📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合的洞察と分析
#### 1. **時系列推移**
– **全体のトレンド**:
– **総合WEI**: 初期値0.65から始まり、日に日に増減を繰り返しますが、最終的には上昇トレンドを示しています。特に7月6日には突出したスコア(0.81, 0.84, 0.85)が観察され、この日を境にスコアが非常に高くなっています。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**も同様に、全体として上昇傾向を示しています。
– **顕著な変動期間**:
– 7月6日は、ほとんどのカテゴリで異常なスコア上昇が見られ、特に社会的要素でスコアが大幅に上がっています。これは特定の政策発表や、大規模な社会的イベントが背景として考えられるかもしれません。
#### 2. **異常値解析**
– **総合WEI**: 特に7月1日や7月6日に異常値(低値と高値)が集中しています。初日の低スコアは新しいデータ集計の確認作業での偏り、6日後の高スコアは経済的、社会的な出来事が影響している可能性があります。
– 各項目の異常値は、個別のイベントや状態の変化を示唆していますが、具体的な理由を特定するには追加情報が必要です。
#### 3. **季節性・トレンド・残差 (STL分解)**
– **長期的なトレンド**: 総合的に上昇している傾向が見られ、特に7月初旬から中旬に変化率が大きくなっています。
– **季節的変動**: 明確な周期性はこのデータ範囲で観察できませんが、週中の特定な日付で変動がみられる場合は、週次の業務サイクルや特定イベント日の影響が考えられます。
– **残差成分**: 説明できないランダムな変動が観察されるも、特に7月6日以降の大きなスコア変動に一致するであろう社会的背景が考えられます。
#### 4. **項目間の相関**
– 高い相関が見られる項目は、同じ要因に影響されている可能性があります。特に、**社会的持続可能性**と**公平性・公正さ**、**共生・多様性**において高い相関が予想されます。これは社会的変革や政策が一貫した影響をもたらしているかもしれません。
#### 5. **データ分布**
– 箱ひげ図で分布と中央値を見ることで、個々のWEIスコアのバラツキを確認可能です。特に7月6日のように、スコアがピークを記録した日には、極端な値が外れ値として表れることがあります。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
– 主成分分析(PCA)の結果、**PC1**が全体に70%の寄与を示しており、これは主にデータセット全体で観察される基本的な上昇トレンドの影響が強いことを示しています。
– **PC2**で示される11%の寄与は、個別/特定の短期的な変動、特に7月6日頃のイベントによる影響を反映している可能性があります。
これらの分析結果に基づき、7月6日周辺でのスコアの異常な上昇は、社会政策または重要なイベントの影響という外部的要因が強く影響している可能性が高いと考えられます。今後の分析には、その要因をさらに深掘りし、具体的な背景や出来事に関連づけることで、より精緻な知見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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 青い点の「実績（実績AI）」はおおむね横ばいで、0.6から0.8付近に集中しています。
– 紫色の線の「予測（ランダムフォレスト回帰）」は、徐々に上昇し0.8から1.0付近で安定しています。
– 水色の線の「予測（線形回帰）」は一貫して横ばいで0.8付近を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中にいくつかの外れ値が存在し、それらはグラフで黒い円で示されています（青点の囲み）。
– 大きな急激な変動は見られませんが、実績の不確かさを示す灰色の範囲が存在し、一定のバラツキがあることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のWEIスコアの変動を示し、点の密度が高い部分が標準的な値を示していると考えられます。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、実績スコアの中で見られるばらつきを包含しています。
– 紫と水色の線がそれぞれ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**:
– 線形回帰とランダムフォレストの予測モデルは、実績データに対する異なる予測パターンを示しています。線形回帰が一貫して安定した値を示すのに対し、ランダムフォレストは上昇トレンドを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的安定した範囲に収まっており、極端な変動は見られません。
– モデル予測は実績をある程度反映しているものの、ランダムフォレストの方が強気な予測を示しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**:
– このグラフを見ると、将来的にはスコアが上昇する可能性が示唆されており、特にランダムフォレストの予測がその兆候を強く示しています。
– 企業や政策決定者にとっては、差し当たって安定しているものの、将来的に期待が持てる状況と解釈でき、積極的な投資や施策を計画するきっかけとなり得ます。
– 実績に示された外れ値が良好な予測の邪魔をしないように、データクレンジングやモデルの改良も考慮する必要があります。
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**:
– 最初の約10日間、実績データは0.6から0.8の間でほぼ横ばいです。
– 決定木回帰の予測は、同じく横ばいが続きます。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測は、異なるトレンドを示しています。線形回帰は急上昇し、ランダムフォレスト回帰は高い値で横ばいを作ります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データにはいくつかの外れ値（黒い輪郭で囲まれた点）が含まれています。
– 線形回帰の予測は、特に最初から急激な上昇を示しており、独特な変動パターンです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、黒い輪郭のある点は外れ値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 線の色は使用された予測モデルを表します（紫は線形回帰、青緑は決定木、マゼンタはランダムフォレスト）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測は、異なるモデルで異なる結果を示しており、モデルごとのパフォーマンスや特性を比較するのに役立ちます。
– 線形とランダムフォレストは、より強気な成長を予測していますが、実績とは乖離しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、狭い範囲内での小さな変動を示しており、安定していると言えます。
– 線形回帰の急激な増加は、実績データの範囲を大きく超えており、過学習の可能性を示唆するかもしれません。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会的影響の洞察**:
– 実績データの安定性は、短期間では変動が少ないことを示しています。これが重要な指標である場合、予想外の変動に注意が必要です。
– 線形回帰の楽観的な予測は、成長の期待感を表現していますが、過度な期待はこれを実現できない可能性もあります。
– ビジネスにおいては、モデルごとの予測の違いを理解し、特に外れ値や予測の不確かさに基づいたリスク管理が必要です。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績AIのトレンド（青いプロット）**: 最初の約10日間において、散らばりが多く見られますが、その後はおおむね横ばいになっています。
– **予測（線形回帰）**: 安定した上昇傾向を示しています。先に進むにつれて、スコアが徐々に増加しています。
– **予測（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）**: 横ばいの状態を示し、極端な変化がないことを示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 黒い縁で囲まれたプロットが外れ値として認識されていますが、大きな急変を示すものは見当たりません。
– **急激な変動**: 実績AIには多少のばらつきがありますが、短期間内の急激な変動は少ないです。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青いプロット**: 実績の値を表しており、日々のスコアを示しています。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさの範囲を示し、スコアのばらつきの幅を示します。
– **ピンクの線**: ランダムフォレスト回帰の予測を示し、安定した横ばいです。
– **赤い×**: 予測としての値を示しており、線形回帰による予測点です。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測は実績よりも滑らかな変化を示しています。これは、予測モデルがデータのノイズを除去し、全体的なトレンドを捉え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AIデータはややぶれがありますが、一般的には中央付近に分布しています。
– 外れ値として認識された点もありますが、大きな偏りは見られません。
### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– **直感的洞察**: 実績が安定しており、予測モデルが異なる手法で一貫しているため、システムやプロセスが安定していると感じられます。
– **ビジネスや社会への影響**: このグラフから、基本的に予測通りの安定した動きが示されており、大きな変動や外乱が少ないため、潜在的な不確実性の低い状況が窺えます。これにより、長期的な計画立案や政策策定に安心感を与える可能性があります。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ（青いプロット）**: 初期には安定した動きがありますが、7月10日以降はデータがありません。
– **予測（線形回帰・決定木回帰）**: 直線のままほとんど変化がありません。
– **予測（ランダムフォレスト回帰）**: 時間と共に上昇し、7月12日以降は1.0付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示されており、初期の実績データの中にいくつか見られます。
– 実績データ内には目立った急変は見られないが、予測の増加がランダムフォレストモデルで著しい。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青いプロット**: 実際のデータポイントを示しており、初期には比較的一貫しています。
– **×マーク（赤）**: このグラフには表示されていないが、通常は予測値を示します。
– **黒い円**: 外れ値を示しています。
– **灰色範囲**: 予測の不確かさを表します。
– **線の色**: 線形回帰（青）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）を示しています。
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の予測は他のモデルとは異なり、増加傾向を示しています。これは予測方法の違いによるものでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データに対してランダムフォレストの予測は上昇を示していますが、他のモデルの予測は現状の維持を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会的影響**
– ランダムフォレストモデルが示すように、今後の経済的余裕（WEI）が増加する可能性があります。これは経済活動や消費の増加を示唆し、ビジネスにとっては良い兆候となるかもしれません。
– 一方で、予測に差異があるため、複数のモデルを使って慎重に検討することが求められます。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青点）はやや横ばいで、安定している様子が見られます。
– 予測モデルの中でも、線形回帰（青線）と決定木回帰（緑線）はほぼ横ばい、ランダムフォレスト回帰（紫線）はわずかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒丸で示されている）が数個あり、予測から離れたデータポイントが存在します。
– 特定の期間で実績データに多少のばらつきがありますが、大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青点は実績のデータを示し、予測との比較が可能です。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示しており、これが実績データとどの程度一致しているかを視覚的に確認できます。
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との比較から、全体として予測が安定していることがわかります。
– ランダムフォレスト回帰は実績データとやや乖離した結果を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係はこのグラフからは直接は見えませんが、安定した実績データとの比較から、各予測モデルのバイアスやアンダーフィットの可能性があるかもしれません。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– 健康状態の安定性が重要である場合、安定した実績データはポジティブです。
– 予測モデルの不確かさに対する対策が求められるでしょう。
– ランダムフォレスト回帰のわずかな下降トレンドは、長期的な予後のための警告信号と見なすことができ、対応策を考える必要があるかもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、スコアが0.5から0.6の間で横ばいになっています。
– 予測（紫色の線）は、最初の約10日間で上昇した後、ほぼ一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期にいくつかの外れ値（黒い丸で囲まれた点）が存在しており、これは他のデータポイントから大きく離れていることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績値を示し、実績は安定しているように見えます。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）も表示されており、最初の10日において高めに設定されていますが、それ以降は消えています。
– 予測の線（紫）はランダムフォレスト回帰を使用しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に多少の乖離がありますが、全体的には大きなずれはないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のデータポイントは比較的一定であり、予測値は全体のスコアをやや高めに設定している傾向があります。
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**:
– このグラフから、実績と予測の間の一致度が高いことを期待できます。ただし、初期の外れ値は業務効率やストレス管理の再評価を必要とする可能性があります。
– 予測が当初急激に上昇しているため、この期間に新たなストレス要因が発生した可能性がありますが、その後の横ばい予測は、問題が安定ないし解消されたことを示唆しているかもしれません。
– ビジネスや社会的な文脈では、最初の不確定な期間におけるストレス管理や新しい施策導入が関係している可能性があります。
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:
以下にグラフに関する詳細な分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は全体として緩やかな上昇傾向を示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫の線）は急激に上昇した後、平坦になっています。
– 線形回帰と決定木回帰の予測（それぞれピンクと水色の線）は安定しており、大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内で外れ値として示されているデータポイント（黒い円で囲まれた青い点）が見られますが、それ以外の実績データはおおむね安定しています。
– 一部の点はグレーの不確かさ範囲内に収まっていません。
3. **各プロットや要素**:
– 黒い円で囲まれた点は外れ値であり、これらは通常のデータ分布から外れていることを示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を表し、実績データの大半がこの範囲内にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データとランダムフォレスト回帰の予測は最初わずかに一致していませんが、その後、予測が顕著な上昇を示しています。
– 線形回帰と決定木回帰は共に安定しており、実績の変動に対して敏感ではないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは不確実性範囲内でのバラツキはあるものの、当初の期間で上昇する傾向を示しています。
– ランダムフォレストの予測が急激な変化を示すのに対し、他の予測手法は安定的です。
6. **直感的洞察と影響**:
– 実績値の安定した上昇は、政策や外部要因による自由度や自治の改善を示唆します。
– ランダムフォレスト回帰が示す急激な上昇トレンドは、短期間での自由度の大幅な向上を予測している可能性がありますが、これは現実的でないことも考えられます。
– 予測と実績の間のギャップは、モデルの改善やデータの再評価が必要であることを示唆しています。
全体として、グラフは自由度と自治の変動を捉えており、モデルによって異なる視点を提供しています。ビジネスや政策決定においては、様々なモデルの予測を考慮し、多角的な分析が求められます。
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:
以下は、このグラフからの視覚的な特徴と洞察の分析です。
1. **トレンド:**
– 実績（青いプロット）は最初の10日間にいくつかのばらつきが見られますが、その後はデータが消失しています。全体的には安定性が欠けています。
– 予測は3種類あり、それぞれ異なるトレンドを示しています。
– 線形回帰予測（青い線）は安定した横ばい。
– 決定木回帰（緑色の線）も横ばい。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）は初めは急上昇し、その後横ばい。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 最初の期間に異常値が黒い円で示されていますが、それ以降の予測からは外れ値が見えません。
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、予測データはそれぞれ色分けされています（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）。
– グレーの領域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:**
– 予測モデル間には比較的一貫性がありますが、ランダムフォレストのみ急激な変化を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データのばらつきは予測範囲の中に収まっていますが、ランダムフォレストの初期の急激な上昇は特異です。
6. **直感的な感想および影響:**
– 実績データの不安定さとランダムフォレストの初期の急上昇は、データの変動性を考える際に重要な要素となります。
– 社会の公平性や公正さに対して予測がどう機能するかによる影響を考えると、ランダムフォレストの予測はリスクを伴う戦略と見なされる可能性があります。
– 政策決定者にとって、特異な外れ値や不安定な傾向に注意を払い、慎重にモニタリングを行っていく必要があります。
このグラフは、多様な予測モデルがどのように異なる結果をもたらすかを理解するための良い例です。これを基にさらなる分析やアプローチの修正が可能です。
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:
以下に示すのはこのグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 実績（青色の点）は一定範囲内（0.8〜0.9）の比較的一貫した分布を示しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンクの線）は、7月13日付近からスコアが上昇し、その後安定して1.0に達しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイント（青色の点）は黒い円で囲まれ、外れ値として識別されています。これは通常のデータ範囲から逸脱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**:
– 青色の点は実績値を示しており、実際の観測データを反映しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰モデルによる予測を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しており、xAI/3σによるものです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値は、一貫性を維持しつつわずかに異なる動きを示しています。特に、予測値は中盤から上昇し、安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は全体的に安定したパフォーマンスを示しており、大きな変動はなく、一定の範囲内に収まっています。
6. **直感的に感じること、および影響の洞察**:
– このデータからは、社会の持続可能性と自治性が短期間で安定したパフォーマンスを維持していることが読み取れます。予測モデルは将来の改善を示唆しており、持続可能性の向上が見込まれるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、持続可能性の向上は長期的な発展や政策形成にとってプラスに働く可能性があります。予測が正しければ、戦略的投資や政策支援が有効かもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）はWEIスコアが0.7から0.8の範囲で一定している。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンクの線）は時間の経過とともに上昇し、約0.8から始まり最終的に1.0に達している。
– 線形回帰と決定木回帰の予測（それぞれ緑と水色の線）はほぼ横ばいで、安定している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒の丸で示された外れ値は、一部の実績データ内に見られるが、大部分は予測と一致している。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点：実績データを示しており、安定した状況を反映。
– クロス（Xマーク）：予測値が実績とずれることを示す。
– 灰色の範囲：予測の不確かさを示し、外れ値対応としての信頼区間を表現。
– 緑（線形）と水色（決定木）：予測モデルの違いによる結果のバリエーション。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは安定しているが、ランダムフォレスト回帰は今後の成長を予測している。
– 他のモデル（線形回帰、決定木）は横ばいで、成長の可能性を予測していない。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各モデルによる予測はいずれも現在の実績に直接対応しないものの、全体的な傾向や方向性を提供している。
– ランダムフォレストによる成長予測から、将来的な改善の可能性を示唆。
6. **人間が直感的に感じること、および社会・ビジネスへの影響**
– 実績が安定していることに安心感があるものの、ランダムフォレストの予測は将来的な成長期待を生む。
– 社会基盤や教育機会が強化される可能性があり、ビジネスや政策立案において投資の増加や新しいプロジェクトの立ち上げを促す要因となるかもしれない。
このグラフは、現在の状況の安定性と将来の成長予測から、教育や社会基盤へのさらなる投資を考える上での基盤を提供します。
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:
1. **トレンド**
– 実績値は最初の期間に少しばらつきがありますが、0.6から0.8付近で推移しています。
– 予測（線形回帰と決定木回帰）は横ばいです。
– ランダムフォレスト回帰の予測は上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつかありますが、これらは大きな変動を示していません。
3. **各プロットの意味**
– 青色のプロットは実績値を示し、全体的に安定していますが、異常値がいくつか観察されます（黒い円）。
– 線形回帰と決定木回帰の予測は一貫したスコアであり、ほとんど変化がありません。
– ランダムフォレスト回帰は時間とともに増加傾向があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法の結果が異なるため、異なる手法の影響を受けていることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は分散していますが、比較的一定の範囲内に収まっています。
– 予測型によって異なりますが、全体として安定したトレンドがあるように見えます。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 実績値のばらつきから、社会的な要因が変動している可能性があります。
– ランダムフォレストの上昇傾向は、予想される改善を示唆しており、ポジティブな社会変化の始まりを示唆しているかもしれません。
– ビジネスや政策策定において、複数の予測方法を組み合わせることで、より柔軟な戦略が可能になるでしょう。
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:
以下に、グラフの視覚的特徴と得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に、特定の時間帯にスコアが上昇するトレンドが見られます。
– 例えば、時間帯8時と15時は、安定してやや高い値を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月7日に、16時から急激にスコアが上昇し、特に7月7日にピーク（黄色）を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色分けはスコアの強度を示しており、青から紫が低スコア、緑から黄色が高スコアを示します。
– 色が濃くなるほどスコアが高くなることを意味しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日付の時間帯別に比較すると、特定の時間帯（特に16時以降）でスコアが上昇する傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日付が進むにつれて、特定の時間帯でより高いスコアの発生が頻繁になっています。
– 特に16時以降の動きが顕著です。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– この周期的なパターンは、特定の国際的なイベントや市場の動きに関連している可能性があります。
– 企業はこの時間帯に焦点を当て、リソースやマーケティング努力を集中させることで、成果を最大化できるかもしれません。
– 社会的には、この時間帯に関する注目や警戒が必要な場合があります。
このヒートマップは、期間を通じてのスコア変動を視覚的に理解しやすく、戦略的な意思決定をサポートするために有用です。
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:
このヒートマップについて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとに異なる色調が繰り返されていることから、ある種の周期性が見られます。特に日の進行に伴い、特定の時間帯（例えば、16時）が一定の変動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月6日から7日にかけて、16時の色が明らかに変化している点が目立ちます。この急激な変色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. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は個人WEI平均スコアの高さ（例: 黄色 = 高得点、緑 = 中程度の得点、紫 = 低得点）を示しています。これにより、どの時間帯や日にスコアが高かったかを一目で確認できます。
4. **時系列データの関係性**:
– 見られる時間帯によって異なるパターンがあります。例えば、16時は他の時間帯に比べてスコアの変動が激しいようです。この時刻に関連するイベントや条件があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとのスコアの分布が異なるため、異なる時間帯間には一定の相関が存在する可能性があります。特に16時には高値が頻繁に現れるようです。
6. **ヒューマンインサイトと影響**:
– 一定の時間帯における得点の変動は、人々がその時間にどのようにパフォーマンスを発揮するかを示している可能性があります。例えば、16時の頻繁なスコア変動は、賑やかさや活動量が多く、変化に富んだ時間であることを示唆します。ビジネスにおいては、その時間帯が特に重要な時間であるか、何らかの調整が必要であるとされるかもしれません。
全体的に、このヒートマップからは特定の時間帯における変動が目立つものの、周期的なパターンも存在し、改善のためのさらに詳細な分析が求められ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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップ全体で周期的な変化が見られます。特に、7月2日から7月5日までは色が濃く、数値が低いことが示唆され、それ以降は色が明るくなり数値が上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日と7月7日、特に19時の時間帯で色が急激に明るくなり、数値が急上昇しています。これは重要な出来事や政策変更がこの期間に影響を与えた可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は社会WEI平均スコアを示し、濃い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを示しています。つまり、社会的なアクティビティや評価が低迷したり急上昇したりしていることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の時間帯でのデータの変動があるため、日中の特定の活動がどのように社会的スコアに影響を与えるかを分析することが可能です。ある時間帯の変動が他の時間帯のパターンに影響しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 19時以降の時間帯で、特に7月6日以降に明らかなスコア上昇が見られ、これが他の日の他の時間帯に比して異常であることを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および社会への影響**
– このグラフは、特定の期間中の社会的な出来事やアクションが社会の評価やパフォーマンスに明確な影響を与えた可能性を示します。ビジネスや社会的取り組みが、この変動を分析することで効率よく反応や準備を行うことが可能です。また、急激な変動が起こる時間帯を監視することで、未来の計画立案に役立つ洞察を得ることができます。
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:
以下は示されている相関ヒートマップに基づく洞察です。
1. **トレンド:**
– 期間は30日間であるため、具体的な時系列によるトレンド分析というより、異なるWEI項目間の相関に焦点が当てられています。このため、ここでは関連性の高さによる直感的な把握を行います。
2. **外れ値や急激な変動:**
– ヒートマップは平均的な相関を示しているため、外れ値や急激な変動は視覚化されていません。ただし、この30日間を超える期間で分析すれば、外れ値の検出が可能になるかもしれません。
3. **プロットや要素が示す意味:**
– 色が濃い赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いことを示しています。つまり、個々のWEI項目間でどの程度影響を与え合っているかを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 「個人WEI平均」と「総合WEI」が特に高い相関（0.92）を示しています。これは、個人の要素が総合的なウェルビーイングに強く寄与していることを示唆しています。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」が高い相関（0.90）であることから、社会的多様性と持続可能性の間で密接な関係があると推察されます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 全体的に正の相関が強い項目が多く、その中でも「個人WEI（健康状態）」は他の多くの項目と比較的低い相関を示しています。これは、健康が他のWEI要素ほど強く影響を受けていない可能性を示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響:**
– 組織や政策立案者は、特に「個人WEI平均」と「総合WEI」の高い相関を考慮することで、個々の幸福度を向上させるための施策が、全体的なウェルビーイングの向上に寄与する可能性が高いと理解できるでしょう。
– また、「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）」の高い関連性は、持続可能な社会を目指す際に、多様性と自治性を重視することが重要であることを示唆しています。
このように、ヒートマップを通して、異なるWEI項目間の相関関係とそれに基づく社会的影響を視覚的かつ直感的に理解することができます。
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:
この箱ひげ図は、様々なWEI（Well-being Index）タイプについてのスコアの分布を比較しています。各カテゴリについての洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– このグラフでは、時間の推移は示されていないため、具体的なトレンド（上昇、下降）は見られません。
– 各カテゴリのスコア分布は、均一ではなく多様性があることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのカテゴリで外れ値が見られます。特に「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（社会整備・対話機会）」で顕著です。
– これらの外れ値は、特定の条件下または国での極端な価値観や状況を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各箱ひげ図の箱の大きさは、スコアの中央値付近の集中度を示しています。
– 色の違いは、視覚的に異なるWEIタイプを区別する手助けとなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– この箱ひげ図には時系列データは含まれていませんが、異なるカテゴリ間の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」や「総合WEI」は、中央値が高めで安定した分布を示しています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」では、スコアのばらつきが広いことが分かり、個々の感じるストレスの大きさが異なる可能性があります。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– 人々は「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が高いことに価値を感じる可能性があります。これにより、社会的に多様で自由な環境が経済的にも精神的にもポジティブな影響を与えると認識されるでしょう。
– 経済的余裕や心理的ストレスに関する外れ値の存在は、特定の政策や支援が必要とされることを示唆します。
全体として、このグラフはどのカテゴリが比較的安定しているか、または外れ値が多いかを視覚的に理解するための手段として有効です。データに基づいた社会政策の策定やビジネス戦略の立案に寄与するでしょう。
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:
以下は、グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察です：
1. **トレンド**:
– 第1主成分（x軸）に沿って右に進むほど、第2主成分（y軸）の値が高くなる傾向があります。これは上向きの斜めトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下に外れ値と見られるプロットがいくつかあります。他のデータポイントから大きく離れており、異常な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**:
– プロットは個々の観測データを示しており、主成分分析の結果に基づいてデータが次元削減されています。
– 第1主成分の寄与率が0.70と大きいため、データの多くの情報が第1主成分で説明されています。
4. **時系列データの関係性**:
– 30日間の観測であり、データがそれぞれの主成分軸にどのように分布するかを確認できます。時系列の各プロットが一連のパターンとして見られる場合もあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– プロットには相関が見られ、正の相関が示唆されています。これは、第1成分と第2成分が何らかの関連性を持つことを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフからは、データの大部分が特定の傾向に沿って変動していることがわかります。これは、国際的なデータが共通の要因に影響を受けている可能性を示唆します。
– ビジネスや社会的には、特定の要因がこの期間の国際的トレンドを説明する重要な役割を果たしていると考えられ、それに基づいた戦略的判断が求められる可能性があります。
このPCA分析は、データセット全体の動向を理解し、特定の変動要因をより深く掘り下げるための基礎を提供します。
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。