📊 データ分析（GPT-4.1による）
データの分析に基づいた要点を以下に示します：
### 1. 時系列推移
– **総合WEI**: 時系列データにおいては、特に中頃（7月7日から14日）にかけて順調な上昇傾向が見られ、その後の7月15日以降はやや横ばいになります。しかし、初期の頃においては一定の揺れが観測されています。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 総合WEIと同様に、個人WEIが全体的に横ばいであるのに対し、社会WEIは一貫して高く、特に7月の第1週と第2週での改善傾向が確認できました。
– **詳細項目**: 特に経済的余裕、心理的ストレスの項目で、7月6日と19日に大きなスパイクがあります。この変動は特定のイベントや政策変更が影響している可能性があります。
### 2. 異常値分析
– **総合WEI**: 異常に低いスコアは、7月初旬（特に7月6日、19日）に観測されています。これらは、経済的なショックや外部からの極端なイベント（例：政策変更、天候異変）が影響した可能性が考えられます。
– **個人WEI項目（心理的ストレスや健康状態）**: これらは、とりわけ低いスコアがいくつかの時点で観測され、個人的な要因としてストレスが増加した可能性があります。
### 3. 季節性・トレンド・残差
STL分解の結果から、総合WEIのデータは、強い短期的な変動を示すが、一般的なトレンドとしては徐々に改善していることを示しています。説明しきれない残差が一部観測されており、これは予期せぬイベントによるものかもしれません。
### 4. 項目間の相関
相関ヒートマップより、社会WEIと総合WEIは、比較的強い相関関係があります。これは、社会資本が総合WEIの向上に大きく寄与していることを示唆しています。一方で、経済的余裕と心理的ストレスは逆相関が見られ、経済状況が改善するとストレスが減少する可能性が示されています。
### 5. データ分布
箱ひげ図から、全体的な中央値は高いが、いくつかの外れ値が7月中旬に集中しています。スコア分布は一般に狭く、大きな集団が高い評価に集まる一方で、個人経済や心理的ストレスにおいて顕著な分散があります。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析では、第一主要成分（PC1）が全体の70%の変動を説明し、主に社会基盤や多様性がこれに寄与している可能性があります。これは、多様な社会的条件が総合WEIに大きな影響を及ぼしていることを示しています。
この解析により、各時点での特定のスコアの動向を掘り下げることが政策の評価や新たな施策の編成に有効であると考えられます。また、個人や社会におけるストレス軽減を図る施策が重要であることが示唆されています。
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**:
– 最初の部分で若干の上昇傾向が見られ、その後若干の横ばいが続いています。
– 時系列が後半になると、予測ライン（ピンク色）は緩やかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内にいくつかの外れ値（黒丸で示されている）が観察され、特に初期に多いです。
– 散布データはある程度の密度で分布していますが、明確な急激な変動は確認されません。
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おり、時系列上で比較的一定の範囲で変動しています。
– ピンクの線は予測モデルによる未来のトレンドを示し、徐々に下降しています。
– グレーの領域は予測の不確実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は、直線回帰や機械学習モデル（決定木、ランダムフォレスト）によって未来のトレンドの予測が試みられています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは0.6から0.9の範囲で比較的安定した分布を示し、明らかな周期性は見られません。
6. **人間が感じる直感と社会への影響**:
– このグラフからは、政治カテゴリのWEIスコアがこの30日間で安定していると言えます。ただし、予測ではスコアが若干減少する兆候が見られるため、今後の動向に注目する必要があります。
– 政治的に安定しているが、今後の変化が予想されるため、事前の対応策を検討することが重要です。ビジネスや社会政策においては、潜在的なリスク管理と機会の把握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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績値（青い点）は、7月の初めから中旬にかけて緩やかな上昇傾向を示していますが、その後はやや下降しています。
– 予測ライン（紫）は、今後の期間にわたりほぼ横ばい、もしくはわずかに下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントは、外れ値として黒い円で囲まれています。これは特定の日に何か異常な出来事があった可能性を示唆しています。
– 全体には大きな急変動は見られませんが、外れ値が散発している点が注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIを示しています。
– 紫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。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示し、この範囲に実績値が含まれていることから、予測の信頼性がある程度あると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値間に大きな乖離はありません。実績値が予測の範囲内に収まっていることから、モデルの予測力が一定の精度を示しているといえます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは概ね0.6〜0.8の範囲で安定しています。これにより、極端な変動が少ない安定した状態であることがわかります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このデータは安定した状況を示しており、急激な変化が少ないため、現在の政治的環境が比較的安定していると考えられます。
– 外れ値は注目すべきポイントであり、それらの日に何か特別な出来事があったのか、特に統計や政治的な変化に注目する必要があります。
– 予測値がほぼ横ばいで推移していることから、今後しばらくは大きな変動が予想されないため、リスクは比較的低そうです。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの期間中、実績データは概ね横ばい状態でしたが、細かい波動も見られます。予測（ランダムフォレスト回帰）は微妙に下降傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に序盤にいくつかの外れ値（黒で囲まれたプロット）があります。これは一時的な異常事態やイベントに起因すると考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを表し、予測は異なるモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）で描かれています。
– グレーのシェーディングが予測の不確かさを表しており、比較的狭い範囲に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測モデルの間に大きな乖離はなく、予測は全体的に実績の動きに沿っていると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値はある程度の一貫性を持ちつつも、時折変動が激しい部分があります。モデルの不確かさは限定的であり、多くの実績点が予測範囲内に収まっています。
6. **直感的に感じることと社会への影響**
– 安定したスコアの維持が重要であり、外れ値が示唆するイベントや要因を特定し対応することが、政治カテゴリーにおける安定性を保つ鍵となります。
– 微妙な下降傾向が長期化すると、社会の安定や政策への信頼感に影響を与える可能性があります。
このグラフは、政治的な影響を考慮しつつ、安定した社会の維持を目指すために、モデル予測を活用して先を見通すことが重要であることを示唆しています。
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:
以下に、このグラフについての分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、大体0.7から0.9の範囲で横ばいのトレンドを示します。
– ランダムフォレストによる回帰予測（ピンクの線）は、期間を通じて緩やかに上昇しています。
2. **外れ値と急激な変動**:
– グラフ上で黒い輪で示された点は外れ値です。これらは主に0.6付近で見られ、他のデータ点と比べると低い値を示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績データを表しています。
– 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おり、全体的に緩やかに増加しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データとランダムフォレスト回帰予測が示され、実績データは予測範囲内に収まることが多いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは範囲内に密に分布しており、予測もそれに沿った形で上昇しています。
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**:
– 実績が安定していることと予測の上昇傾向から、経済的余裕のある個人が増えていく可能性が示唆されています。
– 政策決定者への影響としては、一定の経済安定性が見込まれることから、長期的な計画立案が可能であることを示しています。
このグラフは、政治および経済の両面から個人の経済的余裕の変動を示し、安定した成長の希望を与えるものです。
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:
以下に、提供されたグラフの視覚的な特徴とそこから得られる直感的な洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は全体的に安定しており、大き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）はすべてわずかに上昇していますが、ほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかの異常値が明示されており、これらは大部分が中央値より下に位置しています。
– 特に7月中旬にいくつかの下限を越えた異常値がありますが、この期間を除けば実績は比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データで、全体の健康状態を表しています。
– 黒い丸で囲まれたデータポイントは異常値です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、ほとんどの実データがこの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間での予測の差異は小さいですが、ランダムフォレストの予測が最も低い傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの変動はほぼ0.6～0.8の範囲内に収まっていることから、健康状態は安定しています。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 健康状態が大きく悪化する兆候はなく、安定しています。このことは社会的にポジティブな影響をもたらす可能性があります。
– 一部に異常値が見られるため、特定の期間や出来事におけるリスク管理が重要です。
このグラフから、全体として安定した健康状態を維持しており、予測も今後大きく変わる可能性が低いと判断できます。ただし、異常値が示す時期には注意を要する点が見受けられます。
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:
以下のグラフ分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 初期の期間(7月)では、WEIスコアはおおよそ0.6から0.8の間で横ばいの状態が続いています。
– 7月中旬以降、スコアは若干の下降傾向を示し、8月に向かってさらに緩やかに下降しています。
– 予測AIによる予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、今後も軽微な減少が続くことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の日でスコアに顕著な外れ値が見られ、特に7月下旬の下降部分に外れ値が集中しています。
– 円で強調された外れ値は、他の日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**
– 実績は青い点で示され、予測は赤い×印で示されています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色のバンドで表され、実際のデータの変動と一致しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データ（青い点）と各予測モデルの間には、概ね一致したトレンドがあります。
– 各予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、将来のデータについて一致した減少傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの分布は特定の範囲（約0.6から0.8）に集中していますが、時折の外れ値が全体の傾向をやや歪めている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– この時期のデータが政治的に関連し、心理的なストレスを示すものである場合、安定した初期期間に比べて若干のストレス増加が見られる可能性があります。
– 予測の通りに推移するならば、政治的なイベントや政策の影響が心理的ストレスに作用している可能性も考えられます。この下降トレンドが続くと、社会や政治の不安定要素が心理的側面へ影響していると解釈できるかもしれません。
このデータは、政策立案やストレス管理対策における洞察を深めるのに役立てられるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績AIによるデータポイントはおおむね0.6から0.8の間で推移しており、全体的に横ばいのトレンドを示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測線は、緩やかな下降トレンドを示していますが、決定木回帰の予測線は横ばいに近い。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部、0.5近くまでスコアが低下している場所に外れ値が存在しています。これらは急激な変動を示しており、特異な出来事または政策の変更があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実績AIのデータを示しており、過去30日間の個人WEIの実際のスコア変化を表しています。
– 黒い縁取りのある点は異常値としてマークされており、通常の変動範囲から逸脱しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、xAI/3σの計算によるもので、大まかなスコアの期待範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データには、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3種類があります。これらの予測は実績AIのデータをもとに、異なる手法で未来のスコアを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIのデータは密集して0.6から0.8の間にあり、比較的一定ですが、一部で下降する傾向があります。
– ランダムフォレスト回帰はデータの全体的な下降を予測していますが、実績データが示すトレンドを捉えている可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 人間が直感的に感じるのは、最近のデータで自由度や自治が若干低下している可能性があることです。
– 政治的または社会的な要因が個人WEIに影響を及ぼしていると考えられます。これらの変動が続くと、個人の自由が制限されるリスクが考えられ、政策的な介入が必要になる場合があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 今日のWEIスコアはおおむね0.6から0.8の範囲で推移しています。全体として大きな上昇や下降は見られませんが、微細な変動が存在します。
– 後半にかけて、データの密度が減り、ばらつきが大きく見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの外れ値が0.6以下に存在しており、異常値として黒い円で囲まれて強調されています。これらは特定のイベントや状況により生じた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、予測データは赤い×で示されています。
– 灰色の背景は予測の不確かさ範囲を示しており、この範囲内での変動が期待されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データは三種類の回帰方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示され、それぞれ異なる未来のトレンドを描いています。
– 線形回帰は横ばい予測を示し、決定木回帰とランダムフォレスト回帰はそれぞれ異なる下降トレンドを描いています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは比較的高い範囲で密度が高く、特定の時期にスコアが高まる傾向があります。
– 外れ値が他のデータポイントと大きく異なる位置にあり、異常な変動を示唆します。
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**:
– スコアが安定している期間もあるものの、外れ値の存在は公平性・公正さに問題がある現象が発生している可能性を示唆します。
– 安定性の欠如は、市民の不安を引き起こし、政策変更や改善が求められる状況を示唆しています。
– 予測モデルの違いから、データの解釈によって異なる結論が導かれる可能性があるため、慎重な分析が必要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青色）は、0.8から1.0の間で比較的一定しており、横ばいの傾向を示しています。一方、予測データ（ランダムフォレスト回帰、薄紫色の線）はわずかに上昇しており、今後のWEIスコアの増加を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数のデータポイントが下方に外れたもの（主に0.8以下）が見られ、これらは異常値として強調されています。特に初期の日付に強く現れています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の実績データは、過去30日間のWEIスコアの実際の測定値を示しています。
– 異常値は黒い円で強調され、通常と異なるイベントや外的要因が影響している可能性を示唆しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、実績値がこの範囲内で変動していることがわかります。
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（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間には一定の一貫性が見られますが、予測の種類によって微妙な差があることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.8から1.0の範囲で安定して分布しており、全体として高い自治性と持続可能性を維持していることを示しています。異常値は特定の期間に集中しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– スコアが主に高い水準で維持されているため、その社会は比較的自治的で持続可能な状態にあると考えられます。
– 一時的な下降や異常値は、特定の外部要因（政治的イベントや政策変更など）が一時的に影響を与えた可能性を示しています。
– 予測に基づく軽微なスコアの上昇は、今後さらなる改善や安定性を見込めることを示唆しており、政策立案者に対し、現在の戦略を大きく変更する必要がない可能性を示しています。
このような分析により、社会の特定の期間や条件についての深い理解が得られ、政策の評価や改善に活用できます。
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:
## グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– データ全体としては、やや横ばいですが、7月中旬からスコアのわずかな上昇傾向が見られます。予測（ランダムフォレスト回帰）も同様にやや上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内で黒い輪郭で囲まれたデータポイントが多数あり、これが外れ値として識別されています。これらは主に7月上旬に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績スコアを示しています。
– 紫色の線は予測スコア（ランダムフォレスト回帰）で、将来の若干の上昇を示しています。
– グレーの影は予測の不確かさ範囲を示していますが、この範囲は安定しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績スコアと予測スコアには一貫した関係があるようです。予測は実績に比べて少し先行している印象があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績スコアは全体的に0.7から0.9の間に密集しており、比較的安定しています。
6. **直感的な感じ及び社会への影響**:
– グラフからは全体的に安定したWEIスコアが予測されており、教育機会や社会基盤が維持されていることを示唆しています。外れ値の存在は、特定のイベントや政策の影響として考えられるかもしれませんが、全体のトレンドに大きな影響を与えていないようです。
– 社会的には、この安定したトレンドは社会基盤が堅実である可能性を示し、長期的な成長と発展に対するポジティブなサインと受け取られるかもしれません。政策決定者にとっては、現行のプログラムやイニシアティブが比較的成功していることを意味します。
このような分析が社会政策形成や予算の配分に役立つかもしれません。
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**
– グラフの初期から中頃にかけては、スコアが比較的安定しているが、やや上下の変動がある。
– 中盤以降ではやや下落傾向に入り、終盤に向けて安定している。
– 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）では、横ばいやや下降傾向を示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの外れ値が見られ、特に7月上旬と7月下旬に顕著であり、急激にスコアが下落している。
– 外れ値が黒い輪で強調されているが、数が少ない。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示し、一部が黒い円で囲まれているのが外れ値。
– 赤い×印は予測値で、これが現在のデータとどのように連動しているかを示す。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、モデルの予測に対する信頼区間を表現。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績のプロットと複数の予測が近いタイミングで比較されており、実績に対する予測の精度が把握しやすい。
– 各予測手法は投影される傾向が異なるため、モデル選択に影響を与えそう。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データ間の相関は高く、予測のトレンドとも似た傾向を示しているが、スコアの一貫性がやや欠けている。
– 全体的にはスコアが0.6～0.9の範囲で分布している。
6. **洞察および社会への影響**
– 人間の直感的な感覚としては、データの変動がやや不安定で、評価の変わりやすさを感じさせる。
– 社会WEIが示す「共生・多様性・自由の保障」は社会や政治の課題を反映する指標と考えられ、特にスコアが下がる時期には何らかの社会的な問題が起きている可能性がある。
– ビジネスや政策において、このような指標の変化は対応策の検討や戦略的計画の見直しを促す要因となり得る。
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:
このヒートマップは、政治カテゴリーの総合WEIスコアを30日間にわたり時系列で示しています。以下に視覚的特徴とそこからの洞察をまとめます。
1. **トレンド**
– 全体的に、濃い緑から黄緑、黄色へと色が変化している時間帯があります。この変化は上昇トレンドを示している可能性があります。
– 特定の日付と時間帯で集中的にデータが表示されており、他の期間はほとんどデータがありません。これにより周期的な活動が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日、7月21日に黄色の高いスコアが見られます。これは急激なイベントやニュースがあった可能性を示します。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、明るい色ほど高いスコアを示しています。黄色は特にスコアが高く、イベントの重要性や関心の高さを反映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**
– 特定の時間帯（例えば7月7日、7月11日、7月17日以降）は高いスコアを示すが、それ以外の日は静かであるため、断続的な関心のピークが表されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– このデータには強い相関関係は示されていませんが、高スコアは特定の時間と曜日に偏っていることから、ニュースの発表や政治的決定のスケジュールに関係している可能性があります。
6. **直感的な感覚と社会・ビジネスへの影響**
– 一般の人々やビジネスは、これらのピーク時に情報が集中することを予期しておくと、情報発信や重要決定に関して適切なタイミングを見つけることができるでしょう。
– 政治イベントや発表のタイミングに応じて、メディアや関連企業がそれに合わせた計画をすることで、より効果的な影響を与えることが可能になると考えられます。
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:
このヒートマップから、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 全体的に見ると、数日のサイクルで高いスコアが出ている時間帯があります。具体的には、8時台と16時台に定期的な高スコアが見られます。
– また、一部の日付では19時台から23時台にかけて高スコアが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日や7月9日では、日中の特定の時間帯（19時と23時台付近）に通常よりも高いスコアが見られ、他の日の同じ時間帯とは異なる動きを示しています。
– 7月18日には突発的に高いスコアがありますが、周囲には同じような動きがないため外れ値と考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡と密度は、WEI平均スコアの高さを示しています。黄色や緑色がスコアの高い時間帯、紫や青がスコアの低い時間帯を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯でも日によってスコアのばらつきが見られ、日ごとの変動があることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一日の中で特定の時間帯（通常は8時台と16時台）が安定して高いスコアを示しますが、日によってこの傾向が極端に崩れることはあまりありません。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– ヒートマップでは、特定の時間帯に定期的に高いスコアが見られるため、日中の8時から9時、夕方の16時以降が注目度の高い時間帯であることがわかります。この時間帯に政治活動が活発になっている、またはニュースが報じられている可能性があります。
– このデータを利用し、関心が高まる時間帯に政治的メッセージを発信する、または重要なイベントや発表を計画することが戦略的に有効かもしれません。
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、提供された社会WEI平均スコア時系列ヒートマップに基づく分析結果です。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとの変動が明確です。特に、8時台と23時台において、比較的一貫した色の分布が見られることから、特定の時間に高いスコアが出やすい傾向がうかがえます。
– 日付の経過とともに、特定の色が増えており、特に7月中旬から後半にかけて変化が明確に観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日と18日には一部の時間帯で黄色いブロックが見られ、他の日付に比べて特に高いスコアが示唆されます。
– 急激な色の変化が少なく、比較的滑らかな色の遷移が多いですが、一部の日に目立つ変化があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の強度が高いほどスコアが高く、青から緑、黄色へとシフトします。このカラースケールはスコアの増加を示していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同一の日でも時間帯によって異なるスコアを示すため、時間による影響が見られます。
– 日付によるスコアの変動もあり、これはある特定日付における社会的もしくは政治的イベントが影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ時間帯での異なる日の比較により、周期性や特定のパターンがないか確認できます。例えば、8時台や16時台のスコアは一定の周期性を持っている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– ヒートマップによって視覚的にスコアの高い時間帯を容易に確認できます。これにより、政治的な戦略やメディア戦略を考える際に、効率的なタイミングの選択が可能になります。
– ビジネスにおいては、ユーザーや顧客が反応しやすい時間帯を見極めることができ、これによりマーケティング活動の時間を最適化できます。
このヒートマップは、特定の時間帯に注目した施策の立案に非常に有用です。急激な変化や高スコアの時間に焦点を当てることで、より効果的な戦略が策定できるでしょう。
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、提供された相関ヒートマップに基づく詳細な分析と洞察です。
1. **トレンド**
– このヒートマップは30日間のデータを基に作成されており、特定の項目同士の相関関係を示しています。個別のトレンドというよりも、固定された相関関係を示しているため、時間変化よりは一定の関連性が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関が特に低い部分（青色）が外れ値のように見えます。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の間の相関（0.13）は特異的に低く、この期間において他の項目と比べて独立性が強いことを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡が相関の強さを示しています。濃い赤は強い相関、青は弱い相関を意味します。また、同じカテゴリー内で高い相関が見られることが一般的です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列のデータではないため、時間的関係よりも異なる項目間の関係性が示されています。同カテゴリー内での強い相関が多く、特に「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の0.96という高い相関は注目に値します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 個別のWEI要素が、コミュニティ全体の指標（総合WEI、社会WEI平均）と強い相関を持っていることがわかり、統合されたインデックスの一部を構成していることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このヒートマップから、個人の福祉に関連する指標が社会全体の健全性とどう関わるかを理解することができます。ビジネスや政策立案において、特定の要素（例えば心理的ストレスや社会的公平性）に注目して改善を図ることで、他の要素にもポジティブな影響が波及する可能性があります。
このようなデータに基づく分析は、政策決定における優先事項の選定や、組織の戦略的方向性を調整するための貴重な手掛かりとなります。
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、政治カテゴリにおける様々なWEI（Well-being Economic Index）スコアの分布を比較する箱ひげ図です。以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 全体的には目立った上昇または下降のトレンドは見られませんが、各WEIタイプでスコアの範囲や中央値に違いがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」、「社会WEI（生堂整・対面機会）」、「社会WEI（共生・多様性・自由の擁護）」などでは特に外れ値が目立っています。これは、一定の期間内でこれらのスコアにおける急激な変動が存在することを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげ図は、データの中央値、四分位範囲、および外部の点（外れ値）を示しています。色は異なるWEIタイプを区別するために使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは時系列ではなくカテゴリごとの比較で表現されています。異なるWEIタイプ間で直接的な相関関係は見られませんが、分布の広さや外れ値の数に違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（総合幸福度）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の擁護）」は中央値が高めで、比較的安定したスコア分布を示しています。
– 一方で「個人WEI（心理的ストレス）」は分布が広く、外れ値も多いため、スコアのばらつきが大きいです。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– 特定のWEIタイプにおける外れ値の多さや分布の広さは、政治的または社会的な不安定要因が影響を及ぼしている可能性があります。
– 社会政策の策定や調整において、特にばらつきが大きく外れ値の多い領域に注意を払うことが求められるでしょう。特に「心理的ストレス」や「社会的対話の機会」に関しては、改善が必要かもしれません。
全体として、このグラフは政治カテゴリにおける多様な要因が影響するWEIスコアの複雑な状況を示しており、政策立案者がこれらのデータに基づいて適切な対応を検討する際に重要な指針を提供します。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は、グラフのSTL分解による分析です。
1. トレンド:
– トレンド部分を見ると、初期は上昇し、その後下降しています。全体的に中旬をピークにした逆U字型のトレンドです。
2. 外れ値と急激な変動:
– 観測データの中盤に急激な上昇と下降があります。この部分が外れ値や急激な変動として目立ちます。
3. 各プロットや要素:
– 観測データ（Observed）は実際のWEIスコアを示しています。
– トレンド（Trend）は長期的な動向を表し、期間の中盤でピークを迎えていることがわかります。
– 季節性（Seasonal）は周期的な変動を示し、一定のリズムで上がり下がりがあります。
– 残差（Residual）は観測値からトレンドおよび季節性を除いたもので、システムに説明されない変動を示します。
4. 複数の時系列データの関係:
– トレンドと観測データの変動が同期して変わっていることが確認できますが、残差も一部この変動を補完しており、観測値の急激な変動はトレンドと残差の両方が影響しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 季節性の影響は比較的一貫していますが、それ以上に残差の影響が大きく、短期間での変動が頻繁です。
6. 直感的な洞察および影響:
– トレンドの逆U字型の形は、7月の初旬から中旬への上昇が、その後の下降につながっています。このようなパターンは、政治的なイベントや政策が一時的な興味や影響を与えた可能性を示唆します。
– 重大な社会的または政治的イベントが起こった可能性があり、その影響が一時的なものであったことが示唆されます。このような変動は、ビジネスや政策に対する短期的な関心の変化として現れるかもしれません。
この分析から、具体的な政策変更や政治的な発表によって引き起こされた可能性のある動きについて検討するのが有益です。それに基づき、次回のイベントに備えるためのシナリオプランニングを検討することが重要です。
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:
以下のグラフ分析を行います。
1. **トレンド**:
– 上部のObservedプロットを見ると、最初の半ばまで上昇トレンドが見られ、その後の急落があります。最終日には横ばいとなる傾向があります。
– Trendプロットでは、7月初めから中旬にかけて上昇し、その後は下降に転じるトレンドが顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– Observedプロットで、7月半ばに急激な上昇とその後の急低下があります。これは外れ値として注目すべきです。
– Residualプロットでは、7月中旬から下旬にかけての大きな変動が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– Observedプロットは、全体の動向を示しています。
– Trendプロットは、長期のトレンドを抽出して示しています。
– Seasonalプロットは、周期的な変動を捉えています。
– Residualプロットは、TrendとSeasonalを除いた異常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**:
– Observedプロットの動きは、TrendやSeasonalの影響を受けていますが、Residualも同様に重要な役割を果たしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– TrendとObservedは、全体的には同じ方向に動いていますが、一時的なズレがあります。
– Seasonalの変動は比較的小さく、規則的なパターンを持っています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 政治的な評価や支持率として考えると、7月中旬に何かしらのイベントや出来事があったことが推測されます。
– ビジネスや政策決定においては、このような急激な変動がどのように発生するか、また、どの施策がトレンドを押し上げるまたは押し下げるか理解することが重要です。この傾向から、特に注目すべき競争者や社会問題が存在する可能性があります。
このグラフで観察された変動は、政治的出来事やメディアの影響が反映されているかもしれません。定期的な分析により、支持率や評価の変化をより深く理解することが可能です。
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:
このSTL分解グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– グラフのトレンド部分では、前半で上昇し、後半で下降しています。これは、30日間の間で全体的なスコアが一度上昇した後、減少に転じていることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「Observed」のグラフで、7月中旬にスコアがピークに達しており、その後減少しています。
– 「Residual」のグラフでは7月中旬の付近で若干の急激な変動が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 「Observed」では、全体的なWEIスコアの推移が見え、現象の実際の変動が示されています。
– 「Trend」は、より長期的な変化を示しています。
– 「Seasonal」は定期的な変動を示し、この期間中の周期的な影響があることを示します。
– 「Residual」は、トレンドと季節性を除去した後のランダム性を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「Observed」は、「Trend」「Seasonal」「Residual」の合計です。そのため、観測されたデータはこれら3つの要素の影響を受けています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「Seasonal」には周期的な変化が見られ、これがスコアの変動に影響を与えています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 観測されたスコアは、最初の半分で上昇し、その後下降傾向にあります。これにより、政策や社会の状態に対する人々の認識が変化している可能性があります。
– 期間中のスコアの変動は、恐らく特定の出来事や社会的な動きによって影響を受けたと考えられます。下降トレンドが続く場合、対応策が求められるでしょう。
これは単なる分析ですが、実際の背景や特定の出来事とリンクすることで、より詳細な解釈が可能になります。
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:
グラフを分析すると、以下の点が浮かび上がります：
1. **トレンド**:
– 全体として第1主成分（寄与率: 0.70）と第2主成分（寄与率: 0.13）には明確な上昇や下降のトレンドはありません。データは広く分散しており、周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分が-0.4付近に外れ値が存在している可能性があります。また、第2主成分が0.2付近にも外れ値が見受けられます。
3. **プロットや要素**:
– プロットは点で表現されており、密集している部分と散らばっている部分が見られます。密集している領域は第1主成分が0.2付近にあり、ここでは多くのデータが集まっている状態です。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列データではなく、主成分間の分布を見るプロットであるため、時間の経過による変化はこのグラフからは直接的には判断できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間には、顕著な相関は見受けられません。データが広範囲に分散しているため、異なるカテゴリーが近似にある可能性があります。
6. **直感的な印象と影響**:
– 人間が直感的に感じるのはデータの多様性です。政治的なカテゴリーにおいて、様々な要因が絡み合って多様な結果を生んでいる可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、一部に集中する傾向があることから、特定の事件や政策に対して何らかの一貫した反応があることが考えられるかもしれません。
このグラフは主成分分析（PCA）に基づくもので、データの変動要因を理解するための評価基準を提供しています。データセットを詳細に調査することで、何がこれらの要因に寄与しているのかを具体的に特定することができるでしょう。
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。