📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータセットの分析を通じて、いくつかの重要な傾向、異常、パターンを特定し、また、潜在的な要因について考察を行いました。
**時系列推移:**
– 「総合WEI」のスコアは、2025年7月1日の複数評価時点では上昇（0.66875から0.725）し、その後2025年7月2日に0.675に減少しています。この変動は主に短期的なものである可能性があります。
– 「個人WEI平均」は安定しており、全ての評価で0.675を維持しています。
– 「社会WEI平均」は同様に7月1日に大幅に上昇（0.6625から0.775）した後、7月2日に0.675に戻っています。
**異常値:**
– 異常値は報告されていませんが、7月1日の0.775という「社会WEI平均」のスコアの急上昇は注目すべきです。これは、特に「社会的公正」や「社会基盤・教育機会」のスコアが影響している可能性があります。
**季節性・トレンド・残差:**
– 長期的なトレンドを見出すにはデータが不足していますが、一日の中でのスコアの変動が示されています。
– 季節性パターンについても、データ範囲が限られており明確には特定できませんが、社会スコアの顕著な変動は、外部イベントや政治的イベントの影響を示唆しています。
– 残差成分は顕著な規則性を見出しづらいですが、短期的な予期しない変動や評価の一貫性の欠如があるかもしれません。
**項目間の相関:**
– 相関ヒートマップが利用可能な場合、それにより各WEI項目の関連性が可視化されると仮定します。例えば、「社会的持続可能性」と「社会的公平性」はしばしば関連しており、7月1日午前中の高い相関性が実際に影響している可能性があります。
**データ分布:**
– 箱ひげ図があれば、スコアのばらつきと外れ値を視覚化できますが、現行データではありません。特に、個人と社会のスコアが一部安定していることが、中央値の偏りを示唆します。
**主要な構成要素 (PCA):**
– PCAの結果から、PC1がほぼ全体の変動の87%を占め、PC2が13%です。このことは、総合WEIにおける最大要因が一つの変数または組み合わせに大きく依存していることを示唆します。この要因は、データ内の主要要素（例えば公正性や持続可能性）が他の指標よりも影響している可能性を示しています。
**結論:**
この分析により、特に短期的なスコアの変動が、政治的または社会的イベントによって引き起こされている可能性があることが示唆されます。また、個人のスコアは安定している一方、社会的要素は変動する傾向があります。重要なWEI変動要因を特定するには、より多くの日次データと詳細分析が必要です。
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:
### グラフの視覚的特徴とインサイト
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイント（青い点）は安定しており、最初の数日は横ばいです。
– ラインやランダムフォレストによる予測は一定を維持していますが、決定木回帰の予測は時間とともに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには外れ値や急激な変動は見られません。
– 決定木回帰のデータが急激に低下していることが目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータを示しています。
– 赤い「×」は予測データポイントですが、これらの具体的な値は表示されていません。
– 薄いグレーの背景は、予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– リニア回帰とランダムフォレスト回帰は安定した予測を示していますが、決定木回帰は下降トレンドを示しています。これにより、異なる予測手法間の違いが明確になっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現時点で実績データのみが揃っており、詳細な相関分析は困難です。
– しかし、予測方法ごとの趨勢の違いを考慮すると、時間の経過とともにより詳細な分析が求められるでしょう。
6. **直感的なインサイトおよび影響**:
– 実績データが安定していることから、現在の政治環境が安定していると解釈できます。
– 決定木回帰の急激な下降傾向が将来的なリスクを示唆する可能性があるため、今後の動向に注意が必要です。
– ビジネスや社会への影響として、安定した政治状況を背景に安心感があるが、予測通りの変動が発生しうるため、意思決定において慎重な対応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:
このグラフは、個人WEI平均スコアを30日間にわたって視覚化した時系列散布図です。以下にその視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績値（青色の点）は、グラフ冒頭の2点で提供されていますが、それ以降のデータはありません。これに対し、予測された値（ランダムフォレスト回帰、マゼンタ色の線）は横ばいを示しています。したがって、マゼンタ線により全体的に横ばい状態を予測されていると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 提供されている実際のデータは2点だけであり、特に外れ値や急激な変動は見当たりません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績を示し、マゼンタの線はランダムフォレスト回帰による予測を示しています。他の予測モデル（灰色、緑色、赤など）を示す線はなく、シンプルな可視化となっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフでは複数の予測モデルは1つだけで（ランダムフォレスト回帰）、その関係性を比較するデータはありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが少ないため、相関関係を議論するのは難しいですが、予測値と実績値の位置が一致していないため、予測の信頼性が問われる可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**:
– データの不足により、予測の信頼性への疑問や今後のトレンド予測が難しく感じられるかもしれません。社会的には、データが豊富に提供されると、より正確な予測が可能となるため、今後のデータ収集が重要です。特に政治的なカテゴリにおいては、正確な予測が政策立案や社会への影響を与える可能性があります。
全体として、このグラフから得られる情報は限られており、より多くの実績データがあると、予測の精度を向上させ、さらなる洞察を得ることが可能です。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）の青いプロットは一定の範囲に留まっています。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測（シアンとピンクの線）はほぼ水平に推移しており、30日間を通じて安定した予測を示しています。
– 法決定木回帰の予測（紫の線）は急激に下降してゼロ近くまで下がり、その後は横ばいになります。この急激な変動は注目に値します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 法決定木回帰の予測は、他の予測モデルとは大きく異なり、急激に変動しています。これはデータの変動や使用したモデルの特性を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青のプロットは実際のデータを示し、予測と実績の対応を観察できます。
– グレーの帯は予測の不確かさを示していますが、帯は狭く、予測が精密であることを示唆しています。
– 各予測ラインは異なるモデルによる予測を示しており、モデル間の予測の違いが視覚化されています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 実績データと各予測モデルとの乖離を観察することで、各モデルの精度を評価できます。
– 線形回帰とランダムフォレストの予測は互いによく一致しており、法決定木回帰とは大きく異なっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測不確かさ範囲内に留まっており、予測モデルが適切である可能性を示しています。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 法決定木回帰の予測が大きく異なることから、特定の条件で不適切なモデル選択をすると、過剰または過小評価のリスクがあることを示しています。
– 実績と他の予測が一致していることは、通常の状況では信頼に足る予測が得られている可能性を示唆しますが、急激な変動が社会的に敏感な政治的問題に直面する可能性も考慮する必要があります。
このグラフは、予測モデルが現実にどれだけ一致するかを評価する上で役立ち、特に政治的なイベントや決定がWEIスコアに与える影響を予測する際に有用です。モデルの違いを理解し、その結果を慎重に解釈することが重要です。
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:
1. **トレンド**:
– 実績は期間内で一定しています。最初の数日間は0.7付近を保っています。
– 予測（線形回帰およびランダムフォレスト回帰）は水平な線で、一定の値を示しています。
– 法決定木回帰の予測は急激に下降し、その後も低い水準で横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 法決定木回帰の予測は、急激に低下しています。これは他の予測手法とは異なる挙動です。
3. **各プロットや要素**:
– 実績は青いプロットで示され、実際のデータポイントを指しています。
– 各予測方法（線形回帰、法決定木、ランダムフォレスト）は異なる色の線で示され、それぞれ異なる予測を表しています。
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の間には大きな乖離は見られませんが、法決定木の予測は例外的に大きく下がっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績は予測の範囲に収まっており、線形回帰とランダムフォレスト回帰と一致しています。
– 法決定木の予測は、他の手法と大きく異なる挙動を示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 実績の安定性といくつかの予測方法の一致は、現状維持が予想されることを示唆します。
– 法決定木回帰の極端な予測は、異常またはある特定の条件下でのリスクを警戒するための警告となるかもしれません。
– 経済的余裕の安定は、社会的にもポジティブな影響を持ち、政策における安定性を支える要因となり得ます。しかし、異常な予測は、慎重な分析と対応策が必要です。
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:
以下は与えられたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**
– 実測データのポイントは初期の数日間のみ表示されていますが、全体としては大きな変動は見られません。
– ランダムフォレスト回帰による予測は直線で、期間全体にわたって一定です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実測データに外れ値や急激な変動は見られませんが、データポイントが限られているため、実際の変動要素は捉えにくいです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実測データを示しており、初期の数日に集中しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測で、WEIスコアが期間中一定であることを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示していますが、実測データの範囲内でしか存在していません。
4. **複数時系列データの関係性**
– グラフ内には他の回帰分析方法（線形回帰、決定木回帰）の線がないため、比較はできません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実測データが限られているため、相関関係や分布の特徴について明確な結論を出すことは困難です。
6. **洞察と影響**
– 実測データが限られているため、この期間中のWEIスコアはほぼ一定で、特に健康状態の変動は確認できません。安定した状態が維持されている可能性があります。
– 社会的・政治的には、個人の健康状態が安定していると解釈されるため特異な影響は少ないかもしれません。
しかし、データが限られているため、さらなる分析が必要です。データの追加収集や他の予測モデルとの比較が推奨されます。
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:
以下の点に基づいてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– グラフの全体的なトレンドは安定しています。実績データ（青色ドット）はおよそ0.6で横ばいです。予測データ（紫の線）も同様に一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– このグラフには外れ値や急激な変動は見られません。データは一貫しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色ドットは実績データを示しており、実際のWEIスコアの推移を表しています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰を用いた予測値で、同じく一定です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測のデータは密接に一致しています。このことから、現在のWEIスコアは予測モデルによって良好に捉えられていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測のスコアは高い相関があります。期間全体で一定のスコアを維持しています。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– このグラフからは、対象者の心理的ストレスレベルがこの30日間にわたって安定していることがわかります。特にストレスの増減がないため、現在の状況が安定していることを示しています。
– 社会やビジネスへの影響としては、このような安定した状態が続く場合、対象者や組織のパフォーマンスにはポジティブな影響を与える可能性があります。
この安定したトレンドは、通常の日常活動において予測される変動が少ないことを示唆しており、政治的な影響を受けていない可能性も考えられます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は最初の数日間にわたって変動しましたが、その後データが示されていないため明確なトレンドはありません。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全てフラットな横ばいを示しており、長期的に大きな変動がないと予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の実績値の範囲が狭く、個々の点が標準偏差内に収まっています。
– 特段の外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績値を示しており、自由度と自治の直近の実績を表示しています。
– グレーの範囲は予測の不確実性を示しており、実績がその範囲に収まっていることが重要です。
– ピンク、グリーン、シアンの線は、異なる回帰モデル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**
– 複数の予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はすべて同じ方向を示しており、データが追加されると変動される可能性がありますが、現時点では一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの相関は不明ですが、予測モデルは一貫して横ばいを予測しているため、変動に対する高い保守性を持っている可能性があります。
6. **洞察と影響**
– データが限られているため、今後の自由度や自治について大きな変化が予想されないことを示唆しており、現状維持が続くと考えられます。
– 政治的安定性が続く可能性があるが、同時に革新や進化の兆しが見えないとも解釈できます。
このグラフは、自由度と自治の現状維持を示唆しており、ビジネスや社会においては、特に急激な変化が求められない安定期において準備を進めるための材料として利用できると考えられます。
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:
### グラフの視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青色）のスコアは1日のみのデータですが、比較的高い位置（0.8付近）を示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫色）は急激に下降し、ほぼゼロに近い値を維持しています。
– 線形回帰（シアン色）および決定木回帰（マゼンタ色）の予測はほぼ一定しており、0.6付近に位置しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ランダムフォレストの予測に急激な変動が見られ、特に初期から中盤にかけて顕著な下降があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、赤い×は予測AIの予測を示していますが、具体的な予測値はプロットされていません。
– 予測の不確かさ範囲がグレーで表示され、結果の信頼性に影響を与えている可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測（AI）のデータポイント間に直接の視覚的な関連性は不明です。
– 複数の回帰モデルによる予測が、社会的な公平性の変動について異なる見解を提示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間に大きな差が見られます。特にランダムフォレストの予測の下降具合から、実績値を的確に追随できていない可能性があります。
6. **洞察**
– 人間が直感的に感じることとしては、予測の精度や一貫性に疑問を抱くかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、予測される公平性の維持が必要であることが示唆されています。特に、実績値が離れている場合、この差異の原因を探ることが重要です。モデルの選択とその結果の批評的な評価は、公平性や公正さを向上させるための具体的な政策決定を導くことに役立つでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察:
1. **トレンド**:
– 実績のプロット（青い点）は横ばいで、スコアは0.8付近に安定しています。
– 線形回帰による予測（赤紫の線）は明確に下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現在のデータには特に外れ値や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（実績AI）**: 実績値を示し、安定したパフォーマンスを表しています。
– **予測の不確かさ領域（xAI/3σ）**: グレーの領域は予測の不確かさを示し、幅が狭いことから高い信頼性があることを示唆しています。
– 各種予測線は、それぞれ異なる方法での将来予測を示します。「法定木回帰」と「ランダムフォレスト回帰」は非常に安定しており、「線形回帰」だけが顕著に下降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**:
– 実際のスコアは横ばいであるのに対し、線形回帰はスコアが下がると予測しています。この対照的な動きは、単純に線形トレンドだけで将来を予測することのリスクを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一定の値の周りに集まっていますが、線形予測がそれに異を唱える形になっています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 横ばいの実績スコアは、短期的には安定した持続可能性と自治性が維持されていることを人々に伝えます。しかし、線形回帰モデルの下降トレンドは、長期的な不安を呼び起こす可能性があります。
– ビジネスや社会的には、持続可能性を維持するために、現在の体制や政策を見直し、改善を図る領域があるのかもしれません。長期にわたって安定を求めるのであれば、線形予測による潜在的なリスクを評価し、対応策を講じる必要があります。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は7月初旬の3点のみで、以降の実績値のトレンドは示されていません。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク）と実績AIの予測（赤）は一定の値を保っています。
– 線形回帰（紫）は急激に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明らかな外れ値は見られませんが、線形回帰予測の急激な下降は特徴的です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しており、範囲内にあることが安定性を示します。
– 赤い点は予測の値を示しています。
– 各回帰モデルは異なる予測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**
– 線形回帰は下方傾向を示すのに対し、他のモデル（ランダムフォレスト、法定木回帰）は安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 線形回帰予測が他のモデルと大きく異なっているため、このモデル選択には注意が必要です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績に基づくとある程度の安定が期待されますが、モデル間の予測違いは不確実性を感じさせます。
– 社会基盤・教育機会における予測の信頼性が異なり、政策立案に影響を与える可能性があります。
– 異なるモデルを比較検討し、根拠に基づいた意思決定が重要です。
全体として、安定した予測を重視しつつも、モデルの選択によっては異なるシナリオを考慮する余地が示唆されています。
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:
以下は、提供されたグラフから得られる分析結果です。
1. **トレンド**
– 実績（青色の点）は最初の3日間で観察されており、若干のばらつきがありますが大きな変動はありません。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫色の線）は、残りの期間、一貫して横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は特に見られません。実績データが一時的にわずかに変動していますが、予想範囲内です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績を示しており、実際のWEIスコアを表しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさ範囲を示しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫色）はモデルによる予測を示し、一定のスコアを維持しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データとランダムフォレスト回帰の予測は近い値にあり、ランダムフォレスト回帰の予測は実績のばらつきを考慮し、安定した予測を提供しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測範囲に収まっており、予測との相関性が見られます。また、実績データは周期的な変動を示していません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– WEIスコアが一定の範囲内で安定していることは、社会の共生・多様性・自由の保障がこの期間中、特段の変動を受けていない可能性を示唆しています。
– 予測の一貫性は、政策や社会的要因が大きくぶれないことによる安心感を提供するかもしれません。ビジネスや政策立案者は、この安定性に基づいて今後の戦略を計画することができるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップは、WEIスコアの時系列変動を表しています。カラーの変化から、特定の時間帯（19時）に全体的に高い値（黄色）が見られ、他の時間帯（8時）は低い値（紫色）が見られることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立った外れ値は示されていませんが、色の対比から急激な変動が一目で分かります。19時から8時にかけての変化が顕著です。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色のコントラストがスコアの密度を示しており、黄色が高いスコア、紫が低いスコアを表しています。このことから、19時にかけてスコアが高まる傾向にあることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同一日内での時間帯ごとの比較が可能です。全体として19時はスコアが高く、8時は低いことが観察されるため、時間帯による変化を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色の分布から、スコアが極端に高い時間帯と低い時間帯が二極化していることが示唆されます。特定の時間帯にのみ高いスコアが出るため、これがイベントや出来事に起因している可能性があります。
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**
– ヒートマップから、特定の時間帯に政治的なイベントやアクティビティが活発化することが示唆されます。これは、社会的な議論やニュース、政策決定などが特定の時刻に集中している可能性があります。このような時間帯に合わせた戦略を考えることで、政治活動やキャンペーンの効果を高めることができるでしょう。
全体として、政治的な活動の時間帯の変動を把握し、その情報をもとに関連する計画を立てることが求められます。
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:
以下は、ヒートマップの分析結果とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 一般的な上昇や下降トレンドは見られず、ヒートマップは単純な二日間のデータを示しています。
– 短期間のため、周期性や長期的なトレンドは観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データは二日間分のみで、特に外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃さがWEIスコアを示しており、比較的一定したスコアが表示されていますが、変化は少ないです。
– カラースケールを見る限り、数値は中間域に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時系列データはなく、二日間独立した表示と見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の変化が少ないため、この短期間の間では特に目立った相関関係や分布の特徴はありません。
6. **直感的に感じることと社会への影響**:
– このようなヒートマップからは、政治的な状況の安定性や特定の指標が穏やかであることが読み取れます。
– 短期間なので、具体的なインパクトを測るのは難しいですが、データが示す安定性は関連する決定の一貫性や予測可能性を反映している可能性があります。
– 政治的なデータであるため、今後のプロジェクトや政策へのフィードバックが期待されるでしょう。
全体として、より多くの日数やデータポイントがあれば、さらなるトレンドやパターンを分析でき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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップでは、2025-07-01と2025-07-02の2日間における特定の時間帯（19時と8時）での社会WEI平均スコアが示されています。全体として短期間（2日）のデータであるため、明確なトレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-01の19時の時間帯には、明らかにスコアが高く（黄色）、その対照として2025-07-02の8時の時間帯には低いスコア（紫）が示されており、急激な変動が確認できます。
3. **各プロットや要素**
– 色の違いがスコアの変動を示しています。黄色が高い値、紫が低い値を表しており、スコアの増減が視覚的にわかりやすくされています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 全体として1日の中でのスコアの急な増減が見られるため、これが日中の特定の出来事や状況に関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データが2つの時間帯だけであるため、相関関係や分布の分析は難しいですが、異なる日の同じ時間帯でのスコアの違いは注目に値します。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 黄色（高スコア）の時間帯は、可能性としては社会的に重要な出来事があったり、何らかの政策や出来事が影響を及ぼした時間帯であるかもしれません。
– ビジネスや社会に対しての影響として、特定の時間帯における社会の関心の高まりや政策への反応が示唆されており、これらの時間帯における活動を注視する必要があるかもしれません。
このようにヒートマップの色の変動を通じて、社会の動向や関心の変化を把握することができます。この情報は、政策立案や社会的活動の指針として役立てることが考えられます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップは相関関係を示しており、個々のトレンドの上下というよりも、項目間の関係性を可視化しています。明確なトレンドは見えません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 個人WEI（経済的余裕）と他の項目（特に社会WEI（共生・多様性・自由の保障））との相関が-0.50と、他に比べて低く、ここに注目できるかなりの変動点があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃さ（赤）は強い正の相関を示し、青色は負の相関を示します。赤色が多いことから、多くの項目間に強い関連が存在し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**:
– ヒートマップは時系列データを直接示していませんが、30日間の相関を分析しています。時間的変化よりも系統的な関連が重視されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合WEI、社会WEI（公平性・公正さ）、社会WEI（持続可能性と自治性）は、他の多くの項目と強い正の相関を示しています。
– 逆に、個人WEI（自由度と自治）は、マイナス要素が目立つため、これらの項目とは異なる動きを示している可能性があります。
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**:
– 経済的余裕が他の社会的要素と弱い相関または負の相関を示していることから、経済状況が社会的側面にどのように影響するかを再考する余地があることを示唆しています。
– 強い相関が見られる項目（例えば総合WEIと社会的項目）については、統合的なアプローチで社会政策が設計されるべきです。
このような相関を理解することは、政策立案者やビジネスリーダーがバランスの取れた決定を下すのに役立ちます。社会的かつ経済的な側面が相互にどのように影響し合っているかを理解するためには、こうした視点が必要です。
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:
この箱ひげ図（ボックスプロット）は、異なるWEIタイプ（総合WEI、個人WEI、社会WEIなど）のスコア分布を30日間にわたって比較しています。分析および洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**
– 全体的にWEIスコアは0.4から0.9の範囲内にあり、大きな上昇や下降のトレンドはありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 大部分のWEIタイプに外れ値は見られませんが、一部は分布が広いことから急激な変動の可能性を示唆しています（例えば個人WEI（経済的余裕））。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱ひげ図はWEIタイプごとのデータの中央値、四分位範囲（IQR）、および範囲外のデータポイント（外れ値）を示しています。
– 色は異なるWEIタイプを区別している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– WEIタイプ間でスコアが類似したパターンを示すものもあり、互いに関連している可能性があります。例えば、個人WEI（自由度と自治）と社会WEI（公平性・公正さ）など。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIタイプによってスコアの分布特性が異なります。一部は中央値が高く、分布が狭い（例：社会WEI（生態系・持続可能性））、逆に中央値が低く、分布が広いものもあります（例：個人WEI（心地よさとストレス））。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 視覚的に見て、安定しているWEIタイプと変動が大きいWEIタイプが混在しています。これは、それぞれの領域における政策や社会状況の安定性を反映している可能性があります。
– 個人や社会の福祉が評価される中で、特定のWEIタイプが改善の余地があると認識されるかもしれません。
このグラフは、政策立案者や社会分析者に各カテゴリの強さと弱さを理解するための基盤を提供します。特に、どの分野において政策の改善が求められるかを視覚的に示唆しています。
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:
以下の視点からグラフを分析します：
1. **トレンド**
– グラフは主成分分析（PCA）による散布図であり、特定の「トレンド」そのものはありません。主成分でデータの構造を俯瞰しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– プロットされた点が3つあり、そのうち一つが他の2つからかなり離れていることから、この点が外れ値として挙げられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 点の色や密度は一定で、色の違いによる意味は無さそうです。第1および第2主成分は、それぞれの軸でのデータの相違を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列の変化というよりは、ある瞬間のデータの構成を比較しているため、時間依存の関係性は読み取れません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分（87%）が大部分のバリエーションを説明しており、第2主成分（13%）はそれほど強い影響を持たないことがわかります。分布から、データは主に第1主成分に沿って広がっていることが示唆されます。
6. **人間が直感的に感じること及び影響力**
– このようなグラフを見たとき、外れたデータポイントに注目するのが自然です。ビジネスや社会の文脈で考えると、通常の範囲から逸脱しているデータが重要な変化や異常を示している可能性を示唆します。これが意味するのは、そのデータポイントに関連する要因が異常を示している可能性があるため、さらなる調査が必要であるということです。
このグラフから、主に外れたデータポイントに焦点を当て、その背後にある原因を探ることが、政治的意思決定においても有益と言えます。
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。