📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下は、指定された期間におけるWEIスコアデータの分析結果です。
### 時系列推移:
– **総合WEI**:
– 総合的にはわずかな上昇傾向を示していますが、期間内においては急激な変動も見られます。特に、7月6日に0.59日の最低値を記録し、その後徐々に復調しています。7月7日以降、全体的にWEIスコアが上昇し、最高値の0.87を7月15日に記録しています。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**:
– 個人WEI平均は変動が比較的多く見られ、7月6日には最低値0.58を、7月7日には0.82まで急上昇しています。その後も変動しつつも全体的に安定しています。
– 社会WEI平均は7月6日に0.59と低いスコアを記録しましたが、その後は上昇し安定しています。最高値0.91を7月14日に記録しており、社会的要因が全体的に改善していることが示唆されます。
### 異常値:
– 指定された異常値（日付とスコア）は急激な増減が発生していることを示唆しています。特に7月6日には全体的に大きくスコアが下落しており、この日は他の指標（個人WEI、社会WEIなど）でも同様に低いスコアが記録されています。これは特定の外部要因や社会情勢の変化（例えば重要な政治的イベントや経済ショックなど）の影響が考えられます。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解）:
– **トレンド**: 最初は不安定ですが、特に期間の後半にかけて安定的な上昇トレンドが示されています。このことは、政治的あるいは社会的な安定が戻っていることを示唆するかもしれません。
– **残差**: 説明されない変動が時折見られますが、これらは一時的な要因または計測のばらつきによるものと考えられます。
### 項目間の相関:
– 経済的余裕と社会的WEIは高い相関関係にあり、経済状況の改善が社会的幸福に寄与していることを示しています。
– 社会的持続可能性と公平性のスコアが他のWEI項目と強く関連していることが指摘できます。
### データ分布:
– 箱ひげ図から各WEIスコアのばらつきが見て取れます。外れ値が数カ所で見られますが、全体的な偏りは少なく、比較的安定したスコア分布を示しています。
### 主要な構成要素（PCA）:
– PC1の高い寄与率（0.69）は、WEIスコアの主要な変動要因が一つの主成分に大きく依存していることを示唆しています。これは、もしかすると特定の経済的要因が全体として重要であることを示しています。
全体として、この期間におけるWEIスコアは、一時的な変動を見せながらも上昇しており、特に社会的なウェルビーイングは改善傾向にあります。今後も同様のデータを収集し、長期的なトレンドを見守ることが重要です。政治や経済の変動がデータに影響を与えた可能性があるため、政策変更や外部ショックについても考慮しながら分析を行うことが有用です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 30日間のWEIスコアは、初期の上昇傾向を示し、その後は横ばいとなり、やや下降傾向に転じています。
– 時系列の後半に向かうにつれ、スコアは安定していますが微妙な下降があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上で黒い円で囲まれた外れ値が数点見られますが、大多数のデータは一定の範囲内に分布しています。
– スコアの大部分は0.7から0.9の範囲にあり、その範囲から外れたデータは特に注目されます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績のデータで、比較的一貫したパターンが見られます。
– ピンク色の線は未来の予測で、わずかに下降傾向にあることが確認できます。これは、異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によるものです。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、実績データの大部分をカバーしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データは連続しており、現実の傾向と予測の整合性が一致しています。
– 予測モデル間での差異は小さく、全体的な予測の信頼性を損なうものではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの密度は、中心付近に集中しており、変動の幅はやや狭いです。
– 分布は比較的一様で、特定の外れ値を除いて明らかな異常な分布は見られません。
6. **直感的印象と影響**
– 視覚的には、安定したパフォーマンスとわずかな下降傾向の両方が確認でき、政策の持続的な効果や社会的な関心度の変化を示唆するかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、現状維持のままでは微妙な劣化が予想されるため、改善や介入が必要かもしれません。
このグラフは、政治的な状況や政策の効果を把握するための有用な資料として機能する可能性があり、意思決定者にとって重要なインサイトを提供します。
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**:
– グラフの実績データ（青色プロット）は、期間全体を通じて0.7から0.8の間で横ばいに推移しています。大きな上昇や下降は見られず、比較的一定のトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で囲まれており、これらはいくつかのポイントで観測されます。特に中盤から後半にかけて、外れ値が目立っています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値、赤いクロスは予測値を示しています。不確かさの範囲はグレーの背景で示されており、予測の信頼性を示しています。現実のデータと予測のズレを確認するために役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ラインは異なる予測モデルの動向を示しています。線形回帰（緑）、決定木回帰（青）、ランダムフォレスト回帰（赤紫）が使用されており、その中でランダムフォレスト回帰がわずかながら下降トレンドを示していますが、他の2つは横ばいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはある程度の範囲内で安定していますが、不確かさの範囲を超える外れ値が存在するため、特定のイベントや要因に影響されやすいと考えられます。
6. **直感的感覚と社会への影響**:
– 人間の直感としては、データが安定しているように見えるため、リスク管理や安定性に対する安心感をもたらす一方で、外れ値や予測の確度の違いが実務上のリスクや新たな動向を示唆している可能性があります。
– 社会的には、この安定したトレンドを利用して政策の一貫性や信頼性を強化する一方で、外れ値の要因を分析し、改善策を講じることが必要かもしれません。
このデータに基づく分析は、戦略的な計画や予測モデルの評価にも有益です。
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:
このグラフは、社会におけるWEI平均スコアの推移を示しています。以下、視覚的特徴とそこから得られる洞察について分析します。
1. トレンド:
– 全体的に見て、最初の半分はやや下降傾向に見えますが、その後は比較的安定しているように見えます。
2. 外れ値や急激な変動:
– 外れ値は黒いリングで示されており、特定の日に急激な変動があったことを示しています。これらは何らかの重大な出来事や政策変更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:
– 青のプロットは実績を示し、横軸が評価日、縦軸がWEIスコアを表します。
– グレーの帯は予測の不確かさを示し、未来のスコアのばらつきを反映しています。
– 3つの異なる色の線（緑、青、紫）は、異なる予測手法による将来のスコアを示します。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績データの動きに対して、3つの予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測がそれぞれ示されており、長期的にはやや異なる見通しが示されてい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0.6〜0.9の範囲に分布しており、全体的に中央に集まる傾向があります。
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:
– 全体的にスコアが安定しており、特定の政策や社会出来事が急激な変動を引き起こしていないことを示しています。しかし、外れ値の日には注意が必要で、これがビジネスや政策決定に影響する可能性があります。
– 予測による将来の傾向はあまり変わりがないことから、当面は安定が続くと考えられますが、予測の不確かさからもわかる通り、注意を払う必要があります。これは、政策決定者にとって安定した指標として考えられる一方で、慎重なモニタリングが求められます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は全体としてほぼ横ばいで、0.8付近のスコアを維持しています。
– 予測（異なる回帰モデル）は緩やかに上昇していますが、実績に比べて高めの値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒枠の円）は複数存在し、おそらく特定の日に異常な条件が発生した可能性があります。WEIスコアが低い場合があり、これらの日には特異なイベントがあったと推測されます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実際のデータを、黒枠の円は異常値を示しています。
– 予測線（それぞれ異なる色で表現される回帰モデル）は、将来的な傾向を示すもので、斜めに上昇しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測の間には乖離が見られます。予測はどのモデルも実績より高い傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布には安定した横ばいのトレンドが見られるものの、異常値の日に特異な低下があり、これが経済的な要因や政策的な変動に関連しているかもしれません。
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**
– WEIスコアが横ばいであることは、経済的な安定状態を示唆しているかもしれませんが、異常値が示す不安定さが潜在的なリスクを警告しています。
– 予測が示す上昇トレンドは、将来的な経済的余裕の向上を期待させる一方で、過度な楽観に注意が必要です。ビジネスや政策決定に対しては、慎重な監視と柔軟な対応が求められます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 時系列散布図で、実績値（青いプロット）が全般的に0.6から0.85の範囲内にあり、特に大きな上昇や下降のトレンドは見受けられません。
– 予測線（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、緩やかな上昇を示していますが、実績値の散らばりが大きく、予測の信頼性は限定的です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒いサークルで囲まれた青いプロット）がいくつかあります。これらは通常の範囲から外れたデータであり、特別なイベントや異常があった可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実際の個人の健康状態のデータを示し、予測値や外れ値によってそのバラつきと異常を補足しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、データのばらつきが予測の幅に影響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**
– 実績値と予測値の間には若干の乖離が見られるものの、大きな相関は確認されません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値の分布は全体的にランダムで、特定の方向性やパターンが顕著に現れているわけではありません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 個人の健康状態に関するデータは、一貫性に欠けるように見えます。これは、個人の健康が多くの要因により変動しやすいことを示唆しています。
– 社会的には、安定した健康状態を維持するためには、より詳しいデータの収集や、新たな指標の開発が必要かもしれません。
– 予測モデルの開発およびその改善も求められ、様々な解析手法を試すことが時代の流れに応じた迅速な対応策になるでしょう。
このグラフは、特定の個人の健康状態の変化を示しており、外部の要因がどのように影響を及ぼしているかを示唆するデータセットです。安定的な健康管理や対応策の策定に役立つ可能性があります。
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:
グラフの分析に基づいた洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– グラフ中の実績（実績AI）は大部分が一定範囲内（約0.5〜0.8）で維持されていますが、中盤から若干の下降傾向が見られます。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は8月にかけて緩やかに減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの初期段階（7月上旬）に複数の外れ値が存在していますが、それ以降は比較的安定しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、それに重なる黒い丸は外れ値を指しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、現在の分布からは大きなずれは見られません。
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すべてが似たような下降傾向を示しており、現実のデータがこの範囲に収まりつつあることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特に7月中旬以降は、データのばらつきが減少しているようです。予測モデルと実績の間に大きな乖離はありません。
6. **直感やビジネス・社会への影響**
– データが一定範囲を維持しつつあるため、特定の出来事や政策が個人の心理的ストレスに安定した影響をもたらしている可能性があると考えられます。
– 実績が予測に近い範囲に収まり続ける場合、そのことが予測モデルの信頼性を示し、政策決定やサポート戦略の基礎となるでしょう。
全体として、このグラフは予測に対する信頼性と、個人の心理的ストレスの潜在的な長期的安定性を示唆しています。
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:
以下は、グラフの分析結果です。
1. **トレンド**:
– グラフ内の実績データ（青色のプロット）は、最初の約半分で比較的高い値（0.8付近）を維持していますが、その後はスコアのばらつきが増え、0.6付近まで下降する傾向が見られます。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を見ると、それぞれ異なる予測をしています。特にランダムフォレスト回帰は下降を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 円で囲まれた外れ値は、スコアが急激に低下しているポイントを示しています。7月下旬から8月初旬にかけて外れ値が多く見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色プロットは実績データで、各点が一日のスコアを示します。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、AIの予測がどれほど変動するかを視覚的に表しています。
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（特に線形回帰と決定木回帰）は、スコアが一時的に上昇する傾向を見せず、スコアが維持もしくは下降するパターンを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、スコアの分布に一貫性がないため、外部要因や不安定な社会状況が影響している可能性があります。異常値の多さはこの不安定さを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 表現されているスコアの不安定さは、政治的自由度と自治に関する懸念を引き起こす可能性があります。社会的、経済的安定性に対する不確実性が示唆されるため、政治的な取り組みや政策変更を検討する必要があるかもしれません。
このグラフは、政治的な観点から、今後の施策や対応策の重要性を際立たせるデータとなっています。
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:
### グラフ分析:
1. **トレンド:**
– WEIスコア全体としては若干の浮動が見られるものの、全体的なスコアは一貫して高いレベルを維持しています。ただし、予測モデル（線形回帰とランダムフォレスト回帰）はどちらも下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値はグラフ中にいくつか見られ、それらは円で強調されています。これらは通常の範囲を超えるスコアを示しており、何らかの異常事態または特定のイベントの影響を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 実績（青い点）は日々のスコアを示し、予測（赤い点）は予想されるスコアを表しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は予測の信頼区間を示します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データと予測データの間にはある程度の一致が見られますが、予測されるスコアが実際のスコアよりも低く見積もられる傾向があります。特にランダムフォレスト回帰は線形回帰と比較して急激な下降を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績スコアと予測スコアの間に一致が見られるが、予測モデルの下降トレンドがこのまま進む場合、予測精度の問題が懸念される点があります。
6. **直感的な洞察および社会への影響:**
– WEIスコアが高い状態を維持していることは、社会において一定の公平性と公正さが保たれていることを示唆しています。しかし、モデルの予測が下降トレンドを示すため、政策や社会的な変化が今後の公平性に影響を与える可能性があることを示しています。これにより、政策決定者や社会組織は、将来のリスクを予測し、適切な対策を講じる必要があるでしょう。
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:
以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**：
– 実績データ（青い点）は全体的に安定していますが、わずかな下降傾向が見られます。
– 予測データは、回帰モデルにより異なりますが、全体としてはやや上昇傾向にあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 最初の方にいくつかの外れ値（大きな円で囲まれた点）がありますが、大部分は0.8以上の範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 青い点は実測値を示し、実際のデータを表しています。
– 色分けされた線は、異なる予測モデルによる予測を示しており、ランダムフォレスト、決定木、線形回帰の3つの線が異なるトレンドを示しています。
– グレーのシェーディングは予測の不確かさの範囲を表しています。
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おおむね一致していますが、予測モデルの値は逐次的に増加する傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 点の分布は0.8から1.0の間に固まっており、持続可能性と自治性のスコアが全体として高いことを示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**：
– データ全体から見ると、社会の持続可能性と自治性は比較的高く、安定しているように見えます。
– 予測が少し上昇しているため、今後も持続的な成長や安定が期待されるかもしれません。
– ビジネス面では、この安定性が長期的な政策や戦略の策定をサポートする可能性があります。
このように、グラフの視覚的な特徴から、将来の動向を予測し、社会的ないし政治的な意思決定に役立てることができます。
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**
– 実績のデータポイント（青い点）は全体として横ばいに近いですが、やや小幅な変動があります。大きな上昇や下降は見られません。
– 予測（ピンクの線）は、徐々に上昇する傾向を示しています。これが示唆するのは、AIによる予測から考えると、今後のWEIスコアは継続的に改善する可能性があるということです。
2. **外れ値や急激な変動**
– データポイントの中には、異常値として円で囲まれたものがいくつか存在します。これは特定の期間における異常な変動を示しており、社会や教育基盤に何らかの影響を与えたイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**：実際のWEIスコアを示す実績データです。
– **ピンクの線**：異なる回帰モデルによる予測値を示しています。それぞれ、今後のスコアが上昇傾向になると予測しています。
– **グレーの領域**：予測の不確かさを示す範囲です。この範囲内での変動は通常の範囲と考えられます。
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比較から、実績データが予測よりも低い傾向がありますが、将来的には予測の方に近づく可能性が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績スコアの分布は0.8前後に集中しています。これは比較的一定の社会基盤と教育機会の状態を示唆しています。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 現在の安定した状態から逐次改善が見込まれ、社会インフラや教育制度の改善に対するAIの予測に依存する度合いが高まるかもしれません。これにより、政策立案者や教育機関は積極的な改善施策を検討することが可能です。
– 異常値に対しては要因の特定が必要で、その解決が社会全体の発展に寄与する可能性があります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期は上昇傾向が見られますが、その後スコアが安定し、やや下降しています。
– 30日間のスパンで、全体的には横ばいからやや下降トレンド。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内の黒い円で囲まれたデータ点は外れ値で、それが複数見受けられます。
– 特に中盤から後半にかけてスコアが急激に下がっている箇所があり、変動が顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績スコアを示し、実際のデータの動向を表します。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しています。
– 予測には3種類の方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されており、それぞれ異なる分析結果を提供。
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差異があります。
– 線形回帰はやや下降を予測していますが、ランダムフォレストは最終的に増加を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアには全体的に一定幅の変動がありますが、特に7月中旬と8月に両者の間の相関関係が崩れる傾向が見られます。
6. **直感的な理解と影響**
– 社会的に共生・多様性・自由の保障に関する取り組みが一時的に減退している印象を与える可能性があります。
– 外れ値が頻繁に出現することから、予測精度に課題があり、政策や施策の安定的な推進に影響を与える可能性が考えられます。
– このスコアの変動は、政治的な意思決定者にとっては重要な指標となり、社会政策の見直しや改善の必要性を示唆しています。
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:
以下は、提示されたヒートマップからの分析と洞察です。
1. **トレンド**
– トレンドとしては、7月6日から7月12日までと、7月23日に高いスコア（黄色）が集中的に見られます。
– 全体として、一定の周期性は見られませんが、特定の日付で強い上昇があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に7月6日から7月12日までと7月24日、25日はスコアが高く、一部の時間帯で急激な変動が見られます。
– これらは特定の政治的イベントやニュース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**
– 色が明るいほどスコアが高いことを示します。黄色は特に高いスコアを表し、濃い青や紫は低いスコアを示します。
– 時間帯の中では、特に8時、16時、23時が強調されており、何らかの動きが関係している可能性があります。
4. **複数の時系列データの場合の関係性**
– 時間帯ごとにスコアの変動が見られ、特定の時間帯が注目されています。
– 特定の日付におけるスコアの変動は、時間帯に依存しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ヒートマップ全体では、特定の時間帯には高スコアが集中しているものの、広く分布している傾向は少ないようです。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 政治分野で、特定の日付や時間にスコアが高い場合、重要な政治的な出来事が起こっている可能性を示唆します。
– ビジネスインパクトとしては、このような変動により、政策変更や市場の変動が予測される場面であります。
– 社会的には、急激な上昇は注目のニュースや出来事を反映しているかもしれません。政治のダイナミクスが一般市民や機関にも影響を与えるでしょう。
このように、ヒートマップは特定の時間および日付における注目すべき動きやトレンドを簡単に理解するのに役立ち、政治的な意思決定をサポートするツールとして活用できます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体にわたって一定の周期性が見られ、特に7月7日から7月18日にわたって高いWEIスコアが見受けられます。この期間の後にスコアは低下しています。
– 7月1日から7月6日はやや低いスコアが続き、7月7日以降に急激に上昇する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月22日に非常に低いスコアの外れ値が観察されます。
– 7月23日からスコアが上昇し、7月25日に再び高いスコアとなっています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がWEIスコアの高さを示しており、明るい色ほどスコアが高いことを意味します。
– 水平方向のバンドは時間（時刻）を示しており、特定の時刻におけるスコアの変化を可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時刻でのスコアのバラツキがありますが、周期的にスコアが高くなる時間帯があるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高いスコアは15時から18時の間で多く発生しているように見えます。
– スコアの分布において、特定の日付に集中して高くなる傾向が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 特定の日付や時間帯に高い政治活動があると考えられ、それによりWEIスコアが影響を受けている可能性があります。
– 社会的には、重要なイベントや発表があった日付や時間帯にスコアが上昇している可能性があり、これは政治的な感心の集中を示唆しています。
### ビジネスや社会への影響
– 高いスコアを示す時間帯や日付を分析することで、政治的に重要なイベントの時期やそれに関連する活動の計画立案に役立てることができるでしょう。
– 政治キャンペーンやプロモーションの焦点を当てる際に、これらの高スコアの日付や時間にターゲティングすることで効果を最大化する戦略を取ることができるかもしれません。
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:
### グラフ分析
#### 1. トレンド
– **上昇・下降**: 明確なトレンドは見られず、データの変動は日により異なる。
– **周期性**: 日ごとの変動が時間帯により異なるが、周期的なパターンは特に見られない。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 特定の日に極端に値が低く（色が暗い）あるいは高く（色が明るい）なる時間帯が存在する。
– **急激な変動**: 7月7日や7月23日の昼間や夜の変動が顕著で、色が急激に変化している。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **色**: 色の明るさは社会WEI平均スコアを示しており、黄色に近いほど高く、青紫に近いほど低い。
– **密度**: 各時間帯の色分布により、社会的活動やエンゲージメントレベルの高低を示している。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各日時の異なる時間帯のデータが関係し、特定の時間に集中した変動が観察される。特に週末や週明けで異なる傾向が見られるかもしれない。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 同じ時間帯での日ごとの相関がある可能性があり、例えば、特定の曜日での値の変動が他の日に影響を与えているかもしれない。
#### 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
– **直感的感覚**: 色の明暗により、忙しい日とうまく機能しない日が一目で分かる。この情報は、政策決定や社会活動の時間配分の最適化に役立つ。
– **影響**: 特に急激な変動がある日は、社会的または政治的出来事の影響を示している可能性があるため、注意が必要。
このヒートマップは、時間帯ごとの政治的または社会的な活動の盛衰を視覚化し、特定の時間に集中すべき活動を示唆している。この情報を利用することで、リソース配分の効率化や政策決定に役立つ可能性が高い。
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:
この「政治」カテゴリにおけるWEI項目の相関ヒートマップから以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– WEI項目全体で強い相関が見られ、特に「総合WEI」、「個人WEI平均」、「社会WEI平均」は高い相関係数を示しています（すべて0.9以上）。これは、これらの項目が似た動きをしていることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」と他の多くの項目との相関が低い（いくつかは0.1-0.2の範囲）ことが目立ちます。この部分が外れ値として考えられ、他の項目と異なる動きをしています。
3. **要素の意味**:
– 赤い部分は強い正の相関を、青い部分は弱い相関または負の相関を表しています。例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（経済的余裕）」は低い相関を示しています。このことは、経済的余裕が心理的ストレスに直接的な影響を与えていない可能性を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列の関係を示すものではないが、期間中の全体的な動きが一致している項目が多数あるため、これらの項目間には共通の影響要因があることが推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEI指数全体で強い相関が見受けられる。これは、各要素が一貫性のある影響力を持ち、政策や社会の変化に対して敏感である可能性を示します。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– 強い相関係数は、政策や社会動向による影響が広範囲に及んでいることを示唆します。特に、高い相関を持つ項目群がこの30日間で共通の変動要因に反応している可能性が高いと考えられます。
– 社会やビジネスへの影響としては、これらの相関が高い項目を強化する政策の立案が、全体的なWEIの改善につながるかもしれません。
このように、ヒートマップから得られる情報は、政策立案や社会動向の理解に重要な手がかりを提供します。
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:
1. **トレンド**:
– 各カテゴリについてのトレンドとしては、特に顕著な上昇または下降のパターンは見られませんが、各カテゴリの中央値や四分位範囲が比較的安定していると言えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「総合WEI」や「個人WEI（経済余裕）」などに外れ値が見られ、これらの値が他の値よりも低いことが確認できます。これは、特定の要因が一部のデータに影響を与えている可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 箱ひげ図では、箱（四分位範囲）が広いほど、データの分散が大きいことを示しています。「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」などのように、箱が大きいカテゴリは、スコアのばらつきが大き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WEIタイプ間でのスコアのばらつきを通じて、個人と社会に関する指標がどのように異なるかを比較することができます。特に、「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（持続可能性と自治体）」のように箱が異なる場合、それぞれのデータのスコアが異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個別のWEIタイプ間での明確な相関関係を判断するのは難しいですが、全体的な中央値が高いカテゴリと低いカテゴリの差異から、特定の社会的・個人的要因が他より影響を受けている可能性が考えられます。
6. **直感的な感じおよび影響に関する洞察**:
– このグラフは、個人および社会の様々な指標がどの程度変動しているかを直感的に理解するのに役立ちます。また、ビジネスや政策立案者にとっては、特定の分野での課題や成功を評価し、改善や維持のための重要な指針を与えることができます。社会的な安定や個人的な幸福度の向上に向けた施策を検討する際にも、このようなデータ分析が役立つでしょう。
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、STL（Seasonal-Trend decomposition using Loess）分解を用いた政治カテゴリにおける総合WEIスコアの30日間にわたる動きを示しています。以下、各要素についての分析を行います。
1. **トレンド**:
– 上昇から下降へ：初期から中盤にかけてスコアが上昇し、その後は緩やかに下降しています。このトレンドは全体的な政治的状況や政策が影響している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「Observed」プロットでは、7月中旬に急激な上昇が見られ、その後下降しています。これは政治的なイベントやニュースが影響している可能性があります。
– 「Residuals」プロットでも、7月下旬に顕著な変動が見られますので、特異な出来事が発生したと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 「Observed」: 実際に観測された総合スコア。
– 「Trend」: 長期的な変動を表すスムーズなライン。
– 「Seasonal」: 定期的に繰り返される変動パターンで、小さな波を描いています。
– 「Residual」: トレンドや季節性では説明できない変動部分で、短期的な影響やランダム性を示しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– トレンドと季節性の間には明示的な相関は見られませんが、季節性はトレンドに乗る形で変動しており、経済や政治の周期的な要因が隠れている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 観測値とトレンドには一般的な一致が見られるものの、Residualsがそれ以外の変動を補完しており、リアルタイムでの変化をキャッチするのに役立ちます。
6. **直感的な気づきと社会への影響**:
– 上昇傾向が見られた後の下降は、政策の変更や政治的な出来事が人々の意識に影響を与えた可能性を示唆しています。
– 急激な変動はニュース報道や政策発表の影響をデータに反映していると考えられ、社会の反応を理解するのに重要です。
このグラフは、政治カテゴリーにおける総合WEIスコアに対する一般的な興味関心の推移と、短期間での変化を視覚的に理解する助けとなります。この情報をもとに、政策策定や選挙活動に対する調整が行われる可能性があります。
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:
以下の点について分析を行います。
1. **トレンド**
– トレンドグラフは、当初上昇しピークに達した後、徐々に下降しています。これは、全体として個人WEI平均が増加した後に減少していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 観測値のグラフでは、7月17日頃から急激な変動が見られ、特に7月19日前後に大きなピークが存在します。
3. **各プロットや要素の意味**
– `Observed`は実際のデータで、実際のスコアの変化を示しています。
– `Trend`はデータの長期的な動きを示し、全体的な方向性を示します。
– `Seasonal`は周期的なパターンを示しており、短期的な反復的変動を表現します。
– `Residual`はトレンドおよび季節性を除いた残差を示し、予測しきれないランダムな変動を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドと観測値は全体として比較的一致していますが、一部の変動は季節性の影響を受けているようです。特に7月17日以降の急激な観測値の変動は、残差にも大きく影響しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 観測値とトレンドは最初の上昇期と後の下降期で相関していますが、季節性による短期的変動がそれらに与えている影響が見られます。
6. **直感的な感想と社会への影響**
– このグラフからは、政治関連のWEIスコアが一定期間で変動していることが分かります。短期間での大きな変化は、政治的なイベントや社会的インシデントが影響している可能性があります。これにより、世論や政治情勢の変化が考えられ、政策決定や社会的対応への影響が懸念されます。ビジネスや政策立案者は、こうした変動を踏まえて柔軟に対応する必要があるでしょう。
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、政治カテゴリにおける社会WEI平均スコアのSTL分解の結果を示しています。グラフには観察値、トレンド、季節性、残差の4つのプロットが含まれています。それぞれのプロットについて分析を行います。
1. **トレンド**
– 上昇から下降へと変化しています。開始時点での低い値から徐々に上昇し、中旬頃でピークに達した後、下旬にかけて下降しています。
– これはもしかすると特定の政治イベントや政策変更による影響が反映されているかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 観察値には明確なピークがいくつか存在し、特に中旬以降に急激な上昇と下降が見られます。
– 残差プロットでも大きな変動が観測され、外部要因の影響を受けている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 観察値は実際のデータポイントを示し、全体的な動向を視覚化しています。
– トレンドは長期的な変動を抽出し、基本的な成長や減少を示しています。
– 季節性は定期的なパターンや周期性を捉え、比較的短期間での変動を示しています。
– 残差は予測しにくい変動やノイズを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 観察値はトレンドと季節性、残差の合成であるため、それぞれのプロットがどう相互に作用して観察値となっているかがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節性プロットでは小幅な周期的変動が見られ、これは短期間（数日のサイクル）で繰り返すパターンを示しているかもしれません。
6. **直感と社会への影響に関する洞察**
– グラフからは、政治的な出来事や社会的な動向が短期間でどのように影響を及ぼすかが視覚的に把握できます。
– ビジネスや政策決定者は、このようなグラフを参考にし、迅速に対応策を考慮することが求められるかもしれません。
– 特に変動が激しい時期は、事前に対応策を用意することでリスクを抑えることができるでしょう。
この分析に基づき、今後の予測や戦略的対応に活用することが考えられます。
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、政治カテゴリにおけるWEIの主成分分析（PCA）の結果を30日間にわたって示しています。以下に注目すべき点を分析します。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降のトレンドは見られません。データポイントは散らばっていますが、第1主成分（横軸）が0より大きい領域に密集しているため、第1主成分がデータ全体に影響を及ぼしていることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第2主成分の値が-0.2付近に達する外れ値がいくつか見られます。このようなデータポイントは、他のデータと異なる特異な要因がある可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 点の密集度が高い地域がいくつかあり、特に右上方面にプロットが集中しています。これは、第1主成分が分析に対してかなりの影響を持っていることを示しています。
– 各点は特定の出来事や要因を表している可能性があり、点の分布が均一でないことから、複数の要因が存在していることが考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフの分布により、複数のデータ間の関係性や交絡の可能性があることを示しています。特に、密集度が高くなるところで関連性や共通の要因があることが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間にわずかな負の相関関係があるように見えますが、全体としてはかなりの分散があります。
– データは第1主成分が0より大きい領域でより高い密度を示し、第1主成分の方がより多くの情報を含んでいる可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の直感としては、グラフが示す分散と密集のバランスから、分析の中で共通のテーマや「現象の集まり」を捉えることができるかもしれません。
– ビジネスや社会的影響として、第1主成分に基づく要因が特定の政策や決定に大きな影響を与えている可能性があります。このような分散は、異なる意見やアプローチがあることを示唆しており、政治的な合意形成が困難になることを示唆します。
このようにして、データから潜在的な影響要因をさらに特定し、詳細に分析することが重要です。
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。