📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアと関連項目の分析
#### 1. **時系列推移**
全体的に見ると、総合WEIスコアは0.65から始まり、0.85付近まで上昇しましたが、その後安定しています。初期の上昇と一部の異常値を除けば、ほぼ安定して推移しています。これは多くの変動の誤差がある中で、長期的な安定が見られることを示しており、安定した国際的な環境が構築されつつあることを示唆しています。
#### 2. **異常値の検出**
異常値として以下の点に注目できます:
– 2025-07-06に総合WEIが0.81から0.85まで急上昇。この変動は、その日の社会的イベントや経済的状況の変化による影響が考えられます。
– 個人WEI平均の後半での0.80以上の値も異常とされています（2025-07-06, 07-11, 07-14）。自己認識の改善または一時的な社会的安定の影響が考えられます。
#### 3. **季節性・トレンド・残差**
STL分解により長期的なトレンドは緩やかな上昇を示していることが分かります。特に社会WEIの上昇がこれを引っ張っている可能性があります。季節性については明確なパターンが特定されていないが、大きなイベントが異常値につながっている可能性があります。残差は説明できない変動を示していますが、短期的な外的要因やデータ収集時の誤差が原因と考えられます。
#### 4. **項目間の相関**
相関分析では、各詳細項目間に強い関係性が見られ、特に社会的持続可能性と公平性・公正さ、経済的余裕と健康状態のスコアが高い相関を示しています。社会成熟度と経済安定性の相互作用がこの相関を形成している可能性があります。
#### 5. **データ分布**
箱ひげ図からは、個人WEIと社会WEIの間でばらつきがあり、異常値が目立つことが示されます。健康状態や心理的ストレスに外れ値が多く、社会的インフラや経済的余裕が安定していることを示しています。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
PCAにより、主要な構成要素は約63%（PC1）を説明しており、第二の成分が18%（PC2）を説明しています。これは、WEIスコアの変動の大部分が一部の要因（おそらく経済的な安定性や社会的持続可能性）によって支配されていることを示しています。
### 結論
この分析から、WEIスコアにおける基本的な安定性と、特定の社会的イベントや政策変更が一時的な影響を与えることが示されました。データの質を改善し、さらに詳細な分析を行うことで、これらの要因の理解を深めることができるでしょう。
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:
この国際カテゴリの総合WEIスコア推移のグラフに基づいて、以下の視覚的および直感的な洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期の期間ではスコアが短期間で安定しているように見えますが、その後急激な上昇が見られます。
– 前年の緑色のプロットが急上昇を示し、新たな高いスコアにたどり着いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間には、いくつかのスコアがばらついていますが、大きな外れ値は見当たりません。
– 予測（ピンク）の線が急速な上昇を示し、この前後で異常な動きが予測されている可能性があります。
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示し、安定的に推移しています。
– 緑色の前年のデータは、昨年と比較して大幅にスコアが上昇していることを示しています。
– 紫、青、ピンクの予測線は異なる予測モデルの出力であり、それらは2026年の上昇を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年データの間に相関があるように見えますが、前年からの大幅な上昇が顕著です。
– 予測データが全体的な上昇トレンドを補完しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データは、比較的狭い範囲に分布しています。
– 前年と予測のデータの間に一定の正の相関があり、将来のスコア上昇を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– スコアの急上昇は、国際的な評価が改善していることを示唆し、ビジネスや経済にもポジティブな影響を及ぼす可能性があります。
– 企業や投資家は、これを機に国際市場でのポジションを強化することを検討するかもしれません。
全体として、このグラフは、過去の安定期を経て今後の確かな成長を指し示しています。
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:
このグラフを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフは2つの異なる期間でのデータを示しています。
– 最初の期間（約2025年7月から11月）は、データポイントが密集しており、横ばいのトレンドを示しています。
– その後、約4ヶ月の空白期間を経て、次の期間（約2026年3月以降）では再び密集したクラスターが見られます。全体として、2つの期間間で大きな変動は見られませんが、データが異なる群れに分かれている様子が明らかです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間における一部のデータが、異常値として認識されています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青いプロットは実績を示しており、異常値も併せて表示されています。
– 緑のプロットは前年の比較を示しており、2つの期間でのスコアが類似していることを示しています。
– 紫、青、ピンクの線は異なる予測モデルの結果を示しており、それらが全体的に似た傾向を示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**:
– 実績と前年のデータが似た動きを示していることから、一貫性があります。
– 信頼区間（灰色の帯）も狭く、予測モデルが安定していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は時間経過による大幅な変動がなく、全体的に安定したパフォーマンスを維持しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 当グラフは、360日間にわたって安定した個人のパフォーマンスを示しており、ビジネスにおける予測可能性と信頼性の高さを示唆しています。
– 異常値は発生していますが、その程度は限られており、大きな影響はないと考えられます。
– 予測モデルによる結果の安定性から、モデルの信頼性が高いといえ、企業や政策決定に役立つ情報を提供できると考えられます。
以上の分析を通じて、データは全体的に安定しており、将来の傾向を予測する上で信頼できるものと評価されます。
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:
グラフを分析すると、以下の点が挙げられます。
1. **トレンド**:
– 左側のデータポイント（青い実績）は、一貫して高いWEIスコア（0.8以上）を維持しています。
– 右側のデータ（前年）も高いスコア帯にありますが、若干の下降傾向を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のデータセットには、いくつかの異常値が円で示されています。これらは、通常のパターンから外れるデータポイントを表しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データで、実績が安定していることを示しています。
– 異常値の円は、データの中で特に注意を払うべき急激な変動を示唆します。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示し、±3σ内に大半のデータが収まると期待されます。
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の間で、相関関係を考えることができ、昨年のパフォーマンスが今年の予測や実績と関連しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のスコアが高く、前年のパターンと類似していることから、一定の安定性があると考えられます。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが総じて高いことは、全体的な社会的健全性やパフォーマンスが良好であることを示しています。
– 異常値の存在は、特定の事象や外部の要因が影響を与えている可能性を示唆し、具体的な原因を追求する必要があります。
ビジネスや社会においては、安定した高スコアが信頼性を提供し、異常値からは学びを得ることでさらなる改善の機会が生まれます。
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:
以下はこのグラフの視覚的な特徴と分析です。
1. **トレンド**
– グラフは左右の2つの期間に分かれています。
– 初期の数ヶ月はほぼ横ばいで、WEIスコアが大きく変動していない。
– 後半に向かうにつれ、データポイントが大きく右に移動し、軸が異なるため具体的な上昇/下降は述べられないが、配置が変化しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間に複数の異常値が見られ、特に青で囲まれているデータが顕著です。
– データの急激な変動はあまり見られず、比較的安定した範囲内に収まっています。
3. **各プロットの意味**
– 青いプロットは実績データを示し、緑のプロットは前年のデータで、過去との比較が可能です。
– むらさきの線は予測（ランダムフォレスト回帰）を示しており、未来の予測を表しています。
– 各予測の範囲は灰色で示され、ばらつきの幅を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年との比較が可能ですが、各プロットの間で明らかな相関や関連性は視覚的には分かりにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは2つの異なる期間で示されていますが、全体としては連続性があるわけではありません。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 前半と後半で年代が異なり、各期間でのWEIスコアの変動が小さいため、特定の政策や大きな経済イベントの影響は確認できません。
– 短期的な変動の少なさは、経済的余裕の安定性を示唆しますが、分析が必要です。
– 予測と実績の比較から、新しい予測手法やモデルの再評価の必要性を考えることができます。
このような分析は、政策立案者やビジネスリーダーに長期的な視点での計画に有用なインサイトを提供するでしょう。
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:
このグラフの分析に基づいて、いくつかの視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 左半分（2025年）では、青い点で示される「実績」が存在し、WEIスコアは横ばいの傾向があります。
– 右半分（2026年）では、緑の点で示される「前年（比較AI）」のスコアが並んでおり、こちらも一定の範囲に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「異常値」として黒い丸が表示されていますが、特に大きな偏差を示すものはありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績で、比較的安定した値を示しています。
– 緑の点は前年の比較を示しており、これも安定しています。
– 紫、ピンク、黒の線は予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示していますが、視覚的には2つの期間を結ぶ線形的な予測を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータ間には大きなギャップがあり、データの欠落部分を補うために予測が用いられています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のデータセット自体は明確な周期性や大きな変動を示していません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人間が直感的に感じることとして、現在の「実績」は安定しているが、この安定性が今後も維持されるかは不明です。
– ビジネスや社会への影響では、安定した健康状態を維持するために、このままのトレンドを維持する施策が求められるかもしれません。また、前年データの再現性を検証し、効果的な対策を導入することで、さらなる改善を目指すことができるかもしれません。
このグラフは健康状態のトレンドを示しており、引き続き安定を維持するか、新たな改善を求めていくかを判断するための基礎データを提供しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは二つの時期に分かれています。2025年7月からの期間と2026年6月以降。2025年7月から9月までのデータは比較的狭い範囲に集中しており、安定的に見えます。2026年6月以降のデータも安定していますが、位置が大きく変わっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年データの中に、一部異常値が見られますが、大きく外れているわけではありません。
– 2026年のデータへの移行時に数値が変化しており、大きな変動が感じられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績値、緑色のプロットは前年と比較したデータを示しています。
– 紫色の線は異なる予測モデルの範囲を示していますが、2025年のデータはこの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年比較データは、同じタイミングに並行して存在し、一定の相関がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 2025年の期間におけるデータは、非常に狭い範囲に集中しており、一貫したストレスレベルを示しています。
– 2026年のデータは、依然として狭い範囲にあるが、平均レベルが異なる点が特徴です。
6. **直感的な感想と影響**
– データからは、2025年から2026年にかけて心理的ストレスのレベルが大きく変わったことが読み取れます。これは社会やビジネス環境の変化による影響かもしれません。
– 特定の出来事や政策変更があった可能性を示唆しており、ビジネスや政策立案において、変更の影響を深く分析する必要があります。
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
1. **トレンド**
– 初期のデータ（実績）はおおむね横ばいですが、少しずつ低下しているように見えます。予測のラインは、その後のデータが上昇することを示唆しています。特に決定木回帰やランダムフォレスト回帰の予測では、上昇傾向が明確です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部に「異常値」として丸で囲まれたポイントがあります。これらは、一般的なデータの傾向から外れていることを示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青の点は実績値で、現在から過去にかけてのデータを表しています。
– 緑の点は前年の実績データを示しています。
– 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など）は、それぞれ異なる将来の傾向を示しています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示しています（±3σ）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルと実際のデータの間に微妙な違いがあり、いくつかは現実のデータポイントにより近づいています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 過去の実績と前年実績は大きく変化していないが、予測によれば今後は改善される傾向が示されています。
6. **直感的に感じることおよび影響**
– 初期のデータと比べると、予測されたデータはより希望的なシナリオを描いています。これは、今後の政策変更や国際状況の改善が期待されている可能性があります。
– 社会的には、自由度や自治の改善が期待され、国際的な評価や投資、観光業などにポジティブな影響を与える可能性があります。
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:
### グラフの分析：
1. **トレンド**:
– データは二つの期間に分かれて示されているようです。
– 最初の期間（2025年7月から2025年9月）では、評価スコアは0.4から1.0の範囲に集中。
– 二番目の期間（2026年7月頃）でも同様に0.4から1.0の範囲に密集しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期期間に「異常値」として特定されたデータが存在し、通常の範囲から外れています。
– この異常値は重要なイベントやデータ計測の問題を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロット（実績AI）が過去データを示し、緑のプロットが「前年の比較」として機能しています。
– ピンクと紫の線は、それぞれ予測の異なる回帰モデル（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる色の線が予測モデルを示しており、データの信頼性や予測精度を比較するのに役立ちます。
– 異常値に対する異なるモデルの反応を観察することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測値と実績値の間にある明白な相関を識別することは難しいですが、モデル間での予測の一致度を見ることができます。
6. **人間が直感的に感じること、社会・ビジネスへの影響**:
– WEIスコアの変動は、公平性・公正さに関する政策や社会状況の変化を示唆しているかもしれないため、政策担当者やビジネスリーダーに対して重要です。
– 異常値や予測モデルの信頼性は、リスク管理や戦略計画において特に注意を払う必要があり、改善の余地を示しているかもしれません。
これらの洞察は、データの質と分析の精度が向上することで、より詳細な戦略や政策形成を支える可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側（2025年）に位置する青いプロット（実績）は高いWEIスコアを示していますが、ほぼ横ばいです。
– 右側（2026年）の緑色のプロット（昨年）は引き続き高いスコアを示し、全体的な変化はほとんど見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットの中に黒いサークルで囲まれたものがあります。これは異常値として強調されており、実績データ内で特異な状況を示唆しています。
– 紫の棒や線は予測データ（決定木回帰）であり、他の予測モデルと比べ突出していないため、予測に大きな変動はなさそうです。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いサークルは実際の実績を示し、赤い「×」は予測値を表しています。
– 緑の点は前年のデータで、一貫した高スコアを示しています。
– 薄紫、紫、ピンクの線は、異なる予測モデルの結果を示し、 大きな差は見られません。
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は密接に関係しており、安定した高いスコアを維持しているように見えます。
– 予測データも実績データと同様に高い値を示しており、予測の信頼性が高そうです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データ、前年データ、予測データがともに高いスコアを示しており、全体に強い正の相関が見られる。
6. **直感的な洞察と影響**
– WEIスコアが高く安定していることから、持続可能性と自治性に優れていることが示唆されます。
– ビジネスや社会においては、持続可能な政策やプラクティスがこの期間中支持され続け、確実な成長と安定性が見込まれるでしょう。
– 予測が実績と高い一致を見せているため、将来的にもこのトレンドが維持される可能性が高いと考えられます。
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:
このグラフからは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:
– **左側**: 2025年のデータで、ブルーの「実績(AI)」は一定の範囲に固まっています。特に上昇や下降の大きなトレンドは見られません。
– **右側**: 緑の「前年(比較AI)」も同様に安定した範囲内での変動で、トレンドの変化はほとんど見られません。
2. 外れ値や急激な変動:
– 黒い円で示される「異常値」がいくつかありますが、全体の分布から大きく外れているわけではなく、微小な外れかもしれません。
3. 各プロットや要素の意味:
– **色の違い**はデータの種類（実績、予測、前年）などを示しています。
– **黒い円**は、異常値を示していますが、密度が高くないため大多数のデータが異常値として捉えられていないことがわかります。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 異なる色のプロットは、異なるAIモデルや手法による予測と実績を示しているようです。全体として、モデル間で大きな差異は見られません。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 同じ期間内における異なるAIモデル間のスコアは、似たような範囲で分布しており、相関が高いことが示唆されます。
6. 直感的な洞察:
– グラフからは、社会WEIのスコアは安定しており、大きな変動がないため、「国際的な社会基盤や教育の機会は現在安定している」ことが示されます。
– 予測モデルの結果も安定しているため、ビジネスや政策決定において、参考にしやすい情報が提供されていると言えるでしょう。政策の変更や新たな介入があった場合には、これらの安定性が維持されるかどうかのモニタリングが重要です。
全般的に見て、データは安定しているものの、社会的な変化を見逃さないようにすることが重要です。
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:
### グラフ分析のポイント
1. **トレンド:**
– グラフは2つの時期に分かれています。初めの部分（2025年7月から2025年8月）は、全体としてWEIスコアが0.8付近で安定しています。その後、スコアがやや下降しています。
– 2026年6月からのデータでは、スコアが0.6から0.8の間で安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期のデータにはスコア0.5以下の外れ値が一つ観察されます。これは、異常値として認識されているかもしれません。
– 急激な変動は特に観察されませんが、若干の下降傾向が見られます。
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示し、全体的に右肩下がり。
– 緑色のプロットは将来の予測データであり、スコアは安定的です。
– ピンク色の線はランダムフォレスト回帰による予測で、初期の下降傾向を捕らえています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データと過去データの比較を見ると、実績はやや下がる傾向ですが、予測データは持ち直す様子が示されています。これは、今後の改善の兆しと解釈されます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 初期データから予測への相関は、ベースラインを維持しつつ若干の変動を予測しています。
6. **人間が直感的に感じることおよび社会への影響:**
– 直感的には、2025年度のスコアが下がり気味であったが、2026年度には改善することを示唆しています。
– これは、社会・共生・多様性・自由の保障に関する政策や社会的アプローチの見直しが行われたと解釈できます。特に、予測が現実なるなら、それは成功した政策変更の結果かもしれません。
– 政策立案者や社会的団体にとって、初期の下降をどのように対処し、その後の回復を持続可能にするかが鍵となります。
この分析が社会的多様性や自由の改善に役立つ視点を提供することでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 一定期間ごとに色の濃淡が変化し、トレンドが異なる様子が見て取れる。例えば、7月5日から12日にかけて全体的に明るい色が続き、上昇の兆しが示されている可能性がある。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日と7月13日には、比較的明るい黄色のプロットが見受けられ、これは急激に数値が上昇していることを示している可能性がある。また、7月19日には色が暗く急激な低下を示唆している。
3. **各プロットや要素の意味**
– プロットの色は、WEIスコアを示し、色が明るいほど高スコア、暗いほど低スコアを意味している。時間軸とスコアの変化を視覚化していて、密集度が高い部分はスコアの変動頻度が高いことを示している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各行は異なる時間帯を示し、日付ごとに異なる時間帯でのスコアの変化を見ることができる。時間帯によってスコアの傾向や変動のタイミングが異なる可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の期間にわたって一貫したスコア傾向が見られる時間帯があり、その間に見られる色の変化は、一定の周期的なパターンが存在する可能性を示している。
6. **人間が直感的に感じること及びビジネスや社会への影響**
– 直感的に、特定の期間に顕著なスコアの変動が発生していることを把握しやすく、例えば、7月の第2週のように、WEIスコアが急に上昇または下降していることが分かる。これは、季節的な要因や国際イベントの影響を反映しているかもしれない。ビジネスや政策決定者は、これらのトレンドを基に、特定の期間に合わせた戦略を立案し、適切に対応することが重要である。
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:
以下は、提供された時系列ヒートマップの分析です。
1. **トレンド**
– データは全体的に横ばい傾向ですが、いくつかの時間帯と日付で色調が変わっており、微妙な変動があります。
– 毎日のデータが集積しており、時間とともに少しずつ変化している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 23時の時間帯に、特に7月6日と7日に明るい黄色が見られ、スコアが急激に高くなっていることが示されています。これは一時的な急上昇を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の違いはWEIスコアの強度や値を表しており、黄色や緑に近づくほどスコアが高いです。
– 特定の時間帯や日付での色の濃淡の違いが、変動やピークを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとの変動から、特定の時間帯（例: 23時）でのスコアが他の時間よりも頻繁に高くなることがあります。
– 異なる日付の同じ時間帯で似たパターンがある場合、その時間に特定の傾向があると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的にスコアは0.625から0.800の範囲に分布しており、特定の日付で高くなるパターンが見られます。
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**
– ヒートマップは視覚的に変動を理解しやすく、特定の時間や日でのイレギュラーな行動やイベントを示し、それに基づいた対策が可能です。
– 高いスコアが示される時間は、最も活動的または重要な時間としてビジネスで認識され、戦略の見直しや改善につながる可能性があります。
このようなヒートマップは、時間や日付ごとの行動やスコアを直感的に理解するのに役立ち、適切な判断や意思決定に活用されるでしょう。
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:
以下の観点からグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– グラフは全体として異なる時間帯における変動を示しています。特定の時間帯（例えば7時-15時）は比較的高いスコアで安定しているように見えますが、それ以外は部位により異なる偏りがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日は23時台で高いスコア（黄色）が目立ちます。これに比べ、その前後の時間帯のスコアは若干低めです。
– 19時台には極端に低い値（濃い紫）が観察されるため、外れ値として注目されます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示しています。黄色は高スコア、紫は低スコアで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**:
– 複数の時間帯でのスコアの変動を比較すると、早朝と夜のスコアは午後よりも低い傾向があるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 23時台に高いスコアを示す日もあれば、逆に低いスコアを示す日もあるため、この時間帯は他の時間帯よりも変動が大きいようです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ヒートマップは時間帯による活動や評価の変動を視覚的に理解しやすく示しています。これは、企業の業務改善や社会的な活動の最適化に有用です。
– ビジネスや社会への影響として、高スコアの時間帯をさらに活用し、低スコアの時間帯における改善点を探ることができるでしょう。
このような分析は、業務時間の効率化や社会活動の計画に役立つ可能性があります。
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:
この相関ヒートマップは、複数のWEI項目間の相関関係を示しています。以下に注目ポイントと洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 360日間の集計データであり、特定のトレンドの識別はヒートマップだけでは難しいですが、一貫した相関関係を視覚的に捉えることができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に注目すべき外れ値は見当たりません。ただし、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間の相関が低い点は注目に値します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色調（赤から青まで）は、項目間の相関関係を示しており、赤は正の相関（1に近い）、青は負の相関（-1に近い）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各項目間の相関は一定であり、特定の期間限定のトレンドは示していませんが、全般的な相関パターンを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」は特に高い相関があります（0.87）。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」はほとんど相関がありません（0.08）。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は複数の項目との関連性が強い（0.9など）。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 総合的なWEIが個人と社会の項目と強く関連していることは、政策の策定や評価において統合的な視点が重要であることを示唆しています。
– 経済的な余裕と健康状態の相関が弱いことは、両者が独立した要因として取り扱われる必要があることを示しています。
– 社会的項目間での多様性や公正さは、異なる課題としてのアプローチが求められる可能性を示唆しています。
これらの洞察は、社会政策やビジネスプランニングにおいて、複数の要素をバランスよく考慮する際の参考となるでしょう。
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:
この箱ひげ図は、異なるWEIタイプのスコア分布を比較しています。以下に分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプのスコアに明確な上昇や下降トレンドは見られませんが、中央値と四分位範囲が異なるため、タイプごとの特徴的な分布が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数の箱ひげ図で外れ値が検出されています。特に、「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」には外れ値が目立ちます。
– 大きく変動するプロットも見受けられ、中には大きくばらついているWEIタイプも存在します。
3. **プロットの意味**:
– 箱ひげ図の箱部分は、データの中央50%を表し、太線は中央値を示しています。四分位範囲が狭いものはスコアのばらつきが少なく、安定していることを示しています。
4. **複数時系列データの関係性**:
– 複数のWEIタイプの中央値や分布範囲が重なり合っており、これによりデータ間の相関関係や類似性が可視化されています。例えば、「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）」の分布が似ています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、多くのWEIタイプが中間高から高スコアの間に分布していることがわかります。同時に、特定のタイプは他よりもスコアのばらつきが広いことも示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このような分布は、特定の分野での改善や強化が必要な領域を示すために有用です。例えば、外れ値が多い領域では、個別の背景や事情を考慮し、政策や戦略の見直しが必要かもしれません。
– ビジネスにおいては、特定のスコアタイプが高い場合、競争優位性の源泉となる可能性があります。一方、スコアの低い領域は改善の余地があると判断でき、これらの課題に取り組むことがビジネスの持続的成長に寄与するでしょう。
この解析を基に、具体的な改善策や戦略の立案が可能になると考えられます。
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:
このグラフは、主成分分析（PCA）を用いて表現されたデータの分布を示しています。以下に洞察を示します。
1. **トレンド**
– 明確な上昇または下降トレンドは見受けられません。点が全体的に散らばっています。
– 中央付近がやや密集しており、データポイントが広がっているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値は特に見受けられませんが、いくつかの点が他よりも離れて分布しています。
3. **各プロットや要素**
– 各データポイントは、第一主成分と第二主成分のスコアに基づいてプロットされています。
– 第一主成分（寄与率: 0.63）がデータの分散を大きく説明しており、第二主成分（寄与率: 0.18）がその次に説明しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 時系列データではないため、時系列に基づく関係性はこのグラフからは読み取れません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは、二つの主成分の軸に沿って広がっていますが、特定の方向への強い相関は見受けられません。
6. **直感的な理解と社会的・ビジネスへの影響**
– 人間の直感としては、データが特定の傾向を持たず、様々な側面に分布していることが強調されます。
– ビジネスや国際的なデータであれば、多様な要因が影響し合っていることを示しており、一元的な解釈を避け、多角的に分析する必要があることを示唆しています。
全体として、このグラフは多様性や分散を示すために有用で、さらなる詳細な分析や専門的な知見を活用することで、より深い洞察が得られるでしょう。
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。