📊 データ分析（GPT-4.1による）
## データ分析概要
### 時系列推移
期間全般を通じて、総合WEIスコアはおおむね0.65から0.85の範囲で変動しており、特に7月中旬以降、スコアは上昇する傾向を見せています。これは社会WEI平均が強く影響を及ぼした可能性があります。異常値としてみなされた数値は、7月の初旬および中旬に集中しており、これが重要な変動期間に対応する可能性が高いです。
### 異常値
異常値として検出された中でも特に、7月6日の0.85や7月7日の0.85は高得点であり、社会的イベントや政策の発表などが影響した可能性があります。逆に、7月6日の0.59や19日の0.62といった低いスコアは、個人的、または社会基盤の不安定さに起因する可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
STL分解により、長期的なトレンドは全体として上昇軌道を示唆しています。季節性はあまりはっきりしていないものの、7月初めから中旬にかけて上下に大きく揺れ動く残差が観察されます。これが示すのは、予測しにくい社会的イベントや出来事の影響と考えられます。
### 項目間の相関
相関ヒートマップでは、特に持続可能性と社会的余裕が高い相関を示しており、政策やインフラが社会安定に寄与していることが考えられます。また、自由度と社会基盤も一定の相関を示しており、自由の保障が社会基盤に密接に関連していることを示唆しています。
### データ分布
箱ひげ図では、各項目のスコア分布は比較的狭い範囲に収まっていますが、個人の経済的余裕や心理的ストレスなどのスコアに外れ値が多く見られます。これらの外れ値は、個々の生活環境や個人的要因の変動によるものと思われます。
### 主要な構成要素 (PCA)
主要な構成要素の寄与率では、PC1が全体の68%を説明しており、続いてPC2が14%を説明します。これは、WEIの変動が主に経済的または社会的構成要素によって駆動されていることを示唆し、政策や経済状況が個人および社会の幸福感に絶対的な影響を与えている可能性を指摘しています。
### 結論
データの全体的な傾向から、政治的、社会的な要素がその期間のWEIスコアに重要な影響を与えていると推測されます。期間中の特定日に見られるスコアの急激な変動は、個別の政治イベントやニュースの影響であり、社会の持続可能性やインフラ改善がスコアを増減させている可能性があります。この分析をもとに、政策決定者は重点的に対処する領域を絞り込むことができ、具体的な改善のための方策を検討する際の一助となるでしょう。
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:
グラフを分析して以下のような洞察を提供します：
1. **トレンド**:
– 初期の期間（2025年7月から2025年11月）はやや高いWEIスコアで横ばい状態です。
– 後半（2026年3月から7月頃）にかけて、緑色のプロットが示すようにスコアに変化がありますが、特定の上昇または下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側にはいくつかの黒色円で示される異常値が見られ、これは通常のスコア範囲からの逸脱を示します。
– 後続の期間ではこのような異常値は見受けられません。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績データ、緑のプロットは前年のデータ、複数の予測曲線（ピンク、紫、マゼンタ）は異なる予測手法を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、初期の期間では狭く、後半では広くなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青と緑のプロット間の分布が似ており、前年のデータと比較して大きな変化はありません。
– 4つの予測線は類似した方向を示しており、ほぼ同じ傾向を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係を示すデータ点がなく、スコアの範囲内で均等に分布しています。
– 年間を通してスコアは約0.6から0.85の範囲をカバーしています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– スコアは比較的一定で大きな波乱や変化はなく、政治領域における一定の安定性を示唆している可能性があります。
– ビジネスや政策決定者には、重大な変動要因がないことを意味するため、戦略や計画を維持しやすい環境と解釈されるかもしれません。
全体として、グラフからは政治的な安定性が読み取れ、これは社会や経済活動におけるリスク軽減を反映する可能性があります。
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 個人WEI平均スコア」の時系列散布図で、以下の点から分析できます。
1. **トレンド**:
– 紫色のトレンド線（線形回帰など）が示されており、全体としてはわずかに下降傾向にあるように見えます。
– ただし、グラフ全体として過去半年間はほぼ横ばいに見え、その後のデータは不明ですが、予測の範囲や異なる回帰手法が示されているため、いくつかのシナリオを考慮していることがうかがえます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色のプロットには黒い円があり、これが「異常値」とされています。これらは標準的なデータパターンから外れていますが、具体的な数値としては極端ではないように見えます。
3. **各プロットや要素**:
– 青色が実績値を示し、各プロットの密集度が実績の一貫性を示していると考えられます。
– 緑のプロットは昨年の値を示しており、色の違いで視覚的に数値の違いが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現時点での実績と予測が描かれており、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）が比較されています。
– 各予測手法の線はわずかに異なり、異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係は視覚的には判断しにくいですが、データが比較的狭い範囲内に収まっていることから、統計的に有意な相関があるかもしれません。
6. **人間が直感的に感じること、及び影響**:
– データの大部分は比較的一貫していますが、異常値の存在は何らかの突発的なイベントや外部要因があった可能性を示唆します。
– 予測モデルが複数使用されている点から、不確実な将来について様々なシナリオを考慮していると受け取れます。
– 社会や政治においては、このデータの変動が政策や選挙活動に影響を与える可能性を示唆しています。
このような分析は、政治的意思決定や戦略計画において役立つでしょう。
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**
– グラフの中央部分（2025年7月から2026年7月）のデータポイントは、横ばいあるいはランダムな変動を示しています。
– 大きな周期性や顕著な上昇・下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側部分には異常値が示されています（黒い円）。これらのデータポイントは他のデータから孤立しており、外れ値として認識されます。
– 右側にはデータ間での急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色は「実績（実績AI）」を示し、緑色は「前年（比較AI）」を示しています。
– 異常値は黒の外枠の円で示されています。
– ピンクや紫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）によるスコアの予測を示していますが、実際のデータに沿って表示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績（青）と前年（緑）データがあるが、時期的に離れているため直接比較は困難。前年のデータは右側に集中しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青と緑のデータセット間での直接的な相関関係は見られませんが、両方とも約0.6から0.8の範囲に多くが分布しています。
– 全体的にデータポイントの密度が高く、外れ値を除けば分布は一様に見えます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響に関する洞察**
– グラフ全体を通じて安定したスコアが維持されているように見受けられ、社会の安定性がある程度保たれている可能性が示唆されます。
– 外れ値の存在は、特定の事件や予期せぬ出来事が一時的に社会の評価に影響を与える場合があることを示しています。
– ビジネスへの影響としては、外れ値の分析が重要であり、予防策を検討することで影響を最小限に抑えることができます。
– 長期的には、異常値の発生パターン解析や予測モデルのさらなる改善が有用です。
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:
このグラフについて以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期（2025年7月）には、WEIスコアが比較的高い水準（約0.8以上）で横ばいで推移しています。次に見られる2026年7月頃にかけてのスコアは、一部の期間で上昇していることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初期の青い散布点では、ブラックサークルで示された外れ値がありますが、大きな変動はなく比較的一定です。
– 緑色の散布点にもわずかなばらつきが見られますが、急激な変動は特に観察されません。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は「実績（実績AI）」を示し、初期期間に見られます。
– 緑色の点は「前年比（比較AI）」で、後半の期間のデータを表しています。
– 紫とピンクの線は、異なる回帰モデルを使用した予測を示しており、それぞれ「ランダムフォレスト回帰」と「決定木回帰」を示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データ（回帰モデルの結果）と実際のデータは時間的に分けられており、AIモデルの比較結果が後半部分で提示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータは高いWEIスコアを示し、その後も概ね高水準が維持されています。予測値も同様の傾向を維持しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– WEIスコアが時系列を通じて高い値を維持していることから、この個人やグループが経済的に安定している可能性が高いです。
– 社会やビジネスへの影響として、経済的余裕のある人々やグループは消費活動が活発である可能性があり、それに依存する市場やサービスが安定することが考えられます。
– 外れ値があることから、経済状況が一時的に悪化した事例があるかもしれないが、それが大勢に影響を与えるものではないと考えられます。
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:
### グラフ分析と直感的な洞察
1. **トレンド**:
– グラフは2つの明確な時期に分かれており、初期にブルーのプロットと後期にグリーンのプロットが表示されています。
– 前半（2025年中旬から2026年初め）は一定の水準を示し、後半（2026年3月以降）はやや上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ブルーの実績データにはいくつかの異常値（リングで示されている）が観察されます。
– グラフの初期に外れ値が散見され、それ以降の予測データには外れ値が少ないです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ブルーは実績データを示し、グリーンは前年データを表しています。
– プロットが密集している部分はデータが安定していることを示し、分布が幅広いところでは変動や不確実性が高いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 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が示されていますが、実績の変動は予測モデルによって予測可能範囲内に収まっているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測データと実績データの間にある程度の相関がありそうですが、詳細な回帰分析が必要です。
– グリーンの前年データは安定した密集を示し、比較的安定な状態を保っていることが考えられます。
6. **直感的な感想と影響**:
– 初期の異常値は特定のイベントや健康状態の急激な変化を示唆しており、その要因を探ることが重要です。
– 後半の安定した増加傾向は、健康状態が改善していることを示している可能性があります。
– 社会的・ビジネス的には、安定した健康状態は政治や社会の安定性に寄与し、政策決定に反映されることが期待されます。
このグラフは健康状態の推移を示しており、適切な対応策を講じるためには引き続き監視が必要です。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の数ヶ月間は、青色の実績データが密集しており、比較的安定しています。大きな変化はなく横ばいと言えます。
– 後半（約半年後）に、緑色の前年度のデータが示されています。このデータも比較的安定しており、一貫した状態を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青の実績データにはいくつかの異常値が存在しています。データの密度が高いエリアから外れた値がいくつかありますが、それらがどのように発生したのかは不明です。
3. **各プロットや要素**:
– 青の実績データは一部異常値を含みつつも、全体としては一貫しています。
– 緑の前年度データは、同じように一定のスコア範囲に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測結果は複数の方法で示されていますが、これらが青の実績データや緑の前年度データとどう一致するかは明確に見えません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと異常値の間の相関は難しいですが、全体としては安定しているように見えます。
– 一方、前年度のデータとの直接的な比較は難しいですが、全体的な傾向としては似ていると言えます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 人間がこのグラフを直感的に見ると、大きなストレスの変動がないため、政治的環境や対象者の心理的状況は安定していると感じるでしょう。
– 異常値の存在は何らかの一時的なストレス要因を示唆しているかもしれません。
– 政治的観点からは、緊張した状況が長期化しない限り、安定した状況が続く可能性があります。
このように視覚的情報と予測情報に基づいて、心理的ストレスの管理やその発生要因を探るための施策が考慮されると、個人や組織のストレス管理方針に貢献できると考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– このグラフでは、初期（2025年7月頃）のWEIスコアは高めに集中していますが、その後、時間の経過とともにスコアが分散し、様々な値を示すようになっています。特に2026年3月以降の予測データ（グリーン）は、スコアがより広い範囲にわたっていることが見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ（青い実績点）には、いくつかの異常値（黒い縁取り）が観察されます。これらはシステムの一時的な問題や異例の事件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**:
– **実績（青）**: 過去のデータ点を示し、自由度と自治の状況を評価しています。
– **予測（赤、緑）**: 未来の予測を示すもので、異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって予測のバリエーションを提示しています。
– グレーの背景範囲（xAI/3σ）は予測の不確かさを示しており、真のスコアがこの範囲内に入る可能性が高いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 各予測手法は異なる散布パターンを描写しながら、全体としては同様の範囲でスコアが推移する傾向を示していますが、具体的な予測値には差異があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データはより集中していて、忠実に一定の水準を反映していますが、予測データはより広範囲で分布しており、将来的な自由度と自治の振れ幅が大きいことを示しています。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– 人々は初期の安定したスコアから、今後の不確実性や変動を感じる可能性があります。この変動は政治的な自由度や自治の進化、あるいは政策の影響を反映している可能性があります。もしこれがビジネス環境に関わるものであれば、企業は慎重なリスク管理を考慮する必要があるでしょう。社会的には、政治的な安定性や市民の自由が予測の範囲内でどのように変化するかが重要な関心事と言えます。
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:
以下は、提供されたグラフの視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフは2つの主要な期間に分かれています。左側（2025-07-01から2025-11-01）は横ばいのトレンドがあり右側（2026-05-01から2026-07-01）は比較的安定した高い値を示しています。後者は上昇トレンドの示唆ではないですが、全般的に高いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左のセクションで、いくつかの点が範囲の下限付近に集中しており、注目に値する外れ値と見られます。
– 紫とピンクのラインが外れ値や異常なデータポイントを示していることから、これらは予測モデルの限界を超えたデータとして認識されています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を示しており、灰色の範囲は予測の不確かさを示します。
– 緑の点は前年の比較を示しており、前年と比べて若干の改善が見られることを示唆しています。
– 紫色とピンク色のラインは、それぞれ異なる予測モデル（線形回帰とランダムフォレスト回帰）を示しており、予測モデルによって異なるデータポイントへの反応があることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測モデルの違いが観測され、モデルの精度や特異性に応じた異なる予測結果が得られています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左側のデータポイントはある範囲内で密に分布しているが、予測の不確かさが多くのデータポイントによって超えられていることがあります。
– 右側のデータは、より密集しており、予測の不確かさの範囲内での予測が多くなっています。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– グラフからは、社会の公平性・公正さに関するWEIスコアが時間とともに改善している可能性があります。
– 政策や社会的動向がデータに反映され、予測モデルの改良が必要であることが示唆されます。モデルの精度や予測範囲の改善が、より正確な社会状況の予測へとつながる可能性があります。
この分析は、データの特徴とその示唆する可能性を捉える助けとなるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアのトレンドは、全般的に高い水準で横ばいです。
– プロットが二つの時期（初期と後期）に分かれており、その間にはデータがありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値とされる箇所がいくつかあり、特に初期のデータに集中しています。
– 急激な変動は特に見られず、比較的安定しています。
3. **各プロットや要素**
– **青のプロット**: これは実績データ（実績AI）で、初期の期間に集まっています。
– **緑のプロット**: 前年データ（比較AI）で、後期に集まっています。
– 異常値は黒丸で表示され、主に青のプロットの中に含まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の青い実績データから、後期の緑のデータに切り替わっており、これが何かしらの社会的変化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**
– 初期と後期でWEIスコアが異なる集団に分かれており、社会的または政策的な要因による変化が考えられます。
6. **直感的な洞察および社会への影響**
– 人間が直感的に感じることとしては、時間と共に評価基準や分析手法の変化によってデータの見え方が変わっている可能性があります。
– 社会・ビジネスにおいては、持続可能性と自治性の評価指標が時間の経過とともに変化している可能性が考えられ、政策の方向性や公共の関心に影響を与えるかもしれません。
このグラフは、比較的安定した状態を示しているものの、新旧のデータセット間でどのような変化があったのか、具体的な背景を探る価値があります。
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:
このグラフを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（2025年7月-9月）は横ばいの傾向があります。後半（2026年4月以降）は新しいデータがあり、密集していますが、その詳細なトレンドは明確ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色で示された過去のデータに異常値を示す黒枠があります。ただし、顕著な外れ値や急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績データ、緑が前年データを示しています。異常値は黒枠で囲まれています。
– 紫、ピンク、及び薄紫の線はそれぞれ線形回帰、決定木回帰、そしてランダムフォレスト回帰による予測を示しています。しかし、予測データのプロットは見当たりません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各データセット（前年、実績）の間に大きな相違はありませんが、具体的な関係性は判別しづらいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データはコンスタントに一定の範囲内に分布しています。これにより、安定した社会基盤または教育機会を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 安定したスコアは、教育機会や社会基盤が持続可能な状態にあることを示唆します。これにより、政策担当者は現状の戦略を続ける自信を持つことができます。
– 中長期的に見れば、新たなデータと予測が現れる際には、より明確な戦略的決定を下す際の指標となるでしょう。
全体として、このグラフは過去の実績を安定的に示しながら、将来の予測可能性に開かれた環境を提供しています。
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:
### グラフ分析の専門的視点と直感
1. **トレンド**
– 360日間の期間で、データは主に二つの期間に分かれているようです。前半は、実績値（青）が比較的一定範囲内に留まっているところを示しており、トレンドは横ばいです。後半は主に予測データ（緑）が表示されており、データは横ばいか微増傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 前半に数箇所の異常値（黒の円）が見られ、これがデータの変動に大きな影響を与えている可能性があります。特に一部の予測システムも偏った予測を示唆している点に注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の違いは、実績値（青）と予測値（緑）を表しています。異常値（黒）は特に監視が必要なデータポイントを示唆しているかもしれません。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、予測モデルの精度や不確実性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**
– 前半と後半のデータは異なる時期を示しており、実績と予測がそれぞれ異なるモデルで示されています。特に、異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）から得られる結果を比較する上で重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値に基づく前半のデータは密度が高く、一定範囲に集中しています。逆に、後半の予測データはやや散らばっており、不確実性が示唆されます。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– このグラフから直感的に感じるのは、短期間での安定的な社会WEIスコアの後、予測に基づいた将来の変動に対する懸念です。特に、異常値の存在が政策決定に影響を与える可能性があり、要注意です。
– 社会全体への影響として、政策の持続可能性や、異常値が示す潜在的なリスク要因（例：特定のイベントや政策変更）が適切にマネジメントされるかどうかが重要です。この情報を基に、戦略的な政策策定が求められるでしょう。
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:
### グラフ分析と直感的な洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体を通して、色の変化から一定の周期性が見られます。特定の時間帯で一定のパターンが繰り返されているように見えます。
– 日付が進むにつれて、色が濃くなったり薄くなったりする変動が観察され、期間中の一定の変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日付や時間帯で、色が急激に変化している箇所があります。これはデータの急激な変動を示している可能性があります。
3. **各要素の意味**
– 色の濃淡がWEIスコアの値を表現しており、黄色に近いほどスコアが高いことを示しています。
– 色の密度や分布から、特定の日や時間帯に高いスコアが集中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**
– 時間帯ごとのスコア変動を見て、特定の時間（例えば、朝や午後）にスコアが高くなる傾向があるかもしれないことが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色の変化が集中しているラインがあることから、特定の時間帯でのスコア変動が他の時間帯に影響を与えている可能性があります。
– データが時間とともに一定のトレンドを示している場合、連動している別の要因が存在する可能性があります。
6. **直感的洞察と影響**
– 人々はこのグラフから、政治的な活動や出来事が特定の時間帯に集中する傾向を読み取るでしょう。
– このスコアの変動は、政治的なイベントや政策の変化に対する市場や社会の反応を示している可能性があります。
– ビジネスや政策の決定において、このようなスコアの動向は重要な指標となり得るため、定期的にモニタリングすることが求められます。
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、グラフの分析結果をご紹介します。
1. **トレンド**:
– 全体的なトレンドとしては、極端な上昇や下降は見られず、変動が続いています。
– 特定の時間帯（特に15時台や23時台）でのスコアの変動が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明るい緑色や黄色のプロットは、特定の日や時間におけるスコアのピークを示しています。
– 2025年7月22日と2025年7月23日に何らかの出来事があった可能性があります。
3. **プロットの意味**:
– 色の濃淡がスコアの大小を表現しています。黄色に近いほどスコアが高く、紫に近いほどスコアが低いことを示しています。
– 主に日付と時間単位で変動が観察されます。
4. **時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに高いスコアが連続していることがあり、特定の時間に何らかの規則性や周期性があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの変動は特定の時間帯や日付に依存している可能性があります。特に、連日高いスコアを示す時間帯には、背景に社会的または政治的な要因があるかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このスコア変動は、人々の関心や政策への注目度に対応している可能性があります。特に高スコアの日付や時間帯を分析することで、政治的な重要イベントや政策の転換点を特定できるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、関心が高まる時間帯や日を踏まえた戦略的コミュニケーションが有効であることが示唆されます。
全体として、このヒートマップは政治カテゴリにおける個人WEIの変動を視覚化したものであり、特定の出来事や決定が人々の関心にどのように影響を与えるかを示す有用なツールです。
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:
以下は、このヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 全体として、時間の経過に伴い、色の変化により、スコアの上昇と下降が見られますが、特定の日付における周期的な変動は顕著ではありません。
– 各時間帯で異なる傾向が見られることから、日中の特定の時間帯でスコアが変動している可能性が考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に18時台（19時）に明るい黄色のプロットがあり、これは他の同日と比較して急激な変動を示しています。
– 7時と16時台の一部の日では急激なスコアの下降（濃い色）が見られ、重要なイベントか何らかの影響があったことが考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高低を示し、黄色に近いほどスコアが高く、紫に近いほど低いスコアを示しています。
– 見た目でスコアの変動範囲が直感的に理解でき、特に突出した部分（明るいまたは暗いプロット）が目立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ある時間帯でのスコアが他の時間帯にも影響を与えている可能性がありますが、ここでは目に見える強い相関は特定できません。
– しかし、複数の高スコアが似た時間帯に集まっているため、関連性が潜在的に存在するかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯ではスコアが高くなる傾向があるものの、全体的な分布は不均一であり、統一されたパターンを示していません。
– 色の濃淡に基づき、スコアが時間帯とともにどのように変動するかを視覚的に分析できます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このデータは、社会的イベントや政策の影響を測定している可能性があり、特定の時間帯における変動はイベントやニュース等の結果と考えられます。
– ビジネスや社会的な意思決定者は、このデータを使用して、影響力の大きい時間帯を特定し、戦略を調整することができるでしょう。
このヒートマップは、特定の時間帯での社会的変動や影響を追跡するための貴重なツールとなります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 相関ヒートマップは、時間的なトレンドではなく、データ同士の関連性を示すものです。このため、上昇や下降、周期性ではなく、変数間の関連性が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップでは、色調で相関の強さ（-1から1までの範囲）を示しており、特定の外れ値というよりも、相関が非常に弱いまたは強いものを注視する必要があります。特に、各変数間で絶対的な相関が低い（青色に近い）のは「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（公平成・公正さ）」「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」で見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色が濃赤であればあるほど、強い正の相関を示しています。対照的に青は負の相関や低い相関を示します。
– 「総合WEI」は他の多くの項目と強い正の相関を持つことから、全体的な影響力が高いことがわかります。
4. **時系列データ間の関係性**
– 時系列というよりも、項目間の同時的な関係性が示されています。例えば「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」は比較的高い相関を示しており、これらの項目は連動しやすいでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」は主に高い相関を示しており、特に「個人WEI平均」「社会WEI平均」「社会WEI（公平成・公正さ）」との関連が強いです。
– 他には、「個人WEI（心理的ストレス）」と「総合WEI」「個人WEI平均」の間に強い相関が見られ、精神的な状態が総合的な幸福や評価に影響していることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 高い相関を持つ要素間では、政策的な取り組みが他の要素にも波及する可能性が高いです。
– 例えば、政策改善により「個人WEI平均」が向上すれば、「総合WEI」も連動して向上するかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、公平性や公正性を重視する施策が、心理的ストレスの低減などにもつながる可能性があり、社会的安定に寄与するでしょう。
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、様々なWEIスコアの分布を比較しています。それでは詳細な分析を行います。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプのスコアは横ばい傾向であり、周期性や明確な上昇・下降のトレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済状態）」と「社会WEI（公正性・公平さ）」には明らかな外れ値が見られ、これらのスコアにおいて一部のデータポイントが他よりも大きく離れていることを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 各箱には中央値、四分位範囲（箱）、およびウィスカーが表示されています。密度は箱の高さで表され、特に「社会WEI（生態系整備・教育機会）」のデータ分布は広範であることが示されています。
– 色は各カテゴリの識別を容易にしますが、特定の意味を持たない場合がほとんどです。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時系列データは明示されていませんが、360日間のデータということから、期間内での同時的な比較と見なせます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布の広さや中央値の比較から、「個人WEI（心理的ストレス）」「社会WEI（持続可能性と自給自足）」は他のカテゴリに比べてスコアが低い傾向が見られます。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 個人や社会の状態が複合的に考慮されるため、政策立案や経済戦略においてどの部分が課題として浮かび上がっているかを明示するのに役立ちます。
– 政治的な意思決定において、特に外れ値が多く見られる領域に対する詳細な分析と対策が必要でしょう。
– 高い中央値を持つWEIタイプは、比較的安定した状況を示唆している可能性がありますが、社会の不均衡や潜在的な不満などをより深く理解するためには、さらに踏み込んだ分析が重要です。
全体として、このグラフは個人と社会の異なる側面におけるスコアのバラツキや特徴を示しており、詳細に見ることで、政策や戦略の立案に必要な重要な洞察を得られる可能性があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– グラフ全体として、明確なトレンドは示されていませんが、データポイントは主に第1主成分の正の領域に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第1主成分が-0.4付近のデータは、それ以外の多くのデータから離れており、外れ値として考えられます。
– 第2主成分が0.15以上の部分も、急激な変動があるデータが集中しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 各ポイントは個々のデータ観測を表し、主成分分析 (PCA) の結果を示しています。
– 点の密集度は、特定の観測値がより一般的であることを示唆しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 主成分分析でのデータ分布により、第1および第2主成分間の一定の関係性が示唆されるが、直接の相関は顕著ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1および第2主成分の間には、弱い負の相関があるかもしれませんが、明確ではありません。
– 分布はほぼ均一で、一箇所への極端な集中は見られません。
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**
– データが広範囲に分布していることから、政治的な要因が多様で、一様に影響を及ぼしていない可能性があることを示唆します。
– 特定の要素やイベントが政治的な状況に多様な影響を与えているかもしれません。
– ビジネスや政策形成において、特定の因子がどのように影響を与えるのかを理解することで、より適切な戦略を立てる手助けとなるでしょう。
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。