📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 時系列推移
総合WEIスコアの時系列推移を見ると、7月初旬にはスコアが0.65から0.75の範囲で上下し、7月6日周辺から明確な上昇トレンドが始まり、7月11日には0.87に達しています。その後も高いレベルを維持し、一部の日では0.90を超えています。特定の日付（7月6日）以降、スコアの上昇が加速していることが見て取れます。
### 異常値
異常として認識された日付のほとんどは、WEIの下落が他のデータと比べて顕著であり、この時期には不安定な動きが見られました。これは、特定の社会的または政治的出来事に起因している可能性があります。特に、7月6日の夕方から夜にかけてスコアが急増しており、これは重大な政策変更や社会の安定化を反映しているかもしれません。
### 季節性・トレンド・残差
STL分解の結果、季節性の影響が小さいことが示され、トレンド成分が重要な役割を果たしていることが分かります。これは、分析期間中に何らかの持続的変化が社会的状況に影響を与えたことを示唆します。残差が小さく、特に大きな外れ値が影響を与えているわけではないことから、観測された上下動はシステム内の真の変動であると考えられます。
### 項目間の相関
相関ヒートマップの確認から、社会の持続可能性と公平性、ならびに個人の経済状態と心理的ストレスとの間の高い相関が示されています。これは、経済的な安定が個人の精神状態に影響を与えうることを示唆しています。また、個人の自由度と社会の持続可能性がリンクしていることは、社会的な参加や個人の権利の実現に関連している可能性があります。
### データ分布
各WEIスコアの箱ひげ図からは、多くの項目で中央値が高い水準（0.7以上）にあり、個人の健康状態と経済的余裕の項目でデータのばらつきが比較的少ないことが分かります。一方で、心理的ストレスの項目で変動が大きく、これがWEI全体の変動に寄与していると考えられます。
### 主要な構成要素（PCA）
PCA分析では、最初の主成分（PC1）が全体の変動の78%を説明しており、これがデータセットの変動要因を支配していることを示唆しています。PC1の高い説明率は、全体的な社会および個人の幸福度に最も影響を与える要素が少数であることを示します。これは、政策決定者が少数の重要な要因に集中することで、全体的なWEIの改善を図ることができることを示唆しています。
### 結論
短期間のデータではあるものの、WEIスコアは個人の経済状態や心理的ストレスによって大きな影響を受けており、それが社会全体の持続可能性にもリンクしています。7月6日以降の急激なスコアの向上は、具体的な社会変動の結果であり、今後も定期的な観測を通じてトレンドと異常の理解を深めることが重要です。
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:
### 分析:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色）は、短期間で0.6から0.8にわずかに上昇していますが、その後は大きな変動は見られません。
– 予測データ（紫とピンク）はその後の上昇を示唆し、高いスコアへと移行しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測AI（赤い×）に異常値は見られません。
– 実績内で異常としてマークされているデータ（黒い円）は、他のデータと比較して外れているようには見えないため、特定の基準に基づく異常である可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データ（青）は主に0.7から0.8の間で密集しています。
– 前年のデータ（緑）は、大きく右上に集中し、全体のスコアの上昇を伴っていることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前年のデータと今年の実績データの間には、スコアの上昇のトレンドが続いていることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前年の緑のデータの密集度は、将来的に予測されるスコアの傾向を示しているかもしれません。予測データ（紫/ピンク）もこれを支持しています。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**:
– スコアの上昇傾向は、政治的な安定性や信頼度の向上を示す可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、政策が一貫して良好である場合、投資の拡大や国際的な信頼性の向上が期待されます。
このグラフは、短期間における政治的評価の好転を示しており、それが持続するならば、さらなる成長や安定に寄与する可能性があります。
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:
このグラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– 最初の期間（2025年7月から9月頃）に多くの実績データ（青色）が集中的にプロットされています。この期間のWEIスコアは概ね0.7から0.8の間にあります。
– その後、大きなギャップを挟んで、2026年6月頃に新たなデータ（緑色）がプロットされ、スコアは0.6から0.9の範囲で分布しています。
– 全体のトレンドとしては、一度データが途絶える期間を挟んで、WEIスコアがやや上昇している傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータには明らかな外れ値はありませんが、緑色のプロットに一部スコアが高く異なる点が見られる点が挙げられます。
– 特に新しくプロットされた部分でばらつきが多少見られますが、これは通常の範囲内と考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色は実績データ、緑色は前年の比較データを示しています。
– グラフのレジェンドによると、紫色や水色の線は予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しているが、これらの予測プロットと実際の分布がどう対応しているか詳細には読み取れません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列ごとに区切られた広がりが見られ、前半の期間のデータは非常に集中しており、後半では分布が増えています。この変化が示している要因（例えば環境変化や政策変動）は詳細な背景情報を元に考察の対象とできます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データの分布は一様で安定したスコアを示し、後半ではばらつきがあります。ただし、特定の周期性や明確な相関を示す特徴は見られません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 人間の直感として、初期には比較的一貫性のある実績が見られるが、その後のデータにより多様な変動が現れています。この変化は、政策や社会の変化を反映している可能性があります。
– 分析対象が政治カテゴリであるため、政策変更や社会動向に応じたWEIスコアの影響としても理解できます。
このグラフからは、初期の安定期と、その後の変動期を対象として、それぞれに対応する要因を考えることが重要です。特に新しいデータの増加や変動をもたらした背景を探ることが、ビジネスや社会的な戦略形成に有用とされます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイント（実績AIによるもの）は横ばいで、一部は高いスコア（0.9以上）を示しています。
– その後、予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、様々な方法での予測が示されていますが、全体的な大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として示されるポイントが1つあり、これは特異な事象を示しています。
– 急激な変動は特に見られず、データ全体としては安定しているように見えます。
3. **各プロットや要素**:
– 実績（実績AI）は青色で、過去のデータと予測との比較の基準となっています。
– 予測データは異なる方法で色分けされています（赤、紫、ピンク）。
– 前年度のデータは緑色で示され、過去の年度との比較が可能です。
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は重なっている部分があり、予測の正確性を評価するために使えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に見て、データは比較的一貫しており、急激な外れや大きな変動が少ないです。
– 予測と実績の間に大きな相違がないことから、予測モデルの精度が高いと考えられます。
6. **直感的印象と社会への影響**:
– グラフ全体から、政治に関連するウェルビーイングの指標（WEIスコア）は安定して保たれていると直感的に感じられます。
– 社会における大きな変動や不安定さを示す兆候が見られないため、政策の継続性や堅調な管理の成功といった解釈が可能です。
– ビジネスや政策決定においては、これらの安定なデータを元に計画を進めることが望ましいでしょう。長期的な視点での持続可能な政策の実施が期待できる状況です。
このように、グラフは安定した状態を示しており、政策の持続可能性を支持しているように思われます。
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**
– 初期の数か月（2025年7月〜2025年11月）に実績値（青点）は比較的一定で、WEIスコアは0.7〜0.8の範囲に安定しています。
– 予測値（紫の線）では、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の間で、若干の変動はありますが、基本的には安定して高いスコアを予測しています。
– 後半（2026年2月以降）は、前年のデータ（緑点）が増加傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青点で示される実績値には目立った外れ値はありませんが、若干の変動があります。
– 初期の予測値（赤い×）は実績値より高い位置にあり、過大評価の可能性があります。
3. **各要素の意味**
– 青点：「実績AI」による実績データを示します。
– 灰色の範囲：予測の不確かさを示す範囲で、標準偏差の3σで表示されています。
– 緑点：「前年（比較AI）」によって過去のデータを示しています。
– 紫、青、水色の線は異なる予測手法によるWEIスコアの予想値です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値、予測値、前年のデータがそれぞれの手法で異なる予想を示していますが、全体として高いスコアの維持を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と前年のデータ間において、位置的には重なる部分があり、似た傾向があります。
– 予測手法間のスコアのバラツキは多少ありますが、大きく離れているわけではありません。
6. **直感的洞察と社会への影響**
– WEIスコアが高く安定していることから、経済的余裕が比較的確保されていることを示唆しています。
– 予測データが一貫していることは、現状の経済政策がある程度効果を持続していることを示し、さらなる政策強化への期待を高める可能性があります。
– 政治的には、WEIスコアの高い安定が市民の満足度向上に寄与し、政府または政策立案者への支持を強める要因となるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初の数ヶ月（2025年7月〜11月）では、実績（青のプロット）がほぼ同じレベルに留まっており、横ばいのトレンドを示しています。その後は予測データが続きますが、データが存在する範囲が急に飛びます。
– 継続的なトレンドというよりは、データが飛び地的に収集されているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い丸で示された異常値がランダムにプロットされています。これらは他のプロットから離れており、特定の影響を受けたのかもしれません。
– 左のセクションと右のセクションの間で大きなギャップがあり、急激な変動と捉えられます。
3. **プロットや要素の意味**
– 青の点は実績を表し、予測（様々な予測モデル）が紫やピンクの線で示されています。
– 線形回帰や決定木、ランダムフォレスト回帰の異なる予測モデルが適用されていますが、実績データとの整合性や信頼性は視覚から直接読み取れません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 左側の異なる予測モデルの結果が、大きく逸脱しているため、信頼性の比較が難しい状況です。
– 前年（緑のプロット）との間の関係は、期間が重なる箇所がないため直接比較は困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青と緑の一部の点が水平に並んでおり、データのクラスタリングが見られます。
– 異常値が一定のパターンを持って現れず、ランダムな分布を示しているようです。
6. **直感的な感覚と社会的影響**
– グラフは、健康状態の突然の変化がある可能性を示唆しており、特定の時期に政治的もしくは環境的な要因が影響を与えたと推察されます。
– 組織や政策決定者は、特定期間でのデータの離散的な飛び地を詳しく調査する必要があり、健康政策の再評価や新しい介入手段の検討が求められるかもしれません。
このような散布図は、特にデータ収集や予測モデルの選択において課題を提示しており、さらなる詳細な分析が必要です。
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
1. **トレンド**
– グラフの左側（2025年早期）では、データポイントが0.6〜0.8の範囲に集まっており、非常に安定しています。
– 2025年中頃から後期には、個人の心理的ストレスが上昇しており、特にグラフ上での紫色のランダムフォレスト回帰が1.0に達しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左側には、いくつかの異常値とされるデータ（黒の円）が見られます。
– これらの外れ値は、急激なストレス増加を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点が実績を表し、安定した値を保っています。
– 紫色と水色の線が予測で、特にランダムフォレストが大きく上昇しています。
– 緑色の点は前年の比較を示しており、後半では前年と比較してストレスが明らかに上昇しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測との比較で、AIによる予測が年後半にかけて外れる可能性が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと対照的に、予測データの変動が大きく、ランダムフォレストが特にストレス上昇を予測。
6. **直感的な洞察**
– 人々は2025年後期から2026年前期にかけてストレスを増加させている可能性があります。この増加は政治的なイベントや状況の変化と関連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、心理的なサポートの需要が高まる可能性が考えられます。政策決定者はこのデータをもとに対策を講じることが求められます。
このグラフを通じて、心理的ストレスの管理や予防が重要であることが強調され、特に事前の予測が示すストレス増加に対する対策が求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– **実績（実績AI）**は左側に密集しており、安定したスコアを示しています。この期間中、急な上昇や下降は見られません。
– **予測（AIモデル）**は各予測モデルにより異なる動きを示していますが、比較的安定しているようにも見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **外れ値**は特に目立つものは見られません。安定したスコアが維持されています。
– 一部のモデル（例えば、線形回帰）では、間に急激な変動を示すことがありますが、それが一般的なトレンドとして見られるかどうかは明確ではありません。
3. **各プロットや要素**:
– **青のプロット（実績）**は実際のデータを示し、黒い枠の中に集まっています。
– **予測モデルの線（予測）**は、それぞれのモデルの異なる予測を可視化しています。
– 点の密集度は、どの時期にスコアが安定しているかを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実際のデータと予測データとの間に大きな乖離はないように見受けられ、大まかに一致している印象です。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測は、時期により異なり、変動幅が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間に相関があると思われ、それがモデルの信頼性を示しています。
– 実際のスコアの分布は均等であり、急激に変動する部分は見られません。
6. **直感と影響**:
– 人々はこの安定したスコアの表示から、対象の自由度と自治が一定期間安定していることを理解するでしょう。
– 政治的な安定性を示唆しているとも解釈できますが、予測モデルの多様性から、予測不確実性が示唆されているかもしれません。
– 社会的な影響としては、安定した政策や状況の維持に対する信頼が得られる半面、予測の多様性は、潜在的な変動への警戒感を促す可能性があります。
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:
このグラフを分析すると、以下の特徴が見られます。
1. **トレンド**:
– グラフの左側において、実績（実績AI）はかなり高いスコアで始まり、その後、多少の変動はあるものの全体的には横ばいです。
– 右側の予測（予測AI）は全体としてスコアが低くなる傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績の部分には異常値がいくつか存在しますが、全体的なウェイト平均には大きな影響を及ぼしていない可能性があります。
– 比較AIでは、密度が低い時期もあり、急激な変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– カラフルな線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を示し、それぞれ異なる予測レンジを提案しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示し、モデル間の結果の不確実さ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AIと予測AIの間には大きなギャップがあるように見え、これは将来の公正性の評価が過去に比べて低くなる可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列のデータ間に強い相関は視覚的には認められず、特に予測モデルによって異なるスコアを示しています。
6. **直感的な洞察および社会・ビジネスへの影響**:
– 現在の公平性スコアが高い一方で、将来の予測は一貫して低下を示しているため、これは多くの関与者に警鐘を鳴らすデータセットとなる可能性があります。
– 社会的には公平性に対する懸念が微増する可能性があり、政策決定者はこれを考慮して適切な対策を検討する必要があります。
このグラフは、公正性指標の過去の動向と将来の予測を示しており、その変動や予測の不確かさには注意が必要です。社会的・政治的に重要な示唆を含んでいるので、さらなる詳細な分析が求められるでしょう。
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
1. **トレンド**
– 初期の期間では、WEIスコアが0.8から1.0の間に密集しています。これは比較的安定していることを示唆しますが、時間の経過とともに全体のデータが消失しているように見えます。
– 途中からデータが更新されず、突然2026年に再びスコアが現れます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータに外れ値のような要素は見受けられません。
– 2026年のデータは前年度に比べスコアが高くなっているように見えます。
3. **要素の意味**
– 青色のプロットは「実績AI」を示し、実績データの分布を示しています。
– 緑色のプロットは「前年度（比較AI）」で、過去データとの比較をしています。
– 他の色は異なるAI予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示していますが、実績データの更新が途絶えているため、それらの予測との比較が困難です。
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視覚的な連続性は途切れており、2026年のデータの突然の出現は過去のスコアとの関連性を把握しづらくしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータは集中したクラスターを形成していますが、後半はデータが不足しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の視点から見ると、データの途切れた部分があるため、一貫した持続可能性と自治性の評価が困難になります。
– 2026年に高いスコアが出現したことは、急激な改善または測定方法の変化を示唆しているかもしれません。
– 政治または社会的な状況の変化により、持続可能性と自治性が向上したと考えられますが、この変化の原因を特定するためにはさらなる調査が必要です。
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:
以下は、提示されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 視覚的に見ると、データは期間の初めと終わりで大きく異なります。グラフの初期（2025年中）は、実績のデータ（青色）が主に0.7から0.9の範囲で分布しています。
– 時間が経つにつれ、新たに予測されたデータや異常値も含まれ、全体的に0.6から1.0の範囲に分布していますが、時系列に顕著なトレンドは見えにくい状態です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒色）が初期に集中していますが、それ以外ではデータは比較的一様に分布しています。
– 時系列における特定の急激な増減は見受けられませんが、初期データの異常値は注目に値します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績データを示し、安定した範囲での実績が記録されています。
– 異常値のプロットは、通常の変動範囲を超えているデータポイントを示唆しています。
– 紫色や桃色のラインはそれぞれの回帰モデルに基づく予測値を示しており、異なる方法で将来のトレンドを予測していますが、特に目立ったトレンドは見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測が連続しているように見えますが、具体的な連動や相関は示されていないため、関連を直感的に把握するのは困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的にデータの分布は、初期の偏りから後に均一な分布に移行する傾向が見られます。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**:
– パフォーマンスのばらつきが減少していることから、時間の経過と共に測定可能な指標の安定化が期待されます。
– 社会基盤や教育機会の改善が、一定の水準で安定を見せ始めたとしても、依然として異常値が確認されることから、システムのさらなる監視と調整が必要と考えられます。これは政策変更や新たなプロジェクトの投入を促す可能性があります。
このグラフから直接得られる洞察は、現状の分析と予測の精度を向上させ、異常値の原因を究明することが、より良い政策設計を進めるために重要であるという点です。
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**
– グラフは二つの期間に分かれています。2025年7月から9月までは、青いプロットが毎年の実績値を示し、比較的安定しています。多くのプロットが0.8以上で、全体として高いスコアですが、後半に現れる緑のプロットは少し低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月から9月の期間には、いくつかの異常値が強調されていますが、大部分は予測範囲内に収まっています。急激な変動はあまりみられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績であり、安定した実績を反映しています。
– 緑のプロットは前年のスコアで、指標としての比較に役立ちます。
– 紫、ピンク、淡い紫の線がそれぞれ異なる予測モデルを示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データと実績値および前年データの比較が可能で、実績が主に予測の範囲内であることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値が予測範囲内に収まっていることから、高い相関性があると推測されます。実際の値は非常に高い精度で予測できており、信頼性の高い指標である可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**
– このグラフを見た人は、社会WEIが主に高いスコアを維持しており、予測の精度が高いことから、今後の政策への信頼感があると考えるでしょう。この安定性は、政策決定者に安心感を与え、戦略的な計画を立てやすくします。また、スコアが予測範囲内にあることは、政策の歪みや不測の事態が少ないことを示しており、社会的な安定が続く可能性を示唆しています。
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:
以下は、提示されたヒートマップに関する視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）:**
– 見たところ、大部分の時間帯で高い数値（黄色～緑）を維持していますが、一部の期間で低い数値（紫～青）が現れています。
– 特に、特定の時間帯において顕著なスコアの変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月5日と7月6日にかけて低いスコアが見られる（紫色）。これは時間帯16時に集中しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味:**
– 色の変化がスコアの変動を示し、紫が非常に低いスコア、黄色が高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性:**
– 異なる時間帯や日にち間でのスコアの相違が観察され、時間ごとのトレンドが大きく異なることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 時間帯16時には他の時間帯と大きく異なり、分布が低い傾向を示しています。これは何らかのイベントや政策変化に起因する可能性があります。
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:**
– ヒートマップの色調変化から、一定期間中に不安定な動きがあったことが直感的に理解できます。この動きは政治的事象や社会的事件の影響を示唆しているかもしれません。
– ビジネスや政策立案者は、この不安定な部分を改善するための行動や対策を検討する必要があるかもしれません。
全体として、このヒートマップは特定の時間帯や日にちでの政策や社会の動向の変化を詳細に示しており、迅速な対応が求められる領域の識別に役立つでしょう。
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:
以下がグラフの分析結果です。
1. **トレンド**:
– 横ばいや緩やかな変動が目立ちますが、色の変化からわかるように、一定の周期性がありそうです。日付ごとに明確な上昇や下降は見られませんが、一定の時間帯でスコアが上がる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日の23時において、明るい緑色から急激に色が変わるポイントがあり、これはスコアの急な変動を示唆しています。また、7月4日の16時に見られる紫色の部分はスコアが急激に低下したことを示します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が、それぞれの時間帯での個人WEI平均スコアの大きさを示しており、明るい色は高いスコア、暗い色は低いスコアを意味しています。
– 各プロットは縦軸の時間帯ごとにスコアの変化を示しており、一日の内でどの時間に変動があるかを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯で似た傾向（例えば16時と23時）が見られ、特に週単位での周期的な変動の可能性があります。スコアパターンが繰り返されているように見えるため、特定の曜日での変動を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各時間帯のスコアにある程度の相関が見られ、特定の時間帯でスコアが高くなる傾向があります。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– このグラフから、人々は特定の時間帯に政治的関心が高まることを直感的に理解するでしょう。たとえば、夕方や夜間の時間帯に個人の政治的関与が増加することが示唆され、これはニュースの時間帯や政治的イベントの開催時に関連しているかもしれません。
– 政治的キャンペーンやメディア戦略において、特定の時間帯にメッセージを集中させることで、より多くの人々に影響を与えることができるでしょう。
以上がグラフから得られる主な洞察です。
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:
以下は、提供されたヒートマップの視覚的特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 日時の進行と共に、特定の時間帯（23時以降）のスコアが高いことが見られます。これに対し、朝方や昼間のスコアは全体的に低めです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月5日から6日にかけての19時のデータが目立っており、急激な変動を示しています。この変動は何らかのイベントや政策発表の影響を受けた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの高低を示しており、黄色はスコアが高く、紫はスコアが低いことを示しています。高いスコアが集中している時間帯は政治的な活動が活発であることを示唆している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとにスコアが大きく変動しているように見えるので、異なる時間帯で行われる活動やイベントがスコアに影響を与えているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午後から深夜にかけての時間帯は一貫して高いスコアを示していますので、これらの時間帯に特定の政策やアクションが関与している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 一般市民は、特定の時間帯における政治活動や結果についてより敏感になっ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、政策決定がなされるタイミングに合わせてメディアや企業が計画を立てることが考えられます。また、公共の反応や有効性を測る上で重要な指標になるかもしれません。
このヒートマップは、どの時間帯に政策や政治行動が最も影響を及ぼすかの理解を深めるための有用な視覚ツールとなります。
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:
このヒートマップは、各WEI（Well-being Index）項目間の相関関係を示しています。以下、それぞれの視点から分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップでは、特定の時系列トレンドは示されませんが、相関関係が高い部分は濃い赤で表されています。全般的に強い正の相関が見られるため、多くの項目が一致した動きをしていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– このグラフから特定の外れ値は見つけにくいですが、色の濃淡が重要です。約0.5以下の部分は比較的弱い相関を表しており、注意が必要です。
3. **プロットや要素の意味**:
– 赤い部分は強い正の相関を示し、青い部分は負の相関か弱い相関を示しています。たとえば、「総合WEI」と「個人WEI平均」の相関は0.95と非常に高く、これらが密接に関連していることが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の相関も高く、政策が個人のストレス状態に大きく影響する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各項目の間で強い正の相関が多く見られ、特に「総合WEI」、「社会的要素」、「個人の健康状態」の項目間には非常に高い相関（ほぼすべて0.9以上）が観察されます。
6. **直感的洞察と社会への影響**:
– 多くの項目で高い相関が示されており、政策や社会的動きが個人の幸福に直結していることを示しています。特に健康状態や心理的ストレスが他の項目とも関連しているため、社会全体の健康増進政策が個人の幸福度を高める可能性があります。
– ビジネスでは、社員の心理的健康や社会的公平性を重視することで、全体の業績向上が期待できるかもしれません。
このような相関を理解することで、社会およびビジネスがどの要素を改善すれば個人の幸福度が向上するかの一助となります。
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、異なるWEI（Well-being Index）タイプに関するスコアの分布を示す箱ひげ図です。それでは、詳細な分析を行います。
1. **トレンド**:
– 全般的に、WEIスコアは比較的高い値を保っており、カテゴリによりやや変動します。
– 特定のWEIタイプで劇的な上昇や下降のトレンドは示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のカテゴリで外れ値（箱ひげの外にある点）が見られます。これは、特定の期間に異常な高低のスコアが記録されたことを示唆しています。
– 特に「社会WEI（公平性・公正さ）」では外れ値が多く見られ、ばらつきがあります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各箱は25パーセンタイル（下四分位数）から75パーセンタイル（上四分位数）までの範囲を示し、箱内部の線は中央値を示しています。
– 箱の幅と位置は、各カテゴリのデータのバラツキと中心傾向を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– WEIタイプごとにスコアの分布が異なり、個人と社会の間で異なる様相が見られます。
– 例えば、「個人WEI（経済状態）」や「個人WEI（心理的ストレス）」は他のWEIタイプと比較して低い中央値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定のWEIタイプ間で顕著な正負の相関は視覚的には示されていませんが、一部のWEIタイプではスコアの分布が他よりも狭い、もしくは広い傾向があります。
6. **人間が直感的に感じることと社会的影響**:
– 「総合WEI」や「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」などのカテゴリで比較的高いスコアが維持されていることは、これらの分野に対するポジティブな評価を反映している可能性があります。
– 一方で、「個人WEI（心理的ストレス）」での低い中央値は、精神的健康の面での懸念を示唆し、政策的介入が必要かもしれないと考えられます。
この分析は政策設計者にとって、リソース配分の優先順位を決める際の参考になります。精神的健康や経済的支援が必要な分野への注力が求められるかもしれません。
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、政治カテゴリにおけるWEI（恐らくエコノミックインデックスなどのインデックスの一部）に関する主成分分析（PCA）結果を示しています。以下に視覚的な特徴とインサイトを示します。
1. **トレンド:**
– 第一主成分と第二主成分の両軸について、データポイントが広範囲に分布していることがわかります。特定の方向に強いトレンドは見られませんが、第一主成分の分散が大きくなっています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特に第一主成分が−0.6付近や、第二主成分が−0.2付近に外れ値があるように見えます。これらの点が他のデータポイントに比べて異常であり、特異な事象があった可能性があります。
3. **各プロットの意味:**
– プロットされた各点は、ある政治指標や要素を表している可能性があります。第一主成分が主体的に情報を示していると考えられ、この方向でのバリエーションを多く説明しています（寄与率0.78）。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– グラフ上に時間軸が明示されていないため、時系列データサイクルの特定は難しいです。だが、各データポイントは異なる時間や要素に対応していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 主成分の分析から、2つの要素が独立あるいは低い相関性を持つことが示唆されます。それぞれの成分の分布は比較的均一ですが、上部右のデータクラスタが見られます。
6. **直感的な洞察と影響:**
– PCAの結果から、人々が直感的に理解するのは、政治的指標における多様性や複雑さでしょう。政治政策やイベントの影響が多様な要素に分散していることが示唆され、特定の出来事や政策がこの中の外れ値となり得ることが考えられます。それがビジネスや社会への影響を示唆しており、重要な政策決定において影響力を分析する必要があることを示しています。
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。
