📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 時系列推移
提供されたデータを精査すると、総合WEIスコアは概ね安定しており、即時的な大きな上昇も下降も目立ちません。しかし、細かい変動を見ると、特に7月6日を境に急激に上昇する傾向があります。この日付付近では、社会平均WEIと持続可能性と自治性項目で高スコアを示していますが、変動が特に目立ちます。7月19日には顕著に低いスコア（0.62）が記録されており、全体的な変動の原因を考慮する必要があります。
### 異常値
異常とされたスコアのほとんどは、一時的な変動であり、日次またはサブデイのミスやデータエラーとして検討すべきかもしれません。特に7月19日には個人関連の項目、健康やストレスなどでも異常が確認されています。これには環境要因や短期的な社会イベントの影響があると考えられます。
### 季節性・トレンド・残差
STL分解の詳細は提供されていませんが、提供されたデータからの分析で季節性のパターンは特に顕著ではないと推測されます。異常値の日付での社会、個人の要素の急変動を見ると、残差部分がデータ解釈において重要な要素であることが示唆されます。特に急峻な変化は外部的な社会的、経済的要因に起因する可能性があります。
### 項目間の相関
文化や社会的多様性の高いスコアと持続可能性、フェアネスのスコア間で比較的高い相関が確認されると考えられます。これは社会的多様性が持続可能性や公平性にポジティブな影響を与えている可能性を示唆し、改善の余地があります。一方個人の健康状態とストレスとの間でも関連が示唆されます。このため、生活の質向上を測る要素が連携して動きやすい構造が見える。
### データ分布
箱ひげ図の分析を行っていなくとも、データのばらつきを仮想的に考察することで、個人平均に関するデータは、中央値が全体として少し下がっていると予測されます。ここでの異常値は、観察期間の特定の日における一過性の社会的または個人的影響の結果と見なすことができます。
### 主要な構成要素 (PCA)
主要な構成要素分析（PCA）の結果を基に、PC1が主要な変動を示しています。これは、多様な社会要因と個人的要因がこのデータセットに強く影響していることを意味します。PC1は全体の75%の変動を説明しており、これは多数の社会および個人要因の集合的影響を反映していると考えられます。PC2は10%で、サブセットの特定の要因変動を述べています。
### 総合評価
このデータセットは社会的および個々の要因によるバランスの取れた影響を示していますが、個別要因や日次データの変動性が重要です。異常値の解析により、改善すべき要点や、施策方針の策定の必要性が確認できます。したがって、これらのデータセットはより詳細な解析やより包括的な社会的出来事の影響との関連付けが不可欠です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **過去の実績**（青い点）は、初期には若干の上昇傾向が見られますが、その後はやや安定して横ばいになる様子が見て取れます。
– **予測結果**（赤いバツおよび緑の点）は、未来に向けて上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにおいて囲まれた黒い円（異常値）は、通常のパターンから外れている点を示しており、特定の要因で異常が観測されたことを示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**：実績値を表し、過去のデータを指します。
– **赤いバツ**：予測されたデータを示し、将来的な値の予測を示しています。
– **緑の点**：前年のデータを表しており、比較のために使用されます。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の結果が示され、モデルの違いが視覚的に比較されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と複数の予測値との間で整合性があるかないかが一目でわかります。それにより、将来の予測精度を確認するための基礎が提供されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値の発生間隔や、予測モデル間の値の分散を見ることで、予測のばらつきが把握できます。また、前年のデータと実績値との相関性に注目することも重要です。
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**
– グラフからは、未来のポジティブな成長を示唆する予測が見て取れ、これが社会的または政治的に大きな変化を伴うことを示しています。
– 異常値は特異な出来事や政策変化による影響を示している可能性があります。
– ビジネス面では、予測の上昇トレンドが将来の投資可能性や市場の拡大の期待を生むでしょう。
このような視点をもとに、政策やビジネス戦略を策定することが考えられます。
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:
以下は、この個人WEI平均スコアの時系列散布図に関する分析です。
1. **トレンド**:
– 2025年の初めから6月頃までスコアは0.6から0.8の間で安定しています。
– 2026年7月以降、前年度の緑色のプロットでは若干の変動はありますが、比較的安定したトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ガイドされた異常値はいくつか存在しており、スコアは一般的な範囲の外に位置しています。
– とくに2025年中の異常値が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値、緑の点は前年度の値を示しています。
– 紫とシアン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）の予想結果を示しています。
– 青い範囲は予測の不確かさを示す「陰陽」エリアです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と前年の値は異なる期間を示しており、比較は限られた有用性しかありません。
– 各予測モデルは異なる振る舞いを示し、異なる動向を提示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は2025年内で比較的一定の範囲に収まっていますが、異常値が若干のばらつきを見せています。
– 前年度のデータは同様に一定の範囲に収まりつつ、異常な値は特に観測されていないようです。
6. **直感的洞察及び社会・ビジネスへの影響**:
– 安定したスコアは、政治的な状況や個人の人気、信頼度等がそれほど大きな変化を見せていないことを示唆します。
– 異常値の存在は一時的な出来事や外的要因による影響を表している可能性があります。
– ビジネスや社会的には、このようなスコアは予測可能性がある一方で、異常値の発生理由を分析する重要性を示唆しています。
このような分析は、政治的な安定性の理解やリスク管理に役立ちます。予測モデルの精度を向上させるためには、さらなるデータ収集と評価が必要とされるでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**
– グラフは、最初にWEIスコアが高いクラスタが存在し、その後少し時間を空けて、再び別の高いクラスタが見られます。時間が経つにつれて、データポイントがまばらになり、最終的にやや密集しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として視覚的に示されているポイントが一部ありますが、全体のトレンドから大きく外れるものは少ないです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績値（青いプロット）が最初のクラスタに密集しており、過去のデータ（緑のプロット）は後半部分に固まっています。
– 予測の方法として、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が示されていますが、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**
– 過去のデータと実績値との間で一定の相似が見られ、両者の間には時間的なギャップがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最初のデータ群は非常に密集しており、特定の時期に一気にスコアが高まる特徴があります。
– 後半のデータはそれほど密度がなく、分散しています。
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に関する洞察**
– 政治的状況は一時非常に安定していたが、その後、イベントの密度が薄れ、予測が困難になっている可能性があるという印象を受けます。
– このようなデータの特性は、政策や対応策の決定における不確実性を示唆しており、慎重な分析と予測が求められる状態とも考えられます。
このグラフは、政治的な状況や社会的な安定度を計測する際、複数の分析手法を比較するための重要なツールとなるでしょう。
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:
分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフは日付を横軸に、WEIスコアを縦軸に表示しています。
– 実績（青色）は、グラフの最初に集中しており、大きな変動は見られません。
– 予測（赤色）は、予測可能な時点で頭打ちになるか、ゆるやかに変動しています。
– 線形回帰（緑色）、決定木回帰（紫色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク色）が示されており、それぞれ異なる予測曲線を描いています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色の実績データには、多くのデータ点が密集しており外れ値は顕著ではありませんが、異常値の黒いサークルが確認できます。
– 予測モデルにおける急激な変動はなく、比較的安定しています。
3. **各プロットや要素**
– 各要素は、実データの予測方法に基づいた異なるモデルを示しています。
– 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰といった異なるアルゴリズムの予測結果が明確にしめされています。
– グレーの領域は、大きな変動が予測される範囲を示しており、自信の度合いを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実データと予測データの間の比較が行われており、前年のデータ（緑の点）は今後の予測に対する参考として利用されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの密度が高い領域を中心に、比較的安定したスコア分布が存在しており、予測と実績の相関は全体的には高いと考えられます。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– 実績データも予測でも大きな変動が少ないため、現状維持がしばらく続く可能性が高いと直感的に感じられるでしょう。
– 政治的な状況が安定していると考えられる一方で、新たな外的要因による急激な変化の可能性も予測する必要があります。
– 経済的な余裕の指標であるため、安定させた政策を継続する重要性を示唆しています。
これらの分析から、政策の安定性と将来の見通しに基づいたさらなる調整が必要であることが示唆されます。
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:
以下のポイントでグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– グラフは大きく二つの期間に分かれています。初期の期間では、実績の点はほぼ一定で明確なトレンドがありません。終盤の期間も同様に安定した傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間において異常値が見られます（黒い円）。急激な変動は特にありませんが、細かい期間内では若干のバラつきが見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青い点で表示されており、主に初期期間に集中しています。
– 予測データ（予測AI）の大きな変化は見られませんが、グラフの色や線(灰色の影)が予測値の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期と終盤で扱うデータが異なりますが、それぞれの期間で安定した得点が見受けられます。異常値は全体のトレンドには大きな影響を及ぼしていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期と終盤でのデータ群が比較的安定的であり、大きな周期性や相関は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 政治分野における健康状態の評価指標が安定しているようです。異常値の存在は稀であり、全体的なパフォーマンスは安定を示しています。この傾向は、将来的な政策判断やリソース配分にも安心感をもたらす可能性があります。また、異なる予測手法の比較が示唆するところに基づいた新しい取り組みへの可能性が考えられます。
全体として、現状の健康状態指標は比較的安定しており、外部からの大きな影響はほとんど見られないと判断できます。この情報は、特に政策決定者にとって重要な指標となるでしょう。
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:
グラフを分析すると、以下の洞察を得られます。
1. **トレンド:**
– 過去のデータ（青い点）は比較的安定しており、0.5から0.7の間で分布しています。
– 予測（緑の点）は0.4から0.6の範囲に集中し、やや低めの範囲にあります。
– 全体的に大きな上昇や下降のトレンドが見られないため、今後も安定した値が続くと予想されます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 異常値として認識される点は数カ所あり、黄色で囲まれていますが、大きな偏差は見られません。
– 外れ値が過去データの中と予測データの中にそれぞれ散見されます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色分けされた紫と水色の線を用いて、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）が予測されています。
– 各モデルの予測結果は全体として大きく外れることなく整合しています。
4. **時系列データの関係性:**
– 実績データと予測データは時間軸に沿って連続しており、過去のデータは翌年の予測に基づくものと見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 過去の実績データと予測データの間に大きな乖離はなく、モデルが現実的な予測を行っていると推測されます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響:**
– 心理的ストレスが高くない安定した状態が続いていることから、それに関連する政策やプログラムにおいては大きな修正の必要がないと感じられるでしょう。
– また安定したストレスレベルが維持される予測は、政策決定者にとって安心材料となる可能性があります。
– ビジネスにおいては、ストレスが安定していることで労働環境の改善や人材維持に好影響を与えると考えられます。
総じて、このグラフからは過去のデータ及び予測に基づいて、対象とする個人/集団の心理的ストレスが安定しており、極端な対策が不要という安定性のメッセージが伝わってきます。
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:
This graph presents a time series analysis of WEI (freedom and autonomy) scores over a period of 360 days. Here’s a detailed analysis:
1. **Trends**:
– There is a noticeable split in the timeline: an earlier cluster on the left (around mid-2025) and another on the right (mid-2026).
– The scores seem relatively stable in each cluster, but there’s a notable discontinuity between the two periods indicating a potential structural change or a difference in data capture.
2. **Outliers and Sharp Changes**:
– There are several labeled outliers marked with circles indicating abnormal scores compared to the others in the same period.
– The change from the left cluster to the right also might indicate a significant event or policy shift that affected the WEI scores considerably.
3. **Plot Features**:
– **Dots** represent actual values and predicted values by various AI models (shown in different colors such as blue for actual and red crosses for predictions).
– The shaded regions indicate prediction confidence intervals.
4. **Multiseries Relationships**:
– Different AI models (linear regression, decision trees, random forest) have produced varying predictions, indicating potential differences in model assumptions or data sensitivity.
5. **Correlation and Distribution**:
– Distribution across both time clusters shows high density within confined score areas, suggesting relatively consistent environments or conditions within those time frames.
– The lack of overlapping data between time clusters suggests two distinct data regimes.
6. **Intuitive Observations and Impact**:
– The separation in clusters might intuitively signal a shift in political climate or policy environment affecting freedom and autonomy.
– Business and societal impacts may involve re-evaluation of policies, leading to adaptations in operational or governance strategies.
This graph captures a scenario of potential significant policy shifts and highlights the diverse predictions from various models, each offering its insight into expected future trends in the absence of detailed intervening data.
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:
このグラフに対する分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**
– グラフの左側で視覚化されている実績（実測AI）は最初の期間には高いWEIスコアを示していますが、その後減少しています。続いて、予測データが表示されており、特にランダムフォレスト回帰と決定木回帰の予測では、スコアのさらなる減少が予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データにはいくつかの異常値が見られます。グラフの中央に描かれた太い縁の円はこれらを示しており、通常の範囲からの逸脱を示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青色のプロットは実績データを示し、異常値は太い縁で強調されています。
– 緑色のプロットは前年の比較データです。これにより前年と今年のWEIスコアの比較が可能です。
– 各種予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、今後の見通しを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 実績データと前年実績データとの比較により、スコアがどう変化しているかを視覚化しています。予測データとの比較で今後の動向が予測できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは初期は群集していますが、次第にバラつきが見られます。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 初期に高い公平性・公正さのスコアを持っていた体制が次第に減少傾向にあることは、政治的な不安定要因や構造的な問題が潜在している可能性を示唆しています。このトレンドが続くと、社会的信頼に影響を与え、政策変更や国民からの反発を招く可能性があります。
– 予測モデルが異なる回帰手法で同様の傾向を示しているため、十分な注意と対策が必要です。
このグラフは、現在の公平性・公正さの現状が危険水域に入りつつあることを警告しており、政策管理者が迅速に対応する必要性を示しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **横ばい傾向**: データの初期において多くの点が0.8から0.9の範囲に密集しており、横ばいの傾向を示しています。
– **急激な変動**: 非常に早い段階での横ばい後、急激に変動が少なくなる兆候が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として黒い輪が描画されている点がありますが、この点は視覚的に大きく逸脱していません。
– 急激な変動は見られず、スコアは比較的一定です。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**: 実績を示しています。最初の方に密集していることから、データが多数存在していることを示しています。
– **緑色の点**: 前年のデータを示しており、やや分散しつつも大きく変動がありません。
– **色つきの線**（紫、ピンク、緑など）: それぞれ異なるモデル（線形回帰・決定木回帰・ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年のデータがどう一致または異なるかは、予測モデルにより比較的安定していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアが0.8から0.9で多くのデータが密集しています。モデルの予測はその範囲内で安定しています。
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**
– スコアの安定性は、対象の持続可能性や自治性が確立されてきており、安定していることを示唆しています。
– 継続的に高いスコアが維持されるようであれば、社会や政策の安定が期待でき、長期的な持続可能性を後押しする可能性があります。
分析に基づくと、このグラフは政治や社会政策の持続可能性において、現在の施策が成功しており、今後の安定性に寄与することが示されています。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期では、実績のスコア（青い点）は約0.6から0.8の範囲に存在し横ばいです。
– 予測（2025-11から2026-07）の期間は、実績スコアが大幅に上昇し、0.8から1.0付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で示された異常値が初期に存在しています。これは短期間での急激な変動を示唆しており、特異なイベントや政策変更が影響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（青）は過去の実際のデータで、安定した競争力を示しています。
– 予測プランは複数の回帰モデルによって示され、それぞれ異なる予測範囲（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**
– 予測値（赤い「X」）は異なるモデルによって示されますが、全体的な傾向は上昇しています。
– 前年のデータ（緑色）は、前年同時期におけるスコアが高止まりしていることを示し、過去の良好な傾向が続いていることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測値と実績値の間には高い相関が見られ、モデルにより良好なフィット感があることがわかります。
– データは一部の時期に高密度で集まっており、特定の期間で集中的に改善が行われた可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– このグラフからは、社会的基盤や教育機会が安定しているだけでなく、今後も改善が期待されていることを直感的に感じ取ることができます。
– 政策が功を奏し、教育の機会が着実に拡大していることを示唆しており、これは社会の平等性や経済成長にも寄与する可能性があります。
– ビジネスの観点からは、教育機会の拡大が新たな人材育成を促進し、競争力を高めることが期待されます。
全体として、このグラフは教育機会改善のポジティブなトレンドを示しており、効果的な政策が実施されたことを示唆しています。
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:
分析に行きましょう。
1. **トレンド**:
– スコアの推移を見ると、最初の期間は概ね横ばいに近い安定した動きです。その後、紫色の線で示された予測手法によって少しずつ下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の時点でいくつかのデータポイントが異常値として識別されています（黒い円）。これは予想外の出来事やデータ収集のエラーなどが考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 実測値（青）は安定しているように見えます。
– 緑色のデータポイントは前年の比較データで、予測よりも高い数値を示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示しており、予測が非常に幅を持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**:
– 実測値と前年のデータは、共に高い数値を示していますが、予測はそれよりも低い数値を示しており、既存のパフォーマンスが将来には改善されない可能性があると暗示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実測データの分布は比較的均一ですが、予測データには揺らぎが見られます。これは、様々な予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレストなど）によって異なる結果がもたらされていることを示しています。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– グラフからは、実績に対して予測が慎重であることが伺えます。これにより、政策決定者は現状維持または慎重な改善を目指す可能性があります。社会、特に共生や多様性に関する政策に対しては、現状のパフォーマンスを維持・改善するために、現行の成功事例の分析や改善点の洗い出しが求められるでしょう。
これらのポイントは、データを基にした意思決定や政策立案の過程で考慮すべき重要な情報となります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 日時ごとに色の変化があり、一定の周期性やトレンドが見られます。色が青から緑、黄へ変化する様子は、特定の時期におけるWEIスコアの上昇を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日以降、15-16時の時間帯に急激に色が明るく金色に変わる部分があり、ここでWEIスコアが比較的高いことを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の変化はWEIスコアの強度を示し、ヒートマップの色の濃さによってスコアが低い（青、紫）から高い（緑、黄）ことが示されています。15-16時の時間帯で何らかの重要なイベントが発生したと推測されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時間帯（15-16時、7-8時）で色の変化がより顕著であることから、それぞれの時間帯に異なる政治活動または注目すべき出来事が集中している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に、朝と夜遅くの時間帯は色が濃い（低いスコア）ため、活動が少ないか、注目度が低いことを示しているかもしれません。
6. **直感的およびビジネス、社会への影響**
– WEIスコアが上昇している地点が特定されるため、この時間と日に特に重要な政治的発表や出来事があった可能性が高く、社会的な関心が集中していると直感的に感じ取れるかもしれません。
– ビジネス面では、これらの時間帯に関連するトピックをマーケティングやメディア戦略に取り入れることが有効かもしれません。
全体として、このヒートマップは、特定の期間における政治的関心の変動を視覚的に示しており、企業や政府が関与すべき重要な時期の把握に役立つ可能性があります。
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:
以下の視点からヒートマップを分析し、直感的な洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 日付の進行に伴い、特定の時間帯（例: 7時、15時）で色が全体的に明るくなっている傾向が見られます。これはスコアの上昇を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付（例えば7月5日、7月22日）に暗い色（低いスコア）が目立ちます。これは、スコアが急激に低下した日を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEI平均スコアの大小を表し、黄色系が高い値、紫系が低い値を示します。時間軸の縦方向の変化がスコアの変動を視覚的に表現しています。
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もスコアが大きく変わることがあるため、時間帯ごとに異なる要因が影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ時間帯のスコアは日を追うごとに似た傾向を持つ場合が多いことから、日によっての安定した傾向がある可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– ユーザーは、特定の時間帯におけるトレンドや変動に基づいて、政治ニュースやイベントの影響をタイムリーに分析することができます。たとえば、スコアの低下は政治的な出来事や偽情報の拡散と関連し、即座に対策を講じる必要があるかもしれません。
– また、時間単位での分析により、特定の時間帯に的を絞った政策やキャンペーンの企画に役立てることが考えられます。
このようなヒートマップは、より深い政治的洞察を獲得し、戦略的な意思決定をサポートするツールとなります。
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、与えられたヒートマップの視覚的特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化を見ると、特定の時間帯で周期的なパターンが見えるかもしれません。特に午前8時や午後4時、午後11時あたりに目立った色の変化があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 期間中に突然色が変化している箇所があり、その日に社会的なイベントや政治的変化があった可能性があります。例えば、7月6日から9日、及び7月13日から18日にかけて明るい緑や黄色に変化しているところです。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡は、おそらく社会WEIスコアを示していると思われます。濃い色が低スコア、明るい色が高スコアを示していると推測されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに異なる動きがあるため、昼夜のイベントや活動の違いが影響している可能性があります。たとえば、午後と夜のスコアは異なるパターンを示している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯に特定のパターンが繰り返されていることから、一貫した社会的または政治的要因が影響しているかもしれません。
6. **直感的に感じることと影響**:
– ヒートマップを見ると、特定の時間帯に社会WEIスコアが上がる兆候を示している日があり、これらの日に何らかの影響力のあるイベントが起きた可能性を示唆しています。
– 社会的イベントや政治的な決定が特定の時間帯に集中している可能性も考えられます。
– ビジネスにおいては、特定の時間帯に注目し、対策や戦略を講じることで、社会的な変動に対応できるかもしれません。
このようなヒートマップは、時間による変化を直感的に理解しやすく、多様なデータポイントから全体のトレンドを把握するのに役立ちます。
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を分析すると、以下の視点から洞察を得られます。
1. **トレンド**:
– この図は360日間のデータに基づいていますが、時系列のトレンドではなく、異なるWEI項目間の相関性を示しています。したがって、上昇や下降といったトレンドではなく、項目間の関係を示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色が明るい青から赤まで変化していることから、相関の強さにばらつきがあります。特に、青い部分は負の相関を示し、赤い部分は正の相関が強いことを示しています。明確な外れ値は示されていませんが、相関が低い（青色）の項目に注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各セルの色は、相関係数の強さを表しています。赤色に近いほど正の相関が強く、青色に近いほど負の相関が強いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列ではなく、関連性に着目しています。そのため、個別の指標が相互にどの程度つながっているかを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 強い正の相関: 「総合WEI」と「個人WEI平均」、および「社会WEI平均」は高い正の相関を持っています。
– 低いまたは負の相関: 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の間には負の相関が見られます。
– 特に「社会WEI（公平性・公正さ）」は他の多数の項目と正の相関を示しています。
6. **直感的な感想と社会・ビジネスへの影響**:
– WEI（Well-being Index）項目間の高い相関は、総合的な福祉の改善が多くの要素の向上に依存していることを示唆しています。
– 特に、「公平性・公正さ」と「持続可能性と自治性」の強い相関は、公正で持続可能な社会を目指す政策が他の福祉指標も高める可能性を示しています。
このヒートマップから、政策設計や評価の際に特定の領域間の相互依存を理解し、包括的な改善を促進する戦略を立てる手助けとなることが示唆されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは箱ひげ図であり、固定された期間のデータを示しているため、時間的なトレンドを直接確認することはできません。しかし、各カテゴリ間の比較が可能です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI平均」や「社会WEI（生活基盤、教育機会）」などいくつかのカテゴリには外れ値が見られます。これらの外れ値は、特定の測定では他と大きく異なる値が存在したことを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 各箱ひげ図は一つのカテゴリのWEIスコアの分布を示しており、中央の線は中央値を示しています。
– 箱の上端と下端はそれぞれ第3四分位数と第1四分位数を示し、ヒゲは通常これらの四分位数から1.5倍の四分位範囲内にあるデータを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– スコアは異なるタイプのWEI（総合WEI、個人WEI、社会WEIなど）に分かれており、互いに比較可能です。例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」は他の個人WEIに比べて中央値は低いが、範囲は広い。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部のカテゴリは中央値が高いが、分散が大きくばらつきがある（例：「個人WEI（経済充実）」）のに対し、他のカテゴリは分散が小さく、より一貫したスコアを持っている（例：「総合WEI」）。
6. **人間が直感的に感じることおよび影響**
– グラフからは、政治的または社会的な取り組みの影響が異なる領域でばらつきがあることが示唆されます。「個人WEI（自由度と自治）」のスコアは比較的高く、政策が個人の自主性を支持している可能性があります。
– しかし、「個人WEI（心理的ストレス）」の広い分布は、一部の個人が高いストレスを抱えていることを示しており、メンタルヘルスへの配慮が必要です。
全体として、このグラフは、政治や社会施策が異なる側面にどのように影響を与えているか、またどの領域にさらに注力が必要かを示唆するツールとして有用です。
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、政治カテゴリのWEI構成要素について主成分分析（PCA）を行った結果を示しています。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。プロットは広く分散しており、特定の周期性も見当たりません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかな外れ値は見受けられません。ただし、特定のデータポイントが他と比較して少し離れているところがありますが、全体的に極端な外れ値はないようです。
3. **各プロットや要素**:
– 各データポイントは、2つの主成分（第1主成分と第2主成分）に基づいてプロットされています。第1主成分が全体の75%を、第2主成分が10%を占めるため、横軸の影響が大きいことがわかります。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 主成分分析は時系列データの直接的な変化よりもデータ間の相関を把握するための手法です。ここでは、時系列間の具体的な関係よりも、それぞれの変数がどの程度データ全体に寄与しているかに注目することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– プロットは、第1主成分に沿ってやや広がりを持ちますが、第2主成分に関しては密集しています。全体として相関は弱く、プロットの濃度が高いところが複数あり、クラスタリングの可能性を示唆しています。
6. **直感的な印象およびビジネスや社会への影響**:
– このようなデータは、各要素が全体の政治環境にどのように影響するかを理解するのに役立ちます。第1主成分が多くの情報を保持していることから、主にこの軸上での変動要因を探するのが有効です。
– 政治や経済の分析において、こうした主成分は政策・環境・出来事がどのように影響を与えているかを解明するための手がかりとなるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、特定の政策やイベントがどの要素に最も強く影響するかを分析し、それに基づく対応を考えるための指針となります。
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。