📊 データ分析（GPT-4.1による）
データの分析に基づき、以下に主要な結果と洞察を示します。
### 重要な傾向と時系列推移：
– **全般的トレンド**:
– 総合WEIのスコアは、全体として中程度から高水準に位置していますが、特定期間で顕著な上昇と下降が見られます。
– 個別の項目で見ると、特に健康状態や心理的ストレス、社会の公平性・公正さにおいて頻繁な変動があります。
– **上昇と下降のピリオド**:
– 7月6日から7日にかけて、総合WEIスコアに急激な上昇が見られます（0.59から0.85）。
– 一方、19日に急激に降下していることが注目されます（0.71から0.62）。これらは、個人や社会の状況における短期的な変動が影響している可能性があります。
### 異常値：
– 複数の日付で異常として検出されたスコアから、特定の日における急激な変動が確認できます。例えば、7月6日、7月19日のスコアは極端に低下した後、急激に回復していることから、これらの日付に何らかのイベントや外因的要因が影響した可能性が考えられます。
– 健康状態と心理的ストレスは、個人WEIにおいて頻繁に低いスコアを示し、異常値として検出されています。このことは、個人の健康に関する短期的な問題やストレスの高まりを反映している可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差の分析（STL分解）：
– 長期的トレンドとしては、社会WEIの持続的な上昇が認められ、特に持続可能性と社会基盤のスコアが安定して高い状態にあります。
– 季節性のパターンは明確ではありませんが、特定の項目で周期的な変動がある可能性があります。残差として説明される変動は、偶発的または予測できない要因によるものと考えられます。
### 項目間の相関分析：
– 経済的余裕と持続可能性・自治性の間には強い正の相関があり、経済的な安定が持続可能性を高める可能性を示唆しています。
– 心理的ストレスと健康状態の間には負の相関が見られます。これは、ストレス増加時に健康が悪化するという一般的な理解を支持します。
### データ分布分析（箱ひげ図）：
– 個々の項目におけるばらつきは概ね小さいですが、心理的ストレスと健康状態において外れ値がいくつか見られることは、個人の感じるストレスや健康の波が影響している可能性を示しています。
### 主要な構成要素（PCA）の考察：
– PCA分析において、PC1が全体の70%を占めていることは、主要な変動要因が少数の原因によって説明されることを示しています。特に、社会的な要因が強い影響を与えている可能性が高いです。
– PC2の寄与率が14%であることは、付随的または細分化された要因が影響していることを示唆しますが、これらは社会インフラや共生・多様性に関連するかもしれません。
総じて、データは個人と社会の相互作用がWEIスコアの上下に影響を与えていることを示しています。このような分析は、政策立案や社会改善に役立てることができます。異常値を理解し、その背景を掘り下げることで、潜在的な社会問題の発見とそれに対する措置を取るきっかけとなるでしょう。
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:
以下にグラフの分析結果を示します。
1. **トレンド:**
– 初期の期間はデータが密集しており、横ばいの傾向があります。
– その後、別の期間（2026年）のデータはやや上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 最初の部分では、いくつかの異常値が観測されますが、全体として一定の範囲に収まっています。
– 2026年のデータは一様に高めの範囲に分布しています。
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で、黒い線はこれらのデータの周辺を示しています。
– 予測データは異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で描かれていますが、プロットの色が濃いほど信頼性が高いかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 異なる時系列間で特に強い相関は見られませんが、後半のデータはより高いスコアに集中しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 全体として、初期データと比較して、後半のデータはスコアのばらつきが少なく、安定しているように見えます。
6. **直感的な感覚と影響:**
– 人間が直感的に感じ取れることは、初期の不安定さからの安定成長です。
– これは、政治カテゴリにおける政策の安定化や効率的な施策の実行を示唆している可能性があります。
– ビジネスや社会に対する影響としては、政策の安定化により経済の安定や社会的な信頼の向上が期待されます。
全体として、このグラフは当初の不安定さにもかかわらず、比較的安定した成長を示す未来の予測を示唆しているように見えます。
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:
### グラフ分析の洞察
1. **トレンド**:
– グラフの前半（2025年7月から2025年12月頃まで）では、WEIスコアが0.6から0.8の間で横ばいになっています。
– 後半の部分（2026年3月から7月）は、予測データが新しい範囲に移動し、全体的に0.8付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間では、データは比較的一定であり、目立った外れ値は少ないようです。
– 異常値として示されている黒い〇がいくつかありますが、それらが具体的な外れ値と考えられます。
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います。
– 緑の点は前年の比較データで、この部分は別の日付に移行しているように見えます。
– 紫、ピンクの線は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）での予測結果を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績データと異なる予測手法による予測データが他と相関しているか考察できますが、全体的には予測データが異なる範囲に展開されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前半の実績データと予測の範囲が交差していることは、予測手法の精度が一定の範囲内に留まっていることを示します。
– 後半の予測データはやや分散していることから、不確実性を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフからは、政治的指標が特定の期間で安定したパフォーマンスを示し、その後新しい予測が一貫して高いパフォーマンスゾーンに移動したことがわかります。
– 事業や政策の計画において、この安定した予測が意思決定にポジティブな影響を与える可能性があります。
– 一方で、異常値の存在が突発的なリスク要因を示唆しており、それに対する対策が必要です。
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:
このグラフから次のような分析と洞察を得られます。
1. **トレンド**:
– 最初の部分（2025年7月～9月頃）は、実績（青のプロット）がある一定の範囲内に密集しています。大きな変動は見られません。
– その後、予測（紫とピンクの線）が描かれ、実績とは対称的に、2026年中頃の予測は密集度が異なり、各手法で示される予測がやや異なることが示されている。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階でいくつかの黒い円で強調された異常値が見られますが、大きな傾向の変化に寄与しているわけではありません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青いプロットは実績値で、データの信頼性を示します。
– 線の色（紫、ピンク）の違いは、不同の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）での予測を意味します。
– 緑のプロットは前年のデータで、前年データがより変動している様子が確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と各予測との相関関係は、全体としては異なる傾向があるように見え、特に中盤以降は予測間で差異が見られる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測データと実績データの間で相関関係の変動があり、特に年度初めと年度後半で予測の信頼性が異なりそうです。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– データが時系列で持続的な傾向を示すわけではなく、不確実性が高いことを示しており、政策判断には慎重が求められることを示唆します。
– 特に前年データとの比較から、変動の大きな場面では柔軟な対応を求められる可能性が高いです。
– 各予測手法の精度が分かるよう、実績と予測のバラつきの分析も重要です。
このグラフから、予測の信頼性や異常値の存在が示唆され、政策や意思決定の際には多面的な分析が必要であることを感じるでしょう。
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:
このグラフについての分析を示します。
1. **トレンド**:
– 左側のデータ（2025年7月から始まる）は横ばいですが、ある地点で急激に上昇があります。その後、データは一旦消え、2026年に入り再び別の色でプロットが現れますが、これも横ばい傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間の上昇は急激な変動を示しています。また、プロット密度が突然減少しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは過去の実績を示しており、異常値として黒い円で強調されています。
– 緑のプロットは2026年の予測データで、過去のデータとは別の期間を示しています。色の密度が異なることで、データの固まり具合が異なることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 2025年と2026年のデータは直接的なつながりがなく、期間的に分断されています。それぞれの期間で異なるパターンを持っているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは年度ごとにグルーピングされているため、相互の相関は直感的に認識しにくいです。異常値や予測の範囲に注目する必要があります。
6. **人間が感じる直感的な洞察と影響**:
– 急激な変動や間のギャップにより、政策変更や社会的な変動が影響として考えられます。これらのデータは、政治的な意思決定や経済政策の見直しに役立つ可能性があります。
– ビジネスへの影響として、経済的な余裕の変動は個人の消費行動に影響を及ぼし、それに伴って企業の売り上げや戦略にも影響を与える可能性があります。
全体として、このグラフは個人の経済的余裕（WEI）がどう変化し、将来どうなるかについての洞察を提供するもので、政策や市場戦略に関する重要な手がかりを与えるものです。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析です。
1. トレンド：
– グラフは360日間のデータを示しており、時期によって異なるデータのクラスタリングが見られます。
– 前半部分では、実績のデータ（青）が密に集まっていますが、後半部分では、前年のデータ（緑）がやや上下に散らばっているように見えます。
– 明確な上昇や下降のトレンドは確認しづらいですが、後半部分のデータは全体的に高い値を示しています。
2. 外れ値や急激な変動：
– 異常値（黒の円）が前半に集中していますが、後半では見られません。これは、前半におけるデータの異常な発生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、緑は前年データと示されており、それぞれ異なる時期にデータが集中しています。
– 予測の線（紫、緑、ピンク）は異なるアルゴリズムを示しており、特にランダムフォレスト（ピンク）は前半部分における異常に敏感なようです。
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が時期によって大きく異なり、季節的または周期的なパターンが潜んでいる可能性があります。
5. 相関関係や分布の特徴：
– 前半のデータは均一な分布を示している一方で、後半は緩やかな拡散を示しています。
– 全体的に、異なる時期間でのスコアの大きな差異が見られます。
6. 直感とビジネス・社会への影響：
– 人々がこのグラフを見た際に、前半における予測精度や実績の異常度が高かったと感じるでしょう。後半のデータの向上により、管理または政策の改善があった可能性が考えられます。
– 政治的には、健康状態がやや改善したことを示唆しており、政策の効果を表す可能性があります。ただし、異常値発生の原因についてのさらなる調査が必要です。
この分析を基に、個々の時期におけるデータの変動やその背景に注目した調査を進めると、さらなる洞察が得られるかもしれません。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **序盤**: グラフの左側において、青色のプロットは比較的狭い範囲で分布しており、心理的ストレス（WEIスコア）が安定していることを示唆しています。
– **後半**: 右側の緑色のプロットは、前年（比較AI）のデータを示しており、依然として比較的狭い範囲での変動ですが、全体としては安定していると言えます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 青色データには異常値が含まれていますが、これを示す黒い円が強調されています。これは異常な事象やイベントが発生した可能性を示唆しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青色プロット**: 実績値を示しており、主にデータの安定性を確認するための基盤を提供します。
– **緑色プロット**: 前年データであり、前年との比較を可能にしています。
– **予測手法**: グラフ中には多様な予測手法（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、実際のプロットと予測範囲の一致度を確認することで、予測精度の評価が可能です。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と前年データの対比により、時間経過による心理的ストレスの変動や変化を視覚化できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 青と緑のデータはともに狭い分布を示していますが、特定の期間に異常値が発生している場合、何らかの外的要因が影響していると考えられます。
### 6. 直感およびビジネスや社会への影響
– グラフは政治に関連する心理的ストレスの変化を示しており、安定性が重要視される分野での心理的動向を把握するのに役立ちます。
– 異常値の発生は、政治的イベントや変化が個々人の心理的健康に直接影響を及ぼす可能性を示唆しており、このデータを基にした対策が考慮されるべきです。
このグラフを通じて、政治的ストレスが時間と共にどのように推移するかを視覚的に理解し、異常な変動に対する早期警戒や対策の策定に役立ちます。
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:
以下のグラフ分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 初期のデータ（2025年7月頃から）はWEIスコアが横ばいですが、2026年に入るとデータが右側に移動して新しいパターンを描いています。
– 色の変化やプロットの位置から、2025年後半に予測AIによる予測が開始され、2026年に向けてスコアが増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータには異常値とされるプロットがあります（大きな黒い円）。
– 異常値は2025年9月までの間に集中して観察されていますが、これ以降は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績AIによるものです。
– グリーンのプロットは前年（2025年）のAIデータで、2026年の予測データと併せて比較できます。
– ピンク、紫、緑の線は異なる回帰モデルによる予測を示しており、予測の多様性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データは時系列に従って予測と実績の比較が可能です。
– 時系列比較で、実績のデータと予測が近似している部分が見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青色からグリーンへの変化によるWEIスコアの増加は、自由度や自治の向上を示唆しています。
– 異なる予測モデルにより変動の幅が示されており、予測の信頼性の幅も同時に示されています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアの上昇傾向は政治的自由度の改善を示し、社会的な進展を予感させます。
– ビジネス環境において、自由度の向上は新規参入やイノベーションの促進につながります。
– 政治の安定化や自由度の向上は、社会全体の幸福度や経済の活性化に寄与する可能性があります。
このグラフは、自由度と自治のスコアに関するデータの変化とその背後にある予測モデルの多様性を示しており、政治的および社会的な未来を考える上で重要なツールとなりえます。
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:
以下は、グラフから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 左側（2025年7月頃）の実績データはほとんど一定レンジ内に密集しており、大きな変化はないように見られます。
– 右側（2026年7月頃）には、前年データと異なる新たなスコアの分布が見られますが、これも一定の範囲に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の時期（2025年7月頃）において異常値と見られるマークがあります。これがデータの外れ値であり、異常として特定されています。
– 全体として、急激な変動はなく、むしろ一定の範囲内での変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績、緑のプロットは前年との比較を示しており、これらが一貫した基準範囲内にあります。
– 紫やピンクの線は予測手法を示していると考えられ、異なる予測モデルを使用した予測結果が含まれています。
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は、時間の経過とともに大幅には変動していないように見えます。ただし、モデルによる予測範囲が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と前年のデータには強い関連性があるように見えますが、将来の予測とどの程度相関しているかはこれだけでは判断しにくいです。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 整合された分布は、社会の公平性・公正さが一定水準に保たれていることを示唆している可能性がありますが、変化の兆しがあれば政策の見直しが必要かもしれません。
– ビジネスや政治において、この安定したトレンドが続くことは好印象を与えるかもしれませんが、変化を求める声が出る可能性があります。
このグラフからは、データが安定していることが示唆され、過去と現在のデータが一貫性を持っていることがわかります。しかし、異常値が示す課題や、予測と実績の整合性に注意を払う必要があります。
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:
このグラフを分析し、以下のような洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– グラフにはスコアが二つのクラスターに分かれており、左側は減少または横ばい傾向があります。一方、右側はやや安定した高さにプラトーが形成されているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側に青で示されたデータの中に、黒い内輪を持つ「異常値」がいくつかありますが、それらはクラスター内においても特に顕著ではありません。むしろ、密集している地点が多いことが特徴です。
3. **要素の意味**:
– 青い点は実績を表し、密度が高く、一定の範囲内で分布しています。緑の点は前年の比較値を示していると考えられ、右側でスコアが高いことを示しています。
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がグラフ中でラインとして示されていますが、詳細なプロットポイントはありません。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績と予測データは明確に分かれており、特に右側のクラスターでは前年の結果が実績と一致している可能性があり、信頼性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の分布は比較的集中的で異常値の範囲は限られています。緑のデータポイントは新しい範囲において分布しており、前年との相関が見られます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– グラフは、持続可能性と自治性のスコアに対する実績と予測の違いを視覚化しています。左側の実績が横ばいまたは下降傾向であることから、改善の余地がある状態にあるとも言えるでしょう。
– 右側における前年の高いスコアは、成功が持続されている可能性を示唆しています。これにより、社会制度や政策の成功が示唆され、今後の持続性を目指す政策の推進が想起されます。
このような分析は、データに基づいて政治や社会の持続可能性に関する意思決定を支援し、新たな戦略の対象範囲を明らかにするために役立つかもしれません。
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:
分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフ前半（2025年7月頃）は実績データ（青色）が0.6から0.8の間で安定して推移しています。
– グラフ後半（2026年6月から）は前年とされるデータ（緑色）がやや高い範囲（0.85前後）で密度高く分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには異常値（黒い円）が含まれていますが、大きな変動は見られません。
– 予測データ（赤い×印）は表示されていないようです。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色は実績データで、予測範囲（グレーの帯）内に収まっています。
– 緑色は前年のデータで、現在のWEIスコアより高めに位置している点が特徴です。
4. **時系列データの関係性**
– 実績と前年の比較では、前年の状況が良好であることが分かります。
– これは、今後の課題として改善が必要であることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は特定の範囲に集中しており、予測範囲内にほぼ収まっています。
– 前年のデータとは異なる軌跡を描いているため、相関は弱い可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 現状維持では不足している可能性があり、前年と同等またはそれ以上の改善が必要だと感じられます。
– 社会基盤や教育機会の充実によるWEIスコア上昇が期待されるため、政策変更や資源投入が求められます。
この分析は教育や社会インフラ整備に対する政策決定に貢献するでしょう。スコア向上を目指し、過去の成功例を参考にすることが重要です。
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:
グラフの分析から以下の特徴と洞察を得られます。
1. **トレンド**:
– 左側のデータ（実績AI）はおおむね横ばいですが、ところどころ小さな変動があります。
– 右側のデータ（前年比較AI）のスコアは全体的に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側には異常値と見られる点があります。この異常値は他の点から顕著に外れています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色の点は「実績AI」のスコアを示しており、黒い円で囲まれた点は異常値として強調されています。
– 緑色の点は「前年比較AI」のスコアを示しており、予測の精度を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測AIのスコアは比較的近い位置にプロットされているため、予測の精度は高いと考えられます。
– 前年のデータと比較して、スコアが上昇していることから、状況の改善が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値としてマークされた点を除くと、青と緑のプロットは比較的均一に分布しています。
– 異常値が少数であることが、スコア全体の一貫性を維持していることを示しています。
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**:
– 共生・多様性・自由の保障のスコアは前年と比較して改善しており、これらの領域における政策や取り組みが有効であったことが伺えます。
– 異常値の存在は、特定の期間（または事象）における課題を浮き彫りにしており、さらなる分析や対応策の検討が必要です。
– ビジネスや政策立案においては、上昇トレンドを維持するための施策を強化することが求められます。
全体として、非常にポジティブな傾向が見られ、効果的な政策の評価やさらなる改善のための基礎情報となるグラフです。
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:
以下のグラフについての分析を行います。
1. **トレンド**:
– ヒートマップには明確な周期的なパターンは見られませんが、特定の時間帯で集中的な活動が観察されます。特に初旬と中旬に鮮やかな色が集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月23日以降に顕著な変動があります。この変動は、政治的に重要な出来事があった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– カラースケールはWEIスコアを示しており、緑や黄色はスコアが高い、逆に青や紫はスコアが低いことを示します。これにより活動の強度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**:
– 時間帯ごとの色の変化から、特定の時間に高い活動が集中的に行われていることが示されています。これにより、日中の特定の時間帯における活動の分布がわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ヒートマップの色の集中と欠落は、特定の時間帯に集中した活動があり、それ以外の時間帯は活動が少ないことを示しています。例えば、7月1日から2日および7日から11日までの鮮やかな領域。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間はこのヒートマップから、特定の政治イシューが特定の日および時間帯に注目を集めたことを感じ取れるでしょう。ビジネスや社会的に考えると、こうした活動のピークは関連する業界への影響や市民の関心の高まりを示唆しています。
この分析により、時間帯別および日別での政治的活動や関心の度合いが把握できます。これらのデータは、政策のタイミングやメディアキャンペーンの計画に有用です。
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:
この個人WEI平均スコアの時系列ヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 全体的なスコアの変動は緩やかで、日によって異なるピークや低下が見られます。
– 7月7日から7月14日にかけて明るい色が増えており、平均スコアが上昇していることを示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月22日から23日にかけて、紫に近い低いスコアを持つエリアが存在しており、急激なスコアの低下が示されています。
– 7月19日と25日に孤立した高得点のグループが見られ、これが外れ値と考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化がスコアの変化を表しており、緑から黄色は高得点、青から紫は低得点を示しています。
– 色の密度が変化の強さを示し、より鮮やかな色合いのエリアは変動が大きいことを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯と日による変動があり、特定の時間に特異なスコアが見られますが、複数のデータセット間に直接的な関係は特定されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（例えば、午後14時や15時）が他の日よりも高いスコアを示しており、時間帯によるスコア変動が示唆されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間はこのビジュアルから特定の時期や日時にイベントが影響を与えている可能性を直感的に感じ取るでしょう。
– 社会的または政治的イベントが短期間にスコアを変動させ、特に7月22日から23日にかけてネガティブな影響が現れていることに注意を引かれるかもしれません。
この分析に基づき、特定の社会的または政治的要因がスコアに影響を与えている可能性を考慮することが重要です。
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:
## ヒートマップの分析
### 1. トレンド
– **安定している区間と変動区間**: グラフ全体で明確な上昇や下降トレンドは見られませんが、特定の期間で色の変化があります。青から緑、緑から黄色への明るさの変化が見受けられ、特にある時間帯では急激な変動が見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **急激な変動**: 特定の日付（例：7月19日、7月23日）の特定の時間帯で、色の変動が急激に変わっていることが観察されます。これらは異常値や注目すべきイベントを示している可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– **色の意味合い**: カラーバーから、色の明るさがスコアの高低を示していることが分かります。黄色は高いスコア、青や紫は低いスコアを示しており、それぞれの時間帯の変化を示しています。
– **密度**: 特定の期間と時間に色が集積することから、その領域が注目される時間帯である可能性があります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **時間帯の特定性**: 同じ時期に似た色の変化があるため、時間帯ごとに共通するトレンドが見られる一方で、日によっては変動が極端に異なることもあります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **時間別のスコア分布**: 時間帯によってスコアが集中する様子があります。特定の時間に高スコア（黄色）が集まりやすい傾向や、低スコア（青、紫）が特定のパターンで出現していることが分かります。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **社会的影響の可能性**: このグラフは社会的な評価や関心を示している場合、特定のイベントやニュースが注目を集めた時間帯を示している可能性があります。急激なスコアの上昇や下降は、政治的・社会的な出来事の影響を受けたものと考えられます。
– **ビジネスへの示唆**: もしこれがメディア消費やオンラインエンゲージメントを示すものであれば、特定の時間帯が人々の関心を集めているため、その時間帯に情報を発信することが効果的であると考えられます。
このような分析を行うことで、社会的なトレンドや関心の変化を理解し、それを活かした戦略を立案することが可能です。
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、政治カテゴリーにおける全WEI項目の相関関係を示しています。以下に、視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 各要素間の相関は全体的に高く、0.8以上の相関が多数見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 個人WEI（自由度と自治）と個人WEI（経済的余裕）間の相関 (0.10) は、他の項目に比べて低く、目立つ外れ値です。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 赤色が濃いほど、相関が強いことを示します。
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」は非常に強い相関を持ち、政治的な健康や社会の調和を示唆しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時系列データの関係について具体的な情報はこのヒートマップからは読み取れませんが、相関の強い項目群は、共通の社会的または政治的要因に影響されている可能性があります。
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）」の間に非常に高い相関 (0.96) が見られ、社会的公平性の重要性を示しています。
6. **直感的に感じることと影響**:
– 高い相関を持つ要素が多いため、政策や社会制度の変化が幅広い項目に影響を及ぼす可能性があります。
– ビジネスや社会においては、特定の政策変更が広範な影響を及ぼすことを理解し、慎重な意思決定が求められます。
ヒートマップは、政策が複雑に絡み合った社会的・個人的要因に対して広範な影響を持つ可能性があることを示唆しており、政策決定者はこれらの相関関係を考慮に入れる必要があります。
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、図中に示されたWEIスコア分布比較（箱ひげ図）の分析です。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として大きなトレンドの変動は見られませんが、一部のWEIタイプでスコアの中央値が他と比べて著しく異なっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値が特に目立つのは、「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」などで見られます。これらは特定の期間またはイベントが影響した可能性があります。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」では、下側に外れ値が見られ、これが社会的プレッシャーや政治的な出来事の影響かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いは各WEIタイプ間の分類を視覚的に分けており、箱の長さはデータの分散を示しています。
– 箱の長さが短い場合（例：「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」）、スコアが比較的一貫しており、ばらつきが少ないことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる要素間での箱の中央値や範囲を比較することで、複数の時系列の間にある相関や相違を視覚的に評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済の余裕）」と「個人WEI（持続可能性と自給自足）」の比較的狭い分布は、経済的安定性が自給自足感と関係している可能性を示唆しています。
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**:
– 集中している範囲は高水準の一致を示し、政策制定や社会施策に成果が出ていることを意味するかもしれません。
– 外れ値の多い領域は、個人または特定のグループへの対策が必要であることを示しており、特にストレス管理や公平性に焦点を当てた施策が提案されます。
このグラフを使って、政策的な介入がどこに必要か、また、どの領域で改善が見られる可能性があるのかについて情報を得る手助けとなるでしょう。
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）によって政治カテゴリのデータを視覚化しています。以下、グラフの特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– データは第1主成分（寄与率: 0.70）に対して右上がりに広がっており、正の相関が見られますが、明確な上昇または下降トレンドはありません。全体として分布は均等で、特定の周期性は見当たりません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第1成分軸の-0.4付近と第2成分軸の-0.20付近に外れた点が観察され、これらは他のデータ点からかなり離れています。
– 経時的な急激な変動を示すような特定の集団や密集したプロットは見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– プロットはデータの個別の観測を示し、第1成分が全体の70%のバリエーションを、第2成分が14%を説明しています。横軸と縦軸の相対的位置が、データの主要な変動要因を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列的な分布ではなく、分布と相関の特性に基づいて個々の観測を位置付けています。時系列に焦点を当てた分析ではないため、直接的な関係性は見えにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1成分と第2成分間で弱い正の相関が観察されます。分布は均等に散らばっていますが、外れ値がいくつか存在します。
6. **人間が直感的に感じることと社会的・ビジネスへの影響**
– 主成分分析の可視化は複雑な政治的カテゴリのデータを簡略化して理解しやすくします。主要な影響因子が第1成分によって強く捉えられているため、これに基づき政策や戦略を考える際の基礎的な洞察となります。
– 外れ値は特殊なケースや例外的な状況を反映している可能性があり、これらを個別に分析することが特に異常なイベントや要因の解明に役立ちます。
このグラフの分析は、ビジネスや政策の策定においてより深い洞察を得るための出発点として有用です。
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。