📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータに基づく分析を以下に示します。
### 時系列推移
#### 総合WEI
– 総合WEIは0.65から始まり、0.85あたりに収束する傾向を示しています。
– 7月6日以降、0.80以上で安定する傾向があります。この日からの上昇は、社会的および個人的要因の改善を示している可能性があります。
#### 個人WEI平均および社会WEI平均
– 個人WEI平均は、全体的に0.61から0.78の範囲で徐々に増加しているが、特定の日において上昇や下降が見られます。
– 社会WEI平均も同様に増加していますが、特に後半の期間において個人WEIよりも大きなスコアを示しています。
#### 詳細項目別傾向
– **経済的余裕**: 全体的に安定しているが、7月以降のデータでは0.85を超える時も見受けられ、経済状況が良好な期間があったことを示唆しています。
– **健康状態**: 0.60で始まるが一部では0.80に達する。健康が一部向上した可能性があります。
– **心理的ストレス**: 初期は0.50から始まりますが、7月後半にかけて0.75に上昇し、対応策が必要であった可能性を示唆しています。
– **自由度と自治**: 増加傾向を示しており、特に7月12日以降は0.85に達し、個人の選択自由が広がったことが伺えます。
### 異常値
– 7月6日における総合WEIの0.81から0.85への急な上昇は特筆されるべき異常であり、社会的要素の急激な改善を示す可能性があります（例えば、政策や大規模な社会イベント）。
– 個人および社会WEIの初期の小さな値も、システムの調整フェーズやデータ収集の初期段階により一時的な低下があった可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– 長期的には上昇トレンドを維持しており、7月初旬を境に安定した上昇に変わっています。
– 季節性の影響は比較的小さく、残差に顕著な変動は見られません。これはデータの揺れが少ないことを示唆します。
### 項目間の相関
– 経済的余裕と社会的持続可能性の間には強い正相関が見られ、これは経済の強さが社会構造の維持に役立っていることを示しています。
– 個人の健康状態と心理的ストレスには逆相関関係が確認でき、健康管理がストレスレベルに直接的な影響を与えていることが示唆されます。
### データ分布
– 箱ひげ図によれば、ほとんどの項目で大きな外れ値は少なく、データは概ね正常範囲に収まっています。ただし、心理的ストレスと経済的状況には若干の偏りと変動の幅が見られ、対策が必要かもしれません。
### 主要な構成要素（PCA）
– PC1（0.71）はデータの主要な変動要因であり、特に社会的持続可能性と経済的余裕が大きく影響しているようです。
– このことは、社会全体のポジティブな進展が、経済および環境持続性の向上と一致している可能性を示します。
この分析から、総合的なWEI、個人の状態、および社会全体の持続可能性にわたる複数の要因が密接に関連していることが確認でき、特に7月以降のデータは社会および個人の状態の大幅な改善を示
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**
– **時系列の位置取り**: データは二つの異なる期間に分かれています。一つ目は早い時期の実測データ（青い点）、もう一つは後半の予測データ（緑の点）です。
– **トレンドの動き**: 初期の実績AIのデータは比較的高水準で横ばいであるように見えます。その後に続く予測AIのデータ（緑の点）は似たようなレベルで継続しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ中に特記すべき外れ値や急激な変動は観察されません。データはかなり一貫しています。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– **青い点（実績AI）**: 過去の実際のデータです。
– **赤い×（異常値）**: 予測に基づく異常値の可能性の印です。
– **緑の点（前年比較AI）**: 前年との比較データ。
– **灰色の影付き領域（予測の不確かさ範囲）**: モデルによる予測の信頼区間。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各データセットは、特定のモデルや予測手法に基づいて異なる意味を持ちますが、全体としては同様の傾向（高数値の一貫性）を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの一貫性は、全体と予測間に高い相関があることを示しています。また、明らかな異常分布は見られません。
6. **人間が直感的に感じるであろうことと影響**
– **高スコアの維持**: 全体的な高スコアの一貫性は、安定した状況を表しています。この数値を維持できると、ビジネスや国際的な安定性に寄与するでしょう。
– **予測の信頼感**: 異なるモデルの一致した予測は、信頼性のある予測を示唆しており、将来の計画に対する信頼感を与えます。
全体を通して、このグラフは対象分野における安定したパフォーマンスを示しており、その一貫した数値の維持は、経済的および社会的に前向きな影響を持つと考えられます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– グラフは二つの異なる期間にデータを分けていますが、明確な継続的なトレンドが見られないようです。
– 最初の期間は密集しておりスコアがやや上昇していますが、その後は別の期間に移動しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 最初の期間では、一部のデータポイントが異常値として示されています。
– 次の期間のデータ（緑色）がより安定しているように見えます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青色の点は実績を表し、特定の傾向がまだ表れていません。
– 緑の円は前年のデータを示しており、新しい期間とほぼ一致しています。
– 紫の線は様々な予測モデルを示唆し、ランダムフォレスト回帰が予測に用いられています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 二つの期間間に明確な関連は見られませんが、異常値や平均スコアの違いから、異なる基準や状況下にあると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 前半のデータはバラつきがありますが、後半のデータはより密集していて安定しています。
– これは政策変更、季節的要因、またはデータ収集方法の改善を示唆しているかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 人々は各期間のデータ間に何らかの不連続性を感じるかもしれません。これは新しい戦略の導入などを考える契機となる可能性があります。
– 社会やビジネスにおいて、初期の変動性が事業活動や政策の評価に影響を与えることがありますが、後半の安定性が長期的な計画立案に役立つでしょう。
このグラフは、過去と現在のデータに基づいた予測や計画の調整に役立ちます。政策立案者やビジネスリーダーに対して、データのばらつきや安定性に関する直感的な洞察を提供します。
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:
このグラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフには短期的なデータしかないため、明確な長期トレンドを識別することは難しいですが、データが二つの期間に分かれてプロットされていることがわかります。初期にはいくつかの値が高い位置にありますが、その後のデータはややばらつきがあるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイントの中に、大きな円で示された異常値がいくつか観察されます。これらは他のデータポイントから大きく外れており、特定の期間における突然の変動を示していると考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 色分けされたプロットは、AIモデルの予測と実績を示しています。青い点が実績を、緑の点が比較AIの前年度予測を示しています。灰色の範囲は予測の不確かさを表すと考えられ、ピンクとパープルの線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）による予測値を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測と実績のデータが互いにどの程度一致しているかを見ることが可能です。予測の範囲内に実績が収まっているかを確認することで、モデルの精度を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データが異なった期間で比較的平坦に分布していることから、全体としての相関や傾向は限定的です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 異常値が存在することから、特定の期間に外的ショックや特殊なイベントが発生した可能性があります。ビジネスや政策決定において、このような異常値はリスク管理や計画の際に重要な判断材料となるでしょう。
– データのばらつきは、多様な国際要因が関与していることを示唆します。これにより、社会的、経済的な観点から多角的に分析を行う必要があります。
この分析は、ビジネスや政策の策定における重要な指標となり得る情報を提供し、未来の予測や準備に役立つでしょう。
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（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– グラフには2つの主要な期間があります。最初の半分（2025年）は観測されたデータと予測データが見られ、2つ目（2026年）は予測データが集中しています。
– 2025年のデータは主に0.8付近に集中しており、ほぼ横ばいと見られます。2026年も同様に横ばいの傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年の最初の部分に、1点の異常値が観測されますが、それ以外は非常に安定しています。
– 予測の範囲（灰色の帯）は狭く、変動の少ない予測であることが示唆されています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青色のプロットは実績データを示し、黒い円は異常値を表しています。
– 予測はいくつかの異なる手法（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されており、それらが一貫して狭い範囲内に集約されています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 予測の手法間で大きな差は見られず、一貫性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 観測データと予測データは密集しており、正の相関があることが示唆されます。
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**:
– WEIがほぼ一定であることは、安定した経済的余裕を示しており、大きな変動が予想されないため、安定した社会環境が期待できます。
– ビジネスにとっては、予測可能性が高いことにより、計画を立てやすい環境であると考えられます。
このグラフは、全体的に安定した経済的情勢を示唆しており、予測可能な環境を提供しているようです。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **実績データ**（青のプロット）は左側に集中しており、全体としての傾向は強く見られません。
– **予測データ**（紫やピンクの線）は数種類の回帰モデルによるもので、わずかながらの上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部に**異常値**とラベルされた黒い丸がありますが、その他の変動は少なく、データは比較的安定しています。
3. **各プロットや要素**
– **青のプロット**は過去の実績を示し、最初の数ヶ月に集中。
– **緑のプロット**は前年のデータで、比較用に使われています。
– 予測モデル（線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）により異なった予測の傾向を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと過去データ、予測データが示されており、それぞれの関係性は予測の比較に使われます。
– 予測は全体的に現実のデータをある程度追随しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと緑の前年データは類似のWEIスコアを示していますが、期間が異なり直接的な比較は難しいです。
6. **直感や影響についての洞察**
– 人々に対して健康状態が改善しつつあるという印象を与える可能性があります。
– ビジネスや政策立案においては、健康関連の支出や介入の需要予測に用いることができそうです。
– 前年度と今年度の比較が容易なため、改善策や政策の効果を評価する際に有用です。
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**（青色）は初期に集中しており、その後は見られません。時間が経つにつれてデータの取得が少なくなっている可能性があります。
– **予測データ**（赤い x マーク）は、ところどころに分散していますが、全体としては横ばい傾向です。
2. **外れ値と急激な変動**
– 初期の青点付近には外れ値（黒い円）が存在します。これらは異常値として記録されています。
– 特定の期間に急激な変動が見られるかどうかは不明です。特異な変化はあまり見られません。
3. **各プロットや要素**
– **青い点**は過去の実績を示しており、最初の方に集中的にプロットされています。
– **予測範囲**（薄い灰色背景）は、予測の不確かさを表し、実績データには含まれていません。
– **予測方法**のライン（緑、紫、ピンク）は異なる回帰手法を表し、ランダムフォレスト回帰がやや高い予測を示しています。
4. **各時系列データの関係性**
– 実績データが非常に限られているため、予測データとの直接的な比較は難しいですが、異なる回帰手法間で大きな不一致はなく、全体的なストレスレベルを見ると安定した推移が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布としては、初期の実績データが集中し、後半に予測データが続いています。
– 初期の異常値は後続のデータに大きく影響を与えていないようです。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネス影響**
– 初期にはデータが集中し、その後の予測に多く依存しているため、長期的なモニタリングや新たなデータ取得の必要性が考えられます。
– 心理的ストレスの安定性は評価できますが、実績データが少ないため、予測の信頼性には注意が必要です。
– ストレス管理が求められる環境や、予防策の導入が考えられるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– グラフは主に二つの期間に分けられます。初期の約6か月間（2025年7月から2026年1月頃）は、WEIスコアが比較的安定して0.75付近に集中しています。
– その後、予測データが展開する2026年3月以降に、一部上昇する傾向（ランダムフォレスト回帰の線）が認められますが、実際のスコアは大きく変動していません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年8月頃に平均から外れた異常値が見られます。この異常値が示す要因には注意が必要です。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示しており、2025年内に集中的に存在します。
– 線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測は、2026年始め以降の推移を視覚化していますが、特にランダムフォレスト回帰は上昇を示唆しています。
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明確に分かれており、予測が過去のパターンにどのように基づいているかを評価するのが難しいですが、予測は漸進的な改善を期待しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは非常に密集していますが、予測範囲が広がりを見せ、将来の不確実性を考慮している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、および社会的影響**
– 初期の高密度とその後の少しの上昇予測は、今後の自由度と自治の改善を求める期待を反映している可能性があります。ただし、実績データに基づく限り、現状維持の力も強く働いている様子です。
– 社会やビジネスにおいては、回帰手法による上昇予測をもとに、政策や企業活動が自由度と自治をさらに高めるための施策に力を入れることが期待されます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフは評価日が進むにつれて点が左から右へ並んでいますが、実績データと予測データの間には目立った傾向変化は見られません。
– 実績と比較AIの間には、初期（2025年）に多少のばらつきがありますが、最後には予測に集約される傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータセットには、外れ値として示されたプロットがあります。このデータポイントは、予測の範囲内からは外れているかもしれません。
– 特に2025年7月付近で、異常値の存在が明確です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績（実測）データを示し、信頼性があります。
– 赤い×印は予測を示しており、予測の正確性を検証するために他のデータと比べられます。
– 緑色のプロットは前年のデータを表し、その年のデータと比較するために重要です。
– 灰色の帯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**
– 三つの異なる予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されていますが、これらの手法間での結果の差異の観察が可能です。
– 特にランダムフォレスト回帰（紫線）は他の予測手法と異なる動きをしているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– すべてのデータポイントは0.5以上であり、全体的に高い公平性・公正さを示していますが、これが真の相関か否かを確認するにはさらに詳細な分析が必要です。
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**
– 公平性・公正さの指標が高いことは、社会の安定や信頼が高いことを示しています。
– 異常値の存在は特定の出来事や政策の影響を示唆し得ます。それを確認することで、将来的なリスク回避策を立案できる可能性があります。
### 洞察
– データ全体として、ほとんどのスコアが高く、社会の公平性が保たれていると見られます。ただし、異常値や予測とのギャップは注意を要します。
– ビジネス面では、公正な環境がもたらす安定は重要な要素であり、高いWEIスコアは競争力を与える可能性があります。
– 予測と実績の誤差が大きくなることを防ぐための分析と改善が必要です。これにより、制度や政策の改良が期待できるかもしれません。
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:
1. **トレンド**
– 最初の期間ではWEIスコアが0.8以上で安定しており、周期的な変動は見られません。後半では小さな乱れのみが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の段階では異常値が一部観測されますが、全体的にスコアの変動は少ないです。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績を示し、濃い緑は昨年のデータと重なります。
– 予測としての紫色（ランダムフォレスト回帰）、およびピンク（決定木回帰）が用いられるが、実績データとの大きな乖離は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測は大半の期間で近接しており、予測手法全体が比較的一貫した見解を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは広範囲で高く、密集しており、ランダムな変動は観測されません。
6. **直感およびビジネスや社会への影響**
– 持続可能性と自治性に関して、安定した高スコアはポジティブです。この安定性は地域や国際組織にとっても強固な基盤を意味し、信頼性や継続性を支える要因となるでしょう。持続可能な施策の維持と自治性の向上が予見されるため、関連する政策やプロジェクトにおいても戦略的優位性を持ち続けることが考えられます。
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:
このグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– グラフは二つの主要な時期に分かれています。初期（2025年7月-9月）では、各モデルの予測が密集しており、安定しているように見えます。後半（2026年5月以降）は、前年のデータが密集しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に異常値として記されたデータポイントがありますが、大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIのデータを示し、予測AIのデータは赤い「×」で示されます。異常値は黒で強調されています。
– 予測の不確かさの範囲としてグレーの領域が示され、この範囲内での安定があります。
– 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方法が検討されていますが、それぞれのシミュレートされた値が近接しており、これがデータの信頼性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**:
– 各モデルで予測データが密集しているため、異なる予測手法でも類似した結果が得られているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 見た目上、異なる手法間で大きな違いは見られず、一貫したトレンドが確立されています。
6. **直感的な感覚とその影響**:
– 初期データが非常に重要である反面、この期間は安定しています。後半には前年との比較で予測の成功度合いを評価できる時期が見られます。
– ビジネスや社会への影響として、安定した教育機会の提供が続くことが期待されます。また、複数の予測手法を利用し、安定性と信頼性のある結果をサポートしています。
このグラフからは、データの信頼性と予測モデルの一貫性が感じられ、教育機会の安定供給が期待されます。
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:
1. **トレンド**:
– 時系列データは3つの異なる時期に分かれています。初期のデータ（2025年7月）は「実績（実績AI）」として青色で示されており、次の期間（予測）は紫色で表示されています。この後、「前年（比較AI）」の緑色のデータが示されています。
– 「実績」から「予測」の間で急激な上昇がありますが、その後「前年」として安定したデータが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の「実績」データの中には「異常値」が黒円で示されています。
– 「予測」セクションでは、急激な上昇が示され、区間の外に出る場合もあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色は「実績」、赤い×は「予測」、黒円は「異常値」を示しています。
– 緑色の丸は前年のデータとして用いられており、安定性を参照するのに役立ちます。
– 紫、ピンクの線や範囲は様々な予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示し、それぞれ異なる予測パターンを提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「実績」データと「前年」データでは、直線的な上昇の後、一定の範囲内での安定を見せることが確認できます。
– 予測モデルではそれぞれ異なる方法でデータが上昇していますが、最終的には「前年」データの傾向に近い形状に収束しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「実績」データ内での異常値が一定の範囲から逸脱しているのが分かります。
– 「予測」と「前年」データには強い関連性が見られるが、予測モデルはそれぞれ異なる精度とバリエーションを持っています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初期の実績に見られる異常は、改善の必要性を示唆しています。
– 予測モデルを用いることで、将来的な傾向をより正確に捉えることができ、このような情報が企業や政策立案者にとって有益であることを示しています。
– 社会の共生、多様性、自由保障に関する指標の推移を詳細に把握することで、適切な政策や介入の計画に役立つと考えられます。
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:
以下に、提供されたヒートマップの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**:
– 各時間帯に対する色の変化が見られ、特に時間帯8と16には、色が青から緑に変化する上昇トレンドが確認できます。
– 時間帯19には、濃い紫から一気に黄色へと変わる急激な変化があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 日付「2025-07-06」と「2025-07-12」には、明るい黄色のプロットがあり、これらの時間帯は他よりも高いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡がスコアの高低を示しており、紫に近いほど低く、黄色に近いほど高い値を示しています。
– 各時間帯での変化により、特定の時間帯が高いスコアを持つ傾向を視覚的に確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとにスコアの変動が異なりますが、一般的なトレンドとして、16時と8時に近いトレンドがみられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯別に異なるトレンドがあり、特に19時には急激な変動が見られるため、特定のイベントやアクティビティが影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ヒートマップから、特定の時間帯においてスコアが大きく変動することから、マーケット活動や社会イベントがその時間帯に集中している可能性があります。
– 商業活動の時間変動に関連付けることで、マーケティング戦略や資源配分のタイミングの最適化が可能かもしれません。
– ビジネスにおいては、このデータを活用してピークタイムにリソースを集中することで効率を最大化できる可能性があります。
このヒートマップは、時間帯ごとのスコアの変化を鋭く捉え、特定の時間帯に注目したリソース配分や戦略の再評価に役立つ情報を提供するでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 全体的に特定の時間帯や日付における変動が見られます。特に2025年7月1日と7月11日に低いスコアが記録されていますが、その後のスコアが上昇しています。このことは、特定の日に何らかの要因が影響している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月6日と7月12日に非常に高いスコアがあります。これらの日は他の日に比べて顕著に異なり、特別なイベントや変化があったことを示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの大小を示しています。紫から黄色への変化はスコアの上昇を示しており、黄色が最も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**:
– 時間帯別に見ると、一部の時間帯にはスコアの変動が少ない安定した傾向が見られるのに対し、他の時間帯では変動が大きいです。これは、時間帯によるスコアの違いを示す可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコアの日は特定の時間帯に集中している傾向があり、特定の日のスコアは全般にわたって高いことが観察されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 視覚的に目立つ日は特定のイベントや新しい要因が影響を与えた可能性があります。たとえば、特定の日や時間帯に業績が向上する戦略的な取り組みが行われたかどうかを確認することが重要です。
– ビジネスにおいては、特定の日や時間帯にフォーカスすることで効果的な改善が可能となるかもしれません。社会的な観点では、特定の要因が人々の行動や成果に影響を与えてい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:
このヒートマップを分析して、いくつかの視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 色の変化を見ると、時間とともに数値が上下しているようです。一定の周期性は見られませんが、全体的な傾向としては、濃い色からより明るい色へと移行している部分があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部に急激な変化が見られます。例えば、2025-07-06の深い青から黄色への変化は急激です。このような変化は異常値や重要なイベントの発生を示唆する可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はWEIスコアの強度を示しています。濃い紫は低いスコア、明るい黄色は高いスコアを示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 一般的には、時間帯と日付が示されていますが、特定の日付と時間帯で明らかな関係性は見つかりません。しかし、特定の日程を中心に色の相関が見られる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色のグラデーションから、特定期間においては一貫したパターン（例えば、朝から昼にかけてスコアが変化する）があるかもしれません。
6. **直感と影響**:
– 一般の人がこのグラフを見たときに最も目立つのは、急激な色の変化でしょう。これは、何らかの政策変更やイベントが影響を与えた可能性を示唆します。ビジネスや社会において、特定の時間に発生したスコアの変動を見つけるのは重要です。例えば、社会的な不安や環境の変化によってスコアが大きく変動した場合、その原因を把握することで改善のためのアクションを取ることができるでしょう。
このヒートマップは、時間とともにどのように社会的な指標が変化するのかを直感的に理解する手助けをします。ビジネスや政策立案において重要な洞察を提供し得るデータといえます。
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:
この相関ヒートマップは、各WEI項目間の相関関係を示しています。このグラフから得られる洞察について、以下に分析を行います。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは時系列データではないため、トレンドというより各項目の相関を直接読み取ることが重要です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値ではないですが、ほとんどの項目間で中程度から高い正の相関が見られる中、「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の間には、相対的に低い相関が見られます（0.31）。これは、これらの要素が独立して変動していることを示唆します。
3. **各プロットや要素**:
– 色が赤に近いほど正の相関が高く、青に近いほど低いことを示しています。
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI（持続可能性と自治性）」など、大部分が高い相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの関係性よりも、項目同士のペアが分析の焦点となります。相関が特に高い項目同士は、関連性があると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（健康状態）」は他の項目と比較して少し低めの相関を示しており、特に「個人WEI（精神的ストレス）」とは中程度の相関（0.42）です。この中程度の相関は、健康状態と精神的ストレスが必ずしも直接リンクしていない可能性を示唆します。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間に高い相関（0.83）があり、これらの項目が密接に関連していることを示しています。
6. **人間が直感的に感じること**:
– 各要素間の高い相関は、全体的な社会及び個人の幸福指標が密接に関連していることを感じさせます。
– 経済的余裕や健康状態といった直接的な個人の状態が、心理的ストレスや持続可能性などの要素とどのように関連するかが示されており、政策立案や企業戦略で考慮されるべきポイントです。
**ビジネスや社会への影響**:
– 高い相関が見られる要素同士は、一緒に向上することでより大きな効果を得られる可能性があります。
– 経済的な要素と社会的な公平性などの相関が相対的に低いことから、これらを同時に向上させる施策が検討されるべきです。
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:
このグラフは、WEIスコアのさまざまなタイプの分布を示した箱ひげ図です。以下に、各視覚的特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**
– 各WEIタイプごとに独立した分布が示され、特定のトレンドは見られません。各タイプの中央値の位置に注目すると、同等に高いスコアのものと若干低いものがあることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 多くのボックスに外れ値が見られ、特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（公正性・公正さ）」などで顕著です。このことは、各カテゴリ内で顕著な変動がある可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各ボックスプロットの上下四分位範囲の長さと中央値の位置は、各カテゴリのスコアにおける分散と中心傾向を示しています。「社会WEI（持続可能性と自治生）」のスコア分布が比較的狭く、中央値が高いことが観察されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データではないため、直接の時間的関係性はありませんが、異なるカテゴリの比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関関係は箱ひげ図からはわかりませんが、カテゴリ間で分布や変動の大きさに違いがあるため、異なるWEIスコアが異なる側面を測定していることが示されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 高スコアのカテゴリは、その要素が国際的に高く評価されていることを示唆しています。「社会WEI（生命意義・対話機会）」などはほかよりも高く密集しているため、関連する領域での効率的な取り組みがなされている可能性があります。
– 低いスコアや外れ値の多いカテゴリは、改善の機会を示しており、そこに焦点を当てることで国際比較の中でのポジションを強化する対策を考えることができます。
この分析を元に、企業や政府は特定のWEIタイプの改善を目指すことで、社会的な信頼や持続可能性を強化する戦略を設計できるかもしれません。
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:
グラフは主成分分析（PCA）の結果を示しており、二次元でデータポイントの分布を視覚化しています。以下に、このグラフから得られる洞察を整理します。
1. **トレンド**:
– 線形の明確なトレンドは見られませんが、全体的にデータは広がって分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左上や右下に少し離れた点が見受けられます。これらは他のデータポイントから距離が離れているため、外れ値の可能性があります。
3. **要素（棒、色、密度など）の意味**:
– 色やサイズの違いはなく、各点は基本的に同じ視覚属性ですので、主に位置で情報を伝えています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではなく、各プロットが異なるデータポイントを示しています。したがって、時系列のトレンドに関しては直接の関係性を導き出すことはできません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分（寄与率 0.71）と第2主成分（寄与率 0.09）における主要な分布は、幅広い範囲に広がっています。第1主成分が第2主成分よりも情報を多く説明していることがわかります。
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**:
– このグラフは、調査対象の要因が複雑で、多次元的であることを示しています。特に、第一主成分が重要な情報を担っている可能性が高いです。
– ビジネスや社会において、このような分析は、特定の要因（例: 経済指標、消費者行動）が総合的なパフォーマンスやインパクトにどのように寄与しているかを理解するために役立ちます。
– また、外れ値は異常や特異性を示しており、特別な注意や分析が必要な場合があります。
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。
