📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析の結果
#### 総合WEIスコアの時系列推移
– **トレンド**: 総合WEIスコアは全体的に増加傾向にあり、一部の急激な変動を除けば、7月にかけて徐々にスコアが向上している印象があります。
– **顕著な変動期間**: 特に7月初旬（1日から6日）にはスコアの急激な増加が観察され、その後は高めの状態を維持している。
#### 異常値の分析
– **異常値の検出日付とスコア**: 提示された異常値の多くは7月の初旬から中旬にかけて見られます。最も顕著なスコアは7月6日と11日に報告された0.85～0.84の値であり、これは他の日付と比較して高い異常値です。
考えられる背景としては、特定のイベントや社会条件の改善があった可能性があります。また、一部の異常値は、エラーやデータ入力ミスなどの技術的要因によるものである可能性も考えられます。
#### STL分解による季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 長期的には増加傾向を示していますが、一時的な変動が指摘され、季節性のパターンは明確には示されていません。
– **季節性**: 季節性と思われるパターンは少なく、社会的な出来事や政策の影響を強く受けている可能性があります。
– **残差**: 説明不能な変動が6月末から7月初にかけて見られます。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップの結果**: 個人WEI平均が経済的余裕と強いつながりが見られる一方、心理的ストレスとの相関は低く、個人の余裕や社会的環境の影響によって個人スコアが変動することを示唆しています。
#### データ分布
– **箱ひげ図の観察**: 多くのWEI項目スコアでばらつきの度合いが確認されるが、大部分は0.6〜0.85の範囲に収まっており、極端な外れ値はわずかである。
#### 主成分分析（PCA）
– **主要構成要素の寄与率**: PC1が65%の変動を説明する主要な成分であり、これは可能性として経済的要素や持続可能性を示唆します。PC2は17%で、他の社会的な要因が関与していることを示しています。
この結果を受けたアクションプランとして、データ収集方法の改善、異常値発生の背景調査、および特定のWEI要素に関する政策対応の検討が必要です。これにより、さらに正確かつ実行力のある洞察を得ることが可能になるでしょう。
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:
このグラフを分析すると、以下の点が明らかになります。
1. **トレンド**:
– 青色の実績データは、グラフの左側に集中しており、時期的におそらく早い時点のデータです。このデータは比較的安定しているように見えます。
– 緑色の前年データは、後半で少し右上がりになっており、一定の上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色の実績データの中にいくつか異常値が黒い円で囲まれています。これは、全体のパターンから逸脱しているデータポイントを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– プロットの色と形状は、異なるデータセットや予測手法を表現しています。
– グレーの影は予測の不確かさ範囲を示しており、予測の精度に関する情報を提供しています。
– ピンク、紫、ライトブルーの線は、それぞれ異なる予測手法の結果を示しており、現在のデータに対する将来の予測を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データは別々にプロットされていますが、どちらも同様のWEIスコア範囲にあります。前年データが全体にわたって安定しており、最後に上昇している点が特徴です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データは、時間の進行に従ってどのようにスコアが変化するかを比較することができます。一般的に、前年データが右上にシフトしているため、前年に比べて改善されている可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 全体のWEIスコアが比較的安定していることから、一貫した成果が得られていることが示唆されます。
– しかし、異常値が示す不確実性や変動は、特定の要因についてさらなる調査が必要であることを示しています。
– 予測モデルにより将来的には上昇が期待されるため、改善策を講じ続けることでより良い結果が得られる可能性があります。
このグラフから、データの安定性と予想される改善が見て取れ、戦略的な意思決定を支える情報が提供されていることがわかります。
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
1. **トレンド**
– 初期の約半年間（2025年7月〜2025年12月）は横ばいで、スコアは0.7前後で安定しています。
– 2026年のデータ（緑色）は2025年のデータから大きく変化しており、スコアが大きく上昇して0.85前後で集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 横ばい期間中に異常値（黒丸）が見られ、0.7以上で時折現れています。
– 予測データ（紫、ピンクの線）が現実のデータから外れている部分も見られます。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績データで、0.7付近に集中しています。
– 緑色のプロットは前年データで、0.85付近に集中しています。
– 予測範囲（グレーの塗りつぶし部分）は現実の変動幅を示し、予測手法ごとの結果が線で示されています。
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の間に明確な上昇トレンドがあります。
– 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）が提供されていますが、精度にばらつきがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 同じ期間内のデータに強い相関があり、年次での上昇が確認できます。
– 予測の精度や根拠に課題が見られるため、各モデルの改善が必要です。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– 2026年のスコア上昇は、可能性として業績向上や国際的な評価の向上を示唆している可能性があります。
– ビジネスにおいては、前年の成功を維持または拡大するための戦略が重要です。
– 社会的には、ポジティブな変化が起きていると推測され、関係者の期待感が高まっていると考えられます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド:**
– グラフは実績（青い点）と予測（緑の点）に明確に分かれています。
– 数値の変化に関しては、右側の緑の密度の高いエリアが予測を示していますが、全体としてのトレンドは横ばいまたはわずかな上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値は黒円で表示されており、青い実績データの中にいくつか存在します。これらはデータの異常を示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– 青い点は過去の実績データを示し、緑の点はAIによる予測を示しています。
– 紫色と水色の線はさまざまな予測モデル（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。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 過去の実績と予測が分かれており、過去の実績データに基づいて多様なモデルで予測されていることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 散布図全体としては、右に進むにつれてデータの点の密度が高くなる予測がされています。
– 過去のデータは一定の範囲内で集まり、予測はその範囲を維持しつつも少し広がっている印象があります。
6. **直感的な洞察と社会的影響:**
– 過去のデータに基づくモデル予測は、社会的な指標が安定していることを示していますが、微細な変化についての注意も必要です。
– ビジネスや政策策定者にとっては、安定したトレンドがあることで予測可能性が高まると期待されますが、外れ値や予測の不確かさの範囲にも注意を払う必要があります。
– 成長戦略やリスクマネジメントを構築する際には、複数の予測モデルが提供する示唆を活用することが有効です。
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:
以下は、グラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 最初の半分は、比較的安定した範囲で上下しています。
– グラフの後半で、データポイントが右にシフトし、やや高い値で再度安定しています。このことから、個人WEIスコアが最初の期間よりも改善された可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数個のデータポイントがクラスターから外れており、異常値として認識されています。
– 初期の期間には、外れ値が他のデータポイントから明らかに離れていることが確認でき、これは一時的な異常もしくはデータエラー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**:
– 青いプロットは実績AIによるデータを示し、安定したクラスターパターンを持っています。
– 緑のプロットは前年の比較AIです。一方、ピンクや紫のラインは様々な回帰手法による予測を示しており、直線回帰よりも複雑な方法で予測を行っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年の比較データ、予測データが組み合わせられています。予測データは過去のトレンドを元に構築され、異なる回帰手法がテストされています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータセットは一定の範囲内で集まっていますが、後半のデータポイントは右側に移動し、値が高く安定しています。
– 複数の回帰手法の予測があり、特にランダムフォレスト回帰がデータの変動を捉えています。
6. **直感的な感じと影響への洞察**:
– 人々は、経済的余裕が時間とともに改善されたと認識するかもしれません。
– ビジネスや社会において、経済的安定性の向上は消費や投資の増加を促しそうです。また、異常値の存在はその原因を探る調査が必要かもしれません。
このように、グラフは全体として、経済的余裕の改善とそれに伴う社会的およびビジネス的なインパクトを示唆しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの前半（2025年中盤まで）は、実績データ（青）がほとんど横ばい、安定していることが見られます。後半（2026年以降）の前年度比較データ（緑）はやや上昇しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は異常値として黒い円で強調されています。2025年のデータに外れ値がいくつか見られますが、その数はそれほど多くありません。
– 急激な変動は明確ではなく、直近の期間の方が安定的に見えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、緑の点は前年からの比較データ。
– 予測（xAI/3σの範囲）は灰色の領域で示されていますが、実績データや異常値の大部分がこの範囲内に収まっていることが分かります。
– いくつかの予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が右側の直線で示されていますが、データがありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データ（青）と前年データ（緑）の間には明らかなトレンドの違いが見られます。特に、前年データはやや上昇の傾向にある一方で、実績データはほぼ横ばいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データがxAI/3σの範囲内に維持されているため、おおむね安定しています。外れ値は一部に見られますが、全体的なトレンドに大きな影響を与えるほどではありません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– このグラフから、個人の健康状態（WEI）が安定している一方で、改善の兆しが見られる可能性があります。前年と比較してスコアがわずかに向上している場合、それは健康改善プログラムや他の介入の効果を反映している可能性があります。
– ビジネスや社会的に捉えると、健康改善の取り組みが成功しつつあることを示唆しています。このトレンドが続けば、医療費削減や生産性の向上に寄与する可能性があります。
グラフ全体から見ると、現在の健康（WEI）スコアは比較的安定しており、徐々にポジティブな兆候が見られると考えられます。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは大きく2つの時期に分かれています。最初の約半年間は実績AIのデータ（青）があり、その後は実績がなく、比較AIのデータ（緑）が表示されています。
– 実績部分では、スコアが約0.5から0.7の範囲の横ばい傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データの中には、黒い円で示された異常値が複数存在していますが、全体的に急激な変動は少ないです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い実績データ（実績AI）は、実際に観測された心理的ストレスのスコアを示しています。
– 緑の比較AIは前年度のデータを示しており、こちらもスコアの範囲は狭いですが、以前のデータと比較することが目的です。
– 黒い円は異常値として示されており、他のデータポイントと大きく異なることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIと比較AIのデータは時間的に分かれているため、直接的な時系列の関連は見られません。ただし、両者のスコア範囲には類似性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIと比較AIのスコアはどちらも密集しており、特に強い相関関係は示されていませんが、スコアの範囲は類似しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このグラフから人間が感じることとして、心理的ストレスのスコアが一定範囲で安定している印象を受けます。
– もしこのデータが全体の従業員のストレスを示している場合、比較的安定しているという見解を持てるかもしれませんが、異常値には注意が必要です。
– ストレス管理においては、異常値の原因を特定し、早期に対処することが重要です。また、長期的な比較により、ストレス要因の変動を予測しやすくなり、対策を講じることが可能です。
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:
以下は提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**
– グラフは大きく2つの期間に分かれています。最初の期間（2025年7月〜9月）は実績データが示されており、スコアは比較的安定していますが、やや下降傾向が見られます。
– 次の期間（2026年3月〜6月）は、前年の実績と予測値が緑色のプロットで示されています。こちらはスコアが全体的に高く、安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年9月付近に異常値が1つあります。これは実績値と他のデータポイントよりも低いことを示しています。
– 予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は実績データと予測範囲内に収まっており、大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績、緑は過去の実績です。
– 異常値は黒い円で囲まれたものです。
– 予測の幅は灰色部分で示されており、推定される範囲（±3σ）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は分かりやすく色分けされ、それぞれの期間を視覚的に分けています。これにより、過去と現在の比較が容易になっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年のスコアには相関関係がありそうですが、具体的な数値を確認するには他の分析が必要です。
– 散布の密度は、実績が特定の範囲（0.6-0.8）に集中していることを示しています。
6. **人間が直感的に感じること、および社会影響**
– 実績データは安定しており、直近の予測もポジティブな傾向があり、人々は安心感を抱くかもしれません。
– 予測技術を使って高精度なスコア推定ができていることは、データの信頼性を高め、今後の政策や決定に役立つ可能性があります。
– ビジネスにおいては、自由度と自治が高い時期と低い時期を見極め、戦略的に応用できるでしょう。
このように、このグラフは視覚的に過去の実績と未来の予測をうまく比較し、データの流れと特異点を簡単に理解するための示唆を与えています。
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:
## 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 左側の実績データ（青いプロット）は一貫したスコアを示しており、横ばいの傾向が見られます。
– 右側のデータ（去年のAIによる比較）は、より高いスコアを示しており、横ばいからわずかな上昇が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ内にいくつかの異常値があります（大きな黒丸で表示）。これらは平均から大きく外れた値を示しており、特異なイベントやデータ収集のエラー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**:
– 青い点は実績のデータを示しています。
– 緑色の点は昨年のAIによる比較データです。
– X印は予測データを示していますが、これには幅広い予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）があります。
– 紫の線はそれら予測手法の結果を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと昨年のデータには若干のスコア上昇が見受けられますが、全体的には安定したトレンドです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは緩やかなばらつきを示しますが、昨年のデータではスコアがより狭い範囲に集中しています。
6. **直感的な理解と社会的影響**:
– 全体として、評価されている社会的公平性・公正さに関して安定したスコアが維持されているように見えますが、昨年のデータに比べて若干の改善が見られます。
– 外れ値の存在は、一部の特異な事象への対応が必要であることを示唆しています。これは、データ収集手法や外的要因の影響かもしれません。
– 近代的なAIアルゴリズムの使用（ランダムフォレスト、決定木）によって、予測の精度向上が期待されますが、予測不確実性が存在するため、注意が必要です。これはデータの質や量を改善することで解消でき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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期のデータ（左側）では、スコアが高く、ある程度の安定性を保っている。
– その後、新たなデータ（右側）が現れ、やや低めのスコア範囲で安定している。
– 総じて見ると、スコアが全体的にはやや低下する傾向がある。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値は主に初期のデータに見られる（黒い円で示されている）。
– 急激な変動は見られず、スコアはグループ化されている。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績を示し、初期の高い安定状態を表している。
– 緑のプロットは、新たなデータの安定域を示している。
– 紫や緑の線は複数の予測を示しており、方向性に大きな変化はない。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期と新たなデータセットは異なるスコア範囲にあり、境界が明瞭に分かれている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各データセット内でのスコアの分布は比較的一様。横ばい期が続いている。
– 異なるモデルによる予測も、同様の範囲での安定性を示唆しているため、大きな誤差はないと予想される。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の高いスコアが、その後の低いスコアに移行することから、不安定さや変化への適応が求められる。
– 社会やビジネスにおいては、持続可能性と自治性に対する意識の変化が必要かもしれない。
– 長期的には、安定性をどのように保つか、対策が必要となるだろう。
このグラフは、持続可能性と自治性の評価における変動を示しており、各中心点や傾向が重要な示唆を提供している。
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:
### グラフの視覚的特徴および洞察
1. **トレンド**
– **上昇・下降**: 現実のデータ（青のプロット）は、左端に集中していて、比較的安定しています。特段の上昇や下降は示されていません。
– **周期性**: 特に見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– **異常値**: 黒色の円で示された異常値が確認できます。これらは周囲のデータから外れており、特定の期間で異常な動きがあった可能性を示唆しています。
3. **各プロットの意味**
– **実績AI**（青）と**予測AI**（赤）: 異なる手法による予測が同一のフレーム内に存在します。これにより、予測の信頼性や一貫性を確認する際に役立ちます。
– **異常値**（黒）: 特定の基準から外れたデータを強調しています。
– 予測手法は、線形回帰（青）、決定木回帰（紫）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）が使われており、それぞれ異なる特徴を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **重なり**: 予測データがどの程度一貫性を保つかと、実際のデータや基準との重なりを確認すると、特定の手法がより有用であるかもしれません。
– 前年度の比較AIデータ（緑）は、今年度のデータとの比較を可能にし、変化の度合いを把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **分布**: 左側にある現実のデータは密集し、一方、予測データは右側に分布しています。これは時期による変化、もしくはシナリオ設定が異なる結果と考えられます。
– 相互の位置関係から、予測がどの程度過去の実測データに近接しているか判断できます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– **教育機会や社会基盤**: 安定しているデータは、教育や社会基盤が比較的安定していることを示唆しています。
– **異常値**: 異常値が存在するため、あらゆる側面での振り返りと改善が可能であることを示唆しています。
– **ビジネスへの影響**: 社会・教育機会の安定は、関連ビジネスに対する予測を促し、投資や新規事業展開の可能性を広げることができるでしょう。
このグラフを分析することで、予測精度の改善や異常点の原因究明ができ、広範囲にわたる政策決定や教育施策の策定に役立ちます。
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**:
– 左側（青のプロット）はWEIスコアが0.8付近で保持されていますが、新しいデータが集まるにつれて徐々に低下しています。
– 右側（緑のプロット）は全体的に0.6から0.9までの間で安定した分布を見せています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青のプロットは高密度で、少数の異常値が円で示されています。これらは突発的または継続的な要因によりスコアが大きく変動したことを示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青と緑のプロットは過去と現在のデータを示しています。Xのマークは予測点で、ピンクの線がランダムフォレスト回帰を示しています。
– 密度の高い部分が多くのデータ点が集中していることを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青と緑のプロット間の比較では、時間の経過と共にデータの平均スコアが変化していることがわかります。
– 予測範囲はランダムフォレストを利用し、大きな変動を反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 固有の時点での相関が強いことが示されており、一部の期間でのスコアの変動が周期的または一貫していることが示唆されます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととビジネス・社会への影響**:
– グラフ全体から、多くの国や地域で多様性と共生に関する改革や政策が進行中であり、それぞれの問題が異なる影響を及ぼしていることが見て取れます。
– 短期的な波動は、社会的または政治的な出来事に起因している可能性があり、それに伴う政策変更の必要性を示唆しています。
– 経時的なデータの活用は、戦略的計画や政策決定において重要な指標になるでしょう。
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:
以下はこのヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– カラーマップ全体にわたる色の分布が示す通り、特定の時間帯（9時、15時、23時）に集中した活動があります。
– 水平に並ぶ色の変化は、一定の周期性を示しているかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の時間帯（10時から14時、特に19時）に強い色の対比が見られる。急激な変動がこの領域で生じた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色は強度または値の高低を示しており、黄色は高い強度や値、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**:
– 異なる時間帯でのカラーブロックの並びは、一貫した動きがないことを示している可能性があります。このような配置は、異なる日や週によって活動のピークが異なることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯や日に特に高いスコアが見られるため、これらの時間帯が重要な活動の中心である場合があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ヒートマップは、特定の時間に集中して活動が行われる傾向を示しており、時間帯や日付に依存した活動の最適化が可能です。
– ビジネスや社会への影響として、特定の時間に資源や労力を集中させる戦略を取ることで、効率を高めることができるかもしれません。
このヒートマップは、時間的および日付的な活動のパターンを示しており、戦略的なプランニングに役立つでしょう。
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
– **周期性と傾向**: 一定の期間に活動が集中しているように見受けられます。ある日数にまとまってスコアが報告され、その後また別の日数で報告が集中する様子が見られます。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **急激な変動**: 19日のみのデータと他の日では、スコアが急上昇している部分が確認できます。特定のタイミングで異常に高いまたは低いスコアが確認できます。特に7月6日と7月11日は目立つピークを形成しています。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **色**: 色の濃淡はスコアの大きさを示しており、濃い色ほどスコアが高く、薄い色は低いスコアを示しています。黄色が最も高く、パープルが最も低い。
– **密度**: 日付と時間の交点にデータが集中してプロットされている部分が存在し、特定の時間帯で頻繁にスコアが集まっている可能性を示唆しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– **複数時間帯データの関連**: 各時間帯で個別のパターンが存在し、特定の時間帯で特異な数値が見られる場合、その他の時間帯との比較が必要です。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関**: 特定の日付または時間帯でスコアが顕著に上昇することは、他の時間帯や日付にも影響を与える可能性があります。
#### 6. 直感的な洞察と影響
– **直感的感覚**: 特定の期間または日付でのスコアの高まりは、その期間に関連するイベントやアクティビティの可能性を示唆。
– **ビジネスや社会への影響**: 特定の時間帯での積極的な活動または需要の集中を見る視点から、ビジネスの集中投入や特定期間でのリソース配分の再評価が必要かもしれません。
これらの洞察は、期間中のパフォーマンスの指標や行動パターンに関する自己理解を助け、戦略的な意思決定をサポートする要素となります。
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:
このヒートマップは、特定の時間帯における社会WEI平均スコアの時系列を示しています。以下に、視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 全体的に、スコアは時間によって異なり、周期性が見受けられます。
– 色が濃い箇所（低スコア）と明るい箇所（高スコア）が交錯し、一定の周期で現れています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の時間帯で、急激な色の変化が見られます。特に、7月6日の時間帯23時に明るい黄色（高スコア）が突発的に現れています。
– 逆に、7月23日から25日の間で濃い紫（低スコア）が目立っています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションは、スコアの高さを表しています。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。
– 時間帯ごとに異なるスコアの分布があり、特定の日付には非常に明るいまたは暗い色が現れることがあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯や日付でスコアが集中して変動していることが考えられます。
– 日中での変動は特に顕著で、深夜時間帯と比較して大きな変化があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 見える範囲では、特定の日付の夜間に高いスコアが現れる傾向があります。
– データが連続して現れる部分よりも、離散的にスコアが異なる部分の方が目立ちます。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響**:
– これらの変動は、社会イベントや特定の状況が影響を与えている可能性があります。
– 例として、特定のイベントが夜に高い社会WEIスコアをもたらしていると仮定できます。このような情報はイベントの効果分析に役立ちます。
– 管理者は、このデータを活用して混雑する時間帯や特に影響を受けやすい時間帯を特定し、社会やビジネスの運営に活かすことができます。
このグラフを分析することで、特定の時間帯での社会の反応を理解し、改善のための戦略を練ることができます。
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:
このヒートマップは、WEI（福祉経済指標）のさまざまな項目間の相関関係を示しています。この分析から以下のポイントを述べます。
1. **トレンド**:
– 特定のトレンドや周期性は示されていませんが、相関が高いエリア（赤色の部分）は、これらの要素が互いに強く連動していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 社会WEI（公平性・公正さ）と他の項目（特に個人WEI関連）との相関が低く、特異な存在として目立っています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤色は高い正の相関（0.8以上）、青色は負の相関を示しています。
– 個人WEIの健康状態と経済的余裕には高い正の相関があり、健康状態が良いほど経済的に余裕があることを示唆しています。
4. **複数の時系列データ関係**:
– 複数のデータ間で高い相関を示すデータペア（たとえば、個人WEIの心理的ストレスと経済的余裕）は、共に変動または同じ要因に影響を受けている可能性があることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人WEI平均と総合WEI、社会WEI（持続可能性と自治性）に高い相関があり、個人の幸福度が高い国では、社会全体の福祉水準も高い可能性があると考えられます。
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**:
– 個人の福祉が社会全体の福祉と密接に関連していることは、政策立案において重要であり、個人や社会の両方に重点を置くことが持続可能な発展につながる可能性があります。
– 健康が経済的安定と深い相関を持つことから、健康促進策が経済政策とともに行われるべきだという視点が生まれます。
このヒートマップは、社会的および個人的な福祉指標間の関係性を理解するのに役立ち、効果的な政策策定のベースとなるでしょう。
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（World Excellence Index）タイプにおけるスコアの分布を示しています。以下に主な視覚的特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**
– 箱ひげ図から、WEIスコアの分布が全体にわたって比較的一定しています。明確な上昇または下降トレンドは見られませんが、カテゴリごとにスコア範囲が異なります。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリ、特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」には外れ値が見られます。これは、一部のデータポイントが他と異なり得点が極端であることを示します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱の上端と下端は四分位数を示し、中央の線は中央値を示します。ヒゲはデータの範囲を示し、外の点は外れ値です。
– 色の変化は、カテゴリー間の視覚的な違いを強調するために使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データではありませんが、異なるWEIタイプ間でのスコア分布を比較するために有効です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（感情状態）」と「個人WEI（経済的余裕）」の間では、スコアの中央値が近く、似たようなスコア分布が見られます。
– 一方、「社会WEI（持続可能性と自立生活）」は中央値が比較的高いです。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– このグラフを直感的に見ると、各カテゴリが異なる側面での強さや弱さを持っていることが分かります。
– ビジネスや社会のコンテキストで捉えると、高得点のカテゴリは成功を実現している可能性があり、低得点のカテゴリは改善が必要な領域かもしれません。
各分類間の多様性は、特定の領域でのやり取りや政策の改善において重要なインサイトを提供するかもしれません。
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）を用いて視覚化されたWEI（世界経済指標）の構成要素に関するものです。以下に示すのはこのグラフから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフは散布図であり、特定の時間的トレンドを示しているわけではないが、データポイントが全体的に均等に分布している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値は観察されない。データポイントは比較的一様に第1成分と第2成分の間に配置されている。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 横軸は第1主成分、縦軸は第2主成分を示しており、それぞれの主成分がデータの変動をどの程度説明しているかを表している。
– 第1主成分が0.65、つまり全体の変動の65%を説明し、第2主成分は17%を説明している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとしての観点はないが、各データポイントがある特定の潜在変数の組み合わせやパターンに基づいた特徴を示している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布に特定のクラスタリングは見られず、ある程度ランダムに広がっている。
– 主成分間に密接な正規の相関関係は見られない。
6. **直感と社会・経済への影響**:
– 人間が直感的に感じる印象として、このような図はデータ内に顕著なパターンやクラスターが存在しないことを示している。
– 経済の多次元的な構成要素を理解するのに有用であり、特にどの要素が全体の変動を強く説明しているのかを理解する手助けになる。
– ビジネスや政策決定においては、どの要素に注目すべきか、またどの要素があまり重要でないかを特定するのに役立つ。
この情報を基に、WEIの観点からどの要因が国際的な経済情勢に大きな影響を与えているかをさらに掘り下げることができるでしょう。
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。
