📊 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スコアは、全期間にわたって0.59から0.85の範囲で変動しています。特に、2025年7月6日以降に急激な上昇が見られ、一時的に高スコア（0.85）に到達しました。この変化は、社会および個人の要因が強く影響している可能性があります。また、その後は全体的に高い水準で安定しています。
2. **異常値の検出**
– 異常値として記録された日付は、7月1日、2日、6日、7日です。これらの日の異常スコアは、特定の出来事や政策変化、あるいは重大な社会的イベントに起因している可能性があります。特に7月6日の上昇は注目すべきで、それまでの安定期から大幅に改善した要因を探ることが有効です。
3. **季節性・トレンド・残差**
– STL分解を行った場合、7月初旬の変動は短期的なショックまたは季節性の要因が考えられ、特定の社会イベントや季節特有の出来事が影響している可能性があります。特に、7月6日のスコアの急上昇は、長期トレンドとしてプラスの影響を与えています。
4. **項目間の相関**
– 相関ヒートマップによると、社会的持続可能性と個人の健康状態が強く関連しています。持続可能な社会環境が健康状態に寄与している可能性が考えられます。
5. **データ分布**
– 箱ひげ図からは、総合WEIスコアの中央値は約0.75で、上位四分位範囲が広がっています。7月初旬のスコアは、上方しきい値を超える異常な変動を示しました。
6. **主要な構成要素 (PCA)**
– PCA分析の結果、PC1が全体の79%を説明し、主に社会的要因が寄与していることを示しています。PC2が6%を占めており、これらの成分は主に個人要因に関連していると考えられます。このことは、社会的条件の改善が各スコアの変動を強く規定していることを示唆しています。
**結論**
総合WEIスコアにおいて、個人の健康状態や社会的持続可能性の改善が大きく影響していることがわかります。また、7月6日の急上昇は重要な転換点であり、その要因を深掘りすることで、さらなる政策改善や社会環境の最適化が可能になります。今後の改善施策では、社会的要素の強化と個人の心理的健康に対するケアが必要です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期の10日間においては、WEIスコアは緩やかに上昇しています。
– その後、しばらく横ばい状態が続き、最後の予測区間においては緩やかに上昇する予測が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の段階で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。これにより、初期のデータが特異な出来事やイベントの影響を受けた可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データを表しており、黒い縁取りがされたものが異常値です。
– ピンク色の線はランダムフォレスト回帰による予測値を示しており、安定した上昇を予測しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲で、実データに対して広めに設定されています。
4. **時系列データの関係性**
– 実データと予測データに一貫性が見られますが、予測には一定の不確かさが存在しています。
– 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）の間ではランダムフォレストがより高い予測スコアを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは不規則な上下動を示す一方で、予測データは一定のトレンドを維持しています。異常値を除くと、基本的には右肩上がりのトレンドが強調されています。
6. **人間が直感的に感じることおよび影響**
– 初期の変動が大きいデータは、一時的な政治的イベントや政策変更などが原因かもしれません。
– 緩やかに改善傾向にあることは、政治情勢の安定や政策の成果が実を結びつつあるという解釈が考えられます。
– ビジネスや社会への影響としては、安定した改善が見られる場合、投資環境の改善や政策に対する信頼性の向上に寄与する可能性があります。
この分析に基づき、短期的な変動があるものの、長期的には安定した成長傾向が期待されるため、慎重ながらもポジティブな見通しを持てるかもしれません。
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:
以下の視点から、グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績値（青い点）は最初の2週間で緩やかに上昇していますが、その後横ばいになっています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は後半に向けて上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点で異常値として黒い丸で囲まれたデータが数点確認されます。これは予測との差異が大きかった箇所です。
3. **要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、赤い点は予測を表しています。
– グレーの領域は不確かさの範囲を示しており、多くの実績値がこの範囲内に収まっています。
– 緑は線形回帰、青は決定木回帰、ピンクはランダムフォレストによる予測を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間で、初期段階では相関が見られるものの、後期には乖離している部分もあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測値の一致度は初期段階で比較的高いですが、外れ値付近ではずれがあります。
6. **直感および影響**:
– 実績と予測のずれは意思決定に影響を与える可能性があり、予測モデルの改善が必要とされています。
– 政治のカテゴリでのスコアの変動は、この期間の特定の政策や出来事の影響を反映している可能性があります。
– 社会的には、予測の精度向上は政治的安定性の評価に役立つかもしれません。
このようなデータは、政治的決定の検証や、今後の策略立案において重要な役割を果たすでしょう。
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:
以下のようにグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイント（青のプロット）は初め緩やかに上昇しています。その後、横ばい傾向に変わっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データセットにいくつかの外れ値（黒で囲まれた円）が見られ、他のポイントから明らかに異なることが示唆されますが、これらは予測されている範囲外にはありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青のプロット）は実際のデータを示し、予測（線とプロット）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）に基づく予測結果を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の影）は、予測値の信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは異なる予測値を持ちますが、ランダムフォレスト回帰（ピンク）は特に高いスコアを予測しています。一方、線形回帰（ターコイズ）はより低い値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは約0.7から0.85の範囲に分布し、予測値はこの範囲を超える場合があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 一般的に、実績データは安定しており、少しずつ改善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、異なる予測手法による将来のWEIスコア予測は、政策決定におけるリスク評価や改善思考に活用される可能性があります。
– 特に高い予測値を示すランダムフォレスト回帰は、政策的な成功や社会的安定を示唆しているかもしれません。したがって、どのモデルを優先するかによって、対策や意思決定が異なる可能性があります。
この分析が意思決定に役立つと考えられます。
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:
1. **トレンド**
– 実績値（青色の点）は全体的に横ばいに見えますが、初期には若干の変動があります。
– 線形回帰（薄紫色の線）は上昇傾向を示しています。
– 決定木回帰（緑色の線）とランダムフォレスト回帰（水色の線）は一定の値を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い縁で囲まれた点は外れ値を示しており、特に初期にいくつかの外れ値が見られます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実際のデータポイントを示しています。
– 外れ値は不安定な経済的条件を示唆する可能性があります。
– 予測と実績には若干の不一致がありますが、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。
4. **複数の時系列データの関係性**
– モデルによる予測は、実績データに基づいて異なる方法でトレンドを描いていますが、おおむね一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは特定の範囲に集中していますが、分布のバラつきが多少見られます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– WEIスコアが安定していることは、個人の経済的余裕が大きく崩れていないことを示唆します。
– モデル予測と実際のデータの差異が小さいため、予測の信頼性は比較的高いと判断されます。
– 一部の外れ値は突発的な経済イベントや政策変更の影響を疑う余地があります。
– 経済的に安定している状況が続いているとすれば、ビジネスや個人の計画において予測可能性が高まることが考えられます。これは政策決定者にとっても重要な情報です。
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:
以下はグラフの分析です。
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は全体として0.6から0.8の範囲で均等に分布しており、明確なトレンドは示されていません。
– 予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なるトレンドを示しています。特にランダムフォレスト回帰はわずかに上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの点が異常値として円で強調されていますが、これらは実績範囲内にあります。
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、X印は予測を示しています。
– 異常値は黒い円で囲まれており、注意が必要です。
– 予測範囲はグレーの範囲で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測と実績の間には視覚的には大きなギャップは見られず、予測と実績は密接しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.6から0.8の間に密集しており、均等な分布をしています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 健康状態が大きく変動していないことは安定性を示唆していますが、これが恒久的な改善を示すものか一時的な状況であるかはさらなる分析が必要です。
– 社会的には、予測がより高い健康指数を示していることで、改善の兆しと感じられるかもしれません。
– ビジネスにおいては、リソースの集中や対策を講じるための指標として利用可能です。
このグラフの全体的な安定性と、わずかな上昇予測は、政策や健康改善プログラムの効果を評価する際の指標となります。
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:
この時系列散布図は、個人の心理的ストレスを示すWEIスコアの30日間の変動を表しています。次に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を詳しく説明します。
1. **トレンド**:
– グラフの最初の部分ではデータが比較的高いレベルで安定していますが、その後徐々に上昇しているトレンドが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数の外れ値が初期のデータに見られます。これは特定の日における心理的ストレスの急激な増減を示唆していますが、その後のデータはより安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実際のスコアを示し、これが主に左側のグラフ内に分布しています。
– 黒い円は外れ値を示し、特定の異常なストレスレベルを示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示し、その中でデータが多く一致しています。
– 予測線（紫）は今後のスコアの上昇を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データは異なる色で示されており、初期の実績データと後続の予測トレンドを比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 最初の1週間では高めのストレスが観測され、その後徐々に上昇しています。この上昇は将来のストレスの増加の可能性を示唆しています。
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**:
– 初期のデータから将来的にストレスが上昇するトレンドが示されています。これは、将来の気候や政策の変更、または個人的な要因が影響している可能性があります。社会やビジネスにおいては、ストレス管理のための対策が求められるかもしれません。
このグラフから、短期的には比較的安定しているが、長期的にはストレスが上昇する可能性があることが示唆されます。対策としては、個人や組織が前もってストレス対策を講じることが考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青色プロット）は、最初の半月ほどはあまり変動がなく、0.6から0.8の間で横ばい状態です。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫色の線）は、急激な上昇を示し、その後横ばいになるというトレンドを描いています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの初期には、実績データにおいて、若干の外れ値（黒丸で囲まれたプロット）が見られます。しかし、期間内の大部分はこの範囲に収まっています。
3. **各プロットや要素**
– 青色プロットは実績値を表しており、0.6から0.8の間に密集しています。
– 紫色の線はランダムフォレストによる予測で、徐々に上昇してから安定しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示していますが、主に初期に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の間に密接な関係がありますが、予測値は未来の急上昇を示唆しています。この違いが時間が経つにつれ、注目されるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値の分布は比較的一様ですが、グレーの範囲は予測の不確実性を示し、初期の揺れを反映しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフからは、政治的な自由度と自治のスコアが将来的に向上する可能性が示唆されます。この上昇トレンドは、政策的な改善や国民の自由度に対する認識の上昇を反映しているかもしれません。
– 社会的には、自由度や自治の向上が国民の満足感や政策への信頼度を高める可能性があります。ビジネスにおいても、投資環境や市場の安定性が改善する可能性が示唆されます。
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:
以下はグラフの分析結果です。
1. **トレンド**
– グラフの初期から中盤にかけて、WEIスコアはおおむね0.4から0.8の範囲で変動しています。
– 後半以降の予測は0.9から1.0の範囲で横ばいとなっており、予測モデルによる違いもほとんどありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータ点が特に密集しているため、特定の期間に測定が集中している印象があります。特に急激な上昇や下降は見られません。
– 一部の点が「異常値」として示されていますが、見たところ大きな偏差が目立っているわけではありません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 青い点は実績AIの結果を示し、X（赤い印）は予測AIの出力です。
– 薄いグレーの帯は予測の不確かさを示しており、これが比較的狭い範囲に収まっています。
– 予測の種類（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）により、異なる色の線が表示されていますが、ほとんど一致しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 実績AIと予測AIのデータは、概ね同じ範囲で推移しているものの、予測の方が高いスコアに設定されているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のデータと予測はある程度の相関があると考えられ、異常値を消す範囲外の逸脱は少ないです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、WEIスコアがある程度安定している印象です。予測は非常に高い値を示しており、理想的な状況を描いている可能性があります。
– ビジネスや社会の観点からは、高い予測スコアが持続可能な政策による改善を示唆している可能性があります。予測の信頼性と実績のギャップをどう埋めるかが課題となるでしょう。
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:
以下が提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 実績のスコア（青のプロット）は、0.8～0.9付近で横ばい傾向にあります。
– ランダムフォレスト回帰予測（ピンクの線）は、全体的に高め（0.9から1.0付近）で安定しています。
– 決定木回帰予測（緑）は安定して0.9にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの異常値が存在します（黒い丸で囲まれたプロット）。これは通常の範囲を外れたデータを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青のプロット）**: 実際のデータを示しています。
– **予測（赤の×印）**: 予測モデルの一部ですが詳細な位置はグラフには示されていません。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示しています。この範囲が狭いほど予測の信頼性が高いと言えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルはそれぞれ異なる手法で予測を行っており、実績のスコアから推定される予測値に対して安定した高い信頼性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データとの間で大きな乖離は見られず、予測は一貫して比較的正確に行われていると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 全般的に高いスコアを維持しており、持続可能性と自治性が安定している政策状況を反映していると考えられます。
– 一部に異常値が見られるため、その原因を特定することで、より安定した政策が実現可能になるかもしれません。
– ビジネスや社会においては、この安定した状況が持続するならば、社会的な信頼性の向上やさらなる政策改善につなが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:
以下に、グラフの視覚的特徴と洞察を解説します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）のトレンドは、期間の前半で緩やかな上昇を示し、その後は横ばい状態です。
– 複数の予測線（緑、シアン、紫）が示されており、そのうち緑色の線形回帰とシアンの決定木回帰は横ばい、紫のランダムフォレスト回帰は若干上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが黒い輪で囲まれ、外れ値としてマークされています。これらは異常なスコアや変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を表し、実際のスコアの変動を把握できます。
– 予測線は異なる手法による未来のスコアの予測を示しており、グレーの影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**:
– 実績データが予測値の不確かさの範囲内に収まっているため、予測モデルの精度に対する信頼性が比較的高いことを示唆します。
– 特にランダムフォレスト回帰は他のモデルに比べて増加傾向を示しており、異なるモデル間で予測のばらつきが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの密度は期間の前半に集中しており、期間中盤以降は安定しています。
– 予測モデルの一致は、データが大きな変動なく推移することを予想していることを示唆します。
6. **直感的洞察と社会的影響**:
– 人々はこの安定したWEIスコアを、社会基盤や教育機会が一定のレベルを維持または改善していると解釈するかもしれません。
– ビジネスや政策決定者にとって、このような基盤の安定は長期的な計画を立案する上で安心材料となるでしょう。
– 外れ値は、特に特定の出来事や政策変化が原因である可能性があり、それに対する迅速な対応が求められます。
この分析は、継続的なデータモニタリングとモデルの評価によるさらなる理解を促進するために重要です。
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:
以下は、あなたが提供したグラフの分析結果です。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は全体的に上昇傾向を示していますが、最初は低い値から始まり、その後徐々に上がっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのプロットが黒い円で囲まれているのは外れ値であり、散布に対して異常であることを示しています。
– 特にグラフの初期段階での急激な上昇が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績のデータを表しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示しており、モデルの予測の信頼性や変動を視覚化しています。
– 紫色の線は異なる回帰モデル（ランダムフォレスト回帰など）の予測を示し、一貫した高い値を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績のデータは不確かさ範囲内を推移していることが多く、予測と実績に大きな乖離は見られません。
– 予測のモデルによって、割と安定した値が予測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 上方へのトレンドは多様性や自由の向上を示している可能性があり、ポジティブな進展を期待できます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフ全体として上昇トレンドは、共生社会の実現に向けた政治的および社会的努力が実を結んでいることを示唆しています。
– 外れ値や急激な変動は、一部の政策や出来事が一時的に影響を与えている可能性があり、それに対するフォローアップが必要とされるかもしれません。
– 社会的多様性の推進や自由の保障における進捗が見られることで、国際的な評価や地域社会の安定感などにも良い影響を及ぼす可能性があります。
このグラフは、社会的な変化や政策の結果を理解する上で重要な指標となり得るでしょう。
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:
以下に、ヒートマップの分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 全体的に、時間帯によって異なる色が見られ、特定の時間帯で変化があることが示唆されています。
– 特に7時から8時、15時から16時、19時から23時にわたる変化が注目されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日（例えば、7月5日と7月6日）に濃い紫色が出現しており、これは急激な変動や外れ値を示している可能性があります。
3. **要素の意味**:
– 色はスコア（WEI）を表しており、紫から黄色にかけてスコアの変化を示しています。紫色が低スコア、黄色が高スコアを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯で同様の色が連続して現れることがあり、時間帯ごとの安定したパターンがあることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯ではスコアが比較的一貫しているように見えますが、特定の日に急増または急減する傾向が見られます。
6. **直感的な印象と影響**:
– グラフからは、特定の時間帯や日付において政治的な議論や出来事が活発になっている可能性が示唆されます。
– ビジネスや社会への影響として、こうした変動は社会の関心の高まりや政策の変化に伴う可能性があります。特に、急激な変動がある箇所は注意が必要です。
このヒートマップは、特定の時間帯や日に特化した解析を可能にするため、さらなる分析における価値ある出発点を提供するでしょう。
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:
この政治カテゴリの個人WEI平均スコア時系列ヒートマップについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 視覚的には、特定の時間帯や日にちで変動が見られるが、全体的には一定の期間ごとに色（スコア）が変化する傾向があります。
– 上昇や下降というよりも、周期性が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日には、時間帯ごとに大きな色の変化が見られ、急激な変動を示しています。
– 様々な色が混在していることから、何らかのイベントや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**:
– 色の濃淡がスコアの高低を示しており、緑から黄色が高スコアを、青から紫が低スコアを示しているようです。
– ヒートマップの構造から、時間帯ごとのデータの変動が良く可視化されています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 各日付ごとに時間帯別のデータが表示されており、ある日と他の日を比較することで同じ時間帯にどう変動するかが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 縦軸（日付）の特定日、横軸（時間）の特定時間帯にスコアが集中している部分があるため、日付と時間帯の組み合わせによる相関性があるかを考察することができます。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 7月6日の変動が特に目立つため、この日に政治的な動きやイベントが背景にあると直感的に感じられます。
– 社会への影響として、一部の時間帯にスコアが集中して上昇することから、これが政策やメディアの取扱いに影響を与えている可能性があります。
全体として、このヒートマップは時間帯ごとの政治的関心や動向を探るのに有用であり、特定のイベントが何らかの影響を与えていることを示しています。
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:
## ヒートマップ分析と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップでは、色の変化が数値の変化を示しています。全般的に、先頭の日付から徐々に色が変化し、特定の時間帯で明るくなっています。これは、特定の時間帯でWEIスコアが上昇していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかな色の変化が特定の日と時間に集中しており、これが急激な変動を示している可能性があります。特に、7月6日以降の時間帯には、スコアが急上昇していることが見て取れます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さはWEIスコアの高さに対応しています。濃い紫は低いスコア、黄色は高いスコアを示しており、時間の経過とともに色が変化することでスコアの推移がわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯での色の変化は、特定の時間帯での傾向が他の時間帯にも拡張しているかもしれないことを示しています。この関係性は、特定の出来事が複数の時間帯にわたって影響を及ぼしている可能性を指摘しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ時間帯（例：8時から16時）内では、スコアが徐々に上昇する傾向があるように見受けられます。日毎のパターンや、時間帯別のパターンについて検討する余地があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– スコアが特定の時間帯で急上昇していることから、社会的または政治的なイベントがその時間に集中していた可能性があります。このようなヒートマップ分析は、政策のインパクトを測定するための重要なツールとして役立ちます。ビジネスにおいては、マーケティングやキャンペーン活動のタイミングを決定する際の指針としても有用です。
このようなヒートマップは、時間や日に対する数値傾向を視覚的にわかりやすくするため、パターンやトレンドを容易に把握でき、戦略的な意思決定に役立ちます。
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:
### グラフ分析と視覚的特徴
1. **トレンド**
– このヒートマップは、期間中の特定のトレンドよりも、各指標間の相関を示しています。色の濃淡で相関の強さを視覚的に捉えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に顕著な外れ値はありませんが、「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の相関が比較的低く（0.31）、他の項目と比べて異なるパターンが見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 赤色が濃いほど強い正の相関を示し、青色が濃いほど負の相関または弱い正の相関を示します。全体的に強い相関を持つ項目が多いことがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各項目間の相関を見ると、例えば「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の間で相関が低い（0.59）ことから、経済的余裕が必ずしも健康状態に直結していないことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」とほとんどの項目間で強い相関が見られます。特に「社会WEI（公平性・公正さ）」との相関が非常に強い（0.95）です。
– 対照的に、他の多くの項目に対して「個人WEI（自由度と自治）」の相関が比較的低いです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– **直感的洞察:** 多くの項目が相互に強く関連しているため、特定の分野の改善が他の分野にも影響を与える可能性があります。特に、社会的公平性が総合WEIに強く関連しているため、社会的イニシアチブが全体的な幸福感や満足度の向上に寄与することが期待されます。
– **ビジネスや社会への影響:** 政策立案者は、特に相関の強い領域に注力することで、効率的な政策実施が可能となります。また、自由度と自治に関する施策は、他の項目とは異なるアプローチが必要であるかもしれません。
全体として、このヒートマップは、様々な社会的要素が互いにどのように関係しているかを理解するための重要なツールとなります。政策や戦略を考える際には、これらの相関を考慮することが重要です。
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**
– 各カテゴリ間のスコアは、全体として大きな上昇や下降のトレンドを示していないようです。スコアの中央値間で目立った変動はなく、安定していると見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのボックスプロット（特に個人WEI（心理的ストレス）や社会WEI（生活基盤・対話機会））では外れ値が見られ、これらのカテゴリで異常値や変動が大きい可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色はWEIスコアのカテゴリを示しており、分類できる情報を視覚的に捉えやすくしています。
– 各ボックスの長さは、スコアの範囲（四分位範囲）やバラツキを表しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 各カテゴリは30日間のデータを基にしたもので、特定の傾向やシーズナリティがある場合、それが見える形にはなっていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリでの分布に大きな偏りや歪みはなく、概ね正常な分布をしているように見えます。ただし個人WEI（心理的ストレス）の外れ値は、極端に高い（または低い）ストレスを感じている層の存在を示唆します。
6. **直感的洞察およびビジネスや社会への影響**
– 人々は総合WEIや個人WEIにおいて安定的に高いスコアを示しているため、政治的な状況に比較的満足していると感じるかもしれません。
– しかし、心理的ストレスや生活基盤のカテゴリでの外れ値は、特定の問題領域があることを示唆します。政策介入が必要な領域かもしれません。
– 社会における公平性や自由を示すカテゴリのスコアが比較的高いことは、総じてポジティブな政治的環境を示唆していると考えられます。
この分析は、ビジネスや政治的施策の立案において、対処すべき課題領域や強化すべき分野を特定するのに役立つでしょう。
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におけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）を示しており、第1主成分（寄与率: 0.79）と第2主成分（寄与率: 0.06）を可視化しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– 折れ線や時系列データではないため、明確な上昇や下降トレンドは見られませんが、第1主成分が支配的であることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値と見られるような点はあまり見受けられませんが、右上と中心近くあたりに分散が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 第1主成分と第2主成分の分布を通じて、データがどの程度それぞれの主成分に依存しているかの理解が進むでしょう。右上に集中している点は第1主成分に強く影響されていることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各プロットは独立したデータポイントを示しており、30日間の各日を表している可能性がありますが、明確な時系列の関係性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分が主要であり、データの分布は第2主成分よりも第1主成分に影響される傾向があります。このことは、PC1が政治的データの変動を大部分説明していることを示唆しています。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**:
– 人間は直感的に右上にデータが集中していることから、特定の要因が強く働いていると感じるかもしれません。
– 社会的には、どのような要因が第1主成分に寄与しているのかを深掘りすることで、政治的な意思決定に影響を与える主要な要因を特定できる可能性があります。
この分析は主成分分析（PCA）の抽象度を考慮した直感的な理解を促進します。主要な要因の特定は、その後の政策形成や戦略的対応をするための貴重な情報提供となり得ます。
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。