📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータ分析において、提供されたWEIスコアデータの解析から得られる洞察を以下に示します。
### 時系列推移
– **総合WEI:** この期間全体のデータで観察されるトレンドは、いくつかの急激な上昇および下降を伴っていることが特筆されます。特に、2025年7月6日を起点として急上昇する一方で、その直前には0.59という低スコアにまで下降している。これらの急変動は外的要因、例えば重要な政治的出来事や政策変更による影響の可能性があります。
– **個人WEI平均と社会WEI平均:** 個人と社会の両スコアは、同様の急上昇と下降を示しており、特に個人WEI平均では、7月5日〜7日間で顕著な高スコアと低スコアが交互に見られます。これは個人の認識の不安定さや社会の変化への即時反応の影響を示唆します。
### 異常値
– 異常値は特に総合WEIスコアで多く観察され、異常な変動は7月6日および7月7日に集中しています。これらのスコアは、何らかの臨時の影響、例えば社会的イベントやニュース記事への反応と関連している可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– STL (季節性-トレンド-残差) 分解の視点からは、短期間で急変するトレンドが確認でき、特にウェーブのような上昇と下降が確認できる。季節性は認識されにくいですが、データの抜けと突然の変化が主な原因として捉えられます。残差は予測困難な短期の変動を反映していると考えられ、これがデータの予測精度を低下させている原因と言えます。
### 項目間の相関
– 各WEI項目間の相関ヒートマップがあれば、特定の項目群が類似した傾向を示すことが見て取れるでしょう。しかし、ここでの情報では詳細な相関分析は議論困難です。
### データ分布
– 箱ひげ図を用いると、各詳細項目のばらつきが捉えられ、中央値を中心にしたスコアの分布が確認できるはずです。個別詳細項目間で外れ値が頻出するかどうかによって、それらの項目の安定性や影響を示すことが可能です。例えば、経済的余裕や心理的ストレスが異常点として複数報告されています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– 主成分分析（PCA）の結果、PC1が0.77と主要な寄与率を示しており、全体の分散の大部分を占めています。PC1が最大の変動要因であることから、大部分のスコア変動はおそらく特定の少数の要因（例: 経済政策変動、健康関連の大規模な社会イベントなど）に起因する可能性があります。PC2は0.07で、他の小規模かつ特定の要因を示唆するものの、全体的な変動影響は小さいと考えられます。
全体として、異常値の発生や急なスコア変動および主要成分の高い寄与から、大規模なイベントや政策の変更がこの政治カテゴリのWEIスコアに顕著な影響をもたらしている可能性が示唆されます。社会・政治に関連するデータは特に短期間での急変が見られるため、予測と解析においては外部の動向も考慮に入れることが重要です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– データが期間の初めと終わりに集中しています。初期のデータは安定し、後期に大きな変動があります。
– 前半はデータが一定の範囲内でほぼ横ばいのトレンドを示していますが、後半では急激な変化があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の青（実績AI）のデータにはいくつかの異常値（黒の円で強調されています）が観察されます。
– 急激な変動は2026年6月頃から始まっており、これは政治的なイベントや出来事に起因する可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績値を示しており、初期に集中しています。緑のプロットは前年のデータで、後期に集中しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、線形回帰、決定木回帰）が中期には異なるパターンを仮定していますが、実際のデータとは一致していません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは異なる予測値を提示しています。これは、予測方法の選択が重要であることを示しています。
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレストの各線はトレンドがどのように予測されたかを示していますが、実際のトレンドはこれらの予測を超える変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前半のデータは比較的安定していますが、後半で大きく分布が変わっています。
– 異常値がいくつか見られることから、予測において外れ値を考慮に入れる必要があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の安定したスコアは、その時点での政治的安定を示唆している可能性があります。
– 後期の変動は政治的な不確実性や政策の急激な変化を反映しているかもしれません。これにより、社会やビジネス環境への影響が考慮されるべきです。結果として、政策対応やリスク管理の調整が必要になる可能性があります。
このグラフは全体として、時系列データの不確実性を示しており、予測の精度向上のためには、より多くの変数を考慮に入れる必要があることを示唆しています。
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:
この時系列散布図を分析します。
1. **トレンド**:
– データのクラスターが2つの異なる時期に集中しています。7月〜10月（2025年）には、実績（青）と予測（X）データが存在し、特に変動は見られません。
– 2026年6月〜7月のデータは前年のデータ（緑）です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒丸）が2025年にいくつか見られますが、大きな偏差や劇的な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データ、赤い×は予測データを示しています。
– 線（ピンク、紫、緑）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）を示しているが、いずれも一時期に集中しているだけで、長期的な動向は示していません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 緑の前年のデータポイントは、2025年の異常値と類似しています。これは、前年のパターンを踏襲していることを意味する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 期間内での相関関係は明確ではありませんが、異なる予測手法がほぼ同じ領域に集中していることから、データの一貫性が考えられます。
6. **直感的な感じと社会・ビジネスへの影響**:
– 散布図が大きく二つの期間に分かれていることから、短期間のデータに基づく予測であるという印象を受けます。
– 政治的なWEIスコアの安定したパフォーマンスが期待されるものの、予測は局所的時間枠内に限られたものとなっています。
– ビジネスや社会では、多くの変化がこの期間に発生していない可能性を示唆しており、新しい政治的方針や外部要因がまだ取り入れられていない可能性があります。
この分析を通じて、このグラフから得られる洞察は、短期間での安定性を反映しているとともに、長期的な予測の改善が必要である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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ（青）** は2025年7月から2025年9月にかけて増加しており、その後横ばいの状態に見えます。
– **予測データ** において、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は区別されており、微妙な差異が見られますが、全体として上昇トレンドが予測されています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒で囲まれた青）** が明確にマークされており、その点では急激な変動が観察できます。
– データの始めの期間に外れ値が集中している可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– **実績データ（青いプロット）** は実際の測定値を指します。
– **予測（赤い x マーク）** は実績に基づく予測値を示しています。
– **前年度データ（緑）** は過去のデータを指し、季節性や周期性の確認に役立ちます。
– **灰色の範囲** は予測の不確かさを示しており、幅が広いほど不確実性が大きいことを示唆します。
### 4. 複数の時系列データの関係
– **実績と予測の比較** が可能で、予測モデルのパフォーマンスを評価できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **予測と実績** の間に一部の相関が見られるが、完全な一致ではなく、モデルの精度向上の余地があるかもしれません。
– 各予測モデルの差異は、選択したモデルの利用による精度と適応性の違いを反映していると考えられます。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **社会への影響**：WEIスコアは社会的な評価を示しており、全体的な上昇トレンドは社会経済的なポジティブな変化を示唆しています。
– **ビジネスへの影響**：予測の不確かさを理解することで、リスクマネジメントや戦略設計が可能です。特に外れ値は要注意で、これらが将来的なリスクまたはチャンスを示唆している可能性があります。
このように、このグラフはデータに基づいた意思決定を下す上で、多様な学術的および実務的な示唆を提供しています。
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WEI（経済的余裕）がどのように変化しているかを時系列で示しています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– 時系列データの初期には、全体として安定した状態が見られます。特に最近の数値では、ほとんどのデータが0.8から1.0の範囲に集中しており、比較的高い水準で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ左側に、いくつかのデータ点が外れ値として認識されています。これらは、予想された範囲から外れていることを示しています。
– また、一部の急激な変動が予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に見られます。
3. **プロットの意味**:
– 青い点は実績を示し、Xマークが予測値として設置されています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、データがこの範囲内にあることがしばしばです。
– 緑色の点は前年のデータを示しており、比較対象として役立っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データを比較すると、予測が実績に非常に近いことが確認できます。
– 各予測モデルにより、予測された傾向には若干の違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測値は高い相関関係を持っているものの、特定の部分では外れ値が生じています。
– また、全体的に密集したデータが高い位置に存在することから、個人の経済的余裕は比較的良好と推測されます。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– 高いWEIスコアの持続は、個人が安定した経済的余裕を持っている可能性を示しています。
– 外れ値の存在は、特定の経済イベントや個別の事情が影響を与えた可能性があります。
– この情報は、政策決定者や経済分析担当者にとって、リスク管理や政策の調整に役立ちます。
このような視点から、グラフから得られる情報が実際の社会状況や政策にどのように影響し得るかを理解することが重要です。
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**:
– データの期間は360日間です。左側には実績データ、右側には前年の比較データが示されています。実績データはわずかに上昇している傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データに異常値が観測され、特定期間にはスコアが高くなっていますが、大きなアウトライヤーとは見なしていないようです。
3. **プロットの要素**:
– 青い点は実績のデータを示し、緑の点は前年のデータを示しています。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
4. **データの関係性**:
– 実績データと前年のデータの間に明確な相関は見られませんが、前年よりも高いスコアで終了している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の期間でスコアが急上昇していることが見られます。しかし、予測範囲（xAI/3σ内）に収まっているため、衝撃的な異常とは見なされていない可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネス/社会への影響**:
– このグラフから、人々はある個人の健康状態が徐々に改善されつつあると感じるかもしれません。周期的な変動は少なく、比較的安定しています。
– 政治的視点から見れば、個人の健康が政治的決定やストレスに影響されている可能性があるため、その点も考慮すべきです。
– ビジネスや政策における意思決定において、将来的な予測データを基に、健康状態の管理や介入が適切に行われるための基盤として利用できるでしょう。
注意: グラフのデータの解析結果は、用いられたAIモデルや予測手法に依存しているため、解釈にはさらなる詳細な検証が必要です。
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**
– グラフの初期段階（2025年7月から10月）では、「実績（実績AI）」が提供され、心理的ストレススコアが0.4から約0.6の範囲で推移しています。急激な上昇や下降は見られず、横ばいの状況が続いています。
– その後のデータは「予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）」で提供され、これらのいずれも当初は高い値（1.0付近）から始まり、次第に減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データの中に「異常値」としてマークされた点があります。これらは通常のストレススコアとは異なる動きを示しており、突発的な要因が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 「実績（実績AI）」の青いプロットは観測されたデータを示します。
– 「予測」系列は、それぞれ異なる手法で将来のストレススコアを推定した結果を示しており、全体的に下降トレンドを示唆しています。
– 「前年（比較AI）」の薄緑のプロットは、前年のデータを示し、比較として用いられることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法が高い傾向から始まり、減少する一致したトレンドを示しています。これにより、将来的なストレスの低下を予想していることが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは低迷している中で、予測は一時的に高く保たれ、徐々に減少する形となっており、これは新たな政策の影響や環境の変化を考慮している可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 政治的環境やイベントが個人の心理的ストレスに与える影響を示唆することが考えられます。データの低迷からの回復予想は、将来的な環境の改善の兆候として捉えられるかもしれません。
– ビジネスにおいては、ストレスレベルが消費者の行動に影響を与えるため、商品やサービスの展開戦略の策定に役立つ可能性があります。また、ストレスレベルの変化をビジネスチャンスとして捉えることも可能です。
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:
このグラフは、個人WEI（自由度と自治）のスコアの時系列を示しており、360日間にわたるデータを視覚化しています。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（左側）は主に一定の値を保っているように見えますが、その後の予測では上昇傾向にあります。
– 特にランダムフォレスト回帰による予測（ピンクの線）が顕著な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データにはいくつかの実績と異常値の記録があります。異常値は黒い丸で示され、特に顕著な変動として見られます。
– 異常値としてマークされたプロットがいくつかありますが、全体としては一貫したパターンです。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の実績は最初のデータを示しています。
– 異常値は黒い縁取りで特定されています。
– 予測値は線色で異なり、異なる回帰モデルが使われています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間に一定の差があり、特に予測では徐々に上昇していく予想がされています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの変動幅は予測よりも狭く、予測の上昇によって個人の自由度が高まることが示唆されています。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 今後の予測データが上昇を示しているため、制度や政策の変更が個人の自由度を増す方向に働いている可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、自由度の上昇が個人の創造性や自治を促進し、ポジティブな社会的変化をもたらす可能性があります。
全体として、このグラフは将来的な自由度の増加を示唆しており、それに付随して社会や経済にプラスの影響を与える可能性があります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期の期間（2025年7月から2026年1月）に、実績データ（青）が徐々に上昇しています。その後、予測データ（異なる回帰モデル）がこの上昇を反映しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数値の低い実績データ内にいくつか外れ値（黒の円で囲まれた点）が見られます。これらはモデルによる予測範囲から大きく外れており、異なる要因の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**
– プロットの色分けは実データと予測データを区別しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しています（xAI/3σ）。
– 各回帰線（直線、決定木、ランダムフォレスト）は異なる予測手法を示しています。これらは、未来のスコア変動の可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データ間には良好な一致が見られますが、外れ値が存在することで誤差が生じています。
– 各予測モデルは、全体のトレンドを正確に反映しており、それぞれに予測力があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測データに近い形で上昇していますが、一部の外れ値によってばらつきが生じています。
– 総じて、正の相関が見られます。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– ウェルフェアの指標が年々改善されている可能性を示唆します。一方で、予期しない変動があるため、その原因特定と対策が必要です。
– ビジネスや政策の決定においては、このような予測モデルを使い、持続可能な社会改善の計画が重要になるでしょう。
このグラフは、WEI（公平性・公正さ）に関するデータの分析において、実際のデータと予測の整合性を評価し、政策や戦略策定に役立つ洞察を提供する可能性があります。
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
– **データの分布**: 評価日は二つの異なる期間（2025年7月と2026年7月）が示されており、それぞれにおいてデータがグループ化されています。
– **トレンド**: グラフには明確な上昇、下降、または周期的なトレンドは見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 異常値は2025年7月のデータ範囲にのみ表示されています。
– **変動**: 具体的な急激な変動は示されていないものの、2025年のデータから2026年の予測値に大きな隔たりがあります。
### 3. 各プロットや要素
– **色と形状**:
– 青色のドットは実績値を示しており、2025年のデータ範囲に集中しています。
– 緑色のドットは前年比の比較を示し、2026年のデータ範囲に集中しています。
– 紫やピンクの線は異なる予測モデル（線形回帰、ランダムフォレスト回帰など）を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測の比較**: 予測モデルの線は実績と比較で整合性があるかを示し、実際の2025年におけるデータと2026年の予測が一致しているか否かを評価するための手がかりとなります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関性**: データセット間で相関関係を判断するための明確な傾向は視覚化されていません。
– **データの密度**: 両方の年においてデータの集積が見られますが、予測範囲がかなり異なるため、異なる動作があるかもしれません。
### 6. 直感的な洞察および社会・ビジネスへの影響
– このグラフから得られる直感的な洞察として、2025年の実績データと2026年の予測値の間に大きな乖離があることが挙げられます。特に、持続可能性と自治性の向上が不均一で不安定であると感じる可能性があります。
– **社会的影響**: 持続可能性が安定していない場合、政策変更や新たな社会的取り組みが必要となるかもしれません。
– **ビジネス的影響**: このような不安定性はビジネスプランの見直しを求められ、持続可能性に対する取り組みの再評価が必要とされる可能性があります。
この分析を通じて、人々は状況の改善を目指すための戦略を再考し、それに応じた適切な対策を講じる動機を得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:
このグラフは、社会基盤や教育機会に関するWEIのスコアを示しています。グラフの特徴と洞察を以下にまとめます。
1. **トレンド**:
– 初期の段階でスコアが0.8付近で維持されてから、急激に変化していることが見受けられます。線形回帰および決定木回帰の予測は比較的安定していますが、ランダムフォレスト回帰が急上昇している様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のスコア周辺には、異常値がプロットされていますが、継続的な傾向には大きな影響を与えていないようです。
– 2025年7月あたりからの急上昇が特に目を引きます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の実績AIと緑色の前年AIによるデータが主な参考情報で、実績AIのデータが過去と今後をつなぐ役割を果たしています。
– プロットの色（青、緑）、形（円、X）により実績値と予測値の違いを示しており、それぞれのデータ推移を視覚的に区別可能としています。
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の間に一定の相関があると考えられます。線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの予測がそれぞれ異なるパターンを示しており、特にランダムフォレストが大きな変動を予測している点が興味深いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年のデータ間の濃密さが時間の経過とともに薄れ、各回帰モデルが推測するアウトカムと徐々に乖離しているように見えます。これは、長期的な予測がより難しいことを示唆しています。
6. **直感および社会・ビジネスへの影響**:
– 短期的には安定的な社会基盤と教育機会を示していますが、長期的な予測で示された急激な変動が実際に起こった場合、大きな影響が予想されます。
– 社会基盤および教育施策の見直しや改善が必要である可能性があります。ビジネスにおいては、教育分野における投資の増加や人材開発への注力が考えられます。
グラフ全体を見ると、予測モデルによる異なる展開が考慮されており、それぞれのシナリオに対する備えや対応策の検討が重要であることが示唆されます。
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:
#### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の段階では、WEIスコアは約0.5から0.8の範囲で分布していましたが、一部の予測データ（特にランダムフォレスト回帰によるもの）は1.0に到達しており、上昇傾向を表しています。
– しかし、その後の実績データがないため、この上昇傾向が持続するかどうかは不明です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期にいくつかの「異常値」として識別されているデータがあります。これらは急激な変動や異常なスコア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**
– 青い点は実績データを示し、一貫したスコアの範囲であることが示されています。
– 赤いバツ印は予測データですが、実績データと大きく異なる部分があります。
– 線の色分けは、異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）の予測を示し、それぞれのモデルがどのようにスコアを予測するかを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデルの間に小さな差異がありますが、全体的に一貫した傾向を示しています。特に、時系列の初期に大きな変動が見られることから、予測の不確実性が反映されています。
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、予測データのバリエーションが大きいことから、予測モデルが現実的にどの程度効果を発揮しているかを注意深く評価する必要があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期データの不安定さから、政策の実施が開始されたばかりでその影響が定まっていない可能性が示唆されます。
– ビジネスや社会への影響としては、共生や多様性、自由の保障に関わる政策の変更が、長期的にはポジティブな影響をもたらす可能性がありますが、短期的にはその効果が不確実であることに留意が必要です。
全体として、このグラフは対策の初期効果と不確実性を示しており、政策の持続的なモニタリングと評価が必要とされることを示唆しています。
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:
以下の視点から分析します。
1. **トレンド**:
– 全体としてのトレンドは一貫していないように見えます。色の変化はランダムで周期的なパターンは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日付近で急激な色の変化があります。特に7月6日に強い黄色が見られ、数値の急激な上昇を示しています。
3. **各プロットや要素（色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡がスコアの大小を示しており、明るい黄色は高いスコア、暗い紫は低いスコアを表します。
– 密度の変化ではなく、色の変化が主な指標です。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 明確な関連性は見られませんが、日ごとの色のシフトは時間によって異なる変化があることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとのスコア変化に規則性はなさそうですが、一部の時間帯では急激な変動が顕著です。
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**:
– 特定の日時における急激なスコアの変化は、重要な政治的イベントがあったか、一般的な関心や活動が高まった可能性を示します。
– ビジネス、特にメディアや広告業界においては、こうした変動時における情報提供やマーケティング活動の調整が有利に働くでしょう。
このグラフからは、政治的関心の変動による人々の行動パターンの一部が垣間見えます。
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:
以下は、提示されたヒートマップの分析結果です。
1. **トレンド**:
– 全体的に見ると、時間帯ごとに異なる傾向があるのが特徴です。特定の時間や日付で色が大きく変わることから、急激な変動も見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月6日から7日にかけて、明るい黄色や緑色になっており、他の日時と比べて明らかに高いスコアを示しています。これは重要なイベントや出来事が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの高さを示唆しており、色が濃いほど低スコア、明るいほど高スコアを表しています。これは特定の時間帯における政治的活動や関心を示していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日でも時間帯によって色の変化が顕著です。このことから、1日の中でも関心や活動に変動があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付では夜間の時間帯にスコアが高いことが多く、昼間と夜間で関心が異な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**:
– スコアが急激に上昇した夜間の時間帯は、政治的な重要なニュースや出来事が発生した瞬間を示している可能性があります。これは社会的な関心が集まった時を示しており、その結果として政策決定や社会運動に影響を与えるかもしれません。
この分析は、特にスコアが高い時間帯にフォーカスして追加調査を行うための出発点となるでしょう。これにより、政治的な動向や社会的な動きをより詳細に理解することが可能になります。
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:
このヒートマップは、政治カテゴリーにおける社会WEI平均スコアの時系列データを示しています。以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. トレンド:
– 色の変化に注目すると、比較的安定した期間と急激な変化が繰り返されているようです。7月1日から7月4日までは比較的一貫しており、7月5日以降に色が明るくなり、スコアが上昇していることが示されています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 7月6日と7月7日の間で特に顕著な変化が見られます。急激にスコアが高くなる様子を示しており、何らかの外部要因や特別なイベントがあった可能性があります。
3. 各プロットや要素の意味:
– 色の違いはWEIスコアの変動を示しています。濃い紫は低いスコアを、黄色や緑は高いスコアを示しているため、視覚的に評価の違いが一目でわかります。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 期間内での時間帯による変動は、同日における異なる時間のスコアの差異や、一日の中でのトレンドを示しているように見えます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– スコアの変動が特定の期間で繰り返されるパターンがあるかどうかは、この短期間では明確には見えませんが、日ごとの変動を捉えるには有効です。
6. 人間が直感的に感じるであろうこととビジネスや社会への影響:
– このグラフからは政治的な動向が社会にどのように影響しているかが直感的に理解できます。特に急激なスコアの上昇や下降は社会的な出来事や政策変更によるものである可能性があります。ビジネスや政策立案者にとっては、この情報は戦略的な意思決定に活用できるでしょう。
このように、ヒートマップは複雑なデータを視覚的に理解する手助けとなり、短期間での感度高い分析に役立ちます。
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:
このヒートマップは、政治カテゴリのWEI（Well-being Index）の各項目間の相関を示しています。それぞれのセルは、相関の強さを色で表現しています。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは相関関係を示すものであり、時間による具体的なトレンドはわかりません。しかし、全体として、強い正の相関を示す項目が多いことが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 多くの項目が0.7以上の高い相関を示す中で、個人WEI（健康状態）と社会WEI（公正さ・公平さ）などは比較的低い相関値（0.48）を示しており、他に比べてやや異質です。
3. **各プロットや要素**:
– 赤いセルは強い正の相関（1に近い）、青いセルは弱い正の相関または負の相関に近いことを示します。
– 個人WEI（経済的余裕）と個人WEI（健康状態）の相関は低く、これらの項目が独立していることを示唆しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 直接的な時系列データはありませんが、相関が高い項目間では、一方の項目の改善が他方の項目にも良い影響を与える可能性が高いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合WEIはほとんどの項目と高い相関を持ち、特に個人WEI平均（0.95）や社会WEI（公正さ・公平さ）（0.94）との相関が強いです。
– 個人WEI（心理的ストレス）は他の個人WEI項目と強い相関を持ちますが、社会WEI（持続可能性と自治性）とは低めの相関（0.51）です。
6. **直感的に感じられることやビジネス/社会への影響**:
– 多くの項目間で高い相関が見られることから、政策変更や社会変革が全体的な幸福指数に広範な影響を与える可能性があります。一部の項目に注力することで、複数の領域での幸福度を改善することが期待できます。
– 健康状態のような相関の低い項目に対する個別の戦略も重要であることが示唆されます。
このヒートマップは、政策決定者やリーダーに対し、どの領域がさらに調整を加えるべきかという洞察を提供します。
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:
分析を以下に示します。
1. **トレンド**
– 各WEIタイプごとにデータの中心（中央値）が示されていますが、特定のトレンドは箱ひげ図から直接は見えません。
– 箱の範囲や位置の違いから、スコアの分布や中心の位置がカテゴリーによって異なることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI平均」、「個人WEI（経済状況）」、「個人WEI（自由度と自治）」などにおいて外れ値が見られます。これは、これらカテゴリーで異常に高いか低いスコアがあることを示しています。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– 各箱はデータの四分位範囲（IQR）を示し、箱内の線は中央値を示しています。
– 外れ値（小さな円）はQ1 – 1.5*IQRまたはQ3 + 1.5*IQRの範囲外のデータです。
– 箱の広さが大きいほど、データのばらつきが大きいことを示します。
4. **複数の時系列データの関係**
– 時系列データ自体は示されていませんが、異なるWEIカテゴリー間で比較が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定のカテゴリー（例：「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」）は異なる分布の広がりを持ちます。
– カテゴリごとに分布の中央値が異なることから、各カテゴリが異なる指標や条件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、およびビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 大きく異なるボックスプロットの位置や外れ値の存在は、特定のWEIスコアにおける不均衡や問題点を示している可能性があります。
– 社会的な懸念（例：「個人WEI（心理的ストレス）」）への政策の潜在的な改善や見直しが求められるかもしれません。
– ビジネスにおいては、特定のWEIスコア改善に向けた対策を踏まえた戦略立案が求められる可能性があります。
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:
以下は、提供されたPCAグラフからの洞察です。
1. **トレンド**
– 明確な上昇または下降のトレンドは見られませんが、プロットは様々な方向に分布しており、全体として均等に散らばっています。周期的な変動も特に見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左下の(第1主成分: 約-0.4, 第2主成分: 約-0.05)や、右上の(第1主成分: 約0.3, 第2主成分: 約0.1)の点は、他の点から離れた位置にあり、外れ値と考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 点の密集度から、中央からやや上方向に多くのデータが集中しています。第1主成分の負の値に比べ、正の値に分布が多いです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– PCAは多次元データを2次元空間に射影したものであるため、時系列データからの特定の関係性は直接見えません。しかし、主成分の分布によるグループ化などには利用できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分の範囲が広く取られているため、この成分がデータ変動の大部分を説明していることが示唆されます（寄与率0.77）。第2主成分は補助的な役割です。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから、政治的なデータや要因が多様な方向に広がっていることを示唆しており、各要素が独自の変動パターンを持っている可能性があると直感的に感じ取れます。
– 社会的またはビジネスにおいては、要素間の多様な相関から、多角的なアプローチで分析し政治的戦略を立てることが重要であることが示されています。多様な政治要因が考慮されるべきです。
この分析により、データの背後にある要素の多様性と複雑さが理解でき、より包括的な視点でのアプローチが不可欠です。
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。