📊 データ分析（GPT-4.1による）
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**: 7月の初めに低めのスコアから始まり，徐々に上昇していく傾向があり，特に7月6日に0.81、7月11日から12日にかけて0.85を記録し，高い数値を達成しています。全体のトレンドとしては、全体的に上昇傾向です。
– **個人WEI平均**: 初期のスコアは0.61と低く、その後7月6日にピークの0.80を迎え、最終的には横ばいの状態が見られます。
– **社会WEI平均**: 7月6日に0.91まで上昇し、それ以降も高水準を維持しています。
### 異常値
– 総合WEIでは、7月6日およびそれ以降の日付にピークが観察され、これは社会的ストレスや持続可能性の評価向上が要因として考えられます。7月1日から7月3日では0.65から0.72の範囲で安定していますが、その後大きく上昇しています。
### 季節性・トレンド・残差
– WEIスコアには季節性のパターンは見受けられず、トレンドとしては上昇気配が見られます。残差は大きな変動が見られないため、全体的に安定した推移を示しています。
### 項目間の相関
– 個人WEIと社会WEI間の強い相関が存在し、両者が同様の傾向を示すことが分かります。特に経済的余裕と社会基盤の相関が高いことから、これらが個人の福祉に大きな影響を与えていることが読み取れます。
### データ分布
– 箱ひげ図から見ると、全てのWEIスコアは大きくばらついておらず、中央値も高水準で安定しています。異常値も大きく偏っているわけではなく、分布も特別に外れたものは少ないです。
### 主要な構成要素 (PCA)
– 主成分分析（PCA）では第一主要成分（PC1）が全体の71%を説明しており、主に個人と社会のWEIスコアが大きな影響を持つことが示唆されます。第二主要成分（PC2）は比較的小さな寄与率であるため、影響は限定的です。
### 総評
このデータ分析から、WEIスコアは全体的に上昇傾向にあり、特に7月中旬に大きく改善されたことが分かります。これは、社会インフラストラクチャの改善や公正さの向上に関連する可能性があります。個人および社会のストレスレベルの改善も重要な役割を果たしているようです。重要な要因としては、持続可能性の高い政策の実施や個人の経済的状況の改善が挙げられますが、これらはさらなる詳細なデータ分析を通じて具体的な政策や施策の影響を解明する必要があります。例えば、経済と健康状態の向上が総合的な幸福度を押し上げるなど、個別の要因の解析が求められます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青色）は最初の期間である2025年7月から9月にクラスター化されており、その期間ではあまり変動が見られません。全体的に横ばいのトレンドを示していると言えるでしょう。
– 前年（薄い緑色）も同様に右端に集まっており、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績には一つの外れ値（大きな円）があり、他のデータポイントよりも目立っています。この点が特に変化を示唆する要因となるかもしれません。
– ランダムフォレスト回帰に基づく予測（紫色）は急激に増加していることから、将来的に大きな変動があるかもしれないことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各要素は予測手法を異にしています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 色の密度やプロットの集まり具合から、実績や前年のデータが似たパターンを持つ可能性が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年のデータが比較されていますが、非常に高い類似性を持っています。これに対して予測値は大きく異なり、それぞれの手法によって異なる予測がなされています。
– 特にランダムフォレスト回帰に基づく予測は、他の方法と異なる急激な上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年のデータは似た傾向を持つが、予測はこれと大きく異なります。特にランダムフォレスト回帰は他の回帰手法による予測と一貫性がありません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフから、予測された将来の変化には注意を払う必要があることがわかります。特にランダムフォレスト回帰による急激な上昇は、将来の出来事や外部要因によって引き起こされる可能性があるため、戦略的な意思決定において考慮すべきです。
– 実績や前年データが安定していることから、現在のビジネス環境は安定している可能性がありますが、予測された変化に備えて柔軟な計画が求められるでしょう。
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:
このグラフを分析する際の主要なポイントは以下の通りです。
1. **トレンド**:
– グラフの左側（2025年初期）では、実績の青い点が6月から8月にかけて存在し、横ばいのように見えます。この期間中、WEIスコアは一定範囲に収まっています。
– グラフの右側（2026年初期）では、前年比較の緑色の点が示されていますが、こちらも比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側に多くの異常値（黒い円）が示されています。これは実績値に何らかの異常や変動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**:
– 実績値（青）は過去のデータを示しています。
– 予測値（赤の×）は未来の予測を示します。
– 異常値（黒の円）は、特筆すべき変動や通常の範囲を超えたデータを示しています。
– 予測モデルによる糸のような線（紫、青、緑、桃）は、異なる回帰モデルによる予測範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 最初の期間（2025年のデータ）では、異常値が多く見られ、各モデルの予測は若干異なる傾向を示しています。しかし、全体的に各モデルの予測範囲は狭く、一定の予測精度があると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値が多いため、データに何らかの不規則性や変動要因が存在する可能性があります。これにより、次年度の予測が少しばらついていますが、全体的な分布はきわめて安定しています。
6. **直感的な観察およびビジネス・社会への影響**:
– 異常値が頻発していることから、ビジネス環境や社会状況に不安定な要素が存在する可能性があります。
– 予測においては、複数のモデルを用いることで、より信頼性のある見通しを得ることができるという考えが反映されています。
– 安定したスコアの維持が観察されるため、これが持続可能であるならば、その分野における社会的または経済的な活動が高い水準で維持されていることを示唆します。
この分析は、データの変動要因をさらに探求し、予測精度の向上を図るための基礎を提供します。
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:
以下がグラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**
– データは最初（2025年7月～2025年9月）に集中しており、その後一旦データポイントが途絶え、2026年6月に再びデータが現れます。
– 2025年のデータは比較的安定しており、一部変動があるものの、大きな上昇や下降は見られません。
– 2026年のデータはやや上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のデータ(2025年)において、一つの青色のプロットが他よりも極端に低い値に位置しており、これは異常値として示されています。
– 2026年のデータには特に目立つ外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色が実績、緑色が前年比、紫系統が予測を示しており、予測には異なる手法が使われています。
– 予測のトレンド線は、全体的に異なった予測手法が一貫して同じ方向性（上昇傾向）を示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 2025年と2026年で、評価時期が異なるため直接の数値の比較は難しいが、予測と実績の対比較から、過去の実績データが将来の予測に対してどのように用いられているかが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 2025年の実績データは密集しており、変動幅は狭いですが、2026年のデータは少し広がっており、標準偏差が増大している可能性があります。
6. **直感的な感想およびビジネスや社会への影響**
– 2025年の安定したパフォーマンスに対して、2026年にはさらなる成長の可能性が見られます。この傾向が持続するならば、ビジネスや社会の成長を期待することができます。
– 特に、複数の予測手法が同じ方向性を持つことで、予測の信頼性が高いことを示唆しています。
– 異常値の原因を探ることで、データの信頼性や外的要因の影響を検討する価値があるでしょう。これは、戦略的決定に重要なインサイトを提供する可能性があります。
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:
このグラフを分析すると、以下の点が挙げられます。
1. **トレンド**:
– データは大きく2つの集団に分かれています。最初の部分では、WEIスコアがおおむね0.6から0.8の範囲に密集しています。
– 新しい期間（右側）では、スコアが0.6から0.7付近に集中しています。全体的に、大きな上昇傾向や下降傾向は見られませんが、時間の経過による分布の移行があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのプロットが異常値（円で示されている）としてマークされていますが、大きくスコアの範囲から外れているわけではないようです。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績値を示し、過去のデータが基になっています。
– 緑のプロットは前年の比較データを示しており、直近のデータと比較できます。
– 紫やピンクの線は異なる予測手法による予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と前年のデータとの比較が可能で、前年の数値と比べて変動がないかどうかが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データのほとんどが連続的に集まっていることで、急激な相関関係が見られるわけではありませんが、異なる年や予測手法間のスコアの変動が視覚的に比較可能です。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このグラフからは、個人の経済的余裕に大きな変化が見られないことが示唆されます。これは、経済政策や社会情勢が大きく変動していないことを示す可能性があります。
– 予測値と実績値のずれなどは、予測手法の改善点を見つけるための情報として利用可能です。
– ビジネスや政策決定者にとっては、現状維持または小さな改善が続いているとみなし、現行のプランの強化や新しいアプローチの検討の材料とできます。
この分析に基づき、データの変動や予測手法の精度向上を考慮した取り組みが更に発展する可能性があります。
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:
このグラフでは、個人の健康状態を示すWEIスコアが360日間にわたって示されています。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察を説明します。
1. トレンド:
– グラフは、最初と最後の二つの時点で主要なデータポイントが集中しており、それらの間には明確なトレンドが確認できません。
2. 外れ値や急激な変動:
– 外れ値は黒い円で表示されていますが、このグラフでは表示されていないか、標準範囲内に留まっています。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青い点は実測AIによるデータ。
– 緑の点は前年のデータで、比較のために表示されています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる色の線で予測を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しますが、表示されていないエリアが多いです。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実測値（青）は過去のデータ（緑）とやや類似しているが、季節による変動やパターンは見られません。
– 不確実性の領域が大きくないため、予測の信頼度は高いと言えます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実際のデータと前年のデータ間で、強い相関は示されていませんが、類似した範囲に存在しています。
6. 人間が直感的に感じることと影響:
– データポイントは全体的に安定しているため、個人の健康状態は安定している可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、健康関連の施策が安定性を保っていると評価できるかもしれません。
全体として、グラフは期間の両端で個人の健康状態が安定していることを示しています。予測モデルも複数の手法を使用しているため、実際の変動が少ない他の因子を研究する価値があります。
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:
1. **トレンド**
– 初期の時期において、WEIスコアは0.5から0.6の範囲で安定しているように見えます。
– 時間が経過すると、スコアは0.7以上に上昇し、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）は直線的な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間において、いくつかの外れ値（黒の丸）が観察されます。ただし、全体としてスコアは比較的一貫しています。
– 急激な変動はあまり見られず、予測の範囲内での変動に留まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点が実績データを示し、実測値の安定性を表しています。
– 黒の丸は異常値を示し、通常の値よりも大きな変動があることを示しています。
– 線予測モデル（紫色、ピンク色、薄紫色の線）は、それぞれ異なる予測手法による将来の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**
– 実績データと予測データの間には整合性があり、特に新しい期間において予測が実績の傾向と一致していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ全体は、特に初期段階では安定していますが、後期には上昇傾向が強くなっています。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフは、心理的ストレスの全体的な上昇傾向を示しており、特に将来の期間への予測が重要な意味を持ちます。
– ビジネスや社会において、この上昇傾向は精神的健康支援の強化が求められる可能性を示唆しており、メンタルヘルスサービスの需要が増加する可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（青い点）**: グラフの左側に集中しており、一定のスコア（約0.8付近）で横ばいの状態が見られます。
– **予測（緑色の点）**: グラフの右側に集中し、新たな時間枠での動きを示し、やや分散していますが、多くは0.6から0.8の範囲に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **異常値（黒い丸）**: おそらく、予測された値と実際の実績が大きく乖離している点を示しています。特に、2025年7月付近で顕著に見られます。
3. **各プロットや要素**
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさの範囲を示しており、一部のデータはこの範囲を逸脱している可能性があります。
– **ピンクの線**: ランダムフォレスト回帰による予測を示しており、わずかな上昇傾向が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間で、予測精度やパターンが異なる可能性があります。それぞれの予測が異なるトレンドを示していることから、モデル選択の重要性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間で若干のズレやばらつきが見られるものの、全体的には相関があると考えられます。
6. **人間の直感と洞察**
– **ビジネスや社会への影響**: 自由度と自治のスコアが予測されている場合、その信頼性や予測精度が政策決定に影響を与える可能性があります。高精度の予測モデルが選択されない場合、不確実な経済・社会政策が打たれるリスクが増します。
– **心理的なインパクト**: 異常値の存在は、データの信頼性や今後の予測に対する不安を引き起こす可能性があります。
このグラフは、予測精度とモデルの選択が結果に与える影響を考慮する上で、重要な示唆を与えています。正確なモデル選びと異常値の分析が必要です。
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:**
– 初期（2025年）の実績データ（青）は高く、ほぼ横ばいで安定しています。
– その後（2026年）の予測データ（緑）は、若干の下降傾向を示しています。これは、未来のWEIスコアが減少する可能性があることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期の青色データにはいくつかの異常値（黒の枠）が見られます。これらは平均から大きく外れたデータポイントであり、特異な出来事や誤測定を示唆している可能性があります。
– 異常値以外では大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青色は実績データで過去の一定時期でのWEIスコアを示しています。
– 緑色は将来の予測データで、これからの可能性を示しています。
– その他の線（紫、ピンクなど）は異なる分析手法が生み出した予測を意味し、それぞれが異なる精度を持つ可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 予測メソッド（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）間に大きな差異はなく、全体的に推移は似ていますが、微細な違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 現在のスコアが高いことから出発しているので、今後の予測においても依然として高いが、若干低下する可能性が見られます。これは、予測間の相互理解をサポートしていると言えます。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 人間はこれを見ると、過去の高い公正性スコアが未来に維持されるか、若干の低下が予想されることを認識するでしょう。ビジネスや社会的には、この改善または維持の努力が必要であることを意味しています。もし低下する場合、原因分析と修正が求められます。
このグラフは社会的な公正の推移を理解するためのものであり、これを基にした政策や行動が現状の改善または保持を助けるための鍵となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 2025年7月から大きな変化はあまり見られず、WEIスコアは全体的に高い水準を維持しています。
– 2026年6月に近づくほど、スコアはさらに高くなる傾向がありますが、比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– スコアの初期にいくつかの異常値（黒い円）が見られますが、それ以降は安定しています。
– 予測の分布範囲（灰色領域）は、予測モデル間でばらつきがあります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青の点は実績値を示し、全体的に高く安定しています。
– 緑の点は前年比のAIに基づいたもので、現在のスコアと一致しています。
– 異なる回帰モデル（紫色、ピンク色）の線が、それぞれの予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の分布は大体一致しており、モデルの予測精度が高いことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値を除き、実績値と予測値は強い正の相関を示しています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– WEIスコアが高く、持続可能性と自治性が良好であることが示されています。
– 高いスコアの安定性は、社会制度や政策の効果的な実施を示唆し、国際的に優位な状況にあると解釈されます。
– ビジネスや政府はこの傾向を維持することで、持続可能な成長を促進できるでしょう。
このグラフは、国際的な指標としての意味もあり、政策立案者や投資家にも大きな意義を持つと考えられます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初にプロットされているデータポイントはほぼ横ばいで安定しています。その後、突然の上昇が見られます。
– ランダムフォレスト回帰の予測が急激に上昇していることが注目されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイントで異常値が確認でき、WEIスコアが他のデータポイントに比べて外れています。
– ランダムフォレスト回帰による予測の急激な上昇は、予測の不確実性を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績を示し、全体として安定しています。
– 緑のプロットは前年のデータで、比較のために公示されています。
– 予測範囲（灰色）から外れる異常値が黒のプロットで示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰と決定木回帰の予測は互いに類似しており、ウェイのスコアがまとまった範囲で維持されるという予測をしています。
– 対照的に、ランダムフォレスト回帰の予測はより高い値に達し、異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年のスコアは似通っていますが、予測モデル間で大きな相違があります。
– 特にランダムフォレスト回帰モデルの予測値が他のモデルの予測と異なる点に注目すべきです。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– 実績データが安定していることから、基盤が強固であることが示唆されます。
– しかし、予測のばらつきは、将来的な計画や政策形成において注意が必要であることを示しています。特に、高い予測結果は楽観的なシナリオである可能性があります。
– 社会基盤や教育機会の強化が一貫して取り組まれている場合、新たな政策の導入によって急激な変化が起こり得ることを示唆しています。
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**
– 最初の期間では、実績スコアはほぼ安定しています。
– 中盤では、異常値があり、軽微な変動が見られます。
– 後半にかけては、前年の予測スコアは上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの初期に複数の外れ値が観察されますが、それらは全体的なトレンドには大きく影響を与えていません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績で、密集しており横ばいの様子。
– 緑の点は前年の比較で、こちらも密集していますが、わずかに高い位置です。
– 紫とピンクの線は予測で、緩やかに上昇しています。
– 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**
– 実績と前年比較は互いに近い値を示しており、前年予測との整合性も見られます。
– モデル予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、全体としてゆっくりとした上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年データの相関が見られ、評価日は近い値を示します。
– 外れ値を除けば、全体的な分布は年次で安定しています。
6. **直感的な洞察および社会・ビジネスへの影響**
– 社会の共生や多様性の状況は、過去一年で比較的小さな変動を見せていますが、予測はゆっくりとした改善を示唆しています。
– ビジネスや政策の観点では、持続的な改善傾向を支えるための投資継続の重要性を示しています。
– これらのデータを活用し、より少数派が暮らしやすい環境の実現に向けた取り組みが期待されます。
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:
このヒートマップは、「国際カテゴリ 総合WEIスコア時系列」のデータを示しています。ここから得られる分析と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは色の変化を通じて時間的な傾向を示しています。時間が経つにつれて色がだんだんと青から緑、そして黄色に変化しています。これはWEIスコアが全体的に上昇していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月11日に黄色の区画が見られます。これらのポイントはスコアが他の日より高い、つまり急激な上昇を示している可能性が高いです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がその時点でのWEIスコアを示しています。濃い紫は低いスコア、黄色に近づく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**:
– 各行は特定の「時間帯」を示し、縦に見ると特定の時間内での変化を見ることができ、一日を通してどう変化するのかを確認できます。午前中（7時から8時、15時から16時）は変化が遅く、午後（19時以降）に向かって色が明るくなる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午後から夕方にかけてスコアが上昇する傾向が見られます。スコアは日没後に上昇する可能性がありますが、これが気候、文化的な夜間活動、ビジネスの活動時間にも関連するかもしれません。
6. **直感的な印象やビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアが上昇している箇所は特定の時間帯や日に関連する出来事の影響を示している可能性があります。この情報は、ビジネスや政府機関による戦略策定に役立ちます。例えば、観光客の訪問が集中している時間帯を示すことで、ビジネス戦略や宣伝活動の時間を最適化することができるかもしれません。
このグラフは、様々な要因がどの時間帯にどのように影響しているかを視覚的に示す強力なツールです。
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:
視覚的な特徴とそこから得られる洞察について以下に分析します。
1. **トレンド**:
– 色の変化を通じて、一般的に時間の経過に伴い値が上昇している傾向が認められます。特に緑から黄色へと濃くなっていく部分があるため、値の増加が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日から7月12日にかけて若干の急激な変動が見られます。黄色の発生がこの期間のピークを示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡が特定の時間帯の個人WEIスコアの強度や頻度を示しています。濃い紫は低い値、鮮やかな黄色は高い値を示し、緑は中間の値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯がどの程度のアクティビティを示しているかを比較することで、日中（特に15時から16時台）のスコアが高いことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一日の内で15時から16時にかけてスコアが集中して高い傾向があることが、時間帯特有の活動パターンを示唆しています。
6. **直感的に感じることやビジネス、社会への影響**:
– このヒートマップから、特定の日や時間帯に業務やアクティビティのピークが存在しているという直感を得ることができます。ビジネス的には、この時間帯にリソースを集中的に投入することで効率化が図れる可能性があります。また、急激な変動やピークは、季節要因やマーケティングキャンペーンなどの影響を示しているかもしれません。
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みましょう。
1. **トレンド**:
– 全体として、グラフは特定の日付範囲における時間帯ごとのスコア（WEI）を示しています。
– 日付が進むにつれて、特に7月6日から15日にかけて、より多くの明るい色が観察されます。これは、スコアが高くなっていることを示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日には、23時の時間帯で非常に高いスコア（黄色）が観察されます。この急激な変化は注視する価値があります。
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。暗い紫は低いスコア、明るい緑や黄色は高いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに異なるパターンが見られ、特定の時間にのみスコアが高くなる傾向があることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ時間帯に明るい色が連続していることから、特定の時間帯でのスコアの上昇トレンドが見られます。これは、日中または夜間の特定の活動が影響している可能性を示唆します。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 高いスコアの時間帯を特定することで、国際イベントや活動が人々の生活や仕事に与える影響を理解する手掛かりとなります。
– ビジネス的には、特定の時間帯にマーケティング活動や商品販売を集中させることが効果的かもしれません。
このヒートマップは、スコアの時間的な変動を視覚的に把握でき、効率的な戦略の立案に役立ちます。
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:
このヒートマップは、全WEI項目間の相関関係を示しています。以下のポイントに注目しながら分析を行います。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは時系列データではないため、直接的なトレンド（上昇、下降、周期性）は示していませんが、相関の変化を通じて間接的な影響を示すことができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関が特に高い部分（赤色）と低い部分（青色）がはっきりと分かれています。例えば、「個人WEI （健康状態）」と「個人WEI （経済的余裕）」の相関（0.55）や「個人WEI （健康状態）」と「社会WEI （共生・多様性・自由の保障）」の相関（0.33）は特に低いです。
3. **各プロットや要素**:
– プロットは相関係数を示しており、1に近いほど強い正の相関、-1に近いほど強い負の相関を示します。色の濃淡が視覚的に直感で把握できるようになっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ヒートマップは静的なデータを示しているため、時系列データの関係性は直接示していませんが、長期的なデータを使って平均的な相関関係を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高い相関を示す項目は、例えば「総合WEI」と「個人WEI平均」（0.94）、「総合WEI」と「社会WEI（公平性・公正さ）」（0.89）です。また、自己間での相関が1になるのは、同一項目のためです。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 強い相関が示すのは、特定のWEIが互いに影響しあっている可能性です。例えば、個人の経済的余裕や心理的ストレスが社会の公平性や公正さと強く結びついていることが視覚的にわかります。
– ビジネスにおいては、改善すべき指標を特定することで、効果的なポリシーを策定し、社会的な要素（教育や持続可能性）との相乗効果を図ることができるでしょう。
このように、ヒートマップは相関関係を視覚的に直感的に捉えるツールであり、そこから得られる洞察は、個々のWEIが互いにどのように影響し合うか、そしてそれが社会やビジネスに影響を及ぼすかを考える際に非常に有用です。
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:
1. **トレンド**:
– 各カテゴリにWEIスコアの中央値が含まれていますが、全般的な上昇や下降のトレンドは明確ではなく、各カテゴリごとに独自に変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリで外れ値が見られます。例えば、「個人WEI（健康状態）」や「個人WEI（自由度と自治）」では外れ値のデータが存在します。
– スコア範囲が広いものと狭いものがあり、変動が激しいカテゴリも存在することがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各ボックスの範囲は四分位範囲(IQR)を示し、中央値が線で示されています。
– ボックスが長いものは分布が広いことを示しており、短いものは比較的データが集中していることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとして見るというよりは、異なるカテゴリの分布比較として理解されるべきです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリの分布が異なる点が興味深いです。例えば、「個人WEI（持続可能性と自活）」のスコア分布は他の何よりも広いレンジで、これが個人の持つ環境に対する意識の多様性を示しているかもしれません。
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**:
– 総合的に見て、個々のカテゴリの分布の違いは、社会の多様性や不均衡を反映している可能性があります。
– 高い中央値を持つカテゴリは安定または成功した分野とみなされるかもしれず、ビジネスや政策立案において重要な指標となり得ます。
– 外れ値の存在は、特定の問題における異常値や例外的なケースに注意を払う必要があることを示唆します。
全体として、異なるWEIタイプのスコア分布を比較することで、どのカテゴリが優れているか、あるいは改善が必要かを判断するのに役立ちます。
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:
### グラフ分析とインサイト
1. **トレンド**
– グラフは主成分分析（PCA）の結果を示しています。横軸は第1主成分、縦軸は第2主成分です。トレンドとして特筆すべきは、特定の方向に顕著に上昇または下降する動きは見られませんが、全体的に横に広がっているため、第1主成分の変動がより大きいことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 配置が他と大きく異なる外れ値は特に見当たりませんが、右上に集まっているデータポイント群が観察できます。この集積は、特定のパターンや要因で特徴付けられる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各プロットは360日間の観察データの中で異なる国際的な要因を表していると考えられ、各ポイントの分布はこれら要因の相対的重要性やバラエティを示しています。色や密度は示されていないため、各点自体の特徴や相関性は視覚的には判断できません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– PCAは時系列データの変動を2次元に集約しており、データセットの中で主要な変動要因がまとめられていますが、時間による変化までは示されません。このため、時間的な動きについてはこのグラフから読み取ることはできません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1と第2主成分の間に明確な線形相関は見られませんが、第1主成分の変動が全体のデータの広がりに大きく寄与していることが示されています。また、データ内には右上と左下にデータの偏集が見られ、特定の傾向やパターンが存在することを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人々はこのグラフから、多様な要因がそれぞれの国や期間において重要かつ独立していることを感じ取るかもしれません。ビジネスでは、異なる国際要因の影響力を視覚的に把握し、戦略的意思決定を行う上で役立つでしょう。社会的には、異なる要因の間の相対的な影響を理解することができ、多様な政策決定や国際関係の分析に利用され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。