📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータセットは2025年7月1日の2つの時間に記録されたWEIスコアの情報を含んでおり、以下のような分析結果を提供いたします。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: 0.66875から0.725と小幅に上昇しています。この変動は、政治関連の出来事や社会的な要因が影響している可能性があります。
– **個人WEI平均**は変化がなく0.675の横ばい状態です。個人的な状況にはあまり変化がなかったことが示唆されます。
– **社会WEI平均**の急激な上昇: 0.6625から0.775まで上昇し、社会の状況に大きな変化があったことが示されます。
### 各詳細項目の推移
– **個人の経済的余裕**: わずかに減少（0.75から0.7）。経済的な要因や政策の変更が考えられます。
– **個人の健康状態**: 上昇（0.65から0.75）。医療の改善や健康増進に関する社会的な取り組みが考えられます。
– **個人の心理的ストレス**: 変化なし（0.6）。個人のストレスレベルが一定であったことを示します。
– **自由度と自治**: わずかに減少（0.7から0.65）。個人的な自由度に対する制約が増えたかもしれません。
– **社会の公平性・公正さ**: 大きく上昇（0.55から0.8）。公平性の改善に向けた改革や措置が作用した可能性があります。
– **持続可能性と自治性**: 増加（0.8から0.85）。持続可能性への強化が見られます。
– **社会基盤・教育機会**: 上昇（0.7から0.75）。社会的インフラの改善や教育機会の拡大を示唆します。
– **共生・多様性・自由の保障**: 上昇（0.6から0.7）。多様性や共生に関する進展があったと考えられます。
### 異常値
– 異常値は検出されていません。変動は比較的一貫性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– データが2点しかないため、STL分解による詳細な季節性やトレンド、残差の抽出は困難です。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップは提供されていませんが、個人の健康状態と社会の持続可能性の改善が、総合WEIスコア向上に寄与している可能性があると読み解けます。
### データ分布
– 2点のデータでは箱ひげ図による詳細な分析が限られますが、全体的なスコアの分布は範囲内での変動に収まっています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率が1.00**と非常に高く、全ての変動がPC1で説明可能であることを示唆しています。これは、WEIスコアに対する主要な変動は特定の一要素が支配的である可能性につながります。
データを見る限り、小規模な長期的な傾向の把握には限界がありますが、一定の改善基調が少なくとも一部の項目で確認できることが注目されます。政府や社会が特定の政策を施行したことで、社会の公平性と持続可能性の面でのスコア改善が貢献していると考えられます。
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:
このグラフは、政治カテゴリにおける30日間の総合WEIスコアの時系列散布図です。以下に、その視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績値（青い点）は2日間のみで、安定している。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンクの線）は30日間を通して横ばいで推移。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に外れ値や急激な変動は見られないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、安定性が見られる。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測であり、一定のスコアを維持している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在、表示されているデータポイントが限られているため、多変数間の関係性は観察できない。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが限られているため、具体的な相関や分布を評価するのは困難。
– 予測が横ばいであることから、特段の変化はないと予測されている。
6. **直感的な理解と影響**:
– 短期的には、安定した政治的状況が続く可能性が高いと予測される。
– 社会的には安定感がある状況が続くことを意味し、市場や政策への影響も限定的である可能性がある。
この安定性が続けば、リスクを取るよりも、計画通りに進めることが好ましいと考えるビジネスや政策の集中が期待されます。
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:
このグラフについて、次のように分析できます。
1. **トレンド**:
– 実績データは一点（青いプロット）しかなく、その他の予測は基本的に一定のラインを示しており、変動がないことから、安定していると言えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 目立った外れ値や急激な変動は見られません。実績のプロットが一つだけ表示されていますが、それ以上のデータ点はなく、比較が困難です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のスコアを示します。
– 恐らく他の色の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回帰）が一定のスコア（約0.6）を保っていることを示しています。この場合、予測が安定していることを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の関係性を見出すのは難しいですが、全てのモデルが非常に似た予測をしており、これらのモデル間での一致が見られることは、予測の信頼性がある程度あることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一つのプロットと予測のみのため、相関関係や分布の分析は難しいです。全ての予測が同じ値で推移しています。
6. **直感と影響の洞察**:
– このグラフから直感的に感じる点は、予測が非常に安定していること、そして実際のデータが乏しい中での予測に対する信頼性が依然として高いことです。政治的には安定した状況が続いているか、もしくは将来の安定が見込まれている可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、安定した政治環境であれば、市場や投資家にとって安心感を与える可能性があります。この予測を信頼するならば、今後30日間に急激な変化は期待しない方が良い、という判断ができるかもしれません。
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:
このグラフは、政治カテゴリにおける社会のWEI平均スコアの推移を30日間にわたって示しています。
1. **トレンド**:
– 現在示されているデータポイントは2つで、WEIスコアは0.8付近で安定しています。
– 線形回帰や他の回帰モデルの予測線もフラットで、全体として横ばいのトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現在のデータでは、外れ値や急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績のデータを示しており、実際のWEIスコアです。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、信頼区間のように見えます。
– カラフルな線は異なる回帰モデルによる予測を示しています（線形、決定木、ランダムフォレストなど）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは横ばいトレンドを共有しており、モデル予測もそれに準じています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアが一定であるため、これらのモデルの間に大きな相違は見られません。
6. **人間が直感的に感じることと社会的影響**:
– スコアの安定性は、政治的あるいは社会的な状況が現在落ち着いている可能性を示唆します。
– 政治的な安定感があるため、ビジネス活動や政策の計画においてリスクが低いと判断することもあるでしょう。
– 長期的に見ると、この安定性が維持されるかどうか注視する必要がありますが、現時点では急激な変動は予測されていません。
全体として、このグラフはWEIスコアの安定した状態を示しており、これが変化するかを今後継続的に観察することが重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青色の点）は初めにいくつかありますが、その後は示されていません。予測データ（紫色の線）が一定で、WEIスコアはほぼ横ばいです。これは、期間中に大きな変動がなく安定していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に外れ値や急激な変動は見られません。これは、この期間に特に大きなイベントや変更がなかったことを示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点：実績データ。この期間の開始時点での個人WEIのデータが示されていますが、限られたデータしかありません。
– 紫の線：予測データ。線形回帰、決定木回帰、およびランダムフォレスト回帰を含むが、すべて一定値で示されています。
– 灰色のエリア：予測の不確かさ範囲が見られますが、狭く、安定した予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間に大きなギャップがないことから、予測の精度が比較的高い可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアが短期間のうちに変動する傾向がないため、外部要因の影響が少ないと考えられます。
6. **直感や社会への影響に関する洞察**
– 安定した経済状況が維持されていることを示しており、個人の経済的余裕がこの30日間で特に変動することなく維持されています。ビジネスにおいては、顧客の購買力が短期間で減少するリスクが小さいことを意味し、安定した消費活動が期待できるかもしれません。
このグラフからは、今後の予想される変化や不安定な要因は見当たらず、安心感を与えるデータであると言えます。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 予測（ランダムフォレスト回帰）と実績データの間には大きな変動が見られず、横ばいの状態が続いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの初期にのみプロットが存在し、その後は予測が横ばいです。大きな外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 実績データは青い点で、予測データは紫色の線で示されています。予測の不確かさ範囲もあり、その間で数値が安定していることを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 実績データは、期間の初めにのみ存在し、その後は予測のみが示されています。予測データは、実績データと大きく乖離しておらず、安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の初期値とその後の予測は一貫しており、相関は高いと見られます。全体的な分布は非常に狭く、安定しています。
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**:
– このグラフからは、健康状態（WEIスコア）が比較的安定しており、大きな問題がないことが示唆されています。政治的な個人の健康に関心がある場合、安定した状態はプラスに捉えられるでしょう。しかし、データの更新頻度や実績のデータポイントが少ないため、さらなるモニタリングが必要かもしれません。
全体として、このグラフは健康状態の安定を示しており、現状では大きな懸念はありませんが、引き続き定期的な監視が重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは非常に安定しており、30日間を通してWEIスコアが同じ値(約0.6)で横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値や急激な変動は見られません。データは一定の線上にあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは「実績（実績AI）」を示しており、初日に一度だけ計測されています。
– ピンク色の線は「予測（ランダムフォレスト回帰）」で、予測結果が一定であることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 他の回帰モデル(線形回帰、決定木回帰)や不確かさ範囲の表示がありませんが、ランダムフォレストによる予測が主に使用されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のグラフでは単一の時系列データのみを示しており、相関関係の推定などは困難です。
6. **直感的な感じや社会への影響**:
– データが安定しているため、政治的な心理的ストレスがある一定のレベルに維持されていることを示唆します。
– この安定性は、政策が効果的であるか、危機的状況が落ち着いていることを意味する可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、ストレスレベルが安定していることで、市民や機関の信頼が保たれ、安定した環境が維持されていると考えられます。
全体として、このグラフは政治の心理的ストレスが評価される期間中、極めて一定な状態を示しており、特に注目すべき急激な変化はありません。このような安定性は、多くの状況でポジティブに評価され得ます。
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:
以下の点について分析します。
1. **トレンド**
– 実績は2日間しかデータがなく、それ以降の予測が一定線を描いている。全体として、WEIスコアには大きな変動がなく、一定の値で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は特に見受けられません。ただし、実績データが少ないため、判断は難しいです。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点が実績データを示しており、ほぼ同じ値を取っています。予測は複数の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）により行われており、いずれも同じ水準で横ばいです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法の違いによる変動がほとんどないことから、かなり安定した状況であると推察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測の間に大きなズレがないため、予測は現状をよく捕捉していると考えられます。
6. **直感的な洞察および影響**
– WEI（自由度と自治）が安定していることは、政治環境においても安定が続いている可能性を示唆しています。ビジネスや社会においては、外部要因による急激な変化が少ないため、中期的な計画が立てやすいでしょう。ただし、実績データが少ないので、今後のデータ収集が重要です。
データの安定性が予測されるものの、更なる実績データの確認が必要でしょう。
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の分析です。
1. **トレンド**
– 実績値は少数のデータポイントしかなく、全体を通して急激に減少しています。
– 三種類の予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、すべてほぼ水平で、時間に対して一定の値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績値の最初のデータポイントから次の予測日の間に急激な変動が見られます。
– それ以外の期間においては、予測値に外れ値や急激な変動は確認できません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値で、初期に高い値を示した後に急激に低下しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、全体が非常に狭い範囲に収まっています。
– 予測ライン（直線、緑色、マゼンタ色）は、ほぼ一定のスコアで推移しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値は大きな乖離があります。実績では急激な変化がある一方で、予測は安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測モデル間に統計的な相関がみられず、実績は一時的に高かったもののその後の予測では変動しないと見込んでいるように見えます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから、最初のスコアが非常に高かったがその後急激に低下したことから、何らかの一時的な要因（例: 政治的イベントや政策変更）が最初に影響を及ぼした可能性が考えられます。
– ビジネスや社会において、最初の実績スコアの高さが誤解を生んだり、関係者の期待を過度に高める可能性があり、その後の安定した（低い）予測に対して適切な対応が求められます。継続的な監視と評価が必要です。
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:
以下の視覚的特徴と洞察を提供いたします。
1. **トレンド**:
– グラフには実績のプロットのみがあり、予測のプロットは表示されていません。実績のスコアは一貫して一定値を示しており、横ばいのトレンドを呈しています。周期性や振動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績のスコアにおいて外れ値や急激な変動は見られません。全体的に安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績のスコアを表しています。これらは一貫して同じ水準を示しており、変動はありません。
– 予測に関する要素（赤い「×」や他の線）は、予測が行われていないため表示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データしか存在しないため、他の時系列データとの関係性は評価できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データのばらつきがなく、非常に集中しており、安定した分布を示しています。
6. **直感と影響**:
– このグラフからは、政治カテゴリーにおける社会の持続可能性と自治性が、一定の安定を保っていることが読み取れます。短期間での大きな変動がないことは、政治的に一定の安定性を示唆しているかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、安定した状況が続くことは予測や計画が立てやすい環境であることを意味し、リスクが少ないと考えられます。一方で、変化がないため、改善や革新の機会が少ないとも捉えられるかもしれません。
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:
このグラフは、30日間の社会WEIスコアの推移を示す時系列散布図です。以下のポイントに基づいて分析を行います。
1. **トレンド:**
– 実績のデータ（青色の点）は、限定的な範囲でのみ示されていますが、安定しており、明確な上昇や下降トレンドは見られません。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は一定で、期間を通じて横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値や急激な変動は見られません。全体として非常に安定した動きを示しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青色の点が実績データを示し、予測はピンクの線で示されています。
– 予測の不確かさの範囲は非常に狭く、信頼性の高い予測であることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データと予測データは互いに一致しており、予測が現実の動きをよく捉えていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績と予測のデータ間で高い相関があり、ここの期間のWEIスコアは非常に安定していると理解できます。
6. **直感的な感覚およびビジネスや社会への影響:**
– このグラフから、社会WEIスコアが非常に安定しており、教育機会や社会基盤について大きな変動がないことが直感的にわかります。
– これにより、社会や政治の政策を積極的に変更する必要は現在のところないと解釈できます。ただし、同様の予測された安定が続くかどうかを監視することは重要です。
全体として、WEIスコアが約1ヶ月間安定していることは、政策が効果を発揮していることを示唆している可能性があります。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **横ばい**: WEIスコアは30日間にわたってほぼ一定で、特に大きな上昇や下降トレンドは見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 特に目立った外れ値や急激な変動は確認できません。データポイントが少ないため、安定しているように見えます。
### 3. 各プロットや要素
– **青いドット**: 実績データを示しており、初期の数値が強調されています。
– **予測線（回帰）**: 異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が使われていますが、すべて同じ水平線となっています。これは、予測モデルが大きな変動を予測していないことを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係
– 提供されたデータはすべて安定した水平線を描いており、複数のモデルの予測が一致しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 現在の表示では相関関係や分布の変化は特に見られません。予測モデルは一貫しています。
### 6. 直感と社会的影響
– **直感的認識**: 見る人はすぐに安定性を感じるでしょう。これにより、現在の社会的状況や政策が比較的安定していると解釈されるかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響**:
– **安定性の示唆**: スコアが安定していることは、共生や多様性、自由の保障に関する政策が安定していることを示しており、これは社会的信用のある指標となり得ます。
– **予測への信頼**: 複数の予測モデルが一貫した結果を示しているため、将来の政策決定や分析においてこのデータが信頼されやすくなるでしょう。
このグラフは、直感的に社会的安定を感じさせますが、長期間の安定が必ずしもポジティブな影響を与えるとは限らず、持続的な改善の必要性を考慮することも重要です。
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:
このグラフは、政治カテゴリにおける総合WEIスコアの時系列ヒートマップを示しています。以下に、このグラフの視覚的な特徴と洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– 全体的に均一な色（青緑色）で覆われており、大きな上昇や下降のトレンドは確認できません。一定して横ばいの状態を示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示すような色の変化は見られません。スムーズかつ一定の範囲に収まっていることを示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の密度は一定で、スケールバーによると値が0.64から0.76の間にあることがわかります。これは、総合WEIスコアがこの範囲内で安定していることを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 見たところ、特定の時間帯や日付による差異は示されておらず、一貫したデータセットと考えられます。独立して一定の統計データを反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係については、この図からは直接的な情報は得られません。色が一様であるため、分布に大きな偏りがないことが示唆されます。
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**:
– 直感的には、総合WEIスコアが安定しており、政治的に平穏な期間であった可能性が考えられます。
– ビジネスや社会への影響としては、急激な政治的変動がないことで政策の変化が少なく、経済や市場が安定していることを予想させます。
このヒートマップは、特定の指標が安定していることを示し、短期間での大きな変化がないことを提示しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体的に色が均一で、特定のトレンド（上昇、下降、周期性）が見られません。色からも変化がほとんどないことが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップの色が均一であるため、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**
– 色の範囲は、スケールバーによると0.62から0.74の間ですが、示されている色はこの範囲の比較的狭い領域に収まっています。全体的に均一な色（おそらく0.68付近）で塗られています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 関係する複数のデータが示されていないため、相関や関係性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色がほぼ均一で、その変化がないため、特定の相関関係や分布の特徴は観察できません。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフが均一であるため、特定の政治的イベントの影響や変化が見られないことを示しています。30日間にわたって特筆すべき変動がなかったことが分かり、政治的に安定している期間であったと考えることができます。
– 社会やビジネスへの影響としては、政治的な安定感が一定期間続いたとすれば、政策の連続性やリスクの低減に寄与する可能性があります。
このように、グラフは特に大きな動きや変化を示していないため、穏やかで安定した状況を反映していると言えるでしょう。
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:
この時系列ヒートマップに基づく分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは全体的に単一の色調で塗られており、視覚的には具体的なトレンド（上昇、下降、周期性）が見られません。30日間にわたって比較的安定したスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異なる色調や明るさの変化がないため、特定の外れ値や急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアを示しており、ヒートマップ全体が同じ色で塗りつぶされていることから、期間中のスコアが非常に安定していたことが示唆されます。この一貫性は、対象の項目が特に変化していないことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 見たところ、単一のデータセットが示されているため、複数のデータの関係性を分析する情報はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一貫した色調により、特定の相関関係や分布の特徴について言及することは困難です。
6. **直感的な印象と影響**:
– 直感的には、取り扱っている指標（社会WEI平均スコア）が安定しており、社会的状況が平静であることを示している可能性があります。ビジネスや社会において安定した数値は安心感を与える一方で、変化や改善が必要な領域を見逃している可能性も考えられます。
このヒートマップから、変動が非常に少ない安定的な時期を捉えていると考えられますが、対策を講じる際にはこの安定性の要因を深掘りすることも重要です。
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、政治カテゴリにおけるWEI（おそらく「Wellbeing Index」）の各項目間の相関関係を示しています。以下に基づいて分析を行います。
1. **トレンド**:
– この期間において特定の上昇や下降トレンドは示されておらず、相関の強さだけが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ上で外れ値や急激な変動は直接的に識別しにくいですが、相関が-1や1から大きく外れる場合は通常異常ですが、このグラフには見当たりません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤色は正の相関関係（+1）を、青色は負の相関関係（-1）を示しています。
– 赤が濃いほど、要素間で非常に強い正の相関があり、青が濃いほど強い負の相関があります。
4. **複数の時系列データがある場合、その関係性**:
– 時系列ではなく、要素間の相関のみを示しているため、直接的な時間変化は表示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合WEIや個人WEI、社会WEIのほぼすべての項目が1または-1の相関を持っています。
– 特に「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目が負の相関（-1）である点が際立っています。
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**:
– 経済的余裕と他の領域の間には非常に強い負の相関があり、経済的安定が他のウェルビーイング要素と逆に働いている可能性があります。このことは政策形成において経済政策と他の福祉政策の調和が重要であることを示唆しています。
– 特定のカテゴリーで強いプラスの相関が確認されていることは、これらの要素が一体として改善または悪化する傾向があることを示唆しています。これにより、政策立案者は一つの領域に集中するのではなく、複合的なアプローチを取ることが推奨されます。
これらの洞察は、より良い社会構造や政策を形成するための指標を示す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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– 各カテゴリの箱ひげ図の位置や形状からトレンドを特定するのは難しいですが、特定のカテゴリに大きな上昇や下降は見られないため、相対的な横ばい傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（心地良さストレス）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」で明らかな外れ値が存在します。これらは異常な事象や特定の要因に対する強い反応を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図は、中央値、四分位範囲、最小値と最大値を示しています。箱の大きさはデータのばらつきを示し、ひげの長さは全体の分布範囲を示します。色の違いがある場合、それは異なるカテゴリを視覚的に区別するためです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各カテゴリの比較であり、時系列の変化ではないため、直接的な時系列の関係性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの範囲はそれぞれ異なるが、「個人WEI（心地良さストレス）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」は広範囲に分布しており、ばらつきが大きいことがわかります。ほかのカテゴリは比較的ばらつきが小さく、安定しています。
6. **直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– 多くのカテゴリが安定している一方で、特定のカテゴリでばらつきや外れ値が目立つことから、これらの分野で改善の余地があると考えられます。特に「心地良さストレス」や「共生、多様性、自由の保障」は社会的ストレスや多様性の課題に関連しており、政策改善の契機となる可能性があります。
この分析は、政策決定者がどの分野に注力するべきかを示唆する手助けとなるでしょう。また、個人や社会の幸福度向上に向けた目標設定にも役立ちます。
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）によるもので、政治カテゴリのデータを30日間にわたって分析した結果のようです。以下、それぞれのポイントについて考察します。
1. **トレンドの分析**:
– グラフはPCAの散布図を示しており、時間的トレンドを示すものではありません。ただし、2つの明確に分かれたプロットが見られ、データの分布が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– プロットは2点のみで、互いに対称的な位置にあります。このことから、外れ値や急激な変動は見当たらず、データがある特定の方向に極端に分かれている可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 第1主成分と第2主成分のプロットは、データの分散を大きく説明する方向を示しています。第1主成分がほぼすべての分散を説明していることから、主に一つの方向にデータが集約されているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとしての関係性はそれほど明らかにされていませんが、各プロットが異なる時系列のエポック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**:
– グラフからは、約二つの極端なクラスターにデータが分類されることを示唆しています。相関関係自体はこのグラフから直接的には読み取れませんが、PCAによりデータの多様性と構造が明らかになる可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– データが二つの主要な集団（グループ）に分けられている可能性があります。これは、政治的意見や姿勢が二極化している状況を示唆するかもしれません。こうした二極化は、政策決定や社会的対立に影響を与える可能性があります。
結論として、このPCAグラフはデータの大まかな構造を可視化し、政治的に異なる二つの集団があることを示唆しているかもしれません。この情報は、政策立案や社会分析において有用な洞察を提供します。
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。
