📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 概要
提供されたデータでは、360日間の国際的なWEIスコアの推移を分析しています。ここでは、総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均、そして詳細項目に関するデータを検討し、主に時系列推移と異常値に焦点を当てます。
### 時系列推移
– **総合WEI**は全体にわたる安定した成長傾向を示しており、特に2025年7月6日には急激な上昇が見られます。これは社会的要因の影響があると考えられます。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**も似たような成長パターンを示していますが、個人WEI平均の方がやや安定した上昇をしています。
– **詳細項目**としては、「社会の持続可能性と共生」が特に高いスコアを維持し、安定性を示しています。
### 異常値
異常値の多くは総合WEIにおいて確認されていますが、2025年7月6日に顕著です。この日は他の日付と比較して非常に高いスコア（0.81および0.85）が見られ、社会WEIがこれに寄与している可能性が高いです。この上昇は、社会的な大イベントまたは政策の変更が関与する可能性があると考えられます。
### 季節性・トレンド・残差
– STL分解の仮定から、長期的なトレンドは上昇傾向であり、特定の日付における急激な上下変動は短期間の異常に由来しています。社会的イベントや政策の影響を受けやすいことが示唆されます。
– 残差はごく少数であり、データの大部分はトレンドによって説明可能です。
### 項目間の相関
各項目間の相関は詳細データから明確に読み取れないため、一般的な予測としては、**社会的持続可能性**と**公平性・公正さ**が高い相関を示す可能性があります。これらは持続可能な社会の構築において重要な指標であるためです。
### データ分布
– 箱ひげ図からは、どの項目も大きな外れ値はなく、データは比較的均一に分布していると仮定されます。この結果は、異常値の検出が特異なイベントや対外的な影響に依存していることを示唆しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCAの結果により、PC1が71%の寄与率と高く、これは大部分の変動が共通の要因に起因する可能性を示しています。おそらく経済的及び社会的要因で、個人と社会のスコアに一貫性と関連性を持たせています。
### 結論
全体として、WEIスコアは堅調な成長傾向を示しており、社会的要因（特に持続可能性や公平性）の影響が大きいと考えられます。異常スコアは特定のイベントや政策の変更による短期間の影響を示し、通常はトレンドに戻ります。持続可能性や社会的公平性に関する政策の推進が、今後の安定成長に寄与するでしょう。
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、国際カテゴリに関する総合WEIスコアの時系列散布図で、視覚的な特徴とそれに伴う洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 初期（2025年7月から2025年9月）にはスコアが密集し、概ね横ばい傾向が見られます。
– その後、予測値が急上昇しており、特にランダムフォレスト回帰モデルの予測で急激な増加が予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月から9月にかけて、幾つかのスコアは予測の不確かさ範囲内に収まっていますが、異なる色のプロットが離れて表示されており、予測と異なる実績や異常値が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、黒い円が異常値として識別されています。
– 濃い緑の点は前年の実績を示しており、今年のデータとは位置が大きく異なることから、前年と今年の傾向の違いが示唆されます。
4. **時系列データの関係性**
– 線形、決定木、ランダムフォレストなど複数の予測モデルがありますが、それぞれの予測が異なる時点で行われているようです。特にランダムフォレストは他のモデルよりも予測値が高く、予測の多様性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データの密集度から、一貫したパターンがあった可能性が考えられますが、その後の予測では大きな変動が予測されています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響**
– 初期の横ばい状態から急激な上昇が予測されており、この変化はビジネスや政策に顕著な影響を及ぼす可能性があります。予測が正確であるならば、国際的な状況や社会情勢の大きな変化を示唆していると考えられます。
– 異常値の存在から、特定のイベントが操縦的にスコアに影響を与えた可能性も考慮する必要があります。
このグラフは、単純なスコアの推移だけでなく、複数のモデルを組み合わせた分析を通して、より包括的な視点を提供しています。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **現在のデータ**からは、約360日間のスパンで個人のWEI平均スコアの時系列が描かれています。このうち最初の部分にブルーの実績データが示されており、横ばいが確認されます。
– **予測部分**（緑色）は、前年のデータと比較すると上昇傾向が見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期データの中に黒で囲まれた青色の異常値があり、これが外れ値として認識されていることがわかります。これはその他のデータ点と大きく異なったスコアを示しています。
– 線形回帰の予測線は一部急激に変動していることが確認できます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績データ (青色のプロット)**: 過去の具体的なスコア。
– **予測データ (赤色バツ印およびカラフルな線)**: 異なる回帰モデルによる未来予測。
– **異常値 (黒い丸)**: データセット内の注目すべき異常点。
– **過去データ (緑色のプロット)**: それ以前の年度のデータとして基準。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各モデル間の予測が異なることが示されており、それぞれの変動性や傾向の違いを理解することが重要。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 前年との比較で上昇傾向が見え、将来的なポジティブな動きが期待されます。
– 異常値の存在はデータの分布に影響を与える可能性があります。
### 6. 直感的な洞察およびビジネスや社会への影響
– データはWEI（ウェルビーイング指数）などの個人、社会福祉に関連するスコアであり、ここでの上昇トレンドは社会全体の生活の質向上を示唆しています。
– 異なる予測モデルの結果が一致していないことから、継続的なデータ収集と分析が重要であり、その結果が政策決定や企業戦略に影響を与えるでしょう。
このグラフからは、今後の動向をより詳細に理解するためにさらに多くのデータ収集と異常値の原因分析が必要と感じるかもしれません。
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 Economic Index）平均スコアの時系列データを示しています。以下の観点から分析を行います：
1. **トレンド**:
– グラフの左側の青色の点「実績AI」によれば、スコアは0.8付近で横ばい状態です。
– ピンクの線「予測（ランダムフォレスト回帰）」は、将来の推移を示し、スコアが0.9を超えることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の実績値に黒い円で示された異常値が観察されますが、多くはスコア内に収まっています。
– 特に、大幅な変動が見られないことから、安定したパターンが続いていると考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は過去の実績、緑の点は前年の比較データを示しています。
– マゼンタの線は「ランダムフォレスト回帰」モデルによる予測を示し、右側の数値は今後のトレンドを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同時に、多数の予測モデルが使用されており、それらの結果を比較することで、将来の推移をより高精度に予測しようとしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左側に密集した実績値があり、予測区間もほぼ同じ範囲で分布していることから、高い安定性が見られます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 現状維持のトレンドは、現在の社会体制が安定していることを示している可能性があります。
– 将来的な上昇予測が的中する場合、その要因を注視することで、経済成長や社会福祉の向上を狙った施策が取れるかもしれません。
全体として、データは安定的なトレンドを示しているものの、将来的な成長の兆しにも目を向ける必要があります。予測モデルが示唆する変化をどのように活用するかが、 今後の戦略形成において重要となるでしょう。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側、最初の期間には実績データがあり、それらはおおむね安定していますが、評価日は特定の範囲内に集中しています。
– 期間後半のデータは、前年の値としてグラフに表示されており、連続的な点として確認できます。これらは、一貫した水準で維持されていると見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階におけるデータセットには、極端な外れ値は観測されていませんが、異常値がいくつか特定の記号で表示されています。これらは、何らかの予測または実績との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**
– 青色の点は実際の結果を示しており、X印は予測値を表しています。
– 各種の予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）があり、これにより、さまざまな手法での将来のトレンドが示されています。
– 灰色の部分は、AIによる予想範囲を示しています。
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比較が行われており、予測精度を評価する上で役立つはずです。特に、異常値や予測のブレを観察することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布としては、安定したパターンに収まっており、予測モデルによる未来の傾向がやや異なりますが、全体としてはまとまった動きを形成しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと**
– 経済的な余裕の指標がどれほど正確に予測できるかを、視覚的に比較することができます。人々はこれらの予測が信頼できるかが重要です。
– ビジネスや社会への影響としては、この予測が政策や投資の決定に対して有用であるかどうかが問われます。安定感がある場合、長期的な計画や投資を進めることができるという安心感を与えるかもしれません。逆に、変動が激しい場合、リスク管理が必要になります。
結論として、このグラフは、個人の経済的余裕という観点からの安定性および予測の精度を評価するためのビジュアルツールとして有用であり、その安定した予測が政策決定に寄与することが期待されます。
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:
このグラフは、個人の健康状態（WEIスコア）の時系列データを示しています。以下に、その視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期の日付では、実績（実績AI）のスコアがやや安定している。
– 日付が進むにつれて、予測（予測AI）データがエントリしており、これも一貫しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには、異常値として認識されるデータポイントが存在しますが、大きな変動はありません。
– 後半のデータはかなり集中しており、急激な変動は見当たりません。
3. **各プロットや要素**:
– 色は実績と予測を区別しており、予測データには複数の機械学習手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による線が示されています。
– 各手法の予測がほぼ一致していることから、今後のスコア予測は比較的高い信頼性があると言えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の位置は異なるが、明らかなトレンドや大きな乖離は見受けられない。
– 過去のデータと比較した今後の予測は安定し、一貫した結果が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布としては、初期のデータは狭い範囲に集中しており、後半も同様に高いスコア付近で密集しています。
– 予測範囲（xAI/3σ、灰色の範囲）が示されており、スコアの信頼区間を示しています。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– スコアが安定していることは、個人の健康状態が安定していることを示し、関連する保険業界や健康管理にとってもポジティブな指標と言えるかもしれません。
– 予測手法の選択がすべて一致していることから、予測結果の信頼性が高いと感じさせ、将来のプランニングや健康管理の方針決定に貢献できます。
このグラフからは、個人の健康状態が安定的に推移する可能性を示唆しており、それに伴う社会的・ビジネス的な利益も期待できるでしょう。
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:
グラフ全体を分析した結果を以下に示します:
1. **トレンドの特定**:
– 青い点（実績）が示すデータは、グラフの左側に集中していますが、特定のトレンド（上昇や下降）を示していません。一方、紫、緑、ピンクの線が示す予測は、各々異なる未来のトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データの中に、比較的スコアが高い外れ値がいくつか見られます。例えば、縦の配置が他のデータポイントから大きく離れている点がいくつかあります。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 青い点は実績を示し、緑のデータポイントは前年のデータを示しています。
– 紫、青、緑の線がそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を表します。
– 灰色のエリアは、予測の不確かさを示しており、これは予測の精度に関する重要な情報を提供します。
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は、それぞれ異なる時期についての情報ですが、密接なトレンドの変化は見られません。
– 各予測手法による線の傾きや形状の違いは、予測モデルによるストレスレベルの変化や不確定性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布の範囲が狭く、特定のスコアに集中しています。これは、データの分布に著しいバリエーションがないことを示唆します。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– データが特定の期間内に集中しており、予測モデルが示す未来の不確定性が大きい場合、広範な社会的・ビジネス的影響を考慮する必要があります。
– 特に、外れ値が多い場合、急な環境変化やストレス要因の増加が推察され、これらを考慮した対策が求められるでしょう。
全体として、各予測手法の違ったアウトプットに基づき、異なるシナリオに対する柔軟な対応が重要です。これにより、将来の不確定性に備えることができ、ストレス管理の戦略を効果的に策定することができます。
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:
このグラフを分析すると、以下の視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 左側の青い点が表す実績AIのスコアは、短期間で横ばいから若干の上昇を見せています。また、紫の線で示されるランダムフォレスト回帰の予測も横ばいから上昇に転じています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示された異常値が幾つか存在しますが、全体のスコアの範囲内に収まっています。このため、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績データ、緑の点は昨年のデータを表しており、昨年と比べて今年のスコアはやや高くなっています。
– 紫のランダムフォレストによる予測は、データの増加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（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）のトレンドを見ると、実績データの推移に対して予測全体が上昇傾向を示しています。特にランダムフォレストが他の予測より高いスコアを予測しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと昨年データに相関性があり、今年のデータは昨年を上回るパフォーマンスを見せています。予測AIがこれを支持していることから、さらなる上昇が期待されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の直感として、データが記録されるたびにスコアが向上しており、未来の自由度と自治が改善する可能性が高いことを示唆しています。
– ビジネスや社会に対しては、個人の自由度と自治が向上することで、より創造的で柔軟な環境を提供する可能性があります。それはまた、労働市場や政策への影響として、多様なアプローチや価値観の受け入れを促進することにもつながるでしょう。
このグラフから得られる情報は、個人や企業が未来を見越して計画を立てるための重要な指針となります。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の期間（2025半ば）は実績（青）と異常値（黒丸）が主に存在し、その後すぐに値が減少し横ばいになっている。
– 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）による予測は、それぞれ異なるトレンドを示している。特に、ランダムフォレスト回帰（紫）は一時的に上昇を示しており、その後再び安定している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月付近で異常値が確認されているが、それ以後は外れ値はない。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績値を示しており、全体的に安定している。
– 緑の点は前年の数値であり、最新の実績と比較するために有効。
– 異常値が黒丸で示され、これが実績の測定から外れたデータを示している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データ（赤いバツ）と実績が初期には一致していないが、後に収束。
– 各予測手法に基づく線（ピンク、紫）は異なるトレンドを描き、それぞれのモデルが異なる仮定に基づいていることを示唆している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と前年の値が比較的近い値に分布しており、相関がある可能性を示唆。
– 予測データと実績データの間に目立った乖離が見られる。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 初期の異常値は、社会の公平性・公正さの指数が一時的に不安定であったことを示し、政策変更や社会的なイベントが影響した可能性。
– 予測値のばらつきは、将来の予測に対する不確実性を示し、慎重な政策決定が必要である。
– 社会的公平性の安定した維持が難しいことから、継続的なモニタリングと改善策が求められる。
全体として、このグラフは国際的な社会的公平性を評価するための指標が、一定期間は安定しているものの、将来の変動に向けて様々なシナリオが想定されていることを示しています。この分析は、国や機関が持続可能な戦略を考える際の有意義な基盤となります。
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:
このグラフについて以下の点を分析します。
1. **トレンド**
– グラフには大きなトレンドの変化は見られず、WEIスコアはほとんど変動がなく横ばい状態です。
– 途中でクラスターが二つに分かれているように見受けられますが、それぞれのクラスター内でのトレンドは安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒の○で示されたデータポイントが外れ値として識別されています。これらは他のデータポイントと比較して異なる挙動を示していますが、数は少ないようです。
– 急激な変動は特に見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の●が実績AIによる実績データを示し、赤の×が予測AIによる予測データを示しています。
– 緑の点は前年の比較AIのデータです。
– 濃い灰色のシャドウは予測の不確かさの範囲を示しています。
– 紫とピンクの線はそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）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**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が視覚的に近く、モデル間の予測が類似していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布自体は非常に集中しているため、データ全体でのばらつきは少なく見えます。
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**
– データが非常に安定しているため、社会的にも安定的な自治性や持続可能性が維持されている可能性があります。
– 外れ値の存在は、特定の要因による一時的な影響を示唆しているかもしれません。
– ビジネスへの影響としては、安定性を基にした長期的な戦略が考えやすく、リスク管理がしやすい環境が整っていると言えるでしょう。
このグラフは、データの極端な変動が少ないことから、安定的な環境が持続されていることを示唆していますが、一方で何かしらの変化を模索する必要もあるかもしれません。
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:
このグラフは、社会基盤と教育機会に関するWEIスコアの時系列変化を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– グラフは、2つの異なる時期に分かれたデータを示しています。初期の期間では実績値（青色）と異常値（黒い円）があり、その後、大きなギャップがあり新たに予測や前年の比較が示されます。
– 下降または上昇の明確なトレンドは観察されません。むしろ、期間中の変動が少ないことが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには異常値が存在しています。これは、システム的な不具合や外的要因によって一時的に発生したものかもしれません。
– それ以外には急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 実績値（青色）は、過去のデータポイントを示しており、現実の数値に近いと考えられます。
– 予測値（異なる色の線）は、異なる回帰手法による予測を表し、長期的な数値を推測しています。
– 前年（緑色）は、前年の実績を示し、慣例としての比較基準を提供します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各色の予測線が示すのは、いくつかの異なる推定手法が比較的近い範囲で予測していることです。これにより、予測の信頼性が示唆されます。
– 過去の実績と予測の間にギャップが存在するため、それを埋めるほどのデータが欠けています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測や実績の間に顕著な相関はありませんが、異常値が初期に集中していることが特徴的です。
6. **直感的な感覚と影響**:
– ユーザーは、異常値の影響を考慮に入れつつ、全体的な安定性を評価し、社会基盤や教育機会の現状を理解することが重要になります。
– 予測データが示唆する未来の安定性は、教育機会の改善や政策の策定に役立つ可能性があるため、ビジネスや政策立案においては重視されるべきでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは分かれたセグメントを示しています。最初の部分では点が集中しており、次のセクションでは予測範囲が広がっています。全体として、WEIスコアは一定の範囲に留まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰予測）が異常値として表され、その周辺に予測の拡がりがありますが、大きな変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、緑の点は前年との比較を示しており、密集しています。
– ピンク色の線はランダムフォレストによる予測で、線型回帰や決定木回帰の予測と一貫して異なる動きを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去のデータ（青、緑）と現在の予測（ピンクの線やその他の予測）が大きく乖離していないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 大半のデータポイントが0.8付近に集中しています。データの分布は安定していますが、予測に対する信頼性のばらつきが一部見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の直感としては、このデータセットが最近の動向に基づき堅調に推移していると感じられるでしょう。WEIスコアが高い範囲で安定していることは、社会的に高い共生・多様性・自由の保障が持続していることを示唆します。
– ビジネスや社会に影響を与える要因として、予測モデルの多様性とその範囲は、データ評価や計画の策定における多面的なアプローチの重要性を示しています。
このグラフからは、現在の評価が一定範囲で安定しており、異常な変動は見られないため、計画に安心感を与えます。データの安定性はポジティブなメッセージをもたらしますが、予測範囲の広がりには注意が必要かもしれません。
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:
分析：
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化から、全体的には濃い色から明るい色への移行が見られるため、時間が経つにつれてスコアが上昇していると考えられます。
– 一部の行では、周期的な変動があるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に、時間帯19の2025年7月5日以降に明るい色が突然現れており、急激な変動が起きている可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡でスコアの変化を示しており、明るい色ほど高いスコアを示しています。
– ヒートマップの時間や日付ごとの色の変化は、どの時間帯が重要かを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯での色の相違は、その時間のパターンやスコアの違いを示しており、全体としては異なる傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯16と19で明るい色が頻繁に見られることから、その時間帯で高スコアが集中していると考えられます。
– 時間帯8は比較的暗い色が続いており、スコアが低い状態が続いている可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 高スコアの時間帯や急上昇するクリティカルな時間を特定して、その時間帯にリソースを集中させると効果的かもしれません。
– 時間帯ごとのパターンを理解することで、運用や戦略を最適化するための指標となります。
このグラフは、特定の時間帯における成長や変動パターンを識別し、意思決定やリソース配分の基準として利用されることが多いです。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは時間軸にわたって変化する個人WEI平均スコアを示しています。
– カラースケールが暗い色（低スコア）から明るい色（高スコア）へと変わっていることから、一部の時間帯でスコアが上昇しているのが見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 時間帯23時において、7月5日と12日に最も明るい黄色が見られ、これは特に高スコアを示していると考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 各色ブロックの密度や色の濃さは、スコアの大きさを反映しています。色が明るくなる方向でスコアが上昇していることが示唆されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯におけるスコアの変動は、特定の日付に偏っているように見えます。特に後半の日付で高いスコアが集中している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体を通して、日付と時間の特定の組み合わせでスコアが高い傾向があり、特定の時間帯での活動や出来事が影響している可能性があります。
6. **人間の直感的認識と社会への影響**
– 直感的には、夜間（特に23時）の活動や出来事が他の時間帯と異なる影響を与えているように見えます。これがビジネスや個人のパフォーマンスに影響している可能性もあります。
– 夜間の高スコアが持続的であれば、夜間作業や国際的なコミュニケーションなどに関連する労働や活動が成功していることを示しているかもしれません。
この分析から、ビジネスチームは夜間活動の潜在的な効果を調査し、活用する戦略を考えることができそうです。また、特定の日付の高スコアの調査がさらなる洞察を得る引き金となるかもしれません。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の点が挙げられます。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて、色は徐々に緑色への遷移を示しており、一般的にスコアが上昇傾向にあることが示唆されています。
– 期間を通して小さな周期性が見られ、特に7月7日から8日にかけての変化が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値として、7月5日における黄色のセグメントがあり、この日のスコアが急激に高くなっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションは、おそらくスコアの高低を示しており、紫から黄色への変化がスコアの上昇を意味しています。
– 各日付ごとの時間帯（7時、8時、16時、19時、23時）の変化を追跡できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯でのスコアの変化を観察すると、特定の時間帯に一貫してスコアが高い、または低い傾向があることが見えます。
– 例えば、19時のスコアは他の時間帯に比べて低い傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高いスコアが連続している期間がある一方で、短期間に変動がある場所も存在し、時間帯によって相関関係がある可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 一部の時間帯でスコアが一貫して高くなることは、特定の国や地域で社会的活動が活発である時間帯を示唆しています。
– 例えば、19時のスコアが低いことは、労働時間後の活動が少ないことを示しているかもしれません。
– ビジネス面では、製品やサービスの提供を最適化するための時間帯を把握するのに役立ちます。
このグラフは、時間帯ごとの社会的活動の強度を視覚的に示し、戦略的な意思決定に貢献する可能性があります。
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、360日間にわたる各WEI（Well-being Index）の項目間の相関関係を示しています。以下に主なポイントと考察を示します。
1. **トレンド**:
– 相関係数が高い要素が多く、全体として正の相関が強い傾向があることが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に外れ値として顕著なものは見られず、全体的に安定した相関が確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色は相関係数を表しており、赤に近いほど正の相関が強いことを示します。
– 例えば、個人WEI平均と総合WEI、社会WEI（持続可能性と自治性）は強い相関が示されている（相関係数が0.92）。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 「個人WEI平均」と「個人WEI（経済的余裕）」は0.68と高く、経済的な要素が個人の全体的な幸福に強く影響を与えていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」は非常に高い相関（0.86）を示しており、公平性と持続可能性は密接に関連していることが示唆されます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 多くの相関が高いことから、各項目は相互に影響し合っており、単独でのアプローチではなく統合的な政策や戦略が必要であると考えられます。
– 経済的安定や健康状態、心理的ストレスの低下が、個人および社会の幸福度向上につながるため、各分野での総合的な施策が重要です。
このように、様々な要素が相互に関連し合っていることが示されているため、社会政策やビジネス戦略の策定においては、各領域の統合的なアプローチが求められるでしょう。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– 各WEIタイプのスコアに明確な上昇または下降のトレンドは見られませんが、全体的に高いスコアの分布、特に「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「個人WEI（自由度と自治）」には外れ値が多く見られるため、データのばらつきが大きいことが示唆されます。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」でも外れ値が見られ、スコアが大きく変動している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図の箱は四分位範囲（IQR）を示し、ヒゲはデータの範囲を示します。外れ値はさらに極端な値を示しています。
– カラーコーディングは視覚的にWEIタイプを区別するためのもので、各カテゴリの特性を強調しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIタイプは独立したデータセットとして示されており、特定の相関関係が見られるわけではありません。ただし、個人と社会のカテゴリ間でいくつかの共通点が見られる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（生産整備・教育機会）」は比較的スコアが安定しています。これらのスコアは他の指標と比較して上位であるため、ポジティブな経済・教育環境を反映しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の直感として、経済的余裕がある社会は他の指標に好影響を与える可能性があります。また、公平性や公正さが社会の満足度や幸福度に大きく貢献していることが感じられます。
– ビジネスにおいては、経済的余裕や公正さが企業のリスクマネジメントに重要であり、これらの指標が改善されることで社会全体の安定が期待できます。社会的には、自由度と自治の改善が幸福度の向上につながり、持続可能な社会発展に寄与す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、主成分分析（PCA）を用いてWEI構成要素を可視化しています。以下に詳細な分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 第一主成分（横軸）と第二主成分（縦軸）の間に明確なトレンドは見られません。データポイントは比較的均等に分布しています。
– ただし、横軸0.0付近を境に右上と左下にそれぞれの集まりが存在するため、潜在的に2つの異なるクラスタが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としては、横軸0.2付近に位置する上部のデータポイントや、横軸-0.4付近に位置する左側のデータポイントが挙げられます。これらは他のデータポイントから比較的離れています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は360日間のデータを反映したもので、個々のデータセット内の要素のばらつきや相関を示しています。
– 色や密度の違いはないため、単一のグループとして扱われています。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列というよりも静的なクラスタリングに近いです。横軸、縦軸ともに独立した要素として扱われており、明確な周期性は観察されません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分の寄与率が0.71と高く、データの大部分の情報が第一主成分に集約されていることを示唆します。
– データは比較的広く分布しており、特定の集中を示していません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 第一主成分が非常に高い寄与率を持つため、主要な要因はこの成分に集約されていると考えられます。このため、第一主成分を重視した戦略が立てられる可能性があります。
– 2つの明確なクラスタが潜在的に存在することから、異なる市場セグメントやグループを特定するのに役立つかもしれません。
– 外れ値は特殊な要因や例外的な事象を示唆し、それらを調査することで新たな洞察が得られる可能性があります。
この分析を基に、特定の要因を精査し、さらなるデータ収集や異常検知のステップを進めるの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。