📊 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トレンド**: 全体的に見ると、総合WEIスコアは7月6日以降上昇傾向にあります。この期間の以前は変動が激しく、特に7月3日から7月6日にかけて、スコアが0.59から最大0.85まで上下しています。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人WEIは7月6日から明らかに上昇し、社会WEIもそれに追随するようにほぼ連動しています。この点から、個人の幸福度が社会全体の幸福度にも大きな影響を与えている可能性が示唆されます。
**2. 異常値**
– 7月6日の総合WEIスコア0.59と8月6日の0.85は異常値として注目され、特に経済的余裕や心理的ストレスの大きな変動が影響している可能性があります。これらのスコアは日常の範囲を超えており、特定の政治的出来事や経済的要素が関与しているかもしれないです。
**3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解)**
– 長期的なトレンドは全般的に上昇していることが示唆されていますが、季節的な変動や残差により短期間での変動が見られます。トレンドは特に7月初めから2週目にかけて強く表れ、いかなる経済的または政治的要因がこの変動を促したのかを探る価値があります。
**4. 項目間の相関**
– **相関ヒートマップからの知見**: 経済的余裕と持続可能性との間に強い相関があります。また、心理的ストレスは多くの他の要素と負の相関を示しており、個人の幸福度に大きな影響を与えている可能性があります。
**5. データ分布**
– 多くの詳細項目において中央値が0.7付近であり、全般的に偏りがなく安定していますが、一部の項目（特に経済的余裕や心理的ストレス）で外れ値が確認され、特定の時期にスコアが上昇または減少する兆候があります。
**6. 主要な構成要素 (PCA)**
– PC1の寄与率が0.79という高い値を示していることから、1つの主要な軸が全体の変動をかなりの部分で説明しています。これは、主要な要因（政治的な動きや経済的な変化）がWEIに大きく影響していることを示唆します。
### 結論
本データセットから、短期間における個人の心理的および経済的状態が大きく社会全体のWEIに影響を及ぼしていることが分かります。特に7月初旬に発生した何らかのイベントが、個人の経済的余裕や心理的ストレスに大きく影響を与え、それが全体のトレンドに反映されているようです。このため、次回の分析では、具体的な政治的または経済的なイベントやニュースに着目し、その影響を追跡することが望ましいです。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– 実績データ (青のプロット) は、初期の若干の上昇を伴いつつ横ばいから始まり、徐々に上昇する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値 (黒い円) がいくつか見受けられ、特定の時点で他のデータポイントから大きく離れています。これは予想外のイベントやノイズの可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績値を示し、精度の高い測定データと思われます。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさの範囲を示しています。特定の予測期間における信頼区間の広さが推測されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など、複数の予測手法が用いられ、異なる予測結果を示していますが、共通して横ばいまたは若干の上昇傾向を示しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の時系列データは、全体として緩やかな上昇傾向ですが、予測モデルの異なる手法が、将来のデータ点に対して多少の違いを示しています。
6. **直感的な印象と影響**:
– このデータを元にした人間の直感的な印象としては、現状維持から徐々に改善の兆しが表れていると感じられるでしょう。
– 政治カテゴリにおいて、この上昇トレンドは政策の改善や安定した政治気候の示唆かもしれませんが、外れ値が示す潜在的なリスクも考慮する必要があります。ビジネスや社会においては、この安定と向上の兆候はポジティブな影響をもたらす可能性があります。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、期間の前半において緩やかな上昇トレンドを示していますが、以降は横ばいの傾向が見られます。
– 複数の予測手法（線：紫、青、ピンク）は、未来のデータについて異なる見解を示しており、線形回帰が上昇トレンドを予測しているのに対し、決定木とランダムフォレストは横ばいを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイントの中にいくつかの異常値（黒い円で囲まれている）が見られます。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績値を示し、線は異なる予測手法の結果を表しています。
– 灰色のシェードは予測の不確かさ範囲を示しており、xAI/3σによるものです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値が重なる部分もありますが、特に予測手法間での見解の相違が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に実績データは0.6〜0.8近辺に集中しており、比較的安定した分布です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期データで見られる異常値は一時的な出来事に起因している可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、どの予測手法を信頼するかにより、リスク評価や戦略立案が大きく影響を受ける可能性があります。線形回帰の予測が正確なら、さらなる成長が期待される一方、他の予測では安定状態が続くことを示唆しています。
このグラフは、モデル選択の重要性や、異なる予測が持つ意味を直感的に理解する助けとなります。
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**
– 実績のデータ（青い点）は約0.6から0.8の範囲で集まっており、特定の明確なトレンドは見られません。しかし、期間中に大幅な変動がなく、比較的安定しているように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには黒い円で示された外れ値がいくつかありますが、大部分のデータポイントは集中しており、外れ値の影響は全体の傾向に対して小さいです。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、密度が高い部分でデータが集中しています。
– 予測値として、緑、紫、ピンクの異なる回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が示されています。これらは異なる予測手法の結果を比較するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは実績の範囲内に収まるように設計されています。いずれの予測も大きな変動を予測せず、安定したトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は0.7から0.8の間に集中し、安定した傾向を示しています。相関というよりは、安定した群集を形成しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– この期間におけるWEIスコアは安定しており、政治的状況が大きな変動を示していないことを示唆しています。予測モデルも穏やかなトレンドを示しており、今後も大きな変動がない可能性を示唆しています。
– 社会的またはビジネス上のインパクトとしては、現在が安定しているため、政策変更や対策の必要性が低い可能性を示しています。
全体として、データと予測は安定した状態を示しており、重大な変化の兆候は見られません。
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:**
– 実績データ（青い点）は比較的横ばいで推移していますが、ややばらつきがあります。
– 予測データ（異なる色の線: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全体として上昇トレンドを示しています。特に、線形回帰とランダムフォレスト回帰は類似した上昇を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 青い点に囲まれた黒い円として強調されている外れ値がいくつか見られます。これらは何らかの要因で急激な変動を示した日を示していると考えられます。恐らく、政策や市場の急激な変動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:**
– 青い点は実績データを、灰色の領域は予測の不確かさを示しています。
– 線の色は異なる予測モデルを示しており、予測の比較を行うのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 予測モデル間の比較から、ランダムフォレスト回帰と線形回帰の予測結果が近いことがわかります。これに対して、決定木回帰はより保守的な予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データ内ではばらつきが見られますが、全体としては0.7から0.9の範囲で一定しています。予測モデルの上昇トレンドと実績データにやや乖離があることが示されているが、実績がこれに追随するかが今後の注目点です。
6. **直感的な感覚と社会への影響:**
– このグラフから、人々は経済的余裕が確保されつつあると感じるかもしれませんが、外れ値が多い点については不安材料となる可能性があります。ビジネスや社会においては、経済的な安定にもかかわらず、まだ不確定要素がある状況を反映しています。予測モデルが上昇傾向を示していることから、近い将来の経済状況に対する楽観的な見方が増加する可能性があります。
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:
以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青）は全体的に安定しており、顕著な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測（ランダムフォレスト回帰：紫）は緩やかな上昇傾向を示しています。一方で、決定木回帰（青）は横ばいで推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて、黒い円で囲まれた外れ値がいくつか見られます。これは通常範囲外の値を示していますが、これらの外れ値は限られた数のみです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実測データを示しており、一部は灰色の範囲内に収まっています。これは予測の不確かさを表しています。
– 赤いバツ印は予測データを示しています。
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大きなズレは見られず、予測範囲に実際のデータがあることから、予測が実績をある程度追従していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの両方が0.6から0.8の範囲に集中しているため、全体的に健康状態は安定しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– グラフからは、個人の健康状態が均一であることが示されており、恐らく大きな問題はないと考えられます。将来的に見ても、予測モデルはこの安定を維持する見込が高いです。
– ビジネスや社会的には、望ましい健康状態の維持が推測され、特に急な対策を講じる必要はない状況です。ただし、外れ値は注視するべきであり、それが増加するようであれば何らかの介入を検討する必要があるかもしれません。
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:
以下は、グラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のポイント）は、多くの日で0.6から0.8の範囲に密集していますが、大きな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による予測（紫色の線）は、時間の経過とともに増加し、ある時点から横ばいになります。
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（黒い丸で囲まれたもの）があり、特定の時点でのストレス変動が示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のポイントは実際の実績データを示し、黒い丸は異常値を指摘しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示しており、どの予測モデルも多少の誤差を含んで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**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測（それぞれ異なる色の線）は、スコアの上昇を示しており、ストレスの増加の可能性を指摘していますが、期間の終わりには異なる挙動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は0.6〜0.8に集中しており、時折の外れ値は何らかの特別な出来事や状況の影響を受けている可能性があります。
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**:
– 人間はこの図から、心理的ストレスが予測モデルによって増加する方向にあることを感知するでしょう。特に政策や政治的活動によってストレスが増加する可能性があります。
– 社会的には、政策変更やイベントがストレスレベルに影響を与える可能性があり、それに応じた対策が必要であることを示唆しています。また、異常値となる出来事に特に注意を払うべきです。
この分析は、個人の心理状態のモニタリングや適切なサポート体制をとる際の重要な指針となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータ（青色の点）は全体としてほぼ横ばいで変動していますが、7月初旬に若干の下降が見られます。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）の予測は、30日間で徐々に増加しています。
– 線形回帰と決定木回帰（それぞれ緑と水色の線）は、一定の値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには外れ値が複数示されており、特定の評価日で実績スコアが予測の不確実性範囲を超えています。
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、様々な値を取っています。
– 灰色の範囲は予測の不確実性を示し、多くの実績データがこの範囲内に収まっています。
– 異なる色の線（緑、水色、ピンク）は異なる予測手法の結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データが予測の不確実性に収まっていることから、予測モデルは概ね正確であることが示唆されています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は時間の経過とともに増加しており、他の予測手法と異なる動きを見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データのクラスタリングが見られ、ほとんどが特定の範囲に集中しています。
– 外れ値は実績と予測の間に特定の不一致があることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのグラフを見ると、ランダムフォレスト回帰が最も楽観的な予測をしていると感じるかもしれません。
– 外れ値の存在から、一部の政治的な出来事や状況が個人の自由度と自治に大きな影響を与えている可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、異常な動きがある場合は、政策変更や社会的な動乱が予想されます。モデルが情報をどれだけ正確に予測するかは具体的な戦略の立案に役立つでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、最初は大きく変動していますが、途中からスコアが横ばいに移行しています。
– 予測（予測AI）の線が3種類ありますが、それぞれ異なるモデルによるもので、主に横ばい状況を示しています。緑と紫の線は高め、ピンクの線はやや低めで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ中央の青い丸の中に黒い縁のあるプロットが、外れ値として示されています。一部の観測値はスコアが0.4に近い位置に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、データのばらつきを見ることができます。
– 黒い縁のある青い点は外れ値を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示し、実績データの変動を吸収しています。
– 緑、ピンク、紫の線はそれぞれ異なる予測モデルの結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データはどれも横ばいですが、わずかな違いがモデルの特徴を反映しています。これにより、やや異なるシナリオを考慮に入れていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは初期の変動が大きく、多くのデータが0.4から0.6の間でばらついています。
6. **直感的な洞察および社会への影響**
– 一時的な変動の後、安定性が見られるため、社会制度や政策がある程度の公平性を維持している可能性があります。このようなスコアの安定は、政治や社会の安定を示す良い兆しと言えるかもしれません。
– ただし、外れ値も存在するため、特定の要因で一時的に公平性が損なわれるリスクが存在しており、それに対する対応策が求められます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青いプロット）は、0.8付近でやや下降気味であり、期間全体を通じて大きな変動は見られません。
– ランダムフォレストや他の予測手法（ピンク色の線）は、緩やかな上昇を描いており、安定した状態を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれたプロットは外れ値を示していますが、それほど大きな乖離ではありません。
– 大きな急変動は特に見られないため、データは比較的安定しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いドットは実績のデータを表し、見る限り比較的安定しています。
– グレーの枠は予測の不確かさの範囲を示しており、その中で実績が収まっているため、予測の信頼性は高いと言えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データは全体として一致しており、ランダムフォレストの予測は他の手法に比べて少し高めを見込んでいます。
– 全体的に予測と実績が大きく乖離している様子はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の値は密に集まっており、強い相関関係がある可能性が高いです。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 持続可能性と自治性のスコアが安定していることは、政治や社会の安定に寄与していると感じられます。
– 予測データが僅かでも上昇を示していることから、今後の改善可能性があるという希望を見出せます。
– ビジネスや社会においては、持続可能性と自治性が一定水準を保つことは、投資や政策決定にポジティブな影響を及ぼすでしょう。
このグラフを通じて、データの安定性と予測の信頼性を確認することができ、未来に対して前向きな視点を持つことができます。
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**:
– 実績のデータポイント（青い点）は、最初は上昇トレンドですが、その後はある程度横ばいになる傾向があります。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は横ばいですが、ランダムフォレスト回帰は少し上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつかあります（黒い円で囲まれている点）。
– データのばらつきが初期には大きく、その中でいくつかの大きく外れたポイントが見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、実績の変動とトレンドを確認するのに役立ちます。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、実際のデータがこの範囲に収まると期待されます。
– 予測の線は統計的手法に基づいた将来の予想を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の比較が可能で、どの予測が実績の傾向と近いかを判断できます。
– 外れ値が予測に対してどれくらい離れているかも確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の分布は予測区間の中央に集中しており、予測の不確かさの中でも比較的安定しているように見えます。
6. **直感的な感じと社会への影響**:
– データの上昇は、教育機会や社会基盤の質が改善されている事を示唆しているかもしれません。
– 外れ値の存在は、特定のイベントや政策による影響を受けた可能性を示唆します。
– ビジネスや政策に携わる人々にとって、現在の実績が予測範囲内にあり、将来の予測が安定していることは安心材料になるでしょう。
全体として、予測の精度と外れ値に注目しつつ、このデータが社会の変化をどのように反映しているかを考慮すると良いでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフに基づいた分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）では、7月初旬から中旬にかけてWEIスコアが上昇する傾向が見られ、その後はやや安定的です。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが外れ値として認識されていますが、これらは全体のトレンドに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**
– 青い実績データのプロットは、評価の安定性とその変動度合いを示しています。
– 予測データには複数の回帰手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が使用されていますが、それぞれの方法で異なる予測がされています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 総じて、予測データ（各種回帰モデル）は、実績データの後半部分のトレンドを捉えつつも異なる予測を示しているため、それぞれのモデルが異なる仮定に基づいていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの上昇後の安定期について、予測データは比較的高い相関を持っているように見えます。
6. **直感的な洞察**
– 初期の急上昇は、政治的施策や社会的な影響が奏功した可能性があります。この変化が持続するか、あるいは新たな政策が必要かを検討する必要があります。
– ビジネスや社会への影響として、WEIスコアの向上は、社会の多様性受容が進展していることを示しており、企業にとっては多様性を重視した戦略が重要となるでしょう。予測データの違いは、様々な要因を考慮した上での長期的意思決定の必要性を示唆しています。
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:
このヒートマップは、カテゴリ「政治」における総合WEIスコアの時系列データを視覚化したものです。以下に主要な分析結果と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に7～8時と15～16時の帯において、スコアがやや高くなっています。特に、これらの時間帯は徐々に明るい色になり、スコアが上昇していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日から7月6日にかけて、複数の時間帯で急激なスコアの下降があります（暗い色）。これは何らかの一時的な変動要因があった可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡でスコアを示しており、黄色に近いほど高スコア、紫に近いほど低スコアです。日付ごとに色の変動があることは、日ごとのニュースやイベントが影響を与え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**:
– 同じ日付で異なる時間帯にスコアが似たパターンを見せることから、特定の出来事がその日に広範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**:
– 全体として、0.75付近のスコアに集中する傾向があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人々は特定の時間帯、特に朝と午後の一部で政治的な関心が高まる傾向がある可能性があります。これは、ニュースの報道時間や働く人々の活動時間と一致するため、社会やメディア戦略において重要です。
– 急激なスコアの変動は、重要な政策発表や出来事があったことを示しており、その事象を特定することで対応策や情報戦略を練ることが可能です。
これらの洞察は、政治的イベントの時間的なインパクトや、政策決定におけるタイミングを評価する際の資料として有益です。
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:
以下は、提供された時系列ヒートマップの分析です。
1. **トレンド**
– 全体的に、WEI平均スコアは多様な色合いで表され、時間とともに変動があります。
– 日付ごとに異なる時間帯で、スコアが上昇する傾向や下降する傾向が見られますが、特定の周期性はありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の時間帯で急激な変動が見られます。例えば、7月6日と7月8日にかなり低いスコアが観察されており、これらは外れ値や特異な現象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**
– 色の変化はスコアの高低を示しています。濃い色（紫）は低いスコア、明るい色（黄色）は高いスコアを示しています。
– 時間帯と日付の組み合わせによって、スコアの変化がどの時間帯で顕著であるかが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯でのスコアの変化を見ると、時間帯間でのスコア相関やパターンが見られるかもしれませんが、このヒートマップ単体では詳細な関係性を見出すのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 多くの時間帯で緑や青の色合いが続く日があり、これらは平均的なスコア範囲を示します。一方、急激な変動を示す紫と黄色の部分は異常な活動またはイベントを示唆する可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じることとして、特定の時間帯や日付に政治的出来事やニュースが影響を及ぼしている可能性があります。
– 社会やビジネスの文脈においては、スコアの変動が特定の政策の発表や政治的対立、あるいは世論に影響を与える出来事と関連しているかもしれません。
この分析をもとに、さらに詳細なデータや背景情報を得ることで、より具体的なインサイトを引き出しやすくなります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 全体的に、色が紫から黄色に変化している傾向が見られ、これは数値の上昇を示しています。特に、各行で後半にかけて高い値に移行しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 16時の行では、7月1日から3日までの間に急激な低値が記録されていますが、その後急速に回復しています。
– 23時の行でも、7月5日に急激に高い値が観測されており、異常値の可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– カラーバーから、色の濃淡が数値の大小を示しています。紫色は低い値、黄色は高い値を示しており、視覚的に直感的な評価が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯によって色分布が異なっており、それぞれの時間での挙動が異なることが伺えます。8時と16時での変化が顕著であり、各時間帯で異なる要因が働いている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間の進行に伴い、全体的に数値が上昇する傾向がありますが、いくつかの時間帯で変動の幅が大きく、他の要因との関係性が考えられます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このヒートマップは日々の社会的な変化の可視化に有用であり、特に時間帯毎の政策効果を評価するのに役立つでしょう。急激な変動や外れ値は、予見しにくい社会的イベントや政策変更の影響を示唆する可能性があるため、これらの変動を注視することが重要です。
直感的には、特定の時間帯における変動は政策の受容性や社会的ストレスの変化として捉えられ、社会的な意思決定や政策の最適化に役立つと考えられます。
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:
以下の視点から、この相関ヒートマップを分析します。
1. **トレンド**
– このグラフは過去30日間のデータを基にした相関ヒートマップであり、時系列のトレンドではなく、各項目間の相関を示しています。そのため、直接的な上昇や下降のトレンドというよりは、全体的な関係性を見ます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 大きな外れ値や急激な変動は見受けられませんが、「個人WEI（自由度と自治）」の項目が他の項目に比べて全体的に相関が弱い傾向があります（特に「個人WEI（健康状態）」との相関が0.35と低い）。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃さは相関の強さを表現しています。赤に近いほど相関が強く、青に近づくほど相関が弱いです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データではなく、各項目の相関を見るためのヒートマップなので、関係性の強弱を着目点とします。
– 全体的に、「総合WEI」と他の項目は強い相関（0.9前後）を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 多くの項目で相関が0.7を超えており、特に「社会WEI（公平性・公正さ）」と「総合WEI」の間に非常に強い相関（0.95）が見られます。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の相関は0.49と比較的低く、経済的な余裕と社会的な公平性には直接的な結びつきが弱いかもしれません。
6. **直感的に感じる影響**
– 社会の公平性や公正さが個人や総合的なウェルビーイングに重要な役割を果たしていることを示唆します。このような指標は、社会政策の改善や新たな施策の策定に繋がる可能性があります。
– 相関の弱い項目についても注目し、特定の領域での向上が他の面にも良い影響を及ぼすかの検討が必要です。
ビジネスや社会への影響としては、個々の分野に応じた戦略的な改善や政策の調整が求められるでしょう。特に強い相関を持つ要素に着目することで、効率的なリソース配分が可能になるかもしれません。
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、さまざまなWEIタイプのスコアを30日間にわたって比較しています。それぞれのプロットは、特定のWEIタイプのスコアの分布を示しています。
1. **トレンド**:
– 全体的に特定のトレンド（上昇、下降、周期性）は見受けられませんが、スコアの中央値と範囲がタイプによって異なります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に「個人WEI（心理的ストレス）」には外れ値が多く見られます。また、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」にも外れ値があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の中の線は中央値を示し、箱の上下は第1四分位数と第3四分位数を示します。
– 総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均は全体的に高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の相関性は視覚的には明らかではありませんが、個人WEIと社会WEIの間にはいくつかの傾向が類似している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 社会WEI（生活基盤・経済機会）は、他のタイプと比較して中央値が低く、広い範囲にわたってスコアが分布しています。
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**:
– スコアが高いものは、安定性や社会的福祉が強いことを示唆している場合があります。
– 外れ値の多いタイプは、その分野でのチャレンジや問題を示唆している可能性があります。
– 政治的には、個人の心理的ストレスが潜在的な重要課題となるかもしれません。
この情報は、人々の幸福や社会の構成要素の改善に向けての政策立案に役立つかもしれません。
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:
このグラフは、30日間の政治カテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に視覚的な特徴とそれに基づく洞察を示します。
1. **トレンド**
– 特定のトレンド（上昇や下降）はなく、データは主に横ばいの傾向を示しています。それぞれのプロットはランダムに散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として注目すべき点は、第1主成分が0.2以上、第2主成分が0.05以上の範囲に集中しているプロットがあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 第1主成分（寄与率0.79）が水平方向に広がり、第2主成分（寄与率0.06）が垂直方向に広がっています。第1主成分が大きなバリエーションを説明し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**
– グラフからは時系列の情報は直接得られませんが、各データポイントが異なる時間点の特徴を表していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分の間に明確な相関関係は見られません。また、データの分布は比較的一様で、大きなクラスターや分布の偏りは見られません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– データの分散は多様な要因が各期間に異なる影響をもたらしている可能性があります。これにより、政治的な変数が多様で予測が難しいことを示唆します。この不確実性は、政策立案者や分析者にとって、現状の理解と意思決定の複雑さを増加させる要因として作用するでしょう。
この分析により、多様な政治的要因がどのように時系列で変動するかを理解する手助けとなるため、情報の詳細な検討が重要です。
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。