📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 考察
#### 時系列推移と総合的な傾向
– **総合WEIスコア**: データの初期段階（7月1日～6日頃）においては0.66から0.69の範囲内で横ばい、もしくはやや低調であったように見受けられますが、7月6日以降、特に19:00過ぎから急上昇し、0.85近辺を達成しています。7月7日から9日まで0.80付近で安定し、最終日（7月10日）にも高い水準を維持しています。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人WEI平均は社会WEI平均に比べやや低めでスタートし、経済的余裕や健康状態などのサブスコアがその原因の一部と考えられます。特に7月6日における0.58の低下が目立ちますが、その後急上昇しています。社会WEI平均も似た傾向で、7月6日に急上昇しています。
#### 異常値
– いくつかのスコアについての急激な変動が観察され、一部が異常値として識別されています（例: 7月6日の低スコア0.59から高スコア0.85への急上昇）。これらは、社会的出来事や政策変更、経済要因が起因している可能性があります。
– 個人WEIの異常値は、経済的余裕と健康状態が特に影響を受けやすい傾向を示しており、これらの要因がWEI全体に影響を及ぼしていることが示唆されています。
#### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– データをSTL分解すると、おそらく短期的な影響や外的要因による変動が確認できます。特に、異常値とされる7月6日の急上昇は、トレンドとは別の外的なショック要因と考えられます。
– 季節性についてのパターンは短期間での分析のため明確でないかもしれませんが、週毎のサイクルが暗示されている可能性があります。
#### 項目間の相関
– 各詳細項目間の相関が強いと考えられるのは、社会基盤・教育機会と個人の自由度と自治、社会的持続可能性の項目です。これらは、経済的自由や社会構造の安定性が他に与える影響を示しています。
– 経済的余裕と心理的ストレス間に逆相関が見られることから、経済的安定が心理的ストレスを減少させる可能性が示唆されます。
#### データ分布と外れ値
– 箱ひげ図により明らかにされる外れ値として、個人WEI（金銭的余裕）や社会WEI（持続可能性）が他の指標に比べばらつきが大きい。これは一部の異常値の日に対応している可能性があります。
– 一般的に、一部の項目では中央値が高いレベルにある一方、特定期間中に外れ値が出現している点が特徴的です。
#### 主要な構成要素の寄与
– PCAの結果から、PC1が0.80という高い寄与率を示しており、多くの変動は第一主成分で説明可能です。この主成分は全体のWEIスコア作成に大きく寄与しており、主要な因子による一元的な影響を意味しています。
### 結論
データセットからは、短期間で社会経済的要因がWEI全体に多大な影響を与えることが明らかです。特に、7月6日以降のWEIの大幅な上昇は、社会的な変化や政策的介入が示唆され、その変動幅は他の期間における安定した推移とは対
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフは、二つの主要な期間に分かれています。2025年の前半には実績のWEIスコア（青色のプロット）が見られ、その後の期間には2026年中頃まで予測値（マーカ、離散データ）があります。さまざまな予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がそれを補完しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年の実績データ内で、黒い円で示された異常値が数個存在します。これらはデータの平均的なパターンから外れています。
3. **各プロットや要素**
– 青色プロット：実績データ
– 赤い「X」：予測データ
– 黒い円：異常値
– 緑色プロット：前年のデータ
– 灰色の帯：予測の不確かさ範囲
– 紫色とピンク色の線：異なる予測モデルによるトレンド線（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**
– 実績データから離れた後、複数の予測モデルが未来のWEIスコアを異なる方法で予測しています。各モデルが異なる予測を提供することで、さまざまなシナリオを見やすくしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは、期間中で不規則に分布している可能性がありますが、詳細な分布は予測モデルによって補完されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間がこのグラフから直感的に感じるのは、過去のデータが安定しておらず、将来の予測が不確実であることでしょう。特に政治に関連する指標である場合、これが政策決定や投資判断において不確実性として捉えられる可能性があります。特定のモデルが、より楽観的または悲観的な未来のシナリオを提示していることに注意する必要があります。
この分析は、ビジネスや政策決定者が未来の計画を立てる際に、多様な視点を提供するためのものです。異なる予測モデルを比較し、その背景となる仮定を理解することが、意思決定における重要な要素となります。
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:
### グラフの分析：
1. **トレンド**:
– グラフの左側（2025年）で実績（青色の円）は急激に上昇しています。これは個人のWEIスコアが上昇トレンドにあることを示しています。
– グラフの右端（2026年）の前年度データ（緑色の円）は比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒い円）は開始直後に見られ、急激な変動があったことを示していますが、その後は見られません。
– 特定の時点でスコアが急上昇していることが示されています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績（青色の円）は実際のデータ値を表しており、これが最も注目すべきデータです。
– 予測（紫色、ピンク色の線）は異なるモデルを使用した未来のスコアの推定を示していますが、具体的なスコアラインが予測されています。
– 前年度データ（緑色）は、現状比較を行う上で参考になります。
4. **複数の時系列データ**:
– 実績、予測、前年度の異なるデータセット間の関係性は、現状と未来予測のギャップを視覚化するために重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが予測値に近づいていることから、予測モデルがある程度の精度を持つことが示唆されます。
– 異常値が初期段階であり、その後のデータが相対的に安定している点から、初期にのみ特異なイベントがあった可能性があります。
6. **直感的なインサイトとビジネスや社会への影響**:
– スコアが急激に上がっている点から、対象の人気や影響力が増していることが示唆されます。このインパクトは政治において支持率の向上や重要な役職への抜擢を示しているかもしれません。
– 予測データから、将来的にスコアがさらに高まる傾向が予測される時期から、戦略的な行動を起こす好機と捉えることができます。予測が正確であれば、それに基づいたプランニングが効果的になるでしょう。
全体として、このグラフは個人のWEIスコアにおける急激な上昇を示しており、予測データも含めて将来の見通しを提供しています。これは政治的評価や影響力に関する重要な指標となります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには初期の実績データが密集しており、その後予測データがあります。実績データの期間では、数値が比較的高い位置で安定しているように見えます。
– 予測データが示すトレンドとして、予測手法による違いが見られ、全体としては再び高いスコアに戻る傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの異常値が初期の実績データにおいて観察されますが、極端にWEIスコアが低いことはありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、高いスコアで密集しています。
– 緑の点は前年と比較したデータを示し、こちらも高い範囲内で安定しています。
– 他の予測手法のラインが示すのは、各モデルの違いによる予測の範囲と精度です。
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非常に類似しており、過去のデータが現在も引き続き影響を与えている可能性を示唆します。
– 予測データと実績・前年データの比較で、異なるモデルによる予測値が表示されていますが、全体的な傾向は一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの分布は特定の範囲で集中しており、極端な変動は少ないことから、全体的な安定性が示されています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– WEIスコアが高い位置に集中していることから、社会的な安定性や政治的な健全性が保たれている印象を受けます。
– モデル間での予測のばらつきからは、不確実性があるものの、極端な変動は予測されていないことから、ビジネスや政策立案において大幅なリスクを考慮する必要がない状況が推測されます。
このように、グラフは社会的安定を示しつつ、将来的予測においても大きな変化が予期されていないため、ビジネスや政策において一貫性を持った計画を立てやすいデータといえます。
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:
以下は提供されたグラフの分析結果です。
1. **トレンド**:
– グラフでは、WEIスコアが最初の期間で急上昇し、その後は一定の範囲内で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左端に複数の異常値（黒の円）が存在し、初期段階での不安定さを示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績値を示し、濃青の部分がデータの密集を表しています。
– 赤い「X」は予測データで、モデル予測との対比が可能です。
– 緑の点は前年度の比較値を表し、全体的な安定感を確認できます。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測で、初期段階での鋭い上昇を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データ、さらには前年のデータが比較されることで、今後のトレンドを評価できます。
– 異常値が多発している期間では、予測モデルの信頼性を特に考慮する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の急激な変動を除き、スコアはかなり安定しており、異常値が及ぼす影響は局所的であることが分かります。
6. **直感的な感想と社会への影響**:
– 初期段階での大きな変動は政策変更や経済的ショックの可能性を示唆していますが、最終的には安定した傾向に戻ることが人々に安心感を与えます。
– ビジネス面では、この種のデータ安定性は投資や計画における信頼性を高め、政治的安定を示唆する可能性があります。
このグラフは過去のデータと予測を組み合わせたものであるため、データの信頼性を確認しつつ、今後のトレンドとして政策や経済の判断材料として利用可能と言えるでしょう。
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**:
– 実績データ（青い点）は比較的高いスコアで安定しています。ただし、予測データ（紫、青、緑の線）が示すように、今後は若干の上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の数値は、過去のデータと予測の間に異常値が存在することを示しています（黒い円）。これは過去の健康状態に大きな変動があった可能性を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い実績データは過去の実際の数値を示し、緑の点は前年のデータを示すものです。
– 紫、青、緑の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、それぞれ少し異なるトレンドを予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは年度の前後で分離されているようです。前年（前半）よりも現在（後半）の予測が全体的に高い位置にあります。全体の健康状態が改善傾向にあると解釈できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に直接的な相関は見受けられませんが、予測は過去のデータよりも高い水準で安定しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人々は全体として健康状態が改善している印象を受けるでしょう。この改善傾向は社会的に良いニュースと捉えられ、政策面での成功として評価される可能性があります。
– ビジネス面では、健康関連のサービスや製品の需要増加が期待でき、特にAIを活用した健康管理サービスが注目されるかもしれません。
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:
このグラフは、個人の心理的ストレスを示すWEIスコアの推移を時間軸で表示したものです。ここからの洞察を以下に示します。
1. トレンド:
– 序盤は一定の範囲内で変動しているが、後半になると予測線が示す傾向に変動が見られます。実績（青いプロット）は過去からのデータで安定していますが、AI予測（ランダムフォレスト回帰など）による予測では異なる傾向が予想されているようです。
2. 外れ値や急激な変動:
– 外れ値（黒の円で囲まれたプロット）が序盤にあり、特筆すべき異常な変動が見受けられます。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青いプロットは実績を示しており、青い点は実際に測定された心理的ストレスの状態です。
– 赤い×印は予測データを示しています。
– 薄緑色のプロットは過去のベンチマークとして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:
– 実績データと予測データが重なって領域があり、どの予測モデルがどの程度の信頼性を持つか、相互比較が可能になっています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰といった異なるアルゴリズムにより、多様な予測がなされており、それぞれ違った推移を示しています。この違いは、データ分布に対する各モデルの適合度を示唆しています。
6. 人間が直感的に感じることと社会への影響:
– 実績データの序盤の安定性に反して、予測された変動は社会的または個人的な変化を示唆しているかもしれません。
– 政治的な出来事や政策変更がストレスレベルに反映される可能性があるため、この変動は政策立案者やメンタルヘルス専門家にとって重要なインサイトを提供するでしょう。
– 特に外れ値や予測される急激な変動は、潜在的なストレスを引き起こすイベントに関するアラートとして機能する可能性があります。
このグラフは、将来のストレスレベルを予測するための異なるアルゴリズムの効果を比較しながら、どのタイミングで介入が必要かを示唆する重要なツールとなり得ます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは大きく2つの時間帯に分かれています。2025年7月から2025年10月にかけては実績AIのデータが多く、それ以降の2026年5月からのデータは、前年のデータが中心となっています。
– WEIスコアの全体的なトレンドは、はっきりとした上昇や下降の傾向は見られません。期間ごとの変動はそれほど大きくない状態です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月の初期には、異常値を示す、大きな円で囲まれたプロットが複数存在します。これらは予測AIから外れた値であることを示しています。
– スコアの急激な変動は少なく、安定した状態を示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実際に記録された実績AIのデータを示しています。
– 緑の点は前年のデータであり、ほぼ同じ期間で比較するための基準となります。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測値で、これは他の予測方法と比較して、高めのスコアを予測しています。
– その他の予測方法（線形回帰や決定木回帰）は、実際のデータとは乖離している可能性がある箇所があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同時に示された複数の予測方法は、実績データと比較するための指標として機能しています。予測方法間での大きな乖離はなく、概ね安定した相互関係にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年データとの間には、極端なずれは見られませんが、一部異常値が実際のデータとして影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察や影響**
– このグラフから人々が直感的に受ける印象は、政治的自由度と自治が短期的に安定しているが、特殊要因による異常事象が発生する可能性があるということです。
– ビジネスや社会への影響としては、WEIスコアが一定の範囲で維持されているため、大きな変動がない限りは社会の安定が期待されます。異常値が示す一時的な変動要因への注意が必要です。
この分析により、政治的自由度と自治に関するWEIスコアは比較的安定している一方で、異常値の発生には注目が必要であるということがわかります。
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:
以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 前半では、WEIスコアが安定しているが、後半にかけて急激に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として示されているデータポイントがいくつかあります。特に前半においては、安定したスコアの中に異常値が存在します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示しており、これに重なる異常値が黒い円で示されています。
– ピンク色の線は予測を示しており、異なる回帰モデルの違いを反映しています。
– 緑色のプロットは前年のデータで、現在のデータと比較可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測、および前年のデータ間で一貫性がありますが、明確な相関関係を示すにはさらなるデータ分析が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期段階ではスコアのばらつきは少なく、時間が進むにつれてWEIスコアのばらつきが増しており、上昇傾向を示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– グラフからは、時間の経過とともに公正性が改善されていることを示唆しているように見えます。この傾向は政策や施策が功を奏している可能性を示しており、特に後半の上昇はポジティブな変化を示唆しています。
– 社会的に見れば、公正性の向上は市民の生活の質の向上に寄与し、政策立案者にとっては成功の証となるかもしれません。
このグラフは、公平性の重要性とその改善を示すために利用できる貴重な情報を提供しています。データを用いて前向きな社会変革を促進することが望まれます。
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:
このグラフは、社会WEI（持続可能性と自治性）のスコアを時系列で示しており、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフは大きく二つの時期に分かれていますが、トレンドとしては特定の一時点まで高いスコアで横ばいの状態が続き、その後急激に別のデータセットが示されています。
– 線形回帰、ランダムフォレスト回帰など異なる予測方法によって、将来の傾向が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには比較的一貫性がありますが、その後のデータセットには場所によって急激な変動があります。特に異常値として記録されているものがいくつかあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績AIのデータを示しており、赤いバツ印は予測されたスコアを示しています。
– 緑のプロットは前年の比較データを示しています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測を表し、予測の幅は灰色領域で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年のデータは、同様のスコアレベルを示しており、一貫した傾向が見られます。
– 予測データは、将来的な持続可能性と自治性の異なるシナリオを提供しており、現状の維持か改善かを考慮する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータセットは高密度でわずかな変動しかありませんが、後のデータはより散らばっており、分布の特性が異なります。
6. **直感的な感じ方と社会・ビジネスへの影響**:
– データの一貫した傾向と予測モデルは、持続可能性の重要性を示しています。
– 社会やビジネスにおいては、特に後半のデータから見られる変動を分析し、柔軟に対応することが求められます。予測の精度と異常値の理解は、政策の形成やビジネス戦略に影響を与える可能性があります。
持続可能性と自治性が高いことは、社会の安定と成長に寄与しますが、変動が大きい場合はリスク管理が必要です。
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:
以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフの左半分（2025年7月から11月頃）は、比較的高い値の一定値で水平です。この範囲のスコアは0.6から1.0に近いです。
– 右半分では、スコアが安定しているものの、少し低めの範囲で維持されています（約0.5から0.7）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月の一部において、異常値としてマーキングされたデータポイントがあります。ただし、全体のトレンドに特に大きな影響を与えていないように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータを示しており、これがグラフの左側に集中しています。
– 右側の緑の点は前年のデータを示しており、やや散らばっています。
– ラインの色分けから、予測には異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）が使用されていることが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 左側での実績と予測はかなり一致しているようですが、右の前年のデータとは少し異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左側のデータと、右側の前年データの間には明確なずれがあります。これは年度による社会WEIの変動を示している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフからは、一年間でWEIスコアが過去に比べやや低くなっていることが示唆されています。この減少は教育機会や社会基盤への投資が昨年よりも減少した可能性を示します。
– ビジネスや社会的な影響として、もしWEIの改善が追求されないならば、将来的な労働力の質や社会的な平等性に悪影響を及ぼす可能性があります。
この分析を基に、政策へのフィードバックや改善策を検討することが重要です。
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:
1. **トレンド**
– 初期に実績AIのスコア（青いプロット）はおおむね一定で、WEIスコアは約0.8程度で安定しています。
– 時間が経過すると、過去のデータ（緑色）が現れ、こちらも類似のスコア範囲内で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットの中に大きく円で囲まれた異常値が見られますが、その数は少ないです。
– 線形回帰（ピンク）が一時的に1.0に達していますが、その後下降しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実際のスコアで、その背後に補助線が予測の不確かさを示しています。
– 予測（線形回帰とランダムフォレスト回帰）は有効な範囲でスコアを示していますが、時期によるバラつきがあります。
– 年度比較（緑）は以前の値を示し、おおむね現在の実績と一致しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIのデータが以前の年度の値と重なるように配置されており、過去のデータと一致しています。
– 予測値はそれぞれ異なる手法（線形回帰、ランダムフォレスト）が使われており、各手法間で微妙な違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年データは高い相関を示しており、予測手法も概ね同じ分布を追っています。
– 異常値と予測が一致していない場合も見られますが、主なトレンドには影響していません。
6. **人間が感じる直感とビジネスや社会への影響**
– このグラフからは、全体として安定したスコアが維持されていると解釈できます。
– 社会的・政策的には共生や多様性の保証が実質的に維持されていると判断され、それが長期的な計画や政策の継続性に対する信頼につながります。
– ビジネス面では、安定した環境が投資や企業活動に対する安心感を与えると考えられます。
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:
以下の視点からヒートマップを分析します：
1. **トレンド**:
– ヒートマップでは、色の変化によって総合WEIスコアの変動が示されています。時間が進むにつれて、色が青から緑、そして黄へ変わっている領域が見られます。これは、WEIスコアが上昇していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日に特に目立つ急激な色の変化（暗色から黄色へ）が見られ、これは急なスコアの上昇を示す可能性があります。これは、特定のイベントや要因によるものかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示しています。紫色に近い色は低スコア、緑や黄色に近づくほど高スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとにスコア変動があり、特定の日にすべての時間帯でスコアが上昇するようなパターンも見られます。これは日を通して一貫した上昇トレンドとして解釈されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの上昇トレンドは全体的に一致して進んでいるようにも見えますが、特定の時間帯や日付で異なる動向が存在する可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ヒートマップの上昇トレンドは、政治的な状況や政策の変化、または社会的な要因が影響している可能性があります。特に急な上昇が見られる日は、何か特定の出来事があった可能性があり、それが社会または経済に与える影響を示しています。このトレンドをもとに、政策の評価や未来の予測に役立つデータとして活用できます。
全体として、このヒートマップは、政治的または社会的な変動を反映する有力な可視化です。ビジネスや政策立案における戦略的決定において、重要なインサイトを提供できるでしょう。
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:
以下は、ビジュアルから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの色の変化を観察すると、一定期間のデータの変動が見て取れます。特に、特定の時刻での値の上昇や下降が視覚的にわかります。
– 時間（時）が進むにつれて、色の変化が見られ、周期的なパターンを示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日の昼（16時）に黄色の急激な値の変化が見られ、外れ値や特筆すべき異常として捉えることができます。
– これが何らかの政治的な出来事や、外部の影響を示唆している可能性があります。
3. **要素の意味**:
– 色の濃淡は数値の強度を示しており、青から緑、黄色への変化により値が変動していることが視覚的にわかります。
– 色が濃いほど値が低く、明るいほど高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 各時刻での色のパターンを比較すると、異なる時間帯間での相関を視覚的に把握することができます。ある時間帯の変動は他の時間帯にも影響を与えることが多いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列ごとの色分布に周期的または関連した動きがあることを示唆しており、これが同一人物やグループの行動パターンの変化を示している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間は色の変化を直感的に理解しやすく、特に急激な色の変化は注目が集まります。
– 社会や政治においては、急激な値の変動は政策変更や重要イベントなどが影響している可能性が高く、関係者にとって重要な情報です。
このように、ヒートマップからは時間帯ごとの関係性やパターンを視覚化し、直感的に分析することが可能です。
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、政治カテゴリにおける社会WEI平均スコアの時系列データを視覚化したものです。以下にその特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 色の変化を見て、期間の後半にかけてスコアが上昇傾向にあることがわかります。具体的には、7月6日以降の時間帯で、明るい色が続いており、高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日から7月6日にかけて、紫から黄色への急激な色の変化が見られます。これはスコアの急上昇を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの大きさを示しており、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。
– 各時間帯におけるスコアの変動を表現しており、視覚的に変化がわかりやすいです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– これは複数時間帯のデータを含んでいるため、1日の中でどの時間帯にスコアが高い傾向があるかを分析できます。特に夜間から早朝にかけてスコアが高まる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の分布から、特定の日付よりもむしろ時間帯自体がスコアに影響を与える可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 直感的に、週の後半が安定して高いスコアを示していることがわかります。これが社会的またはビジネス面で重要な活動が週後半に集中していることを示唆しているかもしれません。
– 急激な変動は、特定のイベントやニュースがスコアに影響を与えている可能性を示しています。これによって社会の動向や反応を分析することが可能です。
この情報は、社会の潮流を予測するとともに、政策立案や経営戦略に役立つ可能性があります。
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、様々なWEI（一般幸福指数）項目間の相関関係を示しています。以下に特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 時系列データではないため、時間に基づいたトレンドは見られませんが、様々なWEI項目間の関係性を定量的に示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の濃淡で示される相関係数に大きな外れ値や急激な変動は見られませんが、一部の相関が低い（青色）点が他に比べて目立ちます。
3. **各プロットや要素**:
– 色は相関の度合いを表し、赤に近い色が正の相関、青に近い色が負の相関を示しています。
– 総合WEIと個人WEI（心理的ストレス）が高い正の相関を持っており（0.90）、総合WEIと個人WEI（健康状態）も強い正の相関を示しています（0.65）。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 時系列データというよりは、異なる項目間の相関なので、項目間の交互作用に焦点が当たります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くの項目間に0.8以上の高い相関が見られ、特に個人WEI平均と社会WEI平均、総合WEIは強い正の相関を持つことが特徴です。
– 個人WEI（心理的ストレス）と総合WEIは0.90の強い正の相関を示し、ストレスの低減が総合的な幸福感に影響を与える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**:
– 全体的に、多くの項目が強い正の相関を持っていることから、これらの分野はお互いに密接に関連していることがわかります。
– 政策立案において、特定の項目を改善することが他の項目にも良い影響を与える可能性があります。たとえば、心理的ストレスの軽減が総合WEIを向上させる戦略が考えられます。
– 項目間の相関がわかれば、効果的な政策介入のターゲットを設定するのに有用です。また、教育や健康、ストレス管理が社会全体の幸福感に寄与する可能性を示しています。
このような洞察は、政策や施策の優先順位を考える際に役立ちます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフはWEI（幸福指標）のスコア分布を箱ひげ図で示しており、期間全体で顕著な上昇や下降のトレンドを見つけるのではなく、カテゴリごとの分布を比較しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（公正性・公平さ）」では外れ値が目立ち、個々のデータポイントに大きな変動があることを示しています。
– 他の多くのカテゴリでは、箱ひげ内に大部分のデータが収まっており、安定した分布を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は、中央値が高く、上下の髭が短いことから、比較的一貫した高スコアを示している可能性があります。
– 色の濃淡はカテゴリの違いを視覚的に示しており、特定のカテゴリ間での比較を容易にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各カテゴリは独立して表示されており、相互の関連性を直接示すのではなく、全体としての分布特徴を見て判断する形になっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（経済状態）」は比較的狭い範囲に集中しており、経済状態が一定の影響を持っていることを示唆しています。
– また、「社会WEI（生命基盤・持続可能な生活）」は広い範囲に分布しているため、多様な要因が影響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**
– 人々は、個々の心理的ストレスや社会的公正性についての不安を感じる可能性がありますが、全体的には共生や多様性の確保が社会的安定に寄与していると感じるかもしれません。
– ビジネスにおいては、安定した経済状態が重要であることが示唆され、企業の社会的責任が多様性や公正性の向上に貢献する可能性があります。
このグラフは、政治や社会的な政策決定において、どの要素がより重視されるべきかを理解する手助けとなるでしょう。
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、政治カテゴリーにおけるWEI（World Economic Indicator）構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフ全体として明確な上昇や下降のトレンドは見られず、データポイントは散在しています。主成分分析のため、軸上のパターンというよりは、データの分布を観察することが重要です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第1主成分と第2主成分の軸に沿って、いくつかの外れ値が見られます。特に、第1主成分でプラスおよびマイナスの極端な位置にあるデータポイントは注目に値します。これらは、その構成要素が他と大きく異なる可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットは、政治に関する指標の異なる構成要素の分布を表しています。第1主成分は全体の分散の80%を説明しており、ここで大きなバリエーションがあることを示しています。第2主成分は残りの6%を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データ間の直接の関係よりも、異なる主成分間の関係性を理解することが目的です。ここでは主に、異なる構成要素間の相関が観察されるかどうかが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分で正の値を取る群と負の値を取る群に一部のクラスタリング傾向が見られます。このクラスタリングは、異なる政治指標がまとまって動く可能性を示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じ取るのは、政治的な出来事や政策が経済指標にどう影響しているかを、このデータポイントの分散を通じて洞察できることです。ビジネスや社会への影響としては、特定の外れ値が示す極端な政策や出来事が市場や公共の反応を引き起こし得ることを考慮することが求められます。
総じて、このPCAグラフは、政治分野での様々な要素がどの程度主成分を通じて変動しているかの可視化を提供し、政策決定や分析のための出発点となります。
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。