📊 データ分析（GPT-4.1による）
データを分析した結果、以下の重要な傾向と洞察が得られました。
### 総合的な傾向
– **時系列推移**: 総合WEIは全体的に0.65から始まり緩やかに上昇し、0.85に達するまで上昇の様子が見られます。しかし、一部の期間で急激な変動があります。特に、2025年7月6日から7月12日にかけて最高値の0.85近くまで到達しています。その後は僅かに低下する傾向が見えます。
– **異常値**: 異常値は多くの日で観測されており、0.65から0.85の範囲で急激な変動があります。異常値の多くは、平常値からの逸脱が明らかであるため、データ収集方法の誤りや特別なイベントによる一時的な影響が考えられます。
### 詳細な項目別の分析
– **個人WEI平均**: 0.61から始まり、0.81まで上昇。安定的な健康状態と経済的余裕の向上が寄与している可能性があります。
– **社会WEI平均**: 初期の0.68から0.91まで上昇しており、特に社会基盤や持続可能性といった項目が強化されていることが示唆されます。
– **詳細項目**:
– **経済的余裕**: 2025年7月6日から増加傾向。個人経済的余裕の向上が増加に貢献。
– **健康状態**: 比較的安定しているが一部で低下。予防接種や健康政策の影響があるかも。
– **心理的ストレス**: 大きな変動。社会の急変やイベントに敏感で、ストレス管理の重要性を示唆。
– **持続可能性**: 一貫して高い。社会の安定化と環境への配慮が高いスコアに寄与。
– **多様性と共生**: 多様性の理解と共生の重要性が高得点に寄与するも、日による変動が顕著。
### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**: トレンド成分が全体的に上昇傾向。季節性成分について具体的な周期は不明ですが、社会のイベントや経済的な要因が関与。残差では社会的なニュースや政策変更が影響か。
### 相関
– 相関ヒートマップを用いた関連性の確認により、「経済的余裕」と「健康状態」は高い相関が示唆される。また、「社会基盤・教育機会」と「公平性・公正さ」も一般的に関連（共通の社会政策）が強い。
### データ分布
– 箱ひげ図の分析から、社会WEIに関して顕著な外れ値が散見される。外れ値は政策の転換期や大きな社会イベントが原因になり得る。
### PCA
– **主要な構成要素 (PCA)**: PC1（寄与率65%）は総合的な社会的環境の質を表し、全体的な向上が見られる一方で、PC2（寄与率17%）は個人の心理的・健康的側面を示し、個人の生活の質がさらなる関心を引く要因。
### まとめ
データが示すように、総合WEIと各平均スコアは経済的および社会的要因によって上向き傾向を示しています。ただし、時折現れる急激な変動と異常値は、政策変更や重要な社会的出来事、あるいはデータ収集の課題に直面している可能性を暗示しています。対策としては、政策の一貫性と人々の生活の質向上を目指した社会的努力の継続が必要です。
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:
このグラフは、「国際カテゴリ 総合WEIスコア推移」を示していますが、以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– 左側のデータ（青いプロット）はほぼ横ばいで安定しています。
– 右側のデータ（緑のプロット）はスコアが上昇するトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い部分には異常値（黒い円）がいくつか見られ、それ以外は比較的一定しています。
– 左右のデータ間で非常に大きなギャップが見られ、時期が大きく異なることに注意が必要です。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは過去の実績を示し、比較的安定しています。
– 緑は前年のデータで、次第に上昇しています。
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）のデータが異なる色で示され、予測のばらつきを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータが異なる期間に分かれているため、直接の比較は困難です。トレンドとして前年の改善が見られるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左のデータセットは密集しており、予測モデルの範囲も狭いことから、モデルが比較的正確に予測していることを示唆しています。
– 右のデータセットには明瞭な上昇傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 安定したパフォーマンスから徐々に改善するトレンドが見受けられるため、今後のパフォーマンス向上が期待されます。
– 実績と予測の一致が示されているため、モデルの信頼性が高く、ビジネス上の意思決定に貢献する可能性があります。
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:
グラフの分析に基づいて、以下の洞察を提供します。
1. トレンド：
– 初期の期間（2025年7月から2025年9月頃）は、実績AI（青色点）と予測AI（赤色点）が非常に密集しており、WEIスコアはおおよそ0.6から0.8の間で安定しています。
– 後半の期間（2026年5月以降）は、前年（緑色点）と比較して、ややWEIスコアが増加しています。
2. 外れ値や急激な変動：
– 初期の期間には、いくつか異常値（黒い円）が観察されますが、それらは予測の枠から大きく外れない程度です。
– 急激な変動は見られず、データは比較的一貫しています。
3. 各プロットや要素の意味：
– 青色の点は実績を表し、比較的安定したパターンを示しています。
– 緑色の点は前年のデータで、過去の実績との相関を示しています。
– 色と線の密度の違いは、予測モデルの多様性を示していますが、大きなずれはないようです。
4. 複数の時系列データの関係性：
– 初期の実績データと予測データ（青と赤の点群）は似たような傾向を示しており、一部の予測が実績とよく一致しています。
– 後半の前年データ（緑色点）は、WEIスコアが少し高い位置にシフトしており、データの向上を示しています。
5. 相関関係や分布の特徴：
– 実績と前年データは相互に関連しており、過去のパフォーマンスが一定の予測力を持ち、概ね安定しています。
– データの分布は狭まり、集中しています。
6. ビジネスや社会への洞察：
– WEIスコアが概ね一定の範囲内で安定して維持されていることから、継続的な改善や管理措置が効いている可能性があります。
– 外れ値が少ないため、プロセスや環境が安定しているとも言え、これにより信頼性の高い予測と計画が立てやすくなります。
– 将来的な改善のためには、予測AIと前年データの分析を深め、長期的なトレンドをより詳細に監視することが重要です。
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:
以下にグラフの視覚的特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– グラフは二つの異なる期間にわけてプロットされています。2025年半ばと2026年春から夏にデータがあります。
– 2025年のデータは一貫して0.8付近に密集していますが、2026年のデータはやや高い位置に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータ群に中にいくつかの外れ値が観察されます。特に、異常値としてマークされた点がありますが、全体的なトレンドには大きな影響を与えていません。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績AI、緑は前年の比較AI、そして異常値が黒い丸で示されています。
– 予測モデルとして線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が示されていますが、2026年のデータではいずれもそのデータに合致しているように見えません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列のギャップがあり、その間に何らかの要因でデータが欠如している可能性があります。
– ただし2026年のデータは前年と比べてやや高く、もしかしたら成長傾向にあることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 年度間でWEIスコアが向上している可能性があります。しかし、直接的な相関を確認するにはデータが不足しています。
6. **直感やビジネス・社会への影響**:
– 人間がこのグラフを見た場合、過去からの進展を示しているとしてポジティブに捉える可能性があります。
– 社会的な指標が向上しているとするなら、対外的な要因や政策の結果を反映している可能性があります。これらの伸びがビジネス環境や社会の安定性に良い影響を与える可能性を示唆しています。
グラフは専門家による詳細な解析や追加のデータが必要とされる部分もありますが、上記の分析は現状のデータが示唆する一般的な洞察です。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績（青のプロット）**: 初期に0.8付近での横ばいが見られ、短期間のデータであり長期的なトレンドは明確でない。
– **予測（赤の×印）**: 予測モデルの結果が一部表示され、傾向が明確ではないが、おそらく追加のデータが必要。
– **前年データ（緑のプロット）**: 0.6-0.7の範囲で横ばい。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期の実績データに対し、異常値（黒い円）がいくつか存在。通常のデータ範囲外の値が見られる。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青のプロット**: 実際の個人経済余裕（WEI）スコア。
– **赤の×印**: 予測に基づくスコア。
– **黒の円**: 異常値として識別されたデータポイント。
– **緑のプロット**: 前年のスコア。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 前年との直接的な比較が可能であるが、明確な相関はなし。
– 予測モデルの範囲が示され、異なる予測手法の優劣を比較する視点が提供されている。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 異常値を除き、初期の実績データは比較的一貫した動き。
– 予測モデルのパフォーマンス比較が行える構造。
### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– 異常値の存在により、データクレンジングや異常検知の重要性が再認識される。
– 年間を通しての経済余裕の安定性が示されていることで、政策や金融プランニングにヒントを提供する可能性。
– 複数の予測手法を比較して結果を改善する機会が見られる。
### まとめ
このグラフは、個人の経済的余裕(WEI)を視覚化しており、データの安定性と不確実性の双方を確認できる。異常値の存在がさらなるデータ分析の必要性を示唆しており、予測モデルの結果が今後の戦略的意思決定に有用であり得ることを示唆している。
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、個人の健康状態（WEIスコア）の時系列変動を示しており、いくつかの重要な特徴と洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 開始の日付からしばらくは急激な上昇がありますが、その後は低めで安定しています。
– 新しいデータが示されていない期間があり、その後の点ではデータの密集度が高くなっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには、異常値とマークされた点が見られます。これは予測外の健康状態の変化を示唆しています。
– また、初期の一部の予測線（線形回帰や決定木回帰）が、大きく外れている部分が他の点との食い違いを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データ、赤い「×」は予測データを示しています。
– 線形回帰や決定木回帰の予測線が初期に確認できますが、後半ではこうした予測線は見られません。
– 緑の点は前年のデータを示し、最近のデータは前年よりも高いスコアを維持しているように見えます。
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が異なる期間に存在しており、特に予測と実績のズレに注意が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の異常値除去後は、データのスプレッド（分散）も小さくなり安定しています。
– 全体として、初期の不安定さを除けば、比較的安定した健康状態を示しています。
6. **直感と影響**:
– 初期の変動は、健康改善への努力や外的要因による影響を考慮するための重要な指針です。
– 回帰モデルによる予測との差異を改善することで、より正確な健康指標の提供が可能になります。
– 人々の健康状態が安定化していることは、社会的安定に寄与し、ビジネス戦略や政策立案において重要な要素となります。
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
1. **トレンド**
– WEIスコアはグラフの前半部分で比較的安定しているが、後半になるとスコアがまとまって増加している。
– 最初の期間と比べ、後半ではデータの凝集が見られるため、心理的ストレスが増加している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの前半部分で、幾つかのプロットが異常値として黒色の円で示されています。
– これらの外れ値は急激な心理的ストレスの変化を示している可能性がある。
3. **各プロットや要素**
– 青色は実績を示し、後半部分では緑色の昨年との比較が用いられています。また、予測の幅が灰色で表現されており、それに基づいて異なる回帰モデルの予測がプロットされています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去の実績データと異なるモデルの予測データがプロットされており、予測モデル間での結果の違いを視覚化しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測により、異なる傾向が描かれています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績および予測データの間で、特定の期間におけるデータの分布が変わっている点が見られ、これはモデルの予測精度や異常なイベントの影響を示唆する。
6. **直感的洞察と影響**
– データから、特定の期間において心理的ストレスが増加している可能性があり、特に後半期間でのストレスの高まりが顕著です。
– ビジネスや社会において、これは精神的健康への支援の重要性を示している。また、異常値や急激な変動は外部要因（例えば経済の不安定さや自然災害）が影響しているかもしれません。
このグラフは、重要な精神健康の指標を提供し、社会や企業が従業員のストレス管理の必要性を再認識するための有用なツールとなります。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績（青色）**: 前半部分でわずかに上昇し、その後は横ばいの傾向が見られます。この期間では、徐々にWEIスコアが安定していることを示しています。
– **予測（紫色、青色、緑色）**: 予測は一定の変動幅を持ちながらも安定的で一定の範囲内に収束する様子が見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフ上では、互いに異なる色で表示されているプロットによって異常値とされたデータポイントがあります。この異常値（黒丸）は特定の時期に発生していますが、そこからの急激な変動は確認されていません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青色ドット）**: 実際に観測されたデータポイント。
– **予測（紫/青/緑のライン）**: それぞれ異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づく予測を示しています。
– **異常値（黒丸）**: 通常の範囲から逸脱していると認識されたデータポイントです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測手法ごとのラインは、それぞれ異なるアルゴリズムによる予測の違いを示していますが、おおむね同じ範囲内でWEIスコアを予測しています。各手法の予測範囲の広さや密度が異なるため、将来的なスコア変動の予測精度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
– 実績と予測の間である程度の一致が見られ、予測モデルは過去の実績データを比較的うまく反映しているようです。特に、ランダムフォレスト回帰の予測が実績と最も一致している印象があります。
### 6. 直感的な洞察およびビジネスや社会への影響
– データは比較的安定しているため、短期的な混乱は少ないと思われます。今後も安定した政策や状況が維持されることが期待できます。
– 異常値が発生していることから、議論や政策の再評価が必要な時期があったと考えられます。この異常は注意を引くべき点であり、可能性としてその原因を調査することが、将来的な平和的および経済的な安定に寄与するでしょう。
このグラフは、国際的に重要な指標の変化や予測への理解を深めるために役立つでしょう。
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**
– 最初の期間（2025年7月1日から10月1日まで）では、青い点で示された「実績」のデータポイントはほぼ横ばいで、0.6から0.8の範囲に集まっています。
– 緑の点で示された「前年度」データがその後続く形で、安定的なトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点の中に黒い円で囲まれた「異常値」がいくつか見られます。これは、他のデータポイントと比べて逸脱が認められる値です。
– 予測線（紫色の線）が下がっている部分も観察され、モデルによる変動が示されています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は「実績」、緑の点は「前年度」のデータを示しており、全体的に色ごとの時系列でデータが区別されています。
– 紫色とピンク色の線で示された予測は、異なる回帰モデルによるものです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績（青）、前年度（緑）、および異なる回帰予測のデータがあり、全体としては比較的整合性がありますが、予測は若干の変動が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青い実績データと緑の前年度データは概ね類似した分布を持っており、相関関係があると考えられます。
– 異常値は広がりがあり、分析時に考慮する必要があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 平均的なWEIスコアが安定していることは、社会における公平性・公正さが持続されていることを示唆します。
– 異常値や予測の変動部分に注意を払うことで、新たな政策導入や改善策の必要性が検討される可能性があります。
– 一般の人々にとっては、社会的公平性が維持されているという安心感を与える一方、変動部分はさらなる改善の余地があると捉えられます。
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:
以下のグラフから得られる洞察を示します:
1. **トレンド**:
– グラフは360日間を対象にしていますが、データは大きく二つの時期に分かれています。初期（左側）では、WEIスコアが0.8から1.0の間で安定しているように見えます。後期（右側）でも同様に高止まりしており、全体としては横ばいの傾向があると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の方で、異常値として識別されたデータポイントがあります（黒い円）。これらは明らかに他のデータと異なる振る舞いを示しています。
– 急激な変動の兆候は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績値で、左側に集中しています。
– 緑色の点は前年のデータで、右側に集中しており、前年の実績とは別に考えられています。
– ピンクや紫色の線は予測の範囲を示しており、特に大きな変動がないことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 左右のデータが存在し、それぞれ異なる期間のものとして扱われています。
– 直接の関係性は示されていませんが、前年のデータが同様のスコアを示すことで、続く傾向を維持していると解釈されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布が狭く、0.8から1.0の範囲で集中しています。このことは、対象となる評価基準が安定していることを示唆しています。
6. **直感的な感じおよび社会への影響**:
– グラフ全体として、WEIスコアが高水準で安定していることは持続可能性と自治性がしっかりと維持されていることを示しています。
– ビジネスや政策決定において、この安定した持続可能性と自治性は、社会全体の信頼性と長期的な戦略立案に役立つ情報といえるでしょう。
このグラフは、持続可能なプロジェクトや施策の安定性を示しており、前向きな社会的、経済的インパクトが期待できます。
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:
以下は、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**
– グラフには2つの異なる期間が示されています。最初の期間（2025年7月1日から2025年12月末）には、青色の「実績（実績AI）」データポイントが横ばいで並んでいます。この期間は安定しており、大きなトレンドの変化は見られません。
– 次の期間（2026年1月以降）には、緑色の「昨年（比較AI）」データが表示され、これもおおよそ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の外れ値は黒色で示されています。この外れ値は、全体のトレンドから外れていることを示しており、注意が必要です。
– 大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は「実績」を示しており、緑色の点は「昨年」のデータです。
– 灰色の範囲は「予測の不確かさ範囲」を示し、ここに予測が収まる可能性が高いことを示しています。
– 色の違いは、異なる年やAIモデルによる予測との比較を示唆している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる色のデータセット（青と緑）は時系列で並列して存在し、直感的には、異なる年や条件下での類似したパフォーマンスを示しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青と緑のデータセットはそれぞれ独立しているようですが、同じ範囲内に密集して表示されています。
– データは全体として高いWEIスコアを示しており、平均的に高い水準の社会基盤と教育機会を表していると推測されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフから、社会基盤や教育機会が安定していることがわかります。急激な変動が少ないことは、政策の一貫性や基盤の強固さを示しているかもしれません。
– 外れ値は特異な事象や異常な変化を示す可能性があり、特定のタイミングや条件での改善が必要かもしれません。
– ビジネスや社会に対して、この安定した状況は信頼感を生む一方で、革新や発展の余地が少ないことから、さらなる成長には新たな取り組みが必要かもしれません。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期の期間（2025年7月から約11月まで）は横ばいだが、11月から1月にかけて急激に低下しています。その後、再び横ばいの傾向。
– 2026年3月以降、異なるデータ（前年の比較AI）は比較的高いスコアでほぼ横ばいの状態です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の青いプロットの中に多数の黒い円で示された異常値が存在します。
– 特に11月から1月にかけてWEIスコアが急激に低下しています。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データ、緑色は前年のデータを示しており、異なるモデルによる予測も表示されています。
– 黒い円は異常値を示しています。
– 緑のプロットが新しい時系列であり、これらは過去のデータと異なる特徴を呈しています。
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比較されており、前年のデータは安定しているが、過去の実績データは変動が激しい。
– 予測モデルの線は将来のトレンド推測を示していますが、実績が異なっている部分があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布としては、初期データは変動が激しく異常値が多いにも関わらず、前年データは高スコアで安定しています。
– 予測と実績の間には、一部一致しないところが見受けられ、異常値が分布を乱している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期のデータの不安定さと急激なスコア変動は、社会的または経済的要因が影響を与えている可能性を示唆します。
– 一方で、前年のデータが示す安定性は、改善の兆しや効果的な政策の影響が続いていることを肯定的に示しています。
– ビジネスや社会において、今後の政策決定や社会的取り組みに役立つデータとして、異常値の原因分析と対策が求められます。
このグラフは、短期間での大きな変動や異常が新しい意識改革や政策の必要性を直感的に感じさせるものであり、WEIの向上に向けた具体的アクションの策定に繋がる可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体を見ると、時間帯や日付によって色が変化しており、周期的なパターンが見受けられます。ある時間帯では色が濃く、他の時間帯では薄くなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日の23時帯には、他と比較して明るい黄色が見られ、急激に高いスコアを示している可能性があります。
– 7月10日から7月14日の19時帯と23時帯にも特異的に明るい色があり、他の日と比較して異なった動きを示しています。
3. **要素の意味**:
– 色の濃淡は、おそらくWEIスコアの高低を示しており、スケールバーに基づいています。色が明るいほど、スコアが高いことを示しています。
4. **データ間の関係性**:
– 時間帯別に、一定のパターンや周期を持つようにも見えますが、特定の日付ではそのパターンが崩れています。特に、夜や早朝の時間帯に変動が大きいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によるスコアの変動は、ランダムではなく、特定のパターンを持つ可能性が示唆されています。特定の日付や時間に対して異常値が目立ちます。
6. **直感的に感じることや影響**:
– 人間が直感的に捉えることは、大きな変動や目立った色の違いです。例えば、特定の時間に急激なスコアの上昇があると、注目されやすいです。これがビジネスや社会に与える影響として考えられることは、もしこのデータがビジネスオペレーションに関連するものであれば、特定の時間帯にリソースを集中させる必要があるかもしれませんし、異常なスコアの上昇があれば、それに対応する準備が求められるでしょう。
このようなヒートマップは、パターンや異常検出、オペレーションの最適化に役立ち得る分析ツールとして機能します。
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:
## 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフ全体を通じて、個人のWEI平均スコアは比較的安定しているように見えます。色の変化はあるものの、急激な上昇や下降は見られません。
– 時間軸に沿ったスコアの変化が限定的で、一部の特定の時間、例えば7時や15時において色の変化が集中しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップの色が濃い場所（紫）はスコアが低いことを示しています。例えば、7月1日と7月6日から7月10日における16時や19時のスコアが他の時間帯より低いと考えられます。
– 逆に、色が明るいところ（黄色）はスコアが高いことを示しており、7月21日と22日近くの23時台に高スコアが観察されます。
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ます。紫が低スコア、黄色が高スコアを表しています。
– 各時間帯での色の変化は、個人の活動や状態の変化を示している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の日時において、複数の時間帯が高スコアまたは低スコアを示す場面があります。これにより、共通した要因（例えばイベントや気象条件）が影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によるスコアの集中と分散が見られ、15時と23時に特に色の変化が多いです。
– 時間帯単位でのスコア変動は比較的小幅で、全体的な変動は穏やかです。
6. **直感的な洞察および社会への影響**:
– このヒートマップが示すスコアの変動は、特定の時間帯での活動や効率のパターンを明らかにしています。たとえば、労働時間や集中力のピーク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、このようなデータは時間管理や作業効率の向上に利用される可能性があります。また、一貫してスコアが低い時間帯の改善が求められるかもしれません。
この分析を通じて、データ内の時系列パターンと変動が理解しやすくなり、意思決定や改善策の策定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:
このヒートマップに基づく分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 一般的には、時間帯（時間単位）によってスコアに一定のパターンが見られ、特に午後から夕方にかけてスコアがやや高くなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時台に濃い色が目立ち、スコアが低いことを示しています。
– 7月6日や7月13日ごろ、午後の時間帯に非常に高いスコアが見られます (黄色に近づく色)。
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さを示しており、黄色に近いほどスコアが高く、紫に近いほど低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付が進行するにつれ、午後から夕方にかけてスコアが増加する時間帯が多いことが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に時間帯ごとのスコアのパターンが存在し、一部時間帯のスコアが突出して変動する特徴があります。
6. **直感的に感じるインサイトと影響**:
– 一定の時間帯と日付が既に高い評価を持ち、それが社会的交流や国際的な活動のピーク時間を反映している可能性があります。
– 逆にスコアが低い時間帯は、これらの活動が減少する時間を示しているかもしれません。この情報は、ビジネスの戦略計画や社会政策の調整に役立つでしょう。
このように、このヒートマップは異なる時間帯や日付における社会的交流の強度を直感的に把握するのに適しています。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップは相関関係を示すもので、明確なトレンドの上昇や下降ではなく、各項目間の関係性を視覚化しています。色が赤いほど強い正の相関（1に近い）、青いほど強い負の相関（-1に近い）を示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色や大きく色が異なる地点は、負の相関や通常と異なる関係を示しています。例えば、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間には低い相関（-0.09）が見られ、他の項目間と異なっています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各セルの色の濃さや色合いは、項目間の相関の強さを表しています。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です。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」は高い正の相関（0.66）を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフから全期間にわたるデータの関係性が一目で分かりますが、時系列データそのものではなく、全体的な関係性を把握するためのものです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くの項目が強く関連付けられており（0.8以上）、特に「総合WEI」と各個別項目の相関が高く、個々のWEI要素が総合的なWEIに大きく寄与していることが分かります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのグラフから直感的に感じるのは、全体的な多項目間の整合性と、どの要素が他の重要な要素と強く相互に影響を及ぼしあっているかです。
– ビジネスや社会への影響として、高い相関を持つ項目が同時に改善される可能性があり、政策決定者や企業が戦略的にどの側面にリソースを割くべきかを指し示す指針となるでしょう。
このヒートマップは、データ間の複雑な関係を理解しやすくし、戦略的な決定を行う際に役立つ貴重な視覚的情報を提供しています。
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:
– 期間が360日間であるため、時間ベースのトレンドはこのグラフから直接的に把握することは難しいですが、カテゴリ間の比較が可能です。
2. 外れ値や急激な変動:
– 全体的に外れ値がいくつか見られます。特に「社会WEI（社会基盤・経済機会）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」において外れ値が観測されており、これが影響可能性を示していると考えられます。
3. 各プロットや要素の意味:
– 箱ひげ図により、各カテゴリの中央値、四分位範囲、最小値と最大値が視覚化されています。
– 色の違いは、異なるWEIタイプを視覚的に区別するために用いられていますが、色のみでは詳細な傾向は判断できません。
4. 複数の時系列データの関係性:
– グラフは多くのWEIタイプを比較しており、それぞれの分布はWEIスコアが異なるため、簡単に比較が可能です。相関を具体的に示すものではありません。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 分布は全体的に広がりがあるものの、特に「個人WEI（健康状態）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」の広がりが大きいです。
– 同時に、中央値の位置を観察することで、WEIスコアの全体的な中央値に対する上下関係が分かります。
6. 直感的印象と影響:
– 人間が直感的に感じるのは、各カテゴリのスコアの分布の多様性と、社会や個人の側面で何が優れているかが視覚化されている点です。
– ビジネスや社会への影響として、健康や共生に関連するWEIタイプでのバラつきが大きいことから、これらの要素が現状において改善の対象となり得ると考えられます。また、政策策定において戦略的に注目するべきカテゴリが示唆されます。
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、国際カテゴリーのWEI構成要素を主成分分析（PCA）した結果を示しています。以下に、視覚的な特徴とそれに基づく洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフは第1主成分と第2主成分のスキャッタープロットであり、特定の時系列トレンドは示していません。データポイントはランダムに散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– データポイントの分布に大きな外れ値は見られません。ただし、いくつかのデータポイントは他から少し離れており、特異な特徴を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 点の密度はどちらの主成分軸においても一貫していないため、特定の方向性が顕著には見られません。これは、どちらの主成分も均等にデータ分布に影響を与えていることを示唆しています。
4. **関係性**
– 第1主成分と第2主成分の間に明確な相関関係は見られません。これにより、それぞれの主成分が異なる要因を説明している可能性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの多くは第1主成分の±0.3、第2主成分の±0.2の範囲に収まっています。これは、観測されたデータの内在的な変動がこれらの主成分によってある程度説明されていることを示しています。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**
– このグラフは、主成分分析により各データポイントがどのように異なる軸で説明されるかを示しています。つまり、WEI構成要素の中で、どの要素が全体に対してより大きな影響を持つのかを視覚化しています。
– ビジネスにおいては、異なる主成分をもとに市場の要因を識別しやすくなり、戦略的な意思決定に寄与するでしょう。特に、ここでの分布と相関の欠如から示唆される多様性は、異なる市場で異なる戦略を採る必要性を示唆します。
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。