📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果:
#### 1. **時系列推移および全体トレンド**
– **総合WEI**は全体として上昇トレンドを示している。7月初旬のスコアが0.6台からスタートし、徐々に0.8台後半へと上昇している。ただし、短期間での変動が多く、異常値も存在。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**も同様に上昇傾向であるが、特に社会WEIが顕著である。
– 各詳細項目において、特に**持続可能性と自治性**や**社会基盤・教育機会**は高いスコアを保っている。
#### 2. **異常値の検出**
– 多くの異常値が7月初旬に集中している。これは恐らくデータ収集の不安定性が原因で、経済的または社会的イベントが影響している可能性がある。
– 特に、2025年7月6日前後の値が急激に上昇しており、これは一過性のイベントによる影響と考えられる。
#### 3. **STL分解による季節性・トレンド・残差**
– **トレンド**: 総合的な上昇基調が見られるが、短期間での急激な増減もあるため、ノイズの影響が強いように見える。
– **季節性**: 明確な季節性パターンは見えにくく、期間中のイベントによる影響が示唆される。
– **残差**: 不定期な変動や異常値として表れており、背後に突発的な社会/政治イベントがある可能性。
#### 4. **項目間の相関**
– **相関ヒートマップ**からは、多くの項目間に強い正の相関があり、特に社会的側面に関する項目（社会基盤、共生・多様性など）の相関が強い。
– 個人の健康状態と社会的持続可能性の間には、予想外の弱い相関も見られ、これは個々の生活環境や経済状態が影響している可能性を示唆。
#### 5. **データ分布**
– 各WEIスコアの**箱ひげ図**では、ほとんど均等なスコア分布が見られるが、一部に外れ値が存在し、これが異常値としてのデータ解析に影響している。
– 特に個人の心理的ストレスや自由度と自治のスコアに顕著な外れ値があり、これが個々人の異なる状況を反映していると考えられる。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
– **第一主成分（PC1）**が78%の寄与率を示し、これは全体のデータ変動の大部分が、主に社会的要因もしくは集合的な経験を反映していることを示す。
– **第二主成分（PC2）**の寄与率が非常に低いため、データの複数次元の他の詳細な変動は比較的小さく、主に第一主成分により捉えられている。
### 結論:
このデータセットからは、全体的に社会的および個人的な幸福感において、一定の上昇傾向が観察される。しかし、データ内の異常値や残差から、突発的なイベントや不確実性の影響も同時に考慮する必要がある。社会的要因が個人に大きく影響を及ぼしていることが示唆され、政策や大規模なイベントによる影響が背景にあると推測される。したがって、データ分析により、これら施策の影響をより細分化して理解することが重要となる。
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:
グラフの分析から得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、主に初期の期間に集中しており、その後のデータは示されていないようです。予測データと比較すると、期間の後半でデータが更新されていない可能性があります。
– 予測データ（色付きの線：緑、紫、ピンク）は、全体的に上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の青い点の周囲には異常値（黒い丸）が示されています。これは、他のデータポイントと比較して異常なスコアを持つ可能性があります。
– 急激な変動はあまり見られませんが、予測値が急に1に達する箇所（2026年初頭）が特徴的です。
3. **プロットの意味**
– 線が示す各色は異なる回帰モデル（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、異なる予測手法による予想を視覚的に表現しています。
4. **時系列データの関係性**
– 全体的に、異なる予測モデルは同様のトレンドを示していますが、精度や詳細にわたる変動の表現に差があるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの範囲と予測範囲との間にはギャップがあるように見えます。これは、初期の実績データが限られた期間にしか存在せず、後半を予測で補っていることを示します。
6. **直感的および社会的な洞察**
– 予測が上昇傾向を示しているため、対象となる政治的指標が将来的に改善すると予想されます。しかし、実績データの不足から予測の信頼性を疑問視する声もあるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、政策立案者や投資家がこの予測に基づいて計画を立てることが考えられます。ただし、外れ値や期間的なデータ不足を考慮した慎重な分析が必要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期の実績データ（青色のプロット）は1.0に近づいており、安定した高いスコアを維持しています。
– 予測データ（異なる色の線）は評価日ごとに異なる傾向を示しています。特に、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰などの予測モデルが使用されていることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値は黒い輪で表示されており、データセット内での例外的な値を示しています。
– 予測データでは、一部のモデル（例えば、紫の色）は急激な上昇を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青色）は安定的ですが、予測（赤い「×」通常は高い傾向を示し、特定の期間に大きな変動を持つことがあります。
– 色の違いと、その予測方法の多様性は将来の動向を広範に分析するための有用な手段です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データが過去のデータに基づいており、予測と比較して特定の傾向を示しています。
– 各予測モデルの結果を比較することで、最も適切な予測手法の特定ができる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測データの間に相対的な一貫性・非一貫性が見られることがあり、それがどのモデルにも影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績が非常に高いため、予測の幅が広い点が注目されるでしょう。これは、予測の不確実性が影響を及ぼしていることを示唆します。
– ビジネスや社会への影響として、政治的なスコアの評価は、将来の政策設定や社会的イメージに影響を与える可能性があります。
– これらの数値が安定して高いということは、信頼性のさらなる向上を図る方面で有意義な情報となるでしょう。
この分析を通じて、データの変動を理解し、対策を考慮するための基盤を提供します。
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:
### グラフ分析:
1. **トレンド**:
– **横ばいからの急上昇**: 初期にはWEIスコアが一定しているように見えますが、グラフの後半部分で急激にWEIスコアが上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **外れ値の存在**: 初期部分にいくつかの外れ値（黒い円）が見られます。これらは平均値から逸脱しています。
– **急激な変動**: 特に後半の急上昇は顕著で、何らかのイベントまたは状況の変化によるものである可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青）**: 初期段階の実際の観測値を示しており、一定の範囲内で変動しています。
– **予測（赤と他の線）**: 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モデルが表示されていますが、各モデルが実績よりかなり高い値を予測し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**:
– 各予測モデルの間に大きなばらつきはないようですが、どのモデルも一貫して上昇トレンドを示しています。特に、ランダムフォレスト回帰は他よりも高い値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– **前年度との比較（緑）**: 昨年のデータと比較すると、今年は大幅に上昇しているため、大きな変化が社会的または政治的背景にあると考えられます。
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に関する洞察**:
– **直感的な解釈**: 初期の安定した期間は安定した状態の持続を示唆しますが、急上昇の部分は大きな社会的または政策的変化を示しています。
– **ビジネスと社会への影響**: このようなWEIスコアの上昇は、政策の変化や社会の適応がうまく進んでいることを示しており、ビジネス環境の改善や投資機会の増加を意味するかもしれません。
このグラフから、政策や社会環境の変化が強く影響していることが示唆されます。今後も引き続き注意深く観察することが重要です。
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:
1. **トレンド**
– 初期段階ではデータが集中していますが、その後急な変動は見られず、安定しているようです。後半部分にデータが集中している点もはっきりとしています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階でいくつかの異常値が観察され、これがWEIスコアの評価に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**
– 青い点は実績を示し、実際のデータがどのように動いたかを表しています。
– 赤い×印は予測データを示し、予測された数値の範囲が示されています。
– 緑色の点は前年比較データを表しており、比較分析が可能です。
– 予測モデルは異なる色で表示されており、モデル間での予測精度の違いなどを視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 実績と予測の関係を見ると、予測の範囲内に実績が収まっていることから、予測が比較的正確に行われていることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測範囲（灰色の範囲）は比較的狭く、ほとんどのデータがその範囲内にあります。
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に関する洞察**
– WEIスコアが比較的安定していることから、対象とする個人の経済的余裕が大きく変動することなく持続していると判断できます。ビジネスコンテキストでは、将来の予測が比較的信頼できるという感覚を与え、計画策定において安心感をもたらすかもしれません。社会的には、安定した経済状況が予想されるため、政策決定にもポジティブな影響を及ぼす可能性があります。
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:
グラフを分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフの左側（2025年）において、実績データ（青）が0.7から0.8の間で密集しており、安定していることが示されています。
– グラフの右側（2026年）でのデータ（緑の前年度データ）は、同様に0.7から0.8の間で集中しており、大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒丸で示された異常値がいくつか見られ、この範囲から外れたデータポイントが存在することが示されていますが、大きな急変はありません。
3. **プロットの意味**:
– 青色は実績データを示し、2025年に安定したスコアであることが分かります。
– 緑色は前年のデータを示しておりほぼ同じ水準を保っています。
– 異常値は全体のデータと対照的であり、異常であることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績（青色）と前年（緑色）のデータはほぼ同じ範囲にあり、良好な健康状態を示していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データの分布は似ており、両者間に強い相関があると考えられます。
– 異常値がそれほど広がっておらず、全体的な分布は一定の範囲に限定されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– これらの結果から、個人の健康状態は一定の安定性が保たれていることが伺えます。政治カテゴリとして考えた場合、この安定した健康状態は政策の効果を反映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、この安定した健康状態が労働力の質の向上や医療コストの抑制に寄与する可能性があります。
全体的に、個人のWEIスコアは安定しており、予測と実績は比較的一致していることが示されています。
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:
このグラフは、個人の心理的ストレス（WEIスコア）の360日間の推移を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 初期（2025年中）は顕著な変動はなく、点が密集して横ばいに見えます。
– 後半（2026年初め以降）は、スコアが上昇していることが伺えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには明確な外れ値（異常値）がいくつか見られ、予測と実績の間にギャップがあります。
– 特に後半では、大きな変動があることがわかります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 実績データは青色のプロットで示され、予測データは異なる色の線で示されます（線形回帰など）。
– 灰色の部分は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 緑色のプロットは前年度の比較データです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測のデータは一致していない部分が多く見られ、特に後半は予測が次第に外れつつあるように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期はデータが少なく密集しているため、相関を読み取りにくいですが、時間の経過とともにデータが広がり、変動が大きくなっています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 前半の安定したスコアに対し、後半の急激な上昇は、個人の心理的ストレスが増加していることを示しています。これには、時期特有の要因や社会的な出来事が影響している可能性が考えられます。
– ストレスの増加は、労働生産性や社会的な不安につながる可能性があり、適切な対策が必要です。
この分析は、ストレス管理やメンタルヘルスに対する対策の必要性を示唆していると言えるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには、期間中の「個人WEIスコア」の変遷が示されています。初期のデータ（2025年7月から2025年11月）は密集しており、スコアはおおむね0.8付近で安定しています。後期（2026年3月から2026年7月）はスコアが分散していますが、スコアがやや高めにシフトしているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値が初期の頃に集中しており、その後は見られません。これはシステムかデータの安定性が向上した可能性を示唆しています。
3. **各要素の意味**
– 「実績（実績AI）」は、過去の実績データを示し、青色のプロットで表示されています。
– 「予測（予測AI）」は、将来の予測データを示し、予測手法によって異なる色（紫、ピンクなど）で表示されています。
– 「前年（比較AI）」は、前年のデータとして緑色で示され、スコアが年度を通してどのように変動したかを比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績の密集度と予測の範囲内のデータは、おおむね一致しているようです。予測データの範囲は比較的広いですが、過去データと重なる部分が多いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年のデータは高い相関があり、安定した環境下でのデータ収集を示唆します。一方で、予測データは範囲が広く、不確実性が増しているかもしれません。
6. **直感的感覚と社会への影響**
– 初期の不安定さが改善され、後期にかけてデータが安定化したという印象を与えます。個人の自由度や自治に対する評価が安定しつつあると見なせ、政治的・社会的な安定を指している可能性があります。ビジネス観点では、データの安定性が向上していることで、より長期的な戦略が立てやすくなるかもしれません。
このように、グラフから得られる全体の状況を俯瞰し、変動要因を考慮しながら戦略を考えることが重要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは過去（2025年7月1日から2025年9月1日）から未来（2026年5月から2026年7月）に向けてのデータを示しています。
– 過去のデータ（青色のプロット）は0.6から1.0の範囲内でおおむね安定しています。
– 未来の予測（緑色のプロット）は0.3から0.8の範囲で示され、全体として過去のデータよりも低い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 過去のデータにおいては、一部の外れ値（黒色の円で囲まれたプロット）が見られますが、大きな変動はありません。
– 予測データの中に特に目立つ外れ値は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 過去の実績は青色、予測は緑色で示されています。
– 外れ値は黒色の円で囲まれています。
– 予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）はグレーの帯で示されています。
– モデル別予測（線形、決定木、ランダムフォレスト）は、それぞれ異なる色の線で補足的に表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去データと予測データで視覚的なギャップがあり、将来的なスコアの低下が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ間に強い相関は見られませんが、全体的な傾向として予測スコアの減少が確認できます。
6. **直感的に感じることと影響**:
– 社会的公平性・公正さに関するスコアが将来的に低下する可能性があるため、政策変更や新たな施策が必要となるかもしれません。
– もしこの傾向が続くと、社会における不満や不公正感が増加するリスクがあります。
– ビジネスにおいては、公平性に関する企業の取り組みが社会評価に大きく影響を及ぼす可能性が高まるでしょう。
この洞察に基づき、社会的な対策や政策の見直しが必要となる場合があります。このグラフのトレンドに従い、予防的な措置を講じることが求められます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **期間の特徴**: グラフは360日間のデータを示しており、2つの主要な時期に分かれています。
– **初期トレンド**: 2025年7月からしばらくの間は、青い点（実績）が密集しており、スコアが0.8から1.0の範囲にあります。
– **後期トレンド**: 2026年5月以降は、緑色の点（前年）が見られ、スコアが0.7から0.9の範囲に変動しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値**: 初期のデータ群に異常値として示されるプロット（黒い丸）が存在し、これは他のデータ点と際立っており、注目に値します。
– **急激な変動**: 特に初期には急激なスコアの変化は見られず、前年のデータも比較的安定しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **プロットの意味**:
– **実績（青い点）**: 実際の測定値として、過去のパフォーマンスを示します。
– **予測（赤い×）**: 予測されたデータですが、この範囲には視覚的に確認できません。
– **前年（緑）**: 過去の年度のデータとの比較を可能にします。
– **密度の高い領域**: 初期の実績データは非常に密集しており、高いスコア範囲で安定していることを示唆します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 初期の実績データと、後期の前年データとの間で直接重なりがなく、時系列の分断が見られます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期データが高スコアに集中し、安定している一方、前年データは若干の変動を示し、スコアがやや低い。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **社会的洞察**: 初期データの高い安定性は、初期段階における政策または社会環境が非常に良好であることを示唆します。これは良好な自治方針または持続可能性の実践を示しています。
– **ビジネスや社会への影響**: 初期の高いスコアは、ポジティブな社会的影響を示唆する一方、後期のスコアの変動と一部の低下は、持続可能性や政策上の課題を浮き彫りにしている可能性があります。このデータは政策の見直しや新たな戦略の策定に影響を与えるかもしれません。
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**
– グラフは二つの主要な時系列データが示されており、左側が過去データ、右側が将来の予測データです。
– 過去データはかなり高い値（0.8から1.0の範囲）に位置しており、横ばいのトレンドを示しています。
– 予測データの部分では、一部で変動があるものの、データの密度が高く、ある程度安定した分布をしています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 過去データにおいて外れ値として強調されているポイントがありますが、全体的には横ばいです。
– 予測データの範囲では、ばらつきはあるものの大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青）**: 過去の実際のデータを示しており、一貫して高いスコアを維持しています。
– **予測（赤・その他）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など、複数の予測モデルの結果を示しています。それぞれのモデルに特徴があり、将来のスコアがどのように変動するかが予測されています。
– **異常値（黒円）**: 過去データの中で異常として検知されたものを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測が示されていますが、モデルによる予測結果は相関性を持たず、独立したアプローチになっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 過去データは高いスコアで固まっており、予測モデルによる予測スコアはばらつきがありますが、広範囲にわたるものではなく、全体的な集中度が高いことが観察されます。
6. **人間が感じる直感と社会的影響**
– 過去データが高いスコアで安定していることから、社会基盤や教育機会において強固な基礎があると評価できます。
– 予測データがあまり大きな変動を示していないため、今後もしばらくは安定した状況が続くと考えられます。
– 社会的な観点からは、安定したインフラや教育機会が維持されることは、政策や行政施策の継続的な評価につながり、長期的には地域や国家の発展に寄与します。
以上から、安定した社会基盤が続くことが予測されますが、外れ値をどう改善し平準化させていくかが次の課題となるかもしれません。
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:
以下の点を考慮した分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフは二つの別々の期間にデータが密集しています。
– 最初の期間（2025年7月から10月）は、実績（青）と予測（X印）データがあり多くの値が範囲内に集中しています。
– 二つ目の期間（2026年6月以降）では別の色（緑）で前年度のデータとしてプロットされていますが、その間に間隔があり連続性がありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの実績データ（青い円）は異常値として特定されています。これらは正常範囲を超えています。
– 決定木やランダムフォレストによる予測がそれぞれ異なった線で示されていますが、予測の精度や分散は明示されていません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い実績データとそれに対応する異常値のプロットは、実際の状況と理論モデルとの差を示しています。
– ピンクと紫色の線（決定木とランダムフォレストの回帰）により、数種類のモデルでの将来予測が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルによる将来の範囲と実績データには、乖離が見られ、より詳細なモデル改善の余地があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は特定の期間で狭い範囲に集中している反面、予測値は若干のばらつきがあります。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**
– データの分布や予測のばらつきから、社会的な多様性や自由の確保が不安定であるとの印象を受けます。
– ビジネスや政策決定において、データに基づく精確な予測が重要であり、モデルのさらなる改善が必要とされる可能性があります。
このグラフは、様々な予測モデルの結果を考慮することで、将来の動向をより正確に評価しポリシーメイキングをサポートする示唆を与えてくれるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて、全体的に色が紫から黄緑に移行しています。これはスコアが向上していることを示していますが、明確な周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日時（7月5日）のスコアが著しく低く（紫色）、その前後で急激な変動が見られます。これが外れ値として注目されるべき部分です。
3. **各要素の意味**:
– 色は総合WEIスコアの高さを示しており、紫が低く、黄色が高いスコアを示しています。
– ヒートマップの横棒は各時間帯（7時、8時など）のスコア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**:
– 異なる時間帯で類似した色のパターンが見られることから、いくつかの時間帯におけるスコアの変化が連動している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（例えば19時台）でスコアが一貫して低い傾向があるように見受けられます。この時間帯で何らかの要因が影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、人間は特定の時間帯でのスコア向上の難しさを直感的に感じるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、一部の時間帯でのスコア改善に努力が必要であることや、急激な変動に対する対策が求められることが考えられます。このような時間帯における施策の見直しが必要かもしれません。
この分析を基に、特定の時間帯での改善策を講じることが、総合的なスコア向上に貢献するでしょう。
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**:
– 日付の進行に伴い、色の変化を観察すると、一般に濃い色（低いスコア）から明るい色（高いスコア）への移行が見られます。これは時系列に従ってスコアが上昇する傾向がありそうです。
– 各時間帯での変化も同様に観察できますが、具体的なパターンは時間帯によって異なる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日に非常に暗い色のセグメントがあり、これは他の日付と比べて顕著に低いスコアを示しているようです。この日は特定の出来事が影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高低を示しており、明るい色ほど高いスコアを示しています。
– 横方向の変化は時間の経過によるスコアの推移、縦方向の変化は異なる時間帯でのスコアの比較を可能にします。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとにスコアが設定されているため、各時間帯でのトレンドを個別に観察することができ、それらの関係性（例えば、ある時間帯での変動が他の時間帯に影響しているか）を分析することが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の分布が比較的均一でないため、異なる時間帯間でスコアの不均衡が存在する可能性があります。特に一部の時間帯では高いスコアが続く傾向があるようです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 一般に、スコアの向上が見られることから、公的な意見や政策の支持が向上している可能性が考えられます。
– 7月5日の大きな変動は、何らかの政治的イベントや発表によるものかもしれず、特別な注目が必要です。
– ビジネスや社会的には、このようなスコアの変動が政治的安定性や政策への信頼感に影響を与える可能性があります。
これらの要素を総合して、より詳細な背景分析と原因探索がさらなる具体的なアクションを導くでしょう。
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:
Sure, let’s analyze the heatmap:
1. **トレンド**:
– 全体的に色は青から黄色への変化が見られます。これは低い値から高い値への上昇トレンドを示唆しています。
– 時間帯ごとの変化も、特に8時と16時で明確な上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日からの急激な変化が色の変化から現れており、この日を境に色が暗い紫から明るい黄緑に突然変わっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は社会WEIスコアの大きさを示しており、黄色に近づくほどスコアが高くなっています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 各時間帯のデータを見ると、一貫して同じ方向へと変動しているように見え、特定の時間帯が他の時間帯に比べて著しく異なるパターンを持っているわけではないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 過去数日にわたり、全体的なスコアが上昇していることから、政治環境や社会状況が改善された可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このようなデータは、社会の安定性向上や政策変更の影響を反映している可能性があります。
– 急激なスコアの改善が見られるため、何らかのポジティブな要因が作用したことが考えられます。ビジネスにおいては、これに対する素早い対応や戦略の見直しが成否を分けるかもしれません。
このヒートマップからは、特定の出来事または政策が社会にポジティブな影響を与えたことを推測できます。
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、いくつかの重要な洞察を得ることができます。
1. **トレンドと相関関係**:
– 全体的に高い相関（赤色）が多く見られるため、各WEI項目間の関係性が強いことがわかります。特に「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI（公平性・公正さ）」などは0.94以上の高い相関を持っています。
– 「個人WEI（健康状態）」は他の項目と比較して相関が低めで、「個人WEI（自由度と自治）」や「社会WEI（持続可能性と自治性）」と関連が薄いとされています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値や急激な変動はヒートマップ上ではわかりませんが、低い相関の組み合わせがいくつか見られるため、それが重要なポイントです。
3. **プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色の濃淡は相関の強さを示しています。赤色が濃いほど高い相関を、青色が濃いほど低い相関を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 各項目が360日間のデータに基づき相関を計算していると考えられますが、具体的な時系列の詳細まではこのヒートマップからは読み取れません。複数の時間枠でトレンドを比較するには、個別の時系列分析が必要です。
5. **分布の特徴**:
– 多くの項目が相互に強い関連性を持っていますが、一部の項目（例えば「個人WEI（健康状態）」）は他よりも関連性が低く、異なる要因が影響している可能性があります。
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**:
– 高い相関が見られる項目同士は政策決定や社会施策において、互いに影響を与える可能性が高いです。このため、効果的な施策を講じる際にはこれらの相関を考慮することが重要です。
– 健康関連の指標が他の指標と相関が低いことは、健康政策が独自のアプローチを必要とすることを示唆しています。
このヒートマップは、社会や政策の設計において、統合的かつ調和のとれたアプローチの必要性を示しています。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 箱ひげ図における期間全体でのトレンドは明確ではないが、全体的に高いスコアのタイプが多い。
– 特定のカテゴリにおいてスコアが安定しているもの（例：総合WEI）があり、他のカテゴリでは変動が大きいことが観察される。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定のカテゴリ（個人WEI（心理的ストレス）や社会WEI（生態系整備）など）には外れ値が見られる。この外れ値はその分野での特異な状況や出来事を示唆している可能性がある。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱はデータの中央値および四分位範囲を示し、上下の「ひげ」はそれぞれのデータセット内の変動範囲を示す。
– 色の違いは異なるカテゴリを視覚的に区別するために使用されているが、色自体が特別な意味を持つかは不明。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIタイプは異なる要素を表しており、それぞれが独立しているが、個人と社会のWEIが組み合わさることで国全体の状況を示している可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 中央値が高く、四分位範囲が狭いカテゴリ（例：総合WEI）は、その指標が安定して高いことを示唆。
– 逆に、四分位範囲が広いカテゴリーや外れ値が多いカテゴリーは、社会的または個人的な変動要因が大きいことを示唆。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 高い安定性を持つカテゴリは既存のシステムや状況が成功していることを示唆し、継続的な支援が推奨される。
– 外れ値が多いカテゴリはリスクや課題を抱えている可能性があり、特別な対策や政策が必要。
– 社会的な不平等や心理的ストレスが経済および持続可能性に直接的な影響を与える可能性があるため、これらの分野に注目して対策を検討することが重要。
この分析をもとに、政策立案者や研究者はデータに基づいた意思決定を行うことができ、特定分野での課題解決が期待される。
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、政治カテゴリのデータにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します：
1. **トレンド**:
– 第1主成分と第2主成分が示されています。第1主成分は、データの分散を78%説明しており、第2主成分は6%です。
– 横軸（第1主成分）に沿ってデータが広がっており、一定のパターンは観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第2主成分で、いくつかの外れ値があります。特に、右上部に集まる点が目立ちます。
– 左下に少し外れている点も見受けられます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）の意味**:
– 各点は個別の観測データを表していると推測され、色やサイズの差異はないため、均一な重み付けです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 単一の時系列ではなく、複数の観測に基づいており、各観測の間に明確な時間的順序が示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に明確な相関は見られませんが、右上と左下にデータが分布しており、分布のバラつきを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間的直感では、多様なデータがあり特異な事象が存在すると捉えられます。
– 政治的には、特定の期間またはイベントが極端な変動をもたらした可能性があります。
– 分析により、重要な要因や影響力のある事象が特定されることで、政策形成や判断に役立つ可能性があります。
このようなグラフは、データの内部構造を可視化し、分析者が新たな知見を得るのに役立つでしょう。
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。