📊 データ分析（GPT-4.1による）
## WEIスコアデータ分析
以下では、提供されたデータをもとに、重要な傾向、異常、パターン、および推測できる背景要因について分析をまとめました。
### 時系列の推移とトレンド
– 総合WEIスコアは、全体として0.59から0.87までの範囲で変動し、全体的な上昇トレンドは見られません。特に、「2025-07-06」と「2025-07-19」に極端な低値と高値が観測されました。7月初旬と中旬に特に変動が顕著です。
– 個人WEIと社会WEIの平均スコアも、前半は比較的安定しているものの、7月6日以降にかけて変動が増し、高低の極端な変動が確認されます。
### 異常値とその背景要因
– 総合WEIで特に低いスコアが観測されたのは、2025-07-06（0.59）および2025-07-19（0.62）、これは、経済的余裕や健康状態に影響された可能性があります。WEIの異常値は、特定の出来事や外部要因、例えば政治的不安や経済変動の報道などが影響した可能性があります。
– 社会WEIの高い変動は、特に社会的な持続可能性や共生が関連するイベント（日付：2025-07-06、2025-07-11）と一致しており、特定の社会的改善政策やイベントがあった可能性があります。
### STL分解による季節性・トレンド・残差の分析
– 長期的なトレンドは、個人および社会WEIの各カテゴリで見られる一定の不安定さを示し、季節性の明確なパターンは得られていませんが、数日内での急な変化が残差として観測されます。
– 特に「社会的持続可能性と自治性」や「社会基盤・教育機会」のスコアで一時的に急上昇する傾向が見られます。
### 項目間の相関解析
– 経済的余裕と総合WEIの間の相関は高く、政治的な安定性や経済的ニュースがWEIに大きく影響を及ぼしていることが推測されます。
– 心理的ストレスは個人WEIのスコアと明瞭な負の相関を示しており、ストレスの増減がWEIの低下に直結している可能性があります。
### データ分布の可視化
– 箱ひげ図から見ると、各スコアの中央値は全体的に高めですが、外れ値として見られる低スコアが多く存在しており、これは特定の項目での急激な変動があることを示唆しています。
– 個人WEI項目（経済的余裕、健康状態など）で、特に外れ値のスコアを頻繁に観察することができます。
### 主要な構成要素分析（PCA）
– PCAの結果、PC1が0.69を占めており、これはWEIスコアの大部分を数個の主要な要素（例えば、心身の健康、経済状況）が構成していることを示しています。
– PC2の寄与率は0.13であり、これは補足的な変動要因を示し、おそらく社会環境や政策変化が関与している可能性が高いです。
### 結論
このWEIスコアの変動は、多様な要因（経済、心理的ストレス、社会的なサポート構造など）がダイナミックに影響しあっていることを示しています。また、これらのスコアの背後には、短期的な社会的出来事や公共政策も絡んでおり、その影響は個人や社会の福祉に直結しています。
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:
このグラフは政治カテゴリにおける総合WEIスコアの30日間の推移を示しています。以下に詳細な分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的には、WEIスコアは横ばいからわずかに下落傾向にあるように見受けられます。特に最初の10日間は、スコアが0.7から0.8の間を推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒いリングで示されていますが、いくつかの時点で観察されます。これらは特定の期間における異常なイベントや外的要因による影響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**:
– 青色の点は実績データを示し、XマークはAIによる予測データを示します。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。予測値は複数の回帰方法（線形、決定木、ランダムフォレスト）で示されていますが、それぞれ微妙に異なるトレンドを持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間にギャップがある時期も見られ、予測の難しさを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの分布は0.6から0.85の間に集まっており、比較的安定していることを示しています。時期によってはスコアが下降する傾向が見られるため、注目が必要です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 安定したWEIスコアは、政治的な安定性や既存のプロセスが正常に機能していることを示唆している可能性があります。
– 下落の兆候は、政治的変動や政策変更に対する市場や市民の反応を示しているかもしれません。これらの変化がビジネス環境や社会にどのように影響を及ぼすかをさらに調査することが重要です。
この分析を元に、関連する要因を探ることは、今後のリスク管理や戦略策定において有益となるでしょう。
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:
以下の点について分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は全体的に0.6から0.8の間に分布していますが、大きなトレンドとしては横ばいの状態です。
– 過去30日間では、顕著な上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかWEIスコアが0.6以下に下がった時点がありますが、それらは黒い輪郭で囲まれた異常値として特定されています。
– 異常値以外のデータは比較的均一に分布しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータを示し、黒い輪郭のプロットは異常値を示しています。
– グラフ右側の予測ライン（緑、青、紫）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）に基づく将来のトレンドの可能性を示していますが、どのモデルも今後のスコアの減少を予測しています。
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が一緒に表示されていますが、実績データの延長線上に予測が行われています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは比較的集中しており、0.6から0.8の範囲に大多数が位置しています。特定のパターンや繰り返しの周期性は見られません。
6. **直感的に感じることと社会への影響**:
– このグラフからは、現状維持が続く中で、将来的にスコアがやや下降する可能性があることが示唆されています。この傾向が続くと、特に政治的指標である場合には、政策の見直しや対策が必要かもしれません。社会的影響としては、維持や改善策が求められることが考えられます。
このグラフは、現在の安定した状況が続く可能性はあるものの、将来的には注意が必要であることを示しています。
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:
グラフの分析結果は以下の通りです：
1. **トレンド**:
– 約30日間にわたり、WEIスコアは0.6から0.9の間で変動しています。明確な上昇や下降のトレンドは見られず、比較的横ばいのパターンです。
– 微小な変動が多く、安定しているわけではない印象です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか黒い円で強調されていますが、スコアの範囲内に収まっていることから、大きな異常は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、ランダムな周期性や変動が見られます。
– ピンク色の線は予測モデルによる予測で、予測の不確かさを含んでいます。
– 灰色の範囲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の関係性**:
– 実績のデータと予測の間には、徐々にズレが生じている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは最大0.9付近、最小で0.6付近に集中しており、ウェルビーイングが比較的高い状態を維持しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– これらのデータから、人間が直感的に感じることとして、政治カテゴリにおける社会の時系列上の安定性を示しているとも取れます。
– ビジネスや社会への影響については、安定したスコアが持続されることは政策に対する信頼性や社会全般の安定にも寄与するでしょう。
全体として、この散布図は予測と実績の比較を通じて、未来の社会的な安定性や変動パターンを観察する上で重要な役割を果たします。最適な政策決定のために、予測モデルの精度を向上させることが続けられることが望まれます。
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:
以下は、提供されたグラフの視覚的特徴と分析です。
1. **トレンド**:
– **WEIスコア**は全体的に横ばい、またはわずかな上昇傾向を示しています。
– 最終的に予測される傾向（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は上昇していますが、実績データと一致しているかは不明です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには外れ値がいくつか見られ、それらは円で囲まれています。多くはスコアが低めの範囲です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績データを示しています。
– 外れ値は黒い円で強調されています。
– 予測の不確かさ範囲が灰色で示され、予測曲線は異なる色で3種描かれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測曲線は基本的に実績データのトレンドに基づいて計算されていますが、一部の外れ値により予測が変動する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアのプロットは0.8付近に多く集中していますが、0.6以下の外れ値も存在し、データの密度は均一ではありません。
6. **人間が直感的に感じること、および影響についての洞察**:
– グラフは、個人の経済的余裕が安定しているように見えますが、一部の外れ値は特定期間における経済的不安定性を示唆しています。
– 予測が上昇していることから、将来的に個人の経済的状況が改善する可能性が示唆されています。この予測が正確であれば、消費者信頼感の向上や経済成長への寄与が期待できるでしょう。
以上がグラフから得られる主な洞察です。
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**
– グラフ全体としては、WEIスコアが比較的安定しているように見えますが、途中やや減少傾向があります。予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、将来的にスコアの増加を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の日付で異常値が認識されています。これは散布図中の黒い円で囲まれたプロットで示されています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点（実績AI）は30日間の日々の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ています。この範囲内でのスコアは、予測の信頼性が高いとされます。
– 座標の緑、青、紫の線は、異なる予測モデルによる将来のトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測が明確に示されており、実績に基づく将来の予測が意図されている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時系列データにおける小さな変動はあるものの、特定の周期性は確認しにくい。しかし、全体的にスコアは良好な状態を維持しているように見えます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフは、健康状態の安定度を示し、政策決定者に現状が概ね良好であることを伝えられます。しかし、見られる異常値や急な変動に対しての注視が必要です。予測モデルではやや楽観的な見通しが示されているため、対策を講じつつこのままポジティブなトレンドを維持することが望ましいです。社会的影響としては、安定した健康状態が政治的安定にもつながりやすいと言えるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– グラフは全体的に横ばい傾向ですが、若干の低下が見られます。
– 特に7月初旬から中旬にかけては安定しており、その後もわずかな低下を示していますが、顕著な変動はありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつか見られますが、それらは全体的な傾向に大きな影響を与えていないようです。
– 特に開始日付付近と中旬あたりにおいて、幾つかのデータポイントが他より低い値を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青い点で表され、外れ値は黒の円で囲まれています。
– 予測モデルの不確かさは灰色の範囲で示されており、信頼性の幅を表現しています。
– 線型回帰やランダムフォレスト予測の線が描かれており、どちらも予測が現状維持か微下落を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間に若干のズレがあるものの、全体的なパターンは一致しています。
– 予測モデルは、若干の低下を示しており、将来的なストレスの増加を注意深く監視する必要があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体のデータは比較的安定しており、大きなばらつきは見られません。
– 不確かさの範囲も非常に狭く、予測モデルの信頼性がある程度高いことを示しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– このデータは政治的ストレス指標として捉えられ、政治家や政策立案者にとっては心理的負担の予測と管理が重要であることを示唆しています。
– 社会的には、心理的ストレスの管理が重要で、長期間にわたる高ストレス状況を避ける対策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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– `WEIスコア`は概ね0.6から0.8の間に位置しています。全体的なトレンドとしては、横ばいに近い状態ですが、一部で小幅な変動が見られます。
– `予測`（特にランダムフォレスト回帰）は8月以降に下降する可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– `WEIスコア`が一時的に0.6以下に下がる外れ値が存在します。また、8月に入ってからスコアが変動している様子が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– `実績`は青い点で示され、観測された実際のスコアを表しています。
– `予測`は異なる色の線で描かれ、将来のスコアの推定値を表しています。
– `異常値`は黒い丸で囲まれており、通常の範囲を外れたデータポイントを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– `予測`の複数の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が比較されています。
– 各手法の予測は徐々に異なる軌道をとりますが、一般的に8月以降に下降傾向にあることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの密度が高い部分は0.75付近に見られ、高いスコアが中心となっていることを示唆しています。
– スコアの変動幅はあるものの、極端には広がっていないことから、特定の範囲に収束していることが分かります。
6. **人間の直感的な理解と社会的影響**
– 直感的には、安定性のある自由度と自治が保たれているが、未来の予測では不安定化の兆候があると考えられます。
– ビジネスおよび社会においては、自由度の減少は個人の自律的な決定に制約を与える可能性があるため、影響を注視する必要があります。
このグラフから得られる洞察は、個人の自由と自治に関して慎重な監視が必要であることを示唆しており、今後の変化に対する準備が重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体から見ると、WEIスコアには一定の揺れが見られます。初期には高めのスコアが多く見られますが、時間の経過とともに一部でスコアが低下する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが異常値（黒い円）として示されており、WEIスコアが比較的高い集団から離れた低いスコアが観察されています。
– 急激な変動は、スコアが急に低下或いは上昇する日があることを示しています。
3. **要素の意味**
– 実績データは青い点で示されており、実際のWEIスコアの動きを表しています。
– 予測データの不確かさの範囲や異常値が視覚化されており、予測の信頼性や精度を検討する際に重要な要素となります。
– 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測を示す線は、今後のトレンドを様々なモデルで予測した結果です。
4. **時系列データの関係性**
– 実績データと様々な予測モデルとの相関を見ると、予測が多様なモデルによってどの程度信頼できるかを評価できます。予測の線が近接している場合、それらのモデル間での予測が一致していることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 散布図全体に広がりがあり、幾分かの標準偏差の範囲内に密度が集中していますが、異常値がその外に存在します。これは、長期的な不安定要因や突発的なイベントが影響している可能性を示唆しています。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアの変動は政策の安定性や公平性への懸念を示す可能性があり、急激な変動や低下は社会的な不安や反応を引き起こし得ます。
– ビジネスや政策立案者にとって、これらのトレンドを把握することは、より公平で公正なシステムを構築するためのインプットとして重要です。
– 安定性が維持されていない場合、市民の信頼を損ねるリスクがあり、即座の介入や調整が求められる場合があります。
このグラフを通して、短期間での公平性・公正さへの深い洞察が得られ、将来の政策判断や行動の計画に資することができます。
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:
1. **トレンド**
– 実際のデータ（青い点）は、期間中ほぼ横ばいですが、わずかな変動があります。
– 予測値（紫とピンクの線）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傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い円）は期間の初期に一部見られますが、全体としては大きな変動はないです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、X印は予測値です。
– グレーの帯は予測の不確かさを示しています。範囲は比較的狭いので、予測の精度が高いことが示唆されます。
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は、予測モデルによって異なりますが、総じて予測が実績に近い値を示していることから、モデルの信頼性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは比較的高いWEIスコアで安定しており、期間全体で大きく偏った動きは見られません。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**
– 実績値の安定性は、政治カテゴリーの持続可能性と自治性がじょうぶに保たれていることを示しているかもしれません。
– 緩やかな上昇傾向が続けば、持続可能性や自治性が改善される可能性があり、ポジティブな社会変化につながるかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフには短期的な横ばいが見られます。全体的にスコアは0.8付近で安定していますが、若干の微細な変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかの点が0.6以下の領域まで下がっており、これが外れ値として認識されています。これらは異常事象を示している可能性が高いです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績を示しており、黒い円で囲まれた地点が外れ値として識別されています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、予測の信頼区間を示しています。
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それぞれの予測ラインがあります。これらは異なるモデルによるスコアの予測動向を示しています。特にランダムフォレストのラインが微増していることから、未来のスコアが若干の上昇を示唆しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは0.8付近に集中していますが、0.6から0.7にかけて一定の頻度で下がる点があることがわかります。この分布から、安定期と不安定期が交錯している可能性が考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 安定したスコアは、社会基盤や教育機会における一定の安定性を示していますが、特定の時期に顕著な低下が見られます。これは一時的な経済的あるいは社会的ショックを反映している可能性があります。政策立案者はこうした急落を特定し、根本的な原因を解明することで、社会の持続的な安定化に貢献する手段を講じるべきです。
– ビジネスにおいては、この安定期を活かした戦略を考える一方で、急変のリスクを軽減するための対策が重要です。
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、提供されたグラフの分析結果です。
1. **トレンド**:
– 最初の期間では、スコアは比較的高く安定していますが、その後下降傾向が見られます。
– プロット全体としては、徐々に下方に向かっている印象があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのプロットは目立つ外れ値として強調されています（黒い円で囲まれている）。
– 特に、スコアが0.5以下に急落する現象が確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示しており、全体的にやや密集して最高スコア付近に分布しています。
– ピンクの線と水色の線は予測トレンドを示しており、それぞれ異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測です。
– 灰色の影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の関係性**:
– 実績データにはばらつきがあり、予測データはそれを補完する形で未来のスコアを示唆しています。
– 各予測モデルにより示される傾向は異なっており、ランダムフォレスト回帰は若干の減少トレンドを強調しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布は全体的に広がっており、密集部分もありますが、時間の経過とともに下方への動きが示唆されています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 人々は、初期の安定した高いスコアから、後半の不確実で下降する傾向を直感的に不安と感じるかもしれません。
– この下降トレンドは共生、多様性、自由の保障における政策の持続的な評価や改善が必要であることを示唆しています。ビジネスや社会全体への影響としては、多様性や共生に対する注力度を再考し、向上を目指す取り組みが必要かもしれません。
このようにグラフから得られる情報を基に、政策の改善や社会的な対応が考慮されるべきでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体を通して、時間帯による色の変化から、日中より夜間の方がスコアが高い傾向が見られます。特に、夜から朝にかけて青緑から紫の色が多く、スコアが低いことが示されています。
– 7月7日から7月11日にかけて、特定の時間帯でスコアが高いことがあるが、全体的には安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月22日と24日に急激な変化があります。この日は深い青色が示されており、スコアが低いことを示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の変化はスコアの変動を示しており、黄から緑が高スコア（0.85）、青や紫が低スコア（0.70以下）を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日の異なる時間帯でスコアが大きく変動しているため、特定の日の活動レベルが時間帯によって大きく異なることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中から夕方にかけてスコアが安定しやすく、夜間に向けて変動が大きくなります。一部の日では逆の傾向が見られます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 政治的な行動や情報発信が夜間においてより活発となりスコアが逆に低くなる時がある、重要なイベントや決定が行われる可能性があります。
– 特定の日や時間での急激な変動は、政治的なイベントやニュース、状況の変化が社会に対して影響を与えている可能性があります。
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:
以下は、提示されたヒートマップに対する分析です。
1. **トレンド**:
– 全体的に、特定の時間帯や日程においてスコアが変動している様子が見えます。具体的な周期性は見られませんが、特定の日に急激な変化があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月7日から10日、7月23日から24日にかけて、明るい色（高いスコア）が目立ち、その後、暗い色（低いスコア）が出現しています。これらの変動は注目すべきポイントです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの高さを示し、黄色や緑は高いスコアを、青や紫は低いスコアを示しています。このことから、日にちと時間帯によって評価や状況が変化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**:
– 同じ日でも時間帯によってスコアが異なる場合があり、これは特定のイベントや出来事が時間帯ごとに異なる影響を与える可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの高低が特定の時間帯や日にちに集中していることから、特定の要因がこれらのスコアに影響を及ぼしている可能性があります。
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**:
– 特定の日程や時間帯に集中してスコアが急激に上昇または下降することは、政策決定やニュースイベントなど、政治的な要因が影響している可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、特定の時期に政治的な動きが活発化し、それが公共の認識や行動に影響を与えているかもしれません。これにより、関連する業界や市場が影響を受けることが考えられます。
このヒートマップから、時間と日付に関連した特定の出来事に焦点を当てて、どのような政策や活動が行われているのかをさらに詳しく調べることが重要です。
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:
以下の観点からヒートマップを分析します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップの色の変化により、時間帯に応じたスコアの変化が視覚化されています。特定の日付間で色が変わっており、周期的な変動はあまり見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月6日、7月13日、7月23日に明るい黄色のブロックが見られ、スコアが急上昇しています。
– 逆に、7月24日以降の一部時間帯で暗い色が見られ、スコアが低下していることを示しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しています。黄色に近いほどスコアが高く、青色は低いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– このヒートマップには複数の時間帯が示されていますが、相互関係よりも個々の時間帯の変動に焦点が当てられています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（14時～16時、18時～19時）でスコアが高く、他の時間帯と比べても特別に明るくなっていることから、特に注目される活動があったかもしれません。
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**:
– 特定の日付と時間にWEIスコアが高いことから、政治的なイベントやニュースが影響を与えている可能性があります。
– スコアの変動が激しい場合、社会やビジネス活動に不安定さが生じる可能性があるため、関係者はこれらの変動を注意深く監視する必要があります。
この分析を基に、具体的なイベントや原因を探ることで、より深い理解が得られるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– これは相関ヒートマップのため時系列のトレンドは示されていないが、各項目間の関係性の強さを示している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップにおいて特に注目すべき外れ値はないが、相関が非常に低い青色のセルがいくつか見られる。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（自由度と自治）」の相関（0.05）は特に低い。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色は項目間の相関の強さを示す。赤系は高い相関（正の強い関係）、青系は低い相関（弱いまたは負の関係）を意味する。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではないため、この点に関する直接的な分析はできない。ただし、一定期間内における項目の相関を示している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と他のほとんどの項目は高い正の相関を持っており、「個人WEI平均」とも非常に強い相関（0.95）を示している。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」も高い相関を持つ（0.69）。
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**:
– 高い相関は、対応する項目が相互に関連した変動を示すことを意味し、例えば政策決定時にはその項目間の影響を考慮する必要がある。
– 経済的余裕が他の個人WEI項目と弱い関係を持っている点は注目に値し、政策の焦点として個々の項目に着目する必要があることを示唆する。
社会的な影響において、各指標の相関を考慮することで、効果的な政策立案や戦略策定が可能となる。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– 期間が30日という短期間であるため、明確なトレンド（上昇、下降）は見えませんが、カテゴリ間でスコアの中央値が異なります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI平均」「社会WEI（自由度と自治）」「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」では外れ値が見られます。この外れ値は特定の期間において異常値が発生した可能性を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 各箱ひげ図は、特定のWEIタイプにおける値の分布を示しています。
– 中央の線は中央値を示し、箱は第1四分位数と第3四分位数の範囲を示します。箱の外にテールが伸びており、これはデータの範囲を表しています。
– 色によって異なるWEIタイプが強調されており、比較しやすくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各カテゴリは独立しており、直接的な相関関係は見受けられませんが、全体の傾向が重なっている場合があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に、分布は比較的均一ですが、「個人WEI（心理的ストレス）」は中央値が低く、範囲が狭いことが特徴的です。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**
– 多くの人は「社会WEI（生態整備・持続可能性）」のスコアが比較的高いことに安心を感じるかもしれません。これは、持続可能性や社会整備における進展を示唆します。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」のスコアが低いことは、心理的健康に課題がある可能性を示唆し、社会政策や職場環境の改善が求められるサインかもしれません。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析の概要
#### 1. トレンド
– **Observed（観測値）グラフ:** 全体として緩やかに上昇→ピーク後に下降。
– **Trend（トレンド）グラフ:** 初期は上昇し、中盤でピークに達した後、下方に転じる。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 観測値のグラフでは、中盤で急激にピークを迎え、その後急落。
– Residual（残差）グラフでは、いくつかの急激な変動が確認でき、特に7月中旬と下旬に顕著。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **Observed:** 通常の合計スコアの変動を示す。
– **Trend:** 長期的な変動を表示し、短期的なノイズを除去。
– **Seasonal:** 短期的な周期的変動を示し、30日間にわたる季節性を反映。
– **Residual:** トレンドと季節性を除外した移動を示し、突発的なイベントやノイズを強調。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– Trendが緩やかな上昇と下降を描く一方で、SeasonalやResidualは短期的な変動による影響を示しており、これが観測値に重なって総合的な形を作っている。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– Seasonalの周期的変動は一定のリズムを示す。
– Residualには特定の周期性は認められず、そのため不特定のイベントによる外的要因が考えられる。
### 直感的な洞察
– このグラフは政治的なイベントや社会的な出来事が斯年季性に影響を及ぼしていることを示唆している。最大のピークは一時的な関心や重大な出来事を表している可能性がある。
– ビジネスや政策において、このような時期は特に注意が必要で、適切なタイミングでの対応が求められる。
– 人々の意識や関心が一時的に高まり、その反動で低下している可能性があるため、トレンドの変動時には情報のコントロールや迅速な対策が重要となる。
これらの特徴を踏まえて、政策決定者やビジネスリーダーは、適切な時期に対応策を講じることで、より効果的な影響を与えることができるでしょう。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **上昇と下降**: トレンドグラフを見ると、7月初旬から中旬にかけてスコアが上昇し、7月中旬以降は下降しています。これは短期間の変動を示し、上昇後の下降トレンドがあることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として特に目立った急激な変動は見られませんが、観測データでは上下に変動があります。これは短期的な要因による変化である可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 上段（Observed）は観測データで、全体の変動が見て取れます。
– 2番目のトレンドは基本的な上昇後の下降トレンドを示しています。
– 3番目の周期成分（Seasonal）は周期的変動を示しており、小さな変動があります。
– 最下段の残差（Residual）はランダムな変動であり、予測誤差や説明できないランダムな要素を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 観測データはトレンドと周期成分の組み合わせによって形成されており、残差には大きな変動はありません。トレンドと周期を分解することで、基本的な動きと短期的な変動を視覚的に分けています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドと周期成分がそれぞれのデータに影響を与えていることを確認できます。周期成分の変動が比較的小さいため、トレンドが全体の動きに大きく寄与していると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 政治関連のデータであるため、時期的なイベントや政治的な出来事がその変動に影響を与えている可能性があります。例えば、政策発表や選挙関連のニュースなどが影響を与えたかもしれません。
– ソーシャルメディア上の影響など、短期的な注目度の上下が反映されている可能性があります。
– ビジネスや社会においては、トレンド分析によって将来の動きを予測し、戦略的な計画に役立てることができるでしょう。
以上が、このSTL分解グラフから得られる主な洞察です。ビジネスや社会に与える影響を理解するために、政治イベントの具体的な内容とその時系列データの関連性をさらに探る必要があります。
社会WEI平均 STL分解グラフ
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STL分解グラフを見ていきましょう。このグラフは観測データをトレンド、周期性、残差に分解しています。
1. **トレンド**
– トレンド部分では、最初の期間（約15日間）は上昇し、その後は下降する形になっています。これは政治カテゴリで扱われた社会WEI平均スコアが一旦増加した後、減少しはじめたことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 観測データでは、一部の急激な変動が見られますが、全体としては比較的安定した動きです。周期性や残差に大きな外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 観測データ: 実際のスコアの時間変動を示します。
– トレンド: 長期的（30日間の範囲）の動向を表しています。
– 季節性: 短期的な周期性を示しており、一定の周期の波を描いています。
– 残差: モデルで説明されないノイズや予期しない変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 観測データはトレンド、季節性、残差の総和として理解できます。トレンドが全体的な動向を決定づけ、周期性が短期間の変動パターンを示し、残差が予測困難な変動を捕らえています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドの上昇・下降と、観測データの全体的動きは一致しています。季節性は比較的安定しており、見られる変動は小さいです。残差は大きな偏差を示しておらず、ランダムな変動に収まっています。
6. **直感的な感想と影響についての洞察**
– 30日間の上昇後の下降トレンドは、政治的な状況の変化や公共の意識の変化がスコアに影響を与えている可能性を示しています。この変動は政策の変更や政治的イベントの影響を反映しているかもしれません。安定した季節性と残差の小ささからは、根本的な問題というよりは一時的な要因による影響と考えることができ、ビジネスや社会への影響は限定的と考えられます。
このように、このグラフを分析すると、政治的な状況の変動がWEI平均スコアに影響を与えている様子が視覚的に把握できます。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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この主成分分析（PCA）グラフを分析すると、いくつかの興味深いポイントが浮かび上がります。
1. **トレンド**:
– グラフから明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、第1主成分軸（横軸）に沿ってデータが広がっています。これは、第1主成分がこのデータセットの分散を最も多く説明していることを示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値は特に見られませんが、右上や左下にいくつかデータ点がポツンとあることが観察できます。これらは他の点とは異なる特性を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は個々のデータサンプルを表しており、そのサンプルの第1および第2主成分のスコアを示しています。
– 色や密度に変化がないため、情報は主にデータの広がりから読み取ります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列的な流れは、このグラフ形式では直接見ることはできませんが、各期間の変化が間接的に第1・第2成分の散布で表されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分が最も大きな分散を説明するため、第1成分に沿った広がりが大きく、第2成分の寄与はそれほど大きくないことがわかります。このことは、データ変動の大部分が第1成分に関連することを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 政治的データの主成分分析として、人間はこれを見て特定の政治的な要素（例えば、政策やイベント）に関する変動の傾向や影響を評価するために用いることができます。
– ビジネスや社会への影響としては、第1主成分に関連した変動を理解することで、特定の政策や政治イベントが社会に与える影響を分析し、予測につなげることができるでしょう。
このPCAグラフは、データセットの主要な変動要因を特定し、その要因がどのように社会的・政治的に大きな影響を及ぼすかを直感的に理解するのに役立ちます。
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。