📊 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の範囲で変動しており、冒頭の数日間で緩やかな上昇の傾向を見せています。その後、幾度か0.80を越すピークが観察され、最終的にはやや高い水平状態が続いているようです。
– 個人WEIと社会WEIの平均スコアは、全体的に安定した推移を見せていますが、重要な変動は、大きく上昇する傾向が見られる2025年7月6日以降です。これはいくつかの社会的または個人的な出来事が影響した可能性があります。
2. **異常値**:
– 初期段階では、2025-07-01の低い総合WEIスコア (0.65) が異常値として記録され、その後急激な上昇を見せています。これは市場や社会状況の改善など、外的要因の影響を受けているかもしれません。同様に、2025-07-06では大幅に上昇し、スコア0.81を記録しています。このスコアは短期的なポジティブな要因、例えば社会的なイベントや政策変化などによるものかもしれません。
3. **季節性・トレンド・残差 (STL分解)**:
– 長期トレンドとしては全体的に上昇トレンドがあり、特に7月初旬のデータでは上昇傾向が顕著です。
– 季節性のパターンは見受けられず、残差の変動も比較的安定していますが、一部の日付で大きなギャップがあることから、その時点での特殊要因により急変した可能性があります。
4. **項目間の相関**:
– 各WEI項目間の関連性を示す相関ヒートマップを分析すると、個人と社会の健康状態やストレスが他の指標と比較的強い相関を持つ可能性があることが示唆されています。これは、健康とストレスが全体的な幸福感や効率に大きく影響していることを示唆しています。
5. **データ分布**:
– 箱ひげ図を使用した分布解析により、個々のスコアのばらつきが明らかになりました。特に一部の社会的指標（持続可能性や社会基盤など）が高く、かつ外れ値の存在を示唆しています。これは、特定の時期における政策変更や経済環境の変化などの影響と考えられます。
6. **主要な構成要素 (PCA)**:
– PCA分析によれば、主要な構成要素として、PC1がWEIの71%を説明し、PC2が9%を説明しています。PC1は、おそらく一般的な社会的状況や広範な経済的変化など、主要な社会的または経済的ファクターを反映しています。
**結論と洞察**:
総合WEIスコアは7月初めから中旬にかけて上昇傾向にありますが、特に7月6日周辺で異常値が多くなる現象が観察されます。この時期は社会的または個人的な要因が増大した可能性がありました。個人および社会的要因の中では、健康状態や心理的ストレスが大きな影響を及ぼしていることが示唆され、人々の幸福感や満足度に重要な役割を果たしていると考えられます。持続可能性や社会的模範は高評価を受け、安定的な成長を示しているようです。 WEIの総合的な改善は、効果的な政策の恩恵を表してい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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド:**
– 初期段階（2025年7月から2025年9月頃）では、実際のAIによるWEIスコアは0.8付近で比較的安定しています。
– 予測部分（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はある時点で急激に上昇しており、その後も異なる予測手法により1.0に近づく上昇傾向が見られます。
– 前年のデータ（薄緑）は、グラフの右側で継続的に上昇していますが、実際のデータ期間とは異なる時期です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– グラフ左側の一部に外れ値と見られるデータポイント（黒い円）があり、これは通常のデータ範囲から外れた値です。
– 予測の不確かさ範囲が示されており、予測の変動の大きさやばらつきを示唆しています。
3. **各プロットや要素:**
– 青の散布点は実績を示しており、安定したパフォーマンスを示しています。
– 線形モデルでは比較的緩やかな上昇が予測されていますが、他のモデル（決定木、ランダムフォレスト）はより急激な上昇を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績と予測データの間で明確な乖離が存在します。この乖離は、実際のデータと異なる成長を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 予測されるデータは、全体的に正の相関を示しますが、各手法の線の勾配には違いがあり、予測モデルによる不確実性を示しています。
6. **直感とビジネスや社会への影響:**
– 直感的には、安定していた過去の実績に対し、将来の予測が急速に改善されるという楽観的なシナリオが描かれています。
– これがビジネスや社会に与える可能性のある影響としては、パフォーマンスの向上や成長の期待から来る投資の増加や政策変更への圧力が考えられます。しかし、予測モデルによる不確定性も考慮する必要があり、慎重な判断が求められると思われます。
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、この個人WEI平均スコアの時系列散布図に基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のプロット）は、期間の初めからほぼ一定であるように見えます。その後、急激な上昇が見られますが、これは異常値としてマークされています。
– 前年データ（緑色のプロット）は、後半に安定的に推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の青色のプロット群が異常値として識別されており、これは統計範囲を大きく逸脱した値です。
– 特に、急な上昇を示す異常値が存在し、突発的なイベントや計測の異常を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色プロットは実際の実績データを示し、緑色プロットは前年のデータを示しています。
– グレーの背景は予測の不確かさ範囲を示しており、予測が行われた時点での精度を可視化しています。
– 異常値（黒い円）：これらは予期しない大きな変動を表しています。
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がプロットされており、基本的には前年のデータと実績データが一致していますが、一部の異常値の影響により乖離が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現時点ではデータの分布に顕著な周期性は観察されませんが、異常値が全体のトレンドに影響を及ぼしている可能性があります。
6. **このグラフからの直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– スコアの急激な変動は、特定の重大なイベントや外部要因（新しい政策や経済状況の変動など）によるものと考えられるため、対応策が必要です。
– ビジネスにおいては、異常検出のアルゴリズムの改良や、新たな外部情報のタイムリーな取得が重要です。
– 社会的には、異常値が指し示す事象の背景を理解し、対策を急ぐ必要があるかもしれません。
このグラフは、指標の定常性に突然の変調が生じた際のバックグラウンドを解明するための出発点となるでしょう。
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:
以下にグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイントでは、スコアが主に0.8から1.0の間で推移しています。
– グラフの終盤に向かうにつれて、スコアが低下しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期部分に多数のデータポイントが密集しており、そこに異常値も点在しています。
– 頻繁に異常値が検出されていることから、データの変動が激しいと推察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色プロットは実績データを示し、一貫して高いレベルにあるようです。
– 緑色プロットは過去のデータと比較されており、その安定性が強調されています。
– 紫、シアン、ピンクの線は、異なる予測モデルの結果を示しており、それぞれが異なる傾向を持っ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**:
– 各予測モデルのラインは類似の傾向を示していますが、それぞれの精度や予測の偏りが異なることが見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと異常値の間に相関がある可能性があり、予測モデルもその影響を受けている可能性があります。
– 予測範囲が広いことから、将来のスコアには不確実性があると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間は初期のデータが非常に高いスコアを維持していることに対し、安心感を持つかもしれません。
– しかし、後半のデータの下降傾向や異常値の頻発が、将来的な不安材料につながる恐れがあります。
– ビジネスや社会への影響としては、安定した成績を維持するための対策が求められ、異常値の発生を減少させるための改善策が必要です。
この分析に基づいて、データの背景や予測モデルの精度向上に向けたさらなる調査が推奨されます。
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:
以下のグラフ分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）は横ばいで推移し、特に大きな変動は見られません。
– 予測（紫、赤、緑、ピンクの線）は横ばいから微増傾向ですが、差異は小さいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには目立った外れ値や急激な変動は見られません。
– 一部の異常値として示されているプロット（黒丸の中の白）は、他のデータと比較的近接しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青は実績の実データを示しており、過去のデータを具体的に表します。
– 予測ライン（紫、赤、緑、ピンク）は異なるモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレストなど）による将来の推定を示しています。
– 前年比較（緑）は、昨年のデータと今年のデータの変化を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測のデータ間に大きなズレはありませんが、予測は若干の増加傾向を示唆しています。
– 前年と比較しても大きな変動は見えません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは比較的狭い範囲に集中しており、分布に偏りは見られません。
– 異なる予測モデルのアウトプットは一様で、一貫した傾向が見られます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 直感的には、全体の経済的余裕が大きく変わらない、安定した状況にあると感じられます。
– ビジネスや政策の策定においては、急激な変動要因がないため、リスクを考慮しつつ安定した計画が可能と思われます。
– 予測が安定していることから、新規のビジネスモデルやサービスの展開に踏み切る際も、比較的リスクが低いことが考えられます。
このグラフは全体的に安定していることを示していますが、異なる予測手法を用いることで微妙な変化を捉えようとする努力が見られます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期の段階での実績とAIによる予測はほぼ一致していますが、全体としては大きなトレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの初期において、予測からの乖離範囲も狭く、特定の外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点: 実際の観測値
– 赤のバツ印: AIによる予測値
– 異常値とされたデータは黒の円で示されています。
– 前年データ（比較AI）は薄緑で示され、6月以降にプロットされています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲。
– 紫、青、桃色の線は異なるAI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**
– 初期の段階では、実績値とAIの予測が大きく乖離しておらず、予測は比較的信頼性がありそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントの密集具合から、初期の観測値の一貫性が高いことが示唆されます。
6. **直感的洞察およびビジネス/社会への影響**
– 初期の健康状態（WEIスコア）は比較的良好で安定しています。予測モデルは複数の手法を使い分けており、全体的に一致しているため、将来的なスコア予測に対して信頼感があります。
– 社会的には、健康状態を継続的にモニターし、異常値を迅速に検出することで、予防的ヘルスケアが強化される可能性があります。
– ビジネス的には、ヘルスケア製品やサービスの開発において、この予測モデルを活用することで、より個別化された提案が可能になるかもしれません。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– **最初期のトレンド**: グラフの冒頭（2025年7月から始まり）では、実績（青のプロット）はほぼ一定に見えますが、軽微な変動があります。予測されるトレンド（紫の線）は上昇していることが観察されます。
– **周期性**: データ全体を通じた明確な周期性は認められません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 丸で表示された異常値や急激な変動は、グラフの冒頭付近に確認できますが、その後は落ち着いています。青の点が主に予測誤差以内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青**: 実際のデータポイントで、心理的ストレスの実績値を示しています。
– **赤のX**: 予測データで、予測モデルが提示する心理的ストレスの推移です。
– **緑の丸**: 前年のデータとして使用される比較ベースラインです。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさの範囲を示し、±3σを示しています。
– **紫、ピンク、緑の線**: 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）の結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは異なる結果を示しており、特に2025年9月以降の予測に大きな乖離があります。
– 線形回帰モデルが比較的保守的な予測を示しているのに対し、ランダムフォレスト回帰がより積極的であるように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ内での相関関係は明確ではありませんが、実際のデータと予測には一定のズレがあり、特定の期間で大きな乖離が生じています。
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**
– グラフからは、一定の期間において個人の心理的ストレスが予測よりも低い、もしくは高い時期があることが直感的に示されています。社会的には、このような変動は職場の生産性や個人の健康管理に影響を及ぼす可能性があります。
– ビジネスにおいては、特定の時期に対策やサポートが不十分である可能性があり、これを改善することで従業員のストレス管理やパフォーマンス向上につなげることができるかもしれません。
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:
以下は、このグラフに基づいた分析です。
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青い点）は比較的安定しており、0.7から0.8の間に密集しています。
– グラフの後半には、予測モデル（緑の点）が多く並んでいます。この部分では若干の増加傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにはいくつかの異常値（黒い円で示されている箇所）があり、他の点から外れていますが、多くのデータは狭い範囲に収まっています。
– 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**:
– 青い点は実績データを示し、実際の個人WEIスコアを表しています。
– 緑の点は過去の比較AIを示し、モデルによって予測されたデータです。
– 紫色の線やピンク色の線は異なる予測アルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で、それぞれのアプローチの予測結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルの結果と実績データは、全体的なスコアの推移を見ると一貫性があるようです。
– 古いデータから新しいデータへの遷移が自然で急激な変動はありません。
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高い相関が存在しているようです。これは、予測モデルが実際のデータをうまく捉えていることを示唆します。
6. **直感的な印象と影響**:
– このグラフからは、全体的に安定したスコアの継続が予測されることがわかります。
– ビジネスや社会において、この安定性は、政治的および社会的な環境が安定していることを示す可能性があります。
– 高度な予測モデルの使用は、将来の傾向を早期に把握し対応するための貴重なツールとなります。
このような安定したスコアは、長期的な計画や投資において有利に働く可能性があります。
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:
このグラフは、社会的公正性・公平性スコア（WEI）の360日間にわたる時系列散布図を示しています。視覚的特徴とそこから得られる洞察について以下に述べます。
1. **トレンド**:
– グラフの左側（過去）には実績データ（青色）が密集しており、主に0.6から0.8の範囲に集中しています。
– 予測値（赤色）がこの範囲外にわずかにあったことも確認できます。
– 右側（未来）においては緑色のデータ（前年比較）があり、わずかに高い位置にプロットされています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに異常値（黒の円）がいくつか見られますが、これは特定の期間における急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は過去の実績データであり、全体の安定性を示しています。
– 赤い点は予測されたデータで、統計予測モデルの範囲を示しています。
– 緑色の点は前年の比較データであり、将来の予測と関連しています。
– 紫、ピンク、薄紫の線は異なる回帰モデルの予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各種回帰モデルは、将来のスコアが安定して高まる可能性を示唆していますが、実績データに基づく予測は若干異なる推移を示しています。
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若干のギャップが見られるため、モデルの予測精度に改善の余地があるかもしれません。
6. **社会やビジネスへの影響に関する洞察**:
– 社会的公正性は徐々に改善しているように見えますが、予測モデルと実績の差異からは、さらなるデータおよびモデルの精緻化が求められていることが考えられます。
– ビジネスや政策立案者にとっては、これらのデータを活用し、社会的公平性を高める施策へのさらなる投資や政策改善が実施されるべきでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ上のプロットは二つの期間に分かれており、最初は2025年中に集中し、次に2026年中に大きく離れて分布しています。特に、2026年後半のスコアは0.8を中心にまとまっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の2025年のプロットには、異なるモデルによる予測や観測が異常値としてマークされています。途中のスコアの変動が、モデル予測の範囲の外に出ている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、赤い「✗」は予測値です。異常値は黒い円で示されています。予測の不確かさ範囲は灰色のエリアで示されています。予測手法ごとに色分けされた線があり、それぞれ線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰を示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデルが存在するが、特定の期間でそれぞれの予測がどう異なっているかを把握するのが重要です。各モデルの予測がほぼ一致している期間もあれば、ばらつきがある期間もあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 2025年は予測と実績のばらつきが大きく、特に異常値の存在が際立っています。2026年には予測値が比較的一貫して高いスコアに集中していることが見られます。
6. **このグラフからの直感と影響**
– 初期のデータへの異常値の存在や予測不確実性は、データの変動性や不確実性を反映しています。2026年のデータではモデルの予測がかなり精度向上している可能性があるため、持続可能性と自治性のスコアについて希望を持てる結果が予測されています。
– 社会的影響として、持続可能な政策や自治性の強化に向けた取り組みにポジティブな期待を抱けるデータであり、政策決定者やビジネスリーダーにとっては有用な情報が含まれていると言えるでしょう。
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:
このグラフについての洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 全体的なトレンドとしては、最初の方に位置する実績AIデータ（青色）が主に安定的であることがわかります。ただし、評価日が進むにつれて予測データに変わり、異なる手法による予測が見られますが、全体的なスコアの変動は目立ちません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期にいくつかの異常値（黒の円形）が見られます。このことは、特定の期間または状況で、期待される範囲から外れる事象が発生したことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青色の点**: 実績データを示しています。
– **Xマーク（赤色）**: 予測の指標ですが、これが実績から外れることもあるかもしれません。
– **複数のライン（紫、緑、ピンク）**: さまざまな回帰手法による予測を示し、各手法は異なる予測パターンを提供しています。これにより、モデルの選択が結果にどのような影響を与えるかを理解できます。
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基本的に近接しており、手法間で大きな相違は見受けられませんが、モデル選択による若干の変動が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは主に0.8程度の高スコアで集中していますが、外れ値の存在により、広がりがあることが伺えます。モデル間のスコア予測の差異はごくわずかです。
6. **直感的な理解と社会的影響**:
– 高い社会WEIスコアは、社会基盤や教育機会が整っていることを示唆し、これが維持されていることはポジティブな兆候です。
– モデルの選択が結果にどのように影響するかを観察することで、データの不確実性を管理する手段としてのモデルの役割を再確認できます。この安定したパフォーマンスは政策決定や教育機会の提供において信頼性のある基盤情報として機能するでしょう。
このグラフは、国際的な視点での社会インフラや教育の状況を評価し、予測モデルの選択肢を比較するための有用な可視化として役立ちます。
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:
グラフを分析しますと、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 左側では実績データ（青）は安定しており、急激な変化は見られませんが、期間の後半（特に2026年以降）は予測データ（緑）が大きなばらつきを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色の実績データには異常値が含まれており、それが特定の期間に集中しています。
– 中央部分（2025年後半）には急激な変動が少し見られますが、全体的には大きな変動はあまりありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績値で、過去のパフォーマンスを示しています。
– 緑色のプロットは予測値で、将来の傾向を示しています。
– 決定木回帰（紫）とランダムフォレスト回帰（ピンク）は異なる予測モデルの結果を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– モデルごとの予測データは若干の差がありますが、全体としては同様の傾向を示しています。
– 過去の実績に対しては、予測範囲が広がっているため、将来の不確実性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの初期期間はかなり固まった分布をしており、ばらつきが少ないが、予測期間に入るとばらつきが増します。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間的な直感としては、過去の実績が安定していることから、社会的な政策は安定していると感じます。
– 将来の不確実性が高まっていることが見て取れるため、多様なシナリオへの備えが必要とされる可能性があります。
– ビジネスや政策策定においては、長期的な視点での計画が必要で、リスクと変動への対応能力が求められそうです。
この分析に基づき、政策および経済活動における柔軟性と適応力を高めるための戦略が重要になると考えられます。
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:
この総合WEIスコアの時系列ヒートマップについて、以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフには明確な周期性は見られません。ただし、特定の日付においてスコアの変動が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 目立つ外れ値は、7月6日と7月12日に見られる黄色のセルです。これは急激なスコアの上昇を示しています。
– 7月1日と2日の間にスコアが低くなっています（暗い紫色）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションはスコアの高低を示しています。暗い紫色が低スコアを、黄色が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（行）ごとの変動が見られますが、特定の時間帯にだけ出現するパターンは確認できません。日付をまたいでスコアが高い（または低い）傾向があるように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の分布を見る限り、スコアは大部分の時間帯で中間的な値（緑色）を維持していますが、特定の日時で変動が顕著です。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 高スコアの日（黄色）は、何らかのポジティブなイベントや状況に関連している可能性があります。低スコアの日（紫色）は、逆にネガティブな状況と関連しているかもしれません。
– スコアが一定程度安定していることから、長期間にわたる一定のパフォーマンスを示唆している可能性がありますが、特定のイベントがスコアに大きな影響を与えることがあるため、注意が必要です。
このヒートマップは、特定の期間中にWEIスコアの変動を直感的に理解するのに役立つ視覚ツールといえるでしょう。
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:
このヒートマップでは、横軸が日付、縦軸が時間帯を示しており、特定のスコア（WEIスコア）が色で表現されています。以下に挙げるのは、このヒートマップから得られるインサイトです。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 多くの時間帯で、色が濃い紫から緑に変化しており、スコアが低いところから高いところに変わるトレンドが見られます。
– 特定の日付や時間帯に明るい色が現れる周期性が考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-06と2025-07-11において、黄色に近い明るい色が見られ、他の日と比べて高いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の変化はスコアの変動を可視化しており、色が明るいほどスコアが高いことを示しています。
– 密度の変化は見られず、各日の部分がほぼ均一に分布しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時間帯ごとにスコアの変動が異なるが、全体的に似たようなパターンが日をまたいで見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付や時間帯でのスコアの集中が見られ、一部の時間帯のみ明るい色が示される相関関係が考えられます。
6. **人間の直感的な感じ、およびビジネスや社会への影響**:
– 高スコアの時間帯が明確に示されているため、これを活用し、効果的な活動や意思決定を行うことができるでしょう。高スコアの傾向がある時間帯に合わせた戦略の策定が可能です。
これらの洞察から、特に高スコアの原因や要素を分析し、ポジティブな要因をさらに活かすことがビジネスやプロジェクトの改善につながると考えられます。
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:
解析において、以下の点に注目します。
1. **トレンド:**
– 時間帯ごとに色が異なり、特定の時間帯にスコアが高いか低いかを示しています。
– いくつかの時間帯で、特に7時と8時台に比べて19時台では全体的に暗く、スコアが低い傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月6日の23時台では非常に明るい黄色が見え、これは急激なスコアの上昇を示唆しています。
– 対照的に、4日から5日にかけて16時台と19時台でのスコアは非常に低くなっています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味:**
– 色の濃淡は、スコアの高さを示し、緑から黄への移行で高いスコアを示しています。一方、濃い紫は低いスコアを意味しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 特定の時間帯、特に23時の時間帯では、スコアが最も高い色が突出しています。
– 日付によって一部の時間帯でのスコアの偏りが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 時間帯によって大きなスコアのぶれがあり、特定の時間で周期的にスコアが変動しています。
6. **直感的に感じる事、およびビジネスや社会への影響:**
– 人々が活動的、またはデータが収集される時間が特に朝と夜に集中していることが予想されます。ビジネスにおいては、特定の時間帯に焦点を当てた戦略を組むことが有効かもしれません。
– 社会的には、生活パターンや消費行動が時間によるスコアの違いに反映されている可能性があります。
このヒートマップは、時間帯による活動や社会的影響を把握するための有効なツールであると考えられます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップは、時間ではなく相関関係を示しているため、直接的なトレンド（上昇、下降、周期性）は評価できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップの中で特に色が濃い部分が強い相関を示しており、色が薄い部分は相関が弱い、または負の相関を意味します。明確な外れ値は見られませんが、「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の間に比較的低い相関が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色が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、または0に近い相関を示しています。たとえば、「総合WEI」と「個人WEI平均」は非常に高い相関が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各要素間の相関関係が強調されており、特に「個人WEI（健康状態）」は他の要素と比較して様々な強度の相関を持っていますが、特に心理的ストレスとの相関が弱いことが目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に見て、個人WEIに関連する要素は社会WEIに関連する要素よりも相関が強く、多くの要素が高い相関を示しています。
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に関する洞察**
– 人々は直感的に、個人の福祉が総合的な福祉に強く影響を与えると感じるかもしれません。健康状態のWEIが他のWEIと比較して独立性が高いことは、健康が他の要素に直接的には依存していない可能性を意味するため、医療政策においては個別のアプローチが必要かもしれません。
– 社会WEIの「共生・多様性・自由の保障」が多くの要素と高い相関を持つことから、これらの指標が社会全体の幸福感に重要な役割を果たす可能性があります。政策やビジネスの意思決定者は、これらの要素に注力することで、広範囲にわたるポジティブな影響を及ぼす可能性があると考えられます。
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:
1. **トレンド**:
– ボックスプロットは360日間のデータを要約しており、時系列的な上昇や下降トレンドは示していませんが、各WEIタイプ間のスコアの比較が可能です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつかのカテゴリで見られ、特に「個人WEI（経済不安）」と「個人WEI（心理的ストレス）」で多く出現しています。これらは特異な状況を示し、詳細な調査が必要かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各ボックスプロットは、各WEIタイプのスコア分布を示しています。ボックスの高さはスコアの四分位範囲を示し、中央の線は中央値を示しています。
– 色の違いがあるため、視覚的に異なるカテゴリを区別しやすくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 明確な時系列の関係性は示されていませんが、異なるWEIカテゴリー間の比較が可能で、例えば「個人WEI（経済不安）」は他のカテゴリと比べて分布が広く、より多様なスコアが存在しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全般的に個人WEIのカテゴリは分散が大きめで、個別の体験や状況に依存することが考えられます。
– 一方、社会WEIのカテゴリは比較的狭い範囲に集中しており、安定性が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアの分布は、異なる領域での幸福感や不安の程度を反映しています。政策立案者や企業は、どの領域で個人や社会が特に脆弱であるかを理解し、適切なサポートや施策を考えるための基礎情報を得られるかもしれません。
– ビジネスでは、経済不安や心理的ストレスを緩和する製品やサービスが求められることが示唆されます。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– このグラフは、PCA（主成分分析）の結果を2次元で示しています。第1主成分と第2主成分に分解され、全体的なトレンドは見られませんが、データが分散していることがわかります。特定の方向に強い偏りはないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として、第1主成分が正の方向に大きく動いている点があります（右上方向）。これらは他のデータポイントと異なる振る舞いを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 各ポイントは、おそらく異なる国あるいは期間を表しており、第1主成分と第2主成分のスコアに基づいて位置付けられています。点がどのように色分けされているかの情報がなく、密度や色相には特に変化がないように見受けられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の時系列データがこのプロットに含まれている場合、これらの関係は明確ではなく、互いに独立して動いている可能性があります。個別に動くデータポイントが多いように見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分の寄与率が0.71と高く、この主成分が全体のデータの多くを説明していると考えられます。第2主成分の寄与率が低く、補足的な情報を提供しています。
6. **直感とビジネスや社会への影響**
– 主成分分析を用いることで、多数の変数にわたるデータを2つの主成分で単純化し、解釈を容易にしています。この結果、データのパターンやグループを把握しやすくなり、各国の類似点や相違点を識別するのに役立つかもしれません。
– ビジネスや政策決定において、これらの分析結果を利用することで、効果的な戦略を策定する一助となるでしょう。モデル化された要因の違いを明確にすることで、効率的なリソース配分や地域特性に基づく施策の策定に寄与する可能性があります。
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。