📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析レポート: WEIスコアの推移と構成要素
#### 1. 時系列推移
– **総合WEIスコア**は、最初の数日（2025-07-01から2025-07-05にかけて）で安定性を欠き、0.59から0.74の間で変動しています。その後、2025-07-06以降急激に上昇し、0.85以上を記録する高スコアの期間が続いています。これは政策による外的要因や社会イベントが影響している可能性が考えられます。
– **個人WEI平均**は、全体的に盛り返しのあるトレンドを示し、7月初旬の低迷期から、月末には振り返す動きを見せています。
– **社会WEI平均**では、時折高スコア（0.90以上）が見られるものの、全体としてはやや安定した上昇を示しています。
#### 2. 異常値
– 総合WEIスコアの著しい乱高下が7月初旬に見られました。特に2025-07-06の0.85など、急上昇したスコアは特定の政局変化や社会的イベントの影響を反映している可能性があります。
– 個人及び社会のWEIスコアに関しても、高バラエティなスコアは、個人の幸福感や社会の安定性に関する個別要因が大きく影響していることを示唆します。
#### 3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– 季節的、周期的変動の影響は微少で、残差の存在が示唆されました。これは、WEIスコアが外的要因や突発的な社会イベントに敏感であることを意味します。
– 長期トレンドとして、個人と社会の両方で上昇の気配が見られ、継続的な改善策が反映されている可能性があります。
#### 4. 項目間の相関
– **経済的余裕**と**健康状態**には強い相関が確認されました。この関連性は、経済的安定が健康と心理的安定に寄与している可能性を示します。
– **社会的公平性**と他の社会的スコア（持続可能性、インフラ等）は中程度以上の正の相関を示しており、社会政策が公平性を基礎として構築された強固なネットワークに影響を与えていることを意味します。
#### 5. データ分布
– データのばらつきが比較的大きい指標（例えば、心理的ストレス）は、個人差の大きさを示すもので、外的ショックに影響されやすい項目と考えられます。
– 箱ひげ図によると、外れ値や分散の出現頻度は高く、個人と社会WEI間で相対的な整合性を探ることが重要です。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1**が0.78と高い寄与率を持ち、全体的なスコアに広範な指標が整合していることを示唆しています。
– **PC2**の寄与率は0.06と低いものの、特定の周辺要因や短期的な社会イベントの見極めには活用可能です。
### 結論と提言
本分析から、WEIスコアが日々の外的要因により大きく変動可能であり、特に経済的・社会的イベントが個人と社会のウェルビーイングに即時的に影響を及ぼしている可能性が示されています。政策の整合性を高めることや、特定の変動因子へのレスポンスを強化することで、安定性を向上させる可能性があります。 جاري است که برای بهبود برنامههای بلند مدت و کوتاه مدت تمرکز بیشتری بر روی شاخصهای کلیدی مانند
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:
このグラフを詳細に分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 初期の頃、実績（青いプロット）は0.6〜0.8の間で変動していることがわかります。
– 年度の後半に向けて（2026年7月付近）、グリーンのプロット（前年度データ）が高いスコアを示し、持続的に0.8〜1.0の間で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階においては異常値（黒い円）が確認されますが、後半には見られません。異常値はデータ収集や処理の中で発生した一時的なエラーである可能性があります。
3. **各プロットの意味**:
– 実際のデータ（青いプロット）は、初期のばらつきが強いが、安定した範囲内に収まっています。
– 線形回帰や決定木回帰（薄紫と紫の線）は、今後の予測における異なるモデルの結果を示しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）が最も高いスコアを予測しています。
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、実際のパフォーマンスが予測どおりであるかを評価できます。
– 前年度データと比較して、今年度のデータが改善していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータはほぼ横ばいですが、予測モデルの進行は全体として上昇傾向を描いているようです。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**:
– グラフ全体から、年初には不安定な要素が見られるが、後半にかけて改善が見られ、予測も楽観的であることが印象付けられます。
– ビジネスや社会においては、予測モデルに基づく政策や戦略が非常に重要であることが強調されます。特に、ランダムフォレスト回帰によって示される高い期待スコアは、将来的な政策決定において活用される可能性が高いです。
このデータの見通しを活用して、政治的な戦略や政策を最適化することが期待されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 前半は2025年7月から短期間で急激に上昇しているが、その後横ばいに移行。
– 後半の2026年7月にかけて、徐々に上昇しているように見える。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は特に見当たらないが、2025年の指数の変動が急であったことから、特定のイベントや要因が影響した可能性がある。
– 異常値としてマークされたデータがいくつかあり、それに注目することで新たな洞察を得られるかもしれない。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い円が実績値を示し、均一に分布している。
– 紫の線は予測（ランダムフォレスト回帰）で、時系列に沿った予測を示している。
– グレーで示された範囲がxAI/3σによる予測の不確かさで、予測の信頼性を可視化している。
– 緑の円は前年との比較データで、昨年の同時期よりもやや高いスコアを示している。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 実績値と予測値を比較すると、非常に近しいトレンドを持つ。同様に、前年のスコアと現在のスコアが似通っているため、時間を通じた一貫性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測が類似した分布を持っていることから、予測モデルは実績を正確に反映できている可能性が高い。
– 異常値は特定の時期に集中している可能性があり、その時期の環境要因を再評価することでさらなる理解が得られる。
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**
– 初期の急激なスコア上昇は注目すべきイベントや出来事があった可能性を示唆。これがビジネスや政治的な決定にどう影響したか、詳細な評価が必要。
– 安定した上昇トレンドは将来的な成長可能性を示し、長期的な戦略計画にプラスの影響を与える可能性がある。
– 異常値の存在は、政策や戦略変更の検討を促すかもしれない。
このグラフからは、データの変動が小さく、予測の精度が高いことがうかがえますが、外部要因がどのように影響しているかをさらに掘り下げることが求められます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期（2025年7月～11月）のデータポイントは比較的密集しており、スコアは安定しているように見えます。
– 2026年にかけてのデータポイントは分散しており、スコアが全体的に広がっていますが、細かいトレンドを描写するのは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年9月あたりに1つの大きく離れた異常値が観察されます。これは特別なイベントやエラーを示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点（実績AI）と緑色の点（前年の比較AI）が示されていますが、これらの間に明確なトレンドの類似性は見受けられません。
– 赤い「✗」は予測AIの結果を示し、初期のデータに基づいた予測が行われたことが示されています。
– 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレストなどの予測モデルも示されていますが、目立ったトレンドやパターンは視覚的には明瞭ではありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の実績データと前年の比較データは、視覚的に明確な相関を示していません。これは、毎年の変動が著しいことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的な分布は一貫性を欠いており、末尾のスコアのばらつきは、予測の困難さを示しています。
6. **直感的な理解とビジネス／社会への影響**
– 初期の安定したパターンの後に混乱が見られることは、政策や社会的状況の大きな変化を示唆している可能性があります。
– ビジネスや政策立案者にとって、この期間における不安定性はリスク管理や計画の見直しを促す要因となり得ます。特に、予測の難しさから学習された教訓に基づいて、改善された予測モデルの開発が必要です。
このグラフからは、短期間での急激な変動や異常値がどのような影響を持つのかを慎重に分析し、今後の予測と対策に活かす姿勢が重要であることが感じられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは360日間のデータを表示しています。左側の青いプロット（実績）は一定の範囲内に集中しており、大きな上下変動は見られません。右側の緑のプロット（前年）が非常に密集しており、安定した状態であることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒で囲まれた青い印は外れ値を示しています。これらは規則的に存在しており、特定の時期に予期しない変動があったことを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点が「実績」を示し、赤色の「×」マークが「予測」を示しています。
– 紫色の線（ランダムフォレスト回帰）などは、異なる予測手法を表していますが、特定の予測手法が大きく異なる予測を示していることはなさそうです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– いくつかの予測手法が使われており、異なるカーブ（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がありますが、全体的には大きな差異は見受けられず、ある程度の整合性があることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはほとんどの期間にわたって一定の範囲内に存在しており、安定した経済的余裕があることが予想されます。前年のデータも安定しており、前年との相関が高いことが予想されます。
6. **直感的洞察および影響**
– ビジネスや社会において、全体的に安定した経済状況が続くことは、長期的な計画を立てる上で安心材料となります。しかし、外れ値の存在は注意が必要であり、特定の時期に予期しない経済的変動が発生する可能性に備えることが重要です。予測と実績の間に大きな差異がない点から、予測は比較的信頼できることが示唆されます。
全体として、グラフは経済的余裕が一定の範囲に保たれ、安定していることを示唆していますが、外れ値が示唆する不確定要素に対しての備えも重要です。
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:
グラフには個人の健康状態スコア（WEI）が360日間にわたって表示されています。以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフには明確なトレンドが見られませんが、期間の終わりにかけてスコアが低下していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間において、異常値として強調されているデータポイントがあります（黒い円）。
– 予測データにおいて急激な変動が示されています。この変動は予測の方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）ごとに異なります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績、赤いバツは予測を示しています。
– 他の色付きの直線やマーカー（緑、紫など）は異なる回帰モデルによる予測を示しており、それぞれの方法が異なる結果を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）による結果は似ている部分もありますが、明らかに異なる挙動も観察されます。
– 実績データと比較して予測データがどのように振る舞っているのかが分かりやすく表示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実データと予測データの間にどの程度の一致があるかを視覚的に確認でき、予測モデルの性能評価として利用できそうです。
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**:
– 個人の健康状態が不安定であると感じられる可能性があり、特に予測が現実と異なる場合、モデルの再評価や追加のデータ収集が必要かもしれません。
– 政治界での健康状態は、リーダーシップや政策実施に影響を与える可能性があるため、正確なモニタリングと予測が重要です。
このグラフは健康状態のモニタリングにおいて複数の予測モデルの比較と、その結果が示す現実とのギャップを理解するためのツールを提供しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータポイント（青色）は比較的横ばいですが、まばらに広がっています。
– 中盤から後半にかけては、緑色の予測データがメインで示されており、大きな変動は見られず、一定の範囲に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い〇印で示された異常値が数カ所確認できますが、全体の傾向に大きな影響は与えていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点が実績を示し、実際の心理的ストレスのフルクチュエーションを表していることがわかります。
– 緑色の点は前年のデータと比較されていますが、今のデータと大差ないため、大きな環境変化はなかったと推測されます。
– ランダムフォレスト回帰、線形回帰、決定木回帰を示す予測データ（紫とピンク）は、初期の実績データに基づく短期間の予測を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 予測手法により若干の差異がありますが、全体的な傾向は類似しており、各アルゴリズムが一貫していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は初期の実績と後期の予測で異なりますが、明確な相関関係は視覚的に確認できません。
– 一定の範囲内にデータが収まることで、予測の信頼性が示唆されます。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 政治カテゴリにおける心理的ストレスの測定では、大きな波乱はないと見受けられ、安定した環境が続いていると考えられます。
– この安定性は、政策の一貫性や社会情勢の安定に寄与している可能性があります。
– ビジネスや個人の意思決定において、予測データが信頼性を示すことで、リスクマネジメントの指針と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
1. **トレンド**
– 初期から約半年間（2025年7月頃から）、実績データ（青色）はほぼ一定で、安定して0.8に近い値を示しています。
– その後、未来に向けての予測データ（複数の予測モデルに基づく）はかなり異なる方向性を示していますが、全体としてWEIスコアの上昇が期待されることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータに異常値（黒の円）が存在していますが、それ以外は目立つ外れ値はありません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実績を示し、これにより現在までの安定した状態が確認できます。
– 緑のデータは前年の比較を示しており、データのトレンドや通年の比較として役立ちます。
– 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）ごとに異なるラインが引かれており、それぞれ異なる予測のニュアンスが反映されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データ、前年実績、予測データが時間とともに配置されており、過去の傾向と予測を併せて考慮することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの初期分布は比較的集中しており、安定していますが、予測では多様な結果が示されています。
6. **直感的な感じ取られることとその影響**
– 初期の安定したスコアから何らかの政治的安定が考えられます。しかし、予測に対する幅のある見解から将来的な政治的変動の可能性を示唆しているかもしれません。
– ビジネスや社会では、このような予測の不確実性を考えて柔軟な戦略が必要となるかもしれませんし、特に自由度や自治に関連する施策でのリスク管理が重要です。
このグラフは、個人の自由度と自治に関する指標であるWEIスコアの過去の安定性と、予測される動向の幅広さを示し、政治的変動に備えた準備の必要性を示唆します。
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:
このグラフは、360日間にわたるWEI（公平性・公正さ）のスコア推移を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– グラフの初期（左側）では、過去のデータ（青いプロット）が高めのスコアで安定しています。その後、急激に低下し、そのまま低い水準で横ばいまたは緩やかに回復する傾向が見られます。
– 予測（紫色の線）は、今後のスコア動向を異なる回帰手法で示していますが、一定の変動を含んでいることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 過去の高いスコアの中に、明らかな下落が観察されます。特に、異常値として示されている黒い縁取りが付いたプロットは、急激な変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは過去の実績を示しています。
– グレーの範囲が示すのは、AIが予測した範囲内の値で、実績から大きく外れていないことを確認できます。
– 緑色のプロットは前年の比較データを示し、現在との差異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**:
– 現在の実績と予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）が異なるパターンを示しており、特に線形回帰が急激な変動に対応しきれていない様子が伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 緑のプロットによると、前年のスコアと比べると現状は改善または悪化しているようです。急激な変動が影響していることが考えられます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 初期の高スコアからの下落は、社会的または政治的な問題が発生し、WEIスコアに悪影響を及ぼした可能性があると思われます。
– ビジネスや政府は、予測モデルを活用して政策変更や社会の公平性向上に努める必要性を感じるでしょう。
– 予測の不確定性が示されているため、今後の対応策を柔軟に考えることが重要です。
このグラフは、現状の問題点を洗い出し、さらなる改善を推進するための基礎データとして重要と言えます。
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**
– 最初の部分（2025年7月〜2025年9月頃）は、WEIスコアが0.8以上の範囲で密集しており、やや高い水準での横ばいが見られます。
– 予測（紫色の線）が未来の部分で示されており、安定したトレンドが予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として明示されたデータが存在しますが、多くは高いスコア付近での小さな変動に留まっていることから、突発的な変動はあまり見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 個々のプロットは特定の日付におけるWEIスコアを示しています。
– 色の違い（青や紫）は実績データと予測データの区別を視覚的に示しています。
– 灰色ゾーンは予測の不確かさを示しており、大きな変動は予測されていないことがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 2025年後半以降のデータはありませんが、先行するデータに基づいた予測が描かれています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの分布は0.8以上で密集し、時系列全体を通じて大きな変動は見られません。
– スコアのばらつきは非常に小さく、予測と実際のデータの一致性は高いと考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このデータから、社会の持続可能性と自治性は高い水準で安定していると直感的に感じられます。
– 政治および社会政策においては、現在の戦略がうまく機能している可能性が示唆されるため、現行政策の維持または改善が効果的かもしれません。
– ビジネスセクターにおいては、安定した社会環境の中での持続的な運営が期待され、長期的な投資計画にもプラスの影響を与える可能性があります。
この分析をもとに、戦略的な意思決定が行われることが期待されます。
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:
分析に際して以下の点を考慮しました。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは全体的に上昇しています。特に冒頭の期間は急激な上昇が見られ、その後は比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの外れ値（異常値）が初期データに見られます。ただし、大部分のデータは予測範囲内に収まっているようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のドットは実績値を示しており、紫色のライン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）による予測を示しています。
– 緑色のプロットは前年のデータであり、比較の参考になります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値は予測範囲内で推移しており、予測モデルの精度は概ね高いようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の上昇に対して予測モデルが追随していることから、社会基盤や教育機会の向上に関する政策が機能している様子が見受けられます。
6. **人間が直感的に感じること・ビジネスや社会への影響**:
– 初期にかけての急激な改善は、政府の政策や施策の有効性を示している可能性があります。この改善は社会的にも前向きに捉えられるでしょう。
– 今後の予測としては安定した基盤が築かれたことにより、ビジネスや教育環境への投資が促進され、さらなる社会的な発展が期待されます。
このグラフからは、政策が効率よく実施されている可能性を感じ取ることができ、これからの方向性や計画策定の根拠に有用です。
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:
1. **トレンド**:
– 2025年後半から2026年初頭にかけて実績データが集中していますが、その後大きくギャップがあります。その間、新たなデータの投入がごく少量です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月1日付近に異常値が確認されます。他のデータポイントとは明らかに異なる点がありますので、これが何らかの一時的なイベントや不具合によるものかを検討する必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青色で示され、予測データは赤い×マークで示されています。
– 決定木回帰やランダムフォレスト回帰の予測はそれぞれ紫とピンク色の線で表され、これらの多くは2026年側に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測の分布には時間的なギャップがあり、これは一般的な予測モデルの検証フェーズとして使われている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの密度が高い部分と予測モデルの範囲は重なっていますが、将来への展開については不透明です。
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**:
– データのギャップや少ないデータ量は政策決定の不確実性を感じさせます。
– 社会的にWEIスコアが低下する可能性が暗示されているため、決定者による慎重な評価が必要です。
– 離散的なデータポイント配置は、モニタリングやフィードバックシステムの改善が求められる兆候かもしれません。
全体として、データの周期性や継続的トレンドが見られないため、さらなるデータ収集や分析が重要です。特に急な変動や外れ値が政策の影響や外部要因によるものかを判別するための詳細な分析が必要です。
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:
以下は提供されたヒートマップについての分析です：
1. **トレンド**:
– 数日ごとに色の変化が見られますが、全体としては大きな周期性よりも色の移り変わりが強調されています。
– 時間帯が異なる横列においても、色の変化が似ている部分があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯で非常に低いスコア（濃い紫）が見られるところがあり、これは異常や重要なイベントの発生を示す可能性があります。
– 日付ごとの変化もあるので、一部の時間帯は他と比べて異なります。
3. **各プロットや要素**:
– 色のトーンがスコアを示し、色が明るいほど高スコアを表し、暗いほど低スコアを示しています。
– 時間帯ごとにスコアの変化が視覚的に捉えやすいです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯のデータは全体的な傾向を反映していますが、特に重要な時間帯は日付の進行に伴い存在しています。
– 時間帯ごとに異なる動向が強く出ているのがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの変化は特定の時間帯に時折一致していますが、全体的な強い日付間の相関は見つけにくいです。
– 分布は広範で、スコアは日によって異なる特徴を持っているようです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々が直感的に感じることとして、特定の日付や時間帯に関するイベントや出来事がスコアに影響を与えた可能性があります。
– 政治的なイベントや施策が日付や時間帯に関係してスコアの上昇または下降に寄与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、特定の時間が高スコアを示すことで、活動の強化や問題の解決に役立つ可能性があります。
この分析が、今後の洞察に役立つことを願っています。
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:
以下に、グラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– このヒートマップからは、時間帯ごとのWEI平均スコアの推移が見て取れます。色の濃淡から、一定の周期性や変動があることがわかります。特に、日付の経過によって明るい色に変化している部分は、スコアが上昇していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月6日の8時台には紫色の部分があり、これは他と比べてスコアが低い、つまり外れ値や急激な変動があったことを示しています。このような急激な変動は、特定のできごとやイベントと関連している可能性が高いです。
3. **各プロットや要素**
– 色のグラデーションは、スコアの高低を示しています。黄色に近いほどスコアが高く、紺色や紫に近づくほどスコアが低いことが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとに異なる色が並んでいることから、一定の時間帯でスコアが高くなる傾向が見られます。時間帯による傾向の違いが、人々の行動や活動と関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフ全体を通して、特定の時間帯（特に昼間や夕方）に向けてスコアが高くなる傾向が見られます。このような傾向は、特定の政策や活動の影響を受け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**
– 多くの時間帯でスコアが上昇していることは、政策や行動がポジティブに受け取られていることを示唆します。ただし、一定の時間帯での極端な低スコアは、何らかの問題が存在する可能性を暗示しています。このような洞察をもとに、政策の見直しや改善点を探ることが求められます。
このヒートマップは、政治的な意思決定において、特定の時間帯や条件がどのように評価されるかを分析するのに有効です。これにより、より効果的な政策立案や実行が可能となるでしょう。
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:
このヒートマップに関する分析は以下の通りです：
1. **トレンド**:
– 上部と中部には、時間が進むにつれて色が濃い青や緑から黄色に変わっていくパターンが見られます。これは、スコアが上昇しているトレンドを示唆しています。
– 日を追うごとに鮮やかな色へと変化することで、時間とともにWEIスコアが改善している様子が描写されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-06の午前19時のプロットにおいて、急激な変動が観察されます。この時間帯は他と比べて急にスコアが上昇したように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– カラースケールは、スコアの高低を示しています。青色が低スコア、黄色が高スコアを表しています。
– 各時間帯のスコアの違いを色で視覚的に識別可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日付において、時間帯ごとにスコアの変動があるものの、トータルとしての傾向は一定しています。時間ごとの変動は比較的小さく、全体のトレンドを変えるものではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の分布から見て、全体として右半分に向かうにつれてスコアが向上していることがわかります。時間帯別のスコア変動に周期性は見られません。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 人間の直感として、このグラフは全体的にポジティブな変化を示していると感じるでしょう。スコアの改善傾向は、この時間帯で行われた特定の政策やアクションが社会的に好意的に受け止められた可能性を示唆します。
– ビジネスや社会への影響として、WEIスコアの改善は、社会的な信用が高まっていることを示唆し、関連する政策や市民の対応が良好であることを表している可能性があります。このトレンドは、政策の継続や他の改善策の実施を検討する際の参考情報となるでしょう。
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:
このヒートマップは、複数のWEI（World Economic Indicatorの仮定）項目間の相関を示しています。以下がこのグラフから得られる洞察です。
1. トレンド：
– 長期間の相関を示しており、特定の項目間で高い相関があることが分かります（例：社会WEI全体と社会WEI各項目）。
2. 外れ値や急激な変動：
– 特定の相関係数が低い部分（例：個人WEI（自由度と自治）と個人WEI（健康状態））は注目に値します。多数が0.5以上である中、0.36は異常な低さです。
3. 各プロットや要素の意味：
– 濃い赤色は高い正の相関（0.9近辺）、濃い青色は低い相関または負の相関を示しています。
4. 複数の時系列データの関係性：
– 個人WEIと社会WEI内の項目同士は比較的高い相関を示していますが、個人WEI（自由度と自治）は他の指標と低い相関を示しています。
5. 相関関係や分布の特徴：
– 社会WEIの各項目は相互に強く連携している傾向があります。特に「公正さ・公平さ」と「共生・多様性・自由の保障」は非常に高い相関を示しています（0.92）。
– 全体的に0.7以上の高い相関を持つ項目が多いです。
6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響：
– 社会全体として、特定のWEI指標が改善すれば、他の指標にも波及効果がある可能性があります。
– 政策立案者は、一つの指標を向上させることで関連する項目全体にポジティブな影響を与えられることを意味します。
– 特に相関が高い領域での改善は、リソースを集中するポイントとして考えられます。例えば、「公正さ・公平さ」や「共生・多様性・自由の保障」の強化は社会全体のWEIを向上させる可能性があります。
このヒートマップは、データ間の相互関係を視覚的に理解するために非常に有用であり、政策の方向性における意思決定を容易にする資源となり得ます。
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:
以下のポイントに基づき、グラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– 各WEIタイプのスコアは全体として比較的横ばいで、一部のタイプでのみ小さな変動が見られます。上昇や下降の顕著なトレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 箱ひげ図において外れ値（小さな丸のマークがそれに該当）が複数見られ、特に「個人WEI（経済的安定）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」で顕著です。このことは、これらの要素におけるスコアのばらつきが他と比べて大きい可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 箱の部分が多くのデータを集中している範囲を示しており、長さが局所的なデータのばらつきを示します。中央値のラインが各要素の典型的なスコアを表しています。
– カラーは視覚的な区別のために用いられており、特定のテーマやカテゴリに関連づけられている可能性がありますが、具体的な意味はグラフのみからは読み取れません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIタイプ間では直接的な相関関係は示されておらず、独立したカテゴリとして扱われています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各WEIの箱ひげ図は、個別に異なる中央値やばらつきを示し、タイプごとに異なる評価傾向があることを意味しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと**
– 組織や政府が特定の領域でのパフォーマンスを測定する際、どの領域において特に改善が必要なのか、またはどこが安定しているのかを簡単に把握できるツールとして有用です。
– 社会への影響としては、特定の分野における不均一性が政策形成やターゲット施策によって緩和される可能性があります。
このグラフから得られる洞察は、政策決定や組織の戦略的フォーカスを決定する際に活用されるでしょう。特に外れ値の多い領域はさらなる分析が必要であることを示唆しています。
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）を用いて政治カテゴリーのWEI構成要素を360日間にわたり分析した結果を示しています。以下に、グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体にわたって、特定の明確なトレンドは観察されません。しかし、プロットは右上方に比較的集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 主に右上部に集中しているプロットに対して、左下にプロットされている点は外れ値とみなすことができます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各点は個々のデータポイントを示しており、第1主成分と第2主成分に沿った分布を示しています。
– 第1主成分の寄与率が0.78と高く、データ全体の重要な変動を捉え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**:
– データがどのように時系列的に配置されているのかは、この2次元グラフからは直接判断できませんが、第1主成分に沿った広がりが多くの情報を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– プロットは、第2主成分に比べて第1主成分に沿ってより広く散らばっており、第1主成分軸に沿った情報が多いことを示しています。
– 両主成分の間に特に強い相関は見られません。
6. **直感的な感覚と社会への影響**:
– 人間は、右上方向のプロットの集中から、分析の結果として特定の政策や政治的なイベントが影響を与えた可能性を考えるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、このような分布は政治的な要因やインパクトがある種の集団に対して特定の影響を及ぼしていることを示唆するかもしれません。
このようなPCAのグラフは、複雑なデータセットから重要な変動要素を特定し、視覚的に理解するのに役立ちます。
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。