📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータを解析すると、いくつかの重要な傾向、パターン、ならびに解釈を導き出すことができます。
### 時系列推移
– **総合WEI**: 総合WEIスコアは0.66から0.72の範囲で変動し、全体的な傾向としては一時的な上昇がありますが、日の終わりにはやや安定した水準に戻っています。
– **個人WEI平均**: こちらも大部分で0.65から0.675の狭い範囲に収まっており、安定しています。
– **社会WEI平均**: 最大0.78まで上昇が見られるものの、変動がやや激しく、特に「7月1日の二回目」の0.775という高い数値が、翌日には急落する場面もあります。
### 異常値
– データ提供において「異常値なし」とされています。異常値が確認されないのは、与えられた変動範囲が期待される範囲内に収まっているためと考えられます。
### 季節性・トレンド・残差
– **長期的なトレンド**: データの日数が限られているため、長期的トレンドの把握は難しいですが、高い個別の日付で確認されるスパイク的な変動を除くと、全体的に安定傾向にあると見受けられます。
– **季節的パターン**: 特に顕著な季節的な変動は見られませんが、複数の評価時間におけるスコア変動は日内変動とも解釈できます。
– **残差成分**: ごく少数の日で高い社会的スコアが見られることがランダムな残差として観察され、この社会的側面が同日における個人スコアと連動して同時に上昇しているわけではない点が興味深いです。
### 項目間の相関
– 項目間の詳細な相関は提供されていませんが、社会WEIが多くの日で他のWEI指標よりも高く変動することは、個人要因と社会的要因の間で強い相関を見込まないか、しばしば独立に動く傾向があるかもしれません。
### データ分布
– 各類別スコアは、箱ひげ図で見ると個別項目に応じた変動があり、特に「社会公平性」や「社会的インフラ」のスコア変動幅が大きいことは注目するべきです。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1とPC2**: 主成分分析（PCA）結果から、PC1が全体の58%の変動を占め、これが恐らく社会要因や公的スコアの変動を強く表していると考えられます。PC2は19%で、少し乖離した個人的な要因を示唆するかもしれませんが、詳細な関連を見るにはさらなる分析が求められます。
### 総合的な考察
このデータセットが短い期間に焦点を当てているため、長期的なトレンドや季節性を認識することは難しいですが、社会的要因がしばしば非常に高いスコアに達する点は、環境の政策や、特定のイベントによる影響を反映している可能性があります。特定日のスパイクは社会イベント、政治的状況の変化などの要因を考慮する必要があります。
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:
## グラフの視覚的特徴と洞察
### 1. トレンド
– **初期に急上昇**: 実績データ（青色）が7月の初旬に急上昇しています。
– **横ばいとやや上昇**: その後はデータの間に大きなギャップが生じていますが、グラフ全体としては比較的横ばいです。
– **分散している予測と比較（2026年に移行）**: 2026年の予測データは高い位置にあり、比較的密集しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **実績データの急激な変化**: 7月初旬の急上昇が特に目立ちます。
– **予測AIによる変動**: 幾つかの予測モデルは異なる傾向を示しています（特に線形回帰とランダムフォレスト回帰のズレが大きい）。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青の実績プロット**: 実際のデータを示し初期に集中している。
– **緑の比較プロット**: 年をまたいで比較されるバンドが示されるため、長期的なスパンでの平均となります。
– **予測モデルの線**: モデルごとに異なる未来予測を示す。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各モデルの予測がやや異なるものの、全体としての増加の予測は一致しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **モデル間の相関性**: 予測は特に大きな変異を見せず、一種の一致した傾向が見られます。
### 6. 人間が直感的に感じることと影響
– **急激な初期変動とその後の安定**: 初期の急激な変動は重要な出来事や政策変化によるものとして捉えられるかもしれません。
– **予測データの高位安定**: 全体のWEIスコアは非常に上位に位置しており、これが社会的な安定を示唆している可能性があります。
– **ビジネスへの影響**: 政治的な安定を背景に、新たな政策が経済やビジネスに良好な影響をもたらす可能性があると判断されるかもしれません。
このグラフは、政治的な安定性指標として見ると、初期の変動後に非常に安定し、良好な状態が予測されています。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**
– 短期的に見ると、実績AI（青のプロット）のWEIスコアはほぼ横ばいですが、2025年7月に急落しています。一方、予測AIのプロット（赤）は限られたデータしかないため、トレンドをはっきりと述べるのは難しいです。
– 比較AI（緑のプロット）は、小さな変動を持ちながら、ほぼ安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績AIのスコアが2025年7月に急激に下がっているため、このポイントは注目すべきです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青）は実際の測定値を示し、予測のプロットは異なる予測モデルによる予測データを示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰（それぞれの線）は、それぞれ異なる予測モデルが示すトレンドを表しています。これらの予測モデルは、視覚的に見る限りでは大きく異なっているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと比較データはただ一緒に描かれているだけで、示されている範囲では影響を及ぼしあっていないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– プロットされたデータポイントが少なく、完全な相関を特定するのは難しいです。特に、様々な予測アルゴリズム間の一致や違いは、さらなるデータが必要です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間がこのグラフから直感的に感じ取る可能性があるのは、急激なスコアの減少が危険信号であることです。特に実績データが短期間で大きく変動することは、政治的な問題や政策の結果に関わる可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、政情の不安定性が示唆されるかもしれません。特に急激な変動はリスクを伴うため、ビジネス判断に影響を与える可能性があります。
今後のアクションとしては、実績AIのデータポイントを増やし、トレンドや予想の精度をさらに確認することが求められるでしょう。また、急激な変動の原因を調査し、リスクを軽減するための対策を検討することが重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **上昇傾向**: グラフは最初の数ヶ月で急激に0.6から1.0までの上昇を示しており、ランダムフォレスト回帰の予測と一致しています。
– **安定期**: その後、データは新しい時点では比較的安定していますが、多少のばらつきが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには大きな外れ値は見当たりませんが、時系列に置いて急な変動が初期の上昇期に見られます。
3. **プロットや要素の意味**
– **青の実績点**: 実績AIによるスコア
– **緑の比較点**: 比較AIによるスコア
– **線の色**:
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰の予測を示します。
– 水色の線は決定木回帰の予測を示しますが、実績スコアと一致していません。
– 濃い青の線は線形回帰の予測を示し、これも実績スコアと一致していません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ランダムフォレスト回帰が実績データと最も一致しており、予測としては信頼性が高いことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の急上昇期を除けば、比較的安定した分布をしているように見られます。
6. **直感的な感性とビジネス・社会への影響**
– 初期に明らかな上昇傾向があるため、社会的要因や政策変更に対する迅速な反応が感じ取られます。
– ランダムフォレスト回帰が最も正確であるため、このモデルを使うことで、将来的な政策評価や社会状況の予測において信頼性のある分析が行える可能性があると考えられます。
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:
このグラフは「個人WEI（経済的余裕）」に関する時系列データを示しています。以下にグラフの視覚的特徴とそこから導かれる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 実績（青点）では、データがほとんど初期期間に集中していますが、明確な上昇傾向が見られます。
– 予測されたデータ（緑色の点）は、後半に集中しており、新たに追加されるデータとして考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測（ピンクの線、ランダムフォレスト回帰）には上昇の兆しが見られますが、急激な変動や外れ値は特に見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 色の使用により、異なる手法（線形回帰、ランダムフォレスト、決定木）が明確に区別されています。
– 実績データポイントと比較データポイントが時間とともに密度の異なる場所でプロットされています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 比較（前年）データが後半に追加され、経済的余裕の変化に関する過去との比較を示唆しています。
– 予測モデル間のデータ（ピンクと水色のライン）は、それぞれの予測手法による将来の動向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各手法による予測は互いに異なるが、全体として上昇トレンドを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフは、個人の経済的余裕が予測データに基づいて改善する可能性があることを示唆しています。実績では一時期のデータしか示されていないが、将来の予測に期待が寄せられています。
– 政治的背景での経済的余裕の変動は、社会の安定性に影響を与える可能性があり、政策決定者にとって重要な指標となるでしょう。
このグラフは、個人の経済状況の評価や政策決定において重要な役割を果たす可能性を持っています。
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、個人の健康状態を示すWEI（週間健康指数）のスコアを360日間にわたって追跡しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド:**
– 初期の段階では、実績（青いプロット）が高い位置にありますが、急激に低下しています。これは健康状態の悪化を示す可能性があります。
– 後半では、再び安定していますが、以前の値ほど高くはありません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期段階で急激な下落が見られ、これは異常な事象か予期しない健康状態の変化を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青いプロットは実績であり、実際の健康状態を表しています。このプロットの急激な低下は重要な変化を示しています。
– 緑色のプロットは前年度の比較データであり、今年の数値が低調であることを可視化しています。
– 予測AI（赤い×）や、他の予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の違いが予測の精度や方法の多様性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 予測モデルは実績よりも多様なアプローチでの予測を行っており、精度の違いが示されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– モデル間での予測のばらつきが見られますが、実績との相関は明示されていません。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響:**
– 健康状態の急激な悪化は、個人の生産性や社会参加の低下を引き起こす可能性があります。政治的な文脈においては、政策や公衆衛生施策が必要かもしれません。
– 種々のモデルを利用することで、より精緻な予測が可能になり、迅速な対応策の策定が求められる場合があります。
全体として、グラフは個人の健康状態の不安定さとそれに対する多様な予測の必要性を示しています。これにより、早期介入や状況に応じた政策提言を行う重要性が浮き彫りにされます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初の期間（2025年7月）は、実績に基づく点があるが、その後急激に下降。
– 2026年に向けて、予測に基づく点が増加し、再び増加傾向を示す。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年後半にかけてランダムフォレスト回帰による急激な下落が確認される。
– 短期間での急激な減少が目立つ。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– **青い点**: 実績値を示し、特定の時点での心理的ストレスの高さを示す。
– **緑色の点**: 比較として前年のデータを示し、年度間のストレスレベルの比較ができる。
– **紫の線**: ランダムフォレスト回帰による予測で、短期的な動向予測を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の関係は、実績値の急激な変化により短期間で予測と実績が乖離する。
– 予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間で結果の差異がわかる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間には、一部の期間で大きな乖離が見られる。これにより、モデルの予測精度にばらつきが存在することが示唆される。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 2025年から2026年にかけての急激な変動は、政治環境の変化や個人の心理的ストレスが大きく影響される可能性を示している。
– 人々が抱えるストレスの増減が、社会的不安や政治的行動に影響を及ぼすかもしれない。
– このデータは、精神的健康を支援するための政策や介入プログラムの必要性を示唆する可能性がある。
このグラフの分析から得られる情報は、ビジネス戦略や社会政策の立案に役立つでしょう。
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:
以下にグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 初期の時点（2025年7月）では、実績データ（青）が0.7〜0.8の範囲であるが、若干の下降傾向が見られます。
– 後半（2026年6月）、予測データ（緑）が0.6付近で集まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は特に見られません。全体として安定した動きを示しています。
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、初期段階でのスコアを表します。
– 緑のプロットは予測データを示し、将来的なWEIスコアの見通しを示しています。
– 紫やピンクの線は様々な回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）による予測を示し、いくつかの予測方法で比較されています。
– グレーの領域は予測の不確実性を表していますが、範囲が狭いことから比較的一貫性があると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データからの変化が予測されていますが、大きな乖離はなく、予測と実績が概ね一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なる予測手法間で大きな差異は見られず、相関が高いことを示唆しています。
– 実績値に対して異なる予測手法が一貫した予測を与えているため、基礎データに対するモデルの適合度が良いと考えられます。
6. **直感的な感触とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアの予測が非常に安定しているため、自由度と自治に関する状況が大きく変わらないという安心感が得られるでしょう。
– 安定した制度や政策の継続が期待され、特にビジネス環境の予測可能性が高まることが、長期的な投資や計画にプラスに働くかもしれません。
このグラフから得られる洞察は、政策立案者にとっても安定性の指標となり、適切な戦略を策定するための基盤となるでしょう。
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**
– 初めの数ヶ月間、WEIスコアはほぼ横ばいまたは微増する傾向にあります。
– ランダムフォレストによる予測は急上昇していますが、他のモデル（線形回帰、決定木回帰）は比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つ外れ値は見られませんが、ランダムフォレストによる予測が他のモデルと異なる高いスコアを示しています。この点は特異です。
– 全体的には大きな急激な変動はないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青のプロット:** 実績値を示しています。
– **赤の×:** AIによる予測値。
– **緑の円:** 前年比のデータ。
– **ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）:** 各モデルの予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ランダムフォレスト回帰による予測は、他のモデルに比べて大きく異なる振る舞いを示していますが、実績値にまだ対応しきれていない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 線形回帰および決定木回帰の予測は実績値に近い形で推移していますが、ランダムフォレストは大きく離れています。
– 総じて予測モデルが異なる未来を描写しています。特にランダムフォレストは希望的観測を含む可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間がこのグラフを見た際、ランダムフォレストによる予測の急上昇は希望的なシナリオとして捉える可能性があります。
– 全体的に、AI予測に対する信頼感が影響力を持つシナリオでは、ビジネスの見通しや戦略に大きなインパクトを与えるでしょう。
– 安定した実績とモデルの一貫性が特にビジネスや社会における信頼性評価にプラスに働くかもしれません。
この分析は、現在利用可能なデータと予測をもとに将来計画や改善余地を考える上での基礎情報として活用できます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績AIのスコア（青い点）は、最初の期間では比較的高い値（0.8付近）であり、安定しています。その後、新たなデータは表示されていませんが、現在の点群から大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには急激な変動や外れ値は見られません。全体的にデータポイントは限られており、スコアも安定しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 実績AI（青い点）は過去の実データを示しており、WEIスコアが0.8前後に集まっています。
– 比較AI（灰色の点）は前年度との比較値を示していますが、具体的なスコアは表示されていません。
– 予測の下限かさ範囲（灰色のバンド）は、予測データの信頼区間を示しています。
– 各種予測（赤い「X」、緑の点、明紫の線、淡青の線、紫の線）は、さまざまな回帰手法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**
– 実績と予測のデータは別々の手法で示されており、それぞれが異なる分析視点を提供していますが、具体的な相関や関係性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在のデータセットでは、相関関係や分布の特徴を特定するのが難しいですが、予測値と実績値が広範囲にわたって変動していないことが安定性を示唆しています。
6. **直感的な感想と社会への影響**
– データが示す安定した高いWEIスコアは、持続可能性と自治性がうまく維持されている可能性を示しています。
– 組織や政策決定者にとって、これは安心できる状況を示し、持続可能性に関する目標が現状では達成されている可能性を示しています。しかし、予測が数値的に表示されていない部分は、予測の解釈を慎重に行う必要があることを示唆しています。社会的には、一定の安定した進展が期待されている状態と解釈できます。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **実績（実績AI）**: 2025年7月初旬に高いスコアを示し、その後急激に下降。その後のデータはない。
– **予測（予測AI）**: 予測されたデータは2025年7月中に急激な変動を示し、安定ではなく不明確な状態。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期の急上昇と急下降が見られるが、その後はデータがなく、予測モデルに基づく未来のデータは別の範囲で繰り返される。
### 3. 各プロットや要素
– 青い点で示される「実績（実績AI）」は明確な過去のデータ。
– 灰色の影は予測された不確かさの範囲を表す。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なる予測を示している。
### 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のギャップが大きい。
– 各予測モデルが異なる傾向を示し、予測の高い不確実性が示唆される。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 現在のデータ範囲内では直接的な相関関係は見られない。
### 6. 人間の直感と社会への影響
– 初期の急激な変動は、政策や社会的条件の急激な変化を示唆する可能性がある。
– 各予測モデルの違いは、将来の不確実性を強調しており、政策決定において多様なシナリオを考慮する必要がある。
– スコアが高い時期の要因や、その背景を詳しく分析することが重要。
全体として、このグラフは社会基盤と教育機会に関するWEIスコアの不安定性と予測の困難さを示しており、政策やプログラム計画において慎重に検討する必要があることを示唆します。
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:
以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. トレンド：
– 実績（実績AI）のスコアが約0.7から始まり、短期間で1.0近くまで上昇しています。
– 予測（予測AI）のデータは初期には示されておらず、不明です。
– WHIのスコアは期間の中間からは示されず、予測データが続いています。
2. 外れ値や急激な変動：
– 実績データは急激に上昇している箇所があり、特に初期からの劇的な変動が見られます。
– 予測データがなく、外れ値も判断できません。
3. 各プロットや要素：
– 実績データは青のプロットで示され、初期における急上昇が表現されています。
– 前年比AIと予測の下限かさ範囲では色付きのプロットが別々に示されていますが、具体的な数値は判別できません。
4. 複数の時系列データの関係性：
– 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）が示す異なる予測パターンは、初期の実績値の急上昇に基づいて設定されている可能性があるが、グラフから具体的な予測値は読み取れないため、関係性は不明です。
5. 相関関係や分布の特徴：
– 実績と予測データ間の直接的な相関は見られませんが、実績の急上昇から高い変動性が伺えます。
6. 直感的な洞察と影響：
– このグラフは初期の急激なスコアの上昇があり、これが共生・多様性・自由の保障の分野で何らかのポジティブな変化を示唆しているかもしれません。
– 予測データはないため、今後の動向が見えないものの、初期の急上昇に基づいて多様な予測が行われていることは、政策や社会の対応が非常に重要であることを示唆しています。
– ビジネスや政策を考慮する際には、このような変動に適応可能な戦略が求められます。
グラフに基づく詳細な予測分析は困難ですが、初期の変動と一貫性を持たないデータに伴うリスク管理が重要です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の分布は、時間の経過による変動を示しています。日付ごとの変化により、各日の特定の時刻に色が異なることから、日ごとの変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日付近の明るい黄色のセクションは、他の部分と比べて明らかに異なり、急激な変動や外れ値を示している可能性があります。これに対し、紫色部分は比較的低い数値を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– カラーバーの範囲は0.675から0.710で、これは各データポイントがこの範囲内にあることを示しています。色の濃淡はスコアの高低を表し、黄色が高く、紫が低いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯での色の違いは、同じ日の異なる時間でのスコア変化を示しており、特定の時間にスコアが変化していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一定期間におけるスコアは、特定の日付や時間に集中しているように見えます。特に7月3日での急上昇と、それに続く部分が目立ちます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのグラフを見た場合、時間帯によっては政治的なイベントやニュース、または特定の政策が大きな注目を集めた可能性があると感じるでしょう。
– 社会への影響として、特定の時間帯で注目されたトピックやイベントが、大衆の関心や意見を強く引き付けたことが考えられます。ビジネスにおいては、これらの特定の高いスコアの時間帯に関連するマーケティングや戦略を考慮することが重要です。
このヒートマップは、政治的な動きやイベントがスコアにどのように影響を与えるかを視覚的に理解するのに役立ちます。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の点が考えられます。
1. **トレンド**:
– 短い期間（3日間）のデータなので、全体的なトレンドを明確には把握しにくいですが、変動があることが伺えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の色（紫色）が他と大きく異なる値を示しており、これは外れ値または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**:
– 色の濃淡は数値の大きさを示しており、黄色は高い値、紫色は低い値を表しています。緑色のエリアは中間の値を示していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 短期間での比較ですので、個々の日のWEIスコアの変動を視覚的に捉えることができます。特に7月2日のデータは多様な状態を示しており、何らかの異常または重要な出来事があった可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係は見えにくいですが、色の対比から変動の幅が見て取れます。
6. **直感的な感じおよび影響の洞察**:
– 人間が直感的に感じるのは、変動の大きい日が政策や政治的イベントに影響を与えた可能性があるということです。急激な変化は、リーダーシップの変化や政策の変更といったイベントが起こっていることを示唆するかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、特定の日のスコアが低い、もしくは急激に変化している場合、信頼性や支持基盤の不安定化が懸念される可能性があります。これは選挙活動や政策発表のタイミングに影響を与えるかもしれません。
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:
以下はこのヒートマップに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– このヒートマップは、政治カテゴリのWEI平均スコアを示しており、特定の期間における変動を色で表しています。
– 全体として、色の変化が時間経過に伴い分布しており、特定の周期や顕著なトレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 下部のエリアは紫色が濃く、他の場所よりスコアが低いことを示しています。
– 右上の黄色のエリアは特に明るく、スコアが高いエリアとして特定されています。これらは急激な変動または外れ値として認識できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの強度を示しており、濃い紫が低スコアを、黄色が高スコアを表しています。
– 各セルは特定の時間帯と日にちを表しており、その時間帯のスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日付で異なる時間帯のスコアが変動していますが、特定の関連性やパターンは直接的には観察できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の変化から、特定の時間帯にスコアが高くなる傾向があります。この分布は外部要因（例: 政治イベントの開催時間など）に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と社会への影響**:
– 明るい黄色の時間帯は、人々にとって重要な政治的活動やイベントが行われた可能性が示唆されます。
– 社会的影響としては、高スコアの時間帯は注目度が高く、政策やメディアの影響を受けていると感じられる可能性があります。
– 低スコアの時間帯は、相対的な関心の低下や政策的な関与が薄いことを示すかもしれません。
このヒートマップは、対策の必要性やイベントのタイミングを見極めるための指標となり得るでしょう。
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:
このヒートマップは、異なる「WEI」項目間の相関関係を示しています。ここでは、視覚的特徴と洞察について分析します。
1. **トレンド**:
– これは360日間のデータなので、時系列トレンドではなく、各要素間の相関を見る事が主な目的です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値はヒートマップからは見つけにくいですが、異常に高い（赤）または低い（青）の相関値が特定の項目間に見受けられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– *赤いセル*: 強い正の相関を示しています。例えば、「総合WEI」と「社会WEI（公平性・公正さ）」は強い正の相関（0.94）があります。
– *青いセル*: 負の相関を示しています。個人WEI（自由度と自治）と「総合WEI」は強い負の相関（-0.69）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの相関を見ることで、ある項目が他の項目にどのように影響しているか、またその逆も理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 強い正の相関が「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（心の健康）」間に見られます（1.00）、これは直線的な関係で、同じ指標を使っている可能性があります。
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「社会WEI（社会基盤：教育機会）」の相関が0.92と高く、これらの要素が相互に関連していることを示唆しています。
6. **直感的に感じることと影響**:
– 教育機会や公平性、公正さが他の項目に与える影響が大きく、政治的または社会的な変化がこれらの側面に大きな影響を与える可能性があります。
– 「個人WEI（自由度と自治）」の項目は、多くの他の指標と負の相関を示しており、自由度が制約されると他の社会的指標にネガティブな影響を及ぼしがちであると考えられます。
このように、ヒートマップからは相関の強さや方向性を見て、政治や社会の分野における要素間の関係性を理解することができます。これにより、政策策定や社会プログラムの改善に役立つ可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアにおいて明確な上昇や下降のトレンドは示されていませんが、スコアの中央値はカテゴリごとに特徴的な位置にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」や「社会WEI（公共性・公正さ）」などのカテゴリーでは外れ値が存在し、ばらつきが見られます。
3. **各プロットや要素**
– 箱の幅や髭の長さがスコアの分布の広がりを示しています。
– 色の違いは、カテゴリの識別や視覚的な分離を支援しています。
– 「個人WEI（精神的快適）」はスコアの範囲が狭く、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**
– 時系列データではないため、時間的な流れや関係性は分析できませんが、各カテゴリ間の比較に焦点が当たっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（持続可能性と自律性）」や「社会WEI（生態系整備・持続社会）」はスコアが比較的高く、安定した分布を示しています。
– 一方、「個人WEI（心理的ストレス）」は中央値が低く、分布も広いことから、心理的ストレスが個人にとって大きな課題である可能性が示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 高スコアの領域は、事前に良好な条件が揃っている分野を示しているかもしれません。たとえば、「個人WEI（持続可能性と自律性）」における高スコアは、個人が持続可能な生活を送り、自立した決定を下す環境が整っていることを示唆します。
– 低スコアや外れ値が多い箇所は、政策的アプローチや改善が必要な領域を意味する可能性があります。
このような分析は、政策立案者や社会活動家にとって、問題の優先順位を明確にし、リソース配分を最適化する際に役立つでしょう。
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WEI構成要素の可視化であり、360日間のデータを表示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフには明確な時系列トレンドはなく、データポイントは第一主成分と第二主成分の空間に散在しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– データポイント間に極端に離れた点はありませんが、座標の変動範囲が第一主成分で広く第二主成分で狭いことがわかります。
3. **各プロットや要素**
– 各点は特定の観測や期間を示している可能性があります。
– 第一主成分の寄与率は0.58、第二主成分は0.19であり、第一主成分の方がより多くの情報を保持しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列の関係性は示されていませんが、クラスタリングの傾向があるかもしれません。それにより、特定の要因やイベントの影響を推測できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第一主成分と第二主成分の間に特に強い相関は見られません。
– データは大部分がゼロ付近からプラスに寄っていますが、左下に向かう負の傾向も存在します。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 主成分分析の結果、生データを俯瞰して異なる構成要素に分解することができ、要因分析が可能です。
– 政治カテゴリの分析であるため、社会的イベントや政策変更の影響を観察するための手段として有用です。また、これを用いて将来的なリスク評価や政策提言に役立てることが可能でしょう。
このグラフを用いて政治的な問題の抽象的要因を特定し、意思決定をサポート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。
