📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータからWEIスコアに関する分析を行います。
### 時系列推移
– **総合WEI**: 若干の増加傾向を示しています。0.66875から0.725に上昇しています。全体としての改善が見られます。
– **個人WEI平均**: 変動はありません。0.675で横ばいです。
– **社会WEI平均**: 大きな上昇傾向が見られ、0.6625から0.775に上昇しています。これは社会的側面での改善が強調されている可能性を示します。
### 各詳細項目の推移
– **経済的余裕**: 若干の減少（0.75から0.7）。
– **健康状態**: 改善（0.65から0.75）。
– **心理的ストレス**: 変動なし（0.6）。
– **自由度と自治**: 若干の減少（0.7から0.65）。
– **公平性・公正さ**: 大きな改善（0.55から0.8）。
– **持続可能性と自治性**: 改善（0.8から0.85）。
– **社会基盤・教育機会**: 小さいながらも向上（0.7から0.75）。
– **共生・多様性・自由の保障**: 改善（0.6から0.7）。
### 異常値
– 検出された異常値はありませんでした。データは全体として一貫しており、急激な変動は見られません。
### 季節性・トレンド・残差
– データが360日間のみに基づいているため、明確な季節性は見出しにくいですが、全体にはわずかな改善トレンドが見られます。残差は特に目立ったパターンを示していません。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップがないため、具体的な数値は不明ですが**、例えば公平性・公正さと社会WEIの上昇が強くリンクしているかもしれません。また、社会基盤や教育機会の改善が他の社会指標の上昇をもたらしている可能性もあります。
### データ分布
– 提供されたデータが詳細でないため、箱ひげ図からのインサイトはありませんが、少数のデータポイントにもかかわらず、外れ値は検出されていないとされています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率が1.00**であるため、ほぼ全ての変動が第一主成分に集約されていることを示します。変動要因が非常に少数で特定可能であり、主に個人の社会的条件の変化や国家の政策変動などが考えられます。
### 総合分析
– データは全体的に社会的側面の改善を示唆しています。特に、公平性・公正さと社会基盤の強化が、この改善の主要な推進力である可能性があります。この背景には、政策変更、社会運動の効果、または一般的な社会意識の高まりが考えられます。この分析は、政策立案者に対し、特に社会的公平性や持続可能性の分野における更なる介入の根拠として用いることができそうです。
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**:
– 現時点では、全体的なトレンドを判断するにはデータが少なく見えますが、初期の実績の後、値に間がある印象です。これによりトレンドの判断は難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績（青色の点）と比較して、異常な変動は特に見受けられませんが、未来のデータや予測とのギャップが存在している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績値は青色の点で示されており、予測値には異なるモデルの予測が用意されているようです（ピンク色の線で示されたランダムフォレスト回帰など）。
– 前年データは緑の円で示されていますが、比較対象としてわかりやすい位置にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在の予測と実績の間には明確な関係性は見えません。より多くのデータが必要かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 見受けられるデータポイントが少なく、相関関係については明確には言い難いですが、予測は一定のトレンドに基づいて行われていると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフが示すデータは、特定の期間にわたる政治的な指標の安定性や変動を評価するためのものである可能性があります。
– 社会的な影響に関しては、政策決定の根拠としてこれらのデータがどれだけ信頼できるかに関心が向けられるでしょう。特に予測モデルがどの程度正確かが重要となるかもしれません。
グラフのデータ数と予測情報の使用で、より一層の分析と適応が求められることを示唆しています。これは、未来の予測がどれほど信頼性があり、現状と今後の動向をどう捉えるべきかを検討する契機になるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **全体のトレンド**：グラフには二つのポイントしかないため、明確な上昇や下降トレンドは捉えにくいです。しかし、後半に点が大きく右方向に離れています。
– **予測トレンド**：ランダムフォレスト回帰の予測が線として見え、一定の範囲で推移していることが伺われますが、ほとんど横ばいです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**：評価日が2025年7月1日には、データポイントが他の予測から垂直にずれており、急激な変動や異常値として解釈される可能性があります。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **実績（実績AI）**：青い点で表示され、これが実際の観測値を表します。
– **予測（予測AI）**：ピンクの線でみられ、ランダムフォレストによる予測。
– **昨年（比較AI）**：緑の点で表され、前年度との比較を示唆しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 現在のデータポイントは非常に少なく、多くの関係性を引き出すのは難しいですが、予測と比較の間に開きがあるのは注目点です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**：特定の相関関係を見出すにはデータポイントが不十分です。
### 6. 人間による直感的な理解と社会的影響
– **直感的な理解**：グラフを見ると、人々は評価期間において実績が予測とは異なるという印象を受けるかもしれません。
– **社会的・ビジネス的影響**：評価と予測の大きな乖離は、政策立案や意思決定において重要な示唆を与える可能性があり、特に予測が十分ではない分野での対策が必要とされます。
このように、データポイントの少なさが影響して全体的な理解には限界がありますが、限られた情報の中でいくつかの重要な視点を提供することができます。
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:**
– グラフは360日間の時系列データを示していますが、実績のデータポイント（青）は初期の数日間に集中しており、横ばいに見えます。
– 他の期間では実際のデータが表示されていないため、長期的なトレンドは判断しにくいですが、初期のデータはやや低下傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績データの青いプロットは狭い範囲に集中しています。急激な変動や外れ値は観察されません。ただし、予測の下方かさ範囲は初期にしかないため、どのような状況を前提にしたのか気になります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青いプロットは実績を示し、緑の丸は前年の比較を示しています。これにより、前年と現在のスコアの相違を視覚化しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が明示されていますが、具体的なプロットが表示されていないため、直感的には把握しにくいです。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– グラフには現在のデータ（実績）と前年のデータが示されており、経年変化を見ることができます。
– 予測データは可視化されていないものの、説明にあることから、予測の重要性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 現在のデータと前年との明確な相関関係は視覚的に示されていませんが、緑のプロットが理解の手助けをします。
– 実データと予測値には明確な相関関係が示されていません。
6. **直感的な感想と影響:**
– 人間が直感的に感じるのは、実績データが予測範囲に収まっているかどうかや、前年と比較してどのように変化しているかです。
– 社会的な影響としては、前年との比較により、政治的・社会的な施策の影響を評価する材料となります。
– ビジネス上の意思決定においては、予測手法が複数示されていることから、その信頼性をもとに長期的な戦略を立てることが考えられます。
### 結論
このグラフは、政治カテゴリにおける社会的パフォーマンスの経時的変化を視覚化していますが、データの分布が限られているため、詳細な分析にはデータポイントの追加が必要です。予測データは潜在的なリスク管理に役立つでしょう。
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**
– 期間の初期段階での実績値（青色）が高め（約0.7〜0.8）安定していますが、その後のデータがないため、全体的なトレンドをつかむことは難しいです。
– 比較対象のデータ（緑色）は期間の終わり部付近に集中しており、0.7付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立った外れ値や急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しており、過去の確定したデータとして信頼性があります。
– 緑の点は前年との比較データを示し、安定した動向を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と比較データの関係を見ると、経済的余裕のスコアは大きく変動していないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データの分布は全体として類似しており、同様の値で推移しています。
6. **人間的直感と影響**
– 個人の経済的余裕が安定していることは、社会における一定の経済的安定感を示します。
– ビジネス・社会においては、生活水準の維持や消費者信頼の安定化につながる可能性があります。
このグラフは現状分析に役立ちますが、さらに詳細な予測モデルや追加データが必要です。特に将来的な変化を予測し、その原因を特定するには追加情報の取得が重要です。
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:
以下の視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフは一貫したトレンドを示しておらず、データポイントが時間的に離れています。
– 時系列で大きな連続したデータがないため、周期性や上昇・下降トレンドは観察できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 測定日が限られているため、外れ値や急激な変動の判断が難しい状況です。
– 最初の測定（青い点）と最後の測定（緑の点）が大きく離れているように見え、これがデータ間の最大の変動を示していると言えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データであり、最初にプロットされています。
– 緑の点は前年の比較値を示しています。
– 紫のラインはランダムフォレスト回帰による予測を示していますが、データが非常に限られているため、解釈が難しいです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 明確な関係性を見ることはできません。特定の予測モデルや前年のデータが互いにどのように作用しているかは不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントが少なく、相関関係や特定の分布パターンを見つけるのは困難です。
6. **直感的な感触と影響**:
– このデータセットから、人々は時間をかけて健康状態がどのように変化しているかを理解するのが難しいと感じるかもしれません。
– 政治カテゴリーであることから、健康状態の変動が政策や政治的行動に影響する可能性があります。
– ビジネスや社会への具体的な影響を理解するためには、より多くのデータポイントが必要です。
このグラフは、限られた情報しか提供していないため、より多くの詳細なデータと分析が必要であることが示唆されます。
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:
このグラフについて分析します。
1. **トレンド**:
– グラフにはデータポイントが2つしかなく、初めの段階での実績値と最終的な予測値しか表示されていません。期間中のトレンドについては明確な変動が見られず、比べる観点が限定されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データポイントが少ないため、外れ値や急激な変動についての評価はできません。唯一の予測点は、以前の値から変化があったことを示していますが、それが急激であるかどうかは判断できません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績（実績AI）を示しています。
– 緑の点が前年（比較AI）を示しています。
– 紫の線が予測（ランダムフォレスト回帰）です。これが初期値からの変化を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 他の時系列データが表示されていないため、関係性は評価できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフに表示されているデータが限られているため、相関関係や分布についての洞察を得ることは難しいです。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**:
– このグラフから直感的に感じることとしては、データポイントが不足しているために詳細な洞察やはっきりとした傾向がつかみづらいということです。
– ビジネスや社会への影響について、心理的ストレスの評価がどのように変化するのかを理解するためには、より多くのデータが必要です。現状では、2025年から2026年にかけての大きな変化を示唆している可能性がありますが、詳細な影響を把握するには不十分です。
このグラフは、より豊富なデータや補完的な情報があれば、意味のある洞察を得るための出発点となるかもしれません。
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**
– 実績データ（青色）は、グラフの左側に集中しており、短期間での変化はほとんど見られません。
– 時系列的な明確なトレンドや周期性は見られず、データポイントは比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は目立ちません。
– 時系列予測の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、データの変動の可能性を示していますが、大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績AI（青色）は過去の実績データを示しており、小さな変動のみが見られます。
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレストのラインは予測を示し、各モデルによる将来の見通しの違いを表していますが、大きく異なるわけではありません。
– 比較AI（緑色）は後半に位置しており、今後の予測と比較するための基準としての位置づけが考えられます。
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の関係が示されており、予測は過去の実績に基づいて構築されています。
– 予測範囲は狭く、モデル間の相違は小さいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントの分布は狭く、全体的に一定のスコア範囲内で推移しています。
– 相関関係よりは、将来に向けてどのモデルがより適しているかを推測するための材料が多いようです。
6. **直感的な感じと影響**
– 人間が直感的に感じることは、自由度と自治度が安定していることです。ただし、予測データが過去の実績に基づいているため、大幅な変更や革新を求める必要がない限り、現状維持が続く可能性が高いと考えられます。
– ビジネスや社会への影響として、特に急激な自由度や自治度の変動がない場合、安定した政策が続くことが期待され、社会不安が少ない環境が考えられます。
このグラフからは、安定した状況と予測が示されており、特段の大きな変化を期待する必要はないと見ることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには全体的なトレンドが明確に示されていません。実績データ（青い点）は初期にしか表示されておらず、予測値が示されていますが、そこには長期にわたるトレンドは見えません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 現在のデータにおいては外れ値や急激な変動は特に見受けられません。初期にある実績値と比較年のデータは関連性があるようですが、時期が限られています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青い点）：過去の実際のデータを表しています。
– 予測（様々な色の線）：異なる予測モデルによる将来のスコアを表しており、モデルごとの予測値の差異を示しています。
– 比較年（緑色の点）：過去の特定の比較年のスコアデータを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測値の間に直接のつながりが描かれていません。予測モデル間でスコアのばらつきがわずかに異なることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の相関関係は示されていませんが、予測モデル間のばらつきはモデルの予測力の違いを示唆しています。予測が線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のいずれによるものであるにも関わらず、一部重なりが見られます。
6. **直感的な理解と社会への影響**
– 公平性や公正さに関するデータの変動が少ないことは、社会の安定性や既存のポリシーの効果を示している可能性があります。ただし、予測の正確性や実際との乖離が生じる可能性があるため、これらのモデルについて適切な検証が必要です。将来的には、予測モデルを用いたポリシー決定や改善施策に活用される潜在能力があります。
社会においては、このデータの安定性が持続すれば、一定の公平性が保持されていると見ることができますが、予測モデルの改善とその精度の確認も続ける必要があります。
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:
このグラフは、社会の持続可能性と自治性に関するWEIスコアの推移を示しています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– 各期間のプロットが大きく離れているため、特定の上昇や下降のトレンドは見られません。初期（2025年7月頃）のスコアは約0.8であり、その後もこの値に近い数値が散見されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには急激な上下動や明らかな外れ値はありません。各プロットは一定の範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青色の点）**: 実際の評価値を示しています。
– **前年（緑色の円）**: 前年の同日のスコアと比較するための基準値です。過去の実績が反映されています。
– 予測線は予測モデルの出力を示していますが、2025年中盤以降にはこれが表示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時期のデータが比較可能になっており、前年の値との比較が容易です。
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のディスプレイにより予測の多様性を提供しますが、実際のグラフにおいて、これらの具体的な時系列データの表示はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のデータセットでは、強い相関や特異な分布は観察されません。実績値と前年の数値も大きく逸脱していないようです。
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**:
– 人々はこのデータが、対策や政策に基づく実施される変化がまだ観察可能な範囲にないことを感じるかもしれません。
– スコアが一定に保たれている場合、行政や関連機関は政策の持続可能性が保持できていると評価する可能性があります。しかし、より多くのデータが集まることによって、改善点や潜在的なリスクの特定が可能になるでしょう。
グラフ全体から、現在の政策や状況が比較的安定しているが、大きな変動や改善の余地が見えていないことを示唆していることがわかります。
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:
このグラフを詳しく分析してみましょう。
1. **トレンド**:
– 社会WEIスコアは、特定のポイントでしか表示されていません。データは一定の期間にわたる明確なトレンドを示さず、初期（2025年中頃）と後期（2026年中頃）にそれぞれ異なる測定値が表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は特段見られません。実績と比較としてのデータポイントは、一定のスコア範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰を用いた予測を示しており、実績のデータと繋がっていますが、予測としての範囲は狭いようです。
– 灰色のゾーン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**:
– 現時点で、実績データと比較データがそれぞれの時点で表されているが、相互の相関や関係性は明確に示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各データポイント間の相関や分布の詳細は明確ではなく、相関関係を結論付けるにはさらなるデータが必要です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフは、社会基盤や教育機会の変化を追跡しようとしている。しかし、データポイント数が少なく、周期性やトレンドを把握するには不十分です。
– ビジネスや社会への影響としては、教育機会の向上やインフラへの投資についての予測は、今後の政策形成に重要となる可能性があります。
現状ではデータの限界から、明確な結論を導くのは難しいですが、詳細な分析が必要とされる領域でしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期には青いプロット（実績データ）が見られ、その後は予測データ（他の色の線）が表示されています。全体として、データのトレンドは非常に限られた範囲でしか示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 現時点では、特に外れ値や急激な変動は見受けられません。整然としたプロットが続いています。
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ており、初期のデータを表現しています。緑の丸は時系列の最終部分にあり、前年データを示しています。
– 赤い「×」や他の予測ラインは、将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**
– 実績と前年、予測データが明示されていますが、それらの時系列データ間の関係性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 期間内での大きな変動がないことから、分布は比較的一定であると考えられます。しかし、詳細な相関関係を分析するには、さらなるデータポイントが必要です。
6. **直感的に感じることと社会・ビジネスへの影響**
– 全体的に、安定した社会情勢を反映している可能性があります。この安定さは、政策や規範が共生・多様性・自由を保障する方向に向かっていることを示唆しているかもしれません。
– ビジネスや社会において、安定した指標は投資家にとって安心感を提供し、社会的信頼を高める要因となるでしょう。
グラフにはまだ多くの情報が潜在しているため、さらなるデータがあれば、より詳細な分析が可能になります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– グラフは総合的に均一な色で満たされており、視覚的には顕著なトレンドが確認できません。これは、WEIスコアが一定の範囲で安定していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色の変化が見られず、外れ値や急激な変動もありません。スコアが大きく逸脱したり、異常な変動がないことがわかります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– ヒートマップの色は、スコアの水準を示しています。この場合、全体が同じ色であるため、スコアはほぼ一定であると解釈できます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– データが336日間にわたって一様であるため、複数の時系列データ間の直接的な関係性や相関は特定できません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアが時間とともに変化せず、特定の相関関係を示していないため、スコアの分布は均一であるといえます。
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に関する洞察**
– このような均一なスコアは、政治的に安定した状況を示している可能性があります。社会的やビジネス的に大きな変化がないと考えられ、政策や環境が安定していることを反映しているかもしれません。しかし、変動がないことが必ずしもポジティブでない場合もあるため、単調な状況への注意が必要です。
このグラフは、データの動的な変化ではなく、静的で安定した状態を捉えていることを示しています。このような情報は、予測や戦略を立てる上で、現状維持を示す重要な指標となります。
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:
このヒートマップを分析しますと、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 全体的に色は均一であり、特定の上下のトレンドや周期性は確認できません。このことから、データは安定しているか、特に大きな変動がない状態と考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の濃淡に大きな違いがないため、特筆すべき外れ値や急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップ全体が同じ色であることから、期間を通じて個人のWEI平均スコアに大きな変化はなく、安定していると考えられます。
– 色の強度が平均値に集中していることは、一貫したスコアが維持されていることを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 本ヒートマップが単一のデータセットに基づいているため、複数の時系列データの比較や関係性は分析できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関を示すための追加データがないので、他の要因やデータセットとの関連性は不明です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 人間に対しては、このグラフから安定した状況の維持を感じ取れるでしょう。例えば、政策スコアや個人の政治的評価が安定している可能性があります。
– 政治的な観点では議論が進まず、変化が少ない状況によって、政治的決定や改革が進まない可能性があります。社会的またはビジネス環境でも、現状維持のプロセスや結果が長期的に続いていることが示されているかもしれません。
全体として、このヒートマップは安定した状況を表しており、大きな政策変更や意見の変動は見られていないように解釈できます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフ全体が均一な色（約0.72付近の色）で示されており、時系列データに明確な上昇、下降、または周期性は見られません。このことは、評価期間中の社会WEI平均スコアが比較的一定していたことを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は視覚的に確認できません。データがほぼ一定であることを示すため、特定の出来事による大きな影響はなかったと考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– カラーグラデーションが示すのは、社会WEI平均スコアの値であり、スコアの変動があれば色の変化として表れるものです。しかし、このグラフではほぼ一色で塗りつぶされているため、全期間を通じてスコアの変動が少なかったことが伺えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 単一のスコア指標を扱った一様なグラフであるため、複数データ間の関係性は不明です。このグラフ単体では複数データの比較は行えません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ヒートマップの均一さから、特定の時間帯や期間における特定の特徴的な分布は確認できません。全体的に一定のパフォーマンスを示しているようです。
6. **直感的な印象と社会的影響の洞察**:
– このヒートマップは、政治的な評価指標が安定していることを示唆しており、重大な事件や政策変化の影響がなかったことを示しています。社会的、政治的な安定感が高いというメッセージを人々に与えるかもしれません。企業や投資家にとっては、長期的な政策安定性を評価する材料となり得ます。
全体として、グラフは社会的政治環境の安定性を示唆する一方、変化や刺激を欠く内容とも言えます。
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:
このヒートマップは、政治カテゴリのWEI（ウェルビーイング指標）項目間の相関を示しています。以下、分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– このヒートマップは時系列データではないため、時間的な上昇や下降のトレンドは示していません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として特に注目すべきは、「個人WEI（経済的余裕）」とその他の項目間の強い負の相関です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各マスの色は相関係数を表しています。赤色は正の相関（1に近い）、青色は負の相関（-1に近い）を示します。
– 赤色が濃い部分は項目間で高い正の相関を示し、青色が濃い部分は高い負の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– やはり、このヒートマップ自体には直接的な時系列データは含まれていませんが、項目間の相関関係に基づいて、長期的な変動を推測することはできます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と他の多くの項目には非常に強い正の相関が見られます。これは、全体的なウェルビーイングが他の要因によって大きく影響を受けていることを示唆します。
– 一方、「個人WEI（経済的余裕）」は他の多くの項目と負の相関を示しており、経済的余裕の増減が他の複数の指標に対する逆方向の影響を示す可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は、個別指標の変動が全体的な幸福感に与える影響を直感的に感じる可能性があります。このグラフは、政策形成者がどの要因を強化することで総合的な幸福感を向上させることができるかを考えるきっかけを与えます。
– 経済的余裕の負の相関は、経済的支援と他の幸福度指標、例えば健康や社会的包摂性などの間にトレードオフが存在する可能性を示唆しています。政策においてこれを考慮する必要があります。
この分析から、政策立案者は特定の指標を改善することが他の指標にどのように影響を及ぼすかを理解し、総合的なWEIを向上させるための適切なアプローチを模索するための手がかりを得ることができます。
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:
この箱ひげ図は、異なる「WEIタイプ」のスコア分布を示しています。以下に、各ポイントについての詳細な分析を提供します。
1. **トレンド**
– 各カテゴリは独立したスナップショットであり、時系列トレンドは示されていません。しかし、個々のカテゴリ間で相対的な位置が異なることが特徴です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 箱ひげ図に外れ値（点で示されることが多い）が明示されていないため、これらのカテゴリ間で極端なスコアの変動は大きくないと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– それぞれの箱は四分位範囲を示しており、中央の線は中央値です。箱が狭いほど、スコアの分散が小さいことを意味します。各カテゴリの異なる色彩は、直感的な区別を促します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 全体的に分布の平均が0.6から0.8の間に分布していますが、「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（生態整備・持続整備）」が相対的に高めの中央値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的には似たような範囲にスコアが分布している、すべてのカテゴリは0.6から0.8間で密集していますが、一部のカテゴリは他に比べて広い四分位範囲を持つため、スコアの多様性が見られます。
6. **ビジネスや社会への影響および洞察**
– 特定の「WEIタイプ」が高スコアを持つことは、そのカテゴリが優れているか、または優先されていることを示唆しています。
– 「個人WEI（自由度と自治）」は強力な指標であり、それぞれのスコアが高いことから、個人の自由や自治が向上している可能性があります。
– これらのデータは、政府や政策立案者が特定のエリアに焦点を当て、その分野の改善に努めるべき指針になります。
全体として、このグラフは「WEIタイプ」に基づくスコアの相対的な分布を視覚的に示し、特定の政策領域がより強調されるべきかどうかを提示しています。
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:
このグラフは、「政治」カテゴリ内のWEI構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。グラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察について以下に述べます。
1. **トレンド**:
– このグラフは主成分分析の結果を示しており、特に時間経過によるトレンドというよりは、データポイントの相対的な配置を視覚化しています。したがって、上昇や下降などのトレンドは直接的には示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– プロットされている2つのポイントの位置に注目すると、第1主成分において左右対称の位置にあり、これはどちらのデータセットも標準から外れている可能性を示唆しますが、外れ値とは言い切れません。
3. **各プロットや要素**:
– 2つのプロットは異なるデータセットまたは異なる条件を表す可能性があります。それぞれのポイントは、第1主成分と第2主成分における位置を示しており、それぞれが分析対象の異なる変動要因やパターンを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のデータポイントの関係性に基づく特定の時間的な関係性はこのグラフからは読み取れません。ただし、異なるデータセット間の相対的関係を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分が第2主成分に比べて大きな分散を持つことがわかります。このことは、第1主成分がデータ全体のバリエーションに大きく寄与していることを示しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフから直感的に感じることは、見ているデータセットはある程度の多様性を持っており、特に第1主成分を通じて区別される要素があるということです。
– 政治的なコンテクストにおいて、これらの構成要素は異なる政策やアプローチの効果を比較するために使用されるかもしれません。政策効果の比較により、特定の要素が政治的意思決定に与える影響を分析し、政策形成の改善に役立つ可能性があります。
全体として、このPCAグラフは政治に関連したデータの背後にある構造を理解するための視覚的ツールとして役立ちます。
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。
