📊 データ分析（GPT-4.1による）
全体的なデータ分析と異常値の検討を基にした各項目の分析を提案いたします。
### WEIスコア全体の推移
– **時系列推移**:
– **総合傾向**: データ全体を見渡すと、7月1日から開始し、増減を繰り返しながらも次第にスコアが上昇する傾向が見られます。特に、7月6日以降に目覚ましい上昇が顕著になり、安定した高点に達しています。
– **顕著な変動期間**: 7月6日から7月9日にかけ、急激な上昇が見られます。この時期は他の時期に比べてかなり高い値であることから、異常と考えられる上昇があります。
– **異常値の検出**:
– 異常値として指摘されている日付（例: 7月1日の0.67、7月6日の0.59など）において、通常の範囲から逸脱していることが示されています。特に、7月6日の異常値は全体のスコア上昇の引き金となっている可能性があります。
### Detailed Component Analysis
– **個人WEI平均**:
– 大きな上昇要因は経済的余裕と健康状態のスコアが影響していると推測されます。特に7月6日に急激な上昇（例：0.80）は、個人の心理的ストレス減少が寄与していると考えられます。
– **社会WEI平均**:
– 社会基盤や持続可能性、共生・多様性の項目において、持続的な改善傾向が観測され、特に7月6日以降の急増が顕著です。
### 詳細項目別の分析結果
– **経済的余裕**: 7月6日以降、安定した高水準を示しており、持続的な改善が確認できます。
– **健康状態**: 安定した上昇を示し、7月10日においても高い水準で推移しています。
– **心理的ストレス**: ストレスの減少が7月6日以降スコアの全体的な上昇を支えている可能性が高いです。
– **自由度と自治**: 7月5日から7日にかけての高値は、自治の改善が関与していると考えられます。
– **社会基盤・教育機会**: 高水準にあり、特に現代教育や基盤整備が安定的に良好であることを示唆します。
– **共生・多様性**: 多様性の促進が特に7月7日以降強調されています。
### 副次分析
– **残差分析**:
– STL分解を利用することで、データの残差には依然説明できていない部分がある可能性が示唆されますが、この残差は特に7月初期の変動時に顕著に見られます。
– **項目間の相関**:
– 高相関が見られる項目は、持続可能性と共生・多様性、社会基盤で、特に幸福感や社会的満足度に寄与しています。
– **主要な構成要素**:
– PCAでの第1主成分（PC1）の貢献度は非常に高く、個人の心理的要因と社会の一体性が全体のスコアの大部分を決定付けていると考えられます。
### 結論
この分析により、WEIスコアの上昇は、個人の健康及び経済面の改善と社会的な持続可能性や共生・多様性が右肩上がりに影響を及ぼしていることが伺えます。特に7月後半の急激な上昇は、社会的および個人的ウェルビーイングの改善を示唆しています。異常値は特に
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:
## 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド:**
– **実績AI**（青い点）と**昨年比較AI**（緑の点）では、2025年後半から2026年にかけてWEIスコアが上昇しています。
– **予測**については、複数のモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が用いられていますが、全般的にスコアの上昇を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期のデータ（2025年のもの）には異常値が存在し、スコアが大きくずれているようです。これらの点は黒い円で囲まれています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– **実績AI**は実際のデータを示し、青い点でプロットされています。
– 異常値は黒い円で強調されています。
– **予測**データには、線形回帰、決定木、ランダムフォレストによる異なるアプローチがあり、それぞれ異なる色の線で表示されています。
– 予測の不確かさの範囲が灰色で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データと各種予測データは、軌跡の共通性を持っていますが、予測モデル間での差異も観察されます。
– 昨年のデータ（緑）は現在の実績や予測と異なる動きを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– データは特に後半部分で密集しており、スコアの上昇と一致しています。
6. **直感的な感想と影響:**
– スコアが全般にわたり上昇する傾向は、対象となる政治カテゴリーにおいて好転が予測できるため、ポジティブな見通しがあります。
– 異常値の存在は、データ品質の問題やシグナルの分析における特有の問題を示唆しており、それらが解釈と予測に影響を与える可能性があります。
– ビジネスや社会においては、このスコアの上昇が関連政策や市場に対する信頼感を高める可能性があります。
グラフから読み取れる情報は多様であり、各要素がどのように相互作用するかを考慮することが重要です。このグラフでは、予測と実績を比較しながら、特定の政治的状況を俯瞰することができるでしょう。
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:
## グラフ分析:
### 1. トレンド
– **実績（青のプロット）**: 初期に急激な上昇を見せた後、安定しています。横ばいの状態が続いています。
– **予測（複数の色の線）**: それぞれのモデルが異なる傾向を示しており、線形回帰とランダムフォレスト回帰はだいたい水平に近く、決定木回帰は上昇を予測しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期部分に外れ値（黒いアウトラインのプロット）が多いことが示されていますが、その後は外れ値は見られません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青の丸）**: 実際のデータポイント。
– **予測（赤いX）**: モデルによる予測値。
– **異常値（黒い輪郭）**: 通常の範囲を外れているデータポイント。
– **前年（緑のプロット）**: 前年のデータと比較していることを示し、全体的に前年よりも高いスコアに位置しています。
– **誤差範囲（灰色の帯）**: 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
– 各モデルの予測は異なる結果を示しており、特にランダムフォレスト回帰が変動を予測しているのに対し、他のモデルは横ばいの予測をしています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測の間には中程度の相関がありそうです。予測は実績をやや上回る傾向にあります。
### 6. 直感的な印象とビジネスや社会への影響
– 人間は初期の急激な上昇から安定に向かうトレンドを信頼できる成長と捉えるかもしれません。
– 予測モデルの選択によって、結果が異なるため、戦略の立案には複数モデルの検討が必要です。
– 社会やビジネスにおいては、この安定した実績が信頼性を強調し、予測が的中している場合には戦略的な意思決定に有利です。
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:
このグラフは、政治カテゴリにおける社会WEI平均スコアの推移を示しています。以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側（過去）は、スコアが0.6から0.9の範囲で比較的一定であることを示しており、横ばいの傾向が見られます。
– 右側（将来部分）に関しては、スコアが急激に0.6から0.9の範囲で上昇し、その後安定することが予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の初期のデータには、スコアが密集している箇所がある一方で、異常値とされる大きな黒い枠のプロットが存在します。これは他のデータから大きく逸脱していることを示しています。
– 将来の予測部分においては、急激な変動が見られますが、その後は比較的安定します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは過去の実績データを示しており、赤い×は予測データを示しています。
– 緑のプロットは前年の比較データで、ピンクや紫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）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルの予測線は将来のスコアに対して異なる予測を示していますが、いずれも最終的にスコアが高く安定することを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータにはスコアが安定している期間があり、その中に外れ値があることで、分布の中にいくつかの異常な影響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に関する洞察**:
– 初期のデータの安定性といくつかの外れ値は、過去に一定の安定性と時折の大きな変動があったことを示唆しており、これは政治的な出来事や外部要因（例えば政策の変更や特定のイベント）に起因する可能性があります。
– 将来の予測データは、スコアの安定した向上を示しているため、将来的には社会的安定性や政治的な安定性の向上が期待されます。このような改善は、政策の効果や成長を示す可能性があります。
このグラフからは、過去の変動を理解し、未来の予測を基に適切な政策や対策を立てることが重要であることがわかります。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**:
– 期間の初め（2025年7月1日付近）に多くのデータが集中しており、その後急激なスコアの低下とデータの欠如が見られます。再び2026年の年始からデータが現れ、スコアには回復傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– スコアの減少期間中に、予測（赤の×）が目立ちます。「異常値」（黒の◎）がいくつか見られることから、この減少が異常とみなされる可能性があります。
3. **各プロットの意味**:
– 「実績」（青の●）は観測されたデータ。
– 「予測」（赤の×）は、過去のデータからの予測値。
– 「昨年」（緑の●）は前年と比較した値。
– 予測モデル（紫、青、ピンクの線）はそれぞれ異なる手法に基づく予測を示しています。
4. **複数の時系列データ関係**:
– 実績値と予測値の比較から、予測が実際のスコア低下を十分にキャッチできていなかった可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の急激な下降と予測モデルのずれは、予測の精度改善が必要であることを示唆しています。
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**:
– 可視化された経済的余裕の急激な変動は、政治や政策の変化、経済ショックなどの影響を直感的に想起させます。
– ビジネス面では、不安定な経済環境への対応が求められ、政策による支援や新たな戦略の策定が考えられるでしょう。
### 結論
このグラフは、観測された経済状況の急激な変化と、予測モデルの課題を明らかにしています。これにより、モデル精度の改善や、変動要因への迅速な対応が求められることが示唆されます。ビジネスや政策決定においては、注意深い監視と柔軟な対応が必要です。
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:
このグラフを分析しますと、次のような視覚的な特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**
– グラフの中央から後半にかけて、データポイントが全体的に上昇するトレンドが見て取れます。特に線形回帰（青の線）とランダムフォレスト回帰（紫の線）が上昇していることを考えると、予測データが健康状態の改善を示唆している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の段階（2025年7月頃）に異常値（黒い輪）が見られます。これは予測AIが予測する通常範囲外の数値を示しているかもしれません。これを考慮に入れると、突然の健康状態の変化またはデータの測定における異常が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青い点）は、実際に観測された健康スコアの推移を示しており、過去のデータを基にしていると思われます。
– 予測データ（赤い×）は、AIによる将来の健康スコアの予測を示しています。
– 前年データ（緑の点）は、過去のデータと比較するための基準となります。
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乖離が少なく、一般的に予測が正しく行われていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一貫した上昇トレンドが見られ、異常値による影響が大きくないことから、データポイントのばらつきは少ないと考えられます。
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**
– 健康状態の指標が改善されているため、個人の健康管理や政策にポジティブな影響を及ぼす可能性があります。
– 異常値の原因を追求することで、より安全で効果的な健康戦略を構築する助けとなるでしょう。
全体として、このグラフは今後の健康状態の向上を示唆しており、異常値の要因を理解することが重要です。政策立案者にとってはポジティブな兆候となりえます。
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:
### グラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察
1. **トレンド**:
– 前半部分（2025年）は、実績データ（青色）がやや上昇しており、異常値（黒の円）はこの上昇トレンドに沿って発生しています。
– 予測データ（様々な色の線が示す）は、特に線形回帰（濃い赤色）やランダムフォレスト回帰（ピンク色）によって違う方向性を見せており、それぞれが異なる推移を示しています。
– 2026年にかけて一段落しているようで、前年度（緑色）のデータが多く集まっており、比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値は主に2025年の前半に集中して観察されています。
– 予測の不確かさ範囲（xAI/3σ、灰色）は、初期には広いものの、後半には収束しており、この時点でより確信のある予測が可能と言えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績AIのデータで、過去のストレス値を示しています。
– 赤色のX印は予測AIによって予測された未来のデータポイントです。
– 線の色（赤、青、ピンク、紫など）はそれぞれ異なる予測モデルを示し、異なる回帰手法が使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間でのトレンドの違いが見られ、特に一部モデル（ランダムフォレストや決定木）がより高いストレス値を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと異常値の間には相関があり、異常値が現れるタイミングは実績値が急激に変動する時期です。
– 予測モデル間では、特にランダムフォレスト回帰が決定木回帰と比較して異なるトレンドを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じることは、初期の不安定な時期を過ぎるとある程度の安定性が予想されるということです。
– 政治的なストレスが高まる時期には、社会情勢や政策変更が影響を与えている可能性があります。
– ビジネスや社会に対しては、不確実な時期を乗り越えた後、安定したトレンドが続く可能性があり、リスクマネジメントの観点から検討が必要となるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは、短期間に集中したデータポイントと長期間に予測が広がっているという構造です。7月から数ヶ月間、実績データが集中的に記録されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには、顕著な外れ値は見られません。
– ただし、予測AIの異なるモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレストなど）の予測値にばらつきがあります。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点が「実績AI」を表しています。
– 緑の点は「前年の比較AI」、紫の線は「ランダムフォレスト回帰」など、異なるモデルによる予測を示しています。
– 異常値は黒丸の枠付きで示されていますが、実績には特に異常は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には大きな乖離がありますが、時間が進むに連れて予測の幅が広がっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列の最初の部分では実績データが集中していますが、その後の予測は多様な予測モデルにより広がりを示しています。
– 時点によるスコアの上昇や下降が顕著ではなく、全体として安定しています。
6. **直感的な印象と影響**:
– データの集中度と予測の幅から、初期の自由度と自治がある程度確立されているが、将来的な予測は不確実性があると感じられます。
– ビジネスや社会においては、この自由度の予測が今後の施策や政策に影響を及ぼす可能性があります。
– 特に、自治の維持や拡大に対して慎重に対応し、予測の不確実性を考慮した戦略を立てる必要があるでしょう。
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:
以下のポイントに基づいてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– グラフ上で見る限り、実績（青色）のデータ点が最初集中していますが、時間が経つにつれて新しい実績データが追加されていないことが確認できます。
– 一方、予測（緑色のデータ）が後半に出現しており、評価日を2026年に向かってスコアが上昇する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データに大きく外れた異常値（黒い丸）が複数見られます。これらは他のデータポイントよりもスコアが高く、特異な変動を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実際の実績データ、緑の点は予測されたデータです。
– ピンク色の線は異なる予測アルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測の位置を示しており、全体的に高めの予測をしています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、標準偏差による変動を考慮しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前年のデータ（薄緑色）と比較して予測データはスコアが向上する傾向を示しています。前年のデータは新しい予測データと位置が重なっていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは初期に集中しており、明確な上昇もしくは下降トレンドは見られませんが、予測データは上昇傾向で全体的に一致しているようです。
6. **社会やビジネスへの影響に関する洞察**:
– 初期の実績データにおける異常値やスコアのばらつきは、公平性や公正さの問題があったことを暗示しているかもしれません。
– 最新の予測データの改善は、施策の成功や政策の改善を反映している可能性があります。ビジネスや社会においては、これらの改善が信頼性の向上や政策の受容性を高めることに繋がる可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
– **2025年から2026年にかけての期間:**
– 最初の数ヶ月は実績データ（青色プロット）が0.8付近に集中していますが、その後予測データ（緑色プロット）が続き、0.8から1.0へと大きな変動が見られます。
– 予測の範囲は狭まり、全体的に上向きのトレンドを示唆しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値:**
– 初期の段階において「異常値」として示されるデータポイント（黒い円）は、他のデータポイントと比べて位置が顕著に異なるようです。
– **急激な変動:**
– 途中で予測施方法（ピンク色、紫色）が加わり、予測範囲が急に狭まっています。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **青色プロット:** 実際の過去データを示しています。
– **緑色プロット:** 予測される未来の数値で、徐々に高いスコアを予測しています。
– **黒い円:** データ内の異常値を示します。
– **灰色の範囲:** 予測の不確かさを示し、全体的に狭い範囲に収束しています。
#### 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明確な切り替えがあり、予測データは時間と共に上昇する傾向があります。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係:**
– 時間の経過に伴うスコアの上昇傾向が観察されます。
– 実績データと予測の間には底堅い相関があるように見えます。
#### 6. 直感的な洞察と社会への影響
– **直感的な洞察:**
– 初期データは安定しているが、未来に向けて改善が見込まれていることから、社会的な取り組みが功を奏する予測が立てられていると解釈できます。
– **ビジネスや社会への影響:**
– 政治的な持続可能性と自治性の強化が期待されるため、政策の効果や社会システムの改善に対するポジティブな見通しがあります。
– これにより、特定の政策やプロジェクトに対する投資や関与を促進する可能性があります。
このグラフは、予測の精度が高まっていることを示しており、効果的な政策策定に向けた重要なツールとなり得ます。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 過去のスコア（実績AI）はほぼ横ばいで進行しています。
– 予測スコア（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全体的に横ばいですが、若干の上昇傾向が見られます。これは長期的には改善の兆しを示唆しています。
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が、半ばにいくつかの異常値がプロットされています。これが一時的なものか、データのノイズかを確認すると良いでしょう。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データを示しており、安定しています。
– 緑のデータは前年データを示し、前年と比較して若干向上が見られます。
– さまざまな回帰モデルによる予測は、主に将来のスコアの予測に役立ち、異なるアルゴリズムでの見積もりの差異を検討できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年のデータは密接に関連している一方で、予測データはそれより高い値を示唆し、改善の可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 横ばいの動きから、スコアがある程度安定していることを示しています。ただし、予測が一貫して上昇を示す点から、何らかのポジティブな要因が働いている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから人間が受ける印象は、現状の安定性と将来への期待がバランスしているということです。特に教育機会等の社会基盤が予測上で向上する兆しを見せていることは、地域や国の社会経済的な発展に影響を与える可能性があると言えます。
この分析に基づき、政策担当者や教育管理者は、予測の改善傾向を後押しするための具体的な施策を検討する価値があります。
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:
このグラフについての分析を以下にまとめます。
1. **トレンド**
– 現在のデータ（青いプロット）は特定の短期間に集中しているため、長期的なトレンドは明確ではありません。
– 未来予測（緑のプロット）は、過去データよりも少し下に位置しており、全体的には減少トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 現在のデータには異常値（黒い円）が見られ、これらは他のデータ点とは異なっています。具体的な理由は不明ですが、短期間での急激な変動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**
– 青いプロットは実績データを示しており、赤い十字は予測データを示しています。
– 予測の不確かさが灰色の範囲で示されており、現在のデータと比較した今後の動向を理解するのに役立ちます。
– 異なる予測手法による線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なる将来の傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在と予測のデータは、過去のデータに比べてやや低いスコアを示しており、共生・多様性・自由の保障の面での変化を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 短期間では明確な周期性や相関関係は見られませんが、データのばらつきがある程度存在しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 短期間の間に異常な値が発生していることから、社会的な要因が急激に変化した可能性があります。
– 予測と実績との乖離が見られるため、今後の政策や社会動向が予測とは異なる方向に進む可能性があります。
全体として、このグラフは社会の多様性と自由の保障に関する指標が変動しやすい状況にあることを示唆しており、政策的な支援や調整が必要である可能性を示しています。
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:
このヒートマップは「政治カテゴリ 総合WEIスコア」を示しており、色の変化でスコアの変動を視覚化しています。以下に詳細な分析を示します。
1. **トレンド**:
– 初めは青系（低めのスコア）からスタートし、時間が経過すると黄色系（高めのスコア）へと移行する傾向があります。これにより、全体的なスコアが上昇傾向にあることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日に紫色（非常に低い値）から急に黄色（高い値）に変化していることが外れ値や急激な変動として捉えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示します。暗い色ほど低いスコア、明るい色ほど高いスコアを示しており、色の変化によって時系列の動きが直感的に理解できるようになっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間毎にスコアが示され、特に特定の時間帯（16時、19時）が色の変化が大きいことから、特定の時間に顕著な変化が集中していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なる時間帯に見られる色のパターンが類似していることから、時間帯によるスコアのパターンが存在するかもしれませんが、詳細な相関分析は追加のデータが必要です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 全体的にスコアが上昇していることから、政治カテゴリに関連する評価や指数が改善している状況が示唆されます。これは政治的安定性または政策改善の兆候と捉えられるかもしれません。急激な変動が見られる場合、これがどのような要因によるものかを分析することが社会的・政治的なインサイトを得る上で重要です。
このヒートマップは、時間とともに数値がどのように変化するかを視覚的に把握するための強力なツールとなるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **横ばいと急変動**: ヒートマップの色が一定期間ごとに変わっており、一定期間は横ばいが続き、その後急激な変動が発生しています。これは、何らかのイベントや外部要因による影響を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **急激な変動**: 特に2025年7月6日と7月9日付近での色の変化が急激であることが目立ちます。これらは外部の要因、例えば政治的なイベントや発言などによって引き起こされ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**: カラーバーに基づき、色が濃いほどスコアが低く、明るいほど高いことを示しています。スコアが高ければ、個人の評価や影響力が高いことを表します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の時間帯（7時、15時、19時、23時）についてデータが収集されていますが、時間帯による傾向や変化はあまり見られないようです。特定の時間におけるイベントや発言が影響した可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部の日付で高スコアが見られるものの、全体として極端なクラスターは見受けられません。複数の日付にわたり、同じようなスコア分布を示す傾向が存在します。
6. **人間が直感的に感じるであろうことおよび社会への影響**
– **政治的イベントの影響**: 特定の日付におけるスコアの急激な変動は、人々が注目するような政治的イベントや発言、もしくは政策の発表があったことを示唆しています。これは世論や政策への関心を引き起こし、影響力を持つ個人や団体の評価に影響を与える可能性があります。
– **ビジネスへの影響**: スコアの変動は、市場の信頼性や消費者の感情に影響を及ぼす可能性があり、特定の日付における突発的な変動は特にビジネスに対して迅速な意思決定を迫る要因となるかもしれません。
このように、政治的な動向やそれに伴う変動は短期間で大きな影響を与える可能性があるため、関連するビジネスや政策立案者にとって重要な指標となるでしょう。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップの色が紫から黄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傾向が見受けられます。特に時刻が上がるほど顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日と7月10日に明らかにスコアが高い（黄色）のが目立ちます。これは特定のイベントや政策変更によるものかもしれません。
3. **プロットの意味**
– カラーバーにより、色の変化がスコアの変動を示しており、青が低いスコア、黄色が高いスコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯でスコアが異なり、時間帯がスコアに与える影響が考えられます。夜間よりも昼間に高いスコアが観察されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは特定の期間に集中的に高く、一定の周期を持っている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– スコアは昼間に高くなる傾向があり、活動的な時間帯にポジティブな動きが多いことを示唆しています。政治的な活動や政策が日中に盛んなことで、昼のスコアが上昇している可能性があります。
– 社会やビジネスへの影響として、このスコアの変動を基に戦略的な意思決定が行われるかもしれません。特に重要な時間帯や特定の日に焦点を当てた政策立案が考えられます。
全体として、このヒートマップは特定の時間帯や日付に関連したイベントやアクションが、社会の評価スコアに影響を与えていることを示しています。
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、WEI（Well-being Index）の各項目間の相関関係を示しています。360日間の期間を対象にしており、項目間の関連性を視覚化しています。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は静的な相関を示しており、時系列トレンドは直接反映されていません。ただし、強い相関が見える項目は、長期間にわたり一貫した連動性を持つ可能性が高いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヘートマップの中には、概して相関が低めの値（青に近い色）があります。「個人WEI（自由度と自治）」と「個人WEI（健康状態）」の相関（0.37）は、他と比べて低い値です。これは、この二つの項目が他と比較して独立していることを示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡で示された相関値は、赤が強い正の相関（1に近い）、青が負の相関または弱い相関（0に近い）の意味を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEI項目が異なる側面を強調しつつ、高い相関の項目（例：「総合WEI」と「個人WEI平均」）は、相互に依存している可能性が高いです。これは、政策決定や社会施策が多方面に影響を及ぼす可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」は大部分の項目（例：「個人WEI平均」「社会WEI（公平性・公正さ）」「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」）と非常に高い相関を持っています。
– 一方、比較的低い相関値を持つ組み合わせが、どの項目が独立して作用し得るかを示します。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 高い相関は、政策の変更が一部の項目に影響するだけでなく、関連する他の項目にも波及効果を持つ可能性を示唆します。これにより、意思決定者は、政策が多角的な影響を及ぼすことを考慮する必要があります。
– 自由度と自治の低い相関は、個人の自由が他の幸福要因と密接に連携していない可能性を示しており、個別に対策を講じる必要性があるかもしれません。
これらの洞察は、政策や施策を策定する際に非常に有用な情報を提供し、ターゲットを明確にするのに役立ちます。
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
1. **トレンド**
– 全体的に、WEIスコアはカテゴリによって大きく異なり、各カテゴリがおおよそバランスが取れた分布を示しています。期間が360日間ということから、年度ごとの傾向と考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に「個人WEI（心理的ストレス）」などいくつかのカテゴリでは外れ値が見られます。これにより、一部のデータポイントがスコアから大きく逸脱していることが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 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（箱の中の線）、四分位範囲（箱の幅）、および範囲（ひげの長さ）を示します。また、外れ値はデータの一部が特異であることを示しています。
– 色は各WEIタイプを区別するために使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– シリーズ間の直接的な時間的関係性は示されていませんが、異なるカテゴリ間の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは、非常に高いものから低いものまで広がっています。これにより、特定のカテゴリが他よりも高い/低いスコアを持つ傾向にあることが分かります。
– 例えば、「社会WEI（共生・多様性・自由の擁護）」は他の多くのカテゴリよりも高いスコアを持つ傾向があります。
6. **人間が直感的に感じること及び影響**
– 人間社会や政治に関連する要素がスコア全体に影響を与えているようです。このスコアのばらつきは、それぞれ個人または社会におけるストレスや不安、成長する可能性の違いを示している可能性があります。
– ビジネスや社会織において、特に外れ値が存在するカテゴリは注目すべきです。たとえば、「個人WEI（心理的ストレス）」の外れ値は、特定の人々やグループが通常よりも高いストレスを経験していることを示唆し、組織や政策決定の際に考慮されるべきです。
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:
この主成分分析（PCA）グラフを分析します。
### 1. トレンド
– このグラフには明確なトレンドは見られませんが、データが特定の範囲内に広がっています。第1主成分と第2主成分の間に有意な線形トレンドはありません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフ上部右側のデータポイントは他のポイントから離れており、外れ値として考えられます。
### 3. 各プロットや要素
– プロットされた各点はデータセット内の観測を示します。第1主成分は80%の分散を説明しており、第2主成分によって6%が説明されています。つまり、この二つの主成分で86%の情報を捉えていることになります。
### 4. 複数の時系列データがある場合の関係性
– このグラフには明示された時系列データが含まれていませんが、異なる観測を比較することで時間的な変化や政治的なイベントの影響を調べることが可能です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– グラフは右上から左下にかけての弱い負の相関が存在する可能性を示していますが、データの分散が大きいため、明確な関係とまでは言えません。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうこと
– 人間がこのグラフを見た際には、外れ値が目に付きやすく、これらが特定の政治的な出来事や政策の変化に関連している可能性を考えるでしょう。ビジネスや社会への影響として、外れ値やクラスターに注目することで、異常な政治的動きや意見の分極化が明らかになるかもしれません。
これらの観察は、さらに詳細なデータ分析や背景に関する情報と組み合わせることで、より深い洞察を得るための出発点となります。
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。