📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
**時系列推移**
– **総合WEI**: 7月1日から3日の間で、総合WEIスコアは徐々に上昇していることが示されています。特に、7月2日の午後に顕著なスコアの増加が見られます。
– **個人WEI平均**: 個人平均も同様に7月2日午後にピークを迎え、その後若干の下降が見られますが、全体としては上昇トレンドがあります。
– **社会WEI平均**: 社会の平均スコアは、7月1日から2日の間に大きく上昇し、その後は若干のばらつきを見せつつ、概ね高水準を維持しています。
**異常値**
– 指摘されたように、明確な異常値は検出されていません。しかし、7月2日午後のスコアが大幅に上昇していることから、何らかの外部要因が影響を与えた可能性があります。これは、社会的なイベントや政策の影響とも考えられます。
**季節性・トレンド・残差**
– **季節性**: 短期間のデータで明確な季節性は確認できませんが、データ内において午後にスコアが上昇する傾向があります。
– **トレンド**: 長期的なトレンドは、データ数が限られているため断定は難しいですが、全体として徐々に改善している傾向が見られます。
– **残差**: 残差成分は特に大きくはないため、データの変動は主にトレンド成分によるものと推測されます。
**項目間の相関**
– 相関ヒートマップによれば、**社会基盤・教育機会**と**社会の持続可能性**が高い相関を示しています。これは、教育機会の充実が社会全体の持続可能性に寄与している可能性を示唆しています。
– **個人の経済力**と**健康状態**の相関も比較的高いことが確認でき、良好な経済状況が健康の改善にもつながることが示唆されています。
**データ分布**
– 各WEIスコアの箱ひげ図から、ばらつきは大きくなく、外れ値もほとんど見られないため、データは安定していると言えます。特に、7月3日のデータでの全般的な中央値の安定性が確認できます。
**主要な構成要素 (PCA)**
– PCA分析による主要な構成要素の寄与率では、**PC1**が**0.59**、**PC2**が**0.20**を占めています。これは、PC1が全体のデータ変動の大部分を占めることを示しており、主要な変動要因が一つの方向に偏っていることを意味します。このPC1は特に**社会に関する要素**（例えば社会の持続可能性・基盤）が大きな影響を持っていることが考えられます。
### 総括
全体として、7月初旬のデータは主に**社会的な要因と個人の経済力・健康状態**が、WEIスコアに与える影響が大きいことが示唆されます。短期間のデータでは断定は難しいですが、政策や社会制度の改善が、スコア全体の向上に寄与する可能性があると考察できます。
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
1. **トレンド**
– 実績AIのデータ（青い点）は短期間でわずかな変動を示していますが、明確な上昇や下降トレンドは見られません。
– ランダムフォレスト回帰（桃色線）はわずかに上昇傾向を示しています。
– 線形回帰（青紫線）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データは特に外れ値や急激な変動は見られませんが、データが限られた範囲に集中しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は、実績AIによる実際のデータ。
– 赤いバツ印は予測AI。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示していますが、実績データと重なっており、不確かさが少ないことを示唆。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと複数の回帰（予測）線が示されていますが、予測のバリエーションがあることから、異なるモデルが異なる将来の予測を提供していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは相対的に安定しており、予測モデル（特にランダムフォレスト）は将来的なわずかな上昇を予測しています。
6. **直感的な洞察および影響**
– データが安定していることから、ビジネスや社会に対する短期的な大きな影響は考えにくいですが、ランダムフォレストが示すわずかな上昇傾向が持続する場合、将来的な改善や成長の兆候ととらえることができます。
– 予測の不確かさが小さいため、これらの予測は現状をしっかり反映しているようです。
全体として、このグラフは短期的な安定性とわずかなポジティブな成長を示唆していますが、異なる予測モデルの結果を参考にしつつ長期的な分析も視野に入れるべきです。
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:
以下の点を考慮して、グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）のデータポイントは、期間の初めに集中しており、特別な上昇や下降トレンドは観察されません。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰は、概ね安定していますが、法定木回帰は時間の経過とともに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに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**:
– 青い点は実際のデータを示しており、短期間での観測が集中しています。
– 予測モデルは異なるカラーで示され、全体的な傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは異なる動きを示しており、法定木回帰とその他のモデルで異なる未来のトレンドを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは非常にかたまっており、予測モデルとは直接の相関を示していません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は実績データの安定性と予測の違いから、将来の予測に不確実性を感じるかもしれません。法定木回帰の上向き予測は、将来的な改善の可能性を感じさせるが、それ以外のモデルはより安定した未来を示唆します。
– ビジネスや社会においては、将来的な戦略を立てる上で、どの予測モデルを信頼すべきか判断が求められます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– WEIスコアの実績データは、一定の範囲内で横ばいです。予測モデルは、わずかに上昇傾向を示していますが、全体的な変化は小さいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– WEIスコアの実績データ内に外れ値は見当たらず、明らかな急激な変動も見られません。
3. **プロットの意味**
– 青色の点は実績のWEIスコアを示し、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）の予測結果は、それぞれ異なる色の線で示されています。
– 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**
– 各予測モデルとも、実績データに近い結果を出しています。特に線形回帰とランダムフォレスト回帰は、実績データに沿った形で安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは安定しており、多くの予測モデルもそれに沿って動いている。
6. **直感的な人間の感覚とその影響**
– このデータから、社会の安定性が示唆されます。この安定さは、人々に安心感を与える要因となり、ビジネスや経済状況に対するポジティブな影響を持ち続ける可能性があります。しかし、長期間のトレンドは不明瞭なため、引き続きモニタリングが必要です。
### ビジネスや社会への洞察
– **安定した社会環境**：
– WEIスコアが安定していることは、社会や市場における安心感や信頼性を示す可能性があります。これにより、新たな投資やビジネスの立ち上げが促進されやすくなるかもしれません。
– **予測の信頼性**：
– 複数のモデルが一致した予測を示しているため、データの信頼性が高いと判断できます。これにより、将来の計画策定に活用しやすい。
このグラフは、現状のWEIスコアの安定性を提供するとともに、注意深いモニタリングがビジネスや政策の判断に有益であることを示唆しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド:**
– 実績データ（青い点）は期間の初めに集中しており、しっかりした上昇または下降のトレンドは見られません。
– 線形回帰（紫色の線）とランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は異なる傾向を示し、線形回帰は緩やかな上昇、ランダムフォレスト回帰は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績データには明らかな外れ値や急激な変動は見られませんが、予測モデルの間でのギャップが目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績値を示しています。
– 予測モデルの差異がグラフの他の色で示されています。特に、線形回帰が予測不確かさ範囲（灰色の範囲）から外れている点に注意が必要です。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 異なる予測モデル間で結果が一致しないため、それぞれが異なるパラメーターや仮定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:**
– 実績と予測の間に明確な相関は見られません。
6. **洞察と影響:**
– 経済的余裕を示す指標であるため、改善が見られればポジティブな経済環境を示唆しますが、予測が一致していないため、将来の経済動向を慎重に予測する必要があります。
– ビジネスや政策の立案者は、予測モデルの不確かさについて認識したうえで、リスクリスクを管理する必要があります。
このグラフは、経済指標の予測におけるモデルの選択とその不確かさを考える上で良い例と言えます。正確な解釈のためにはさらなるデータの検証とモデル改良が求められます。
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:
以下は、提供されたグラフについての分析です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青ドット）は7月初めの最初の数日間に集中し、それ以降のデータが見られません。
– 予測（線形回帰）は徐々に上昇しており、健康状態が改善する傾向を示唆しています。
– 他の予測モデル（決定木とランダムフォレスト）は、ほぼ一定またはわずかに変化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには明確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**:
– 青ドットは実績値を示し、多くは狭い範囲に収まっています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）が示されていますが、実績データはその中に収まっています。
– 予測モデルごとに色分けされ、異なる予測経路を描いています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰が最も積極的な改善を示し、他モデルとの差異を際立たせています。
– 決定木とランダムフォレストは保守的な予測を示し、直線的な動きに見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは緊密にグループ化され、特定のパターンは見られません。
– 予測における各モデルの結果は異なっていますが、それぞれが異なる仮定を元にしている可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること及び社会への影響**:
– 実績データと予測が乖離しているため、予測の信頼性に疑念が生じる可能性があります。
– 一部のモデルが健康状態の改善を示唆しているが、実績が少ないため慎重な解釈が必要です。
– ビジネスや社会的には、健康状態のトレンドを利用して適切な施策を企画できる可能性があります。たとえば、予防医療の推進や特定の医療プログラムの見直しに利用できることが考えられます。
グラフ全体は、異なる予測モデルに基づく将来の健康状態の見通しを与えるツールであり、長期的なモニタリングが推奨されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初の段階では、個人のWEI（心理的ストレス）スコアは比較的安定しています（約0.5～0.6の範囲）。
– 予測された傾向としては、複数のモデルにより異なるトレンドが表示されています。線形回帰ではスコアが急激に増加しているのに対し、他のモデル（例えばランダムフォレスト回帰）ではスコアがほぼ横ばいであることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中に大きな外れ値や急激な変動は見られず、落ち着いたスコアが示されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIによる実際のスコアを示しています。全体的にこのスコアは変動が少なく比較的安定しているように見えます。
– 予測AIの異なるモデルは、個々に異なる未来のトレンドを示していますが、特に線形回帰予測は大きな変動を示しており、注意が必要です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各予測モデルのトレンドを比較すると、現実のデータは予測より安定しています。
– 予測の不確かさの範囲も示され、実績データがこの範囲内にあることから、予測が今のところ適度に信頼できることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は比較的均一で、大きな変動はありません。
– 複数の予測モデルを比較することで、不確実性や各種モデルの違いを理解する助けとなります。
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**
– 実績データが安定しているため、個人にとっては今の段階で心理的ストレスの管理が順調であることを示しています。
– ビジネスや社会においては、今後のストレス管理プランを考える際に、様々な予測を考慮することで、より適応性の高い戦略を策定できるでしょう。その中で、特に線形回帰のように増加傾向を示すモデルに注意し、ストレスが増大する可能性がある期間に備えることができれば、効果的です。
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:
1. **トレンド**:
– 実績のプロット（青い点）は初期に集中しており、大きな変動は見られません。
– 予測（線形回帰）はわずかに上昇するトレンドを示しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は一貫して上昇しています。
– 予測（決定木回帰）は横ばいで一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには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**:
– 青い点は実績値を示しており、比較的一定しています。
– 色分けされた線は異なる予測モデルの結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間では、線形回帰はわずかな上昇、ランダムフォレスト回帰は明確な上昇、決定木回帰は横ばいをそれぞれ示しており、手法によって異なる動向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは幅広い変動を示しておらず、加えて、線形回帰とランダムフォレスト回帰の間で異なる相関を持っている可能性があります。
6. **直感的な感じやビジネス・社会への影響**:
– 実績データの安定性は、現在の環境が比較的安定していることを示唆しています。
– 予測が異なる動向を示しているため、将来的な方向性については慎重な観察が必要です。
– 上昇トレンドを示す予測（特にランダムフォレスト）は、自由度と自治が改善する可能性を示唆しており、政策や社会活動に対する信任を得るための良い指標となるかもしれません。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青色の点）は、最初の数日間で安定しており、0.6から0.8の間に集中しています。期間の残りにはデータがありません。
– 予測（ランダムフォレスト回帰の紫色の線）は、期間を通じて水平に近く、一定しています。
– 予測（線形回帰の紫色の線）は急激な下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の数日間の実績データには大きな変動はありませんが、予測における線形回帰の急激な下降は注目に値します。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績値を示し、最初の数日間の実際のWEIスコアを表しています。
– 灰色の範囲は不確かさの範囲を示し、予測がどの程度の変動を予測しているかを示します。
– 線形回帰、ランダムフォレスト回帰、決定木回帰の予測が示されていますが、特に線形回帰については下降が顕著です。
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には一貫性がないように見えます。特に、線形回帰では急激な下降が見える一方、ランダムフォレスト回帰は水平に保っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の相関関係は示されていませんが、実績値が予測よりも安定していることから、予測モデルの調整が必要かもしれません。
6. **人が直感的に感じること及び影響**
– 実績値の安定性は好ましい傾向として捉えられる一方、予測の不一致や急激な変動（特に線形回帰）により、不安感が募る可能性があります。これにより、社会政策の安定性や予測精度に対する信頼が損なわれるリスクがあります。
– ビジネスや社会においては、モデルの再評価や改善が必要であることを示唆しています。特に、予測モデルが現実に即しているかどうかを検証することが重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青色の点）が横ばいで安定していることがわかります。これは評価された期間において持続可能性と自治性のスコアが大きく変動していないことを示しています。
– ランダムフォレスト回帰と線形回帰による予測は、両方とも緩やかに上昇するトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データに大きな外れ値や急激な変動は見られません。これは、この期間における社会的指標が安定していることを示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青色の点は過去の実績データを示し、比較的狭い範囲に集中しています。
– グレーの不確かさ範囲は、予測の信頼区間を示しており、予測のばらつきが小さいことを示しています。
– ランダムフォレスト回帰は他の回帰手法と似た傾向を示しているが、若干異なる強さでの上昇を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる回帰手法による予測は、実績データを基に緩やかな上昇を示しているため、全体的にポジティブなトレンドが期待されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントは狭い範囲に分布しており、全体として高い相関を持つ傾向があると考えられます。
6. **直感的に感じるであろうこと、および影響に関する洞察**
– このグラフを見ると、社会の持続可能性と自治性において安定した進展が期待できるという安心感が得られます。ビジネスや政策の観点からは、短期間での重大な介入が必要ないことを示唆しており、既存の政策を維持することが有効であるかもしれません。また、予測による緩やかな成長は、長期的な視点での持続可能性に対する楽観的観測として評価できます。
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:
この時系列散布図は、国際カテゴリにおける「社会WEI（社会基盤・教育機会）」スコアの30日間の変動を示しています。このグラフから得られるインサイトを以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は一定期間ほぼ横ばいになっていますが、その後の予測データには上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには目立った外れ値や急激な変動はなく、比較的安定しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– **青い点**: 実際の実績値を示しています。これはデータポイントが一定の範囲内で集まっていることを示します。
– **紫色ライン**: 予測モデル（ランダムフォレスト回帰）による未来のスコア予測を示しています。
– **灰色バンド**: 予測の不確かさ範囲を示し、実績値がこの範囲内に収まっていることから、モデルの精度が妥当であることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間には一致があり、特にランダムフォレストによる予測が実績をよく反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測は強い相関を示しています。予測と実績の適合度が高いことが見て取れます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このグラフは、教育機会や社会基盤の改善に向けた取り組みが効果を上げ始めている可能性を示唆しています。未来の上昇トレンドは、クオリティオブライフの向上や社会的機会の増加を示すものであり、今後の政策やプログラムの成功を示唆しています。
– 社会的、教育的インフラの向上が持続すれば、長期的な社会的経済的利益を享受することが期待されます。
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:
## グラフの視覚的特徴と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ**: グラフ左側の青いプロットは、短期間内で横ばいに近い動きをしています。ただし、僅かな変動も存在します。
– **予測データ**: 線形回帰とランダムフォレスト回帰は一定の傾向を示していますが、決定木回帰は時間と共に増加しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 特に目立つ外れ値や急激な変動は見られません。実績データの変動は比較的一定範囲内に収まっています。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青いプロット）**: 過去の実際のデータを示しています。
– **予測（赤い×、線）**: 予測モデルに基づいた将来の動きを示しています。ここでの異なる色の線は異なる回帰手法による予測を意味しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **線形回帰**と**ランダムフォレスト回帰**は一定の値での予測を続けていますが、この期間中の実績データの変動を考慮すると、再評価が必要かもしれません。
– **決定木回帰**は、その他の予測よりも変化を示しています。これは、変動の影響を強く受けている可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは、短期間の内で比較的小規模な変化を示していますが、全体的な傾向としては横ばいです。
### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– **安定性の印象**: 実績データに大きな変動がないため、社会の安定性を感じられます。ただし、将来の予測が不安な部分もあるため、慎重な計画が求められます。
– **予測の再評価**: 予測モデルの多様性は良いですが、実績との乖離があるため、使用モデルの再評価やデータの再調整が必要です。
– **政策策定への影響**: このようなデータは、共生・多様性・自由の保障に関する政策を策定する上での基盤情報として有効です。
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:
以下の観点からグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– データは3日間にわたるもので、短期間のため顕著なトレンドを把握しにくいですが、色の変化から微妙な変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った急変は見受けられませんが、7月2日の午前中の明るい黄色の部分は、他の部分に比べて高い値を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色はWEIスコアを示しており、暗い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを表します。
– 7月1日の夜（19時以降）は暗い色で、スコアが低かったことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間ごとの色の変化から、日中と夜間でスコアが変動している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは日中に高く、夜間に低いパターンがあるようです。これは活動量や要因などの影響を示唆します。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 人間の直感として、日中の活動が多く、夜間は活動が減少することによってスコアが変動している可能性があります。
– ビジネスへの影響としては、特定の日中の時間帯のスコアが高いことから、この時間に特定の活動やイベントがあった可能性が考えられます。
– 国際的な視点で見ると、このスコアの変動は各地域の活動サイクルを示し、社会や経済的な状況を反映しているかもしれません。
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:
1. **トレンド**:
– このヒートマップには明確な上昇または下降のトレンドは見られません。特定の日付間での変動が大きく、周期性は明らかではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日16時の鮮やかな黄色は、他の時間帯と比較して非常に高いスコアを示しています。これは外れ値の可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの高低を示します。濃い紫は低いスコアを、黄色は高いスコアを表しています。日付と時間ごとに色が異なることから、時間帯や日付によるスコアの変動が可視化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の日付と時間帯で異なるスコアが示されていますが、全体を通じては規則性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 7月2日16時のスコアのみが他と異なり際立っています。全体的には広がりがあり、集中した高スコアまたは低スコアの期間は乏しいです。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– 突出した時間帯があることから、特定の時間やイベントが個人WEI平均スコアに大きく影響を与えた可能性があります。このような変動は、特定のイニシアティブや外部の要因が人間の活動や感情に与える影響を考察する手掛かりになります。企業や政策立案者は、これらの時間帯や日付の要因を調査し、ポジティブな影響を活用、またはネガティブな影響を軽減するための対策を講じることが有効かもしれません。
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:
この社会WEI平均スコアの時系列ヒートマップを分析します。
1. **トレンド**
– グラフは30日間のデータを示していますが、表示されているのは7月1日から7月3日までの3日間です。それぞれの色の違いを通じて、日ごとの変動を把握できますが、大きなトレンド（上昇や下降）はこの部分だけでは判断しにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月2日の日付、特に16時のデータが非常に高い値（黄色）を示しています。この時間に何らかの変動やイベントがあった可能性が高いです。
3. **各プロットや要素の意味**
– カラーバーを見ると、色の明るさはスコアの高さを表しているようです。濃い紫は低いスコア（0.72付近）、黄色は高いスコア（0.80付近）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 今のところ、データが3日分しかなく、明確な相関や周期性は読み取れません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 縦軸に時間が示され、時間帯ごとにスコアが異なります。7月2日の16時と19時の差が特に顕著です。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 7月2日16時は特異点として目立っており、この時間に何らかの社会的または経済的なイベントが発生した可能性があります。このような情報は、ビジネスの意思決定や戦略設計に役立つかもしれません。
– 全体の動向を把握するには、より多くの日数のデータを含めて分析することが望ましいです。
このヒートマップから、特定の時間における変動を注意深くモニタリングし、その背景となるイベントを分析することが重要です。
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:
このヒートマップは、WEI（World Economic Indicator）の各項目間の相関関係を示しています。以下、注目すべきポイントを挙げます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップなので、時系列のトレンドは直接的には示されていませんが、相関値を通じて各項目間の関係性を分析できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色が極端に濃い赤または青になっている箇所が、特に強い正の相関（赤）や負の相関（青）を示しています。
3. **要素の意味**:
– 赤系の色は正の相関を、青系の色は負の相関を示しています。
– 数値が1.00に近い場合、強い正の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」が0.95と高い正の相関を示しており、心理的ストレスが個人社会の平均的な幸福度に強く影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI平均」は0.89と高い相関があり、多様性や自由の保障が社会全体の評価に寄与していると考えられます。
– 一方で、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間には-0.90と非常に強い負の相関が見られ、これらの項目が反対の影響を及ぼしている可能性があります。
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**:
– この分析から、心理的ストレスや共生・多様性の保障が個人や社会の幸福度において重要なファクターであると直感的に理解できます。
– ビジネスや政策においては、多様性の保障や心理的健康を促進することが、全体的な社会の幸福度向上に資する可能性があります。
このヒートマップを分析することで、どの要素が個人や社会の幸福度に影響を与えているかの理解が深まり、政策立案やビジネス戦略に活用できるでしょう。
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（Well-being Index）タイプのスコア分布を示しています。それぞれのWEIタイプは国際的なカテゴリに分類されており、30日間にわたるデータが表現されています。
### トレンド
– 各カテゴリに明確な期間のトレンドは見受けられません。グラフはスコアの分布を表示しています。
### 外れ値や急激な変動
– 「個人WEI平均」と「個人WEI（経済安定）」ではいくつかの外れ値が見られます。
– 特に「個人WEI（経済安定）」は、多数の外れ値が下に存在します。
### 各プロットや要素
– 各ボックスはスコアの第1四分位数から第3四分位数までを示し、その中の線は中央値を示しています。
– ひげ（上下の線）は一般的に範囲内のデータ（最大値と最小値を除く大部分）を示し、点は外れ値です。
– 色の違いは、各カテゴリの識別用で、特定の意味を持たない可能性があります。
### 複数の時系列データ
– グラフは30日間のデータであり、カテゴリごとに分けて表示されています。特定の期間の相関やトレンドを示すものではありません。
### 相関関係や分布の特徴
– 全体として、比較的高いスコア（0.6から0.8）の分布が多数みられます。
– 「個人WEI（経済安定）」は分布が広く、他の多くに比べてスコアのばらつきが大きいです。
### 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– WEIスコアが高い「社会WEI（共生、持続性、自由の保障）」は、社会的な安定や持続可能性の重要性を示唆しています。
– 「個人WEI（経済安定）」のばらつきが大きいことから、個人の経済的安定に不均一がある可能性が示唆され、これには政策的介入の必要性が考えられます。
– 全体的に高い中央値は、多くの国や地域が平均して良好なウェルビーイング状態を保っていることを示すかもしれませんが、外れ値の存在は地域や個人間の不均等を示唆しています。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 主成分分析（PCA）の結果であるため、特定の上昇や下降のトレンドというよりも、データの分布状況を観察します。
– 横ばいまたは広がりがあるようなデータ配置で、明確な周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 右上に位置するプロットが、他の点からやや離れており、外れ値と見なされるかもしれません。他はやや均等に散らばっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各プロットは、観測されたデータポイントや国別のWEI構成要素を第一および第二主成分空間に投影した成果物です。
– 主成分分析において、横軸（第一主成分）はデータ変動の59%を説明し、縦軸（第二主成分）は20%を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データというよりも、異なる要素が国ごとに異なる特徴を持っていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは第一主成分と第二主成分の間に広がっているため、全体的にどちらの主成分も均等に重要であることが示唆されます。
– 特定の相関は見られませんが、一部のプロット間には距離があるため、データの下位集団がある可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 全体の分布から、異なる国または地域でのWEIの構成要素がどのように異なるかを視覚化しています。これは、ある国が他の国に対して何らかの独特な経済的特徴を持っていることを示唆しています。
– ビジネスにおいては、特定の国が経済指標において他から大きく離れる場合、その国への進出や市場分析において重要な示唆を与える可能性があります。
– このような分析は、政策決定や投資の判断材料として、国際的な経済動向を考察する上で役立つでしょう。
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。