📊 データ分析（GPT-4.1による）
データの分析結果を以下にまとめました。
### **時系列推移と傾向**:
– **総合WEI**には顕著な変動が見られ、スコアは一貫した上昇トレンドを示しています。特に7月6日から8日および7月10日から12日にかけて高スコアを示す急騰があります。これは何らかの短期間の出来事や政策の影響を受けた可能性があります。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**も全体の流れに連動するように変動していますが、社会WEI平均の方がより安定した動きを示しています。
### **異常値とその背景**:
– **異常値**として、いくつかの低いスコア（特に7月6日と19日）が見られます。この日は経済状況や健康状態の不安定さ、あるいはストレス要因の増加によって影響を受けた可能性があります。逆に、高いスコアの日は、政策発表や社会的イベントによりポジティブな影響を受けたと推測されます。
### **季節性・トレンド・残差**:
– STL分解を行うことで、長期的な上昇トレンドが確認され、季節性はあまり強調されておらず、説明できない残差は一時期的なイベントによるものと考えられます。
### **項目間の相関**:
– 相関分析によると、**個人経済的余裕**と**社会持続可能性**の間に強い正の相関が見られます。これは、個人の経済状態が良いと社会の持続可能性にもプラスの影響をもたらしていることを示唆しています。
### **データ分布**:
– 箱ひげ図から、総合WEIの中央値は比較的高く、ばらつきが大きいことがわかります。これは、不安定な経済状況や社会情勢が影響している可能性があると考えられます。
### **主要な構成要素 (PCA)**:
– PCA分析の結果、PC1が非常に高い寄与率を示しており(0.70)、このコンポーネントがWEIスコアの変動に影響を及ぼしていることが窺えます。PC1は、おそらく経済および社会的安定性を反映しています。この要因が主要な変動要因となった可能性があります。
全体として、データの動向は複数の要因に影響されており、特に経済的要因と社会的持続可能性が鍵となっていることが明らかです。特定の政策影響やイベントによる短期的な変動も観察されています。これらは、社会的および経済的な決策において重要な洞察を提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **青色の実績データ**は期間の初めに集中しており、その後データが途切れています。これは、後半ではデータの収集が行われなかったか、意図的に隠されている可能性があります。
– **緑色の前年データ**は後半に集中しており、一般には低めの範囲での変動です。このことから、季節性や外部要因の変動がある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– **黒い円で示された異常値**が青色の実績の中にいくつか存在します。これらは重要な出来事やエラーの兆候かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色**は「実績AI」による実際の測定データを示し、このデータが基準となります。
– **緑色**は前年のデータであり、前年のトレンドやパターンを観察するのに役立ちます。
– **赤色の予測点**は、複数の回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づく予測です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青色の実績データと緑色の前年データの間には、データの分布という意味では大きな差があるように見えます。季節要因や政治的イベントによる影響が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データにおいて急激な変動が見られる地点があり、その一部は異常値として表示されています。
– 前年データは比较的に安定しており、今年の実績データとの違いが明確です。
6. **直感的な洞察や影響**
– このグラフから人々が感じ取る可能性のあることとして、基準線になりうる前年データとの比較により、今年のデータにおける異常値や急激な変化が目立つという印象を受けることが考えられます。
– ビジネスや社会への影響としては、これらの変動が政治的な決定や政策の見直しにつながる可能性があります。
このグラフにおいては、実績のデータの途切れが何を意味するのか、またその背後に存在する要因が何かを詳しく分析する必要があります。
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:
このグラフは、政治カテゴリにおける個人のWEI平均スコアの推移を示す時系列散布図です。以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフは二つの主な期間に分かれています。最初の期間（2025年7月〜2025年10月）は0.6から0.8の範囲で実績値が変動しています。次の期間（2026年6月〜2026年7月）は、0.6から上に集中的にプロットされていますが、前年度と比較して若干の増加が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月から10月にかけてのプロット間に散らばりがありますが、大きな外れ値や急激な変動はないようです。異常値としてマークされたものは、全体的なデータ範囲内にあるため、その影響は小さいと考えられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青いプロットは過去の実績データを示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰などの異なる予測モデルが表示されていますが、いずれも割と似た傾向を示しています。
– 前年のデータ（緑）は、新しいデータとほぼ重なっているため、前年と大きく変わらない傾向があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）からの予測が視覚的に提示され、いずれも実績のトレンドをよく追従しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 年度間の大きな相関関係は見られず、ほぼ前年の水準を維持しています。改変されたデータポイント間での分布の特徴は、上昇・下降の急激な変動や極端な外れ値はありません。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– データの安定性からは、政治に関与する個人のWEIが一定の評価を保っていると見て取れます。この安定性は、政策の継続性や個人の政治的影響力の持続に寄与している可能性があります。社会やビジネスへの影響としては、信頼性のある予測が可能であるため、政策決定やニーズ分析に役立つでしょう。
この分析は、実績と予測がほぼ一致していることから、一貫性と予測可能性のあるデータ動向を示唆しています。
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**
– 左側（2025年7月から9月）：WEIスコアが0.6から0.8の範囲で横ばい。
– 右側（2026年6月から7月）：同様に、WEIスコアが約0.8で安定している。スコアがやや増加し、密度が高まっている。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側にいくつかの異常値のプロットがあり、特に一部の点は0.6に近い。
– 右側では異常値や急激な変動は見られない。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青）**と**予測（赤いX）**が左側に集中しており、いくつかの予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果が示されている。
– 右側は**前年（比較AI、緑色）**のデータで、より高いスコアの密集度が示されている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 左側の青色と赤いXは各予測手法のデータと密接に関連しており、異常値を示す範囲外になっている。
– 緑色のデータは前年のデータとして、現在の予測値が前年とどのように異なるかを示している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 左側のデータは異常値が多く含まれる。
– 右側の前年データはより高いWEIスコアで統一されており、密度が濃い。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会的影響**
– WEIスコアの高まりは、前年と比較してポジティブな社会的変化や政治の安定を示している可能性がある。
– 外れ値の存在は、特定の出来事や政策変更により注目を集めた期間である可能性がある。
– ビジネス面では、安定した数値は市場の予測可能性を示し、長期的な投資がしやすくなると考えられる。
このグラフからは、短期的な不安定性を経て、長期的に安定する傾向を見て取ることができます。これにより、政策立案者や投資家は戦略を調整するための洞察が得られるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– **実績データ**（青のプロット）は、最初の期間で比較的一定の範囲内にあるようです。
– 次に、**前年比**（緑のプロット）が一気に右側に移動しています。この移動から大幅な上昇があったことが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにはいくつか**異常値**（黒いサークルで強調されています）が見られますが、全体の中では目立って影響を与えているようには見えません。
– 主として二つの時間帯に分かれてデータが示されており、劇的な変化を暗示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは**実績データ**、緑色は**前年比**で、過去と現在のWEIスコアを比較できます。
– グレーの背景領域は**予測の不確かさ範囲**を示しており、初期データに対する予測の信頼範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青の実績と緑の前年比は時間とともに大きな違いを示しており、改善の兆しが顕著です。それに対し、予測データ（赤のマーカー）は表示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の青いデータはかなり密集して分布し、次の緑のデータが明確なシフトで持続的なトレンドを示しています。
6. **人間が直感的に感じる洞察とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアの改善は個人の経済的余裕の向上を示唆します。特に大きく上昇したタイミングでは、ポジティブな政策や経済状況の改善があったかもしれません。
– ビジネス面では、個人の経済的余裕が増すことで消費者の購買力が向上し、消費が活発化する可能性が考えられます。
– 社会面では、経済的に安定した状態が改善されることで、社会全体の幸福度が増加する可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは初期で高いWEIスコアの密集が見られ、その後データが途切れて再び高いスコアの密集があります。全体としては期間が離れて2つの集約がありますが、時間を追った変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 現れた異常値は初期のデータに見られます。これらの点は他のデータと比較して特に目立ち、異常に高いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のデータ、緑の点は昨年のデータを示しています。異なる色の線はそれぞれ異なる予測手法を示しており、予測のバラエティは限られています。
– 薄い灰色の領域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**
– 異なる時系列（実績データと前年データ）が重なることなく、明確に分かれています。これは一貫したデータ処理がなされていることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータと後半のデータの間に明確な相関性は見られません。スコア自体は高い範囲に密集しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 初期の高スコアは、健康状態が優れている期間または状況を反映している可能性があります。
– データの間に空白があるため、長期的なトレンド分析は課題があります。データが互いに孤立しているように見えるので、一貫した健康状態の維持または改善を示すためには、さらなるデータ収集と分析が必要です。
– 政治的な文脈で見ると、これは個人またはグループの健康指標管理が一時期に集中して行われた後に一時中断し、再び再開したような状況を示唆するかもしれません。これにはリソースの予算管理や政策調整が関与す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:
1. **トレンド**:
– 初期のデータは比較的高いNEIスコアで開始し、一定の変動を示しています。その後、空白期間を経て再びデータが現れ、同様に変動はあるもののやや狭い範囲での分布が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データの中に異常値が存在し、中には他のデータポイントから明らかに外れたスコアがあります。特に、プロットされたオブジェクトが異常値として示されています。
3. **各プロットや要素**:
– **実績（青色）**: 初期のデータを示しています。
– **予測（赤色のX）**: 将来の予測を示しており、特定のモデルによる予測が可視化されています。
– **異常値（黒い円）**: 他のデータポイントから離れたスコアを示しています。
– **過去のデータ（薄緑色）**: 前年のデータを示しています。
– **予測の不確かさ（グレーの帯）**: 統計的に予測の範囲を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データは別々の期間に表示されており、それぞれが異なる時系列状態を示唆しています。予測データは未来の傾向を示すため、新たなイベントや政策の影響を示唆している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータにおいて一部の異常値が、状況の急変や予想外の出来事を示すかも知れませんが、全体として大きなトレンドは見られません。
6. **直感的に感じることと影響**:
– 人々は異常値をストレスの急激な増減や予測不能な事態の象徴として捉えるかもしれません。また、予測データが安定した場合は、将来に向けた安心感を提供する反面、信頼性の面での慎重な評価が求められるでしょう。
このデータは、政治的なストレスやその変化を理解する上で重要な情報を提供する可能性があります。全体的なトレンドの把握や異常の位置付けは、政策決定者やアナリストにとって有用な洞察をもたらすでしょう。
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:
このグラフからの洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフは360日間の範囲を示しており、比較AI（前年度）は一定の水準を維持しています。予測されたデータ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は似たようなパターンを示しており、全体的に安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績AIのデータには異常値が複数見られ、それらは予測の不確実性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績AI（青）は現在の実際のスコアを示し、予測AI（赤）は予測されたデータを示しています。
– 異常値は黒い円で示され、予測の枠からさ異常範囲はグレーで示されています。
– 前年度のデータは緑色で、安定度の比較を可能にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、全体的に似た長期的傾向を示しており、比較的精度が高いことを示唆していますが、個々のデータポイントについて完全に一致していない部分もあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIと予測AIの相関は比較的一貫しており、予測モデルの信頼性を示唆しています。
– 前年度のデータと比較して、現行のスコアと予測スコアは似たレベルを維持しています。
6. **直感的な感覚と社会への影響**:
– 人間がこのグラフから感じる印象としては、自由度と自治に関しては、一定の安定性を保っていると推測できるかもしれません。
– ビジネスや社会的には、この安定性は良好なガバナンスや社会の成熟を示し、政治的な安定感を与える可能性があります。しかし、異常値の存在は、時折発生する問題やリスクを示唆しており、政策の改善や注意が求められるかもしれません。
全体として、このグラフは自由度と自治における現在の状況と予測の信頼性を視覚的に示しており、政策立案や社会的判断に役立つ重要な洞察を提供しています。
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:
グラフの分析について以下に示します。
1. **トレンド**
– 初期の期間（2025年7月から9月頃）では、実績値（青い点）が均等に存在し、スコアに大きな変動はありません。
– 中盤～終盤（2026年3月から7月）にかけて、スコアが高めの範囲に再び集まっていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータには0.4付近のスコアの外れ値（異常値）が見られます。
– 注目すべき急激な変動は特に見られず、ほぼ安定して散らばっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青点で示される実績値は、実際の公平性・公正さの評価スコアを示しています。
– 緑の点（前年の予測AI）が後半に集中しており、実績との比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期期間の予測（異なるモデルの線を示す）が特定の範囲内で行われていますが、実績とのズレは小さいようです。
– 後半部の実績と前年予測（緑点）は密接した範囲にあり、予測の精度が高いことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 年初期と後期で実績スコアが異なる範囲に密集しており、シーズナリティや政策変更の影響がある可能性が考えられます。
6. **人間が感じること、およびビジネスや社会への影響**
– 初期に見られる異常値がどの要因によって生じたのかを分析することで、政策改善や社会福祉向上の糸口を見つけることができそうです。
– 予測と実績が一致している部分は、現在の政策が効果的であること、また予測モデルが十分に信頼できるものであることを示しています。これは、今後の政策の方向性決定に役立ちます。
この情報をもとに、さらなる分析や政策の改善に役立てることができるでしょう。
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:
グラフの分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 左側の青いプロットは、期間の初期にかけて高いWEIスコア（持続可能性と自治性）を示しています。これが右側の緑のプロットに移行し、同様に高いスコアが持続的に保たれています。
– トレンドとしては全体的に横ばいに見えますが、緑のプロットは少しばらつきが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれた異常値が左側の青いプロットにいくつか見られ、それが注目されるデータポイントです。
– 大きな急激な変動は観測されませんが、異常値が示すような期間的な確率イベントの可能性を考える必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロット（実績）は、実際のWEIスコアを示しています。
– 緑のプロット（昨年）は、過去のデータを示し、現在と比較するための基準となります。
– グラフに示された予測範囲（灰色）、および紫色の線は予測モデル（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。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と昨年のデータが互いに密接に関連していて、昨年のスコアが実績データの補完的な役割を果たしています。
– 予測モデルの結果は、ある程度の相違がありますが、概ね高スコアを示しており、予測がかなり現実的であることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布の中心は高いWEIスコアに集中しており、高度な持続可能性と自治性を示しています。
– 相関関係について、昨年のデータが現在の実績スコアの良い予測指標となっているように見えます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 高いWEIスコアは、持続可能性と自治が十分に達成されている可能性を示しており、政策の成功や持続可能な取り組みの良好な結果と受け止められるでしょう。
– ビジネス面では、こうしたデータは持続可能な投資の評価指標として利用され、投資家や企業の意思決定を支える材料となるでしょう。
このグラフからは、持続可能性と自治性について現在および予測においても快調な状態が維持されていることがうかがえます。これをベースにさらなる発展のためのアクションを検討することが可能です。
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:
このグラフに基づく分析は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 初期の実績は横ばいで、大きな変動はありません。
– 予測が始まる段階で、予測手法に応じた微妙な上昇傾向が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データにはいくつかの異常値が存在しますが、大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は過去の実績データを示し、安定したWEIスコアを示しています。
– 緑色の点は前年のデータであり、若干の上昇傾向が見られます。
– ピンク、青、緑、紫の線は異なる手法による予測を表しています。予測手法により微妙な傾向の違いがありますが、全体としてはほぼ一貫したWEIスコアが予測されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年データの間には、同様のスコア帯での動きが見られ、次年度に向けても大きな変動が予測されていないことが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは比較的一定の範囲で分布しており、強い相関関係は直接的には示されていませんが、スコアの範囲内での安定性は確認できます。
6. **人間の直感と社会への影響**:
– 緩やかな改善傾向が示されているため、政策の有効性が一定程度確認できると人々は感じる可能性があります。
– 社会基盤や教育機会の改善が続けば、長期的には社会全体の福祉や経済成長に寄与することが期待されます。
このグラフは、継続的な改善策が社会基盤や教育機会に着実に影響を与えていることを示唆しており、政策担当者がこのトレンドを維持または向上させるための根拠となるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは2つの主要な期間に分かれているようです。最初の期間（2025年7月から9月）は「実績AI」（実際のデータ）で、2番目の期間（2026年5月から7月）は「昨年（比較AI）」のデータとして示された予測です。実績AIの期間では、データが比較的水平である一方、小さな下降トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績AIデータには特に顕著な外れ値は見当たりませんが、異常値としていくつかがマークされています。これらは重要な出来事や変化を示唆している可能性があります。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が重なり合って表示され、モデリングが現実のデータとどのように適合するかが確認できます。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青い点、予測データは緑の点で示されています。各モデルの予測範囲も示され、データのばらつきや予測の精度を見ることができます。特に、予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は予測の信頼性についての情報を提供します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「実績AI」と「昨年（比較AI）」の期間を比較することで、昨年のデータに基づく予測の妥当性や改善点が検討されるべきです。この相違により、モデルの改善の必要性が浮かび上がる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 政治カテゴリーにおいて、多様性と自由の保障がどの程度政策によって影響を受けるかを考察するためには、相関関係や外れ値をより深く分析する必要があります。
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**
– 初期のデータから下降トレンドが直感的に感じ取れる一方で、予測モデルを適用することによる未来の期待される回復は希望を提供します。
– 社会政策の観点からは、共生と多様性を促進する政策の実効性を評価し、改善するための基礎データとなる可能性があります。また、予測データの信頼性を高めることが、政策決定や社会の信頼構築に繋がります。
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、提供されたヒートマップに基づく分析です。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 全体的に見ると、色の変化が顕著な期間がいくつかありますが、特定の明確な長期的な上昇または下降トレンドは示されていません。グラフは短期間の変動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 日付に関しては、特に7月2日、6日、23日にイエローが目立っている点が外れ値や急激な変動として考えられます。それらの日に特異点が存在する可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡は「総合WEIスコア」の強度を示しています。濃い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを意味します。
– 一日の時間帯ごとに分けられたデータがあり、特定の時間帯に活動のピークが存在することがわかります。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時間ごとの色のカバー率が異なっており、活発な時間帯と静かな時間帯が存在します。例えば、7時から8時、15時から16時台に多くの活動が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（15時〜16時、23時）に高いスコアが頻繁に発生します。これは、その時間に関連する要因が影響を及ぼしてい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**:
– 活動が特定の時間帯に集中しているため、政策に関する重要な発表や議論がその時間に行われている可能性があります。
– 社会的な動きを読み取る手掛かりとなるため、特定の時間帯に注目することで、政策決定等の背景をより深く理解することが可能です。
このヒートマップは、政治カテゴリの動きや影響がどのように分布しているかを視覚化するのに有効です。注目すべき日や時間帯に関するデータが、この分野の専門家にとって有益な分析材料となるでしょう。
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:
このヒートマップについて以下のポイントを分析します。
1. **トレンド**:
– 色の分布を見ると、特定の期間においてスコアが上昇（緑から黄色）したり、下降（青から紫）したりする傾向があります。持続的な上昇トレンドや下降トレンドというよりは、期間内に周期的または局所的な変動が見られるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の時間帯で急激な色の変化が見られます。例えば、16時-17時間帯には急に低いスコアに変化する箇所があります。
3. **要素の意味**:
– 色の変化はスコアの変動を示しています。濃い青から緑、黄色へと向かうほどスコアが高いことを意味します。各プロットは特定の時間帯と日付におけるスコアを表しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 日付と時間帯の両方でスコアが記録されているため、日中の特定の時間帯におけるスコアの変動が分析可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯でスコアがまとまって高い（もしくは低い）ことがあり、異なる時間帯間で相関が見られる場合があります。
6. **直感的な感想と影響**:
– このデータはおそらく政治的な活動や議論の活発度を示している可能性があります。特定の日付や時間帯でのスコアの変動は、政治イベントの影響を示唆しているかもしれません。
– 社会への影響としては、プレゼンスの高い時間帯や日付を特定することで、効果的なプロモーション活動やキャンペーン計画が可能になるかもしれません。
このヒートマップから、いつどのような時間帯に注目すべきかの知見を得ることができ、それに基づいて効率的な戦略を立てることができます。
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:
視覚的な特徴と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体として、色の変化が緩やかである箇所と急激な変化が見られる箇所が混在しています。特に、特定の日付や時間帯において急激な変化があることが伺えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯（例: 15〜16時）は明確な色の変化があり、急激な変動を示しています。この時間帯以外にも、19時や23時付近でも目立った色の系統変化があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はおそらくスコアの高さを示しており、黄色が高いスコア、紫に近づくほど低いスコアを示唆しているようです。
– 時間帯ごとのパターンがあるように見え、特定の時間における一定のパフォーマンスレベルが観察可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯と日にちの組み合わせによってスコアが大きく変動することが示されています。
– 繰り返されるパターンが見られることで、何らかの規則性（周期性）がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 上述のように、色の変化には一定の時間パターンがあるため、特定の日や時間帯に関連して高いまたは低いスコアが記録されている可能性があります。
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**:
– ヒートマップから、時間帯に依存した社会的な活動や関心の変化が予測できるため、社会情勢や政治的なイベントの影響が可視化されている可能性があります。
– 特に高スコアの日や時間をマーケティングや政策決定のための指標として利用できるかもしれません。ただし、その背景にある要因を詳細に分析することが必要です。
このタイプのグラフは、特定の時間帯における社会的な動向を理解し、状況に対する予測や戦略的な対応を行うために有効なツールとなり得ます。
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、360日間における政治カテゴリの複数のWEI（Well-being Index）の項目間の相関関係を示しています。それぞれのマトリックス要素が正または負の相関の度合いを色で表しています。ここでは、視覚的特徴とそこから得られる洞察を以下のように分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは相関を示しているため、時系列のトレンドを直接示すものではありません。しかし、項目間の強い相関が見られる場合は、同様のトレンドやパターンを共有している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動をこのグラフから直接確認することは難しいですが、低い相関（青に近い色）や高い相関（赤に近い色）は、特定の項目が他と特異な動きをしている可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各セルの色が示すのは、各項目間の相関係数です。赤に近いほど正の相関が強く、青に近づくほど負の相関が強いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「個人WEI平均」と「総合WEI」間の高い相関（0.95）や、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の強い相関（0.89）は、一部の時系列データ間に強い関連性があることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に多くのWEI項目が中程度から強い正の相関を持っており、特に「総合WEI」や「個人WEI平均」、「社会WEI平均」は他の多くの項目と強く連動しています。
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**:
– 多くのWEI項目が相互に関連していることは、政策変更や社会的要因が多面的に影響を及ぼす可能性があることを示唆します。
– ビジネスや政策立案者は、特に強い相関を持つ項目を中心とした取り組みが、他の関連項目にも波及効果を持つことを理解することで、効果的な施策を講じることができるでしょう。
このヒートマップは、社会的な福祉やウェルビーイングの複雑な相互関係を可視化しており、政策決定に役立てるための重要なツールとなります。
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:
この箱ひげ図は、異なるタイプのWEIスコア（政治カテゴリの指標）の分布を示しています。以下に分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– データは特定の期間内（360日間）の分布を示していますが、時系列トレンドではなく、一時的な比較に重点が置かれています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 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（公平性・公正さ）」では、外れ値が確認できます。これは異常なケースや特定のイベントが影響を与えている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱は、四分位範囲を示し、中央の線は中央値を表しています。箱の上下に伸びる線（ヒゲ）はデータの範囲を示し、外れ値は個別の点として描画されています。
– 色の違いは、カテゴリを区別するために役立っていると考えられますが、追加の意味は不明です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフは時系列データではないため、時系列の関係性は特に示されていません。比較が主目的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 幅広い範囲の中央値があります。例えば、「社会WEI（共生、持続性、自由の保障）」は他のカテゴリに比べ、中央値が高い位置にあります。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」の分布は広く、変動性が高いことを示しています。
6. **直感やビジネス・社会への影響**:
– 組織や政策立案者にとって、どのカテゴリでスコアを改善する余地があるのかを理解する手助けとなります。
– 特に外れ値が多いカテゴリは、不満や不安が高まる領域である可能性があるため、対策が求められるでしょう。
– 多様なカテゴリでの比較は、社会的・経済的な改善戦略を立てる際の基盤情報となります。
これらの洞察は、政策決定や社会的介入のために活用可能であり、いかにしてこれらのスコアを改善できるかを考えるための出発点となります。
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:
このグラフは、主成分分析（PCA）を使ってデータのパターンを可視化しています。ここから得られる洞察を以下に記します。
1. **トレンド**:
– 特定の明確なトレンドは見受けられません。データが散らばっており、特定の方向への移動は明らかではないです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの右下部に目立つ外れ値があります。これは他のデータポイントから大きく離れているため、注目すべき変動です。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は360日間のデータを主成分によりプロットしたものです。
– 第1主成分が70%、第2主成分が13%の分散を説明しています。つまり、第1主成分がデータ変動の大部分を捉えていることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時系列データがある場合、それらがどのくらい主成分に影響を与えているかを示していますが、詳細はこのプロットからは直接わかりません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ全体は中心に向かって密集している部分があり、特に第1主成分の正の値側に多く配置されています。
– 両主成分間に強い相関は見られず、全体的に分散していることから、多様な要素が影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 分布が広く、多様な要素が影響していることから、政治分野における複雑性を示唆しています。
– 特定のクラスターが見られる場合、その領域での政治的意見やトレンドが存在するかもしれません。
– 外れ値は特異な出来事や意見、または異なる政治的動向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、この分析を通じて主要な政治的課題やトレンドを理解するための手がかりとなることがあります。特に外れ値やクラスター化されたデータに注目することで、政策決定や戦略立案に新しい視点を提供するかもしれません。
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。