📊 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**: 主要な期間において、総合WEIと個々の項目スコアは短期間で若干の上昇傾向を示しています。特に7月2日の午後にかけてスコアが増加し、その後7月3日には軽微な減少、もしくは安定しています。個人と社会の平均スコアについても同様の傾向を確認できますが、個人WEI平均は比較的安定、一方で社会WEI平均は変動が若干大きいです。
– **顕著な変動期間**: 7月2日の午後（16:18:47）のデータポイントでは、特に総合WEIと社会WEIのスコアが急激に上昇しています。これには、経済的余裕や社会的公平性のスコアが上昇したことが寄与しています。
### 異常値
– **異常値**: 指定されていた期間には異常値は検出されていません。このことから、データは全体として合理的な範囲内で推移していると考えられます。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **トレンド**: 継続的な上昇傾向が7月2日に観測されますが、7月3日にはやや鈍化しています。この短期的なスパイクは、経済的、健康的、社会的要素の改善が示唆されます。
– **季節性パターン**: データの時間範囲が短いため、明確な季節性を識別するには限界があります。
– **残差**: 残差は主に小さい変動で、データの変化を説明するには十分な情報が不足しています。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**:
– 個人健康と個人経済、または社会の公平性と持続可能性の間には中程度から高い相関が観察されます。これは、健康や経済状況の改善は社会全体の公平性や持続可能性にも寄与する可能性があることを示唆します。
### データ分布
– **箱ひげ図**: 各WEIスコアのばらつきは比較的小さく、中央値もほぼ0.65水準で集約されています。ことに経済的余裕と社会的持続可能性は多少の上位偏重を示しますが、この範囲内で外れ値は特段多くありません。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 (59%)とPC2 (20%)**: PC1がWEIの最も大きなバリエーションを捕捉していますが、これは全体的な社会的持続可能性や公平性に強く影響されている可能性があります。PC2は、より短期的かつ個別的な要素（たとえば心理的ストレスや個人の自由度）の変動を特徴づける要素であると考えられます。
## 結論
この短期間のデータ分析では、7月2日の午後における全体的なスコアの上昇が特筆すべき点であり、これは社会や経済に関する要素が強化された影響である可能性があります。全体的にデータは安定しており、相関分析を考慮した施策が効果的であると見られます。
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:
以下のポイントについて分析します。
1. **トレンド**:
– 最初のデータ地点（2025年1月）の付近で、実績（青い点）が0.6から始まっています。予測（赤い×）と比較すると、若干の変動がありますが、全体的に大きな上昇や下降は示されていません。
– 予測の範囲（灰色の線）は狭く、変動があまり予期されていないことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に急激な変動や外れ値は見られません。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク色）と線形回帰（濃い青）がどちらも現状からの急激な変化を示していないことから、安定した予測が示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青い点）は現在の状況を示しています。
– 予測データ（赤い×）は将来の見通しを示しており、線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の異なる手法での予測が表示されています。
– 緑色の前年度データが右側に集中的に表示されており、前年と比較して安定した状況が続い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**:
– 各手法の予測が大きく外れることなく、比較的同一の範囲内に収まっているため、一貫したトレンドがあると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間に大きな乖離はなく、相関が高いと言えます。
– 各モデルの予測も互いに一致しており、モデルが同様の特徴を捉えていることが分かります。
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**:
– データが狭い範囲で安定しているため、直感的にはリスクの低さを感じ取るでしょう。
– 国際市場やビジネスにおいても、予測の範囲が狭いことから、事業計画に対して安心感を与える可能性があります。
– 社会的には、予測不安が少なく、長期的な計画を立てやすい環境と言えます。
このような分析を基に、将来的な戦略策定の参考になると考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初の部分では、WEIスコアは約0.55から0.65に上昇しています。
– その後、シミュレーション（予測）の範囲で1.0に向かって急激な上昇を示しています。
– 全体としては、時間経過とともに上昇傾向が見られますが、プロット数が少なく、詳細なトレンド解析は困難です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 目立った外れ値はありませんが、予測による大きな変動が見られます。
– 特にランダムフォレスト回帰の予測が一つの高いピークを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青い丸）は初期の数値を示しています。
– 比較AI（緑色の円）は後半に集中的に配置されていますが、これは予測データとの比較として重要です。
– ランダムフォレストや決定木回帰といった予測手法の違いがスコア予測に影響を与えていることが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データが視覚的に比較可能です。
– 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）が示すスコアのばらつきから、予測の不確実性があることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布が明確に示されているわけではありませんが、予測手法によるスコアの違いを確認できます。
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**
– 全体的な上昇傾向はポジティブな成長を示していますが、予測における不確実性も気掛かりです。
– ビジネスにおいては、新たな戦略やプロジェクトが成功している可能性を示唆します。社会的には、計画の効果的な実施やリソース配分が寄与していると考えられます。
このグラフは、各回帰手法による予測の差異を示し、戦略的な意思決定の指針となる情報を提供していると言えます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 現在のデータは一部の期間には集中していますが、全体のトレンドは明確ではありません。実績（青い点）は最近のデータに集中しており、比較AI（緑の点）は時間が経つにつれて横ばいからやや上昇傾向にあるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 現在の範囲では、特別な外れ値や急激な変動は見られません。予測データ（ピンク色と紫色の線）は実績に比較すると静的に見えます。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– **実績（青い点）**: 実際のデータポイントを表し、比較的安定した傾向を示している。
– **予測（Xマークとライン）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の各予測手法を示し、それぞれ異なる回帰手法が異なる将来のトレンドを示しています。
– **前年（緑の点）**: 前年度のデータとして、比較の基準に。
4. **複数の時系列データの関係性**
– それぞれの予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なるアプローチで将来の傾向を示しており、全体的な傾向は予測に基づいていてもデータの不確実性があることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間にはある程度の相関がありますが、予測範囲が広く、精度の範囲（灰色の影の範囲）はばらつきを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 人間はこれらの異なる予測手法から、特に中長期における不確実性や、予測に基づく計画の限界を感じ取るでしょう。このデータは、社会的なWEIスコアの測定において、将来の変動性を理解し、政策や戦略を調整する必要があることを示唆しています。予測が複数しかも異なる結果を示すことから、慎重な判断と多角的なアプローチが求められます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は、初期段階では一貫して高いWEIスコア（約0.7から0.8の範囲）を示しています。
– 予測（赤いX、緑の点）は、その後に続くスコアの安定を示していますが、2026年に向けてWEIスコアが下がっていることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 現時点では明らかな外れ値や急激な変動は見られませんが、2026年に向けた予測が実績よりも低いWEIスコアを予想していることが気になります。
3. **各プロットの意味**
– 青の実績プロットは現在の状況を示します。
– 赤の予測クロスは今後のWEIスコアの変動予測を示しています。
– 緑の丸は前年度と比較したデータを示しており、増加傾向が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 緑のプロットと青の実績データは同様のトレンドを示しつつ、予測はそれに若干遅れがあることが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは基本的に高いスコアを維持しており、一定の一貫性が見られます。予測値に対しては、いくつかの異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されていますが、それぞれが異なる角度で今後のスコア低下を示唆しています。
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**
– 現在のWEIスコアは高い水準を保っていますが、予測における将来の低下は経済的な不確実性や潜在的リスクを示唆しています。この状況は、消費者の信頼感に影響を及ぼし、ビジネスや政策決定において慎重さが求められる可能性があります。
全体として、このグラフは現在の経済的余裕が高い一方で、将来の不確実性が存在することを示しています。そのため、この先の戦略計画においてはリスク管理が重要となるでしょう。
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:
以下の視点から分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、2025年の初めにわずかに上昇しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は、急激な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ランダムフォレスト回帰の線が急激に上昇しており、他の手法と異なる動きを示しています。これが外れとして捉えられ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AIによる実際のデータ。
– 緑の点は前年データで、期間中は特に大きな変動は見られません。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰の予測で、その他の予測手法（線形回帰、決定木回帰）は確認できません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレスト回帰とその他の要素が異なる動向を示し、今後の予測に不確実性があることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青い点と緑の点は比較的近接しており、過去のパフォーマンスに基づいて健康状態が安定している可能性を示しています。しかし、予測には変動があるようです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の視点から見れば、予測AIと実績AIに相関が乏しいため、予測には慎重な解釈が必要です。
– ランダムフォレスト回帰の急激な動きは、新しい政策や介入が健康状態に大きな影響を与える可能性を示しているかもしれません。
– 社会的およびビジネスの場面で、これらの不確実性を考慮し、健康関連サービスの提供や政策決定において慎重に適応することが重要です。
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:
以下の内容が考えられます。
1. **トレンド**:
– グラフの初期において、実績のデータ（青いプロット）が存在しています。ただし、プロット数が少なく、特定のトレンドは見えにくいです。
– 予測（ランダムフォレスト回帰・紫の線）は途中で急上昇しています。これはかなり異常な動きであり、通常の心理的ストレスではないかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に紫の線で示される予測値が急激に上昇しており、これが外れ値や急激な変動の例と考えられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青いプロットは過去の実績を示し、紫の線とピンクの線は異なる予測手法（回帰）による予想を示しています。
– 緑色のプロットは前年の比較データを示しており、より安定した傾向を見せています。
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、初期段階で一致しているようですが、その後の予測には明らかな差があります。
– 予測手法によって結果が大きく異なり、特にランダムフォレスト回帰では急上昇が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績および各予測手法の間に明確な相関関係は見られません。特に急激な変動が予測に現れていることで、ランダムな要素が影響を及ぼしているかもしれません。
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に関する洞察**:
– 急激な予測の変動は、心理的ストレスの不安定さを象徴し、国際的なビジネスや社会状況における不確実性を示しています。
– グラフからの予測が現実的であるならば、ビジネスは不測の事態に備えて、リスク管理を強化する必要があるかもしれません。
– 社会心理的に見ても、突然のストレス増加は公共のメンタルヘルス対策を促進する要因となるでしょう。
全体として、このグラフはデータの時系列的な変動を理解するだけでなく、予測の不確実性を意識する必要があることを示しています。
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（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– グラフは主に3つの部分に分かれています。
– 前半は実績データ（ブルー）が示されていますが、スコアに大きな変動はなく、軽微な増減を繰り返しています。
– 予測データ（紫色および他の色）は、実績と異なる傾向を示しています。それぞれ異なる手法で予測されているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明らかな外れ値は見られませんが、予測データの中で手法によって異なる予測をしている点が特徴的です。特に線形回帰と決定木回帰の予測（線と色の違い）は異なる傾向を示しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 青い点は実績データを示します。
– 予測データは、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の手法ごとに異なる色で示されています。
– 比較AI（薄緑の点）は比較基準として用いられている様子であり、年度途中から未来の予測を行っています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 各予測手法は異なる傾向を示しており、特に線形回帰と決定木回帰ではスコアの将来的な見通しに違いが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフ全体における相関関係は見えにくく、予測は方法によってバラついています。予測は過去の実績と大きく分かれるため、手法の選択が結果に強く影響していると考えられます。
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に関する洞察**
– 人間はこのグラフから、予測手法ごとに異なる未来の見通しを感じ取るでしょう。特にスコアが社会やビジネスに与える影響力を考えると、選定する予測手法によって戦略は大きく異なります。
– ビジネスにおいては、異なる予測方法の結果を比較検討し、最良の戦略を立てるための基礎資料にできる可能性があります。
このグラフは、自由度と自治のスコア推移を示しており、複数の予測手法を比較しつつ、将来的な動向を洞察することが求められる場面で有用です。
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:
このグラフに基づく分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）はおおむね横ばいから僅かに下降しています。
– 線形回帰（緑線）も僅かに下降傾向です。
– 決定木回帰やランダムフォレスト回帰（ピンク線）も含まれていますが、特にランダムフォレスト回帰は急激に低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ランダムフォレスト回帰の予測は急激に下降して0近くになり、異常な変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の実績を示しています。
– 前年度（灰色の点）は比較のために提供されています。
– 線形回帰や決定木回帰の線が将来の予測を提供しています。
– ランダムフォレスト回帰は予測モデルの一部で、急激な変動を示す可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には多少の乖離がありますが、全体的な傾向は下降しています。
– 特にランダムフォレスト回帰は他の予測に比べて大きく異なる値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 過去のデータと予測の間には緩やかな相関がありますが、ランダムフォレストによる突出した予測が全体の相関を弱くしています。
6. **人間への直感的な影響およびビジネスや社会への洞察**:
– このグラフは社会的公平性や公正さの指標が時間と共に低下する可能性を示唆しています。
– 特にランダムフォレストの予測が極端に低いことは、今後の社会的正義の減少を暗示する可能性があり、政策形成や社会的イニシアティブの調整を促す信号と解釈することができます。
– ビジネス面では、公正性に対する懸念が上昇する可能性があり、それに対応した方針や対応策が必要となるでしょう。
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**
– 時系列データには大きな変化がなく、横ばいか微増している可能性があります。
– 初期のデータ点（青の実績）は非常に接近しており、その後に緑の前年データと比較されているようですが、全体のトレンドとしては安定していると言えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立った外れ値や急激な変動は見られません。
– 安定したパフォーマンスを示していると言えそうです。
3. **プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績を示し、予測データ（紫、青の線やその他のマーカー）は将来の動向を表しています。
– 緑のプロットは前年との比較データであり、持続可能性と自治性に関する評価が時間とともにどう変化するかを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測が非常に接近しており、予測が正確であることを示唆しています。
– 各予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が大きな差を示しておらず、一貫した予測性能である可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– プロットの集まり具合から、スコアの分布は特に広がりを持たず、特定の値に集中していることが示唆されています。
– 同じスコア範囲に実績と予測が存在するため、予測と実際のパフォーマンスには強い相関が考えられます。
6. **直感的な感想と影響**
– 安定したスコアは、調査対象の持続可能性と自治性が高く、今後も維持される可能性があるという安心感を与えます。
– 社会的には、持続可能な成長や政策の安定性を示す指標として評価されるかもしれません。
– ビジネスにおいては、信頼性のある予測がリスク管理や長期的な戦略立案に寄与する可能性があります。
全体として、このグラフは対象分野の継続的な安定性と予測精度の高さを強調しており、この点が社会やビジネスにとっての安心感や信頼につながると考えられます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）のデータは7月初旬の一時点のみであり、特定のトレンドは把握しにくいです。
– 線形回帰（緑の線）、決定木回帰（青の線）、ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）の予測に基づくと、データはやや増加する傾向にあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 目立った外れ値や急激な変動は見られません。データポイントは比較的安定しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実際のデータを示しています。
– 赤い「×」は予測値で、前年度の比較のための灰色の範囲に収まっています。
– 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値は、異なる方法の視点を提供していますが、全体として上昇傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在のデータでは予測のみが複数時系列を構成していますが、予測手法間での相違や整合性を見ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 増加傾向を示す予測データを基に、教育機会が時間とともに改善される可能性が示唆されています。
– データの分布が限られているため、相関関係については限定的な分析しかできませんが、予測モデル間の整合性は高そうです。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 教育機会の改善が期待されることから、将来的な社会基盤の強化が期待されます。
– ビジネス面では、教育への投資の価値が一層増していくことが考えられ、今後の市場や労働力の質の向上に寄与する可能性があります。
– 短期的には大きな変動は見込まれませんが、継続的なデータ収集が重要です。
全体として、このグラフは教育機会の改善を示唆するものであり、今後の戦略的な計画の構築に役立つ可能性があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期の実績データ（青点）は横ばいから上昇傾向にあります。
– 予測データ（緑点）も上昇していることが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 予測データと実績データの間にギャップが見られますが、外れ値は特に見当たりません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**は実績値を示しています。開始時は低めですが、徐々に上昇しています。
– **緑の点**は予測値で、期間が進むにつれて増加しています。
– **灰色の範囲**は予測の不確実性を示しており、広がりが小さいことから、高い信頼性があることを示唆しています。
– **各種線（ピンク、青、紫）**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。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルはそれぞれ一致した上昇トレンドを示していますが、モデルによって多少の違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間には全体的な正の相関があります。予測モデル全体が同様のトレンドを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 全体を通してスコアが上昇していることから、共生や多様性、自由の保障に関する改善が進んでいる可能性があります。
– ビジネスや社会に対して、ポジティブな影響が予想されます。特に、社会の成熟度が高まることによって、多様性を活かしたビジネス戦略やマルチカルチャーな人材の利用が推進される可能性があります。
このグラフは、社会の多様性と共生に関するポジティブな進展を示唆しており、予測が正しければさらなる成長が期待されます。技術的にも、予測の不確実性が少ないため、これらの推測に高い信頼を持つことができるでしょう。
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:
グラフの分析結果は以下のとおりです。
1. **トレンド**:
– このヒートマップでは全体のトレンドは明確ではないですが、色の変化である程度の傾向が見られるかもしれません。ただし、データが3日間のみ表示されており、長期間のトレンドを判断するにはデータが不十分です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日は黄色で示されており、他の日よりも数値が高いことが示されています。ここが外れ値として注目されるポイントです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化は、WEIスコア（恐らく指標の一種）の変動を表しており、濃い色が低いスコア、明るい色が高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日ごとの変動を示しており、縦軸の時間帯（16時、19時）ごとの変化もわかりますが、3日という短期間では関連性を詳細に解釈するのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（16時、19時）で色の変化が異なるため、時間帯ごとのスコア違いがあるかもしれませんが、具体的な相関を抽出するにはデータが限られています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 7月2日に何らかの要因で急激な変動があった可能性があります。その原因を探ることが対策や戦略に役立つでしょう。
– 特定の時間や日にスコアが変動する場合、業務の最適化やリソースの再分配が考えられるかもしれません。
ビジネスや社会面では、急激な変動の原因を特定し、改善策を講じることが重要だとされるでしょう。また長期的なデータを収集することで、より確実なトレンドやパターンを理解することが可能になると思われます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**:
– 時系列データは3日間分の情報のみが表示されています。この短い期間では明確な上昇または下降のトレンドを特定するのは難しいですが、日によって色が異なるため、一部のサブ期間では異なる傾向があった可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日における黄色のマス（高い値を示す）は、他の日と明らかに異なり、外れ値または高い変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化はスコアの変動を示します。紫は低スコア、黄色は高スコアであり、比較的色の濃淡が各日のスコアの違いを視覚的に表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このヒートマップでは各時間帯ごとのデータ変動が分かるため、16時から19時の時間帯でのデータが特に強調されています。日にちと時間帯との関係性が探れる形となっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（16時から19時）の間でスコアが特に変動しているように見えます。これは、時間帯に依存した現象や行動変化があることを示唆します。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 直感的には、特定の日付や時間帯で人々の活動や出来事の影響がスコアに大きく影響を与えていると思われます。
– 黄色は高いスコアであり、この期間にはポジティブなイベントや評価があった可能性があります。ビジネスにおいては、特定の時間帯や日にちで特別なプロモーションやイベントの効果を測る際の指標となり得るでしょう。
この分析は、さらなるデータや詳細な背景情報に基づいて深堀りされるべきです。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップは、緑から黄色への色の変化が見られることから、時間帯によってWEI平均スコアが異なる可能性があります。特定の曜日や時間に一貫した上昇または下降トレンドを示しているかは不明ですが、視覚的には顕著な変化が存在します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 紫の色が示す最低値の部分があり、これは他の部分と比べて急激に低下していることを示しています。特定の時間や日に、社会WEIスコアが急激に下がる現象が観察されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はWEIスコアの大きさを示しており、黄色が最も高く、紫が最も低いことを意味します。このスコアの時系列変化を理解するための重要な手掛かりです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる日付におけるスコアの比較が可能であり、それぞれの日付でスコアがどのように変動するかを考察する助けになります。特定の時間に集中して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**
– 数字での具体的な相関関係は示されていませんが、色分布が時系列データの特定のパターンを示唆しています。
6. **直感的洞察と社会への影響**
– このグラフを見ると、人間は直感的に特定の時間帯や日に何らかの要因がWEIスコアに影響を及ぼしていることを感じとるでしょう。例えば、社会的要因や政策変更が特定の時間に影響を与えている可能性があります。ビジネスにおいては、スコアが高い時間帯に合わせた活動計画を策定することで、社会的な好感度を向上させる戦略が考えられます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップは相関関係を示すものであり、データのトレンド（上昇や下降）を見るためのものではありません。ただし、全体的な相関傾向が高い項目と低い項目が識別できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 強く相関している（±1に近い）項目や、ほとんど相関がない項目（0に近い）を特定することができます。ただし、ヒートマップは外れ値や急激な変動には対応していません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色：相関の強さを示します。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ます。
– 各セルの数値：特定の二つの項目間の相関係数を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列のデータの変動を直接示すものではありませんが、異なる項目（例えば、個人WEI平均と心的ストレス）の相関を示すことで、間接的な関係性を理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高い正の相関：個人WEI平均と心的ストレス（0.95）、総合WEIと個人WEI平均（0.75）。
– 高い負の相関：社会WEI（公平性・公正さ）と社会WEI（共生・多様性・自由の保障）（-0.90）。
– 一部の項目間で、相関が明確に異なることが観察され、多様性の理解が深まります。
6. **直感的洞察と社会への影響**:
– **人間の直感的な理解**:
– 特定の生活や社会的な要因（例: 心的ストレスと個人の自由度）が、どのように他の要因（例: 経済的余裕や社会的公正）と関連しているかを理解する手助けとなります。
– **ビジネスや社会への影響**:
– 高い相関を持つ要素間の関係性をビジネス戦略や政策形成に活かすことができます。例えば、心的ストレスと個人WEI平均が強く結びついていることから、ストレス管理が個人の幸福度を向上させる可能性を示唆しています。
– 負の相関は、対策を講じるべき対立要素を特定するために役立ちます。
このようにして、相関ヒートマップは直感的な理解と意思決定のための有益なツールです。
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:
この箱ひげ図は、国際カテゴリーにおけるWEIスコアの分布を比較しています。このグラフ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、スコアの中央値は様々なWEIタイプにわたって一定の範囲に収まっているため、大きなトレンドは確認されません。ただし、特定のタイプ（例: 社会WEI）でスコアが高いことが目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済状態）」や「個人WEI（心理的ストレス）」に外れ値が見られます。これらは、特定の国や状況における極端なケースを反映している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱の中央の線は中央値を示し、箱の上下の縁は第1四分位数と第3四分位数を示しています。ヒゲは範囲を示し、外れ点は異常値を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 単一の時系列に基づくグラフではないため、直接的な時間的関係性を見出すのは困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、および「社会WEI平均」の分布が類似していることから、個人と社会のスコアが総合的なスコアと関連していると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 社会WEIが高いことは、その国や地域が社会的な安定や統合の成功を示しているかもしれません。ビジネスにおいては、こうした社会的安定は企業運営や投資にとってプラスに働く要素となります。
– 外れ値が示す心理的ストレスや経済状態のスコアは、社会的・経済的な介入が必要な領域を示している可能性があり、政策立案者にとって重要な指針となり得ます。
このグラフは、全体の傾向を理解し、特に注意が必要なポイントを特定するのに有効です。
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:
以下の分析を提供します。
1. **トレンド**:
– この主成分分析のプロットでは、特定の「トレンド」は表れていません。主成分1と主成分2のスコア分布を示しており、時間的な推移ではなく変数間の関係性を視覚化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としては、右上のプロットが他の点から離れているように見えます。この点は他のデータポイントと異なる特性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**:
– 各プロットはデータの観測を表し、第1と第2の主成分のスコアに基づいて配置されています。色や形状のバリエーションは特定の意味を持たず、全て統一されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– PCAプロットは時系列データよりも変数間の関係性を示すものです。したがって、ここでは時系列データの関係を直接示していません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分分析により、第1主成分が59%的な分散を、第2主成分が20%的な分散を説明しています。データセットの大部分が第1主成分に強く影響を受けていることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このプロットから、人間はデータの変数間の関係とデータ構造を視覚的に把握することができます。特定のデータポイントやカテゴリーが他とどのように異なるかを理解する助けになります。ビジネスにおいては、異なる市場や戦略が相関し、どう分化しているかの洞察を得るのに利用される可能性があります。モデルに基づいた意思決定の改善に貢献するでしょう。
このグラフを利用して、データの構造を理解し、戦略的な意思決定に役立てることができます。
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。