📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
**1. 時系列推移 (Trends Over Time)**:
– **総合WEI**: 初期のWEIスコアは安定しておらず、7月初めに大きな変動が見られます。その後、7月1日からが大幅な増加を示し、で7月20日までの間に変動しています。WEIスコアの増加は、社会全体の安定的な向上を示している可能性があります。
– **個人WEIと社会WEI平均**: 個人WEIは比較的安定していましたが、7月7日から顕著な上昇が見られました。一方で、社会WEI平均は7月6日から11日にかけて大幅に上昇し、その間WAスコアが高レベルまで達していることから、社会的要因の影響が強いと考えられます。
**2. 異常値 (Anomalies)**:
– 特に異常値は、異常に低いスコア（例えば7月2日、6日などの日付）が目立ちます。この低スコアに関して考えられる背景として、経済危機や政治的変動、社会的不安が挙げられます。
**3. 季節性・トレンド・残差 (STL Decomposition)**:
– **トレンド**: 長期的なトレンドは、全般的に上昇傾向を示していますが、直近では急激な変動も観察されます。
– **季節性**: 時間帯による微細な増減が見られ、特に社会的要因が高く働く時間帯（夕方や夜間）はスコアが高い傾向。
– **残差**: 説明できない変動部分がいくつか存在しており、今後さらに精細なモデルで理解を深める必要があります。
**4. 項目間の相関 (Correlation Between Components)**:
– 社会基盤、持続可能性のスコア間で高い相関が見られます。これらの要素は相互に影響し合って、社会全体のWEIスコアに影響を与えていると考えられます。
**5. データ分布 (Data Distribution)**:
– 箱ひげ図から、いくつかの異常値が確認されます。中でも、自由度と自治、心理的ストレス、社会の公平性は変動が大きく、個人の心理的要因と政策的な公平性に依存することが示唆されています。
**6. 主な構成要素 (Principal Component Analysis; PCA)**:
– **PC1**の寄与率が高く、総合WEIのスコアに最も大きな影響を与えている可能性がある。PC1はおそらく、社会の持続可能性、インフラ、そして多様性に関連する要素を捉えています。
– **PC2**は寄与率が低いため、二次的要因として見て良いでしょう。
### 考察と提案
– **持続的な上昇を維持するため**には、特に社会的要因である「公正さ」と「持続可能性」を高く保持することが重要です。
– **突発的な低下**に対応するための柔軟な社会政策や経済対策が求められます。異常値の日付に注目して、予防対策や対応策を計画することが推奨されます。
– 今後のデータ収集では、より詳細な個人と社会の活動や政策の影響を明らかにする重要性が強調されます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察:
1. **トレンド**:
– 全体的に二つの期間に分かれており、初期の期間はデータが集中しているが、その後データがグラフ上の他の部分に移動しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ群にはいくつかの外れ値が見られます。これらは異常値としてマークされています。
– 二つのデータクラスタ間に大きなギャップがあります――急激な変動を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は「実績（実績AI）」を示し、最初の期間に集中しています。
– 緑色の点は「前年（比較AI）」を表し、後半の期間に集中しています。
– 色や形状は、異常値や予測手法を示しています。紫色の線は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**:
– 実績データと前年データの間に時間的な隔たりがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の青いデータ点群と、後半の緑色のデータ点群には直接的な相関は見られませんが、それぞれのグループ内で一貫性のある分布が見られます。
6. **直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– 初期のデータ群の後に大きなギャップがあり、これは政策の大きな変化や環境の変化を示唆しているかもしれません。
– 後半のデータ群は比較的安定しているように見え、新しい政策や状況が整った後の安定状態を示唆している可能性があります。
– 社会やビジネス上では、このようなデータのシフトは影響力のある政策変更や環境の変化を予感させ、人々やビジネスがその変化に適応する必要があることを示しています。
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:
グラフを分析すると、以下の視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 初期の期間（2025年7月から9月）では、実績のスコア（青い点）は比較的一定であり、0.6から0.8の範囲での横ばいが見られます。
– その後の半年間にはデータがなく、情報が途切れています。
– 2026年5月以降のスコア（緑の点）はやや増加傾向を示し、0.6を下回ることなく上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年の初期データに一つの外れ値（黒い囲み）が確認できます。これが傾向を歪める要因として注目されるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、初期の観測から得られたスコアを表します。
– 緑の点は前年のスコアで、最近の数値がどのように変化しているかを比較するために使われます。
– 紫やピンクの線は、異なる回帰モデルを用いた予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 結果が分かれている期間があるため、予測と実績の間の比較が難しい状態です。
– 予測は実際のデータとは異なる傾向を示していますが、2026年以降の緑の点からは一致度を比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータは狭い範囲に分布する一方で、後期のデータはやや広範に分布しており、スコアが上昇する傾向があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 初期の安定したスコアから、予測や実績に基づくパフォーマンスの評価が必要です。
– 社会や政治的な影響としては、予測モデルがどの程度実用的か、さらにデータが改善されるかが注目点です。
– 長期的な観測が求められ、データの取得とモデルの精度向上が重要と考えられます。
このように、実績データの充実や予測精度の向上が、この政治カテゴリにおけるより良い意思決定を支えるでしょう。
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:
### グラフ分析と視覚的な洞察
1. **トレンド**:
– 2025年7月から11月にかけて、実績データは0.6〜1.0の範囲で乱れています。
– 2026年5月以降に前年度（緑のマーカー）が急上昇に転じることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年の実績データには、0.6付近において異常値が存在します。これは専門家の評価が一時的に低下したことを示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 丸い青いマーカーは実績値で、高い変動を示しています。
– 薄い緑のマーカーの集まりは前年度のデータで、後半での上昇傾向を示しています。
– ピンクがかった線は様々な予測アルゴリズムの結果で、大きく異なる傾向が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には一致が見られず、予測アルゴリズムによる予測結果は実績値との乖離があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 線形回帰と決定木回帰が実績値をうまく捉えていない様子です。ランダムフォレストはより実績に近い予測を示しているようです。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 社会政治的なスコアが不安定な時期と、その後の急上昇期が示されています。これは政策的な変更や社会情勢の変化が影響している可能性があります。
– 予測モデルの乖離は、政治的・社会的ダイナミクスの予測の難しさを示唆しており、既存の予測手法の改善を試みる必要性があります。
ビジネスや社会において、このような異常な変動は政策立案者や企業戦略担当者にとって重要な意思決定に影響を与える可能性があります。特に政策や社会動向のモニタリングにおいて、現状の変動を正確に捉えることが求められます。
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:
以下のグラフに関する分析結果を示します。
1. **トレンド**
– グラフには明確な上昇または下降のトレンドが見られません。
– 評価日が2025年7月から始まり、2026年5月にかけて、左側のデータ（青色の実績）は範囲が狭まり、右側では予測（緑色）がクラスターとして現れているため、季節的または周期的な変動は見られない状態です。
2. **外れ値と急激な変動**
– 青色の実績データにはいくつかの異常値が黒い円で囲まれ、特に左上部分で確認されます。
– 急激な変動はありませんが、初期の実績データが全体的にばらついていることが見られます。
3. **各プロットや要素**
– 青色は実績データ、緑の点は過去の比較を示しています。
– 紫、紺、ピンクの線はそれぞれ線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰を示し、予測のモデル方式ごとに異なる傾向を示しています。
– 灰色の影は予測の不確かさ範囲を示し、2025年7月の実績データ周辺に設定されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績（青）と予測（緑）の間に顕著な関係性は見られませんが、過去の比較（緑）が2026年に集中しています。
– 予測の異なるモデル間では、予測範囲が広がっており、 頻度分布が重ならない部分があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データにはばらつきがあり、異常値を除くと平均的なスコアは比較的安定しています。
– 予測されたデータはクラスター化しており、モデルによっては微妙に異なるパターンを描いています。
6. **直感的に感じることと社会・ビジネスへの影響**
– 実績データのばらつきや異常値は、政治的または経済的な不安定要因が存在する可能性を示唆します。
– 予測データの集中は、各モデルによる安定した見通しを示していますが、モデル選択による不確かさが影響を与えるかもしれません。
– 経済的余裕の可視化は、政策決定者にとって重要であり、予算や政策の調整において考慮されるべきです。
このグラフは、時間経過による個人の経済的余裕を様々な予測手法を用いて分析され、それに基づく政策形成のための参考となりえます。
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:
このグラフは、個人の健康状態を示すWEIスコアの時系列データを表しています。以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. トレンド:
– グラフの左側は過去の実績データ（青いプロット）で、右側は予測データ（緑色）です。
– 実績データは概ね横ばいで、予測データも同様の範囲内に収まっています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 異常値として示された点（黒縁のプロット）が、実績データの中にありますが、著しい変動は見られません。
3. 各プロットや要素:
– 青色のプロットは実績データを示しており、安定した健康状態を表しています。
– 緑色のプロットはAIによる予測で、今後の健康状態の安定度を示唆しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 予測には異なるAIモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が用いられ、紫やピンクの線で示されていますが、大きな違いは見られません。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績と予測の間に大きな乖離は見られず、相関が強いことが示唆されています。
– データの散布範囲は狭く、健康状態が一貫して保たれていると考えられます。
6. 人間の直感と社会への影響:
– 健康状態が安定していることは、当人にとって良好な状態であり、社会的にも健全な状態の維持が期待されます。
– 医療や健康政策の観点からも、安定した予測は戦略の策定に有用です。
全体として、このグラフは個人の健康状態が安定していることを示しており、予測されたデータも同様の安定を予示しています。これは、健康管理の継続や予防的アプローチが成功している可能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:
このグラフは、個人の心理的ストレス（WEIスコア）の変動を時系列で示しています。以下に、このグラフから得られる主要な洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフは左側に集中した青色の実績データ（実績AI）があり、一定の変動が見られます。
– 右側の緑色で示された部分は前年のデータ（比較AI）で、新しい期間を反映していることが示唆されます。
– トレンドとしては、はっきりとした上昇や下降のパターンは観察されません。変動は主に一定範囲内で起きているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のプロットの中に異常値があり、それらは黒の円で囲まれています。
– 大きなスコアの外れ値は、特定のイベントやストレ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**
– 青色は実績データ、赤色の×は予測データを示しています。
– 線は異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づく予測を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を表します。
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の比較が可能で、予測が実績とどの程度一致しているかが観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 同じ時系列内で過去のデータとの比較が強調されており、予測の妥当性を評価するのに役立ちます。
6. **直感的感覚とビジネスや社会への影響**
– ストレスレベルが一定範囲内で安定していることは、安定した心理的健康状態を示すかもしれません。
– ビジネスや政策決定においては、異常値が観察された際に、その要因を探り、改善策を講じることが重要となります。
このグラフは、ストレス管理や政策の評価に役立つツールとして機能し、人々の心理的健康を理解するための洞察を提供します。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの初めから中盤にかけて、評価スコアの値は0.6〜1.0の範囲で横ばい状態にあります。終盤になると、以前のデータとやや異なる配置でデータが配置されており、何らかの変化が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイントには外れ値が散見されます。これらは特定の出来事や予測エラー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**:
– 実績データ（青）は0.6〜1.0の範囲に集中しています。予測の中央値や範囲外にある点では、モデルの予測精度や外部要因の影響によるものと考えられます。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測は、データの傾向や分散を反映し、多様なモデルが適用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデルに基づいたプロットは、それぞれ異なる予測精度と傾向を示しています。モデル間の誤差や一致不一致が見られることでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布の中に特定のクラスタが存在する場合、相関を示唆しているかもしれませんが、視覚的には識別が難しい部分もあります。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**:
– 見る人は、政治環境の変動や組織の自由度と自治の変化を感じるかもしれません。特に、突然の変化や外れ値の存在は、政策変更や外部要因による影響を示唆しています。
– ビジネスや社会的に見れば、この変動が企業のリスク管理や戦略設定に影響を与える可能性があります。外部の政治的要因が組織の運営や方針にどのように影響するかを慎重に分析する必要があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側（2025年中頃）から右側（2026年中頃）にかけて、データの進展を見ると明らかに変動していることがわかります。特に、左側のデータ（2025年）では比較的幅広いスコア分布が見られるのに対し、右側（2026年）ではスコアがある程度一貫しているように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータには、異常値でマークされているポイントがいくつか存在しています。これらは標準偏差の範囲を超えたもので、特定のイベントや要因による影響があった可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実績のデータを示し、過去のスコアが統計的にどのように変化したかを示しています。
– 緑色の点は前年の実績を示し、比較基準となります。
– 紫や青紫の線は予測モデル（線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による将来のスコアの予測範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 2025年から2026年にかけて、異なる予測モデルによるスコアの推定値と実績値の相関を見ることで、モデルの予測精度を評価できます。特定のモデルが異なる結果を予測している場合、それらの背景にある要因を検討する必要があるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 二つの異なる年のデータ分布（2025年と2026年）は、それぞれ異なる特徴を持っており、これにより日付間の相関を確認することで、長期的なトレンドや変化を分析できます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 2025年のデータにおける広い分布と異常値の出現は、政治的イベントや政策の導入が公平性・公正さに大きな影響を与えた可能性が示唆されます。
– 2026年にはデータ分布がより集中していることから、政策が安定的になりつつある、あるいは社会が調整を進めている可能性があります。
– ビジネスや社会において、このようなデータの変化は、政策改善の成果や社会的安定性の向上を示し、信頼性のある基盤が形成されつつあると解釈できます。この結果は、将来的な政策計画や意思決定に役立つ指標となり得ます。
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**
– 全体的には、データが二つの期間に分かれていることが分かります。前半（2025年中）で実績AIと予測AIのスコアが高い位置に集まっています。後半（2026年）は、前年の比較AIのスコアが一貫して高い位置に再び集まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い丸で示されており、2025年の初期に集中しています。
– スコアの変動は、評価日ごとに予測スコア範囲内で枠線が示されており、特定の急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点（実績AI）と赤い×（予測AI）が前半に集まっており、精度が高いことを示唆しています。
– 緑色の点（前年の比較AI）は後半に広がっており、前年のスコアが一貫していたことを示しています。
– 灰色のシェーディングは予測の不確かさを示しており、安定した範囲に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 2025年のトレンドは、実績データが予測データに一致していることを示しています。2026年へのシフトは、前年と準じたパフォーマンスという前年比較が一貫していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体として、2025年中に実績AIと予測AIが強く相関しています。2026年のデータは比較AIの数値が高く、自律性が維持されていることを表しています。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– このグラフから、2025年の高い実績と予測に対する信頼と2026年の連続性が見て取れます。継続的かつ高水準のパフォーマンスが示されており、持続可能な社会システムが効果的に働いていることを示唆しています。
– 社会的には、政策の安定性や持続可能性が現れており、自治体や政策立案者にとって有用な指標となり得るでしょう。また、ビジネスにおいても長期的な投資の予見としてこれらのデータを活用できる可能性があります。
この分析から、持続可能性と信頼性を担保した政策がしっかりと機能していることを示す、安心感のあるビジュアルインサイトを提供するでしょう。
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、社会基盤と教育機会に関するWEIスコアの動きを示しており、以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として、特定の期間ごとに変動があります。詳細には、新年度からの増減が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値とされるデータポイントが過去のデータに存在しています。これが突発的なイベントやエラーの可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績値を示しており、黒色の丸で囲まれた点が異常値を示しています。
– 紫やピンクのラインはそれぞれ異なる回帰モデルを用いた予測を示しています。これらは、スコアの予測トレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測が重なって時間を追って展開しており、異なるアルゴリズムによって多少異なる予測トレンドが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と異常値との間で明らかな差異が見られ、これは特定の要因による一時的な変動を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるかもしれないのは、特定の予測モデルによる将来のスコア改善の可能性や、予測の不確実性です。
– ビジネスや政策決定への影響として、教育や社会インフラの強化策が今後のスコア改善に重要であることが示唆されます。特に異常値が示す不安定要因を減少させるための対策が求められるでしょう。
このグラフは、政策立案者が社会基盤の現状を把握し、将来への計画を立てるための指針となります。
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:
グラフを詳細に分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 2025年の前半には、WEIスコアが高いレベル（0.8付近）で安定しており、実績AIのデータポイントが集中しています。
– 2026年に向けて、スコアが0.6付近にシフトしています。予測AIによる予測値が示されており、異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によっても全体的な傾向に大きな変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年にはいくつかの異常値が見られ、通常の範囲外のデータがあります（黒い丸）。
– 予測の不確かさ範囲が灰色で示されており、2026年の予測にはある程度の不確かさが含まれることがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績（実績AI）を示し、データが密集していることから信頼性が高い期間のデータと見られます。
– 緑の点は前年（比較AI）のデータで、前年と比べてスコアが下がっていることを示しています。
– 各予測モデル（ピンク、紫、青）は、それぞれ異なる手法による予測で、全体としての傾向は類似していますが、細かなスコア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**:
– 実績データと予測データの間には顕著なシフトが見られ、2026年にかけてのスコアの減少傾向を指摘しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2025年の高いスコアと2026年の低下スコアの間には、何らかの政策や社会的変化が関与している可能性があります。
6. **直感的理解とビジネス・社会への影響**:
– このグラフから、人間が直感的に感じ取るのは、政策の変化が社会のWIE（共生・多様性・自由の保障）に対して否定的に働いている可能性です。これが事実であれば、政策・戦略の見直しが求められるかもしれません。
– このような変動は、社会の安定性に対して長期的な影響を及ぼす可能性があり、ビジネス環境や公共の福祉に関連する影響を検証する必要があるでしょう。
全体として、データは機械学習モデルを用いて慎重に分析されており、将来的な展開に対応するための戦略を考える上で重要な手がかりとなります。
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、提供された総合WEI時系列ヒートマップについての分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 各日付にわたって時間帯ごとの色合いが変化しているため、時間帯によってスコアに違いがあります。
– 特に日中の時間帯（7時～15時）に色が明るく、評価が高い値を示していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日以降、スコアは明るい色（高スコア）に変わり、そこに至る数日間で急激な上昇が見られます。
– 一部の時間帯にダークな色があることから、特定の時間に低いスコアが継続しているか、一時的に低下したと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はスコアの高さを表しており、黄色が高スコア、青や紫が低スコアを示しています。
– 同日内でも時間によって大きなばらつきがあり、時間帯による評価の変動が伺えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる日付で同じ時間帯のスコアの変動を観察でき、それらがどのように一致しているかまたは異なっているかを確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一般に、スコアは早朝から日中にかけて増加し、夕方にかけて減少する傾向が見られます。
– この傾向は曜日や日付に関係なく、一貫している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– ビジネスや社会への影響として、特定の時間帯にイベントやアクティビティを重点的に配置することで効率を上げる戦略が考えられます。
– 社会全体では、政治的な活動や議論が特定の時間帯に集中する傾向があることを示唆しており、メディアや情報発信もその時間帯に調整すると効果的かもしれません。
この分析を通じて、どの時間帯が影響力を持つかを理解し、それをもとに戦略的な計画を立てることができるでしょう。
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:
直感的なAIとして、このヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**
– データは2025年7月初旬から20日までの日付ごとに記録されています。
– 主に色の明度（明るさ）が変化し、特に7月5日から17日ごろにかけての上昇トレンドが顕著です。この期間中、スコアは上昇していることがわかります。
– 7月18日以降、暗くなりスコアの低下が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に7月5日と7月18日に急激な変動があります。これは、スコアが大きく変動していることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の明度がスコアを示し、黄色が高スコア、紫が低スコアを表現しています。
– 特定の時間帯（7時から8時、15時から16時）で顕著な変化が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとにスコアの変動があり、一日の中で異なる時間帯に異なるスコアの傾向が見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各時間帯の変動は、全体的な上昇・下降トレンドに寄与しており、特定の時間に集中するパターンが見えます。
6. **ビジネスや社会への影響】
– 政治的な意思決定において、特定の時間帯に活動が集中している可能性があるため、その時間における動きは重要です。
– スコアの急激な変化は、重要なイベントや発言に起因している可能性があり、政治的な意思決定に直接影響を与えると考えられます。
このグラフは、時間帯ごとの政治的な動向を示唆しており、情報の分析や戦略の実施に有用な洞察を提供します。
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**
– 360日間の内、特定の期間において色の変化（特に青から緑、黄色への変容）が見られ、社会WEI平均スコアが改善または悪化している可能性を示唆しています。
– 色の変化は、周期的な変動を示しているかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の時間帯（特に毎日同じ時間）で急激な色の変化があり、特定の要因による影響がある可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡は、スコアの高さや低さを示しています。濃い色（青や紫）は低いスコア、明るい色（黄色や緑）は高いスコアを示しているようです。
– 時間帯によりスコアの変動に顕著な差が見られるため、特定の社会活動や出来事が影響しているかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間ごとの違いがはっきりと見えるため、時間帯ごとの政策の影響や社会的な出来事と強く関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯によってスコアの変動が異なり、夜間と昼間では異なる変動パターンが見受けられます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 社会WEI平均スコアの変化は、社会的な安定性や政策の効果、あるいは社会情勢の変化を反映している可能性があります。
– ビジネスにおいては、特定の時間に集中して活動するか、効果的な政策を打ち出すための指標として利用できるデータです。
– 社会に対しては、見えている変動が市民の生活や社会構造に影響を及ぼしているポイントを示せるため、政策決定者にとって有用な情報となり得ます。
この分析を基に、さらなる調査やデータ収集が推薦されるでしょう。特に、急激な変動の背景要因を探ることで、より正確な戦略的判断が可能となります。
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:
この相関ヒートマップは、政治カテゴリにおけるさまざまなWEI（幸福・環境指数）項目間の相関関係を示しています。以下はこのグラフから得られる洞察です。
### 1. トレンド
– ヒートマップ自体は時系列データを示しているわけではなく、個々の項目間の相関を一目で把握するためのものです。したがってトレンドではなく、相関の強さを示します。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値というより、相関の弱い箇所が特異点と見なされる可能性があります。「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」、「個人WEI（自由度と自律）」はやや低い相関値を示しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 色の濃さが相関の強さを示し、赤い色は正の強い相関、青い色は負の相関または相関が弱いことを示します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各項目の相関から、例えば「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は多くの他項目と高い正の相関を持つことから、幅広く影響を及ぼす要因である可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「個人WEI平均」と「社会WEI平均」や「総合WEI」と高い相関があります。全体的に、社会的な要素と個人の幸福度は連動している傾向が見受けられます。
### 6. 直感的に感じることとビジネスや社会への影響
– 高い相関が示されている項目は、政策立案や改善施策において統合的に考えるべき領域である可能性があります。
– 例えば、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と多くの項目との高い相関は、これらを重視する政策が他の幸福度指標の向上にも寄与することを示唆します。
– 経済的な要因が心理的ストレスや自由度と低い関連性を持つことは、経済的な施策以外の対策の必要性を示すかもしれません。
このようなヒートマップを分析することで、相関関係が密接である項目に対して、どのように資源を配分するのが効果的か、全体的な政策方針を見直す手がかりになるかもしれません。
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:
このWEIスコア分布比較（箱ひげ図）を分析すると、以下の洞察が得られます。
1. トレンド:
– WEIスコアには明確な上昇や下降のトレンドは確認できず、比較的安定している印象を受けます。
2. 外れ値や急激な変動:
– 「個人WEI平均」や「個人WEI（心地良さ・生活満足）」などでは外れ値が確認できます。これらの分野ではスコアの変動が大きいことが示唆されています。
3. 各プロットや要素:
– 各箱ひげ図の箱の長さはデータの分布の広さを示しています。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」は中央値が高い一方、データの散らばりが大きく、価値の変動が多様であることが伺えます。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 複数のWEIタイプ間でスコアの相対的位置が異なり、特定の分野で一定のスコアが安定した傾向が見られない場合があります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の擁護）」と他のWEIタイプとの間に相関が強くない可能性があります。これは個人および社会の要因がスコアに異なる影響を与えていることを示しています。
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:
– 個々のWEIスコアが多様であることから、一律な施策ではなく、カスタムメイドのアプローチが必要であると感じられるでしょう。
– 外れ値の存在は、特定のサブグループが標準からの逸脱した状況にある可能性を示し、これに対する社会的対応が求められます。
このグラフは、個人や社会の多様な側面がWEIスコアに影響を与えていることを示しており、政策決定者にとって様々な視点を考慮する契機となり得ます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフ上の点は無秩序に散らばっており、特定の方向へ集中する傾向は見られません。これにより、強い上昇または下降のトレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下と右上の端に比較的孤立した点が見られますが、極端な外れ値としては特に目立ちません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は、主成分分析の結果を示しており、各要素（点）間の距離がデータ間の類似度や相違を表していると考えられます。
– 第1主成分（寄与率 0.77）はデータの大部分の変動を説明し、横軸上の変動が大きいことを示しています。
– 第2主成分（寄与率 0.08）は縦軸上の変動で、相対的に小さな情報を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このプロット自体は時系列の推移というより、データの分布やクラスターを示すものです。時間的な関係性を直接見るのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関は見られませんが、多くの点が右側（第1主成分が正値）に集まっており、第2主成分が0付近であることから、特定の条件で共通している点が多い可能性があります。
6. **直感的な理解と社会への影響**:
– 政治データに対するPCA分析であるため、各主成分が異なる政治的要因を表している可能性があります。
– 第1主成分が高い寄与率を持つため、主要な政治的影響因子と見なされ、多くのデータがこの成分軸に沿って並んでいます。
– 社会への影響として、このような分析は複雑なデータを要約し、大局的な傾向をつかむために役立ちます。特に政策決定や戦略立案の指針となる可能性があります。
この分析はデータへの高次元な視点を提供し、従来の分析手法だけでは見えにくかった構造的なパターンを可視化することに利用されます。
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。