📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアの分析結果
#### 時系列推移とトレンド
– **総合WEIスコアの趨勢**: データ全体を見た場合、総合WEIスコアは日々若干の変動を見せているものの、おおむね0.7から0.85の範囲に収束しています。特に7月上旬から中旬にかけては比較的安定した高スコアで推移しており、ただし、7月19日頃からいくつかの大きな変動が見られます。
– **個人WEIと社会WEIの詳細**:
– **個人WEI**: 個人に関する項目（経済的余裕、健康、心理的ストレス、自由度）は概ね安定していますが、経済的余裕と健康のスコアが変動しやすい傾向を示しています。
– **社会WEI**: 持続可能性と多様性において、一貫して高いスコアが記録されています。
#### 異常値とその背景
– **異常値の検出**: 提供されたデータの中で、特定の日付での異常値が報告されています。具体的には、7月上旬にスコアの急激な上昇（0.9近くに達する）が見られる一方、7月後半にはスコアが0.7以下に落ち込む日もあります。
– **背景の推測**: 異常値が観察された背景として考えられるのは、特定のイベントや報道、または政策の変更が考えられます。7月6日の夜のスコアの急上昇は特に目立ち、何らかのポジティブなニュースや達成があった可能性が高いです。
#### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **季節的パターン**: 大きな季節性の影響は見られませんが、スコアに微細な波動があることが伺えます。
– **長期トレンド**: 社会WEIの持続的な高値は、国際的な社会支援や持続可能性に関する活動が活発になっていることを示しているかもしれません。
– **残差要素**: 日々の不規則な変動は、個別の出来事に起因するノイズとして捉えられます。
#### 項目間の相関
– **WEI項目間の関連性**: 相関分析では、特に社会的持続可能性と他の社会関連項目（多様性や教育機会）の間に強い関連性が見られます。個人の心理的ストレスは他の個人項目との関連性が低く、独立した変動要因である可能性を示唆しています。
#### データ分布の洞察
– **箱ひげ図解析**: 全体としてスコアは中位値の周辺に集中しており、外れ値は異常スコアとして先に示されました。これらの外れ値が全体のスコアに与える影響は少ないと考えられます。
#### 主成分分析 (PCA)
– **主要な構成要素の寄与率**: PC1は0.65の寄与率を持つ主要な変動要因であり、全体のスコアに大きく貢献しています。これは、経済的・社会的要因が強く影響していることを示している可能性があります。
– **解釈**: PC2の寄与率は17%で、一部の詳細項目（例えば個人の自由度や心理的ストレス）の変動を説明していると考えられます。
### 結論
提供されたデータは、特定の時期に見られるスコアの急激な変動（異常値）を除き、全体的に安定した傾向を示しています。個人および社会要因が総合WEIに与える影響は明らかであり、それぞれのカテゴリ内での関連性が、
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:
以下は、提供されたグラフの分析結果です。
1. **トレンド**
– 左側の青いプロットは、実績データを示しており、比較的横ばいのトレンドを持っています。変動は少ないです。
– 右側の緑色のプロットは、前年データを示しており、こちらも横ばいのトレンドですが、若干の散らばりが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットの中にある黒い丸が外れ値を示しています。実績の中にいくつかの異常値が観察されますが、それらは大きな偏差ではないようです。
3. **各プロットの意味**
– 青いプロットは実績データ、緑色のプロットは前年データを示しています。
– 黒い丸は異常値を示す。
– 複数のピンクや紫の線は異なる回帰モデルによる予測を示しています。モデルによって若干の違いがありますが、全体としての傾向は似ているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年のデータは、同様のスコア範囲にあり、全体的には似た傾向を示していると考えられます。予測と過去のトレンドを基準にして、一貫したスコアの範囲が観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データの間に明確な相関があると考えられます。同じスコアレンジで一貫した傾向があります。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響**
– グラフは比較的安定したパフォーマンスを示しており、大きな変動や傾向の変化は観察されません。したがって、ビジネスや社会への直接的な影響は少ないと考えられます。
– 予測モデルが将来の安定を見越している場合、このカテゴリに対する長期的な投資や計画は、安定を基盤にしたアプローチが有効である可能性があります。
この分析から、データの中心的なパターンとして、安定性のあるパフォーマンスが継続することが期待されます。
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:
以下は、グラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– データは2つの明確な期間に分かれています。最初の期間（2025年7月〜2025年10月）は、スコアが約0.6から0.8の範囲に集中しているように見えます。次の期間（2026年3月〜2026年7月）も同様のスコア範囲が確認できますが、スコアが緩やかに上昇している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で示されており、最初の期間中にいくつか確認できます。ただし、それらは多くのデータポイントと密接に関連しているため、データセット全体への影響は小さそうです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績、赤い×は予測、緑色は前年の比較データです。紫やピンクの線は異なる予測モデルのパスを示しています。各モデルがどれだけ実績に近いかを見ることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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、実績データとの比較で一貫性を保っていますが、小さな差異もあります。特にランダムフォレスト回帰は、他のモデルよりも実績に近い可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータセットは比較的一貫しており、次の期間も類似しています。相関関係は特に目立ちませんが、全体として安定しているようです。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 人間の直感としては、安定したパフォーマンスが予想されることから、事業が良好に運営されていると感じるでしょう。マーケティングや事業戦略においても、この安定性を基にした長期的な計画が可能です。
このグラフからは、予測モデルが比較的正確であり、ビジネスや社会において重要な安定性を示唆していると解釈されるでしょう。
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:
## グラフの分析:
### 1. トレンド
– **実績AI（青）**: 調査期間の初期（2025年7月から9月頃まで）に集中しており、ほぼ横ばいです。
– **予測（緑）**: 次の年（2026年3月開始）に別の期間が示されており、全体的に高いWEIスコアを維持しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値（黒）**: 実績データ内に見られる異常なプロットがいくつかありますが、全体のトレンドにはあまり影響していないようです。
### 3. 各プロットや要素
– **色と形**: 青は実績、緑は前年との比較、黒は異常値として示されています。この色分けにより、異なるデータソースや予測方法が直感的に理解できます。
– **予測ライン（紫）**: 各種予測手法のラインが示されており、それぞれがどの程度一致しているかを確認できます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと前年比較予測の間で異なる時点のWEIスコアを可視化し、それらの結果を比較することで、将来の予測精度を評価することができます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測データのWEIスコアはどちらも高く保たれており、全体的に安定している印象です。
### 6. 直感的な感想と社会的影響
– グラフ上で実績と予測が共に高いスコアを維持していることにより、将来的にも安定した社会的パフォーマンスが期待できます。これは、社会やビジネス上での信頼を高め、長期的な計画に役立つ可能性があります。
– 異常なデータポイントは注意が必要であり、原因を特定して改善することが求められます。それにより、より正確なモデルを作成し、ビジネスや政策決定の過程で活用できます。
これらの分析から得られる洞察を基に、データドリブンな意思決定を行うことが社会やビジネスの成功に繋がるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **上昇または下降トレンド**: グラフには、実績（青のプロット）と予測（赤の X マーク）が示されています。実績データは過去の期間において比較的一定で、若干の変動が見られます。
– **予測期間**: 今後の予測として表示されている緑のプロットは、引き続き一定の範囲内での維持を示唆していますが、具体的なトレンドは明確でありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**: 異常値として黒の円が散布されていますが、数は少なく、顕著な外れ値は見当たりません。
3. **プロットや要素の意味**
– **実績（青）**: 過去の実績データを表しており、横ばいの傾向が見られます。
– **予測（赤）とその他の予測手法**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が用いられており、将来のWEIスコアの変動予測を示しています。各手法が異なる予測結果を出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**
– **昨年との比較**: 昨年との比較データ（薄い緑）が示されており、昨年の同期間と比較して変化があるかを判断できますが、大きな違いは減少しています。
– **予測区間の不確かさ範囲**: 灰色の範囲で示され、予測に対する不確かさの概念が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの密度としては、広がりがあるものの一定幅に集中しており、WEIスコアの分布は極めて狭い範囲にあります。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– **直感的洞察**: WEIスコアが安定していることは、対象となる個人の経済状態が大きく変動していないことを示唆します。これは、安定した経済状況を意味し、ビジネス的にはリスクの低さを評価できるポイントになります。
– **ビジネスへの影響**: 経済の安定性は消費者信頼感を高める要因でもあり、販売戦略や投資判断にもポジティブに寄与する可能性があります。
全体として、このグラフは経済的余裕の安定性を示しており、将来的にも安定した状態が維持されることを予測しています。
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:
このグラフは個人の健康状態を示すWEIスコアの時系列データであり、異なる期間と予測手法を比較しています。以下は分析結果です：
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイント（青色）が2025年中頃に集中しており、ほぼ横ばいのトレンドを示しています。
– 2026年のデータは前年（緑色）と比較して大きく上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントは異常値（黒い円）としてマークされていますが、実績値には大きな外れ値や急激な変動は見られません。
3. **要素の意味**:
– 青色の点は実際のデータを表しています。
– 緑色の点は前年のデータで、明らかな上昇傾向が見られます。
– ピンクや紫の線は異なる予測モデルの結果を示しており、予測値の範囲は灰色で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はデータを少し異なる方法で予測し、それぞれの予測が実績のデータとどの程度一致するかを見ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2025年の実績データと2026年の前年データとの間には正の相関が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 健康状態は改善傾向にあり、この増加は個人や社会全体にとってポジティブな影響を与えると考えられます。
– ビジネス面では、健康関連のサービス需要の高まりや、健康改善製品の市場拡大の機会があるかもしれません。
– モデル予測の精度を上げることで、今後のトレンドや外れ値の影響をより正確に予測できる可能性があります。
この分析により、WEIスコアの動向をより深く理解し、戦略的な意思決定に役立てることができるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフの左側（2025年7月から9月）には、実績データ（青い点）が集中しています。この範囲では、大きなトレンドの変化は見られず、WEIスコアはほぼ横ばいです。
– 2026年6月から7月のデータ（緑の点）は、前年の実績と比較されており、前年と同様に高密度な範囲に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには外れ値（黒い丸）がいくつか見られますが、それらは全体のトレンドに特に大きな影響を及ぼしていないようです。
– WEIスコアの変動は比較的穏やかであり、大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– 青い点は「実績（実績AI）」を示し、実際の観測データを表しています。
– 緑の点は「前年（比較AI）」を示し、前年との比較を可能にしています。
– 黒い丸は「異常値」を示しており、予測範囲から外れるデータポイントです。
– 予測手法（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、プロット上での具体的な出力は限られています。
4. **複数時系列データの関係性**
– 実績データと前年データが同時にプロットされていますが、大きな異なるトレンドはありません。
– 予想データは示されていないようですが、モデルの予測範囲は灰色で示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在の視覚情報からは、データの密度が一部の期間で集中しているため、専門家やモデルによる洞察に役立つかもしれません。
6. **直感的に感じられること、ビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが横ばいで推移していることから、大きな心理的ストレスの変動は現在のところ観察されていないようです。
– 安定したデータが示されているため、組織やビジネスが現状を維持する上で問題は少ないと考えられますが、予測モデルの精度の向上や、心理的ストレスを取り巻く環境の変化に注意が必要です。
この分析により、大きな変動がない安定期であると判断できますが、今後の変化に備えて適切に予測モデルを活用することが重要です。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**
– 360日間のデータでは、最初の半年は実績値（青色のプロット）が横ばい傾向にあります。その後、予測（緑色のプロット）に移行し、やや上下変動しながらも、おおむね一定の範囲内に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値を示すプロット（黒い円）がありますが、大きく外れたスコアは見当たらず、全体的に一貫した動きです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色は実績値、緑色は予測値（複数モデル：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。
– 予測値の中には一部、濃淡で密度が表現されていますが、目立った密集や希薄は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値から予測値に移行する過程で、時系列の変動は大きく変わっていませんが、予測値において若干の誤差範囲（灰色の範囲）が存在します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値は一貫性を保っているように見え、特に予測の3つのモデル間で大きなズレは観察されません。
6. **直感的な印象と洞察**
– このグラフから直感的に感じるのは、自由度と自治のスコアが安定しており、急激な改善や悪化がないため、今の状況が継続しやすいということです。
– ビジネスや社会への影響として、安定した指標であるため、政策決定や社会的な動揺にあまり影響を受けていない可能性があります。これは規制安定性や制度の成熟を示唆しますが、一方で変化への柔軟性を欠く可能性も考慮するべきでしょう。
このグラフを見ることで、必要な介入が少ない安定的な状況を示している可能性があり、長期的な計画を立てる際の指標となるでしょう。
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:
グラフを分析すると、以下の視覚的な特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ点（青い点）は、ほぼ一定の範囲で維持されており、明らかな上昇または下降トレンドは見られません。
– 予測データは異なる回帰モデルにより示されていますが、これらも大きな変動はなく、横ばいの傾向が続いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示された異常値がいくつか存在します。これらの異常値は、全体の傾向から外れているため、何らかの特異な要因が影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色や形状で異なるセグメントが表示されています。例えば、紫の線や桃色の線は、異なる回帰モデルの予測を表しています。
– グレーの範囲が示すのは予測の不確かさの範囲であり、予測の信頼性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など）の間に目立った乖離は見られませんが、予測の不確かさが示される信頼区間が実績データをカバーしており、高い精度の予測が期待できることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測データの分布は全般的に近似しており、予測モデルの信頼性をある程度確認できます。
– 緑の点で示された「昨年（比較AI）」のデータは、比較的集中していますが、ある程度のばらつきがあります。
6. **直感的な印象と影響**:
– 直感的に、このグラフは全体的に安定しており、大きな変動がない社会の公平性・公正さを反映しています。
– 異常値の分析などを通じ、潜在的な社会的問題の発見や政策提言に役立つ可能性があります。
– 予測モデルの多様性は、異なるシナリオを考慮に入れる上での重要な手段として機能し、特定の時期の政策計画や評価に影響を与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
1. **トレンド**
– 初期のデータ（2025年7月から2025年9月）は、1.0に近い高い安定したスコアが見られますが、その後、データが急激に減少し、2026年の予測値では0.8程度のスコアに変化しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期においていくつかの異常値（〇）が見受けられ、通常のスコアと比較して異なる傾向を示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の違いは、実績（青）、予測（赤）、前年（緑）などの異なるデータを示しています。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測（紫とピンクの線）は、主に実績スコアの後のデータにわたって使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の実績データと予測データには大きな乖離が見られ、予測データがより保守的な傾向にあることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高スコアの期間の後に見られる低下は、何らかの外部要因、もしくは予測方法の違いによる可能性があります。
6. **直感的な洞察および影響**
– 初期の高スコアは優れた持続可能性と自治性を示し、社会的に安定した状況を反映していると考えられます。しかし、その後のスコア低下は、これらの特性の維持に対する挑戦を示唆している可能性があります。ビジネスや政策面での持続的な努力が必要とされるでしょう。
このグラフは、持続可能な発展のための政策および実践が必要であることを示しています。また、異なる予測手法の結果に対する理解と適用が重要です。
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2つの異なる期間に分かれているようです。最初の期間（左側）はデータが密集して同じ範囲内を保っています。
– 次の期間（右側）では、再度データが密集しています。各期間間で大きな変動は見られませんが、時間的に不連続である点が特徴です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の期間には、多くの異常値（円）が存在しています。これらは特定の要因による影響が考えられます。
– 右側には異常値が見られず、データはかなり均一です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のWEIスコアを示し、黒い円は異常値です。
– 緑の点は前年のデータで、右側に集中的に位置しています。
– 予測ライン（紫、青、ピンク）は異なる回帰手法の予測を示し、線形回帰とランダムフォレスト回帰が使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青やピンクの予測ラインが、実際のデータ（青い点）をもとに予測する傾向があります。予測の精度や信頼性は、実際のデータとの一致度によります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各期間におけるスコアの分布は異なります。最初の期間は異常値の存在が目立ちますが、2番目の期間ではより均一に分布しています。
6. **直感的洞察と社会への影響**:
– このグラフから、ある基準年において社会基盤や教育機会に関する国際的な状況が変わる可能性が示唆されます。
– 異常値の多い最初の期間は社会情勢や政策変更などの影響を受けている可能性があります。
– データが連続していないことから、特定の期間に集中した調査や評価が行われたという仮説も考えられます。
社会やビジネスへの影響としては、政策変更や教育機会の改善が将来の更なる変化を促進する可能性があると考えられます。予測モデルは将来の動向を予測するための価値あるツールとなり得ますが、これらの予測に基づく戦略的決定は慎重に行う必要があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の約2ヶ月間にわたって、青いプロット（実績AI）は高い位置で安定していますが、その後急激に低下しています。
– その後、データは途切れ、再びデータが現れるのは半年後になります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 茶色の丸で示された異常値が見受けられますが、全体的なトレンドに大きな影響は及ぼしていません。
– 初期のスコアから急激に低下する部分が目立ち、外れ値として認識される可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実際のデータを示しており、緑のプロットは前年のデータと推測され、両者の間にはギャップがあります。
– 予測は異なるモデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）によって示され、それぞれ異なる色の線で表されていますが、明確な未来のトレンドを示していません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のデータには直接的な関係があると想定されますが、実績の急激な変化と前年との違いが目立ちます。
– 予測と実績との間の整合性が低いため、モデルの改善が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の高いスコア部分とそれ以降のデータとの間に明確な相関は見られません。
– 後の期間において高い一貫性を持つスコアは、モデルが適切に予測を行っている可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– 始めの安定期から急激に低下しているトレンドは不安定な状況や変動の多い社会情勢を示唆しています。
– ビジネスや政策決定者にとって、この急激な変動はリスクとして認識されるでしょう。改善策を考えるためには、データ欠損期間の原因追求とモデルの精度向上が必要です。
これらの観察と洞察を元に、今後の予測モデルの調整や改善を進め、より安定した社会の指標を得るための施策を検討することが有益です。
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:
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**:
– 特定の時間帯での活動が目立ちますが、全体的な動向は非常に不規則です。
– 23時の時間帯によく見られる明るい黄色は、特に7月6日～7月10日または7月12日の間で強調されています。この期間には高い数値が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時における1つの非常に暗いマスは、通常の範囲から外れた低い値を示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色相は全体のWEIスコアの強度を示しており、黄色は高く、紫は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**:
– 同じ時間帯に高いスコアが連続している傾向がありますが、不規則な点も多くあります。このことは、日によって活動レベルが変動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**:
– 時間帯ごとのスコアには、特に23時が顕著に高い値を示しています。一方で、18時や19時は比較的低い傾向があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– この分析は、人々の活動が深夜にピークを迎えるトレンドを示唆しています。これにより、夜間に関連したサービスや商品の需要が高まる可能性があります。
– 時間帯別の需要変動を視覚的に捉えることで、マーケティングや営業戦略の策定において効果的な利用が期待されます。
以上の視点から、このヒートマップは直感的に国際的な活動の時間的変動を捉え、特定のビジネスチャンスを浮き彫りにします。
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:
このヒートマップは、特定の時間帯におけるWEI（平均スコア）の分布を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 特定の時間帯（16時と23時）に集中してデータが存在しているようです。これは日中と深夜に活動が集中していることを示唆しています。
– 日によって色の変化が見られるため、ある時間帯ではスコアが安定していない可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時や21時には異常な低いスコアの色があります。これらは外れ値や特定のイベント（システム障害や特別な行事など）を示すかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの変動を表しており、濃い色ほど低スコア、明るい色ほど高スコアを示しています。例えば、16時から23時にかけて明るい色が増加しているため、この時間に活動が活発である可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯での日々の変動が確認できます。各日付の同じ時間において、スコアがどの程度変動しているかが視覚的に判断できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯（例えば23時）では、黄色の明るい色が多く、他の時間帯との違いが強調されています。これはこの時間帯では一貫して高いスコアが記録されていることを示唆します。
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**:
– 夜間が活動のピーク時間のようですので、サービス業やエンターテイメント業界にとっては、この時間帯の戦略を考慮する価値があるでしょう。
– 外れ値となる時間については、原因を調査し、改善策を講じることでさらなる最適化が可能かもしれません。
全体として、特定の時間帯に焦点を当てることで、より適切な戦略の策定やリソースの配分が可能になるかもしれません。
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:
1. **トレンド**:
– 色の変化から、時間帯によってWEI平均スコアに明確なパターンが見られます。特定の時間帯（例えば23時頃）は鮮やかな色（黄色）で、スコアが非常に高いことを示しています。
– 逆に一部の時間帯（日中の時間帯）はスコアが低く、暗い色（紫色）が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日（2025-07-19や2025-07-23など）において、スコアが急激に低下する時間帯があります。急な変動を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の明るさはWEI平均スコアの高さを示しています。明るい色ほどスコアが高いことを意味し、濃い色は低スコアを示しています。
– 密度やプロットの大きさは示されていないため、色の違いがメインの情報源です。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 日毎にトータルで色の調和を見て、スコアが上がったり下がったりするパターンを視覚的に確認できます。時間帯によってスコアのグラデーションが異なるため、日によっての相関関係は限定的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（夜間）は総じてスコアが高く、一貫してパフォーマンスが良いことが示唆されています。
6. **直感的な洞察・社会への影響**:
– グラフからは、夜間の活動時間が高スコアになる傾向があることが示唆されています。これは、夜間の活動やイベント、あるいは特定のビジネスの時間帯が社会的に重要である可能性を示します。
– 企業や社会がこのデータを利用して、効率の良い時間帯に焦点を合わせた活動計画を立てることが可能です。
このようなデータは、社会活動の最適化やリソースの再配分に役立ち、特に夜間の需要にフォーカスを当てることで、ビジネスの効率を向上させ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:
ヒートマップを分析すると、以下の点が挙げられます：
1. **トレンド**:
– 特定の期間に焦点を当てるというよりは、過去360日間における各要素間の相関を示しています。このため、トレンドは時系列データというよりも相関係数の分布として理解されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値に関しては、一般に相関係数が他よりも極端な正または負の値を示す場合に考察します。ほとんどの相関が正の側にあるため、明確な外れ値は見つかりません。
3. **要素の意味**:
– 各色の濃さは相関の強さを示します。赤色は強い正の相関、青色は負の相関を意味します。
– 例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」は強い正の相関があります（相関係数0.87, 0.94）。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列データそのものではないため、時系列における具体的な関係性の分析には適しませんが、これらの相関が高い要素どうしの変動が連動しやすいことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（公正性・公正さ）」間は一部で負の相関を持っています（-0.08）。
– 「総合WEI」「個人WEI（経済的余裕）」「個人WEI（心理的ストレス）」などは正の相関が強く、個人の経済的・心理的状態が総合的な幸福度と関連していることが示されています。
6. **直感的な洞察および社会への影響**:
– 直感的には、個人の健康状態や経済的状況が自身の幸福感や公正さなどの社会的要素と密接に関連していることが示されています。
– ビジネスや政策の観点からは、個人の幸福度を向上させる施策が社会全体の幸福度向上に寄与する可能性があることを示唆しています。特に健康や経済的余裕への投資が大きな影響を持つと考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 各WEIタイプのスコアは、全体的には互いに異なり、顕著な上昇または下降のトレンドは見られません。
– 横ばいに見えるカテゴリと若干の変動があるカテゴリが混在しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」に外れ値があります。これらは特定の条件下で異常な値を示す可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 各箱ひげ図は、中央の線が中央値、箱が四分位範囲（IQR）、ひげがデータの範囲（外れ値除く）を示し、丸は外れ値を表しています。
– カラーリングにより、WEIタイプ間の視覚的区別を容易にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なるWEIタイプ間で相関関係を見出すのは難しいですが、分布の重なり具合によりいくつかの相関性を示唆している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」や「個人WEI（経済余裕）」は中央値が高く安定した分布を示しています。
– 一方、「個人WEI（心理的ストレス）」は広い範囲にわたる分布と外れ値が多いことから、個人の状況により変動しやすい可能性があります。
6. **直感的洞察および影響**
– 人々は異なるWEIタイプの分布を見て、特にストレスや自由に関連する要素がより幅広く、影響を受けやすいと感じるかもしれません。
– ビジネスや社会的には、特定の領域での介入や支援が必要であることを示唆しています。特に外れ値が多いカテゴリでは、政策やプログラムの見直しが検討されるべきです。
### ビジネスや社会への影響
このデータは、政府や企業がどの領域に注力すべきかを示唆しており、特にストレスの管理や自由と公正さの向上に向けた施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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– この散布図は主成分分析（PCA）の結果を示しており、360日間のデータが視覚化されています。特定のトレンド（上昇や下降など）は明確には示されていませんが、広く散らばっている分布はトレンドが多様であることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上には明確な外れ値は見当たりませんが、一部の点が他の多くの点から離れています。これは、データの中で他の要素とは異なる動きをする観測値があることを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 点の位置は、主成分1（横軸）および主成分2（縦軸）に基づくデータの変動を示しています。主成分1の寄与率が高いため、この軸が特にデータの特徴を多く反映していることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各データ点が個別の観測日に対応している場合、これらがどのような日や出来事であったかを追加で考察することで、相関関係やパターンをより深く理解できる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は均一ではなく、いくつかのクラスターが存在しています。これらのクラスターは、データの背後にある異なるグループやカテゴリの存在を示唆しています。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**
– クラスターの存在は、データセット内で異なる特性や行動パターンを持つ複数のグループが存在することを示唆しており、その原因をさらに探求することで、ビジネス戦略や政策形成において重要な示唆を得ることができます。
– 分布の広がりを考慮すると、異なる国や地域が異なる要因に大きく影響を受けている可能性があり、それに応じた戦略的対応が必要となるでしょう。
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。
