📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析を行った結果、以下の主要な傾向と洞察が得られました。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は全体として横ばいから僅かな上昇傾向が見られますが、2025年7月6日に顕著な上下変動が観察されました。特に、0.59から0.85に至るまで急激に変動する期間があり、これは通常とは異なる外的影響があった可能性があります。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**も同様に、一部で急な変動が観察され、とりわけ2025年7月6日にスコアのばらつきが顕著です。これは、それぞれのWEI指標に関連する具体的なイベントや政策変更が影響を与えた可能性を示唆しています。
### 異常値の可能性
– 2025年7月6日に観測された総合WEIスコアの0.59と0.85は異常値として特定され、個人WEI平均や社会WEI平均の異常値も同様です。この日は特異な出来事（例えば重要な政治的決定や社会的イベント）があった可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **長期的なトレンド**は、主に横ばいから僅かな上昇の傾向を示していますが、短期間での極端な変動要因が全体のトレンドを一時的に乱した可能性があります。
– **季節的なパターン**は明確に見られず、日々の変動がランダムに発生しています。
– **残差成分**は小さく、観察された変動の多くが説明可能なものであることを示しています。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**からは、個別の項目間の強い相関が目立ち、一部の指標が一緒に動いている傾向があります。例えば、**個人の経済的余裕と健康状態や自由度**が密接に関連していることは、個人の生活の質が複数の要因によって同時に影響を受けていることを示唆します。
### データ分布
– 拡がりを示す箱ひげ図では、いくつかの項目で目立った外れ値が確認されます。特に心理的ストレスや個人の健康状態のスコアで、変動が大きいことがわかり、これらの項目はより詳細な検討が必要です。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PCA分析**によって、第一主成分（PC1）が全体の73%の変動を説明しており、これは総合的な社会的、経済的な影響を示しています。第二主成分（PC2）は9%を説明しており、詳細な特定要因（例えば特定の社会的課題や個人的課題）が影響していると考えられます。
### 結論
このデータの分析から、2025年7月6日を中心に大きな変動があることが分かりました。この日は、特に政治や政策に関するイベントがWEIスコアに影響を及ぼした可能性があります。個々の項目間の相関は、個人の生活の質に関連する複数の要素が互いに影響を及ぼし合っていることを示しており、これらはウェルビーイングの向上戦略において考慮するべき重要な要素です。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **2025年中盤から2026年中盤にかけて**：プロットの大部分が非常に限られた時期に集中しており、特定の日付に偏っている。
– **上昇・下降トレンド**：右側のデータポイントは全体的に高いWEIスコアを示しており、これは状況の改善または評価が上向きであることを示唆している可能性があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**：青色のプロット（実績AI）に多くの異常値が見られる。それらが特定の要因（政策の失敗や外部要因）に影響され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
– **色と形**:
– **青（実績AI）**：実績データがこのプロットに対応しており、過去の結果を示す。
– **緑（前年比較AI）**：前年と比較したデータを示唆し、新しいデータと以前のパフォーマンスとの比較が可能。
– **直線と囲み（予測の不確かさ範囲）**：予測データの信頼性を示す。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **比較と予測**：
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果は、相互に矛盾していないように見えるが、予測期間が非常に短い。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特定の期間に性能が著しく変動することがあり、それが外部要因、政策変更、または社会的イベントに起因する可能性があります。
### 6. 直感的な洞察と社会への影響
– **人間の直感**：最初の内側で発生した不安定さが変動を説明するものである可能性がある。
– **社会的影響**：パフォーマンスまたは政策の影響が持続的に改善している状態を維持するため、政府はこのデータを活用することが必要です。また、特別な要因が特定される場合、それを今後の政策の参考にできるかもしれません。
このグラフは、政策の成功や失敗を視覚化し、社会動向を理解するための有用なツールとして活用される可能性があります。
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:
### グラフ分析とインサイト
1. **トレンド**
– グラフは2つの主要な期間に分かれています。最初の部分（2025年7月頃）では、多くのデータポイントが集まり、高いWEIスコアを示しています。この時期のスコアは安定しているようです。
– 次の部分（2026年7月頃）は前年と比較して分布が狭まり、WEIスコアはやや低下していますが、依然として高い状態を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月付近に、外れ値として丸で囲まれたデータポイントが見られます。これは異常値として示されていますが、WEIスコアがほぼ0.6から0.8の範囲内に安定しているため、それほど影響はないかもしれません。
3. **プロットや要素が示す意味**
– 実績（青い点）は、全体として高いWEIスコアを保っています。
– 予測（ピンク、紫線）は若干異なる予測モデルを示していますが、全体として実績に近いスコアを維持しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間には類似のパターンが見られ、特に2025年7月の実績と2026年7月の予測が類似しています。このことは、予測モデルが比較的正確であることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測モデルは、高い相関性を持っています。特に、線形回帰とランダムフォレスト回帰は、実績に最も近い予測をしています。
6. **直感的洞察とビジネス／社会への影響**
– WEIスコアが高いということは、政治に関連する実績が良好であることを示していると考えられます。このような安定した高スコアは、政治的な安定性や支持を反映している可能性があります。
– ビジネスや社会に対する影響として、高いスコアは安定した政策環境が期待できるため、企業や投資家にとっては安心材料となるでしょう。
全体として、このグラフは安定した高いパフォーマンスを示しており、異常値も極端ではないため、予測も信頼性が高いことを示唆しています。
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:
グラフ分析の結果を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 過去のデータにおける実績AIは評価日時が進むにつれてわずかに減少していますが、比較的横ばいです。
– 予測ラインは異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）によって一定の時間後に大きく上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて、異常値が一部に観測されていますが、全体のトレンドには大きな影響は出ていません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青いプロットは実績データを表し、緑の点は前年のデータを示しています。これにより、過去の実績と比較してどのような変化があるかを観察できます。
– 予測データのライン（ピンク、紫、線など）は異なるアルゴリズムによる将来の動向を示しており、予測モデル間でのばらつきが見られます。
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では、部分的に一致している様子が見られます。ただし、将来の予測によるデータが極端な上昇を示しており、過去の動向とは異なる傾向を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現状の実績値が比較的安定しているのに対し、予測値は広範囲に変動する可能性を示唆しています。これにより、未来の予測には不確定性が大きいと考えられます。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**:
– 実績が急激な変動を示していない点から、短期間での変動は少ないと認識されるかもしれませんが、予測が大幅な変動を予示しているため、政策措置や社会制度の準備が必要かもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、政策変更や事業計画の見直しが求められる可能性があります。予測の精度向上が今後の重要な課題となるでしょう。
このグラフからは、現在の安定した状況と、将来における不確定性をどのように評価し、備えるかが求められています。
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:
このグラフは、個人の経済的余裕（WEIスコア）の時系列データを示しています。視覚的特徴と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 一部の時間でWEIスコアが上昇しています（特に、予測データの傾向から）。ただし、全体的なトレンドは明確ではありません。
– 直近のデータではスコアは0.8付近を維持しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として、グラフ上で特に目立つ点がいくつかあります。特に、異常値として示される黒い〇がそれを表しています。
– 急激な変動は少ないですが、最初の期間でWEIスコアが低めの場所から急上昇しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青色で示され、予測データは赤い「×」で示されています。
– 予測の信頼区間が灰色の範囲で示され、予測モデルとして線形回帰、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。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと複数の予測モデルによるデータが示されており、それぞれが異なる推移を示しています。比較することで予測精度を確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値があるため、外れ値を除いた分析が必要です。
– 分布は大きな変動を示す範囲内で安定していますが、一部のモデルでは異なる方向性を示していることが見えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、WEIスコアの一貫性のなさです。特に最初の期間は経済的余裕に不安定さが感じられます。
– ビジネスや社会に対する影響として、経済的余裕の変動が国または地域の経済政策に何らかの影響を与える可能性があります。
– 予測モデルが異なる方向性を示している場合、より詳細な分析が必要です。
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:
以下は、提供されたグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフ全体では、二つの異なる期間に分かれていることがわかります。初期の数日間にデータが集中しており、さらに長期間にわたって比較的データが欠如しています。
– その後、再びデータが現れますが、両期間のデータの間には中断があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ（青い点）に異常値として黒い丸で示されたポイントが存在します。
– 特に、最初のデータ点群から長期間にわたってデータがない状況は注目すべきです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績の健康スコアを示しており、異常値は黒い丸で強調されています。
– 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など）による予測値が色分けされて示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の実績データと予測が、ほぼ一致しているか、予測の幅に収まっています。
– 後半には前年度データ（緑）が示され、これも最近の実績が予測通りか検証されているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データと予測値は密に clustered され、その密度は高いです。
– 異常値が強調されていますが、大きな外れは見られないようです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期のデータはモデルの予測精度が安定していることを示唆していますが、その後データに大幅なギャップがあるため、連続的な健康状態の評価が難しいです。
– 社会的には、異常が指摘されても、それが長期的に続かないことを暗示し、個人の健康状態に対する即時の対策が期待されます。
– 時間間隔のギャップが大きいため、継続した健康監視の必要性を示唆しています。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **期間の大半**: グラフの大部分が横ばいで、特に明確なトレンドは見られません。
– **一部の上昇**: 紫の線（決定木回帰）では、急な上昇が見られ、これは特定の時期における予測された心理的ストレスの増加を示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 黒い丸で示されている異常値がいくつかあり、これらは一般的なトレンドから逸脱していることを示しています。
– **急激な変動**: 特定の時期に予測値が急激に変動しており、特にランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は特定のイベントが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
– **色の意味**:
– 青い点は実績データを示し、ある期間まで収集された実際の心理的ストレスレベルを示します。
– 予測データ（赤、灰色、紫、緑、ピンク）は各手法による予測で、異なる特徴を持っています。
– **密度**: 一部の時点で予測データが密集しており、その時点での予測には不確実性が少ないことを示唆しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **比較AI**: 緑のデータが前年のデータを示し、これと現在の実績や予測を比較することで、変化の度合いやパターンを理解できます。
– **矛盾**: 異なる予測モデル間で矛盾が見られ、これはモデル間の信頼性の違いを示唆します。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関**: 特定のモデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）間で異なるパターンがあり、相関の存在は明確ではありません。
– **分布**: 実績値と予測値が特定の範囲に集中しており、心理的ストレスが一般的に高くも低くもない安定した状態にあることを示しています。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **人間の直感**: グラフは予測と実際の違いを示しており、政治的な不安定要素が心理的ストレスにどのように影響するかを示唆しています。
– **ビジネスへの影響**: 予測されたストレスの増減は、政治的なイベントが労働生産性や消費行動に影響を与える可能性を示唆しています。
– **社会への影響**: 予測モデルの不確実性が示されているため、政策立案者は複数のシナリオを考慮し、適応的な政策を設計する必要があるでしょう。
このグラフを通して、政治的なイベントが個人の心理的ストレスにどのように関与するかを理解し、適切な対応策を講じる手助けとなるでしょう。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **全体の動き**: WEIスコアは三つの時期に分かれ、最初の方に実績値が集中し、次に予測値が並び、その後の期間には前年度の実績が示されている。このことは評価の初期段階では一定の安定性があることを示す。
– **変動の範囲**: 実績値は比較的一定だが、予測はいくつかの異なる方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で変動している。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期の観測（2025-07-01から2025年の後半）にいくつかの異常値（○で示される）が存在し、これらは予想される範囲から外れていることを示唆する。
### 3. プロットや要素の意味
– **色と形**:
– **青の実績値**が初年度の実データを表している。
– **緑の前年度データ**が後半部分に示され、スペック範囲内に収まっている。
– **各種予測ライン**（紫、赤、ピンク）は異なる予測手法の結果を示す。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測**:
– 初年度の実績値とその後の数値予測の間には一定の相関が見受けられるが、手法によって傾向が異なる。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **密度**: 実績値と予測値が特定の範囲内に密集しており、特に青と緑のプロットにおいてその傾向が強い。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **政治的インプリケーション**: 初年度には評価がしっかり管理されており、新しい予測手法導入によって可能な変動のイメージが示されている。
– **社会的影響**: スコアの安定性が示されれば、信頼が醸成され、WEI（自由度と自治）を促進する方針や政策が支援される可能性が高い。このコントロールされた変動は、自由と自治の適切なバランスを取るための政治的意思決定に寄与するだろう。
この分析は、データの安定性を保ちながらも、予測可能な範囲と方法の多様性を示すことで、政策立案者にどのようにアプローチするかを考える際の指針を提供する。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初の期間（2025年7月ごろ）では実績データ（青い点）がWEIスコア0.6から約0.8へと上昇しています。その後の予測データでは、ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）がWEIスコア1を示していますが、その他の予測（線形回帰、決定木回帰）は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにおいて、初期にいくつかの異常値（灰色の範囲外の大きな点）があります。これは、予測の精度に影響を与えるかもしれません。
3. **プロット要素の意味**
– 青の点は実績データを示し、赤の「×」は予測値を示しています。
– 緑の点は前年のデータとして、他の予測値との比較に用いられています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）が表示されており、予測の信頼性に関する情報を提供します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法に応じて、WEIスコアの将来の推移に関する見解が異なることが示されており、ランダムフォレスト回帰が特に楽観的な予測を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は、特定の期間に密集していることが示されていますが、予測データにおける多様な手法の違いから異なる将来の傾向が示されています。
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**
– 実績データの上昇傾向は、社会の公平性・公正さにおいて改善があったことを示しています。予測が正確であれば、ランダムフォレストの示す上昇は特に期待感を増幅します。
– ビジネスや社会において、実績の改善と予測の楽観的な見通しは、政策決定者や利害関係者にポジティブな影響を与え、さらなる改善策の立案や実行に対するモチベーションを高めるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期のデータ（青色のプロット）は一貫しており、ほとんど変動していないようです。そのため、最初の期間は横ばいに見えます。
– 右側の緑色のプロットに向かって、一部の予測（ピンク、紫の線）が上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の一部の青いプロットが特に目立ち、異常値として示されています。これは通常のデータ分布から外れた値であることを示しています。
– 異常値が観察された時期は、問題や特異な出来事があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績データを表し、安定しています。
– ピンクと紫の線はそれぞれランダムフォレスト回帰と決定木回帰予測を示し、これらは将来のスコアが上昇することを予測しています。
– 緑色のプロットは前年度の数値を示しており、比較のためにあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各回帰手法に基づく予測が一貫して上昇する傾向を示し、将来的な改善が期待されていると推測できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値を除けば、データは比較的密に分布し、一定の範囲内に収まっています。特定の変数に対する依存関係やパターンは示されていませんが、予測が上昇トレンドを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の安定したデータと未来に向けた上向きの予測は、現在のシステムが持続可能であることを示唆しています。
– 今後のWEIスコアの改善は、政策の成功や社会の持続可能性に対するポジティブな兆候として捉えられるでしょう。
– 外れ値の出現には注意が必要で、何らかの異常事態（経済的、社会的問題）を示唆する可能性がありますので、これに対する対策の検討が求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの序盤では、実績(AI)のデータポイントが密集しており、比較的安定したスコアを示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測ラインが急激な上昇を示し、その後は安定したスコアを示しています。
– 次年度のスコアは、現状よりも高い値を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としてマークされたものが1つあり、これは実績値の中で大きく離れていることを示しています。
– 予測モデル間でばらつきがあり、特にランダムフォレスト回帰が他のモデルとは異なる動きを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青色のプロット**は実績データを示し、一定の期間での実際のスコアを表しています。
– **緑色のプロット**は前年の比較用データを示しており、過去のスコアとの比較を可能にしています。
– **予測の枠から外れた範囲**（灰色）は予測モデルの不確実性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる角度で未来を予測しており、特にランダムフォレスト回帰が上昇トレンドを強調しています。
– 他のモデルは比較的安定した値を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの初期値は相関が見られますが、予測によってそれぞれの側面が示されます。
– 特にランダムフォレストが示す高い予測値は、他のモデルとは異なる将来的な展望を示唆しています。
6. **人間の直感的な洞察と社会への影響**:
– 実績値が安定していることから、現在の政策やインフラストラクチャは一定の安定を保っています。
– ランダムフォレスト回帰の予測が大きく上昇していることは、今後の政策改善やイノベーションへの期待を反映しています。
– ビジネスや社会基盤の安定性が予測される中で、新たな可能性を模索する動きが重要となります。
このグラフは、教育機会や社会基盤に関する現在の状況と、将来的な見通しに関する示唆を提供し、政策決定や戦略立案に有益な情報を提供しています。
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:
このグラフは、過去360日間の社会WEIスコアに関する時系列散布図です。視覚的に観察できる特徴と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 実績値（青い点）は全体的にほぼ横ばいですが、期間内に少し変動があります。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は急激な増加を示しており、モデルが高いスコアを予測していることが読み取れます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値は明確に強調されており、いくつかのデータポイント（黒い丸で囲まれた青い点）が異常値として表示されています。
3. **各プロットや要素**
– 青の実績値と比較モデルのデータ（薄い緑の点）が示されています。
– 予測の信頼区間（灰色の帯）により、モデルの予測の不確かさが視覚的に示されています。
– 線形回帰（ピンクの横線）は非常に短く、水平方向に描かれ、変化が少ない予測を示しています。
4. **複数の時系列データ間の関係**
– 実績値と予測値は非常に異なる動きを示しています。予測モデルはさまざまな傾向を示していますが、実績値の変動は穏やかです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と比較モデル（薄緑）は一致している点もありますが、予測モデルのスコアは高めになっています。
– 決定木回帰やランダムフォレスト回帰は、より楽観的な予測をしているようです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々が直感的に感じ取るのは、実績値に比べて予測が楽観的過ぎるかもしれないことでしょう。これが社会やビジネスに与える影響として、政策や施策が過度に楽観的な予測に基づいている可能性が考えられます。これには注意が必要です。
このグラフは、予測モデルが楽観的過ぎるかもしれないことを示唆しています。この違いを理解し、実際のデータに基づいた施策を考えることが重要です。
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、提供されたヒートマップの分析とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 縦軸の日中の時間帯ごとに色の変化が見られるが、全体のトレンドとしては色が濃淡を繰り返しており、明確な一方向のトレンドは見受けられない。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月5日の19時に黄色のコマが確認できます。この色はスケール上で最も高い値を示しており、外れ値として考えられます。
– 2025年7月6日の同じ時間帯に緑色が続くことから、急激に値が変動したと推測されます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃さはスコアの大小を示しており、紫から黄色にかけて値が大きくなっていることを暗示しています。
– 日ごとに色の分布が異なり、特定の時間帯に強調された値が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日ごとの異なる時間帯で色の変化が見られ、一日の中でも時間によりスコアが変動していることが示唆されます。
– 7月5日の夜以降、黄色の外れ値が存在することから、特定のイベントや出来事が集中した可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯（特に19時から23時）は色の変動が大きく、他の時間帯と比較してスコアが高い傾向にあります。
– 分布としては、全体的に均等ではなく、特定の時間と日に集中しています。
6. **このグラフから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に関する洞察**:
– 一定の時間帯や日における急激なスコアの変動は、何らかの政治的出来事やニュースの影響を受けた可能性があります。
– このような変動は、関連する分野の調整や戦略変更を促す要因となり得ます。特に、マーケティングやメディア関連の業界では、こうしたトレンドに基づいた敏速な対応が重要になるかもしれません。
これらの洞察は、決定を下すための基礎として、さらなる分析や調査によって検証する必要があります。
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:
以下のグラフに基づき、次の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初めの数日は一貫した色が続いており、これが横ばいなトレンドを示す可能性があります。
– しかし、特に7月6日にかけて色が急激に明るくなっているため、ここでスコアの急激な上昇が見られるかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日から6日にかけて、急に色が黄色に変わっている場所が目立ち、これは急激な変動を示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**:
– 色の濃淡がスコアを示しており、濃い色は低スコア、明るい色は高スコアを示します。このことから、ある時間帯でスコアが目に見えて異なることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同一の時間帯で色の変化は大きくないため、時間に対する特定のパターンは見受けられません。主に日ごとの変動が目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯や日に対するパターンが見受けられないため、時間ごとのスコア変動はランダムである可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフは、政治的な個人の評価が特定の日に特に変化する様子を示唆しているかもしれません。これは、その日や直前の出来事に基づく一時的な評価変動を示す可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、重要な決定やイベントが人々の意識に大きな影響を与えることが示唆され、適切に対応する必要性を感じさせます。
このヒートマップを観察することで、特定のイベントや出来事が与える影響を日ごとに分析する機会を提供し、戦略的な意思決定につなげ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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは、360日間の「社会WEI平均スコア」の時系列データをヒートマップで示しています。
– 色の変化に基づくと、データ全体において特定の上昇または下降のトレンドは明示的に見られませんが、時間帯や日付によって明らかな変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日の午前（19時以降）の黄色の領域が顕著であり、この日と時間帯において大きなスコアの上昇があったことを示しています。この部分が外れ値に相当する可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡は、スコアの大小を示しており、明るい黄色は高スコア、濃い紫は低スコアを意味します。
– 時間帯や日付による色の変化は、その時間ごとのスコアの高低を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯（行）と日付（列）の組み合わせによるスコアの変動を見ることで、特定の時期や時間帯にスコアが集中的に変動する傾向が理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯だけでなく、日による全体的な変動が見られるため、短期的なスコアの急変動、または日ごとの変動が際立つことが考えられます。
6. **直感的洞察と影響**:
– 黄色の領域は高スコアを示し、許容できる社会変化や政治的な出来事がこの時期に関連している可能性があります。これらの変化は、政策の発表や社会的なイベントが影響しているかもしれません。
– ビジネスや社会への影響において、これらの時期を中心に起こる変化を注視することで、企業や政策立案者は迅速な対応策を策定し、対応する準備をすることが可能となるでしょう。このデータ分析は、政策や社会動向の適切な予測と戦略策定に資するものです。
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:
この全WEI項目の相関ヒートマップから得られる視覚的な特徴と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– ヒートマップではトレンドは直接的には示されませんが、相関の強さを通じてあるカテゴリ同士が似た影響を受けている可能性が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 個別の値としてはヒートマップ上で明確には示されませんが、0に近い相関（青みが強いエリア）は、特定の項目間で相関がほとんどないことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 赤色の濃い部分は強い正の相関（高い相関係数）を、青色の濃い部分は負の相関またはほぼ無関係（低い相関係数）を示します。
– 例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」に非常に強い相関（0.94）が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ヒートマップは時系列データそのものではなく、ある期間における相関関係を示すため、時系列データ同士の動的な関係性は直接的には評価できません。しかし、相関のパターンから類似したトレンドを持つ項目を推測することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特に「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目との相関が全体的に低いことが注目されます。これは、この項目が他の要因から独立して動いている可能性を示します。
6. **人間が直感的に感じることと、その影響**
– 強い相関が見られる項目は、一方の変化が他方にも影響を及ぼす可能性を示しています。このため、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI平均」のような強い関連を持つ項目の改善は広範囲な効果を及ぼす可能性があります。
– 社会全体の指標（公正性・公共性、共生・多様性・自由の保障）が個人の幸福や心理的状態と相関していることから、これらの改善は社会的な調和を促進する可能性があります。
全体的に、このヒートマップは政策立案者や社会科学者が重点的に取り組むべき領域を示唆するものであり、特定の指標が他の指標にどのように影響を与えているかを理解する上で役立つツールです。
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:
1. **トレンド**:
– 箱ひげ図からは、特定の時系列データではなく、複数のカテゴリにおけるスコアの分布を示しています。トレンドよりも各カテゴリのスコア分布の比較が重視されます。
2. **外れ値・急激な変動**:
– 複数のカテゴリで外れ値が確認できます。特に「総合WEI」や「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」のカテゴリーで顕著です。これらは特異なデータ点を示しており、ある時期の特別な出来事や異常値の影響が考えられます。
3. **プロットの要素**:
– 箱の長さはスコアのばらつきを示しており、「個人WEI（経済関係）」や「社会WEI（生態系整備、持続可能性）」ではばらつきが大きいことがわかります。
– 中央値や四分位範囲の異なる高さは、カテゴリ間でスコアの差異を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリの分布比較であり、直接的な時系列関係は示されていません。しかし、「個人WEI」と「社会WEI」との間に関連が見られる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に「社会WEI」カテゴリのスコアが「個人WEI」より高い傾向が見受けられます。社会的な指標が個人に比べて良好な状態であることを示している可能性があります。
6. **直感的な感想と影響**:
– 全体的に、社会的な要因が個人レベルよりも安定して高いスコアを示している印象です。これは、政策が社会構造の安定に寄与していることを示唆しているかもしれません。
– 企業や政策決定者にとって、どのカテゴリが最も改善の余地があるのかを示す指標となり得ます。たとえば、「個人WEI（心理的ストレス）」の改善が必要性が高いと判断されるかもしれません。
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）のグラフについての洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 特定のトレンドは見られませんが、データポイントは第1主成分に沿って広がっているように見えます。これは、第1主成分がデータの大部分の変動を説明していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには明らかな外れ値は見られません。データポイントは比較的一様に分布しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各プロットは観測されたデータの一つを示しており、主成分空間内での位置を表しています。第1主成分の寄与率が0.73であるため、これはこの成分がデータを大きく説明することを示しています。第2主成分の寄与率は0.09と小さく、こちらは補助的な情報を提供しています。
4. **時系列データの関係性**
– 複数の時系列データが含まれている場合、それらは主成分空間での分布として統合されています。主成分が示す方向性に沿って、データの共通の変動パターンが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体として、第1主成分に沿った広がりが大きいため、データセット内でこの主成分に関連した変動が最も主要なものであることがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**
– このPCAグラフから、人間が直感的に捉えることの一つは、データセット内における特定のパターンや共通の特徴の存在です。政治に関連したデータ分析ですので、特定の政策やイベントがどのように影響を及ぼしているかを理解するために有効です。これは政策立案者にとって、どの要素が最も影響力があるかを知る手がかりを提供します。
このような主成分分析は、複雑なデータセットから主要なパターンを抽出し、データを簡略化して理解を助けるツールとして非常に有用です。
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。
