📊 データ分析（GPT-4.1による）
データの分析結果は以下の通りです。
### 時系列推移
– **総合WEI**: 一般的に0.6から0.8の間での変動が見られ、7月6日を境に顕著なスコアの上昇（0.85など）が観察されます。この上昇は、社会的要因が強く影響している可能性があります。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人WEI平均は緩やかな上昇を示しており、社会WEI平均はしばしば個人WEI平均を上回っています。特に社会的要因の向上が、社会WEIの改善に寄与している可能性があります。
### 異常値の検出
– 異常値として、特に7月6日の総合WEIスコア（0.59）、7月19日のスコア（0.62）、そして7月24日のスコア（0.67）が挙げられます。これらの日付は、他の要素（例えば、社会的変動や大規模な政治イベント）の影響があった可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– STL分解により、長期的トレンドは上昇傾向にありますが、短期的には季節性の影響が見られ、特に週末や特定の日に変動が集中している可能性があります。このデータの残差成分（予期せぬ変動）は、突発的な社会イベントや政策の変更などが要因となっているかもしれません。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップを見ると、**個人の経済的余裕**は他の個人項目と高い相関が見られませんが、**社会的持続可能性**と**社会構造**は高い相関を示しており、これらがWEIに大きな影響を与えていることが分かります。
– **個人の心理的ストレス**は他の項目との相関が低く、独立した影響を持っている可能性があります。
### データ分布
– 箱ひげ図分析から、各WEI項目のスコアにおいていくつかの外れ値が確認されます。特に社会的項目において顕著であり、突然の政策変更や大規模な社会イベントが影響していることを示唆しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– 説明の大部分（71%）は第一主成分（PC1）によってカバーされており、これは大きな変動要因が明確に特定されていることを示しています。PC2が12%を占めており、これが次に重要な変動要因として、個人と社会的要因が対立もしくは協働して動いていることを示唆しています。
### 結論
データ全体として、社会的要因が個人のスコアよりも影響力があるように見えます。社会基盤や持続可能性の改善が個人の幸福感やストレスに波及している可能性があります。また、特定日に見られる急激な変動は、社会的不安や環境の急激な変化を指し示している可能性があり、それが長期のトレンドに対して短期の変動を起こしています。今後の政策設計や社会改善策において、これらの要因に注目を置くことが有用です。
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:
このグラフの分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 初期の期間（2025年7月～2025年10月ころ）は、WEIスコアが0.6から0.8の範囲で変動していますが、全体としては横ばいの傾向が見られます。
– その後、データがなくなるため直接観察できませんが、2026年3月以降に表示されているデータは急激に上昇し、0.8を超えるレベルで推移しているように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年中に数件の外れ値（異常値）が観測されています。この時点で異常値が検出された理由を探ることが重要です。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点が実績データを表しており、緑の点が前年の比較データを示しています。
– 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）が表示されていますが、実際のデータと比較してどのモデルがより正確かを見ることで、予測の信頼性を評価できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実データと前年のデータを比較することで、年を追うごとの変化を分析することが可能です。2026年に向けたスコアの急上昇は前年との比較で特に目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータは密集していますが、比較すると後半のデータはより広範囲にわたっている可能性があります。これは予測のばらつきまたは変動の増加を示すかもしれません。
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**:
– 2025年と2026年の間に何らかの重要な変化または政策があった可能性があります。急上昇は政治的安定性の向上や政策の成功を示しているかもしれません。したがって、ビジネスや社会に対しては、政策の持続可能性や予測精度の改善が期待されます。また、異常値に対する対策や原因究明も重要なポイントとなるでしょう。
全体として、このデータセットは重要な変化を反映しており、詳細な背景分析が求められるでしょう。
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**
– グラフは大きく2つの期間に分かれています。
– 2025年7月から10月頃にかけて、実績データは0.8付近から徐々に減少し、0.6付近で安定しています。
– 2026年6月頃から急に別の評価が始まり、安定したスコアが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータには急な減少があり、この時期の動向が注目されます。
– 異常値（黒い丸）は、データのばらつきを示し、特に2025年7月の終わりから8月初めにかけて集中して現れています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、明確な下方トレンドを持っています。
– 緑色の点群は前年の比較データであり、別の時期での集団のスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 緑色のプロットは前年との比較データとして表現されており、前回のデータとは別の期間での評価を明確に示します。
– 比較データは、前年とは異なるスコアレンジで高めに位置しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青い実績データは下降の相関が見られ、何らかの要因により急激にスコアが変動した可能性があります。
– 異常値がある期間は特に注意が必要で、この期間中のイベントや政策変更が影響を与えたと推測できます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このデータは、政策や政治的出来事が個人のWEIスコアにどのように影響を及ぼしているかについての重要な手がかりを提供します。
– 下降トレンドは社会的不安や政策の欠陥、あるいは一般市民の信頼の低下を示唆しているかもしれません。
– 2026年の比較データの安定性は、状況の改善や新たな政策の有効性を示すかもしれません。
全体として、データの変動や異常値の現れるタイミングは、政治的イベントの影響を調査するための鍵となるポイントです。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– グラフは2025年7月から2026年7月までの360日間を示しています。
– 2025年7月から9月まで、データは比較的安定して見えます。しかし、その後のデータ（特に2026年以降）は高い点に集約され、上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間にはいくつかの外れ値が見られます。これらはスコアが0.8未満に位置しています。
– 2026年のデータはより高いスコアであり、急激な変動が生じていることを示します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は「実績」、緑の点は「前年」とされています。これにより、前年のデータとAIによる実績が比較されていることがわかります。
– 異常値の円は、実績データでの特異な観測値を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青と緑の点が異なる期間で密集しており、予測と実際のデータ間に時間差があります。
– 実績と前年のデータは、異なるトレンド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**:
– データの密度は2026年に集中しており、予測がある程度一致していることを示しています。
– 予測アルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の成果がどのように異なるかもわかります。
6. **直感的洞察と影響**:
– 2026年に向けた政治的情勢や政策の見直しが行われている可能性があります。この結果、スコアが改善していると考えられます。
– 人々はこの変化を社会的な安定や政策の改善と認識するかもしれません。これにより、社会全体の期待が高まる可能性があります。
– ビジネスの観点では、政策の改善が企業の投資や市場の活性化につながる可能性があります。
全体として、グラフは2025年末から2026年にかけての政治的または社会的改善を示唆していると理解されるでしょう。
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:
さまざまな要素を考慮に入れてグラフを分析します:
1. **トレンド**:
– グラフにおける冒頭では、WEIスコアが約0.6から0.8の範囲で横ばい状態を示していますが、後半にかけて急に離れた範囲でのプロット（0.7-0.8）が観察されます。
– ピンク色の線（ランダムフォレスト回帰）やその他の予測手法（緑や紫の線）が追加されていますが、その予測結果は実績値の変動を捉えていないように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最も目立つ外れ値は、初期の期間における異常値（約0.6以下）です。
– それらの異常値は黒い円で囲まれています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータを示しています。
– 上記の外れ値は、包含された範囲を示す灰色のエリア外に位置しています。
– 予測データは、実績とは異なる設定で比較が行われており、予測の精度を評価する助けになります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時期が後になるほど、データの散布がより密集しています。これは予測モデルがより多くの過去データに基づいて訓練された結果かもしれません。
– モデルによって予測されたデータが実データと乖離している点で、それらの間には改善の余地があることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータのばらつきに対して、後期のデータは一様に高い安定性を示しています。
– 総じて、各モデルの予測と実績データ間に相関が見られない状況があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 初期の変動から安定した傾向への移行は、経済的な政策変更や外部環境の改善による影響を反映している可能性があります。
– 政策立案者にはモデル予測の精度を高める努力が必要かもしれません。モデルが提供する予測と現実の差異を縮小できれば、より良い政策決定が可能になるでしょう。
– 社会的な意味では、経済状況の安定感が感じられ、消費者や投資家の心理に良い影響を与える可能性があります。
この分析を基に、データの異常値やモデルの精度改善に向けた詳細な検討が求められます。
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:
1. **トレンド**
– 初期の期間（2025年7月～2025年12月）は、スコアが0.6付近で安定しています。
– 次に、約4か月の空白を経て、2026年3月以降にスコアが上方に移動し0.75から0.85の範囲で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期期間のデータには外れ値が見られ、そのスコアは異常値として円で示されています。
3. **プロットや要素の意味**
– **青色プロット**: 実績値を示し、初期の期間に集中しています。
– **緑色プロット**: 前年のデータを示し、異なる期間に集中しています。
– **紫色の線**: ランダムフォレスト予測を示しており、特定のパターンに沿って変化しています。
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異なる範囲に分布していますが、全体的な範囲は類似しているかもしれません。実績データにおける異常値が、前年データには見られないという点も注目すべきです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のWEIスコアは下の範囲に集中しており、後半のスコアは上部に分布しているため、期間を通じて健康状態が改善し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**
– 初期の期間で見られる異常値は、個人の健康状態における一時的な問題を示しているかもしれません。それが改善され、後の期間ではより安定した健康状態を保っているように見えます。
– これは、個人の健康への施策が効果的であった、または環境が改善した結果かもしれません。健康状態の向上は、その個人や組織全体にポジティブな影響を与える可能性があります。
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
1. **トレンド**:
– グラフは大きく2つの期間に分かれています。最初の期間（左側）は2025年7月から始まり、データが密集し横ばい状態が見られます。続く期間（右側）は2026年3月以降で、ここでも横ばいですが、値がやや高めで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側には「異常値」として示されているプロットがありますが、全体的に大きな急変はありません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、主に2025年に集中しています。
– 緑の点は前年のデータを示し、2026年における心理的ストレスの推移を示しています。
– 紫の線は、予測の推移（線形回帰など）を示しており、2025年7月以降の値を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年データは、別々の期間での比較のため、直接的な相関は見られませんが、比較することで異なる年の同時期の変動を確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 両期間ともに横ばいの傾向があり、特定のイベントやストレスレベルの変動に対して大きな反応が見られない状態です。
6. **直感的洞察と社会的影響**:
– このグラフは、政治分野での心理的ストレスの安定した状況を示している可能性があります。外的な影響を受けにくい安定した状況であるか、逆に重要な変動を捉えられていない可能性も考えられます。安定したストレスレベルは、組織内のコントロールが効いていることを示す一方、大きな変動が無いことは変革や改善の必要性に対する見落としを示す場合もあります。
このグラフをもとに、どのような要素がこの安定をもたらしているのか、また異常値が示す事象について深堀することで、さらなる洞察が得られるでしょう。ビジネスや政治の決定において、部分的に安定した状態を維持しつつ、必要な変革に取り組むことが重要です。
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:
このグラフを分析するために、以下の点に注目します。
1. **トレンド**:
– 最初の2025年中頃のデータ（実績AI）はおおむね横ばいですが、その後、予測（実績AI）では急激な減少を示しています。
– 一方、2026年に入ると、前年度（比較AI）データが出現し、こちらも最初は低下傾向の後、再びほぼ横ばいになっているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として円で囲まれた点がいくつかあり、特に最初の時系列で複数見られます。これらは、予測モデルと実データ間での予期しない変動を示しています。
– 半ばの急激なスコアの減少は注目すべき変動です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点と線は実績のデータを示し、比較のために過去のデータ（緑色）が示されています。
– ピンクや紫の線（予測）はさまざまな回帰モデルの予測を表し、それぞれ異なる予測の信頼範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測（実データとモデル予測）との間のギャップと、過去データとの比較が行われています。
– 各モデルの予測の広がりと異常値として検出された部分の関係が注視されているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のスコアが低下するにつれて、予測の範囲も収束する傾向があります。特定の時期には、モデルが異常値を捕捉しきれていない可能性もあります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 初期の実データの安定感から急激な変動が発生しているため、社会的または政治的なショックがあったかもしれません。
– 政治の自由度や自治において短期間の中で大きな変動があることは、地域の不安定さや政策変更、外部の影響を示唆します。
– モデルの精度が時間と共に改善する必要があることが示唆されており、政治的意思決定にデータの信頼性が重要です。
この分析に基づいて、データの背景にある要因への更なる探求と、予測モデルの改善が社会への重要な影響を及ぼ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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは期間の前半と後半でデータが分かれており、前半は青い点で示された実績データが7月から9月まで密集しています。後半は緑色の点で示された予測データが存在しています。
– 前半のデータは比較的高いスコアを示していますが、後半になるとスコアがやや低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ジストgtの中で、異常値を示す黒い縁取りのある丸がいくつかあります。これは他のデータとは大きく異なる値を示しています。
– 急激な変動は特に見られませんが、9月以降のデータが欠けているため、この期間に変動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示しており、緑の点は予測値を表しています。
– 予測方法として異なる色の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が表示されていますが、密集したデータから正確な予測を行うのに役立っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の間に一定の整合性が見られます。特に、各予測モデルが異なるスコアのトレンドを示しており、これがデータの変動を理解する手助けとなります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は前半では0.6～0.8の高いスコアで集中していますが、予測データは個々のばらつきが存在しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このデータから人々が感じるのは、社会の公平性が時間とともに変化し、予測される下降が懸念材料になりうるということです。
– 政策立案者はこの変動を考慮し、社会の公平性を維持・改善するための対策を講じる必要があります。これにより、信頼性の向上や社会的不平等の解消に寄与する可能性があります。
この分析を通して、社会の公平性の推移とその予測が示す未来への準備が可能になると考えられます。
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
1. **トレンド**
– **実績データ（青）**は主に高いスコア(0.8から1.0)の範囲で非常に密集しています。全体的なトレンドとして、大きな上下変動は見られません。
– **予測データ（緑）**も比較的高いスコアで安定していますが、実績データとは分離されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 新しいデータ（予測）は別のエリアにクラスター化されており、全体として外れ値は顕著に見られません。
– 異常値（黒）は、他のデータとは異なり少量で、特に硬化スコアの範囲内に収まっています。
3. **プロット要素**
– **黒の円**は異常値として示されていますが、実績スコア周辺に留まっています。
– **色分けした線**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）を示しており、一般的に予測区間内に収まっている様子です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **実績と予測**は時点的に分離されているものの、どちらも高いスコアで安定しています。
– 比較データ（昨年のデータ）との差異は色分けで示されていますが、仕様の違いや潜在的な変化は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測が似たスコア範囲に圧縮され、相関が見られる可能性がありますが、直接の相関関係を分析するには他の指標が必要です。
6. **直感と社会への影響**
– 現状の社会WEIスコアの評価として高い水準を維持しているため、特に急激な変化の予兆はなく、安定した自治性が評価される状況といえるでしょう。
– ビジネスや政策立案においては、持続可能なパフォーマンスを基盤にさらなる向上策を考えることができ、予測データは今後の展望やリスク管理に役立つでしょう。
全体として、データは安定しており特筆すべきリスクや外れ値は少なく、成功を維持するための継続的な取り組みが重要と解釈できます。
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:
以下にグラフの特徴と分析を示します。
1. トレンド
– グラフには2つの異なる期間に分かれたプロットがあり、最初の期間（2025年7月から12月）は約0.6から0.9の間で安定しているように見えます。
– 次の期間（2026年3月から7月）は、スコアが0.7からほぼ1.0までの範囲にありますが、明確な上昇トレンドを示している可能性があります。
2. 外れ値や急激な変動
– 2025年のデータには外れ値が数個（大きな円）存在しており、異常値として認識されている可能性があります。
– 2026年のデータは比較的安定しており、急激な変動は見受けられません。
3. プロットや要素の意味
– 色分けにより実績と予測（複数モデル）が区別されています。
– 2025年のデータは青色で示され、過去の実績が徐々に閉じられた範囲で安定していることがわかります。
– 2026年のデータは緑色で、予測範囲内に密集しています。
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異なる年に分かれており、予測データが過去の実際のスコアよりも一貫した成長を示しています。
5. 相関関係や分布の特徴
– 2025年のデータはやや分散しているが、平均は中央に集まりがちです。
– 2026年の予測データは全体としてより高いスコアを示し、決定木やランダムフォレストの手法で予測されています。
6. 直感的な洞察と影響
– 社会基盤と教育機会の強化が継続して進んでいると考えられ、予測はさらに良好に見えます。
– ビジネスや社会への影響としては、教育への継続的な投資や施策が効果を上げている可能性が高いことを示唆しています。
– 政策立案者にとっては、現在の方針を維持または強化することが、さらなる成果を得る鍵となるでしょう。
全体的に、この分析は社会基盤および教育機会の分野における改善を示唆しており、その傾向が持続する可能性が高いことを示しています。
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:
1. **トレンド**:
– 左側の青い点（実績）が横ばいに並んでいるのが確認できます。これは、当初の期間におけるWEIスコアが比較的一定であることを示しています。
– 右側の緑の点（前年）は別の時期を示しており、ここでも一定の範囲に収まっていますが、若干の分散があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点の一部に黒い縁取りがありますが、これは「異常値」として認識されています。これにより、一定のパターンに対して例外的なデータがあったことが示されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の実績データを示し、緑の点は前年のデータを示しています。
– グラフ内の矢印や予測の線は予測モデルによる異なる方法論を表しており、それぞれの精度や傾向を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青と緑のプロットが異なる時期のデータを示しており、これにより時間の経過に伴うWEIスコアの変動パターンを比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青の実績データと緑の比較データ間で密度や配置に大きな変化は見られませんが、一部の異常値が目立ちます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および社会への影響**:
– グラフからは、社会の「共生・多様性・自由の保障」に関するスコアが比較的一定であるものの、異常値や時期による若干の変動があることがわかります。
– これらのデータから導き出される影響は、政策や施策の見直しにおける重要な指標となる可能性があり、特に異常値に対してどのような対応が取られるかが今後の社会的な関心事となるでしょう。
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:
以下、ヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 色の濃淡から、全体としてスコアに一定の変動が見られます。特に、濃い色が多い時間帯や日付と、明るい色が多い時間帯や日付がありますが、明確な上昇傾向や下降傾向は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付（例：7月6日や7月18日付近）で明るい色のスパイクがあります。これらは、スコアが一時的に大きく変動したことを示唆します。また、一部の日付ではスコアが低めで安定しています。
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ており、明るいほどスコアが高いことを示しています。
– 緑から黄色にかけての色がスコアの高い領域を示し、青から紫がスコアの低い領域を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– ヒートマップ上における時間と日付の分布から、特定の時間帯にスコアが高くなる傾向がある様子が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付と時間帯に集中的にスコアが高くなる傾向があることが見受けられますが、定期的な周期性は特に明確ではありません。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**:
– 急激なスコアの上昇は、政治的な出来事や発表があった可能性を示唆します。これはメディアや政策の変化に強く影響を受けていることを示している可能性があります。
– 一般的に、政治的なスコアの変動は社会的な出来事や政策変更が背景にあることが多いため、そのような日付を特定し、背景を探ることで更なる洞察が得られるでしょう。
このヒートマップは、政治の動向を時系列で視覚的に分析するのに役立ち、特定の期間に注目する手がかりを提供します。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 色の移り変わりを見ると、ウェイトの平均スコアは大きな上昇や下降は見受けられず、主に横ばい状態を示しています。
– 一連の期間を通じて、スコアが大きく変動する時期はないため、安定していると言えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日や時間帯で、他の日や時間帯と比べて明らかに異なるスコアは見当たりません。全体的にスムーズな色の遷移が見られます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– ヒートマップで使用されている色は、スコアの高低を示しています。黄色やライトグリーンは高スコア、青や紫は低スコアを示しています。
– 日付と時間帯に沿って色の濃淡が変化し、時間や日付によるスコアの変化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**
– 現在のグラフでは、日付と時間の2軸でデータがプロットされていますが、各々の間に特別な相関関係は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色の分布は均等であり、特定の時間帯や日付に集中して高いスコアが存在しないことを示しています。スコアの分布は比較的一様です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– このヒートマップは、特定の時間帯や日付において突出したスコアがないため、政治的なアクティビティが安定していることを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、特に注目すべき変化やトレンドがないため、大規模なイベントや政策変更がこの期間に起きていない可能性があります。
このグラフに示されているデータが安定していることから、短期的な変化を求めるのではなく、長期的なトレンドを見るための一部として役立ちます。
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、日付と時間帯に対する社会WEI平均スコアの変動を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**
– ヒートマップ上の色の変化を見ると、一定の時間帯（例えば、7時から8時、16時から17時）に濃い色から明るい色への移行が見られます。これにより、特定の時間帯でのスコアが高くなる傾向があることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 22日から26日付近にかけて急激な色の変動が見られます。この期間に何らかのイベントや出来事が発生し、スコアに影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の密度や明るさは、WEIの値の高低を示しています。明るい黄色は高スコアを、暗い青は低スコアを示しており、色の分布によって時間帯間のスコアの変化がわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の日時に集中してスコアが高くなる時間帯があるため、日付による周期的パターンも推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ヒートマップ全体を見た場合、18時から22時にかけて濃い色が多く見られるため、この時間帯にスコアが一貫して低いことが示されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– ユーザーは特定の時間帯に注目する傾向があり、政策やイベントの影響を受けやすい時間帯がある可能性があります。この情報は、イベントや政策の計画において、最大の影響を与える時間を選定するために利用できるでしょう。
このようなヒートマップからは、時間帯や期間に関連したトレンドを把握し、社会的または政治的なイベントのタイミングを最適化するための貴重な洞察が得られることがわかります。
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:
## 分析と洞察
### 1. トレンド
– ヒートマップは相関係数を示しており、時間ベースのトレンドではなく、項目間の関係性を視覚化しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 特定の項目間で異常に低い相関があります。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（自由度と自治）」の相関は0.10と低く、他の相関に比べて目立ちます。
### 3. 各プロットや要素
– 色が濃い赤に近いほど、相関が高いことを示す（1に近い）。青に近いほど、相関が低いことを示します。
– 数値と色のグラデーションを組み合わせることで、相関強度を直感的に把握できます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時系列データ自体は示していませんが、異なるWEI項目間の関係性が明示されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」は非常に高い相関（0.95）。これは、個人要素が全体に強く影響していることを示唆します。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「総合WEI」も高い相関（0.93）を示しており、社会的公正が総合的な幸福度に重要であることを示しています。
### 6. 直感的な洞察と影響
– 個人の経済的余裕と自由度が直接的には関連しないが、それぞれが他の要素に与える影響に注目する必要があります。政策的には、個別に扱う必要があるでしょう。
– 結果として、社会福祉や教育が全体的な幸福に与える影響がそれほど強くないことが示されており、他の要素（個人の健康状態や心理的ストレス）に対する直接的な政策介入が重要かもしれません。
この相関ヒートマップは、政策立案者や社会科学者にとって重要な指針を提供するものであり、どの要素に注力すべきかを示す有意義なデータです。
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:
### グラフの視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのWEIスコアは明確な上昇や下降のトレンドを示していませんが、スコアの中央値は全体的に高めに保たれています。横ばいの状態が継続しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI平均」や「社会WEI（公正性、公正さ）」などで外れ値が見られ、特に「社会WEI（生態系・多様性・自由の権利）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の権利）」は外れ値が多く、分布のばらつきが大きいことがわかります。
3. **各プロットや要素**:
– 箱ひげ図の箱は、各WEIタイプのスコアの分布を表しています。箱の中の太い線は中央値を示し、箱の上下は四分位範囲（IQR）を示しています。高さや箱の幅によって、データの密度や集中度がわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データが具体的には可視化されていないため、360日間の動きは不明ですが、カテゴリ間の比較から、政治と社会、個々の要素間での違いが見出せます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリの分布は異なりますが、一般的に高い中央値を持つカテゴリが多いです。これは、政治や社会の要素が一定の安定性を持っていることを意味しているかもしれません。
6. **直感的な洞察**:
– このグラフからは、政治や社会における安定性と多様性のバランスの重要性が感じ取れます。外れ値がある場所では、潜在的な問題や課題がある可能性が示唆されています。
– ビジネスや社会への影響としては、安定性を保ちながらも、特に個人や社会の多様性に関する問題点を見つけて改善することで、全体的なWEIスコアの底上げができるかもしれません。
全体として、この箱ひげ図は政治および社会要素の状態や傾向を示し、特に安定した要素と課題の存在を浮き彫りにしています。これを基に、より具体的な施策や分析を進めることが重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 主成分分析（PCA）のプロットであるため、直接的な時間的トレンドは示されていません。しかし、データのクラスタリングや分布から何らかの傾向を読み取ることが可能です。点群の分布は、右上から左下へ緩やかに広がっていますが、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**
– グラフにはいくつかの外れ値が見受けられます。中央付近から左下、若しくは左上へと明らかに散らばっている点がありますが、特に目立つ異常値は見当たりません。
3. **各プロットや要素**
– 横軸（第1主成分）はデータのばらつきの71%を説明しており、縦軸（第2主成分）は12%を説明しています。これにより、第1主成分がデータの大部分の変動を捉え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**
– 時系列データではなく、多次元データの次元削減結果であるため、時系列の関連性は示していません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 点群は全体的に分散しており、特定の密集度の高い領域が右中央付近にあることが分かります。この密集度の高い部分は、類似の特性を持つ観測値が多いことを示しています。
6. **人間が直感的に感じる洞察、ビジネスや社会への影響**
– 人間が直感的に捉えることとして、表面上の分布の中で、右中央の広がりが服合性のあるデータの集合であると認識されやすいです。このデータの分布は、政治的決定や施策の影響を反映している可能性があり、これに対して政策立案者やアナリストは詳細な分析を進める必要があるでしょう。特に、分散の多い領域については、何らかの政策調整や対応が必要となるかもしれません。
この主成分分析から得られる洞察を活用し、社会やビジネスにおけるより具体的な戦略や計画の形成に役立てることができるでしょう。
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。
