📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたWEI（Wellbeing and Ethics Index）のデータを基に、以下のような分析を行いました。
### 時系列推移
– 全体として、**総合WEI（combined_wei）**スコアは特定のトレンドがはっきりと見えないものの、7月2日の午後に一時的な下降が見られます。ただし、その後再び持ち直しています。
– **個人WEI平均（personal_avg）**は比較的安定しており、0.65から0.675の間を推移しています。
– **社会WEI平均（social_avg）**に関しては、7月1日夕方の急激な上昇が確認されますが、その後は緩やかな上下を繰り返しています。
### 異常値
– データセットには明確な異常値は報告されていません。しかし、**社会WEI平均**の急上昇や、個別指標での一時的な変動は注目に値します。
### 季節性・トレンド・残差
– データの期間が短いため、季節性の検出は困難です。しかし、短期間の変動には、評価日時の記録に伴う計測誤差や、一時的な外部要因が影響している可能性があります。
– 長期的トレンドは示唆されず、残差成分は日々の変動に等しく、短期的な心理的、経済的イベントの影響を受けやすいということを示しています。
### 項目間の相関
– **個人経済的余裕（personal_economic）**と**個人健康状態（personal_health）**の部分的な相関が見られ、これらの指標は人々の総合的な福祉感に密接に関係していると考えられます。
– **社会的持続可能性（social_sustainability）**は一貫して高いスコアを示しており、他の社会的項目との相関は比較的安定しています。
### データ分布
– 各データセットを箱ひげ図で示すと、ほとんどの項目で大きな外れ値はなく、ばらつきが狭い範囲に収まっていることから、スコアリングの一貫性が示唆されます。
– **社会の公平性・公正さ（social_fairness）**は一定のバラツキを示し、定義や評価が多様である可能性を示しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1**と**PC2**がそれぞれ0.51と0.26の寄与率を持つことから、最も重要な要因として、個人と社会の経済的、安全的な要素ならびに心理的要素がWEIに重要な影響を与えていることが示唆されます。
– PC1は特に総合的な幸福感と社会全体の持続可能性の影響を縮小しながら表現し、PC2は心理的なストレスや個人の自由度といった項目の寄与の可能性を示しています。
### 総合評価
本データから、WEIにおける個人経済と健康状態の重要性が示され、社会的要因の短期変動が一定の影響を持つことがわかりました。特に、経済的および社会的トレンドはWEIスコアの変動に寄与していると考えられ、政策決定や社会運動が短期的な変動をもたらす要因となり得ます。全体的な安定性を見て、今後の変化を継続的にモニタリングすることが重要です。
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:
この散布図を分析すると、以下の点が浮かび上がります。
1. **トレンド**:
– 初期段階（2025年7月あたり）では、実績のWEIスコアが0.6から若干下降し、その後のデータはありません。
– 終盤（2026年7月頃）に比較AIが新たに高いWEIスコアを示していますが、途中の情報が欠落しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ランダムフォレスト回帰による予測が急激に下降し、これは異常な変動として見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績、緑のプロットは「前年（比較AI）」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などの異なる予測モデルが使用されていますが、その結果に大きな乖離があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年の比較AIの間のデータが不足しているため、詳細な関係性を導き出すのが困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 比較AIが非常に高いスコアを示しており、過去の実績とは大きな乖離があるため、この範囲は注目すべきです。
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**:
– 人間の直感としては、情報の抜け落ちが気になる点であり、それが全体的なデータの信頼性に影響を与える可能性があります。
– ビジネスや社会における影響としては、特に政治カテゴリーでの予測変動は重要な政策決定に影響を及ぼす可能性があり、特に後半の大きな変動や情報のギャップは不安定な政治情勢を示唆している可能性があります。
このグラフから判断できることは、全体的にデータの連続性や情報量を補うことで更なる分析と効果的な政策形成が可能になるということです。
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:
このグラフは政治カテゴリにおける個人のWEI平均スコアの時系列推移を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 実績（青点）は一貫して横ばいであり、短期間では特に大きな上昇や下降のトレンドは見受けられません。
– ランダムフォレスト回帰（紫線）は急激に下降しているように見えますが、実績とは一致していません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ランダムフォレスト回帰で予測された値に急激な変動が見られ、非常に低いスコアを示しています。この変動はデータのノイズや予測モデルの非現実性かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータを示し、直近の値を安定して保っています。
– 緑の点は前年の比較データであり、そこまで大きな変動はないことを示しています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる予測手法の結果を表現していますが、実際の実績とは一致していません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータには特に目立った相関関係や周期性はありません。
– 予測モデルの中では、ランダムフォレスト回帰の予測が実績とかけ離れているため、モデルの見直しが必要かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布としては、全体的に実績が一定の範囲に留まっており、安定していることが見て取れます。
– 予測モデルの結果は実績と比較して一貫性がないため、モデルの精度向上が要される可能性があります。
6. **直感的な洞察および影響**:
– グラフ全体として、現状では特に大きな変動がないことから政治状況が比較的安定していると直感的に感じられます。
– 予測の不一致は、今後の予測精度の向上に向けた取り組みが必要であることを示唆しています。
– 実社会への影響として、政策決定の場で信頼性の高いデータ分析が求められるでしょう。また、急激な変動が現れた場合はその原因を特定することが重要となります。
この分析により、現在のモデルに依存した判断は不安定な可能性があるため、改善が望まれると考えられます。
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:
## 視覚的特徴と洞察
### 1. トレンド
– **実績AI**（青い点）は短期間での変動が見られますが、全体的に急激な上昇や下降はありません。
– **予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**は横ばいを示しており、大きなトレンドの変化は予測されていないようです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 予測値（赤い×）がグラフの左側に存在していますが、その他のデータと明確に分かれているわけではありません。
– 目立った外れ値や急激な変動はこのグラフからは見られません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績AI（青の円）** は実際のデータで、直近の計測値を示しています。
– **前年度（緑の円）** は過去の基準点として使われており、比較対象として重要です。
– **予測の不確かさ（灰色の帯）** により、将来的な値の変動範囲が示されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 異なる回帰モデルは、それぞれ異なる方法で未来の予測を行いますが、全体的にその結果は同様の傾向を示しており、予測モデル間での違いはそれほど大きくないようです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 現在の実績データと過去の値との間には高い相関が見られ、前年の値を下回ることが少ないです。
### 6. 人間が直感的に感じること、および社会への影響
– 安定した社会指標の推移は、政治的にも安定している印象を与える可能性があります。
– 将来に向けた予測も落ち着いており、新たな急激な変化は予測されていないため、政治的および社会的な安定感を支持するように感じられます。
– ビジネスにおいては、安定した予測は長期的な計画を立てやすくし、新たな投資やプロジェクトの計画立案に有利な環境を提供するでしょう。
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:
分析を行いますと、以下の点が浮かび上がります。
1. **トレンド**:
– グラフの前半部分（2025年7月頃）は、実績（青）がほぼ一定で、高いレベルを示しています。しかし、データの中盤から後半にかけては観測データがなく、比較（緑）が登場しています。比較は下がった状態を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測されたデータの間や予測データには、特に急激な変動や明らかな外れ値は見られません。ただし予測期間に以下の特徴があります:
– 直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は、未来の期間においては違いがあるかもしれないが、グラフではその詳細がわかりません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青（実績）は、過去のデータに基づいた実際のAIによるスコアです。
– 緑（比較AI）は、前年のスコアを示しています。
– 赤い十字は予測値ですが、今回のグラフでは見当たりません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年比較との比較にかけては、最初の段階で顕著な変動はありませんが、比較の方は低下を示しており、経済的な余裕の減少が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と比較のデータが示す値には明確な相関関係や周期性は見られませんが、前年比較が低下していることから、減少傾向に一貫性があると考えられます。
6. **社会やビジネスへの影響の洞察**:
– 全体的には、経済的余裕が減少しているのではないかという懸念が示されています。これは、個人消費や経済の健全性に影響を与える可能性があります。特に社会情勢や政策議論において注視されるポイントになるかもしれません。
このグラフからは、経済的な余裕が収束するか、もしくはさらに低下する可能性を示唆しているように見受けられます。政策立案者や経済学者は、これらの変動による影響を検討し、適切な対応を準備する必要があるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期のデータポイントでは、健康状態のスコア（WEIスコア）は0.6から始まり、その後急激に下降しています。その後、しばらくデータが途絶えており、最新のデータでは0.6付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に急激な下降が見られますが、これは異常値や外的要因による一時的変動である可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績AIによる実績を示し、過去のデータとして信頼性があります。
– 緑色のドットは前年の比較値を示しており、最新の状況と類似していることがわかります。
– 線色の違う予測はそれぞれ異なるアルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によるもので、初期値を基にした予測を示しています。
4. **データの関係性**
– 異なる予測ラインは、初期の実績データに基づいて異なる手法で算出された予測値を描いていますが、実績データの劇的な変動はどの手法でも追随できていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの急激な変動と安定した後の比較値との間に明確な関係性が見られます。しかし、予測と実績値の相関は弱いといえます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフからは、初期の急激な変動後に健康状態が安定していることがわかります。予測が現実と乖離しているため、予測モデルの精度改善が必要です。
– 政治的な文脈において、健康状態の急変は政策決定やリーダーシップに影響を与える可能性があり、特に予見できない変動が続く場合は警戒が必要です。ビジネスや社会においても、これらの急激な変動がリスク管理の観点から重要となるでしょう。
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:
この散布図は、個人の心理的ストレス（WEI）のスコアの時系列を示しています。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフの最初の部分（2025年7月）は、WEIスコアが0.6付近で始まり、急激に下降し0になっています。その後データがありません。
– 降下した後のデータの欠如は継続的なトレンドを追うのを困難にしています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 急激な下降は注目すべきです。この急激な変動は特定のイベントや状況に起因してい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AI（青色）と予測AIの異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が表示されています。それぞれがストレスの評価法を比較するためのベンチマークになっています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 各予測モデルの予測（青以外の線）は、実際のデータと予測値の範囲を示しており、モデル間での一致度を評価するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期値からの急激な減少は、時間とともに心理的ストレスが緩和されたか、外部の介入があった可能性を示しています。
6. **直感的に感じること、および社会への影響**:
– 初期に見られた高いストレススコアは、政治的要因や個人の環境の影響を受けた可能性があります。その後の急激な減少は、状況の改善や介入の成功を示唆しています。
– このようなデータは、社会やビジネスでのストレス管理とその影響の評価に活用される可能性があります。急激な変動はリスク管理や対策の必要性を示唆しています。
データの欠落や短期的な観測期間を考慮すると、より長期のデータ収集が必要です。得られたデータをもとに、具体的な対策や政策を導くためのさらなる分析が推奨されます。
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:
グラフを分析すると、以下の視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフには短期間のWEIスコアの変動が描かれており、実績（青色）は比較的安定していますが、若干の上昇があります。
– 予測（紫色の線）の傾向は最初の期間で急激に上昇し、その後は横ばい状態です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の外れ値は観察されませんが、予測の初期段階に急激な変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、予測と比較しながら実際の進捗を追跡しています。
– 緑の点は前年との比較を示しています。
– 異なる色の線（紫、シアン、マゼンタ）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）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の線の間に明示的な関係が示され、予測が実績を上回る形で表示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年のデータが近いことから、一貫性があることが示唆されます。
– 予測モデルの全体的な精度も表現されています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、予測と実績の一致度合いや、モデル選択による予測の違いです。
– ビジネスや政策立案者は、このデータをもとに自由度や自治の向上を図るための戦略を検討することが可能です。具体的には、政策の効果を観察し、モデルの改善点を探るために利用されるでしょう。
全体として、このグラフは、WEIスコアの過去の動向を基に、将来的な予測を多角的に評価し、情報を得るためのツールとして機能します。
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:
このグラフは、政治カテゴリにおける社会WEI（公平性・公正さ）のスコアの時系列推移を示しています。以下のポイントについて分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データは初期に高い水準（約0.6）から始まり、その後急激に低下しています。以降はデータの記録がないようです。
– 予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、初期値を維持しながら横ばいとなっています。これは過去の実績から予測モデルが現状維持を想定していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおける急激な低下が大きな変動として目立ちます。これは政治的な大事件や方針の転換があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 実績（青点）と前年度比較（緑点）は、それぞれの時期における評価を示しています。
– 予測の上下限範囲（灰色）は、予測の信頼性や不確定性を視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測値はすべて同じレベルにあることから、モデル間での予測結果の一貫性が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの急激な下落が予測に反映されていないため、予測モデルが急変による影響を考慮していない可能性があります。
6. **社会への影響に関する洞察**:
– この急激なスコアの低下は、政治的または政策的な変動や不安定性を示唆しており、その影響は社会の公正性や公平性に対する信頼を損なう可能性があります。
– 予測モデルが現状を維持する方向での予測を提供していることから、予測の精度向上のためには、過去の突発的な変動を考慮したモデルの再評価が必要かもしれません。
このグラフから、人間は政治的な状況の不安定さと、それに対する予測や戦略の必要性を強く感じるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色）は一貫して高いスコアを維持しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫色）による予測は急激に下降していますが、一部時間の経過に伴って上昇しています。
– 線形回帰（緑色）による予測は安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のランダムフォレスト予測には急激な下降がありますが、その後は比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青丸）は実際のデータポイントを示しています。
– 線形回帰（緑色）と決定木回帰（ピンク色）は、データの異なる予測手法です。ランダムフォレストの線が急激に動くのは、データの変動やモデルの特徴に起因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**:
– 実績と比較して、予測データは多様なパターンを示しています。ランダムフォレスト回帰は極端な変動を示すため、実績データとの差異が顕著です。これに対し、線形回帰の予測は実データと非常に近い傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 線形回帰の予測は実績に対して比較的一貫しており、高い相関がありそうです。ランダムフォレストの予測は相関が低い可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 直感的には、実績データが高いスコアを維持しているため、政治的な持続可能性と自治性が良好であることを示していると感じます。
– ビジネスや社会への影響として、実績が高いことは政策の安定性や信頼性を示唆し、投資や国際関係において肯定的な影響を与えるかもしれません。
– 予測モデルの差異は、使われるモデルの特性やデータの特質を反映している可能性があります。そのため、複数のモデルを使った様々なシナリオ分析が重要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期の実績データが0.8付近で維持されており、直近の予測データはやや高い値を予測しています。全体としては一定程度の安定性を示しつつも、今後の上昇が見込まれます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つ外れ値や急激な変動はないように見えますが、予測範囲を示す灰色のエリアが一部で他の予測手法と重なり合わず、ばらつきがあるようです。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を示し、他のプロットは異なる予測手法を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が示されており、それぞれが異なる側面で将来のスコアを予測しています。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰がやや高い予測を行っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各種予測の比較において大きな乖離はなく、全体的に予測が一貫性を保っています。ただし個別の手法による予測には微小な変化が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 散布の密度は各予測手法により異なるため、予測の精度や信頼性に影響を与える可能性があります。実績と予測の一致度は高く、信頼性があると考えられます。
6. **直感的洞察と社会への影響**
– 将来のWEIスコアが上昇傾向にあることは、政治的・社会的背景での改善が期待される可能性があります。
– 教育機会が向上することにより、社会全体の基盤が強化されると予想され、政策の評価や実行においても重要な指標となるでしょう。
このグラフは、政策決定者にとって今後の教育戦略の設計に役立ち、全体の社会基盤の強化への道筋を示す重要なツールとして活用できる可能性が高いです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績AIのスコアは開始時に急上昇し、その後高いレベルで横ばい。
– 予測AI（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）も全体的に高いスコアを示しており、特にランダムフォレストのラインは非常に高い。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に顕著な外れ値や急激な変動は見られない。
3. **各プロットや要素**
– 実績AI（青の円）: 実際のデータを示しており、年初に急激に上昇。
– 予測AIの種類によって予測ラインが異なる。ランダムフォレスト回帰が突出して高いスコアを出しているのが特徴的。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測AIモデルのトレンドは、実績AIのトレンドに基づいており、一貫した高いスコアを予測。
– 比較データ（前年度）は、それに比べると低い位置に分布。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に高い相関があるが、予測は全体的に楽観的な可能性。
– 比較データとの明確な差異が見られ、改善が仮定される。
6. **直感と社会への影響**
– 人々は直感的に、社会WEIスコアが改善していると感じるだろう。実際のデータと予測が一致し、全体的な社会の共生・多様性・自由の保障が良好であることを示唆。
– ビジネスや社会においては、ポジティブなトレンドが見られるため、新たな投資や政策推進が容易になる可能性がある。ただし、過度な楽観主義には注意が必要。
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、グラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察を分析の専門家としてまとめます。
1. **トレンド**:
– 短期間のデータ（3日間）なので長期的なトレンドを見るのは困難ですが、各日の色分布が異なるため、日によりスコアに変動があることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 総合WEIスコアが0.675から0.695の範囲内で変動しているため、急激な変動は見られません。カラースケールに基づいて、2025年7月1日における高いスコア（黄色）、2025年7月2日の比較的低いスコア（紫色）が観測されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– カラーヒートマップはスコアの大小を示しており、色が濃くなるほどスコアが低く、明るくなるにつれスコアが高くなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは3日にわたっており、それぞれが独立したスコアを持っています。相互関係は明確ではありませんが、日によるスコアの変動が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ期間が短いため、相関関係の深い考察は難しいです。しかし、各日の時間帯ごとにスコアが変動している様子が見受けられます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 短期間での政治的変動を示している可能性があり、特定の日や時間帯における重要な出来事がスコアに影響を与えている可能性があります。人間はグラフの色の変化を直感的に捉え、特に高スコアの日が注目に値すると感じるでしょう。
– ビジネスや社会において、このヒートマップは政策や政治的安定性の変動を示している可能性があり、関係者はその変化に注視する必要があります。
このグラフは、特定日や時間帯の重要性を視覚的に明示するツールとして有用です。人々がどのような要因が変動を起こしているのかを調べ、適応することで、より効果的な戦略の策定に役立てることができるでしょう。
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:
このヒートマップに関する分析と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– データは3日間（2025-07-01から2025-07-03）のみを示しており、長期間のトレンドを把握するのは難しいですが、色の変化があることから変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-02の上部に濃い緑色の領域（おそらくスコアが中間あたり）が見られ、他の領域との対比が顕著です。
– 2025-07-03の上部は濃い紫色となっており、急激な低下が示唆されます。
3. **各プロットや要素**
– 色の変化は数値の変動を示しています。黄色は高スコア（約0.670）、青緑は中スコア、濃い紫が低スコア（約0.650）と解釈できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯（時）の違いが色で示されています。例えば、16時は中間のスコアを示していますが、他の時間では色が明るくなったり暗くなったりしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色はWEIスコアの分布を示し、明るい部分が限定的であるため、全体的に低スコアが多い可能性があります。
6. **直感的な理解と影響**
– 人間は、急激な色の変化（特に濃い紫の部分）に反応するでしょう。これは、特定の時間や日における好意度や評価が急落したことを示唆します。
– 社会的な影響としては、ある出来事やニュースが該当の日に否定的な印象を与えた可能性があります。政治カテゴリーであるため、それが政策や指導者の決定に起因しているかもしれません。
これらの特徴を基に、追加のデータや長期的な傾向を分析することで、より深い洞察が得られるでしょう。
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:
以下にグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップで色の変化を観察する限り、特定の日付（2025-07-03）に向かって値が急激に上昇しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-03のデータポイントが特に明るい黄色で示されており、他と比較して非常に高い値を示しています。これは外れ値と考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化が数値の変化を示しています。緑、紫、黄色といった色のグラデーションが、数値の低いから高いへの変遷を示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは日付ごとに分離されており、それぞれの時間帯（時分ごと）の変動が日付ごとに異なり、特定のパターンは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色分布から見ると、全体的には低めの数値が多い中、急激に高い数値が現れているため、一定の時期に特異的なイベントがあった可能性があります。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**:
– 直感的には、短期間で大きな変動があることで、重大な政治的イベントが発生したことを示唆しているように見えます。このイベントが社会全体に影響を与え、特定の指標を大きく変動させた可能性があります。このような変動は、政策の急激な変更やそれに対する社会の反応を示すことが考えられるため、関係するビジネスや政策決定者にとって重要な意味を持つでしょう。
このヒートマップを詳しく理解するためには、政治的出来事や社会的な背景情報を調べるとさらに有意義な理解につながるかもしれません。
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:
ヒートマップは、異なるWEI指標間の相関関係を色で示しています。以下がこのグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– ヒートマップ自体は固定されたデータ間の関係を見るもので、時間的なトレンドは示しません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 矢印や特定の急激な変動は見えませんが、「個人WEI（自由度と自治）」と他の指標との負の相関は顕著です。
3. **各プロットや要素**
– 各セルの色は、対応する指標間の相関の強さと方向を示しています。赤が正の相関を、青が負の相関を示します。
4. **時系列データの関係性**
– 時系列データではありませんが、同時に複数の指標が相互にどう作用しているかが一目で分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に「社会WEI（公平性・公正さ）」は他の多くの指標と高い正の相関があります（例：個人WEI（経済的余裕）との相関は0.89）。
– 一方で「個人WEI（自由度と自治）」は他の指標と負の相関が多く見られます。
6. **直感的な洞察および影響**
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」が他の指標と全体的に高い正の相関を持つことは、それが政策や社会の中で信頼性を構築する重要な要素であることを示唆しています。
– 「個人WEI（自由度と自治）」の負の相関は、自由度や自己の裁量が他の社会的要素とは必ずしも一致しない、もしくは対立することを示しています。ただし、それが政策にどのような影響を与えるかは更なる分析が必要です。
これらのデータは、政策決定者や社会科学者が特定の社会的テーマに集中する際に有用なツールであり、相関を理解し改善点を探るための指針となります。
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:
このグラフは、様々な「WEIタイプ」におけるスコアの分布を比較した箱ひげ図です。以下はこのグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリにおけるWEIスコアの中心傾向は比較的高い値に分布していますが、「個人WEI (心理的ストレス)」は他のカテゴリと比較してスコアが低い点が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI平均」、「個人WEI (心理的ストレス)」、「社会WEI (公正性・公平性)」などで外れ値が観察されます。外れ値は、当該カテゴリが時折異常な状況に陥る可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげ図は、そのカテゴリのスコアの中央値、上下四分位数、最大・最小値、および外れ値を示しています。色の違いが何を意味するかは不明ですが、おそらくカテゴライズやグループ化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**:
– 複数のWEIタイプのスコアの関係性を見ると、比較的安定したスコアの分布を持つカテゴリ（例えば、「総合WEI」や「個人WEI平均」）と、ばらつきのあるカテゴリが共存しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済環境）」では、分布が狭く一定以上のスコアが維持されています。一方で「個人WEI (心理的ストレス)」は分布が広く、中央値も低いため、改善の余地や特異性があると考えられます。
6. **洞察と社会への影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、「個人WEI (心理的ストレス)」などのカテゴリが改善の必要性を示唆している可能性です。ビジネスや政策の文脈では、ストレス管理やメンタルヘルスの向上に向けた施策が求められるかもしれません。また、持続可能性や自由に関するスコアが安定していることから、この領域での政策は比較的成功していると見ることができます。
このように、グラフは社会的指標の改善点と安定点を明確に示しており、政策作成の基盤となるでしょう。
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、主成分分析（PCA）によるWEI構成要素の分布を示しています。以下に、考えられる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**:
– 全体的に一方向へのトレンドはなく、プロット間には一定の広がりがあります。データポイントは分散しており、明確な周期性や一貫した方向性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上に孤立した点があり、これはデータセット内の外れ値を示している可能性があります。他のデータポイントとは異なる動きを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 第1主成分（51%）が最も大きな変動を説明しており、第2主成分（26%）がそれに次ぐ影響を持っています。これらの主成分により、データセットの大部分が説明されていることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データ間の明確な関係性はこのグラフからは見受けられませんが、主成分間の相関がどの程度影響しているかを考慮する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間には弱い相関があるかもしれませんが、明確な相関関係は示されていません。
6. **直感的洞察および社会/ビジネスへの影響**:
– このグラフから政治的要素の多様性や異質性を視覚的に理解することができ、決定要因を特定する一助となるでしょう。この分析は、政策形成や評価において、多様な要素を特定し、重点を置くべき領域を見つけるために有用です。政策決定者が注目すべき異常値を効果的に特定するのにも役立つでしょう。
全体として、この主成分分析は、データの中でどの要因が最も影響力を持ち、どの要因が予想外の動きを示しているかを示唆しており、政策や意思決定における優先順位の決定に役立つでしょう。
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。
