📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 時系列推移
– **総合WEI**は小さな区間で観察すると多少の変動が見られるが全体として0.66から0.73の範囲内で比較的安定しています。具体的には、2025年7月1日から7月2日にかけて、中間値が0.6875前後で推移しており、大きな上昇や下降は見られません。
– **個人WEI平均**は、一般的に0.65から0.675の範囲で維持されており、段階的な調整が見られるものの、大幅な変動はありません。
– **社会WEI平均**は最初の記録値がやや高く0.775となっており、その後は0.66から0.70の範囲内で推移しているため、特定の時点で一時的な上昇がありました。
### 異常値
– 異常値とされたスコアは存在せず、全体的に数値範囲内で均等です。しかし、例外的な上昇値（例: 社会WEIの0.775）は一種のスパイクとして捉えられ、特定の社会イベントや政策変更の影響が考えられます。
### 季節性・トレンド・残差
– 長期的なトレンドとして、特に目立った上昇や下降のトレンドは見られず、安定した推移を示しています。
– 季節性は短期間のデータゆえに明確には判別できませんが、社会と個人のWEI指標からは、時折発生するイベントや調整の影響が影響する可能性があります。
– 説明できない残差成分は主に社会的要因への突然の応答やランダムな社会現象によるものと考えられます。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**によれば、社会的公平性とその他の社会関連項目間の中程度の正の相関が予想される。特に、社会WEI、社会インフラ、および多様性が相互に関連していると見られ、その一部がスコア変動に寄与しています。
### データ分布
– 各WEIスコア項目の箱ひげ図からは、中央値が中心近くにあり、目立った外れ値が存在しないことが伺えます。これらの結果は、WEIスコアの計算プロセスが比較的一定であることを表しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **第一主成分 (PC1)** は全体の変動の65%を説明しており、これは、経済的余裕、個人自治、社会的持続可能性が重要な要因であることを示しています。
– **第二主成分 (PC2)** はさらに20%を説明し、主に社会的公平性や自由度の影響が考えられます。
### 結論
全体として、WEIスコアは慎重に調整され安定していますが、特定の社会事項（例えば政策変更や経済的な要因）が短期間でスコアを若干変動させる可能性があります。長期的には、個人の経済的安定性、自治、および社会的な多様性と持続可能性が最も影響力のある要因として認識されます。
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:
グラフを分析すると、以下のような視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 初期の時期（2025年7月頃）にはWEIスコアが急激に下降しています。
– その後、2026年7月頃にむけて新しいデータポイントが急に現れていますが、詳細なスコアの変動については情報が不足しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 紫色の線で示される「ランダムフォレスト回帰」の予測は、大きな下降を示しており、急激な変動とみなされます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績値を表し、初期段階で描画されています。
– 緑の円は前年の比較値を示しており、後期に集中しています。
– 複数の予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示され、一部トレンドに大きく異なる予測をしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の間に明らかなギャップが見られ、予測モデルの選択がWEIスコアの理解に重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータは急激な減少を示しつつ、予測値がどの程度正確に実績値を反映しているかは不明です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 急激な変動は政策の影響や外部要因を示唆する可能性があり、それらを解析することで信頼性の高い予測が可能になります。
– 緑の円が示す過去の傾向を考慮に入れた改善策が必要です。
– このグラフを利用することで、将来の政治的な意思決定における洞察獲得が期待され、新たな政策の策定や対応の機会を提供します。
この分析は、さらなる予測モデルの精度向上や、新たなデータの投入による動向の明確化を促進します。
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:
こちらの時系列散布図を分析します。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、わずかに下降しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）による予測も最初は安定していますが、その後急激に低下しています。
– 比較AI（緑のプロット）は安定しており、横ばいの状態が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ランダムフォレスト回帰の予測値が他の値に比べて急激に変動しています。これは、モデルが過剰適合しているか、特定の要因に非常に敏感になっ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**:
– 青色のプロットは実績を示し、モデルの評価に使われます。
– 緑色のプロットは過去のデータを示し、比較のために重要です。
– 線の色によって異なるモデルの予測結果が示されています（決定木回帰はシアン、ランダムフォレスト回帰は紫色）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測が部分的に一致していますが、それぞれのモデルによる予測に差異があります。
– 予測モデル間で、結果が大きく異なっていることが注目されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 結果は一定の範囲内で変動していますが、時系列全体において一貫した相関は見られません。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 短期間での急激な変動により、予測モデルの信頼性を再評価する必要があるかもしれません。
– ビジネスや社会において、モデルの選択とその結果の解釈は慎重に行うべきです。特に、モデルが特定の出来事や条件に敏感である可能性を検討する必要があります。
この分析を通じて、データの解釈やモデル選択において、精度や柔軟性のバランスを考慮することが重要であることを再確認しました。
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
– **初期のデータ（青の実績）**:
– 2025年7月から急な下降が確認できます。この急激な下落は重要な変化を示しています。
– **予測（様々な回帰）**:
– 緑（決定木回帰）と紫（ランダムフォレスト回帰）は、最初の急落後、WEIスコアがおおむね低い値で一定となることを示しています。
– 青の線形回帰では、急な下降の兆候が見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 開始直後の急激な下降は、外れ値的な急変動を示唆しています。この原因として考えられるのは、政治的な出来事や政策変更などです。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **青の実績プロット**:
– 実際に観測されたデータであり、初期に高い値から急に下降しています。
– **緑と紫の予測プロット**:
– 異なる回帰手法による予測で、いずれもWEIスコアが低位安定する傾向を示しています。
– **グレーの範囲（予測のばらつき）**:
– 線形回帰の範囲が狭いことから、この手法での予測には一定の信頼性があることが示唆されます。
– **前年（灰色の丸）**:
– 過去データを示すもので、新たな予測と比較し、その傾向の変化を確認するために役立ちます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測のギャップが非常に大きいことから、過去の傾向が今後の予測にあまり反映されていないことが示唆されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– WEIスコアの急落は他の予測手法でも確認できるため、政治的背景などが大きな影響を与えていることが示唆されます。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **直感的な感想**:
– 初期の劇的な変化は、社会や政治において重大な出来事が発生した可能性を考えさせます。
– **ビジネスや社会への影響**:
– 政策や環境の急激な変化が、今後のWEIスコアに持続的な影響を与える可能性があります。ビジネスはこの不安定さに対してリスク管理が必要です。
このグラフを通じて、長期的な戦略の見直しや、新たな状況に合わせた柔軟な対応策が求められると考えられます。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフは2025年から2026年にかけての個人WEI（経済的余裕）のスコアを示しています。
– 初期段階ではスコアが上昇していますが、その後急激に下降しています。
– 下降後は長期間にわたり低い状態が続いています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 急激な下降が見られ、外れ値として考えられます。この急激な変動がどのような要因からくるものかを分析することが重要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は「実績（実績AI）」を示し、7月初旬に高いスコアを持っていることを示しています。
– 緑の点は「前年度（比較AI）」で、後半には安定した低スコアを示しています。
– 紫の線は「予測（ランダムフォレスト回帰）」で、急な下降を描いています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「実績」と「予測」が密接に関連している可能性がありますが、予測の下方さが大きいです。
– 前年度のデータは低い位置で密集しているため、前年の状況との対比が重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データと予測データの急な下降からは、外部要因による影響が強く示唆されます。
– 前年度の安定した低スコアは、継続的な経済的厳しさを反映しているかもしれません。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 初期の高い実績スコアが急激に下降していることから、政策や経済環境の変化が個人の経済的余裕に大きな影響を与えている可能性が考えられます。
– 政治的決定や経済的イベントが重要な要因となっている可能性があるため、政策の安定化や予測可能性の向上が求められるでしょう。
– 社会やビジネスにおいては、不安定な経済環境への対応策が重要です。具体的な対策としては、予測モデルの精度向上とリスク分散が考えられます。
このグラフから抽出できる具体的なアクションは、早期警戒システムの導入や予測モデルを用いた政策立案などです。
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:
以下にグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 初期段階（2025年7月から9月付近）では、WEIスコアが急激に下降しているトレンドが見られます。
– その後、比較AIのデータ（2026年時点）は安定しており、スコアが比較的高い位置に留まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月付近で実績AIのスコアが急激に低下しており、これは重大な変動として注目すべきです。予測データも一部これに呼応しているかのように見えますが、変動の度合いが異なります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点と線（実績AI）が実際の観測データを示しており、積極的な下降を示しています。
– 緑の丸（比較AI）は2026年時点の過去のデータを示しており、より高い安定したスコアを示しています。
– 様々な色の線（予測）は異なる回帰モデルを示しており、そのモデルによる未来の予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データが急激に下がっている一方で、予測データ（特にランダムフォレスト回帰）は急激な下降を見せています。これは異なるモデリングにより未来予測に異なった影響が出ていることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– モデルによる予測と実績との相関は弱いかもしれませんが、一部のモデルは実績の急激な変動を捉えてい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**:
– 健康状態に関するこのデータは、観測された個人の健康に重大な問題が3か月間で現れた可能性を示唆しており、即座の対処が必要かもしれません。ビジネスや社会においては、個人の健康マネジメントやリスク評価の再考を迫られる可能性があります。特に、AIによる予測が正確に現状を反映できていない場合、AIモデルの再評価が求められるでしょう。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド:**
– 初期には心理的ストレスのスコアが減少しています。
– その後、データが急激に減少した後、データが欠けている期間がありますが、最終的にかなりの期間が経過した後にスコアがやや高い値で再度観測されています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期のデータから急激にスコアが低下する現象が見られます。
– 特にランダムフォレストによる予測が直線的に急減しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 実績（青い点）はデータの過去の実測値を示しています。
– ランダムフォレストによる予測（紫色の線）はスコアが大幅に低下する予測を示しているのに対し、線形回帰や決定木回帰の予測は異なるスコアを示しています。
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、ランダムフォレスト）の間でスコアに大きな違いがあります。これはモデルの仮定や学習過程の違いを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– データポイントが少ないため、明確な分布を特定するのは難しいですが、異なるモデルのスコア間での乖離が見られます。
6. **直感的洞察および社会への影響:**
– 初期の急激な変動は、特定の出来事や状況がストレスに与える急激な変化を示唆しています。
– 時間の経過とともにスコアが持ち直していることから、個人の回復力や対策の成果が反映されている可能性があります。
– ビジネスや社会においては、初期の急激なストレス変動を早期に特定し、適切な介入を行うことが重要です。これにより、将来的な大規模なストレスの波及を防ぐことができます。
このグラフは、個人の心理的ストレスの大きな変動を示すとともに、異なる予測モデルが異なる結果を示すことの重要性を教えています。モデルに基づく意思決定の際には、複数の視点を考慮することが重要です。
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:
このグラフは、個人WEI（自由度と自治）のスコア推移を時系列で示しています。以下に視覚的な特徴とその洞察を説明します。
1. **トレンド**:
– グラフは期間の初めに実績データ（青）がありますが、その後に実際のデータが提供されていないように見えます。
– 期間を通して、予測されたトレンド（紫のランダムフォレスト回帰）は上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データが最初に少し低下していますが、急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績AIによる実際のデータを示しています。
– 緑色は前年のデータを示し、安定した高いスコアを持っています。
– 予測データ（紫と他の線）は、将来的な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**:
– 実績データが限られているため、予測と前年データが主にトレンドを描きます。前年データも高いため、ポジティブな成長を予測する傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測される成長は前年と一致しており、モデルの信頼性が示唆されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の直感として、自由度と自治のスコアが高まっていると予想され、ポジティブな社会的影響が考えられます。
– ビジネスにおいては、自由度の増加が創造性やイノベーションを促進すると期待されます。
全体として、このグラフは自由度の向上が徐々に進んでおり、今後のポジティブな変化を予測していることを示しています。再評価の機会を示す良い指標といえるでしょう。
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:
以下に、グラフから得られる視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフの初期では、実績のWEIスコアが0.8付近で始まっています。その後、急激に下降して0付近に達しています。全体として下降トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階で急激な下落が見られ、特にランダムフォレストや線形回帰の予測と重なるように急低下しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績値を示していますが、時間経過とともにデータが途絶えています。
– 灰色の細い線は予測の不確実性の範囲を表しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が、それぞれ異なる線で表されています。特に初期段階でのスコア予測に乖離が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法は、初期の実績値とは異なるダイナミクスを示していますが、全体的に実績の突然の低下を反映しており、将来的には回復する予測はないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データと予測値との乖離が顕著で、特にAIによる予測は、実績と大幅に異なり、予測の不確実性が大きいことを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– この急激なデータの変動は、政治的または社会的な大きな変化を示している可能性があります。急降下の後は、改善の兆しが見えないため、社会の公平性や公正さに対する信頼が損なわれ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は、政策の見直しや新たなアプローチが求められる状況を示しているかもしれません。予測モデルの精度が低い可能性も示唆されており、データの質やモデルの検証がさらに必要です。
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:
このグラフを分析します。
1. **トレンド**
– 初期の「実績（実績AI）」のスコアは約0.8であり、その後「予測（ランダムフォレスト回帰）」のスコアが急激に0に下がるという強い下降トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期値から非常に急激にスコアが低下しており、急激な変動が発生しています。予測の値が途中で消失していることからも一時的な異常動作の可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは「実績（実績AI）」を示しており安定しています。
– ピンクの線は「予測（ランダムフォレスト回帰）」を示しており、急激な下降が見られます。
– 緑と灰色のプロットは「前年（比較AI）」を示し、最新評価日近くで安定した高いスコアを持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績の初期値と比べ、ランダムフォレストの予測が急落しておりその乖離が目立ちます。また、前年のスコアと最新の予測スコアとの差が顕著で、予測の精度あるいは社会情勢の急変を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ間の直接的な相関はないように見えますが、実績と前年スコアが高い位置にあり、予測が急低下している点が興味深いです。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– スコアが急落するという予測は、社会的持続可能性や自治性における深刻な問題を示唆します。これは政策決定者やビジネスリーダーにとって重大な関心事です。特に前年度の高いスコアと比しての落差は、改革や新たな対策が必要であることを暗示しています。
このグラフから得られる洞察は、短期間での予想外の変動に注目し、政策や戦略の再考を促す可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初の段階では、実績値が急激に低下しています。
– その後、多くの予測モデルにより上昇し、特に決定木回帰が比較的安定した値を見せています。
– 時系列の終盤では、予測モデルのすべてが似た水準に収束しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの開始直後に急激な下降があります。これは統計的に重要な変動を示しています。
– ランダムフォレスト回帰が初期の予測値で急激な変動を示しています。
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、初期における重要なデータポイントです。
– 緑の丸は前年との比較を示しています。
– 線色によって予測モデルの種類を示し、それぞれの予測方法に基づくスコアが異なります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間でのスコアの変動や一致が観察されます。決定木回帰と線形回帰は特に近似しています。
– 初期の実績値の急変後、モデル全体が一定の範囲に収束しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績値は異常に低く、その後予測値が整合していないことから、変動要因がある可能性があります。
– 将来的には予測値が一定の範囲で安定する傾向が見られます。
6. **直感的に感じる洞察と影響**
– 初期の急激な変動は政策や外的要因に起因する可能性があり、注意が必要です。
– 予測が安定していることから、将来的な社会基盤と教育機会の改善が期待されます。
– ビジネスや社会においては、不安定な初期段階を乗り越え、長期的な改善が見込まれるため、持続的な投資が考えられます。
このように、多くの予測モデルが最終的に似た結果を示すことから、将来的な改善は有望であると感じられます。ただし、初期の急激な変動要因の特定と対策が必要です。
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:
このグラフを分析すると、以下の点が挙げられます。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は全体的に高い値（0.8以上）で推移しています。
– 予測（ピンク、緑、水色のライン）は、実績値から一時的に下振れしていますが、最終的には同様の水準に戻っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値はありませんが、予測値が初期に急激に変動する様子が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色プロットは実績値を示しており、一貫した高スコアを確保していることを示しています。
– 緑色のプロット（前年）は、一定の水準に保たれており、過去のスコア基準を示しています。
– 線形回帰（ピンク）やランダムフォレスト回帰（紫）はそれぞれ異なる予測を示し、異なるモデルの推定結果を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値が予測値よりも一貫して高く、予測モデルが改訂の必要がある可能性を示唆しています。異なるモデルによる予測結果の乖離が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測には相関があるものの、一部の予測モデルが実績値を正確に反映していないことがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の目から見ると、現状の政策や取り組みが有効であると直感的に感じられるでしょう。実績の安定感が他の仮説（予測モデル）を打ち消してるところから、政策の継続性や改善が必要かどうかを再評価する契機となるかもしれません。
社会やビジネスへの影響としては、実績値が高水準で安定していることは、共生・多様性・自由の保障において現状の取り組みがある程度成功を収めていることを示す可能性があります。予測モデルの精度向上が求められ、今後の政策決定にも影響を与えるでしょう。
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:
グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは、色の分布を通じて特定の期間の変化を視覚化しています。特に4つの時間帯（0-8, 8-16, 16-19, 19-24）で色が変化していますが、劇的な上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16-19時の時間帯において、強く鮮やかな黄色が目立ちます。これは他の時間帯と比較して異常に高いスコアや状態を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素（色）**:
– ヒートマップの色は、特定の指標（恐らくWEIスコア）を表しています。明るい色（黄色）は高い値を示し、暗い色（紫色）は低い値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在のデータでは、特定の関係性や相関は解析しにくいですが、時間帯や日付ごとの変動を観察することが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の濃淡から、特定の日付（例：7月1日）の特定の時間帯で変動があることが分かります。ただし、1日後には色が変化しており、時間帯ごとの変動は必ずしも継続的でないかもしれません。
6. **直感的な感想と影響**:
– 特定の時間帯の活動が非常に高くなる（黄色で表現される）ことは、何らかのイベントやアクティブな政治的活動が行われている可能性を示唆しています。ビジネスや社会に対して、その時間帯に注目することで、重要なイベントや変化に迅速に対応することが求められるかもしれません。
この分析をもとにして、今後の計画や活動の指針を考えることができます。
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:
以下の観点から、ヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 時間軸がわずか2日間しか表示されておらず、長期トレンドを見極めるのは難しいですが、両日のスコアに変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日における黄色（高スコア）から7月2日における紫色（低スコア）への色の変化は、急激な数値の変動を示唆しています。これは、特定の要因による急激なスコアの低下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**:
– 色相はスコアの高さを示しているようです。黄色は高スコアを、紫色は低スコアを示しています。したがって、色の変化が直接的なスコアの変動を意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ヒートマップは1日の中の異なる時間帯のデータを示しているため、日内でのスコアの変動も確認可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 7月1日と7月2日での色の明確な違いは、日ごとのスコア分布に大きな変動があることを示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**:
– この変化は政治的なイベントや出来事に関連している可能性があります。急激なスコア変動は、社会的、政治的なショックや重要な決定があった可能性を示しているかもしれません。ビジネスや政策決定者にとっては、これらの変動要因を特定し、それに対策を講じることが重要です。
この分析は、さらなる詳細なデータの調査や追加のコンテクストがあれば、より具体的な結論に導けるでしょう。
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:
このヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 全体としては2日間のデータポイントに対して、大きな変動が確認できます。
– 7月1日は低い値（黄色）、7月2日は高い値（紫色）を指しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日と7月2日の値には急激な変動が見られます。急激な色の変化は、社会WEI平均スコアにおける大きな変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の明度: スコアの大きさを示しています。黄色は高いスコア、紫は低いスコアを示しており、スコアが減少することを視覚的に表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現時点では2日間のみのデータであり、明確な周期性やパターンは見つかりませんが、イベントや政策の影響で日々の変動があり得ることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日ごとのデータ変動は大きく、極端な値が交互に現れています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このグラフからは、特定のイベントや政策変更によって社会の反応が一時的に強く現れる可能性が示唆されます。
– ビジネスや政策決定者は、このような急激な変化があるイベント時の社会反応に注意を払う必要があります。日々の変動が大きい場合、その背景要因を特定し、適切な対応を取ることが重要です。
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:
視覚的特徴と洞察について詳しく説明します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは360日間の相関関係を表し、時系列自体は示していませんが、全体の傾向を視覚化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ自体では外れ値や急激な変動は特定しにくいですが、相関係数が正負の極端な値になる箇所（例えば±0.7以上や以下）は、特に注目すべき関係です。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は項目間の相関の強さを示しており、赤色に近いほど正の強い相関、青色に近いほど負の強い相関を持ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」には強い負の相関（-0.76）があり、個々の自由度が制限されると社会の公正さが向上するかもしれないという暗黙の逆相関が示唆されます。
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」は正の強い相関（0.94）を持っており、持続可能な自治制と教育基盤の充実度が相関していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くの相関関係は中程度（±0.5前後）を示しており、個々のWEI項目がある程度インターディペンデントであることが分かります。
– 「個人WEI（健康状態）」は多くの項目との相関が低く、相対的に独立した影響を持っていることが示唆されます。
6. **社会やビジネスへの洞察**:
– 教育機会と持続可能性が強く結びついていることから、教育への投資が持続可能な社会構築に寄与すると考えられます。
– 自由度と公正さの逆相関から、政策立案においてバランスが求められます。すなわち、個人の自由を保障しつつも、公正さを維持することが重要です。
このヒートマップから、一見して多くのWEI項目が互いに影響し合っていることが分かり、政治的・社会的政策デザインにおける重要な知見を提供しています。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– グラフは360日間にわたる各カテゴリのWEIスコアの分布を示す箱ひげ図で、時系列トレンドではなく、各時点でのスコアの分布を強調しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI平均」や「社会WEI平均」などのいくつかのカテゴリで外れ値が見られます。特に「個人WEI（経済状態）」と「個人WEI（自由度と自治）」では、下側の外れ値が顕著です。
– これらの外れ値は一部のデータポイントが他のサンプルと大きく異なることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 中央の線は中央値を示し、箱の上下は第1四分位数と第3四分位数を示しています。箱の長さはデータの散らばりを示します。
– ひげはデータ範囲を示し、外れ値は一般的にこれらの範囲外のデータポイントです。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 時系列要素はなく、各カテゴリ内でのスコア分布の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリでスコアの分布が異なり、中央値や散らばりの程度に違いがあります。「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は中央値が非常に高いですが、散らばりは小さいです。
6. **直感的洞察と影響**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」のスコアが一貫して高いことから、この分野では比較的高い評価を受けている可能性があると考えられます。
– 「個人WEI（経済状態）」に見られる低い外れ値は経済的ストレスや不安が一部セグメントで問題となっている可能性を示唆します。
– 政治的・社会的な政策の形成において、特定のカテゴリでの不均一なスコア分布は改善の余地がある分野を特定するのに役立つでしょう。
– ビジネスにおいては、特定のスコアが改善対象として認識されれば、関連する商品の開発やサービス提供に関する新たな機会を探る基盤になるかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体的に、特定の時系列トレンドは見られません。PCAのプロット自体は、データセットを要約し、各点（データポイント）の相対的な位置を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 右上に外れ値と見られる点があります。この点は、他のデータポイントから離れており、特異な要素を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– 各点はデータの観測を表し、第1主成分と第2主成分によって説明される変動を示しています。第1主成分の寄与率が0.65と高く、第2主成分が0.20であることから、第1主成分の方がデータの変動をより多く説明していることがわかります。
4. **複数時系列データの関係性**
– このPCAプロットは時系列というよりはデータの要約を示すため、直接的な時系列の分析は難しいですが、プロット上での近接性はデータ間の相関を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– PCAでは、データの分散が最大となる方向に主成分が定められるため、分布の方向性を利用してデータ間の潜在的な相関関係を視覚化しています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 人間が見て直感的に感じ取るのは、外れ値の存在とその特徴的なポジションです。これは、特異な政治イベントや構成要素の逸脱を示唆しているかもしれません。このような逸脱がビジネスや社会の状況に与える影響としては、政策の変更や公共の反応の変化が考えられます。分析をより詳細に行うことで、これらの特異な点に関連する特定の要因を特定し、適切な対応策を講じることができるでしょう。
この分析は、データの潜在的な異常を特定する起点として役立つでしょう。政治的文脈では、特異性を理解することで重要なイベントや政策の影響を予測する手助けとなります。
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。
