📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析
#### 時系列推移
データから読み取れる全体的な傾向として、日々のWEIスコアは変動していますが、0.65から0.85の範囲を中心に推移しています。特に2025年7月6日には、急激な上昇が観察され、23時には最高値0.84に達しています。これは、同日に社会WEI平均や社会の詳細項目でのスコアがそれぞれ高値を示した影響だと考えられます。
#### 異常値
以下の日付で異常値が検出されました：
– **2025-07-01 (0.65)**: 初期の低スコアは、分析期間の最初に位置することでデータの変動が充分に反映されていない可能性があります。
– **2025-07-06 (0.81~0.84)**: 特に上昇が顕著な日で、社会的要因（例えば共生・多様性や社会基盤）が特に高く評価されています。社会的な出来事や政策変更が影響した可能性があります。
これらの異常値は、特定の社会的および個人的な要因やイベントが関与している可能性があると考えられます。
#### 季節性・トレンド・残差
STL分解を行うことで、長期的なトレンドと短期的な変動の両方を捉えられます。トレンドは全般的に安定的な上昇傾向を示していますが、7月6日の急増は残差として検出されており、特異なイベントが関係していると見られます。
### 各項目の分析
#### 個人WEI平均と社会WEI平均
– **個人WEI平均**: 多くのフラットな期間を経験し、一部の急上昇日は社会的なスコアの影響を受けたものと考えられます。
– **社会WEI平均**: より幅広く0.66から0.91の範囲を示し、特に共生や持続可能性が高評価される日が多く見られます。
#### 項目間の相関
相関ヒートマップから、社会的な項目間、特に「社会持続可能性」と「社会公平性」は高い相関を示しています。これらの相関は、社会的な安定や制度の信頼性が他の要因とどのように連動しているかを示唆しています。
#### データ分布
箱ひげ図の分析では、個人ストレスと自由度のばらつきが大きく、中央値に対する異常値も散見されます。これは個人の生活感受性や状況が影響を与えている可能性があります。
#### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析では、第一主成分 (PC1) が71%の寄与率を示し、WEIにおける主要な説明変数が限られた数の要素に集中していることを示しています。主に統計的な説明要因であり、これらが生活水準や社会的条件への影響を与える大きな要因と考えられます。
### 結論
このデータセットからは、WEIスコアが個人と社会の詳細な健康、経済、持続可能性、および公平性軸の影響を大きく受けていることが分かります。特に一部の特異日やイベントは瞬間的に指標に大きな影響を及ぼしていますが、長期的な安定性は維持されています。今後もこれらの要因間の関連性を分析し、持続的に高いWEIスコアを達成するための社会政策や個人施策の改善に繋がる示唆が得られるでしょう。
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:
このグラフについての詳細な分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフは二つの異なる期間に分かれているようで、初期の期間はデータが密集しており、後半はより分散しています。
– 初期のデータポイント（青色の実績）は概ね横ばいの傾向を示しており、急激な変動は見受けられません。
– 後半の期間では、前年（緑色のプロット）からのデータが増加しているように見えますが、具体的な上昇傾向は確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータセットにはいくつかの異常値（黒い円）が含まれており、これが全体のパターンに影響を及ぼしている可能性があります。
– 異常値の原因分析が必要になるかもしれません。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 青色のプロットが実績値を示し、赤いバツ印が予測の地点です。
– 紫色とピンク色のラインは、それぞれ異なる回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青色の実績データと緑色の前年データの比較により、一部の変動が観察されるが、全体の傾向としては大きな変化は見られない。
– 予測と実際のデータを比較することで、予測モデルの精度を評価できる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青色と緑色のデータが同様の範囲内に分布しているため、相関がある程度存在するかもしれないが、詳細な数値分析が必要。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**:
– 異常値の存在と予測のばらつきから、人々がデータの信頼性や予測精度に疑問を感じる可能性がある。
– ビジネスにおいては、予測モデルの改善が必要であると考えられ、異常値の原因を特定し対応策を講じることが求められる。
– 調査期間の後半のデータ増加は、興味深い市場の成長や変化を示している可能性があるため、さらなる詳細分析が価値をもたらすでしょう。
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、提供されたグラフに基づく視覚的な特徴とその洞察です。
1. **トレンド**:
– 初期には、実績データが安定しているように見えますが、時期が進むにつれて予測値が様々なモデルの間で大きく異なっています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は、変動が大きく見られ、特に最初の部分で急激な上昇があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としてマークされたデータ（黒い円形）は、予測範囲の外や過去の比較値との差が大きいこと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**:
– 青いプロットは実績データであり、比較的安定しています。
– 緑の円は前年度のデータで、予測と比較するためのベンチマークとして機能します。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は異なる方法で将来の動向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間での顕著な違いが見られます。特に、ランダムフォレスト回帰が他モデルと異なる動きを示しており、異常値とも重なるため、よりリスクを伴う予測の可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各モデルの予測にばらつきがあるため、実際のデータの扱いにおける不確実性が高いことが示唆されます。
– 予測のもとになる範囲（グレー帯）が明確に示されており、各モデルの予測の信頼性を考慮する必要があります。
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**:
– 今後の予測にばらつきがあるため、不確実性が高いと感じる可能性があります。
– さまざまなモデルが示す異なる予測が、意思決定者にとってリスク管理の重要性を強く印象づけるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、市場変動への柔軟な対応や異常値を早期に検知するためのシステムが重要となるかもしれません。
この分析により、データの不確実性を考慮した戦略を立てることが重要であることが示唆されます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– **実績AI（青色）**：ほぼ水平に進み、安定したトレンドが見られる。
– **昨年比較AI（緑色）**：以前の期間に比べて明確に高い水準に位置しており、全体的なトレンドとしては上昇している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒色円）は初期段階に集中しており、これは特定の異常イベントや一時的な変動による可能性がある。
– 予測と実測の差異も初期段階に見られ、モデルの精度向上の余地を示唆している。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色（実績）**と**赤色（予測）**の比較から、予測の精度を確認可能。
– **紫色の線（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、それぞれ予測モデルが別の特性を示しているが、大きな外れは見られない。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **実績と予測**の間で若干の差異はあるが、基本的には一致しており、市場や社会での変動を正確に捉えている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは2つの時期、すなわち始めと終わり（評価日基準で）の間で分布が異なる。
– **昨年比較**データは予測よりも高いスコアを示しており、これが上昇トレンドのメイン構成要素である。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– **安定的なWEIスコア**は、一貫した社会的安定性や持続可能性を示唆し、自信を持って戦略計画を進める材料となる。
– **異常値の存在**は、問題発生時の早期警告として機能し、リスク管理の観点に寄与。
– **上昇トレンド**は、政策や介入の効果が表れている可能性があるため、継続的な改善策の励みになる。
このデータは、直感的にいくつかの政策やビジネス戦略が良い方向に進んでいると感じさせます。持続的に評価と改善を行うことで、さらなる成長の可能性があります。
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:
以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– 全体のトレンドは、期間の初期には大きな変動が見られ、後半にはデータが無く、横ばいに感じられる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにおいて、青い実績点が大きく変動している。また、異常値として示されている点も同じ時期に多く観測されている。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– **実績 (青)**: 初期に集中的な変動が見られる。
– **予測 (赤のX)**: 予測スコアは表示されていない可能性があり、予測手法の違いが明確に見られない。
– **異常値 (黒の円)**: 異常とみられるデータポイントが初期のデータ内に存在。
– **前年 (緑)**: データのほとんどが後半に集中しているが、実績には対応していない。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータには時間的なずれがあり、直接の比較が難しい。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期に予測の信頼区間と実績が交わっている可能性も示唆されるが、予測に関する具体的な情報が薄い。
6. **直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– 初期の変動は、市場の不安定さや不確定な経済状況を示唆している可能性がある。確実な予測モデルが示されていない点から、長期的な経済予測の不確実性が感じられる。
– ビジネスにおいては、不安定な経済予測が企業の戦略方針に影響を与える一因となる可能性があるため、広範なリスク管理が求められる。
このような分析に基づいて、より詳細な予測モデルやデータの追加を通じた改善が考慮されるとよいでしょう。
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:
グラフの分析に基づいて以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフには2つの主要な時期があります。最初の期間（左側）は間隔が狭く、次の期間（右側）は間隔が広がっています。
– 最初の期間の後にデータがないため、途中はトレンドの変化が見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには異常値とマークされたプロットがありますが、特に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」、緑の点は「前年の比較」であり、これは過去のデータと比較が行われていることを示しています。
– 異常値は黒い円で示され、モデルの予測と比較して異常なデータポイントを指しています。
– 線は予測モデルを示しており、予測には線形回帰とランダムフォレスト回帰が使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年のデータに大きな隔たりが見られる可能性がありますが、詳細な関係性にはさらなる解析が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは局所的に集まっていますが、広範囲な分布は見られません。これは、特定の期間に限ったデータの直感を与えます。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、特定の期間内で健康状態（WEIスコア）が安定または特定のパターンを示していることを示唆しています。
– 異常値の存在は、データの異常発生や健康状態の変化を示す可能性があり、注意深い監視やさらなる分析が必要です。
– 組織や個人としては、特定の期間における変動や異常を監視し、健康管理や改善の方策を検討すべきです。
このグラフは、期間内での健康状態の評価を視覚化し、予測モデルの精度と実績データを比較する手段として有効です。
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:
1. **トレンド**:
– データの大部分が2025年の初夏に集中しています。2025年のデータは比較的横ばいで、2026年のデータが急激に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年の初めに多くのデータが集まる中で、異常値として強調されているプロットがあります。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績データを表し、緑のプロットは前年の比較を示しています。異常値として強調された部分には黒いサークルが使われています。
– ピンク、紫、ブルーのラインはそれぞれ異なる予測モデルによる予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルのラインは、データが比較的安定していることを示していますが、少なくとも1つのモデルが大きな変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが主に2025年の初めに集中しているため、直近の過去のデータで予測の基盤が構築されていると推察されます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– データの集中度が時間とともに変化していることから、心理的ストレスに関する状況が2026年にかけて変動している可能性があります。これは、新たな要因や環境の変化が影響しているかもしれません。企業や社会は、ストレスの原因解決に向けた戦略を模索する必要があるかもしれません。
このグラフから、人間は特定の期間にイベントや施策の影響があった可能性を感じ取るかもしれません。また、異常な状況に対する注意喚起の必要性を示唆していると言えます。
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:
以下に、グラフの分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側における実績値（青）は、比較的安定しており、大きな上昇や下降トレンドは見られません。
– グラフの右側における緑色の点は、予測地点として新しいデータを示しており、過去の実績とは異なる分布を形成しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で示される異常値が実績データの中に見られますが、それほど多くはなく、散布されているように見えます。
– 線形回帰の予測（青線）は安定していますが、ランダムフォレスト（紫線）および他の予測（ピンク色など）は、異なるトレンドを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データを表しており、黒い丸はその中での異常値を示しています。
– 緑色の点は将来の予測値であり、他の色の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など）は異なるモデリング手法による予測トレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の位置が大きく離れていることがあり、これにより将来への異なった見通しが示唆されています。予測手法間でも結果の違いが観測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は比較的狭い範囲に分布していますが、予測された未来の値（緑）はより広範囲にわたっており、より不確実性が高いことを示します。
6. **直感的に感じることや影響**:
– 人間がこのグラフを見た場合、過去のデータが安定しているにもかかわらず、将来の予測が不安定であることから、未来の状況が読みにくいという印象を受けるでしょう。
– ビジネスや社会的影響としては、将来の計画や戦略立案において、複数の予測手法を活用し、多様なシナリオに対処する必要性を示唆します。
以上の視点を考慮に入れ、データに基づく意思決定に役立てられると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **上昇トレンド**: 期間の前半から後半にかけて、実績（青いプロット）のスコアが上昇しています。
– **急激な変化**: ランダムフォレスト回帰（紫色）は最初からスコアが高く、その他のモデル（線形や決定木回帰）は一致せずに急激な変化を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**: 初期の頃に複数の外れ値（黒い円）が確認されます。これにより、異常なスコアの変動が存在します。
– **急激な変動**: 特に予測ライン（ランダムフォレスト回帰）が他の予測と異なり、最初から高いスコアを予測しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青い点）**: 時系列に沿った実際のスコア。
– **予測モデル（各色の線）**: 異なるモデルによる将来の予測値。
– **異常値（黒い円）**: 計測された実績の中で標準から外れるデータポイント。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **予測と実績の比較**: 実績データは、線形や決定木に基づく予測よりもランダムフォレストの予測ラインに近づいています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **緩やかな一貫性**: 弱いながらも実績とランダムフォレストの予測の間に一貫性がありますが、他の予測線との相関は低いです。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 人々はこのデータから、実績が高スコアへと向かう改善トレンドを認識するでしょう。これは社会の公平性が向上していることを示しており、政策立案者や関係者にとってポジティブな兆候となります。
– ビジネスへの影響として、社会的公平性の観点からの魅力度が増すことで、持続可能なビジネスモデルを志向する企業にとって有利な環境を提供する可能性があります。
全体として、このグラフはデータの異常と予測手法に関する興味深い洞察を与えており、社会の進展に関する重要な判断材料を提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **最初の期間（2025年7月-10月頃）**: 実績値は0.9～1.0の間で、最初はわずかに上昇している。
– **後半期間（2026年7月頃）**: 予測値は0.8付近で非常に安定している。
2. **外れ値や急激な変動**
– **異常値**: 最初の期間において異常値が示されているが、他と大きく離れているわけではない。
– **急激な変動**: ランダムフォレスト回帰の予測が一時的に著しく上昇しているが、その後は安定。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績と予測の比較**: 実績値（青）と予測値があり、異なる線（ランダムフォレスト、線形回帰、決定木）がそれぞれの予測を示している。
– **前年度比較**: 比較AIと表示されているが、具体的な相関は見られない。
– **予測範囲**: 灰色の範囲は予測の不確かさを示している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **予測手法の異なる結果**: ランダムフォレストと他のモデル（線形回帰、決定木回帰）で異なる軌跡を描いており、多様な予測結果が得られている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **予測モデル間の違い**: 全体として大きな相関はないが、ランダムフォレストによる予測は最初の時点で高く、その後横ばい。また、線形回帰と決定木回帰は安定した予測を示している。
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**
– **安定したパフォーマンス**: 後半の予測範囲が狭く安定していることから、持続可能性と自治性の状況がしばらく安定する可能性を示唆。
– **初期の変動**: 最初の期間の異常値と変動は、短期的な不確実性やリスクを示すかもしれないが、全体的には安定した状態へ移行する。
– **モデルの多様性**: 複数の予測手法を用いることで、異なるシナリオに対処可能な柔軟性が確保されている。特にランダムフォレストの予測が高めであることは、より冒険的な戦略を取る可能性を示唆する。
全体的に、このグラフは持続可能性と自治性が長期的に安定する可能性を秘めていることを示唆し、それに基づいた戦略の策定が必要であることを示している。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– データが主に左側に集中しており、評価日は2025年半ばに集中しています。この時期において、ランダムフォレスト回帰による予測線が急激に上昇しています。
– 右側にある2026年の一部のデータには、前年比較データ（緑）が表示されていますが、データポイントが少ないためトレンドは特定しにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は特に観察されませんが、実績データと予測線（ランダムフォレスト回帰）の間には明確な変動があります。特にランダムフォレスト回帰線が急激に上昇しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のデータを示し、紫色の線がランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
– 異常値は黒色円で表され、基本的には実績データとあまり乖離していないようです。
– 予測のバラつき幅は灰色の範囲で表示され、実績データと予測との相関が見受けられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の相互比較では、特にランダムフォレスト回帰が顕著に異なる動きを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データポイントは比較的安定しているものの、予測（特にランダムフォレスト）が急激に上昇しているため、予測モデルと実績データの不一致が示唆されます。
6. **直感および社会への影響に関する洞察**
– 予測手法の違いから、特にランダムフォレスト回帰が未来のポジティブな変化を示唆しているが、実際の社会変動がそれに追随するかは不透明。
– 社会基盤や教育機会に関する施策が短期間で大きな成果を上げる可能性があるが、予測の精度に関しては慎重な検証が必要です。
– 人間が直感的に受ける印象としては、「将来的な改善を見込むにあたって、特にランダムフォレストモデルが楽観的である」という感覚を抱くかもしれません。
これらの点を踏まえ、データの監視やさらなる分析が推奨されます。
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:
以下は、提供されたグラフの分析結果です。
1. **トレンド**:
– 初期の段階では、実績データが0.6から0.9付近で横ばいの動きを示しています。
– 数ヶ月のギャップの後、比較AIのデータが0.8付近で現れ、全体としては一定の範囲での揺れ動きが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階のデータにおいて複数の異常値が確認されます。これらは通常の変動範囲から外れており、何らかのイベントや誤ったデータ収集が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い実績データと緑の比較データが過去の実績を示し、赤い×は今後の予測を示しています。
– 予測の不確かさ範囲がグレーで示されており、未来の不確定性を可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと比較AIデータは、全体的に類似した動きを示しています。これは、過去のトレンドが将来にもある程度反映されていることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる予測を行っており、予測の信頼性に対する多角的な視点が必要です。
6. **直感的な印象と影響**:
– 安定したスコア範囲内での動きは、社会のWEI（共生・多様性・自由の保障）に関する状況が大きくは変動していないことを示唆しています。
– 異常値は、特定の社会的イベントや政策の影響を示している可能性があります。これらをさらに分析することで、政策立案における貴重な洞察を得ることができるでしょう。
これらの要素を総合的に考慮することで、今後のWEIに関する戦略的な意思決定に役立てる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:
このヒートマップから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 全体的なトレンドとしては、大きな周期性や顕著な上昇・下降は確認できません。ただし、特定のタイムスロットでの明確な変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7日の深夜時間帯(23時)で非常に高い値（黄色）が認められ、それ以前のデータと明らかに異なるピークが存在します。これが時系列の中での外れ値と考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 異なる色が強度を示しており、色が濃いほど低いスコア、明るいほど高いスコアを示しています。
– 特定の時間帯（19時と23時）が他よりも目立った色の変化を見せています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに一貫したスコアの変動はなく、日ごとに異なる層別化が見られます。
– 16時、19時、23時の比較で、23時が最も変動が多いことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 16時、19時の時間帯と比べ、23時はスコアの変動が激しい可能性があります。これは夜間での活動が他の時間帯に比べて異なることを示唆しています。
6. **直感的な印象および影響**:
– このヒートマップは特定の時間帯における活動やパフォーマンスの大きな変動を示しており、これがビジネスや社会の活動パターンの変化、例えば夜間に行われるイベントや取引に関連している可能性があります。
– 特に、週末や特定のイベント日には、夜間のスコアが高くなることで、社会活動や消費行動が増加していると考えられ、それに基づくマーケティング戦略の調整が求められるかもしれません。
このような視点から、業務計画やマーケティング戦略の見直しを行うと良いかもしれません。
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:
以下は、与えられた個人WEI平均時系列ヒートマップの分析結果です。
1. **トレンド**:
– 全体的に、時間の経過に伴いスコアが高くなる傾向があります。特に7月6日から7日にかけて顕著な上昇が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月7日に急激なスコアの上昇が観察され、黄色で示されています。このエリアは他の日付と比べて明らかに異なり、何か特異なイベントや影響があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– ヒートマップの色の濃さはスコアの高さを示しており、濃い紫は低いスコア、黄色は高いスコアを表しています。
– 時間帯ごとのスコアの違いも暗示されており、特定の時間にスコアが変動している風景が見て取れます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 全体的に、異なる時間帯で一定の傾向やパターンが見られ、特に16時や19時台で色が変動しています。これは特定の活動やイベントに関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によって色の明度が変わるため、一日の中でもスコアに変動が見られます。これは日中の特定の時間帯にスコアが上昇することを示唆しています。
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**:
– グラフを見た人は、7月7日に何か特異なイベントがあった可能性を感じるでしょう。このような急激な変動は、ビジネスやマーケティング、社会的なイベントが影響を与えた結果かもしれません。
– 日中の特定の時間帯にスコアが上昇する傾向があることから、ピーク時の人々の行動や活動についての洞察が得られ、戦略的な意思決定に活用できるでしょう。
このヒートマップは、時間や日にちに応じた人々やシステムの反応を視覚的に見ることができ、業務改善やターゲット広告などに役立つ可能性があります。
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:
以下は、提供されたヒートマップに基づく詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– グラフ全体には明確な上昇や下降のトレンドは見られないが、日によって異なる色のパターンが繰り返されている。
– 特定の日や時間に集中的に高いスコアまたは低いスコアが現れている。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日と7月7日の間で、濃い紫から黄色への急激な色の変化が見られる。これにより、スコアが急激に変動したことが示唆される。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの範囲を示しており、濃い紫が低スコア、黄色が高スコアを意味する。
– 時間（縦軸）を基準にしたスコアの変動を追跡できる。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日付ごとに複数の時間ごとのデータがあり、特定の日付で特定の時間帯に集中したスコアの変動が見られる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間ごとに観察されるパターンや色の変化は、特定の時間帯に集中する傾向がある。
– 色のグラデーションにより、急激な変動のある部分と比較的安定した部分が観察できる。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– データが示す変動は、特定の時期における社会的要因の影響を受けている可能性がある。
– 急激な変動が見られる期間は、何らかの外的要因（例えば、イベントや政策変更など）の影響を受けた可能性がある。
– ビジネスや政策立案において、これらのスコアの変化を監視することで、適切な対策を立てるのに役立つ可能性がある。
このような視覚的な洞察を通じて、WEIスコアの変動要因をより深く理解することができます。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップにトレンド自体は見受けられませんが、相関の強さ（例えば赤が濃い部分）は相関が高いことを示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の要素間で非常に低い相関（青色に近い色）が見受けられます。例えば、「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の間には0.32と相関が低くなっています。他の高い相関と比較した際に一種の外れ値と見なせるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤色は高相関を示し、青色は低相関を示します。0に近いほど相関がないことを示し、1に近いほど完全な相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ヒートマップ自体には時系列データの情報は含まれていませんが、関連項目間の相関が注目されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（経済的余裕）」および「総合WEI」との間に高い相関が見られます。これは、心理的ストレスが経済状況や全体的な幸福度に密接に関係している可能性を示しています。
– 社会的な項目間でも「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関が高く、持続可能性と多様性の保障が関係性を持っていることが示唆されます。
6. **人間の直感やビジネス、社会への影響**:
– 高い相関がある分野間では、対策や政策を実施する際に、一つの分野における改善が他の分野にも良い影響を与える可能性があります。例として、「心理的ストレス」を減少させることが「経済的余裕」や「総合WEI」の向上に寄与するかもしれません。
– 相関が低いところは、他の要因が強く影響を及ぼしている可能性があり、個別の対策が必要となるかもしれません。
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:
箱ひげ図は、各カテゴリのWEIスコアの分布を視覚化しています。以下に各ポイントについての分析を示します。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリは特定の期間を対象としていますが、時系列のトレンドは示されていません。この図では、各カテゴリの現在のスコアの分布を比較しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（持続可能性と自活性）」では外れ値が見られます。これらは特殊なケースや異常な値を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 箱の中央線は中央値を示し、箱は第1四分位数と第3四分位数を示します。ひげ部分は最小値と最大値を示し、外れ値は通常点で示されます。
– 色の違いは各カテゴリ間の視覚的な違いを強調していますが、色自体がどの特性を示すかは記載されていません。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– このグラフは時系列ではなく、異なるカテゴリの間の比較を主にしています。よって、時系列の関係性は示されません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリのスコアの分布は異なります。「社会WEI（共生・多様性・自由の精神）」や「総合WEI」は比較的高い中央値を示し、スコアが全体的に高いことが示唆されています。
– 一方で、「個人WEI（心理的ストレス）」などはスコアが低めであり、ストレスや心理的負担が大きいことを示し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、およびビジネスや社会への影響**:
– 全体的に高いスコアのカテゴリは、社会や個人の幸福度が高い場合を示し、政策の成功や良好な社会条件を示している可能性があります。
– 外れ値や低いスコアは改善が必要な領域を示しており、例えば「心理的ストレス」が高い地域や集団には特別な支援が必要かもしれません。
– ビジネスにおいては、この種のデータは市場のニーズを探るためや、社会貢献プログラムの開発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:
このグラフは、国際カテゴリに関連するデータの主成分分析（PCA）を示しています。以下に、このグラフから得られる視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフには明確な上昇または下降のトレンドは見られませんが、第1主成分と第2主成分の間にはある程度の散らばりがあります。
– データポイントは全体として右上から左下に斜めに分布しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 上部中央のデータポイントは、他の点からやや離れているため、外れ値のように見えるかもしれません。
– 特に急激な変動が見られる箇所は特定できません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットは、元のデータ集合を2つの主成分で表現したものです。
– 色や密度に関する差異はありませんが、データの範囲がわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは時系列ではなく、異なる要因によるデータの分布を2D空間にプロットしたものです。時系列の関係ではないため、関係性には着目できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントは比較的均等に分布していますが、右上から左下への弱い負の傾向が示唆されています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– この主成分分析により、データ集合の主要な変動要因が理解しやすくなります。
– ビジネスにおいては、データの分布を見ることで、特定の国際的要因がどのように組み合わさって全体に影響を及ぼしているかを把握でき、戦略立案に役立つかもしれません。
– 具体的な要因や変数が明示されていないため、詳しい背景情報を基にした追加分析が必要です。
このように、このPCAグラフはデータの主な方向性や潜在的要因を理解するための有効なツールとして利用できます。
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。
