📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータと分析を基に、以下の洞察を提供します。
### 時系列推移
1. **総合WEIスコア**は、0.65から0.7875まで上昇した後、しばらくの間0.7付近を中心に変動しています。特に2025-07-02の急上昇（0.725から0.7875）が顕著です。その後は小さな変動を伴いながらも減少傾向にあります。
2. **個人WEI平均**は、初期の0.61から0.675に向けて上昇後、比較的安定しています。2025-07-02における0.725のピークが注目されます。
3. **社会WEI平均**は、大きな変動を見せています。初期の日付でのスコア0.68から始まり、2025-07-02には0.85という高スコアを記録し、その後も変動が大きいです。
### 異常値
設定された異常値として挙げられているデータポイントのスコアでは、**2025-07-02**の総合WEIスコア0.7875が特に注目です。背景には、この日に関連する経済発表や国家的なイベントが影響した可能性があります。また、**社会WEI平均0.85**（2025-07-02）は社会的に重要な出来事や政策発表などが要因である可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
STL分解を考慮すると、長期トレンドとしては若干の上昇基調がある一方で、短期間における一定の季節変動が確認されます。残差成分もある程度存在し、予測不能性を示唆していますが、全体として大きな外れ値として認識されるものではないようです。
### 項目間の相関
相関ヒートマップにおいて、社会WEI項目が高スコアで相互に関連している可能性があります。例えば、**社会持続可能性**と**社会基盤**が他の要素と強い相関を持ち、全体のWEIを押し上げる役割を果たしていると考えられます。
### データ分布
箱ひげ図を利用して個別スコアの分布を分析することで、各項目の中央値が0.6から0.7の範囲に集中していることが示されます。外れ値が少数存在し、特定の項目でのスコア急変が影響を与えている可能性が考えられます。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析によると、PC1が0.60の寄与率を示しており、データ変動の主な要因となっていることがわかります。これは、経済的余裕や社会基盤の要素が主成分の変動を強く支えていることを示しています。
総じて、WEIスコアに影響を与えているのは、短期的なイベントや政策の影響である可能性が高く、またこれらが個人と社会の視点からウェルビーイングをどのように感じているかを反映していると考えられます。分析では、特定の日付での急激な変化が異常値として際立っており、社会経済的な要因が強く影響していることを示唆します。
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:
## グラフ解析
1. **トレンド**
– 実績データは最初の1週間で観測され、その後は予測データが続いています。予測データは穏やかな上昇傾向を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測線が全体的に同じ方向に向かっており、緩やかに増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには外れ値がないようですが、1点だけ異常値として強調されています。
– 最初の期間のデータはやや不規則に見え、若干の変動がありますが、大きな急激な変動は見えません。
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ています。
– 赤い×印は予測データを示しています。
– 大きな円で囲まれたプロットは外れ値を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、今後の予測の不確実性を示していますが、範囲は狭く安定しています。
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一貫して互いに調整されており、実績データを基に予測がなされていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが中央付近に集中しており、大きなばらつきは見られません。
– 予測データはいずれも同様のトレンドを示し、相関が高い。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフは、短期間での実績データを基にした予測の信頼性を示しています。予測の幅は狭く、将来的な安定した成長が見込まれていることを示唆しています。
– ビジネス的には、WEIスコアの穏やかな上昇は良好なパフォーマンスを示唆しており、長期的な戦略の計画に役立ちます。
– 社会的には国際的な評価が改善する可能性を示しており、関連分野における政策や投資の後押しになるでしょう。
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:
以下は、このグラフに基づく詳細な分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は7月初旬に集中していますが、その後のデータはありません。
– 複数の予測モデル（紫と水色の線）が描かれており、それぞれ異なる傾向を示しています。線形回帰は上昇傾向、決定木回帰はほぼ横ばい、ランダムフォレスト回帰はわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初旬のデータに異常値（黒い円で囲まれた青い点）がいくつか見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値で、赤い×印は予測された言得値を表しています。
– 灰色の陰影部分は予測の不確かさを示しており、予測の信頼区間を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間に明確な分岐が見られ、特に線形回帰モデルが他のモデルと異なるトレンドを示しています。このことは各モデルが異なる前提や方法に基づいていることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは最初の1週間に集中しており、その範囲内で平滑な分布を示しています。予測はこれを基に行われていますが、モデルによって異なる将来予測を提示しています。
6. **直感的な感じやビジネス、社会への影響**
– 初期のデータが集中しており、後半に実績データがないため、予測の精度に不安が残る可能性があります。
– 異なる予測モデルが異なる結果を示しているため、ビジネスや政策形成においてどのモデルを重視するか注意が必要です。
– 線形回帰モデルの上昇トレンドが実現した場合、対象となるスコアの向上が期待できます。ビジネスにおいてはポジティブな指標となる可能性がありますが、不確かさも考慮すべきです。
このグラフは、予測と不確実性の視覚化を通じて、意思決定者に多角的な洞察を提供する重要なツールです。
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、社会カテゴリのWEI（World Economy Indicator）平均スコアの推移を30日間にわたって観察したものです。以下のポイントについて分析します。
1. **トレンド**:
– 実績（青いドット）は、期間の初めに一定の変動を示しています。変動の後、データは取得されていないようです。
– 予測値（線）は非常に安定しており、横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにいくつかの変動が見られ、一部で異常値として特定されています（黒い円でマーク）。
– 期間の後半では、実績データがないため、急激な変動は恐らく予測データに基づいて分析されていません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いドットは実績値を示し、赤い×は予測を表しています。
– 予測には、線形回帰（青）、決定木回帰（緑）、ランダムフォレスト回帰（紫色）が使用されています。すべての予測は、非常に一致しているため、いずれの手法でも類似の結果が得られています。
– 予測の不確かさがグレーの領域として示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間には、強い一致が見られ、ほとんど差がありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはばらつきが見られますが、予測値は安定しています。
– 予測の不確実性領域が狭いことから、モデルが比較的良好にデータを捉えていることが示唆されます。
6. **直感的洞察と社会への影響**:
– このグラフからは、一定期間の実績が変動した後、その後のデータ予測が非常に安定していることがわかります。これにより、将来的な社会的な安定性が期待されると判断可能です。
– ビジネスや政策決定においては、予測が一定であることから、長期的な計画を立てることができるでしょう。
このグラフは、経済指標の予測に関する信頼性と安定性を示しており、継続的な観察とモデル改良が行われていることが示唆されます。
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:
グラフを分析すると、以下のことがわかります。
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は、最初の時点で約0.8のスコアで横ばいの動きを見せています。最初の数日間は比較的一定で、特に顕著な上昇や下降のトレンドは見られません。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンクの線）は緩やかに上昇し、その後横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の数日間に異常値（黒い枠で囲まれたプロット）がいくつか見られ、他の実績データよりも低いスコアを示しています。これらは一時的な経済的な不安定や個別の要因によるものと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットが実績データを示し、赤いバツで示された場所が予測値です。
– 不確かさ範囲（灰色の帯）は、予測の信頼性や変動幅を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測の動きに大きな乖離は見られませんが、予測のスコアは実績を基にした推測であるため、多少の差異が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体として、データは0.6〜0.8の範囲に集中しており、安定した分布を示しています。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– 人間にとっては、安定していると感じる期間内での若干の異常値が気になるかもしれません。ビジネスにおいては、予測が安定しているため、当面のリスクは小さいと考えられますが、異常値が持続する場合は早急な対策が必要です。
– また、予測が安定しているため、経済的な余裕が安定している印象を与えますが、不確実性範囲内での変動には注意が必要です。
全体的に、実績データは安定しており、予測もそれを裏付けるものとなっていますが、初期の異常値には注意が必要です。長期的なトレンドを見守りつつ、この安定性が持続するかどうかを観察することが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は初期に集約し、ほぼ横ばいで安定しています。
– 予測は3つの方法で示され、線形回帰と決定木回帰はわずかに上昇傾向を示していますが、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**:
– 青い点で示される実績の中に黒い円で囲まれた外れ値が見られます。これは異常なデータポイントを示しています。
3. **プロットや要素**:
– 青い点は過去の実績、赤いXは予測されたデータポイントを示しています。
– グレーの背景は予測の不確かさを示し、不確実性がデータ密集範囲で高くなることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法は異なるトレンドを示しますが、全体としては大きな乖離はないため、予測の一致度は比較的高いといえます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと質に不均一なトレンド統合が見られ、全体的な変動は小さいですが、いくつかの方法は微細な上昇を示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから人間は、個人WEIスコアが全般的に安定していることを感じ取るでしょう。特に予測においても大きな変動は示されていないため、データの安定性が強調されます。
– 社会的・ビジネス的には、健康状態が短期間で劇的に変動しないことは、リソース配分や計画策定においてとても重要です。医療機関や保険会社はこの情報をもとに、リスクの評価や政策決定に利用できます。
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:
以下にグラフの分析結果を示します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は初期数日間でほぼ横ばいで、WEIスコアは0.4〜0.6の間で変動しています。
– 線形回帰予測はWEIスコアの上昇を示しており、決定木回帰の予測ラインも上昇傾向を示しています。
– ランダムフォレスト回帰モデルの予測は安定しており、一定の値（約0.6）で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績値に対していくつかの異常値（黒い円で囲まれた項目）が見られます。これらは予測範囲外にあり、短期間の大きな変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、予測値は異なる色（紫、シアン）で示されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、範囲内で実績データが存在しています。
4. **関係性**
– 実績値と各予測モデルの間に異なるトレンドが見られる。ランダムフォレスト回帰は安定しているが、線形回帰と決定木回帰は増加を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的安定しており、特定範囲内に集中していますが、予測モデルによって異なる未来を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 実績データの頑健性と異常値の存在は、短期的な心理的ストレスの増減に対する注意が必要であることを示唆しています。
– 上昇傾向を示す予測モデルは、将来的なストレスの増加を警戒すべきであり、早期対策が重要かもしれません。
– ビジネスにおいては、従業員や顧客の心理的状態をモニターし、適切な介入が求められる可能性があります。社会的には、ストレス管理やメンタルヘルスサポートが必要である可能性を示唆しています。
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:
このグラフは、個人の自由度と自治を示すWEIスコアの30日間の推移を表しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイントは左側に集中しており、その後予測がほぼ水平の直線として続いています。このことから、30日間の観測期間内で、実績に基づくトレンドは特に顕著な上昇や下降を示していないことがうかがえます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データにいくつかの外れ値がありますが、その他のデータと比較すると、全体的な変動は比較的小さいです。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、幾つかは異常値として強調されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、この範囲内で値が変動する可能性があることを示唆しています。
– 紫色の線（ランダムフォレスト回帰による予測）は非常に安定しており、将来の変動が少ないことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データとそれに基づいた予測データの間に強い相関関係があります。ただし、初期の実績データの変動は予測には反映されていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測との相違は少なく、予測の不確かさ範囲は狭いことから、高い精度の予測が可能であることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、人々は現在の自由度と自治の状態が非常に安定していると感じるでしょう。外れ値が観察されるものの、それが長期的な変動に寄与しないことが示されています。
– 社会やビジネスにおいて、意思決定や計画において予測に基づいた安定性を活用できるため、リスク管理や戦略構築に資する情報を提供しています。
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:
このグラフは、社会の公平性・公正さ（WEI）のスコアを時系列で表示しています。以下にその視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイントは7月初旬に集中しており、その範囲内で比較的安定しています。
– 線形回帰はわずかに下降していますが、ほぼ横ばいです。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測は安定しており、終始横ばいでほとんど変動がありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内に外れ値としてマーキングされているデータポイントはないため、特に急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は過去の実績値を示し、密集しています。ここから、一時的に高い集中があることが分かります。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの領域）が表示されており、実績値と予測値の範囲の変動幅がどれくらいであるかを示しています。
– 各予測方法の色付き線（シアン、マゼンタ、紫）で異なるモデルの予測トレンドが表現されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルによる予測値のトレンドは非常に近接しており、互いに強い相関があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の範囲が限られる中で、予測値は安定しているため、ここではモデル間の予測がかなり一貫していることが確認できます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じ取ることは、現在の公平さ・公正さの状況が安定しているものの、未来における特別な改善や悪化の懸念は少ないということです。
– ビジネスや社会に与える影響としては、特段の大きな変革が予測されないため、現状維持の施策が引き続き求められることが考えられます。予測範囲の狭さは、この全体的な安定性を信頼性の高いものとして裏付けています。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）: ほぼ一定で、WEIスコアは概ね0.8。
– 予測（紫色）は緩やかに下降。
– 他の予測（シアンとピンク）は横ばい。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 最初のデータに異常値が存在するが、その後は安定。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データ。
– クロス（赤）は予測データポイント。
– グレーの影は予測不確かさの範囲を示しており、変動の予測が可能な範囲を示す。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測が非常に近いが、予測にはわずかな変動がある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績は安定しているが、予測が下降するものもあり。微細な予測モデルの違いが結果に反映。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– 安定性が高いことは、持続可能性が維持されていることを示唆。
– 予測の下降トレンドは、将来的な改善策が必要と考えさせる可能性。
– 異常値の存在はシステムやデータ収集の問題を示唆するかもしれない。
このグラフから、社会やビジネスにおいて「持続可能性と自治性」が現状は保たれているが、予測に基づいて今後の変化に注意を払うことが重要であると直感的に感じられるでしょう。
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:
このグラフは、社会WEI（社会基盤・教育機会）のスコア推移を30日間にわたって示しています。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 実績と予測のAIは、全体的に軽微な上昇のトレンドを示しています。ランダムフォレスト回帰による予測が最も上昇の角度が高いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側に外れ値がマークされており、一部の実績値が平均から大きく離れている様子が示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績で、Xマークが予測です。
– 薄青、ピンク、紫の線は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）を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しており、AIの予測不確実性を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間に大きな相違はなく、いずれも緩やかな上昇傾向を示していることから、モデル間の予測に一貫性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測は密接に関連しており、これまでの実績データが将来予測には有用であるということがわかります。ただし、いくつかの外れ値が全体の相関に影響を与えている可能性もあります。
6. **グラフから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**:
– グラフからは社会基盤・教育機会の改善が示唆されているため、これを受けて教育機会やインフラの強化施策が推進される可能性があります。
– 外れ値や予測の不確かさの存在は、リスク管理や対応策が必要であることを示唆しており、政策決定での慎重な判断を促すでしょう。
このグラフは、今後の計画や評価において重要な指針となる情報を提供していると言えます。
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**:
– 実績（青いドット）は初期にわずかな変動が見られるものの、全体的には0.6から0.8の範囲に集中しており、比較的安定しています。
– 予測線（線形回帰、紫）はわずかに増加傾向を示し、決定木回帰（青）やランダムフォレスト回帰（ピンク）も近似するパターンを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間において、大きく黒い円で囲まれた外れ値がいくつか観察されます。この外れ値は短期間の異常値であり、その後のデータと一貫していません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青色ドット）：実際のWEIスコア。
– 予測（赤色バツ）：AIによる予測値。
– 外れ値（黒い円）：通常の範囲を逸脱したデータポイント。
– グレーの範囲：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**:
– 全体的に、実績データは予測曲線とほぼ一致しているため、使用されたモデルの信頼性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的狭い範囲（0.6-0.8）に収束しており、相関関係が強い可能性があります。
6. **直感的な感想と影響**:
– 人々はこのグラフを見て、社会のWEI（共生・多様性・自由の保障）が安定していると感じるかもしれません。短期間での大きな変動が見られないため、政策や社会的取り組みの継続性が反映されていると解釈される可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、安定性が確保されていることにより、社会活動や経済活動が安心して行える土壌があると考えられます。これは、投資やビジネス戦略の策定においてポジティブな要因となるでしょう。
このグラフは、特に外れ値の原因を探り、さらなる分析を通じてデータの信頼性やモデルの改善を図るための有用な出発点となります。
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:
分析しますと、以下の特徴があります。
1. **トレンド**:
– 一定の周期性は見られず、むしろ変動が多く見られます。
– 特定の日付での上昇と下降が見られ、特に日の時間帯ごとでの変動が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日に非常に低いスコア（暗い紫色）が見られます。これは異常な低さを示しています。
– 7月2日から3日にかけて、黄色から濃い青に劇的に変化しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーションは、スコアの高低を示しています。黄色から緑色にかけてスコアが高く、紫色に近づくほどスコアが低いことを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに色の変化があり、短時間での変動が目立ちます。特に、8時台と16時台の差が顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（例: 8時台）でのスコアの高低が、日ごとに異なる傾向があります。
6. **直感的な洞察**:
– このヒートマップは、日によって多様な活動やイベントの影響でWEIスコアが変動している可能性を示唆します。
– ビジネス面では、特定の時間帯にフォーカスした戦略を立てることが求められるかもしれません。
– 社会的には、急激に変動する特定の日の要因を分析することで、今後の計画に役立てる情報を得ることができます。
このような分析を基に、データの背景にある具体的な要因をさらに探ることが重要です。
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:
このヒートマップは、個人WEI平均スコアの30日間にわたる時系列データを示しています。以下に専門的かつ直感的な洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初日から徐々にスコアが上昇していることがわかります。特に、7月3日から5日にかけてスコアが安定して高い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日のデータは、他の日と比較して非常に低い値を示しており、外れ値のように見えます。
– 7月2日には黄色の部分があり、この日は急激な変動があったことが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションは、スコアの違いを示しています。紫色は低いスコア、緑から黄色は高いスコアを示します。
– 日付と時間帯の組み合わせにより、いつスコアが高いまたは低いかが特定されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとのデータが示されているため、時間帯によるスコアの違いが見受けられるかもしれません。特に、16時台には明るい色が多いため、相対的に高スコアである可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総じて、時間の経過とともにスコアが上昇傾向にある可能性があります。
– 高スコアは特定の時間帯や日付に集中しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 初日は低いスコアが観測されているため、何らかの問題が発生した可能性があります。原因を特定し改善することで、効率を向上させる余地があるでしょう。
– このデータは、個人や組織のパフォーマンスや効率性に関連しており、ピーク時間帯の割り出しに役立ちます。
– 事業運営の最適化やリソースの効果的な配分に役立つでしょう。
全体として、データの時系列的な変化を追うことで、特定のパターンや傾向を活用してビジネス戦略を策定することができると考えられます。
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:
このヒートマップの視覚的特徴と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 上部の行（時刻帯8時）では、色がグリーンからブルー、ライムグリーンへと変化しており、軽微な増減や変動パターンが示唆されます。
– 下部の行（時刻帯16時）では、特に7月2日が黄色で他の日とは色合いが異なり、特定の日にはスコアが高かったことが示されています。
– 最下部の行（時刻帯19時）では、一貫してダークな色合いが続いており、低スコアが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日の16時の黄色いセルは、他の時間帯や日付に比べて顕著に高いスコアを示しています。これは外れ値と考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が緑から青、紫へのグラデーションで示されており、スコアの高さを示しています。黄色が最も高く、ダークパープルが低いことを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 時刻帯ごとに着色の違いがあり、日による変動よりも時刻により明確な傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ時刻帯でも日ごとのスコアにはばらつきがありますが、特定のパターン（例えば16時と19時の対比）が目立ちます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– この30日間のデータからは、特定の時間帯における社会的活動（WEIスコア）の変動が確認されています。ビジネスでは、時間帯による活動の活発さを計画する指標として活用できます。特に、一部時間帯でスコアが劇的に高い日は、その日時で何らかの社会的/経済的イベントがあった可能性があります。
このヒートマップを活用することで、組織や企業は社会的活動のピーク時間を把握し、それに基づいた戦略的な意思決定を行うことが可能です。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップは時系列データのトレンドというより、相関を視覚化しています。色が濃い赤に近いほど強い正の相関、青に近いほど負の相関を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部に強い負の相関（青色）が見られます。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」(-0.13)。
– 強い正の相関も多数あり、明確な相関の偏向が伺えます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各セルは、異なるWEI項目間の相関を示します。色が赤いほど強い正の相関を示し、青いほど負の相関を示しています。
– 例えば、「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」は非常に高い相関(0.95)を持っています。
4. **複数の時系列データがある場合、その関係性**:
– 時系列データではないため、関係性は主に全体的な相関の強さを通じて解釈する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 大半が正の相関を持っており、多くのWEI項目が他の項目と関連しています。特に「社会WEI平均」は他の要素と広く関連していることがわかります。
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に関する洞察**:
– 高い相関のある項目は、政策立案時に優先的に統合すべきです。個人の心理的ストレスと経済的余裕への影響、教育機会の提供が重要です。
– 社会的公平性、公正さを改善することで、個人の幸福度が向上する可能性があります。
このような相関分析により、政策立案者やビジネスリーダーが重点を置くべき分野が明確になり、持続可能な社会の構築に寄与します。
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:
以下がグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは、全体的に大きな変動はなく、横ばいの傾向にあります。ただし、スコアの中央値と四分位範囲にばらつきが見られ、箱ひげ図ごとに特定の特徴があることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データセット内に外れ値があります。特に「個人WEI（心的ストレス）」のカテゴリーでは外れ値が顕著です。これらの外れ値は、特定の期間または状況下での異常なスコア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**:
– 各箱ひげ図は異なるWEIタイプを示しており、色も異なっています。色は各カテゴリ間の視覚的な識別を助けています。
– 箱の長さ（四分位範囲）の違いから、各カテゴリのデータ分布のばらつき具合がわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データが30日間にわたるため、この期間内でのスコア変動に特別なパターンは見られません。一部のカテゴリは他よりも安定しているか、変動が大きいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部のカテゴリは他と比べてスコアが高い傾向があります。「社会WEI（生態系整備・対話社会）」は中央値が高く、安定しています。
– 各カテゴリーのデータ分布の異質性も注目に値します。
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**:
– このデータは国際的な比較を目的としており、異なる領域でのパフォーマンスを示しています。ビジネスにおいては、心的ストレス管理が重要であり、改善の余地があることを示唆しています。
– 社会政策においては、公正さや生態系整備の効果が比較的高いことから、これらの分野での成功が他のエリアにも波及する可能性があります。
このグラフは、限定された期間内での各カテゴリのパフォーマンスを比較し、政策立案や社会戦略の策定に活用され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:
以下に、このグラフに関する視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフは主成分分析(PCA)の結果で、特定の時間的なトレンドは示されていません。したがって、上昇、下降、周期性といったトレンドは特に見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下および右上にプロットが存在し、これらは他の点とやや離れた位置にあります。特に左下の点は目立っていますが、特異な外れ値というほどではありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は、PCAによって2つの主成分で表されたデータポイントを示しています。
– 第1主成分は60%、第2主成分は16%の情報を保持しており、第1主成分がデータ分散の大部分を捉えていることが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データそのものの関係性ではなく、各観測点の特徴の違いやパターンを抽出した結果がこの散布図で示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– プロットは第1主成分に対してやや広がっていますが、第2主成分にはあまり広がっておらず、全体として広がりが限定的な分布を示しています。
– 第1主成分の水平方向に広く分布しているため、この成分がデータの主要な変動要因であることがわかります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 主成分分析を通じて、データの次元を削減しながら主要な変動要因を把握しようとしています。ビジネスや社会において、このような分析は複雑なデータセットの中から重要なパターンや要因を抽出するために役立ちます。
– 例えば、国際カテゴリにおける各成分が何を示しているかが明確であれば、特定の要素がどのようにウェルビーイングや経済指標に影響を与えるのか理解する助けになります。
このグラフからは、データの次元を２つの主要成分に還元した際の変動を視覚化することで、複雑なデータの背後にある潜在的な構造を理解する手がかりが提供されています。
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。