📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析
#### 時系列推移
WEIスコア全体を見た時に、データが示すトレンドは、一部安定しており、他の期間では変動が見られます。特に2025年7月6日を中心に著しい変動が見られ、WEIスコアが大幅に上昇しています。この期間は、社会面の要因（特に公平性や持続可能性の向上）が寄与している可能性があります。
#### 異常値
異常値として検出された日付とスコアがいくつか存在します。特に、2025年7月6日には0.81、0.84、0.85と大きく上昇しています。これらは通常の範囲を超えている可能性があり、外的要因（例えば政策変更や重要なイベントなど）が影響を与えたと考えられます。
#### 季節性・トレンド・残差
データをSTL分解した場合、短期間の変動は主に社会的要因に由来し、個人の健康状態や心理的ストレスが中期的な変動に影響を与えていることが示唆されます。残差は比較的小さく、これら要因が全体に対して強い規則性を持っていることを示しています。
#### 項目間の相関
相関ヒートマップを見ると、特に社会的持続可能性と社会的公平性が高い相関を示していることが見えるでしょう。これらの要因は共に成熟している社会構造の証拠を示しており、社会インフラや教育機会がこの傾向を強めています。
#### データ分布
箱ひげ図分析では、個人WEIの項目間で高いばらつきが観測されます。特に、経済余裕と健康状態が中央値から大きく外れた外れ値を示すことがあるため、個人の生活環境がスコアに大きく影響を与えている可能性があります。
### 詳細項目分析
– **個人WEI平均**: 時期によっては下落が見られますが、全般として改善傾向が見られます。特に自由度と自治の向上が個人WEIの改善に貢献しています。
– **社会WEI平均**: 持続可能性と社会インフラの向上が平均スコアの持続的な向上に寄与していると考えられます。
– **詳細項目**: 経済的余裕、健康状態、心理的ストレスは個別に大きな変動を示しています。社会面では、共生・多様性の確保が維持されつつありますが、時には下落することがあり、国際状況や内政状況による影響も考えられます。
### 主要な構成要素（PCA）分析
主要な構成要素（PC1: 70%寄与率）の分析は、WEIのバラつきを理解する上で極めて重要です。PC1が高い割合を持っていることから、特定の社会的要因や政策施策がデータ全体に大きな影響を与えていることが分かります。逆に、PC2が11%の寄与であることから、個人のライフスタイルや個別事象の影響は比較的小さいですが、存在し続けています。
### 結論
全体としてWEIスコアは小幅の安定的な成長傾向を示しており、特に社会的な要因が大きな影響を与えています。データの中で特定された異常値は、社会的な出来事や政策変更による一時的な影響も考慮する必要があります。引き続き持続可能性と教育機会を充実させることにより、さらに安定したポジティブな指標を維持することが期待されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– グラフの左側に青色で示された「実績AI」のデータポイントは、0.7付近で密集しており、短期間で明確なトレンドは見られません。
– 右側には前年（比較AI）を示す緑色のデータが比較的まとまっていますが、緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「異常値」として黒い縁取られたマーカーが表示されていますが、これは特定の外れ値または異常な観測を示しています。
– 線形および決定木回帰の予測が、ある点で大きく変化している様子も見られます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 青色の実績データは、モデルが観測した実際の値を示しています。
– 緑のデータは前年との比較を表しており、前年と今のパフォーマンスの比較が可能です。
– 予測（ピンク）はランダムフォレスト回帰によるもので、この期間中に一定の予測値を示します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 実績と前年のデータが近似しており、全般的に密接な関係が見られます。
– 予測は、特に線形回帰と決定木回帰で実績データに適合した結果を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフでは特定の相関関係を読み取るのは難しいですが、各データセットがそれぞれのトレンドを独立して示しており、完全に重なることは少ないです。
6. **このグラフから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**
– 実績と前年のデータが対比されており、前年と比べてどう変化しているかを理解しやすくしています。
– 顧客や経営者は、現状のパフォーマンスが前年と比較してどのように改善または悪化しているかをすぐに認識可能で、経営判断の指針となるでしょう。
– 予測のバリエーション（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）により、堅実な予測モデルを構築し、リスク管理や戦略設計に役立てることができます。
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:
このグラフを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイント（青い実績）は横ばいに見えますが、急激な上昇を示す紫色の線（ランダムフォレスト回帰の予測）が観察されます。これにより将来的な上昇トレンドが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で示された異常値が初期にいくつか観察されます。これにより、過去に予期しない変動があったことがわかります。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績を示し、他の色（特に緑色）は予測モデルの結果です。
– 緑色の点群は前年度のデータとして示されており、今年の実績データと比較可能です。
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（特にランダムフォレスト回帰）が最も密接に連動しており、他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰）はそれに応じた違ったパターンを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値を除けば、継続的な上昇傾向があり、予測モデルはこのトレンドを強く支持しています。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**:
– 予測モデルが示す急激な上昇は、ビジネス戦略の見直しや新たな投資機会を示す可能性があります。
– グラフから得られる直感的な理解として、安定した上昇トレンドが期待できる状況にあるため、持続可能な成長をアピールすることができます。
この分析結果は、特に意思決定者にとって重要であり、今後の戦略策定に大いに寄与するでしょう。
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:
### グラフ分析および洞察
1. **トレンド**
– グラフには二つの重要な時期があります。一つ目は2025年7月の実績の時期で、この期間にはデータが非常に高い安定した数値（0.8以上）を示しています。二つ目は2026年6月から7月にかけての予測の時期で、この期間のデータはやや広範囲に散在していますが、比較的高い数値（0.7から0.9）を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月には、一部のデータポイントが他より高い値を示しているものの、大きな外れ値は見られません。
– 予測期間（2026年6月から7月）では、緑色の予測データがやや広範囲に分布しています。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績で、緑のプロットは前年の比較AIによる予測です。
– 紫とピンクのラインは予測範囲を示し、異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト回帰）が使用されていますが、それぞれが示す範囲は重なる部分が多く、異常な予測はありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の関係性を見ると、実績が高い数値を示しているため、予測も同様の高い値を維持することが期待されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは非常に密で安定した分布を示しており、予測データも同様に高いスコアの範囲での変動が見られます。相関関係は強そうです。
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**
– 人間の直感としては、データが高い水準を保っていることから、安定した社会的な状況や政策があることが示唆されます。
– ビジネスや社会への影響として、予測結果が実績と一致していることは、引き続き信頼できる社会環境が続くことを示しており、投資やマーケティングの安心材料となるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 初期段階でのデータポイント（青い点）はおおむね横ばいで一定である。これは、経済的余裕（WEI）の実績が安定していることを示唆している。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測（紫の線）は、短期的に上昇する予測を示している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績のデータポイントに異常値（黒い円）が確認できる。異常値の存在は予測モデルの精度に影響を与える可能性がある。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータを示している。
– 緑の点は前年の比較データを示し、直近の値が前年同時期と比較してやや高めであることを示している。
– 核密度（灰色のシェーディング）はデータのばらつきの範囲を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データは、今後の増加トレンドを示しているが、ランダムフォレストによる予測は他のモデルよりも楽観的である。
– 実績と前年データの比較は、全体的に改善の兆しを示唆している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定の範囲内に収まっており、極端な変動は少ない。これにより、モデルの予測が比較的信頼性があると考えられる。
6. **直感と社会・ビジネスへの影響**:
– 人間の直感として、このグラフは安定した経済的状況の中で、近い将来に向けての改善が期待されることを示唆している。
– 経済政策やビジネス戦略の計画には、この安定性を基盤にしたさらなる成長戦略が考慮される可能性がある。データのばらつきが小さいため、リスクコントロールもしやすいと考えられる。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**
– データは主に2つの期間に分かれており、初期のデータは2025年の前半、後半のデータは2026年の中頃に集中しています。これらのクラスタ間に明確な傾向はなく、それぞれが独立しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータにおいて、いくつかの異常値が確認されます。これらのデータポイントは、他の実績データと比較して大きく逸脱しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点が実績値を示し、緑色の点が前年の比較データを表しています。異常値は黒い円で囲まれています。
– 予測のデータは異なる手法で示されていますが、線形回帰（ピンク色）、決定木回帰（紫色）、ランダムフォレスト回帰（水色）が表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のデータには明らかなギャップがありますが、それぞれが独立したクラスタを形成しているため、直接的な関連性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は、各クラスタ内で比較的均一に見えますが、全体としては二分された形の分布をしており、スコア値が0.6から0.8の範囲に集中しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 2025年と2026年のデータを比較することで、一貫した健康状態（WEIスコア）の維持または改善に取り組んでいることが示唆されます。
– 異常値は潜在的な問題を示しており、個別の詳細な分析が必要です。予測モデルによる対応は価値がありますが、方法論ごとの結果の違いを理解し、適切なモデルを選定することが重要です。
このような分析は、個人の健康状態の評価や改善に向けた戦略の策定に役立つ可能性があります。また、組織レベルでの健康管理方針の推進にも貢献するでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **期間**: 360日の間でのWEIスコアの推移を表示。
– **トレンド**: 最初の期間はスコアが増加傾向にある。後続の予測は横ばい状態に見える。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 最初のデータにはいくつかの異常値が観察される。それが示される位置は他のデータポイントとやや異なる。
– **急激な変動**: ランダムフォレスト回帰による予測で急な上昇が見られる。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青色のポイント**: 実績のWEIスコア。散布されている期間が非常に短い。
– **赤い×**: 予測のスコア。
– **緑色の円**: 前年のデータを示し、後のデータ群と比較するための基準線。
– **グレーの範囲**: 予測の不確かさを示す範囲。
– **紫とピンクの線**: 異なる回帰モデルによる予測のパターン。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **モデル間の比較**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の結果は一貫して横ばい傾向を示しているが、ランダムフォレスト回帰では著しい初期上昇がある。これらのモデル間での予測差は、不確実性を増す要因。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: 実績データと予測との間に一致したトレンドが初期段階ではない。初期段階での外れ値と、モデルの不確実性を考慮する必要性が提言される。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **直感的な洞察**: 最初期のデータの変動や外れ値が目立ち、その後は予測が安定しているように見える。ビジネスにおいては、初期段階でのストレス要因を特定し、対策を講じることが重要。
– **社会への影響**: このデータは国際的な個々の心理的ストレスの指標となる可能性があるため、予測の精度向上が期待される。政策決定者や企業は、ストレス軽減のための介入やリソースの再配分を考慮すべき。
このグラフは、個人の心理的ストレスの動向を把握する上で、重要な手がかりを提供するものであり、これからのデータ収集と予測技術の発展が期待されます。
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:
以下の視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 現在の評価日から初期の評価日まで、WEIスコアはおおむね横ばいか、わずかな上昇傾向があります。
– 未来の日付にかけて、決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測はスコアの上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の評価期間に異常値（黒いリング）が観察され、他のデータポイントよりスコアが低いです。
– 決定木回帰予測ではスコアが急に上がっていますが、これには急激な変動が見られます。
3. **各プロットの意味**:
– 青の実績点は実測値を示し、時間とともに少しずつ変化しています。
– 線形回帰（ピンク）とランダムフォレスト回帰は様々な予測アルゴリズムに基づくスコアの予測値の変動を示します。
4. **複数時系列データの関係性**:
– 実データと予測データ（線形、決定木、ランダムフォレスト）で一貫性のある予測傾向が観察されます。
– 非常に多くのモデルが予測されているため、各モデル間での予測精度の差が重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– リアルタイムのデータ（実績AI）と前年度の比較（薄緑）は非常に近い値を示しているため、過去との相関性が高いと見られます。
6. **直感的な感覚および影響**:
– 人間には、多くの予測モデルが安定したスコアの上昇を示しているため、今後の自由度や自治が向上する可能性があると感じられるでしょう。
– ビジネスや社会において、個人の自由度と自治の向上は、新しい市場やサービスの展開にとって魅力的な背景を提供します。
この情報によって、将来の行動計画や戦略を立てる基礎資料として活用でき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:
このグラフは、WEI（公平性・公正さ）のスコアについて、実績と予測を比較した時系列散布図です。以下に視覚的特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 全体として、WEIスコアは非常に高い水準から始まり、その後も高い状態を維持しているようです。予測されたスコアは横ばいで一定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左端に「異常値」として検出されたデータポイントがいくつか存在します。特に、黒い円で囲まれた青い点が異常値として示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青い点）**: 実際に観測されたWEIスコアを示しています。
– **予測（赤い×）**: 予測AIが予測したスコア。
– **異常値（黒い円）**: 通常の範囲外にある値。
– **前年（薄緑の点）**: 前年のデータとの比較としての参考値。
– 予測モデルには「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、それぞれのモデルによってわずかながら異なる予測が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測が重なって表示され、両者の一致度が確認できます。予測の精度は、異常値を除けば比較的一貫しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値を除くと、高い相関が見られ、一貫した数値が観測されています。実績と予測は、高度に一致しており、良好な予測性能を示していることがわかります。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアが高い水準に保たれていることは、社会における公平性・公正さが維持されており、制度やポリシーが適切に機能していることを示唆します。異常値への注意が必要ですが、全体的にはポジティブな印象です。
– ビジネスや政策立案においても、この安定した高スコアは安心材料として働き、投資や政策の一貫性にも役立つ可能性があります。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **上昇または下降:** グラフ全体にわたって、WEIスコアはかなり高い範囲にありますが、大きな上昇や下降は見られません。
– **横ばい:** 多くのデータポイントが横ばいであり、安定した状況を示しているようです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値:** 初期の青色の点は黒い円で囲まれており、これは異常値として示されています。
– **急激な変動:** 大きな変動は特に見られません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色と形:**
– 青色の点は「実績」を示し、安定性を示しています。
– 緑色の点は「前年比」として示され、現状維持またはわずかな変化を示しています。
– 紫色の線は「ランダムフォレスト回帰」を示し、予測モデルとして利用されている様子です。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測モデルの結果（直線回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、全体的に似た範囲で予測されており、過去の実績と統合的に考慮されていることが示唆されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関:** データポイント間には強い変動や相関関係は見られず、比較的安定した分布を維持しています。
### 6. 直感的な洞察と社会への影響
– **直感的な理解:** 全体として安定的な傾向や予測を示しており、持続可能性と自治性が高いと人々は感じるでしょう。
– **ビジネスや社会への影響:**
– 実績と予測情報の整合性が高く、特定の分野において安定した政策や戦略を推進するのに役立ちます。
– WEIスコアの安定性は、政策決定者にとって持続可能な社会運営の証拠となり、長期的な計画策定に寄与します。
総じて、このグラフからは、強固な安定性と持続可能な社会の維持が強調されており、それに基づく戦略的な方針を支持しています。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は過去数か月でほとんど横ばいで、0.7〜0.8の間で安定しています。
– 予測データには赤い×が表示されており、左上に見られますが、急激な変動はありません。
– 予測による線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のすべての予測はいずれも安定しており、大きな上昇または下降のトレンドは示していません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示されていますが、明確な外れ値は確認できません。
– 預測の幅（灰色の範囲）も安定して狭く、急激な変動を示す領域はありません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実績データを示し、データの主要なトレンドを表しています。
– 緑の点は前年のデータで、今年の実績と比較できます。
– 灰色の範囲は予測のばらつき範囲を示していますが、これも大きな変動がないことを示しています。
– 予測手法別に色分けされた線が描かれており、異なる手法でも類似の予測範囲を維持しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法は同様のトレンドを示しており、互いに矛盾はありません。これは複数の手法で信頼できる予測がされていることを示唆します。
– 実績データと前年のデータを比較すると、前年からの大きな変化は見られず、安定した状況が続いています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測値との間に強い相関が見られ、現状維持が予測されています。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフは全体として安定性を示しており、重大な変動や異常は確認されていません。
– 教育機会や社会基盤の改善に大きな変動がないことから、特段の政策変更や社会変革が行われていない可能性があります。
– 社会やビジネスへの直接的な影響は小さいと考えられますが、今後の動向を注意深く監視することは依然として重要です。
この分析から、社会基盤と教育機会の状況が安定していることが示されています。将来の変化を警戒しつつ、現状維持に努めることが求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 前半（2025年7月頃）は、WEIスコアが比較的一定しており、大きな変動はありません。
– 2026年初め以降、スコアが0.8から1.0の範囲で急激に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2026年初期にスコアが急上昇している点が目立ちます。
– 「異常値」としてマークされているプロットがいくつかありますが、明確な不連続的な外れ値は確認できません。
3. **プロットの各要素**
– 青色の点は実績データを示しており、2015年7月から2025年9月にかけて安定しています。
– ラインやプロットの色から、複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が用いられていることがわかります。
– 各予測は、全体として一定の水準に従って変動していますが、ランダムフォレスト回帰の予測は特に急上昇を示しています。
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、2025年以降に明らかに分かれており、予測データでは2026年初頭からの上昇が反映されています。
– 各予測手法が同様の上昇トレンドを示していますが、ランダムフォレスト回帰が最も上昇幅が大きくなっています。
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、予測モデルにより異なる上昇トレンドが示され、将来的な飛躍を強調しています。
6. **直感的な洞察及び影響**
– WEIスコアの上昇は社会の多様性や共生、自由の保障が改善する兆しを示している可能性があります。
– 異常値として記録された点を徹底的に調査することにより、どの要素がこの変動に寄与しているかを特定可能です。
– 予測通りにスコアが上昇すれば、社会的ポジティブな進展が期待でき、政策立案や関連事業に対する信頼性が向上するでしょう。
全体として、このグラフは、社会的要素の改善と予測モデルの信頼性を示唆しています。
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:
以下は、この総合WEI時系列ヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– カラーバーを見ると、各日付のデータが色で表されています。全体的には、色が暗い方から明るい方へ少しずつ変化しており、時間帯により異なるパターンが見られます。明るい色の部分が増えていることは、潜在的なスコアの上昇を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日以降、明らかに色が明るくなる（緑や黄色に近づく）部分があり、このポイントで急激な変動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡がWEIスコアの強度を表しています。濃い紫色は低いスコア、明るい黄色は高いスコアを示します。頻繁に色が切り替わる日や時間帯は、スコアが変動しやすいことを示唆しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時間帯ごとに色の変化が見られ、これは異なる時間帯で異なるパターンやスコアの変化があることを示しています。特に朝や夜間の時間帯に変化が顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフ上で色が連続して同じ色調である場合は、安定したスコアを示しており、急激に変わる部分は変動が大きいです。この分布は特定の要因による影響を示している可能性があります。
6. **このグラフから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**:
– 大きな変動が起こるタイミングは業務や運用における注意が必要なポイントとして識別されるでしょう。スコアが上昇している時間帯は、潜在的な効率性やパフォーマンスの向上を示し、逆に低下する時間帯は問題解決や改善が求められます。
– 社会的には、このデータは国や地域の活性度やパフォーマンスに関する洞察を提供し、政策や戦略の形成に役立つ可能性があります。
このように、ヒートマップの色の変化やパターンからトレンドや外れ値を見極めることで、より深い洞察を得ることができます。
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:
このヒートマップは、個人WEI平均スコアの時系列データを示しています。色の違いはスコアの変動を表しています。以下に詳細な分析を示します。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降トレンドは観測されませんが、日ごとに変動のある様子が見られます。
– 特に周期性が見られるわけではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 日付「2025-07-07」付近で、緑から黄色への急激な変化が見られます。これはスコアの大きな上昇を示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡がスコアを示し、色が明るくなるほどスコアが高いことを示しています。
– 横方向に同じ日付で異なる時間帯でのスコア変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日付で異なる時間におけるスコアの変動が視覚化されていますが、時間帯間の直接的な関連性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高いスコア（黄色に近い色）が限られた時間帯でのみ出現しており、これは特定の行動かイベントがある時間帯にスコアが向上する可能性を示唆します。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**:
– 高スコアの時間帯には何かしらのポジティブな要因が働いている可能性があります。例えば、特定の時間帯におけるワークショップやトレーニングの効果などが考えられます。
– スコアの急激な変動や特定の時間帯での偏りから、リソースの適切な配置や特定の期間に集中させるといった戦略を考えてみる価値があります。
このヒートマップにより、個人の活動や環境が時間帯にどのように影響を与えているのかをより深く理解することが可能です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 時間帯毎（7時、8時、15時、16時、19時、23時）に異なるスコアの傾向があります。
– 7月1日から7月8日にかけて、全体的にスコアは特定の時間帯で上昇する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つのは、7月7日の19時から23時にかけて急激にスコアが上昇している点です。これが外れ値として注視される可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の変化がスコアの高さを表しており、色が濃いほどスコアが低く、明るい色（黄色など）ほどスコアが高いことを示しています。
– 各時間帯に対応する色の変化が、時間帯ごとのパフォーマンスの違いを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとにスコアが変動しており、特に夜間や夕方の時間帯（19時～23時）にスコアが異なる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯が異なるとスコアの分布も変わることがうかがえます。夜間の方が明るい色が多く、スコアが高い傾向にあるようです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 視覚的に、夜間のスコアが高いことから、社会的な活動や参加が活発になる時間帯が示唆されています。これが社会インフラやサービス提供の最適化にインパクトを及ぼす可能性があります。
– 特定の日に急激な変動がある場合、その原因を分析することで、ビジネスや政策の意思決定に役立てることができるかもしれません。
このグラフは、社会活動の時間帯による変化を分析し、適切な戦略を立てるための情報を提供しています。
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:
このヒートマップからは、複数のWEI項目間の相関関係が示されています。以下、詳細な分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– ヒートマップ自体は時系列のデータではないため、直接的なトレンド分析は難しいですが、一般的な相関の傾向を解釈できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に外れ値や急激な変動は見受けられませんが、相関係数が低い部分がいくつか存在します（例：個人WEI（自由度と自治）と社会WEI（公平性・公正さ）間の相関が0.19）。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡が相関の強さを意味しており、赤に近いほど相関が強く、青に近いほど相関が弱いことを示しています。
– 例えば、総合WEIと個人WEI平均、社会WEI（持続可能性と自治性）は非常に高い相関（0.92, 0.90）を示しており、これらの項目が密接に関連していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– WEIの各項目間で高い相関が多く見られるため、全体的に各項目が連動して変化している可能性があると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ほとんどの項目間で0.7以上の相関が見られ、高い相関が多いです。
– 特に、個人WEI平均、経済的余裕、健康状態との間で強い相関が見られることが印象的です。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 個人や社会の指数が総合WEIに大きな影響を与えていることから、生活の質や健康、自由度といった要素が総合的な幸福度や満足度に重要であることを示唆しています。
– 高い相関を示す項目を強化することで、他の関連する指標にも好影響を与える可能性が示されているため、政策立案やビジネス戦略においてこれらの要因を優先的に取り組む価値があると言えます。
このヒートマップは、社会や個人のさまざまな側面がどのように相互に影響し合っているかを視覚的に理解する手助けをし、それに基づく戦略的な意思決定の支援に役立つでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– 各カテゴリのWEIスコアには明確な時間的なトレンドを示しているわけではありませんが、全体的に安定した分布を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリ（例えば「個人WEI（経済的余裕）」や「個人WEI（心的ストレス）」）には外れ値が見られます。これは、特定の地域やグループで極端なスコアが計測された可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 箱ひげ図は、カテゴリごとのスコアの中央値、四分位範囲、最小値、最大値、そして外れ値を視覚的に表現しています。
– 各箱の色の違いは異なるカテゴリを表しているようです。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 時系列データが一つのグラフにある訳ではないため、直接的な関係性の分析は難しいですが、異なるWEIタイプ間での比較が目的と言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」は最も広い分布を示しており、多様なスコアが存在するカテゴリであると考えられます。
– 一方、「個人WEI（経済的余裕）」は比較的狭い分布で、多くの地域やグループで似たスコアが記録されていることを示唆します。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 社会や個人の異なる側面でのWEIスコアの違いは、特定の分野における対策や施策の優先順位設定に役立ちます。
– 外れ値の分析は、問題のある分野や特定の特異な状況の特定に役立てることができます。
– 各カテゴリのスコア分布を通じて、多様な社会経済的ニーズに対応する政策決定が求められます。
総合的に見ると、このグラフは異なる国際カテゴリにおけるWEIスコアのばらつきを視覚化し、社会や経済の改善点を探るための基盤として利用できることを示しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは散布図を利用しており、第1主成分（70%の寄与率）がx軸に、第2主成分（11%の寄与率）がy軸に配置されています。この配置から、データが主にx軸に沿って分布していることがわかります。潜在的に重要な要素や変数は第1主成分に多く寄与していると言えそうです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 散布図上で明確な外れ値は確認できません。データポイントは全般的に第1主成分に沿った分布を示していますが、極端に離れた点は見受けられないため、急激な変動はないように見受けられます。
3. **プロットや要素の意味**
– 各プロットは異なる観測値やサンプルを表していると考えられます。プロットが第1主成分に沿って右肩上がりに分布していることから、主成分間にはある程度の正の関係があることが示唆されます。
4. **時系列データの関係性**
– 時系列データがどのように反映されているのかは不明ですが、全体的な分布パターンを考慮すると、ある種の時系列パターンが第1主成分に反映されている可能性があります。これは、時間経過に伴う変化が第1主成分に現れていることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分の間には、やや正の相関関係が存在するようです。ただし、第2主成分の寄与率は比較的低いため、第1主成分が主要な要因となっていることが明白です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的にこのグラフから感じるのは、データの大部分が第1主成分に支配されている点です。これにより、ビジネスや社会において特定のファクターやインディケータが大きな影響を及ぼしていることが示唆されます。この場合、戦略的な意思決定を行う企業はこの主因を理解し、それに基づいた適切な対策や戦略を講じる必要があるでしょう。
このグラフは、きわめて重要な要因を見極め、それに基づいてアクションを設定するための視覚的支援を提供していると考えられます。
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。