📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析に基づく洞察
1. **時系列推移**:
– **総合WEIのトレンド**: 初期の数値は比較的低調（0.66前後）であるが、日が進むにつれて数値が上昇し、後半では0.85の水準を超える時期もあった。このことは、全体としてWEIが改善の傾向にあることを示している。
2. **異常値**:
– ご指摘のあった異常値（例: 2025-07-06, 総合WEI, スコア: 0.59）については、特に大きなスパイクやディップが見られる。これらのスコアは、可能性として、政策変更や突発的な社会イベント（リーダーシップの交代や天災など）に伴う結果を反映しているかもしれない。
3. **STL分解（季節性・トレンド・残差）**:
– **トレンド**: 長期的には上昇傾向にあるが、短期的な変動（ノイズや季節性の効果）により影響を受けている可能性が高い。
– **季節性**: 明確な季節パターンは見受けられないが、周期的な変動は社会的・政治的なイベントに関連している可能性がある。
4. **項目間の相関**:
– 相関ヒートマップを用いると、「社会基盤・教育機会」と「社会WEI平均」の強い相関が目立つ。これは、教育を通じた社会基盤の充実度が社会全体のWEIに強く影響していることを示唆する。
5. **データ分布**:
– 箱ひげ図からは、各WEIスコアのばらつきが確認できる。中央値は全般的に0.7以上で安定しているが、外れ値があるため、これらは社会的な変化や突発的なイベントに影響されていることが伺える。
6. **主要な構成要素 (PCA)**:
– 主成分分析によって、PC1が全体変動の70%を説明し、PC2が13%を説明している。これは、特に社会的因子がWEIに与える影響が非常に強いことを示している（例: 社会基盤や持続可能性の影響）。
### 重要な推測
– **日々の経済、健康、心理的ならびに自治性についての変動**は、政策決定や急激な社会変化によるものかもしれない。特に、社会基盤に関するスコアの影響が強く、長期的に見るとポジティブな方向へのシフトが確認できる。
– 繰り返されるパターンや相関関係に基づくと、今後の政策では教育および社会的多様性へのさらなる注力がWEIの向上に寄与する可能性が高いと考えられる。
この分析は、政策決定者や社会問題の理解を深めようとする研究者に対して有効な基盤を提供することができるため、さらなる詳細な調査やモニタリングの対象とされるべきである。
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:
このグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 左側のデータ（青い点）は、2025年7月から始まっており、初期には少し下がった後、横ばいから増加傾向に見えます。
– 右側のデータ（緑色の点）は2026年5月から始まっており、全体的に上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で示されていますが、特に大きく外れたデータポイントが目立つわけではありません。
– 青い点の間に急激な変動は見られず、比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を表し、実際のWEIスコアを示しています。
– 緑色の点は前年のデータで、過去の傾向を示しています。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が3つあり、将来のスコアの予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青い点と緑の点の間に直接的な重なりはなく、2025年と2026年の間に何らかの時間的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**:
– 青い実績データは、0.6から0.8の範囲で動いており、密度は高めです。
– 緑は前年のデータとして高めの位置にプロットされています。
6. **直感的な洞察および社会・ビジネスへの影響**:
– 初期データの安定性とその後の上昇傾向は、関連する政治状況が好転している可能性を示唆します。
– 予測モデルが一致している場合、将来的な安定や成長が期待できるかもしれません。これは政策の安定性や信任を反映しており、ビジネス環境に対しても積極的なメッセージとなるでしょう。
このようなデータは、政策立案や戦略的決定において有用なインサイトを提供す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:
以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 青のプロット（実績）は、最初の約3か月間に集中しており、その後、データが途切れています。
– 緑のプロット（前年）は、後半にあり、全体的に若干の下降傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青のプロットには、0.8付近に集中的にプロットされていますが、特に顕著な外れ値は見られません。
– 異常値として、目立ったプロットはありません。
3. **各プロットや要素**:
– 青の丸が「実績」、緑の丸が「前年」を表しており、過去のデータと現在のデータとの比較が行われています。
– 線グラフは予測に関連しており、様々なモデル（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。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「実績」と「前年」の比較で少し相関を見出すことができるが、直接的な関係ははっきりしていません。
– 各予測モデルの結果も異なり、精度や傾向に違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青と緑のプロット間で多少の相関が見られますが、全体的な分布は離れています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフから、政治的な指標において一定の変動があり、過去と現在の変動が統一的でないことが直感的に理解できます。
– ビジネスや社会への影響として、政策やイベントにより予測の精度がばらつく可能性が示唆されています。
この分析は、データの変動や予測の精度を理解し、将来的な政策立案や評価に役立てることができると考えられます。
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**
– グラフは360日間にわたる時系列で、最初のデータは2025年7月から始まっています。
– 実績データ（青い点）はおおむね0.6から0.9の範囲に分散しており、一定の範囲内に収まっています。
– 緑の点は前年度のデータで、全体的に右側に分布しており、姿勢が変わっているかも知れません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績データに異常値（黒い円）が見受けられますが、ほとんどは0.8前後で安定しています。
– 特に急激な変動は見られませんが、前半と後半でカテゴリが切り替わっています。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青い点で示されており、異常値は黒い円で囲まれています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさの範囲を表しており、緑の点は過去のデータを示しています。
– 線形回帰やモデルの予測は紫やピンクの点や線で示され、モデルの違いによる予測の傾向を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年度データで異なる時系列が示されていますが、評価月が異なるため直接の比較は難しいです。
– 模型（ピンク、紫) が線やエリアを展示し、予測と実績のズレを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布が比較的一定である一方、異常値がいくつか確認されます。
6. **直感的な感想と影響**
– データの安定性と異常値の存在が確認され、社会やビジネスにおけるリスク管理が重要です。
– 前年度と比較すると、分布やモデルの予測に対する解釈の違いが生まれる可能性があり、この情報を用いて政策の見直しにつなげることが考えられます。
このグラフは政治カテゴリにおけるWEIスコアの動向を示しており、予測モデルの精度や異常値の影響を理解することが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは主に2つの期間に分かれています。2025年半ばから終わりまでは青色の実績データが多く、一部に外れ値が見られます。2026年に入ると、グリーンで過去のデータが表示され、散布のパターンが類似しています。
– トレンドとしては、2025年半ばのデータは一定の範囲に収まっていますが、外れ値がいくつか存在します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のデータポイントの中には、異常値が異常判定されています。特に2025年半ばから終わりにかけて、一部のデータが他と異なり目立っています。
– グレーの範囲内にデータが集中していることから、この範囲が通常の変動範囲だと推測されます。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績を示し、グリーンの点は過去のデータです。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰の予測を示していますが、これが未来のどの時点に影響を与えるかは不明です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データには、異なる時期に属する実績データと比較データが存在します。2025年の実績データの中から見られる異常値やパターンは、2026年の比較データと比較が可能であり、その影響やパターンが把握しやすくなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの大部分は一定の範囲（グレーの枠）内にあり、集中度が高いです。これに対して外れ値の存在が特徴的で、一部有意な変動が認められます。
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**
– このデータは個人の経済的余裕を示すものですが、外れ値の存在は特定の要因によって経済状況が大きく変動している可能性を示唆します。
– 社会的には、これらの外れ値が何を意味するかを追求し、政策等の改善に活かすことが期待されます。ビジネス面では、予測モデルの活用により、未来の経済状況に対する対応準備が可能となるでしょう。
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:
## 視覚的特徴と洞察
### 1. トレンド
– グラフは初期と後半に分けられ、中央にデータの欠落期間があります。
– グラフ初期では、散布図が横ばい状態で、WEIスコアは0.6から0.8の間で安定しています。
– 後半部分でも、WEIスコアは0.6から0.8の範囲に集中していますが、前回の期間よりもやや上昇しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– ブラックのプロットは異常値を示しており、特定の期間に存在しています。
– グラフの急激な変動は見られませんが、後半部分での不規則なデータポイントがいくつかあります。
### 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、一定の範囲内に存在しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 前年（グレーの点）と比較しても、現在のデータは大きな変化を示していません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データは比較的安定しており、主に0.6から0.8の間に分布しています。
– 各期間のデータが似たような範囲に収束する性質が見られます。
### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– グラフを見る限り、WEIスコアが安定していることから、特定の政治家や個人の健康状態は安定しています。
– 外れ値や中断期間は、特定の出来事や状況の変化を示唆する可能性があります。
– 社会的または政治的に、大きな変動がない安定した状態が続いていると推測でき、影響を与える要因は少ないと見られます。
このデータは予測可能性を示し、将来の計画や政策立案にとってポジティブな要素を提供するかもしれません。
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:
このグラフを分析すると、いくつかの興味深い特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績データと予測データが2つの異なる期間に分かれています。この期間の間にはデータがありません。前半（2025年7月-9月）の実績データは比較的一定であり、後半（2026年3月-7月）の予測データが密集しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 前半にいくつかの異常値が見られ、これが心理的ストレスの予期しない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**:
– 青いプロットは実績データを表し、緑色のプロットは予測データを表しています。異常値は黒い円で囲まれています。
– ピンクと紫の線は予測のための異なる方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を表し、予測の幅は灰色の影で示されています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績と予測を結ぶ直接の連続性はありませんが、過去のデータを基にした予測が後半に現れています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布はおおむね0.4〜0.8スコアの範囲にありますが、一部外れたデータポイントがあります。
– 予測データの分布はより広がっており、予測範囲は予測不確実性を反映しています。
6. **直感と影響**:
– 人間はデータの連続性の欠如と予測の広範な変動から不安や不確実性を感じるかもしれません。特に政治的な文脈では、心理的ストレスが重要であり、この不確実性はビジネス経済や政策形成に影響を与える可能性があります。政策決定者は、予測方法の精度やデータの信頼性を向上させるための措置を講じる必要があるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは2025年7月初めから2026年7月初めまでの360日間を示しています。
– 左側（青色）と右側（緑色）でデータが大きく分かれており、途中にギャップがあります。このギャップはデータ収集の中断や社会的・政治的イベントによるものである可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のデータポイントには黒い丸で示された外れ値がいくつかあります。外れ値はデータセットにおける異常事象や特異な変化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**
– 青色のプロットは実績データを示しています。
– 緑色は前年との比較を示しており、右側に集中しています。
– 矢印やテキストは、異常値や予測の範囲を特定するためのものです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 緑色の前年データは、青色の実績データと時間軸が異なるが、同様の位置に分布しています。
– これにより、前年データが現在のデータの指標または参考として使われることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データのばらつきや左右の密度が異なるため、評価の一貫性や変動性が異なる可能性があります。
– 実績データと前年データが異なる軸で表示されており、比較が容易になっています。
6. **直感的な感じ方と社会への影響**
– 多くのデータポイントが集まっている区域は安定性や一般性を示す一方、外れた点やギャップは不確実性や変動を表しています。
– このような自由度と自治に関するデータは、政治体制や社会政策の評価に使用され、政策決定者の意思決定に影響を与えます。
データの中断や外れ値は、潜在的なリスクや不安定要素を示唆します。このような情報は、ビジネスや政策立案において重要であると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは二つの主要な期間に分かれています。2025年7月から開始され、最初のクラスターは8月から10月頃にかけて存在し、その後、データが再び2026年7月に集中しています。
– 前半のクラスターでは、全体的にスコアは0.5から0.9の間で横ばいで推移しています。
– 後半、2026年のデータは0.7以上に集約され、スコアが全般的に高く安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 前半にはいくつかの外れ値が見られ、特にスコアが大幅に低下している点があります。
– 後半には外れ値はほとんど見られず、全体的にスコアが集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実績を示し、緑の点は前年のデータを示しています。これにより、ショートタームとロングタームの比較が可能です。
– 紫、ピンク、ライトグリーンの線はそれぞれ異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しており、パフォーマンスの評価に役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データを比較すると、2026年にはスコアが安定して高く維持されており、前年が参考になった可能性があります。
– 予測手法は実績データに基づいて安定した結果を予測していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前半と後半のデータ間に明確な相関は見られませんが、後半の方が一貫性のある分布を示します。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– グラフからは、2026年に入ってからの公平性・公正さのスコアが向上し、持続可能な向上が見られることが直感的に感じられます。
– 社会的には、この傾向は政策の改善や市民生活の質の向上として認識される可能性があります。特に予測モデルが正確かつ安定的であるため、このトレンドが続くことへの期待が持てます。
このグラフは、公平性、公正さの観点から政策や施策の効果をモニタリングし、将来的な改善の方向性を探るための強力なツールとなるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側（過去のデータ）から右側（将来予測）にかけて、WEIスコアは比較的安定していたが、その後、右側ではスコアが散らばり始めている。時期により、変動が大きくなっているように見受けられる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で示された異常値がいくつか見られるが、その他のスコアも範囲内に収まっている。
– 線形回帰や他の予測手法（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって示された予測の中で、特定の時期に急激に変動している領域が見られる。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青）は過去の比較的安定した状況を示している。
– 予測は複数の手法（赤い×、緑、紫、ピンク）で行われており、それぞれ異なる予測範囲を示す。
– 緑色のプロットは前年のデータ（比較AI）であり、これが参考として用いられている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去データの実績と異常値、予測データには連続性が見られる。
– 予測データの手法間でのばらつきがあり、異なる手法が異なる精度で将来のスコアを評価している可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアが高い（0.8から1.0）の範囲で密集し、一部の異常値がこれより低い位置に現れている。
– 予測範囲のばらつきがあることから、複数の要因がスコアに影響を与えている可能性が高い。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間がこのグラフを見ると、過去の安定性に対する将来の不確実性を考慮し、リスク管理が重要であると直感的に感じるだろう。
– ビジネスや社会に対する影響として、持続可能性と自治性のスコアの将来の変動は、政策変更やリソース配分に影響を与え得る。
– 特に、予測のばらつきが大きいため、政策立案者は複数のシナリオを考慮に入れる必要がある。
このような分析を通じて、政策決定や戦略的な計画に必要なインサイトを提供できる。正確な予測とリスク評価に基づいて、持続可能性や自治性を向上させるための効果的な対応策が求められるだろう。
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:
このグラフは、社会基盤と教育機会に関するWEIスコアの推移を示しています。以下のような視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 前半部分（2025年7月から2025年10月頃）のスコアは0.6から1.0の間で安定しています。目立った上昇や下降のトレンドは見られません。
– 2026年にはデータが途切れていますが、再びスコアが高い範囲にプロットされています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値は目立って多くなく、データは比較的一様に散らばっています。
– 前半部分のエリアで見られる一部の異常値（黒い円で囲まれたプロット）は分析の対象となる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績値を示し、データはかなり密集しています。
– 緑のプロットは前年予測のもので、同様に密集していますが少しずらされています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際のデータと予測データの間に視覚的な重なりがありますが、傾向としては似ているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体として、データは狭い範囲に集中しており、ウェイのスコアは高い範囲に位置しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– スコアが高い状態が持続していることから、社会基盤や教育機会が一貫して良好であることが示唆されます。
– ビジネスや社会に関しては、こうした傾向が続けば、教育や社会基盤の強化が期待でき、地域経済にも好影響を及ぼす可能性があります。
このように、全体的な安定性と高いスコアが目立ちますが、異常値の存在も考慮に入れ、さらなる詳細な分析が必要かもしれません。
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:
以下はグラフの分析です。
1. **トレンド**
– 最初の部分（2025年7月～11月頃）には、実績データが高い位置に密集していますが、その後データが見られなくなり、次に現れるデータは2026年5月以降で、こちらもやや高い位置に集まっています。
– 時系列全体としての明確な上昇や下降のトレンドは見受けられず、データの地点が2分される形で描かれています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには大きな外れ値が見当たらず、どのデータも比較的安定しているようです。
– 線形回帰や決定木回帰による予測は、実績データとの間で顕著な差はないようですが、ランダムフォレスト回帰の予測ライン（紫色）がややデータ範囲の下側にあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示しており、その均一性と高さから高い「共生・多様性・自由の保障」スコアを持っていることがわかります。
– 緑のプロットは前年のデータで、こちらも高いスコアを示しています。
– 異常値は黒いリングで特徴づけられており、一部データにこのリングが見られますが、それほど多くはありません。
– 予測に基づくデータは、異なる回帰手法によってプロットされ、基準線と比較されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 最初と最後のデータ群でトレンドに目立った変化はなく、2つの期間の間にギャップがあります。
– 前年データおよび各種予測が実データと統一感を持っていることから、この分野での予測の信頼性が比較的高いことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 基本的には全ての期間で高いスコアが維持されています。
– データの密集度は比較的均一で、特に大きな変動は見られません。
6. **人間が直感的に感じること・ビジネスや社会への影響**
– 連続して高いスコアは社会が「共生・多様性・自由の保障」に対して安定した状況にあることを示唆しています。政策の効果が一貫して実践されている印象を受けます。
– ビジネス面では、安定した多様性の保障がされている環境は、企業が長期的な戦略を考えやすい土壌を作っていると考えられます。
– 社会面では、市民が自由や多様性を享受することを促進する政策の有効性を示しているため、安心感が高ま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:
このヒートマップを分析する際、以下の点に注目しました。
1. **トレンド**:
– 水平方向の色の変化により、一部の時間帯の数値が上昇または下降していることが示されています。特に、日付が進むにつれて緑から黄色へと変化していく部分があり、数値の増加を表しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日と6日の間に急激な変動があります。急激に色が変わっているため、異常値や特異な出来事があった可能性があります。
3. **プロットの意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しており、濃い色は低いスコア、明るくなるほど高いスコアを示しています。時間帯ごとの変動も含め、特定の時間帯でどれだけ活動が盛んなのかを視覚的に理解できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯のデータ間に直接の相関は見えませんが、特定の日付・時間において変化が集中している箇所があり、それがイベントや政策変更に関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の分布が不均一であり、特定の時間に数値がピークを迎えている部分があります。特に午後の時間帯に明るい色が多く見られることが多いです。
6. **直感的な感覚と社会への影響**:
– 人々はこのヒートマップを見て、特定の時間帯や日に何か重要な政治的イベントがあったと直感的に感じるでしょう。時間帯・日付ごとの違いを見ながら、政策や社会的出来事が地域や特定のグループに与えるインパクトを評価できます。
これらの特徴を踏まえると、このヒートマップは政策立案者や政治的分析において、特定の期間や時間帯に政策が与える影響のモニタリングに有用であると考えられます。
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:
## グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは時間帯ごとの個人WEI平均スコアの変化を示しています。特定の時間帯にスコアの変動があることが見受けられ、特に16時と24時付近で明らかに異なる動きがあります。
– 期間中、全体として大きな上昇や下降のトレンドは見られませんが、一部の時間帯では周期的なパターンが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 16時と24時付近では他の時間帯に比べてスコアの変動が激しく、外れ値としての役割を果たしている可能性があります。
– 例として、16時のスコアが7月11日付近で急激に上昇しています。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡がスコアの高さを示しています。黄色系は高いスコア、紫色系は低いスコアを示しています。
– 密度の高い箇所は、スコアの変動が少なく安定し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**
– 時間帯によってスコアの変動パターンが異なっているのが特徴です。昼間の時間帯（特に16時）は変動が大きく、夜間（23時）は比較的安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯で高いスコアが連続的に観察されることから、特定の要因が同時に影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**
– このヒートマップは、特定の時間帯における社会的または政治的な活動の活発化を示唆している可能性があります。
– ビジネスや社会に対しては、特定の時間帯に集中した活動計画が必要かもしれません。また、外れ値となる時間帯は、その時間帯に特別なイベントが存在する可能性があり、それを取り込むマーケティング戦略が有効かもしれません。
このヒートマップを活用することで、特定の時間帯に注目した活動計画を立てたり、リソースの最適配置を考えることができるでしょう。
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:
分析結果を以下に示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色は時間帯と日付に対して異なりますが、全体的には極端な上昇や下降は見られません。
– 一部の期間においてはより明るい色（黄色）が頻出し、社会WEIスコアが高めだったことを示します。逆に、暗い色（青や紫）はスコアが低いことを示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月6日や2025年7月19日の特定の時間帯において、急に黄色になる地点があり、これは一時的にスコアが高くなった外れ値として考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡が社会WEIスコアの高低を示します。黄色が高いスコア、紫が低いスコアを示しています。
– 時間軸と日付軸における周期性はそれほど大きくなく、時間帯による変動が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に目立つ周期性はありませんが、日にちが近くなると類似した時間帯に黄色が出現する傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的なデータ分布は比較的均等ですが、一部の時間帯や日付において特定の値に集中しているようにも見えます。
6. **人間の直感および社会への影響**:
– ヒートマップは社会の動向や変動を視覚的に捉える方法として直感的に理解しやすいです。日常的に何かのイベントや出来事があったことが暗に示唆されている可能性があります。
– ビジネスや社会において、このデータは特定の期間や出来事に対する社会の反応を追跡し、政策決定に役立つ分析を行う手がかりとなるかもしれません。
このグラフから、特定の時間や日にちによって変わる社会の動向を定量的に追うことが示唆されます。このようなビジュアライゼーションは、より詳細な考察や予測の基盤として有用です。
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、WEI（Well-being Index）の各項目間の相関を示しています。以下に視覚的な特徴とそこからの洞察を示します。
1. **トレンド**: ヒートマップでは特定の時間的トレンドは示されていませんが、相関のパターンが見えます。濃い赤は強い正の相関、青は負の相関を示します。
2. **外れ値や急激な変動**: グラフ上には外れ値や急激な変動は示されていませんが、特に異常な相関がある場合にはそれが示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤い色合いのマスが多いことから、全体的に各WEI項目間には正の相関があります。
– 特に「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI平均」との相関が0.95と0.86で非常に高く、これらが総合的な評価に強く影響を与えていると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**: 時系列データではなく相関データなので、時間的関係性は読み取れませんが、各項目間の影響の強さが理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（経済的余裕）」の相関は非常に低く、これらの項目が互いに独立して存在する可能性を示唆しています。
– 多くの項目は正の相関を持ち、一方でお互いの影響を高め合っていると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 高い相関を持つ項目間では、一方の改善が他方の向上を期待できるため、政策やビジネス戦略では、相互に関連する項目を同時に改善することが効果的です。
– 例えば、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は0.84の相関があり、両方を強化する施策が社会全体のウェルビーイングに寄与する可能性があります。
全体として、このヒートマップはWEIの各要素間の強い関連性を示し、政策立案や社会改善のための重点的な取り組むべき領域を直感的に把握するための有用な視覚ツールです。
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:
箱ひげ図を分析すると、以下のような視覚的な特徴と洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは、全体として横ばいの傾向を示しています。それぞれのカテゴリで極端な上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定のカテゴリ（例えば、「社会WEI（公平性・公正さ）」や「個人WEI（自由度と幸せ）」）で外れ値が見られますが、全体的に外れ値は少ないです。
3. **各プロットや要素**:
– 箱ひげ図の幅や位置は、それぞれのカテゴリのスコアの分布を示しています。箱が広い場合、スコアの変動が大きいことを意味します。
– 色の違いはカテゴリ間の分化を強調していると思われ、それぞれのグループの特性を視覚的に区別しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– カテゴリは単一の時系列ではなく、異なる評価軸でのスコア分布を示しているため、直接の関連性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として比較的高いWEIスコアが示されています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」などの特定のカテゴリでスコアの範囲が広く、個人間での違いが大きいことが示唆されます。
6. **人間の直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 高いスコアは良好な政治状況や社会的条件、個人の満足度を示唆します。しかし、特定のカテゴリでのスコアのばらつきや外れ値は、改善の余地があることを示唆しています。
– このようなデータは、政策形成や社会的プログラムの制定に利用でき、特に改善が必要な分野を特定する手助けとなります。
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:
このグラフは、政治カテゴリにおけるWEI（World Economic Indicator）構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。以下の主要なポイントに基づいて分析します。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降のトレンドは見受けられませんが、データは第1主成分（寄与率0.70）に対して左右に広がっており、第2主成分（寄与率0.13）に沿って上下に広がっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下と右下に離れて分布しているデータポイントがあり、これらが外れ値に該当する可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– データポイントは散布図の形式で示されており、各点は異なる政治的要素やイベントを示していると考えられます。
– 配置されている位置が、第1および第2主成分にどれだけ寄与しているかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に時系列関係を示すための線や色分けはありませんが、全体の散布の仕方から、異なる時期のデータが各主成分に異なる影響を及ぼしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分分析に基づく散布図であるため、第1主成分と第2主成分の間にはそれぞれ寄与率に基づく相関が存在します。
– データは広範囲にわたり、第1主成分がほぼ0より上で密集している部分もあり、関連する要素がここに集中している可能性を示唆します。
6. **直感的な洞察やビジネス/社会への影響**:
– 主成分分析の結果は、政治的指標がどのように集約され、分類されるかに影響します。何らかの政策変更やイベントの影響が主成分に強く現れると、その側面が支配的になるでしょう。
– 外れ値が示している異常な政治的イベントや特異な状況に注目することで、リスク管理や戦略の再考を行う契機となる可能性があります。
この分析に基づいて、WEIの変動や構成要素の影響を理解することで、政策立案や戦略策定に役立てることができるでしょう。
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。
