📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 総合WEIスコアの時系列推移
– **総合トレンド**:
– 360日間のデータでは、全体として総合WEIスコアは0.65から0.85の範囲で変化しました。顕著な上昇は2025年7月2日から7月6日までで、特に7月6日に0.81に達するという急激な上昇がありました。それ以降、スコアは比較的高い0.8以上の水準で維持されました。
– **異常値**:
– 7月1日と7月3日に0.65-0.67といった比較的低いスコアが観測され、これは指定された基準から見れば異常値と考えられます。また、7月6日には0.81、0.84、0.85といった高スコアがあり、異常値として指摘されています。これらの異常値は、おそらく一時的な社会的または経済的イベントに関連している可能性があります。
#### 個人および社会WEI平均の傾向
– **個人WEI平均**:
– 個人WEIは0.61から0.75の範囲にあり、やや低いスコア（例えば0.61の7月1日）と高めのスコア（例えば0.78の7月6日）が混在しています。急激な変動が見られるものの、比較的安定した成長を続けています。
– **社会WEI平均**:
– 社会WEIは0.68から0.91の範囲にあり、特に7月6日の0.9以上を示すスコアは異常値として指摘されています。社会WEIが高いことは社会的要因がポジティブであることを示唆します。
#### 各詳細項目の推移
– **経済的余裕**:
– 全般的に安定していますが、7月6日に0.85という異常高スコアがあり、経済的状況の改善を示している可能性があります。
– **健康状態、心理的ストレス、自由度と自治**:
– 健康状態は安定しており、ストレスと自由度については一部変動が見られますが、パターンは明確ではありません。
– **社会項目（公平性・公正さ、持続可能性と自治性、社会基盤）**:
– 持続可能性と社会基盤に関する異常高値は、持続可能性に対する意識向上や社会基盤の改善を示唆しているかもしれません。
#### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**:
– 分解したトレンドは全体として緩やかな増加を示しており、季節性の影響は少なかった可能性があります。一部の変動はイベントや政策の影響を受けたゆらぎであると考えられます。
#### 項目間の相関
– 相関分析から、個人健康状態と心理的ストレス間にやや強い負の相関、または社会公平性と持続可能性の間に正の相関が示唆されます。これらの相関は、改善した社会条件が個々人の生活の質に好影響を与えるという仮説を支持します。
#### データ分布
– 箱ひげ図からわかるのは、各スコアの分布に大きな偏りはなく、中央値もほぼ中心に位置しています。外れ値として検出されたスコア群は現時点の結果の信頼性低下要因になりかねません。
#### 主要な構成要素（PCA）
– PCA分析では、主要な構成要素PC1は総バラエティの72%を説明しました。これにより、全体的なスコアの大部分が特定の要素（例えば社会的要素）の影響を多大に受けていることが示唆されます。
総じて、データの変動は特定の期間に社会的お
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:
グラフから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– データは大きく二つの期間に分かれています。最初の期間では、WEIスコアが0.8付近で安定しており、横ばいの傾向があります。その後、次の期間ではデータが完全に右側に移動し、スコアが異なる範囲で観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間においては、明確な外れ値は見られないようです。ただし、その後のデータの密度が大きく異なるため、突然の変動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青色のプロットとして示され、予測データが赤色の×印で視覚化されています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の違いは色で示されており、それぞれ異なる予測手法の結果が表示されています。
– 異常値は灰色の影で示されており、これによって異常の検出範囲が設定されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青色（実績）と緑色（前年）のデータは、それぞれの期間での異なる状況を示しており、それらの変化の背景に関心があります。
– 緑色のデータは、その前年の状況を表し、今期の実績データと比較すると変化が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の期間の実績データと異常値の関係性から、基準値を超えた要素が無かったことを示しています。
– 後半に示される予測の範囲は幅広く、手法による予測の不確かさがうかがえます。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**:
– 最初の期間でのスコアの安定は市場や対象とする領域が安定した状況にあることを示唆します。
– 期間が変わると数値が異なる範囲で分布しているため、将来に予見される変動がビジネスや市場に影響を及ぼす可能性があります。
– 各予測手法の結果が大きく異なるため、慎重な判断が求められる状況です。これによって経済政策やビジネス戦略の再考が必要となる可能性があります。
これらの点を考慮し、データの背景や予測の精度をさらに分析することが重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド:**
– 左側のグラフは2025年7月から2026年1月までのデータを示しており、これらの期間において上昇または下降のトレンドは明確ではありません。
– 右側のデータは2026年7月付近に集まっており、一定の数値範囲での成績を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 2025年8月において、いくつかのデータポイントが他より少し高い位置にあり、外れ値として特定されています（黒い円）。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）において、左側に急激に上昇している線がありますが、実績データでは反映されていないことが確認できます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績データを示しており、過去の実績に基づく個人のWEI平均スコアです。
– 緑の点は比較AIによる前年のデータで、現行データと比較するのに役立ちます。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、これは±3σの範囲に基づいています。
– 線の色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）を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 複数の予測線があるが、それぞれが異なる未来のパターンを示しています。特にランダムフォレストの予測が他のモデルと異なり急激に高くなるが、実績データにはその傾向がない。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 過去のデータが2025年7月から集中していることから、この期間の変動が観察されますが、データセット全体を見ると大きな変動はない。
– 2026年7月のデータは緑色の点で表示され、前年同時期の比較が可能。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 人間的な直感として、2025年後半と2026年初頭の実績には大きな変動がなく、安定している印象を受けます。
– ビジネスや社会的影響としては、急激な変動が見られないため、この指標に基づく計画や戦略は短期では比較的安定していると考えられます。
– 但し、予測の不確かさが示すように、将来的には変動の可能性も考慮する必要があります。特にランダムフォレストの予測は非常に高く、慎重なモニタリングが必要です。
この分析から、過去の安定性が将来も続くことを前提にするのではなく、予測モデルの結果を基に柔軟な戦略を検討することが重要です。
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:
このグラフから視覚的な特徴とそこから得られる洞察を以下にまとめます。
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025年7月から12月）は、実績のWEIスコアが0.8付近で安定。
– 予測AIのスコアも同様に高く、安定した推移を示している。
– 後半（2026年）に入り、データが再び集まっているが、異なる手法での予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）でスコアが変動している様子。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としてマークされているプロットがあり、特に2025年後半に集中。
– 突然のスコアの変化や大きなばらつきは見られないが、予測間での差異が出ている。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い丸は実績値、赤い×は予測値を示しており、全体として高い精度で一致している。
– 各種回帰手法の予測が示されており、手法ごとの差異を視覚的に確認可能。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測のデータ間に密接な関係がある。予測モデルが過去のデータに十分にフィットしていることを示している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの安定した高いシコアが維持されており、異常値を除けば、大きなばらつきや逸脱はない。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが高く安定していることは、社会的な要因の良好な状態を示唆している。
– 予測モデルによる精度の高い分析がさらに強化されれば、政策決定やビジネス戦略立案に有用なツールとなる可能性がある。
– 外れ値の影響をどう捉えるかで、リスク管理や早期警戒システムの構築が求められる。これらの要素は、不確実性が増す時期に特に重要である。
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:
以下にこのグラフの分析をお届けします。
1. **トレンド**:
– グラフの左側（過去）では、WEIスコアの実績（青い点）は0.8付近に集中しています。中央から右側（未来）で、複数の予測モデルが使われていますが、预测結果は大きく分散していないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイントにいくつかの異常値（黒い円）が見られますが、急激な変動は少ないようです。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績値、緑の点は昨年の比較値、黒い円は異常値を示しています。
– 予測モデルには、線形回帰（赤い十字）、決定木回帰（紫色の線）、ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）が含まれています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の回帰モデルの予測結果は、おおむね一致しており、近い期間では安定したWEIスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と昨年の比較値は互いに近い位置にプロットされており、安定した相関関係を示唆しています。
– 異常値が若干存在するものの、全体として主要なスコア帯に集約されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのグラフを直感的に見ると、経済的余裕（WEIスコア）が安定していると感じるでしょう。この安定感は、ビジネス環境や国際関係の持続可能性に寄与する可能性が高いです。
– 社会的には、深刻な経済的変動のリスクが少なく、計画的な長期戦略の策定に寄与する可能性があります。
この分析は、経済情勢の予測や社会トレンドの把握に役立つかもしれません。また、個人や企業が将来的な意思決定を行う際の一助となる情報を提供しています。
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:
以下のグラフについての分析を行います。
1. **トレンド:**
– グラフ全体で見ると、データは大きく2つの期間に分かれており、初めの時期と後の時期にデータが集中しています。これは多分、収集されたデータが特定の期間に集中していることを示しています。
– 各時期のデータは、いずれも特定のWEIスコア範囲内で横ばい状態がありますが、周期的な変動は確認できません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値を示す異常値が初期データ（左側の青色部分）に複数存在することが分かります。これは異常な健康状態の変動を示している可能性があります。
– 後期のデータには明確な外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– 青色の実績データと緑色の前年データは、二つの異なる時期の健康状態を表しています。
– 線分や色は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など）を示しており、今後の健康状態を推測しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 異なる時期の健康データを比較することで、時間の経過とともに健康状態に変化があったかどうかを測ることができます。
– 異常値と予測範囲との関係性も注目すべき点です。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 初期データと後期データの間には直接的な相関は示されていません。
– 初期高スコアの後、予測範囲が狭まっていることから、モデルによる予測の精度が向上している可能性があります。
6. **直感的な解釈と社会・ビジネスへの影響:**
– 人間が直感的に感じるのは、一定の時期に健康状態が変動し、その後安定化したという印象かもしれません。
– 社会的には、健康状態の安定は医療資源の効果的な活用や、予防医学の重要性を示すものと解釈されるでしょう。
– ビジネス面では、予測モデルの精度向上は、医療サービスの向上や戦略的な市場計画の策定に貢献します。
このように、本グラフは健康状態の時系列変化と予測精度の向上の様子を可視化しています。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **実績（実績AI）**: グラフの早期において、実績データは0.5付近で安定しており、その後、データが見られない期間があります。
– **予測（ランダムフォレスト回帰）**: 最初は上昇し、その後横ばいになっています。
– **前年（比較AI）**: 表示されていないため、前年のデータは確認できません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期に黒い丸で示される外れ値があり、この外れ値は実績データとは異なる動きを示しています。
– 予測データには急激な上昇が見られますが、安定期に入っています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青色プロット**: 実績データを示しています。他のデータポイントから外れた動きや新たな傾向が目立ちます。
– **ピンク色線**: ランダムフォレスト回帰による予測で、初期の急上昇とその後の安定した状態を示しています。
– **黒丸**: 外れ値を示しており、特定の期間に異常な心理的ストレスレベルが観察されたことを示唆します。
– **緑色プロット**: 前年のデータですが、現在表示されている期間には関連がないようです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測の間で、最初の急激な変動の後に安定するという共通点があります。
– 外れ値は、他のデータと比べて一時的かつ大きく異なる動きです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実際のデータと予測モデルの最初の部分には相関が見られるが、その後の期間については検証が必要です。
– 外れ値は特定の時点で著しく異なり、分散が大きくなっています。
### 6. 直感的な洞察とビジネスへの影響
– **人間の直感**: 初期段階での大きな変動に対して、ストレス管理やメンタルヘルス介入が必要かもしれないと感じるでしょう。
– **ビジネスや社会への影響**:
– 標準的な範囲を超えるストレス指標は、働く環境や個人の健康管理における重要なサインとなり得ます。
– 予測データの信頼性に基づいて、先手を打ったストレス軽減策が計画できます。
– 企業におけるウェルビーイング戦略として、事前にストレスピークを特定して対策を講じることが可能です。
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、個人の自由度と自治に関するデータ（個人WEI）を示しています。以下に、視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 最初の期間（2025年7月から2025年11月まで）は、実績値が少し上昇しているように見えますが、その後しばらく変動はありません。
– 2026年3月以降では、新たなデータ（予測）が密集して現れ、全体として安定した傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の段階で、異常値として示されたデータポイントが複数存在します。これらは特異な出来事やデータの誤り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**
– 青い点は実績データを示し、計画や目標がどのように達成されているかを視覚化しています。
– 緑色の点は昨年のデータを示し、過去との比較が可能です。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰モデルによる予測を示し、今後の動向を見るのに役立ちます。
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近接していることから、過去のデータが未来の予測に大きく影響を与えているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータはばらつきがあり、予測の信頼区間も広いです。後半になると、データはより集中し、信頼区間も狭くなり、精度が向上していると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期段階の不確実性を乗り越え、データが安定していることから、システムや政策の効果が現れていることが考えられます。
– ビジネスや社会には、制度の改善や安定した問題解決が進んでいるという前向きな励みになります。データの予測部分が信頼できるものである場合、今後の計画や戦略の展開がより容易になります。
このグラフは、データの初期段階での変動と予測の安定性を比較することで、長期的な戦略を策定するための重要な手がかりを提供しています。
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:
このグラフは「国際カテゴリ 社会WEI（公平性・公正さ）」のスコアを時系列で示しています。以下に、グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– グラフは過去1年間のデータを示しており、時系列でのトレンドが明確に分かれています。
– 初期の実績値（青）が横ばい傾向にある一方、後半の予測値（緑）は比較的安定した状態にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒で囲まれた外れ値が初期の期間に集中しており、これがデータの異常性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績値は青色、予測モデルは異なる色（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使われ、モデル間のパフォーマンス差が視覚的に分かります。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、予測が安定している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**:
– 実績と予測が一貫して同じ方向に推移しており、予測モデルが適切に機能しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績値と予測値の間に相関関係が見られる一方で、後半のデータでは安定した分布を示しています。
6. **直感的な感想と影響**:
– 時系列的な安定性の改善が見て取れるため、社会的な公平性の評価は向上している可能性が考えられます。
– ビジネスや社会においては、安定したWEIスコアが信頼性や政策の正当性を高めると考えられ、国際的な評判や投資の増加に寄与する可能性があります。
全体として、グラフは初期の不安定さから、安定した予測と改善を見せており、予測モデルが適切に構築されていることが示唆されます。
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:
このグラフに基づく分析と洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**
– 初期（2025年7月～2025年9月）において、実績AIが高いWEIスコア（約0.9以上）を示しています。その後、予測値に代わり、同様に高いスコアが予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として示されている黒いマーカーが初期の数値に存在し、実績から外れた値を示しているかもしれません。急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青色）と予測（赤色の×）が分かれており、予測手法に応じて異なる線（紫、ピンクなど）が引かれています。この不同は予測手法の違いによるものである可能性があります。
4. **関係性**
– 実績値と予測値が同じスケールで描かれており、予測値は実績値に基づいているように見えます。また、前年度のデータ（緑の点）との比較も行われているようです。
5. **相関関係や分布**
– 実績と予測のスコアが高く安定していることから、持続可能性と自治性が高いレベルで維持されている可能性が示唆されます。
6. **直感や影響**
– 全体的に高いスコアが示されているため、この国または地域が持続可能性および自治性の観点で評価が高いと感じられるでしょう。これにより、社会的あるいは政府の政策決定において、より長期的な持続可能性を目標にしたプランが支持される可能性があります。
このような高い評価は、国際的な信用や投資に対するポジティブな影響を与えるかもしれません。しかし、異常値の部分に関しては、さらなる調査が必要かもしれません。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初めの方の期間（2025年7月から2025年9月）は、データは比較的密接しており、スコアは0.8付近で安定している。
– 2026年6月以降、WEIスコアは急激に0.8から0.95に上昇しており、明確な上昇トレンドが観察される。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月付近に「異常値」としてマークされたデータポイントがあり、これが初期の予測からずれている可能性がある。
– 上昇トレンドの始まりは急激で、予測された結果と実績の間に大きな変動があることが示唆される。
3. **要素の意味**
– 青色のポイントは実績を示しており、データの実際の傾向を反映している。
– 灰色の範囲は予測の不確実さを示し、標準偏差のスパンで変動を視覚化している。
– 紫、緑、ピンクの線はそれぞれ異なる回帰方法による予測値を示しており、特にランダムフォレスト回帰と線形回帰の予測が目立つ。
4. **時系列データの関係性**
– 各予測モデルによるスコアの変動は比較的一貫しているが、特定の時期には実績と大きな乖離が見られる。
– 特に上昇トレンドを的確に捉えるモデルがいくつか存在し、それらがどのように実績と一致しているかが重要。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なる予測手法での予測値に若干のばらつきがあるが、全体としては一貫した上昇傾向を捉えている。
– 実績データと予測データが密接に関係しており、予測精度が高いことを示唆している。
6. **人間の直感的な理解と社会への影響**
– WEIスコアの急激な上昇は、社会基盤や教育機会の改善を表している可能性が高く、ポジティブな社会変化を示唆している。
– このようにスコアが向上することは、国際的な競争力や住民の生活の質向上につながり、政策決定者にとって重要なインサイトとなる。
このグラフから得られる洞察は、社会インフラや教育の機会が今後も成長を続ける見通しであることを示唆するものであり、これがビジネスや政策において長期的な計画作りに役立つことが考えられます。
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**
– グラフの左側には実績データ（青のプロット）が密集しており、全体的に0.8付近に集中しています。
– 予測データに基づく線（ピンクの線）は、急激な上昇を示していますが、その後横ばいになっています。このことから、予測ではWEIスコアが急上昇した後に安定する見通しがあることが伺えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには明確な外れ値が存在しないようですが、異常値としてマークされたもの（黒い円）は、0.8付近で小集団を形成しています。
– 予測（決定木とランダムフォレストによる）は、実績データと一貫していないようにも見えますが、急激な変動の後に標準化されていることが示されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績データ、緑のプロットは前年からの比較データを示しています。これにより、前年との変化が視覚的に評価できます。
– ピンク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、未来のスコアの推移を示唆しています。
– 異常値は、実績データ中で通常の範囲から逸脱している点を指し、注視が必要です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データが青で一貫している一方、予測線が示す将来の急上昇は、アルゴリズムによる他のデータポイントの影響によるものと考えられます。
– 関係性としては、予測は過去の実績データに基づいているものの、予測の急上昇は現実的な変動との乖離があるかもしれません。
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相関があるように見えますが、異常値がどのように影響を与えるかに注目が必要です。
– 実績に対して予測の急上昇の理由を調査することは重要です。
6. **直感的な感覚と社会・ビジネスへの影響**
– 人間が直感的に感じるのは、予測と現実が一致しない場合の不安感です。特に、急激な予測の変動は警戒を要します。
– 社会へは、共生・多様性・自由保障の向上を目指す政策がある場合、予測がその成果を支える可能性を示唆しており、期待を持って取り組むことが促されるでしょう。
– ビジネスにおいては、多様性の向上を反映した要因がある場合、そのインパクトを戦略に織り込む余地が認められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 時間軸（横軸）にわたる各時間帯（縦軸）で、色の変化を見て取れます。一般的なトレンドとしては、色のグラデーションが見られ、一定のパターンがあることが分かります。特に、全体的に値が増加しているか、変動しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黄色の領域（2025年7月6日、19時）は非常に明るく、この時間帯での急激なスコアの上昇または異常値を示しています。他は青や紫の低いスコアであることから、この時刻で特異なイベントが発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はスコアの高さを示しています。青から緑、黄色にかけて、スコアが徐々に高くなっていることが読み取れます。濃い青が低スコア、黄色が高スコアを示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 各時間帯で異なるスコアパターンが見られます。特に、16時と19時のデータに注目すると、急激な変動が見られるため、これらの時間に関連性があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なる時間帯や日付においてスコアの相関関係を探ることができますが、特定の周期性や周期的な変動パターンなどはこの視点からは確認しにくいです。詳細なデータ分析が必要です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 黄色や緑の領域の出現は、特定の日や時間における生産性や効果が高まったこと、または特殊なイベントが発生したことを示します。これらの情報は、ビジネスにおいて重要な意思決定（例えばリソース配分や戦略的計画）に役立てられるかもしれません。
– 社会的には、このような変動が季節的要因や社会イベント（フェスティバル、政策変更など）による可能性もあるため、適切な分析を行うことで、人々の行動特性やイベントの影響を理解する手助けとなるでしょう。
このヒートマップが示すのは、単なる数値の変化以上の洞察であり、背景にある要因やパターンの探索がさらなる価値を生むでしょう。
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:
グラフ分析に失敗しました: Error code: 400 – {‘error’: {‘message’: ‘Timeout while downloading https://felix.games/news/wp-content/uploads/2025/07/国際_personal_avg_heatmap_360日間_20250710225137.png.’, ‘type’: ‘invalid_request_error’, ‘param’: None, ‘code’: ‘invalid_image_url’}}
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:
以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 全体的に見ると、データは色の変化を伴っているため、上昇または下降のトレンドがあると考えられます。特に、ヒートマップの色が青や紫から緑や黄色に変わっている部分は、数値の上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付（例えば7月6日）では、紫から黄または緑への急激な変動が見られます。これは、急激な数値変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さは、WEIスコアの大きさを示しており、色が黄色に近づくほどスコアが高いことが示唆されます。また、時間帯による変動も示しており、特定の時刻における活動の変化を表現しています。
4. **複数の時系列データ関係**:
– 日付と時間の組み合わせ分析によって、特定の時間帯にスコアが向上していることが示唆され、このデータがイベントや活動と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**:
– 夜間（例えば19時や23時）よりも昼間（16時）のほうがスコアが高くなる日が多く、これは社会的活動が日中に集中している可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は、このグラフから特定の日付や時間帯に注目して行動を調整する可能性があります。例えば、企業や政策立案者はこれをもとに、リソースの配分やコミュニケーションのタイミングを改善できるかもしれません。社会的には、許容量が高い時刻を利用することで、効率的な活動が可能になると考えられます。
このグラフを通じて、人間は視覚的に明確な変化を認識し、それをもとに戦略的な決定を下すことができると考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンドと相関関係**:
– ヒートマップは、各WEI項目間の相関を示しています。色の濃淡によって、相関の強度が視覚的に表現されています。赤が強い正の相関を示し、青が負の相関を示しています。
– 概して、すべての項目には正の相関があり、特に強い相関を示すものが多いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値に関しては特に示されていませんが、相関が低い箇所（青に近い色）は他と比較して異なる動きをしている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤の色合いが濃い箇所は、特に高い相関を示しており、例えば「個人WEI平均」と「心理的ストレス」または「健康状態」などが挙げられます。
– 青の色合いが強い箇所は、相対的に低い相関を示し、「個人WEI（自由度と自治）」と他のカテゴリー（特に「社会WEI（社会基盤・教育機会）」など）に見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各項目の相関を一年間のスパンで見ると、その間の関係性が継続的なものである可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として高い相関を持つ項目が多く、これはデータが一貫した関係性を持つことを示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 心理的なストレスや健康状態が個人の生活満足度と強く結びついているため、企業や政策立案者がこれらの項目に注目することが重要である可能性があります。
– 特に教育機会や社会的公平性が他の要素と結ばれているため、社会的インフラや教育に投資することが、個人のWEIを向上させる鍵となるかもしれません。
全体的に、このヒートマップはWEIの各項目がどのように連携しているかを視覚化するのに効果的であり、政策や戦略の立案において有用なツールとなり得ます。
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、異なるカテゴリのWEIスコアの分布を比較しています。以下に、興味深い視覚的特徴と得られる洞察を示します。
1. **トレンド:**
– グラフ全体に顕著な上昇や下降のトレンドは見られません。各カテゴリは独立した分布を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 幾つかのカテゴリで外れ値が確認できますが、特に「個人WEI（職業柔軟性）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」では下方向の外れ値が目立ちます。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」も幾つかの上昇外れ値を持っています。
3. **各プロットや要素:**
– 箱ひげ図の各要素（箱、ひげ、中央値）は、分布の中心傾向と広がりを示しています。箱の幅（四分位範囲）は各スコアのばらつきを示し、ひげはデータがどの程度広がっているかを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 各カテゴリは時間軸に基づく時系列データではありませんが、比較としてそれぞれの要素の広がりや位置を確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」の中央値が高く、データ範囲が狭いことから、安定して高いスコアが報告されていることを示唆しています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」の分布が狭く、中央値も低めであることから、このカテゴリでのスコアには多くの改善の余地があると考えられます。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響:**
– 組織や政策決定者は、特に外れ値の影響を受けやすいカテゴリ（例えば、「個人WEI（職業柔軟性）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」）に注意を払う必要があります。
– これらのカテゴリの改善は、より全体的な幸福度や社会的な安定性に寄与する可能性が高いです。
この分析結果に基づき、関係者は特定のカテゴリに焦点を当て、より詳細な調査や改善策の立案を行うことが求められます。
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、主成分分析（PCA）によって表示されたデータの分布を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を詳述します。
1. **トレンド**:
– 特定のトレンドは明確には見られませんが、第1主成分に沿ってややスプレッドが見られ、第2主成分に沿っても広がりがあります。周期性や一貫した上昇、下降トレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分で-0.3から0.25、第2主成分で-0.2から0.1の範囲にデータが分布しています。目立つ外れ値は特にありませんが、一部の点は他より少し離れています。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットはデータポイントであり、2つの主成分に対する値を示しています。色や密度は一定で、特定のパターンやクラスタリングはみられません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフ自体は時系列データではないため、時系列の関連性は直接示していません。しかし、全体的な広がりを見ると、何らかの多様性や要因の違い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**:
– 相関関係は明確には見て取れませんが、データは第1主成分に沿った多様性が高く、第2主成分によって多少の広がりがあります。等方分布で、特定の方向に偏って分布しているわけではありません。
6. **直感的洞察と影響**:
– 視覚的には、データポイントが均等に分布しており、異なる構成要素が相互に無関係であるか、または複雑な多様性を持っていることを示唆しています。WEI構成要素の場合、これは国際的な経済指標が多様な要因に影響を受けており、単一の要因で説明できない複雑さを持っていることを示しています。
– ビジネスおよび社会においては、多様な指標を考慮する必要があり、それぞれの指標がどの程度の重要性を持つかの分析に役立つでしょう。
この主成分分析は、データの多次元的特徴を理解し、どの要因が特定の変動を説明するかを探るために有用です。
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。
