📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下は提供されたWEIスコアデータを基にした詳細な分析結果です:
### 時系列推移
– **総合WEIトレンド**: 全体を通して、総合WEIは0.70を中心に上下しており、直近では上昇傾向にあります。特に7月上旬に一時的な低下が見られるが、その後回復している様子が確認されます。
– **個人WEIと社会WEIトレンド**: 個人WEIは徐々に上昇傾向にある一方で、社会WEIは高水準で安定していますが、7月の中頃に僅かな上昇が見られます。これは、データ全体に対してもポジティブな影響を与えている可能性があります。
### 異常値の指摘と考察
– データにいくつかの異常値が存在しており、その大半は2025年7月上旬に集中しています。これらの異常値は、データ収集の一時的な不備、または社会経済的イベントの影響が一因となり得ます。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **長期トレンド**: 総合WEIの長期的トレンドは緩やかで安定しており、全般的な上昇基調が示されています。
– **季節性**: 季節性のパターンは明確に見られず、短期間での変動が主な動きと考えられます。
– **残差**: 説明できない変動が幾つかあり、これらは外部要因やデータノイズの可能性があります。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**: 経済的余裕と個人WEI、社会的持続可能性と社会WEIの間に強い相関が見られます。経済的な改善と持続可能性の高まりがそれぞれ個人および社会の幸福度に直接影響していることを示唆します。
### データ分布 (箱ひげ図)
– 各項目の箱ひげ図からは、社会WEIスコアが個人WEIスコアよりも高く、より狭く安定した分散を示しています。一方で、個人の経済的要因や健康のばらつきが大きく、これが個人WEIの安定性に影響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72%と非常に高く、これは全体の変動の大部分を説明していることを示します。PC1は恐らく、全般的な経済的および社会的環境の改善を表していると考えられます。対して、**PC2の寄与率**は9%と低いため、個別の短期的な要因結果に影響している可能性が高いです。
### 結論
総合的に見ると、WEIスコアは全般に安定の状況にあり、特に社会WEI項目が非常に強固な状態であることが確認されます。また、特定の異常値は一時的なものである可能性が高く、今後の観測が必要です。個人の経済的安定や社会的持続性に注目した対策が、さらに幅広いWEI改善に貢献する可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには明確な時系列トレンドは見られません。左側にデータが集中しており、右側に分散しています。
– 初期データは安定して見えますが、後半ではばらつきがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側には外れ値として示された異常値が見受けられますが、全体的に大きな急変は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実際のデータを示しており、黒い円で囲まれた異常値の存在がわかります。
– 右側の緑のプロットは前年度の予測を示しており、予測結果に対する評価のための基準として使われているようです。
– 線や色の説明として、グレーの領域は予測の不確かさを示し、予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が色分けされています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データは複数の回帰手法を使用しているため、その比較が目的と考えられますが、実際のデータとの一致度は低いようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は左側に集中しており、右側はばらつきが多いです。
– おそらくデータにおけるジャンプや変化の要因は外的な影響であり、予測モデルではそれを正確に捉えられていない可能性があります。
6. **直感的な感じ方と影響**
– 人々は最初のデータの安定性と以降のばらつきに不安を感じる可能性があります。このことは、モデルの改善や正確性に対する信頼性を低下させる可能性があります。
– ビジネスや社会的に見ると、このようなデータの変動はリスクの高さを示すかもしれません。予測モデルの信憑性を高めるための改善が求められるでしょう。
このグラフから、データのばらつきに対処するためにさらなる分析やモデルの精緻化が必要であることが示唆されます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 全体的に、グラフには個人WEIスコアの時系列データが表示されていますが、時間の経過とともに大きな上昇または下降のトレンドは見られません。
– ただし、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測データが一部増加しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間に、特に注目される急激なスコアの変動や外れ値は見られませんが、黒い〇で示された異常値がいくつかあります。
– 予測の一部（ランダムフォレスト回帰）は他の予測方法と異なり急上昇していることが確認できます。
3. **各要素の意味**:
– 青い点が実績データを示し、予測データと比較しています。
– 予測データは×で表示され、異なる色とスタイルで異なる予測方法（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一見大きな変動はなく、予測データの範囲内で収まっています。
– 予測手法の違いによって異なる将来のトレンドが予測されていますが、全体として実績データとの乖離は少ないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値が実績データ周辺に集中し、異なる属性が強い相関を示している可能性がありますが、具体的な相関分析は必要です。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– 人間が直感的に感じるであろうこととして、2026年にかけてスコアが安定していると予測されることから、このグラフはリスクの低い状態を示していると考えられます。
– ビジネスにおいては、予測の精度と異常値の管理が重要ですが、このデータでは安定した状態を維持することが予想され、安全な意思決定が可能となるでしょう。
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
1. **トレンド**
– 過去のデータ（青色の実績）は比較的横ばいですが、徐々に安定した傾向が見られます。
– 予測データは異なる方法で示されており、ラインの動きを見ると、将来的に微増の傾向が予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットは密集しており、異常値が黒い円で示されていますが、それほど目立つものは見られません。
– 異常値は極端にはみ出していないため、データの一貫性を保っているように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績値（青いプロット）は過去のデータを示しています。
– 緑色のプロットは前年のデータであり、比較の基準となります。
– 予測（X印）は将来の傾向を予測しており、複数の方法があります（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 灰色の区域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**
– 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が近似した動きを見せており、異なる方法間での相関関係があるといえます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なる予測モデル間での結果の相関が高い一方、実績データと前年データの類似性も感じられ、安定したパターンが予想されます。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– 直感的に安定した成長が感じられますが、大きな変動がないため、リスクが低く、予測に基づく戦略策定が可能です。
– 社会的にはWEIスコアが安定していることは、例えば経済や社会政策が安定していることを示唆する可能性があります。ビジネスシーンでは、予測に基づき計画を立てることで、リスク管理がしやすくなるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 最初の期間（2025年7月から10月）は、実績データ（青色）が密集しており、WEIスコアは概ね0.8の範囲で維持されています。
– 中間の期間（2025年11月から2026年2月）にはデータが見られず、後半の期間（2026年5月以降）に再度データが出現しています。この期間のデータは若干異なったスコアに収束しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 予測の「異常値」（黒い円）がいくつか見られますが、これが大きな外れ値と見なされるかは明確ではありません。
– 一般的に安定した数値の範囲内に収まっているように見えます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 各予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が試みられ、実績データを中心に未来のWEIスコアを予測していますが、大きな変化は示していません。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）も加味されており、全体として予測の信頼性に関する視点を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと比較した予測は、最初の安定した期間を基にしており、大きな乖離は認められません。それぞれの予測手法の結果は、類似した傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間に大きな相関関係は見当たらないが、データが収束している範囲が一貫しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– WEIスコアが安定していることから、個人の経済的余裕が持続的であることが示唆されています。これは、安定した経済環境を示す可能性があります。
– 異常値の検出があるものの一般的にスコアが安定しているため、予測された範囲内での経済活動が期待できそうです。
全体として、このグラフから個人の経済状況が比較的安定しており、大きな変動がないため、ビジネスや行政の計画が安定性を維持しやすいと解釈できます。
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:
以下にこのグラフの分析について述べます。
1. **トレンド**:
– データは最初の期間において、安定して約0.8のWEIスコアで推移しています。
– その後、期間が大きく空いた後、新しいデータが出現し、全体的により低いスコアで約0.6付近に集まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには外れ値が見受けられるように、特定のデータ点が他から離れてプロットされています。
– 後半のデータには大きな外れ値は見られませんが、データポイントが密集しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点でプロットされている実績データと予測データが重なって示されていますが、期間が大きく空いています。
– 初期の異常値が特定されています（黒い円）。
– 予測データは異なる色で表示され、様々な回帰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）。
4. **時系列データの関係性**:
– 異なる期間での実績AIと予測AIが表示されており、これらがどのように相互関係を持つかを示す直接的な連結は見られません。
– モデルごとの予測の比較がされています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前半と後半のデータは異なる分布を示しており、前半は異常値が多いのに対し、後半は安定しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初期のスコアと比べ大きく異なる時間のスパンでの変動は、データ取得の中断や変革を示唆しています。
– データが更新され、不確実性が軽減されたことで、より安定したスコアが示されているかもしれません。
– ビジネスにおいては、予測データに基づいて健康状態の改善や分析に役立つ施策を立てることが考えられます。
– 社会的には、健康状態のさらなる測定と持続的な改善への関心が高まる可能性があります。
このグラフは、健康指標の時間推移を理解し、将来の予測に役立つ多様な手法が試みられていることを示しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（青のプロット）**: 2025年7月から2025年9月ごろまでのデータが集中しており、その後のデータは表示されていません。期間内の変動は小さいですが、分析可能な長期トレンドは見られません。
– **予測（紫、ピンクの線）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つのモデルが予測結果を示しています。期間全体にわたって、WEIスコアが上昇する予測を示しています。特にランダムフォレスト回帰では急激な上昇が予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として示された黒の円が青のプロット内に見られ、特定の時期に心理的ストレスが通常範囲を超えた可能性があります。予測における急激な変動は、特にランダムフォレスト回帰で顕著です。
3. **要素の意味**
– **青のプロット**: 実績データを示し、過去の心理的ストレスの度合いを反映しています。
– **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）**: 未来のWEIスコアを予測しており、モデルによる予測の違いが示されています。ランダムフォレスト回帰は非常に楽観的な予測を示しています。
4. **複数時系列データの関係性**
– 実績と予測データが重なる期間が少ないため、直接比較は難しいが、予測モデルによる傾向の違いが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 短い期間の実績データのため、強い相関関係についての分析は難しいですが、予測モデルそれぞれの傾向から異なる仮説が立てられ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**
– 心理的ストレスが上昇傾向を示すことから、企業や組織は従業員のメンタルヘルスに対する対策を強化する必要があるかもしれません。
– 予測の不確実性を考慮し、多様な対策の検討が求められます。
このグラフは、モデルによる予測の違いと、短期的な実績データによって示される未来の可能性を表しており、意思決定者にとって重要なツールとなるでしょう。
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:
以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– グラフ上で、評価時点の最初の部分では実績データ（青い点）が表示されています。それらは比較的一定の範囲に集中しています。
– その後、予測データが異なるモデルを使用して示されています。これらのモデルには、線形回帰（紫）、決定木回帰（青）、およびランダムフォレスト回帰（ピンク）が含まれます。これらの予測は全体的にWEIスコアの一定の維持または微増を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値はありません。しかし、評価期間初期の個々の実績データにはばらつきが見られます。
– 異常値としてマークされているポイントがありますが、それらはデータの集中範囲から大きく外れているわけではありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点：過去の実績データ
– 赤い×：異常値として検出されたポイント
– 緑の点：前年の比較データ
– 紫とピンクの線：様々な予測モデルによる将来のスコア予測
– 灰色の範囲：予測の不確かさの範囲
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年の比較データは、おおむね一致しています。
– 複数の予測モデルは、異なる手法にも関わらず、相互に整合した傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年のデータは比較的一貫した動きを持っており、密度が高いです。
– 予測は微増または維持に向かう傾向ですが、モデル間で多少のばらつきがあります。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス、社会への影響**:
– WEIスコアが比較的一定であることから、対象国における自由度と自治に大きな変動が見られず、安定していることが示唆されます。
– 予測モデルによる安定または微増の傾向は、政治的あるいは社会的な安定を期待できる可能性を示唆しています。
– ビジネスにおいては、安定した社会環境が予想され、計画や投資のリスクを低減させる要因となり得ます。
この分析により、特定地域における自由度と自治に関する予測が得られ、将来の社会的およびビジネス上の意思決定に役立つ可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 2025年7月から11月にかけて、実績AIデータ（青い点）のWEIスコアは比較的高く（0.6以上）、安定しています。
– その後、新しいデータが2026年3月から7月にかけて登場し、こちらも高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点で表示された実績AIのデータに、いくつかの黒い円が重なっていることから、異常値があることが示されています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績AIデータ、赤い「×」は予測AIのデータを示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさを示し、予測モデルの信頼区間に相当します。
– 異常値は黒い円で示されています。
– 緑の点は前年と比較したAIのデータで、時期による変化を見るのに役立ちます。
– ピンクや紫の線は、異なる回帰モデル（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**:
– 異なる予測モデルの結果を比較できるようになっていますが、すべてのモデルが2025年の最初のデータポイント周辺で同様の高い予測をしているのが特筆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は高い水準で安定しており、予測値と大きく異なる点は見られません。これにより、実績AIの予測精度の高さが示唆されます。
6. **人間が直感的に感じるであろうことと社会への影響**:
– グラフは国際社会での公平性・公正さが高水準で維持されていることを示唆しています。実績と予測が調和しているため、システムの信頼性を高めるものであり、政策決定者にとって有益なインサイトを提供します。
– 異常値の存在は、さらなる調査と分析が必要で、制度改善の機会を指摘します。
このように、グラフはデータがどのような傾向にあるかを描写し、制度の強化や改善に必要な洞察を提供しています。
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
#### 1. トレンド
– グラフは主に2つの期間に分かれています。2025年7月から2025年11月までの実績データと、2026年7月までの予測データです。実績期間には大きなトレンドは見られず、スコアは0.8から1.0の間で横ばいです。
– 2026年7月にかけて、予測データは同様に0.8付近で比較的一定です。
#### 2. 外れ値と急激な変動
– 2025年7月あたりに異常値として示されているプロットがありますが、全体のトレンドには大きな影響を与えていないようです。
– 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
– 青いプロットは実績データを示し、一貫した高いWEIスコア（0.8以上）を維持しています。
– 緑のプロットは前年データで、実績データと若干異なる位置にありますが、大きな変化は見られません。
– 紫の線とプロットは予測値を示し、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が表示されています。これらの予測もスコア0.8前後で安定しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 過去の実績データと予測データは、どちらも0.8以上の高いスコアを維持しており、持続可能性と自治性の基準が高いことを示しています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 予測と実績の間に強い相関関係があり、持続的かつ安定したトレンドが維持されていることが示唆されます。
#### 6. 直感的な洞察とビジネス/社会への影響
– WEIスコアが安定して高く、持続可能性と自治性が確保されていることを示しています。この安定は、社会やビジネスにおいての信頼性の確保やリスク管理に貢献する可能性があります。
– 長期的な視点では、迅速な対応や政策変更なしに持続可能な状態を維持できることが示唆され、リスク管理や戦略的計画において有益です。
このグラフは、特に持続可能性と自治性における国際的な地位を確認および維持する重要性を示唆しています。
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:
このグラフは、社会基盤・教育機会に関するWEIスコアの推移を時系列で示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を列挙します。
1. **トレンド**:
– 初期のスコアは全体的に高く、横ばいの傾向があるようです。
– 2026年3月以降に予測されたスコア群（ランダムフォレスト回帰など）は、実績に比べやや低く予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績AIの異常値が1つ観察されますが、それ以外は比較的安定しています。
– 特に2025年9月から10月にかけて、ランダムフォレスト回帰の予測が急激に上昇しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績データを示し、比較的固まっています。
– 緑の点群は前年の比較AIを示しており、予測モデルとの違いを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されていますが、全体的にランダムフォレスト回帰が最も大きな変動を示しています。
– 予測のばらつきは、過去のデータに基づいた未来予測における不確実性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年の比較値は非常に接近しており、相関があることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 実績データが高いことは、社会基盤・教育機会が現時点で十分に整っていることを示しています。
– しかし、予測モデルが示唆するスコアのばらつきは、今後の政策変更や外部要因による影響に注意が必要であることを示しています。予測に対応するための柔軟な施策が必要かもしれません。
全体として、現状は安定しているものの、将来の変動に備える戦略が重要です。
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以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフの左側に位置する実績データ（青色の点）は、非常に狭い範囲での変動を示しています。
– 全体的な動きとしては大きなトレンドがなく、横ばいの状態です。
– 最後に表示されている前年データ（緑色の点）との間で顕著な変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値は黒い丸で示されており、実績値の中の一部に見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績値を示しています。
– 赤い×は予測値を示していますが、ここでは描画されていないようです。
– 線の回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）の予測範囲は、2026年の緑色の点の位置と尤も近似しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値（青色）と前年値（緑色）の間で変動しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）にはほとんど含まれています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは非常に狭い範囲に集中していますが、突然の変動（異常値）が存在します。
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**:
– WEIスコアの安定性は、共生・多様性・自由の保障における現状維持を示唆しています。しかし、異常値の存在は潜在的な問題や不安定要因を示しているかもしれません。
– 社会的に見て、多様性や自由のプログラムは安定しているように見えますが、改善や監視の余地があるかもしれません。
– ビジネスにおいては、特に政策変更や市場動向の予測時にこれらの安定性が役立つ可能性がありますが、不確かな部分に関しては注意して取り組む必要があります。
全体として、グラフは安定性と潜在的変動の両方を示しており、特に異常値に注目することが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **上昇トレンド**：全体として見ると、時間帯7〜8の色が徐々に明るくなっているため、数値が上昇している可能性があります。
– **横ばい**：時間帯16は最初の数日間横ばいで、その後少しの上昇が見られます。
– **周期性の欠如**：データの期間が短いため、明確な周期性は観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**
– **時間帯19**：特に7月5日に急激に明るくなっている（数値が上昇している）点は外れ値と考えられます。
– **時間帯23**：7月5日以降に急激な変化が見られ、黄色の領域が突如出現します。
3. **色と密度の意味**
– **色**：色の明るさは数値の高さを表し、明るいほど高いスコアを示しています。
– **密度**：特に時間帯23の7月5日以降の急激な色の変化が目立ちます。
4. **複数の時系列データの関係**
– **時間帯間の相関**：特に7月5日に複数の時間帯で大きな変化があり、これが異常なイベントによるものと推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **相関**：同じ日に複数の時間帯で色の変化があることから、データに何らかの共通の要因が影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– **イベントの予兆**：7月5日の急激な変化は、何らかの重要なイベントや政策変更があったことを示唆しており、ビジネスや政策決定に大きな影響を及ぼす可能性があります。
– **継続的な注視の必要性**：特定の時間帯における重要な変動は、国際的な情勢変化を敏感に捉えるために、継続的なデータ監視の必要性を示しています。
これらの分析を元に、ビジネスや政策などの判断材料として活用することが考えられます。
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
1. **トレンド:**
– 縦軸（時間帯）ごとに色の変化が見られ、特に7〜8時と16〜19時の間で変化があります。この時間帯は全体的に低いスコアから高いスコアへの変化が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月5日、7月11日には、特に目立つ黄色や緑の色があります。これらは急激なスコアの上昇を示唆しています。
3. **各プロットや要素:**
– 色の変化はスコアの変動を示し、青や緑の色がスコアの上昇を、紫色がより低いスコアを示しています。
– 横に並ぶ色の変化が見やすく、時間帯によってスコアがどのように変動しているかを視覚的に捉えやすいです。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 日付に沿ったスコアの色の変化が、期間を通じての共通のトレンドを示しています。
– 19時から23時にかけてのスコアが他の時間帯に比べ相対的に高い点は、終業時間に関する動向かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– ある日付に集中してスコアが異常に高くなる点が見るべきポイントで、特定のイベントや外部要因が影響を及ぼした可能性があります。
6. **直感とビジネス・社会への影響:**
– 早朝と夕方の時間帯にスコアが変動することは、仕事の生産性や労働時間と関連している可能性があります。
– 例外的な日（7月5日、11日）の高いスコアは突発的なイベントやニュースによる影響と考えられるため、ビジネス戦略の見直しや柔軟な対応が求められるかもしれません。
## 洞察
このヒートマップは、ビジネス活動の時間的変化やイベントの影響を把握するのに有用です。スコアの変動によって、組織は労働時間や戦略を調整することでパフォーマンスを向上させる可能性があります。
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:
このヒートマップは、日付と時間帯ごとの社会WEI平均スコアの変動を視覚化しています。以下に、その特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 全体的には、色が紫から緑、黄色へと変化しているため、時間とともに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日から7月6日にかけて、低いスコア（紫色）があり、その後急激にスコアが上昇（黄色）しています。この期間は特に重要な変化があったことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの変動を意味し、濃い紫色は低スコア、明るい黄色は高スコアを示しています。
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っており、特に早朝（7時～8時）と深夜（23時頃）はスコアが低く、日中に向けて高くなっています。これは活動量の違い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**:
– 日中（特に7月6日以降）にスコアが高くなる傾向が見られ、これは社会活動の影響がピークになりやすいことを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 朝や深夜の時間帯での低スコアは、活動が少ないためかもしれません。ビジネスや公共政策の観点から、これらの時間帯にインセンティブを設けることで、より高い社会参加や活動を促進できる可能性があります。
– 急激な変動は、特定のイベントや外部要因（祝日や災害など）が社会活動に影響を及ぼしている可能性があるため、詳細な分析が求められます。
このグラフから、日中の特定の時間帯にフォーカスしたサービス提供や政策が有効で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:
このヒートマップは、国際カテゴリにおけるWEI（Well-Being Index）の様々な項目間の相関を示しています。以下は、このグラフから得られる洞察と分析です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップはトレンドを視覚化するものではなく、相関関係の強さを示します。したがって、動向そのものは直接示されていませんが、相関指標をもとにトレンドを予測することができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動についても、この種類のグラフでは直接観察できません。しかし、相関が非常に低い、または高い場合は注目すべき要素です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が相関の強さを示します。赤に近いほど強い正の相関（1に近い）、青に近いほど負の相関（-1に近い）、白に近いほど相関が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**:
– ヒートマップは個々の時系列データの関係性を視覚的に強調しています。例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」の相関は0.43で、比較的低いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」は以下の項目と高い相関があります：
– 個人WEI平均: 0.94
– 社会WEI平均: 0.97
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「社会WEI（公共性・公正さ）」が0.87と高い相関を示しています。
6. **人間が直感的に感じることおよび影響**:
– 高い相関値は、特定の要素間に重要な関係がある可能性を示します。例えば、社会的要素（持続可能性、公正さ）が個人の幸福度に大きく影響することが示唆されます。
– ビジネスや政策立案においては、強い相関を持つ要素を重点的に改善することで、全体的な幸福度の向上や持続可能な社会の実現に寄与するかもしれません。
このヒートマップは、社会や個人の幸福度に対する要因を深く理解する上で有用です。特に、関連の強い項目を検討することで、より効果的な改善策を立案することが可能になります。
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:
以下は、提供された箱ひげ図に基づく視覚的な分析です。
1. **トレンド**:
– それぞれのWEIタイプごとの分布を示しており、常に特定のトレンド（上昇、下降）は示されていません。しかし、複数のカテゴリ間での比較は可能です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのWEIタイプで外れ値が見られます。例えば「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」に外れ値が示されています。これらはそのカテゴリ内での異常なケースを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の範囲はデータの四分位範囲を示し、中央値は箱内の線で示されています。これによりデータの集中度やばらつきが一目でわかります。
– 色の違いは視覚的な識別を容易にしていますが、特定の意味を持つかは追加情報が必要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データが単独で示されているわけではないため、相互の関係性を判断するのは難しいですが、全体の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」や「個人WEI平均」は他のカテゴリと比べて全体的に高いスコア範囲であることがわかります。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は、分布が広範囲にわたり、データのばらつきが大きいです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフからは、各カテゴリの均一性やばらつきの程度を直感的に理解することができます。たとえば、社会的要因や個人の経済的要因による影響が際立つカテゴリでは、外れ値が多く、多様な状況が存在する可能性があります。
– ビジネスや政策決定においては、ばらつきの大きいカテゴリはより詳細な分析や介入が必要であることを示唆します。
これらの洞察を考慮し、各カテゴリの具体的な要因を探ることで、より効果的なアプローチを見出すことが重要です。
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、WEI構成要素に関する主成分分析（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提供します。
1. **トレンド**
– 特定のトレンド（上昇、下降）は明確には見えず、各データポイントは広く分布しています。主成分分析においては、データの分散を最大化する形でプロットされるため、このような分布は一般的です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定のデータポイントが他と極端に離れている外れ値はあまり見受けられませんが、右上部にやや集中的なプロットがあり、これは何らかのグループや特徴的なクラスターを示しているかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**
– 横軸（第1主成分）はデータの分散に最も寄与している要素を示しており、0.72という高い寄与率を持っています。
– 縦軸（第2主成分）は0.09の寄与率があり、第1主成分と組み合わせることで主要なデータの変動を捉えています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 時系列ごとの関係性を直接的に示すものではありませんが、それぞれのデータポイントが360日間のどこかの観測日である可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分に沿って右上にデータが密集しており、第2主成分の寄与が比較的小さいことから、似たような特性を持つデータが多いことが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 右上の密集地帯は特定の特徴を持つ要素が強調されている可能性があり、これがビジネスや政策決定にとって重要な指標になる可能性があります。
– このPCA分析は、多様な国際データをまとめ、簡潔に解釈可能にするための一助となります。これにより、政策立案者やビジネスリーダーがそれぞれの市場や地域の特性を迅速に理解し、戦略的な意思決定を行うことが可能となります。
このように、PCAはデータの高次元空間を視覚的に理解しやすくし、洞察を得るための強力なツールです。
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。
