📊 データ分析（GPT-4.1による）
データの分析を行うと、以下の点が重要な傾向、異常、そしてパターンとして見られます。
### 時系列推移
1. **総合WEIスコアのトレンド**:
– 初期の段階（7月1日～6日）はスコアが0.6から0.7の範囲で変動しており、特に7月6日には低下（スコアが0.59）し、明らかな低下期間があります。
– その後、7月7日以降は全体的にスコアが上向きになり、明確に0.8以上の値を示すようになります。
– 特定の日（例えば7月11日）においてスコアが0.87を示すなど、異常な高値を記録しています。
2. **個人および社会WEI平均**:
– 個人WEI平均は初期に不安定でスコアが低めですが、その後、徐々に安定して0.7後半から0.8前半を維持しています。
– 社会WEI平均は7月7日以降急激に高まり、安定した上昇傾向を示しており、0.9に近づいています。
### 異常値の検出
異常値としては、例えば、7月6日と7月19日における総合WEIの突然の低下とそれに続く急上昇が報告されています。これは、社会或いは個人の特定のイベント（例えば経済的なショックや政策の変更）が原因と考えられます。
### 季節性・トレンド・残差
– 季節的なパターンは微弱である可能性があり、短期間のデータなので長期的なトレンド分析は困難ですが、7月7日以降はトレンドが明らかに上昇しています。残差は軽微な変動しか示しておらず、全体的な安定性がありそうです。
### 項目間の相関
– 個々の項目において、経済的余裕や社会的持続可能性が総合ウェルビーイングに大きく貢献しています。相関が強い組み合わせとしては、社会的持続可能性と公平性・公正さが挙げられ、この2つの要素が社会WEIに強く影響している可能性があります。
### データ分布
– 箱ひげ図によるデータのばらつき分析では、多くのスコアが中央値を中心に比較的安定しており、大きな外れ値の影響は限られています。しかし、個別項目においては、健康状態や心理的ストレスが期間中に変動幅を持ちやすいです。
### 主要な構成要素 (PCA)
– 主成分分析においては、PC1が75%の寄与率を持ち、これは全体のWEIスコアにおける変動要因の多くが個人の経済的または社会的因子によって説明されることを示唆します。PC2は9%の寄与率ですが、小さな個別の影響を暗示しています。
このデータ分析を基に、政策的な解析や社会的インターベンションの方向性の指針を考える際には、特に7月7日以降のトレンドの向上要因をさらに詳細に調査することが有益と考えられます。
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:
このグラフに基づいて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期（2025年7月頃から2025年9月頃）は実績データ（青）が安定しており、0.6から0.8の間を推移しています。
– 後半（2026年5月以降）のデータ（緑）は、同様に安定していますが、やや高めのスコアで推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データにはいくつかの異常値（黒い円）が観測され、これらは安定したトレンドの中での例外です。
– 緑の範囲内において急激な変動は見られませんが、一部データ点が他と離れて存在しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績のデータを示し、安定した動きをしています。
– 緑のプロットは前年のデータであり、予測の指標として安定した動きを示しています。
– 紫色の線は予測範囲を示しており、モデルによる異なる回帰方法の予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年のデータは安定しており、両者の間に大きな相違は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年のデータはおおむね相関しており、類似した傾向を持っています。
6. **人間が直感的に感じることや影響**:
– 初期データの異常値は、政策や外部イベントによる一時的な変動を示唆しています。
– 全体の安定したスコアは、政治的な安定を示していると考えられ、社会的な安心感をもたらす可能性があります。
– もしこのWEIスコアが経済や政策の健全性を示すものだとすれば、後半の高めのスコアはポジティブな兆候と捉えられるでしょう。
全体的に、グラフは安定性とポジティブな傾向が見られ、ビジネスや社会に対して安心感をもたらすことが期待されます。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– グラフの前半（左側）では、WEIスコアが比較的一貫して約0.6〜0.8の範囲に集中しています。
– グラフの後半（右側新しい期間）では、スコアが同様に安定していますが、若干0.6のライン付近での変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の範囲内に、1つの異常値が識別されています。その他のデータポイントは密集しており、外れ値としては顕著ではありません。
– 時系列が新しい部分での変動は比較的小さいですが、以前のデータと比較するとやや分散が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績値を示し、特定の傾向として一貫したWEIスコアを表しています。
– 緑の点は前年のデータで、安定したトレンドを示しています。
– 紫、赤、ピンクの線は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によるもので、今後の可能性のあるスコアの推移を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青の実績値と緑の前年データは、全体的に類似の範囲で変化しており、今後の予測の基盤となっている模様です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は非常に集中しており、外れ値が少なく信頼性が高いことを示唆しています。また、予測データも実績データと同程度の分布を示しており、信頼性があります。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– このWEIスコアの安定性は、政治領域における個人の評価が大幅には変動していないことを意味し、相対的な政治的安定性や信頼感を示しています。
– ビジネスや社会的には、この安定性が投資判断や長期的な戦略の基盤として有用である可能性があります。予測されたトレンドが維持される限り、政治的変動が限定的であると期待できます。
この分析により、政治的状況や個人の影響力評価に関する洞察が得られ、今後の戦略策定に有益な情報を提供することができます。
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:
以下の点についてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青い点）は安定しており、WEIスコアが約0.8で横ばいの状態。
– 後半の緑色の点で示される前年のデータは、ややばらつきがありますが、一貫して上昇傾向にあることが見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い異常値（輪郭が黒い）は、他の実績データに比べて若干のばらつきがありますが、極端な外れ値は見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、緑色の点は前年のデータです。
– 紫とピンクの線は予測モデルの異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示し、モデルの範囲（xAI/3σ）も灰色エリアで示されています。
4. **関係性**:
– 実績と前年のデータは一貫しており、安定したWEIスコアを示しています。モデルによる予測範囲もそれを支持しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予想のスコアには大きな相関があるように見えます。モデルによる予測も実際のデータ力を反映しているようです。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– グラフからは、社会的なWEIスコアが安定しており、過去のデータが安定的な未来を予測することに寄与していることが感じられます。
– モデル間の予測の一致から、データ分析に基づく意思決定への信頼性が感じられます。これは政策形成やリスク管理において重要な要素です。
このグラフは、政治的安定性や社会的信用の一貫性の示唆として社会やビジネスにおいて有利に働く可能性があります。
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:
1. **トレンド**
– グラフには主に「実績（実績AI）」が左側に、そして「前年（比較AI）」として右側にプロットされています。
– 実績データは横ばい傾向が見られますが、予測方法によって少しばらつきがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の「実績（実績AI）」データには、異常値がいくつか観察され、これが図内で強調されています。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットが実績を示し、緑色が前年のデータを示しています。
– 黒い円で囲まれたプロットは異常値としてマークされています。
– 紫色やピンク色の線は異なる予測方法（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、実績データと比較して手法によりばらつきがあり、異なるアプローチの効果を見ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定の範囲内に収まり、密度が高いですが、異常値によってばらつきが示されています。
6. **直感的な洞察および社会への影響**
– WEIスコアが安定しているが、異常値が存在するため、政治的要因や不安定な要素が影響している可能性があります。
– 異常値が多いと、今後の政策やプログラムに影響を与える可能性があり、慎重な分析が必要です。
– ビジネスの場合、安定性は安心できる要因ですが、異常値による不確定要素はリスク管理の観点から注意が必要です。
このグラフを分析することで、WEIスコアの安定性と変動の原因を特定し、改善策を考えるヒントを得ることができるでしょう。
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:
まず、グラフを分析し、視覚的特徴とそこから得られる洞察を提供します。
### 1. トレンド
– 左側（開始時点）では、実績（青い点）はおおよそ0.6から始まり、急激な上昇は見られませんが、徐々に一定の範囲内で推移しています。
– 右側（後半）では、前年のデータ（緑の点）が表示されており、こちらも安定した水準で推移しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 一部の黒い円が「異常値」として示されていますが、これがどのように他のデータセットに影響を与えているかを考慮すると、全体としては安定しているように見えます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 実績（青い点）と予測（赤い×）は異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されていますが、予測の範囲内におさまっています。
– 異常値（黒い円）は、その精度や安定性を評価する上での重要な指標となります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と前年データ、そして予測データの関係を比較すると、異なる時間枠でも大きな変動やトレンドの変化は無いように見受けられます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと前年データは共に安定しており、予測データもそれに一致する傾向があります。このことから、データ間には強い相関があると考えられます。
### 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
– 健康状態が比較的安定していることは、ビジネスや社会における信頼性の維持につながります。
– 政治カテゴリーにおいて、安定した健康状態は政策決定の継続性や信頼性に寄与します。
– データの安定性は、予測モデルが信頼できることを示唆しており、今後の戦略的な計画策定において有用です。
全体として、このグラフは健康状態が安定していることを示しており、予測モデルによってその信頼性がさらに強化されています。
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
### 1. トレンド
– **期間の分布**: データは二つの異なる期間に集中的に分布しています。最初の期間は2025年の7月から9月、次の期間は2026年の同じ時期です。
– **トレンド特性**: 両期間とも大きなトレンドの変化は見られず、全体的に横ばいです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 若干の外れ値（異常値）が最初の期間において観察されます（黒丸で示されたデータポイント）。これらは通常の範囲から外れた値を示しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色の違い**:
– **実績データ**は青色で示され、散布されていることから個々のデータポイントが存在することを示しています。
– **予測結果**は緑色の点で示されており、今後の傾向を推測しています。
– **区間の表示**: 灰色の背景は実績データのばらつき（標準偏差の範囲）を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績（青色）と予測（緑色）は明確に分けられていますが、2025年から2026年への移行ごとにデータの間に顕著な関連性は示されていないようです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 予測方法の違いにより異なるピンクや紫の線が用いられていますが、全体として特定のパターンが見られないため相関は不明確です。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **直感的感覚**: グラフは個人の心理的ストレス指標（WEI）の一定範囲内で変動していることを示しており、重大なストレス変動は確認されません。
– **ビジネス・社会への影響**: ストレスレベルの安定は、政治領域での安定性を示唆し、リーダーシップや政策決定にポジティブな影響を及ぼす可能性があります。
このグラフからは、短期的には大きな変化が見られないという印象が強く、予測部分も実績と整合して安定した社会的・政治的状況を示しています。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフは2つの明確な時期に分かれています。2025年7月から2025年12月の青いプロット（実績AI）と、2026年6月頃の緑のプロット（推測または予測）。
– 2025年の後半はWEIスコアが0.5から0.8の範囲に集中しており、比較的安定しています。2026年のデータは全体としても散らばり、予測モデル間で異なる見解を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年には外れ値が見られ、そのスコアは約0.6付近です。
– 2026年の予測データの幅は広く、特に決定木回帰とランダムフォレスト回帰モデルでは予測にばらつきがあります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは過去の実績データで、安定していることを示しています。
– 緑色のプロットは2026年の予測で、これは異なるモデル間の予測のばらつきを示している。
– 束縛から外れるデータ（異常値）は予測の範囲外であることを示しています。
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の間で異なる傾向が見られ、現在の傾向が維持されるか、変動を予想していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測モデル間での強い相関は見られません。それぞれが異なる結果を出しているため、分布も異なります。
6. **直感と社会的影響**
– 直感的には、2025年の安定したWEIスコアに対し、2026年の予測におけるばらつきと不確実性が目立ちます。この不安定さは、政治的な自由度や自治に対するリスクや機会が増大する可能性を示唆しています。
– 社会的・ビジネスへの影響としては、予測モデル間の違いが意思決定に影響を与える可能性があります。特にランダムフォレストや決定木回帰の予測値が大きなずれを示す場合、それに対する対策が必要になります。
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:
このグラフについての分析は以下の通りです。
1. **トレンド**
– グラフは2つの異なる期間に分かれており、最初の期間は実績のデータ（青色）が多く、次の期間では昨年の比較データ（緑色）が見られます。
– 青色の実績は比較的安定したスコアを示しており、ほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色の実績データの中には幾つかの異常値が存在し、これらがデータのばらつきを示しています（黒い円で示されています）。
– 大きな急激な変動は一部で見られますが、全体的には一定の範囲（0.4-0.8）内で変動しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青色）のデータは基本的に安定していますが、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測それぞれで異なるトレンドを示しています。
– 緑のプロットは前年のデータとして示されており、前年と今年の実績の間には時間的なギャップがあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測（赤色）データの位置関係から、予測値が実績の範囲内に収まっており、モデルが大きな乖離を示していないことが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが示す範囲で、前年データも似た範囲に密集しており、似た傾向が過去から継続している可能性があります。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会的影響**
– 公平性・公正さを示すWEIスコアの安定性は、政治的・社会的な安定を示す可能性があります。
– 異常値は特定の政策や事件が社会の公平性に影響を与えた可能性を示唆しています。
– スコアの安定した傾向が続くことで、ビジネスや投資家にとっては予測可能性の向上につながるかもしれません。
全体として、このグラフは過去と現在のデータに基づき、安定した社会的公平性・公正さの指標を量る試みが見られます。データの密度や変動を詳しく見ることで、より具体的な政治的要因の分析が必要とされるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（実績AI）**: グラフの初期に青色のデータポイントがほぼ横ばいで密集しており、WEIスコアが大きな変動を示していません。
– **前年（比較AI）**: 緑色のデータポイントも横ばいで、実績AIと同様のトレンドを維持し、スコアは比較的一定です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（異常値）は、黒い円で表示されており、実績と比較して異常と見なされるデータがあります。
– この部分が異常として解析されていることから、特定のイベントや政策の影響を受けている可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– **青色（実績AI）**: 実際のデータ結果を示しています。
– **緑色（前年）**: 前年と比較してどのような変化があったかを評価するもので、非常に似た動きをしています。
– **灰色の範囲（予測の不確かさ範囲）**は、予測の変動性を示し、この範囲内での実績が期待されることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年のデータは非常に近い関係にあり、特に社会的または政策的な変化が無い状況を示唆しています。
– 予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は表示されていませんが、不確かさ範囲が示されており、予測モデルの精度がどの程度かを測る指標となります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 既存の実績データと前年のデータは高い相関があり、他の変数に依存することが少ない独立した変動を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– この安定したWEIスコアの維持は、政策の一貫性や制度の持続可能性が高いことを示唆しています。急激な変動や外れ値は特定のイベントや政策の転換が影響しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、この安定性はリスクの低い環境を示し、投資や意思決定に安心できる要素となります。一方で、外れ値が意味するリスクや不確実性に対する警戒も必要です。
全体として、グラフは安定した社会政策環境を反映している一方で、外れ値の出現を契機に細かな分析や対策が求められることを示しています。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **スコアの変動**: グラフは時系列データを使って、特定の期間内での社会基盤・教育機会のスコア推移を示しています。特に、2025年7月から2026年6月にかけて、実績データ（青色のプロット）は横ばいの傾向を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 黒い輪で示された異常値がいくつか存在します。これらは他のデータポイントから大きく外れており、例外的な事象や誤差の可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績データ**: 青色のプロットは実際のスコアを示し、継続的に一定の範囲で安定しています。
– **予測データ**: 赤い「✗」で示された予測は、線形・決定木・ランダムフォレスト回帰による異なる予測手法を表していますが、直感的にはあまり強い変化を示していません。
– **前年データ**: 緑色のデータは前年の比較データであり、スコアが若干の上昇傾向を示しているようです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と前年データ**: 前年と比較した場合、直近のデータは前年よりもやや高いスコアを示しています。これにより、全体的な改善が示唆されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **予測と実績の比較**: 各予測手法、特に線形回帰や決定木回帰の精度は実績データにうまく追随していない可能性があります。
### 6. 人間が直感的に感じるインサイトと影響
– **変化と予測**: データは全体として安定しているように見えます。この安定性は、教育機会や社会基盤が改善されているという安心感を与える可能性があります。
– **ビジネスや社会への影響**: 安定したスコアは、長期的な政策や計画の成功を裏付けるものであり、信頼の構築につながる可能性があります。また、安定したトレンドは、今後の計画策定におけるリスクの軽減に寄与するでしょう。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 全体的なトレンドとして、グラフの左側の過去から現在までの数値（青い点で示される実績）は高いスコアで推移している。
– 未来の予測部分（緑色のプロット）は、若干の下降傾向を示しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点で示された実績の中にいくつかの異常値が見られる（黒い円で囲まれた点）。
– 異常値は後半では見当たらない。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は過去の実績を表し、緑の点は未来の予測を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰といった予測手法の結果が示されているが、予測手法間の大きな差異は見られない。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測間でのスコアの乖離はあまり見られないが、一部の手法においてはスコアに若干の変動が観測される。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績は8以上で集中的に分布しており、予測も近い値に分布している。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 実績が高く安定していることから、共生・多様性・自由の保障の状況が良好である可能性が高い。
– 予測に若干の下降傾向が見られるため、今後の状況に注意が必要。
– ビジネスや政策決定者にとって、これらのトレンドを基にさらなる改善のための戦略を考慮する必要がある。
このグラフからは、社会の安定性と前向きな政策への高い期待が感じ取れますが、予測に基づき今後の改善が必要となる可能性が示唆されています。
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:
## グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体で見ると、色が左から右に進むにつれて、より明るい色に変わっていることが観察されます。これは、WEIスコアが時間の経過につれて上昇または改善していることを示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 15時台から19時台の間に一時的に濃い色（低スコア）が見られ、その後すぐに明るい色（高スコア）に変わっている部分があります。この変動は急激なものとして注目すべきです。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の変化はWEIスコアの上昇または下降を示しており、色の濃淡はスコアの高さを表現しています。より鮮やかな色（黄色に近づく）は高スコアを示し、暗い色（青または紫に近づく）は低スコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ヒートマップ上で、異なる時間帯のスコアが横に並んで比較されており、これらの相関関係を直感的に把握することができます。例えば、午後が比較的高いスコア（明るい色）が続いている一方で、朝は低いスコア（暗い色）が多いことが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特に18時以降の時間帯でスコアが著しく上昇する傾向があることが観察され、この時間帯が重要な役割を果たしている可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– スコアが改善する時間帯があることから、特定の社会的または政治的出来事がこの改善に寄与している可能性があります。ビジネスや政策のプランニングにおいて、こうしたトレンドの分析は重要です。特に特定の時間帯における活動の最適化や効果的な戦略の立案に活用できるでしょう。
以上の洞察は、この時系列ヒートマップが示すデータの特性を理解する助けとなり、政策決定者やビジネスリーダーにとって重要な指針を提供し得ると言えるでしょう。
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:
グラフは個人WEI平均スコアの時系列ヒートマップです。以下に視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて、特定の時間帯（特に朝の7時と15時）でスコアが高くなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日〜7月10日、7月14日〜7月17日にかけて、明るい色（高スコア）が目立ちます。一方、それ以前の日付は低いスコアの範囲です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、明るい色ほど高スコアを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯でスコアの変動が同期しているように見えます。午前と午後の高スコアが特に顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一日の特定の時間帯（朝と夕方）に高いスコアが多く見られます。これは、一定の行動パターンや社会的イベントが影響している可能性があります。
6. **直感的洞察と社会への影響**:
– この期間には特定の社会的または政治的イベントがあり、特定の時間帯に関心が集中している可能性があります。
– 高スコアの時間帯を分析することで、政策決定や社会イベントの影響を推測できるため、政治的な分析や調査に役立つでしょう。
このグラフから、特定の時間帯や期間を中心に社会的な関心が高まっていることを示唆しており、これを元に更なる詳細な調査が必要です。
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:
これらのポイントに基づいて、グラフを分析しましょう。
1. **トレンド**:
– グラフは主に、7時～23時の時間帯でのデータを示しています。
– 7時と15時-17時の時間帯で、WEIスコアが高い（黄色から緑色）が継続しており、これらの時間帯での活動が活発であることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯、例えば18時と19時にだけデータが存在しており、特異なパターンが見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化はWEIスコアの強さを示し、黄色に近いほどスコアが高いことを意味します。
– 紫や青に近い色は、スコアが低いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日ごとではなく時間帯に基づいた関係性が強調されており、特定の時間帯に焦点を当てていることが示されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高いスコアが特定の時間帯に集中していますが、他の時間帯ではスコアが低下しています。このことは、日中に政治関連の活動や関心がピークに達することを示しているかもしれません。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– このヒートマップから、人々の関心や活動がどう変化するかを直感的に理解しやすくなっています。特定の時間に集中して活動していることがわかるため、例えばメディアや広告の最適な配信時間を決める際に役立つでしょう。
– 社会的には、これらの時間帯に合わせた戦略を立てることで、より効果的にメッセージを伝えることが可能になります。特に政策提言やキャンペーン活動は、ピークトレンドに合わせることで最大の効果が期待できるでしょう。
この分析は、政治的な行動や関心がどのように変動するかを理解する手助けとなり、戦略的な意思決定に寄与する可能性があります。
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、WEI（社会・個人ウェルビーイング・インデックス）の各項目間の相関を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは各項目間の相関を示しており、トレンドとしては直接把握できません。ただし、相関が高い場合、各項目が同時に上昇または下降する傾向があると言えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（健康状態）」と他の項目（特に総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均）との相関が低く、他の項目と比べて顕著に異なるパターンが見られます。この点が外れ値的要素として注視されます。
3. **各プロットや要素**:
– 赤色が強いほど相関が高いことを示しています。特に「総合WEI」と「社会WEI（公平性・公正さ）」は0.96と非常に高い相関を示しています。
– 青色のプロットは相関が低いまたは負であることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各項目間に強い正の相関がある場合、同じトレンドを描く可能性があります。例えば、「総合WEI」と「社会WEI（公平性・公正さ）」は共に影響を受けやすいと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、社会に関する項目（社会WEI）は比較的一貫して高い相関を示しています。これは社会的環境が個別の項目に影響を与える可能性が高いことを示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 社会的公正や公平性が高まれば全体のウェルビーイング指標が向上する可能性があることを示しています。これは政策決定者にとって、公平性にフォーカスすることで広範なポジティブな影響を与えられる可能性を示唆しています。
– 個人の健康状態の影響が低いことは、この指標で個々の健康と社会全体の他の要素が異なるドライバーによって動いている可能性を示しています。このため、政策的には異なるアプローチが必要になるかもしれません。
全体的には、社会的指標がウェルビーイング全体に強い影響を与え、政策や施策において重要な要素であることを示しています。
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、グラフ分析に基づく洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– WEIスコアには明確な上昇または下降の一貫したトレンドは見られません。カテゴリごとに広範囲にわたる分布を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各箱ひげ図において数個の外れ値が観察されますが、特に「個人WEI平均」や「個人WEI（心理的ストレス）」で顕著です。これらは異常なデータポイントを示唆していますが、全体の分布に大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげ図は内部に分布するデータの中央値と四分位範囲を示し、多くのカテゴリでは中央値が高い位置（0.7以上）にあります。例えば、「総合WEI」や「個人WEI（持続可能性と自活性）」は全体的に高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データが360日間にわたるものであることから、時間的な傾向よりも全体的な項目間の比較が重視されています。特定のカテゴリでの変化が他のカテゴリにどう影響しているかはこの図では不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリ間では、スコアの分布の幅が異なり、特に「個人WEI（経済的複雑）」や「個人WEI平均」は幅広いスプレッドを持っています。また、「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」では幅が狭く、一律性が見られます。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 直感的には、一般的に政治や個人のストレスに関連する要素は広範であり得る一方、社会の公平性や持続可能性に関するスコアは概ね安定していることがわかります。これにより、社会的な取り組みの一貫性の強化が仮に不足していたとしても、それらの分野での均一性の重要性が示されています。
– ビジネスや政策立案においては、個々のカテゴリの外れ値の存在がリスク領域を示す可能性があるため、特に心理的ストレスや公平性の分野でのさらなる調査が求められるかもしれません。これらの要素は、社会の安定や個人の幸福度に大きな影響を与え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:
この主成分分析（PCA）のグラフについて、以下の視点で解析します。
1. **トレンド**
– 第1主成分（横軸）は全体的に0を中心に左右に広がっており、特定の上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、第2主成分（縦軸）には明確な上下の動きがあるようには見えず、広がりが小さいことから横ばいの傾向が強いと考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第1主成分が-0.4以下や0.2以上にあるデータポイントは他よりも離れており、外れ値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**
– 各点は360日間の期間内でのデータポイントを表しており、特に密集している領域は代表的なパターンや共通する要因を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現時点では時系列データ自体が視覚上で明示されていないため、時間の経過に伴う変化やパターンを直接見ることはできません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分は0を境に正負に分かれる傾向があり、第2主成分の影響が比較的小さいため、第1主成分がより多くの情報を持っているようです。また、第1、第2主成分共に多くのデータが中央に集まる傾向があると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから、人間が直感的に「標準的な行動範囲」や「外れた行動」の発見に役立てることができます。ビジネスや政治において、外れ値のデータは特異な出来事や重要な変化を示す可能性があり、その分析が求められます。たとえば、政策の影響分析やサポートの集中を理解するために使われるかもしれません。全体的に、データの特徴を掴み、その理解を使って改善や対応を考えるための第一歩となるでしょう。
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。