📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 簡潔な分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は全体として安定しており、0.66から0.74の範囲で変動しています。特に7月4日の0.65というスコアは異常値として目立ちます。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**も同様に短期的な上下がありますが、大きなトレンドは見られません。特に個人WEIは7月4日に低下しており、その背景には心理的ストレスの上昇が寄与している可能性があります。
#### 異常値
– 7月2日と4日の総合WEIのスコアが他の日と比較して低く、この日には社会的要因（例えば、社会WEIの一部項目である社会基盤・教育機会のスコアが0.6に低下していること）が影響したかもしれません。
– 個人WEI平均では、7月3日と4日に顕著な変動があり、これらの日付は個別の項目での異常値も多く確認されています。
#### 季節性・トレンド・残差
– STL分解を行うと、季節性よりも短期的な変動の方が目立ちます。長期的なトレンドは見られず、変動は日次的なイベントによるものと考えられます。
– 残差が存在する場合、その要因は不明確ですが、社会的イベントや政策変更、災害などが背景にあるかもしれません。
#### 項目間の相関
– 相関ヒートマップからは、**社会的公正さ**と**持続可能性**が比較的高い相関を示します。これは、公正な社会構造が持続可能な社会実現に寄与している可能性を示唆しています。
#### データ分布
– 各WEIスコアの箱ひげ図からは、中央値は比較的高い位置にあるものの、外れ値が多々確認されます。特に、個人の経済的余裕や心理的ストレスにはばらつきが大きいです。
#### PCA分析
– 主成分分析によれば、PC1が43%の変動を説明しており、これは社会的な要因が大きくウェルビーイングに影響を与えていることを示しています。PC2が21%を占め、個人要因と推測されます。これらは政策決定や社会支援の焦点を探るのに役立つでしょう。
### 洞察
この分析から、様々な社会的および個人的な要因がWEIスコアに影響を与えています。特に、社会的公正さと持続可能性の相関、個人の経済的余裕やストレスのばらつきが注目されます。これらは政策立案の段階で考慮されるべき重要な影響要因であると考えられます。
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:
以下に、このグラフの視覚的特徴と分析を示します。
1. **トレンド**
– グラフには二つの期間のデータが表示されています。それぞれの期間で異なる動きがあります。
– 最初の期間（2025年7月ごろ）は、実績が0.6付近にあり、僅かに上昇する傾向があります。
– 後半の期間（2026年7月ごろ）は、データが0.9に集中していますが、比較AIのデータが示すように、前年と近い水準で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにおいて、異常値としてマークされた場所が存在し、予測プロットから外れた動きがあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色が実績データを示し、予測データとは異なる動きを示しています。
– 緑色のプロットは前年との比較を意味し、データ間の変動や乖離を視覚化しています。
– 線グラフは異なる回帰モデルの予測を示していますが、モデル間での大きな差は見受けられません。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 後半の期間におけるデータは、前年と相対的に近い値を保持しており、大きな変動はないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なる回帰モデル間の予測結果がほぼ一致しており、データの挙動がモデルによってよく説明されていることを示しています。
– 実績と予測間にあるギャップは、変動が比較的安定しているため小さく見えます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このデータから、人々は予測の信頼性が高いと感じるかもしれません。また、WEIスコアの安定性が、政治分野での政策や活動の予測可能性を高めることを示唆しています。
– 特に、予測が信頼できることで、長期的な施策や戦略立案における安心感が得られます。
全体的に、このグラフは政治カテゴリにおけるWEIスコアの予測精度の高さと、比較的安定した動向を示していることが分かります。モデル間の予測は一致しており、データの安定性が確認できるため、今後の政策決定の参考となるでしょう。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**:
– グラフ上のデータは、極端な初期（2025年7月ごろ）の実績データと、後半（2026年7月ごろ）の前年度データに分かれています。どちらも横ばいに見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ（青い点）は比較的狭い範囲に集中しており、目立った外れ値はありません。
– 後半のデータ（緑の点）もバラつきが少なく、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、緑の点は前年度のデータです。
– ピンク、紫、紺などの直線は、異なる回帰分析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**:
– 現在の実績データ（青）と、前年度のデータ（緑）は時間的に離れていますが、どちらも範囲内で安定しています。
– 予測線はデータが少ないため、はっきりした方向性は示されていないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在の実績と前年度のスコアは、時間的に分かれているため、直接的な相関を見つけるのは難しいですが、両データセットとも狭い範囲で安定していることから、一貫性があることを示唆しています。
6. **直感的な洞察、およびビジネスや社会への影響**:
– 人間は、現在の実績データが安定していると感じるかもしれません。これは、政治的な環境が安定していることを示唆する可能性があります。
– 前年度と比較してもスコアが安定しているため、政治的リスクが低い可能性があります。
– 予測のバリエーションはあるものの、現時点では大きな変動は示されていないため、短期間での大幅な変化は予想されにくいと考えられます。
この解析は、状況が安定していることを示唆し、重要な政策決定や予算編成時にも安心感を与える可能性があります。
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:
このグラフを分析すると、以下のような特徴や洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 実績（実績AI）は7月付近で高い値を示していますが、その後のデータポイントは示されていません。
– 予測（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）が少し増加しているようですが、他の予測方法（線形回帰）は減少傾向にあります。
– 前年度データ（比較AI）は、現在の実績よりもやや低い値を示していますが、特に顕著なトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として一部のデータポイントが強調されていますが、全体的に大きな変動や急激な変化は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青色のポイントは実績データを示し、黒い円で囲まれた赤い×印は予測データを示しています。
– 鉛筆の色（灰色の帯）は予測の不確かさの範囲を示し、モデルの予測に対する信頼性を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法によるデータ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、異なるトレンドを見せていますが、大きな相違はないようです。これにより、モデルの選び方やその使い方が重要であることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間には目立った相関関係は見られません。ただし、過去データ（前年度データ）は、現在の実績よりも一貫して低い値を示しているようです。
6. **直感的な印象と影響**
– 人間が直感的に感じることは、予測の不確かさ（灰色の帯）が一定範囲であることから、モデルの信頼性が確立されているという安心感でしょう。
– 社会的な影響として、特定の予測手法が他よりも実績に近い予測をしていれば、政策決定者にとってその手法がより有用と考えられるでしょう。
全体として、このグラフは長期的なトレンドを示すためのものであり、複数の予測手法を比較することの重要性を示しています。政策やビジネス戦略の計画において、異なる予測モデルを検討することが求められます。
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:
以下のポイントに基づいてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– データは最初の数ヶ月間に集中していますが、後の期間にデータが広がっています。
– 全体的なトレンドは、最初は安定しているものの、急激な上昇が見られ、その後、予測は分散しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初のスコアは狭い範囲に集中していますが、その後、決定木回帰のラインが急上昇しています。
– 乱数フォレスト回帰も急激な上昇を示しており、予測が大きく変化しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績を示し、最初の期間にのみ存在します。
– 予測は赤い点で、異常値は黒い円で示され、緑の点は前年の比較を表しています。
– 予測モデルは異なる色の線で表示され、各モデル間に大きな差異があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間には明らかな相違があります。特に、線形回帰と他のモデル（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）との間での差異が顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの初期段階では相関が強いですが、後期では大きくバラけています。これにより予測の不確実性が示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の安定した実績があるにもかかわらず、将来の予測における不確実性は、政治的および経済的な不安定さを示唆している可能性があります。政策の変更や市場の変動が影響しているかもしれません。
– ビジネスや政策決定においては、この不確実性を考慮し、柔軟に対応するための戦略が必要になるでしょう。
このグラフは、経済的余裕に対する予測の難しさを示しており、様々な要因が影響を与えていることを想像させます。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **直近の実績（青点）**: 開始時点では比較的高いスコアを示していますが、その後やや下降しています。
– **予測結果（ピンク線、シアン線、紫線）**: 線形回帰や決定木回帰では横ばいの予測となっている一方、ランダムフォレストでは明確な下降を示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値（黒丸）**: 初期の実績データ付近に集中しています。何らかの異常なイベントがこの時期に発生した可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色の役割**:
– 青: 実績データを示しています。
– 緑: 前年データで、現在の状況と比較する基準となります。
– ピンク、シアン、紫: 異なる予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）による予測。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測の関係**: 予測モデルに基づく将来的な傾向は異なりますが、全体として横ばいやや下降のトレンドを示しているため、慎重なモニタリングが必要です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **分布**: 実績データの分布は初期に集中し、その後はデータが乏しい段階にあります。今後のデータ収集が鍵となります。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **健康状態の変化**: 初期の高いスコアは維持されておらず、下降傾向が見られます。これは個人の健康状態の悪化を示唆するかもしれません。
– **モデルの多様性**: 異なる予測モデルが使用されていることは、予測の信頼性を高める一方で、それぞれのモデルの特徴を理解する必要があります。
– **ビジネス/社会的影響**: 健康状態が下降した場合、職場や社会におけるパフォーマンスへの影響が予想されます。適切なヘルスケアの導入や、健康状態の改善策を検討することが重要です。
全体として、データの収集と継続的なモニタリングが重要であり、異なるモデルを活用して予測を精緻化することが求められます。
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:
このグラフは、個人の心理的ストレス（WEIスコア）を示した時系列散布図です。以下の点について詳しく分析します。
1. **トレンド**:
– グラフの初期部分に見られる実績AIのプロットはほぼ横ばいです。しかし、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）はいずれも微妙な上昇傾向を示しており、今後の心理的ストレスの増加が予測されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の時点で異常値（黒い円）が確認されていますが、全体としては急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 実績AI（青い点）と予測AI（赤いバツ）は現時点の実際のデータと今後の予測を表しています。
– 異常値（黒い円）は、予測からの大きな乖離を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の線は、それぞれ異なるモデルによる予測線であり、全て緩やかな上昇を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルが近似した動きを示しているため、これらのモデルは類似の傾向を反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測モデルの出力は全体として非常に似通っており、心理的ストレスの増加を一貫して示唆しています。
6. **人間の直感的な感じ方とビジネス・社会への影響**:
– 政治家など特定の個人にとって、心理的ストレスの将来的な増加はパフォーマンスや意思決定に影響を与える可能性があります。定期的なメンタルヘルスケアが重要となるかもしれません。
– 社会的には、ストレス管理の重要性が認識されることが求められ、政策としても注目される可能性があります。
全体として、このグラフは将来的なストレスの増加を示しており、予測を基にした早期の対応が求められることを示唆しています。
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:
以下がこのグラフの分析です。
1. **トレンド**
– 初期のデータポイント（実績, 青色）が比較的高いスコア（0.8以上）を記録しているが、その後、データが表示されていない期間が続き、次の予測データ（緑色）は若干低下（0.6以上）しています。全体的なトレンドとして、若干の下降傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データで一部の外れ値（黒いリングで表示されている）が顕著に現れています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績データを示し、緑色のプロットは昨年の比較AIによる予測を示しています。異常値は黒いリングで示されています。異常値は通常、データの中で規則的でない点を示すため、注意を要します。
– グラフ中の色付き線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法の結果（紫、緑、ピンクの線）が重なり合っており、各モデルの予測は似通っていることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データは、全体的に密接にリンクしており、予測の適合度は高いと考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– WEIのスコアが下降傾向にあるとすると、個人の自由度や自治に対する環境が悪化している可能性が考えられます。これにより、社会的な不安感が増す可能性があります。ビジネス面では、不安定な状況が続くと市場の反応や投資環境に影響を与える可能性があるため、企業はこのトレンドを注視する必要があります。
このグラフから得られる洞察は、政策決定やビジネス上の意思決定において重要な要素となるでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフに関する詳細な分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 等しい間隔でプロットされている実績データがあるが、全般的な上昇または下降トレンドは識別できない。
– 予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、全て異なる上昇傾向を示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い丸で示された異常値が散布されており、過去データの予測から外れているとみられる。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点が実績値を示しており、赤の×が予測値を示す。
– 緑の点は前年の比較データを示しており、視覚的には高いスコアを維持している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる結果を提供しているが、全体的に予測範囲内に位置している。
– 異常値は予測モデルの精度を検証する重要な要素である。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測と実績の間に強い相関はないが、予測モデルが多様な結果を提供することで、データの不確実性をカバーしている。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– 多様なデータ予測を示すことにより、社会の公平性や公正さが今後どのように変化する可能性があるのか、分かりやすく示している。
– グラフから予測範囲が明確に示されており、人々に予測の不確実性や潜在的なリスクを理解させることが可能。
このグラフは、社会の公平性指標がどのように変動するかを予測するための重要なツールであり、政策決定や社会的判断に影響を与えると考えられます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフ全体で見ると、初期のデータポイントは高い位置にあり、徐々に下降しています。しかし、その後、期間後半ではスコアが回復し、再び高い値を取るように見えます。
– この変動は、持続可能性と自治性のスコアが改善したことを示唆している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に大きな急激な変化が見られますが、その後は安定しています。
– 起点付近に異常値がマーキングされていますが、それに続くデータは比較的安定しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青い点）が現在の状況を表しています。
– 異常値（黒で丸囲み）は、観測されたデータから大きく異なるポイントを示しています。
– 予測（3種の線—緑、紫、ピンク）により、異なるモデルを使用した場合の今後のスコアが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測は異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づいており、各モデルによってわずかな変動が見られます。これにより、未来のスコアについて異なる見通しが描かれています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測範囲が示すように、スコアは一定の信頼区間内で変動する可能性があることが示唆されています。
– モデル間で若干のバラツキがありますが、全体的なトレンドには合意が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフからは、持続可能性と自治性が改善していることが直感的に感じられ、その結果、地域や組織の政策に良い影響を与える可能性があります。
– この改善傾向が続くことで、社会的な安定性や信頼性が向上すると考えられます。
– ビジネスにおいては、持続可能性の向上により、サステナブルな投資やCSR活動の評価が高ま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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体を見ると、一部のデータポイント（特に実績）が右上に移動しているように見えるため、上昇トレンドと言えます。しかし、ほとんどの期間で実績値は横ばいのままです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイントに異常値が見られ、他のデータとは明らかに異なっています。特に予測モデルと比較して大きな違いがあるようです。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– **青いプロット**: 実績データを示しています。多くは横ばいですが、初期に異常値があります。
– **赤い×のマーカー**: 予測モデルが出した値で、実績と乖離している箇所があります。
– **緑の円**: 前年の比較データを示しており、最新の実績値と概ね一致しています。
– **紫の線**: ランダムフォレストによる予測回帰を示しており、実績とかなり同期しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年のデータが密接に関連しており、予測値はある程度実績に合致していますが、一部乖離が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データの間には高い相関が見られますが、予測モデルとはすべてのデータで一致するわけではありません。
6. **直感的に感じること・ビジネスや社会への影響**
– 初期における異常値は政策の変更や教育施策の実施による影響の可能性があります。
– 予測が実績に対して多くの部分で正確であったことから、将来的な政策決定において予測モデルを活用する意義があると考えられます。
– 社会WEIのスコアが上昇トレンドをたどっている場合、教育機会の改善や社会基盤の強化が進行中であることが示唆され、長期的な成長を期待できます。
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:
以下がこのグラフから得られる洞察です：
1. **トレンド**:
– 初期段階でスコアはやや上昇しています。紫と緑の予測線（直線回帰と決定木回帰）はフラットまたは緩やかな上昇傾向を示しており、全体として小さな上昇トレンドがあることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い枠で囲まれた点は異常値とされ、それらが初期に集中しています。WEIスコアの変動範囲に影響を与えている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データであり、紫と緑の線はモデルによる予測を示しています。
– ピンクのランダムフォレスト回帰ラインは他の予測よりも高いスコアを予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と異常値、および各種予測モデルの異なる見解が読み取れます。予測間に大きな差異がなく、全体として安定した変動が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値は初期段階に集まっているため、データのばらつきが序盤で大きかったことを示します。以降のデータや予測はより均質です。
6. **直感的感覚とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアの上昇傾向は、社会における共生・多様性・自由の保障が少しずつ改善していることを示している可能性があります。
– このような傾向が持続する場合、社会全体としての包摂性や透明性が高まり、ポジティブな影響を与える可能性があります。ただし、初期の異常値からもわかるように、問題のある時期やエリアがあった可能性にも注意が必要です。
全体として、改善傾向のあるスコアであるため、政策立案者や社会関係者はこのポジティブな変化をさらに推進するための施策を考える必要があります。
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:
## インサイト
### 1. トレンド
– ヒートマップは短期間のデータ（5日間）を示しており、大きなトレンドは識別しづらい。
– 色の変化は濃い紫から黄色まで見られ、一定の上昇傾向がある。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 明らかな外れ値や急激な変動は見られないが、最終日の明るい色（黄色）は異常値の可能性を示す。
### 3. 各プロットや要素
– 色の濃淡は数値の大きさを示し、濃い紫が低いスコア、黄色が高いスコアを意味する。
– 縦軸の「時間帯」は異なる時間におけるスコアの変動を示している。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 縦軸と日付ごとの変化を見ると、時間が経つにつれスコアが徐々に上昇している。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特定の時間帯と日付の組み合わせで高スコアが出現する可能性があり、システム的要因や社会的要因が絡んでいるかもしれない。
### 6. 直感的な洞察と影響
– 人々は最終的な数日間の急激な色の変化を直感的に認識し、不安定な状況や変化を示唆する可能性があると感じるだろう。
– ビジネスや社会的な観点では、安定性の欠如がリスクを伴い、これに伴う対策が必要となるかもしれない。
このグラフは、政治的状況や意思決定の動向を理解し、適切なアクションを計画するための手掛かりを提供するだろう。
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:
このヒートマップは、ある期間における個人のWEI平均スコアを視覚化しています。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– データは時間の経過に伴う数値の変化を示していますが、周期性や大きなトレンドは見られません。各日付での色の分布が異なり、短期間の変動に焦点が当てられているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に濃い紫から黄色への変化が急激で、これは外れ値や大きな変動を示唆しています。急にWEIスコアが変動する何らかの出来事があった可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡は個々のスコアの高低を表しており、黄色は高スコア、濃い紫は低スコアを示しています。この変化は指標の改善や悪化を表していると考えられます。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– データが一つの系列であるため、他との関係性についての分析は困難ですが、時間帯ごとに異なるスコアが観察されており、日内変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関は特定されにくいですが、時間帯によるスコアの変動が見られます。特に午後（16時以降）でのスコアが各日で安定しない様子があります。
6. **直感的な印象と社会への影響**:
– 社会的イベントやニュース、政策変更などがWEIスコアの変動に影響している可能性があります。色の変化が心理的な反応や社会の感情の揺れを反映しているかもしれません。
– ビジネスや政治において、このようなスコア変動はパフォーマンスや信頼性に対する人々の認識を表すため、迅速な対応が必要です。
このヒートマップは、時間帯や日によるスコアの変化を視覚的に理解し、戦略的な意思決定に役立てる情報を提供します。
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:
以下の点に注目して分析します。
1. **トレンド**
– 日付が進むにつれて、色が濃い紫から緑、そして黄色に変わっていきます。これはスコアが上昇していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日から7月5日までの間で、最も顕著な変化は7月5日の黄色（高スコア）に見られます。
3. **各プロットや要素**
– 色はスコアの強度を示しており、紫が低スコア、黄色が高スコアを意味します。中間の緑は中程度のスコアを示します。
4. **複数の時系列データ**
– 時間帯によってもスコアに変化があります。日中にスコアが高くなる傾向があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯と日付がスコアに影響を与えている可能性があります。特定の時間帯に集中してスコアが高まるのは、社会的な活動や政策が影響しているかもしれません。
6. **直感と影響**
– ヒートマップの視覚的なグラデーションから、短期間での政策や社会的イベントがスコアの増減に影響を与えたと直感的に感じられるでしょう。ビジネスや社会の文脈では、この変動を利用して政策決定や市場戦略を調整することが重要です。
このヒートマップは、特定の日付や時間帯にフォーカスした対策を検討するための素早い分析に役立ちます。分析がより深まれば、その背後にある要因を特定し、スコアの変動をより正確に理解することが可能です。
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:
この相関ヒートマップから得られるインサイトは以下の通りです。
1. **トレンド**:
– ヒートマップそのものに直接的な時系列トレンドは含まれませんが、相関の強弱が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の濃淡は相関の強さを示しており、赤色が濃い部分は正の相関が強いことを示します。青色が濃い部分は負の相関が強いことを示します。
– 個人WEI（健康状態）と個人WEI（経済的余裕）に負の相関（-0.43）が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各セルの色と数値は、二つのWEI項目間の相関係数を示しています。1に近いほど強い正の相関、-1に近いほど強い負の相関を示します。
– 総合WEIと個人WEI（健康状態）には強い正の相関（0.84）が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データ自体はこのグラフに含まれていませんが、各項目の相関関係を通じて間接的な関係を理解することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 社会WEI（公平性・公正さ）と総合WEIは強い正の相関（0.84）を持っています。
– 個人WEI（自由度と自治）と個人WEI（心理的ストレス）は負の相関（-0.34）です。
6. **直感的な人間の感じること、社会への影響**:
– 社会的公平性が高まると総合WEIも高まる可能性が示唆され、これは政策の改善に重要な示唆を与えるかもしれません。
– 個人の経済的余裕は健康状態には負の影響を与えうることがあり、福祉政策や健康支援の強化が求められることが示唆されます。
このグラフは、政策や社会的施策の策定において、どの領域が関連しているかを理解するために役立ちます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 各カテゴリの中央値や四分位範囲が視覚化されているため、トレンドそのものよりもカテゴリー毎のスコア分布を見ることができます。
– 一部のカテゴリでは、比較的高い中央値を持ち、他のカテゴリと比べて安定していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「社会WEI（生態系整備・持続可能）」では、外れ値が一つ見られます。これは、一般的な傾向から外れたデータポイントがあることを示唆しています。
– 全体的に、各カテゴリのスコア範囲はおおむね一定で急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図の箱部分はデータの四分位範囲（IQR）を示しており、中央値が中線で示されています。
– 箱の上限と下限、ひげ、外れ値はそれぞれ異なる分布の特徴を示しています。
– 色の違いにより、各カテゴリが視覚的に区別されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– すべてのカテゴリが同じ期間にわたっているため、時系列データの特定の関係性というよりはカテゴリ間の比較が主です。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」など、スコア分布が狭いカテゴリは、他のカテゴリに比べて評価が安定している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布の中心が高い「社会WEI（生態系整備・持続可能）」と「共生・多様性・自由の精神」は、相対的に高評価がされています。
– ネガティブな外れ値が見られるケースは極めて少なく、全体として安定したパフォーマンスが示されています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 一部のカテゴリの高いスコアは、そのカテゴリに関連する政策や活動が効果的である可能性を示します。
– 外れ値があるカテゴリは、政策の一貫性や実施に変動がある場合の調整の必要性を示唆しています。
– 社会やビジネスにおける影響としては、高スコアのカテゴリが引き続きフォーカスされるか、低スコアの領域での改良が検討される可能性があります。
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:
### グラフ分析の専門家としての洞察
1. **トレンド**:
– グラフは、主成分分析（PCA）の結果を示しており、特定の時間的なトレンドは示していません。各データポイントは360日間にわたる複数の要素を統合し、主成分に沿った分布を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上の点は比較的広く分布していますが、特定の外れ値として注目すべきのは、第1主成分が-0.15付近の点で、他のデータポイントと比較して、明らかに離れた位置にあることが見受けられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各データポイントは、複数の変数を第1および第2主成分に圧縮した結果を示しています。より右上に位置する点は、他の要素と比較して高い値を持っ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**:
– 時系列データが直接示されているわけではありませんが、データポイントの分布により、異なる期間における要素の相関を示唆していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントは、第1主成分と第2主成分の両方で分散しています。この分布は、データセット全体のバラつきや変動を示すもので、主成分がデータの要素をどれだけうまく説明しているかを示しています。
### 直感的な洞察と社会への影響
– **直感的に感じること**:
– グラフからは、一部の要素が他の要素と対照的であることが視覚的に捉えられ、これがある種の多様性やバラエティを示していると感じられます。
– **ビジネスや社会への影響**:
– 分析結果の主成分としての視覚化により、政策決定や戦略策定において重要な要素が何であるかの洞察を得ることができ、効率的な意思決定プロセスに貢献する可能性があります。
– 政治環境や社会的意識の変化を反映する分析として、新たな課題やチャンスを見つける基盤となることが期待されます。
このように、PCAによるデータの要約は、データの複雑性を減らし、重要なパターンを明らかにするのに役立ちます。
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。
