📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 時系列推移
データの推移を観察すると、短期間（7月1日から7月4日）でのスコア変動が予想以上に多岐にわたることが分かります。**総合WEI**、**個人WEI平均**、および**社会WEI平均**は、日を追うごとに上昇と下降を繰り返していますが、短期間で急激な変動が生じていることは注目に値します。**総合WEI**について特に7月2日と7月4日に異常値が観測され、背景となる要因として短期間での政策や社会状況の急激な変化が考えられます。
### 異常値
異常値はデータの解釈に重要な手がかりを提供します。例えば、**総合WEI**では、7月2日と7月4日にそれぞれ0.66と0.65の低スコアが観察されましたが、これは政治的な決定や公共の反応に関連する可能性があります。同様に、7月3日の**個人WEI平均**は前日比で急落（0.66）していますが、これは可能性として個人の経済的余裕や健康ケアの変化が影響を及ぼしたものと考えられます。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
短期間のデータであるため、明確な季節性は見られませんが、**総合WEI**のトレンドは微細な上昇傾向を示しています。残差分析からは、データの一部が観測できない要因によって左右されていることを示唆していますが、具体的な要因特定にはさらなる調査が必要です。
### 項目間の相関
相関ヒートマップを構築することで、各WEI項目間の関連性を探ることができます。特に、**社会WEI平均**と**社会の持続可能性**、および**共生・多様性**は強い正の相関を示す可能性が高いです。これは、持続可能性の推進が多様性の受容と関連している可能性を指摘します。
### データ分布
各項目の箱ひげ図を仮想的に想定すると、**総合WEI**の中央値は比較的一定ですが、四分位範囲が広範囲にわたることから変動の幅が大きいことが分かります。特に異常値として設定されたデータポイントはこのばらつきに大きく寄与していると考えられます。
### 主要な構成要素 (PCA)
主要な構成要素の解析からは、PC1が全体の43%の変動を説明し、PC2が22%を説明しています。PC1は主に経済的余裕、社会インフラ、持続可能性など、**社会的側面**に関連する項目が強く寄与していることを示唆します。反対に、PC2は**個人の健康とストレス**に関連する要素に焦点を置いている可能性があります。
### 総括
この短期間のデータ解析から、簡単かつ急激なスコア変動が明確に観察されるため、政治的な意思決定や社会の急激な変化が根本的要因として作用している可能性が考えられます。異常値の存在はこの分析におけるダイナミックな要因を提示し、さらなる詳しい調査と時系列の拡張がより深い理解をもたらすでしょう。
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:
グラフを分析すると以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は大体横ばいで、期間の初めにクラスターがあります。
– 予測データには３つの異なる線がありますが、それぞれのトレンドが異なります：
– 線形回帰（シアン）：横ばい。
– 決定木回帰（紫）：緩やかに上昇。
– ランダムフォレスト回帰（赤紫）：もう少し急な上昇。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにいくつかの外れ値が黒い円で示されています。
– 実績値のクラスターから大きな変動は見られませんが、少数の外れたデータがあります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は過去の実績を表し、実際の測定に基づくものです。
– 各予測モデルの線は未来の値を示します。
– 灰色の背景は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測によるトレンドが異なり、特にランダムフォレストのモデルでは未来に向けての急な上昇が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値が狭い範囲に集中しており、分布の広がりは少ないです。予測の不確かさは一定の周辺に存在します。
6. **直感的な感触と社会への影響**:
– 実績データが安定していることから、現在の状況は安定と考えられます。将来的に変動すると予測される線から、決定木やランダムフォレスト回帰の予測に基づいて、政治的な出来事や政策の変更が期待されるかもしれません。
– 事前に計画を立てて対応を検討することが重要となるでしょう。
このグラフは将来の政治的環境を予測するためのツールとして役立ち、ビジネスや政策決定に影響を与え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:
グラフの分析に基づくと、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、最初の区間に密集しています。予測（ピンクと水色の線）は徐々にわずかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値を示す黒い円が数点ありますが、WEIスコアの範囲は狭く、大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の実績値を示し、赤い「X」は予測値を表しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、将来的な展望の信頼性を評価する重要な指標となります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰、水色の決定木回帰、ピンクのランダムフォレスト回帰のラインは非常に近似しており、予測モデル間の違いは少ないと判断されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測値の間に明確な相関は示されていませんが、モデルごとのスコア精度の違いを観察するために詳細な統計分析が役立つでしょう。
6. **人間の直感的な洞察と社会への影響**:
– グラフの安定性と予測の線が示すように、分析対象となる個人や事象の政治的影響力は安定しており、今後も大きな変化は予想されません。
– 社会への影響としては、現在の安定した地位を維持する可能性が高く、特段の危機感や即時的な対応が必要な状況ではないと感じ取れるでしょう。
この分析は、特定の政治的な事象や個人の影響力を測る上で、有用な視点を提供します。
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:
1. **トレンド**:
– 実績値（青いプロット）は、比較的安定していますが、期間内の微細な変動があります。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は、異なる傾向を示しています。特に線形回帰とランダムフォレスト回帰は上昇傾向です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の方に外れ値が存在しています。これは一般のクラスターと離れているプロットとして認識されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いドットは実績値で、実際のデータを示しています。
– グレーの四角は不確かさの範囲を示しています。
– 予測値は異なる回帰モデルの線で示され、それぞれ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**:
– 予測値にはモデルによる違いがありますが、期間の初期段階に実績値が集中しているのに対し、予測はそれぞれ異なる未来のパターンを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の分布は比較的狭く、初期のデータに固まっているようです。
6. **直感的な感じと社会への影響**:
– 実際のデータが安定していることから直感的には、社会的な安定性が伺えます。
– 一方で予測モデルの違いは、将来の不確実性を示しており、政策決定において慎重で多角的なアプローチが求められる可能性があります。
– ビジネスや政策においては、予測の多様性から、特定の変更やショックに対する慎重な対応が必要となるかも知れません。
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:
このグラフは、個人のWEI（経済的余裕）スコアの30日間の推移を示しています。以下、グラフの視覚的特徴と洞察を解説します。
1. **トレンド**:
– 初期の実績（青色のプロット）は比較的一定しており、安定した横ばい傾向を示しています。
– 予測（線形回帰や決定木回帰）は横ばいのままです。
– ランダムフォレスト回帰による予測は緩やかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績にはいくつか外れ値が含まれている可能性があり、それらは黒い枠で強調されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績のデータを示します。
– 予測は異なる色の線で示され、それぞれ異なる予測手法を表しています。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法は異なるトレンドを示しており、特にランダムフォレスト回帰が通常の横ばい予測と異なる上昇傾向を検出しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データは非常に集中的であり、外れ値を除けば密度が高い分布を形成しています。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが全体として安定していることから、個人の経済的安定性はこの期間で大きく変動していないと感じられます。
– ランダムフォレスト回帰による予測が緩やかに上昇していることは、将来的な経済的余裕の改善を期待させる可能性があります。
– 社会的には、経済の安定性に対する信頼感を高める要因になり得ます。一方、外れ値の存在は、特定の個人またはグループが直面する潜在的な経済的リスクに注意を促すかもしれません。
このグラフにより、経済的余裕の予測とその不確かさに関する情報を視覚的に把握できます。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **全体的な動き**: データの多くは開始直後に集中しており、その後は予測値が一定の水準で推移しています。初期の実績データにおいてわずかな上昇が見られますが、全体としては横ばいに近いです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期の実績データにいくつかの外れ値が存在することが示されており、それらは黒い円で囲まれています。
– **変動**: 初期においては変動が見られますが、その後の予測では大きな変動はないようです。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（実績AI）**: 青い点で示され、初期部分でのみプロットされています。
– **予測**: 各種予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる色の線で表現され、近似的に横ばい状態です。
– **予測の不確かさ範囲**: 灰色の領域で示され、初期の実績データに対して広がっていますが、予測期間には適用されていないようです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データは初期に集中しており、その後予測データへと移行しているため、この移行に伴う変動幅が狭まる傾向があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期データには変動があるものの、予測データとの相関は明確ではありません。全期間を通じて一貫したトレンドは見られません。
### 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
– **直感的印象**: 初期に一度変動が激しいものの、その後の安定期には関心が移る可能性があります。
– **影響**: このパターンは、政治家や公的な人物の健康状態の監視において、開始時に急激な評価があった場合の持続可能性を疑問視する視点を提供するかもしれません。また、予測が長期間安定している場合には、関心が薄れる可能性もあるでしょう。
この分析は、健康状態の監視や予測に関する広範なプランニングやデータの解釈に役立つでしょう。
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
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は、ほぼ横ばいで安定しています。
– ランダムフォレストによる予測はわずかに上昇していますが、決定木による予測は下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としてマークされたデータポイントがいくつかありますが、実績の推移自体には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:** 実測値のデータポイント。
– **赤いバツ:** AIによる予測。
– **黒い円:** 異常値。
– **グレーの範囲:** 不確かさの範囲。
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数のモデルによる予測が示されていますが、実績の動向と予測には乖離がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは一貫しているように見え、主要な変動はない。
– 予測値は実績に比べて上下に変動している。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 心理的ストレスレベルが横ばいで安定していることは、対象の個人や組織にとって良い兆候です。今後の政策や戦略に自信を持って取り組める可能性があります。
– ただし、予測が一致していないため、モデルの精度向上や異常値発生の原因分析が求められます。これは、データの収集方法やモデルの見直しに繋がるかもしれません。
全体として、グラフは安定しているものの、予測に関しては不確実性があることを示唆しており、改善点を見つけられる可能性を含んでいます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
#### 1. トレンド
– **序盤の実績AI**: 7月初旬の実績AIデータポイントは、0.6から0.8の間の範囲に集中しています。この時期は比較的安定しています。
– **予測ライン**:
– 線形回帰と決定木回帰は、一定の水平線を示しています。
– ランダムフォレスト回帰は、わずかに上昇しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– いくつかの実績データが異常値として識別されていますが、同期間内で大きな変動は見られません。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **青いドット**: 実績（実績AI）、実際に観測されたデータ。
– **赤い×印**: 予測（予測AI）。将来の動向を示唆します。
– **黒い円**: 異常値であり、通常の範囲から外れたデータポイント。
– **灰色の領域**: 予測の不確かさ範囲を示し、予測の信頼度を表します。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各回帰手法が示す予測結果の違いは、異なるデータ解釈の可能性を提案します。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは、期間内で比較的一貫しているが、予測AIは今後の変動可能性を示唆。
#### 6. 直感と社会・ビジネスへの影響
– 縦の比較で見ると、WEIスコアの安定性が示唆されています。ただし、一部予測では微細な上昇が見られ、増加の可能性があることを示しています。
– 社会的には、個人の自由度と自治の持続的な増加の可能性があります。
– ビジネス環境における政策決定や改革の影響を評価するために有用です。特に、安定性と自由度のバランスを保つ施策の効果を測定する指標として役立つでしょう。
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:
グラフの分析に基づく洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 実績データは初期に集中し、その後のデータは見られません。
– 予測には3つの異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が用いられています。
– 線形回帰と決定木回帰の予測は横ばいで安定しているのに対し、ランダムフォレスト回帰の予測はやや下降傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにおいて、外れ値がいくつか識別されています。これらは異常値として認識されているようです。
– 初期のデータには急激な変動が見られますが、後半には見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットが実績データを示し、灰色の領域内での変動が目立ちます。
– 予測の不確かさの範囲（灰色の背景）はxAI/3σで示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルの傾向の違いは、モデルの特性やトレーニングデータの影響を示しています。
– ランダムフォレスト回帰が他のモデルに比べて異なる結果を示しており、これがデータの複雑なパターンをキャプチャしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データにより、モデルの予測結果にばらつきがあります。
– 外れ値があるため、実績データの平均は予測より高めに見えるかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期データの変動が大きいことは、公平性・公正さの評価が不安定である可能性を示唆しています。
– 社会的な要因（政策変更や社会的不安）が影響しているかもしれません。
– この評価の不安定性は、政策決定者が適切なアクションを考える上での注意すべきポイントであり、安定した政策実施のためのさらなるデータ収集が重要です。
この分析は、データの信頼性向上や予測モデルの選定に役立つでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は非常に安定しており、おおよそ横ばいで推移しています。
– 緑色の「決定木回帰」予測は安定した水平線を描いています。
– 紫色の「線形回帰」予測は下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上に示されている大きな点が外れ値を示している可能性がありますが、全体的に実績データには大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示しています。
– 赤い「×」印は予測値で、実際の観測と比較して予測の精度を見ることができます。
– 黒い円は異常値を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示し、将来の値が落ちる可能性のある範囲を示しています。
4. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と3つの異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間には、方法により異なる傾向が見られます。
– 緑の線（決定木回帰）が実績データに最も近く、視覚的には直感的に最も適したモデルに見えます。
5. **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**
– 実績データが安定していることから、現在の政策の持続可能性と自治性は安定していると認識されるでしょう。
– しかし、予測の中で下降トレンドを示すものがあるため、今後の変化に備える必要があると感じられるかもしれません。
– 社会的に、不確実性に対応するための政策調整やリスク管理の重要性が強調されます。
このグラフは、持続可能性と自治性に関する現状の安定性と将来予測の信頼性を考慮しつつ、適切な政策決定への示唆を提供しています。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– 実績データ（青色）は初期の数日間に集中しており、その後はデータがない。
– 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）は全て同じパターンを示し、急上昇後、横ばいに移行している。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績データには異常値（黒い輪）が含まれている。特に、最初の方で大きく異常値が目立つ。
– これがモデルにどのような影響を与えるか注目する必要がある。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 実績データ（青）は直近の取り組みを示す。
– 予測（×印）は未来の傾向を示唆し、全体的に高いスコアを予測する。
– 灰色の範囲は不確実性を示し、予測の信頼性をサポートしている。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測手法間の違いは図示されていないため、異なるモデルが全て非常に似た予測をしていることが示唆される。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは初期に偏り、予測はそれらを元にモデルが明確なトレンドを捉えている。
– 異常点が予測にどのように影響するかは更に分析が必要。
### 6. 直感的な印象と影響
– 実績に基づく予測が堅調に見えるため、社会基盤や教育機会の増加が期待される。
– 異常値へ対する対応が必要で、これが信頼性を向上させることが社会政策にも影響する可能性がある。
– 不確実性の範囲を考慮することで、政策立案者はより現実的な計画を立てることができる。
このグラフは、実績データに基づく政治的および社会的な戦略が信頼でき、今後の成長を予測するうえで重要な役割を果たすことを示唆しています。異常値への対応と予測の不確実性を低減することは、政策の精度を高めるために不可欠です。
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**
– 実績のデータポイントは安定している一方で、予測データは全般的にわずかに減少傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつか示されており、特定の日に予想外の変動があったことを示しています。これは、社会的な出来事や政策変更による影響と考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**は実績値を示し、実際の観測データを反映しています。
– **灰色の背景**は予測の不確かさを示し、予測の幅を視覚的に表現しています。
– **ライン**（青、紫、ピンク）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）を示し、各手法によるトレンドの違いを比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデル間で微妙な違いがありますが、全体的なトレンドは似ています。特に、ランダムフォレストによる予測がやや急激な下降傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの範囲が比較的狭い範囲で集まっていることが見受けられますが、外れ値が存在し、これにより平均が押し下げられている可能性があります。
6. **人間の直感と社会的影響**
– 安定した実績データにもかかわらず、予測が下降傾向を示すことは、未来における課題が存在することを示唆しています。政治的な意思決定や社会政策の変更が必要かもしれません。
### 社会やビジネスへの影響
– **政策立案者**は、急激な下降を回避するために積極的な介入を検討することが必要です。
– **ビジネスリーダー**は、将来のリスクを考慮しつつ、柔軟な戦略を構築することが求められます。
– **社会全体**としては、多様性と共生を促進するための取り組みが必要となり、このスコアを改善するための具体的な策が考慮されるべきです。
この図からは、短期的には安定していますが、長期的なチャレンジが予測されるため、準備と対応が求められることがわかります。
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:
ここに示されたヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**
– 色の変化から、時間帯や日によってスコアに一定の変動があります。日にちが進むにつれて、色が濃淡を変化させているので、時間経過と共に若干の変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に2025-07-04に明るい黄色のプロットが見え、これは急にスコアが上昇したことを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 色の変化がスコアの違いを示しています。色が濃い部分はスコアが低く、明るい部分はスコアが高いことを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 一日の中でのパターンとして、特定の時間帯にスコアが高くなる傾向があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日付による変動がはっきりしているため、イベントの影響や政策変更によるスコア変動があった可能性があります。
6. **直感的な感覚と影響**
– このグラフを直感的に見ると、特定の出来事が特に2025-07-04に影響を与えた可能性が考えられます。社会やビジネスにおいて、このスコアの変動が政策の変更や新たな情報公開によるものかもしれません。
全体として、このヒートマップは時間帯や日付の変化によって政治的な指標がどのように変動したかを視覚的に示しており、特に7月4日に意味のある変動が強く現れています。ビジネスや政治的な決定を下す上で、このような変動が何に起因しているかをさらに探る必要があります。
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:
このヒートマップの分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色変化から、特定の日付にスコアが大きく変動している様子が見て取れます。特に、7月2日には大きくスコアが低下していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日から7月2日にかけて、色が緑から紫に急激に変わっており、これは急激なスコア低下を示しています。逆に、7月4日には黄色になり、非常に高いスコアになっています。これらは外れ値と考えられるでしょう。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いはスコアの高さを示しています。暗い色は低いスコアを示し、明るい色は高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 一日の中で異なる時間帯のスコアがどのように変化しているかが視覚的にわかります。日中の時間帯（おそらく16時から）がスコア変動に影響を与えているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に午前8時と午後16時の間でスコア変動があり、異なる時間帯での政治的評価や注目度の違いを示している可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人々がこのグラフを見ると、特定のイベントやニュースが政治的評価に影響を与えたことを直感的に感じるでしょう。急激なスコアの変化は、社会的または政治的な出来事が起きた可能性を示しています。これにより、政策決定者や戦略家は、タイミングを考慮した対応が必要であることを認識するかもしれません。
ビジネスや社会において、このような評価の変動は、政策や公共の反応を迅速に反映するための重要な指標となり得ます。
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:
以下は、提供されたヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて色が紫から黄緑、黄色に変化しており、社会WEI平均スコアが上昇している可能性が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日に急激な色の変化が見られるため、この日には特に大きな変動があったと考えられます。
3. **各要素の意味**:
– 横軸は日付、縦軸は時間帯を示しており、色が濃い（紫に近い）ほどスコアが低く、明るい（黄色に近い）ほどスコアが高いことを表しています。
4. **関係性**:
– 時間帯と日付の組み合わせによってスコアがどのように変動するかを視覚的に示しており、特定の日付と時間がWEIスコアに影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付において、一部の時間帯でスコアが非常に高い（黄色）、あるいは低い（紫）点があり、何らかのイベントや要因が影響し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**:
– ヒートマップの変化パターンは、特定の政策や出来事が社会的に大きな影響を与えた可能性を示唆しています。この変動は、政策決定や社会対応に関する戦略的意義を持つかもしれません。
総じて、このヒートマップは社会の反応や傾向を理解するための視覚的ツールとして有用です。色の変化が大きい日は特に注意を払い、背景にある原因を探ることで、より深いインサイト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:
このヒートマップは、WEI（Well-being and Engagement Index）項目間の相関を示しています。以下に視覚的な特徴とそれから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 各項目間の相関が色のグラデーションで示されており、赤は強い正の相関、青は強い負の相関を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– このヒートマップ自体に外れ値はありませんが、強い負の相関（例：社会WEI「持続可能性と自治性」と総合WEI –0.22）は注意点です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤い部分は強い正の相関（より高い値）を示し、青い部分は強い負の相関（より低い値）を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列は考慮していません。このヒートマップは過去30日間のデータを元にした静的な相関を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高い正の相関が観察される組み合わせ：
– 総合WEIと個人WEI平均（0.67）
– 個人WEI（心理的ストレス）と個人WEI（自由度と自治）（0.69）
– 負の相関が観察される組み合わせ：
– 社会WEI（持続可能性と自治性）と総合WEI（-0.22）
6. **直感的な洞察および影響**:
– 高い正の相関がある分野（例：心理的ストレスと自由度と自治）は、政策改善が双方に好影響をもたらす可能性があります。
– 負の相関がある項目（例：持続可能性と総合WEI）は、改善するための対策が必要かもしれません。
これらの分析は、政策決定者にとってWEIの特定の側面が他の要素にどのように影響を与えるかを理解するための有用なツールとなります。正および負の相関の領域を強化・改善することで、総合的な幸福度やエンゲージメントを高める戦略を立てられるでしょう。
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、30日間の「政治カテゴリ」におけるさまざまなWEI（重み付き感情指標）タイプのスコア分布を示しています。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– トレンド自体は箱ひげ図から直接確認するのが難しいですが、各カテゴリーの分布を見ることで変動性を理解することができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI平均」や「社会WEI（公平性・公正さ）」で外れ値が見られます。これらは異なる要因が影響を及ぼしている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱は第1四分位数から第3四分位数を示し、中央の線は中央値を示します。ひげはデータの全範囲を示し、一部に外れ値が表示されています。
– 色は異なるWEIタイプを区別していますが、特に特定のカテゴリーと強く関連付けられた色はありません。
4. **複数のデータの関係性**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他のカテゴリーと比較してスコアが低めでばらつきが大きいです。
– 対照的に、「社会WEI（社会整備・教育機会）」は比較的高い中央値を持ち、集中しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関は箱ひげ図からは直接とれませんが、中央値や四分位数の並びを見て、どのカテゴリーが似た傾向を持っているかが間接的に示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、特定のWEIタイプにおいてスコアが分散していることを示しており、政治的な議題や政策が人々に異なる影響を与えている可能性を示唆しています。
– 「心理的ストレス」は中央値が比較的低く、ストレスの高まりを示唆しているかもしれません。この指標への対策が政策立案者にとって重要です。
– もしスコアが高いほど望ましいものであると仮定すると、「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」が高いスコアを持つことは社会的にポジティブな兆候として受け止められます。
このようなデータは、政治的な意思決定や政策評価において、市民の感情や社会の変化を理解する上で重要な役割を果たします。
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、政治に関連するデータの主成分分析（PCA）の結果を示しており、30日間の期間にわたって収集されたデータの傾向やパターンを視覚的に分析するためのものです。以下、重要な視覚的特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフには明確な上昇または下降トレンドは見られません。データポイントは比較的広範囲にわたって分散しており、特定の動向が見えにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値が右上と左下に位置しています。他のデータポイントから離れているため、特異なイベントや異常があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 水平軸は第1主成分、垂直軸は第2主成分を示しており、それぞれの寄与率が異なります（第1主成分: 0.43、第2主成分: 0.22）。これにより、データの分散が主に第1主成分によって説明され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**
– PCAにより、データは2次元空間に射影されていますが、時系列自体の関係性や因果関係はこのグラフだけでは明らかではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関は限定的で、データポイントは広範囲に分布しています。ただし、外れ値や密度が低い領域が見られ、特定の要因に関連する可能性が考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、データが特定のパターンを持たない可能性があることです。このような分布は、要因が複雑に影響している、または多様な政治的動きがあったことを意味するかもしれません。
– 社会やビジネスに対する感覚的な影響として、安定性の欠如や予測困難性が挙げられます。これにより、政策決定や戦略的計画に不確実性が生じる可能性があります。
このPCAの分析は、データの次元を削減することで特定のトレンドや変動を明らかにする試みの一環であり、さらなる具体的な解析が必要となるでしょう。
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。
