📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下に、提供されたデータを用いた総合的な分析結果を示します。
### 時系列推移
– **総合WEI**: 7月1日から19日にかけて、最初の数日は0.66〜0.69で若干の変動を示した後、一時的に0.85に達し、その後0.78から0.87の間で上下しながら推移しています。
– **個人・社会WEI平均**: 全般にわたって0.65から0.91の範囲内で変動し、個人WEI平均は比較的低めに推移している一方で、社会WEI平均は一部の日に高く推移しています。
### 異常値
– **総合WEIの異常値**: 初期の0.67 (7月1日) から急激な0.85 (7月7日) への増加は、社会的事件や政策変更により、国民の意識が短期間で大幅に変化した可能性があります。
– **個別WEI項目における異常値**: 経済的な変動や政策、健康やストレスへの対応策が影響を及ぼしている可能性が考慮されます。
### 季節性・トレンド・残差
– **季節性**: 短い期間での分析で季節性は顕著ではありませんが、特定の週末やイベント時に、一時的なスコアの上下が見られる可能性があります。
– **トレンド**: 全体として上昇トレンドが見られ、特に7月上旬から中旬にかけて各WEIが上昇しています。これは、社会的な改善や個人がより良い状況に向かっていることを暗示します。
– **残差**: 一部の変動は説明しづらく、一時的な社会イベントやニュースが影響している可能性があります。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**: 個人の心理的ストレスと経済状態間に弱い負の相関が見られる（経済状態が良いほどストレスが低い）。社会的持続可能性と公平性の間には強い正相関がある。これにより、平等でサステイナブルな政策が良い社会アイデンティティに貢献していることが示唆されます。
### データ分布
– **箱ひげ図**: 総合WEIでは中央値が約0.75に近く、いくつかの外れ値が7月初週に見られます。全体的に時間の経過に伴い上方にシフトする傾向が見られます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1とPC2の寄与率**: PC1は78%の寄与率を持ち、WEIの大部分を説明します。これは、特定の一つのファクター（例：政策変動や経済環境の改善）が全体のスコアに大きく影響していることを示唆しています。PC2の寄与が少ないため、他の要因は相対的に小さい影響を与えていると考えられます。
### 総括
提供されたデータでは、全体としてWEIが上昇する傾向が見られます。これは、含まれる様々な要素（個人の経済的安定や健康状態の改善、社会の持続可能性・公平性の向上）によるものと考えられます。異常値として指摘された部分は、短期間の特別な出来事や政策の影響などの一時的な変動によるものである可能性があります。WEIの動向をより詳細に分析するためには、継続的なデータの追跡と長期的なトレンド分析が必要です。
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:
## 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの最初の期間（2025年中期頃）において、WEIスコアはやや安定しており、0.8前後で推移しているようです。
– 2026年序盤以降、データの位置が大きく右に移動し、スコアの値も高まっているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータにおいては、異常値と思われる大きな黒い輪で囲まれた点がいくつか観察されます。これは予想外の値を示している可能性があります。
– 急激な変動は特に見られず、全般的にデータは横ばいから若干の上昇へ移行しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績値を示しており、実際の観測データです。
– 予測としての赤い「×」がありますが、数は少ないです。
– 緑色の点群は前年（比較AI）によるデータで、右側には密度が高まっており、明らかな差異を示しています。
– 薄灰色の領域は予測の不確かさ範囲で、観測値の信頼区間を示唆しているようです。
4. **複数の時系列データ間の関係**
– 実績値と比較AIのデータは時期が異なるため、直接的な比較は難しいですが、比較AIのデータが右側に位置していることから、スコアは改善に向かっている傾向が見て取れます。
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強い一貫性があるかは不明で、実績の方がやや低めのスコアが示されているように見えます。
6. **直感と社会的影響**
– データの変遷から、政治に関する評価指標（WEIスコア）は改善傾向にあり、特に過去の実績より向上しています。
– 政治的状況が安定化または改善方向へ向かっている可能性が伺え、政策に対する市民の信頼や社会的評価が高まっていることを示しているかもしれません。
– ビジネス環境や社会的安定の向上に寄与しうる良い兆候として捉えることができるでしょう。
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:
このグラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 初期の数ヶ月（2025年7月から10月頃）には、実績データ（青い点）が散らばっていますが、ほぼ横ばいの傾向を示しています。
– 2026年5月頃から終盤にかけて、前年のデータ（緑の点）が、やや上の位置に密集しており、以前よりも高いWEIスコアを示しています。これはスコアが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**:
– 早期のデータにおいて、多数の異常値（黒い輪郭）が見られます。これらは通常のパターンから大きく外れている可能性があり、特に注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績の点（青）は過去の観測データ、赤いXは予測データを表していますが、予測範囲からは外れています。
– 黒い輪郭の異常値は、通常のデータから逸脱している点を表します。
– 線形回帰（青の線）、決定木回帰（紫の線）、ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は、それぞれ異なる予測モデルを使用した予測値の傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測結果は、すべて別々のトレンド傾向を示していますが、全体的には近い範囲で収束しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測の枠から大きく外れている点があり、モデル予測と実績の間にはかなりの乖離があることが示唆されています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– WEIスコアが全体として上昇している場合、政治的な評価や影響力が向上していることを示唆している可能性があります。
– 異常値が多い初期段階は、政治的な混乱や変化の過程であった可能性があります。
– 社会やビジネスにおいては、より高い信頼性や評価が期待されるため、この上昇傾向を活かすことで、政策決定や支持の増加に繋がるかもしれません。
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:
以下の視点からグラフを分析します。
1. **トレンド**
– 初期の期間（2025年）には、多くの実績データが0.6から0.8の範囲内にクラスターしています。この期間はほぼ横ばい状態です。
– その後、評価日が進むに連れて、予測データが高まる傾向があることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のクラスター内に数個の外れ値が存在し、それがはっきりと示されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データで、密集しています。
– 緑の点は前年との比較としての予測データであり、新たな傾向として0.8を超える高い数値を示しています。
– 様々な線（紫、青、ピンク）が予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果を表しています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績データと予測データが20XX年のある時点で明確に分かれており、最新のデータは予測に基づいています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データと異常値の間には明らかな相関はないものの、予測では上昇する傾向が見られます。
6. **直感的なインサイトと影響**
– このグラフから、政治的な情勢あるいは社会的な変動が予測期間中に大きく改善すると予測されていることが直感されます。
– ビジネスや政策立案者にとって、この上昇トレンドに基づく戦略的なプランニングや意思決定が求められるでしょう。政治的安定や社会の成熟が進む可能性があります。
このデータは、どのような要因がWEIスコアに影響を与えているかについてのさらなる分析を通じて、より深い洞察を得られる可能性があります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 期間の初め（2025年）に実際のWEIスコアが横ばいで推移しています。
– 複数の予測（紫、青、ピンク線）はそれぞれ異なるタイミングで、様々なトレンドを示していますが、全体的に上昇傾向が見られます。
– 2026年への時点で前年（緑の点）が示されていますが、これも高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにおいて幾つかの異常値が黒い円で示されており、実績値からの逸脱が見られます。
– 予測線の中でも、ランダムフォレスト回帰（ピンク線）が急激に上昇しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データは青い点で示され、安定したパターンを形成しています。
– 予測データは異なる回帰手法を用いて、それぞれ異なる色で表示されています（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**
– 予測の精度を検証するために、異なるアルゴリズム間での予測線の一致度が重要になります。特に、ランダムフォレストは他のものより高い傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間にある一定のばらつきが見られますが、全体的には一定の相関が見られ、特にランダムフォレストと前年データの位置には類似性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフから直感的に感じられるのは、予測が現実よりも楽観的な傾向にあることです。
– ビジネスや社会において、このような楽観的な予測は、政策決定や投資の判断に影響を与え、リスク管理を必要とする可能性があります。
– 同時に、実績の安定性や異なる予測モデルの比較は、今後の戦略立案にとって重要な基盤となるでしょう。
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:
このグラフに基づき、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 時系列データには二つの主要な区間があります。最初のデータポイント群（青色のプロット）は過去のデータで、後半のデータポイント（緑色のプロット）は現在または未来予測のデータです。
– 過去のデータは、おおよそ0.7から0.8の範囲でほぼ安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のプロット内には、目立った外れ値はありません。
– 一方、緑色の予測データにも特に急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績データを表しています。
– 緑色のプロットは将来の予測を示しています。
– 異常値として黒い円がありますが、実績データの範囲内にあり、特に目立った異常は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青色と緑色のプロットの関係性において、過去データと予測データが非常に近い範囲にあることから、予測は過去のトレンドに基づいて行われたと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– すべてのプロットが0.7から0.8の間に収束しており、データのばらつきは低いです。
6. **直感的な感じ、ビジネスや社会への影響**
– ヘルススコアが安定していることは、政治、特に健康状態の安定性が保たれていることを示します。
– 将来的な予測も極端に悪化しないことから、政策の維持や継続性に対してプラスに働く可能性があります。
– ビジネスにおいては、組織の健康状態維持が期待されるため、継続的なパフォーマンスの評価において安心感を与えるかもしれません。
全体として、このグラフは安定した健康指標を示しており、予測も楽観的であると言えます。将来的な政策維持や改善策の検討に対して、この安定性は有利に作用するでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– データのトレンドは分かれています。最初の部分で実績データ（青）は若干の変動を示していますが、全体的に横ばいです。
– 予測データ（ピンク色の線）は、ランダムフォレスト回帰を使ったものが急激に増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月の最初に外れ値として特定された値（黒の円）が存在しています。
– 予測のランダムフォレスト回帰は急上昇しており、その後、データが急激に減少しない限り異常と言えるかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績データで、過去の値を示しています。
– 緑色のプラス記号（前年度比）は、今後の時点で安定性の兆候を示しています。
– グレーの背景は予測の不確かさの範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測手法が比較されていますが、特にランダムフォレスト回帰の予測は他の手法と異なるトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年度のデータは概ね安定しているが、予測データのランダムフォレストは大きく異なります。これはやや強い不確実性や別の要因が作用していることを示すかもしれません。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– このグラフは、特にランダムフォレストモデルによる予測の急激な増加が注目ポイントです。これがもし現実になると、個人の心理的ストレスに大きな影響を与える可能性があります。ビジネスや政策決定者は、この予測を元に対策を検討する必要があります。
– 横ばいに見える実績データや他の予測手法に比べ、急激な変動が見られるのは、新たな政策や外部要因の影響を考慮する必要があることを示唆しています。
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:
このグラフは個人の自由度と自治を示すWEIスコアの時系列データを分析しており、以下のような特徴があります。
1. **トレンド**:
– **初期のデータ**はかなり密集しており、スコアが0.6から0.8の間に位置しています。全体として横ばいといえるでしょう。
– グラフの後半では、スコアが0.8から1.0に集中しているため、ある時点でスコアが向上したように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データにはいくつか異常値が見られますが、大きな変動は特に見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データ、緑の点は昨年の比較データを示しており、実績データが安定していることを示しています。
– 異常値は黒い輪で示され、実際のスコア範囲から逸脱している点があります。
– 紫と水色の線は予測モデル（線形回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されますが、短期間であり長期的なトレンド推測は難しいところです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去のデータと実績データを比較すると、初期と後期で異なるスコアに集積していることがわかります。
– 予測モデルが異なるスコアに基づいて描かれているため、データの一貫性に注意が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと比較データ間では、スコアの安定した上昇が起こっている様子が見えます。
6. **人間の直感的認識と影響**:
– グラフからは、一部の期間で政治的な自由度と自治が向上している様子が観察され、何らかの政策変更または社会的な動きが影響しているのかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、個人の自由度が増すことで多様な意見が反映される環境が整い、企業や社会全体の活性化を促す可能性があります。
このグラフは、政治的自由度が安定して向上していることを示しており、それに伴い政治や社会の変化が期待されます。
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、政治カテゴリに関する社会WEI（公平性・公正さ）のスコアを時系列で示しています。以下に各ポイントについて詳細を述べます。
1. **トレンド**:
– グラフの2025年7月から2025年10月にかけては、比較的高いスコア（約0.8前後）で横ばいの状況が見られます。
– 2026年6月のデータポイントでは、スコアがやや低下しており、以前の高い安定したスコアと比べての変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側で、いくつかの「異常値」として丸で囲まれたデータポイントを見ることができます。これは特異なスコアを示しており、特に注目すべき部分です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータ、緑の点は前年の比較データを示しています。
– 予測によるデータ（赤い×）はグラフに表示されていませんが、3つの異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）の予測範囲も異なります。特にランダムフォレストがより高い範囲を予測しているように見えます。
4. **複数時系列データの関係性**:
– 緑で示された前年のデータは、新しいデータポイントと比較する際に重要であり、過去のデータと現在の状況の違いを判断するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの密度から見ると、0.8付近に多数のデータポイントが集まっており、この範囲が特に注目すべきです。また、一部の下方への散布も過去との違いを示しているかもしれません。
6. **人間の直感や社会への影響**:
– 公平性・公正さのスコアが最初は安定して高かったものの、最新のデータではやや低下しています。これにより社会的な問題や政策の影響が懸念されると予想されます。ビジネスや公共政策において、これらのスコアの変動に敏感になることが重要です。また、異常なデータポイントは特に注目すべきで、政策や改善のターゲットとなり得ます。
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（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– グラフの両端で、スコアは比較的一貫して高い値（約0.8～1.0）を維持しており、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。しかし、時点により若干の変動が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側には、いくつかの異常値が太い黒丸で示されています。これらのデータポイントは他の値から外れ、注目を要します。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– **青のプロット**: 実績データで、2025年中のスコアが示されています。
– **赤い×印**: 予測データで、今後の変化が反映されているようです。
– **異常値は黒丸で示されている**。
– **薄緑のプロット**: 比較のための前年データ。
– **線**（紫、緑、ピンク）は異なる予測方法（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。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 実績と予測のデータ、前年データが視覚的に比較されており、それぞれ異なる予測手法が使われた結果が表示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体としては高いスコアで分布していますが、異常値の存在により変動が示唆されています。異なった予測法の結果とは多少の違いがありますが、大きな乖離は見られません。
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**:
– グラフのスコアが高い範囲に集中していることから、全体として社会的持続可能性と自治性は安定して維持されていることが感じ取れます。ただし、異常値や変動が存在することで、政策の一部地域や特定の期間での問題が潜在している可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会においては、持続可能性と自治性の高い状態を維持し続けることが望ましく、異常点となる事象には注意を払い、早期の対策が必要と言えるでしょう。予測データを重ねて検証することが、今後のリスク管理や政策決定にとって重要です。
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:
以下は示されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**
– グラフは横ばいのトレンドが最初にあり、次に急な上昇が見られます。特に後半では、一部のデータポイントが高い範囲で安定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初のデータ群において、いくつかの異常値（黒の円）が確認されます。これらは、一般のデータポイントとは異なる振る舞いを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは「実績AI」を表し、実際のデータとして見なされます。
– 緑のプロットは「前年比AI」として、過去のデータと比較されています。
– 紫とピンクの線は、さまざまな予測手法の結果を表しています。これにより、将来の予測が異なるモデルでどう異なるかを確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「前年比AI」データの範囲が安定しており、現実のデータと何らかの一致を見せているようです。
– 予測方法が異なる結果を生成しているため、時系列による予測の重要性が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは途中から高いスコア帯に集中しており、横のスプレッドが少ないため、予測が比較的一貫していることを示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**
– 全体として、初期段階を除いて安定したスコアを維持しており、社会基盤や教育機会の改善がされている可能性があります。
– 異常値は、特定の要因や出来事によって一時的に影響を受けた可能性があり、これは政策や教育プログラムの迅速な調整が必要であることを示唆します。
– 政策決定者はこの情報を活用して、どの手法が最も効果的な予測を提供するかを判断し、長期的な戦略を立てることができます。
これらの点を考慮に入れ、より詳細なデータ解析やモデルの精査を行うことで、より深い洞察を得ることが可能です。
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:
以下にグラフの特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– グラフの左側には青色でプロットされた実績データがあり、全体的に安定しているようです。
– 右側には予測値が示されており、これも比較的安定している様子が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い輪で囲まれた異常値がありますが、これらは全体のデータに対して特に目立った影響を与えていないように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績を示し、緑のプロットは前年のデータを示しています。
– 紫、ピンク、紺色の線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）を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、±1標準偏差の範囲であることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青色の実績データとモデルによる予測データは、同じようなトレンドを描いており、乖離は少ないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年のデータとの間に強い相関があるように見えます。予測モデルもこれを追随しているようです。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 実績と予測が安定して高いスコアを維持していることから、共生・多様性・自由の保障については、安定した進展が期待できると考えられます。
– 異常値はあるものの、全体のトレンドに大きな影響を与えていないため、今後も同様の安定した状況が続くことが期待されます。
– ビジネスや政策においては、引き続き共生や多様性の推進に注力すると評価が高まる可能性があります。
これらの要素を考慮して、具体的な対策を考案することができるでしょう。
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:
### トレンド
1. **トレンド**
– ヒートマップのカラーが左から右に行くにつれて青から緑、黄への変化が見られるため、全体的に上昇しているトレンドを示しています。
2. **急激な変動**
– 7月5日に突如として暗い色（紫）が現れており、一時的にスコアが急激に下がったことを示しています。
3. **各プロットの意味**
– 各マスの色は総合WEIスコアを示しており、彩度の高い黄色が高スコア、紫が低スコアを示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 時刻ごとに色の変化があるため、特定の時間帯にスコアが変動する可能性が示唆されます。
5. **相関関係と分布の特徴**
– 考慮した時間帯では、後半に向けてスコアが全体的に安定している様子が伺えます。
### 直感的な洞察
6. **直感的な印象と影響**
– 7月5日の急激な低スコアは何か特異な出来事が起こった可能性を示唆し、注意が必要です。このような変動は政策の急変や予期せぬ事件の結果であることが多く、社会やビジネスに対する影響が考えられます。
– 平均的なスコアの上昇は、政治的な安定や市民の信頼の向上を反映しているかもしれません。
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:
このヒートマップは、個人のWEI平均スコアを時間ごとに示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を説明します。
1. **トレンド**:
– 全体的に見ると、期間の開始から終了にかけてスコアが上昇しています。特に7月10日以降、濃い緑から黄色までの色の変化が見られ、これはスコアの向上を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ホットスポットは特に7月17日付近で黄色が強調されています。ここでは他よりも高いスコアが観察されます。
– 逆に7月5日には紫が示され、スコアが大幅に低下している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示し、紫に近いほど低く、黄色に近いほど高いです。
– 横軸は日付、縦軸は時間を示し、それぞれの日の時間ごとのスコアの変動を見ることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日においても時間ごとのスコアのばらつきがあり、一部の時間帯で特に高いスコアを持っています。例えば、17時や19時は比較的一貫して高いスコアを保っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯においてスコアが集中的に高まる傾向があります。これは日中の活動がヒートマップに影響を与える可能性を示唆します。
6. **直感的に感じること、社会・ビジネスへの影響**:
– このヒートマップからは、時間帯別に活動の効率や成果が異なることがわかります。この情報は組織や個人がパフォーマンスを最適化するためのインサイトとなり得ます。
– スコアの上昇傾向は改善や成長を示し、政策や戦略の有効性を評価する際の指標となる可能性があります。
全体的に、このヒートマップはどの時間帯が最もパフォーマンスが高いかを示し、適切な時間にリソースを集中させるための手がかりとなります。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色が青から緑、そして黄色に変わっており、全体的なスコアが上昇していることが示唆されています。
– 日付が進むにつれて、色が濃い青から明るい黄色へと変化し、上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に日はっきりした急激な色の変化や濃い色の出現はなく、全体的に滑らかな変動です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が青から黄色に近づくほど、社会WEI平均スコアが高いことを示しています。
– 時間帯別にも色の変化が見られ、一部の時間で濃い色が見られることから、スコアが低い時間帯があるようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯と日付の交差からスコアの変化が可視化されていますが、特に特定の時間における変化に一貫性は少ないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な周期性は見られず、一貫した上昇トレンドが主な特徴です。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 全体的なスコアが上昇傾向にあることから、政治的状況や社会的雰囲気が改善している可能性があります。
– より高いスコアが示される時間帯には、より多くの活動やポジティブな社会的感情の存在があるかもしれません。
– 政治的環境が人々の日常に与える影響において、有益な変化が起こっていると解釈されるかもしれません。
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:
このグラフは、政治カテゴリでの様々なWEI（Well-being Index）項目間の相関を視覚的に示しています。以下にポイントを挙げます。
1. **トレンド**: ヒートマップ自体は時間軸のトレンドを示しませんが、高相関の項目があることが認識されます。
2. **外れ値や急激な変動**: ヒートマップでは外れ値よりも相関の強さを視覚化しています。目立つ外れ値はありませんが、相関の弱い項目がいくつかあります。
3. **各プロットや要素の意味**: 色は相関の強さを示し、赤が高い正の相関、青が弱いまたは負の相関を示します。色の濃さが強いほど、相関の強度が増します。
4. **複数の時系列データの関係性**: 個々のWEI項目間の関係性を見ることができ、例えば「個人WEI平均」と「総合WEI」は強い正の相関があります（0.95）。また、「個人WEI（精神的ストレス）」と他の項目との相関も比較的高く、「個人WEI（健康状態）」とは0.53と中程度の相関があります。
5. **相関関係や分布の特徴**: 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間には非常に高い相関（0.97）があります。これは、社会の公正さと多様性・自由の保障が密接に関連している可能性を示唆します。
6. **直感的な洞察と社会への影響**: 強い相関が見られる部分は、政策や社会施策が一部のWEI項目に全体的な影響を与える可能性があることを示唆しています。特に「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」には関連性があり、これらは平等な社会を築くための基盤として重要です。このような高相関は、政策策定において、ある特定の社会的価値を推進することで他の価値も同時に向上させるチャンスを示します。
全体として、ヒートマップはWEI項目間の関係性を視覚的に直感的に理解するのに役立ちます。これによって、政策決定者はどの分野に重点を置くべきかを評価可能です。
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、政治カテゴリ内の異なるWEI（World Economic Index）タイプにおけるスコアの分布を比較しています。以下にグラフの視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプのスコアは比較的安定しており、大きなトレンドの変化は見られません。ただし、全体的に中央値が高く、スコアが良好に維持されていることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済不満）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」では、外れ値が多く見られます。これらはデータの分布が一部で偏っていることを示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の違いは、それぞれ異なるWEIタイプを識別しており、それぞれのタイプの特徴的なスコア分布を観察できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 全体として、スコアの中央値はほとんどのカテゴリで0.6から0.9の間にあり、特定のタイプ間での大きな格差は見られませんが、外れ値の存在が異なる社会的または経済的要因による不安定さを反映しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの中央値はほとんどのタイプで似通っており、各カテゴリーにおける安定したパフォーマンスを示しています。しかし、いくつかのカテゴリでは外れ値が示すように、散データが存在します。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人々がこのグラフを見て直感的に感じることとして、政治経済的な安定が感じられますが、特に経済面での個人の不満が顕著に現れていることに注意が必要です。社会や政策決定者にとって、外れ値が示唆する潜在的なリスク管理が求められることが考えられます。
このようないくつかの視点が、データの背後にあるより深い洞察を生み出す助けとなるでしょう。
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）によるデータの可視化を行っており、政治カテゴリのWEI（恐らくWorld Economic Indexの略）構成要素を表しています。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 第1主成分と第2主成分にそれぞれ広がったデータがあり、特定の方向への顕著なトレンドは見受けられません。しかし、第1主成分の正の方向にデータが多く配置されているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第1主成分が約-0.6、第2主成分が約-0.1の位置に外れ値とみられる点が1つあります。この点は、他のデータ点から明らかに離れており、特異な事象を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– プロットはデータの分布を示しており、特定のクラスタリングはあまり見られません。ただし、密度が濃い部分がいくつか存在し、特に第1主成分が0付近に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列の具体的な関係性はグラフからは明示的に読み取れませんが、主成分を通じて各データがどう分布しているかがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは第1主成分を軸に幅広く分布しています。ただし、第2主成分には比較的狭い範囲内にデータが多く存在します。
6. **直感的な洞察と影響**
– このデータ分布からは、政治的な要因に関して多様性があり、共通のトレンドよりも特異な要因が際立っている可能性があります。ビジネスや社会においては、特定のエリアに集中する事象や外れ値の詳細を掘り下げることで、リスクや機会を特定する助けになるかもしれません。
全体として、この主成分分析グラフは、異なる要素の複雑な関係性や多様性を理解するのに役立ちます。特に外れ値や密度の高い部分をさらに調査することで、重要なインサイトが得られるかもしれません。
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。
