📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析
**1. 時系列推移**
– 総合WEIスコアは、提供されたデータ期間において全体的に安定しつつも、微小な変動を繰り返しています。0.65から0.85の範囲内で観測され、スコアの上昇と下降が交互に起こっていることがわかります。
– 異常に高いスコア(0.81以上)は2025年7月6日から7日にかけて観察され、特に夜間の評価においてその値は突出しています。このような高スコアは、特定のイベントや新政策導入などの影響が考えられます。
**2. 異常値**
– 指摘された異常値は、主に7月初旬と中旬に集中しています。これらの急激なスコアの上昇や下降は、計測タイミングや評価基準の変更、あるいは実際の社会的な変化が原因である可能性があります。
– 特に低いスコアは、社会のストレスや健康上の問題が影響している可能性があり、指標の細かい分析を要します。
**3. 季節性・トレンド・残差**
– 予想される季節性の変動は見られませんが、短期間でのトレンドは変動が大きく、残差により不規則性も存在します。これは、細かい時間刻みで評価されたことによる特有の変動かもしれません。
**4. 項目間の相関**
– 並行して観察される個人WEIと社会WEIの項目については、いくつかの重要な相関が認められます。特に、個人の心理的ストレスと健康状態は高い逆相関が見られ、ストレスが高くなると健康スコアが低下する傾向があります。
– 社会の公平性・持続可能性は、全体の社会平均WEIと強い正相関を示し、社会的インフラが改善されると全体スコアが上昇する一助を担っています。
**5. データ分布**
– 箱ひげ図からは、個人および社会WEIの各スコアは安定しているものの、”個人の心理的ストレス”および”社会の持続可能性と自治性”がやや広い範囲で変動しています。外れ値としては、特に”社会の公平性”が幅広い変動を示しており、外部要因の影響を大きく受けやすい項目といえます。
**6. 主要な構成要素(PCA)**
– 主成分分析による寄与率では、PC1が65%と最も大きく、これは大部分の変動を総合的に説明しています。PC1は特に経済的要因やインフラの影響力を示すようで、政策による社会的変革が途上にあることを示唆している可能性があります。PC2も一定の影響力を持ち、特に社会的多様性に関連した変動を示していると考えられます。
### 結論
– WEIスコアの変動には、特定の日付における社会的なイベントや政策導入が影響しています。また、個人の健康やストレスという要因が注目に値し、社会全体のインフラや持続可能性も重要な影響要因としてスコアに影響を与えているようです。政策立案や社会施策には、これらの複合的な要素を考慮することが求められるでしょう。
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、360日間の総合WEIスコアの時系列データを示しています。以下、各ポイントに注目して分析します。
1. **トレンド**:
– グラフの初め（左側）のデータは比較的一貫した範囲に収まり、一時的に横ばいであることを示しています。
– 丘ネット状（右側）のデータは前年度の比較で示されており、これもまた密集した範囲内にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で示されていますが、実績データの中に明確な外れ値として視認されるポイントがあります。
– それ以外には急激な変動は見られませんが、予測時点からの乖離が一部で見られる可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色：青は実績AIによるデータを示し、緑は前年の比較AIを表しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさ範囲を示しているため、予測精度の幅を視覚化しています。
– 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）は異なる線の色とスタイルで表現されています。
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には、相関関係がある可能性がありますが、このグラフからは明示的ではありません。
– 予測手法の線が実績データの範囲内に収まっていることは、多くの手法が信頼できることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年のデータは密集しており、これらの間に類似の動向があるか、またはデータの一致性を考慮できそうです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会的影響**:
– 人間がこのグラフから感じ得るのは、WEIスコアが一定の範囲内にあることの安定性です。
– ただし、予測範囲が広がることにより、将来的には不確実性が高まる可能性があります。ビジネスや社会への影響として、政策や戦略の柔軟性が求められるかもしれません。
この分析はデータの詳細な数値や背景情報を反映しているわけではなく、視覚的な情報に基づいています。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
– **時系列データのプロット**: グラフは2025年7月から2026年7月までのデータとして2つの時点の集まりが見られます。
– **期間ごとの分布**: 2025年中と2026年中にデータがまとまっており、全体のトレンドとしての長期的な上昇や下降傾向は不明確です。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 黒い円で示された異常値が2025年のデータ群に感じられます。
– **急激な変動**: 専門的な異常な変動は示されておらず、むしろデータは各年ごとに一貫したクラスターを形成しています。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績と予測**: 青い点は実績値、赤いバツ印は予測値を示しますが、予測値はグラフ上には見られません。
– **前年度との比較**: 緑の点で表示され、2026年のデータがそれに対応しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 年度ごとに異なるデータが示されているが、それ以上の関係性は示されていない。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: 各年のデータ群は一貫して0.6～0.8の範囲に集中しています。
– **分布**: 各年度のデータ（特に2026年）は非常に密集しており、数値が大きくばらつかないことを示しています。
#### 6. 直感的な洞察と影響
– **直感的な感覚**: データ群が固まったプロットにより、特定のパフォーマンスレベルが保持されていると感じ取ることができます。
– **ビジネスや社会への影響**: 各年のパフォーマンスが安定的であることから、プロジェクトや政策の連続性および持続可能性に安心感が得られます。ただし、異常値の存在は監視が必要であり、それらの背後にある要因を探求することが、データの改善や更なる最適化に寄与する可能性があります。
このような洞察が、データ改善の方向性を示唆する助けとなるでしょう。
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:
この時系列散布図を分析すると、以下のような特徴および洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 青い点で示された「実績（実働AI）」データは2025年中に密集しており、比較的高いWEIスコア（約0.7から1.0）で推移しています。2026年のデータは示されていませんが、予測データが示唆する範囲内にあります。
– 緑色の点で示された「昨年（比較AI）」は、2026年中に観測されており、比較的高い値を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で強調された値は「異常値」として示されていますが、分布の中にただ1つだけ存在しています。急激に変動している印象はありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い実績データは実際に計測されたデータで、高いスコアを示しています。
– 紫の線で示された予測範囲は、実績データの分布範囲内に収まっています。
– 緑の点は昨年の比較データで、全体として一貫して高いスコアを記録しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青と緑のセットは、それぞれの期間において高いスコアを示しており、互いに顕著な差は見られません。ただし、時間の経過に伴い緑のセットでは若干のスコア変動があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと比較データは、両方とも高いスコアを維持しているため強い相関が示唆されますが、時系列の直接的な相関関係を示すにはさらなるデータが必要です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 高いWEIスコアを持続して維持していることは、社会やビジネスにおける安定性を示唆します。このように高いスコアは、評価の対象となる社会の様々な要因がきちんと管理されている可能性があります。ビジネスや政策立案者にとっては、安定した運営が継続していることを示唆するものであり、新たな施策の実施において積極的な意気込みに繋がるかもしれません。
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:
以下の点に注目してグラフを分析します。
1. **トレンド**
– 現在のグラフには、視覚的な上昇や下降のトレンドは明確に示されていません。特に、過去の実績（青）が左側に集中し、予測（緑）は右側に分布していることが見て取れます。それぞれが期間内で独立しているように見え、横ばいの状態を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには、外れ値として識別されたデータポイント（黒い円）は、過去の実績の中にあります。これらは通常のスコア範囲（灰色）から外れており、何らかの異常が発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色分けされたプロットは、それぞれ異なるデータカテゴリを表しています。青いプロットは過去の実績を、緑のプロットは予測を示し、異常値は大きな黒い円で表されています。また、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）による予測値が淡い線で示されています。
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時間軸では交わりませんが、色分けされており、異なる期間で比較されています。予測は過去データを基に計算され、将来の値の範囲が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布はクラスタリングされており、特に、実績データと予測データの間で直接的な相関関係を視覚的に確認することはできません。しかし、異常値の存在が、特定の期間における不安定さを示唆している可能性があります。
6. **直感的洞察と社会経済影響**
– 人々は、実績のデータが横ばいであることを見て、過去の個人経済的余裕が安定していたと感じるでしょう。予測部分が緑で示されており、新たな展開や変動の可能性が求められることを示唆していると考えられます。ビジネスや政策においては、異常事態に備えたリスク管理の必要性が強調されるかもしれません。また、予測モデルが示す複数のシナリオを活用することで、より柔軟な計画が必要とされるでしょう。
このグラフからは、過去の安定性と未来に向けた慎重な計画の重要性が感じ取れます。
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WEI（健康状態）スコアの時系列変化を示しています。以下に分析のポイントを示します。
1. **トレンド**:
– 2025年7月から2025年9月にかけての実績データ（青いプロット）は、安定したスコア（約0.6～0.8）を示しています。
– 2026年7月に向けて、比較AIによるデータ（緑色のプロット）が示されていますが、こちらもスコアは比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒い丸で囲まれた箇所）は、他のデータポイントと比べてスコアが低くなっていますが、範囲内に留まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ブルー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データで、全体的に高い傾向にあります。
– 予測モデルでは、線形回帰（青紫線）、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の順にスコア範囲を予測していますが、詳細な予測スコアは表示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIと前年比較AIのデータは時間的に非連続であり、異なるトレンドを示している可能性があります。しかし、両者の間に明確な関連性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的狭い範囲に分布しており、健康状態の安定性が示唆されます。
6. **直感的な洞察・ビジネスや社会への影響**:
– 実績スコアが安定していることから、現在の健康管理手法や介入が有効である可能性があります。
– 異常値に対するさらなる調査や介入が必要かもしれません。
– 前年のデータが高いスコアであることから、ある期間の健康が改善されている可能性を示唆しています。このようなデータは、公衆衛生政策の改善や健康増進プログラムの設計に役立つでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初めの数か月間（〜2025年9月）のデータは、狭い範囲に集中しています。その後、データは空白になり、再び2026年4月頃からデータが出現します。
– 初期データと後期のデータの間には大きなギャップがあり、時間経過によってどのようなトレンドが続いていたかは不明です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータにはいくつかの異常値（大きな黒い円）が含まれており、通常の範囲から外れています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青色のプロット**: 実績データを示しています。
– **緑色のプロット**: 前年の実績を示しています。
– **紫色とピンク色の線**: 予測モデル（線形回帰やランダムフォレスト回帰など）の推定値を示します。
4. **時系列データの関係性**:
– 各モデルからの予測が異なる方法で示されており、比較が可能ですが、期間が異なるため一貫性を見出すのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現代のデータと前年のデータに相関があるかどうかは不明です。密度から見ると、どちらも中心に集中しているため、強い相関はないかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期データに見られる異常値と、後期のモデル予測の変動範囲は、個人の心理的ストレスがどの時点で急激に変化しているかを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、個人のストレスレベルの変動は、精神的健康へのサポート体制や職場環境の調整における重要な指標となるかもしれません。
このグラフは、心理的ストレスに関連する複雑な要因を解読し、予測することの難しさを示しています。全体的なトレンドは不明瞭であり、各変動要因を個別に検討する必要があります。モデル間の予測のばらつきも、さらなる改善の余地があることを示唆しています。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフは2025年7月から2026年7月までのWEIスコアを示しています。実績AI（青い点）は横ばいの状態で、約0.6から0.8の範囲に集中しています。
– 予測データ（紫とピンクの線）は2026年の後半にかけて上昇またはトレンドの変化が見られる可能性がありますが、具体的な傾向は示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上の黒い丸は異常値を示しており、これらは比較的少ないですが、実績のデータポイントとわずかに異なる位置にあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データです。
– 緑の点は前年のデータを示しており、実績データと重なっていることから、前年から大きな変動はなさそうです。
– ピンク、紫の線は予測であり、異なるアルゴリズムの手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
– グレーの範囲は予測の信頼区間を示し、一定の幅で予測の変動性を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは全年のデータと似た分布を持っており、前年からの変化は小さいようです。
– 異なる予測モデルは似たような将来のWEIスコアを示しており、特に大きな乖離はないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは一定の範囲内（0.6 to 0.8）に密集しています。予測はこの範囲から大きく逸脱せず、比較的安定した見込みです。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 直感的には、WEIスコアが安定しており、大きな変動がないことは、社会の自由度と自治が堅実であることを示唆します。これは、社会の安定性や政策の継続性を反映している可能性があります。
– ビジネスや政策の観点からは、今後も安定した環境が続く見通しがあり、長期的な計画を立てやすくなるでしょう。しかし、新しい変化や課題への対応を怠らないことも重要です。
このようなグラフは、関係者が戦略を立てる際の重要な視点を提供します。
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
1. **トレンド**
– 初めの期間（2025年7月〜9月）では実績AIのデータが集中し、その後急激に密度が減少しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、緩やかに下降する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の時点でいくつかの外れ値（異常値）が観察されます。
– 予測のデータポイントが比較的安定している中で、ランダムフォレスト回帰の予測が最初のデータに近く、その後異なるトレンドを示しています。
3. **各プロットの意味**
– 実績（青色）は過去のデータを示しています。
– 予測（赤色の×）は、将来の予測として提供されています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示し、信頼区間の広さを示しています。
– 異常値（黒丸）は、観測されたデータから大きく離れている点を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIのデータが現在の基準を設定しており、予測手法の各結果が少しずつ異なる経過を示しています。
– 線形回帰と決定木回帰は似たような経路をたどりますが、ランダムフォレスト回帰の方が変化が大きいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと各予測モデルの間にある程度の相関がありますが、精度には幅があります。
– データ分布は初期段階で密集、その後散らばっています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 初期の実績データの高さは、過去の公平性の高い状態を示している可能性があります。
– 予測における下降傾向は、将来的に公平性が低下する懸念を映し出すかもしれません。
– 予測の正確性向上やモデルの再評価が求められる可能性があり、政策決定や戦略構築に重要な影響を与えると考えられます。
– 各モデルの予測が大きく異なる場合、それにより多様なシナリオに備える必要性が示唆されます。
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**
– グラフのデータは主に「実績」と「予測」の二つの期間に分かれています。
– 実績（実績AI）の期間では、WEIスコアが0.8から1.0の間で推移していますが、明確な上昇または下降のトレンドは見られません。
– 予測期間では、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が示されていますが、全体的に横ばいのトレンドです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中に異常値として特記された点があります（黒い丸）。
– 予測の不確かさ範囲があるため、外れ値と言えるほどの急激な変動はないようです。
3. **各プロットや要素**
– 青い丸が実績（実績AI）を表しています。
– 赤いバツ印が予測（予測AI）を表しています。
– 黒い丸は異常値を示しています。
– 緑色のプロットが前年（比較AI）のデータを示していますが、ごく少数のデータです。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ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間には明確な継続性が見られず、モデルによる予測がどれだけ正確かを判断するデータが限られています。
– 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）は異なる方法で予測を行っていますが、全体的に類似したトレンドの予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は各期間で一定の範囲に限られているため、大きな変動の相関関係は不明です。
– 異なるAIモデルによる予測は大きく逸脱していないため、一定の信頼性があると考えられます。
6. **直感的洞察と影響**
– 多くの予測モデルでスコアが安定していることから、持続可能性と自治性が短期間で大きく変わる可能性は低いと感じられます。
– 社会やビジネスにおいては、急激な変化が少ないことはリスク管理にとってプラスであり、長期的な計画が立てやすいというメリットがあります。
– 異常値の存在は、予期せぬ出来事が持続可能性に影響を及ぼす可能性を示唆しており、その原因を解析することが重要です。
全体として、グラフは安定性を示していますが、一部で不確定要素が存在することを示しています。
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:
このグラフの分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は0.8付近で安定している横ばい傾向があります。
– 予測データ（ピンク、紫）の中には線形回帰やランダムフォレスト回帰のように、それぞれ異なる上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として示される黒い丸は、他のデータ点よりもやや低い位置にありますが、大きな変動は示していません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは過去の実績を示し、緑は前年との比較です。
– ピンク、紫の線は異なる予測モデルを表し、それにより異なる将来の動向を示しています。
4. **データの関係性**:
– 過去の実績と異なる予測モデルの関係性を比較することで、各モデルの予測精度や傾向を分析できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は比較的狭い範囲に集中しています。これは、社会基盤や教育機会のスコアが大きく変動しないことを示しています。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 実績データが安定していることから、基盤や教育機会が現状維持されていると直感的に感じられます。
– ビジネスや政策の面では、新しい取り組みや投資が求められているかもしれません。予測の変動を見て、将来の改善策を検討する材料となるでしょう。
これらの点を考慮することで、現在の状況を維持しつつ、将来に向けてどう改善や発展を目指すかを検討するための示唆が得られます。
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:
このグラフは、360日間の国際的な社会WEI（共生・多様性・自由の保障）スコアの推移を示しています。以下に洞察をまとめます。
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。最初の期間（2025年7月から2025年11月）は、実績AIによるスコアがやや安定していますが、若干の下降傾向が見られます。半年後、次の期間（2026年6月から2026年7月）では、比較AIのスコアが全体的に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間に数個の外れ値が見られます。これらは異常値として特定されています。
– 予測AIの範囲から外れる実績があることから、いくつかの急激な変動があります。
3. **各プロットの意味**:
– 青い点は実績AIによる実際のデータを示し、緑の点は比較AIによる過去のデータを示しています。
– 異常値は黒い円で囲まれています。
– 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）は異なる色の線で示されています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績AIと比較AIのスコアには、時間を経るにつれて増加する相関があります。
– 予測モデルは、実績AIのスコアの将来的な上昇傾向を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と比較の間には正の相関があります。比較AIが近年のデータと一致するように見えます。
– 予測モデルは全体的に安定したスコアの上昇を予測していますが、一部のモデルはより急な上昇を示しています。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 時間が経つにつれて、社会WEIスコアの改善が期待されます。これは、共生や多様性の向上、自由の強化を示唆しています。
– ビジネスの観点からは、社会的な安定性の向上が予測されるため、投資やグローバルなビジネス戦略にプラスの影響を及ぼす可能性があります。人々が直感的に感じられるのは、これらの社会的指標の改善がより良い未来を模索していることです。
このグラフは、これらの変化が短期間でなく持続可能なものであることを示唆しています。
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:
このグラフは、「国際カテゴリ 総合WEIスコア 時系列ヒートマップ」で、期間は360日間となっています。ただし、実際に表示されているのは7月1日から7月20日までの範囲です。次に、各ポイントに注目して分析します。
1. **トレンド**:
– 期間全体を通じて、特に一つの時間帯に対して一貫したパターンは見られません。データの密度に変化があり、時間帯によって異なるトレンドが存在します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日から7月10日、7月12日、そして7月17日に黄色の高いスコアが現れ、急上昇が見られます。これらの日は通常よりも強い変動やイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は、スコアの高さを示しています。黄色に近い色は高スコア、青や紫は低スコアを示しています。
– 時間帯ごとの要素は、特定の時間帯での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**:
– データは複数の時間帯に分かれており、それぞれの期間で異なる色の変動を示しています。特定の日に特定の時間帯でスコアが高くなる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは特定の時間帯（特に15時や23時）で集中しており、他の時間帯に比べて変動の幅が広いように見えます。
6. **直感的な感じやビジネス、社会への影響**:
– 人間の直感的な視点からは、特定の時間帯で大きな変動があることから、その時間帯に注目が集まっている、もしくは重要なイベントが発生している可能性があります。
– ビジネスにおいては、これらのピークポイントをヒートマップから特定し、狙った施策やキャンペーンのタイミングとして活用する可能性があります。また、社会的に重要なイベントがあった時期を特定する際に、このようなヒートマップが役立つでしょう。
このヒートマップを活用することで、特定のイベントや変動を迅速に認識し、適切な対応や戦略の立案に役立てることが可能となります。
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:
以下にグラフの視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– このヒートマップでは、時間軸（7月1日から7月20日）と24時間の時間帯で色の変化が示されています。全体的な色の変化を観察すると、特定の時間帯（特に午後と夜間）が色の多様性を持っており、これは時間帯別に平均的なWEIスコアが変動していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に7月6日から7日、そして7月11日から12日の間に急激な色の変化が見られ、特定の時間帯におけるスコアが大きく上昇または下降していることを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化は平均WEIスコアの変動を示しています。色が濃いほどスコアが低く、色が明るいほどスコアが高いことを示しています。時間帯によってスコアが異なり、活動のピークや低調な時間を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 高いスコア（明るい色）が特定の時間帯に集中しており、同じ時間帯で複数の日付にわたって共通パターンが見られる場合、これはその時間帯に特定の活動や要因が集中している可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な周期性や特定のパターンは見受けられませんが、特定の日付での突発的な変動が際立っています。これは、外部要因（例：イベント、天候、社会活動）が影響している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることおよび影響に関する洞察**
– このヒートマップから、特定の時間帯での活動やパフォーマンスの変化を直感的に把握できます。ビジネスや社会においては、特定時間帯の高いスコアがビジネスチャンスにつながり得ることを示し、逆に低い時間帯には改善の余地があることを示唆します。このデータを利用して、運営方針やマーケティング戦略の見直しを検討することができます。
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:
以下に、グラフの視覚的特徴とそこから導かれる洞察について述べます。
1. **トレンド**
– 日付が進むにつれ、色の変化が見られ、特に7月5日から7月12日にかけては明るい緑から黄緑への遷移があり、スコアの増加傾向を示しています。その後、7月17日以降にスコアが低下している兆候があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日のある時刻に鮮やかな黄色が見られ、ここでスコアが非常に高くなっていることが示唆されます。その後、急激な色の変化が7月19日と20日に見られ、急激なスコアの低下が示唆される。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 各色が異なるスコアのレベルを示しており、暖色系（黄色）は高スコア、寒色系（青や紫）は低スコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の日付にわたる複数の時間帯でのスコアの類似や相違が観察できるが、特に7月5日から7月12日の間での顕著なトレンドは、一貫した高スコアを示す時間帯が増加しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとのスコアの変動は日付と関連しており、特定の日には時間帯全体にわたって顕著な活動や変化が見られることがあります。これがグローバルなイベントや社会的な活動の変化と関係している可能性があります。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– スコアの変化は、社会的な活動やイベントに紐づいている可能性があります。高いスコアの日付は活発な経済活動や社会的な関心が高まっていることを示唆するかもしれません。逆に、スコアが低下するときは、経済的あるいは社会的な問題が存在する可能性を示唆します。この情報は、ビジネス戦略の調整や政策決定に重要な影響を与え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、様々なWEI項目間の相関を示しています。以下に、このヒートマップから得られる主な洞察を示します。
1. **トレンド**
– ヒートマップ自体は時系列データではないため、期間内のトレンドは直接示していませんが、高い相関が示す強い結びつきを確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は直接示されてはいませんが、他の相関値と比べて不自然に低い相関がある場合、それが外れ値として考えられます。（例: 社会WEI（公平性・公正さ）と各項目の相関）
3. **各プロットや要素（色、密度など）が示す意味**
– 色が赤に近いほど相関が高く、青に近いほど相関が低いことを示しています。
– 総合WEIと他のWEI項目との相関が概ね高く、全体としての連動性が伺えます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 各項目間の強い相関が、相互に連動している可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 個人WEI平均と個人WEI（心理的ストレス）の間で特に強い相関があります（0.88）、また総合WEIと個人WEI平均（0.89）も高い相関があります。
– 社会WEI（公平性・公正さ）は他の項目、特に個人関連のWEIと比較的低い相関を持ちます。
6. **このグラフから人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**
– 高い相関関係によって、特定のWEI項目が向上すると関連した他の項目も改善する可能性が高いことを示唆しています。例えば、個人の心理的ストレスが軽減されると、全体的なWEIが向上する可能性があります。
– 社会的な公平性・公正さに関するWEIの改善が、他の個人レベルの指標を大きく変えないことも示唆されており、異なる施策が必要かもしれません。
このヒートマップは、政策立案や企業戦略の策定において、重点を置くべきWEI項目間の連携を示す重要な指標として活用できます。
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:
以下に、この箱ひげ図から得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフはカテゴリごとのWEIスコアの分布を示しており、時間に伴うトレンドではありません。しかし、カテゴリごとのスコアが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各WEIタイプにおいて外れ値が見られます。特に「個人WEI（自由度と自治）」や「社会WEI（生態系整備・持続融合）」で顕著です。
– 大多数のカテゴリで中央値は比較的安定しており、大きな変動はないように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱の上下のヒゲはデータの範囲を示し、箱の中はデータの第1四分位数と第3四分位数を表しています。
– 箱の色分けはカテゴリの違いを表していますが、視覚的に識別しやすくするためのもので、スコアに直接関連しているわけではありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではありませんが、異なるWEIカテゴリが一度に比較されています。
– カテゴリ間の相関関係を直接示すものではありませんが、スコアの高さから関連が推測されるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合的に「個人WEI」が高いスコアで箱の範囲が狭く、データが集中していることを示唆しています。
– 対照的に、「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」ではスコアの分布が広く、変動が大きい可能性があります。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 一目で個人レベルのWEIが概ね良好で、安定していると感じられます。
– 社会環境に関連する項目は変動が大きく、改善の余地があると直感的に感じられます。
– ビジネスや社会において、個人の自由度が高いことはプラスに働く可能性が高いが、持続可能な社会インフラや公正性に関する改善が求められそうです。
この分析は、具体的な政策決定や社会改善の指針として役立つかもしれません。
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、360日間の国際カテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）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**:
– グラフ全体のデータは明確な上昇や下降のトレンドを持たず、広がりを見せています。
– 第1主成分と第2主成分の間に、特定の方向への強い相関は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分がプラスの高い値（0.2以上）に集中する一部のデータポイントが観察されますが、これらが特に外れ値とみなされるかどうかは、他のデータポイントの分布次第です。
– 明らかに他のポイントから孤立しているものは少なく、目立った外れ値は見当たりません。
3. **プロットや要素の示す意味**:
– 各データポイントは具体的な観測またはエンティティを表していると考えられます。
– 第1主成分はデータの分散の65%を説明し、より重要な変動を捉えていると解釈されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 単一のPCAプロットのため、時系列的な変動は直接は読み取れませんが、一つの要素が他の要素にとって非常に支配的に見える特徴は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは第1主成分に沿って広がっており、第2主成分に対しては分布がより狭いことがわかります。
– 有意な相関があるかどうかを判断するには、さらに分析が必要です。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– WEIは通常、社会経済活動の動向を反映しています。したがって、この分散が示すのは、観察された期間における多様性または変動の範囲かもしれません。
– これだけで即座にビジネスへの直接的な影響を特定するのは難しいですが、異なる主成分が示す多様な要素がどのように影響し合っているかの解釈を進めることで、さらに詳細なインサイトを得ることが可能です。
この分析を基に、データの背後にある要因を解釈し、具体的なビジネスケースや社会的な状況に応じた考察を進めることが有益でしょう。
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。
