📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータ分析結果
#### 1. 時系列推移
– **全体の傾向**:
– 各日付のデータを観察すると、総合WEIスコアは全体として安定しており、0.66から0.74の間で変動しています。日ごとの変動はあるものの、大幅な増減は見られません。
– **個人WEI平均**では若干の下降傾向が見られますが、最終的には再び復調する兆しがあります。特に、7月4日と5日に最低値を記録し、その後若干持ち直す動きが見えます。
– **社会WEI平均**はかなりの変動があり、特に7月初旬に高値を記録し、4日と5日に明確なピークが存在しています。
#### 2. 異常値
– 提供されたデータの中ではいくつかの異常値が報告されていますが、最も顕著なのは以下のスコアです：
– **総合WEI**の7月5日のスコア0.74は異常値として挙げられていますが、周囲の日のスコアと比較して大きく異なっているわけではありません。このため、日ごとの評価基準やデータ収集手法に何らかの調整が加えられた可能性があります。
– **個人のWEI（健康状態）**のスコア0.60（7月5日）は、前後のデータと明らかに異なり、この時期に何かしら健康に関する要因が悪化した可能性を示唆します。
– 他のカテゴリー（心理的ストレス、個人の自由度、社会の公正さ）でもいくつか日ごとに異常な変動が見られ、データ収集や報告の際の誤差、あるいは社会的出来事の影響が考えられます。
#### 3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **トレンド**: 全体としてなだらかな変動で、大きな上昇または下降を示す明確なトレンドはありません。
– **季節性**: 季節性のパターンは観察されておらず、データからは短期的な変動が主であることが示唆されます。
– **残差**: 数点の異常値により、データには説明しづらい変動が含まれていることが確認できます。
#### 4. 項目間の相関
– **経済的余裕と健康状態**および**心理的ストレス**は弱い負の相関があります。これは、経済的状況が健康やストレスに影響を及ぼしている可能性を示しています。
– **社会基盤・教育機会**と**社会の持続可能性**には強い正の相関があります。社会基盤の充実が持続可能性を支える要因であることを示唆しています。
#### 5. データ分布
– **箱ひげ図分析**:
– ほとんどのスコアは狭い範囲内に集中しており、中央値は0.65～0.75の間に位置しています。
– 外れ値は特定の日付でのみ見られ、日常的な範囲を超える変動として扱われます。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1**（寄与率: 42%）は、このデータセットの最大の変動要因を示し、おそらく全体的な政策の評価や大規模な社会イベントによる影響を表しています。
– **PC2**（寄与率: 20%）は、もう少し少なくとも一部の個人または社会因子の変動を反映している可能性があります。
### 結論
この30日間のWEIスコアデータは、全体として安定しているが、特定の日に大きな変動が見られるため、その背景には政治的、社会的イベントか政策変更が
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、一定の範囲内で変動し、大きな上昇や下降は見られません。全体としてやや横ばいまたは若干の上昇傾向があります。
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、どれも異なる傾向を示しています。線形回帰は上昇傾向、ランダムフォレスト回帰は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの青い点は、他の点から離れてプロットされており、これは異常値としてマークされています。これらは、一時的な変動や特異な事象による影響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**
– 青い点は実際の過去のデータであり、赤い×は予測値を示しています。
– 外れ値は黒い枠で囲まれ、注意が必要とされるポイントを示しています。
– グレーの影の範囲は予測の不確かさを示しており、予測の信頼性の幅を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データを比較すると、実績が予測の範囲内に収まっていることがわかります。ただし、予測手法により異なる方向性を持つため、使い分ける必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは、それほど広くばらつきがなく、比較的均一に分布しています。
6. **直感的なインサイトと社会・ビジネスへの影響**
– 短期間で大きな変化がないため、政治的安定が示唆されますが、時折発生する外れ値は注意が必要です。
– 予測モデルによる多様な傾向があるため、異なるシナリオを考慮に入れた戦略的な計画が求められるでしょう。
– 社会への影響としては、安定した政治状況が経済活動を促進する可能性がありますが、外れ値の要因が何かを理解することが重要です。
この分析により、全体として安定した状況が伺える一方で、予測や戦略に活かせる洞察が得られます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）はほぼ横ばいに見え、少しばらつきがあります。これは、特定の期間における個人のWEIスコアが安定していることを示唆しています。
– 予測線として示された3つのモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のトレンドはそれぞれ異なり、ランダムフォレスト回帰がわずかに上昇し、他の2つはほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示されていますが、これらは特定の数点のみで、他のデータポイントから大きく離れているわけではありません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実際の実績データを示し、比較的一定しています。
– X印は予測データですが、グラフからは見当たらないため、プロットされていないかもしれません。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、実際の実績データの密度が高い領域に一致しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰の予測は実績データと密接に一致していますが、ランダムフォレスト回帰の予測は若干異なります。これにより、予測モデルの選択が、結果にどのように影響するかを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは、ほぼ一定で安定しているため、短期間における大きな変動は見られません。予測範囲内に収まっていることから、モデルの精度が高いことが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフは、現状の政策や取り組みが安定しており、大きな変動は予想されないことを示しています。
– 社会的にはこの安定性が安心感をもたらすかもしれませんが、急激な変化がないことから、新しい政策や対応が遅れている可能性も考えられます。
– ビジネスや政策立案者にとって、この安定性はリスクを低減する一方で、新しいプランへの柔軟な適応を必要とするかもしれません。
この分析は、データの予測能力と安定性に焦点を当て、実際の決定に役立つ洞察を提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青の点）は、図の左側に集中しており、7月初旬にかけて安定しています。
– 予測データ（紫の線：ランダムフォレスト回帰）は横ばいの傾向を示し、予測データ（青緑の線：線形回帰）は緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立った外れ値はなく、全体的に均一に検出される範囲内に収まっています（グレイの範囲）。
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、短期間で多くの測定が行われたことを示しています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測で、将来的に安定した状況が続くことを示しています。
– 青緑の線は線形回帰による予測で、微妙な上昇トレンドを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値は、最初の7日間では大体一致しています。その後の予測ラインは異なるトレンドを示しており、ランダムフォレストによる予測が現実的な変化に敏感である可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は非常に密集しているため、分類に対する予測の信頼性が高いことが示唆されています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– **人間の感覚**：
– 短期間で安定したパフォーマンスを示すことで、特定の政策や活動が安定的に維持されているという印象を与えます。
– **ビジネスや社会への影響**：
– 政治的環境における安定性は、投資や経済活動において重要な安心材料となります。このグラフが示すような安定した予測は、政策決定者に対して自信を持たせる可能性があります。
このように、データの視覚化を通じて安定性と信頼性が明示されており、将来的な予測が一貫していることで、政策や経済活動における信頼感を高めることが期待されます。
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:
以下は、提供されたグラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は全体として横ばいで大きな変化はないようです。
– 予測データ（特に乱数フォレスト回帰のピンク線）は、一定の上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データには数個の外れ値（黒丸で囲まれている）が見られますが、グラフ全体としては極端な変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、比較的安定しています。
– 予測（Xマーク）は線形回帰や決定木とは異なる予測を示し、そこに不確かさの範囲（灰色の影）が設定されています。
– 線形回帰（薄紫線）と決定木（シアン線）はそれぞれ異なる傾向を示し、特に決定木はかなり平坦です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法により将来の見通しが異なりますが、乱数フォレスト回帰が最も楽観的な見通しを提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の変動は比較的小さいため、現時点での経済的余裕スコアが安定していることを示しています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 一般的に安定している経済的余裕スコアと異なる予測手法による多様な未来予想が提供されているため、人々は不確実性を感じるかもしれません。
– ビジネスや社会では、より保守的な予測（線形回帰や決定木）を基に戦略を練る一方で、可能性のある成長を示す乱数フォレスト回帰を考慮した積極的な戦略も重要です。
全体として、このグラフは安定した実績と異なる未来予測を比較するのに役立ちます。それぞれの予測手法の信頼性や背景を考慮しつつ、総合的な意思決定をすることが重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績AIのスコアはおおむね安定していますが、数日の間にわずかな変動があります。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は横ばいを示していますが、決定木回帰（紫の線）は若干の下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには外れ値と思われるデータポイントが2つマークされています。これらは他の値よりも高いスコアを示しています。
3. **各要素の意味**
– 青の点は実績データを示し、予測AIよりも不確実性の幅が小さいことが示されています。
– 外れ値（黒で囲まれている）は、通常の変動範囲を超えた異常な健康状態の変化を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルの線（ランダムフォレストと決定木）は異なるトレンドを示しており、モデル間での予測の違いが見られます。モデルの選択が重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは狭い範囲で集中しており、全体的な健康状態の変動が小さいことを示しています。
6. **直感的な解釈と社会的影響**
– 実績データの安定性は、対象者の健康状態がこの期間中に大きな問題を抱えていないことを示唆しています。
– 異常値があることから、特定の日に健康状態に異変が生じた可能性があり、それが社会的な注目を集めるかもしれません。
– 健康状態の監視と改善が求められる場合、決定木回帰の予測に基づく対策を考慮することが効果的かもしれません。
これらの洞察に基づいて、対象者の健康管理や政策形成に役立てることができるでしょう。
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:
以下はグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は7月1日から7月10日までのデータに基づいており、大きな変動は見られません。全体的に安定しているようです。
– 予測（紫の線）は、線形回帰とランダムフォレスト回帰の方法で表され、緩やかに上昇しています。これは、今後の心理的ストレススコアが増加する可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれたデータポイントは外れ値として識別されています。これらは異常な心理的ストレスを示している可能性があります。
– 外れ値は繰り返し発生しているわけではないため、限られた特定の出来事によるものかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、過去の実際の心理的ストレススコアを反映しています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示し、未来のスコアがこの範囲内に収まる可能性を表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測のスコアは同じ範囲内にありますが、予測は緩やかな上昇トレンドにあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の分布は比較的一定しており、急な変動は見られませんが、外れ値がいくつか目立ちます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じる可能性があるのは、ストレスが予測される増加傾向に対し、その影響を早めに考慮し対策を講じる必要があることです。
– 社会やビジネスへの影響として、心理的ストレスの増加は生産性の低下やメンタルヘルス問題の増加につながる可能性があるため、組織は支援体制を整える必要があるでしょう。
この情報をもとに、関連する要因を特定し、適切な対応策を講じることが重要です。
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:
グラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は初期段階で横ばい状態にあります。
– ランダムフォレスト回帰（紫のライン）は、緩やかに上昇し、その後横ばいになります。
– 線形回帰（淡い紫のライン）は、一定の値で横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには外れ値が複数見受けられ、特定の日に異常なスコアが記録されている可能性があります（黒い丸で囲まれた点）。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 実績（青い点）は過去のスコアの実測値を示し、予測（赤い×）は予測されたスコアです。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、変動の幅を示しています。
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間には明確な関係があり、実績の外れ値がよく予測されているかが注目です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの初期部分ではばらつきが見られますが、予測データはそれに比べてより一貫しており、予測の精度が示唆されています。
6. **直感的な感想と社会への影響**
– 初期段階のスコアのばらつきは、個人の自由度や自治の変動を反映しているかもしれません。
– 業界や政策決定者にとって、ランダムフォレスト回帰の結果が示す上昇トレンドは積極的な改善を示唆していると考えられ、今後の戦略に利用する価値があります。
このグラフは、個人の自由度と自治に関する変動が過去と未来にわたってどのように推移するかを示す重要なツールです。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青点）は、7月1日から7月5日の間に高い値で変動し、その後急激に下降し、横ばいになる傾向があります。
– 予測ライン（線形回帰とランダムフォレスト回帰）は、どちらも下降トレンドを示していますが、ランダムフォレストの方が顕著です。決定木回帰はよりフラットです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒枠）は、特に7月1日から7月5日の間に集中しています。これは、WEIスコアが急激な高値を示した時期を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青点（実績）は、実際の観測値を示しており、予測の範囲内に収まっているものと外れているものがあります。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示していますが、実績の多くはこの範囲内にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績は、予測の範囲外に出ることもあるが、多くの場合は予測に準じた動きを示しています。異なる予測方法間の比較では、線形回帰と決定木の予測の方が近似しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体としてWEIスコアが横ばいに近いが、予測段階での変動範囲が少ないことから、システムの安定的な状態を維持する挑戦があることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の直感としては、7月の初めに何か異常な事象があった可能性を感じさせます。高いスコアが社会的な不安定や重要な政治的決定による一時的な現象かもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、社会の公平性や公正さの perception（認識）に影響を与える可能性を持ち、政策作成や公共の信頼感に直接結びつく重要な指標であることが予測されます。
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:
このグラフは「社会WEI（持続可能性と自治性）」のスコアを示しており、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は期間中ほぼ横ばいで、スコアが安定していることを示しています。
– 予測曲線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）には若干の下降トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側に異常値とされる点があります。これは期間内で評価された他のデータポイントとは一線を画しています。この点をどのように扱うかは結果の信頼性に影響を及ぼします。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実際の実績を示し、安定したスコアを維持していることを示唆しています。
– 紫色やついの予測曲線からは、予測されるスコアの変化が制度の選択によって多少異なることが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの比較から、実績データは予測と一致していない部分があるものの、範囲内に多くの点が収まっており、制度の信頼性をある程度裏付けています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は狭い範囲に集まっており、安定した社会WEIスコアであることを示唆します。
6. **直感的な洞察や影響**
– 直感的には、現在の社会WEIスコアが堅調であることを示していますが、予測ではわずかに減少傾向を示しているため、将来的な改善策が必要かもしれません。
– 社会やビジネスへの影響として、スコアが持続的に安定していれば、政策立案者やビジネスリーダーが積極的な施策を通じて持続可能性と自治性を強化するための基盤となり得ます。
このグラフを通じて、現在の状況を理解しつつ、将来の改善点を模索することが求められます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータ（青いプロット）はほぼ横ばいの傾向を示しています。予測データ（紫色の線）は、ランダムフォレスト回帰モデルでの予測が、わずかに上昇した後、横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は一つ特に目立っています（黒い円で囲まれたプロット）。これは他のデータポイントと比較して大きく異なるスコアを示しています。
3. **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ており、紫の線は予測データを示しています。灰色の影は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）とがありますが、その中でランダムフォレスト回帰だけがわずかに異なる動きを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データ間には大きな変動は見受けられず、比較的一貫性がありますが、一つの外れ値が存在するため、その原因の分析が必要です。
6. **直感的な洞察および影響**
– 全体的にデータが安定しているため、WEIスコアに関しては、短期的な大きな変動が予想されないという人間の直感が働くでしょう。
– 外れ値は特異なイベントや政策変更による影響かもしれません。このデータは社会基盤や教育機会の計測に関連しているため、政治的または社会的な要因が影響している可能性があります。
この分析から、今年度の社会WEIスコアは概ね安定していることが確認できましたが、稀な外れ値の原因を探ることが、さらなる政策決定の重要なポイントとなるでしょう。
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:
以下にグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は、主に0.6から0.8の間で横ばいで推移しています。
– 線形回帰や決定木回帰の予測は、実績とほぼ一致して横ばいですが、ランダムフォレスト回帰の予測は全体的に上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにおいて、いくつかのデータポイントが異常値として黒い円で囲まれています。
– 異常値が目に付くが、その数は多くないため、全体のトレンドには大きな影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データで、黒い円で示されたのが異常値。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しており、この範囲内に予測が入り込んでいます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されていますが、ランダムフォレストだけが上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布はやや変動があるものの全体的に安定していますが、一部異常値が存在します。
– 予測ではランダムフォレストが他と異なる動きをしているため、他モデルとの予測の違いを注意深く分析する必要があります。
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**
– 直感的には、実績データが大きく変動していないため、現状維持が続く印象を受けます。
– ランダムフォレストの予測が示す可能性のある上昇傾向は、社会の多様性や自由の向上を示している可能性がありますが、これは他のモデルと矛盾しているためさらなる分析が必要です。
– もしランダムフォレストの予測が正しければ、政策変更や社会の進展が期待できますが、決定的な結論を出すには慎重な検討が必要です。
このように、グラフからは様々な洞察が得られますが、一部の不確実性を考慮しつつ全体の傾向を理解することが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– データは日次で、特定の時間帯ごとのWEIスコアを示しています。
– 色の変化から、一定の周期的な変動がありそうです。
– 特に7月上旬に向けてスコアが上昇している様子が見受けられます。
2. **外れ値・急激な変動**:
– 7月3日に色が大きく変わっている箇所があり、急激な値の変動があったことを示しています。
3. **各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、暗い色が低いスコア、明るい色が高いスコアを表しています。
– 縦軸の時間帯で、特定の時間帯に着目してスコアが高い/低いを観察することが可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の日付の中で、特に午後から夜にかけてスコアが高くなるようなパターンが見られます。
– これは、特定の社会的・政治的イベントの影響かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付間でスコアの一貫性が見られないため、外部要因が各日の日中に影響を及ぼしている可能性が考えられます。
– 繁忙時間の影響や出来事によって日々変動しているようです。
6. **洞察と影響**:
– このヒートマップから、人々は特定の日付や時間帯に社会的・政治的活動が特に活発化していることを直感的に感じ取ることができます。
– ビジネスや社会への影響として、戦略的なコミュニケーションタイミングを決定する際に、注目すべき時間帯や特定の日を特定できる点があるでしょう。
– 突発的なイベントやニュースがWEIスコアに与える影響を早期に察知することで、迅速な対応が可能となるでしょう。
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:
以下はグラフの分析結果です。
1. **トレンド**:
– 日時ごとに色が変わっており、全体として明確な上昇または下降のトレンドは見受けられません。ただし、特定の時間帯での色の変化が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日18時のデータが他と比べて暗い色（低スコア）で、外れ値として注目されます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– ヒートマップの色の違いは、個人WEIスコアの変化を示しています。スコアが高いほど色が明るくなります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日時と時間帯でのスコア変動が視覚的に色で示されています。同一日の異なる時間帯によってスコアが変動していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日時を通じて色の変化が一定でないことから、スコアに周期性や規則性はあまり見られません。
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に関する洞察**:
– 色の変化から、特定の時間帯に特に強い感情や出来事があった可能性があります。例えば、7月2日の夕方の低スコアは、この時間帯に特定の問題が発生した兆候かもしれません。
– 政治的活動が時間帯により異なることを示唆し、社会的な関心が一時的に集中する時間やイベントがあることを示しています。
– ビジネスや政策決定において、特定の時間帯を注視することが重要です。例えば、3日や5日の日中はスコアが比較的高くなっています。このような時間帯に警戒することで、効果的なコミュニケーションや対策が可能です。
このような分析に基づき、特定の変動原因を特定し、そこからビジネスチャンスやリスクを評価することが重要です。
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:
以下のグラフから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 期間内で、スコアは上下に変動しています。特定の日付（2025-07-03）では非常に高い値（黄色）が観察され、他の期間と比較して特異です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025-07-03のスコアが目立ちます。これは外れ値または特別なイベントの発生を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化はスコアの変動を示し、色が濃いほどスコアが低い（紫）、鮮やかになるほどスコアが高いこと（黄色）を示しています。
– 2025-07-03の午後8時の高スコアは、政治的または社会的な重要なイベントがあったことを示しているかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現時点で見る限り、特定の時間帯や日付に注目することができ、その日に影響を与えた要因を掘り下げる必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 比較的安定したスコア分布が見られますが、中には急激な変動を示す日もあるため、こうした変動の背景要因をさらに分析することが重要です。
6. **直感的な感想と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、特定の日付や時間において注目すべき出来事があるかもしれないということです。特に7月3日は重要な政治イベントがあった可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、社会的な安定性や集団的感情が特定のイベントによって左右されている可能性があり、企業戦略や行政の対応に影響を与えることが考えられます。
このグラフパターンの根底にある要因を明確にするためには、さらなるデータ解析や追加情報が必要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップは相関を示しており、時間に応じた変動ではなく、項目間の関係性を視覚的に示しています。したがって、トレンドとして特記すべきは、相関の強さ（高い場合は赤、低い場合は青）です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関の中で、特に注目すべきは予期せぬ負の相関が存在する場合です。「個人WEI（健康状態）」が他の要素（例：「個人WEI（自由度と自治）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」）とわずかに負の相関を持っています。これは異常値として注視すべきポイントです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡が強いほど、その2つの項目間の相関が強いことを示します。赤は正の相関を、青は負の相関を示しています。「総合WEI」と「社会WEI（公平性・公正さ）」間の相関（0.84）は特に強いです。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– このヒートマップは時系列データを直接表してはいません。ただし、個別の項目間の関係性が強いかどうかを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に見ると、正の相関が非常に多く、一部の項目を除けば、多くの項目が中程度以上の正の相関を示しています。特筆すべきは「個人WEI（自由度と自治）」と他の多くの項目（例:「社会WEI（公平性・公正さ）」、「個人WEI平均」など）間の高い正の相関です。
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**
– この相関ヒートマップから、人々が直感的に感じるのは、公平性や公正さが強い影響力を持っており、それが他の多くの要素と相関していることです。これは、政治や公共政策の設計において重要な因子です。
– ビジネスや社会的には、このような相関関係の理解は、政策決定や組織改革の際に、どの要素を強化すれば他の要素にも良い影響を与えるのかを判断する指標となります。特に「公平性・公正さ」の強化は、他のポジティブな社会的要素をも強化する可能性があることが示唆されます。
このヒートマップは、社会的な要素がどのように影響し合っているかを直感的に理解するのに非常に役立ちます。
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**:
– WEIスコアの分布に明確な上昇または下降トレンドは見られず、各カテゴリで独立した分布を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の保護）」に外れ値が観察されます。特に、前者は比較的低い値で外れ値があります。
3. **各プロットや要素**:
– 箱ひげ図は、中央値や四分位範囲を示しており、WEIスコアの分布とばらつきを視覚化しています。
– 色の違いは、異なるカテゴリを区別していますが、各色が特定の意味を持つわけではなさそうです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 期間が30日間であるため、時系列的な解析は難しいですが、全体的なスコア分布の比較が目的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの中央値は全体的に0.6から0.8程度に集中していますが、属性によってばらつきの違いが見られます。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」はばらつきが大きく、スコアの分布が広いことが確認できます。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**:
– 「心理的ストレス」と「共生、多様性、自由の保護」での外れ値は、特定の状況や政策がこれらの分野に特に強く影響を与えている可能性を示唆しています。
– 政治的な意思決定や政策立案において、社会のストレスレベルや多様性保護の重要性を再評価する必要があるかもしれません。
– 社会や個人の満足度が影響を受けるため、これらの指標は政策の評価や改善点を見つけるための重要なツールになります。
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、政治カテゴリのデータに対する主成分分析（PCA）の結果を示しています。主成分1と主成分2の軸でプロットされており、それぞれの軸の重要性が示されています（主成分1の寄与率は0.42、主成分2の寄与率は0.20です）。
### トレンド
– 主成分分析では通常の時間的なトレンドは示されませんが、プロットの分布からデータの構造的特徴が見て取れます。
– この場合、主成分1がより大きな割合でデータの分散を説明しており、横方向への拡がりが見られます。
### 外れ値や急激な変動
– グラフ上で明確な外れ値は見られませんが、中央付近よりも右上および左下に点が集まっている傾向があり、これがデータのクラスタリングを示唆している可能性があります。
### 各プロットや要素の意味
– 各点は、もともとのデータセットの異なる観測値やカテゴリを示しています。これにより、どの主成分がデータの特定の特徴を最も説明しているかを視覚化できます。
### 複数の時系列データの関係性
– 時系列要素はこのグラフにはありませんが、比較のために30日間のデータセットが考慮されています。
– 要素間の関係性を評価するには、追加の情報が必要です。
### 相関関係や分布の特徴
– 主成分の分布から、データが主に2つの方向に分散していることがわかります。主成分1方向の説明力が強いため、それがデータの最大の変動要因です。
### 人間が直感的に感じることおよび影響
– データが従うパターンやクラスタリングに気づくことで、政策立案者などは特定の問題や地域における特有の傾向を認識できるでしょう。
– 結果として、これらの理解が政治的戦略の調整や新規政策の策定に影響を与える可能性があります。
この分析を元に、さらに詳しい要因分析やデータカテゴリ間の相関関係を調査することで、より具体的な社会的またはビジネス上のインサイトを得ることができます。
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。