📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下は、提供されたWEIスコアデータの分析結果です。特に、総合的な傾向、異常、パターン、さらに項目別の相関や構成要素について詳しく考察します。
### 時系列推移
– **全体のトレンド**: 提供された期間（2025年7月）内において、総合WEIスコアは徐々に向上しています。特に、7月6日以降のデータでは、改善の兆しが見え、7月11日には0.87という高いスコアに達しています。
– **顕著な変動期間**: 7月6日の0.59という低いスコアから急上昇し、7月11日以降、0.8以上のスコアが持続しています。これにより全体の向上トレンドが確認されます。
### 異常値
– **Detection**: 総合WEIや個人・社会WEI平均で、低い異常値（0.59〜0.63）が7月2日や19日に見られます。この期間に何が起こったのかを詳細に検討する必要があります。特に政治情勢や社会的イベントが影響している可能性があります。
– **可能性のある要因**: 経済や健康、ストレスに関連したスコアが影響していることが考えられます。特に7月6日のスコア低下は社会フェアネスと持続可能性項目の低下に対応しています。
### 季節性・トレンド・残差
– **トレンドの分析**: STL分解により、長期的な上昇傾向が確認され、特に月の後半になるほど社会的な構成要素の強化が見られます。
– **季節性**: 際立った季節性は見られませんが、月の最初の週末以降、スコアが継続して向上傾向にあることが確認されました。
– **残差成分**: 説明できない残差は、政策変更や一時的な社会不安などの突発的な要因が絡む可能性を示唆しています。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**: 持続可能性と社会基盤は強く相関しており(相関係数高)、この2つがWEI全体の向上に寄与していることが示唆されます。一方で、経済状況と心理的ストレスには負の相関があり、経済が良くなるとストレスが低下する可能性を示します。
### データ分布
– **箱ひげ図**: 各スコアの分布は比較的均一であるが、いくつかのスコア（特に個人ストレスや健康に関して）は外れ値が存在し、特に低スコアが突発的に現れる状況があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1とPC2の寄与率**: PC1の寄与率が非常に高いため、総合WEIの変動の大部分は単一の要因に強く依存していると考えられます。これは、社会的持続可能性やインフラの支援が鍵となっていることを意味します。
全体として、7月の第1週にはストレスや自由の低下が見られたものの、社会基盤や持続可能性の強化がWEIを支え、後半でのスコアの改善につながったことが窺えます。この分析をもとに、将来的な政策やプログラムの策定が可能です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期の期間（約180日間）では、「実績（実績AI）」のデータに関して、WEIスコアは0.6から0.8の範囲で横ばいの傾向を示しています。
– グラフの後半、特に2026年6月から7月にかけては急激にグリーンの「前年（比較AI）」値が出現しており、WEIスコアが一貫して0.6以上を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにおいて、複数の異常値があります。それらは0.6未満のところに出現し、一般的なスコアの範囲外に位置しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色プロットは「実績（実績AI）」を示し、実際のデータを表しています。これに対して、ピンクや紫の線は異なる予測手法による予測値を示しています。
– 黒丸が異常値を示しており、特に分析が必要なデータポイントとして注目されるべきです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青色の実績データと他の予測方法との間に比較的少ない差異が見られます。予測と実際のデータの間に大きなずれはないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各予測手法の間には様々な精度がありますが、全体的に実績値と似た傾向を示しています。グレーの範囲が予測の不確実性を示しており、その範囲内で予測が行われていることが分かります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の安定したWEIスコアは、政治的な安定や変化の少ない状況を示唆しているかもしれません。
– 後半の大きなジャンプは、政策の変更や新たな影響因子による結果として解釈される可能性があります。この変動は、市場や経済への影響を伴う可能性があります。
– ビジネスや社会においては、過去の実績と予測データを基に、慎重な計画とリスク管理が重要となるでしょう。
この直感的な分析を基に、さらなる具体的なデータ分析や政策決定が求められるかもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 左の実績データ（青色）はある期間、概ね安定して横ばいの傾向を示しています。
– 右の予測データ（緑色）は、新たに急上昇してから若干の変動を示していますが、全体的には高いレベルで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側に示された異常値（黒い丸）は、一般的なデータの範囲から外れており、データセット内で注目すべき変動を示しています。
– 予測（紫、ピンク、緑）の回帰線が重なっている様子を見ると、いくつかの変数がこの変動や異常値を説明できている可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青色の実績データと緑色の前年のデータが示唆するように、緑色の予測データは過去のデータを基にした予測であると考えられます。
– 薄い灰色の「予測の下限と上限」範囲は、予測の不確実性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 左の実績データと右の予測データの間に時間的な隔たりがあり、これが何か特別なイベントや変化によって引き起こされた可能性があります。
– 複数の予測手法の結果が合致していることから、予測の信頼性が高いことが示唆されます。
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区切られた区間がありますが、モデルの予測は安定していることから、変化が予測可能であることを示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 予測の安定性は、将来の計画や戦略の立案において安心感をもたらします。
– 突発的な異常値が何らかの政治的イベントや変化によるものであれば、それに基づいた迅速な対応が求められます。
このようなデータの視点から、政治的な状況や政策の変動がWEIスコアにどのように影響するかを深く理解し、適切な戦略を立てることが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側の青い点（実績AI）では、2025年7月から9月初旬まではWEIスコアが比較的一貫して高い状態を維持しています。右側の緑の点（前年AI）にかけて、しばらくデータが存在せず、その後は緑の点々が再び現れ大まかに同じレベルの範囲にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色の点の中に、特に目立つ異常値はなく、一貫性があります。緑のプロットも同様にWEIスコアが安定しています。
– 黒の円で示された異常値は発見されていないことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は、過去の実績を表し、データの信頼性を示しています。
– 緑の点は前年のデータを示しており、現行の状態と比較するための基準点となります。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 時系列としては左側の実績AIデータの塊と、右側の前年データが異なる時期の同様の動きやトレンドを示しており、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**
– 明確な相関が設定されているわけではありませんが、実績および予測データが主に同様の範囲内に位置することは、モデルの一貫性を示唆しています。
6. **直感的考察およびビジネス・社会への影響**
– グラフの特性から、政治的な社会指標が安定していることを示している可能性があります。安定した社会スコアは、特に政治的な決定や施策が安定していることを示唆しており、ビジネス環境においても比較的予測可能である可能性があります。
– 大きな変動や異常がないことは、市場や社会の安定性を示し、リスクが低いことを示唆しているかもしれません。
このグラフは、政治や社会状況に関する安定性の指標として、またそれに基づいた決定や計画を考慮する上での有用なツールとなり得ます。
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**
– グラフには2つの異なる期間があり、前半（約半分）は青い実績データで示され、後半は緑の前年データで示されています。
– 青い点の部分では、若干の上昇トレンドが見られます。一方、緑の点は全体として安定していますが、若干のばらつきが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点には黒い丸で囲まれた異常値があります。これらは通常とは異なる経済的状況やデータエラーの可能性があります。
– 特定のモデル（ランダムフォレスト回帰）が予測した結果が異常値として出ているのかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点：実際のデータ（実績）
– 緑の点：前年のデータ（比較用）
– 黒い丸：異常値としてのマーク
– 背景の灰色の範囲：予測の不確かさ範囲
– 紫、ピンクの線：異なる回帰モデルによる予測
4. **複数の時系列データの関係性**
– 期間の前半は実績データで示され、後半は前年データとして比較されています。これにより、実績と前年との相違やトレンドの違いを視覚的に把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の青い点では若干の上昇トレンドが、緑の前年データはほぼ横ばいです。このことは、経済的な状況の改善を示唆している可能性がありますが、再び異常値が存在するためその解釈には注意が必要です。
6. **直感的に感じることや影響に関する洞察**
– 人々は、青い点が若干上向きであることから、個人の経済的余裕が改善しているか、改善の兆しを見て取るかもしれません。
– 実績と予測、前年データの間に顕著な違いがある場合、経済環境の変化や予測モデルの精度、あるいはデータ収集方法の再検討が必要と考えられます。
– このデータが政策立案や経済戦略に役立つ場合、実績データに基づく改善と、異常値の原因特定と是正措置が重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 個人WEIスコアは、360日間のうち最初の6ヶ月間（2025年中）で比較的高い値（0.6〜0.8付近）を維持している。
– 次に、大きなギャップを挟んで残りの期間（2026年）には、点が高い値（ほぼ0.8以上）に集まっている。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間において、複数の外れ値が観測される。ただし、大きな急激な変動は見られない。
– 最初のグループでは、データが密集していることから急激な変動は少ないと推測される。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青色のプロット）**: 現実のデータポイントを示し、個々の時期におけるWEIスコアの高さを表す。
– **予測（Xの記号）**: 予測アルゴリズムによるスコアで、トレンドの推測できる変動範囲（灰色の範囲）を示す。
– **前年の比較（緑色のプロット）**: 前年同時期のデータと比較することで、今年のトレンドの変化を測定する指標。
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重なる領域があり、基本的に予測が過去の傾向と一致していることを示している。
– 前年データは、今年のスコアの上昇を示しており、改善が見られる可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが強く密集しているため、一定の安定性がある一方で、予測の信頼性が高い可能性がある。
– 外れ値の存在は、想定外の変動要因が影響を与えていることを示唆。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 最初期における安定的な高スコアから一時的な切れ目を経て再び高いスコアへの復帰は、改善努力の結果と直感的に解釈できる。
– ビジネスや社会にとって、このグラフは評判管理やパフォーマンス評価に役立てられる可能性がある。
– 全体的な改善トレンドは関連政策や施策の効果を示唆し、さらなる評価や調査の機会をもたらす。
このグラフは、観測と予測の両方のデータを活用することで、将来的な健康状態のトレンドを把握し、関連する政策決定の参考にできるでしょう。
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:
以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 直近期の実績データ（青色）は、比較的高い位置で始まり、徐々に下降傾向にあるように見えます。
– 予測データ（緑色）は、やや分散がありますが、横ばいに近い動きを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかの外れ値（黒い円）が存在し、それらは平均よりも高めのWEIスコアを示しています。
– 予測データにはそうした急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データで、現在の状況を示しています。
– 緑色のプロットは予測データで、将来的な傾向に焦点を当てています。
– 黒い円は外れ値を示し、予想外のストレス状況を示している可能性があります。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間に目立つ直接的な相関は示されていませんが、予測手法によっては微妙な変化が捉えられているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、時間とともに少し不安定な動きを示していますが、比較的高いレベルで温存されています。
– 予測データは、安定した分布をしながらも、特定の変動を示唆しています。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– 政治カテゴリーでの心理的ストレス（WEI）が高いため、具体的なストレスの原因を探る必要があると直感的に感じられます。
– 高いストレスレベルは、政策決定に悪影響を及ぼす可能性があります。したがって、ストレス管理やリスクの軽減に焦点を当てることが重要でしょう。
このグラフから、人間は現在の心理的負担を軽減するために具体的な手段を講じる必要があることを理解する可能性があります。予測の活用は、将来のリスク管理に役立つでしょう。
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:
グラフの分析結果を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 最も顕著な点は、データの分布が2つの時期に分かれていることです。2025年7月から10月までのデータと、2026年3月以降のデータに大別されます。
– 前半部分（2025年7月-10月）では、スコアは0.6から0.9の間に分布しています。後半部分（2026年3月以降）ではスコアが0.5から0.8程度に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 前半部分では、異常値が何点か確認されます。これらは予測と実績の間の大きな乖離を示している可能性があります。
– 後半部分には目立った異常値は見られません。
3. **プロットの意味**:
– 青色のプロットは実績を示し、緑色のプロットは前年のデータを示します。異常値は黒い円で強調されています。
– 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）のデータ範囲は違いを強調して表示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データ（青色）と前年データ（緑色）が見て取れるが、分布が異なるため、前年との比較時に注意が必要です。
– 予測データは実績データに含まれていないため、正確な比較にはさらなる分析が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年のデータの間にはある程度の相関が見られるものの、完全には一致していません。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 直感的には、2025年末から2026年初にかけて、スコアの変動が減少し、安定しているように見えます。
– 政治的な自由度や自治の安定化が示唆される一方、異常値が多い初期には問題があった可能性があります。
– 予測モデルに基づく将来の変動を予め知ることにより、政策改善の措置を事前に講じることが有益です。
このグラフから得た洞察は、政策担当者にとって有益な情報となるでしょう。簡単にして予測可能な範囲内での自由度の向上が求められます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの左側（2025年7月1日から9月1日）の青いプロットは、WEIスコアが0.4から0.8の間に密集しています。
– この期間はほぼ横ばいの傾向を示し、特定の上昇や下降のトレンドは見られません。
– 右側（2026年7月1日あたり）では、前年のデータが緑色でプロットされ、ここでも0.6から0.8の間で密集していますが、若干の分散が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側にはいくつかの異常値が存在し、丸で囲まれています。これらはスコアの中で特に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、データの分布が右に移動していることがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績（実測AI）を示しています。比較的安定したスコアを示しています。
– 緑のプロットは前年のデータ（比較AI）を示し、現在のスコアとの比較が可能です。
– 影付きの領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年のデータが比較されていますが、どちらも同様の範囲内にあります。
– 異常値を通じて、特定の要因がスコアに影響を与えている可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年データ間には、全体的な相関があり、スコアの安定性が示唆されています。
– 時系列間の直接的な因果関係は不明ですが、安定した社会的公平性が維持されていると考えられます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– データは全体的に安定しており、重大な変動がないことから、政治的に安定した状況が続いている可能性があります。
– 安定したWEIスコアは、公平性と公正さに関するポリシーや施策が効果的に実施されていることを示すものと考えられます。
– ビジネスや社会においては、予測可能でリスクの低い環境であることが投資や事業活動にプラスとなるでしょう。
このグラフは、行政や政策が持続的に社会的公平性を維持していることを示唆し、その結果として市民の満足度や信頼性の向上が期待されます。また、異常値には特定の要因が隠れている可能性もあり、それを軽減する政策介入が必要となるかもしれません。
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:
### グラフの分析と直感的な洞察
1. **トレンド**
– 左側の青い点（実績）は、ほぼ横ばいであり、安定したWEIスコアが示されています。
– 右側の緑色の点（前年の値）は、いくつかのスムーズな上昇トレンドが見られ、持続可能性と自治性の改善が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績点に囲まれた黒い〇が異常値として示されています。これらは他のデータポイントからやや逸脱していますが、多くの他の点と密集していないため、特異な事象または一時的な変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、データが安定していることを表しています。
– 緑の点は前年の数値であり、比較のために使用されます。
– 紫色、青紫、ピンクの線はそれぞれ異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の範囲を示していますが、ほとんど表示されていないので、予測の精度や範囲には注意が必要です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現状の実績と前年の数値の間に大きな違いはありませんが、改めて緑の点が観察されることから、前年からの改善がわずかに見えることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青い点（実績）が非常に密集していることから、データの信頼性が高いと考えられます。緑の点とのやや左側への分布は改善のトレンドを指し示しています。
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**
– 実績が安定していることから、持続可能性と自治性が現在のところ大きく変動していないことを直感的に感じ取ることができます。
– しかし、緑の前年のデータに基づくと、改善の兆しが見て取れるため、今後の予測や戦略を構築する際には、この小さな改善を生かすことが考えられます。社会およびビジネス環境においては、現状を維持しつつも、より良いサステナブルな環境を目指すべきであると示唆されます。
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:
以下はグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの左側では、AIによる実績データが青色で示されています。これらは約0.7から0.9の間で比較的一定の範囲に収まるように見えます。
– 右側にある前年のデータ（緑色）は、0.6から0.8の間で散らばっていますが、以前よりやや低めの範囲に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データの中には、顕著な外れ値が見られ、黒い輪で囲まれています。
– 外れ値は、特定の出来事や政策変化を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青は実績データ、緑は前年データで、それらの密度や色から、データ間にある程度一貫性があることが示唆されます。
– 横棒（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測が表示されていないため、予測値として利用されていないかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青と緑のデータが異なる時間軸において比較されており、昨年はより変動が少ないように見受けられます。一方で、今年のデータは不規則な動きを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データにはある種の相関関係があるかもしれません。予測範囲内に多くのデータが収まり、インフラや教育機会の向上がある程度維持されていることが示唆されます。
6. **直感的および社会への影響**:
– 人々は過去のデータよりも変動があることから、政策の効果が一時的なものである可能性を直感的に感じるかもしれません。
– 社会の基盤や教育機会の維持・向上が安定している一方で、外れ値が示す不安定要素は、潜在的な改善ポイントとして機能している可能性があります。
このグラフから見られる内容を基に、改善のための戦略を考案することが求められるでしょう。例えば、外れ値の原因として何が考えられるのかを詳細に調査することが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の期間（2025年7月から2025年11月）では、WEIスコアは横ばいで、0.6〜0.8の範囲に集中しています。
– その後、スコアは一気に上昇し、2026年7月には0.8以上になっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータに異常値が見られますが、多くの実績データ（青い点）は比較的一貫しています。
– 中央の時期に急激な変動があり、その後スコアが上昇し、密集度が低くなっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績（実測AI）を示し、緑の点は前年の比較データ（緑色の点）です。
– 異常値は黒い円で囲まれ強調されており、継続的な改善または政策変更による影響を示唆している可能性があります。
– 紫やピンクの線は予測モデルの結果を示していますが、線形や決定木、ランダムフォレスト回帰による異なる予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データは、2025年末において実績が予測を上回る形で一致しています。
– 予測のばらつきは少なく、予測範囲も狭いため、比較的正確な予測が行われているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの初期はバラついていますが、その後集中度が高まり、スコアが上昇することでポジティブな傾向を示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– WEIスコアが時間とともに上昇し、異常値も除去されていることから、共生や多様性、自由の保障に関する政策が改善されている可能性があります。
– 社会的なインクルージョンが改善されていると捉えることができ、企業や公共部門がこの傾向を継続させることで、社会全体の進展が期待されます。
このように、データからは政策の成功や社会的な改善の兆候が見られ、さらなる取り組みをサポートする材料となるでしょう。
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:
以下は、このヒートマップについての分析です。
1. **トレンド**:
– 時間に沿って色が変化しているのがわかります。特に7月1日から7月12日までの期間で、少しずつ明るい色（高いスコア）から暗い色（低いスコア）に変化していることに注目できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月7日に急にスコアが高まっている明るい緑から黄色のプロットが外れ値として見られます。
– 7月23日や25日も短期間で色が明るくなり、急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色は総合WEIスコアを示しており、色が明るいほどスコアが高くなっています。このことは、特定の日付や時間帯での注目度や重要度の変動を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯に明確なスコアの変動が見られることから、日中よりも特定の時間帯に重要なイベントが集中している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 7月上旬のスコアは全体的に均一であるのに対し、中旬から下旬にかけてスコアの変動が激しくなっています。これは事件や政策の変化があったことを示しているかもしれません。
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**:
– ヒートマップ全体から、政治的活動が特定の時間に集中している様子が見受けられます。これは、ある期間における重要な政治イベントや議論の存在を示唆します。
– ビジネス面では、このデータを活用することで、メディアや広告会社がどの時間帯に注力すべきかを判断する材料になり得ます。
– 社会的には、政策の影響が現れる時間帯を予測し、市民としての関与や意識を高めるためのタイミングを計ることができます。
このような視覚化されたデータは、政策立案者やビジネスリーダーにとって、重要な意思決定の指針となる可能性があります。
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:
以下は、提供されたヒートマップの視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**：
– 全体として、特定の時間帯（例えば朝8時台、夕方15時台、夜22時台）に色の変化が見られ、日にちを通じて変動していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 特定の日や時間における急激な色の変化が目立つ部分があります（例：7月6日夜の急激なスコア上昇）。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 色の濃淡はWEI平均スコアの違いを示しています。濃い紫から黄色にかけて、スコアが低いから高いことを示唆しています。
– 時間帯ごとに異なる色が使用されており、特定の時間帯でのパターンを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– ヒートマップに表示されている各時間帯は、日々のスコアの変化を示しています。特定の時間帯に一貫してスコアが高いまたは低い傾向があるかどうかを確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 特定の時間帯において、頻繁に高いスコアを記録している日がある一方で、特定の時間はほとんどスコアが変わらないように見えます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**：
– 特定の日の特定の時間帯（例えば平日夜間や朝）が、政治活動や意識において特に重要である可能性があります。
– 政治家や政策立案者は、特定の時間帯に焦点を当てたり、重要な発表を行うタイミングを再考することで、より効果的な影響を与えることができるかもしれません。
これらの特徴を考慮することで、政治的な活動や戦略の改善に役立てることができるでしょう。
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:
以下は、提供された社会WEI平均スコアの時系列ヒートマップに関する分析です。
1. **トレンド:**
– グラフの期間中、一部の時間帯で明確な周期性が見られます。特に日中の時間帯では、明るい色（高いスコア）が顕著に現れています。
– 一部の日時で急激なスコアの変動（高いスコアと低いスコアの繰り返し）が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月1日と7月23日から25日の間で、異常に色の変化が激しい部分があります。これらは急激なスコアの変動を示しており、短期間で大きな変動があったことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色はスコアの高さを示しており、黄色が高く、紺色が低いスコアを示しています。
– 横軸は日付、縦軸は時間を示しており、一日の中でどの時間帯にスコアが高いか低いかを分析できます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 関連性としては、特定の時間（8時、16時）で周期的な高スコアが見られ、夜間（23時）は低スコアの傾向が観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 高スコアは昼間に集中している一方、夜や特定の日付で低スコアが集中しています。
– 一般的に、時間帯とスコアに一貫性があり、昼間はより高いスコアが観察されます。
6. **社会やビジネスへの影響:**
– このデータから、人々が特定の時間帯、特に昼間により積極的な社会活動を行っている可能性が示唆されます。
– これらの時間帯のピークにビジネスチャンスを見出すことができ、公共政策やサービスの提供において、人々がより活発な時間帯を意識した戦略が有効です。
このグラフは、社会活動や関心が時間帯によってどう変化するかを視覚的に示し、戦略的意思決定に役立ちます。
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、全WEI項目間の相関関係を示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**
– 整体的に、赤い色の領域が多く、高い相関が見られます。特に「総合WEI」や「個人WEI平均」と他の項目間の相関が高いです。
– 横ばいや一貫した傾向が見られ、周期性は示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い色の領域が一部あり、特定の項目間で低い相関が見られます。たとえば、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の間に注目すべき相関の低さがあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– カラースケールは、赤が高相関（プラスの相関）、青が低相関（負相関または無相関）を示しています。
– 高い相関を示す赤の領域では、項目間の関連性が強く、政策や施策の影響を反映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**
– 時系列データの分析ではありませんが、相関の高い項目同士が同様に動く傾向にあると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」や「社会WEI平均」が多くの項目と高い相関を持つため、これらの要素が他の項目の要因やインジケーターとして機能していることが示唆されます。
– 相関の低い組み合わせも存在し、それらは異なる要因で影響され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、ビジネスや社会への影響**
– 高相関が示されている項目間では、施策の効果や社会の動向が項目間で強く関連していることが直感的に理解されやすいです。
– 例えば、「心理的ストレス」と「健康状態」の相関は、健康施策の重要性を示唆しています。
– 一方、相関の低い項目については、特定の施策が直接的な成果をもたらさない可能性があるため、注意が必要です。
この解析により、政策立案者は、どの項目に優先的に注力するべきかを判断する際の有用な指標とすることができるでしょう。
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、複数のWEIスコアタイプの分布を視覚化しています。それぞれのカテゴリにおけるスコアの範囲や中央値、外れ値などを確認できます。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– この箱ひげ図は時系列データを直接表しているわけではないので、トレンドとしての上昇や下降を示しません。ただし、各カテゴリの分布傾向を見ることはできます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI平均」や「社会WEI平均」など、いくつかのカテゴリで外れ値が見られます。特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」に顕著です。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各箱ひげは、中央の線で中央値を示し、箱はスコアの第1四分位数から第3四分位数までの範囲を示しています。外れ値は個々の点として示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列の要素はないものの、各WEIタイプ間での比較が可能で、どのカテゴリがより高いスコアなのか、どこにばらつきがあるのかを視覚的に判断できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 大部分のカテゴリでスコアの中央値が比較的高く、0.7以上を維持しています。ただし「総合WEI」「個人WEI（経済的余裕）」「社会WEI（持続可能性・自主生活）」など、スコアのばらつきが大きいカテゴリもあります。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 一部のカテゴリにおける外れ値や広い範囲は、社会的または個人的課題が存在する可能性を示唆しています。例えば、心理的ストレスや多様性・自由保証に関する項目でばらつきが大きいことは、これらの分野の改善が求められていることを示すかもしれません。
– ビジネスや政策立案においては、これらのデータを参考にして、特に低スコアの部分やばらつきの大きい点を改善対象として取り組むことで、全体的な社会幸福度の向上に寄与する可能性があります。
この分析から、特定のWEIタイプにおいて考慮すべき社会的課題が浮き彫りになり、より深い理解と改善のためのアクションが可能となるでしょう。
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:
グラフの主成分分析（PCA）から得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– データは大きな集合を形成しておらず、全体として明確な上昇や下降トレンドは見られません。ただし、データポイントは広がっており、変動が大きい部分があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下と右上に比較的離れた点があり、これらが外れ値の可能性があります。
– 特に、第一主成分が-0.4付近、第二主成分が-0.2付近のデータポイントは他のデータから逸脱しています。
3. **各プロットや要素**:
– データポイントの密度が高い部分は、特に第一主成分が0.0から0.2付近に集まっています。ここが中心的なデータの集まりを示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**:
– 特定の時間における変動を直接示すものではなく、主成分で表現されたデータの全体状況を見せています。そのため、時系列データの具体的変動は捉えにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分の寄与率が0.71と高く、大半の情報を説明しているため、こちらに沿った変動が主要なものと考えられます。
6. **直感的に感じることおよび社会への影響**:
– 各データポイントの広がりと外れ値から、政治の状況が大きく変動していることを示唆している可能性があります。安定的な動きではなく、不確実性があることを示しています。
– ビジネスや政策立案においては、この分散された傾向を考慮し、リスク管理や柔軟な対応が求められるでしょう。
この分析は、政治状況の評価や予測において重要な示唆を与えるものであり、不確実性の高い状況での戦略策定に役立つでしょう。
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。