📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下に、提示されたデータに基づくWEIスコアの分析を示します。
### 時系列推移
– **総合WEI**: 全体的なトレンドを見ると、スコアは初め中程度（0.6代）で始まり、7月6日以降に高くなっています。7月6日以降、値が0.8以上に上昇し、その後も高めを維持しています。
– **個人WEI平均**: 個人WEIの平均は7月5日と6日に低下しましたが、その後0.7代後半で安定しています。
– **社会WEI平均**: 社会WEIは、全体的に上昇トレンドを示し、7月6日以降に特に高まっています。
### 異常値とその影響
– 異常値は7月6日を中心に検出されており、特に午後5時台のスコアが高くなっています。
– 7月6日の異常な上昇（0.85）の背景には、社会的イベントやニュースによる影響が考えられます。特にこの日は社会項目（公平性、持続可能性）のスコアが上昇しており、これが総合WEIの上昇に寄与しています。
### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 長期的には全体の上昇傾向が読み取れます。特に社会に関対する項目のスコアは時間と共に増加しています。
– **季節性**: 明確な季節性は確認されていませんが、社会的要因に基づく一時的な上昇と下降が見て取れます。
– **残差**: 高い残差は、今後の予測に対する信頼性の低下を意味します。特に社会要因において瞬間的な極値がある場合、残差が大きくなりがちです。
### 項目間の相関
– 相関分析により、個人WEIと社会WEIの間には正の相関があり、一時的な社会的な変動が個人の評価に影響を与えることが示唆されています。
– 特に、社会的持続可能性と個人の経済的余裕には関連性があることが読み取れます。
### データ分布
– 箱ひげ図から、経済的余裕、持続可能性、社会基盤に関する項目で大きなばらつきがあり、特定のイベントや政策が影響している可能性があります。
– 外れ値も確認されており、一部の異常値はこれに関連しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析における第1主成分(PC1)は主に個人および社会的要因に起因し、データの79%のばらつきを説明しています。
– PC2は低い寄与率(6%)であり、個人のストレスや健康状態の変動を補完的に説明しています。
### 結論
この分析は、特に社会的な要因が個人の評価に大きな影響を与え、社会事件や政策によりWEIスコアが一時的に変動することを示しています。また、主要な構成要素が個人の生活品質や社会的持続可能性に関連しており、これらがWEI全体の主な駆動要因であることが示唆されています。今後の対策としては、政策の実施後の迅速なフィードバックにより持続可能な改善を目指すことが求められます。
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:
以下はこの総合WEIスコアに関する時系列散布図の分析です。
1. **トレンド**:
– データは2つの時期に分かれています。最初の時期（約1年目）は横ばいで、2番目の時期（約2年目）は上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間の一部のデータポイントは、他よりも高く外れ値として観察できます。
– 2つの期間の間に大きなギャップが存在し、急激な変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 実績データ（青い点）が最初の期間に示されています。
– 予測データ（赤いバツ）と異常値（黒い丸）があり、異常値は特に実績データの一部が他から大きく離れたものを示しています。
– 予測の範囲（灰色の帯）が示されていますが、データのギャップが大きいため、取り扱いが難しい状況です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年比較データ（緑の点）が分かれており、それぞれの時期におけるスコアの違いや変化を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2番目の期間には正の相関関係がありそうです。一方で、最初の期間には相関関係が見られません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 大きな変動やギャップは、政治的な出来事や政策変更があった可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会には、突然の変化に適応する必要が生まれる可能性があります。政策に敏感な分野では、事前の予測モデルを改善し、計画を立てる必要があるでしょう。
この分析において、特に時系列の断絶が見られることから短期間の変動要因を特定し、次の計画に活かすことが重要です。
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:
## 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績の青いプロットは、2025年7月から9月にかけて上昇している。これは、対象となるWEIスコアがこの期間で向上したことを示唆している。
– その後、予測データは2025年9月以降のデータが見当たらないが、予測モデルの補助線が見えることで、下降から安定に移行し、最初のデータセットの後は月日全体でスコアが一定に保たれていることが予測されている。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値は特に見当たらないが、実績データの間に多少のバラつきが見られる。
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、緑の薄いプロットは前年の値を示している。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測を示しており、トレンドの変化が予測されている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在のスコアと前年との比較が並行して行われている。前年のデータと比較すると、直近の期間で向上しているように見える。
– 複数の回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）で異なる予測がされているが、ランダムフォレストの結果が示されている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実データと前年データ、そして予測モデル間で一定の整合性が見られる。予測と前年のスコアが強固に関係している可能性がある。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 政治的なWEIスコアが上昇傾向にあることは、一定の政策向上や公衆の支持が増加している可能性を示唆しており、選挙結果や政治的動向に直接的な影響を与える可能性がある。
– ビジネス面では、政治的安定性が高まると経済活動の活性化に貢献する可能性がある。実績が良好であることは、政策決定者にとってもプラス要因であり、今後の政策継続や新たな政策立案に前向きな要因となる可能性がある。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイントは比較的高いWEIスコアを示していますが、その後、データが大きく欠けています。再びデータが現れるときには、スコアが以前と同様に高い値で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ内に外れ値は見られませんが、異常値が強調されています。これは特定の時期に何らかの突発的な変動があった可能性を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しており、一時的に濃い黒で囲われた異常値があります。
– 赤のバツ印、灰色の線、紫や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）を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 再表示されたデータは、前年のデータ（緑の点）と似た傾向を示しています。これは、時系列的なパターンがある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測モデルの線は、実際のデータポイントと比較しておおよそ一致していますが、実績とは若干の差異があり、モデルによる不確実性や外れ値の影響が考えられます。
6. **直感的な印象とビジネス/社会への影響**:
– WEIスコアの一貫した高値から判断すると、社会的・政治的な環境が安定している状況が考えられます。ただし、一部の時期においてデータが欠如しているため、完全に評価するのは難しいです。
– 社会やビジネスにおいては、この高スコアが持続可能である場合、ポジティブな環境が継続することを示唆するため、投資先としての魅力が向上する可能性があります。
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:
以下の要点に基づいてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側において、実績（青い点）が横ばい状態であることが確認できます。しかし、異常値の存在（黒い円）は、経済的余裕の変動があった可能性を示唆しています。
– 予測データ（ピンクや紫の線）は、今後の経済的余裕が徐々に増加する傾向を示しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにおいて、異常値（黒い円）が観察されます。これらは、何らかの特異なイベントや影響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**:
– 青い点は実績の実データ、赤い「X」は予測値を示しています。
– 緑の点は昨年のデータを表しており、過去の比較として使われています。
– 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、異なる試算方法を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルが今後のトレンドを示しており、それらが似通った上昇傾向を見せているのが特徴です。これにより、経済的余裕が増加する可能性が高まります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的安定しており、昨年との比較では大きな変動が見られないようです。ただし、予測は全体的に上昇傾向を示している点で興味深いです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 経済的余裕が増加する見込みは、消費者の購買力向上や経済成長の可能性を示します。
– 異常値からは予期しないリスクや課題が隠れているかもしれませんが、全体的な上昇傾向はポジティブな指標といえるでしょう。
– 政策決定者にとっては、これらの予測を基に将来の計画や施策を調整することが重要となります。
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、グラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータ（青色）は、時間が経つにつれて若干の上昇または安定した動きを示しています。
– 予測されているデータ（ピンク、紫の線）は、予測モデルに基づいて横ばいまたは軽度の上昇を示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の日付付近にいくつかの外れ値（黒い円）が見られますが、それ以降は安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青のプロットで示され、これが実際の観測値です。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の結果も示されていますが、大きな変動がないため、どのモデルも類似した予測をしています。
4. **複数の時系列データ間の関係**:
– 実績AIと異常値の間、一部に乖離が見られるため、注意が必要です。他の予測モデルは比較的一貫しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体的に高いスコアで安定しているように見え、モデル間の予測も幅広い変動を示していません。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– グラフは健康状態のスコアが高いことを示しており、安定した健康状態が継続されることを示唆しています。
– ビジネスや社会においては、高い健康スコアが持続されることによって、予測の一致性と信頼性を示し、戦略計画に有益です。
この分析を元に、データの信頼性を確認しつつ、異常値の原因分析をすることが重要です。グラフの安定性は、個人の健康状態の一環としての政策改善に寄与する可能性があります。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **上昇・下降:** 初期のデータではWEIスコアが変動していますが、特に7月から年初にかけて急上昇しています。
– **周期性:** 時系列データに周期的なパターンは見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値:** 7月上旬にいくつかの外れ値が見える。
– **急激な変動:** 特に7月初旬の上昇が顕著で、その後安定した状態を示しています。
### 3. 各プロットや要素
– **色:** 実績（ブルー）は初期に集中し、その後のデータは予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の色分けで示されています。
– **異常値:** 黒い円で囲まれている点が異常値として視覚化。
– **予測:** パープル、ピンクのラインが予測値の異なる手法を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測モデルごとに異なる予測値が示され、特にランダムフォレスト回帰が極端な値を予測していることがわかります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 予測手法間の相関や一致は一定程度見られますが、相違もあるため、モデルの選択が結果に大きく影響を与えることが示されています。
### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– **直感的印象:** 初期における急上昇は、心理的ストレスの急激な増加を示しており、何らかの影響があった可能性を示唆します。
– **社会的影響:** 高い心理的ストレスは、政治的情勢やイベント（例：選挙、スキャンダル）の影響を受けた可能性が高く、それにより個人や社会の行動変化が推測されます。
– **ビジネスへの影響:** カウンセリングやストレス管理サービスの需要が高まる可能性があります。予測モデルを活用して対応策を講じることができるでしょう。
### 結論
データは心理的ストレスの急激な増加とその後の安定化を示しており、政治的なイベントが影響した可能性が高いです。予測モデルの違いを考慮に入れ、今後の対応策を立案することが重要です。
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:
以下がグラフ分析に基づいた詳細な洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は最初の期間において横ばいであり、その後一部の異常値を挟んだ後に緩やかな上昇傾向が見られます。
– 予測モデルの結果（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、概ね横ばいまたは上昇トレンドを示していますが、異なるモデル間でのばらつきがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間において、いくつかの外れ値が確認でき、それらは異常値として強調されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績を示し、高い密度で同様のスコアが観測されています。
– 赤い「X」は予測値を示し、実績との乖離が見られることがあります。
– 緑のプロットが前年度の数値で、前年との比較を可能にしています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、予測の精度や信頼区間を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測モデルの間で一致している部分と乖離している部分が両方見られ、異なる予測手法によるスコアの変動も観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各予測モデル間には、スコアの高低に関する見解の一致や不一致があり、モデルにより予測のばらつきがあります。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 実績値の一貫した上昇は、政治的自由度と自治が向上している、または安定していることを示唆しています。
– 予測の不確実性とモデル間のばらつきから、政治的な動向に対する異なる可能性が考えられ、政策の精度改善や社会的合意の重要性が浮かび上がります。
– ビジネスにおいては、安定した政治環境が投資意欲を刺激する可能性があります。しかし、外れ値や不確実性はリスク管理の必要性を示しています。
全体として、グラフは政治的自由度の安定性および関連する予測の重要性を強調しています。
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:
### 視覚的な特徴と洞察:
1. **トレンド:**
– **実績AI（青丸）:** 前半に急激な上昇が見られます。ほぼすぐに高いレベルで停止し、その後は横ばい状態になっています。
– **予測（ランダムフォレスト回帰、ピンク）:** 実績が上昇した後、しばらく高値を予測していますが、実績と合致する部分がないので予測のみです。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値は実績データ（青丸）で観測されており、異常値としてブラックサークルでマークされています。これらは大きく下落しているポイントで、他のデータ点から明らかに外れていることを示しています。
3. **各プロットや要素:**
– 各色は異なるデータタイプとモデルを示しており、実績データ（青）、予測データ（赤X）、異常値（黒丸）、前年データ（薄緑）があります。実績データと予測データの間に整合性が見られますが、予測モデルの結果と実績の差異が明確に示されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 予測モデルによる予測結果は、実績データに基づいており、異常値があるため注意が必要です。特に、決定木とランダムフォレストの予測は異なる動きを示している可能性があり、それぞれのモデルが異なるアプローチを採っています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データと予測データの分布には一定の対応が見られますが、異常値が存在するため、単純な相関性は弱いかもしれません。相関性を理解するには個別にモデルごとの分析が必要です。
6. **直感的な印象と影響:**
– 人間はこのグラフから、初めの急激な成長とその後の安定状態、及びその間に現れる異常値の重要性を感じ取るでしょう。ビジネスや社会的影響としては、早期の成長から政策や施策が効果を発揮していたが、何らかの要因による不安定な時期が存在したことが示唆されます。このようなデータは、政策の効果検証に役立ち、将来の対応策に影響を与えるかもしれません。
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:
1. **トレンド**
– 初期には「実績AI」データが横ばいで安定している様子がみられ、その後「前年（比較AI）」は未評価の一方で予測データが現れます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階にいくつか「異常値」があり、その後の評価に影響を与えている可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 「実績AI」: 初期の黒丸で表現され、実測値を示します。
– 「予測AI」: 赤いバツで新たな予測データとして識別できます。
– 灰色の範囲: 予測の不確かさを示し、精度についての仮説を提供します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「実績AI」と「予測AI」は異なる時間軸に存在し、それぞれ異なる方法で解析されています。「前年」は比較として今後評価される予定かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「異常値」が初期に発見されていますが、継続的な相関やトレンドは観察されません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期に安定したAI評価が急に「予測AI」に切り替えられたことは、政策の変化や新技術導入の可能性を示唆しているかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、不確実性を伴う新しい予測モデルを導入することで、将来の計画に備えた柔軟なアプローチが求められそうです。
この分析からは、一部の不安定さと予測の変化に対応する必要性が浮き彫りになっています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– グラフの左側（2025年10月以前）では、実績（青丸）のデータポイントが高めで横ばいまたは緩やかに増加しているように見受けられます。
– グラフの右側（2026年7月頃）では、前年の比較AI（緑色）が密に配置されていますが、具体的なトレンドを示すには情報が不足しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 2025年後半に一つの異常値（黒丸）があります。この異常値は、他のデータポイントから大きく逸脱していることを意味します。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い丸は実績を示し、過去のWEIスコアの安定性を表しています。
– 緑の丸は前年の比較AIで、今年と去年の状況を比較する指標です。
– 予測の幅かさ範囲（灰色のエリア）内に多くの実績が収まっていることが確認できます。
– 紫や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、推移を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績と予測の間に大きな乖離は見られませんが、モデルによる推測が今後どのように変動するかは不明です。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績値の大部分が狭い範囲に集中しており、分布のバラツキが少ないため、社会基盤が安定している可能性を示唆します。
6. **直感的な洞察と影響:**
– グラフは全体として安定した状況を示しているため、現状の政策や施策が有効に機能している可能性があります。
– 異常値が示す可能性として、一時的なイベントや政策の変化があるかもしれません。これは、政策担当者が注視すべき点です。
– ビジネスや社会への影響として、現行の教育機会や社会インフラの持続可能性が高く、計画を大きく変更する必要がないと考えられますが、異常値の原因を調査し改善することで、さらに状況の向上が期待されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期におけるスコアは、大部分が0.8から1.0の間に密集しているように見えます。初期には横ばいの状態であり、急激な変化や上昇、下降の傾向は見られません。
– 後半に再びデータが現れますが、詳細なトレンドを読み取るには限られた情報しか得られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータセットの中に、数値が低い0.6付近や、色分けされた異常値がいくつか見受けられます（黒い円）。
– 急激な変動や明らかな外れ値はこの部分でしか確認できません。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の異なるポイントや線がいくつか描かれており、これら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）。
– 初期の濃い青色のプロットは実績データを示し、緑のプロットは前年の値と表示されています。これにより、比較のための基準値が設定されていることが分かります。
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）に関する情報が提供されていますが、それぞれの予測がどのように一致または不一致なのかは、グラフ上で対比が困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期部分のスコアは相対的に狭い範囲に分布していますが、異なる予測値がどのように展開されるのかははっきりと見えていません。
6. **直感的洞察および影響**
– WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコアが高い初期部分は、直近の社会状況が安定しているか、あるいは特定の政策が効果的である可能性を示唆しています。
– 異常値の存在は、特定の時期において何らかの政治的または社会的イベントが影響した可能性を示しています。
– 一般的に、政治的安定や多様性の保障が評価されている時期について、人々は安心感を抱きやすく、これがビジネスや社会活動の活発化に寄与する可能性があります。
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:
### 視覚的特徴とインサイト分析
1. **トレンド:**
– 時系列を見ると、色の明るさが日毎に変化していることが分かります。色の変化はWEIスコアの変動を示しています。
– 調査期間中、大きな上昇傾向は見られませんが、途中で急激な増減が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月6日と9日に急激な変動があります。特に7月6日は暗い色から明るい色への急激な変化が目立ちます。
– これらの日の急激なスコアの変動は、特定の政治イベントやニュースによる影響を示唆する可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色相はWEIスコアの値を表しており、濃い色が低スコア、明るい色が高スコアを示しています。
– 日付毎の横方向のプロットは、各時間帯でのスコアの変化を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 時間帯別の色の変化に一定のパターンがあることが見て取れ、特定の時間帯でスコアに大きな変動が見られることがあります。
– 例えば、特定の時間（例: 16時以降）での変化が顕著であることから、夕方頃に何らかの外部要因が影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 各日付におけるスコアの変動パターンが似ている場合、特定の時間のパターンが一貫して観察される可能性があります。
– この場合、時間帯によって社会や政治への関心が変化していると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響:**
– 急激な変動日は、社会的または政治的に重要な出来事が発生した可能性があり、予測や計画に影響を与える可能性があります。
– スコアが上昇する時間帯や日時を把握することで、関連するコミュニケーション戦略や政策のタイミングを調整することが求められます。
– 企業は、社会的影響が大きい時期を認識して、適切なリスク管理や意思決定を行うことができるようになります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 全体的に色の変動が見られるが、特定のトレンドは明確ではない。特定の時間帯と日付において色が変わっているため、短期間での変動が存在する。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-05の15時台と2025-07-06の16時台に非常に低いスコアが見られる（濃い紫色）。急激な変動を示しており、何らかの特異な出来事があった可能性がある。
– 2025-07-07の7時台には、非常に高いスコア（黄色）が観察される。
3. **各プロットや要素（色、密度など）が示す意味**:
– 色の変化はスコアの上昇（黄色、緑）と低下（紫、青）を示している。色が濃くなるほどスコアが低く、明るくなるほどスコアが高い。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 一部の時間帯で同期して色の変化が発生しているため、何らかの内在的な因果関係がある可能性があるが、全体としては規則性が少ない。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（15時～16時）が他の時間帯に比べて変動が大きい。これが日による差であるのか、単なる偶然かは不明だが、この時間帯が特に重要な出来事に関連している可能性がある。
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**:
– 特定の時間における急激な変動や高スコアは、政治的イベントやニュースが大きく影響している可能性を示唆する。
– スコアが低い時間帯や日付にかけては、何かネガティブな要因が作用しているかもしれない。このような変動を理解することで、効果的な意思決定に貢献し、さらなる調査や対策を講じるきっかけとなる。
これらの洞察は、詳細な状況分析や対策の計画を行うための出発点となるでしょう。また、継続的な監視と分析により、さらなるインサイトやパターンを特定することが可能となります。
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:
この社会WEI平均スコアの時系列ヒートマップについて分析すると、以下の点が考えられます。
1. **トレンド**:
– 色の変化から、7月1日から9日にかけて、一部の時間帯でスコアが上昇している様子がうかがえます。特に、日が進むにつれて高スコアの時間帯（黄色やライム色）が増加しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日の特定時間帯に急激な変動が見られます。例えば、7月6日や7月9日には一部の時間帯で急激にスコアが上昇しています。
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、紫色が低スコア、黄色が高スコアを示しています。スコアの変動を見るときには、色の変化を追うことでどの時間帯にどのような変化があったかを把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯のデータは独立しているものの、時間帯ごとにスコアがまとまって変化していることが伺えます。このことから、特定の時間に共通の要因が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**:
– 明確な相関関係は視覚的には捉えづらいかもしれませんが、多くの高スコアは午後や夕方に位置しており、日中の活動の変化や特定のイベントが影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々はおそらく、特定の日と時間帯のスコアの変動が何らかの重要な社会的イベントや政策の発表に関連していると直感するでしょう。
– ビジネスや政治キャンペーンでは、スコアが高かった時間帯にフォーカスしてイベントを開催したり、政策を発表したりすることで、最大の影響を与えることができるかもしれません。
このヒートマップは、時間帯ごとにスコアが変化することで、何がその背後にあるかを推測するのに役立つツールです。社会や政治の状況をよりよく理解するための手がかりとして活用することができそうです。
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:
以下は、ヒートマップに基づいた分析と洞察です。
1. **トレンド**
– ヒートマップは相関を表しているため、時系列のトレンドは直接示していません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 各要素間の相関が主に高い（赤色・オレンジ色）ので、外れ値は特に目立ちませんが、「個人WEI（健康状態）」の他の項目との相関が比較的低い（例えば、自由度と自治など）ことが異例です。
3. **各プロットや要素**
– 色が濃い赤は高い正の相関（0.9〜1.0）を示し、青は負または弱い正の相関を示しています。これにより、どの要素が他の要素に強く影響を与えているかが一目で分かります。
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI平均」は強い相関を持っています。これは、総合インデックスが個人および社会の両方の要因に強く影響されていることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 相関は時系列を直接表していないため、時系列データ間の関係を示すのではなく、項目間の密接な関係性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 個人および社会のWEI指標は全体的に強い相関を持っています。特に「個人WEI（心理的ストレス）」は、他の個人のWEI要素と高い相関を持っており、個人の心理的健康が他の健康指標と密接に関連していることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 総合的なWEIが個人および社会の両方の要因から大きな影響を受けていることから、政策決定において一つの要因だけに注目するのではなく、広範な評価が求められると考えられます。
– 「健康状態」が他の項目と相関が低いことから、健康に対する独自の施策が必要かもしれません。健康状態が社会全体の福利に与える影響を再評価する機会になり得ます。
このヒートマップは、政策策定者がさまざまな要素間の関係を評価し、どの要因が特に他に影響を与えるかを視覚的に把握するための強力なツールとなります。
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:
このグラフは、政治カテゴリにおけるWEIスコアの分布を箱ひげ図として示しています。以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 各ボックスプロットは特定のWEIタイプのスコア分布を示していますが、特定の時間的トレンドや周期性を反映しているわけではありません。各WEIタイプの中央値や分布のばらつきが注目点です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI平均」や「個人WEI（経済的余裕）」には外れ値が見られ、これらのタイプでは一部のスコアが分布の典型的な範囲を超えていることが示唆されます。
– 特に「個人WEI（経済的余裕）」の変動は大きく、スコアのばらつきが目立ちます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の違いは異なるWEIタイプを区別するためのものです。中央値を示す太い水平線や、四分位範囲が分布の主要な特徴を表します。
– バーの長さ（四分位の範囲）は測定の信頼性やばらつきを反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは単純な比較であり、時系列データを含んでいないため、直接の関係性は見られません。しかし、異なるWEI指標の比較を通じて、相対的な評価が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」は、中央値が高く、安定した分布を示します。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」の分布は比較的狭く、より安定したスコアの分布を示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 高い中央値と低いばらつきのWEIタイプは、より安定した状況を示唆します。特に社会的要素において高いWEIスコアが得られることは、社会的な満足感や安定を示している可能性があります。
– 経済的な面でのばらつきが大きいことは、個人間での経済的不均衡が存在することを示唆しており、政策改善の余地を示すかもしれません。
このグラフは、政治や社会政策の評価においてそれぞれのWEIスコアがどのように分布しているのかを理解するための有用な視点を提供します。
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、主成分分析（PCA）によって２つの主成分でデータを視覚化しています。以下に、その視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 特定の上昇や下降のトレンドは見られませんが、第1主成分が広い範囲にわたってデータが分布しています。
– 第2主成分は比較的狭い範囲に収束しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第2主成分が0.15付近に孤立したデータポイントがあり、外れ値の可能性があります。
– その他のデータは主に第1主成分で-0.5から0.3の範囲に広がっています。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は、おそらく個別の観測点（例えば、日ごとや出来事ごと）を表しており、第1と第2主成分の値がそれぞれの情報を含んでいると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 主成分分析のため具体的な時系列データではなく、変数の重要な要素を抽出しているため、直接の時系列関係性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分が79%の寄与を持ち、データの大部分の変動を表しているため、第1主成分が重要であることが示唆されます。
– 第2主成分は6%の寄与を持ち、データの細かい変動を示している可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 主成分が政治領域の重要な要素を捉えている場合、特に第1主成分の変動はその分野に重大な影響を与える可能性があります。
– 外れ値の存在は突発的な出来事や異常値として注意が必要であり、これが政治的な判断や政策にどう影響するかの考慮が求められます。
このグラフは、政治データの複雑な構造を簡略化し、主要な変動を捉えるための有効な手段です。この情報をもとに、より具体的な政策形成や状況分析が可能となるでしょう。
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。