📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータの分析結果
#### 1. 時系列推移
– **総合WEI**:
– 値は0.65から0.74の範囲で変動している。この期間全体で特に顕著なトレンドは観察されないが、日ごとの変動が顕著。
– 2025-07-02と2025-07-04に比較的大きな変動が見られる（0.66から0.71、0.71から0.65への変動）。
– **個人WEI平均**:
– 値は0.625から0.725の範囲で推移し、全体的に横ばいである。
– 2025-07-04と2025-07-05に大きな変動が確認される（0.62から0.70、0.72から0.62への変動）。
– **社会WEI平均**:
– 値は0.6625から0.78の範囲で推移している。
– 2025-07-01と2025-07-05の日々で高いスコアが観察される。
#### 2. 異常値
– いくつかの日付において、異常値が検出された。これらの異常値は通常の範囲を外れる値を示し、特に総合WEIが極端に高いか低い場合が考えられる。
– 特に2025-07-02の0.66、0.68や2025-07-04の0.65は通常の範囲外で、政治イベントや社会の変化が影響した可能性がある。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
– STL分解を用いて長期的なトレンドと季節性を分析したところ、長期的な明確なトレンドはない。
– 短期的な季節性や突発的な変動が多く、残差の変動が大きいことから、特定の時期にだけイベントや状況が変化している可能性がある。
#### 4. 項目間の相関
– 社会的な項目（持続可能性と自治性、社会基盤、共生・多様性）間で強い相関があることが示唆される。
– 社会的公平性と共生・多様性にも相関が見られるが、これもまた社会環境の変化に関連する可能性が高い。
#### 5. データ分布
– 箱ひげ図から、各WEI項目の中央値が全体のばらつきの中に位置しているが、個人健康状態と社会公平性では外れ値が異常値を示している日が複数ある。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析では、主要な構成要素PC1（42%）とPC2（20%）が示す寄与が大きく、主に個人の経済状況と社会的持続性がスコアに影響を与えている可能性がある。
– これらの要因が、個々の変動要因や異常値の日々の変化に大きく関与していると考えられる。
### 総括
– **結論**: WEIスコアデータは短期的な変動が顕著で、社会的・政治的イベントによって影響を受けやすい。特に、社会的持続性と個人の経済状況は全体のスコア推移に大きく寄与している。
– **推奨事項**: 異常値の背景を探るためには、関連するニュースイベントや政策の変更についての情報を確認し、これらの要因が数値にどのように反映されているかを更に分析することが有益である。
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:
以下にこのグラフから得られる視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 実績データは初期は一定範囲内で密集しており、変動は散見されますが、大きなトレンドは見受けられません。
– 予測は、線形回帰やランダムフォレスト回帰により異なる方向を示しており、一方ではやや上昇、もう一方では一定を維持という予測がされています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データには外れ値が存在し、その範囲が灰色の不確かさ範囲に影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 実績 (青い点) は現在の評価を示し、予測値 (異なったマーカー) は将来のトレンドを示唆しています。
– 黒い枠の円は異常値を示し、AIが想定するモデルから外れている可能性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測が異なる方向性を示しているのは、データの複雑さや周期性が影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データが初期の日付に集中しているため、これが影響を与えている可能性があります。
– 現在の分布では強い相関は見えにくいですが、異常値の存在が平均値や分散に影響を与えているかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 短期的には実績データが予測のトレンド外れつつあり、今後の行動や政策の見直しが必要となる可能性があります。
– このようなグラフは、政策決定者にとって先行きの不安定さや予測の信頼性を注意喚起します。
– 予測手法の違いを理解することで、どのモデルがこの場合には最適かを判断するための追加分析やデータが必要になります。
このグラフは、データの変動性を考慮しつつ、異常値をハンドリングする戦略が求められることを示唆しています。
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、以下の視点から分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績（青丸）は、比較的安定していますが、わずかな上昇トレンドが見られます。
– 予測（線の3種）は、それぞれ異なる傾向を示しています。線形回帰（紫）は上昇、決定木回帰（水色）は横ばい、ランダムフォレスト回帰（ピンク）は緩やかな上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒丸で囲まれている）はいくつか見受けられ、特に初期のいくつかの実績データが範囲外とされています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青丸は実績データを示し、X印は予測データを示しています。
– 灰色の影は予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰やランダムフォレスト回帰の予測は微増を示しており、これは実績の上昇トレンドと一致しています。一方、決定木回帰はほぼ一定で、実績とは異なるため、修正が必要かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、一定の範囲内での変動があり比較的安定していますが、幾つかの外れ値がそのバラツキを広げています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 実績のわずかな上昇は、対象のテーマが徐々に注目を集めていることを示唆します。政治カテゴリであることから、社会または特定の政策に対する関心の高まりを反映している可能性があります。
– この傾向が続く場合、政策や市場での新しい動きが予想されるため、予測モデルの精度向上が望まれます。特に、実績の微妙な変動に対応できるように、予測の手法を再評価することが重要です。
このグラフからは、安定した領域での競争や影響が徐々に変わってきていることが分かります。この変化を直感的に感じ取り、新しい戦略を立てることが情報をうまく活用する鍵となるでしょう。
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（青い点）は最初の期間に比較的安定していますが、その後に予測線（紫色とピンク色の線）が示されています。決定木回帰（青）は横ばいで、線形回帰（紫）は緩やかな上昇を示しています。このことから、予測期間中にWEIスコアの上昇が予測される可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データ（青い点）には大きな外れ値は見られませんが、1点特に大きなマーカーで示されています（外れ値として認識されている）。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青い点）と予測（赤いX）が重なっている初期は、モデルの予測が実績に近いことを示唆しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、モデルの予測の信頼度を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測線は同じ方向に進んでおり、一貫した予測が示されていますが、決定木回帰の予測は横ばいで少し異なる動きを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 線形回帰の上昇トレンドと、実際のデータとの整合性は比較的高い可能性がありますが、決定木回帰の予測が横ばいであることから、多様なデータ特性が影響を与えている可能性があります。
6. **直感やビジネス・社会への影響**
– 初期の実績データが安定していることから、現状維持や保守的な予測を立てやすいですが、線形回帰のような予測を採用することで、潜在的な上昇機会を捉えやすくなります。
– 社会的または政治的な状況が変化する中で、異常値や予測の不確実性が示すリスク管理が重要になります。特に外れ値として指摘されたデータが多く見られる場合は、政治的な急変や予測の難しさを示唆しています。
このグラフは、社会的動向への予測を行う上での信頼区間や外れ値に注意を払うことの重要性を示しています。ビジネスや政策決定においては、異なるモデルの予測結果を考慮し、総合的な視点で分析を行うことが求められます。
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:
## 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は比較的一定の値に集中しています。この期間では明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測のライン（紫）は、線形回帰が上昇、ランダムフォレストが横ばいとなっており、モデルによる予測の違いが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフにはいくつかの外れ値（黒い丸で囲まれた点）が存在します。実績データの中で、この外れ値は何らかの突発的な要因、またはデータの異常を示している可能性があります。
3. **プロットの意味**
– 青い点は実績データを示し、予測の不確かさ範囲（灰色のエリア）が示されています。これは予測がどの程度の信頼性を持つかの指標です。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測が色分けされており、それぞれのモデルの特性を視覚的に比較できます。
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関係性を見ると、実績データが一定範囲で安定しているのに対して、予測データはモデルによって異なるパターンを示しています。
– 予測のためのモデル選択によって、見通しが大きく変わる可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データには大きな変動は少なく、一時的に大きく外れた値が見受けられるだけです。一般的なピアソンの相関でみても、予測と実績の間には強い相関は見られない可能性があります。
6. **直観的な感じと社会への影響**
– 人間が直感的に感じることとして、予測モデルの選択の重要性が挙げられます。予測のためのモデルが違えば、得られる見通しも異なります。
– ビジネスおよび社会において、このような経済指標が安定していることは安定性を意味しますが、選択する予測モデルによって将来の見通しを慎重に見極めるべきであることが示されています。
– 外れ値によって示される突発的な事象には特段の注意が必要であり、政策対応やリスクマネジメントの見直しが必要であるかもしれません。
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:
## グラフ分析と直感的な洞察
### 1. トレンド
– **実績（実績AI）**: 7月1日から7月5日までの実績AIのデータポイントは、比較的高い値で安定しています。
– **予測（AIモデリング）**: 決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測では、7月5日以降のトレンドが分かれています。決定木回帰は下降トレンドを示し、ランダムフォレスト回帰は横ばいトレンドを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフの左側に複数の外れ値が存在しており、これらは高いスコアを持っています。これにより個人の健康状態における顕著な変動が示唆されます。
### 3. 各プロットや要素
– **プロットの色と形**:
– 青の点は、実際のデータポイントを表し、比較的一定しています。
– 灰色のシェーディングは予測の不確かさの範囲を示し、実際のスコアが予測よりも高いことを反映しています。
– 赤い×は予測地点を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **決定木回帰 vs ランダムフォレスト回帰**:
– 決定木回帰はより急激に下降するトレンドを示していますが、ランダムフォレスト回帰はスコアをより安定させています。異なるアルゴリズムによるモデルのバリエーションが、健康状態の予測における不確実性を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは安定しているため、それに基づく予測の不確かさを示す範囲が広がっており、モデルの精度に疑問を持つことができます。
### 6. 直感的洞察と影響
– **政策決定への影響**: 健康状態が安定していないと、政策策定や予算配分において考慮が必要です。特に、下降トレンドが顕著である予測結果は、健康改善のための新しい施策の必要性を示唆するかもしれません。
– **社会への影響**: 健康状態の変動や外れ値は、個人の生活や社会全体へのストレス要因となる可能性があります。予測に基づき健康インフラの強化やサポート体制の整備が求められます。
この分析は、データが提供された期間と予測モデリングのみに基づいており、前提条件や他の要因についての理解は追加のデータによって拡張されるべきです。
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**
– 実績値（青色のプロット）は、グラフの初期で平坦な傾向を示しています。7月上旬に集中しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンクの線）は、緩やかな上昇トレンドを示しています。
– 線形回帰（紫の線）も緩やかな上昇を示していますが、ランダムフォレストに比べて急ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントは異常値として認識されています（黒い輪で表示）。これらは他のデータと比べて視覚的にも外れ値として識別されています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示しており、過去の心理的ストレスレベルを表しています。
– 各予測手法による線は、今後の予測を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、xAI/3σによる信頼区間を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値は、一貫した緩やかな上昇トレンドを共有していますが、予測は異常値を考慮せず、滑らかなトレンドを描いています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データに対して予測データのトレンドが一致しており、今後のストレスレベルが徐々に増加する可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このグラフは、対象者が今後も心理的ストレスを増加させる可能性がある状況を示しています。政策担当者は、外れ値の原因を分析することで、特定のイベントや状況が異常なストレスを引き起こしているかを検証できます。
– ビジネスの観点からは、ストレス管理や福祉プログラムの強化が求められるかもしれません。
この分析は、データの詳細や背景に依存しますが、全体的なトレンドと特異点を理解するための出発点として有効です。
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:
分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**
– グラフ上の実績データ（青い点）は横ばいで、その間に多少の変動があります。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）は緩やかに上昇しており、今後の改善を示唆しています。
– 線形回帰や決定木による予測（それぞれ赤と水色の線）は横ばいで、変化がないことを示しています。
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が少なくとも一つあり、それは黒丸で囲まれています。実績データが予測の不確かさ範囲から外れていることを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを表し、予測とは別に独立した実際のパフォーマンスを示しています。
– 赤い「×」は予測データのポイントであり、予測方法による違いが明らかです。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、将来の予測に一定の幅があ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**
– 異なる手法による予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）がそれぞれ異なる未来の傾向を示しています。これは、予測手法の特徴の違いが原因と考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測との間には必ずしも一致が見られず、複数の予測手法間でも傾向が異なるため、注意が必要です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は、実績データが複数の予測の不確かさ範囲に収まっていることから、現在の自由度と自治に関する状況を維持できると感じるかもしれません。
– ランダムフォレスト回帰が示す将来の改善傾向は、ポジティブな社会的や政治的な影響を示唆し、人々は改善への期待を高めるかもしれません。
– 一方で、外れ値の存在と他の予測手法の停滞を考慮し、不確実性を感じ取る人もいるでしょう。これは政策決定における慎重なアプローチを促す可能性があります。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、初期に一貫して高い値を示し、その後わずかに変動。ただし全体としては安定しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクのライン）は、時間の経過とともにWEIスコアがわずかに減少するトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の数日間において、いくつかの点が異常値としてハイライトされています（黒い円）。
– 大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青色）は実際のWEIスコアを示しています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーのエリア）は、予測における信頼区間を表しています。
– 異常値は特定領域から外れたデータを示しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 予測と実績の値は概ね一致しているが、ランダムフォレスト回帰の予測はわずかに下降トレンドを示しており、実績とのズレが認められます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データとランダムフォレスト予測の間には一般的に中程度の相関が見られるが、完全ではないことが示唆されます。
6. **直感的な感想と影響**
– 上記のデータから、実際の社会的公平性・公正さは初期に比べやや下降傾向にあると感じる可能性があります。
– 短期間でありながら、一貫した下降トレンドが予測されていることから、中長期的な対策の必要性が示唆されます。
– ビジネスや社会では、その予測された下降を踏まえて政策変更や新たな戦略を検討するべきという圧力がかかるかもしれません。
以上の視点から、グラフはWEIスコアの継続的なモニタリングと改善策の検討が重要であることを示しています。
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:
このグラフについて以下の分析を行います：
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は横ばいの傾向を示しています。
– 予測データは3種類のモデルで示されており、線形回帰とランダムフォレスト回帰は、時間とともにスコアが若干減少するトレンドを示しています。一方、決定木回帰は一定のスコアを保っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒い円）は明確な外れ値として認識されています。
– 全体として大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータを示しており、観察されたスコアの安定性を示唆しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の範囲）は、将来のスコア推移に対する予測の信頼性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと異なる予測モデル間での比較が行われ、この比較を通じてモデルごとの予測精度や傾向の違いを理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データ間に強い相関や急激な変化は見られず、安定したスコアを維持しています。
6. **社会への影響に関する洞察**:
– WEIスコアの安定性は、持続可能性と自治性が現在の状態では維持されていることを示唆しており、短期的には大きな変化がないと考えられます。
– ビジネスでは、この安定性を背景に長期計画を立てる材料として活用できるかもしれません。
全体として、このグラフは現在の状態が安定していることを示しており、短期的には大きなリスクや急激な変化がないことを示しています。将来的なトレンドとしては、若干の下降が予測されていますが、この予測がどれだけ正確かは各モデルによって異なります。
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（青い点）**: 初期に一定の範囲内で変動しており、特定のトレンドは見られません。
– **予測（紫、青、緑の線）**: ランダムフォレスト回帰は最初急激に増加していますが、その後予測は横ばい状態もしくはわずかに異なる上下動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 金色の円でハイライトされた外れ値が一つあります。これは他の実績データとは明らかに異なる値です。
3. **各プロットや要素**
– **黒い枠の円**: 外れ値として認識されたデータポイント。特異な出来事やデータエラーの可能性があります。
– **グレーの範囲**: 予測の不確かさ範囲（±3σ）。安定した予測範囲が示され、人間にとっては安心感を与えるでしょう。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルの結果は初期のデータが示す水準に基づいてあり、その後、異なる予測軌跡をとっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データ間には大きなばらつきがありますが、予測値は一定の水準にとどまる傾向が強いです。
6. **直感と社会・ビジネスへの影響**
– 初期の実績データのばらつきや外れ値は、政策や社会基盤の一貫性の問題を示唆しています。これに対し、予測モデルが示す安定性は、データが将来的には一貫性を持ち始める可能性があることを示唆しています。
このように、データのばらつきや外れ値が示す社会的不均衡を警告すると同時に、予測の安定性が政策改善やインフラ整備に適したタイミングを示唆しています。
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:**
– 予測データ（線形回帰）は徐々に上昇しています。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰）は一定で、変化がありません。
– 決定木回帰の予測も一定です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績データにおいて、一部のプロットが異常値としてマークされています。これらは他の実績データと比較して外れたスコアを示しています。
3. **プロットや要素の意味:**
– 青いプロットは実績データを示し、オーソドックスな範囲内での実測値を示しています。
– 赤い×印は予測データを示しており、将来的な動向を予測しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを表しており、信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 線形回帰に基づく予測は上昇傾向を示しており、将来的にスコアが増加していくことを予測しています。
– ランダムフォレストと決定木回帰の予測は一定のままなので、短期的には大きな変動がないと予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは比較的狭い範囲に集中していますが、いくつかのデータポイントが異常値として出ています。
– 全体的に、スコア分布は0.6から0.8の間に多く集中しています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響:**
– 実測値に基づくと、社会的な共生や多様性に関する状況は安定していますが、時折の異常が示唆するように、特定の要因が予期しない影響を与える可能性があります。
– ジオポリティカルな要因や政策の変動が影響を与えているかもしれません。
– 予測の上昇傾向に基づくと、今後、社会的な多様性や共生の状況が改善していく期待があります。ただし、安定した予測線が示すように、短期的な大きな変動は予想されていません。これは、政策立案者にとって安心材料となり得ます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 上部の色の変化から、時間が経つにつれてスコアが上昇している可能性があります。最初は濃い色（低スコア）が多く、時間とともに明るい色（高スコア）が増えています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-05に黄色が目立っており、これは急激なスコアの上昇を示している可能性があります。何か特別なイベントがあったのかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は、WEIスコアの高低を示しています。もっとも暗い色はスコアが低く、明るい色はスコアが高いことを示しています。
– 横軸は日付、縦軸は時間帯を示しており、1日の中でどの時間にどのようなスコアになっているかを視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 特定の時間帯にスコアが高い時間があり、その後低下する様子が見られます。これには周期的な要因が影響しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関を見出すのは難しいですが、特定の日付で特定の時間帯にスコアが集中している様子が観察されます。
6. **人間の直感やビジネス・社会への影響**
– ヒートマップの視覚的な変化は、特定の時間帯や日が重要であることを示唆しており、政治的な出来事やニュースが影響している可能性があります。これにより、関係者は重要なトレンドを把握し、その後の決定に活用できるでしょう。
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:
以下は、このヒートマップから得られる分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 日付ごとに色の変化が見られますが、全体としてのトレンドは明確ではありません。一部の時間帯で高いスコアが見られるものの、固定した傾向は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に7月2日16時ごろの紫色の部分は、他の時間帯に比べて低いスコアを示しており、外れ値として注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡がWEIスコアの高さを示しています。黄色に近いほど高いスコアを示し、紫色に近いほど低いスコアです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとにスコアが変化していますが、特定の時間帯でのスコアの増減がすぐに他の時間帯に影響を及ぼしているわけではなさそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 縦の時間帯に対して横の日付でのスコア変動が見られます。同時間帯でのスコアの変化はランダムに見え、明確な相関は見られません。
6. **人間が直感的に感じること、社会への影響**
– 一部の時間帯で異常値が認識され、特定の出来事や政策発表があったと推測されるかもしれません。これは、政治的な影響や社会的な関心事が集中する時間帯と一致する可能性があります。スコアの乱高下が継続すると、信頼度の低下や関心の分散といったビジネスや社会的側面に影響を与えるかもしれません。
このグラフは、政策に対する注目度や個人の評価の変化を時系列で視覚的に示すツールとして有効で、特定のイベント後の反応を分析するのに役立ちます。
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:
このヒートマップについて以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– 色の変化から短期間での上昇や下降を見て取れるが、長期的なトレンドとしては細部まで読み取るのが難しい。
– 緑から黄色への変化が右端に見られるため、データが高い傾向にある地点が確認できる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 目に見えて急に黄色の領域が現れており、その部分は他の日に比べて異常に高いスコアを示している可能性がある。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はWEIスコアの強弱を示しており、紫から黄色にかけてスコアが高くなる。
– 日付軸と時間帯軸があり、これを組み合わせることで特定の日の特定の時間帯のパターンを分析できる。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯でも日によってスコアが異なることが視覚的に確認できる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の分布から、ある時間帯が他に比べてスコアが高いことがわかるが、全体的な傾向としてはばらつきがある。
6. **直感的な感じや社会への影響**:
– 色の変化を直感的に捉えると、特定の出来事が起きたタイミングや、アクティビティが高まった日時を反映しているかもしれない。
– ビジネスや社会的影響では、特定の時間帯に高まる社会的関心などが業務計画や政策立案の手がかりになる可能性がある。
全体として、このヒートマップは特定期間における社会的関心の変動を直感的に把握するのに役立つでしょう。
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（おそらく「ウェルビーイング指標」）の異なるカテゴリ間の相関関係を示しています。以下は、このヒートマップから得られる主要な洞察です。
1. **トレンド**:
– 特定のトレンドは示されていませんが、相関関係の強さと方向（正または負）が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ全体として、特に明らかな外れ値は見受けられませんが、一部のペアでの正または負の低い相関が注目されます。
3. **要素の意味**:
– 色の濃淡が相関の強さを示しています。濃い赤は強い正の相関、濃い青は強い負の相関、白に近い色は相関が弱いことを示しています。
– 例えば、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「総合WEI」および「社会WEI平均」との相関は非常に高い（0.84および0.88）です。
4. **時系列データの関係**:
– 30日間のデータに基づいており、期間による変動よりカテゴリ間の関係を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の相関が強く（0.84）、全体的なウェルビーイングが社会的公正感と強く結びついていることが示唆されます。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間では低い相関（-0.15）が観察され、経済的余裕が持続可能性に直接的に寄与していない可能性があります。
6. **直感的な人間の感覚と影響**:
– 強い相関を持つ項目間の関連性は政策や社会福祉の分野で注目すべきポイントです。例えば、社会的公正さを改善することが全体的なウェルビーイングの向上につながる可能性があります。
– 負の相関を持つ項目は、両者のバランスを取ることが課題となるかもしれません。
この分析は、社会政策やコミュニティ開発において、特にどの要因がウェルビーイングに大きな影響を与えるかの理解に寄与します。他のデータや文脈と組み合わせることで、さらに深い洞察が得られる可能性があります。
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
1. **トレンド**:
– WEIスコアの中央値は、おおむね各カテゴリで一定しています。ただし、一部のカテゴリでは範囲が広がっていることから、スコアの安定性に差があることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか見られます。特に「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（共生、公共性、多様性）」で1つずつ外れ値が存在します。これは特異なデータポイントを示すものであり、通常の範囲を超える要因がある可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 箱ひげ図の箱の大きさは、データの分散を示しており、「社会WEI（社会基盤、対話機会）」と「社会WEI（共生、公共性、多様性）」で特にスコアの広い範囲をカバーしています。これにより、これらのカテゴリでのスコアの揺れが大きいことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリは異なるWEIタイプを示していますが、同時期のデータを含むため、時系列の直接的な関係性についてはこのグラフからはわかりません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合的に見ると、「個人WEI（総合平均）」と「社会WEI（総合平均）」が低下の傾向を見せる一方で、「個人WEI（経済的余裕）」が比較的高いスコアを示しています。このことから、個人レベルでの経済的な安定性が相対的に評価されている可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、およびその影響**:
– 多くのカテゴリで中央値が高めに位置しているため、政治カテゴリ全体でWEIスコアは比較的良好と認識されるでしょう。しかし、個人の心理的ストレスや社会の公平性に対する懸念も一部で伺えるため、これらは社会政策の改善領域となりうるでしょう。
ビジネスや社会に対する影響に関しては、政策立案者がこれらのデータを用いて、特定の分野における施策の見直しや改善が検討される可能性があります。スコアが低下しているカテゴリは、社会的に不安が高まりやすい分野であり、特別な配慮が求められます。
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、政治に関するデータの主成分分析（PCA）の結果を示しています。30日間のデータが2つの主要な成分に基づいてプロットされており、以下の点に注目できます。
1. **トレンド**:
– トレンドとしては、特定の方向性は見られず、データは全体的に均等に分布しています。周期性や明確な上昇・下降傾向はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値はありませんが、第1主成分における-0.15付近の点は他から離れており、注目に値します。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は、30日間のそれぞれのデータポイントとして機能しています。プロット間の密度は均一で、特定の集中エリアはありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時系列データの相関関係は特に強くなく、データセットにおける一貫性のなさを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分の負の方向と正の方向に均等に分布しており、第1主成分の寄与率（0.42）が第2主成分（0.20）よりも高いです。これにより、第1主成分がデータ内の変動をより多く説明していることが分かります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフから、政治に関連するデータは多様で一貫したパターンが見られないことが示唆されます。ビジネスや社会において、この多様性は一定の政治的不確実性を反映しているかもしれません。そのため、安定した政策決定を必要とする場面での計画立案において考慮するべき要素となるでしょう。
全体として、このPCA分析は、データの広範な特徴を把握し、多様な要因が絡み合っている可能性を示しています。
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。