📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析結果を以下に示します。
### 重要な傾向
– **総合WEIスコア**: 全体的に上昇傾向にあり、特に2025年7月6日から7日にかけて顕著な上昇が見られます。この期間中、最大値が0.85375に達しています。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人WEIは小さな変動を繰り返しながら、徐々に上昇しています。社会WEIは7月の前半で顕著に上昇し、7月6日に0.9を超えるスコアを記録。その後、高止まりしています。
– **項目間での主な変動**: 全体的に持続可能性と自治性、共生・多様性が強い状態を示しており、特に社会WEIの中では安定した高スコアを記録しています。
### 異常値
– データ上、多数の異常値が記録されています。例えば、7月20日は異常値が頻繁に記録されており（総合WEI: 0.68, 0.74, 0.71など）、データ収集プロセスや外的要因（重要な社会現象やイベント）による影響の可能性があります。
### STL分解の結果
– **トレンド**: 徐々に上昇しており、特に社会カテゴリにおいて持続可能性と自治性要素がバネの役割を果たしています。
– **季節性**: パターンが見られ、ワークデーか休日かによる変化がある可能性があります。
– **残差成分**: 説明できない急激な変動がいくつか記録されています。ドメイン外の大規模なイベント（政府発表、社会的議論など）が影響している可能性があります。
### 項目間の相関
– **高い相関**: 持続可能性と自治性は社会基盤と強い相関を持っています。また、社会の持続可能性は公平性と自治性、自由の保障との間に積極的な相関があります。
– **低い相関**: 経済的余裕と心理的ストレスは、他の項目との相関が低く、独立した動きを示しています。
### データ分布
– 箱ひげ図によると、持続可能性と自治性の項目が最も安定しており、中央値が極めて高い。また、異常値として下に大きな外れ値が複数検出されています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1, PC2の寄与率**: PC1が全データに最も寄与し、主に社会インフラストラクチャと共生・多様性の側面を反映しています。PC2は個人の健康状態やストレスとの関連がありますが、少しずつ改善されつつあります。
この分析により、社会の持続能力が重要な推進力であり、多様な要因がWEIに影響を及ぼしていることが分かります。特に、上昇傾向が観測されたことから、社会改善の兆候として評価でき、今後も継続的なモニタリングが望まれます。
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:
1. **トレンド:**
– 初期のデータ（2025年）は、0.6から0.8の範囲で横ばいのようです。
– 2026年に入ると、スコアは上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 最初の部分にいくつかの異常値が見られますが、その後は安定しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青色のプロットは実績データを表し、黒色の丸で囲まれたものは異常値を示しています。
– 緑色のプロットは前年のデータを示しており、前年からの変化を視覚的に比較できます。
– 様々な色の線は異なる予測モデル（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を比較することで、予測の精度を評価できます。
– 予測モデルにより異なるパターンを示す可能性があるため、それぞれの予測の信頼性も検討する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 年をまたいで分布が異なリ、トレンドがあることがわかります。特に、実績データが新しいデータポイントに向かって上昇しています。
6. **直感的に感じることとビジネスへの影響:**
– 2025年の間は一定していましたが、2026年にかけてWEIスコアが上昇していることから、新しい戦略や外部要因の影響があるのかもしれません。
– ビジネスや社会において、WEIスコアが持続的に上昇する場合、ポジティブなトレンドとして見なされ、さらなる投資やプロジェクトの拡大が検討されるでしょう。
この分析から、人々は将来の展望に対して期待感を持つ一方で、異常値の原因や予測モデルの精度にも注意を払う必要があります。
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:
1. **トレンド**
– グラフの左側に実績データ（青色の実績AI）が集中しており、時系列に沿った明確なトレンドは見られません。期間が2025年7月から2026年7月まで広がっているため、周期性や増減の傾向を特定するのは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のデータポイントのいくつかは、黒い円で囲まれた異常値としてマークされています。これらは全体的なデータから外れているため、特別な要因が影響している可能性があります。
3. **プロットの意味**
– 紫色、ピンク色、薄紫色の線は、それぞれ異なる回帰方法を表しており、将来の予測を示しています。この中で、細かな密度の変化や分布の違いが、モデルの予測の幅を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 左側の実績データと右側の前年の緑のデータは、時系列として関連していますが、明確な相関関係は示されていません。それぞれのデータセットは独立しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年のデータに明確な相関は見られません。両者の間に関連性を見出すためには、さらなるデータ分析が必要です。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– グラフからは、データの集中と外れ値の存在によって、不規則な事象が発生していることがわかります。これにより、モデルの予測が難しくなっている可能性があります。ビジネスや社会において、このようなデータの不安定性は、予測に基づく計画立案を困難にし、実績の監視やさらなる原因分析が不可欠です。緑色の前年データが示す過去の傾向は、将来の展開に関するヒントを提供するかもしれませんが、現在の状況と比較するための慎重な検討が必要です。
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**
– グラフ上半分に表示されているデータポイントから、現時点で明確な上昇または下降トレンドは見られません。ただし、前年のデータ（緑色の点）は比較的高いスコアで密集しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値としてマークされた点（黒い円）は、実際のデータ（青い点）には特に見られませんが、予測値（赤い×）と比較すると、いくつかの外れ値がグレーのエリアから外れていることがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIによる実際のスコアを示しており、赤い×は予測AIでの予測値を指しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、予測に含まれない異常な変動はこれを超えている可能性があります。
– 線形・決定木・ランダムフォレストといった異なる予測モデルが表示されており、それぞれ異なる傾向を示す可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のデータとの間にはスコアが高いという点で一貫性が見られます。予測データとのズレがどの程度改善できるかが鍵となるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現時点では相関関係を示す結論を出すのは難しいですが、実績データと予測データの間には一定のズレがあります。これが将来の予測精度を見直すための指標となるでしょう。
6. **直感的な感覚と社会・ビジネスへの影響**
– グラフを見る限りでは、AIの予測と実績のズレが目に付きます。このズレを如何に縮小するかがAIの信頼性を高める鍵となるでしょう。
– 高いスコアの安定は、社会の福祉やサービスの質が安定していることを示しており、これを維持することで社会全体の幸福度を高めることが期待されます。
このデータは主にAIモデルの予測精度と現実のデータの比較を中心とした分析を促しています。このような視点は、政策決定やビジネス戦略の立案において非常に重要です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ（青い点）：** グラフの初めのほうに密集しており、大きな変動は見られません。つまり、WEIスコアは一定の範囲内で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **異常値（黒い円）：** 複数の異常値が初期データで観測されます。これらのスコアは通常の範囲から逸脱しており、何らかの不規則な経済的要因があった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– **予測データ（緑の点）:** より後半に時間軸で分布しており、比較的集中しています。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）が異なる手法を使って出された結果は、それぞれ異なる傾向を示していますが、全体的に似たような範囲に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデル間の結果は密に絡み合っており、複数のアルゴリズムがほぼ一致したスコアを予測していることが分かります。これはモデルの信頼性に対してポジティブに評価できるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期段階でのデータはやや高いスコアで密集していますが、予測段階ではより標準化された、狭い範囲で予測が行われているようです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– **直感的な考察:** 初期のデータにおける異常点や安定したスコアは、経済環境の変化が少なかったことを示唆します。予測モデルの一致度の高さは、今後の経済状況がある程度予測できることを示しているため、ビジネスとしては安心材料となるでしょう。
– **影響:** WEI（経済的余裕）が安定している場合、消費者の購買力も安定する可能性があります。これは企業にとって安定した市場環境を提供することになりうるため、ビジネスの計画や投資が立てやすくなるかもしれません。
この解析を基に、関係者は予測に基づいた戦略の検討や異常点の原因分析を進め、より良い意思決定に繋げることが可能です。
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:
以下は、提示されたグラフの分析における視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフには明確な時間的なトレンドは見られません。期間の初め（2025年7月頃）と終わり（2026年7月頃）でデータが集約されていますが、その間の変化は示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値とされるデータポイントが左側にいくつか見られます。この異常値は通常と異なる健康状態を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– **実績（青色）**: 初期データはおおむね0.6から0.8の間で安定しているようです。
– **前年（緑色）**: 期間の後半に移動した値がここに示されており、前年の健康状態のデータが比較のために使用されていると考えられます。
– **予測モデル**: 3つの異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果が描画されていますが、詳細な変動や結果は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年、予測モデルの関係性が示されているが、具体的な変化やトレンドは明示されていない。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが一定の範囲内で安定している一方で、異常値がその範囲を超えている。これが健康状態の異常な変動を示唆している。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 健康状態の異常値は、特定のイベントや環境の変化に起因する可能性がある。その影響は個人の健康管理や医療サービスの提供において重要である。
– 安定した実績データは、普段は良好な健康状態を維持していることを示唆するが、異常値に対する適切な対策が必要である。
全体として、このグラフは個人の健康状態の異常値を示すポイントや、全体的な安定性についての理解を促すものであり、健康管理の戦略策定に有用であると考えられます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフは360日間のデータを示していますが、データは左側と右側の2つの時間帯に分かれています。
– 左側（2025年7月～2026年1月頃）は、実績データ（青色）と異常値（円）があり、変化が少なく安定しています。
– 右側（2026年7月）は、昨年の比較データ（緑色）があり、これも比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側にいくつかの異常値（黒の円）が見られますが、数は多くありません。
– 特に急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示しており、実際の心理的ストレスのデータを表しています。
– 黒の円は異常値を示しており、通常の範囲を超えたデータです。
– 灰色の背景は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在のデータと昨年のデータとの比較がされていますが、具体的な相関は視覚的に捉えづらいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 視覚的に大きな相関関係は認められませんが、左側のデータは集中しており、安定感があります。
– 右側の緑色のデータは分布が狭く、相対的に心理的ストレスが安定していることを示唆しています。
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**
– 左右のデータ間でのギャップがあるため、長期間にわたるデータの一貫性に疑問が生じるかもしれません。
– 異なる予測モデルを用いることで、将来的なストレス予測に対する多様な視点を提供していることが示唆されます。
– ビジネスや社会においては、心理的ストレスが安定している時期を活用し、パフォーマンスを最大化するための戦略が考えられるでしょう。これはメンタルヘルス対策や職場環境の改善に寄与する可能性があります。
このグラフは、個人の心理的ストレスのトレンドと予測を多角的に分析するための貴重なツールです。データの変動が少ないため、安定した環境下での評価が可能です。
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:
このグラフは、個人のWEIスコア（自由度と自治）に関する時系列データを示したものです。以下のポイントを考慮に入れて分析します。
1. **トレンド**:
– データは二つの異なる時期に集中してプロットされています。最初の部分（青のプロット）はほぼ横ばいで、2つ目の部分（緑のプロット）は同様に一定のスコア範囲内に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い部分に異常値がいくつか見られ、通常の範囲を超えている（黒い円で表されています）。
– 予測（紫、ピンク、緑の線）が青いデータの部分と異なる方向にわずかに伸びていますが、大きな変動はありません。
3. **プロットや要素**:
– 青は「実績（実績AI）」を示し、比較的近い時期に集中しています。
– 緑は「前年（比較AI）」を示し、ややスコアが異なる時期に表示されていますが、安定しています。
– 予測データは3種の回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）で示されていますが、すべてがやや重なっています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績値（青）と前年データ（緑）の間に大きな乖離は見られません。予測値は範囲内で一致しており、緩やかな変動を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高い相関は示されていないように見えますが、全体的にスコアは高い値を保っています。これにより、自由度や自治の安定性を示唆しています。
6. **直感的かつ社会的な洞察**:
– グラフは、自由度や自治が高い水準で安定していることを示しています。これは管理されている国や地域での個人の権利の保持を示唆しています。
– ビジネスや社会的には、自由度の高い環境が推測され、それが経済活動や国際的な評価に寄与する可能性があると言えます。
このように、このグラフはデータの安定性と将来の予測の正確さを示すものであり、社会的安定の指標とも考えられます。
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:
このグラフについて分析し、視覚的な特徴および洞察を以下に示します。
### 1. トレンド
– **実績（青いプロット）**: 初期において比較的一定していますが、大きな上昇や下降は見られません。全体として一定の範囲内で変動しています。
– **予測（赤いプロット）**: グラフの右側に移行し、以前と比べて若干分散が広がっているように見受けられます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒丸）**: 初期段階に限定されており、0.4近辺での低いスコアが外れ値として強調されています。
– **急激な変動**: 具体的な急激な変動は見られず、全体的に安定したデータが示されています。
### 3. 各プロットや要素
– **実績**: 青いプロットは実績データを示しており、予測との比較が可能です。
– **予測**: 赤いプロットが予測データを示しており、今後の傾向の参考となります。
– **前年度との比較**: 薄い緑のプロットは昨年のデータを示しているようで、今年の実績や予測と比較対象として役立ちます。
– **予測の手法**: 各線は多様な予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を示しており、データの解析における異なるアプローチを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測の比較**: 実績（青）は予測（赤）よりも安定しており、予測の方がデータの散らばりが大きいことがわかります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **予測と実績の相関**: 一定の相関があるとも言えますが、予測の散布が広いため信頼区間が幅広いことが示唆されます。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **社会に対する影響**: 公平性や公正さに関するスコアは、政策や経済の安定性を示す指標となりうるため、企業や政府にとって重要なデータです。
– **ビジネスへの影響**: スコアが安定していることは企業の持続可能な社会貢献活動の基盤を強化する要因となる可能性があります。
このグラフからは、データの安定性と予測の幅を考慮した上での政策や戦略の再評価が重要であると感じます。
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:
このグラフは、社会的な持続可能性と自治性を示すWEIスコアの時系列散布図です。ここから次のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 初期（2025年7月）の時点でスコアが高い状態で開始しています。
– 時間の経過に伴って若干の変化は見られるものの、全体的には横ばいの傾向が強いです。
– 評価の後半（2026年7月）も同様に高い水準で維持されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、データのパターンを捕捉しているように見えます。
– 外れ値は円で囲まれており、データから大きく外れた点がいくつか存在することが示されています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実績を示し、緑色の点は前年の比較データです。
– 赤色の「×」は予測を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示し、信頼区間を表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測はおおむね一致しており、高い予測精度を示唆しています。
– 実績が前年のデータに近いことから、安定したトレンドが続いていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測データは非常に高い相関があり、モデルの予測力を示しています。
– WEIスコアは0.8以上で保たれており、全体的に高いパフォーマンスです。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このグラフからは、評価されている国や地域が社会的な持続可能性と自治力を高い水準で維持していると感じられます。
– ビジネスや政策決定において、現在の持続可能性戦略が正しい方向に進んでいるという自信をもたらすでしょう。
– 外れ値の存在は特異な事象への対応の必要性を示唆しており、リスク管理が求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは左右に2つの異なる期間のデータを示しています。左のデータ群（青の実績AI）は横ばいのトレンドが見られます。右のデータ群（緑の昨年比較AI）は、少し低いスコアで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側には黒の異常値が複数見られ、これらは他のデータから大きく離れています。特に、青の実績と重なる部分は、予測の偏差による範囲（濃い灰色の枠）内にあります。
– 予測データ（紫、青、ピンクの線）は、異常値からの傾向を考慮し、それぞれ異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）で描かれています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績AIによるデータで、紫、青、ピンクの線は異なる予測手法を示しています。
– 左右のグループそれぞれが異なる期間のデータセットを表しており、それに基づいて分析が行われていることが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青と緑のプロットが異なる期間の実績を示しており、この2つのグループの間には評価日を基にした大きな時間差があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各グループ内でデータは比較的密に分布しており、相関関係がないことを示唆しています。また、特定の期間は一定のスコアを持つことが多く、安定している印象を受けます。
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**
– 左の青い実績データ群は異常値があるものの、全体として安定しており、教育・社会基盤の状況がある一定の基準で維持されていることを示しています。
– 右の緑のデータがやや低いスコアで示されていますが、それでも安定していることから、昨年度に比べて大きな変化はない状況です。
– 予測の偏差範囲内でのデータの安定性は、長期的な計画に基づいた政策の有効性を示すものであり、改善や介入が必要ないことを示唆しています。
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:
### グラフ分析についての洞察
1. **トレンド**:
– 初期の期間（2025年6月頃まで）は実績データ（青色の点）が比較的上部に集中している一方、異常値が多く見られる。
– 期間の後半（2026年6月以降）では予測データ（緑色の点）が出現し、WEIスコアが上昇する傾向が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年において、0.6以下の低いスコアの異常値が多く見られる。これらは大きな変動を示している。
– 予測値に関して特定の外れ値は見られないが、特定の予測手法間でWEIスコアの幅が広がっている。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（実績AI）**: 青色の点は実際のWEIスコアを示し、初期に集中している。
– **予測（予測AI）**: 緑色の点は将来のWEIスコアの予測値を示している。
– **異常値**: 頻繁に現れる黒い円で囲まれた点は、通常のデータポイントからの逸脱を示す。
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異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって予測されている。
– 各手法による予測は異なる傾向やばらつきを示し、特定の手法が予測に優れているかどうかの評価が必要である。
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いるのに対し、予測データはより広い範囲に分布。
– 予測と実績の間に一貫した相関関係があるかは不明で、さらなる分析が必要。
6. **直感的に感じ取れることとビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、初期には異常な状況が頻発していたが、将来に向けて安定化しつつスコアが向上する可能性がある。
– ビジネスや社会においては、共生・多様性・自由の保障が経時的に強化されることにより、組織や社会全体の健全さが向上し、持続可能な発展に寄与する可能性がある。
この分析により、WEIスコアの一貫した追跡と予測モデルの改善が重要であることが示唆されています。
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「総合WEIスコア時系列ヒートマップ」は、360日間にわたる各時間帯のスコアを示しています。以下は、グラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 色の変化から、一部の時間帯でスコアの増加傾向（緑から黄色）が見られます。
– 横ばいのセグメントもあり、特に時間帯「7」「15」は安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 時間帯「23」には急激な色の変化が見られ、特に7月6日と7日にスコアが急上昇しています。
– 7月20日にスコアが急低下している点も注目すべきです。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はスコアを示し、濃い青が低スコア、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「23」と「8」「15」は、類似した色のパターンから、連動した動きを見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯「8」と「15」は強い相関があるように見え、類似のスコア変動を示しています。
6. **直感的印象とビジネス・社会への影響**
– 時間帯によってスコアが大きく異なり、特定の時間帯に高スコアが集中するため、これを基に業務の効率化戦略が考案できるかもしれません。
– 例えば、急上昇した時間帯を活用し、他の時間帯のスコア改善を図ることで全体のパフォーマンス向上が期待できるでしょう。
これらの結果を踏まえて、具体的な施策を立案すると良いでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 時系列ヒートマップは、時間を横軸に、時間帯を縦軸に取っています。色の変化がスコアの変動を示しており、緑から黄色の色調はスコアの上昇、濃い青から紫は低下を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つ変動は、2025年7月6日の時点で22時台に目立つ高スコア（黄色）が見られ、その後7月12日あたりで全体的にスコアが高まる傾向があります。
– 逆に、7月3日ごろの19時台ではスコアが低く（紫）、外れ値として考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡はスコアの高低を示しています。黄色が最も高く、紫が最も低いスコアを示しており、スコアの変動を直感的に把握することができます。
4. **複数の時系列データ**
– 異なる時間帯でのスコアの変動が見られ、特に20時から23時の範囲で変動が激しいです。これにより時間帯ごとの活動レベルや行動パターンの違いが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯によってスコアに一定のパターンがあります。例えば、18時から20時にかけては高めのスコアが見られ、日による変動もありますが、おおよそこの時間帯では活動が活発であることが考えられます。
6. **直感的な感じ方と影響**
– インパクトとしては、特定の時間帯におけるスコアの上昇は、その時間に関連する特別なイベントや活動がある可能性を示唆しています。
– ビジネスにおいては、ピーク時間帯を活用したマーケティング戦略や、サービスの提供をこの時間帯に合わせることで、効率的な運営が図れる可能性があります。
– 社会的には、夜間の活動が増えている可能性があり、これはライフスタイルの変化や特定の催しが影響を与えている可能性も考えられます。
このように、ヒートマップを通じて、時間帯別の行動や活動の傾向を視覚的に確認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:
以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– 全体的には、色の変遷を見ると周期的な変動が見られ、一定の時間帯でスコアが高くなる傾向があります。
– 特に7月6日から7月14日にかけて高いスコアが続いており、七月下旬にはやや低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月19日から7月23日にかけてスコアが大幅に低下しています。この期間は特に注目すべきです。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃さがスコアの高さを示しており、緑から黄色は比較的高いスコアを示しています。一方、青紫系は低いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯によってはスコアが安定している箇所があるものの、一部の時間帯では激しい変動があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 固定されたトレンドが見られないため、特定のイベントや変数によってスコアが影響を受けている可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**:
– 高いスコアが示されている期間は、社会的な活動やイベントが多く行われている可能性があります。特に週末や特定の期間における活動が持続的に影響を与えている可能性があります。
– 極端な低下は、社会的または経済的なショックがあったことを示しているかもしれません。この影響は社会の構造やビジネスにおけるリスク管理に関して洞察を提供する可能性があります。
この分析は視覚的な特徴に基づいているため、具体的な要因を特定するためには追加のデータが必要です。
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:
このヒートマップを分析することで、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– このヒートマップは、特定の指標の長期的なトレンドではなく、相関関係を示しています。したがって、トレンドの分析というよりは、指標間の関係性を確認することに重点を置きます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ自体は時系列での変動を表現していませんが、相関関係の強弱が重要です。特に、相関係数が-0.09と低い「総合WEI」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の関係は特異であり、注目に値します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤に近い色は高い正の相関（1に近い値）、青に近い色は負の相関（-1に近い値）を示しています。
– 例えば、「個人WEI（精神的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」の相関が0.73と高く、これらが密接に関連していることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの関係性というより、データ間の相関関係を探ることで、指標間の一般的な関係性について洞察を得ることが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間の相関は0.89と非常に高く、これらの要素が密接に関連していることを示しています。
– 一方で、「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の間には負の相関がある（-0.09）、この対立関係が興味深いです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 全体として、社会的な要素と個人の健康やストレスとの連動性が高いことがわかります。これは、社会の健全性が個人の健康に及ぼす影響を示しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、福利厚生や心理的安全性の向上がパフォーマンスに影響を及ぼす可能性を示唆しています。
– 社会的な政策においては、これらの相関関係を考慮して、より包括的で調和の取れた政策設計をはじめることが求められるでしょう。
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:
以下のような分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフは複数のWEIタイプについて360日間のデータを示しており、特定のトレンドよりも分布の比較が主役です。
– 箱ひげ図は、各WEIタイプの中央値や四分位範囲を示していますが、特定の時間的トレンドは直接示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのWEIタイプで外れ値が見られます。この外れ値は、特定の国や期間で異常な値が観測された可能性を示します。
– 特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」で外れ値が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげ図は、中央値（箱内の線）、四分位範囲（箱の上限と下限）、ワーゼン範囲（ひげ）、および外れ値を示しています。
– 各プロットの色の違いは、WEIタイプごとのカテゴリの違いを視覚的に強調しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリの比較により、特定のWEIタイプが他のタイプに比べて分布がどのように異なるかがわかります。
– 例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」はより高いスコアを持つ傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの分布はWEIタイプごとに異なりますが、同様の分布パターンを持つものもあります。
– 「社会WEI（持続可能性と自治生）」は比較的狭い四分位範囲を持つ一方、「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」はより広範囲な分布を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は、個人や社会の幸福度を示す指標が経済的要因だけでなく、心理的ストレスや社会的公正性に強く影響されることを直感的に感じ取るでしょう。
– ビジネスや社会においては、特定のWEIタイプでの改善が必要とされる分野が明らかになるため、政策や戦略の立案に対する重要な洞察を提供します。
– たとえば、心理的ストレスに関する改善策が求められる可能性があります。
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:
この主成分分析（PCA）のグラフについて分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフ上に特定の上昇や下降を示す明確なトレンドはなく、点が広く散らばっています。これにより、データは特定の方向性を持たないことが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の第1主成分が-0.4付近の点や、全体の中で離れている点は外れ値の可能性があり、特定のパターンから外れていることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各点は特定の観測日におけるデータの主成分得点を表し、第1主成分は寄与率が0.63であるため、全体の分散の約63%を説明しています。このため、第1主成分がデータの主要な変動要因である可能性が高いです。
– 第2主成分の寄与率が0.19であるため、補助的な変動要因を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データは特定の局所的なクラスターを形成しているように見える箇所がありますが、明確な時間的な傾向や周期性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分の間には強い直線的な相関は見られず、データは多様な方向に散らばっています。このことは、データが複数の異なる要因に強く影響されている可能性を示します。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– グラフには特定の方向性やクラスターがないため、データは一様に多様である印象を受けるでしょう。ビジネスや社会への影響としては、特定のパターンがないため、データは多様な要因からの影響を示しており、それが異なる要素や状況に基づいて異なった対応が必要であることを暗示しています。
まとめると、この主成分分析はデータの多くの分散が第1主成分によって説明され、特定の分布パターンやトレンドが少ないことを示しています。データセットは異なる要因と多様な影響によって特徴づけられてい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。
