頼性があることを示唆します。
– 初期の急上昇は、初期段階での大きな改善や変化の可能性を示すもので、持続可能性と自治性の増加を意味します。
– 予測と実績が一致していることから、計画や政策の安定した実行が期待できることを示しています。
このグラフは、持続可能性と自治性のスコアが時間とともに向上し、安定したシステムやプロジェクトの運営が期待できることを示しています。これは、長期的な戦略計画にとってポジティブな証拠とも言えます。
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:
このグラフを分析すると、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフの左側に集中している実績と予測値があります。それらは横ばい傾向で、特に期間の最初に集中しています。
– 中盤以降の期間では、予測値のみが描かれ、その後急激に上昇していることが視覚的に確認できます。
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があります。予測された範囲内に収まっていないこれらの異常値は、何らかの特異な要因（天候や政治的イベント、政策変更など）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**:
– 青いプロットは実績データ、緑色は前年のデータを示しています。
– 紫、ピンク、シアンの線は異なる回帰モデルによって予測された値で、いずれも後半に向けて上昇傾向にあります。
– その他の要素として、灰色の帯は予測範囲を表しており、これは各予測値がどれだけの不確実性を伴っているかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 年初と年末のデータは、モデルによって異なる示唆を持つ可能性があり、特に決定木とランダムフォレストによる予測の信頼性を探る余地があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、実績値と予測値の間に強い相関は見られないように見える部分がありますが、予測の偏差が広い範囲にわたって広がることから、モデル間で異なるプロセスがされている可能性も考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフを見て直感的に感じるのは、初期の実績データの安定性とその後の予測値の増加です。これは、社会基盤や教育機会の面で何らかの大きな改善または投資が行われていることを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、政策立案者や教育分野の指導者が、この傾向を元に資源を効率的に配分することで、さらなる社会的発展を促す可能性があります。
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:
このグラフは、国際的な社会の共生、多様性、自由の保障に関するWEI（社会ウェルビーイング指標）の推移を示しています。
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青色プロット）は、0.7から0.8付近を中心にした安定した値を示しています。
– 後半の予測データ（緑色プロット）は、同じく0.8付近で安定しており、大きなトレンドの変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには、複数の外れ値（黒丸で囲まれたプロット）が確認されますが、全体的な傾向には大きな影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色は実績データ、緑色は予測データ、黒丸は外れ値を示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさの範囲を示しており、予測には一定の幅があります。
– 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）が使用されており、それぞれピンク、紫、灰色の線で表示されていることが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測値の間で、予測モデルは実績データを反映し、将来の動向も同様に安定を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績および予測データが0.8付近で高いウェルビーイングを示し、分布は均一です。しかし、初期のデータにはややばらつきが見られます。
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**:
– WEIスコアが高いことは、社会の共生、多様性、自由の保障において良い評価を受けていることを示します。これにより、社会の安定性が維持され、国際的なビジネス環境が良好であると判断されるでしょう。
– 予測が安定していることから、将来に向けても持続可能な社会づくりが進むことが期待されます。
このグラフが示すデータは、社会のウェルビーイングが高水準であり、持続可能性のある発展を遂げていることを示しています。将来的なリスクは予測されにくく、安定した社会構造が維持されると考えられます。
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:
このヒートマップから得られる情報と洞察は以下の通りです。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 時間帯におけるWEIスコアに明確な周期性は見られませんが、一部の時間帯で特定の日にスコアが高くなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月7日の特定の時間帯（19時以降）において、スコアが非常に高く（黄色の色合い）、他の日と比べて明らかに異なるパターンが見られます。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（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡がWEIスコアの高さを示します。紫から緑、そして黄色へと移るにつれてスコアが上昇しています。
– 密度や色の変化が少ない部分では、スコアが安定していることを示します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 特定の時間帯において複数の日のスコアが類似している部分があり、その時間帯が重要である可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に夕方以降の時間帯にスコアが変化する傾向があります。この変化は日によって異なりますが、一定のパターンが見られます。
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に関する洞察**:
– 外れ値の存在や特定の時間帯でスコアが一貫して高いことは、その時間帯や日が特別な活動やイベントと関連している可能性があります。
– ビジネスにおいては、このようなスコアが高いタイミングを利用してキャンペーンやプロモーションを行うことで、効果を高められる可能性があります。
このヒートマップの分析から、特定の時間帯や日付に焦点を当てた詳しい調査や戦略策定が推奨されます。
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:
このヒートマップを分析すると、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**:
– 全体的には、日付が進むに連れて色が濃いから薄いもの、そしてまた濃いものへの変化が見られ、特に7月7日に一気に色が明るくなることが特徴的です。これは短期間での急激なスコアの上昇を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日から7月7日にかけて、特に時間帯23時のデータが急激に明るくなっており、非常に高いスコアを示しています。これは異常値または特殊な出来事による変動かもしれません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡はその時間帯のスコアの高さを示しており、紫色が低いスコアを、黄色が高いスコアを示しています。スコアが日を追うごとに高まっている様子が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日毎に異なる時間帯のスコアの変動を観察することで、その日や時間帯に特有の傾向があるかを見つけることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日や時間帯にスコアが突出して高くなっているパターンがあることから、これらの時間帯が特に活発であるか、もしくは特定のイベント等が影響している可能性があります。
6. **社会やビジネスへの影響**:
– 直感的には、特定の時間や日に集中的に活動が増えていることは、そこでの消費活動や社会的イベントが影響を与えていることを示唆している可能性があります。ビジネスにおいては、この時間帯に合わせた戦略を策定することで、収益を最大化できるかもしれません。
このヒートマップは、短期間での変動が大きいことを示しており、その背後にある要因の特定は戦略策定に重要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド:**
– このヒートマップは、日付と時間帯に基づいて色の濃淡で示される社会WEI平均スコアの変化を示しています。
– 多くの時間帯において濃い色が広がり、スコアが低い傾向を示していますが、7月6日と7日の特定の時間帯では急激な変化が見られ、明らかな上昇（色が明るくなる）が見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月7日の午前23時には、非常に高いスコアを示しており、この時間帯は他と比較して異常な外れ値として認識されます。
– また、その直前の7月6日の午前9時にも顕著なスコア上昇が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の濃淡はスコアを表し、スコアが高いほど明るい色になります。したがって、7月7日の午前23時から次の日の早朝にかけての時間帯は、非常に良好な社会的状態を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 同じ時間帯に渡る多くの日が中低スコアを示していることから、特定の日付（7月6日、7日）にスコアが上昇する要因が考えられます。
– 特に週末や特別なイベントなど、社会的活動が通常と異なる可能性があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– スコアが通常低い時間帯がある一方、特定の日に限りスコアが大きく改善しています。これにより、特定の日付に特化した社会的、経済的因子が作用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:**
– 7月6日から7日にかけて、非常に強いポジティブな変化を感じる時間帯があるため、この期間中に社会的な満足度や幸福度が大幅に向上している可能性があります。
– ビジネス面では、このデータは特定のイベントまたはキャンペーンが成功している兆候として読み取れるため、さらなる詳細な調査やマーケティング戦略の調整に利用できます。また、同様のトレンドを再現するための施策を検討する価値があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド:**
– ヒートマップは相関を示しているため、直接のトレンドは表示されていません。しかし、相関が強い項目は一貫した関係性を持つ可能性があり、それがトレンドを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 色が大きく異なる場所は特段な外れ値を表しています。ただし、ヒートマップは全体的な相関を示すため、具体的な時点の変動よりも、項目間の総体的な関係性を重視します。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の濃さが相関の強さを示し、赤系が正の相関、青系が負の相関を表します。1に近いほど強い相関を持ちます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 強い正の相関は「個人WEI平均」と「総合WEI」(0.92)、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社交WEI平均」(0.91) などに見られます。これらの項目は同時または類似の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:**
– 多くの項目が総合WEIに対して高い相関値を示しています。特に「個人WEI平均」との相関が非常に高いため、個人面での幸福度や満足度が総体的な幸福度に大きく寄与していることがわかります。
– 「個人WEI（自由度と自治）」との相関が他と比べてやや低めで、特定の社会要因や個人の自由が直接的に総体的な幸福感に影響しない可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることとその影響:**
– 高い相関が示されることで、特定の要素が幸福や満足に強い影響を持つことを示す。例えば、心のストレスが影響を与えるため、企業や国が個人の精神的健康のサポートを強化することが社会全体の幸福度向上につながります。
– 「公共性・公正さ」や「社会基金・教育機会」などの社会的な要素が重要な役割を果たしているため、これらが強化されると、全体的な幸福度の維持や改善に寄与します。
このヒートマップは、個人や社会の特定の要素が総合的な幸福度にどれだけ関与しているかを視覚化するための有用なツールであり、政策立案や企業戦略に大きく活かされる可能性があります。
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、異なるWEI（World Economic Indexと思われる）タイプにおけるスコアの分布を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を挙げます。
1. **トレンド**
– 全体として、スコアは大きく変動しない範囲にありますが、WEIタイプごとに中央値と分散に違いがあります。特定の日付に焦点を当てたトレンドはこのグラフからは読み取れません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのWEIタイプで外れ値が見られます（特に「個人WEI（経済状態）」）。外れ値はそのデータセットにおける変動性や異常値を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱ひげはそのWEIタイプのスコアの分布を表しています。箱の中の線は中央値を示し、箱は第1四分位と第3四分位を表します。髭の範囲は最小値と最大値の間のデータを示し、外れ値は髭の外にプロットされています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフから特定の時系列関係を読み取ることは難しいですが、異なるWEIタイプ間の分布の比較ができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係そのものはこのグラフでは直接分析できませんが、異なるWEIタイプ間で中央値や分散の差異が分かります。例えば、「社会WEI（共生、多様性、自由の確保）」は中央値が高く、分散が少ないことが特徴です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアが高いカテゴリ（「社会WEI（共生、多様性、自由の確保）」など）は、安定した良好な経済状態や社会的条件を示唆します。反対に、箱の大きさや外れ値の多さがあるカテゴリは、不安定さや内部の変動を示唆する可能性があります。これらの洞察は、政策決定や戦略計画におけるリスク評価に役立つでしょう。
WEIスコアの分布が示す社会の健康や経済状況の違いは、国際的な比較を行う際に重要な指標となり得ます。
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、国際カテゴリーにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）を360日間のデータを元に可視化したものです。以下に、グラフの特徴とそこから得られる洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体には特定の上昇や下降のトレンドは見られませんが、第1主成分と第2主成分の間でデータポイントが広がっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に、第1主成分が0.3付近、第2主成分が0.05付近にプロットされたデータポイントが他のデータから離れており、これが外れ値として考えられます。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– プロットされたデータポイントは、異なる国または市場の構成要素を示しており、第1および第2主成分でそれらの関係性や重要性を表しています。第1主成分は情報の72%を、第2主成分は12%を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 主成分間で異なる時系列またはカテゴリのデータがどのように相関しているかを示しています。明確なクラスターは見られませんが、分布のスプレッドが異なる特徴の存在を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントは比較的広範囲に分布していますが、第2主成分が0.05付近で密集していることから、この範囲での傾向を探索することが重要です。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– グラフからは、多様な国や市場における構成要素の変動が捉えられるため、特定の国の経済活動や政策が他に与える影響を評価する指標として使えます。
– ビジネスにおいては、特定の市場や国における競争力を測るために使用される可能性があります。特異なデータポイントは新たな市場機会やリスクを示唆し、注意深く分析する価値があります。
全体として、このPCAグラフは、複雑なデータセットを効率的に解釈するための視覚的ツールを提供しており、特に外れ値や密集領域に注目することで、さらなる分析を行う出発点となります。
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。