📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析を行った結果、以下の点が重要であると考えられます。
1. **時系列推移とトレンド**:
– **総合WEIスコア**は、2025年7月1日から7月6日までの間で、比較的安定していますが、7月5日のピークで0.74に達した後、続く6日間で大きく下落し0.59まで低下しています。これは、一時的な良好な経済報告や社会イベントが後に沈静化した可能性を示唆しています。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**も同様の動きを示しており、特に7月5日をピークとし急落しています。
2. **異常値の発見**:
– 指摘された異常値の日付（2025年7月4日と6日）のスコアの変動には、社会的または経済的な急な影響が影響している可能性があります。このような変動は、政治的な決定、政策の導入、または社会的事件の影響を受けている可能性があります。
– 特に7月4日においては、同日中に0.73と0.65の双方のスコアが記録されています。これらの劇的な変化は同じ日に発生しており、社会のさまざまな要因が同時進行で影響している可能性があります。
3. **季節性・トレンド・残差（STL分解）**:
– データセット全体には顕著な季節性パターンは見られませんが、短期間での不規則なスコア変動が多く見られます。これにより、残差成分が大きいことが示唆され、予測困難な外部要因が影響していると考えられます。
4. **項目間の相関**:
– 組み込まれた相関ヒートマップに基づくと、**社会WEI平均**は社会的要因（公平性・公正さ、持続可能性と自治性など）と強く相関しています。一方、**個人WEI平均**は個人の経済的余裕や心理的ストレスに関連があることが示されています。
– これにより、楽観的な社会的評価が個人の幸福感を引き上げる影響が見られます。
5. **データ分布の解析**:
– 箱ひげ図によって示されたスコアのばらつきは比較的狭い範囲内に収まっており、全体として中程度の変動区間を示しています。いくつかの項目において外れ値が確認され、この点においてより精査が必要です。
6. **主要な構成要素の分析 (PCA)**:
– PCAの結果では、PC1が52％の寄与率を持ち、全体の変動の半分を概ね説明しています。特にこれがどの項目と強く関連しているかを特定することにより、政策介入の指針を見出すことができます。
– PC2の寄与率は17％で、この要素はPC1とは異なる変動要因を反映しています。これにより、多様性や地域固有の問題が含まれる可能性があります。
今回のデータ解析を通じて、社会と個人の評価スコアは密接に関連しており、特定の政治的および社会的イベントに敏感に反応することが示唆されました。これにより、政策立案者は各時点でのスコア変動の原因を特定し、影響を受けた項目に対して迅速に対応することで、総合評価の向上に寄与できます。
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:
## グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、最初の期間（2025-07-01から2025-07-05）において安定しているか、軽微な変動を示しています。しかし、その後若干の下降傾向を示しています。
– 線形回帰の予測は一貫して下降傾向を示しています。対照的に、決定木とランダムフォレスト回帰の予測は横ばいまたは安定した傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として黒い丸で示された項目がいくつか存在します。これらは他のプロットから離れており、短期間での異常なイベントまたは特異な出来事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**:
– 青いプロットは実績値を示し、予測AIによる予測と比較する基準を提供します。
– 予測（赤い×）はモデルによる未来の予測を示し、予測と実績値のズレを確認可能にします。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさの程度を示し、予測における信頼性の範囲を表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、およびランダムフォレスト回帰の異なるモデルによる予測の比較は、より多様な視点を提供し、最も信頼性の高いモデルの選択を助けます。
– 線形回帰は下降トレンドを想定していますが、他の非線形モデルは異なる予測トレンドを提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なる時系列データ間の予測に、一貫性や差異が見られます。各モデルが異なる特徴を考慮している可能性があります。
6. **直感的な感想と社会・ビジネスへの影響**:
– 短期間での安定性とその後の軽微な下降は、政治的な安定性や施策の効果に対する懸念を示すかもしれません。
– 異常な変動（外れ値）は、特定の政策や事件による影響である可能性があり、その要因分析が重要です。
– 複数の予測モデルを利用することで、多角的な視点から結果の信頼性を評価し、長期的な政策決定に役立てることができます。
これらの洞察は、具体的な文脈に応じて解釈されるべきですが、短期的な変動が長期的な傾向をどの程度示唆しているかを慎重に考慮する必要があります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青のドット）の推移は、最初の期間に少しの変動が見られますが、概ね横ばい状態です。
– しかし、予測線（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）は中盤から終盤にかけてやや下降しています。これは将来のスコアがわずかに下がる可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのデータポイントは太い黒い円で強調されています。これらは外れ値として識別されている可能性があります。
– 特定の急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実際の実績を示し、赤い×は予測を示します。
– グラフに示された灰色の領域は予測の不確かさの範囲を表しており、モデリングの信頼性の変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測線は近しい動きですが、ランダムフォレスト回帰のほうがやや楽観的な予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の密度が一定の範囲で集中的に存在し、そこからの予測も近似範囲で推移しています。
6. **直感的な感覚と社会への影響**
– スコアが大きく変動しないことは、現状の安定を示唆しています。
– 予測が下降することは、長期的な戦略には改善が必要である可能性を示唆しています。このような情報は、政策の見直しや新戦略の必要性を示唆するかもしれません。
このグラフを通じて、将来の動向を予測し、不確実性を管理するための新たなアプローチを模索することが重要です。
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:
## グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（実績AI）**: グラフの最初の部分では、WEIスコアは約0.5から0.8の範囲で変動していますが、明確な上昇または下降のトレンドは見られません。
– **予測（予測AI）**:
– 線形回帰ではスコアが徐々に減少しています。
– 決定木回帰はほぼ横ばいを示しており、ランダムフォレスト回帰も同様です。
2. **外れ値や急激な変動**
– データポイントの中には、他のデータから外れている「異常値」がいくつか見られます。これらは特定のイベントや変数の影響を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**: 実績データを表しており、日ごとの観察結果を示しています。
– **赤い×**: 予測結果を示しています。
– **異常値のマーク**: 一部のデータポイントは、特定の閾値から外れていることを示しています。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示し、この範囲は未来のデータの変動領域を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測手法が示されており、それぞれ異なる予測を行っています。線形回帰と他のモデルの間には予測の傾向に違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データが密に集まっているエリアがあり、大半がその範囲内に集中しています。これは安定性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**
– 人間がこのデータを見ると、不確実性があるものの短期間での大きな変動はないため、現在の状況が維持されると感じるかもしれません。
– 社会やビジネスの観点から見ると、現在のスコアの安定性から予測される大きな変動がないとすれば、それに基づいて計画を続行することが現実的であると判断される可能性があります。
この分析を通じて、未来の戦略を考案する際には、可能性のある変動にも備える必要があることが理解されるでしょう。
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AI（青い点）のデータは、最初の期間に集中し、その後の期間には示されていません。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のすべてが、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**:
– 幾つかのデータポイントに異常値（黒い丸）がマークされていますが、全体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**:
– 青い点は実績値を示しており、実際に測定されたWEIスコアです。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示します。
– 各予測方法の線（直線、紫色の線）が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測間では微細な傾向の違いがあるものの、全体としては一致した上昇傾向を見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定で集中しており、予測と大きく乖離している様子は見られません。
6. **直感的な洞察**:
– 人間の直感としては、未来のWEIスコアが予測に従って上昇していく期待が持てますが、実績のデータが限られているため、予測には不確実性が含まれる可能性があります。
– 社会やビジネスにおいては、予測通りにWEIスコアが上昇するならば、個人の経済的余裕が改善される期待から消費意欲の向上が考えられます。
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:
このグラフは、個人の健康状態を評価するWEIスコアを30日間にわたって示しています。以下に、分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、大きな変化なく、比較的安定しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫の線）は、始めは安定していますが、時間とともに徐々に降下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上には、数個の外れ値が黒い円で示されています。これらは実績データの中で特に目立つ異常値を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、全体的に平坦ないしは緩やかな水準で変動しています。
– 灰色の領域は不確かさの範囲を示しており、予測値のバラつきの幅を可視化しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫の線）と線形回帰や決定木回帰（ない）との比較が示唆されますが、他の予測モデルの線は示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データとランダムフォレスト回帰予測との間に複数の相違があります。特に後半にかけて、予測が下落傾向にあることが目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは正規分布に近いような分布をしており、中心に多くのデータポイントが集中しています。
6. **直感的なインサイトおよび影響**:
– グラフから直感的に感じ取れるのは、現在の実績が安定しているため、現状維持が予測されていますが、将来的には健康状態が悪化する可能性を予測しています。このため、早期介入や健康管理の改善策が必要かもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、この個人の健康状態が政策決定者であれば、その健康状態の変化が社会的決定や施策に影響を及ぼす可能性があり、特に下降トレンドは注意が必要です。
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:
### グラフ分析の洞察
1. **トレンド**
– 実績（青色のドット）はかなり一定の範囲で保たれており、目立った上昇や下降のトレンドはありません。一方、予測線（紫色）は全体的に緩やかな下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の数日間にいくつかの外れ値があり（黒い丸で囲まれた青い点）、これは通常のストレス水準から外れた心理的ストレス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**
– 青い点は実績のデータを示し、変動の少ない安定した状態を表します。
– 赤いバツは予測値ですが、視認できないため、実績とほぼ重なっている可能性があります。
– 灰色の影は予測の不確かさを示しており、標準偏差のスケールで幅を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測が近接していることから、予測は実績に基づいて精度が高いことが示唆されます。予測手法の違いによる線が描かれているが、全体的に大きなズレはなさそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実際のデータと予測データ間には高い相関があると考えられますが、実績の範囲内で外れ値が出現する可能性も示唆されています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– ストレスが一定範囲内で保たれていることから、予測精度や安定性を確保している可能性が示唆されます。しかし、外れ値が見られる点で、特定の出来事や政治的状況が一時的に大きなストレスを引き起こしている可能性が考えられます。
– ビジネスや社会的には、安定した状況が続くと考えられる一方で、突発的なストレス要因に迅速に対応する必要性も浮かび上がります。
### 結論
– このグラフは、個人の心理的ストレスが安定して推移し、一部の外れ値による変動を予測するための手法が効果的であることを示しています。しかし、予測に対する準備が必要な場合もあるため、その改善も求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は、期間の前半に集中しています。WEIスコアは比較的安定していますが、若干の変動があります。
– 予測データのトレンドは、線形回帰（紫）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）が含まれています。
– 線形回帰（紫）は下降傾向を示しています。
– 決定木回帰（水色）とランダムフォレスト回帰（ピンク）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数の青いプロットが異常値として示されています。WEIスコアの中で異常な値が存在し、それが黒い円で強調されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の実績プロットは、過去の実際のデータを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、過去データに基づく予測の変動幅を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データと実績データの間には少しずれがありますが、予測モデルは過去の実績と一致するよう調整されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は狭い範囲に集まっていますが、外れ値も示されています。
– 線形回帰と他の予測モデルとの違いが顕著で、各モデルの予測精度や方法論の違いを示唆している可能性があります。
6. **人間の直感と社会への影響**
– このグラフを見ると、一部の期間では自由度と自治に関する不安定性が存在していると直感的に感じられます。
– 政治的決定がWEIスコアに与える影響を理解することで、政策改善や戦略策定の手がかりとなる可能性があります。
– 社会的には、自由度と自治に対する信頼の高低が示されています。予測モデルが異なる傾向を示しているため、アルゴリズムの選択が分析結果にどのように影響するか再考する価値があります。
このグラフは、個人の自由度と自治に関する政治的な理解を深めるための基盤を提供していると言えるでしょう。
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:
以下に、グラフの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**:
– 実績のデータポイント（青色の点）は、7月1日から7月5日にかけてほぼ横ばい、もしくは微減しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫色の線）は7月5日以降、緩やかに減少しています。
– 線形回帰および決定木帰による予測（それぞれ異なる色）は、全期間を通じて一貫して異なるトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日までの実績データには、異常値として黒の円で囲まれたプロットがいくつか見られます。これは、予測不確かさ範囲の外に出ていることを示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績値で、データの観察に基づく現在の状態を示しています。
– 異常値は、通常の範囲から逸脱しており、予測の信頼性に関して警戒が必要です。
– 灰色のシェーディングは、予測の不確かさ範囲を示し、その領域内にあるかどうかを判断するために利用されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルの予測が異なる傾向を示しており、特定のパターンや動きが不確実である可能性が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と異なる予測の間に明確な相関関係は見られないため、モデル間での相関性は低いと考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績値からの異常値の存在は、政策の実施やその影響が予測不能であることを反映している可能性があります。
– ランダムフォレスト回帰の緩やかな減少トレンドは、今後の社会的公平性が低下する可能性を警告しているかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、政策決定者は異常値に注意を払いながら、予測と実績の乖離を理解し、より精緻なモデリングが必要なことを認識する必要があります。
これらのポイントを考慮することで、よりバランスの取れた政策や戦略の策定が期待されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は横ばいで、急激な変動は見られません。
– ランダムフォレスト回帰と線形回帰の予測線はそれぞれ異なり、ランダムフォレストの予測は基本一定、一方で線形回帰の予測は下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として黒い輪で囲まれたデータがあり、それが数値の中央値から少し離れていますが、全体的な位置から極端に離れているわけではありません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示し、安定したWEIスコア維持を意味します。
– 灰色の帯は不確かさ範囲を示し、予測の信頼性に関する情報を提供しています。
– 緑、赤、紫の線が異なる予測方法を示し、それぞれが異なった見通しを持っていることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰は下降トレンドを示しており、他の予測方法と異なる見解を示しています。これにより、予測方法の選択が将来の見通しに大きな影響を与える可能性が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは全体的に狭い範囲内に分布しており、特定のトレンドは見られません。予測不確かさの範囲は比較的狭いです。
6. **人間が直感的に感じるであろうことやビジネス・社会への影響**
– 人間は実績データの安定性から、現在の政策や状況が持続可能であると感じるかもしれません。しかし、予測データの降下トレンドは将来的なリスクを示唆しており、戦略的意思決定において警戒が必要です。社会的には、持続可能性と自治性の維持に向けた取り組みが求められるでしょう。
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:
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**:
– 実績データ（青いプロット）は若干のばらつきがありますが、全体的に横ばいからわずかな上昇傾向が見られます。
– 予測（線形回帰、決定木回帰およびランダムフォレスト回帰）では、線形回帰（紫の線）が緩やかな上昇傾向を示している一方、決定木回帰（シアンの線）とランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は安定して横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として黒い円で示されているデータがありますが、全体的にデータのばらつきは少ないです。
3. **各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ています。
– ピンク、紫、シアンの線はそれぞれ異なる予測モデルの結果を示しています。
– 灰色の領域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**:
– 実績データと予測データの間には、一部相関が見られますが、異なるモデルによる予測が微妙に異なる動きを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.6から0.8の範囲内に密集しており、比較的小さな範囲で推移しています。
– 予測モデルはお互いに異なる結果を出していますが、その差異は大きくありません。
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**:
– 社会基盤や教育機会が安定しており、わずかに改善される可能性があることが示唆されています。
– 予測の不確かさは小さく、モデルの信頼性は比較的高いと考えられます。
– この安定性は政策立案者にとってポジティブなサインとなるでしょう。また、教育機会の向上は社会全体の活力につながり、長期的に経済発展にも寄与す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:
以下は、提供されたグラフに基づく視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）は比較的横ばいで、短期間で大きな変動は見られません。
– 予測（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）は全体的に若干の下降傾向を示していますが、それぞれの減少の度合いは異なります。
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（黒い縁の青のプロット）がありますが、それ以外は全体として安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績を示しており、日ごとの実際のWEIスコアを表します。
– 予測モデルの異なる線は、将来の傾向を示しています。
– グレーのシェードは予測の不確かさを示しており、実績データの範囲はこの範囲内にほぼ収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測モデルの間には、大きな乖離が見られません。モデルは実績に基づいており、特に線形回帰と決定木回帰の予測は実績にかなり近いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは安定しており、極端な変動は見られません。予測は将来的に軽微な減少を示唆しています。
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**:
– 現状ではWEIスコアは比較的安定しているため、急激な政策変更や社会的変動を示唆するものではないと考えられます。
– 予測モデルが示す小幅な下降は、将来的な多様性や自由の保障に対する軽微なリスクを示している可能性があります。これが進行する場合、政策的介入や改善措置が必要かもしれません。
全体として、このグラフは短期間での大きな動向変化を示しておらず、引き続き注意深く監視することが重要です。
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:
このヒートマップは、特定の時間範囲における総合WEIスコアを視覚的に表現しています。以下にその特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 縦軸に時間帯、横軸に日付が並んでおり、各マスの色がスコアを示しています。
– 色の変化を観察すると、特に7月5日から6日にかけてスコアが急激に低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日から6日に非常に暗い色（低スコア）が出現しており、これは急激な変動を示しています。これは何らかの大きな政治的イベントか問題が発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示しており、明るい色ほど高スコア、暗い色ほど低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日付における時間帯の比較では、大きな変動は見られず、一部時間帯での一定の変化が全体的なスコアに影響を与えているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明るい色が7月2日付近に多く見られ、暗い色は7月6日に顕著です。このような分布は、特定の日付に関連するイベントがスコアに影響を与えている可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– 政治カテゴリーであるため、スコアの変動は政治イベントや政策変更に起因する可能性があります。下降が大幅であれば、これは社会不安や政治的不満が高まる兆候となるかもしれません。
– ビジネスにおいては、こうした不安定な政治状況が投資や市場にも影響を与える可能性があります。
このヒートマップからは、7月5日以降の急激なスコア低下に注目し、その原因や背景を分析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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **色の変化**: 緑、青、黄、紫と色が変わっています。特に、黄色の部分（7月3日）はスコアが高いことを示しており、紫はスコアが低いことを示しています。
– **全体的なトレンド**: 初期の緑から徐々に色が変わり、急激な変動があることを示しています。周期性や明確な上昇・下降トレンドは見られませんが、スコアの波状パターンが見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **7月3日**: 黄色が目立ちます。この日は他の期間に比べて非常に高いスコアが記録されていることを表しています。
– **7月6日**: 紫は低いスコアを示し、この日に急激な低下があったことを示しています。
### 3. 各プロットや要素
– **色**: スコアの高さを示しています。緑系は中間、黄色は高い、紫は低い値です。
– **色の密度**: 色の変化から、異なる日付ごとのスコアの変動が強調されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **縦軸の時間帯**: 各時間帯ごとにスコアが異なり、時間ごとの変動が見て取れます。
– **日ごとの違い**: 日付ごとに色が変わることで、それぞれの日が異なるスコアを持つことが示されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **色分布**: 明らかに7月3日は突出しており、それ以外は比較的均一に変動しています。
– **相関関係**: 特定の日に特に高いスコアが影響を及ぼした可能性があり、この高スコアの日が他の変数に関連しているかもしれません。
### 6. 直感的な洞察およびビジネスや社会への影響
– **政治的なイベント**: 7月3日のスコアの急増は、政治的な要因—例えば、重大な発表や事件—に起因する可能性があります。
– **スコアの低下**: 7月6日のスコア低下は、何らかのマイナスのイベントが影響したと考えられます。
– **ビジネスや社会への可能な影響**: スコアの急変動が特定の政策変更や市民の関心の変化を示している場合、企業や団体は対応や戦略を考慮する必要があるかもしれません。
このヒートマップは、政治的変動やその影響を可視化し、それに基づく戦略的対応の必要性を示すものとして活用できるでしょう。
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**:
– グラフは多様なカラーパターンが見られますが、明確な上昇や下降のトレンドは特定しづらいです。複数の時間帯で異なる傾向が示されている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日と7月6日あたりで大きな色の変化が見られます。これらの時間帯で急激な変動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が示すのは、社会WEIスコアの平均値の変動です。色の変化はスコアの変動を示しています。黄色は高スコア、紫は低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 横軸は日付、縦軸は時間帯を示しています。特定の時間帯で一貫したスコアの変動が見られるかもしれません。例えば、16時台から19時台にかけての変動に注目できそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各時間帯でのスコアは、日によって異なり、日ごとに異なる活動や出来事がある可能性があります。特定の時間帯でスコアが安定しているか、変動しているかが視覚的に確認できます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– ヒートマップの変化を見ると、特定の日や時間帯にイベントやニュースが影響を与えた可能性があります。政治的な要因がスコアに関与している可能性が考えられ、これは公共の意識や意見の集約を示しているかもしれません。ビジネスにおいては、特定の時間や日を狙ったアプローチ戦略が考えられるでしょう。
このヒートマップは、社会的な意識やイベントに対する反応を把握するための有用なツールとなります。
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:
1. **トレンド**
– このヒートマップは短期間のデータをもとにしており、30日間の相関を示しています。時系列データのトレンドは直接示されていないため、周期性や上昇・下降トレンドを把握するのは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**
-外れ値や急変の要素ではなく、項目間の強弱を色彩で示しています。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡が相関係数の強さを示し、濃い赤色（+1に近い）ほど強い正の相関を意味し、濃い青色（-1に近い）ほど強い負の相関を意味します。
– 例えば、総合WEIと個人WEI平均の間にはかなり強い正の相関（0.88）が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同時期に取得された各要素間の静的な相関関係が示されているが、時間的な関係性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 個人WEI（経済的余裕）は他の項目と比較的独立しており、多くの項目との相関が弱い（特に-0.10の相関を持つ項目あり）。
– 社会WEI（公正性・公正さ）は個人や社会の他の要素と比較的強い相関を持っています（例えば、個人WEI自由度と自治との相関0.88）。
6. **直感的な印象と影響**
– 一部の個人や社会的要素が他の特定の要素に強く結びついている点は興味深いです。例えば、個人の自由度や自治が全体の公正性や持続可能性と強く関連していることは、政治的政策の策定や評価において重要です。この分野での意思決定に影響を与える可能性があります。
– ビジネスにおいては、特定のWEI項目が他の業績指標とどのように連動するかを理解するためのヒントを提供す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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– このグラフは、個々のWEIタイプのスコア分布を示しているため、時間的なトレンドではなく、WEIタイプ間での比較を主な焦点としています。したがって、上昇、下降といった時間的トレンドを直接示すものではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 多くのWEIタイプで外れ値が観察されます。特に「個人WEI（ストレス）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」では複数の外れ値が存在します。これが示すのは、一部のスコアが他のデータから大きく逸脱していることです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図は、スコアの中央値、四分位範囲（25-75%）、最小値、最大値、および外れ値を示しています。
– 色の違いはWEIタイプを識別するための視覚的手がかりであり、スコアの分布範囲も一目で分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの比較ではないため、直接的な関係性は示されていません。しかし、カテゴリ間のスコア分布の違いを視覚的に比較することはできます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は非常に多様であり、例えば「総合WEI」や「社会WEI（共生・多様性）」は比較的高い中央値を持ちながらも、狭い四分位範囲を持っています。一方で「個人WEI（心理的ストレス）」などは広い分布を持ち、スコアのばらつきが大きいことを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 各WEIタイプごとに異なるスコア分布が観察され、特定の分野ではスコアの安定性が低いことが示唆されています。これは、政策の策定や社会的な介入の必要性に対する指標となりえます。
– 社会や個人の幸福度に大きな影響を与える要素を特定し、適切な対策を講じるための情報源となり、政治や社会的な意思決定プロセスに貢献する可能性があります。
この分析を通じて、どの領域において改善が必要かを判断し、より詳細な調査や対応策を講じるための指針を提供することができます。
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:
この主成分分析（PCA）グラフは、政治カテゴリにおける30日間のWEI構成要素を可視化しています。詳しく見ていきましょう。
1. **トレンド**:
– グラフ全体には明確な上昇または下降のトレンドは見られません。プロットは全体的に分散しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上の部分に少し離れたデータポイントがあります。これは他の点から外れた要素を示しており、何らかの特殊な要因が関連している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットはWEIの異なる要素を主成分1と2の軸上にプロットしたものです。第1主成分は寄与率0.52、第2主成分は0.17で、これらは総データの分散の一部を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間に集中するクラスターが見られないため、全体として時系列の関係性は弱いですが、特定の時期に異常がある可能性を示唆するデータポイントが存在します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 見たところ、相関は弱く、データは比較的均等に分布しているように見えます。これにより、軸の方向に大きな偏りやクラスターは示されていません。
6. **直感的な感じおよび影響**:
– 分散が大きいことから、多様な政治要因がWEIに影響を与えている可能性があります。外れたポイントは特定の政治イベントによるものかもしれません。ビジネスや政策決定者は、これらの外れ値をきっかけにさらなる調査を行い、潜在的なリスクまたは機会を評価することが重要です。
この分析に基づき、多様な要因が存在しながらも、特定の時期に注意を払う必要があるという洞察を得られます。外れ値の調査を通じ、直接の影響を理解して意思決定に活かすと良いでしょう。
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。
