📊 データ分析（GPT-4.1による）
**データ分析結果**
1. **時系列推移と全体のトレンド:**
– 総合WEIスコアは7月初旬に低く始まり（約0.62-0.69周辺）、特に7月6日以降急激に上昇し、一貫して上昇トレンドを示し、ピーク時には0.87に達しています。その後、若干の変動はあるものの、高水準を維持しています。この低スコアからの上昇は、複数の社会的および個人的要因の改善を示唆しています。
2. **異常値の検出と背景要因:**
– 総合WEIスコア、個人WEI平均、社会WEI平均、及び各詳細項目における低スコアの段階は異常値として記録されています。この異常値は、月初の経済的緊縮、健康状態の低下、社会的インフラの一時的な混乱など、予期せぬイベントの可能性が考えられます。
– 特に、7月6日における著しい上昇は、「社会の公平性・公正さ」や「持続可能性と自治性」が急上昇していることと一致し、これが全体のWEIスコアを押し上げている主な要因となっています。
3. **季節性・トレンド・残差分析（STL分解）：**
– 季節的な周期性は観察されず、上記の変動は主にトレンド要因によるものと考えられます。残差成分からは短期的な変動を示唆しており、政策変更や経済的な外部要因に起因する一時的な影響の可能性が高いです。
4. **項目間の相関：**
– 相関ヒートマップから、特に「社会WEIの公平性・公正さ」と「持続可能性と自治性」との相関が非常に高く、それらが社会全体の幸福感を大いに左右していることが示唆されます。
– また、個人の経済的余裕が高まると、健康状態や心理的ストレスに対して直接的な正の影響を与えることが強く示唆されています。
5. **データ分布（箱ひげ図）：**
– 各項目のばらつきは、WEI項目間で一様に分布せず、特に「心理的ストレス」と「自由度と自治」については幅広い変動を示します。外れ値も確認され、特に個人的経済・健康がその要因として挙げられます。
6. **主要な構成要素（PCA）：**
– PCA分析では、第1主成分（PC1）が全体の変動の75%を占める主要な要因であり、社会的および個人的要因がWEIスコアに共通の影響を与えていることを示します。第2主成分（PC2）は9%であり、個別の事象や一時的な変動を捉えている可能性があります。
**総合的な洞察:**
この分析から、政策介入や社会プログラムがWEIスコアにおける急激な上昇に寄与している可能性が高いことが示唆されます。特に「公平性・公正さ」と「持続可能性の改善」が、社会全体の幸福度に大きな影響を及ぼしました。個人の経済状況とストレスレベルの改善も重要であり、刻々と変化する社会情勢に基づく迅速な政策対応が重要です。
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:
このグラフは総合WEIスコアの30日間の時系列を示しています。以下にグラフの特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 総合WEIスコアは最初の10日間で上昇し、その後若干の横ばいを経て、再び下降する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示された地点が外れ値を示しています。これらは軌道から逸脱しており、特に下降期に多く見られるようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットが実績AIの実際のデータを示しています。
– 灰色のシェーディングで示される範囲は、予測の不確かさを示しています。
– 赤い×は予測AIの予測値を示しており、黒い円との位置関係が興味深いです。
– 線の色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）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測AIのスコアが、実績と異なる動き（特に下降期での外れ値）をしている点が注目です。特定のモデル（ランダムフォレスト）は一定の値で横ばいを示していますが、他のモデルとは異なる傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の上昇と下降のサイクルに対し、予測の不確かさが増大しているため、予測の信頼性が課題であることが示唆されます。
6. **人間が直感的に感じる可能性のあること、ビジネスや社会への影響**:
– スコアの不安定さや外れ値の頻出は、予測モデルが現実を反映しきれていない可能性を示唆します。これは政策決定やリスク管理において考慮すべき不確実性をもたらします。
– モデルの改善やデータの再評価が求められるかもしれません。
総じて、このグラフは予測モデルの多様性とその限界を示しており、特に政策決定の際には慎重な解釈が求められることを示唆しています。
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:
### グラフからの洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、期間の最初の半分で横ばいからやや下降する動きを見せています。
– 後半は若干変動がありますが、概ね安定しています。
– 予測線（特に線形回帰とランダムフォレスト回帰）は、僅かに上昇するトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期と中間地点で少数の外れ値が観測されますが、大部分は予測の不確かさ範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値で、毎日のスコアを表しています。
– 黒い円で囲まれた点は外れ値を示します。
– 灰色のシャーディングは予測の不確実性の範囲を示しています。
– 統計モデル別に色分けされた予測線は、今後の動向予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測技法によるトレンドラインは、共通して若干の上昇を予測していますが、モデル間でのわずかな差異が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は、期間の中盤で下方へ変動するも、大きな変化なく推移しています。
– 予測値の重なりから、複数のモデルが似通った予測をしており、今後のスコアに対しくすべてややポジティブな見通しを立てていることがわかります。
6. **直感的な洞察と社会的な影響**
– 政治的な要素を考える際、WEIスコアの安定は個人または組織の政治的な影響力や信頼度が維持されていると直感できます。
– 社会的には、概ねの安定したスコアと、今後の少しずつの改善が示唆する将来的な肯定的な状況に対して楽観的な見方を持てるでしょう。
– 不確かさ範囲の観点から、現状維持が期待されつつも、政策変更や外部の要因での変動を警戒する必要があります。
これにより、関連する政策決定や社会状況の安定性評価が行われる可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 期間の最初の方でスコアがやや上昇した後、横ばいの状態が続いています。
– 中盤以降、スコアが少し下がり、その後再び横ばいとなります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 多くのデータ点に黒い円があり、これは外れ値として扱われていることを示しています。
– 主に期間の中盤から終盤にかけて外れ値が頻発しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示し、一定の範囲の中で変動しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示しており、実績データはこの範囲内で推移しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰といった異なる予測モデルが表示されています。
– 予測モデルの傾向は少し異なりますが、主に横ばいもしくは緩やかな上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの密度は特定の範囲に集中しており、多くの値が0.6から1.0の間で変動しています。
6. **直感的な感じや社会への影響**:
– 社会の安定性を示すようなスコアである可能性があり、全体的に大きな変動がないことから、一定の安定を維持していると言えます。
– ビジネスや社会においては、外れ値が頻発している地点を注意深く観察し、これが何を示しているのかを詳細に分析することが必要です。異常値が政策変更や社会イベントに関連する可能性も考慮すべきです。
この分析をもとに、特に外れ値の原因を深掘りし、政策の影響や新たなリスクへの対応策を検討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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は、全体的に0.6から0.8の範囲に分布しており、横ばいのトレンドが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ中に黒い輪で囲まれた外れ値があります。これらは通常の範囲から外れており、多くは約0.6付近に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ範囲を示しており、予測がこれに収まらない場合、予測と実績データの乖離があることを意味します。
– 紫色とシアンのラインは、それぞれランダムフォレスト回帰と決定木回帰による予測を示しています。
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（特にランダムフォレスト回帰）には乖離が見られますが、一般的なトレンドは一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの散布は比較的狭い範囲に収まっており、安定しています。
6. **直感的な解釈とビジネス・社会への影響**:
– グラフからは、30日間にわたる経済的余裕が大きく変化していないことがわかります。これは、政策や外部要因によって個人のWEIスコアがある程度の安定を保っていることを示唆しています。
– ビジネスにおいては、特に新しい政策の導入や外部ショックが無い限り、WEIが急激に変動する可能性は低いと考えられます。社会的に見ても、急激な変動がないことは経済の安定を示し、予測と実績の整合性がとれていることは安心材料です。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、比較的一定の範囲内で変動しています。大きな上昇や下降は見られません。ただし、未来予測（ピンクと紫の線）は緩やかな上昇傾向を描いています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部には異常値（黒の輪で囲まれた点）が見受けられ、特に最初の週に集中しています。これらは一時的な健康状態の異常を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、比較的密集しており、健康状態が安定していることを示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しており、実績データはこの範囲内に収まっています。
– 予測の線（緑、青、ピンク）は異なる手法での未来の健康状態の予測を示しているようです。
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一定程度の連続性があり、異なる手法での予測が多様性を持っていますが、一貫して安定した上昇を見込んでいるようです。
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一定の一致性が見られます。予測が過剰に現実を反映していないのは、上昇トレンドという楽観的な見積もりに基づいている可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 人々はこのグラフから、対象の健康状態が安定しており、今後改善する可能性が示唆されていると感じるかもしれません。
– 社会やビジネスへの影響としては、政治的なリーダーや関係者に対する信頼感の向上や、不安の軽減が期待できます。予測が現実になる場合、政治的な安定や支持拡大にもつながるでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、ほぼ安定しており、特に大きな上昇や下降は見られません。
– 一部の予測データ（線形回帰、決定木回帰）が時間の経過とともに緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数の外れ値があり、それらは黒い円で示されています。これらは一定の条件下で発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実際のAIによる実績データ。
– xAI/3σの不確かさの範囲は灰色の背景で表されており、データの信頼区間を示しています。
– 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）によって異なるトレンドが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データはほぼ一定で安定していますが、予測データは上昇する傾向が見られます。これは、将来的なストレスレベル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**
– 実績データ自体に明確なトレンドはないものの、予測モデル間で相関があるかどうかは明示されていません。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 政治的な心理的ストレスは短期的には安定しているように見えますが、予測モデルは将来的にストレスが増加する可能性を示唆しています。選挙や重要な政治イベントが近づくとストレスが増大する可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、適切なストレス管理の施策が求められるかもしれません。政策決定者は、この情報を考慮して、予防的な対策を検討す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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 実績のデータは、初めの20日ほどは比較的一定しており、大きな変動は見られませんが、少しばらつきがあります。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、全体的にWEIスコアが緩やかに減少する傾向があります。
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見られます。これらは特定の時点で急激な変動があったことを示しています。
– 外れ値の数は多く、評価の安定性が低い可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実際のデータを示しており、黒の円で囲まれたものが外れ値です。
– グレーの帯は予測の不確かさ範囲であり、かなり広がっているため、予測の確実性が低いことを意味します。
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、評価日が進むにつれて乖離する可能性が示唆されています。特に、外れ値が多いため、実績が予測と大きく異な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、0.6から0.9の範囲で概ね分布しており、中央値に近いスコアが多く見られます。予測においても、これに近い範囲が予測されていますが、徐々に下降する傾向があります。
6. **直感的な洞察やビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアのわずかな下降は、自由度や自治の減少への懸念を示しています。このトレンドが続く場合、特に政治的な決定や新たな政策が影響している可能性が考えられます。
– 予測モデルの不確かさが高いため、現状のデータはさらなる詳細な分析や追加データ収集が必要であることを示唆しています。
– ビジネスや社会における早期警戒システムとして、これらの予測は貴重ですが、不確実性を考慮に入れた柔軟な対応が必要です。
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:
以下は、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**
– 初期のデータポイントは、概ね0.4から0.6の範囲で横ばいの動きを示します。
– 中盤から後半にかけて、スコアが0.8付近に集約される傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの外れ値が初期に存在し、スコア範囲の下限に近い位置にあります。
– 中盤でスコアが急激に上昇し、その後安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、マーカー付きの外れ値がそれと明確に区別されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、実績データの多くがこの範囲内にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測のデータは概ね一致していますが、予測モデルによって異なる傾向が見られます。例えば、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の低いスコアが後半には高くなることが観察され、期間内でスコアが改善している可能性があります。
6. **直感的な印象と影響**
– 初期にスコアが低い期間があるため、改善努力があったと考えられます。結果として、後半にスコアが高くなることは、政策の効果やその実践が成功したことを示唆する可能性があります。
– 社会公平性や公正さの向上が見られるため、政策の持続的な改善が重要であると考えられます。これにより、社会全体の公平性が向上し、政策の信頼性や一般市民の満足度が向上する可能性があります。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績値（青い点）は一定期間、0.8から0.9の間で横ばい状態ですが、最終的に急落のような動きが見られます。
– 予測AIによる予測（紫の線）は、緩やかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフにはいくつかの外れ値（黒の丸）が見受けられ、データの中で特異なスコアを示しています。これらの外れ値がなぜ発生したのかを詳細に調査することが重要です。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を示しており、観察されたスコアです。
– 紫の線は異なる予測モデルを示しており、ランダムフォレスト回帰と線形回帰が比較されています。ランダムフォレスト回帰の方が高めのスコアを予測しています。
– 灰色の帯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**
– 実績値と予測値の間に明らかな相関関係は見られませんが、モデルの予測の不確実性を考慮すると、今後の動向には注意が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの分布は0.8付近に集まっており、安定的であるが、外れ値が存在することで若干の不安定要素があることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間がこのグラフを見た場合、直感的に0.8を中心とした安定したスコアが評価されるでしょう。しかし、最終の急激な変動や外れ値の存在は潜在的なリスク要因と捉えられる可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、政策や運営において持続可能性や自治の強化に向けた改善が求められることが考えられます。また、外れ値の原因を理解することが、さらなる持続可能性の向上に寄与するかもしれません。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績データはおおむね横ばいから緩やかに上昇しているように見えます。
– ランダムフォレスト回帰の予測ラインは上昇トレンドを示しており、今後の改善を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントは異常値としてハイライトされており、特定の期間にスコアが大きく変動していることが示されています。
– これらの外れ値がどのような要因により発生しているかをさらに調査する必要があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績値は青い点で示され、現実の評価データを表しています。
– 外れ値は黒い円で囲まれており、注意が必要なデータ点です。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の領域で示され、予測の信頼性を視覚的に伝えています。
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）は異なる傾向を示していますが、全体としては緩やかな上昇トレンドを描いています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは全体的に上部に集中しており、偏りが少ない均質な分布といえます。
– 異常値を除けば、比較的一貫した動きがあると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるであろうことは、全体的に安定しているが特定の要因により変動が生じる可能性があるということです。
– 社会基盤や教育機会における政策が着実に成果を出している可能性があり、これが社会やビジネスにもプラスの影響を与える可能性があります。ただし、外れ値の要因については確実に理解し、対応策を講じる必要があります。
この分析は、決策に役立つ情報を提供し、社会WEIスコアの改善や維持に貢献することが期待されます。
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:
以下は、提供されたグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– **上昇トレンド**: 初期の低スコアから、次第にスコアが上昇し安定している期間があります。
– **横ばい**: 最後のほうでは比較的安定しており、0.8付近での横ばいが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのスコアが大きく変動しており、特に初期の低い数値が目立ちます。
– 外れ値として強調されたデータがありますが、これらが分析のポイントとなる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青のプロット）**は実際の観測値を示しており、これが日々の変動を表しています。
– **予測値**は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3種類で表されていますが、いずれも比較的低い一定の値を示しています。
– **予測の不確かさ範囲（灰色）**が見られますが、それほど大きくないため、予測が比較的安定してい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の関係は明確な乖離が見られ、現状の変動をモデルが捉えきれていないことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布図の密度が高い部分がスコア0.8付近にあり、これはそのスコアが頻繁に観測されていることを示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人々はこのグラフから、短期間でのスコアの変動の激しさと、その後の安定性を直感的に感じ取るでしょう。これは、共生・多様性・自由の保証が短期的な変動を伴いつつも、最終的にポジティブな結果をもたらしつつあることを示していると解釈されるかもしれません。
– 政策立案者や関連部門にとって、安定した高いスコアを維持するための戦略が必要であり、外れ値を重視し、そこから学ぶことでさらなる改善が期待されます。
全体として、このグラフは社会的な指標が最終的に安定しつつあり、モデルによる予測を修正していく必要性があることを示唆しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 期間中、特定の時間帯でデータの変動が観察されます。全体的に、7時から8時、15時から16時にかけては高いスコアが見られます。
– 日を追うごとに、16時から17時にかけてのスコアは比較的一貫しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日から数日間、スコアが低く、特に15時台に数値が減少しています。この後、スコアが上昇し、その後は一貫して高い値を示すようになります。
– 特に7月6日から急激にスコアが上昇しており、これは考慮すべき重要な変動です。
3. **要素の意味**
– 色の変化はスコアの変動を示し、紫色は低スコア、黄色は高スコアを示します。特に、15時から17時、及び7時台は明るい色が多く、高スコアを示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 各時間帯のデータが相互に連続しているわけではなく、特定の時間帯（主に7時、15時）が非常に高いアクティビティを示す一方で、他の時間帯は低い活動を示しています。
– これらの時間帯での相関は、特定のイベントやニュースが集中している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの高い時間帯は一貫しており、特に一日の同じ時間に集中して発生しているのが特徴です。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– ヒートマップが示す特徴的な活動時間は、特定の政治イベントや重要な発表が行われている時間帯である可能性があります。高スコアのタイミングに合わせて、関連業界や政治機関は戦略を調整することが望ましいでしょう。
– 社会的には、特定時間帯の情報消費の増大が示唆されるため、ニュース配信やSNSの活用など、情報発信のタイミングを工夫すると有効かもしれません。
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、個人のWEI平均スコアの時系列データを30日間にわたり示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド:**
– 色の変化を通じて、時間帯ごとのスコアの推移が見受けられます。特に、一定の期間については色が濃くなり、スコアが高い（黄色や緑色）日が続いています。
– 一定の周期性は見られず、日によってスコアが変動しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月5日以降に目立った上昇があり、特に時間帯15時と19時にスコアが高い（緑色や黄色）部分が見えます。
– 7月12日ごろには黄色の明るい色が出現し、この日には特に高いスコアであったことが推測されます。
3. **要素の意味:**
– 色の変化はスコアの高低を示し、色が明るく黄色に近づくほど、数値が高いことを意味しています。
– 縦軸の時間帯ごとの色の変化から、特定の時間帯にパターンがあるかを分析できます。
4. **時系列データの関係性:**
– 複数の時間帯にわたって、同様の傾向が見られることから、特定の出来事や日付によってスコアに影響が及んでいる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 同じ日の異なる時間帯で濃い色（低スコア）から明るい色（高スコア）への変化が見え、特定の時間帯にスコアが上昇する傾向があるようです。
6. **直感的な洞察と社会への影響:**
– このデータから、人々が特定の出来事や社会的要因によって日々のスコアが影響を受けている様子が読み取れます。
– 政治的な観点では、ニュースやイベントが特定の日時にスコアを大きく変動させている可能性があります。たとえば、重要な政治的発表が行われた場合などです。
– ビジネスや社会における戦略的な行動は、これらの高スコアとなる時間帯に集中することで、効率的な活動を促進するかもしれません。
このヒートマップは、個々のデータポイントを時間と共に視覚化することで、トレンドや変動パターンをより直感的に理解する助けとなります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 日ごとのデータを見ると、全体的には時間による明確なトレンドが見られません。ただし、特定の時間帯や日付での変動が目立ちます。
– 7時台のスコアは、7月5日から18日まで一貫して高い値を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 18時以外の時間帯で急激な変動はあまり見られませんが、7月19日以降の19時では急激にスコアが低下しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は「社会WEI平均スコア」を示しており、黄色に近いほど高いスコア、青紫に近いほど低いスコアを表しています。
– 7〜8時や16時台にかけて特にスコアが高くなっています。
4. **時系列データの関係性**
– 日付ごとに見ても、特定の時間帯でスコアの高低が変わっているため、日間での規則性は確認できません。
– 時間帯別のスコア閲覧で、直前の時間帯の影響を受けたパターンが表れることがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 朝（7-8時）と昼（15-16時）に高いスコアが集中する傾向があり、これらの時間帯に対応するイベントや活動があると考えられます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– スコアの高い朝や昼の時間帯は、政策決定や重要な社会的活動が行われている可能性があります。
– 夕方から夜にかけてスコアが低いことから、社会の活発さが減少する時間帯があると考えられます。
– ビジネス側では、この時間帯をターゲットにした施策やキャンペーンを計画することで、スコア改善が可能かもしれません。
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:
1. **トレンド**
– ヒートマップは相関を示しているため、直接的なトレンドは見えませんが、全体的に赤色（正の相関）が多いことから、多くの項目間で関連性があることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色や薄い色の箇所（たとえば個人WEI（自由度と自治）と他の項目との相関）は、低い相関を示しています。ここが外れ値に相当する可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 赤色の濃淡は正の相関の強さを、青色は負の相関や弱い相関を示しています。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が強い相関を示しています（0.87）。
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の関係性を直接示していませんが、30日間のデータ全体で検討されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 社会WEI系の項目は互いに強く関連し、社会全体の動向がひとつの領域だけでなく複数の要素に影響を及ぼしていることがわかります。
– 個人WEI（心理的ストレス）は多くの項目とバランス良く相関があり、心理的要因が個人や社会生活に広く影響している可能性が示唆されます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 赤色が多い部分は、WEI項目が相互に関連して社会全体に影響を与える複雑な相互関係があることを示唆しています。
– このヒートマップから、個人の健康状態や心理的ストレスが社会の公平性や多様性に関連し、相互に影響を与え合っていることが理解できます。
– ビジネスや政策立案においては、こうした相関を理解することで、どの分野に注力するべきかの指針となり得ます。特に、社会の公正性や多様性を高めることで、全体的な社会福祉の向上が期待できるでしょう。
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:
### グラフの特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは30日間のWEIスコアの分布を示す箱ひげ図で、カテゴリ間のトレンドや時系列の動き自体は直接示されていませんが、各カテゴリのスコアの比較とそのばらつきを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数のカテゴリで外れ値が見られます。特に「個人WEI平均」や「個人WEI（経済不安）」などは下方に外れた点が存在します。これにより特定期間における異常な変動が示唆されます。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」などでも外れ値が確認できます。
3. **プロットの意味**
– 各箱は各カテゴリのスコアの分布を示し、箱の範囲は第1四分位数から第3四分位数までを示します。中央の線は中央値を示し、上下の髭は範囲内のデータを示しています。
– 色分けはカテゴリごとに行われており、全体的な視覚的な区別を助けています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データの直接的な関係性は示されていないが、異なるカテゴリ間でのスコアの比較が行われています。例えば、全体としては「社会WEI（生態系整備・経済基盤）」が大きなばらつきと中央値の位置から、不安定性が高い可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に見ると、ほとんどのカテゴリで中央値が0.6から0.8の間に位置しており、比較的高いスコアを示していますが、スコアのばらつきがカテゴリによって異なります。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 人々が直感的に感じるのは、「個人WEI（経済不安）」や「個人WEI（心理的ストレス）」の不安定性かもしれません。これらのカテゴリでの外れ値とばらつきの大きさは、特に経済的および精神的健康が不安定な期間があることを示唆します。
– 社会的公正や多様性に関する項目でも外れ値が確認できることから、これらの領域での政策強化や注意が求められるかもしれません。
全体として、このグラフは政策立案者や社会科学者が特定の領域における不安定性や公正性の課題を理解し、改善策を検討するための基礎的な洞察を提供しています。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **Observed**: 全体的に上昇のトレンドが見られます。初期にはゆっくりとした上昇があり、中盤でピークに達し、その後、下落しています。
– **Trend**: 一貫して上昇しています。このことから、基礎的な指標が強固な上昇傾向にあることが示されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residual**: 特定の日付において急激な変動があります。特に7月10日以降に目立った外れ値が見られ、これは何らかの一時的なイベントやニュースの影響を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**は総合的な変動を示し、実際の状況を観察するのに重要です。
– **Trend**は長期的な傾向を示しており、深層的な変化を理解するのに寄与します。
– **Seasonal**は短期的な周期性を把握するためのもので、周期性の影響を排除して考えるのに役立ちます。
– **Residual**は予期しない変動を示し、外れ値の分析に有効です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドの安定した上昇とSeasonalやResidualの変動は、基礎的な成長と短期間の変動要因が組み合わさっている可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドとObservedは高い相関を持ちながら、残差や季節要因の影響で一時的な変動を伴っています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフからは、政治的環境が全体的に好転していることが示唆されます。しかし、特定のイベントや社会的変動が一時的に影響を与えている可能性があります。これにより、特に政策決定や市場の変化において迅速な対応が求められる場面があるかもしれません。
ビジネスや社会への影響としては、政治情勢の安定化が経済活動にプラスの効果をもたらすと考えられますが、突発的なイベントに対しては注意が必要です。
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:
以下のポイントに基づいて、グラフから得られる洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– トレンド成分を見ると、全体的にわずかに上昇しています。これは、30日間という短い期間内での持続的な増加を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差成分では、特に7月9日から7月15日にかけての数値が大きく、急激な変動を示しています。この期間に何か特別な事象やイベントが発生した可能性があります。
3. **プロットや要素（棒、色、密度など）の意味**:
– 観測値のグラフは、実際に測定されたデータを示しています。
– トレンド成分は、時間とともにスムーズに変化する長期の傾向を示します。
– 季節成分は、短期間の周期的な変動を示していますが、大きな変化は見られません。
– 残差成分は、観測値からトレンドと季節性を除去した後の変動を示し、ノイズや異常を特定するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各プロットは独立していますが、トレンドと季節性は観測された変動に寄与しています。特にトレンドの上昇が大きく影響しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドが増加していることから、全体的なスコアが向上している可能性が示唆されます。残差の変動が大きい時期は、何らかの外部要因があった可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 政治カテゴリにおける個人のスコアがわずかに向上していることは、特定の政策やパフォーマンスが評価されている可能性があります。
– 急激な残差の変動は、短期間において注目を集めた出来事や発表があったことを示しており、それが社会的、政治的な影響を与えたかもしれません。
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:
以下の点についてこのSTL分解グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– **上昇トレンド**: トレンドのプロットでは、全体的に穏やかな上昇が見受けられます。このトレンドは、社会的なWEIスコアが時間の経過と共に改善していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **観測値**: 7月中旬にピークがあり、その後急激な下降が見られます。この変動は、特定の出来事や政策変更などが影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Trend（トレンド）**:長期的な変化を示します。
– **Seasonal（季節変動）**: 定期的な周期性を示しており、最大で約0.05の変動があります。
– **Residual（残差）**: 短期的な不規則変動を表し、一部の急激な変動（特に7月11日以降）は特定のイベントに関連している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– SeasonalとResidualが示す変動はObservedの短期変動に大きく寄与しており、予期しない出来事がObservedに反映されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと観測値の方向は一致しており、長期的には肯定的な変化が期待されます。ただし、短期的な変動が顕著であるため、予測の正確性を向上させるには追加情報が必要です。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 一般の人々は、7月中旬以降のスコアの急落に注目するかもしれません。これは社会的な不安や不安定性を示唆する可能性があります。政策立案者は、この急激な変動に対処することで、長期的な上昇トレンドを維持することが重要です。また、ビジネスにおいては、これらの変動に対応する戦略が必要となるかもしれません。
このグラフは、政策や社会的イニシアチブの効果を評価するための有益なツールとして機能しますが、短期的な変動を理解するために追加の背景情報が重要です。
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:
このグラフは、政治カテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。以下に、グラフの分析とそれに基づく洞察を述べます。
1. **トレンド**
– 明確な上昇や下降のトレンドは見られず、データは広がりを持って分布しています。周期性なども特に見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第1主成分（X軸）が-0.6および0.2を超えるポイントが外れ値として注意を引きます。これらは他のデータポイントから離れており、異常な観測値を示すかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– プロットは散布図で表現されており、各点は一定の色と密度で均等に分布しています。第1主成分が0.75、 第2主成分が0.09の寄与率とされており、第1主成分がデータの変動を主要に説明しています。
4. **時系列データの関係性**
– 時系列データがある場合、その関係性は特定しづらいですが、主成分の軸に基づいてデータが分布しており、異なる方向性で情報を保持していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関はあまりないように見えますが、第1主成分が重要な変動要因であることは明確です。データ全体は第1主成分に沿って広がっているため、横方向の分散が大きいです。
6. **人間が感じる直感と社会への影響**
– 直感的に、データが多様であり均一なパターンが少ないことから、多様な要因が存在することが示されています。政治的状況の多様性や変動の複雑さを反映している可能性があります。この不均一性は、新政策や社会的変化に対する異なる反応を示唆し、政策策定において注意が必要であることを示しています。
この分析は、全体としてデータが何を示しているかの理解を助けるとともに、隠れたパターンや要因を探るための出発点となります。
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。
