📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータ分析
#### 1. 時系列推移
– **総合WEIのトレンド**: データ全体を通して、総合WEIは比較的安定していますが、特定の日付において顕著な上昇や下降が見られます。特に、2025年7月6日、7日、および9日から13日までの間に高いスコア（0.85以上）が観察され、これは日常を超えたポジティブな要因が影響を及ぼしている可能性を示唆しています。
– **個人および社会平均の動向**: 個人WEI平均は、若干の変動があるものの、全体的に0.65〜0.80の間で推移しています。一方、社会WEI平均は0.80以上の日が多く、社会的要因がより強く影響している様子が見られます。
#### 2. 異常値の発見と解釈
– 異常値の日付は主に総合WEIで検出され、異常値の日付は7月6日、7日などがあります。これらの日は、多くの個人および社会項目も高得点を取り、何らかの祝祭日や国際的なニュースによるポジティブな影響を反映している可能性があります。
– 一方で、7月19日、22日など、スコアが大きく減少した日もあり、これらは経済的な不確実性や社会的な混乱などのネガティブな要因の影響と考えられるかもしれません。
#### 3. STL分解結果
– **トレンド**: 長期的なトレンドとしては、総合的に安定した数値を示していますが、社会的要素（社会WEI平均）が全般的に個人要素より高い値を示します。
– **季節性**: 季節的なパターンは明確ではありませんが、上記の特定日付の変動は固定的な季節イベントや出来事に依存している可能性があります。
– **残差**: 残差成分が主に大きなイベントや予期せぬ社会現象によって影響を受けている可能性があります。
#### 4. 項目間の相関
– 各詳細項目において、経済的余裕と心理的ストレスのスコアが高い日には、異なる相関が観察されます。例えば、社会的要因は経済的状況によって強く影響される反面、個人のストレスレベルは直接的な影響を受けやすいです。
#### 5. データ分布
– 箱ひげ図からは、多くのWEI項目において中央値がやや高く、スコアのばらつきは大きくないことが示唆され、異常値が少数であることが分かります。
– 特に個人WEIでは、健康状態におけるスコアが比較的ばらつきがあり、例えば重大な健康問題が個別に発生している可能性があります。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 (72%)**: 全体の変動の大部分を捉えており、恐らく総合WEIの強い影響を受けた社会的および経済的要因が主要因として反映されています。
– **PC2 (12%)**: 残りの変動は、主に個人ストレスや心理面の変動によって構成されていると推測されます。
### 結論
全体の分析から、特定の日付に異常なスコアが確認されたが、それは一時的な社会的または経済的な要因、あるいは特別なイベントによる可能性があります。今後の調整にはこれらの要因を考慮し、季節的またはイベントベースの影響を受けやすい事柄を観察し続けることが重要です。
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:
このグラフに基づく分析は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 最初の部分では2025年7月から8月にかけて、WEIスコアが0.6から0.8付近を示しており、横ばい状態にあります。
– 続いてしばらくデータがなく、2026年3月以降にまたデータが出現し、この時期にはスコアが0.8から1.0に集まっています。こちらはより高いスコアを示しており、改善の傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データ（2025年）において黒で示されている異常値が多くみられます。これらは何らかの突発的要因による可能性があります。
– 2026年以降のデータには異常値が見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績を示し、実際のデータを指しています。
– 緑のプロットは前年のデータであり、比較として役立ちます。
– 紫やピンクの線は異なる予測モデルによる将来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）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青い実績データと緑の前年データには関連性があり、2026年の高スコアが前年の状況と一致している可能性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフ上で明確な周期性は見られず、データは特定の時期に集中している。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 2025年の初めには変動が激しかったものの、2026年のデータが示すように改善しています。これは政治的状況の安定化や政策変化による結果と考えられます。
– 異常値の存在が示唆するように、過去には予測困難な事象が発生した可能性がありますが、最近ではそれが解消しつつある状況と推測されます。
– 社会的には、該当する期間においてリスクが減少し、より安定した政治的影響が見込まれるかもしれません。これはビジネス環境の安定化や国民の信頼感向上につながる可能性があります。
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:
このグラフについて、以下の点を考察します。
1. **トレンド**:
– 左側のブルーの実績データは、時期を追って若干の下降傾向を示しています。
– 右側のグリーンの前年データもありますが、こちらはやや高い範囲でのバラつきが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ブルーのプロット内には個別の外れ値が見られますが、それほど多くはありません。また、スコアの分布が狭く、集中しています。
– 緑のプロットに異常値は特記されていませんが、広い範囲に分布しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ブルーの点が実績AIによるデータを示しており、全体として比較的安定しています。
– グレーで示される部分は予測モデルの不確かさを示しており、それに含まれています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が異なる予測モデルとして比較されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年のデータとの間には、全体的に異なる傾向が見られます。前年は実績よりも高いスコア範囲で推移しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには非常に密集した分布が見られます。一方で、前年のデータはより広がりを持っています。
6. **直感的な洞察及び影響**:
– 高いWEIスコアが維持されることが期待されている一方で、前年のデータに比べて実績はやや低下しているように見えるため、評価が下がる可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、政策や取り組みが前年に比べて効果が薄れている可能性が考えられ、改善の必要性が予測データから感じられます。
– 各モデルによる予測の広がりは、今後の戦略決定における不確実性を示しています。戦略や政策を見直す契機となるかもしれません。
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、提供されたグラフについての分析です。
1. **トレンド**
– グラフの初期（2025年7月から10月）は、実績スコア（青）が約0.7から0.9の範囲で変動しつつ、全体的には安定しているように見えます。
– 後半（2026年6月付近）での予測スコア（緑）は、約0.6から1.0の範囲内で、やや増加傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績データに異常値が一部見られます。特に、突然のスコア上昇や下降の時期があります。
– 予測されたスコアには急激な変動は見られず、おおむねなだらかに上昇しています。
3. **各プロットや要素**
– 青色は実績データ、緑色は予測データを示しています。
– 黒い丸は異常値を示しており、これらはスコアの正確な評価に影響を与えている可能性があります。
– 様々な予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が用いられており、それぞれ異なる予測を示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**
– 実績と予測間に明確な差異はなく、一貫したスコア範囲が確認できます。
– 異なる時点での各予測モデルの一致度を見ることで、モデルの精度が検証できるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの方が幅広い変動を見せているため、予測データよりも多様な出来事を反映している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと**
– 2025年後半のスコアの安定性に対し、2026年の予測では変動や上昇傾向が示されており、潜在的な変化の兆しを感じさせます。
– 政治的な要因や政策変更が背後にあるかもしれません。
### 洞察
– 実績データに比べて予測データでの変動が少ないことから、将来的には安定した成長または変化が予測されています。
– 組織や政策決定者は異常値を特に注意し、これが指し示す政策的影響を考慮する必要があります。
– 各種予測モデルの結果の差異は、意思決定にあたって異なるシナリオを考慮する糸口となるかもしれません。
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:
このグラフは、個人の経済的余裕のスコア（WEI）を時間軸に沿って示す時系列散布図です。以下に視覚的特徴から得られる洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– グラフは2つの異なる期間に分かれています。左側は2025年前半、右側は2026年初頭以降のデータです。
– 2025年におけるデータポイントは比較的一定していますが、2026年に入るとスコアは上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータにはいくつか外れ値が見受けられます（黒の円で囲まれています）。
– 2026年のデータに明確な外れ値は見られませんが、スコア自体が全体的に高く、範囲が狭まっているようです。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を示し、2025年上半期のものです。
– 緑の点は前年（2026年）の比較を示しており、予測範囲はグレーで示されています。
– ラインは様々な予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が予測した値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルは青い実績値と緑の前年比較値から作られています。これにより、将来のトレンドが予測されていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2025年中はある程度の変動がありますが、2026年になるとスコアはより高く安定しているように見受けられます。
– 予測値の範囲が狭まっていることから、不確実性が低減している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 2025年のデータは経済的な安定に欠ける期間を示唆しているかもしれませんが、2026年に入ると経済的余裕が改善しているようです。
– 社会やビジネスにおいては、2026年に向けて経済状況が改善し、計画的な投資や政策決定に寄与する可能性があります。
この分析から、予測と比較データを活用し、今後の戦略を立てることが重要であることがわかります。
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:
1. **トレンド**
– グラフには二つの主要な期間が示されています。2025年7月から2025年9月にかけては、実績AIによるデータ（青色）が安定しているように見えます。その後の期間ではデータが提供されていないため変動が読み取れません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月から9月の期間に異常値がマークされていますが、全体的には安定しています。急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績AIで実際のスコアを示しています。異常値は黒い円で囲まれており、異常なデータポイントを示しています。
– 紫色と水色の線は、それぞれ線形回帰と決定木回帰による予測モデルを示しています。異なるモデルが複数描かれていますが、詳細な予測トレンドは示されていません。
4. **複数の時系列データの関係**
– 同時期の異なるモデルによる予測が示されていますが、実績に基づく予測データが中心です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は初期期間に集中しており、個々のデータポイントの間隔は比較的一定です。後半の予測データでは密集しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフは、政治的個人の健康状態をAIがどのように評価し、予測するかを視覚化しています。前半の安定したデータは健康状態の安定を示唆します。異常値は注意を促すために重要です。
– 組織や個人がこのデータを健康管理に利用することで、早期対応が可能となり、リスクを低減するための方策が導き出される可能性があります。予測モデルの活用は、将来的な健康状態の改善に寄与するでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– WEIスコアの実績データ（青いプロット）は、全体として高いスコアで維持されていますが、時期によって若干の変動があります。
– 予測部分は特定の傾向を示す前に突然データが途切れますが、それまでのスコアは安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側に異常値（黒い円）が数個あり、これらはスコアの中心からやや外れているように見えます。
– スコアの急激な変動は観察されず、全体的に比較的安定したパターンです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青）は実際の心理的ストレススコアを示しています。
– 黒い異常値は他のスコアから外れたデータポイントで、特別な事象を反映している可能性があります。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、予測データは複数の手法で生成されています（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）。
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連続的ではなく、間にギャップがありますが、予測範囲内に収まっているため、モデルの予測精度は維持されていると言えます。
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で分布しており、予測データはその範囲内または非常に近い範囲で変動しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– WEIスコアがずっと高いままであることは、現状の心理的負担が大きいか維持されていることを示唆しています。
– 異常値が示す特異点は、特定の政治的イベントやストレスの増減に関連する可能性があり、継続的なモニタリングが必要です。
– 社会的に見ると、一部の期間におけるWEIスコアの安定は、個人の心理的ストレスが上手に管理されていることを意味し、社会的サポートの有効性を示唆するかもしれません。
全体として、このグラフは個人の心理的ストレスの変動を可視化しており、それぞれのプロットは社会的または政治的な状況との関連を考慮する際に有用な洞察を提供します。
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**
– 初期段階（2025-07-01から2025-09-01）：実績データ（青）はおおむね横ばい。
– 中盤（2025-09-01以降）から決定木回帰などの予測（紫）は下降を示している。
– 6月からは次年度のデータ（緑）が増加傾向にあり、WEIスコアが回復している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階では数点の異常値（黒円）が観測されるが、予測の枠内に収まっている。
– 年度の切り替わり時にデータの変動が大きく、特に予測データとの差異が目立つ。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青）は過去のデータを示し、異常値は注視すべき変動点。
– 予測（異なる色の線）は、今後の傾向を示しており、モデルごとに予測が異なる。
– 前年データ（緑）は、比較の対象としての役割。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現行年の実績と前年のデータが相関している可能性があるが、今回の異常値や予測は新しい変動を示唆している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の青データは横並びであり、安定性を示す。一方で、機械学習モデル予測の下降傾向からは変動要因が浮上した可能性。
6. **直感的な洞察および影響**
– 初期の安定性が終わり、中盤以降に予測精度が課題となる可能性が示唆される。
– ビジネスや政策決定において、変動性の先読みが必要。
– 次年度のデータが改善を示唆しており、ポジティブな経済指標として利用可能。
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:
以下の分析を提供いたします。
1. **トレンド**
– グラフは2つの異なる時期に分かれています。最初の時期（2025年7月〜2025年9月）は実績データが示され、次の時期（2026年5月〜2026年7月）は前年のデータと予測が示されています。しかし、時系列としての明確なトレンドは確認されません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の時期において、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（黒い円で囲まれたもの）。WEIスコアは、一般的には0.6から0.9の間で変動しています。
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、実際に測定された値です。
– 緑の点は前年と予測の比較を示します。各種の回帰による予測が色々と示されています（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**
– 実績データと異常値の視覚的関係が見られます。予測データ群は、前年のデータと非常に近しい位置にプロットされています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最初の時期では、実績データと異常値が混在していますが、特定のパターンや強い相関は確認されません。
– 後半のデータは前年に基づいていて、予測された値が非常にタイトに分布しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 公平性と公正さに関するこのスコアは、短期的にはある程度安定していますが、一部の異常値が目立ちます。これは、政策の不確実性や特定の社会的イベントによる影響を示唆している可能性があります。
– 予測と実際の比較により、将来のトレンドや外部要因の影響を更に詳細に分析する必要がありますが、ビジネスや政策決定において過去データからの予測が活用されていることが示されています。
この分析をもとに、さらなる戦略的な意思決定が促されることが期待されます。
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:
このグラフを基に、以下の分析を行いました。
1. **トレンド**:
– 360日間にわたり、WEIスコアの大きな変動は見られません。データは2つの期間に分かれており、最初の部分は密集した実績データ（青）で構成され、後半は予測データ（赤いX）が表示され、その間に大きなギャップがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間において、青色の丸に囲まれた異常値が見られます。これにより、一部のデータポイントが他と大きく異なることが示唆されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青）は過去の実績を示し、予測データ（赤いX）は今後の予測を示しています。
– 薄緑色の点は前年のデータを示しており、現行のデータと比較するために使用されています。
– 線型回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰などの予測手法も色分けされており、異なる予測モデルの結果が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 複数の予測手法によって得られた結果がグレーの範囲内に収まっているため、予測の精度が高いことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体的に高いWEIスコアに集中しており、変動は限定的です。
6. **人間の直感やビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアが高く安定していることは、持続可能性と自治性がある程度確立されていることを示唆します。しかし、大きなギャップがあるため、未来の予測が不確実である可能性があります。このため、政策の持続可能性に関する戦略を見直す必要があるかもしれません。
– 継続的な安定が示唆されているため、ビジネスは現状の政策に大きく依存する戦略を築くことが可能ですが、急激な変化には警戒が必要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初の期間（2025年7月から12月）には、スコアの変動が多く、平均して0.8付近にプロットされています。
– その後、2026年5月以降はやや高いスコア（約0.9付近）で継続的なプロットが見られます。
– 全体的に見ると、前年と比較した場合にスコアが上昇するトレンドが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータ（2025年）には、WEIスコア0.6以下の外れ値が存在します。
– 後半にかけて（2026年）、外れ値は見られず、スコアの変動は少なくなっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色は実績データ、緑色は前年のデータを示しており、年度ごとの比較が可能です。
– 紫とピンクの線は予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測範囲を示しており、この範囲内でスコアが推移していることから、予測精度は高いと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年データを比較すると、実績の方が若干高い値を示しており、社会基盤や教育機会が改善している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前年との相関関係は強く、全体の分布も中間から高スコアに集中しているため、長期的にスコアが改善している傾向が見て取れます。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– 人々は社会基盤や教育機会が改善していると感じるかもしれません。特に、実績データの向上は政策の効果や外部要因によるものと考えられ、社会的な安心感や期待が高まるでしょう。
– ビジネスは教育やインフラ関連の投資に対する信頼を高めることが予測されます。
これらの分析を基に、政策改善の効果を評価し、今後の方向性を明確にするための資料として活用することが可能です。
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:
以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 最初の期間では、実績の多くが上部に位置しており比較的高いスコアを示しています。
– 中盤から後半にかけて、スコアが下降する方向に変化し、特に予測値（紫の線）は明らかに下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績にはいくつかの異常値と見られる点があり、それが全体のパターンをやや複雑にしています。
– 特に、予測の線形回帰モデルにおいて急激な下降が見られます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青色点は実績データを示し、基本的には高いスコアで安定しています。
– 緑色点は前年の比較を示しており、実績と似たパターンを形成しています。
– 紫の線は様々な予測方法を表しており、それぞれ異なる傾向を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルの傾向が実績よりも低い範囲に位置していることから、保守的な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**:
– 実績と前年の比較は、密度が高く、0.6から0.9の範囲で多く観察されます。
– 予測においては、線形回帰とランダムフォレスト回帰が異なるトレンドを示しており、予測の不確実性を示唆します。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 特定の政治カテゴリにおけるスコアの下降は、社会的または制度的な変化を示している可能性があります。
– 高いスコアからの急激な変動は、政策の変更や社会の懸念の増加を反映しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、このような変動はリスク管理の重要性を高める要因になり得ます。社会的な多様性や自由の保障が不安定になると、ビジネス環境や戦略にも影響を及ぼす可能性があります。
このグラフは、特定の社会や政治の動向を理解し、戦略的な意思決定に活用されるべき重要な指標を提供しています。
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:
このヒートマップを分析して、いくつかの観点を考察します。
1. **トレンド**
– データのトレンドは明確な周期性が見られます。特に午後から夜（15時以降）にかけて高いスコアが観察でき、特定の時間帯でのスコアが上昇・下降する周期があるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としては、特定の日付（7月6日や7月17日）で他の日と比べて突出した色の変化が見られます。これらは重要な政治的出来事やニュース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**
– 色の密度と変化は、特定の時間帯における活動や注目の度合いを示しており、明るい黄色は高い注目度を、暗い色は低い注目度を表していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯でのスコアがどのように変化しているかに注目すると、日中から夜にかけてスコアが上がる傾向があります。これにより、昼夜で異なる政治的動きがあることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯におけるスコアの上昇は、他の時間帯との関連が弱いように見え、特に高い時間帯が独立しているようです。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– このグラフを見ると、政治的な活動やニュースで人々の関心が高まっている時期や時間帯が直感的に理解できます。ビジネス的には、注目度が高い時間帯を狙った情報発信や広告戦略が効果的かもしれません。また、社会的には、これらの時間帯に向けて公共のメッセージやキャンペーンを計画することが有効だと考えられます。
全体として、このヒートマップは政治的な関心や活動が時間や日によってどのように変わっているかを視覚的に示しており、その変動を利用した意思決定が可能です。
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:
このグラフでは、個人WEI平均スコアの時系列データがヒートマップとして視覚化されています。視覚的な特徴と洞察を以下にまとめます。
1. **トレンド**:
– スコアは時間帯と日付によって変動しており、特定の時間帯で変化が見られます。
– 色合いが濃い青や紫から明るい緑や黄色に変化する箇所があり、一定期間でスコアが上昇している様子が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に、7月11日から7月17日にかけてスコアが高く、7月23日以降急激にスコアが低下しています。これが注目すべき急激な変動です。
3. **各プロットや要素**:
– 色が暖色系に変わるほどスコアが高いことを示しています。スコアが高い日は、緑から黄色の色合いが占めていることから認識できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯（特に15時から17時）で明るい色が突出していることから、この時間帯にスコアが高まる傾向があります。
– 18時以降スコアが下がる傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯とスコアには明確な相関が見られ、午後の特定時間にスコアが高くなる属性があるように見えます。
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**:
– 個人の活動が特定の時間帯に最も活発であることを示唆しています。これが社会的なイベントやビジネス活動と関係している可能性があります。
– 企業や政策立案者は、これらのピーク時間を考慮に入れて意思決定を行うことで、より効果的な成果を得られる可能性があります。
このようなデータ解析は、時間ごとに変動する活動やパフォーマンスの最適化に役立ちます。
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:
このヒートマップは、政治カテゴリにおける社会WEI平均スコアの時系列データを示しています。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察を説明します。
1. **トレンド**:
– 全体として、時間の経過に伴いスコアは変動しています。特に7月初旬から中旬にかけて高スコア（黄色から緑）がありますが、後半にかけて低下しています（青色）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月初旬と中旬に黄色から緑色の高スコアの期間があります。一方で、7月後半には急激にスコアが低下している箇所（青や紫色）が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの高低を示しています。黄色が最も高いスコアで、紫や青に向かってスコアが低くなります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間軸（時や日）の間に顕著な色調の変化があり、これは時間帯によってスコアが異なることを示唆しています。早朝や夜遅くにはスコアが高い傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとにスコアが大きく変動する様子が見られ、特に午前中に高いスコアが観測されています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このデータから、人々の活動や注目が集中する時間帯（午前中）にスコアが高いことがわかります。政治的な活動やイベントがこの時間に多く行われている可能性があります。また、後半にスコアが下がることから、短期間で問題が生じたり、関心が削がれる事象が発生しているかもしれません。社会的には、この変動が政策の効果や市民の関心の高まりと関連している可能性があるため、政治家や政策立案者にとっては重要な指標となり得ます。
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:
### グラフの分析と洞察
このヒートマップは、WEI（指標）間の相関関係を示しています。ここでは、色の濃さが相関の強さを示しており、赤が強い正の相関、青が負の相関を示しています。
1. **トレンド**
– ヒートマップには直接的な「トレンド」は示されていませんが、相関関係が濃い色として表現されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つ外れ値や急激な変動はないですが、総合WEIと「個人WEI（健康状態）」の相関が比較的低い（0.44）ことが、他の高い相関と比較して注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 赤色の濃いエリアは、その項目同士の相関が高く、密接に関連していることを示しています。たとえば、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間には強い相関があり（0.96）、これらの指標が政治的視点から見ても互いに関連性が高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データは時系列ではないため、時間経過による変化は示されていません。ただし、各指標間の相互関連性が1対1で比較されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 様々な指標の間で強い相関関係が多く見られ、とりわけ「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」は0.9以上の非常に強い相関を持っています。
– 弱い相関の例としては、「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間で（0.44）見られ、これらの指標が関連性が低いことを示唆しています。
6. **人間の直感と社会への影響**
– このヒートマップから、社会全体の民主的価値観がどの程度個人のウェルビーイングに影響を与えているかが見て取れます。特に、個人と社会の指標が強い相関を持つことから、個人の幸福度が社会の構造やポリシーによって大きく影響される直感が働きます。
– 政策立案者にとっては、特定の社会的指標（例として公平性や多様性）が改善されることで、広く個人のウェルビーイングにもポジティブな影響を与える可能性が示唆されます。
このように、ヒートマップは複合的な指標の関連性を可視化し、より広範な社会的な議論や政治的な意思決定に必要な洞察を提供します。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは360日間のデータを示しており、時系列データではなく特定のカテゴリごとの分布を比較しています。トレンドとしての上昇や下降は直接的には示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のカテゴリ、例えば「個人WEI（心理的ストレス）」や「個人WEI（自由度と自治）」には外れ値が見られます。これらは特異な状況や例外的なケースを示している可能性があります。
– 急激な変動という点では、箱ひげ図の箱の範囲が狭いカテゴリがより安定しており、広いカテゴリは変動が大きいと推測されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱の長さ（四分位範囲）はスコアの分散を示し、ヒゲはスコアの全体的な範囲を表しています。中央値は箱内の太い線で示されています。
– 色は各カテゴリを識別するためのものであり、特定の意味を持っているかは明示されていませんが、視認性を高めています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフは時系列データではないため、時系列での関係性を直接示すものではありませんが、異なるカテゴリ間の比較を可能にしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ間の直接的な相関関係はこのグラフからは見えませんが、箱ひげ図の形状からスコアの一般的な傾向を把握することができます。
– 特に「社会WEI（持続可能性と自治体）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」が他と比べてスコアが高めに分布していることが視覚的にわかります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 高い中央値や狭い四分位範囲のカテゴリは、比較的安定した市民の認識や状況を示している可能性があります。
– 外れ値の多いカテゴリは、改善の余地や特定の課題を抱えている可能性があり、政策の焦点となることが考えられます。
– ビジネスや社会における影響としては、特にスコアの高い社会的カテゴリは成熟した社会情勢を示し、投資や政策形成において考慮すべき指標となるかもしれません。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **全体の分布**: 特定の一方向にデータが集まる傾向はなく、均等に広がっています。
– **周期性**: 特に周期的な動きは見受けられません。データは一様に分布しており、一定のトレンドを示していないように見えます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値の存在**: 目立つ外れ値はありませんが、一部のデータポイントが、他のクラスタから離れている場所にあります。
### 3. 各プロットや要素
– **プロット位置**: 第1主成分と第2主成分のそれぞれに分布しています。第1主成分の貢献率は高いですが、全体の分散を十分に説明しているわけではありません。
– **色や密度**: 特に色や密度の変化はないため、視覚的なパターンは掴みにくいです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **データの相関**: 特に相関関係が強いとは言えませんが、いくつかのクラスターが見られ、近接しているデータポイントは類似した特性を持っている可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関**: 明確な相関はありません。第1主成分と第2主成分の軸に沿ってランダムにデータが散らばっています。
### 6. 直感的な感じ方と影響
– **直感的理解**: データはばらつきのある多様なパターンを示し、単一の解釈をするのは難しいです。
– **ビジネスや社会への影響**: このPCA分析の結果からは、政治に関する多様な要素や環境が複雑に絡み合っており、単一の要因が支配的でないことを示唆しています。社会の動向を理解するには、多角的なアプローチが必要になるかもしれません。
このように、PCAによって政治カテゴリーにおける多様な因子の理解を深めるためには、さらなる詳細なデータ解析や専門分野の知識が重要となるでしょう。
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。
