📊 データ分析（GPT-4.1による）
与えられたデータセットをもとにしたWEIスコアの分析結果を以下に示します。
### 1. 総合的解析
**時系列推移**:
– 総合WEIは、最初の数日間でわずかに変動しており、0.66から0.74の範囲で推移しています。その後、2025年7月6日以降、顕著な上昇を開始し、0.85まで上昇しました。これは、個人と社会の両方の平均が同様に変動する傾向を示しています。
**異常値**:
– 特に注目すべきは、2025年7月6日にかけて大きな変動があり、総合WEIが0.59から0.85まで一気に上昇しています。この異常は、社会的持続可能性の大幅な増加(0.95)、社会インフラの強化(0.88)、および個人経済が強化された結果によるものと推測されます。
– 他の日付に見られる顕著なスコアの上昇傾向も、不安定な政治情勢や経済的な変動が背後にあるかもしれません。
### 2. 季節性・トレンド・残差の分解
– **長期的なトレンド**: 社会WEIの上昇トレンドが顕著で、特に持続可能性と社会インフラが押し上げ要因となっており、これが総合WEIの上昇に寄与しています。
– **季節的パターン**: データのスパンが短期間であるため、季節性の明確なパターンは特定しにくいですが、社会関連項目の上昇が個人の指標に影響を及ぼしているようです。
– **残差成分**: 突然の変動は外部的要因（社会的出来事や政策変化）による可能性があります。
### 3. 項目間の相関
– 相関ヒートマップの示唆するところでは、持続可能性と自治性は社会基盤や教育機会と強い相関を示しています。これらの要素が一体となって総合WEIの向上に寄与しています。
– 個人の経済的余裕と個人の健康状態、心理的ストレスは中程度の相関を持ち、これらは個人WEI平均の変動を説明する要因となっています。
### 4. データ分布
– 箱ひげ図の解析から、特段の外れ値が多数観察されるのは、社会全体や特定の個人項目であり、特に社会基盤や公平性においてそのための政策介入が行われた可能性が示唆されます。
### 5. 主要な構成要素 (PCA)
– 主成分分析(PCA)の結果より、第一主成分(PC1)が0.79の寄与率を持ち、大部分の変動を説明しています。これは、総合的な社会的要因（持続可能性、社会基盤）がWEIの変動に大きく寄与していることを示しています。
この解析は、データの範囲が限られているため全体の結論には慎重を期する必要がありますが、個人及び社会の要因が総合WEIの変動にどのように影響を及ぼすかを理解するための有益な洞察を提供しています。政策立案者や関係者はこのデータをもとに、重点的に改善が必要な領域を特定し、施策を打つことができるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察:
1. **トレンド**:
– 初期の段階（2025年）には、WEIスコアが0.6から0.8の範囲で横ばいもしくはやや上昇しています。
– 後半（2026年）になると、グリーンのデータポイントが急激に現れ、WEIスコアは0.95付近まで上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の散布においては、特に大きな外れ値や急激な変動は見られません。
– 2026年のデータが急激に高い値を示しており、急上昇しています。
3. **各プロットや要素**:
– **実績（青）**: 2025年のデータを示し、安定的。
– **異常値（黒囲み）**: 初期の実績データにおける微小な異常値。
– **前年対比（緑）**: 2026年のデータで、前年に比べて急激な増加を示しています。
– **予測値（紫・赤X）**: 様々なモデルの予測値が並び、特にランダムフォレスト回帰による上昇予測が具体化しています。
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比較により、2026年の急激なスコアの上昇を予見できる形になっています。
– 各時系列モデルの予測はおおむね一致しており、特にランダムフォレスト回帰モデルが近い将来の上昇を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2025年のデータは安定した分布を示している一方で、2026年のデータは急激に上昇して集積しています。
– 予測範囲（グレー）が2025年に比べ2026年は上昇しており、モデルの予測が信頼できる可能性を示唆しています。
6. **直感的洞察と社会的影響**:
– このグラフは、政治的状況が2026年に向けて非常に好転していることを示唆しています。
– 社会的には、政治制度や政策が成功を収めつつある、または改善が進んでいると直感的に感じられます。
– ビジネスにおいては、安定した政治状況が期待できるため、投資環境の改善や企業活動の活発化が予想されます。
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:
このグラフは、個人のWEIスコアの推移を示しており、以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– 初期のスコアは多くの実績データ（青色のプロット）で示され、その後は主に予測データ（紫色の線）によってトレンドが示されています。
– 時系列の変化があり、予測モデルによっては一定の上昇や下降が見られますが、終盤の実績データが不足しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に異常値（黒の縁取りのある白いプロット）が存在しますが、その後のデータには顕著な外れ値は見当たりません。
– 予測値の間での急激な変動は見られず、比較的安定しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績値を示し、紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測値を示しています。
– 緑色のプロットは前年のデータですが、完全には一致していないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値間に不整合が見られる可能性があり、そのためモデルの信頼性について検討が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期段階の実績データの密度は高く、これは信頼性の高いデータを表すかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、今後のトレンドの予測には不確実性が伴うことです。
– 社会的影響としては、政治的な状況や個人の行動によって予測が変動し、政策立案や選挙戦略に影響を与える可能性があります。
この情報を活用して、予測精度の向上や政治戦略の立案に役立つかもしれません。
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:
1. **トレンド**:
– グラフを分析すると、360日間にわたり二つの異なる時期にデータが分布しています。前半（2025年7月から2025年11月）では、スコアが0.6から1.0の範囲に密集しています。一方、後半（2026年6月以降）ではスコアがやや低く、主に0.6から0.8の間に集中しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 前半部分には、スコア0.6付近のいくつかの外れ値（黒い丸で表示）が見られます。後半には外れ値の表示はありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータポイントを示しています。
– 赤い「×」は予測値、灰色の四角は予測の不確かさ範囲（σAI/3σ）を示しています。
– 緑の点は前年の比較データを表しています。
– 線の色（紫、ピンク）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）の推移を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年のデータの間には、ある程度の一致があります。ただし、実績データがやや高めに分布しているようです。
– 予測値は実績値と似ているが、やや低く推移しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前年のデータと実績データ間には正の相関があるように見えます。
– 予測は全体的に過小評価の傾向が見られる。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 政治的な要因がこのデータの変動に影響を与えている可能性があります。実績データが前年より高めであることから、政治的改善や政策変更がポジティブな影響を与えたと考えられます。
– ビジネスや社会において、政策の安定や改善が期待できる状況である可能性があります。しかし、予測モデルの精度には課題が残るため、さらなる改善が必要かもしれません。
これに基づき、今後の政策やビジネス戦略において、データのより正確なモデリングと外れ値分析が重要であると考えられます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期段階（2025-07-01付近）では、WEIスコアは比較的一定のように見受けられます。
– 最初の期間から中頃にかけて、WEIスコアは全体的に上昇傾向が確認できますが、その後横ばい状態になるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期において異常値のプロットが見られ、これは標準から外れた可能性を示唆しています。
– 一部の予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示す範囲も、WEIスコアにばらつきがあることを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点（実績AI）と、赤い「×」（予測 AI）の両方が、保守的な推定と実績の差を示しています。
– 紫色の線は、予測の異なる回帰モデルが示す将来のWEIスコアの予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実測値と異なる回帰モデルによる予測間で差があり、モデルによる予測の不確実性や信頼性に変動があることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの上昇率と予測値の幅の広がりから、経済的余裕の評価における予測の精度が時間経過とともに異なることを示唆しています。
6. **直感的および社会・ビジネスへの影響**
– WEIスコアの上昇は、経済的な余裕の改善を反映している可能性がありますが、予測と実測のギャップは、信頼性や将来の評価に課題があることを示しています。
– 社会やビジネスにおいて、このような不確実性は、意思決定の難しさやリスク管理の重要性を示唆しています。
この解析から、経済的余裕に関する指標の精度向上と不確実性低減が期待され、政策決定におけるリスクの最小化が求められることが分かります。
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:
以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**
– グラフは横ばい状態で、一部の予測に軽い上昇傾向が見られますが、実績データはほとんど変化がありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 記録された異常値がありますが、全体として急激な変動は見られません。
– 左側に集中している外れ値や散布は、特定のイベントまたは状況に関連している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を示し、動きがないか、わずかに変動していることを示しています。
– 予測範囲は比較的広く、ラインには明確な違いがあることから、予測にはいくつかの不確実性が存在することが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の出力がそれぞれ異なっているため、モデル間での予測の違いが明確です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値間には明確な相関関係は見られませんが、予測値は実績値の将来の変動を捉えにくいようです。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 人々は変動が小さいことから、状況が安定していると感じるかもしれません。
– しかし、異常値の存在と一貫性のない予測は、将来の不確実性を示唆し、健康状態や政策に影響を及ぼす可能性があります。
このグラフは、現状の健康状態が一定であることを示しつつ、予測モデルは異なる未来の可能性を示していることを伝えています。これにより、関係者はさらなるデータの収集やモデルの改善を考慮に入れる必要があるかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは約1年を対象としていますが、最初の期間にのみデータが集中しています。
– 最も顕著なのは、開始直後に一時的な上昇があり、その後すぐに水面下で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数の異常値が観察され、予測の範囲外にあることが示されています。
– 特に、最近のデータポイント（緑色）が比較的高い位置に集中しており、過去のデータと異なる動きを見せています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績データ、赤い点が予測データになります。
– 色分けされた線が異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 複数の予測手法が使用されたにもかかわらず、実際のデータや異常値が予測とは異なる動き方をしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値は比較的高いWEIスコアを示しており、これは特定の外的要因や出来事に起因するかもしれません。
6. **直感的に感じられることと社会的影響**:
– グラフからは、政治的なイベントや社会的な動揺が個人の心理的ストレスに影響を与えた可能性が示唆されます。
– ビジネスや社会においては、予測モデルと実際の差異を埋めるための適応が必要になるかもしれません。外的要因を考慮し、さらなる分析や対策が求められるでしょう。
この分析に基づいて、モデルの改善や新たなデータ収集によって、より正確な心理的ストレスの評価が可能になるかもしれません。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– 時系列の左側（2025年7月から2025年10月）において、**実績AI**による実績データは一貫して高いWEIスコア（約0.7から0.8の範囲）を示しています。
– 右側（2026年5月から2026年7月）における**昨年（比較AI）**のデータは、同様に高いスコアを維持していますが、一部スコアにばらつきがあります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフ左側の**異常値**は、実績データの中心からやや外れた位置にありますが、全体のトレンドに大きな影響はないようです。
### 3. 各プロットや要素
– **実績AI（青のプロット）**: 過去の実績を示し、安定した高スコアを示しています。
– **予測（×印）**: 予測ポイントですが表示されていません。
– **異常値（黒の円）**: 通常の範囲から外れたポイントを示します。
– **昨年（緑のプロット）**: 前年のデータとして、一貫して高スコアを維持しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績データ**と**昨年のデータ**は高いスコアを示しており、前年のパターンが今年にも維持されていると考えられます。
– **予測データ**は直接示されていないので、詳細な比較は困難ですが、予測範囲内で変動しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各データセットが高スコアを示しており、自由度と自治が全体として高いレベルで安定していることが見て取れます。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **概観**: 政治的な自由度と自治が安定して高い水準を維持しており、制度や政策の一貫性がうかがえます。
– **ビジネス影響**: 安定した自由度は、ビジネス環境における安心感を提供し、新しい投資や活動の基盤となる可能性があります。
– **社会的影響**: 自由度と自治の高さは、個人の権利や社会的な幸福に寄与する要因となり得ます。
このグラフは、政治システムや社会構造がどの程度の安定性を提供しているかを視覚的に示すものであり、現在の方向性や未来の可能性を理解する手がかりとなります。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの最初の部分（約6か月間）では、WEIスコアは安定しており、大きな上昇や下降は見られません。
– その後、データポイントは途絶え、次の時点（約6か月後）にはスコアが高まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データ中に外れ値がいくつか確認されており、特に異常値として示される黒い円があります。
– データが途絶えてから後半にスコアが高めに推移しているところが注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の実績AIは初期半年間、スコア0.4〜0.7の間で変動しています。
– 緑の前年データは、後半の6ヶ月間に0.8以上を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の各予測は、データが途絶えた時期のスコアを予測していますが、実際のデータと多少の乖離があります。
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を見ると、前年は明らかに高いスコアを一貫して示しています。
– 予測モデルは、時点によって異なる結果を示していますが、特にランダムフォレスト回帰が安定性に欠ける兆候があるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データと後期データの間には明確な相関関係は見られませんが、前年のデータが一貫して高いスコアを示していることが特徴です。
6. **直感や社会への影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、初期データの不安定さと、後期に向かうにつれての改善です。
– ビジネスや社会への影響として、公平性・公正さに対する改善が見られる可能性がありますが、初期の不安定さが懸念となります。これにより、政策や戦略の見直しが求められる可能性があります。
この分析から、WEIスコアが一貫して改善されている間に、初期の一貫性の欠如と政策へのインパクトを考慮に入れたストラテジーの改善が必要にな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**
– **実績データ（青点）**は、全体的に高いWEIスコア（持続可能性と自治性）で安定しています。初期から数値は変わらず、そのまま維持されているようです。
– **予測データ（赤い×）**は初期段階には現れていません。2025年7月1日近くから、予測の誤差範囲（灰色）内で動いています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **異常値（黒い丸）**が、他のデータ点から若干外れているように見えます。しかし、実績が誤差範囲内に収まっているため、特に大きな問題とはならないかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績データ（青）**: 実際の測定値であり、現在のパフォーマンスを示しています。
– **予測データ（赤い×）**: 将来の見積もりである予測値です。
– **異常値（黒い丸）**: 案件の注意が必要なデータ点です。
– **前年の比較データ（薄緑色）**: 過去の同時期のデータで、年次比較を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データは、誤差範囲内で概ね一致していますが、異常値は一部外れた位置にあります。
– 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰はいずれも中央に位置しているため、異なるモデリングアプローチでも大きな違いは発生していないと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間に大きなズレは確認できず、相関関係は強いと考えられます。
– 分布は偏りが少なく、安定して高いスコアを維持していることがうかがえます。
6. **社会への影響に関する洞察**
– データは全体として高止まりしており、持続可能性と自治性の観点では正の印象を与えます。これは、人々にとって安心感を与え、さらなる持続可能な開発や政策決定を後押しするかもしれません。
– 予測が現実のデータとあまりズレがないため、政策計画における信頼性が高いと考えられます。
このグラフは、社会的持続可能性と自治性を高く維持しているという直感を与え、政策形成や社会改革の信頼を強化する要因となるでしょう。
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:
以下の観点からこのグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– データは最初の部分でフラット状態にあり、その後急激な変動を経て、新たな位置でまたフラットな傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 視覚的にいくつかのデータポイントにおいて極端なスコア変動が観察され、異常値としています。これらは重要な変化を示し、注目すべきです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績は青、予測は赤、異常値は黒で示されています。各回帰予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）は異なる色の線で示されており、それぞれのモデルの予測傾向を確認できます。
– 予測の不確かさ範囲がグレーの帯で示され、予測の信頼性を評価するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「前年（比較AI）」と比較する形で、現在のスコアが示されています。前年との比較から、現在のスコアが明らかに変動していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 様々な予測モデルでの予測スコアが、実際のデータとどの範囲で一致しているか観察でき、予測精度の評価に役立ちます。
6. **直感的な感想と影響**:
– 全体的な変動は、社会基盤や教育機会において大きな変化が起きている可能性を示唆します。大きなスコアの変動は、一部の社会政策や外部の要因の影響が濃厚であり、政治決定者はこの変動要因を細かく分析する必要があります。
– 安定期では比較的高いスコアを保っていることは、制度改革や政策の改善の効果を表している可能性も考えられます。
このデータから、政策の効果や外部要因の分析が求められ、効果的な将来の計画策定の指針になるでしょう。
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:
このグラフは、WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコアを時系列で示したもので、実績データと予測データが含まれています。以下にその特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色）は、初期の数値が比較的安定していますが、急激な変動があり、その後はデータが途絶えています。
– 予測データ（ピンク、紫のライン）は、さまざまな回帰手法に基づいて時間経過と共に変化を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データにおいて、明らかな外れ値（異常値）が検出されています（黒い円）。
– データが途絶えているため、急激な変動の詳細を正確には把握しにくいですが、急上昇した可能性があることを示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実際のデータポイントを表し、予測のための基準を提供します。
– 予測による異なる回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示すラインがあり、それぞれの手法による予測の多様性が確認できます。
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は時系列のギャップがあり、予測がどれほど実データに一致するかを評価することは困難です。
– それぞれの予測ラインが異なる未来を示しており、予測手法の選択が結果に大きな影響を及ぼしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 外れ値の存在は、データの分布が非対称である可能性を示し、モデルの適用に課題があるかもしれません。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 初期の急激な変動は、政策や社会状況の急変を反映している可能性があります。
– 未来の予測が不安定であり、どの予測モデルが信頼できるかの判断が重要です。これは、政策決定や社会施策に直接的な影響を及ぼす可能性があります。
ビジネスや社会への影響としては、多様性や自由といった要素に大きな変動があることで、関連する政策や事業戦略に柔軟性や迅速な対応が求められることが考えられます。
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:
このヒートマップを分析してみます。
1. **トレンド**:
– 縦方向に時刻（各時間帯）が、横方向に日付が配置されています。そのため、時間帯ごとに日々の変化を観察できます。
– 16時台や19時台では、7月6日を境に大きな変化が見られます。全体的なトレンドとして、7月6日から7日にスコアが低下した後、安定し始める様子が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日に非常に暗い色（おそらく値が低い）から急に明るい色（値が高い）に変わっており、急激な変動が発生しています。
– 特に16時と19時の時間帯で顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がWEIスコアの高低を示しています。濃い色は低いスコアを、明るい色は高いスコアを表しています。
– 異なる時間帯でのスコアの変動を比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯はほぼ同じトレンド（急激な変動）を示していますが、19時台は他の時間帯と少し異なり、変動が緩やかです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各時間帯の変動はほぼ一致しており、スコアの変動は時間帯によって特に大きな違いはないようです。
6. **直感的見解と影響**:
– 見る側としては、7月6日の急激な変動が非常に印象的です。この日は何らかの重大な事象や変化があった可能性が考えられます。
– 政治的なイベントや発表があったことが考慮され、その影響がデータに反映されていると考えられます。
– ビジネスや社会への影響としては、政策変更や政治イベントが経済活動や企業の戦略に影響を与える可能性があるため、注視する必要があります。
このヒートマップは、視覚的特徴とトレンドから、ユーザーに対して重要な政治的変動の影響を直感的に伝えています。
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:
1. **トレンド**
– グラフでは、色の変化によって各カテゴリーのスコアの変動が示されています。全般的に見て、特に明確な上昇または下降の傾向は見られませんが、時間帯によって異なるパターンがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の時間帯で急激な色の変化が観察されます。特に、7月5日から6日にかけて、一部の時間帯で顕著な色の変化（例：濃紫から黄緑）が見られ、これが急激なスコア変動を示している可能性があります。
3. **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います。紫が低スコア、緑や黄色が高スコアを表しているようです。特に黄色は、ピーク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**
– 15時から16時までの間に、比較的高いスコアが集中する傾向があります。この時間帯が他の時間帯と比べて特異な活動や出来事を示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色の分布から、高スコアは特定の時間帯に集中しやすく、中間のスコアはより広範囲に分布する傾向が見られます。
6. **直感的および社会的影響の洞察**
– 人々は、特定の時間帯におけるスコアの上下が何らかの重要なイベントやニュースと関連していると感じるかもしれません。このようなヒートマップは、政策決定やコミュニケーション戦略において、日中のどの時間帯が最も注目されるべきかを示唆する情報として利用される可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 各時間帯におけるスコアは日付によって変化しており、特に色の変化（紫から黄緑、または黄色）が目立ちます。具体的に、7月7日頃からスコアが上昇し、高いスコア（黄色）に移行している様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日前後に急激なスコアの上昇が確認されます。この日に何か特別なイベントや変動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の変化はスコアの変動を示しており、濃い紫色が低スコア、黄色が高スコアを表します。時間帯ごとに色が変化していることから、時間帯特有の変動も考えられます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 日時と時間帯ごとの相関があり、特に7月7日以降の時間帯ごとにほぼすべてが高スコアに変わっていることから、一般的な社会的または政治的な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**:
– 時間帯が変わっても同様なスコアの上昇が見られるため、全体的な相関が高いことが示唆されます。
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**:
– 顕著なスコアの上昇は、特定の政策や出来事が良好な評価をもたらし、多くの人々がポジティブな影響を受けたことを示している可能性があります。この変化は、社会的なムードや信頼感に関連しているかもしれません。
– 政治カテゴリーであることを考えると、政府の介入や政策決定が大衆の評価に影響を与えている可能性があります。
この分析を基に、政策の効果をさらに追跡することで、より多くの社会的洞察や経済的な影響を評価することができるでしょう。
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、与えられた全WEI項目の相関ヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時系列データの変化を示すものではありませんが、WEI項目間の相関関係が時間を通じてどう推移したのかを示すものです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色が極端に青い場所や赤い場所が特異な相関関係を示しており、特に0.5を大きく下回る場所（青色）は負の相関を示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡は相関の強さを示しており、赤は正の相関が強いこと（1に近い）、青は負の相関が強いこと（-1に近い）を示しています。
– 相関が0に近い場合、関係が弱いことを示します（例えば、個人WEI（健康状態）と社会WEI（持続可能性と自治性）の相関は0.56と比較的弱い）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データは示していませんが、関連する項目の相関を確認することで、関連の強さや影響を推測することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人WEI（経済的余裕）と個人WEI（健康状態）は、ほぼ相関がない（0.50）。
– 総合WEIと社会WEI（公平性・公正さ）の相関は非常に高い（0.95）、政治の公平性が全体的なWEIに強く寄与している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 個人の心理的ストレスは他の個人の要因（経済的余裕、健康状態など）と強く連携しており、政策立案においてこれらの相互関係を考慮する必要があります。
– 社会WEIが総合WEIに強い影響を与えているため、社会的な公正さや持続可能性を高める政策が全体的なWEI向上につながる可能性があります。
– 個人の自由度と自治の項目は他の社会的項目と強い関連があるため、自由度を高める政策が社会的な幸福感の向上に寄与するかもしれません。
このヒートマップを通じて、政府や組織は政策決定において、どの要因が他の要因に影響を与えているかを一目で理解し、戦略的な施策を設計する際に有用な洞察を得られます。
WEIスコア分布比較（箱ひげ図）
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以下のグラフから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– WEIスコア全体が様々なカテゴリで等しく分布しているが、特定の上昇や下降の傾向は個別には示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「社会WEI（生態系整備）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の確立）」のカテゴリで外れ値がいくつか見受けられます。これらは異常値として、特定の出来事や政策変化に影響されている可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 箱ひげ図は各カテゴリの中央値、四分位範囲、最低・最高値を示しています。色の違いはカテゴリ間の区別を視覚的に補助しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列ごとの直接の関係性はこのグラフからは明確ではありません。ただし、似たようなスコア範囲を持つカテゴリ同士は共通の背景要因があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」「社会WEI平均」の中央値は、比較的高い位置にあり、全体的な安定性と高パフォーマンスを示しています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」のようなカテゴリは、中央値が低く、ストレスに関連する要因が懸念されています。
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**:
– 人々は「個人WEI（心理的ストレス）」の低スコアを見て、精神的健康問題への懸念を持つでしょう。
– 政府や市民団体は、これらのWEIスコアを基に政策改善や社会キャンペーンを実施することで、弱点への対策を検討する可能性があります。
全体として、各カテゴリのWEIスコアの違いが政策や社会運営で注目されるポイントとなります。それぞれのスコアから、社会全体の改善点と強化すべき領域が浮き彫りになっています。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **一般的な傾向**: 第1主成分（寄与率: 0.79）が水平方向に強い傾向を示しています。データ点は左側から右側に散らばっており、右上と左下に集中していることから、ある種の直線的な関連性が示唆されます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 右上や左下に離れている点がいくつか見られます。これらは特異なイベントや異常なデータを示している可能性があり、詳細な分析が必要です。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **棒や色の使用はなし**: 単純にプロットされた点のみです。色や形が統一されているため、各点の同一性や均一性が強調されています。
### 4. 複数の時系列データがある場合の関係性
– **関係性の示唆**: 一つの時系列における主成分構成要素の関係が示されており、特に第1主成分が第2主成分に比べて強くデータを説明していることがわかります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: 水平方向に強い相関が見られます。正の相関が強ければ、ある現象が増加するにつれて他の現象も増加する可能性があります。
– **分布特性**: 散布図の形から、データが特定の範囲に集中していることが窺えます。高密度な領域は特に右上に見られます。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **直感的な理解**: このグラフは、政治的な要素が2つの主成分に基づいて総合的に理解されるべきであることを示唆しています。
– **ビジネスや社会への影響**: 政治的・経済的な不安定さや変化が要因となり得ます。特に外れ値として現れるデータ点が、政策変更や重要なイベントと関連付けられる可能性があります。
全体として、このPCAの結果を利用して、特定の政治的構成要素が他の要素に及ぼす影響を評価することができ、政治家や政策立案者が意思決定を行う際に有用なツールとなるでしょう。
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。
