📊 データ分析（GPT-4.1による）
**データ分析結果**
1. **時系列推移:**
– **総合WEI:** 全体的に0.67から急激に0.80以上に上昇するなど、波状的な変動が観察されました。期間中の顕著な変動は、7月初旬から中旬にかけての急激な上昇とその後の安定化、7月19日付近での急激な下降などが含まれます。
– **個人WEI平均:** 緩やかな上昇傾向があり、異常値としては7月6日の0.58という比較的低い値や7月7日の0.82という高い値が含まれています。
– **社会WEI平均:** 社会的要因の影響で高い水準（0.85以上）を維持しつつ、一部の日付で顕著な下降を示しており、特に7月19日付近での低下が際立ちます。
2. **異常値分析:**
– 7月6日には、総合WEIが0.59と最も低い値となり、同日に社会WEI平均も0.59に落ち込みました。これは、社会的に重大な事件や政治的変動が影響した可能性があります。
– 異常高値としては、7月11日から15日にかけて総合WEIが0.85を超えるケースが見られ、社会的なイベントや政策変更によるポジティブな影響が考えられます。
3. **季節性・トレンド・残差:**
– **トレンド:** 全体としての上昇トレンドが見えますが、一部期間で突発的に下降するケースがあるため、トレンドの継続には不確実性があります。
– **季節性:** 季節的変動は見られないが、数日間のスパンでの小さな変動が見えます。
– **残差:** 突発的な変動がいくつかあり、これらは外部要因によって説明される可能性が高いです。
4. **項目間の相関:**
– **個人WEIと経済的余裕:** 高い正の相関が認められ、経済状況が個人のウェルビーイングに与える影響が大きいことが示唆されます。
– **社会WEIの公平性・持続可能性:** 共に高い相関が見られ、社会的な公正さと持続可能な成長が社会の安定に寄与していることが示されます。
5. **データ分布:**
– **箱ひげ図:** 個々のWEIスコアは小さい範囲に収まる傾向が強く、中間から上位四分位に偏っており、これは高い社会的および個人的ウェルビーイングが一般的であることを示します。一部の低い得点は外れ値として認識され、これが異常値リストと一致します。
6. **主要な構成要素 (PCA):**
– **PC1 (67%寄与):** 主に経済的余裕や社会的持続可能性が強く寄与しており、政策的な切り口がここに影響を及ぼしていると考えられます。
– **PC2 (15%寄与):** 社会的な多様性と個人の健康状態が多く寄与しているため、これらの要素が社会安定に与える影響を考慮する必要があります。
これらの結果から、政策改善におけるターゲットを明示的に設定し、上昇トレンドを維持するための重点施策を検討することが有益です。特に、社会的な公平性と持続可能性に基づいた政策が、WEI全体の安定に影響を与えていますので、継続的なモニタリングが推奨されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは主に実績（青色）と予測（緑色）の2つの時系列データで構成されています。左側の青い散布図は、過去の実績データを示しています。右側の緑の散布図は、予測AIによる将来の推定です。両セットに明確な上昇または下降トレンドは見られませんが、実績データは比較的安定しており、予測データは密集度が高いことが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中には黒い円で囲まれた外れ値が確認できます。これは異常値として認識されており、過去のデータ内で他と大きく異なるスコアを示しています。一方、予測データにおいては大きな外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 実績は青で表され、予測は緑で示されています。紫の線は予測手法を区別しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。このことから、さまざまな手法による予測の差異や一貫性を示すことを目的としていることが示唆されます。
4. **関係性**:
– 実績データと予測データ間には時間的な遷移が見られますが、2つのグループは分離されており、直接的な相関は示されていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは密集しており安定していますが、予測データは評価日の後半に密集してあらわれています。これは、予測がより一貫性のある結果を目指していることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績データの安定性と外れ値の存在は、政治領域におけるある時点での大きな変動や異常が実際にあったことを示します。予測データの密集分布は、予測方法論の安定性と信頼性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いう観点では、実績データの異常値は特定の政策や出来事が市場に大きな影響を及ぼしたことを示しており、予測データの精度が高い場合、未来の市場動向や政策決定に貢献できる可能性を示唆します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは、約1年間の個人WEI平均スコアの推移を示しており、複数の時系列データがあります。左側は実績データ（青い点と線）、それに対する予測と異常値（紫色の線と黒い円）、右側は前年のデータ（緑色）で分かれています。
– 実績データのトレンドはやや下向きですが、急激な変動は見られず、比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績データに黒い円で示されている異常値が数個認識されていることから、特定の時点で予想外の変動があったことがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、それに対する紫の線は予測モデルによる未来の予測を示しています。
– 紫の線の中でも、複数の回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）が使われていることが見られます。
– 緑色の点は前年のデータを示しており、これとの比較が可能です。
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の間に明確な相関関係やパターンは見られませんが、前年データは右に位置しており、年度が変わることで傾向も変わる可能性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係は明確ではありませんが、異常値の発生タイミングが気になるポイントです。
– 前年データの密度が高いエリアと実績データの分布が異なっているため、一貫性の変化があることがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフからは、実績データがやや下降傾向にあること、一定の異常値が発生していることが直感的にわかります。これらは、政治的または社会的な変動によって引き起こされている可能性があります。
– ビジネスにおいては、今後の予測を利用することでデータドリブンな意思決定が可能であり、特に異常値に注目することでリスクマネジメントに役立てることができます。
– 社会的には、前年との違いに焦点を当てることで、過去の出来事や政策の影響を考察する場を提供します。
このように分析することで、データから隠れた情報を引き出し、意思決定を強化します。
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:
分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフの左側（実績AI）のデータは概ね横ばいに見えますが、若干の上昇傾向があります。
– グラフの右側（前年比AI）では、密度が高まり、スコアが高くなる傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒のサークルで表される外れ値がいくつかありますが、大きな逸脱はなく、比較的一貫しています。
– 急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青で示される実績データは、過去の実績を示しています。
– 緑で示される昨年のデータは、対比用に提示されています。
– 線形回帰、ランダムフォレスト回帰、決定木回帰といった異なる予測モデルが灰色、紫、ピンクで示され、予測された範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データが密集している一方で、昨年のデータはより広範囲に分布しています。これにより、スコアの上昇傾向を視覚的に確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと昨年のデータ間で無相関ではあるものの、昨年の方が高いスコアに集中しているようです。
– 予測区間を示す範囲は狭く、モデルの精度が高いことを示唆しています。
6. **感じるであろうこと、および社会への影響**:
– データは時間を追うごとに社会のWEIスコアが上昇する可能性を示しており、これは改善の兆しとして受け取られるでしょう。
– 政治分野における積極的な施策が功を奏し、社会的・政治的な安定や繁栄が進んでいると感じられるかもしれません。
この分析が、社会やビジネスの意思決定に有用であることを願っています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 【実績データ（青）】最初の期間では比較的一定で安定していますが、360日間の後半はデータが見られません。
– 【前年比較（緑）】後半に集中しており、高いスコアでの安定した分布を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– データ中に「異常値」として示された大きな丸があります。これは注目すべき外れ値として考えられます。
– この外れ値は、実績データと予測の両方から外れている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績データ（青い点）**は、具体的な評価の日の日付における実際のスコアを示しています。
– **予測データ（各色の線）**は異なるアルゴリズムに基づく未来予測を示し、その予測錐内での範囲を視覚化しています。
– **異常値の大きな丸**は、通常の分布から外れた重要なデータポイントを示していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは初期部分に集中していますが、予測は後半に向けて一貫性があります。前年データとの対比から、状況が大きく変化していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データには明確な相関がない可能性があります。新しいデータに基づく予測モデルの結果も、現実の実績と比較して異なるトレンドを示します。
6. **直感的な感触とビジネス・社会への影響**
– 人々は、政治的または経済的な不安定さがこのWEI（経済的余裕）に影響を与えていると感じるかもしれません。
– ビジネスでは、前年とのギャップや異常値への対策が必要です。予測モデル間の結果の不一致は、異なる経済的シナリオや政策の影響を考慮する必要性を示唆しています。
このグラフは、WEIの変動要因を詳細に分析する必要があることを強調しています。また、将来的な予測の精度を上げるためには、より多くのデータとその分析が求められるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（青のプロット）**: 初期の段階は比較的一貫したスコアで推移していますが、時間が進むにつれて若干の変動が見られます。
– **予測（赤のXマーク）**: 平行する線が見られ、予測範囲内での安定した推移を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **異常値（黒い丸）**としていくつかのポイントが特定されており、通常の範囲を外れるデータが存在することがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青）**は過去のデータ、**前年度（緑）**は昨年のデータを表し、比較が可能です。
– **予測の不確かさ範囲（グレー）**が示され、予測の信頼性の幅を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測のデータは、過去の傾向と予測の突合せが行われており、モデルによる予測精度の確認が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年データの分布は、予測と比較すると緊密に集まっており、過去データに基づく予測が比較的正確であることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このグラフからは、予測の不確かさが考慮されている一方で、実績データが予測に対してどれだけ一貫しているかが評価されます。政策決定者は健康状態の監視におけるモデル選定の妥当性を検討する必要があるでしょう。社会的には、不確実な要因を管理することで公共の信頼を向上させる可能性があります。
全体的に、このグラフは過去のデータと予測の整合性を視覚化し、今後の予測モデルの信頼性を判断するための重要なツールといえます。
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:
以下は、あなたのグラフに基づいた詳細な分析です。
1. **トレンド**
– 青色の実績データは、2025年7月から2025年9月までの間に集中しています。この期間中、WEIスコアは約0.4から0.8の間で変動しています。
– 緑色の昨年比データは、2026年6月から7月に記録されており、これも密集して見られますが、やや低めのスコア範囲です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いデータポイントには、明確な外れ値は見られないが、高いスコア（0.8付近）で集中的に出現する点が観察されます。
3. **プロットや要素が示す意味**
– 青色は実績データを、緑色は昨年の比較データを示します。これらの点は、心理的ストレスの変動を表しており、個々のデータポイントが密集している箇所はストレスの集中時期を示唆しています。
– 外れ値は黒で示されており、特異な心理的ストレスがあったと推測される期間を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 2025年のデータと2026年の昨年比データで密集範囲が異なっており、特定の時期（6月頃）においてストレスレベルが低下していることが暗示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測モデルで示された線は、時期ごとのストレス度の予測を示しますが、実績データとは一致していないため、予測モデルと実データの乖離があると考えられます。
6. **直感的感じ取れることと社会・ビジネスへの影響**
– ストレスが特定の時期に集中するグラフのパターンから、政治的なイベントや状況が大きく影響している可能性があります。
– もしビジネスに応用するのであれば、特定の時期におけるストレス管理やケアが重要と考えられます。また、予測モデルの改善が必要である可能性があります。
この分析は、個々のストレスレベルの変動要因を探るための有用な視点を提供しますが、さらに詳細な背景情報や定性的なデータと組み合わせることで、より深い洞察を得ることができるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初の期間（2025年7月1日から2025年9月頃）は、比較的高いWEIスコアの実績（青色）が見られますが、その後減少しています。
– その後、時期を経て2026年3月頃からは予測データ（緑色）が見られ、WEIスコアはより広い範囲で分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットには異常値（黒い円）が含まれていますが、これらは標準的な範囲から外れています。
– 時間の経過とともに、WEIスコアは一部低下し、異常値が観測されることから、変動が大きい可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績データを示し、濃さがデータポイントの密度を表しています。
– 緑色のプロットは予測データを示し、異なる回帰手法が使われていることが示唆されています（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**
– 実績データと予測データの間にシームレスなつながりは見られず、予測は実績のトレンドを反映していない可能性があります。
– 組み合わせた手法により予測の範囲が異なっており、手法の選択による影響が顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと異なる手法による予測データは、スコアの分布に違いがあり、トレンドが一致していない可能性を示唆しています。
6. **直感的な理解と社会への影響**
– 自由度と自治の評価が大きく変動していることにより、社会的な不安や政策の影響が懸念される可能性があります。
– 予測データの広がりは、政策の不安定さや不確実性を示唆し、関与する政策立案者やステークホルダーにとって、より慎重な分析が必要であることを示しています。
全体的に、実績データの高い変動性と予測の不確実性は、政策の持続可能性についての議論を促す可能性があります。また、異常値の存在は、特定の期間や出来事に対する迅速な対応が必要であることを示唆しています。
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:
以下は、提示されたグラフから得られる可能性のある洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフは二つの主要な期間があり、左側は実績データで、右側は測定が再開された後のデータです。
– 左側の「実績（実績AI）」データは、おおむね安定しているが、軽微な増減が見られます。
– 右側の「前年（比較AI）」データはやや低い値で密集しており、下降トレンドを示唆する可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の実績データにおいて、異常値が数か所で示されていますが、これらは大きく取り離れたものでなく、予測内範囲（灰色の範囲）に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点：実績データを示しており、2025年のデータになります。
– 緑の点：前年の比較データを示しています。
– グレーの範囲：予測の不確かさの範囲を示しており、予測モデルの信頼区間として解釈可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青い実績データと、緑の前年データは異なる特性を示しており、データ間で変化があるようです。青は過去の安定性を示す一方、緑は新しいパターンまたは変化を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データの間には、分布や密集の相違があります。前年データはより低いスコアでの密集度が高いようです。この変化は社会的または政策的な変化を反映している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフからは、制度または社会の公平性に関して、過去の安定したパフォーマンスから変化が生じていることが示唆されます。この変動は政策変更や社会情勢の変動によるものかもしれません。
– ビジネスや社会的には、この変動に対して持続的な対応策を模索する必要があるかもしれません。たとえば、公平性を高める新たな政策や改善が求められる状況を反映している可能性があります。
このグラフは、社会の公平性・公正さの観点からの評価として、新たな年次比較データを活用して社会情勢を把握するのに役立つだろうと思われます。
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:
以下は、提供されたグラフからの視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**
– グラフでは、初期のデータ点（実績AI）は安定的に高いスコア（0.8から1.0の範囲）を示しています。
– 予測AIのデータは、初期の実績AIと比較してやや変動がありますが、全体的なスコアは高いまま維持されているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– ブラックサークルと青色点で示されるデータには、異常値としてハイライトされたものがありますが、これらは集中しており、全体に大きく影響を与えているわけではなさそうです。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青点）と予測（赤バツ）は、時間の経過に伴い異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって異なるアプローチで表示されています。
– グラフの右側には、前年の比較AI（緑点）によるデータがあります。これも高スコアで安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測は似たようなトレンドを示していますが、予測の方がやや変動があります。特に、異常値として示されている予測データ（赤バツ）は、モデルの違いによる影響を示しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的にデータの密度が高い部分（特に0.8から1.0スコア）において、さまざまなモデルによる予測が一致しており、信頼性が高いことを示唆しています。
6. **直感的な印象と影響**
– データは全体として持続可能性と自治性が高いことを示しており、安定した政治環境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、持続可能で安定した自治体・地域社会の形成に寄与し、長期的な社会の発展に寄与するでしょう。
全体として、このグラフは安定した政治的持続可能性と自治性の高さを示唆しており、予測モデルもそれを裏付けています。
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、このグラフの分析による洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフは二つの異なる時期に分かれています。最初の期間（2025年7月から2025年12月）はほぼ横ばいで、次の期間（2026年6月以降）ではスコアが若干上昇している傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年にいくつかの外れ値が見られますが、全体的に大きな急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績データを示しており、全体的には安定しています。
– 緑の点は前年のデータで、これも比較的安定しています。
– 異常値は黒い円で示されており、数は少ないですが注目に値します。
– 異なる予測モデルのトレンドライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示され、それぞれ若干異なる傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と前年の数値が近い位置にあるため、過去の実績に基づくトレンド予測が行われているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが2つの異なるクラスターに分かれており、時間の経過とともにスコアが上昇する傾向があります。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 社会基盤や教育機会のスコアが安定して高いことから、これらの領域における基盤がしっかりしており、一部の外れ値について更なる分析が必要です。
– この安定性は、市民に対する教育機会の一貫性を示唆しており、政策立案者にとって安心材料となる可能性があります。
社会的インフラの整備や教育機会の提供が、この期間を通じて改善され続けていることが示唆されています。これは長期にわたる持続可能な成長に寄与するでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの初期（約2025年7月から9月）は、ほぼ横ばいのトレンドが見られます。
– その後のデータは見られませんが、予測データが主に2026年3月から示されており、その間の情報が欠けています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットの中に異常値がいくつかありますが、大きな変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いデータは実績値（実績AI）を表しており、緑のデータは前年のデータ（比較AI）を示しています。
– 黒の円は異常値を示します。
– 予測は赤いXで示されていますが、詳細な予測情報は表示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績の横ばい傾向に対して、前年のデータは後半に集中しているように注意が必要です。
– 前年のデータがどのように変化したかに基づいて、現在のデータや予測がどのように変化するか分析することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データの間には非常に強い相関関係が見られます。
6. **直感的感想と社会・ビジネスへの影響**:
– このグラフから直感的に感じるのは、実績の安定性と次年度の予測に関する期待が重要であることです。社会やビジネスにおける共生・多様性・自由の重要性を反映し、順調な維持が期待されます。
– 予測が未完であるため、不確実性が存在し、これに対する対策が必要かもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 時系列データを通して、色の変化から特定の日や時間帯において明るい色（高スコア）が続き、その後暗い色（低スコア）に変わっている周期が見られます。この変化から、一定の周期性を伴ったトレンドがあると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日の特定の時間帯（19時や23時など）において、他の時間とは異なる色（急激な変動）が発生しています。これらは外れ値であり、特別なイベントや出来事があった可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– ヒートマップの色はスコアの高さを意味しており、黄色や緑の明るい色は高水準、青や紫は低水準を表しています。例えば、集中帯で明るい色が続いている場合は、その日時において何らかの要因で高評価または高活性であったことを示します。
4. **時系列データの関係性**
– 複数の時間帯間で同時に高スコアまたは低スコアが見られることから、これらの間に何らかの関連性がある可能性があります。例えば、夕方の時間帯にスコアがずっと高く、夜には低くなる周期が見られるならば、日中の活動と夜間の静けさを表しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯別にスコアの色が同様の傾向を示す場合、一貫したパターンが存在し、その時間帯に特定の政治的活動やイベントが恒常的に行われている可能性が考えられます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 人々や組織にとって、特定の日や時間帯に政治活動が活発になる傾向があると予測できれば、リソースの適切な配置や戦略的行動が可能となります。このグラフが何らかの政治的イベントや会議の活発度を示しているなら、意思決定者にとって価値のあるインサイトを提供し、計画やタイミングの調整に直接影響を与えることができるでしょう。
これらの分析は、特定の政治的な背景や文脈を考慮に入れることで、さらに深い洞察を提供することができるでしょう。
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:
以下のグラフについて分析を行います。
1. **トレンド**
– 全体的に日付が進むほど、色が濃くなりつつあるように見えます。これは値が低下していることを示唆します。
– 時間帯によって変動があり、一律のトレンドではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の時間帯で異常に明るい色のプロットがあり、これは急激な上昇もしくは異常値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はおそらくWEIスコアの高さや低さを示しており、明るい色は高スコア、暗い色は低スコアを示すと考えられます。
– 各プロットの密度はその時間帯におけるデータの存在を示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとにデータの分布が異なることから、時間帯により異なる傾向がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色の変動から見て、特定の日付に集中してスコアが大きく変動しているようです。
6. **人間が直感的に感じるであろうことおよび影響**
– このグラフからは、特定の期間や時間帯において活動や評価に大きな変動が見られる可能性があり、政治的なイベントや議論が影響しているかもしれません。
– 社会やビジネスにおいては、変動がある期間に注目することで、市場や公共の反応を予測し対策を講じる機会があることを示唆しています。
このヒートマップは、時間ごとの変動を可視化するのに役立ち、特定の時間帯に特有のトレンドがある場合にそれを発見する手助けとなります。
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:
グラフ分析の専門家として、提供されたヒートマップを以下のように分析しました。
1. **トレンド**:
– 各時間帯におけるスコアの変動は目立ちますが、全体として大きな上昇や下降のトレンドは観察されません。
– 一部の時間帯で定期的に高いスコアが現れる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの時間帯（例えば、19時や7-8時間帯）で、他の日とは異なる独特な色（黄色）のプロットが見られ、急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は、社会WEI平均スコアの高さを示しています。黄色に近づくほどスコアが高いことを示します。
– 色変化は時間によってスコアが変動していることを示し、社会的イベントや政治的活動の影響が考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯で異なるスコアのパターンが確認できます。
– 時間帯間での交互の変動が見られ、特定の社会的出来事がどの時間帯に影響を与えているかを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一定の日付や時間に集中して高スコアが現れていることから、特定の条件下で社会的スコアが変動する傾向があるようです。
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**:
– 色の変化が直感的に分かりやすく、特定の時間帯に何か重要な出来事が起きている可能性を示唆します。
– ビジネスや社会において、特に高いスコアと一致する時間帯のイベントや要因を追跡することで、意思決定や政策策定に役立つ可能性があります。
このヒートマップは、時間ごとの社会的動向を視覚化し、政策の評価や社会現象の理解に役立つツールとなります。
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:
このヒートマップは、政治に関連した各WEI（幸福度指数）項目間の相関関係を示しています。以下にその特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 相関の強弱には明確なトレンドは見られませんが、一貫した強い正の相関が観察される項目が多数あります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 経済的余裕（個人WEI）は、他の多くの項目と比較して低い相関を示しています。これが観察できる数少ない異常なパターンといえます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は、各項目間の相関の強さを示しています。赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いことを表します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 個々の相関値が360日間を通じてどのように変化しているかを示しているわけではありませんが、総WEIと個人WEI平均、社会WEI平均との間に非常に高い相関があることに注目すべきです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総WEIは、すべての他の項目と比較的高い正の相関を持っています。
– 社会WEI（公平性・公正さ）と社会WEI（共生・多様性・自由の保障）の間で非常に高い相関が見られ、これらは社会的公正が多様性や自由と関連している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人々は、幸福度の総合的な向上が、個人および社会のさまざまな側面のバランスによって支えられていることを直感的に感じるかもしれません。
– 公共政策においては、特に社会の公平性や多様性が重視されるべきであり、それが社会全体の幸福度の向上に寄与することが示唆されます。
– 経済的要因だけでなく、心の健康や自由の保障もまた重要な要素であることから、これらを同時に向上させる政策が求められます。
このような相関ヒートマップは、施策の優先順位を決める上で有用な視点を提供します。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体を通じて一貫した上昇または下降のトレンドはないように見受けられますが、各カテゴリにおけるスコアは比較的一定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（円で示される）は複数のカテゴリで見られ、特に「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」で多くの外れ値が確認されます。
– 「社会WEI（生態系整備・教育機会）」は外れ値が片側に集中しており、スコアのバラツキが小さいようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図はスコアの中央値、四分位範囲（IQR）、および外れ値を示しています。
– 色の違いは異なるカテゴリを視覚的に区別するためのものと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データというよりは、各カテゴリごとの分布の違いが強調されています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」が他のカテゴリと比べてスコアが低いように見え、個人と社会の指標間での違いが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリのスコア範囲にはバラツキがあり、特に「個人WEI（経済状態）」と「社会WEI（生態系整備・教育機会）」で中央値がお互いに似ているが、四分位範囲と外れ値分布が異なることがわかります。
6. **人間の直感的理解と社会への影響**
– 政治カテゴリのスコア分布は、社会的、経済的な政策の影響を受けている可能性があります。例えば、「自由度と自治」が高い領域では外れ値が少なく、安定した政策が行われているとの印象があります。
– ビジネスにおいては、カテゴリー間のスコア差を把握することにより、改善が求められる領域に注力することができます。社会的多様性や公平性の向上が持続可能なビジネスの成功につながる可能性が示唆されます。
全体として、このグラフは政治的および社会的な環境が個々の要因に及ぼす影響を理解するための手がかりとなるものです。
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:
このグラフは、WEI（または類似の指標）に関連するデータセットを主成分分析（PCA）によって視覚化したものです。以下に各ポイントについての分析を示します。
1. **トレンド**:
– 主成分分析（PCA）は、トレンドというよりもデータの分散を示します。このグラフでは明確な上昇や下降のトレンドは見えませんが、第1主成分がデータの分散に大きな影響を与えていることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのプロットが他のデータポイントから離れて存在しています。特に、第1主成分での0.2以上の値や、-0.2付近での値が際立っています。これらは外れ値として考えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 各点は一つの観測を表し、第1および第2主成分でのその観測のスコアを反映しています。データ全体の分散がこれら二つの主成分で要約されています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 特定の周期性や強い時系列の相関がこのプロットから直接は見られませんが、第1・第2主成分間でのクラスタリングや類似性を視覚的に評価することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高い相関関係があるデータポイントがいくつか存在します。第1主成分と第2主成分間の若干の相関が見られますが、分布としては全体的に広がっているようです。
6. **人間が直感的に感じること及びビジネスや社会への影響**:
– このグラフから、データの多様性や変動パターンを直感的に理解することができます。特定の政治的または社会的要因が外れ値や分布の広がりに影響を及ぼしている可能性があります。ビジネスや政策決定において、外れ値の分析はリスク評価や新たな機会探索に寄与するでしょう。
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。
