📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析レポート: WEIスコアの推移および異常値分析
**1. 総合WEIスコアの時系列推移:**
– 概観すると、総合WEIスコアは0.65から0.85の間で変動しています。
– **トレンド:** 前半（7月初旬）はスコアが緩やかに上昇しており、それ以降は0.8を境に高いスコアを維持しています。
– **ピーク:** 2025年7月6日および7月12日に0.85までスコアが上昇し、その後も高水準を維持しています。
– **低下:** 7月19日に一時的な低下（0.70）が見られます。
**2. 異常値の検出:**
– 指摘された異常値は、データの急激な変動や外れ値を示しています。例えば、7月6日は0.64から0.81へ急増し、その後0.85に達しています。また、7月19日に0.69などの低下局面があります。
– **可能性のある原因:** 経済的、健康的な要因、または社会的なイベント（例：新法や政策変更、重大な社会イベント）が考えられます。
**3. 個人WEI平均および社会WEI平均の比較:**
– 両者がともに上昇する傾向を示す中、総合WEIが個人WEIの変動に密接に関連していることがわかります。例えば、7月6日のピーク値において、個人WEIが先行して高い評価を得ている。
**4. 項目間の相関:**
– 各項目間の相関は、社会WEIが全体的に他の要素（特に経済的余裕や持続可能性）と高い相関を示しています。公平性と持続可能性の項目が突出しています。
**5. データ分布:**
– 箱ひげ図を用いると、一部の項目（特に経済余裕と健康状態）が狭い分布を持つ一方で、心理的ストレスなどは広い分布を示し、不確実性が高いと推測できます。
**6. 主要な構成要素 (PCA):**
– PCA分析で最も寄与している要素は、PC1（64%）です。これは、おそらく総合WEIスコアに強く影響を与える要因群として、経済的余裕や社会構造的安定を示唆しています。
– **PC2**が次に高い寄与率 (18%) を持ち、これには社会的公平性や心理的ストレスが含まれている可能性があります。
**まとめ:**
– WEIスコアの高低には、個人の健康状態よりも社会的要素や持続可能性の寄与が大きいことが示され、社会全体の変動に連動している様子が見受けられます。
– 異常値は、短期的な社会現象・政策による影響を表している可能性があります。このため、データを有効に活用するには、これらの変動要因を精査する必要があります。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 左側の青いプロット（実績AI）では、2025年7月から9月までの間、WEIスコアは比較的安定しており、0.6から0.8の範囲に留まっています。
– 右側の緑色のプロット（前年比AI）では、WEIスコアに上昇トレンドが見られ、時間とともに増加していることが観察されます。
2. **外れ値や変動**:
– 左側には青いプロットが密集しており、大きな外れ値は見られませんが、少しの変動が認められます。
– 緑色のプロットでは、特に大きな外れ値は存在しません。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットが実績を示し、緑色が前年との比較データを示しています。
– 「予測の不確かさ範囲（灰色）」が実績データの背後に描かれており、線形回帰などの予測には薄紫、緑、ピンクの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AIと前年比AIの間に明確な関連性は見られませんが、前年データの上昇トレンドが際立っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは安定しており、前年データが増加する傾向にあるため、過去のパフォーマンスと今後の傾向の間にはポジティブな相関がある可能性があります。
6. **直感的洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– このグラフは、ある基準に対して安定した実績を持ちつつ、未来にはポジティブな成長が期待される状況を示唆しています。ビジネスにおいては、今後の成長に向けた投資や準備が必要であると直感的に思われ、社会的には改善された状況やポジティブな変化を期待できる兆候が見られます。
このグラフをもとに、過去の安定性と今後の可能性を考慮して戦略を策定することが推奨されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには二つの期間があります。最初の期間（2025年7月-2025年9月）は「実績」として青い点で密集しています。その後の期間（2026年6月-2026年7月）には緑の点で示されるデータが見られます。
– 青い点の期間は、全体的にほぼ一定の値を示し、急激な上昇や下降のトレンドは見られません。緑の点も密集していますが、こちらも特に大きなトレンドはありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点と緑の点の間に大きな空白期間があり、この間のデータがないことが特記すべき点です。異常値としては、青い点の期間にある「異常値」を示す黒の輪郭が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は「実績」、緑の点は前年の「比較AI」で、それぞれ実際のデータと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おり、通常のデータから外れた値があることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 見た限りでは、実績と前年の比較データは直接的な因果関係を示しているわけではないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアが常に0.6～0.8の範囲内に密集しており、特定の期間での分布が安定しているように見えます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– データの密集と安定感から、現在の状況がある程度安定していると考えられますが、2026年6月から7月にかけてのデータが新たにどう変動するかは今後の注目点です。
– 差異期間の点を考慮すると、データが不完全か、または予測外の事象が発生した可能性を考慮すべきです。
– ビジネスにおいてこのような安定した指標を維持することは重要であり、安定性の維持や異常値の早期発見を基にした運用改善が考えられます。
この評価を通じて、データの信頼性や予測力の向上につなげることが可能であり、特に異常値の識別とその原因分析が重要になります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 過去の実績（実績AI、青色の点）は、一定の期間でほぼ横ばいを示しています。WEIスコアは0.75から0.9の範囲で安定しています。
– 予測（予測AI、赤い×）はなく、過去のデータと未来の予測の空白期間があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色の実績データには外れ値が存在し、黒色のリングで示されています。これらのデータ点は他の点から大きく離れており、特異な状況を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 緑色の前年データは、未来の予測を視覚化する目的で使用されています。前年データはWEIスコアの分布幅の予想に役立つかもしれません。
– プロットの背景がグレーの領域は予測の不確かさを示していますが、具体的な予測データがグラフには表示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の線が示されていますが、未来の予測値と関連するデータはグラフには表示されていません。それにより、各手法がどの程度実績に合致しているかの比較は困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実際のデータは比較的安定していますが、外れ値の存在が全体の解析を複雑にしています。
6. **直感的および社会的・ビジネスへの影響**:
– WEIスコアが横ばいであることは、過去の一定期間において社会的安定性が維持されていたことを示唆します。
– 外れ値の存在は、特定のイベントや政策変更など、異常事象を表している可能性があり、詳細な分析が必要です。
– 予測AIの視点から、未来の安定性を維持するために既存のデータを活用した戦略の策定が期待されます。
全体として、このグラフは過去の安定性を示しつつ、外れ値があることによる潜在的なリスクを示しています。予測モデルはそれぞれの手法によって異なるアプローチを示し、より精密な計画や意思決定に役立てることができるでしょう。
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:**
– グラフの初期には実績データ（青い点）が多く観察されますが、急激なトレンドは見られません。
– 後半には予測データ（緑の点）が密集しており、過去の実績データよりも若干低い位置にあります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期の期間にはいくつかの外れ値（黒い輪）が存在しますが、それ以外は比較的一貫しています。
– 特に大きな急激な変動は見られませんが、期間の移行に伴うデータポイントの変化はあります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績データを示し、黒い輪は異常値を示しています。
– 緑の点は予測データであり、異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）による予測の範囲を示しています。
– 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:**
– 初期の実績データと後半の予測データの間には明確なギャップがあります。ただし、大きく乖離した傾向は見られません。
– 決定木やランダムフォレストによる予測は、比較的狭い範囲に収まっていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは安定しているが、若干の外れ値が存在します。
– 予測データは密集しているが、実績と予測の間にはわずかなシフトがある。
6. **人間が直感的に感じる可能性のあること、ビジネスや社会への影響:**
– WEI（経済的余裕）のスコアが安定していることは、個人の経済状況が全体として維持されていることを示す可能性がある。
– 予測データの配置からは、今後の経済的状況がやや厳しくなることを示唆しているため、個人や企業による経済的戦略の見直しが必要となるかもしれない。
– 外れ値の存在は、個別のケースでの対策が必要な可能性を示唆しています。
全体として、グラフは安定した傾向を示しつつも、予測範囲内での慎重な計画が求められることを示しています。
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、グラフの分析とそれに基づく洞察を示します。
1. トレンド:
– グラフの左側（過去の期間）では、主にWEIスコアが0.7から0.8の範囲で安定しています。
– グラフの右側（予測期間）でも、スコアは大きな変動なく0.7から0.8の範囲に留まっています。全体的にWEIスコアは横ばいの傾向にあります。
2. 外れ値や急激な変動:
– 初期のデータには黒い円で示される外れ値が観察されますが、全体的な傾向には大きく影響していません。
– 目立つ急激な変動はありません。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青い点が実績データ、緑色の点が前年のデータです。
– 予測データは赤い「×」で示されています。
– 灰色の背景は予測の不確かさを示しますが、非常に狭い範囲で安定しています。
4. 複数の時系列データとその関係性:
– 実績の青い点と予測の赤い「×」は非常に近い位置にあり、AIが現状を正確に予測していることが示唆されます。
– 緑色の前年データは過去とほぼ同じ範囲にあり、季節的な大きな変動は考えられません。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 明確な周期性や相関は見られませんが、前年と同様の分布を示すことから、年ごとの大きな変動はないと考えられます。
6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響:
– 現在の健康状態が安定しているということは良い兆候です。
– AI予測がほぼ実績と一致しているため、今後の予測も信頼できるでしょう。
– 企業や組織は、この安定した状況を基に計画を立てることができ、ヘルスケアリソースの配分等を効率化できます。
この分析により、個人の健康状態が安定していること、そしてAIモデルによって予測が正確に行われていることが確認され、今後の計画に役立つと考えられます。
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:
このグラフは、国際カテゴリにおける個人の心理的ストレスを示すWEIスコアの時系列散布図です。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– データは大きく2つの時期に分かれています。グラフの左側では、WEIスコアが主に横ばい状態にありますが、グラフの右側ではスコアがやや上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のデータセットには異常値が識別されており、黒い円で示されています。これらは他のデータポイントから外れているため、異常なイベントを示す可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、緑の点は前年のデータを比較しています。異常値は黒い円で示され、予測値は赤い×印です。
– 予測には3つの異なる手法が使用されており（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）、それぞれ異なる色で示されています。これは、異なる手法による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**:
– 実績データは横ばいの状態から始まり、その後変動が見られます。予測データはそれに基づき、予測の幅が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測される値の範囲（不確かさ範囲）が示されており、予測の信頼性や不確実性を理解するのに役立ちます。
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**:
– 異常値の存在は、特定のストレスイベントが個人や集団に与える影響を反映している可能性があります。
– ビジネス面では、心理的ストレスのトレンドや異常値の理解を通じて、社員の健康管理や支援策の計画に役立つかもしれません。
– 社会的には、特定の時期におけるストレス増加を示すデータは、政策決定者がストレス軽減のための施策を強化するための根拠となるでしょう。
このように、グラフは心理的ストレスの動向や予測に関する重要なインサイトを提供しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– 初めの期間（2025年7月から10月まで）は、青色で実績データが示されており、値は0.6から0.8の範囲で横ばいです。
– その後、データは途絶え、2026年4月から予測データ（緑色）が増加傾向を示しています。
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（黒い円）があります。これらは予測から大きく外れている可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味:**
– **実績（青色）**：実際に観測されたデータ。
– **予測（緑色）**：複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による将来の推定。
– **異常値（黒い円）**：他のデータポイントと整合しない値。
– **予測の不確かさ範囲（灰色）**：予測値の信頼区間を示し、約±3σの範囲をカバーしています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 予測モデルはそれぞれ異なる手法を用いており、緑色のプロットがそれを示しています。線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測値の間に若干のばらつきがありますが、全体としては増加傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは横ばいですが、予測データは上昇傾向を示しています。異常値が実績においても上昇トレンドを乱しているようです。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 初期の実績データが安定していることから、人々は自由度と自治に関して一定の評価を受けていると考えられますが、特定の要因により一時的な異常が発生しています。
– 予測はポジティブであり、未来に向けて自由度と自治が改善する期待が示されています。これは、ビジネス環境や社会においてより多くの自由と自治の確保が進む可能性があることを意味します。予測の信頼区間が少し広いことから、慎重な対応も必要です。
この分析により、社会やビジネスが今後どのように自由度と自治の観点から進展するかに関して、データに基づいた期待を抱くことができます。しかし、実績と予測の乖離や不確実性を考慮し、政策や戦略を柔軟に対応することが求められるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 初期の期間には、実績（青）が比較的高い位置に集まり、軽微な変動を示しています。その後、予測（ピンク、紫）のスコアが緩やかに下降している様子が見られます。さらに、前年のデータ（明るい緑）が中盤および後半に高い値に集まっており、シフトがある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータに異常値とされたプロットが黒で囲まれて表示されています。これらは他のデータから明らかに乖離していますが、数は多くありません。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットが実績であり、濃い緑のプロットは前年のデータを示しているようです。
– 予測プロットは3種類のモデル（紫、ピンク、明るい青）に分かれており、それぞれやや異なる傾向を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、±3σで設定されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績に対する予測（異なるモデル間）の共通な傾向は、スコアが全体として低下する方向にありますが、各モデル間での微妙な差異が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアが高い地点での青プロットの密度は比較的高く、一定の範囲で集中しています。
– 前年データが全体として高いスコアに集まり、異なる時期にスコアが変動する様子がわかります。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**
– 社会の公平性・公正さ（WEI）が時間の経過とともに下がる可能性が示唆されており、予測精度も課題となり得ます。特定の異常値の存在は、特定の出来事や政策変化が影響している可能性を示唆しているかもしれません。
– ビジネスへの実務的な影響としては、これらのトレンドを基に政策や戦略を見直す必要があり、予測モデルの精度改善によってより適切な対応が可能になると考えられます。
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:
以下は、このグラフから得られるインサイトです。
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。初期において「実績（実績AI）」が一定範囲に集中している時期があります。
– 後半部では「予測値」と思われる別のクラスターが形成されています。これは新しい周期や段階を示唆しているかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータセット内にいくつかの異常値が見られますが、全体的には大きな変動は少ないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の円は「実績（実績AI）」を表しており、早期に集中しています。
– 緑の薄い円は「前年度（比較AI）」を示しています。これも後半部に集まっています。
– 「予測（決定木回帰）」、「予測（線形回帰）」、「予測（ランダムフォレスト回帰）」の異なる手法に基づく予測カーブが、後半のデータに影響を及ぼしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「実績」と「予測」の間には一貫した移行があるように見えるが、時間の経過によるトレンドの変化も示されています。「実績」から「予測」への遷移は、成長や変化の予測を伴います。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データはクラスター化されて分布しており、段階的な予測との比較が容易です。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– グラフは持続可能性と自治性の指標に関して安定的な基盤を持ちつつ、予測される変化に備えた対応を示しているかもしれません。
– ビジネスや社会においては、今後の変化へ既存の実績を活かしながら、予測モデルによる計画立案や戦略変更が必要となる可能性があります。このデータは戦略的意思決定において使えるでしょう。
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:
このグラフに基づき、以下のような分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフに表示されているデータは、約360日間にわたり、主に左右に分かれているように見えます。左側（2025年）のデータは比較的高いスコアで一定の幅で分布しており、右側（2026年）のデータも高いスコア範囲で安定しています。
– 全体的に、スコアが高い状態で安定しているように見え、特定の上昇や下降トレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 対象期間の初期（2025年7月1日付近）には、いくつかの異常値（黒い○）が表示されていますが、それらがスコア範囲全体においてどのように影響しているかは不明です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、緑色の点は「前年」として表示されています。これらはスコアの高い範囲に位置しています。
– 紫色と水色の線は異なる予測手法（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示し、これらがほぼ水平に引かれていることから、予測は過去のデータと同様に高い安定性を見込んでいると解釈できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前年のデータと現在の実績データの位置が重なっていることから、前年に比べて大きな変化はないと見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値が示す通り、特定の期間でスコア範囲が一時的に変動していますが、全体的な分布は高いスコア域に固まっており、安定感が感じられます。
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についての洞察**:
– 高いスコアでの安定性は、対象となる社会基盤や教育機会が確実に維持されていることを示唆します。ビジネスや政策においては、現在の取り組みが効果を発揮していると考えられ、新たな戦略よりも現状維持または細部の改善が焦点となるでしょう。
– 異常値がどの分野に関係しているのかを特定し、そこに改善や対策を施すことで、より一層安定性を高めることが期待されます。
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:
以下は提供されたグラフについての分析です。
1. **トレンド**
– 左部分の青いプロット（実績AI）は、特定の期間で上下しているものの、全体的には0.6から0.9の範囲に集中しています。右部分の緑のプロット（前年比AI）は0.5から0.6付近に多く集まっています。全体として、過去のデータは平均以上のスコアを示していますが、最近の傾向としてはやや低下しているように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロット中に黒い円で囲まれた異常値があります。これらは全体的な分布から外れているデータポイントであり、特異な出来事や計測ミスを示唆する可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 各色は異なるモデルやデータタイプを示しています。青は実績データで、緑は前年比データです。プロットの密度が高い部分は、その期間に多くのデータが集中していることを示しており、停滞または重要な変化が少ないことを意味するかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青と緑のプロットの間には時間的なギャップがあります。このことは、実績から前年比への変化がどのように進行したかについての比較を可能にしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 両者はスコアの範囲が異なり、前のデータ（青）は広範囲に分布していますが、その後のデータ（緑）はより狭い範囲で集中しています。これは前の状況から少し保守的になった可能性を示唆します。
6. **直感的な洞察および影響**
– 初期の実績データは高スコアを示しており、共生や多様性の評価が高かったことが分かりますが、その後のデータは少し低下している傾向があります。これは、社会的な多様性や自由の保障に関する状況が難しい局面に入ったことを示唆しているかもしれません。企業や政策立案者は、この傾向に対応するための新たな対策を講じる必要があるでしょう。
この分析は、データの傾向と変化の理解を通じて、より効果的な社会政策やビジネス戦略の計画に役立ちます。
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、2025年7月1日から2025年7月21日までの期間の「国際カテゴリ 総合WEIスコア」を示しています。以下に、分析および洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 色の変化を見ると、特定の時間帯で周期性が見られます。全体的に見ると、時間の進行に伴いスコアが多様な色を示し、一日は一見して周期的である可能性を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日と7月12日に黄色くなる部分があり、他の時間帯より高いスコアを示しています。これらの時間帯は際立った活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**:
– 横方向のカテゴリは時間を示しており、色は総合WEIスコアを示しています。色が緑から黄色に近づくほどスコアが高く、青や紫は低いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯（7時、16時、23時など）において比較的時間が集中しています。これに関連性やパターンが見られる場合、特定の活動が定期的に行われていることが推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の分布は比較的ランダムですが、特定の時間帯や日付で一貫性があります。これにより、一定の活動パターンが存在する可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 特定の時間帯と日付での高いスコアは、ビジネスや国際イベントが集中して行われる時期かもしれません。それに伴う経済活動の増加や国際的な注目が集まる可能性があります。企業はこれを利用して、最適なタイミングでマーケティングやイベントを実施することで競争優位を得られる可能性があります。
このように時系列ヒートマップは、時間とともにどのように活動が変化するかを直感的に理解する手段として有用です。
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、360日間の個人WEI平均スコアの時系列を示しています。分析を以下に示します。
1. **トレンド**：
– 日付ごとの時間単位（0〜23時）で色の変化があります。全体的に見ると、スコアは日にちの進行に従って微妙に変化していますが、周期的なパターンは明確には見受けられません。
– 特定の日（例えば2025-07-06や2025-07-12）に明るい黄色があり、これが上昇の兆しを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 一部の時間帯で明確にスコアが上がっているところがあり、特に18時や23時頃（7月6日と7月12日）はスコアが大きく上昇しています。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 色のスケールはスコアの大きさを表しており、黄色が最も高く、紫が最も低い値を示しています。緑や青が中間値を示しており、時間帯によって色が異なるのは、スコアの変化があることを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 時間帯ごとのスコアが個別に示されているため、日ごとの変化は比較しやすいです。例えば、18時と23時は、他の時間帯と比べてスコアが高い日があることから、注目度や活動が集中している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 特定の時間帯に高いスコアが集中していることから、日中の特定の時間に活動が高まる傾向があります。結果として、これがビジネス活動や社会的活動に対する特定の対応を促す可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**：
– 特定の時間帯や日付でスコアが高まる現象は、曜日や特定のイベントに関連して活動が増えていることを示唆するでしょう。これにより、企業は特定の時間帯にマーケティング活動や営業活動を集中させる戦略を考えることができます。また、社会的には、公共サービスや交通機関の運用についても、スコアの高い時間に資源を集中させることが有益かもしれません。
このような分析を通じて、ビジネスや公共政策の改善に役立てることができるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 時間の経過とともに、異なる時間帯での変化が観察されます。例えば、15時や23時の時間帯では多様な色が見られ、特定の日にウェイトが集中しています。
– 日を重ねるごとに、それぞれの時間帯でスコアが変動し、一定の周期性があることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日に23時の時間帯で非常に高いスコアが記録されています（黄色）。これは通常のパターンから外れており、注目すべき変動として考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡がスコアの値を示しており、紫が最も低く、黄色が最も高いスコアを示しています。明るい色は高スコア、暗い色は低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとに色の明暗が異なるため、異なる時間帯が特定の日に異なる影響を受けている可能性があります。特に、16時と23時でよく見られる変動が目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯（例えば、15時と23時）での色の分布から、特定の時間に特別なイベントや社会的な要因が影響していると考えられます。
6. **直感的な感覚と社会的影響**
– 多くの人が23時のスコア変動を重要視し、その理由（天候、イベント、政策など）に関心を持つでしょう。この変動はビジネスにおける夜間活動や消費パターンに影響を与える可能性があります。
– 増減の明確なパターンを観察できるため、政策立案者やビジネスリーダーが意思決定の参考にすることが期待されます。
このヒートマップを通じて得られる洞察は、日常の活動や特定の出来事が異なる時間帯で社会に与える影響を理解する上で有益です。
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:
このヒートマップは、異なるWEI（World Economic Indicators）の項目間の相関関係を視覚化したものです。ヒートマップの分析に基づいて、以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップ自体は時系列データを直接示していませんが、相関の強さを色で表現しています。赤が濃いほど正の相関が強く、青が濃いほど負の相関が強いことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の外れ値や急激な変動は、このヒートマップでは識別できません。ただし、相関が非常に低いかマイナスの値（例: 社会WEI（公平性・公正さ）と他の項目）があるため注意が必要です。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 赤色は高い相関（0.80以上）を示し、オレンジ色は中程度の相関を示しています。それに対し青色は低い相関または負の相関を示します。
– 例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の相関が0.66であり、比較的強い正の相関があることが分かります。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時系列データは直接含んでいませんが、複数の項目間の相関を見ることで、長期的な関係性を推察可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合WEIは全体的に大部分の項目と良好な正の相関を示しています（例: 「個人WEI平均」0.88）。
– 社会WEI（公平性・公正さ）は、多くの項目と比較的低い相関を示しており、他の項目から影響を受けにくい可能性があります。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– ビジネスや社会において、特定のWEI項目を改善することは他の項目にも良い影響を及ぼす可能性があります。例えば、個人の経済的余裕が向上すると健康状態も良くなる傾向があることを示唆しています。
– 社会WEI（公平性・公正さ）は他の項目との相関が比較的低いため、独立した改善が必要な可能性があります。
このヒートマップは、各指標間の関係を理解し、政策立案やビジネス戦略の策定に役立つでしょう。特に、強い相関を持つ領域に注力することで、効率的な資源配分が期待できます。
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:
以下にグラフの分析を示します：
1. **トレンド**:
– グラフは特定の期間のスコア分布を示しているため、上昇や下降といった時系列的なトレンドは直接的には見えませんが、カテゴリ間の比較は可能です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各ボックスプロットにいくつかの外れ値が見られます。特に「個人WEI（感情状態）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」のカテゴリでは、外れ値が顕著です。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– ボックスプロットの位置と幅はそれぞれのカテゴリの中央値とデータのばらつきを示しています。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」は中央値が比較的高く、データの拡散も小さいことがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「個人WEI」と「社会WEI」など、異なるカテゴリ間での相対的な位置により、それぞれのスコアが比較できます。例えば、全体的に「個人WEI」カテゴリは「社会WEI」カテゴリよりスコアが高い傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリでスコア分布の範囲と中心傾向が異なり、それぞれの社会的または個人的な幸福度の違いや特徴が反映されています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このグラフから直感的に、人々がどのカテゴリでより幸福を感じやすいのか、あるいはどの領域で不満が生じているかを判断できます。ビジネスにおいては、異なるカテゴリのスコアを比較することで、どの要素が市場や社会への影響が大きいか特定でき、それに基づいた戦略を立てることが可能です。
これらの分析により、最も重要な項目や改善が必要な領域を特定する助けとなります。特に外れ値が多い分野は、さらなる調査と対応が必要と言えるでしょう。
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:
以下は、提示された主成分分析（PCA）グラフからの洞察です。
1. **トレンド**:
– 第1主成分と第2主成分の両面でデータが中央に集まる傾向が見られますが、明確な上昇や下降のトレンドは観察されません。ただし、右上に向かってデータが増えている傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値は特に顕著には見えません。しかし、左下や右の一部に他よりもやや離れた点がいくつか見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点はおそらく、WEI構成要素における特定の観測やサンプルを示しています。第1および第2主成分に基づき、それぞれのデータポイントが異なる特徴を持っていることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– PCA自体は個々の時系列データの相関を示すものではありませんが、全体的な変動やパターンを抽出し、主成分がどのようにデータに寄与しているかを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布のパターンから、第1主成分が第2主成分の分散にある程度寄与している可能性がありますが、比較的独立した構造を維持しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– この分布は、異なる国や地域が特定のWEI構成要素に対してどのように位置づけられているかを示すものでしょう。集中しているエリアは類似した特徴を持つサンプルを示し、特に右上のエリアが注目すべき顕著な領域になる可能性があります。政策立案者やビジネスリーダーは、これらのクラスタリングを基に、国際的な戦略を練る可能性があります。
このPCAグラフは、データの多次元的な特性を把握するための視覚的理解を助け、それに基づいた意思決定をサポートします。
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。