📊 データ分析（GPT-4.1による）
## WEIスコアデータ分析
### 時系列推移
– **総合WEI**: 日付ごとのデータは限られていますが、初見では微妙な上昇トレンドが見受けられます。日付が密接しており、特に顕著な変動は見られませんが、7月1日19:29の0.725がピークになっていることが観察されます。
– **個人WEI平均**: 比較的安定しており、0.675位の位置で大きな変動はありません。
– **社会WEI平均**: 変動範囲が大きく、特に7月1日19:29に0.775まで急上昇している点が指摘されます。
### 異常値
– 提供されたデータ範囲では、明確な異常値は報告されませんでした。しかし、「社会WEI平均」の急激な上昇（7月1日19:29）については、特定のイベントや社会制度に関するニュース、政策発表などが影響した可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– **長期的なトレンド**: データからの完全な長期トレンド分析は困難ですが、しばらくは平均を中心にした変動が続くと予想されます。
– **季節的パターン**: 数日間のデータでは季節性は明らかではありません。
– **残差成分**: 各指標で小さな上下の変動をしており、データのばらつきや予測できない要因が存在することを示唆しています。
### 項目間の相関
– **相関の強さ**: 経済的余裕、社会的持続可能性とインフラ、社会の多様性が他の指標と比較的高い相関を持つ可能性が示唆されます。例えば、経済的余裕（personal_economic）と社会基盤及び教育機会（social_infrastructure）のスコアは同様の動きをする傾向があります。
### データ分布
– **ばらつきと中央値**: 各項目は0.6~0.8の範囲に集中しています。中央値は個人の健康状態や心理的ストレスのスコアを基に、個人の生活側面が重要な役割を果たすことを示唆しています。
– **外れ値**: 異常値はないとされていますが、社会的公平性（7月1日19:29の0.8）は一時的な外部ショックの可能性も含まれます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **寄与率**: PC1が多くを占め（65%）、さらにPC2が20%を寄与しています。ここでの主要な構成要素は、指標間で重なる基礎となる要素、つまり経済的余裕や社会志向の提案する政策が一般の幸せに高い相関を持っている可能性が考えられます。この二つの主成分は、全体的な幸福と社会の安定を表現しています。
### 総合的に
限られた範囲のデータにより、詳細なトレンド分析は難しいものの、いくつかの指標において変動が見られます。特に、社会の動向を測るスコアは人々の幸福度や地域社会の動向に迅速に反映されることが分かります。WEIの変動は、さまざまな社会的または個人的背景や政策の影響を受けることを示唆しており、今後の継続的なデータ観測と分析がより強力な議論をできるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績値（青色プロット）**: 初期に密集しているが、期間全体にわたる明確なトレンドは示されていません。
– **予測値（ライン）**: 予測には3つの異なるモデルが使用されています。
– **線形回帰（緑色）**: 一定水平線を示しています。
– **決定木回帰（紫色）**: 緩やかな下降トレンドを示しています。
– **ランダムフォレスト回帰（ピンク色）**: 水平に近い安定した予測を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 現時点では実績データに外れ値や急激な変動は見られません。
– 予測モデルの中では決定木回帰が下降するトレンドを示しており、今後の急激な変動を示唆している可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– **実績データ（青色）**: 現在の時点で測定された値を示します。このデータはまだ限られています。
– **予測の不確かさ範囲（灰色の矩形）**: 予測値のばらつきや変動の可能性を示唆しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 異なる予測モデル間では、予測の安定性とトレンドに違いがあります。特に決定木回帰の予測は他のモデルとは異なり、下降傾向を示している点が興味深いです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 現段階では、実績データが少ないため、相関関係や分布の詳細な特徴を把握するには限界があります。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **直感的印象**: 現在の実績値は短期間で密集しており、まだ全体の傾向を判断するには不十分ではありますが、慎重な見解が求められます。
– **ビジネスや社会への影響**: このグラフが政治に関連していることを考慮すると、予測モデルの違いが政策決定に与える影響を示唆しています。特に、決定木回帰の下降予測は潜在的なリスクや変化を示唆しており、予防策が必要かもしれません。
このように、制約されたデータにも関わらず、各モデルの予測が異なる状況下での対策や注意点が考慮されるべきです。
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
### 1. トレンド
– **実績（実績AI）**: グラフ左側の初期に密集してプロットされており、期間全体にわたる変動は少ない。
– **予測**: 各手法により異なるが、線形回帰と決定木回帰は比較的横ばいまたはわずかな上昇傾向を示しているのに対し、ランダムフォレスト回帰は下降傾向を示している。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフ内での急激な変動や外れ値は特に見当たらない。実績データは短期間で安定している。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青いプロット（実績）**: 実際のデータポイントを示しており、一定の範囲で安定している。
– **赤いX（予測）**: 予測される未来のデータポイント。
– **予測線（色別）**:
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示す範囲。
– **青、紫、ピンクの線**: それぞれ異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測トレンド。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データはほぼ一定であり、各予測方法は異なるトレンドを示している。これは様々なモデルが異なる仮定を持っていることを示唆している。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と異なる予測モデルの間には明確な相関関係は見られない。これは各モデルが異なるアルゴリズムを使用しているためである。
### 6. 直感的な感想とビジネス・社会への影響
– 短期間では、実績データが安定していることから、現在の状況には大きな変化がないと予想される。
– ただし、モデルの予測が異なる方向性を示すため、やや不確実性が高い状況であり、今後の動向に注目する必要がある。
– 政治の分野でこのようなデータは、政策評価や選挙戦略に影響を与える可能性がある。
予測モデルの結果が異なることは、複数の視点からの分析を行い、可能性のある結果を慎重に検討する必要性を示している。
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:
このグラフを分析し、以下の洞察を提供します：
1. **トレンド**:
– 実績データは2025年7月1日から7月5日までの期間に集中しています。
– 予測（線形回帰）は一定で、予測（法定木回帰）は急激に下降し、予測（ランダムフォレスト回帰）も中間的な減少を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには特に外れ値は見られません。
– 法定木回帰の予測の急激な下降は特筆すべき点です。これは、モデルが特定の変化を重視していることを示唆しています。
3. **要素の意味**:
– 青いプロットは実際のデータで、他の線は複数の回帰モデルの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ており、実績データのばらつきが大きくないことを強調しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルの予測は異なる挙動を示しており、特に法定木回帰は極端な下降を予測しています。このことから、モデル間の予測戦略の違いが見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と各予測値の間には大きなズレがあります。特に法定木回帰の予測と実績値の相関は低いと考えられます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人間が直感的に感じることとして、データの急激な変動や異常な挙動は不安要素となります。法定木回帰の予測に基づいて政策決定が行われた場合、予想外の変動に対応するための準備が必要となるでしょう。
– ビジネスや社会への影響として、WEIスコアが低下することは社会的な満足度や幸福度の低下として認識される可能性があり、政治的な不安を引き起こすことがあります。そのため、精確な予測をもとに適切な対策が求められます。
このグラフは、予測モデルの選択が結果に大きな影響を与えることを示しており、政策立案や意思決定において慎重な分析が必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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績(AI) データ**: 最初の数日間は安定しています。これは経済的な余裕のスコアが一定であることを示しています。
– **予測データ**: ランダムフォレスト回帰の予測は、最初は安定していますが、その後急激に低下し、0に近づいています。他の予測手法は一定を保っています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– ランダムフォレスト回帰の急激な変動が目立ちます。急にスコアが下がり、その後も回復せずに低いままです。この変動は外れ値とみなされるかもしれません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績(AI) データ (青い点)**: 実際の経済的余裕の変動を示しています。
– **予測AI (赤いバツ)**: 未来の予測値が表示されていないようですが、予測の不確かさを示した灰色の帯があり、AI予測がそこに該当することを示唆しています。
– **予測手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）**: 各線が異なる予測手法の結果を表しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測は全体的に一致していません。実績は一定ですが、ランダムフォレストの予測は大幅に低下しています。他の手法（線形回帰、決定木回帰）は安定していることから、予測モデルの選択が結果に大きく影響する可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データが一定していることに対し、特にランダムフォレストモデルでは大きな変動が見られ、予測の一貫性が欠けているように見えます。
### 6. 直感的な洞察と影響
– 実績データが安定しているにもかかわらず、予測モデルによって異なる結果が出ていることから、予測モデルの信頼性が疑問視されるかもしれません。
– ランダムフォレストモデルの急な減少は、次のような影響を示唆します:
– 経済的に不安定になる可能性がある
– 社会やビジネスにおいて、政策変更やリスク対応が必要になるかもしれません。
このグラフは、予測モデル選択が経済的な予測に大きな影響を与えることを示しており、慎重な解釈が求められます。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は初期に集中しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク）はほぼ横ばいです。
– 線形回帰（薄紫）と決定木回帰（紫）は下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには明らかな外れ値や急激な変動は見られませんが、非常に狭い範囲で変動しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 疑似AIの実績値（青の点）は実際の健康状態の指標で、安定して0.6から0.8の間にあります。
– 予測値（赤の×）は見られません。
– 不確かさ範囲（グレー）は狭く定まっており、予測モデルの信頼性があることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各回帰モデルが異なる予測を示しており、線形的な予測と非線形的な予測の差が顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが狭い範囲に集まっているため、モデルの予測範囲もほぼ一致しています。しかし、線形回帰はより急な下降を示しており、実際の変動があると仮定しています。
6. **直感的な感想と影響に関する洞察**:
– 実績データの安定性は、健康状態が概ね良好であることを示し、予測モデルもこれを反映しています。
– ランダムフォレスト回帰が安定した予測をしているため、政治的健康状態の保持には少なくとも短期的に大きな変化が予想されないようです。
– ビジネスや社会への影響として、安定した健康状態は信頼性と継続性を示唆し、長期のプランニングに安心感を与えます。下降トレンドを示唆するモデルもあるため、さらなるデータ収集やモデルの更新が必要です。
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:
このグラフは、個人のWEI（心理的ストレス）の時系列データを示しています。以下に、視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、期間の初めに約0.6付近でほぼ横ばいです。
– ランダムフォレスト回帰（濃いピンク）は、時間の経過とともにゼロに向かって下降しています。
– 他の回帰手法（線形回帰、決定木回帰、薄い紫）はほぼ一定のトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現在の実績値に外れ値や急激な変動は見られませんが、ランダムフォレスト回帰の急激な下降は注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青い点）は、現実の測定値を示しています。
– 予測データは、各回帰手法を用いて将来の値を予測しています（例: 濃いピンクのランダムフォレスト回帰は急激に下降）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法ごとに異なるトレンドを描いており、特にランダムフォレスト回帰は他の手法とは異なる急速な減少を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測範囲内に収まっていますが、各予測手法との直接的な相関関係は視覚的には明確ではありません。ばらつきが小さいことから、現状のストレスレベルの変動が少ない可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– グラフから直感的に受ける印象は、現状安定しているが、多様な予測方法によって異なる結果が得られる可能性があることです。特にランダムフォレスト回帰による急激な予測は、ポテンシャルな変化への警鐘を鳴らしているかもしれません。政治的状況や個人の心理的状態の急激な変化を示唆する可能性があります。
– これにより、政策立案者はストレスの原因に対する対策を早めに講じることが求められるでしょう。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– 実績値は7月1日から7月5日まで同一レベル（約0.7前後）を保っています。
– 予測モデル（線形回帰、ランダムフォレスト回帰、決定木回帰）はそれぞれ異なる動きを示しており、時間の経過とともに一定のスコアを維持するものもあれば、上昇して高いスコアに達するものもあります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績値には大きな変動はなく、ほぼ安定しています。ただし、予測モデル（特にランダムフォレスト回帰）が急激な上昇を示しているため、変動が予想される可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 実績（青）は個人の自由度と自治の実際の観測値を示しています。
– 予測モデル（ランダムフォレスト回帰など）は未来のスコアの推定を表しています。特にランダムフォレスト回帰は最も高い数値を予測しているようです。
– グレーの範囲は予測の不確実性を示し、予測精度に関する情報を提供しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績値と各予測値の間に一定の隔たりがあり、現時点で予測モデルが実績と一致しないことを示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 分布に大きなばらつきは見られませんが、予測モデル間で異なる傾向が見られるため、モデル間の相関は低いと考えられます。
### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– 実績と予測値の差異、特にランダムフォレストの予測に基づく急激な上昇は、政治的自由度や自治に対する期待値が高まっている可能性を示しています。
– 社会的には、予測の高スコアが実現した場合、人々の自由度や自治が向上し得る可能性を示しており、政策立案者にとって重要な示唆となります。
– ビジネス面では、自由度の向上が市場の拡大や個人の積極的な参画を促進し、新たなチャンスが生まれることが期待できます。
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:
1. **トレンド**:
– 実績AIのスコアは一定期間で横ばいであるように見えます。
– ランダムフォレスト回帰の予測は急激な下降を示し、その後横ばいになります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ランダムフォレスト回帰の予測において、急激な下落が見られます。これは予測に対する大きな不安定要素があることを示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青の実績プロットは現状のデータを示し、安定しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク）の予測は大きな変動を示すが、他の予測手法（直線回帰、決定木）は安定した予測をしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデルが用いられ、それぞれ異なる予測を示しています。ピンクのランダムフォレストの予測は他よりも変動が大きく、他のモデル（直線回帰、決定木）はより安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の安定性と予測モデルとの間に相関があるかどうかを見るためには、なぜランダムフォレストの予測がこれほど変動しているのかを分析する必要があります。
6. **直感と社会への影響**:
– 人々は安定したスコアに対し、急激に変動する予測結果に不安を抱く可能性があります。このような予測の不確実性は、政策決定に影響を与える可能性があります。ランダムフォレスト回帰の予測が大きく変動する理由を理解し、その基となる要因を分析することが重要です。これにより、より精度の高い予測を行い、社会的な公平性や公正さに対する信頼を高めることが可能です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は最初の数日間で横ばいを示しています。
– 予測（特に線形回帰と法定木回帰）では強い下降トレンドが見られます。これは、WEIスコアが時間とともに低下する可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測範囲に大きく外れた実績値は見られず、実績は比較的一貫しています。ただし、予測モデル間での不確性の範囲には違いがあります。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青い点で示されています。
– 予測AIの値は赤い×で表されていますが、実績AIの値と大きな乖離は見られません。
– 線形回帰、法定木回帰、ランダムフォレスト回帰が示す予測線は、未来の可能性を示唆しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさの範囲を示しており、モデルの信頼性に影響を与えますが、現状大きな変動は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは比較的一定ですが、予測ではそれぞれ異なる傾向を示し、特に法定木回帰では急な下降を予想しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測との一致は高くないが、今後の大幅な変動を予測しています。
– 特にランダムフォレスト回帰は横ばいの予測を維持しているため、他の方法との差異が注目されます。
6. **人間の直感と社会への影響**:
– 予測の下降トレンドは、持続可能性と自治性のスコアが低下する可能性を示唆し、政治的または社会的な変化に対する警告となり得ます。
– ビジネスや政策決定者は、今後の動向を注視し、必要に応じて戦略や方針の見直しを行う必要があるかもしれません。
このグラフからは、現在の安定した状況が近い将来に変化する可能性があるという示唆が得られます。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**
– 実績値は最初の数日で安定していますが、その後急激に低下しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は全期間を通じて横ばいで、安定した値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績値の急激な低下が目立っています。この変動は異常であり、外部要因やシステムエラーの可能性があります。
– 予測値（線形回帰）の低下も見られますが、これは実績の急変動に影響されている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（実績AI、青い点）**: リアルタイムの計測値を示し、変動が大きい。
– **予測**: 線形回帰と決定木回帰の予測は実績の変動に引きずられている印象がありますが、ランダムフォレストは安定しています。
– **予測の不確かさ範囲（灰色）**: 最初は狭い範囲で安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ランダムフォレストの予測が実績の変動に影響されず、安定した予測値を示している点が注目ポイントです。
– 他の手法の予測は実績の変動に影響され、信頼性に欠けている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値（線形回帰、決定木回帰）には時間の経過とともに相関がありますが、これは実績値の急激な変動に起因しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 実績値の急変動は、教育機会や社会基盤における大きな不確実性を示唆しています。これが実際のものであるならば、早急な対応が必要です。
– 安定したランダムフォレストの予測に注目することで、安定した社会インフラの提供を目指すことができるかもしれません。また、他の手法による不確実性の改善についても考慮が必要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）を見ると、初期にかけてWEIスコアに変動が見られ、その後はデータがなく横ばいです。
– 予測データに関しては、線形回帰（ピンク）は横ばい、決定木（紫）は初期に急激な上昇を示し、その後高止まりしています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにおいて、外れ値は特に見られないが、決定木の予測における急激な上昇が特徴的です。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青いプロットは観測された実データを示し、初期の短期間で変動があります。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、予測範囲が比較的狭いことから高い精度が期待されます。
– 線形回帰は全期間にわたり一定の値を保持し、変動がない安定した予測を示しています。
– 決定木は急激な変動を予測し、実績との一致度が低い可能性を感じます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績の変動に対して、予測がどの程度一致するかが問われる。ここでは、予測モデル間での一致度や実績との乖離が注目されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現時点で実績データが限られるため、詳細な相関は判断が難しい。ただし、予測の多様性が確認できます。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 実績データが短期間なので、予測への依存が強まることが考えられます。特に政策決定においては、予測モデルの選択が重要です。
– 長期的な安定を望む場合、線形回帰モデルがより適しているかもしれません。
– 決定木モデルの急激な変動予測は、短期間での変革を示唆し、実施する政策の速やかさが求められる可能性があります。
このグラフは、観測データが限られる中での予測依存となるため、モデル選択とその予測の信頼性を慎重に評価する必要があります。
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、提供されたヒートマップグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**
– グラフ全体にわたって色の変化があり、明確なトレンドとしては見えません。それぞれの日に異なる色の変化がありますが、長期的な上昇、下降、または周期性は示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日には19時台にのみ非常に高い値が見られ、全体的に突出した外れ値を示しています。この部分が明るい黄色で表示されており、ヒートマップで最も高いスコアを表しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色の濃淡は数値の高さを示します。色が明るくなるほど高い値を示し、暗い色は値が低いことを意味します。黄色が最も高スコア、紫が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**
– 各日付に異なる時間帯のデータが含まれていますが、同じ時間帯のデータが複数の日付で比較されていないため、直接的な関係性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は不均一です。特定の時間帯（特に7月1日の19時）のみ高値を示す一方で、それ以外は低いスコアが続いていることから、特定のイベントまたは要因がその時間帯に影響を与えた可能性があります。
6. **このグラフから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に関する洞察**
– 直感的に、このような高いスコアは特定のイベントやニュースに関連している可能性があります。社会的または政治的なイベントがこれに影響を与え、特定の時間にのみ関心が集中したことが考えられます。
– ビジネスや政治の面では、この時間帯に特定の対策を講じたり、情報の透明性を高める必要性を示唆しているかもしれません。これは、予測される関心の高まりに対応するための戦略的意思決定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:
このヒートマップについて、以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– グラフは期間が30日となっていますが、データは主に2日程度の比較に集中しています。30日間の長期トレンドの把握はこの図からは困難です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の変化が非常に顕著です。7月1日と7月2日の間で、夜間から日中にかけて突然の変化が見られます。この変動は異常点として注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いは個人のWEIスコアの変動を示しています。黄色は高スコアを、紫色は低スコアを示すように見受けられます。このため、7月2日の午後には明確なスコアの低下があることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯に関連付けたデータですが、日付が2日だけのため、それ以上の時系列関係性の把握は困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人WEIスコアの変動は日をまたぐと大きく変動しており、一定の周期性や相関関係を識別するには追加のデータが必要です。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、影響**:
– ヒートマップは即座に特定の日および時間帯での変動を視覚化できるため、このデータを基に政治的イベントや個人の人気度の変動を特定することが可能かもしれません。特に、7月2日の午後の下落は何らかの外的要因の影響と直感的に結び付けられやすく、一時的な出来事が対処すべき問題として浮き彫りになるでしょう。
このデータからは短期間での急激な変化が確認でき、追加のデータ収集によりその原因解析を進めることが重要と言えるでしょう。
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:
このヒートマップから得られる情報について、以下に分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 時間帯別に色の変化があり、時間を追うごとにスコアの変動が見られます。ただし、全体のデータが確認できないため、長期的なトレンドは読み取れません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 19時台（2025-07-01）には明るい黄色が目立ち、他の時間帯に比べてWEIスコアが大幅に上昇しています。この時間帯が外れ値と見なせます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示します。黄色はスコアが高く、紫はスコアが低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯のデータが別々に存在し、日ごとに異なる特徴があります。時間帯ごとの変動が重要であることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯で急激なスコアの上昇があるため、その時間帯に何が起こったのか特定することが必要です。
6. **直感的な印象と影響**
– 19時台のスコアの急上昇は、政治的な事象の発生やニュースが考えられます。社会的またはメディアの影響が発生した可能性があります。このようなスコアの変動は、関連する政策やイベントの影響を示す可能性があります。
このヒートマップを分析することで、特定の時間帯のデータが社会や政治の変化をどう捉えているか理解する助けになります。ビジネスや社会分析において、特定の時間やイベントの影響を把握することが重要です。
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:
このヒートマップは、政治カテゴリーのWEI（ウェルビーイング・インデックス）項目間の相関関係を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を解説します。
1. **トレンド**:
– 相関の強さは色で表現され、赤が強い正の相関、青が強い負の相関を示しています。各項目間で強い相関があり、特に個人WEI（経済的余裕）と社会WEI（持続可能性と自治性）が強い正の関連性を持っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 全般的に極端な外れ値はなく、強い負の相関（-0.76）の箇所が点在しており、個人WEI（自由度と自治）が他の項目と対照的な動きをしています。
3. **各プロットや要素**:
– 赤の濃い部分が特に相関の高い組み合わせを示しており、個人と社会WEI間に強い結びつきがあることがわかります。例えば、個人WEI（経済的余裕）と社会WEI（持続可能性と自治性）は0.94の相関を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 本ヒートマップは時系列データを直接示すものではなく、30日間における相互関連を分析するためのものですが、特定の項目同士が強い関連を持っていることは、時間的に一緒に変動する可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 強い正の相関が多く見られる一方で、個人の自由度と社会的要素の間に負の相関が見られます。このことは、個人の自由が社会の公平性や公正さに逆に影響を与える可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人々は、経済的余裕と社会の持続可能性が互いに強く関連していることを直感的に理解しやすく、経済的な安心感が社会全体の健全性に寄与している可能性があります。政策立案者は、個人の自由度が社会的公平性に負の影響を及ぼす可能性を考慮に入れ、これらをバランスよく取り扱う必要があるかもしれません。
全体として、このヒートマップは社会政策に対するさまざまなインサイトを提供し、特に経済と社会的要素がいかに密接に関連しているかを強調しています。
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:
箱ひげ図を分析していきましょう。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのWEIスコアは30日間のデータを元にしていますが、トレンドとしての明白な上昇や下降はこの図からは読み取れません。各カテゴリの中央値や四分位範囲の変動を継続的に見ることでトレンドを把握できますが、このグラフだけでは限界があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリで外れ値が見られます（総合WEIや個人WEI（経済活動）など）。これらの外れ値は特定の期間またはイベントが他の時期と異なる動きがあったことを示している可能性があります。
– 一部のカテゴリ（個人WEI平均など）は外れ値がなく、比較的安定した分布を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 各箱ひげ図の幅（四分位範囲）はデータの変動性を示しています。幅が広いほど、データのばらつきが大きいことを意味します。
– 中央の線は中央値を示し、データの中心的な傾向を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプ間の直接的な時系列データの関係性はこのグラフからは読み取れません。しかし、各カテゴリが類似の中央値を持つかどうか、変動幅がどれだけ似ているかで比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリのデータ分布の特徴が視覚的に示されており、相関関係を考察するためには追加の分析が必要です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– CategoryによってWEIスコアにばらつきが見られることから、異なる政治的要因や政策が人々の生活に多様な影響を及ぼしていることが示唆されます。
– 外れ値の存在は特定の出来事がスコアに大きく影響した可能性を示唆します。これにより、政策決定者はどのアクションが特に影響を与えたかを分析し、改善の余地を探ることができます。
このグラフをより詳細に分析するためには、追加の定量的データや各WEIタイプの背景情報が必要です。
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「WEI構成要素 主成分分析（PCA）」に関するもので、30日間のデータを視覚化しています。以下の点を踏まえて解析します。
1. **トレンド**:
– PCAのプロットは、具体的な時間的なトレンドを示すものではなく、データの変動の中での主成分間の分布を表しています。したがって、直接的な上昇、下降、横ばいのトレンドは読取れません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 点が片方の主成分に対して遠く離れている場合、それが外れ値となります。このグラフでは、右上の点が他と離れており、特異なデータポイントである可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は異なる構成要素を示しており、第1主成分と第2主成分の間でどの程度の影響を及ぼすかを視覚化しています。一般に、半径が大きいほどその影響が大きいです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– PCAは主成分によるデータの次元削減を行っており、時系列に基づく関係性は明確ではありません。しかし、クラスターとして近い点は類似した特性を持つと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 点の分布が縦方向に広がっており、第2主成分に沿ったバラツキが大きいことを示しています。これにより、第2主成分が分析の中で重要であると言えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このPCAによって、WEIの構成要素がどのように貢献しているか、またそれぞれの変動が政治状況の何を示唆しているかを把握するのに役立ちます。ビジネスや社会において、異常な点は突然の政策変更や予期しない要因の影響を示唆している可能性があります。
このグラフを使用することで、潜在的なリスクや機会を早期に発掘し、政治に関連する意思決定に活用できるかもしれません。
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。