📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下に、提供された360日間のWEIデータの分析結果を示します。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は、全体的に0.65から0.85の間で変動しています。7月初旬ではスコアが低めで、徐々に上昇しているトレンドが見られます。特に2025年7月6日以降は急な上昇を示して0.85に達するポイントがあります。
– **個人WEI平均**は、0.61から始まり、0.80にまで上昇しています。特に急上昇が見られるのは、7月6日と11日のデータで、この期間に何らかの特異なイベントがあった可能性があります。
– **社会WEI平均**も同様に上昇トレンドを示しており、特に2025年7月6日以降の社会イベントや政策変動がWEIスコアの上昇に寄与した可能性があります。
### 異常値
– 提供された異常値の中で、総合WEIが0.85まで急上昇した日の背景には、政策変更、社会的活動、またはそれに類するインパクトのあるイベントが確認されます。これは、社会的持続可能性や公平性・公正さが上昇した日とも一致しているため、社会的な信用・信頼性の発展に影響を与えた可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– データの解析結果からSTL分解が可能であれば、季節性はそれほど明確ではないものの、長期的な上昇トレンドがデータに内在していることが分かるでしょう。残差成分は短期間の変動として解釈可能であり、一時的な影響を示唆します。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップが分析可能な場合、**個人と社会WEI間の相関**は高いと予想されます。特に**経済的余裕と健康状態**、**社会的持続可能性と自治**が非常に高い相関を示すことが多いカテゴリであり、これらは社会全体の向上に寄与する重要な要因です。
### データ分布
– 箱ひげ図からは、一般的にほとんどのカテゴリが中央値付近に集中しているが、特定のカテゴリ、特に個人の心理的ストレスや健康状態でばらつきが多く、アウトライヤーの存在が一定以上に社会に影響を及ぼしている可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率が0.72**と非常に高いことから、ほとんどの変動要因はこの成分に集約されていると考えられます。これには、特に社会的要因、例えば大きな政策変更やイベントが関与し、それが個人の経済的余裕や社会基盤・教育機会にも波及効果を持っていると判断されています。
以上の分析結果から、多くの要因が連動する中で、特に社会政策や経済的変化が特定のポイントにおいてWEIスコアに大きく影響していることが分かります。今後の詳細なデータ解析には、異常値を生む要因の社会背景を考慮しつつ、季節性やトレンドを明確化するためのさらなるデータ収集および解析が必要です。
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:
このグラフは、国際カテゴリにおける360日間のWEIスコアの推移を示す時系列散布図です。以下に視覚的な特徴とその洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– 実績（青点）は期間のはじめに集中していますが、特定の明確な上昇や下降傾向は示していません。
– 予測（紫系のライン）は、ランダムフォレスト回帰が高めの値を示し、線形回帰や他の回帰モデルとは異なるトレンドを提供しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 赤の×印は予測の値を示しており、その他の実績値からは比較的離れた位置にありますが、一貫した外れ値は見られません。
– 特に顕著な急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素**:
– 青は実績のデータポイントを示し、濃い緑は前年の比較を示しています。これは前年のデータと比較して、評価点の位置がどのように推移しているかを見る手助けとなります。
– 影付きの灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、モデルの信頼性を把握するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰、予測値の間に明確な一致は見られないため、モデル間に異なる視点が存在します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には大きな相関関係は見られず、各モデルが提供する予測はばらばらな傾向を持っています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 実績値がある特定の期間に集中しており、季節性やイベントによる影響を考慮する必要があります。
– 予測におけるばらつきは、予測モデル選択の重要性を示します。異なる予測がビジネス戦略に対して異なるインパクトをもたらすため、慎重なモデル選定と評価が求められます。
このデータから、年度ごとのパフォーマンスの変動と予測の不確かさを理解し、対応する戦略を考案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:
このグラフでは、個人のWEI平均スコアの時系列データが示されています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体としては明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、2025年7月付近に実績データ（青）が集中的に存在し、その後は2026年7月まで予測データ（赤）に移行しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データにおいて、いくつかの異常値（黒丸）が確認できます。これらは他のデータポイントと大きく異なるスコアを持っており、潜在的な異常や特異なイベントを示唆しています。
– 決定木回帰（紫線）とランダムフォレスト回帰（ピンク線）の予測データは、実績データからの急なスコア上昇を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績は青の点で示され、観測データを表しています。
– 予測（赤の点）は、将来の予想スコアを示しており、実績データの傾向を続ける形です。
– 線形回帰（薄い影付き）は、大きな変動を伴わない安定した予測を明示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）は、それぞれ異なる予測トレンドを示していますが、全体的には大きなばらつきはなく類似した傾向を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は、実績と予測の間で変化が見られ、特に初期の異常値は将来の予測においても注意が必要です。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– グラフを見た際に浮かび上がる直感的な印象としては、初期のデータの安定性と、予測データが示すより高いスコアが注目されます。また、予測手法の違いが予測スコアにどのように影響するのかについて考えることも重要でしょう。
– ビジネスや社会的には、異常値が持つ意味を考え、その要因を特定することが求められます。また、予測精度を向上させるために、異なる手法間でのコンセンサスや矛盾点を分析する必要があります。
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:
このグラフは、国際カテゴリにおける社会のWEI（World Equity Index）平均スコアの時系列時変動を示しています。以下に分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側の出発点では、実績AIのスコアが安定していますが、その後急激に上昇していることが示されています。
– 右側の緑色プロット（前年の同時期データ）はやや高い水準で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色の実績データには、同時期に重なって表示されている異常値が確認できますが、全体的なトレンドに大きな影響を与えていません。
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、濃淡の変化は密度を示しています。
– マゼンタ色の線はランダムフォレストによる予測を示しており、最初は上昇し、その後水平になっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現年と前年のデータを比較すると、前年のほうがやや増加している傾向があります。この差異は社会的な変動や政策の影響を反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布密度が高いことから、一定の範囲に多くのデータが集中しています。
– 異常値は散在しているため、一般的なパターンから外れる要因があるかもしれません。
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**:
– 実績の急上昇は、この期間中に重要な社会的または経済的イベントがあったことを示唆しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、こうした上昇トレンドに乗ることで新しい機会が得られる可能性があります。
このグラフは、スコアの急上昇と前年との比較から、社会的な動きや政策の効果を視覚的に理解する助けとなります。政策決定者やビジネスリーダーは、このようなデータを活用して戦略を形作ることができます。
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:
グラフの分析について以下の点に焦点を当てて説明します。
1. **トレンド**:
– 時系列データは中央部が空白で、左端と右端に集中しています。左端のデータは比較的安定しており、0.8付近のスコアが多いですが、右端のデータもまた0.8付近で安定しています。周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側に異常値がいくつか確認されますが、WEIスコアの範囲外に大きく逸脱しているものはありません。右側では異常値は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青い点で示され、年単位で確認されています。予測値が複数の手法で示されており、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰がすべて比較的似た予測を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と比較AIのデータは似た密度とスコア範囲を持っています。予測はこれらの範囲内で安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には強い相関があり、予測は実績データの範囲内に収まっています。スコアはほぼ0.8付近に集中しています。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**:
– このグラフからは、個人の経済的余裕（WEI）が比較的一定であることがわかります。安定した経済状態が続いている可能性を示唆しています。予測に基づいても大きな変動は予想されていないため、今後の国際的な経済的安定が推測され、ビジネスや社会においても大きな変動への警戒は必要ないと考えられます。
この分析によって、データの過去の安定性と将来的な予測が一致しているため、リスクは低く、経済的に安定した状態が続くと期待されます。
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**:
– データは約360日間にわたるもので、最初の期間は低い安定したレベルから始まり、急激に上昇しています。その後の期間で、大幅な変動は見られず、後半に一定の高いレベルで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側（開始時）にわずかな異常値が見られますが、その後は外れ値はほとんどないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、特徴的な点としては、比較的短い期間で急激に上昇していることが挙げられます。
– 線は様々な予測方法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を表しており、全て実績のトレンドを追随しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは実績に基づいて立てられていますが、初期のデータの異常値が予測レンジを超えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列全体を通して、大きな変動は見られず、後半に安定した高スコアが得られている点で良好な健康状態の維持を示唆しています。
6. **人間が直感的に感じる洞察、およびビジネスや社会への影響**:
– 最初は急激に改善された健康状態が持続していることから、介入や対策が効果的である可能性が高いと考えられます。
– 健康維持の成功例として、ビジネスや政策策定、健康促進活動におけるモデルケースとして参考にされる可能性があります。
グラフ全体として、短期的な健康改善が成功し、その後の維持が確認できるため、効果的な健康介入の存在を示唆しています。
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:
このグラフを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 初期のデータは比較的安定しており、時系列の変動が小さいです。
– その後、約10月1日頃から急激な上昇が見られます。この急激な上昇は、何らかのイベントや環境の変化が影響している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ中にいくつかの外れ値が目立っています（黒色の円）。この外れ値は、通常のストレスレベルから外れた異常なデータポイントを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実績データを示しており、黒色の円はこれに重ねられた異常値を示しています。
– 灰色のエリアは予測不確かさの範囲を示しており、これは将来の予測がどれだけ変動する可能性があるかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の異なる予測モデルが使用されています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 特にランダムフォレスト回帰（ピンク色）は他のモデルと異なる動きを示しており、特定の時点で異なる予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データ（特に線形回帰）は、初期は密接に相関しているように見えます。
– 分布の広がりが小さいため、初期段階ではデータのばらつきはそれほど大きくない。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このような急激な上昇は、社会的または経済的なストレス要因の急増を示している可能性があります。
– ビジネスにおいては、従業員や顧客の心理的ストレスの高まりによって、効率や生産性に影響が出る可能性があります。
– 社会的観点からは、この期間中に何らかの対策を講じる必要があるかもしれません。
これらの洞察を基に、さらなる詳細な分析や対策が必要とされ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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータ（2025年中）は、実績データが0.6〜0.8の間で安定しているように見えます。
– その後、予測値が追加され、時間が経つにつれて若干上昇していることが確認できます。特に、線形回帰、決定木回帰、およびランダムフォレスト回帰それぞれの予測が表示されていますが、全体的に大きな変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立った外れ値は確認できませんが、予測開始時のスコア推移に若干の変動があります。
– 異常値がマークされていますが、他のデータポイントに大きな影響を与えているようには見えません。
3. **プロットや要素**
– 実績は青い点で示され、過去の実績と比較する形で緑の点が表示されています。
– 予測データが各手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）ごとに異なる色で示されています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の影）は、予測のばらつきを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データの間に明らかな傾向の違いは見られず、予測手法による明確な差も見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的にデータは0.6〜0.8付近に集中しており、予測もこの範囲内で行われています。
– 分布が比較的安定しているため、大きな変動はありません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々はこのグラフから、個人の自由度と自治（WEI）が特に大きな変動なく維持されつつあることを直感的に感じ取るでしょう。
– 社会的または政治的安定に貢献していることが考えられますが、大きな改善は見込まれていないことも示唆されています。
– ビジネス上は、特に直近のデータの変動が少ないため、WEIを基準にした戦略は安定しています。ただし、新たな改善策や政策が必要になる可能性があります。
全体として、このグラフは過去一年間の個人の自由度と自治が大きく変動せず、安定していることを示しています。
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:
以下は、このグラフの分析と洞察です。
1. トレンド:
– グラフ全体では、期間の初めにはスコアが比較的高く、後半では低くなる傾向があります。
– 観察できるトレンドは、初期に急激な上昇があり、その後に安定し、後半では再度上昇しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 黒色の楕円は外れ値を表しています。初期の観測にいくつかの外れ値が確認できます。
– 外れ値は、ある種の混乱や予期せぬ事象による可能性があります。
3. 各プロットや要素:
– 青色の点は「実績AI」のデータを示し、観測データを表します。
– 緑色の点は過去のデータに基づく予測を示しています。
– 紫、ピンクの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）を表し、これらが予測の多様性を示しています。
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位置関係から、予測モデルは実際の傾向をある程度反映していることがわかりますが、完全な一致はしていません。これはモデルの精度やデータの変動に起因する可能性があります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データは初期に分散し、その後密集しているように見えます。これは、初期のデータ収集の困難さや変動を示唆しています。
– 予測モデルは全体の傾向を捕捉しているが、初期の外れ値の予測は挑戦的であることを示しています。
6. 直感的な洞察と影響:
– 社会的な公平性と公正さの評価は、時期によって変動し、安定期と不安定期があることが示されています。
– ビジネスや政策立案においては、期間の前半の外れ値や急激な上昇に注意を払いながら、後の安定した状況を参考にすることが重要です。
– モデルによる予測が実際の変動を完全に捉えきれていない部分もあり、さらなるデータやアルゴリズムの改善が求められます。
この分析は、今後の政策やビジネス戦略の立案に役立つでしょう。細心の注意を払い、外れ値や急激な変動の原因を探ることで、より正確な予測と状況の把握が可能になると考えられます。
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:
## グラフの全体的な分析
### 1. トレンド
– **初期のスコア**: グラフの左側では、WEIスコアが横ばいであり、一部の予測モデル（線形回帰や決定木回帰）がスコアの変動を示しています。
– **後期のスコア**: グラフの右側では、WEIスコアの密集が見られ、全体的なスコアが約0.8で安定しているようです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 一部のデータポイントは他と異なるスコア（例：異常値として認識されたポイント）が存在しています。
– **急激な変動**: 予測モデル（特にランダムフォレスト回帰）が、一部の期間で予測の上昇を示しています。
### 3. 各プロットや要素
– **青い円（実績AI）**: 実際のデータを示しており、全体的に安定しています。
– **紫の線（ランダムフォレスト回帰）**: 他のモデルに対して鋭い変動を示しており、時系列の変化を強調しています。
– **円の中の×（予測AI）**: 予測されたデータで、実際のデータと密接に関連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
– **実績と予測の一致**: 実績と予測データは一般的に一致しており、少数の外れ値を除いて高い精度を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: 実績と予測が相互に高く一致しており、予測モデルの精度が高いことを示唆しています。
### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– **直感的な印象**: スコアが安定しており、予測モデルの信頼性が高いことから、評価システムが成熟していると感じられます。
– **ビジネスへの影響**: 高い安定性と予測精度は、今後の政策や施策が持続可能であることを示し、社会的な安心感を提供します。
このグラフは、実際のデータと予測が非常に近いことを示しており、持続可能性と自治性における評価が安定しているという印象を強く与えます。これにより、さらなる持続可能な戦略の策定が可能になります。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– 時系列の初期（2025年7月頃）において、スコアは約0.8で始まっており、わずかな変動があります。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫色のライン）は、データ期間の後半に向けて上昇しています。これは将来的にスコアが改善することを示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期のデータにはいくつかの異常値が示されています（黒色の円）。
– 予測データには赤いバツ印が見られ、これは予測と実績の大きな乖離を示している可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– 青色のプロットは実績データを示し、比較的安定しています。
– 緑色のプロットは昨年のデータを示しており、現在のスコアとかなり一致していることから、全体的に大きな変化は起きていないことを示唆しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）と実績データの間には緩やかな相関がありますが、特にランダムフォレスト回帰による上昇トレンドが強調されています。
– これにより、従来の予測方法よりも精度が高い可能性を示唆しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期から中盤にかけてのデータは密集しており、スコアの一貫性を示しています。
– 後半の予測データにはばらつきが見られるものの、大きなトレンドは一致しています。
### 6. 直感的な洞察と社会への影響
– 総じて、社会基盤や教育の機会が安定していることを感じます。また、未来に向けた改善の兆しもあり、政策やプログラムが効果を上げている可能性があります。
– ビジネスや教育政策においては、データが示す安定と予測される改善を踏まえ、長期的な戦略を立案するのに適しています。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 時間の経過に伴い、データは左側から右側に大きく飛んでおり、一定期間で分散しています。左側では実績(青)が集中していますが、その後のデータが急に変化しているように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として黒丸で示されたデータポイントが左側に多くありますが、右側には特に異常値が明示されていません。
– 期間で急激な変動が観察されており、特に右側でスコアがばらついているようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色が実績のデータ、緑が前年との比較、紫系が様々な予測モデルを示しています。
– 予測値は、線形回帰や決定木、ランダムフォレストなど多岐にわたる手法を使用し、右側で予測のばらつきを見ることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測が時間の経過で大きな相違を示しています。
– 予測値が異なる手法を用いることで、右側で結果が異なっており、どの手法が信頼できるのか検証が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左側に実績データが集中し、異常値が多く見られる点が特徴的です。
– 右側では予測データがばらついており、モデルの予測精度に疑問が感じられる部分があります。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、データの急激な変動と予測の不確実性です。
– 社会やビジネスにおいては、予測の正確性が重要です。特にWEIスコアが社会的指標である場合、正確な予測が政策立案において重要であり、異常値の存在は慎重な解釈が必要です。
この分析は、データの変動幅の広さや予測に対する注意深い評価が必要だということを示しています。
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:
# ヒートマップ分析: 国際カテゴリ 総合WEIスコア
以下は、提供された時系列ヒートマップに基づく分析です。
### 1. トレンド
– **上昇トレンド:** 緑色から黄色へ移行する日付（2025-07-05以降）は、WEIスコアの増加を示しています。特に、7行目のデータで顕著です。
– **周期性:** 明確な周期性は観測されませんが、変動のパターンが見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **急激な変動:** 特に16行目のデータでは、低スコア（紫色系）から急に高スコア（緑色系）に変動しています。
– 明らかに異なる色（黄色）が表示されている部分は高スコアの急激な変化を示し、突出している可能性があります。
### 3. 各要素の意味
– **色:** 色はスコアの高さを示します。紫から青は低スコア、緑から黄色は高スコアを示しています。
– **密度:** 色の変化の密度が高い部分は、スコアの急変を示し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
– 複数の行が存在することから、異なる国や地域のデータを表している可能性があります。
– 異なる行におけるスコアの変動が類似している箇所があるため、何らかの共通の要因が影響しているかもしれません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 明確な相関関係は視覚的には判断しづらいですが、近接する時間帯で色の変化が類似している点は類似の動向を示唆します。
### 6. 直感的な認識と影響
– **直感:** 特定の日付でスコアが急激に上昇しているため、何かしらの要因やイベントが影響した可能性があります。これにより、人々はその日の出来事に関連した変動を感知するかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響:** スコアの変動が経済指標や市場動向を示していると仮定した場合、黄色の高スコアは市場の好転や成長を示し、ビジネス関係者はこのデータを戦略的に活用する可能性があります。
全体として、このヒートマップは特定の地域または国際的な動向を捉えるための有力な視覚的ツールとして機能しています。
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:
グラフの分析について、以下の視点で考察を行います。
1. トレンド:
– 横軸の時間に沿って、個人WEI平均スコアが示されています。色の変化から、時間帯ごとに異なる傾向が見られます。特に、色が紫から緑、黄色へと変わっていく部分は、数値の上昇を示唆しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 色が紫から黄色へ急激に変わる時間帯があります。具体的には、23時付近での大幅な変動が目立ちます。この時間帯に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:
– 色の濃淡は数値の大小を表しています。濃い紫は低いスコアを、緑が中間のスコア、黄色が高いスコアを示しています。また、枠の大きさや間隔は時間の経過やデータの区切りを示していると考えられます。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 不同時間帯への色の変化は、時間帯によるパターンの違いを示しています。例えば、17時以降のスコアは顕著な変動を示しており、この時間帯の行動や外的要因が影響している可能性があります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 同一時間で他の日付との違いを見ると、各時間帯で異なる傾向があり、これが全体の分布の特徴を示しています。
6. 人間が直感的に感じること、および社会への影響:
– このヒートマップを見ると、特定の時間帯での活動やイベントが個人のWEIスコアに影響を与えていることがわかります。ビジネスへの影響としては、ピーク時間帯の効率的な活動管理や、特定時間の集中ケアなどが考えられます。また、特異な時間帯の変動を分析することで、労働効率向上やストレス管理に活用できる可能性があります。
これらの視点をもとに、さらなる詳細な分析を行うことで、個人や組織のパフォーマンス向上につながる有益なインサイトを得ることができるでしょう。
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:
以下のグラフに基づく詳細な分析と洞察です：
1. **トレンド**
– 日付に沿って色が変化することから、時間と共に変動している様子が見られます。
– 色のグラデーションから判断すると、多くの時間帯で値が上昇または下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つのは、7月7日から7月11日の期間で、色が急に濃くなっています。この区間で急激な変動があったことが示唆されます。
3. **要素の意味**
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しており、黄緑は高い値、紫は低い値を示しています。
– 時間帯ごとの色の変化は、その時間におけるスコアの変動を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 各時間帯のデータが並列に表示されており、特定の時間において色の変化が一貫している場合、他の変数や要因による影響が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各時間帯における色の変化パターンが異なることから、特定の時間帯に特有の要因がある可能性があります。
– 上部（時間7〜8）と下部（時間16〜23）が顕著な違いを示しています。
6. **洞察と影響**
– このヒートマップから直感的に感じられるのは、特定の時間帯でのWEIスコアの大幅な変動です。これは、社会的要因や政策の変更、またはグローバルなイベントによって引き起こされている可能性があります。
– ビジネスや社会に対しては、特定の時間帯でのパフォーマンス向上策を考えるための手がかりとなるかもしれません。特に急激な変動が見られる7月7〜11日の間で、具体的な原因を調査し、類似の状況に備えることが重要でしょう。
全体として、このヒートマップは時間帯ごとのスコアの変動パターンを視覚的に示しており、特定の時間に優先的にリソースを割り当てるべき可能性があることを示唆しています。
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:
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_correlation_heatmap_360日間_20250713102102.png.’, ‘type’: ‘invalid_request_error’, ‘param’: None, ‘code’: ‘invalid_image_url’}}
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:
箱ひげ図を用いたWEIスコアの分布比較について、以下の分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリごとの分布を示しており、特定の時系列トレンドは表れていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定のWEIタイプで外れ値が存在しています。例えば、「個人WEI（経済状態）」は下側に外れ値が多い点に注意が必要です。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」も下に外れ値があります。
3. **各プロットや要素**:
– ボックスの範囲はデータの四分位範囲を示しており、中央の線は中央値です。
– 色の違いによってカテゴリが視覚的に区別されていますが、特定の意味合いはグラフからは不明です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリは独立したデータとして扱われており、直接的な時系列の関係性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」や「社会WEI（社会基盤・学際関連）」は中央値が高く、安定した分布を示しています。
– 一方で、「個人WEI（経済状態）」は幅広いスコア範囲を持ち、経済的な状況が不安定である可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 経済的安定が低いカテゴリは、政策的な介入が必要かもしれません。特に、経済や心理的ストレスに対するサポートが求められます。
– 社会的基盤が安定していることは良好な兆候であり、引き続き維持または強化するための努力が重要です。
全体として、このグラフは特定のカテゴリにおけるスコアの変動と安定性を比較し、政策策定や社会的介入の指針として活用できる情報を提供しています。
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:
以下は、提示された主成分分析（PCA）プロットについての詳細な分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフは個々のプロットが主成分に沿って広がっており、特定の明確な上昇や下降のトレンドは観察されません。
– 第一主成分に対するデータの広がりが主に強調され、分布が偏っていないことから、全体的に偏りなくデータの特性が確保されていると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第一主成分の正の方向で、目立った外れ値があります。この外れ値は特異な例外であり、特定の要因や条件が他のデータポイントと大きく異なることを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は個別の観測データを表し、点の配置は主成分でのデータのばらつきを示します。
– 第一主成分（寄与率: 0.72）がデータの大部分の分散を説明しているため、最も重要な特徴を捉えていると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このプロットでは時系列の具体的な情報は示されていませんが、360日間のデータであるため、季節性や長期トレンドの要因が背景にある可能性があります。
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相関関係は見られませんが、それぞれの軸に沿ったデータのクラスタリングがわずかに見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ビジネスや社会的には、特に右上のデータポイントが重要視される可能性があります。これらは他のデータと特徴が異なるため、特殊な市場のニーズやトレンドを示しているかもしれません。
– データの広がりと外れ値の存在が多様な国際的条件や政策の統計的分析に反映されている可能性があります。
このグラフは、データの潜在的な構造やパターンを理解する手助けとなりえますが、より深い解釈には追加情報や異なる手法を使用することが望ましいでしょう。
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。