📊 データ分析（GPT-4.1による）
**データ分析結果: WEI スコア分析（2025年7月1日～13日）**
1. **時系列推移とトレンド分析:**
– **全体のトレンド:** 総合WEIスコアは、全体的に上昇傾向を示しています。具体的には、0.65から開始し、0.85付近まで上昇しました。
– **顕著な変動期間:** 7月6日にスパイクが見られ、23日時点でのスコアは0.85に達しました。この上昇は主に社会的要因によるものと推測されます。
2. **異常値の検出と考察:**
– 7月初旬の急速なWEIスコアの増加は、異常と見なされるかもしれませんが、社会的ウェルビーイングの急速な向上（例えば、政策変更や社会イベントの影響）による可能性があります。
– 7月6日と7月10日に記録された高い値については、並外れた社会的な出来事や政策が影響した可能性が考えられます。
3. **STL分解による季節性とトレンド分析:**
– **長期的なトレンド:** 総合的なスコアの持続的上昇は、各要因の改善が同時に進んでいることを示唆しています。
– **季節性:** 明らかな季節性のパターンは識別されませんでした。見られる変動は、短期的な要因によるものでしょう。
– **残差成分:** 説明できない変動は少なく、データは概ねトレンドに従っていることが示されました。
4. **項目間の相関分析:**
– 相関ヒートマップでは、社会的要因（特に持続可能性と自治性、および共生・多様性）の間に強い相関が見られます。これらが全体のWEIスコアの向上に寄与している可能性が高いと言えます。
5. **データ分布の評価（箱ひげ図分析）:**
– 各WEIスコアは、中央値付近での変動が多く、大きな外れ値はあまり観察されませんでした。ただし、社会的WEIでの高い変動は、特別なイベントや政策の影響を反映しているかもしれません。
6. **重要な構成要素（PCA分析）からの洞察:**
– PCA分析では、主成分1（PC1）が72%の変動を説明しており、これは全体的な社会的要因に強く影響されていると解釈されます。このため、社会的環境の改善が総合WEIを促進していると推測されます。
**結論と推奨事項:**
全体として、WEIスコアが上昇していることは、個人および社会の各種要因のプラスの変化を反映しています。特に社会的要素が強く影響しているため、これらの要因の引き続きのモニタリングと改善が推奨されます。大規模な政策変更やプログラムの導入を検討する際、その効果確認としてのWEIスコアの活用を推奨します。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は全体として高めのWEIスコアを維持しており、安定しているように見えます。
– 予測（赤い×）は先に行くにつれて上昇していますが、その後平坦化しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンク）は安定して高い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の実績データ（青い点）の中に外れ値（黒い円）が見られます。これらは予期せぬ出来事や通常の範囲を超える変動を意味しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青い点）は過去のWEIスコアを示しています。
– 予測データ（赤い×）は、将来のWEIスコアの予測値を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は、予測値の信頼性を示しています。
– モデル別の予測（緑、シアン、ピンク）は異なる手法による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データが全体として近い範囲にあり、予測が一定の精度を持っていることが示唆されます。
– モデル別の予測は、実績と同じ傾向を追いつつも、それぞれの特性によって異なる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高い相関が見られ、予測モデルの信頼性がうかがえます。
– データはWEIスコア0.6から0.8の間に密集していますが、外れ値がスコアの上下に存在します。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととビジネスや社会への影響**:
– 実績の安定性とモデルの予測精度の高さから、国際的なWEIスコアが堅調に推移していることが確認でき、人々は安心感を得ることでしょう。
– 外れ値や予測の不確かさ範囲は、予測が完全ではないことを認識させ、リスク管理の必要性を想起させます。
– 社会やビジネスにおいては、この安定したWEIスコアが投資や政策決定においてポジティブな影響をもたらす可能性があります。
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:
このグラフは、30日間の個人WEI平均スコアを示す時系列散布図です。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 最初の部分（7月1日～7月20日頃）は横ばいで、やや変動していますが、大きな増減はありません。
– 予測部分（7月20日以降）は、ランダムフォレスト回帰の予測において上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 約7月20日付近に予測の開始時点があり、急激な上昇が予測されていることがわかります。
– 異常値としていくつかの実績データが強調されていますが、それらの大部分は予測の不確かさ範囲内にあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データを示しており、一定の範囲で変動しています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測値が異なる上昇パターンを持っています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示していますが、ランダムフォレスト回帰の線はこれを超えています。
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は、明確な切断点がありますが、予測手法の違いによるトレンドの差異がはっきりとしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的安定していますが、予測モデルでは特にランダムフォレストが異なる動きを示しており、他のモデルとの差が顕著です。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**:
– 実績データが安定している一方で、ランダムフォレスト回帰は将来的に大きな改善を予測しているため、企業や社会が注目していると感じられます。
– 異なる予測手法の結果を比較し、どのモデルが最も信頼性があるかを検討することが重要です。
– WEIスコアの改善が期待されるため、人々にとってポジティブな変化があるかもしれません。
この分析により、将来の動向を理解し計画を立て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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は全体的に0.7から0.9の間で安定しています。極端な上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として強調されている点がいくつか存在します。ただし、これらの外れ値が全体のトレンドに大きな影響を及ぼしているわけではないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、黒い円で囲まれた点が外れ値です。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 予測ラインは複数のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって描かれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間には若干の違いがあります。特に、ランダムフォレスト回帰モデル（紫色）は0.8から1.0付近で高いスコアを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測範囲内にあることが多く、モデルによる予測はおおむね実績を捉えていると言えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのグラフから直感的に感じることは、WEIスコアが安定的に高く維持されているということです。これは社会的状況が安定しているとも解釈でき、ビジネスにとっては安心できる状況かもしれません。
– 外れ値の存在は、特定のイベントや要因がスコアに一時的な変動を引き起こした可能性を示唆します。これらについては、原因を特定することで将来的な予防策を講じることができるでしょう。
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:
以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、30日間の範囲内でほぼ横ばいであることが示されています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンクの線）は緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 点や円で囲まれた外れ値がいくつかありますが、大部分は安定しています。時期的に急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しており、ほぼ一定です。
– グレーの影は不確かさの範囲を示しており、データの密集度が高いことを表しています。
– 外れ値は正規の範囲から外れた値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データといくつかの予測モデルの間には顕著なズレがあります。これにより、予測モデルの精度や各種の傾向を評価することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは水平な連続分布を持っており、予測モデルが長期的には上昇傾向を示すことから、現状のヨコバイ状態が変化する可能性が示唆されています。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– グラフからは、経済的余裕は今のところ安定しているという印象を受けますが、将来的にはやや改善する余地があることが示唆されています。これは、個人の経済的状況の安定を示しており、短期的には特段の変動要因がないことを意味します。
– 経済的余裕が上昇する傾向にあることから、将来的な消費の増加や投資の改善が期待されます。
このグラフは、経済的な動向を予測し、対策や戦略を立てるための重要なツールとなるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績のデータポイントは、全体的にほぼ横ばいで、0.6から0.8の範囲に分布しています。
– 予測に関しては、線形回帰や決定木回帰が横ばいですが、ランダムフォレスト回帰はわずかに上昇しています。
2. **外れ値と急激な変動**
– 外れ値は円で示されていますが、特定の日付に集中しています。この外れ値は他の日と比較して遅延することがあります。
– データ全体の不確かさ範囲が一定で、特に急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のデータポイントで、安定した変動を示しています。
– 赤い「×」は予測データを示しており、3つの異なるアルゴリズムによる予測が描かれています。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を示し、この中にほとんどの実績値が含まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各予測データのあいだに大きな差異は見られず、予測は実績データの範囲内で行われています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は均一で、全体を通して大きな変動は見られません。このことから、健康状態は安定していると考えられます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 全体的に健康状態は安定しているため、短期間での大きな改善や悪化は期待されにくいと直感的に感じられます。
– ビジネスにおいては、安定した健康状態は予測可能性を高めるため、新規プロジェクトや保険設計などでのリスク管理がしやすくなる可能性があります。
このグラフからは、健康状態の安定性が確認されますが、特定の変化を追う際は外れ値の詳細な分析が必要です。
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:
### 視覚的特徴とその洞察
1. **トレンド**:
– 初期の2週間では、WEI（心理的ストレス）スコアは比較的一定で、0.5から0.8の間で特に顕著な変動はないようです。
– 時間が進むにつれて、予測ライン（紫色）が大きく上昇しています。これは、予測AIが今後のストレスレベルの増加を示唆していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフにはいくつかの外れ値が観測されています（黒い円で囲まれた青い点）。これらの外れ値は、他の日付に比べて異常に高い、または低いストレスレベルを示しており、特定の要因（例えば、社会的イベントや個人の出来事）が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績のストレスレベルを示しており、予測（赤いX）との違いを比較するのに役立ちます。
– グラフの背景には灰色の不確かさの範囲があり、実際のストレスレベルの変動可能性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績のデータと予測のデータとの間にギャップがあります。このギャップは、実際のストレスレベルが予測よりも低く、予測を超えた不確実性の範囲で変動していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データセット内でのストレススコアは、特定の範囲にクラスター化されており、全体としての変動性は高くありません。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– ストレスレベルの急激な上昇の予測は、企業や組織が従業員のメンタルヘルスに対する対策を強化する必要があることを示している可能性があります。
– このトレンドは社会全体の心理状態や福祉に直接的な影響を及ぼす可能性があり、公共政策の再評価の必要性を示唆しています。
このグラフは、単純な過去の傾向だけでなく、将来的なストレスの増加に対する警告としての意味合いも持っていると言えるでしょう。
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:
以下にこのグラフから得られる分析を示します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、初めは緩やかに上昇しています。
– 途中から急な上昇傾向が見られ、0.8に向けて明確に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ中に特定の異常値として識別されたデータポイントはありませんが、7月15日ごろに急な変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 「実績（実績AI）」は青のプロットで示され、過去のデータポイントを表しています。
– 「予測（予測AI）」は赤の「×」で示され、将来の予測値を指しています。
– 灰色のエリアは「予測の不確かさ範囲」を示し、予測の信頼区間を表します。
– ラインは異なる予測モデルによる予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示していますが、いずれも最終的に似た値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデルは、最終的に似たような予測（0.8以上）をしていますが、モデル間で微妙な違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測値は概ね一致しており、過去の実績のトレンドを予測がほぼ的確に追随しています。
– 分布としては、上昇トレンドを持つカーブを描いています。
6. **直感的な洞察と影響**
– データは全体的に安定的に上昇していることがわかります。自由度と自治の観点から、この上昇はポジティブな発展を示唆している可能性があります。
– 考えうるビジネスや社会的影響として、このデータは政策決定や国際関係において重要な指標となる可能性があります。予測モデルが一貫して安定した予測値を示しているため、将来的な改善が期待できます。
この分析を基に、更なる詳細なデータの検証や解釈が求められることがあります。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **実績（実績AI）**のデータポイントは全体として横ばいで、急激な上昇や下降は見られません。
– **予測（ランダムフォレスト回帰）**は、開始時点で少しの上昇を見せた後に、横ばいが続いています。
– **予測（線形回帰）**と**予測（決定木回帰）**は全体を通して非常に安定しており、変動がありません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績データには初期にいくつかの外れ値として示されたポイントがありますが、それ以降は安定しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青色のプロット）**は過去30日間の実際のWEIスコアを示しています。
– **予測（赤い×）**は、予測値を示しています。
– **外れ値（黒い円）**は異常なデータポイントを示しています。
– **グレーの範囲**は予測の不確かさの範囲を示し、この範囲に多くの実績値が収まっています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）との間に大きな乖離は見られません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測の間で安定した相関関係がありそうです。実績値は予測の不確かさの範囲内に位置しています。
### 6. 直感的な洞察と影響
– このグラフは、社会の公平性・公正さに関する指標が非常に安定していることを示しています。これは、関連する政策や社会プログラムが適切に機能していることを示唆する可能性があります。
– ビジネスや社会において、安定したトレンドは信頼性のある環境を示し、新しいプロジェクトや政策の計画において低リスクの状況を示唆します。
– 外れ値の分析によって、特異な状況や要因を特定し、より詳細な対応が可能になるでしょう。
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
– **実績（実績AI）**は0.8付近でほぼ横ばいです。
– **予測のライン**は、ランダムフォレスト回帰やほかの回帰分析に基づき、非常に高いスコア（ほぼ1.0）に向けて安定して上昇しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績データには特に目立つ外れ値は見られません。一部のプロットが少し上下にブレています。
#### 3. 各プロットや要素
– **実績（実績AI）**：青い点で表示されており、実際のWEIスコアを示しています。
– **予測（予測AI）**：予測手法により色分けされた線で、今後のWEIスコアの動きを予測しています。
– **異常値**：黒の丸で囲まれていますが、特に大きな逸脱は見られません。
#### 4. 複数の時系列データの関係
– 実績AIのデータは、未来のスコアがかなり高い予測をしているモデルの予測ラインよりは低く安定しています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは非常に狭い範囲で密集しており、全体として高いスコアを維持していますが、予測はさらに高いスコアを示唆しています。
#### 6. 直感的な洞察と影響
– 実績と予測の乖離は、データの評価やモデルの適切性を再検討する必要性を示唆しています。
– もし予測が正確なら、持続可能性と自治性の向上が見込まれるため、ビジネスや政策の長期的な計画にポジティブな影響を与える可能性があります。
– 人々は、特にWEIスコアが上昇傾向にあると信じるなら、今後の社会の持続可能性に対する信頼が高まるかもしれません。
この分析に基づけば、モデルの妥当性を確認し、特に予測の根拠や手法の実施に注目することが重要でしょう。
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:
### グラフからの洞察
1. **トレンド**
– 初期の10日間では、実績のスコアが0.7から0.85の範囲で安定的に推移しています。
– その後、予測されるスコアの傾向として、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰ともに、やや上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが「異常値」として円で囲まれています。これらは、通常の範囲から外れており、特定の要因によって発生した可能性があります。
– 特に急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点が実績のデータを示し、比較的一貫しています。
– 線形・決定木・ランダムフォレストのモデル間での予測の不一致が見えますが、全体的にはほぼ同じ範囲での変動です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の比較から、予測モデルが異常値を除いて安定した評価を下しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの分布は0.75から0.85の間に集中しており、異常値を除けば、全体的に高い相関があると考えられます。
6. **直感的な感じやビジネス・社会への影響**
– 人間の直感として、実績データの安定性と予測の信頼性が感じられます。
– 社会的基盤や教育機会に関する指標が一定の安定性を持っていることは、安定した社会運営や政策の効果を示唆するかもしれません。
– 異常値の原因を特定して改善することで、より信頼性の高い予測を立てることができ、政策の決定に活用でき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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は比較的横ばいで推移しており、少しの変動はあるが、全体として大きな上昇や下降は見られない。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、この実績の安定性を受けて具体的なトレンドは形成されていない様子。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ左側に外れ値としてマークされたデータポイントがいくつか確認できる。これらは他のデータ点と比較してWEIスコアが低い。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを表しており、ここから実際の社会WEIの変動を把握できる。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しており、この範囲内で予測が行われている。
– 予測線はそれぞれ異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予想を示している。
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の間に特別な相関は見られないが、予測は安定的な実績データに基づいている。
– モデルによってわずかながら異なる傾向を示している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは主に0.6以上のスコアを保っており、比較的高い社会WEIが保たれている。
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、社会WEIが安定していることを示している。しかし、何らかの要因で一時的な低下（外れ値）が発生している点は注視すべき。
– 安定した社会WEIは、ビジネスや社会環境において一貫性と予測可能性を提供し、投資や政策決定において好材料となる可能性が高い。
– 外れ値の原因究明により、さらなる改善や対策を講じることができるだろう。
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:
以下は、提供された国際カテゴリの総合WEIスコア時系列ヒートマップについての分析です。
1. **トレンド**:
– 時間の経過とともに、色が濃い青や紫から緑、さらに黄色へと変化しています。これは、WEIスコアが比較的低い状態から高い状態へ上昇していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 具体的な日時は特定できませんが、日付が進むにつれて急激に色が明るくなっている部分があります。特に、19時や23時のスロットで色の変化が顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は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表します。
– 異なる時間帯での色の変化は、時間帯ごとのスコアの変動を可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯（15時から23時）ごとにスコアが異なる様子が見えます。同じ日に各時間でのスコアが異なるため、時間帯に依存した動きがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 15時、16時、19時のスコアの変動パターンが似ており、これらの時間帯に関連する活動がある可能性があります。色の変化は、ある時間帯での増加が他の時間帯にも影響を及ぼしている可能性を示唆します。
6. **直感的な感覚と影響**:
– このグラフから、特定の時間帯に国際的な活動が活発になる傾向があることが感じられます。例えば、夜間の活動がある国では夜間のスコアが高くなるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、特定の国際的なイベントやマーケットの動きが、それぞれの時間帯における活動量や注目度に反映されている可能性があります。これを基に、戦略的な計画を練ることで利益を最大化する機会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:
以下は、提示されたヒートマップについての詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– 全体として、各時間帯(7時, 16時, 23時)において特徴的なカラートーンの変化が見られます。これは、特定の時間帯でのWEI平均スコアの変動を示しています。
– 16時と23時の時間帯では、カラーが暗色系から明色系へと遷移しており、一般的にスコアが上昇していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日、23時のスコアは明らかに高く（黄色）、他の日付とは異なるピークのポイントとなっています。これは外れ値と考えられます。
– この日に特定のイベントや出来事があり、個人WEIスコアが急上昇した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– カラーグラデーションは、スコアの低さ（紫・青系）から高さ（緑・黄系）を視覚的に示しており、時間と共にスコアの上昇や下降の傾向を容易に視認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯のスコアがどのように相互に関連しているかは、特に7時よりも16時と23時の間で顕著で、特に後者にかけて一貫してスコアが上昇しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 7時台は比較的スコアが低く抑えられていますが、16時から23時にかけてスコアが上昇する傾向が見られ、この時間帯に強い相関があることが示唆されます。
6. **人間が感じる直感および社会的影響**:
– ヒートマップからは、特定の日付と時間帯に焦点を合わせることで、業務の効率が上がる時間帯や、パフォーマンスがピークに達する時間を見つけることができます。
– ビジネス上、このような時間帯を考慮することで、リソースの最適な配分や効率化に繋がる可能性があります。特に特定の時間に対するスタッフィングやオペレーションを調整することで、成果を最大化する方法を模索することができます。
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:
このヒートマップについて分析を行います。
1. **トレンド:**
– 日付が経過するにつれて、特に特定の時間（15時頃）のスコアが増加している様子が見られます。この時間帯では、濃い青から緑色、黄緑色へと変化しており、スコアが上昇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2025年7月5日頃、19時のスロットで黄色が見られ、この時点でスコアが他の時間帯と比較して急激に高くなっていることがわかります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色のグラデーションはウェルビーイング指数の高さを示しており、黄色に近づくほど高スコアを示します。
– 時間帯ごとに色の変化があり、それぞれの時間帯で異なるパターンが見られます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 8時と16時で初めの数日は色が沈んでいますが、後半にかけて良化傾向が見られます。この2つの時間帯は、同様の改善パターンを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 各時間帯で、スコアの変化が連動している様子が見られます。特に、16時と19時に類似したトレンドが確認できますが、19時は顕著なスパイクがあるため、特異的な要因が働いた可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察:**
– 16時と19時の時間帯でのWEI指数の上昇は、その時間帯が社会的、経済的に活発である可能性を示唆しています。特に19時の急上昇は、イベントや重要な出来事、政策決定等が影響しているかもしれません。ビジネスにおいては、これらの時間帯にエンゲージメントや活動を集中することが効果的かもしれません。
全体として、このヒートマップは特定の時間帯と日付において社会的エネルギーや活動の変化を示しており、人々の行動パターンやイベントとの関連を考察する材料となります。
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の分析を行います。
1. **トレンド**
– ヒートマップであり、時系列のトレンドは直接示されていないが、全体のWEI（Welbeing指数）が各項目と高い相関を持つことで、安定した関係性が続いていることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップ中では、急激な変動や外れ値は特に見られませんが、相関が低いペアに注目すると、個人WEI（経済的余裕）と個人WEI (自由度と自治) の間の相関が特に低い（0.35）点が目立ちます。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃さは相関の強さを示し、赤に近づくほど強い正の相関を意味します。例えば、個人WEI（心理的ストレス）と総合WEIは高い正の相関（0.87）を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データ自体は示されていませんが、各項目間の固定期間内の相関関係により、一定の同期した動きがあることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 多くの項目が相関の高い関係にあり、特に「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「個人WEI（自由度と自治）」は0.86の高い相関を持っているなど、関連項目間で相互に影響し合っていることが見て取れます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、これらの項目が個人の幸福度や社会的安定性に密接に関連しているということです。
– ビジネスでは、これらの相関を把握することで、新たなビジネスモデルや政策提言に役立てることが可能でしょう。例えば、高い相関を持つ要素間での強化戦略を立てることが有効かもしれません。
– 社会的には、心理的ストレスの低減や自由度の向上が総合的な社会福祉の向上に大きく貢献する可能性があります。
このように、ヒートマップは多様な要素間の関係性を一目で把握できるツールであり、多角的な分析に役立ちます。
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:
この箱ひげ図は、異なるタイプのWEIスコアの分布を比較しています。以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 期間は30日間であり、トレンドは即座には明確ではありませんが、各タイプのWEIの中央値や四分位範囲を観察することで、スコアの安定性やばらつきの傾向を把握できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数のWEIタイプで外れ値が観察されます。特に「個人WEI（経済的余裕）」や「個人WEI（心理的ストレス）」で顕著です。これらは特定の期間にスコアが顕著に上下したことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱は25%から75%の範囲を示しており、中央値が示されるラインがあります。色はWEIタイプごとに異なり、識別しやすくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数のWEIタイプが並んで表示されることで、全体的な比較が可能です。個人と社会のWEIスコアの間には差異があり、これがどのように影響するかを考えることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部のWEIタイプは狭い範囲に集中しており、他は広い範囲にわたって変動しています。「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」や「総合WEI」は特に集中度が高いように見え、安定性を示唆している可能性があります。
6. **人間の直感と影響**
– 人間は個人および社会におけるWEIの安定性と外れ値を見て、健康や幸福感、社会的調和についての洞察を得るでしょう。例えば、「心理的ストレス」の外れ値は個人の健康への影響を示唆するかもしれません。
– ビジネスや政策決定においては、これらの変動やトレンドを考慮し、柔軟性のある対応策が必要とされるでしょう。特に、経済的余裕やストレス管理が重要な課題となる可能性があります。
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、国際関連データの30日間におけるWEI構成要素の変動を可視化しています。以下の点に注目して分析を行います。
1. **トレンド**:
– 第一主成分軸（X軸）に沿ってデータの広がりがあります。全体的に、主成分の値がどちらの方向にも分布していますが、特に0.1以上の正の方向に多くのプロットが存在しています。これが一つのトレンドとして捉えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上のプロットが他の点から離れているように見えます。これは外れ値である可能性があり、特定の国またはイベントが他と異なる動きを示したことを意味します。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は特定の国や地域のWEIの主成分上での位置を示しています。
– 点の色やサイズの情報がないため、単一の変数として扱われています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 期間は30日ですが、時系列の要素は示されていません。主成分分析の結果であるため、時系列よりも変数間の関係性に焦点が当てられています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分の寄与率は72%、第二主成分は9%であり、第一主成分がデータの変動をより多く説明しています。
– 点が集まっている領域は、共通の属性や特徴を持つことを示唆しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 主要なトレンドや外れ値から、特定の国や地域が他に比べて経済的または政策的に異なる行動を取っている可能性があります。
– ビジネスにおいては、異常値をターゲットにした政策調整や、トレンドに従った市場戦略立案が考えられます。
– 国際的な要素において、グローバルなイベントが影響を与えた可能性も考えられます。これらの情報が政策決定の参考になるかもしれません。
この分析は、データのより詳細な背景情報や具体的な数値解釈と組み合わせることで、さらに有益な洞察を得られるでしょう。
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。
