📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 1. 時系列推移
– **総合WEIスコア**は3つの日付データセットで比較的小さな範囲の中で変動しています。7月1日の夜のデータで若干の増加が見られ、その後、7月2日には再び下落しています。これは一時的な感情や出来事がスコアに影響した可能性があります。
– **個人WEI平均**は安定して0.675で横ばいであり、大きな変動はありません。
– **社会WEI平均**は7月1日の夜に突発的に上昇していますが、2日には再び元の水準に戻ります。これは特定の社会的イベント、発表、または政策によって一時的に高まった可能性があります。
#### 2. 異常値
– 提供されたデータセットには特定の異常値が報告されていません。ただし、一部のスコアの大きな増減（例：社会公平性の7月1日夜）は考慮する価値があります。
#### 3. 季節性・トレンド・残差（STL分解前提）
– データポイントが少ないため、具体的な長期トレンドや季節性を把握するのは難しいですが、短期間で確認できる変動から、一部のカテゴリには行事や特別な出来事に起因する揮発性があることが示唆されます。特に社会的影響を受けやすい項目（例えば「社会公平性」）は、短期間で注目の集まるイベントに敏感です。
#### 4. 項目間の相関
– スコア全体から見ると、社会的要因と個人的要因は一定の関連性があるように見えます。「社会公平性」の急激な変動が「社会WEI平均」に影響を与えた可能性が示唆されます。
– 相関ヒートマップ（データが仮定される場合）から、特に社会持続可能性の項目が高い値を一貫して維持しており、関連の強い他の要素（例えば「社会インフラ」）を支えている可能性があります。
#### 5. データ分布
– 箱ひげ図から特にばらつきが少ない項目が「個人ストレス」と見られ、安定した中央値が確認できる一方、社会的要因にはばらつきが見られ、一部スコアでの大きな変動が確認されます。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– 主成分分析によれば、**PC1**がスコア変動の87%を説明しており、重要な要素として機能しています。このことは、主に個人と社会のマクロレベルで共通する基盤が存在し、それがWEIに大きく寄与していることが示唆されます。**PC2**が説明する13%は、より微細で特異なイベントや一時的なインパクトを指している可能性があります。
### 結論
全体として、WEIスコアは非常に動的であり、特定の社会的イベントや急激なニュースによって変動する可能性が高いことが分かりました。特に、社会的要因の一部には大きなボラティリティがあり、個人の安定した要因と自己成長の影響も見受けられます。この分析をもとに、今後の政策や施策を考慮する際に、突発的なイベントの影響を考慮して柔軟かつ迅速な対応策を立てることが重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 2025年7月初旬に高いWEIスコアを示していますが、その後急激に低下しています。その後、再度比較的高いスコアに戻る傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に2025年7月初旬からの急激な下降が目立ちます。この変動は、特定の重要な政治的な出来事や政策の影響を反映し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」を示し、全体の中での実際のスコアを提供しています。
– 緑の点は「前年のスコア」として、前年と比較するための基盤を提示しています。
– 各予測ライン（ピンク、青、水色）は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による将来予測を示しており、予測方法によって異なる結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と異なる予測手法の関係性を見て取れますが、手法によって将来の傾向に差が見え、ランダムフォレストによる予測が大きく下降を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高いスコアの後に急激な下降があるため、スコアの持続性に関する課題があるかもしれません。
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に関する洞察**
– 急激な変動は、政治的な不安定さや政策の大きな変更を示唆しています。
– 実際と予測の間のギャップは、予測手法における精度改善の必要性を示しています。
– 社会においては、こうした変動や不安定な予測が、市民の政策に対する信頼に影響を及ぼす可能性があります。ビジネスにおいては、政治的リスクを評価し、対応する戦略を策定する必要があるでしょう。
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:
このグラフの分析について述べます。
1. **トレンド**:
– 横ばいのデータポイントが一つ存在します（2025-07-01, 実績AI）。
– 予測が示されていますが、評価期間内での具体的なトレンド（上昇、下降など）は明示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現状では外れ値や急激な変動は見られません。データポイントが2つしかないため、変動を特定するのは難しいです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIのデータポイントを示し、その後に続くピンクの線はランダムフォレスト回帰の予測を示しています。
– 緑の点は前年の比較AIのデータです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在のデータセットでは、実績と前年のデータの比較ができるのみです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが少ないため、相関関係を見出すことは困難です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 現在のデータでは、特定のトレンドや変動を明確にするには情報が不足しています。
– 政治の文脈で見ると、実績と予測データを組み合わせることで、施策の効果やリスクを評価するための基礎となる可能性があります。
– ビジネスや社会への影響は追加データがない限り推測が難しいですが、今後の決断に向けた基礎データとしての利用が検討できるでしょう。
追加データやさらなる詳細が分かれば、より具体的な分析や洞察が可能になるでしょう。
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**
– 初期のデータポイント（約2025年7月）は0.6台で比較的安定していますが、急激に下降して0付近になっています。その後はデータが見られなくなっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月中旬以降に急激な下降が見られ、これは明らかに異常または重要なイベントによる変化を示しています。
3. **各プロットや要素**
– **青のプロット**は実績を示しており、初期状態では0.6台です。
– **ピンク、緑、水色のライン**は予測を表しており、これらの予測は初期の実績値に基づいています。
– **前年度比較（灰色領域内の緑の点）**は後半に現れていますが、実績や予測と大きく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**
– 初期の実績値と予測値は一致しており、モデルが過去データをもとに短期的に信頼できる予測を行っている可能性があります。
– しかし、その後の急激な変化によって予測の精度が低下しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時系列データは急激な下降が見られ、通常の変動パターンとは異なります。
6. **直感と社会への影響**
– 人間が直感的に感じるのは、急激なスコアの変化はおそらく大きな政治イベントや政策の影響である可能性があります。
– 組織や政府にとって、このような急激な下降は社会不安や政策への不信感につながるかもしれません。
– ビジネスにとっても、このような変動はマーケットの不確実性を増大させ、予測の難しさを引き起こすでしょう。したがって、迅速な情報の把握と適応が重要です。
このグラフは、特定の時期における劇的な変化を示しており、その原因を探るためのさらなる分析が必要です。
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:
## 視覚的特徴と洞察
### 1. トレンド
– **実績**（青い点）は、初期に0.6から急激に減少しています。その後、データはありません。
– **予測**（赤い×、緑の線、緑の点）は、未来の時点で異なるモデルに基づく予測値を示していますが、いずれも特定の数値で横ばいです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期段階での急激な下落（紫色の線、ランダムフォレスト回帰）は非常に目立ちます。突然の変化は、何らかの外部要因や政策変更などによ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（実績AI）を示し、過去の実データを表しています。
– **赤い×**と**緑の線・点**は予測値を示しています。
– **灰色の範囲**は下振れの予測範囲であり、予測がどの程度変動し得るかを示します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 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）は、データの解釈や取り扱い方法が異なるため、結果的に異なる予測値を示している可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期実績とその後の予測値は大きなギャップがあります。このことから、将来の予測に対する信頼度が原則的には低くなる可能性があることを示唆しています。
### 6. 直感的な洞察と社会への影響
– 初期の急激な経済的余裕の低下は、政策決定者や企業に大きな警鐘を鳴らします。これによって、経済政策の見直しや、特定分野への資金投入が必要になるかもしれません。
– 予測モデルの結果が一致していないことは、将来の状況についての不確実性を示しています。したがって、リスク管理やシナリオプランニングの重要性が増すでしょう。
– ビジネスにおいては、予測に頼らず、臨機応変な対応と連携が必要とされるかもしれません。このような不確実な状況では、柔軟な戦略を持つことが重要です。
このグラフは、将来の経済的余裕の予測が困難であることを意味しており、社会やビジネス環境におけるリスク管理戦略の重要性を強調しています。
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:
以下の分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 全体的に評価日ごとのデータが少なく、時系列としてのトレンドを判断するのが難しいです。ただし、初期の「実績」のデータは高いスコアを持っていますが、後半の「前年」データはやや低めです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「実績」のデータは横ばいですが、「前年」データに急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青いプロット（実績AI）**: 実際の健康状態を示しています。
– **緑のプロット（前年AI）**: 前年の同じ基準でのスコアです。
– **線（予測）**: 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）による予測値を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 現段階では、「実績」と「前年」の直接的な関係は見えにくいですが、両者のデータ間でスコアが変動しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ数が少ないため、強い相関関係や特異な分布パターンを見つけることは難しいです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の実績スコアは高いものの、前年のデータが少し低めであることは注意が必要です。政治カテゴリですので、個人の健康状態が政策決定や社会的なインパクトに影響を及ぼす可能性があります。特に、今後のデータを見て、どのように予測とのギャップが縮まるかが注目されます。
このグラフに基づくさらなる分析には、追加のデータポイントが必要かもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– このグラフでは、全体的なトレンドを掴むのが難しいです。データポイントが少なく、具体的な傾向が見えませんが、開始時のWEIスコア（心理的ストレス）と360日後のスコアに変化があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データポイントはかなり限られており、開始時と終了時のギャップが見られます。開始時にはスコアが約0.6程度なのに対し、終了時にはこれが0.8程度になっているので、この差は注目です。
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おり、紫色の線は予測データ（ランダムフォレスト回帰による）です。終点の緑の点は1年後の比較AIの値ですが、詳細なプロットがないため、これ以上の解釈は難しいです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現時点では単一の実績データと予測が重なっているため、明確な関係性を判断するのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 数値の増加は、心理的ストレスの増大を示唆していますが、サンプルが非常に少ないので、これ以上の深い分析は不可能です。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および社会的な影響**:
– このデータから得られる直感的な感想として、ストレスが時間の経過とともに増加する可能性があること、また、特に政治的な状況や個人の役割の変化がこの増加に寄与している可能性があります。この心理的ストレスの上昇が仕事の効率や個人の健康に悪影響を及ぼすことが考えられ、適切なストレス管理が求められます。
データが限られているため、より多くのデータポイントと詳細な可視化が追加されることで、より精確な分析が可能になるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 全体のスコアはかなり高めで始まり、その後は比較的安定した水平状態を保っています。特に、初期の急激な上昇の後は、明確なトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の時点から急激にスコアが向上する外れ結果が見受けられますが、その後は安定しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い丸印は実績値を示し、初期に複数のスコアから急激に上昇しています。
– 赤い ×印は予測値を示しますが、このグラフでは表示されていないようです。
– 緑の丸は前年との比較値を示しており、時間軸後半に位置しています。
– 線（紫、青緑、赤紫）は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の成果を示していますが、初期の段階に留まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各手法の予測値は比較的一貫しており、実績値と一致しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測手法による評価は、ほぼ一致した値を維持しています。予測の精度は高いと考えられます。
6. **直感と影響**
– 高い自由度と自治レベルは、同等のパフォーマンスを続けるか、さらに向上する可能性を示唆しています。
– これがビジネスや社会に与える影響として、個人の自由度の改善や自治体の政策の成功が強調され、それがさらに安定した社会環境を生む可能性があります。
このグラフは、特定の時点での変動を捉え、未来の見通しを提供する上で有意義であり、安定したパフォーマンスを示唆する要素が多いことを示しています。
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:
以下が図から得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 全般的にWEIスコアは急激に低下しています。特に初期のデータポイントでは比較的高いスコアを示していますが、その後すぐにほぼゼロに近い値に。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の高いスコアからの急激な低下が顕著で、急激な変動として捉えられます。この急落は重要なポイントです。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を示しており、最初の期間を中心に配置されています。
– 線と色分けされた予測データが示す異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によってスコアが予測されていますが、すべてが初期からの急落を捉えています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは初期の高いスコアを捉えた後、急激にスコアが下落するトレンドに一致しています。モデル間の予測の一貫性がみられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データ（特に期間の後半）はほぼゼロに集中しています。この分布からは、評価の対象となる要因が後半にかけて公平性や公正さを失っている可能性が考えられます。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 初期においては公平性や公正さがある程度保たれていたものの、何らかの出来事によって急激にそのバランスが崩れた印象を与えます。このような急落は政策や社会の安定性に深刻な影響を及ぼす可能性があります。
以上のように、このグラフは急変する社会の公平性や公正さを視覚的に捉えており、その背後にある要因を探る必要があると考えられます。ビジネスや政策立案においては、初期の安定性を取り戻すための改善策が求められるでしょう。
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、社会WEI（持続可能性と自治性）のスコアを時系列で示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 初期のプロット（実績AI）は比較的横ばいです。
– その後、ランダムフォレスト回帰による予測ラインが急激に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特にランダムフォレスト回帰の予測で急激な下降が見られます。この変動は注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績を示しており、初期段階で高い状態を保持しています。
– 緑のプロットは比較AIを示しており、時期が進むにつれて高めで安定しています。
– 赤の「×」は予測AIを示していますが、こちらは明示されていません。
– ランダムフォレスト回帰と線形回帰の線が混在しており、異なる予測モデルの違いを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データに大きな差があります。特に予測データの変動が顕著です。
– ランダムフォレスト回帰の予測は他のモデルよりも大きな変動を予測しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と比較AIのプロットが高く、予測と実績の間の関係が異なっていることが見て取れます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、社会への影響**:
– 初期の安定した実績があり、信頼性が感じられるが、後の予測における急激な下降は危機感を与える可能性があります。
– 急激な変化がなぜ予測されたのか理解し、対策を講じることが重要です。
– 高いWEIスコアの維持が困難になる兆候として捉えることができます。この情報は政策立案や持続可能な施策検討の際に考慮されるべきです。
これらの点について自己評価と方針の再検討が必要かもしれません。
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:
1. **トレンド**:
– 初期の数値は比較的高い（約0.8）で始まり、すぐに大きな急降下が見られ、その後はスコアが落ち着いているように見えます。
– 全体的なトレンドは初期の急激な下降以外は、ほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に大きな下降があり、その後安定しています。急激な変動はこの下降に伴う部分です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青い点）が初期値として高く、その後の予測（Xマーク）も含め、あまり大きな変動が見られません。
– 決定木回帰や線形回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は非常に近似しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルの予測値は実績とほぼ一致し、大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の急激な下落以外では、各予測モデルが示す通り、この指標は時系列に沿って安定的です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– この急激な下降は、社会における教育機会や基盤の一時的な悪化を示している可能性があります。これは政策変更や予期せぬ外的要因による影響を示唆するかもしれません。
– 安定した後のスコアは、長期的には教育機会や社会基盤が安定していることを示すため、政策的取り組みが効果を発揮していると考えられます。
– ビジネスや社会への影響としては、社会インフラや教育の健全性が回復していることで、長期的な成長の基盤が整っていることを意味します。
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:
グラフの分析を行います。
1. トレンド:
– 実績（青色の点）は開始時点で高く、その後のデータがないため、トレンドについては明確に判断できません。
– 予測（ピンクの線）は青色の実績からやや上に位置し、一定したスコアを維持しているようです。
2. 外れ値や急激な変動:
– 現時点で急激な変動や外れ値は確認できません。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青色の点は実績を示し、ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測を示しています。緑色の点は比較AIのデータで、予測の下限はグレーで示されています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績と予測が異なり、予測は比較的安定していますが、実績との連携が不十分に見えます。
– 比較AIのデータはグラフの終盤に密集しており、この間での変化が注目されます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 現時点でのスコア分布は限定的であり、緑の点の密度が見受けられるため、将来的なスコアの上昇傾向が示唆されるかもしれません。
6. 直感的な洞察:
– 人間がこのグラフを見た場合、将来に向けて予測が安定している点に安心感を覚えるかもしれません。しかし、実績データの不足によって実際の進行の確認は難しく、追加データが必要です。
– 社会やビジネスへの影響としては、共生や多様性の保障が予測通りに進むことは重要であり、実績のデータをより充実させる必要があります。
このグラフは、実績の継続的なモニタリングと予測モデルの効果的な活用が必要であることを示唆しています。
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:
### グラフの分析：
1. **トレンド**:
– 日ごとの変化は不明ですが、特定の時間帯（19時）に明らかな高値（黄色）を示しています。
– 他の時間と比較して、特定の時期にピークがあるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 日付や時間帯の総合的な変化がないため、特定の外れ値や急激な変動については判断が難しいです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– カラースケールはWEIスコアの強度を示しています。黄色は高いスコア、暗い紫は低いスコアを示しています。
– 19時には著しく高いスコア（黄色）が強調されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時刻ごとの強度の変化を示していますが、他の日や時間との直接的な比較はできません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 基本的に特定の時間帯での高スコアに集中しており、分布は限られた時間帯に起因することが考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 19時という特定の時間にスコアが集中していることは、政治的イベントや重要な発表がこの時間帯に行われる可能性を示唆しているかもしれません。
– これは、その時間帯に関心が高まることを示しており、メディアや政策決定者にとって重要な意味を持つかもしれません。
全体として、特定の時間帯で顕著に違うパターンを示しているため、その時間帯に焦点を当てた分析やモニタリングが必要とされるかもしれません。
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:
### グラフ分析の専門家としての洞察
1. **トレンド**
– グラフは時系列ヒートマップであり、色の変化を通じて時間の経過による変動を示しています。ここでは、全体的に似た色合いであることから、大きなトレンド（上昇や下降）は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の時間や日付における急激な変動は見られません。一貫した色合いが示されており、顕著な外れ値はないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色は個人のWEI平均スコアを示しており、色が濃いほどスコアが高くなっています。0.62から0.74までの範囲で表示されていますが、具体的な値の変化は明確ではありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 提供されたグラフからは、複数のデータセット間の関連性は示されていません。単一指標の変動を観測していると思われます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は一様で、特定の時間帯（例えば日中の特定の時間）に集中していないように見受けられます。
### 直感的なAIとしての洞察
6. **人間の直感と社会への影響**
– このヒートマップは、個人のWEI平均スコアが大きく変動していないことを示しているため、個々の政策変更や政治的出来事がこの期間では大きな影響を与えていない可能性があります。
– ビジネスや社会においては、変動が少ないため安定性があると考えられます。これにより、政策の一貫性が保たれているとも捉えられ、投資や計画策定におけるリスクが低下することが考えられます。
このグラフから、個人の政治的な立場や行動が特定の出来事によって急速に変化していないことが分かり、人々の信頼や安定が継続していることを示唆しているかもしれません。
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:
グラフは、政治カテゴリにおける社会WEI平均スコアの時系列ヒートマップです。以下に分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフの期間は360日ですが、提示されているのは非常に短い時間、具体的には2日間だけです。
– 一日ごとに異なる色が見られ、大きな変動が示唆されますが、全体的なトレンドは把握できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の変化は一日ごとの変動が大きいことを示しています。特に2025年7月1日から7月2日にかけての変化が顕著です。
– この急激な変化は特定の出来事や社会現象が影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色は、社会WEI平均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ます。
– 1日目はスコアが高く、2日目は低いことが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフでは単一の時系列が示されているため、他のデータとの直接的な関係性は分析できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短い期間のため、相関や分布の詳細を特定するのは難しいです。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**:
– グラフからは急激な変動を伴うイベントが観察され、これは政治的な出来事や社会的な変化を反映し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、政策変更や社会的な動きが関連すると考えられます。この変動に対する理解は、ステークホルダーにとって重要な情報となるでしょう。
このヒートマップの完全な意味を理解するには、期間全体を分析し、変動の背景要因を調査することが必要です。
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:
分析に基づく洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップとしての視覚的な特徴により、長期間のトレンドよりは、それぞれの項目間の固定された相関関係を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関係数が極端に異常な値を示すことはないため、外れ値は特に観測されません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さと色相（赤→正の相関、青→負の相関）は、相関の強さを示しています。
– 赤が濃いほど高い正の相関、青が濃いほど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**:
– 各カテゴリ間の相関関係を理解することが重要ですが、時系列データ自体はこのヒートマップからは観察できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「社会WEI」類は高い正の相関を示しており、これらの項目は密接に関連していることが示唆されます。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の間や、「個人WEI（自由度と自治）」と他の多くの項目には負の相関も見られる。
6. **直感的な感覚や社会への影響**:
– 社会的要素と個人の幸福指数が密接に関連していることが示唆され、このような関連性は、政策策定者が社会福祉政策や教育機会などの向上に注目すべき重要な理由となるでしょう。
– 経済的余裕が他の項目と低い相関を持つことは、経済的な側面が独立していることを示唆しており、経済政策の際には広範囲の影響を与えることが難しい可能性があります。
このヒートマップは、政策プランニングや社会制度の検討において、どの要素に優先的に注目すべきかの指針を提供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:
こちらのグラフは、政治カテゴリにおけるWEIスコアの分布を示す箱ひげ図です。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 期間が360日間であるため、グラフ全体に長期的なトレンドを探ることは難しいですが、カテゴリ間でのスコアの安定性や変化を見ることができるでしょう。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 個々の箱ひげ図において、大きな外れ値や急激な変動は見られません。すべてのWEIタイプで値が一定の範囲に収まっている様子が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図では、中央の線がデータの中央値を示し、箱の上端と下端はそれぞれ第3四分位数と第1四分位数を示しています。ヒゲは最大値と最小値の範囲を示しています。
– カテゴリによって色分けされており、異なるWEIタイプ間の比較が容易です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のカテゴリ間で時系列的な直接的な関係性は示されていませんが、個々のWEIタイプ間でスコアの範囲やばらつきを比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリのスコア分布が異なることが明らかです。例えば、「個人WEI(持続可能性と自治)」は他のカテゴリよりもスコアのばらつきが小さいです。
6. **人間が直感的に感じることと社会的影響**:
– 一部のWEIタイプが他よりも安定していることは、特定の政治や社会的要因が一定期間の間に安定していることを示唆しているかもしれません。
– スコアが高いカテゴリは、過去360日間に影響力があった可能性があり、この情報は政策決定や戦略策定に活用されるかもしれません。
この分析により、社会やビジネスの意思決定者は、安定して高いスコアを持つカテゴリを特定し、それに基づいて戦略を調整することが考えられます。
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:
このグラフは主成分分析（PCA）を用いた政治カテゴリのデータを示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を分析します。
1. トレンド:
– グラフは散布図で、トレンドの分析ではなく、データの要素間の分布を示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– データポイントが3つあり、それぞれ異なる位置に散らばっています。特定の点が他より大きく離れているため、外れ値が存在します。
3. 各プロットや要素の意味:
– 第1主成分（横軸）の寄与率は0.87と高く、この軸がデータの大部分を説明しています。
– 第2主成分（縦軸）の寄与率は0.13であり、僅かな変動を説明しています。
– プロットの色は不明なため、色での情報は判断できません。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 時系列データではなく、異なる変数間の関係性を表しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 第1主成分が大きく異なる3つのクラスターが示唆されており、第2主成分は補助的な情報を提供しています。
6. 人間が直感的に感じることと社会への影響:
– 高い第1主成分の寄与率は、データの多くが一方向に集中していることを意味し、特定の要素が強い影響を持っていると考えられます。
– 政治のコンテクストでは、政策や意見の主要な方向性を捉えることができ、理解や意思決定に有用な情報を提供します。
このグラフは、データを要約して重要な要素を抽出するのに役立ちます。特定の政治的動向や重要点を把握するために、さらなる分析が必要かもしれません。
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。
