📊 データ分析（GPT-4.1による）
**データ分析結果**
1. **時系列推移**
– **総合WEIスコア**: 全体的に7月6日を境に顕著な変動が見られます。この日は0.59から0.85に急上昇しており、その後も高スコア（0.85以上）を維持する期間が続きます。特に目立った底値として7月6日の0.59がある反面、7月11日には0.87とピークを迎えています。
– **個人WEI平均**: 全体的に0.65付近で横ばいが続き、7月6日からの急増は観察され、最大0.83まで上昇します。
– **社会WEI平均**: 初期は0.66から始まり、7月6日以降0.91と顕著な上昇を見せています。7月6日以降、持続的に高い水準を維持しています。
2. **異常値**
– 7月6日のスコア変動は注目に値します。背景には社会的なイベントや政策の発表などの影響が潜んでいる可能性があります。大幅な上昇は、特定のポジティブなニュースや社会的変革の結果として説明されるかもしれません。
3. **季節性・トレンド・残差**
– **STL分解**を仮定して分析した場合、夏季の始まりと共にWEIスコアが増加する傾向が示されています。季節的に社会機運が高まる要因がある可能性があります。残差に関しては、個々のイベントや短期的な変動が影響していると言えます。
4. **項目間の相関**
– 相関分析（ヒートマップ）からは、特に「経済的余裕」や「持続可能性と自治性」と「社会WEI平均」との結びつきが強い可能性があると考えられます。この相関は、経済的余力や持続可能な開発に関する施策が社会全体の幸福度に与える影響を示唆しています。
5. **データ分布**
– 箱ひげ図によれば、社会WEI平均や個人WEI平均の中央値は時期を追うごとに上昇しています。外れ値としてはごく初期の低スコアや一部急激に上昇した値が見られ、特に多くの観測日において中央値が増えたことが示されています。
6. **主要な構成要素 (PCA)**
– PCA分析の結果、第一主要成分（PC1）が78%の寄与率を示すことから、限られた主要要因がWEIの大部分を説明していることがわかります。この主要成分は、個人の福祉（経済的余裕や心理的ストレス軽減など）と社会的な安定性（公平性、公正さ、持続可能性など）に関連していることが示唆されます。
**結論:**
2025年7月初旬におけるWEIスコアの変動は、社会的および経済的な政策や出来事と密接に関連しているようです。特に7月6日以降の急激な上昇は、政策的なインパクトや社会的な変化が影響を与えている可能性があります。また、社会の持続可能性や経済的安定が個人および社会全体の幸福に強い影響を与えていることが示唆されます。この種の分析は、政策立案者が重点的に注視するべき領域を明らかにするのに役立ちます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **上昇トレンド**: 実績（青い点）が時間と共にやや上昇している様子が見られます。これは、総合WEIスコアが過去30日間で改善しつつあることを示唆しています。
– **予測ライン**: 複数の予測（紫、緑、青のライン）が表示されていますが、特にランダムフォレスト回帰（ピンク色）が、今後もスコアが高止まりすることを示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 黒い円で囲まれた点が外れ値として識別されていますが、全体的に見て大きな偏りはありません。
### 3. 各プロットや要素
– **青い点（実績）**: 過去の実績データを示しています。これらは全体として緩やかな上昇傾向にあります。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさ範囲を示しています。実績はこの範囲内に収まっており、予測モデルの信頼性があることを示唆しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **予測モデルの比較**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つのモデルが提示されていますが、それぞれの予測がほぼ一致して高止まりしており、モデル間の予測が類似しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績の分布が比較的均一であり、一貫して記録されています。予測モデルと実績の間に大きな乖離は見られません。
### 6. 社会・ビジネスへの影響
– **人間の直感**: 政治WEIスコアが上昇傾向にあることから、政治的な安定や成功への期待感が人々に持たれている可能性があります。
– **ビジネスへの影響**: 安定した予測と実績の一致は、政治的な不確実性が低下しているサインとなり、投資家に安心感を与え、経済活動の活性化を促進する可能性があります。
全体として、このグラフは総合WEIスコアの着実な改善を示唆しており、ビジネスや政治的環境が安定しつつあることを示しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は、全体として緩やかな上昇傾向を示している。
– 予測値（紫色）は一定の範囲に留まっており、予測期間の後半では若干の上昇が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で囲まれたプロットは外れ値として特定されている。データの大部分は一定の範囲内に集中しているが、いくつかのデータポイントがその範囲から逸脱している。
3. **プロット要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示し、予測と比較するための基準となる。
– 紫色の線は3種類の異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測を示す。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、xAI/3σの範囲内で変動する可能性を示している。
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多少のズレがあるものの、概ね似た傾向を示している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはある程度分散しているが、全体として予測データと一致している。
– 予測の不確かさ領域内に多くの実績データが収まっている点が注目される。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアの上昇傾向は、政治的状況や関連要素が改善方向にある可能性を示唆している。
– 外れ値を伴う変動は、不安定な要素や突発的なイベントの存在を示している可能性がある。
– 予測の安定性が増しているため、政治やビジネスの計画に対してより信頼できる基盤を提供する可能性がある。
これらの洞察は、政策決定者やビジネスリーダーが将来の計画を立てる上での重要な手がかりとなるでしょう。
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
– **実績（青色の点）**: 初期段階では多少の上下動が見られたが、その後は一定の範囲内で安定している。
– **予測（3つのモデル）**:
– **線形回帰（緑線）**と**決定木回帰（青線）**: 横ばい傾向。
– **ランダムフォレスト回帰（ピンク線）**: 若干の上昇傾向。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値が黒い円で示されているが、実績データに明確な極端な変動は見られない。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青色の点**: 実績値（WEIスコア）。
– **灰色の背景**: 予測の不確かさの範囲。
– **緑、青、ピンクの線**: それぞれ異なる回帰モデルの予測。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 3つの異なる予測モデルが近接して動いており、予測に共通する安定したトレンドが確認できる。ただし、ランダムフォレスト回帰はやや高い予測を示している。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– WEIスコアは時間とともに大きな変動を見せず、予測は安定傾向を示す。
– 予測の不確かさ範囲が狭いことから、モデルの予測信頼性が高い可能性がある。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– 安定したWEIスコアは、社会的・政治的状況が比較的安定していることを示唆する。
– 複数の予測モデルが一致したトレンドを示していることから、将来的にも大きな変動は予想されない。
– これらの情報がもたらす影響として、企業や政策立案者はリスクを抑えた中長期的な計画を進めるための重要な指標として活用できる可能性がある。
この分析に基づき、さらなる詳細な調査やデータの精査が推奨されます。
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、与えられたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**
– グラフ内の実績データ（青い点）は、全体的にほぼ横ばいの傾向を示しています。大きな変動は見られません。
– 予測データ（複数の予測モデル）は、直線状のトレンドを示しており、直近では安定した状態が続くと予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータ点が異常値として示されていますが、これらは明確な外れ値として識別されています。しかし、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**
– 青い点は実際のWEIスコアの実績値を示しています。
– 赤い×は予測値を示し、予測モデルの範囲内に大部分の実績が含まれています。
– 異常値は黒い丸で囲まれ、注意が必要です。
– グレーのエリアは予測の不確かさの範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデルが使われており、それぞれで若干異なる予測を提供しているが、おおむね一致しています。
– 特にランダムフォレスト回帰の予測は、他のモデルに比べて少し異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントは比較的狭い範囲に分布しています。
– 全体としては安定した経済的余裕の状況が予測されています。
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**
– 個人の経済的余裕（WEI）が安定していることは、社会や経済にとって好ましい兆候です。特に政治分野において、安定した経済状況は政府や政策に対する信頼感を高める可能性があります。
– 将来的には予測の精度を信頼し、経済政策の判断材料として活用できるでしょう。
全体として、このグラフは経済の安定性と予測モデルの信頼性に焦点を当てています。データの分析から、政治政策の立案や修正時に役立てる可能性があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、全体的に横ばいの傾向を示していますが、若干の上下が見られます。
– 予測は、線形回帰とランダムフォレスト回帰において成長傾向が見られ、特に線形回帰では上昇傾向が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの実績データに異常値（黒い丸で囲まれたポイント）が見られ、これがデータの一貫性に影響を与えている可能性があります。特に、低いWEIスコアの範囲で異常値が重なっています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータで、その実績の不確かさ範囲（グレーの領域）内に収まっています。
– 赤い「×」は予測値を示しています。
– 線形回帰（青い線）は、データを直線的にモデル化しており、試行されている予測傾向の一つを示しています。
– 緑の線（決定木回帰）と紫の線（ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なる回帰モデルです。
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それなりの一致がありますが、予測の方が若干高い傾向にあるのが見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は0.6～0.8の間に集中していますが、予測値はそれを超えて成長する傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、健康状態に関する予測が持続的改善を示唆している点です。これは、健康増進プログラムや政策の効果を反映している可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、ポジティブな予測は医療業界や公共政策における資源配分や施策の再評価を促す可能性があります。政策決定者は、将来の健康状態改善に向けた対策に投資することが重要です。
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:
以下は提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**
– 実績のデータは、開始当初は0.6付近に集中しており、その後0.8付近にまとまっています。一般的に、軽微な上昇トレンドが見られます。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なりますが、ランダムフォレスト回帰は一定の値を維持し、線形回帰と決定木回帰は徐々に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが異常値として特定されていますが、全体のトレンドに比べると大きな変動は見られません。
3. **プロットの意味**
– 青い点が実際のデータを示しています。
– 赤い×が予測データです。
– 異常値は黒い輪郭で示されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています（xAI/3σ）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際のデータと各種予測の間には乖離があり、特に予測値は実績値よりも高い値を想定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各予測モデルの結果は異なり、予測の不確かさが顕著です。
– 分布は徐々に上昇する傾向が見られるものの、比較的安定しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間がこのグラフを見た際、予測が実際のデータより楽観的であると感じるかもしれません。
– 政治の場において、ストレスが徐々に増大している可能性を示唆しており、これが政策決定やリーダーシップに影響を及ぼす可能性があります。
– 予測が過剰に楽観的である場合、実際のストレス増大に対する対策が遅れる恐れがあります。
これらの分析を踏まえ、グラフから得られるインサイトを政治や社会の文脈で考えると、ストレス管理や対策が重要であることが示されます。
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:
以下は、指定されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、主に0.6から0.8の範囲でほぼ横ばいです。
– ランダムフォレストや線形回帰などの予測が描かれていますが、いずれも予測期間に入ると上昇する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかの外れ値があり、それらは通常の実績データから離れた位置にあります。これらは黒い円で強調されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIによる実際のスコアを示しています。
– 各種線（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は予測モデルごとの予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIスコアと各予測モデルの間で、短期間内に大きな変動は見られませんが、予測はスコアの上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に予測モデルはスコアを上昇させる方向に向いていますが、実際のデータは比較的一定しており、大きな変動はありません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 安定したパフォーマンスから、個人の自由度と自治について現在の政策や環境が比較的安定していることが示唆されます。
– 予測が上昇トレンドを示していることから、政策的な改善や改革が進行中である可能性があります。
– 政治的・社会的な安定性が予測されていることは、ビジネス環境の好転につながる可能性があります。
この分析をベースに、現状維持を目指す政策か、それとも新たなイニシアチブによる改善が見込まれるかを判断することが求められます。
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:
1. **トレンド**:
– 初期の期間（7月1日から7月8日）では、WEIスコアは0.4から0.6の範囲内で変動しています。
– その後、7月中旬からは0.8以上で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は初期期間に集中しています。これらは不安定な要素や例外的な出来事に関連している可能性があります。
– 中旬以降の安定したスコアは、その前の不安定さと対照的です。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットがおそらく実績を示しており、最初の変動後に安定したことが強調されています。
– ピンクのライン（ランダムフォレスト回帰）は、安定したスコアを予測しており、モデルが安定性を予知していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 枝分かれした予測ラインが見られないため、いくつかの手法が同様の予測安定性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 最初の変動エリアでは高い不確実性が存在するが、後半には安定したアプローチの模索が見られます。
– 予測と実績の緊密さから、非常に良いモデル予測アキュラシーが推測されます。
6. **人間が感じる直感的なこと**:
– 初期の変動は政治的不安や予期せぬ出来事を反映しているかもしれません。
– その後の安定は、政策の成功や社会の適応と言えるかもしれません。
**社会やビジネスへの影響**:
– 初期の変動は、政策提案や改革が望む結果をもたらさなかった可能性があります。この間、特にリーダーシップや対策の迅速な修正が重要だったかもしれません。
– 安定期には、社会全体での政策の受容や信頼の回復がなされた可能性があり、それが持続的な成長や改善への希望を示唆します。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド:**
– 実績（青）のデータは、全体的に横ばいであるが、小さな変動が見られる。
– 予測（ピンク、緑、紫）は非常に高いスコア（0.9-1.0付近）で安定している。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績データにおいて、特に学校の週にわたって低めに出た異常値（黒い輪郭の青い点）が複数あります。
– これらの異常値は、何らかの外的要因が影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実際のデータを示し、黒い輪郭はその中でも異常値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、予測不確かさの中心からの離れ具合を見ることができます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データは予測の範囲内に多く存在しているが、異常値は予測から外れている。
– 予測は異なる手法によるもので、全体的に調和しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績と予測の間には明らかな相関が見られ、予測は実績に対して一貫して高いスコアを維持しています。
– 実績のスコアは若干変動しており、予測スコアとの間に差異が生じる場合があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– このグラフは、社会の持続可能性と自治性に関するスコアが安定していることを示していますが、異常値が示しているように、一部の領域では懸念されるべき問題が潜在的に存在します。
– ビジネスや政策において、予測範囲を超える異常値を監視し、改善を図ることが求められるでしょう。
– 社会的安定性が高いことは、投資や政策決定においてポジティブな要因となりますが、異常が示す問題の原因分析が必要です。
このような視点から、予測の信頼性や、異常値の原因を特定することが重要です。
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
1. **トレンド**
– 初期の数日間では、WEIスコアが一般的に上昇していますが、その後はほぼ安定しています。
– 予測線（紫とシアン）は、今後のスコアは高いレベルを維持またはやや上昇することを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い丸で示された外れ値が数点存在します。これらは通常のトレンドから逸脱したスコアを示しています。
– ただし、外れ値が多くはなく、全体的なトレンドに大きな影響を与えているわけではありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、全体的に一貫して高いスコアを示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は、ある程度の信頼性を示していますが、予測に対する変動の可能性も示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは予測（線形回帰やランダムフォレスト回帰）と近似しており、予測手法の信頼性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データがある程度のばらつきを示しながらも、強い上昇トレンドを持っているため、高い相関があることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 今後の社会基盤と教育機会の改善を期待させるポジティブなトレンドが見られます。
– 高いスコアの維持は、国の社会政策や教育分野に対する信頼を高め、投資の増加や生活向上に寄与する可能性があります。
– ビジネス面では、スコアの上昇により教育関連ビジネスや社会基盤整備ビジネスの強化が期待されます。
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:
以下は、グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績のWEIスコア（青色プロット）は、徐々に上昇するトレンドを示しています。
– 予測のトレンドは3種類ありますが、いずれもWEIスコアがほぼ一定で、横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のプロットが黒い円で囲まれており、これは外れ値を示しています。この外れ値は特にスコアが低い初期段階で見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 実績（実績AI）は青色のプロットで表され、予測（予測AI）は赤い×で示されています。
– 予測の不確かさ範囲が灰色の帯で示されており、その中でスコアが変動していることが確認できます。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測ラインが各々異なる色で表示されていますが、全体として一貫したスコアを保っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは予測の不確かさ範囲内で収まっており、特に後半では予測と一致しています。
– 各予測モデルは、実績データの上昇トレンドを反映していないようで、むしろ一定のスコアを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、実績スコアと予測スコアの間に強い相関がないように見えますが、時期が進むにつれて実績が予測範囲内に集約されています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフからは、WEIスコアが徐々に上昇しており、共生と多様性、自由の保障が高まっている様子が伺えます。
– 外れ値が初期に集中していることから、政策や取り組みがまだ定着していない可能性があります。
– 予測が実績に影響を受けていないため、予測モデルの見直しが必要かもしれません。
– 政策の効果を確認し、さらなる改善の余地を模索するための重要な指標となるでしょう。
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:
1. **トレンド:**
– ヒートマップでは、左から右に向かって色が変化しています。これは時間経過とともにWEIスコアが変化していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特定の日時において色が大きく異なる部分（濃い紫色の縦列）は、急激な変化や外れ値を示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:**
– 色の濃淡はスコアの大きさを示しており、濃い紫から明るい黄色に向かうほどスコアが高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 各時間帯や日付の間でパターンが観察され、特定の日付と時間帯に特徴的なスコアの分布が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 時間帯や日付ごとのスコア分布を比較することで、特定の時間帯が他の時間帯に比べて特異なスコアを示している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 直感的には、政治的出来事やニュースが特定の日や時間に影響を与えている可能性があります。
– 社会やビジネスへの影響としては、このような変動がニュースや市場の動向にどのように影響を与えるかを分析することで、戦略的な意思決定に貢献できるでしょう。
この分析から、特定の政治的要素が時間帯や日付ごとに異なるインパクトを持つ可能性を探ることができます。
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:
以下のヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 時間軸に沿ったスコア（WEI平均）の変化を色で表現しています。一般的に、青から緑、黄色への色の変化はスコアの上昇を示し、逆に緑から青や紫への変化はスコアの下降を示します。
– 日付が進むにつれて、特に7時台と16時台にスコアがやや上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日の16時台には、非常に低いスコア（濃い紫）が観察され、急激な変動があったことが示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの高さを示し、明るい色（黄緑、黄色）は高スコア、暗い色（青、紫）は低スコアを表します。
– 時間帯や日によって異なるパターンを視覚的に把握することができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯（7時と16時）が数日間にわたって分析されており、それぞれの時間帯でのスコアの変化や相違を比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に7時台のスコアが安定して増加する一方で、16時台では一部の日において急激なスコアの変化が見られます。
6. **直感的な気づきと社会への影響**:
– このグラフから直感的に感じるのは、特定の時間帯における社会や政治に関する関心や活動が日によって変化し、それが数値として反映されているということです。
– ビジネスや政策立案者にとって、このようなデータは、特定の時間帯や日における活動やキャンペーンの影響を理解し、最適な戦略を立てるためにも重要です。急激な変動や外れ値をもとに、問題の原因や改善案を探る手がかりとなるでしょう。
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:
このヒートマップについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて、色が青系から黄緑・黄色系に変化しており、全体的なスコアが上昇傾向にあることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日を境に、急激に色が変化しており、この日は急激なスコアの上昇があったことを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化はスコアの違いを示しており、青が低スコア、黄色が高スコアを表しています。色の濃淡も重要で、より鮮やかな色が高いスコアです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯によってスコアに違いがあることが観察されます。特に16時と19時の時間帯は異なるパターンを示しており、時間帯によって活動や傾向が異なる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコアは特定の日付と時間帯に集中しており、これが何らかのイベントや活動と関連する可能性があります。
6. **直感的な洞察および影響**:
– この期間中に、政治関連のイベントが行われた可能性があり、それが社会の関心や活動に影響を与えていると考えられます。ビジネスや社会においては、こうしたスコアの変動が世論や政策の変化を反映している場合、適時に対応することが重要です。
全体として、このヒートマップは特定の期間と時間帯において政治的関心や活動が増加したことを示唆しており、その背後にある要因をさらに調査することが有益と考えられます。
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:
この相関ヒートマップは、WEI（多様性、平等、包摂）に関連する様々な項目間の相関関係を可視化しています。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップは単一の時点を捉えているため、直接的なトレンドは示されませんが、濃い赤色のブロックが高い相関を示しており、これらは安定的あるいは一致した動きを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関値が低い部分（青色や白色）は、相関が弱いことを示しています。この中で、「個人WEI（自由度と自治）」と他の項目との相関が比較的低いことが顕著です。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃さが相関の強さを示します。赤が濃いほど正の相関が強く、青が強いほど負の相関が強いです。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– ヒートマップは時系列データの関係を示すものではありません。しかし、一般的に総合WEIと個別WEI（平均を含む）が高い相関を持っているため、どの個人WEIが全体に大きな影響を与えているかを把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の間に非常に高い相関（0.95）が見られます。
– 「個人WEI（健康状態）」は、他の多くの項目と相関が高いため、健康が多くの面で重要であることが示唆されます。
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**:
– 総合的なWEIには、特定の個人測度が大きく寄与していることがわかります。特に、「健康状態」や「心理的ストレス」は、多くの他のWEI要素と関連性が高いため、これらの向上が全体のウェルビーイングを高める可能性があります。
– 政治的リーダーや企業が戦略を立てる際、これらの相関性を理解し、重点的に取り組むべき分野を特定することが重要です。社会の公平性や健康状態を重視することで、総合的な向上が期待できるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 各カテゴリのWEIスコアは、全体的に横ばい状態が見られます。それぞれのデータによって中央値や分布が異なり、特に報告された周期性はありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI平均」や「社会WEI（持続可能性と自治生）」には外れ値が見られます。これらは特定のイベントや状況の影響を示す可能性があります。
– 一部のカテゴリ（例：「個人WEI（心理的ストレス）」）では急激な変動が少なく、安定したスコア分布が示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **箱ひげ図**: 中央の線が中央値を示し、箱の範囲は第1四分位数から第3四分位数までを表します。ひげは最小値と最大値を示し、外れ値は個別にプロットされます。
– **色の違い**: 各ボックスの色は異なるWEIタイプを表していますが、スコアの高さや分布には直接関与しません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同一期間内で収集されたデータであるため、直接の時系列相関はありませんが、各カテゴリの比較により、関連性や優先項目を見つけることが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布の広がりや外れ値は、カテゴリ間での変動や集中を示し、特定のカテゴリで不均一なスコアが存在することを示唆します。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会的影響**
– WEIスコアの分布は、個人および社会レベルでの健全性や満足度を示す指標となります。特に外れ値が示す異常値は、政策決定において重点的に対処すべき領域を示す可能性があります。
– ビジネスにおいては、個人の心理的ストレスが低い点を強調し、職場のストレス管理への注力が必要であると理解されるかもしれません。
– 社会的には、公平性と公正さに関するスコアの高さを活用し、コミュニティの信頼を構築する戦略を模索することが望ましいです。このようなデータ分析は、継続的なモニタリングとフィードバックのループを確立するために利用されるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは30日間にわたるデータを主成分分析(PCA)で表現しています。第1主成分（横軸）は0を中心として広く分布し、第2主成分（縦軸）は比較的狭い範囲で分布しています。全体として特定の明確なトレンド（上昇や下降）は観察されませんが、データは第1主成分の0付近に集まりやすい傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分で-0.6付近と0.2以上の位置に外れ値が見られ、これらは他のデータポイントと異なる傾向を示しています。第2主成分で-0.15付近にも少数の外れ値が存在します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色やサイズに特別な情報はないようですが、プロットの密度が高い領域（第1主成分の0付近）は一般的な傾向を示していると考えることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同一プロットが複数の時系列データを示している場合、データ間に明確な時間的依存性は見られず、日ごとの独立した観察と解釈されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1と第2主成分の間には明確な相関関係は観察されません。主成分間の独立性が強調されています。第1主成分の方が寄与率が大きい（0.78）ため、データの分散は主にこの軸に沿ったものであることが示唆されています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**:
– データは、政治的な変動が一時的である可能性を示しており、主に横ばい傾向にあります。外れ値が示唆するように、非典型的なイベントや出来事が時折発生するかもしれません。ビジネスや社会において、これらの外れ値に関する情報は重要であり、それに応じた対策を講じる必要があるでしょう。
このようなグラフは、潜在する変動要因の理解や今後の予測において有用です。
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。