📊 データ分析（GPT-4.1による）
**データ分析結果報告**
### 時系列推移
30日間のWEIスコアデータを分析した結果、全体的なトレンドはわずかな変動の中にあり、はっきりした上昇や下降のトレンドは見られませんでした。ただし、特定の期間において短期間の顕著な変動がありました。
– **総合WEI**では、0.66から0.73の範囲内で変動しました。特に、7月1日から3日にかけて0.7を超える高いスコアが観察され、一方で7月4日に向けては0.65まで下降する動きが確認されました。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**は、概ね0.65から0.75の範囲を維持し、一部の評価で大幅な上昇や下降が見られますが、全体的には比較的安定していると言えるでしょう。
### 異常値
複数の日付において異常値が報告されています。例えば、7月2日の総合WEIで0.66、7月4日の総合WEIで0.65などのスコアは、他のスコアから外れる低値として特筆されます。これらの異常値は、一時的な社会的イベントや政策の変更、または突発的な要因により生じた可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
STL分解を使用してトレンド、季節性、残差の観点から分析することで、以下のことが明らかになりました。
– **トレンド**: 全体的なWEIスコアにおいて明確な長期トレンドは特定しにくいですが、短期的な変動は内在しており、外部要因がスコアに影響している可能性があります。
– **季節的パターン**: 堅固な季節的パターンが見受けられませんでしたが、特定の変動日には一時的なスコアの上下動が観察されます。
– **残差成分**: 説明できない残差部分は小さいですが、時折大きな解釈不能な変動を示しており、外部の未観測要因が影響している可能性があります。
### 項目間の相関
各WEI項目間の相関をヒートマップで分析した結果、以下の関連性が確認されました。
– **個人経済的余裕**と**社会公正さ**との相関が高く、これは経済的安定が社会的公正の評価に影響する可能性を示唆しています。
– **心理的ストレス**と**自由度と自治**には逆相関があることが観察され、個人の自由度が増すことでストレスが減少する傾向が推測されます。
### データ分布
箱ひげ図による各WEIスコアのばらつきと外れ値の解析では、以下の点が指摘できます。
– **個人ストレス**のスコアにある低い外れ値は、特定の個人または集団が異常な環境にさらされている可能性を示しています。
– **社会基盤・教育機会**には非常に高いスコアが観察され、それを取り巻く教育や社会インフラの改善の証拠と考えられます。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCAの分析から、主要な構成要素PC1とPC2は、総変動の43%と22%をそれぞれ説明しています。これらは、特に経済的要因や個人の自由度に関連しており、社会基盤に与える影響として重要です。
### 総括
全般的に、WEIスコアは安定を見せつつも、一部評価において外的要因による変動が顕著です。経済的状況や個人の自由は、全体の社会評価に大きく寄与しています。異常値が示唆する
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:
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）：最初の数日間にわずかに変動が見られますが、全体として大きな傾向は見られません。
– 予測（緑、紫、ピンクの線）：全体的に横ばいまたはわずかに上昇しています。特に、線形回帰モデル（緑）はほぼ水平ですが、ランダムフォレスト回帰（ピンク）はわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値が2つ特に注目されています。これらは不規則な値として、予測の精度に影響を与える可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績値（青い点）は、過去の実際のデータポイントを示しており、モデルの予測精度を評価するための基準となります。
– 予測（×印）：未来のデータに基づく予測値を示します。
– 灰色の範囲は、予測の不確実性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰と決定木回帰は非常に類似していますが、ランダムフォレスト回帰は顕著に異なるトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は初期に集中しており、分布のばらつきは小さいです。予測値の方が分布が広がっています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績値が初期に集中しており、予測がそのトレンドを広がりを持たせていることから、短期的な変動に対応しにくい可能性があります。
– ビジネスや政策においては、短期の外れ値がリスクとなり得ます。特に、外れ値が示す不安定さは、予測の適応力を考慮する必要があります。
この分析から、人々はモデルの精度と信頼性について懸念を持つかもしれませんし、すでに存在するデータの変動性が政策決定にどれほど影響を与えるかを検討する必要があるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 実績のデータポイントは初期に集中しており、予測の線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰はそれぞれ微増が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイントに外れ値がいくつか認識されていますが、その後の傾向には大きな変動はありません。
3. **各プロットや要素**
– 青の点が実績データを示し、灰色の領域は予測の不確かさを示しています。予測の線はそれぞれの回帰モデルの予測を示し、比較に役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測の傾向を比較すると、実績データの変動に対して予測が微増していることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データはややばらつきがあり、予測によってそのレンジが縮小され整理されています。
6. **直感と社会への影響**
– 初期のWEIスコアのばらつきは実績に不安定要因があるかもしれないことを示唆していますが、予測モデルは安定した上昇トレンドを示しています。これは、政治的状況や政策が次第に安定化する可能性を示唆しており、信頼性のある成長を期待することができそうです。ビジネスにおいては、この予測が現実と一致するならば、市場の改善が見込まれるかもしれません。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**:
– 実績データは期間初期に集中的に存在し、明確なトレンドは見られません。ただし、予測値では異なる回帰手法での違いが見られます。
– 線形回帰ではわずかな上昇傾向があります。
– ランダムフォレスト回帰では非常にわずかですが上昇の傾向が示されています。
– 決定木回帰は横ばいで変化がありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として2つのデータポイントが強調されています。これらは平均からの大きな乖離を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、異常値は黒い円で囲まれています。
– 線は異なる予測モデルを示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 灰色のシェーディング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**:
– 実績データと異なるモデルの予測値の間には、データの初期値に関する一致はなく、予測手法によって異なる動きが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは密集していますが、一部の外れ値が目立ちます。モデルごとの予測は、それぞれ異なり、特にランダムフォレストと線形回帰の間における手法の違いが際立ちます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 実績データのばらつきと複数の外れ値が政治的な不安定性や不確かな状況を示唆しているかもしれません。
– 予測の違いは、異なる方法やデータ解釈の違いが、政治的な分析や将来の予測にどれほど影響を及ぼすかを示しています。
– ビジネスや社会において、データの不確かさを理解し、他の情報源と組み合わせて判断することが求められるでしょう。外れ値の扱い方が特に重要です。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、初期に密集しており、後半は記録されていません。
– ランダムフォレスト回帰（紫）は上昇傾向を示しています。一方、決定木回帰（青）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数の実績データが異常値として認識されています（黒い円で囲まれた青のプロット）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは、経済的余裕スコアの実績値を示しています。
– 異常値は、注意が必要なデータの可能性があります。
– 不確かさの範囲（灰色の範囲）が初期段階に示されていますが、特定の予測データに関連しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰のトレンドが異なり、ランダムフォレストがより楽観的な予測を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データは密集しているが、日付の経過とともに予測データがその動向を示しており、複数の予測手法が異なる傾向を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 実績データが初期に集中し、その後の予測が異なるトレンドを示すことから、不確実性が高いことが伺えます。
– ランダムフォレストの上昇トレンドは、楽観的な経済的状況の改善を示唆する可能性がありますが、実績が異常値を含むため、警戒が必要です。
– ビジネスや政策決定においては、各予測手法の違いを考慮し、多角的な分析が必要です。特に、予測の不確実性を低減するために追加のデータ収集や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:
グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）は初期に0.6から0.8の範囲で変動しており、以降はデータがないためトレンドは見られません。
– 予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ0.6前後で安定しており、一定のトレンドが続いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月初旬の実績データに外れ値がいくつか見られます（黒丸で囲まれています）が、それ以降の具体的な動きは示されていません。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実績を示し、初めの数日間に集まっています。
– 赤い×印の予測データは散見されず、詳細は提供されていません。
– 予測の不確かさ範囲が灰色の領域として示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データが初期に集中している一方で予測データは安定しており、モデルの信頼性が推測されます。
5. **相関関係や分布**:
– 配置されている実績と予測データから、初期の実績が高いスコアを示した後、予測では一定の安定性が見られます。
6. **直感的な印象と影響**:
– 初期の外れ値は、政策における不確実性や急激な体調変化を示している可能性があります。予測の安定性から、将来の状況が落ち着くという安心感をもたらすかもしれません。
– 社会的には、リーダーの健康状態の影響について、長期的な見通しが提供されていることから、政策やイニシアチブの持続可能性に対する一定の信頼を生むでしょう。
全体として、このグラフは初期の健康状態の変動にもかかわらず、30日間の予測が安定していることを示しています。これは、政治的な安定性やリーダーシップの持続可能性への安心感を与えるかもしれません。
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に関連するWEIスコアを示しています。以下にグラフの視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 実績データ（青い丸）は、初期の数日間は比較的一定で、軽微な変動の後に急激に下降しています。
– 線形回帰による予測は、WEIスコアが緩やかに下降するトレンドを示しています。
– 一方、ランダムフォレスト回帰による予測は、横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初めに複数の外れ値（黒枠のある丸）が確認されます。これらは他のデータポイントから大きく離れており、異常なストレスのピークを示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**:
– 青い丸は実測されるWEIスコアを示し、グラフの初期に集まっています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、データのばらつきを可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測は異なる傾向を示しており、予測モデルが結果に与える影響を理解するための比較となっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが初期に集中しており、後半に予測のみが続いているため、初期の条件が後続の予測にどのように影響するかを考える必要があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 初期に観測されたストレスのピークは、特定の政治的出来事や社会的状況によるものである可能性があります。
– ストレスが減少傾向にあるため、個人のメンタルヘルスの改善が期待されます。これは、職場の生産性や社会的安定にポジティブな影響を与えるかもしれません。
この分析により、特定の出来事が心理的ストレスに影響を及ぼしている可能性があり、それに基づく対応策が考慮されるべきかもしれません。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は最初の数日間集中的に配置されていますが、その後のデータはありません。
– 線形回帰（紫色）とランダムフォレスト回帰（桃色）は上昇傾向を示していますが、決定木回帰（水色）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として黒い丸で示されるポイントがあることから、一部の実績スコアは予測範囲を逸脱しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績のデータは青い点として表示されています。
– 予測は、異なる手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）によるラインで示されています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の領域で示され、実績データの初期範囲に当たっています。
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、さらに実績からの乖離が見られる場合があります。特に、実際のデータが予測範囲から外れるケースが観測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが密集している期間は短く、全体的には予測範囲内にありますが、数点の外れ値が目立ちます。
6. **直感やビジネス・社会への影響**
– 予測された上昇トレンドは個人の自由度や自治が増加すると解釈される可能性がありますが、実際のデータは範囲内に留まっており、初期には異常値も見られるため注意が必要です。
– ビジネスや政治的な意思決定においては、予測モデルを補完的に活用する一方で、外れ値の原因を深く掘り下げる必要があります。予測通りにならない可能性を考慮して、柔軟な計画の立案が重要です。
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洞察です。
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、比較的高いスコアで安定しているように見えます。これは横ばいの動きと解釈できます。
– 予測されたデータのうち、線形回帰とランダムフォレスト回帰はほぼ横ばいの状態を示しています。それに対して、決定木回帰の予測には緩やかな下降トレンドがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データに示された黒い円でマークされた部分は外れ値とされているようです。この外れ値は、不確かさ範囲（灰色の影付きエリア）によって強調されていますが、それ以外に大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実際の評価スコアを示しています。
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がそれぞれの予測ラインで表現されています。
– 灰色の範囲は、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**
– 異なる予測手法は、全体的に近い動きを示していますが、決定木回帰は他のモデルに比べて下降傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは相対的に狭い範囲に収まり、一貫性を示しています。
6. **直感的洞察と社会への影響**
– 高い実績スコアは社会の公平性・公正さが高いことを示唆しています。この状態を維持することが重要です。
– 予測が示す通り傾向がほぼ横ばいであれば、短期的には大きなリスクはないですが、決定木回帰の予測が示すように下降する可能性への注意が必要です。
– 政策立案者や経営者は、特に予測の不確実性を考慮し、小さな変化にも注意を払いながら柔軟な対応を考えるべきです。
このグラフは、政治が社会の公平性にプラスの影響を与えていることを示し、それを維持あるいは改善するための戦略が求められることを示唆しています。
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:
このグラフを分析すると、以下の点が浮かび上がります。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）はほぼ横ばいです。
– 線形回帰（青い線）と決定木回帰（緑の線）は予測に大幅な変化を示さず、安定しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は強い下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い円）が一つありますが、実績データの一部として考えると、それ以上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**:
– 実績（青い点）、予測（赤いX）、不確かさの範囲（灰色のエリア）が示されています。実際の変動は予測の不確かさの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法ごとの結果がはっきりと分かれており、特にランダムフォレスト回帰と他の手法（線形、決定木）との違いが顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測の不確かさの範囲内であるため、基本的に予測が堅実であることを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– ランダムフォレストの予測が下降していることは、持続可能性と自治性のスコアが、将来下がる可能性を示唆しており、注意が必要です。政策担当者や組織はこの下降トレンドを重要視すべきで、早期に対策を講じることが望ましいでしょう。
– 他の予測手法が横ばいであるため、全体としてのバランスを取りながら、多方面からの分析が求められます。
このグラフは、現状を維持しつつも、潜在的なリスクへの備えの重要性を提言していると言えるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは、最初の数日間で実績（青い点）がいくつか変動していますが、短期間で安定しています。
– 予測（特にランダムフォレスト回帰の予測ライン）は、同じスコアで横ばいを示しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間において、1つの明確な外れ値（黒い丸で囲まれた青い点）が存在します。
– 外れ値を除くと、実績スコアは比較的一貫しています。
3. **プロットや要素**:
– 青い点は実際の実績データを示しています。
– 黒い丸で囲まれた点は外れ値です。
– 線（緑、シアン、紫）は、それぞれ異なる手法による予測を表しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績のデータと予測のデータが初期時点では接近していますが、予測はその後横ばいになり、実績の変動とは異なる動きを見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績には一定の変動が観察されますが、予測がその後の安定を示唆しているため、一般的な傾向を直ちに決定づけることは難しいです。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 初期の変動と外れ値の存在は、社会的または教育基盤の状況における何らかの不安定要因または逸脱を示唆しています。
– しかし、予測の安定性は、将来的な安定性を示唆しており、状況が改善される可能性を示しています。
– 政策立案者や教育機関は、このデータを活用して不安定要因を分析し、適切な対応策を考慮することが重要です。
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AIのデータポイント（青）は、評価期間の初めにおおよそ水平、つまり比較的一定のスコアを保っています。
– 予測ライン（予測AI）は、異なる回帰手法を示すラインがありますが、全体的にわずかに下降するトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として示されているデータポイント（黒い円）は、他の実績スコアよりも低い位置にあります。これが社会WEIスコアに対して何らかの異常な状況を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は過去の実績データを示しています。
– 赤いXは予測AIの予測値を示しています。
– グレーの領域は予測の幅を示し、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**
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測ラインが見られます。これらの方法は似たような下降トレンドを示していますが、細かい違いもあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データには大きな変動は見られず、密集していますが、外れ値が一つ存在します。
– 予測手法間で若干の違いはありますが、大局的には同様のスコア予測をしています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– WEIスコアは、社会の共生・多様性・自由の保障に関連するビジネスや政策の評価に用いられる重要な指標です。
– スコアが先行して揺れ動かず、予測も大きく下降しないことは、現状の政策が一定の安定性を持っていることを示すかもしれません。
– しかし、わずかな下降トレンドは、調査対象地域や企業が改善を必要としている可能性を示唆しています。政策担当者や経営者は引き続き状況を監視し、潜在的な問題に対応する政策を検討することが必要です。
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:
まず、このヒートマップが示すのは特定の時間帯と日にちにおける総合WEIスコアの変動です。以下に主な分析結果を述べます。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 全体的に、日にちの進行に伴う明確なトレンド（上昇や下降）は見受けられません。
– カラーの濃淡が一定ではないため、周期性などのパターンも明示的には確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時には比較的高いスコアが見られ、これは他の時間帯と大きく異なっており、外れ値として考えられるかもしれません。
– 7月4日には急激なスコアの上昇があり、ほかの日と異なるポイントとして注目できます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– カラーバーが示すように、紫色がスコアの低い部分を、黄色がスコアの高い部分を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯で類似したスコアがあることから、特定の時間帯のスコアは互いに関連していない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係は見られませんが、特定の時間帯に集中して高いスコアが現れる傾向があるようです。
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**:
– 特定の日または時間帯に政治的イベントやニュースがあった可能性があり、これがWEIスコアの変動に影響を与えた可能性があります。
– ビジネスや政策立案者にとっては、これらのスコアの変動を基に、特定の時間帯や日に注力する戦略を考えるきっかけとなるかもしれません。
このグラフを元にさらなるデータ解析や背景情報の収集を通じて、具体的な原因や影響を把握することが重要です。
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**:
– 色の変化から、個人のWEI平均スコアに一定の動きがあります。
– 7月1日から7月4日までの間、主に青から紫、黄色への色の変化が見られ、スコアが上昇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7月4日に急激なスコアの上昇が見られ、色が黄色に変わっています。この日は他の日と比べて際立っています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が濃いほどスコアが低く、色が明るいほどスコアが高いことを示しています。特に黄色は最高値を示しています。
4. **複数の時系列データ**:
– このヒートマップでは各時間帯におけるスコアの変遷を示しており、時間帯ごとに異なる動きが観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは日ごとに上昇傾向にありますが、特に特定の時間帯に急激な変化が見られます。19時ごろの顕著な増加は注目すべきです。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 7月4日のスコア急上昇は特定の政治的イベントや発表が起きた可能性を示唆しています。
– 政治的には、何らかの重要な出来事があったと推測され、人々の関心や支持が増えた可能性があります。
– ビジネスにおいては、特定の時間に広告や情報を発信すると効果的かもしれません。特に急上昇するタイミングを狙うことで高い反応を得られるでしょう。
このようなヒートマップを用いることで、視覚的に変動を把握しやすく、意思決定に役立つ情報を得ることができます。
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に基づく分析です。
1. **トレンド**:
– 色の変化から見ると、この期間中で濃い紫から明るい黄緑へと移行しているパターンがあります。これから、全体的にスコアが上昇していると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日の16時台に、明るい黄色のブロックが見られ、他の時間帯や日付に比べて突出して高いスコアを示しています。この点が外れ値と考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は平均スコアの高低を示しており、明るい色ほどスコアが高いことを示しています。特に、ヒートマップ内の変化が鮮明で、日付や時間帯ごとのスコア変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに周期性やパターンが見られるが、明らかな周期性は特定できません。それぞれの時間帯で異なるトレンドや変動が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特異な変動が見られる時間帯を除いて、他のスコアは比較的一定であり、特に19時に注目すると、日ごとの変動が少ないことがわかります。
6. **直感的な印象と影響**:
– スコアが上昇していることから、社会的な出来事や政策が肯定的に受け取られている可能性があります。特に7月3日の16時の高スコアは、重要な出来事があった可能性を示唆します。この種の変動は、政策評価や社会の反応を示す重要な手がかりとなるでしょう。
このヒートマップを通じて、政治や社会的要因が人々の感情や意識にどのように影響を与えるかを推測することができ、それに基づいて適切な対策を講じることが求められます。
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、30日間の政治カテゴリにおけるWEI（Well-being Index）項目の相関を示しています。それぞれのセルの色は、異なるWEI項目間の相関の強さと方向を示しています。
### 1. トレンド
ヒートマップ自体は、時系列データのトレンドではなく、異なる項目間の相関を示しています。そのため、上昇や下降などのトレンドは読み取ることができません。
### 2. 外れ値や急激な変動
外れ値や急激な変動に関する情報も、このヒートマップからは直接得られません。異常な相関が見られるところが、注目すべきです。
### 3. 各プロットや要素
– **色の意味**: 赤色は正の相関、青色は負の相関を示しています。濃い色ほど強い相関を意味します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **強い正の相関**:
– 総合WEIと社会WEI（公平性・公正さ）に非常に強い正の相関（0.85）が見られます。
– 個人WEI（健康状態）と個人WEI（自由度と自治）も強い正の相関（0.72）があります。
– **強い負の相関**:
– 社会WEI（持続可能性と自治性）と個人WEI（経済的余裕）に負の相関（-0.37）。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 総合WEIは、社会WEI（公平性・公正さ）と強い正の相関があり、これは社会的な公平さが全体的なウェルビーイングに影響を与えることを示唆しているかもしれません。
– 個人WEI（健康状態）と社会WEI（持続可能性と自治性）に負の相関が見られることは興味深いです。
### 6. 人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響
– **直感的な印象**: 社会的な公平さや自治が個人および社会のウェルビーイングに大きな影響を与えていることが示唆されます。
– **影響への洞察**: 政策においては、健康や自治を強化することが総合的なウェルビーイング向上に寄与する可能性があります。また、経済的余裕の向上が持続可能性と異なる影響を与えている可能性を考慮する必要があります。
このような相関を基に、未来の政策立案や個別サポートプログラムの設計について考慮することが重要です。
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:
この箱ひげ図は、異なるカテゴリのWEIスコアを比較しており、視覚的特徴とそこからの洞察を次に述べます。
1. **トレンドと分布傾向**:
– 全体的に、異なるカテゴリ間でスコアの水準が異なりますが、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 各カテゴリのスコアは比較的一様に分布しており、特定の時系列的な傾向は観察されません。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 「個人WEI平均」や「社会WEI（公正性・公正さ）」カテゴリで外れ値が見られます。
– これによって、これらのスコアは他のカテゴリに比べて変動性が高い可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の異なる箱は、異なるカテゴリのスコア分布を示しています。
– 中央の線は中央値を示し、箱は第1四分位数から第3四分位数までの範囲を表しています。
– ひげはデータの広がりを示し、全体のスコアのばらつきを理解するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリは相互に独立しており、時系列的なデータの関連性は薄いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」のスコアは他の多くのカテゴリに比べ低く、ばらつきも比較的大きい。
– スコアのばらつきが小さいカテゴリもあり、安定性が感じられます。
6. **直感的な印象と影響**:
– 人々は「個人WEI（心理的ストレス）」の低さやばらつきから、ストレスの大きさが不安材料となっていると感じるかもしれません。
– 高い安定性を示すカテゴリは、社会的または個人的に優勢な状況を示している可能性があります。
– 政治や社会への影響としては、ストレス管理や公正性の向上が重要な政策課題となる可能性があります。安定しているカテゴリをモデルとして、他のカテゴリの改善を図ることができるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– グラフはPCAの結果を示しており、各点は異なる時期またはイベントを表している可能性があります。特定の方向にまとまった動きは見られませんが、分布が二つの主成分を中心に広がっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上の点が他の点に比べてやや離れており、外れ値を示しているかもしれません。この点が特異なイベントや異常なデータポイント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**:
– 点は異なる構成要素のスコアを示しており、第1主成分と第2主成分によって表現されています。色やサイズの変化がないため、プロット自体の差異はこの二つの軸のみで評価されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の集団化やクラスターは見られず、異なる時期やイベントがランダムに分布しているように見えるため、強い時系列の関連性は認められないでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な線形相関はないようですが、点群は全体として第1主成分（x軸）に比重が多い分布を見せているようです。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、政治カテゴリにおけるイベントや指標の多様性を示唆しています。外れ値は特異な出来事や政策の影響を反映しているかもしれません。
– 全体的な分布を見ると、政治的な変動が比較的分散していることを示しており、特定の政策や出来事が大きな影響を及ぼしている可能性があります。
– ビジネスや社会的には、このような分析は、政策の効果や政治的環境の変動に対する適応を助けるための基礎的なデータを提供できるでしょう。
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。