📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下に提供されたデータに基づき、WEIスコアの分析結果を示します。
### 時系列推移
– **総合WEI**: 日々の変動は見られるものの、全体的には0.66から0.73の範囲で動いており、大きな上昇や下降のトレンドは示されておらず比較的安定していると言えます。
– **個人WEI平均**: こちらも0.62から0.71の間で変動がありますが、同日に複数の評価があるため、短期間内の変動が見られます。
– **社会WEI平均**: スコアの振れ幅が比較的大きい（0.66から0.78）ですが、顕著な上昇や下降のトレンドは見られません。
– **詳細項目**: 各項目のスコア変動もそれぞれの項目で異なり、特に”心理的ストレス”や”公平性・公正さ”で顕著な変動が見られます。
### 異常値
– 指摘された異常値について、特に日付2025-07-04の”総合WEI”の0.65と0.73は大きなスコア変動を示しており、その背後には社会的イベントや政策の発表などが影響している可能性があります。詳細な背景を確認する必要があります。
### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 提供された期間（数日間）は短いため、長期的なトレンド分析には適していませんが、日間のデータは迅速な対応や政策変更の影響を迅速に反映する可能性があります。
– **季節性**: 短期間での分析からは季節性パターンを見出すことは困難です。
– **残差**: 各日付での変動が短期間で激しいため、日々の残差要因が存在する可能性があります。この原因の特定には外的要因（ニュース、政策、イベント）の検討が必要です。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**: もし解析が実施されている場合、項目間の強い相関は注目に値しますが、このインプットのみからは具体的な相関分析は不可能です。一般的に、社会的持続可能性と自治性、経済的余裕が高い相関を持つことが考えられます。
### データ分布
– **箱ひげ図**: 個々の項目でばらつきの違いが見られる可能性があります。”心理的ストレス”が比較的低いスコアを保ちつつ、安定しているなど、項目ごとの特性が異なります。外れ値はこれらの特徴や異常値として特に注意を向けるべきです。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1とPC2の寄与率**: WEIの変動要因として、PC1の寄与率が高いため、特に個人および社会レベルで経済や持続可能性といった要素が大きく影響している可能性があります。PC2はより多様な社会的要因（例えば公平性や多様性）が影響していると言えるでしょう。PCA分析は、元のデータの構造を減量し、主要な因子を特定するのに有益です。
この分析は限定されたデータ期間のため全体的なトレンドに関する結論には限界がありますが、異常値や変動が示唆する社会的背景についての精査が必要です。データの精度を高めるために、さらなるエビデンスや背景情報と合わせて考慮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:
このグラフには、政治カテゴリの総合WEIスコアの時系列データが示されています。主要な特徴と洞察を以下に述べます。
1. **トレンド**:
– データは365日間のスパンであり、プロットは二つの主要なクラスタに分かれています。最初のクラスタ（2025年7月頃）は比較的横ばいで、次に2026年7月頃に急激な増加が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初のクラスタには、一つの異常値があり、通常のデータポイントよりも低いスコアを示しています。これは異常なイベントや不測の事態を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績値を、赤の「×」は予測値を示しており、異常値は黒で囲まれています。
– 線（灰色、紫、青、薄紫）はそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 最初のクラスタでは、複数の予測モデルが近似していることから、予測の一致が見られます。次のクラスタのデータでは、新しいトレンド方向を示し、予測モデルとの差異が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は、期間の初めには安定しており、終わりには成長しています。この変化は政策の成果や新たな政治的方向性を反映し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と影響**:
– WEIスコアの変動は、政治的安定や政策の効果を示します。最初の異常値は可能性として、政治的不安定や重大な出来事を反映しているかもしれません。スコアの上昇は信頼の向上や政策の成功を示唆しています。このトレンドは、ビジネスや投資の安定性への寄与として理解されるかもしれません。
このグラフは、政治的な動向や政策の影響を把握するのに有用であり、特定のイベントが社会や経済に与える影響を評価する手段となります。
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**
– グラフには、時系列が2つの期間（2025年と2026年）に分かれています。2025年のデータは上昇傾向がありますが、2026年のデータは次の時期に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年には異常値があり、その値は他のデータポイントよりも高くなっていますが、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績データを示しており、線（予測モデル）はそれに基づいた予測を示しています。異常値は黒い円で囲まれています。
– 緑色の点は前年のデータを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去のデータと前年のデータが並列して示されており、データ間の相関が把握しやすくなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 2025年のデータは上昇傾向を示しており、モデルはこのトレンドの継続を予測しています。
– 2026年にはデータが限定されており、さらに緑色の前年のデータとの比較が容易です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 2025年の上昇傾向は、政治的な指標において何らかの改善が見られている可能性を示唆しています。
– 異常値は、特定の出来事や政策変更などによる一時的な影響と考えられます。
– 2026年のデータが限られているため、今後のデータ収集が重要です。
このグラフを見た人は、政治状況の改善の兆候を感じるかもしれませんが、異常値や予測の不確実性に注目し、慎重な分析が必要だと直感的に感じるでしょう。得られた洞察は、政策決定や社会状況の予測に役立つ可能性があります。
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:
### グラフの視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの左側で表示されている実績のデータポイントは、約0.8の高いWEIスコアで安定しています。期間の最初から、安定したトレンドを示しており、大きな変動は見られません。
– 右側の過去データ（前年度）が5つ表示されており、こちらも安定して高いスコアです。これからも安定した傾向が続く可能性が高いと予測されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには異常値が特に見られません。一方、異常値として識別されたデータは表示されていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績を示しており、安定した性能を示しています。
– 緑色のプロットは前年のデータで、これも高い安定性を示します。
– 紫色、ピンク色のラインは予測の範囲（異なる予測モデルによる）を示しており、小さな範囲で高い信頼性を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 類似した高パフォーマンスを示しますが、それぞれ異なる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）を利用しています。全体的にはどのモデルも安定しているため、信頼できることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各年度のデータは互いに非常に類似しており、過去と現在の間に強い正の相関があることが示唆されています。
6. **直感的に感じるであろうことと社会への影響**:
– このグラフから、自信を持って政策や意思決定に繋がる判断ができる状況が伺えます。安定した高スコアは、導入された政策が有効であることを示唆し、信頼性のある予測が可能であることから、今後の計画や投資が支えられることでしょう。また、社会的に見ると、持続可能な高パフォーマンスの証拠として、さらなる改善策を策定するための基盤がしっかりしていることを意味します。
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:
以下に、グラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 初期の「実績（実測AI）」データは安定しており、急激な上昇や下降は見られません。
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の異なる線が示すように、短期的なトレンドは変動していますが、長期的には一定の水準を保つ可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには、異常値として記入されたデータポイントが存在し、それは他のデータと若干異なる位置にあります。これは、何らかの特異な経済状況やショックがこの点で発生した可能性を示唆しています。
– 急激な変動は特に見られませんが、予測範囲内での変動があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績値を、緑のプロットは前年の比較として提示されます。
– 予測は異なる回帰手法によって示されており、異なる色で示された予測線がAIモデルの違いを視覚的に強調しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データ間で一貫性があり、異なる予測モデルが類似の傾向を示しており、全体的に安定していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は比較的一貫しており、異常値を除けば、大きな偏りは見られません。
– 各予測モデルは異なる傾向を示しているが、大枠では類似のパターンを予測しているようです。
6. **直感的な人間の感触とビジネス・社会への影響**:
– このグラフから、人々は個人の経済的余裕に関する現状が安定していると感じるかもしれません。
– 異常値から推測されるように、一時的な経済的ショックや政策変動によって、個人の経済的状況が不安定になる可能性があることに注意が必要です。
– ビジネスや社会においては、予測を基にした計画や戦略策定が重要であり、特にAIモデルによる予測の不確かさを考慮した柔軟な対応が求められるでしょう。
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**:
– グラフ全体を通じて、実績のデータポイントは時間の経過でわずかに低下していますが、全体として急激なトレンドは見られません。
– 予測は多様なモデルで行われていますが、いずれも横ばいや微小な変動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値が初期（7月頃）に現れています。この外れ値は特に高いスコアを示していますが、その後の実績データに反映されていないようです。
3. **各プロットや要素**:
– 実績値は青色で、複数のデータポイントが近接して配置されています。
– 予測結果は異なる色で示され、それぞれのモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測結果が比較できます。
– 線色や形状（例えば、太い線や×印）がこれらの異なるモデルを識別可能にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測モデル間では密接な関連があります。
– 異なる予測モデルが実績データからの乖離を表現し、複数の手法での予測を比較できるようになっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの初期スコアは比較的高い範囲に集中しており、その後、スコアは安定しています。
– モデルによる予測は、特定の時点で類似の分布を示しています。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**:
– このグラフは健康状態の評価に関するもので、人々は初期の高いスコアを安心材料と見るかもしれません。ただし異常値は注意が必要です。
– 予測と実績が安定していることは、政策やプログラムが効果的に維持されていることを示唆しますが、異常値の理由を深く掘り下げる必要があります。
– 将来的な健康施策や政策の策定において、このようなデータが役立ちますが、異常値に対処するための追加の調査や行動が推奨されます。
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:
以下にグラフの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**
– グラフに表示されている期間は2025年7月から2026年7月の360日間です。
– 初期の実績値は約0.55から始まり、急激に下降しています。その後の予測も下降しています。
– 終了間際に、前年度との比較が示すポイントがあり、緊張レベルが低い状態で維持されているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の段階で急激な下降が見られ、その後、安定して低い値を示しています。
– 異常値が初期の地点に存在し、実績や予測値と大きく異なります。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績値を示し、赤い×は予測値を示しています。
– 紫とピンクの線は、それぞれ決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測を表し、予測の変動幅を示しています。
– 緑色のプロットは前年度の比較AIによる値を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の間に初期段階で大きなズレがありますが、その後、比較的近い値で安定しています。
– 前年度の比較データは、現在の安定した状態を超えていることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績と予測には負の相関があり、続く予測は同様に下降トレンドを示しています。
6. **直感的な感想と影響**
– 初期段階での急激な下降は、重要な政治イベントや状況が要因である可能性があります。
– その後の安定は、心理的ストレスが落ち着く状況を示しており、これは政治的安定や状況の改善を示唆しているかもしれません。
– ビジネスや社会に対しては、本指標が改善されれば、よりポジティブな心理的影響を与え、社会的安定をもたらす可能性があります。
以上がこのグラフから得られる視覚的特徴と洞察です。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの初期には、8月から上向きに動いている部分が見受けられ、WEIスコアが上昇しています。
– その後、データが途切れて予測値に変わりますが、予測モデルによる未来の値は若干の増加を予想しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に外れ値が存在しており、特別に異常値として示されています。
– 特に明らかな急激な変動は見られませんが、モデルが開始時に異常値を考慮していることが示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の実績値は、実際に観察されたデータを示しています。
– 緑色のデータは前年の結果で、前年のトレンドと比較する際に役立ちます。
– 残りは予測によるもので、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の異なるモデルによる予測を比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデル間で、結果に若干の違いが見られますが、総じて類似した未来のトレンドを示しています。
– 過去と未来の実績と予測を組み合わせて、長期的な傾向を理解することが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間の実績を基にした予測であるため、予測の信頼性には限りがあるかもしれません。
– データ分布が狭く、異常値によって影響されやすいことが示唆されています。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– 自由度と自治のスコアは上昇傾向にあると感じられるため、個人の自由が広がっているという直感を与えるかもしれません。
– 社会的には、自由度の向上は人々の満足度や生活の質を向上させる可能性があります。ただし、実際の政治的、経済的背景を考慮する必要があります。
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、社会の公平性・公正さを評価するスコア（WEIスコア）の時系列データを示しています。以下に、その視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体として、期間内の顕著な変動は見られません。実績AIのデータは、開始からほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値とされる点がいくつか観察されますが、これらはデータセットの中で特異的に高いか低い値として注釈されています。非常に大きな変動や極端な外れ値はありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績のデータポイントで、実際の得点を示します。
– 緑の点は前年のAI予測値を示し、さらに薄くされた点はその範囲を表しています。
– 紫、シアン、マゼンタの線はそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間での大きな乖離は見られず、全体的に調和しています。各モデルの予測は、おおむね実績と同じ傾向を示しており、大きなズレは観察されません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測値の間に明確な相関が見られ、予測モデルは実績に対して正確に反応しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– WEIスコアが安定していることは、社会の公平性・公正さが安定していることを示唆しています。
– 予測値と実績の間に大きな乖離がないことから、現時点で用いられているモデルは信頼性が高いです。
– ビジネスや政策決定においては、予測モデルが正確に機能しているため、信頼して計画を立てることができる状態です。政策が予想外に公平性に影響を与えることを事前に予測し、適切な対策を講じることが可能です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期の「実績AI」のスコアは約0.8で始まり、急激に0.6以下へと下降しています。この下降は、期間の初期に短期間で発生しています。全体として下降トレンドが見られますが、予測データの傾向を見ることが難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の「実績AI」と「予測AI」には大きなスコア差がありますが、予測の外れ値として「異常値」が強調されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青丸は「実績AI」のデータを示し、実際のパフォーマンスを指しています。
– 赤い×印は「予測AI」のスコアです。
– 緑の丸は「前年度」のデータで、過去の比較データとして用いられています。
– 各モデルによる予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）も示されていますが、視覚的に顕著な違いはこのグラフでは見出しにくいです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「実績AI」データの初期急落に対して、「予測AI」が予測する範囲を示していて、それぞれの予測モデルによって変動幅が異なります。
– 特に「決定木回帰」と「ランダムフォレスト回帰」は、初期の急落に対する過去のデータに基づいた予測範囲を提示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データにおける実績と予測の間には相関があるように見えますが、途中の変動による信頼性の低さが示唆されています。
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**
– 初期の急落は持続可能性と自治性に対する不安を生む可能性があります。
– 予測手法が複数あることから、予測の不確実性が高く、政治的に重要な意思決定を行う際のリスク要因として捉えられるでしょう。
– ビジネスや社会の観点から、このような持続可能性指標の変動は、政策の見直しや対策の必要性への警鐘となりうるでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– グラフの左側では実績データ（青のプロット）があり、急激に上昇していますが、すぐに横ばいとなっています。右側には次年度の予測（緑のプロット）が見られ、また別の動向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青のプロットで異常値（黒い円で囲まれた部分）があります。これは急激な変動や予期せぬ要因が発生した可能性を示唆しており、特に関心を持つべき点です。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 各モデルの予測（紫、緑、ピンクの線）は、異なる回帰手法によるもので、将来の動向を示しています。これらの予測は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰を用いて推定され、その不確かさも示されています（灰色の範囲）。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 実績と予測データは、過去のデータをもとに未来のWEIスコアの変動をモデル化しており、過去と未来のデータのギャップに着目することが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各モデルの予測分布は類似しているものの、微細な違いを持ち、特に予測の不確実性範囲内であることに注目すべきです。
6. **グラフから人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 見る側としては、異常値の意味や今後の予測がWEIスコアにどのような影響を及ぼすのかについての懸念があるでしょう。特に急激な変動への対応策が必要とされます。また、将来の社会基盤や教育機会の改善に向けた施策の効果を理解するために、異なるモデルの予測を比較することが重要です。ビジネスや政策決定において、データドリブンなアプローチが必要とされると考えられます。
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:
このグラフは、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコアを時系列で表示しています。それぞれの要素と可能なインサイトについて詳しく分析します。
1. トレンド：
– グラフの左側には実績データがあり、スコアは比較的安定しています。
– 予測（さまざまな手法）は右側にプロットされていますが、全体的に上昇トレンドを示しています。
2. 外れ値や急激な変動：
– 実績データに異常値としてマークされたプロットが存在しますが、大きな変動ではなく、微小な異常と考えられます。
3. 各プロットや要素：
– 青色のプロットは実績データを示し、比較的安定しています。
– 緑色のプロットは前年のデータです。現在のデータや予測よりも高い値を示しています。
– 予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が色分けされていますが、全てが似たような動きを示していることが分かります。
4. 複数の時系列データの関係性：
– 実績データと前年のデータ、予測データが示されていますが、特に実績と前年の間に大きな差異は見られません。
– 予測は前年のデータに基づいて安定して増加する見込みがあることを示しているように見えます。
5. 相関関係や分布の特徴：
– データは全般的に安定しているが、予測に関しては緩やかに上昇していく可能性を示唆しています。
6. 直感的な洞察と社会への影響：
– グラフからは、社会におけるWEIのスコアが向上しつつあり、共生・多様性・自由の保障が進展している様子が示唆されます。
– ビジネスや政策決定においては、これらの安定した成長を支えるための施策や投資が求められる可能性があります。
このように、データは社会における取り組みが着実に進んでいることを示しており、将来的な期待値が高まる結果が得られています。
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**:
– グラフ全体を見ると、色の変化から異なる期間における政治カテゴリの総合WEIスコアの変動が示されています。
– 青から黄にかけて色が変わっている時間帯があり、これはスコアの上昇を示している可能性があります。一方で、ダークパープルの部分は相対的に低いスコアを示していると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に黄の部分は、周囲の色と大きく異なっているため、この期間に急激な変動があったことを示唆しています。
– 他の部分は比較的色が均一で、変動が少ないことを示しています。
3. **要素（棒、色、密度など）の意味**:
– 色の濃淡はスコアの大きさを示しており、カラーバーを見ると色の変化がスコアの増減と関係していると考えられます。濃い紫が低いスコア、明るい黄色が高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間枠内で縦にいくつかの異なる色があることから、特定の日に複数の時間帯で異なる政治的変動があったと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアが高い時期と低い時期がはっきりと色の違いで分かれているため、何らかの政治イベントや他の要因による周期的な影響が考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の直感として、色が大きく変わる部分は何か特別な出来事や重要な政治的決定が行われた時期である可能性があります。これにより、社会や政治環境に大きな影響を与えたと考えられます。
– ビジネスや社会への影響としては、政治カテゴリのスコアが高いときには、例えば政策の変更や政府の新たな施策が企業や市民の行動を変える可能性があります。
このグラフを使用して、未来の政策決定や社会的変化の予測に応用でき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:
以下のグラフ分析を提供します。
1. **トレンド**
– ヒートマップの色の変化を見ると、時間帯によりスコアが大きく変動していることがわかります。特に、一部の時間帯で急激にスコアが変わる様子が見られ、周期的なトレンドは確認しづらいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 極端に色が濃いまたは明るい部分があり、これが外れ値を示唆しています。特に2025-07-04の一部で非常に高いスコアが記録されていることがわかります（黄色部分）。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はスコアの値を示し、色が濃いほどスコアが高いことを示しています。縦軸の「時間帯」と横軸の「日付」により、特定の日の特定の時間帯でのパターンが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日毎および時間毎の変動が大きいことから、ある日、特定時間での影響が他の日に直接的に影響しているわけではないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日付間での直接の相関はあまり見られませんが、時間帯内でのスコア変動は影響が見られそうです。特に午後時間帯のスコアが極端に変わる傾向があります。
6. **直感的洞察と影響**
– このヒートマップからは、政治活動や関連イベントが特定の時間帯に集中して影響を及ぼしている可能性があります。一日のスケジュールやメディアの影響が反映されており、これを政治戦略の一環として使用できるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響も考慮すれば、特定の事象が特定の時間帯においてどのように評価されるかを、データの変動からリアルタイムで把握することに役立ちます。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の点が浮かび上がります。
1. **トレンド**:
– 全体的に色の変化が見られ、特定の時間帯あるいは日付で色が異なっています。色の変化は、社会WEI平均スコアの変動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日の16時から19時のあたりで色の明らかに異なる部分があり、急激な変動や外れ値が現れている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がWEIスコアの高低を示しています。黄色は高スコア、紫は低スコアを示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯におけるスコアが高まることで、日中のアクティビティや影響力が時間帯によって異なる様子が伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 16時と19時の間でスコアが急上昇している傾向があり、時間帯によって活動や影響力があることが考えられます。
6. **洞察と影響**:
– ヒートマップは社会的なアクティビティや注目度の変化を視覚的に示しているため、特定の日や時間帯における政策や社会活動の影響力を読み取ることができます。
– 政治活動やキャンペーンが集中する時間帯に対応した戦略が必要になるかもしれません。
このグラフから得られる直感的な理解として、特定日や時間帯に何か重要な出来事や政治イベントがあった可能性が考えられます。ビジネス戦略や社会活動において重要な時間帯を特定し、それに応じたアプローチを検討することで成果を向上させることができるでしょう。
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:
この相関ヒートマップは、政治カテゴリに関連する様々なWEI（Well-being Index）項目間の相関を視覚化しています。ここで得られる洞察をいくつか挙げます。
1. トレンド:
– このヒートマップは静的な相関を示しており、時系列データのトレンドではなく、各項目間の関係性が色の濃淡で示されています。濃い赤は強い正の相関、濃い青は強い負の相関を表現しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 外れ値や急激な変動はヒートマップでは直接観察できませんが、相関が極端に強い（1または-1）場合、データが非常に一貫したパターンを示している可能性があります。
3. 各プロットや要素の意味:
– 各セルは相関係数を示し、1に近いほど強い正の相関、-1に近いほど強い負の相関です。「総合WEI」と「社会WEI (公平性・公正さ)」の相関係数は0.85で、これは強い正の相関を示しており、総合WEIは社会的公平性と密接に関連していることを示唆します。
4. 複数の時系列データがある場合の関係性:
– このヒートマップでは時系列データそのものではなく、期間にわたる平均的な関係性を示しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 「個人WEI (健康状態)」と「個人WEI (心理的ストレス)」には正と負の両方の相関が見られ、健康状態と心理的ストレスは複雑な関係性を持っている可能性があります。
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」は他の多くの項目と負の相関を示し、一部の社会的要素が持続可能性と場合によっては逆の関係にあることを示唆します。
6. 直感的な洞察と社会的影響:
– 人間が直感的に感じるのは、社会的公平性が総合的な幸福感に強く影響していることです。これは政策変革や社会的介入の際に考慮すべき重要な点です。
– 強い相関関係を持つ項目は、相互に影響し合っている可能性が高く、政策立案時には矛盾しない目標設定が必要です。
ビジネスや社会への影響として、この相関データは政策決定者が幸福感に寄与する重要な要素を特定し、重点的な施策を講じるための指針となり得ます。特に、社会的公平性や健康状態の向上が社会全体のWEIを改善する可能性が示唆されています。
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:
以下に、提供された箱ひげ図から得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは、カテゴリによって異なる範囲と中央値を示しています。全体的なトレンドとして、スコアに大きな上下動は見られませんが、カテゴリ間の比較が可能です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定のカテゴリ（個人WEI平均、社会WEI（公正、安全さ））に外れ値が見られます。これらは、これらの要素における一部の対象グループでの極端な状況を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の範囲は四分位範囲を示し、中央値が描かれています。例えば、社会WEI（共生、多様性、自由の擁護）のようなカテゴリでは、スコアのばらつきが小さく、より安定していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプは特定のフォーカスに基づいて異なる分布を示しており、特定の社会的または個人的な要因が他の要因と異なる影響を持つ可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、各カテゴリごとにスコアの分布が異なり、あるタイプのWEIが高いスコアを示す傾向にあることが見受けられます。例えば、社会WEI（公正、安全さ）や社会WEI（共生、多様性、自由の擁護）は全体的に高いスコアを示しています。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 社会的要素に関連するWEIスコアは、比較的安定して高い傾向があり、これは社会での安全性や多様性が維持されていることを示唆しているかもしれません。一方、個人に関連するWEIスコアの中には変動が大きいものがあり、特定の心理的または経済的ストレスが問題となっている可能性があります。ビジネスや政策立案者は、これらの異なるWEIタイプから得られる洞察を活用し、重点的に対策を講じることで、全体的な社会福祉を向上させることができるでしょう。
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:
グラフを分析し、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 主成分分析（PCA）により、データは第1主成分（43%の寄与率）と第2主成分（22%の寄与率）の2次元にプロットされています。
– 明確な上昇または下降トレンドが見られるわけではなく、データポイントは散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの右上（第1主成分が約0.15、第2主成分が約0.10）に位置するデータポイントは、他の点とは異なるパターンを示しており、外れ値として考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 各ポイントは、政治カテゴリにおける異なる要素の組み合わせを示しています。
– 色や他の視覚的要素は特に指定されておらず、各点は均一なスタイルで表示されています。
4. **時系列データの関係性**:
– PCAはデータの内在する次元を縮約するために使用され、ここでは直接的な時系列の関係よりも要素間の関連性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分との間に明確な直線的相関は見られません。
– データは両主成分に沿って広がっており、特定のクラスタリングやグループ化も見られません。
6. **直感と影響**:
– このグラフは、政治カテゴリにおける多様な要素が複雑に絡み合っていることを示唆しており、単一の要因で説明するのが難しい状況を示しています。
– ビジネスや社会への影響として、多様な要因が相互に影響し合う場合、政策決定や戦略設計において広範な視点が必要であることを暗示しています。特に外れ値が示す異常点についての原因分析が重要です。これにより、新たな機会や潜在的なリスクが明らかになる可能性があります。
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。