📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータの分析
#### 重要な傾向とトレンド
– **時系列推移**:
– 7月1日からスタートし、7月6日から7日にかけて総合WEIは急激に上昇し、その後横ばいまたはやや上昇トレンドを示しています。
– 個人WEI平均は、安定して横ばいですが、社会WEI平均は全体的な向上を示しており、特に7月6日以降に顕著な上昇が見られます。
#### 異常値
– 総合WEIでは、7月初旬（1日から6日）と他の日付においてスコアが大きく変動し、異常値として認識されています。これは、政治的イベントや社会的な動きが影響した可能性があります。
– 個人WEI平均と社会WEI平均も異常値がいくつか見られ、社会イベント（例えば、新政策の導入や社会問題に関する意識の高まり）による影響が考えられます。
#### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解の結果**:
– トレンドは上昇傾向を示していますが、7月初旬に一時的な低迷が見られます。
– 季節性は顕著で8.6まで一定の周期で現れるピークが確認でき、具体的なイベントや社会的要因に関連する可能性があります。
– 残差は短期間の予期しないイベントや観測誤差を示唆しており、外部の急激な変化が含まれると考えられます。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**:
– 経済的余裕と社会持続可能性は比較的高い相関を示し、個人の経済的状況が社会の持続性に影響を与えることを示唆しています。
– 心理的ストレスと社会の多様性も関連が見られ、 diverseな社会状況が個人のストレスに影響する可能性があります。
#### データ分布
– **箱ひげ図**:
– 社会WEIは中央値の変動が少なく、上昇傾向にありますが、個人WEIは多くのアウトライヤーを含んでいます。
– 特に、7月6日付近では大きな上昇幅が観測されており、多くの個人要素が影響を与えたと考えられます。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **寄与率**:
– PC1 (78%)が大部分を占めており、全体の変動要因に強く影響しています。これは主要な政策変更や社会の構造変革を示している可能性があります。
– PC2 (6%)はマイナー要因で、細かい調整を反映していると考えられます。
### 結論
全体的に、7月6日からの急激なWEIスコアの増加は、重要な政治・社会的イベントの影響を受けた可能性があります。特に社会関連の項目での急な上昇は、その社会的安定性が個人の幸福感にも連動して改善されたことを示唆しています。分析により、今後のトレンドや潜在的な問題を予測し、必要な対応策を講じることが重要です。
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:
以下に、グラフの視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青い点）は、最初の部分でやや上昇トレンドを示しています。その後、クリアに横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 期間の初期にいくつかの外れ値（黒い円で囲まれた青い点）が見られますが、全体としては安定しています。特に、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い実績のプロットは、過去の実際のデータを示しています。
– 灰色の領域は、予測の不確かさの範囲を示しています。
– 紫色の線は、ランダムフォレストによる予測を表し、的平台に維持されていることから、今後の変動予測がほとんどないこと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**:
– 実績データと予測データの比較では、実績データが予測の不確定領域内に収まる傾向があります。
– 各アルゴリズムの予測結果（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、おおむね一致しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– アルゴリズムによる予測は全体的に一致した平坦な傾向を示しており、実績データもその中に収まることで、過去のデータが今後も安定しているという相関があるように見えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 安定したWEIスコアを示しているため、政治的な安定が期待できる状況を示唆しています。
– この安定性は、ビジネスや社会における予測可能性の向上につながる可能性があります。政策変更や不安定要素が少ないとみなされ、企業の意思決定がしやすくなるでしょう。
このグラフからは、主に安定した政治的状況が維持されていることを示すと感じられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 期間の前半では、実績値（青い点）のWEIスコアはおおむね0.6から0.8の範囲で横ばい状態にあります。
– 後半では、予測値（例：線形回帰、決定木回帰など）が示すように、異なる予測モデルによってスコアが若干異なりますが、特に線形回帰はやや上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 前半において幾つかのデータポイントが異常値として記されていますが、全体のスコア範囲に大きな影響を与えるものではありません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を示し、黒い円で囲まれたものはその中でも外れ値を表しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、予測の信頼性や不確実性を視覚的に理解できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測の多様なモデルにより、将来のスコアの見通しが異なることが示されています。これにより、モデル間での予測精度の比較が可能になります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値はおおむね一定の範囲内で分布しており、極端に外れる値は少ないです。この範囲内での変動が日常的なものであることを示唆しています。
6. **人間の直感と社会への影響**
– 予測値が示す上昇トレンドは、政治状況や個人の影響力が増加している可能性を示唆します。
– 外れ値は注目すべきイベントや異常な状況を示す場合があり、政策決定や公衆の意識に影響を与える可能性があります。
– 予測の不確実性を確認することは、計画や政策においてリスク管理の必要性を認識させることに繋がります。
このように、グラフは過去の実績と未来の予測を視覚的に示し、変動の兆候をつかむための有用なツールとなります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの開始時点では「実績（実績AI）」のWEIスコアが上昇傾向にあり、その後は比較的安定した状態が続いています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階のデータポイントにおいて、外れ値がいくつか観察されますが、その後の期間では外れ値は減少しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青の点）**: 実際のWEIスコアの推移を示しています。
– **予測（赤い×）**: 予測AIによるスコア予測。予測と実績の間には大きな差は見られません。
– **異常値（黒い円）**: 明確な外れ値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測線は、実績の安定化に沿う形でほぼ横ばいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の相関は緩やかな上昇ですが、その後は予測と実績が収束し、安定しています。
6. **直感と社会への影響に関する洞察**
– 初期の上昇トレンドは、特定の政治的要因や社会現象により活性化していた可能性があります。その後の安定化は、政策やイベントが落ち着いたことを示唆しているかもしれません。
– 予測モデルとの整合性から、今後のスコアも安定を維持することが期待でき、これにより政治的安定が続く可能性が示唆されます。
このように、グラフからは社会的安定の兆候や政策の有効性が伺えることから、ビジネスや政策決定において参考になると考えられます。
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:
以下のグラフ分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データはほぼ横ばいで、0.7から0.8の間に該当します。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は7月中旬から急激に上昇し、その後安定しています。
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が確認できます（特に0.6付近）。
– 予測値は急激に上昇しているため、モデルが変化を捉えているか、新しい外部要因が影響している可能性があります。
3. **要素の意味**:
– 青のプロットは実績値を示し、ランダムな分布。
– 灰色の範囲は不確かさを表します。
– ピンクの線はランダムフォレストによる予測を示し、高精度な予測を意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測には乖離があり、特に中旬からの予測の劇的な上昇は重要な観察ポイント。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実際の散布はほぼ平坦ですが、予測モデルは劇的な上昇を示しており、それが実現しなかった場合、モデルの再検討が必要となります。
6. **人間の直感や社会への影響**:
– 突如のWEIの上昇予測は、個人の経済的余裕が大幅に改善する期待を示します。実現すれば社会の消費行動や経済環境がポジティブに変化する可能性があり、政策決定者やビジネス戦略に影響を与える可能性があります。
全体として、実績の安定性と予測の飛躍的変化が注目されるポイントです。モデルの改善や新たなデータの収集が考慮されるべきです。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は全体的に横ばいで、大きな変動は見られません。
– 予測データは3つの異なる手法で示されています。
– 線形回帰（青）は横ばい。
– 決定木回帰（シアン）も横ばい。
– ランダムフォレスト回帰（紫）は緩やかな上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 白い円で囲まれたプロットは外れ値を示していますが、全体の分布から大きく離れているわけではありません。
– 特に急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは過去の実績を示しています。
– グレーのシェーディングは、予測の不確かさ範囲を示しており、±3σの範囲内です。
– 予測手法ごとのラインは今後のトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測ラインとの間に顕著な乖離はありません。
– 予測ラインが横ばいか緩やかに上昇するため、現状維持か微増が予想されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定しており、密度の高い部分は0.6〜0.8の範囲に集中しています。
6. **人間の直感やビジネス、社会への影響**:
– このグラフからは、現在の健康状態（WEI）は比較的安定していることがうかがえます。
– 緩やかな上昇予測（ランダムフォレスト）は、今後の健康状態のわずかな改善を示唆しています。
– 政治的な影響としては、健康状態の安定性が政策決定や選挙活動に対してプラスの影響を与える可能性があります。
全体として、このグラフは個人の健康状態の安定性を示しており、短期的には大きな変化が予期されないという安心感を与えられるデータと言えるでしょう。
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:
### グラフ分析の洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、期間の初めから中央付近までは横ばいのトレンドを見せています。また、最初の週でクラスターが目立ちます。
– 一方で、予測（特にランダムフォレスト回帰）は後半に急激な上昇を見せており、その後横ばい状態になっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ中で異常値（黒い円で強調された点）が初期のデータに集中しています。これらは時系列の開始時に近い場所で多く観察されます。
– 予測されたWEIスコアの急激な上昇が見られるのは、評価日が2025-08-01以降です。
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、黒い円で囲まれたプロットは外れ値を示しています。
– 予測データは、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3種類のモデルで示されていますが、特にランダムフォレスト回帰が明確に異なるパターンを示しています。
– 灰色の陰影は予測の不確かさの範囲を示していますが、特に初期データに限定されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは一定のパターンを維持しているのに対し、予測データは後半で大きな変動を示しています。特に、ランダムフォレスト回帰の予測が実績データとは異なるトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが一定の範囲に集中していることから、データの分布は狭い範囲に凝縮されていると考えられます。これに対し、予測では後半での急激な変化が統計的なノイズや非線形性を示唆します。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– 初期のデータに多くの外れ値が見られる点は、特定の社会的または政治的なイベントが心理的ストレス（WEIスコア）に強く影響を及ぼした可能性を示唆します。
– 後半の急激な予測値の変動は、今後の大きな政治的課題や変動が予測されることを示唆しており、関係者は警戒を強める必要があると考えられます。
– ビジネスにおいては、このような変動が消費者の行動に影響を与え、経済活動に直接的な影響を及ぼす可能性があるため、注意が必要です。
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:
以下にグラフの分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は30日間を通しておおむね横ばいです。
– 予測データの傾向も平坦で、特に線形回帰と決定木回帰の予測は一定しています。一方、ランダムフォレスト回帰の予測は途中でスコアが上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 平均的にWEIスコアは0.6から0.9の範囲に収まっていますが、0.6を下回る外れ値も散見されます。
– ランダムフォレスト回帰の予測が途中から急激に上昇していることは注目すべき点です。
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ています。
– ×印は予測データを示し、モデルごとに予測が違います。
– 黒い丸は外れ値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しており、予測の信頼度に関連しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測モデルのデータは全体的に平行する傾向があります。ランダムフォレストの予測のみ異なる動き（上昇）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0.75付近を中心に集まっています。
– ランダムフォレストの予測変動は他のモデルよりも大きいため、相対的に高い予測スコアを示す傾向があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 実績と予測が一致しているため、このデータセットは政治の自由度と自治において安定していると解釈できます。
– ランダムフォレストの予測によるスコア上昇は、モデルが異なるデータパターンを検出した可能性があり、今後のポジティブな変化の兆候かもしれません。
– 組織や政策決定者は、特にランダムフォレストの上昇予測を考慮し、さらなる改善策を検討することで、政治的な安定性を向上させる可能性があります。
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:
このグラフは、政治カテゴリにおける社会 WEI（公平性・公正さ）の30日間のスコアを示した時系列散布図です。以下に視覚的特徴と洞察をまとめました。
1. **トレンド:**
– 実績AI（青い点）のスコアはおおむね安定していますが、周期ごとに微妙に変動しています。
– 予測ライン（紫と青緑）は、日付が進むにつれ一定の値に固定されている傾向があります。これは、予測がモデルによるものであり、一定の関数で表現されていることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 一部の実績データには外れ値（黒枠の円）が見られます。これらは異常値として扱われ、特定の日にスコアが大きく変動したことを示唆しています。
3. **プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績データを示し、これに囲まれた黒枠の円は外れ値を示しています。
– 紫色や青緑のライン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:**
– 実績データと予測データは、ある程度の乖離が見られるものの、概ね一致している部分があります。これは予測モデルが一定の精度で実績を予測できていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– スコアの分布は0.4から0.9の範囲にあり、明確なピークや谷はありませんが、明らかに不安定な時期があります。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響:**
– 社会の公平性・公正さの指標が時間とともにわずかに改善していることが示唆されています。一定の予測モデルを用いることで将来の改善を予測しようとしている様子が伺えます。
– 外れ値は特定の政策変動や重大なイベントを反映している可能性があり、これらを分析することで、政策や公正な社会づくりに対するインサイトを得ることができます。
このグラフからは、社会の公平性や公正さに関する評価が継続的に行われていること、そして、それに対する分析と予測手法が確立されつつあることが分かります。
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:
このグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 前半（2025年7月1日から7月15日あたりまで）は、WEIスコアが約0.8から0.9の間で上下しています。
– 後半では、予測ラインが1.0付近で安定していることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で囲まれていますが、これらは一般のデータポイントから少し離れています。
– 全体として急激な変動はなく、比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、赤いXは予測を指しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測ラインが示されており、特にランダムフォレスト回帰は1.0に向かう傾向があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測が比較されています。予測の不確かさ範囲（灰色の範囲）が示されており、モデルごとの予測の精度や信頼性が異なることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的狭い範囲内に集中していますが、多少の変動があります。
– 各モデルの予測はおおむね実績と連動していますが、特にランダムフォレスト回帰は将来の高い安定性を示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 社会的な持続可能性と自治性のスコアが比較的高い水準で安定していることが確認でき、これは自治体や地域が比較的健全な運営を行っていることを示唆するかもしれません。
– 安定した高スコアの予測は、将来の政策や計画が現状を維持もしくは改善する可能性を示唆しています。
このグラフを通じて、社会の持続可能性と自治性が高いレベルにある状態を維持することが重要であり、将来に向けての安定した成長を示すモデルの活用が期待されます。
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:
グラフを取り組む対象として以下の観点で分析します。
1. **トレンド**:
– 実績（青いドット）は、0.75から0.85の範囲で安定しているようです。全体としては横ばいの傾向があります。
– 一方、予測（ライン）は、直線的に上昇しているものがあります（ランダムフォレスト回帰）。これは将来的に改善が期待されると予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの外れ値が観測され、それはおそらく予想外の要因や出来事によるものと思われます。
– 一部のデータポイントは通常の範囲から逸脱しており、これが特定のイベントや政策変更に関連している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いドットは実際のデータを示しており、黒い円で囲まれたものは異常値を表しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しています。多くの実績データがこの範囲内に収まっていることから、予測の妥当性がある程度保証されています。
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）のデータがあります。
– 中でもランダムフォレスト回帰が、他のモデルに比べて高い予測値を示しており、もっとも楽観的な予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実際のスコアと予測スコアの間にはかなりのばらつきがありますが、全体として予測の不確実性の範囲内に収まっている様子です。
6. **全体的な洞察と影響**:
– 直感的には、WEIスコアの実績が安定していることから、社会基盤・教育機会が特定の期間にわたり安定していると評価でき、長期間の改善または維持が期待されます。
– ビジネスや社会においては、安定したWEIスコアは、基盤のしっかりした環境を示し、投資や政策決定において有利に働く可能性があります。
– 一方で、外れ値の存在が示唆する潜在的なリスクや社会の変動要因を注意深く監視する必要があります。
これらの点を踏まえて、データの持つ情報を活用し、より良い政策形成や事業判断を行うことが重要です。
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:
視覚的特徴と洞察:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は初期に上昇傾向が見られ、その後、ほぼ横ばいまたはわずかな上昇を示しています。
– 予測データは横ばいで、異なる手法による予測値が異なっていますが、大きく変動していません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期には外れ値がいくつか見られます（黒い円で囲まれた青い点）。これは不安定な時期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**:
– 青い点は実際のデータを示し、黒い円は異常値を示しています。
– 背景の灰色部分は予測の不確かさの範囲を示しますが、予測値はいずれもこの範囲内に収まっています。
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は、おおむね似たような傾向を示しており、現実のデータが予測と一致していることを暗示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の分布は初期に集中しており、その後拡散しています。これにより、改善または安定が進んで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**:
– グラフは、社会における共生・多様性・自由の保障が一時的に不安定であったが、安定化しつつある状況を示しています。
– これにより、政策の改善や社会的な取り組みが効果を上げ始めていると感じられるかもしれません。
ビジネスや政策面では、現在の取り組みを維持しつつ、更なる安定化策を講じることが推奨されます。また、初期の不安定要因を分析し、追加の対策を行うことも有効です。
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:
このヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 色の変化から、期間を通してスコアが全体的に上昇していることが見て取れます。特に、時間帯8と16の色が濃い紫から明るい黄緑に変わっていることが明示的です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日に時間帯16で非常に低いスコア（濃い紫）が見られます。一方で、その翌日には高いスコア（明るい黄）が見られ、急激な変動が起きています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 横軸は日付、縦軸は時間を示し、各マスの色はWEIスコアを表しています。濃い色（紫）が低スコア、明るい色（黄）が高スコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに全体のスコアが上昇、一定の時間にピークや低迷を持っており、各時間帯で異なる変動が見られるが、全般的には統一した上昇基調を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付や時間帯でスコアが顕著に高くなることから、政治イベントや政策発表などの影響が考えられます。
6. **人間の直観やビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、特定の時間帯における急激なスコアの変動は、政治的な出来事があった可能性を示唆します。このようなスコアの変動は、政策決定者や投資家にとって重要な指標となり得ます。全体的な上昇トレンドは、社会の安定化や政治への信頼向上を示す可能性があります。
このように、ヒートマップは時系列データの変化を視覚的に分かりやすく示しており、政治情勢の変化を把握するのに有用です。
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:
以下は、提供されたヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– 時間帯によって、色の変化にトレンドが見られます。例えば、特定の時間帯で色が明るくなったり暗くなったりしており、周期的な変動が感じられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日や7月13日は急激な変動が見られ、色が大きく異なるのがわかります。これらの日に何か特別な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**:
– 色の明暗は特定のスコアの大きさを示しており、明るい色はスコアが高く、暗い色は低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯で色の変化が異なるため、時系列データ間での相関関係が異なる可能性があります。特定の時間帯で似たような変動を示している部分もあり、関連があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布としては、中心にある時期に明るい色が多く、期間の初めと終わりで暗くなる傾向があります。この事から、ある種の季節性やトレンドが考えられます。
6. **直感的な感じと影響**:
– 見た目からも、ある時間帯での変動が注目されやすく、政治的な世論や決定に影響を与える可能性があることを示唆しています。特に、急激なスコアの変動は、何らかの社会的または政治的イベントがその日に大きく評価されていることを示しているかもしれません。
このようなスコアに基づく洞察は、政策立案者やメディア関係者にとって、議題設定や世論形成に役立つ情報を提供します。また、特定の期間で注目すべき時間帯を特定できます。
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:
まず、提供されたヒートマップの包括的な分析を行います。
1. **トレンド**:
– 全体を通じて、色の変化から時間とともにスコアが徐々に上昇している傾向が見て取れます。特に、時間が進むにつれて色が暗い青から明るい緑、そして黄色に変わっていることが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップの開始部分に暗い色（低スコア）が集中しており、そのすぐ後に明るい黄色（高スコア）に急激に変わっています。特に、7月5日から7日にかけてスコアが急上昇しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色はスコアを示し、暗い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを意味しています。特に、昼間（8時から19時）にスコアが高くなる傾向が強く見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時刻ごとに見ると、午前よりも午後や夜間の方がスコアが高くなるパターンが複数の日に見られます。このことは、特定の時間帯における活動や関心の増加を示唆している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの変動は時刻に強く依存しているように見え、特に午後から夕方にかけてスコアが高くなる傾向があることが特徴的です。
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**:
– このデータから、人々が特定の時間帯に政治に対する関心や活動を増加させるパターンがあると直感的に感じるでしょう。ビジネスや社会に対する影響としては、この時間をターゲットにした政治キャンペーンやアクションが、関心を高めるための効果的なタイミングである可能性があります。
このようなデータは、政治活動やキャンペーンの最適化、ターゲット市場の理解に役立つでしょう。特に、時間帯や日ごとの変動に基づく戦略設計が考えられます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップの色の濃さ（赤色）は高い相関、青色は低い相関を示します。全体として、全てのWEI項目はある程度の相関が見受けられますが、特に濃い赤色の部分が強い相関を意味します。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップでは外れ値は色の極端さで推測されます。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（自由度と自治）」の相関が特に低く（0.40）、他の比較的高い相関に対して目立っています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各セルの色は、二つのWEI項目間の相関強度を示します。赤色が濃いほど強い正の相関があり、青色が濃いほど低い相関または負の相関を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– データが30日間のものなので、これらの相関はこの期間における動向として捉えるべきです。個々のWEI項目の間の相関が、時間を通じてどのような影響を及ぼしたかを理解するための初期的な洞察を提供します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「総合WEI」の間は非常に高い相関があります（0.90）。また、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関も高く、これらが重要な要素として組み合わさっていることがわかります。
6. **直感的な感じ、ビジネス・社会への影響**
– 高い相関は、特定の政策や行動が他の分野にどの程度影響を与えるかの指標となります。特に「個人WEI（心理的ストレス）」と他の要素の高い相関から、個々の心理的な安定が他の分野（経済的余裕、自治、公平性など）にとって重要であることを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、心理的ストレスの管理が広範な領域に波及効果をもたらす可能性があり、そのための対策が政策形成や経営戦略において優先されるべきことを示しています。
このように、ヒートマップからはWEIの各項目間の密接な関係が視覚的に確認でき、重要な意思決定を行う際の指針とすることができます。
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WEIスコア分布比較（箱ひげ図）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**:
– 全体的なWEIスコアの中央値は比較的高めですが、細かいカテゴリーに分かれると、スコアの分布に違いが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 多くのカテゴリーで外れ値があります。特に「個人WEI（経済的余裕）」、「社会WEI（生態系整備・資源豊富）」などに顕著です。これらの外れ値は異常な変動を示し、該当する期間に何らかの特異な出来事があった可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図の箱はデータの範囲（四分位範囲）を示し、中央の線は中央値を表します。
– 棒の長さが短い場合はデータが密集しており、長い場合は分散していることを示します。
4. **関係性**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は比較的幅が狭く、安定したスコアを示唆しています。これは、他の分野と比較して統一された意見または状態があることを意味するかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くのカテゴリーのスコアが0.7から0.9の範囲に集中しており、全体的に高い評価が与えられていることがわかります。
– 「個人WEI（経済的余裕）」の外れ値は他のデータと相関が低い可能性があり、特殊な事象や個別の事情を反映している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間は外れ値や広い範囲のスコアを見ると、特定の分野での不安定さや変動を直感的に捉えるでしょう。
– スコアの分散が大きいカテゴリーは、統一した政策や意見形成が難しいことを示しているかもしれません。これが政治や社会政策においては、アプローチの均一化が難しい状況として受け取られる可能性があります。
全体として、このグラフからは異なるカテゴリー間での安定度や意見の統一性を評価し、それに基づく政策決定が求められることを示唆しています。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
ここで示されているのは、政治カテゴリにおける総合WEIスコアのSTL分解グラフです。このグラフから、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 全体的に見て、トレンドは右肩上がりで、スコアが徐々に上昇していることが示されています。政治的な指標や状況が改善しているか、支持が増加している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– Observedのグラフにおいて、7月上旬（5日頃）にスコアが急上昇しています。これは、特定のイベント（例えば政策発表や世論調査の結果）に起因しているかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**:
– Trend: 長期的な変化を示しており、上昇傾向。
– Seasonal: 短期的な変動を表しており、周期的なパターンがわずかに見られます。政治的なイベントや周期的な関心の移り変わりを反映しているかもしれません。
– Residual: 他の要因で説明できないランダムな変動を示しています。非常に小さく、データがトレンドと季節性でほぼ説明可能であ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**:
– Observedデータは、トレンドと季節性を組み合わせたものであり、これらが全体としてどのように寄与しているかを可視化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係に関しては、直接的にはこのグラフから判断できませんが、トレンドと季節性が総合スコアにどのように影響を与えているかが明らかです。
6. **直感的な理解と社会的影響**:
– このデータは政治的な好景気や支持の増加を示唆しており、社会的安定や政策の好転についての人々の期待が高まっているかもしれません。ビジネスや投資において、安定した政治状況はプラス材料となり得ます。
このグラフを理解することにより、政治状況の変化が社会や経済に与える影響を慎重に予測し、適切な戦略を立てることが可能です。
個人WEI平均 STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下にグラフ分析の詳細を述べます。
1. **トレンド**:
– トレンドラインは右肩上がりで、全体として上昇傾向が確認できます。このことから、WEI（世界経済インデックス）が継続的に改善していることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測値には一時的な増加や減少が見られますが、大きな外れ値や急激な変動は特に見当たりません。STL分解により、短期間の変動は季節性や残差に吸収されている可能性が考えられます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 観測値パネルは総合的なWEIスコアの推移を示します。
– トレンドパネルは、純粋な成長傾向を分離し、長期的変化を視覚化します。
– 季節性パネルは、周期的な変動を表しており、一時的な上昇と下降を含んでいます。
– 残差パネルは、説明されなかった変動を示していますが、密度は低く、特異な変動は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 観測値は、トレンドと季節性の合成です。トレンドが上昇しているため、長期的な改善が確認でき、季節性の変動が一時的な上下動を説明しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性のパターンは一定の周期を持っており、短期的な変動を生み出しています。残差が少ないため、モデルの適合が良好であると考えられます。
6. **直感と社会影響に関する洞察**:
– このグラフを直感的に見ると、政治に関連する要因がポジティブな影響を続けていると理解できます。この継続的な改善は、政策の成功や外的環境の好転を示しているかもしれません。ビジネス環境が良くなることで、投資機会や経済活動の活性化が期待されます。
この分析は、政策決定者やビジネスリーダーにとって、戦略的な計画立案において有益な洞察を提供するでしょう。
社会WEI平均 STL分解グラフ
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
– **Trend** グラフでは、全体的に緩やかな上昇傾向があります。これは、期間中の平均WEIスコアが向上していることを示しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **Observed** グラフにおいて、特に冒頭と中盤での急激な上昇が見受けられますが、顕著な外れ値は特に観測されません。
– **Residual** グラフでは、ごく僅かな変動がありますが、目立った外れ値は示されていません。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **Observed**: 実際に観測されたデータです。総合的なスコアの変動を表しています。
– **Trend**: 長期的な変動を示し、全体の方向性を表します。
– **Seasonal**: 季節的・周期的な変動を示します。このグラフでは、周期的な上下動があります。
– **Residual**: トレンドおよび季節性を除いた残余変動を示します。ほとんどゼロに近いため、未説明の変動は小さいです。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各コンポーネントは、Observedデータを分解したものです。Trendが常に上昇しているため、Observedが上昇基調を維持しています。Seasonalにより周期的な変動が強調されています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– トレンドの上昇とObserveの上昇に相関が見られます。Seasonalの上下変動はObservedに反映され、Observedの短期的な変動を補完しています。
#### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– 長期的に見て、政治カテゴリにおける社会WEI平均スコアが向上していることは、政治環境や政策に対する社会的評価が改善している可能性を示します。
– 季節性の変動が示すように、短期的な要因による変動も存在しますが、長期的なトレンドには影響を及ぼしていません。
– ビジネスや社会において、政策が安定し、継続的な改善を見せることは、信頼の向上や投資促進に寄与すると考えられます。
このグラフは、政策や施策へのポジティブな見解の増加を示唆しており、今後の動向も引き続き観察が必要です。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– このグラフは主成分分析（PCA）を示しており、特定のトレンド（上昇、下降、周期性）は示されていません。PCAはデータの分散を捉える方法であるため、経時的変動よりもデータの広がりを理解することが重要です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定のプロットが他のデータから大きく外れている（例: 主成分が-0.6付近のデータ）はなく、大多数が横ばいの範囲に収まっています。これにより、明確な外れ値といえるプロットは存在しません。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットはデータポイントを表しており、第一主成分と第二主成分の値で位置付けられています。第一主成分の寄与率が0.78と非常に高いため、データのほとんどの情報は第一主成分によって説明できることが示唆されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データそのものは見られませんが、各データポイントが30日間のいずれかの日に対応していると仮定した場合、時間的な関連性は薄いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが第一主成分に沿って広がりを見せているため、第一主成分がデータの全体傾向を反映している可能性があります。第二主成分は寄与率が低く、データの構造に影響が小さいことが示唆されます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 人々がこのグラフから直感的に感じることは、政治に関連するデータが第一主成分に大きく影響を受けている点です。これにより、政策や政治的な動きがこの分析において大きな役割を担っている可能性があります。ビジネスや社会では、政策決定や選挙期間中の政治的動きを理解するのに役立つかもしれません。
この分析は、各データポイントが反映する具体的な対象や詳細についての理解を深めるために更なる背景情報や特定のラベルが必要です。
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。