📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータをもとに、360日間のWEIスコアの推移を分析しました。以下は、主なポイントと詳細な洞察です。
### 1. 時系列推移
– **総合WEIの動向**:
– データは全体的に0.65から始まり、最終的には0.775近くまで上昇しています。
– 途中で0.81やさらに高値の0.85375を記録するなど、短期間での急増が見られます。
– 特定期間には、顕著な上下動が頻繁に発生しており、特に7月6日以降、日は経つにつれ全体的に高い傾向が見られます。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**:
– 個人WEIは、初期の0.61から後半の最高値0.75へと上昇していますが、日々の変動も見受けられます。
– 社会WEI平均は比較的高値の0.68〜0.74から始まり、最終的には0.9近くまで達しています。
– 個々の項目のばらつきが社会的な影響を受けて大きな変動を示している可能性が考えられます。
### 2. 異常値
– 異常値として検出された日付では、大きな変動や特異な高値からの影響が考えられます。例えば、7月6日や7月10日に観察された高い総合WEIは、持続可能性や社会的要因（如: 社会的持続可能性や公平性）が影響している可能性があります。
### 3. 季節性・トレンド・残差
– STL分解を行った場合、全体的なトレンドはゆるやかに上昇しているように見受けられ、特に後半のデータで顕著です。
– データの割り込みや急な変動は、季節性の高まりや予想外のイベントに関連する可能性があります。
### 4. 項目間の相関
– 相関分析では、多くの項目が複雑に絡んでいる可能性が検討されます。例えば、社会の持続可能性と社会基盤は関連性が強いかもしれません。
– 健康状態と心理的ストレスは相互に補完し合う関係に見えるものの、多様な要因によって一部異常値が影響しています。
### 5. データ分布
– データの分布を箱ひげ図で見ると、個人WEIと社会WEIの中央値が設定されており、特定の項目の異常な振れ幅によって外れ値が確認されます。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– PCAによる分析では、PC1が0.71という高い寄与率を示しており、これがデータの主要な変動要因を表しています。
– PC2は0.09と低い値であり、次の変動要因の寄与が小さいことが示唆されています。つまり、多くのデータの変動は、PC1で説明されるという示唆があります。
考えられる要因は、政策施策の変更、経済条件の変動、あるいは健康政策への関心が影響した可能性があり、従ってこれらの総合的な動きがセクター全体に反映された結果です。この分析を行うことで、より具体的な施策提案へと導くことが可能です。
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
1. **トレンド**
– グラフ全体には大きなトレンドが見られない。データは左と右に分かれており、時系列の進行に従って左側に集中していたデータが右へ移行する。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のデータ群においては、異常値とマークされた点がいくつか見受けられるが、大きな異常や急激な変動は特に見られない。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（実績AI）**：左側に多くの実績値（青い点）が存在。
– **予測（予測AI）**：少数派（赤い×）の予測は実績に近い位置に配置。
– **異常値**：大きな円で囲まれており、他のデータから影響を受ける可能性が。
– **前年（比較AI）**：右側に集中しているが、データが比較的安定。
– **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、それぞれ異なる予測を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データの位置関係が明確でないため、特定の関係性を見つけるのは難しいが、異なる時期における分布の集中度は異なる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なるプロットが異なる時期に存在しているため、明確な相関は示されていない。ただし、全体に分布が見られる左側と右側に集中している特徴がある。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– データが左から右に分散することから、これまでとは異なる影響要因や市場環境の変化が考えられる。業界の傾向が変化しつつある可能性があり、予測の信頼性を確保するためには異なる手法の比較を続けることが重要。
– 異常値の存在は、特異な事象やパフォーマンスの変化を示唆しており、これを無視すると誤った意思決定につながる可能性がある。
このグラフはビジネスや社会におけるトレンドの変化を示唆している可能性があり、データが時系列に沿ってどう進展するかを注視する必要があります。
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:
### グラフの分析：
1. **トレンド**
– 初期のデータ（2025年中）は、WEIスコアが0.6から0.8以上に緩やかに上昇しています。
– その後、データが途切れた期間を挟んで、2026年初頭から新たにデータが現れていますが、この部分に特定のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータには異常値とされるポイントがいくつかありますが、大きな急激な変動は確認できません。
– 予測線の中には、やや異なる傾向を示すものも見受けられます。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績データを示し、紫やピンクの線は予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果を示しています。
– 異常値は黒の円で示され、通常のデータポイントからの逸脱を示しています。
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同様の範囲内で推移していますが、予測モデルにより異なる予測傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータでは、異常値を除いてWGスコアのばらつきは比較的小さいです。予測モデル間での予測スコアの相関は具体的には評価しづらいが、概ね一致しているようです。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから、人間が直感的に感じ取るのは、時間が経つにつれてモデルの違いが増す可能性があること、モデルによって予測結果が異なるため、複数のモデルを利用した検証の重要性です。
– ビジネスにおいては、異なる予測モデルを活用することで、予測の信頼性を高めたり、リスクヘッジをしたりすることが可能です。また、異常値の発生原因を究明することで、さらに精緻なデータ分析が可能になります。
このグラフを基に、モデルの改善やデータ収集プロセスの向上などの活動が社会やビジネスにおいて行われると考えられます。
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:
1. **トレンド:**
– グラフの初期（2025年7月頃）にはデータにばらつきが見られますが、WEIスコアはおおむね0.8周辺に集中しています。2026年7月以降、データポイントが0.8を大きく上回っています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 異常値としてマークされているデータ（黒の円）は初期に集中しています。これは、特定の要因がこの期間に影響を与えている可能性が考えられます。
– 決定木やランダムフォレストの予測が実績AIの数値と違っている部分があるため、初期の予測モデルの精度に問題がある可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青色の点は実際の実績データを表しています。
– 赤いバツ印は予測値を示しています。
– 緑色の点は前年データを示しており、大きく上昇したことが分かります。
– ピンク色や紫色の線は異なる回帰手法の予測を示しており、それらも実績点を追随しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 初期の期間では、異常値が多く、予測モデルがうまく当てはまっていないように見えます。後半の緑色のデータ（前年）と比較すると、スコアが大幅に改善されていることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 緑色の点（前年）はかなりの一貫性を持って分布していますが、初期の点はばらつきが見られます。異常値が予測の外れ値範囲内に収まっていない所もあります。
6. **直感的な印象と影響:**
– 初期の不安定なスコアから、大幅な改善が見られるので、何らかの改革や改善策が取られた可能性があります。この上昇の背景には、社会政策や技術改善、あるいはデータの品質向上などが寄与したと考えられます。ビジネスや社会においても、この改善はその領域での信頼性の向上や競争力の強化に繋が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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフは二つの異なる期間に分かれています。前半は2025年内の評価で、後半は2026年。
– 2025年のデータはほぼ横ばいですが、僅かに下降する傾向が見られます。
– 2026年のデータも同様に横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のプロット部分に外れ値があり、異常値として認識されています。
– 紫の線が様々な予測回帰方法を示しており、異なった傾向が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績を示し、紫の線は複数の回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
– 緑の点は前年のデータを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる回帰モデルによる予測は、未来の経済的余裕（WEI）に関する異なる仮説やシナリオを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青色の点データは密集し、2025年内の評価ではWEIスコアが比較的一定していることを示しています。
– 2026年の緑色データも、前年の傾向を引き継いで安定しています。
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、今後1年の経済的余裕に大きな変動がないことが予測されますが、モデルによっては若干の変動が見込まれます。
– ビジネスへの影響として、安定した時期が続くとの予想が多いため、大規模な変化やリスクを伴う投資や戦略の変更は時期尚早かもしれません。
このグラフは、主に経済的余裕が今後どう変化するかを探るためのツールとして利用でき、特に異常値や外れ値に注目することで、予想外の経済的リスクを事前に察知することが重要です。
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:
以下に、グラフの視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）は左端に集まり、2025年7月初旬から観測されていますが、全体的に横ばいのように見受けられます。
– 予測（紫、緑、ピンクの線）は、実績の範囲内に収まっていることから、将来の値も大きく変動しないと予測されている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青の丸で囲まれたプロットが「異常値」として示されていますが、目立った外れ値は特に見当たりません。頻繁に観測されている範囲内と言えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットと緑のプロットは、それぞれ実績と前年の値を示し、過去のデータを基に比較が行われていることを示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つのモデルが予測に利用されていますが、概ね同じ範囲内にあり、一貫性のある予測が立てられています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績、予測、前年のデータは重なり合っており、過去の実績が予測モデルにも反映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**:
– 相関性や明確な周期性は見られず、安定した分布を見せています。
6. **直感的な洞察や影響**:
– 人間の目から見ると、全体的に安定した健康状態がチームや組織で維持されている印象を受けます。
– 大きな変動がないため、ビジネスや社会におけるリスクも比較的低いと推測されます。ただし、予測が狭い範囲で推定されているため、突然の外的要因による変化には注意が必要です。
このグラフから直感的に感じられることは、現状維持がされているので、急な対策や施策が必要ないことですが、安定が続く中で徐々に改善を進めていくと良いでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの最初の部分（2025年7月〜9月）では、実績のデータが0.6付近で横ばいに推移しています。
– ランダムフォレスト回帰モデルは急激に上昇しており、線形回帰モデルはほとんど動いていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 始めに異常値が確認され、その後、予測が大きく変動しています。特にランダムフォレストの予測の急上昇が目立ちます。
3. **各プロットや要素**:
– 実績値は青いプロットで示されています。
– 異常値は黒い円でハイライトされています。
– 線形回帰の予測は紫色の線、ランダムフォレストの予測はピンクの線で描かれています。
– 緑色の点は昨年の比較データを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）による予測は実績とは一部異なっており、特にランダムフォレストは大きな変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは初期に集中しており、その後の予測は大きく分散しています。
– 異常値がいくつか見られ、これはモデルによる予測に影響を与えている可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– ランダムフォレストの予測が急上昇しているため、ストレスが高まる可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会においては、特定の時期における心理的ストレスの急増がリスク要因となり得るため、早期の対策が必要かもしれません。特に異常値が多い場合、それが新たな現象を暗示している可能性があり、注意深いモニタリングが促されます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 左側に実績データとして青のプロットが集中しており、右側に緑のプロットが予測データとして分布しています。青の実績データはおおよそ一定で、特に上昇や下降の明確なトレンドは見られません。
– ピンク色の予測線（ランダムフォレスト回帰）は上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒の丸で示された外れ値がいくつか見られますが、これらは特に実績データの一部に集中しています。
– 予測データには顕著な外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の丸（実績）は過去のデータを示し、一部は黒の外れ値としても視覚化されています。
– 緑色の丸（予測）は将来の状態を示し、安定的に見えます。
– ピンク色の線（ランダムフォレスト回帰）は予測のトレンドとして上昇していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データ（青）は予測データ（緑）と一貫性を保ちながら、ランダムフォレストによる予測が上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的狭い範囲に分布していますが、予測データは若干広範囲にわたって観測されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 直感的には、過去のデータに基づいて今後の個人の自由度と自治が向上する可能性が示唆されるため、国際的な政策の改善や個人の権利拡充が進む可能性があります。
– 社会的には、個人の自由が増すことで創造性やイノベーションの加速が期待されるかもしれません。
全体として、長期的に見た場合に個人の自由度の向上が予想されるため、これに対する政策対応や社会制度の整備が重要になるかもしれません。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側では、高いWEIスコアが観察されていますが、右側ではスコアがやや低下しています。
– 時系列的には初期にはスコアが高く後ほど低下する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの初期部分で、異常値がいくつか確認でき、それらは予測と実績の間で乖離しています。
– 特に、ランダムフォレスト回帰のラインは急激に上昇しています。
3. **プロットや要素の意味**
– **青の実績点**: 実際のWEIスコアを表現。
– **赤の×印**: 予測されたスコアで、異常値が随所に見られます。
– **紫のライン（ランダムフォレスト回帰）**: 急激な上昇傾向を示し、他の予測方法と対照的です。
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との間でやや乖離があることが見て取れます。特に最初の部分での予測の不一致が目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測と実績の間で初期の期間に相関性が低い。
– しばらくした後、昨年のデータと予測が整合してきている。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**
– 初期の高いWEIスコアの安定性が損なわれる傾向が続いているため、社会的公平性の維持が課題となっている可能性があります。
– 長期的に見た場合、予測の改善や異常値の適切な対応が求められるでしょう。公平性や公正さの視点での改善が社会の安定性に寄与する可能性が高いです。
このグラフは、モデルの精度改善や外れ値対応が必要であることを示唆しています。ビジネスや行政においても、予測精度向上のための戦略が必要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体で明確な上昇や下降のトレンドは見られません。データはおおむね安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月以降のプロットで、いくつかの点が「異常値」としてマークされています。特にY軸で1に達する点が際立っています。これらは、他のスコアと比較して特異な値を示しており、異常な要因が存在する可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績で、緑色の点は前年度のデータを示しています。これに対して、予測データは異なる回帰手法に基づくもので、色によって区別されています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示しており、予想されるスコアのばらつきを理解するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績および予測データが順調にまとまっているため、各方法での予測と実績が大きく異ならないことがわかります。しかし、異常値が実績と予測のいずれにおいても見られるため、それが各モデルにどのような影響を与えたかを検討する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間で大きな乖離は見られません。予測モデルによっては異なるパフォーマンスを示すかもしれませんが、グラフではそれが目立ちません。
6. **直感的な感覚と社会・ビジネスへの影響**
– このグラフを見たとき、多くの人は比較的一貫したパフォーマンスが維持されていると感じるでしょう。しかし、異常値の存在は課題となり得ます。ビジネスや社会的文脈において、これらの異常値が持続可能性や自治性にどのような影響を与えるのかを詳細に分析することが必要です。これらのギャップが是正されない場合、持続可能な発展や戦略の見直しが必要となるかもしれません。
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:
こちらのグラフについて分析を行います。
1. **トレンド**:
– 初期の段階では、実績のデータは高い位置（0.8付近）でほぼ安定しています。
– 予測は期間が進むにつれて増加傾向にありますが、急激ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期において、異常値が複数観測されています（黒い円）。
– これらは実績値に隣接しており、潜在的なデータ収集のエラーや一時的な社会の変動を示唆している可能性があります。
3. **プロットや要素**:
– 実績値は青色、予測は赤色で示されています。
– 前年のデータは緑色で示されており、グラフ後半の予測に比較対象として用いられています。
– 予測のバリエーションは異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって紫、ピンク、黄色などで示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前年と現在の実績値はほぼ同様のスコアを維持しており、安定性が示されています。
– 予測値はそれぞれのモデルにより異なるパターンを示しており、現実には欠けている変数があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 少なくとも一部の外れ値は、非常に標準的なデータ範囲を超えています。
– データの密度は初期に多く、後半部分では予測による将来的な拡散が見られます。
6. **人間の直感的な感じ方と社会的影響**:
– このデータは、社会基盤や教育機会がかなり安定していることを示唆しています。ただし、初期に見られる異常値は注意が必要です。
– ビジネスにおいては、インフラや教育の安定した供給が長期的な経済の安定性を支える可能性があります。
– 異常値は、政策の再評価や改善の必要を示唆するかもしれません。
このように、データを深く分析することで、ただのスコアの変動以上のインサイトを得ることが可能です。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**
– 初期において、2025年7月から2025年10月あたりの期間にデータがありますが、その後すぐにデータが途絶えています。
– 過去データ（青い点で示され）から予測されたデータ（クロスマーク）は、ある程度の一貫性を持ち、緩やかな上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として特定された点が、初期の期間に複数観測されています。これらは異常値として識別されており、データの信頼性や精度に影響を与える可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 紫色や水色の線は、それぞれランダムフォレストや線形回帰による予測モデルを示しています。これらはデータの動きを予測し、視覚化するためのものです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データ（青色）と予測データが重なり合い、予測モデルの精度や信頼性を検証できます。モデルごとの違いが明確に見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の散布図において、データポイントが密集しているが、その後はデータが無く、予測値が示されている状況です。したがって、長期的な分布の傾向は明確になっていません。
6. **直感的な洞察および社会への影響**
– 初期のデータ集中とその後の予測モデルの使用は、データが限られている中で予測を試みている状況を示しています。
– 社会やビジネスにおいては、予測モデルが未知のデータ期間を補い、政策立案や戦略を立てる際のサポートツールとして重要です。
– 外れ値が多いことはデータ収集や分析時の異常を示唆しており、これが持続的に改善されることが望まれるでしょう。
このグラフからは、データ不均衡や予測方法の信頼性などについて検討が必要であると指摘でき、より正確な分析のためには追加のデータが含まれるべきであると考えられます。
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:
以下のポイントに基づいてグラフを分析します。
1. **トレンド**
– グラフは時間を通じた色の変化でデータのトレンドを示しています。色の変化が特に目立つゾーンは、一定の期間で数値が上昇または下降していることを示します。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには、特定の期間で色が急激に変わる部分があります。これはデータの急激な変動を示しており、ヒートマップの中で目立ちます。
3. **各プロットや要素**
– 色の違いは、WEIスコアの変動を示しており、図例には数値に応じた色の範囲が示されています。これにより、薄い色から濃い色への変化が数値上の増減を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時刻でのデータ変動が、経時的に一致しているか否かを見ることで、そこに関連性を見つけることができます。違いがある場合は、異なるプロセスの影響を示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯による色分布のパターンを観察することで、特定の時期に共通の傾向があるかを確認できます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– ヒートマップは特定の期間における活動やパフォーマンスの変動を視覚的に示しており、異常なパターンは特別なイベントや市場条件の変化を示している可能性があります。このような洞察は、ビジネス戦略の調整や予測に役立つでしょう。
全体として、このグラフからは、一定の期間でのWEIスコアの重要な変動パターンを識別し、外部要因や市場の変化がどのようにそのスコアに影響を与えているのかを直感的に理解するための手がかりが得られます。
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:
以下のヒートマップから得られる視覚的な特徴と洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**
– 時間帯（時）ごとに異なるパターンが見られ、特に8時と19時に注目すべき変動があります。
– 全体的に2025-07-06までは比較的低いスコアが多く、2025-07-07以降はスコアが上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に19時の2025-07-05から2025-07-06にかけて、スコアが急激に上昇する箇所が見られます（黄色の領域）。
– これは異常な外れ値として扱われるかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 色の変化は個人WEI平均スコアの違いを示しており、濃い青や紫が低いスコア、緑や黄色が高いスコアを示しています。
– 16時と19時が特にスコアの密度変化が顕著に見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯での変化が見られますが、スコアの上昇と下降が特定の時間帯で共通していないため、全体的な関連性は薄いかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯（特に19時）で、期間中にスコアが急激に上昇するパターンがあり、これは特定の出来事や外部要因によるものかもしれません。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 一部の時間帯で明らかに高いアクティビティや成果が出ていることから、時間管理の見直しやリソースの効率化に役立つ可能性があります。
– ビジネスにおいては、ピーク時間帯にリソースを集中させる戦略が考えられるでしょう。
このグラフの視覚的な特徴は、各時間帯での変動やスコアの急上昇を観察することにより、特定の行動やイベントの影響を評価するのに役立ちます。
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:
以下は、このヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 社会WEIスコアは、時間帯とともに色の変化が見られ、変動しています。
– 特定の時間帯（例: 23時）は全体的に低めのスコア（紫色）が見られ、他の時間帯と比べて変化が少ないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 23時の7月6日には、スコアが急に高くなっている（黄色）ことがわかりますが、多くの時間帯は一貫して低い値を示しています。
3. **要素（棒、色、密度）**:
– 色はスコアの高さを示し、濃い紫が低いスコア、黄色が高いスコアを表しています。
– 色の連続性や変化のパターンから、異なる時間帯のスコアのパターンや傾向を読み取ることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとにスコアが大きく変動していることが観察されます。特に、日付が進むにつれてスコアが上昇傾向（緑から黄色への変化）を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各時間帯でスコアの分布が異なり、一定の相関関係が見られます。特に、16時台のスコアが他の時間帯と比較して急上昇していることが特筆されます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– スコアの上昇は、特定の時間帯に社会的活動が活発化する可能性を示唆しています。これは、ビジネス活動や社会イベントのタイミングに合わせた戦略を立てるための参考になるでしょう。
– スコアが夜遅くに低下する傾向は、業務の効率化やリソース配分の見直しを促す要因となるかもしれません。
このヒートマップを基にした改善策や新しいプランの導入などを検討する際に役立つ分析を行うことが可能です。
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:
このヒートマップは、WEI（Wellbeing Index）の各項目間の相関関係を示しています。以下は、視覚的特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフ自体は相関関係を示しており、時間的トレンドはないが、相関の強弱から一定の関係性が推測できる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは外れ値という概念はあまり適用できませんが、相関が極端に低いまたは高い組み合わせが注目される。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃さが相関の強さを示しており、赤系は強い正の相関、青系は負の相関を示している。
– たとえば、「総合WEI」と「個人WEI平均」が非常に強い正の相関（0.92）を持つことは、個人の幸福感が総合的な幸福感と密接に関連していることを示している。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– ヒートマップ自体は360日間のデータを集約した相関を示しており、個別の日ごとの時系列データは示していない。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（自由度と自治）」の相関が低い（0.25）点や、「総合WEI」と「個人WEI（健康状態）」の相関が比較的低い（0.43）点が興味深い。
– 社会 WEI 間の相関は総じて高めで、「公平性・公正さ」と「持続可能性と自治性」の強い相関（0.85）は、社会制度同士の相互関係の強さを示唆している。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**:
– 総合的な幸福感の向上には、個人と社会両方の視点から取り組む必要がある。
– 心理的ストレスと自由度の相関が低いという点は、心理的支援や自治制度の独立性が重要課題であることを示している。
– ビジネスでは、社員の「個人WEI（心理的ストレス）」改善が組織全体の生産性に良い影響を与える可能性がある。
このヒートマップは、個人および社会全体の幸福度を理解し、改善するための指針を示すツールとして有用です。
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、複数のWEI（World Equality Index）タイプのスコア分布を比較しています。360日間のデータを含んでいますので、スコアのばらつきや統計的特性を理解するのに役立ちます。
### 1. トレンド
– スコア自体は時系列でないため、明確な上昇や下降トレンドは示されていません。しかし、各カテゴリの相対的な位置から、異なるWEIタイプの間でのパフォーマンスの比較が可能です。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 「個人WEI（経済的余裕）」や「個人WEI（心理的ストレス）」などで外れ値が見受けられます。これは、特定の観測で極端に高いまたは低いスコアが記録されたことを示しています。
– 特に「社会WEI（公正性・公正さぎ）」や「社会WEI（生態系整備）」なども散発的な外れ値が見られます。
### 3. 各プロットや要素
– 各箱は中央値、四分位数を示し、色の違いは視覚的に異なるWEIタイプを区別するのに役立ちます。
– 棒はデータの全体的な範囲を示し、外れ値は独立してプロットされています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各WEIタイプがそれぞれ異なる視点で評価されており、相関関係を直接比較するデザインではありません。しかし、相対的な位置関係から、どのカテゴリが高スコアを持ちやすいかを把握できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 全体的に「統合WEI」が高めのスコアを保持しており、これは複数の側面からの評価が調和的であることを示唆しています。
– 分布が広いカテゴリ（例: 「個人WEI（心理的ストレス）」）は、不均一な評価が多いことを示しています。
### 6. 人間の直感とビジネス・社会への影響
– 高い「統合WEI」や「個人WEI（自由度と自治）」は、社会的な豊かさや個人の権利が強く維持されている可能性を示唆します。
– 急激な変動や外れ値の多さは、特定の領域での政策介入や、改善が必要な課題を浮き彫りにします。
– 企業や政策立案者は、これらのデータを基に、どの側面で改善の余地があるかを識別し、社会全体の改善に役立てることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **主要成分（第1主成分と第2主成分）:** 全体的に大きなトレンドは見られませんが、第1主成分軸に沿った分布で、広く分散していることがわかります。第2主成分は、ほとんどのデータが少し上または下に分かれていることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値:** 上部中央と左下に位置するプロットは、周囲のデータポイントから離れており、外れ値の可能性があります。これらは異常値や特異なデータポイントを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **プロット:** 各ポイントは、WEI（World Economic Indicator）に関連する構成要素のPCAによる分布を意味していると考えられます。プロットの分布は、各要素がどの程度主要因に寄与しているかを示しています。
– **密度:** プロットが密集しているエリアは、データがその値の範囲に集中していることを示し、多くの要因が似たような影響を持っている可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **データ間の関係:** このグラフはPCAの結果なので、時間的な変化ではなく、各要因の相対的な関係性が表現されています。直接的な時系列関係ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **相関:** 第1主成分の軸に沿って、幅広いバリエーションがありますが、第2主成分では相対的にコンパクトな分布を示しています。つまり、より多くのバリエーションが第1主成分によって説明されていることを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– **洞察:** 第1主成分が全体のバリエーションの大部分（寄与率0.71）を説明しているため、この主成分が最も重要な要素であると考えられます。ビジネスや政策決定においては、この主成分の影響を重視することが重要です。
– **影響:** 外れ値となる要因や異常値は、特定の国や地域での経済的な異常や予期しないイベントを示唆するかもしれません。これらはリスクの早期警告として役立ちます。
この分析により、複数の経済要因の持つ相対的重要性と影響範囲が明らかになるため、さらなる詳細分析や対策が必要な領域を特定できます。
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。
