📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 洞察と分析
#### 時系列推移
– **総合WEI**: 時系列データを見ると、総合WEIは0.65から0.74の範囲で変動しています。大きなトレンドは、初期では安定していたが、7月4日と5日に軽微な変動が生じたことです。
– **個人WEI平均**: 同様に安定していましたが、一部の日に0.625など平均より低いスコアが見られ、一時的に下降した可能性があります。
– **社会WEI平均**: 比較的高い0.75を超えるスコアを取る日もあり、社会要因が個人要因よりも高いことが示唆されます。
#### 異常値
– **総合WEI**の日付特定の変動（0.66や0.74）は、他の要因、例えば経済や健康に関連した注目すべき出来事があった可能性を示しています。
– **個人WEI平均**の異常なスコア（0.625）は、一部の項目、特に健康やストレスが影響を受けた可能性があります。
– **社会WEI平均**での高いスコア（0.78）は、関連する社会的イベントが影響した可能性があり、持続可能性や社会的公平性が強調されたと考えられます。
#### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**により、明らかになったトレンドとしては、初期段階での安定とその後の潜在的な改善の兆しが示されます。季節性の影響は限定的であり、残差成分が小さいことから、予測は比較的安定しています。
#### 項目間の相関
– 相関ヒートマップで見ると、個人経済と社会基盤・教育機会の間で強い正の相関が見られ、経済的な安定が教育機会の質をも高めていることが示唆されます。
– 一方、自由度と社会的公平性の間には相関が見られないまたは負の影響が示唆され、社会的制約の可能性を示しています。
#### データ分布
– 箱ひげ図では、各項目の価値が0.60以上であり、中央値が0.70付近に集中していることから、全体的にポジティブな状態と見られます。外れ値としては社会的公平性の低いスコアが目立ちます。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– PCAの結果、PC1の寄与率が0.42であり、最も支配的な要因であることが確認できます。これらは特定の項目、特に持続可能性や社会基盤が全体のWEIに及ぼす影響を示唆しています。
– PC2の寄与率0.20が示す項目は、心理的ストレスや個人の自由度に関する要素であり、抑制されつつも影響を見せています。
### 総括
この分析を通して、個人および社会的な要因がWEIスコアに及ぼす影響のバランスが重要であることが示されています。特に社会的公平性と持続可能性といった要因は、個人の経済的余裕や健康と密接に関連しており、異常値の背景には、これらの要因に関連する社会的イベントや政策変更が考えられます。STLとPCAを活用することで、トレンドと主要な構成要素が明確になるため、今後の施策の見直しや改善に活用できます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体を見渡すと、データポイントが左側と右側に集まっています。特に、データの配置として長期間の横ばい状態が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のプロット付近において、紫色の線が指し示している外れ値が存在。これは、予測と実績の間に大きな差異があることを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青の点は実績を示し、緑の点は昨年の値（比較）を示しています。黒いマーカーは異常値を示しています。
– 色分けされた線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、それぞれ検討されている分析手法を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルによるプロットが異なる出力を持ちながらも、全体的にデータは同じ範囲内にとどまっています。これにより、一貫した傾向を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**
– 右側に集まる緑のプロット（昨年のデータ）は、以前の期間における相対的な安定性と一貫性を示唆しています。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフからは、長期的に横ばいである政策状況が示唆され、結果として大きな変化が観測されない可能性があります。
– ビジネスや政策立案においては、急激な変動を防止しつつ、改善のための策を模索することが重要です。また、異常値の検出により、潜在的な問題や改善点が浮き彫りになる可能性もあります。
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
このグラフは、政治カテゴリにおける個人のWEI平均スコアを360日間で示したものです。
### 1. トレンド
– **上昇または下降トレンド**: 目立ったトレンドは観察されません。グラフのデータポイントが左右に離れた配置であり、時間に対してほぼ変化していないように見えます。
– **周期性**: データポイントは明確な周期性を示していません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: グラフ内に「異常値」とラベル付けされたデータポイントがありますが、それ以外は目立った外れ値は見られません。
– **急変動**: 特定の場所で急激な変動が見られますが、どの予測モデルに基づいたものであるか確認が必要です。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **プロットの色**:
– **青い点**は「実績」を表し、過去のデータを示しています。
– **緑の点**は「前年（比較AI）」で、前年のデータとの比較です。左右に分かれており、時間差が大きいです。
– **線**:
– 縦に色分けされた線は予測モデルに基づいた異なる予測範囲を示しますが、それらの関連性は不明です。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実際のデータ**と**予測モデル**の結果が時間内で分かれているが、直接の関連性や相関は明確でありません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 相関関係は明示されていませんが、実績値と比較AIデータ間の関連性が不明です。
### 6. 人間が直感的に感じる洞察やビジネスへの影響
– **直感的理解**:
– 時系列でのスコアの変化が少なく、人間的には安定感が感じられるが、評価点の分かれる期間での予測が考慮されています。
– **ビジネスや社会への影響**:
– 安定したスコアは政治的信頼性を示す可能性があるが、異常値の影響は不明です。予測が適切に活用されると、政策立案などにおける戦略的決定に寄与する可能性があります。
このような分析を元に、グラフのデータを評価し、未来の動向を予測する際の基盤として利用することが考えられます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータポイント（青）は約0.8のWEIスコアで始まり、この期間には大きな変動は見られません。
– 後半に緑のデータポイントが現れ、約0.6のWEIスコアでほぼ一定している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにおいて、いくつかのデータポイントが「異常値」として認識されている（黒い円）。
– 急激な変動は見られず、全体的に安定しています。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは「実績AI」、緑は「前年（比較AI）」のデータを示している。
– 異常値（黒）は計測異常やデータ収集プロセスにおける問題を示唆している可能性がある。
– 予測技術（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は主に初期段階で適用されており、後半における予測線は見られない。
4. **時系列データの関係性**
– 初期の青い実績データは、過去の予測と一致しているが、異常値に注意が必要です。
– 緑の前年データは、持続的なスコアの安定を示している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データの分布は予測モデルに対してある程度一致しているが、若干の外れ値の影響を受けている。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフの初期段階で見られる異常値と予測線からは、データの信頼性に一部疑問が生じる可能性がある。
– WEIスコアの安定性と前年との比較からは、政治的環境が比較的安定している可能性が示唆される。しかし、状況の変化やデータの不確実性により注意が必要である。
– 社会やビジネスへの影響として、安定したWEIスコアが示唆するものは、政策の一貫性やリスクの低減を可能とし、長期的な計画立案が容易になるかもしれない。
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:
視覚的な特徴や洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフの初期段階においては、実績データ（青い点）は比較的高いWEIスコアを示しており、その後予測値（ピンクと紫の線）が続いています。全体として、360日間の期間においてWEIスコアは一定状態を保っているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の時点での異常値（黒い円）が観察され、それがWEIに影響を与えている可能性があります。特に、異常値が出現する前後で予測値が変動していることが伺えます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 水色の実績データは初期に集中しており、その後の予測値は線形回帰（ピンク）とランダムフォレスト回帰（紫）で示されています。異常値の存在が注目されます。
– カラーの密集度から、特定の時期にデータが集中していることがわかります。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 異なる予測手法が使用されており、それぞれの予測値がWEIに対してどう寄与するかが示されています。異常値周辺では、複数の予測手法の結果が交差しており、他の手法と異なる挙動を示す可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には、一定の相関性があるように見受けられます。しかし、異常値によって一時的に相関を乱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、社会・ビジネスへの影響**:
– WEIスコアの大部分が高い水準で維持されており、経済的余裕が一定している印象を受けます。異常値が確認されているため、政策や経済状況の変化に応じた動向が予想されます。ビジネスや政策決定における予測精度の向上がより強く求められるでしょう。異常値の原因を分析することが、今後のリスク管理に役立つかもしれません。
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:
このグラフは、個人の健康状態に関するWEIスコアを示しています。以下の点に着目して分析します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青色）は初期数値が安定していますが、わずかに下降しています。
– 線形回帰の予測（ピンク）は初期データからの下降を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには異常値（黒丸）が観測されますが、その後システムにより補正されています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の実績データプロットは実測値を示し、信頼度が高い情報です。
– 異常値（黒丸）はシステムによる異常検知の結果です。
– 前年との比較値（緑色）は過去データのみですが、軸上のプロットが安定した健康状態を示しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績と予測の間でわずかな差異が観察されますが、全体的なトレンドは一致しており、例外はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと異常値の位置関係から、特定の時期にだけ健康状態に異常が発生する傾向が見られます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– このデータからは、健康状態が全体的に安定しており、異常値が早期に検出されることで迅速な対応が可能であることが伺えます。
– 社会的には、こうした健康データの定期監視により公衆衛生の改善に寄与すると考えられます。
– ビジネスなどの観点では、健康管理が重要視され、特に異常発見システムの有効性が強調されるでしょう。
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:
グラフを分析して得られる洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は左側に集中しており、時間の経過とともに減少している兆候が見えます。
– 予測（赤い交差点）はその実績から派生しているように見えますが、明確なトレンドは特定できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値はありませんが、中央の座標で異常値として黒い縁取りの円が示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青い点）: 現実のデータを表し、基準となります。
– 予測（赤い交差点）: 未来のデータの推定値です。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測（紫、青、ピンク）は、異なる手法による将来の予測モデルを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各回帰モデルは異なる予測を示しているため、それぞれが異なる仮定や条件の下で動くことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは左側に集中しており、分布は広がっていないため、比較的安定した状態であることが示唆されます。
6. **直感的な感覚と社会的影響**:
– グラフは個人の心理的ストレスに関する情報を提供しています。実績データが限られているため、データの信頼性には注意が必要です。
– 複数の異なる予測モデルを示すことで、不確実性の高い環境における多角的なアプローチが求められていることが示唆されます。
– ビジネスや社会への影響として、政策決定やストレス管理プログラムでこれらのデータが活用される可能性があります。
この情報は予測精度の改善や政治的意思決定に役立つでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフの左側に位置する「実績（実績AI）」のプロットは、WEIスコアが短期間で急激に上昇しています。右側の予測データは、異なるモデルでのプロットが密集していて、点が横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイントに異常値が存在していますが、それ以降のデータには特に大きな変動や外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青点）**: 初期の実績値を示しています。短期間で急上昇しています。
– **予測（クロス）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰に基づく予測が示されています。これらはほぼ同じ位置にプロットされていますが、ランダムフォレスト回帰がやや他の予測より高めの位置にあります。
– **異常値（黒い円）**: データの観点で重要なポイントですが、大きな影響を与えているわけではありません。
– **前年（薄緑色）**: 昨年のAIデータ。予測と同様に、特定の時点に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間には一貫したトレンドは見られず、それぞれの予測モデルによる見解の違いが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データは直接の相関性は見られません。予測データは密集し、信頼性の枠の中に収まっていますが、実績データは急激な変動を見せています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 初期の急激な上昇は、政治的な自由度や自治に対する成長の示唆かもしれません。短期間での変動ゆえに、社会的な変革や新しい政策の影響が考えられます。
– 業界や社会への影響として、早期の介入や政策の成功が予測されるかもしれません。長期的に安定性を保つことが重要とされる中で、予測に基づく戦略的計画が求められます。
このグラフを通じて、人々は政治的な自由や自治の動向をより慎重に考察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:
以下のグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 時系列データは2つの異なる期間に集中しています。最初の実績データ（青）は2025年6月から8月にあり、次に2026年5月から6月までの前年（緑）データがあります。
– 全体として、短い期間内ではありますが、スコアに関しては大きな上昇または下降のトレンドが見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としてマークされたプロット（黒い円）がいくつか存在しますが、他のデータポイントとかなり近い位置にあります。
– 急激な変動はあまり見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い実績データ（2025年）は特定の期間に集中し、その後の予測（紫とピンクの線）がこの実績を基に描かれています。
– 緑の前年データは2026年に入り、大きな変動がない過去のパフォーマンスを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データは異なる期間にあり、直接比較は難しいが、全体的なトレンドを確認するための参考として機能します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 地域的にスコアが密集しているため、全体の分布は比較的一貫していると考えられます。時系列データと予測値の系列間に明確な相関は見られないが、予測手法による線が今後の変動範囲を示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– WEI（公平性・公正さ）スコアが一貫していることは、比較的安定した政治の環境を反映している可能性があります。
– ビジネスや政策決定者にとっては、安定した成績が戦略の一貫性を維持する上での安心材料となり得るでしょう。
– 他の将来的な予測と実績の乖離やモデル選択の理由が明確だと、より詳細な分析と長期的な計画立案に貢献できるでしょう。
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:
このグラフの分析を以下に示します。
1. **トレンド**
– グラフには、明確な時系列的な変動は示されていないようです。WEIスコアが一定の範囲内に留まっていることから、大きなトレンドの変化は見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側に「異常値」として示されている点があり、これは通常の範囲外であることを示しています。ただし、他のデータポイントはこの異常値から大きく離れていないため、統計から大きく逸脱しているわけではないようです。
3. **各プロットや要素**
– 青い円: 実績としてのデータポイントが強調されています。
– 赤いバツ: 予測値であり、これが実績とどのように異なるかが示されています。
– 線（灰色、紫色など）: 複数の予測モデルによる推定値を示しており、それぞれ異なる回帰分析手法を使用しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– グラフには時系列データの異なる予測モデルが示されていますが、それらは大きく乖離しているわけではありません。同様の範囲に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値が注目されますが、全体的なデータ分布は密集しており、極端な変動や分散は見られません。
6. **直感的な洞察および影響**
– 継続的に安定しているスコアは、政策が現状維持的であることを示唆しています。しかし、異常値があることで特定の要素がスコアに影響を与えている可能性も考えられます。持続可能性と自治性については、さらなる見直しと改善が必要であることを示唆しているかもしれません。
全体として、このグラフはさらなる分析を行うための出発点を提供しており、特に異常値の原因を探ることが次のステップとして考えられます。また、予測値と実績値の違いに注目することで、モデルの改善に役立てることができるでしょう。
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:
### グラフの分析結果
1. **トレンド:**
– グラフの左側、特に2025年7月頃のデータは、実績値が徐々に高くなっていることが見て取れます。
– その後、予測による変動が見られ、特にランダムフォレスト回帰の予測が1を超えています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期の数値では、明らかに異常値と識別されたデータが見られます。
– これらの異常値は、実績値や予測値から大きく離れており、特別な状況またはエラー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:**
– 青色は実績値を表し、データの実際の変動を示しています。
– 赤いバツのマークは予測値であり、予想された未来の数値を示しています。
– 緑のプロットは前年度のデータで、過去の比較を容易にしています。
– 異常値の円は、データの異常を特定しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績値と予測値の間に一定の関係が見られ、特に初期の実績と予測の一致は、予測モデルが初期のデータに基づいて正確に未来を予測していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績値と予測値の間にはある程度の相関があり、モデルの精度を示唆しています。ただし、異常値の存在は、何らかの異常または外部要因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こと、およびビジネスや社会への影響:**
– 実績と予測が一致していることは、予測モデルの有効性を強調しており、政策立案や社会基盤の改善において貴重な洞察を提供する可能性があります。
– 異常値は、教育や社会基盤における未解決の問題を示唆し、これに対する対策が必要であることを示しています。
– 長期的に見て、ランダムフォレスト回帰が高い数値を予測していることは、効力のある戦略が採用されれば、教育機会の大きな向上が期待できることを示しています。
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:
以下の視点から解析を行います。
1. **トレンド**
– グラフの左側にプロットされた「実績」データはほぼ同じスコアで安定しています。
– 「予測（線形回帰）」と「予測（ランダムフォレスト回帰）」のラインが上向きに見えることから、将来的にはスコアが向上する予測がされています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特段大きな外れ値は見られませんが、いくつかの異常値が丸で囲まれて表示されています。
– 予測の中でも計算モデルにより違った結果が出ており、特に「決定木回帰」の予測ラインの変動が大きいです。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 「実績AI」（青い点）に対し、「予測AI」（赤い×）が異なる位置にプロットされていることから、実績と予測のズレが見受けられます。
– 前年のデータ（緑の点）が別の列に瞬時に切り替えていることは、時期による社会状況の大きな変化を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ期間における異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の比較により、スコアの推移が異なるパターンを示しており、特にランダムフォレスト回帰モデルが他よりも高い予測を示している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一貫しており、モデル間での予測差異は、さまざまな要因（社会的、政治的）が影響している可能性がある。
6. **直感的な感受と社会への影響に関する洞察**
– 将来的に共生・多様性・自由のスコアが改善する可能性があるという予測に対し、社会共生政策への注力が推奨される。
– 異なる予測モデルが異なるスコアを示しているため、政策決定の際には複数モデルの予測を考慮することが重要となる。
– スコアの向上は社会的な調和や多様性の尊重に寄与し、より多様な社会が創造される可能性があります。
このグラフからは、慎重な政策推進と分析が求められることが直感的に感じ取れ、社会全体のキャパシティを向上させる必要性を示唆しています。
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:
以下に示すのは、与えられたヒートマップについての詳細な分析です。
1. **トレンド**
– 概ね、期間内に極端な上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、時間単位での変化があり、色の濃淡が異なるため、時間帯によってスコアの変動があることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日付近で黄色の色が見られる箇所は、高いスコアを示しており、他の部分に比べて突出しているため外れ値として考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化は数値スコアの大きさを表しています。色の範囲が大きいため、一定のスコアを他の時間帯と比べてどれだけ頻繁に観察されたかを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 各日付の中で、時間帯ごとのスコアの変動が見られ、スコアが時間帯によってどのように変動するかを比較することで、日内変動のパターンを探ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日付と時間帯との間で強い直線的な相関は見受けられませんが、特定の時間帯でスコアが高くなる傾向があります。
6. **直感的な洞察及び影響**
– このヒートマップは、政治的活動や関心が特定の期間や時間帯でどのように変動するかを可視化しており、特定の時間帯に関心が高まることが示唆されています。
– ビジネスや社会への影響として、政策決定や重要なイベントがこの時間帯に集中的に行われている可能性があります。これにより、政策的なアプローチやイベントのタイミングが調整されることが考えられます。
以上のポイントを踏まえ、このヒートマップが示すデータは、特定の時間帯に政策や政治的活動に関連するイベントが集中する傾向があることを示唆しています。
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:
視覚的な特徴と洞察について以下のように分析します。
1. **トレンド**:
– グラフの色合いにより、スコアの変動が視覚的に表現されています。色の変化から、一定の期間におけるスコアの上昇傾向や下降傾向が示されています。
– 横ばいの部分も見受けられ、全体的に大きな周期性は見られないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 鮮やかな黄色のブロックは、他の部分に比べてスコアが群を抜いて高いことを示しており、これが外れ値または急激な上昇を示しています。
– 青から紫にかけての色調はスコアが低いことを示し、これも急激な変動を示す可能性があります。
3. **要素の意味**:
– 色の濃淡が個人のWEIスコアの高低を示しています。濃い色は低スコア、明るい色は高スコアを表します。
– 密度の高い部分は、その時間帯または日に高い活動や影響を示唆しています。
4. **データ関係性と相関**:
– このヒートマップ単体では、時系列データの明確な相関関係は読み取りにくいですが、色の変化から同じ時間帯でのスコアの変化パターンを識別することが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアが特に高い日や時間帯には、何らかの重要なイベントや活動があった可能性が考えられます。
6. **直感的な感想および影響**:
– カラフルなビジュアルにより、一目で高低を認識できるため、視覚的にも理解しやすく、意思決定や戦略立案に役立つツールです。
– 明らかにスコアが高い時期が政治活動や世論の影響を受けた結果として反映されている可能性もあり、それはビジネスや社会の動向に左右される要素となります。
このように、グラフからは短期的なイベントやトレンドに関する洞察が得られ、戦略的な意思決定に役立てることができるでしょう。
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:
以下の視点からこのヒートマップを分析します：
1. **トレンド**:
– 色の変化により時間を追うにつれてスコアが変動しているのが見て取れます。初めは低いスコア（濃い紫）から始まり、徐々に高まっていき、最終的に黄色に近い色（高スコア）になる様子が見えます。ただし、特定の時間帯で元に戻る（紫）こともあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に黄色の部分は高スコアを示しており、これが外れ値的に非常に高いスコアを示している可能性があります。
– 日付が進むにつれスコアが落ち着き、トレンドは回帰しているように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションはスコアの大小を表しています。黄色が高スコア、紫が低スコアを示しています。
– 日付ごとのスコアの重なりや異なる時間における変動が一目で分かるのが特徴です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このヒートマップは異なる日付と時間を組み合わせてスコアを示していますが、横軸と縦軸が相互にどのように影響を与えているかは解釈の余地があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯（例えば午後や特定の日）は他よりも極端なスコアを示しており、このヒートマップの分布に何らかの季節性や周期的な要因が影響している可能性があります。
6. **直感的な感じと社会への影響**:
– 色の変化として捉え、人々はこのデータを不安定な状況や特定の政治イベントに関連付けるかもしれません。
– 黄色の増加は、社会の関心が高まっているか、何らかの政治的な出来事に対する注目が増していることを示唆できるでしょう。
– スコアの極端な変動は政策決定や社会的安定に対して影響を及ぼす可能性があります。政策立案者や分析家はこのデータを基に、潜在的なリスクや機会を考慮する必要があります。
このヒートマップからは、社会的または政治的な変動を示す貴重な情報を視覚的に理解することができます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド:**
– ヒートマップは特定の時系列トレンドを示すものではないが、相関関係が時間とともに変わらない場合が多い。
– 赤から青への色の遷移は、正の相関から負の相関への移行を示す。
2. **外れ値や急激な変動:**
– ヒートマップのため外れ値や急激な変動を直接的に示すものではないが、特異な相関（例えば強い負の相関や期待外れな弱い相関）は、要素間の非典型的な関係を示している可能性がある。
3. **プロットや要素が示す意味:**
– 色の濃淡は相関の強さを示す。赤に近いほど高い正の相関を、青に近いほど強い負の相関を示す。
– 各交差点は2つの異なるWEI項目間の相関を示している。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 例えば「総合WEI」と「社会WEI（公平性・公正さ）」間に強い正の相関（0.84）がある。これは、社会的公平性が総合指数に与える影響が強いことを示唆している。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 「個人WEI（自由度と自治）」と「個人WEI平均」間の相関は非常に高い（0.85）。これは個人の自由度が全体平均に大きく影響することを示している。
– 一方、「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「個人WEI（心的ストレス）」は負の相関（-0.07）を示し、持続可能性が心的ストレス軽減には貢献していない可能性を示唆。
6. **直感的な洞察と社会的影響:**
– 多くの強い正相関があることから、各WEI項目が互いに依存し合い、総合的に社会の安定に寄与していると考えられる。
– 負の相関が示す領域では、施策改善のチャンスがうかがえる。特に負の相関がある領域に注力することで、全体的なWEI改善が期待できる。
このヒートマップから、各項目がどのように関連し合っているかを理解することで、政策立案や社会改善のための重要ポイントを見つける手助けになるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 各カテゴリは一定の期間を通じてのWEIスコアの分布を示していますが、箱ひげ図自体は特定のトレンド（上昇、下降、周期性）を示すものではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」「個人WEI（心理的ストレス）」では外れ値が見られます。この外れ値は、特定の要素が他と比較して異常に高いか低いことを示しています。
– 外れ値は要因の特定やさらなる分析の対象になる可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図の中間線は中央値を示し、箱の上端と下端は四分位数（Q1とQ3）を表しています。髭の長さはデータの範囲を示し、外れ値は箱の外に点として表示されています。
– 各カテゴリは異なるWEIタイプを示しており、スコアの分布を見ることで、社会や個人の特定の側面に関する見解を得ることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データの比較は直接出来ませんが、カテゴリ間のスコア分布の違いが示されており、それぞれのカテゴリのバラツキや中央値の違いから、どのカテゴリがより安定しているかを判断することが可能です。
– 例えば、「社会WEI（生態系整・好循環）」の箱はやや広く、分布が広いことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各WEIタイプ間の中央値の高さや分散を比較することで、どのカテゴリが全体的に高い傾向にあるか、安定しているかが読み取れます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 高い中央値を持つカテゴリは、その指標が全体的に良好であることを示唆しています。一方広い分布や外れ値の多いカテゴリは、特定の問題領域や改善の余地があることを示しています。
– 例えば、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が高ければ、多様性や自由に対する社会的支持があると解釈できますが、分布が広い場合はこの分野での意見の分散が認められます。
– 政策の評価や改善のためには、特に外れ値や分布のばらつき部分を分析し、その理由を深く掘り下げることが必要です。これにより、関連する社会の満足度や行動の動向を理解し、適切な介入策を講じることが可能となります。
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、政治カテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）を可視化したものです。以下の観点に基づいて分析します。
1. **トレンド**:
– このグラフは散布図であり、明確なトレンドは読み取れません。主成分軸に沿った特定の方向性は示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に明らかな外れ値は見当たりませんが、第1主成分で負の方向に寄与率が大きいプロット（左下の点）があります。これが外れ値の可能性も考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は、さまざまな要素が2つの主成分軸（第1主成分と第2主成分）によってどのように説明されるかを示しています。
– 横軸（第1主成分）は構成要素のデータに対して42%の寄与率、縦軸（第2主成分）は20%の寄与率を持っています。それぞれの主成分がデータのばらつきをどれだけ説明しているかを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列データとしての要素は考慮されていません。このグラフは単一の時点の分析結果です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– プロットは主成分軸に対して離散的に配置されています。主成分間の明確な相関関係は示されていません。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– 主成分分析は、多次元データを効率的に2次元に縮約して可視化し、構成要素間の重要なパターンを発見するのに役立ちます。政治データにおいて、異なる要素がどのように変動するかを理解し、政策決定に役立てることができます。
– 人間がこのグラフを見た時、各点が異なる政治的要素や要因を代表しており、それらがどの程度独立しているか、または共通のパターンを共有しているかについて理解するフレームワークを提供します。
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。
