📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析から以下の要点が判明しています。
### 1. 時系列推移
– **総合WEIの推移**：全体的なトレンドは、7月初旬後の数日の間に顕著な上昇を見せた後、比較的高値を維持しています。初期のスコアが低めである一方、7月10日以降は比較的高いレベルに安定しています。
– **個人および社会WEI平均**：個人WEI平均は安定的ながら、時折大きな変動を伴う。社会WEI平均は全体的に高く、個人WEI平均よりも変動が少ない傾向にあります。
### 2. 異常値の分析
– **異常値の日付とスコア**：特に2025年7月6日、7日、9日に異常値として非常に高いスコアが観測されており、社会的または経済的な活動が活発だった期間である可能性があります。低異常値は7月19日および24日に観測され、それに続く日々は回復を見せている。この期間のイベントやニュースが影響を与えた可能性があります。
### 3. 季節性・トレンド・残差
– **STL分解結果**：長期的には上昇傾向を示しており、一時的な変動はあるものの、安定した成長を見せています。季節性は比較的少なく、外部要因による一時的な変動の可能性が高い。
### 4. 項目間の相関
– **相関の強さとその意味**：経済的余裕と社会基盤は高い相関を示しており、社会的インフラや教育機会が個人の経済状態に直接的な影響を与えていることを示唆します。心理的ストレスと健康状態は逆に負の相関を持ち、ストレス低減が健康の向上に寄与している可能性があります。
### 5. データ分布
– **ばらつきと中央値**：箱ひげ図から、個人WEIのばらつきが大きく、外れ値が頻繁に観測されています。社会WEIスコアは安定しており、中央値は高めです。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1とPC2の寄与率**：PC1（第1主成分）がデータの73%の分散を説明し、これは個人および社会の全体的なWEIスコアの変動を主に反映していることを示します。第2主成分は12%を占め、特定の詳細項目や特定の日にのみ影響を与える要因を表している可能性があります。
### 総括
データ全体から、各評価項目の間に強い関連性が示され、社会基盤の強化が個人のウェルビーイング向上の鍵として浮上しています。特に高い日には如何なる社会的あるいは政策的変化が背景にあるのか、また低下傾向のある日はどういった外部要因が影響したのか、更なる詳細調査が必要かもしれません。加えて、外れ値の考察からも、政策立案時の留意点が浮かび上がるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 全体のデータは、2025年初めと2026年途中にかけて段階的に示されています。
– 初期のデータ（青）は横ばいで、数値が安定している様子です。
– 後半のデータ（緑）は増加傾向が見られ、徐々にWEIスコアが上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータの中に黒で示された外れ値がいくつかあります。特に高い変動は見られませんが、外れ値の存在は注目に値します。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が現実の実績を示し、紫の線は予測モデルの結果です。
– 緑の点は前年のAIによる比較データであり、新しい予測と比較するのに役立ちます。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 紫色、ピンク色の異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が示されていますが、どのモデルも後半のデータセットでのWEIスコア増加を予測しています。
– 緑の前年度データと比較して、新しいデータも上昇傾向にあり、類似の傾向があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 新しいデータが前年度と似た動きを示しているため、相関が高いことが考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初期の安定した状態から、後半のデータでは上昇傾向が見られるため、政治的な状況や政策などの変化が影響している可能性があります。
– ビジネスや社会においては、この上昇傾向が続くことで、将来の政策変更や市場の動向に影響を与える可能性が高いです。
– 外れ値に注意しつつ、予測モデルを基にした戦略的な意思決定が重要です。
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:
視覚的特徴と洞察について以下にまとめます。
1. **トレンド**
– グラフの左側（2025年）には、青い実績AIデータポイントが集まっていますが、ここにはほぼ横ばいに見えるトレンドがあります。
– 右側（2026年）に緑色で表される前年の比較AIデータが表示されています。これもやや上昇トレンドがあるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として黒い◯で囲まれているデータポイントがありますが、それほど大きく外れているわけではありません。
– 青い実績データと緑の前年比較データの間にはギャップがあり、特定の期間のデータが抜けている可能性があります。
3. **プロットの意味**
– プロットの色や形状は、各データの出所とその予測手法を示しています。
– 実績データが青色、前年データが緑色、異常値は黒で特別に示されています。
– 紫色などで示される予測範囲や手法は、具体的な予測モデルに基づいた推移を示します（例えば、線形回帰や決定木回帰など）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 2025年の青いデータと2026年の緑のデータは異なる期間を表しており、直接の比較は難しいですが、共にやや同様の範囲で数値があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総じて、どちらのデータも同様の範囲内で分布しており、異常な外れ値は少ない印象です。
6. **直感的な見解と社会的影響**
– グラフを見ると、政治に関連して何らかの指標（WEIスコア）が安定からやや上昇に転じていることが分かります。これは、政策や政治的な状況が徐々に改善または変化している可能性を示唆します。
– ビジネスや社会においては、このグラフが示す安定的なトレンドは良好な環境を示し、より確実な計画や予測が可能であることを意味します。
データの変動や外れ値は少ないですが、全体として文脈に合わせた解釈が求められます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– 左側に実績データ（青いプロット）が集まっており、WEIスコアの平均は0.6から0.8の範囲で大きな変動は見られません。
– 右側には予測データ（緑のプロット）があり、これも0.6から0.8の間で推移していますが、やや高めの位置に集まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として丸で囲まれたデータポイントが実績データの中にありますが、極端な外れ値は見られません。
– 大きな急激な変動はグラフ上では確認できません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（実績AI）**: 青いプロットで表示され、過去のデータを示しています。
– **予測（予測AI）**: 緑のプロットで表示されており、未来のデータを予測しています。
– 異なるモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測が薄い紫、青、ピンクで示されていますが、これらは重なって表示されているため、予測モデルごとの差異は視覚的に小さいと言えます。
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は評価日が異なるため直接の相関を判断するのは難しいですが、全体的にスコアの傾向は似ています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの分布は同様の範囲内にあり、一貫性があることから、予測モデルは過去のパターンを適切に捉えていると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 全体的なスコアの分布は、政治的な状況が比較的安定していることを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、手堅い予測により、リスクを適切に管理しながら計画を立てることが可能であることが示されています。
– 異常値の存在は注意が必要ですが、全体的な傾向としては極端なリスクは低そうです。
このようにこのデータは、過去の安定したパフォーマンスと将来の計画を策定するための信頼性のある基盤を提供しています。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフはまず青い実績データが2025年7月1日から表示され、安定した状態で推移しています。
– 続いて、グリーンの前年度比較データが2026年2月1日以降現れ始め、そこから密度の高いプロットが表示されており、急激な変動が見られないため、全体的に横ばいのトレンドです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の青いデータセットに異常値とマークされた黒い円がありますが、これは他のデータポイントと大きく異なると判断されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しており、一般的には正確な過去のデータとして信頼できます。
– グリーンの点は過去のデータと比較するためのデータセットで、現在のデータとの相違点を視覚化します。
– 紫色の線は予測モデルを示し、線形回帰やランダムフォレスト回帰といった手法の予測を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青い実績データとグリーンの前年度比較データは一部重なる部分があるため、過去データの安定性と比較しやすくなっています。
– 各予測モデルの線は、実績データの延長線上にあり、過去の傾向をベースにして今後の動きを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データセットは全体的に類似した傾向を示していますが、特定のモデル（例えばランダムフォレスト回帰）は若干異なる経路を示しているかもしれません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– グラフはWEI（経済的余裕）の安定した状態を示唆していますが、異常値があるため、データの品質や外部要因による影響を検討する必要があります。
– 社会的には、経済的安定性が続くことを期待できますが、外れ値の原因を分析することで、潜在的なリスクを早期発見することが可能となります。
全体として、データは大きな変動が少なく、比較的安定した状態を示しています。この安定は個人の経済的余裕が継続していることを示しており、政策策定においては重要な指標となるでしょう。予測モデルを基に、今後の政策の方向性やリスク管理を行う際の指針として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:
以下は、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– グラフの初期（2025年7月〜10月頃）は、WEIスコアが比較的高く（約0.6〜0.8）、安定しています。
– 後半（2026年3月〜2026年7月）も高いスコア（約0.8）で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としては、円で囲まれたマーカーがありますが、2025年の間には大きな外れ値や変動は見られません。
– 2026年のデータは、緑色の実績データとしてややずれた分布を持っていますが、目立った外れ値はありません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績であり、安定したパフォーマンスを示しています。
– 緑色の点は前年との比較データで、前年の実績と大差ないことを示唆しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、範囲内での変動は信頼できると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と実績は基本的に合致しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のすべてのモデルが類似したトレンドを示しており、いずれも安定したパフォーマンスを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確なトレンドは認められますが、モデルによる予測範囲と過去の実績間に強い相関があります。
– 全体としてスコアが高く維持されているため、健康状態が良好であることを表しています。
6. **直感的な洞察、ビジネスや社会への影響**:
– グラフからは、全体的に安定した健康状態が維持されていることが感じられ、政治的な個人の健康評価が堅調であることを示しています。
– もしこのデータが政策決定に関わるものであれば、安定した健康状態は自治体や国の長寿化、労働力維持に対してプラスの影響を与える可能性があります。
– 異常値が少ないことから、突発的な健康問題のリスクは低いと推測できます。
この分析はこのグラフから得られる一般的な洞察を提供しますが、背景情報や詳細なデータ分析がさらに交えて議論されるべきです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは大きく2つの期間に分かれています。最初の期間（約最初の半年間）では、実績データ（青）が高密度で存在しますが、後半（残りの半年間）では前年データ（緑）のみが記録されています。
– 後半のデータは前年のデータであり、現在の実績データは存在しないため、途中でデータ収集が中断された可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 前半部において、いくつかの異常値（黒縁取りのデータポイント）があり、他のデータポイントから大きく離れています。これらは特異な出来事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**:
– 青色の実績AIは、過去の心理的ストレスの実測値を示しています。
– 赤色の×は予測AIによる将来の予測を表していますが、これも前半部に限られています。
– グレーの塗りは予測の不確かさ範囲を示し、予測に信頼性がある領域を視覚化します。過去のデータにはそれほど広くないレンジで表示されています。
– 緑色のプロットは前年のデータを示し、参考として利用できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフ上でのデータが分離されているため、相互関係（相関など）を直接評価することは困難です。しかし、予測と実データが同じ範囲内で収集されないため、比較には一定の制限があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列の期間が2つに分断されていますので、相関よりも個別の期間の内部変動に注目すべきです。
6. **直感的に感じられること、および社会・ビジネスへの影響**:
– 前半のデータには多くの異常値が見られることから、この時期に政治的または社会的なストレス源があった可能性が示唆されます。
– データ収集または報告の中断は、新たな変化またはイベントが発生し、それが測定に影響した可能性を示唆しています。これは社会的な不安定性や予見できない事象を示すかもしれません。
– ビジネスにおいては、迅速な対応が求められる不確実性やリスク管理の重要性が浮き彫りにされます。
このグラフの構成から、ストレスの変動やその測定方法への新たなアプローチが求められる可能性があり、データの継続性や信頼性の確保が重要であると直感させます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– **実積（実績AI）**: 2025年7月から9月にかけてはスコアが安定しており、その後に急激な下降が見られた。
– **予測（AIモデル）**: 全体的に、各予測モデルが一貫して低下トレンドを示している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 主に2025年7月から9月にかけて、外れ値（異常値）が観察される。
– これらの異常値は、その後の下降トレンドの始まりを示している可能性がある。
3. **プロットの意味**:
– **青いプロット（実績AI）**: 実際のデータポイントを示し、一定期間で一貫した動きを示している。
– **緑のプロット（前年比較AI）**: 昨年と比較してスコアが上昇しているが、最近では再び開始値に戻っている。
– **色と密度**: データの密度が変化し、時間の経過とともに分布が一様でなくなる。
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間には、類似した下降トレンドが見られる。これにより、予測モデルの有効性がある程度示唆されている。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値が多い期間で、実際の数値と予測値の間にギャップが見られる。モデルの予測の限界やデータの急激な変化などの要因が考えられる。
6. **直感的感覚と社会的影響**:
– スコアの下降トレンドは、自由度や自治が低下していることを示す可能性がある。
– 政治的または社会的な動揺や政策変更が影響しているかもしれない。これは、公衆や政策決定者に注意を促す信号となりうる。
– ビジネスや社会において、このスコアの変動は不安や不透明感をもたらし、意思決定の見直しを促す可能性がある。
このグラフは、自由度と自治に関する重要な情報を提供し、政策や社会システムの評価に活用できる。トレンドや外れ値に注目し、実際のデータから得られる洞察を基に適切な対策を検討することが重要です。
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以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は最初の期間において0.4から0.8の間でクラスタリングしているようです。
– その後、データは約1年間途切れますが、最近のデータ（前年の緑のプロット）は約0.6付近に集まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値は最初の期間に観察されますが、明らかな外れ値は一部に限られており、全体のクラスターの中にいます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の実績データと緑色の前年データは、WEIスコアの実績を表しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示しており、実績データはその中に収まっています。
– 紫、青、ピンクの線はそれぞれ異なる予測手法のラインを示していますが、この図ではあまり目立ちません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実際の値と予測値が重なるか、おおよそ一致しているかの確認は難しいですが、全体として予測範囲内にあり、過去のデータに基づいて正確に予測が行われている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータは0.4から0.8に集中しており、その後のデータも0.6付近に固まっているため、一貫性のあるパターンが存在します。
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**:
– このグラフは、WEIスコアが時間を経て安定する傾向を示している可能性を示唆しています。
– 社会的な公平性・公正さの評価が改善または維持されているという印象を受けるかもしれません。
– ビジネスや政策決定において、特定の介入や政策がWEIスコアの向上に貢献している可能性を評価する材料として活用できるでしょう。
全体として、このデータはWEIスコアの安定性と予測精度を確認するための有用な情報を提供しています。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– 左側のデータは比較的高いスコアで安定しており、特定のトレンドは見られません。一方、右側のデータも高いスコアで安定していますが、両者の間に明確な時間的なギャップが存在しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示され、それが高スコアの中に存在しています。これらは通常のデータポイントから若干ずれている可能性がありますが、大きな急変というよりはデータの範囲内に収まっているようです。
3. **各プロットや要素**
– 青色の実績データと緑色の前年度データが主に示されています。異常値は黒で、予測区間が灰色の帯で示されており、予測手法別に色分けされています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青と緑のデータポイントは異なる期間を表しており、いずれも高スコアであるため、持続可能性と自治性が高いことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に高スコアの安定した分布を示しており、スコアの高い範囲（0.8から1.0）に集中しています。異常値もこの範囲内に存在するため、大きな偏りや分散は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 高スコアが継続していることから、持続可能性と自治性が良好な状態で維持されていると考えられます。この安定した高スコアは、政策の安定性や自治の強さを示しており、社会にポジティブな影響を与える可能性が高いです。
– ビジネスにおいては、持続可能性の高い地域や国に対する投資の魅力が高まる要因となり得ます。また、自治が高いことは政策変動のリスクが低いことを意味し、企業にとっても安定した環境が提供されるでしょう。
この分析は、データが持つ潜在的な意味を引き出し、政治的な状況からの確かな理解を得るための一助となるでしょう。
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:
グラフを分析すると以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフの左側では、実績（青色）が0.7から0.8程度の範囲で横ばいです。
– グラフの右側では、前年（緑色）が0.9程度でクラスターを形成しています。前年のデータは全体的に高く、比較するとトレンドは上昇している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のデータには、0.8付近でのいくつかの異常値（黒枠）が目立ちます。
– 急激な変動は見受けられませんが、異常値が一定数存在していることが注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青）は、時間の経過とともに評価される実際の基盤の状態を示しています。
– 前年（緑）は、前年の実績データを示しており、今年のデータと比較することで改善の度合いを確認できます。
– 予測手法が複数（AI、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など）存在し、これが将来のWEIスコア予測の多角的な見方を提供します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる手法で予測したデータが、実績および前年データとどの程度一致するかで手法の精度を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年のデータ比較から、全体的な改善傾向が見られます。実績データが徐々に前年データに近づいていることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– WEIスコアが一定範囲内で安定しているが、次第に改善の兆しがあることから、政策や投資が適切に効果を上げていると考えられます。
– AIや予測手法が多用されていることで、社会基盤および教育機会の将来予測が積極的に行われており、政策決定にとって有益なツールとして機能していると理解できます。
このグラフは、社会基盤に対する政策の有効性や持続的な改善の可能性を示唆しており、意思決定における重要なデータポイントを提供します。
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:
このグラフは、360日間にわたる社会WEI（共生・多様性・自由の保障）スコアの時系列散布図です。以下に注目すべき特徴と洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（2025年7月から11月頃）は、およそ0.8から1.0の間に密集しています。
– その後、スコアが下降していることが予測データによって示唆されています（特に線形回帰とランダムフォレスト回帰が下降傾向を示しています）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側に異常値としてマークされたプロットが見受けられますが、それ以外は比較的一貫しています。
– 急激な変動は特段見られませんが、スコアの低下が予測段階で急になっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、比較的高いスコアを示しています。
– 緑の点は前年のデータを示し、今年の実績と比較されます。
– 予測の線（特に紫色の線:ランダムフォレスト回帰）は、今後のスコアの下降を予測しています。
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を比較することで、過去と今年の実績間の傾向を把握でき、予測との比較も行えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは全体的に高スコアで比較的一貫していますが、予測データは下降トレンドを示唆しているため、何らかの外的要因や政策変更が想定されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 長期にわたってWEIスコアが高維持されていたが、予測によれば改善が必要であることが示唆されている。
– 社会的には、このスコアの低下は共生や多様性の状況に影響を及ぼす可能性があり、政策改善や社会キャンペーンの必要性を感じさせます。
このグラフは、今後のsocial WEIスコアのトレンドを把握し、政策立案において重要な指標となる可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **周期性と変動**: このヒートマップでは、色の変化が明確に見られ、特に一定の周期性があるように見受けられます。特定の時間帯（7時から16時頃）にわたって色が仲間中心で変化し、この期間において変動が明確に示されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– **急激な色変化**: 特に7月5日から7月6日にかけておよび7月21日に急激な色の変化があります。これは、政治上のイベントや重大な出来事など特定の外的要因が影響を与えた可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– **色**: ヒートマップの色相（青から緑、黄色）が特定の日や時間におけるWEIスコアの強度を示しています。青色は低いスコア、黄色は高いスコアを示していると考えられます。
4. **時系列データの関係性**
– 各時間帯における色の連続性は、特定の日が他の日と比べてどのように異なるかを示す時間的な連携・相互関係を示唆しています。これにより、特定の時間帯での活動やイベントの関係性を探ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色の濃淡のバランスから、日付や時間帯によるスコアの分布傾向が視覚化されています。これにより特定のパターンが明らかになり、政策実施やコミュニケーションのタイミングに有用です。
6. **人間が直感的に感じることと社会的影響**
– **直感**: 視覚的には、色の変動を直感的に特定のイベントやアクションが関係していると捉えることができます。この情報は政策の影響をモニタリングし、それに応じた対応を取るための有益な指標となります。
– **社会影響**: 急激な変動や色の変化は政策の変更、国民の反応、または予期しないイベントを示唆する可能性があり、これにより迅速な対応が求められます。
この分析は、特に重要な政治的決定の影響を理解するための洞察を提供し、意思決定者が対応を検討するための基礎を提供します。
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:
以下は与えられたヒートマップの分析です:
1. **トレンド**:
– データには明確なトレンドが見られず、区間ごとの変動が顕著です。
– 特に、期間の中頃（7月10日から7月17日ごろ）にスコアの上昇が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の日付で急激なスコアの変化が見られます。たとえば、7月17日に高いスコアが出現しており、これは目立つ外れ値となっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色がスコアの高さを表しており、暗い紫から明るい黄色へと変化するにつれてスコアが高くなっています。
– プロットの密度は低めであり、特定の時間帯, 日付のみで高いスコアが観察されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯毎のスコアは特に一貫性を欠いており、一日の中で大きな変動が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関や反復パターンは見られませんが、特定の日付において周囲の時間帯と異なるスコアが現れているため、イベント等の影響を受けている可能性が考えられます。
6. **直感と社会への影響**:
– このヒートマップは、政治に関連するイベントや出来事による一時的な変化や関心の増減を示している可能性があります。
– 顕著な黄色の部分は、重大な出来事や議題が取り上げられた時間帯を示しており、政策決定や報道などによる社会的影響を反映しているかもしれません。
このような変動は、政治的な動向を追う上で重要な手がかりを提供し得ます。
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:
以下の視点からこのヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 色の変化をたどると、特定の時間枠で変化がある様子が見られます。特に、15時から16時や、22時から23時において、緑から黄色への変化が目立ち、これらの時間帯でスコアが上昇傾向にあることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時台の7月5日には目立つ黄色が突如現れており、急激なスコアの上昇を示しています。ここは外れ値として注目できるでしょう。
– 7月18日から7月19日にはスコアが大きく変動している様子が観察できます。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 色はスコアの高さを示しており、黄色が最も高いスコア、逆に紫が低いスコアを示します。
– 青や緑のプロットは中間のスコアを表現していると考えられます。
4. **時系列データ間の関係性**:
– 同じ時間帯に隣接する日のスコアが似たような色をしており、特定の時間帯でスコアが似通う傾向があるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各時間帯でのスコアは7月初旬と後半で異なる分布を示し、時間と共に変動する規則性が見られます。
6. **直感的および社会的・ビジネスへの影響**:
– 高いスコアの時間帯や日が特定されており、例えば15時から16時、22時から23時においては高いパフォーマンスや活動が期待できる可能性があります。
– ビジネスでは、この時間帯に合わせた戦略を立てることで効率的なリソース配分が可能かもしれません。
– 社会的には、特定の時間帯における活発な活動やイベントが多くの関心を集め、全体的な社会のダイナミズムを反映している可能性があります。
総じて、このヒートマップからは時間帯により異なるパターンが見られ、特定の時間や日に注目することで、政策策定やビジネス戦略に活かせる洞察が得られそうです。
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:
この相関ヒートマップは、様々なWEI（おそらく指標やインデックス）項目間の相関関係を示しています。それぞれの要素についての洞察を以下に提供します。
1. **トレンド**
– ヒートマップ自体は時間的なトレンドを示すものではなく、データ間の相関を可視化するものです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色が薄い部分（特に青色）は、相関が低いことを示しており、このような部分は外れや特異な関係である可能性があります。
– 特に「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（自由度と自治）」間の相関が低いことが際立っています。
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、赤色は強い正の相関を、青色は負の相関または弱い相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列分析ではないため、時系列データの直接的な関係性はここでは判断できません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」はほとんどの項目と強い正の相関（特に「個人WEI平均」と「社会WEI平均」）。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と他の指標との相関は弱めで、特に「個人WEI（健康状態）」や「個人WEI（自由度と自治）」とは低い相関を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 高い相関がある項目同士は、通常似たような要因に影響されるか、同じ方向の変化を示す可能性が高いです。このため、戦略的な政策を立てる際には、これらの高い相関を持つ指標に連動して取り組むと効果的です。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と他の項目の相関が比較的多様であることから、心理的健康が他の要素に複雑に影響を与えていることが示唆されます。これにより、精神衛生の向上が他の社会的指標の改善に寄与する可能性があります。
このヒートマップからは、社会政策の策定や個人福祉の改善に向けた首尾一貫したアプローチをとるための洞察を得ることができます。
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、WEIスコア分布比較（箱ひげ図）についての分析です。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプの中央値（中央値）はそれぞれ異なりますが、一部は類似した範囲に存在しています。
– 全体的には、中央値の位置は大きく変動していないように見え、360日間のスコアは比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 個人WEI平均と個人WEI（心理的ストレス）、社会WEI(共生・多様性・自由の保障)において外れ値が見られます。
– これらの外れ値は特定の要因による例外的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**:
– 箱の高さ（四分位範囲）は、データのばらつきを示しています。個人WEI（経済幸福度）は比較的ばらつきが少ない一方、社会WEI（公共善・持続可能性）は高いばらつきを示しています。
– 箱の色も異なっており、異なるカテゴリやテーマを表している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプは独立しており、相互の関係は特に示されていませんが、社会WEIは他のカテゴリよりも広範な分布を持つ傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリの中央値と四分位範囲は、互いに直接の相関を示していません。異なる要因が各カテゴリごとにスコアに影響を与えていると思われます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– バラつきの多い分野は、改善の余地があることを示唆しています。特に、社会WEI（公共善・持続可能性）は政策や取り組みの強化が必要と感じさせます。
– 外れ値は特定の出来事や政策変更の影響を示している場合があり、さらなる調査が必要です。
– 全体的に高い中央値を維持しているカテゴリは、相対的に安定して良好な状態を維持している可能性があります。
このような分析を通じて、政策立案者や組織は優先的に取り組むべき分野を特定し、改善活動に役立てることができるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– グラフ全体に明確な上昇や下降のトレンドは観察されませんが、データが第1主成分に沿って±0.2で広がっており、第2主成分に関してはより広範囲に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分が-0.4付近と+0.2を超える辺りに目立つプロットがあります。特に第2主成分が±0.15以上の領域に外れたデータポイントがあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットは360日間の政治における何らかの要素を示しており、第1および第2主成分での負荷がそれぞれ異なることを示しています。プロットの密度はそこまで高くないため、均等に広がっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データが明示されていないため、直接的な関係性は見られませんが、分布の偏りが何らかの周期性やイベントの影響を反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布図は第1および第2主成分が独立した軸に沿って広がっており、全体的に正の相関は少なく、主に左右および上下の極で広がっています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 主成分分析によって、政治における複数の要素を2つの主要な軸に圧縮しています。この分布は、政治的要因やイベントが多様な影響を与えており、それらが全体的な変動を促進している可能性が示唆されます。
– より広範な政策やイベントが特定地域や要素に集中している場合、それが社会的な動向や人々の意識にどのように影響するのか考察することが重要です。
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。
