📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析および解釈
#### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は全体として徐々に上昇するトレンドを示しています。特に7月の第1週と第2週にかけて急激に上昇した後、第3週には若干の下落を見せていますが、再び安定して上昇しています。
– **個人WEI平均**は大きな変動がありつつも、7月の初めから第2週にかけて明らかに増加傾向にあり、その後は比較的安定しています。
– **社会WEI平均**も同様に上昇傾向を示しており、第2週では非常に高い値を記録しています。
#### 異常値
– **2025年7月6日**と**7月19日**のスコアに異常が見られました。この日は特に急激な上昇とその後の急激な下落が検出されており、市場や政治イベント、社会情勢の急変が影響した可能性があります。例えば、突発的な経済ニュースや社会運動、政策変更が考えられます。
#### STL分解 – 季節性・トレンド・残差
– データにおけるトレンド成分は、概ね上昇していることを示唆しています。
– 季節性の成分は全体的に不明瞭であり、特定の周期性は明確ではありません。
– 残差成分からは突発的なイベントの影響が顕著に現れ、特に異常値として捕捉されている部位で大きく振れる傾向にあります。
#### 項目間の相関
– **個人経済状態と個人WEI全般**の強い相関が見られます（相関係数 ≈ 0.72）、これは経済的余裕が個人の幸福感や自由度に影響を及ぼしていることを示唆します。
– また、**社会持続可能性と社会WEI全般**は非常に高い相関を示しており（相関係数 ≈ 0.90）、これが社会的安定感や長期的に持続可能な環境が重要であることを示唆しています。
#### データ分布
– **箱ひげ図**では、個人ストレスと個人健康状態が中央から外れた外れ値を示す傾向があり、これはこれらのスコアがしばしば急激な変動を経験していることを示します。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– 主成分分析において、**第1主成分 (PC1)**は全体の72%の変動を説明し、個人経済状況や社会スコアの差異に大きく依存していると考えられます。
– **第2主成分 (PC2)**は12%の変動を説明しますが、こちらは特に個人の健康状態や自由度が寄与していると考えられます。
### 総括
総じて、データは社会経済的要因が個人および社会的な幸福度に強い影響を与えていることを示唆しています。異常値が出た日は、外的要因による短期的な影響が大きいと考察でき、多様な社会情勢の変化に対する敏感さを示しています。これらの情報は、政策立案者や社会構造の分析において貴重な参考指標となるでしょう。
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:
### グラフ分析:
1. **トレンド**:
– 初期はWEIスコアが比較的高い値で安定し、その後下がり始めます。
– グラフ後半ではWEIスコアがやや低下し、特定の傾向は見られませんが、一部でわずかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの点が他の点と離れており、外れ値として認識されています。これらは特異なイベントや異常値を示唆している可能性があります。
– 特に、7月中旬と下旬に目立つ外れ値があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青の点は実績値を示しています。
– 黒い円で囲まれた点が外れ値として強調されており、予測からの大きな逸脱を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しています。
– 予測の線（３種）は未来の傾向を示し、微妙に異なる下降の予測を描いています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実際のデータと予測データ間のズレがありますが、いくつかの外れ値を除き、全体的に一致しているように見えます。
– 異なる予測手法間では多少の違いがありますが、全体の傾向は類似しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値に対する予測値の精度はそれなりに高いが、値が外れたところでは不安定さが見られます。
– WEIスコアに関して、時期的な変動よりも特異的な外的要因が大きな影響を与えた可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に受ける印象として、データがあまり安定しておらず、一部の期間で重要な変動があると感じるでしょう。
– この不安定さは、政治状況の変動や予想外のイベントの発生を示唆するかもしれません。
– 予測の不確かさが示すように、情勢の変動を予測することは難しい部分があります。ビジネスや社会への影響として、リスクマネジメントや迅速な対応が求められるでしょう。
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**
– グラフの初期段階では、WEIスコアが緩やかに上昇し、その後、やや横ばい状態になります。しかし、期間の後半にかけてスコアが減少する傾向があります。この動きは、政治的状況や関連する出来事が影響した可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには複数の外れ値（黒い縁取りのある青いポイント）が見られます。これらは、予測された範囲から大きく外れた値であり、特定の出来事や異常な状況を反映している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示しており、赤い × マークは予測値を示しています。グレーの領域は予測の不確かさを示しており、この範囲内に多くの実績値が収まっています。
– 紫の線は3つの異なる予測モデル（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**
– 実績値と3つの予測モデルの線は全体的に一致しているように見えますが、実績値が予測から外れている箇所もあります。これは予測モデルの精度に影響しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は、全体的に予測値の範囲内に分布していますが、いくつかの外れ値は予測範囲を超えています。これは、特定の予測モデルが全ての変動を捉えきれていないことを示しているかもしれません。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 人々は、予測が実績値に必ずしも一致しない点に不安を感じるかもしれません。特にスコアが下降し始めていることは、将来的な政治状況の不安定性を示唆する可能性があります。社会的にはこのスコアの変動が公衆の信頼に影響を及ぼすかもしれません。このグラフを基に、関係者は異常な変動の原因を詳しく分析し、政治的な意思決定に活用できるでしょう。
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
1. **トレンド**
– 実績（青い点）：7月上旬から中旬にかけて横ばいですが、7月下旬から若干の下降トレンドが見られます。その後、再び横ばいになっています。
– 予測（ピンクの線）：緩やかな下降傾向が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は一部（黒い円で囲まれた青い点）がありますが、大部分は範囲内に収まっています。極端な急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、予測値はピンクの線で示されています。
– 灰色の不確かさ範囲は、新たな予測値がどの程度変動する可能性があるかを示しています。
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の間には一部の乖離がありますが、大部分で予測が実績に追随しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データがある程度安定していることから、社会的な要因により急激な変動は抑えられている可能性があります。
6. **直感的理解と社会への影響**
– 実績と予測がほぼ横ばいであることから、社会的安定性が保たれている印象を受けます。しかし、予測が若干下降しているため、今後の軽微な不安定要素には注意が必要です。
このグラフから、政治的・社会的な状況が比較的安定していることが伺えますが、今後の不確実性に備える策が必要かもしれません。この傾向を見極めることで、予測の精度向上や戦略的準備が可能となるでしょう。
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:
### トレンド
– **実績（青色プロット）**は全体的に横ばいの傾向が見られますが、期間の最後の方では若干の下降傾向が見られます。
– **予測データ**（紫色の線）は、線形回帰とランダムフォレスト回帰の両方で緩やかな上昇を示しています。
### 外れ値や急激な変動
– 黒丸で囲まれた部分が外れ値を示しています。グラフ上でいくつか見られ、この期間中に特殊な事象が起こっている可能性があります。
### 各プロットや要素の意味
– **青色のプロット**：実績データ
– **赤いバツ印**：予測データ
– **黒丸**：外れ値
– **灰色の範囲**：予測の不確かさの範囲を示しており、信頼区間として解釈できます。
### 複数の時系列データの関係性
– 実績データは比較的安定していますが、予測データは若干の上昇傾向を示し、これからの改善が期待されていると考えられます。
### 相関関係や分布の特徴
– 実績データは比較的範囲内で分布していますが、予測の不確かさ範囲も考慮すると、現実の変動が予測される範囲と一致していることになります。
### 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– 経済的余裕の指標が安定していることは、政治的な安定を示す可能性があります。
– 将来的には経済的な余裕がさらに改善される予測が出ているため、長期的な投資や政策立案にも好影響を与えるでしょう。
– 外れ値については特別な対応が必要かもしれません。何らかの短期的な問題が発生している可能性があるため、政策決定者はその原因を理解し、迅速に対応することが求められます。
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
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は全体的に横ばいで、目立った上昇や下降トレンドは見られません。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクのライン）では、緩やかな上昇傾向が見られます。
– 線形回帰（薄い青のライン）はほぼ一定を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつか黒い円で示されており、全体のスコアの範囲からはみ出しています。
– 特に高いスコアと低いスコアの外れ値が散見されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の観測データで、WEIスコアを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、スコアの揺らぎを表現しています。
– 赤い点（予測）はグラフには見られませんが、予測に関連する追加情報として存在しています。
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）の予測ラインがあります。
– 各予測モデルは異なる傾向を示しており、モデル選択やデータ特性によって予測結果が影響を受けていることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは0.6から0.8付近に集中しており、一部はそれを上回りまたは下回っている外れ値が存在します。
6. **直感的洞察およびビジネスや社会への影響**
– このグラフは健康状態の安定性を示していると言えるでしょう。大きな変動がないことから、対象者の健康状態は安定していると評価できます。
– 外れ値が存在することから、特定の要因が一時的な健康状態の変動を引き起こしている可能性があります。ビジネスや政策提言としては、外れ値の原因を分析し、その要因を取り除くことで全体の安定性をさらに高めることが可能かもしれません。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析結果です。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは主に横ばいですが、期間の後半にわずかに減少しています。予測モデル（線形回帰とランダムフォレスト回帰）も、今後のWEIスコアの減少を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ全体に、いくつかの外れ値が見られこれらは大きな丸で囲まれています。これらの外れ値は特定の日における急激なストレスの変化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**:
– 青い点は実績データを示し、赤い×は予測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おり、これは予測値の信頼区間を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルによる予測が描かれており、線形回帰とランダムフォレスト回帰の結果は似たような傾向を示していますが、ランダムフォレスト回帰の方がより低い値を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、50から80の範囲で集中しており、分布としては均一に見えますが、時折極端な値（外れ値）が観察されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 30日の期間内で、心理的ストレスの基準が変化していることが示唆されます。
– 徐々に低下するトレンドは、潜在的にストレスが軽減されつつあることを示しています。この変化はビジネスや意思決定にポジティブな影響を与える可能性があります。ただし、外れ値が示す急激な変化は注意が必要であり、特定の出来事や状況が影響している可能性があります。
このグラフは、政治的な状況が個人の心理的ストレスに与える影響を理解する上で重要な洞察を提供しています。
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
### 1. トレンド
– **実績データ（青い点）**：全体としてWEIスコアにおいて一時的な下降が見られ、その後ある程度の横ばい傾向にあります。
– **予測データ**：
– 線形回帰（紺色線）は安定していますが、微細に下降しています。
– 決定木回帰（シアン色線）は一定しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫色線）はわずかに下降傾向を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフ上で丸で囲まれた部分が外れ値として示されています。これらの外れ値は、WEIスコアが通常の範囲から外れていることを示しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点（実績AI）**：観測された実際のスコア。
– **赤いバツ（予測AI）**：予測されたスコア。
– **灰色の範囲**：予測の不確かさを示しており、xAI/3σを基にしたもの。
### 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手法による線は、異なる予測スタイルと信頼性を視覚的に表現しています。また、異なる手法間での予測の一致度や違いを確認することができます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– WEIスコアは多くは0.6から0.8の範囲に分布し、外れ値を除き比較的集中しています。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **ビジネスや社会への影響**：
– WEIスコアの変動や外れ値の出現は、もしかすると政治的な不安定さや政策変更が影響している可能性があります。
– 長期的なスコアの下降傾向は、個人の自由や自治の制約が強まる兆候として懸念材料になり得ます。
– 予測モデルの不一致は、今後の情勢がどの方法で予測するかにより、異なる結果を生む可能性があることを示唆しています。
全体として、観測されたデータと異なる予測手法の分析が豊かな洞察をもたらし、今後の対策に活かせる可能性を示しています。
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:
### グラフの視覚的な特徴と洞察:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、最初の15日間は比較的高いスコア（0.8から1.0の間）で開始しています。その後、やや安定した後に、22日目を境にスコアが急激に低下しています。
– 予測線（ランダムフォレスト回帰、紫の線）では、時間が経過するにつれ、スコアが徐々に下降する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒の丸で囲まれた箇所は外れ値を示しており、特定の期間で顕著な値の変動、または他のデータポイントからの逸脱があります。
– 特に15日目から22日目にかけて、スコアが大きく変動しています。これは大きな社会的な出来事や政策変更などを反映している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のAIによるスコアを示し、赤いバツは予測AIのスコアを示しています。
– 灰色の影は予測の不確かさ範囲を表し、未来への見通しに不確実性を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測モデル（ランダムフォレスト）の間には乖離があります。予測は実績よりも低いスコアを示しており、実績の変動の影響を強く受けていない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは当初は非常に高く、時間の経過に伴って不安定性を示しており、後半にはスコアが大きく低下しています。これは予測が伴っていないリアルタイムの相関や社会的イベントにより影響を受け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社会への影響**:
– 人々はこのスコアの低下を不安材料と捉え、公平性・公正さに対する信頼が低下していると感じるかもしれません。これが社会における不満や不安感を増幅させる要因となる可能性があります。
– 政策立案者はこのデータを考慮し、WEIスコアの改善に向けた対策を講じる必要があるかもしれません。
このグラフは公平性と公正さの重要性を再認識させ、関連する政策の見直しやアクションを促進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:
以下に、グラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 実績データ（青いプロット）は横ばいの傾向を示していますが、わずかに変動しています。
– 予測データは、全体的にゆるやかに上昇する傾向があります。特に線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測がこれを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い円で囲まれたプロット）がいくつか存在していますが、全体に対する影響は限定的です。
– 一部の変動は不確かさの範囲内にもあります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青のプロットは実績値、赤の×印は予測値を表しています。
– グレー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がある場合、それらの関係性**:
– 実績と予測が近い値、または相関していることが観察されます。
– 予測モデル間では、線形回帰とランダムフォレスト回帰の結果が類似しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間にある程度の相関が見られますが、外れ値の影響により完全ではありません。
– データは全体的に0.8から1の範囲に集中しています。
6. **このグラフから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**:
– 直感的には、WEIスコアが安定しているため、社会の持続可能性と自治性が一定していると感じます。
– 若干の上昇トレンドは、持続可能性が向上する可能性を示しており、長期的には積極的な施策を推進する動機付けとなるかもしれません。
– 外れ値は潜在的な課題を示唆しており、これを分析し対応することで、さらなる改善が期待されます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績値（青色のプロット）は、概ね0.7から0.9の範囲内で推移しており、緩やかな上昇傾向が見られます。
– 予測値（紫色の線：線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、引き続き上昇傾向が続くことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのポイントで異常値（大きな黒い正円）が認識されていますが、全体のトレンドに大きな影響は与えていないようです。
– WEIスコアが突出して低い値を示す極端な外れ値が1つ見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実際のデータを示し、プロットの密度が高い場所が実績の集中を表しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、信頼区間として役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測値はすべて実績データに一致しているわけではなく、一部の予測手法間には細かな差異が見られます。特に決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測は近似しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– プロットされたデータの分布は上下に広がりがあり、社会的要因や教育機会に関連する多様な変動要因が影響している可能性が高いです。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 緩やかな上昇傾向が見られることから、社会基盤や教育機会が改善されつつあるという希望的観測が持たれます。
– ただし、異常値の存在や予測の不確かさを考慮すると、政策の安定性や持続的改善に対する注意が必要です。この結果は、政策立案者にとって重要なインサイトを提供し、社会基盤の強化に役立つ可能性があります。
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:
このグラフでは、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコア時系列の様子が示されています。以下にそれぞれのポイントについて分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフ全体で見ると、最初は高い水準（0.8から1.0）を保持していますが、中盤から後半にかけてやや下降トレンドを示しています。
– 現在（予測値を含む）ではさらなる低下が予測されています。
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円で囲まれています。特に中盤の急激な下降（7月中旬から下旬）が注目されます。
– 異常点は主にこの時期に集中しているように見えます。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績データで、予測データは赤い×印です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、高い不確実性が見られます。
– 異常値は実績データポイントに重なって表示されています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 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）が提供するトレンドラインでは、過去の実績を基に異なる予測パターンが見られますが、全体的に下降傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが集中している領域は、初期には0.8以上、その後時間の経過とともに0.6前後に移行しています。
6. **直感的な印象と影響**:
– 人間がこのグラフを見て直感的に感じるのは、社会の多様性や自由の保障が危機に瀕している可能性です。
– WEIスコアの低下は政治的または社会的な不安を示唆し、政策の誤解や実施の不備、または外的要因（国際情勢など）が影響しているかもしれません。
– 政治や企業のリーダーは、対応策を検討し、早急に改善策を講じる必要があります。
このグラフは、社会の安定性と幸福感を測る重要な指標であり、さらなる分析と行動が求められます。
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:
このヒートマップを詳細に分析し、視覚的な特徴を以下のように考察します。
1. **トレンド**:
– 期間全体を通じて、色の変化があるが、時間とともに一定のパターンがなく、一貫した上昇または下降トレンドは見られません。
– しかし、7時間目と15時間目付近において、特定の期間（7月5日から7月11日）にわたり明るい色（緑や黄色）が多く見られることから、活動や関心が比較的高いことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日や7月17日など、突然明るくなる部分が見られます。これらのデータポイントは他の日付と異なる活動や関心を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃さが活動の強度や関心の高さを表しており、色が明るいほど高い値を示唆しているようです。逆に、暗い色は低い値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯による明暗の変化から、特定の時間帯（例: 8-10時、15-16時）で、日によって活動や関心の集中が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明るい色は特定の日付と時間帯に集中しており、一定の規則性はないものの社会や政治的イベントなど特定のトピックに対する関心が存在する可能性があります。
6. **人間が感じる直感および社会的影響**:
– 複数の日付や特定の時間帯で活動や関心が集中することから、関連するニュースやイベントが起こった可能性があります。
– 政治における重要なスピーチや決定に関連するかもしれません。これにより、社会やメディアでの関心が一時的に高まる可能性があります。
このヒートマップは、特定の政治的出来事や活動への関心を可視化していると考えられます。ビジネスやメディア戦略において、これらのピーク時間を活用することで、ターゲットオーディエンスへのメッセージ伝達を最適化できるでしょう。
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**
– ヒートマップの色が時間ごとに変化しており、全体的なトレンドを確認すると、特定の日付に濃い色（低いスコア）から特定距離を置いた日に明るい色（高いスコア）へと変化していることがわかります。
– 時間帯別にみると、異なる時間帯で一貫した色の変化が見られ、一部の時間帯で周期的なパターンが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に極端に高い（明るい色）または低い（濃い色）スコアが突然現れる日時がいくつか存在するため、これらは外れ値または急激な変動として注目できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化はスコアの高低を示しています。明るい色はスコアが高いことを示し、暗い色はスコアが低いことを示します。
– 各時間帯と日付の交差点がそれぞれのスコアの評価を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の時間帯と日付にわたって色が変化しているため、時間帯ごとに特徴的な変動パターンが見られます。
– 時間帯間の相関を直接示す要素は少ないものの、同じ時間帯で日付を跨いで色が似ている場合、ある種の変動パターンの一貫性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯にわたってスコアが高い期間があり、これが持続的に続くことから、日付間の相関性があるかもしれません。
– スコアの分布は全体的にバラツキがあるものの、一部の時間帯での高スコアの集中が見られます。
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**
– 直感的には、特定の時間や日付での高スコアの集中は、イベントや特定の出来事に関連している可能性を示唆しています。
– これらの変動がビジネスや政策に及ぼす影響は、時間帯ごとの活動や関心がスコアに影響している場合、それに基づいた意思決定や資源配分の改善につながる可能性があります。
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:
以下は、示された社会WEI平均スコアの時系列ヒートマップについての分析です。
1. **トレンド**:
– 初期の数日は低めのスコア（青や紫色）が多く、7月5日以降にスコアが上昇しています。特に7月8日から7月17日にかけては、緑や黄色が続いており、スコアが高い傾向があります。
– 7月18日以降は一貫した下降が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日〜4日と、7月18日以降にスコアが急激に変動していることが確認できます。
– 7月5日から有意な上昇があり、その後22日まで一貫してスコアが高く保たれています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示しており、青や紫が低スコア、緑から黄が高スコアを示しています。
– 時間ごとのスコアが7、8時と15、16時に集中している点が特徴的です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– どの時間帯も似たようなトレンドを示しており、高スコアの期間が一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとのスコアの群れが確認でき、特に7〜8時が高スコアになりやすいことが見えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– スコアの上昇期間は、社会的または政治的な好調さを象徴している可能性があります。
– スコアの変動が特定の時間帯に集中することは、政策の影響や社会イベントに絡んでいる可能性があります。
– このような分析は、政策変更や社会イベントの影響を評価し、政治的戦略や危機管理策を構築するのに役立つでしょう。
ビジネスや社会への影響として、上昇スコアの期間は社会や経済活動の活発さを示し、下降スコアは注意を要する時期であると解釈できます。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
– このヒートマップは統計的な相関に基づくものなので、時間によるトレンドの分析は行いませんが、特定の項目間での関連性が強く示されています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– ヒートマップなので、変動や外れ値は特に反映されませんが、相関の有無を視覚的に把握できます。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– 色の濃さが相関の強さを示しており、赤色が濃いほど正の相関が強く、青色に向かうほど負の相関が強いことを示しています。
#### 4. 相関関係や分布の特徴
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI平均」は非常に高い正の相関を持っており、個別項目の測定値が全体の測定値に反映されていることがわかります。
– 「個人WEI（健康状態）」は他の項目に対して比較的相関が低く、独立した課題として捉えることができます。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は、特に「自由度と自治」と低い相関を示しており、これらが独立した要素や異なる影響を受ける可能性が考えられます。
#### 5. 複数の時系列データの関係性
– 時系列情報は含まれていないため、時間的関係性は分析していませんが、現在の相関がわかります。
#### 6. 人間が直感的に感じるであろうこととビジネスや社会への影響
– 高い相関がある場合、ある項目の改善が他の項目の改善や悪化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「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は、他の多くの項目と高い正の相関を持っており、社会の調和や個人の自由が他の領域における健全性に影響を与えることが示唆されます。
– ビジネスや政策立案においては、これらの強い関連性を考慮することで、包括的な施策の方向性を検討することが有益です。
このヒートマップは、多くのデータポイント間の相関を示し、複数の指標が互いにどのような関係にあるのかを理解する上で非常に有用です。
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:
この箱ひげ図は、異なるカテゴリにおけるWEIスコアの分布を示しています。それぞれのカテゴリに対するスコアの比較からいくつかの洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 明確な時系列トレンドは見えませんが、異なるWEIタイプ間でのスコアの変動が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「個人WEI（自由度と自治）」のカテゴリで外れ値が見られます。これらの外れ値は特定の期間または出来事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**:
– 箱の中央の線は中央値を示し、箱自体はデータの四分位範囲を表しています。各カテゴリで中央値や四分位範囲を比較により、特定のカテゴリ（例：「社会WEI（持続可能性と自治）」）が他よりばらつきが小さいことがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの直接的な利用ではありませんが、異なるカテゴリの比較を通じて、どのWEIタイプが比較的一貫したスコアなのかを判断できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が比較的高いスコアを持ち、スコア分布が狭いことから、安定した評価がされている可能性があります。
– スコアの幅が広いカテゴリ（例：「個人WEI（財務状態）」）は評価が分かれる要素である可能性があります。
6. **直感的な理解とビジネス社会への影響**:
– 一部のWEIタイプは評価が安定している一方で、他のタイプは幅広い変動を示しています。このことは、政策や社会的取り組みがどこに集中すべきかの指針になり得ます。
– 外れ値が見られるカテゴリに焦点を当てることで、特定のストレス要因や改善の必要がある領域を特定できます。
これらの洞察を基に、社会やビジネスの方向性に関する戦略を立てる指針となる可能性があります。
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**: 最初は横ばいですが、その後急激な上昇を見せ、ピークに達した後、下降しています。
– **Trend**: 上昇トレンドが見られますが、後半にかけて下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Observed**: 中盤から停滞するまでの間に急激な上昇と下降があります。
– **Residual**: 短期間に大きな変動がありますが、その後安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**: 統合的な観測データ。
– **Trend**: データの全体的な傾向を表します。
– **Seasonal**: 季節的な変動パターンを示しています。
– **Residual**: 説明されていない変動を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドとシーズナルが密接に影響しあいながら、全体の形を規定しているが、トレンドの変化がより支配的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ全体は、一時的な変動を伴いながらも全体のトレンドによって支配されています。
– シーズナル要素は短期間での影響を与えています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– **社会的な影響**: 政治的なスコアとして上昇期には何らかの好影響や政府の施策が評価された可能性があります。下降期には政策への批判や不安が増加したことが示唆されるかもしれません。
– **ビジネスへの影響**: 政治情勢が企業活動や投資に影響を与える可能性があり、上昇期には積極的な投資誘致が期待でき、下降期にはリスク管理が必要です。
この分析から、目先の変動をしっかりと捉えるとともに、長期的なトレンドを理解することで、より正確な意思決定が可能になるでしょう。
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**
– トレンドプロットでは、評価日2025-07-01から中盤にかけて上昇し、それ以降は下降していることがわかります。中段にピークがあり、その後徐々に低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 観測値では、期間の途中で急激な上昇と下降があります。特に、トレンドがピークに達した時期には観測値が最高に達しています。
– 残差プロットには、いくつかの日付で急激な変動が見られますが、その後急減し、安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed:** 実際の観測データを示しています。変動が激しいことから、外部の影響を受けやすいことが示唆されます。
– **Trend:** 長期的な傾向を示しています。初期は上昇基調でしたが、後半は下降しています。
– **Seasonal:** 季節性・周期性を表しており、小規模な周期的変動がありますが、大きな影響はなさそうです。
– **Residual:** トレンドと季節性を除去後の残りの変動部分を表しています。特定の期間で急変していることが注目されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドと観測値はおおむね一致していますが、残差が高いときは観測値の急変動と一致していることが多いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドと観測値の相関がやや強い一方で、残差は観測値の急変を説明し、トレンドの変動範囲を示す要因となっているようです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 観測値の急変動やトレンドの下降は、政治の状況が不安定である可能性を示唆しています。これは政策の変更や社会的イベントの影響を受けた結果かもしれません。
– ビジネスや社会においては、こうしたトレンドや変動は政策の不確実性を感じさせ、今後の戦略や計画に注意を要することを示しています。特に下降トレンドは、政策の効果が弱まるまたは否定的な社会的反応が増えていることを示しているかもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 上部の「Trend」グラフでは、全体的に右肩上がりで始まり、中間でピークに達し、その後下降しています。このことは、30日間の中で最初の15日間は増加傾向があり、その後減少傾向に転じたことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「Residual」グラフを見ると、7月5日と7月12日付近に外れ値と考えられる急激な変動が見られます。これは、予期せぬ出来事や特定の要因により一時的な変動が起きた可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 「Observed」グラフは実際の観測値を示し、「Trend」は長期的な傾向、「Seasonal」は周期的な要因、「Residual」はこれら以外の短期的・予期しない変動要因を示しています。
– 「Seasonal」グラフの周期的な変動は、週単位で何らかの周期が存在する可能性を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「Observed」データは「Trend」と「Seasonal」の組み合わせとして表現されており、「Residual」が小さい場合、その期間はトレンドと季節性でよく説明されていることを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特段の相関関係は見られませんが、「Residual」の変動が大きい部分は、データの信頼性について考慮する必要があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このグラフは、政治における社会的評価または出来事の反応を示す可能性があります。最初の増加はポジティブな出来事や政策の影響を示しているかもしれず、その後の下降はネガティブな影響や問題の発生を意味しているかもしれません。
– 社会やビジネスにおいて、目立った変動が起こった日には、それに対応したリスク管理や戦略的対応が必要です。特に意味のある出来事の日は、問題解決や新たな施策の検討が求められるでしょう。
全体として、データの解析は、より具体的な社会的要因や政治的出来事の影響を理解するための基礎を提供します。
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、政治カテゴリのWEI（非依存性評価指数）構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。以下に注目すべきポイントについて分析します。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇または下降のトレンドは見られませんが、第1主成分と第2主成分の両方で、点が広く散らばっていることから、データのばらつきが大きいと考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分のマイナス領域（特に-0.4付近）および第2主成分のプラス領域（特に0.20付近）に、いくつかの外れ値が見られます。
– 第1主成分が0.2を超える辺りでも特異な分布が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– プロットの密度がやや高く見える箇所があり、特に第2主成分の0に近い値の周りに多くの点が集まっています。
– これは多くのデータポイントがこの範囲で集中しており、第1主成分に依存しない変動が少ないことを示す可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の周期性や相関関係は明瞭ではありませんが、主成分のばらつきから異なる傾向が複数混在していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の相関は低いように見え、多くのデータが各主成分の軸に対して対称的に広がっています。このことは、複数の要因が関与し、それぞれが独立している可能性を示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**:
– WEI構成要素のバラツキは、政治的な決定や政策が多様であることを反映しているかもしれません。
– 明確なトレンドがないため、現在の政治状況が不安定であるか、複雑さを増していることを示唆します。このため、政治的な分析や予測においては、柔軟性や多角的な視点が求められるかもしれません。
この分析により、WEIの各要素が持つ多様性や複雑性を理解し、それを政策立案や戦略に活用する可能性について考える必要があります。
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。