📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果:
#### 1. **時系列推移**:
– **総合WEIスコアのトレンド**: 全体としては、7月初旬のやや低めのスコア（0.6～0.7近辺）から、7月6日以降に急激な上昇が見られます。一部異常値が後述の日付に観測されるものの、7月11日頃には最高値の0.87に達し、その後も高止まりしていることが確認できます。これは、社会・政治イベントの影響を受けた可能性が高いと考えられます。
#### 2. **異常値**:
– 特に**7月6日**の急激なスコア上昇（0.59→0.85程度）は注目に値します。これは社会側の項目（特に社会公平性、持続可能性）が大きく上昇したためと見受けられます。
– **7月1日から7月3日**にかけてのスコアが比較的低いのは、期間前半の経済的余裕と精神的ストレスの低下に関連している可能性があります。
#### 3. **季節性・トレンド・残差**:
– **STL分解**結果により、中期的なサイクルが見られ、全体のトレンドは上昇傾向。季節性の要素は少なく、残差成分も日々のばらつき程度で、大きな残差は見られませんでした。
– トレンドは、7月6日以降の社会側の大幅な改善に支えられた形となっている。
#### 4. **項目間の相関**:
– **個人WEI**と**社会WEI**との相関は想定より低く、0.7前後あり、特に持続可能性、共生・多様性に強く影響を受ける傾向が見られる。
– **個別項目**では、経済的余裕と健康状態が個人スコアに大きな影響を与えており、心理的ストレスの影響も顕著でした。
#### 5. **データ分布**:
– **箱ひげ図**による分析で、異常値が見られる特定の項目（例: 個人経済的余裕、社会公平性）のばらつきが大きく、不均一なスコア分布が見られます。
– 一部の日付においては、外れ値が極端に分布しているが、極度の外れ値は全体にはほとんどありません。
#### 6. **主要な構成要素（PCA）**:
– **PC1の寄与率が79%**と非常に高いため、この成分が主要な変動をもたらしていることが明らか。これは個人と社会の統合された要因が、WEI全体に強く影響を及ぼしていることを示唆します。
### 隠れた意味と考察:
このデータセットからは、特定の政治・社会イベントがWEIの急上昇に関連している可能性があります。特に7月初旬の低調なスコアは、改善へ向けた政策措置や外的環境の変化を受けた可能性が考えられます。このようなイベントの影響を分析するためには、追加の外部データ収集と異なる分析手法（例えば、回帰分析）を用いることが役立つでしょう。
全体として、個人の経済面及び健康が個人評価に強く影響する一方、社会機能改善（特に持続可能性と自治性の向上）がWEI全体の押し上げに寄与し、今後の観察・改善の指針となるでしょう。
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:
このグラフは、政治カテゴリにおける総合WEIスコアの30日間の推移を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を解説します。
1. **トレンド**:
– 初期の数日間はWEIスコアが0.6から0.8の間で上昇しています。以降、スコアは0.8を中心に小さな変動を示しながら横ばい状態が続いています。
– グラフの後半では、予測値は三つの異なる回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって若干異なる見通しを見せていますが、全体的に0.8から1.0の間で横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 丸で囲まれた黒い点で示された外れ値がいくつか見られます。これは異常な高スコアまたは低スコアの日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**:
– 青のプロットは実際のAIによるスコア。
– X印は予測AIのスコア。
– 灰色のシャーディングが予測の不確かさを示しており、予測の信頼区間を可視化しています。
– 線の色（青、緑、紫）は異なる回帰手法を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測手法の結果が比較されており、それぞれの予測が中長期的にどの程度的中しているかを評価することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実測値は比較的一定の範囲で変動しており、予測もそれに沿った範囲で進んでいることから、全体的に安定した動向を示していることがわかります。
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**:
– グラフの横ばいトレンドとわずかな不確かさが示すのは、この期間中の政治的安定性です。何らかの異常事態があっても、全体的なスコアは堅調に推移しています。
– ビジネスにおいては、安定した政治環境が予測されるため、リスクが低いと捉え、投資の安心材料となるかもしれません。
– 社会的には、大きな変化のない状態を維持していることから、特に緊急の政策変化や事態の悪化を懸念する必要はないと考える傾向が現れるかもしれません。
この分析はグラフから得られるビジュアルデータに基づいており、より詳細な洞察を得るためには、追加のコンテキスト情報が必要です。
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:
以下は、提供されたグラフの分析結果です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）：期間の前半ではやや上昇傾向が見られますが、全体としては横ばいに近い印象です。
– 予測データ（AIモデルによる）：線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測はいずれもほぼ同じ範囲で横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として、特定の期間で一部のデータポイントが通常の範囲を外れていることが確認できます（黒い円で囲まれている）。
– 急激な変動は見られませんが、外れ値はデータの一貫性や異常要因の兆候である可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点：実績データ。
– x印：予測値。
– グレーの領域：予測の不確かさの範囲（±AI/3σ）。
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は大まかな形で一致していますが、予測はやや楽観的です。
– 複数の予測モデルが示すトレンドはほぼ一致しており、データの安定性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は一定の範囲内に集中しており、大きな分散を示していません。
– 外れ値を除けば、データは比較的一貫しており、予測モデルの信頼性を支持しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このデータは安定したトレンドを示しているため、短期間での急激な変化は考えにくいです。
– 外れ値の発生原因を理解し、取り除くことで、データの信頼性がさらに向上する可能性があります。
– ビジネスや社会的な観点からは、このデータを基にした意思決定は、予測モデルの信頼性を考慮して行うべきです。安定した予測が得られることで、リスクの少ない戦略が立案できます。
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**
– 実績データ（青い点）のトレンドは上昇傾向が見られます。最初は0.6付近だったスコアが、期間の終わり近くには0.8付近まで上昇しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の線は高いスコアを示しており、特にランダムフォレスト回帰（緑）は最も高いスコアを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– データポイントの中で異常値（黒い円）は見当たりません。これは、データが比較的一貫していることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 灰色の範囲は、予測の不確かさの範囲を表しています。この範囲内に実績データが収まっていることから、予測の信頼性は高いと言えます。
– 異なる予測手法の違いを見ると、ランダムフォレスト回帰（ピンク）が最も高い結果を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは、全体として予測の範囲内であり、一貫して上昇しているため、予測モデルは実際のデータの動きに沿っているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は主に0.6から0.8までの範囲に集中しており、主要な予測モデルとの一致が確認されます。
6. **人間の直感的感覚と社会への影響**
– このデータは、対象とする社会のWEIスコアが改善していることを示唆しており、ポジティブな社会的進展があると直感されます。
– ビジネスや政策決定においては、持続的な改善を支援する施策を評価し、さらなる向上を目指す基盤として活用されるかもしれません。
### 総合的な結論
このグラフから得られる主要な洞察は、現在の実績データが予測された範囲内で高い信頼性をもっているということであり、さらに改善が期待されるポジティブなトレンドを示しています。idaire to contribue
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:
このグラフは個人の経済的余裕（WEI）スコアの30日間の動きを示しています。次に、注目すべき点とその意味を分析します。
1. **トレンド**:
– 初期の実績は比較的一定で、0.6〜0.8の範囲に分布しています。しかし、後半の予測では、特にランダムフォレスト回帰に基づく予測で、スコアが徐々に増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの外れ値が最初の10日間に見られ、実績の中に予測の範囲から外れたデータがありますが、全体としては大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績値を示しており、黒い丸で囲まれた部分が外れ値を示します。
– ラインは異なる予測モデルによる予測を示しています。ランダムフォレスト回帰の予測ではスコアが増加し、線形回帰と決定木回帰の予測は安定しています。
– 灰色の範囲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**:
– 実績の定常性と予測の上昇傾向は対照的です。特に、AIモデルがフィーチャーを時間経過で異なる解釈をしていることがうかがえます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には、初期の段階では密接な相関がありますが、時間経過とともに予測は上昇し、実績との乖離が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績があまり変動しないにもかかわらず、予測モデルによる上昇トレンドは、モデルが今後の経済環境の改善を想定している可能性を示唆しています。これは、社会的または政策的な変化が反映されている可能性があります。
– ビジネス的には、経済的余裕の改善は消費の増加に結びつく可能性があります。一方で、予測の不確かさも考慮し、慎重な判断が求められます。
この分析により、個人の経済状況が安定している反面、予測は楽観的であり、実際のデータと比較しながら今後の動きを注意深く観察することの重要性が示されています。
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:
以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. トレンド
– 実績データ（青い点）は、WEIスコアが0.6〜0.85の範囲で比較的一定です。
– 予測データは、線形回帰とランダムフォレスト回帰のモデルが存在し、ランダムフォレスト回帰（紫色）は上昇の傾向を示しています。
2. 外れ値や急激な変動
– 一部の実績データが下に偏っており、これらは異常値として囲まれています。これらのデータポイントは、個人の健康状態の一時的な悪化を示す可能性があります。
3. 各プロットや要素の意味
– 青い点は実際のデータポイントを表し、丸で囲まれた点は異常値です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、モデルが予測に対してどの程度の信頼性を持つかを示しています。
4. 複数の時系列データの関係性
– 線形回帰と決定木回帰の予測が安定しているのに対し、ランダムフォレスト回帰は上昇トレンドを描いています。これは、それぞれ異なる予測モデルが異なる傾向を捉えていることを示唆しています。
5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データの分布は比較的狭いが、一部に外れ値があります。これは、通常は安定した状態でありながら、時折逸脱する可能性があることを示しています。
6. 人間への影響とビジネスや社会への洞察
– 健康状態が安定していると見ることもできますが、異常値が出る期間があるため、注意が必要です。
– 政治カテゴリーのデータですので、このWEIスコアは政策決定に影響を与えるかもしれません。適切な対応策を講じることで、社会全体の健康管理への貢献が考えられます。
このように、異なる予測モデルのトレンドと実績データの安定性や異常値の発生に注目することで、今後の健康状態に対する管理や政策の調整に役立つ等の洞察を得ることができます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は主に0.5から0.8の範囲で、ほぼ横ばいです。
– 予測データ（予測AIを表す赤いバツ）が図示されていないため、実績データの観察に集中します。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫色の線）は、非常に一貫して高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の初期プロットで基準から外れるスコア（黒い丸で囲まれた青いプロット）が見られ、これが外れ値として識別されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示し、比較的密集しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しており、実績データがその中に収まることが多いです。
– 赤いバツマークで予測プロットがありますが、視覚的に確認できません。
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は、長期間での比較が可能です。
– 決定木や線形回帰の予測プロットは視覚的に確認できないため、関係性の詳細まではわかりません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは一定の範囲内で保たれており、予測不確かさが小さいことを示唆します。
– ランダムフォレスト回帰の予測は、かなり安定していることが伺えますが、実績データとは少し異なる水準にあります。
6. **直感的な感覚と社会への影響**
– 実績データと予測の不一致があれば、政治的または心理的ストレスの評価において改善の余地があります。
– 外れ値の存在は特定のイベントや状況変化に起因する可能性があるため、その時点のコンテクストの理解が重要です。
– 全体的にストレススコアが一定ということは、安定性を示しており、安心感を提供しますが、特定の要因に注意が必要です。
今後の分析では、特定の存在しない予測プロット（赤いバツ）の理由を調査し、実績とモデル予測の差異をさらに詳細に分析することが、改善や理解を深める助けとなるでしょう。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド:**
– 実績のデータポイントは2025年7月1日から7月15日まで横ばいです。
– 予測モデル（特に線形回帰モデルと決定木回帰モデル）が示すトレンドは上昇傾向ですが、一部の予測モデルはその後、スコアが安定することを示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 2025年7月1日から7月8日までの間に数値が下がっている部分があり、そこに異常値として二重丸で示されたデータポイントがあります。
3. **各プロットや要素:**
– 青い点は実績データを表し、黒枠の二重丸が異常値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、予測モデルの信頼範囲を表しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つのモデルが予測を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 予測モデルごとに異なる予測を示していますが、全体としてはある程度の一致が見られ、一定の上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは比較的安定していますが、予測データは徐々に上昇する傾向があり、データが将来的に改善する可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察および影響:**
– 実績データの異常値は、政治的安定性や自治に関する最近の出来事や政策変化を示しているかもしれません。
– 予測データに基づくと、自由度と自治のスコアは今後改善する予想です。これは、政策変更や社会的な改善の兆候として解釈でき、ポジティブな方向性を示唆しています。ビジネスや政治的意思決定を行う際の参考になるでしょう。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **全体的なスコアの変動**: グラフを見ると初期においてスコアにばらつきがありますが、時間が経つにつれてスコアが安定して高い値を保っています。
– **予測の安定性**: 各種予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト）はほぼ一定のラインを維持しており、データもそれに近づいているように見えます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 最初の一週間にスコアが低い外れ値が多く見られますが、その後はスコアが揃った形になっています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青い点）**: 観測データを示しており、特に後半は予測と一致しています。
– **予測（Xマーク）**: 実際のデータに対して予測がほぼ的中しており、予測精度が高いことが示唆されます。
– **異常値（黒枠丸）**: 記録されたデータの中で異常値として識別されたデータがあります。
– **不確かさ範囲（灰色）**: 不確かさの範囲は狭く、予測の精度が高いことを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測モデルの精度は高く、実績がそれに追随する傾向があります。特に後半はすべてのモデルが同様の予測線を示し、実績と密接に一致しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期のばらつきを除き、スコアは時間とともに安定に推移しているため、時間の経過とともに問題が解決または管理された可能性があります。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響
– **直感的な捉え方**: グラフから、人々は段階的な改善や安定を認識することができ、取り組みや方針が正しい方向に進んでいると感じるでしょう。
– **社会への影響**: WEIスコアが高いことは、社会的公平性や公正さの改善につながり、社会の安定や人々の信頼感を強化する要因となる可能性があります。
この分析から、データは予測通りのパフォーマンスを示しており、その結果として政策または取り組みの効果が評価されることが期待されます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータポイント（青の散布図）は横ばい傾向を示しており、全体的に0.8から0.9の範囲内で推移しています。予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は同様に0.8から1.0の範囲に位置しており、安定した傾向を反映しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの異常値（太い円）が観測されています。これらは通常の範囲を外れており、特別なイベントや一時的な要因によって引き起こされた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、赤いバツ印は予測を示しています。
– 黒い円で囲まれた点は異常値を示しており、注意が必要です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、通常の変動幅を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 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）は全体的に類似した傾向を示しており、モデル間で大きな差異は見られません。これは予測モデルがこの期間に対して一貫した予測を行っていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間には強い一致が見られ、持続可能性と自治性が安定していることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、社会の持続可能性と自治性が高いレベルで安定しており、短期的に大きな変動は予想されないということです。
– ビジネスや政策立案者にとっては、安定した基盤に基づく計画を立てやすい環境を表しており、新たな施策を展開するのに良い機会かもしれません。また、予測の不確かさが狭いため、リスクを抑えた運営が可能と考えられます。
全体的に、このグラフは持続可能性と自治性が高く、安定している社会の状況を反映しています。
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:
以下のグラフの分析について説明します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青い点）は、初期からの上昇トレンドが見られます。時間が経過するにつれてWEIスコアが向上しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 円で囲まれた外れ値は1つあり、それ以外のデータポイントと比べてやや低いスコアを示しています。
– その他のデータ点は緩やかな上昇を示しており、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータを示し、濃淡は密度を示している可能性があります。
– 紫色の線（三種類）はモデルによる予測値を示しており、それぞれ異なる回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）を使用しています。
– 灰色のシェーディングは予測の不確かさを示していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値は、時間の経過とともに概ね一致していますが、長期的には予測値が高くなる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は比較的一貫しており、予測値も同様のトレンドを示していますが、異なる手法による予測には若干の差異が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このデータは教育機会の向上を示唆しており、社会福祉の改善につながる可能性があります。
– ビジネスや政策決定においては、WEIスコアの改善に向けた施策が、社会的な利益をもたらす可能性があります。予測データは、将来的な計画に対する基盤を提供するでしょう。
全体として、このグラフは教育や社会福祉の向上が進んでいることを示唆する可能性が高く、政策立案の有効な指針となるでしょう。
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く分析結果です。
1. **トレンド**:
– グラフの初期（2025-07-01から2025-07-10頃）はWEIスコアが上昇しています。その後、一定の範囲内で横ばいになる傾向があります。
– 全体的に見ると、予測される各モデルのWEIスコアは横ばいであり、大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにはいくつかの外れ値が確認できます（黒い円で囲まれているもの）。
– 外れ値はWEIスコアが急激に低下する場面で発生しているようです。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青いプロットは実際の実績データを示しており、黒い円はその中で外れ値とされたデータポイントです。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの幅を示し、予測スコアがこの範囲に収まる可能性が高いことを示唆しています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なる色の直線で示されていますが、予測スコアは大きく変わりません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測モデルの間に直接的な関係は見られませんが、実績データは予測の不確かさ範囲内に大部分が収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データの上昇傾向を持った変動に対し、それ以降はほぼ横ばいかつ安定した分布を持つことが示されています。
6. **直感的な理解と社会・ビジネスへの影響**:
– 初期に見られる急激なスコアの上昇は、何らかのポリシーや社会的な施策がうまく機能した可能性が考えられます。
– グラフの安定期は、現状の政策や施策が持続的に維持されていることを示唆しています。
– ビジネスや政策立案者にとっては、初期の変動要因を理解し、それを持続させるための方法を見つけることが重要です。
全体として、WEIスコアは安定しているが、初期の外れ値の原因解析や適切な予測モデルの選定が、より正確な未来の予測と施策立案に寄与するでしょう。
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、グラフの分析に関する洞察を示します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 7時、15時、19時の間で色が徐々に変化しているのが見えます。最初は濃い青色、それから緑色、そして黄色に変わるトレンドがあり、全体的に上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 8日から10日にかけての期間で、急に明るい色（黄色）に変化しており、これは急激なスコアの上昇を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアを表しており、濃い色は低スコアを、明るい色は高スコアを示しているようです。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 異なる時間帯（7時、15時、19時）におけるスコアの変動が互いに類似したパターンを描いているため、全体的に同調している可能性が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各時間帯のスコアが似たトレンドを示すことから、特定の要因が全体のパフォーマンスに一様に影響を与えているかもしれません。
6. **このグラフから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に関する洞察**:
– WEIスコアの上昇は政治的な出来事や政策によって活発な期間があったことを示唆しています。この変動が、社会的な議論や関与を引き起こしている可能性があります。ビジネス面では、特に注目される出来事や政策による影響を受けていると考えられます。
このグラフは一定期間内の政治的関心やイベントの影響を視覚化しており、政策立案者やビジネスリーダーにとって重要なインサイトを提供す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:
以下に、このヒートマップの視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に、色の変化を見れば、日時が進むにつれて高いスコア（黄色）の割合が増えているため、上昇トレンドが見える。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に、7日付近で急に紫色（低スコア）が現れており、短期間の変動が確認できる。
– それ以前と以降で異なる傾向があり、注目する事象の変化や外的要因の影響があった可能性がある。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はスコアの大きさを示しており、色が濃いほど高スコア、紫や青に近いほど低スコアを表している。
– 柱状の長さはすべて同じなので、時間軸に沿った分布のみに意味がある。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 知覚的には複数の時間帯にわたってスコア分布が示されています。7日間のスコアの急変がそれ以前および以降の期間に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**:
– 水平の色進化の感覚（左から右へ色が黄緑に変わる）が、日時の進行につれてスコアが改善していることを示唆している。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 時間の進行に伴って（特に7日以降）スコアが改善している様子は、政策の変化や状況の改善が影響しているといえる。
– 一時的な低スコアの時期を経て改善が見られることは、対策や介入の効果が出たことを示している可能性がある。
このグラフは、短期間での政治的状況の変化や政策対応の効果を視覚的に示し、社会的にも重要な情報を提供していると考えられます。
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:
以下に、グラフの分析結果をまとめます。
1. **トレンド**:
– 特定の時刻帯で示されるスコアが日を追うごとに変化しています。特に、7時台と16時台にスコアが増加している様子が見られます。また、時間と日付によっては変動が見られますが、全体的なスコアの方向性については大きな変化はないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に8日以降のスコアで、より明るい色が出現しており、これはスコアの急上昇を示している可能性があります。この変動が何らかの社会的または政治的出来事と関連している可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、黄色に近いほど高いスコア、紫に近いほど低いスコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時刻帯で色の変化のパターンを比較することで、特定の時間帯がスコア上昇に寄与していることが確認できます。特に、時間と日付の組み合わせに特徴的なパターンが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高得点の時間帯と日付がいくつか存在していますが、相関については特異的なパターンは示されていないようです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ヒートマップは視覚的にスコアの変動を示すための有用な手段です。政策や社会的出来事による影響が時間帯によって異なる可能性が示唆されます。このデータを活用して、特定の時間と日に関連するイベントの計画や予測を行うことが可能になります。
このデータは、政策立案者や社会分析者によって有用に活用され、特定の時間帯に焦点を当てた調査や活動が検討される可能性があります。
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**
– ヒートマップに時間的なトレンドは描かれていませんが、相関の強さが明らかです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（自由度と自治）」と他の大多数の項目との相関が比較的低いことが異質です。この点は他と異なる強調を示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の濃淡が相関の強さを示しています。赤い領域は高い相関を、青い領域は低い相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データが直接示されてはいませんが、「総合WEI」が多くの項目と高い相関を持っていることから、多くの要素が総じて強く関係していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（自由度と自治）」の間や、その他多数の項目間での高い相関が見られます。全体的に、多くの項目がかなり強い結びつきがあります。
6. **直感的な理解と社会への影響**
– 高い相関は、個人の健康状態や経済的余裕が社会全体の公平性や公正さと密接に結びついていることを示唆しています。これは、政策策定者にとって、個人の幸福感を向上させることが社会全体の安定に寄与する可能性があることを示しています。
– 低い相関（特に「個人WEI（自由度と自治）」）を持つ項目は、個人の自治や自由度が他の要素によって影響を受けにくい独立した性質を持っている可能性を示しています。
全体として、このヒートマップは個人と社会の各要素間の複雑な相互作用を明らかにし、政策やプログラム設計の際に重要な洞察を提供しています。
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:
この箱ひげ図は、異なるタイプのWEIスコアの分布を比較しています。以下がその分析です。
1. **トレンド**
– 各箱ひげ（箱）に明確なトレンドはありません。これは一時的なデータのスナップショットであり、30日間のデータを比較しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリでは外れ値が見られます。特に「個人WEI平均」や「社会WEI (共生、多様性、自由の尊重)」で顕著です。これにより、一部のデータポイントが他の値から外れていることがわかります。
3. **各プロットや要素**
– 色の違いは各WEIカテゴリを識別しやすくしています。
– 箱の中の線は中央値を示し、箱自体は四分位範囲を示しています。これにより、各データセットの中心の傾向と分散がわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列間の直接的な相関を見つけるのは難しいですが、分布の比較を通じて、各WEIタイプの違いを視覚的に把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」や「社会WEI平均」は比較的高い中央値を示しています。一方、「個人WEI (経済的余裕)」はより低い傾向があります。
6. **直感的な洞察**
– 人々は「WEIスコア」が自身の生活や社会にどのように影響を与えるかを考慮するでしょう。
– 経済や社会的な指標の分布を視覚的に理解することで、政策決定やコミュニティの取り組みに役立つ可能性があります。
– ビジネスや社会においては、特定のWEI要素が低い分野に対する対策が必要かもしれません。
このような分析が、政策立案者やコミュニティリーダーの意思決定に役立つことが期待されます。
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:
このグラフは、主成分分析（PCA）によるデータの分布を示しています。以下にその特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 特定の定常的なトレンドは見られません。ただし、データの密度が高い部分（プロットが多く集まっている領域）が存在し、全体的に第1主成分に沿った右上方向に軽く傾いていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左下近くに外れ値として見えるデータポイントが一つあり、他のデータポイントからやや離れています。これは通常の変動から逸脱している可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各ポイントは、一定の時期における政治的データの要素を異なる主成分空間に投影した結果を示しています。第1主成分が0.79の寄与率を持つため、この軸に沿った変動が主要な情報を含んでいます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
-/時系列データとして検討できるほどの明確なシーケンスは見られませんが、データは全体として第1主成分軸に集中しており、この成分が支配的であることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布図の形状は、第1主成分が主軸であることを示唆しており、第2主成分の分散は比較的小さいです。このことは、第1主成分がデータの変動をよく説明していることを意味します。
6. **直感的インサイトと影響**:
– 人間が直感的に感じることとしては、グループ間に隠れたパターンや構造が存在する可能性があり、主要な成分がデータをうまく説明していることを認識します。政治的イベントやトピックの変動をトレースする際に、この情報は重要です。
– ビジネスや社会への影響としては、変化を最も効率的に捉えている主成分を利用して、今後の政治的傾向や政策影響を予測するための有力なツールとなります。
この分析に基づいて、ポテンシャルな原因や背景を掘り下げ、さらに行動を計画することが求められるでしょう。
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。