📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析結果を以下に要約します。
### 時系列推移:
– **総合WEIのトレンド**: 7月初旬は0.65〜0.70付近で変動していたが、特に7月6日以降、スコアは大幅に上昇し、0.85〜0.87に達しました。この上昇の転換点は7月6日と考えられ、その後再び高位で安定しています。
– **個人WEI平均と社会WEI平均の推移**: 個人WEI平均は全体的に安定しているが、社会WEI平均は7月8日頃から急上昇しています。この差異は社会的な要因の変化に関連している可能性があります（例: 政策変更や社会的イベントなど）。
### 異常値:
– 7月1日から7月6日にかけて、0.60〜0.75間で多数の異常値が観測されました。この期間は特定の社会的変更またはイベントが影響を及ぼした可能性があります。
– 7月6日以降、急激にスコアが上昇し、最高で0.87に達しています。この急上昇の要因として、社会的要因や重要政策の発表といった外部要因が考えられます。
– 特に、7月6日はすべての項目でスコアの上昇が観測されており、異常な社会的または経済的要因の影響を示唆しています。
### 季節性・トレンド・残差:
– STL分解による長期的傾向は、7月5日を境に上昇トレンドへと転換しています。季節性については明確なパターンを見出すのは難しいですが、7月7日以降の残差は減少傾向にあるためデータの予測がより容易になります。
### 項目間の相関:
– **個人WEI平均と社会WEI平均間**: 強い相関が見られる。個人の状態が社会的要因に影響されやすい環境にあることを示唆しています。
– **経済的余裕と個人の自由度と自治**: 高い相関が見られます。経済的余裕が個人の自由度に影響を与える環境がある可能性を示しています。
– **社会的持続可能性と自治性、社会基盤と教育機会**: 強い相関が観測され、これらの要素が互いに支持し合う関係にあります。
### データ分布:
– 箱ひげ図による分析では、社会WEI等で外れ値が観測されるが、主な分布は0.70〜0.90の範囲に収まり、観測されたスコアは比較的一貫したばらつきを持っています。
### 主要な構成要素 (PCA):
– 主成分分析において、PC1 (0.79の寄与率)が高く、ほぼ単一要因によって変動が説明されることを示唆しています。これは、例えば特定の政策や社会的要因が大多数の個別スコアに強い影響を与えている可能性を示唆します。
総じて、7月6日を境にスコアの変動が劇的に変わっており、その背後には重要な政策変更または外部環境の急激な変化が推測されます。
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:
1. **トレンド**:
– WEIスコアは、徐々に上昇していることがわかります。
– 特に、初期の上昇の後、スコアは比較的安定したトレンドを示しています。
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が外れ値として示され、変動の兆候を示しています。
– しかし、全体としては急激な大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績を示し、紫の線は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
– 予測の不確かさ範囲がグレーで示され、予測に含まれる一定の不確実性を示しています。
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が密接に関連していることが伺えます。
– 特に、予測方法による各ラインが比較的一貫しており、信頼性の高い予測であることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ分布は比較的狭い範囲に集中しており、スコアは0.6から1.0に分布しています。
– 実績と予測のスコアが近いため、相関関係が高い可能性があります。
6. **直感的な感覚とビジネス/社会への影響**:
– グラフは安定的な成長を示しており、予測が現実に即していると感じ取ることができるため、安心感を与えます。
– 安定したスコアの上昇は、政治的な安定や政策の効果が期待される可能性を示唆しています。
– 予測精度が高い場合、今後の政策形成や意思決定に役立つ貴重なツールとして機能する可能性があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータポイント（青い丸）は、初期には比較的低く安定していますが、徐々に上昇傾向を示しています。予測（赤い×）は実績の流れを引き継ぎ、さらに上昇しています。特にランダムフォレスト回帰モデル（ピンクの線）が顕著な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 期間の最初の方にいくつかの外れ値（黒い円で強調）が見られますが、全体的には大きな急激な変動はありません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い丸は実績のAIによる実データを示し、各日付におけるWEIスコアを示しています。
– 赤の×は予測モデルによる予測値で、異なる回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）に基づいた傾向を示しています。
– ランダムフォレスト回帰が他の手法と比べてより高い予測値を示しているのが特徴です。
4. **複数の時系列データの関係**
– 各予測モデルの線は、実績のデータから将来の動向を予測する試みを示しています。予測は実績のデータをもとに生成されており、ランダムフォレストモデルが他のモデルよりも高く養成上昇として示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが上がっていることから、何らかの時間的な要因がこの上昇に影響している可能性があります。特に、モデル間での予測の相違が、異なる要因や不確実性を示唆していることも考えられます。
6. **直感的な感じ方と社会への影響**
– WEIスコアが上昇していることは、個人や政治的な事象に良い変化が起こっている可能性を示唆します。特に、ランダムフォレストモデルの予測は、顕著な上昇を示しており、より楽観的な未来を描いています。社会やビジネスにおいて、このような上昇傾向が続くなら、積極的な対応や準備が利益になる可能性があります。
このグラフは、予測技術がどの程度信頼できるかを示す重要な例であり、多角的なアプローチが必要な政治的意思決定に役立つ可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は全体的に緩やかな上昇傾向があります。
– 予測データ（X印）は下位の予測（決定木回帰）および上位の予測（ランダムフォレスト回帰）に分かれています。これによって、将来の推移に対する異なる期待や可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの外れ値が強調されており、データの異常点として認識されています。ただし、全体の動きに対する影響は限定的です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示し、実際の観測データを表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、標準偏差による信頼区間を視覚化しています。
– ピンクの線がランダムフォレスト回帰を、緑の線が線形回帰を、青緑の線が決定木回帰を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在の実績と予測間で、ランダムフォレスト回帰がより高い予測を示し、線形や決定木回帰がより低い予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは密度が高く、上昇傾向に伴って互いに密接しています。これは、政治的な要因や政策の安定性が影響している可能性があります。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 人間の直感では、実績の上昇トレンドに基づいて楽観的な未来を予測したいと感じるかもしれません。ビジネスや社会への影響として、このような政治的なスコアの向上は公共政策の成功や政府への信頼の回復につながる可能性があります。ただし、異なる予測モデルが示す不確かさを考慮し、慎重な意思決定が求められます。
このグラフを通じて、将来的な予測と現在の動向を総合的に検討し、適切な戦略を策定することが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は0.6から0.9の間で上下していますが、全体としては緩やかに上昇しています。
– 予測（紫色の線）はランダムフォレスト回帰に基づいており、強い上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットの中にいくつかの外れ値があり、特に開始日付近で多く見られます。
– これらの外れ値は、特別な出来事や市場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**
– 青いプロットは実際のWEIスコアを示しています。
– 紫色の線は予測モデルによる推定値を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、モデルの精度の限界を示しています。
– 異常値として特定のプロットには黒い円が描かれています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に少しの乖離がありますが、ランダムフォレスト回帰の予測は実績の上昇トレンドをある程度捉えているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は不規則な分布をしており、外れ値によって全体の分散が大きくなっています。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**
– 全体的に緩やかな上昇のトレンドは経済的安定を暗示していますが、外れ値の存在は不確実性を示唆しています。
– WEIが上昇していることから、個人の経済的状況が改善している可能性があります。これは消費の増加や投資の活発化を引き起こし、これによって経済成長が促進される可能性があります。
このグラフは、政策決定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し、社会の経済的動向を理解するために役立ちます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 前半の実績データ（青点）は、比較的一定で0.6から0.8の範囲で安定しています。
– 後半に進むにつれて、予測データにおいて、線形回帰（青線）は緩やかな上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データに外れ値（黒円で囲まれた点）はほぼ見られず、データは概ね正常範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の実績点は、過去30日間の健康状態を示します。
– 予測値として表示される赤いバツ印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）の線も示されています。
– 灰色の帯は、予測の不確かさ範囲を示しており、未来のスコアがこの範囲に収まる可能性が高いです。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績と予測の比較から、実績値を基にした予測が、全体的に安定した健康状態の持続を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は均一で、0.6から0.8の間で密集しています。これにより、これまでの健康状態が安定していることが示唆されます。
6. **直感的な印象と影響**
– この安定した健康状態の傾向は、個人の健康維持に効果的な取り組みが続いていることを直感的に示しています。
– ビジネス面では、予測された安定した健康状態が続くことで、継続的なパフォーマンスが期待できるため、計画のリスクが低下すると考えられます。
– 社会的には、健康促進施策がうまく機能している可能性があり、長期的には医療コストの削減や生活品質の向上といった効果が期待されます。
この分析を通じて、過去の実績データを基にした健康予測が安定していること、そしてそれが個人や社会にとってのプラスの影響を与える可能性を示していることがわかります。
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:
このグラフは個人の心理的ストレス（WEIスコア）の30日間の変動を示しています。これをもとに以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフの前半は若干の上昇傾向があります。時間が進むにつれてスコアが徐々に高くなっているようです。
– 中盤から後半にかけては比較的横ばいであり、急激な上昇は見られません。
– この傾向は予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が示している予測にも少し影響しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントは外れ値とされており、特に初期には明確な外れ値が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績値を示しており、心理的ストレスが増減していることを示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しています。モデルの予測はこの範囲内に収まっています。
– ラインの色の違い（緑、青、紫）は異なる予測手法を示しており、方法により予測の精度や傾向が異な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**:
– 実績データと予測値は同じ傾向に沿っていますが、予測手法による違いもあります。特に線形回帰と他の方法での違いが視覚的に確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの中で若干の分散が確認できますが、全体的には一定の範囲に収まっています。
– モデルはこの分散を反映しつつ、全体的な上昇をなだらかに予測しています。
6. **人間が感じる印象とビジネスや社会への影響**:
– このデータから考えると、初期の頃を除いて心理的ストレスは安定しているように見えるため、対象者が適応してきている可能性があります。
– ストレスが高まる時期や出来事に注意を払い、適切なサポートを提供することが重要です。
– 政治的環境や職場環境の変動が原因でストレスが増減している可能性があるため、環境改善の手掛かりとしても使用できます。
このグラフは、個人が直面する心理的ストレスの変動を理解するためのツールとして有効であり、特に政策立案者や職場環境の改善を目指す人々にとっては有用です。
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:
### グラフ分析と視覚的特徴
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）はほぼ横ばいで、0.6から0.8の間で推移しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫の線）は、徐々に上昇して1.0に近づいています。
– 線形回帰（緑の線）と決定木回帰（青い線）は、横ばいで一貫しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初期に数点の外れ値（黒の円）が見られますが、その後、安定したパターンに収束しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績値を示し、安定していますが、最初の数値はゼロに近いです。
– ランダムフォレスト回帰の紫の線は、自由度と自治の改善を示唆しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、実際のデータはその範囲内にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレスト回帰は最も高い自由度と自治の改善を予測し、線形回帰と決定木回帰はほぼ一定のままになっています。
– 実際のデータが予測にどれだけ一致するかは、時間とともに測定する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは中央に集中し、外れ値以外では大きな変動はありません。
– ランダムフォレスト回帰の予測が他の回帰と異なる急激な上昇を示すため、回帰モデル間での予測の差異が際立っています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 実績の安定感は、現在の自由度と自治の状況が成熟している可能性を示唆しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測の上昇は、自由度や自治の促進が期待される政策があるかもしれないと感じさせます。これは、市民のエンパワーメントや政治的参加の増加に繋がる可能性があります。
– 予測が実際のデータとどの程度一致するかにより、今後の政策立案や社会的なプランニングに大きな影響を与える可能性があります。
このグラフは、予測が実際の状況にどのように影響するかを確認するための重要なツールとして活用できます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青の点）は、期間の始めに低いスコアから始まり、徐々に上昇している。また、後半にかけてスコアが0.8付近で安定してきています。
– 予測データ（紫色の線）は一貫して高い値を保っており、変動がほとんどありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの初期部分では、一部の実績データに異常値（黒の丸で囲まれた部分）が見られます。しかし、これらは後続の安定期には見られないため、一時的な要因である可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青の実績データは、実際に観測されたスコアを示しています。
– 紫色の線は、異なるアルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測結果を示しています。一部の予測は重なっているため、非常に類似した結果を出力していることが分かります。
– グレーの陰影部分は予測の不確かさの範囲を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間には明らかなギャップがあり、特に期間の後半で予測が実績よりも高くなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の散布図は初期にばらつきが見られるものの、その後、高い相関性で収束しています。予測はほとんど一定であり、時間の経過による変動はほとんど見られません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間がこのグラフを見ると、初期の不安定さから次第に安定した状況への移行が視覚的に理解できるでしょう。これにより、政策や社会状況が改善しているという印象を受けるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、社会的な公平性や公正さに関する政策が効果を発揮し始めている可能性があります。ただし、予測と実績のギャップがあるため、さらなる改善のための追加の施策が必要になるでしょう。
この分析は、データに基づく意思決定や政策の策定に役立つ可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は全体的に0.8から1.0の間で推移しており、大きな上下動のない横ばい傾向にあります。大きな上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に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。これらの点は、通常のスコア範囲を外れており、特異なイベントやデータエラーの可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青い点）は、実際に測定されたWEIスコアを示しています。
– 予測（ピンク色と水色の線）は、異なる手法による今後のスコアの予測を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、モデルの信頼性を評価するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、ほぼ平行しており、今後の30日間のスコアが安定すると予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績スコアの大多数は0.8以上の高い水準にあり、予測も高水準の維持を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 持続可能性と自治性の指数（WEI）が高水準で安定していることは、政治制度や社会が引き続き安定していることを示唆しています。
– ビジネスや政策決定者にとっては、この安定性が計画策定や長期戦略における安心感を提供するかもしれません。
– ただし、初期の異常値に注目し、何が原因であったかを分析することが重要です。それは潜在的なリスクや問題を示唆しているかもしれません。
全体として、このデータからは、社会の安定性を示すポジティブな兆候が見られますが、細部を検討することでさらなる改善点や潜在的な課題を見つけることができるでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**
– 実績データは時間とともに上昇傾向を示していますが、一定の範囲内で変動しています。
– 予測データについては、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の手法で一定の高いスコアを維持しています。
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マークされており、全体のトレンドから外れています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データで、全体としては高いWEIスコアを維持しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、予測の精度が視覚的に示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルは異なる手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）を用いて設定されており、それぞれ異なる予測値ですが、全体としては高いWEIスコアで安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実データの間に強い正の相関が見られ、密集したプロットが高いスコアを示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 直感的には、社会基盤と教育機会についてのWEIスコアは高く維持されており、政策が正しく機能している可能性を示唆しています。
– 異常値を考慮することは重要で、この値が示す具体的な原因を調査することで、さらなる改善や問題解決につながる可能性があります。
このデータは、教育機会の向上や社会基盤の強化における政策の成功を示す可能性があり、その継続的なモニタリングが政策の有効性を測定する上で重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフ全体で見ると、最初は上下にばらつきがあるが、次第に緩やかな上昇トレンドが見られる。
– 特に後半、予測（線形回帰）がフラットであるのに対し、決定木とランダムフォレスト回帰はスコアが高くなる傾向を示しており、将来的なスコア改善が期待できる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部外れ値が検出されている（黒い円でマークされた点）。これらは分析で特定のアクションが必要かもしれない。
– 外れ値は全体の傾向にはあまり影響していないが、部分的な分析には重要。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、予測とは異なるリアルタイムな動きを示している。
– 予測の不確かさ範囲（灰色背景）が存在し、予測の信頼性を示している。
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（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が近い距離にあるが、予測データはより上昇傾向を示している。
– 複数の予測手法が用いられているため、異なる方法での将来予測の精度を検討できる。
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どの手法においても一定の整合性が見られる。
– しかし、ランダムフォレストによる予測は他の手法より若干スコアが高めに設定されている。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 共生・多様性・自由の保障に対する関心や実現のための活動が徐々に進展していることがわかる。
– この動向は、政治的または社会的なキャンペーンの成功や今後の政策に寄与する可能性がある。
– ビジネスはこのトレンドを機に、関連したCSR活動やプロジェクトで評価を高める戦略を検討できる。
全体として、このグラフは社会の多様性や自由の保障に関する進歩を示していると解釈でき、今後さらに果敢に活動できる基盤が整いつつあることを示唆している。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体を通して、特に時間帯ごとに色の変化が見られる。カラーバーによれば、色はスコアの変動を示しており、濃い色（青や紫）は低いスコア、明るい色（緑や黄色）は高いスコアを示す。
– 日付が進むにつれて、特に7日以降、スコアの増加が見られる（青から緑や黄色への変化）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日に急激な変動が見られる。特に7時や16時でスコアが低くなっている（紫色）。
– 7月6日過ぎには急激なスコア上昇（緑色）が見られる。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は、それぞれの時間と日付に応じたスコアの高低を示す。
– より濃い色は低いスコアを示し、より明るい色は高いスコアを示す。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯における日付ごとのスコアの上昇や下降のパターンを観察することができる。
– 一日の中でも、時間帯によって異なるスコアの変動が見られる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、週の半ばでスコアが改善する傾向がある。
– 各時間帯のスコアには日付により異なる振る舞いが見られるが、一般的には特定の時間帯での類似したスコア変化が繰り返される。
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**:
– スコアの上昇は政治的に安定した時期や良い出来事を反映している可能性がある。
– 急激なスコアの変動は、社会的・政治的な出来事やニュースが発生した際に起こり得る。これにより、市民や政策に対する影響が推測される。
– ヒートマップの時間帯ごとの変動から、特定の政策や出来事がいつ人々に強く影響を与えたかを理解することができる。
このような解析により、社会や政治に関連する意思決定の際の理解や評価に役立つ可能性があります。
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:
このヒートマップは30日間の個人WEI平均スコアを示しています。以下はその分析です。
1. **トレンド**
– 日ごとに渡る全体的な色の傾向を見ると、緑から黄色への移行が多く、 WEIスコアにおける上昇トレンドが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日に注目すべき異常があり、紫色は大幅なスコア低下を示します。この日は全体的なパターンと異なるため、特定のイベントや状況変化の可能性を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 色のグラデーションはスコアの高低を示しています。青から緑、黄色にかけて変わることでスコアの上昇を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯（15時、19時、23時）が示されており、それぞれ異なる動きをしています。19時帯では、スコアが最も高いレンジにあり、23時ではスコアが比較的低い。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯に関係するスコアの変動が見られます。特定の時間帯におけるスコアの変化があり、時間軸に沿った特定の行動や出来事が影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 19時にスコアが上昇することは、人々の活動的な時間や政治に対する関心が高まる時間帯である可能性があります。社会や政治的イベントがこの時間帯に集中しているかもしれません。
– 7月5日の極端な低下は、その日特有の出来事があった可能性が高く、それが全体のスコアに大きな影響を与えています。
このように、ヒートマップからパターンや異常値を直感的に理解することで、特定の傾向や関心時期を見出すことができます。
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:
この時系列ヒートマップは、特定の指標（社会WEI平均スコア）の30日間のデータを視覚化しています。以下に詳細な分析を記載します。
1. **トレンド**:
– 全体的に見ると、最初の時期（7月1日から4日頃）は比較的低いスコア（濃い紫）を示しており、その後徐々にスコアが上昇しています。後半の期間（特に7月6日以降）はスコアが高く（黄緑から黄色）、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日に紫色が一部あり、特定の時刻には大幅なスコアの低下が見られますが、7月6日以降は急激に明るい色に変わり、スコアが向上しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡がスコアを示しており、濃い紫は低スコア、黄色は高スコアを表しています。時刻（縦軸）により、異なる時間帯にスコアの変動があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 縦の時間帯別に見ても、7月6日以降はほとんどの時間帯でスコアが高く維持され、安定性が増しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 期間の後半で全体的にスコアが高くなる傾向が見られ、ある時刻での悪化が他に広がることなく、良好に維持されていることが示されています。
6. **直感的に感じることと社会への影響**:
– ヒートマップは、初期には不安定であったかもしれない社会状況が、やがて改善され、安定した状況に移行したことを示唆しています。特に7月6日以降の高スコアの維持は、政策または社会の変革に成功したことを示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、安定した高スコアは、社会的信頼やウェルビーイングが向上し、経済活動の活性化に寄与する可能性があります。
このヒートマップは時系列で社会状態の変化を示す有用なツールであり、特定の時間帯で改善が見られる場合は、関連する要因を深掘りする価値があります。
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:
1. **トレンド**:
– このヒートマップは相関を示しており、全体として高い相関が多く見られます。0.8以上の赤色が濃いプロットが目立ち、多くの項目間に強い正の相関があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の低相関（青色のプロット）が目立ちます。例えば、「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の相関が低く、他と比べて異色です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が赤いほど相関が強く、青いほど相関が弱いことを示しています。
– 多くの項目は0.8以上の強い正の相関を持ちますが、特に「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」との相関が高いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ヒートマップは相関関係を視覚化しているため、時間経過に伴う変化は示していません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」は他の多数と高い相関を持っています。
– 「個人WEI（自由度と自治）」と「個人WEI（健康状態）」の間の相関がやや低く、多様な要因が影響している可能性を示唆しています。
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**:
– 一部の項目間の強い相関は、個人的福祉と社会的要素の間の関連が政治的議論において重要であることを示しています。例えば、経済的余裕や公平性が高いことは、全体的な幸福度を向上させる可能性があります。
– 健康と自治性の低い相関は政策形成においてこれらの要素を独立して扱う必要があることを示唆しています。
– 継続的に高い相関を持つ要素を分析し、互いに強化し合える政策や戦略を検討することが求められるでしょう。
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**
– グラフは30日間のデータを示しており、各WEIスコアの中央値は比較的安定しています。一部には変動が見られますが、全体の傾向として大きな上昇や下降は観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 各箱ひげ図に外れ値が複数点描かれています。特に「個人WEI（積極性）」や「個人WEI（自由度と自治）」などで外れ値が目立ちます。これらの外れ値は特定の個人や出来事が他と異なる影響を示した可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 各ボックスの中央線は中央値を示し、箱の上限と下限は第1四分位数と第3四分位数です。これにより、データの中央半分がどのように分布しているのかが分かります。
– 色の違いはカテゴリや評価基準の違いを示しており、全てのスコアが比較的高いレンジ（0.6-1.0）にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データそのものの変化は箱ひげ図からは直接分かりにくいため、相対的な分布の違いを通じて、各カテゴリの相関を観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリのスコアが大体同様の分布範囲内に収まっていることは、政治的および社会的条件がこれらのカテゴリ間で一貫していることを示唆しています。高い中央値を持つカテゴリは、一般にポジティブな評価を受けていると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから、人間は全体的に各評価が高水準で均一に保たれていることに安心感を得るかもしれません。政治的または社会的な施策が全般的に支持されていることを示し、特定の領域（例：個人自由度）では、個々の変化や特殊事例があることも考慮する必要があります。これは、政策立案者が特定の領域における特殊な状況やニーズに柔軟に対応する必要があることを示唆します。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このSTL分解グラフから得られる洞察を下記に示します。
1. **トレンド**:
– 30日間の期間で全体的なトレンドは上昇しています。特に徐々に安定した上昇が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– Observedデータでは、7月初旬から中旬にかけて急激な上昇が見られ、同時に少しずつ減少しています。ただし、大きな外れ値は確認できません。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– **Observed**: 実際に観測されたデータを示す。
– **Trend**: 長期的な変動を示しており、滑らかに上昇しています。
– **Seasonal**: 短期的な周期性の変動を示し、若干の変動が見られます。
– **Residual**: 誤差を示し、全体的に非常に小さな値です。トレンドや季節要因で説明できない部分です。
4. **時系列データの関係性**:
– TrendはObservedに大きく寄与しており、トレンドラインの影響で全体的に上昇しています。
– SeasonalやResidualの変動は少なく、観測されたデータに大きなインパクトを与えていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ObservedとTrendの間には強い相関があり、Observationsは主にトレンドの影響を受けています。
6. **人間が直感的に感じるであろうことや社会への影響**:
– この上昇トレンドは、政治カテゴリーの諸要素が改善していることを示しているかもしれません。これは政策の実施や市民の反応にポジティブな影響を与える可能性があります。
– 短期的な周期性があるため、季節的または特定のイベントがデータに影響を与えている可能性があります。これにより、将来の計画や政策立案がより精緻化されるかもしれません。
このグラフに基づいて、データの動向を予測し、政策や施策の改善に役立てることができるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– **Observed（観測値）**: 全体として上昇傾向があります。初期はほぼ横ばいまたはわずかに低下した後、中盤から後半にかけて急激な上昇が見られます。
– **Trend（トレンド）**: 線形的に一貫した上昇を示しています。これにより、全体としての加速が観察されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **Seasonal（季節性）**: 7月7日頃に大きなピークがあります。この変動は他の日に比べて高いため、特別な出来事やニュースが影響を与えた可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 観測値は、トレンド、季節性、残差のすべての要素が組み合わさって形成されています。
– トレンドは全体の方向性を示し、季節性は周期的な変動を、残差はトレンド・季節性で説明しきれない変動を表します。
4. **時系列データの関係性**:
– トレンドと観測値が連動していることが確認できます。一方、季節性は短期間での変動を示していますが、トレンドと矛盾はしていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと季節性が組み合わさり、観測値の上昇期間中に短期間の変動を示しています。これは、政治的な出来事や世論の急激な変化がこの期間にあった可能性を示唆します。
6. **直感的な感想と社会への影響**:
– 人々が直感的に感じるのは、全体的な上昇と、周期的な変動を基にした一時的な動揺です。これは、政治的なニュースや政策変更が公衆の意識に対して短期的な影響を与え、その一方で長期的な傾向としての信頼感や評価の向上につながっている可能性があります。
– 社会的には、不安定な要素を短期的な対策で抑えつつ、長期のビジョンを明確にすることで、持続的な信頼感を醸成する必要があるかもしれません。これにより、ビジネスや政策決定にも安定した影響を及ぼすことが期待されます。
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:
以下の分析を行いました：
1. **トレンド**:
– 全体的に上昇傾向が見られます。STL分解の「Trend」グラフから、期間を通して一貫した上昇が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「Observed」グラフでは、最初の期間には不規則な変動が見られますが、その後は安定して上昇しています。
– 「Seasonal」コンポーネントでもいくつかの波がありますが、これらは周期的な変動として捉えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 「Observed」プロットは、観測されたデータを示しています。
– 「Trend」プロットは全体的なトレンドを示し、上昇しています。
– 「Seasonal」プロットは周期性を示し、小さな周期的上昇と下降が見られます。
– 「Residual」プロットは誤差を示し、全体的に小さい値であり、モデルがデータをよく説明していることが示唆されます。
4. **時系列データの関係性**:
– トレンドと季節性が観測データに影響を与えていることが分かります。
– 観測データはトレンドと季節性の合成として理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドの上昇により、全体としてデータが安定して向上していることが見られます。
– 季節性の影響は小さいですが、存在しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 視覚的に、データは安定して上昇しており、政治分野における社会指標の改善を示唆しています。
– ビジネスや政策策定において、このトレンドは改善された社会的評価を反映する可能性があります。そのため、今後の施策をより積極的に行う基盤として利用できるでしょう。周期性に関する理解も重要で、サイクルに合わせた適切な対策を考える必要があります。
この分析により、人々はこのデータを基にした持続的な成長可能性を考慮することができ、政治的な意思決定に影響を与える可能性があります。
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、政治カテゴリにおけるWEI（ワードエンベディングインデックス）の構成要素を主成分分析（PCA）で視覚化したものです。以下に各視点からの分析を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として、はっきりとした一方向のトレンドは見られません。プロットは全体的にランダムに分布しており、特定の周期性や上昇・下降傾向は確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下の領域にやや疎なプロットが見られます。この点は他から少し離れていて、データセット内での外れ値の可能性があります。
– また、右上に集中しているプロットは、他の領域に比べて密度が高く、何らかの集中的な要因が存在する可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 水平方向（第1主成分）は79%の分散を説明し、データの個々の点がこの成分に強く依存していることを示しています。
– 垂直方向（第2主成分）は6%の分散を説明しており、データセット内の変動の一部を補完しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 特定の時系列データは明確ではありませんが、クラスタリングが右上で見られ、何らかの共通要因が絡んでいるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分に沿った分布は均一ですが、第2主成分では上下にあまり広がっていません。これにより、第1主成分がデータの中心的な特徴を捉えています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 見る人にとって、右上での密集は、特定の政治的イベントやトピックに関連する可能性があると感じるでしょう。
– 外れ値や中央値から離れた点は、何らかの異常や特異点として注視されるべきで、さらなる分析が必要です。
– ビジネスや社会への影響として、重要な政策の発表やキャンペーンの中心的な話題が、このデータの変動を引き起こしている可能性があります。このような分析は、予測や戦略の形成に役立ちます。
このグラフは、特定の政治情勢の期間中における様々な要因を直感的に理解するための手助けとなります。
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。
