📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータと分析要件に基づき、以下の洞察を提供いたします。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は、2025年7月初旬に0.66〜0.74の範囲で推移し、特に7月6日に急激な上昇が見られます。これはおそらく重要な外部イベントまたは政策変更による影響と推測されます。
– **個人WEI平均**は、全体的に少しの変動はありますが、一部で0.80を超える上昇が認められ、健康や経済的要因の改善が寄与している可能性があります。
– **社会WEI平均**は、途中で0.91を超えるなど、高水準にある日は近年の社交やコミュニティイベントの重要性が増した日と関連しているかもしれません。
### 異常値
– データにはいくつかの異常値があり、特に**総合WEIスコア**の急激な上昇（7月6日）や下降（7月19日）が強調されています。これらは、重大な政策変更、経済指標の発表、または環境の変化などに関係しているかもしれません。
### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**の結果が提供されていないため、詳細な季節性分析は難しいですが、提供されたデータでは短期間の急激な変動が複数回観測されており、外部イベントによる一時的な影響が残差として現れている可能性があります。
### 項目間の相関
– 相関分析が直接的に提供されていませんが、存在すると仮定するならば、持続可能性や公平性が**総合WEIスコア**に強く寄与している可能性があります。
– 社会的な項目（持続可能性、社会基盤）は大きな変動を見せており、個人の心理的ストレスや健康にも影響し、相互に関連していることが推察されます。
### データ分布
– **箱ひげ図**による分布分析が提供されていないため、ばらつきや外れ値の有無についての詳細な洞察は難しいですが、異常値の多さから、分布が偏っている可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– 第一主成分（PC1）が75%と高い寄与率を示しており、これはデータの変動のほとんどがこの1つの軸で説明されることを示しています。これは特定の社会的事項がWEIに強い影響を与えていることを示唆します。
### 傾向と要因の考察
– データ全体を通して、社会的イベント（政策変更や社会運動）が各スコアに重大な影響を与えていることが推測できます。
– 個人の経済および健康が、短期間での総合WEIスコアに特に影響を与えている可能性があります。
この分析から、政策決定者や社会科学者は、影響を与える主要因を更に絞り込むために個々のイベントや社会的トレンドの詳細な研究が必要であることが示されています。
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:
以下のグラフからのインサイトを提供いたします。
1. **トレンド**:
– 初期の期間（2025年7月から9月）は、政治カテゴリにおけるWEIスコアが密集しており、比較的一定の範囲（0.6から0.8付近）で推移しています。
– 2026年4月以降、新たなデータ群（緑色）が出現し、これらはより高い値（0.8以上）にクラスター化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いマーカーの異常値が数個確認できますが、全体のトレンドを大きく変えるほどではありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIのスコアを示し、実際の計測値を表しています。
– 黒の円は異常値として識別されています。
– 緑の点は比較AIからのデータで、過去のデータとの比較がなされていることを示しています。
– ピンクや紫のライン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）を表し、全体的な予測傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の青い実績データと緑色の過去データの間には、明確な移行や変化が見られます。予測ラインは徐々に上昇傾向を示すが、データと完全には一致していないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータは比較的平坦な分布をしているが、その後のデータは明確に高い地点でのクラスターを形成しています。
6. **直感的印象と社会的影響**:
– 人間が直感的に感じることは、政治カテゴリにおけるWEIスコアが一定の良い状態で維持されていること、そして最近の数ヶ月で改善されたと認識できることです。
– 社会的に見ると、先の改善点に沿う新たな施策や政策が功を奏している可能性を示唆しています。政策や意思決定がWEIスコアの向上に寄与しているかもしれません。
このグラフを通じて、政治的に安定した変化が起きている兆候が見受けられます。これはおそらく政策や新たな改革の影響と考えられます。
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:
グラフを用いて提供されるWEIスコアの時系列データは、次のような視覚的分析と洞察を示唆しています。
1. **トレンド**:
– グラフの左側（青色の実績点）は、おおむね0.6から0.8の範囲で横ばいの推移をしています。
– 右側（薄緑色の昨年データ）は0.8付近で密集しており、前年と比べてわずかな増加が見られるかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色の点において、いくつかの点が異常値としてマークされています。これらは他のデータポイントから外れており、何らかの特異な要因によるものと考えられます。
3. **各プロットの意味**:
– 青色の実績点と黒色の異常値は過去のデータを示しており、予測ではなく実際の観測結果です。
– 線形回帰や決定木回帰など、異なる回帰モデルによる予測が示されており、モデルごとに異なる傾向を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる回帰手法による予測の違いは、モデルが異なるパターンをキャプチャしていることを示しています。特に、モデル間で予測のばらつきがある場合、複数のモデルを組み合わせて予測の精度を向上させる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと昨年のデータが似た範囲に存在しており、一定の相関があると考えられます。予測データはこの範囲に基づいて変動しつつも、新たなトレンド形成を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのグラフを見たとき、実績と予測の間に多少の変化は予測されるが、大幅な異常事態は想定されないと感じるでしょう。
– 政治的な文脈で言えば、このスコアが影響を受ける外部要因の変化（例えば、政策変更や社会的イベント）を探る必要があるかもしれません。
これらの洞察を活用して、WEIスコアが示す政治的コンテキストをより深く理解することができ、意思決定や戦略策定に役立てることができるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは2つの異なる時点でデータが集中しています。最初のデータセットは2025年7月から9月に集中し、上昇傾向が見られます。2番目は2026年7月で、この期間は2025年に比べてスコアがやや高い位置にあります。全体として、スコアが上昇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**
– 最初の期間において、黒い丸の異常値がいくつか見られ、これがデータのばらつきを示しています。しかし、これらはすぐに調整され、トレンドには大きく影響していないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点（実績AI）は過去のデータを示し、緑の点（昨年AI）は前年のデータを示しています。紫、青、ピンク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）による予測を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲（±AI/3σ）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルは、前年のデータと現在の実績を踏まえて、将来のトレンドを予測しています。複数の予測方法が使われており、各方法で微妙に異なる予測をしていますが、全体的なトレンドはおおむね一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データとモデルの間に強い相関があることが示唆されています。予測用と過去のデータが密集しており、一貫したパターンがあることが見えます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– グラフはWEIスコアが改善していることを示唆しており、社会的な状況が改善している可能性があります。これにより、政策立案者は改善した傾向を受けて、より積極的な施策を推進できるかもしれません。
– ビジネスの観点からは、政治的安定性の改善が企業環境の健全性に寄与し、投資誘引につながる可能性も示唆されます。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **上昇トレンド**: WEIスコアは、グラフの右側で上昇しています。これは、新しいデータセットが評価される際の経済的余裕の増加を示している可能性があります。
– **一部の横ばい**: グラフの左側、特に7月から9月にかけてWEIスコアがある程度安定している様子が見て取れます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値**: グラフの左側にはいくつかの異常値が黒い円で表示されています。これらはデータの外れ値または異常な変化を示しており、何らかの特殊な状況があったことを意味します。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青色（実績AI）**: 過去の実際のWEIスコア。比較的安定していますが、途中に異常値があります。
– **緑色（前年比較AI）**: 以前のデータと比較した現状。明確な上昇トレンドが見られます。
– **予測（色分けされた線）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰での予測がそれぞれ示されています。特にランダムフォレスト回帰では明るい上昇傾向が顕著に見えます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 異なる回帰モデルの予測が多様な方法でされていますが、全体としては同様の上昇トレンドを示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **全体的な上昇**: 複数のデータセット、特に予測データが一致して経済的余裕が改善しているトレンドを示しており、この期間中の経済的環境の改善を示唆しています。
### 6. 直感的な理解と社会的影響
– **改善の兆し**: 過去のデータと予測を比較することで、経済的安定や成長が見られることから、人々に希望やポジティブな未来展望をもたらす可能性があります。
– **政治的影響**: 政策決定者にとって、このデータは経済政策が効果を上げていることを証明し、さらなる政策の継続または拡大を検討する根拠となるかもしれません。
– **異常値**: 外れ値の存在は、それに対応する具体的な出来事や政策の結果を振り返り、将来のリスクを軽減するための指針となるでしょう。
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:
以下は、提示された個人WEI（健康状態）スコア推移グラフに基づく洞察です。
1. **トレンド**
– グラフの左側（過去のデータ）は、青色の実績AIデータが非常に密集しており、安定していますが、微妙な上昇傾向が見られます。
– 右側（予測データ）では、点の分布がやや広がっており、ばらつきがあるものの、大きな上昇も下降も見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の青い実績データに数点の異常値が黒い丸で示されており、通常値からやや外れていますが、大きな乖離ではありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の実績データを表しており、緑の点は予測・比較AIによるデータを示しています。
– 外れ値は異常値として、予測範囲（灰色の影）から外れたデータを示しています。
– 各予測線は異なるアルゴリズム（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測を表現していますが、大きな乖離は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測値の間には、自然なつながりが保たれており、実績値に基づく安定した予測が行われています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIと予測AIの間にコリレーションがあり、実績に基づいた予測が精度良く行われていることが示唆されます。
6. **直感的な感覚および社会への影響**
– 健康状態が比較的安定していることは、政治分野においてその個人の健康リスクが低いことを示唆している可能性があります。
– 社会的には、健康問題に関連するリスクや費用負担が抑えられる可能性があります。
全体として、このグラフは短期間での安定性と予測可能性を示しており、政治的および社会的に安心感を与えるものと考えられます。
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:
以下は、グラフから得られる分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 初期の期間（2025年7月から9月）：青色プロットの実績値が0.4から0.7の間で安定している。
– 後期（2026年6月から）：緑色プロット（前年の比較データ）では、やや低下した値に集中している印象。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色のデータポイントにおいて、異常値が2つ示されており、上部と下部に存在している。特に下部のプロットは他と比較して顕著。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 薄灰色の範囲は予測の不確かさ範囲を示しており、実績値がその中に収まっていることが多い。
– 紫色とピンク色の線は、異なる予測モデルの傾向を示しており、実際のデータに近接していることから、それなりの正確さを持つと考えられる。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値は、前年の値と比較することで、全体的には心理的ストレスが少し改善した可能性があると推測される。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 緑のデータポイントはある程度密集しており、一貫した心理的ストレスのパターンが存在するが、前年に比べ少し低い数値になっている。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 数値の少しの低下は、改善されたポリシーや環境が個人の心理的ストレスを軽減させる可能性を示しているかもしれない。
– 社会的には、ストレスの低下が生産性や幸福度の向上に繋がる可能性があるため、これらのデータはポジティブな変化として評価できる。
– 政府や企業にとっては、これらの心理的ストレス指標を考慮した施策が長期的な利益につながるかもしれない。
このグラフは、データが実績と予測で対応しており、改善や安定化を示唆するとも言えるでしょう。
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:
### グラフ分析と直感的な洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側（2025年）では、実績データ（青い点）が0.7〜0.9の範囲に密集しています。変動はあるものの大きなトレンドは見られず、比較的安定した状態です。
– 右側（2026年）でも、実績データ（緑の点）が同様のスコア範囲に分布していますが、少し低い位置に集中しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示されており、2025年の初めに数個見られます。これらは一般のデータ分布から大きく外れています。
– 特に急激な変動は見られず、データは比較的安定した動きをしています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点と緑の点はそれぞれ実績データです。
– 赤い×は予測値を示し、決定木回帰とランダムフォレスト回帰の線で補足されています。これにより、それぞれの予測モデルの動向が確認できます。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 青い点と緑の点は同じスケール内で変動します。これは、前年からの自由度と自治のスコアが同様の範囲で推移していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前年のデータと今年のデータは、時期によって少し違いが見られるが、全体としての分布の特性は類似しています。
– 各予測モデルの線が、それぞれのアプローチに応じた異なる傾向を示していることも重要です。
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るのは、特定の制度や政策が安定的に作用しているということでしょう。それにより、社会の自由度や自治が急激に変化することは期待しづらい状況にあります。
– ビジネスでは、このような安定性が予見できることは、長期的な戦略を立てるうえでの安心材料となります。また、政策変更や社会的不安が少ないことによって、企業はリスクを抑えた投資を行いやすくなるでしょう。
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**:
– 左側の青色プロットは比較的高い位置（0.6～0.8）に密集し、その後、スコアがやや低下するトレンドが見られます。これは期間の初期における社会的公平性が高かったものの、その後低下した可能性を示します。
– 右側の緑色プロットは安定しており、大きな上昇や下降は観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色のプロットに囲みがあることで異常値を示しています。これらは他のデータポイントから外れているため、特定の出来事や誤差の結果として考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績データを示し、スコアの比較的高い状態を維持しています。
– 緑色のプロットは前年のデータを示し、前年も同様に一定の水準を保っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青と緑のプロットの位置が大幅にずれていないことから、前年と比較して大きな変化はないことが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青色プロットの分布は密集しており、一般的に高スコアが維持されていることを示唆しています。緑色のプロットも安定した分布を示しています。
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**:
– 初期の高いスコアが、途中から低下するトレンドに伴い、社会的な公平性に対する期待が減少している可能性があります。このような変動は、政策変更や社会状況の変化が要因として考えられ、社会全体の信頼感に影響を与えることが予測されます。
– 異常値の存在は特定の出来事に対する警鐘を鳴らし、将来的な改善努力を促す要因となるかもしれません。
この分析により、政策や社会の公平性に対する評価が変動し始めている兆候が見られ、持続的に状況を監視し対策を講じることが求められると考えます。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **時系列トレンド:** グラフは360日間のデータを示していますが、具体的な上昇や下降のトレンドは見られません。データは主に左上と右上に集中しており、明確な推移は感じられません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値:** グラフ上に黒い円で示される外れ値が存在していますが、これらは特定のパターンを持たずに散在しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **プロットの色と形状:**
– 青いプロットは「実績」を示しており、左側に集中しています。
– 緑のプロットは「前年」を示し、グラフの右上に集中しています。
– 紫やマゼンタ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）を表していると思われます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 「実績」と「前年」のデータがそれぞれ異なる側に分布しており、過去と現在（または将来予測）のギャップがあることが示唆されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関性:** 分布の変動が少なく、実績と予測が明確に分かれているため、関連性の見える相関は低い可能性があります。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **直感:** 人間がこのグラフを見ると、昨年と実績のデータに大きな隔たりがあることが直感的に感じられます。
– **ビジネス・社会への影響:** このような隔たりが持続可能性と自治性に関する指標として現れる場合、過去からの学びに基づいて将来の計画を再考する必要があることを示唆しています。特に政策形成において、過去の実績に対して適切な調整が求められるかもしれません。
このグラフは、政策の評価や持続可能な未来計画の立案において重要な示唆を与える可能性があります。
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）のスコア推移を示しており、いくつかのポイントをもとに分析できます。
1. **トレンド**:
– グラフの左側において、実績と予測データが密集していますが、期間の初期ではスコアが0.6から0.8の間に集中しています。右側のデータは予測であり、スコアが高く、0.8から1.0の範囲にあります。これは、今後の改善予測を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の実績データには、一部のデータポイントが他の密集するポイントからわずかに外れていますが、大きな外れ値は見られません。右側の予測データは全体的に一様ですが、密な分布が見られ、急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素**:
– プロットは複数の回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を使用して予測されています。これらの異なる手法により、精度が異なる予測を提供しています。色と線で異なる予測手法が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間に時間差があります。実績データは明確なトレンドが示されており、予測データにおいてもそのトレンドが継続する可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間で目立った相関は見られませんが、全体として予測が安定していることがわかります。これはモデルの妥当性を反映している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 政策立案者にとって、社会基盤・教育機会の改善が予測されていることは重要です。これは、教育機会の拡大や社会的支援の強化により、長期的により良い社会環境の構築につながる可能性があります。
– グラフが示すように、安定した社会基盤が見込まれることは、政治的および社会的な安定にも寄与するでしょう。
全体として、このグラフは未来の教育機会や社会基盤のポジティブな見通しを示唆しており、政策や計画策定の指針となるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータ（青色の実績AI）は全体において0.8付近で安定しています。
– 後半のデータ（緑色）は評価日が進むごとにやや下降しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の青色のデータには、異常値として黒い丸で囲まれたプロットがあります。約0.6付近に位置し、他と比べて低い値です。
– 予測データのX印は異常なスパイクや変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色（実績AI）は過去の実績データを示します。
– 緑色（前年比）は、その年の別の指標と比較しています。密度が濃い領域は、データが集中している場所を示しています。
– 紫色の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は予測パターンを示していますが、実際のデータとの差異も考慮すべきです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青色の実績データと緑色の前年比データでは、時間が経過するうちにギャップが拡大していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期はWEIスコアが高く安定していますが、予測における使用モデルでは様々な方法による変動が見られます。決定木およびランダムフォレスト回帰予測は線形回帰よりも変動が大きく見えます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の安定したスコアに対して、後半の減少傾向は、政策や社会的環境の変化を示唆するかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、このようなスコアの低下は、多様性や自由度に関する取り組みの強化が必要であることを示唆しています。不確実性が増すと、企業や政策立案者はより柔軟かつ包括的な戦略を考える必要があります。
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:
分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフ全体としては、色の変化から時系列におけるパターンや変動が視覚化されています。
– 複数の時間帯で、色が濃い青から緑や黄色に変化する様子が見受けられ、これはある程度の上昇トレンドを示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に、色が急激に変化する場所がいくつかあり、そこが変動の激しいポイント、もしくは外れ値を示しています。
– 例えば、7月6日から7月7日にかけての17時台では、急激な色の変化があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は総合WEIスコアの高低を示しており、濃い青は低く、明るい黄緑や黄色は高いスコアを示しています。
– 時間と日付による変動が、それぞれの時間帯でどの程度の変化があるのかを見ることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 不同時間帯のデータは互いに関連している可能性がありますが、時間帯によって異なるパターンが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高いスコア（黄色部分）は特定の時間帯に集中しているように見えます。このことは、特定の時間帯に重要な出来事が集中していることを示唆するかもしれません。
6. **直感的な影響およびビジネスや社会への洞察**
– これらの変動は政治的なイベントやニュースの発表に関連している可能性があります。
– 高いスコアの集中が見られる時間帯に注目することで、影響力の大きい出来事のタイミングを捉えることができ、情報発信や意志決定を行うための指標となるでしょう。
全体として、このヒートマップは、特定の時間帯や日付で政治的な関心がどのように変化するかを視覚的に追跡するのに役立つツールと言えます。
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:
分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフ全体に周期性は見られませんが、一部に上昇傾向があります。例えば、7時や23時の時間帯は、徐々に明るい色（高スコア）っていく傾向が見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 8時から10時、もしくは15時から16時には、急激なスコアの低下（暗い色）が見られます。この時間に何かしらのイベントが起こった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化は、時間帯ごとのWEIスコアの変動を示しています。色が明るいほどスコアが高く、暗いほど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**
– 特定時間のデータは、一日の中の他の時間帯と異なるパターンを示しています。例えば、7時と23時には部分的な一致を示していますが、全体的な流れには相関性はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データには明確な相関関係は見られませんが、各時間帯で異なる興味深いパターンが存在します。
6. **直感的な洞察とビジネスまたは社会への影響**
– 政治に関連する個人の活動が、特定の時間帯に活発であることを示している可能性があります。政策の発表や会議の開催時期が、特定の時間帯に集中しているかもしれません。ビジネスにおいては、こうした時間帯に関連する新しいチャンスの発見につながる可能性があります。
このグラフは、時間とともにどのように政治的活動が変化するかを理解するのに役立ちます。特定の時間帯に注目し、戦略を立てることが可能となります。
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:
以下は、提供された「政治カテゴリ 社会WEI平均スコア 時系列ヒートマップ」に関する分析です。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 時間軸に沿ったスコアは、主に一定の範囲内での変動を示しています。特定の急激な上昇や下降のパターンは見られませんが、やや横ばいの傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日から7月16日の間でスコアが高く（黄色）、スコアが顕著に高い期間があることに注意が必要です。
– 一方で、特定の時間帯（例えば、7時や16時）で特にスコアが低く（紫色）、目立った変動が見られます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の変化は、スコアの高さを示しています。黄色は高いスコアで、紫色は低いスコアを示しています。
– 時間帯ごとに異なる変動が見られることから、時間帯がスコアに強く影響している可能性があります。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時系列データ全体として、日ごとにスコアが似たようなパターンを示している可能性がありますが、それぞれの時間帯で異なる挙動が見られるのは興味深いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯とスコアの間には、明確な相関があるように見受けられます。特に、朝と夕方のスコアの低さが目立ちます。
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**:
– 社会が時間帯によって異なる活動レベルを示しているかもしれません。また、特定の期間の高スコアは、政治的または社会的な出来事と関連している可能性があります。
– ビジネスにおいては、活動のピークを理解し、資源配分の最適化に役立てることができるでしょう。社会的にも、これらのパターンを理解することで、政策の適切なタイミングや施策の効果的な実施時期を見極めるのに有用です。
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、政治カテゴリにおける異なるWEI項目間の相関関係を示しています。以下に各視点についての分析を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は、時間軸に沿ったトレンドを直接示すものではありませんが、高い相関係数は一貫した関連性を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の要素間で相関が低い（青色に近い）場合、それが他の関係性と大きく異なる外れ値として見なされます。例えば、「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（経済的余裕）」の相関（0.44）は比較的低いです。
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、赤色に近いほど強い正の相関を意味します。
– 「総合WEI」と他の項目との相関が全体的に高いことが見られ、特に「個人WEI平均」（0.95）や「社会WEI平均」（0.98）との相関が高いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このヒートマップは時間的な変化を示していないため、時系列データの関係性は直接表示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関（0.91）は、高い連携を示しています。
– 他の項目間でも多数の強い正の相関が認められますが、特に「計量経済」との関連性が異なるパターンを示すことが、分析のポイントです。
6. **直感的な洞察および社会への影響**:
– 強い相関を持つ要素は相互に補完しあう可能性が高く、政策の策定や評価においても重要とされます。
– 例えば、公平性・公正さの改善が共生や多様性の促進を支援する可能性があることが理解できます。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と他の健康指標の低い相関は、健康状態の改善が必ずしも経済的な余裕に直結しない可能性を示唆します。
この分析は、政策立案や社会福祉の改善に向けた具体的な調査やアプローチに活かされることでしょう。
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:
この箱ひげ図は、政治カテゴリにおけるWEIスコアの分布を複数のタイプで比較しています。以下に詳細な分析を示します。
1. **トレンド**:
– 特定のトレンド（上昇、下降、周期性）は箱ひげ図からは直接確認しにくいですが、各WEIタイプのスコアの中央値を比較することで、どのカテゴリが高いまたは低いかが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 個人WEI（経済状態）や社会WEI（共生、多様性、自由の保障）などに外れ値が見られます。これは、特定のケースでスコアが他のケースと比較して異常に低いことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱は四分位範囲（IQR）を示しており、箱の中の太い線は中央値を表します。
– 箱の上下のひげは通常1.5倍のIQRを表し、その範囲外にある点は外れ値としてプロットされています。
– 色分けは、視覚的に異なるWEIタイプを区別するために使われています。
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、各カテゴリ間のスコア比較が可能です。個人の心理的ストレス関連のWEIスコアは他のカテゴリよりも一般的に高い傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布の幅が広いカテゴリ（例えば個人WEI（持続可能性と自治性））は、そのスコアに大きなばらつきがあることを示しています。
– 社会WEI（生態系整備・持続課題）や個人WEI（心理的ストレス）は中央値が高く、全体的に良好な状態を示しているかもしれません。
6. **直感や社会的影響**:
– 多くの人は、心理的ストレスが他のスコアと比べて高いことに注目するかもしれません。これは個人のウェルビーイングに対する影響を示唆します。
– ビジネスや政策において、これらのWEIスコアの分布はどの領域に注力する必要があるかを示す指標となります。特に、外れ値が多い場合は、具体的な改善策が必要とされる領域があることを意味します。
このグラフは、政治的または社会的な政策を形成する際に考慮するデータの一部として非常に有用であると言えるでしょう。
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、主成分分析（PCA）に基づく政治カテゴリーのデータの分布を視覚化したものです。以下に、その視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 特定の明確なトレンドや周期性は見られませんが、第1主成分（x軸）では広い範囲にデータが分散し、第2主成分（y軸）に対しても適度な分散があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– x軸の-0.6付近や、y軸の0.2以上の領域に外れ値が見られます。これらは通常の分布から外れており、特異な要因が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 点はそれぞれ異なるデータサンプルを示し、高い主成分の寄与率が示されています。第1主成分が75%、第2主成分が10%を占めており、第1主成分がデータの主要な変動要因であることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データがある場合、同じ時期に位置が近い点は類似した特徴を持つ可能性があり、離れた点は異なる特徴を示しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関関係は見られませんが、第1主成分が主要な変動要因であり、データが複数のクラスタに分かれている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 主成分分析を通じて、本来の多次元データの構造や影響要因を理解することができます。判別されるクラスタは、異なる政治的イベントや期間を示している可能性があります。このような分析は、政治的な動きやイベントの理解を深め、戦略的な意思決定に役立つでしょう。
全体として、このPCAグラフは、データの主要な変動要因を抽出し、それに基づく視覚的な分布を提示し、データ特性の理解を深める助けとなります。
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。
