📊 データ分析（GPT-4.1による）
データの分析結果について以下に示します。
### 時系列推移
– **総合WEI**: 7月初旬に0.65から始まり、その後上昇し、7月中旬には0.85に達する。これは、全体として一貫して上昇トレンドにあることを示しているが、小さな変動も見受けられる。
– **個人WEI平均**及び**社会WEI平均**: これらのスコアも同様に7月初旬から上昇傾向を示している。特に、社会WEIは高めの水準を維持。
– 各項目の詳細においても6日からの上昇トレンドが顕著である。これは、何らかの社会的イベントまたは政策変更が評価に影響を与えた可能性があると考えられる。
### 異常値
– 異常値は7月1日から7月6日にかけて発生している。特に、異常に高いスコア（0.84や0.85)が観測されていることから、計測または評価基準の変更があった可能性がある。
– **最大の異常値**は7月6日に見られ、社会的公平性や持続可能性スコアの急上昇が関連している。これはおそらく政策介入や大規模な社会イベントに由来する。
### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解結果**未提供のため、トレンドと季節性の具体的な解析は困難。ただ、全体の上昇傾向と短期的な変動を考慮すると、月次のサイクル的な変動あるいは偶発イベントの影響が疑われる。
### 項目間の相関
– 高い相関が見られるのは、**個人および社会WEI**およびその詳細項目間である。特に、**社会的持続可能性**は総合WEIと強い相関を持ち、社会的政策が総合スコアに影響を与えている可能性を示唆する。
### データ分布
– 箱ひげ図の詳細は不明であるが、提供されたスコア範囲（0.00から1.00）からすると、多くの項目で中央値が高く設定され、ばらつきは限定的である可能性がある。
– **外れ値**に関しては、7月初旬のデータが関連しており、特に開始段階での異常な低スコアと、のちの上昇が目立つ。
### 主要な構成要素（PCA）
– PC1が72%の寄与率を持つ点から、主に個人および社会の基本的な生活条件や政策がWEI全体に強い影響を与えていると見られる。
– PC2は9%にとどまり、これは個別の要素が関連する細かい社会的行動または外部環境変数を示唆する可能性がある。
### 総括
今回のデータからは、政策あるいは社会イベントが個人および社会の幸福度に大きく影響していることがわかる。異常値の時期の特定、そして相関・PCAの結果から、社会の構造的変化がこの短期間にわたって大きなインパクトを与えたと考えられる。特に、社会的持続可能性や公平性の高スコアがそれを後押ししている。
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:
グラフの分析は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– グラフでは、実績データ（青い点）が2025年の前半に集中しており、その後、2026年に大きく開きが見られます。2025年後半のデータが欠落しているように見えます。
– 2026年の緑の点は、前年のデータを示しており、比較的高いスコアで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の部分で青い点は、いくつかの異常値（黒の円）としてマークされています。
– 予測（紫とピンクの線）は、一定の高いスコアを示しており、異常値の範囲は狭いです。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績を示し、黒い円は異常値を示しています。
– 緑の点は前年のデータであり、過去の安定性を示しています。
– ピンクと紫の線はそれぞれ、ランダムフォレスト回帰やその他の予測モデルによる未来の予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年、そして予測が示されており、それぞれの位置関係から、年度ごとのスコアの変動が見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青い実績点は2025年前半に密集していますが、異常値も含んでいます。
– 2026年には前年のデータ（緑）が新たな予測と整合しているように見えます。
6. **直感と社会的影響**:
– グラフからは、異常値を早期に特定することの重要性が強調されています。
– 2026年のデータの安定した傾向は、より持続的な改善を目指すためのポジティブなサインとなるでしょう。
– 過去のデータと予測の比較により、戦略的計画やリスク管理が強化される可能性があります。
この分析から、強力な予測モデルの導入が、より精度の高いデータ分析と政策決定に役立つと考えられます。
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:
以下は、提供された個人WEI平均時系列散布図に基づく分析です。
1. **トレンド**
– グラフ全体の期間を通じて、WEIスコアには明確な上昇または下降のトレンドはありません。
– 期間の初め（2025年7月頃）には比較的安定しているが、予測の線はその後異なる傾向（ほぼ横ばい）を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月以降のデータ点の一部に異常値（円で示されたもの）が見られます。これらの値はその他のデータ点から離れており、異常なイベントやデータ収集の誤りを示唆するかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは「実績AI」を示し、直近の観測データを表しています。
– 赤い「X」は予測データであり、「実績AI」との比較を可能にしています。
– 線の色によって示される予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なる予測を提供しており、モデル間の予測の違いを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各回帰モデルからの予測が示されていますが、それぞれの予測は互いに異なる道筋をとっており、異なるモデルが異なる前提やアルゴリズムに基づいてスコアを予測していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データには強い相関や周期的な変動のパターンは見られません。データ点は比較的散在しています。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが大きく変動していないため、直感的には安定した状態を示すように見えます。しかし、異常値やモデル間の予測の不一致は、潜在的なリスクや変化の可能性を示しているかもしれません。
– ビジネスにおいて、異常値は経営上のリスクを示す可能性があり、その原因を調査する価値があります。また、複数のモデルを検討することで、通常と異なる条件下でのリスクを評価し、より確かな予測を得ることが可能になります。予測の不確実性は、柔軟な戦略の必要性を強調しています。
この分析は、データの傾向、予測の信頼性、および異常値の検出を中心に、ビジネスや政策決定における直感的かつ実践的な洞察を提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 過去のデータ（青のプロット）は、大きな変動なく横ばいで推移しているようです。
– 予測（ピンクと紫のライン）は、WEIスコアが1に近づくことを示しており、上昇傾向を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– プロットには黒い〇で示された異常値が存在しますが、これは一般的なトレンドから外れた値を示しています。
– 他に特筆すべき急激な変動や外れ値は見当たりません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績（現実のデータ）を示し、着実に推移していることを示しています。
– 緑のプロットは前年度の比較データで、現在のデータと比較して参考にされています。
– ピンクと紫は、それぞれ異なる回帰モデルによる予測を示し、今後の動向を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間には傾向として上昇が見られますが、大きな飛躍は示されていないようです。
– 前年度のデータとは緑プロットで比較され、同様のトレンドを推移しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に、実績データは安定しており、予測は更なる上昇を示唆しています。
– 異常値を除くと、分布は比較的一貫しているように見えます。
6. **直感的な感じ方とビジネスや社会への影響**
– 直感的には、WEIスコアは改善傾向にあり、安定した成長が期待できると感じられるでしょう。
– ビジネスや社会の文脈では、この安定成長の予測は投資の増加や新しいビジネスチャンスの可能性を示します。
– 異常値の存在は慎重な分析を要し、潜在的な問題点の早期発見・対応が求められ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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青色）は7月から9月頃にかけてほぼ横ばいで変動が少ない。
– 予測データ（ピンク、薄紫、赤の線）は将来の期間にも拡張されていますが、急激な変動は確認できず比較的安定した傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のプロットには外れ値が目立たず、落ち着いた動きを示しています。
– 異常値として黒い円が強調されていますが、それらも大きな変動から逸脱しているわけではありません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青色の点は実積データを示し、レンジ内に安定しています。
– 異常値（黒円）は特定の時点での異常なデータポイントを示唆していますが、理解しにくい明確な逸脱はありません。
– 一時期から将来の予測にかけては複数のモデルによるシミュレーションがなされており、多様なアプローチでの解析が行われています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績データと予測データの間に目立つ相関は見られないものの、時間を経てどの予測モデルもおおむね同じ範囲で推移しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関関係は視覚的には見えませんが、全体的に安定した分布を示していると言えます。
6. **直感的な印象とインパクト**
– グラフから直感的には安定した経済的余裕が感じられ、急激な変動や不確実性は低いことが示唆されます。
– 社会やビジネスにおいては、この安定性が経済的な活動や政策決定における自信をもたらす可能性があります。
– 異なる予測モデルの信頼性の評価が可能であり、将来的な意思決定に役立てることができます。
このグラフは、全般的に経済的な余裕が安定していることを示しており、今後の予測も大きな変動を見せないことから、安心感を提供するものといえます。
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:
この個人の健康状態WEIスコアに関する時系列散布図を分析します。
1. **トレンド**:
– グラフは二つの主要な時点に分かれています。2025年中期において、実績データ（青）が表示されています。2026年中期には予測データ（緑）が集中しています。
– 実績データのトレンドは比較的安定していますが、少しの上昇傾向も見られます。
– 予測データは均一に分布していますが、若干の上昇が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値は見られませんが、予測の不確かさ範囲（灰色）が表示され、これは分析の不確定性を示します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青は実際のデータ、緑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ます。
– 紫、青、ピンクの線は異なる回帰モデルによる予測を示していますが、大きなばらつきは見られません。
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間に直接的な接続はありませんが、予測は実績の延長として存在しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの小さい変動はあるものの、全体として安定した傾向を示しています。
6. **直感的な洞察 & 社会への影響**:
– 健康状態が大きく変動しないことから、個人の健康状況は安定していると考えられます。これは、社会的に健康状態が安定している可能性を示唆します。
– 予測の不確実性が描かれていることから、将来の状況に備えた柔軟な戦略が必要かもしれません。
このグラフは、健康プロジェクトや政策策定におけるリスク評価、及び将来的な健康予測の基盤を提供することができます。
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:
以下に、グラフの分析を示します。
1. **トレンド**
– グラフの左側には、心理的ストレスのWEIスコアが0.6から0.8の範囲で安定しています。
– 予測として示されている紫色の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はやや上昇傾向を示しており、今後の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**
– 異常値として何点か黒の円で示されており、これらは通常のスコアからの逸脱を示しています。
– 紫色の線が急激に上昇している点があり、急激な変化を示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青いプロットは実績データを示し、安定しています。
– 緑色のプロットは前年の実績を示しており、一貫性を持っています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、この範囲内で変動が予想されることを意味しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データが重なって表示されていることから、過去の実績と予測の傾向を比較することができます。
– 予測モデルの異なる結果（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されており、これらの予測間の違いも観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 緑色と青色の点が密集しており、データの多くがこの範囲に集中しています。
– 予測線はやや上昇しており、モデル間で若干の相違がありますが、全体的には似た傾向を示しています。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– グラフからは、現在の心理的ストレスレベルが高止まりしているため、ストレス管理が重要であることが直感的に感じられます。
– ビジネスや社会においては、これ以上のストレス増加が予想されるため、対策が必要です。特に、働き方改革やメンタルヘルスサポートが求められるかもしれません。
この分析から、現状を理解し将来的な対応策を検討することが重要であると言えます。
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:
このグラフは、国際カテゴリにおける個人の自由度と自治に関連するWEIスコアを時系列で示しています。以下に、このグラフから得られる視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側には、2025年中頃の日付における実測値（青い円）が集中しており、一定の範囲で横ばいの状態にあることがわかります。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なるトレンドを示し、特にランダムフォレスト回帰（ピンク）は急激な上昇を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのプロットには「異常値」として黒い円で囲まれており、特定の日付において異常なスコアが記録されています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 実測値は青い円で示され、元データの傾向を示しています。
– 予測値は赤い×印で示され、各モデルの予測による将来的なスコアの傾向を示しています。
– グレーの範囲は、予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルが示す将来のトレンドが異なり、たとえば線形回帰（赤紫）はわずかな増加を示している一方で、ランダムフォレスト回帰は急激な上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前年のデータ（薄緑の円）は、最近のデータと似たような範囲に集中していますが、少し低めのスコアで存在しています。過去と比較して、一定の成長を示すことが期待されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフを見る限り、人々は予測モデルが示す異なる未来の可能性に注目することでしょう。
– 社会やビジネスにおいて、自由度や自治のスコアの上昇は、安定性や幸福度の向上に寄与する可能性があります。ただし、急激な変化を示唆するモデルの予測は、政策変更や国際情勢による影響を反映しているかもしれません。これらは観察と慎重な分析を必要とするでしょう。
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:
以下、グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフの左側で、青の「実績(AI)」のプロットが0.7付近でやや横ばいの動きを示しています。
– 右側には緑の「前年（比較AI）」のプロットが集中しており、0.9付近で集まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い輪で囲われたプロットは「異常値」を示しており、0.6から0.8の間に存在しています。この区間で何か特異な状況が発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青の点（実績）は、実際に観測されたデータを示します。
– Xマーク（赤色）は「予測（予測AI）」を示しますが、グラフ上には見当たりません。
– 紫とピンクのラインは、それぞれ「線形回帰」および「ランダムフォレスト回帰」の予測を示しますが、グラフの右側で主に視覚化されています。
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の間には、明確な増加が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前年のデータは高いスコア（0.9付近）での密集を示しており、実績との間に差が見られます。この差は、社会的な公平性や公正さの向上を意味する可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 一目で実績のスコアが前年に比べ低いことが分かるため、社会的な公平性や公正さにおいて改善が必要と感じられます。
– 異常値の存在は、政策介入の可能性や、何らかのイベントの影響を検討する必要を示唆しています。
– 前年のスコアが高いことは、予想される目標達成や社会的な安定化のシグナルとして捉えられます。
これらの点を考慮することで、政策立案者や関係者は改善領域を特定し、適切な対応策を講じることができるでしょう。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– グラフは、時系列に沿って2つの異なる期間に分かれているようです。2025年中頃まではデータポイントが密集しており、比較的安定しています。その後、2026年になってデータが再び現れ、全体的にスコアは高く維持されているように見えますが、その間にデータが存在していない期間があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年中頃のデータ群にはややばらつきがありますが、目立った外れ値は見受けられません。
– 2026年のデータ群もスコアが集中しており、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ています。紫色やピンク色のラインは異なる予測手法を表しています（例えば、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 黒い丸は異常値を示していますが、特に目立つ異常は確認できません。
– 緑の点は前年のデータで、この点から前年との比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法（紫、ピンクのライン）は、ほぼ同様のスコア範囲を示しており、予測間で大きな乖離はないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同一期間内でのデータは、全体として高いスコアで密集しており、持続可能性や自治性が高い傾向を示しています。
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**:
– 持続的に高いスコアが維持されていることから、この国際的なエンティティは持続可能性と自治性において強固な状況にあると評価されます。
– ビジネスにおいては、この安定性が投資リスクを下げ、長期的な信頼性の高いパートナーシップを築く機会を提供します。
– 社会的にも、これらの指標が高いことは、政策の安定や持続可能な開発への取り組みが進んでいることを示唆します。
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:
このグラフを分析すると、以下の点が挙げられます。
1. トレンド:
– 初期段階（2025年7月頃）は、WEIスコアが比較的一貫していることが分かります。
– 以降、2026年のデータポイントは別の範囲にまとまっており、分離されている。
2. 外れ値や急激な変動:
– グラフ左側の初期データセットに異常値が存在します（黒丸で囲まれたデータ点）。
– それ以外は特に顕著な外れ値や急激な変動は見られません。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青丸は実績（実績AI）であり、現実のデータを示しています。
– 赤いバツ印は予測（予測AI）であり、将来の見通しです。
– 緑の丸は前年比（比較AI）で、前年のデータと比較しています。
– 紫、青、水色の線は異なる回帰方法による予測を示しており、過去データの範囲（灰色シャドー）を参考にしているようです。
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並行して示されており、実績が安定している間に予測が急増していることが分かります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データセットと予測データセットは時系列的に一貫性がありますが、分布が異なる場所で分かれています。
– 前期データと後期データの中央値の位置が異なり、経年で変動がある可能性が示唆されます。
6. 直感と社会への影響:
– 初期段階でのスコアの安定性とその後の予測増加は、教育や社会基盤への投資を示唆しています。急激な予測の立ち上がりは、政策の変更や新たな外的影響によるものである可能性があります。
– 違いに注目することで、将来のプランニングやリソースの最適化が予測データを用いて行われる可能性があります。
このグラフからは、教育や社会基盤の向上に向けた重要な示唆が得られ、その結果がビジネスや政策決定に大きな影響を与え得ると考えられます。
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:
このグラフについての分析と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 初期の期間（2025年後半から2026年前半）の実績データ（青色）は、比較的高いスコアで安定しているように見えます。
– 2026年に入ると、予測データ（緑色）は若干上昇しているように見えますが、全体的に大きな変動はないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色の実績データにおいては、特定の外れ値は明確に示されていません。
– オレンジの×印は、予測AIによって異常値と見なされた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績データを示し、緑色は前年との比較を示しています。
– 緑色の予測データは、一般的に高いスコアの範囲にあります。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲（±3σ）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には緩やかな上昇傾向があります。
– 決定木回帰（紫色）とランダムフォレスト回帰（ピンク色）の予測も示されていますが、全体の形状は比較的安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測が密接に関連しており、全体的に高スコアの範囲に集中しています。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**
– WEI（共生・多様性・自由の保障）が高い水準で保たれているため、社会的安定性が予測されます。
– 予測データに基づくと、今後もこの安定性が維持される見込みであり、改革や政策の堅持が有効であることを示唆しています。
このように、データは多様性や自由の保障が健全に保たれていることを示唆しており、国際社会における持続可能な発展に寄与すると考えられます。
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:
## グラフ分析:
1. **トレンド**:
– グラフ全体では、特定の時間または日付にわたって色が変化することから、変動するトレンドが存在します。
– 特に2025年7月5日から7月7日にかけて、色が緑から黄緑へと変化しており、数値の上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日と7月6日、7月12日から14日にかけて明確な色の変化があります。7月1日と6日は急激な下降を示し、7月12日と14日は上昇を示しています。
– 特に7月5日から6日にかけて紫から緑に変わるところで急激な変化が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡は数値の大小を示しており、色が濃い紫の場合、数値が低く、黄色に近づくにつれて数値が高くなります。
– ヒートマップ形式で、色の密度がその時点の数値の高低を視覚的に示します。
4. **時系列データ間の関係性**:
– 同じ日付でも、異なる時間帯で色が異なり、時間帯ごとのパフォーマンスが異なることを示しています。
– 特定の日付（例：7月6日）は、時間帯ごとに大幅に色が変化し、時間帯が重要であることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間による変動が顕著で、特定の時間における高低が際立っています。
– グラフから、一日の中で変動があることがわかり、時間帯によって異なるパフォーマンスが表れています。
6. **直感的洞察と影響**:
– 時間帯別で見ると夜間（23時台）で数値が高くなる傾向が見られます。これは、特定の活動が活発であることや、夜間に関連するイベントが影響している可能性があります。
– ビジネスや社会的インパクトとして、このデータは運用の効率を高めるために、効果的な時間帯を見つけるための手がかりになります。また、特定の時間帯にリソースを集中させることで、効率化につながる可能性があります。
このヒートマップは、変動やパターンを視覚的に理解するための強力なツールであり、戦略的な意思決定に役立ちます。
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:
このヒートマップについて分析を行います。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 各時刻（時間帯）ごとに色の変遷が異なることから、時間帯によるスコアの変動が存在します。色が青から緑、そして黄色に変わることで、スコアが上昇していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025-07-05や2025-07-06、2025-07-11あたりに黄色の高スコアなプロットがあり、急激なスコアの上昇を示しています。これは外れ値または重要な出来事の指標かもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 色: スコアの高さを示し、紫が低く黄色が高い。
– 時間帯: 各時間帯で異なるスコアのパターンが見られ、特定の時間帯にパフォーマンスが良い可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 各時間帯のデータは、異なる時間帯でパターンやトレンドが見られます。例えば、夕方から夜（15時以降）の時間帯では全体的なスコアの向上が見られるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯が変わるとそのスコアの範囲が変化しており、特定の時間帯に依存するパフォーマンスの変動が存在する可能性があります。
6. **この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に関する洞察**:
– 時間帯ごとのパフォーマンスが異なることは、ビジネスの営業戦略に影響を与えるかもしれません。特に高スコアが観測される時間帯（例えば、2025-07-05に見られるような）は、ピーク時に顧客サービスやリソースを集中させるべきという示唆になります。
– 急激なスコアの変動が見られる時期や時間帯は、イベントやキャンペーンの効果を測る指標ともなります。
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:
グラフ分析および直感的な洞察は次の通りです。
1. **トレンド**:
– データは、時間（時間帯）と日付の両方で変化しています。色の変化から、特定の日付と時間帯でのスコアの変動が見られます。期間を通じて、色は一般にブルーからグリーン、イエローへと進化しており、スコアが向上している可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月5日から7月6日にかけて、最も鮮やかな紫や黄色に変化している部分があります。これは極端なスコアの変動を示し、突発的なイベントまたは異常な状況があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色: 色の濃淡がスコアの高さを示しており、濃い色は低得点、明るい色は高得点を表しています。
– ヒートマップにおける密度: 色の多様性が集中する領域は、より活動的または変動が激しい時間帯を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯での色の変化を見ると、時間帯ごとに異なるパフォーマンスやスコアを持つことがわかります。
– 特定の日や時間帯ごとにスコアが向上したり低下したりする傾向があるため、何らかの関連する活動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**:
– 時間帯や日毎のスコアの傾向やパターンを調べることで、特定の日付や時間が持つ影響力の差異を探ることができます。
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**:
– このデータから、特定の日や時間帯に注意を払う必要があると思われるため、ビジネスにおいては活動や資源の配分を考慮する上で有用です。
– スコアの急激な変動が何らかの社会的イベントや変更に伴うものである場合、影響を予測し、準備するための指標として活用できます。
全般的に、このグラフはスコアの時間的・日付的な変動を視覚的に示し、特定の期間や状況でどのように変化するかを把握する手助けとなる情報を提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 相関ヒートマップは時系列データのトレンドを直接示すものではありませんが、期間内のデータ項目間の関係性を示します。カテゴリ間の関連が強いものと弱いものが視覚的にわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動というより、各項目間の相関の強さを示しています。0.3以下の数値が少なく、全体的に項目間で中程度から強い相関があることがわかります。
3. **各プロットや要素**:
– プロットの色は相関の強さを示し、赤に近いほど高い正の相関、青に近いほど負の相関が強いことを示しています。
– 例えば、「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の相関が0.64と比較的高いことに注意が必要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではなく複数の項目間の関係を示しています。「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」が0.91で強い相関があることから、個人の健康状態が心理的なストレスと密接に関連していることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の相関が0.93と非常に高く、社会の持続可能性や自治性が総合WEIの高低に大きな影響を与えていることが考えられます。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」は0.57と中程度の相関です。これは健康状態が必ずしも直接の経済的余裕だけで説明できない可能性を示します。
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**:
– 社会全体の幸福や持続可能性が、個人の精神的健康や自治性と密接に関連しており、これが政策立案や企業の社会活動における重要ポイントとなるでしょう。
– 社会的公正や教育機会と総合WEIの相関から見て、教育水準の向上や公正な社会制度の確立が社会全体の幸福に寄与する可能性が高いです。
全体的に、ヒートマップを通して異なる社会的・個人的な要素がどのように相互に関連し、影響を与えているかが視覚的に捕捉できます。これらの情報は、政策立案者やビジネスリーダーがどの領域に焦点を当てるべきかの指針となるでしょう。
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:
この箱ひげ図を視覚的に分析すると、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリ間で明確なトレンドは見られませんが、全体的に「個人WEI (経済的余裕)」の中央値が最も高く、その次に「社会WEI（生態系整備：持続可能性）」が高くなっています。これらのWEIタイプは、他と比較して安定して高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「総合WEI」や「個人WEI(心理的ストレス)」などで外れ値が見られます。特に「社会WEI（公平性・公正さ）」は幅広いスコア分布を示し、外れ値が多く見られます。これは、これらのカテゴリにおける異常値やデータのばらつきを示しています。
3. **プロットや要素**:
– 色の違いはWEIタイプごとのスコア分布の違いを示しており、各ボックスの高さ（四分位範囲）や中央値の位置もスコアの分布特性を表しています。
– ボックスの幅はデータのばらつきを示しており、「社会WEI（公平性・公正さ）」などの幅が広いところは分布のばらつきが大きいことを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– グラフは時系列データではなく、異なるカテゴリ間での分布の比較であるため、直接的な時系列関係は指摘できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布のばらつきや外れ値の有無がカテゴリごとに異なります。「個人WEI (経済的余裕)」の分布は狭く、安定して高い一方で、「社会WEI（公平性・公正さ）」は分布が広く変動が大きいです。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 「個人WEI (経済的余裕)」や「社会WEI（生態系整備：持続可能性）」の高い中央値は、個人および社会の安定性や持続可能性が国際的に重視されている可能性を示唆しています。
– 分布のばらつきや外れ値の多さが示すように、特定のカテゴリでは不平等や社会的ストレスの増加が懸念されます。ビジネスや政策的には、これらの分野に重点的な対策が必要となるかもしれません。
全体として、このグラフはWEIスコアの分布を視覚的に比較することで、個人および社会の多様な側面における異なる特性や傾向を理解する手助けをします。
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）に基づく2次元のプロットで、それぞれの主成分に関連するデータポイントが示されています。以下に、視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 特定の直接的なトレンドは見受けられず、データポイントは第1主成分（横軸）と第2主成分（縦軸）にわたり広がっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値はありませんが、データのばらつきが全体的に広がっています。特に右上と左中央付近のプロットは密集している部分もある。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各プロットは異なる観測データを示しており、第1主成分はデータの72%のばらつきを、第2主成分は9%のばらつきを説明しています。このため、第1主成分が観測されたデータの変動を大きく司ることがわかります。
4. **時系列データの関係性**
– このグラフ自体には明確な時系列の軸がないため、時系列の関連性は示されていません。しかし、密度が高い部分では相関関係がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントの分布は比較的均等ではあるものの、第1主成分に沿って弱い右肩上がりの傾向があるようです。これは主成分同士にある程度の相関があることを示唆します。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– 第1主成分の影響が顕著であるため、この要因がビジネスや社会的な現象に強く影響している可能性があります。具体的な要素が不明ですが、何らかの主要な要因が市場動向に大きな影響を与えていることが暗示されます。この主成分を掘り下げることで、具体的なビジネス課題や戦略に関する改善点が見出せるかもしれません。
この分析を基にさらに詳細な調査を行うことで、特定の指標が何を示しているのか、どのような行動や決定が求められるのかを明確に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。
