📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下に提示されたデータ分析のポイントに基づいて、国際カテゴリのWEIスコアデータに関する詳細な分析を提供します。
### 時系列推移：
– **総合WEI**は、最初の数日で0.65から始まり、その後安定的に0.70台後半から0.80台前半に増加する傾向があります。この上昇は特に2025年7月6日以降顕著で、ピークは2025年7月12日の0.85です。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**は、社会的要因が強く影響していると考えられます。個人の健康状態や心理的ストレスの影響で、個人WEIは日毎に揺らぎつつも、全体として上昇しています。一方で、社会WEI平均は安定して高いスコアを維持しています。
### 異常値：
– 2025年7月6日には、0.64から0.85に急激な増加が記録されました。これは個人と社会の要因の急な変化に関連する可能性があります。特に、この日には社会面での持続可能性と多様性のスコアが高いため、これが影響していると考えられます。
– 異常値とされる低いスコア（例：2025年7月1日の0.65）もあり、これらは経済や健康に対する懸念が影響していると推測されます。
### 季節性・トレンド・残差：
– **STL分解の結果**、全体としては上昇トレンドが明確です。季節的影響はあまり観察されませんが、急激な変動がいくつかの短期間で発生しています。残差分析では、一部説明しがたい変動が高い社会的スコアの日に起こっていることを示しています。
### 項目間の相関：
– **経済的余裕**と**社会基盤**は強い正の相関があります。これは経済的安定が教育や社会インフラの充実に寄与していることを示唆しています。
– 逆に、**心理的ストレス**は他の個人要因（例えば、健康、自治）と負の相関を持つことが多く、ストレスが他の個人スコアを下げる要因と見られます。
### データ分布：
– **箱ひげ図**から、特に健康状態や心理的ストレスに目立つ外れ値が見られます。健康状態のばらつきは比較的高く、極端に高いか低い健康スコアも記録されています。
### 主要な構成要素（PCA）：
– **PC1**が0.71の寄与率を持っていることから、全体の変動の大部分がこの主要成分によって説明されていると解釈できます。この成分は全体の社会安定性や経済状況に関連する要因を強く表していると思われます。
– **PC2**は相対的に寄与が少ないが、微細な社会的ダイナミクスや個人の心理的要因を反映している可能性があります。
### 結論：
日本代表のこの30日間のWEIスコアは、全体的に健康改善と経済的安定の要因が社会的な持続可能性や公平性を高めるという前向きな傾向を示しています。個人面で心理的ストレスや健康変動があるため、これに対処することで一層WEIスコアの向上が見込めます。また、一部の急激な変動期間を深く分析することで、政策や支援策を調整するための洞察が得られそうです。
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:
グラフを分析し以下の洞察を提供します。
1. トレンド:
– 実績データ（青色の点）は比較的一定しており、開始から2025年7月22日ごろまで横ばいのトレンドが見られます。
– その後、予測データ（赤色のバツ印）が加わり、予測線（決定木回帰、線形回帰、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:
– 異常値としてマークされた点がありますが、全体的には大きな急激な変動は見られません。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青色の点は実績データを示し、赤色のバツ印は予測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、実績データはこの範囲内に収まっています。
– 各予測モデルはそれぞれ異なる色の線（青、緑、紫）で示されています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績と予測は重なり合っており、予測モデルによって将来の上昇を示唆しています。
– 線形回帰と決定木回帰は中程度の上昇を予測しており、ランダムフォレスト回帰が最も高いスコアを予測しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データに大きな変動はなく、分布は比較的一定しています。
– 予測データは上昇傾向にあり、実績との相互作用を示唆しています。
6. 洞察と影響:
– グラフから直感的に分かるのは、最近の実績が安定しており、将来的に上昇が期待されることです。
– ビジネスや政策の観点からは、上昇トレンドが予測されることは、ポジティブな市場動向や成長機会の指針となる可能性があります。
– モデルの予測に基づいて戦略を調整することで、より効果的な意思決定ができるでしょう。
この分析に基づき、さらなる詳細な分析や追加データの収集が求められるかもしれません。
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:
以下に、このグラフの視覚的な特徴と洞察を示します。
1. トレンド:
– ウィジットイノベーション指数（WEI）のスコアは、主に横ばいですが、一部の予測値（特に決定木回帰とランダムフォレスト回帰）が期間の後半にかけて上昇しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 実績データの中で、いくつかの点が異常値として識別されています（黒い枠で囲まれた青い点）。これらは全体の傾向から外れ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、横ばいであることが多いです。
– 紫と青の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、期間の後半で異なる予測を示します。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、実績データがこの範囲内に収まることが多いです。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 線形回帰はほぼ一定ですが、決定木回帰とランダムフォレスト回帰は上昇を示しており、これらの方法が異なる傾向を捉えている可能性があります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データは比較的安定しており、予測の不確かさ範囲内に大体収まっていますが、一部の異常値はこれを超えています。
6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響:
– 時系列の後半に予測されるWEIスコアの上昇は、今後の成長可能性を示唆しています。特に決定木とランダムフォレストの予測は、新たな市場開拓や技術革新が発生する可能性を示せるでしょう。
– しかし一方で、異常値が存在することは、予測のモデルに対する注意を促すべきです。これらの外れ値はモデルの改善やデータ品質のチェックを必要とする可能性があります。
このグラフからは、現状維持の間に見られる潜在的な成長機会と、予測に対する慎重さが求められることがわかります。
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:
### グラフ分析の洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、期間の初めにWEIスコアが緩やかに上昇し、その後横ばい傾向が見られます。
– 予測データは、さまざまな回帰手法により異なるトレンドを示していますが、大きく上下する変動はなく、比較的一貫した方向性を持っています。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 一部のデータ点は黒い輪で囲まれており、これらは外れ値を示しています。グラフの左側に集中していることが分かります。
3. **プロットの意味**:
– 青い点は実績データを示し、赤い「×」は予測データを示しています。
– 灰色のエリアは、3σの範囲で予測の不確かさを示します。この範囲にほとんどの実績データが収まっていることは、予測の精度が高いことを示唆しています。
4. **時系列データの関係**:
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が使用されていますが、これらのモデルは実績データの方向性をおおむね捉えているようです。特にランダムフォレスト回帰の予測は最も平坦で、安定感があります。
5. **相関関係と分布の特徴**:
– 実績データは全体的にWEIスコア0.8付近に集中しており、安定した範囲内での変動が見られます。この範囲は社会的または経済的に安定した状態を示している可能性があります。
6. **直感的な洞察および影響**:
– このグラフを見た人は、おそらく安定性と一貫性を感じるでしょう。特に、ランダムフォレスト回帰の予測により、今後のWEIスコアも安定して推移する可能性が高いです。
– ビジネスや社会への影響として、WEIスコアの安定は社会全体の安定や経済の安定性と関連していると解釈でき、政策決定者や投資家にとって好ましいシグナルとなり得ます。
このグラフは、適切な予測手法を用いて未来の動きを的確に捉えるための有用な情報を提供していると言えます。
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:
視覚的な特徴とそこから得られる洞察について以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績値（青色）はほぼ横ばいで、安定した動きを示しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、紫色）は上昇トレンドを示し、今後のWEIスコアの上昇を示唆しています。
– 他の予測（線形回帰、決定木回帰）は平坦です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内のいくつかのプロットは外れ値として認識され、黒い円で囲まれています。これらの外れ値は特定の日における異常な値を示していますが、全体的なトレンドに影響を与えるものではないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績値を示し、実際のデータです。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を示しています。ここではあまり幅が広くないため、比較的予測が信頼されていることが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値は短期的に変化が少ないのに対して、ランダムフォレストによる予測がWEIスコアの改善を示しており、手法によって将来の見通しが異なることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のデータは安定しており、実績と予測の差異は主に将来に関連しています。複数の予測手法の間で異なるトレンドが見られるため、精度の高い予測にはさらなるモデルの評価が必要です。
6. **直感的な印象と社会的影響**:
– 人々は直感的に、現在の安定したWEIスコアから近い将来も安定が続くと考えがちですが、予測が示す上昇傾向を踏まえると、経済的な改善が見込まれる可能性があります。このような予測が実現されれば、消費や投資活動が活発化し、経済成長に寄与する可能性があります。
このグラフは、現状維持と未来の変化の可能性を同時に示しており、そのギャップをどう埋めるかが今後の施策において重要なファクターとなります。
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:
1. **トレンド**
– 散布図で示された実績データ（青色）は0.6から0.8の範囲で比較的一定であり、特に大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測データ（紫色の線）では、わずかに上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数の外れ値が異常値として黒丸で示されていますが、データの分布自体には大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを表し、Xマークは予測データです。
– 決定木回帰やランダムフォレスト回帰など異なる予測手法の線が引かれており、未来のトレンドを示す役割を担っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと複数の予測手法との関連性が示されています。両者の間に大きな乖離は特に見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの大部分が指定範囲内（0.6から0.8）に収まっており、これが標準的なパフォーマンスレベルを示しています。
6. **直感およびビジネスや社会への影響**
– データが安定していることから、健康状態の維持がうまく行われている印象です。
– 予測がやや上昇しているため、今後の改善が期待できる可能性があります。
– 社会的には、全体の健康状態のモニタリングや予測モデリングの精度向上につながり、政策や健康促進活動の計画に寄与するかもしれません。
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、グラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、期間の初めにかけて横ばいのトレンドを示しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）による予測は、期間の中盤から急激な上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて、ほとんどの値が0.6付近で安定している中で、いくつかのデータポイントが異常値として特定されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、黒い輪郭で囲まれた点は外れ値を示しています。
– 予測データは異なる予測手法に基づいていますが、それらの変動が最も顕著に現れているのはランダムフォレスト回帰です。
– この範囲は、予測の不確かさを反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは比較的安定した傾向を示している一方で、ランダムフォレストによる予測の急激な上昇は実績と大きく異なる結果となっています。これに対し、線形回帰や決定木による予測はこれほどの変動を示していません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの中で外れ値として捉えられているポイントがいくつか存在しますが、全体としては一定の範囲内に集中しています。
– 予測手法による上昇の相違点が顕著ですが、それが実績データと整合しているかは不明です。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 実績データの安定性から、人々の心理的ストレスはある程度一定の範囲で管理可能であることが示唆されています。
– 予測データの急激な動きが示している可能性のある不安定要素は、今後のストレス管理の改善や介入の必要性を示唆しているかもしれません。
– このような変動は、心理的な健康状態の予測や対応策の精度向上に向けての新たなアプローチを模索する契機となる可能性があります。
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:
グラフから得られる視覚的特徴と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 太平洋の短期間（約2週間ほど）で、WEIスコアは安定して上昇しています。
– この上昇トレンドの後、約0.8付近で水平にとどまっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期にはスコアのばらつきが多いですが、急激な変動は見受けられません。
– ただし、予測範囲（グレーの領域）の外に出ているプロットが外れ値として存在します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、比較的一貫した上昇傾向です。
– 赤い×印は予測値を示し、その後のトレンドを予見しています。
– ピンクとシアンラインは、異なる予測モデル（ランダムフォレスト回帰と決定木回帰）による傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績の上昇傾向と予測モデルの線形的な上昇が一致しており、モデルが現状のトレンドをしっかりと捉えています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは安定的に0.8に近づき、整然とした配列を示しています。
– 外れ値は予測モデルがカバーする枠外に位置しており、注視すべき特異なケースといえます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– スコアのプラス傾向は、関連する国または地域における自由度や自治の向上を示唆します。
– 公益的な政策や社会運動の成功を示している可能性があり、今後の政策立案や社会開発に重要なインサイトを提供できます。
このグラフは、WEI（自由度と自治）の状況を理解し、改善への動きを予測するための有力なツールとして機能するでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績値（青いプロット）は、おおむね安定していますが、初期にわずかな変動が見られ、その後はほぼ一定のスコアで推移しています。
– 予測値（ピンクの線）は、やや上昇している傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に数件の外れ値（黒い円で囲まれた青いプロット）が見られますが、その後のデータは外れ値範囲を外れていないようです。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績値で、安定している部分が多いです。
– ピンクの線（予測）は、異なる予測モデル間で異なる傾向を示しており、将来的にスコアがやや上昇すると予測されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。範囲はそれほど広くないので、予測の精度は比較的高いと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現状の実績値と予測値を比較すると、予測モデルにより異なるが、全体としてはやや上向きと予測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の分布は狭く、ある一定値周辺に集中しています。予測値との相関性は一定で、現在のトレンドが続くという予測に基づいています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 現在のスコアの安定性は、社会的な公平性・公正さが大きく変動していないことを示唆しています。
– 予測が上向きである場合、今後の社会的な公平性が改善する可能性があると考えられます。
– ビジネスや社会への影響として、安定した社会環境がビジネスの成長や政策の安定に寄与する可能性があります。
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:
このグラフには、国際的な社会WEI（持続可能性と自治性）のスコアの推移が示されています。ここから、次のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）はおおむね0.8付近での横ばい状態に見えます。特に急激な上昇や下降は確認できません。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンクの線）は横ばいが続き、僅かに上昇の兆しも見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としてマークされた点がいくつか存在し、これは特異な状況を示している可能性があります。ただし、大多数のデータポイントは外れ値範囲外にあります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実際の分析値を表しており、予測は異なる回帰モデルによって示されています。
– グラフのグレーの領域は、予測の不確かさの範囲を表し、特にxAI/3σによって計算されています。実績はこの範囲に収まっている点が多いです。
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は線形回帰および決定木回帰の予測と比較して、スコアの高い予測を示しています。このことは、ランダムフォレストの方が複雑なパターンのキャプチャに優れている可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のスコアは予測の不確かさの範囲に多く含まれており、これによりモデルが実際の値をある程度予測できていることを示しています。
6. **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**:
– 社会WEIのスコアが安定していることから、持続可能性と自治性がある程度維持されていると考えられます。ただし、外れ値の存在は特定の期間または出来事に対する注意を促すもので、これが社会運営にどう影響するかを考慮する必要があります。
このような分析に基づいて、政策決定者や企業は安定的な運営を確保しながら、特異点の可能性を検討することで、さらなる持続可能な取り組みを進めることができるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データは全体的に横ばいで、スコアが0.8付近に集中しています。一部の予測手法（特にランダムフォレスト回帰）は徐々に上昇していますが、実績のトレンドに劇的な変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにおいては目立った外れ値はなく、スコアの分散も比較的一貫しています。右側に予測データが表示されており、若干の外れ値が予測されています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点が実績データを示し、黒い丸で囲まれた点が異常値を表示しています。紫と水色の線は異なる予測手法のトレンドを示しており、灰色の影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**
– 実績データが比較的安定しているのに対して、予測データが異なる傾向を示しており、特にランダムフォレスト回帰が他の手法よりも変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は狭く、スコア0.8付近に集中しています。予測においては、ランダムフォレスト回帰が最も楽観的な傾向を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– このグラフから、人々は教育基盤や社会インフラの安定性を直感的に感じ取りやすいでしょう。予測の一部が上昇を示していることは、改善の可能性が考えられます。こうした傾向が継続すれば、教育機会が広がり、より多くの人々が社会資源にアクセスする可能性があります。ビジネス面では、教育関連産業やインフラ開発への投資を考慮するきっかけとなるかもしれません。
全体として、実績データが安定しているため、急な変化のリスクは低いですが、予測に基づいて適切な施策を取ることが社会の長期的な発展に寄与するでしょう。
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:
この時系列散布図について、以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフの初期段階（2025-07-01 から2025-07-15）の実績は、WEIスコアが0.6から0.9の間に密集しており、全体としてやや上昇傾向にあります。
– その後、予測は2025-07-15を境に右上方向に上昇し、ほぼ安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-01から2025-07-10付近にいくつかの外れ値が見受けられます。これらはスコアが0.6付近に集中していますが、予測よりやや下に位置しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績を示し、黒い円で囲まれたものが外れ値を表しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測で、初期の予測値よりも高い位置にあります。
– 予測の不確かさ範囲は灰色で示されていますが、予測の安定性を示す範囲が狭いです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは予測データよりも幅広い分布を持ち、一部の実績値は予想を下回る位置にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に矛盾が見られる部分がありますが、全体的には一致しています。
– 実績の分布は主に0.6から0.9の範囲に集中しており、外れ値の存在が確認できます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– WEIスコアの上昇傾向と予測の精度は、共生、多様性、自由の保障が改善していることを示唆しています。
– 外れ値の存在は、一部の時期や地域で課題が残っている可能性を示唆しています。
– 予測の信頼性が高ければ、政策の決定やプランニングにおいて貴重な情報を提供できるでしょう。
全体的に、このグラフは予測がかなり強気であることを示していますが、実績は現状では予測より変動が大きいと言えます。これは、現場での状況を改善していくための指針となるでしょう。
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:
このヒートマップの分析を以下にまとめます。
1. **トレンド**:
– 全体を通して、時間帯ごとに色の変化が見られます。特に11時から16時の間で、時間を追うにつれて色が濃くなる傾向があります。
– 特定の時期（例：7月1日から7月12日）で、全体的に色が明るくなる時間帯（緑や黄色）が存在し、WEIスコアが上昇している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月12日において、特に19時から23時の間で、色が急に明るくなっており、外れ値と推測できます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃さはWEIスコアの高低を示しており、濃い紫は低スコア、黄色に近い色は高スコアを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時間帯ごとの色の変化は、日付に依存するパターンを示唆しており、特に午後の時間帯にかけて変動が顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午後の時間帯にはスコアが上昇しやすいように見え、午前中よりも色が明るくなる傾向が見られます。
6. **直感的な感じと影響**:
– ヒートマップの色の変遷から、特定の時間帯にスコアが高まる可能性があり、それに伴いビジネスや社会における成果や活動が増加することが考えられます。
– WEIスコアの上昇は、国際的な取引や経済活動の活発化を示している可能性があり、その時間帯において重点的にリソースを投入する戦略が有効かもしれません。
このような視点で、WEIスコアに基づく戦略的意思決定や各種活動の最適化を図ることができるでしょう。
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:
この時系列ヒートマップについて以下の分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフは特定の曜日や時間帯に明確な色の変化が見られますが、全体として一貫した上昇または下降のトレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月12日の23時に、明るい色（黄色）が現れ、これは他の日と比べてスコアが高いことを示しています。このような急激な変動は外れ値として注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高低を示しています。濃い紫色が低いスコアを示し、黄色が高いスコアを表しています。
– 色の変化は、特定の時間帯におけるスコアの大小を直感的に理解するために役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯でも日によってスコアが大きく異なる場合があります。特に7月6日と7月12日で顕著な差異が観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯（8時、16時、19時、23時）のスコアには一定のパターンが見られ、特に23時が他の時間帯よりも変動が大きいことが示されています。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– 色の変化から、特定の時間帯や日に特異的な事象が発生している可能性が検討されるでしょう。
– ビジネスの観点からは、この時系列ヒートマップはリソースの割り当てや運用時間の調整、特定イベントへの対応計画の策定に活用できそうです。
– 社会的には、このデータは特定の時間帯における行動パターンや関心の変化を反映しており、社会的トレンドを察知するための指標となり得ます。
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:
1. **トレンド**
– ヒートマップ全体を通して、時間帯別に異なる色が見られ、特定の時間帯での数値の上昇や下降が確認されます。特に7月9日から12日にかけて、色が緑から黄色に変化しており、数値の上昇が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日に最も明るい黄色があり、この日は他の日よりも急激にスコアが高くなっています。この時間帯は特に注目すべきです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化がスコアの増減を示し、明るい色ほど高いスコアを示しています。逆に、暗い青や紫は低いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとにスコアが異なり、一部の時間帯で一貫した上昇または下降トレンドが確認できます。一部の色の変化は、特定の日付での全体的なパターンにも影響を与えているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯（例：8時と16時）でスコアが比較的高く、周期的な上昇トレンドが見られます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 見るからに時間帯によって活動や関心が異なるように見え、社会的な行動パターンが反映されています。このデータを活用することで、効果的なマーケティングや地域間の政策介入が可能となるかもしれません。企業はこのデータを基に、特定の時間帯にターゲットを絞ったアプローチを採用することが考えられます。
このヒートマップは、時間帯ごとの動向を視覚的に理解する手助けとなり、特定の時間の介入が可能な領域を指摘しています。
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、各WEI（World Economic Index）項目間の相関を示しています。以下のポイントに注目して分析します。
1. **トレンド**:
– トレンドというより、相関の強さを示していますので、時間経過ではなく、項目間の関係に注目します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関の観点からすると、突出して低い相関（青）が外れ値的に見える要素です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さが相関の強さを表現しています。赤色に近いほど強い正の相関、青色に近いほど弱いまたは負の相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このヒートマップは時系列データではありません。異なるWEI項目間の相関を分析しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に高い相関（赤色）が多いことから、さまざまなWEI項目が密接に関連していることが見受けられます。
– 特に、「個人WEI平均」「社全WEI平均」「社会WEI（持続可能性と自治性）」は、他の多くの項目と強い相関を示しています。
6. **直感的な感想と影響**:
– 直感的には、多くの項目が相互に関連しているため、経済、社会、個人のバランスが取れている状態が伺えます。
– ビジネスや社会への影響として、これらの強い相関は、政策や戦略が一部の項目へ作用することにより、他の関連項目にも波及効果を持つ可能性があることを示唆しています。特に、「持続可能性と自治性」や「個人WEI平均」などの項目は、その性質上、影響力が大きいと考えられます。
全体として、このヒートマップはWEIを構成する各要素間の密接なつながりを示し、総合的な政策立案や市場戦略の考案において、この相関を考慮すべきであることを示しています。
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:
このグラフは、異なるWEI（World Engagement Index）タイプのスコア分布を箱ひげ図で比較しています。以下に主要な視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**：
– 右側に行くほどスコアの中央値が上昇している傾向があります。特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI（生態整備・持続可能）」では高い中央値が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 「社会WEI平均」のカテゴリーで複数の外れ値が下方に見られます。これは、この領域での一部のデータが他と比べて非常に低いことを示しています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」にもいくつかの下方の外れ値が見られます。
3. **各プロットや要素が示す意味**：
– 箱ひげ図はスコアの中央値、四分位範囲（IQR）、および外れ値を示しています。箱の範囲はデータが集中している領域を表し、髭はそれ以外の範囲を示します。
– 色の違いは視覚的な区別を提供し、分析の焦点を示すのに役立っています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 同一タイプのWEIで比較する際、例えば、個人レベルのWEIが社会レベルのWEIと比べて比較的スコアが低いことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 各カテゴリー内でスコアの分布が極端に異なることはなく、全体的な分布は中央に集中していますが、一部のスコアでは上下に外れるケース（外れ値）が存在します。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**：
– ビジネスや政策形成において、各WEIタイプの分布を理解することで、改善が必要な領域が特定されます。例えば、心理的ストレスのスコアが低いことは個人の幸福度に関する問題を示唆し、対策が必要な可能性があります。
– 社会的持続可能性と倫理観が比較的高いことは、社会がこれらの分野でポジティブな発展を遂げていることを示していますが、一方で外れ値の存在は改善の余地があることを示しています。
総じて、グラフからは個人と社会が取り組むべき異なる課題が浮き彫りになっており、これらの課題に対する対応が全体的なWEIスコアを向上させる可能性があります。
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:
このグラフは国際カテゴリのデータに対する主要成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– このPCAプロットは、データの局所的なトレンドを示すものではなく、2つの主要成分に対するデータポイントの相対的な位置を示しています。したがって、明確な上昇や下降のトレンドは存在しません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 両方の主成分軸の外側に位置するデータポイントは外れ値となる可能性があります。特に、第1主成分で0.2を超える値や第2主成分で0.1を超える値がその例です。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 点の位置は、データの冗長性や関連性を示しています。密集している領域はデータの共通のパターンを示しており、離れている点は異常なデータまたはユニークなパターンを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフには直接的な時系列データは含まれていませんが、主成分分析により、データセット内の変数がどのように共変し、相互に影響を与えるかの変化傾向を視覚化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 両主成分の間に明確な直線的相関はなく、データは全体に広がっているため、各主成分がユニークな情報を提供し、異なる要因に基づく多様性を示唆しています。
6. **直感的な理解およびビジネスや社会への影響**:
– ビジネスや社会において、PCAはデータを次元削減し、重要なパターンを特定するために使用されます。このプロットは、潜在的な要因を特定し、どの要因が最もデータに影響を与えているかを理解するのに役立ちます。これは意思決定や戦略策定において価値があります。
この分析を通じて、データの構造や変動要因をより深く評価し、関連する戦略を策定するための基盤を提供することができます。
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。
