📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたWEIスコアに基づく分析結果を以下に示します。
### 1. 時系列推移:
– **総合WEI**: 2025年7月1日から7月15日までの期間を見ると、スコアは概ね0.6から始まり、最大で0.87に達しています。初期には低めのスコアが続き、その後、7月6日ごろから急上昇しています。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**: 個人WEI平均は0.65から0.83の間で変動し、社会WEI平均は0.66から0.91の間で変動しています。概して、社会的要因が個人のWEIよりも高い傾向が見られます。
### 2. 異常値:
– 各時点における複数の異常値が報告されています。特に、7月6日以降の急激な総合WEIの上昇（0.85以上のスコア）は、社会的出来事や政策の変化などに起因する可能性があります。この急上昇は、個人や社会のWEI項目全体での変動が影響していると考えられます。
### 3. 季節性・トレンド・残差:
– 【STL分析】: 長期トレンドとしては、徐々にスコアが向上していることが確認されます。これは、総合的な社会環境の改善、もしくは政策の積極的な導入が背景にある可能性があります。
– 季節性のパターンはデータ期間が短いため特定が困難ですが、短期間でのスコア変動は、外部環境の急変や特定のイベント（例: 経済政策や健康危機）が影響を及ぼしていると推測されます。
### 4. 項目間の相関:
– 多くのWEI項目（特に経済的余裕、健康状態、心理的ストレス、自由度）に高い相関が見られることから、これらの項目が協調して変動し、総合的なWEIの向上または低下に影響を及ぼしていることが示唆されます。ポジティブな社会インフラの効果が強く、各項目間に依存関係があると考えられます。
### 5. データ分布（箱ひげ図からの示唆）:
– WEIスコアのばらつきが大きく、中位数の位置も幅広であることから、社会や個人が経験する出来事や政策の実行度合いの差が大きく、各ナレッジエリアが異なる影響を受けている可能性を示唆しています。
### 6. 主要な構成要素 (PCA):
– PC1が0.79の寄与率を示しているため、この成分がWEIスコアの大部分の変動を説明しています。これは、おそらく経済的、社会的な大きな構造的要因（例: 経済政策改善、社会制度改革）が全体的なスコアの変動を主導していることを表しています。これに対し、PC2の寄与率は低く、特定のイベントや短期的な変化の影響を捕捉しているに過ぎないと考えます。
#### 結論:
– WEIスコア全体を通じて、7月6日以降の急上昇は特に注目に値します。この変化は、システマティックな政策導入や経済刺激策が功を奏したためと推測されます。
– 個人と社会の両方のWEIスコアが連動して上昇していることから、個人の幸福感の向上が社会基盤の強化に寄与していることが示唆されます。
– ディープインサイトを得るには、背景にある詳細な社会的・政策的要因を更に検証する必要がありますが、現在の傾向は、一般的にポジティブな方向に進んでいる
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:
以下にグラフ分析に基づく洞察を提供します。
1. トレンド
– グラフの左側の青い点群（実績）は比較的安定していますが、全体としてわずかに下降トレンドに見えます。
– 右側の緑の点群（前年）は急激に増加しており、上昇トレンドが明確です。
2. 外れ値や急激な変動
– 左側の青い点群の中に、黒い円（異常値）がいくつか見受けられ、通常のパターンから外れたデータポイントがあることがわかります。
– 紫色の線は予測に基づくもので、一定の上昇を示しています。
3. 各プロットや要素の意味
– 青い点は実績（実績AI）、緑の点は前年の数値を表しています。
– 紫、ピンクの線はそれぞれの予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など）を示しており、それぞれ異なる予測手法を示しています。
4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と前年のデータの位置関係から、前年の方が成績が良い可能性があります。
5. 相関関係や分布の特徴
– 青い点が狭い範囲に集中しているのに対し、緑の点はより広がった分布を示しています。
– 予測モデルの中ではランダムフォレスト回帰が最も上昇を予測しています。
6. 人間が直感的に感じること、および社会への影響
– 実績が前年に比べて改善の余地があることを示しており、予測もそれを支持しています。
– 特に、予測ラインが上昇していることから、将来的に状況が改善される期待があります。
– 政治的な意思決定においては、過去のデータと予測を組み合わせてより良い政策を策定することが求められます。
このグラフは、過去の傾向を把握し、将来的な方向性を予測するための重要なツールとして活用できます。ビジネスや政策決定において、予測を組み込んだ戦略が有効と考えられます。
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:
グラフを分析すると、以下のような視覚的な特徴と洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– グラフには実績データと4種類の予測データ（線形、決定木、ランダムフォレスト）が示されています。
– 実績データ（青）は左側に密集しており、全体としてのトレンドを示すにはデータが不足しています。
– 予測データは時間が進むにつれて異なる軌跡をたどっており、特に線形と決定木の予測は異なった経路を取るようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青の丸で示された実績データには一定の範囲内にまとまっていますが、大きな外れ値は見当たりません。
– 線形回帰では突然の上昇が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは過去の実際の数値を示し、予測データは異なる予測手法による将来の推定です。
– 「異常値」と示されたポイントはガイドラインから大きく外れるデータを意味しています。
– 前年の比較は年度間での変動を観察するために用いられています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法の間で結果が大きく異なることがわかります。特に、決定木回帰とランダムフォレスト回帰における予測値の上昇が目立ちます。
– 各予測手法により、将来のトレンドに関して異なる見解があり、より多様な予測を提供します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係を観察するのは難しいですが、全体的にWEIスコアが異なる手法によって予測される際に、結果が大きく異なることが確認できます。
6. **直感的に感じることと影響**:
– 人々は予測の不確実性を実感し、特に政治的な決定に関しては異なる予測手法の結果を考慮する必要があると感じるでしょう。
– このグラフを通じて、多様な予測手法を組み合わせることの重要性が強調される可能性があります。政策決定者は、より正確な将来の動向を掴むためには複数の予測モデルを利用することが有益であると理解するかもしれません。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**
– グラフの序盤（2025年7月1日から2025年9月頃）に実績データ（青色）が表示されています。この期間内で大きな上昇や下降トレンドは見られません。
– その後、前年度のデータ（緑色）が上昇トレンドを示していますが、その間に実績データはありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータ群には大きな外れ値は見受けられません。
– 紫色の線（ランダムフォレスト回帰による予測）は急な変動を示しており、他の予測とは異なるパターンを描いています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青色のプロットは実績のデータポイントを示し、それに含まれる一つの大きな円が異常値として強調されています。
– 緑色の前年度データが後半に密集しており、何らかの突発的な変動を示しているようです。
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は連続性が見られず、乖離が観察されます。
– 前年度データは進行中のトレンドを示唆しているように見えますが、実績との対応は不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なる色の予測線が示されているため、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）の相関性や性能の違いを評価するヒントが得られます。
6. **直感的な洞察および社会への影響**
– 初期に見られるデータの集中と、その後の空白により、途中でデータ収集や計測の方法が変わった可能性があります。
– 前年度のデータが急激に増加している点は注意が必要で、政治的または社会的な大きな変化が予想されるかもしれません。
– モデル間での予測の違いは、将来の政策判断や社会的対応において多様なシナリオを考慮する必要を示唆しています。
全体として、社会WEI平均スコアの変動が示す政治的背景や、予測処理の多様化による異なる見解を理解することが重要です。
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:
このグラフは、「政治カテゴリ 個人WEI（経済的余裕）」のスコアを360日間にわたって示す時系列散布図です。以下に分析を示します。
### 1. トレンド
– **初期のデータ（2025年7月ごろ）**: 実績のスコア（青い点）は一定の範囲内に密集しており、特に大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– **予測データ**: 各種回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測はほぼ同じ経路をたどっており、直近の実績に基づいて伸びていく傾向が見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値（黒い円）は実績データに一つだけ存在しており、この点が実績の範囲と乖離していることから、何らかの異常な影響があった可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青い点）**: 過去のWEIスコアの実際のデータ
– **予測（赤い×）**: AIによる将来的な予測スコア
– **過去（緑の点）**: 前年のスコアで、比較の基準として使用
– **予測の不確かさ範囲（灰色の帯）**: 予測における信頼区間を示し、モデルの信頼度を視覚化
– **予測モデル（紫線など）**: 使用された様々な回帰モデルによる予測経路
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測モデルはすべて同じ傾向を示していますが、範囲の広さと分布から、異なるモデル間の不確実性が確認できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測データには一貫した相関は見られますが、単一の外れ値が全体の解釈における注意を必要とします。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
人間がこのグラフから感じ取るであろうことは、経済的余裕の状態が比較的安定している点です。政治的な方針が大きく変わらないかぎり、将来的にも安定した経済状態が続くと期待できます。ただし、外れ値が示すような潜在的なリスクも存在するため、それに対処する慎重さが求められます。このデータは経済政策への適応や目標設定などに活用できるでしょう。
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:
以下にグラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– 初期の実績（青い点）は安定しており、0.8付近で高い健康状態を示しています。
– 途中、データが途切れていますが、予測（ピンク、紫、灰色の線）は異なるアルゴリズムで行われ、多少の変動を示しつつも全体的には上昇の傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにおいて異常値（黒い円）は見当たりませんが、予測に基づくいくつかの値が他のデータポイントから離れています。これは、将来の予測精度についての考慮が必要なことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータ、赤い×は予測AIによる予測、黒い円は異常値を示しています。
– 予測モデル（線）には、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が含まれており、それぞれ異なるアルゴリズムの予測を視覚的に比較しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実測値と予測が密接に関連しており、予測モデルの結果が異なるためその選択が重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータは高いスコアを維持しており、一貫性が見られます。
– 予測期間において、各モデルの予測が異なる結果を示すため、モデル選択の重要性が浮き彫りになります。
6. **直感的な洞察および社会への影響**
– このグラフは、政治分野における個人の健康状態の可視化を目的としている可能性があります。実測データと予測が一致しているため、この人材の健康が安定していることを示していますが、予測の多様性は将来的な不確実性を感じさせます。
– 政治的リーダーシップにおいて、個人の健康は社会全体に影響を及ぼす可能性があるため、予測の精度改善は社会的な安定に寄与する可能性があります。
この情報がグラフの理解に役立つことを願っています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の時期（2025年7月頃）は、WEIスコアが比較的一貫しており、0.6から0.8の範囲に分布しています。
– その後、紫色のライン（ランダムフォレスト回帰）が示すように、スコアは急に上昇し、一度1.0に達しています。この上昇の後、データは次の年（2026年6月頃）のデータと大きく異なり、分布が大きく変化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにはいくつかの異常値（黒い円）が観測されます。これらは通常の範囲から外れるデータを示しており、何らかの重大な出来事やストレス源を反映している可能性があります。
– 紫色の回帰予測の方向から予想される変動が2025年後半に観察され、それに続く形でデータが変動しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実データを示しており、予測（赤色の×）や過去のデータ（緑）の比較に用いられています。
– グレーの範囲は、予測の不確かさの範囲を示しています。ここに含まれないデータは、予測と実データに大きな乖離がある可能性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各回帰分析（線形、決定木、ランダムフォレスト）の線が一致しない部分が多々あり、データに対するモデルの適合度がばらついていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時期においては、データの集中度やスコアの変動が大きいことから、ストレス要因の波が強く影響していることが考えられます。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**:
– グラフは、一時的に非常に高い心理的ストレスを示しています。これは政治的な要因やその他の大きな出来事に起因している可能性があります。
– この高ストレス期間が続くと、政策等に影響を与える可能性があり、対策が必要です。政治的には特に注意が必要な時期を示唆しており、社会の動向を敏感に捉えることが求められます。
このような視点から、データが提示する物語に基づいて、社会や個人にどのような影響があるかを考慮することが重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフは時系列データを示していますが、データポイントは左端と右端でのみに集中しています。
– 左端（2025年7月から2025年9月）の実績AIのデータは概ね安定していますが、急上昇する予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が見られます。
– 右端（2026年5月以降）の緑のプロットは前年（比較AI）を示し、こちらもより高いスコアで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左端において、実績AIのデータ中にいくつかの異常値（黒い円）があります。
– 異常値があるにも関わらず、予測するラインは上昇していて、モデルが異常値を無視している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロット：実績データ
– 赤いクロス：予測データ
– 黒い円：異常値
– 緑のプロット：前年のデータ
– 各予測線（紫、青、ピンク）：異なる予測モデルの結果
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データのレンジと、異常値があったにも関わらず、予測データは非常に異なるトレンドを示しています。
– 前年のデータは最初のデータとほぼ同じタイムフレームであることを示しており、他の年に比べて高い安定したスコアを維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年のデータの間に相関が見られる可能性があり、前年のデータが高い基準を示しています。
6. **人的直感と社会への影響**
– 突然の予測上昇は、改善の具体的な施策がある場合、前向きに捉えられる可能性があります。
– しかし、異常値の無視や不安定さが潜在するため、予測の確実性への信頼性が課題となります。
– これらのデータは、自由度と自治において突然の改善や悪化の兆候がないか注意深くモニタリングする必要があることを示唆しています。
全体として、異常値と予測モデルの乖離があるため、より詳細な解析やモデルの精度改善が求められ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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフは二つの明確な期間にわかれています。2025年7月から9月にかけて実績データが見られ、その後2026年7月にかけて予測データが続いています。
– 実績データの期間では、WEIスコアが0.8以上を安定して維持しています。
– 2026年の予測期間において、WEIスコアは0.6から0.8の範囲で分布しており、緩やかな下降トレンドにあるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには取り囲まれた範囲のデータが一部存在しますが、特に目立つ外れ値は見られません。
– 2026年7月の予測データでは、スコアが比較的分散していますが、明確な外れ値は確認されません。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは白地に青いプロットで示されています。
– 異常値は黒で囲まれており、予測データには赤い「×」や緑のプロットが使われています。
– 予測手法ごとに、線形回帰（ラベンダー）、決定木回帰（紫）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）などの異なる色が使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データは、実績データから予測したもので、異なる手法に基づく予測がそれぞれ異なる傾向を示すことから、各手法による差異が視覚的に理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 2026年のデータは緑色で表示され、前年の実績データとの直接的な比較ができますが、予測データによって変動の幅が異なります。
– 決定木回帰が比較的安定した値を示し、ランダムフォレスト回帰はやや多様な分布を示す傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は、実績データが比較的一貫していたことから、社会の公平性・公正さが安定していると感じるかもしれません。
– しかし、予測データが下降トレンドを示し、スコアがばらつくことから、将来的な不安や政策の見直しの必要性を引き起こす可能性があります。
– 予測の不確実性は、政策立案者に対し、異なる手法によるシミュレーションを用いたリスク管理の重要性を示唆しています。
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:
以下は、提供されたグラフの詳細な分析です。
1. **トレンド**
– グラフ全体を見ると、大きく二つの期間があります。最初の部分（2025年7月1日から10月頃）は横ばい傾向で、一方、後半の部分（2026年5月頃以降）は新たなデータが増えています。この期間にはスコアがばらついており、持続可能性と自治性のスコアが以前より広範囲になっている可能性が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期にいくつかのデータポイントが密集し、横ばいですが、外れ値として黒いポイントが示されています。これは何らかの異常値を示している可能性があります。
– 急激な変動は特に見られませんが、二つの期間にわたるデータの変化は特筆に値します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実線と予測線が含まれており、異なる回帰方法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）で予測されています。各予測モデルは、未来の動向を示すものであり、モデル間での差異は予測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**
– 実績データが多くの予測データと対比されており、特に2026年のデータは比較用の色（緑）が使われています。将来的なトレンドをより正確に予測するために、AIによる予測がいくつか提供されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の密集したデータから後半のデータに移るに従い、分布が拡散しているように見受けられます。これにより、持続可能性と自治性は時間とともに多様化していっていると判断できます。
6. **直観的な洞察や影響**
– グラフは持続可能性と自治性のスコアに関する長期間の変化を示唆しており、スコアの変化は政策や社会状況の影響を受けている可能性があります。
– ビジネスや社会においては、これらの変化が可能性を示しているため、予測データに基づいた準備や対策が求められるでしょう。
– 特に、異常値に注目することでリスク管理を強化することが重要です。
以上がグラフから得られる洞察です。グラフの示唆する変化に対処するためのロバストな戦略を構築することが求められます。
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:
このグラフは、社会WEI（社会基盤・教育機会）のスコア推移を時系列で示したものです。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体では明確な上昇または下降トレンドは見られません。実績データ（青い点）は期間の初めにまとまっており、特定の期間のスコアを示しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は期限（2026年）に向け異なる形状で示されていますが、どの予測も一様な上昇や下降の傾向を示していないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒い円）は初期の実績データに散在しており、特定の開始地点での変異を示していますが、他のデータセットとは一貫性がないように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 「実績（実績AI）」の青い点：実際の観測データを示します。
– 「予測（予測AI）」の赤い「×」：様々な予測モデルによるスコア予測を示します。
– 「前年（比較AI）」の緑の点：前年の同時期のデータで、シーズナリティを確認するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前年のデータ（緑）と比較して、他の予測データ（紫、ピンク）が時系列的に一貫しているか確認することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの密度は時間経過ともに変わらないですが、初期の実績データの密度が高く、特定のスコア範囲で集中していることを示しています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 初期の実績データの集中と異常値の存在は、制度やプログラムの一時的な変更、または社会的なイベントの影響を示唆しています。
– 予測の幅が広いことから、将来の展開について不確実性が残ります。政策策定者は特に予測精度を向上させるため、データ収集と分析を継続的に行う必要があります。
このグラフから、特定の政策や教育プログラムの効果を確認することができ、計画や調整の際に役立つ情報が含まれています。
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:
以下のグラフについて分析を行います。
1. **トレンド**
– 初期段階（左側）では、実績値（青色）が0.5から0.8の範囲で変動しており、やや横ばい傾向にあります。
– 予測値は、線形回帰（赤色）、決定木回帰（紫色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク色）がいずれも下落トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左側に外れ値（黒色で囲まれた丸）が複数存在し、これが全体の傾向を複雑にしています。
– 特に中盤のラインプロットで見られる突然の上昇が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績値（青色）は過去の実際の結果を示しており、予測値（様々な色の十字やライン）は異なる手法による将来の予測を表しています。
– 異常値（囲み）は通常の範囲を外れた重要なデータポイントです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 左右でデータの期間に明確なギャップがあるように見えます。実績値データの終わりと予測データの始まりに時間のずれがあります。
– 予測モデル間では、結果に若干の違いが見られますが、全体的には予測が一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間に強い相関は見られませんが、各モデルの予測値は互いに似通っています。
– 左側のデータは比較的密にプロットされていますが、右側（予測結果）は広がりがあり、モデル間のバリエーションを示しています。
6. **人間が直感的に感じることや影響**
– 実績値が過去に安定していたため、予測の下降は不安を呼ぶ可能性があります。この場合、政策や社会的介入が必要とされることを示唆します。
– ビジネスや社会への影響として、予想されるスコアの低下は、多様性や自由の保障に対する懸念を表しており、政策改善や計画の再評価が急務である可能性があります。
全体的に、グラフは過去の安定性と将来の不確実性を描写しており、その原因を深掘りすることでより具体的な対策が講じられるでしょう。
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:
この総合WEIスコア時系列ヒートマップは、政治カテゴリにおける360日間のデータを示しています。以下に注目すべきポイントを分析します。
1. **トレンド**
– 全体的に、一部にわたってスコアが一定の周期で変動しているように見えます。
– 上部の行は、最も安定しており、スコアが高い範囲（黄緑から黄色）で維持されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月5日から6日にかけて中間の行で急激な変動が見られます。この部分は特にスコアが低く（暗紫色）、他の期間に比べて顕著です。
– この変動は、何らかの一時的な政治的イベントやニュースによる影響の可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化はスコアの変動を示しており、青から緑、黄色にかけてスコアが高くなります。暗色はスコアが低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**
– 異なる時刻（行）で関連性があるか否かを示す明確なパターンは確認できませんが、特定の時間帯でスコアの急落や急上昇があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 中央の行が最も変動が激しく、上部および下部の行は比較的安定しています。この差異は政治イベントの影響が特定の時間帯に集中している可能性を示しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 政治的な不安定要素があることを示唆しており、特に中央の急激な変動は市場や市民にネガティブな影響を与える可能性があります。
– 安定している期間・時間帯を意識して政策や活動を行うことが戦略的に有効かもしれません。
このような分析は、政策決定者やビジネスリーダーがリソースを最適に配分する一助となるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– カテゴリ8では、途中で濃い紫の低スコアを示す日があり、その後明るい緑に変わっていく様子が見られます。
– カテゴリ16も同様に、低スコアから明るい緑へと上昇しています。
– カテゴリ19では、数日間の紫のスコアが消え、緑に変わる傾向が見られます。
– 全体として、日が進むにつれてスコアが上昇するトレンドが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– カテゴリ8と16で、特定の日に紫のスコアが現れ、その後急激に緑へと変わる現象が観察できます。これが外れ値として考えられるでしょう。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の変化は、個人のWEIスコアの変動を示しています。紫が低スコア、緑は高スコアを意味し、色の濃淡でスコアの高さが直感的に感じられます。
4. **時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯における複数のカテゴリが類似したカラー変化を示すことから、ある一定の要因がそれぞれのカテゴリに共通して影響を及ぼしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じカテゴリ内での一貫性のあるカラーパターンが相関を示唆します。外れ値の日の前後で類似の色変更が見られることから、スコアの変動には何らかの共通のイベントや要因が影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 政治的イベントや個人の影響力などの要因が、特定の期間中にWEIスコアに変化をもたらしている可能性があります。
– 一時的な低スコアが回復していることから、外部の要因による一過性の影響があったが、持続的な影響は避けられたことを示します。これにより、特定の個人や団体の信頼性や影響力が回復しているというポジティブな社会的影響が考えられるかもしれません。
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
– **上昇トレンド:**
– ヒートマップ上では、色が左から右へ濃い紫から明るい緑や黄色に変化しています。これは、時間と共に評価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5日の急激な変動:**
– 特に注目すべき点は、7月5日に評価が急上昇している点です。この日を境に急激にスコアが高くなっています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色と密度:**
– 色は評価スコアを示しており、暗い紫が低スコア、明るい黄色が高スコアを意味します。密度や広がりには大きな差異がなく、一定の周期がないことが示唆されます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **時間帯の違い:**
– 午後よりも夜にかけてスコアが低くなりがちですが、全体的な上昇トレンドに影響は見られません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係:**
– 時間帯別では大きなばらつきがあるように見えますが、全体的なスコアの上昇に寄与しているのは朝から昼にかけての時間帯です。
### 6. 直感的な洞察と社会への影響
– **社会的・政治的インパクト:**
– これは政治カテゴリーのデータであり、一般的な評価や信頼度が高まっていると解釈できます。評価が上昇している場合、政策や社会に対する信頼が増している可能性があります。
– **ビジネスへの示唆:**
– 政治的状況の改善や安定化が起因している可能性があり、投資や市場信頼が改善する兆候と考えられます。企業はこのトレンドを活かして戦略を調整することができるでしょう。
この分析は、データの視覚的特徴に基づき、直感的かつ分析的な視点を提供しました。
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（目的構成指標）の相関関係を可視化しています。以下に、このヒートマップから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは「トレンド」というよりは、各指標間の相関の固定された関係性を示しているため、時間的なトレンドは特にありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関係数が0.5を下回る部分は少なく、全体的に高い相関が見られるため、特別な外れ値や急激な変動は見当たりません。
3. **各プロットや要素**:
– 色が濃い赤に近いほど、正の相関が強くなります。たとえば、「総合WEI」と「個人WEI平均」は高度に正の相関（0.95）があります。
– 青色に近づくほど、正の相関が弱まりますが、このヒートマップでは全体的に強い相関が多いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ヒートマップ自体は時系列データではなく、360日間の期間を通した相関関係を示しています。したがって、時系列のトレンドよりも、構成要素間の全体の関係性を捉えるために用いるのが適しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（健康状態）」は他の指標に比べ、全体的に相関が低めであることが特徴です（最低 0.42、他に比べて顕著に低い）。
– 「総合WEI」や「社会WEI（公平性・公正さ）」との間で特に強い相関が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 多くの分野で正の相関が高いことは、政治や社会における政策が幅広い領域で統一的に影響を与えている可能性を示唆します。
– 「個人WEI（健康状態）」が他の指標と弱い相関を示す点は、健康政策の独立性や他の指標からの影響を受けにくい性質を示しているかもしれません。このことは、健康政策の独立性を高める必要性を示唆している可能性があります。
– 高い相関は、政策立案者が多面的なアプローチを考慮する必要があり、特定の指標の改善が他の指標にも波及効果をもたらすことを示唆しています。
このヒートマップは、社会や政策の多層的な影響を把握し、より包括的な政策策定に資する有用な視点を提供しています。
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:
以下は、提供された箱ひげ図についての詳細な分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 各ボックスの位置から、スコアの中心がそれほど劇的に変動していないように見えます。ただし、社会WEIや個人WEIの中での違いが明確に示されており、特定の属性が他の属性よりも高いまたは低い傾向があることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのカテゴリで外れ値が観察されます。特に、社会WEI（公平性・公正さ）や社会WEI（共生・多様性・自由の保障）のようなカテゴリで顕著です。これらの外れ値は、特定の期間や地域での大き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**
– 各ボックスの幅とヒゲが示すように、WEIスコアの分布はカテゴリごとに大きく異なります。色分けは、おそらくマトリクス間の関係性を示していると考えられます。
– 中央線は中央値を示し、ボックスの上下の端は、四分位数を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なるWEIタイプ間での分布比較のため、時系列的な関連性というよりも、それぞれの属性のスコアの範囲と中心傾向を比較するためのものです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ボックスが重なっている部分がないため、各WEIタイプは独立して評価されています。それぞれのタイプのスコア範囲が異なり、関連性は色分けで直感的に認識されるかもしれませんが、直接的な相関関係は視覚的に示されていません。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– グラフから得られる直感として、各WEIタイプは異なる課題や強みに直面していると思われます。高いスコアを示しているカテゴリは成熟度が高いか、あるいはポジティブな社会経済的環境を示している可能性があります。
– 社会やビジネスへの影響としては、特定のカテゴリでスコアが低い場合、政策や戦略の見直しが必要であることが示唆されるかもしれません。また、高いスコアのカテゴリは維持または向上のための投資が推奨されます。
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:
1. **トレンド**:
– データの分布は、第1主成分に沿った傾向がやや見られます。全体的に右上がりの分布で、一部のデータは第1主成分の正の値に集中しています。これは、データが第1主成分に強く影響されていることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分が-0.6あたりに外れたデータが見られます。また、いくつかの点は第2主成分で-0.15付近に位置しており、このエリアは他のデータポイントからやや離れているため注目すべきです。
3. **各プロットや要素**:
– 点の密度が高いエリアでは、特定の要因が似た影響を与えている可能性があります。特に第1主成分が0から0.2、第2主成分が-0.05から0.05のエリアで高密度です。
4. **複数の時系列データ**:
– 直接的な時系列データではなく成分分析ですが、第1主成分に対してデータが時間とともにどう変化するか示している可能性があります。具体的なトレンドを確認するためには別の手法が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間には明確な相関は見られませんが、第1主成分がデータの大半に強い影響を及ぼしているようです。
6. **直感的な洞察**:
– 政治的なデータを扱っているため、第1主成分が政治的環境や政策による主要な影響を示しており、それに対する第2主成分の影響が個々の出来事や紛争などかもしれません。これらのデータを解析することで、政策の影響力や異なる要因の関連性について洞察を得ることができるでしょう。この理解は、政策立案者や分析者にとって重要です。これが社会の動向や政策の効果にどのように影響するかを理解する手助けになります。
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。
