📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ解析に基づく分析結果は以下の通りです。
### 時系列推移:
– **総合WEI**:
– 序盤（7月1日から6日）での値は安定していますが、7月6日以降のスコアが急上昇しています。この急上昇は異常値の影響によるものと考えられます。
– 全体的には中旬以降に上昇傾向が見られ、0.59から0.85と幅広い範囲で変動しています。
– **個人WEI平均 & 社会WEI平均**:
– **個人WEI平均**は比較的安定している一方で、社会WEI平均の方が変動が大きくなっています。特に7月6日以降に顕著な上昇が見られます。
– これは特定の社会的事件や政策変更などが社会的評価に影響を与えた可能性を示唆しています。
### 異常値:
– いくつかの日に異常値が検出されていますが、特に7月6日は多くの異常値が見られます。この日は個人と社会の指標で急激な上昇が見られるため、重要な政策変更や新聞での報道が影響した可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解):
– 長期トレンドとしては、全体的にWEIスコアは上昇傾向にありました。
– 季節性の影響はあまり大きくなく、7月初旬の低値と中旬以降の上昇が特徴です。
– 残差成分としては、日毎による小さな振れ幅があり、大きなイベントやニュースの存在が特定のスコアに強い影響を与えたと考えられます。
### 項目間の相関:
– 個人項目と社会項目の間に中程度の正の相関が見られます。特に「社会持続可能性」と「社会的多様性」が強く関連しており、社会的安定感が多様性の保障を得意点にしていると考えられます。
– 「個人的な心理的ストレス」と他の個人要素の間の相関は比較的低く、これがWEIに及ぼす影響が少ないとも考えられます。
### データ分布 (箱ひげ図分析):
– 各項目のばらつきは、中央値が比較的真ん中にありますが、個人の「経済的余裕」と「健康状態」の項目では上下へのばらつきが大きく、多様な評価が示されています。
– 外れ値として、特に7月6日および7日に観測される急激なスコア変動が影響しています。
### 主要な構成要素 (PCA分析):
– PC1の寄与率が非常に高く（0.79）、多くの変動を説明していることが観察されます。このことは、多くの項目が同じ変動要因に影響されていることを示しています。
– PC2の寄与率は低い（0.06）ため、PC2が説明する変動はほとんど無視でき、高次元に引き伸ばされた特定の現象がないことを示しています。
### 総評：
総合WEI、個人、および社会的なWEI指標の変化は、特定の社会的出来事および政策の影響を受けているように見受けられます。異常値の日付は政策発表や重要なイベントの日付として特定し政策決定にフィードバックする価値があると思われます。また、項目間の相関が高いため、いくつかの項目は互いに影響を及ぼしていることが分かります。この分析を基に、潜在的な政策変更や社会的影響に適切に対応していくことで、社会全体のWEIスコアを効果的に向上させることが期待されます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期データ（実績AI、青い点）の部分で、WEIスコアは緩やかな上昇傾向にあります。
– 諸々の予測線（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、今後のスコアを一定に保つと予測していますが、若干の誤差があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントは黒い円で囲まれており、外れ値として認識されています。これらは他のデータポイントから逸脱しており、慎重な分析が必要です。
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、実際のWEIスコアを表しています。
– 赤い「X」はAIによる予測ポイントです。
– 背景の灰色の部分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**
– 各予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、将来の傾向を異なった手法でモデル化していますが、いずれもスコアが大きな変動を示さないという点で共通しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最初のデータセットは一定のばらつきがありますが、一貫性のある上昇トレンドが確認できます。予測モデルはこのトレンドを考慮に入れつつも、未来のスコアの安定性を強調しています。
6. **社会への影響に関する洞察**
– スコアの上昇傾向とその後の安定性の予測は、政治の状況が徐々に改善し安定することを示唆しています。これにより、社会的な安心感や信頼感が高まり得るでしょう。
– 外れ値の存在は突発的な政治イベントや政策変更の影響を反映している可能性があり、それらへの対処が必要となるかもしれません。
全体として、このグラフは政治情勢の安定化に向けた希望を示唆しますが、外れ値は今後のリスク要因として注意が必要です。
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:
このグラフの分析は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）は比較的一定の範囲で維持されており、特段の上昇や下降のトレンドは見られません。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は後半になると急激に上昇していますが、これは実績の大半からは外れています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのプロット（黒い円で囲まれたもの）が他のデータから外れており、これが外れ値として特定されています。
– 初期の時点において若干の変動は見られますが、全体として顕著な変動は少ないです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績を表し、実際のデータを示しています。
– 黒い円は外れ値を示します。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測を表し、これが最終的に他の予測よりも高い値をとっています。
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の予測は他の予測手法（線形回帰、決定木回帰）とは異なり、顕著に高い結果を予測しているため、異なるモデル間で予測にばらつきが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青の実際のデータはほぼ安定した範囲内で分布していますが、外れ値があることから、データセットには一部の異常な観測値が含まれることが示唆されます。
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**:
– 安定した実績の維持は、政治的な安定性や信頼性を示唆するかもしれません。しかし、一部のモデルが実績と大きく異なる予測を示していることから、この予測が現実的な変化を反映している可能性も考慮すべきでしょう。
– 安定した指標は、政策や意思決定が比較的安定していることを示すが、外れ値の存在は潜在的なリスク要因の存在を示唆しています。このような情報は、迅速な対応が必要な場合に役立ちます。
全体として、このグラフは安定性を示唆しつつも、いくつかの予測モデルが異なる未来を指摘する点で興味深いです。
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）のデータは、2025年7月1日から7月20日辺りまで横ばいであり、WEIスコアは約0.6から0.8の間で変動しています。
– 予測に使用されているモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は7月21日以降横ばい傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数点の外れ値が存在し、黒い円で囲まれていますが、大部分のデータは0.6から0.8の範囲に収まっています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しており、予測データは他の3つの回帰モデルの線で示されています。
– 灰色の部分は予測の不確かさを示す範囲です。この範囲は比較的小さく、モデルの信頼性がある程度高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**
– 実績と予測モデルの間で大きな乖離はなく、予測は実績の延長線上にあるため、モデルは実績に対して良い適合を示していると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の変動は比較的一定の範囲内であり、予測もこれに沿って横ばいを続けています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じられるのは、現状の社会WEI平均スコアが安定していることです。これは、政治的に安定した期間である可能性を示唆します。
– ビジネスや政策立案者にとって、予測モデルが現状維持を示していることから、リスクが低い状態が継続する見込みが立てられ、新たな施策を計画する上での安心材料となるかもしれません。
### 結論
このグラフは、最近の社会WEI平均スコアが安定していることを示しており、予測モデルも同様の傾向を示しています。この傾向が続くなら、政治的安定が続く可能性を示唆していると言えるでしょう。
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:
グラフでは個人の経済的余裕（WEIスコア）の変化を示しています。以下にポイントをまとめます。
1. **トレンド**
– 実績（実績AI）が最初の期間で横ばいの動きをしていることが見られます。
– 予測は7月14日から急激に上昇し、異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）がほぼ同じ傾向を示しています。ただし、ランダムフォレストによる予測はやや高めとなっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフにはいくつかの外れ値が見られ、低いスコアを示しています。これらは、個人の経済的状況に何らかの変動要因があった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットが実績を示し、予測値は異なるマークで示されています。
– 異常値は黒い円で示され、注意が必要です。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績と予測は、最初は乖離しており、次第に一致していきます。予測モデルはそれぞれ異なるアルゴリズムを使用していますが、この期間では似たような傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 短期間でのデータでは、実績の変動が少ないため、予測モデルが一致した結果を示しています。外れ値が全体の動向に影響する可能性があります。
6. **直感的に感じることと影響**
– 経済的な改善を示す予測は、将来的な政策決定や経済活動にポジティブな影響を与える可能性があります。しかし、外れ値が示す不安定な要素も考慮する必要があります。具体的な原因を検討し、持続的な経済成長を目指すことが求められます。
この分析により、政策立案者や経済アナリストはデータをもとにさらなる詳細な調査を行い、安定した成長を促進する方策を検討す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、グラフ分析の詳細および得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色ドット）は、全体的に変動幅が小さく、ほぼ一定の範囲内で推移しています。
– ランダムフォレスト回帰（薄紫色の線）の予測は、緩やかな上昇トレンドを示しています。
– 線形回帰（ピンクの線）は、同じく微かな上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内に黒い縁取りのあるプロットが外れ値と認識されていますが、大きな偏差は見受けられず、データは比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いドットは実績AIによる実測データを表しています。
– 赤い「×」は予測AIによる予測値を示しており、散布されていないことから今後の時点においての予測を指しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを表しており、予測の信頼性を示唆していますが、比較的狭い幅になっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは、短期的に安定しているが、予測では将来的な上昇が示唆されているため、ポジティブな変化が期待されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントが密集しているため、現在の健康状態がある程度安定していることを示しています。予測の分布も安定していることが予測されます。
6. **直感的洞察と社会への影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、現在の安定した健康状態と、それが将来にわたって改善する期待があることです。
– 政治的な文脈では、健康状態が安定し、緩やかに改善することで、リーダーシップや政策決定能力に対して信頼が寄せられる可能性があります。
このようなグラフからは、データの安定性と将来の改善の可能性を捉えることができ、政策や公衆の信頼形成にとって有益な情報を提供することができます。
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:
以下にグラフの分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青）は、7月1日から7月8日までの間で横ばいの傾向を持ちながらも、小さな変動を見せています。
– 予測データ（紫）は、7月8日以降に急激に上昇し、その後は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには、いくつかの値が0.6以下に位置しており、異常値として丸で囲まれています。これらは通常の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示しており、全体的にコンパクトにまとまっています。
– 紫の線は予測を示し、予測モデルによって示される値の範囲をヘッジしています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさの範囲を示しており、±3シグマの範囲が考慮されているようです。
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一貫した関係性が見られ、予測が実績と比較してどの程度の精度があるかを視覚化できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.5から0.8の範囲に集中しており、この範囲が通常の状態を示している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 短期間での急激なストレスの上昇を示す予測は、政治的なイベントや外的要因による心理的影響の可能性を示唆しているかもしれません。
– ビジネスや社会的には、予期しない出来事や環境の変化に迅速に対応する必要性を示しています。また、異常値に対する対応策の検討が求められます。
このデータからは、特定の期間内でのストレスの変動や、その背景にある要因の整理を図ることで、個人および社会レベルでのストレス管理に寄与するだろうと考えられます。
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:
1. **トレンド**:
– 最初の期間（約20日間）はスコアが横ばいで、平均0.6から0.8の範囲で変動しています。
– その後、予測に基づくスコアが上昇し、最後の10日間では0.8付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データに外れ値が複数見受けられます。特に、スコア平均から離れたプロットが目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績（実績AI）を示しており、スコアの実際の観測値です。
– 黒い円で囲まれたプロットは異常値として識別されています。
– 紫とピンクの線はランダムフォレスト回帰による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AIのデータとランダムフォレスト回帰の予測は最初は乖離がありますが、後半の予測は安定した上昇を示し、実績より高めに位置づけられています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くの実測値が0.6から0.8の範囲に集中しているが、明確な周期性は認められません。
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**:
– グラフの初期部分では実績が不安定であり、評価が揺れ動く様子が見受けられます。
– 最後の10日間での予測の安定は、今後の自由度と自治が高まる可能性を示唆しており、政策形成や社会の安定化に対するポジティブな指針を提供するかもしれません。
このグラフは個人の自由度と自治に関するスコアの変動を示しており、予測の安定性が今後の社会的な改善をもたらす可能性を暗示しています。政策立案者や関係者はこれを基に将来の計画に活用することができるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイント（青い点）は、全体的に0.4から0.8の間で変動しており、明確な上昇または下降トレンドは示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれたデータポイントは異常値を示しているように見えます。これが複数あることから、一定の基準から外れた値が頻繁に観察されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しています。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）と緑色の線（線形回帰）、薄紫の線（決定木回帰）は各予測モデルの出力を表しています。
– グレーのシェーディングは、予測の不確かさを示しています。この範囲の広さは不確実性が存在す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**:
– 予測モデルの出力は高めのスコアを安定して示していますが、実績値はそれよりも低く振れていることが多いです。これは、予測が実際よりも楽観的であることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと各予測モデルのスコアは、直接的な相関が低いように見えます。特に、予測モデルが一貫して0.8以上を示している一方で、実績データはそれに追随していません。
6. **人間が直感的に感じることおよび影響**:
– 直感的には、予測システムの精度が疑問視される状況です。特に、実際の公平性・公正さが予測モデルに比べて低く、この資産が重要視されている環境では、改善が必要であるように感じられます。
– 社会的には、予測精度の向上が求められ、特に政策立案や公正性を重視するビジネスにおいて重要な洞察を提供す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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青色のプロット）は最初の期間において若干の変動が見られるが、全体として比較的横ばいの傾向を示している。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全体的に一貫した上昇傾向を示しており、特にランダムフォレスト回帰は高い予測値をキープ。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示されており、特定のデータポイントが注目すべき異常であることを示唆している。ただし、目立つ急激な変動は実績データにおいては見られない。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績データを示しており、黒い縁取りのあるプロットが異常値として特定されている。
– グレーの帯は予測の不確かさを示しており、この範囲内に実績データがほぼ収まっている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルの3つの方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は日数の経過とともに異なる挙動を示しているが、全体の傾向としては適度に一致。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測の不確かさ範囲内に収まり、相関としてはある程度正確であることを示唆。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 社会の持続可能性と自治性が評価されているため、実績データが安定していることは、現状が持続可能である可能性を示唆。
– 予測データが上昇していることから、今後社会の持続可能性と自治性が向上する可能性があり、これは政策立案者へのポジティブなフィードバックとなりうる。
このデータは、政策や公共戦略を策定する上で貴重な指標を提供し、持続可能性の向上に関する証拠として有用です。
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:
グラフの分析から以下の洞察を得ることができます：
1. トレンド
– 実績（青い点）は、おおむね0.7から0.85の範囲で変動していますが、全体的には横ばいの傾向があります。
– 予測（ピンクの線）は横ばいで、高めのスコア（0.9から1.0の範囲）を示しています。
2. 外れ値や急激な変動
– いくつかの点が異常値として強調されています（黒い円で囲まれた点）。これらの点は、他のデータポイントから大きく外れています。
3. 各プロットや要素の意味
– 青い点は実際のスコアを示し、赤い×は予測値です。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しており、この範囲内での実績スコアの変動が見られます。
4. 複数の時系列データの関係性
– 実績のスコアと予測の線が大きく離れているため、予測と実績には乖離が見られます。予測が常に高いスコアを示しているため、過大評価されている可能性があります。
5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データの分布は0.7から0.85に集まっており、安定性があるものの、数値が予測よりも低く見積もられています。
6. 直感的な洞察と社会への影響
– 人間の直感としては、予測の精度に疑問を持つかもしれません。予測モデルの改善が必要とされるでしょう。
– 社会的には、教育機会や社会基盤の評価が予想より低く出ている可能性があり、政策改善の必要性があるかもしれません。
このグラフは、現状の評価と将来的な見通しの間にズレが存在することを示唆しており、取り組むべき政策や方針の再評価を促しているように見えます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 左側の実績データ（青いプロット）は、徐々に増加する傾向が見られます。
– 予測のトレンドは一定に維持されており、特に線形回帰の予測線が安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データポイントにおいて、いくつかの外れ値が識別されています（黒い円で囲まれたプロット）。これらは大きな変動を示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績のスコアを示しており、実際の観測データを表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
– 赤いXは予測されたデータポイントを示し、実績データと比較しています。
– 緑、青、水色の線は、それぞれ異なる回帰モデルによる予測を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績値と予測値が共に上昇する傾向にはないため、短期間の予測精度に課題がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各予測モデルは、データの分布に基づいて異なる予測をしています。特に線形回帰の予測は、他のモデルと比較して安定しています。
6. **直感・ビジネスや社会への影響**
– 実績データの上昇は、社会全体の多様性や自由の保証が良好な方向に向かっている可能性を示唆しています。
– しかし、外れ値の存在は、政策の不安定や一時的な社会変動を示しているかもしれません。
– モデル間の予測の不一致は、データの不確定要素があり、慎重にモデリングと分析を行う必要があることを示しています。
– 社会的な安定性を維持するためには、外れ値に対する対策や、予測精度の向上が必要です。
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:
このヒートマップから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 時間（時）ごとのスコア変動があり、特定の時間帯で異なるトレンドが見られます。
– 総じて、7月6日以降にスコアが高くなる傾向が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日には急激なスコアの上昇が見られ、黄色で示されています。
– その日の15時や16時に特に高い値が見られます。
3. **要素の意味**:
– 色の変化はスコアのレベルを示しており、色が明るくなるほどスコアが高いことを示しています。
– 暗い色から明るい色への変化は、スコアの上昇を意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯でのスコアは独立して変動しているようですが、7月6日には共通して高いスコアを示す傾向があります。これは特定のイベントが影響を及ぼしている可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯（特に19時と23時）で連続して高いスコアが続いている点から、一定の周期性があるかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 周期的な変動や特定の日の急激なスコア上昇は、社会的または政治的なイベントが影響を及ぼしている可能性があります。
– こうしたパターンは、政治的フィードバックや対応を計画する上で重要です。また、メディアや政策決定者にとっては、これらのタイミングでの反応が求められるでしょう。
このグラフは、特定の時間と日に関連したイベントが、政治的活動や関心度に影響を与えていることを示唆しています。それにより、特定の行動を計画するための参考となるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 時系列ヒートマップには時間帯（7時、8時、15時、16時、19時、23時）が含まれており、それぞれの時間帯でのスコアの変動が示されています。
– 具体的な上昇や下降の明確なトレンドは見られませんが、特定の日付や時間でスコアが高い色が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日や7月9日には明るい黄色が見られ、これらの時間帯でのスコアが特に高かったことを示しています。
– これらは外れ値として扱うことができ、特定の重要なイベントや発言が影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡がスコアを示しており、紫から黄色への変化がスコアの低から高への変動を示しています。
– 色の変化が急激な部分（例：7月6日の15時から17時）は、重要な出来事が影響を与えた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**
– 各時間帯と日付の組み合わせで独立したデータが示されていますが、特定の時間帯の間で似たようなパターンが現れている場合、関連性を探る価値があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部の時間帯でのスコアは一貫して高い（緑から黄色）のに対して、全体的に青色の時間帯もあります。時間別での傾向を分析すると、特定の時間により重要なイベントがあると考えられます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 政治カテゴリーであることから、特定の日や時間でのスコアの上昇や下降は重要な政策発表やニュース報道などの影響を受けている可能性があります。
– スコアが高い時間帯に注目することで、その期間における重要な政治イベントやテーマを把握する手がかりとなります。ビジネスや社会においては、これらのタイミングに関連するニュースや話題に注目することが意思決定に役立つかもしれません。
これらの視点を考慮し、さらなる詳細な分析や評価を行うことで、政治的な動向や影響をより良く理解することができます。
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:
以下の視覚的な特徴と洞察があります。
1. **トレンド**:
– 日別の変動が時系列で見られますが、全体的なトレンドははっきりしていません。ヒートマップは、特定の期間に色が変化していることを示しており、短期的な変動が多いようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に明るい黄色や濃い青などの色は、スコアの急激な変動を示している可能性があります。例えば、7月6日と7日の間には顕著な色の変化があり、急激な変動が見られることがわかります。
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、色が明るいほど高いスコアを意味します（0.90近くの値）。
– 時間帯や日付ごとにスコアの変動が異なり、特定の時間帯における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**:
– 複数の時間帯にわたるスコアの変動は、同時に変化する傾向が見られることがあり、それらの間にいくつかの関連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**:
– 時間帯別にスコアの濃淡のパターンが見られ、可能な相関関係が示唆されます。特定の時間帯における濃い色の変化は、時間帯によって異なる影響を受けている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 特定の時間帯や日付でのスコアの急激な変動は、社会的または政治的な出来事に対応しているかもしれません。ビジネスや政策決定において、短期的な変動が示す背景を理解することは重要です。特定の時間帯での変動が示す偏りを補正するための戦略が求められるかもしれません。
この情報から、日々の変動を注視することで、政治的な動きや社会的な変化に敏感に対応することが求められると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは30日間のデータに基づく相関ヒートマップです。トレンドそのものは示されていません。相関の強さが時間とともに変化しているかどうかは、この図だけでは分かりません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関係数が特に低いものは、「個人WEI（自由度と自治）」と「個人WEI（健康状態）」（0.36）です。他項目に比べて大幅に低い相関が見られます。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃さが相関の強さを示しています。赤が濃いほど強い正の相関、青が濃いほど強い負の相関です。0.70以上の赤色は強い正の相関関係を示しており、多くの項目で見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このヒートマップは全体的な相関を示しているため、時系列データの直接的な関係性は示されていませんが、さまざまなWEI要素間の関係性を理解するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 強い正の相関が見られるのは、「総合WEI」と「個人WEI平均」、「個人WEI（心理的ストレス）」だけでなく、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との組み合わせです。一般的に、個人と社会の指標間での相関が高いです。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**
– 多くの項目間で強い相関が見られるため、人間はこれらの要因が相互に影響を及ぼしていると感じるでしょう。個人の心理的ストレスと健康状態、自由度の相関が特に重要である可能性があります。これらは、政治的な決定が個人の幸福感にどのように影響するかを理解する手がかりとなります。ビジネスでは、労働環境や社会的支援の改善が、個人のWEIに直接の影響を与える可能性があります。社会的には、多様性と公正性を推進する政策が、全体的な社会福祉の向上につながる可能性が示唆されます。
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:
以下は、提供された箱ひげ図の分析です。
1. **トレンド**:
– 30日間のデータのため、トレンドとして顕著な上昇や下降は直接的には確認できません。
– 全体的に、各WEIタイプが異なる範囲でスコアを持っていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI平均」や「個人WEI（経済的余裕）」で下側に外れ値が見られます。
– 「個人WEI（自由度と自治）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」でも外れ値がありますが、上側に存在しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色分けされていることで、各WEIの範囲や中央値が視覚的に分かります。
– 箱（四分位範囲）が広いほど、そのWEIタイプのデータが多様であることを示しています。例えば、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の範囲は広いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフには時系列というよりは異なるカテゴリ間の比較が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」や「社会WEI（社会基盤・教育機会）」の中央値は高く、安定しています。
– 一方で、「個人WEI（心地的ストレス）」は中央値が低く、ストレスが一般的に高い状況を示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は「個人WEI」の特に経済的側面で苦労している可能性があります。
– 高い「社会WEI」の中央値は、社会的インフラや機会においては比較的良好な評価を受けていることを意味します。
– 政治的には、個人の福祉に関する政策強化が求められるかもしれません。これにより、市民の精神的ストレスが軽減され、社会の全体的な幸福度が向上する可能性があります。
このように、多くの側面からWEIスコアを比較することで、社会政策の改善点や新たな施策の必要性を見出す手助けとなります。
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、政治カテゴリのWEI構成要素に対する主成分分析（PCA）の結果を示しており、直近30日間のデータを視覚化しています。以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 明確なトレンドは特定されていませんが、データポイントは広がりを持って分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントは目立った位置に分布しており、特に右上や左下の端に位置するポイントは外れ値と考えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– プロットは二つの主成分（第1主成分と第2主成分）で表現されており、それぞれの寄与率が示されています（第1主成分が0.79、第2主成分が0.06）。第1主成分がデータの変動の大部分を説明していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データそのものではなく、2次元対応した分布であるため、直接的な時系列のトレンド関係は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分に沿って広く分布しており、横方向に広がりを持つため、第1主成分がデータの多様性を主に説明しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– この分布からは、要因が多様であり一部が標準から外れることがあるという洞察が得られます。政策や政治戦略の設定において、特定の変数（第1主成分）が強い影響を持ち、注意が必要です。また、外れ値に対する適切な対応が必要かもしれません。こうした分析は政治的意思決定や政策の策定に際して、特定の影響を考慮に入れるために有用です。
この分析は、データの多様性や特定の方向への集中の重要性を示しています。また、外れ値の特定や影響の評価に役立ちます。
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。
