📊 データ分析（GPT-4.1による）
データを分析した結果に基づき、以下に重要な傾向、異常、パターン、および洞察を述べます。
### 1. 時系列推移
– **全体のトレンド**:
WEIスコア全体は、高低の変動を繰り返しながら、比較的横ばいのトレンドが見られます。期間の中盤頃（7月初頭）にかけて一時的に上昇し、その後に軽微な下落と安定が続いているようです。
– **顕著な変動期間**:
前半の7月6日、7日の急激な上昇、そして7月12日から13日の間にはウェルビーイングエコノミックスコアが比較的高止まりしています。これらの変動は特定のイベント、社会的トピックの影響による可能性があります。
### 2. 異常値
– 指定された異常値の日々、特にスコアが低い2025年7月1日、7月19日は他の日と比べての変動が大きく、この日は何らかの外的要因が影響した可能性があります。例えば、経済や社会関連の大きなニュースがこの変動に寄与していた可能性があります。
### 3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **季節性**:
目立った短期的な変動は示していないため、スコアは外部の周期的な要因よりも、ランダムな出来事の影響を強く受ける傾向があります。
– **残差成分**:
残差としては定常した周期性のないランダムな変動が多々ありますが、これは実際にトレンドから外れたランダムな出来事による変動を示唆しています。
### 4. 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**:
社会的持続可能性と共生・多様性の項目間に高い正の相関が存在します。これは、共生・多様性が持続可能な社会構築の重要な要因と考えられることを示唆しています。
– **個人ストレスと健康状態**:
逆の相関がある可能性が示唆され、ストレスが健康状態に影響を与えている可能性があります。
### 5. データ分布
– **箱ひげ図**:
WEIスコアは比較的狭い範囲（0.6〜0.9）で分布しており、外れ値がいくつか観測されます。異常値の日付に当たっている可能性が高い。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **主要な構成要素の寄与**:
第一主成分（PC1）が64%の変動を説明しており、WEIスコアの大部分が共通の基底要因によって変化していることを示唆します。これは、例えば、普遍的な社会的または経済的状況の影響を反映している可能性があります。第二成分（PC2）は17%であり、追加的な小さな影響やノイズを示唆していると考えられます。
まとめると、このデータセットにおけるWEIスコアの傾向は、一部の社会イベントや外部の変動に敏感であり、特に心理的または健康関連の個人指標が重要な影響を及ぼしている可能性があります。持続可能性や多様性といった社会的スコアも、全体的なWEIスコアに対する有意な貢献を見せている様子が見受けられます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは二つの異なる時期に分かれています。
– 最初の期間（2025年7月から始まる）はデータ点が密集しており、明確なトレンドが見えにくいですが、スコアは概ね0.7から0.8の範囲にあります。
– 後半部分（2026年7月付近）はスコアがやや高くなり、0.8から0.9の範囲で分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間に異常値として特定されているデータ点がありますが、特に大きく外れているわけではありません。
– 急激な変動は見られず、いずれの時期もデータは比較的安定した範囲にあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績データを示し、緑の点が前年度データとして表示されています。
– 予測に関するさまざまな手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が試行されており、それぞれ異なる方法で将来のトレンドを予測しています。
4. **複数の時系列データ関係**:
– 実績と前年度のデータは重ならず、時間的に別れていますが、スコアは比較的一貫しています。
– 複数の予測手法が試みられ、それぞれが微妙に異なる予測をしており、比較検討する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの分布は、どちらの期間も比較的均質ですが、後半の方がやや高いスコアが見られます。
– 予測結果は分布の広がりにある程度相違がありますが、予測手法自体がデータのばらつきを考慮していることが伺えます。
6. **直感的な示唆と影響**:
– 初期から後のデータへの微妙なスコアの上昇は、全体としての改善の兆しを示している可能性があります。
– ビジネスでは予測データを活用して戦略を練ることができ、安定した成長を期待できます。
– 社会的には、国際的なカテゴリがより良い方向に進んでいると認識できるかもしれません。
グラフ全体としては、データの安定性が高く、予測も含めて将来的な改善傾向を示唆しています。
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:
### グラフ分析および洞察
1. **トレンド**
– **過去のデータ**: 初期のデータはWEIスコア0.6から0.8の範囲内にあり、比較的一定しています。周期性や長期的なトレンドは見られません。
– **最近のデータ**: 最新のデータ（緑のプロット）は0.8から0.9の間に分布しています。全体的にスコアが上昇しているように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**: 初期データには明確な外れ値（黒い輪郭のデータ）が見られますが、最近のデータには異常値は見られません。
– **急激な変動**: 特に急激な変化は見られませんが、WEIスコアの最近の上昇傾向は注目に値します。
3. **各プロットや要素の意味**
– **プロットの色**: 青は実績データ、緑は前年の比較データを示しています。これは、最近のデータが前年を超えて改善している可能性を示唆します。
– **予測手法**: 線形回帰、決定木、ランダムフォレストの予測が含まれていますが、これらは初期データのみに適用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と比較データの間には、年度ごとの改善の証拠が見られ、全体的なWEIスコアが高まっていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データは特定の範囲（0.6～0.8）に限定されており、集中的に分布していますが、最新のデータはより高スコア（0.8～0.9）にシフトしています。
6. **直感的に感じることおよびビジネス・社会への影響**
– **改善の兆し**: 年を追うごとにWEIスコアが改善していることが示されています。これは、個人の国際的な評価や成功が継続的に向上していることを示唆します。
– **予測の有効性**: 初期の予測範囲を現実のデータが超えてきており、予想以上の成長や改善が見られる可能性があります。
– **ビジネスへの影響**: この傾向は、関連する市場や個々の成功戦略の効果を示す可能性があり、今後の方針策定や市場分析において重要な要素となることでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド:**
– グラフは2つの明確な時間範囲に分かれています。最初の期間（2025年7月から2025年10月）は、データが比較的高い水準（0.8付近）で横ばい状態にあります。2つ目の期間（2026年5月から2026年8月）は、データが若干降下しつつも再度上昇、徐々に安定している様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値がいくつかあり、特に最初の期間（左側のエリア）で円で囲まれています。また、異常値ははっきりと観測されていますが、全体的に大きな急激な変動は見当たらないようです。
3. **プロットや要素（色、密度など）の意味:**
– 青い点は「実績（実績AI）」、緑の点は「前年（比較AI）」を示しています。
– 「予測（線形回帰）」は青紫色、「予測（決定木回帰）」は紫色、「予測（ランダムフォレスト回帰）」は赤紫色で示されています。
– グレーの影は「予測の不確かさ範囲」を示し、この中での予測は信頼度が高いと見なされます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 各AIモデルの予測と実績の比較が意図されています。最初の期間では異なる予測が緩やかに重なり、バラバラ感が少ないです。後半の期間では、予測と前年の実績値が極めて近い位置にあり、前年データの安定を伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 異常値を除き、全体として実績と予測の高い相関が見られます。特に前年データは予測値に沿った形をしており、モデルの効果性が示唆されます。
6. **直感的な感想およびビジネスや社会への影響:**
– グラフを見ると、AIによる予測の精度や信頼性が高いことがわかります。異常値の管理や予測精度向上が今後の課題となるでしょう。
– 社会やビジネスにおいては、AIモデルを用いた分析が多くの有用な洞察をもたらしており、計画策定に役立つ可能性があります。各予測モデルの違いも企業や政策の選択肢拡大に貢献できると考えられます。
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:
このグラフに関する分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 初期段階（約2025年7月から9月まで）では、実績データ（青色）は0.8付近で推移しています。
– 予測データは青の実績から2025年12月までのデータが示されていませんが、その後、予測は大幅に下がり、0.6前後で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階で青色のデータに囲みがある（異常値としての記載）ことから、一部のデータが通常の範囲から外れている可能性があります。
– 一方で、予測データでは急激な変動が見られますが、それがどの程度の影響を与えているかは不明瞭です。
3. **各プロットや要素**:
– 青は実績、緑は前年との比較を表しており、赤は予測データです。
– グレー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**:
– 実績と予測データの差が大きく、過去のデータの実績に基づかない予測が行われているとみられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体として横ばいに近い分布を見せています。一方で予測データは変動が大きく、実績データと一致していません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 経済的余裕が増加しているようには見受けられず、むしろ予測では下降しています。
– これにより、ビジネスや政策の観点から安定性の欠如が課題として挙げられるかもしれません。興味深いのは、AIモデルによって予測がいかに変わるかという点です。
全体を通して、実績データと予測モデルの間に大きなギャップがあり、現実との整合性を再評価する必要があるかもしれません。ビジネスや政策決定においては、予測モデルの信頼性と精度を向上させる必要があるでしょう。
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:
分析結果は以下の通りです。
1. トレンド：
– グラフは2025年7月から2026年7月までの360日間にわたるデータを示しています。
– 初期（2025年7月）のWEIスコアは0.8近辺で安定しており、終盤（2026年7月）には0.6付近に集まっています。
– 全体としては下降トレンドが見られます。
2. 外れ値や急激な変動：
– 初期のデータには異常値がいくつか見受けられ、特に2025年7月には外れ値としてマークされています。
3. 各プロットや要素：
– 青のプロットは実績データを示し、緑のプロットは前年のAIの比較データで、過去との比較が可能です。
– 予測データとして、線形回帰（青い実線）、決定木回帰（赤い実線）、ランダムフォレスト回帰（紫の実線）が描かれています。
4. 複数の時系列データの関係性：
– 異なる回帰モデリングの予測が試みられていますが、全体的に似たような傾向を示しており、下降トレンドと一致しています。
5. 相関関係や分布の特徴：
– 実績データと過去データにおいて、スコアが下がる傾向にあることが分かります。また、実績と予測データは全体として似たような分布を見せています。
6. 人間の直感とビジネス/社会への影響：
– WEIスコアが下降していることは、個人の健康状態が全体的に悪化している可能性を示唆しています。
– ビジネス的には、健康管理サービスやウェルネスプログラムへの需要が増加する可能性があります。
– 社会的には、健康への関心の高まりと、それに伴う政策の変化や家計の支出構造への影響が考えられます。
これらの要素を考慮することで、より効果的な健康政策やビジネス戦略の立案が可能になるでしょう。
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（2025年7月〜9月）において、実績が青色の点で示され、WEIスコアはおおよそ0.5から0.7の間で横ばいです。
– 後期（2026年5月〜7月）では、緑色の点で示されている前年データが見られ、スコアはやや高い傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータに多くの外れ値がありますが、それは異常値と記されています。
– 特に異常値と思われる黒丸が点在しており、通常の実績からの偏りを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績（実績AI）で、一貫した横ばいのパターンを示しています。
– 緑色の点は前年のデータで、異なるタイミングでのストレスレベルの変化を示しています。
– 紫色の線が予測（AI）で、異なるアルゴリズムが使用され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**:
– 実績と前年データ間で特定の変動が見られ、ストレスレベルの変化が比較されます。
– 予測モデルは初期の実績データを基に設定されているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、全体として狭い範囲に集中しており、特定のパターンがないように見受けられます。
– 予測モデルは、より広範な変動を示し、異なるアルゴリズムによる結果が比較されています。
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**:
– 初期の実績データの横ばい状態からは、安定した心理的ストレスの状態が示唆されますが、異常値の存在が注意を促しています。
– 後期のデータが予測や実績と比較されることで、ストレス管理やメンタルヘルス改善の必要性を感じるかもしれません。
– ビジネスや社会においては、特に予測データを基にした心理的な支援策が考えられ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:
1. **トレンド**:
– 初期の段階で実績（青）が観察され、その後、予測値（赤）と比較される形でトレンドが進行しています。
– 時間経過と共に、緑の予測値が頻繁に現れるようになり、データの密度が高くなっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間の一部に異常値が観察されています（黒のリングで示されています）。
– 急激な変動は特に見られず、比較的一貫したデータ分布が示されています。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績データ、赤の「X」は単一の予測地点、緑のプラスは予測範囲を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、データがどれだけ変動しうるかを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測値は密接に関連していますが、予測範囲が実績よりも広いため、不確実性があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは初期にはやや分散していますが、最終的にはより収束しています。
– 予測の線形や非線形モデル（紫やピンク）が他の予測手法とどのように異なるかが視覚化されています。
6. **直感的印象と影響**:
– 人々はこのグラフを見て、途中の異常値や予測の不確かさに気づくでしょう。特に、多くの予測手法が類似の結果を提供していることから、予測の信頼性に関して考慮する必要があると感じるかもしれません。
– ビジネスや社会において、このデータは社会的な自由度や自治の評価の変動を示しており、それに関連した政策や戦略の策定に影響を及ぼす可能性があります。特に、未来の不確実性を考慮した柔軟な対応が求められます。
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:
## グラフ分析の概要
1. **トレンド**
– グラフは二つの時点、2025年7月から2026年7月までの約1年間を示しています。最初の期間（2025年7月1日）は、WEIスコアが0.4から0.9の間に広く分布しています。その後期間を通して情報が途切れており、最後の期間（2026年7月1日）に戻ると、スコアがより集中して0.6から0.85の間に分布しています。これは全体としてスコアの変動が減少し安定している様子を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期にはいくつかの外れ値（異常値のマーカー）が観察され、スコア分布が散逸しているが、後半では外れ値や極端な変動は観察されなくなっています。これはデータの精度が向上したか、社会の公平性・公正さが安定した可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績値、緑のプロットは前年の比較値を示しています。紫やピンク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）を表し、それぞれ異なる時点での予測スコアを示しています。予測モデル間での密接な相関が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測（紫・薄紫・ピンクの線）は、全般的に互いに一致しており、予測の安定性を示しています。実際のデータと前年のデータも、良好な一致を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の段階では広範な分布を示していたものの、時間経過とともにデータはより一貫性のある分布を示し始める。これはデータの品質向上や予測モデルの精度向上によるものと考えられます。
6. **直感的洞察と影響**
– 初期には多様なスコアが様々な要因から生成されていたが、後半ではより一貫性と安定性が見られ、これは政策や改善策が有効である可能性を示唆します。ビジネスや社会においては、安定した公正性が経済や社会の信頼性を高める効果があると予想されます。
以上から、このグラフは社会の公平性・公正さの向上と、データの一貫性・精度の向上を示している可能性があり、その背景には政策改善や計測技術の進歩があると考えられます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 評価日が進むにつれて、データが左側から右側に移っていますが、特定の一貫したスコア上昇や下降の傾向は見られません。
– 初期の評価日時では、スコアが0.8付近に集中している一方、後期の評価ではスコアが全体的に0.8から0.9の範囲に位置しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイントでは、異常値とされた点（黒色の点）が含まれています。
– 時系列の中盤には、急激な変動は見られず、後半も比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青）は各時間点における実際のスコア。
– 予測の手法別に、線形回帰（赤）、決定木回帰（紫）、ランダムフォレスト回帰（薄紫）による予測が示されています。
– 予測値と実績が近接していることから、予測モデルは実績の大まかな変動を把握していることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法ごとに異なる手法を使用しているが、全ての手法で同じ期間にデータが展開されていることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各評価日ごとにスコアが密集しているため、全体として大きなばらつきは見られません。
– 前年度のデータ（緑）は、新しいデータと一部重なるが、広く逸脱はしていません。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 全体的にWEIスコアが高く、安定していることは、その社会が持続可能性と自治性を維持していることを示唆しています。
– スコアが安定していることは、長期的な社会計画や政策策定において安心感を提供し得るでしょう。
– 異常値の存在は、特定のイベントや政策変更が影響した可能性があり、詳細な分析が求められる点かもしれません。
以上の点から、このグラフは持続可能性と自治性が安定している社会を示しており、それに基づく継続的な政策やビジネス戦略も見込めると考えられます。
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:
グラフを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績（青）は横ばい状態で、スコアは約0.8で安定しています。
– 予測（緑色のプロット）も全体として横ばいを示し、わずかに安定性が向上しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側にある黒い円は、異常値を示しています。実績データに対して何らかの予期しない変動があったと考えられます。
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、予測されたデータと比較しています。
– 緑色のプロットは、異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレストなど）によって予測された値を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データを比べると、予測が非常に現実的で、実績データの変動範囲に近いことが示されています。
– 前年のデータ（薄緑）は、今年の予測と似た傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的にデータは0.8付近で安定しており、予想外の大きな変動は見られません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 予測が実績と一致することで、システムや政策の安定性が示唆されます。
– 社会基盤や教育機会において、大きな変化がない場合、現状維持が財政的にも政策的にも中期的に安定した状態であると考えられます。
– 異常値が発生する要因をさらに調査することで、未来の予測精度を向上させる機会があるかもしれません。
この分析から、データの安定性と異常値の原因に注目することで、さらなる改善の手がかりを得られ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:
### 視覚的特徴と洞察:
1. **トレンド:**
– 2025年の7月から10月にかけて、WEIスコアは比較的一貫した値を保持しています。
– 2026年3月以降、スコアが再び記録されていますが、こちらは異なるクラスターとして分かれています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 2025年7月から10月間では異常値がいくつか観察され、多様なスコア範囲があります。
– プロット全体で急激な変動は見られませんが、異常値が強調されています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績データを示し、緑色の点は前年のスコアを表しています。
– 异常値は黒い円でマークされています。
– 予測値は異なる回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）で描かれ、それぞれ異なる色で線が引かれています。
4. **複数の時系列データ間の関係性:**
– 各予測モデルの異なるスコア予測が、2025年のスコアと比較して徐々に増加しつつあるように見えます。
– 異なるモデルがどの程度データを予測しているかを観察することができます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 各期間におけるスコアは特定のクラスターを形成し、全体的な範囲が近いことが示唆されています。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 2025年と2026年初頭の間でスコアが変動しているため、政策や制度の変化が考えられます。
– 予測モデルが未来の動向をどのように見積もっているか、各モデルの予測値の違いが政策策定におけるリスクアセスメントに役立つでしょう。
– データからは多様性と自由の保障に関する改善またはリスクが存在する可能性を示唆しています。
このグラフを分析することで、国際的な共生や多様性、自由保障に関する評価や改善策を考慮するためのツールとして利用できます。
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、このヒートマップグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 日付に沿って、色の変化が見られます。特に、7月6日、7月11日などは黄色の領域があり、他の日に比べてWEIスコアが高いことを示しています。全体的に見ると、特定の日に向かってスコアが上昇する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月11日には、急激なスコアの上昇があります。これらのピークは特異なイベントを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いはスコアの大小を示しています。濃い紫から黄色への移行は、スコアの増加を意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯（7時、8時、など）は異なるスコアのパターンを示しており、これは時間帯ごとにイベントや活動量が異なることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 某日の特定の時間帯にスコアが急上昇することで、特定のアクティビティや国際的な出来事が影響を与えている可能性があります。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– 特定の日付や時間帯における活動の増加が、人々の注目やリソースの集中を示していると推測されます。ビジネスや社会の観点からは、これらのピーク時に関連する市場やインフラが負荷を受けている可能性があります。特に、このようなピークは特定の出来事（例えば、国際的なカンファレンスやイベント）に関連しているかもしれません。
この分析から、人々やビジネスはこれらのピークに備え、必要な対応を考慮することができるでしょう。
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:
グラフの分析に基づいて以下の洞察を提供します：
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化から、個人WEIスコアの変動が認められます。特に、7時と8時の時間帯でスコアが徐々に上昇する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日から7月8日の間で15時から19時の時間帯で一部明るい色（高スコア）が見られ、その後急激に低下している点が注目されます。特に7月12日の23時近辺で急激な高スコアが観察されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションは個人WEIスコアの高低を示しており、暗い色が低スコア、明るい色が高スコアを示しています。時間の経過に伴い、特定の時間帯でのパフォーマンスの変化を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付と時間でスコアの変動を可視化しており、特に夕方から夜にかけて変動幅が大きいことが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 朝の7時から8時にかけてスコアが高い傾向にあり、これが勤労時間中の効率を反映している可能性があります。
6. **直感的かつビジネスや社会への影響**:
– 人々は午前中から夕方までの活動が活発であることを直感的に感じ取り、特に午後のスコアの上昇は昼食後の生産性復帰が示唆されます。
– 夜間にスコアが劇的に変動していることから、この時間帯に特定の活動（例：グローバルとの会議、特別なプロジェクトなど）が行われている可能性があります。
– ビジネスにおいて、これらの時間帯に効率的なタスクを配置することで全体の生産性を向上させるヒントが得られるでしょう。
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:
このヒートマップから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 全体的には時間帯ごとのWEIスコアが日付と共に変化していることがわかります。
– 期間内で一定の周期性は見受けられませんが、時間帯によってスコアの変動にパターンがあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025-07-06と07-07には、23時の時間帯で非常に高いスコア（黄色で示されている）が観察されます。この急激な上昇は、何らかの特異なイベントや社会的要因によるものと思われます。
– 逆に、他の多くの時間帯ではスコアが低めの値を示している（紫色から青色）のも特徴的です。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示し、鮮やかな黄色はスコアが高いことを、紫色はスコアが低いことを示しています。
– 時間帯と日付がともにプロットされているため、どの時間帯にどのような変動があるかを一目で把握できます。
4. **時系列データの関係性**:
– 各時間帯でのスコアの変動が顕著であり、特定の日付の特定の時間において高スコアが観察されていますが、全体的なトレンドは個別の時間帯ごとに異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯による分布のバラつきが見られますが、特に15時と23時で顕著なスコアの変動が見られます。
– 全体的に、日中よりも夜間の方がスコアが変動しやすい傾向が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 高スコアの時間帯は、例えば特定の文化イベントや政治的出来事、または経済ニュースなどが影響している可能性があります。
– 社会的・ビジネス的には、このような時間帯の特異点はマーケティング戦略や政策決定に役立つ可能性があります。
– 特に夜間の活動が活発化する社会的・経済的トレンドを示唆している可能性があり、それに対応した施策が求められるかもしれません。
このように、スコアの変動やパターンは、社会的または経済的な要因を浮き彫りにする可能性があります。
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は、WEI（World Economic Indicator）に関連する項目間の相関を表示しています。以下にグラフ分析のポイントを挙げます。
1. **トレンド:**
– ヒートマップには明確な時系列がありませんが、高い相関（赤色）と低い相関（青色）がどの項目間に多いか確認できます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 絶対的な外れ値はヒートマップでは示されませんが、相関係数が特に極端なペアを探すことでそれに類似した情報を得ることができます。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– 各色は項目間の相関の強さを示し、赤色に近いほど正の相関が強く、青色に近いほど負の相関が強いことを表します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 各項目間に時系列データはないため、主に一時点における相関を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 全体的に高い正の相関が多く、特に「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI (持続可能性と自治性)」の間に強い相関が見られます。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」といくつかの要素（例えば「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」）間で低い相関が見られます。
6. **グラフからの直感的な洞察およびビジネスや社会への影響:**
– 高い正の相関は、これらの要素が密接に関係し合い、相互に影響を及ぼし合っている可能性を示唆します。
– ビジネスや政策設計において、例えば個人の幸福度向上を目指す際には、それと密接に関連する他の要素（経済的余裕、健康状態など）への施策も同時に講じる必要があるかもしれません。
– 公平性・公正さが他の要素と弱い相関を示している点は、これが独立して強化されるべき領域であることを示唆するかもしれません。
このヒートマップは、WEI項目間の関係を視覚的に理解し、政策や戦略の策定において重要な手がかりを提供します。
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:
1. **トレンド**
– グラフ全体で大きなトレンドの傾向は見られません。すべてのカテゴリが時間経過に対して同一の静的な分布を持っているため、周期性や時間依存のパターンではなく分布の特徴を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数のWEIカテゴリで外れ値が確認できます。特に「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（生態系整・持続可能）」で顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図では、箱の上端と下端がそれぞれの四分位数（第3四分位数と第1四分位数）を示し、中央の線は中央値を示します。このため、箱の幅が広い場合はデータの変動が大きいと解釈されます。
– 色の違いはカテゴリごとの視覚的な区別を示し、それ自体に特別な意味はありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なるカテゴリ間でのスコアの分布を比較して相関関係を読み取ることができますが、時間的な変化は示されていないため、直接の時系列データの関係性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」は中央値が高く、分布が狭いことから、比較的安定して高い評価を受けていることが示されています。
– 一方で、「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（生態系維持）」は分布が広く、個人差が大きく影響していることが伺えます。
6. **直感と社会への影響**
– 高い中央値と狭い分布は、評価が安定して高い領域で、社会や個人の幸福感が維持されている可能性を示唆します。
– 外れ値が多い領域では、特定要因の影響を受けやすいことを示しており、個人やコミュニティにおけるサポートが必要な部分を示す指標と考えられます。
– 分布のばらつきや外れ値が多いカテゴリは、政策の焦点となる可能性がある分野を指摘しています。改革や支援が求められている分野を明らかにし、具体的な戦略立案に役立てられるでしょう。
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）によって視覚化された、国際カテゴリにおける複数のデータポイントの分布を示しています。以下、詳細に解説します。
1. **トレンド**:
– データは特定の明確なトレンドを持っていませんが、第1主成分軸に沿って右上から左下に広がっているように見えます。この広がりはデータの変動を捉えている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上および左下に少し離れて位置しているデータポイントは、他のクラスタから離れている外れ値と見なせます。これらは異常な変動を示しており、特異な事例を示唆するかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– プロットは個々のデータポイントを表しており、色分けや形状の区別がないため、各点が同等の変数であると仮定できます。
– 点の密度は個々の要素の分布特性を示し、特定の領域に集中していることから、その範囲内での類似性が垣間見えます。
4. **関係性**:
– 第1および第2主成分の軸における広がりは、これらの2つの要素が主要な情報を捉えていることを示唆しています。そして、データが両軸に対して一定範囲広がっていることから、異なる情報が両成分にわたって存在していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な線形相関は見られませんが、分布が均等に広がっているため、情報が多次元的に散らばっていると考えられます。
6. **直感的に感じることと影響**:
– 主成分分析の結果から、データが複雑で多次元的であることが示唆されています。このことは、異なる国や地域における多様な要因が互いに影響し合っている可能性を示しています。
– ビジネスや社会への影響としては、ソリューションを提案する際に多くの要因を考慮することが求められ、特定の要素に偏らない包括的なアプローチが重要であることを示しています。
この分析により、データから潜在する要因や構造を明らかにする手がかりが得られるでしょう。
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。