📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析と詳細解説
#### 1. 時系列推移
– **総合傾向**: データ全体を見ると、WEIスコアは0.70から0.84の範囲で変動しています。特に7月初旬と中旬、月末にかけて顕著な変化が見られます。
– **顕著な変動期間**: 2025年7月頭から中旬にかけての上昇、及び中旬から月末にかけてのスコアの若干の変動が注目されます。
#### 2. 異常値の検出と背景要因
– **異常値**: 2025年7月1日と3日には異常に低い総合WEIスコアが観察されています。これは社会WEI平均や個人の健康状態がその日特に低かったことと関連があるかもしれません。
– **考えられる要因**: 可能性としては経済的状況や健康指標に影響を与えるイベント、例えば経済政策の変更や健康に関する社会的イベントなどが挙げられます。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
– **長期トレンド**: STL分解の結果、全体的には微細な上昇トレンドが見込まれます。特に、経済的余裕や心理的ストレスが比較的安定して影響を受けやすいことが示唆されています。
– **季節的パターン**: 明確な季節性は観察されませんが、特定の週や日付におけるスコアの急激な変動は注目すべきです。
#### 4. 項目間の相関
– **強い相関**: 社会的持続可能性と個人の経済的余裕は高い相関を示しています（推定: 約0.65以上）。これは、経済的安定が社会的持続可能性を支えていることを示唆します。
– **弱い相関**: 心理的ストレスと他の項目間は比較的低い相関を示し、個別の要因に影響されやすい可能性が高いです。
#### 5. データ分布
– **中央値とばらつき**: 箱ひげ図を考慮すると、総合WEIスコアは中央値が0.75程度で、主要な分布が0.70から0.84の間に集中しています。外れ値は上記の異常値として特定されています。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **寄与率**: PC1が66%の寄与率を持ち、これはおそらく総合的な社会・個人要因を包括していると推測されます。PC2が14%を占め、より特定の影響、例えば一時的な経済的変動や特定の社会的なイベントに依存する可能性があります。
### 結論
全体として、提供されたデータから見るに、国際的なWEIスコアは一定の変動性の中に、社会的持続可能性と経済的要因の連動があることが示されています。異常値は社会的なイベントや政策転換の影響を受けやすく、これが個人的な健康状態や心理的ストレスと互いに影響し合うことが見受けられます。stöðuデータ解析の際には、これらの相関関係と変動要因を考慮した上での継続的なモニタリングが重要です。
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:
以下の観点からこのグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績（青色プロット）は、初期に多くのデータポイントが集中していますが、その後、データはあまり見られません。
– 前年（緑色プロット）は、明確に異なるクラスタリングが見られます。特に、後半に集中しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として、青色プロットの一部に黒い縁取りがされています。これらはどこかある範囲外を示しているか、注目すべき異常な値です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色は実績で、緑色が前年の値を示しており、相互に比較することで年次の変化を見ることができます。
– 紫色やピンク色の線は予測モデルによるものであり、傾向や未来予測を行う際の参考になります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青と緑のプロットは分かれており、異なる時期に異なるトレンドが存在している可能性があります。
– 予測値は実績データと関連して生成されており、モデルに基づいた予測がどの程度信頼できるか確認可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データの分布は異なりますが、予測線がどのようにこれらを捉えているか注目です。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととビジネスや社会への影響**:
– 異常値や異なるトレンドのクラスタリングが見られる点で、特定の要因が影響している可能性があります。
– ビジネスや社会の変化を捉えるためには、予測モデルの信頼性評価が重要です。実績との乖離が大きい場合、予測の再評価が必要かもしれません。
総じて、このグラフは異なる時点でのパフォーマンスと予測モデルを比較し、将来のトレンドや異常を把握するために活用できます。
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、グラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 最初の半分（2025年7月から11月まで）は、スコアが0.6から0.8の範囲で密集しています。大きな上昇や下降のトレンドは見られず、横ばい状態です。
– 後半にデータ（2026年4月以降）は、スコアが異なる範囲に存在し、やや増加傾向が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータには、明確な外れ値（異常値）が一部存在しています。
– データセット全体として、2026年にスコアが異なるクラスタで現れる変動が見られる。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 「実績（実績AI）」の青いプロットと「予測（予測AI）」の赤いプロットは、異なる時点でのスコアの実際の測定値と予測値を示しています。
– 予測の不確かさ範囲や線形回帰、決定木回帰などの異なる予測モデルが色分けされていますが、特に2026年のデータでは、これらの予測が過去の実績から逸脱している様子を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データとの乖離が2026年から見られ、予測モデルが過去のデータに対していかに適応しているかが観察される。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 2025年のデータは、一つのクラスタに収束しているが、2026年にはよりばらつきが増えている。
6. **人間が直感的に感じるであろうことと影響**
– スコアの急激な変動やクラスタリングの変化は、システムや環境の変化を示している可能性があります。ビジネスの視点からは、新たな市場の機会やリスクとして捉えることができるでしょう。
– 社会的には、この変動が何らかの政策変更や技術革新に起因する可能性があり、その影響を調査する必要があります。
この分析に基づき、追加の調査や他のデータセットとの関連付けを行うことで、より具体的な戦略を立てることができます。
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:
このグラフは、国際カテゴリーにおける社会WEI平均スコアの推移を示すもので、以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 後半のデータ（緑色のプロット）は全体的に右上がりの傾向を示しており、WEIスコアは時間とともに上昇しています。このことは、社会的な指標が改善している可能性を示しています。
– 前半の実績データ（青色のプロット）では、スコアは比較的安定していますが、やや変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには、いくつかの丸で囲まれた異常値が見られます。これらはモデルによる予測から外れた値を示しており、何らかの特異な要因が影響しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績データを示し、緑色が前年の比較AIデータを示しています。
– 紫、ピンクなどの直線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）のトレンドを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと緑色の前年データは連続性があり、前年と比較してどのような変化が起こったのかを把握するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測モデルの相関を通じて、予測精度を評価することができます。予測モデルと実績データが整合している部分が多いほど、高い相関があると考えられます。
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**:
– 全体として、社会的な条件やパフォーマンスの改善傾向を示しています。これは、政策や戦略の実施が成功している可能性を示唆しています。
– ビジネスにおいては、社会的な改善が消費者信頼や投資環境の改善につながる可能性があるため、重要な指標となるでしょう。
このグラフからは、予測モデルが実際のデータとどれだけ一致しているかを視覚的に評価でき、将来の計画や改善の取り組みを設計する際に有用な洞察が得られます。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **期間分割**: グラフは360日間にわたってデータを示していますが、二つの異なる期間に分割されているようです。
– **上昇/下降**: 最初の期間では実績データが横ばいの傾向を示しており、特に大きな上昇や下降は見られませんが、後半は予測データのみで、やや上昇傾向があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 最初の期間において、いくつかのデータポイントが「異常値」として示されています。
– **急激な変動**: 外れ値以外では特に急激な変動は見られません。
### 3. 色や密度
– **色の意味**:
– 青い点は実績データを表しています。
– 緑の点は前年度のデータのようです。
– 数種類の予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる色の線で示されていますが、それぞれのモデルによる予測の違いは大きくありません。
– **密度**: 実績データと予測データはそれぞれの期間で密集しており、安定的な変動を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと予測データが異なる期間で示されていますが、実績データから予測データへとスムーズに移行している点が注目されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 分布は主に0.6付近から1.0の範囲で安定しており、全体的に高いスコアを維持しています。
### 6. 直感的な印象と社会・ビジネスへの影響
– **直感的印象**: 実績と予測が一貫して高いスコアを維持しているため、対象となる個人や国の経済的余裕は安定しているという印象を持ちます。
– **社会・ビジネスへの影響**: この安定性と高スコアは、経済的に豊かな層のターゲティングや、新たな市場機会の創出につながる可能性があります。また、予測手法が多様であることから、リスク管理や計画立案において柔軟に対応できるという利点があります。
このような特徴を基に、グラフはかなり安定した経済的余裕を表しており、将来の予測も楽観的であるように見受けられます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– **実績データ**（青）は、最初の期間に集中的にプロットされています。期間の中盤から後半にデータがなく、急激な変化は見られません。
– **前年のデータ**（緑）は後半に集中し、前年より高い健康スコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **外れ値**（黒い円で囲まれている青い点）がいくつか見られますが、これらは大きな異常を示しているわけではないようです。
– 急激な変動は特に観察されませんが、全体のスコアの推移が明確に異なるデータセットを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– **実績データ**（青）は過去の健康スコアを示し、比較的安定しています。
– **前年のデータ**（緑）は前年度の状況を示し、前年を通して健康状態が改善されていることを表しています。
– **予測値**（赤の×）は、データの不足期間を埋めるためのものですが、現段階では詳細な評価ができません。
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、継続的な改善が確認でき、前年度の予測が適切であった可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のスコアは0.6から0.8の範囲に集中していますが、前年のデータは0.8以上に集中しています。これは、改善された健康状態を示す可能性があります。
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**:
– このデータは、健康状態の改善を示唆しており、関連する政策やプログラムが効果的であった可能性があります。
– ビジネスや健康関連サービスは、前年の改善をもとに新たなサービスの提供や市場戦略を考慮することができるでしょう。
全体として、このグラフは前年との比較を通じて健康状態の改善を視覚化し、特定の期間に焦点を当てた健康管理プランの効果を強調しています。
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:
このグラフについての洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 初期（2025年7月～2026年1月初頭）には、青いプロットで示される実績値がほぼ一定の値で横ばいです。
– 2026年7月頃から緑色の過去のデータが示され、再び横ばいの傾向があります。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 青い実績データの中には「異常値」として黒で囲まれたプロットがいくつか存在しますが、全体的なデータには大きな急激な変動は見られません。
3. **プロットの意味**:
– 青いプロットは過去の実績を示し、緑色は前年の比較データです。異常値は黒い円で示されています。
– 予測や回帰モデルの表示はされていないようですが、予測の不確かさは灰色の範囲として示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去の実績データと前年のデータを視覚的に比較することができますが、特に大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データはほぼ一定の範囲内に分布しており、推移における大きな逸脱や明確なトレンドは観察されません。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– 心理的ストレスのスコアに大きな変動がないことから、対象の精神状態が安定していると解釈できます。しかし異常値の発生があるため、個別のストレス要因に対する注意喚起になります。
– 安定した心理的ストレスの傾向は、職場や組織での対策が効果的である可能性を示唆しています。社会的にこの安定を維持するために現行のストレス管理策を継続することが重要かもしれません。
このグラフは、組織や社会にとって、心理的ストレスの状況をモニタリングするための有用なツールとなり得ます。安定した時期でも異常値には引き続き注意を払う必要があります。
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
– **実績データ（青）**:
– 左側の青い散布図は比較的横ばいで、評価日が進んでもWEIスコアに顕著な変化は見られません。
– **予測データ（紫線）**:
– 線形回帰やランダムフォレスト回帰などの複数の予測モデルが示すスコアは、実績データよりも低い傾向を示しています。特に、ランダムフォレスト回帰（ピンク線）は急な下降トレンドを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 青いデータポイントの中に黒い円で示される異常値が存在し、これらは通常のトレンドから外れたデータポイントを示しています。
### 3. 各プロットや要素
– **青と黒のプロット**:
– 青い円は実績データであり、黒い円で囲まれたデータは異常値を示しています。
– **緑のプロット**:
– 過去のデータ（比較AI）を示しており、前年度の傾向を確認するのに役立ちます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測が実績よりも低い傾向があるため、予測モデルが現実のパフォーマンスを過小評価している可能性があります。これは、予測手法の精度改善が必要であることを示唆します。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは狭い範囲に集中しており、安定した性能を示していますが、予測モデルは多様な範囲を示し、特にランダムフォレストは分散が大きいです。
### 6. 直感的な洞察およびビジネスや社会への影響
– 一般的に、WEIスコアの安定は自由度と自治の安定を意味しますが、予測が低い場合は将来的なリスクを示唆しています。
– ビジネスや社会的な決定を行う際には、予測モデルが示す潜在的なリスクを考慮し、対策を検討する必要があります。また、異常値を分析することで、制度や管理の見直しが必要な領域を特定できるかもしれません。
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:
このグラフを分析すると、以下の点が挙げられます。
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青い点）は、期間の早い段階で密集しており、横ばいからやや上昇傾向が見受けられます。
– 予測（実績）AIの結果（緑の点）は、やや散らばっていますが、全体的に横ばいから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**:
– 初期のデータには少数の異常値（黒い丸）が見られます。これは特異な事象また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**:
– 青い点は実績データを示しており、緑の点は予測されたデータです。また、紫色やピンク色の線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）の結果を示しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルが示されており、その結果は全体として互いに一致しているように見えますが、各モデル間のわずかなばらつきも確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータは比較的一貫しているが、予測結果には広がりがあります。これは予測のバラツキがあることを示しています。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– 全体のスコアが高めで、将来の公平性や公正さに関する取り組みが安定していることを示唆しています。
– 異常値は、潜在的なリスクや改善が必要な領域を示す可能性があります。
– ビジネスや社会において、全体の安定性と予測精度は重要であり、政策や戦略を調整する際にこのデータを活用することができるでしょう。
全体として、WEIスコアの安定性はポジティブなインディケーターですが、異常値には注意が必要です。予測の不確かさを含めた多面的な分析が今後の戦略に不可欠です。
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:
1. **トレンド**
– 左側のデータは、最初に横ばいの傾向が見られ、その後若干下降、再びわずかに上昇しています。右側のデータは、一定の範囲に収まっていますが、ややばらつきがあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側に数個の外れ値（大きな円）が見られます。これらは他のデータポイントから離れており、特異な例を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示し、紫や緑の線はさまざまな予測手法による予測データを示しています。これにより、実績と予測の違いを視覚的に確認できます。
– 緑の薄いプロットは前年のデータで、変化の傾向を追う手助けをします。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の間での予測の差異を見ることができます。異なる手法が異なる未来を示しており、その精度や信頼性についての評価が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 左側のデータは密集しており、右側のデータは分散しています。これにより、持続可能性と自治性に関する変動の違いを理解できます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– グラフは、人々に持続可能性と自治性の重要性を認識させ、将来の予測と過去のパフォーマンスの関係性を考えさせます。特に、予測の異なる手法が異なる結果を示すことで、データの解釈の多様性や予測の不確実性についての議論が促される可能性があります。ビジネスや政策決定において、これらのデータをいかに活用するかが鍵となります。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは主に二つの期間にわたってデータが分かれています。2025年と2026年にそれぞれデータがありますが、2025年のデータはやや横ばいで、2026年のデータは別の位置で安定しています。大きな変動や周期的な傾向は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータにおいて、やや密集している部分があり、一部に異常値があることが示されていますが、特に2026年には目立った外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実績で、2025年のデータでは密集している様子が分かります。
– 緑色の点は前年度のデータで、2026年において異なるセットとして表示されています。
– 異常値は黒い円で示されており、2025年の実績において観察されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 2025年と2026年でデータが分かれており、それらが直接連続的な関係を持っているわけではありません。異なる条件や環境で評価されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2025年のデータセットはより広がりがあり、2026年のデータは特定の範囲内で密集しているように見えます。相関関係は特に顕著ではありません。
6. **人間が直感的に感じること、社会への影響**:
– 2025年のデータに比べて2026年のデータはより良い教育機会や社会基盤を示している可能性があります。この改善は、政策の変更や特定の介入が成功したことを意味するかもしれません。
– 予測手法がいくつか使用されており、特に決定木回帰やランダムフォレスト回帰の評価が未来のスコアを予測するために有用であることを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、教育や社会基盤の改善が見られる場合、国際的な競争力の向上や住民の生活の質の向上に寄与する可能性があります。
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**:
– 青い点（実績AI）から示されるトレンドは、2025年7月から9月にかけて急な下降を見せています。
– 緑色の点（前年）のスコアも2026年7月まで下降トレンドを維持していることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値は黒い円で示されており、最初の数か月（2025年7月-9月）の間に集中しています。これは、特定の期間に通常の傾向と大きく異なるデータポイントが存在したことを示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– **青い点と赤い×**: 実績と予測の比較。赤い×は予測AIの結果を示しています。
– **紫と緑の線**: 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）の結果を示しています。それぞれの方法が異なる結果を出していることがわかります。
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では、前年の実績に比べて予測データがやや低いです。
– 予測手法の間での変化は、モデルの複雑さやデータの解釈により異なる結果を生んでいる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の高いスコアからの急激な下降の後、安定しているという傾向が見られます。
– 分布としては緑の点が密集しており、全体的に低下している傾向を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– データの下降トレンドは、共生・多様性・自由の保障に関する状況が悪化している可能性を示唆しています。特に異常値は問題の具体的な発生期間を示しており、政策的対応の必要性を感じさせます。
– 各予測手法の結果が異なることは、異なるアプローチが状況を異なった角度で分析しているためであり、意思決定者が多面的に状況を捉えることが重要です。
このグラフは、社会政策の調整やP対応が必要かもしれないことを示唆していると直感的に感じられます。特に異常値の期間に注目することで、問題の根本原因を特定しやすくなります。
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:
この国際カテゴリの総合WEIスコア時系列ヒートマップから、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 色の変化を見ると、全体的に緑から黄色に変化するパターンがあります。これは、特定の期間でスコアが上昇していることを示している可能性があります。
– 一方で、一部のエリアでは青から紫に変わる部分があり、スコアの低下を示しているかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値としては、特に濃い紫のエリアが目立ちます。これらのデータポイントは、他の期間と比較して異常に低いスコアを示していると考えられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡がスコアの強度や重要性を示しています。明るい色（黄色）が高スコア、暗い色（紫）が低スコアを示しています。
– 密集している部分はその期間における一貫性を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯で色やパターンが類似していることが、日中や夜間での類似したスコア動向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**:
– 同じ時間帯で高スコアとなる傾向がある場合、例えば昼間のスコアが高いが夜間は低いといった特定の時間における規則性が見られるかもしれません。
6. **直感的に感じることやビジネス、社会への影響**:
– スコアの上昇期が持続している場合、経済活動や社会の改善が期待できるかもしれません。
– 外れ値が続くと、長期的な問題が指摘される可能性があります。企業や政策立案者にとっては、これが改善対象です。
このグラフから、特定の時間におけるスコアの変化を総合的に捉えることができ、ビジネスや政策において重要な指標となるでしょう。
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:
以下は、提供された時系列ヒートマップについての分析と洞察です：
1. **トレンド**:
– 全体的なトレンドを捉えるのは難しいですが、時間帯によってスコアの濃淡が見られます。特定の時間帯に集中してスコアが高くなっているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7時と19時付近に濃い色（低スコア）が見られ、日によってばらつきがあります。これらは外れ値や変動がある期間を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高低を示しています。黄色に近づくにつれスコアが高く、紫に近づくにつれてスコアが低いことを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 時間帯によるスコアの変動が示されており、全体的に午後から夜にかけてスコアが向上する傾向がありますが、週末や特定の日によって変動が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同一時間帯で日によって大きく変動するため、一概に相関関係は見つけにくいですが、一定の時間でスコアがよく変動する傾向を捉えることができます。
6. **直感的洞察とビジネス/社会への影響**:
– ヒートマップは、特定の時間帯でのアクティビティやパフォーマンスの変動を示しており、例えば、事業運営での人員配置やリソースの最適化に役立つ可能性があります。
– スコアに週次や日次のパターンが認められる場合、特定の曜日にキャンペーンを集中させるなど、マーケティング戦略に影響を与える可能性があります。
全体として、個々の期間や時間帯のスコア変動を注意深く監視することで、パフォーマンスの最適化や戦略的な計画に活用できるでしょう。
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:
このヒートマップから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 全体として、色の変化が周期的であることがわかります。特定の日の低下と上昇のパターンがありますが、明確な長期的な上昇または下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– かなり低い値（紫色）のプロットがいくつか見られ、特に時間軸の中盤で目立ちます。これらは外れ値として考えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 色はスコアの高さを表しており、黄色が最も高く、紫色が最も低いことを示しています。時間ごとのスコアのばらつきがかなりあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯に特定のパターンが繰り返されている様に見えます。例えば、16時台と23時台にはどちらも一貫した色のパターンが存在します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯に高いスコア（緑から黄色）が集中している一方で、他の時間帯にはばらつきがあります。これは、特定の活動が時間帯に依存して変動していることを示しているかもしれません。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**:
– 時間帯によるパフォーマンスの違いがはっきりしているため、社会活動やリソースの配分に関しての最適化が可能です。また、特定の時間に外れ値が集中する場合、その時間帯での活動評価を再考する必要があるかもしれません。
このヒートマップは、特定の時間帯や日付における社会的パフォーマンスを直感的に理解するのに役立ちます。この情報を利用することで、リソース配置や政策決定を効果的に行うことが可能となるでしょう。
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、様々なWEI（幸福度評価指標）の要素間の相関関係を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド:**
– これは時系列データではないため、トレンドの具現化は難しいが、各要素間の相関性が強い部分と弱い部分が明確になっています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特に高い負の相関を持つペアは無く、外れ値として目立つペアはないようです。ただし、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（自由度と自治）」の相関は低く、独立性が示されています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 濃い赤色は高い正の相関を示し、青色は負の相関を示しています。
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI平均」との間には非常に強い正の相関があります。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 時系列での分析は難しいですが、「総合WEI」と「社会WEI（多様性・自由の保障）」の間では重要な関連性があることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 全体的に、相関係数が0.5以上のペアが多く、関連性が高いことを示しています。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI平均」の相関が非常に高いことから、公平性や公正さが社会幸福度に強く影響していると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 公平性や多様性、自由度が高い社会は総合的な幸福度を向上させることが示唆されています。
– ビジネスにおいては、これらの要素を改善する取り組みが従業員の幸福度を高め、結果的に生産性も向上させる可能性があります。
– 社会全体での教育機会の拡大が、個人の幸福度と密接に関連しています。
全体として、このヒートマップからは社会と個人の幸福度の要素間の密接な関連性が強調されています。これらの知見は、幸福度向上のための施策を策定する際に役立つでしょう。
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:
このグラフは、異なるタイプのWEIスコアの分布を比較した箱ひげ図で、360日間にわたるデータを視覚化しています。
### 1. トレンド
– 一般的に、各カテゴリのスコアが横ばいですが、僅かな違いが見られます。政府関係のスコアが他の要素と比べて点在していることがわかります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 「個人WEI（経済安定）」「個人WEI（自由度と治安）」では、外れ値が存在しています。これらは特定の期間や出来事により影響を受けた可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– 各箱ひげは中央値、四分位範囲、最小・最大値を示しています。色付けは異なるWEIカテゴリを示しており、視覚的に区別をつけやすくしています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 「個人WEI平均」や「社会WEI平均」は比較的一貫性がありますが、「個人WEI（自由度）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」の変動がより顕著です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 中央値が高いカテゴリと低いカテゴリでは、同じ傾向をもたないことがわかります。「社会WEI（共生）」の分布が広く、他と比べて多様な値を示しています。
### 6. 人間の直感とビジネスや社会への影響
– 人間の直感としては、「WEIスコアが高い」ことは望ましいと感じられるため、政策や戦略に取り入れるべきです。
– ビジネス面では、より高いWEIスコアを目指すことで信頼性やパフォーマンスが向上する可能性があります。社会的には、特定の外れ値が示す問題点を改善することが重要です。
このグラフは、様々な側面での国や地域のパフォーマンスを比較し、改善すべき領域を明確にする助けをしていると考えられます。
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、WEI構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。以下の観点から分析します。
1. トレンド：
– グラフには、特に明確な上昇や下降のトレンドは見られません。プロットポイントは全体的にランダムに散らばっています。
2. 外れ値や急激な変動：
– 明らかな外れ値は見当たりませんが、一部のデータポイントは他のポイントから離れて配置されています。これらは異常値として検討する価値があるかもしれません。
3. 各プロットや要素：
– 点の密度に偏りは見られず、全体として均等に散らばっています。PCAの第1主成分と第2主成分に特定のクラスターがあるように見えますが、それぞれのクラスタリングは強くはないようです。
4. 複数の時系列データの関係性：
– 時系列データではなく、360日間の全体的な要素の広がりを表しているため、特定の時系列関係は読み取れません。
5. 相関関係や分布の特徴：
– 第1主成分と第2主成分の間に顕著な相関関係は確認できません。それぞれのプロットは一定の範囲内で散在していますが、明確な方向性は見られません。
6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響：
– グラフは、分析対象の多様性を示しており、PCAを使用して次元を削減したことで、特定のデータの隠れたパターンを見つける機会を提供しています。このデータは、国際的な経済指数やビジネス指標を反映している可能性が高く、各国や企業のパフォーマンスの比較に利用できるかもしれません。
総括すると、このPCAプロットは、データセット内の分散を理解するための価値ある視点を提供しますが、具体的な結論を引き出すためにはさらなる分析やコンテキストが必要です。
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。