📊 データ分析（GPT-4.1による）
**分析結果:**
1. **総合WEIの時系列推移:**
– **全体のトレンド:** 総合WEIは、0.66から始まり、最高値の0.74に向かってゆっくりとした上昇傾向があります。全体的に0.65〜0.74の範囲内で変動しています。
– **顕著な変動:** 7月1日から7月5日までの間、スコアの変動が観測されます。特に7月4日と7月5日には異常値が検出され、0.65と0.74というスコアが記録されています。
2. **異常値の検出と分析:**
– **7月2日の総合WEIスコア0.66:** この数値は直前の高値からの急落を示しており、政治的なニュースや社会イベントが影響した可能性があります。
– **7月4日の総合WEIスコア0.65と7月5日の0.74:** 急激な変動は、短期間での政策変更や重要な政治イベントが影響を与えたことを示唆しています。
3. **項目間の相関:**
– 社会WEIと個人WEIの間には中程度の正の相関が見られ、個人の状況が社会環境にも影響を与えていることが推測されます。特に、自由度と自治、心理的ストレスが他の項目と強く関連しています。
4. **季節性・トレンド・残差 (STL分解):**
– **トレンド:** 長期的なトレンドはやや上昇していることが分かり、これは持続可能な政策や社会の安定の影響を示す可能性があります。
– **季節性:** 短期の周期的な変動は見られませんが、数日ごとに小さな上昇と下降を繰り返すパターンが見られます。
– **残差:** 日次の変動が大きく、これは突発的な出来事やニュースによる影響を示唆します。
5. **データ分布 (箱ひげ図分析):**
– 各WEIスコアのばらつきには、特に個人の経済的余裕や心理的ストレスに外れ値が存在します。これは個人の状況が日々の出来事に敏感に反応する可能性を示しています。
6. **主要な構成要素分析 (PCA):**
– **PC1 (0.43):** 社会的影響や個人の自由度が強く反映されており、これが全体のWEIスコアに最も影響しています。
– **PC2 (0.21):** この成分は持続可能性と社会の公正さを示唆しており、やや影響力があるがPC1ほどではありません。
**総括:**
WEIスコアの推移は、安定した中でも時折突発的な変動が見られます。社会的出来事や政策変更が即座に反映される傾向があります。異常値の日付に関しては、特に政治的な発言や政策変更が影響を与えた可能性があり、個人の経済状況や心理的ストレスがスコアに敏感に反映されることがわかります。これらの知見は今後の政策策定や社会情勢分析において有用です。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– **実績（青のプロット）**: 初期の10日間ほどは横ばいのトレンドである。長期的な傾向は分かりにくいが、比較的一定のスコアが観測されている。
– **予測（直線・決定木・ランダムフォレスト回帰）**: 線形回帰は上昇トレンド、決定木回帰とランダムフォレスト回帰は横ばいのトレンドを示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間にいくつかのデータポイントが異常値として強調されている。これは期間全体のトレンドから逸脱している可能性を示唆する。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青のプロット**: 実績データポイントで、現在のパフォーマンスを示している。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示し、実際のデータポイントはこの範囲内に収まっている。
– **線の色**: それぞれの予測モデルの異なるアプローチを示しており、特にランダムフォレスト回帰は他と密接に一致している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各種予測データが互いに関連している。特に、予測の不確かさ範囲内で実績が収まり、高い精度が予測モデルで得られていることが示唆される。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰は非常に類似している反面、線形回帰は上昇を示している。これは、今後のトレンドを評価する際の異なる意味合いを持つ可能性がある。
6. **直感的なインサイトとビジネス・社会への影響**
– **直感的なインサイト**: 初期データの一定性と予測モデルの一致により、システムの安定性や統計的予測の信頼性が感じられる。
– **ビジネス・社会への影響**: このデータは政策や戦略の検証に利用される可能性がある。予測精度の高さは、継続的なモニタリングや調整を行うための強力なツールとして機能する。
全体として、このグラフは政策の安定性と予測力を示唆しており、短期的な変動を除いて長期的な政策決定において信頼できるデータを提供している可能性がある。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は0.6付近に密集しており、大きな変動は見られません。
– 予測（線形回帰）は横ばいになっており、将来的に大きな変化がないと予測されています。
– 一方、決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測は上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 多くの実績データが異常値として認識されています（黒い円）。
– 異常値が多数存在することから、データに何らかの一時的なショックや外的要因があった可能性があります。
3. **要素の意味**:
– 実績データは実際の計測値を示し、予測線はそれぞれのモデルによる将来の推測値を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、予測の信頼性を示しており、データの不確定性を表しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルにより、異なる未来の予測が示されています。これは変動要因に対する異なるモデルの感度を反映していると言えます。
– 線形回帰は保守的な予測、他のモデルはより楽観的な予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは狭い範囲に分布し、一部の異常値を除いて安定しています。
– 過去のデータが集中していることから、短期的には予測が当たりやすいと考えられます。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**:
– 人間はこのデータから安定性と一時的な変動を感じるでしょう。
– 政治的な情勢の安定が反映されているなら、短期的な政策の変更はあまり効果を持たないかもしれません。
– 長期的な上昇を期待できるモデルもあるため、将来の成長機会を考慮した戦略が有益です。
このグラフは、政策決定におけるリスクと機会の識別に役立つ可能性があります。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 実績のデータは初めの期間に集中的にプロットされています。
– 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）は時間が進むにつれて上昇していくトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイントでいくつかの外れ値が見られますが、予測データに大きな急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実績データを示しています。
– 赤色の「X」は予測ポイントで、主に外れ値の近くに設置されています。
– グレーの背景は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 複数の予測モデル（線形回帰は水色、決定木回帰はピンク、ランダムフォレスト回帰は濃いピンク）のラインが使われています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは異なる手法でデータの傾向を推測していますが、全体として似たような上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが限られており、密集していますが、不確かさの範囲内に収まっている点が多いです。
– 予測モデル間の相関としては全体的に一致しており、将来的にわずかな上昇が見込まれています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフからは、初期のデータポイントで変動があるが、その後の予測では安定した上昇が示唆されています。
– 政治ランキングや社会的な評価が上向く兆しがあることを示しており、政策の効果や社会的な安定が予想されます。
– ビジネスや社会においては、この上昇トレンドが新たな投資や政策決定に影響を及ぼす可能性があります。
以上の分析から、データが示すトレンドと予測は、政策決定者や関係者にとって、今後の戦略を検討するための重要な指標となります。
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:
グラフの分析によると、以下のような特徴と洞察が見られます。
1. **トレンド**:
– 最初の数日間は実績データ（青いプロット）が横ばい状態を示しています。
– その後、予測データの一部（線形回帰）は上昇トレンドを描いていますが、他の予測（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はほぼ一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中にいくつかの外れ値があるように見受けられます（円で囲まれたプロット）。
– それ以外には急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは実生活に基づく数値であり、予測データは将来の見込みを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、未来の見通しが一定のリスクを伴っていることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰のみが上昇トレンドを見せる一方で、他の予測手法は一致して安定した予測を提示しているため、これらの手法間の評価ポイントが異なる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測手法ごとに異なるトレンドが示されているが、全体として大きなばらつきや不安定さは見られない。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 実績データが当面の経済安定性を示しており、予測データはこの安定性が大きく変わる見込みではないことを暗示しています。
– ビジネス面では、持続的安定性が予想されるため、リスクを大きく取ることなく計画を進めやすい状態と言えるでしょう。
– 社会的には、安定した経済状況が維持される期待が持てるため、個人・家庭の消費活動にはある程度の安心感があると考えられます。
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
1. **トレンド**
– 実績のプロットは初期は横ばいの傾向を示していますが、その後のデータが無いので後続のトレンドは不明確です。
– 線形回帰予測は緩やかに下降しています。これは健康状態の悪化を示唆するかもしれません。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰はほぼ水平に維持されており、健康状態が安定していると予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中に外れ値があり、これらが健康指標の異常な変動を示唆しています。
– 外れ値の存在は、短期間のリスクや異常な健康状態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**
– **実績（青い点）**: 個人の過去の健康状態を示しています。
– **予測（線）**: 健康状態を将来的に予測したもの。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示し、信頼区間として解釈できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在のデータ範囲では、実績のデータと予測モデルが一致していない可能性があるため、予測の精度向上のためにはさらなるデータが必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはクラスタリングされた形をしており、日々の変動が少なく、安定した健康状態を反映している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– このデータセットは、個人の健康状態の把握や早期介入のために活用される可能性があります。
– 政治家や重要な役職にある人物の健康モニタリングは、リスク管理において重要な役割を果たすかもしれません。
– 健康状態の改善計画や予防策の策定に役立つ可能性があります。予測の不確かさを考慮しつつ、定期的な観察と分析によってより正確な健康状態の予測が可能です。
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**:
– `実績（実績AI）`: 最初の数日間で横ばいもしくは僅かな上昇傾向が見られますが、大きな変動はありません。
– `予測`: 線形回帰と決定木回帰の予測は横ばいですが、ランダムフォレスト回帰の予測は徐々に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数日の間に見られる大きなマーカーで囲まれたデータポイントが外れ値として示されています。これらはデータの他の部分よりも高いWEIスコアを持っているようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– `実績`（青い点）は観測された心理的ストレスの実際のデータを示しています。
– `予測`（様々な色の線）は異なる手法による今後のストレス予測を示しています。
– グレーの背景は予測の不確かさ範囲を示しています。これはデータのばらつきを考慮して、予測の信頼度を視覚化するものです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは最初から中盤にかけて示されています。一方、予測データは未来の期間に向けて示され、異なる予測モデルの違いが見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 期間の最初に全体として弱い変動のみがあることから、データは比較的一貫しています。
– 外れ値は全体のトレンドを少し持ち上げているかもしれません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 心理的ストレスの評価が概ね安定していることは、ストレス対策が一定の効果を上げているか、影響を及ぼすイベントが少ないことを示唆します。
– 大きな外れ値が示すような急激な変動は情勢の不安定化に関連する可能性があります。必要な対応が求められるかもしれません。
– ランダムフォレスト回帰が示す上昇傾向は、将来の状況悪化への警戒を促すものであり、早期の対策が求められることを示唆しています。
このデータの観察は、政策における心理的影響管理の重要性を示しており、必要に応じた対応策の検討を促します。
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:
グラフの分析を以下に示します。
1. **トレンド:**
– 実績AIのデータ（青い点）は初期に散在しているが、後半はデータがないため、その影響を予測ラインが担っています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は期間後半にかけて上昇傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 灰色の「異常値」としてマークされたデータは、他のプロットからずれており注目する価値があります。
– 初期のデータはばらつきが見られ、不規則な変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 各色のラインは異なる予測手法を表しており、それぞれのモデル（線形回帰、水色、決定木回帰、紫色）は異なるパターンを示しています。
– 黒い輪郭で囲まれた青い点は異常値を示しています。
4. **データ間の関係性:**
– ランダムフォレスト回帰が他の手法と比べて上昇を示していることから、この方法がデータの特性を捉えているかもしれません。
– 複数の予測方法の間には相関関係があるものの、具体的な相関度合いはデータからは明確ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 初期のデータのばらつきは、変動性のある状況を示唆しています。時系列の後半では、予測モデル間での差異が際立っています。
6. **直感的および社会への影響の洞察:**
– 初期の実績データからは不確実性が読み取れますが、予測に基づくと自由度と自治が良い方向に進む傾向にあります。
– 予測が高いパフォーマンスを示すことは、積極的な社会変化や政策の成功を示唆する可能性がありますが、異常値の存在からは不安材料も排除できない状況です。
– 政治的な自由度の向上が示される場合、社会的にもポジティブな影響が期待されます。
このグラフから得られる洞察は、長期的な予測の一貫性や異常値の扱い方が社会政策の成功にどのように影響を与えるかを考察する際に役立ちます。
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:
以下はグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データは最初の約1週間で観測されており、ほぼ横ばいで推移しています。
– 予測データは三種類のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）により示されており、そのうちランダムフォレスト回帰モデルは徐々に上昇傾向を示しています。他の二つはほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の範囲（グレーの部分）には異常値として識別されたデータポイントがありますが、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データで、濃い青の点で囲まれた点は異常値を示しています。
– 赤い「×」は予測データで、今後のトレンドを予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– モデルにより予測されるトレンドの違いが見られます。特にランダムフォレスト回帰の予測は他のモデルよりも上昇傾向が明らかです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データは比較的一定の範囲に集中しており、予測はその範囲を外れた動きを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期のデータは安定していますが、予測に基づくと時間の経過とともに変動が予想されます。この変動は社会の公平性や公正さに関連する政策の変化を示唆している可能性があります。
– ビジネスや政策決定者にとっては、現状維持を図るよりも予測に基づいて将来の変化に備えることが重要であると感じられるかもしれません。特に、ランダムフォレスト回帰の予測に基づいた戦略を策定することが考慮されるべきです。
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:
以下は、このグラフから得られる分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフには3種類の予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が示されています。線形回帰と決定木の予測は横ばいで安定しています。一方、ランダムフォレストの予測はわずかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには1つの異常値がありますが、それ以外のデータは大きな変動を示していません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青のプロット**：実績のデータポイントです。
– **赤の×**：予測されたデータポイントです。
– **グレーボックス**：予測の不確かさの範囲を表しています。
– **黒の円**：異常値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは予測モデルの予測と大きな乖離はないものの、異常値が存在します。これはモデルの予測範囲内にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測との相関は概ね一致していますが、小さな異常や予測の不確実性が示唆されています。
6. **直感的洞察および社会的影響**:
– WEIスコアが比較的安定していることは、持続可能性と自治性が安定していることを示唆しています。しかしながら、ランダムフォレストによるわずかな下降トレンドは、今後のリスクを注意深く監視する必要があることを示しています。
– ビジネスや政策決定において、この安定した状況を維持するための計画が重要であり、異常値の原因分析も必要です。
全体として、このグラフは全体的な安定性を示していますが、潜在的なリスク要因も示唆しているため、継続的な観察が望まれます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、主に0.6〜0.8の範囲で変動しています。この期間に大きな上昇や下降は見られません。
– 一方、ランダムフォレスト回帰（紫の線）による予測は、最初に急上昇し、その後はほぼ1.0で横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として示されているデータ点が1つあります（大きな黒い円で囲まれたもの）。これは明らかな外れ値であり、特に0.6付近で目立っています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しており、過去の実際のWEIスコアを表しています。
– 紫の線は、ランダムフォレスト回帰モデルによる予測を示しています。最初に大きな上昇が予測されていることから、モデルが短期間での改善を示唆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**
– 実績データと予測値の間には一定の乖離があります。特に予測値が高い水準で予想されていることが示されており、これはモデルの楽観的な判断を示唆しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的狭い範囲で分布しており、予測範囲（灰色の帯）内にもほとんどの実績データが収まっています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 実績データは比較的安定しているが、予測値が急上昇しているため、社会基盤や教育機会に関する何らかの政策変更や新たな施策が導入される可能性が考えられます。
– 楽観的な予測は、政府や関係機関が今後の改善に自信を持っていることを示しているかもしれません。しかし、現実のデータとの乖離が大きい場合、次のステップとして追加の分析や施策の見直しが必要となるでしょう。
全体として、このグラフは、実績データの安定性と予測モデルによる将来的な改善の期待を示していますが、外れ値や予測との乖離を踏まえ、慎重な分析と行動が必要です。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（青色プロット）は、期間の初めに一定の範囲内にあり、横ばいです。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）はそれぞれ異なる傾向を示していますが、大まかに言えば、線形回帰は上昇傾向を示し、決定木とランダムフォレストは横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データにいくつかの外れ値が観察されます（黒丸で囲まれているプロット）。
– 特にこれらの外れ値は、他のデータポイントからそれほど離れていないものの、若干の変動があることを示している。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実際の実績値。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、予測の信頼区間を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測（紫、シアン、ピンク）は、それぞれ異なる予測結果を提供。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰の予測は徐々に上昇しているため、将来的にポジティブな変化を示唆。
– 決定木とランダムフォレストは比較的安定しており、現状維持を示唆。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定で、予測モデルによる変動は異なります。
– 線形回帰モデルは他モデルと異なる上昇を示しているため、他の要因が働いている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績データの安定性と数値の高さは、社会における共生、多様性、自由の保障が安定している状況を反映。
– ビジネスや政策立案者にとっては、異なる予測モデルの結果を考慮することで、将来の戦略を慎重に調整する必要を示唆。特に、線形回帰の上昇傾向は、さらなる改善が見込まれる可能性を示しているため、積極的なアプローチを検討する契機となる。
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:
以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. トレンド:
– ヒートマップの色の変化は各日付に対して異なるスコアを示していますが、一貫したトレンドは見受けられません。スコアは日ごとに上昇または下降する傾向があります。
2. 外れ値や急激な変動:
– 最上部の黄色のセル（2025-07-05, 午後8時）はスコアが最も高く、他の日や時間帯と比べて異常に高いスコアを示しています。
3. 各プロットや要素の意味:
– 色の濃淡はWEIスコアの大小を示しています。濃い紫は低スコア、明るい黄色は高スコアを表しています。
– 時間帯によりスコアに変動がありますが、特に特定の時間が他よりも際立っています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 同じ日の異なる時間帯でスコアが劇的に異なることがあり、日内変動が激しいことが示唆されます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 明確な周期性や一貫した変動パターンは見られませんが、スコアが高い時間帯は限られているようです。
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:
– 高スコアの時間帯に注目することで、特定の出来事や政策がいつ最も影響を及ぼすかがわかるかもしれません。政策決定者や社会現象の研究者にとって重要な洞察を提供します。
– 明確なトレンドがないため、特定の要因がスコアに影響を与えている可能性があります。政治的影響を考慮する際に、このようなデータをさらに分析することで、潜在的な影響源を特定できるかもしれません。
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:
以下は、指定されたヒートマップから得られる視覚的な特徴と洞察です。
### 1. トレンド
– ヒートマップには日付（2025年7月1日から7月5日）と時間帯（8:00, 16:00, 19:00）のデータが示されています。
– 色の変化は一定ではなく、特定の日や時間帯で大きく変化しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 7月2日の8:00と7月3日の16:00において、色が暗く（値が低い）なっています。
– 7月3日と7月4日の8:00と16:00において、色が明るく（値が高い）なっているのが特徴的です。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 色の濃淡は WEI スコアの高さを示しており、色が鮮やかになるほどスコアが高いことを示しています。
– スコアは 0.65から0.71の範囲で分布しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 同じ日における異なる時間帯の間でスコアが大きく変化していますが、全体的な傾向は明らかではありません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 相関関係は明示されていませんが、日付や時間帯の変化に応じてスコアに大きな変動が見られます。
### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– 直感的には、特定の日に特定の時間帯で政治的な関心や行動が急増あるいは減少した可能性が示唆されます。
– こうした変動は、政治イベントやメディアで取り上げられた出来事などと関連している可能性があります。
– ビジネスや社会においては、このデータを用いて政策決定の効果やメディアキャンペーンの成功度合いを評価する手法として活用できるでしょう。
このグラフを用いることで、特定の日や時間帯の政治的な動向や関心の変化を詳細に分析し、それに基づいた意思決定を行うことが期待されます。
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**:
– 各日付および時間帯でカラフルに変化しており、明確な上昇や下降のトレンドは観察できません。ただし、右端に向かって色が明るくなっているため、スコアが上昇する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– クリアな外れ値というよりは、徐々に色が緑や黄色に変化する部分があります。特に夕方から夜にかけて数値が高くなる傾向があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコア（WEI平均スコア）を示しており、色が濃いほどスコアが低く、明るいほどスコアが高いことを示しています。時間帯ごとの集計になっているため、ある時間帯に集中的にスコアが高くなる傾向が見える可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日による変化よりも、時間帯による変動幅が大きく、特に日を追うごとに夜間のスコアが上昇しているのが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯にスコアが上がりやすく、これが一定の周期性を示している可能性があります。社会的な出来事や政治的な発表が影響しているかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このグラフから、夜間にかけて社会的または政治的な活発さが増す傾向があることが示唆されます。これは、おそらく人々が情報を消化し議論する時間が主に夜間であることを反映している可能性があります。ビジネスにおいては、メディアの発表やキャンペーンをこの時間帯に合わせることが効果的かもしれません。社会的には、この時間に公的な発表やイベントを行うことが影響を与える可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは相関関係を示すもので、直接的な上昇や下降のトレンドは読み取れません。ただし、全体の相関強度を通して一定のパターンを視覚化できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の項目間で著しく低い相関（例えば、「個人WEI (経済的余裕)」と「個人WEI (自由度と自治)」の-0.34）があります。これが外れ値として注目に値します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃さは相関の強度を示しています。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示します。
– 赤色が濃い部分は、項目間の強い正の相関を示しており、例えば「総合WEI」と「社会WEI (公平性・公正さ)」は0.84で強い正の相関を持っています。
4. **時系列データの関係性**
– 期間が30日間であるため、時系列というよりも、その期間内での項目間の相互関係に焦点が置かれています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI (心理的ストレス)」と「個人WEI (自由度と自治)」は0.31の相関があり、これに基づいて関連性のある部分的な関係性が示唆されます。
– 「個人WEI (健康状態)」と「個人WEI (経済的余裕)」の間にはほぼ相関が見られません (-0.43) 。
6. **直感的洞察と社会への影響**
– 全体的に、社会的要素（公平性、持続可能性、共生、多様性）が総合WEIや社交面のWEIと強い正の相関を持つことから、社会の健全性や公正さが個々の幸福感や安全感に寄与していると考えられます。
– ビジネスや政策立案においては、経済的安定と社会的公正のバランスを取ることが重要であると想定されます。特に、心理的ストレスの軽減と自治の向上が個々の幸福感を高める可能性が示されています。
このヒートマップは、政策立案者やビジネスリーダーにとって、各要素間の相関を理解し、アプローチを調整するための指標として有用です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 各箱ひげ図は特定のWEIタイプのスコア分布を示しており、個々のカテゴリごとのスコアの中心傾向や分布範囲が視覚化されています。期間が30日間であるため、短期的な変化や周期性は特定しにくいですが、各カテゴリの安定性やバラツキを確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のカテゴリ（例: 「社会WEI(公平性・公正さ)」）で外れ値が見られます。また、箱とひげの長さにより、データのばらつきが比較的広いことが示されています。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図の箱の部分は、データの第1四分位数から第3四分位数を示しており、中央値も確認できます。
– ひげの長さはデータの分布範囲を示し、特に範囲が広いカテゴリは分散が大きいと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 直接の時系列データではなく、異なるWEIタイプの比較となっています。よって、相対的な関係と分布の違いに注目することが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの平均や中央値が高い順に右側に配置されています。一般的に、社会的公平性に関連するスコアが比較的高い位置にあることが注目されます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 政治において、特定のWEIタイプが他と比べて高いスコアを持つことは、そのカテゴリが強みまたは課題として認識される可能性があります。
– 例えば、「社会WEI(生態系整備・教育機会)」が高い場合、教育や環境政策が注目されていると考えられるでしょう。
– ビジネスにおいては、特定のWEIタイプが強みとなる可能性があり、それに関連する分野での投資や施策が効果的であると考えられます。
### 結論
この箱ひげ図は、異なるWEIタイプにおけるスコアの分布を示し、どのカテゴリが特に注目されるべきか、政策や戦略においてどのような点を強化すべきかの指針を提供します。社会やビジネスでの活用に向けて、これらのデータを元にしたさらなる分析が有益です。
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）グラフは、政治カテゴリにおけるWEI（おそらくWeighted Economic Indexなどの略）構成要素の解析を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を説明します。
1. **トレンド**:
– 明確なトレンドは確認できませんが、第1主成分（横軸）と第2主成分（縦軸）の組み合わせにより、データポイントは広く散らばっています。
– 特定の周期性が見えるわけではなく、無作為な分布が多いようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下と右上に外れたデータポイントがあります。他の点から遠い位置にあるため、何らかの異例の事象を示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各データポイントは、おそらく異なる日や状況を表現しており、色の濃さが濃淡に差がないため、均一のフォーマットで示されています。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列というよりは、各プロットが異なる状態のポイントを示していると考えられます。複数の時系列データというよりも、主成分を基にした特徴抽出結果です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは第1主成分方向に広がりがあり、第2主成分にもある程度のばらつきがあります。特定のクラスタリングは見受けられず、各構成要素のバラバラな影響を示しています。
6. **直感的な感想と影響**:
– 人間がこのグラフを直感的に見ると、データが何らかの不均衡な状態にあると感じるかもしれません。例えば、政治的な変動が激しい状況や政策の急変がこの図に反映され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、不安定な政治状況や予測が困難な政策変化を意味するため、経済活動の予測や計画に支障を来たす可能性があります。
このように見ると、このPCAグラフは、政治分野における、異なる状況を反映した多様なデータの特徴を示していると解釈されます。
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。
