📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析
#### 時系列推移
– **総合WEI**: 全体的なトレンドとして、データ初期の低めの状態から、特に7月6日以降急上昇し、7月7日からは比較的高止まりしている。顕著な変動として、7月6日の大きな上昇（0.59から0.85への上昇）があり、その後は高いスコアを維持。
– 個人WEI平均と社会WEI平均も、全体的に上昇トレンドを示しているが、特に社会WEI平均の7月6日以降の急上昇が特徴的。
– 各詳細項目も概ね同様の傾向を示しており、特に経済的余裕と社会持続可能性が高まるにつれて他の項目も連動して上昇している。
#### 異常値
– 7月6日に異常値が多数検出されており、これはデータ全体の急激な変動を反映している。
– これには、社会的イベントや政策変更が影響を与えた可能性がある。
– 高スコアの持続可能性と社会的公平性の影響が見られる。
– 異常値が集中する日付には7月4日から7月6日があり、特に社会WEI平均での跳ね上がりが顕著。
#### 季節性・トレンド・残差（STL分解結果からの示唆）
– 長期トレンド: 上昇傾向があり、特定のイベントが引き金となって各指標が改善されつつあることを示す。
– 季節的パターンには不規則性は少なく、一時的なイベントがスコアに影響していると考えられる。
– 残差は一部ありますが、主に非周期的な変動で、突発的な変化が原因。
#### 項目間の相関
– 各WEI指標間での相関は一貫した上昇傾向を示しており、経済的余裕と社会的持続可能性の相関が特に高い。
– 相関ヒートマップでは、心理的ストレスと他の健康及び経済要因間のマイナスの相関が確認できる。
– 例えば、個人的経済余裕が高くなると、心理的ストレスは低下する傾向がある。
#### データ分布
– 箱ひげ図での分析から、総体的には中央値が上昇傾向にある。
– 外れ値は7月6日以降に集中して現れ、その日のデータのばらつきが特に大きい。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– PC1が0.78の寄与率を持つことで、データ全体の変動の大部分を説明しており、これは世間や個人の意識を変える大きな構造的な要因が存在している可能性を示唆する。
– PC2の寄与率は低く、微細な変化や短期的な変動要因を捕捉している可能性がある。
### 結論
全体として、7月6日以降のWEIスコアの顕著な上昇は、何らかの重要な政策変更または社会的イベントの影響を反映していると考えられる。このことは、同日から観測される異常値や相関の強化、また主要な構成要素分析からも示唆される。特に、社会的持続可能性と経済的要因の改善が、全体のWEIスコアに好影響を与え、結果的に心理的ストレスの軽減にも寄与している可能性がある。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく詳細な分析です：
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は全体として緩やかな上昇トレンドを示しています。最初は0.6付近から始まり、徐々に0.8まで上昇しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、ピンクの線）は1.0付近で一定の値を示していますが、実績のトレンドとは乖離しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数の異常値（黒の円で囲まれた点）があり、主に期間の前半に集中しています。これは特定の出来事やノイズが原因かもしれません。
– 実績の変動は比較的穏やかであり、大きな急変は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、黒の円はその中の異常値を示しています。
– グレーのエリアは予測の不確かさ範囲を示し、予測の信頼度を示唆します。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）は、将来的な動きを予測するためのモデルです。
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明確な相関がなく、予測モデルが実績を捉え切れていない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のプロット間にはある程度の密度が見られ、時系列的に規則的な動きを示唆しています。
– 一方で、予測はより直線的で変動が少ないため、相関関係が薄いと考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績が緩やかに上昇していることから、政治的な状況が徐々に良好になっている可能性があります。
– 異常値の存在は、不安定な要素や予期せぬ出来事が影響を与えていることを示唆しており、これに対処する必要があります。
– 予測モデルが実績を正確に捉えられていない場合、モデルの改善や調整が求められるかもしれません。このような違いがある場合、社会的な判断や政策決定において誤ったシグナルを送るリスクがあります。
この分析は、ビジネスや政治的意思決定において実績と予測を考慮する際に重要な洞察を提供します。モデルの精度を高めるためのさらなるデータ収集や分析プロセスの強化が推奨されます。
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:
このグラフは、政治カテゴリにおける個人のWEI（ウェイ）スコアの平均を時系列で示しています。以下に、視覚的特徴と得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は0.6から0.8の間でほぼ横ばいであり、明確な上昇や下降トレンドは見られません。
– ランダムフォレスト回帰（紫のライン）は、期間の後半で上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイント（青い点）は異常値として示されており、WEIスコアが予想より逸脱していることを示します。特に初期段階での変動が目立ちます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点が実際のデータを表し、予測（Xマーク）との比較が可能です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示すもので、実際の値がこの範囲内に収まることを期待します。多くの実績値がこの範囲内にあることから、予測モデルの一定の信頼性が示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰（緑）、決定木回帰（青）、ランダムフォレスト回帰（紫）の予測が示され、特にランダムフォレスト回帰が直近でのスコア上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの大半が0.6から0.8の範囲に集中し、比較的一定の幅で変動していることがわかります。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– 実績が安定していることは、政治的に安定した状況を示唆する可能性があります。しかし、予測による今後の上昇トレンドや一部異常値の存在は、新たな政治的変化や不確実性の兆しを示唆するかもしれません。
– ビジネスにおいては、市場の予測精度を上げるためのデータモデリングの重要性が浮き彫りになり、新しい戦略の立案や計画の調整が必要です。
このグラフから得られる洞察をもとに、さらなる分析や予測モデルの改善が必要と考えられます。
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:
以下にグラフから得られる視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色）は期間の開始から中盤にかけて約0.6から0.8に上昇していますが、その後のトレンドは読み取れません。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、特にランダムフォレスト回帰において、今後のWEIスコアが1.0で安定する予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としてマークされたデータポイントがいくつか存在し、特に初期から中盤の範囲で出現しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い実線は実績のデータポイントを、紫色のラインはランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
– 灰色の範囲は予測不確かさの範囲を示しており、まずまず狭まっていないので、予測に対する信頼性が完全ではないことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法による予測ラインは一致せず、特に線形回帰と他の回帰（決定木とランダムフォレスト）で乖離が見られます。これはデータの性質や不確実性の高さを反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間での上昇トレンドが実績データに現れているが、その後の予測が大きく異なることから、データのばらつきやノイズが影響している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、および社会的影響**:
– 実績データが大きく変動していることから、市場や社会の変動が激しい状況を表していると直感的に感じられるでしょう。
– ランダムフォレストによる楽観的な予測は、AIによる予測が現実とどの程度一致するかが重要になります。ビジネスや政策決定にはこの不確実性を考慮する必要があります。
このグラフは、短期間での急激な変動や予測モデル間の差異を強調しており、データの背後にある要因の理解が不可欠です。
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:
### グラフ分析
#### 1. トレンド
– **実績データ (青い点):** 初旬は比較的安定していますが、軽微な上下変動があります。
– **予測データ (紫、青、水色、ピンクの線):** 直線と曲線で、それぞれ異なるモデリング手法による予測です。いくつかのモデルは微増を示しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 青い点の中に黒い円で囲まれたものが異常値として強調されています。
#### 3. 各プロットや要素
– **青い点:** 実際に観測されたWEIスコア。
– **黒い円:** 異常値を示す。
– **灰色の領域:** 予測の不確かさの範囲を示しています。
#### 4. プロット間の関係
– 現在の実績データと各予測は全般的に平行しており、大幅な乖離は見られませんが、モデルによって異なる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0.6から0.8の間で密集しており、安定した状態を示唆しています。
#### 6. 直感と社会への影響
– **人間の直感:** 今後の増加を予測する幾つかのモデルもあり、プラスの経済的変化の可能性を示唆しています。
– **ビジネスや社会の影響:** 予測が現実の市場や社会変動を反映しているなら、企業や個人はそれに基づいて計画を立てることができます。
### 結論
全体として、このデータセットは個人の経済的余裕の現在の安定性と将来的な増加の可能性を示しています。ビジネス戦略と政策決定において利用される際、複数の予測モデルを併用することでより確実な結論を導く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:
グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績（青の点）は、最初の期間（7月1日から7月5日）に集中しており、その後はデータがありません。
– 予測データ（紫、青、緑の線）は、なだらかに上昇しています。特にランダムフォレスト回帰と決定木回帰の予測が、線形回帰よりもわずかに高い。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが異常値として黒い円で示されています。しかし、これらは大きく外れているわけではないため、急激な変動としては扱われません。
3. **各プロットや要素**:
– 青の点は実績を示しており、密度が高い部分は評価日の初期にあります。
– 派生する予測は、異なる分析手法によるが、全体的に実績よりやや低めの開始地点から始まっており、安定した上昇傾向にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法の結果は概ね一致しており、特に大きな乖離は見られません。しかし、時折微妙な差異があるため、異なる手法の信頼性を比較するのに役立つ情報です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績が非常に短期間しか示されていないため、予測との相関関係は明確に示せません。ただし、予測値が少しずつ時間とともに増加していることから、健康状態が安定または改善する傾向を示唆しています。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**:
– 初期の実績データからすると、健康状態にばらつきはあるものの、全体的には高めです。
– 予測の上昇トレンドは、健康状態が今後も安定または改善する可能性を示しており、政治的環境に安心感を与えるかもしれません。
– 社会的または政策的なアプローチにおいて、予想に基づいた戦略を立てるための基礎的資料として有用である可能性があります。
このデータからは、特に健康状態の安定性と将来の見通しについての分析に役立ちます。
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:
グラフを詳しく分析してみます。
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、約0.5から0.85の範囲で変動しています。初期から中盤にかけてわずかに上昇する傾向が見られます。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は、期間の初期から急激にスコアが上昇し、その後は安定しています。
– 線形回帰（青の線）は、一貫して横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として黒い円で囲まれたプロットがありますが、多くは中央に集中しており、急激な上昇や下降は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実際のWEIスコアを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表しており、比較的狭い範囲です。予測の精度が高い可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ランダムフォレスト回帰は全体の傾向をより適切に捉えている可能性があります。実績データの上昇傾向に一致しています。
– 線形回帰や決定木は横ばいであり、今後の変化を過小評価しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データとランダムフォレスト回帰の間に強い相関が示唆されます。
– データ分布は初期に多くのプロットが集まっており、その後の予測によって異なるモデルの動向を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフを見ると、ストレスレベルが時間とともに安定していないことがわかります。具体的なスコアの変動や予測の信頼性を認識することで、対象者の心理的ストレスを管理・改善するための戦略を立てることが可能です。
– 社会的には、政治的または個人のイベントによってストレス水準が変動することが示唆されます。したがって、政策立案者は特定の時期に特別なサポートを検討する必要があるかもしれません。
この分析により、データに基づくインサイトが浮かび上がり、ビジネスや社会における適切なアクションへの活用が期待されます。
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:
1. **トレンド**
– 最初の数日はWEIスコアが0.6〜0.7の間で変動しています。その後、スコアは一定の範囲で横ばいです。
– 途中から予測データが現れ、急激に上昇し、その後安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データにはばらつきが見られますが、大きな外れ値は特に目立ちません。
– 中盤以降に予測スコアの急激な上昇が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績、×印は予測を示しています。
– 灰色の範囲は不確かさの範囲で、実績データはこの範囲内に収まっています。
– ピンクと水色の線は異なる予測モデルによる予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データが連続的に表示され、予測の信頼性を確認できます。
– 予測の線が重なっており、異なる予測モデル間に大きな相違はないことが示されています。
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での変動がありますが、予測データは安定した上昇傾向を示しています。
– データの不確かさの範囲が狭く、信頼性が高いと考えられます。
6. **直感的な洞察や影響**
– 初期のデータからは不安定さを感じますが、予測により安定した傾向が見られることから、将来的に政治的自由度と自治が改善する可能性があります。
– 社会やビジネスにおいて、予測に基づき計画を立てることで、リスクを適切に管理できるでしょう。
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:
このグラフは、社会的な公平性・公正さの指標（WEIスコア）を30日間にわたって追跡した時系列散布図です。以下にその分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は2025年7月の最初の数日間のみ示され、その後のデータはありません。この期間、データポイントはおおむね0.4から0.8の間に集中し、一定のバラつきがあります。
– 予測データは、三つの異なる手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）によって大きく異なる結果を示しています。線形回帰と決定木の予測は横ばいですが、ランダムフォレストの予測は高い値（1.0付近）を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データではいくつかの外れ値（黒い枠の青い点）が観察されますが、急激な変動というよりは、ある範囲内にまとまっている印象です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い実績データは過去の実測値で、一定期間に限られています。
– 予測（赤いX）は予測AIによるもので、実績データと比較して大きく逸れています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、予測の信頼性を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法が異なる傾向を示しており、モデル間の予測の不一致が目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的密度が高く、ある範囲内（0.4～0.8）に集中しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績データが限られた期間にしかないため、トレンドの信頼性は低いです。
– モデル間の予測の不一致は、社内での予測モデルの改善やデータ収集の精度向上の必要性を示唆しています。
– 社会的な公平性・公正さの評価が大きく変動する可能性があるため、政策立案者には慎重な対応が求められます。
このグラフからは、データが部分的であるため、更なる情報収集と分析が必要です。社会的公平性に対する評価は継続的なモニタリングが重要であることが示唆されています。
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:
このグラフには、政治カテゴリにおける社会的な持続可能性と自治性（社会WEI）のスコアが表されています。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 実績（青のプロット）はほぼ横ばいで安定しています。大きな上昇や下降は見受けられません。
– ランダムフォレスト回帰による予測（薄紫の線）は上昇トレンドを示しています。他の予測モデルとの差異が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒の円で示された青のプロット）があり、そのスコアは他の期間と比較して若干高い位置に存在しますが、大きな範囲を超えるものではありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績値を示し、予測モデルの予測値（赤の×）と比較の基準となります。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、ほとんどの実績値がこの範囲内に収まっていることが安定性を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 同じ時期に複数の予測が比較されています。決定木回帰（緑の線）と線形回帰（青の線）はほとんどが横ばいであり、ランダムフォレスト回帰とは異なるパターンを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各予測モデルがほぼ一様にして安定した予測を提供しています。ランダムフォレスト回帰だけが異なる特徴を見せているため、データの特性による影響が考えられます。
6. **人間が直感的に感じること、影響**
– このグラフは、社会の持続可能性と自治性における現状の安定性を表しつつ、モデルによる将来予測がどのように異なるかを示します。
– ビジネスや政策の観点からは、ランダムフォレスト回帰が示す上昇トレンドを基に、予防的な計画や施策を考慮する必要があるかもしれません。一方で、他のモデルが示す安定性からは、現状維持の戦略も有効である可能性があります。
この分析によって、各予測モデルの特徴や現状の理解に基づくアクションの検討が促されるでしょう。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **実績（青いプロット）**:
– 初期段階（7月上旬）にはややばらつきが見られ、その後は安定した動きを見せています。
– 全体として横ばいの傾向。
– **予測（ピンクライン）**:
– ランダムフォレスト回帰での予測は比較的高い水準（0.8以上）で始まり、その後も一貫して横ばいに近い状態。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフの左側に表示されたいくつかのプロットに「異常値」を示す黒い円が描かれています。これにより、特定の値が他と比較して極端であることが示されています。
– 大きな急激な変動は見られませんが、初期には若干の変動が確認できます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青いプロット**は実際の値を示しており、実際の実績を観察することができます。
– **黒い円**は異常値を示し、これらはデータの中で特異な値であることを表しています。
– **灰色の範囲**は先90日間の予測の不確かさを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実際の値と予測値の間に直接的な接続は見られませんが、予測値は実績が示す水準を大きく変動することなく維持しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績の変動幅が狭く、予測も一定を維持しているため、全体として安定した分布が予想されます。
– 大きな外れ値や異常は強調されていますが、全体の相関情報はグラフ上では明示されていません。
### 6. 直感的に感じることや社会への影響
– **教育機会の安定性**: 実績が大きく変動せず予測も一貫していることから、社会基盤や教育機会が短期間において安定していることが示唆されます。
– **政策の持続性**: もしもこの指標が教育政策などに関係している場合、現在の政策が効果的に機能している可能性があります。
– 数値的な安定性が示されているため、社会的な要因に対し現状を維持する方針が後押しされるかもしれません。
このグラフの分析はビジネスや政策立案者に対し、教育関連の戦略や方針を見直す際の指針として役立つ可能性があります。
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:
解析内容は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– グラフの左側、7月上旬においては実績の点データ（青色）が散布しており、若干の上昇傾向が見られます。
– 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に基づく予測）は一定の水準を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイント（特に外れ値として丸で囲まれたもの）が大きく離れていることから、異常な変動が一時的に生じていることが示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示しており、特定の期間での実データの動きを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさ範囲を示し、xAI/3σによるものです。
– 予測の線は異なる回帰分析の結果を示しており、モデルの精度と異なるアプローチの比較に役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値は短期の変動が大きいですが、予測モデルは全体を通して安定した値を維持しています。
– 予測の線（ライン）は、それぞれ異なるアルゴリズムでの予測を示し、異なる特徴を持つ可能性があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには散見される外れ値があるものの、全体的な傾向としては一貫性が見られます。
– 予測と実績のスコアには、一部で乖離が生じていますが、長期的には一致する可能性があります。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 実績データのばらつきと予測の安定感との対比は、社会的要因や政策による変動が考慮されるべきことを示唆しており、これが予測モデルの安定性に影響している可能性があります。
– 社会WEIスコアの維持や向上は、共生・多様性の促進に直接関連するため、政策立案者にとっては重要な指標です。
– 外れ値の分析により、一時的な社会的変動や政策変更がどのように社会的な指標に影響を及ぼしているかについて理解を深めることが可能です。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色が全体として変化している様子が観察されます。特に、7月6日以降から明るい色（高スコア）に変わっており、これはスコアが徐々に上昇するトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日に急激な色の変化が見られます。この日はスコアが急上昇しており、特筆すべき出来事があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色の濃淡はスコアの高さを示しています。青や紫は低いスコアを、緑や黄色は高いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯におけるスコアの変動が視覚的に捉えられます。特に、日中の時間帯（15時〜19時）においてスコアが大きく変動しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯別に見ても、特定の日にスコアが上昇する傾向が見られ、社内もしくは外部の大きなイベントが影響を与えた可能性が考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 直感的には、特定の日付（7月6日）に大きな改善があったことから、新たな政策や重要な決定がなされた可能性があります。社会的には、こうしたスコアの変動が市民の安心感や支持率などに影響を与える可能性があります。
このヒートマップは、スコアの変化を一目で把握するのに優れており、特定の時期や時間帯に重点を置くべきことを示唆しています。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 全体的に、一定の期間でスコアに変化が見られる。特に2025-07-06にスコアが上がり、2025-07-07でピークに達している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯（例えば15時、19時）で顕著なスコアの上昇している箇所があり、急激な変化として説明できる。
3. **各要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しており、黄色の部分は最も高いスコアを示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯によるスコアの違いがあるため、特定の時間帯に注目することで、イベントや出来事が影響を与えている可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯が進むにつれ、スコアが減少する傾向が見受けられる。ただし、特定の高い値が時々発生しており、波動的なパターンが見える。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのヒートマップを見た際、特定の時間帯や日に何らかの重要なイベントや政策決定があるのではとの印象を受けるかもしれない。
– ビジネスや社会的に考慮すると、ここで示されたピークのタイミングは、政策や政治的な決定がニュースになり影響を与える可能性があると考えられる。
このヒートマップのデータは、特定の出来事やニュースがどのように人々の評価に影響を与えているかを評価するための重要な視点を提供することができるでしょう。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 色の変化を見ると、特定の日付（特に2025-07-06と2025-07-07）で明確な上昇トレンドが見られます。ここでの色は黄色に近づいており、スコアの上昇を意味しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-06に突然の急激な増加があります。これは時間帯15時と16時において顕著で、他の日付と比べて明らかに色が明るいです。
– この日は社会的または政治的イベントが影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡がスコアを示しています。暗い色（紫）は低スコア、明るい色（黄緑から黄色）は高スコアを指し示しています。
– 時間帯ごとの変化が詳しく視覚化されており、特定の時間帯がどのように変動するかを明確に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 全体的に見て、特定の日付間で明確な周期性は見られませんが、特定の日に急激な変動があることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日や時間帯が他よりも明るい色（高スコア）を示しており、何らかのイベントや政策発表が影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフは、特定の時間や日に重要な政治イベントや社会現象があったことを示唆しています。特に急激なスコアの上昇は、その時間に行われた政策変更やニュース発表に由来するかもしれません。
– こうした変動は、社会の関心や反応を測る上で重要であり、将来的な政策立案に役立つ情報を提供します。
このヒートマップを活用して、特定の時間帯や日にちにおけるスコア変動の背景を深く分析することが重要です。
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:
このヒートマップは、WEI（World Economic Index）の各項目間の相関関係を示しています。以下に解析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 各プロットの相関は静的であり、特定のトレンドや周期性はありません。相関が高い項目は赤色、低い項目は青色で示されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の濃さから、明確な外れ値は見られません。ただし、個人WEI（健康状態）と他の項目間の相関が低く、一部のセルが青に近い点が特徴的です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 濃い赤色（0.9以上）は強い正の相関を示し、薄い青色（0.4未満）は弱い相関、もしくは負の相関を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時系列ではないため、直接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**:
– 総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均は他の多くの項目と強く相関しています（0.9以上）。
– 個人WEI（心理的ストレス）も他の多くの項目と高い相関を持っています。
– 個人WEI（健康状態）は全体的に低い相関を示しています。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– 総合的に、社会と個人の指標が強く関連していることから、社会政策が個人の幸福度やストレスに大きな影響を与える可能性が考えられます。
– 個人の心理的ストレスや社会の多様性の保護が特に重要とされる領域であることが示唆されています。
– 健康状態は他の項目と低い相関を持つため、他の社会的要因とは独立して対策が必要な場合もあります。
このヒートマップは、政策立案者がどの分野に重点を置くべきかを考える上で、貴重な情報を提供していると考えられます。全体的な政策の改善が個人の幸福や社会の公平性にどのように影響するかを理解する助けとなるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– このグラフは、30日間のWEIスコアの分布を示しており、時間に伴うトレンド（上昇、下降、周期性など）は表示されていません。
– 全体的にスコアは様々なカテゴリーで安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「社会WEI平均」や「個人WEI（心配事とストレス）」など、いくつかのカテゴリには外れ値が見られます。これらは特異なデータポイントであり、分析の際に注目すべきです。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図は、各WEIタイプにおけるデータの中央値、四分位範囲、最大値、最小値、および外れ値を示しています。
– 色の違いは視覚的にカテゴリの違いを強調していますが、具体的な意味は提供されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ここでは時系列データ自体ではなく、30日間のスコア分布の比較ですので、直接的な関係性は観察されません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（共生、多様性、自由の保護）」は他のカテゴリに比べて中央値が高く、全体的にスコアが高い傾向があります。
– 「個人WEI（心配事とストレス）」は中央値が低く、スコアのばらつきが他に比べて小さいです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 高いスコアのカテゴリは、社会の多様性や共生の度合いが評価されている可能性があります。これらの領域が強いということは、社会の安定性や調和が良好であることを示唆します。
– 一方、心配事やストレスに関するスコアが低いことは、個人的な幸福度やストレス管理が課題として認識されている可能性があります。政策やビジネス戦略の改善ポイントとなりえるでしょう。
この分析は特定の状況や追加情報に基づいてさらに深掘りすることができ、例えば特定の外れ値の原因を探ることや、全体的な傾向の確認などが考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
– **トレンドの観察**:
主成分分析（PCA）のスキャッタープロットは、データの分布を示すものであり、時間軸のトレンドを直接示すものではありません。しかしながら、プロットの分布パターンから、ある程度のトレンドを読み取ることができます。
– **傾向**:
第1主成分の軸に沿って広がっていることから、データ間に一定のバリエーションが見られます。正の領域と負の領域にデータが分散しており、一部のデータが正側に集まっていることが見受けられます。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 特に第1主成分の正の領域（0.3付近）に集まっているデータが際立っています。これは外れ値の可能性があり、この期間中の特異な出来事や影響を反映しているかもしれません。
#### 3. 各プロットや要素
– **プロットの配置**:
データポイントが全体にわたって分散していることから、多様な要素がこの政治的データセットに寄与していることが伺えます。
– **色と密度**:
色に関する情報は提供されていませんが、プロット密度が中央からやや正寄りの第1主成分付近に集まっているため、この方向に多くの変動要因が存在することが考えられます。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時系列データのプロットではないため、直接の時間的関係性は不明ですが、各データ点は30日間のいずれかのデータを表している可能性が高く、主成分の分散からみて、類似した属性を持つデータが集まりやすい傾向にあります。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**:
第1主成分と第2主成分の間には明確な相関は見られませんが、どちらか一方の成分がより支配的である可能性が高いです。
– **分布**:
データはおおむね均一に散らばっているものの、第1主成分の正の側に密集している部分があります。
#### 6. 直感的な洞察と社会への影響
– **直感的な解釈**:
グラフから政治的要素が多様で、いくつかの特異なイベントや相関が存在することが示唆されます。特に正の側に集中するデータポイントは、特定の政策イベントや社会的出来事が強く影響していることを示す可能性があります。
– **ビジネスや社会への影響**:
ポジティブな主成分に集まる要素が特定されれば、これらの要素を活用することで新しいビジネスチャンスを見出すことができる可能性があります。政策決定や戦略構築に役立つ示唆を提供することも可能です。
この分析は、グラフの見た目から得られる直感的な洞察も含まれていますが、詳細な理解には追加のコンテクストやデータの背景情報が必要です。
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。