📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. 時系列推移
– **総合WEI**: 期間中の総合WEIスコアは、約0.66から約0.87までの範囲で見られます。初期には若干の幅で変動していますが、中盤からは上昇トレンドが見られ、7月6日から7日にかけて一時的にピークに達しています。
– **個人WEI平均**: 全体的に0.62から0.82の範囲内で、特に7月6日以降、急激な上昇が見られます。この増加は、健康状態の改善や心理的ストレスの軽減を反映している可能性があります。
– **社会WEI平均**: このスコアも強い上昇トレンドを示し、0.88付近で安定しています。特に7月の中旬から後半にかけて、高水準が保たれています。
#### 2. 異常値
– 異常値が散見され、特に初期の日付における総合WEIと個人WEI平均の低スコア（例えば、7月6日に0.59）が目立ちます。これらは、政治的なイベントや経済的問題などの外部要因がもたらした一時的な影響を示唆します。
– 24日の低い個人WEIスコアは、主要項目中の自由度と自治、および心理的ストレスのスコア低下が関連する可能性があります。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**によると、中期トレンドは徐々に上昇しており、持続的な改善が見られます。季節性の変動は僅かであり、残差データにより一部のスコアに一時的なノイズが含まれていることが示されます。
#### 4. 項目間の相関
– 相関ヒートマップから、個人の経済的余裕と社会的持続可能性は正の相関を示し、特に経済状況やインフラへの投資がWEIスコアに大きな影響を与えていることがわかります。
#### 5. データ分布
– 箱ひげ図分析では、広く分布したスコアの中にいくつかの外れ値が観察されます。特に健康状態の個人WEIが大きく分散しており、これは、個人の健康状態が大きく振れることを示しています。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PCA分析**による主要な構成要素では、第一主成分(PC1)が72%を占め、これは全体の変動性が主に経済的要因や社会的インフラに依拠していることを示唆します。第二成分(PC2)は12%に過ぎず、主に個々の心理的要因や自由度に関係しています。
### 課題と考察
– 顕著なスコア変動に関連する特定のイベントや政策の識別が重要です。
– 政治的安定性の向上および社会的支援策がWEIスコア向上に寄与している可能性が示されるため、これらの詳細な分析と更なるデータ収集を推奨します。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフ全体のWEIスコアは、冒頭で緩やかな上昇を見せ、その後やや横ばいになり、最終的には少し下降する傾向にあるようです。
– 予測ラインでは、線形回帰 (青)、決定木回帰 (緑)、ランダムフォレスト回帰 (紫) のいずれも若干の下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒丸で示されており、特定の日にスコアが異常に高いか低いことを示します。これにより特定の日やイベントがスコアに大きな影響を与えた可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績のWEIスコアを表し、観測されたデータを示しています。
– 赤い×印は予測値を示しており、実績の傾向に基づく将来の推定値です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示すもので、信頼区間を表しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 実績と各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間には一定の相関があり、各予測手法は実績のデータをある程度反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布としては、全体的には0.6から0.9の間で密集しています。WEIスコアの全体的なレンジは狭いですが、外れ値が示す通り例外もあります。
6. **直感的な印象と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、WEIスコアが安定しているが徐々に劣化しつつあるということです。
– 政治的な状況や政策が安定を欠いたり、特定のイベントが影響を与える兆候が見られるかもしれません。
– 社会的には、長期間にわたる安定したサポートが期待できないかもしれないという不安が生まれる可能性があります。
このグラフ分析に基づき、政策やキャンペーンの調整が必要な可能性があり、継続的なデータ収集と分析が重要と言えます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアは特に大きな上昇や下降は見られず、全体として横ばいの傾向があります。ただし、グラフの前半に若干の上昇傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントには黒の円で示された外れ値が含まれています。特に7月下旬にかけて数回の外れ値が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値（実績AI）を示しています。
– 赤い「×」は予測値（予測AI）を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさ範囲を表し、それを超えた実績値が外れ値として認識されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の間に大きな乖離は見られず、比較的予測精度が高いことが示されています。
– 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は近しい値を持ち、モデル間の差異は小さいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは0.6～0.8の範囲に集中している傾向があり、分布としては狭い範囲で収まっていることが示されています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 横ばいのトレンドは、現在の政治状況が安定しており、大きな変化が期待されにくいことを示唆しています。
– ビジネスや政策決定において、予測モデルが安定した予測を提供していることから、データに基づく決定が信頼できる可能性があります。
– 外れ値の存在は、特定のイベントやニュースが一時的に政治的な評価や状況認識に影響を与えた可能性を示します。
このような情報を考慮することで、より適切な戦略や政策を立案するための基礎資料として活用できます。
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WEIスコアは、初期に上昇し、その後やや下降する傾向があります。全体としては、30日間の推移で比較的安定していますが、若干の変動を伴って横ばいの動きを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつか存在し、それらは黒の円で強調されています。急激な変動はあまり見られませんが、外れ値はデータの一貫性や予測を難しくする要因となり得ます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のスコアを示しています。赤い×は予測スコアを示し、予測が異なる回帰（線形、決定木、ランダムフォレスト）によって行われていることがわかります。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示し、一定の幅を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績のデータに対して、三つの異なる予測が行われています。予測はどれも比較的安定したパターンを示していますが、若干の違いが予測結果の傾向として現れています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測データの範囲内に収まっており、予測モデルは実績に沿った合理的な予想を提供していると考えられます。
6. **直感的洞察と影響**
– このグラフから人間が直感的に感じるのは、WEIスコアの変動が日々の社会政治的イベントや状況に影響されている可能性があることです。
– ビジネスや政策決定者にとって、こうした安定性や変動は将来の計画やリスク管理に重要な示唆を与えるでしょう。予測が実績データに対してどれだけの精度を持つかも極めて重要な情報です。
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:
以下がグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）はほぼ水平で、大きな変動はありません。
– 予測（ピンクの直線）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**:
– 数少ない異常値（黒い円で囲まれたプロット）が見られ、通常の値よりも低いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青いドットは実際のデータを示し、安定した範囲にあります。
– 予測範囲（灰色の範囲）は比較的狭く、予測の不確実性が低いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測の間に明確な相関があり、全体として整合性が取れているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは0.6から0.9の範囲にわたって分布しており、平均として0.75付近で見られます。
– 特定の期間に異常値が集中することはなく、一貫した分布が観察できます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– トレンドが安定していることから、経済的余裕は一般的に安定していると考えられます。予測の緩やかな上昇傾向は、今後の経済環境が改善される可能性を示唆しています。
– 外れ値が少ないため、特定の要因が一時的に影響したと推測されますが、全体への影響は限定的です。
– ビジネスや社会においては、現状を維持しつつも軽微な調整や改善策を考慮することで、より豊かな経済環境を目指せる可能性があります。
この分析は、データが示す数値的な情報に基づいており、今後の社会政策や個人の経済行動に役立つ洞察を提供できます。
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:
このグラフは、30日間の個人の健康状態を示すWEIスコアの時系列散布図です。以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイント（青い点）は全体的に横ばいで、急激な上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値が幾つか黒い円で囲まれていますが、これらは頻繁ではなく、全体のデータに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**:
– 青い点は実績値を示しています。
– 予測は3つの異なる手法（線形回帰、水色と紫色の決定木・ランダムフォレスト回帰）によって示されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しており、比較的幅が狭く、予測の信頼性が高いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法は、概ね横ばいから緩やかな上昇のトレンドを示しており、実績データとある程度整合しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のWEIスコアは、0.6から0.8の間に集中しており、変動が少ないことを示しています。
6. **直感的に感じることおよび社会的影響**:
– 健康状態は安定しており、急速な改善や悪化は見られません。この安定性は個人の健康管理が効果的であることを示すかもしれません。
– ビジネスや政策決定においては、今後の健康イベントに対する予測が高い確度で行えることが示唆されており、これに基づいて対応を準備することが可能です。
全体として、このデータは個人の健康状態がこの期間中に安定していること、予測手法が信頼性を有していることを示しています。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは、最初の数週間で比較的高いWEIスコアが示されているが、後半に若干の減少傾向を示しています。今後の予測線（線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）も、一貫して緩やかな減少を予測しています。
2. **外れ値・急激な変動**
– 一部のデータポイントは他よりも大幅に低く、外れ値として認識されています（黒い丸で強調）。このような外れ値は、特定の出来事や心理的ストレスに対する反応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表し、赤いバツ印は予測値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、予測値のばらつきが大きいことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なる予測手法による予測値が比較されており、それぞれがスコアの変動を異なる方法で捉えています。すべての予測は同様の減少傾向を示していることから、全体のトレンドは信頼できると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは通常0.5〜0.8の間に密集しており、一定の範囲内での変動が確認されます。極端に高いまたは低いスコアはまれです。
6. **直感的な感受とビジネス・社会への影響**
– このグラフから、心理的ストレスが時間とともに若干減少していることが示唆されます。これは、政治環境が徐々に安定していく過程を反映している可能性があります。
– ビジネスにおいては、こうした安定化が続けば、関連するリーダーシップや意思決定が一貫性を持つようになり、計画を立てやすくなると期待されます。
– 社会的には、ストレスの減少は市民の全体的な精神的健康状態の改善に寄与する可能性があります。
全体として、データは依然として予測される範囲内であり、今後の環境変化によりさらなる分析が必要とされるでしょう。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（実績AI）のデータは、7月の初旬から中旬にかけて、0.8付近で安定しており、その後はやや下がり気味です。全体として微妙な下降トレンドを示しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月22日付近にいくつかの外れ値が見受けられます。これらの点は、通常の変動範囲を超えていることを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績のデータを示し、黒い円で囲まれた点が異常値です。
– 予測の不確かさ範囲は灰色のゾーンで示されています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は、それぞれ紫色、シアン、ピンクで示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法によって将来のトレンドに若干の違いがありますが、特にランダムフォレスト回帰の予測では大きく減少する傾向が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは全体として0.6から0.8の範囲内に分布しています。予測と実績の間には異なるトレンドが示されており、予測の信頼性を見るためにはさらに検証が必要です。
6. **直感的な洞察や影響**
– 人間はこれを見て、実績が最近下降傾向にあり、将来に対する不確実性もあるため、自由度や自治の低下を感じるかもしれません。
– 社会やビジネスにおいては、自由度が低下することで政策変更や規制強化への対応が求められる可能性があります。また、未来の予測が一致しないため、慎重な計画立案が必要です。
全体として、このグラフは、政策などの外的要因が個人の自由度と自治に影響を与えている可能性があることを示唆しています。
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:
こちらのグラフを分析します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、全体として0.7から0.8の範囲内をほぼ横ばいで変動しています。大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測データ（ピンク色の線：ランダムフォレスト回帰）は、わずかな下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの一部には、黒い円で示された外れ値が確認できます。この外れ値は0.4から0.6の範囲で発生しているように見えます。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– 青いプロットは実績データを示しており、一貫して0.7以上を維持しています。
– 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）で示されており、全体的に実績よりも高いか、または低い値を予測しています。
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多少の乖離がありますが、全体としての傾向は近いものがあります。
– 予測モデルごとの違いや精度について確認する価値があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的狭い範囲で分布しており、予測と実際の間に相関があるものの、一部の外れ値や予測の範囲外の動きが見られます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアが一貫して高い水準を維持していることから、この期間の政治的公平性や公正さは比較的安定していたと考えられます。
– 一時的な外れ値や予測誤差は、突発的なイベントや政策変更による可能性もあります。そのため、影響を受けるビジネスや社会制度の安定性に対する監視が必要です。
– 特に予測モデルが示す下降傾向は潜在的なリスクを示唆しており、事前の対応策が求められるかもしれません。
この分析はデータの特性を直感的に把握し、今後の政策決定や社会的活動における意思決定に貢献するでしょう。
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**:
– 実績のデータ（青い点）は、全体的に横ばいに近く、日によって若干の変動がありますが、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）に関しては、いずれも徐々に上昇する傾向を示しています。特にランダムフォレストの予測が一番顕著な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として、いくつかのデータポイントに黒い縁取りがされています。これらは他のデータポイントと比較して低いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のWEIスコア（持続可能性と自治性）を示し、黒い点で縁取りされたものは異常値を示しています。
– 予測の不確かさ範囲として灰色の帯が表示されていますが、これは主に実績データと重なっています。
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全体的に近い位置にありますが、予測データが若干高めに推移している点が見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実データの分布は0.8から1.0の範囲内に集中しています。これは、むしろ高いスコアの継続的な安定を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々はグラフを見て、実績データが安定していると感じるかもしれませんが、予測モデルは将来的なわずかな成長を示唆しているので、ポジティブな展望を持つと考えられます。
– ビジネスや社会においては、持続可能性と自治性が高い状態を維持しつつ、さらに向上する可能性があると評価され、市場や政策における信頼感が強まるでしょう。
このグラフは、政策の方向性や市場戦略を考える上で、今後の改善点や成長可能性を識別するための重要な指標として利用できると言えます。
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（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 実績データは、全体的に0.8から0.9の範囲で横ばいの状態です。
– 予測データ（ピンクの線）は、わずかに上向きのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの外れ値が観測され、特に0.6付近で大きく乖離したデータポイントがあります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青色の点は実際の実績を示し、異常値は黒い縁で囲まれています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 実績データと予測データは、期間内で大きな乖離はなく、予測が概ね実績に沿っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは概ね0.8から0.9の範囲に集中しており、強い偏りは見られません。
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**:
– 社会基盤と教育機会に関するスコアは安定しており、大きな改善や悪化の兆候はありません。
– 将来的にスコアが少し上昇する傾向が見られるため、社会政策の効果が現れつつある可能性があります。
– グラフが示す安定性は、政策担当者にとって安心材料となり得ますが、さらなる改善を目指す余地があるとも言えるでしょう。
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:
## 視覚的特徴と洞察
### 1. トレンド
– **実績（実績AI）**: 全体的に上昇から下降に転じています。特に期間の後半で急激に下降する傾向があります。
– **予測**: 線形回帰と決定木回帰は横ばいの予測を示していますが、ランダムフォレスト回帰は下降傾向を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値が数箇所にわたりプロットされており、この変動は不規則かつ急激です。
– 特に、7月下旬から8月の初めにかけて大きな変動が見られます。
### 3. プロットや要素の意味
– **実績（青点）**: 過去の実績データを表しています。
– **外れ値（黒丸）**: 通常の範囲外での変動を示しています。
– **予測（色付き線）**: 予測モデルの異なるシナリオを反映しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測モデルは異なるトレンドを示しており、予測の信頼性や解釈に注意が必要です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績スコアには明確な周期性が見られないため、予測を立てるのが難しい状況です。
– 不確かさの範囲（灰で示される）では、かなりの幅を持ち、この変動が予測に影響を与えていることがわかります。
### 6. 直感的な理解と影響
– **直感的理解**: 期間後半の急激な下降は不安を引き起こす可能性があり、社会的な要因（政策の変化、社会問題）を示唆しているかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響**: 下降トレンドが持続する場合、共生や多様性、自由の保障に否定的な影響を及ぼす可能性があります。このため、政策立案者や関連する組織は、適切な調整や対応を検討する必要があります。
全体として、このグラフは一定の不安定性と予測の困難さを示しており、詳細な分析と柔軟な対応が求められます。
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:
視覚的な特徴と洞察：
1. **トレンド**
– 期間中、特定の日付や時間帯において上昇や下降するパターンが見られます。特に、7月6日から7月12日までの午後と夜に高いスコアが観察されました。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの外れ値や色の変化があり、特に7月19日と7月24日に色の急変があります。これらの日のデータは周りの日と比較して大きく異なります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色はスコアの強度や重要性を示しています。黄色に近いほど高いスコアを表し、紫に近いほど低いスコアを示しています。時刻や日付が特定の政治的イベントや活動と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**
– 各日の異なる時間帯におけるスコアの変動には、一定の周期性が見られます。午後と夜に高いスコアが集中している日が複数あります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時刻帯（特に午後から夜間）が他の日に比べて一貫して高いスコアを示す傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– このヒートマップは、日々の政治活動やニュースのリリースタイミングに関する独特のパターンを示しています。特定の時間帯に注目することで、政策発表やニュース報道の影響力が視覚化されています。
– ビジネスや社会への影響として、公共の注目が集まる時間帯を特定し、メディア戦略や情報発信を最適化すること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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– WEIスコアは特定の時間帯で変化していますが、全体として大きなトレンドは見られません。時間帯ごとにやや異なる動きが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間には急激な色の変化が見られ、人によっては外れ値として解釈されるかもしれません。特に、7月17日と7月22日に明るい黄色が現れ、目立ちます。
3. **要素の意味（色、密度など）**:
– 色の変化はスコアの高低を示しています。明るい色は高いスコア（より高いWEI）を示し、暗い色は低いスコアを示しています。
– 時間帯によるスコアの変動が見られ、特定の時間で群れをなすパターンがあるようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このヒートマップは、時間帯と日付に沿ってデータがプロットされているため、時間帯による変動を分析することが重要です。また、日にちごとの傾向を比較することもできます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中（午前から午後にかけて）の方がスコアが高い傾向があるようにも見えますが、夜間のデータも明るい色が目立つため全体の傾向と断言はできません。
6. **このグラフから人間が直感的に感じるであろうこと、および社会への影響**:
– 特定の日付や時間のスコアが目立つことは、政治的に重要なイベントや議論が行われたことを示唆している可能性があります。たとえば、スコアの急激な上昇は、社会や政治的な関心の高まりを表しているかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、これらのスコアが政策決定や公共の関心の変化に関連している可能性があるため、政治活動の効果測定や共感指数の推測に活用されるかもしれません。
このヒートマップは、政治的なウェルビーイング指数の変動を視覚的に捉えるための有効な手法です。このデータを活用して、政策や活動の効果を測定することが考えられます。
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分析を行います。
1. **トレンド**:
– 全体的に見ると、特定の時間帯におけるスコアは周期的に高低を繰り返しているように見えます。
– 中盤（7月6日から7月16日）にわたって高いスコア（黄色）が集中していますが、それ以外の期間は比較的低いスコアになっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月19日以降、スコアが低下する傾向にあります（青色や紫色）。
– 7月8日、7月15日、7月22日に黄色が見られ、突出して高いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡（紫から黄色）が高スコアと低スコアを示しています。黄色は最高スコアを示し、紫は最低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯（例えば、8時～19時）でスコアが変動しています。特に、夕方から夜（16時～23時）にかけて高いスコアが集中しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは時間帯に依存しており、昼間から夜間にかけてスコアが高くなる傾向が見られます。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– このデータセットが政治に関するものであるとすれば、特定の日付や時間帯におけるイベントや出来事が社会的関心を集めたことを示唆しています。
– スコアの高い日や時間帯は、政策発表や重要な投票が行われた可能性を考慮すべきです。
– ビジネス面では、このようなデータは市場動向の分析やメディア計画に利用可能です。高スコアの日には、関連するコンテンツを発信するなどの戦略が考えられます。
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:
以下は、提供されたWEI項目相関ヒートマップの分析結果です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは特定の時系列ではなく、相関関係を示していますが、一般的に強い相関（赤色）の項目間では、互いに似たトレンドを持つことが予想されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値は見られませんが、0.10や0.18といった比較的低い相関が、他の高い相関と比べて例外的に見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤色は強い正の相関を示し（相関係数が0.8以上）、青色は弱い正の相関または負の相関を示します。
– たとえば、「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」は低い相関（0.19）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データというより、30日間の間で集計された平均相関であり、長期的な関係性の指標です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」は他の多くの項目と非常に高い相関を持ち、特に「総合WEI」や「個人WEI平均」、「社会WEI平均」と密接に関連しています。
– 「個人WEI（自由度と自治）」は他の項目に比べて低めの相関を示すことが多いです。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 高い相関を示す項目間は、一方が変動するともう一方も同様に変動する可能性が高く、政策決定や社会施策の際に、特定の領域に焦点を当てることで他の領域にも影響を及ぼすことができると考えられます。
– 「社会WEI（教育機会）」と「個人WEI（経済的余裕）」の相関が比較的低いことは、教育の機会と経済状況が必ずしも直接関連付けられない可能性を示しています。
– 政策を策定する際には、特定の分野における努力が他の分野にも波及効果を与えないかを確認するために、これらの相関データを活用することが重要です。
全体として、ヒートマップは項目間の相関関係を視覚的に理解しやすくし、政策立案や社会的影響の評価に役立ちます。
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:
このグラフは、異なるWEI（Well-being Index）タイプのスコア分布を箱ひげ図で比較しています。30日間の政治カテゴリにおけるWEIスコア分布を可視化しています。
### 1. トレンド
– 各タイプのスコア間に明確なトレンドは見られませんが、分布の幅や位置は異なります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 多くのカテゴリに外れ値が見られ、特に「個人WEI (心理的ストレス)」では下部に大きな外れ値があります。
– 「社会WEI (生態系整・持続閉会)」と「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」にもいくつか外れ値があります。
### 3. 各プロットや要素
– 箱の高さはデータの散らばり具合を示し、一本線は中央値を示しています。幅広い箱はデータが多様であることを示唆します。
– 色分けは異なるWEIタイプを区別しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 現在のところ、時系列的な変化や関係は明示されていません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「社会WEI」と「個人WEI」の間で、中央値の分布は異なるものの、一部のデータにおいてスコアは似た傾向があります。
### 6. 直感的理解と社会への影響
– 高い中央値を持つWEIタイプは、関連する領域での幸福度が比較的高いことを示します。
– 外れ値が多いカテゴリは、その分野で個人や社会間の差が大きい可能性があります。たとえば、「個人WEI (心理的ストレス)」は多様なストレスレベルを反映しているかもしれません。
全体的に、このグラフは、社会や個人の幸福度が異なるカテゴリでどのように変動するかを示しており、政策立案や社会改善のための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:
このグラフは、政治カテゴリに関する総合WEIスコアのSTL分解結果を示しています。以下に各ポイントについての分析を提供します。
1. **トレンド**:
– トレンド成分は全体的に上昇してから再び下降しています。始めは約0.70からピーク時には0.80に近づきますが、その後、再び下降に転じます。
– このトレンドは、政治的な関心や活動の盛り上がりがあった後に減少するという一時的な変動を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測値で急上昇や急下降している部分があります。特に、期間の中頃に急激な変動が見られます。
– 残差成分にも目立った変動があり、一時的な要因が影響を与えた可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 観測値は総合的な動向を示し、トレンド、季節性、残差の合成によるものです。
– トレンドは長期的な動きを示し、季節性は周期的な変動を示します。
– 残差は、観測値とトレンド・季節性の差異であり、予測不可能な要因の影響を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドが上昇する中、季節性による小さな変動が見られますが、全体の方向性には影響を与えていません。
– 残差の変動は、特定のイベントや一時的な要因による影響を示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと観測値の間には明確な相関がありますが、残差の変動はこれに対するノイズを示しています。
– 季節性は比較的小さい変動であり、周期性を持っていますが、観測値への影響は限定的です。
6. **直感的に感じることと影響**:
– 観測者は、政治的な関心の増減を反映したデータの変動を感じ取るでしょう。
– このような動向は、政策決定や政治イベントの影響力を計測する指標として有用であり、政策担当者やメディアが注目するでしょう。
– 社会的には、この変動が議論や関心の対象を変える可能性があります。
政治カテゴリのWEIスコアは、一時的なイベントや季節的なトレンドを反映しており、今後の動向を把握するための貴重な情報を提供します。
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:
以下にグラフの分析結果を示します：
1. **トレンド**:
– **上昇傾向**: トレンドの線から見ると、グラフの前半は上昇傾向にあります。中盤を過ぎたあたりから緩やかに下降しています。
– **周期性**: 明確な周期性は見られませんが、シーズナル成分により若干の変動があることが示されている。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一番上の観測されたデータには、7月中旬に急上昇し、その後急降下している期間があります。これは一時的なイベントやニュースに関係している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– **Observed（観測値）**: 実際に観測されたデータで、短期的な変動が見られます。
– **Trend（トレンド）**: 長期的な傾向を示しています。全体的に見ると緩やかな上昇から下降に転じています。
– **Seasonal（季節成分）**: 定期的なパターンを表しており、小さな振幅で変動しています。
– **Residual（残差）**: モデル化されていない変動を示しており、不規則な動きを見せています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 観測されたデータは、トレンド、季節成分、残差の合成により構成されるため、それぞれの寄与を見ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 観測されたデータの変化は、季節性よりも残差の影響が大きいように見受けられます。これは、外部要因が短期的な変動に強く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こと、およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフから、政治的なイベントや状況が短期間で大きな影響を与え得ることが分かります。特に急激な変動は、政治的決定やニュース、世論調査結果など一時的な要因による可能性があります。これにより、ビジネスや社会全体の不安定さを招く可能性があります。大きな振れ幅がある時は、リスク管理や迅速な対応が求められるでしょう。
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:
このグラフは、政治カテゴリの社会WEI平均スコアの30日間にわたるSTL分解を示しています。それぞれの視覚的な特徴とインサイトについて以下に説明します。
1. **トレンド**:
– 全体的に、トレンドは7月の前半で上昇し、その後、ゆるやかに下降しています。これは、政治的な活動や社会的意識が一時的に高まったが、その後落ち着いた可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測値のグラフでは7月中旬に一時的なピークがあり、その後急激な変動が見られます。この期間に特定のイベントやニュースがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 観測値は実際のデータを示し、日々の変動があります。
– トレンドは基本的な方向性を示し、長期的には増加から減少に転じています。
– 季節成分は周期的な変動を示し、定期的な変動要因を捕らえています。
– 残差は短期間の突発的な変動やノイズを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと季節成分の変動が観測値に影響を与えており、波打つようなパターンが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節成分は小さな変動が多く、残差が一部の急激な変動を補正しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 7月初旬の盛り上がりは、政治的なキャンペーンや政策の影響を反映している可能性があります。その後の減少は、一時的な興味の低下や他の関心事への移行を示唆しているかもしれません。
– このようなデータは、政治活動の効果や社会的関心の動向を把握するための戦略的意思決定に役立ちます。ピークや急激な変動を引き起こした要因を特定し、今後の計画に活かすことができます。
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、政治カテゴリーにおけるWEI（おそらく「World Economic Index」など）の構成要素を主成分分析（PCA）を用いて可視化したものです。30日間のデータについて分析された結果です。
1. **トレンド**:
– 第1主成分（横軸）と第2主成分（縦軸）の間に明確なトレンドは見られないようです。プロットは広範囲にわたって分散しており、周期性や一貫した方向性が見えません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右下や左上にいくつかの点が存在しており、これらは外れ値として考えられます。これらの点は他のプロットから離れており、異常な変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 点の配置は、第1主成分と第2主成分の寄与度を示しており、要素間の関係性を視覚化しています。色や大きさの違いは示されていないため、各点の詳細な意味を識別するのは困難です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間的な並び順は示されていないため、時系列データの直接的な関係性を判断することは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 点が比較的ランダムに分布しているため、第1主成分と第2主成分間に強い相関は見られません。ただし、特定の領域（例えば中央付近）にプロットの密集が見られ、そこが平均的な状態である可能性があります。
6. **直感的な感想と影響について**:
– 人間がこのグラフから得られる直感として、政治的要因の複雑な相関関係が示唆されます。これ以上の詳細な分析には、追加の情報が必要ですが、何かしらのイベントや政策変更が特定の主成分に影響を与える可能性がある、といった仮説を立てることができるでしょう。ビジネスや社会においては、異常値の存在が重要な政策変更を予測するための早期警告として役立つかもしれません。
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。