📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 【時系列推移】
– **総合WEIスコア**は、初期には中程度の安定した状態（0.66〜0.72）を示していますが、7月6日以降急上昇し、0.85に達しています。この急上昇の背景には、何らかの政策変更や社会的イベントが影響している可能性があります。
– **個人WEI平均**は、7月6日に一時的に上昇し（0.8まで）、その後再び落ち着きました。個人の幸福度が上がる要因が短期間で発生した可能性があります。
– **社会WEI平均**も同様に7月6日に大きく変動し、最大0.91に達しています。社会的な支えやインフラ強化が背景にあるかもしれません。
#### 【異常値】
– 異常値として指摘された日付やスコアには、特に7月6日の値が大きく振れています。この日は個人や社会的なウェルビーイングの各種メトリック（例：経済的余裕、健康状態、公平性、公正さ）が大きく向上しています。これは、政府の施策や社会変革が個人および社会に影響を与えた可能性を示唆しています。
– 異常に低いスコア（例：総合WEIが0.59）は、もしかすると短期的な社会問題（例：災害、事件）が発生した影響かもしれません。
#### 【STL分解】
– **季節性**に関してはデータが短期間であるため、明確な季節的変動は確認できませんが、短期間のトレンドが変動する点で見られます。
– **トレンド**は、始点からやや上昇傾向を示し、特定の日を境に急上昇していることから、何らかの影響を受けて急激に改善したことが伺えます。
– **残差**の変動には、説明し難い外乱要因が含まれる可能性がありますが、これも社会イベントや予測外の出来事に影響されていると思われます。
#### 【項目間の相関】
– **個人と社会WEIの高い相関**が確認できます（例：経済的余裕と社会的持続可能性）。これらの関連は、個人の経済状況が社会全般に反映されていることを示唆しています。
– 例えば、社会基盤や教育機会の改善が、個人の生活満足度に及ぼす影響が濃厚です。
#### 【データ分布】
– 出現するWARスコアの分布では、中央値付近に集中していることが窺え、一部の項目で複数回の異常値が確認できます。これにより、外れ値は政策変更や突発的な社会現象の影響を考慮する必要があることが示されています。
#### 【主要な構成要素 (PCA)】
– 主成分分析により、主に1つの成分（PC1）が全体の変動の78%に寄与しています。これは、個人と社会のウェルビーイングを大きく左右する共通要因が少数であることを示唆します。
– この主要成分は、経済成長や政策変更による心理的影響など、特定の全体的な環境変動要因である可能性があります。
### 考察
データの傾向は、特定の日付に強い影響を与えた社会政策またはイベントを示唆しています。異常値の日付に共通する要因を探索することで、政策改善や社会安定に関する貴重な因果関係を見出すキーポイントとなる可能性があります。このような分析が、政策立案や実践的な社会改善のために役立つと考えられます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績AI (青):** グラフの左側に集中しており、最初に低い値から始まり、その後やや増加しています。
– **予測 (紫, 赤):** グラフの中央上部に配置され、横ばいから若干上昇に向かっています。
– **前年 (緑):** 横ばいの傾向です。全体的に高い水準を維持しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値 (黒丸):** 実績の内、一部のデータ点が他のデータ点から離れていることを示します。これらは特定の変動要因や突発的なイベントによる可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績AI (青):** 過去の実績データを示しており、実際の動向を反映しています。
– **予測 (紫, 赤):** 将来の予測を示し、異なる回帰モデルを使用しています。この描線は未来の可能性を示しています。
– **前年度 (緑):** 前年度の実績との比較に役立ちます。
– **予測の不確かさ範囲 (灰色):** モデルの予測に対する不確かさを示します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績AIと予測:** 実績から予測にかけての変化を示し、時系列の変化に対する予測の正確さを比較できます。
– **前年と予測:** 前年度のデータと予測を比較することで、予測の精度やモデルの改善点を評価できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **実績と前年:** 両者は似た傾向を示していますが、予測との関係で異なるパターンを示す場合があります。
### 6. 直感的な感覚とビジネス/社会への影響
– **政策評価:** 総合WEIスコアの動向は、政治政策の評価に使用される可能性があります。予測が正確であれば、政策改善の指針として活用できます。
– **ビジネスインパクト:** WEIスコアの変動は市場の安定性や消費者信頼に影響を与える可能性があります。特に急激な変動や異常値は注意が必要です。
– **社会的影響:** 散布図は長期的なトレンド分析や異常の早期発見に寄与し、社会的変化への迅速な対応を促進します。
このように、総合的なWEIスコアは政策評価や市場動向の理解に役立つ重要な指標となり得ます。
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:
このグラフは個人のWEI平均スコアの時系列推移を示しています。以下に詳細な分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 最初の部分ではスコアが比較的一定であり、上昇や下降の明確なトレンドは見られません。
– 途中から急激な上昇が見られ、その後も高い値を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績（青い点）の中に異常値（異常値とマークされている黒い円）が含まれています。これらは目立ったずれを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを表し、一般に0.6から0.9の範囲で動いています。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測で、大幅な上昇を示しています。
– 緑のデータは前年との比較を示しており、最近のデータでは高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績と予測の間に一致性があるものの、ランダムフォレスト回帰による予測は特に高い上昇を示しています。これはこのアルゴリズムが最近の上昇要因を強く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**:
– 実績データと予測データとの間に一致性が見られ、特に回帰手法による予測はトレンドに敏感であることが伺えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフの急上昇部分は、個人のWEIスコアに対する何らかの外部要因または内部要因の大きな影響を示している可能性があり、例えば政策の変更や個人の活動の変化などが考えられます。
– ビジネスや社会においては、高いスコアはリーダーシップや信頼性の向上を意味し、ポジティブな影響をもたらす可能性があります。ただし、急上昇の持続性や具体的な要因を分析することが重要です。
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:
以下は、提示されたグラフに基づく視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの左側では、最近の実績AIのデータポイント（青い点）が高い位置（約0.6～0.9の範囲）に集中しており、その後のデータが存在せず、将来に向けた予測を示しています。
– 決定木回帰（紫）が一時的に上昇した後、少し下降する動きを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれた場所は異常値を示しており、他のデータポイントと比べて目立っています。
– また、予測値（X）は一定の範囲内ですが、実績AIとの差異が目立つ時期があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績AIの値を示し、現在の状況を表しています。
– 緑色の点は前年の比較データで、他のデータとつながりはありません。
– 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）による異なる線は、様々なアプローチが取られ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**:
– 実績と前年のデータの間に直接的な関係は示されていませんが、前年のデータは参考のために提示されています。
– 予測モデル間での相違があり、線形とランダムフォレストの回帰は平行性がありますが、決定木は異なるパターンを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは密に集まっており、異常値を除けば一貫性があります。
– 予測はモデルにより異なる傾向を示しており、これは各モデルの特性に起因する可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 政治的文脈において、このようなデータは政策の影響や公共の意見を反映する可能性があります。実績データの高い地点は現在の政策が評価されていることを示すかもしれません。
– 異常値の存在とモデル予測の相違は、潜在的なリスクや政策変更による影響を検討するための材料となるでしょう。
– モデル選択の重要性が示され、異なる予測手法を比較することでより正確な未来の動向を見通せるかもしれません。
この分析を通じて、データの背後にある背景や予測精度の改善に向けた施策を検討することが望ましいです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 時間の経過に伴うWEIスコアの変動は、最初の数日間の後に急激に変化します。直近の時点で再びスコアが上昇していることが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 序盤にいくつかの異常値（黒の円で示される）が見られます。これらは何らかの不可解な経済的変動や不確実性を反映している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実際の値を示しており、これに基づいて他のモデルの予測が評価されます。
– 予測の線（紫、薄紫、ピンク）は、異なる回帰モデルの結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと異なるモデルによる予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間に大きな乖離はありませんが、特定の期間においてはやや異なる傾向が見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期における実績データの高密度プロットは、多くのサンプルが同様のWEIスコアを示していることを示唆します。
6. **直感的見解と社会的影響**:
– 市場や個人の経済状況に対する不確実性が高まっていることを示唆しています。これは政府や政策決定者にとって重要な情報となり、安定化政策の必要性を示しています。
– 個人の経済的余裕（WEI）が直近で増加傾向にあることは、より良い政策介入や経済の回復が進んでいる兆候と解釈できます。
このグラフは、政策介入の効果の可視化や今後の経済安定化策の立案に役立ちます。データに基づく洞察を活用し、社会全体の経済的活力を向上させるための施策を進めることが重要です。
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:
以下は、提示されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（実績）は、若干の変動はありますが、全体的には安定しています。
– 予測データについては、線形回帰や決定木回帰の予測値の傾向が見られますが、全体として急な変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値が初期段階で観測されています。これが自然な変動なのかデータのエラーなのかは追加調査が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは、実績の健康スコアを示しています。
– 線形回帰（ピンク）、決定木回帰（紫）、ランダムフォレスト回帰（赤色）の予測が示されています。
– 薄灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、全体的に狭く、予測が比較的信頼でき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**:
– 特に予測モデル間での結果に大きな乖離はなく、各モデルの予測は実績値と大きく離れることはないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIと予測AIの値は、重なる部分が多かったため、強い相関があると見受けられます。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 現在維持されている健康スコアが、将来の予測でも大きな改善も悪化も見込まれないことから、政策変更や特別な介入が必要な状況ではないことが示唆されます。
– しかし、異常値の発生には注意が必要で、その要因を特定し、同様の現象が再発しないようにする必要があります。
– 全体を通じて、個人の健康状態は予測可能な範囲内にあり、政策としては安定していますが、短期的な変動への対応策を考慮することも重要です。
この分析結果は、さらに詳細なデータや背景情報と組み合わせることで、より具体的な政策への応用が可能になるでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期の段階での実績AIのデータポイント（青色）は0.5から0.8の間で変動し、急激な変動が見られる。
– 予測データ（線形回帰、ランダムフォレスト回帰など）も最初から急激な上昇を示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円は異常値を示しており、一部のデータポイントが他のデータから外れている。
– 異常値が固まって存在していることも観察できる。
3. **各プロットや要素の意味**
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、これはxAI/3 σで定義されている。
– 緑色のデータポイントは前年の値と比較する実績AIで、対照的に安定している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データ（青色）と予測データ（ライン、紫色、ピンク）は、同時期をターゲットにしながら異なるパターンを描いている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIと異なる回帰モデル間で、予測されるストレススコアにわずかな相違が見られる。これは、モデル間の予測精度の違いを示しているかもしれない。
6. **直感と影響**
– ストレススコアが初期に急上昇していることは、特定の政治的イベントや状況が急激に緊張を高めた可能性を示唆している。
– 予測の不確かさ範囲が広いことから、将来のストレスに対する予測の確信が低いことがわかる。
– 社会やビジネスへの影響として、政策の決定や公共意見の変動を考慮した慎重な対応が求められる。
このグラフは、ストレスレベルの変動要因を理解し、適切な対策を講じるための手がかりを提供します。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– **実績（青）のトレンド**: 初期の散布から、次第にスコアが上昇し、安定しているように見えます。
– **予測（紫、ピンク）**: 線形回帰とランダムフォレスト回帰が使われており、いずれもスコアが上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントが異常値としてマークされています。特に初期のデータには大きなばらつきが見られますが、その後の変動は少ないです。
3. **各プロットや要素**:
– **青色（実績）**: 現在の実績データ。
– **緑色（前年、比較AI）**: 昨年のデータで、安定した傾向を示しています。
– **紫とピンクの予測線**: 異なる予測手法の結果であり、上昇傾向を示しています。
– **グレーの範囲（予測の不確かさ範囲）**: 予測の不確かさを示していますが、小さい範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と比較AI、予測AIすべてが時間とともに改善傾向にあることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体としてスコアの向上が見られ、実績データは予測データと比較して一貫した成長傾向があります。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 政治的な自由度と自治のスコアが改善していることは、個人の自由度が増加し、社会の全体的な幸福度が上がる可能性があることを示しています。ビジネスにおいても、自由度の向上は投資環境の改善に寄与するかもしれません。
このグラフからは、個人の自由度と自治が確実に向上しており、それがどう影響を与えるかを慎重に考慮する必要があることを示唆しています。
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:
## 視覚的特徴と洞察
### 1. トレンド
– **初期の横ばい**: グラフの開始時点で、実績値（青い点）は比較的一定で、横ばいのトレンドを示しています。
– **後期の変化**: 年度末に近づくにつれて、前年のデータ（緑色の点）が急増していることが観察されます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期の実績データにおいて、黒い外れ値のマークが付されている点がいくつか存在します。この期間中に一時的な不均衡が生じた可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色の違い**:
– 青色: 実際のデータを示しており、基本的なトレンドを視覚化。
– 緑色: 前年のデータで、急激な上昇を示しています。
– **予測の幅**: 予測モデルの間に差異があり、ランダムフォレスト回帰（紫線）が他のモデルよりも高い予測を示している部分があります。これは不確実性が存在す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
– 実績データと前年データの関係が分かりやすく描かれており、前年は极端な変動を示していますが、実績はまだそのような動きを見せていません。
### 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強い相関関係がないように見えます。これは、前年の急上昇が特異的だった可能性を示します。
### 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
– **不安定性の認識**: プレイヤー（読者や分析者）が感じる最も直接的な印象は、予測と実績の差異やモデル間の違いが不安定である点です。
– **政治的影響**: 社会の公平性・公正さに対するスコアが不安定な場合、政策の変更や介入が必要であると判断される可能性があります。
– **信頼性の課題**: モデルによる予測の範囲が広いため、将来的な状況評価や政策決定において注意が必要です。
このような情報から、持続可能な発展や政策の調整に対する緊急性が強調され、共同体や政府にとって今後の戦略が必要となるでしょう。
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:
このグラフは政治カテゴリにおける「社会WEI（持続可能性と自治性）」のスコアを360日間で時系列的に示しています。以下の点に注目して分析します。
1. **トレンド**:
– 全体としての明確なトレンドは示されていませんが、期間の始めと終わりで立ち上がりがあります。初期のデータは横ばいで、その後急激に変化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に青の実績データが密集していますが、それに異常値とされる黒枠のデータが混在しており、これが変動を引き起こしている可能性があります。
– 終盤に緑の前年データ（比較AI）が急激に上昇している部分があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データで、Xマークが予測データを示しています。
– 黒い円で囲まれた点は異常値であることを示しています。
– 緑色の点は前年のデータとして過去の傾向を表しているようです。
– 紫やピンクの線は、さまざまな予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと異常値が初期には集中し、その後予測データや前年データによって大きな変化が見られます。
– 異なる予測手法の結果が重なり合っているため、多様な予測方法が使用されており、それぞれが異なる見解を提示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはほぼ一定で、途中いくつかの異常値が出ていますが、予測を反映していない可能性があります。
– 終盤では前年データが引き上げており、予測データとの差異が大きいです。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– 初期の安定したスコアから急変する状況は、政治的または経済的な動揺を反映している可能性があります。これは政策の変化や外部環境の影響かもしれません。
– 終盤のデータの急上昇は何らかの改善策や外部要因の変化を示しているとも考えられ、将来の持続可能性が改善される兆しを示している可能性があります。
– さまざまな予測モデルが使用されていることから、このデータの将来性について多面的に評価が行われていることが示唆されます。
このグラフから、現在の安定性と予測される変動を直感的に捉えることができ、ビジネスや政策決定の戦略に有益な情報を提供していると言えるでしょう。
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:
以下はグラフ分析からの視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 初期のスコアは概ね0.6から0.8の範囲に集中していますが、その後、ランダムフォレスト回帰による予測が高く評価されています。後半にかけて以前の実績よりもスコアが高くなる予測が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として示されるデータは最初の期間に集中していますが、その数は少ないです。全体として急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績のデータは青で描かれており、予測データは赤の×印で示されています。
– 予測の信頼範囲は灰色の帯で示されており、その範囲内でデータが推移しています。
– 予測の手法間での違いは、線色の違いで表現されています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法の間で極端に異なる傾向は見られず、ランダムフォレスト回帰がその他よりやや高めの予測を示す以外は類似しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 比較的均一に高い値が春から夏にかけて集まっており、スコアが上昇することが予測されています。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**:
– 未来に向けたスコアの上昇予測は、社会基盤や教育機会の改善を示唆しており、ポジティブな変化が期待されます。
– これは政策決定者にとっては、今後の戦略立案における重要な指針となり得ますし、教育や社会サービスの強化策が成功を収める可能性が高いと判断されるでしょう。
このようなビジュアルデータは、直感的に未来のポジティブな変化を予感させ、政策改善の方向へと導きます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期には濃い青色の実績値が集中しており、その後、2025年中盤から2026年初頭にかけては緑色の前年比較（比較AI）のデータが目立ちます。緑色のデータは比較的高い範囲で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期には黒い輪郭のあるデータ（異常値）が観測されており、この範囲での異常値は特異的です。一方、緑色のデータには顕著な異常値は見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青は実績値を示し、これが初期に集中的に存在します。
– 緑は前年の比較値を示し、時系列後半での安定性を示唆します。
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰）が予測の上限を超えており、これが予測値と現実の乖離を示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**
– 実績値と予測値には初期での乖離が見られ、異常値が多く観測されています。しかし、緑色の前年比較データが出てからは、予測精度も含め安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績値のデータは一定の範囲に集中しており、その後は異常値が減少していることから、データの信頼性が高まった可能性があります。緑色のデータは極めて高い数値で密集しており、安定しているように見えます。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 初期のデータに見られる異常値は、システムや社会の不安定さを示唆しており、改善が必要だったかもしれません。しかし、緑色の前年比較データの安定性から、社会や政策が改善された証拠とも受け取れます。この改善が継続されるならば、社会の共生や多様性の保障により良い影響を与える可能性があります。
全体として、このグラフは初期の不安定さから、データの安定性向上までを示しており、今後の持続可能性への期待を感じさせます。政策担当者や社会のリーダーにとって、このような安定性は重要な評価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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれ、特定の時間帯（8時、15時、16時）で色が明るくなっており、総合WEIスコアが上昇していることを示しています。
– 特に、7月6日からの急激な上昇が見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日における16時、15時、および7月8日の7時で明るい黄色や緑色が目立っており、急激なスコアの上昇が観察されます。
3. **各要素の意味**:
– 色の変化は総合WEIスコアの変動を示しています。色が暖色系（黄色）に近づくほどスコアが高いことを示しています。
– 青から緑、黄色への変化は、スコアが中程度から高程度に変動していることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 16時の動きが15時と7時の動きに影響を与えている可能性が考えられます。
– 日によって時間帯ごとに変動していますが、特定の日には一貫したパターンが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 7月6日の変動は16時から始まり、続いて15時や8時にも影響を及ぼしているように見えます。
– ある特定のイベントや出来事がこの時間帯に発生した可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 直感的には、後半に向かって政治的な関心が高まっている様子がうかがえます。これは、政策発表や重要な政治イベントがこの期間に重なった可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会においては、これらの変動が株式市場や経済動向に反映される可能性があり、企業戦略の調整が必要となるでしょう。
この分析は、さらなるデータや背景情報があれば、より詳細な考察が可能になります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは時系列ヒートマップであり、複数の時間帯での個人WEI平均スコアの変動を示しています。
– 全般的には、スコアは一貫性があるように見え、特定の時間に顕著な上昇または下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日には、黄色い部分が見られ、他の日よりも高いスコアを示しています。これは急激な変動または外れ値として解釈できるかもしれません。
3. **要素の意味**
– 色の濃さはスコアの高さを示しており、黄色が最も高く、青系の色が低い傾向にあります。
– 各プロット（時刻と日付）は、特定の日の特定の時間帯におけるスコアを示しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 時刻によってスコアの変動があるようですが、特定のパターンは見受けられません。
– 異なる時間帯でのスコアの変動を比べることで、同じ日における時間帯ごとの影響を分析できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ある日付でのスコアが他の時間帯と一部で相関していることが見受けられますが、明確な周期やパターンは検出しにくいです。
6. **直感的な認識と社会的な洞察**
– 人間が直感的に見て、特定の日や時間に何か重要な出来事が起こったと感じるかもしれません。特に7月6日のスコアの上昇は注目に値します。
– 政治的なイベントや社会的な出来事が、個人のWEIスコアに影響を与えた可能性があります。この情報は、政策や行政の効果を評価するのに役立つかもしれません。
### ビジネスや社会への影響
– ある時間帯にスコアが高い場合、その時間に関連する活動を重点的に行う戦略を練ることができるかもしれません。
– スコアが高いタイミングを特定し、その背景にある要因を探ることで、より良い意思決定をサポートすることができます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 全体的には、特定の時間帯（例えば、8時や16時）のスコアが色濃く示されており、他の時間帯に比べて高いスコアが周期的に見られます。
– 日にちが進むにつれ、明るい色（高スコア）が頻繁になり、特に7月7日や7月8日に目立っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日から7月7日にかけて、スコアが急増しているようです。この変動は、特に16時に顕著です。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色が濃いほどスコアが高いことを示しています。例えば、黄色は高スコアを示しています。
– 8時、16時には特に高スコアが多く見られ、これらの時間帯は重要な活動やイベントと関連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**
– 8時と16時のデータは比較的一貫してスコアが高く、周期的なパターンが見られます。他の時間帯に比べ変動が少なく安定しており、特定の活動が時間帯に密接にリンクしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯におけるスコアの上昇は、日にちの進行と共に顕著になり、全体的な傾向としては明るい色が増えていくことが観察できます。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**
– このヒートマップから、特定の時間帯と日付にかけて高いスコアが見られることから、政治的な活動が特定のリズムやスケジュールで行われていることを示唆しています。社会やビジネスへの影響として、これらの時間帯での活動に注目し、それに対応した戦略を立てることで、より効果的な意思決定が可能になるでしょう。特に、社会的なイベントや政策発表がこれらの高スコアに影響を与えている可能性も考えられます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップは360日間にわたるWEIの各項目間の相関を示していますので、時系列トレンドではなく、全体的な相関パターンを視覚化しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色の濃淡は強い相関（赤色）から弱い相関（青色）を表しており、急激な変動というよりも、相関の強さのまとまりが観察されます。
3. **各プロットや要素**
– 赤色が濃い部分は高い正の相関を示しています。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」は非常に強い相関（0.95）を持っています。
– 青色は弱い相関を示し、例えば「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の相関はかなり低い（0.45）です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データ間の関係というよりも、各項目間の相互関係を示しています。「個人」と「社会」のWEIの要素がそれぞれ内包的に相関していることが見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高い相関を持つ項目として、例えば「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「総合WEI」（0.90）、「個人WEI平均」と「社会WEI平均」（0.88）が挙げられます。
– 相関が低い部分、例えば「個人WEI（健康状態）」関連の相関が他の要素に比べて低い傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 高い相関を示す項目が多いことから、個々の要素が統合的な社会状況や個人の福祉に大きく影響していると捉えられます。
– ビジネスや社会への影響としては、例えば公共政策を改善する際は、個人の幸福度と社会の構造的な公平性が密接に絡んでいるため、これらを同時に考慮する必要があることが示唆されます。
– 健康状態の相関が低いことは、社会の他の要素よりも独立している可能性を示唆しており、健康改善には別のアプローチが必要かもしれません。
### まとめ
WEI項目間の相関ヒートマップは、個人と社会の相互関係に関する重要な洞察を提供しており、これらのパターンは政策立案や社会改善における戦略的アプローチに寄与する可能性があります。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド:**
– データは横ばいで特定の時間的トレンドは見られず、それぞれのWEIタイプの分布比較に重点が置かれています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 「個人WEI平均」や「社会WEI平均」では、いくつかの外れ値が存在しています。
– 他のカテゴリでは外れ値が少ないか、存在しないようです。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 箱ひげ図は各WEIタイプの分布を示しており、箱の幅はデータの四分位範囲（IQR）を示しています。
– 横線は中央値を示し、ヒゲはデータの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 各タイプのWEIは独立しており、直接的な関係性や時系列的な関連は描画からはわかりません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」は似たような中央値を持ちながら、考え方の幅が異なります。
– 他のWEIタイプと比較すると、「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」と「社会WEI（持続可能性と自律生）」は類似のパターンを示しています。
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:**
– 直感的に、個人に関連するWEIは社会的要素に比べて広い範囲の価値を持っていると感じられます。このことは、個人の状態が多様で変動しやすいことを示唆します。
– 社会への影響としては、特定のWEIカテゴリの改善や調整が社会的安定や成長に寄与する可能性があります。
– 特に「社会WEI」関連は、より安定しており、集団的な政策やプログラムの策定に役立つ指標となるでしょう。
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:
このグラフは、政治カテゴリーにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。以下に視覚的な特徴とそれから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 第1主成分（横軸）と第2主成分（縦軸）における各データポイントは、特定の方向性や周期性ではなく、全体的にバラついています。このため、一貫した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**:
– いくつかのデータポイントが他よりも際立っている箇所があります。特に、右上に寄っているデータポイントと、左下の孤立したポイントが外れ値として考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各データポイントは、WEI（おそらく政治的指標）における構成要素を各主成分に沿って示しています。第1主成分が寄与率78%であることから、横方向の変動がデータの大部分の分散を説明する要素であることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフに示されているデータは、時系列データのようには見えませんが、異なる構成要素の比較を意図してプロットされています。第1主成分と第2主成分の間に目立つ相関はないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントは全体的にバランスよく分布しており、第1主成分に対する大きな偏りは見られません。第1主成分の寄与が大きいことを考えると、主要な政治的変動を捉える要素であることが示唆されます。
6. **直感的に感じ取れること、社会・ビジネスへの影響**:
– 人間の直感として、このグラフは多様な政治的要素が存在し、それぞれが異なる影響を及ぼしていることを示しています。外れ値の存在は、特定の政治的イベントや政策変更が全体に大きな影響を与える可能性を示唆します。これにより、政策立案者やビジネスリーダーは、これらの外れ値に注目することで重要なインサイトを得られるでしょう。
全体として、この主成分分析は、政治的要素の総合的な影響を把握するための有効な手段として機能していると考えられます。
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。