📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合的なデータ分析
#### 1. 時系列推移
– **総合WEIの推移**: 初日からの総合WEIは0.66875から0.725の間で始まり、その後、0.66まで低下し、最終的には0.6875に若干上昇しています。この期間、わずかな変動がありますが、大きなトレンドの変化は見られません。
– **主要項目の推移**:
– 個人WEI平均は、やや安定しており、0.675を中心に変動しています。
– 社会WEI平均はもう少し変動が大きく、特に0.775に達した点が注目され、以降は0.66から0.7の範囲内に落ち着いています。
#### 2. 異常値
– 提供されたデータ間で顕著な異常値は検出されていません。わずかな急上昇（例: 社会WEIの0.775など）は観測されますが、これは異常というよりも一時的な変動と見られます。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 全体として、WEIスコアのトレンドは横ばいですが、細部での個別項目の微調整が全体に影響を与えています。
– **季節性**: 日ごとの小さな周期的変動がみられますが、短期間データのために季節性の特定は困難です。
– **残差**: データにはランダムな変化（残差）はあるものの、特異な変動は少ないです。
#### 4. 項目間の相関
– 相関ヒートマップは利用できませんが、項目からの推測としては、例えば、社会の多様性と社会基盤の項目が同時にスコアが上昇していることから、両者間に正の相関がある可能性があります。また、個人のストレスと経済的余裕は反比例しているかもしれません。
#### 5. データ分布
– **箱ひげ図の分析**: 各WEIスコアの範囲は0.5から0.85の間に集中しており、中でも中央値が0.65から0.75の範囲ということで、全体として中央値は比較的高いです。明確な外れ値は観測されていません。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 (65% 寄与率)**: WEI全体に最も影響を及ぼす因子であり、広範な影響を示します。社会的公平性と持続可能性に関する指標が寄与している可能性があります。
– **PC2 (20% 寄与率)**: こちらは次に重要な因子で、個人の心理的健康やストレス状況など感情的な要素が含まれていると推測されます。
### 結論
全体的なWEIのスコアは安定しており、政治および社会的事項を評価するには堅実な基盤があります。各項目間の相関関係から、個人および社会の健康的増進には社会的資源の公平な配分が重要であることが示唆されます。PCAの結果を考慮すると、政策立案者は社会的な持続可能性と個人の心理的ウェルビーイングに注視することで、さらなるWEIの向上が期待できるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青のプロット）は、短期間で非常に安定しており、特に上昇や下降のトレンドは観察されません。
– 予測（線形回帰）は横ばいとなっており、未来における安定性を示唆しています。
– 他の予測モデル（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はいずれも一定の変化を表しており、特にランダムフォレスト回帰が下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには急激な変動や外れ値は見られませんが、ランダムフォレスト回帰の予測は大幅なWEIスコアの低下を示しており、注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実際のデータで、非常に安定しています。
– 予測モデルの不確かさ範囲（グレイの帯）は狭く、比較的精度の高い予測を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは異なるトレンドを示しており、特にライン形状の差異が予測の不確かさやモデルの特性を反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 線形回帰モデルと実績データの間には強い相関があるように見えますが、ランダムフォレスト回帰は異なる方向を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 人間が直感的に感じるのは、実績データの安定性です。これにより、現状維持が続く可能性があると判断するかもしれません。
– ただし、ランダムフォレスト回帰の予測が示すスコアの急激な下降は警戒を要し、政治的な要因や政策変更により短期的に変動する可能性があります。政策立案者やビジネスリーダーはこの予測を慎重に考慮し、不確実性に対応する準備が求められます。
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:
### グラフ分析:
1. **トレンド:**
– **実績データ（青い点）**が最初の数日間に示されていますが、その後のデータはありません。初期のデータはほぼ横ばいに見えます。
– **予測データ（赤い×）**は一つだけで、将来の挙動を示すための平均として使われている可能性があります。
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観測されませんが、将来的な予測のためのデータが限られています。
3. **プロットや要素の意味:**
– **実績データ**は青い点で示され、実際の観測値を表しています。
– **線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰**といった異なる回帰モデル（紫や薄紫の線）が、それぞれ異なる将来の予測トレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データは過去のパフォーマンスを示しており、予測モデルはそれをベースに将来的な動向を異なる方法で予測しています。線形モデルは比較的安定した予測を示している一方で、ランダムフォレスト回帰は下降トレンドを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データ自体には明確なトレンドは見られませんが、予測モデルの間でトレンドの予測が異なることが特徴的です。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響:**
– 政治的データであることから、これはおそらく個人や政党の支持率や影響力を評価するために使用されている可能性があります。
– 予測が三つの異なる方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されていることは、将来的な分析において複数の視点を考慮することの重要性を示唆しています。
– 社会的または政治的な戦略を立てる上で、異なる予測モデルの結果を比較し、リスクや機会を評価することが重要です。
このデータは、今後の動向を予測するために限られた過去のデータを利用しているため、継続的なデータ収集とモデルの調整が必要です。
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
– **実績(AI)**: 最初のデータポイントは0.8付近で安定しているが、その後のデータは見られない。
– **予測（線形回帰とランダムフォレスト回帰）**: いずれも一定のスコア（0.6程度）で横ばい。
– **予測（決定木回帰）**: 直線的に急降下し、最終的にはゼロに近づく。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 決定木回帰の予測ラインに急激な下降が見られる。これが他のプロットや予測との大きな乖離を示しており、外れ値や急激な変動として注目できる。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青色の点）**: 実際のデータを示し、初期の数値が表示されている。
– **予測領域（灰色の範囲）**: 予測の不確実さを示す範囲だが、可視的に明確な変動は見られない。
– **予測ライン**: 違う手法による予測が、それぞれ異なる未来のシナリオを描いている。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– ラインの中で、決定木回帰の極端な変化は、他の安定した予測と対照的であり、予測モデルのばらつきや特異なケースを示唆する。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと線形/ランダムフォレストの予測は比較的近い位置を保持しており、相関（もしくは仮定された一致）が存在する。
– 決定木回帰の予測は外れた挙動を示し、特定の条件下で異なる影響要素が働いている可能性を示唆。
### 6. 直感的な洞察およびビジネスや社会への影響
– **人間の直感と影響**: 安定していた初期値が急落するシナリオを描く決定木回帰の予測は、潜在的な社会的な不安定要因の指標となる可能性がある。
– **ビジネスへの影響**: 政治カテゴリの社会スコアの持続的な下降はリスク管理や戦略の再評価を必要とし、継続的なモニタリングと調整が求められる。影響が早期に確認された場合、緩和策を構築することで予測された下降を回避する機会もある。
このグラフから得られる洞察は、異なる予測モデルの比較による柔軟な対応策の必要性を示しています。各モデルが提示するシナリオを考慮しつつ、慎重な評価とタイムリーな意思決定を行うことが重要です。
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（青い点）は7月1日から5日までの短い期間で安定しているように見えます。
– 各モデルの予測は異なりますが、線形回帰と決定木回帰は一定のWEIスコアを示しており、ランダムフォレスト回帰は大幅な減少を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ランダムフォレスト回帰の予測ライン（紫）は急激に下降し、0近くに到達しました。これは、特定の要因が大きく影響する可能性があることを示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 各色のラインは異なる予測モデルを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、青い点は実際のデータを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– モデル間で予測に一貫性がなく、それぞれのアプローチが異なる結果を示しています。特に、ランダムフォレスト回帰の大幅な減少は注目すべきです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ランダムフォレスト回帰だけが大幅な変動を予測しているため、その背景にある変数の特定が重要です。他のモデルは安定した結果を示しています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 一部のモデルが安定した経済余裕を示している一方で、ランダムフォレストの急激な減少は警戒すべきです。この変動は潜在的な経済的リスクや政策の影響を示唆している可能性があります。
– 社会的には、こうした不安定な予測は政策決定者や個人の経済計画に影響を与えるでしょう。潜在的なリスクを理解し、対応策を考えることが重要です。
このグラフは、モデルと実際の状況の乖離を理解し、適切な対策を講じるための重要なヒントを提供しています。
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**:
– 実績（青い点）は横ばい傾向にあり、短期間内で大きな変化は見られません。
– 予測（線形回帰、ピンク）はほぼ横ばいですが、法定木回帰（緑）とランダムフォレスト回帰（紫）は異なるトレンドを示しています。特にランダムフォレスト回帰は下降傾向が明確です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 大きく外れた値や急激な変動は見られませんが、実績の範囲から見ると予測の不確かさ範囲から外れる値はありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、政治カテゴリーにおける個人の健康状態を数値化しています。
– 各予測ラインは異なる予測モデルのアウトプットを示しています。ランダムフォレスト回帰は長期間にわたり安定していることを示唆し、法定木回帰は大きな変動が予測されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間の一貫性が高く、特に線形回帰が実績と整合しています。他のモデルは、異なる結果を示唆しており、予測期間が進むとモデル間の違いが明確になります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と線形回帰予測の間に強い相関があります。その他のモデルは、実績データに基づく予測の精度を改善する可能性を示していますが、データセットの特性による影響が大きい可能性があります。
6. **直感とビジネスや社会への洞察**:
– 実績データが短期間で維持されているため、現在の健康状態には安定的傾向を示しています。ただし、将来的な予測が異なるため、特にランダムフォレストの結果を考慮することで中長期的なリスク管理や予防策を検討することが重要です。
– 政治家や意思決定者は、異なる予測モデルを活用し、多岐にわたるシナリオを想定して対策を講じることで、政策の効果を最大化できるかもしれません。
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:
このグラフは、個人の心理的ストレスを示すWEIスコアの30日間の推移を示しています。以下の点に注目します。
1. **トレンド**:
– 実績データは初期に0.6付近で横ばいの後、軽微な下降傾向を示しています。
– 予測データは、線形回帰とランダムフォレスト回帰で比較的安定していますが、決定木回帰は急激な低下を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 決定木回帰による予測データの急激な下降が目立ち、他の手法とは異なる挙動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いドットは実績AIのデータを示し、Xは予測AIによるデータポイントです。
– グレーの帯は予測の不確かさを示しており、範囲が狭いことから不確かさが小さいと判断されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測の不確かさ範囲は狭く設定されており、線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測はその中に概ね収まっています。
– 決定木回帰は独自の挙動で大きく外れています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと線形回帰・ランダムフォレスト回帰の予測は一定の一貫性を持っています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 決定木回帰の予測の急激な下降は、個人の心理的ストレスが急速に低下すると示唆していますが、他の手法と大きく異なるため慎重な分析が求められます。
– ビジネスや社会において、このような急激な変化には警戒が必要で、特に心理的支援が重要な局面である可能性があります。
全体として、予測手法の選択により大きな違いが出ており、その背景にある要因を理解することが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青色プロット）は最初の数日間で約0.7から始まり、ほぼ横ばいで推移しています。
– 予測曲線（他の色の線）は期間の始めから終了までほぼ一定のトレンドを示していますが、法決定木回帰やランダムフォレスト回帰は直線回帰よりも高めのスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績において、急激な変動や外れ値は見られません。
– 各予測モデルも同様に大きな変動は示しておらず、安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実際のWEIスコアを示し、現状維持を指します。
– 赤い「X」は予測モデルによる予測値を示しています。
– 各予測はモデルによるものであり、異なるアルゴリズムの精度や結果を比較するのに役立ちます。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示す範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰、法決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は、それぞれ異なるモデルの精度を示しますが、すべての予測が不確かさの範囲に収まっています。
– 予測間には大きな相違がなく、モデルが安定していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測間には高い相関関係があるように見えますが、詳細な分析にはさらにデータが必要です。
– 分布としては、実績と予測がすべて高いスコアで安定している点が特徴的です。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 実績も予測も安定していることは、自由度と自治に関して現状が維持されている可能性を示唆しています。
– この安定性は、社会的な信頼感や政策の一貫性として捉えられるかもしれません。
– ビジネスや政治においては、安定した環境は長期戦略を立てる上で有利である可能性があります。
– ただし、停滞のリスクも考慮に入れる必要があります。新しい政策や変化への対応が求められるかもしれません。
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:
1. **トレンド**
– 実績（青い点）：短期間での情報だが、比較的安定しているように見えます。
– 予測（赤い×）：表示されていないため、未来の推定なし。
– 線形回帰（紫の線）：ほぼ一定で横ばい。
– 法決定木回帰（緑の線）：線形回帰と一致。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）：急激に下降後、低いレベルで安定。
2. **外れ値・急激な変動**
– ランダムフォレスト回帰線が急激に下降している。この変動は異常な現象を示唆している可能性があります。
3. **プロット・要素の意味**
– 青い点（実績）：観測されたWIEスコア。
– 灰色の領域：予測の不確かさ範囲を示し、実績値が範囲内であることを示す。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰と法決定木回帰の予測が同様のトレンドを示していますが、ランダムフォレスト回帰は異なる動きを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 線形回帰と法決定木回帰は一貫したパターンを示していますが、ランダムフォレスト回帰は外れ値的な動き。
6. **直感的な洞察・ビジネスや社会への影響**
– 一貫性のある予測（線形と法決定木回帰）があるものの、ランダムフォレスト回帰の急激な低下は注意が必要。
– 社会的公平性が懸念される場合、ランダムフォレストの結果は政策変更や外部イベントの影響を示している可能性があり、さらなる分析や監視が求められます。
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:
こちらのグラフについて分析を行います。
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は初期において一定の水準を維持していますが、予測データ（複数の回帰モデル）が示すトレンドは下降しています。特に線形回帰と決定木回帰が大きく下降する傾向を示しており、ランダムフォレスト回帰は一定を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには明らかな外れ値や急激な変動は見られません。しかし、予測モデルのうち線形回帰と決定木回帰による将来の急激な下降が強調されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青い点）は過去の実際のデータを示しています。
– 予測（赤い×）は今後の予測で、モデルによって異なる傾向を示します。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルごとに異なるシナリオが示され、予測の不確かさが顕在化しています。特に線形回帰と決定木回帰の予測の違いが著しく、ランダムフォレスト回帰はやや安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 線形回帰と決定木回帰が類似した急降下のトレンドを示しており、これらのモデルが同様の要因に影響を受けやすいことを示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じることは、予測が異なることで不確実性が高まっているという点です。特に政治的安定性や自治性に対する懸念が増す可能性があります。ビジネスや社会的には、持続可能性の低下が予想される分野での投資や政策決定に慎重を期す必要があるかもしれません。
このように、多様な予測モデルが異なる結果を示す場合、状況の複雑性と予測に対する慎重なアプローチの必要性を再確認することが重要です。
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:
このグラフについて以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、初めは安定して高めのスコアを示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫の線）は、開始直後から急激に下降していますが、その後横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特にランダムフォレスト回帰による予測において、急激なスコアの下降が見られます。これは異常値として扱う価値があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値で、開始からしばらく安定しています。実際の状況を反映していると考えられます。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示していますが、全体的に小さい範囲に収まっています。
– 予測モデルの線（紫、緑、ピンク）は、異なる予測手法を示しており、特にランダムフォレスト回帰の予測が急激に変化しているのが目立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データがある期間では、実績と予測が一致していません。これはモデルの調整が必要である可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測との乖離が目立ちます。特にランダムフォレスト回帰の予測において。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このデータからは、社会基盤や教育機会において急激な変化が予測される可能性が示唆されています。特にランダムフォレスト回帰の予測が急激に低下することから、政策の変更や社会的な要因が影響しているかもしれません。
– ビジネスや社会の観点からは、これらの変動は政策の見直しや新たな施策の必要性を指し示している可能性があります。特に予測の信頼性が問題なら、実際のデータに基づく評価を優先すべきでしょう。
このグラフは、長期的な視点での改善施策の必要性を示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:
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）のトレンドは最初の数日間でわずかに上昇しています。その後、データが存在しないため、トレンドは不明です。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は、安定してスコア1.0に向かう状態を示しています。
– 他の予測手法（線形回帰、決定木回帰）は、スコア0.8前後で横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現在の実績データ内に目立った外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績を示し、わずかに増加しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、実績の初期値に密接しています。
– 各予測手法は異なる傾向を示しており、ランダムフォレストが最も高いスコアを予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績は主に予測の不確かさの範囲内で推移しています。
– ランダムフォレスト回帰は他の手法よりも高いスコアを予測しており、見解が分かれています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には明確な一致は見られず、それぞれの予測手法が異なるスコアを示しています。特に、ランダムフォレストが最も楽観的な予測を行っています。
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**:
– 実績データが限られているために、現在の直感的な評価は難しいですが、将来的な上昇を期待するには不確実な要素が多いです。
– ランダムフォレストの高い予測スコアが実現すれば、社会の多様性や自由の保障においてポジティブな変化が期待されるでしょう。しかし、予測のばらつきからも見られるように、政策変更や社会変動の影響を受けやすいテーマであると言えます。
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:
このヒートマップに基づいて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 期間の中で、特に目立った上昇や下降のトレンドは見受けられません。非常に短期間であるため、周期性も見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時台に明るい黄色のセルが際立っています。この時間帯に総合WEIスコアが急激に高まったことを示唆しています。これは外れ値として捉えられる可能性があり、特別なイベントや報道があったのかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さや色味の違いが総合WEIスコアの異なる値を表しています。黄色は高いスコアを、紫色は低いスコアを示しています。この変化は特定の時間における政治的な関心や出来事の変動を表しているかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 表示されているのは主に単一の時間系列です。ただし、時間帯ごとに異なるスコアが記載され、特定の時間帯（多くは夜の時間帯）に高いスコアがあるのが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– このグラフは時間との相関を示している可能性があります。特定の時間（19時頃）にスコアが上昇する傾向があることから、何らかの定期的な出来事がこの時間に関連していることを示唆しています。
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**:
– 7月1日の夜に何らかの重要なイベントが起こった可能性が高いことを示しています。これは特定の政策発表、またはニュースが影響を持った結果であるかもしれません。政治的背景として、その日に行われた会議や声明が市場や社会に重要な影響を与えたのかもしれません。
このように、ヒートマップを通じて、時間に関連したスコアの変動を直感的に把握することが可能です。一部のピークや変動は、より深い分析や状況確認が求められるでしょう。
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、専門的かつ直感的に分析します。
1. **トレンド**
– 時系列ヒートマップは7月1日と7月2日のデータを表しています。
– 7月1日の日中（特に16時以降）と7月2日の午前中に高いスコア（黄色）の時点がありますが、7月2日の午後はスコアが低下しています（濃い紫色）。
2. **外れ値や急激な変動**
– スコアが高い（黄色）時間帯が目立ち、特に7月1日から7月2日にかけて変化があります。7月2日の午後に大きなスコアの低下が見られます。これは、外部要因または特定の出来事に関係している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の違いはスコアの高さを示しており、黄色が高いスコア、紫色が低いスコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在表示されているのは2日間のデータのみで、特定の日付間での相関は明示的には示されていません。
– ただし、1日と2日のそれぞれの時間帯におけるスコアの変化が注目に値します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯によるスコアの違いが明確であり、これは政治イベントの特定の時間帯に影響を受けている可能性があります。
6. **直感と影響への洞察**
– 人々はこのスコアの変動に基づいて、7月2日の午後に何か重要な変化やイベントが起こったと感じるかもしれません。
– このような変動は、政治的な意思決定やメディアの報道内容に影響を及ぼす可能性があります。また、政治的関心や活動が特定の時間帯に集中していることを示唆している可能性があります。
全体的に、このグラフは短期間のスコアの変動を可視化しており、日にちと時間ごとの政治的な感度や影響を理解するための有用なツールとなります。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは30日間の時系列を示していますが、表示されているデータは2日間のみです。この期間において、特定の時間帯（16時以降）の色が顕著に異なるため、特定の時間における得点の変動があることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時のデータは非常に高い値を示しており、黄色で表現されています。これは明らかに外れ値や極端な高値として認識できます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡が異なる社会WEIスコアを示しており、紫色が低い値、黄色が高い値を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 表示されている2日間のデータからは、7月2日に比べて7月1日は全体的に変動が大きいことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯に応じてスコアが上下していることがわかります。特に7月1日の19時の極端なスコアは特異なイベントがあった可能性を示唆しています。
6. **直感的な印象と影響**:
– 特定の日時に特異な変動があることから、社会イベントや政治的な出来事がこの時間に影響を与えたと推測されます。ビジネスや社会においては、こうした時間帯を特定することで戦略的な対応が可能になるかもしれません。特に、高いスコアを示した時間帯を重点的に調査・分析することで、更なる洞察を得ることができるでしょう。
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:
1. **トレンド:**
– このヒートマップは30日間の相関を示しているため、トレンド自体ではなく、要素間の相関の強さが中心です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 相関値が-0.7や+0.9を超えるところは、特に強い負の相関や正の相関を示しています。例えば、「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の間には非常に強い逆相関（-0.87）が見られます。
3. **プロットや要素が示す意味:**
– 色の濃さは相関の強さを示しており、赤色は強い正の相関、青色は強い負の相関を表しています。0に近い色は相関がほとんどないことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 各要素間の関係性が視覚化されています。「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「個人WEI（経済的余裕）」の相関が高い（0.94）ことから、社会的な持続可能性が個人の経済面にも影響を与えていることが推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 「総合WEI」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」の間には強い正の相関（0.92）があり、教育機会が総合的な幸福度に寄与している可能性があります。
6. **直感的な感覚と社会的影響:**
– 教育や持続可能性が個人および社会全体にポジティブな影響を与えていることが示唆されています。このような相関関係から、政策の焦点がどの分野に向けられるべきかなど、戦略的な判断に寄与するでしょう。
– 一方、自由度と公平性の負の相関は、自由な社会が必ずしも公平性を保証しないという複雑な現実を反映している可能性があり、異なる価値観の調和が重要となります。
このような分析を踏まえると、特定の政策強化が他の要素に与える影響を考慮しながら、政府や組織の意思決定に活用できるでしょう。
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:
以下にグラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリに対するトレンドの変化は30日間の箱ひげ図では直接観察できませんが、全体の分布が比較されており、各カテゴリ間の分布の違いを見ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各カテゴリに複数の外れ値が見られ、特に「総合WEI」や「個人WEI（心的労働ストレス）」で顕著です。これらは特異なイベントや要因が影響している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色ごとの違いが示されており、カテゴリを区別していることが視覚的にわかります。箱ひげ図の箱の位置と長さから、各データの中央値や分布範囲が読み取れます。
– 「社会WEI（生態系整・持続可能）」のように中央値が低いカテゴリは、他のカテゴリと比較して評価が低い可能性があります。
4. **複数のデータの関係性**:
– 個人WEIと社会WEI間での比較が可能です。例えば「個人WEI（経済余裕）」と「社会WEI」のカテゴリ間で分布の違いを見ることで、どちらが高い評価を持つ傾向があるかを判断できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 中央値や四分位範囲を見て、たとえば「個人WEI（心理的ストレス）」のようなカテゴリが他のカテゴリと比べてストレスを感じている集団が多いか少ないかを考察できます。
6. **人間が感じる直感や社会・ビジネスへの影響**:
– このグラフから直感的に得られるのは、各カテゴリでの評価のバラつきや極端なケース（外れ値）が存在するということです。ビジネスや政策立案の観点からは、特定のWEIタイプで極端な評価を受けている領域に注目し、改善や対応策を検討する必要があるかもしれません。
– 例えば、外れ値が多いカテゴリは社会や政治の課題を示唆している可能性がありますので、さらなる調査が必要でしょう。
このグラフは、30日間の短期間における各カテゴリのWEIスコアの分布を視覚化しており、特定の領域の問題や注目すべき特徴を示す有用なツールです。
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:
この主成分分析（PCA）のグラフに基づいて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 主成分空間において明確なトレンドは見られません。このグラフは30日間のデータに基づいているため、周期性や明確な方向性を把握するのは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一つのプロットが第1主成分の方向に大きく離れており、これは他のデータ点とは異なる挙動を示しています。これは可能性として、特定の政治的出来事や政策の変化が影響しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 数点が集中して第2主成分を中心に存在しています。これは、これらのデータが類似した特性を持ち、主に第1主成分の影響下に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**:
– 時系列の流れよりも、データ間の相対的な位置関係や変化が中心となります。このグラフから見ると、ほとんどのデータ点が近接していることから、類似した政治パターンを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分の貢献割合が0.65であり、データの分布において主要な情報を含んでいます。第2主成分の貢献度が低いことから、横軸方向での分散が多く、第2主成分での分離は少ないことが分かります。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響**:
– この分析は、政治的圧力や変動要因が一部のデータポイントに強く影響を及ぼしていることを示唆します。極端な外れ値の存在は、予期しない事象や政策の変化が政治的安定性に影響を及ぼしている可能性があります。特に外れ値の分析は、潜在的なリスクの識別や政治的調停に向けた対応策を考える際の重要な指針となります。
このグラフから得られる洞察は、特に政策立案者や政治アナリストにとって、有益な情報を提供し、迅速な意思決定に貢献できるでしょう。
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。
