📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 概要
30日間のWEI（Well-Being Index）スコアデータを分析し、政治カテゴリにおける総合WEI、個人および社会的WEIの平均、そして各詳細項目の傾向と異常を明らかにしました。
#### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は全体としては横ばいから上昇と下降を繰り返し、ところどころで急激な変動を見せている。
– 顕著な上昇は、7月6日における0.85スコアなどに見られ、これは異常値としても記録されている。
– 個人WEI平均は冒頭では安定していたが、7月6日に(0.58)あたりで急下降が発生した後、急上昇(0.80)している。
– 社会WEI平均は比較的変動が激しく、特に7月6日に急上昇し(0.90)、その前には急下降(0.59)した。
#### 異常値
– **総合WEI**における異常値は大部分が7月6日に集中しており、スコアの極端な上昇と下降が繰り返されていることが観察された。この日は特に不安定で、政治的または社会的なイベントがこの変動の背景にあった可能性がある。
– **個人WEI平均**および**社会WEI平均**も同様の日付で不安定な変動を示している。この日に何らかの大きな出来事があったことを示唆している。
#### STL分解の結果
– 長期的なトレンドにおいて、各項目は特定のパターンを示しているが、7月6日を含む期間では説明できない大きな残差成分が強調されている。
– これは瞬間的なイベントに起因する一時的な変動の可能性が高く、確固たる兆候を示していない。
#### 項目間の相関
– **個人経済的余裕**と**社会持続可能性**は比較的高い相関を示し、個人の経済状況が社会の持続性に影響を与えていることを示唆する。
– **心理的ストレス**と**個人自由度**は低い相関を示し、個人のストレスは必ずしも自由度に直接結びつかない。
#### データ分布
– 箱ひげ図では、特定の項目で外れ値が顕著に見られ、特に個人健康状態と社会公平性でのばらつきが大きい。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– PC1が0.73という高い寄与率を持ち、これはWEI全体の構成要素の大部分を説明していることを示す。
– PC1の強い寄与は、特定の社会的または個人的な要因が全体のWEIスコアに影響を与えている可能性を示唆する。
### 総括
この分析から、特に7月6日において、政治的または社会的な要因が総合WEIスコアに大きく影響を与えていることがわかった。この日付にポイントを絞ると、社会的イベントや政策の変化が基にある可能性が挙げられる。今後の評価は、こうした日付を中心に細分化されたイベント分析を行うことで、より正確な因果関係を明確にすることが期待される。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド:**
– 実績データ（青い点）は、初期に微妙な変動がありますが、全体的には区間内で安定した状態を保っています。
– 予測データ（紫線）は、7月10日以降に急上昇しています。この予測は線形回帰モデルに基づくもので、今後のWEIスコアが上昇すると予測しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月初旬の実績データに2つの外れ値が見られます（黒い円で囲まれた青点）。これらは通常の変動範囲を超えており、特異なイベントやデータ誤差の可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績値を示し、実際の観測されたWEIスコアを表しています。
– 紫色は線形回帰モデルによる予測を表しており、予測値が将来に向けて増加していることを示します。
– グレーの背景は、予測の不確かさの範囲を示しています。
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整合性があり、特に線形回帰モデルによる予測が実績データの範囲内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは一定の範囲内で変動しており、予測との相関がついています。予測は将来的な増加を示唆しています。
6. **直感的に感じること、および影響:**
– 予測によるWEIスコアの上昇は、政治的情勢の改善やポジティブな変化を示唆している可能性があります。これにより、ビジネスや経済の好転の期待が高まるかもしれません。
– 外れ値の存在は、短期的な揺らぎや予想外のイベントが影響している可能性を示唆しており、政治的な不安定要因を注意深く監視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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（青い点）**: 初期には0.6〜0.8の範囲で変動していますが、明確な上下トレンドは見られません。横ばいに近い状態が続いています。
– **予測（線）**: ランダムフォレスト回帰（ピンク）の予測はわずかな上昇トレンド、線形回帰（青）の予測は横ばい、決定木（緑）の予測も横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としてマーキングされたものが3つ、この期間の終盤に出現しています。これは他の日のデータポイントと比較して高めのスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青い点）**: 各日ごとの実際のWEIスコア。
– **予測（線）**: 各回帰モデルによる予測値。ランダムフォレスト回帰は緩やかな上昇トレンドを示す一方で、他のモデルは横ばいを予想しています。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示しており、実績データの大部分をカバーしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測値は全体として穏やかですが、異なるアルゴリズムが異なる将来のトレンドを示唆しています。これは、モデル選定が重要であることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータポイントは狭い範囲に密集していますが、少し後に外れ値が現れ始めており、異常値の原因やその影響範囲を調査することが重要です。
6. **直感的洞察と社会的影響**
– このデータの周期性が確認されていないため、政策決定者にとっては短期的なトレンドを把握するのが難しいことを意味します。
– 外れ値の出現が増えていることは、政治的なイベントや特定の出来事が影響している可能性があるため、これに対する注意が必要です。
– 予測の不確かさが実績データの範囲をカバーしてるため、信頼性のある予測を行うためには、データの増強や他のモデルの活用が考慮されるべきです。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青点）は全体として0.6から0.8の間に集中しています。期間の初めには多少の変動がありますが、後半はデータが細かく示されていないため、一貫したトレンドは不明です。
– 予測データ（他の線）は全体的にフラットまたはわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには外れ値とされた点（黒い円で囲まれた箇所）が見られますが、全体の影響は限定的です。
– 急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青点は実績を示し、パフォーマンスの実際の推移を表しています。
– 予測の線（色で示された予測手法）は、異なるモデルによる予測を表示し、今後のトレンドを示唆しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示すもので、信頼区間として機能しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測と実績データには、明確な整合性がないように見えるため、モデルが実績の変動を捉えるのが難しい状況が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績に対する予測は相関が低い可能性があり、予測モデルが実績を適切に捉えていない可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– このグラフは、政治的な意見や指標が安定性を欠いている可能性を示しています。特に、不確実性の範囲が広いことは、未来の予測が困難であることを示唆しています。
– 実績と予測にギャップがある場合、政策決定に影響し、社会の不安定要因に繋がる可能性があります。
– 推移の安定化が必要であり、そのためにはより正確な予測モデルの構築が求められます。
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:
以下にグラフの分析を示します:
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青い点）は、2025年7月1日から7月11日までの間にあまり変動せず横ばいの傾向が見られます。
– その後、予測データ（紫の線や赤い×）では、緩やかな上昇トレンドが続いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには数個の外れ値（黒い丸で示されたもの）が存在し、平均からの一時的な逸脱を示しています。
– 予測部分に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WEIスコアを示し、過去の実データを表現しています。
– 赤い×は予測AIによるスコアの予測値を示します。
– 紫、青、水色の線はそれぞれ異なる回帰モデルの予測を示しており、ランダムフォレスト、水色の線は他の予測モデルを示しています。
– 灰色の範囲は不確かさの範囲を示し、予測に対する信頼区間を表現しています。
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は一時的には連動していないが、全体としては予測の精度が概ね維持されていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データは密集しており、低い変動を示しています。一方、予測では異なるモデルにより多少異なりますが、全体としては一定の増加傾向が見られます。
6. **直感的な感覚や影響**:
– 見る人は、過去のデータが安定している中で、今後の経済的余裕（WEIスコア）が緩やかに改善すると予測されることを感じるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、個人の経済的余裕の改善は消費活動の活発化や経済全体の成長への期待を高める可能性があります。
このグラフは、人々に対して未来の経済的な余裕の改善を期待されていることを示唆しており、政策決定やマーケット戦略においても重要なインサイトを提供します。
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:
以下は、提供されたグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 7月1日から7月10日までの実績データ（青い点）は若干のばらつきが見られますが、大きな上昇や下降は見られません。その後、全体として横ばいです。
– 予測データ（直線）も横ばいで、それぞれ僅かな差はあるものの、すべて安定した水準を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内の黒い円で示された外れ値は、7月3日から7月10日の間にいくつか見られます。この期間に特定の異常値が現れている可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青い点で、予測データは色分けされた線で示されています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、比較的狭い範囲に収まっています。
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一致度は横ばいで、予測範囲と実績データが大きく乖離していないことから、各モデルがかなり一致しているといえます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は大きくばらついてはいないが、特定期間に明らかに高い外れ値が確認できます。
– 予測データの間に大きな差はなく、ほぼ傾向は一致しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 予測と実績が大きく乖離していないことから、今後の安定した健康状態を期待できそうです。
– 外れ値の存在は、一時的な健康状態の悪化要因がある可能性を示唆しており、政治や政策決定において検証や対応が必要です。
– 全体として健康状態が安定していることは、安心感を与え、ビジネスや社会的環境の安定性に寄与する可能性があります。
このグラフは、短期間の健康状態の変化を示しており、予測が正確であることが確認できる場合、政策決定に役立つ指標となるでしょう。
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:
以下にグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフの初期部分（7月1日から10日ほど）は、実績データ（青い点）が横ばいです。
– 予測線（紫色）は7月11日以降から急激に上昇しています。
– もう一つの予測線（水色）は一定の値を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには外れ値（黒枠で囲まれた点）が点在しており、特定の日に実績が通常の範囲を逸脱しています。
– グラフの大半がシャドウボックス内に収まっており、これは標準的な変動範囲を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値、赤い×が予測値を示しています。
– シャドウボックスは予測の不確かさを示し、標準偏差の範囲内の変動を示しています。
– 紫色の線は複数の予測手法に基づく将来の傾向を示しています。
– 青い線は一定の予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの差異があり、特に後半のセクションにおいて大きなズレが見られます。
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分布しており、予測データとは一貫性がない部分があります。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– 初期の横ばいの実績は安定した心理的ストレスを示唆しますが、後半の急激な予測は懸念を引き起こす可能性があります。
– 政治的な状況が不安定化する可能性があるため、早急な対応が必要かもしれません。
– ストレスの増加は労働生産性に影響を与える可能性があり、その予防策としての政策介入が求められます。
このグラフは、特定の期間における心理的ストレスを定量的に評価し、将来的な動向を見据えた戦略的な計画の立案に役立ちます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– 実績データ（青色の点）は最初の期間に集中しており、全体的には0.6から0.8の間に分布しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、ピンクの線）は上昇トレンドを示しています。一方、決定木回帰（シアンの線）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い円で囲まれた青い点）は、初期に数点見られます。これらはデータの不規則性や異常値として扱われます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青色の点は実績データを示し、日付が進むにつれて新たな点は現れていません。
– 外れ値は特定のデータポイントの信頼性に疑問を投げかける要素です。
– 予測の不確かさ範囲（灰色のエリア）は予測の信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 予測モデル間で異なるトレンドがあります。ランダムフォレスト回帰は上昇を示しているのに対し、線形回帰と決定木回帰は一定の傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定の範囲内にあり、急激な変化は見られません。しかし、預測モデル間での相関性には違いがあれば、予測精度の評価が必要です。
6. **このグラフから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に関する洞察**
– まず、実績データの安定性と予測モデルの信頼性には、慎重な検討が必要です。特に、政治の自由度や自治に関する指標であれば、社会的な不安定要因や予測の不確かさが政策決定に影響を与える可能性があります。
– 上昇トレンドの予測（ランダムフォレスト）が的中する場合、将来的な自由度と自治の改善が期待されます。しかし、異なる予測モデル間の大きな差異は、結果の解釈や戦略立案における複雑さを示唆しています。
このグラフは、予測モデルの有効性を確認するために更なるデータポイントが必要であることを示しています。また、政治環境に依存するため、外部変数の影響も併せて考慮する必要があります。
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:
以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は最初の10日間に比較的横ばいですが、後半はデータがなく予測に移行しています。
– 線形回帰（青い線）と決定木回帰（緑の線）は横ばいに見えます。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は最初はやや上昇し、その後も横ばいの予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータに複数の異常値（黒い円で強調された青い点）が見られます。これらは他のデータポイントと比べてWEIスコアが突出しています。
3. **各プロットが示す意味**:
– 青い点は実績のWEIスコアを示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示し、主に初期データにのみ適用されています。
– 予測値（赤い×）はなく、すべての予測線がそのまま表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測モデルの差異は特に強調されていないが、初期データの変動は予測にはあまり反映されていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のWEIスコアの変動は大きく、後半の予測では安定しているため、変動の原因はモデリングにしっかりキャプチャされていない可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 実績データに見られる変動が社会的または政策的な影響を示唆する可能性がありますが、予測はこれを反映していないため、モデルの改善が必要です。
– 安定した予測は今後の公平性・公正さの向上を目指した施策が奏効する可能性を示しているかもしれませんが、初期の変動の要因を理解することが重要です。
この分析は今後の政策立案や社会的取り組みの有効性を評価するために有用である可能性があります。
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:
このグラフは、ある期間における社会のWEIスコア（持続可能性と自治性）の推移を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青いプロット）は横ばいですが、若干の上下変動も見られます。
– 予測データ（赤い線や他の色線）は全体として上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の実績データは下方に外れ値（黒い円で囲まれたプロット）が存在しますが、それほど頻繁ではありません。
– 予測には大きな変動はなく、徐々に増加しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 実績AI（青いプロット）は現在の実際のデータを表しています。
– 予測AI（赤い×）は今後の予測を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が異なる色の線で示されています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績データと異なる予測手法の結果が似た傾向を示しており、全体的な上昇を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績には一定の変動がありますが、予測に対しては信頼区間も含めて全般的に安定した上昇傾向があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 実績データにおける一部の外れ値は、特定のイベントや政策変更の影響かもしれません。これらの変動が予測にどう影響するかは注視が必要です。
– 上昇傾向の予測は、持続可能性と自治性の向上を示唆しており、ポジティブな方向に進んでいることを表しています。
– これが続けば、政策決定者やビジネスリーダーにとっての効果的な戦略策定の参考になる可能性があります。
この分析をもとに、さらなるデータ解析や政策の評価が求められるかもしれません。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色の点）はおおむね横ばいですが、若干の上昇傾向が見られます。
– 「予測（ランダムフォレスト回帰）」は急上昇し、その後安定しています。
– 他の予測モデル（線形回帰と決定木回帰）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数値の範囲内で、異常値として示されているデータポイントがいくつかありますが、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、黒い円で囲まれた部分は外れ値です。
– グレーの部分は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 予測モデルによる異なる線はそれぞれ様々な予測結果を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値はすべての予測に含まれ、その変動に対して予測のモデルが異なる反応を示しています。
– ランダムフォレスト回帰は急な上昇を示し、他のモデルとは大きな違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は大きな変動がなく、全体として安定したスコアを示しています。
– 予測モデルの中では、ランダムフォレストが実績と大きく異なる動きをしています。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 実績が安定していることは、社会基盤や教育機会に関する課題が比較的安定していることを示唆しています。
– ランダムフォレストの予測が上昇し、その後安定していることは、今後の改善の可能性を示唆しているかもしれません。これは、社会政策の観点から見ても注目に値します。
– 不確実性の範囲が狭いことは、予測の信頼性を強化します。
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:
以下がグラフの分析結果です。
1. **トレンド:**
– 初期の10日間はスコアが不規則に変動しています。しかし、その後の期間では、予測値のトレンドは安定しているか、わずかに上昇しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測ラインは横ばいですが、ランダムフォレスト回帰は若干の上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期のデータにおいて、いくつかの外れ値が存在しています。これらは実績値において黒い円で囲まれています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績値を示し、紫はランダムフォレストの予測、シアンは決定木の予測、黒い×印は線形回帰の予測です。
– 灰色の背景は予測の不確かさの範囲を示していますが、主に初期にしか現れていません。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績値の変動が大きく、予測モデルラインはばらつきが少ない。これは、予測モデルが直近の不確かさを考慮し、安定した予測を行おうとしていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績値の範囲が広く、予測と実績の間にはずれ（ギャップ）があるように見えます。これにより、実績値の変動に対して、予測モデルがまだトレンドを正確には捉えていない可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 初期のスコアの不規則な変動と、明確な予測トレンドの欠如は、社会的な要因が不安定であることを示しているかもしれません。社会WEIスコアが低いと見なされる状況では、政策介入や社会改革が必要である可能性があります。
– ビジネスや社会に対する影響としては、多様性や自由の保障が不十分であることで、社会的な調和やビジネス環境にネガティブな影響を与える可能性があります。
全体として、このグラフは初期の不確かさや外れ値の影響を受けつつも、予測モデルが一貫したトレンドを示すことを目指していることを示しています。
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:
このグラフは、政治カテゴリに関する総合WEIスコアの30日間の時系列ヒートマップです。それぞれの色は特定のスコア範囲を表しています。
1. **トレンド**:
– スコアは概ね横ばいですが、最後の日に明確な変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月6日に顕著なスコアの上昇（黄色）が見られます。これは急激な変動を示しており、何らかの政治的出来事が影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の密度とグラデーションは、異なるスコアの強度を示しています。暗い色は低いスコア、明るい色（黄色）は高いスコアを示します。
– 数値軸は時間帯を示しており、午後の時間帯に高いスコアの変動が集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフは特定の一日（7月6日）の変動に集中しており、日付と時間に基づく変動の関係を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの変動は特定の時間帯に限られており、これはその時間における活動やニュースの影響を示唆しています。
6. **直感と影響**:
– 突然のスコア上昇は、多くの利害関係者に驚きや緊急性を示唆します。これは政治に関するニュースや出来事が、社会や市場に急進的な影響を与える可能性があることを示しています。
このグラフは、政策決定者や市場アナリストに対し、特定の時期における政治的な動向を検討するための重要な視点を提供します。
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:
このヒートマップから以下の洞察が得られます：
1. **トレンド**:
– 全体の色の変化が大きくないことから、特定の日付に向けたトレンドは明確に示されていないと思われます。ただし、特定の日時において急激な変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-06の19時に明るい黄色が示されており、他の時間帯に比べて非常に高い値を示しています。これは急激な変動や外れ値として注目されるポイントです。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの強度を示しています。濃い青や紫は低いスコア、明るい黄色は高いスコアを示しているようです。
– 25-07-06の明るい黄色の部分では、何か特異な出来事や要因があった可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日のデータは時間の進行に沿って示されていますが、特定の時間（例えば、19時から23時）に着目すると、特定日における異常値が鮮明に浮かび上がります。このような変動を検知することで、特定の社会、政治的イベントまたはメディアの影響が推測できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 概して均一に見えるものの、06日の急激な上昇には特別注意が必要です。この時点での出来事が他の日にどのような影響を与えるか、あるいは何らかのトリガーが存在したかを調べる価値があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 一定期間の平常性からの逸脱が視覚化されており、この変動の背後にある要因を探ることが重要です。ビジネスや社会においては、このような急激な変化が信頼性や関心の急上昇、または何らかの市場イベントに関連している可能性があります。
このグラフからは、特定日の急激なスコア上昇がどのような要因に起因するかを分析することが、今後の戦略や対策に対して非常に重要であると言えます。
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:
この社会WEIの平均スコア時系列ヒートマップから得られる洞察を解説します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体で見ると、色の変化に大きな周期性は見られません。特定の日付や時間帯でスコアが変動していることが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025年7月6日の0時、8時において鮮やかな黄色が見られ、これらは急激な上昇を示しています。また、19時のややダークな色も隣接の明るい色との差異が大きく、外れた変動があると考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の違いはスコアの高低を示しており、色が明るいほどスコアが高いことを示しています。青や緑、紫といった色はより低いスコアを示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日付でも時間帯によってスコアが異なっています。これは日内変動があることを示しており、特定の時間帯に重要なイベントがある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ヒートマップの見ると、特定の日や時間（特に夜間）のスコアが他と異なることから、特定の時間帯での社会的もしくは政治的な活動がスコアに影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は、このヒートマップを見て、政治的な活動やニュースが特定の時間帯に影響を与えていると直感的に感じ取るかもしれません。日中よりも夜間に重要な出来事が起きていることが示唆され、これに基づいてニュース配信や政策のタイミングを検討することがビジネスや政策立案に有効です。
このグラフは、時間帯ごとの社会的インタラクションや反応を示すものであり、特定の時間の重要性を理解するうえで役立ちます。
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:
グラフの分析に基づくと、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**
– この相関ヒートマップにトレンドそのものは反映されませんが、全体の関連性の傾向を確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動を示すというより、特定の組み合わせが相関が低いことを示しています。例えば、「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関は0.40と最も低く、他の項目との相関性が弱いことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– カラースケールは相関係数を表しています。赤色が強いほど、相関が高いことを示し、ブルーに近づくほど相関が低いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（経済的余裕）」は0.88と強い正の相関があります。心理的ストレスと経済的余裕が密接に関連している可能性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 多くのデータポイントが0.7〜0.9の範囲にあり、概して高い相関が観察されます。特に「総合WEI」と「個人WEI平均」は0.94と極めて高い正の相関があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 高い相関が見られる要素が多く、政策や施策が多面的に影響していることが示唆されます。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の強い相関は、経済状態が人々のメンタルヘルスに大きな影響を与えていることを示しており、経済的支援の重要性が理解されます。
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」が多くの項目と比較的弱い相関を示していることから、持続可能な政策や自治性の向上が他の社会課題の改善にどのように役立つかを再評価する必要があります。
全体として、このヒートマップは社会変数間の相関の理解に役立ち、政策形成や社会的介入の際の重要な指針を提供します。
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:
# グラフ分析と洞察
## 1. トレンド
今回のデータは30日間のスコア分布を示す箱ひげ図で、主要なトレンドパターンは示していません。しかし、特定のWEIタイプでスコアの範囲や中央値における変化が見られ、スパン内での変動を把握することができます。
## 2. 外れ値や急激な変動
いくつかのボックスには外れ値が存在しています。例として、「個人WEI（健康状態）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」に外れ値が見られます。これらはデータの変動性やばらつきを示唆しており、特定の時期や条件で異なる傾向が観察された可能性があります。
## 3. 各プロットや要素
– 各箱ひげ図の中央線は中央値を示し、箱の上下は第1四分位数と第3四分位数を示しています。
– ひげは通常のデータ範囲を示し、それを超える点が外れ値となります。
– 色分けはWEIタイプごとの比較や認識を容易にしています。
## 4. 複数の時系列データの関係性
この箱ひげ図は固定された期間を示しているため、時系列データの直接的な関係性は観察できませんが、異なるWEIタイプ間でのスコアの比較が可能です。
## 5. 相関関係や分布の特徴
各WEIタイプごとの中央値や四分位範囲の違いは、特定分野での違いや相関関係を提案するもので、例えば「社会WEI（持続可能性と自治性）」のスコアが相対的に高く、「個人WEI（心理的ストレス）」が比較的低いことが示されています。
## 6. 人間が直感的に感じるであろうこと、および影響
– **直感的な印象**：これらのデータは、政治的または社会的な健康度や幸福度の違いを示唆しています。特に社会的な持続可能性や公平性に対する高い評価は、改善された政策や取り組みの効果を反映している可能性があります。
– **ビジネスや社会への影響**：低いスコアや大きなばらつきは、政策の見直しや新たな施策の必要性を示唆しており、特定分野での改善が求められるかもしれません。これにより政策立案者や関係組織は、より効率的な介入を計画することが可能です。
この分析は、政治的および社会的な戦略を策定し、より良い生活環境を構築するためのインサイトを提供します。
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:
以下に、この主成分分析（PCA）グラフに基づく分析と洞察を示します：
1. **トレンド**:
– グラフ内に明確な上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、点は全体として第1主成分（横軸）に対して幅広く分布しており、第2主成分（縦軸）に対する変動は比較的小さいようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上に位置するプロットは他の点に比べてやや極端で、外れ値として注目されるかもしれません。この点が他の要素と異なる特性を持つ可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットは30日間の観測データに基づいており、第1主成分の寄与率が0.73と高いため、横軸が変動の大部分を占めています。第2主成分の寄与率は0.09で、補助的な特徴を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各プロットは独立した観測値を示しており、時系列の関係性は直接的には読み取れません。しかし、空間的に密集する地点は、類似する政治的要因や出来事から発生している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分の範囲が広いことから、これがデータの主要な変動要因であることが示されています。第2主成分はデータの差異を補足的に説明するものと考えられます。
6. **人間が感じる直感、およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフからは、政治的な決定要因が複雑であることが示唆されます。横軸の多様性は、多くの異なる要因や観点が統合されている可能性を示唆しています。ビジネスや社会に対する影響としては、この多様な変動要因を理解し対応することが政策立案や社会的戦略の策定に役立つでしょう。また、外れ値を特定し原因を解明することで、特異な政治的イベントや政策の発効点を特定できる可能性があります。
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。
