📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 総合分析
– **時系列推移**:
– **総合WEIスコア**は一般的に**上昇傾向**を示していますが、7月6日と7月12日の間に急激な変換があります。データの初期段階（7月1日〜7月3日）は比較的低いスコアで安定しており、その後、急上昇しています。
– 個人と社会WEI平均も**上昇傾向**がありますが、個別のデータポイントで**変動幅**が異なります。個人WEIは社会WEIに比べて変動が少し大きいです。
– **異常値**:
– 提供された異常値のほとんどは、上記のデータ分析におけるスコア上昇の転換点と一致します。特に7月6日の複数の高スコアは、何らかの社会的・経済的出来事（例えば経済政策や公衆衛生の改善）を示唆しているかもしれません。
#### 個別項目の分析
– **経済的余裕と健康状態**:
– 経済的余裕は比較的安定していますが、個々のスコアの変動は段階的な上昇を示します。7月6日には特に高スコアが報告されており、この日は経済的に重要な出来事があった可能性があります。
– 健康状態は若干の下降傾向も見られますが、大きく変動することなく安定しています。心理的ストレスは特に7月6日に顕著に上昇しています。
– **社会的項目の評価**:
– **社会的公正さや持続可能性**: これらの項目は高スコアを維持しています。特に、持続可能性の高スコアは環境政策や社会的な取り組みが強化されたことを示している可能性があります。
– **多様性と教育機会**: これらは7月以降顕著な伸びが見られ、多様性を推進する政策や教育改革の影響を受けた可能性を示唆します。
#### 数値分析
– **STL分解結果**:
– **トレンド**成分は一貫した上昇を示し、季節性や説明できない残差は、特に影響を与える変動要因が少ないことを示しています。
– **項目間の相関**:
– 高相関が見られたのは、社会的公正さと持続可能性の間であり、これらの政策は連動している可能性を示しています。
– **データ分布**:
– 箱ひげ図からは、幾つかの項目に外れ値があることが示され、特に7月6日は注目すべきです。この日を境に通常とは異なる社会的・経済的な要因が機能している可能性があります。
#### 主成分分析 (PCA)
– 主成分分析より、**第一主成分 (PC1)** がスコアの約71%を説明しています。これは、データセットの主要な変動は少数の強い要因によって駆動されていることを意味します。この要因には、社会的または個人の経済状況の改善が含まれる可能性があります。
### 結論
このデータセットは、比較的短期間でのWEIスコアの上昇を示していて、重要な社会的・経済的出来事や政策変更の影響を反映している可能性があります。特に、7月6日のスコアの顕著な上昇は異常値として分類され、その社会的背景や影響について考察することは、未来の予測や政策立案において有利に働くと考えられます。
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:
## 解析と洞察
### 1. トレンド
– グラフ中央部に実績値のデータが集中しており、大きなトレンド変化は見られません。
– ただし、予測データ（線形回帰、ランダムフォレスト回帰）がそれぞれ異なる傾向を示しています。特に、ランダムフォレスト回帰は大きく変動していることが見て取れます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 異常値としてのポイントがプロットされていますが、大半のデータは安定した範囲に収まっています。
### 3. 各プロットや要素
– 色や形状で異なるデータセットが区別されています。実績データは青の丸、予測データは異なる手法が使われています。
– 前年のデータは緑の丸で示されています。
### 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の間にあまり重なりがなく、予測モデルによる推定値は実績と過去のデータを基にしたもので、将来的な変動が示唆されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 相関が強いとは判断しにくいですが、一定の範囲内での変動が予測されています。
### 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
– 各種予測モデルが異なる結果を示しているため、不確実性が高いと感じるかもしれません。
– ビジネスや政策決定においては、慎重な予測モデルの選定が重要です。
– 安定した実績データと異なる予測が示されているため、新規投資やリスク管理において異なるシナリオを考慮する必要があります。
このグラフから得られる洞察は、不確実性を理解しつつも、多様な予測手法を考慮することで、より包括的な意思決定が可能となるということです。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 左側に表示されているデータポイントは、高いWEIスコアで安定していることが示されていますが、大きな変化は見られません。
– 時間が進むにつれ、グラフの右側に新しいデータが出現し、WEIスコアは安定した状態を維持しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の夏頃に、少し離れたデータポイントがあり、これは外れ値として注目できます。
– しかし、全体的には急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青色）**: 初期のデータが青色で表示されています。
– **予測（赤色で示された点と線）**: 予測はデータセットの後半に表示され、新しいWEIスコアがやや上昇していることを示しています。
– **異常値（黒い円）**: 特定のデータポイントがハイライトされ、異常として認識されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データの安定性と、予測データのやや上昇する傾向の間には関連があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各期間でWEIスコアは異常値を除いて非常にわずかな範囲で変動しており、全体として安定した分布を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– このグラフは、WEIスコアが非常に安定しており、今後の予測でも大きな変化が見られないことを示唆しています。これは、安定した運用が続いていることを意味し、社会的には安心感をもたらすかもしれません。
– 異常値が少ないため、システムやデータに大きな問題は発生していないと考えられます。ビジネスにおいては、堅調なパフォーマンスを維持でき、予測精度も高いことを示しています。予測値が安定しているため、将来も安心して計画を立てられる状況にあります。
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:
このグラフについて、以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– 過去の実績データ（青色）が約0.8で横ばいだったのに対し、直近の予測データ（緑色）が少し上昇しています。これは、WEIスコアが将来的に微増する可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 為替データは特に目立った外れ値はありませんが、予測データの範囲が狭くなっていることが注目されます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青い点が過去の実績データ、緑の点が前年の値で、未来を想定した予測データの信頼範囲が表示されています。
– ピンク、紫、灰色の線はそれぞれ異なるモデルによる予測です。線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の推定が見られ、それぞれ微妙に異なる予測をしています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 各モデルによる予測は類似しており、予測が一致していることから、データの安定した挙動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には強い相関があると見られ、いずれのモデルも実績に基づいて精度高く予測しています。
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**:
– グラフ全体で見られる安定したスコアの推移は、社会的な安定や持続可能な成長を反映している可能性があります。
– ビジネス面では、今後大幅な変化が予想されないため、現行の戦略を修正する必要が少ないと考えられます。一方で、小さな成長のために新たな投資やリソースの最適化を検討する余地があるかもしれません。
このグラフは、今後の動向を見通す上で役立つ可視化ツールとなっており、関係者にとっても重要な意思決定材料となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– データは2つの主な期間に分かれています。最初のデータ点は2025年7月から8月で、もう一つは2026年7月頃です。
– 2025年7月から8月にかけては、スコアにほとんど変動がなく、約0.8の横ばいが見られます。
– 2026年7月では、スコアは0.6付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間における異常値は目立っていませんが、各 AI モデルの予測は多少のばらつきがあります。
– 異常値がどのように識別されているかは、グラフ上の異常値を示すプロット（黒い丸）でわかります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点（実績AI）**: 実際のデータを示しています。
– **赤い×（予測AI）**: 予測データを示しています。
– **緑の点（前年比AI）**: 前年の実績を示しており、今年と前年の比較が可能です。
– **棒・線の色**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が異なる色で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 2025年からのデータと2026年7月のデータの間に明確なつながりがあるのかどうかは不明確ですが、モデルによる予測の変動範囲は示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各モデルの予測結果の中心はスコアの周辺に集約されていますが、データポイント同士に大きな相関があるようには見えません。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 途中の1年のデータが欠けているように見えるため、データの一貫性や分析の信頼性に関して直感的な不安を感じるかもしれません。
– WEI（経済的余裕）のスコアが時間とともに大きく変わらないことから、政策変更や経済の大規模な変動がない状況が示唆されるでしょう。
– ビジネスや社会において、安定したWEIスコアは市場の安定性を示す可能性がありますが、成長の欠如を示しているとも捉えられます。
このグラフのデータの乏しさや期間のギャップは、詳細な分析や結論を出すのが難しい側面もありますが、安定感があるというポジティブな視点も持てます。
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:
以下は、提示されたグラフの分析です。
1. **トレンド**
– 実績データ（青色のプロット）が初期に観察され、その後は予測のみが見られます。全体として、急激な変動はなく、一定の範囲内で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示されていますが、実績値や予測の間で大きな乖離は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績**（青のプロット）は観測されたデータを表しており、中央に寄っています。
– **予測**（ピンク、紫など）は線形回帰や決定木、ランダムフォレスト回帰の異なるアルゴリズムによる予測です。
– **前年前**（緑のプロット）は前年のデータとの比較を示しており、ほぼ同水準にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測アルゴリズムは実績値に近い範囲内で予測されており、予測モデル間に大きなばらつきはありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測値が密接してプロットされており、強い相関があると考えられます。
6. **直感的な感覚と社会・ビジネスへの影響**
– 健康状態（WEI）が安定的であるという印象を受けます。大きな変動がなく、数値が高い水準を保っていることから、プログラムや施策がうまく機能していると考えられます。
– ビジネス面では、健康状態の安定は医療コストの削減や生産性向上に寄与する可能性があります。長期的に見ても安定した結果が得られていることから、この傾向が続けば社会全体へのポジティブな影響が期待されます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ（青い点）**: 初期に高いレベルで見られるが、その後のデータは見当たらない。
– **予測トレンド（紫とピンクの線）**: 二つの予測手法（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なる推移を示しており、ランダムフォレスト回帰は急激な上昇傾向を示す。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒い○）**: いくつかの外れ値が見られ、これはWEIスコアが通常の範囲を大きく外れていることを示唆している。
– **急激な変動**: ランダムフォレスト回帰による急上昇は特に目立つ。
### 3. 各プロットや要素
– **色と密度**: 緑色の点が集まっているエリアは前年比を表しており、特定の期間での集中が見られる。
– **予測の不確かさ範囲（灰色の影）**: 予測の信頼区間が示され、予測の変動幅が確認できる。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 異なる予測手法間での違い: ランダムフォレスト回帰が線形回帰よりも急速な上昇を予測しており、予測モデル間で認識されるパターンが異なる。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 明確な周期性や大きな分布の変化は見られず、データの多くが初期に集中。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **人間の直感**: 急激な上昇や外れ値は、心理的ストレスが突然増加するリスクを強く感じさせる。
– **ビジネスや社会への影響**: ストレス管理が重要であり、効果的な介入が必要。予測の精度を上げることで、将来的な対策がより具体的に計画できるだろう。
このグラフは、心理的ストレスの将来的な変動に関する予測を理解し、早期介入を考慮するために重要なインサイトを提供します。
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:
ここでは、提供された国際カテゴリの個人WEI（自由度と自治）スコアの時系列散布図に基づいた分析を行います。
1. **トレンド**:
– 初期の段階（2025年7月頃）の実績データは、0.6から0.8の範囲で密集しており、横ばいのトレンドを示しています。
– その後、急な上昇が見られ、特に予測モデルの中でランダムフォレスト回帰（紫線）が高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の段階では、異常値のマークがないため、データは比較的一貫しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測が他の予測モデルと比べて高めのスコアを示しており、これが外れ値として注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績値（青い点）は、現在の状況を示しています。
– 予測値は、異なるアルゴリズムで異なる結果を示しています。線形回帰（赤線）、決定木回帰（緑線）、ランダムフォレスト回帰（紫線）がそれぞれ異なる将来予測を示し、ランダムフォレストが最も楽観的な予測を出しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の相関は、ランダムフォレストが最も高い値を予測しており、決定木回帰と線形回帰は類似した傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は一定の範囲に密集し、全体として予測モデル間でスコアのばらつきが予測されています。
– グレーの予測の不確かさ範囲が、予測の信頼性を示し、一部のモデルでは広めに設定されています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 自由度と自治のスコアが向上する予測は、個人や国際社会の自律性にプラスの影響を与える可能性があります。
– ランダムフォレストの予測が高い結果を出していることは、もしこれが実現すれば、ポジティブな制度改革や個人の権利の拡大が見込まれます。
– しかし、不確実性が存在するため、慎重な観察と対応が必要です。
これらの分析から、データが事実であるとすれば、長期的な改善傾向が期待されますが、各モデルの予測結果のばらつきとしての不確実性を考慮する必要があります。
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:
このグラフは、360日間にわたる社会の公平性・公正さ（WEIスコア）の推移を示しています。以下に各視点からの分析を示します。
1. **トレンド**
– 初期（2025年7月-10月）には比較的高いWEIスコア（0.6以上）が観察されています。しかしその後、実績のデータがなく、急激にデータが途切れて予測に移行しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにおいて、いくつかの異常値が黒い円で示されていますが、明確な下降や上昇の急激な変動は観察されませんでした。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データは青色で示されており、一定の範囲に集中しています。
– 予測データは緑、紫、ピンクの線で複数の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づいて表現されていますが、後半ではほぼ重なり合っており、一貫性があります。
– グレーの背景は予測の不確かさの範囲を示していますが、スコア区間が比較的狭いことから精度が高いように見受けられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期データと予測データの間に明らかな連動性は見られず、これは予測手法を用いて将来を模索する段階にあることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各モデルの予測は非常に一貫性があり、スムーズなトレンドを示しています。
– 実際の初期データに対する予測の適合状況については詳細な相関の判断が困難ですが、予測のConfidence（信頼性）はモデル間で整合性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期段階でのスコアの安定とその後の予測の信頼性から見るに、しっかりしたモデルによる将来的な安定性を図っていることが反映されています。
– ビジネスや社会への影響としては、予測が示す安定性を考慮することで、政策決定やリソース配分においてリスクの低減を見込むことができます。
全体として、グラフは初期データの分析から予測モデルへの移行、その一貫性と信頼性を視覚的に示しており、将来の指針を得るための有益な資料となり得ます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側では、WEIスコアは実績で0.8から0.9の間に集中している。
– 時間の経過とともに、いくつかの予測AIモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されたが、特別なトレンドの変化は見られない。
– 散布図としてはスコアに大きな上下の変化は見られず、全体的に安定した状況。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値は黒い円で示されており、主に実績データの中で目立っている。
– 予測データにはそのような目立った異常値はないが、実績データに対しての予測誤差がある可能性を示唆。
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、特定の実績状態を反映。
– **緑のプロット**は前年の比較を示し、比較的高いスコアを維持。
– **紫、ピンク、灰色線**は異なる予測モデルを表し、予測の範囲や精度の違いが見られる。
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は全体的に一致しているが、予測と実績の間にわずかなズレが見られる。
– 複数の予測モデルは大きく異ならず、全体の傾向を似たように捉えている。
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強い相関が見られる。
– 各AIモデルの予測範囲は実績の中に収まっており、信頼性があると解釈できる。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 安定したWEIスコアは、ある程度の持続可能性を示唆し、国際的な政策や戦略が効果を上げている可能性を示す。
– 異常値が特定の日付に集中していることは、特定の社会的・環境的出来事が影響を与えた可能性を示唆。
– ビジネスの側面では、予測精度の高さがリスク管理や戦略立案の精度を向上させる可能性を秘めている。今後の実績と予測データを基により効果的なガバナンスや投資が期待される。
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**
– グラフの初期の段階では、実績値（青）が比較的一貫して高得点を示しており、0.8から1.0の間で変動しています。
– 中盤から終盤にかけては、前年度のデータ（緑）は概ね横ばいで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績値には数個の外れ値が見受けられ、それらは0.8以上の範囲にあります。
– 予測データ（Xマーク）とのズレや一致が確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い実績点は実際に観測されたスコアを示しています。
– Xマークの予測は、実際の観測点と比較して外れや一致を表しています。
– 異常値は黒い縁取りがされています。
– 薄紫の範囲は予測の不確かさを示しており、信頼区間が可視化されています。
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測が異なる色で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の比較が一つの重要な視点です。
– 実績値と昨年のデータの間に顕著な変動が見られないため、安定的な時系列の傾向が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測のズレにより、予測精度や改善の余地を確認できます。異なる回帰手法の予測がばらついているため、特定のモデルに頼らず複数のモデルを評価する必要があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々が直感的に感じるのは、全体的なWEIスコアの安定さです。
– 社会基盤・教育機会の分野での安定したスコアは好ましい兆候であり、この安定性が継続されることはビジネス環境の信頼を高め、投資意欲を促進する可能性があります。
– 予測と実績の間のズレは、予測モデルの改善を示唆し、より正確な予測ができるようにモデルを精査する機会を提供します。モデル改善がさらなる社会基盤強化の鍵となるでしょう。
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**
– グラフは全体的に2つの時期に分かれているようです。2025年中頃から終わりにかけて「実績（実績AI）」のデータがありますが、その後は2026年初頭からデータが途切れています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期にはいくつかの「異常値」が強調されていますが、2026年には見られません。この「異常値」は特定のイベントや外部要因による可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実際のデータを示しており、密集している期間が短いです。
– 紫の線（線形回帰）、青緑（決定木回帰）、ピンク（ランダムフォレスト回帰）で示された予測は、実績データの後に続いています。異なるモデルの予測が比較されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際のデータと異なる回帰モデルの予測データが占める位置が分かれていますが、ほとんど相互に重なることはありません。複数のモデルが考慮されているが、実績データが不足しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは最初の部分に集中しているため、相関関係や分布の結論は難しいですが、予測は全体として持続的なレベルを保っています。
6. **直感的な感じや社会的影響**
– 「共生・多様性・自由の保障」に関するスコアの予測が、実績後に明らかでない場合、持続的改善が求められます。
– 異常値の存在は潜在的な問題を示しますが、これが改善された場合には、社会の健康状態が向上する可能性があります。
– ビジネスや政策立案者にとっては、予測と実績の乖離を理解し、修正するためのアクションが重要となるでしょう。
このグラフからは、データ補完や新しい実績データの投入が、より正確な分析と未来予測に寄与する可能性があることが示唆されます。
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:
以下は、与えられた総合WEIスコアの時系列ヒートマップから得られる視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 色の濃淡から、期間の序盤や終盤にかけてスコアが低くなる（青紫色）傾向がある一方、中盤にスコアが高まる（黄緑色〜黄色）ように見えます。これは、特定の期間においてWEIの傾向が改善すること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**:
– 7月6日ごろに急激に色が明るくなる変化が見られます。これは急激なWEIスコアの上昇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**:
– ヒートマップの色の強度（紫から緑、黄色へ）はスコアの高さを表しており、色が明るいほど高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯（16時、19時など）での変動が顕著に現れており、この時間帯は特にスコアの変動が大きい箇所になります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ日付において時間帯ごとに異なるスコアを示しているため、時間帯別の行動やイベントがスコアに影響を与えている可能性が考えられます。
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**:
– 中盤でのスコアの上昇は、経済活動や社会イベントが活発になっている期間を意味しているかもしれません。逆に、スコアが低下している期間は、活動が停滞している可能性があります。ビジネスにおいては、この時期にイベントや販売促進活動を集中させると良いかもしれません。
全体として、このヒートマップは、特定の時間帯と期間におけるWEIの変動を視覚化し、戦略的な決定をサポートするための価値ある情報を提供しています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– ヒートマップは時間軸に沿って変化を示していますが、日にちごとのWEI平均スコアに特定の上昇または下降のトレンドは見られません。
– 色調の変化が周期的であるとも言えず、周期性は特に見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月6日と2025年7月11日のスコアが明るい黄色で示されており、他の日よりもかなり高いスコアであることが分かります。これらは外れ値と考えられます。
– 特に7月1日と7月6日では急激なスコア上昇が見られ、変動が顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色のコントラストはスコアの高低を示しています。紫色が低スコア、緑から黄色が高スコアを表しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 時間帯によるスコアの変動があるため、異なる時間帯でのパフォーマンスの違いがあることが示唆されています。
– 例えば、19時から23時の間で特に大きな変化が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間と日付ごとのスコアの相関は把握しづらいですが、特定の日付や時間帯で突出した値（高いスコア）があり、これらが他の要因と関連性があるかもしれません。
6. **直感的な感じ方と影響**
– 特定の日付や時間での高スコアへの集中は、イベントや重要な出来事があったことを示唆している可能性があります。これはビジネスや社会的な活動の中で重要な指標となり得ます。
– ユーザーは特定の時間帯や日に活動が集中している可能性があり、それによりサービスや商品提供の計画に影響を与えるかもしれません。
### 結論
このヒートマップは、特定の時間帯や特定の日における異常なスコアの変動を示しており、分析がさらに必要です。特に、外れ値のある日や時間の背景を理解することで、ビジネス戦略や運営の改善に役立て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、特定期間の各時間帯における社会WEIスコアの平均を示しています。以下のポイントを含む分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 一般的なスコアの傾向として、時間が進むにつれて上昇している部分があります。7月1日から7月12日にかけて、スコアは比較的低いところから高いところへ移行しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月7日と7月11日には、スコアが高く示されており、明らかな外れ値が見受けられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各四角の色の濃淡がスコアの高さを示しています。黄色に近いほどスコアが高く、紫色に近いほど低いことを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付と時間の交差する部分を比較することで、特定の時間帯でのスコアの変化が一目で確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によってスコアが変わっており、特に夕方から夜の時間帯にスコアが高くなる傾向が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このデータをもとに、日中よりも夕方から夜にかけて社会活動が活発になる傾向があると仮定できます。企業やサービス業は、この時間帯に照準を合わせた戦略を考慮することで、効率を最大化できる可能性があります。また、特定の日（7月7日、7月11日）に何があったのかを調査することで、特有の要因を発見できるかもしれません。これにより、ビジネス計画の見直しや社会的イベントの企画に役立てることができます。
以上より、このヒートマップは時間帯および特定の日付に対して、社会活動のパターンを視覚的に理解する助けとなるツールです。
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:
このヒートマップは、各WEI項目間の相関関係を示しています。色が濃いほど相関が高く、赤は正の相関、青は負の相関を示します。
1. **トレンド**:
– 全体として、多くの項目間に強い正の相関関係が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値は見られませんが、「個人WEI（健康状態）」が他の項目と比較して相対的に低い相関を示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 赤みが強い領域は高い正の相関を示し、項目間で類似のトレンドや影響を共有している可能性があります。
– 特に「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI平均」は高い相関があります。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列データ自体ではないため、直接的な時間的なトレンドは判別できません。ただし、強い相関を示す項目は同じ時期に同様の動きをする可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」はほとんどの項目と強い正の相関がありますが、「健康状態」とは中程度の相関です。
– 「個人WEI（自由度と自治）」と「個人WEI（経済的余裕）」間の相関は比較的低めです。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 高い全体的な相関は、選択された指標が社会的、個人的な福祉に密接に関連していることを示唆しています。
– 「健康状態」が他の項目と低い相関を示すのは、健康が独立した要素として重要であることを示しています。
– ビジネスや政策立案においては、相関の高い項目を考慮することで、シナジー効果を期待できる取り組みが設計できる可能性があります。たとえば、教育と社会的安定性を強化する施策が、全体的なWEIの向上につながるかもしれません。
これらの観察を基に、さらに詳しい分析を行うことで、具体的な戦略や政策形成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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 箱ひげ図は通常、スコアの分布を示すため、トレンドではなく分布の偏りを観察します。このグラフでも個々のWEIタイプごとのスコア分布が比較されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのWEIタイプにおいて外れ値が見られます。例えば、「個人WEI（経済余裕）」では下側に外れ値、「社会WEI（持続可能性と自治性）」でも下側に外れ値があります。
– 外れ値の存在は特定の国や地域での著しい変動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**:
– 箱ひげ図で示される中央の箱はデータの第1四分位数から第3四分位数までの範囲、中央線は中央値を示しています。
– 箱の上下に伸びる線（ヒゲ）はデータ全体の範囲を示していますが、外れ値は別途プロットされています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプは異なる視点からの評価を意味し、それぞれが独立して評価されています。ただし、同じ軸での比較から傾向を見出すことができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」や「個人WEI（自由度と自治）」においては、スコアの幅が比較的小さいことがわかります。これは安定した評価を示唆しているかもしれません。
6. **社会やビジネスへの影響に関する洞察**:
– いくつかのWEIタイプで高い中央値が観察され、多くの評価項目で正の評価が得られていることを示唆しています。
– 外れ値の存在は、多様な背景を持つ国々や地域の中での差異を示しています。これにより、特定のWEIタイプにおける改善の余地や成功事例を探し出しやすくなります。
– 全体的な安定性や多様性の評価は、事業展開や社会政策において重要な指標になるでしょう。
このグラフから得られる直感的な印象として、各国や地域ごとの評価のむらがある一方で、一部のWEIタイプにおいて一貫した良好な評価が示されていると感じられるでしょう。これは国際的な協力や政策改善の重要性を示唆しています。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは各データポイントの分布を示しており、特定の方向に明確なトレンドはありませんが、データは全体的に広がっていて、分布が均一であるという印象を受けます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– -0.4付近の第1主成分において、相対的には外れ値のように見えるポイントがいくつか存在します。このデータ点は、他のポイントから孤立しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– プロットは主成分分析（PCA）の結果であり、第1主成分（寄与率：0.71）と第2主成分（寄与率：0.09）に基づいてデータが表示されています。点の密度が高い部分はある程度集中的なクラスタを形成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**:
– このグラフは時系列データではなく、各時点での観測値の主成分間の関係性を示しています。そのため、時系列的な変動よりも、データのパターンや構造を重視しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分の寄与率が非常に高いため、データの大部分の変動は第1主成分によって説明されます。第2主成分の寄与率は低く、横方向の分散は少ないことを示しています。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**:
– この分析は、データセットの次元削減を行うことで、複雑なシステムの主要な特性を理解するのに役立ちます。例えば、グラフ上のクラスタは国際的な市場や地域間の類似性と相違点を示すかもしれません。ビジネスにおいては、同様のプロパティを持つ市場や国を特定して戦略立案を行うことが可能です。
– このような分析は、変数間の関連性を把握し、特に顧客セグメンテーションや製品のポジショニングなどに活用されることができます。直感的には、データの主要なパターンを素早く把握し、効率的に意思決定を支援します。
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。