📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果概要
#### 1. 時系列推移
– **総合WEIスコアの推移**:
– データの最初の数日間では、総合WEIは0.66から0.74の範囲で安定しています。
– 7月6日から大幅な上昇が見られ、短期間で0.85まで上昇し、その後、若干の下降を経て再び上昇、その後は高いスコア（0.80以上）で安定しています。
– この上昇は個人および社会WEIのスコアが上がったこととも関連しています。
– **個人WEIおよび社会WEIスコア**:
– 個人WEIは、序盤で若干の上下変動がありますが、7月7日以降に0.75以上で安定。
– 社会WEIは序盤は幅のある変動を示しつつ、7月6日以降は0.85以上を維持しています。
#### 2. 異常値の検出
– 総合的に、7月6日以降のスコアの急上昇が異常であるとみなされる可能性があります。
– 特に、7月6日と11日には、スコアが急激に変動している点が指摘されています。
– これらの異常値は、社会的イベントや政策変更など外的要因に影響された可能性があります。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
– **STL分解の示唆**:
– トレンドコンポーネントが7月6日から顕著に増加し、その後も高いレベルを維持しています。
– 残差成分に大きな変動は見られませんが、一部の日付でピークが観測されており、これは短期的なイベントやニュースの影響と考えられます。
#### 4. 項目間の相関
– **相関ヒートマップの観察**:
– 経済的余裕と健康状態、個人の自由度と社会の持続可能性との間に強い相関が見られます。
– これは、個人の安心感や自律性が、社会全体の福祉向上とリンクしていることを示唆しています。
#### 5. データ分布
– **箱ひげ図の分析**:
– 社会における公平性・公正さや持続可能性のスコアは全体として高く、ばらつきは限定的である一方、心理的ストレスや個人経済のスコアは比較的ばらつきが大きい。
– これにより、個々の主観的な要因が全体の評価にどの程度影響しているか考察できます。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の影響力**:
– 全体のスコア変動の大部分をPC1が説明し、総合WEIには一貫性のある要因（主に社会的要因）が強く影響を与えていると考えられます。
– **PC2はごく一部しか寄与しておらず**、ニッチな影響を特定するのに役立ちますが、全体の変動に寄与する要因としては小さいです。
### 結論
分析を通じて、総合WEIの挙動は、経済指標や社会の規範的要因、特に7月上旬の社会環境の変化に強く影響を受けることが示されました。特に、社会的イベントや政策により、WEIスコアが大きく変動する可能性があることを留意すべきです。これに基づき、施策の影響を短期間で評価し、必要なら次のステップを迅速に調整することが求められます。
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:
グラフを分析すると、次のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**: 実績（青いプロット）は、最初の数日間で若干の上昇傾向が見られ、その後横ばいに向かっています。予測データ（ピンク色のライン）は、全体的に高水準で安定していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**: 黒い円で示された外れ値が存在し、特定の日付において急激な変動があったことが伺えます。この外れ値の要因には政治的な出来事や突発的なニュースの影響が考えられます。
3. **プロットや要素の意味**: 青いプロットは実績、ピンクの線は予測を示しています。灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、予測の信頼性にも言及しています。
4. **複数の時系列データの関係性**: 実績と予測のラインは、ほぼ一致しているように見え、予測の精度が高いことを示唆しています。決定木回帰や線形回帰予測も表示されていますが、これらはランダムフォレスト回帰とほぼ同じ動きをしています。
5. **相関関係や分布の特徴**: 実績データはややばらつきが見られますが、全体的には安定した動きです。予測と実績の相関関係は高いと考えられます。
6. **直感的に感じることと社会的影響**: 政治カテゴリーにおけるWEIスコアが安定していることは、政策や政治的環境が比較的予測可能で安心感を与えることを示しています。ビジネス関連では、政策の安定性が市場や投資に対する信頼を向上させる可能性があります。
総合的に見て、このグラフは将来的な予測精度が高いことを示し、政治の安定性が現れていると考えられます。
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:
このグラフは、30日間の個人のWEI（経済影響評価）スコアの平均を示す時系列散布図です。以下に分析を示します：
1. **トレンド**:
– 実績データ（青の丸）は、横ばいから徐々に上昇する傾向を示しています。
– 予測（線）は、線形回帰において大きく上昇していますが、決定木回帰とランダムフォレスト回帰では横ばい傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが異常値として識別されています（黒の丸）。
– 全体として、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青の丸が実績データを表し、これが実際の経済影響を示しています。
– 紫の線は予測を示し、それが未来の動向を示唆しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、幅が狭いことから予測に対する高い信頼度が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測の違いが目立っています。線形回帰が大幅な上昇を示している一方で、他の手法は横ばいの予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データのプロットが主に0.6から0.8の範囲で密に分布しています。
– 予測が異なるトレンドを示していることから、データのモデリング方法によって異なる解釈が可能です。
6. **直感的な見解と影響**:
– 線形回帰の大幅な上昇予測が実現する場合、経済や社会においてポジティブな影響が予想されますが、それに対する懐疑的な見方もあるかもしれません。
– 実績データの緩やかな上昇は、段階的な改善を示しており、即時の影響というよりは、長期的な変化を示唆します。
– ビジネスおよび政策決定においては、複数の予測モデルを考慮することでよりバランスの取れたアプローチが必要となるでしょう。
このグラフは、直感的理解と詳しい分析を組み合わせて、データ駆動型の意思決定をサポートするものです。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、ある程度横ばいで推移しており、直線的なトレンドは見られません。
– グラフ全体から見ると、データポイントは安定しているものの、小さな変動が見られます。
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外れ値を示しています。いくつかの箇所で観測されており、特に7月初旬に多いようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データです。
– 紫の線は3つの予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測値を示していますが、実績データから予測値への変遷や大幅な乖離がみられます。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を示しており、この範囲内で多くのデータが収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績に対して、予測値はやや高めに設定されているようです。特に、ランダムフォレスト回帰の予測が高めにプロットされています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフからは細かい相関関係を見出すことは難しいですが、実績データは予測された不確かさの範囲内に収まっていることが多いです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 実績と予測の乖離は、新たなトレンドや状況の変化に予測モデルが反応していない可能性を示唆します。
– 政治的なカテゴリでのWEIスコアの上下動は、社会情勢や政策の変化を反映している可能性があります。
このグラフからは、実績に対しての予測の過剰さや予測値の乖離が、人間に不安や予測モデルの信頼性についての疑念を抱かせるかもしれません。モデルの調整や外れ値の分析が必要かもしれません。
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:
このグラフは、30日間にわたる個人WEI（経済的余裕）スコアの時系列データを示しています。以下に、視覚的な特徴とその洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青色の点）は、全体として0.6から0.9の範囲にあり、明確な上昇傾向は見られませんが、安定しています。
– 各予測モデル（緑、青、紫の線）は、期間の後半でやや異なる動きを見せ、ランダムフォレスト回帰が最も高いスコアを予測しています。
2. **外れ値・急激な変動**:
– 初期段階において、幾つかの外れ値があり（黒枠の円で囲まれた部分）、これが不規則な経済的状況を示している可能性があります。
3. **プロット要素の意味**:
– 青色の点は実績データを示し、経時的に安定しています。
– Xマークは予測値で、実績値との乖離が大きくないことを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示す範囲で、予測が大きく外れる可能性は低そうです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間での乖離が大きくないため、それぞれの予測モデルが実績データに対して一定の信頼性を持っていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが特定の範囲内に収束しているため、高度に集中した分布を示しています。
6. **人間の直感と影響**:
– 人間が直感的に感じることとして、現行の経済的余裕の安定性が挙げられます。
– ビジネスや社会への影響としては、予測の不確かさが小さいことから、政策や経済戦略の計画において一定の信頼を持って利用可能であることを示しています。
この種の分析は、政策決定者や経済学者にとって重要な指針を提供し、市民の経済的な安定に関する理解の深化に寄与します。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 過去30日間の実績データは、0.6から0.8の範囲で横ばいを示しています。大きな上昇や下降は見られません。
– 予測データは線形回帰が徐々に上昇しており、決定木回帰は一貫して上昇、ランダムフォレスト回帰は一定の値で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには数多くの黒丸の外れ値があり、データ全体に異常値が多いことを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績AIの実績を表し、実際の観測値を示しています。
– ピンク、青、水色の線はそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による未来の予測を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、±3σの範囲をカバーしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測との間に大きな乖離は見受けられませんが、異なる予測モデル間では異なったトレンドが見られます。これは、モデルの視点や計算方法の違いを反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定で、予測の不確かさ範囲内にほぼ収まっています。一部外れ値が多く存在しますが、全体的なトレンドには影響を与えていません。
6. **直感的な洞察および社会への影響**
– 実績の安定した健康状態評価から、人々は安心感を得るかもしれません。しかし、多くの外れ値は警戒が必要です。予測モデルが今後の上昇を示していることから、より良い健康状態が期待される一方、モデル間の不一致には注意が必要です。政策策定や健康施策の改善に役立つ可能性があります。
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**:
– 初期の10日間はスコアが非常に密集しており、0.6から0.7の範囲で横ばいになっています。
– その後、比較的急激にスコアが上昇し、0.8で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階でいくつかの外れ値（黒い円で囲まれている）が観察されますが、その後は減少しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実測データを示し、赤色の×は予測を示しています。
– グレーの帯範囲は予測の不確かさを示しています。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測で、スコアが上昇し、0.8で横ばいになることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測のスコアは初期には密接に一致していますが、後半はランダムフォレスト予測がより高いスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データは初期には良い一致を見せていますが、期間が進むにつれて予測データの方が高くなっています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の不安定な時期を過ぎると、個人の心理的ストレス（WEIスコア）が改善、または少なくとも安定している兆候が見られます。
– 政治的なコンテキストを考慮すると、ストレスの減少は政策やイベントの変化によるものかもしれません。たとえば、社会的な不安や不透明性の低下が心理的な安定に寄与している可能性があります。
このグラフは、政治的状況が個人の心理的ストレスに及ぼす影響をより深く理解する手助けとなります。また、このデータを利用して、将来のストレスレベルの予測や改善への対策を講じることができるでしょう。
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:
このグラフは、30日間の個人WEI（自由度と自治）の推移を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 実績値は概ね横ばいの状態です。
– ランダムフォレスト回帰の予測ラインは期間後半で上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの外れ値が観測されており、特に7月上旬に顕著です。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青い点は実績値を示し、外れ値とされるものは黒いリングで囲まれています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示しており、この範囲に多くの実績値があります。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が示されており、それぞれ異なるトレンドを持っています。
– 線形および決定木回帰の予測はほぼ横ばいですが、ランダムフォレスト回帰は上昇しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は全体的にクラスターを形成しており、一定の範囲内で分布しています。
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に関する洞察**:
– 実績値が安定していることから、個人の自由度と自治はこの期間では大きな変化がないことが示唆されます。
– ランダムフォレスト回帰の予測上昇は、今後の自由度や自治の向上を示唆している可能性があります。これは、政治的な変化や政策の改善により、個人の自由や自治が強化される可能性を示しています。
このようなデータは、政策立案者が現状を確認し、今後の政策方針を決定する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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績（青色プロット）のWEIスコアは、時間が経過するにつれておおよそ横ばい状態を維持しています。ただし、初期には若干の下降が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のプロットが灰色の不確かさ範囲から外れていることで、外れ値として識別されています。特にスコアが低下している期間が注目されます。
3. **各プロットや要素**
– 青色プロットは実績データを表し、これらは濃度高く密集しています。
– 紫色のラインは予測データ（異なるモデル）として示され、ほとんどの期間で高いスコアを一定に保っています。
– 灰色の背景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**
– 実績データと複数の予測モデルは相互に比較されており、実際のデータは予測の不確かさ範囲内に収まっていますが、一部の外れ値はそうではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは全体的に一致し、密度が高いです。予測曲線はほぼ水平であり、一貫した高いスコアを示します。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**
– 多くの日々で実績スコアが予測の範囲内に収まっているため、予測モデルはかなりの精度があると言えます。
– 外れ値やスコアの急激な変動は、特別な社会的または政治的イベントの影響を示唆している可能性があります。ビジネスや社会政策においては、こうした急激な変動への対策が重要となります。
– WEIスコアが高く維持されることは、公平性や公正さが保たれていることを示し、社会の安定性に寄与します。
このグラフを通じて、社会における公平・公正の動向を把握し、政策や戦略の策定に有用なインサイトを得ることができます。
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:
グラフを分析すると、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 青色の実績データは、全体的に横ばい傾向にあります。スコアは0.8以上を維持しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測線は、グラフの後半でスコアが1.0に向かって上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントには、黒い円が付けられており、これが外れ値を示しています。しかし、これらは大きな異常ではなく、全体として安定した範囲に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点が実績データを示します。予測は赤い×と異なる線で示されており、異なる予測モデルの影響を表しています。
– 灰色の領域は、予測の不確かさ範囲を示し、予測スコアの変動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**
– 線形回帰（青色）と決定木回帰（緑色）の予測は、実績に近い水準を示し、ランダムフォレスト回帰（紫色）は予測が1に近づく推移を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実際のスコアと異なる予測モデル間には、多少のずれが見られますが、全体として同様のトレンドを追いかけています。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフからは、社会の持続可能性と自治性が安定していることが示されています。この安定性は、政策や政治状況の安定感を示し、ビジネスや社会全体に安心感を与える可能性が高いです。
– ランダムフォレストによる予測が上昇を予測していることから、今後の改善や政策の強化が期待されているかもしれません。
このグラフは、社会の持続可能性と自治性が概ね良好であることを示し、積極的な政策展開が影響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**
– 実績の青いプロットは全体として安定しており、WEIスコアは一貫して上昇しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンクの線）は、安定して高いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 丸で囲まれたプロットが外れ値を示しており、時折データポイントが通常の範囲から外れています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データで、実際のWEIスコアを表しています。
– 赤い交差点は予測データを示していますが、視覚的には表示されていないかもしれません。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、変動の可能性が示されています。
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（ランダムフォレスト）のスコアが近く、モデルが現実のデータをうまく反映していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のデータポイントは密度が高く、ある程度一定のスコアを維持しています。
6. **人間が直感的に感じることおよび社会への影響**
– WEIスコアが全体的に高く、教育機会や社会基盤が健全であることを示唆しています。
– 外れ値が観測されることから、特定の出来事や要因が一時的な変動を引き起こしている可能性があります。
– 一貫して高いスコアと安定した予測は、政策や社会プログラムの効果性が確保されていることの指標となり得ます。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
– **実績データ（青のプロット）**:
– 初期段階では徐々に上昇し、その後横ばいのトレンドを示しています。
– 時間が経つにつれて安定した数値を維持しています。
– **予測データ（ピンクの線）**:
– 予測データは一定の値で安定していますが、若干の上昇が見られます。
– 予測手法（ランダムフォレスト回帰）により、データの変動を抑えた予測と判断できます。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒い円で示されたプロット）**:
– 主に初期段階で数個の外れ値が観察されます。
– これらは初期のモデルの不安定さやデータ収集のばらつきによる可能性があります。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **色**:
– 青のプロットは実際のデータで、観測されたWEIスコアを示しています。
– ピンクの線は予測値を示し、将来のWEIスコアの見込みを示唆しています。
– **密度**:
– 実績データは時間とともに密度が高くなり、特定の値に集中しています。
#### 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安定した関係が見られ、予測の信頼性があることが示唆されます。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データの初期増加傾向と予測データが相関していることが予測されます。
#### 6. 人間の直感や社会への影響
– **直感的感覚**:
– 初期の不安定さは改善されており、全体としてシステムや政策の安定が図られていると感じるでしょう。
– **ビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアの安定化は、政策の効果が現れつつあることを示唆します。
– 多様性や共生に関する施策が効果を発揮している可能性が高く、さらなる施策の拡充が期待されます。
全体として、このグラフはWEIスコアの現状安定性と未来予測の一貫性を示すものであり、社会的な政策策定に良い指標として利用できるでしょう。
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:
以下はこのヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド:**
– 時間別に見ると、19時台と23時台にかけてスコアが高くなっています。他の時間帯は安定していますが、16時を含む一部の期間でスコアが急激に変動しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月6日の16時のスコアが非常に低く、他の時間に比べて目立っています。これは何らかの重要な出来事や特定の要因による影響があった可能性があります。
3. **プロットや要素の意味:**
– 色の変化はスコアの変動を示しており、濃い青や紫が低スコア、黄緑から黄色が高スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 全体として、夕方から夜にかけてスコアが上がるパターンが見られます。これは、人の活動が活発な時間帯に影響を受けている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 高いスコアが19時から23時に集中しているため、これらの時間帯に特定のイベントやニュースが多く発生していたのかもしれません。
6. **直感的な洞察および影響:**
– 人々の関心が夕方から夜にかけて高まる傾向があることを示唆しています。この時間帯に重要な政治的アナウンスメントやニュースが組み込まれると、高い注目を集める可能性があります。
– 社会的には、このヒートマップを活用して効果的な政策発表のタイミングやメディア戦略を検討することが考えられます。
この分析は、特定の時間帯に焦点を当てた対策や計画を立てる上で有用です。
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:
このヒートマップは、特定期間内の政治カテゴリにおける個人WEI平均スコアを時系列で示しています。以下にグラフの特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 日付ごとの色の変化から、各時間帯でのスコアが一定の周期性を持って変化している可能性があります。ただし、日付や時間帯によって明確な上昇や下降のトレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日（例えば、2025-07-06）に顕著な色の変化が見られ、急激なスコアの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**:
– 色の濃淡でスコアの高さを表しており、黄色に近づくほどスコアが高いことを示します。
– 特定の時間帯（例えば、16時台）においては、スコアが他の時間帯と比較して低く抑えられているように見受けられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯に異なる色が表示されており、日を跨いで一致する傾向や、似たパターンが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同一時間帯で一貫して高いまたは低いスコアがある場合は、特定の社会的イベントや活動と関連している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、社会への影響**:
– このグラフを通じて、人々は特定の時間や日付における社会的または政治的な影響を直感的に把握できるかもしれません。特に、明確な色の変化がある日は、特別なイベントや出来事が関連付けられる可能性があります。
– ビジネスや政策にとって、スコアが高い時間帯に施策を展開することで、より高い成果や反応を得ることができるかもしれません。
全体として、このヒートマップは短期間における政治的イベントや行動がどのように変化しているかを視覚的に理解するのに役立ちます。
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:
以下にこのヒートマップに基づく分析を行います。
1. **トレンド**:
– 日付の進行に伴い、スコアの色が濃い緑から黄へと変化している部分が見られ、時間帯（7, 8, 15, 19時）の一部で上昇傾向があるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日に大きなスコアの低下（濃い紫）が目立ちます。これは何らかの突発的なイベントや状況変化による影響が疑われます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションはスコアの高低を示しており、黄色が最も高く、紫が最も低いスコアを表しています。日付と時間でスコアの変動を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに異なる色の推移が見られ、特に朝（7, 8時）と夜（19時）で異なるトレンドがあることが分かります。これにより、特定の時間帯に異なる出来事が発生している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ日付で時間帯による色の違いが目立ち、時間帯別にスコアが変動していることが示唆されています。ただし、スコアが高い時間帯と低い時間帯があり、日によって均一ではありません。
6. **直感的洞察と社会への影響**:
– ヒートマップからは、時間帯によってスコアが大きく変動していることが分かります。これにより、特定の時間帯における社会的または政治的イベントが影響を与えている可能性があります。ビジネスにおいては、市場や消費者行動が時間や日によって異なるため、戦略の見直しが必要になるかもしれません。特に日々の変動は政策決定における即応性やタイミングの重要性を示唆しています。
全体として、時間と日によるスコアの変動を日々モニターすることで、政策や社会の動向を迅速に把握し、適切な対応を行うための手助けになるでしょう。
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:
グラフはWEI（Well-being Index）の各項目の相関ヒートマップを示しています。以下に詳細な解析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– このヒートマップは30日間の静的な相関を示しているため、時間的なトレンドは直接確認できません。しかし、異なるWEI項目間の相関関係の強度に注目することで、潜在的な継続的関心の対象を見つけることができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は時間的なデータにおいてより見られるものですが、ヒートマップにおいては極端に高い（濃い赤）または低い（濃い青）の相関がそれに相当します。
– 「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（自由度と自治）」の間の相関が0.36と低めであることが際立っています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色は相関の強度を示します。赤が濃いほど強い正の相関を示し、青が濃いほど強い負の相関を示します。
– 総合WEIと個々の項目（特に「個人WEI平均」や「社会WEI平均」）は高い正の相関を持ち、これは全体の幸福度が個人や社会の幸福度と密接に結びついていることを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ヒートマップは時系列データの内部関係を示していませんが、各WEI項目の関連性を把握するのに役立ちます。「社会WEI（公平性・公正さ）」と他の社会WEI項目が高い相関を持っていることが目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「総合WEI」との相関は0.95と非常に高く、社会の公平性が全体的な幸福度に大きな影響を与えていると解釈できます。
– また、「個人WEI（経済的余裕）」と「総合WEI」の相関が0.63と中程度であり、経済的要因が幸福度にそれほど直接的な影響を与えていない可能性があります。
6. **直感と社会への影響**:
– 人々が直感的に感じるのは、社会的支援や公正が幸福度に強くつながっていることです。このデータは、政策立案者や社会団体が、社会的公平性や公正を改善することが全体の幸福度向上に寄与する可能性があることを示唆します。
– ビジネスや社会の視点からは、組織や政府がシステムを構築する際に公平性を重視することの重要性が示されています。
このヒートマップは、個人の幸福度が社会の構造的要素とどのように結びついているかを視覚的に示し、政策や社会システムの調整に対する実用的な洞察を提供します。
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:
この箱ひげ図を分析し、次の点について考察します。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリ間で顕著な上昇や下降のトレンドはありません。各箱ひげ図は独立しており、各WEIタイプのスコア分布を比較しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は「個人WEI平均」「個人WEI（経済的充足感）」「社会WEI（公平性・公正さ）」「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」で見られます。これらの外れ値は特定の観測値が他のデータ点よりも特異であることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の色分けが視覚的に異なるWEIタイプを示しています。個人や社会の視点で異なる要素が捉えられており、それぞれの分布の範囲と中央値が解析に有用です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの比較は特にありませんが、異なるWEIタイプ間の関係性は着目点です。「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」が他と比べて低めのスコア分布を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリーの分布範囲はさまざまで、特に「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」は広い範囲で低いスコアが特徴的です。
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**:
– このグラフから、政治カテゴリーにおける個人および社会レベルの異なる要素について理解が深まります。特に、「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」の低いスコアは、社会的多様性や自由に関連する問題の可能性を示唆します。これらの情報は、政策改善や社会的介入の必要性を示すための指針となるでしょう。
このような視点で各データポイントがどのように社会に影響を与えるかを考察することは重要です。
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PCA（主成分分析）のグラフに基づいて、以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフにおけるデータのプロットは特定の方向に明確な傾向を示していないように見えますが、第1主成分（x軸）に沿って広がりがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の外れ値は特に見られませんが、データは第1主成分に対して広く分散しており、第2主成分に対しても一部のプロットはやや外れた位置にあります。
3. **各プロットや要素**:
– プロットは全体として分散しており、特定のクラスターとして見える部分はありません。密度が高い領域は第1主成分が0.0から0.3の範囲に見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは時系列データを直接示していませんが、時間経過での変動が主成分という形で要約されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分の寄与率が0.78と高く、データの変動の多くが第1主成分で説明されています。相関が強い特徴が第1主成分で表現されている可能性があります。
6. **直感的な理解および影響**:
– このPCAグラフに基づき、WEI構成要素の主な変動要因は第1主成分に大きく影響されることが示唆されます。政治的な変化を考慮する際に、第1主成分に見られる変動要因が注目されるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、各要因が包含する意味が把握できれば、政策決定や経済活動において主要な影響因子を特定するのに役立つでしょう。
この分析において、より具体的な要因を理解するためには、個々の主成分が何を表すのかの詳細な情報が重要です。
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。
