📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下に、提供されたデータの分析を行いました。
### 1. 時系列推移:
– **総合WEIスコアの推移**:
– **全体のトレンド**: 基本的には0.66から0.86にかけ、スコアは上昇傾向を示していますが、周期的に0.60台まで下がる例が見受けられます。特に2025年7月6日から7日にかけて、急激なスコアの上昇があります。
– **顕著な変動期間**: 7月6日以降のスコア上昇は顕著で、最高値の0.87に達し、7月17日まで高水準を維持しています。
– **個人WEI平均の推移**:
– **トレンド**: ほぼ安定した範囲で変動しており、平均値は0.65から0.80あたりで観察されます。7月7日から小幅上昇の傾向が見られます。
– **社会WEI平均の推移**:
– **トレンド**: 社会WEIは、他のスコアよりも高い範囲で安定感があり（0.80〜0.90）、7月6日からの上昇が目立ちます。これは、社会的な出来事や外部要因（政治的・経済的なニュース）による影響が考えられます。
### 2. 異常値と考えられる要因:
– **異常値の特定**: 特に2025年7月6日の急なスコア上昇（0.59から0.85へ）は注目に値します。この日は個人の心理的ストレスの増加と社会的持続可能性のスコアの大幅な上昇が重なっています。
– **背景要因の推測**: 社会的な出来事や政策変更がこれらのスコアに影響している可能性があります。
### 3. 季節性、トレンド、残差:
– **STL分解の結果**:
– **長期トレンド**: 総合的に見ると、トレンドは微増傾向。個別要素の急な変動でも全体のトレンドを上昇基調に保っています。
– **季節性**: 特定の期間でパターンには若干の周期性が観察されますが、詳細な季節的要因の特定は難しいです。
– **残差**: データの急変による説明コンポーネントへの影響が大きく、予測モデルにおける予測精度の改善余地があります。
### 4. 項目間の相関:
– **相関ヒートマップ**:
– 社会WEIと個人ストレス項目は逆相関が見られ、ストレスが低いほど社会的な指標が高まる傾向があります。
– 経済的余裕と健康状態は、個人WEIに対して共に高い正の相関があり、経済の安定が健康面に好影響を与えていることを示唆します。
### 5. データ分布:
– **箱ひげ図の所見**:
– WEIスコアにバラツキがあり、異常値の影響が一部見られます。中央値は比較的高い位置にあり、基本的なパフォーマンスの高さを示しています。
### 6. 主要な構成要素 (PCA):
– **寄与率**:
– PC1が69%と最も大きな寄与をしていて、これはWEIの大部分がいくつかの主要な要因（おそらく経済的要因と社会インフラ）によって支配されていることを示します。
– PC2は13%の寄与で、残りのバラエティ、特に心理的ストレスや消費者感情が支配しています。
### 結論:
総合的に、データは2025年7月6日以降、外部の重要な出来事（政策変更や社会
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:
以下は、提供された政治カテゴリの総合WEIスコア推移グラフに基づく分析です。
1. **トレンド**
– グラフは主に2つの期間に分けられています。最初の期間（2025年7月-10月）に実績（青色）がありますが、その後のデータは途切れています。
– その後、2026年3月から7月にかけて前年のデータ（緑色）が見られます。
– 線形回帰やランダムフォレスト回帰など、複数の予測モデルラインが示されていますが、具体的な予測傾向は示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年9月の期間に、黒い円で示された異常値が複数あります。
– これらの異常は、通常の範囲外の変動を示しており、特定のイベントか政策の影響かもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットが実績値で、過去のパフォーマンスを示します。
– 緑色のプロットは前年のデータで、その年次傾向を示しているようです。
– 黒い円はデータ内の異常を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる年次データとモデル予測は可視化されていますが、相関関係は明示されていません。
– 異常値の期間とその後のデータの欠損が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**
– 明確な相関関係は特定しにくいですが、異常値の存在が全体のトレンドに影響を及ぼしている可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会影響**
– 異常値の発生やデータの欠損は、政治的な不確実性や混乱を示しているかもしれません。
– 各モデルの予測は、将来の安定性や政策の持続可能性に対する異なる見解を提供しています。
– ビジネスや社会においては、これらの予測と実績が政策決定や戦略の策定において重要な役割を果たす可能性があります。
このグラフは、過去のパターンと将来の予測を比較し、政治的な安定性や政策の成功の評価に貢献することができます。
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:
このグラフは、過去360日間の個人WEI平均スコアに関する時系列散布図です。以下のポイントに基づいて分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフには顕著なトレンドが存在するように見えます。特に、2つの異なる時期でデータが集中しており、以前のデータ（青のプロット）は比較的高いスコア（約0.6から0.8）の範囲にあり、後のデータ（緑のプロット）はやや低いスコアで集中しています。これは全体としてのスコアの下降を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには異常値が一つ特定されていますが、それ以外には目立った外れ値はありません。青と緑の2つのグループの間で急激な変化が見られるのが特徴です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは「実績（実績AI）」を示し、緑のプロットは「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。
– ピンク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、期間が分断されているため、それぞれの期間のトレンドを掴むのには使えません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青と緑のデータセット間での大きなギャップは、時間の経過に伴うスコアの質的な変化を反映していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青（実績）と緑（前年）間に直接の相関は見られませんが、スコアが全般的に低下していることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから直感的に感じられるのは、評価スコアが時間の経過とともに低下しているということであり、何らかの要因が個人の評価に悪影響を与えている可能性が考えられます。これがビジネスや社会におけるパフォーマンスに影響を及ぼしている可能性があります。
– 政治的なカテゴリーでのWEIスコアの低下は、個人のエンゲージメントや信頼に欠ける結果を招く可能性があるため、対策が必要とされるかもしれません。
このグラフは企業や政治機関における個人の評価に関する重要な洞察を提供し、戦略的な意思決定に役立つ情報を示唆しています。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**
– グラフには360日間の時系列データが示されています。最初の期間（2025年7月～11月）は、実測データと予測データが重なり合いながらもやや上昇傾向を示しているようです。
– 2026年3月以降、新たなデータポイントが示されており、こちらは前年のデータと比較されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータセットにおいて、いくつかのデータポイントが異常値として示されています。特に7月や8月において目立ちます。
– これらの異常値は、実測データと異常としてマークされており、何らかの話題となるイベントが影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実測データ、緑のプロットは前年の比較データとされています。
– 予測には線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が用いられており、それらの間の違いが色で示されている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 最近のデータ（2026年）は前年のデータと比較され、密度が高く、異常値も少ないことが観察されます。これは前年よりも安定している可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実測データとAI予測データの間には、多少の乖離が見られますが、全体的に同様の傾向を示しています。
– 前年との比較を含むデータセットでは、WEIスコアの範囲がより安定しており、異常値の発生も減少しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフからは、2025年の初期には不安定な要素があったが、2026年には状況が安定してきていることを感じさせます。
– ビジネスや社会的インパクトとして、政策変更や外部環境の変化が影響を与えている可能性が考えられます。予測と実測値の一致度が増加していることから、AIモデルの予測精度の向上が期待されます。
このように、前年のデータとの比較を通じて、データの安定性や信頼性を見極めつつ、予測技術の進化を反映していることが読み取れます。
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:
このグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 最初は0.7から0.9の間で安定している実績（青色）が見られますが、後半はデータが飛んでいて、具体的なトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒い丸で囲われた部分）が最初の集団に見られます。この期間のデータには、特異な動きがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データを示し、初期に集中しています。
– 緑色の点は前年の比較データで、後半部分に集中しており、前年との比較が強調されています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰などの予測モデルがピンクや紫の線で示されていますが、詳細なトレンドは特に示されていません。
– グレーの領域は3シグマ以内の予測の不確かさを示しており、比較的広範囲な予測が行われていることがうかがえます。
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が異なる期間に存在していますが、直接的な相関はグラフからは見えにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の一部は異常値として扱われていますが、その理由はグラフからは明らかではありません。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 経済的余裕の指標は、公共政策や社会福祉に関する重要な指標であり、特に異常値の発見は政策の見直しや新たな支援策の検討に役立つ可能性があります。
– データが特定の期間に偏っているため、長期的なトレンドを把握するにはさらなるデータ収集が必要です。
全体として、経済的余裕の指標は、政策決定者にとって有益な情報を提供できますが、そのインサイトを最大限に活用するためには、より多様な予測モデルとデータの継続的な更新が必要です。
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:
以下の点について、グラフからわかることを分析します。
1. **トレンド**:
– 青いプロット（実績AI）の期間には特定の上昇や下降の明確なトレンドは見られず、ほぼ横ばいに見えます。
– 緑のプロット（前年比較AI）は、少しバラつきがあるものの、全体的に密集しており、大きく変動しているリカバリーの兆候が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットの中にいくつか外れ値と考えられるプロットや極端に低いデータ点があり、特に左側に見える下方への急な変動が注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際のデータに基づく健康状態を示しており、実績データとして観察されます。
– 緑のプロットは前年と比較したAIのデータとして過去のデータと比較が可能です。
– カラーと形状は、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）に対応しており、予測の幅を示すための範囲が影響を持つ可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青と緑のプロットの間に明確な相関があることは示されていません。それぞれが個別に分析されていますが、一部の変動が過去の予測との乖離を示しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値を除くと、データはクラスタリングされていますが、分布が特に狭まっているか特異的な形を示しているわけではありません。
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**:
– 健康状態のデータは非常に安定している部分と不安定さを示す外れ値が存在します。これは生活習慣や政治的状況が安定していることを指す可能性がありますが、突発的な事件や影響が発生する可能性の示唆とも取れます。
– ビジネスや社会面では、安定した傾向があることを考慮しつつも、外れ値が示すようなリスク管理の重要性が強調されます。定期的なモニタリングと外れ値分析が、健全な政策決定に役立つでしょう。
グラフは、健康状態の測定に関してとても静的に見えますが、詳細な分析により、潜在的なリスクや長期的な改善策を見出すことができるかもしれません。
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:
以下は、提供されたグラフの視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの左側（2025-07-01から2025-09-01）は青色のプロットが多く見られ、密集しています。この期間は多くの評価が行われたことを示しています。
– 右側（2026年始以降）の緑色のプロットは、前年度の比較用のデータであり、期間が離れているため、単純なトレンドはここでは見出しにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットの中に異常値として黒い丸で囲まれた点がいくつか存在しています。これは通常の範囲から外れた心理的ストレスを示しています。
– 予測プロット（ピンク色の三角形）は、異常値に対して誤差範囲内であることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績AIを表し、実際に計測されたWEIスコアです。
– ピンク色の線（予測）は異なる回帰手法を示していますが、それぞれの時点での一致度や予測のブレを視覚的に確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青色（実績）と緑色（前年）のデータセットがこの期間における異なる条件か変化を示唆しています。前年と比較して異なる状況が存在する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 密集した青いプロット範囲は、ある程度のストレスが継続して存在していることを意味します。
– ピンクの予測線は、直線回帰や決定木回帰が同じ範囲で収まっているため、一定の信頼性を持っていると考えられます。
6. **直感的な印象と社会的影響**:
– ストレスが高まっている期間が存在することから、個人や組織にとって重要な出来事や変化が起きている可能性が考えられます。
– 異常値の存在は、特定の時期や出来事での心理的健康問題が重要である可能性を示唆し、これに対処するための早期介入が求められます。
このグラフから、人間は心理的ストレスの波の存在や、急激な変動が注意を引きやすいと感じるかもしれません。また、ビジネスや社会におけるストレス管理の重要性が示唆されています。
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:
### 視覚的特徴と洞察:
1. **トレンド:**
– 初期のデータ（2025年7月から2025年10月）は、主に0.6から0.8の範囲に集中しており、その後急激に減少しています。
– 2026年に入ると、データポイントは緑色になり、0.5から0.8の範囲で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期の期間にいくつかのデータポイントが他と異なり、外れ値として示されています（黒の円で強調）。
– 2025年9月の急激なスコアの低下が見られます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– **青色の点:** 実績を示しており、データの信頼性を示す重要な要素と考えられます。
– **緑色の点:** 前年との比較を表しており、過去のデータとの関係を示しています。
– **灰色の範囲:** 予測の不確かさを示し、予測の幅や不確実性の程度を理解するための指標です。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データ（青）と過去のデータ（緑）を比較すると、年度をまたぐ変動の傾向を観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 2026年に入ってからは、スコアがやや安定化しており、前年度よりも集中度が高まっている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 人間が直感的に感じるのは、2025年の後半で予期しない変動があったため、政策変更や社会的な出来事が背後にあるのではないかということです。
– スコアの安定化は、政治的状況が落ち着いたか、改善された可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会に与える影響として、不安定な時期には慎重な計画が必要であり、安定期には成長戦略を検討する好機が訪れていると言えるでしょう。
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:
## グラフの分析結果：
1. **トレンド**:
– **現在のデータ**：2025年7月から2025年9月の期間にわたる実績データ（青のプロット）は、0.6付近で安定したトレンドを示している。
– **予測データ**：2026年7月にかけて、緑のプロットは比較的一貫して高いスコア（0.8付近）を示しており、予測データの範囲で上昇する傾向が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかの異常値（黒い丸）が見受けられるが、全体のトレンドに大きな影響はない。
– 大きな急激な変動は特に見られない。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データを示し、一貫して相対的に安定したスコアを保持している。
– 緑のプロットは予測データを示し、時系列が進むにつれてWEIスコアの上昇を示唆している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと比較されている予測データは、今後の向上する公正性や公平性を示しているが、具体的な予測モデル間（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）での大きな違いはグラフ上には示されていない。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は主に特定の一定範囲に集中しており、相関関係に関しては明示されていないが、今後の良化が予測されている。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**:
– グラフからは、公平性や公正さのスコアが安定的に改善されることが期待される。特に予測データが高い値を示していることから、政策や社会システムが効果的に機能しつつあることを示唆している。
– 社会的には、公平性や公正さの向上は信頼感を生む要因であり、政治的安定性や市民の満足度向上に寄与すると考えられる。
このグラフは、今後の公平性に関する政策の効果を予測する手助けとなるでしょう。政策の強化や調整が、予測された改善を実現するための鍵となる可能性があります。
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:
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いますが、全体的に大きなトレンドの変化は見られません。特に2025年7月から2026年7月にかけて、実績AI（青のプロット）が高い範囲で安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「異常値」として示されている部分（黒い円）は、他のデータポイントに比べて際立っていますが、数が少なく、全体の傾向には大きな影響を与えていません。
– 急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は「実績AI」によるスコアです。非常に安定しています。
– 赤い「×」は「予測AI」で、若干幅広い予測が行われていることを示しています。
– 緑のプロットは前年との比較です。前年のデータも高い水準で安定していたことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「実績AI」と「予測AI」の間で若干のズレがありますが、基本的には予測が実績に対して過大あるいは過少評価することは少ないように見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIと予測AIの間には一定の一致が見られますが、細かい変動では予測が多少離れることがあります。ただし、全体的なスコアの高さは一定です。
– 分布は狭い範囲に集中しているため、スコアのばらつきは少なく、安定していると言えるでしょう。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間はこの図を見て、社会の持続可能性と自治性が高く評価されていると感じるでしょう。実績AIのスコアが高い位置で安定しているため、今後も政治や社会の安定が期待される可能性が高いです。
– ビジネスや政策策定においては、このデータを基に現状維持を続けつつ、逆に異常値が示す危険性をどう改善するかを重視すべきと考えられます。
この分析に基づき、社会全体の安定性を維持しつつ、柔軟な対応策を検討することが重要でしょう。
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:
このグラフは「社会WEI（社会基盤・教育機会）」のスコアの推移を時系列で示しています。以下に、グラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 2025年7月から2025年12月にかけては、スコアが主に0.7から0.9の間に集中しており、比較的安定しています。
– 2026年1月以降、スコアが上方にシフトし、0.9付近に密集していることが見られます。これは、スコアが全体的に上昇傾向にあることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータには、画像の左側に、異常値として強調されているプロットがありますが、他の大多数のデータポイントと大きな差はないように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い丸は実績を示し、緑のプロットは予測を示しています。
– 予測値は、決定木回帰や線形回帰によって示されるトレンド線の幅内に収まっています。
– ランダムフォレスト回帰の予測ラインはやや繊細で、実際のデータに合致する傾向があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青と緑のプロットは、実績と予測を示し、過去のデータに基づいた予測が将来にわたって緩やかな上昇傾向をサポートしていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの分布は、安定した実績（青）からやや上昇した予測（緑）に移行しています。
– 予測の精度が比較的高いことが、複数の回帰モデルによってサポートされています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– スコアが2026年にかけて上昇しているという予測は、社会基盤や教育機会が改善していることを示唆しています。これにより、政策の成功や社会の進展への期待が高まります。
– 特に教育機会の向上は、長期的な経済成長や社会的安定に寄与する可能性が高いです。
– ビジネスにおいては、この上昇トレンドに基づく市場環境の改善を見越して、さらなる投資や拡大戦略を考える機会となるでしょう。
全体として、このグラフは今後の社会的・教育的な進展を支持する見通しを示しています。
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:
以下に、このグラフから得られる洞察を述べます。
1. トレンド:
– 初期のデータ（青色のプロット）は、やや高い数値で安定していますが、急激に別の動きが現れる可能性があります。
– 中間の予測データ（ピンク、紫のライン）は、やや下降傾向を示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 初期の期間に、異常値として認識される点がいくつか見られます。
– 中間の予測データによる急激な変化も見られます。ただし、詳細な変動の程度は表示されていません。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青色の点は「実績AI」による実績値を示し、安定性を示しています。
– 緑色の点は「前年（比較AI）」を示し、前年と比較して同様の範囲に収まっていることを示唆しています。
– ピンクと紫のラインは、それぞれ「決定木回帰」と「ランダムフォレスト回帰」の予測を示します。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績値と前年の値は類似した範囲にあり、中間期の異常と予測モデルの変化を強調しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績値が主に0.6から0.9の範囲に集中しており、前年データも同様です。
6. 直感的な印象と影響:
– 人間はこのグラフから、急激な社会的または政治的変化が示唆されていると感じるかもしれません。異常値と予測の不安定さは、潜在的な不確実性やリスクを象徴しています。
– ビジネスや社会への影響とし、政策や多様性施策の効果に強い関心が寄せられる可能性があります。また、安定性に重きを置いた戦略策定が求められるかもしれません。
このように、このグラフは社会的な安定性や政策の有効性についての重要な洞察を提供す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**
– グラフ全体を見ると、色の分布に時間帯ごとの周期性が見られます。特定の日で明確に異なる色合いが並んでいることから、日によって異なるパターンが見られることがわかります。特に明るい色（黄緑から黄色）は、一部の時間帯で周期的に現れるトレンドです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 某日の16時台に突然黄色が現れる箇所があり、その他の時間には落ち着いた色（青～緑）が支配的です。これらの急な変化は、特定の出来事やイベントが影響した可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の変化は「総合WEIスコア」を示し、特定の日付と時間帯でスコアの変動を可視化しています。色が明るくなるほどスコアが高いことを示しています。逆に暗い色ほど低いスコアを意味しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ時間帯に複数の日付で色が揃っている点があることから、特定の時間にスコアが集約されやすいことが示唆されます。特に7月下旬で濃い色の集合が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 水平な線状に一貫して濃い色が並んでいることから、特定の時間帯でスコアが低い状態が続いていることが推測されます。これが社会的または政治的な定期的イベントと関連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、およびビジネスや社会への影響**
– 色の変動が激しい箇所は、政治的な関心が高まった時期や出来事があったことを示しているかもしれません。例えば、ニュースや政策の発表が影響したものと考えられます。ビジネス領域では、市場の反応を読み取る手がかりとなるでしょう。政策決定者にとっても、顧客の関心を理解する助けとなるかもしれません。
このヒートマップは、時間と共に変動する政治的エンゲージメントや関心を視覚化し、それによる社会的影響を考察するのに役立つツールと言えるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体にわたって、特定の日付に濃い色（低スコア）が急に現れることがあり、周期的な動きはあまり見られません。
– 散発的に高いスコアの領域（黄色）が見られますが、それらは連続していません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかに低いスコアを示す紫色のブロックが散在しています。これらは急激な変動を示唆しています。
– 特に7月半ばと終わり頃に集中しているようです。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡はスコアの高低を示しており、黄色に近いほどスコアが高く、紫色に近いほどスコアが低いことを意味しています。
– 密集度はあまり見られないため、重要なイベントは不定期に起きていると考えられます。
4. **複数の時系列データがある場合、その関係性**:
– 時間帯ごとにスコアの変動があり、特定の時間帯に低スコアが集中する傾向があります。例えば、14時と16時台に顕著な変動が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯特有の変動があり、一部の時間には高低が見られますが、広い時間帯に渡って均一な傾向はありません。
6. **このグラフから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**:
– 特定の時間や日付において政治的活動が活発化することで、スコアの急上昇や急下降が発生していると推察されます。
– 政治的な決定やイベントが不定期に発生し、特定の時間帯に集中している状況が示唆されるため、戦略的な活動のタイミングを見極めることが重要です。
– 社会的には、政策変更や関連イベントの影響が日常生活に時間帯や日ごとに及ぶ可能性があります。
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:
このグラフは、政治カテゴリの社会WEI平均スコアを示す時系列ヒートマップです。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. トレンド：
– 7月の初週に黄色系の色が多く、スコアが高いことを示しています。中旬以降にスコアは徐々に低下し、緑から青系へと変化しています。指数の下降トレンドが見られますが、明確な周期性は見られません。
2. 外れ値や急激な変動：
– 7月6日と7月18日、7月24日に鮮やかな黄色や青など、他の日と比べて色が異なるブロックが見られます。これらは急激な変動や外れ値を示している可能性があります。
3. 各プロットや要素：
– 色はスコアの高さを示し、黄色が高スコア（0.90付近）、紫が低スコア（0.65付近）を表しています。
– ブロックの密度や色の分布などに変化がある場合、日ごとの出来事や外部要因の影響を示唆することがあります。
4. 複数の時系列データの関係性：
– 特に明確なパターンが見られませんが、日によるスコアの変動があるため、月間での統一的な動きは見られません。
5. 相関関係や分布の特徴：
– 特に、初旬にかけての黄色部分は、他の要素（時間帯、曜日など）とは強い相関がないように見えます。
6. 直感的な洞察と影響：
– 初旬の高スコアは、政治イベントや社会的動揺に関する意識の高まりを示している可能性があります。中旬から下旬にかけてスコアが下降することは、一般的な関心や重要性が減少する時期であることを示しているかもしれません。
– ビジネスや政策策定において、これらの変動は社会の関心のピークを把握し、適切な対応を考えるための指標となるでしょう。
このようなデータの変動から、政治的、社会的な出来事への関心の高まりや低下、潜在的なリスクや機会を識別することで、有益な戦略策定が行えるでしょう。
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:
### グラフ分析および洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップは期間内のトレンドを直接表示しているわけではありませんが、各指標間の恒常的な相関関係を示しています。高い相関は一貫したパターンを持つ可能性を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値はヒートマップでは視覚的に目立ちませんが、低い相関（青色に近い色）がある場合は他の部分と異なる振る舞いが示唆されます。たとえば、「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（経済的余裕）」の間の低い相関係数（0.05）は外れ値的です。
3. **各プロットや要素の意味**
– ヒートマップの色は相関係数を示しています。赤いほど高い正の相関、青いほど負の相関を示します。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」は非常に高い相関（0.95）を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ここでは時系列データの関係性は提供されていませんが、指標間の相関から相関が高いものは似たような動向を示す可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（自由度と自治）」は非常に高い相関関係（0.77）を持っており、心理的ストレスと自由度の間には密接な関連があることが示唆されます。
– 「個人WEI（健康状態）」と他の多くの指標の間には低い相関が見られ、独立的な特性を持っている可能性があります。
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**
– 高い相関を持つ指標群は、政策決定や施策によって一括的に影響を受ける可能性があります。たとえば、福祉の向上や教育機会の平等は、広範囲にわたる社会的影響を及ぼす可能性があります。
– 社会WEI指標は概して高い相関を持っており、社会的要素が互いに強く関連していることを示唆します。政策立案者はこれを考慮して包括的なアプローチをとることが望ましいです。
このヒートマップは、複雑な社会的および個人的要因がどのように関連しているかを直感的に理解するための有力なツールとして機能します。
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:
以下の分析は、提供されたWEIスコアの箱ひげ図に基づいています。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリの分布は一貫した傾向を示しており、特定のWEIタイプでの上昇または下降の傾向は見られません。各カテゴリが持つ中央値や四分位範囲が安定していることから、周期性や大きなトレンドの変化も見られないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各カテゴリにはいくつかの外れ値が存在しますが、特に「個人WEI（経済的負担）」や「社会WEI（調整・対議機会）」で目立ちます。これは、一部の観測値が極端であることを示しており、特定のグループが他と異なる経験をしている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図の四角形部分はスコアの中央50%（第1四分位数から第3四分位数）を示し、中央の線は中央値を表します。箱の上限と下限（髭）は通常、1.5倍の四分位範囲を示します。
– プロットの色の違いはカテゴリの違いを示しているように見え、視覚的に比較しやすくされています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 現在、時系列データとしての特定の関係性は示されておらず、全体のスコア分布に対するカテゴリ間の比較に重点が置かれています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリ間の直接的な相関関係は視覚的には判別できませんが、「総合WEI」や「社会WEI（調整・対議機会）」が広い分布を持ち、差異の大きいスコアが存在していることが特徴的です。
6. **人間が感じる直感および影響**:
– 社会や個人のストレスと負担に関するスコアが多様であり、特定の項目で高いバラツキや外れ値が存在することは、社会的・個人的な課題を浮き彫りにしています。特に政策決定者は、これらの異常値を重要視し、改善を試みるべき領域として認識するかもしれません。社会的な調和と個人の安寧のための政策立案に影響を与えるセクションとして注目され得るでしょう。
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:
この主成分分析（PCA）グラフは、政治カテゴリーのWEI構成要素を示しており、360日間にわたるデータを可視化しています。
1. **トレンド**
– 特定の方向に明確に上昇または下降するトレンドは見られませんが、第1主成分を基準にした場合、データは全体にわたり左右に広がっているため、平均的に拡散していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左下や右上に、他の点から離れた外れ値と見られるプロットがいくつか存在します。これらは期間内の特殊なイベントや異常値を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）の意味**
– 各プロットは、一連のデータポイントを示しており、第1主成分と第2主成分に基づいています。点の色は均一なので、別のカテゴリや状態を示すための色分けはありません。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– このグラフは主成分分析の結果を示しており、時系列自体の視覚化ではありません。ただし、データが360日間をカバーしているので、各点は特定の日を反映している可能性が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフ全体の分布は比較的散らばっており、強いクラスターは見受けられません。しかし、図の中央付近において、やや密集したエリアがあります。第1主成分と第2主成分の間には明らかな相関関係は見られません。
6. **このグラフから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**
– このグラフからは、データが多様で一貫していないことが直感的に感じられます。政治的に多様な要因やイベントがあり、それぞれ独自の影響を持っ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、政策変更や政治的イベントがしばしば予測不可能であり、多様な影響があるため、適応力や柔軟性が必要であることがわかります。政策を策定する上で、データの分散を考慮に入れることが重要です。
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。