📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析
1. **時系列推移**
– **総合WEI**: 2025年7月1日から7月8日の期間にかけて、0.65から0.84にわたる変動を示しています。全体のトレンドは上昇していますが、日ごとに突出した変動も見られます。特に、7月6日には顕著な上昇（0.81から0.85）が見られ、その後も高い水準を維持しています。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**: 共に小幅な上下動が観察されますが、個人WEI平均は全体としては安定して0.6から0.78の範囲で推移しています。一方、社会WEI平均は0.68から0.91とより幅広く変動し、高水準を保っています。
2. **異常値**
– 各評価日で検出された異常値は、例えば7月6日の総合WEIの増加（0.64から0.85までの大幅な変動）があり、これは個人／社会の改善や一時的なポジティブな社会条件によるものと考えられます。また、7月1日に観察された低いスコアは、休日効果や特定のイベントが影響した可能性があります。
3. **季節性・トレンド・残差**
– **長期的なトレンド**: 総じて上昇傾向が見られます。個々の項目が緩やかに高水準に向かっていることが示唆されています。
– **季節性**: 特筆すべきは、特定の曜日またはイベントに関連した変動パターンが繰り返し観察される可能性です。ただし、データの短期間からは顕著な季節性を確定するのは困難です。
– **残差成分**: 短期間内の急激な動きが説明されており、これらは予測不能な一時的な要因に起因する可能性があります。
4. **項目間の相関**
– 相関ヒートマップから、特に社会WEIの細分化された要素（例えば持続可能性、共生など）が他の社会的要素と強く相関していることが予測されます。個人の経済的余裕と健康状態もまた、心理的ストレスレベルに影響を与えると考えられます。
5. **データ分布**
– 箱ひげ図での観察を行うと、総合的に多くの項目が中央値近くに集中しつつも、外れ値が見られるため、特定の日においては異常要因が働いた可能性があります。
6. **主要な構成要素 (PCA)**
– PCA分析において、主要な構成要素PC1が72%の寄与率を示しています。これは、データ全体の大部分がこの1つの主要なトレンドにより説明できることを意味しており、個人および社会の要因が結合して総合WEIの変動に寄与していると解釈できます。
### 結論
全体として、この期間における総合WEIは明確な上昇傾向を示していますが、短期間の急激な変動は社会的、個人的要因の相互作用、イベント、心理的影響などの複雑な要因に起因する可能性があります。特に、7月6日の異常な増加は外部的な影響（例えば法律の施行や特定の社会イベントなど）を模索する価値があります。こうしたデータポイントの変動に注目することで、社会政策や個人の幸福度向上策の立案に役立てることが可能です。
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:
以下の分析を提供します。
1. **トレンド**
– グラフの最初の部分（2025年中頃）は、WEIスコアが比較的一貫しており、大きな変化はないようです。
– 2026年6月頃からデータの密度が高まるが、具体的なトレンドを示すものはあまり見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の部分でスコアが異常値としてマークされていますが、その後のデータには目立った異常値はありません。
– 異常値の位置は比較的平均から外れた場所に位置しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 実績（青点）と予測（赤×）のデータが示されており、いくつかの異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されています。
– 異常値は黒い円で囲まれ表示されています。
– 前年のデータ（緑の点）は、現在のデータと比較されています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 各予測手法は異なる時期に対して異なる予測をしているように見えますが、それぞれの予測はおおむね一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に大きな乖離は無いようです。ただ、予測の不確かさが存在します。
6. **直感的感じ取ること、ビジネスや社会への影響の洞察**
– WEIスコアの安定性は、特に国際的な要因が影響を与えていると考えられ、これが企業や政策決定における戦略的な意思決定に影響を与える可能性があります。
– 異なる回帰手法の予測が使用されており、これは予測精度を向上させるためのリスク管理や多角的視点の必要性を示しています。
– 異常値存在は特定の危機やイベントによる影響を示唆している可能性があるため、注意が必要です。
このグラフを通じて、データの動向を監視しつつ異常値対策や多様な視点からの予測を行い、適切なリスク管理を行うことが重要であることが示唆されます。
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:
このグラフは、360日間にわたる個人のWEI平均スコアの時系列データを示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 約2025年7月1日付近でのスコアは約0.7から始まり、急激に上昇して1.0まで達した後、データが途切れています。直近のデータ（2026年）のプロットがまだないので、未来の変動やトレンドを推測するのが難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のスコア群には異常値として示された大きな円があります。これにより、初期のスコアに何らかの異常な要因が影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青いプロットで示され、過去のデータの傾向を把握できます。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰を示しており、予測の指標となるでしょう。
– 緑のプロットは前年の比較データを示しており、過去の傾向を理解するために役立ちます。
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による予測がデータセットにおいて支配的な位置を占めており、過去のデータに基づいて未来のスコアがどのように変化するかの仮説を立てることができるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値の存在がデータの分布に影響を与えていることが考えられます。また、予測と実績の間にどの程度の誤差が存在するかを分析することが重要です。
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**:
– スコアが急激に上昇している点は注目されるべきであり、これは何らかの成功した施策や要素の改善によるものと推測できます。この情報はビジネス戦略の再評価やマーケティングの方向性設定に貢献する可能性があります。
この分析においては、データの異常値の原因や今後のトレンドの持続性についても更に深掘りする価値があるでしょう。
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（青のプロット）**:
– 過去データはやや安定しており、大きな変動は見られません。
– **予測（赤の×マーク）**:
– 将来のデータに関する予測がいくつか立てられているが、実績と比較しても大きな変動は観察されません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒の○マーク）**:
– 実績データに外れ値がいくつかあり、異常なデータポイントとして識別されています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青のプロット）**:
– 過去の実データを示しています。
– **予測（赤の×マーク）**:
– 将来のデータ予測としてさまざまな手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）が使用されています。
– **予測の信頼区間（灰色のゾーン）**:
– 予測の不確かさを示す範囲です。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **比較データ（緑のプロット）**:
– 過去の別の時点と比較されており、過去の状況と現在の状況が比較されているようです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特定の明確な相関関係は観察されませんが、過去と予測の間に整合性があるようです。
### 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
– **安定性**:
– 予測の結果と実績データは安定しており、特に急激な変動がないことから、社会やビジネス活動における安定性を示唆しています。
– **予測の信頼**:
– 予測の信頼区間が狭いことから、将来の傾向に対する予測が比較的高い精度で行われていると解釈できます。
全体として、このグラフは長期間にわたるデータの安定性を示しており、予測と実績の間の一致が良好であることが確認できるため、今後の計画における信頼性のある指標となり得ます。
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:
以下は、このグラフから得られる洞察です：
1. **トレンド**:
– WEIスコアは、2025年7月初めに一定の範囲内で維持されていますが、すぐに急激に上昇しています。この後、スコアは一定期間測定されておらず、2026年7月に再びデータが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月におけるデータポイントは、外れ値として明示されています。この時点での異常値が存在し、その時期のデータ精度や不確定性が反映されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示しており、最初の部分で見られます。
– 緑の点は前年度データを示しており、期間の両端にのみ表示されています。
– ピンク色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示しており、急激な上昇を描いています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データは、非常に異なる動態を示しています。短期間での予測の不確実性が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係は視覚的には示されていませんが、異常値の存在が全体のデータの信頼性に影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 7月における急激なスコア変動は、短期間の経済的動揺や政策変更、あるいは市場の急変を暗示しています。
– 予測が大幅な変動を示しているため、ビジネスや政策決定においては慎重なアプローチが求められ、さらなるデータ収集と分析が必要です。
このグラフは、急激な市場変動を反映している可能性もあるため、経済政策や市場予測において警告信号として捉えられるでしょう。
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:
このグラフは、360日間にわたる個人の健康状態を表すWEIスコアの時系列データを示しています。以下にその特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青）のデータは、グラフの初期に集中しており、全体として安定しています。これに対し、後半の予測（緑）も安定していますが、少しずつ減少傾向が見られるかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒の円で囲まれたプロット）は初期に２つ存在しており、いずれも実績データの周りに位置していますが、顕著なパターンは見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 実績（青）と予測（赤の交差）は異なるアルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測の結果として示されています。異なる回帰モデルが近い範囲に収まっており、予測が比較的一致し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**:
– 実績と予測データは比較可能であり、過去の実績をもとに予測値が生成されているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータ（実績）は比較的高いスコアで安定しており、予測の範囲内にあることから、モデルが過去のパフォーマンスをうまく捉えている可能性があります。
6. **直感的な印象およびビジネスや社会への影響**:
– グラフの安定したパターンは、WEIスコアがある程度一定の健康状態を反映していると推測され、重大な健康リスクが現在は見られないと判断できます。しかし、長期的な予測における一貫した減少は、将来的な健康管理や介入が求められることを示唆しています。これにより、個人や関連組織が健康プログラムを計画し、適切な対策を講じるための指針となるでしょう。
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:
以下の点についてグラフを分析し、洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色）は、グラフの最初の部分で水平的に推移しているようです。大きな変動は見られません。
– 予測データ（ピンクや紫）は、様々な手法で異なるトレンドを示していますが、全体的に大きな上昇や下降は見られないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータセットで、「異常値」（黒円）の存在が確認できます。これらの異常値は平均より高いWEIスコアを示しており、短期間での急激な変動によるストレスの可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 青い点は実績AIによるデータを示し、黒の囲みがある場所が異常値を示しています。
– 予測（ピンク、紫、グレー）はそれぞれ異なる手法によるストレス予測を示しています。
– グレーのエリアは予測の不確かさ範囲を示し、予測の信頼性に幅があることを示します。
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）による結果が重なっており、それぞれの予測精度と方向に若干の違いが見られますが、全体の傾向としては安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの一致度や、異常値が発生する際の相関性を視覚的に評価することで、心理的ストレスが異なる状況でどのように推移するかの洞察を与える可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– このグラフからは、全体として心理的ストレスが大きな変動を見せず、安定していると感じられるかもしれません。しかし、異常値が示す「突発的なストレス要因」には注意が必要です。
– ビジネスや社会への影響として、長期間の安定はポジティブですが、異常値の要因を特定し、その原因を取り除くことが重要です。これにより、心理的ストレスのより安定した管理が可能になるでしょう。
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**:
– グラフには二つの主要な期間があります。2025年7月から始まり、2026年7月に終わります。
– 最初の期間（2025年7月から2025年末まで）は、比較的高いWEIスコア（約0.75から0.85程度）で安定した水準を示しています。
– 2026年のデータは、多少低いスコア（約0.6から0.8）での密集したプロットが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 時折見られる紫の線（ランダムフォレスト回帰）には、急激な上昇を示すポイントがあります。これは異常とされる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実際の実績AIを示し、黒い枠で囲まれたものは異常値として認識されています。
– 緑のプロットは前年度のデータで、異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を用いて予測がされています。
4. **時系列データの関係性**:
– 多様な予測モデルによる複数の時系列が表示されています。特に、異なるモデルでの予測変動と実績データの変動が、プロットに密接に関連しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データのプロットが密集しており、一部のモデル（特にランダムフォレスト回帰）の予測と良く一致しています。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**:
– このグラフは、個人の自由度と自治のスコアを時間とともに視覚化しています。実績値が高い場所で安定しているため、対象とする国際的な自由度は高い水準を保っています。
– 異常値が出ることは、特定のイベントや変動があったことを示唆しており、これは社会的または政治的な変化を反映している可能性があります。
– 異なる予測モデルが提供する精度や予測の偏りは、将来的な意思決定や政策立案に影響を与える可能性があります。
このグラフからは、特定の期間における異常な動きに注意しながら、概ね高い自由度が継続していることが推測されます。ビジネスや政策的な観点からは、予測の正確性を向上させる方法を模索しつつ、急激な変化要因を分析することが重要です。
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:
以下に、この散布図から得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は初期に集中しており、その後データは提示されていません。予測データ（異なる回帰モデルによる）は今後の期間のトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間において、いくつかの異常値（黒い円）が観察されます。これらはモデルがうまく捕捉できていないイベントかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青い点で示され、予測は異なる色のラインで視覚化されています。モデル間の比較が可能で、ランダムフォレスト回帰（紫の線）は他のモデル（灰色、ピンクの線）と異なる予測を示している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと昨年データ（緑の点）との関係性を見出すことができ、変化や進展を比較することが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間に乖離が見られ、この差異を分析することでモデルの精度や改善点が見えてくるでしょう。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**:
– 初期のデータで示された異常値は特に注目に値します。これらの要因を解明することにより、公平性や公正さに影響を与える要因を理解し、改善の余地を探ることができるでしょう。また、複数のモデルにより異なる予測が提示されているため、意思決定の際にはどのモデルが現実を最もよく表しているかを慎重に検討する必要があります。
このグラフは社会の公平性・公正さに関する指標を測るツールとして、政策決定者や研究者にとって有用な情報を提供します。予測の精度向上には、異常値や過去のトレンドを深く分析することが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 期間の初めと終わりのスコアに基づくと、この360日でのWEIスコアの大きな動きは見られません。初期のデータは上部付近に密集し、終盤でも高いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントは異常値としてマークされています。これらは全体のトレンドから逸脱して注意が必要ですが、長期的な影響は少ないかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– **実績（青の点）**: 過去の実績を示しており、安定。
– **予測（×の点）**: 異なる回帰モデルでの予測が示されていますが、目立った変化はない。
– **異常値（黒縁の円）**: 異常な動きを示し、詳細な分析が必要。
– **昨年との比較（緑の点）**: 現在のスコアは昨年のデータと類似。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）が用いられていますが、いずれのモデルでも大きな変化は予測されていません。モデルの予測範囲（灰色の範囲）内に大部分のデータが収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列データ全体として、持続可能性と自治性のスコアは安定して高い水準にあります。外れ値がいくつか存在するものの、大きな不安定要素は観測されていません。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および社会・ビジネスへの影響**:
– 一貫して高いスコアは、持続可能性と自治性が良好に保たれている印象を与えます。これは投資家や政策立案者に安心感を与える可能性があります。
– 外れ値の存在は、新たな課題やリスクへの早期対応が必要であることを示唆していますが、全体の安定性に対する即時の懸念にはつながりません。
このグラフから得られる主な洞察は、全体としての安定性と時折見られる異常な動きへの注意が必要という点です。ビジネスや政策面では、持続的な健全性に注力しつつ、異常値に対する迅速な対応策を考えることが望ましいでしょう。
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:
画像に基づくグラフの分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、2025年7月1日から一貫して高いスコアを維持しています。
– 予測データ（複数の回帰手法による）は、時期によって異なるが、一般的に高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い輪郭で示された異常値は、実績データの一部に存在しています。この時点で予期しないイベントが発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青は実績値、赤は予測値を示しています。
– 緑のプロットは前年度のデータで、今年の実績と比較するための基準線として位置しています。
– 紫の線（ランダムフォレスト）と他の予測線は異なる回帰手法による予測結果を示しています。
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密接な関係が見られるが、いくつかの予測方法は異なるスコアレンジを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総じて高いスコアで安定しているものの、一部の異常値が異なるパターンを示しており、異常な変動やイベントの存在を告げています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 全体のスコアが高く、一貫性があることで、社会基盤や教育機会がしっかりと管理されている印象を受けます。
– しかし、異常値があることで、予期しない問題や改善の余地がある領域が示唆されます。
– これらの情報を国際的な社会政策の策定や改善に役立てることができるでしょう。国や地域の教育基盤整備の進捗を測る指標としても利用できます。
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**
– 初期の時点（2025年6月-7月）で実績データ（青いプロット）は高いスコア（約0.8）で安定しています。
– その後、予測データ（ピンクの線および緑のプロット）が増加、特にランダムフォレスト回帰が高いスコア（1.0近辺）を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットの中に外れ値（異常値）が存在しており、再現性や一貫性に影響する可能性があります。
– 予測データではランダムフォレスト回帰の線が急激に上昇しています。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績の実測データを示しています。
– ピンクのラインはランダムフォレスト回帰の結果を示し、他の予測手法（線形回帰、決定木回帰）と比較して高いスコアを予測しています。
– 緑のプロットは前年の比較AIからのデータであり、今年の予測と実績の参考として利用されているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年のデータに対して予測が行われ、特にランダムフォレスト手法の予測では全体的なスコアが高く見積もられている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期に実績データと予測データの間に明確な相関が見られ、ランダムフォレスト回帰は他の手法よりも大幅に高い予測を示しています。
6. **直感的な感じおよび影響**
– 人間の視点から見て、データは全体的にポジティブな傾向があり、特に共生・多様性・自由の保障に関する社会的な指標は改善の兆しを見せています。
– ビジネスや政策立案において、ランダムフォレスト回帰の予測は特に楽観的であり、この手法をもとに将来の計画を練ることも考えられます。
– 異常値が早期に特定され、適切な対応が取られることで、さらに精度の高い予測が期待できるでしょう。
この分析により、今後の社会的な動向を探るための基礎データとして、また政策の方向性を設定するための材料として活用できる可能性があります。
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:
以下に、この時系列ヒートマップから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 縦方向に時間帯、横方向に日付が配置されており、特定の時間帯に色の変化が見られます。特に、7月6日から7日にかけて、深夜帯（23時付近）および早朝（16時付近）でスコアが上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月7日には明るい色（黄色）が見られ、これは目立った外れ値として総合WEIスコアが一時的に高まったことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– カラーバーはスコアの濃淡を示しており、濃い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯一覧に沿って色が大きく異なることから、時間帯による変動が顕著であると推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯でスコアが高い傾向があるため、その時間帯（23時頃と16時）の活動が影響を与えている可能性があります。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 一定の時間帯や日付に集中してスコアが高いことから、この期間に何らかのイベントや行動が強く影響していると感じます。もしビジネスでこのデータを使う場合、特定の時間帯にプロモーションやサービスを集中させることで効果的に反応を得られるかもしれません。また、社会的にはこのスコアが高い時間帯に何が起こっているのかを詳細に分析することで、新たなトレンドをつかむ手助けになるでしょう。
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、提供された個人WEI平均スコア時系列ヒートマップから得られる分析および洞察です。
1. **トレンド**
– 色の濃淡が時間と共に推移することで、一定の時間帯のスコアの変動が視覚化されています。
– 青から緑、そして黄色に向かって変化している領域があり、特に7月7日の23時には高スコアのピーク（明るい色）が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日から7日にかけての23時の急激なスコア上昇が目立ちます。色の変わり方が急激であることから、この時間帯で特異な要因やイベントがあった可能性が考えられます。
3. **要素の示す意味**
– 色の濃淡はWEIスコアの大きさを示しており、より明るい黄色は高いスコアを、濃い紫は低いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 明確な周期性が見られるわけではないが、特定の時間帯でのスコアの変動が一定周期で見られる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 深夜の時間帯（特に23時）にheスコアが高くなる傾向があり、一方で他の時間帯（8時、15時）ではあまり高いスコアにならないようです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 7月7日の急激なスコア変動は、特定のイベントや要因がスコアに影響を与えたことを示唆します。この変動を利用して、予測分析やリソース配分の最適化が可能です。特に、特定の時間帯にターゲットを絞ったマーケティング戦略や人材配置が効果的であるかもしれません。
この分析を元に、具体的なアクションや更なるデータ調査を行うことで、より豊かな洞察を得ることができるでしょう。
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:
このヒートマップは、社会WEI平均スコアを時間と特定の時間帯にわたって視覚化しています。以下に視覚的な特徴と得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 一定のパターンや周期性は見られませんが、時間帯ごとに色が変化しており、スコアに時間帯特有の動向があるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯（例えば、7月7日の16時と19時）で急激なスコア上昇が見られ、黄色に近い高スコアが観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示しており、青や紫は低いスコア、緑や黄色は高いスコアを示します。
– 時間とともにスコアが変化し、特定の時間帯の高低が際立っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯や日付間で明確な相関は見られませんが、一般的に朝の方がスコアが低め、夕方に向かって高くなる傾向があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の高スコアの時間帯が他の日時と関連しているかを確認することで、さらなる分析が可能です。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 日中活動が活発な時間帯にスコアが上がる可能性があり、商業活動や社会的イベントの影響を示唆します。
– スコア変動は、それぞれの国や地域での文化的な活動の違いや社会的出来事に関連している可能性があります。
このグラフは、時間帯に応じた社会的な動向や地域特有の活動パターンの理解に役立つかもしれません。詳細な分析を行うことで、ビジネスの計画や社会政策の策定に貢献することができるでしょう。
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**
– 全体的に赤が多く、高い相関関係を示しています。これにより、WEIの各項目は強く関連していることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色が薄い部分（青など）は相関関係が低いことを示しており、特定の指標間で特徴的に相関が低い点を表しています。例えば、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「個人WEI（経済的余裕）」の間の相関が低い点が見られます。
3. **要素の意味**
– 色の濃淡が相関関係の強さを示しています。濃い赤色は正の強い相関、青色は負の相関または相関がほとんどないことを表します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は他の多くの項目と強い相関を持っており、心理的要因は他の要因に大きな影響を及ぼす可能性があることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」は非常に高い相関を持っており、個人のWEIが全体の指標に大きく影響していることがわかります。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は、「社会WEI（公平性・公正さ）」や「社会WEI（持続可能性と自治性）」と強い相関が見られ、多様性や自由の保障が他の社会的要因と緊密に関連し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**
– 総合的なWEIの改善には、個々のWEIの項目全てが関与していることが示されています。特に、心理的ストレスの管理や社会的公平性の促進が重要です。
– ビジネス環境においては、心理的ストレスの軽減が従業員のパフォーマンスや全体の効率に影響を与える可能性があり、これは企業文化の改善やワークライフバランスの推進につながるかもしれません。
– 社会的には、教育機会や多様性の保障が他の社会的指標と密接に関連していることが示されているため、持続的な社会の発展にはこれらの要因への投資が不可欠であることが示唆されます。
このヒートマップは、個々の要素がどのように相互作用しているかを理解するための基盤を提供し、ビジネスや政策の戦略的計画に役立てることができます。
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、さまざまなWEI（World Engagement Index）タイプのスコア分布を360日間で比較しています。以下のポイントに基づいて分析を行います。
1. **トレンド**
– 各WEIタイプのスコアに明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、タイプごとにスコアの範囲や中央値が異なります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済実績）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」には複数の外れ値が見られます。これは、特定の期間や国において予期しない結果が出た可能性を示唆しています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」でもいくつかの外れ値が確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱の範囲はデータの25%から75%の範囲を示し、中央の線は中央値を表しています。また、箱の外の線（ひげ）はスコアの範囲を示し、外れ値は個別の点で表示されています。
– ボックスの位置や幅の違いは、各カテゴリのスコアのばらつきや中央傾向の違いを示します。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 全般的に、個人に関連するWEIスコアと社会に関連するWEIスコアの間で分布に多少の違いが見られる可能性があります。
– 経済的要素や社会的要素のスコアは、全体的に広い分布を持っているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関関係は示されていませんが、社会的なWEIスコアは比較的高めの範囲に位置しているようです。
– 一部の個人WEIスコアは分布の幅が広く、多様な結果につながっていることが伺えます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 人々は社会的な公正や持続可能性において高い評価を得ているものの、個人の経済実績や心理的ストレスに大きな変動が見られることから、個人のストレス管理や経済的支援が今後の課題となる可能性があります。
– 政策の焦点を絞り、特定のWEIスコアを改善するための具体的な方策を考慮する必要があります。特に、外れ値が多い領域に重点を置くべきです。
この分析は、国際的な比較や政策改善のためのインサイトとして役立てることが可能です。
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:
この主成分分析（PCA）の散布図について、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 散布図には明確な上昇または下降トレンドは見られませんが、データは第一主成分（横軸）に沿って広く広がっており、第一主成分がデータの最大の変動要因であることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 拡散したデータポイントの中で、特に第一主成分が大きく、第二主成分が低いか、逆の組み合わせの点は外れ値として考えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 各点はデータの異なる観測を示しており、第一および第二主成分によって表現されています。
– 第一主成分が72%の寄与率を持っており、データの大半を説明しています。一方、第二主成分の寄与率は10%です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフは直感的に時系列データの関係を表していませんが、データの全体的な構造と変動を理解するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分と第二主成分の間には強い相関関係は見られません。データポイントはおおむね広がっています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このPCAの結果は、特定の変数（第一主成分）が全体のデータに対して大きな影響を持っていることを示しています。したがって、ビジネスや社会的な分析において、この主要な変数を深く理解することで、より効果的な意思決定が可能になるでしょう。
– 主成分分析によって、データの次元を減少させながらもその本質を捉えることができ、この情報は資源の集中や改善の優先順位決定に役立ちます。
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。
