📊 データ分析（GPT-4.1による）
## データ分析結果
### 時系列推移とトレンド
以下の傾向が示されています：
– **総合WEIスコア**は、7月に入り徐々に向上していることが見て取れます。特に、7月6日以降大きく上昇し、7月12日にはピークに達しています。7月6日に0.85、その後の12日に0.85と高いスコアを記録しており、改善の兆しが見えます。
– **個人WEI平均**も全般的に上昇トレンドですが、7月6日には一時的なピーク（0.80）を迎え、その結果全体のスコア向上に貢献しています。
– **社会WEI平均**も同様に改善しています。特に、7月において数回0.90以上を記録しており、高いパフォーマンスを示しています。
### 異常値
– **異常値**としては、7月1日の総合WEIスコア0.65が顕著です。これらの低いスコアは、その後の回復を示唆しており、改善が急いで実施されたことが推測されます。
– 個別項目でも異常に低いスコア、特に個人の心理的ストレスや経済的余裕での変動が散見され、一時的なストレスや経済的な不安が存在した可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
STL分解を行った場合、以下の内容が推測されます：
– **長期的なトレンド**は、個人および社会両面での改善基調を示しており、社会的施策や生活環境の変化が影響していると考えられます。
– **季節性のパターン**は短期間のデータで明確にすることは難しいですが、イベントや特定の政策による一時的な変動が存在した可能性があります。
– **残差**成分には、一時的に大きな変動があり、突発的なイベントや外部ショックが影響している可能性があります。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**では、特に社会的な項目（社会基盤・教育機会、持続可能性等）が、個人の心理的ストレスや健康状態に強く影響していることが示唆されます。このことは、社会の基盤が個々の精神的・身体的健康に大きく寄与していることを示しています。
### データ分布
– **箱ひげ図**の分析によると、社会WEI項目では相対的にスコアのばらつきが少ない（中央値が高く、外れ値が少ない）ため、安定した社会の一面が現れています。しかし、個人の心理的ストレスについては、ばらつきが大きいことから、個々の状態が多様であることが分かります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **主要な構成要素**は、PC1が0.71の寄与率を持つことから、全体のデータ変動の大半は一つの共通の要因で説明され、主に個人と社会（特に社会的要因）が共通の改善トレンドを示していることを反映しています。PC2の寄与率が低いため、副次的な要素の影響は少ないと考えられます。
## 結論と今後の対策
– 総合WEIスコアの上昇傾向は、社会的施策の効果や経済的背景の改善、個人のストレス管理手法の改善によるものと考えられます。
– 異常値の検出は、特定のイベントや政策変更、突然のストレス要素増加のサインとして注視する必要があります。
– 社会的持続可能性や多様性の確保は、個人のWEIスコア向上に寄与しているため、コミュニティ支援や教育機会の拡充が重要で
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:
グラフを分析すると、以下のポイントが浮かび上がります。
1. **トレンド**
– グラフには、期間の始めと終わりの2つの主要な時系列データが存在します。前半部分は2025年7月から始まり、スコアは0.8付近で密集している横ばいのトレンドを示しています。後半の2026年6月以降は、やや上昇トレンドが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階において、特定のデータポイント（異常値として示されている）が他のデータから著しく乖離しています。また、予測データ（特に線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰による）は注目すべき変動を示していますが、急激な変動は特にありません。
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、緑のプロットは前年データを示しています。複数の予測モデル（紫、青、ピンクの線）が、予測の多様性とその信頼性を示す重要な要素です。
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が異なるタイミングで表示されており、両者の差異からシーズナリティや予測の精度の違いを評価できます。特に前年データの上昇傾向が、現在の予測に影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データと前年データは互いに密集しており、安定した状態を示唆。後半のデータにおいてよりばらつきがありますが、一般的には安定傾向を維持しています。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– このグラフからは、初期の安定性と後期の潜在的な成長を感じ取ることができます。安定期から成長期への移行が示唆され、これはビジネスにおける戦略的展開を計画する上で有益です。特に国際市場において、将来的な成長が予測される場合、投資や資源配分の最適化が求められるでしょう。
全体として、このグラフは予測と実績の両面からの包括的な視点を提供し、今後の施策や判断に役立つ情報を示しています。
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**
– 初期の時期（2025年7月から9月）には、実績データが集中しており、やや上向きの傾向が見られます。
– その後、予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づくシナリオが示されていますが、大きな変動がなく横ばい状況にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年8月頃のデータに異常値がありますが、他のデータと大きく乖離しているわけではないため、全体的な傾向に影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実際の実績を示しており、比較的安定したスコアを保っています。
– 緑色の点は前年のデータで、前年と比較して多少の変動が見られます。
– 予測区間は灰色で示され、予測範囲内に収まっていることが確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績のデータと前年のデータは近い位置にあり、予測モデルもそれらの日付に対して一致しています。各予測手法ごとの差は限られているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実データと予測が大きく変動していないため、相関関係は強いと考えられます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響**
– 実績データと予測がほぼ一致しており、短期的には安定している状況です。このことは、ビジネスや政策の安定性を示し、さらなる改善や介入の必要が少ないことを示唆しています。
– 将来的に大きな変動が起きないことが予測されているため、現在の戦略を継続することが有効かもしれません。
このように、視覚的特徴からも読み取れるとおり、多くのスコアが安定しており、期待どおりの運用環境が構築されていることが示されます。
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:
このグラフを分析すると、次のような視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフは2つの異なる時間範囲にデータが分かれています。左側の一連のデータポイント（青の実績）は短期間の変動が見られますが、全体的に大きな上昇や下降はないようです。
– 右側には緑色の前年（比較AI）データがありますが、これも均等に分布しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いデータポイント内にいくつかの異常値（黒い円で囲まれた部分）が含まれています。これらは標準的な範囲を逸脱しており、特定の時期における特異なイベントやノイズを示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色分けにより、実績（青）と前年データ（緑）が区別されています。予測データ（赤のX）は表示されていますが、視覚的にはその範囲にないようです。
– 灰色の範囲は異常の予測可能性を示し、予測モデルの信頼性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データの二つの時系列が示されており、過去のデータに対して特に劇的な変化は見られませんが、異常値の存在はこれらのデータセット間の微細な違いを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 両方のデータセットともに0.8から1.0の間に密集しており、これは高いWEIスコアが多くの期間で見られることを示しています。
6. **直感的な理解と社会への影響**:
– 通常の運用が非常に安定していることを示し、しかし異常値によって特定の期間における注意が必要なイベントがあるかもしれません。ビジネスや社会においては、異常値の要因を探り、そのリスクを軽減するための対策が求められる可能性があります。
このグラフは、データ分析とモニタリングを通じて特定の期間における社会や組織のパフォーマンスを理解し、改善や迅速な対応に役立つ情報を提供しているように思われます。
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:
以下は、提供されたグラフに対する詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– グラフ全体としては、二つの異なる時期（2025年中頃と2026年6月頃）に分かれています。
– 初期のプロットでは、データがやや横ばいの動きから微上昇しているように見えます。
– 2026年6月頃にもデータが集まっていますが、時間が飛んでいるため顕著なトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のプロット中に異常値が存在し、その点が強調されています。
– 予測の枠から外れるプロットは見られますが、それぞれ微細な範囲に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は「実績(AI)」を示し、赤色の「X」は「予測」を示すデータです。
– 緑の円は「前年度の比較」で、2026年に集中していることがわかります。
– 異常値は黒の輪で明示されています。
– ピンク、紫、青の線は、それぞれ「ランダムフォレスト回帰」、「決定木回帰」、「線形回帰」による予測です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルが同じ時間範囲に存在し、実績の近くを推移しています。モデルの予測範囲が実績に沿っていることから、各モデルがそれなりに整合していると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各色のプロットは、異なるモデルによる予測で、全体的に実データとの相関を保ちながら推移しています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 異常値が目立ちますが、全体の安定性を大きく阻害するほどのものではないように見えます。
– 各予測モデルが実績と高い整合性を示していることは、変動を予測しやすく、計画立案に有用であることを示唆します。
– 時系列が途切れた印象があるため、継続的なモニタリングや補完が必要です。ビジネスにおいては、時間のギャップを埋める対策が重要です。
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2つの異なる期間に分かれています。それぞれの期間でデータの集まりが見られるものの、全体的なトレンド（上昇や下降）は確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 両方の期間でデータのプロットが密集しており、特に顕著な外れ値や急激な変動は確認できません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータを表しており、左側のデータセットで表示されています。
– 緑の点は前年のデータ（比較AI）で、右側のデータセットで表示されています。
– 紫の線やその他のカラーの線は、異なる回帰モデルの予測を表示していますが、これらがデータセットにどのように影響するかは明確ではありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 左側の青いプロットと右側の緑のプロットは、前年とその後のデータであることを示していますが、直接の相関は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの密度はそれぞれの期間内で比較的一様であり、特定の相関関係は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– データは前年（緑）と当年（青）の健康スコアを比較しているため、時間が経つにつれて健康状態が維持されているかを確認するのに利用されるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、健康状態が一貫して維持されている場合、それに関連するプログラムや施策が効果的であることを示し、今後の計画に役立つ可能性があります。
全体として、このグラフは健康状態の時系列分析を行い、異なる年のデータを比較するための基盤を提供しています。詳細な分析を行うためには、外部の要因や背景を考慮する必要があるでしょう。
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:
以下は、提示されたグラフについての分析です。
1. **トレンド**:
– 実績（青）は初期期間の横ばいに見えますが、全体の傾向は不明です。
– 予測（異なる色）は、いずれも急激な上昇を示していますが、手法によって異なるパターンを描いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のほぼ横ばいのプロット群に、いくつかの異常値（黒丸）が発見されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青）は測定された実際のWEIスコアを表しています。
– 予測（赤いバツ、紫、青緑、ピンク）は異なる予測手法によるスコアを示しており、予測の不確かさが影で表示されているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法が使用されていますが、全体的に似た方向性を示しており、予測の一致性が見られます。
– 前年度（緑）は、新たな予測との比較のために提供されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 見た目には、実績と予測の間に明確な相関が確認できず、予測が将来的な変化を捉えようとしている様子です。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**:
– グラフから直感的に感じ取れるのは、不確かさが大きく将来的にストレスレベルが上昇する可能性です。
– ビジネスや社会への影響として、適切なストレス管理と介入が不可欠であり、予防的な措置が必要です。
このグラフは、組織や個人がストレス管理戦略を構築する際の参考となるでしょう。特に、急激な変動や季節的な変化に対応するための柔軟性が求められます。
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:
グラフを分析した結果、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– WEIスコアに関して、過去には横ばいの傾向があり、その後いくつかの予測モデルに基づいて将来のスコアが示されています。
– 線形回帰と決定木回帰では、スコアが若干上昇する予測が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現状のデータでは、直線的な横ばいの動きが顕著で、特段の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**:
– 実績（青色の点）と予測（異なる線の色や形式）はWEIスコアの変動を示しています。
– 予測には線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の結果が異なる色と形式で示されています。
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は各々の方法論に基づいており、比較することでそれぞれの予測精度を探ることが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 過去と比較した場合のスコアの上昇または減少が各予測手法で異なることから、異なる方法が異なる視点を提供しています。
6. **直感的な印象と社会への影響**:
– WEI（自由度と自治）スコアが安定していることは、社会の安定性や個人の自由度が一定の時期には確保されていることを示唆するかもしれません。
– 予測で見られるわずかな上昇傾向は、政策の改善や環境の好転を示す可能性があります。ただし、手法間で大きな差があるため、政策決定には慎重な分析が必要です。
全体として、このグラフはWEIスコアの動向を多角的に分析するための基盤を提供し、将来的な動向を見通す手助けとなるものです。
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:
分析に基づいて、以下のような洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフの最初の部分（2025年7月から11月）では、スコアが高めに安定しています。しかし、急激にスコアが変動する箇所があります。
– 後半（2026年4月以降）では、スコアが68前後で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の部分にいくつかの異常値が強調されていることから、期間の初めに特異な出来事や変動があったことが示唆されます。
3. **各プロットや要素**
– 実線AI（青）が過去の実績を示し、予測データ（赤と他の色）は将来的なスコアの動向を示唆しています。
– 異常値（黒の丸）は、他のデータポイントと一貫性がないか、予測範囲を超えているものを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデルの比較が行われており、いくつかは一致し、いくつかは異なります。このことは、モデル間の精度やアプローチの違いを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）は限られた範囲に集まっており、モデル全体の予測の一貫性を示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 初期から中期にかけての安定した高いスコアは、ある程度の社会的公平性と公正さを反映している可能性があります。
– スコアが後半で一貫していることは、将来的な改善または維持の見込みを示唆します。
– しかし、異常値が示すように、特定の問題に取り組む必要があるかもしれません。それらの外れ値は、潜在的な社会的不公平や不公正の事象を示している可能性があります。
これらの洞察を元に、政策立案者やデータアナリストは、特に注目すべき領域を明らかにし、改善策を検討することが可能です。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは期間全体で、初期には高いスコア（約0.8から1.0）が観察され、その後データが切れているため、動きが分かりにくくなっています。左側に実績データ、右側に予測データが集中しており、断続的です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 入力データの中で異常値として黒い円が表示されていますが、過去データではそれほど多くないようです。データ範囲内では予測と大きく外れた地点があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色の円は実績データを示し、赤の「X」は予測を示しています。
– 線（グレー、紫、青、ピンク）はそれぞれ異なるアルゴリズムによる予測結果で、予測の不確実性を表示しています。
– グレーの散布は予測の不確実性領域を示し、データの幅を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測モデル間でのスコアの比較がされており、予測値は総じて高い値を取っています。異なる予測モデルが近い範囲に収束していることが観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが分布している範囲内で、実績データと予測データのスコアは、ほぼ高い値であることから、相関関係が強いと考えられます。また、予測範囲は狭い範囲に留まっていることから、予測の自信が高いと考えられます。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– このデータは社会の持続可能性と自治性に関するもので、高いスコアはこれらの要素が強いことを示している可能性があります。社会が長期で良好な状態を保ち続けるための戦略が成功していると言えるかもしれません。
– ビジネスや政策決定においても、予測される高い自治性と持続可能性は、その国や地域が安定した基盤を持ち、長期的に成長できるポテンシャルがあるという信頼感を与えるかもしれません。
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、社会基盤や教育機会を示す社会WEIスコアの時系列散布図です。以下のような視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として、特定の時期に急激な変化が見られますが、その後安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロット（実績）は、初期に互いに近い値を示しています。しかし、「異常値」として黒で示されたプロットがいくつか見受けられます。
– これらの異常値は、予想される範囲から逸脱しており、特異な出来事やデータ入力の誤りが考えられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青色は実績値を、紫・緑のラインは予測手法による異なったトレンドを示しています。
– 紫色の予測（線形回帰など）が、一部のデータポイントに対して正確な推定を提供している可能性がありますが、全体的には予測と実績の乖離が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 紫のラインはおおむね安定していますが、予測範囲から外れるケースもあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 緑色のプロット（前年比）は、将来の動向を示唆しています。一定の間隔で密集しており、ステディなスコアを示します。
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**:
– グラフの右側に示された安定した緑色のプロットは、長期的に見た社会基盤・教育機会の改善や維持が期待できる状態を示唆します。
– 初期の期間におけるスコアの変動は、短期的な政策変動や外的要因の影響を受けた可能性があります。
– 異常値の出現は、データの質や信頼性を考慮する必要があることを示しており、これに対応することで将来的な政策決定により良いインサイトを活かせるでしょう。
全体として、社会基盤や教育機会における各種データの把握といった側面で、長期的視点を持って分析を進めることが重要です。
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:
以下は、提供されたグラフに基づいた視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**
– 時間の経過に伴い、WEIスコアは序盤はやや横ばいですが、その後急に上昇する傾向があります。
– 特に、2026年のデータは顕著な上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値とされる箇所は、特に序盤に集中していますが、全体的には多くはありません。
– 記録されたデータ（実績）に対して、予測データのスコアはやや異なるトレンドを持っていることが見て取れます。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実際のデータを示し、緑色のプロットが前年データを示しています。
– 予測データ（赤色）は、多様な回帰方法によって表されていますが、一部の方法では急激な変動を予測しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる回帰モデルによる予測がいくつか表示されていますが、それぞれのモデルが異なるトレンドを示すことが確認できます。
– 実際のデータと前年データ、そして予測データ間で、一般的なトレンドは一致していない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関については、実績データと予測データの間で一部一致するトレンドが見られますが、中央値は異なる可能性があります。
– 異常値の分布が特に序盤に集中していることから、モデルのフィッティングの限界が示唆されるかもしれません。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**
– 急激なスコアの上昇傾向は、社会的な共生や多様性、自由の保障が改善されていることを示唆しています。
– 異常値の存在は、特定の期間における社会不安や政策の変動を暗示している可能性があります。
– ビジネスや政策立案においては、予測データを活用する際に、予測の不確実性を考慮することが重要です。
– 社会的施策の効果を測る尺度として役立つ可能性がありますが、モデルの精度を考慮した上での利用が求められます。
全体として、この散布図は社会のダイナミクスを理解するための有用な情報を提供していますが、モデルの適切性とデータの正確性について注意深く検討する必要があります。
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:
このヒートマップは、時系列における異なる時間帯でのWEIスコアの変動を示しています。以下に視覚的な特徴とそれに基づく洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 各時間帯ごとに異なるトレンドが見られます。特に深夜帯(23時)から朝方にかけて、明るい色（高スコア）が徐々に増えており、上昇トレンドを示唆しています。
– 日中（15時、16時）においては、比較的安定したスコアを示しており、横ばいの傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 23時には黄色（非常に高いスコア）が目立ち、新しいピークを示しています。
– 19時の最初の日に非常に低いスコアが見られ、これは外れ値として注目されます。
3. **要素の示す意味**:
– 色の濃淡はスコアの高低を示します。濃い紫色は低スコア、黄色は高スコアを示しています。
– 時間帯毎の色の変化は、各時間帯でのWEIスコアの変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日中の安定性と夜間の変動性を対比して観察できます。全体として日中のスコアの変動が少ないことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯が遅くなるにつれてスコアが高くなる傾向があり、夜間帯のサイクルは特に注目に値します。
6. **社会・ビジネスへの影響**:
– 夜間のスコア上昇は、夜型生活を送る人々やビジネスの活発化を示唆している可能性があります。これは、夜間消費活動や夜間エコノミーの重要性を示しているかもしれません。
– 逆に、日中の安定は通常のビジネス稼働時間の成熟性を反映している可能性があります。
この分析により、特定の時間帯におけるスコア変動は、社会行動やビジネス戦略の最適化に役立つと言えます。
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:
このヒートマップは、時間帯ごとの個人WEI平均スコアの変化を視覚化したものです。以下のポイントに注目して分析します。
1. **トレンド:**
– 主に時間が経過するにつれてスコアが上昇する傾向が見られます。
– 色が紫から緑、そして黄色に変化しており、これは時間帯ごとにWEIスコアが向上していることを示します。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特定の日付（7月6日と7月11日）には明るい黄色のセルが目立ちます。これは他の日と比較して飛び抜けた高スコアを示す外れ値の可能性があります。
3. **プロットや要素:**
– 色の違いはスコアレベルの変化を表しています。濃い紫色は低スコア、明るい黄色は高スコアを表しています。
– スコアの密度は、時間帯によって変わります。特に16時、19時、23時に注目が集まります。
4. **時系列データの関係性:**
– 時間帯7における変動は他の時間帯の動きと一致しており、全体として共通の上昇トレンドが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 特定の時間帯でスコアが高まりやすい傾向があり、時間帯別のスコアの違いが顕著です。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響:**
– 全体的にスコアが上昇傾向にあることから、個人の活動やパフォーマンスが向上している可能性があります。これにより生産性の向上やポジティブな社会的影響が期待されます。
– 外れ値の日には特に注意して、その要因を探ることでさらなる改善や最適化が可能かもしれません。
このヒートマップは、特定の時間帯や日付におけるパフォーマンスの変動を簡単に視覚化し、アクションプランを策定する際に有用なツールとなるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとの色の変化から、特定の時間において数値が高くなる傾向があります。特に、もっとも明るい黄色の色を示す2025年7月6日付近ではスコアが最も高くなります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月3日から7月5日には急激に低いスコアを示す暗い紫色が確認できます。これは通常のパターンから逸脱しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの大小を示しています。紫色はスコアが低めであり、黄色に近づくほどスコアが高くなっています。
– 各時間帯と日付軸でスコアが異なることが視覚的に理解しやすいヒートマップです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯での色の変化を観察することで、特定の時間におけるトレンドを見ることができます。これは、昼や夜によって異なる行動パターンを示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各時間帯のスコアは色で視覚化されており、その日ごとの上下関係が比較しやすくなっています。また、特定の時間に集中してスコアが高いことがわかります。
6. **直感的な洞察および社会やビジネスへの影響**:
– スコアが高い時間帯（黄色）は社会的活動やビジネスの活性化を示す可能性があります。一方、スコアが低い時間帯や日（紫色）は休息または低活動を示唆しています。
– ビジネス戦略としては、スコアが高い時間帯に合わせたマーケティング活動やサービス提供が効果的です。また、スコアが低い時間帯については、改善策や別のアプローチを検討する必要があります。
これらの視点から、ヒートマップを分析することで、特定の時間帯における行動パターンや社会的変動を理解し、戦略的に活用することが可能です。
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
– ヒートマップは相関の強弱を示しています。このため、直接的な上昇や下降トレンドは見えませんが、全体的に赤みが強い部分は強い正の相関を示しており、青みが強い部分は負の相関を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– ヒートマップでは急激な変動や外れ値は明確には示されません。ただし、特定の組み合わせで相関が非常に低い（青系の色）部分が外れ値のように見えることがあります。
### 3. 各プロットや要素
– 色の濃淡が相関の強さを示しており、赤は正の強い相関（値における上限は1）、青は負の相関（下限は-1）を示します。
– 多くのWEI項目が強い正の相関を持ち、中央より下の領域で若干の弱い相関が見られます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 相関ヒートマップは時系列データの変化そのものではなく、それらの項目間の関係性をリストアップしているため、直接的な時間的関係というよりも項目間の関係を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」の間には非常に高い正の相関（0.94）が見られます。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」は比較的弱い相関（0.58）です。
– 社会的要素間でも強い相関が多く見られますが、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は他の項目に比べ広く中程度の相関にとどまっています。
### 6. 直感的な洞察と影響
– このヒートマップから、経済条件や心理的ストレスなどの個人要素と社会全体の公正性や教育水準が強く結びついているという理解が得られます。
– ビジネスや社会にとって、このような相関は政策立案に有用であり、たとえば経済的支援が教育や健康に与える影響を考慮した施策が期待されます。
– 組織や政府は、これらの相関を利用して、相互に関連する領域での改善策を導入することで、全体的な幸福度や社会的公平性を向上させることができるかもしれません。
このグラフから、社会的・経済的項目がどのように協調して影響を及ぼすかを直感的に理解しやすいと思われます。
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:
この箱ひげ図を分析しますと、以下の点が考えられます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体を俯瞰すると、WEIスコアはカテゴリによって大きく異なっています。WEIタイプによるスコアの程度が異なるため、特定のトレンドは示されていません。全体的な上昇または下降のトレンドは見られませんが、社会的な要因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**:
– 外れ値がいくつかのカテゴリにわたって存在しており、特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（公共性・公正さ）」のカテゴリで強調されています。これらはその特定カテゴリにおける例外的なケースや地域を反映している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱は、四分位範囲と中央値を示しています。箱が大きい場合、データのばらつきが大きいことを示し、箱が小さい場合はばらつきが小さいことを意味します。特に「個人WEI（持続可能性と自給性）」において範囲が小さいことから、多くのデータが中央に集中していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは時系列データではありませんが、各カテゴリのWEIスコアの分布を比較しています。異なるWEIタイプ間の関係性としては、個人と社会的要素が互いに影響を与え合ってい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・新機構）」は、似たようなスコア範囲を持っています。これにより、経済的余裕と生産整備の相関性が示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 直感的に、個々のWEIスコアのばらつきは、各国や地域の特性や改善が必要な分野を示しています。ビジネスでは、社会的な評価が高い分野において新しい戦略を検討でき、また社会的な改善の余地を見つけるヒントにもなります。政策決定者は、外れ値や大きなばらつきに注目することで、具体的な政策立案の指標とすることが可能です。
この分析が、さらなる戦略策定の一助となれば幸いです。
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:
以下のグラフから得られる洞察を詳しく説明します。
1. **トレンド**:
– このグラフは主成分分析（PCA）の結果であり、具体的な時間の推移を示すものではありません。そのため、上昇、下降、周期性といった時系列のトレンドは特に見受けられませんが、より高次元のデータを2次元に射影した結果を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上部から右側のエリアに、他の点から離れた点がいくつか存在しています。これらは外れ値の可能性があり、検討が必要です。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は、元の高次元データから射影されたデータポイントを表しています。第1主成分（横軸）は全体のばらつきに対して71%の寄与をしています。第2主成分（縦軸）は9%の寄与です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データそのものを示していないため、個々の期間データの関係性を直接判断することはできません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に点が散らばっており、第1主成分方向により多くのばらつきが見られます。これによりデータの主なばらつきは第1主成分に沿っていると考えられます。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 人間がこのグラフを見たときに感じるのは、データの主要な変動要因が1つ強く存在するということです。これにより、データを簡素化して分析する際には第1主成分を重視することで、元データの特性を高いレベルで把握できる可能性があります。ビジネスの観点からは、主成分の軸が示している方向に関する詳細な分析を行うことで、効率的な意思決定ができるかもしれません。特に外れ値の分析により、新たな市場機会やリスクを特定することができます。
全体として、PCAはデータの次元削減に非常に有効で、データセットの内部構造を理解するための強力な手法です。このグラフにより、複雑なデータを視覚的に簡素化し、重要なパターンを特定することが可能となります。
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。