📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータセットにおいて、WEIスコアの分析を行います。
### 時系列推移
– **総合WEI**: データでは全体として上昇傾向が見られます。7月6日には特に顕著なスパイクがあり、その後も高めの値を維持しています。スコアの範囲は0.65から0.85の間で変動しています。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人平均は安定していて、62%から75%の間で推移しています。一方、社会平均は大きな上昇を示し、特に7月6日は高値に達しています。この日は社会的な出来事があった可能性があります。
### 異常値
– **総合WEI**の日付2025-07-06のスコア0.84や高いスコアは、何らかのイベントや政策変更、社会的な出来事の影響を受けた可能性があります。このような特異な点が存在する場合、それは通常の変動範囲から外れるため、潜在的な要因を細かく調べる必要があります。
### 項目間の相関
– **相関**: 社会的要素（例えば、社会WEIの公平性・公正さ）と持続可能性には密接な関連性があります。これらは高い相関を持ち、公平性が改善されると持続可能性も向上する傾向にありそうです。
### データ分布
– **箱ひげ図**: 個人WEIと社会WEIにおけるばらつきや外れ値の存在が示されています。個人WEIでは経済的余裕や心理的ストレスの安定性が見られ、一方社会的項目はより大きな変動を示しています。
### PCA分析
– **主要な構成要素の寄与率**: PC1の寄与率が0.72であることから、WEIスコアの変動の主な部分は大体1つの成分によって説明されることが示されています。これは特定の要因（例えば経済や健康）を反映している可能性があります。
### まとめ
今回の分析から、7月6日を含む一連の日付での社会的要因の劇的な変動が全体のWEIスコアに大きく影響していることが示唆されます。これらの変動には特定の行政や政策、または国際的な出来事が関連している可能性があります。社会基盤や教育機会、持続可能性の向上といった社会的および個人的要因がWEIに強く関連しています。データセットの異常値は詳細であり、さらなる調査を行うことで背景にある原因の理解を深めることができるでしょう。
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:
このグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 総合WEIスコアは、開始時に一定の範囲で安定しているように見えます。
– 360日後のデータポイントを見ると、スコアが以前よりもやや高い値に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データにおいては、特に目立った外れ値はありません。
– 異常値は散布図上で黒い円で示されていますが、特に大きく外れた値はないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際のデータを示し、異常値は黒い円でマーキングされています。
– 緑のプロットは前年のデータでトレンドの比較が可能です。
– 数種類の予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が紫、灰色、ピンクの線で示されています。
4. **時系列データの関係性**:
– 緑のプロットは前年の数値を示し、現在のデータと比較することで一定の向上が見られるようです。
– 各種予測が用いられており、それぞれの予測手法がものによって若干の違いがありますが、全体的な傾向は一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは比較的高い範囲（0.7以上）に集中しており、データは右肩上がりの分布を示しています。
– 異常値が特定のパターンを見せていないため、特異なイベントが影響した可能性は低いです。
6. **洞察と影響**:
– 総合スコアが上昇または安定している点から見て、この国際カテゴリにおけるパフォーマンスは堅調と考えられます。
– 異常値が特に多くない点も、安定した運営や市場の状況を示唆しています。
– ビジネスにおいては、製品の品質維持やサービス向上が反映されている可能性があります。
– 社会的には、安定した環境の中で経済的な成長や持続的な競争力を維持していると言えるでしょう。
この分析を基に、データの信頼性を高めたり、さらなる予測精度を上げるためのデータ収集方法の見直しが有用と考えられます。
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:
分析を行います。
### 1. トレンド
– グラフは大きく二つの時期に分かれています。最初の期間（2025-07-01～2025-09-01）では、データポイントは0.7から0.8の範囲で、わずかな増加を示しています。後半（2026-07-01～）でも同様のスコア範囲で密集していますが、データはまとまっています。
– 中間の期間（2025-09-01～2026-07-01）にはデータポイントが存在しません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 大きな外れ値は見られませんが、線形回帰と決定木回帰の予測が中間付近で急激な位置変動を示しています。
### 3. 各プロットや要素
– 青いプロットは実績値を示しています。この期間には比較的安定したスコアを示しています。
– 緑の丸は前年度のデータを示し、これも安定したスコアを維持しています。
– 紫とピンクの線（決定木とランダムフォレスト回帰）は、予測の傾向を示していますが、中間の期間でデータが途切れているため、不連続です。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 前年のデータと実績には密接な関連性があるように見えますが、予測との関係は予測手法によって異なります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績値と前年度のデータは相関が高そうに見えます。
### 6. 直感的洞察およびビジネスや社会への影響
– 実績値と年度データが安定しているため、ビジネスの安定性が感じられますが、中間のデータ欠損は注目すべき点です。途中のデータが欠落しているため、何か外部要因が影響した可能性があります。
– 予測の精度や信頼性について再評価が必要かもしれません。ランダムフォレストと決定木の予測が大きく異なる場合、それぞれの予測に対する信頼性の確認が求められます。
全体として、データのヌケや予測モデルの挙動から、データ収集やモデル評価の改善が必要とされる可能性が示唆されています。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– 前半部分（2025年7月付近）は、実績データ（青）が高い値で安定していることがわかります。
– グラフの後半（2026年6月付近）では、前年のデータ（緑）が示されていますが、こちらも比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月付近のデータには黒い丸で示された外れ値がいくつか存在します。しかし、これらは実績データからの大きな逸脱ではないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績データで、パフォーマンスの安定性を示しています。
– データの左端に予測データ（赤いX）があり、予測の信頼区間（灰色）が実績値と一致しています。
– 紫、ピンクの線は異なる予測手法のデータで、結果が類似しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前年と予測、実績データが比較されており、前年のデータと実績は類似したトレンドを持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年のデータは高い相関があると考えられます。予測と実績も整合性があります。
6. **直感的に感じること、および社会への影響**:
– 実績と予測が一致していることは、予測の精度が高いことを示唆しています。この信頼性が高い予測は、政策決定や事業戦略の立案に役立ちます。
– 外れ値の影響が小さいことから、データの信頼性が高いと考えられ、安心感を与えるデータです。
この分析は、特定の社会指標に対するパフォーマンスが一貫しており、予測の信頼性も高いことを示しています。これは、持続可能な政策の基盤となるため、社会において非常に価値があります。
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
グラフでは、複数の予測手法が用いられていますが、時期は概ね二つに分かれています:
– **序盤（2025年7月 – 2025年9月）**: 実績データや異常値が多くのドットで表示され、急激な変動は見られませんが、横ばいが続いているように見えます。
– **終盤（2026年5月 – 2026年7月）**: 大多数のデータポイントがこの時期に集約されています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値**: 初期の時期に異常値として示されたデータが存在します。この異常値は、通常よりも高いWEIスコアを示しています。
– **急激な変動**: データ全体として急激な変動は少なく、安定していると考えられます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績データ（青）**: 実際に観測された値。
– **予測データ（紫系）**: 線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰などの方法で予測された値が示されています。
– **異常値（黒の丸）**: 通常の値から外れたデータポイントを示しています。
– **前年の比較データ（緑）**: 前年のデータを示し、比較の基準となっています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 初期の実績データと予測データは主に予測範囲の中に収まっており、予測の精度は一般的に高いと考えられます。
– 前年のデータと比べて大きな変動は見られず、安定した推移を表しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特定の相関関係はこのグラフからは読み取りにくいですが、予測範囲内にデータが収まることで、予測手法の信頼性をある程度示すことができます。
– 分布がおおむね狭い範囲に集中しているため、WEIスコアは安定的であると考えられます。
### 6. 直感的な洞察およびビジネスや社会への影響
– **安定性**: WEIスコアの安定性が確認できることで、経済の基盤がしっかりしていると考えられます。
– **予測精度**: 予測手法が実績データと近い値を示しているため、今後の予測にも一定の信頼性があると直感的に感じられます。
– **ビジネスへの影響**: 計画が立てやすく、リスク管理がしやすい状況にあると判断されるため、企業活動における戦略立案の参考とな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:
このグラフは個人の健康状態（WEIスコア）の時系列を示していますが、データが異なる期間にわたって表示されています。以下は視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– WEIスコアに関して、明確な長期のトレンドは示されていません。期間の開始と終了付近でデータポイントが密集していますが、これが一定期間の変動を示しているかどうかは不明です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内には不自然な変動や急激な上昇・下降は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い丸は実績を示し、緑の丸は前年の比較を示しています。
– 異常値が黒い丸で示されていますが、特に大きく変動していないようです。
– 紫とピンクの線で示された予測値（線形回帰とランダムフォレスト回帰）は、観測データと大きく異なる地点は見受けられません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 年間を通じたスコアの変化は小さく、この変化に予測値が追随している様子が見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは2つの期間で異なる大集団を形成しており、それぞれの期間での相関や分布は類似しています。
6. **直感的な理解と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、グラフが健康の安定を示しているということです。外れ値は少なく、安定した健康状態を維持しているように見えます。
– 社会やビジネスへの影響としては、この安定した健康スコアが持続することで、個人の健康の維持や改善に対する信頼を高める可能性があります。
全体として、このデータは個人の健康状態が安定していることを示唆しており、特に時系列の観点から大きな問題はないようです。予測および比較データが実績データに近いことは、分析モデルの精度が高いことを示しているでしょう。
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:**
– 時系列データ全体を見ると、初期のスコアは比較的低く、急激に上昇した後、再び横ばいになる傾向が見られます。
– 360日間にわたって観察されるデータは、初期の短期間にのみデータが存在し、それ以降は「前年（比較AI）」がほとんどの期間を占めています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期にいくつかのデータポイントが高くなっている部分があります。特に予測（ランダムフォレスト回帰）で1.0近い値があります。
– この部分が外れ値と言えるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– **実績（実績AI）**: 青のプロットで示され、初期の期間で観測されています。
– **予測（予測AI）**: 赤のプロットが見られ、実績データとの比較が可能です。
– **異常値**: 黒の円で示され、特に初期の高い値に対応しています。
– **前年（比較AI）**: 緑のプロットで、以降はこのデータに焦点が当たっています。
– **予測の不確かさ範囲**: グレーの帯で示されていますが、評価の初期のみに存在します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 初期の実績データと予測データが重なっており、予測が行われた様子が伺えます。
– 予測手法ごとの違いが見られますが、大きな違いは初期の数値に限られています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 初期の観測データには予測と異常値が交錯しており、特定の期間に集中しています。
– その後のデータは緑色の前年データが主となって分布しています。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響:**
– グラフからは、当初の短い期間に高い心理的ストレスが観測された後、データが無い期間が続いている様子が伺え、これは一時的なストレス要因が存在した可能性を示唆します。
– 長期にわたる予測データが欠如しているため、ストレス水準の継続的な監視や対応が求められる可能性があります。
– 短期的なストレスのピークが見られるため、ビジネスや社会においては、短期的なストレス緩和策の導入が有効かもしれません。
このように、初期の短期間に集中した急激な変動が注目されますが、それ以降の長期的なデータの欠如は、持続的なモニタリングやデータ収集の必要性を浮き彫りにしています。
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360日間にわたるWEI（自由度と自治）のスコアの推移を示しています。いくつかの重要な視点を分析します。
1. **トレンド**:
– グラフの開始から中盤にかけては、スコアがほぼ一定（横ばい）に見えますが、その後、大きな変動が顕著です。期間後半にはスコアが急上昇しています。
– 予測のトレンドは、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰に分かれており、それぞれ異なる挙動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データ（青色）では、いくつかの異常値（異常値マーク付き）が見受けられますが、中盤以降は安定しています。
– 予測データも急激なスコア変動を示しているため、これらのモデル間で著しい違いがあります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 丸い実績（青色）は歴史的なデータを表し、ゴールデンクロスで囲まれた異常値も報告されています。
– 線形回帰（青線）、決定木回帰（紫線）、ランダムフォレスト回帰（ピンク線）はそれぞれの予測手法によるスコアの推移を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に違いがあり、特にランダムフォレスト回帰と決定木回帰の間で、予測の傾向が異なることがわかります。線形回帰はより一貫性のある変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は初期には狭く集中していますが、後半になると広がり、ボラティリティが高く評価されています。
6. **直感的な感触と影響**:
– 人々はこの変動を見て、特定の時点で自由度と自治の変化が急激に影響を受けた可能性があると感じるでしょう。急上昇はポジティブな政策変更や環境の変化を示唆しています。企業や社会においても、こうした変動は市場戦略や政治的な意思決定に影響を与える可能性があります。
全体的に、データの急変動と予測の多様性から、この領域は不確実性が高く、慎重な分析や戦略的対応が必要とされることを示唆しています。
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:
以下の点についてグラフを分析し、洞察を導き出しました。
1. **トレンド**:
– グラフの左側（青い実績点）は比較的高いスコアを示しています。その後、中央部分ではデータがなく、右側の緑色点で再登場します。
– 青い点の期間はスコアが安定しており、急激な上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間には黒い輪の異常値がいくつか見られますが、極端な変動は見られません。
– 前半部分の灰色の範囲（予測の不確かさ）は一定範囲で安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績のデータで、安定していることが見られます。
– 緑色の点は前年の比較データを示し、青い点と異なる地点から再スタートしています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰の予測を示し、青の区間に近い範囲を描いています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青、緑、ピンクのプロット間に重なるところは少ないですが、同様のレンジに位置しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 緑と青の間のスコアには大きな重なりがなく、過去と予想のギャップがあることが見て取れます。
6. **直感的洞察と社会への影響**:
– 初期には公正さが保たれているが、その後のデータがないことによって、進捗が把握しにくい。
– 社会的公平性の持続性が課題になるかもしれません。今後の予測や実績の一致が重要です。
このグラフは、社会的公平性の測定とその持続可能性を評価する上で重要なデータを提供します。特に長期的な実績の連続性を確保するための対策が必要とされるかもしれません。政策決定者はこれを基に、効果的な戦略を検討する必要があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフの左側に青色の点で示された実績データは、最初は高い値（0.8から1.0）で横ばいですが、その後のデータはありません。
– 右側の未来予測データは緑色で示されており、やや低い値（0.8付近）で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 開始時点で紫色の線と異常値マーカー（◯）が見られます。これはモデルが異常とみなしたデータポイントを表しています。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰を示しているので、予測モデルによって異常が検出されたことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績データを示します。
– 緑色の点は前年の比較データで、予測なしの基準として役立ちます。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測を表します。
– 緑色の実線上には複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰など）の範囲が示されており、それぞれの手法による予測の違いを視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデル（線形回帰や決定木回帰）によるデータの範囲が示されており、これらは比較のための参考としてグラフ中に提示されています。
– 実際と前年の実績データが将来的な予測のための参考基準として使用されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在のデータからは、実績と予測の間には顕著な相関関係や周期性は見られません。
– 予測モデル間の結果の分布は比較的一貫しており、特定の手法に偏った極端な値は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフは、持続可能性と自治性のスコアが高い状態で維持されることを示しています。
– 予測モデルは、スコアが安定していることを予測しており、これはこの国や地域の持続可能性対策が効果的であることの指標となりえます。
– ビジネスや社会への影響として、安定したスコアは投資拡大や持続可能なプロジェクトの増加に繋がる可能性があります。
このように、グラフは過去の成果が高く評価されている一方で、将来を見据えた安定的な予測が提示され、持続可能性と自治性の確保が見込まれる楽観的な状況を示しています。
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:
このグラフは国際カテゴリの社会WEI（社会基盤・教育機会）のスコア推移を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**
– 右側の緑色のプロット（前年のスコア）は、全体として安定しており、ほとんど変動がありません。
– 左側にある幾つかの予測手法は、いずれも高いWEIスコアを示唆していますが、具体的な上昇または下降のトレンドは明確ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒の円で示される異常値が初期にありますが、それ以外は安定的です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は過去の実績を示し、スコアは比較的安定しています。
– 紫色やピンク色の直線は、異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の結果を示しており、一般に高いスコアを予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なるアルゴリズムの予測結果が重なり合っており、各手法が同様の高いスコアを予測していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間に強い相関があるように見え、実績に基づいた予測が行われていると考えられます。
6. **社会やビジネスへの影響の洞察**
– WEIスコアが高く安定して予測されていることから、社会基盤や教育機会の分野での持続可能な発展が期待されます。これは、社会福祉の向上や教育の機会均等化を進めるための政策が効果を発揮している可能性を示唆します。
このグラフから人間が直感的に感じるであろうことは、社会基盤の安定性と予測技術による将来の見通しの肯定的評価です。これらは社会政策の策定や資源分配に役立つ重要な情報となるでしょう。
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WEI（共生・多様性・自由の保障）スコアの360日間にわたる時系列散布図です。以下に、視覚的特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**
– スコアは最初の期間で高く維持されていますが、その後データが途切れ、別の時期には異なる形式でプロットされています。全体として、上下の変動というよりは、時期ごとに異なるデータセットであることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の段階でのいくつかの異常値（黒丸で強調）が認識されます。これらはデータが異常な振る舞いを示す箇所を指摘しています。
3. **各プロットや要素**
– **青い点（実績）**: 実データを表しています。
– **赤いバツ（予測）**: 予測値です。異なる予測手法のもとでプロットされています。
– **緑の点（昨年）**: 前年データを参照し、過去との比較が可能です。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示しています。
– **ピンクと水色の線**: 異なる回帰手法（ランダムフォレストや決定木など）を用いた予測値を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際のデータと予測値の間での比較や、不確かさの範囲と予測モデルの多様性が把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値があることで、特定のデータポイントが他と異なり、通常の予測からズレる可能性があることが示唆されます。
6. **直感と社会への影響**
– 初期の高いスコアは、共生・多様性・自由の保障がしっかりと行われていることを示している可能性がありますが、突然の異常値や予測の不確かさから、持続性や政策の一貫性に問題があるかもしれません。
– ビジネスにおいては、多様性の重視が中断されていない一方で、変動があることで市場や投資家の不確実性が増す可能性があります。
– 社会的には、政策の方向性を予測することで、より一貫した施策が求められると考えられます。このようなデータは、意思決定者への貴重な情報源となり得ます。
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:
以下に、提供されたヒートマップについての分析を示します。
1. **トレンド：**
– 日付ごとに色が変化しているため、時間帯ごとに異なるWEIスコアが記録されています。
– 各時間帯で濃い紫から青、緑、そして黄色に色が変わっており、スコアが上昇する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動：**
– 7月6日、午後11時に急激に黄色が出現し、他の日や時間とは異なり、特に突出して高いスコアが見られます。
– 7月2日以降に急激なスコアの上昇や変化があることがわかります。
3. **各プロットや要素の意味：**
– 色の濃さや明るさがWEIスコアの高さを示しており、黄色が高スコア、紫が低スコアを示しています。
– 時間帯ごとに色の変化が見られるため、特定の時間にスコアが変動しやすいことが示唆されています。
4. **複数の時系列データの関係性：**
– 時間帯と日付の組み合わせで異なるスコアが観測され、特定の時間帯でのスコアの上昇が顕著です。
– 全体的に午後7時から午後11時にかけてスコアが上がる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 特定の日や時間帯で高スコアが集中し、時間帯による周期的なパターンが示される可能性があります。
6. **直感的に感じることおよびビジネスや社会への影響：**
– ピーク時間帯でのスコアの上昇により、これらの時間に特別な活動や出来事がある可能性があります。
– WEIスコアの上昇は、社会的なイベントや経済活動の活発化を示唆し、リソースの割り当てや戦略的な意思決定に役立つでしょう。
このグラフから、特定の時間帯での高い活動やイベントの存在を読み取ることができ、関連するビジネスや社会活動の最適化に利用可能な情報を提供します。
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:
このヒートマップから得られる洞察を以下にまとめます。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて、特定の時間帯、特に7時と19時におけるスコアが徐々に上昇している様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日に19時のスコアが急激に上昇していることが黄色の領域で示されています。
– これは外れ値として注目すべきです。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示し、紫に近いほどスコアが低く、黄色に近いほどスコアが高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに異なる変化が見られ、特に19時での猛烈な変動が他の時間帯にはあまり見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯で高いスコアが観測されており、周期的な変動よりも、突発的な出来事による影響が大きいことが示唆されます。
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**:
– 特定の時間にスコアが急上昇していることは、一時的なイベントや外部要因による影響を反映している可能性があります。これにより、その時間帯に特化したマーケティング戦略やリソース配分が求められるかもしれません。
– また、異常なスコアの変動を監視することで、問題の早期検出や対応に繋げることができます。
この分析は、時系列データの変動に基づいて適切な戦略を策定するための出発点となるでしょう。
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:
このヒートマップから以下の洞察が得られます：
1. **トレンド**:
– 各時間帯におけるスコアは、一時的に下がったり上がったりしながらも、概ね上昇する傾向があります。
– 特に、16時から19時にかけての時間帯で、スコアが段階的に上昇していることが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日には16時帯で、スコアが他の日と比較して非常に高くなっています（黄色）。
– 23時にはスコアが低下している日は少ない一方、一部の日付で急激に上昇しています。
3. **各プロットや要素（色、密度など）の意味**:
– カラーグラデーションがスコアの高さを示しており、黄色に近いほど高いスコアを表します。
– 23時でのスコアが紫に近いことは、達成度が低い可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯が異なるパターンを示しており、特に日中の時間帯におけるスコアの上昇が顕著。
– 1日の中で特定の時間帯（19時から23時）におけるスコアの変動に関連性が見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは時間と共に変動し、夕方から夜にかけての時間帯での上昇が平均的に高い。
– スコアが上がる時間帯は日の経過と共にずれ、一部の時間帯で明らかに高いピークが形成されているように見受けられます。
6. **直感的な洞察やビジネス・社会への影響**:
– 特定の時間帯（夕方から夜）のスコアの上昇は、社会活動が活発になる時間であることを示唆。
– ビジネスにおいて広告やキャンペーンを行うのに良い時間帯を示唆。
– 社会的に注目すべき時間帯を示しており、政策決定やイベントの最適な時間設定に貢献する可能性がある。
このようなヒートマップは、時間帯ごとの活動のピークを把握するのに有効であり、戦略的な決定を下すための貴重な情報を提供します。
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、様々なWEI（World Economic Indicator）項目間の相関関係を示しています。それでは、指定された観点に従って分析してみましょう。
1. **トレンド**:
– 時系列データではないため、直接的な上昇、下降、周期性などのトレンドはヒートマップからは読み取ることができません。相関の強さが視覚的に示されているため、項目間のすべてにおける関係性は静的であり、特定の期間の変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ自体は相関を示すものであり、個々のデータポイントや外れ値を示すものではありません。したがって、外れ値や急激な変動はこのグラフから直接的に識別はできません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡で相関の強さを反映しています。濃い赤色は強い正の相関（1に近い）、濃い青色は強い負の相関（-1に近い）を示しています。白に近い色は相関が弱いことを示します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時系列ではないため、時系列データ間の関係性ではなく、異なるWEI項目間の相関を見ていきます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、個人WEIおよび社会WEI項目間の正の相関が強く、特に「社会WEI（公平性・公正さ）」と他の社会WEI項目間の相関が高いことがわかります。
– 「個人WEI（健康状態）」は、多くの他の項目と弱い相関を示しており、独立性が見られます。
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**:
– 経済的余裕や心理的ストレスなどの個人WEIが、全体の幸福感や社会的公平性に影響する可能性があります。これは、政策決定において個人のウェルビーイング向上が社会全体の指標改善につながることを示唆します。
– 社会的公平性が他の社会的指標と強く結びついているため、社会的政策の推進において、公平性への配慮が重要であることが示されています。
このように、このヒートマップは、異なるWEI項目間の相関関係を視覚的に把握することで、包括的な政策やビジネスの判断に向けた重要な知見を提供します。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは異なるWEIタイプごとのスコアの分布を示しています。直線的なトレンドは特に見られませんが、スコアの中央値や範囲から類推すると、特定のWEIタイプが他よりも安定または変動が大きい可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の分布には外れ値（特に「個人WEI（経済幸福感）」と「個人WEI（心理的ストレス）」）が見られ、少数の例外的なデータポイントが含まれていることを示しています。これは、これらの指標における大きな個人差を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱ひげ図は、中央値（中央の線）と四分位範囲（箱）、および外れ値（点）を示しています。色の違いが無ければ特定の意味を持たないが、視覚的分離を補助しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データは直接示されていませんが、異なるWEIタイプ間での比較が可能です。社会的側面よりも個人的側面の方がスコアのばらつきが大きいと見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（持続可能性と自治）」と「個人WEI（経済幸福感）」は比較的狭い範囲で高いスコアを示しており、安定していると言えます。一方で、「個人WEI（心理的ストレス）」はより広い範囲を示しており、個人の状態に大きな差異がある可能性を示唆します。
6. **直感的インサイトとビジネス・社会への影響**
– 人々は「個人WEI（心理的ストレス）」が不安定であることを直感的に感じ取るかもしれません。これは心理的健康が他の要素に比べてより脆弱であることを示します。
– ビジネスや政策決定において、心理的ストレスの低減が探るべき領域であることが示唆されます。また、安定したスコアを示す領域での成功事例を他の領域へ展開することで、全体の幸福度向上につながる可能性があります。
このように、異なるWEIタイプのスコア分布を比較することで、多様な領域における状況と、その改善可能性を見極めることができます。
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WEI（World Economic Index）の構成要素を主成分分析（PCA）で視覚化したものです。以下のポイントに基づいて分析を行います。
1. **トレンド**:
– 第1主成分（x軸）が72%の寄与を持っており、第2主成分（y軸）が9%を持っています。このことから、第1主成分がデータの大半を説明していると考えられます。
– 特定の上昇や下降のトレンドは明確ではありませんが、右上方向にデータが豊かに分布しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの点がy軸の0.10を超えている一方で、いくつかは-0.20付近にあるため、これらは外れ値として注目されるかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は、それぞれの国や構成要素の主成分スコアを表していると推測されます。点の密度が高い領域は、似たような特性を持つ国や要素があることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフが単一の時点を示しているため、時系列の関係性というよりは、さまざまな国や要素の関係性を見るものです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間には明らかな線形の相関は見られませんが、広がりのある分布があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 主成分分析を通じて、どの国や要素が他の国や要素と類似しているか、または異なる特性を持っているのかを直感的に把握できる可能性があります。
– ビジネスや政策策定において、どの国が経済状況においてリーダーシップを持つ可能性があるのかを判断する際のヒントを提供するかもしれません。
全体として、このグラフは国際的な経済指標の特徴を把握し、類似性や相違点を明らかにするのに役立つツールです。
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。