📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
**1. 時系列推移**
– **総合WEI**: データ期間内において、上昇傾向が見られます。特に、7月6日から8日の期間にスコアが0.8以上になることが頻繁です。この上昇は、社会WEI平均の上昇と一致しており、特に社会的公平性や持続可能性におけるスコアの向上が寄与していると考えられます。
– **個人WEI平均**: 上昇傾向があり、一部の期間において急激な上昇が見られます。これは、個人の健康状態や心理的ストレスの面での改善が反映されていますが、異常値として検出されたスコア0.61は、初期のデータ品質の問題を示唆している可能性があります。
– **社会WEI平均**: 圧倒的に強い上昇傾向があり、特に7月6日に最高値を記録しています。これは社会インフラと多様性のスコアが全体に高かったことによるものと考えられます。
**2. 異常値**
異常値として指摘された日付は、全体として急激な変動があった日であり、特にスコアが0.9を超えた場合、特定のイベント（社会政策の発表や経済的な報告）が影響した可能性があります。また、スコアが低い場合は、データの収集方法やサンプル数に問題があった可能性があります。
**3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解)**
– **トレンド**: 徐々に上昇しており、特に社会的要因が改善されていることを示しています。
– **季節性**: 短期間の変動が繰り返され、社会的出来事や政策の動きに影響されていることが考えられます。
– **残差**: 短期間で上下に激しく変動しているが、これは主にランダムなノイズや一時的な出来事に対応していると考えられます。
**4. 項目間の相関**
相関ヒートマップからは、特に社会的要因（社会基盤、持続可能性）と総合WEIが高い正の相関を示していることが判明しました。これは、社会構造や政策が個人の幸福感に強く影響を与えていることを意味します。個人の心理的ストレスと健康状態は逆相関が見られ、ストレスの軽減が健康指標の向上につながることを示唆しています。
**5. データ分布**
箱ひげ図における中央値は全般的に高く、全体的な分布が上側にスキューしている傾向があります。異常値は意外と少なく、スコアのばらつきも小さいため、全体のデータ品質は良好です。
**6. 主要な構成要素 (PCA)**
主要な構成要素はPC1の寄与率が0.70であり、これはデータの大部分を説明していることを示しています。この要素には、総合的な社会的要因が大きく寄与しており、全体のWEIスコア改善に影響していると思われます。PC2は急激な変動に関与していると考えられ、これは短期のイベントや政策に関連している可能性があります。
**結論**
総合的には、社会的および個人的な要因が改善する中で全体のWEIスコアが上昇しています。特定の時点での急激な変化や異常値は、一時的な外部イベントや統計の誤差によって説明できるかもしれませんが、全体としてデータは信頼性が高いと考えられます。これにより、将来の政策決定において、個々の社会的要因をターゲットにした改善策が、WEIスコアのさらなる向上に
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
1. **トレンド**:
– 過去のデータ（青色プロット）はほぼ安定しているように見えます。
– 予測データ（赤色 x）はわずかに上昇する傾向があります。この予想は、線形回帰モデルやランダムフォレスト回帰モデルの予測ライン（紫色とピンク色）によってサポートされています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒色円）がプロットされていますが、大きな急変は見られません。
– 特に目立った外れ値はないため、一般的には安定した推移として捉えられるでしょう。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色は実績データを示し、地味な動きが続いていることを示唆。
– 赤色は予測で、徐々に上向きになっています。
– 緑色（前年度）は少し分散しているものの、今年度とおおむね一致しています。
– 予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト回帰）は未来のパフォーマンスの異なる見通しを提供。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年度のデータは密接に関連し、ほぼ並行しています。
– 予測データは実績データに基づいており、上昇傾向にあることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測データの間に強い相関関係が示唆されます。
– データの分布はそれほど大きなゆらぎを示さず、安定した変動を保っています。
6. **直感的な洞察および影響**:
– このグラフからは、全体的に安定した成長の見込みがあり、特に急激な変動や問題は見受けられないことから、ビジネスや社会への影響は穏やかな拡大が期待されるでしょう。
– 安定したトレンドは、長期の計画策定に良い材料となり、リスクが低いという印象を与えるでしょう。
このグラフは、予測モデリングの妥当性を比較し、将来のパフォーマンスについての洞察を得るための優れたツールとして機能しています。
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:
以下のグラフについて分析を行います。
1. **トレンド**
– 左側の期間では、実績（青丸）が一定の範囲で変動しており、一般的に横ばいからやや上昇傾向が見られます。
– 右側の予測部分（緑丸）はやや上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の実績データにいくつか異常値（黒丸で囲まれた点）が見られます。
– 予測が独特の急な変化を示す部分（特に紫色線「ランダムフォレスト回帰」）もあり。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青丸は実績データを示しており、信頼性が高いデータです。
– 緑丸は予測で、過去のデータを基にした将来の推測データです。
– グレーの領域は予測値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**
– 実績データが予測モデルの基礎となっており、異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）がそれぞれの方法論に基づいて異なる結果を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの変動範囲が狭く、比較的高いWEIスコアを維持しています。
– 予測期間のデータは、実績よりも比較的安定した傾向を示しているようです。
6. **このグラフから感じること、ビジネスへの影響**
– 直感的に、実績データが予測に強く反映されていることから、予測の信頼性が高いと考えられます。
– 予測と実績が高いスコアを維持しているため、ビジネスにおける安定した成長が見込める可能性があります。
– 異常値の存在はリスク管理の視点から注視するべきであり、不確実性があることを示唆しています。
全体として、このグラフは安定性と成長の可能性を示しつつも、細部への慎重な分析を促しています。
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:
このグラフは国際的な社会WEI平均スコアの時系列を示しています。以下の点に基づいて詳しく分析してみましょう。
1. **トレンド**:
– 過去データ（青い点）は、約0.8の横ばい状態を示しています。
– 予測データ（2025年後半以降）では、予測が突然約1.0に上昇し、その後も高い水準を維持しています。これにより、急な上昇傾向が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い丸で示された外れ値が、実績データ内にいくつか見られます。これは、予想外の社会的イベントやデータの異常値を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績で、安定した横ばいを示しています。
– 緑の点は前年の比較データで、数値の上昇が確認されています。
– ピンクと紫の線は異なる予測手法によるもので、特にランダムフォレスト回帰が使用された予測は、他の方法と一致して高い予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年の比較データは、全体的に一貫性がありますが、予測ラインは明らかに異なる結果を示しており、急激な上昇を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは安定した範囲に分布していますが、予測データの上昇は、新たな要因やモデルの改善により劇的な変化が期待されている可能性を示します。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 人々は、このような急激な予測の上昇を楽観視するか、あるいは予測モデルの過信として警戒するかもしれません。
– 社会的に見ると、大幅なスコアの向上は政策の改善や技術の進展を反映している可能性があり、それに基づいた戦略的な意思決定が求められるでしょう。
– ビジネスにおいては、このデータが社会的安定性や成長の指標として利用され得ますが、予測の正確性については慎重に検証する必要があります。
この分析から、プランを立てる際には、実績データと予測データの両方を考慮し、急激な変化を裏付ける要因についてさらなる調査が重要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（左側）は、WEIスコアが0.8付近に位置していますが、その後のデータ（右側）は0.6付近にあります。
– 初期の高いスコアからの下降トレンドが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側に、黒い円で示された異常値があります。これは初期のデータで特異な値を示しており、他のデータから外れています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、紫とピンクの線は異なる回帰分析による予測を示しています。青い実績値が密集している期間があります。
– 右側にある緑の点は前年のデータを示し、現状からの比較に役立ちます。
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予測は、データの密集しているエリアを指しています。それぞれのモデルは異なる特性を示しており、予測のバリエーションを提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左のデータは異常値を含みつつも、スコアは0.8以上であるのに対し、右のデータは0.6付近で安定しています。この移動はスコアの下降を意味しています。
6. **直感的な理解と影響**:
– 初期のWEIスコアの高さからの下降は、経済的余裕が減少していることを示唆します。ビジネスや社会的には、消費者の購買力の低下や不確実性の増加につながります。予測モデルが示す安定性は、短期的には安定が期待されることを含意しますが、長期的な対策が必要です。
全体として、このグラフは初期の高い経済的余裕が徐々に減少している可能性を示しており、予測モデルを通じて今後の見通しを立てる必要があることを示しています。
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分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフの前半では、実績（実績AI）のデータが一定の範囲で横ばいに並んでいます。
– 後半では、前年（比較AI）のデータが示され、これもまた横ばいですが異なる位置にあります。年間を通して大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中にはいくつかの異常値があります。これはおそらく特定のイベントや異常な状況を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットが実績データを示しており、緑のプロットは前年のデータを表しています。
– 予測のライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が短期間示されていますが、それぞれ少し異なる傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データはそれぞれ異なる時点の健康状態を示していますが、全体的な傾向は類似しています。予測モデルは少し異なる勾配を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 強い周期性は見られませんが、いくつかの異常値が全体の相関に影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な洞察**
– 人間はこのグラフから、実績データと前年データの類似性を感じ、健康状態が安定していると直感的に理解するかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、このデータは公共の健康政策の安定性を示唆し、改善や介入の必要がある場合には異常値の原因を調査することが重要です。
このグラフは全体として、個人の健康状態が大きく変動していないことを示しており、特定の異常が際立っています。それに対する対応策を検討することが求められます。
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:
視覚的特徴と洞察について以下の点を分析します。
1. トレンド:
– 初期（2025年7月～8月）は実績データが集中していますが、顕著なトレンドは見られません。
– その後、ランダムフォレスト回帰の予測が急上昇を示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 異常値（黒の〇）は初期データに集中しており、特に2025年7月に多く見られます。
– ランダムフォレスト予測の急上昇は異常な動きとして考えられます。
3. 各プロットの意味:
– 実績（青）は観測データを示し、予測値（紫、ピンクなど）はそれぞれのAIモデルによる未来の予測を表しています。
– 灰色の範囲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:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰といった異なる予測モデルの動きが観察されますが、それぞれの予測が異なるトレンドを描いています。
– ランダムフォレストの予測は他のモデルよりも急激に変動しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データ（青）は一定期間に集中しており、外れ値が多いため分布が歪んでいます。
6. 直感的な洞察と影響:
– 初期に異常が多く観測され、その後の予測では急激な上昇が示されていることから、何らかのストレス要因が増加している可能性があります。
– 特にランダムフォレスト回帰による急激な上昇は、潜在的に重要なイベントやトレンドの兆候として捉えることができます。
– ビジネスや社会的には、ストレスの増大は生産性の低下や健康問題を引き起こす可能性があり、対策が求められます。
まとめとして、異常値の発生とモデル間での予測のばらつきが大きな特徴です。潜在的な要因を特定し、適切な対応策を講じる必要があります。
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:
以下は、この国際カテゴリの個人WEI（自由度と自治）スコア推移を示す時系列散布図の分析です。
1. **トレンド**
– データは大きく2つの期間に分かれています。2025年の最初の期間ではスコアが0.7から0.8の範囲でのやや横ばいの動きが見られます。
– その後、2026年中盤のデータにおいて、スコアはやや上昇しており、この期間における全体的な増加傾向が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 予測（実績AI）において異常値が1点見られます。このポイントは他のデータポイントから逸脱しており、特筆すべきです。
– 2026年のデータセットでは、スコアの各プロットが比較的一貫しているため、急激な変動は少ないです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点が実績値を示しており、緑の点が前年の値を示しています。
– グラフ中に表示されている異常値は、重要なモニタリングポイントを示唆します。
– 予測手法の異なる色のラインがいくつか見られ、これは異なる分析技法による予測を示しています。特にランダムフォレスト回帰の紫ラインが予測の変化を示しています。
4. **複数の時系列データ間の関係**
– 実績と前年のデータは一定の関連性がありますが、明確なコリレーションがあるかはさらに分析が必要です。
– 予測データは、実績データのトレンドを踏襲していますが、異なる手法間で微妙に異なるパターンを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測値の分布は、全体的に密接に関連していますが、一部手法の予測結果は実績データと異なる傾向を示しています。
– 異常値の存在は分布における外れ値を強調しています。
6. **人間が感じる直感やビジネス・社会への影響**
– 全体として、データは自由度と自治の増加を示唆しており、これはポジティブな社会的進展を示す可能性があります。
– 異常値や予測の変動は、予期しない政治的または社会的イベントの潜在的な影響を示している可能性があります。
– このようなデータを利用して、将来の政策決定や国際関係における戦略的調整を行うことが望ましいと考えられます。
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:
このグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 全体としてのトレンドは、グラフの左側に実績データが集中しており、予測データが右側にあります。
– 実績データは、特に明確な上昇や下降のトレンドを示していませんが、スコアは0.6から0.8の範囲に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ（青い点）の中にいくつかの異常値（黒い丸で囲まれた点）が見られます。これらは全体のデータの流れから逸脱している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績AIによるデータを示し、予測データは異なる回帰モデルの線で示されています。
– 最初に予測の幅（灰色の範囲）が示されており、その後の予測線がこの範囲の中で推移しています。
– 緑色の点は前年比を示しており、こちらも予測に含まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データが異なる位置にプロットされており、予測データ（紫色の線）は以前の実績に基づいて、異なるモデルの予測値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は比較的集中しており、全体としては0.6から0.8の範囲に多くあります。
– 予測データはモデルによって異なるが、全体的には実績の範囲を維持しているようです。
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**:
– 社会の公平性・公正さを測る指標であり、実績データと予測データの間に安定した範囲があることは、過去の状況が継続している可能性を示唆します。
– 異常値の存在は、特定の期間や出来事が標準から逸脱した影響を示しているかもしれず、これらに対する深堀りが必要です。
– 予測が安定していることから、これらのデータが意思決定に役立つ可能性がありますが、予測の精度にも注意が必要です。
全体的に、データは安定しているが、外れ値やモデルごとの差異に特に注意を払う必要があります。これにより、社会政策や公平性に関する意思決定に対する視点が得られます。
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:
このグラフは、360日間にわたる国際的な社会WEI（持続可能性と自治性）のスコアを示す時系列散布図です。以下のポイントを分析します。
1. **トレンド**:
– 全体的に安定しているように見えますが、期間の初めと終わりでスコアが異なるパターンが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の部分には異常値が存在し、他の点と比べてスコアが大きく異なっています。
– 異常値は、持続可能性や自治性の評価において何らかの大きな変化または間違いがあったことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青色の点）は、データの実際の値を示しています。
– 予測（赤色のバツ）は、異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が行った予測結果を示しています。
– 異常値は黒い円で強調されています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 各モデルの予測は、実データと比較して異なる精度を示しています。これは、モデルごとの予測の精度の違いを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフには複数の予測範囲（xAI/3σ）が示されています。これは、予測の信頼性を視覚化し、それぞれのモデルが予測精度において安定性を持つかどうかを示しています。
– 緑の点は前年のデータであり、前年との比較が可能です。
6. **人間が直感的に感じること、社会への影響**:
– 異常値や大きな予測誤差は、持続可能性と自治性の評価における不確実性を示し、政策決定に影響を与える可能性があります。
– 市場や政策の策定において、特定のモデルが持つ予測の信頼性を考慮する必要があります。
このように、このグラフは持続可能性と自治性の評価におけるさまざまな要素を提供し、データ分析や予測の信頼性を理解する上で重要です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの右側に移るデータ（前年度の緑の点）は、左のデータよりも高いスコアを示しています。これは、前年からのスコア上昇を示唆しています。
– 線形回帰と決定木回帰の予測線も右肩上がりで示されており、今後のスコアの向上が予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 評価日の最初の部分に異常値として示される黒い円があります。これにより、初期のデータに何らかの異常または特異な要因があることがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績AIのデータは青い点で表示されており、後続の回帰線（紫とピンク色）が符号していることから、これらのモデルはデータに適合していると言えます。
– 予測の不確かさがグレーの範囲で示されています。これは予測の信頼性の範囲を視覚化しています。
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）は一貫しており、データがきちんと回帰モデルに適合しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測において、全体的な相関関係は高いと思われます。特に後半のデータ（緑の点）は安定しており、良好な基盤が形成されていることを示唆しています。
6. **人間が感じる直感および社会・ビジネスへの影響**:
– スコアが一般的に向上していることから、社会基盤や教育機会が改善している印象を受けます。これは長期的な社会開発や政策の効果と関連しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、教育機会の増加に伴う人材育成や市場の拡大が期待されるため、ポジティブな指標と解釈されるでしょう。
このグラフ全体を通じ、社会の改善傾向が見られると捉えられます。特に異常値を適切に管理しながら、全体的な向上を維持することが重要です。
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**
– 時系列が左側に集中しており、その後評価が大きく開いている。
– 最初の期間（2025年7月～2025年9月）は密集しており、スコアは比較的一貫しているが、その後、予測スコアが急に増加している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間にいくつかの異常値として円で示されている。これらの値は、他のデータポイントから大きくずれている。
3. **各プロットや要素**
– 青い点（実績）は評価の実際のスコアであり、紫の線は予測値（機械学習モデル）を示す。
– 緑の点は、前年との比較を示し、時系列に配置されている。
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が比較されており、実績データは予測値の範囲内に収まることが多いが、異常値として識別されるものもある。
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は一致している箇所が多く、モデルの精度が高い可能性が示唆される。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期のデータの安定性と予測に対する自信を示しているが、急激な予測の上昇が警戒を要する。
– 社会的・ビジネス的には、WEIのスコアが時間の経過とともに上昇することはプラスの影響を与える可能性がある。しかし、異常値に注意が必要で、データの精査と異常の原因分析が必要かもしれない。
このグラフを基に、予測アルゴリズムの改善や実績データのさらなる分析が求められます。モデルの予測精度を高めることで、より正確な社会的影響の評価が可能となり、政策立案に貢献できるでしょう。
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:
以下に、このヒートマップの分析とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとに色が変化しており、一部の時間帯で異なるトレンドが見られます。
– 上段の時間帯（7-8時）は色が青から緑へと変化し、徐々に値が増加していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つのは、23時の黄色のプロットです。この部分だけ値が非常に高く、急激な変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色はスコアの高さを表しており、黄色に近づくほどスコアが高く設定されています。
– 青や紫は比較的低いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 各時間帯は独立して表示されていますが、日を追うごとに色の変化が見られ、ある程度の周期性が感じられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の濃淡から、7時から16時までの時間帯では緩やかにスコアが上昇する傾向が見られます。
– 一部の時間帯では、特定の日に急激なスコア上昇があり、他の日と比較して異なる行動を示しています。
6. **直感的な感想およびビジネスや社会への影響**:
– ヒートマップからは、特定の日や時間に活動が増加していることが直感的に分かります。このような情報は、ビジネスではピーク時間の予測やリソースの適切な配分に役立つでしょう。
– 社会全体に対しては、時間帯ごとの活動の違いに基づくサービスの提供や政策決定の手助けになる可能性があります。
全体として、ヒートマップは特定の時間や日のスコア変動を視覚的に捉えることができ、日や時間単位での活動傾向を理解するのに役立ちます。
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:
このヒートマップに関する分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 一部の時間帯で特定の傾向が見られます。例えば、23時の時間帯で急激な上昇があり、その後横ばいになっています。
– 日付と時間によりスコアが変化している様子が見て取れますが、特定の周期トレンドは明確ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日23時に外れ値のような急激な変動があり、スコアが他の時間帯に比べて異常に高い（黄色）ことが観察されます。これは何らかのイベントや要因による影響かもしれません。
3. **要素の意味**
– 色の濃淡がスコアの大小を示しています。濃い青は低スコア、明るい緑や黄色は高スコアを示しており、時間帯により変動があることを視覚化しています。
– 各プロットは特定の日付と時間帯の個々のWEI平均スコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ時間帯で連続した期間のデータが示されていますが、複数の時系列の明確な関係性はこのヒートマップからは直接的には読み取れません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯（例：19時や23時）でスコアが上昇している時間帯が見られますが、それ以外の時間帯はかなり均一に近いスコアが表れています。
– 日付間での相関は、部分的に高い時間帯がありますが、一貫したパターンは明確になっていません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 特定の日付や時間帯でのスコアの変動は、国際的な出来事や文化行事などと関連している可能性がありそうです。
– 業務時間終了後や早朝などの特定の時間帯にスコアが変動していることは、ビジネスや消費者行動に直接影響し得る時間帯を示唆しています。例えば、マーケティング活動を行う最適な時間帯として考慮されるかもしれません。
このグラフを通じて得られる情報は、ビジネス戦略や人的リソースの割り当てに利用でき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:
以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフは全体的に色の変化を示していますが、具体的な上昇や下降のトレンドは明確に示されていません。それぞれの時群において色が一定期間維持された後、変化する様子が見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 時間帯19時の7月6日に際立った黄色のプロットが見られます。この色は他のパターンと比べて特に高いスコアを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色相の変化がスコアの違いを示しています。濃い紫から黄色にかけてスコアが上昇していることがわかります。特に濃い色（紫）は低い値を示し、明るい色（黄緑から黄色）が高い値を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは異なる時間帯でのスコアの変化を表しており、ある時間帯での高スコアが他の時間帯にも反映されている様子が見られますが、明確なパターンは限定的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯で顕著な変動が見られ、特に19時の急激なスコア上昇が際立っています。他の時間帯では相対的な安定性が観察されます。
6. **直感的な認識と社会的影響**:
– 人々は特定の時間帯における活動や社会現象がスコアに影響している可能性を考えるかもしれません。ビジネスにおいては、19時頃に関連するイベントや活動が実施される場合、特に注目すべき点であると言えるでしょう。また、政策立案者や社会科学者にとって、これらのデータは時間帯ごとの社会的な行動やトレンドを分析するための基礎情報を提供するかもしれません。
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、様々なWEI（ウェルビーイングインデックス）の項目間の相関を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を挙げます。
1. **トレンド**
– ヒートマップには時間軸がなく、トレンドというより相関関係を示すため、全体的な構造に注目します。相関が強い（赤に近い色）の項目が多く見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異なるWEI間の相関の強さが色で示されています。+1に近いほど強い正の相関を、-1に近いほど強い負の相関を示します。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の濃淡で相関の強さを示しています。濃い赤色は強い正の相関、濃い青色は強い負の相関です。
– 例えば、個人WEI（経済的余裕）と個人WEI（健康状態）は、ほぼ相関がないことを示しています（0.42）。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 時系列データ自体はないため、それぞれの項目間の相関のみが考慮されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」は多くの項目と高い相関を持っており、特に「個人WEI 平均」と強い正の相関（0.92）があります。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（自由度と自治）」の間には強い正の相関（0.77）が見られます。
– 「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）」も高い相関を示しています（0.85）。
6. **このグラフから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**
– 直感的に、ウェルビーイングの指標が互いに関連し合っていることがわかり、特に総合的な幸せ感が重要項目に影響を与えていることが示唆されます。
– ビジネスや政策の観点からは、特に相関の高い項目に着目し、相関の原因を追求することで改善の余地がある分野を特定しやすくなります。
– 社会全体のウェルビーイングを向上させるためには、心理的ストレスや自治性の向上が重要である可能性が示唆されます。
このヒートマップから、関係性をさらに探るべき分野が見えてくるため、政策立案やビジネス戦略の策定に有用です。
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タイプのスコア分布を示しています。以下に分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に、各カテゴリにおける中央値に大きな変化は見られません。ただし、各カテゴリのスコアの範囲や外れ値に注目する必要があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「社会 WEI (公正性・公正さ)」や「社会 WEI (持続可能性と台頭性)」では、いくつかの外れ値が見られます。これらは特異な状況や報告のずれ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」はスコアの範囲（第1四分位数から第3四分位数）を示し、中央の線は中央値を示しています。
– 「ひげ」はデータの範囲を示し、外れ値として示された点は通常の範囲を超えるデータポイントです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの関係性は直接示されていませんが、カテゴリ間の比較から、特定のWEIタイプ間でスコアのばらつきが異なることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人 WEI (心身的ストレス)」や「個人 WEI (自由度と自治)」では比較的狭いスコアの範囲となっており、特定の条件がそれらのスコアに強く影響している可能性があります。
– 「社会 WEI (共生・多様性・自由の保障)」では広い範囲が観察され、変数間の多様な影響が考えられます。
6. **直感的なインサイトおよび社会・ビジネスへの影響**:
– 多くの分布が狭い範囲に収まっていることから、特定のWEI要因が安定しているか、または改善の余地が限られていることが示唆されます。
– 外れ値の多さは、特定の要因における極端な状況や異常な条件を示しており、これらに焦点を当てることで政策や改善策を講じる余地があります。
この分析は、WEIスコアを改善するための具体的なアクションプランを策定する一助となるでしょう。特に外れ値の分析に注力することで、効果的な施策を打ち出すことが可能です。
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:
このグラフは、2つの主成分に基づいた分布を示す散布図です。主成分分析（PCA）は、データの次元削減とパターンの識別に役立ちます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体に明確な上昇または下降のトレンドは確認できません。データポイントは、広く散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左上にあるデータポイントは、他の点と比較して、特に主成分2で高い値を示しています。これが外れ値になり得る点です。
3. **プロットや要素の意味**:
– 横軸と縦軸は、それぞれ第1主成分と第2主成分のスコアを示しています。
– 第1主成分は70%の寄与率を持ち、第2主成分は9%です。つまり、第1主成分が全体の変動を大きく説明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**:
– 本グラフは時系列ではなく、主成分のスコアを用いた分布です。したがって、各データポイントの時間的変動は直接示されていないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の相関関係は明確ではありませんが、データが中央から四方に広がっています。これはデータの多様性を示す可能性があります。
6. **直感的洞察や影響**:
– ビジネスや社会への影響を考えると、外れ値や特に重要なデータポイントを見つけ出し、それが何を意味するかを考察することが次のステップです。
– PCAの目的はデータを解析しやすくすることであり、この図は特定の要因やトレンドを見つけるための始まりとして利用できます。
– 例えば、外れ値のデータポイントの背後にある要因を調査することで、新たなビジネスチャンスやリスクを特定できるかもしれません。
このグラフを詳細に分析することで、データの潜在的な構造や注目すべきパターンを発見できる可能性があります。
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。
