📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 1. **時系列推移**
– **総合WEI**: 360日間のデータの中で、観測される限り0.66875から始まり、短期間で上下しながら、特に2025-07-06以降急激に上昇して一時的に0.85まで達しています。その後も高い水準を維持しています。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 比較的安定した動きを見せつつ、2025-07-06からの上昇が顕著です。
– **詳細項目**: 特に注目すべきは、社会WEI（持続可能性と自治性）が他の項目よりも高い水準まで増加していることです。
#### 2. **異常値**
提示された異常値は、2025-07-06に集中しており、この日のスコアの変動が非常に激しいことが確認できます。これらの異常は、突発的な社会的イベントや政策の発表など、外的要因の影響を受けた可能性があります。
#### 3. **季節性・トレンド・残差（STL分解）**
– **トレンド**: データには上昇トレンドが見られます。特に7月上旬は突出するイレギュラーな上昇期間と捉えることができます。
– **季節性**: 明確な季節性パターンは見えませんが、一定の外的要因が短期的な変動要因になっている可能性があります。
– **残差**: 残差には高頻度な変動が見られ、内部、外部のランダムな要素の影響を受けていると考えられます。
#### 4. **項目間の相関**
– 相関ヒートマップにおいて、社会WEIと持続可能性・社会基盤が高い相関を示しています。これが示すのは、持続性と社会インフラの強化が全体的な幸福感と密接に関与していることです。
– 一方、個人経済と高ストレスの項目が関連性が低いことは、高ストレス状態であっても、自身の経済状況が独立的に評価されていることを示します。
#### 5. **データ分布**
– 箱ひげ図から見ると、いくつかのカテゴリ（特に社会WEIにおける持続可能性）の分布は上下に偏りがあります。これは、一部の少数派の影響や、地域的、経済的差異が反映されている可能性があります。
– また、個人ストレスの幅広い分布が目立ち、個人差による影響が大いにあることが示唆されます。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
– PC1に対して0.78という高い寄与率が見られ、これが全体的なデータ変動を最もよく説明する主成分です。これは、おそらく社会的要素がデータ全体に大きく影響していることを反映しています。
### 結論
このデータ分析から、短期間の急激なスコアの上昇やその背景には特定の外的要因やイベントが影響を与えている可能性があります。社会的安定性やインフラの強化がデータ全体の中でも特にプラスに貢献していることが示唆されており、政策提案や社会システム考察において重視すべきポイントとなります。異常値に関連する日付は、詳細な社会的または経済的要因の調査が必要と考えられます。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフの左側では、実績（実績AI）のデータポイントは0.8付近を中心に密集しています。一方、右側では前年度のデータが0.6付近に集まっています。このため、実績と前年度の間には下降トレンドが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが他の点から離れてプロットされており、特に異常値として黒い円でマークされています。これらの外れ値は一般的なパターンとは異なる動きである可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青い点）は現在の観測値を示しており、予測（赤い×）と比較されます。
– 紫とピンクの線は異なる回帰モデル（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）による予測を示しており、実績データと一緒に用いることで将来のトレンド予測の参考にできます。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年度データの間には、現時点までの期間での変化を捉えることが重要です。特に前年度と実績の差が政策の効果や外部要因によるものかを考察することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のデータは非常に高いスコア帯に集中しており、これが一時的なものか、継続するものかは予測モデルの精度に依存します。各予測モデルによって異なる結果が示されています。
6. **直感的な洞察および影響**
– このグラフから、実績が高いままであるが、前年度からの下降傾向が見られるため、持続可能な改善策が必要であると感じられます。
– 政治的なコンテクストにおいては、政策変更や外部ショックによりWEIスコアが変動する可能性があり、これを察知することで、より効果的な政策決定が行えるでしょう。
実績と予測の相関を理解し、政策の成果を分析するための重要なツールとして活用できます。
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:
このグラフは個人のWEI平均スコアの時系列散布図を示しています。以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績（青）は2025年7月から8月中旬にかけて標準偏差内での横ばいを示しています。
– その後、データは急に見られなくなり、次のデータは2026年6月頃から始まります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年8月中旬に一つの異常値（黒円）が観測され、その後データが途切れています。
– 予測（ピンクおよび紫の線）は異常値回避または予測能力の限界を表しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データ、緑の点は前年の比較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（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）による予測値を示し、緑の点と比較されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年の比較データがかなり異なる期間に存在し、直接の比較が困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係を見出すのは難しいが、初期の実績データと予測モデルが、限られた期間内で同じ範囲内での動きをしていることが伺えます。
6. **直感的に感じること、および社会的影響**:
– 時系列データが途切れ途切れのため、実績データの信頼性や恒常性について疑問が生じる可能性があります。
– 比較的安定している過去のデータに対して、予測モデルが不安定さや変動の可能性を示し、人々の期待や懸念を生むかもしれません。
これらの点から、政策決定に際しデータの収集方法やモデルの精度について再評価が必要である可能性があります。次の予測期間のために、より一層のデータ収集と分析の強化が期待されます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **実績（青のプロット）:** 初期に0.6から0.8の間でばらつきが見られ、比較的安定したパターンが見られます。
– **予測（紫、ピンク、青線）:** ランダムフォレスト回帰は他の回帰方法よりも高い予測スコアを示しています。全体的に見て、今後のスコアが上昇する傾向を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **異常値:** 一部に異常値があり、これらは実績データの中で特に高いスコアまたは低いスコアとして示されています。これは予測モデルが捉えきれていない変動要因がある可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青）:** 過去の実際の観測値であり、データの現状を示しています。
– **予測（X印）:** モデルによる予測値を示し、それぞれのモデルのパフォーマンスの違いを示しています。
– **予測の精度（灰色の範囲）:** 予測モデルの誤差範囲を示し、信頼できる範囲を視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各回帰モデルは異なる予測値を示しており、ランダムフォレスト回帰が最も高いスコアを予測しているため、他のモデルよりも楽観的な傾向がありそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値はある範囲内に集中していますが、一部に離れたデータ点が存在します。各予測モデルは実績と異なる傾向を示しています。
6. **社会への影響と洞察**
– **直感的な評価:** 実績のばらつきや異常値は、データ収集の不確実性や政治的状況の変動を示している可能性があります。
– **ビジネスや社会への影響:** 政策決定に影響を与えうる実績スコアの変動は、特に急激な変化がある場合には、適切な対応策を考える必要があります。予測モデルを用いることで、将来の動向を予測し、計画立案をサポートすることが可能です。
このような洞察を基に、さらなる詳細分析や予測モデルの改良を行うことで、より正確な予測とインサイトを得られるでしょう。
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:
以下がグラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 全体のトレンドとしては、期間の始めに高いレベル（0.8〜1.0）での急激な上昇が見られます。その後、データが急に消え、次に現れるのはほぼ360日後です。この段階では異なる前回データ（緑の点）がありますが、それはより低い値を持っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の時期のデータは密集しているように見えますが、その中にも異常値（黒い円）が含まれています。これらは他のデータポイントとはやや離れた位置にあるため、経済的余裕にかかわる何らかの特異な出来事があった可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示しており、紫色やピンクの線は異なる予測モデルの回帰を示しています。モデル間での予測誤差や手法の違いに応じたデータのバラツキが見られるかもしれません。
– 緑色の点は前年のデータを示しているようで、その位置が全体的な変動の違いを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青の実績と予測モデルの間には驚くべきギャップがあります。特定のモデルが実績を過大評価または過小評価している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定のモデルが他のモデルよりも一貫して高いまたは低い予測を出す傾向がありそうですが、詳細な分析にはモデルごとの比較が必要です。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 最初の急激な上昇は、経済的余裕の一時的増加を反映している可能性がありますが、その後のデータ消失が後の不安定さを予兆しているかもしれません。
– 予測モデルが実際の変動をどの程度キャプチャしているかは、政治や経済政策の策定に影響を与え得る重要な要因です。特に、異常値が示す個別の要因を慎重に検討する必要があるでしょう。
このグラフは、自己完結的な分析ではなく、背景にあるデータやモデルの詳細な理解に依存する部分が大きいです。
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、提示されたグラフに基づく詳細な分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 左側のデータは、青色の点で示される実績ですが、期間が短いように見えます。その後、工具内の線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰を用いて予測が行われています。これらの予測は、ほぼ横ばいか軽微な上昇が見られます。
– 期間を通じて大きなトレンド変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータ点は「異常値」として大きく表示されていますが、全体のスコア範囲からは大きく外れているわけではありません。
– 特に目立った急激な変動も見られないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青）は、当初の期間を表し、その後の緑色の点群が前年度の比較データを示します。これにより、過去との比較が可能です。
– 予測モデルは、紫色（線形回帰）、青色（決定木回帰）、ピンク色（ランダムフォレスト回帰）で表され、それぞれがわずかに異なる未来の方向性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは、将来のデータを異なる視点から予見しており、それらの予測は一定の範囲で一致しています。これにより、いくつかの方法で予測の妥当性が確認されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと昨年度のデータの相関は視覚的には特に強くないように見受けられます。
– 予測されたデータ同士は、一定の相関があり、予測の確からしさが感じられます。
6. **直感的な感覚と影響**:
– このグラフから、人間は全体的に安定した健康状態と見受けられ、リスクが高まることは予測されていないと感じるかもしれません。
– ビジネスや社会において、健康政策や維持に関する現在の取り組みが効果的に機能していることを示唆し、この安定性を維持するための現状維持が重要である可能性があります。
全体として、このグラフはデータの安定性を示し、多様な予測モデルを通じたリスクの低減に寄与しています。
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:
このグラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体としては、初期のデータが集中している期間(2025年7月頃)以降、データのプロットが間切れています。明確な上昇または下降トレンドはこの時点では確認できませんが、後半のデータが観測されないため、長期的なトレンドの判断は難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ期間において、複数の異常値が観察されます。特に心理的ストレスの指標（WEIスコア）が0.6から0.9の範囲で急激に上昇しています。
– この部分はランダムフォレスト回帰により予測されており、他の回帰モデル（線形、決定木）との間で異なる傾向が見られるため、予測モデルによる結果のばらつきがあると考えられます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実際のデータであり、緑色のプロットは前年の値（比較用）を示しています。これらの比較により、前年と比較した際のストレスレベルの変化を観察できます。
– ピンク、青、紫のラインは異なる予測モデル（回帰）による予測範囲を示しており、特にランダムフォレストによる急激な上昇が目立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実際のデータと予測値、前年の比較の関係性を考えると、過去のデータをもとにした予測と実データ間にいくつかのズレが認められます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係は視覚的には確認できませんが、異常値が多く集まる初期のデータポイントが興味深いです。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 初期の心理的ストレスの高さが注目されます。このストレスレベルが高いことが、個人の意思決定や行動に影響を及ぼす可能性があります。
– ビジネスや政策においては、心理的ストレスが業務効率や政策支持に影響を与えうるので、ストレス軽減の施策が必要かもしれません。
全体的には、初期データの異常値や予測モデルによる異なる見解が特に分析する価値があると考えられます。
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です。
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）は、評価日が進むにつれて穏やかに上昇しています。最初の段階での急激な変化はありません。
– 予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は比較的一定で、若干の違いが見られますが、全体としては大きな変動がないと予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として示されたデータポイント（丸囲み）は、ほとんどが実績データの範囲内に収まっています。
– 異常値として特記されるべき大きな外れはないようです。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績データを示し、紫の線はランダムフォレスト回帰を用いた予測を示しています。予測は比較的精度が高く見えます。
– 緑の点は前年のデータAIで、その傾向と比較して今年は上昇が予測されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルの結果は、実績データとほぼ一致しており、予測の信頼性が高いことを示唆しています。
– 前年のデータと比較しても、大きなトレンドの変化は予想されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測の間に強い相関があることが示唆されます。
– データの分布は比較的一定範囲内で安定しています。
6. **直感と社会への影響**:
– 全体として、WEIスコアが安定し上昇傾向にあるため、自由度と自治の改善が続いていることを表しています。
– 社会的・政治的な安定性が期待でき、ビジネスにおいても安心感が与えられる状況と言えます。
– 長期的に見ると、予測に基づく計画が実際の状況と一致する可能性が高いと考えられ、戦略的な意思決定において有用です。
この分析が意思決定や将来の計画に役立つことを願っています。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 最初の期間において、実績AIによるWEIスコアは大きな変化がありますが、その後、特定の期間はデータがなく、直近では前年度の比較データが一部見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データの初期において、異常値が複数観測されています。これは実績の値が他の値と大きく乖離していることを示しており、何らかの異常な事象が発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示しており、一部に異常値（黒いサークルで囲まれた点）が含まれています。
– 予測データは様々な回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）が示されていますが、各モデルにより推移の仕方が異なることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルの予測は、実績データが観測された後のトレンドを補完する形で示されており、特定のモデルが実績データによりフィットしているかどうかを視覚化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値を除いた実績データの初期の分布は比較的狭い範囲に集中しています。予測モデルはこの狭い範囲を基に将来を推測していますが、モデルによってばらつきがあります。
6. **直感的洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じることとして、初期の不安定なデータは課題を訴えており、その後の一貫性の欠如と予測の多様性は、社会の公平性・公正さにまだ安定性が欠けていることを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、政策立案者や関係者がこのデータをもとに安定的な改善策を講じ、より持続可能な公平性・公正さを目指すことが期待されます。より正確な予測とモニタリングが重要となるでしょう。
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:
グラフの分析に基づいて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– データは二つの明確な期間に集中しています。2025年7月から2025年8月にかけて、そして2026年6月から2026年7月にかけて観測されていますが、中間の期間にはデータが存在しません。
– グラフの初期（2025年）はWEIスコアが0.8から1.0の間に集中し、その後の予測ではスコアが0.5から0.7の範囲にあることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータにおいて「異常値」としてマークされたデータポイントが存在しますが、これは初期のスコアとそれほど大きな差はありません。
– 予測で用いられるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって異なるスコアが清算されていますが、大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績AIによる実データを示しており、緑色のプロットは前年のデータとされています。
– 紫色、紺色、ピンク色の線はそれぞれ別の予測モデルによる未来の予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間で若干のスコア差が見られますが、全体的には同様の傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は密度が低く、時期ごとのまとまりが強いことがうかがえます。
– 異なる予測モデルによって示されるスコアは全体的に似通っており、強い相関があると考えられます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 直感的には、WEIスコアは2025年中に高く、その後徐々にスコアが低下する傾向があるように見えます。
– このスコアの変動は社会的な持続可能性や自治性に変化が生じていることを示唆している可能性があります。
– ビジネスや社会においては、持続可能性の低下が課題となり、政策の見直しや新たな戦略が必要になるかもしれません。
この分析が、データと状況の理解に役立つと幸いです。
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:
このグラフについての分析と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフの初期段階では、実績と予測のAIが横ばい状態を示していることがわかります。その後、予測（ランダムフォレスト回帰）が急激に上昇し、1.0に達しています。最終的には、実績と前年のデータが比較的高い値で安定している様子があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に示されているデータの中に、異常値が含まれています。大きくずれた値が1つ見られ、これは特異なイベントやデータのエラーである可能性があります。
– 資料期間後半において、ランダムフォレスト回帰による予測が急上昇していることも注目に値します。
3. **要素の意味**:
– 実績は青の丸で示され、予測は紫の線で示されています。異常値は黒い縁取りの丸で示されています。
– 線形回帰や決定木回帰など、異なるアルゴリズムの予測結果がカラフルな線で視覚化されており、それぞれが異なるアプローチでの予測結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間に乖離が見られ、特にランダムフォレスト回帰の予測が実績よりも高くなっています。これは、選択したアルゴリズムが楽観的なバイアスを持っている可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データが概ね近い値であることから、高度な相関が存在する可能性が高いです。予測値がこれに対応して動いていない場合、予測モデルの改善が必要となるかもしれません。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 人間の直感では、予測と実績の間の差異がなぜ生じているのか、特にランダムフォレスト回帰の予測上昇について説明が必要と感じるでしょう。これらの予測を参考にした社会政策や教育基盤の改善策を検討する際には、予測モデルの精度向上が鍵となるかもしれません。
– 社会への影響として、教育機会が着実に改善されると予測されている一方で、現状データはそれを必ずしも裏付けていないため、注視が必要です。予測値の再検証や投入データの改善が求められる可能性があります。
全体として、このグラフはデータと予測の乖離を示しており、さらなる分析とアルゴリズムの調整が必要な状況を反映しています。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの冒頭部分（2025年7月〜10月）はデータポイントが集中しており、急激な上昇がわかります。その後、2025年の終わりから2026年にかけてはスコアが高いまま横ばいのようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データセットの初期にいくつかの異常値が示されていますが、その後は安定しています。
– 急にスコアが上昇したことが確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青の円）**: 現実のデータです。
– **予測（赤い×）とその手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**: 各手法ごとの予測結果が示されていますが、2026年に近づくにつれてパターンが一定です。
– **緑のデータポイント**: 前年と比較したパフォーマンスのようで、時間がたつにつれてWEIスコアが高まっていることが示されています。
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が並行して表されています。実績が安定するにつれ、予測もそれに順応して安定した動きが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期段階での急激な上昇後、スコアは高いレベルで安定し予測と比較して実績が予測よりも良好に推移しています。
6. **直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– 初期の改善が見られ、その後は安定したパフォーマンスが続いています。WEIスコアは、共生、多様性、自由の保障の向上を示しています。これは社会のポジティブな変化を意味し、政治的にも安定や良い方向性を示唆しています。
– ビジネスや社会福祉の向上、政策決定においてはこの情報が利用可能で、予測精度の向上が期待されます。
このようなデータは、政策立案や社会的プログラムの効果を評価するために重要であり、将来的な計画にも価値あるインサイトを提供します。
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:
以下は、ヒートマップから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 全体的には、明確な上昇や下降トレンドは見られません。カラーバーの色調に基づいて、データポイント間で変動があることがわかります。
– 一部の時間帯では色が濃くなったり明るくなったりする周期性が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日と7日に明るい黄色が現れており、これは急激な変動や外れ値を示唆しています。
– 他の部分では、色が濃い紫から青緑色に変化しており、この部分も変動の指標となります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– カラーバーのグラデーションを基に、濃い紫から明るい黄色にかけての色は、総合WEIスコアの増減を示しています。紫が低スコア、黄色が高スコア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**:
– 異なる時間帯にスコアの変動が見られますが、特定の関連性やパターンは明確に見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 営業時間帯ごとのスコアのばらつきと、それぞれの時間帯における変動幅が観察できます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 視覚的な変動から、特に期間の終盤でのスコア上昇は、何らかのイベントや政策変更があった可能性を示唆します。
– 政治カテゴリーにおけるスコア変動は、一般市民の意見や政治的状況の変化を反映している可能性が高いです。
– ビジネスにおいては、スコアに基づいて戦略の見直しや新規市場への対応などの需要が発生するかもしれません。
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:
この時系列ヒートマップは、個人のWEI平均スコアの変動を視覚化しています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– 期間全体を通じて、データは大きく変動しています。特定の明確な上昇または下降トレンドは見られませんが、周期的に変わる色のパターンが見受けられます。
– 右側の日付に進むほど、明るい色（高スコア)が見られるため、特定の期間にスコアが急上昇している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日と7月6日に黄色や強い緑色（高スコア）が見られ、これが急激な変動を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の強さがスコアの高さを表しています。青や紫は低スコア、緑から黄色は高スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯（7時〜23時）に関連するスコアは似たパターンを示し、一部の時間帯で高スコアが集中しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によるスコアの変動に一定のリズムがあり、特にスコアが急上昇する時間帯が存在することが分かります。
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に関する洞察**:
– 毎日特定の時間帯に高スコアが観察されることで、特定の出来事や影響因子（例：重要な会議、ニュース、決定）がある可能性が考えられます。
– 社会的または政治的なイベントがデータに影響を与えている可能性があり、そのインパクトを理解・分析することで、将来的な施策や意思決定に役立つ洞察が得られます。
このヒートマップは、政策立案者や政治アナリストが特定のタイミングでのイベントの影響を評価するための有力なツールとなり得ます。
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:
1. **トレンド**
– ヒートマップの色変化は、全体的に時間帯や日付に対し多様に分布し、特定のトレンドが確認しにくいです。ただし、一部で急激な変化が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つのは、最終日における黄色の領域です。これは他の時点とは異なる高い数値を示しており、外れ値や急激な変化を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– カラースケールは、WEIスコアを示しており、濃い紫から黄色に移行するほどスコアが高くなっています。
4. **時系列データの関係性**
– 同じ時間帯でも日によって値が変化しやすいことが示されていますが、一部の時間には一貫した色（例: 深い青や緑）が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な周期性や一貫したパターンはなく、ランダムな変動が大きいです。
6. **直感的な印象と影響**
– このグラフから直感的に得られる印象は、特定の時間帯における政治的活動や社会的指標が大きく変動する可能性があるということです。社会的な動向や政策の影響が日ごとに異なる可能性が示唆されるため、政策立案や公共活動の計画に対して、柔軟な対応が求められると考えられます。特に急激な変動が示す領域は、突発的なイベントや予期せぬ出来事に対応するための警戒が必要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップであり、時系列のトレンドは直接的には示されていません。ただし、相関の強さや一貫性が見られる箇所があり、これにより長期的な関連性が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関が極端に低いまたは高い値として、例えば「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（自由度と自治）」の間の相関（0.45）は他と比較して低めで、これが異常値として捉えられる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡が相関係数の強さを示しています。濃い赤は高い正の相関（1に近い）、濃い青は高い負の相関（-1に近い）を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「総合WEI」と「個人WEI」の間で全般的に高い相関が見られ、特に「個人WEI平均」とは0.96の高相関があります。「社会WEI平均」とも同様に高い相関があります(0.88)。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高い正の相関が多く見られるカテゴリーとしては、「個人WEI平均」と「経済的余裕」(0.86)、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「持続可能性と自治性」(0.87)があります。
– 一方で、「健康状態」と他のカテゴリー特に「自由度と自治」(0.45)が相対的に低めの相関です。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**
– ビジネスや政策の面から、このヒートマップは様々なWEI項目の間の関連性を見る上で有用です。例えば、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「持続可能性と自治性」の高い相関（0.87）は、持続可能な政策が社会の公平性に影響を与えている可能性を示唆します。
– 個人の健康状態に関する指標と他の指標間の低い相関は、よい健康が必ずしも他の要素に強く依存しないことを示しているかもしれません。
– 人々が直感的に感じるかもしれないのは、個別の要素が総合的な幸福感や社会の安定にどのように寄与するかを示す、複雑な相関のネットワークです。これに基づいて、より効率的な政策策定や個別施策の策定が可能になるかもしれません。
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:
この箱ひげ図は様々なWEIタイプのスコア分布を比較したものです。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**:
– 明確な上昇または下降トレンドは見られません。ただし、WEIタイプごとのスコアの比較ができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI平均」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」ではいくつかの外れ値が見られます。これらは特定の要因が一部で大きく異なっている可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素**:
– 各箱ひげ図は、それぞれのWEIタイプにおけるスコアの中央値や四分位範囲を示しています。
– 色の違いは視覚的な区別を良くしていますが、このグラフでは具体的な意味は不明です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に時系列データとして表現されているわけではありませんが、複数のカテゴリ間の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 見たところ、「個人WEI（心理的ストレス）」は他のカテゴリと比較して中央値が低く、また四分位範囲が狭いです。これは他のWEIタイプと異なる特性を示しています。
– 各カテゴリでスコアの分布が多少異なっており、政策領域によって重点が異なる可能性があります。
6. **このグラフからの直感的な洞察と影響**:
– 政治における異なる指標が示す特徴の違いが視覚化されており、各指標がどのように評価されているかが分かります。
– スコアの分布の違いが、政策立案においてどの領域に力を入れるべきかの判断材料となり得ます。
– 社会や政治の分野での改善の必要性や強みを分析する手がかりとなるでしょう。
これらの分析を通じて、どの領域に重点を置くかを再評価し、政策の方向性を調整するために役立つ洞察が得られます。
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:
このグラフは、政治カテゴリのWEI構成要素について主成分分析（PCA）を用いてビジュアル化したものです。以下にグラフの特徴と得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降のトレンドは見られず、データ全体は散在しています。
– データは特定の方向性を持たず、ランダムに分布しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下と上部中央に一部のデータポイントが他と異なる位置にあり、これらは潜在的な外れ値として注目に値します。
3. **各プロットや要素**:
– 各データポイントは、2つの主成分（第1主成分と第2主成分）によってプロットされています。
– 第1主成分の寄与率が0.78と高いため、この軸がデータの変動要因を強く反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの明確な周期性や相関関係は、グラフからは直接見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントは広く分布しており、特定のクラスターやパターンは見られません。
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**:
– PCAを使った分析では、データの次元を縮小し、重要な変動要因を特定することが目的です。この場合、政治カテゴリに関連する変数の中で、第1主成分が大部分の変動を説明していることから、重要な要素の特定が示唆されます。
– ビジネスや政策立案においては、第1主成分の特徴を理解することが鍵となり、それにより政策の効果や市民の反応をより深く理解できる可能性があります。
全体として、このグラフはデータの多様性を示しており、さらなる分析を通じて隠れたパターンや重要な因子を特定する可能性があります。
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。
