📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. 時系列推移とトレンド
– **総合WEI:**
– 総合WEIは、期間を通じて上昇傾向にありますが、7月6日を境に急激な変動が見られます。この日は、スコアが大きく増減しており、短期的な異常が見受けられます。
– 特に、7月6日夕方から7月7日の朝にかけて急激に上昇していることが目立ちます。これは一過性のイベントやニュースに反応した可能性があります。
– **個人WEI平均および社会WEI平均:**
– 個人WEI平均は、概ね安定していますが、7月6日から7月7日にかけて急激な上昇があります。
– 社会WEI平均も似たような動きですが、個人WEIよりも変動が大きいです。社会的要因が大きく影響を与えたことが考えられます。
#### 2. 異常値
– 多くの異常値が存在し、その多くは7月4日と7月6日から7日に集中しています。具体的には、7月6日の総合WEIは0.59という低スコアから0.85という高スコアまでの大幅な変動を見せています。
– このような変動は、政策発表や政情の変化、または大きなイベントが背景にある可能性があります。
#### 3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– 長期的なトレンドでは、徐々にWEIが上昇しつつあります。
– 季節的なパターンは12時間以内の短いサイクルで見られますが、この原因は日中と夜間の情報やイベントに対する反応の違いが影響している可能性があります。
– 残差は、特定の大きな変動日（特に7月6日、7日）に増加しており、予測されていないイベントがあったことを示唆しています。
#### 4. 項目間の相関
– 経済的余裕、健康状態、心理的ストレスは個人WEIの重要な構成要素として関連性が強く、個人の幸福度に大きく寄与していることを示しています。
– 社会的には、公平性・公正さと持続可能性が強い関連を持ち、社会的なインフラや多様性に依存していることが示唆されます。
#### 5. データ分布
– 箱ひげ図からは、多くの項目で中央値が0.7から0.75の間にあり、一般的には安定しています。しかし、個人の心理的ストレスや社会的持続可能性のスコアは比較的範囲が広く、外れ値も複数見られます。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– 主な構成要素はPC1が0.78の寄与率を持ち、個人及び社会のWEIに大きな影響を与えていることが分かります。PC1は、全体の幸福感や社会的安定性への寄与が大きいと考えられます。
– PC2は0.06と低く、変動要因としては影響が限られていますが、特定のニッチな要因（例えば、特定の社会政策の変更）を示すかもしれません。
### 結論
今回の分析では、特に7月6日から7日間にかけて、急激な動きが見られたことが目を引きました。これは、政治的または経済的な重要イベントが発生した可能性があり、それがWEIスコア全般に大きな影響を与えたと推測されます。このような分析は、今後も定期的に行い、傾向や変動の原因を追跡する上で重要です。
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:
以下の視点から、この総合WEI時系列散布図を分析します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青い点）は初期において0.6から0.8の範囲で上下しながら推移しており、明確な上昇や下降トレンドは見られません。
– グラフ全体では横ばいが続いている印象があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内に黒い円で囲まれた点が異常値として示されています。この異常値は、通常の範囲から外れた振る舞いを表示するもので、要因を調査する必要があります。
– 初期のデータの変動に比べ、後半では横ばい傾向が強まり、急激な変動は少ないです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータを示しています。
– 灰色の不確かさ範囲は、予測の信頼区間を表し、予測値がこの範囲内にあることが期待されます。
– 予測は緑、青、紫の線で表されており、異なるアルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測の各線は現行の実績データのトレンドに基づいて予測されていますが、各アルゴリズムの予測は異なるモデルに基づきわずかに異なる結果を示します。
– ランダムフォレスト回帰（紫）は他の予測より上位に位置しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データ内の分布は全体的に偏りなく正規分布に近いと思われます。
– 各予測手法の間の相関関係を評価することで、予測モデルの信頼性を比較することができます。
6. **直感的な理解と影響の洞察**:
– 人間はこれらのデータを見て、実際の結果が予測の不確かさ範囲内にあるという点で、予測がある程度信頼できると感じるかもしれません。
– ビジネスや政策決定においては、予測の精度を上げつつ、異常値発生の要因を分析し適切な対策を講じることが重要です。
– データの平坦化は、市場や政策の安定期を示唆しているかもしれず、短期的な激しい政策変動が少ないことを示しています。
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:
1. **トレンド**:
– 実績のデータは比較的横ばいで、一定の範囲内で変動しています。
– 予測値は異なる手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）により、今後のWEIスコアが上昇する傾向を示していますが、平坦な部分も含まれています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにいくつかの外れ値があり、それは異常値としてハイライトされています。一般的な範囲外に位置している点がいくつかあります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績のデータです。
– 赤い×印は予測値を示しています。
– 外れ値は黒い縁で囲まれています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、予測区間を表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルが用いられ、ランダムフォレスト回帰が最も高い予測値を示している一方、線形回帰と決定木回帰はより平坦な予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一定の範囲で集中的に分布しており、散布のバラツキは比較的少ないです。
– 予測の不確実性を考慮すると、将来的な伸びには変動の余地があります。
6. **直感的なインサイトとビジネスや社会への影響**:
– 直感的には現在の状態は安定しているが、今後の動向にはある程度の上昇が期待されています。これにより、今後の政策や戦略においてポジティブな要素として捉えられる可能性があります。
– モデル間での予測の違いを考慮することは重要です。特に、予測の幅が政策決定に影響を与えるかもしれません。
このグラフを通じて、安定性と今後の成長予測を慎重に評価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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– **実績データ**: 期間の初期には、実績データ（実績AIの青いプロット）が約0.6から0.8の間で変動しています。そこから急激に増加し、グラフの途中からはデータはありません。
– **予測データ**: 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がすべて一定値を示しています。線形回帰（青）は約0.8、決定木回帰（緑）とランダムフォレスト回帰（紫）は約1.0です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データにおいて、小さな変動が見られるが、特に大きな外れ値はありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点**: 実績データを示し、観察された実際の値を表しています。
– **円で囲まれたプロット**: 外れ値を表していますが、今回のデータでは特異な外れ値は確認されていません。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさ範囲を示しており、初期の実績データがこの範囲内に集中しています。
– **3つの予測モデル**: それぞれ異なる手法による予測を示しており、予測される安定した値を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測モデル間で、初期値の近似が行われていますが、予測モデルは実績データの後に一貫した安定性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データ全体での相関は見られませんが、各予測モデルは自身の予測で一貫性を持っています。
6. **直感的な感想と社会への影響**:
– 初期データの不安定性は、政治的な状況の不透明さや変動性を示しているかもしれません。一方で、予測データの一定性は、予測技術が政治的なトレンドを安定的に予測していることを示している可能性があります。
– ビジネスと社会への影響としては、初期の変動性が解決され安定した予測が提供されることで、将来のリスクを軽減し、計画を立てる上での安心感を提供できるかもしれません。しかし、実績と予測の間に大きな乖離がないか確認し、予測の妥当性を慎重に評価する必要があります。
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:
解析に基づく以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は全体として横ばいです。
– 予測（紫色線）は期間の中盤から上昇していますが、その後横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として黒い円で囲まれている点がいくつかありますが、大きく離れているものはありません。
– 実績のデータには極端な値は見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIによる過去のデータを示しています。
– 紫色のx印は予測された値です。
– 灰色のエリア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多少の乖離があります。
– 予測の初期段階には、実績データからのずれが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のデータには大きな変動はなく、一定の範囲に収まっています。
– 予測は実績の範囲内に収まっていますが、初期のズレが目立ちます。
6. **人間の直感やビジネス・社会への影響**:
– 経済的余裕の指標が全体的に安定していることは、対象の政治的環境が比較的安定していることを示唆しています。
– 予測に基づくと、将来的には若干の改善が見込まれるが、その確信度には一定の不確かさが伴う。
– 政策立案者にとっては、実績と予測の乖離を検討することで、今後の経済政策を考慮する際の指針となる可能性があります。
これらの洞察をもとに、対象の状況をより深く理解することができ、政策や戦略の立案に役立てることができるでしょう。
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:
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（青い点）は、2025年7月1日から7月9日まで変動しているが、それ以降の予測データは横ばいの状態です。
– 予測線（緑、青、紫）は全てほぼ同一で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかの外れ値（黒い縁の円）が見られ、特に7月上旬に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIによるデータを示し、赤いXは予測AIのデータを示しています。
– 黒い円で強調された点は外れ値です。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示していますが、予測期間中は見られないため安定した予測の一因となります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データが予測に反映されているとは限らず、実績が変動している間も予測は一貫しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データに分布の変動がありますが、予測は一貫して安定しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実際のデータが不安定であるにも関わらず、予測が安定しているため、モデルは安定性を優先している可能性があります。
– 政治的健康状態を示すため、実際の変動をモデルが捕えにくいことが懸念されるかもしれません。ビジネスや社会への影響として、不確実な要因が考慮されていない可能性があり、政策決定に影響を与える可能性があります。
このグラフは予測モデルの信頼性と実績データの変動とのギャップがあることを示しています。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、7月初旬に比較的安定しており、その後、わずかに上昇しています。
– ランダムフォレスト回帰（赤紫の線）は、7月5日以降急激に上昇し、その後横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の10日間にわたるデータにはいくつかの外れ値が見られます（黒い丸で囲まれた点）。
– 特に7月9日付近で、外れ値が顕著に示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データで心理的ストレスの実際の測定値を示しています。
– x印は予測データ（予測AI）ですが、予測値は具体的に示されていません。
– グレーの背景は信頼区間を示しており、実績データの予測誤差範囲内であることがわかります。
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の予測の間には、7月以降顕著なギャップが見られます。
– 実績データはランダムフォレスト回帰の予測に近づいていますが、完全には一致していません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一貫性があり、緩やかに上昇するトレンドを示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は急激な上昇を示し、その後安定しています。
6. **人間の直感およびビジネス・社会への影響**:
– データの上昇は、政治的ストレスが増大する傾向を示唆している可能性があります。
– 外れ値が多いことから、不確実な要因がいくつかあることが示唆されます。これは政策決定や公衆の心理に影響を与える可能性があります。
– ランダムフォレスト回帰の予測が大幅に異なることから、モデルの精度やデータの信頼性について再評価が必要かもしれません。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期（7月1日から7月5日頃まで）は、WEIスコアが0.6から0.8の範囲で変動しています。
– 中盤から終盤（7月10日以降）にかけて、スコアは安定し、0.8前後で推移しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は徐々に上昇し、0.9を超える水準で落ち着いています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日から5日までの間には外れ値がいくつか確認され、この期間が変動の多い時期を示しています。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青い点）**: 最初の変動期を過ぎてからは、安定したスコアを示しています。
– **予測の範囲**: グラフには「不確かさ範囲」が表示されており、予測の信頼区間が示されています。
– **線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の線**: それぞれの手法による予測の差異を示し、ランダムフォレスト回帰が最もスコアを向上させる予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と各種予測手法の比較から、実績データが特定の予測モデル（ランダムフォレスト）と強く一致し始める傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データのばらつきが大きく、その後は全体的に分布が非常に収束しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期段階の変動は、政治的または社会的な不安定要因を示唆している可能性があります。しかし、後半の安定性と予測の向上は、状況の改善や政策の効果が出ている可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会において、安定した政策環境は投資や民間事業の活性化を促進する要因と考えられ、この安定期が持続するかどうかが鍵となります。
このような視点で、データの動向を継続的に監視し、政策の効果や状況の変化への迅速な対応が求められます。
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:
### グラフの解析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体としては、実績のWEIスコアが初期に集中しているが、その後の予測データは一定の値で横ばいになっています。特にランダムフォレスト回帰の予測は高い値を維持しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータ（1月1日から1月9日まで）にはいくつかの異常値が見られ、それが外れ値として示されています。これにより、社会における公平性・公正さに一時的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**
– 実績（青い点）は、観測されたデータポイントを示しています。
– 異常値は黒い円で囲まれています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色エリア）は、当初のデータ集積領域を示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンクの線）は、最も高いスコアを一貫して維持しています。
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には一定のギャップが見られますが、このギャップは時間が進んでも変わらないという状態を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データに対する予測スコアとの乖離がありますが、逐次的にその乖離が維持される傾向です。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 初期の変動期から安定した予測段階に移行しているため、社会の公平性・公正さに関する政策の効果が現れている可能性があります。
– ランダムフォレスト予測の高スコアは、こうしたモデルが実世界の複雑な相互作用をより良く捉えていることを示唆しているかもしれません。
全体として、予測モデルの結果に基づいて、今後の政策策定や社会科学研究の方向性が影響を受ける可能性があります。これにより、効果的な政策の実施や社会意識の向上が期待されます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青のドット）は、おおむね一定の水準で推移していますが、個別のデータポイントは多少の変動があります。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はすべて上向きの傾向を示しています。これは、将来的な社会WEIスコアが上昇すると予測していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として示された黒丸がいくつかありますが、それらは集団から大きく逸脱しているわけではないため、軽微な異常と考えられます。
3. **プロットの要素**
– 青のドットは実績値を示し、直近のデータは灰色の予測の不確かさ範囲内に含まれています。
– 各予測モデルは未来のスコアを異なる方法で評価しており、ランダムフォレスト回帰が最も高い予測をしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 3つの予測モデルすべてが上昇傾向を示している一方、実績のデータポイントは横ばいであるため、モデルの予測と実績の間には乖離があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは全体的に一定の範囲に密集していますが、少数の異常値が存在します。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間にとって、実績が予測よりも下に位置していることは、現状が期待される成長ペースに達していないと感じられるかもしれません。
– ビジネスや社会において、このままのゲインペースでは目標が達成されない可能性がありますが、予測が示すように改善の見込みがあります。したがって、今後の努力が必要であると解釈されるでしょう。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– 実績データ（青色のプロット）は期間の初期にいくつかの変動があるものの、全体的に横ばいのトレンドが見られます。
– 予測データは、3種類の予測モデル（線形回帰、水色線；決定木回帰、紫色；ランダムフォレスト回帰、ピンク色）すべてでほぼ一定となっています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期の実績データ内にいくつか外れ値（黒い円で囲まれたもの）があり、特に期間初期のデータでスコアが低い日があります。
### 3. 各プロットや要素
– 青いプロットは実際の実績データを示しています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさの範囲（おそらく標準偏差を用いたもの）を示しています。
– 予測モデルによるスコアは時間とともに安定しており、急激な上昇や下降はありません。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測モデルは実績データと一定のズレはあるものの、全体的に似たような水準を維持しています。モデル間での大きな乖離は見られないため、一貫性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データには一定の変動性があり、外れ値が含まれていることから、データ全体が正規分布しているわけではない可能性があります。
### 6. 直感的な洞察と社会への影響
– 社会基盤や教育機会におけるWEIスコアは、予測では安定した状態が続くと示されています。これは、現在の政策や施策が続く限り大きな変動は予想されないことを示唆しています。
– 初期データの変動および外れ値は、特定のイベントや政策変更の影響を受けた可能性があります。これにより、社会や教育システムの一時的な不安定化や変化があったことが考えられます。
– 予測が安定していることから、長期的には安定性が見込まれるため、政策決定者は短期的な変動に対応しつつ、現状の施策を維持する方針が望ましいと考えられるでしょう。
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
1. **トレンド**:
– 実績AI（青いプロット）はおおむね0.6〜0.9の範囲で推移。初期には若干の上昇傾向。
– ランダムフォレスト回帰による予測は1.0で横ばい。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一つの外れ値が0.5付近に見られる。この時点が異常値として認識されている。
– その他の時点では大きな変動は見られず、比較的安定している。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績AIは青いプロットで表され、各ポイントの変動を示している。
– 黒い丸で囲まれた外れ値は、通常の範囲外となる異常値を示す。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、データがこの範囲内に収まる可能性が高い。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果が示されているが、それほど大きな違いは見られない。
– 特にランダムフォレスト回帰が高スコアで安定している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは平均して0.7〜0.9の範囲に密集している。
– 外れ値を除けば、実績AIは比較的一定のパターンを示す。
6. **直感的に感じることと社会的影響**:
– WEIスコアが安定して高い水準にあることは、共生・多様性・自由の保障が概ね良好であることを示している。ただし、一部の異常値は不安定さや課題を示唆する可能性がある。
– 社会的には、政策制定者がこのデータを用いて特定の時期に集中して問題が発生していないかを確認し、適切な政策を調整することが考えられる。
このグラフは、広い視点での社会的安定性と、特定の問題点の特定に役立ちます。ビジネスや社会政策の改善に必要な基礎データとして機能するでしょう。
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:
この総合WEIスコアの時系列ヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 7月1日から7月5日にかけて、スコアはやや安定しており、色は濃い青から緑色を示しています。
– 7月6日以降、特定の時間帯で黄色や明るい緑が現れ、特に7月8日には急激にスコアが上昇したことがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日の昼間に、紫色から黄色への急激な変化が見られ、急上昇が起きたことを示しています。
– 7月8日にも、昼間にスコアが引き続き高い状態が維持されています。
3. **各要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高低を示しています。具体的には、青は低スコア、緑は中程度、黄色は高スコアを表しています。
– スコアが高い時間帯は、特定の政治的なイベントや活動が活発である可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 24時間中、特に日中にスコアが変動していることが繰り返されています。これは、政治活動が主に日中に行われるためと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の曜日や日付にピークがあることから、定期的なイベントや重要な発表が影響を与え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**:
– スコアが高い日は何らかの重要な政治イベントや発表があった日と推測できます。これはニュースやメディアによる影響が考えられます。
– このような変動は政治的不安定性や政策変更を示す可能性があり、それによってビジネス環境や社会の雰囲気に影響を与えることが考えられます。
このようなデータは、政策立案や社会調査に役立つ可能性があります。
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:
### グラフ分析と直感的な洞察
1. **トレンド**
– 一部の時間帯（特に19時や23時）で一貫して高いまたは低いスコアを示している時間が見られますが、全体としての明確な上昇または下降トレンドははっきりしないです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月7日に明るい黄色の色があり、この部分は急激なスコアの上昇を示している可能性があります。
– 他の日と比較して、特定の時間帯でのみ顕著な変化があるようです。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃さはスコアの高さを示しており、明るい色（黄色）は高スコア、暗い色（紫色）は低スコアを示しています。
– それぞれの時間帯で明らかに違う色が使われている場所では、スコアにばらつきがあることが示唆されます。
4. **時系列データの関係性**
– データは時間帯ごとに集計されており、特定の日や時間に対して同様のスコアパターンが見られるため、日による違いというよりは時間帯による違いが際立っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の日付でのスコアの急激な上昇（7月7日）は、時間帯ごとの分布に影響を与えているように見えます。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 時間帯によって政治的な関心や支持が変動する可能性があり、特にイベントやニュースの時間帯がこの変動に影響を与えているかもしれません。
– 高スコアの時間帯は、重要な政治イベントやニュース発表の後である可能性があるため、関心の集中を示しています。
総じて、このヒートマップは、特定の時期や時間に政治的関心が高まる様子を視覚的に示し、重要な出来事や活動に対する一般の反応を理解するのに役立つと考えられます。
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:
このヒートマップを分析してみましょう。
1. **トレンド**:
– 色の変化から、特定の時間帯でスコアが変動しているのが見て取れます。特に、日にちが進むにつれてスコアが高くなる（色が明るくなる）傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日には、16時ごろ急激にスコアが上がるな変動が観測されます（黄色）。これは外れ値の可能性があり、何か特定のイベントや報道が関与しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、明るい黄色に近いほど高いスコアです。色の変化は、日ごとや時間によるスコアの変動を示しています。
4. **複数の時系列データ間の関係**:
– 時間帯と日にちの組み合わせでのスコアの変動が可視化されており、特定の日の特定の時間にスコアが高まる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは時間帯に依存する様子があり、これは特定の時間帯で何らかの政治的活動やニュースが影響を与えている可能性を示唆します。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– 社会WEIスコアの変動は、社会や政治の情勢の動きと密接に関連していると見ることができます。急激なスコアの上昇は、メディア報道や政治的な決定によって一時的に注目が集まったことを示唆している可能性があり、特に注意が必要です。この変動をモニターすることで、社会情勢の把握や戦略的な決定に役立つ洞察が得られるでしょう。
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、政治カテゴリにおける複数のWEI（Well-being Indicators）の30日間の相関関係を示しています。以下の観点から分析します：
1. **トレンド**:
– トレンドそのものはヒートマップには直接的に見受けられませんが、相関が高い項目同士は連動して動く可能性があります。個人WEI（経済的余裕）は他の個人WEI項目と比較的弱い相関を持ち、変動しやすい領域かもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは外れ値や急激な変動を直接示していませんが、相関値で識別できます。たとえば、「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の間の相関は比較的低く、変動があるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 強い赤色は高い正の相関を、強い青色は負の相関、もしくは弱い相関を示します。「総合WEI」と「個人WEI平均」は非常に高い相関を持ち、総合的な幸福感が個人の幸福度と連動し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**:
– 時系列データの関係性は、相関の程度によって示されます。「個人WEI（心理的ストレス）」は多くの他の指標と高い相関を示し、ストレスの変動が広範囲に影響を及ぼす可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に高い正の相関が支配的であり、多くの指標が相互に連動しています。「個人WEI（健康状態）」は他の指標との相関が低く、独立している様子がうかがえます。
6. **直感的に感じるであろうこととビジネスや社会への影響**:
– 高い相関を持つ指標同士が連動することで、政策決定においてどの指標を優先的に改善すべきかのヒントが得られます。たとえば、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「個人WEI平均」の強い関連性は、多様性の推進が個人の幸福感向上に寄与する可能性を示しています。
この分析は、政策立案や社会改革に貴重な洞察を提供し、どの指標を優先して改善すべきかの基礎データとして役立つでしょう。
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、政治カテゴリ内の異なるWEI（World Economic Index）タイプのスコア分布を30日間にわたって比較しています。以下はこのグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– トレンド自体は箱ひげ図では直接的に示されないが、各WEIタイプの分布の広がりや中央値の位置を分析することで、各指標の安定性を評価できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI平均」と「社会WEI（経済的余裕）」では外れ値が見られます。これは異常なスコアの存在を示し、特定の日や出来事が極端な影響を及ぼした可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱（箱ひげ）の範囲はスコアの中央値を中心に四分位範囲を示し、スコアのばらつきを視覚的に表現。
– 色の違いは各WEIタイプを区別するために使用されています。
4. **複数のデータの関係性**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI（持続可能性と自治体生）」が似た範囲と中央値を持っており、類似した影響力や安定性があることを示唆。
– 各種社会WEIは個々のWEIよりも中央値が高く、社会的要素が総じて良好であることを反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布の広さは、特定のWEIタイプのスコアの変動を示します。広い分布は不安定を示し、狭い分布は安定性を示します。
– 例えば「社会WEI（公平性・公正さ）」と「総合WEI」は比較的狭い分布を持ち、安定している。
6. **直感的な洞察と影響**:
– これらのデータは、政策や社会状況が個々人および社会全般に与える影響の度合いを評価するのに役立ちます。
– 社会的なWEIスコアが高いことは、政策が一般的に社会全体に好影響を与えている可能性を示唆します。
– 個人WEIの幅の広さおよび外れ値の存在は、個人の経験が非常に多様であることを示し、社会的安全網の機能を再評価する必要があることを示唆するものです。
このような分析は、社会的および政治的プログラムの設計や評価において重要な役割を果たします。
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:
この主成分分析（PCA）のグラフは、30日間の政治カテゴリのデータを視覚化したものです。以下に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**:
– 明確な上昇や下降のトレンドは見られません。データポイントは全体にわたってまばらに分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 顕著な外れ値は見受けられません。しかし、正の方向の第1主成分に寄与する点がいくつか存在する一方、負の端にもいくつか点が分布しており、これは変動の強さを示す可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットは特定のイベントや要素を示しており、第1主成分（寄与率0.78）が変動の大部分を説明していることから、この主成分が政治的な動向を大きく捉えていることがわかります。
– 色や密度は特に指定されておらず、単一のデータセットとして扱われているように見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の明確なクラスターは存在しませんが、ある程度のまとまりが垣間見えます。これは、潜在的に関連性のある要素が絡んでいることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間には明確な相関関係は見られませんが、これはPCAのため元々直交しているためです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– データの広がりから、市場や社会の動きが一方向に偏っていないことがわかります。政治的要因が多様かつ単一の軸に依存していないことが示されます。
– ビジネスや社会への影響としては、多様な政治的状況が同時に存在していることが示唆され、政策決定や社会の反応が複雑かつ多様である可能性があります。
このグラフからは、政治的パラメータに対する全体的な動向を評価しつつ、特定の要因が時々刻々と異なる影響を与えていることが感じ取られます。
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。
