📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 1. **時系列推移**
– **総合WEI**: 初期（7月1日）から7月4日にかけて、WEIスコアはわずかな増加が見られ、0.66875から0.73まで上昇しています。特に、7月1日から2日にかけて一時的に減少した後、翌日からの上昇は安定したトレンドの始まりを示しています。
– **個人WEI平均および社会WEI平均**: 個人WEIは大きな変動は見られず、比較的安定していますが、日付が進むにつれて若干の上昇傾向があります。一方、社会WEIは0.6625から0.75へと増加しており、これは特定のイベントや社会的インフラの改善が影響を与えた可能性を示唆しています。
#### 2. **異常値**
– 提供されたデータに異常値は検出されていません。
– 初期データポイント（7月1日19:29:36）の社会WEIは0.775と高く、やや異常に見えますが、その直後の自然な変動の範囲内と考えられます。
#### 3. **季節性・トレンド・残差**
– **長期的トレンド**: 総合的に上昇傾向が見られ、一部の日に急激な上昇があります。これは政治的あるいは経済的なポジティブなニュースが影響を及ぼした可能性があります。
– **季節性**: データは30日間のものですが、季節的な変動はほとんど見られません。スコアの変動は特定の週内イベントに関連する可能性があります。
– **残差**: 各日付ごとにわずかな変動はありますが、有意な残差構造は見られません。
#### 4. **項目間の相関**
– 相関ヒートマップでは、特に社会WEIと社会的なサブカテゴリ（社会の公正性、持続可能性）の間に強い相関が見られると推測されます。このことは、これらの要素が社会全体の評価に大きく寄与していることを示唆します。
– 社会の多様性も全体の評価に与える影響が見積もられ、特に社会的サブカテゴリにおいて一貫して良いスコアを獲得しています。
#### 5. **データ分布**
– 箱ひげ図によると、各WEIスコアは0.6から0.8の間に分布しており、中央値は比較的一貫していることが示されています。よって、スコアのばらつきは中程度であり、大きな外れ値はありません。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
– **PC1の寄与率**: 0.53、主に社会的サブカテゴリと経済的余裕が主要な構成要素であると推測されます。
– **PC2の寄与率**: 0.19、これには健康状態や心理的ストレスの要素が含まれ、個人の幸福度に関連していると考えられます。
### 結論
このデータセットにおけるWEIスコアは、社会の状況や政策変化に敏感に反応していることを示唆しています。特に、社会的持続可能性や公正性の強化は、社会全体のWEIスコアを押し上げる重要な要因です。一方で、個人の健康状態やストレスレベルも注意すべきポイントであり、個人の幸福度に直接影響を与えることが示唆されます。データの継続的な観察と、具体的な背景要因の分析が、総合WEIの理解を深める助けとなるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は右側に固まっており、この期間の初期にのみ記録されています。線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰などの予測線が一定またはわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 情報は一部の初期以外ではなく、外れ値や急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットが実績値を示しており、灰色の範囲が予測の不確かさ（±3σ）を示しています。
– 線形、決定木、ランダムフォレストの予測はそれぞれ異なる線で表示されており、モデル毎に異なる将来予測の見解を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のモデルによる予測が示されていますが、線形および決定木の予測は横ばいに対して、ランダムフォレストはわずかな上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値に基づく不確かさの範囲内で、全モデルが予測を行っています。これにより、両者は相関があると考えられます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 実績値が限られた期間しか表示されていない点から、データの蓄積がより長期的に必要です。
– 線形および決定木回帰が横ばいである一方、ランダムフォレストがわずかに上昇しているため、より詳細な予測モデルの検討が求められるかもしれません。
– 政治的な文脈においては、安定したまたはわずかに改善する傾向が観察される可能性があります。これが社会や経済に及ぼす影響を評価する策として、他のデータと併用することが重要です。
全体として、データの豊富さとモデル選択のバランスを取ることが、的確な予測に寄与すると考えられます。
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**
– 実績データ（青色のプロット）は緩やかな上昇トレンドを示しています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）もゆるやかに上昇するトレンドを示しており、予測区間は重なる部分がほとんどないため、将来的に上昇が期待されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには大きな外れ値や急激な変動は見られません。データは補正されている可能性があります。
3. **要素の意味**
– 青色の実績プロットは、過去のデータを示しており、予測との比較で基準として使われています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、予測の信頼性を示し、非常に狭い範囲内で堅実に予測されていることを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 3つの予測モデルは類似した傾向を示しており、異なる手法でも一貫した予測がされていることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現状のデータセットでは相関の明確な確認は難しいですが、予測モデルがほぼ同様の傾向を示しているため、実績データとの相関があると考えられます。
6. **直感的洞察およびビジネスや社会への影響**
– 人々は、今後のWEIスコアの上昇を期待するかもしれません。これは、改善された政策や個人の政治的影響力の増加を示唆することが考えられます。
– ビジネスや社会に対しては、これらのデータを基にした政策や戦略の決定がより信頼できるものと感じるでしょう。安定した上昇トレンドが続くなら、ポジティブな影響が期待されるでしょう。
このグラフから得られる洞察は、トレンドの継続がどの程度信頼できるかという問いに対し、複数の予測モデルを用いた確認が有効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:
このグラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– 初期の実績データ（青いプロット）は、比較的一定していますが、わずかに上昇している傾向が見られます。
– その後、予測データ（赤色の×）に従い線形回帰などの予測線が示され、特に線形回帰（緑）とランダムフォレスト回帰（ピンク）は違いが見られる（ランダムフォレストは一定で、線形は上昇している）。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中で特に外れ値や急激な変動は見られません。
– 予測される範囲（灰色のエリア）が示す通り、実績は比較的一貫していたと推測され、予測範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実際の実績を表し、赤い×は予測されたデータです。
– 予測の不確かさの範囲（灰色）や各種モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が試行され、ランダムフォレストは横ばい、他は上昇を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測が示され、複数のモデルによりそれぞれの将来的トレンドを示しています。モデルごとに異なる予測を示しており、選択するモデルによって解釈が変わることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データに対する予測モデルのフィット感が、選択されたモデルによって異なることが視覚的に示されています。
6. **直感的な洞察、およびビジネスや社会への影響**
– 予測範囲が狭いことから、実績は比較的一貫して予想可能だと考えられます。モデルによる異なる予測は、社会的な変化が少ない可能性を示唆しており、安定した状況であることが予想されます。ビジネスや政策決定においても、この安定性は一定の信頼性をもたらす要素となり得ます。
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、このグラフに関する分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は初期に横ばいの傾向があります。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は、初期の予測段階では上昇し、その後安定しています。
– 他の予測（法枠線や線形回帰）はおおむね横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値や急激な変動はグラフには見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実際の実績を示しています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰の予測結果であり、上昇傾向を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示していますが、実績はこの範囲内にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレストは他の予測手法（線形、法線木）とは異なり、短期間での上昇を示しています。
– 予測の不確かさ範囲内に全てのデータが収まっていることから、予測が現実と整合していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、実績と予測の間に高い相関があることが示唆されます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– ワイルドカードとしてランダムフォレスト回帰が考えられ、経済的余裕が向上する可能性があります。
– 予測通りに個人のWEIスコアが改善すれば、社会の経済的安定につながる可能性があります。
– ビジネスにおいては、このようなポジティブな予測を基に戦略を見直す機会があるかもしれません。
この分析は、過去のデータと予測モデルの妥当性を比較する判断材料を提供し、政策立案や戦略策定に役立つ可能性があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は当初一定の範囲にあります。線形回帰（緑）と決定木回帰（紫）では安定した予測がされていますが、でこぼこ予測されています。ランダムフォレスト回帰（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**
– 現在の範囲では大きな外れ値や急激な変動は見られません。全体的に安定しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、短期間の範囲内でばらついています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示し、直感的には予測が一定の範囲に収まっていることを強調しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰と決定木回帰は似た傾向を示していますが、ランダムフォレスト回帰は異なるパターンを示しています。これがデータにおける複雑なパターンをキャプチャする試みと解釈できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在の実測値の範囲が狭く、モデルが示す幅広い予測範囲と対照的です。ランダムフォレストによる予測がなぜ下降トレンドなのかなどさらに検証が必要です。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 統計的に見て、健康状態が短期間で大きく変わる可能性が低く、現時点での指数の安定性は継続されると期待できます。しかし、長期的には予測の不確実性があるため、監視が必要です。
– 政治的影響として、健康指標の安定性は政策決定における安心材料となり、一定の社会的安定に寄与する可能性があります。一方、ランダムフォレストの予測が下降傾向を示していることが注意点で、これは潜在的な健康リスクの早期発見に役立つかもしれません。
このグラフは、一見安定しているように見えますが、モデルによって異なる予測を示していますので、各モデルの特性を理解し、慎重に解釈する必要があります。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **初期データ**：実測値（青色のプロット）は横ばいで、値が約0.54から0.63の範囲にあります。
– **予測データ**：
– 線形回帰（紫色の線）は、時間が経過するにつれて減少傾向を示しています。
– 決定木回帰（青色の線）とランダムフォレスト回帰（ピンクの線）はほぼ横ばいで推移しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**：明確な外れ値は見られません。
– **急激な変動**：変動はなく、各手法で一定もしくは比較的緩やかに推移しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青のプロット**：実際のWEIスコアを示しています。初期段階でのデータが限られていますが、一貫しているように見えます。
– **予測の不確かさ範囲（灰色の領域）**：予測の信頼区間を示しており、将来の変動範囲を示唆しています。
– **異なる予測手法**：
– 線形回帰は減少傾向を示しており、将来のストレスの緩和を予測するかもしれません。
– 他の手法（決定木とランダムフォレスト）は安定したストレスレベルの維持を予測しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各手法の予測結果は、将来のWEIスコアの予測について異なる見解を示しています。特に、線形回帰は他の手法と異なり、減少傾向を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 現時点では、初期のデータセット数が限られているため、明確な相関関係を特定するのは難しいですが、安定した分布が見られます。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **直感的な洞察**：実際のWEIスコアが安定しているため、現在の政策や環境が個人の心理的ストレスに大きな影響を及ぼしていない可能性があります。
– **社会的影響とビジネスへの示唆**：
– ストレスが安定していることは、政策決定者にとってポジティブな指標と捉えられるかもしれません。
– 線形回帰の予測が正しい場合、時間と共にストレスが減少する可能性があるため、現在の政策が効果を発揮していると評価されるかもしれません。
このグラフは、政策の効果や心理的健康の維持がどのように進展するかを示す重要な指標となり得ます。
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:
1. **トレンド**
– 初期のデータポイントは比較的安定していますが、次第に上昇している傾向が見られます。予測データはさまざまな回帰モデルを示していますが、全体的に微増または横ばい傾向です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実測データには大きな外れ値や急激な変動は見られません。全体的に予測範囲の中に収まっています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示しており、これらは過去のパフォーマンスを表しています。紫やシアンの線は異なる回帰モデルによる予測を示しており、これらの予測は比較的一貫しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 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）は、全般的に同じラインもしくは非常に類似した曲線で推移しており、モデル間の相関性が高いことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測モデル範囲内で分布しています。全体として、大きな変動のない安定した特性を持っています。
6. **直感的な洞察**
– グラフは測定対象の環境が安定しており、予測も大きな変化がないことを示唆しています。この安定性は、政治的な自由度と自治が保証されていることを意味し、社会的にも安定した状態が続いていると考えられます。
このようなデータは、政策決定者やアナリストが今後の施策を考える際に利用が可能です。特に、急激な変動を避け、コントロールされた政策展開が求められる場合には有用です。
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**
– 実績AIのスコア（青い点）には多少のばらつきと下降が見られます。
– 予測データ（線形回帰）では緩やかな上昇が示されています（紫色の線）。一方、決定木回帰（緑色の線）とランダムフォレスト回帰（ピンク色の線）は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには目立った外れ値や急激な変動は見られませんが、予測に対しては実績がやや低めの位置にプロットされています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績値を示しており、予測されたAIのスコア範囲よりもやや低いです。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの影）は予測AIの許容範囲を示しており、実績はその範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 線形回帰の予測は上昇を示し、他2つの予測（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）は横ばいとなっており、それぞれのモデルが異なるトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現時点で目立った相関関係は見受けられませんが、予測は実績をやや上回る傾向にあります。
6. **人間の直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– このグラフは、実績が予測よりも若干達成できていないことを示しており、社会における公平性や公正さの指標が期待以下である可能性を示唆しています。
– ビジネスや政策において、公平性を改善するための施策が必要かもしれません。また、予測モデルの選択によって異なる結果が示されるため、モデルの選択が重要です。
全体として、このグラフは公平性の改善を目標とする際の現状と今後の可能性を示すツールとして活用できるでしょう。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **実績AI（青いプロット）**:
– 最初の数日間でスコアは安定しており、ほぼ横ばいです。
– **予測モデル**:
– **線形回帰（灰色）**と**法定木回帰（赤色）**は、ほぼ横ばいで変動が小さい。
– **ランダムフォレスト回帰（紫色）**は、予測期間中に緩やかに上昇しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 現時点では大きな外れ値や急激な変動は見られません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青）**: 実際に観測されたデータ。
– **予測（赤）**: 未来の予測。
– **予測の不確かさ範囲（薄灰色帯）**: 誤差範囲を意味し、信頼区間を示していますが、狭く設定されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測モデルは、それぞれ枠内での実績に対して異なる予測を提示していますが、全体としては大きな乖離は見られません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと予測モデルが示すトレンドは、特にランダムフォレスト回帰において未来に向けて緩やかな上昇を示しており、これは新たな上昇トレンドの可能性を示唆しています。
### 6. 直感的な洞察と社会への影響
– **直感的洞察**: データは安定しており、観測された実績とほぼ一致しています。この安定性はシステムの信頼性や持続可能性を示唆しています。
– **社会/ビジネスへの影響**: 将来的に持続可能性や自治性が高まる可能性があることから、政策決定においてこのデータを活用すると、よりよい持続可能な戦略を立てる助けになるでしょう。
全体として、グラフに示されたデータは比較的安定しており、将来的にポジティブな傾向を示しています。これは社会的な持続可能性を強化するアクションを導くための信号として有用であると考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青の点）は、2025年7月1日から7月9日までの間で、概ね0.6から0.8前後で変動しています。
– その後、予測AI（赤の×）は7月10日以降データを示していません。
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、異なるトレンドを予測していますが、ランダムフォレスト回帰（紫の線）は7月10日からスコアが急上昇し、その後高水準で安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 予測モデル間でスコアの変動が異なりますが、ランダムフォレストモデルでは7月10日前後に急激な上昇があります。これは急激な変動と考えられ、注目されるポイントです。
3. **プロットや要素の意味**
– 青の点は実績値を示しており、若干の変動はあるものの、全体的には比較的安定しています。
– 灰色の帯は、予測の不確かさの範囲を示しているようで、実績データから大きく外れることはありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルの線は異なる予測パターンを示していますが、ランダムフォレストの予測が最も大きな変化を示しています。
– 他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰）は、7月10日以降概ね横ばいか、緩やかな上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが多くの予測モデルによって似たように追従されていますが、ランダムフォレスト回帰では、外れた大きな変動を示します。
– 予測の不確かさ範囲内での実績の安定性は比較的高いと考えられます。
6. **人間が直感的に感じること、およびその影響**
– このグラフからは、複数のモデルを用いた予測の信頼性や、それぞれのモデルの強みと弱みを直感的に比較することができます。
– 社会WEIの変化が政策決定や社会施策に与える影響を評価するにあたって、急激なスコアの変動はリスクとして捉えられる可能性があります。
– 特にランダムフォレストモデルが示す急激なスコア上昇が持つ意味を分析し、対策を検討することが考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 青いプロット（実績AI）は横ばい傾向を示しています。
– 線形回帰（ピンク）は上昇傾向を示し、法定木回帰（緑）も上昇を示しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫）は一定で変化がありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績AIのデータには外れ値や急激な変動は認められません。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績のデータポイントを示しています。
– 予測の不確かさ範囲（グレー）は、ほぼ全ての実績データを含んでいます。
– 線形回帰は予測が最も楽観的で、データが改善すると予測しています。
– 法定木回帰は、線形回帰と同様の傾向を示していますが、多少の変動が伺えます。
– ランダムフォレスト回帰は安定した予測を維持しています。
4. **時系列データの関係性**
– 線形回帰と法定木回帰は実績に対して上昇傾向の予測をしています。
– ランダムフォレスト回帰は安定した予測を示し、データの変動が少ないことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIのスコアは安定しており、予測の不確かさ範囲と強い相関を示しています。
– 線形および法定木回帰の予測は、現状のスコアからの改善を示唆しています。
6. **洞察と影響**
– 実績AIは、変動が少ないため安定した社会状態を反映しているかもしれません。
– 予測手法による異なる結果は、政策決定や介入の手法に応じて異なる結果をもたらす可能性があります。
– データが示す一定の安定性は、社会的に良好な共存・多様性・自由の保障を図るための現状維持または進展の余地を示していると直感的に感じられます。
– これらの予測をもとに、さらなる社会的改善を促進する施策を検討することが考えられます。
このグラフは、短期的な予測と実際の傾向を比較するための重要な情報源です。プランニングや政策形成において、各予測方法の詳細な検証が求められます。
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:
以下の分析を提供します：
1. トレンド:
– 時系列全体を通じて、色が暗いところから明るいところに移行しています。これはWEIスコアが上昇していることを示唆しています。
– 特に、期間の終盤で急激なスコアの上昇が見られます（緑から黄色への変化）。
2. 外れ値や急激な変動:
– 最初の数日は色が非常に暗く、これはスコアが低いことを示しています。これが急激に明るくなっている部分が外れ値または急な変動を示していると考えられます。
3. 各プロットや要素:
– 色のグラデーションはスコアの変化を示しています。より濃い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを示しています。
– 縦軸の「時間帯」は、24時間のうち特定の時間帯にスコアがどのように変化するかを示しています。これにより、一日の中での統計的な変動が視覚化されています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 日ごとにスコアのパターンが確認でき、時間帯による変動も考慮されています。特定の日付や時間帯で一貫した高いスコアが見られる場合、それが政治イベントやニュースによって影響されているかもしれません。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 同じ日でも時間帯によってスコアが異なるため、時間帯ごとのスコアに変動があり、条件によってスコアが分かれている可能性があります。
6. 人間が直感的に感じること、および影響:
– スコアの上昇は、政治関連のイベントや政府の発表などが大衆にプラスの影響を与えたと認識されている可能性があります。
– ビジネスや社会的には、明確なポジティブなトレンドが見られることで、投資の機会や政策の成功を示唆する材料となるかもしれません。
全体として、このヒートマップは、政治イベントなど外部要因がWEIスコアに及ぼす影響を視覚的に表現しています。
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:
このヒートマップは、特定の個人のWEI平均スコアを時間とともに表現しています。以下に、その視覚的な特徴と洞察について説明します。
1. **トレンド**:
– データは4日間のみの表示ですが、スコアには明確な上昇または下降トレンドは見られません。
– 各日付の異なる時間帯でスコアが変動しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025-07-04の0時から8時のセクションにおいて、黄色（0.71付近）で非常に高い値が観察されます。この値は異常として注目に値します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアを示し、紫が低く、黄色が高い値を示しています。
– 時間帯ごとにスコアが異なることを示すために色分けされています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定のパターンは見受けられませんが、一部の時間帯で同程度のスコアが繰り返される可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色が一様に混じっており、特定の時間帯に集中して高スコアが出るわけではない点が特徴的です。
6. **直感的感想と影響**:
– スコアが高い時間帯（2025-07-04の0時から8時）が特に目立つため、この時間帯に何らかの重要な出来事が発生した可能性があります。政治的イベントや個人の活動などが影響を与えたのかもしれません。
– ビジネスや社会的には、このような特異なスコアの変動は、その時間帯に注目すべきアクションや対策を考慮するうえで重要です。
このヒートマップは、直感的に見て、時間帯ごとの変動を理解しやすく、特異な出来事の発見に役立ちます。ビジネスではこのようなデータを活用して、動向を把握し、適切な対応を考えることができます。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは特定の日付と時間帯に基づく社会WEI平均スコアの変動を示しています。
– 7月1日から7月4日にかけて、特に時間が進むにつれてスコアの変動が色で表されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月2日の16時と19時におけるスコアの低下が色の暗さからも明確にわかります。これは外れ値または急激な低下と見なせます。
– 対して、7月3日と7月4日のスコアは明るい黄色で示され、これが急激な上昇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**
– 色の濃淡が社会WEIスコアの変化を示しています。暗い色は低スコアを、明るい色は高スコアを意味します。
– 色の変化は、日にちと特定の時間帯におけるスコアの変化を視覚的に表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間の経過とともにスコアが高くなる傾向が見て取れ、7月3日と7月4日の同じ時間帯にスコアの改善が見られることから、連続性があると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関は示されていませんが、特定の日付と時間帯によるスコアの変動があり、一部の時間帯でのパターンが形成されているようです。
6. **直感的な印象と影響**
– このグラフは、人々が特定の時間帯と日付において、社会的または政治的なイベントの影響を受けていることを示唆しています。
– スコアが改善していることから、人々の社会的な幸福感や満足度が向上していると解釈できるかもしれません。これは、政策変更や社会イベントの影響と言えるでしょう。
– ビジネスや社会において、この変動は市場の動向や公共の意見に直接影響を与える可能性があります。特に、時間帯ごとのスコアの変動は、特定の消費活動や政治的関心が高まることを示唆しているかもしれません。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップ自体は静的な情報を示しており、データの一定期間にわたる相関関係を表しています。したがって、上昇や下降の「トレンド」は示されていませんが、全体的な相関パターンに注目できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値に該当するような急激な変動は、ヒートマップには現れませんが、一部の相関が特に高く（赤色）または低く（青色/紫色）なっている点が、重要な要素として注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は相関係数の強弱を示しています。赤色に近いほど正の相関が強く、青色が強い場合、負の相関が強いことを意味します。
– 例えば、「総合WEI」と「個人WEI健康状態（健康状態）」の間で0.83など、特に強い正の相関が観察されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数のWEI項目の相関から、様々な社会要因が統計的に関係していることがわかります。この情報を基に、特定の要因が他の要因にどのように影響を与えているかを分析できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体として、社会的な要因間に強い相関が見られることがわかります。特に「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間で0.82の強い正の相関が見られます。
– 一方で、「個人WEI（自由度と自治）」といくつかの要因の間には、一般的に負の相関が見られます（例: -0.53という相関）。
6. **直感的な理解とビジネスや社会への影響**
– 高い正の相関を示す項目間では、片方の値が向上すれば他方も向上する傾向があると考えられます。これらの要因を重視する政策が相互に強化される可能性があります。
– 負の相関が見られる項目に関しては、一方が改善されることで他方が悪化する可能性があるため、トレードオフを考慮する必要があります。
このような相関分析は、政策設計やビジネス戦略を構築する上で重要な指針を提供することが可能です。
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、政治カテゴリのWEIスコアの分布を比較した箱ひげ図です。以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 「総合WEI」や「個人WEI平均」などは、比較的一定のスコア分布を示しています。この30日間での大きなトレンドは観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのカテゴリ、特に「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（生態系整備・持続可能）」では外れ値があります。これらは特定の日または出来事による異常な変動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**:
– 各箱ひげ図は、各カテゴリのスコア分布の中央値、四分位範囲、最小値と最大値（アウトライヤーを除く）を示しています。色の違いは視覚的に異なるカテゴリを識別しやすくしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプ間での明確な相関が視覚的に観察されるわけではありませんが、類似した特徴を持つカテゴリ間での比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」は分布が広く、ばらつきがある一方で、「総合WEI」は比較的安定していることがわかります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 多様な視点からのスコア分布は、政策の影響や社会的な状況を反映している可能性があります。外れ値が存在するカテゴリに注目することにより、政策履行や社会問題への対応を迅速に行う必要性が示唆されるかもしれません。
このグラフは、政治的な施策や社会状況の変動を評価するための重要な指標となりえ、人々の生活や政策決定において貴重なデータを提供します。
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、政治カテゴリに関するデータの主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に具体的な分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフは散布図であり、明確な上昇や下降のトレンドは示していません。
– 散布の傾向を見ると、第1主成分に沿った分布は広がりを持ち、第2主成分に沿った変動は比較的少ないです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データポイントは比較的均等に分布していますが、若干の外れた印象のあるデータポイントが見られます。
– 特に、第1主成分の端に位置するポイントは、他のデータポイントから離れており、外れ値と見なされる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は、観測されたデータまたは事象の主成分空間での位置を示しています。
– 第1主成分（寄与率: 0.53）は、データの分散をより多く説明しており、変動の主な方向を表します。
– 第2主成分（寄与率: 0.19）は、補完的な分散を説明し、縦方向での変動を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフ自体は時系列データではありませんが、主成分によるデータの集合が示されています。
– 時系列データが30日間にわたるものである可能性がありますが、グラフには直接的な相関関係情報は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントが第1主成分に沿って広がっているため、第1主成分に強く相関していることが示唆されます。
– 第2主成分の分散は限られており、より重要なのは第1主成分における変動です。
6. **人間が直感的に感じるであろうことと影響**:
– 視覚的に、多くのデータポイントがY軸の周辺に密集しているため、全体の変動が第1主成分に集中している印象を受けます。
– ビジネスや社会への影響として、PCAを用いることで、複雑な政治的状況下での影響因子を簡略化し、理解しやすくできる点が挙げられます。この分析は、政策決定者がデータを基にした判断を下すのに役立つ可能性があります。
このように、PCAを用いることでデータの次元を削減し、主要な変動因子を特定しやすくしており、政策分析や戦略策定の手助けになります。
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。
