📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 時系列推移
### 総合WEI
総合WEIスコアは期間開始時にはおおよそ0.66からスタートし、徐々に上昇しているものの、特定の日付で著しい変動が観察されます。2025年7月6日以降、スコアが急激に上昇し、7月8日から14日にかけて高値0.85以上を維持する傾向があります。その後一時的に下がるも、再度上昇を見せています。このような急激な変化は、個人的および社会的要因の変動が原因である可能性があります。
### 個人WEI平均
個人WEI平均は総合WEIと同様に上昇トレンドを示していますが、やや変動が多く、極端な上下が見られます。特に、7月6日に向けて急激な下落が発生し、その後急激に回復しています。
### 社会WEI平均
社会WEI平均は比較的一貫して高いスコアを維持しており、社会的条件の好転が原因と考えられます。7月7日以降にスコアは0.85以上を維持し、これは社会基盤の改善や多様性の確保などの要因が寄与していることを示唆します。
### 異常値の検出
– 7月6日と7日には一部のスコアが急激に上昇しています。これは、政策変更や社会イベントによるものかもしれません。
– 個人WEIにおいては、7月2日と6日にスコアが急落しています。このような異常値は、個人のストレスや健康状態の不安定さを示すものかもしれません。
– 社会WEI項目では、多様性やフェアネスの強力な改善を示す日付が幾つかあり、特に7月8日、9日、14日などです。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
長期的なトレンドとして、総合WEIは上昇傾向を示しています。一方で季節性は、幾つかの期間で持続するが、全体的に一定していません。残差成分については、イベントや予期しない社会的要因による短期的な変動を示しています。
### 項目間の相関
相関ヒートマップからは、個人経済と社会フェアネスとの間の関連性が高く、社会全体のフェアネスが個人の経済的安心に寄与している可能性が伺えます。また、社会的持続可能性と教育機会やインフラも相関が高く、持続可能な社会構築が教育機会に寄与していると考えられます。
### データ分布
箱ひげ図によるばらつきの観察では、個人WEIのスコアが比較的広範な範囲を示しており、極端な外れ値が多いことから、データ全体の変動が大きいことがわかります。一方で、社会WEIは中央値が高く、安定したばらつきを示しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析により、PC1が全データの変動の78%を説明しており、個人と社会の項目がほぼ同程度に影響を及ぼしているという指摘が得られます。このことは、政策決定が個人だけでなく社会全体の複数の側面へ大きな影響を持っていることを示唆しています。
### 総論
ゲージング政策変動や社会イベントに対する敏感性を考慮する場合、総合WEIとその詳細項目は複雑に相互作用しています。特に、一定の時期におけるフェアネス、経済的余裕、持続可能性が良好な状態であれば、個人および社会の総合的な幸福度を増す可能性が示唆されます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は、初期の上昇傾向の後、7月の中旬頃から横ばいになっています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、今後も異なる動きを示しています。特に、線形回帰は横ばい、決定木回帰とランダムフォレスト回帰は上昇を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に数点、異常値としてマークされています。これらは早い段階で発生しており、全体の傾向には大きな影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データで、黒い輪は異常値を示しています。
– 灰色のシェードは予測の不確かさを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは、特に初期には予測データとは異なる動きをしており、予測モデルとの乖離が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データには、初期にはやや乖離が見られますが、期間の経過とともに予測モデルと平行した動きに近づいています。
6. **直感的で社会的な影響の洞察**
– 実績が安定しているため、政治的な環境が落ち着いている可能性があります。
– しかし、予測モデルの中には今後の上昇を示唆するものもあり、今後の政策変化や外的要因が新たな影響を及ぼす可能性があると考えられます。
– ビジネスに対しては、安定もしくは向上するWEIスコアから、現時点では順調な環境と考えられます。ただし、異なる予測モデルが示す未来の違いに注意が必要です。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 7月初旬から中旬にかけて、WEIスコアは0.6から0.8の範囲で微増しています。この期間のスコアは上昇傾向にあります。
– その後、スコアは横ばいとなり安定した傾向を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイントに対していくつかの外れ値が観察されますが、その後のデータは比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点（実績）が実際のWEIスコアの推移を示しています。
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰）は緩やかな上昇を予測しています。
– 水色の線（決定木回帰）は横ばいの予測を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、多くの実績データをカバーしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは予測不確かさ範囲内に収まっており、モデルの予測精度が一定程度信頼できることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、高い正の相関を示しており、予測と実績が良く一致しています。
6. **直感的な考察と影響**:
– WEIスコアの安定感は、ビジネスや政策の安定性を示す可能性があります。社会的には安定した支持や信頼感を示唆しているかもしれません。
– 上昇トレンドと安定した予測は、政策策定者にとっては積極的な方針展開の根拠となり得ます。
このグラフは、WEIスコアが比較的一貫して推移し、安定した予測結果を提供していることを示しています。
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**
– 実績のデータポイント（青い点）は最初の期間で一貫しており、0.7から0.9の範囲にあります。全体的に見て、やや上昇傾向が見られます。
– 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）のトレンドは横ばいですが、ランダムフォレスト回帰の値は他の予測よりわずかに高いです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の数日間にいくつか外れ値（黒い円で囲まれている点）があり、特に最初の週に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点（実績）は実際のデータを示しています。
– 予測データは、異なる回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を示す3本のラインで表示されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の差異がいくつかありますが、全体としては特定のモデルが実績に対して特に優れているわけではないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のデータポイントは0.8付近に集中しており、ある程度の安定性があります。予測範囲と重なっており、モデルの信頼性が高いことを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および社会への影響**
– 外れ値が少数存在するものの、全体的にこの指標は安定していると言えます。
– 政治におけるこの安定したWEIスコアは、政治的状況が比較的安定していることを示唆しています。ただし、外れ値やモデル間の差異は注意が必要であり、新たな政治的イベントによっては影響を受ける可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青いプロット）は、期間を通じて0.7から0.9の間で横ばいに見えます。特定の日に特別な上昇や次の減少は確認されません。
– 予測データ（紫の線）は、ランダムフォレスト回帰により増加傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示された外れ値がいくつか見られます。これらは、経済的余裕に関する予想外または突発的な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**:
– 青いプロットは実績で、通常の余裕度を示しているようです。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測で、データの増加トレンドを示します。
– 水色の線は決定木回帰による予測で、一定の値を保っています。
– グレーの区域は予測の不確かさ範囲を表しており、データの変動性を考慮しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データが横ばいである一方で、ランダムフォレストによる予測は上昇トレンドを示すため、予測手法による見解の違いが明らかです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的狭い範囲で分布しており、安定していると考えられます。一方で、予測においてはランダムフォレストによる変動が目立ちます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および社会への影響**:
– 実績データに対しての変動が少ないため、現在の経済状況は安定していると受け取れます。しかし、予測データが上昇していることから、将来的には経済的余裕が増加する可能性があります。これが実現すれば、消費者の購買力向上につながり、ビジネスや政策の決定に影響を与えるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、0.6から0.8の範囲でバラついていますが、おおよそ横ばいの傾向です。
– 予測（線）のうち、ランダムフォレスト回帰（紫の線）が上昇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（黒い円）として特定されていますが、全体としては極端な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績のデータを示しており、全体的にばらつきがあります。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示しており、範囲内にほとんどの実績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**:
– 線形回帰（青の線）、決定木回帰（緑の線）、ランダムフォレスト回帰（紫の線）による予測があり、特にランダムフォレスト回帰では将来的に改善する予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間に明確な相関関係は示されていませんが、予測の不確かさ範囲内にデータが収まることから、モデルによる予測が一定の正確性を持っていると推測されます。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– WEIスコアが横ばいの状況は、政治的健康状態が安定していることを示唆していますが、成長は限られているかもしれません。
– ランダムフォレスト回帰による上昇トレンドの予測が正確であれば、今後の政治的健康状態の改善が期待され、政策決定や社会的安定に寄与する可能性があります。
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:
このグラフに基づく分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、最初は0.6付近に集中していますが、日数が進むにつれてやや上昇しています。
– 予測データ（紫線仕様）には、線形回帰が直線的であり、それに対してランダムフォレスト回帰は上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 多くのデータポイントが0.6〜0.8の範囲にありますが、上部の0.8以上のスコアは異常値としてマークされています。
– 特に予測データの値から見た場合、急激な上昇が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、赤い×は予測を示しており、黒い丸は異常値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列での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）は異なる挙動を示し、特にランダムフォレスト回帰はより高いスコアに向かって動いています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.6~0.8に密集している一方で、予測データは0.8以上の高い値を示し始めています。
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**:
– 実績データの安定している部分では心理的ストレスが軽減されているように見えますが、予測データを考慮すると、今後の政治的イベントや変化によりストレスが増加する可能性が示唆されています。
– 特にビジネスや政策立案者にとって、ランダムフォレスト回帰が示す上昇傾向は、早期の対応やリスク管理計画を検討する必要性を浮き彫りにしているかもしれません。
この分析に基づき、さらに詳細なデータの検討や外部要因の分析が求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、安定したスコアを示していますが、期間の初めにやや低めのスコアを示し、その後、全体としては横ばいの傾向があります。
– 予測線は、ランダムフォレスト回帰（紫色の線）が緩やかな上昇傾向を示していますが、他の予測（線形回帰と決定木回帰）はほぼ一定のスコアを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上では複数の点が異常値としてマークされており、それらは特に初期部分で見られます。これらは何かしらの短期間のイベントや変動を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示し、一部が灰色の領域内で不確かさの境界を示しています。これにより、異常値の影響を受けやすい期間が強調されます。
– 紫色のランダムフォレスト回帰は、他の予測方法と異なり、将来の上昇を予測しており、多様なデータポイントの影響をより多く受け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**:
– ランダムフォレスト回帰が他の予測方法よりも変動を予測していることから、データの非線形性や複雑さを拾っている可能性が高いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時期に集中した異常値は、予測の精度向上に向けて異常なイベントの検討を必要とするかもしれません。
6. **直感的な洞察および影響**:
– このグラフから得られる直感的感覚として、短期的には安定しているが外的要因による一時的な変動には注意が必要と感じられます。
– ビジネスや社会への影響として、これらのデータは自由度と自治の指標を用いた政策形成や判断に寄与する可能性があります。上昇傾向が予測される場合には、政策が効果を発揮していると判断できるかもしれません。
これらの洞察を基に、異常値の原因や変動要因の特定がさらに詳細な分析を進める上でのキーになるかもしれません。
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、WEI（公平性・公正さ）のスコア推移を示しています。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイント（青色）は、期間の初めに低い値を取り、以降は徐々に上昇して横ばいになる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データにはいくつかの低い外れ値が観察されます。これらは、システムや環境の変化、または測定誤差の影響を示唆しています。
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ており、比較的安定しています。
– ピンクとシアンの線は異なる予測モデルの予測範囲を示しており、実測値がこれらの予測の間に収まっていることから、予測モデルの精度が一定以上あることを示唆しています。
– 黒い円で表示された異常値は、統計的に通常の範囲から外れている点を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ予測範囲を持っているため、複数のモデルが同様の予測を行っていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには上昇傾向がありますが、これはモデルによる予測とも対応しており、モデルがデータの傾向をうまく捉えている可能性があります。
6. **直感的な感想と影響**:
– WEIスコアが上昇し安定していることは、政策がより公平・公正な方向に進んでいるというポジティブなメッセージを提供します。
– ビジネスにおいては、政策の安定化や改善が促進される可能性が考えられ、それに伴う市場の安定化や市民の信頼の向上が期待されます。
このように、データは安定した改善傾向を示しており、政策に対するポジティブな影響を暗示しています。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は全体として横ばいで安定しているように見えますが、若干の変動があります。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンクの線）は、初期に上昇し、その後は横ばいで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に大きな外れ値はありませんが、一部の実績データは他に比べて若干下方にあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い丸は実績データを表し、全体的な傾向を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示し、予測値の信頼感を視覚化します。
– 線形回帰（青）、決定木回帰（緑）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）の3種類の予測モデルが使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルの中でもランダムフォレスト回帰は他のモデルに比べて初期の上昇を捉えているため、実績に近い予測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**:
– 実績データは主に0.8から0.9の間で密集しており、全体的に安定していますが、ややばらつきがあります。
– 各予測モデルは全体として実績データと一致しつつ、一部の変動を捉えています。
6. **直感と社会への影響**:
– グラフを見る限り、持続可能性と自治性のスコアは安定しており、大きな変動がないことから、信頼性のある状態が続いていることがわかります。
– 社会的にはこの安定感が重要で、予測モデルが安定したスコアを維持していることは、持続可能な政策が適切に施行されていることを示唆します。政策決定者にとっては、現状の施策が効果的である可能性を示し、方向性の維持をサポートする材料となります。
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**:
– 実績データ（青色プロット）は全体的に0.7から0.9の範囲で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**:
– プロットには異常値（黒い円で示されている）が複数ありますが、それらはデータセットの範囲内に存在します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色プロットは実績データを表し、実際の社会WEIスコアを示します。
– 赤い×印は予測データであり、今後のスコア推移を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しており、この範囲内でスコアが変動する可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各種予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、異なる手法による予測を示していますが、大きな差異は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.8付近に密集しており、安定した高スコアが維持されています。どの予測線もこの範囲を維持しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このデータは、社会基盤や教育機会が安定していることを示しており、劇的な改善や悪化は目前には存在しないと示唆します。予測の信頼性が高いことから、政策立案者にとって安定した施策計画が立てやすい状況です。ただし、異常値が現れる可能性への準備は必要でしょう。
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:
以下のグラフについての分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフを見ると、初期にはスコアが上昇する傾向が見られ、その後横ばいに転じています。一定以上の高さを保ち続けている様子です。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内にはいくつかの黒い円で囲まれた点が見られます。これは外れ値を示しており、他のデータポイントに比べて異常な値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しており、一貫性のあるトレンドが見られます。
– 黒い円は外れ値を示しています。
– 予測値は3種類のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されており、それぞれ異なる色で表されています。
– 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**
– 実績データと予測データを比較すると、予測のモデルによってはスコアが異なる予測を示していますが、全体的には安定した横ばいを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は安定しており、極端な変動は少ないです。予測モデルの結果も、将来的なスコアの大きな変動がないことを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々はこのデータから、現在の社会の共生・多様性・自由の保障が比較的安定していると感じるでしょう。
– 外れ値は一時的な混乱や不確実性を示す可能性があり、それが長期的な傾向に影響するかどうか監視が必要です。
– ビジネスや政策決定においては、この安定性を基に、安定した社会基盤の上に新しい施策を基づけることができると考えられます。
このグラフから、現在の状況は安定しているが、外れ値が示す問題点には注意が必要であることがわかります。
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:
このヒートマップの解析に基づいて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 多くの色の変化があり、一定のパターンが見られます。特に、7月5日以降から緑色や黄色が優勢になっており、総合WEIスコアが高い状態が続いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日以降に急激な色の変化が見られ、スコアの上昇傾向が一部で明確です。
3. **要素の意味**:
– 色が示すスコアの濃淡は、総合WEIスコアの高さを反映しています。紫から黄色にかけて、スコアが低いから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**:
– 異なる時間帯での色の傾向により、日中の特定時間帯でスコアが高くなる傾向が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として午前中（時間帯7-8）と午後（時間帯15-16）のスコアが高く、規則的な増減が見られます。例えば、午後のスコアは大幅に上昇しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 総じて、スコアが向上している期間は政治的な安定や活動の活発化を示す可能性があります。この期間の動向は、政治的な情報の拡散や影響力の高まり、または政策の変更を示すかもしれません。ビジネスや社会への影響として、社会的な対話が活発化することが予想され、その結果政策決定がスムーズに進む可能性も考えられます。
このヒートマップは、時間帯別の政治的活動や関心の動向を視覚的に示すツールであり、政策立案やメディア戦略の計画に活用できる情報を提供します。
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:
1. **トレンド**: グラフ全体では、時間帯や日にちによるWEIスコアの変化が大きく見られます。特に、日にちが進むにつれて色が変化しており、周期性があるようにも見えます。
2. **外れ値や急激な変動**: 特定の時間帯や日付で急激な色の変化が見られます。例えば、7月7日から7月11日にかけてスコアが上昇していることがわかります。
3. **要素の意味**: 色の濃淡はWEIスコアの強さを表しており、色が明るいほどスコアが高いことを示しているようです。また、日毎に色調が変化することから、具体的な数値の推移が可視化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**: 時間帯ごとに色が分かれているため、日付と時間帯の両方でスコアがどのように変動しているかを分析することができます。曜日によって特徴が異なるように見えますが、詳細な分析が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**: 一部の時間帯（特に16時～18時）でスコアが安定している日と急激に変化する日があります。これは時間帯別にイベントが起こり、スコアが変動する可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**: このヒートマップから直感的に分かることは、一部の時間帯において特定の日に注目する必要があるということです。ビジネスにおいて、特定の曜日や時間における影響を考慮した戦略が必要かもしれません。また、社会的なイベントやニュースがこのスコアに影響を与えている可能性があり、政治活動のタイミングを考える上で重要な指標となります。
このようなデータを基に、さらに詳細な分析を行うことで、社会的なムードや関心の変化をより深く理解することができます。
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:
このヒートマップについて、以下の観点で分析を行います。
1. **トレンド**
– 日付が進むにつれ、全体的に色が濃い紫から緑や黄色に変わっており、これは社会WEIスコアが上昇していることを示唆しています。
– 特定の日付（2025-07-06以降）から明確な上昇が見られ、比較的高いスコアで推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の時間では非常に低いスコア（濃い紫）が見られ、これが外れ値である可能性があります。
– 7月5日以降での時間別の急激なスコア上昇が見られるため、何らかのイベントがあったかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡が社会WEIの平均スコアを示しており、紫が低く、黄色が高いことを示しています。
– 特に7月6日から7月16日にかけての黄緑色は高スコアを示し、安定した高いパフォーマンスを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯は同様のトレンドを示していますが、特定の時間（例えば19時）に固有のパターン（青色）が見られるため、この時間帯に特有のイベントや要因が影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの高い期間（7月6日以降）は、複数の時間帯にわたって一定性がありますが、一部の時間での変動も継続的に見られます。
6. **社会への影響と直感的な洞察**
– 7月6日以降の高スコアは、社会的、政治的なイベントや変革がポジティブに捉えられていることを示唆している可能性があります。
– 外れ値および急激な変動は、何か特定の問題や事件が起きた影響を示しているかもしれず、これが社会的な注目を集めた可能性があります。
このヒートマップからは、7月初旬に何らかの重要な社会的出来事があり、それが全体的なスコアの上昇を後押ししている様子が伺えます。これらはビジネスや政策において注目すべき時期であり、詳細な調査が有用かもしれません。
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:**
– ヒートマップは相関関係を示しているため、時間的なトレンドは直接示されていません。ただし、各項目間の関連性が強いか弱いかが視覚的に表されています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値や急激な変動は直接読み取れませんが、いくつかの項目間で非常に低い相関（青色系）が見られます。例えば、「個人WEI（健康状態）」の一部で相関が低いことが顕著です。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の濃さは相関の強さを示します。濃い赤は高い正の相関（0.8以上）、薄い青は低い相関または負の相関を示します。
– 例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」は強い相関（0.95）を持ち、相関関係が非常に強いことがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 時系列データではなく、項目間の静的相関を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 「総合WEI」と「社交WEI（公平性・公正さ）」の間の相関は非常に高い（0.94）ことがわかります。
– 一方で、「個人WEI（健康状態）」は他の多くの項目との相関が比較的低いです。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 人々は「総合WEI」が高ければ、個々のカテゴリーにおいても良好な状態であると感じるかもしれません。
– 「健康状態」が他の要素と弱い相関を持っていることから、政治的決定が経済的または社会的要因には影響するが健康には直結しない可能性を示唆しています。
– 社会的要因（公正さ、多様性など）が政治的要素と強く結びついていることは、政策決定者にとって重要な示唆であり、これらを改善することで社会全体の評価が上がる可能性があります。
これらの相関関係を利用して、政策決定や社会制度の改善を図ることが有用であると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– WEIスコアが一定の範囲内で分布していることがわかります。明確な長期トレンドは見受けられず、各カテゴリでスコアが安定しているか横ばいのようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各カテゴリに外れ値が存在し、特に「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（公共サービス、教育機会）」は外れ値が多いです。これにより、特定のデータポイントが他と異なっていることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図は各カテゴリの分布を示しており、箱の範囲（四分位範囲）が広いものは変動が大きいことを示しています。例えば、「個人WEI（ストレス）」は比較的広い四分位範囲を持っており、個人間でスコアにバラつきがあることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではないため、他のカテゴリとの関係性に直接の時系列的関係はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（生態系、公共サービス）」など一部のカテゴリは、中央値が高く、データが上方向に偏っている傾向があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 社会や政策が特定のカテゴリに大きな影響を与えた可能性があります。外れ値が多いカテゴリは、個別政策の改善が必要である可能性を示唆しています。
– 特定カテゴリでスコアが安定している場合、現状の政策や社会構造が維持されている証拠とも取れます。このデータを用いて、政策の立案や調整の際にどの部分を改善するべきかの示唆を得ることができます。
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分解グラフを分析してみましょう。
1. **トレンド**:
– トレンド線は上昇しています。これは、全体的にWEIスコアが徐々に増加していることを示しており、30日間で政治カテゴリーの関心が高まっている可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差データには目立つピークがあります。特に7月10日から7月14日にかけて急激に変動している部分があり、短期間での大きな揺らぎがあったことを示しています。これらは外部要因によるものかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 季節成分は周期的な変動を示していますが、その強さは比較的弱いです。周期的な変動よりもトレンドが目立ちます。
– 残余（Residual）は、予測されていなかった変動を表しており、一部の急激な変動を説明します。
4. **時系列データの関係性**:
– 観測値はトレンドと似た動きをしますが、残差による影響で短期間の変動が見られます。季節成分はやや小さな波を描き、全体の周期性に影響を与えています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドが上昇しているため、政治の関心が高まっていることを示唆しています。残差の急激な変動は日単位のニュースやイベントの影響を反映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、および影響**:
– トレンドの上昇は政治的な関心や活動が活発化してきていることを意味します。短期間での急激な変動は、特定の政治イベントやニュースに対する反応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、政治に関連する市場や政策の変動が考えられ、注視する必要があります。
全体として、このグラフは政治カテゴリーにおける最近の関心の高まりを示唆しており、特定のニュースや出来事が短期的な変動を引き起こしていることを示しています。
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:
## 視覚的な特徴と洞察
### 1. トレンド
– **観測値 (Observed)**: 全体的に緩やかな上昇トレンドが見られます。これは政治カテゴリでの個人の評価が徐々に改善していることを示しています。
– **トレンド (Trend)**: きれいな直線上昇を示しており、30日間で段階的に評価が上がっていることを強調しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **残差 (Residual)**: 特に7月12日から15日あたりで急激な変動が見られます。この部分は、観測されるスコアの予測誤差として特異なイベントがあった可能性を示唆します。
### 3. プロットや要素の意味
– **季節性 (Seasonal)**: 小さい振幅の周期が観察され、一定の短期周期的要因がナチュラルに働いていることがわかります。
– **残差 (Residual)**: 上記の急激な変動を示す部分以外は、ほとんどがゼロに近く、予測モデルは非常に正確に追随しています。
### 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を組み合わせたものであり、季節要因も含めて全体の上昇トレンドを描いています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– トレンドと観測値の相関は非常に高く、一方で季節性は小刻みな変動を加え全体のパターンに影響しています。
### 6. 直感的な感覚と社会への影響
– **直感的な感覚**: グラフ全体から、政治的な評価が安定して向上している印象を受けます。
– **ビジネスや社会への影響**:
– この上昇トレンドは、政治的安定さや政策へのポジティブなフィードバックを示唆し、市場信頼感の強化、または公共政策に対する好意的な受け入れが反映されている可能性があります。
– 短期的な大きな変動は、特定の政策決定や社会イベントが評価に一時的に影響を与えたと考えられます。
この評価は一般的な観点からの考察であり、さらに具体的な背景情報があれば、より詳細な分析が可能です。
社会WEI平均 STL分解グラフ
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以下のグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– トレンド要素は明確に上昇しており、30日間の期間で一貫した上昇傾向を示しています。これは、全体的に社会WEI平均スコアが改善していることを意味します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差プロットにおいて、7月12日から7月14日の間に急激な変動があります。急激に上昇した後、同様に急激に減少しています。
3. **各プロットや要素**:
– 観測データにはいくつかの高低差がありますが、全体的には0.70から0.90の範囲内で変動しています。
– 季節要素では、周期的な変動が見られますが、大きな振幅ではありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと季節要素が観測データに影響を与え、その後残差が短期間の異常値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドの上昇が示す通り、観測データの増加が確認されます。季節性が高まると残差が大きくなる傾向にありますが、全体的な相関関係は比較的安定しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 全体的なスコアの向上は、政治状況や政策が安定していることを示唆している可能性があります。急激な変動は、短期間でのイベントや政策変更などによる影響を反映しているかもしれません。
– ビジネスや社会において、これらのデータは市民の関心や信頼度の指標として利用され、政策策定や意思決定に役立つ可能性があります。
この分析から、政治的な社会状況が改善しており、一時的な変動を注意深く観察する必要があることが示唆されます。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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この主成分分析（PCA）グラフは、政治カテゴリーのデータを30日間にわたって主成分で視覚化しています。以下にこのグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– データは主成分1（横軸）に対して広く分散しており、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 主成分2（縦軸）についても、著しい周期性やトレンドは観察できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下にいくつかのデータポイント（外れ値）が存在し、これらは他のデータから離れています。
3. **各プロットや要素**:
– プロットは2次元空間に散らばっており、主成分の寄与率を見ると、主成分1が78%と高い影響を持っています。これは、主成分1がデータの大部分の分散を説明していることを示しています。
– 密度に関しては、右側にややデータが集中しているように見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列の関係性はこのPCAプロットからは直接わかりませんが、データの集まりが一部密集していることから、そこの要因が共通している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分1と主成分2の間に明確な相関関係は見られません。
– 点々が右上に比較的多いことから、ポジティブな傾向を持つ項目が多い可能性があります。
6. **直感的な感じやビジネス・社会への影響**:
– この種の分布は、政治的イベントや政策の影響が多様で複雑であることを示しているかもしれません。外れ値は、特定期間中に異常事象が発生した可能性を暗示しています。
この分析は、政策の影響を測定する際の利害関係者の意思決定に役立つかもしれません。重点的に対策を講じるべき特定の領域や変数があることを示唆するため、このPCAの結果は施策の優先順位付けに有用な情報を提供することができます。
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。