📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ解析の要約
#### 時系列推移:
– **総合WEIスコア**は、主に0.65から0.85の範囲で変動しています。データが進むにつれ、特定の期間（例：7月6日）は急上昇しています (最大値: 0.85375)。
– 7月6日は、スコアが顕著に増加しており、これはおそらく重要な出来事や外的要因が影響している可能性があります。
#### 異常値の検出:
– 7月1日、2日、3日、4日、5日、6日には0.65や0.84などの異常値が含まれています。
– これらの異常値は、データ収集の際のエラー、ある特定のアクシデント、あるいは一時的な政治的・経済的要因を示している可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差分析(STL分解):
– 長期的なトレンドは、全体としては増加傾向にあります。特に、7月6日以降には急激な上昇があり、それが今後の分析時における重要な関心事となるでしょう。
– データには明確な季節性は見られませんが、特定の日付に対するスコア上昇のように突発的な上昇が見られます。これらは異常値とも関連している可能性があります。
#### 項目間の相関:
– 個人WEIと社会WEIは、特に経済的余裕や社会の持続可能性において強い相関を示しています。
– これは、個人の経済状況が社会基準（持続可能性など）により大きく影響されることを示唆しています。
#### データ分布:
– 箱ひげ図から、データの中央値は比較的高く、ばらつきもそれほど大きくないことが見て取れます。外れ値が見られる項目もいくつかありますが、全体の分布への影響は限定的です。
– 特に、個人の心理的ストレスと個人の健康状態は、他の項目に比べて幅広い変動を示しています。
#### 主要な構成要素 (PCA):
– 主成分分析によると、PC1は全変動の70%を占めており、これはWEIスコアの変動に最も影響を与える要素であることがわかります。
– PC2の寄与率は9%に過ぎず、これは主として残余成分や小さな影響を示すものでしょう。
### 総合所見
データは全体として上昇傾向が顕著で、特に7月6日の急上昇は要因分析が必要です。この上昇は社会的イベント、例えば政策の変更や自然災害の軽減策が影響を与えているのかもしれません。個人と社会の項目が垣間見せる相関は、政策立案に際して双方を考慮に入れた計画が必要であることを示しています。データ収集の精度向上がさらに求められる場面でもあります。
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:
このグラフは、国際カテゴリにおける総合WEIスコアの推移を30日間にわたって表したものです。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**
– 初日のスコアはやや低めで始まり、その後徐々に上昇を続けていますが、15日目以降は数値が安定しています。
– 予測モデルは異なる傾向を示しています。線形回帰は上昇し続け、決定木回帰は一定で、ランダムフォレスト回帰も一定です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の数点が異常値としてマークされており、視覚的に他の点から外れています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示し、黒い囲みで異常値が示されています。
– 灰色の帯は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**
– 各モデルの予測は実績データと比較して、将来の傾向にかなりの変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはかなりの範囲でばらつきが見られ、特に最初の一週間で変動が激しいです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 最初の数日の変動が激しいため、システムの安定性や外部要因の影響があるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、初期の不安定さが続く場合、戦略の見直しが必要となる可能性があります。
– 予測モデルの選択によって将来の戦略が大きく変わる可能性があるため、複数モデルの評価や新たなデータ取得が重要です。
このグラフは、短期的な変動に対して注意を促し、異なるモデルによる予測結果の多様性を示しています。
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:
以下はグラフ分析の視点から得られる洞察です：
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は横ばいでややばらつきがありますが、大きな変動は見られません。
– 線形回帰（紫）は緩やかな上昇を示しています。
– 決定木回帰（青）は一定で変化がないようです。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク）はやや上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのデータポイント（黒い円で囲まれたところ）が外れ値として識別されています。これは通常の範囲を超えているため、注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しています。
– 赤い×は予測値です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、標準偏差の3倍を利用して設定されています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など複数の予測手段が用いられ、それぞれ異なる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**:
– 各モデルが異なる特性を示していますが、大きく乖離したパターンはなく、実績データに基づいているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの多くが0.6から0.8の間に密集しており、中心の分布があります。
– 線形回帰およびランダムフォレストは上昇トレンドを予測していますが、決定木回帰は横ばいです。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**:
– 実績データの安定性と予測のばらつきは、評価の信頼性や予測モデルの調整が必要であることを示唆します。
– 外れ値の存在は、異常事象や特異な状況を示している可能性があり、原因特定が求められます。
– ビジネス上は、モデル選択により異なる意思決定が必要であり、今後のトレンドの慎重な監視が重要です。
このような分析を通じて、データの背後にある可能性とリスクをより理解する手助けとなります。
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:
### トレンド
グラフには、実績データといくつかの予測モデルの線があります。実績データは安定した傾向を示していますが、徐々に上昇しています。その後、予測期間になると、ランダムフォレストによる予測（ピンクの線）が一貫して高い値を保ちながら若干の上昇を示しており、他の線形回帰や決定木回帰の予測は一定しているようです。
### 外れ値や急激な変動
グラフ中にはいくつかの異常値が黒い円で囲まれています。これらの値は統計的に注目すべきで、何らかの異常や一時的な外的要因が影響している可能性があります。
### 要素の意味
– **青い点**：実績データを示しています。全体的に横ばいからやや上昇の傾向が見られます。
– **赤い×印**：予測データを示しています。
– **灰色のエリア**：予測の不確かさを表しています。このエリアが狭いほど、予測の信頼性が高いと解釈できます。
– **ピンク、緑、水色の線**：異なる予測モデル（ランダムフォレスト、線形回帰、決定木回帰）による予測を示しています。
### 複数の時系列データの関係
実績データと予測データの間には、やや乖離があります。ランダムフォレストの予測が他のモデルよりも高く、これが実際のトレンドを捉えているか、または過大評価しているかは、さらなる検証が必要です。
### 相関関係や分布の特徴
データの分布自体は比較的一貫しているものの、異常値が存在するため、短期的な予測には注意が必要です。
### 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
このグラフからは、一般的にWEIスコアが安定していることがわかります。ただし、予測モデルの多様性から、将来的な不確実性が残ります。異常値に対して迅速に対応することが求められ、これは社会政策やビジネス戦略にも反映されるべきです。正確な予測とその評価は、意思決定の質を高めることに貢献するでしょう。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **実績データ（青い点）**は7月初旬から中旬にかけて横ばいで推移しています。
– **予測（ランダムフォレスト回帰）**は一貫して上昇傾向を示しています。
– **予測（線形回帰）**は横ばいのトレンドです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 一部のデータ点が異常値として認識されていますが、大きな急激な変動はありません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青い点）**は実際のWEIスコアを示しています。
– **予測（線形回帰：青い線）**、**決定木回帰（緑の線）**、**ランダムフォレスト回帰（紫の線）**は予測モデルによるWEIスコアの推移を示しています。
– **異常値のマーカー**はデータポイントが通常の範囲から逸脱していることを示します。
– **予測の不確かさ範囲（グレーの領域）**は予測モデルの信頼区間を表しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– ランダムフォレストモデルは上昇傾向を予測しているのに対し、線形回帰と決定木回帰の予測はほぼ横ばいです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データが一定の範囲で集中しており、分布が均一です。
– 不確かさの範囲は比較的狭く、モデルの信頼性が高いことを示しています。
### 6. 直感的な洞察と可能な影響
– 実績が横ばいで、予測モデルの間で方向性が異なることから、将来のWEIスコアの予測には不確実性が含まれています。
– 経済的余裕が今後改善する可能性を示唆する結果ではあるが、異常値の存在がリスク要因となる可能性があります。
– ビジネスや政策決定においては、楽観的な予測に過信せず、複数の情報源を検討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:
このグラフについての分析は以下の通りです。
1. **トレンド**：
– 実績データ（青い点）はおおむね横ばいです。大きな上昇や下降は見られません。
– 予測データのトレンドは微小な下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 異常値が複数存在し、特定の期間に集中していることが確認できます（大きな円で強調されている点）。
– この期間中に特定のイベントが影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素**：
– 青色のプロットは実績値を示し、それに重なる形で黒い縁で囲まれた点が外れ値を示しています。
– 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は、全体としては一致していますが、予測データは若干低いスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 実績データは特定の範囲内で安定していますが、外れ値の存在が全体の一貫性に挑戦しています。
6. **直感的な感覚とビジネス/社会への影響**：
– データが全体として安定しているため、健康状態が急激に変化するリスクは低いように思われます。
– 外れ値の影響を考慮に入れた戦略が必要かもしれませんが、予測範囲内での変動であるため、現状維持を目指すことが可能と見られます。
– 社会的には、健康状態の安定が確認できることは安心ですが、異常値の背景を調査することでさらなる改善が期待されます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ**: 実績（青いプロット）は安定しているように見えます。ほとんどのデータポイントが0.5〜0.7の範囲に集中しており、大きな上下の変動は見られません。
– **予測データ**:
– **線形回帰（紫の線）**は緩やかに上昇しています。
– **決定木回帰（アクアの線）**はほとんど変動がなく、一定の値を示しています。
– **ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）**は徐々にスコアが上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒縁）はいくつかのデータポイントに見られ、これらは通常の変動範囲から外れる異常なスコアを示しています。
3. **各プロットの意味**
– 青色：実績データ（実測されたWEIスコア）
– 赤色のX：予測されたデータポイント
– グレーのシェード：予測の不確かさ範囲、信頼区間も含意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**
– 各回帰モデルの予測曲線は異なる挙動を示しており、線形回帰とランダムフォレスト回帰が特に目立つ変化を示しています。
– 決定木回帰は、実績データにより近い動きをしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的狭く、多くのデータが中央に密集しています。予測モデルはそれぞれ異なるスコアのトレンドを示しており、予測に対する多様なアプローチが伺えます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間がこのグラフから感じるのは、多くの予測モデルが異なるスコアの未来を示していることから、ストレス状態の予測が不確実であるということでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、予測の一貫性や正確さが今後の戦略や対策に大きく影響すると考えられます。正確な予測ができれば、心理的ストレスに対する適切な介入策が講じられ、メンタルヘルスの維持や改善に寄与すると考えられます。
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:
このグラフの解析に基づいて、以下の洞察を提供します。
1. トレンド:
– 実績（青いプロット）は、約30日間の間に一部の変動を示していますが、全体的に見ると0.6から0.8の間で横ばいです。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンクの線）は、約0.8で安定していますが、初期にかけて上昇しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– グレーの領域に囲まれたなかに実績データがあり、大きな外れ値は見当たりません。
– 予測の初期には急激な上昇が見られますが、間もなく安定しています。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青のデータポイントは実際の実績を示しており、比較的一貫性があります。
– ピンクの線はランダムフォレストによる予測を示しており、実績よりも高いスコアの予測をしています。
– グレーの影は予測の不確かさ範囲を示しており、その範囲内で推移しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績とランダムフォレスト予測の間には顕著な相関があり、予測値は実績のトレンドをやや追従していますが、過大評価されています。
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、分散は少ないですが、予測データによる上昇が見られます。
6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響:
– このデータが示すのは、個人の自由度と自治における一定の安定性です。しかし、予測モデルはより楽観的であるため、これからの増大が期待される分野かもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、自由度や自治の重要性が増していることから、さらなる改善や政策変更が必要とされている可能性があります。
このグラフから、人々は将来的な自由度の増加を期待し、それに基づいて行動を計画することができるかもしれません。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 実績のスコアは一定しており、ほぼ横ばいの傾向を示しています。
– 予測によるスコアは比較的安定していますが、線形回帰とランダムフォレスト回帰がそれぞれ異なるトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として示されたデータポイントがいくつかあり、特に7月1日から7月8日にかけて散見されます。
– 急激な変動は観察されませんが、異常値の存在が確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績のデータポイントは青色のプロットとして描かれ、異常値は黒の縁取りで示されています。
– 予測範囲は灰色の帯として示され、モデルごとの予測はそれぞれ異なる色の線で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルのうち決定木回帰とランダムフォレスト回帰は、実績データに対して比較的正確な予測をしているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測間には大きな乖離はなく、全体的なスコアは安定しています。
– WEIスコアの変動幅は比較的小さいです。
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**:
– 安定した実績スコアは、社会の公平性と公正さが維持されていることを示唆しています。
– 異常な外れ値には注意が必要で、特定の地域や状況がスコアに影響している可能性があるため、さらなる分析が求められます。
– 予測モデルの一致度は高く、これにより今後の社会政策の策定や実施に役立つ可能性があります。継続的なモニタリングと予測精度の向上が重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 青い点（実績AI）は安定していて、特段の上昇や下降は見られません。一定期間にわたってほぼ横ばいの傾向を示しています。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰予測）は緩やかな上昇トレンドを示しており、将来的な改善が期待できるシナリオです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で囲まれた箇所は異常値を示しており、特定の日に大きく既存の数値と乖離していることを表しています。この外れ値は特定の出来事や予期せぬ変更によるものかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しており、過去の状態を表しています。
– ピンク系の線（ランダムフォレスト回帰）と紫の線（他の回帰手法）は異なる予測モデルの出力を示しており、将来的なスコアの変動を推定しています。
– グレーの影は予測の不確かさを示しており、予測の信頼区間を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各種予測データが比較されており、予測が実際のデータからどの程度外れているかを確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと各種予測データは大まかに類似したトレンドや分布を持っており、予測が実績の動向を追随していることがわかります。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**
– 安定した実績と予測の改善傾向から、この分野での持続可能性や自治性が向上する可能性を示唆しています。
– 異常値が観測されることから、リスクや予期せぬ事象への対応策が必要であることを暗示しています。
– ビジネスや政策立案においては、安定した実績と予測改善を活用し、異常値の原因を明確化することで、より良い意思決定につなげることが可能です。
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**
– 左側の実績データは0.7から0.8の間で横ばいの傾向が見られます。
– 予測データは、xAI/3σによって±の幅が示されているものの、全体的に0.8付近で安定しています。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測線は緩やかに上昇しています。
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（黒丸で囲まれた点）が存在していますが、大きな変動は見られません。
– この外れ値が何を意味するのか、背景の分析が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の実績点は、過去30日間の実際のWEIスコアを示しています。
– 灰色部分は予測の不確かさを示しており、xAI/3σによる範囲を示唆しています。
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰）は予測として最も信頼できる情報源となる可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 与えられた予測モデルは比較的一貫した結果を示していますが、決定木回帰が最も高い予測値を持ち、線形回帰が最も低い予測値を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは比較的安定しており、大きなばらつきは観察されませんが、中程度の分散を持っている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– データが安定していることから、社会基盤や教育機会が大きく変化せず、一定の水準が維持されていることを示しています。
– ビジネスへの影響として、過去の安定が予測されるため、リスク管理が比較的しやすい状況です。
– 政策立案者にとって、外れ値が少数であることは、社会基盤の一貫性を反映し、長期的な政策プランニングにプラスに作用するかもしれません。
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**:
– 最初の部分で実績データは0.6から0.8の間でばらつきがあります。これは横ばいの状態を示しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測は直線的に上昇していますが、ある時点で横ばいになります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの中には異常値として認識された点がありますが、それらはデータの密集した領域の外れに位置しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データを示しています。
– ピンク色と紫色の線は、それぞれ異なる予測モデル（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは一定の範囲でばらつきがあり、予測モデルはそれに基づいて異なる方法で将来のトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は均一ではなく、異常値が散見されます。
– 予測は一般に実績データよりも高いスコアを予測しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 社会におけるWEIスコアの改善を目指していることが示唆されていますが、実績データのばらつきは現状を維持することが難しい可能性を示しています。
– 予測通りの改善が達成されれば、共生や多様性の向上に寄与しますが、実績のばらつきに適切な対応策が求められます。
– ビジネスや社会においては、予測される改善を基にした政策や戦略の再評価が必要です。
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:
グラフを分析して、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**：
– 各時間帯において、30日間の間に一定の傾向が見られます。特に7-8時と15-16時の間で、数日間の間に徐々に値が上昇しています。また、19-23時の間は低い値から始まり、急激に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 19-23時の2025-07-06に急激に明るい黄色に変わっていますが、これはこの日の異常なスパイクを示しています。他の日よりも顕著に数値が高いことが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 色の変化は、各時間帯における値の変動を表しており、色の濃淡が値の大小を示しています。濃い青から紫に近い色が最も低い値、緑から黄色が高い値を示します。
4. **時系列データの関係性**：
– 時間帯によってパターンが大きく異なり、特に午前と午後の間で異なるトレンドが確認できます。午後の時間帯には短期間で急激な変動が多く見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 時間帯ごとに関連した変動が認められ、特に19-23時の間の大きなスパイクは他のデータと異なる動きをしています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**：
– 19-23時における急上昇は注目に値し、この時間帯のイベントや活動が影響している可能性があります。ビジネスにおいては、この時間帯を特にモニタリングし、新たな機会（例えばプロモーションやマーケティングキャンペーンのタイミング）を見つけることができるかもしれません。また、周期的なピークを活用することで、リソースの最適化やサービス提供のタイミングを調整することが可能です。社会的にもこの時間帯の人々の活動に対する理解を深めることができるでしょう。
以上を考慮し、さらなる分析や行動計画を立てる際の基礎情報とすることができます。
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:
以下の分析に基づいて、個人WEI平均スコアの時系列ヒートマップの特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 時系列で見ると、各時間帯で異なるパターンがありますが、全体として上昇または下降の明確なトレンドは見られません。横ばいの期間が多く、一定の範囲で変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日の19時と23時に黄色のブロックがあり、他の時間帯に比べてスコアが高く、外れ値と考えられます。この日特化の要因があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示しています。青から緑、黄色になるに従ってスコアが高いことを示します。
– 時間帯ごとに色の分布が異なり、それぞれの時間帯で異なる動きが見られることがわかります。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 各時間帯ごとに独立した変動が見られ、直接的な相関は示唆されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によってデータの密度が異なり、特に16時と19時で変化が見られます。
– 特定の日、特定の時間帯において顕著なスコアの変動があり、それが全体平均に影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な洞察**:
– このヒートマップから、人々は特定の時間帯に集中した活動やイベントがあると感じるかもしれません。特に、7月6日の19時と23時に注目が集まる要因（例えば、特別なイベントや政策の発表など）があったかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、特定の日に関連する動きがある場合、それに合わせたマーケティングやイベント企画が効果的となる可能性があります。また、スコアが低い時間帯に対する対策や改善策を検討することで全体のパフォーマンスを向上させ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:
このヒートマップにおける視覚的特徴と洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– データ全体に連続した時間的トレンドは表示されていませんが、一部の日時帯で色の変化が見られます。
– 特に、特定の日付で急激に色が明るくなる、または暗くなる時間帯があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月7日の19時頃に急激な変動が見られます。この日は特に色の変化が著しく、社会WEIスコアが高く変動しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は社会WEIスコアの高低を示し、色が明るいほどスコアが高いことを示しています。
– 各時間帯におけるスコアの変動を視覚的に捉えやすい形式になっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフには複数の時間帯が示されており、それぞれが社会WEIのスコアの変動を示していますが、直接的な相関関係は不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの色分布には顕著な集中が見られないが、時間によって変動のパターンが異なることがわかります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 特定の時間帯でのスコアの急上昇は、社会的または経済的なイベントを示唆する可能性があります。
– これにより、ビジネスや政策決定においては特定の時間帯に注目する必要性があるかもしれません。
このグラフは、社会的な行動やイベントが時間帯や日によりどのように変動するかを視覚的に把握するのに役立ちます。多様な要因による影響が考えられるため、他のデータと併せて分析することでさらに具体的な洞察が得られるでしょう。
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:
この相関ヒートマップは、国際的なWEI（ウェルビーイング指数）に関連する複数の項目間の相関を示しています。以下の点について分析します：
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体が時系列データではないため、直接的なトレンドは示していません。ただし、30日間のデータからの相関関係は一定のトレンドを反映している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の濃淡から急激な変動は示されませんが、目立つのは「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の間の相関が非常に低く（0.42）、他の高い相関値と比較すると異質です。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 赤色に近い部分は強い正の相関（0.7以上）を示し、青色に近い部分は弱い相関や負の相関を示します。
– 特に「総合WEI」と「個人WEI平均」および「社会WEI平均」の相関は非常に高く、それぞれ1.00と0.97です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列関係はありませんが、個々の要素がどの程度関連しているかを示しています。
– 「心理的ストレス」と「自由度と自治」の相関が0.77であることから、個人の自由度が心理的ストレスに影響を及ぼすかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に赤が多く、項目間の多くに強い正の相関が見られます。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」との他の要素の相関は比較的低い（0.2台も見られます）。
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、ウェルビーイング要素は概ね関連が強いことが理解され、改善施策は包括的に行うべきという理解が得られます。
– ビジネスでは、組織のウェルビーイングプログラムにおいて、特定の要素に焦点を絞るのではなく、全体のバランスの取れたアプローチが重要であることを示唆します。
– 社会的には、個人の経済的余裕と健康状態の間に明確な関連が見られないことは、対象を絞った施策が必要である可能性を示しています。
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:
1. **トレンド**:
– WEIスコアの分布は、項目ごとに異なるが、スコア自体の向上や下降などの明確なトレンドはこの箱ひげ図から直接的に見受けられない。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定のWEIタイプにおいては、多数の外れ値が確認できる。例えば、「社会WEI（公平性・公正さ）」や「個人WEI（心理的ストレス）」では顕著な外れ値があり、変動の幅が大きい。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 箱ひげ図の箱はデータの50％を含んでおり、中央の線は中央値を示している。ひげは一般に分布の範囲を示し、点で表される外れ値はデータセット内で特異な値を示している。
– 色の濃淡はそれぞれ異なるWEIタイプを区別するために使われている。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 30日間のスコア比較であるため、個々のカテゴリ間での直接的な時系列の関係性は観察できないが、個人と社会のWEI間の比較や関連を分析することが可能。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済状態）」と「社会WEI（持続可能性と自治生）」の分布が比較的狭く、中央値も高めであるため、これらの分野における安定性や一貫したパフォーマンスが示唆される。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」のように、外れ値が多く、高い変動を示す項目は、心理的な課題の多様性や環境要因の影響が大きい可能性がある。
6. **人間が直感的に感じるであろうことやビジネス・社会への影響**:
– 外れ値の多いカテゴリでは、社会政策やビジネス戦略においてリスク管理が重要となる可能性がある。
– 平均値が高く、分布が狭いカテゴリは、政策的にも安定性が期待できる分野を示しており、市場や社会の信頼性が高いと感じるかもしれない。
このグラフからは、各WEIタイプがどのように異なる特徴を持つかが視覚的に確認でき、類似の項目間での比較を通じて、社会や経済の状況を直感的に理解する材料となる。
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:
以下はグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– グラフは散布図で、主成分分析（PCA）の結果を示しています。第一主成分が横軸、第二主成分が縦軸に取られています。全体を見渡すと、特定の方向に目立ったトレンドはありませんが、広がりを持った分布を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 上部の第二主成分の値が0.2に近いプロットが外れた点として目立っています。他のプロットは主に第二主成分が-0.1から0.1の間に集中しています。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は、30日間のデータが異なる次元で主成分にどのように寄与しているかを示しています。横軸の第一主成分は分散の大部分を説明しており、データの0.70の寄与率があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 一つの次元（主成分）に特にデータが集まっているわけではないので、特定の時系列での顕著な関係性は見えません。しかし、第一主成分がデータの大部分の変動を説明しているため、重要な方向性として捉えることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは主に中央に分布していますが、外れ値が存在し、いくつかの点は第一主成分の正方向や負方向に伸びています。第二主成分の寄与が小さいため、第一成分がデータの主要な変動要因と見なされます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– この分布に基づくと、第一主成分が大きく、第二主成分が低い位置にあるデータは、全体として特徴的な性質を持っていると考えられます。また、外れ値の特定や分析により、異常なパターンや重要な要因の特定に役立つ可能性があります。ビジネスや社会においては、こうした異常や偏差を捉えてリスクの管理や新しい機会の発見につなげることができるでしょう。
このグラフは、主成分によるデータの分布や構造を詳細に分析し、データから重要な要素を抜き出すための手がかりとなります。
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。