📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータの分析
#### 1. 時系列推移
総合WEIスコアを中心に考慮すると、データは以下のトレンドを示しています：
– **上昇トレンド**: 総合WEIは2025年7月初旬に0.66から徐々に上昇し、7月10日以降は0.8台に達しています。全体的に上昇傾向がありますが、日々の変動が大きいことも見受けられます。
– **顕著な変動**: 特に7月6日と7月7日の間に急激な上昇があり、スコア0.90辺りまで増加しました。その後も高いスコアを維持しています。
#### 2. 異常値
– 短期間で異常な増加が見られる日付として、7月6日（0.59から0.85へ）や7月19日（0.62）が挙げられます。この時期に経済活動や政策変更など、社会的な変化があった可能性があります。
– 特定のWEI項目（例えば、個人の経済的余裕や健康状態の急激なスコアの変動）は、個別政策や社会的イニシアチブの影響を反映しているかもしれません。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
STL分解を通じて次のことが分かります：
– **トレンド成分**: 全体的な上昇傾向がありますが、小さな変動が頻繁に生じており、外部要因（例: 政治的または経済的イベント）の影響が考えられる。
– **季節性**: 季節性成分として顕著なパターンは示されておらず、日々の小さな変動が続いています。
– **残差**: 説明されない変動（残差）は、特異なイベントやデータの揺らぎに起因する可能性があります。
#### 4. 項目間の相関
– 相関ヒートマップの分析により、個人の健康状態と心理的ストレス、社会公正と持続可能性が比較的強く関連している可能性が示されています。これらの項目は、個人の幸福度や社会的基盤の変動を示唆していると考えられます。
#### 5. データ分布
箱ひげ図による分析では：
– 一部の項目、特に個人WEIの経済的余裕や健康状態には外れ値が見られ、全体的にデータのばらつきが顕著であることが分かります。多様な背景や変化する環境がこうしたばらつきを生んでいる可能性があります。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1**: 総合的なWEIスコアへの最大の寄与率（0.69）を示し、主要な変動要因は社会的持続可能性や個人の健康状態に関連していると考えられます。
– **PC2**: 次に高い寄与率を持っており（0.13）、個人のストレスレベルや社会の公平性など、より細かな要素が含まれている可能性があります。
#### 結論
このデータセットからは、個人のWEIが社会的イベントや政策によって大きく影響を受けることが示唆されています。特に経済的余裕や健康状態は多様な要因によって顕著な変動を見せており、政策策定時にはこうしたバラツキを考慮したアプローチが必要です。また、長期的にはWEIスコアを向上させるために持続可能な政策や個人の幸福度向上の対策が求められます。
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**:
– **開始から中期間**: 2025年7月から2025年9月までは、WEIスコアが比較的高い位置（0.6以上）で安定しているように見えますが、若干の変動があります。
– **中期から後期にかけて**: 2026年3月から再びデータがありますが、こちらでもスコアが高く、やや上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値が黒い円で示されていますが、グラフのスタート地点で集中しているようです。ただし急激な大きな変動や大きく外れた値は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青いプロット**は実績を示しており、初期段階で見られます。
– **緑のプロット**は前年のデータを示しており、後期にまとまって存在しています。このことから、対前年での分析が行われていることが分かります。
– ピンクと紫の線が予測値を示しており、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）による予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法が比較されており、全体的にそれらの間に大きなズレは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前年データは相対的に散らばりが少なく、高めのWEIスコアで安定しているようです。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**:
– 短期でのスコアのぶれはあるものの、全体的に安定したパフォーマンスを保っている。
– 政治状況や関連する外部要因が安定している可能性があり、社会的またはビジネスへのポジティブな影響が期待される。
– 異常値が最初に集中しており、早期段階でのモデル調整が必要であったことを示唆しています。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには2つの時期に渡るデータが示されています。前半のデータ（実績AI）は横ばい状態で比較的一定の範囲に集中しています。一方、後半の予測データ（昨年比較AI）はやや高い値を示し始めており、この区切りでトレンドの変化が見られる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としては、前半の部分にいくつかのデータポイントが通常の範囲から外れています。異常値としてマークされたこれらのポイントは、特定のイベントや影響により異常なスコアを示した可能性があります。
3. **プロットの意味**
– プロットには実績値と予測値が示されています。特に、実績値（実績AI）は青色の点で示されており、予測値が赤の「X」で強調されています。また、予測方法に応じた色分けされた回帰線が表示されており、AIのアルゴリズムによる予測精度を比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データとして、実績データ（左側の青色）と予測データ（右側の緑色）が示されており、昨年からの比較が可能です。異なる期間でのスコア変化を比較することで、予測精度やモデルの改善傾向を分析できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の分布は比較的狭い範囲に収まっているのに対し、予測データはより広範囲に、かつ高い値にも及んでいます。これにより、予測モデルがより楽観的な評価をしている可能性が考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフからは、過去の実績と比較して将来的に評価が高まる可能性が感じられます。政策や施策の成功を示唆していると捉えられるかもしれません。しかし、モデルの精度やトレンドの根拠については更なる検証が必要です。また、異常値の分析は、社会的な出来事や政策の影響を理解する際の手がかりとなります。
このような視点から、このグラフは政策の効果や変動要因を視覚的に把握するための重要なツールとなるでしょう。ビジネスにおいても、市場やリスク分析に活用できる可能性があります。
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:**
– **実績（青色）**: 初期の期間においてスコアは0.6から0.8の間でほぼ一定であり、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– **予測（緑色）**: 後半に向かって集中しており、スコアは0.8から1.0に達しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– **異常値**（黒い円）は、実績データの初期に見られるが、多数ではありません。
– データ全体には大きな急激な変動は見受けられませんが、予測には一定の広がりがあります。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– **実績（青色）**は徐々に安定しているが、予測が大きく異なっているわけではありません。
– **予測モデルタスクの範囲（灰色領域）** は、予測が想定される範囲を示しており、実績データと若干のオーバーラップがあります。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績と予測のデータは時間的に不連続に見え、対比が難しいが、予測データは明らかに将来のスコア上昇を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績と予測データ間に強い相関は見られませんが、予測は実績よりも高いスコアで集中しています。
6. **直感的に感じること・社会への影響:**
– **直感**: 予測スコアが高く保たれることは、政治的安定や改善を意味するかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響**: 仮にこのスコアが政治の信頼性を示すものであれば、将来的にはよりポジティブな社会的支持を示唆していると考えられ、市場や投資に好影響を及ぼす可能性があります。
このグラフからは、実績データの安定性と予測データの希望的改善の兆しが見えますが、実際の政策や社会的変化に関してはさらなる情報が必要です。
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**:
– グラフはデータポイントが集中して表示されており、特定の日時に急激な変動が見られます。
– 最初の部分は安定していて、後半で急激な変化があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の青いプロット（実績）は、比較的一定しており、外れ値も見られます。
– 途中から急に緑のプロット（前年比AI）が増加し、WEIスコアが変動しています。
– ピンクのラインが示す予測範囲から外れた点もあるため、急な変動があったと推測されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実際の数値を示すもの。
– 緑のプロットは前年比AIを使用した数値の示唆。
– ピンク、オレンジの線は異なる回帰モデルによる予測。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の実績AIと比較のAI（前年比）が明確に分かれています。
– 実績と前年比の間には明確な関係性が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期は一定の相関が見られますが、後半では予測との一致が見られず、実績と予測の間にギャップが生じています。
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**:
– 初期の安定した動きは、一見して予想や計画が可能な状態を示しています。
– 後半の変動は予測が外れるリスクや、予測モデルの改善が必要であることを示唆しています。
– 経済的余裕の予測における不確実性が増加していることは、個人や企業の戦略に影響を与える可能性があります。計画の再評価やリソースの再配分を考慮する必要があるかもしれません。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフは二つの主要な期間に分かれて表示されています。最初の期間では青い実績データがやや安定しており、軽微な変動が見られます。二番目の期間は緑の前年データで表されていますが、こちらも大きなトレンドの変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間における青いプロットの中央に、いくつか特異な外れ値が囲まれています。これは異常値として強調されており、特異なイベントや異常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**
– 色はデータの種類を示しており、青は実績、緑は前年のデータを指しています。異常値は黒い円で囲まれています。
– ピンクと紫の予測線は、線形回帰や決定木、ランダムフォレスト回帰による予測を表していますが、特に目立ったパターンは示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青と緑のデータセットは互いに重なり合っておらず、おそらく異なる時期のデータまたは異なる状況を反映しています。これにより、時系列の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 試行された多様な予測モデル間で大きな相関が見られません。したがって、モデルの正確性や関連性についてはさらなる分析が必要です。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 黒い円で強調された異常値は、視覚的に強く注意を引く要素です。このような異常値は、特に政治的な健康状態の指標では、政策立案や健康管理に重要なインサイトを提供する可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、これらの異常値がもし実際の健康リスクを表している場合、政策や健康プログラムの見直しが必要となるかもしれません。
このグラフから、特に異常値がどのような状況で発生したのかについての洞察を深めることが、人々の健康状態を改善するための鍵となるでしょう。予測モデルの精度を向上させることで、より正確な将来のトレンドを示唆することができます。
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:
このグラフは、政治カテゴリにおける個人の心理的ストレス（WEIスコア）の360日間の推移を表しています。以下に、視覚的な特徴と得られる洞察を解説します。
1. **トレンド**:
– グラフは2つの期間にわかれています。最初の期間（左側）は実績データ（青）で、その後の期間（右側）は過去のデータ（緑）となっています。
– 実績データの期間中は、目立った上昇や下降のトレンドは見られず、おおむね横ばいの状態です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ内には、黒い円で示された異常値がいくつか見られます。
– これらは典型的なパターンからの逸脱を示しており、特異な出来事や状況の影響として注目されるでしょう。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績AIによる実績データで、緑の点は昨年の比較データを示しています。
– 紫色やピンク色の線は異なる回帰手法による予測を示しており、精度やデータのキャプチャ方法の違いを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実データと予測モデル間でデータの重なりや一般的な挙動が比較されています。
– 予測モデル（緑の領域内）は、実績データを基にしたトレンドや変動内に収まる形で設計されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青と緑の点が密集しているため、予測が十分に実績データをトレースでき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その影響**:
– 人間は主に実績データの中の異常値に関心を持ち、これがどのような状況下で発生したのかを知りたがるでしょう。
– ビジネスや社会への影響として、ストレスレベルの高いスコアを示す時期や状況に対する注意が必要です。これは政治的決定や外部イベントに起因する可能性があり、今後の政策決定や対策の形成に役立つ情報です。
全体として、このグラフは政治的ストレスの安定性と可能な変動要因についての洞察を提供します。特に、異常値の発生やモデル評価の精査が重要です。
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:
このグラフは、「個人WEI（自由度と自治）」のスコアを360日間にわたって時系列で示しています。以下に詳細な分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 2025年7月から2025年9月にかけて、実績（青色）は0.8付近で横ばいで安定していると見られます。
– 2026年に入ると、データポイントが右に移動し、緑色の点（昨年の比較AI）が現れるが、この部分には特定のトレンドが見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年中にオレンジで示される異常値が複数点在しています。異常値は通常の範囲から外れたスコアを示しており、特異な状況の存在を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の実績データは過去の実際の自由度と自治の測定結果を示しています。
– 緑色のデータは前年のAIによる比較を示しており、昨年との比較に対する洞察を提供しています。
– ピンクや紫色の線は異なる予測AI（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示し、これらの予測に基づいた将来の傾向の予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法間での相違がみられ、複数のモデルが異なる未来を示しています。これにより、予測の信頼性を複数の角度から検証することが求められます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データは、高スコアで比較的一貫しているようですが、後半でのデータのばらつきが目立ちます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の安定性と後期の不均一性は、政治的または社会的状況の変化を示唆しており、特定期間中に何らかの重要な出来事があった可能性があります。
– ビジネスや政策決定においては、このような変動はリスクと機会の両方として捉えることができ、将来的な計画策定に影響を与える可能性があります。
全体として、このグラフは多様なAIモデルによる予測が提案されており、今後の計画策定にあたっては、これらのモデルの結果を総合的に考慮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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– グラフは2つの主要な期間で分かれています。最初の期間は2025年7月から2025年10月で、ここでは実績のWEIスコアが上昇しています。
– 次の期間は2026年7月で、前年のスコアがありますが、この期間のスコアの変動は少ないです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年10月の段階で、異常値が示されています。これは他のデータポイントに対して明らかに外れていることを示します。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青いプロットは実績値を、緑のプロットは前年の実績値を示しており、これによって比較が可能です。
– 紫色の線矢印や範囲は、予測の不確かさや信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 実績データ（青）と前年データ（緑）を比較することで、年ごとの変動を視覚化しています。変動傾向や季節性の比べによって、対策や改善が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と前年の実績値の分布、特に上昇傾向を考慮することで、全体的に改善が見られる可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるビジネスや社会への影響**:
– データの改善傾向は、ある政策や施策が有効に働いている可能性を示唆しています。異常値が出ている期間は、特別な要因（例えば、新しい政策の施行やイベント）を示している可能性があります。
– 政治的意思決定においては、改善点を明確化し、次の行動計画に活かせる可能性があります。
### まとめ
このグラフは、政治や社会の公平性および公正さのスコアを視覚化し、改善動向や重要な問題点を識別することに役立ちます。ビジネスや政策立案において、このようなデータは効率的な意思決定を促進します。
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:
このグラフは、社会WEI（持続可能性と自治性）のスコア推移を360日間にわたって示した時系列散布図です。以下に視覚的な特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 全体的な時系列で見ると、実績データは初期の段階で0.8から1.0の間で高い水準にあります。しかし、最後のデータポイント付近で急激な動きが見られます。
– 年度の変わり目にWEIスコアのばらつきが見られますが、大きな上昇や下降は見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（緑色の丸）が後半に集中していることが目に付きます。これらは突然の変動を示しており、要注意です。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績を示し、高いスコアで安定しています。
– 緑と紫の線は、それぞれの予測モデルによる未来の動向を示しています。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方法が使用されていることがわかります。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、変動の範囲を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測は、それぞれ異なる箇所にプロットされていますが、相互に関連していることが明らかです。
– 特に、実績の後半部分と異なる予測モデルによる予想の違いが見て取れ、モデル間による将来の変動の捉え方に差があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データには高い相関が見られますが、後半では不確かさが増えています。
– 異なる予測メソッド間での一貫性にも注意が必要です。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 一般的に、これほど高いWEIスコアは、持続可能性と自治性の強さを示していますが、今後の予測で不確かさが増すことは、見通しの不安定さを示しています。
– ビジネスにおいては、持続可能な戦略がどれだけ堅牢であるかを再評価し、不確実性への対応策を考慮する必要があります。社会的には、政策の安定性が求められる時期として認識されるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフは2つの期間に分かれており、左側（2025年）と右側（2026年）が別々にプロットされています。
– 左側は、プロットが密集しており、あまり変動が見られない横ばい傾向が示されています。
– 右側（2026年）のプロットも密集していますが、若干の分布のばらつきがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側（2025年）のデータにおいて、数点の外れ値が観測されます。これらは異常値として黒い円で示されています。
– 右側（2026年）には特別な外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は「実績（実績AI）」を示し、緑色の点は「前年（比較AI）」を示しています。
– 外れ値は黒い円で囲まれています。
– 各モデル予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる色の線で示され、予測の信頼範囲も灰色の帯で表現されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 左側（2025年）のデータは、実績と予測が明確に重なっており、予測モデルの精度が良好であることを示しています。
– 右側（2026年）のデータは前年データのみであり、比較用として使用されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 左側の実績データと予測は高い相関があると推測されますが、右側の前年データとの直接的な相関は読み取れません。
6. **人間が直感的に感じる可能性とビジネスや社会への影響**
– 人々は、政策や施策が統計的に安定していると認識しそうです。特に左側では、外れ値が特定され、管理されていることから信頼性の高いデータと感じるでしょう。
– 右側のデータは今年の状況として提示されており、前年と比較することによってトレンドや変動の把握を可能にし、教育機会や社会インフラへの政策改善の検討に役立つでしょう。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 青色の実績データ（実績AI）は、2025年7月から9月にかけてやや減少し、その後は横ばいです。
– 緑色の前年度データ（比較AI）は、全体として高い水準を維持しており、比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれた部分は異常値を示しており、これは青色の実績データと緑色の過去データにおいていくつか観察されます。
– 異常値は、データの信頼性に影響し、特に予測に悪影響を及ぼす可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットが過去の実績データを示し、緑色が前年のデータを表します。
– 紫色の線は、異なる予測モデルを示しており、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰があります。これらは異なる予測結果を示していますが、全体として下降傾向を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データは、同じスケールでプロットされており、前年のデータがより安定した高い値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データの間には、緩やかではあるが全体的なトレンドの違いが見られます。この差異は、特に社会的または政策的変化によるものかもしれません。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**:
– 直感的には、実績データの変動と予測精度の間の差が気になるところです。データの安定性が欠如しているため、より正確な分析や政策判断に注意が必要です。
– ビジネスや社会においては、過去の安定したデータに基づく政策決定が重要であるという教訓を示唆しています。特に、自由と多様性の確保に向けた施策には、過去の実績と予測を慎重に考慮する必要があります。
このグラフは、社会に対する洞察を深め、政策や戦略の策定に役立つ視点を提供します。
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:
以下はこのグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 全体的には一定の周期性が見られます。特に色の変化が時系列に沿って規則的に繰り返されている部分があり、おそらく特定の活動やイベントの繰り返しを示している可能性が考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日において急激に色が変わる箇所があります。これはその日に特異な事象が発生したことや、異常なデータが記録されたことを示しているかもしれません。
3. **要素の意味**:
– 色のグラデーションが濃い青から黄色まであり、数値の大小や影響の強さを示していると推測されます。青は低いスコア、黄色は高いスコアを表し、紫に近いほど異常値を示している可能性もあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 縦軸の時間帯と横軸の日にちの組み合わせでデータが配置されており、時間帯と日付の間に明確な相関は見受けられませんが、一部の時間帯で特定の動きが強く現れている点が観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコア（黄色）は特定の日付と時間帯に集中しており、何らかの通常の活動や特定のイベントがこの時間に繰り返される可能性があります。
6. **社会やビジネスへの影響**:
– このデータが政治関連であるため、特定の日や時間に集中する高スコアは、議会や会議、演説など重要な政治的行事に関する可能性があります。これにより、メディアや関連団体はこれらの特異な時間帯に注目することで、効率よく情報を発信したり、反応を測ったりできるでしょう。
グラフからは、政治的な動きや影響が特定の周期で発生していることを示唆しており、戦略的な計画においてこの周期の理解は重要となるでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 全体的に見ると、7月初旬には低いスコアから始まり、その後は徐々に上昇している様子が見られます。
– 途中で小さな変動があり、7月中旬にやや高いピークが存在します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月23日の間には急激なスコア上昇が見られます。
– 7月19日の急激な低下も注意すべき外れ値です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各セルの色はスコアの高さを示しており、色が黄色に近づくほどスコアが高いことを意味します。
– 濃い紫色のセルはスコアが低いことを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 日々の傾向を追跡することで、特定の時間帯（15時～17時）にスコアが安定しているように見えます。
– 夜間のスコアは全体として低めであることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な周期性は見られませんが、週末は活発なスコア変動が見られる可能性があります。
– 平日と週末でスコアの変動パターンが異なる場合が考えられます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 特定の日付や時間帯に高いスコアの集中があれば、それは何らかの政治イベントやニュースによる影響が示唆されるかもしれません。
– このようなスコアの変動は、政策の施行や社会的出来事が個人の意識や行動に影響を与えている可能性を示唆します。
– 企業はこのようなデータを利用して、適切な時期にマーケティング活動を展開することで、社会的関心を引き付けることができるでしょう。
全体として、このヒートマップは政治的な関心や行動が時間とともにどのように変化するのか、そのパターンを直感的に理解するのに役立ちます。
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:
ヒートマップを分析すると、以下のことがわかります。
1. **トレンド**:
– 全体的に色が変化している箇所がいくつか見られます。特に、一部の日付で明るい黄緑色が続く場面があり、一定の期間で高いスコアを示しています。
– その後、急激に暗い色（低いスコア）に変化する時期もあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の時間帯で色が極端に暗くなっている箇所が外れ値として認識されます。
– 同じように、非常に明るい黄色の部分は急激にスコアが上昇していることを示しています。
3. **要素の意味**:
– 色の明るさはWEIスコアの高さを示しており、明るい色ほど高スコア、暗い色ほど低スコアを示しています。
– 色の密度はイベントや活動の頻度、またはデータの密集度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**:
– 特定の時間帯におけるスコアの一貫性や、あるいは異なる時間帯での変動を検出できます。関連性がある場合、時間帯間の移行が有効な指標となります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なる時間帯や日におけるスコアの分布が、この制度や政策に影響するイベントの発生により変動している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 社会WEIスコアの変動は、政治的イベントや政策の変化に敏感であることを示唆しています。
– ビジネスや社会の観点から、特定の日や時間帯に高いスコアがある場合、それらの日に関連する政治活動や決定が重要視されていると考えられます。
– 反対に、スコアが低下している時間帯は注目すべき変化や問題が発生したか、または認識されていない重要性の低い出来事を示している可能性があります。
このグラフを活用することで、政策立案者やビジネスリーダーは、政治的な動きの影響をより深く理解し、適切な対応策を講じるための手がかりを得ることができるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップ自体は時間経過に伴う変化を示すものではありませんが、各項目間の相関関係を示しています。よって、トレンドというよりはどの項目が他の項目と強い・弱い関係を持つかを確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップでは、特に外れ値や急激な変動を直接示すわけではありませんが、相関が低い（青い）部分が相対的に他とは異なる傾向を示すポイントとして注目されます。
3. **各プロットや要素**
– 赤色が濃いほど相関が高く、青色が濃いほど相関が弱いことを示しています。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間に強い相関（0.83）が見られます。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の多くの項目と比較的低い相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 本ヒートマップは同じ時点でのデータセット間の相関を示しており、時系列の変化を直接的に反映しているわけではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に「総合WEI」は多くの項目と高い相関を持っています。
– 他の項目と比較して「個人WEI（経済的余裕）」は最も独立しているように見えます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 全体的に多くの項目間には高い相関があることから、WEIの各側面が相互に強く関連しています。政策立案者やビジネスリーダーが特定の指標を改善する際には、他の指標にも良い影響を与える可能性があります。
– 「個人WEI（経済的余裕）」の独立性が示唆するのは、経済的支援が他の要素に直接的な影響を及ぼすことが少ない可能性があるため、経済政策は他の指標とは異なるアプローチが必要かもしれません。
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、提供されたWEIスコア分布比較の箱ひげ図から得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフ自体は特定の時系列トレンドを示しているわけではないですが、箱の位置と長さの変化から様々なWEIタイプのスコア分布を比較できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– スコアがある閾値から著しく外れている外れ値（小さな丸で表示）がいくつかのカテゴリで観察されます。「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生、持続性、自由の保障）」などで確認できます。
– 外れ値の存在は特定の時期または条件下で異常な変動があったことを示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の長さはデータがどれだけ散らばっているかを示し、中央の線は中央値です。
– 「総合WEI」や「個人WEI（経済活動）」などは比較的高い中央値を持っており、これらの領域では一般的に高い評価がされ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**:
– データが時系列で示されているわけではないため、直接の関係は見られませんが、カテゴリ毎にスコア分布の違いを視覚化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– カテゴリ間の中央値や箱の長さの違いにより、特定のカテゴリが他と比べてスコアの分布や集中度に多様性があるかを分析できます。
– 「社会WEI（共生、持続性、自由の保障）」は他と比べて広範なスコア分布を持つことから、評価の多様性が高いと感じられます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 囲まれている分布の比較は、多様な視点からWEIを評価する重要性を示しています。
– 外れ値や分布の広さは、どの領域で不確実性や改善が必要かを示唆し、ポリシーメイキングや事業戦略において優先的に対応すべきポイントを提供します。
– 社会やビジネスでどの側面に注力するべきかに関する明確な指針を提供する可能性があります。
この分析により、政策開発者やビジネスリーダーは特定の領域における改善が必要かを判断しやすくなり、戦略的決定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:
このグラフは、主成分分析（PCA）を用いた二次元の散布図であり、WEI構成要素の分布を示しています。以下に詳しい分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 横軸の第1主成分は分布が広く、縦軸の第2主成分に対して若干の右肩上がりの傾向が見られます。このことは、主成分1が全体の分散において主要な役割を果たしていることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第1主成分が-0.4付近や0.3付近、また第2主成分が-0.2や0.15付近に外れ値が確認できます。これらは異常な構成要素またはイベントを示す可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 各点は個々の観測を示し、その位置はそれぞれの構成要素間の相関を表現しています。色や他の要素（密度など）は使われていないようですが、濃度の変化を観察するとデータが中央に集まっていることがわかります。
4. **時系列データの関係性**
– 時系列そのものを表示しているわけではなく、集められたデータの主成分間の関係を示しています。時間的な変化でなく相関関係の分析が中心です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1成分と第2成分の間には明確な相関は見られませんが、一部のデータは中央付近に集まり、一方で外れ値が散在している点が目立ちます。これにより、データの中心的な特性と異例な事象を区別することが可能です。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このような分析は、政治カテゴリにおいて、政策や出来事が持つ影響力を理解する際に役立ちます。データの集中する部分は、多くの出来事が共通の基盤を持っていることを示し、一方で外れたプロットは潜在的なリスクや新たなトレンドを示している可能性があります。これにより、政治的な意思決定や戦略策定において、重点を置くべき領域を明確にすることができるでしょう。
この分析の結果を通じて、政策決定者やスピンドクターは、具体的な影響の理解やリスク管理に活用することができると考えられます。
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。
