📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータを分析した結果を以下に示します。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: 7月初旬は増加傾向からスタートし、特に7月6日ごろに顕著なスコアの増加（0.84、0.85）が確認されます。その後それまでのトレンドとは異なり、急激な上昇が見られます。この変動の要因は、個人及び社会的要因の突然の変動によるものです。
– **個人WEI平均**: 7月初旬は比較的横ばいまたは緩やかな上昇を示しています。この期間では安定した個人の状態（経済、健康、ストレスなど）が伺えます。
– **社会WEI平均**: 社会的状況が徐々に改善しつつあることが見受けられ、特に持続可能性と社会的公平性の強化が影響している可能性があります。
### 異常値
– **総合WEIの異常値**: 特に7月1日〜7月8日にかけての異常値（0.65、0.68、0.67など）が見られます。これらは、個人及び社会评价の突然の変動が関与していると思われます。例えば、7月6日には個人の心理的要因が大きく改善されたことが示唆されています。
– **個人WEIの異常値**: 特に個人の健康状態が7月6日に突然改善（0.80）したことで、個人スコアの上昇が引き起こされています。
– **社会WEIの異常値**: 社会インフラおよび共生におけるスコア変動が確認され、高評価（0.90、0.88）が見られる日は社会インフラの改善やポリシーの変化に関連している可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 緩やかな上昇を示している要素が多く、特に社会WEIにおける持続可能性や教育の改善が見られます。
– **季節性**: 明らかな周期的パターンは見受けられず、直近のデータ範囲では地域的事件や政策の影響を反映しているようです。
– **残差**: 突然のスコア変動を示しており、データの解析には日付周辺の市場や政策、イベントへの注目が必要です。
### 項目間の相関
– 経済的余裕と健康状態の相関が比較的高く（この背景には、収入と健康アクセスの向上が考えられます）、また共生・多様性の高さがコミュニティの評価を引き上げている可能性があります。
### データ分布
– **箱ひげ図分析**: 特定の日において他と比較して不均一な外れ値（高スコア）があります。これは特定のイベントや社会現象を反映している可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1**が主要な変動要因を強く説明しており（寄与率: 71%）、これは恐らくスコア全体の主趨勢を表していることを意味します。これに対し、**PC2**は補助的な変動要因として、全体の微細なトレンドを説明しています。
### 総合的な考察
全体として、7月初旬は個人面及び社会面における好転が同時に存在し、WEIスコア全体の上昇をけん引しています。特に、個人の心理的ストレスの改善、および社会の多様性と持続可能性に関する項目が、WEIスコアの大きな変動要因として機能していることが示唆されます。また、7月6日前後の急激なスコア上昇においては、個人の自由度や健康状態の改善が顕著であったと考えら
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:
1. **トレンド**
– WEIスコアは始めは0.6から0.8の間で横ばいで推移していますが、予測線（特に線形回帰と決定木）の結果はこの後も横ばいを示しています。一方、ランダムフォレスト回帰の予測は急激に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにいくつかの外れ値が見られますが、大きな急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（実績AI）の青いプロットが、過去30日の実際のWEIスコアを示しています。
– 異常値とされたデータポイントが、黒い円で強調されています。
– 予測の不確かさ範囲が灰色で示されています。
– 各予測手法（線形回帰・決定木・ランダムフォレスト）の結果がそれぞれ異なる表示色で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績は予測手法のトレンドと若干異なり、まだ変動が見られます。特に、ランダムフォレストの予測が最も楽観的に見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 散布図には全体として右肩上がりの斜めの分布が示されています。一定の範囲で比較的一貫した動きを示しているものの、異常値がいくつか見られます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績データが予測の範囲とおおむね一致していることから、予測精度は概ね高いと言えます。しかし、現在までのデータを見る限り、WEIスコアの急上昇を予測しているランダムフォレストは実績に基づかない楽観的予測かもしれません。このため、今後のスコア動向には慎重な観察が必要です。
– 国際的なWEIスコアには、各国の経済活動や政策動向が影響している可能性があり、この動向は国際ビジネスや政策決定に直接的な影響を与えるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は、0.6から0.8の範囲でおおむね横ばい。
– 予測（赤い×印）は、上昇と横ばいの傾向が見られます。特に、線形回帰予測（紫）は上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績のデータにはいくつかの外れ値があります（黒い円で囲まれた部分）。
– 急激な変動は見られず、比較的安定した範囲で推移しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績（青い点）：実際に観測されたデータ。
– 予測（色付きの線）：3つの異なる方法で予測された将来のトレンド。
– 灰色の範囲は、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**
– 複数の予測手法が異なるトレンドを示しています。特に、線形回帰（紫）は他の手法と異なり、上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.6から0.8の狭い範囲に分布しており、ばらつきは少ないです。
– 各予測モデルがそれぞれ異なるトレンドを示しているため、データの多様性を反映しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフでは、予測が現時点の実績値から上振れする可能性を示しており、将来的な成長の期待が感じられます。
– ビジネスや社会への影響としては、予測通りに成長が見込める場合、新たな投資や戦略の策定が求められるでしょう。予測の不確かさを考慮したリスク管理も重要です。
このグラフを元に、データの安定性と予測の多様な可能性を考慮することで、より戦略的な意思決定ができるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）の大部分が非常に安定して0.7～0.8の範囲に分布しています。一方で、予測データ（線）が時間と共に若干の上昇傾向を示し、特にランダムフォレスト回帰（ピンクの線）で高めのスコアに達しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績の点が多く密集している中で、外れ値として黒い円で囲まれた点がいくつか見受けられます。これは他の点から外れているデータを示していますが、数は少ないです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のデータであり、予測値は赤い×で示されています。予測の不確かさ範囲が灰色の領域で明確に表されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰（青）の予測は一貫して横ばいですが、決定木（緑）とランダムフォレスト（ピンク）はそれぞれ独自の上昇パターンを持ちます。特にランダムフォレストは最も高い予測を示しています。
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は一定の相関がありますが、後者はやや高めに偏って予測される傾向があります。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 安定した実績データを背景に、予測は多様なモデルで異なる結果を示しており、どのモデルが最も現実的な予測をするか慎重に評価する必要があります。予測が上昇していることから、社会やビジネスにおいては改善や成長の兆しが直感的に感じられるかもしれません。ただし、外れ値の存在が示すように、異常や予期せぬ変動にも注意を払う必要があります。
このグラフからは、現在の状態から将来へのポジティブな展望と、それに伴うリスク管理の重要性が感じられます。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は横ばいで、スコアがほぼ一定に保たれています。
– 予測データ（ピンクのライン）において、線形回帰予測は急上昇している一方、他のモデル（決定木、ランダムフォレスト）は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の段階でいくつかの外れ値が強調表示されており、それ以外は一定の範囲内に収まっています。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績AI（青のプロット）は実際の観測値を示しており、予測AI（ピンク、黄緑、水色の線）は未来の推定を示しています。
– グレーの影は予測の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**
– 実績データは安定しているのに対し、予測には異なる傾向が見られます。特に線形回帰予測が他と異なる挙動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは密度が高く、外れ値が例外的に存在しています。予測はモデルにより異なりますが、直線（線形回帰）では一貫した上昇トレンドが見られます。
6. **直感的なインサイトと影響**
– 人間が直感的に感じるのは、実績データの安定性と予測データの不確実性の違いです。特に、一部のモデルが急激な成長を予測している点は興味深いです。
– 経済的余裕（WEI）が大幅に変動する予測は、政策の見直しや市民生活への影響を示唆する可能性があります。ビジネスにおいては、急激な変動を考慮に入れる必要があり、特に金融計画や投資戦略に影響を与えそうです。
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:
このグラフについて分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）はおおむね安定しており、周期性や大きなトレンドは見られません。
– 予測データ（ピンク系の線）を見ると、ランダムフォレスト回帰による予測はわずかに下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには複数の外れ値（黒い丸で囲まれている）が確認できます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績の健康状態（WEI）スコアを示しており、時系列に沿って安定しています。
– 予測はピンクと紫の線で示され、予測手法によってわずかに異なる傾向があります。
– 灰色の範囲は、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**:
– 実績データと予測データの間に大きな乖離は見られず、予測が実績のトレンドを大まかに捉えています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが0.6から0.8の間で比較的一様に分布しており、全体的に集中しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的にこのグラフを見ると、短期間での大きな変動がなく安定した健康状態と捉えられる可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、予測によるわずかな下降トレンドに基づいて、予防策の強化や健康管理の推進を図ることで、長期的な健康維持を目指す戦略が考えられます。
このグラフは、健康状態の可視化とそれに基づく予測が行われており、将来の健康の維持や改善に向けた重要な示唆を提供しています。
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**
– 最初の期間（7月1日～7月10日）に実績データは比較的一定であるが、その後、データが広がりを見せ始めます。
– ランダムフォレスト回帰による予測は横ばい、線形回帰の予測は上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日～7月10日の間に多くのデータが外れ値として識別されています。この期間は異常値が多く、注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、実際のWEIスコアの分布を表しています。
– 黒い丸で囲まれた点は外れ値を示しており、異常な心理的ストレス状態を示唆しています。
– 灰色の不確かさ範囲は予測の信頼性を示し、実測と予測の不一致が大きい箇所もあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ランダムフォレストによる予測は非常に安定しており、変動がほとんど見られない一方で、実績データと線形回帰の予測は動的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと各予測モデル間の相関を探ることで、予測モデルの精度や特性を評価することができるでしょう。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– 予測によるスコアが一定であることから、モデルが現実のデータ変動を捉えられていない可能性があります。
– 外れ値が多いことから、特定の要因により心理的ストレスが急激に高まった時期があった可能性があります。
– 精度の高い予測モデルが構築されることで企業は労働者のメンタルヘルスの管理に役立てることができます。特にストレスが高まる時期を特定できれば、事前に対策が講じられます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期のデータ（実績AI）は急激に増減することなく比較的横ばいですが、微細な上昇傾向があります。
– 予測データ（線型回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、開始時に急激な上昇を示した後、横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データ中にいくつかの外れ値が見られます（黒丸で囲われている部分）。
– 予測データにおける急激な変動は、開始時の急激な上昇以外には見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、実際の自由度と自治を計測していると考えられます。
– グレーの影は予測の不確かさの範囲を示しており、最初の方では幅が狭いが、後半は広がっています。
– 赤のバツ印は予測ポイントであり、予測モデル間での一致を示しています。
– 色の異なる直線はそれぞれの予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データが予測とどの程度一致しているかが観察されます。
– 各予測モデルは、実績データが欠如している後半に一致するように設計されていますが、それぞれのモデルが多少異なる予測を提供していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは一貫性がありますが、初期にはバラつきが見られます。
– 各予測モデルは、実績データと一定の相関を保ちながら横ばいの分布を維持しています。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**
– 人々は予測モデルが安定した結果を提供していることに安心感を持ちやすいです。
– モデルの選択に応じてリスクと不確実性が変わる可能性があるため、目的に応じて適切なモデルを選ぶことが重要です。
– 自由度と自治のスコアが一定以上を維持していることは、予測される国際環境が安定していることを示しており、政策決定者にとって重要な指標となり得ます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初めの数日間（2025年7月1日から7月10日付近）は、実績AIのスコアが0.6と0.8の間に分布しています。
– 10日以降、3種の予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されており、それぞれが横ばいで異なるレベルを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値のプロット（丸で囲まれている）も最初の期間に集中して確認できます。
– 異常値は0.4未満と0.6以上のところに位置しています。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは「実績AI」を示し、最初の10日間に集中しています。
– 「予測AI」は3つの異なる手法で表示され、いずれも過去の実績データに基づいているようです。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示していますが、これは主に実績データ期間内に集中しています。
4. **データ間の関係性**
– 実績データの期間では、スコアに一定のばらつきがあり、予測はそれぞれのモデルによって異なるスコアに収束しています。
– 各予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれの方法の特性によって異なる値を示しているが、いずれも一度安定すると横ばい。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは 0.6 から 0.8 の間に密集していますが、異常値が外れた分布を示しています。
– 予測の結果は、各手法の特性が反映されつつ、全体的に過去のデータの中央値付近を示しています。
6. **洞察と影響**
– データの初期セクションでは、ばらつきが大きく、異常値も多いことから、測定が不安定だったか、何らかの要因で公平性・公正さに変動があった可能性が考えられます。
– 予測モデルが示すように、長期的にはスコアが安定する傾向があることから、社会の公平性・公正さが改善または維持される可能性があります。
– ビジネスや政策の観点からは、初期の不安定さに対し改善策が成功したことが示唆されるかもしれません。この情報は、戦略的な意思決定や政策立案に活用できるでしょう。
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:
この時系列散布図は、社会WEI（持続可能性と自治性）のスコア推移を30日間にわたって示しています。以下、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は0.8から0.9の間で比較的横ばいですが、細かな揺れがあります。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰の紫の線）は一貫して上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示された外れ値がありますが、その数は多くなく、全般的に安定しています。
– 急激な変動は見られず、全体として安定的な推移を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青い点。
– 予測データは紫で示され、ランダムフォレスト回帰による推測は徐々に上昇。
– 灰色の領域は不確かさの範囲を示し、実績データに対して狭い範囲になっています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– ランダムフォレスト回帰モデルの予測と実データが大きく外れていないことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– エリア内に密集するプロットが多く、データの安定性が示唆されます。
– 予測の傾向が実績とずれることなく、回帰線と予測が相関していると予想される。
6. **直感的な印象と影響**:
– このグラフから直感的に感じられるのは、社会WEIが安定しているという安心感です。
– ビジネスや政策策定において、このような安定したウェイ指数は信頼感を提供し、持続可能な取り組みが評価されていることを示唆します。
全体として、社会WEIの安定的なパフォーマンスが示され、未来の予測も安全性を感じさせるものとなっています。
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:
視覚的特徴と洞察について以下に分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は一つの範囲内に密集しており、全体的に小さな変動を示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は、スコアが安定して上昇するトレンドを示していますが、他の予測手法（線形回帰や決定木回帰）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 二つの黒い丸で示されている外れ値があります。これらは全体のトレンドから外れたデータポイントを示しており、異常なイベントやデータの誤りを示唆する可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値で、観測されたデータを示しています。
– 赤い「X」は予測された値を示し、将来的な社会基盤や教育機会の変動を予測しています。
– 灰色の部分は予測の不確かさを示し、この範囲内に実際の値が収まる可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測は互いに密接に追随しているようですが、ランダムフォレスト回帰の予測は特に未来に向けての上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は比較的一定の範囲内で分布し、ランダムフォレスト回帰以外の予測は大きな変動を示していません。
– 異なる予測手法が異なる結果を示すことは、モデル間の相違を反映しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績値が安定して横ばい状態であるため、人間は当面のリスクが少ないと感じるかもしれません。
– ランダムフォレストの上昇傾向は、社会基盤や教育機会が改善に向かう可能性を示唆しており、政策立案者には前向きな施策を後押しする要因となるかもしれません。
– 外れ値の存在は、注意深い監視やデータ精査が必要な領域があることを示しています。
社会基盤と教育機会の安定した評価は、投資家や政策立案者にとって重要な指標であり、長期的な発展戦略を考える上での信頼性を提供します。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）はおおよそ横ばいで安定したトレンドを示しています。
– 予測データ（線）は、様々な予測モデルによって異なるパターンを示していますが、高い予測スコアで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかの外れ値が存在し、これらは黒い丸で示されています。
– 特に、スコアが大きく変動する地点はないように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績（実績AI）のスコアを示しています。
– 黒い丸は異常値を示しています。
– グレーのエリアは予測の不確かさが大きい領域を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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は、実績データとは異なるパターンを示す。特に、ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）が高い安定したスコアを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のスコアは密度の高いクラスタを形成し、特定の範囲に密集しています。
– 異常値は全体の傾向を乱すことなく、分布の端に位置しています。
6. **人間が直感的に感じることと社会・ビジネスへの影響**:
– 実績スコアの安定性は、短期間で大きな変動がなく、社会的な安定性が維持されていることを示しているかもしれません。
– 予測スコアの良好な結果は、社会的共生や多様性、自由の保障が今後も引き続き維持されることを示唆していると言えます。
– 異常値が存在することから、一部の指標や時期において予想外の変動が起こっている可能性がありますが、それが全体に大きな影響を与えることはありませんでした。
このデータから、社会の多様性と自由の保障に関して安定した状況が継続されることが期待されるため、政策やビジネス戦略はこれを元に強化されるかもしれません。ただし、外れ値の要因を分析することで、さらなるリスク管理も必要とされるでしょう。
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:
以下に、ヒートマップを分析した結果を示します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 日付が進むにつれて、特定の時間帯で色の変化が見られます。特に7月6日付近に大きな変動が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日から7日の間に、23時のセクションで急激な色の変化（紫から黄）が見られます。これは急激な上昇を示してい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**:
– 色の濃淡はおそらく価値の大きさを示しており、ヒートマップの上部から下部にかけての時間帯で変化を観察できます。黄色は高スコア、青や紫は低スコアを示唆しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 同じ時間帯でも日によってスコアの変動が見られるため、何らかの外部要因がこの変動を引き起こしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯が進むにつれて、色が濃くなる傾向があり、特に夜間に向けてスコアが変動しているように見えます。
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**:
– 変動のピークが特定の時間帯に集中することで、これらの時間に特定のイベントや活動が活発になる可能性があります。例えば、23時のスコアの急増は、夜間の経済活動やアクセスが増加している可能性を示唆しています。
– こうしたトレンドは、もしかすると企業がマーケティング戦略やリソース配分を最適化するために活用できるヒントとなるかもしれません。
この分析を通じて、予測や行動計画に役立つ具体的な提案を行う上でのベースとして利用できるでしょう。
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:
ヒートマップの視覚的特徴と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 事前に明確な上昇や下降のトレンドは見受けられませんが、各時間帯での色の変化により異なるパターンが見られます。
– 7月6日には濃い緑から黄色までの急なスコア上昇が見られ、この期間中での急激な変動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日、時間帯19-23での黄色は他の時間帯と異なる特徴を示し、スコアが最も高いことを示しています。これは外れ値または特異なイベントを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃さがスコアの大小を示しており、濃い紫は低スコア、黄色は高スコアを表します。
– 色の変化は時間帯と日付の組み合わせごとに異なるパターンを示しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 特定の日付の特定時間帯での色の変化は他の時間帯との間に相関性がないことを示唆しており、時間帯ごとの独立性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯間での色の変化により、特定の日に大きなスコアの振れ幅が見られることがあり、そのパターンから不規則な変動が推測されます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 急激な変動や高スコアの時間帯は特異なイベントや社会的な活動の集中を示している可能性があります。
– このデータを活用することにより、商業活動やリソース分配の改善に寄与する可能性があります。
このグラフは、時間帯ごとの活動や関心の移り変わりを視覚的に理解するための強力なツールです。ビジネスの戦略的な計画や社会的な動向分析において有意義な洞察を提供するでしょう。
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:
ヒートマップの視覚的な特徴とそこから得られる洞察について分析します。
1. **トレンド**:
– 時間軸に沿って明確な上昇または下降のトレンドがあるわけではなく、各時間帯でのスコアの変化が異なる。
– すべての時間帯でスコアに周期性は見られないが、色の変化から時折変動がある。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つのは、7月6日にスコアが急激に上昇する部分。この時間帯だけ明るい色が使用されており、他の時間帯と比較して異常な値を示している可能性がある。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色のグラデーションはスコアの高さを示しており、明るい色ほどスコアが高い。黄色が最高レベル、紫は最低レベルを意味する。
– 各列は30日間の各日のスコアの変化を示しており、時間軸にわたる各日や時間帯ごとの変化を視覚化している。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時間軸（時間帯）ごとにカテゴライズされているため、異なる時間帯のデータ間で関連を観察できる。
– 同一日の異なる時間帯でのスコアの比較として扱える。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各時間帯のスコアには顕著な相関関係は見られず、独立して変動しているように見える。
– 色の分布や変化は一貫していないため、日ごとまたは時間帯ごとに異なる要因が影響を及ぼしている可能性が示唆される。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– このヒートマップから、特定の時間で社会的な活動が活発であることがわかる可能性がある。ビジネスでは、この情報はマーケティング戦略や活動開始時間の計画に役立てられる。
– 外れ値や急激な変動部分は、特別なイベントや社会事象が起きた可能性を示しており、それらが社会全体の状況に影響を与えたかもしれない。
– 一般的に、定期的な分析はトレンドを識別し、今後の戦略を策定する助けとなる。
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から得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– トレンドとしては特定の要素が単純に時間とともに変化するのではなく、要素間の相関関係を示しています。特定の相関の強さが際立つことで、関連する要素同士の関係性が視覚的に明らかです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関係数が極端に低い（0.40以下）の組み合わせとして、例えば「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」があります。これは他のペアに比べて相関が弱いことを示し、外れ値的な組み合わせと言えます。
3. **各プロットや要素**:
– 色が濃い（赤色に近い）ほど、要素間の相関が強いことを示しています。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI（持続可能性と自治性）」は非常に高い相関（0.91）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの具体的なトレンドは示されていませんが、30日間のデータに基づく相関であるため、短期間での変化や傾向を捉えたものであると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高い相関（0.85以上）が多いのは「総合WEI」、「個人WEI平均」、および「社会WEI（持続可能性と自治性）」で、これらは互いに強い関連性を示しています。
– 低い相関（0.5以下）もいくつかあり、例えば「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」は相関が低めです。
6. **直感的な感覚と社会への影響**:
– 人々はこれを見て、全体的な幸福感や社会的公平性が強く関連していると感じるでしょう。このデータは、政策立案者が特定の分野を強化することで他の要素にも良い影響を与える可能性を示唆しています。
– ビジネスにおいては、複数の要因が連動して改善される可能性があるため、包括的なアプローチが求められることが示唆されています。
このヒートマップは、個人の幸福指数（WEI）が社会的要素とどれだけ相互に影響を与えているかを理解する重要な手がかりとなります。
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:
以下は、この箱ひげ図から得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 30日間のデータなので、具体的な時間的トレンド（上昇、下降）は箱ひげ図では見えません。全体を通して横ばいと言えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のWEIタイプで外れ値が見られます。特に、「社会WEI（社会整備・対話機会）」や「個人WEI（心地よさ）」カテゴリーは外れ値が明確です。これらは特定の要因、例えば国や地域による変動、や一時的なイベントによる影響を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図の箱部分はデータの四分位範囲を示し、ひげは最小・最大を表します。
– 色の違いはカテゴリの違いを表していますが、それ自体が意味する内容は与えられた情報からでは判断できません。
– 中央の線は中央値を示し、分布の中心を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリーが異なる色で示されていますが、それぞれは別々の指標であるため、直接的な時系列の関係性は視覚化されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布を見ると、「個人WEI（経済状況）」や「社会WEI（持続可能性と自活性）」が相対的に広い範囲を示しており、多様性があることを示唆しています。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**:
– 「個人WEI」カテゴリは総じて相対的に広い分布を持ち、個人の状態が多様であることを示します。これが社会政策やビジネス戦略に影響するかもしれません。
– 外れ値が多いカテゴリは変動が大きく、特に注意を要する可能性があり、市場の不安定さや政策への影響を考慮する必要があります。
この分析により、どの指標が安定しているか、どこに変動があるのかを把握し、具体的な行動計画に役立てることができるでしょう。
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
– この二次元プロットは、第1と第2主成分に基づくデータの分布を表しています。特定の時間軸が視覚化されていないため、時間的トレンドを直接読むことはできませんが、散布図の形状から第1主成分に沿った緩やかな右上がりの傾向が見られます。これはデータが第1主成分と強く関連している可能性を示唆しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値と見られる点は特に見受けられませんが、数点が他の点から離れていることから、データの中に異なる特徴を持つ観測が存在する可能性があります。
#### 3. 各プロットや要素
– 各プロットは、WEIの異なる国際要素の主成分分析からの構成要素を示しています。第1主成分は全体の変動の71%、第2主成分は10%を説明しているため、主に第1主成分に注目すべきです。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時系列データの複数の関係性は視覚化されていないため、直接的なコメントはできません。ただし、このプロットはデータ間の相関を示唆しています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 視覚的には、第1主成分に沿ったある程度の分散が観察され、これがデータ間の相関を示しています。データの集中エリアが中央付近にあることから、標準的なデータがある一定の範囲に集まっていることを示します。
#### 6. 直感的洞察とビジネス／社会への影響
– このグラフを直感的に見ると、データは第1主成分と大いに関連しており、これがデータの主要な影響要因である可能性があります。ビジネスや政策決定において、主要な要因への注目が重要とされ、改善や注意が必要なエリアの特定に役立つ可能性があります。
– 国際的な要因のバランスや多様性を評価するために、主成分分析の結果は戦略的な洞察を提供し、リスク管理や機会発見に非常に有用です。
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。
