📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータ分析
**1. 総合WEI**:
– **時系列推移**: 初期は横ばいまたは僅かな上昇が見られるが、日付2025-07-06以降急激に上昇し、その後高い水準で安定。その後も微細な変動が多く見られる。
– **異常値**: 主に2025-07-06と2025-07-19の急激なスコア変動が異常値として特定され、これらの日に可能な背景要因として市場変動や政策変更、社会的出来事等が関連している可能性がある。
– **季節性・トレンド・残差**: データには強いトレンド成分があり、特に後半に向けて安定した値へと推移している。説明できない残差は最初の方で変動が大きく、データ収集の方法や外的要因が影響している可能性。
**2. 個人WEI平均と社会WEI平均**:
– **個人WEI平均**：変動は穏やかで、健康状態や経済的余裕の影響を強く受けていると言え、健康状態の変化が大きな影響を与えている。
– **社会WEI平均**：比較的高いスコアを維持し、社会基盤や持続可能性が顕著に良好であることを示している。特に社会基盤の安定性は影響が大きい。
**3. 各詳細項目の推移**:
– **経済的余裕**: 後半で高い安定性を示し、外的経済環境が大きく寄与している可能性がある。
– **健康状態**: 健康関連の項は初期に変動が大きく、時間と共に改善傾向が観察される。
– **心理的ストレス**: 一定の変動があり、ストレスの影響が多くの時点で広がっていることが分かる。
– **自由度と自治**：一部で低下する異常値もあり、自由度が一時的に制限されるような出来事や政策変更の影響が疑われる。
– **その他の項目（公平性・公正さ、持続可能性と自治性、社会基盤など）**: 一定の安定が見られるが、全体的な持続可能性は中～高水準で安定している。
**4. 項目間の相関**:
相関ヒートマップでは、経済的余裕と持続可能性の相関が高いことが観察され、経済の安定性が社会全体の持続可能性を支えていることがわかる。
**5. データ分布とPCA**:
箱ひげ図から異常値の存在が確認されるが、全体的なスコアの中央値は高く設定されている。主成分分析（PCA）での主要構成要素寄与率は、第一の主要な変動要因が67%を占めている。これは、個人および社会平均スコアを通じた全体的な改善を示唆し、ほかの変動要因が少量でしか寄与していないことを示す。
**総括**: 総合WEIスコアは全般的に上昇傾向が強く、個人および社会レベル両方で顕著な改善傾向が見られる。個々の要因として、経済の安定性と健全な社会基盤が主要な貢献者であると推測される一方、異常値の要因には外的出来事の影響が高いと考えられる。データ収集方法やシステム改善により、さらに多くの洞察を得ることが可能である。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 最初の約90日間、WEIスコアは時系列的に横ばい状態で安定しているようです。その後、データが途切れており、再びデータが始まる部分では、スコアが集中的に上昇しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の時系列においてWEIスコアが周囲の値と著しく異なる外れ値が存在します。
– 突然大きなギャップが生じているデータの中断が確認できますが、その理由は不明です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点が実績データを示し、緑色の点が前年の比較AIデータを表示しています。
– 紫色とピンク色の線は、異なる予測手法による予測トレンドを示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 身近な図形やマーク（例：異常値を示す四角）は、特異なデータポイントを明示的に示すために使われています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の実績データと前年の比較AIデータは、それぞれ独立した期間での計測値を示しており、直接的な相関は見られません。
– 予測データの線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のトレンド線が、どれも異なった傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは、評価日の範囲ではやや広く分布していますが、特定の時期を境に新たなトレンドが見られます。
– 初期の実績データとグループで密集した前年データが見受けられます。
6. **直感的な理解と影響に関する洞察**
– 人々がこのグラフから直感的に理解するのは、データの一貫性の欠如と、予測と実績間の潜在的な乖離です。
– ビジネスや社会への影響としては、政策変更や市場の変動を示唆する可能性があります。どの予測手法が最も有効かを評価する必要がありますが、現状のデータからは一義的な結論を導き出すことは難しいです。
このグラフの観察により、さらなるデータ収集や外部要因の調査が必要であることが示唆されます。
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:
申し訳ありませんが、この画像の特定の要素を見たり解析することができません。ただし、一般的な視覚パターンやデータの解釈についてのアドバイスを提供することはできます。
1. **トレンド**:
– データが全体的に上昇、下降、または横ばいの傾向を示しているか確認します。
– 繰り返しのパターンや周期性があるかを探します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上の特定の時点で大きく変動しているポイントを特定します。
– 外れ値は他のデータポイント群から大きく離れた点として現れます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色やマークの違いが何を示しているかを考慮します（例: 異なる予測モデルや実績）。
– 密度の高い部分はその期間中に多くのデータがあることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるデータセット間で相関があるかどうかを探ります。
– 確認した関係性が持続的か、短期的かを評価します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なるデータ群同士の相関を評価します。
– データの分布（偏り、スケールなど）を考慮します。
6. **ビジネスや社会への直感的な影響**:
– データに基づいて短期的・長期的な影響を推測します。
– トレンドや予測がビジネスや政策決定にどう影響するかを考えます。
データの具体的な特徴を視覚的に確認することはできませんが、これらの指針が役立つ分析を行うための出発点になるでしょう。
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:
## 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の期間（特に2025年7月から10月中旬にかけて）はWEIスコアが狭い範囲で横ばい状態です。
– その後、データがなくなる期間があり、データが再び現れるのは2026年6月以降で、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**:
– 初期の期間で、いくつかのデータポイントは「異常値」として示されており、周囲の値から逸脱しています。
– 2026年6月以降は外れ値が見当たらず、一定の範囲内でデータが分布しています。
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、全体的な分布が横ばいです。
– 緑色の点は前年のデータで、別の期間でのトレンドが伺えます。
– 異常値は黒で示されており、特定の期間内のデータ逸脱を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前年の緑の点と青の実績データは異なる期間で表示されており、直接の関連性は見られませんが、前年の後半にスコアが上昇している様子が見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データはWEIスコアが0.7から0.9の範囲で狭く分布しているのに対し、後期の緑の点は0.7から1.0近くの範囲でやや広く分布しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 初期は安定した状況が続いており、後半からスコアの上昇が見られるこのグラフは、政治的安定の改善を示している可能性があります。
– 社会的には、このようなトレンドは政策の効果や経済状況の改善を反映している可能性があります。
– ビジネスにおいては、後半のスコアの上昇が見られる際に投資機会の増大やリスクの低下などが予測されるかもしれません。
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:
以下にグラフの分析を詳細に述べます。
1. **トレンド**
– 2025年7月から2026年7月の期間、データは2つの主要な時期に分かれています。
– 最初の期間（2025年7月から約11月）は、実績と異常値を伴っていて、スコアは主に0.6から0.8の範囲に集中しています。
– 次の期間（2026年7月頃）は実績データが減少し、スコアは0.8から1.0の範囲へシフトしています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間において、幾つかのデータポイントが0.6以下の異常値として識別されています。
– 2026年7月付近では極端な外れ値は見られず、データが密集しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 実績が青色の点で示されています。この色の変化はモデルの異なる予測法を示します。
– 異常値は実績データ内での逸脱を示しており、これらはデータ分析の際に特に注意すべき箇所です。
– グレーの背景は線形回帰予測の許容範囲を示しており、一部の実績データがこの範囲外にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データの変化は、線形回帰や決定木、ランダムフォレスト回帰の予測と比較され、それぞれのモデルが異なる精度で実績を再現していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは後半にかけてスコアが高くなる傾向があり、制度の向上や外的要因の影響が考えられます。
6. **このグラフから得られる直感的な洞察と影響**
– 経済的余裕のスコアが高まっていることは、個人の経済状態が改善している可能性を示しています。
– 政策が良好に機能している可能性があり、その持続性が期待されます。
– 経済の好転は社会全体にポジティブな影響を与える可能性があります。ビジネスにとっても消費者の購買力の向上が期待できます。
このように、グラフは視覚的に経済的動向を捉えやすく、人々の意識や政策の調整に活用できる貴重な情報を提供しています。
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:
このグラフは、個人のWEI（健康状態）スコアの360日間の変化を示しています。グラフから得られる主な洞察は以下の通りです。
1. トレンド:
– 初期の期間（2025年7月～2025年9月初旬）では、実績（青いプロット）は安定しており、横ばいの傾向を示しています。
– その後の期間（2026年7月～以降）では、実績に関するプロットが再び現れ、より高いスコアが続いています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 2025年7月～9月の間には異常値（黒い円）が見られ、一部のデータが予測範囲から外れています。
– 2026年7月のプロット群では高いスコアが多く散見され、スコアの上昇が示唆されます。
3. プロットや要素の意味:
– 青色のプロットは実績を示し、濃い緑色は昨年の実績、薄緑色は異常値の表示です。
– 薄灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が比較されていますが、それらは過去の予測期間にギャップがあるようです。
4. 複数の時系列データの関係:
– 実績のプロットは、予測のプロットとは異なる時期にあり、予測の精度やモデル選択の重要性が示唆されます。
– 2026年以降のスコア上昇は予測モデルの改善や外部要因の変化を反映している可能性があります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 初期のデータは密度が高く、スコアの変動はあまり大きくありません。一方、後半ではスコアの分散が広がっている様子が見られます。
6. 直感的な洞察と影響:
– データの分布から、個人の健康状態が一時的に低下している可能性があるものの、後で改善したことがうかがえます。
– これは、政治的または経済的な施策の影響を受け、個人の健康状態が回復していることを意味しているかもしれません。このような分析は、政策決定者に貴重な情報を提供し、今後の施策立案に役立つと考えられます。
全体として、このグラフは、健康状態の変化を監視し、異常値を特定するための強力な手段を提供しています。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフは明確に2つの期間に分かれています。
– 初期期間（2025年7月から2025年9月）では、スコアは0.4から0.8の範囲でばらついています。
– 後半期間（2026年7月）は、スコアが0.5から0.7の間でより安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期期間においては、いくつかのスコアが異常値として示されています（黒い円）。
– これらは予測範囲（灰色の領域）から外れていることを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青の点は実績データを示し、これに対して紫やピンクの線はさまざまな予測モデルの結果を示しています。
– 線形回帰 (紫) と決定木回帰 (青) が大きく異なる予測を出している点が注目されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の実績データと後半の比較AIデータ（緑）は直接的な関連は見られず、時期ごとに異なるデータセットである可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最初の期間ではデータが広範だが、後のデータは比較的一律に集まっています。
– 予測データのばらつきが広いことから、予測モデルが不確実である可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の不安定なスコアの変動は、政治的ストレスが高まる不安定な状況を反映している可能性があります。
– 後半の安定したスコアは、情勢が落ち着き始めたことを示唆しているかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、政治的情勢の改善や安定期に向かうことで、経済活動が活発化する期待が持てます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側には青い実績データが集まっており、全体としての範囲は0.4から0.8の間で比較的一定です。これは、一定期間において自由度と自治指標が安定していたことを示しています。
– グラフの右側には、緑の昨年のデータが密集しています。色合いが薄くなる点が見受けられるため、最新のデータが以前より若干間隔を持っている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の青いプロットには、黒い円で示された異常値があります。異なる動向の存在を示唆している可能性があり、特別なイベントや状況が影響を与えたと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、予測との比較に用いられます。
– 金色で囲まれた黒い線は異常値を示し、通常のスコアから大きく逸脱していることを意味します。
– 紫の線は予測モデルの一部であり、最小回帰による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データ（青）と昨年のデータ（緑）は直接的な比較を可能にし、時間の経過とともに自由度と自治のスコアがどのように変化したかを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青と緑のデータが特定の範囲に密集しており、自由度と自治のスコアは比較的安定していることを示しています。異常値は分布の中で特異な存在として認識されます。
6. **人間が直感的に感じること、および社会的影響**
– このグラフからは、自由度と自治。が多くの期間で安定していることが感じ取れますが、一部の異常値は社会的または政治的に特別な出来事を反映している可能性があります。
– 自由度や自治における安定感は、社会の平和や政策の一貫性に寄与する可能性がありますが、異常値はそれを脅かす要因の存在を示唆します。
この分析はデータの解釈を助けることを目的としており、詳細な背景情報があるとさらに具体的な洞察が得られるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（実績AI）のデータ（青色）が2025年7月から2025年9月まで存在し、その後データが途切れている。
– 2026年3月以降、予測データ（緑色）が表示され、徐々に上昇傾向を示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータにおいて、いくつかのデータポイントが異常値（黒色の円）として識別されている。
– これらは他のデータポイントと大きく異なるため、特定のイベントや計測誤差が考えられる。
3. **プロット要素の意味**
– 各データポイントの色と形状は異なる要素や期間を示している。青色は過去の実績データ、緑色は予測されたデータを示す。
– 予測は複数のAIモデルによって行われており（プロットの線色ごとに異なる予測モデル、例：線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など）。
4. **時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間で時間差があり、状況が不連続に評価されている。
– 予測データは、いくつかのモデルで異なる結果を示しており、精度の評価が必要。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測データポイントが固まって表示されている期間があり、この期間のスコアは比較的一定範囲に収まっているが、全体的には上昇傾向。
– 異常値を除くと、データは全体として0.4から0.8の範囲に集中している。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績データの欠如期間があるため、継続的なデータ収集が重要であることが示唆されている。
– 社会WEIスコアが上昇する傾向は、社会的公平性や公正さが改善されている兆候と解釈できる。
– 異常値の存在は、政策変更やイベントの影響を反映している可能性があり、詳細な分析が必要。
– ビジネスや社会において、公平性の改善は信頼の向上や社会の安定に寄与すると考えられる。
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:
グラフを分析すると、以下の特徴と洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– グラフは二つの異なる期間に分かれており、初期の実績データは比較的高いWEIスコアで横ばいの状態を示しています。
– 時系列の後半では、予測データが示されています。この予測値の分布も高いスコアの範囲に集中していますが、若干のばらつきがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データに異常値が含まれており、これらは特定の出来事や変動を反映している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青い点で表示されています。これによって過去の実際のパフォーマンスが視覚的に強調されています。
– 異常値は黒い縁取りで示され、特別な注意が必要なデータポイントを示しています。
– 予測は複数のAIモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）によって行われ、その結果が示されています。各モデルの予測結果は異なる色で表され、各アプローチの違いと予測の頑健性を比較できます。
4. **複数の時系列データ関係**:
– 実績データと予測データの接続に注目すると、過去の実績が未来の予測にどのように影響を与えているかを観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データのトレンドは、時系列全体を通じてある程度一貫していますが、異常値の存在がそれを若干歪めている可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– WEI（持続可能性と自治性）スコアが一貫して高いことは、持続可能性や自治性が政治的に重要視され、一定の成果が出ていることを示唆します。
– 異なる予測手法の結果のばらつきは、将来の政策決定や取引において不確実性が存在する可能性を示しています。ビジネスや政府は、リスク管理や計画策定において、幅広いシナリオを考慮する必要があります。
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:
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365日間追ったもののようです。以下に注目すべき特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 期間の前半（2025年7月から年末まで）は、データ点が密集しており、非常に安定しています。この時期はスコアが横ばいです。
– 後半（2026年の初めから）は、予測データが中心で、スコアに若干の変動がありますが、大きな上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間（2025年の前半）で、一部のデータ点が大きくスコアから外れた異常値として示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青色）は実際に観測された値を示し、予測（赤色）と比較されます。
– 緑色の点は前年の実績データを示しています。
– ラインで示された予測区間（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、将来的なスコアの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青い実績データと予測データは、全体的に同様のスコア範囲内にあり、過去のデータが予測の基礎になっていることが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測のデータに強い相関があるように見えますが、異常値は注意が必要です。
– 2026年の予測データは、実績データよりもやや広い範囲に散在しています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 実績と予測のデータが非常に近く、社会基盤・教育機会の安定性が直感的に感じられるかもしれません。
– 教育や社会基盤が安定しているという印象を与え、政策決定者や関係者に安心感を与える可能性があります。
– 異常値に注意が必要であり、これは何らかの政策的介入が必要であることを示唆しているかもしれません。
全体として、データは安定しており、予測が現実に近いことから、教育機会や社会基盤が比較的堅調に保たれていると考えられますが、異常値の影響を考慮することが重要となるでしょう。
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:
以下は、グラフの視覚的な特徴およびそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– **実績AI（青のプロット）**: 初期に高いスコアが観察され、その後若干の下降傾向が見られます。
– **比較AI（緑のプロット）**: 一貫して安定した上昇トレンドが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青のプロット内において、いくつかの点は他と離れて配置されており、異常値として強調されています。
3. **要素の意味**
– **色と形状**: 各色とマーカーは異なるデータセット（実績AIと比較AI）および予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しています。
– **灰色の背景**: 予測から外れる可能性のある範囲を示しています。
– **紫の線**: 各予測モデルによる傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青と緑のプロットは、異なる期間でのスコア比較を示し、将来のスコアが過去の実績よりも改良されていることが期待されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 比較AI（緑）は比較的密度が高く、安定したスコアを示します。対照的に、実績AI（青）はスコアのバラつきが大きく、変動が見られます。
6. **直感的な理解および社会的影響**
– 初期の実績AIにおけるバラつきや異常値は、政策や制度の不安定さを示唆する可能性があります。
– 比較AIのスコアが安定して上昇することは、社会的な共生や多様性の評価が改善されることを示しており、政策の効果が徐々に現れていることを示しています。
これらの視覚的特徴から、社会政策やプログラムの持続的改善が感じ取れます。ビジネスや政策決定において、これらの結果を基にした計画的なアプローチが重要になるでしょう。
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:
以下にこのヒートマップの分析結果を示します。
1. **トレンド**
– 全体的な色の変化から、特定の期間における値の変動が見られます。特に7月6日から7月14日まで、ヒートマップ上の色は緑から黄色に変わっています。これは、この期間に値が相対的に高かったことを示しています。
– 逆に、7月23日から7月25日には、青から紫への変化が見られ、値の低下が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– ところどころに一部だけ色が異なる部分があり、これが外れ値を示している可能性が高いです。たとえば、7月22日と7月25日の青色は極端な値を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の変化は値の増減を示しており、色が黄色になるほど高い値、紫になるほど低い値を示します。
– 日付が横軸に、時間が縦軸に配置され、時間帯ごとの値の変動が視覚化されています。
4. **複数時系列データの関係性**
– 時間と日付による二次元の構造を持つため、日ごとの時間別変化を直接比較できます。一部の時間帯での連続的な変動は、特定の日中または夜間に発生した可能性のある出来事や現象を示すかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯に渡って持続的に高いまたは低い色調が続くセクションがあるため、その時間帯に関連する活動が一定の影響を持っている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の直感としては、特定のイベントが値の上昇または下降に関与しているように感じられます。例えば、7月初旬から中旬の増加は季節的なイベントや特定の政策の発表があったのかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、こうした変動が政策の意識や関心度の変化を示している可能性があり、政策立案者やメディアにとって注目すべきサインとなりうるでしょう。
このヒートマップは視覚的に時系列データの動向を捉えるのに効果的であり、特定のタイミングにおける変動を詳細に解析するための助けとなります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 全体のトレンドとして、スコアは比較的一貫して高い水準（緑から黄色）にありますが、ところどころで変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日、7月22日、7月23日、8月1日などで急激な変動（青から紫）が見られます。これらのポイントは、特定のイベントや要因による影響が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡：色のスケールはスコアの高低を示しています。緑や黄色は高いスコア、青や紫は低いスコアを示し、時間帯によって変動していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の日付や時間帯におけるスコアの急激な変動が、時間帯間で連続して発生している場合があるため、時間帯が相互に影響し合っている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアに周期的なパターンは見られず、不規則に高低が現れています。このことから、予測困難な要因が多いことがうかがえます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は、特定の日や時間帯のスコアが急に低下することに関して、外部の政治的イベントや政策に敏感に反応している可能性があります。
– スコアが高い時間帯（緑～黄色の領域）は、安定した政治状況や市民の安心感を反映しているかもしれません。
– ビジネスや社会では、急激なスコアの低下がリスク要因として認識され、迅速なリスク管理やコミュニケーション戦略の策定が求められるでしょう。
このようなヒートマップは、時間帯ごとの言動や政策の影響を可視化し、戦略的な意思決定に役立つ情報源となります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– グラフ全体には明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、特定の時間帯や日付における色の分布に周期的な変化があります。特に週末や週始めに特定の色の強調がある場合、周期性を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色が突然変わる箇所が複数見られます。特に、7月6日や7月23日に顕著な変化があります。これらは外れ値や急激な変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がWEIスコアの強さを示しています。色が黄色に近いほどスコアが高く、紫に近いほど低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯でのスコアの変動が日ごとに異なるため、特定の時間帯が日によって安定して高いまたは低いスコアを示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯でスコアが高くなる傾向が見られるならば、社会的、政治的な活動が集中している可能性があります。また、スコアが低い時間帯は活動が減少する時間であるかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このヒートマップを見ることで、特定の期間や時間帯における社会的または政治的な活動の活性度を視覚的に理解することができます。ビジネスや政策決定者にとって、この情報は資源の割り当てやキャンペーンのタイミングに関する重要な洞察を提供する可能性があります。
これらの分析は仮説に過ぎず、さらに詳細なデータやコンテキストがあればより具体的なインサイトを得ることが可能です。
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:
以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 相関ヒートマップなので時間的なトレンドは直接表示されていませんが、全体的な相関関係を通じて項目間の関連性が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関値が0に近い項目間（例: 個人WEI（経済的余裕）と個人WEI（自由度と自治））は、他のほとんどの項目が正の相関を持つ中で目立っています。これは特定の項目間で相関が非常に弱いことを示しています。
3. **各プロットの意味（色、密度など）**:
– 色が赤に近いほど強い正の相関を示し、青に近いほど負の相関を示します。例えば、総合WEIと個人WEI平均、または社会WEI（公平性・公正さ）は強い正の相関を持っています。
– 密度ではなく、色の濃淡で相関の強さを視覚的に表現しているため、視覚的にすぐに強い関係が一目でわかります。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 相関関係のヒートマップなので、時間的な要素は直接ありませんが、項目間の相関が時間を通じてどのように一貫しているかを反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の項目は他のほとんどの項目と強い正の相関を持っており、例として「総合WEI」が挙げられます。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と他の多くの項目は、相関が非常に弱いか負であることがわかります。
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**:
– 強い正の相関が見られる項目間（総合WEIと社会WEI（公平性・公正さ）など）は、政策決定や社会制度の整備によって互いに影響を与え合う可能性があることを示唆しています。
– 経済的余裕の要素が他の要素と関連が薄いことは、経済的支援や政策が他の社会指標に反映されにくい可能性を示しており、この点を改善することで政策の実効性を高める機会があるかもしれません。
このように、各項目間の関係を考慮しながら、政策立案や社会プランニングでの優先順位付けに役立てられるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド:**
– 各カテゴリーの箱ひげ図は、360日間の期間を通じたデータの分布を示しています。全体的に大きな上昇や下降のトレンドは示されていませんが、各カテゴリーごとにデータの分布と中心傾向が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– いくつかのカテゴリーにおいて、外れ値（円マーク）が見られます。特に「個人WEI（持続可能性と自活性）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」で顕著です。これらは異常なデータポイントを示唆しており、特別なイベントや条件の影響を受けた可能性があります。
3. **各要素の意味:**
– 箱ひげ図の中央の線は中央値を示しており、箱の上下で第1四分位数（Q1）と第3四分位数（Q3）を示します。ひげはデータの全体的な範囲を示します。
– 各ボックスの幅や位置から、カテゴリごとの分散と位置の違いを視覚的に比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 各カテゴリのスコア分布は異なっており、特に「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」と「個人WEI（自由度と自治）」の分布に差があります。これは、これらの指標が異なる基準や状況に基づいて評価されていることを反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 同一カテゴリ内でのデータ分布の幅が異なることから、評価における一貫性や測定基準の違いが影響している可能性があります。例えば、個人指標と社会指標間での中央値や分散の差は、異なる要因が点数化に影響していることを示唆します。
6. **直感的な洞察と社会への影響:**
– 政治カテゴリーにおけるWEIスコアの分布は、社会的および個人的な指標における評価のばらつきを示しています。外れ値の多いカテゴリーは、社会的不安やガバナンスの変動を示す可能性があります。
– ビジネスや政策決定に関して、特定のカテゴリでのスコア変動を注視することは、政策改善やリソース配分の優先順位に影響を与えるかもしれません。
– 人々はこのグラフから、政治的な安定性や公共政策の効果についての直感的な理解を得るかもしれません。特に外れ値が目立つカテゴリーは注目を要するエリアとして認識されるでしょう。
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）のグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降のトレンドは見られず、データは散らばっています。横ばいの傾向が強いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下や右下に外れ値のようなデータポイントがいくつか見られます。特に、第1主成分が0.3以上または-0.3以下の点が注目されます。
3. **各プロットや要素**:
– 点（プロット）の密度が高い箇所があります。特に（第1主成分が-0.1から0.1、第2主成分が0から0.1の範囲）にデータが集まっています。これは、その範囲に関連する特性や要素が集中していることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列的な情報はありませんが、主成分間でいくつかのクラスタが存在するかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分が0.67と、データの分散を主要に説明しています。そのため、第1主成分の軸に沿ってデータが広がっています。
– 第2主成分の寄与率が0.15と低く、縦軸方向の分散は少ないです。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– データが偏在していることから、特定の要素におけるカテゴリーでの多様性の欠如を示している可能性があります。
– 外れ値の存在は、多様性の中で特異点を示し、それが政治的決定や政策における変化や革新をもたらす可能性がある点を示しています。
全体として、このグラフからは、要素間の複雑な関係性が存在しており、政策や意思決定において他の変数との相互作用を考慮する必要性があることが示唆されます。データの偏在や外れ値の特性を理解することは、ビジネスや政策の成果を最大化するために重要です。
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。