📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析
#### 時系列推移
– **総合WEI**: 前半はやや横ばいから下降傾向を見せ、7月6日ごろに最も低い0.59を記録しています。この時点で多数の変動が見られますが、その後急上昇し、7月7日以降は安定して高めに推移しています。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 総合WEIに類似の傾向を示していますが、個人WEI平均の上昇がやや遅れて見られ、7月7日以降に改善しています。
#### 異常値
– 特に注目すべきは、7月6日における急激な上昇（0.59から0.85）。この日はそれまでの低迷を一気に改善し、社会における新たなイベントや政策発表が影響した可能性があります。
#### STL分解
– **長期的なトレンド**: 初期の下降から後半（7月7日以降）の回復が目立ちます。
– **季節性**: 社会的イベントや政策変更の影響を受けている可能性がありますが、明確な周期性は見られません。
– **残差成分**: 主に短期的な変動が大きく残り、特に急激な上昇時に強いノイズとして現れています。
#### 項目間の相関
– **個人WEIと社会WEI**: かなり強い相関が見られ、双方が相互に影響し合っていることが示唆されます。特に心理的ストレスと社会基盤の相関が高く、社会的安定が個人のストレス軽減に寄与していることが考えられます。
#### データ分布
– **箱ひげ図から見る変動**: 各項目で分布の広がりが見られ、特に社会の多様性と経済的余裕での外れ値は政策変更や市場変動によるものかもしれません。
#### PCA（主要な構成要素）
– **PC1（78%）**: 主に経済的余裕と社会の多様性が影響していると考えられ、多くの項目での共通の変動要因であることが示唆されます。
– **PC2（6%）**: 影響は小さいものの、健康状態など個人の資質に関連している可能性があります。
### 詳細項目分析
– **経済的余裕**: 安定しているものの、感度の高い変動が見られます。
– **健康状態**: 概して安定していますが、個人の自由度に関連したタイミングで変動。
– **心理的ストレス**: ストレスの上昇と社会的基盤の改善に同期する動きがあります。
– **自由度と自治**: 政治的な流れに敏感に反応している様子が観察されます。
– **公平性・公正さ**: 政治的イベントや社会運動が反映されていると考えられます。
– **持続可能性と自治性**: 先進的な政策が特定の日に影響している可能性があり、全体としてポジティブな動き。
– **社会基盤・教育機会**: インフラ整備や教育制度の変更に直接関係している可能性があります。
– **共生・多様性・自由の保障**: 特に上昇日を中心に、社会的包摂が進んでいることを示しています。
### 結論
このデータから、7月中旬の何かしらの政策変更、または社会的イベントが背景にあることが強く示唆されます。特に7月6日の急上昇の原因をさらに探ることが重要です。また、個人と社会の双方で各項目が密接に関連しており、それらが政策決定に大きく影響している可能性が高いです。データを元にした政策改善が期待できます。
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:
以下に、グラフに基づく詳細な分析と洞察を示します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– 左側のプロット群（青い点）は横ばいに近い状態を示していますが、値が比較的一定しています。
– 右側の緑のプロットは、特定の期間に急上昇した可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロット上に黒い輪がついたポイントは、異常値を示しており、他のデータポイントとは異なる振る舞いをしていることがわかります。
– また、右側の緑の点群自体が急激な変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 青い点は実績を示し、緑の点は前年の類似した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の予測を示しており、予測値が高いことを示しています。
– グレーの陰影は予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 青い点の実績データと緑の前年データとの間に顕著な変動があり、過去のデータと現在のデータとの間にギャップがあることが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは左右に分かれており、実績と前年データに明確な相関は見られませんが、グループ内では比較的密なクラスタを形成しています。
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**
– 多くの異常値が実績データに存在することから、このデータセットには何らかの外的要因や予期しないイベントが影響を及ぼしている可能性があります。
– 急激な変動が見られるため、企業や政府組織は政策の変更や市場の変動に伴って迅速に対応する必要があります。そのため、継続的なモニタリングと柔軟な戦略変更が求められます。
このようなグラフは政策決定や将来の予測を行うための重要なツールとして機能し、特に異常値や急激なトレンドを見逃さないことが課題として挙げられます。
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:**
– 初期のデータポイント（青いプロット）は横ばいで、約0.7から0.8の間で安定しています。
– 後半の（緑のプロット）は全体として上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期の期間に異常値（黒い円で囲まれた部分）が確認できますが、極端なものは少ないです。
– 線形回帰や決定木、ランダムフォレスト回帰の予測（ピンクと紫の線など）は、期間中に劇的な変動は示していません。
3. **各プロットや要素:**
– 青のプロットは実績データを示しており、過去の傾向を視覚化しています。
– 緑のプロットは前年のデータとして示され、現年との比較を視覚的に捉えられます。
– 予測モデルの線は、それぞれ異なるアルゴリズムによる予測を表しており、ランダムフォレストの回帰が最も高いスコアを予測しています。
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を比較すると、緑のプロットの増加傾向がより顕著であり、成長を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 初期の実績データと前年データの分布は似ており、安定したパターンが見られますが、予測データはより多様な可能性を示しています。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 人間が直感的に感じるのは、過去の安定にもかかわらず、予測に基づく将来の不安定性の可能性です。
– ビジネスや社会においては、現在のトレンドが続くと、政治的な安定性や支持率の持続的な改善が期待される一方、不確定な要因が新たなチャレンジを引き起こす可能性があります。
このグラフからは、未来の計画や政策形成において現実的かつ柔軟なアプローチが求められると言えるでしょう。
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:
以下にこのグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ上には明確な長期的トレンドは見られません。データは特定の期間に集中してプロットされていますが、長期的な傾向は不明です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータ点は異常値（異常値としてマークされた黒い円）として記されています。特に初期の期間に見られますが、それがグラフ全体にどう影響するかは明確ではありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青色）**と**予測（赤色）**のデータが区別されて示されています。実績値は初期の部分に集中しています。
– 過去のデータ（緑色）が後半に集中している点は、過去比較データとしての役割を果たしている可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフでは、実績と予測のデータが示されていますが、これらがどの程度一致しているかについての詳細は不明です。
– 過去のデータ（緑色）は、比較のために配置されていると考えられますが、これと他のデータの関係性は視覚的に判別しにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ全体の密度や分布についての分析は難しいです。表示されている範囲内での明確なパターンや相関は見られません。
6. **直感的な印象と影響**:
– データの集中が特定の期間に偏っていることから、何らかの要因や出来事による影響が示唆されます。人間が直感的に観察すると、特定の時期に注目する必要があると感じるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、これらのデータがいかなる政策変化や市場の反応を示唆しているのか、さらなる分析が必要です。
全体として、これは特定の期間に限られたデータの分析であり、より詳細な解釈をするためには、追加の情報やコンテキストが必要です。
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:
こちらのグラフについて分析します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイント（青）は1に近く、その後、予測データ（紫の線）がわずかに上昇しています。これは改善傾向の予測があることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータセットに黒い丸印で示されている異常値がいくつか見受けられますが、特に顕著な急激な変動はありません。
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示し、左側の集中的なデータがそれに該当します。
– 紫色の線（線形、決定木、ランダムフォレスト回帰の予測）は、未来の予測を示しており、予測が異なるAIモデルを用いて行われている様子を示しています。
– 緑色のプロットは前年の参考データを示しており、右側に配置されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは前年度に比べて現在進行形で評価され、予測としては上昇傾向を見せています。異なるAIモデルによる予測が行われていますが、各モデル間で大きな乖離はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 線形および非線形モデルによる予測がほぼ一致していることから、予測モデルの間での相関が高いと見られます。
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**:
– 現在の実績が高レベルで維持されており、予測も楽観的であることから、個人の経済的余裕が今後も改善されるといった印象を持たれる可能性があります。
– 社会への影響としては、経済的安定や向上が見込まれることから、政策担当者や企業の戦略立案にとって積極的な是正措置の必要性が低いと感じられるかもしれません。
全体として、グラフは個人の経済的余裕について現状維持または改善の期待を示しています。
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:
以下に、このグラフから読み取れる特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– グラフの初期部分（左側）では、データポイントが密集しており、比較的高いWEIスコア（約0.7から0.8）が観察されます。この時期にクラスターが形成され、一定の範囲内で安定していることがわかります。
– 後半（右側）では、間隔が空いており、明らかに別の時期を示しています。この部分でも高いスコア（約0.8）が維持されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期部分には、いくつかの異常値（黒丸）が確認され、予測の誤差範囲を超えたデータポイントが存在します。これは、特定の外部要因が影響を及ぼした可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青）と予測値（赤）は、異なるデータモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって表現されています。これらのモデルは、異なる手法でWEIスコアを予測していることを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、外れ値はこの範囲を超えた点を示しています。
4. **複数の時系列データ**
– 各予測モデルの線が異なり、それぞれのモデルが異なる予測を提供していることから、単一の予測に頼らず、複数の視点を持つことの重要性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各時期に渡ってWEIスコアが高い水準（0.6〜0.8）を維持していることが見て取れ、安定した健康状態が保たれていることを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**
– 初期の密集したデータと異常値の存在は、この時期に何らかの政策的・社会的イベントが影響を及ぼした可能性があります。
– 継続的に高いスコアが続くことで、健康状態が良好であると見なされ、社会の安定や政策の成功を示す要因となる可能性があります。
このグラフは、健康状態の評価が時間とともに一定の範囲内で維持されていることを示しており、異なる予測モデルを用いることで多角的な分析が可能であることを示しています。
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:
以下の点でこのグラフを分析します。
1. トレンド:
– グラフは最初の期間（特に2025年7月から9月）で特定の上昇トレンドが見られます。その後のデータは、予測の範囲が大部分を支配しています。
– 実績データは最初の数ヶ月に集中しており、比較的高いWEIスコアを持っています。
2. 外れ値や急激な変動:
– グラフの左側に、複数の異常値が表示されています。
– 異常値は連続して同一の範囲（0.6付近）に集中しているように見えます。
3. プロットや要素の意味:
– 青い点は実績データ（実績AI）を示し、主に最初の期間に見られます。
– ピンクと紫の線は、ランダムフォレスト回帰と決定木回帰による予測を示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示し、これが幅広く描かれていることから不確実性が高いことが示唆されます。
4. 複数時系列データの関係性:
– 異なる予測モデルが同じデータポイント周辺で見られるが、予測のばらつきがあるように見えます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 予測が広く分析されており、複数モデルの予測に対する強い信頼性はない可能性があります。
– データ分布に明確なパターンが見られ、特に一部の期間に集中しています。
6. 直感的な洞察、ビジネスや社会への影響:
– 初期の高い心理的ストレスを示す値は、社会や政治的なイベントと関連する可能性があります。
– 予測データが大きな範囲を持っているため、将来的な不確実性が強調されています。これは、意思決定の難しさやリスク管理に影響を与えます。
– 継続的なストレスの追跡が必要であり、特に政策決定者にとっては重要な指標になる可能性があります。
全体として、このグラフは心理的ストレスの変動と予測の課題を示しており、慎重かつ現実的なアクションが必要であることを示唆しています。
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:
このグラフにはいくつかの重要な特徴と洞察があります。
1. **トレンド**:
– 最初のデータポイント（左側）は比較的密集しており、その後スコアが上昇しています。最新のデータポイントは高いスコアを示しており、全体として上昇傾向にあることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイントには異常値がいくつか存在し、これがスコアのばらつきとして見られます。これらは通常、特異なイベントや政策変更によって説明可能です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青い点）は実際のスコアを示し、予測（赤い点）は予測された将来のスコアを示しています。
– 異常値（黒い丸）は、通常の範囲を大きく外れた点で、特異な状況を示している可能性があります。
– 予測の信頼性範囲（灰色の帯）は、モデルがどれくらいの範囲で予測するか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**:
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なるスコアやトレンドを示しており、予測のばらつきが視覚的に確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間に一定の相関が見られますが、特に初期データセットでは外れ値の存在が注意点です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 全体的な上昇トレンドは個人の自由度と自治が改善傾向にあることを示唆しています。この改善が続くと、社会的および政治的に非常にポジティブな影響をもたらす可能性があります。ビジネスシーンでは、個人の自由度が高まることで、新しいビジネスモデルや市場の創出が期待されます。
この分析から、外れ値の原因や予測される改善に関連する要因をさらに検討することが重要です。これにより、実際の改善や政策決定に役立てることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績AI（青のプロット）は約0.8付近のスコアで開始し、その後急速に下降し、0.5付近で安定しています。
– 未来の予測データ（緑のプロット）は徐々に上昇しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績AIデータに急激な下降が見られます。
– 初期のいくつかの点には「異常値」として黒い枠が付けられています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは過去の実績を示し、緑のプロットは前年の比較データを示しています。
– 予測は異なる回帰手法（紫色、ピンク色の線）で表されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間に大きなギャップがあります。このギャップは予測の信頼性に関する重要な考慮ポイントとなり得ます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データは大きな変動を示し、timeの経過と共に予測も含めて安定してきています。
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**
– 実績データが急激に減少したことは、社会や政策における公平性・公正さに関する問題が表面化した可能性を示唆しています。
– 予測データが改善傾向を示していることは、将来的な改善策が功を奏する可能性があることを示唆しており、これにより社会的な公平性の改善や信頼の回復が期待されます。
このグラフから得られる洞察は、政策決定者にとって重要であり、政策の見直しや改善策の策定に役立つと考えられます。公平性・公正さの維持は、市民の信頼を得るために重要です。
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:
#### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期に観測されたITスコアの実績（青い点）は0.8付近で横ばいであり、その後、データポイントが欠落している空白期間があります。これは継続的なデータ取得の問題や不確実性を示唆する可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の初期データポイントには外れ値（黒い円で囲まれたもの）が一つ存在しており、これが特定の時期に異常なイベントや誤りを示しているかもしれません。
– 右側の最後のデータポイントは、前回の評価（淡緑色の点）として表示されており、過去の実績と異なるスコアパターンを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は過去の実績を示しており、一般にパフォーマンスが0.8付近を維持していることを示しています。
– 異常値は特定の時期における異例のスコア変動を示し、注意が必要です。
– グラフの右側の淡緑色の点は前年比の比較を示し、スコアが上昇傾向にある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**
– 各予測モデル（異なる色の線）が交錯していることから、それぞれのモデルが異なる将来の見通しを提供しています。特に、ランダムフォレスト回帰（紫色の線）を除く、他のモデルは類似の予測傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に一貫したパターンが見られないため、予測の信頼性に疑問が生じている可能性があります。
6. **直感的な感じと社会的影響**
– 人間がこのグラフを見ると、社会WEIのスコアが維持された後に未来が予測不能であることに不安感を抱く可能性があります。
– ビジネスや社会において、持続可能性と自治性の向上を目指す上で、データの信頼性と予測モデルの選択の重要性が強調されます。特に、異常値への対応や予測の改良が必要です。
この分析は、見る人にデータ取得やモデル精度の向上を考慮する必要性を感じさせることでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **期間別の変化:**
– グラフの左側（2025年）：データは主に実績値（青色）であり、約0.8から0.9の範囲に集中しています。
– グラフの右側（2026年）：前年度の比較データ（緑色）は約0.6から0.7に落ち着いています。
– **全体のトレンド:** 全体として、実績値が強いピックを示した後、前年のデータは若干低めに安定しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値:** いくつかのデータポイントは特に上昇または下降しており、異常値（黒い円）としてマークされています。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **青色（実績）:** 実績のデータは、主に2025年における強いパフォーマンスを示しています。
– **緑色（前年）：** より低いスコアを示し、前年には減少傾向にあったことを示しています。
– **予測値:** 回帰モデルを使用（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）がグラフ内の部分的にベースラインと比べて非常に限られた変動を示しています。
### 4. 複数の時系列データがある場合の関係性
– **モデル間の対比:** 各予測モデルの違いが視覚的に示されているが、各モデルの予測範囲は重なることが多く、顕著な違いは見られません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **分布:** データの分布は、実績に対してしっかりと集中しているものの、翌年のデータはややばらつきがあります。
– **相関:** 特定のモデル間の強い相関は見受けられず、データの時系列移動が主です。
### 6. 直感的な洞察と社会への影響
– **直感:** 2025年における強いパフォーマンスから、教育機会や社会基盤に関する一時的な改善があったと受け取れますが、それが持続していないことが前年のデータから分かります。
– **ビジネス/社会への影響:** 短期的な改善がその後維持されない場合、持続可能な政策の導入が必要になるでしょう。教育機会の不安定性が、長期的な社会発展への影響を与える可能性があると考えられます。
このグラフ全体を見て取るに、政策的な介入の必要性と長期的な視点からの持続可能な計画が求められます。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **初期のデータ**: 日付が2025年から2026年にかけて経験された初期の実績値は横ばいです。
– **最近のデータ**: 2026年に入ると、新たな実績データが蓄積され、散布が増えています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフには異常値としてマークされたデータ点がありますが、全体のトレンドに大きな破壊的変化は見られません。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **実績（実績AI）**は青色のプロットで表され、以前の実データを示しています。
– **予測（予測AI）**は赤色の「×」で示され、未来の推定値です。
– **異常値**は黒い○で示され、異常として特定されたデータです。
– **前年度（比較AI）**: 緑色で示され、昨年のデータと今後のデータを比較しています。
– その他の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、異なる色の線で描かれています。このことから、異なる手法による予測の違いを可視化しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測線は非常に似ており、さまざまな手法が極めて類似した未来の傾向を指摘しているようです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データ分布は一般に一貫しており、特定のパターンや周期性は見られません。
### 6. 知覚された直感と社会への影響
– 人間がこのグラフから直感的に感じることは、初期の実績データは安定しているものの、将来的な予測に関してはどの手法も大きな変化を示していないため、今後の安定した状況を期待できるという安心感です。
– これは、政策決定者や社会科学者にとっては前向きな兆候であり、持続的な改善策や介入の必要性が低いことを示唆します。
このグラフは、政策の持続性を示し、多様性と自由の保障が支持されてい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:
以下は、提供された時系列ヒートマップに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– 計測された異なる時間のゾーン（7時、16時など）の間でスコアが変動していますが、 全体的な大きなトレンド（全体的な上昇や下降の傾向）は明確には見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に16時の時間帯において、急激なスコアの変動が見られます。例えば、7月5日に非常に低い値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの数値の変化を示し、明るい黄色が高いスコア、暗い紫が低いスコアを指しています。
– 縦軸の「時間帯」ごとに違った色のパターンが見られ、時間帯ごとの異なる傾向が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日の異なる時間帯でスコアに一貫性があるか、時に異なる動きをしているかを見ることで、時間帯別の影響が伺えます。
– 例えば、7時から19時にかけてのスコアの急激な変動が、特定の日に共通しているかどうかは、政治関連イベントの時間特異性を示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとにスコアが異なるため、時間帯による政治的な関心度の変化が示唆されます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このデータが政治関連情報の関心度や関与度を示すものであれば、政策発表や政治的イベントがより高いスコアを示す時間帯に重なる可能性があります。
– 特定の時間帯の数値が極端に低い場合、その時間帯に人々の関与が減る傾向にあるという直感的な感覚が得られるでしょう。
この情報を活用することで、政策やキャンペーンのタイミングに関する戦略的な決定が可能になり得るでしょう。
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:
このヒートマップを分析し、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 横軸に日付、縦軸に時間帯が示されているため、日毎かつ時間帯ごとの変化を見ることができます。
– 色の変化により、最近の日付のデータが色の濃さに応じて変動していることがわかりますが、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に色の濃さが極端に異なる箇所が外れ値を示しています。7月5日の16時台と7月6日の7時台は、他の時間帯に比べて非常に低い値を示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃さは値の大小を示しています。色が濃いほど値が低く、明るいほど値が高いことを示しています。
– 各時間帯のデータが密集していることが視覚的に確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同一日の異なる時間帯で似たような値を示している時間帯がある一方、突然の変化を示す時間帯もあるため、時間ごとに変動の特徴があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明示的な相関関係は確認できませんが、日によりパターンが異なる可能性があるため、全体の傾向を掴むには複数日の分析が必要です。
6. **直感的な印象と社会への影響**:
– このデータは政治に関連したものであるため、特定の出来事や発言によって急激な変動が起こる可能性があります。この変動は一般的な関心や反応を表しており、これが社会的にどのような影響を及ぼしているのかを分析することができます。
– 急激な変動は特定の出来事や政策の変更に関連しているかもしれません。それにより、政策立案者やコミュニケーション戦略を考える上での重要な指針となり得ます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 色の変化を観察すると、時間の進行とともに色が暗い紫から黄緑や黄色に変化しています。これは、WEIスコアが低めから高めに推移していることを示唆しています。時間が経過するにつれて改善しているという可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日から7月6日にかけてはスコアが低い状態が続いており、その後急激にスコアが上昇しています。この変動が特定の要因（例えば、重要な政策発表や議会決定）によるものかもしれません。
3. **色の意味**
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しており、濃い紫は低いスコア、黄色は高いスコアを示しています。時間帯ごとのスコアの変化も観察でき、特定の時間帯における社会的な活動や感情が反映されている可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯別に色の分布に違いが見られることから、異なる時間帯で異なるトレンドがある可能性があります。特に、19時から23時の時間帯では、色が少し暗めになっており、全体的なスコアがやや低くなる傾向があると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとに同様のパターンが現れており、特定の時点で急激にスコアが改善する傾向があることが示されています。これは、日中の活動がスコアにプラスの影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な感想と社会的影響**
– グラフから人間が直感的に感じるのは、特に日中から夜にかけてのスコアの改善です。これにより、政策の効果や社会的イベントの影響が見られ、人々の感情や行動がポジティブに変化していると考えられます。
– ビジネスや政治においては、ポジティブなトレンドが見られる時間帯に焦点を当てて、キャンペーンや施策を強化することで、さらなる社会的影響を引き出せる可能性があります。
この分析は、特定の政策・社会状況の変化がデータにどのように反映されているかを理解するうえで役立つかもしれません。
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:
以下に、この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示します。
1. **トレンド：**
– このヒートマップは時系列データではなく、異なる項目間の相関を示しているため、トレンドの分析というよりも、過去360日間の平均的な関係性を確認することができる。
2. **外れ値や急激な変動：**
– 特定の相関値が他と大きく異なる場合、外れ値として注目される。
– 個人WEI（健康状態）と個人WEI（自由度と自治）は相関が低く（0.40）、他の項目よりも著しく低い。これは特異な関係として認識できる。
3. **各プロットや要素の意味：**
– 色の濃さは相関の強さを示しており、赤系は強い正の相関（1に近い）、青系は負の相関（-1に近い）を示している。
– 0.70以上の相関を持つ項目は高い関連性を示す。
4. **複数の時系列データの関係性：**
– 異なるWEI項目間の相関を見ることで、個人や社会の特性がどの程度互いに影響を与えているかを把握できる。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 個人WEI（心のストレス）と全体的なWEI項目は高い相関を持ち、心理的要因が他の要素に大きな影響を与えている可能性が示唆される。
– 社会的WEI（公共性: 公正さ）と他の社会的WEI項目も高い相関を示し、社会の公正性が他の社会的要因に影響していることが分かる。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響：**
– 高い相関項目は、お互いに影響を与える要因である可能性があり、それらが改善されれば、他の関連要素も改善される可能性がある。
– 低相関の領域は、あとで詳しい検討や調整が必要な箇所として考慮することで、改善の余地を見いだすことができる。
– 政策を策定する際に、相関の強い要素の改善に焦点を当てることで、広範な社会的効果が期待できる。例えば、「心のストレス」と「社会的公正性」が多くの分野に影響を与えているため、ここに注力すると良い可能性がある。
このヒートマップは、社会の異なる要因間の複雑な関係を直感的に理解しやすくするための手段として非常に有効です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– トレンドについて、この箱ひげ図は1年間のデータを静的に表示しており、経時的変化は直接表示されていません。ただし、各カテゴリの分布を比較することで、カテゴリ間の相対的な位置付けを見て取ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値が複数のカテゴリで存在し、特に「個人WEI（経済状況）」や「社会WEI（生態系整・持続機会）」で顕著です。これらは異常な状況や特異なケース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**
– 箱の高さは各カテゴリのデータの四分位範囲を示し、中央値はデータの中心傾向を表します。各カテゴリのWEIスコアの分布の違いを視覚的に比較できます。
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わけではないため、直接的な関係性は示されていません。ただし、各WEIカテゴリ間のスコアの違いが関係性の可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリのスコア範囲が大きく異なることから、特定のWEIスコアが他のスコアに大きく影響されていないことを示しているかもしれません。
6. **直感的な洞察および影響**
– 各カテゴリのスコア分布は、政治的状況が異なる要素にどう影響を与えているかを示唆しています。
– ビジネスや社会においては、特に外れ値が示すようなリスクや異常な状況への対応を考える必要があります。例えば、「経済状況」が不安定である場合、そこからの転換を図る施策が求められます。
– 多様性や持続可能性に関連するスコアが高いことは、その領域での改善努力が実っている可能性を示唆し、これは社会全体へのポジティブな影響を及ぼすでしょう。
全体として、このグラフは政治的なWealth Equality Index（WEI）の多面的な影響を視覚的に捉えており、それを基にした戦略的なアプローチが求められます。
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、主成分分析（PCA）を用いて政治カテゴリのデータを視覚化したものです。以下に、それぞれの視覚的な特徴と分析を示します。
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、データは第1主成分（寄与率: 0.78）に沿って広がっています。
– 第1主成分に沿って、右上にプロットが密集しているため、これは一部の要素の影響が強いことを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分の-0.6付近および0.2付近に位置する点は、他のデータポイントから離れているため、外れ値として考えられます。
– これらの外れ値は、特定の政治的変動や出来事の結果である可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– プロットは主成分によって示された変動を表しています。第1主成分が全体の変動の大部分（78％）を説明しており、相対的重要性が高いです。
– 点の密度が高い部分は、類似した特性を持つデータが集まっ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**:
– 時系列データではありませんが、主成分により位置付けられたデータポイントの密集度から、相関関係を視覚的に判断できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは第1主成分に沿って左右に分布しており、第2主成分の影響は相対的に小さいです。
– 点が均等に広がるのではなく、特定の範囲で集中していることから、強い相関関係がある一方で、いくつかの変動要因が限られている可能性があります。
6. **直感的なインサイトと社会への影響**:
– データの分布から、一部の要素が他の要素よりも政治的決定に強く影響している可能性があります。
– 外れ値は、政治的な突発イベントや政策変更の影響を反映しているかもしれません。これらを理解することで、将来の予測や対策に役立てることができます。
– ビジネスや社会においては、このような要素の影響を理解することにより、リスク管理や政策計画に役立つ可能性があります。
この分析は、データの特性に基づいた仮説であり、さらなる調査や他の情報源と組み合わせて、より詳細な理解を得ることが推奨されます。
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。