📊 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**は、2025年7月1日から2025年7月11日にわたって全体的に上昇傾向を示しています。最初の数日は0.65から始まり、徐々に0.87まで上昇しています。これは、社会や個人の要因が改善したことを示唆しています。
– **顕著な変動期間**: 2025年7月6日は異常な値を示しており、この日のスコアは変動が大きく、最低0.59から最高0.85までの変動を観察しました。この期間は、社会的要因や政策の変更、または外的ショックによる影響の可能性があります。
#### 2. 異常値の検出
– 複数の日付で異常な低スコア（例: 7月6日の0.59）と高スコア（例: 7月7日の0.85以上）が記録されています。異常な高スコアは政策改善や社会的イベントが成功を収めた場合など、好ましい展開を示す可能性があります。
– 単一の変数でなく、幅広い変数で異常な変動が確認されており、全体的に多様な要因が影響していることを示唆しています。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**を考えると、明らかな緩やかな上向きのトレンドが確認できます。季節的パターンは明確ではなく、残差としては日々の変動に大きく寄与しています。これは、短期間の社会的または政策的変化による影響と解釈できます。
#### 4. 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**によると、社会的要因（例えば、社会基盤と持続可能性）は強い相関を持つ可能性があり、これらが一貫して高スコアと関連していることを示しています。個人要因も経済的余裕や心理的ストレスとの関連性は明らかな構造を持ちます。
– 特に「持続可能性と自治性」と「社会的公平性」はかなり高い相関を持ち、政策・制度的な側面が広く社会に影響を与えていることが窺えます。
#### 5. データ分布
– **箱ひげ図**では、中央値が緩やかに上昇している一方で、上方の外れ値が多く、社会・個人要因ともに正の方向に変化していることを示しています。異常値は主に高スコアであり、突発的な好転を記録している点が興味深いです。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PCA分析からの主要構成要素**では、PC1が0.79という高い寄与率を示しており、データの大部分の変動を説明しています。PC1は経済的余裕、社会的持続可能性などの要因による影響が強く、これらが総合WEIスコアの上昇に重要であることを示唆しています。
### 総括
このデータセットにおける総合WEIスコアの推移は、個人と社会の両側面での改革や改善によって上昇していることが示唆されています。特に、持続可能性と社会的公平性が重要な役割を果たしており、政策的な改善がこの間の向上を支えている可能性があります。一方で、外的要因による短期的な上下変動も見られ、これがスコアの変動性に繋がっています。全体的にみて、各要素間の相関関係を深く理解することで、社会的繁栄の観測と予測が可能になるでしょう。
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**:
– グラフの初期段階（おおよそ2025年7月1日から2025年12月）には、実績のプロット（青色）が0.6から0.8付近で安定している。直線上の動きは見られず、ほぼ横ばい。
– その後、前年(緑色)のプロットが示す長期的な安定感と比較される。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績には黒い円で示された外れ値が存在するが、大きな急変はあまり見られない。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青色のプロットは実績（実績AI）を示し、散布が狭い範囲内で起こる。
– 予測AIの結果が右側にまとめて表示されており、これらは比較的高いスコアを予期している。
– 様々な予測手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）が用いられ、これら各手法の予測が近い、すなわち一致しているように見える。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去の実績と予測の間にはまだ直接的なつながりが示されていないように見える。
– 予測は前年のデータと重なる様子があり、これが未來の予測に役立っている様子がうかがえる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のプロットは0.6〜0.8の範囲で密集している。
– 予測の結果は高いスコアを持ち、未来のポジティブな傾向を示唆している。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 過去の安定した実績に対する高度な予測は、来年に向けた期待を高める要素となる。
– 政治的な安定感やポジティブな動向の予測が、市場や一般社会へ好意的に受け取られることがあろう。
– 前年データとの比較やAI予測を通じて、新たな政策や戦略を実施する際の参考にできる。
このグラフは、データに基づいた予測の信頼性と、それがどのように社会経済の未来に影響を及ぼすかを示す重要な資料となる。
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**:
– 右側に明確に集まった2つの異なる期間が見られます。左のデータポイント（青）は2025年、右のデータポイント（緑）は2026年にかけてのものです。
– 左側のデータはほぼ横ばいで、0.7から0.9の範囲に維持されています。
– 右側のデータも同様に一定の範囲に収まっており、大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータポイントには、異常値としてマークされた点が1つ（0.6付近）見られます。これは、他の点群からの逸脱を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データを示し、実際に観測された値です。
– 緑色の点は前年の比較データで、前年におけるデータとの比較が可能です。
– 紫色のラインは予測モデル（ランダムフォレスト回帰）による予測を示しており、補完的な予測データとして利用されます。
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には視覚的には大きな差が見られず、全体的な安定性が伺えます。
– 一部の予測（線形回帰、決定木回帰）も利用可能で、それらがデータの補完役を果たしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 緑色の前年データは実績と大きく異ならず、年間を通じた継続性が示唆されます。
– 外れ値を除き、データはおおむね安定した分布を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– どちらの期間も安定したWEIスコアによって特徴付けられ、これにより状況が安定していることが推測されます。
– 外れ値の管理は重要で、これがリスク管理や政治的影響の予測に有用である可能性があります。
– データが安定していることは、予測モデルの信頼性を高め、人々の安心感に寄与するでしょう。ただし、新たな外部要因による急激な変動には常に警戒が必要です。
この分析は、政治的な状況の安定性を示すための基盤となり、WEIスコアの長期的な管理や政策決定の際に役立つと考えられます。
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**
– 時系列全体で明確な上昇や下降のトレンドは見受けられませんが、始めの約1年（2025年）にはデータが集約されています。一方で、2026年の序盤にはデータが分散しており、特定のパターンを示していません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い丸で囲まれた異常値が、初期の段階で特定されています。これは通常の変動範囲から外れたものとして特に注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示しており、2025年のデータが多く見られます。
– 緑の点は前年のデータとして、2026年に集中しています。
– 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰は、予測の手法を示していますが、実績データとの対応は限定的です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データは2025年と2026年に分かれており、予測と実績のズレが目立つため、両者に大きな相関は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総じてWEIスコアは0.6から1.0の間に集中しており、特にスコア1.0付近に密度が高まっています。
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**
– グラフを見る限り、2025年と2026年ではデータのタイプや集まり方に違いがあり、特に2026年には予測手法が集中しています。これにより、政治状況の不確定性や予測の難しさが直感されます。
– 社会的影響として、予測と実績が一致していないため、意思決定者がリスクを評価し、柔軟な戦略を考慮する必要があるでしょう。
この分析から、データの扱いと解釈による政策策定の重要性が浮き彫りとなります。
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:
このグラフは、約360日間にわたる個人WEI（経済的余裕）の時系列データを示している散布図です。以下は分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 初期のデータ（2025年7月頃）は0.6から0.9の範囲で変動しています。この時期には明確なトレンドは見られません。
– その後、データは一時的に上昇傾向を示し、その後再び減少する形です。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内において、大きな異常値が初期部分に存在しており（黒い大きな円で表示）、これが最も目立つ要素です。
– 急激なスコアの上昇と下降が観察され、特に異常値を示すプロットは要注意です。
3. **各プロットや要素**
– 青色プロットは実績を示し、一部が予測（赤×）と重なっています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示しており、実績データがこの範囲を外れています。
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、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が用いられており、それぞれ異なる結果が示されています。
– 各手法は時期によっては異なる予測をしており、変動の大きい時期とあまり変動しない時期があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データは比較的狭い範囲に集中しており、後半は分散が大きく予測も多様で不確実性が高まります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 異常値は、特定の出来事や政策の影響を強く受けた可能性があります。
– 社会やビジネスにおいて、このような急激で予測困難な変動は、不安定な経済環境を示唆しています。政策の見直しや経済支援の必要性が考えられます。
– 異なる予測手法の結果が多様であることから、意思決定においては慎重な検討が必要です。
この分析は、政策決定者や経済の専門家が個人の経済的余裕の変化を理解し、適切な対応策を検討するのに役立ちます。
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:
以下の点に注目して分析を行います。
1. **トレンド**:
– 左側の青色プロット（実績データ）が集中的に存在し、その後のデータが右側に少し離れて存在していることから、時系列的にギャップが見られます。
– 特定のトレンド（上昇または下降）はこのギャップの間に示されていないため、横ばいの状態が多いと考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色の実績データには、上部と下部にいくつかの異常値（黒い円で囲まれた部分）が存在しています。ただし、全体的な位置はほぼ同じです。
– 異常値が数値的に特異な位置にないため、急激な変動は少ないと推測されます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青）に対し、複数の予測モデル（決定木、線形回帰、ランダムフォレスト）が使用され、それぞれ異なる時期に異なる予測を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）が示されているため、不確実性を考慮した上での予測であることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 比較的なデータ（緑のプロット）が後続期間に集中していることから、新しいデータでモデルが改良された可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間で直接的な相関関係を確認することは難しいですが、実績が一貫している状態に対し、予測がどのように対応しているかを見ることができます。
6. **直感的な感触およびビジネスや社会への影響**:
– 360日間の健康状態を考慮すると、ある期間での不安定さ（異常値の存在）が健康状態の管理や改善の必要性を示唆する可能性があります。
– ビジネスや政策的には、予測モデルの効果的な活用により、健康状態の向上や予測精度の改善が求められます。このデータを基に、健康政策の策定や施策の見直しが可能です。
総じて、このグラフは過去の実績と予測の相互作用を検討するためのものですが、現状ではサンプル数が限られているため、新しいデータの収集や解析がさらに必要です。
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、グラフの詳細な分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフは360日間の心理的ストレス（WEI）の推移を示していますが、データは最初の数ヶ月（2025年7月から2025年9月）とその後の日付に分かれています。初期に実績データ（青い点）が示され、それが後半の予測データ（緑の点や他の線）と比較されているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期部分で異常値が黒い円で示されています。これがストレスの急激な変動を示している可能性があります。
– 予測値（紫やピンクの線）が高い値に急上昇しているところが急激な変動を象徴しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、過去の心理的ストレスを記録しています。
– 緑の点は過去のデータと比較されているようです。
– 予測範囲（グレーの領域）は特定の信頼区間を示し、この範囲内でデータが動くことを期待しています。
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は時系列にそって比較され、実績データを基に様々な予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が適用されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの初期にはばらつきがあり、その後予測では一旦高くなり、安定した分布が予測されています。
6. **直感的洞察と影響**:
– 人間がこのグラフを見た場合、未来の予測がかなり高い心理的ストレスを示していることを懸念するでしょう。このような高いストレス予測は、政治的イベントやリーダーの決定による不安の高まりを反映している可能性があります。
– ビジネスや社会に対する影響として、これほどのストレスの増加は公共の健康や労働生産性に影響を及ぼす可能性があり、対策が必要とされる状況です。
このように、グラフは心理的ストレスの変動と、それに応じた予測モデルの活用によって、将来の傾向や課題を示しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータは青いプロットで示されており、特定の個人のWEI（自由度と自治）のスコアが一貫して変動しています。
– 緑のプロットは前年のデータを表しており、現在のトレンドは前年と比較してやや高い位置にあることが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– データの初期に異常値が黒枠で囲まれたプロットとして識別されています。
– 異常値は特異なイベントや外部要因によって発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い円は実績データを示しており、赤い×が予測された値を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測が、異なる色の線で示されています。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）が他の予測モデルよりも高いスコアを示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績と予測の相関関係が見られ、予測モデルの中ではランダムフォレスト回帰がトレンドを最も高く評価しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体として、期間内で徐々にスコアが上昇する傾向があります。
– モデル間で相関があり、特にランダムフォレスト回帰が他と異なる見解を提供しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および社会への影響**
– 直感的に、自由度と自治が年間を通じて増加していることから、個人の権利や自治に関する状況が改善されていると感じられます。
– ビジネスや政策立案においては、前年よりも高まっている自由度と自治が新たな機会を生み出す可能性があると解釈でき、企業や政府はこれを積極的に活用するべきです。予測モデルの差異は、様々なシナリオに備える必要性を示しているかもしれません。
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:
このグラフを分析すると、以下のような洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 初期の数ヶ月は、WEIスコアが概ね安定して高い値を示しています。
– 次にデータが消失し、その後、後半で較低値からまた上昇し、安定した範囲にあることが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期には異常値がいくつか存在しており、これが全体のデータ傾向から外れる可能性があります。
– 中盤から後半にかけてデータが消失しているため、これが急激な変動や外れ値とみなすことができます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青い点）は実際のデータを示し、予測データ（赤い×）との比較が可能です。
– 前年の値（緑色）は類似性やトレンドの確認に役立ちます。
– 異常値（黒い円）は外れ値を視覚的に示しています。
– 予測モデルは複数あり（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）、違った予測手法が使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは異なる結果を提供していますが、互いに大きく乖離していないように見えます。
– 後半のデータと比較して、初期のデータにはより高いスコアがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データは高スコア域に集中しており、後半の実績に比べて分布が狭いです。
– 前年度のデータが後期の実績と似ていますが、予測範囲には広がりがあります。
6. **直感と社会・ビジネスへの影響**:
– 最初の高スコアは良好な公平性を示していますが、その後のデータ消失は計測あるいは報告の欠如を示唆し、信頼性に影響を与える可能性があります。
– 後半の再上昇は、新たな取り組みや改善がされた可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会において、こうしたスコアの高い公平性は組織や政策の信頼性向上に寄与するでしょうが、データの安定性と一貫性も重視されるべきです。
このグラフは、政策や社会の公平性についての継続的なモニタリングと改善が必要であることを示しています。そのため、データの安定供給と的確な予測が求められます。
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:
このグラフに基づく洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実際のデータ(青い点)は、期間の初期に高いスコアの範囲(0.8〜1.0)で横ばいしています。
– 未来の予測データ(緑色の点)は、引き続き高いスコアの範囲で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で示されており、期間の初期に集中しています。
– この範囲では異常値がいくつか観測されていますが、大きな急変は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータを示し、全般的にスコアが高いことを示唆している。
– 緑の点は未来の予測を示しており、モデル間で多少のばらつきはあるが、大きな変動はない。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など、異なる予測手法が使用されています。これらはいずれも高いスコアを保っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布に関しては、全体的に高いスコアに集中しており、変動が少ないと見受けられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 高い「持続可能性と自治性」のスコアは、該当する組織や社会が非常に安定していることを示唆しています。
– 外れ値の出現が初期に集中しており、過去の一部で何らかの異常が生じた可能性がありますが、現在と未来においては改善されたとみなせます。
– 全体的な高い安定性は、関係者にポジティブな影響を与え、持続可能な政策やプロジェクトの進行をサポートするための信頼を築く要因となります。
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:
このグラフに基づく分析は以下のとおりです。
1. **トレンド**:
– データは大きく2つの期間に分かれており、2025年半ばと2026年半ばの動向がそれぞれ異なる。
– 2025年は横ばいの傾向があり、スコアがほぼ一定である。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータにおいて、外れ値と見られるデータポイントがいくつか確認できる。
– 2026年は一気に急激な上昇が見られ、特に予測されるスコアが高くなっている。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は2025年の実績データを示し、安定を保っている。
– 緑の点は2026年の予測を表しており、全体的に高いスコアが予測されている。
– ピンク、紫、ブルーのライン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）による予測を表示しており、全てのモデルが上昇を示している。
– 異常値は2025年のデータ内に多く見られる。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実測値と予測値の間に明確なスコアの上昇が確認できる。
– 予測手法によるスコアの変化は一貫して上昇を示しており、2026年に向けての改善が示唆される。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2025年のデータは分布が狭く、ほぼ一定値での変動が少ない。
– 2026年の予測では、より広範な分布が想定され、特に高いスコアが一般的に予測される。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 時系列のスコア変動から、2026年に向けて社会基盤・教育機会が大きく改善する可能性が感じられる。
– 政府の政策や新たな教育プログラムの導入が背景にあるかもしれない。
– ビジネスや社会への影響として、教育分野への投資拡大や社会基盤の強化が期待される。
このグラフは、政策やプランニングにおける重要な指標となり得る情報を提供し、戦略的な決定のために有用です。
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:
### グラフの分析と洞察
#### 1. トレンド
– **評価日**が2025年7月から開始し、2026年7月までの360日間をカバーしています。
– **WEIスコア**に関して、初期の期間ではスコアは高く、その後一時的に減少しますが、後半で再び上昇して安定しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値**として指定された点が初期期間に複数存在します。色の違いでこれが明示されています。
– 期間の早い段階での予測と実績の乖離が見られますが、後半にかけて安定しています。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **色の違い**（青と緑）は、実績と前年等との比較を示しており、双方の間で一致または乖離を確認することが可能です。
– **予測手法**（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、紫色の線で表示されており、それぞれ異なる予測を示しています。
#### 4. 複数データの関係性
– 実績と予測が異なる手法で示されていますが、全体的には後半にかけて予測が実績に近づいている傾向が見受けられます。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 予測データと実績の間には、初期において大きな乖離がある一方、全体的なトレンドとしては一致しています。
– 異常値の出現が減少していることから、予測精度が向上している可能性があります。
#### 6. 直感的な感覚および社会・ビジネスへの影響
– 人間がこのグラフから感じる印象としては、初期の不確実性が多いものの、時間の経過とともに安定していることによる安心感です。
– 社会やビジネスにおいては、WEIスコアが高いということは、共生・多様性・自由の保障が現状維持または改善していることを示します。これにより企業はより安心して多様な社会貢献活動や事業展開が可能になります。
以上がグラフから得られる洞察です。データの進展を見守ることで、今後さらなる変動を予測することが可能となるでしょう。
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:
分析を行います。
1. **トレンド**
– 序盤は主に青系統の色が多く、徐々に緑から黄色系に変化しています。これはスコアが低い状態から高くなっていることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日と7月7日にかけて、かなりの変動があります。特に7月6日に紫の低スコアが見られた後、急に黄色髙スコアに移行しています。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡はスコアの高さを表しており、青・紫が低スコア、緑から黄色が高スコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯において同様の色パターンが観察されることから、ある程度の周期性がある可能性も示唆されますが、断続的で連続しているわけではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日中の時間帯（例えば15時）は他の時間帯（例えば深夜）よりスコアが高くなりがちです。この背景には人々の活動や政策発表のタイミングなどが影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 社会や政治の状況が一定の日程において劇的な変化を見せたことが示唆されています。このような急変動は、政策変更や社会情勢の変化が影響している可能性が高く、意思決定者に迅速な対応を迫る状況を生み出しているかもしれません。
このグラフからは、特定の時間帯や日付が政策や社会の動向において特に重要なポイントであると認識されるでしょう。それにより、将来の予測や現在の圧力点の分析に役立てられる可能性があります。
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:
このヒートマップは、特定の期間（360日間）にわたる個人のWEI平均スコアを表しています。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 日付ごとの色の変化から、時間帯毎にWEIスコアが異なることがわかります。時間帯によってスコアの上昇や下降が観察できます。
– 特に、午後の遅い時間帯（15時以降）にかけてスコアが上昇する傾向があるかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日に、特定の時間帯で非常に低いスコア（暗い紫色）が観察されます。これは異常値と考えられるか、特定の出来事がスコアに影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色はWEIスコアの強度を示しており、黄色に近いほどスコアが高く、紫色に近いほど低くなります。
– 時間と日付の交差点での色の違いから、特定の日や時間帯における変動が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯でのスコアの変動が示され、それらの間に明確な相関関係は見られませんが、午後以降にスコアの上昇が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（例えば、午後以降）のスコアが一貫して高いことが多く、日中の活動がWEIスコアにポジティブな影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 一部の時間帯で高いスコアが継続することから、勤務や活動において有効な時間帯を把握するのに役立ちます。
– 政治や公共の場での効率的なリソース配分や行動計画の策定に貢献できるでしょう。
全体を通して、このヒートマップは、個人の活動パターンや効率性の時間による変化を視覚的に捉えることができ、戦略的な意思決定をサポートするための基礎データを提供します。
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:
このヒートマップに基づく分析を提供します。
1. **トレンド**:
– データの色の移り変わりを見ると、全体的に暗い色から明るい色に変わっている部分が目立ちます。これは、多くの場所でスコアが上昇傾向にある可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付と時間帯において、色が急激に変化している地点があります。この変化が目立つところは重要なイベントが発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化はWEIスコアの変動を示し、色が濃いほどスコアが低く、明るいほど高いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯においてスコアが一貫して変化している場合、何らかの共通要因があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間におけるスコアは、他の時間帯と比較して異なる傾向が見られ、社会的または政治的要因の影響が考えられます。
6. **人間の直感と影響の洞察**:
– 全体的なスコアの上昇傾向は、政策の改善や社会の安定化を示しているかもしれませんが、急激な変動がある場合、特定のイベントへの反応を示している可能性があります。
– ビジネスや社会において、このようなトレンドを認識することは、未来の戦略や対応策の策定に役立ちます。
このデータから、次の行動や政策の決定に際して考慮すべき重要な要因が浮かび上がるでしょう。
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
– ヒートマップは連続した時系列データを示しているわけではなく、異なる項目の相関を表しています。そのため、トレンドはこのヒートマップから直接読み取ることはできません。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 相関の強さを示す色の変化は一貫して高い相関（赤）から低い相関（青）に変わっており、外れ値は特に見られないようです。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– 色の濃さは相関の強さを示します。赤は強い正の相関を、青は負の相関または弱い相関を示します。
– 各個別の項目同士の相関が示されており、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」のように、異なる側面の相関がどうなっているかを視覚化しています。
#### 4. 複数の時系列データ間の関係性
– ヒートマップは時系列データの変化を示していないため、時系列データ間の関係性を直接解析することはできません。ただし、各項目の相互関係が分かるため、多いに参考になります。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 総合WEIは他の多くの項目と強い正の相関がみられ、特に「個人WEI平均」や「社会WEI（公平性・公正さ）」との相関が顕著です。
– 「個人WEI（自由度と自治）」は他の項目との相関が比較的低い項目もあり、独自性をもつことが予想されます。
#### 6. 人間が直感的に感じる洞察、社会への影響
– 多くの項目間で正の相関が高いことから、政治的、社会的指標は一般的に統合されて行動する傾向があると解釈できます。
– 特に社会政策や経済政策の評価において、複数の要素が協力的に影響を及ぼしており、政治的施策が広範囲に影響を及ぼす可能性を示唆しています。
– これらの相関関係を理解することで、政策立案者は特定の指数を改善するためのより包括的なアプローチを検討できます。
このヒートマップから得られる洞察は、データを用いて政策の改善や新しい施策の立案を行う際に大いに役立つでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは単一の時系列ではなく、各カテゴリのデータの中央値および分布の広がりを示す箱ひげ図です。そのため、トレンドとしては「カテゴリ間の比較」が主となります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」のカテゴリで外れ値がいくつか存在します。他のカテゴリに比べて得点のばらつきが大きくなっています。これは、この分野におけるストレスが一部の個人に特に顕著であることを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 中央の線は中央値を示し、箱はデータの第1四分位から第3四分位までをカバーしています。線の外側にある点は外れ値を示します。
– 色の違いは視覚的な要素で、具体的な意味はグラフの見た目を整える役割を果たしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データというよりは、複数カテゴリ間の比較が目的です。各「WEIタイプ」は異なる指標を示しており、それぞれが異なる評価軸を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体として、中央値の変動は比較的一様で、特に「社会WEI（持続可能性と公生活）」が最も高い中央値を示しています。
– 「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」も中央値が高く、比較的均一なスコア分布を示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 人間が直感的にこのグラフから感じ取るのは、社会的な指標（公平性、持続可能性、多様性等）が比較的高いスコアを持ち、個人の心理的側面での不安定さが課題となっている可能性があるということです。
– 社会やビジネスへの影響として、高い社会的評価が持続可能性や共生に向けた努力を後押しする一方で、個人の心理的健康の改善が重要であると考えられます。
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:
## グラフ解析と直感的洞察
### 1. トレンド
– **分布パターン**: データポイントは比較的まばらで、特定の方向性に向けた明確なトレンドは見られません。ただし、いくつかの密集したエリアが観察されます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 第1主成分が0.2以上、第2主成分が0.05以上のデータポイントが外れ値として目立ちます。
– **変動**: 全体的には散在しており、急激に密集または離散する箇所が特に顕著ではありません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **第1主成分（寄与率: 0.79）**: 主要な変動要因である可能性が高いです。この軸での変動はデータの説明力が高いことを示唆しています。
– **第2主成分（寄与率: 0.06）**: 補足的な要素であり、データの微細なゆらぎや特異性を捉える役割を果たしています。
### 4. 複数の時系列データの関係
– **相関の可能性**: 第1主成分が説明力の大部分を占めているため、第1主成分の変動が大きく異なるデータポイントは、特定の要因の影響を強く受けていると考えられます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関**: 明確に定義された相関は観察されませんが、第1主成分に関して一定の分布が見られ、ポジティブな貢献を示すポイントも存在します。
### 6. 人間が直感的に感じることと社会への影響
– **直感的理解**: 一部のデータポイントが突出しているのは、特定の政治的イベントや施策が実施された期間と関連している可能性があります。
– **社会への影響**: WEI構成要素はおそらく経済や政策変更に関連し、視覚化された異常値は政策の成功や疑問点を示唆し、経済的・政治的な意思決定に影響を及ぼす可能性があります。
この主成分分析は、多次元データをシンプルにし、政策の影響を理解する上で重要な視点を提供するものです。
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。