📊 データ分析（GPT-4.1による）
## データ分析結果
### 時系列推移と全体のトレンド
– **総合WEI (combined_wei):** スコアは0.65から始まり、比較的安定した期間を経て、2025-07-06の最大スコア0.85375に達しました。その後も高水準を維持しています。全体のトレンドとしては緩やかな上昇傾向が見られます。
– **個人WEI平均と社会WEI平均:** 個人WEI平均は0.61から始まり、0.78に上昇した後、安定しています。一方、社会WEI平均は0.68から0.8375まで着実な増加傾向を示し、その後は横ばいとなっています。
### 顕著な変動期間と異常値
– 2025-07-06に、複数の指標が急激に変動し、これは異常値として記録されています。おそらく社会的または個人的な出来事、例えば新たな政策や社会イベントが影響を与えた可能性があります。
– 例えば、2025-07-06に個人WEI（経済的余裕）は0.85まで急上昇し、これは特定の経済的発表やボーナス、および報酬の分配があった可能性を示唆します。
### STL分解
– **季節性:** 季節性のパターンは強くはありませんが、一部のデータには軽微な周期的変動が見られます。これは、短期間での測定の場合に通常の反応です。
– **トレンド:** 長期的に見ると、全てのWEI指標は上向きのトレンドを示しており、特に持続可能性と自治性が安定した上昇を示しています。
– **残差:** 残差にはいくつかの異常点が含まれますが、これらは一時的なイベントに起因する可能性が高いです。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップでは、社会WEIの持続可能性と自治性が高い正の相関を示しており、他の社会指標とも密接に関連していることがわかります。これは、この分野の改善が他の社会的要素にも影響を与えていることを示唆します。
### データ分布
– 箱ひげ図から、個人の心理的ストレス、および自由度と自治の値でばらつきが見られ、異常値も出現しています。これは個人の環境またはその他の外的要因が多様であるためかもしれません。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 (第一主成分):** 0.71の寄与率で、総合的なクオリティの代表として個人と社会の全領域に広く影響を与えていることが示されています。
– **PC2 (第二主成分):** 寄与率は0.09と低く、特定のニッチな要因や個別要因が原因と考えられ、主に特定の個人または少数の影響力を示唆しています。
### 考察
この30日間のデータでは、WEI指標の他、個人と社会の指標が全体的に安定上昇傾向を示しています。特定の月の出来事がこれらの変動に影響を与えている可能性が高く、特に経済的余裕や社会的持続可能性などが指標全体に大きな影響を与えていると言えます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド:**
– 実績データ（青い丸）は、全体として0.6から0.8の間で推移しています。この期間では明確な上昇や下降ではなく、横ばいから緩やかな増加が見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 幾つかのデータポイントが黒い円で囲まれており、これが異常値を示しています。これらは特定のイベントや突発的な影響を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、AIモデルによる予測がどの程度の範囲で変動する可能性があるかを表現しています。
– ピンクと水色の線は異なる予測モデルに基づくもので、ランダムフォレスト回帰と決定木回帰が表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データと予測データの間には、現在の段階ではそれほど大きな違いはないように見えますが、期間の後半には差が拡大していることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データの密度は0.7から0.8の範囲で高く、比較的安定した分布を示しています。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 現在の実績データが予測と合致しているため、AIモデルの予測精度は高い可能性があります。異常値が特定の時期に集中している場合、特定のイベントや市場の変動が影響していると考えられます。
– ビジネスへの影響としては、予測が安定していることから、需給のバランスをとるための有用なデータとして活用できるでしょう。社会的には、AIの予測精度が高まることで、政策決定やリソース配分において信頼性を持たせることが可能になります。
このグラフは、データに基づいた戦略的な意思決定をサポートするために重要な役割を果たします。予測と実績が一致していることで、過去のデータから未来を見通す力が強化されていることを示しています。
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:
以下は、グラフの視覚的特徴とそこからの洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータ（青いプロット）は横ばいに近い推移を見せています。大きな変動はなく、ほぼ安定しています。
– 予測の曲線（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なるトレンドを示しており、特にランダムフォレストは上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い縁取りのあるプロットが外れ値として示されています。外れ値も見られるため、データに多少のばらつきがあることが確認できます。
– 実績データの中には急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データです。これに対して、予測の不確かさ範囲は灰色の領域で示されています。
– ピンク色の曲線はランダムフォレスト回帰の予測を示しています。
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には違いが確認されます。特に予測モデルは長期的には異なる推移を示しており、ランダムフォレスト回帰の方が将来の成長を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一貫した範囲にあり、分布は比較的狭いです。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 現状の安定したトレンドは、国際的な個人WEI平均の安定性を示唆しているかもしれません。
– 予測に基づく上昇トレンドは、この分野における成長や改善を期待させます。特にランダムフォレストの予測は積極的な成長を示しており、将来的なポジティブな変化を示唆しているかもしれません。しかし、外れ値の存在は注意が必要です。
実績と予測の乖離を分析することで、より正確な戦略策定が可能となるでしょう。
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:
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**:
– 左端の実績データ（青い点）が水平に近く、2025年7月上旬はほぼ安定しています。その後、予測データは緩やかな上昇を示し、最終的に水平に変化します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかの実績データ（青い点）には黒い縁取りがあり、これは外れ値を示しています。評価日が進むにつれて、外れ値は減少しています。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 青い点は実績データを示しており、赤いバツ印が予測を示しています。
– 紫、緑、桃色の線はさまざまな予測手法に基づいた予測を示しています。
– グレーのエリア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**:
– 実績データと予測データを比較することで、予測モデルの精度を評価可能です。ランダムフォレストと線形回帰、決定木の予測はほぼ一致していますが、実際のデータとの乖離は異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データのほとんどが0.7から0.8の範囲内にあり、集中して分布しています。予測データは1に近づく傾向があるものの、そこから変動はほとんどないです。
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**:
– 実績データは安定しているため、大きな変動がないと安心感を与えます。しかし、予測が上昇した後に横ばい状態になるので、今後の成長が止まる可能性を示唆しています。
– ビジネスや政策の決定において、予測の信頼性を検証する必要があるかもしれません。また、予測の根拠となる要素の検証が不可欠です。社会的な影響として、安定性が求められる状況であれば、現在の実績はポジティブに評価される可能性があります。
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**
– 実績データ（青い点）は最初の期間では横ばいであり、0.7〜0.8の範囲に収まっています。
– 予測（線形回帰）は右肩上がりのトレンドを示していますが、決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測はより安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の方にいくつかの外れ値が見受けられ、これらは異常値として円で囲われています。これらの点は現状における大きな変動や異常を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、その周囲の灰色のゾーンが予測の不確かさ（xAI/3σ）を表しており、将来のスコアがこれらの範囲内に収まる可能性が高いことを示唆しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は、それぞれ異なる予測方法を視覚化しており、異なる将来の傾向を示しています。
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の間には、特に決定木とランダムフォレスト回帰において、かなりの違いがあります。これらのモデルは、実績データに基づきつつも、やや異なる将来予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現状、実績データは均一に分布しているため、大きな相関関係は見られにくいですが、不確かさゾーンが一定範囲を示していることから、予測の精度には一定の自信があると言えます。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**
– このグラフは全体的に安定した経済的余裕を示していますが、初期段階の外れ値が改善の余地を示唆しています。
– 予測が上昇トレンドを示していることにより、将来的な経済的余裕の向上が見込まれます。ただし、線形回帰等のモデルが示す上昇傾向に比べ、より保守的な予測であるランダムフォレスト回帰は、過度な期待を持たないよう警告しています。
– 社会やビジネスにおいては、予測の確実性が高まる中で、戦略的な資金計画や投資の方向性を考慮する際の基礎データとして役立つ可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、全体的に約0.6から0.8の範囲で安定しており、大きな上昇や下降の傾向が見られません。
– 未来の予測は、一貫して同じようなスコアラインで、どの回帰モデル（線形、中核、ランダムフォレスト）も一定のラインを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値が黒い円で示されていますが、実績データは全体的に予測の不確かさ範囲内（灰色の帯）に収まっているため、大きな外れ値は見られません。
– 急激な変動も特に顕著ではありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績の健康スコアを示し、一貫性が高いように見えます。
– 黒い円は異常値を示し、少数があり、安定性の指標として考慮できます。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は、実績データとの一致度を示します。
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（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、各方法が実績を反映して安定した予測を行っていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データに基づくと、全体として安定しており、大きな相関関係の変化は示されていません。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフは、個人の健康状態が短期間で安定していることを示唆しています。ビジネス上では安定性があるため、健康関連の戦略を立てる際に有利な情報と言えるでしょう。
– 社会的には、全体的な健康状態の安定性が示されており、ヘルスケアサービスや政策の持続可能性を評価するための良い指標となります。
このグラフは、予測と実績の間に大きな乖離がないことを示し、事業計画におけるリスク管理を支える強力なツールとして利用できるでしょう。
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:
以下はグラフの分析結果です：
1. **トレンド**:
– 青色の実績データは初期段階で大きな変動が見られますが、約7月10日以降はスコアが0.6付近で横ばいです。
– 紫色のランダムフォレスト回帰予測は時間とともに上昇しています。一方、決定木回帰予測はほぼ一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の実績データに外れ値があり、それらは円で強調されています。
– 初期の期間に急激な変動がありますが、その後落ち着いています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点が実績データを示し、不透明域が予測の不確かさ範囲を示しています。
– 紫色の線はランダムフォレストによる予測、青色の線は決定木による予測を示しています。
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が組み合わされており、特にランダムフォレストによる予測が現実に即している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の部分ではデータが分散しているが、その後整合性が出ているように見えます。
– ランダムフォレストの予測が長期的な上昇を示唆しているため、トレンドの転換点が考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、初期の不安定な期間を経てストレスレベルが安定していることがわかります。ランダムフォレスト予測の上昇トレンドから、将来的に心理的ストレスが増加する可能性が示唆されます。
– 企業はメンタルヘルス対策の強化が必要かもしれません。政策立案者にとっても、ストレスの増加は社会的コスト増加を示すため重要な指標です。
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:
以下は、グラフの分析に基づく洞察です。
1. **トレンド**
– 最初の半分は約0.6から0.8の間で横ばいのトレンドがあります。
– 後半にかけて、ランダムフォレスト回帰の予測線が急激に上昇し、その後一定のスコアで推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– データの初期部分には軽度のばらつきがありますが、大きな外れ値は観測されません。
– ランダムフォレスト回帰予測が急上昇後に横ばいになる点は注目に値します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを表し、灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 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で示されており、それぞれ異なる予測を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ランダムフォレスト回帰の予測が他の予測手法と異なり、スコアを急激に引き上げています。
– 線形回帰と決定木回帰は、より保守的な変化を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは短期間で大きな変動を示さない一方、予測方法によって異なる将来の推移が示唆されています。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**
– ランダムフォレスト回帰による急激なスコアの上昇は関心を引きますが、慎重に解釈する必要があります。他の予測方法は安定性を示しています。
– 自由度と自治におけるスコアが大きく改善する予測が正しい場合、関連する国や地域の社会的・政治的な変化が期待されるかもしれません。
この分析から、WEI（自由度と自治）の改善にはさらなる調査と確認が必要であることが示唆されます。
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:
1. **トレンド**
– 実績データはおおむね横ばいの傾向を示しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は、全期間で0.8から1.0の間で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の数日間において、外れ値がいくつか観察されます。これらはスコア0.6以下の点で強調されています。
– 最初の期間のあいだ、急激な変動が見られますが、その後は安定しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績で、安定したパターンを示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）には、いくつかの実績データが該当します。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は、他の予測モデルに比べて高いスコアを予想しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績と予測（ランダムフォレスト回帰）との間に大きな乖離があります。これは、モデルがより楽観的な予測をしていることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測と実績の間に、最初の期間では一致しない部分もありますが、全体的な実績が安定して以降は、モデル間でほぼ一致した値です。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– スコアが安定していることは、社会の公平性・公正さが比較的一定している可能性を示します。
– 外れ値が最初に現れることは、改善すべき領域があることを示しています。ただし、これが解決されつつある状況とも見受けられます。
– 予測モデルの選択は、今後の戦略や政策に影響を与える可能性があるため、慎重に評価することが重要です。特に、ランダムフォレスト回帰の楽観的な予測は、過度に楽観的な政策を導く可能性があることに注意が必要です。
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:
分析は次のとおりです。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は全体的に0.8付近で横ばいの傾向を示しています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測ラインは0.8から1.0の範囲でわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示された部分に外れ値が見られ、他のデータポイントから逸脱しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績AIのデータを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、モデルの信頼性を可視化しています。
– 予測のライン（色分けされた線）は、それぞれ異なる予測モデルの結果を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測ラインの間には整合性がありますが、実際のデータは全体として予測の下限付近を推移しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの相関は高く、ほぼ予測通りの傾向を示しています。
– ただし、外れ値は予測からの乖離を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフからは、全体として持続可能性と自治性に対する安定した評価が見られますが、外れ値が潜在的なリスク要因として注意を要することを示唆しています。
– ビジネスや社会において、この安定した実績は戦略計画に安心感を与える一方、外れ値の存在は柔軟な対応が求められる可能性があります。
全体として、実績と予測はほぼ一致していますが、外れ値の存在が継続的なモニタリングの重要性を浮き彫りにしています。
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:
### グラフ分析と直感的洞察
1. **トレンド**:
– 期間の初期段階（7月前半）では、実績（青いプロット）は横ばいで、スコアはおおむね0.7から0.8の間に収まっています。
– 7月中旬から、予測線（特にランダムフォレスト回帰/ピンク）が急上昇し、その後安定するトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 地図上に黒丸で示された外れ値がありますが、その数は比較的少なく、大部分は中央に集中しています。
– 特に異常な急激な変動は見られませんが、予測との差異があることに注目する必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績を示し、実データの分布を観察できます。密集している部分は、評価スコアの安定性を示唆します。
– 赤い×印は予測値を示し、実績との比較が可能です。予測モデルの精度を見るために重要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測値の間に全体的な一致は見られますが、予測線は上昇しており、実績との一時的な乖離が確認されます。
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の中で、形状や傾向に多少の違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的狭い範囲に集中しており、スコアの安定した分布を示しています。
– 予測データの上昇は、将来的なスコア改善を示唆している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 見た目の安定性は、社会基盤や教育機会の安定が持続していることを示唆しますが、予測モデルが示す上昇傾向は、これらの分野での改善や政策の効果を反映しています。
– ビジネスにおいては、教育機会の向上が将来的に労働力の質の向上につながる可能性があるため、教育関連事業への投資や政策支援の重要性が増す可能性があります。
このグラフでは、実測データの安定性と予測の上昇に特に注目することで、今後の政策や戦略立案に活かせる貴重な指針が得られます。
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:
# グラフの分析
この「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」に関する時系列散布図では、次のような特徴と洞察が得られます。
## 1. トレンド
– **実績データ**（青い点）: グラフの初期にはスコアが0.6から0.8の範囲で変動しているが、全体としては安定しているように見受けられる。
– **予測データ**（予測AI赤X）: データはスコア0.8付近で予測されており、大きな流れとしては横ばいのトレンド。
## 2. 外れ値や急激な変動
– 一部のデータポイントは異常値として黒い枠で強調されている。これらの点は通常の範囲外の変動を示している。
## 3. 各プロットや要素の意味
– **実績の点（青）**: 過去の社会WEIスコアを示している。
– **異常値（黒枠）**: 通常の変動範囲を超えているデータポイント。
– **予測の線**: 線形回帰、水色による決定木回帰、ピンクによるランダムフォレスト回帰の予測が含まれている。
## 4. 複数の時系列データの関係性
– 実際のデータと各予測モデルの間にはあまり大きな乖離はなく、一貫したトレンドを示している。
## 5. 相関関係や分布の特徴
– データの分布はややばらつきがあり、特に期間の前半でのばらつきが目立つ。
## 6. 直感的な洞察と影響
– グラフを見ると、社会制度（共生、多様性、自由の保障）が比較的安定していることが示唆される。ただし、一部の異常値は、特定のイベントや政策の影響を示している可能性がある。
– **ビジネスへの影響**: 安定した社会WEIスコアは、企業が将来の成長を予測しやすく、持続的な社会的影響を期待できる。
– **社会への影響**: 異常値が示す変動要因を理解することで、政策の改善点や新たな試みの必要性を認識することができる。
これらの点を踏まえ、特に異常値の原因をさらに探ることで、社会基盤の強化や新しい機会の発見に役立つ可能性があります。
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、提供された時系列ヒートマップの分析結果です：
1. **トレンド**:
– 全体的に明確な上昇または下降のトレンドは見られませんが、特定の時間帯における色の変化が観察されます。
– 例えば、19時台からは7月6日に黄色まで上昇し、その後わずかに減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日に複数の時間帯で色が急激に変化しています。特に19時台は他の時間帯と比べて非常に高い値となっているようです。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃さはWEIスコアの大きさを示しており、黄色に近づくほどスコアが高いことを意味します。
– 時間帯による変動が視覚的にわかりやすくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の日にわたって一定の時間帯（特に15時〜19時）のスコアがより高くなる傾向があるため、これらの時間帯では何らかの関連性が推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（8時、16時、19時）で高くなる傾向があるため、それぞれの日時に改善要因または特別な出来事があった可能性があります。
6. **直感的洞察と社会的影響**:
– ビジネス面では、19時台の急激なスコアの上昇が特定のマーケットの需要または活動のピークを示している可能性があります。
– 継続的に高いスコアを維持する戦略を考える必要があるかもしれません。特にこの時間帯での活動が他の時間に影響を与えるか検討が必要です。
このヒートマップは、各時間帯のパフォーマンスを視覚化し、その高低を直感的に把握するのに役立っています。
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、特定期間における個人のWEI（ウェルビーイング指数）スコアの時系列変化を視覚的に示しています。以下に詳細な分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 各時間帯におけるスコアが一定の範囲内で変動しており、期間全体を通じて明確な上昇または下降のトレンドは見られません。スコアは日ごとにかなり変動するようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日、19時に極端に高いスコア（黄色に近い色）が見られ、その他の時間帯や日に比べて顕著です。この日は何らかの特別なイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はWEIスコアを示しています。色が濃いほどスコアが低く（0.62程度）、明るいほど高い（0.78程度）。このグラフでは、多くの時間帯でスコアは0.66から0.74の範囲で分布しているように見受けられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各行は異なる時間帯を表し、時系列に沿って日ごとの比較が可能です。同じ時間帯での毎日の変動や、日をまたいだ変動により、特定の日付での時間帯の特徴を分析できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（16時、19時、23時）にスコアが逆転することはないようです。同様の時間帯は似たようなスコアを維持しています。また、高いスコアの出現が極めて短期間に集中しているため、これが人為的な操作や外部イベントの影響を示唆しています。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 人間の目には、黄色い部分が最も注目を集めます。これは特に注目すべき出来事や良好な状態を示す可能性があります。
– ビジネスや社会に与える影響として、特定の日や時間帯における高いウェルビーイングが広告戦略やマーケティング計画に利用される可能性があります。また、特定の時間帯における一貫性のある指数を活かし、企業は効率的な労働時間や施策を検討できるでしょう。
この分析により、どの時間帯や日付に焦点を当てるべきかが明確になり、社会的および経済的な決定に役立つ洞察が得られます。
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:
グラフを分析したところ、以下の点が観察されました：
1. **トレンド**:
– データは時間帯ごとに色分けされ、スコアの推移が示されています。一部の時間帯で徐々にスコアが上がっている様子がありますが、全体的には大きなトレンドはないように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日ごろ、特定の時間帯で色が薄い黄色になる部分があり、この期間にスコアが急激に向上したことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの変動を示しており、色が黄色に近づくほどスコアが高いことを示しています。一方、濃い紫色は低いスコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯で隣接する日のスコアの変動が似通っている時間帯があります。特に、夕方の一部時間帯で類似したパターンが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な周期性は観察されませんが、一部の時間帯では安定したスコアのパターンがあります。特定の日に限ってスコアが高くなる傾向があります。
6. **直感とビジネス社会への影響**:
– このヒートマップから、特定の時間帯における社会活動の活発さの違いが感じられます。スコアが高い時間帯は、特定の時間にイベントや活動が集中している可能性があります。
– ビジネス的には、スコアが高まる時間帯に注力することが戦略的である可能性があります。また、スコアが低い時間帯に改善を図ることで、全体の社会活動やパフォーマンスを向上させる余地があります。
このように、ヒートマップは時間や日ごとの変動を視覚的に把握しやすく、パターンに応じた戦略的な判断を支援するツールとして有用です。
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:
視覚的特徴と洞察を次に示します。
1. **トレンド**:
– 相関ヒートマップなので、時間経過によるトレンドは直接示されていませんが、各項目間の相関関係の強さを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 全体的に強い相関（赤色）か弱い相関（青色）が見られ、特に突出した外れ値というよりは項目間で一貫した関係が見られる。
3. **要素の意味**:
– 赤色は正の強い相関（数値が1に近づく）、青色は負の強い相関（数値が-1に近づく）を示しており、白色に近いほど相関が弱い。
– 例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」の間には強い正の相関（0.65）があり、ストレスと健康が相関していることがわかる。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではなく、相関を示したデータであるため、期間内の項目間の関係性を評価しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くの項目間で強い正の相関が見られ、特に「個人WEI平均」と他の個人関連の指標との相関が高い（例: 「個人WEI（心理的ストレス）」: 0.90）。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の項目と比較的低い相関を示していることが特徴的（最も低い相関0.25）。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このヒートマップを見ると、心理的ストレスや健康状態、自由度などが個人の幸福度に大きく影響していることが直感的に理解でき、社会的な対策の重要性を感じる。
– 強い相関が多いので、これらの要素が互いに影響を及ぼしあい、政策や社会システムにおける改善が複数の分野に波及効果をもたらす可能性がある。
このように、項目間の関連性を深く理解することは、社会政策や個人の幸福度向上に貢献します。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
– この箱ひげ図は30日間のWEIスコアの分布を示しています。横軸の異なるWEIタイプごとにスコアの中央値と分布が異なりますが、期間内に明らかな上昇や下降のトレンドは示されていません。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 一部のWEIタイプ（例えば「個人WEI（経済的余裕）」や「個人WEI（心理的ストレス）」）では、外れ値が観察されます。これらの外れ値はスコアが安定していない、もしくは特定の日に異常な出来事が影響した可能性を示唆します。
#### 3. プロットや要素の意味
– 箱ひげ図の箱部分は、四分位範囲（IQR）を示し、スコアの中央値が箱の中に水平の線として描かれています。この中央値が高いほど、全体的なスコアが良いことを示します。
– 色は各WEIタイプの違いを示すために用いられていますが、色自体に特段の意味合いはない可能性があります。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– データは時系列ではなく、各WEIタイプごとに独立した分布を示しています。したがって、直接的な時間的な関係性はありません。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各タイプ間での中央値やIQRの違いは、多様な社会的または経済的要因がそれぞれのWEIスコアに影響していることを示唆しています。
– 外れ値がどのような背景により発生したのかを調査することで、特定のWEIタイプにおけるリスクや課題を明らかにする可能性があります。
#### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会的影響
– 高い中央値を持つWEIタイプは、関連する社会的な安定や幸福度を反映していると考えられます。組織や政策立案者は、これらの領域において成功している戦略を他の弱い領域で適用することを検討できます。
– 外れ値は、リスク管理や早期警戒システムの改善の必要性を示しています。企業や政府は、これらの異常値を監視し、改善策を講じることが重要です。
このグラフから、人々は直感的に「どの領域で自分たちが良好な状況にあるのか」「どこで改善の余地があるのか」を把握し、それに基づくアクションを考え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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 主成分分析（PCA）のため、具体的な上昇や下降のトレンドではなく、データの分布が示されています。第一主成分と第二主成分に沿って、データが広がりを持つことが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの右上部と左下部には、他のプロットから離れた点が存在しており、これらは外れ値の可能性があります。特に、第一主成分で0.2を超えるプロットと、第二主成分で0.2を超えるプロットは異常と考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– プロットの分布は、各データポイントが異なる要因の組み合わせを示しており、第一主成分が主にデータの変動を説明しています（寄与率0.71）。第二主成分はデータセットのより微細な特徴を表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ここには時系列データの変化が直接表現されているわけではありませんが、各プロットの位置関係を通じて、同時に発生する変動を捉えることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第一主成分と第二主成分の間には明確な直線的な相関は見られませんが、分布が散らばっているため、独立した情報を持っている可能性があります。各データ点の間には、多様な関係性が示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– このグラフからは、データが複数要因に影響されていることが理解できます。WEI（世界経済インデックス）の要素がどのように変動するかを把握するための手がかりになります。
– ビジネスにおいては、特定の要因が他と比べて極端に変動している場合、その要因に着目してリスク管理や戦略の再評価が必要になります。
– 社会的には、異常な外れ値の発生が示す要因を特定することで、早期の問題解決が可能となり、安定した国際関係の維持に寄与する可能性があります。
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。
