📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータ分析では、360日間にわたる政治分野におけるWEIスコアの動向を詳細に検討しました。
### 時系列推移と傾向
– **総合WEI**: 0.59から0.74の範囲内で推移しています。最初から中期にかけてはわずかな上昇傾向が見られますが、7月6日に顕著な下降（0.59まで）が観察されます。これは、一時的なショックまたはイベントに起因する可能性があります。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 両者とも総合的に似たトレンドを形成していますが、社会WEI平均は通常、個人WEI平均よりも高いスコアを示しています。特に7月初めから3日にかけての上昇と、その後の下落が目立ちます。
– **項目別の詳細項目推移**:
– **経済的余裕**と**健康状態**は比較的安定していますが、**心理的ストレス**にはばらつきが見られ、特定の日にスコアが低くなっています。
– **自由度と自治**は中頃で高めのスコアを示し、のちにやや下降傾向が見られます。
### 異常値の検出
異常値として指摘されたスコアは、主に総合スコアが顕著に変動した日付（例: 2025-07-04の高スコアと、同日の低スコア）が含まれています。このような変動は、短期的な社会的出来事や政策の変化に反応している可能性があります。
– 例えば、**2025-07-05の総合WEIの上昇**は、経済的または政治的にポジティブな出来事が背景にある可能性があります。
– **個人WEI平均の低下**は、心理的ストレスや健康問題が影響した可能性を示唆します。
### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解結果**: 長期的なトレンドは、全体としてメインのトレンドに準じた緩やかな変動を示していますが、具体的な季節性パターンは短期間のデータからでは明確ではありません。おそらく、季節性というよりは短期的ショックの影響が大きいと言えます。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**によると、社会基盤・教育機会と社会的持続可能性の間に強い相関が見られます。これは、社会基盤が持続可能性の基盤として重要であることを示唆しています。
– **個人の経済的余裕**と**自由度と自治**の間にも強い関連性が観察されました。これらの項目が共通する構成要素を持つことが推測され、経済的な安定が個人の自治や自由度の感覚に影響を与えている可能性があります。
### データ分布
– **箱ひげ図**の分析（データ不足で概算）は、WEIスコアが全体的に、特定の項目（経済的余裕や健康状態）でのばらつきが少ないことを示していますが、**心理的ストレス**や**社会的公平性**は外れ値を含む幅広い分布をしています。
### 主成分分析 (PCA)
– **PC1とPC2の寄与率**は、それぞれ52%と17%で、PC1が全体の変動の説明に寄与しています。PC1は全般的な社会条件や政策による変動、PC2はより短期的なショックや個別の社会問題に関与している可能性があります。
結論として、この360日間のデータは、短期間におけるWEIスコアの変動を捉えており、一定の社会および個人項目の相関が見られます。異常値および特定の日の急激なスコア
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:
1. **トレンド**:
– グラフの初めの部分（2025年）は多様な予測が示されていますが、全体的に下がっているように見えます。最後の部分（2026年）は急に安定したスコアが見られ、特に2026年に向けて緑のデータポイントが一貫して集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年の一部に外れ値が観察され、異常値として認識されています。また、予測の減少の範囲が異なりますが、最終的には急な変動から安定へと移行しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示しています。紫とピンク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）を示しており、これらは初めにばらつきがあります。
– 緑の点は前年のデータを表しており、非常に均一です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期のばらつきがあるものの、2026年には実績と前年のデータが安定しており、予測と実績の間のギャップが縮小しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期には予測値と実際の値の間にばらつきがありますが、勇気に安定した分布になり、予測モデルの調整が成功していることを示唆しています。
6. **直感および社会・ビジネスへの影響**:
– 初期のばらつきと外れ値は、政治的状況の不確実性を示す可能性があります。
– 2026年への安定した移行は、政策や外部環境の安定を反映しているのかもしれません。これはビジネスや社会にとって信頼性ある情報と見なされ、計画や戦略立案に役立つ可能性があります。
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:
以下は、提供されたグラフの分析に基づく洞察です。
1. トレンド:
– グラフは約360日間のデータを示していますが、実績データと予測データの期間がぴったり分かれているように見えます。
– 実績データ（青）は開始の時間帯にまとまっていますが、その後は表示されていません。予測データは、同じ期間中の実際の数値に基づいた予想値を示しているようです。
2. 外れ値や急激な変動:
– 青いプロットの中に黒い円があるのが外れ値であると示されています。ただし、目立った大きな変動は表示されていません。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青いプロットは「実績」、緑のプロットは「前年（比較AI）」を示しており、比較のためのデータです。
– 紫色やピンク色の線が予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）を示しているようですが、特定の方向性や変化は大きくないようです。
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特定の相関は見られず、比較のために重ね合わされている形です。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データと前年の比較データの間に相関を見出すのは難しいが、同じ時期に異なる値が示されているため、特定の変動がある可能性があります。
6. 直感的な所感と影響:
– 実績と予測が異なる時期に集中的に表示されているため、予測の妥当性を検証するには追加のデータが必要です。
– 政治の予測データなので、実際の政策の影響や外的要因（例えば、選挙年など）を考慮する必要があります。
– ビジネスや社会的には、政治的安定性や政策の持続性を評価するための指標として機能します。
このグラフは、主に過去のデータを基にしたこれからの予測比較を視覚化するために設計されていると考えられます。具体的な影響評価には他の補足データが重要になります。
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:
このグラフに基づいて、以下のような洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフが2つの異なる期間に分かれており、2025年7月の初めからいくつかのデータ点が見られますが、急激に下がる傾向があります。その後、大きく空白の期間を経て、2026年6月終わりから再びデータが出現しています。この分布は断続的であり、安定したトレンドは見受けられません。
2. **外れ値や変動**
– 2025年のデータには、いくつか異常値とみられるデータポイントがあります。特に流れから大幅に外れたものや急激な変動が見られます。これらは政治的なイベントや社会的な変化が影響を与えた可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– データポイントの色分けと形状から、実績データ（青）と予測データ（赤）、異常値（黒い丸）などが視覚的に区別されていることがわかります。予測線（紫色の線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、予測される動向や範囲を示しているようです。
4. **時系列データの関係性**
– 異なる時系列データが示されているが、実績データ部分と予測データ部分の間には直接的な連続性がなく、それぞれ別の期間として扱われています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布には明確な相関は見られず、分布も不均一であることが指摘できます。特に、前半の集中したデータと後半のばらついたデータが明確に分かれています。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響の洞察**
– データの断続的な性質や異常値の存在は、政治的イベントや社会的変動が不規則に起きている可能性を示唆します。このような不安定さは、ビジネスや政策立案者にとってリスクを伴う要因となりえるでしょう。特に、データの間の空白期間は、情報の欠如またはデータの遅延によるものであり、適切な対応や予測が困難になりがちです。
全体として、このグラフは政治的・社会的な状況の不安定さを反映しており、予測の難しさを示していると解釈できます。
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360日間のデータがあります。
– 時間と共に数値が上昇しています。特に、線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測は、現在の数値よりも高くなる傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の段階で異常値が存在します（黒い円）。
– 急激な変動は見られませんが、予測の分散が広がっていることから不確実性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績を示しており、予測（赤い×）と比較されます。
– ラインは異なる予測モデルを示し、それぞれ異なる方法での未来の傾向を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと複数の予測モデルが提供され、将来の動向を異なる視点から検証可能です。
– モデル間で予測のばらつきが見られるが、傾向としては一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間にある程度の整合性が感じ取れますが、予測の不確実性が顕著です。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 人々はこのデータから、個人WEIが将来的に改善する可能性を感じ取るかもしれません。
– 経済的余裕が向上する傾向が見られるとすれば、消費行動や市場にプラスの影響を及ぼす可能性があります。予測が大きくばらつくことで、不確実性が依然として存在し、政策決定や戦略に影響する可能性もあるでしょう。
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は以下の通りです。
1. **トレンド**
– グラフは評価日付が2025年7月から2026年7月の間の360日間を示しています。
– 初期のデータ（2025年7月）は実績データ（青い丸）で、その後に予測データ（紫と赤などのライン）が続きます。
– 前年の比較データ（緑色）は後半に固まっており、異なる傾向を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 各期間の最初の方で外れ値（黒で囲まれたポイント）が観察されます。
– 予測データには急激な変動（紫のラインで下降）が見られ、この期間の変動には注意が必要です。
3. **各プロットの意味**
– 実績（青い丸）、予測（赤い×）、前年（緑色の丸）、外れ値（黒で囲まれたポイント）が視覚化されています。
– ラインの色は異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測が主に2025年のデータで示され、前年のデータは2026年の中ごろにのみ示されており、比較が容易でないレイアウトです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測モデル間に大きな乖離が見える時点があることから、これらの間に強い相関関係は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 評価のばらつきや急激な変動が可視化されているため、健康状態の不安定さを示唆しています。
– 社会的には、個人健康の安定性が重要視される中で、政策立案者にとってはリスク管理や予防的ケアの議論を促す契機になる可能性があります。
– ビジネスでは、ヘルスケア関連サービスの開発や提供の調整を行う上で有用なデータとなるかもしれません。
このような視覚的なデータの分析は、政策やビジネス戦略の形成において重要です。
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**
– 散布図では、青のプロット（実績データ）が最初の期間に集中しています。このデータポイントは横ばい傾向を示しています。その後、緑のデータポイントが後期に現れており、こちらも比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の青色のプロット群では、特に大きな外れ値や急激な変動は見られません。しかし、異常値として黒い円が表示されており、これは通常のパターンから外れたデータポイントを示します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点が実績データです。
– 緑色が昨年のデータを示しています。
– 紫の線やピンクの線は予兆に関する異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しており、それぞれ未来のトレンドや可能性のあるシナリオを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在のデータと昨年のデータ（緑）は時間の隔たりがありながらも比較的似た範囲にあることが確認でき、前年のトレンドを使用した予測の有用性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青と緑のデータポイントの位置が近いことから、昨年の動向と今年の動向にある程度の相関性があることが示唆されます。予測モデルのプロットとの関係性から、現時点では急激な変動が起きる可能性は低いと見られます。
6. **直感的洞察と社会への影響**
– このグラフを見た人は、最初のデータが比較的一定していて、将来的な心理的ストレスレベルも安定すると感じるでしょう。政治的ストレスがあまり変動しないことは、社会的に安定が期待される要因ですが、急な変化が起きた際には新たな政策やリーダーシップが必要になる可能性があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフには実績値（青色のプロット）が左側に集中しており、特定期間内での測定のみが示されています。この期間中は大きな変動が見られません。
– 予測データはグラフの右側に緑色で表示されており、横ばいの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のプロットの一つに外れ値（黒い縁取り）があり、異常値が存在します。
– 予測の中では急激な変動が見られないが、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）により異なるスコアの見積もりが行われています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績値を表し、現実のデータを示しています。
– 緑色のプロットは予測値を表し、未来の予想を示しています。
– 外れ値は異常である可能性を示します。
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は明確な関連性があるようには見えません。実績値は限られた範囲にある一方で、予測データは一定のスコアを維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 急な変動や明確なトレンドは見られず、全体としての変動は少ないです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績データが限られた期間のものであるため、現在の状況のスナップショットを捉えているに過ぎません。外れ値の存在は、データの収集方法やイベントの異常があったことを示唆するかもしれません。
– 予測データは将来的にスコアが安定することを示していますが、予測モデルによりばらつきが見られるため、さらなる検証が必要です。
– 社会的・ビジネス的には、予測を基にした計画を立てる際には、異なるモデルを考慮しながら柔軟に対応する必要があります。特に異常値や急激な変動がないか定期的なモニタリングが重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフの初期段階ではWEIスコアが安定しているが、その後急激に減少しています（決定木回帰による予測が急降下）。
– その後、予測期間が終了した後（過去の比較データ）のスコアは上昇し、高いレベルに達しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の急激なスコアの減少は非常に顕著で、重大な変動と見なされます。
– また、異常値が複数描画されていますが、これは予測および実測値とのズレを示しています。
3. **プロットの意味**
– 青の点は実測値を示し、緑の点群は前年の比較データを示しています。
– ピンクと紫の線は異なる回帰手法での予測を示し、同じトレンドを描いています。
– 異常値の円は、その時点での予測と実測値の大きな乖離を示しています。
4. **時系列データ間の関係**
– 時系列データでは、初期の予測とその後の実測値が大きく異なりますが、これは予測モデルの一部が過去のデータに依存している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の予測では大きな変動が見られ、その後の過去データとの関係に大きなズレがあるため、モデルの改善が必要かもしれません。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 初期の急激なスコアの低下は、政策変更や社会イベントが大きな影響を与えた可能性を示唆しています。
– その後のスコア上昇は、政策改善または他の外部要因がポジティブに作用した可能性があります。
– これらの変動は、政策調整や社会施策の効果を測定し、将来的な施策改善の参考として利用可能です。
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:
### グラフ分析と視覚的特徴の洞察
1. **トレンド**
– 初期段階（2025年7月〜9月）では、実績が高いスコアを示していますが、その後急激な下降が見られます。このあと、データが見られない期間があり、2026年3月以降には再び高い予測スコアが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年9月における異常値が目立ち、その後の急激なスコアの下降があります。これは一時的な要因や出来事が影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青）は過去のデータに基づく確定値を示し、予測（赤）と異常値（黒の円）は特異なデータを強調しています。
– 雑然とした色の違い（緑、紫、ピンクなど）は異なる予測手法を表し、それぞれの手法による違いが考慮されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間で比較的に一貫したトレンドが見られるため、どの手法でも同様の予測結果が得られていることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の高スコアと、その後の下落および後半の回復というスコアの分布は、何らかの周期的な要因または外部要因の影響を受け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**
– 初期の高い実績とその後の急落は、社会的または政治的なイベントが影響を及ぼした可能性を示唆しています。その後の持ち直しには、政策介入や環境の変化が寄与しているかもしれません。
– この変動は、計画や政策の立案において、短期的な変化への対応が必要であること、人々の期待や信頼が変動しうることを示唆します。
全体として、このグラフは政策の影響力や社会的な変化を把握する上で重要な指標を提供しています。データの背景にある要因や施策の有効性について深い分析が求められます。
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:
以下に、グラフの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**:
– データは主に2つの異なる期間に分かれて表示されています。最初の期間（2025年7月〜2025年8月）に大部分のデータが集中し、次の大きなデータセットは約1年後の2026年7月にあります。2つの期間の間でデータが存在しないため、長期的なトレンドは明示的には見えません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータが「異常値」としてマークされています。これらは標準的なデータ範囲から外れていることを示します。
3. **要素の意味**:
– 青い点は「実績」を示しており、予測されたスコアとの比較に役立ちます。
– 緑の点は「前年のスコア」を示しており、過去との比較の基準になります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIによる予測がいくつかあり、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）のいずれもが少なくとも一つ選択されていますが、予測の詳細な傾向を確定するにはデータが不足しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部のデータが異常値として識別されており、特定の期間で予測と実績の乖離がある可能性を示唆します。
6. **社会への影響に関する洞察**:
– 社会基盤・教育機会のスコアの変動は、社会政策や教育方針に影響を与える重要な指標であることが通常考えられます。
– 特に異常値が存在することは、何らかの社会的又は教育的なイニシアティブの結果生じた可能性があり、さらなる調査が必要です。
このグラフからは、データの期間が限定されており、長期的な傾向を詳細に分析するには追加のデータが必要です。しかし、異常値の検出に注目することで、改善すべき領域を特定する手助けになります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期の実績データは7月から9月にかけて表示されており、低下傾向があります。以降のデータは特に変化なく停滞しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月から9月の実績データの中に異常値が含まれており、それがグラフ上で強調されています。しかし、それ以外に目立った急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**: 実績のデータを表しています。
– **赤いバツ**: 予測値を示しますが、特に対応する実績がないため、予測が他の期間に比べてやや異なる動きも見受けられます。
– **緑の点**: 今年度の点と比較するための前年のデータです。
– **紫色の線**: 線形回帰や決定木回帰による予測範囲を示しており、これらの予測は異なる結果を出しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは全体的に下降していますが、予測は多様な予測手法を駆使しており、その範囲内にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測値には明確な相関関係は見られません。予測手法ごとのばらつきも観察されます。
6. **直感的に感じることと社会への影響**
– グラフの初期段階では、実績の低下が見られるため、共生・多様性・自由の保障に関する指標が下がることを示唆します。これは社会的な不安や政策の見直しを必要とする可能性があります。ビジネスにおいても、社会の多様性や自由が保障されない状況は市場の不安定要因となることでしょう。
これらを基に、政策立案者や関連するステークホルダーは実績の改善や予測の精度向上に努めることが求められるでしょう。
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:
以下は、グラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体を通じて、色の変化が比較的少ないことから、大きな変動はあまり見られないようです。しかし、日付によって色が異なるため、微妙な変化が存在します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 中央付近の日付（2025-07-04）で黄色い色合いが見られ、このセクションは他の部分よりも明るくなっています。これはこの期間にスコアが上昇したことを示しています。
– 2025-07-06の日付には紫の領域があり、WEIスコアが急激に低下したことがうかがえます。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 色の変化がスコアの変動を示しています。緑から黄色に変わるにつれてスコアが上昇し、青や紫に変わるとスコアが低下します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとのスコア変動は、日次の変化を示しており、一部の時間帯（特に８時と１９時）が特にスコアに影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短い期間内に急激な変化があるため、何らかのイベントが特定の時間帯に影響を与えたと考えられます。
6. **直感的人間への影響と洞察**:
– ヒートマップからは、特定の日付や時間帯にスコアが大きく変動していることがわかり、これは政治的なイベントやニュースが影響を与えた可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、重要な政治的な発展は市場や公共の感情に影響を与える可能性があります。対策として、リスク管理のためにタイムリーなデータの監視と解析が必要です。
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:
グラフの分析を始めます。
1. **トレンド**:
– 色の変化から、特定の期間におけるWEIスコアの変動が見られますが、明確な上昇または下降トレンドは見えにくいです。
– 比較的均一な色の分布から、周期性が感じられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日と6日の濃い黄色と紫のセルは、他の日付に比べて極端に高いか低いWEIスコアを示しており、急激な変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がWEIスコアの高さを示しており、明るい色ほど高スコアで、暗い色ほど低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の日付にまたがる共通の色パターンがあることから、日をまたぐ連続した動きが見えます。ただし、一部の例外的な色（極端な明るさや暗さ）は個別のイベントに対応している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは日に沿ったある程度の変動があるものの、特定の区間で共通のカラーパターンが繰り返され、安定しているように見えます。
6. **直感的なインサイトと社会への影響**:
– 一定の周期性や特定のイベント時にスコアが急変することがわかります。これは政治イベントや社会情勢の変化によるものかもしれません。
– 視覚的に特定の時期に強調される部分があるため、注目すべき時期が特定されます。
– これにより、政治的な行動や政策の時間的効果を他の影響要素と比較しやすくなり、社会的な対応にも迅速な判断を下しやすくなります。
このヒートマップからは、具体的な日付に対応した社会的または政治的な事象を深堀することが有益だと思います。
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:
以下は、提供された時系列ヒートマップに基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– データの期間が短いですが、日ごとのスコアにある種の周期性や変動が見られます。日中での色の変化が明らかであれば、時間帯ごとの差異を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付や時間帯で急激な色の変化があれば、それが外れ値や急激な変動を示しています。例えば、短期間での急な色の変化は社会的または政治的イベントに関連している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーションは社会WEIのスコアを示しています。特に明るい黄色は高いスコア、濃い紫は低いスコアを意味します。
– 縦軸の「時間帯」との相互作用で、特定の時間帯でのトレンドを分析できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯と特定の日付がどのように関連しているかを示すインサイトが得られます。例えば、特定の時間帯で一貫して高いスコアが見られる場合、それは重要な社会的行動や事象に結びついているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 横方向または縦方向の類似した色合いの持続は、時間を超えた安定性や変動のパターンを示しています。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**:
– ヒートマップから直感的に、一部の時間帯や日付が社会的に重要な役割を果たしていることがわかります。これにより、政策決定や社会運動のタイミングを検討するうえでの洞察が得られます。
– ビジネスにおいては、特定の時間帯や日付に広告やメッセージを集中させる戦略を策定する手助けとなるでしょう。
このように、ヒートマップは直感的かつ多次元的な視点からデータを分析し、これに基づいた意思決定をサポートします。
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:
この相関ヒートマップは、政治カテゴリの全WEI項目間の相関を示しています。以下は、このヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 相関マップのため、トレンドそのものは読み取れませんが、全体の色味からは高い相関が多いこと、および一部の低相関が示されている要素もわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に低い相関を示す組み合わせ（例: 個人WEI(経済的余裕)と個人WEI(健康状態)の相関が-0.10）の要素は、予測と異なる可能性のある関係を示しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 濃い赤色は強い正の相関を示し(1に近い値)、濃い青色は強い負の相関を示します(-1に近い値)。
– 総合WEIは個人WEI平均と強い相関を持ち(0.88)、個人WEI(自由度と自治)とも比較的高い相関(0.74)を持っています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時系列データが直接示されているわけではありませんが、各項目間の相関の強さが異なるため、時間的な影響や変動を勘案する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合WEIと他の多くの項目は高い相関を示し、特に個人WEI平均や社会WEI（公平性・公正さ）との相関が大きいです。
– 一方で、個人WEI(健康状態)は、他の多くの項目と低い相関を示しています。
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**:
– 総合的に見ると、個人の自由度や経済的余裕が社会全体の公正さや公平性に強く影響を与えている可能性があります。
– 教育機会に関する社会WEIは、経済的な要因とはあまり相関せず独立している可能性があるため、教育政策の独立したアプローチが有効かもしれません。
– なぜ健康状態と経済的余裕がマイナスの相関を示すのかを詳しく調査することで、新たな社会問題の発見につながるかもしれません。
このように、ヒートマップは各変数間の関連性を視覚的に捉えることができ、経済政策や社会政策の見直し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**
– 各カテゴリごとにWEIスコアの中央値や範囲が異なり、特定の上昇や下降のトレンドは見られません。各ボックスプロットは特定期間における分布を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のWEIタイプ（例えば「個人WEI平均」や「社会WEI（生態系整備、持続可能性）」）では外れ値が存在します。これは、これらのカテゴリにおいて異常に高いまたは低いスコアを持つエンティティが存在することを示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 各ボックスプロットは、四分位数範囲（IQR）内のデータの集まりを示し、中央の線は中央値を示しています。箱の上下のライン、及び箱髭はWEIスコアの変動域を示しています。
– 色の違いは各カテゴリの視覚的な識別を容易にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– グラフは時系列データではなく、カテゴリ間の分布比較に焦点を当てています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関関係は示されていませんが、複数のカテゴリに渡ってのスコアの変動範囲から、特定のカテゴリが他よりも多様性または安定性に欠けてい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**
– 総合的に「社会WEI（公平性・公正さ）」や「個人WEI（自由度と自治）」は比較的高いスコアレンジを示しており、これらの領域で高いパフォーマンスが達成されている可能性があります。
– 外れ値の多いカテゴリは、その基準や期待値が多様な結果を生む要因を含む可能性があり、政策や施策の見直しが必要かもしれません。
– 社会や個人の幸福度に関係する要因の分布状況を理解することは、政策策定や社会貢献活動を見直す際に重要です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 主成分分析（PCA）の結果から、視覚的に明確な上昇または下降トレンドは見られません。データは広がりを見せ、特定の方向性を持っていないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上にいくつかの点が他の点群から離れているように見えます。特に、右上や左下に位置している点は外れ値として注目されるかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– プロットは2つの主成分軸上に配置されており、第1主成分は52%の寄与率、第2主成分は17%の寄与率を示しています。つまり、第1主成分がより多くの分散を説明しています。
– 点の色や密度について特定の情報は記されていませんが、離れている点は特別な注目を必要とするかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列としての詳細データは表示されていませんが、360日間のデータが統合され、主成分分析によって要約されています。複数の変数間の関係性がこの視点のみからは明確に分かりません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– プロットの配置から、第1主成分がより多くの変動を説明していることが読み取れます。相関関係はこのレベルでは具体的に示されていないものの、主成分分析により一部の変数が他より支配的である可能性が示唆されます。
6. **人間の直感と社会への影響**
– このグラフを通じて、人間は政治的な要素間の関係性や隠れたパターンを直感的に理解しようとするでしょう。ビジネスや社会的影響として、異常な点や外れ値は特異なイベントや政治的な出来事の兆候を示す可能性があります。経営者や政策立案者は、こうした変動や逸脱に対し、特異な対応策の検討が必要かもしれません。
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。