📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータ分析
#### 時系列推移
総合WEIスコアは2025年7月1日から7月4日までに概ね0.65から0.79の範囲で変動しています。すぐ初期にある7月2日には0.725および0.7875と顕著なピークを見せ、7月3日はやや低めに戻っています。また、社会WEI平均は個人WEI平均よりも高いスコアを維持し、特に7月2日の0.85というスコアが目立っています。
#### 異常値
– **総合WEIスコア**の中で、異常と見られるものは7月1日の0.65や、7月2日の0.79です。背景に経済、健康、社会的安定性の急な変化が見られるかもしれません。
– **個人WEI平均**では、7月1日の評価が低く（0.61）、その後は揺らぎが続きますが7月2日の0.72は高いスコアを示します。
– **社会WEI平均**での7月2日の0.85は異常に高く、背景に政策変更や公共の福祉向上の発表が考えられます。
#### STL分解
STL分解を仮定すると、短期間に見られる明確な季節性やトレンドが示唆されるというより、一時的な変動要素が強い印象です。特にトレンドとして継続する成分よりは、日次の変動が影響しています。
#### 項目間の相関
異なるカテゴリのWEIスコア間には一定の相関が見られます。例えば、個人WEIと社会WEIの各平均が比較的相関していることから、個人の状態が社会的な要因と関連している可能性があります。また、社会的持続可能性と公平性は特に高い相互作用がある可能性があります。
#### データ分布
箱ひげ図解析が可能であれば、各項目にわたるばらつきが分かり、中にはスコアが極端に高いもしくは低い場合があることが示されます。これにより異常発見や異質なデータの除外に役立ちます。
#### 主な構成要素 (PCA)
PCAの結果から、PC1が58%の寄与率を持ち、主となる変動要素であることが分かります。このPC1が全体スコアに最も大きく影響を及ぼしている可能性が高いです。PC2の寄与率も19%と、それなりの影響を示すものの、PE1ほどではないことが明らかです。これは、個人経済と健康状態の変動が総合的なウェルビーイングに最も強く影響していることを示唆します。
### 全体評価と考察
この短期間データを分析すると、特に社会的要因が個人のウェルビーイングに影響を及ぼしている点、およびその逆も示唆されます。異常値は、政策変更や社会情勢の変化が突然のスコア上昇の背景にある可能性を示唆しています。今後、より長期的なデータ収集と詳細な分析を行うことで、より具体的な因果関係を解明し、改善につなげる方策提案が可能となるでしょう。
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:
このグラフは、WEIスコア（World Economic Indexスコア）の30日間の推移を示しています。以下のポイントについて分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は7月1日から7月7日にかけてのみ取得されていますが、この期間中はおおよそ横ばいで一部上下に小さく変動しています。
– 予測データ（複数モデルによる）は、その後の日付にわたり平坦で安定していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの実績値は黒いアウトラインで囲まれており、これらが外れ値として識別されています。
– 全体としては、目立つ急激な変動はなく、スコアは比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点：実績のWEIスコア
– 赤い×印：予測スコア
– 灰色の範囲：予測の不確かさ範囲を示していますが、非常に狭く、精度が高いことを示しています。
– 緑、紫、ピンクの線：それぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の出力を表していますが、これらはすべて同様の水準を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測スコアは、実績の範囲内に収まっており、一貫した予測を示しています。
– モデル間の予測は一致しており、相関関係が高いことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の相関が高く、予測モデルは実績をよく反映しているように見えます。
6. **直感的な感覚と影響の洞察**:
– 人間的には、実績値が非常に短期間で多様な値を取っていますが、その後の予測は安定しているため、不確実性が低く感じられます。
– ビジネスや社会への影響としては、予測が信頼できるとして、意思決定や計画策定に安定した基準を提供できるかもしれません。
このグラフは短期間のデータに基づきますが、予測はきわめて安定しており、将来の動きを予測することができると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（実績）は比較的安定しており、徐々にわずかな上昇トレンドが見られます。
– 予測ラインは異なり、直線回帰は上昇傾向、決定木回帰とランダムフォレスト回帰は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データの左側に外れ値が示されています。これらは通常のパターンとは異なる重要なデータポイントとして考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績を示し、実績値は非常に集約されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、予測範囲はかなり狭いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 三種類の予測（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）があり、それぞれ異なるトレンドを示しています。
– ランダムフォレスト回帰と決定木回帰のラインが同様の水平トレンドを示している一方、直線回帰はわずかに上昇しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは狭い範囲内に密集しており、予測値と大きな差異は見られません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 短期的には安定したパフォーマンスが続くと考えられ、対策を講じる必要は少ないかもしれません。
– ビジネスでは、実績データが外れ値付近で大きく変動しない限り、現状維持の戦略が適している可能性があります。
– 予測手法の中での違いは、異なる戦略オプションを策定する際に考慮する必要があります（例えば、リスクを避けるための保守的な方法としてランダムフォレストと決定木を利用するなど）。
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（青色の点）はおおむね一定の範囲内にありますが、明確なトレンドは観察されません。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる方向性を示しています。特に、線形回帰は下降傾向を示し、一方でランダムフォレスト回帰は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として示された点がいくつかあり、これらは予測の不確かさ範囲を超えている可能性があります。しかし、それ以外の多くのデータポイントは予測の不確かさ範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の実績データは、過去の実測値を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰は、異なる手法での未来の傾向予測を表しています。
– グレーの不確かさ範囲は、予測の信頼性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法間でトレンドの相違があります。特に線形回帰の下降傾向と横ばいのランダムフォレスト回帰との違いが際立っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的一定しており、大きな変動は見られません。予測手法の違いが将来の不確実性を示しています。
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**
– 予測手法によって将来の見通しが大きく異なるため、どの予測を信頼すべきか判断しにくい状況です。特に、下降傾向を示す線形回帰を採用する場合は、今後の対策が必要でしょう。
– ビジネスや社会に対する影響としては、予測のばらつきを考慮し、より柔軟なプランニングとリスク管理が必要です。予測が異なる理由を深掘りし、根本的な要因を特定することが重要です。
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:
Certainly! Here is an analysis of the provided graph:
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、初期に比較的一定で、軽微な変動を示しています。
– 予測（線）は、ランダムフォレスト回帰によるものが途中で上昇し、その後一定の高いレベルに留まっています。他の予測手法（線形回帰、決定木回帰）は一定を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としては、全体的に特に顕著なものは見られません。
– 実際の値の範囲は0.6から0.8の間に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データで、黒で縁取られています。
– 線は異なる予測手法によるもので、色やスタイルにより区別されています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データが視覚的に比較されています。予測は実績よりも高い水準に保たれていることから、モデルは将来的な成長を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.6から0.7の範囲で密度が高く、中央値付近で密集しています。
– 予測の線は、最終的には実績データよりも高い値を示していますが、全体のパターンとしては一致しています。
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、アナリストまたは意思決定者が、現在の実績では成長の兆しが見られないものの、予測に基づき将来的な成長が見込まれると期待できます。
– ビジネス上では、このようなデータは投資や戦略の調整に影響を与え得ます。社会的に言えば、経済的余裕が増加することで、生活の質が向上する可能性があります。
全体として、これは実績と予測の比較を通じて、今後のトレンドを理解しようとする試みがなされていると言えます。
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**
– 観測された実績データ（青いプロット）は、期間の初めに密集しており、全体的なスコアは約0.6から0.8の間に分布しています。
– 予測データ（赤い「×」）は表示されていませんが、線形回帰、決定木回帰、およびランダムフォレスト回帰の予測は、微妙に下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値が黒い円で示されていますが、青いプロットの大部分はその範囲内に収まっています。急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績を示し、観測の密度が高いことから、短期間でも安定的なデータ収集が行われていると考えられます。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、予測の信頼性についての情報を提供します。
– 予測曲線（ライン）が3種類表示されており、それぞれ異なるモデルの予測を示しています。
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比較されています。予測モデルによる結果の一致度合いは、実績データとの重なりから詳細に分析必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の観測期間にわたって、スコアの安定した分布が観察されます。総じて観測と予測は一致しているように見えますが、微細な違いはより詳細な分析が必要です。
6. **直感的な印象と影響**
– 一般的には、健康状態が安定しているが、わずかに下降する傾向があると直感的に感じられるでしょう。個人の健康状態が国際的な指標として考えられる場合、微細な下降トレンドは注意が必要です。
– ビジネスにおいては、健康維持プログラムや予防策の導入、またはマーケティングキャンペーンの効果測定に役立つかもしれません。
このグラフから引き出される洞察は、健康状態の維持努力が一定の成功を収めつつも、細心の注意や改善の余地があることを示唆しています。
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:
以下はグラフの分析結果です。
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青い点）は一部の期間に集中しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測はわずかに上昇傾向にありますが、他の予測線（線形回帰、決定木回帰）はほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイント（黒い円で囲まれた部分）は外れ値として認識されています。
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います。
– 赤い「×」は予測データを示しています。
– 黒い円は外れ値を示します。
– グラフ上の灰色の領域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**
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測が比較されていますが、全体的に大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの密度は最初の一週間に集中しており、その後は予測のみとなっています
– 外れ値が存在するが、全体の傾向に大きな影響は与えていない模様。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このデータは、心理的ストレスの変動を示していますが、予測に基づいて見る限り大きな増減は予想されていません。
– 短期間におけるデータの偏在と外れ値は特定のイベントや状況に関連している可能性があり、その原因の特定がビジネスや政策決定に役立つかもしれません。
総じて、ストレスレベルは現在のところ安定しており、小さな上昇が予想されていますが、異常値の原因となる要因に注意が必要です。
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
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、最初の期間でほぼ横ばい。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はゆるやかに上昇。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として一つのデータポイントがマークされていますが、大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点：実績データ。
– 縦のラインや色分け（ピンク、青、紫）：異なる予測手法のトレンドラインを示しています。
– グレーの陰影は予測の不確かさの範囲を示していますが、非常に狭い範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データは似たトレンドを示しており、長期的には上昇傾向があることを示唆。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの範囲が限られているため、強い相関は観察できませんが、予測が実績に調和していることが見て取れます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績が安定していることから、現在の自由度と自治の状況は比較的安定しており、予測は楽観的に見えている。
– ビジネスや社会的には、自由度と自治の維持、または改善の可能性が楽観的見通しを支えているように思われます。
この分析をもとに、さらなる調査や戦略立案が可能と考えられます。前向きなトレンドは、適切な政策や取り組みによって実現可能であるかもしれません。
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:
### グラフ分析:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色の点）は、2025年7月1日から7月5日までわずかに低下しています。
– 線形回帰による予測（緑色の線）と決定木回帰（シアンの線）は横ばいを示しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）は、急激に低下し、7月25日以降ゼロに近づく予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月の初めにおいて、いくつかのデータポイントが異常値として識別されています。
– ランダムフォレスト回帰の急激な減少は特筆すべき変動です。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は、実測値を示しています。
– xAI/3σの灰色帯は、予測モデルの不確かさの範囲を示しています。
– 黒い円は、異常値を示しています。
4. **複数の時系列データ**:
– 各モデルの予測が異なる動きを示しており、特にランダムフォレスト回帰の予測は他のモデルと大きく異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、期間の初期における一定範囲に留まっていますが、ランダムフォレスト予測との相関は低い可能性があります。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 初期のデータは比較的一定ですが、将来的に予測される変動、特にランダムフォレストの急激な低下は、モデルの不確実性やデータの品質に関する不安を感じさせます。
– 社会的公平性のスコアが突然低下する可能性が示唆された場合、それに関連する要因や政策的な影響を早急に考慮する必要があります。
このグラフは、モデルの選択やその解釈により、異なる結論を導き出す可能性があることを示唆しています。
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:
このグラフについて以下の点を分析しました。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のプロット）は横ばい状態を示しています。
– 線形回帰による予測（緑色の線）は横ばいを示しており、安定していると見なせます。
– 決定木回帰（ピンク色の線）とランダムフォレスト回帰（紫色の線）は、わずかながら下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれた外れ値が一部存在していますが、全体的にWEIスコアは大きく変動していないようです。
– 予測の不確かさ範囲（グレー）は比較的狭く、データが予測モデルに適合していることが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青）は実際のWEIスコアの推移を示しています。
– 外れ値（黒い円）は他のデータポイントから外れた異常値を示しています。
– 予測線は、それぞれ異なる手法による予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測線を見る限り、異なる予測方法でわずかな差異はあるものの、全体的な傾向はほぼ一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的にWEIスコアは狭い範囲に分布しており、一部の外れ値を除けば大きな変動はありません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 全体的にWEIスコアは安定しているが、若干の下降傾向が予測されています。これが続くと、持続可能性と自治性に微細な影響を及ぼす可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、持続可能性に関わる政策や実践が継続的に評価され、調整される必要があることを示唆しているかもしれません。
各予測モデルが示す変動が小さいため、中長期的には安定した持続可能性と自治性が期待できるでしょう。しかし、外れ値の影響を慎重に分析し、適切な対策を講じることが重要です。
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:
## グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青のデータポイント）は全体的に横ばいで特に変動は見られません。
– ランダムフォレスト回帰（紫色）は、初期に急上昇した後、安定して高い値で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青のデータポイントには特に外れ値や急激な変動は見られません。
– グラフ上で「異常値」として緑の範囲外に出るデータはありません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績のデータを示し、全体の傾向を捉えています。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測値を示し、WEIスコアが最終的に高まる可能性を示唆しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、現状では実績データと一致しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測手法が使用されていますが、ランダムフォレスト回帰の結果が他の予測手法より高い値で安定していることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ全体が狭い範囲に集約されているため、あまり大きなばらつきがありません。ランダムフォレストの予測結果が最も高く、これは他の予測手法に比べると強い相関がある可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ランダムフォレストの予測によるWEIスコアの上昇は、教育機会や社会基盤の改善が予測されることを示唆しています。これが現実化すれば、国際的な競争力向上や投資呼び込みにつながるでしょう。
– 全体的なデータの安定性は、いまの施策や政策が少なくとも短期的には成功していることを反映している可能性があります。
このグラフからは、今後の施策がどのように社会基盤や教育機会に影響を与えるのかについて、ポジティブな見通しを得られます。ビジネスや社会政策への戦略的な影響を考慮する際に重要な指針となるでしょう。
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:
グラフからの洞察について、以下のように分析します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は2025年7月1日から7月6日あたりに集中していますが、その後は記録されていない様子です。また、予測（紫色の線）はわずかに下降していますが、全体として横ばいに近い傾向です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点の一部が異常値として黒い円で囲まれています。これは、標準的な評価範囲から外れていることを示しており、特定の期間に何か異常な事象が起きた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、紫の線は異なる予測アルゴリズム（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）によるスコアの推移を表しています。また、灰色のエリアは予測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**
– 実績データと予測データの間に大きな相違は見られません。予測と実績がある程度一致していることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはスコアが0.5～0.8付近に集中しています。全体の傾向として、実績データが特別高くも低くもない、安定した分布です。
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**
– このグラフから、人々は全体として社会WEIが短期間内で大きく変動していないことを直感的に理解するでしょう。予測の安定性が示されているため、わずかながら改善が必要かもしれませんが、大きな問題はないと評価されます。
– 社会における多様性や自由の保障における安定度が確認され、これを基に政策や施策が継続されるかもしれません。
この分析を通じて、同一の評価が一定期間続くことが確認され、安定した状態が保たれているように見受けられます。
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:
この時系列ヒートマップについて、以下のような分析と洞察を提供します。
### 1. トレンド
– 期間の短さから明確な長期トレンドの判断は難しいですが、色の変化を観察すると、日によって異なるパターンが示されています。色の変化により、特定の日や時間帯での変動があることが示唆されます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 最も目立つのは、7月2日の黄色のプロットで、この時間帯において他の時間と比べて特に高いスコアを示しています。これは外れ値や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
– 色が示す数値が重要で、例えば黄色は高いスコアを示し、紫色は低いスコアを示しています。スコアの変動を直感的に理解することができます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時間毎のスコアを観察することで、日中と夜間の違い、もしくは特定のイベントが影響を及ぼしているかどうかを分析することができます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 時間帯ごとのスコア分布を見ると、特定の日や時間が他と相関しているか、特定のパターンがあるかを探ることができます。今回のグラフでは、7月2日の特定時間帯が異常値を示していることから、その時間帯の要因を考える必要があります。
### 6. 人間が感じる直感およびビジネスや社会への影響
– このグラフから、人々はある日や時間帯に特別な影響を受けた可能性があると直感されるでしょう。ビジネスにおいて、7月2日のような変動があると、何がその原因か確認し、再び発生しないように対応策を考えることが求められます。社会的には、特定の日の出来事やイベントが大きな影響力を持つ可能性があることが示されています。
このグラフの解析から、データがもたらす具体的な要因や背景を探ることで、さらなるインサイトが得られるかもしれません。
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:
このヒートマップは、期間にわたる個人のWEI平均スコアを示しています。分析を行うと以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 日にちの経過に伴って色が変化しており、時間帯ごとの違いが見られます。総じてスコアは横ばいのようですが、時間帯によるわずかな変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に2025-07-02の16時のセルが黄色く示されており、他の日や時間帯と比較してこの時間のスコアが高い可能性があります。これは外れ値と考えられます。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の濃淡でスコアの高低を示しています。濃い紫色はスコアが低く、黄色に近づくほど高くなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日時と時間帯の組み合わせで異なる傾向があり、例えば、早期の時間帯ではスコアが比較的低く、日中以降に向けてスコアが上昇するパターンがあるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとにスコアの変動があることから、特定の時間帯に人々の活動が影響を及ぼしている可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 直感的には、人々の活動や特定のイベントが2025-07-02の16時にスコアを押し上げたと感じられます。ビジネスにおいては、この時間帯のイベントやキャンペーンの計画が効果的である可能性があります。社会的には、どの時間帯に活動が活発になるのかを把握し、リソースを効果的に配置するのに役立つでしょう。
このヒートマップから得られる情報は、計画の最適化やパフォーマンスの向上に活用できる可能性があります。
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:
以下の観点からこのヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは4日間のデータを示しており、時間単位での変化がわかりますが、全体的な長期トレンドは示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時における2025年7月2日のデータは黄色で他と比べて高いスコアを示しており、急激な変動があったことがうかがえます。
3. **各プロットや要素**:
– 各色はスコアの大小を示しており、黄色の領域は最高値、緑や青の領域は中間程度、紫の領域は低い値であることを示しています。
– スケールバーがグラフの右側にあり、色と値の関係性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間（時刻）に沿って値が変動しており、特定の時間帯にスコアが集中して高いことが示されていますが、明確な周期性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間（16時）での変動が顕著で、日を追うごとにどのように変化するかを観察することで、曜日による影響を検討することが重要です。
6. **社会やビジネスへの影響**:
– このようなデータは特定の時間帯における活動が重要であることを示唆しており、例えばマーケティングキャンペーンの時間帯の選択や、リソース配分などに活用できる可能性があります。
– 特に2025年7月2日の16時にかけての上昇は、何らかのイベントや外部要因が影響している可能性も考えられ、詳細な分析が求められます。
全体として、このヒートマップは短期的な変動や特定の時間帯におけるスコアの変化を捉えるのに有効ですが、より長期的な分析が必要な場合は追加のデータや視覚化が求められます。
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30日間の相関を示しており、トレンドというよりも各項目間の関係性を比較するものです。トレンドではなく、今の状態を視覚化しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一貫して高い相関（1に近い）や低い相関（-1に近い）を示すペアは、他と比較して特異な関係として認識できますが、このヒートマップでは-1に近い値は見られません。高相関は、例えば「個人WEI平均」と「個人WEI (心理的ストレス)」の0.94です。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 各セルの色の濃さが相関の強さを示しており、赤が正の強い相関、青が負の弱い相関を示します。したがって、赤いセルは密接な正の関係を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データではなく、各項目の相関関係を示しているため特定の時系列は関係しません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI平均」と他の項目の相関が全体的に高く、「総合WEI」とも強い相関（0.76）があります。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」間に比較的低い相関（0.33）を示しており、互いに独立した要素として扱うべきかもしれません。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 高い相関を示す要素は一貫した成績や行動が見込まれるため、戦略的に活用可能です。例えば、個人の心理的ストレス管理が全体のWEIに与える影響が大きいため、ストレス管理が個人と社会の両方にとって重要と考えられます。
– 相関が低い要素は、異なるアプローチで扱う必要があるかもしれません。このことは、政策立案やビジネス戦略において個別のアプローチを考える契機となるかもしれません。
このヒートマップは、ビジネスや政策の意思決定において、どの項目が連携可能かを示す指標として活用できます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフ全体として、大きな上下のトレンドは見受けられません。ただし、各カテゴリ間でのスコアの傾向はわずかに異なります。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 「総合WEI」は外れ値が1つ見られます。
– 他の箱ひげ図には目立った外れ値は確認できません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）の意味**:
– 色の変化は異なるカテゴリを示しています。
– 箱ひげの長さはデータのばらつきを示しており、ばらつきが大きいほど、スコアの変動が大きいことを意味します。
– 例えば、「社会WEI（社会基盤・教育機会）」における箱ひげの長さは比較的短く、スコアが集中し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**:
– 時系列データを意識したプロットではないため、時間経過による変化は直接的には示されていませんが、それぞれのカテゴリの分布を比較することで、相対的な違いを理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの中央値は「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が高く、ばらつきも少ない。
– これに対し、「個人WEI（心理的ストレス）」は中央値が低い。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への洞察**:
– このグラフから、人々は国や地域における社会的要素と個人の幸福度の違いに気付くかもしれません。
– 社会や政策決定者に対しては、特に個人の心理的ストレスへの対応が必要であるとの示唆を与えるかもしれません。
– WEIスコアは、多様性や自由が社会の中でどのように守られているかについての指標にもなり、ビジネスにおけるCSR活動や政策決定に影響を与える可能性があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– この主成分分析（PCA）の結果は、期間内で特定のトレンドを示すものではなく、各データポイントの分布を示しています。主成分1と主成分2のプロットから、特定の繰り返しパターンや周期性は認められません。
2. **外れ値や急激な変動**
– データポイントのほとんどが中心に近いですが、1つのデータポイントが左下に位置していることが顕著です。これは外れ値や異常検出の可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 散布図は、各データポイントが主成分1と主成分2の両方に対してどのように寄与しているかを示します。主成分1が全体の変動の58%を説明し、主成分2が19%を説明しています。このことから、主成分1がより影響力のある要素であることがわかります。
4. **時系列データの関係性**
– 複数の時系列データとの関係を示す明確な軌跡はありませんが、各ポイントは30日間にわたる個別の異なるデータを表しているため、その関係性は主成分の重みによって示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関が非常に高いというよりも、各データポイントは分散しており、若干のクラスター形成が見られます。これは、特定の要素や条件下でデータが似たような行動をとることを示唆するものかもしれません。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– この分析から、人間は特定のデータポイントの差異や傾向を直感的に理解できます。ビジネスや政策決定において、特定の要素が他よりも強く影響を与えている部分を特定することが可能です。また外れ値に対して原因究明をすることで改善点を見つけ出す助けとなるでしょう。
**まとめ**
– このPCAプロットは、30日間にわたる国際カテゴリにおけるデータの要素間の関係性と変動を視覚化しており、特に重要な1つのデータの寄与を示しています。ビジネス戦略や政策形成において重要なインサイトを提供するツールとして活用できるでしょう。
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。