📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 時系列推移
– **全体のトレンド**: WEIスコアは全体的に0.65から0.85の幅で変動していますが、7月初旬から中旬にかけてスコアが徐々に上昇する傾向が見られ、その後、安定的な水準で推移しています。7月中旬以降は安定化が観察されており、小刻みな変動が続いています。
– **顕著な変動期間**: 7月6日から7月8日にかけて、急激な上昇があり、WEIスコアが0.84を超える場面が複数回観察されます。その後、7月12日頃に若干のピークを迎えたあと、7月15日から徐々に圧力が減少しています。しかし、7月後半には再びスコアが高まり、一部の日付では再び0.85付近に到達しています。
#### 異常値
検出された異常値の多くは、特に7月の初旬から中旬にかけてのスコアに集中しています。これは、システムの変動性に対応したものであり、外部的な一時的要因か予期しないイベントが要因となっている可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差
– **季節的パターン**: データの変動から、7月中旬から下旬にかけての一時的な高スコアの傾向が観察できましたが、季節性というよりは外的要因によるものである可能性があります。
– **長期的なトレンド**: 全体的には徐々に上昇していますが、週ごとに上下変動が激しく、外部の要因に感応しやすいことが伺えます。
– **残差**: 予測しきれない日次変動が存在し、特定の日付に集中したスコアの変動は注意が必要です。
#### 項目間の相関
各項目間には強い相関が observed されていませんが、社会的条件（社会基盤等）は特定の日付において、スコアの安定性に寄与している可能性が示唆されました。社会的項目と個人的項目のトレンドが連動して上昇する場面が多数観察されます。
#### データ分布
箱ひげ図の分析から、特定の個人スコア（経済的余裕、心理的ストレス）にはより広い変動が観察されました。これらの項目には、データのばらつきが大きく、外れ値がある可能性が示唆されます。
#### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析の結果、PC1はデータの66%の変動を説明しており、これは主に社会基盤や教育機会、持続可能性の項目が強く影響していることを示唆しています。PC2の寄与率が15%と比較的小さいものの、個人的な要因（特に心理的ストレス関連）が影響を及ぼしている可能性があります。
### 洞察
– 7月前半のスコアの上昇は、個人の健全な経済状態や社会的支援インフラの充実と関連する可能性があります。この期間の特定の社会的イベントや政策の地翔影響も考慮されるべきです。
– 経済的余裕や心理的ストレスの増減が全体のスコアに大きな影響を与えていることが観察されており、生産性や幸福度に直結している可能性があります。
– 特定の異常値に対する確認と対応が必要であり、集計オペレーションの見直しやイベントベースの要因分析が推奨されます。これにより、いっそうの信頼性のあるスコアの活用が期待されます。
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:
グラフの分析を以下のポイントに基づいて行います。
1. トレンド:
– 左側の青色のプロットは、大半が0.7から0.8の範囲に集中しており、期間の後半にかけて急激に減少し、いくつかの手法で予測が行われています。全体としての長期トレンドは横ばいから僅かな減少、そして予測部分での再上昇を示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 青色の実績データには黒い輪郭が付いた部分があり、これが外れ値を示しています。この外れ値は特定の期間に集中しています。これが観測データやシステムの異常として考えられるかもしれません。
3. 各プロットや要素:
– 実績（実績AI）: 青色プロット。
– 予測（予測AI）: 赤色の十字。
– データの異常値: 黒い輪郭付き。
– 前年（比較AI）: 緑色のプロット。
– より濃い青色の範囲が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:
– 緑色プロット（前年）は、表示された期間の後半に現れ、今期の実績と比較できるように並んでいます。比較すると、前年のスコアはより高かったように見えます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績と前年のデータを比較した場合、実績の方が全般にわたって減少する傾向が見られます。しかし、予測ではこの減少を取り戻す期待がされているように見えます。
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:
– ユーザーは、初期の安定したパフォーマンスの後、何らかの要因で急激な減少を経験したと認識するでしょう。ここから、修復に向けた積極的な予測と改善の施策が試みられていることが示唆されます。ビジネス面では、異常値の発見や対応が必要であり、予測に基づき戦略を再考する機会です。直感的には、前年のパフォーマンスを回復しようとする努力が認識されるでしょう。
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:
このグラフについて分析します:
1. **トレンド**:
– 初期のプロット（青色）は比較的一定で、0.6から0.8の範囲でクラスター化されています。
– 後半の緑色のプロットはやや密集し、以前のデータとは異なる範囲で分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初のプロット群の中に、異常値としてマークされたデータがあります。これが特定の時点での急激な変動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であり、予測データ（異なる回帰モデルで示された線）と比較されています。
– 各予測モデルの線は、予測の多様性と一致しない部分を意味します。
– 緑のプロットは前年データであり、新しいトレンドを確認するための参考として使われます。
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の間で、一部のデータは予測から外れていますが、全体として予測と大きく乖離しているわけではありません。
– 前年のデータも緑色で示されていますが、過去と現在のデータの違いから新しいトレンドの兆候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**:
– 実績と予測の間には、一致している部分もありますが、モデルによって異なる予測が示されることで、変動性に対するモデルの違いを反映しています。
6. **人間が直感的に感じること、社会への影響**:
– グラフは、現状の安定性と将来の予測の信頼性についての認識を与えるかもしれません。
– 異常値の存在は、予期せぬ事象や外部要因の影響を示唆しており、その原因を探る必要があるかもしれません。
– ビジネスや社会では、このようなデータを基に計画や意思決定が行われることが想定され、モデルの正確性と多様性が重要なポイントとなります。
このグラフからは、データが一定の一貫性を持っている一方で、外部の影響やモデルによる予測の限界を理解することが重要であると言えます。
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:
このグラフを分析します。
1. **トレンド:**
– 左側の青い散布（実績値）は大きなトレンドを示していませんが、密集しています。
– 右側の緑の散布（前年）と比べて、明らかに年度がシフトしており、時間経過に伴う変化を表しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 青い点の中に一部の異常値（黒い円で囲まれている）が存在しますが、これらは全体のパターンには大きな影響を及ぼしていないようです。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績値で、過去の実績を示しています。
– 緑の点は前年のデータ、さらに予測の線が異なる回帰方法によって示されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 青と緑の点の密度と分布が異なり、年度間での変化を示唆していますが、データの関連性や因果関係についてはトレンドから明確にはわかりません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 全体的に短期間にデータが集中しており、特定の期間でのデータ集約が見られます。
– 外れ値が中心から外れていることから、異常な出来事や誤ったデータ入力の可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響:**
– 時系列で見ると、データの散らばりが年次で異なることから、過去と比較して新しいトレンドや変化がある可能性が高いです。
– この変化は、社会的な出来事や政策の影響を反映している可能性があります。
– ビジネスや政策立案において、この変化や予測の違いを理解することが、今後の戦略において重要となるでしょう。
以上の点を踏まえ、データの背後にある要因を深く掘り下げることが、多角的な理解を促し、効果的な意思決定に繋がると考えられます。
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:
### グラフの視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**：
– グラフは2つの大きな区間に分かれています。2025年7月から2025年8月までは、青色の実績データが密集しており、全体的に横ばいのトレンドを示しています。
– その後、時間が飛んで2026年5月から2026年7月にかけて、緑色のデータが表示されています。このエリアも横ばいですが、少し上昇しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 青色のデータ点の中に黒い円で示された異常値がいくつか存在します。これらは他のデータ点と比較して目立つ位置にあり、異常な変動を示しています。
3. **プロットや要素の意味**：
– 青色のデータ点は「実績（実績AI）」を示し、緑色のデータ点は「前年比（比較AI）」を示しています。
– 紫色、ピンク色の線はそれぞれ異なる予測手法による予測を示していますが、実際のデータ範囲からは外れています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 青と緑のデータ間で明確な時間のギャップがあり、これが予測結果や市場の変化によるものかはデータから判断できません。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 各セグメント内でデータはかなり密集しており、高いスコアにクラスター化されていることがわかります。
– 予測値と実績との一致は見られず、乖離があるようです。
6. **直感的な洞察と影響**：
– このグラフから、多くの視聴者は青色セグメントと緑色セグメントの間の時間差に興味を持つでしょう。特に、経済的な余裕に関する異常値は、改善策が必要であることを示唆しているかもしれません。
– ビジネスや政策においては、予測と実績の乖離が戦略調整を必要とする可能性を示しています。予測モデルは精度向上のために見直しが必要かもしれません。
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:
### 1. トレンド
– **実績（実績AI）**: 左側のプロット（青色）が集まっており、健康状態のスコアは0.6から0.8の範囲で比較的安定しています。
– **前年（比較AI）**: 右側のプロット（緑色）においても同様に0.6から0.8の範囲で集まりが見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: プロットされている中に明らかに外れた異常値は特に見られません。
– **急激な変動**: 時系列内での急激な変動も特段見受けられません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青色）**: 現在の健康状態のスコアを示し、やや横ばいの状態。
– **予測（赤色の×）**: 予測値が中央を通過し、実績の範囲に入っていることから、予測モデルが比較的精確であると考えられます。
– **異常値（黒色の○）**: 指定された異常値がプロットの中央に存在しており、標準範囲内でのスコアであることを示唆しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測と実績はほぼ一致しているため、予測モデルの精度は高いと言えます。
– 昨年のデータと比較すると、大きな変動は見られません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 予測と実績のデータが密にクラスタリングされており、正の相関があることが示唆されています。
– 分布としては、均一または軽いばらつきが見られます。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうこととビジネスや社会への影響
– 健康状態が比較的安定していることから、人々の健康管理が適切に行われていると感じられる可能性があります。
– ビジネスにおいては、この安定した健康状態は労働生産性の向上や医療費の抑制に寄与する可能性があります。
– 社会的には、健康意識の高まりや予防医療への関心が続く可能性があり、関連サービスの需要が期待されます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド:**
– 初期のデータ（青の実績）はほぼ横ばいです。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、データが一定の範囲内で推移することを示しています。
– 前年のデータ（緑）は、約1年後に再び現れ、その間のデータギャップは推測の余地が大きいです。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 青の実績データには、一部異常値（黒丸）が見られます。これらは大きく他のデータから離れていますが、全体的には影響は少ないかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青のプロットは実績を示し、信頼性の高い過去のデータです。
– 緑のプロットは前年のデータで、過去との比較が可能です。
– 異常値（黒丸）はデータの信頼性を低下させる可能性がありますが、特定の要因が影響しているかもしれません（例：イベントや外部ストレス要因）。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 現在の実績と前年のデータは時間経過とともに類似したパターンを描いています。
– 予測モデルはデータの安定性を示しているため、異常値を除けば実績と類似していると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 全体的に安定した傾向ですが、外れ値があるため若干の変動があります。
– 全期間を通じてWEIスコアは中程度に維持されているようです。
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:**
– 安定した心理的ストレスレベルは、日常業務やパフォーマンスに良好な影響を与えるかもしれません。
– 外れ値の存在は、何らかのイベントや政策変更が影響している可能性を示唆し、ストレス管理の改善が求められることを示しています。
– 年間を通して一貫性があるため、予測を基にした計画策定が可能です。ただし異常の潜在的原因を把握し、対策を取ることが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（青色）**: 評価日2025年9月から2025年11月までの期間に、比較的一定で横ばいの傾向が考えられます。特に急激な上昇や下降は見られません。
– **前年（緑色）**: 2026年のデータはややばらつきがあり、全体的なトレンドは見えにくいですが、大部分は中・高スコアに集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントに黒い円（異常値）が示されており、これらが通常の範囲から逸脱したデータであることが示されています。
– 青と緑のデータポイントの位置はあまり変動せず、安定した状態と言えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色の実績（実績AI）**: 現実のデータを示し、今年の実際のスコアを表しています。
– **緑色の前年（比較AI）**: 昨年のデータを示し、比較のために使用されます。
– **異常値の黒い円**: 通常の変動範囲外のデータポイントで、特別な要因による可能性を示しています。
– **予測モデル（ピンク、紫、灰色）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など、異なる予測手法を比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年のデータの大部分が重なっており、自由度と自治のスコアが安定していることがうかがえます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフの右側に緑色の前年データが集中しており、前年の評価が高かったことを示唆しています。
– 一方で、青色の実績値は横ばいながらもやや狭い範囲に集中しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 一般的な安定性に加え、特定の時期や条件で外れ値が発生していることへの注意が必要です。
– 自由度と自治のスコアが安定していることは、社会の安定性や平和の維持に寄与する可能性があります。予測される未来の動向を把握し、その安定性を支える政策や施策の立案に有用です。
この分析から、政策立案者や社会の安定を保つための意思決定が支援される可能性があります。予測モデルの結果を比較することで、より正確な未来予測に活用することも可能です。
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:
以下は、提示されたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– 最初の部分（2025年7月から9月頃まで）は一定の範囲内での変動が見られます。
– その後、急激な変動を経て、2026年1月以降は新たな範囲での安定が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒丸で示されている異常値が最初の期間に集中しています。
– 紫の予測（線形回帰）が示す急激な変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色が実績、緑色が前年の比較、紫色とピンク色が異なる予測手法を示しています。
– 黒丸は多くの異常値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データが混在しており、データモデルによる予測範囲内での変動が見られますが、異常な変動も確認できます。
– 予測手法間では微妙な差異が見られ、特に線形回帰は急激に減少しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIと比較AIのデータは、予測AIの範囲内にほぼ収まっていますが、異常値が時折現れています。
– 終盤（2026年）でのデータはより緑色に集中しており、前年のデータと合致しやすいトレンドがあります。
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**:
– グラフの見た目からは初期の不安定さから安定に向かう印象を受けます。初期の変動は改善された状況を示唆している可能性があります。
– ビジネスや社会的には、2026年の安定した状況を維持する方策を考えることで公平性や公正さを強化するポジティブなシグナルとして捉えられます。
– 異常値が多い時期では、政策介入や改善が必要であった可能性が示唆され、それが安定に貢献したと考えられます。
このグラフは社会的な変動を時系列で観察する上で、安定性の重要性を強調し、具体的な対策の有効性を示唆するものです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側（2025年7月頃）には、青色の実績データが多く集まり、全体として高いスコアを示していますが、若干の変動も見られます。期間が進むにつれ、右側（2026年7月頃）の緑色の予測データは、やや高めの安定した水準で推移している傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色の実績データのいくつかは黒い円で囲まれており、異常値として示されています。
– 大きな急激な変動は見られず、全体的には緩やかに安定した推移です。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績 (青色)**: 過去の実績データ。WEIスコアが比較的一定の範囲で推移している。
– **異常値 (黒い円)**: 通常範囲外のデータポイントを示しており、特別な注意を払う必要があります。
– **予測 (緑色、灰色、紫色、ピンク色)**: AIモデルによる未来の予測データ。異なる色は異なるモデルや手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレストなど）を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データと実績データの位置が期間によって分かれており、予測が実績をある程度反映していることがうかがえます。全体的には予測は比較的一貫した水準で、モデル間の差は比較的小さいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値を除き、データは狭い範囲に集中しており、分布は一定しています。高いスコアが並んでいることから、持続可能性と自治性が高い国や地域を示しています。
6. **直感的に感じられることおよびビジネス・社会への影響**
– このグラフは持続可能性と自治性の高い状態を示しており、予測が実績に近いことはAIモデルの精度が高いことを示唆しています。
– 社会全体での持続可能な発展を指向していることから、政策立案や企業戦略においても重要な参考となる可能性があります。
– ビジネスにおいては、持続可能性の高い国家への投資機会の一端を示すための指標として活用が期待されます。
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:
グラフを分析するにあたり、以下の点について説明します。
1. **トレンド**:
– 最初のデータセット（青）は横ばいで、あまり変動がありません。
– 後半のデータセット（緑）も一定ですが、前半と後半でスコアのレンジが異なる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青のデータにおいて、数個の異常値が存在し、それらは典型的な範囲外にあります。
– 異常値は特に初期のスコアで目立つ存在です。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青: 実績データ
– 緑: 前年のデータ
– 黒の円: 異常値
– 紫と他の色の線: 各AIモデルによる予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など）
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績のデータセットと前年データは、共に異なる期間で一定のスコアを示しており、それぞれが異なる年の同じ指標を追跡していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 複数の予測線（紫、緑、ピンク）が示されていますが、実績データや前年データとどれほど一致しているかは視覚的には明確でないため、定量的な評価が必要そうです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、社会基盤・教育機会の指数は安定しているが、若干の異常値が見られることで、データのばらつきに注意を払う必要があります。
– 特にビジネスや政策立案者にとって、異常値が示す原因を調査し、改善の機会を見つけることが重要です。
– AIモデルが予測に用いられているため、この技術的な予測が今後の政策決定に有効に活用され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:
このグラフは、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコアの時系列推移を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期の期間（2025年7月〜2025年12月）は、スコアが主に0.6から1.0の範囲で推移しています。全体的にスコアが下降するトレンドを示しています。
– 後半のデータ（2026年）はスコアがさらに低下し、0.4から0.8の範囲に集中していますが、やや回復するような傾向も見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データにおける黒い円で示された外れ値がいくつか観測されます。これらは特定の異常イベントや要因によるものかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データを示し、緑のプロットは予測データとして示されています。
– 予測に関して複数の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる範囲でスコアを示しています。
4. **複数時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間に明確な関係性があることがわかります。過去の実績に基づいて2026年のスコアが予測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測データは、実績データよりもやや広い範囲に分布していますが、全体的なトレンドやエリア（0.4〜0.8）の中に収まっています。
6. **直感的な洞察および社会への影響**:
– 初期スコアが高かったにもかかわらず、時間の経過とともに下降傾向にあることから、社会における共生・多様性・自由の保障に関する課題が増えていることが示唆されます。
– これらの課題に対処するためには、具体的な対策や政策の策定が求められるでしょう。
– 外れ値は特定の不可測なイベントを示している場合があり、その要因分析がさらに必要です。
このグラフの分析に基づいた社会政策の改良や、新たな戦略策定が期待されます。
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:
1. **トレンド**
– 全体的に色のグラデーションから、時間の経過に伴うWEIスコアの変化が視覚化されています。
– 明確な周期性は見られませんが、特定の時間帯や日付に色の分布に変化が見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-06や2025-07-23の時間帯に急激なスコアの変動が確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– ヒートマップの色の濃淡がWEIスコアを表しており、緑や黄色は相対的に高い値、紫に近づくほど低い値を示しています。
– 水平のブロックは特定の時間帯におけるスコア分布を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 時間軸と日付軸の交差により、特定の時間帯でスコアに変動が認識されます。特に午前と午後の特定の時間でパターンが異なり、これは時間帯によって異なる動きがあることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 複数の色のブロックが固まって見えることから、特定の期間に均一または類似したスコアが繰り返されている可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととその影響**
– 色の分布変化とタイミングは、特定の日や時間帯における異常な活動やイベントを反映している可能性があります。
– ビジネス上、これらの変動は、マーケットの動向、イベントの影響、または外的な要因による一時的な変化に関連している可能性があります。分析には、詳細な時間帯に注目することで、より精密な戦略立案が可能となります。
このヒートマップは、どの時間帯に焦点を合わせるべきかといったインサイトを提供するため、マーケティング戦略やリソース配分に役立ちます。
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:
分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 全体として、大きな上昇または下降トレンドは見受けられず、どちらかというと均一に分布しているように見えます。ただし、一部の時間帯においては特定の期間で色の変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの時間帯で急激な色の変化があります。特に7月12日から7月14日までの間に、ある時間帯で黄色が見られ、他の部分では見られないので、この期間に何か特別なイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示し、緑や黄色が高得点、紫が低得点を示しています。つまり、その日のその時間帯における活動の活発さや効率性と関連付けられるかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の日付において、複数の時間帯で一貫した高スコアが見られるとき、おそらく全体として高いパフォーマンスを示した可能性がありますが、日々では大きな相関関係は見られないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の分布はまばらで、特定の時間帯にのみ高い活性度やパフォーマンスが見られることを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**:
– 時間帯別のパフォーマンスが重要であることを示唆しており、日中または特定の時間帯にリソースを集中させることで効率性を向上させる可能性があります。
– 社会的なイベントや国際的な出来事が特定の時間帯のデータに影響を与えている可能性も考えられます。たとえば、イベントがある時期に特定の時間帯がより活発になることがあります。
このヒートマップを用いて、これからの期間に最適な活動時間を見つけたり、特定の時間における効率性を見直したりすることができるでしょう。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**:
– 全体的なトレンドは明確ではありませんが、一部の時間帯（例えば、8時、16時、23時）で一定のスコアの変化が観察されます。
– 時間帯ごとの変動は日によって異なり、特に23時台は高いスコアが継続して観測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月20日と7月22日に、15時台に急激なスコアの低下があります。
– 7月14日の23時台は非常に高いスコアを示しており、特異な状況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**:
– カラースケールはスコアの大小を示しており、黄色に近づくほどスコアが高く、紫色になるほど低くなっています。
– スコアが高い時間帯は、社会的指標が良好であることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– スコアには時間と日付による周期的な変動があり、特定の時間帯が一貫して高いか低いスコアを持つことが観察されます。
– 異なる時間帯の間でのスコア変動の関係性を示すパターンは認識しにくいですが、高スコアが特定の時間に偏りがちです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 16時台のスコアは比較的一貫して低めで、この時間帯が他の時間帯と異なる行動やイベントによるものかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– スコアが高い時間帯には、社会活動や交流が活発であると考えられます。この時間帯に焦点を当てたビジネス活動や社会活動が効果的かもしれません。
– 一方で、スコアが低くなる時間帯は、問題の早期発見や改善策の検討が必要です。
– 高スコアの時間帯に合わせた広告やイベントの実施が有効なマーケティング戦略になるでしょう。
このヒートマップからは、時間帯ごとのパフォーマンスや社会活動の活発度を把握し、適切なタイミングでのアクションプランを策定するための重要な指針が得られます。
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、様々なWEI（世界的幸福指数のようなものと考えられる）項目間の相関を示しています。以下にグラフの分析を提供します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体としては、いくつかの高い正の相関が見られます。ただし、特定項目の循環的なパターンについての情報は視覚的には得られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関が低いまたは負の値を示す部分が一部見られ、これが外れ値とも解釈できます。例えば、社会WEI（公平性・公正さ）が個人WEI（経済的余裕）との相関が-0.08であり、その他の項目に比べて低いことが目立ちます。
3. **各要素の意味**:
– 色の濃さが相関の強さを示します。赤い領域は高い正の相関を示し、青い領域は負の相関を示します。
– 各項目が他のどの項目と強い相関があるかを視覚的に理解しやすくなっています。
4. **時系列データの関係性**:
– 期間が360日間であるため、時間の推移に伴う変化を直接示しているわけではありません。ただし、項目間での関係性の一貫性が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全般的に高い相関関係が多く見られます。特に、「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（経済的余裕）」は強い正の相関を持ちます。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」も非常に強い相関を持っており、共に多様性や公平性が相互に関係していることが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 高い相関は各項目が相互に関連して支え合っている可能性を示します。例えば、個人の健康状態が経済的な余裕と強い関わりがあることから、健康増進が経済的な向上に寄与する可能性があります。
– 社会的な公平性と多様性が関連していることは、政策や企業戦略において、単独のテーマではなく全体としての連携を考慮する重要性を示しています。
このヒートマップは、個人や社会の多面的な要素がどのように関連し合っているかを探るための視覚的かつ直感的なツールとして有用です。
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:
箱ひげ図によるWEIスコア分布の比較から、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 360日間のスコアの変動を表しており、大きな上昇や下降のトレンドは見られませんが、それぞれのWEIタイプに応じたスコアの傾向が見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のWEIタイプで外れ値が見られ、特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」といったタイプで顕著です。これらは考えられるストレスや公平性問題の変動を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 箱ひげ図内の各要素（箱、ひげ、外れ値）は、中央値、データの四分位範囲、範囲外のデータ（外れ値）を示しています。
– 色分けは各カテゴリーの違いを示し、一目で識別しやすくしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のWEIタイプ間で明らかな相関は視認できませんが、プロットの分布から関連性を推察することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総じて、中央値付近にデータが集まっており、ある程度の変動幅がありますが、大きく偏った分布は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 直感的に、多様な要因がWEIスコアに影響を与えており、特に心理的ストレスや公平性・公正さの変動の影響が大きいと感じます。
– ビジネスや社会においては、各WEIスコアが異なる領域の健康や成長にどのように寄与しているかを理解し、対策を講じるヒントになります。
このグラフは、特定のWEIスコアの問題領域や改善が必要とされる分野を特定するのに役立ちます。社会政策や企業戦略において重要な指標となるでしょう。
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:
以下の視点からこの主成分分析（PCA）グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体では、明瞭な上昇や下降のトレンドは見られません。データは散らばっており、周期性も特定できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値は見受けられませんが、x軸の両端（-0.3と0.3付近）に少し孤立している点があります。これらの点は、他の点からの離れ方によって注目されるかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は異なるデータポイントまたは事象を示している可能性があり、第1主成分と第2主成分の軸で配置されています。第1主成分はデータの66%を、第2主成分は15%を説明しているため、第1主成分がデータ構造に与える影響が大きいです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各データ点が異なる時間ポイントを表しているのか、それとも同様の時間枠で異なるカテゴリを表しているのか不明ですが、時系列データとしての関係性は一目では把握できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 大きな相関関係は見られませんが、点がより密集しているのは第1主成分の内側の部分であり、これが中心に近いデータ構造を示唆している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 主成分分析の結果は、データの背後にある変数間の関係を要約しようとしています。第1主成分がデータの特徴の大部分を説明していることは重要です。ビジネスや社会的な文脈において、これらの主成分の変動が特定の指標やパフォーマンスに直結するかが、今後の戦略に影響を与える可能性があります。全体的な分布から見える中心に向かう傾向は、特定の要因が収束しつつあることを示唆しているかもしれません。
この分析は、具体的なデータセットの詳細が提供されることでさらに深めることができます。
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。