📊 データ分析（GPT-4.1による）
## WEIスコアデータの分析
### 時系列推移
**総合WEI**:
– データはおおむね上昇トレンドを示しており、短期間の変動はあるものの、全体的には安定している。
– 7月6日以降の急激な上昇(0.81から0.85)が顕著で、その後も安定して高い水準を維持。
**個人WEI平均**:
– 最初は緩やかな上昇傾向が続き、7月6日から急激に上昇し、7月12日から高い水準を維持。
– 終盤には0.70付近で横ばい。
**社会WEI平均**:
– 社会スコアは個人スコアより高い水準を維持しており、おおむね0.80以上で推移。
– 7月6日以降さらに高水準へ移行。
### 異常値
– 提供されたデータからは、7月19日が異常な日付として目立ち、異常な低スコア（0.69）が記録された。
– 日付: 2025-07-06 と 7月20日の異常値には、短期間での急激な上昇と下降が観察されることから、特定のイベントや政策の発表が影響を与えた可能性がある。
### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 上昇トレンドが顕著で、異常な高値の日付は、おそらく社会的要因や外部イベントにより刺激されたと考えられる。
– **季節性**: 社会活動の活発化に伴うスコアの上昇が伺える。
– **残差**: 突発的な変動は外部要因を反映した一時的なものが多い可能性。
### 項目間の相関
– 強い相関が見られるのは主に社会WEIの各項目間で、特に「社会基盤・教育機会」と「社会持続可能性」が相関が高い(例: 学期開始や新政策導入の影響)。
– 個人スコア内でも「経済的余裕」と「心理的ストレス」に相関が見られる（経済的な安定性が精神的健康にプラスに働いている可能性）。
### データ分布
– 各WEIスコアの箱ひげ図を見ると、特に個人ストレススコアでばらつきが小さい（中央値付近に集まる傾向）。一方で経済的余裕はばらつきが大きく、経済的要因が個人スコアに影響を与えている可能性がある。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1が0.65の寄与率**であり、データの主要な変動要因の大半を説明できる。これは、個人の心理的ストレスと社会的持続可能性が主な主成分として特定される。
– **PC2が0.17の寄与率**は、おそらく教育機会と経済的余裕が関連。教育や経済状況の変動がデータに与える影響は限定的ではあるが、無視できない。
全体として、データは国際的なイベント、政策、社会的な要因の影響を受けながら、徐々に安定した高水準に向かっている。特定の異常値の日付には、その背景に特定のイベントが作用していると推測され、ノイズよりも情報が多い。個々の要因がWEIをどのように形成しようと作用しているのかを把握するには、さらなる調査が必要です。
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:
グラフの分析を以下に示します。
1. **トレンド**
– **実績データ（青）**は7月から9月の期間にあり、大部分が0.6から0.8の範囲に集中しています。全体としては大きな変動がなく、横ばいのトレンドです。
– **前年データ（緑）**は5月から7月にかけてプロットされており、同様に0.6から0.8の範囲で群がっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として黒い円で囲われた点がありますが、全体として顕著な外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データと予測データ（Xマーク）は同じ評価日数には存在していないようです。予測は実績の後の期間に示されている可能性があります。
– 各種予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なる手法による予測結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データは同様の範囲に集中しており、前年との類似性が見られます。予測は実績を引き継いでいる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データは同程度のWEIスコアを持ち、予測はそれを更に維持またはわずかに変動させる形になっています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– このデータからは、安定的なWEIスコアの維持が確認できます。大きな変動がないことは、国際的にも経済や業績に安定感をもたらす可能性があります。
– 予測の精度が高ければ、今後の計画策定や対策に役立つと考えられます。
このように、多くの要素が安定していることは、リスク管理や戦略的な意思決定において安心材料となるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **現在**：初期のデータ（実績AIの青色）は0.6〜0.8の範囲で密集しており、特に大きな上下動は見られません。
– **予測**：中盤から後半にかけての予測データ（予測AIの赤い×）はかなり離れた位置にあり、これは試算の結果が実際のデータとは異なる可能性を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**：初期のデータには異常値のマーク（黒い円）がいくつか見られますが、これが特に重大な影響を及ぼす兆候は今のところありません。
– **急激な変動**：急激な変動はあまり見られず、比較的安定したデータセットであると考えられます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青色のプロット**：過去の実績データを示しており、比較的安定しています。
– **赤い×**：予測の結果を示しており、実績とは大きく異なる可能性があります。
– **緑色のプロット**：過去データ（前年）を示し、後半に密集しています。
– **予測の不確かさ範囲**は灰色で示され、予測の信頼性の幅を提供。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **異なる色の表示**：過去の実績、前年データ、および予測が異なる段階や場所で表示されており、明らかに分かれています。このことは、予測が過去のデータに充分に基づいていない可能性を示唆します。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **高密度ゾーン**：初期グラフの左側には高密度でデータが集まり、分散が少ないことを示す。
– **予測と過去データ間の相関**：目に見える相関は少なく、予測の信頼性に疑問を投げかけます。
### 6. 直感的な感想とビジネス/社会への影響
– **直感的感想**：予測と実績が大きく逸れているため、将来の計画や戦略には注意が必要です。特に、新たなデータが示す方向が過去のトレンドと大きく異なる場合、予測モデルの再評価が必要かもしれません。
– **ビジネス/社会への影響**：予測の不確定性が示すように、将来のビジネス戦略や政策決定にはリスクが伴います。今後のデータ収集と分析モデルの改善が望まれます。
このグラフから得られる主な洞察は、予測が過去の実績データと一致していないため、意思決定に追加の注意と分析が必要である点です。
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:
以下にこのグラフについての詳細な分析を提供します。
1. **トレンド**
– 左側の2025年のデータには、ほぼ一定しているトレンドが見受けられ、特に顕著な変動や周期性は見られません。
– 右側の2026年のデータは、左側のデータに比べてやや広がりがあるようで、スコアがやや高めにシフトしています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータには異常値とマークされたデータポイントが存在します。これはその期間に異常な社会的イベントや状況が発生した可能性を示唆しています。
– 一部の予測トレンド（ランダムフォレスト回帰など）が大きく離れている箇所も見受けられます。
3. **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との比較を示しています。
– 予測の信用性範囲は比較的狭く、予測値の信頼性が高いことを示唆していますが、予測モデル間でのばらつきが見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去の実績データと予測データとの間で、特に2025年の後半と2026年の間に大きなギャップが存在します。このギャップはモデルがどのように予測を生成しているかに関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの一定範囲内でのばらつきがありますが、急激な上昇や下降は見られず、相対的に安定しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– WEI（社会の幸福指数の一種）は全般的に安定しており、大きな変動はないものの、異常値の存在はその期間内の特異なイベントを示唆します。
– ビジネスや社会に与える影響として、安定したスコアは安心感を与えると考えられますが、異常値の原因分析を行うことで、今後のリスク管理や政策決定に資する情報を得られる可能性があります。
この分析を通して、ビジネスや政策立案者は、予測と実績を比較することで、より効果的な戦略を構築するための洞察を得ることができます。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは2025年中盤頃から2026年中盤までの360日間を示しており、データは主に二つの時点に集中しています。
– 2025年7月頃には「実績 (実績AI)」が多く記録されており、2026年5月からは「前年 (比較AI)」にデータが多くあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値はありませんが、異常値が「異常値」として示されています。
– 「実績」と「前年」の間にはギャップがあり、急激な変動が観測される可能性もあります。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは「実績」、緑のプロットは「前年」を示しています。
– グレーのゾーンは「予測の不確かさ範囲」で、データの信頼区間を表していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「実績」と「前年」は異なる時間範囲に分布しており、直接的な比較は困難ですが、予測モデルが使われています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明示された相関関係は見られませんが、クラスターとしての分布から、特定の時期に集中した活動や変化が示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– グラフから、経済的余裕のデータが特定の期間に集中し、その期間にイベントや政策の影響があった可能性が浮かびます。
– ビジネスや政策立案者は、モデル予測と実際のデータを比較し、過去のパフォーマンスを参照にして未来の戦略を立てる必要があります。予測と実績の乖離がある場合、改善策や新たなアプローチを検討する余地があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは二つの顕著な期間に分かれています。最初の期間（2025年7月から11月まで）は、実績データ（青のプロット）が主に0.7から0.8の間に集中しています。その後、前年度のデータとして示された緑のプロットが2026年にかけて少し上昇しています。
2. **外れ値と急激な変動**
– 黒の縁取りのプロットは、異常値を示しており、これが分析の焦点となるでしょう。実績データ内にいくつかの外れ値が見られ、これらが健康状態に大きな変動を示している可能性があります。
3. **各プロットの意味**
– 実績データ（青）は過去の実際のスコアを示し、予測データ（紫、青、緑の線）は異なるモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による今後の予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレストを用いた予測は、実績データに近い範囲であることがわかりますが、若干の差異も見受けられます。これはモデルの選択が予測精度に影響を与えている可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年度のデータはおおむね同様の範囲にありますが、少し異なるパターンを示しています。これは、年間での健康状態のわずかな改善や悪化を示しているかもしれません。
6. **直感的な感じ方とビジネス・社会への影響**
– 健康状態のスコアが比較的一定であることから、安定性があると思われるかもしれませんが、異常値や前年度との違いが観察されるため、特定の要因が健康状態に影響を与えている可能性について調査が必要です。これによって、健康管理の戦略や政策を見直す契機となり得ます。
このようなデータは、個人の健康に関する新たな洞察を与え、予防措置や治療方法の改善に向けてのアプローチをサポートするでしょう。
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**
– 初期（2025年7月-9月）の間は、心理的ストレス（WEIスコア）が比較的高い範囲で変動しています。
– その後、大きなギャップがあり、データが2026年3月以降に再び集まっています。この期間のデータは、より密集しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データにいくつかの異常値（黒い丸）が存在する点が見受けられます。
– 予測の信頼性を示す範囲が初期に広がっていることから、変動が大きいと考えられます。
3. **各プロットや要素**
– **実績（実績AI）** は青いプロットとして表示され、初期の期間に集中しています。
– **予測（予測AI）** は赤いクロスで探索。
– **前年度（比較AI）** や予測の様々な手法の予測データが右側に緑や他の色で示されており、前年と比較するための重要な基準となっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の実績データと長い空白期間の後に現れる昨年データの相関が比較されている。
– 予測は、ランダムフォレストや決定木などを使用して異なる方法で行われており、異なる手法による予測精度の違いを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のばらつきが大きく、予測の幅も広いが、昨年のデータはより集中して収束しています。
6. **社会やビジネスへの影響を含む直感的な洞察**
– グラフからは、心理的ストレスが初期に高かったが、その後改善した可能性が伺えます。
– 初期段階での変動が激しいため、社会の不安定性や業務上のストレスが影響したかもしれません。
– 時間の経過により、対策が実効を挙げたことで、精度の高い予測や管理が可能となった可能性があります。これは、ビジネスの意思決定や精神的健康管理向上への手がかりとなるでしょう。
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:
以下は、この国際カテゴリの個人WEIスコア時系列散布図からの主な洞察です。
1. **トレンド**
– 実績 (青色のプロット) は、2025年7月から2025年10月にかけて横ばいで推移しています。スコアは0.6から0.8の間で安定しているようです。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の紫、緑、ピンクの線）の未来の部分を見ると、今後のスコアは若干の下降傾向も予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に顕著な外れ値は見られませんが、一部のデータ点が密集しています。予測範囲から外れている実績のデータポイントが異常値として示されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 黒い○は異常値を示し、システムが予測の外れとして扱っています。
– 実績部分は青色、予測部分は異なる回帰モデルごとに色分けされています。（線形回帰は薄紫、決定木回帰は薄ピンク、ランダムフォレストはその他の色）
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、実績がその範囲内にほとんど収まっていることが確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と3つの予測モデルが比較されていますが、モデルによる予測の違いが少なく、傾向は概ね一致しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に相関があり、実績の値が予測の中心に集まっているため、モデルは比較的高い精度で実績をフォローしています。
6. **直感的なインサイトとビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが今後横ばいまたは若干の下降を予測されていることは、個人の自由度と自治が大幅に変動しないことを示唆しています。
– 社会的には、安定した自由度を維持するための政策決定が必要である可能性があります。ただし、異常値が示す一部の問題にも注意を払うべきでしょう。
このグラフからは、短期的に大きな変化はなく、安定性が期待されるものの、部分的な改善や危機管理が必要かもしれないと言えます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには二つの主要な時系列データ群があります：左側の青いプロット（2025年7月～9月）と右側の緑色のプロット（2026年4月～7月）。
– 左側のデータでは、一部値が下降した後に横ばいになる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いデータ群内には複数の大きな異常値が存在し、それが強調されています。
– これらの異常値はシステム内の特異な出来事を示しており、特別な注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは「実績AI」による実績データを示しています。
– 緑色のプロットは「前年（比較AI）」による前年のデータです。
– グラフに表示された各回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）は、今後の予測トレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 左と右のデータ群は時間的に離れており、年度間のデータ比較が可能です。
– 比較AIの緑色データは前年の状況と比較して重要な参考になります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 期間間（左群と右群）のデータ分布が異なるため、各期間の背後にある要因が異なっている可能性があります。
– 各プロットの密度は均一でなく、特定の時点に集中して分布していることが伺えます。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– グラフに示された異常値と急激な変動は、社会における公平性・公正さに関する重要な課題を示している可能性があります。
– ビジネスにおいては、これらの変動が市場環境や政策の変化によって引き起こされたものかを分析することで、戦略的な方針を決定するための貴重な情報源となります。
– 社会への影響としては、公正さの改善やその逆の動向が間接的に社会の安定性や満足度に影響を与えることが考えられます。
このグラフから得られる情報をもとに、さらなる分析や行動計画を考えることで、多様な影響を受けた要素に対して効果的なアプローチを考案できます。
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、提供されたグラフの詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– グラフは全体的に横ばい傾向を示しています。特に計測されたデータポイントの範囲内で大きな増減は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円形のプロットは異常値を示しています。これらのデータポイントは、通常の範囲から外れたスコアを示しています。
– 青い実績データと比較して、これらの外れ値は特異な現象を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績AIによる実績値を示しています。
– 赤の「X」マークは予測AIによる予測を表しています。
– 緑のプロットは前年の実績データを示しており、過去のデータとの比較が可能です。
– 異なる色の線（紫、ピンク）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）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の間に目立つ一致は見られませんが、プロットの分布は近しい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、前年データ、および予測データは、WEIスコアの高い範囲に集中しています。
– 大きな相関関係や非対称な分布は示されていません。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 高いWEIスコアが維持されているため、持続可能性と自治性に関して、安定した状況が続いていることが示唆されます。
– 異常値の存在は、ある種の変動や潜在的なリスクを示している可能性があり、これらを監視することが重要です。
– 各予測モデルが提示する値が近似していることで、安定した予測が可能であることを示唆していますが、外れ値や異常値が予測の精度に影響を与える可能性があります。
このように、全体の安定性を示唆しつつ、異常値に対するプロアクティブな対策が必要です。
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:
このグラフは、社会基盤と教育機会に関連するWEIスコアの推移を示しています。以下の視点から分析できます。
1. **トレンド**:
– グラフの左側（2025年）は、スコアが0.8付近で安定しており、右側（2026年）ではスコアが0.9付近で安定しています。これは、一定の基盤がありつつ、全体的に向上していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「異常値」として表示されているポイントがいくつかあります。特に左側（2025年）に集中しており、何らかの要因で一時的にスコアが変動した可能性があります。
– 急激な上昇や下降は観察されませんが、予測値のばらつきはあります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青いプロットは実績値を示し、スコアが比較的安定していることを示しています。
– 緑のプロットは前年の比較値で、前年と比較してスコアがわずかに上昇していることを示しています。
– 予測データは異なる回帰モデルで表現され、グラフの右側には予測の不確かさが示されています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 実績値と予測が同様の傾向を示しているため、予測モデルは全体的な傾向をよく反映していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは右に行くほど高く、安定している傾向があります。予測モデル間で大きなばらつきは示されていません。
6. **このグラフから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**:
– 時間が経つにつれて社会基盤と教育機会が改善されている様子が示されており、これにより社会や経済の成長が期待されます。
– ビジネスにおいては、教育機会の拡大が労働市場のスキル向上を促進し、新たな投資機会を生む可能性があります。社会全体として、教育と社会基盤の強化によって生活の質が向上すると期待されます。
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:
このグラフは、360日の期間にわたるWEI（共生・多様性・自由の保障）のスコア推移を示しています。分析と洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 全体的には、左側の期間（2025年7月から9月）ではスコアが低下傾向を示していますが、右側の期間（2026年3月から7月）にはスコアが再び上昇しています。
– 右側の点群は再び高いWEIスコアの分布に戻っているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は主に低スコアの部分（開始時期）の分布で確認できます。
– 予測の「ランダムフォレスト回帰」では急激な変動を描写している点が特徴的です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実際の実測値を示し、主に左側に集まっています。
– 緑色の点は予測値で、こちらの方が右側に多く存在します。
– 外れ値として黒色の枠線のついた点があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実測値と予測値は連続して描かれており、過去のデータが未来の予測に影響を与えていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実測値のスコアが全体的に低いのに対し、予測スコアは高い値に集中しています。
– 予測の広がりは比較的小さいため、AIによる予測結果において一定の精度と安定度があると考えられます。
6. **直感的な感じおよび影響**:
– このグラフは、WEIスコアが一時的に低下したが、AIの予測によれば、再び安定して高いレベルに戻ることが期待されると感じられます。
– 社会的には、共生や多様性の向上が進むことを示す可能性があり、政策や施策の効果を示唆していると考えられます。
この分析により、社会の多様性や自由が一時的に課題を抱えたものの、今後は改善が見込まれるという前向きな展望が得られます。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとに異なる色で表現された値が、日ごとに変動しています。
– 23時台に黄色の高い値が目立つ時期があり、これはこの時間帯に高い活動が一定期間続いていることを示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯で突然色が変わる箇所がいくつか見受けられ、これが急激な変動を示しています。
– 例えば、21日と22日の間で23時台の値が急激に低くなっていることが見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色は、値の大小を視覚的に表現し、色が明るくなるほど値が高く、暗いほど低いことを示します。
– これにより、時間帯ごとの変動やピークを一目で把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 一部の時間帯で類似した色のパターンが見られ、これが異なる時間帯や日付間の相関を示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に23時台において高い値が集中的に観測されるため、この時間帯が重要な活動時間であることが示唆されます。
6. **人間の直感的な理解とビジネス・社会的影響**:
– 23時台の高い活動は、国際的な取引やイベントがこの時間帯に集中している可能性を示します。これに基づき、ビジネス戦略やマーケティング活動を夜間に集中させることが検討されるでしょう。
– 突然の値の変動は市場や環境の変化の指標となり得るため、これに対する迅速な対応策を考慮する必要があります。
このヒートマップは、複数の変数の時間的変動を直感的に理解する手助けをし、戦略的な意思決定に寄与します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 時系列ヒートマップに示されているデータは全期間を通して安定したトレンドが見られない。特定の時間帯にわたり、色の変化が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の日に特定の時間帯で色の変化（例えば2025年7月6日と23日）が見られ、他の時間帯よりも強調されている。これらは急激な変動を示している可能性がある。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は数値の大小を示している。濃い色は低いスコア（下部）、明るい色は高いスコア（上部）を示している。
– 四角形の密度や色の変化が、その時間帯の活発さや影響力を視覚的に伝えている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間と日付の組み合わせで色の変化が見られるが、特定のパターンや周期性は見られない。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 直接的な相関関係や分布のパターンは明確ではない。特定の日や時間帯に色の変化が集中していることから、何らかのイベントがその時に影響している可能性がある。
6. **直感的なインサイトと影響**
– このヒートマップは、特定の時間帯や日における異常な活動を直感的に捉えるのに有効である。
– 企業や社会的な観点からは、特定の出来事や活動の影響を検出し、それに応じた対応を考えることができる。
このように、ヒートマップを用いることで特定の時間帯や日付での変動を視覚的に捉え、重要な出来事やその影響を理解するための手助けができる。
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:
以下は、このヒートマップから得られる洞察と分析です。
1. **トレンド**:
– 全体的に見ると、特定の期間で高いスコアを示し、その後に低下するパターンがいくつか見受けられます。特に、2025年7月6日以降からは比較的変動が多いです。
– 彩度の高い（黄色）時間帯は、スコアが非常に高いことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯において、暗い紫色が現れることでスコアが低下した期間が確認できます。これは急激なスコアの変動を示します。
– 一部の日時で急激な変動が見られ、他の時間帯とは明らかに異なるスコアが観察されます。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– ヒートマップの色の変化は、社会WEI平均スコアの変動を示しており、黄色は高スコア、紫は低スコアを示しています。
– 色の濃淡（明るさ）はスコアの高さを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 縦軸の時間帯ごとに、異なるスコアの変動パターンが見られ、特定の時間帯（例えば、午後遅く）には一貫して高いスコアを示す傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午後から夜にかけて、スコアが比較的高い傾向が見られますが、早朝や特定の夜の時間帯にスコアが低くなる傾向があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうことおよびビジネスや社会への影響**:
– このヒートマップを見ると、特定の時間帯や日における社会の活動や関心の高さが視覚的に理解できます。
– ビジネスにおいては、ピーク時（黄色に近い時期や時間帯）をターゲットとしてマーケティング活動を重点的に行うことが考えられます。
– 社会的影響としては、スコアの変動が政策変更やイベント等と関連している可能性があり、詳細な検証が求められます。
このような分析を基に、より詳細なデータ解析や社会・経済に対する施策が考慮されるべきです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは相関関係を示しており、時間の推移によるトレンド自体は評価できません。ただし、特定の項目間に強い相関関係が見られるかどうかが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は見られず、全体的に安定した相関を示すようです。
3. **プロットや要素が示す意味**
– 色が濃いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いことを示しています。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」は強い正の相関（0.87）を示しています。
– 一方、「社会WEI（公平性・公正さ）」は「個人WEI（経済的余裕）」とわずかに負の相関を示しています（-0.09）。
4. **時系列データの関係性**
– 時系列データとして観察されるのは相関関係の強さで、因果関係や時間の推移は直接評価できません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全般的に、個人と社会のWEIは密接に関連していることが示されています。特に「個人WEI平均」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」が強い正の相関を見せています（0.75）。
– 負の相関は少なく、「社会WEI（公平性・公正さ）」の他の項目に対する相関が比較的低い点が注目されます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」の強い相関は、個人の幸福度が全体的な幸福度を予測する重要な指標となることを直感させます。
– ビジネスや政策決定においては、特に個人のストレスと社会的公平性、公正さを改善することで、全体的な幸福度を向上させるアプローチが有効であると示唆されます。
このヒートマップからは、社会的要因と個人の幸福度が密接に結びついており、相関が強い項目を改善する努力が重要であることがうかがえます。
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:
この箱ひげ図は、複数のWEI（世界幸福指数）タイプの分布を360日間にわたって比較したものです。以下のポイントを基に分析を行います。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプは、全体的にスコアの上昇や下降のトレンドを示していません。横ばいの分布が支配的で、周期性も見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「個人WEI（自由度と自治）」などのカテゴリに外れ値が見られますが、他のWEIタイプでは比較的均一な分布を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図は、各WEIタイプの中央値、第一四分位数、第三四分位数を示しています。箱の上下の線は、最小値と最大値を示し、点は外れ値を示しています。また、箱の色が異なり、視覚的にくっきりとした比較を助けています。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列データの直接的な関係性は、箱ひげ図では確認しづらいですが、全体的なスコアの揺れ幅を比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 大半のWEIスコアは似たような中央値を持っていますが、ばらつきが異なるため、各要素の分布には違いがあります。「個人WEI（心理的ストレス）」は、ばらつきが他と比較して大きいことがわかります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人々は「個人WEI（心理的ストレス）」における大きなばらつきに注目するかもしれません。これは個人のストレス管理の重要性を浮彫にし、メンタルヘルスの改善が必要であることを示す可能性があります。
– 「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」は比較的集中したスコアなので、多様性の受容が安定していると解釈できます。
– ビジネスにおいては、調査結果による顧客満足度の向上や、新しいサービス開発の機会を示唆しています。政府や社会福祉機関はこれらのデータを考慮し、政策や施策に反映させることができるでしょう。
このグラフは、国際的な幸福や社会的な受容性の現状を理解し、改善のための方向性を考えるための貴重な情報を提供しています。
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:
1. **トレンド**
– 主成分分析（PCA）におけるデータの分布は一貫した方向性や明確なトレンドを持たず、ランダムに散らばっているように見えます。全体として顕著な傾向は見られませんが、第1主成分（65%）の軸上の広がりが大きいことから、変動の大部分がこの軸に沿って分布していると言えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値や急激な変動は見られませんが、右上と左下に離れた点があり、これらが他のデータポイントとは異なる振る舞いを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 各点は異なる国際的な要素を表しており、主成分軸に沿ってその要素がどの程度変動しているかを示しています。
– 色や密度に変化がないため、各プロットが同等の重要性を持つと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 360日間のデータが集約されており、この期間全体での構成要素間の関係を視覚化しています。時系列的な変化というよりも、全体の分布とそのバリエーションに焦点を当てています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分との相関は低いように見え、データは主に第1主成分に沿って広がっていることが示唆されます。
6. **洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、多様な国際的要素が存在し、その影響が一様でないということです。主成分に沿った分布の広がりは、この多様性を反映しています。
– ビジネスや社会において、特定の国際要素が他よりも顕著に影響を与える可能性があり、ここからどの要素が主要因となっているのかを探ることが重要になります。この理解を元に政策決定や戦略立案が行われるでしょう。
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。
