📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータの分析結果
#### 1. 時系列推移
– **総合WEI**: 30日にわたるデータの全体傾向は一貫しているものの、2025年7月中旬以降、特に7月19日から26日には急激な低下を示しており、7月19日の0.625が最も低いスコアとなっています。その後もやや不安定な動きを示しています。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**: 個人WEI平均は、7月下旬に一時的な低下がありますが、全体的に高スコアを維持しています。社会WEI平均は、7月上旬の高まりから徐々に低下し、7月19日以降、明確な減少を示しています。
#### 2. 異常値
– 異常値はほぼ全ての指標で7月の中旬から20日ごろにかけて見られ、特に7月19日に顕著です。この日は総合WEIが最低値を記録しており、個人及び社会的評価もそれに合わせて低迷しています。これらの低下は、政策的または社会的な重要イベントが影響した可能性があります。
#### 3. STL分解
– **長期的トレンド**: 総合WEIおよび関連平均は、初旬の一貫した高値から、中旬以降にかけての低下傾向を示しています。
– **季節的パターン**: データは30日間のため、季節性の影響は乏しいですが、週末を挟む日に一時的に変動がある可能性があります。
– **残差成分**: 一部の異常値を除き、残差は大きな影響を与えていません。
#### 4. 項目間の相関
– 相関ヒートマップからは、特に個人と社会の各項目間で強い相関があることが示されています。特に、経済的余裕と公正さ、持続可能性はスコアに大きく寄与しているようです。
#### 5. データ分布
– 箱ひげ図からは、全体のばらつきは各項目で類似しており、中位のスコアが多いが、心理的ストレスと個人の自由度は他の要素よりも変動が大きい傾向にあります。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 (0.70)**: 主に経済的余裕、公平性・公正さ、持続可能性が主成分に寄与しており、全体の変動に強い影響を与えている。
– **PC2 (0.11)**: 自由度と自治、社会基盤といった要素が、多少の追加変動要因となっている。
### 全体の洞察：
このデータセットから、7月の中旬以降に発生した重大な社会的、政治的なイベントがスコアに影響を与えた可能性が高いと考えられます。また、個人の心理的負担や自由度の低下が総合WEIの低下に際立った影響を与えていることが推定されます。これらの情報は、次の政策変更や社会イベントの予測、およびより包括的な施策の策定に有用となるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察:
1. **トレンド**:
– グラフの初期部分では、WEIスコアは全体的に横ばいから僅かな下降トレンドを示していますが、大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示された外れ値がいくつかあります。これらは通常の変動範囲を超えている点を示しており、特異なイベントや影響因子があったかもしれません。
3. **要素の意味**:
– **青い点**: 実績のAIスコアを表しています。データの密度が示される点と、一定の変動があります。
– **×印**: 予測AIによる予測を示しています。
– **紫およびピンクの線**: 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間の一致度が重要です。実績データはある範囲内に収まっていますが、予測結果（特にランダムフォレスト回帰）は下降トレンドを示しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体として比較的密集しており、特定のトレンドは顕著ではありませんが、予測線と実績データがどれほど相関しているかが観点として重要です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 現在のWEIスコアは安定しているものの、予測モデルは変化を示唆しています。特にランダムフォレストによる急激な下降が予測されており、これは潜在的なリスクを示唆する可能性があります。
– 社会的には、政治的不確実性が高まる可能性があり、それが市場や政策決定に影響を及ぼす可能性があります。ビジネスにおいては、リスク管理の重要性が増すと考えられます。
この解析によって、予測の妥当性評価やリスク評価を行い、必要に応じて戦略を調整することが促されるでしょう。
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:
グラフの分析を行います。この散布図は、特定の政治カテゴリーにおける個人の「WEI平均スコア」の推移を30日間にわたって示しています。
1. **トレンド**:
– 全体的に見ると、スコアは軽微に下降していますが、大部分は0.6から0.8の間で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のデータポイントで黒い円が示されています。これらは異常値として特定されているようです。
– 期間の中盤に一つの著しい低下があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績（実績AI）を表し、全体的なスコアを示しています。
– 上部の紫色の線は、予測（ランダムフォレスト回帰）で、将来のスコアがどのように動くかを推測しています。
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スコアのいくつかが不確かさの範囲内に入っており、予測が過去の実績と一致する可能性が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの分布は比較的一定で、中間値に集中しているが、異常値が特定されています。
– データの多くが0.7付近に集まっています。
6. **直感と社会への影響**:
– 直感的には、スコアが安定していると感じられるため、個人または関連する組織が現状維持のポリシーを続けている可能性があります。
– 異常値の影響で、時折の不安定性が見られ、政策の修正が検討されるかもしれません。
– 将来的には予測に従ってスコアが緩やかに変動する可能性があるため、それに対処する戦略が必要です。
このデータは、人間や関連組織に安定性を提供しつつ、将来の変化に備えて計画を見直す機会を示唆しています。
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:
以下にグラフの分析結果を示します。
1. **トレンド**
– 初期の約15日間は、全体的に安定した動きを見せていますが、若干の変動があります。
– 中盤以降、下方へのトレンドが見られ、特に2025-07-22から2025-08-01あたりで明確に下降しています。
– その後、下落から横ばい状態に転じています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 下降トレンドの中にいくつかの急激な下降ポイントが見られます。
– 外れ値として、黒い枠で囲まれたデータポイントがあります。これらは他の値と大きく異なり、特別な要因が背景にある可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績値を示しています。
– 黒い枠は異常値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示す範囲（3σ）です。
– 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描かれていますが、特にランダムフォレストの予測は下降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**
– 実績値と予測値の間にズレが見られ、特に中盤以降の実績値は予測範囲外にあることが多いです。
– さまざまな予測手法が異なる将来のトレンドを示していますが、ランダムフォレスト回帰は下降トレンドを予測しているのが特徴的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは、特定の期間では非常に集中しているが、分布は時間とともに広がりを見せ、特に後半でばらつきが増加しています。
6. **直感や社会への影響**
– WEIスコアの変動は社会の不安定さを反映している可能性があり、下降傾向は政治への信頼の低下を示しているかもしれません。
– 政治的な要因、例えば政策の変化や社会的イベントがスコアに影響をあたえている可能性があります。
– 安定した社会状況下でのスコア変動が予測しにくいことは、政策決定者にとって警鐘を鳴らすことでしょう。信頼回復のための戦略が必要とされる可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータ点（青いプロット）は、全体として高い位置に位置しており、比較的一定です。特に大きな上昇または下降のトレンドは見られません。
– 予測の線は徐々に上昇しており、将来的な良好な結果が期待されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い丸で囲まれたプロット）が存在しており、特定の日において通常の範囲から外れた結果が観察されています。
– これらの外れ値を考慮することで、異常な出来事や影響を受け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データを示し、高いWEIスコアを維持しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、ある程度の変動が予想されます。
– ピンクと紫の線は異なる予測モデル（決定木とランダムフォレスト）による将来の傾向を示していますが、いずれも上昇傾向にあります。
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は、おおむね同じ範囲で推移していますが、予測ラインは将来の改善の可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは狭い範囲で均一に分布しており、安定性を感じさせます。
– 外れ値の存在は、特定のイベントや政策の影響を示唆するかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 全体の経済的余裕が高い状況が維持され、安定性が見られます。ただし、外れ値の要因を解明することで、さらなる安定や改善の余地があります。
– 将来の予測が上昇を示すことから、新しい政策や市場の動向に対する期待感が高まります。これにより、投資の選択や社会的な意思決定に影響を与える可能性があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフ全体として、データのスコアは0.6から0.8付近で分布しています。特定の明確な上昇または下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数点の外れ値が見られ、その中でスコアが0.6を大きく下回った例があります。しかし、全体としては比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績データを表しています。予測の不確かさは灰色の範囲で示され、予測が存在している場合、赤色の「X」で示されています。
– 異常値も黒い丸で強調されており、スコアが通常の範囲を逸脱することを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測ラインは線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰で示されていますが、いずれも大きなトレンド変動は予測されていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は比較的一定の範囲で分布しており、極端な変動や周期性は観察されていません。
6. **直感的な洞察と影響**
– この健康状態スコアの変動は、対象者の健康が比較的安定していることを示唆しています。しかし、外れ値や予測結果に基づく不確かさの存在は、潜在的な健康リスクに注意を促しています。
– 政治的なコンテクストにおいては、この安定性が継続的健康サポートや政策の有効性を支持していると解釈されるかもしれません。また、異常値の存在は個人の状態に対する迅速な対応が求められる時期を示すかもしれません。
全体的に、このグラフは段階的な変動よりも、特定の重要な異常やリスクを特定するためのツールとして有効であるようです。
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:
以下は提供されたグラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**
– グラフ全体を通して、実績（青色）は7月下旬から8月上旬にかけてやや低下していますが、その後は比較的一貫しているようです。
– 予測（線形回帰）はフラットですが、決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測は9月にかけて僅かに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの外れ値が強調されており、WEIスコアが急激に上昇または下降した日があります。特に7月中旬に異常値として認識されたプロットが多く見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青色）は毎日の心理的ストレスレベルを示し、外れ値は黒い円で強調されています。
– グレーの区域は不確かさの範囲を示し、予測がその範囲内に収まることを示唆します。
4. **時系列データの関係性**
– 実績と予測の間には一定の関係があります。短期間の揺れ動きは除いて、実績データは大まかに予測モデルに従います。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは上昇と下降を繰り返す傾向があり、全体的に見て一定の変動幅に収まっています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このグラフからは、政治的な変動やイベントが個人の心理的ストレスに影響を与える可能性があると考えられます。
– ビジネスや政策決定において、ストレスレベルの変動を事前に予測することで、適切な対応を準備することが可能となります。このデータはストレス管理や福祉政策の改善にも役立つでしょう。
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**
– グラフ全体では軽い下降トレンドが見られ、個人の自由度と自治を示すWEIスコアが徐々に低下しているようです。
– 初期においては、スコアは比較的高く一貫していますが、徐々にばらつきが出てきているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値はグラフ上で強調されていて、特に2025年8月初旬において突出した低スコアが観察されます。
– 総じて、途中からスコアが不安定になりやすいパターンが見受けられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績データで、散布されている点がWEIの変動を示しています。
– ×マークは予測データを示しており、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰という異なる予測モデルの結果が表示されています。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を示し、データ範囲の広さを反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データが重なる部分がありますが、特に異なる予測モデル間でのスコアの差異に注目することで、それぞれのモデルが持つ特性や精度を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 線形的には相関があるが、それに明らかなばらつきが含まれていることが見て取れます。
– ランダムフォレスト回帰の予測は他のモデルよりも低下したスコアを示しており、長期的な視点での不確実性を感じさせます。
6. **人間が直感的に感じる洞察と社会への影響**
– WEIスコアの低下は個人の自由度と自治が低下している可能性を示し、不安感や懸念を引き起こすかもしれません。
– ビジネスや社会において、個人の自由や自治の変化は政策決定に影響を与え、市場の信頼性や投資意欲に影響を及ぼす可能性があります。
この分析を基に、データに基づいた問題解決や政策立案のための議論を進めることが重要です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの前半はやや高いスコア（約0.8以上）が多く、安定していますが、その後一時的に大きく下降している部分があります。
– 下降後は、全体的に横ばいの傾向を示していますが、時折変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に中盤の下方に外れ値が見られ、急激にスコアが低下しています。この変動は、社会的・政治的なイベントや政策の影響かもしれません。
– その後のスコアもやや散らばりがあり、安定性に欠けています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータを示しており、全体的な動きを視覚的に把握できます。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、範囲が広いことからこの期間の予測が難しい状況だと推察されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青い実績データと予測の不確かさを示すグレーの範囲とのズレが、予測モデルの適応性の限界を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアが高い期間と低い期間が交互に存在し、一貫した傾向は見られません。このことは、社会の公平性・公正さに関する評価が、多様な要因に影響を受けやすいことを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 人々が直感的に感じ取るのは、社会の公平性・公正さが安定していないことです。これは人々の政策に対する信頼感に影響を与え、政治的不安につながる可能性があります。
– これらのスコアの変動は、ビジネス環境の不確実性を高め、投資活動や企業戦略に影響を及ぼすでしょう。企業はこの変動を考慮して、リスク管理を強化する必要があります。
全体として、このグラフは、社会的公平性・公正さの評価が多くの変数に依存し、予測が難しい領域であることを示しています。政策立案者や経営者は、この不確実性を考慮した意思決定が求められます。
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**:
– 実績（青いプロット）は全体的に0.8から1.0の間で横ばいに推移しています。
– 予測（紫のライン）は微妙に減少傾向を示していますが、非常に緩やかです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で示されており、特に7月後半から8月初頭にかけていくつか見受けられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青いプロットは実績AIのデータポイントを示し、予測値と比較する基準となります。
– 予測の不確かさは薄い灰色の範囲で示され、モデルの信頼性を補完しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測は基本的に一致していますが、予測は微細な下降トレンドを持っており、将来的な低下を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のデータポイントは一様に分布しており、0.8以上を維持しています。予測範囲もこれに沿ってエラー範囲を設定しています。
6. **直感的な感じや影響**:
– このグラフから、人々は全体として安定したパフォーマンスを読み取ることができ、政治カテゴリにおいて持続可能性と自治性が維持されていると感じられます。
– 微かな下降予測があるため、長期的には注意が必要で、持続可能性の政策を強化する必要があるかもしれません。
– 政治的、社会的な安定が確保されている印象ですが、没落の兆候には注視が必要です。企業や政策立案者はこれを警戒信号と捉え、改善策を講じるべきでしょう。
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**:
– 全体的に、実績値（青色）は非常に狭い範囲でほぼ横ばい状態ですが、日々の変動は見られます。
– グラフ後半で、予測（赤色）は穏やかに下降する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としてマークされたデータポイントがいくつかありますが、全体的なパターン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**:
– 青色の実績値は、日々の観測を表しています。
– 異常値は黒い円で囲まれており、他の点と比較して異なる動きを示しています。
– 予測は異なる回帰手法（線型回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で行われており、いずれも横ばいまたはわずかな下向きの傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 予測データ（赤色）と実績値（青色）を比較することで、将来の動向予測と実際の数値の差異を見ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は全体的に安定しているため、短期間では外部要因による急激な変動はあまり予測されていません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– この安定した動きを見ると、社会基盤や教育機会に大規模な変化は見られないことが示唆されます。
– ビジネスや社会政策においては、現状維持のためのアクションを続ける必要がありますが、新しいイノベーションや政策変更の効果を確認するには別途分析が必要です。
このグラフの主な洞察は、現状の安定が続いていることを示し、新しい変化や政策導入に備えた継続的なモニタリングが重要であることです。今後予測されるわずかな下降傾向に対して早期に対応策を検討することも推奨されます。
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**
– WEIスコアは全体として一貫した下降トレンドを示しています。初期の約0.8から0.6近くまで減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の高スコア（0.9以上）から急激にスコアが下がっている箇所が外れ値として認識されています。異常値として黒い丸で囲まれています。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青いドット）は日々のWEIスコアの実測値を示しています。
– 予測（赤い×）と予測の不確かさ範囲（グレーの区間）は、予測された値とその不確かさを示しています。
– 3つの予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使われ、それぞれ異なる傾向を描いていますが、全体的にはWEIスコアが低下する傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは異なる方法で将来のWEIスコアを予測しており、それぞれが異なる結果を示していますが、全体の下降トレンドを強調しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データは全般的に一致していますが、予測には多少の不確かさがあります。予測モデル間の結果の分布も異なります。
6. **直感的洞察と影響**
– WEIスコアの下降は共生や多様性、自由が保障される社会的要因に影響を与えている可能性があります。これは社会の安定性や人々の幸福度に関わる重要な指標であり、政府や関係機関が介入を考慮すべき状況を示唆しています。
– ビジネスや社会において、こうしたスコアの変動は政策変更や社会的な雰囲気の変化を読み取るための重要な指標となり得ます。このようなデータに基づいて、適切な対策が講じられることが期待されます。
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**:
– 時間経過とともに、スコアは一定の周期性を持っているように見えます。昇降の周期が複数の時間帯にわたって繰り返されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月23日から7月24日にかけて低いスコア（紫色）が見られ、これは際立った変動を示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各セルの色はスコアの大きさを表しており、紫から黄色に行くにつれてスコアが増えています。色のグラデーションを使って値の変化を視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付と時間帯ごとにスコアが計測されており、一日の中でも時間帯により変動があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くのスコアが中程度（緑色）の領域に集中しており、極端に高いまたは低いスコアは少ないです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフを見ると、特定の日付と時間帯において重要なイベントやニュースが発生し、それがスコアに影響を与えた可能性があります。特に政治の分野では、このようなスコアの変動が大衆の意識や情勢の変化を反映していることが多いです。
– ビジネスや社会においては、このような変動は市場や世論に影響を及ぼす可能性があり、迅速な対応が求められる場面があると考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 日付が進むにつれて、特定の時間帯でのスコアの変化が見られます。特に、23時においては初期からの上昇、その後の下降が顕著です。他の時間帯は比較的フラットですが、特定の日に変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月23日と7月24日の大幅な下降は、他の日と比較して異常です。これらの日は、何らかの特別な出来事や外部要因が影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡がスコアの大きさを示しており、黄色に近いほど高いスコア、紫に近いほど低いスコアを示しています。
– 特定の時間帯（例えば15時や23時）でのスコア分布が異なることから、時間帯による活動の違いが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯のデータが相互に影響を及ぼしているのか、あるいは独立しているのかについては直接的な関連性は見られませんが、日ごとの変化は共通しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各時間帯でのスコア分布は一様でなく、特定の日に集中した変動があります。これは、その日や時間に特定のイベントがあったことを示す可能性があります。
6. **直感的な感想と社会的・ビジネス的影響**
– 人々は特定の出来事に強く反応している可能性があり、特に7月23日と24日のデータはその日に何が起こったのかを調査する価値があると考えられます。
– もしこのデータが政治関連である場合、その変動が政策変更や新しい情報の公開に起因する可能性もあります。
– ビジネスや社会活動においては、特定の日や時間帯に焦点を当てた戦略が必要かもしれません。特に、急激なスコアの低下が消費者信頼や市民の関心に影響する可能性があります。
このグラフからは、時間帯や日付に応じて独自の変動パターンがウォッチされており、これらを踏まえた社会的・ビジネス的戦略の再考が求められるかもしれません。
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:
以下にこのヒートマップから得られる視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体として、特定の時間帯ごとに異なる色が示されており、時間別にスコアが変動している傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月21日から7月24日にかけて、特に濃い紫色が現れ、急激なスコアの低下を示しています。これは外れ値として注目に値します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が濃いほどスコアが低いことを示し、緑から黄色の色相はスコアが高いことを表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに色合いが異なったり、特定の日付に集中して変化している様子が見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午後から夜にかけてスコアが低下する時間帯があることから、これらの時間帯に何らかの外的要因が影響を与えている可能性が考えられます。
6. **直感的に感じることと影響**:
– ヒートマップの視覚的変化は、政策や社会的出来事が人々の行動や意識に影響を与えている可能性を示唆しています。特に急激なスコアの変動が見られる期間は、政治的なイベントやニュースが関与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は、特定の時間帯でのスコア変動をもとに、政策立案や社会運動の効果測定、さらにはマーケティング戦略の検討に役立つ可能性があります。
これらを踏まえ、変動の原因や影響を独自に調査してみることも有意義でしょう。
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:
このヒートマップは、政治カテゴリのWEI項目間の相関関係を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– トレンドというよりは、項目間の相関を示しているので、特定の期間内での変化は示していません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目間における相関が低いことが目立ちます。この項目は、全体的なWEIや他のWEI項目と比較して相関が低く、特異な特徴を示しています。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 色が赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が示されています。
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」「社会WEI平均」は正の相関が高く、社会や個人要素の平均が総合的な評価に影響していることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではなく、30日間の集計結果であるため、データ間の関係性を示しています。したがって、時系列的な観点よりも相関を通じた関係性に焦点を当てています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（自由度と自治）」の項目間には0.82の強い正の相関があり、心理的ストレスの少なさが個人の自由度や自治の感覚に関連している可能性があります。
– 「社会WEI（公共性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の相関が0.74と高く、公共性や公正さが持続可能性に重要であることを示唆しています。
6. **人間の直感やビジネス、社会への影響**:
– 社会全体の公正性や持続可能性といった項目が、個人のストレスや自由度に影響を与えている可能性があります。この情報は、政策立案において個人と社会の両面からのアプローチが必要であることを示しています。
– ビジネスにおいては、社会的な公平さや多様性（社会WEI）が企業の活動に反映されると、個人の満足度やストレスの低減に繋がる可能性があります。
この分析から、社会全体の政策やビジネス施策において、個人の心理的要素と社会的要素のバランスを取ることが重要であることが示唆されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 各WEIタイプのスコアは30日間の期間を反映しており、全体的なトレンド（上昇、下降、横ばい）は箱ひげ図から直接は示されていません。しかし、各カテゴリの中央値や四分位範囲を確認することで、スコアの分布傾向を把握できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 多くのカテゴリで外れ値が見られ、特に「個人WEI (睡眠満足度)」や「社会WEI (公共整備・教育機会)」において顕著です。これはこれらの分野でスコアの大きなばらつきがあることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図は中央値、四分位範囲、及び外れ値を示しています。箱の幅が広いほど、そのカテゴリ内のスコアのばらつきが大きいことを示しています。色の違いは視覚的に異なるカテゴリを示していますが、具体的なカテゴリタイプとの関連を強化するためのものです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データにおける直接的な関係性の評価は箱ひげ図単体では難しいですが、一部のカテゴリ（例：個人WEI｢経済的余裕｣）ですべてのスコアが比較的一貫している場合、安定した状況が予想されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定のカテゴリ間のスコアは似た傾向を示す可能性があります。例として、「個人WEI (経済的余裕)」と「社会WEI (持続可能性と自活生)」が挙げられ、平均スコアが高いことから、これらのカテゴリ間に何らかの関係があるかもしれません。
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**
– 高いスコアが持続されているカテゴリは社会的に安定して受け入れられている可能性があります。一方、外れ値の多いカテゴリは、改善の余地がある分野かもしれません。ビジネスや政策立案においては、特にスコアのばらつきが大きい分野での分析が重要でしょう。
このグラフは、社会のさまざまな側面がどのように評価されているかを視覚的に確認できる便利なツールです。データのばらつきや外れ値を特に注視することで、改善の機会を見いだすことができます。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下はグラフ分析の専門家としての見解です。
1. **トレンド**
– トレンド成分を見ると、一貫して緩やかな下降傾向があります。このことは、30日間を通じて政治カテゴリにおけるWEIスコアが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**
– 観測値プロットでは、2つの急激な変動が見られます。特に、約7月20日頃に急落し、その後多少回復しています。
– 残差成分でも、同様の時期に大きな変動が見られ、その他の日には比較的一定です。このことは、特定の日に大きな予想外の出来事があった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 観測値（Observed）は全体の変動を示しています。
– トレンド（Trend）は、長期的な変化を表しています。
– 季節成分（Seasonal）は、小幅な周期的変動を示していますが、全体的に影響は小さいです。
– 残差（Residual）はトレンドや季節成分では説明されない変動で、突然の変化やランダムなノイズを含んでいます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドと季節成分を合わせると、全体的な観測値の動きを比較的正確に再現でき、残差は比較的小さいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 残差の存在は、観測値を完全にはトレンドと季節成分で説明できない特異なイベントがあることを示します。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 下降トレンドは、政治カテゴリにおける総合WEIスコアの減少を示し、社会的な関心や影響が低下している可能性があります。
– 特定の急変動は、政治的なイベントやニュースが関心を一時的に高めた可能性があります。このような変動は、特定の日に記録された出来事がニュース価値を持つか、社会的な影響があったことを示唆します。
このような分析は、特にメディアや政策立案者にとって、戦略立案に重要な指針となるでしょう。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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解析します:
1. **トレンド**
– グラフ中の「Trend」部分を見ると、全体的に下降トレンドが見られます。時間とともにスコアが減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「Observed」では明確なピークと急な下落があり、特定の日付において急激な変動が起きていることがわかります。
– 「Residual」では、特に中盤で大きな変動が見られ、これは予測モデルが捕捉しきれなかった変動要素を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 「Seasonal」は周期的な変動を捉えており、小さな振動が見えますが、大きな周期性は示されていません。
– 色や棒の密度については具体的な情報がないため、他の要素のみを考慮します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「Observed」データの変動は「Trend」と「Seasonal」により分解され、その変動の一部が「Residual」に残されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「Trend」と「Observed」の間に強い相関が見られ、この下降トレンドが観測された変動の背後にある主要な要因であることが示唆されます。
6. **人間的直感と社会への影響**
– 政治カテゴリにおけるこのデータが全体として下降していることは、一般の支持や関心が減少している可能性を示唆します。
– この減少トレンドは、社会やメディアの注目を集めるトピックの変化や、特定の政治的出来事の影響を反映しているかもしれません。
– ビジネスや政策決定においては、このデータを元に、関心の低下を食い止めるための戦略的な介入が検討される可能性があります。
この分析をもとに、具体的な行動やさらなる調査が必要とされるかもしれません。
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:
1. **トレンド**:
– このグラフのトレンド成分は、全体的に下降しています。特に期間中盤から末尾にかけて、緩やかながら明確に下がっているのが見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月21日頃に残差で急激な下降が見られ、この期間に何か特異な出来事があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– “Observed”は元のデータを示し、7月中頃に大きな変動があります。
– “Trend”は長期的な傾向を示し、下降トレンドを表しています。
– “Seasonal”は短期的な周期性を示し、比較的一定しています。
– “Residual”は予測から外れたデータを示し、変動があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 季節性は短期の変動を補完し、全体の傾向と衝突することはありません。残差は主に特異な変動を捉えています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関というよりは、残差と観測データの異なる動きから、特定のポイントで影響を受けた可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 見る人は、政治的なスコアや指標が下がっていることに気付き、何かが安定を欠いていると直感的に感じるでしょう。
– 社会的影響として、この下降トレンドは政治的信頼や安定感の欠如を示唆する可能性があります。
– ビジネス的には、この不安定さが政策の変動や市況の不確実性につながる可能性を考慮すべきです。
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、政治カテゴリのデータにおけるWEI構成要素を主成分分析（PCA）によって示した散布図です。それぞれの軸は第1主成分と第2主成分を表しており、それらの累積寄与率が示されています。
### 1. トレンド
– グラフ全体に明確な上昇や下降のトレンドは見られないものの、データポイントは広範囲に散らばっています。これにより、特定の一方向に強く偏っているわけではないことが分かります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– データポイントの中心から離れているいくつかの外れ値（左下と右上）は、特異な事象や異なる特性を持つ観測を示している可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– プロットされた点の密度は中心に集中しており、特定の方向に集まることなく均等な分布を示しています。
– 色の変化や棒プロットはありませんが、PCAの散布図として、データの分布や特徴を広範囲に理解することができます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時系列の視点に直接関与するものではありませんが、全体の構成要素が同時に提示されているため、それぞれのデータポイントがどのように関わり合っているかを視覚的に理解できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 第1主成分と第2主成分の分布からは、2つの構成要素間に明確な相関がないことが示唆されます。
– 第1主成分の寄与率が0.70と高いため、データの主要な変動は第1主成分に強く依存していると考えられます。
### 6. 直感や社会への影響
– 人々が直感的に感じることとしては、多様な意見やデータが存在し、それらが唯一の方向性に集約されず、複雑な構造を持つ可能性が示されています。
– 社会やビジネスにおいては、この分布が政策形成や政治的メッセージの多様性を示している可能性があり、複数の観点からのアプローチが必要であることを示しています。
このPCAの結果は、データの多様性と複雑性を視覚的に理解する上で役立つと考えられます。
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。