📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: 初期の値である0.66875から、調査期間後半には0.73に達しています。短期間（数日間）ですが、徐々に増加傾向を示しています。この上昇傾向は、政治カテゴリにおける全般的なポジティブな変化を示している可能性があります。途中にわずかな上下変動が見られるものの、長期的には上昇傾向です。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 両者共に徐々に改善されていますが、特に社会WEIは初日から最終日にかけて一貫して顕著な上昇を示しています（0.6625から0.75へ）。これは、社会的要因の改善が全体の社会資本の増加に大きく影響していると推測されます。
#### 異常値
– 提供されたデータセットには異常値は検出されていません。しかし、2025年7月1日の個別項目では社会的公正性や持続可能性の測定値において急激な上昇が見られるため、背景に特定の定期イベントや政策変更が影響している可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差
– **長期的なトレンド**: 総じて改善傾向が続いており、特に社会的側面での顕著な改善が見られます。個人的余裕や健康状態も安定しているため、この影響がその他の項目を支えていると考えられます。
– **季節的パターン**: 短期間のデータでは明確な季節性は識別しにくいものの、個々の変動が特定の繰り返し性を持たないため、政策や偶発的なイベントによる一時的な影響が考えられます。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップの解釈**: 主要なスコア項目間の関連性を見ると、個人的余裕と社会的持続可能性が強い相関を示しています。このことは、社会的な持続可能性が個人の経済的余裕を支える重要な要因であることを示唆している可能性があります。
#### データ分布
– **箱ひげ図の分析**: 各項目スコアでは、特に社会的公正性や経済的余裕においてスコアのばらつきが少なく、安定した範囲内に収まっています。中央値が高い項目では、特定のポジティブな政策の影響が持続している可能性があります。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1およびPC2の寄与率**: PC1が0.53と最も高い寄与率を示しており、これは総合的なWEIの変動要因の半分以上を説明します。この成分は、社会的要因や経済的要因の交差点を強く反映しており、個人と社会の間の構造的関係を捉えている可能性があります。PC2は0.19の寄与率を持ち、より短期的な変動要因や政策的変化を表現すると考えられます。
### 結論
提供されたデータセットは、短期間での評価ではありますが、個人および社会両面での政治環境の改善を強く示しています。特に社会的要素の向上が、個人の経済的余裕や心理的ストレスの軽減に寄与している可能性があります。データの継続的な収集と解析により、長期的な傾向や季節性、さらには政策介入の影響をより詳細に理解することができるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは、おおまかに2つの期間に分かれています。最初の期間（2025-07から2026-04まで）では、データが集中していますが、横ばい傾向があります。後半（2026-06）では、大きなギャップがあり、データが再び現れていますが、こちらも横ばいに見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-11から2026-05までの間にデータが欠落しており、これは外れ値や急激な変動というよりも、データの不連続性があることを示しています。このギャップは、統計的な分析や予測結果に影響を与える可能性がありますので注意が必要です。
3. **要素の意味**:
– 青色の点は実績を示し、予測は異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって表現されています。予測範囲が狭いため、予測の信頼性が高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には、明確な差があるようには見えません。予測の結果も実績に近い範囲内に収まっており、モデルの予測精度が良好であることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの密度が高い部分と低い部分がありますが、大局的には同じレベルでの分布が見られます。周期性や明確な相関関係は見受けられません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ギャップの存在は、データの収集期間や政治的なイベントによる影響の可能性を示唆しています。実績と予測が一致していることから、これらのモデルは政策や予算の予測などにおいて、ビジネスにおける戦略的意思決定のサポートになるかもしれません。しかし、データのギャップには注意を払い、予測に不安定要素が含まれていることを考慮に入れる必要があります。
このグラフからは、予測モデルの精度が高く、信頼できる傾向がある一方で、一部の期間にデータ欠落があるため、その点は考慮する必要があります。このデータは、政治的意思決定やビジネス戦略の策定に利用できる可能性があります。
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:
## グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期（2025年7月〜8月頃）にデータがありますが、その後の実績データが示されていません。グラフの右端（2026年6月頃）に別のデータセットがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータから右端への急な移行が見られますが、途中のデータがないため変動の詳細は不明です。
– データの密集度が低い箇所があることで、外れ値が発生している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットが実績データを示しています。
– 緑のプロットは前年データで、その比較が行われています。
– 線形回帰（青色）、決定木回帰（紫色）、ランダムフォレスト回帰（薄紫色）の異なる予測モデルが利用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期に集中している予測データと、右端の実績または前年データの間に直接的な関連性を見つけるのは難しいです。
– 予測モデル間の軽微な違いが一目でわかりますが、これらは全体的なトレンドには影響を与えていないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測と実績の間に直接的な相関は視認できませんが、モデルによって示された予測傾向は存在します。
– 各モデルによる予測のばらつきが小さいため、一貫性はあるものの、その有効性は不明です。
6. **人間が直感的に感じることや社会への影響**
– 初期データと後期データの乖離により、モデルの予測精度が問われるかもしれません。
– 政治的なインデックスであるため、急激な変動や評価の根拠が重要視されます。特に、予測と実績でギャップがある場合、政策変更や社会情勢の変化が原因となる可能性が考えられます。
このグラフは、データ収集期間中に政治的または社会的な変化を示唆している可能性がありますが、その全体像を理解するにはさらなる情報が必要です。予測の正確性を高めるためにデータの頻度を増やすことが有効でしょう。
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:
グラフを分析すると、以下のポイントが考えられます：
1. **トレンド**
– 実績データ（青）は、高い数値から始まり、比較的安定しています。
– 予測データ（赤）およびその他の予測手法（緑、ピンク、紫）は、実績よりも若干低めの値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明らかな外れ値や急激な変動は見られませんが、実績と予測の間に差があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青）は、直近のデータを反映しています。
– 予測（赤）とその下限などの灰色の範囲は、今後の変動の予測を示しています。
– 決定木回帰（緑）、ランダムフォレスト回帰（紫）といった異なる手法が比較されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に若干の乖離が見られ、それぞれの予測手法の精度や信頼性を検討する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前年との比較（オリーブグリーン）は、今年のデータが前年と比較して若干異なる動きを示す可能性があ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**
– 実績が高めで推移している一方で、予測がその水準に達しないことは、今後の政策や社会的な変動に予測の不確実性があることを示している可能性があります。
– 社会やビジネスにおいて、予測が改善されることで、より正確な戦略立案が期待されます。
このグラフは、時間軸におけるWEI（World Economic Indicator）の動向を視覚化することで、政策や経済の未来予測に活用されることが考えられます。
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:
1. **トレンド**:
– グラフには大きなトレンドは見られませんが、データは特定の期間に集中しています。特に、2025年7月から数値が高く、2026年7月にはやや低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値や急激な変動は見られません。しかし、各プロットがほぼ平坦な範囲に分布しており、一定の安定性があるように見えます。
3. **各プロットや要素**:
– 青の実績データは2025年7月に集中し、紫色のランダムフォレスト回帰による予測はこのデータを基にした予測のようです。
– 緑色の前年のデータと2026年7月の予測データは、これに対して異なる時間枠での比較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**:
– 実績と予測データには期間の開きがありますが、どちらも一定の範囲に収まっており、安定性があるように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ間には相関関係が弱いように見えますが、予測モデルは過去のデータを基にして安定性を維持しようとしているようです。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このグラフから、人々は予測精度に安心感を抱く可能性があります。特に、急激な変動がないことは経済的な安定を示唆しています。この安定性が社会的な安心感を醸成し、ビジネスや政策決定において慎重なアプローチを促すことになるかもしれません。
総じて、このグラフは経済的余裕に関する慎重かつ安定した予測を示しているように見えます。安定した経済見通しとして、社会やビジネスにとってプラスの影響を与える可能性が高いと考えられます。
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:
以下は、このグラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 左端のデータポイントは7月初めのもので、予測のデータ（赤いX）に向かって急激に下降しています。
– その後、予測データのさまざまなモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が表示され、比較的横ばい状態を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の急な下降は注目すべき変動です。この下降は、健康状態における重大な変化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**:
– 青い点は実績データを示しています。
– 緑の点は前年のデータで、過去の比較として参照されます。
– 様々な予測モデルの線は、将来の健康スコアの推移を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルが概ね似た動きを示しており、モデル間に大きな違いは見られません。
– 前年のデータは非常に安定しており、現在の変動が異常である可能性を指摘しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間の内に急激に健康状態が悪化し、その後落ち着いています。このパターンは特定のイベントや介入があったかもしれないことを示唆します。
6. **人間が感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響**:
– 急激な健康状態の悪化は、個人の健康上の問題やストレスの増加などを反映している可能性があります。
– 政治カテゴリーのデータであるため、この変動は政策変更や社会的なストレスと関連している可能性があります。例えば、新しい政策や社会的出来事が個人の健康状態に影響を及ぼしたことを示唆しているかもしれません。
– 予測の安定性は、改善の可能性を示し、将来的な政策調整に対する指針を提供するかもしれません。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– データが2025年から2026年にかけて2つの時点（開始と終了）でプロットされています。
– 2025年の初期では、実績値が下降していることが見られます。終了時点では前年度の比較データが提示されていますが、新しい実績値の情報はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月からの急激な減少があり、その後データポイントは存在しません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点: 実績値（心理的ストレスの実データ）
– 赤色の×: 予測値で新しいデータ点としては存在していないようです。
– 緑色の丸: 前年度の比較データ
– 線の色と種類（紫、シアン）で予測手法（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など）が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法が初期データに対して適用されていますが、全体的なトレンドは一致しています。予測の下限や上限は定義されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期段階での急な変動と、後続のデータ不足には何らかの出来事が影響している可能性がありますが、相関を特定するのは難しい状態です。
6. **直感的な感覚と社会への影響**:
– 2025年における急激なストレスの低下は、多くの場合、心理的な負担や政治的イベントが影響しているかもしれません。このような変動は、政治分野における個人のストレスに対する適切な対応策の重要性を訴えかけています。データの空白や不整合は、さらなるデータ収集と分析の必要性を示唆しています。
全体として、過去の急激な変動と将来のデータの不足に注目する必要があります。それが個人や組織の心理的健康に与える影響を考慮し、改善策を講じることが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青色のプロット）は、2025年7月ごろに集中的に記録されていますが、その後のデータはありません。
– 予測データ（緑色の丸）は、2026年6月以降にのみ表示され、全体的に安定していますが、実際のデータがないためその間の変化は不明です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 現在のデータポイントに外れ値や急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の実績AIプロットと緑色の予測AIプロットは個人WEIのスコアに関して異なる時期を示しています。
– ピンク色、シアン色、紫色の線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を表しており、一部プロットは2025年7月付近に集中していますが、傾向はほぼ横ばいもしくは上昇しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間には直接的な連続性がないため、間の関係性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青と緑のデータポイント間に矩形的相関はなく、異なる期間で独立しているように見受けられます。
6. **洞察と影響**
– 実績と予測の間に年間の空白が見られるため、その期間のデータが重要となる可能性があります。この欠落が重要する場合にはギャップを埋めるための対応が求められます。
– 各予測モデルが異なるパスを示しているため、将来のWEIスコアの予測には複数のアプローチの検討が重要です。
– 転換点が示されていないため、外れ値や急激な変化があった場合、それは重要な政策変更や社会的影響を示す可能性があります。
このグラフから見える影響として、政策立案者や意思決定者にとっては、将来の個人WEIにどの予測モデルが最適かを継続的に評価し、その履行可能性を追跡することが重要となるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期段階で急激な上昇が見られますが、後半はデータがなく、トレンドは判別できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期にWEIスコアにおいて急激な上昇があり、目立った動きとして観察されます。
– その他の時点では急激な変動は見られません。特に後半はデータの密度がほとんどありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（実績AI）**は青の円で、初期に一定のスコアを示しています。
– **予測**は3種類のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で色分けされ、異なる予測をしています。
– 前年との差異が灰色で示され、それに対する予測範囲（xAI/3σ）が予測の不確実性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各モデルの予測は、初期データに基づいているため、相似した傾向を持ち、上昇を予測していますが、期間の後半ではデータがないため、比較は難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期で実績と予測が上昇傾向にあり、強い相関が認められる可能性がありますが、予測精度を評価するにはデータポイントが不足しています。
6. **直感的な印象と社会への影響**
– 初期の急激なスコア上昇は、短期間での政策変更や社会情勢への反応を示唆している可能性があります。
– 後半のデータが不足しているため、継続的な改善や政策の持続力について疑問が生じます。
– 政治的な公平性が一時的に向上したが、持続性には課題があることを示唆しています。
– ビジネスや社会への具体的な影響を知るためには、長期的なデータ追跡が必要です。
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:
以下の視点からグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体で直線的なトレンドはあまり明確ではありませんが、データポイントが比較的高いスコアで始まり、最終的には同じレベルを維持しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期数値（2025年7月頃）の付近で一部の予測値（特にラインで示されたランダムフォレスト回帰）が急激に上昇していますが、その後、他の予測手法と一緒に安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– 「実績」は青の大きな点で示され、安定した数値を示しています。
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる色の線で示されています。
– 比較用のAI値が緑の小さな点で表示されることで、安定した状態を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期値での異なる予測手法の開きは、さまざまな分析方法の結果の違いを示していますが、やがて各手法の予測が実績のスコアと一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各予測手法は、実績値に向かって収束しており、最終的には大きな相関があると見られます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このグラフは、持続可能性と自治性に対する評価が開始から終了まで高いスコアを維持していることを示唆しています。
– 社会的に持続可能であることを表しており、政策決定者や組織は、現在の戦略が効果的であることを確認できます。
– 予測精度が高いことから、今後の計画や政策にも自信を持って対応できるというポジティブな影響が考えられます。
全体として、データは非常に整合性が高く、予測手法と実績が調和している印象を受けます。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 初期の期間では、実績のWEIスコア（青いプロット）が0.8付近で安定しています。
– 時間が経過するにつれて、新たに示された予測データ（緑、赤）では、スコアが若干低下している可能性がありますが、全体的に大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 目立った外れ値や急激な変動は特に見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示し、これらは過去の日付に固まっています。
– 緑のプロットは前年比較を示し、最新のデータポイントです。
– 予測データに対する範囲（灰色のバー）も示されていますが、極端な変動は見られません。
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる色で示されていますが、予測間に大きな乖離は見られません。
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間には、安定した続きのトレンドが予測されています。これにより、現状の維持が期待されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間には一定の相関関係がありそうです。ただし、これらの観測結果や予測が一貫性を持っているように見えるため、大きな相関を示唆する他の要因は特に見当たらないようです。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– 全体的に見ると、社会基盤や教育機会の提供において、安定した状況が保たれていることが示唆されています。
– ビジネスや政策的には、この安定したトレンドは、長期的な計画立案や投資が今後の変動を抑制するために重要だと感じさせます。特に、教育機会の向上や社会基盤の整備において、引き続き注力する必要があるでしょう。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期段階（2025年7月）の実績データ（青色）が横ばいで示されていますが、その後予測データ、特にランダムフォレスト回帰（紫色）が上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 大きな外れ値や急激な変動は見られませんが、予測の多様性により将来の値が異なる可能性を示唆しています。
3. **プロットや要素**
– 実績（青色）のプロットは2025年7月に集中しており、その後予測データが色分けされて未来の動向を示しています。
– 比較AI（薄緑色）のデータが2026年7月付近に密集しており、異なる時期の予測と比較する際の基準として機能します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示す異なる未来のシナリオを提示しています。
– 多様なモデルの存在は、予測が不確実であることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データ、特にランダムフォレスト回帰（紫色）は、上昇傾向が強いことが確認できます。これに対し、決定木回帰（薄紫色）は横ばいを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期段階での実績の安定性が予測の多様性をもたらし、今後の共生・多様性・自由の保障の向上が期待されます。
– ビジネスや社会への影響として、前向きな社会変革が見込まれる場合、持続可能な企業活動や政策の立案が促進されるでしょう。
– 予測間の多様性は予測の不確実性を反映しており、これからの施策や政策の柔軟性が求められます。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは4日間のデータを示しています。日付が進むにつれて、値が上昇している（紫から青、緑、そして黄色）ことが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月4日に最も高い値（黄色）が観察され、7月1日の最も低い値（濃い紫）から急激に上昇しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化が総合WEIスコアの変動を示しています。色が暗いほど値が低く、明るいほど値が高いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同一の時間帯における、日付による値の変化を示しており、一日の中で大きな変動は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日にちが進むにつれ、明るい色に変化していることから、全体的にスコアが上昇しているようです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– この時系列ヒートマップから、政治カテゴリにおける総合WEIスコアが日を追って改善されていることが示されています。
– 短期間での顕著な変動が示されたため、特定の政治的イベントや政策の影響が反映されている可能性があります。
– この傾向が続くと仮定すると、経済や社会に対してもポジティブな影響を与えるかもしれません。政策決定者がどの活動や施策が効果的であるかを把握するのに役立つでしょう。
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:
以下は、提供された時系列ヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– 全体的なトレンドは見受けられないが、短期間において急激な変化が観察される。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日の16時に特に低いスコアが見られ、これは目立つ外れ値と言える。
– 7月4日の19時にはスコアが急激に上昇しており、急激な変動が特徴的。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– ヒートマップの色がスコアの大きさを示しており、濃い紫は低いスコア、黄色は高いスコアを表す。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは1日ごとに3つの異なる時間帯で示されており、各時間帯における変動を見ることで時間ごとのパターン変化が考えられる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な周期性や相関は見られないが、非常に短期間での変動が多い。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**:
– 急激な変動や外れ値は、政治的な出来事やニュースによる影響があると直感的に感じられる。特定の時間におけるスコアの変化は、特定のイベントや声明などに対応している可能性がある。このため、多くの人々が政治的な話題の変化に強く関心を持っていることを示している。
– 政治における影響力の変化をリアルタイムで把握することで、政策立案やメディア戦略の調整に利用できる。
以上が提供されたヒートマップから得られる洞察となります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップは日付と時間帯に対して色分けされており、色の変化からトレンドを判断できます。横方向に進むにつれて、色が暗い紫から明るい黄色に変化している部分があり、これはスコアの上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日から7月3日にかけて急激な色の変化が見られ、急激なスコアの変動があったことが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示しており、色が濃いほどスコアが低いことを示しています。また、時間帯と日付で切り分けられているため、特定の時間帯や日付での変化を捉えることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとにデータが分割されており、特定の日付でのスコアの変動と時間帯の相関を視覚的に捉えることが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一日の中で時間帯ごとの変化はそれほど大きくないように見えますが、日付が進むにつれてスコアが全体的に増加傾向にあります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ヒートマップから、人々は特定の日や時間帯に社会的スコアが高まる傾向を感じ取ることができます。例えば、7月3日は社会的スコアが全体的に高いため、この日は社会イベントや政策が影響した可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、イベントや政策の効果が短期間で大きく反映され易いことが分かるため、戦略的な計画の立案や調整が求められるでしょう。
このような分析は、政治関連の意思決定や社会的な活動の計画において非常に重要です。
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、複数のWEI項目間の相関関係を示しています。
1. **トレンド**:
– トレンドよりも相関を示すもので、長期的な変動を視覚化するものではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数値が-1または1に近い箇所が目立ちます。例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（自由度と自治）」間の-0.18や、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」間の0.11が顕著です。
3. **各プロットや要素**:
– 色が赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いことを示しています。例えば、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の相関は0.82で強い正の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではなく項目間の相関を示すため、直接的な時間的関係性は描写されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全般的に、社会や個人のWEI項目間に多くの正の相関が認められます。「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」のように高相関の領域もあり、相関が低いまたは逆相関する組み合わせも見受けられます。
6. **直感的に感じることと社会への影響**:
– 人々はこのヒートマップを見て、どの要素が互いに強く関連しているかを直感的に理解するでしょう。例えば、経済的安定と健康状態は密接に関連していることが分かります。このような相関関係は、政策立案において重要で、複数の領域に同時に施策を打つべき時や、特定の因果関係を慎重に検討すべき場面を識別することに寄与します。
このヒートマップを活用することで、政策立案者は重点的に改善すべき分野や、関連する領域間の相乗効果を考慮した施策の策定が可能になります。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのWEIスコアは特定の順序で上昇または下降しているわけではなく、均一に比較されている。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI平均」や「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」には数値が他のデータポイントから離れている外れ値が確認できる。
– 「個人WEI（経済状況）」では急激な変動は見られず、スコアが狭い範囲に集中。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図はスコアの中間値（中央値）、四分位範囲（箱の幅）、そして全体のばらつき（ひげの長さ）を視覚的に示している。
– 色の違いは、異なるカテゴリを識別させるためで、視覚的な整理に役立っている。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各プロットは異なるWEIタイプの分布を示しており、直接の時系列データの関係性は見られない。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリの中央値や四分位範囲が異なることにより、WEIスコアの分布にばらつきがあることが分かる。
– 例えば、「社会WEI（公共性・公正さ）」は比較的狭い範囲でスコアが集中している。
6. **直感的な感想と社会への影響**:
– 人間から見て、特定の領域（例: 継続可能性、生き生きとした生活の指標）が他の領域と比較して安定していないと感じるかもしれない。
– 社会やビジネスにおいて、外れ値の多さやスコアの変動が大きいカテゴリは、不安定な要因としてアプローチが必要である可能性がある。このデータは、改善のための政策や戦略の策定に利用されるかもしれない。
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、政治カテゴリのWEI構成要素をPCA（主成分分析）した結果を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降のトレンドは見えません。データは全体的に水平方向と垂直方向に均等に散らばっている印象です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値はありません。ただし、第1主成分が極端に高いまたは低い値を示すプロットがいくつかあります。これらの点は、他のデータとは異なる特徴を持つかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 点の位置は第1主成分と第2主成分の値を示しており、これにより各要素の相違点や共通点を視覚的に比較できます。
– 第1主成分の寄与率は0.53で、第2主成分の寄与率は0.19です。つまり、第1主成分がデータの分散をより多く説明していることになります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフから周期的な関係は読み取れません。それぞれの点は独立した要素の分散を示していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、データは両軸に対し対称に広がっているようです。強い相関は見られませんが、少し右上から左下へ斜めに広がる傾向があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このグラフから、特定の政治的要素が他の要素と独立していることが示唆されるかもしれません。第1主成分が多くのデータの分散を説明するため、この軸に並んでいる要素は、政治的影響力や重要性が高い可能性があります。
– ビジネスや社会への影響については、特定の要素が政策決定において大きな役割を果たす可能性があると考えられます。この情報を基に、戦略を調整することが期待されます。
全体として、このPCAの結果は、政治的要素がどの程度相互に関連し合い、特定の要因が他の要因とどのように異なるかを視覚的に理解する手助けとなります。
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。
