📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. 時系列推移
– **総合WEIスコア**: 全体的に上昇トレンドを示しています。特に、5日目以降（2025-07-06から2025-07-10）に目立つ上昇が見られます。最初の数日間はスコアが0.65から0.75の範囲内で上下していましたが、7月6日以降、スコアが急騰して0.85に到達しました。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**: 同様の上昇トレンドを示していますが、社会WEIの方が個人WEIよりも若干高いスコアを維持しつつ、幅広いレンジで変動しています。
#### 2. 異常値
– 異常に低いスコアは7月4日から7月5日にかけて記録されており、これは一時的な社会的イベントやニュースが影響を与えた可能性があります。
– 7月6日以降の急激な上昇は政治的安定やポジティブな社会政策の導入などが考えられます。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 全体的に上昇しています。STL分解によって識別されるトレンドは、投資信頼の増加や政策の改善に起因する可能性があります。
– **季節性**: 短期的な季節変動はあまり示されていませんが、一部の期間で一貫性のない動きが見られます。
– **残差**: 一部の異常値は外部要因（事件、ニュースなど）の影響を示しています。
#### 4. 項目間の相関
– 高い相関が見られるのは、「社会WEI平均」と「持続可能性と自治性」「共生・多様性・自由の保障」です。これらは社会の安定性に対する信頼を反映する要因と考えられます。
– 「個人WEI平均」と「心理的ストレス」は負の相関を示し、ストレスレベルが高まると個人のウェルビーイングは下がると推測されます。
#### 5. データ分布
– 箱ひげ図により、一部の項目（特に「健康状態」と「心理的ストレス」）で明らかなばらつきと外れ値が確認されます。このばらつきは個人の健康や生活満足度の違いを示唆しています。
#### 6. PCA結果
– **PC1が主要な構成要素**: 0.80の寄与率が示すように、WEIスコアの変動の多くはPC1に集約されています。この成分はおそらく、政策の一般的な受け入れや経済的安定性を意味していると考えられます。
– **PC2の影響**は微弱（0.06）であり、恐らく個別事例や個人の経験に起因する微細な変動を表していると推測されます。
#### 結論
全体として、データは特定の政治的もしくは政策的イベントに呼応してWEIスコアが迅速に変動する様子を示しています。特に、持続可能性や社会の多様性が改善されたことがスコアの上昇を支えていると考えられます。これらの変動は、政府の政策や社会の価値観が大きく関連していることを示唆します。異常値が多く観測される期間には、政治的なニュースやイベントが社会のウェルビーイングに直接影響を及ぼした可能性があります。
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
1. **トレンド**
– 期間初期にはWEIスコアが徐々に上昇しています。
– その後、スコアは高水準で安定して横ばいの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の数値の中に外れ値が存在しており、特定の日付で急激な変動があります。
– これらの変動は、特定の出来事や要因による可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のデータを示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさを示しています。
– 赤の「×」は異常値を示している可能性があります。
– 色付きの線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは異なるパターンを示しており、線形回帰と決定木回帰が低めに予測しているのに対し、ランダムフォレスト回帰は高めに予測しているようです。
– 実績データに対する予測精度の違いが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間に強い相関が見られるわけではなく、全体としてモデルの改善が期待されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 初期の上昇トレンドは、期間中に政治的要因が改善した可能性を示唆しています。
– 急激な変動や外れ値は、社会情勢の不確定さや予測精度の限界を強調しています。
– モデル間の予測のばらつきから、分析や政策決定に慎重さが求められます。
このような洞察は、政策担当者や分析チームがリスクを評価し、長期的な戦略を策定する際の参考になります。
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**
– 初期のデータ（7月初め）は0.6から0.8の間で少しばらつきが激しいが、全体としては緩やかに上昇しています。
– 7月後半から8月にかけて、予測値は緩やかに上昇していく傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の方にはいくつかのデータポイントが異常値として円で囲まれています。これらは突発的な変動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**
– 青の点は実績データを示しており、過去の具体的な傾向を表しています。
– 赤の×は予測データを示し、未来の動向を探る手がかりとなります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に少しの乖離がありますが、予測は実績の延長上に位置しているようにも見えます。
– 不確かさの範囲（灰色）は予測が一定の範囲内に納まる可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実データの密度は高くなく、ばらけている部分も見受けられますが、全体的な傾向としては上昇しています。
6. **直感的洞察および影響**
– 人間が直感的に感じることは、最初はやや不安定であるが、後に予測される改善が期待されることです。
– 政治的な安定や政策の変化によるポジティブな影響を期待でき、ビジネスや社会における将来的な安定が期待されるかもしれません。
この30日間のデータ分析により、政治の分野における主要な個人の影響力（WEIスコア）が、将来的には上昇すると予測されます。しかし、最初のデータのばらつきが示すように、短期的には変動の可能性も考慮する必要があります。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **過去の実績**: 初期にかけてのスコアは上昇傾向があります。しかし、期間の後半に差し掛かるとやや横ばいになります。
– **予測トレンド**: 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって示されるスコアは、少なくとも一部は横ばい傾向を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値として特に目立つ点は見受けられませんが、一部のプロットは他よりも大きな不確かさを持っています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績AI（青色プロット）**: 実際の観測データ。
– **予測影響範囲（グレーの影）**: 予測モデルにおける不確実性を表しています。
– **予測モデルの違い**: 各予測モデルは異なる手法によって予測されていますが、結果は概ね一致しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データは全般的に高いスコアを維持しています。予測モデルは将来の同様のパターンを維持すると推測しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データの分布は比較的狭い範囲に集中しており、高いスコアを示しています。
– 様々な予測が提示されていますが、実績データとの過去のデータの傾向から大きな異常はありません。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうことと社会への影響
– **直感的な理解**: 現在および将来のWEIスコアは高水準を維持していることから、大きな問題や不安を示すデータは少ないと言えます。
– **ビジネスや社会への影響**: WEIスコアが高水準で安定していることは、政治的な安定感や市民の満足度が高いことを示している可能性があり、そのままポジティブな社会の捉え方として受け止められるでしょう。また、予測不確実性が低い点も、信頼性の高い状況の持続を示唆しています。
このグラフは、全体的に強い安定傾向を示していますが、さらに詳細な分析や他のデータとの比較にも基づいて、より深い洞察を得ることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青い点）は比較的安定しており、ほぼ横ばいに見えます。
– 予測データ（ピンクの線）は、今後のスコアが上昇する傾向を示していますが、最終的には一定になります。
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マークされています。これらは全体のトレンドから外れた動きを示しており、特定の出来事や要因による急激な変動を示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示しており、安定した状況を反映しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測で、増加後に安定する見込みを示しています。
– 灰色の範囲内は予測の不確かさを示しており、予測の信頼度を視覚化しています。
4. **複数のデータ関係**:
– 実績と予測の間に明確な分離があります。実績は過去のデータの安定性、予測は未来の成長をそれぞれ示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 矢印がないため、相関関係は読み取れる範囲ではありませんが、予測が実績を元に対して異なる軌跡を描いていることから、予測モデルが異なる傾向を捉えていることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– データが安定していることから、現在の政策が経済的に安定していることを示唆していますが、今後の予測での増加は、新たな政策や社会的要因によって経済的余裕が向上する可能性を示しています。
– ビジネスや社会への影響として、今後の増加が実現すれば消費や投資の増加が予想されますが、予測の不確かさも考慮に入れる必要があります。
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:
以下のグラフ分析を行います。
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は約0.6～0.8の範囲で横ばいの傾向を示しています。
– 予測（緑、紫、赤のライン）はいずれも後半で上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットに囲みがある異常値がいくつか存在していますが、大部分は中央値に集中しています。異常値は全体の数から見ると少ないです。
3. **各プロットや要素**
– 実績は青色のプロットで表現。
– 緑の線は線形回帰を示し、紫色の線はランダムフォレスト回帰を示しています。赤の点は予測AIでの予測値です。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は過去のデータに適用されていますが、プロットされた予測ラインに対して幅が狭いように見受けられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測の間に明確な関係性が示されているため、予測モデルは実績のトレンドに基づいて構築されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は約0.6～0.8の範囲で密集しています。
– 予測の上昇傾向により、将来的に健康状態が改善されると予測されます。
6. **社会的影響や直感的理解**
– グラフ上では、今後の健康状態が現状より改善されていく傾向が見受けられるため、ビジネスや政策の文脈で人々によりポジティブな思いを抱かせる可能性があります。
– ただし、異常値の存在は、個々のケースでの注意が必要かもしれないことを示しています。
グラフ全体から、当該期間中の健康状態に対して全体としてポジティブな見通しが示されていると考えられますが、異常値などの細かな変動にも目を配る必要があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– グラフの初期段階では、WEIスコアがわずかに上昇しています。その後はほぼ横ばいです。
– 大きな跳ね上がりがあり、予測された未来のスコアは高いレベルで安定しています。
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確認できます（黒い円で示されています）。
– 瞬間的なスコアの増加が記録されています。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットが実績データを示しています。
– 外れ値は黒い円でハイライトされており、異常な出来事やストレスがあった可能性を示唆しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）を見ると、初期の方が不確かさが大きかったことがわかります。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– ランダムフォレスト回帰予測（ピンクライン）が他の予測方法より高いスコアを示し、他の予測方法（緑と紫の線）と比較して高めの水準を保っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の高い不確かさから、後半にかけて不確かさが少なくなる傾向にあります。これは安定した新たなパターンが確立されていることを示します。
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**
– 初期の外れ値や不確かさは、急激な環境の変化やストレス要因を考慮するきっかけとなります。
– 長期的に見て、ストレスが高いレベルで安定していることは、組織や個人にとって持続可能ではない可能性があり、対策が必要です。
– データの信頼性の向上や予測精度の改善が、未来の計画に役立つでしょう。
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**
– 実績のデータ（青の丸）は全体的に横ばいで、WEIスコアが約0.6から0.8付近に分布している。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫の線）は、期間の途中で急激な上昇を示し、最終的には横ばいに移行している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値が黒い円で示されており、これらはグラフの他のデータポイントと離れていることから、急激な変動や外的要因の影響を示唆している。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青の実績データは、現実のWEIスコアの変化を示す。
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰）は、未来のスコアの動向を予測している。
– 黒い円は、異常値として注目すべきデータポイントを示している。
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ラインに乖離があり、予測に用いられたモデルの精度や外部要因の影響を考慮すべきである。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの散布は比較的一貫性があり、極端な変動は少ないが、異常値として識別されるポイントは注意が必要である。全体のトレンドとしては大きな上昇または下降が見られない。
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**
– 実績データの安定性は、現在の状況が安定していることを示すが、
– ランダムフォレスト回帰による予測の急激な上昇は、近い将来に何らかの変革や改善が期待されていることを示唆している。
– 政治や自治における新しい政策の導入や制度改革が影響として考えられる。この予測が現実になるならば、個人の自由度や自治が高まる可能性があり、その結果、社会的にポジティブな影響を及ぼすことが期待される。
このように、グラフのデータを基に政治的または社会的な動向を予測し、それに基づく戦略や行動計画を立てることが求められるでしょう。
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、社会的公平性や公正さを表すWEIスコアの30日間の推移を示しています。以下のポイントに基づいて分析します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青い点）は最初の期間に集中していますが、その後は大きなトレンドは見られません。一方、三つの予測モデルによるライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はほぼ水平で安定しています。このことから、予測ではWEIスコアが今後ほぼ一定に維持されると見込まれています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実際のデータ内に丸で囲まれた外れ値があります。これは短期間での大きなスコア変動を示している可能性があり、特定の出来事や要因が一時的に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**:
– 青い点は実際のスコアを示し、xAI/3σの灰色の影は予測の不確かさを示しています。予測ラインはそれぞれの回帰モデルで予測された値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と異なる予測手法間でのスコアの一致度は高く、全体として予測は実績の点群の上限付近に位置しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は特定の期間に集中しており、その後予測に移行しています。更なるデータ集計が進めば、実際のスコアと予測の相関をより詳細に分析できるでしょう。
6. **直感的洞察と社会への影響**:
– このグラフは、短期間でのスコアの変動を逆手に取り、持続的な予測を目指しています。これにより、政策立案者は公平性や公正さの維持戦略を継続的に調整する上で助けとなるでしょう。外れ値は特に注目すべきであり、その原因を解明することで、さらなる社会的公正への改善策を講じることができます。
このグラフを通じて、人々はデータに基づいた政策の重要性を感じ取り、予測されるスコアを基に継続的な改善と監視の重要性についての認識が高まると考えられます。
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
1. **トレンド**
– 実績（青い点）では、最初は小さな変動がありますが、全体的には小幅に横ばいの傾向を示しています。特に大きな下降や上昇のトレンドは見られません。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全て一定の値を示していますが、特にランダムフォレスト回帰はわずかに高い値を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上にはいくつかの外れ値（黒い円）が観察されますが、これらは全体のトレンドには大きな影響を与えていないように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のWEIスコアを示し、黒い円は外れ値を示しています。
– 背景の灰色の部分は予測の不確かさを表し、信頼区間を示しています。
– 線は異なる予測モデルによる未来のスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データが比較的一貫していることから、予測モデルも異なる方法によって比較的一定の値を予測していることが分かります。モデル間での予測値に大きな差はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のWEIスコアは0.8から1.0の範囲内で比較的高い安定した値を維持しており、これは良好な持続可能性と自治性を示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから、人間は安定性を直感的に感じるでしょう。実績が予測と一致していることから、政策やプログラムが効果的に機能していると考えられます。
– ビジネスや社会への影響としては、持続可能性と自治が高いレベルで維持されていることで、安定した政治環境が期待できます。これは長期的な投資や地域発展に寄与する可能性があります。
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:
### 1. トレンド
– **実績データ（青の点）**: 緩やかに上昇し安定しています。
– **予測データ**: 期間を通じて安定しており、大きな変化が予測されていません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフ内に異常値がいくつか存在しますが、全体のトレンドに大きな影響を与えているわけではありません。
### 3. 各プロットや要素
– **青のプロット**: 実際の実績データです。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさ範囲を示しており、予測の信頼区間を視覚的に表現しています。
– **紫の線**: 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しており、全体的に整合しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測の間に大きなギャップは見られず、予測は実績データに基づき慎重に作成されているように見えます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは予測値に非常に近く、予測モデルが実データをよく反映していることを示唆しています。
### 6. 直感的な洞察と社会への影響
– **教育機会や社会基盤**に関するスコアは、現在の政策や取り組みが機能していることを示しており、継続的な改善を指しています。
– 予測データが安定していることは、今後の計画や政策が着実に進んでいることを期待させます。
– ビジネスへの影響としては、この安定性が投資や新規事業の展開を支える要因になる可能性があります。
全体として、短期間での大きな変動はなく、信頼できる予測が立てられているようです。政策の実行や戦略の策定において、堅実な基盤が築かれていると見受けられます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて実績データ（青い点）は上昇トレンドを示しており、特に7月1日から7月10日の間に急激に上昇しています。その後はやや横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として黒い枠のついた点が示されていますが、初期の時点でいくつか見られます。
– 主に7月上旬から中旬にかけて異常値が発生しています。
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、紫色とピンクの線は予測値を示しています。予測値は最も高い場所で安定しています。
– 灰色の領域は予測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）の結果が視覚化されています。特に、ランダムフォレスト回帰（上方の紫の線）は他の手法よりも高く安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期段階では実績データの分布がややばらついていますが、後半には安定してきています。予測と実績の間には不一致が見られますが、徐々に実績が予測の範囲内に収束してきているようです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績スコアが急速に上昇して安定していることから、社会の多様性や自由の保障が向上している可能性があります。
– 予測手法による違いは政策の持続可能性や影響を評価する上で重要な指針となるでしょう。
– 実績と予測のギャップが縮小していることから、政策や対策が有効に機能していると評価できるかもしれません。ただし、初期の外れ値や不確かさも無視できない要素です。
このデータは社会政策を議論する上で貴重な情報を提供し、持続可能な発展を推進するための基盤として利用可能です。
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:
視覚的な分析とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– 日単位でのヒートマップであり、色の変化から値の変動が確認できます。特に時間帯によって異なるパターンが見られ、特定の時間帯での値の増減が際立っているようです。
– 日付が進むにつれ、時間帯ごとの明るい色（高スコア）が増えているようで、全体的には上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月6日は明るい黄色から濃い紫への急激な変動があり、注目に値します。これは外的要因、あるいは特定の出来事が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はWEIスコアを示しており、明るいほどスコアが高いことを意味します。
– 時間軸と日付は、変化が特定の日の特定の時間帯に集中していることを視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日毎に似たようなパターンが現れるというよりも、時間帯ごとの変動が大きく、一定の周期性やパターンは見られません。これは、特定の時間帯のイベントやニュースがスコアに影響を及ぼしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特に23時以降の時間帯が明るい色で表示されており、他の時間帯よりも高いスコアを示している可能性が考えられます。
6. **直感的感想とビジネスや社会への影響**
– 特定の時間帯（特に夜間）に高い注目度が集まっていると考えられます。これは夜間ニュースや政治的発言が影響している可能性があります。
– 社会的には、人々がニュースや政治的出来事に敏感に反応していることを示しており、政治的な発表や出来事のタイミングが注目されています。これにより、メディア戦略や政治的なコミュニケーション戦略に影響を与える可能性があります。
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:
このヒートマップは、ある個人のWEI平均スコアの動向を示しています。具体的な分析は次のとおりです。
1. **トレンド**:
– 期間全体を通じて色が徐々に変化しているが、具体的な周期性は見られません。
– 特定の時間帯（特に16時〜19時）の変動が目に付きます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月7日で急激に色（スコア）が明るくなっています。これは、短期間での急激な上昇を示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– より明るい色は高いスコアを意味し、特定の時間や日において評価が高くな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**:
– 各時間帯で独自の変動を示していますが、特に夕方から夜間にかけて大きな変化があるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ時間帯でも日によって色の濃さ（スコア）が大きく異なり、スコアが日付ごとに変動していることが分かります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 時間帯による変動を見ると、特定の活動や出来事がこの時間に集中している可能性があります。これによってスコアに影響が出ているかもしれません。
– 社会的には、夕方や夜間のスコアの変動は人々の注目が集まる時間帯の動向を示しており、その時間に向けた戦略が有効である可能性があります。
この情報をもとに、政治的な活動や発言のタイミングを調整することが予見されます。また、特に注目される時間帯に焦点を当てたコミュニケーション戦略を策定することが重要です。
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:
このヒートマップは、複数の時間帯における社会WEI平均スコアの変動を示しています。以下に、視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– データは、色の変化を通じて時間帯ごとのスコアの変動を示しています。全体的に青から緑、そして黄色への変化が見られ、スコアが時間とともに上昇していることを示唆しています。
– 一部の時間帯ではスコアが安定しており、明らかな周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日に急激な色の変化が見られ、一部の時間帯で急激なスコアの上昇があります（例：7月6日）。
– この急激な変化は外れ値や重要な出来事によって説明できる可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各セルの色は特定の時間帯におけるスコアを示し、色の濃淡がスコアの高低を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– いくつかの時間帯でスコアが同様に変動しており、時間帯間に相関がある場合もあります。しかし、対照的な変動も見られ、影響の異なる出来事も考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の分布から、スコアの分布は均一ではなく、特定の日や時間にピークがあります。
– これにより、特定の日付に集中的な活動や出来事があったと解釈できます。
6. **直感的かつ社会への影響**:
– 視覚的には、スコアの上昇が明白であり、時間とともに良好な方向に向かっていることを示しています。
– 急激な変動が見られるため、この期間中に影響力のある政治的出来事が発生している可能性があります。これにより、ビジネスや社会において、何らかの政策変更や世論の変化が反映されている可能性が考えられます。
このようなヒートマップは、政策決定者がどの時間帯や日付に特に注目すべきかを識別するのに役立ちます。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
– このヒートマップは、30日間の相関関係を示しており、時間的なトレンドよりも各項目間の関係性が焦点になっています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– ヒートマップでは、目立った外れ値というよりも、他の高い相関と比較して特異な低い相関に注目可能です。例えば「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」の間には比較的低い相関が見られます。
#### 3. 各プロットの意味
– プロットの色濃度は相関の強さを示しています。赤が濃いほど正の相関が強く、青が濃いほど負の相関が強いです。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時系列というより、ここでは異なるWEI項目の相関が中心です。「総合WEI」と他の項目（例えば「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」）との高い相関が見られ、総合的な評価と特定の社会的指標が密接に関連していることが示唆されます。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と他の個人WEI項目間に高い相関が見られるため、個々の心理的要因が他の個人的指標に強く影響していることが考えられます。
– 一方で社会的指標（「公平性・公正さ」や「持続可能性と自治性」など）は、いくつかの個人的指標と中程度の相関に留まっています。
#### 6. 直感的な理解と影響
– ヒートマップからは、社会的および個人的な要因が複雑に絡み合っていることが直感的に感じられます。特に「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の強い相関により、包摂的な社会政策が総体的な幸福度に寄与している可能性が高いです。
– ビジネスや社会への影響においては、政策立案者がこの相関を考慮することで、社会福祉や教育などの分野に対する効果的なアプローチを設計でき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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– このグラフは30日間の各カテゴリのWEIスコアの分布を示していますが、明確な上昇または下降のトレンドは示されていません。ボックスプロットにより、各カテゴリのスコアの中央値と分布範囲を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」には外れ値があります。これらは異常値であり、注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各ボックスプロットは、特定のWEIタイプのスコア分布を示しています。箱の中央の線は中央値、箱自体は第1四分位数から第3四分位数までの範囲を示しています。ひげはスコアの最大最小範囲を示し、外れ点は異常値を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数のカテゴリが並べられていますが、それぞれのカテゴリは他と独立しており、直接的な時系列の関係はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（経済状況）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の間にやや差が見られ、経済状況がストレスとどのように関連しているかが浮き彫りになります。
6. **直感的な洞察および影響**
– 多くのカテゴリで比較的高いWEIスコアが見られ、全体として政治的/社会的状況が安定している可能性があります。
– 外れ値は特定のカテゴリにおける課題を示し、例えば「心理的ストレス」や「多様性」における問題点に焦点を当てる必要があるかもしれません。
このグラフは社会政策やメンタルヘルスへの重点的なアプローチを示唆し、特に外れ値の多い分野での改善策の必要性があるかもしれません。
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PCAグラフは、政治に関するデータを2つの主成分に分解して可視化したものです。それぞれの主成分がデータの一部の変動を説明しています。
1. **トレンド**:
– 特定の明確なトレンド（上昇、下降、周期性）はありません。データポイントは全体的に散らばっており、特定の方向に集まっているわけではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分で正の大きな値（0.2以上）を持つ外れ値がいくつか見られます。これらは通常とは異なる変動を示唆しています。
3. **プロットの意味**:
– プロットされたデータポイントは、各ケースが主成分空間内でどのように分布しているかを示しています。密度が高い部分とそうでない部分が存在しますが、特に右下の領域にデータが密集しています。
4. **時系列データの関係性**:
– このグラフは時系列のプロットではないため、直接的な時間的関係性は示していません。しかし、内容の関連性やバラエティが視覚的に把握できます。
5. **相関関係や分布**:
– 第1主成分と第2主成分の間には弱い負の相関関係が見られます。データは左上から右下へと広がっている傾向がうっすらあります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 2つの主成分は、政治的データの複雑さをある程度の単純化により表現しています。右下に密集したデータは一般的な傾向を示し得ますが、外れ値は特異なイベントや政策の変化を表している可能性があります。
– ビジネスや社会においては、こうした外れ値が政策の急激な変化を示している場合、それに関連するリスクや新たなビジネスチャンスの発見に繋がるかもしれません。
この分析を通じて、データの内在的な構造や異常点を理解する手助けとなるでしょう。
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。
