📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 1. 時系列推移：
– **総合WEI**:
– 全体的に6月末から7月初めにかけての総合WEIのスコアは、当初の0.66875から7月初めに徐々に上昇し、7月6日と7日に大幅な上昇が記録され、スコアが0.85に達している。7月11日には0.87とピークを迎えている。
– 上昇の背景には、報告された社会的フェアネスや持続可能性の強化が反映されている可能性が高い。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**:
– 個人WEI平均も全体的に徐々に上昇し、6月末の0.675から7月初めには0.725に達する場面がある。
– 社会WEI平均は、6月末の0.6625という値から7月に急上昇し、特に7月8日には0.91を記録している。
#### 2. 異常値：
– いくつかの異常値が記録されています。総合WEIのスコアが0.59という特異な低値を示していたり、0.87と非常に高い値を示している日も観測されています。これらは、個々の項目に関連する外的な要因（例えば政策変更や経済状況の影響など）によって引き起こされ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**: 総合WEIのトレンドは上昇傾向が見られ、3分の1期間を過ぎたあたりから改善しています。
– **季節性**: 季節性の成分は見られず、おそらく日次のデータとして短期間であるため明確な周期性は確認できない。
– **残差**: 依然として説明できない変動がわずかに残っているが、トータルなトレンドに大きく影響するものではないと見受けられる。
#### 4. 項目間の相関：
– **持続可能性と社会インフラ**、**公平性と社会フェアネス**が強く関連付けられている。これらの項目が高いとき、総合WEIスコアも上昇する傾向がある。
– 経済的余裕と健康状態間の相関は弱めで、個々の生活条件よりも社会の総合評価に影響を与える。
#### 5. データ分布（箱ひげ図より）：
– 各スコアのばらつきは小さく、中央値はおおむね0.7〜0.8の間で安定している。
– 外れ値の存在が指摘されており、特に社会的フェアネスや多様性の保障では極値が見られる。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)：
– **PC1** は全体の変動の約79%を説明する主要因として、WEIスコアを構成する要素の中で最も重要な要素であることを示しており、たとえば社会的公平性や持続可能性を含む社会インフラなどが影響していると考えられる。
– **PC2** はわずか6%の変動を説明しており、それほどの影響力は持たない。
### 結論
データから示唆される通り、特に社会的な要素（社会インフラ、持続可能性、フェアネス）がWEIを高める重要なファクターとなっていることが明らかです。また、異常値は外的な政策的要因や突発的な社会現象に依存している可能性があるため、内容を確認しつつ理解を深めることが着実な評価につながるでしょう。
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:
以下はこのグラフから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの左側には、2025年7月から9月にかけて実績データ（青）が多く集中し、スコアが徐々に上がっているように見えます。
– 最新の期間（2026年5月から7月にかけて）では前年データ（緑）が上昇していることが見受けられます。これは顕著な上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数値の散布が比較的一定している中で、いくつかの異常値（黒の円）が確認できます。これらの外れ値は分析において重要であり、背後にある要因を理解する必要があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青の点は実績を示しており、全体的に安定して分布していますが、短期間でスコアの上昇が見られます。
– グラフ内の異なる色の線（ピンク、紫、青）は各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しており、異なる予測パターンを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データは類似した変動を示しており、前年および予測モデルと比較して実績の信頼性や予測の精度を測ることができそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– おおむね実績データと予測モデルの予測は一致していますが、複数の予測手法により異なる未来予測が得られていることが分かります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 全体的なスコアの向上傾向は、政治的状況が良好であることを示唆しています。また、予測モデルの多様性により、先を読んだ計画や政策が立案できる可能性があります。
– 異常値の存在は、特定のイベントや政策変更がスコアに大きく影響を与えたことを示しているかもしれません。
このグラフの解析によって、政策の策定や評価に役立つ知見が得られる可能性があります。これを基にさらなる詳細な分析を行うことで、より精確な意思決定が可能になるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには、実績（青色の点）と予測（赤い×印）が示されていますが、実績は主に2025年7月から8月にかけて集中しています。トレンドとしては、当該期間の実績は急激な上昇があります。
– その後、予測値（他の色で示された線）の期間中はデータがないため、2025年以降の実績については不明です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（緑の円）は実績期間に多く見られます。これらの異常値は、予測モデルが想定する範囲から外れている可能性を示しています。
– 特に、2025年7月以降に様々な変動があり、当期間の動きは激しいです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値、赤い×印は予測値、緑の円が異常値を示しており、それぞれの位置と密度が重要な情報を提供しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、予測がどの程度信頼できるかを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間には、一度急激な上昇が見られるため、過去の実績データが将来の予測に影響を与えている可能性があります。
– 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）に関しては、推移が異なるため、モデルごとに異なる仮定に基づいています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの密集度が、特定の時期に偏っているため、この部分で何か重要なイベントがあった可能性があります。
6. **直感と社会への影響に関する洞察**
– 人間がこのグラフから直感的に感じることは、過去のデータにおける重要なイベントが将来の予測にも大きな影響を及ぼす可能性があるということでしょう。
– 社会やビジネスへの影響としては、実績の急激な変動が予測の不確実性を高める要因となり得るため、意思決定において慎重さが求められる可能性があります。
このグラフを通して理解される全体像は、データ解釈の複雑さと予測の不確実性、特に過去のデータを活用した将来展望の難しさです。
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:
このグラフを分析すると、次のような視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフの最初の部分（2025年7月頃）で「実績AI」によるデータが示されていますが、その後は間が空き、2026年近くなって「前年（比較AI）」のデータが登場しています。
– 全体的に、実績AIのデータは高めで安定していますが、次の期間に大きな動きがありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としてマークされている点が一つありますが、それ以外はデータがクラスター化されています。
– また、予測の不確かさ範囲が広がっていることが見られますが、線形回帰や決定木回帰の予測線は特に大きな変動を示していません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績データを示し、円で囲まれた黒い点は異常値として認識されています。
– 丸の中の緑の点は前年の比較データを示し、新しいデータが追加されているようです。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、やや高めの安定した予測をしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータが異なる期間に分かれて表示され、予測モデルがそれに基づいています。
– 現在のデータと前年のデータを比較することで、将来の予測が作られています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在の実績データは高いWEIスコアを維持しているが、集中的な時期にのみ測定されています。
– 緑の前年データは広い分布で一定の期間にわたって低いスコアを示していますが、再び急上昇しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– データが限られた期間に集中しているため、全体のトレンドを正確に把握するのは難しいかもしれません。
– 一定の期間後に、比較データが急増していますが、それにより社会や政治的な要因が変化している可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、政治的な安定期が続いていることを示唆し、将来の予測がそれを支持しているようですが、異常値による突発的な変動に対する注意が必要です。
この分析により、政治的な状況の変化や安定性を評価することができ、将来的な政策決定に役立つ可能性があります。
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:
このグラフは、360日を期間としたプロットで、個人の経済的余裕（WEIスコア）に関するデータです。以下の点についての分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青の点）は左側に集中しており、その期間は短く、比較的安定した動きが見られます。
– 予測データ（複数の回帰モデルの線）は右側で示されており、今後のWEIスコアの上昇傾向または安定を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒いサークルで示されていますが、データの密集エリアに位置し、それほど多数ではありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青）、予測（赤のX）、異常値（黒のサークル）、前年の結果（緑）などがそれぞれ異なる時点の経済的余裕を示しています。
– 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）が、それぞれ異なる予測結果を示しており、それらがどのくらい一致しているか（または一致していないか）が確認されます。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 実績と予測の位置関係を見るに、数値的な変動は小さいが、予測が実績よりも少し高めに設定されていることがわかります。
– 前年との比較（緑の点）もされていますが、実績データと非常に近い位置にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは評価日が進むにつれ、密度が高まり、予測に対する実績の差異が減少することが見て取れます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– このグラフからは、経済的余裕が今後改善する、または現状を維持できる可能性が示唆され、安心感を与える可能性があります。
– 政治的・経済的政策の成功や、その影響を受けて個人の経済状態が改善する兆しがあるとも解釈できます。
– 予測モデル間に大きな乖離がないことから、予測が比較的一貫しており、信頼性があると感じられます。
この分析は、ビジネス意思決定において、ポジティブな方向での対策や戦略を練るのに役立つでしょう。
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:
このグラフを分析すると、以下のポイントが考えられます。
1. **トレンド**:
– 現在のデータと比較して、次の年の予測データに大きな変動が予測されています。横ばいから将来的には多少の変動が見込みされているため、安定からの変化が予期される状況です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現在のデータに大きな外れ値はありませんが、予測では異なる傾向が示唆されています。特に決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測が示されています。
3. **各プロットや要素**:
– **実績 (青のプロット)**: 現時点での健康スコアで、比較的安定しています。
– **予測 (赤のクロス)**: これにより将来的な健康状態の変動が示されています。
– **異常値 (黒のサークル)**が表示されていますが、現時点では大きく逸脱した値はありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に横ばいからの動揺が予測され、今後の健康スコアの増減を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のデータは比較的クラスター化されており、予測データはその範囲にはみ出すことが予期されています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会的影響**:
– 現在の安定した健康状態は安心感を与えますが、予測された変動は健康管理に対する積極的な対策が必要であることを示唆しています。政策の変革や個々の健康戦略が重要となる可能性があります。
全体として、現状維持が予測されていますが、中長期的には注意深い監視と調整が必要と言えます。
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:
### グラフ分析のインサイト
1. **トレンド**
– 初期の段階ではデータは多く、青の実績データが多数あるが、途中からデータが途絶える期間がある。
– 中盤以降、緑色で表される前年比較データが現れ、一定の範囲内で安定しています。
– 機械学習を使った予測（紫、ピンクの線）は初期に示され、異なる手法によってわずかに異なる傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期において、黒の丸で示された異常値がいくつか見られ、実績データの中で目立っています。
– 線形回帰やランダムフォレスト回帰などの予測が、その他の予測手法と大きく異なるタイミングが確認できます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績AIのデータ、黒い丸で囲まれた点は異常値を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰といった予測手法の違いが紫とピンクの線で示されており、手法間の予測範囲の違いがわかります。
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が重なる期間が短縮され、初期において主に予測の信頼性が試されているように見受けられます。
– 後半では前年の比較データだけが存在し、折れ線グラフの予測手法とは無関係に、緑色のデータが一定のパターンで表示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の横ばいの青いデータから、中盤の急上昇、安定期へと変化しています。
– 異常値が現れる場面は、予測データ間の距離や形状と相関している可能性があります。
6. **人間が感じる直感とビジネス・社会への影響**
– グラフは政治的個人の心理的ストレスを反映したもので、高いストレスレベルが初期に続いた後、データは前年と同期して落ち着いています。
– ビジネスでは、この種の分析はリーダーシップの安定性や組織の健康状態の指標として使用できる可能性があります。
– 社会的には、政治家やリーダーのストレスがどのように広い影響を及ぼすかを理解し、支援策や介入の設計に役立てることができます。
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:
以下に、与えられたグラフの分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフの初期段階において、WEIスコアが概ね安定しており、大きな変動は見られません。予測されたスコアは、様々な回帰モデルによって描かれています。
– 特に、ランダムフォレスト回帰の予測（紫線）が、より高いスコアで急激に上昇するトレンドを見せた後、再び安定した値に戻っていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の初期部分では、いくつかの異常値が黒の円で示されています。これらは、基準値と大きく異なる実績または予測値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（実測されたWEIスコア）を示しており、密度が高い部分は一定の安定状態を示唆しています。
– 緑の点は前年の比較AIのデータであり、過去からの変化を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測のデータ間で大きなギャップは見られず、特定の時点に異常値が現れている。一部の予測モデルはデータの範囲を超えてスコアを高く予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は、安定している時期と異常が現れる時期に分かれ、特にランダムフォレスト回帰による予測で浮き彫りになるサイクル的な上昇が特徴的です。
6. **直感的洞察と影響**:
– 普通人がこのグラフを見ると、最初の期間に大きな変動がないことから、WEIは安定しているように感じますが、予測モデルが示すスコアの急上昇は、未来の不確実性や政策変更の可能性を示唆しているかもしれません。
– これらの変動や異常が政策やガバナンスに影響を与える可能性があり、特に自治や自由度が議題となる場面での分析に役立つでしょう。
このグラフを見ることで、政治や社会動向の安定性や潜在的な受容性を可視化し、今後の予測や政策立案に有益な視点を提供することができます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフには明確なトレンドは見られません。多数のデータポイントは初期の数か月内に集中しており、その後はデータがスパースになってます。そのため、大きな動きや変化の傾向を読み取るのは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い縁で囲まれた青い点は「異常値」を示し、このような値は他のデータポイントから大きく外れた位置にあるかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 各色（青、緑、紫）は異なるデータの種類または分析方法を示しています。青は実績、緑は前年、紫などが予測値の異なる回帰モデルを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値（青）と予測（紫系統）の間での誤差または違いを検討することができ、これらの予測モデルが過去のデータに対してどの程度一致しているかが考慮されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは初期には集中しているが、予測はその後に分散しているように感じられます。これは、初期のデータをモデルがどのように解釈しその後の予測を行ったかを視覚化しています。
6. **直感的な解釈と影響**
– 人間がこのグラフから直感的に視認できるのは、不均一なデータ分布と、複数の予測モデル間での比較です。ビジネスや社会的な影響としては、モデルの精度向上や比較が可能であり、より良い意思決定や予測精度改善のためのフィードバックが得られます。このグラフは特に機械学習モデルの性能比較や、データの異常検出に役立つでしょう。
このグラフは、特定の期間における社会的公平性や公正さの評価を時間的に視覚化し、それに基づく予測の評価に用いられていると考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– **実績（実績AI）**: グラフの左側に青い点が集まっており、高いスコア（0.8以上）で横ばいです。
– **予測データ**: 各手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がほぼ横ばいで高スコアを示唆。ただし、ランダムフォレスト回帰が最も高い（1.0に近い）予測を置いている一方、線形回帰は比較的低めです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには外れ値として黒丸で表示されているデータポイントがあるが、これらはあまり多くないため傾向を大きく変化させる要素ではないと考えられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– カラーや形状で各予測手法が表現されており、視覚的に違いを認識しやすくしています。特にランダムフォレスト回帰が比較的高い信頼性を持つ予測を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データが近しいスコアに集中しており、過去の実績に基づく予測の精度が高い可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年度のデータが非常に近接しており、持続的なパフォーマンスの高さを示している可能性があります。
6. **直感的に感じることと社会・ビジネスへの影響**:
– データが高いスコアで安定していることから、社会や組織が持続可能性と自治性を維持していることを示唆しています。これは政策の成功や持続可能な経営状態を示す指標となり、長期的な社会的・経済的安定へとつながる可能性があります。
このグラフは、政策や社会的行動が予測される持続可能性の結果に対してどのような影響を及ぼしているかを示す分析のための重要なツールとなるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期データ（2025年7月から2025年10月頃まで）は、全体として0.6から0.8の間に密集し、横ばいの傾向が見られます。
– その後、2026年7月には0.8以上にデータポイントが集まり、全体的にスコアが上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータに複数の異常値が見られ、スコアが0.6を切る場合があります。これらは予測や実績における例外的な事象を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示し、緑のプロットは前年のデータを示しています。
– 紫色やピンク色の線は予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）からの予測です。
– 黒い丸で囲まれたデータは異常値を示しており、実績データからの例外と考えられます。
4. **時系列データの関係性**
– 実績データと前年データは比較的安定した関係性を保っており、長期的には改善傾向が見られます。
– 予測データは実績の範囲を大きく外れることはなく、予測モデルの信頼性が見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データの間で強い相関関係が示唆されています。これは前年の成功が次年度に繋がっている可能性を示唆します。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**
– データは教育機会や社会基盤が年々改善していることを示唆しています。これは政策の成功を示すものであり、地域社会の発展に寄与する可能性があります。
– 外れ値の存在は特定の時期における不確定な要因や課題を示しており、これに対する対策が求められます。
– 社会や教育の機会が拡大することで経済成長を促進し、地域全体の持続可能な発展に貢献する可能性があります。
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:
以下のグラフについて分析を行います。
1. **トレンド**
– 左側に実績（青色の点）が集中しており、右側に前年のデータ（緑色の点）が多く見られます。全体を通して明確な上昇や下降のトレンドは見られず、主に横ばいの傾向が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点の周辺に異常値（黒い丸）があり、実績データにおいていくつかの外れ値があります。また、右側の緑の密度が異常に高い部分があり、これは予測のばらつきを示していると考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青）：過去の実際のデータ。
– 予測（赤×）：将来の予測データ。
– 異常値（黒○）：実績の中で特異なデータ点。
– 前年（緑）：前年の実績データと思われる分布。
– 予測の精度（灰色帯）：予測の範囲と不確実性を示唆。
– 予測の各モデル（ピンク、紫など）：これらは異なる予測アルゴリズムの出力であり、将来の傾向を推測するために使用されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年の間で大きな差異は見られず、一定のスコア範囲に留まっている印象です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測データの間に明確な相関は見られず、予測の精度が表すように大きなばらつきが存在しています。
– 前年のデータは右端に固まっており、評価の異なる視点が示されているようです。
6. **直感的印象とビジネス・社会への影響**
– 見た目では、実績が安定しているが、新たなデータに基づく予測では大きな不確実性が存在する状況が示されています。ビジネスや社会政策の計画において、現在の評価基準に対する信頼性が揺らぐ可能性が示唆されます。多様性や自由の一貫性を確保するための新たなアプローチが求められるかもしれません。
このようなグラフ分析から、データに基づいた改善策や新しい戦略を検討する必要があると考えられます。
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:
この総合WEIスコアの時系列ヒートマップを分析すると、以下の点が浮かび上がります。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変遷から、スコアが期間を追うごとに低い値から高い値に移行しています（紫から黄色へ）。
– 時間帯によって異なる傾向がみられ、特に朝と夜の時間帯での変化が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月4日にスコアが一時的に非常に低下している箇所があります（暗い紫色）。急激な変動が確認できます。
– 同様に、7月9日から急にスコアが上昇しています（明るい黄色への転換）。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変遷が、特定のイベントや状況の変化を反映している可能性があります。
– 濃い紫色は低いスコアを、黄色は高いスコアを示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日中の特定の時間帯（16時〜19時）で一貫したスコアの改善があり、この時間帯が政策や状況の変化に敏感であることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの上昇は、時間の進行とともに一定の相関を持っていますが、特定の日や時間帯による例外があり、その要因を検討する必要があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このヒートマップからは、特定の時間帯に政府や政策決定者が注意を払うべきであることが示唆されます。
– 急激なスコアの変動時には、社会的または政治的な事件が原因である可能性があり、それが社会に与える影響を注意深く監視すべきです。
全体として、ヒートマップはスコアの時系列的変動とその背後にある可能性のある要因を視覚的に表しています。政治的または社会的な決定に役立つ重要なインサイトを提供しています。
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**:
– 全体の色の傾向として、時間とともに青から緑、そして黄色に変化しています。これは、平均スコアが徐々に上昇している可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つのは、2025-07-05の深い紫色の部分で、これは急激な低下を示しています。この期間に何か特別な出来事があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化は平均スコアの変化を示しており、青が低値、黄色が高値を表しています。また、横軸は日付を示し、縦軸は時間帯を表しています。このため、時間帯ごとの変動も確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日付及び時間のデータは個別のスコア変動を示していますが、総じて一貫した上昇トレンドがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くの時間帯で類似の色が続いているため、特定の時間帯には安定したスコアが維持されていることが分かります。
6. **直感及び社会・ビジネスへの影響**:
– 人間がこのグラフを見た場合、最近の安定した増加傾向に希望を感じるかもしれません。ただし、紫色の急激な変動に警戒する必要があります。
– 政治的に重要な日や出来事があれば、それがスコアの大幅な変動をもたらしている可能性があり、社会的な影響を及ぼすかもしれません。これは、政策決定や世論の変動に影響を及ぼす可能性があります。
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:
このヒートマップは、時間帯ごとの社会WEI平均スコアを示しています。以下が示唆される視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 最初の数日はスコアが低く、時間が経つにつれて徐々にスコアが高くなっていく傾向があります。特に7月6日以降に急激な変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日に特に高いスコアが見られ、他の日と比べて異常なほどの変動があります。この日には、何か特別な出来事があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡でスコアの高さを示しています。濃い紫は低スコア、黄色は高スコアを示しています。時間帯による色の変化は、特定の時間でのスコアの変動を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に午後の時間帯（15時以降）において、急激にスコアが変化している日があり、その影響を確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間が進むに連れて全体的にスコアが上昇していることから、何らかの上昇する要因が影響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**:
– 特定の期間にスコアが大きく変動することは、社会的なイベントや政策変更が影響してる可能性があります。このような変化は、ビジネスの戦略変更や社会的な対応が必要になることを示唆します。
– 政治的なシナリオにおいて、スコアの上昇は安定や信頼の増加を示しているかもしれません。
グラフを理解することで、政治的なイベントや社会の変化に対応しやすくなります。
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から以下のインサイトを得ることができます。
1. **トレンド**:
– 相関が高い箇所は赤で表示され、低い箇所は青で示されています。全体的な傾向として、ほとんどの項目は正の相関を示しており、特に「総合WEI」と他の項目との相関が高いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値は見受けられませんが、「個人WEI（自由度と自治）」と「健康状態」の間に相関が低い部分（0.35）が存在しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色が濃い赤に近いほど相関が高く、濃い青に近いほど相関が低いことを示しています。相関が高いほど、その要因同士が密接に関連していることを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの直接的な表示はありませんが、全体のスコアが一貫して高い項目同士では、時間と共に類似した変動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**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は「健康状態」と低い相関（0.49）に対して、「総合WEI」や「個人WEI平均」とは非常に高い相関を示しています（0.9以上）。これは、心理的ストレスが様々な側面に影響を与えるが、健康状態とは直接的には結びつきにくい可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 全体的に、全ての項目がある程度の正の相関を持つことから、WEIの各要素は全体的な幸福度や社会的指標に関連している可能性があります。例えば、「社会WEI（公平性・公正さ）」は他の項目と高い相関を持っているため、公平性・公正さが社会全体の安定や幸福感に寄与していると考えられます。
– ビジネス面では、心理的ストレス管理が他の要素、特に「健康状態」に影響を与えることができれば、労働生産性が向上する可能性が示唆されます。
このヒートマップは、多様なWEI要素間の複雑な相関を直感的に理解するための有益な手段となり得ます。
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:
この箱ひげ図は、政治カテゴリのいくつかのWEIスコアの分布を360日間にわたって比較したものです。以下に各要点についての分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 全体的に、各カテゴリのスコアが一定の範囲に収まっており、特に明確な上昇または下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI平均」や「社会WEI（公平性・公正さ）」など、いくつかのカテゴリにおいて外れ値が観察されます。これらは特定の時期に異常な状況が発生したことを示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 色の違いが各カテゴリを区別しており、箱の大きさや位置がスコアの中央傾向と分布の広がりを示しています。
– 中央の線は中央値を示し、箱の上下端は四分位範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるWEIタイプ間で特定の相関が示されているわけではありませんが、個人や社会に関連するスコアが共に高い傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、スコアは0.6から0.9の範囲に集中しています。特に、社会的テーマに関連するスコアがやや高い傾向があります。
6. **直感的な洞察および影響**:
– このグラフから直感的に感じられることは、個人と社会の要因が共に高い評価を得ていることです。これは、これらの要因が政治的状況や政策において重要な役割を果たしている可能性を示唆しています。社会やビジネスへの影響として、政策立案者はこれらの結果をもとに、より公平性や持続可能性、多様性を重視する政策を推進する方向にシフトすることが考えられるでしょう。外れ値は特定の課題や改良が必要な領域を示している可能性があり、分析の深掘りが求められます。
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:
以下に、グラフの視覚的な特徴とそのインサイトについて述べます。
1. **トレンド**:
– このグラフは主成分分析（PCA）の散布図であり、特定の時間的トレンド（上昇、下降など）は示されていません。データは360日分をサンプルとして抽出されていると思いますが、このグラフ自体からは時間軸に沿ったトレンドを読み取ることはできません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 点が広がっている範囲から、明らかに外れたデータ点は特に見当たりません。しかし、正の領域（第一主成分が0.1以上）の緻密な集中が見られるため、何か特定の要因がこれらの点に集中的な影響を与えている可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 第一主成分（寄与率0.79）はデータの大部分の変動を説明しているため、この方向の変動が全体のデータに大きな影響を与えていると考えます。
– 第二主成分（寄与率0.06）の寄与は比較的小さいですが、データの異なる側面を表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**:
– 時系列データが直接的に示されているわけではありませんが、主成分の分布から、いくつかのデータセットが固まって現れている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分がデータの大部分を説明しているため、垂直な広がりに比べて水平方向の広がりが大きいです。このことは、データセットの多くがこの第一主成分に強く関連していることを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることや影響**:
– 第一主成分は政治カテゴリに関するデータの主要な変動要因を捉えているため、政治的発展や変革に関連する主要なテーマがこの成分に影響しているのかもしれません。
– ビジネスや社会において、この分析は例えば政策変更のインパクトを理解するために、主要な影響因子を特定することに用いられるでしょう。
– 特に、データの多くが正の領域に集中していることから、ポジティブな政策やイベントがその期間中に多かった可能性を示唆しています。
この分析を通じて取得された洞察は、政策決定や社会経済的決断における戦略立案の手助けとして活用できるでしょう。
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。