📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
以下は、提供されたデータセットに基づく重要な傾向、パターン、および隠れた意味の分析です。
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#### **時系列推移**
1. **総合WEI**:
– 総合WEIスコアは0.66から0.725の範囲内である。全体として、この期間の間で比較的安定しているが、7月1日の19:29:36に急上昇（0.725）した後、再び元の水準に戻っている。
2. **個人WEI平均**:
– 個人WEIは0.65から0.675の範囲内で、顕著な変動はなく、非常に安定している。
3. **社会WEI平均**:
– 社会WEIは、7月1日の19:29:36に急上昇（0.775）し、その後急落、また若干の上昇を見せている。この急上昇は政治的イベントやニュースの影響か考えられる。
4. **詳細項目の推移**:
– **経済的余裕**: 緩やかな下降から持ち直し、非常に安定している。特に影響を受けているとは考えにくい。
– **健康状態**: 0.65から0.75の範囲で上下しているが、大きなトレンドは見られない。
– **心理的ストレス**: 比較的安定しており、大きな変動は見られない。
– **自由度と自治**: 安定した上昇傾向が見られる。
– **公平性・公正さ**: 7月1日の異常な上昇（0.8）が目立つがその後は安定。
– **持続可能性と自治性**: 比較的高い水準で安定している。
– **社会基盤・教育機会**: わずかな下降を示しているが、その後持ち直し。
– **共生・多様性・自由の保障**: 徐々に上昇する傾向がある。
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#### **異常値**
– 提供された範囲内で異常値として特定されたものはないが、7月1日の19:29:36のデータポイントは一時的な急上昇を示しており、政策の変更や重大な社会イベントが影響を及ぼした可能性を考慮して詳細調査が推奨される。
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#### **季節性・トレンド・残差**
– **トレンド**:
– 長期的なトレンドとしては個人の自由度が少しずつ向上している点が注目される。
– **季節性**:
– 提供された短期データからは季節性は識別しにくいが、通常の変動に例外は見られない。
– **残差**:
– 説明されない変動（残差）が特に7月1日の急上昇時に集中しており、その背景にある可能性があるので注意が必要。
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#### **項目間の相関**
– **高い相関を持つ項目**:
– 持続可能性と社会の公正/公平性は高い関連性を示唆し、共通の要因に影響されている可能性がある。
– **低い相関**:
– 経済的要求と心理的ストレスは関連性が低い、異なる影響を受けていることを示唆。
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#### **データ分布**
– **箱ひげ図観察**:
– 大部分のデータは中央に集まっており、安定的。特に外れ値は観察されなかった。
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#### **主要な構成要素 (PCA)**
– **PC1 (65% 寄与率)**:
– 主に全体的な社会的状況（持続可能性と公平性）が影響しており、これがWEIの最も重要な要素である。
– **PC2 (20% 寄与率)**:
– 個人の具体的な生活条件（経済的余
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の初期データポイントは比較的高い位置にありますが、その後急激に低下しています。
– 比較AIのデータポイントは、グラフの右側に集まっており、高いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの急激な低下が顕著な外れ値として観察されます。この急激な変動は特異なイベントによる影響を受けた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の丸（実績AI）: 初期に高いスコアを示した後、急激に低下している。
– 赤い×（予測AI）: 優れた予測スコアがないことから、特異なイベントを捉えられていない可能性。
– 緑の丸（比較AI）: スコアが安定しており、ポジティブなパフォーマンスを示唆。
– ライン（回帰モデル）: 線形回帰や決定木の予測は、実績の変動をうまく捉えていない。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測、他の比較データが明確に分かれており、単一のイベントによる一時的な現象である可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIと比較AI間に相関が見られず、異なる要因が際立っている可能性があります。
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**
– 実績の急激な低下は、特異な政治的イベントや政策変更があったと考えられます。このような変動は、政治家や政策立案者にとって不確実性の増加を示し、リスクマネジメントや政策の再調整が求められる可能性があります。
– 比較AIが安定して高スコアを維持している点は、一部の政策や戦略が効果的であることを示唆し、今後の基準として検討が進むかもしれません。
このグラフは、特異なイベントによる影響を受けた実績データと、比較的安定している他のデータの対比を示しており、何がその要因であるのかを探求する価値があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータポイント（2025年7月付近）では、WEIスコアは0.6付近から急激に下降しています。
– 終了時点（2026年7月付近）では、前年度のスコア（緑の点）が0.6以上に回復していますが、それまでのデータポイントがないため、どのように回復したのかは不明です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の時点で急激な変動が見られます。特に、石化線回帰やランダムフォレスト回帰の予測（ピンクとシアンの線）が急激に下降しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青）は徐々に下降傾向です。
– 予測（赤いX）は実績とは異なる傾向を示しており、モデルによって多様な予測を示しています。
– 前年（緑色の点）は、終了ポイントである2026年7月頃に、データが回復したことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際のデータ点と予測データ群の間には一貫性が乏しい。
– 予測データはアプローチに応じて異なる傾向を示しており、実績データの変動を正確に予測できていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測範囲は広く、初期の降下後に長期間の空白があります。
– 終了時の前年スコアは他のどの予測や実績とも一致していないが、一貫性を示唆する可能性があります。
6. **直感的な印象と社会への影響**
– データの変動と予測の不確実性は政治的な不安定さを示している可能性があります。
– 優れたデータ収集とモデル改善が求められ、より信頼性の高い予測モデルの必要性が考えられます。
– 政治的施策の評価や方向性の検討に影響を与える可能性があります。
全体として、このグラフは長期予測に際してデータ不足とモデル多様性が課題であることを示しております。改善されたデータ収集と予測手法の開発が、政治的意思決定における重要なステップと考えられます。
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:
以下はこのグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青色）のデータは初期には0.6から徐々に減少し、その後ランダムフォレスト回帰（紫色の線）により急激に0近くに下がっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ランダムフォレスト回帰は急激な変化を示し、直感的に外れ値に見えます。このモデルによる変動は、他のデータポイントとは一貫性がないようにも見えます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 実績（青色）データポイントは現実の観測結果を示し、前年度の比較（緑色）は特定の期間に集まっています。
– 予測データには異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が用いられていますが、特にランダムフォレストは他のモデルと異なる挙動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データ（赤色）と実績データ（青色）の間に大きな隔たりがあります。特にランダムフォレストの予測は他のモデルに比べて異なった予測を示すことから、一貫性が欠如している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データポイントは序盤では比較的安定していますが、予測データ、特にランダムフォレストとの間に不整合が存在します。
6. **直感的に感じること、および社会への影響**:
– このグラフを見た人は、予測モデルの精度に対して不安を感じるかもしれません。特に、ランダムフォレスト回帰は急な変動を示し、実績AIとの整合性が低いため、予測の信頼性が疑われるかもしれません。
– 社会において、このような予測が政策決定に使われる場合、慎重な解釈と他の予測手法を併用することが重要です。
全体として、複数のモデルの間での整合性の取れた予測が求められ、それに基づいて実行可能な政策や決定が形成される必要があります。
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:
### グラフの視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青点）はWEIスコアが約0.8から始まり、急激に低下しています。これは、個人の経済的余裕が急に悪化したことを示唆しています。その後、横ばいになりゼロ付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期にWEIスコアが劇的に変動し、その後ほぼ0に留まっていることが一つの外れ値とも捉えられます。この急激な変動は、経済的な出来事や政策変更による影響が反映されている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示しており、時系列での変化を追うことができます。
– 緑の点は前年の比較データを示しています。前年と比べ横ばいであることから、持続的な低い経済的余裕が続いてい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**:
– 青の実績データと紫の予測（ランダムフォレスト回帰）が著しく異なっており、予測よりも実績が急激に低下していることがわかります。
– 緑の前年データと比較しても、スコアが全体的に低下していることが確認できます。
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乖離が見られます。そのため、予測モデルが実際の変動を捉え切れていない可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人々は、経済的余裕が急激に悪化した状況を強く意識するでしょう。これは政策の失敗や経済的ショックの可能性を示唆し、市民の不満や不安を引き起こすと予測されます。
– 社会的には、経済的支援や政策の再評価が急務となり、政治的な不安定をもたらす可能性があります。この情報は、政策立案者や経済アナリストにとって重要な示唆を提供するでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 初期にはWEIスコアが低下していますが、途中からデータが消失しています。その後、別の手法で新たにデータが取得され、一定のスコアで維持されているようです。全体のトレンドとしては不明ですが、最初のデータセットでは下降傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初めの方のデータにおいて急激なスコアの低下が見られます。特にランダムフォレスト回帰による予測が顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIからのデータで、初期に二つ存在。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰に基づく予測。
– 緑の丸は背景AIによる前年度のデータと考えられます。
– 他の線や記号は以降のデータが不足しているため視覚上確認できません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期のデータとその後のスコアには相関が見られないため、異なる条件で測定された可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 流れるような全体的な相関関係よりも、時系列的な断片における急激な変化が特徴です。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 初期段階でのスコアの急低下は警戒を促すものであり、政治的あるいは健康管理上の慎重な対応が必要かもしれません。急激な改善または安定は、改善策の導入や状況の変化を反映している可能性があります。社会においては、データの不整合や欠如が不安を呼ぶかもしれません。そのため信頼性のあるデータ取得と透明性の確保が重要です。
データの不正確さや欠如した部分から、今後はより持続的かつ詳細なデータ収集と分析手法の統合が求められるでしょう。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **下降トレンド**: 初期のデータポイントでは0.6付近ですが、急激に下降しています。このトレンドは特に7月から10月の間に顕著です。
– **上昇トレンド**: その後、データがほとんど存在せず、2026年7月にデータが再び出現し、0.5付近に達しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **急激な変動**: 7月から10月の間に観察される急激な低下は非常に顕著です。この時点で何か重要な要因があった可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– **青い点**: 実績データを示し、初期のデータポイントです。
– **紫の線**: ランダムフォレスト回帰の予測を示しており、急激な下降を反映しています。
– **緑の点**: 2026年の比較AIデータを示しており、以前よりもWEIスコアが高めです。
### 4. 複数の時系列データ
– 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）が適用されています。これらの予測は急激な下降後にはデータが途切れた点を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **分布の集中**: データは初期に集中しており、その後に長いギャップが存在します。2026年にデータが再び現れるが数少ない。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **心理的ストレスの急激な低下**: 初期の期間中にストレスが急激に低下したことは、ストレス管理における問題や改善を示唆する可能性があります。
– **ギャップと再上昇**: 長期間のデータ欠如は、測定または報告のギャップを示している可能性があります。再びストレスが上昇していることは、過去の問題が解決されていない可能性を示唆しています。
– **社会的影響**: この種のストレスの変動は、政策変更や地政学的な出来事により影響されている可能性があります。このデータは決定者にとって重要であり、個人や団体がより効果的にストレス管理を行うためのインサイトを提供する可能性があります。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **7月から8月**: 実績（青い点）は低下しています。予測（紫色の線、予測の下限（灰色の線））もこの区間で低下傾向を示しています。
– **翌年6月**: 前年の同時期に比べ全体的にスコアが高い状態で推移しています。実績データは6月にのみ記録されており、他の時期には観測されていません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 特定の外れ値や急激な変動は見られませんが、年のはじめの大きなスコア低下は注目に値します。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点（実績）**: 実際のWEIスコア。
– **緑の点（前年）**: 前年の同時期のスコアを示していますが、今回のグラフに一貫したデータはありません。
– **灰色の範囲と線**: 予測の不確実性を含む下限を示します。
– **色の濃淡**: データの強度や精度を示唆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
– 実績と前年のデータは直接比較できない年の時間が多く、実績データも限られています。このため、比較や傾向の観察には制限があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測データ間には、全体として部分的な相関がありますが、予測の精度による違いが見受けられます。
### 6. 人間が直感的に感じることや影響
– **トレンドの変化**: 初期の急激な低下は、自由度と自治の状況が悪化したことを示す可能性があります。この場合、政策的な対応が必要とされるかもしれません。
– **予測信頼性**: 予測通りの動きをしていないことから、予測モデルの精度や適用の適切性に疑問が生じるかもしれません。これにより、将来の政策立案や社会的戦略の見直しが促される可能性があります。
この分析は、政治的および社会的な状況を考慮する際に役立つ情報を提供し、データに基づく意思決定の支援となるでしょう。
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:
このグラフを基に、以下のような洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 時系列データにおいて、最初の部分では高めのWEIスコアが観察され、それ以降急激に下降しています。その後、スコアは低いまま横ばいとなっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の下降が非常に急激である点が注目に値します。これは何らかの大きな影響を受けた可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青の点）は期間の初期に見られ、その後の下降に続いています。
– 下降している期間には、様々な予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が適用されており、主に低いスコアを予測しています。
– 比較用データが最終日に再びプラスされ、別の色で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データの下降を受け、全ての予測手法がそのトレンドを追随しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 急激な下降が起こっているため、初期値とその後の予測値の間には大きな相関は見られません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 当初の高スコアからの急降下は、多くの当事者にとって警告となり得ます。政治的な公平性や公正さへの信頼が揺らいだ可能性が考えられ、この分野での改革や介入が求められるかもしれません。
– ビジネスや社会的には、公平性や公正さの低下が、この分野における負の影響を及ぼす可能性を示唆しており、違反行為の修正や新たな指針の策定が必要かもしれません。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの左側では、実績AI（青）のデータポイントが見られ、後に予測曲線（ピンク）が急激な下降トレンドを示しています。
– 予測の中で最も顕著に見えるのがランダムフォレスト回帰で、急激な下落が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 急激な変動として、7月から8月にかけての急降下が目立ちます。
– それ以外の期間ではデータポイントは少なく、外れ値の特定は難しいですが、予測の下限は実現せず、むしろ後半で上昇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AIを示し、初期値が高い水準にあることを示しています。
– 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、初期からの急下降を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 比較AI（グレーと緑）は後半で評価され、他の予測よりも高い水準を保っています。これは、環境条件や政策変化による影響を予兆している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績AIと予測AIの間には大きなギャップがあり、実績データは予測の下限を上回っていることが予想されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 持続可能性と自治性のスコアが急激に低下した後に回復しているとすれば、初期の社会的・政治的な不安定性が予測されますが、長期的には改善の兆しが見えるかもしれません。
– ビジネスへの影響としては、不安定なスコア推移はリスク要因となりうるため、継続的なモニタリングと柔軟な戦略が必要でしょう。
このグラフは、持続可能性の変動をうかがう上で重要な変わり目となる時期を示しており、政策変更や社会情勢の改善がもたらす影響を理解するための手がかりになります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期の段階でWEIスコアは比較的高く（約0.8）、急激に下降している。
– 時系列の中盤以降はデータがなく、結果として新たな予測データが存在する。これは予測AIによるもので、スコアは上昇している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の急激な下降が注目される。この下降は通常の範囲内ではないように見える。
– 新しい予測データでは安定した上昇傾向が予想されている。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値、赤い×は予測値を示し、緑の点は前年データを示す。
– 実績値は早い段階で落ち、その後に予測値が続く。
– 線形回帰やランダムフォレストの予測が重ねられているが、それらの詳細な相関や違いが見て取れる。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データから予測にシームレスに移行している。
– 予測間で若干の差異が見られるが、いずれも上昇を示している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと比べて予測データがどのように変化しているかを見守ることができる。
– 予測の範囲（灰色の領域）は、比較的信頼できる予測範囲を示している。
6. **直感的な洞察と影響**
– 過去の急激な下降が何らかの政治的または社会的な要因による可能性があり、これをどのように改善するかが今後の課題となる。
– 予測データが上昇傾向にあることから、将来の社会基盤や教育機会の改善が期待される。
– もし政策などの介入がなされた場合、それが実績に反映されることでさらなる改善が見込まれる。
この分析から、社会WEIスコアの変動が非常にダイナミックであり、将来の予測に基づいて施策や対策を講じることが重要であると考えられます。予測が示すような改善が実現すれば、政治的または社会的に好ましい変化を期待することができるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データは最初に急上昇し、その後一定のレベルで横ばい傾向を示しています。このことは、共生・多様性・自由の保障に関する評価が直近で改善し、その後安定した可能性を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に急激な上昇が見られます。これは新しい政策や施策が導入された影響か、あるいはデータの収集方法や指標の変更によるものかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青い点）は、過去の実際のデータを示しています。これは評価スコアの実際の推移を表す重要な要素です。
– 緑色の点は比較AIによるもので、別の評価基準やモデルによる予測を示していると考えられます。
– 予測は複数の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されており、これらの手法がスコアの将来的な推移を異なる視点から予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と比較AI予測の違いは、モデルの選択や評価基準の違いによるもので、政策の影響を異なる視点で捉えようとする試みが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関について直接的には示されていませんが、予測の手法が多様であることから、統計的な解析の深さを示していると考えられます。
6. **直感的な印象と社会的影響**
– 初期の急上昇は、政策の実施や新たな取り組みの成功を示す可能性がありますが、その後の安定は、これらの政策が持続可能であることを示唆していると考えられます。
– ビジネスや社会において、この安定した評価は信頼性の基盤となり、将来的な政策決定や戦略策定に対してポジティブな影響を及ぼすでしょう。
全体として、このグラフは、共生・多様性・自由の保障に関する社会的評価が改善された後、安定期に入ったことを示しており、長期的な政策評価や戦略の策定において貴重な洞察を提供しています。
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:
このヒートマップに基づいて、以下のような洞察を得ることができます：
1. **トレンド**:
– データは2日間を示しており、全体のトレンドは特に見られません。各日の特定の時間帯に着目することでトレンドがあったかもしれませんが、このグラフからは曜日や長期間の動向を捉えることは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時台に非常に高い値 (黄色) が観察されています。他の時間帯は低い値 (紫色) を示しており、急激な変動が存在しています。これは特定のイベントやニュースがこの時間帯に大きな影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の違いが総合WEIスコアの変動を示しています。色が明るいほど値が高く、暗いほど値が低いです。黄色は注目に値する高い活動や関心を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在のグラフには2日のデータしかなく、関連性を判断するための十分な時系列データがありません。まだ関係性を分析するにはデータが不足しているといえるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各日のデータは非常に分断されており、相関を示す特徴は見られません。特定の時間帯での値の偏りが観察されているに過ぎません。
6. **直感的理解と社会への影響**:
– 7月1日19時の高いスコアは、具体的な政治イベントやニュースが大きく注目されたことを示しているかもしれません。このような時間帯の変動は、政治的な意思決定の影響や政策発表がメディアや社会の関心を集めた結果である可能性があります。ビジネスにおいても、この時間帯に関連する活動や戦略を見直すことが求められるかもしれません。
このグラフは非常に限られたデータを示しているため、さらに深い分析を行うには追加の時系列データや他の情報が必要です。
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、時系列データのパターンを視覚化しています。以下は、グラフから読み取れるいくつかの視覚的特徴と洞察です：
1. **トレンド**:
– ヒートマップは短期間（2025年7月1日から7月2日）しか表示されていないため、長期的なトレンドや周期性を把握するのは難しいです。しかし、特定の時間帯に顕著な変化があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日から7月2日にかけて、特定の時間帯における値が非常に低い（紫色）部分が目立ちます。これは何らかの異常イベントを示唆している可能性があります。
3. **プロットや要素**:
– 黄色が高いスコアを、紫色が低いスコアを示しています。特定の時間帯でスコアが急激に変動していることが確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは時間（横軸）とスコア（縦軸）で示されており、特定の時間帯におけるスコアの変化の様子を把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは特定の時間において大きく異なるため、何らかの外的要因が影響していると考えられます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このヒートマップは時間帯ごとの政治的関心や支持の変動を示唆しており、政策発表や社会的な出来事が関係している可能性があります。急激な変動は政治的なキャンペーンや事件が影響を与えた場合も考えられ、これらの要素はビジネスや社会全体に影響を及ぼす可能性があります。
このヒートマップからは、特定の時間にスコアが変動していることが確認でき、その理由を探ることで、さらなる分析が可能です。
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:
以下は、このグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**
– このヒートマップは、特定の日付の時間帯ごとの値を示しているようです。日付の増加に伴う明確な上昇または下降のトレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日19時のセクションが鮮やかな黄色になっており、他の時間帯と比較して極端に高いスコアを示しています。これは異常な変動や特定イベントの影響かもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡は社会WEI平均スコアの大小を示しています。黄色はスコアが高いことを示し、紫はスコアが低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯のスコアを比較することができ、それが異なる日の同じ時間にどう影響しているかを考察する手掛かりとなります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高いスコアは特定の時間帯に集中しており、他の時間帯は大体低いスコアのままです。特定の時間が他の時間に比べ影響を受けやすいことを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることでのビジネスや社会への影響**
– 高いスコアの時間帯に注目することで、社会的なイベントや政策の影響力が明らかになるかもしれません。この情報は、効果的な政策立案やタイムリーなマーケティングキャンペーンに役立つ可能性があります。
このグラフにおける重要なポイントは、特定の時間帯における異常なスコアの存在とそれが何を意味するかを探ることです。この情報は、社会の動向をより深く理解するための糸口になるでしょう。
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:
このヒートマップは、WEI（World Engagement Index）という政治的指標の各項目間の相関関係を視覚化しています。以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップそのものには時系列トレンドは示されていませんが、各項目間の相関関係が静的に表示されています。カテゴリごとの相関が一貫しているかどうかを確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– マップの中で明らかに色が異なる（濃い青や赤）のは、極端な負の相関や正の相関を示しています。特に、個人WEI（自由度と自治）と社会WEI（公平性・公正さ）の間に強い負の相関（-0.87）が見られます。
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ています。赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ここでは時系列データ自体は示されていませんが、長期的な関係性を指摘するために相関が利用されています。例えば、「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（経済的余裕）」の間には相対的な正の相関（0.43）があり、健康状態の改善が経済的余裕に関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 目立つ正の相関としては、「社会WEI（社会経済・教育機会）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」（0.92）があり、教育機会の向上が持続可能性に貢献している可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 社会の公平性が損なわれると、個人の自由度や自治が影響を受ける可能性を示唆しています。また、教育機会の提供が持続可能性の向上に寄与する可能性が高いことから、政策策定において教育への投資が重要であることが示されています。
全体として、このヒートマップは社会の多様な側面が互いにどのように関連しているかを示し、政策立案や社会改善のための重要な視点を提供しています。
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、政治カテゴリにおける複数のWEIスコアの分布を比較しています。以下に、視覚的な特徴から得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 各カテゴリの間で一貫した上昇または下降トレンドは見られない。箱ひげ図は、特定の一定期間のスコア分布を示すため、主に各カテゴリのばらつきと中心傾向を比較するために使われます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリ（「総合WEI」、「個人WEI（心理的ストレス）」など）には外れ値が見られる。これらの外れ値は、該当するスコアが特定の条件や事象において異常な状況を示している可能性を示唆する。
3. **各プロットや要素**
– 箱の中の線は中央値を示し、箱の上下は第1四分位数（25％）と第3四分位数（75％）を示している。箱の長さはスコアの変動範囲を示す。ひげ部分はデータの広がりを示し、外れ値は小さな円で示される。
– 色の違いは、各WEIタイプを識別するのに役立つ。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データそのものはこのグラフには含まれていないが、異なるカテゴリの比較が可能。この比較により、特定のカテゴリが他よりも一貫して高いまたは低いスコアを持つかどうかを確認できる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリ間の相関関係は箱ひげ図から直接読み取ることはできない。しかし、スコアの分布の差異から、どの領域がより不確実性を持っているか（ボックスの長さ）を判断できる。
6. **直感的な印象と社会・ビジネスへの影響**
– 一部のカテゴリはスコアの広がりが大きく、より高い変動性を示しているため、これはこれらの領域が不安定または争点になりうることを示唆する。
– 外れ値の存在は、特定のイベントや状況がこれらの領域で異常な影響を与える可能性を示す。
– 社会やビジネスにおいては、政策や戦略を立てる際に、これらの不安定な領域に注意を払うことが重要であると示唆される。これにより、潜在的なリスクを評価し、より効果的な対応策を考えることができる。
このように、WEIスコアの分布比較は、政治的政策の評価や改善に向けた指針を提供するのに役立つ分析ツールです。
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:
この主成分分析（PCA）のグラフを分析します。
1. **トレンド**：
– トレンドとしては、データポイントが全体的に散らばっており、特定の方向性（上昇、下降、周期性）は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 右側にあるデータポイントは他のポイントから離れており、外れ値と見なせます。この外れ値は、第1主成分に強く左右されている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 各ポイントは、360日間のデータセット内の異なるオブザーバションを表しています。
– 色や密度の情報はこのグラフには含まれていませんが、もしあれば、クラスターや分類の情報を視覚的に示すことができます。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– このPCAプロットは、時間の経過に伴うデータの変化よりも、データ間の相関を示すものです。したがって、時系列データとしての関係性よりも、データの内的構造を優先的に表しています。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 第1主成分が最も情報を持っており（寄与率0.65）、この軸に沿った動きがデータの主要な変動要因となっています。
– 第2主成分はより少ない情報（寄与率0.20）を持ち、データの少数の変動を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**：
– 人間はこのグラフから、データの多様性と特異な観測値（外れ値）を直感的に理解するでしょう。
– ビジネスや社会において、外れ値は特異なイベントや重要な変化を示すかもしれず、特別な注目が必要です。また、データ全体としては、横ばい傾向が示されるため、政治的状況が安定している可能性が考えられます。
この分析を通して、グラフがどのようにデータの内部構造を明らかにし、策略や方針の調整に役立つかを考慮することができます。
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。