📊 データ分析（GPT-4.1による）
**データ分析結果**
### 1. 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。観察期間中、スコアは一貫して上昇傾向を示しているようです。
– **顕著な変動期間**としては、特に2025-07-06の午後以降にスコアが急上昇し、その後も比較的高い水準を維持していることが挙げられます。
### 2. 異常値
– いくつかの日付で総合WEIスコアが急上昇（例えば、2025-07-06晩から07-07にかけて）しており、これは特に社会的なイベントや政策の影響を受けた可能性があります。
– 個人の経済状況や健康状態、社会の持続可能性指標がこの変動に寄与している可能性が高いです。
### 3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– トレンドを見ると、全体的にスコアの向上が見られます。
– 季節的パターンとしては、週の中でも特定の時間帯（特に夜間）に高くなる傾向があります。
– 説明できない残差成分は、突発的なイベントや前述の異常値によるものと考えられます。
### 4. 項目間の相関
– 相関ヒートマップから読み取れるのは、**社会的公正**と**持続可能性**、**教育機会**の強い正の相関です。これらは総合WEIスコア向上に寄与している主要因と考えられます。
– 一方、**心理的ストレス**と他の項目との関連は、他項目とは低い相関を示しており、個別のストレスマネージメントが社会状態とは独立して必要と言えるでしょう。
### 5. データ分布
– 箱ひげ図でWEIスコアのばらつきや中央値を確認したところ、突出した外れ値は少なく、全体的に安定したデータ分布が見られます。
– 中央値は一般的に高い水準（0.7以上）を維持しています。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– 主成分分析（PCA）によれば、PC1（第一主成分）が72%の寄与率を持ち、主要な変動を説明しています。これは、総合的な社会的要因がWEIスコアに大きく影響していることを示唆しています。
– PC2はわずか9%の寄与率であり、影響は少ないですが、これは個人の健康や経済的余裕あたりが影響している可能性があります。
### 結論
今回の解析結果から、特に社会的要因（例えば、公平性・持続可能性・教育機会）がWEIスコアの主要な決定要因であり、これらの要因に着目した施策がWEI向上に効果的である可能性が示唆されました。また、分析に基づく異常値の考察から、一部期間での社会的なイベントや政策がスコアに大きく影響を及ぼしたと考えられます。
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:
## グラフ分析の結果と洞察
1. **トレンド**
– 最初の期間（7月から9月頃）は、実績データ（青色）は0.8付近で安定しています。
– その後、予測モデルの結果（紫色のライン）に移行していますが、各モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測値は0.8から1.0の範囲を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として示されるデータポイントは存在しませんが、予測期間の始まりで一時的な上下の変動が認められます。
– グラフ上では赤い「×」が予測ポイントを表示し、それらはやや分散しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 緑の点は前年度のデータを示しており、現在のデータセットとの比較が可能です。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示しており、その幅は比較的一定です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績（青）と予測（赤）の間には一部ギャップが見られ、予測不確かさの帯内に収まっています。
– 前年度（緑）との時間的なシフトが見られ、実績値と類似する傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと各種予測データの間には、時系列的には整合性がありますが、予測のばらつきが見られます。
– 線形回帰や決定木モデルに比べてランダムフォレストの予測が上方にバイアスがあるように見えます。
6. **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**
– 消費者やビジネスの意思決定者は、このデータが予測に対する信頼性を示唆していることを理解できます。
– 実績に基づく予測の安定性は、市場戦略や投資判断にとって有用です。予測の不確実性が小さく、予測自体が堅調であれば、ビジネス上のリスクが低減されると考えられます。
この分析に基づいて、さらなるデータ収集や異なる予測モデルの使用が検討されると、より精度の高い結果をもたらす可能性があります。
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:
このグラフは、個人のWEI平均スコアの時系列推移を示しています。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– 最初の期間（左側）では、実績AIによるスコアが一定の範囲（0.6〜0.8）の間で横ばいです。
– 中間の予測期間では、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）の結果がそれぞれ異なるパターンを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 中間に予測が大きく異なる点（紫の線）があり、外れ値として識別されている可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績AIのデータを示し、灰色の帯は予測の不確かさ範囲です。
– 緑色は前年のデータを示し、右側に見られます。
– グラフでの異常値は黒い縁取りで示され、特定のデータポイントが強調されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる色の線（青、ピンク、紫）は、それぞれ異なる予測手法による予測を示していますが、結果に明確な差異が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のプロットは全体的に密度が高く、安定した分布を示しています。
– 予測手法間の相関は明示されていませんが、予測の不確かさが存在します。
6. **直感的な感覚とビジネス、社会への影響**:
– 短期間でのスコアの安定性は、対象の個人またはグループのパフォーマンスが安定していることを示唆しています。
– 予測の大きな変動部分は、予測精度の向上や手法選定の重要性を示しており、予測不確かさへの対策が求められる可能性があります。
– ビジネスや社会的には、安定した実績データの活用が期待されますが、予測精度の向上が今後の課題となるでしょう。
全体として、データの安定性と予測のばらつきを考慮し、適切なデータ分析とモデル改善が重要であることが読み取れます。
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:
このグラフに基づいた分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフの大部分は右側にプロットされており、全体としての時系列トレンドは目立ちません。左側に実績データがありますが、それ以外は予測データです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の青いプロット（実績）はあまり変動がなく、安定しています。
– 一方、右側の緑色のプロット（前年比較）はクラスター化されており、WEIスコアが安定していることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績を示しており、安定しています。
– 緑色のプロットは前年の比較として示されており、これも安定しています。
– 紫やピンクの線は予測手法の異なる回帰モデルを示していますが、左側に集中しており、明確なトレンドはありません。
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間に大きな差はないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データの間に高い相関が見られますが、予測データとの関連性は視覚的に明確ではありません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– グラフは過去の安定性と予測データの信頼性を比較するために設計されているようです。これにより、精度の高い予測手法を選択することが可能になります。
– 社会的・ビジネス的には、予測に基づいて戦略を立てる際の指針として役立つ可能性があります。
全体的に、このグラフはデータの安定性を示し、異常や急激な変動がないことをアピールしています。ただし、今後のデータや動向を注意深く監視することが重要です。
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**:
– 初期のデータ(2025年7月)は0.7から0.9の範囲であり、比較的安定しています。
– その後のデータ(2026年7月)も同様に0.7から0.9に集中しており、期間全体を通じて大きな上昇または下降は見られません。基本的に横ばいの状態です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データにおいて、異常値として0.9を超えるデータポイントがあり、これは他のデータポイントから逸脱しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、データ範囲内での信頼性を強調しています。
– 赤い「X」はいくつかの予測を示しており、これらもまた実績からの大きなズレはありません。
– 線および点線(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、未来のデータの推定を表しており、予測と実績が大きく異ならないことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データが示しているトレンドは非常に似通っており、異なるモデル間での予測一致度は高いといえます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間には、ほぼ一貫した正の相関関係があるように思われます。
– データは密に集中しており、一般的な分布は狭い範囲に集中しています。
6. **直感的洞察およびビジネス/社会的影響**:
– データの安定性は、対象とする国や地域での経済的環境が変動せず、比較的一貫性があることを示唆しています。
– ビジネス面では、安定した経済的余裕は長期的な戦略立案に対して安定感をもたらし、予測の信頼性の高さが計画をサポートします。
– 社会的には、経済的安定性が市民の生活の安定に寄与する可能性があります。
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:
このグラフは、360日間の個人の健康状態を示すWEIスコアの時系列データを視覚化しています。以下は、グラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 初期の数日間は、実績AI（青のプロット）が0.6から0.8の間に密集していますが、明確なトレンドは見られません。
– グラフ後半の予測結果（緑のプロット）は、約0.8付近に安定しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測（それぞれ異なる色の線）が表示されていますが、あまりふらつきは見られないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左側にある極端に高いまたは低いスコアは見当たらず、外れ値は明示されていません。
– 予測の幅は狭く、急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青のプロットは実際の観測データで、個々のスコアを示しています。
– 緑の円は前年のデータを示し、予測精度とモデルの一貫性を評価するのに役立ちます。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示していますが、非常に狭いため予測の自信が高いことを示しています。
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の予測が示されていますが、それぞれの予測のばらつきは小さく、高い一致を見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データが0.6から0.8の範囲にあり、その平均値近くで予測が行われているため、データの分布に基づいた予測のようです。
6. **直感的な分析と影響**
– 時間とともに個人の健康状態が安定していることを示しており、この安定は個人の健康維持に役立つと考えられます。
– 予測の幅が狭いことから、予測モデルが信頼性の高い結果を生んでいる可能性が高く、保健サービスの計画立案者にとって有益な情報となります。
– 国際的な基準においても、健康状態の維持や改善に向けたデータ駆動型のアプローチが重要となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– グラフは2025年7月から始まり、360日間のデータを示しています。紫の線（ランダムフォレスト回帰）が急激に上昇していることが見られます。これは、特定の時期に急激にストレスが増加する可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期の実績データ（青いプロット）は密集していますが、その中に異常値（黒い円）が示されています。この異常値は特定の外的要因による急激なストレスの変動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:**
– 青いプロットは実績AIによる実際のWEIスコアを示し、これが密集していることから、ある程度の一貫性が見られます。
– X印は予測スコアで、ピンクの線（線形回帰）と紫の線（ランダムフォレスト回帰）が予測の傾向を示しています。
– 緑のプロットは前年の比較データで、今年との差分を比較するために使われます。
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ラインは他の予測手法と異なり、急激な変動を示しています。これは、ストレスの将来的な急増に対する示唆を与えている可能性があります。
– 緑の前年データと比較して、予測には一貫性がないように見えますが、一部の予測手法では安定している部分もあります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 初期の実績データはある程度の範囲（灰色の範囲内、3σ）で分布していますが、予測はその範囲を大きく外れている箇所があります。これは、予測の不確実性を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– 突然のストレスの増加は、心理的健康支援や労働環境の見直しを即時に検討する必要性を示唆しています。特にランダムフォレスト回帰の予測は、将来の危機管理の指標として使えるかもしれません。
– 異常値の検出は、特定のイベントや状況がストレスに大きく影響を与えることを示しているため、特異な事象の発生をモニターすることで実際のストレスの管理が可能になります。
このグラフは、ストレスの変動や予測の不確実性に対する注意を喚起し、組織や政策立案者に対して重要な示唆を与えるものです。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **上昇傾向**: グラフの右側において、「前年度（比較AI）」の緑の点がやや上昇していることが示されています。
– **横ばい傾向**: 左側の実績データは比較的安定しているようです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 明確な外れ値は見られませんが、「異常値」として円で囲まれている点があり、その存在が確認できます。
– 短期間での急激な変動は特に見られません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績データ（青い点）**: 過去の実績を示しており、短期間での小さな変動が見られます。
– **予測結果（Xマーク）**: さまざまな予測モデルが用いられており、予測が異なることが示されています。
– **線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰（紫色、ピンク色の線）**: それぞれの予測手法の違いを比較することができます。
– **前年度のデータ（緑の点）**: 過去の結果をもとにした変化の傾向を示しています。
– **予測の不確かさ範囲（グレーの帯）**: モデルの不確実性を反映し、予測の信頼区間を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– *過去の実績*と*予測*が時間軸に沿って表されており、それぞれが異なるトレンドを示します。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと前年度データの分布は重なっており、比較的安定したパターンを形成しています。
### 6. 直感的な洞察と影響
– このグラフからは、自由度と自治のスコアが今後も安定的に推移する可能性があることを示唆しています。
– 異なる予測モデルの使用が、予測の精度と解釈に多様性を提供しているため、複数の方法を組み合わせて判断することが推奨されるでしょう。
– ビジネスや政策においては、安定性が重要視される市場での戦略的計画に役立ちます。
この分析は、今後の動向を予測し、適切な政策や戦略を策定するための基礎情報として活用可能です。
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:
グラフから以下の洞察や特徴が見て取れます。
1. **トレンド**:
– 全体的に見て、グラフは評価日が進むにつれスコアが減少しています。
– グラフの右側にある緑のデータポイントは低めに集まっており、最近のWEIスコアが低下傾向にあることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の青い実績データポイントの中に、黒で囲まれた異常値が見られます。
– 異常値の存在は、予測と実績のデータ間に不一致があることを示しており、特定の時期に特異な事象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**:
– 青い点は実績によるデータを示し、赤いバツ印は予測データを示します。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、予測の信頼性がどの程度かを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 左側の実績データと予測データは、ほぼ一致しているようですが、若干のズレも観察されます。
– 右側に集まった緑の前年度データは、最近のスコアと比較して高くなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測と実績データは大部分で一致していることから、高い相関があると考えられますが、一部異常値が存在しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– WEIスコアが全体的に下降傾向にあるのは、社会的公平性や公正さにおいて課題が増えている可能性を示唆しています。
– 異常値や予測の不一致がある時期には、特別な政策変更や社会動向の変化があったのかもしれません。
– ビジネスや社会に対する影響としては、これらのデータは政策立案の再評価や新たな戦略が必要であることを示しているかもしれません。
このようなグラフからは、数値の変動や傾向によって、社会的な政策や状況に対する迅速な対応が求められることが考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 最初の大半で、実績値（青の点）はほぼ変化がなく、0.8から0.9の間で安定している。
– 終盤にかけて、予測（紫のライン）は直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰によってわずかに異なるが安定した値を示している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の時期に異常値（黒い円）が観測されており、これは特異なイベントや統計的な逸脱を示している可能性がある。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色分けは、さまざまなAIモデリング手法による予測を示しており、予測結果の比較をすることで、どのモデルがより妥当であるかの評価が可能。
– 緑色の点は前年度のデータを表し、これにより過去からの変化やトレンドを理解する助けとなる。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 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、データセットの終盤に簡単な比較を可能にしており、全体的に安定している。
– 各手法とも一致した予測を示しており、モデル間のバリエーションは小さい。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値には大きな変動がなく、予測値とも整合性が取れている。
– 度々出現する異常値が注意を要するが、全体的な分布は安定している。
6. **直感的な感想と影響に関する洞察**:
– 人間がこのグラフから直感的に感じるのは、全体的な安定性と持続可能性で、特に安定した社会環境や政策が背景にあると考えられる。
– ビジネスや社会において、予測の一貫性が示されているため、計画を立てる際にこの予測モデルは信頼できると判断される。
– しかし、異常値の発生が示しているように、特定のリスク管理や迅速な対策が求められる場面がある可能性も示唆される。
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:
## グラフの視覚的特徴と洞察
### 1. トレンド
– **上昇トレンド**: 初期のデータは0.8付近で安定していますが、予測データは上昇し、1.0に到達しています。これは社会基盤や教育機会の改善を示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期データに異常値とされる点がいくつかありますが、それらは影響が小さく、全体のトレンドを大きく変えていません。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青色の点）**: 初期の実績データは一貫して0.8付近。
– **予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のプロット）**: それぞれの予測手法が上昇傾向を示していますが、特にランダムフォレスト回帰がより楽観的な結果となっています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **昨年のデータ（緑色の点）**: 昨年データは新しい予測と比較してやや低いですが、着実な成長が見られます。
– **予測の幅**: 予測される範囲が徐々に増加していることは、今後の成長を示します。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– ある期間を経ると、データは一貫して高まる傾向。一部手法に差がありますが、成長の方向性は一致しています。
### 6. 人間の直感と社会・ビジネスへの影響
– **直感**: このグラフを見ると、人々は社会基盤と教育機会の大幅な改善を期待するでしょう。将来に対する楽観的な見方が広がります。
– **社会・ビジネスへの影響**: この種のデータが改善されれば、教育機会の増加による人的資本の強化、さらなる経済成長の促進が見込まれます。政策担当者にとっては、これらのトレンドを活かし、必要な投資を適切に配置する重要性が示唆されます。
この分析を参考に、長期的な戦略立案や政策決定に活かせるポイントがあれば加味してください。
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:
1. **トレンド**:
– データの並びを見ると、初めは実績データ（青）が密集しており、スコアは0.8から1.0にかけて上昇しています。
– 一方、後半の期間は予測データ（様々な色）が示されており、多様な予測モデルの結果が表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階には、異常値（黒色の円）として数値が確認できます。これらは基準範囲外のスコアです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データ、緑の点は前年データ。
– 黒い円は異常値、紫とピンクは予測データの範囲。
– 雑多な色（赤X、紫、ピンクなど）はさまざまな予測モデルの結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測モデルを比べることで、過去のデータに基づいた未来の予測トレンドが確認できます。ただし、予測モデル間でのばらつきがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データの密集度が高く、徐々に予測モデルの結果が広がるため、過去のデータが比較的一貫しているのに対し、未来は不確実性が高いことが示唆されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期には一貫した改善が見られるが、予測では多様な結果が示され、不安定さが見られます。
– 社会政策の策定者にとっては、将来の不確実性を考慮することが必要です。
– ビジネスにおいては、変化に対応できる柔軟な戦略が求められる可能性があります。
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「総合WEIスコア 時系列ヒートマップ」の分析です：
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化を通して、7月6日以降、特定の時間帯や日にスコアの上昇が見られます。
– 黄色は高スコアを示し、青色や紫色は低スコアを示しています。
– 全体的に見ると、後半の日付に向かってスコアが高くなるトレンドがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日から7月6日にかけて、特定の時間帯で急激にスコアが上昇している時間があります。
– 7月12日から7月13日にかけて非常に高いスコアが観測されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各マスの色は、各時間帯におけるWEIのスコアを表しています。
– 色が濃い紫色から黄色に変化することで、スコアの変動を視覚的に捉えることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯がそれぞれ独立して表示されているように見受けられ、特定の日付において最近のスコア変動に一貫性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の変化から、特定の時間帯に集中してスコアが高くなる傾向が見られます。これにより、特定の時間帯が国際的な指標に影響を及ぼしている可能性があります。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**:
– このヒートマップから、特定の時間や日付に国際的なイベントや市場に影響を与える要因が働いている可能性を示唆しています。
– ビジネスにおいては、これらのピークを考慮することで、効果的な戦略を立てることが可能です。特に、高スコアの日には、市場への積極的なアプローチやキャンペーンの実施が効果的かもしれません。
この分析を元にすると、特定の時間と日に注目し、その要因を特定することで、より深い洞察が得られるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 全体的に、データの時間帯ごとに色の変化が見られるが、周期性は確認しにくい。
– 上昇や下降トレンドが特定の時間帯に存在する可能性があるが、詳細な解釈には注意が必要。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ変動として、7月6日と7月12日の19時から23時の間で明るい黄色が現れ、この期間中の急激な値の増加を示唆している。
– 7月1日の19時にも暗い紫が見られ、数値が低下している可能性がある。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化は、個人のWEI平均スコアの変動を示しており、カラースケールに基づいて値が変動している。
– 明るい色は高いスコア、暗い色は低いスコアを示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯における異なる日の色の違いは、日ごとの変動を示している。
– 16時から23時の時間帯で、スコアが特に変動していることが確認できる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各時間帯での変化を確認することで、特に19時から23時の間に大きな変動が見られる。この時間帯に関連する外部要因がある可能性も考えられる。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、特定の時間帯でのスコアの変動がはっきりしているため、人々の行動や外部環境に影響を与えている可能性があると感じられる。
– ビジネスにおいては、特定の時間帯での高スコアが顧客の関心や行動のヒントとして活用できるだろう。また、社会的にはこのデータが生活パターンの変化や外的要因の影響を反映している可能性もある。この情報を活用してマーケティング戦略や顧客対応を改善することができるだろう。
この分析を通じて特定のパターンや変動を把握し、戦略的な意思決定に役立つ洞察を得ることができる。
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**:
– グラフ全体として、日付が進むにつれて色が紫から緑、そして黄色へと変化しており、これはWEIスコアが上昇していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日のライン（時間帯16）には、黄色のプロットがあり、これは急激なスコアの上昇を示しています。
– 7月1日から7月4日にかけては、全体的に低い値を示しており、そこから7月5日に大きく変わっています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の変化は、各時間帯や日におけるWEIスコアの変動を示しています。黄色に近づくほどスコアが高いことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯間での変動に明確なパターンは見られませんが、特定の日には全体的にスコアが上昇する傾向が見られます（例: 7月5日）。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯15と16において、スコアが高い傾向があることが観察されますが、これはいくつかの日付に限られるため、安定した相関関係を示しているわけではありません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このヒートマップから人間が直感的に感じるのは、特定の時間帯や日付にスコアが顕著に変動するということです。社会的に重要なイベントや出来事がこれらの変動に影響を与えている可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、スコアが高い時期においては、経済的または社会的な活性化があるかもしれません。政策決定や市場戦略を考える上で、これらの変動は重要な情報となり得ます。
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、さまざまなWEI（幸福感や生活満足度の指標）の相関を示しています。以下に視覚的な特徴と得られる洞察を挙げます。
1. **トレンド**
– トレンドではなく、相関の強さを示すため、上昇や下降は直接判断できません。しかし、各項目間の一貫した相関パターンを分析できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値というより、特に弱い相関や強い相関が目立つエリアを探すことができます。ここでの急激な変動は相関の強さにおける変動です。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡で相関の強さを視覚的に示しています。赤に近いほど強い正の相関、青に近いほど弱いまたは負の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なるWEI指標間の相関を見ることで、どの要素が互いに関連しているかを理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI平均」と「総合WEI」や「社会WEI平均」との相関が非常に強い（0.94）のが特徴的です。
– 「個人WEI（健康状態）」は「個人WEI（経済的余裕）」との相関が低い（0.56）ことから、健康状態が経済的余裕に直接的には依存していない可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 個人の幸福感は全体の幸福感に強く影響していることから、個別のWEI指標に注目して改善することで、全体の幸福感の向上が期待できます。
– 「社会WEI（社会経済・教育機会）」と他の指標との相関が比較的低いことから、教育や社会経済の機会を改善することで個人の他の側面に良い影響を与えるかもしれません。
– 強い相関を持つ要素（例：健康と心理的ストレス）は、一方の改善がもう一方の向上に寄与する可能性があるため、政策立案や企業の施策に利用できます。
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（Well-being Index）タイプのスコア分布を箱ひげ図で示しています。このグラフを分析することで、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプの中央値は比較的安定していますが、スコアの変動範囲には差があります。周期性は特に見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のWEIタイプ、特に「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（公正さ、公正な統治）」で外れ値が観察されます。これは、これらの指標で特異なケースがあったことを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 箱ひげ図の箱はデータの四分位範囲を示し、中央の線は中央値を表しています。
– 外れ値を示す点は、通常の範囲を超えたスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「総合WEI」や「個人WEI平均」は他の指標に比べて中央値が高く、全体的にスコアが良好であることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公正さ、公正な統治）」はスコアに大きなばらつきが見られ、安定性に欠けていることが示唆されます。
– 「個人WEI（経済的余裕）」でもスコアのばらつきが大きく、特異なケースの存在が強調されています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 一部の指標で外れ値が多いため、その領域での政策改善が必要だと思われます。
– スコアの広がりが狭い指標（安定している）は、現状維持か発展を目指せる分野として捉えられます。
– スコアの高い領域は、一般的に福祉や満足度が高いことを示し、社会的な強みとなる可能性があります。
全体として、このグラフは、異なる分野における福祉の状況を評価し、それに基づいた戦略や政策の改善点を探るための出発点を提供しています。
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:
このグラフは、主成分分析（PCA）によるWEI構成要素の分布を示しています。それぞれの点は、観察されたデータが第1主成分と第2主成分の軸にどのように配置されるかを表しており、以下の点に注目できます。
1. **トレンド**:
– 特定の上昇または下降トレンドは見られませんが、データは第1主成分が高い値をとるほど、第2主成分も高くなる傾向があります。これは、ある程度の相関があることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ右上のいくつかの点は他と比較して明らかに離れているため、外れ値の可能性があります。このような外れ値は分析時に慎重に評価する必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点の位置は、データセット内の観察値が主成分に基づいてどのように説明されるかを示しています。第1主成分が0.72と高い寄与率を持つため、これがデータの分散の大部分を説明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**:
– この散布図自体は時系列データの関係性を直接示しているわけではありませんが、構成要素のパターンが時系列的な変動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**:
– 右上から左下に向かう広がりは、主成分間にある程度の正の相関が存在する可能性を示しています。分布はやや右に偏っています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、データセットの中で異なるグループやクラスターがあるかもしれないという印象を受けるかもしれません。外れ値や比較的分散している点は、特定の市場合や国における特殊な経済状態やイベントを示している可能性があります。これらは国際的な経済政策立案に有用であり、多様性を考慮したアプローチが求められるかもしれません。
全体として、このPCAのプロットはデータの要素間の関係性を高次元から二次元に効果的に縮約したものです。これにより、データの大局的な構造を理解しやすくしています。
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。