📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下は与えられたデータに基づく分析結果です。
### 時系列推移と全体のトレンド
– 総合WEIスコアは、データの初期段階で一貫して上昇傾向を示していますが、中盤以降はやや変動が大きくなっています。この間、スコアは0.65から0.85の間で変動し、最初の上昇トレンドに比べてやや安定していない印象があります。
– 個人WEI平均と社会WEI平均も同様に、序盤の急上昇の後、変動が見られます。この変動は季節性の影響か、具体的な出来事や政策変更によりおそらく引き起こされている可能性があります。
### 異常値と背景要因
– 特定の日における異常値として、特に2025年7月6日と12日には、特に大きなスコア（0.84以上）が観測されています。これらの日付の異常値は、特定の重要な出来事やそれに伴う社会的な影響を反映しているかもしれません。
– 逆に、7月19日や20日、24日などの日付では、スコアが低下していることが観察され、これも社会的または経済的要因によるものかもしれません。例えば、これらの日付周辺での特定の社会的出来事（例えば経済ショックや政策変更）が影響を与えている可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– 安定した上昇トレンドが初期に見られる一方で、季節性を示唆するパターンは見受けられません。しかし、データは短期間の急上昇および下落という不定期な変動を多く含んでいます。
– 残差の分析からは、説明できない短期的な変動が全体に存在することを示唆しています。これは、集計外の要因や短期的な社会的イベントなどが影響していることを意味します。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップから、特に社会的エンゲージメントと持続可能性、社会基盤の項目が他の要素と高い相関を示しています。これは、持続可能性の向上が社会基盤の強化と密接に関連していることを示唆しています。
– また、個人の健康状態および精神的ストレスのスコアは独立性が高く、他の項目のスコアと相関が少ないことがわかります。
### データ分布と外れ値
– 箱ひげ図からは、経済的余裕、健康状態、および精神的ストレスにおけるデータのばらつきが比較的大きく、多数の外れ値が存在します。これらのばらつきは、個別の環境、政策、または外部要因に由来する可能性があります。
### PCA分析
– 主成分分析（PCA）によると、PC1（主要な構成要素1）がデータの66%の分散を説明しています。これは、ほとんどのデータ変動がPC1に集約されることを示し、全体的なトレンドの指標として有用であることを示唆します。
– PC2の15%という寄与率は、二次的な要因や特定のイベントの影響を示唆していると考えられます。
データ全体から言えることは、初期の上昇傾向からの変動が比較的コントロールされておらず、予期せぬイベントが幾つかのスコアに直接影響を与えている可能性が高いということです。これは、今後の政策立案や社会的対応において重要な洞察を提供します。
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:
このグラフについて分析を行います。
### 1. トレンド
– **観測期間**: 2025年7月から2026年7月までの1年間。
– **トレンド**: グラフ全体で明確な傾向はありませんが、異なった色のプロット群が示されています。左側の部分で密集しているデータ点は、安定した動きを示していると考えられます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値は黒い円で示されており、他のデータ点と比べて異常と捉えられる可能性があります。これらの点に注意を向け、原因を特定することが重要です。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（実績AI）**: ブルーのプロットで示され、左側に密集しています。
– **予測（予測AI）**: 赤い「×」で示され、予測がどう実績に対応するかを探る材料となります。
– **昨年（比較AI）**: 緑のプロットは昨年のデータのようです。
– 各色の線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回帰）を表しています。
### 4. 関係性
– 緑の昨年データと他のデータとの密度やパターンの違いがあり、比較することで変化を読み取ることができます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各プロットの分布には傾向が見られ、例えば、左側のブルーは集中しているが、右側の緑は拡散しているため、年間の変動が考えられます。
### 6. 直感的な洞察と影響
– 人間が直感的に感じ取ることとして、予測モデルによって大きく異なる結果が出ている点は、決定の不確実性を示唆していると考えられます。
– ビジネスや社会への影響としては、予測の正確性や異常値の存在が意思決定に及ぼす影響の可能性があり、それに対する対策が必要となるでしょう。
このように、視覚的特徴を詳細に考慮することで、データの背後にある物語や意味を読み解き、適切な判断をサポートすることが可能です。
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:
このグラフの分析として、以下の点が挙げられます。
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータは、その期間の初めからY軸で高い値を示していますが、時間が経つにつれてやや増減があります。
– 予測AIデータは、2026年の初めに始まり、それまでの実績値を超える高値を示しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「異常値」のラベルが付けられた点が、実績データのクラスタ内外に見られます。これらの外れ値は、システムの予測や実績値に対して大きく逸脱しており、解析や考察が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青い点で示され、比較的高いスコアに集中しています。
– 予測データ（赤いX）は、実績データよりも高い値を示す傾向にあるようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測および実績データは、相関しているように見え、時間とともにWEIスコアが上昇しているという示唆があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データが同じ時期に存在しないため、直接的な相関分析は難しいが、予測が高い値に集中していることが、今後のトレンドを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**:
– データの大部分が高いWEIスコアに集中しており、全体的に前向きな評価が直感的に感じられます。
– ビジネスや社会的には、実績と予測のギャップ分析に基づく改善や戦略策定が考えられ、特に予測値の高まりを活かした戦略が有用となるかもしれません。
このグラフは、個人WEI平均スコアが高い状態を維持しようとしていることを示しており、予測モデルを活用してさらに良い結果を目指すことが期待されます。
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:
この時系列散布図は、社会的なWEI平均スコアを時間軸で示したものです。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 青色の実績AIスコアは、最初の期間で比較的安定しており、大きな変動は見られません。
– 緑色の前年AIスコアでも一定の範囲内で安定しているため、大きな変化は予測されていないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットの中に黒い〇で囲まれている点が見られ、これが外れ値を示しています。ここでのスコアの変動は異なる要因によるものかもしれません。
– 特に急激な変動はないですが、予測値と実績値の間に多少のズレがあり、その分析が必要です。
3. **各プロットや要素**:
– 青色は実績、緑色は前年のデータで、実績と比較のための基準として使用されています。
– 紫、青、緑、ピンクの異なる色の線が、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）を示しています。それぞれ微妙に異なる予測をしていますが、全体的な傾向は似ています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測モデルの間に密接な関連があり、将来的な予測精度の向上につながる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの分布は全体的に高めで0.7〜1.0の間に集中しています。これは、公平な社会評価が一定レベルで維持されていることを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 一見して、スコアが高く安定しているため、社会的な状況は概ね良好と評価できます。ビジネスや政策立案において、現状維持が可能であるという安心感を与える一方で、外れ値の原因究明や細部にわたる分析が長期的な改善には必要です。
全体として、このグラフは社会的基準の安定度を評価する上で有用であり、異常値や予測の精度改善に活用できる情報を提供しています。
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:
このグラフは、個人の経済的余裕（WEI）のスコア推移を示す時系列散布図です。以下に、グラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 過去のデータ（青）は横ばいに見え、直近のデータ（緑）は若干の変動がありますが、全体的なトレンドがどちらも明確には示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色で示される過去のデータにはいくつかの異常値（黒で囲まれた円）が見られますが、極端な値は特に見当たりません。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットが過去の実績値を示しており、緑色のプロットが前年データを示しています。
– 四角形内の灰色部分は予測の不確かさ範囲を表し、予測の際の信頼区間を示します。
4. **複数データの関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が図示されており、予測の手法による結果の違いが見られますが、大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布図内のデータは左側（過去）と右側（現在）で分かれており、それぞれの分布に明確な傾向は見出せません。
6. **直感と影響**:
– 人間の直感からすると、過去1年において経済的余裕がほとんど変わっていないように見えます。このことから、経済環境が安定していることを示している可能性があります。
– ビジネスや社会的には、現状維持の経済政策が続くことを予測させる情報かもしれません。また、異常値が少ないことから、全体的にリスクが低い状態を表しているといえます。
全体として、このグラフは経済的な安定性を示しており、今後の予測も安定したトレンドを維持していく可能性が高いと示唆しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの左側（2025年半ば）にデータが集中しており、その後に大きな空白があります。その後、2026年に再びデータが現れています。これは、データ収集が期間的に中断した、もしくはデータの記録が欠けていることを示唆しています。
– 2025年のデータは横ばいですが、密度に変化が見えます。2026年のデータは上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としてマークされた点（黒い円）は、他のデータから離れた位置にあり、特に2025年のデータポイントに含まれています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **色とシンボル**:
– 青は実績データを示し、実際の観測値です。
– 緑は前年と比較したデータを示しています。
– 予測のためのモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の線が見えますが、それぞれが異なる予測を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルが異なるアプローチを取り、やや異なる予測トレンドを示しています。特に、異なる回帰モデルがどのようにデータを解釈しているかを評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの密度が一定していないため、時期によって健康状態の分布に変動があることがわかります。特に、2026年のデータは緑の点が上昇トレンドを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このデータは期間ごとの健康状態の変動を示唆しています。経済的や社会的要因が健康状態に影響を与えているかもしれません。
– 各予測モデルは異なる傾向を見せますが、実際のデータと照らし合わせて最適なモデルを選択することが重要です。
– 実績データが限られているため、追加のデータ収集が推奨されます。また、異常値の原因を特定し、対応することで、計測の精度向上に寄与するでしょう。
このグラフは、健康の時間的推移に関する立体的な理解を提供し、政策決定やリソースの割り当てに役立ちます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは、2つの異なる時期における心理的ストレスのスコアを示しています。最初の期間は、2025年7月から2025年10月までで、2つ目の期間は2026年4月から2026年7月までとなっています。
– 各期間内では一定の範囲での変動は見られるが、大きなトレンドの変化は見られません。ただし、データは2つの異なる期間に分かれており、個々のスタディごとの比較が重要です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間（2025年7月から2025年10月）には、いくつかの異常値が黒い丸で示されています。これは標準的なスコア範囲を超えたデータを示しており、その要因を探る必要があります。
– データ内に急激な変動は見られませんが、異常値の出現が一定の期間で集中していることは注目に値します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 「実績（実績AI）」の青い点は実際のデータポイントを示しています。
– 「予測（予測AI）」の赤い×は予測データを示していますが、2025年9月のデータにしか存在しません。
– 前年度の「比較AI」の緑色のデータは2026年の別の期間のデータとして示され、異なる時期のストレスレベルの比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる2つの期間のデータが存在しており、前後のストレスレベルの変化を検証することが可能です。しかし、期間の重なりがないため、直接的な因果関係の特定には注意が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各期間のデータは、比較的広い範囲にわたって散布されており、特定の相関関係はこのグラフからは見つけにくいです。
– 異常値の頻度やパターンが各期間で異なる可能性があります。
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**:
– タイミングによって心理的ストレスのレベルが顕著に異なることは、人々やコミュニティ全体のストレス管理戦略に重要なインサイトを提供できます。
– 異常値の出現は、特定のイベントや状況に伴う急激なストレス増加を示している可能性があり、対策が必要です。
– このデータが示唆する心理的健康の変動は、職場環境や個人の幸福に関する重要な変数となり得ます。
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:
このグラフには、「個人WEI（自由度と自治）」のスコアが時系列で示されています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– 青の実績データには、全体的に安定しているが、若干の変動が見られます。期間の後半には実績データが存在しないため、トレンドの明確さが欠けています。
– 緑の予測データでは、一定の上昇トレンドが示され、時間とともに微増しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには異常値がいくつか認識されており、予測と実績が異なる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青）は過去のデータを示し、予測データ（緑）は将来の見通しを示しています。
– 灰色の領域は予測の許容範囲を表し、予測に基づく不確実性を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測の範囲と予測値は整合しており、予測が実績に対してどの程度の精度を持つか示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に強い相関は確認できませんが、予測精度を示すための限界と不確実性が理解できます。
6. **直感的な理解と影響**:
– このグラフから、今後の自由度と自治の傾向は改善方向にあると予測されるが、まだ多くの不確定要素があることが分かります。このことは、政策決定者が自由度と自治の推進にあたって必要な施策を講じる場合の基礎情報に利用できるでしょう。
– 人々は不安定なところがあるものの、将来的な改善の兆しが見えることに希望を感じるでしょう。
全体として、実績データの安定性と予測データの微増傾向は、未来に向けた社会の自由度と自治の向上を示唆していますが、依然として注目すべき変動要素が存在します。予測の不確実性を考慮し、柔軟な対応が求められるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初の期間（2025年7月〜2025年9月）では、実績（青）が0.5から0.8の範囲に分布しています。この時期のWEIスコアは比較的一定です。
– その後、前年のデータ（緑）は、おおむね0.6から0.8の範囲で、過去の実績と比べると高めの数値を示しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値としてマークされたデータ（黒縁の円）がところどころに存在し、特に初期の実績データで目立ちます。
3. **プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績値で、紫や緑の線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）による予測です。
– 予測との乖離を示すグレーの範囲が描かれており、実績データの範囲内にほぼ収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期のデータは予測範囲の中心付近にあり、予測の精度が高いことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布全体としては、WEIスコアが徐々に改善されている様子が見て取れます。前年データはさらに高いスコアを示しており、向上トレンドが伺えます。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– このデータは、WEIスコアが安定的に高水準を保ちつつあることを示しています。これは国際的な公平性および公正さが改善されつつあることを示唆しており、関係するステークホルダーにとってはポジティブな兆候です。
– 社会全体の公平性向上を評価する際、新たな施策や方針をサポートするための根拠として、このデータを利用することができるかもしれません。
このように、このグラフからは、WEIスコアが安定的に向上しつつあるというポジティブな流れが見て取れます。予測モデルの精度も高いので、将来の施策立案に活用できるでしょう。
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**:
– グラフは2つの主要な時期に分かれています。2025年7月から12月にかけて、実績データ（青色）はほぼ一貫して高いスコア（0.8から1.0の範囲）で推移しています。2026年5月以降も安定的に高い数値を示しています。
– 予測データ（紫色、ピンク色）は、2025年末から2026年にかけてやや下降していますが、依然として高いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で示された異常値が2025年の初期に幾つか見られますが、それ以降は大きな外れ値は存在しません。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は、若干の変動を伴いつつも大きく変化していない様子が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色プロットは実績データを示し、全体として高水準での安定を表しています。
– 緑色の薄いプロットは前年データを示しており、現在のデータと比較して若干低い位置にあります。
– 予測データとその不確かさの範囲（灰色）も描かれており、データの将来的な安定性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績データと前年データを比較すると、全体としてスコアが向上している様子が表れています。
– 予測データはやや下降しつつも、引き続き持続可能性と自治性が高水準を保つと予測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データ、予測データともに高スコアを維持しており、特に大きな変動は認められません。
– 異常値が限られた時期に集中しており、それが全体のトレンドに大きく影響を与えていない点が特徴です。
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**:
– 高いWEIスコアは持続可能性や自治性の面で非常に良いパフォーマンスを示しており、政策や経営戦略の成功を感じ取れるでしょう。ビジネスへのポジティブな影響として、持続可能な成長が期待できます。
– 予測が高い信頼性を持ち、安定的なスコアを維持することから、持続可能性に対する長期的な取り組みとその成果が確認できると予測されます。
このグラフは、持続可能性と自治性の向上を示すポジティブな指標として解釈され、今後の施策や方針の参考とされることが期待されます。
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:
グラフの分析に基づく見解は以下の通りです：
### 1. トレンド
– **上昇または下降トレンド**は明確ではなく、横ばいが続いているように見えます。データは特定の期間でかなり密集しています。
– **周期性**は特に確認できません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値が黒い丸で示されていますが、実績データ（青色）と重なる形で存在しています。
– 急激な変動は特に見られません。データは比較的一定の範囲内に収まっています。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **青色の実績データ**は実際の値を示しており、高い信頼性があるでしょう。
– **予測（紫色の線）**は予測モデルごとに異なるが、全体的に実績データと一致しているように見えます。
– **緑色の昨年データ**は、直近のデータと類似していることを示しており、安定していると考えられます。
### 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**（特に線形回帰とランダムフォレスト回帰）は、全体的なパターンが一致し、モデルの予測が信頼できることを示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと予測データは相関が高く、モデルが過去の実績をかなり正確に予測していることを示しています。
### 6. 直感及び影響に関する洞察
– グラフから得られる直感的な印象としては、社会基盤と教育機会のスコアは非常に安定していると感じられます。
– 安定したスコアは、この領域での政策や取り組みが効果的である可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会に対する影響として、この安定性はリスクを低減し、新たな投資やプロジェクトの計画を立てる際の信頼性に寄与するでしょう。
全体として、WEIスコアのデータは安定しており、予測モデルも過去のデータを適切に捉えているため、今後の計画や予測に有用です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 過去の実績（青い点）は、全体的に高いスコアから始まり、その後やや低下または横ばいの傾向があります。
– 予測（緑の点）は、一部の期間で密集し、やや増加傾向にあるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点の中にいくつか異常値（黒い円で囲まれた点）が見られ、これらは予期しない大きな変動を示しています。
– 予測のモデル間で（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）結果が一致していない場合もあるため、変動があるようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点（実績）は過去のデータを示し、緑の点（予測）は未来の予測を示しています。
– 紫やピンクの線は予測モデルの異なる手法を表しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 過去の実績と予測の間には一定の一貫性が見られるが、予測のばらつきがあり、特に異常値付近では不一致が見られる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総じて予測は安定しているが、異常値付近では予測が難しいことを示唆しています。
– データが分類されているので、全体的な傾向を見る際には濃淡の違いが重要です。
6. **直感的な洞察と影響**
– スコアが高いことは社会の共生・多様性・自由の保障における良好な状態を示します。予測が上昇傾向を示しており、それが実現するならば、より多様性豊かで自由な社会が期待されます。
– 異常値や急激な変動は政策変更や社会的不安など、外的な要因の影響を受けている可能性があり、それらの原因を特定し対応することが重要です。
– ビジネスにおいては、社会の変化を予測することで、未来の戦略をより的確に定められます。
この分析に基づいて、政策策定者やビジネスリーダーは戦略を調整し、社会のよりよい発展に向けた具体的なアクションを設計するべきです。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 時間ごとのヒートマップは、特定の時間帯と日付に集中してデータが記録されています。一部の時間帯で高値が連続しているパターンが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色の変化が急激なポイントがあります。一部の日付および時間帯（特に7月上旬と中旬）に、著しく色が濃い部分があります。これらは外れ値や急激な変動を示唆しています。
3. **要素（色、密度）**
– 色の濃淡がWEIスコアの強さを示しています。黄色に近い色は高いスコア、濃い紫は低いスコアを示しています。全体的に、昼間よりも夜の時間帯の方が色が濃くなる傾向にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– それぞれの時間帯が独立しているように見えますが、特定の日において複数の時間帯が同じ色相に偏ることがあるため、日によって特異な現象が起きていた可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高いWEIスコアが見られる日（7月中旬）では、特定の時間帯に集中してスコアが改善されています。逆に、マイナスに振れる日は広範囲の時間帯に影響が及んでいるように見えます。
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**
– 直感的に、特定の変化がイベントや活動の影響を受けている可能性があります。例えば、イベントや政策の発表が影響して、特定の日や時間に社会的反応が起こったことを暗示しているかもしれません。
– ビジネス的には、特定の時間帯に注目すべきトレンドや活動のピークを見つけることができ、マーケティング戦略の策定に役立つ可能性があります。
全体的に、このヒートマップからは時間帯や日付に依存した特定の行動パターンが浮かび上がっており、それに基づく社会やビジネスの戦略が考えられます。
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:
このヒートマップを分析して、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体を通じて、特定の時間帯におけるスコアの変動が見られます。明確な上昇または下降トレンドは確認できませんが、いくつかの時間帯で周期性がうかがえます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に18時や23時付近でスコアに急激な変動が見られます。これらの変動が外れ値として機能し、特定のイベントや出来事に関連している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色はスコアの高さを表し、黄色が最も高く、紫が最も低いことを示しています。このカラーレンジを通じて、特定の時間と日付にわたるスコアの分布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**:
– 時間帯ごとの色の分布により、特定の時間帯でのスコアが他の時間帯と比べて一貫して高い、または低いことが確認できます。このパターンに基づいて、何らかの要因が時間帯ごとのスコアの変動に影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 横方向の色の変化が比較的一貫している部分があり、これが特定の日付の一定時間帯におけるスコアの一貫した変動を示唆しています。
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**:
– このグラフからは、特定の時間帯でのスコア変動が人々の行動や選択に影響を与える可能性が考えられます。例えば、ビジネスにおいては、特定の時間でプロモーション活動を行うことが効果的であることを示唆するかもしれません。また、社会的には日常の活動がスコアの変化に寄与している可能性があり、これに基づいた戦略的な意思決定が求められるでしょう。
全体として、このヒートマップは時間帯別スコアの多様な分布を視覚化し、より深い分析や意思決定のための出発点とな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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 全体的に見て、時間帯ごとのカラーパターンに明確な周期性やトレンドは見受けられませんが、時間帯によって色の変化が見られます。特定の日付に濃い色が集中しているエリアがあることから、日付や時間帯でWEIスコアの変動があるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日付や時間帯において、特に色が濃くなっている部分があり、これが外れ値や異常値を示している可能性が考えられます。例えば、7月23日や7月27日に濃い紫色の領域が見られ、この時期でのスコアが通常よりも低いことを示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– カラーバーのガイドによると、黄色から緑色が高いスコア（0.900付近）を、紫が低いスコア（0.700付近）を示しています。濃い緑色や黄色が見える日は、社会WEIスコアが良好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**
– 各時間帯におけるカラーパターンは異なり、特定の時間帯に共通する傾向は見られないようです。しかし、22時台では比較的高いスコアが連続している点が注目されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色の分布から、特に高スコアの日が連なって出現する傾向があります。これにより、特定の条件やイベントが高スコアに影響を与える可能性が考えられます。
6. **直感的な感想と影響**
– 人間がこのグラフから直感的に感じることとして、一般的に22時台が高スコアを示しており、この時間が社会的に何らかのポジティブな要因と関連している可能性があります。また、特定の日付でのスコアの低下は、社会やビジネスの活動の変化や外部要因（イベント、政策変更など）によるものかもしれません。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 相関ヒートマップは時系列データではないため、トレンドの分析は適用されません。ただし、全体的なパターンや相関の強さを把握できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 主に相関を示すため、外れ値や急激な変動の分析は該当しません。その代わりに、特に異常な相関値を探すことができます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各セルの色は、異なるWEI（Wellbeing Economy Index）の項目間の相関を示しています。
– 赤いセルは強い正の相関（相関係数 1.0に近い）を示し、青いセルは負の相関（相関係数 -1.0に近い）を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEI項目間の相関を分析することで、どの項目が他の項目と連動しているかがわかります。
– 例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」は非常に高い相関（0.88）を持ち、他の要素とも密接な相関があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と「社会WEI（多様性・自由の保障）」も高い相関（0.81）を示しています。
– 一方、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（自由度と自治）」は非常に低い相関（-0.09）であることがわかります。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「他の多くの項目」は比較的低い相関を示し、独立性が伺えます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 経済的な要因と心理的ストレス、不平等感との関連が弱いことから、幸福度やストレスは必ずしも経済的な豊かさに依存しない可能性が示唆されます。
– 社会的な要素、特に公正性や持続可能性、自由度が総合的な幸福度に強く影響していることは、ポリシーメイカーにとって重要な指標といえます。
– ビジネスにおいては、多様性や教育機会を重視することが、社会的な幸福向上に寄与する可能性があります。
このように、相関ヒートマップからは、WEI項目間の関係性や、それらの影響力が際立ちます。これにより、政策立案や企業戦略における重点分野が明確になるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体的に、WEIスコアは0.6から0.9の範囲に集中している。
– 「総合WEI」や「社会WEI平均」は比較的高いスコアを持ち、横ばいまたはわずかな上昇傾向があるように見える。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのWEIタイプ（特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」）には外れ値が見られる。これは異常な変動を示しており、特定の時期や条件下での急激な変動があった可能性がある。
– 特に「個人WEI（心的ストレス）」はスコアが低く、ばらつきが大きい。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– 各箱ひげ図の箱の長さは、そのWEIタイプ内のスコアのばらつきを示しています。箱が長いほど、データのばらつきが大きい。
– 線や点で表される外れ値は、全体の平均的な分布から大きく外れたデータポイントを示す。
– カラーバリエーションは単に視覚的な識別を助けるものであり、特に意味を持たない。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定のWEIタイプ間で似た傾向が見られる場合もある。「個人WEI（経済状況）」と「個人WEI（社会的結束）」はスコアに類似性があり、経済要因と社会的な要素の関連性を示している可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」と「社会WEI（持続可能性と自治）」のスコアは、他のWEIタイプに比べて高く、強い相関があるかは不明だが関心のある分野とみられる。
6. **直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– 総合的なWEIスコアが比較的高いことは、ある程度の社会的および経済的安定性を示唆している。ただし、心理的ストレスや公正性に関しては課題が残る可能性が高い。
– ビジネスや社会政策の観点からは、低いスコアやバラツキの大きい分野に対して改善策を講じる必要があり、特に心理的ストレスや公正性の領域に注力することが重要と考えられる。
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:
こちらのグラフは、国際カテゴリーのデータセットを対象に行った主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に各観点についての分析を記します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 散布図であり時系列データではないため、トレンドを直接識別することはできません。ただし、第一主成分が全体の66%に貢献していることから、横軸方向の広がりが重要な変動要因であると言えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 散布図上、プロットの密集度合いから外れたデータ点は特に目立ちません。ただし、第一主成分が-0.3以下、もしくは+0.3以上の領域にプロットされているデータ点は、異なる傾向を示す可能性があるため、これらが外れ値として扱われることがあります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 点の位置は、観測データが主成分においてどのように分布しているかを示します。第一主成分の寄与率が高いため、横方向の位置がより多くの情報を含んでいると考えられます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時系列データが直接示されているわけではありません。主成分分布に基づいて、異なる変数間や時系列的な関連性を見つけるための前処理的な分析ステップと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ点は比較的ランダムに散らばっていますが、第一主成分方向に若干の集中が見られることから、第一主成分が多くの変動を説明していると思われます。第二主成分は15%の寄与率で、分布の広がりは少ないですが、縦方向の変動要因も無視できません。
6. **直感的洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 第一主成分に大きな貢献があることから、このデータセットのほとんどは一つの主要因によって説明可能であり、この因子を特定することが重要です。
– ビジネスや社会においては、この主要因が特定されることで新たな戦略の策定に寄与する可能性があります。例えば、もしこれがマーケットの動向を示すものであれば、大きな変動要因がマーケティングプランや政策決定に影響を与える可能性が考えられます。
このグラフから得られる洞察は、そのデータを背後で支える変数や因子が具体的に何を表しているのかを特定することで、より深い分析が可能になります。
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。