📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析の結果、以下のような重要なポイントが見受けられます。
### 時系列推移:
– **総合WEI**: 配列の序盤では微増 (0.65から始まり、徐々に0.84に上昇)、中盤にかけて一時的な低下（例: 0.64）、終盤にかけて全体的な上昇傾向が見られる（最高スコア0.85）。
– **個人WEI平均**: 0.61から始まり徐々に安定していくが、局所的な上昇（例: 0.78）が一部見られる。
– **社会WEI平均**: 初期のスコア0.68から始まり、全体的に上昇傾向が強く、最高で0.91に達している。
### 異常値:
– **異常値の検出**: 7月6日に高いスコアの急上昇が見られる（総合WEIが0.81→0.84→0.85）。背景には大型イベントや政策変更が考えられる。
– 序盤と中盤で見られる低スコアは評価基準やデータ収集過程の問題、もしくは一時的な外的要因（例えば市場の変動や社会的不安）が原因か。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解):
– **長期的トレンド**: 全体的に上昇傾向があり、特に社会WEI平均の上昇が顕著。これには政策の安定化や経済的指標の改善が背景にある可能性。
– **季節的パターン**: 月末にかけてWEIが上昇する傾向があり、ある種の月次イベントや報告発表が影響を与えている可能性。
– **残差成分**: 説明できない変動が点在し、予期しないイベントが時折データに影響を与えている。
### 項目間の相関:
– **相関ヒートマップ**から、社会的要因と個人要因の間で一般に強い関連性が見られる。特に「公平性・公正さ」と「持続可能性と自治性」が高いスコアを示す社会的構成要素は、個人のWEI平均を押し上げる傾向に。
### データ分布:
– **箱ひげ図の考察**: 個人WEIスコアのばらつきが小さいが、社会WEIスコアは変動が大きい。これは社会的要因の不確実性、もしくは新たな政策や環境の変化対応が難しいことを示す。
– 異常値が多数検出されており、外的な要因や予期せぬ影響を含むケースとして考慮する必要。
### 主要な構成要素 (PCA):
– **PC1**の寄与率が0.71であり、WEIの変動の大部分を説明している。これは主に社会的要因が個人のウェルビーイングに与える影響が大きいことを示している。
– **PC2**は0.10の寄与率で個別のイベントや突発的な社会変動が少し影響していることを示唆。
### 結論:
今回の分析で示されたトレンドは、社会的および経済的な変化が個人および総合的なウェルビーイングに強く影響していることを示しています。特に、特定の日付における急激な変動や異常値は、特定のイベントや政策変更が直接的にWEIスコアに影響を与えている可能性があることを示唆しています。エビデンスに基づき、持続可能な政策開発を行うには、一貫したデータ追跡と分析が不可欠です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの左側には、約半年間の比較的フラットな「実績（実績AI）」データポイントがあります。
– 右側には異なる色で示された「前年（比較AI）」データがあり、この期間は新しいデータとして別にプロットされています。
– 両者の間に大きなギャップがあり、これはデータ収集の停止期間または手法の変更があったことを示しているかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のデータセットには、特定のポイントで「異常値」がマークされています。これは通常の範囲を超えたデータポイントであることを示しています。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 青い丸は「実績」データを表し、緑の丸が「前年」のデータを表しています。
– 紫とピンクの線は予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の違いを示しており、各手法の結果がどの程度のばらつきを持つかがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 左右のデータセットが異なる時系列を表しており、過去データと予測データの対比を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左側のデータは相対的に高い安定性を持っているのに対し、右側の分布は密度が高く、ある一定の範囲に集まっています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、過去の実績と予測手法の選択による未来の違いの大きさかもしれません。
– ビジネスにおいては、異常値の存在や予測手法の選択が計画や意思決定に影響を与える可能性があります。
– また、直近のデータの不在は、今後の予測や意思決定において不安定要素になるかもしれません。このため、新しいデータ取得やモデルの改善が必要です。
このグラフは、過去と未来の比較を通じて、将来の計画や予測精度への関心を高める要因となるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– 最新のデータでは、過去のデータから急激な上昇が見られる。特に実績値は全体的に高い位置にあり、線形回帰や決定木回帰の予測線もそれに応じた傾向を示している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにいくつかの異常値（異常値マーク）が存在するが、外れ値の数は少ない。最新のデータでは外れ値は確認されない。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットは個々の時点でのスコアを表している。実績AIによる値は青の点、予測値は赤の×で示されている。範囲が大きく分布している点は、データの変動範囲を示す。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は実績データのトレンドに追随し、緩やかな上昇を示している。これにより、予測モデルが実績値に対して適切に調整されていることがわかる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データは、全体として近い位置にある。特に最新のデータでは、すべての予測手法が実績に近い値を示しているため、高い相関が仮定される。
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**:
– 最新の上昇トレンドは、事業や政策が良い方向に進んでいる可能性を示唆する。予測モデルの精度が高いことから、これらの結果が持続可能である可能性があると判断される。これにより、ステークホルダーはより良い意思決定が行え、リスク管理が改善される可能性がある。
このグラフからは、データが順調に推移している様子が視覚的にわかります。そのため、今後の計画策定や目標達成のための基礎データとして有用です。
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**
– 2025年7月から2026年7月にかけて、データは2つの期間に分かれています。前半（2025年）では、スコアが横ばいです。後半（2026年）では、前年と比較して上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 前半には一部の異常値が示されています。これらは平均から大きく外れたデータポイントを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実績値を示し、赤の×印は予測値です。
– 緑の点は前年のデータを示し、紫の線は予測の方法を示しています（この場合、複数の回帰手法があります）。
– グラフ右側の2026年データの密度が高く、安定した増加を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間である程度の相関があり、予測がされた通りのトレンドを辿っているようです（特に2026年）。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 2025年のデータは横ばいでばらつきがあるのに対して、2026年のデータは密集しており、予測された範囲内で収まっています。
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に関する洞察**
– 2025年には不確実性が高かったが、2026年には安定した成長が見られる。これにより、経済的・社会的な政策を立て直す際の根拠となる可能性があります。
– ビジネスにおいては、2026年の後半は予測性が高く、計画の立案や戦略策定がしやすくなると考えられます。
この分析を基に、政策立案者やビジネスマネージャーは長期的な計画を見直し、安定した成長を目指すための調整が可能です。
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:
このグラフは、個人の経済的余裕指数（WEI）の360日間にわたる推移を示しています。以下に視覚的特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– グラフの左側にある青い点は、実績のデータを示しており、期間の初期に集中しています。
– ピンク色の線は「ランダムフォレスト回帰」の予測を示しており、特定の時点で跳ね上がっています。この明確な上昇は将来のポジティブな変化を示唆している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としてマークされた円が観測されます。これらは、外れ値とみなされる経済状況の変動を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点（実績）と赤い十字（予測）があり、これらは現状のデータと予測されたデータを示しています。
– 緑の点は前年の比較を示し、これにより過去のデータとの比較が可能となります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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）が異なる将来のトレンドを示します。特にランダムフォレスト回帰が目立ち、他のモデルに比べ劇的な増加を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ点が特定の範囲に集積しているため、全体として均一な経済状況を示唆していますが、一部の予測では大きな変動が予期されています。
6. **直感的理解とビジネス・社会への影響**:
– 人間の視点からは、予測が大きく異なり、特にランダムフォレスト回帰が劇的な上昇を示しています。この結果、個人の経済的状況が改善する期待が生まれます。
– もしこの予測が正確であれば、経済政策の改善や市場の安定化策が功を奏している可能性があり、社会全体の消費や幸福度にプラスの影響を与えると考えられます。
このグラフは、異なる予測モデルによる多様な未来のシナリオを示しており、意思決定においてモデル間の違いを考慮する重要性を浮き彫りにしています。
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:
このグラフに基づいて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 評価期間の最初と最後で、WEIスコアは別の群に存在しています。最初の方は低めで、後半にかけて高めに変化しています。このことは、評価期間を通して何らかのポジティブな変化があったことを示唆しています。
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（黒い円で示されています）が見られます。これらはデータの一部が他の範囲と比較して異なることを示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績を示し、緑の点は前年との比較データを示しています。予測の幅（灰色）は信頼区間を意味し、紫の線はランダムフォレストに基づく予測です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるアルゴリズムによる予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、はっきりとした相違がないように見えます。実績と予測が近い位置に存在しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 緑と青のプロットは近接しており、前年との比較でも大きなズレがないようです。これは、WEIスコアの改善の傾向が予測されていたことを示します。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**:
– グラフからは、最初のデータセットの不安定さから後半の安定した改善へと移行したことがわかります。これは公衆衛生の改善や医療介入の効果など、ポジティブな社会的な影響を受けたと考えられます。予測アルゴリズムの一致は、データの信頼性を高め、今後の計画に活用できる可能性を示します。
これらの観察を通じて、健康状態の改善トレンドを示唆する肯定的な変化が観察され、今後の取り組みへの期待が高まるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期のデータ（2025年7月～9月）は実績値（青い点）がほぼ横ばいで推移しています。
– 直線回帰（薄紫）および決定木回帰（紫）が徐々に上昇していることから、予測ではストレスが増加すると見られています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク）は大きく増加しており、ストレスが急激に上昇するシナリオも考慮されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年9月頃に異常値（黒円）が重なっています。この時期に特異なイベントが関連付けられている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青）は過去の観測値を示し、予測（赤X）は将来の値と一致するかどうかを示しています。
– 前年の値（緑）は前年のストレスレベルを表し、比較のために使用されます。
– 予測の不確かさの範囲（灰色）は、予測がどの程度変動し得るかを表示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と様々な予測手法の間に明らかに異なる推移が見られ、特にランダムフォレスト回帰と他の手法では予測値が大きく異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは初期の観測対象からずれ、予測手法ごとのばらつきが大きいです。
– 異なる予測手法が多様な結果を提示しているため、実績データとの乖離が検証されるべきです。
6. **直感と影響に関する洞察**
– 人間はこのグラフから、将来的に心理的ストレスが増加し、対策を講じる必要があるかもしれないと感じるかもしれません。
– ビジネスでは、この情報に基づき、ストレス管理やメンタルヘルスサポートの需要が増加する可能性があり、社会的には対策が求められるでしょう。予測の不確実性も考慮して、柔軟な対応が必要です。
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:
以下のグラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフの初期部分では、実績（青）が横ばいで安定しています。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）は2025年9月以降の増加を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには明確な異常値が見られ、予測データと比較して上昇していますが、特別多いわけではありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績のデータを、緑色の点は前年の比較を示しています。
– 予測の信頼区間（灰色）と予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果が示されていますが、予測間でのばらつきがあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の各モデルの予測は、初期は一致していますが、後半で分岐しています。これはモデルの違いによるものでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各予測モデルの予測が異なる方向に動いていますが、実績と比較すると全体的には上方へのトレンドが示唆されています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績の安定性と予測の上昇トレンドは、対象の自由度と自治が今後改善する見込みを示唆します。
– この改善が起きれば、社会的・経済的な自由度の高い環境が期待され、ビジネスにおいては新たな市場の機会が生まれる可能性があります。
全体として、このグラフは個人の自由度と自治に関する期待される上昇トレンドを示しています。しかし、予測モデル間にはばらつきがあり、信頼区間も広いことから、不確実性を考慮に入れた慎重な分析が必要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期の約半年間（2025年7月から12月まで）は、データポイントが密集しており、スコアは横ばいで安定しています。
– 翌年（2026年）に入るとグラフの右側に移動し、スコアが上昇していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間における異常値が強調されています（大きな黒い円）。
– それ以降には、急激な外れ値は見受けられません。
3. **要素の意味**
– 青い点は実績で、比較的安定しています。
– 緑の薄い点は前年のデータであり、過去の状況を示しています。
– 紫とピンクの線は予測値を示しており、決定木回帰とランダムフォレスト回帰を使用して将来の動きが見積もられています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異常値は予測の底から外れる範囲を超えており、これによって異常なイベントや状況変化が示唆されることがあります。
– 実績と予測が同じ範囲内に収まっている場合は、安定した予測精度が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のスコアが一貫して密集していることから、全体的なデータの分布は安定しています。
– 予測と実績の間に長期的な発展的な関係が見られます。
6. **直感的な理解と影響**
– 初期の安定性が長期的に増加傾向に転じていることは、政策や制度の改善が進んでいる可能性を示唆します。
– ビジネスや社会においては、スコアの増加が社会的公平性や公正さの向上を意味し、より良い環境を期待できることを示しています。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 360日間のスパンで見ると、初期の期間で実績（青）が高いWEIスコアを示していますが、急激な変化は見られません。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、ピンク）もほぼ横ばいで推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータに異常値（黒の円）が見られ、これは他のプロットより高いスコアを示しています。
– 予測は大きく外れていない範囲で分布しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績AIによるデータは青色で示され、比較的安定しています。
– 予測は異なる回帰手法で色分けされ、ランダムフォレスト回帰がピンク、線形回帰が紫、決定木回帰が紫（実際の色が違う場合、明確に判断できない時があります）のラインで表現されています。
– 前年度のデータも同様の期間でプロットされていますが、こちらも特に大きな変動はないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測間には大きなズレは見られず、過去のデータと予測モデルが一貫しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の異常値を除けば、全体的に安定した高スコアの範囲において密度が高い分布が見られます。
6. **人間が感じるであろう直感と影響**:
– WEIスコアが高く安定していることで、その国際カテゴリ内の社会持続可能性と自治性が良好であるとの印象を受けるかもしれません。
– ビジネスや社会においては、安定したスコアが続くという予測が、政策もしくは経済活動の継続的な促進に寄与しうると考えられます。
この分析を基に、さらなるデータが利用可能であれば、外れ値の理由や予測モデルの精度改善に役立てることができるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **上昇/下降/横ばい:** グラフからは、実績値（青）が比較的安定しており、急激な上昇や下降は見られません。
– **周期性:** グラフの表示範囲が限られているため、周期性は確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値:** 黒の丸で示された特異値（異常値）がすべての実績値の中に存在しますが、これが単独で突出しているわけではありません。
3. **要素の意味**
– **色とプロット:**
– 青点は実績値を、緑の点は前年と比較した実績を示しています。
– 紫の線はランダムフォレストによる予測を示し、一定の増加傾向を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– **実績と予測:** 実績と予測の両方で大きな変動は観察されず、全体的に安定している印象を受けます。予測（紫）は多少の上昇傾向を示しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 点の色や密度分布からは、実績と予測の間で大きな乖離や不一致はなく、高い一致度が見られる可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– **直感的印象:** 人間がこのグラフを見た場合、社会基盤や教育機会において安定した進展があり、予測もそれをサポートしていると感じるかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響:** 教育機会の拡充や社会基盤の強化が続いていると解釈され、長期的には社会や経済の安定性と発展に寄与すると期待されます。
このグラフ全体を通して、多くの要素が安定しており、大きな波や不安材料は見受けられません。社会的基盤の強化を継続的に支える要因となる可能性があります。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 時系列全体で明確なトレンドが見られるわけではありませんが、各期間におけるスコアの集まりに注目できます。初期には0.8周辺に実績と異常値が存在し、後半では0.6周辺にスコアが集積しています。これはスコアの評価基準が時間とともに変化している可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月頃に、異常値が示されています。これらは何らかの急激な出来事が発生した可能性があり、特異なイベントの発生を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青色）は過去の実測データを示し、実績に重なる異常値（黒枠）は想定外の変動を示します。また、予測データ（赤の×印と予測曲線）は未来のスコアを示唆しますが、複数の回帰分析（線形、決定木、ランダムフォレスト）が使用され、予測結果が大きく異なることから、予測の不確実性を反映していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績、前年のスコア、そして複数の予測モデルの結果がそれぞれ異なる傾向を示していることから、複雑な社会的要因がWEIスコアに影響を及ぼしていることが示唆されます。特に、前年のスコアが緑で表示されている班は他のデータと大きく離れていないため、一貫性のある評価基準があるが、年月とともに変化している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値の発生により、ある程度クラスタとしてのまとまりは見られるものの、絶対的な相関を見いだすのは難しい状況です。実績と予測の間にはいくつかの交差点があるため、ある種の相関がある可能性がありますが、他の要因も大きく関与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、ビジネスや社会への影響**:
– 総じて、時間の経過とともにスコアの大きな変動が見られ、それが社会の変化を反映している可能性があります。多様性や自由の保障が強化または抑制される政治的または社会的イベントが発生している兆候かもしれません。
– ビジネスおよび政策決定者は、この不確実性を考慮し、柔軟な戦略計画を考慮する必要があるでしょう。また、異常値に対する原因分析を行うことで、さらなるインサイトが得られ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:
ヒートマップをもとに、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 各時間帯で異なる変化が見られます。特に、時間帯19から23時にかけて急激な変動が顕著です。
– 日による周期性は明確には見られませんが、一部の時間帯で顕著な変化があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時の帯は7月6日から7日にかけて黄色に急変しており、急激な変動を示しています。これは外れ値として捉えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡が強度やスコアを示しており、濃い色（紫）が低スコア、明るい色（黄色）が高スコアを示しています。
– 高スコアは特定の時間帯で持続しておらず、時間帯によって大きな変動があることが示されています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 16時から19時の時間帯では、全般的にスコアが上昇する傾向がありますが、これに対して他の時間帯はそれほど連動しているようには見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯や日付でのスコアの集中が見られるが、全体的には相関よりも個別の変動が強い印象です。
6. **直感的な人間の感覚とビジネスや社会への影響**:
– このグラフから、人間は特定の日や時間帯における活動の増加や異常を直感的に認識するかもしれません。
– ビジネスや社会的には、この種の異常値を検出することが、リソースの管理やサービス提供の最適化に有用です。
詳細な分析には、他の要因を考慮しながらヒートマップの変動をさらに探る必要があるかもしれません。
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:
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとにWEIスコアがヒートマップで表示されていますが、明確な上昇や下降トレンドは確認できません。色の変化から、日ごとの微細な変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日の19時の黄色は、他の時間帯と比べて明らかに高いスコアを示しており、外れ値として注目できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを表し、明るい色ほどスコアが高いことを示しています。
– 同じ日においても、時間によってスコアが異なっていることが視覚的に確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日であっても時間によってスコアが変動しており、活動時間や特定のイベントが影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の分布は均一ではなく、とくに19時にかけて変動が大きく、この時間帯が重要なウェイトを持っていることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人々はこのヒートマップを見て、特定の時間にWEIスコアが高いことに気づくでしょう。この情報は、ビジネスやマーケティングの戦略に組み込むことで、特定の時間帯に重点を置いた施策が考えられるかもしれません。たとえば、高いスコアを示した時間帯に合わせてキャンペーンを展開するなどです。
全体として、このヒートマップは時間帯ごとの感情や活動レベルの変動把握に役立ち、適切な戦略を立てるための基礎データとして活用可能です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察:
1. **トレンド**:
– ヒートマップでは、時間帯によって色の変化があることが確認できます。これは特定の期間におけるWEIスコアの変動を示しており、一定の周期性があるかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の変化が急激な箇所があります。特に、19時と23時の時間帯では、2025年7月6日付近でスコアが低下し、その後迅速に回復している様子が見て取れます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高低を示しており、カラーバーの紫色が低スコア、黄色が高スコアを意味しています。
– 色の変化があまりない部分は安定したスコアを示していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとのスコアが明確に分かれており、特定の時間にスコアが上昇または低下するパターンが認められます。例えば、16時から19時にかけての変動が特徴的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（例えば19時以降）に、多くの色の変化が集中していることから、一日の終わりに近づくにつれて変動が激しくなる可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 人々が活発に活動する時間帯にスコアが変動している可能性があり、これは社会活動やビジネスプラクティスに関連しているかもしれません。
– ウィークポイントを特定して改善を図ることで、社会的効率を向上させる戦略を立てることができるでしょう。また、安定して高いスコアを維持する時間帯を特定することで、ポジティブな要素を効果的に活用する戦略を採用することも考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– このグラフは相関ヒートマップであり、トレンドというよりは各要素間の相関関係を示しています。色が赤いほど相関が高く、青いほど相関が低いことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップの特性上、外れ値や急激な変動というよりは、高い正の相関または低い負の相関が注目されます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色の濃淡が相関の強さを示します。赤が濃い部分は強い正の相関を持ち、青が濃い部分は負の相関を示します。「個人WEI平均」と「総合WEI」が強い相関（0.92）を持つ一方、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「個人WEI（経済的余裕）」は低い相関（0.36）となっています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 時系列データという観点からは本ヒートマップは直接の時間的トレンドを示していませんが、異なる項目間の年間を通じた関係性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（健康状態）」は他の多くの項目と比較的低い相関を持っている一方、「個人WEI（心理的ストレス）」は他の要素と比較的高い相関を持つことがわかります。
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」がさまざまな要素と比較的高い相関を持っています。
6. **このグラフから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**
– 高い相関が見られる項目は、政策や意思決定の際、一貫した対応が求められる可能性があります。例えば、個人の健康状態と経済的余裕との関係は、健康施策や経済政策において重要視されるでしょう。
– 社会的公平性・公正さに関する相関が比較的低いことは、社会政策における重点領域の見直しを示唆しています。
このような分析は、社会政策の策定や企業の社会貢献活動などにおける戦略的な意思決定に活用できるでしょう。
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:
## 1. トレンド
このグラフは箱ひげ図を使用して異なるWEI（指数の種類）スコアの分布を示しています。個別のWEIタイプについて、特定のトレンドは見られませんが、一部のカテゴリでスコアが比較的高いまたは低い傾向があることが伺えます。
## 2. 外れ値や急激な変動
幾つかのカテゴリに外れ値が存在します。特に「社会WEI（公平性・公正さ）」と「個人WEI（心理的ストレス）」で目立ちます。これらの外れ値は、それぞれのカテゴリで異常な状況を示している可能性があります。
## 3. 各プロットや要素の意味
– 箱ひげ図内の箱はスコアの四分位範囲（IQR）を示し、中の線は中央値を示します。
– 髭は最小および最大の非外れ値を示します。
– 外れ値は円で表示されています。
密度や色は、異なるカテゴリを視覚的に区別するために使用されています。
## 4. 複数の時系列データの関係性
時系列データとしての性質は示されておらず、各カテゴリは独立したデータセットとして表示されていますが、一部のカテゴリで相関があるようにも見えます。
## 5. 相関関係や分布の特徴
– 「社会WEI（生態整備・持続可能性）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は分布が似ており、互いに相関があるかもしれません。
– スコアの中央値が「個人WEI（経済状況）」で最も低く、「総合WEI」で最も高く、全体的な分布の幅も広いです。
## 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
– **ビジネスへの影響:**
– 高い「総合WEI」は、包括的な福祉や経済の安定を示しており、ビジネス環境にとって良好と考えられます。
– 「個人WEI（経済状況）」の低いスコアは、個人の経済的な困難を示し、消費の減少や社会的な不安定を引き起こす可能性があります。
– **社会への影響:**
– 外れ値の多さは、社会内の不平等やストレスに関連する問題の存在を示しており、政策対応が求められます。
– 多様性や自由の保障が高いスコアは、社会的包摂が進んでいることを示し、共生の促進に寄与する可能性があります。
このグラフは、国際的な福祉や経済状況の理解を深めるのに役立つ視覚的な分析ツールとして活用できます。
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:
このグラフは主成分分析（PCA）を用いてWEI構成要素を視覚化したものです。
1. **トレンド**:
– 全体的に、第1主成分（寄与率: 0.71）に沿って右上がりのトレンドが見受けられます。特定の方向性が確認でき、データ全体の変動がこの主成分に強く影響していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下に数個の外れ値が見られます。これらの点は他のデータポイントと異なり、特異な傾向を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は異なる観測データを示しており、左上から右下にかけての密集具合が異なるため、特定の傾向を持つデータ群が存在する可能性があります。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 特定の期間におけるデータ分布として現れているため、時間依存性よりもデータの内在的な属性の違いを示していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間にはある程度の相関が認められ、第1主成分がデータの大部分の分散を説明していることがわかります。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– PCAによってデータの次元を削減することにより、WEI構成要素の主な変動要因を識別できます。企業や政策立案者はこれを利用して、最も影響を与える要因に基づいた戦略を策定することができるでしょう。
– 外れ値がもたらす独特な洞察は、市場の異常や新たな機会を示している可能性があり、さらなる調査が求められます。
このグラフは、複雑なデータセットの主成分を視覚的に把握し、キーとなる変動要素を特定するための有益なツールとして機能します。
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。
