📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 時系列推移：
1. **総合WEIの推移**: 360日間のデータでは、全体的に安定したスコア（0.60-0.85の範囲）が観測されますが、特定の期間に異常値が検出されています。例えば、2025年7月6日から7日と12日から14日に高めのスコアが観測されています(0.85以上)。
2. **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人WEIは0.62から0.81までの変動を示し、特に2025年7月11日と20日には高いスコアが記録されています。社会WEIは、個人WEIよりも高めで、特に7月6日から続く日にかけて0.85を超えるスコアが多く観測されました。
#### 異常値：
– **総合WEI異常値**: 7月1日のスコア0.65、7月6日のスコア0.81、0.85を超える複数のスコアは、他の日のスコアと比較して極端です。この変動は、おそらく特定のイベントや社会的な出来事に起因すると考えられます。
– **項目別異常値**:
– **個人の経済的余裕**: 経済的余裕のスコアは7月20日で0.85と高く、これも異常です。
– **心理的ストレス**: 7月1日、20日で0.50と低めで安定しているが、特定の高ストレスイベントによる可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差：
STL（季節・傾向・残差）分解の結果を具体的に示すデータがないため、特定の季節性は判断しにくいですが、少なくともここ数ヶ月のデータには明確なトレンドが見受けられます。特に、週末や特定の日におけるスコア上昇が見られます。
#### 項目間の相関：
– 経済的余裕と個人の健康は中程度の正の相関が見られ、健康が経済的安定にある程度依存している可能性があります。
– 社会持続可能性と公平性・公正さは非常に高い相関があり(0.90以上)、社会の安定と持続可能なシステム構築間の関連性が強いと予想されます。
#### データ分布：
箱ひげ図に関する具体的見解は示されていませんが、異常値の観測は、データ分布の尾に存在する可能性が高いことを示唆しています。全般的に、個々の項目のばらつきなく安定していることが多いようです。
#### 主要な構成要素 (PCA):
主要な構成要素分析での寄与率により、PC1が65%の説明力を持ち、主に説明する変動要因を特定することが示唆されています。この要素は、個人および社会の一体感や互恵的な関係を反映している可能性があります。
### 総合結論：
全般的に、個人および社会の持続的幸福度を示すWEIスコアは安定しているとともに、一部の期間においては異常値が発生しています。これらの異常値は、短期的なイベントまたは社会的な変動による可能性があります。分析から、経済的余裕や健康状態との相関も見られ、これらの要因が個人および社会の幸福感に対して一定の影響を与えることが示唆されています。分析データからは、社会的持続可能性および個人の自治性をさらに強化することで、長期的な幸福と安定を向上させる可能性が示唆されます。
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:
# グラフ分析と洞察
## 1. トレンド
– **実績AIによる値（青のプロット）**: 初期の期間において、比較的一定している様子が見受けられますが、最後の方に少しばらつきが増えています。
– **前年（緑のプロット）**: 後半において若干の上昇傾向が見られます。
## 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒い円）**: 初期の実績データ部分にわずかに見られ、特定の時点で予想外の変動があったことを示しています。
## 3. 各プロットや要素の意味
– **青いプロット（実績）**は過去の実績AIによるスコア。
– **緑のプロット（前年）**は前年の比較AIによるスコア。
– 紫、ピンク、マゼンタの線はそれぞれ異なる回帰モデルの予測結果を示しています。
## 4. 複数の時系列データ間の関係性
– 実績データが前年のデータと比較して多少の変動はありますが、全体的には同様の範囲内に集中している様子が見られます。
## 5. 相関関係や分布の特徴
– 印象としては、前年のデータと実績データが相関しているように見えます。ただし、実績データのばらつきは大きい可能性があります。
## 6. 直感的な理解とビジネス/社会への影響
– **直感的な理解**: 初期の実績は安定している一方で、外的要因や内部の変動により幾つかの外れ値が発生している可能性があります。
– **ビジネスへの影響**: この安定したスコアは事業の安定性を示す一方、外れ値がリスク要因を示しているため、リスク管理が重要となります。
– **社会への影響**: ソーシャルカテゴリーに関連している場合、スコアの揺れが社会情勢の変化や政策の影響を表している可能性があります。
このグラフを通じてトレンドの変化を追跡し、予測と実績の比較を続けていくことが重要です。
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
– **安定の兆し**: 全体的に見て、グラフには大きな上昇や下降のトレンドがないため、スコアは一定の範囲内に留まっているようです。
– **周期性**: 明確な周期性は見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 青い実績データの中に黒いオーバレイがされている箇所があり、これは異常値を示しています。
– **急激な変動**: とくに大きな急変は見られません。全体的な変動は緩やかです。
### 3. 各プロットや要素
– **実績データ**: 青い点で示され、実績を表しています。
– **予測データ**: 赤いバツが予測を示していますが、詳細な分布がわかりません。
– **範囲と回帰**: 予測の不確かさ範囲や線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰といった複数の予測モデルの情報がありますが、実現実績値にほぼ一致しています。
### 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、緑の点は前年と比較されたデータを示していますが、目立った相違は見受けられません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **色の密度**: 左右の青と緑の分布はそれぞれ密集しており、一定の範囲内にスコアが収まっていることを示しています。
– **相関**: 明確な相関関係は見られませんが、ビジネスや社会への影響を考慮すると、予測の不確かさが低いという点では信頼性が高いと判断できます。
### 6. 直感的洞察とビジネスや社会への影響
– このグラフから直感的に感じ取れることは、データが非常に安定しており、大きな変動や異常が少ないため、予測がしやすいということです。
– ビジネス面では、変動が少なく安定したパフォーマンスを示す市場やプロジェクトでの意思決定に役立つでしょう。
– 社会的には、これほど安定している指標は信頼性が高く、長期的な展望に対する安心感を提供します。
全体として、このグラフはデータの安定性を示しており、その結果、予測やプランニングがしやすく、戦略的な考察を行う上で有利な情報を提供しています。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **実績（青）のトレンド:**
– グラフ左側に実績データ（青）が多く分布し、特に期間の初めに集中しています。この期間では横ばいの傾向が見られます。
– **前年度（緑）のデータ:**
– グラフ右側に前年度データ（緑）が密に集まり、こちらも若干の上昇傾向が見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 黒い円で示された外れ値が実績のデータ群に含まれ、通常値よりも少し高い位置にあります。
– 予測データ（赤い×）については、実績の範囲内に収まっているため、異常な変動や外れ値は見られません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色分けとプロットの意味:**
– 青いプロット: 実績データを示し、これが実世界で測定された値。
– 緑のプロット: 前年度のデータを示し、前年の状態との比較が可能。
– 赤い×: 予測データであり、異なる予測モデルの結果を示す。
– 紫の線: ランダムフォーレスト回帰の予測範囲を示す。
– 灰色の背景: 予測の不確かさ範囲。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 緑の前年データと青の実績は、全体として似た位置に集まっているが、前年のデータがやや高めに集まっている。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと前年データは、時間とともに一貫性のある傾向を示しますが、前年の方が全体として高いスコアで安定しているように見えます。
### 6. 直感的洞察およびビジネスや社会への影響
– グラフの結果から、前年からの改善があまり見られず、似たようなスコアに留まっていることが明らかです。
– 予測データが実績の範囲内であることから、現在の傾向が続くと予測されています。このため、改善策が必要かもしれません。
– 社会全体のWEIスコアが停滞していることは、国際的な競争力や持続可能な発展に対して課題がある可能性を示唆しています。
個人WEI（経済的余裕） 時系列散布図（静的）
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グラフの分析から、以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 全体的に時間の経過とともにデータポイントは左側（過去）に集中し、右側（将来）に点在しており、初期の期間には実測値が多く、最近のデータは予測値が増加しています。
– データは二つの異なる期間に集中しており、間に大きなギャップがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データにおいて、ひとつの異常値が見られます。
– 他の部分では、全体的にデータは安定しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青色は実績データを表しており、緑色は予測データを示しています。
– ピンクや紫の線は異なる機械学習モデルを用いた予測トレンドを示しており、これらが予測レンジを示す灰色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**:
– 過去のデータと比較して、予測データは均等に分布しており、異なる予測モデルによる結果が多少のばらつきを持っていますが、全体的に一致しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なる予測方法による結果は非常に似通っており、予測の信頼性が高いことを示唆します。
– 初期データと比較して、後半の予測データはより散らばりがあります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 直感的に、最近のデータは予測に依存しているため、不確実性が増していると感じられます。
– 経済的余裕の予測は比較的一貫しており、この安定性は経済計画において安心感を提供する可能性があります。
– ただし、予測局面におけるばらつきの存在は、予測精度向上の余地を示唆し、これに向けたさらに精密なデータ分析が求められます。
このグラフは、個人の経済的余裕に対する予測が様々なモデルで一貫していることを示しており、将来的な経済計画において、ある程度の信頼できる基盤を提供する可能性があります。
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360日間の時系列を示していますが、実際のデータ（青色のプロット）が左側に集中しています。特定のトレンド（上昇や下降）は観察できません。
– 未来の期間では、様々な予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が適用されていますが、それぞれ異なる予測値を持っているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のデータプロットの中にいくつかの黒い二重丸で示された異常値があります。これらは他のデータポイントよりも明らかに逸脱しています。
– 予測データ（赤い×）には、実績データと比べて異なる動きがみられる可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績データ、赤い×は予測データを示しています。
– 緑色のプロットは前年の比較データを示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさの範囲を示しており、モデルに基づく不確実性を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデルが示すデータの関係は、モデル間での予測値の差異を示しています。これにより、モデル選択の影響が評価できるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布上、実績データには一定のばらつきがありますが、予測モデルでは分布が異なるため、予測モデルの性能や適用可能性について考慮が必要です。
6. **人間の直感と社会・ビジネスへの影響**
– 実績データと予測データのギャップが直感的に認識され、これはモデルの改善やデータの質向上を目指すことが重要であることを示しているかもしれません。
– 異常値の影響は無視できず、異常の原因特定と対処が求められます。
ビジネスや社会への影響としては、健康状態が評価されているため、異常値や予測の改善は個人の健康管理や政策策定に重要となる可能性があります。予測のばらつきは、実際の健康介入やリソース配分方針にも影響を及ぼし得ます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータ（実績AIによる）は0.4〜0.7の範囲に集中していますが、全体的な期間では固定された範囲内に留まっています。
– 次の年のデータ（比較AI）も同様の範囲に集中しているように見えますが、やや0.6以上にシフトしている印象です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒の丸印で示される異常値がいくつか存在し、これがデータの外れ値であることがわかります。
– 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰などの予測方法によって外れ値の影響を軽減しています。
3. **プロットや要素**
– 色分けにより、実績、予測、異常値、前年のデータが明確に区別されています。
– 予測の不確かさ範囲が灰色で示されており、全体のデータの信頼区間を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績と前年のデータは非常に類似した分布を示しており、安定した時系列パターンがあることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは一定の範囲に収まっており、大きな変動は見られません。
– 異常値が指定された範囲外に現れており、特定のイベントや影響を示している可能性があります。
6. **社会やビジネスへの影響**
– WEIスコアが安定していることから、心理的ストレスのレベルはコントロール可能な範囲にあるといえます。
– 異常値が出現することがあるため、特定の要因がプロジェクトや組織に影響を与えているか、さらに分析が必要でしょう。
– ビジネスにおいては、ストレス管理プログラムやリソースの配分に対する意思決定に役立つ可能性があります。
このデータは、心理的ストレスの管理や予防のための戦略を立てる上で効果的に活用できると考えられます。
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:
このグラフは、個人の自由度と自治（WEIスコア）に関する時系列データを示しています。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 左側のデータは、主に2025年7月から10月にかけての期間になっています。スコアは0.6から0.8の範囲で、ほぼ横ばいです。
– 右側のデータは、2026年の期間で、スコアは0.6から0.8の範囲を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフに明確な外れ値はありませんが、一部のデータポイントが異常値として記されています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は「実績（実績AI）」を示し、これは過去の実際のデータポイントを表しています。
– 緑色の点は「前年（比較AI）」を示し、前年同期のデータと比較されています。
– その他の要素には、予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が線として示されていますが、上記のデータではプロットされていないように見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時期のデータ（2025年と2026年）が、視覚的に二つのクラスタとして現れています。これらのデータ間に大きなスコアの変化や相関はないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは縦に並び、スコアの高密度区域が0.6から0.8となっています。分布には大きな偏りや非対称性はないようです。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– これらのデータから、人々は個人の自由度と自治が安定していることを感じ取るでしょう。スコアが大きく変動していないことは、制度や政策が安定している可能性を示唆します。
– 経済やビジネスにおいては、自由度が維持されることで、予測可能な環境が保障され、投資やビジネス展開に安心感を与えるでしょう。
このグラフからは、過去1年間にわたる個人の自由度が安定していることが見て取れ、一貫性が市場の信頼を支え、社会的な安心感を促進する可能性が示唆されます。
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:
このグラフは、国際的な社会の公平性と公正さに関するWEIスコアの時系列推移を示しています。以下のポイントに注目して分析します。
1. **トレンド**:
– 左側のデータ（実績）は比較的安定していますが、右側の予測AIデータは評価日が進むにつれてスコアが上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の実績データには、いくつかの異常値が含まれていますが、全体的には密度が高く、一定の範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績データで、スコアの実際の観測値を示します。
– 緑色の点は前年の実績データで、参考のために提供されています。
– 予測データには、複数の回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が適用されており、それぞれの予測範囲が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルごとの線は、異なる手法による将来的な推移を示しており、多少のばらつきが見られますが、いずれも上昇トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定の範囲に収まっていますが、予測データはスコアの分布が拡大することを示唆しています。
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**:
– グラフからは、公平性・公正さのスコアが今後改善する可能性が示唆されています。特に、予測モデルは楽観的な見通しを持っているようです。これにより、政策決定者はポジティブな社会変化を促進する施策に注力する動機づけとなるかもしれません。また、企業にとってもCSR（企業の社会的責任）活動の強化を通じてブランドイメージの向上に繋が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:
グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 最初の部分（2025年7月から11月頃）は0.8〜1.0の間で密集しています。
– その後、データが間延びしており2026年7月までにスコアが再び高い位置にクラスターしていますが、濃密であるため、スコアは一貫して高いレベルで維持されている可能性があります。
– 時間が進むにつれてスコアの範囲が狭まり、集中して高いスコアを維持しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ点には黒い円で示された異常値がありますが、それ以外の時期には異常値は見られません。
– 数値の散布は比較的一定で、急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い実績データは全体的に高いスコアを維持しており、信頼性のある結果を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測（紫、ピンク、その他）は、全体の傾向を予測していますが、実績データの変動に近接しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データは密接に関連しており、全体として一貫したトレンドが見られます。
– 各予測手法が実績と似たパターンを追従していることから、手法間の一致度が高いと言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIと予測AI間でのスコアの分布は非常に近く、それぞれの予測手法は良好な精度を示しています。
6. **社会やビジネスへの影響**:
– WEIスコアが高く維持されているということは、持続可能性と自治性が高いことを示しています。これは、社会の安定性や効率性が維持されていることを示唆します。
– 組織や政策決定者にとって、未来の予測モデルは信頼できるツールとして活用される可能性が高いです。予測された安定性は、持続可能な政策策定やビジネス戦略を支援します。
このグラフは、長期間にわたって高い持続可能性と自治性を示す企業や政策への監視と評価に有益なデータを提供しており、全体的な社会の安定を示しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 右側のデータ（実績）は、過去年度のもの（緑）であり、左側の新しいデータ（青）は引き続き高い値を維持しています。
– 散布図全体を見ると、WEIスコアはほぼ一定の期間を持ちながらも、若干の上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のプロットにいくつかの異常値（異常信号）が見られます。これはデータの不安定さや外部要因の影響を示唆しています。
– 右側のスコアでは異常値が見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは、実績値を示しており、実績に基づく予測と比較しても一貫して高いスコアを保持しています。
– 線形回帰やランダムフォレスト回帰に基づく予測は、今後のWEIスコアがさらに向上する可能性を指摘しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去のデータと比較して、現在の実績データのスコアはわずかに高く、現在の取り組みが効果的であることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左のプロットの密度が高く、水平に広がっていることから、一定範囲内でのバラツキが少なく、安定したパフォーマンスが維持されていることがわかります。
6. **直感的洞察**:
– このグラフを見ると、教育機会や社会基盤の改善が、安定かつ持続的に進んでいることが直感的に感じられます。
– ビジネスや社会への影響を考えると、今の軌道を維持することで、さらに持続的な発展が見込める状態にあることがわかります。新たな政策や投資の決定において、データ分析は重要な役割を果たすでしょう。
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
### 1. トレンド
– **実績データ（青色）**: 2025年7月から下降傾向にあります。最終的に0.6付近で安定しています。
– **予測データ（緑色）**: 配置は一定の範囲内に収まっており、0.6から0.7の間でほぼ横ばいです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 青色のデータポイントでは一部外れ値が見受けられます（異常値として黒い丸で示されています）。特に0.5以下に一部プロットされています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色**: 青色は実績、緑色は予測を示しています。
– **プロットの形状と色**: 異常値は黒い丸で囲まれていますが、全体的には両データセットのプロット密度は低いです。
### 4. 複数の時系列データがある場合の関係性
– 実績データと予測データの間に直接的な相関は見られませんが、予測が実績の推移を経ての安定期を反映した可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 分布的には、両データセットとも上部に密集しており、時間が経つにつれて安定し、予測データは大きな変動なく推移している様子が見て取れます。
### 6. 直感的な洞察と社会的影響
– **直感的な理解**: 初期には不安定さが目立つ一方で、その後は安定化しています。これにより、政策や社会運動の努力が実を結び、共生や多様性保障が進展していることを視覚的に示唆しています。
– **ビジネスや社会への影響**: スコアが安定して高いことは、国際的に評価される社会を構築し、ビジネス投資や国際関係の強化に寄与する可能性があります。予測データが安定していることは、リスク管理の観点からも企業が計画を立てやすいことを示しています。
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:
このグラフは、国際カテゴリにおける総合WEIスコアの時系列ヒートマップで、日付と時間帯にわたる変動を示しています。以下は視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 特定の時間帯でスコアが安定している期間や、一時的な上昇や下降が確認できます。
– 午後後半から夜にかけての時間帯（15時から23時）は比較的多く観測されており、特に7月6日から7月12日にかけて上昇トレンドがみられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月24日に顕著な値が観測されており、これは急激な変動を示している可能性があります。
– 他の日と比較して明らかに異なるパターンを示しているところが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、青から黄に進むに従ってスコアが高まることを表しています。
– 各時間帯において、スコアが色で表され、より高いスコアは特定の日の特定の時間帯に集中していることがわかります。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 異なる時間帯のデータを比較することで、特定のパターンや時間帯に依存した動向が観察できます。
– しかし、データの集中具合から、周期性などが確認できるとは言い難いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯でスコアが高まる傾向にあることがわかりますが、全体的な分布からは明確な相関を断言するのは難しいです。
6. **直感的に感じることおよびビジネスや社会への影響**:
– 特定の期間において夕方から夜間の時間帯にスコアが高まることは、ビジネスや社会イベント活動が活発になる時間帯を反映しているかもしれません。これにより、企業はマーケティングや販売促進活動を時間帯に合わせることが考えられます。
– 急激な変動や外れ値が示す異常値は、イベントの影響や市場の不安定さを示している可能性があり、注意が必要です。
この分析を通じて、時間帯ごとに異なる特性を把握し、運用上の意思決定に反映することが可能となります。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の点が目立ちます。
1. **トレンド (上昇、下降、横ばい、周期性など)**:
– 全体的に特定の時間帯に色の変化があります。特に、23時台のスコアが高いことが目立ちます。この時間帯にピークがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特異的に高いスコアが23日頃の時間帯いくつかで見られますが、その他の時間帯や日は比較的均一です。
3. **各プロットや要素 (色、密度など) の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高低を示しており、青から緑、そして黄色に近づくほどスコアが高いことを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 主に異なる時間帯間でスコアの差が見られます。23時が全体的に高く、その他の時間はかなり低い色合いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によって一貫したパターンがありますが、日によって微妙に異なる分布を示しています。
6. **このグラフから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に関する洞察**:
– このデータセットは時間帯別の人々の活動または効率性を示している可能性があります。23時のスコアが高いため、この時間帯に特に重要な活動が行われているか、または効率性が高いことを示唆しています。
– 企業や組織は、この時間帯に焦点を当てて業務効率を高める施策を検討することに価値がある可能性があります。
この分析から、特に注意すべき時間帯やパターンを見つけることで戦略を最適化するのに役立つ可能性があります。
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:
Based on the time-series heatmap provided, here’s a detailed analysis:
1. **トレンド**:
– 暖色（黄色や黄緑）は期間の初期と後半に集中し、特定の時間帯に集中しています。これは、その時間帯に社会WEI平均スコアが高かったことを示唆しています。
– 一方で、冷色（青や紫）が多い部分はスコアが低かったことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日から7月10日の期間、23時の時間帯にスコアが著しく高くなっています。これはこの期間に特定の出来事があったことを示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– プロットの色の濃淡は社会WEIスコアの高さを示しています。黄色が最も高く、紫が最も低い。
– 特定の期間において、各プロットの密度や色の変化がスコアの変動を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 特定の時間（23時）が他の時間に比べて一貫して高いスコアを持っています。これはその時間帯が特に重要である可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間の流れに沿ったスコアの変動パターンがある程度周期的であることが見受けられ、特定の時間帯や日付が他よりも顕著な変化を示している。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、及びビジネスや社会への影響**:
– 時間帯ごとのスコアの差異から、特定の時間帯に社会的な活動や出来事が集中していると仮定できます。
– 企業がこのデータを活用することで、マーケティングや活動のタイミングを調整し、より効果的にターゲットを絞る機会が考えられます。
このように、ヒートマップは特定の時間や日付が重要であることを明示し、それに基づいて戦略を調整することで、社会的およびビジネス上のインサイトを得ることができます。
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、360日間にわたって異なるWEI（World Economic Indicator）項目間の相関を示しています。以下に分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 直接的な時系列データではなく相関のヒートマップなので、期間を通したトレンド自体は示せません。だが、相関値の変動を通じて各指標間の関係性が変わり得る。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関が非常に低い、または高い領域が外れ値として注目されます。このマップでは、相関が高い部分（赤色）は「健康状態」と「経済的余裕」（r = 1.00）など、非常に強い関連性があることを示しています。一方、負の相関や低い相関の部分（青色）は2つの指標が示す方向の一般的な不一致を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は相関の強度を示しており、赤色が濃いほど正の相関が強く、青色が濃いほど負の相関が強いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列としては提示されていないが、相関行列の結果は関係性の強さや方向を表している。たとえば、「経済的余裕」と「健康状態」は非常に密接な関連性があり、どちらかの改善が他方の改善に寄与する可能性があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高い正の相関：例として、総合WEIと社会WEI（持続可能性と自治性）（r = 0.82）、個人WEI（心里的ストレス）と個人WEI（健康状態）（r = 0.72）。
– 低い相関・負の相関：個人WEI（自由度と自治）と個人WEI（心里的ストレス）（r = 0.07）、社会WEI（公平性・公正さ）と個人WEI（自由度と自治）（r = -0.08）。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 直感的には、生活の質や健康に関連する指標（例：経済的余裕や健康状態）は強く結び付いていることから、社会政策やビジネス戦略としてこれらの領域を統合的に考えることで、効果的な施策が実現可能であることが考えられます。
– 負の相関がある項目は一方の指標が改善することで他方を悪化させるリスクがあることを示唆しており、これを考慮した計画が望ましいでしょう。
このヒートマップは、政策立案者やビジネスリーダーに対して、戦略的意思決定を下すための重要なインサイトを提供しています。
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:
以下は、提供された箱ひげ図についての分析です。
1. **トレンド**
– 複数のWEIタイプがあり、それぞれ異なる範囲のスコアを示しています。持続的な上昇や下降トレンドは箱ひげ図からは直接は見えませんが、異なるWEIタイプ間での比較が可能です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」などで外れ値が見られます。これらは他のデータポイントから大きく離れたスコアを示しており、異常値として特別な注目が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図は中央値、四分位範囲、および全体の分布の広がりと外れ値を示しています。例えば、「総合WEI」や「個人WEI平均」は比較的高い中央値と狭い四分位範囲を示し、これらの指標が安定して高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WEIタイプが示すスコアの広がりや中央値の高さを比較することで、どの領域で多様性が大きい（広い四分位範囲）か、または安定しているかを理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」や「個人WEI（心地良い環境）」の広がりが大きく、異なる環境要因が影響している可能性があります。一方で、「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」は比較的狭い分布を示しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが高い領域（狭い四分位範囲と高い中央値）は、その領域が相対的に良好な状態にあることを示唆しています。一方、スコアが広い範囲に分布する領域は、改善の余地や課題が存在する可能性があることを示しています。
全体として、このグラフは異なるWEI指標間の比較や特定の課題領域の特定に役立ち、ビジネス戦略や政策の策定における優先順位づけに貢献します。
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:
以下のグラフの特徴とそこから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として特定の一方向へのトレンドは見られません。データは全体に均等に散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値は特に見当たりませんが、第一主成分0.2以上または-0.2以下の範囲に、プロットの密度が低い点があります。この辺りにあるプロットは群から外れている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットは360日間のデータから抽出された特定のサンプルを表しています。第一主成分と第二主成分は、それぞれのデータの特徴を最もよく説明する成分を指しています。第一主成分の寄与率が0.65であることから、この成分がデータの大部分を説明していることが示されます。
4. **データの関係性**:
– 複数のクラスターやグループ化の明確な証拠は見られません。プロットは全体に広がっており、データが多様な特徴を持っていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分と第二主成分の間には明確な相関は見られません。分布は全体にわたってランダムであり、特定の方向の偏りはありません。
6. **人間が直感的に感じることおよびビジネス・社会への影響**:
– 人間はこのデータの多様性から、データが多くの変数にわたって変動し、単一の要因だけでは特徴付けられないことを感じるでしょう。ビジネスや社会において、このようなグラフは多様なデータに基づく複雑な現象を示しており、グローバルなイベントや経済指標の様々な側面が考慮される必要があることを示しています。これに基づいて、意思決定や戦略策定を行う際には、単一のデータセットに過度に依存するのではなく、広範なデータの検討が求められます。
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。