📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータ分析結果
#### 1. 時系列推移
– **総合WEI**: 一般には0.66から0.75の間で小幅な変動を見せており、上下動が続いている中で全体のトレンドは見出しにくいが、7月5日の0.74がピーク、この時期の経済および社会的要因が影響を与えた可能性があります。
– **個人WEI平均**: 比較的安定した値を示しつつも、7月4日以降に下降傾向を示しています。
– **社会WEI平均**: 大きなスパイクなく一定しているように見えるが、7月5日にもう一つの高いピークが見られ、これは社会全般の高揚感やイベントが影響した可能性があります。
#### 2. 異常値
– **日付: 2025-07-03**: 総合WEIが中途な値（0.70）を示しており、特段のイベントや外的要因の関与が考えられます。
– **日付: 2025-07-06**: 総合WEIが0.63と全体的に最も低い評価となる日があり、この原因として経済的な下押し圧力やストレスが考慮されます。
#### 3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **長期的トレンド**: 明確な上昇・下降傾向がなく、全体的なWEIスコアはフラットな状態です。
– **季節性パターン**: 季節性は少なくとも短期間のデータからは明確にわからない。短い観測期間のため、一時的な生活コストや健康関連の問題があるかもしれません。
#### 4. 項目間の相関性
– 経済的余裕と社会基盤・教育機会の間には強い相関が見られます。これは、経済的に安定することで教育機会へのアクセスが向上することを示唆しているかもしれません。
– 社会の公平性と自由度・自治のスコア間には中程度の相関が見られ、社会制度や政治の安定性が暮らしやすさに影響していると考えられます。
#### 5. データ分布の分析
– 箱ひげ図による分析では、個人の自由度と社会の公平性において分散がやや大きいことが見て取れる。これにより、これらの要因が評価において個人差があることがわかります。
– 外れ値として個人の心理的ストレスのスコアが目立ち、特に7月5日の0.65は他の日より高く、個人や社会的なプレッシャーの増加が伺えます。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1** (44%): 主に金融状況や心理的な要因が強く影響しており、これは社会の幸福感や満足度に直結する要素です。
– **PC2** (20%): 社会的な公平性と教育機会の変動を捉えており、全体のWEI変動の2割を占めます。
### 結論
本データから、短期間の変動に大きな影響を与えるのは個人の幸福感と直接関連する経済的要因や健康状態であることが示唆されます。期間内の顕著なイベントは検知されず、複合的な要因による変動があると思われます。長期的な改善には、経済的安定や心理的健康を支える社会制度の整備が重要と考えられます。
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:
以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. トレンド
– 時系列データは2つの明確な期間に分かれています。最初の期間（2025年7月頃）は、グラフの左側にひしめき合ったデータポイントが見られます。第2の期間（2026年6月頃）は右側に集まっています。
2. 外れ値や急激な変動
– 最初の期間におけるデータポイントは、比較的密集しており、外れ値は特に見受けられませんが、「異常値」として一時的に示されている点があります。
– 期間中の急激な変動は見られず、均一なデータ分布があります。
3. 各プロットや要素の意味
– 実績として青い点が、予測AIにおける予測値として赤いバツが示されています。
– 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など、異なる予測モデルによる予測値の線も描かれていますが、各モデルの結果は近接しており、特に大きな偏差はないようです。
4. 複数の時系列データの関係性
– データは、おそらく前年度と当年度の比較を示しており、両年でのパフォーマンスの差異を分析する意図があります。2025年と2026年のデータ間に大きな変動はなく、比較的安定しています。
5. 相関関係や分布の特徴
– データは、特定の期間における政治的状況の安定性を示唆している可能性があります。相関関係は、予測と実績の乖離が少ないことから、予測モデルが比較的正確であることが示唆されます。
6. 人間が直感的に感じること、および社会への影響
– グラフは、比較的安定した政治的状況を示しており、予測モデルが一定の精度を持つことから、今後の状況にあまり大きな変動がない可能性が示唆されます。
– 社会的には、安定性が期待されるため、大きな政策変更や市場の混乱が生じにくい状況であると考えられます。
このグラフから、人間は安定的な政治的傾向を感じる可能性が高く、それに伴う社会的安定が予見されます。
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:
このグラフを分析すると、次のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ点（2025年中頃）は上昇または下降トレンドではなく、比較的安定しているように見えます。
– 終盤のデータ（2026年5月以降）は別の時系列データとして示されており、以前のデータと比較するとやや高めのスコアで安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としてマークされているデータポイントがいくつか存在していますが、その数は多くなく、全体の傾向に大きく影響しているわけではありません。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実測値で、2025年中頃に集中して存在しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰といった予測モデルが試されていますが、それぞれ若干のばらつきをみせています。
– 2026年のデータは淡い緑色で示される前年の比較データですが、全体的に高いスコアで一貫しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 二つの異なる期間のデータセットが示されており、異なる特性を示しています。初期のセットはやや安定しており、後続のセットはやや高めで安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– モデルによる予測値は実測値に密接していますが、若干のずれが見られます。これは各モデルの予測の違いを示している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このグラフから、短期間での変動が少なく、時期によって異なるWEIスコアの傾向を示していることがわかります。政治的な要因が影響している可能性を示唆しています。
– 異常値が少ないことから、異常事象が発生するリスクは低いかもしれませんが、予測モデルの精度には注意が必要です。
– ビジネスや政策立案においては、予測モデルの違いを理解し、最適な戦略を選択することが重要となります。
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:
### グラフの視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド:**
– グラフのWEIスコアは、全体的に横ばいから始まり、後半にデータが集中的に出現しています。初めの部分では異常値が強調されていますが、それ以外は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:**
– グラフの左側に黒の丸で示されている異常値が見られ、期間の初めに頻繁に発生しています。この部分の急激な変動は、システムやデータ収集の開始段階での初期の問題や不確実性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:**
– 青の実績を示すプロットと、数種類の予測（紫、ピンク、茶色、水色）があります。これらは異なる方法（線形回帰、決定木回帰など）で予測されたデータですが、全体として、予測値が大きく異ならないように見受けられます。
– グリーンの点は前年のデータであり、現在のデータとの比較が可能です。このことは、パターンの繰り返しや変更を評価する際に重要です。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 異なる予測手法の結果はほぼ一致しており、予測手法間で大きな差異がないことから、モデルが一貫していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– グラフは期間の初めに集中し、その後空白期間を経て再度データが集まっています。これはデータ収集や発表の周期性がある可能性を示唆します。
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:**
– 初期段階での異常な変動は注意を引く可能性があり、信頼性や安定性に関する問題を初期にクリアする必要があります。
– 時系列データが十分な期間に渡って収集されているため、未来の政策決定や長期的な計画策定において、過去のデータ動向を用いて安定した予測が行える可能性があります。
総じて、始まりの変動を除けば、このシステムは安定した予測を提供しているようです。
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**
– 経済的余裕のスコア（WEIスコア）は全体的な変動が少なく、一定の範囲で安定しているように見えます。
– 期間の最初に軽微な上昇が見られ、その後は横ばい傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初のほうに明確な外れ値が観測されています。これは「異常値」としてマークされており、通常の変動範囲外の出来事があった可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 青の点は実測値を示しており、赤の×印はAIによる予測値を示しています。これらの間に若干の乖離が見られます。また、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）の結果がカラフルな線で表示されています。
– 「予測の不確かさ範囲」も示されており、予測の信頼区間が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実測値と各種予測値の間に一部乖離が見られるため、予測モデルの精度や適用の適切性についてさらなる評価が必要かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測の不確かさ範囲は狭く、全体としてモデルの予測は比較的信頼性が高いといえます。しかし、外れ値の存在が示唆する要素を考慮する必要があります。
6. **直感的洞察と社会への影響**
– 数値が比較的安定していることから、全体的な経済状況には大きな変動がないと人々は捉えるかもしれません。
– 外れ値や予測の乖離がもたらす不安感を軽減するためには、透明性のあるコミュニケーションが重要です。特に政治的文脈では、予測の説明責任が求められるでしょう。
全体として、このグラフからは安定した傾向が見て取れますが、異常値の解釈や予測精度のさらなる検証が求められるシナリオであると考えられます。社会的・政治的には、安定性が感じられるものの、予測の正確さや不確実性に対するインフォメーションが求められる場面だと言えるでしょう。
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:
## グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ左側の実績データ（青いプロット）ではWEIスコアが0.6から徐々に低下していますが、その後はデータが途絶えています。
– 予測の線（紫）は下降トレンドを示していますが、予測の詳細な値は右側に進むにつれて表示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイントの中に外れ値（黒の円）が表示されています。これらは通常の範囲から逸脱したデータを示します。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実際の観測値で、徐々に減少しています。
– 紫の線は決定木回帰による予測を表しており、実績からの下降を示唆しています。
– 緑のプロットは昨年のAIによる比較データで、右側に集中しています。
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との間で、短期的には一致がありますが、長期的な予測に対する確認は難しい状態です。
– 比較データは過去の同時期と比べる際の基準として用いられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データ間に相関性があり、直近の観測値に基づいた予測が行われています。
– グラフ全体の分布としては、左側の実績データは下降し、中央には予測データが探られ、右側には比較データが束になっています。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– 実績が下降しているため、この個人の健康状態には悪化の兆候が見られる可能性があります。
– 社会的には、政治家や公的な人物の健康状態の悪化が注目されると、彼らの活動や政策への影響が懸念されることがあります。
– 予測が適用される範囲の明確さやその信頼性についても今後の評価が必要です。
これらの分析に基づいて、さらなる観察や対策が求められるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体として、2025年7月から2025年8月にわたる初期のデータポイントではWEIスコアが0.5から0.6の範囲で横ばいです。
– 2026年5月頃のデータでは、スコアの変動が希薄で、比較された前年のデータ（緑のポイント）もWEIスコアが0.5前後で安定しています。このことは、一定の心理的ストレスが継続していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間におけるデータでは、特に異常値（黒い枠のポイント）は確認できますが、大きな急変は見られません。
– 全体として外れ値は少なく、分布は比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、折れ線は異なる予測手法を示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– グレーの範囲は予測の不確かさ範囲を示していますが、実績値と大きく外れていないため、予測の信頼性が高いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時系列予測手法（紫やピンクなどの線）は実績値と比較的よく一致しており、中期的なストレス傾向の安定性を捉えています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は狭く集中しており、予測と実績データの間に高い相関が示唆されます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 人間が直感的に感じるのは、政治に関与する個人の心理的ストレスが安定していることです。これは政策の安定性や政治的安定が社会に提供されているか、この期間中に大きな政治的イベントがなかった可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会の観点からは、ストレス管理への関心が急激に高まることなく、持続的なストレス対策の必要性を示します。戦略的には、この安定性を維持するための政策提言やストレス軽減策が必要とされます。
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:
以下は、与えられたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**
– グラフの左側を見ると、最初の数か月間で複数の異なる予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によるデータポイントが確認できますが、明確なトレンドは示されていません。その後、データは無くなり、周期性も見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにおいて外れ値（異常値としてマークされた黒い円）が見られ、その周辺に予測値が集中していますが、特にその後に外れ値は確認されていません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、異常値としてマークされています。
– 紫とシアンの線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ています。
– グラフの右側では、前年のデータが薄緑色のドットとして表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法の比較が行われていますが、各手法間に大きな差異は見られず、予測値はいずれも安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値を除けば、実績と予測は全体的に一致しているように見えますが、詳細な相関は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期のデータにおける異常値の存在は不安定な要素を示唆しており、自由度と自治の評価に対して不確実性が関与しているかもしれません。その後、データが無くなり、前年のデータが右側にあることから、データ収集の更新が進んでいないという不安を示している可能性があります。
– ビジネスや社会においては、このような不安定な評価が続くと、政策の長期的な信頼性や予測の正確性に影響を及ぼす可能性があります。
データが途中で途切れているため、新たなデータポイントの収集と継続的な分析が必要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体的なトレンドを観察すると、初期に大きな変動が見られ、その後データは途絶え、最後に一連のデータポイントが続くパターンがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期部分で、異常値と思われる大きな円のデータポイントが示されています。この部分では、何らかの外的要因があった可能性があります。
– 時系列データの初期には、急激な変化が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は「実績（実績AI）」を示し、過去のスコアを表しています。
– 赤い×は「予測（予測AI）」を示し、未来の予測値です。
– 緑の点は「前年（比較AI）」のデータと見られ、過去との比較を意図しています。
– 異常値は黒の輪郭で強調されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など複数の予測手法が試みられており、緩やかな変動範囲を示しています。しかし、予測範囲は初期の実績データとは相関が薄く見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期には実績データが集中し、外れ値も観察され、それによりデータの幅が広がっています。後期のデータは比較的安定しています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 初期の大きな変動は、政治における不確実性や変化の時期を示唆しています。これは政策の変更や社会的イベントが要因かもしれません。
– 後期の安定は、社会政治的な安定性や持続可能な政策の導入を示唆する可能性があります。
– ビジネスにおいては、初期の不安定な時期に備えてリスク管理を強化する必要があるでしょう。一方で安定期には投資や拡大の機会があるかもしれません。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 全体として、最初のデータポイント以降はデータの更新がありませんが、最後の約3か月間に集中したプロットがあります。長期的な傾向を把握するのは難しいですが、最新データの密度は高くなっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの初期に異常値として示されている黒い枠のデータポイントがありますが、それ以外は大きな外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績を示しており、最新のデータ範囲に集中しています。
– 線形回帰（シアン）、決定木回帰（マゼンタ）、ランダムフォレスト回帰（紫）は予測を示していますが、視覚的な差異がありません。
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（AIモデル）の間で一貫したパターンは現在示していません。異常値の位置から見て、過去のデータとモデル間で乖離がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ピークや明確な周期等の顕著な相関は示されていませんが、現在のデータ密度は一定しています。
– 異常値として識別されたデータがあるため、特異な出来事や測定誤差の可能性があります。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– 全体の分布が安定しているように見えるため、政治的に大きな変動がなかった期間と解釈することができます。これにより、社会的安定や持続可能性が維持されている可能性があります。
– 異常値や予測された増減に注意を払い、将来的な政策決定に生かすことができるでしょう。
このグラフは、持続可能性と自治性の観点から、安定した社会状況を示唆していますが、予測モデルを用いて今後の変動に備える必要があります。
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:
### グラフの視覚的特徴と分析:
1. **トレンド**
– グラフは、2025年7月から2026年7月までの社会WEI（社会基盤・教育機会）のスコアを示しています。
– 実測値（青色）と予測値（赤色）から判断すると、スコアは期間内一定の水準を維持しているようです。
– 長期的な上昇または下降のトレンドは明確ではありませんが、予測モデルによって異なる程度の変動が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 軸周辺に明らかに外れたスコアが一つ異常値として強調されています。
– 通常の範囲（灰色）内から外れたスコアにより、異常なイベントや数値が計測された可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の実績点が各評価日の実際のスコアを示しており、一方で赤色の予測と比較可能。
– 緑色の点は前年のデータを示しており、過去からの変化を理解する手助けとなります。
– 予測モデルは、線形、決定木、ランダムフォレストの3つの手法を使っており、それぞれが異なる変動を示しています。
4. **時系列データ間の関係性**
– 実績と各予測モデルの間では、相関が一定以上あると考えられますが、それぞれのモデルによって予測の幅は異なっている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実際のデータと予測されたデータ間ではある程度の相関が見られることが示唆されますが、予測モデルによってはずれ方が異なる場合、モデルの適合性にバラツキがあることを示しています。
6. **直感的な印象と社会への影響**
– このグラフからは、実績と予測の間に一貫性が見られるため、現在の方針や施策が今後も維持される可能性が高いと感じられます。
– 異常値については、政策や外部の影響により、市場や社会システムに対して少なからぬ影響が見られる可能性があります。
– スコアが維持もしくは若干の向上を示唆していることから、社会基盤や教育機会の安定が期待できる状況と言えます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の日付（2025年7月から2026年2月）において、実績値と予測値が密集している一方、2026年3月以降は予測値の変動が急激に減少しています。このことは、将来的にはスコアが安定していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期部分に黒い円で示された外れ値がいくつか確認されますが、その後の予測期間には外れ値がありません。これは安定性が増していることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値、赤い×は予測値を示し、各手法による予測が異なる色（緑、紫、シアン、ピンク）で示されています。特に予測手法により初期の予測は分散していますが、予測範囲は徐々に狭まっています。
– グレーの部分は予測の不確かさ範囲であり、これが縮小している点も注目すべきです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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）は同様の傾向を示し、予測の一貫性が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の時点では実績と異常値が重なっている部分がありますが、予測の信頼区間が狭まっているため、全体の分布はより集中しています。
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**:
– 初期の変動が目立つものの、将来的には安定が予測されるため、共生・多様性・自由の保障において、今後の政策や実践が着実に進んでいる印象を与えます。
– 社会的には短期的な不安要素が解消されつつある可能性があります。ビジネスにおいても、リスクが低下し、持続可能性への投資が促進されることが予測されます。
全体として、このグラフは社会的安定性の増加を視覚的に示しており、将来的にはより一貫した政策実現が期待できるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 日付が進むにつれて、上部の時間帯で総合WEIスコアが上昇していることがわかります。特に上方で鮮やかな色の変化（青から黄色）を観察できます。
– 下部（19時）のデータは他の時間帯と異なり、一定のスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日から6日にかけて、上部の時間帯でスコアが急激に低下しています。これは外れ値として注目すべきです。
3. **各プロットや要素の意味**
– カラースケールはWEIスコアの変化を示しています。青色は低スコア、黄色や緑色は高スコア、紫色は最も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**
– 各時間帯においてスコアの変化があるものの、時間帯ごとにスコアの傾向が異なります。特に、一部の時間帯のみで急変動が見られる点が注目されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯によってスコアのパターンは類似している部分もありますが、一部において相関が弱くなる可能性があります。特に19時の時間帯が他より安定していることから、曜日やイベントに応じてスコアが大きく変動することが考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– スコアの急激な変化や外れ値は、政治的な活動やイベントに対する反応を示している可能性があります。例えば、重要な政治イベントや政策変動に反応してスコアが変わることが考えられます。
– 社会的には、特定の時間帯におけるスコアの変動が、市民の政治活動に対する関心の高まりや機会を示すものであり、その反応を分析することで施策を調整することが可能です。
これらの分析に基づいて、政治的な状況の把握や予測を行うことで、より適切な戦略を立てることができるでしょう。
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:
このヒートマップを分析すると、以下のような特徴と洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 日付が進むに従って、色の明るさが変化していることが見られます。特に、2025-07-03に向かって急激に明るくなり、その後再び暗くなっていく傾向があります。
– 上昇・下降のトレンドが見られ、一定の周期があるかどうかは短期間のデータでは判断が難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-03のデータポイント付近での色の明るさが突出しており、これは急激な変動または外れ値を示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色が明るいほどスコアが高いことを示しています（凡例参照）。このことから、個々の日時のスコアの高まりや低下を色の変化で直感的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 見える範囲では時系列的に一つのスコアが示されているため、他のデータとの直接的な関係性は見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 縦軸の日毎に分布が均一ではなく、一部の時間帯で高いスコアの集中的な増加が見られます。
6. **直感的な理解と影響**:
– 人はこの変化を一日の中の政治的なイベントや態度の変化として捉えるかもしれません。
– 政治的な出来事や発言など、社会やビジネスへの影響を考える際、特定の時間帯における重要な変動を見逃さないための指標となる可能性があります。
このヒートマップは、短期間でのスコア変動を視覚的に把握するのに非常に役立ちますが、さらに長期的なトレンドを理解するには、より多くのデータが必要です。
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:
このヒートマップをもとに、以下の分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 全体的に色の変化が見られ、上昇及び下降のトレンドが存在することを示しています。特に、2025年7月3日と7月5日の色が最も異なるため、トレンドの変化があることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月5日の黄色のセルが目立っています。これは急激な上昇を示し、この日特有のイベントや大きな変動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色のグラデーションは、社会WEI平均スコアの高低を示しています。紫色に近いほど低く、黄色に近いほど高いスコアを表しています。時間帯の違いも図示され、時間経過によるスコア変動が把握しやすくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯での色の変動は、日中によってスコアに変化があることを示しています。異なる時点で異なるトレンドが現れることから、特定の時間に何らかの影響がある可能性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な周期性が見られないため、分布は比較的ランダムな変動を示唆しています。しかし、真夜中から早朝にかけての色が濃いことから、その時間帯にスコアが低下する傾向があると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフを通じて、人々は政治的出来事や社会情勢が時間に応じてどのように変化するかを直感的に理解できるでしょう。急激な変化はニュースや政治的発表、政策変更などが影響した可能性があり、特定の時間帯における政策効果や問題があることが予測されます。これらの洞察は、政策立案者やアナリストが特定の時間帯に焦点をあてるべきだと示唆しています。
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様々なWEI（指標）の相関関係を示しており、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**
– トレンドは示されていませんが、周期的な傾向や変化の可能性があるため、各指標の相関関係を理解することが重要です。
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、「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」と他の項目との低い相関（負の相関を含む）が少々異質です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 赤は強い正の相関、青は負の相関を表し、数値が1に近いほど関係が強いことを示しています。
– 一般的に、より赤い色調は、項目間の密接な関係を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 個人WEIの「健康状態」や「心理的ストレス」は、それぞれ0.03や-0.16と負の相関を持つことが多く、心理健康が他の社会的指標とどのように相互作用するかに注目する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI (自由度と自治)」と「社会WEI (公平性・公正さ)」（0.87）、「社会WEI (持続可能性と自治性)」と「社会WEI (公平性・公正さ)」（0.87）の間で強い正の相関が見られます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 社会の公平性や公正さが個人の幸福や自治性に強く関連していることがわかります。これは、政策立案においても個人の自由と社会全体の公平性のバランスが重要であることを示唆しています。
– 社会の持続可能性と関連する指標の関連は、環境や社会の継続的な改善が個人及び社会全体の幸福につながる可能性を示しています。
このヒートマップは、相関の強さだけでなく、社会や個人の様々な側面がどのように関連しているかを視覚的に示し、人々の生活の質を向上させるための政策決定に役立つ情報を提供しています。
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:
以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのWEIスコアは、全体的に安定した分布を示しています。長期的なトレンドとしては、明確な上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」に外れ値が観察されます。特に、「社会WEI（公平性・公正さ）」の分布には明確な外れ値が2つあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげ図は、それぞれのWEIタイプのスコア分布を示しています。箱の範囲が狭いほど、スコアが集中的に分布していることを示し、範囲が広いとスコアのばらつきが大きいことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリ間のスコアは類似しており、特定のカテゴリが極端に優れている、または劣っているということは見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の中央値が比較的低く、個人の経済的および精神的健康に課題がある可能性が示唆されています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 全体的なスコアのばらつきが小さいことから、特定のWEIタイプにおける抜本的な改革や改善は見られないようです。社会的には、経済的な余裕や心理的ストレスの分野での向上が求められる可能性があります。政策立案者は、これらの弱い領域に注目することで、個人の幸福度を高めることができるかもしれません。
このデータを基に、具体的な問題点を特定し、改善策を講じることで、全体の機能や幸福度を向上させるための指標として活用することが期待されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– このグラフは主成分分析（PCA）による二次元の散布図です。PCAでは、データの分散を最もよく説明する方向（成分）にプロットされるため、時間のトレンドは直接示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値は見られませんが、散布の範囲外にあるプロットが関心を引く可能性があります。特に第1主成分が正の数値区間にある点は、他とは異なる振る舞いを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットは特定のデータポイントを示し、位置は第1主成分と第2主成分によって決まります。濃い色で示された点は対数密度を示している可能性があり、密集度を示唆しています。
4. **複数の時系列データがある場合**:
– PCAの特性上、特定の時系列データの動向ではなく、データ全体の構造を認識するために使用されます。異なるデータポイント間の関係性は、主成分の方向に沿った類似性を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分は、データセットの分散を最大化する方向に設定されています。第1主成分と第2主成分の寄与率を見ると、第1主成分がかなりの情報を捕捉していることがわかります。この配置に基づいて、要素の間に潜在的な相関が存在する可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 政治的カテゴリーにおいて、このような分析は、重要な変数間の関係性や、それらがどの程度共通の構造を持っているかを視覚化するのに役立ちます。直感的には、特定の政治的要因が全体の動向や変動にどのように寄与するかを理解する助けとなります。
– ビジネスや社会への影響としては、政策決定や戦略立案において、影響力の大きい要因を見極める一助となるでしょう。特に、データの中で異なる動きを示す要素はさらに詳細な検討が必要です。
この分析は、広範なデータの中で意味のあるパターンを取得し、より深い理解を得るための第一歩と言えます。
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。
