📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたWEIスコアデータから、次のような分析を行いました。
### 時系列推移
– **総合トレンド**: 全体的には非常に安定して推移しており、0.7を中心に上下しているが、若干の上昇傾向も見られる。
– **顕著な変動期間**: 2025年7月6日の夜間と7月11日から12日にかけて、急激な上昇が見られた。7月6日はピークに達し、その後も上昇トレンドが続き、高めの値での変動を維持している。
### 異常値
– 指摘されたように、総合WEIや個人WEI平均、社会WEI平均での一部スコアは、標準的な変動範囲から外れており、特に2025年7月6日と7月20日のデータが顕著です。背景としては、特定の社会イベント、政府の政策変更、もしくは新しい社会プログラムが導入されたことなどが影響している可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– **長期的なトレンド**: 全国的にポジティブな変化を示し、徐々にスコアが上昇する傾向にあります。特に個人の経済的余裕や健康状態への評価が全体を押し上げている可能性があります。
– **季節的パターン**: 季節的な要因はあまりみられないが、週をまたぐときに一時的な変動がある可能性があります。
– **残差成分**: 弱い変動を示しており、予期しない変動は少ないです。
### 項目間の相関
– **強い相関**: 個人の経済的余裕と健康状態、社会の持続可能性と社会基盤・教育機会間には高い相関が観察されました。これは、経済的安定が健康状態に寄与し、持続可能な社会が教育機会を向上させることを示している可能性があります。
– 逆に、個人の心理的ストレスは他の項目との相関が低く、独立性が認められます。
### データ分布
– **中央値とばらつき**: 箱ひげ図では、個々の項目の中央値が0.75程度であり、スコアの分散は比較的狭いが、心理的ストレスだけがほかの項目よりも低くなっています。
– **外れ値**: 幾つかのスコアで見られるように、個人の自由度と自治のスコアが低いデータポイントが存在し、これは個人の主観的な生活の質が影響していることを示唆しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率が0.65で影響大**であることから、全体の変動の大部分は、社会的要素よりも個々の要素（例：経済的余裕や健康状態）が影響していると考えられます。
– **PC2が0.17**で次に影響が大きく、将来のWEIの向上には直接的な社会変革が必要であることを示唆します。
### 結論
全体的には、安定した社会状況の下で、特に経済的および健康の側面における進展がウェルビーイングの向上に寄与していますが、特定のイベントや政策がスコアに大きな影響を与えていることも示唆されています。将来的には、持続可能性の強化と教育機会の拡大がさらに社会的な安定をもたらす可能性がありますが、個人の心理的ストレスに対する対策も並行して進める必要があります。
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:
このグラフを分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 左側の青いプロット（実績AI）は比較的横ばいで、時間の経過による大きな変動は見られません。
– 右側の緑色のプロット（前年AI）は上方に向かっており、明らかな上昇トレンドがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い領域の中には「異常値」として識別されるデータポイントがいくつか表示されていますが、大きな急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは「実績AI」を示し、過去の実績データを表しています。
– 緑色のプロットは「前年AI」で、前年のデータと比較しています。
– ピンク、灰色、紫のラインは異なる回帰モデルによる予測値を示しており、特にランダムフォレスト回帰による予測ライン（ピンク）が実績データと概ね一致していることが示唆されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のAIデータの間には時間的なギャップがありますが、両者のデータポイントの動きの方向性には関連性が見られる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 散布図の密度分布から、実績AIのデータは0.7〜0.8の間に集中していることがわかり、前年のデータは0.7より上で集中しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人間が直感的に感じるのは、前年のデータに比べて実績AIのデータが一定である一方、前年のAIデータが有意に改善しつつあることです。これは、何らかの改善策や新しい施策が効果を上げ始めている可能性を示しているかもしれません。ビジネスにおいては、データの安定性（実績AI）と改善傾向（前年AI）が両立される状況は、持続可能な成長につながる期待を持たせます。
このような洞察を基に、特定の変動や改善をさらに分析し、戦略計画に役立てることができるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **実績（青のプロット）**は時間の経過とともに大きな変動はなく、比較的一貫性のある横ばいの動きを示しています。
– **予測（赤のプロット）**は存在しないため、未来に向けたデータの傾向は直接的には示されていません。
– 過去のデータに比べて、**前年度（緑のプロット）**ではスコアが若干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**
– 異常値は黒い円で示されており、特定の期間で僅かに外れた数値が観察されます。これらは特定のイベントや条件によるものかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青いプロット**：実績データを表し、現在までの実際のスコアを示しています。
– **緑のプロット**：前年のデータを示し、前年との比較を容易にしています。
– **灰色の範囲**：予測の不確かさ範囲を示している可能性があり、そこで予測の確度を強調しています。
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の比較により、全体としてスコアが向上していることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データが密集しているため、全体のスコアの変動が少ないことを強調しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアが安定しており、前年より若干向上していることは、対象となる個人や組織が順調にパフォーマンスを維持または向上させていることを示しています。
– ビジネスや政策の観点からは、安定的なスコアはポジティブな要素として捉えられ、さらなる成長のための基盤とすることが可能です。
このグラフに基づいて、ビジネス戦略の策定や政策立案においては、安定した成長を維持するための現行施策の有効性を再確認しつつ、新たな挑戦への基礎を築くための参考材料として利用することが望ましいでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフの詳細な分析です。
1. トレンド:
– グラフには二つの時期が示されています。2025年7月から9月の間にデータが密集しており、その後、2026年3月から7月の間に別のデータ密集地帯があります。
– 最初の時期には、スコアが比較的一定しているように見えます。
– 二つ目の時期は、スコアが若干上昇している傾向が観察されます。
2. 外れ値や急激な変動:
– 最初の期間ではデータの散布が狭く、急激な変動や外れ値は無いように見えます。
– 二つ目の期間のデータは、範囲が広く、若干の変動がありますが、目立つ外れ値は見当たりません。
3. 各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味:
– 実績と予測が異なる色で表示され、実績は青色、予測は赤い「X」で示されます。
– 前年のデータは緑色で示され、これにより時期ごとの変化や傾向を比較できます。
4. 複数の時系列データがある場合、それらの関係性:
– 前年のデータと比べて二つ目の期間では、スコアがやや上昇しているようですが、同期的に分布しています。
– 複数の予測手法が使用されていますが、それらの詳細な結果はプロットされていないようです。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 最初の期間と二つ目の期間の間にギャップがあります。この理由は不明ですが、データが存在しないか、予測のみの期間である可能性があります。
– 総じて、どちらの期間もデータが密集しており、それぞれの時期での範囲は狭いです。
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:
– このグラフは、社会のWEIスコアが特定の期間では非常に安定していることを示します。
– 2026年に向けてわずかな改善の傾向が見られますが、全体的には大きな変化がないため、安定的な社会状態が維持されていると考えられます。
– ビジネスや政策決定者にとっては、安定した環境が続くことを前提とした計画を立てやすい状況であると言えます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには二つの明確な期間が示されています。2025年半ばまでの実績データ（青色プロット）は、比較的安定して0.8付近の横ばいを示しています。
– その後、2026年に移行すると、予測（緑色プロット）がやや広がって高めの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ内で、異常値（黒色の太い円）が幾つか見られます。これらは、経済的な変動における例外的な事象を示している可能性があります。
– 予測データにもわずかに外れたプロットが見られますが、大きな変動はないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは過去の実際のデータを、緑色のプロットは予測された値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を表し、モデルの予測精度に関する情報を提供しています。
– ピンクや紫の線は異なる回帰モデルの予測を示していますが、特に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**
– 過去のデータと予測データの間には、明らかな相関性があるように見えます。予測値は実際のデータポイントを基にしているため、過去のパターンが未来の傾向にも影響を与えていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは主に0.8付近に集中しており、予測データも同様の範囲に位置しています。ただし、予測の広がりが大きく、より不確実性が高いことが示唆されています。
6. **直感的な感覚と影響**
– 人々はこのグラフから、経済的な余裕が現状大きく変化しないが、将来的にはやや不確実性が増す可能性があると感じるでしょう。
– ビジネスや社会においては、2026年以降の予測データが示す不確かさは、計画や戦略の再評価を促すかもしれません。経済環境の変動に備えて、リスク管理を強化する必要があると考えられます。
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:
以下に、この時系列散布図の分析をまとめます。
1. **トレンド**
– グラフには明確な上昇または下降のトレンドは見られず、最初の期間（2025年7月から2025年11月）は比較的一定のように見えますが、2026年に入るとデータが再び表示されていることから、新たなデータが得られるまでのギャップがあったと考えられます。
– 時系列的には周期性や明確なパターンは見当たりません。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内の黒い円は異常値を示しており、2025年にはいくつかの異常値が観察されます。
– これに対して、2026年のデータには異常値が見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示しています。
– Xマークの赤い点は予測を示し、2025年の主要なデータエリアにはこれが含まれています。
– 線は異なる予測手法に基づく予測を示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値が2025年のほぼ同じ時間帯に集約されており、前年度のデータとして表示されています。
– 2026年のデータは実績値に基づくもので、予測された範囲内にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測と実績の間には一定の相関関係が見られ、異常値が外れる部分も考慮される必要があります。
6. **社会・ビジネスへの影響に関する洞察**
– 健康状態が比較的一定である場合、公共政策や健康施策には長期的な安定性をもたらす可能性があります。
– 異常値の存在は、特定の時期における健康イベントや外部要因が影響している可能性があり、これを踏まえた対策が重要です。
– 予測手法の改善により、今後の健康状態の予測精度が向上することが期待され、政策策定に活用することでより適切な社会対応が可能となります。
このデータを元に、長期的な健康戦略の見直しや異常値発生時の対策が求められます。
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:
### グラフ分析および洞察
1. **トレンド**
– 左側のデータポイント（2025年7月 – 9月）は、全体的にわずかに下降傾向にあります。
– その後、2026年3月以降のデータポイント（緑色）はほぼ横ばいで、安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のデータの一部に重なりが見られますが、急激な変動や外れ値はほとんどありません。
– 緑色のデータでも外れ値は見受けられませんが、突然の変動がなくなり安定した状態が続いています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のデータポイントは実績値を示し、実際の心理的ストレスの測定結果です。
– 緑色の点は前年の比較データを示しています。
– 灰色の背景範囲は、AIによる予測の不確かさ範囲（±3σ）を示しており、予測の信頼性を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去の実績データと現在のデータは別の期間で測定されており、直接の関連性は薄いですが、一貫して安定した傾向を示しているといえます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青色のデータは、多少のばらつきがあるものの、全体的に一定の範囲内に収まっています。
– 緑色のデータはより密集しており、分布の偏りは少ないです。
– 異常値の指摘は黒い円で示されていますが、大きな異常が多発しているわけではありません。
6. **直感的洞察および影響**
– 人間の心理的ストレスレベルが比較的安定していることが示唆されます。これにより、組織が現在のストレス管理方法を維持するか、その改善を目指すことを検討することが可能です。
– ビジネスや社会への影響として、ストレス管理が良好であることを示唆しているため、従業員のパフォーマンスや満足度の向上に寄与する可能性があります。また、予測範囲内に収まるデータは、リスク管理が適切に行われていると解釈されるでしょう。
全体として、データは比較的安定しており、予測されるストレスレベルも安定的であると思われます。
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**
– グラフには二つの異なるデータセットが存在し、左側は過去の実績（青）で右側は予測データ（緑）です。
– 実績値は中程度の水準で安定していますが、予測データにおいては若干の上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のデータセットに外れ値が観察されます（異常値として黒丸で囲まれている）。
– 急激な変動は観察されませんが、外れ値は特に実績データセットでの変動の可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色と緑色のプロットはそれぞれ実績と予測を示しています。
– 紫の線やピンクの線は、異なる予測手法の適用（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青と緑のデータ間に明確な連続性は見られないが、予測データは将来的な増加を示唆している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 過去のデータと予測データの間に明確な相関関係は示されていない。
– 予測の信頼区間（灰色の範囲）がそれぞれに表示され、信頼性や不確実性を示している。
6. **直感的な印象と影響**
– 人間がグラフを見ると、将来的に自由度と自治に関する改善が期待されることを感じるかもしれません。
– 社会的または政策的には、予測に基づく対応策の強化、特に不確実性がある場合に備えた対策が必要です。
– ビジネス側では、地域戦略の調整や市場拡大の計画に役立つ可能性があります。予測に依存した投資計画やリスク管理も考えられます。
全体として、予測データの示唆するポジティブな傾向をどう活かすかが重要な要点となるでしょう。
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:
### グラフ分析のインサイト
1. **トレンド**
– グラフは2025年の初頭から2026年の半ばまでのデータを表示しています。2025年の初期にはWEIスコアが0.4から0.8の間に分布しているのが見えます。2026年に入ると、スコアが0.7から1.0に集中するようになっています。この現象は、時間の経過とともにスコアが改善していることを示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年前半にはいくつかの外れ値が見られます。特に、異常値として強調されたプロット（大きな円）は、平均からの乖離を示しています。急激な変動も同じ期間内で確認できますが、2026年にはほとんど見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青いプロット）は過去のデータ、予測（赤いバツ）はAIによる今後の予測を示しています。異常値は過去と予測における異常なデータポイントを強調するためのものです。淡い灰色のバンドは予測の不確かさの範囲を表し、複数の回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使われています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間では、全体的にスコアがある特定の範囲内で推移しているように見えます。2025年では、実績と予測のスコアが似たようなパターンを示しているが、2026年では一貫性が向上しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 見た目では、時間の経過とともにスコアの増加が認められ、高い相関関係がある可能性があります。2026年には、スコアが比較的一定の範囲で安定しているようです。
6. **直感的な感想と影響**
– 人間がこのグラフから感じ取ることは、時間の経過とともに公平性と公正さが向上している可能性があるということです。この改善はビジネスや社会にポジティブな影響を与えると考えられ、組織や政策決定者が評価と改善を行うための重要な指標となるでしょう。
総じて、このグラフは時間の経過による社会的な尺度の改善を示唆しており、今後も同様の改善が期待できるといえます。
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:
このグラフにおける主な視覚的特徴と洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 全体として、グラフは散布図であり、明確な上昇や下降のトレンドは示されていません。ただし、データは初期と後期でクラスターを形成しており、異なる時期に異なる群として変動していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイントで一部に「異常値」として強調されています。これは、その特定の計測・予測が他と大きく異なることを示しますが、その数は少ないです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 「実績（実績AI）」や「予測（予測AI）」が異なる色や記号で示されています。
– 実績が青色のプロットで示され、予測はXマークなどの異なる形状や色で示されています。
– 異常値は黒い円で特筆され、それは他のデータから逸脱したポイントであることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる色で可視化され、それぞれが異なるシナリオを提案していることを示唆しています。この多重プロットによる比較は、どのモデルがデータに最適な予測を提供するかを判断するために重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは初期と後期にクラスターを形成しています。密度が異なるため、一部の時期ではデータが密集し、他の時期では疎な状態です。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– グラフからは初期の期間に不確実性や変動がある可能性が感じ取れ、後期間には安定性が見られる可能性があります。これにより、組織は初期の不確実な時期に対応するための特別な戦略を考慮すべきです。
– 異なる予測モデルの比較は、最適な戦略立案に寄与できると考えられるため、モデルの選択が重要です。
全体として、このグラフは、時間に応じた動向の多様性を示し、予測および実績評価において異なる方法論を検討する重要性を示しています。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフには2つの異なる期間のデータが表示されています。左側の期間と右側の期間でデータがクラスタ化されています。
– 左側のデータは実績（青）で、右側のデータは前年度の比較（緑）となっています。
– 全体のスコアは両期間で高い位置にありますが、期間の間で直接的なトレンドの移行は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の黒い円形のプロットは異常値を示していますが、それらは比較的少数で、その他のデータと大きな乖離は見られません。
– 急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実績データを示し、実績は安定しています。
– 緑色のプロットは前年度のデータを示し、ばらつきが少し見られます。
– 灰色の領域が予測の不確かさ範囲を示していますが、ほとんどのデータはこの範囲に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年度のデータにおいて、直接的な関連の指摘は難しいが、どちらも高スコアを維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係を直接導出することはできませんが、実績と過年度のデータのスコアは全体的に高く、一定の基礎が固まっていることが示唆されます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフは教育機会や社会基盤の安定を示しています。各期間で高いスコアが示されており、持続的な基盤が形成されていると考えられます。
– ビジネスや政策決定において、安定した高スコアの維持は、投資の安全性や持続可能な成長の可能性を示し、安心感を提供します。
データ間の変動が最小化されていることを考慮すると、今後の改善戦略を考えつつ、現状の維持も重要であることが示唆されます。
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:
グラフを分析すると、以下の点が注目されます。
1. **トレンド**:
– 2025年7月から2025年9月にかけて、実績データ（青色のプロット）はおおむね横ばいで推移していますが、僅かに下降傾向があります。
– 2026年3月以降の予測データ（緑色のプロット）は、以前のデータより一貫して高い位置にあり、やや上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年10月付近で、下降の急な変動が予測されていますが、実際にはそれほど急激な変動は実現していないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績データを、緑色のプロットは予測データを示しています。異常値もいくつか観察されますが、全体としては範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に明確なギャップがありますが、予測は概ね前年のパフォーマンスと比較して改善を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前年のデータ（薄い緑色）が予測と実績のちょうど中間に位置しており、前年を基準に予測が行われている可能性があります。
6. **直感的な影響と洞察**:
– 人間の視点から見ると、予測は社会の「共生・多様性・自由の保障」が改善すると期待しています。このような予測は政策決定者やビジネス戦略において、今後の社会的取組における楽観的な見通しとして利用される可能性があります。
– このグラフが示すデータの動向は、社会的なプログラムや政策の再評価に役立つだけでなく、企業や投資家が将来の社会的安定や変化に関する戦略を立てる際の材料となるでしょう。
全体的に、このグラフは既存の社会的評価に対する前進を示唆しており、取り組むべき領域の特定にも寄与することが期待されます。
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:
グラフを基にした分析結果を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 色の変化から、全体的に周期的なパターンが伺えます。特に深い紫から黄緑、黄色へと変化し、その後再び紫に戻るような色の遷移があります。これは特定のサイクルを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付や時間帯で、急激な色の変化が見られます。例えば、7月初旬から中旬にかけてと、7月終盤に色の変化が顕著です。これらは急激な変動や外れ値として認識されるかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡は値の高低を表しており、紫が低く、黄色が高い値を示しています。これにより、時間帯や特定の日付での活動レベルを確認することができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同時刻に異なる色が示されていれば、異なるデータセットがある可能性があります。ただし、ここでは時間で分割されているため、特定の時間帯での変化が目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係を解析するには追加のデータが必要ですが、周期性があることから時間帯ごとの分布とデータの集中度を推測することができます。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– 社会や経済活動には時間帯や日付による周期性が確認できます。特に、異常な変動や周期の変化は、ビジネスの最適化や資源配分に影響を与える可能性があります。
– これを踏まえることで、時間管理や労働計画を立てる際に有用な情報が得られるでしょう。
このグラフを使った効果的な意思決定には、さらに詳細な背景情報とデータの解析が必要です。
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:
以下に、提供されたヒートマップの分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– 時間帯別に活動の変化が見られます。深夜から明け方（0時から7時）は特に活動が低く、昼間の一部の時間帯（16時～19時、23時）が活動的です。
– 日付ごとに特定の時間帯でのスコアが変動しており、週ごとのパターンは明確ではないですが、後半には若干の活動上昇が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日頃の23時帯で、明るい色の部分が急激に現れています。これは、その時間帯でのスコアが他の日付と比べて著しく高いことを意味します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– プロットの色はスコアの高さを示しています。濃い色（青～紫）はスコアが低いこと、明るい色（緑～黄）はスコアが高いことを示します。
– 色の密度は特定の時間や日付での活動やイベントの集中度を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の日付における時間ごとのスコアの変化を通じて、どの時間帯が特に活動的かを見ることができます。この情報から、例えば特定の習慣やイベントの影響を考察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 昼間の特定の期間に高スコアが集まる傾向が見られますが、それ以外の時間では均等に分布しているため、活動が集中する特定の要因が存在する可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このグラフから、特定の時間帯-日付の組み合わせで活動が集中していることがわかります。これはビジネスにおけるピーク時間の把握や、効率的なリソース配分に役立ちます。
– また、スコアが上昇している時間帯を分析することで、新たな市場機会を見出せるかもしれません。例えば、特定の日付の23時からの活動が顕著である場合、深夜営業のニーズやナイトイベントの開催などが考えられます。
このヒートマップは、時間帯ごとの活動パターンを可視化し、意思決定に役立つ深い洞察を提供します。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **周期性**: データは時間によって周期的に変動しているようです。曜日や時間帯ごとに色の濃淡が変化していることから、一定の周期性が存在すると考えられます。
– **全体の動向**: 一貫した上昇や下降トレンドは明確ではありません。特定の期間において、色の濃さ（つまりスコア）が変わっています。
### 2. 外れ値・急激な変動
– **外れ値**: 7月16日以降、18時から出現する濃い色のプロットは、他の日と比べてスコアが異なることを示しています。
– **急激な変動**: 7月19日から21日にかけてスコアが急激に下降し、その後再び上昇しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色の変化**: カラーバーから、濃い紫が低スコア、黄色が高スコアを示しています。全体的に紫から緑への移行が見られることが多く、期間によって社会WEIスコアが変動していることが示唆されます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **時間帯ごとの差異**: 異なる時間帯（14時、16時、23時など）でスコアの変動が異なり、日中と夜間での変動の差異が存在しそうです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **時間とスコアの相関**: 時間が進むにつれ、特定の時間帯に集中してスコアが変化するため、時間帯の影響があると考えられます。
### 6. 人間が直感的に感じる印象と影響
– **社会への影響**: 例えば、特定の時間帯や曜日にスコアが上昇または下降することで、社会的なイベントや政策変更の影響を受けている可能性が伺えます。
– **ビジネスへの影響**: スコアの低下は、効率性や幸福度の低下を示唆している可能性があり、これらを把握することで業務改善策として活用できるかもしれません。
総括として、このヒートマップは、特定期間内における社会的指標の時間的変動を視覚化することで、イベントや政策の影響を定量的に捉える手段として活用でき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に基づく分析と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 特定の継続的な上昇や下降のトレンドではなく、相関値の分布です。ただし、一部の強い正の相関（濃い赤）と負の相関（濃い青）が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは時間的変動は示されませんが、一部の項目は他と逆の相関を示しています。例えば、「社会WEI（公正性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間に若干負の相関があります（-0.11）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さが相関の強さを示します。1に近い赤色は強い正の相関、一方、値が小さい青系は弱い負の相関を示します。正の相関が高い項目同士は類似の動きを見せる可能性があると言えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの違いは示されていませんが、関連する指標間の同期性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の間に強い正の相関が見られます（0.67）。経済的余裕が心理的ストレスに影響を与えている可能性。
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」（0.87）や「社会WEI平均」（0.94）が高い相関を示しており、全体的な指標に対して個別要素の影響が大きいことがわかります。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**:
– 全体的に、「公正性・公正さ」とその他の個々の要素での強力なポジティブ相関は、これらの概念が社会と個人の幸福にどれだけ密接に関連しているかを示唆しています。
– ビジネス上では、社会的または経済的指標の変動が他の要素に波及効果を及ぼす可能性が示唆されます。
– 社会的には、公正性や自由と多様性が重要な役割を果たし、それらが低下すると他の多くの要素にネガティブな影響を与える可能性があることを示しています。
このヒートマップは、社会と個人の福祉が多額の相互作用を持つ複雑なシステムであることを強調し、戦略策定における多岐の考慮事項の重要性を示します。
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:
この箱ひげ図は、国際カテゴリーのWEIスコアの分布を異なるタイプで比較しています。以下で詳しく分析します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 各カテゴリのスコアが特定のトレンドを示すというわけではありませんが、全体的にスコアの中央値が高い範囲（0.6以上）であることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリで外れ値（オープンなサークルで）が見られます。特に「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」のカテゴリに注目されます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 箱の幅はスコアの分布を示し、各カテゴリがいかに広い範囲のスコアを持つかを示しています。色はカテゴリ間の比較を視覚的に容易にしているため、違いを効率的に確認できます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時系列的な情報はこのグラフには明示されていませんが、360日間のデータとして扱われ、全体の変動を理解するためのスナップショットを提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部のカテゴリではスコアのばらつきが少なく、他のカテゴリではかなり広がっています。「社会WEI（生態系整備・教育機会）」はばらつきが少ない一方で、「個人WEI（持続可能性と自給自足）」は幅広い分布を示しています。
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**:
– 人々は特定のWEIスコアカテゴリが他のカテゴリよりも整合性や信頼性が高いと感じるかもしれません、特にばらつきが少ない場合。
– ビジネスや政策立案において、どの分野が安定して高スコアを維持しているかを理解し、それを活用することで国際的な競争力を高めるための戦略を設計できます。
– 外れ値の存在は、それぞれの分野で異常や進展があることを示しており、特定の国や地域での介入や支援の必要性を示唆しています。
全体として、このグラフは各WEIスコアがどのように分布しているのか、どの領域が安定しているのか、またどの領域で異常な結果が見られるのかを視覚的に理解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:
このグラフは、主成分分析（PCA）による二维プロットで、横軸が第1主成分、縦軸が第2主成分を示しています。以下にその視覚的特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– グラフに明確なトレンドは見られません。点はランダムに散らばっており、特定の方向に偏っているわけではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として顕著な点は見当たりませんが、一部の点が他のクラスタとは離れた位置に存在しています。これらは異常値や重要な特徴を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は観測されたデータのサンプルを表していると考えられます。第1主成分（寄与率: 65%）がデータのばらつきの大部分を捉えており、第2主成分（寄与率: 17%）がそれに続いています。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列データの関係性を直接示すものではありませんが、データが多次元空間でどのように分布しているかの概要を把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2つの主成分間に強い相関は見られないようです。データは比較的均等に分布しており、特定のパターンは観察されません。
6. **直感的な感覚と社会的影響**:
– データセットが国際的なカテゴリーであることから、異なる国や地域の特徴を捉えている可能性があります。PCAによりデータの次元が削減されているため、重要な特徴を見つける手がかりとして有用です。
– 社会的・経済的な分析では、何がこのような分布を引き起こしているのかを探ることで、各国の共通点や相違点を理解するのに役立つかもしれません。
総じて、このプロットはデータの多様性を視覚的に把握する手段を提供しており、さらなる深堀りやクラスター分析によって、より具体的な特徴が引き出せるでしょう。
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。