📊 データ分析（GPT-4.1による）
**データ分析結果**
**1. 時系列推移とトレンド**
– **総合WEIスコア**は7月1日から7日にかけて全体的に上昇傾向にあります。7月6日に異常なピックアップが確認され、スコアが大きく上下に変動しています。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**のスコアも同様の上昇トレンドを描いていますが、7月6日は特に大きな変動が見られます。
– 7月6日では、昼過ぎまでスコアが低下している一方で、夕方以降急激に上昇する動きがこの日全体で観測されています。
**2. 異常値とその要因**
– **異常値**として、7月6日の一連の値の急な上昇があります。背景には、短期間での政治的イベントやニュースが影響を与えた可能性が考えられます。
– 個人および社会のストレスの上昇、社会的インフラおよび多様性に対するスコアの変動は、短期的な経済政策や公共政策の発表が関連している可能性があります。
**3. 季節性・トレンド・残差**
– **季節性**はデータの期間が短いため、明確には特定されなかったが、週末前後でのスコア変動は、政策発表や社会イベントに関連した一時的なトレンドと言えるでしょう。
– **トレンド**は全体的な上昇を示していますが、月初にかけてわずかにスコアが変動し、月末にはより安定した上昇が見られます。
– **残差**は主に7月6日の異常値から来るもので、通常のスコアのばらつきから逸脱しています。
**4. 項目間の相関**
– 相関ヒートマップから、**個人の経済的余裕**と**社会の持続可能性**の間に強い正の相関が見られます。また、**個人の自由度と自治**は他の項目と比較的中立的な相関に留まっています。
– 高い相関は、特定の経済的政策が社会全体の持続可能性へ反映されやすいことを示唆しています。
**5. データ分布**
– 箱ひげ図では、大部分のスコアに重要な外れ値が存在することが確認され、それがデータの変動に大きく影響しています。
– 中央値は特に個人の心理的ストレスと健康状態の項目で大きく上昇し、全体的なウェルビーイングの改善を反映している可能性があります。
**6. 主要な構成要素 (PCA)**
– PCA結果から、**PC1**がデータの78%の変動を説明し、主に社会および個人の経済的要因から来ていることを示唆しています。
– **PC2**は8%の変動しか説明していませんが、個人的な自由度やストレスの変動を主要な説明要因として指摘できます。
**結論**
全体的に、データは7月6日を中心にした異常なスコア変動を示しており、これは政策や社会イベントに起因する一時的な効果の可能性があります。個人および社会の健康、経済、心理的要因が強く結びつき、政治カテゴリにおけるWEIスコアの主要な変化要因となっていることがわかります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績の「WEIスコア」は最初の数日間でわずかに変動していますが、全体的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「線形回帰」は7月5日以降から緩やかに上昇し、7月25日頃には安定しています。
– 「決定木回帰」と「ランダムフォレスト回帰」の予測は、ほぼ横ばいで安定した予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日付近に異常値が検出され、注目する価値があります。この異常値は、実績データの中で明確に他のデータポイントと異なる位置にあります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点が実績の「WEIスコア」を示しており、全体として分布がばらついているものの、予測範囲内にあることが示されています。
– 黒い円で囲まれた部分は検出された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し、ほとんどの実績データがこの範囲内に収まっています。
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は、7月5日以降、徐々に予測線である線形回帰の方向に向かってコンバージェンスしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 線形回帰の予測は実績データの平均的な動きに沿っており、他の予測手法（決定木、ランダムフォレスト）は安定した予測を提供しています。
6. **ビジネスや社会への影響**
– これは政治カテゴリに関するデータであるため、予測値が安定していることはポジティブな指標と言えます。
– 異常値の存在は、特定の政治的な出来事やニュースが影響を与えた可能性が考えられ、注意が必要です。
– 全体の安定性は、社会や市場に一定の信頼感を提供し、ビジネスや政策立案において重要な指針となり得ます。
この分析から、人々は、何らかの外的な要因が短期間で影響をもたらし得ることを認識しつつも、政治的な動向が概ね予測可能であり、安定していると感じるかもしれません。
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:
以下はグラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 大部分の実績データ（青いプロット）は、0.6から0.8の間で比較的一定しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は、緩やかな上昇傾向を示しています。
– 線形回帰（シアンの線）と決定木回帰（薄緑の線）は、ほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのプロットには黒い縁取りがされており、これは外れ値を示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロット: 実績データを示しています。
– 複数の回帰線: 予測モデルによる未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**
– 実績データと予測モデル間での大まかな整合性はありますが、モデルによって予測が異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的狭い範囲に分布しています。予測は将来的に異なる方向性を示しており、不確実性が存在します。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**
– 実績データの安定性は、現在の状態が安定していることを示唆しています。しかし、将来に対する予測は異なり、特にランダムフォレスト回帰による上昇傾向は、注意が必要です。これは、政治状況や政策変更などが影響を及ぼす可能性があることを示しています。社会やビジネスにおいては、変動への迅速な対応が求められるでしょう。
これらの要素を考慮し、今後の動向に注目することでより良い対策を立てることが可能です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は初めの数日間で変動が見られ、その後の期間にはデータが示されていません。
– 予測データは全般的に横ばいで安定しており、特にランダムフォレストによる予測（紫の線）は最も高いスコアでフラットに推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データには外れ値がいくつか認識される（黒枠のプロット）。これは、通常の範囲から外れた大きな変動を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い実績プロットは実際のデータを示します。
– 赤いX印は予測を示し、予測範囲はグレーの帯で示されています。
– 線形回帰、水色（決定木回帰）、紫色（ランダムフォレスト回帰）の三つの予測モデルがあり、それぞれ異なる方法で予測を行っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– モデル全体として予測値が実績値の初期変動を抑えた安定した推移を示しているため、実績値の変動に対する予測値の反応が少ないことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現時点でのデータでは、実績の変動が特定の予測モデルと一致しているとは言えず、予測安定性が注目されます。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 実績データの初期変動や外れ値は、社会的な不安定要因やイベントによる影響を示唆するかもしれません。
– モデルによる安定した予測は、ビジネスや政策の計画において、信頼性の高いシナリオプランを提供する可能性があります。
– 特にランダムフォレストによる高いWEIスコアの予測は、将来的なポジティブな社会的変化を反映している可能性があります。
結論として、実績の変動を考慮しながら、予測の安定性を踏まえた上で社会やビジネスの戦略を練ることが求められるでしょう。
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:
以下がこのグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は概ね横ばいで、大きなトレンドは見られません。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）にはそれぞれ異なる傾向が見られますが、ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は上昇傾向を示し、その後安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値と認識されたもの（黒い円で囲まれた点）がいくつか見られます。それらはそれぞれ異なる地点で現れており、一時的な影響またはデータエラーを示唆するかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 点の密度が高い部分は、安定した評価が続いていることを示しています。
– 色は実績と予測間の差異や一致を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは実績データに基づいて異なる予測を示していますが、大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが一定の範囲に集中しており、短期間での大きな変化は見られません。
– 予測モデルの中ではランダムフォレスト回帰が最も変動を持っているように見受けられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 見た目から、最近の実績データが安定していることが感じられ、予測も大きく外れていないため、現在の状況が比較的持続する可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、安定した経済状況が予想されると同時に、外れ値が影響を及ぼす可能性があるため、注意が必要です。
全体として、安定性が見られる一方で、予測には注意を払い、外れ値の原因となる要因を詳細に調査することが重要です。
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:
### 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）は、初期に安定しており、大きな変動は見られません。
– 線形回帰（紫）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）による予測線は、全体的に緩やかな上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータ集計期間に、幾つかの外れ値が見られます（黒い円で囲まれた青いプロット）。
– ただし、全体的には大きな急変動は報告されていません。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青色で表されており、観測された健康状態スコアを示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示し、ほぼ実績データと重なっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 三つの回帰モデルは、似たような軌跡を描いており、予測における大幅な差異は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測モデルは、実績データから推測される全体的な傾向をほぼ適切に捉えています。
– 外れ値が予測精度に影響を与えた可能性はありますが、モデル間での相違は小さいです。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフは、健康状態が全体的に安定していることと、先行きが緩やかに改善する可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、政策的に支持を受ける要因となる可能性がありますが、外れ値が示すリスクや変動要因についても考慮する必要があります。
このグラフから、政策決定や健康管理のプランニングにおいて、慎重なデータ分析と経過観察の重要性が考えられます。
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:
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青い点）は、全体的に横ばいであるがわずかに上昇傾向にあり、特定の上昇や下降のトレンドが明確ではない。
– 線形回帰の予測（紫色の線）は、期間を通じて上昇傾向を示している。
– 決定木回帰（緑色）とランダムフォレスト回帰（ピンク色）は、平坦な予測を示している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点の実績データには、一部円で囲まれた外れ値が見受けられる。
– 初期データには変動があるが、急激な変動は少ない。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、黒い円は外れ値を示している。
– グラフ上の影つき範囲は予測の不確かさを示す。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰はそれぞれ異なる予測手法を表し、その結果の違いを視覚化している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは実績データとは異なるトレンドを示しているが、実績に基づき異なる未来のストレス予測を行っている。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データにおけるばらつきは、予測モデルが扱う変動範囲の幅を理解するのに役立っている。
– 各予測モデルとの実績値の相関が明示されているわけではないが、異なる予測をする背景が見える。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**:
– 実績データの変動性と予測モデルの違いは、ストレスレベルの予測が難しいことを意味している。
– WEIスコアが政策決定に関わる人物の重要な健康指標であるならば、上昇傾向の予測は注意を要するかもしれない。
– 政治的決定における心理的ストレスの影響を軽減するための対策が求められる可能性がある。
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**
– 実績のデータ点は7月初めに集約されており、その後の急激な下降が見られる。
– 予測に関しては、線形回帰と決定木回帰が横ばいで安定している一方、ランダムフォレスト回帰は一旦上昇後、横ばいになっている。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績のデータ（青い点）は7月1日から7月5日の間に急激な変動があり、多くの点が外れ値としてマークされている。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しており、初期の高い変動を示している。
– 赤い×はAIによる予測を示し、データ点と予測値の違いを視覚的に確認できる。
– 塗りつぶされた灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しており、初期には広範囲に及ぶが、後半ではだんだん収束している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測の傾向には差があり、予測は実績データの急変を捉えられていない可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの初期値は高いダイナミクスを示し、予測値とは異なる動きを見せている。特に横ばいの予測とは対照的。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績データの急激な変動は、政治状況や政策変更、社会的不安などの影響が考えられる。
– 予測値が比較的安定していることから、これまでの実績データが例外的な変動であり、通常の状態に戻ると予測している可能性がある。
– ビジネスや社会において、急激な自由度と自治の変動は、政策対応やリスク管理の見直しを促すだろう。特に急変による予測の非一致が示されているため、予測精度の向上およびデータの収集が今後の課題となる。
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:
以下にグラフの分析とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 初期の実績（青いプロット）は、値が上下していますが、全体として0.5から0.8付近に散らばっています。
– 予測は3つの異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を使用して表示されていますが、すべて最終的に1に近い値に収束しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階で異常値（黒枠の円）が数個観察されます。
– これらは実績値が予測範囲を大きく外れたものであり、特に初期の混乱や不安定さを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示しており、灰色の範囲が予測の不確かさを示します。
– 予測グラフには、3つの異なる予測方法があり、それぞれわずかに異なるパターンを示していますが、全体的には一貫して上昇しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルによる線の最終的な収束は、予測の確信度が高いことを示唆しています。また、実績値と予測値との乖離も混乱の初期段階で徐々に収束する傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は初め不安定ですが、予測値の確立を通して安定し、高い公平性・公正さのスコアを維持しています。
6. **直感的感じることと影響**:
– 初期の不安定さから、制度や政策が徐々に安定しつつある様子がうかがえます。
– 社会やビジネスにおいては、政策が時間と共に安定して効果を発揮している可能性があります。最終的に高い公平性スコアに安定することは、政策の成功を感じさせ、社会的信頼性を高め、ビジネス環境の安定に寄与するでしょう。
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:
グラフを詳細に分析し、以下の視点から洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は最初、0.8付近の値で横ばいの傾向が見られます。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全般的に横ばいですが、時間が進むにつれてわずかに異なる様相を呈しています。ランダムフォレスト回帰は特に、一時的な上昇が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績値において、いくつか円で囲まれている外れ値があります。これらは予測の範囲外に位置しており、特殊な要因があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、紫、シアン、ピンクの線はそれぞれ異なる予測モデルを示しています。
– 灰色の背景は予測の不確かさの範囲を示しており、xAI/3σとして定義されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルの予測は時期が進むにつれておおむね横ばいであるが、ランダムフォレストだけ微細な上昇が見られます。これは異なるモデル戦略が異なる予測を生んでいる可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は予測ラインから大きく外れている時点があり、実データの変動性が予測にキャプチャされていないことを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**:
– 実績の値が予測範囲外の外れ値として異常な変動を示すため、予測モデルの改善の余地を感じるかもしれません。
– 社会やビジネスにおいては、持続可能性と自治性の向上を目的としている場合、予測精度向上への取り組みが重要となるでしょう。
このグラフは、予測モデルの精度や社会的指標の変動を見極める材料として活用できます。外れ値の要因分析や新たなモデル戦略の開発は、更なる改善に寄与する可能性があります。
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**
– 実績データ（青い丸）は初期の期間において変動があり、その後一定しています。
– 予測値は、直線的な上昇（線形回帰）、一定（決定木回帰）、そして僅かな上昇（ランダムフォレスト回帰）を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データには、いくつかの外れ値が明確に存在します（黒い円で強調表示されているデータポイント）。
– これらの外れ値は、評価期間の初めに集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績値（青）は実際のモデリングによる結果を示します。
– 予測値（赤い×）とその不確実性の範囲（灰色の領域）は、モデルの予測能力を評価するための要素です。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の線は、それぞれ異なる予測手法の結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルの予測値は実績データと比べて異なりますが、特にランダムフォレストはより高度な変動を捉えています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データには一定の相関が見られ、予測の精度が測られる。
– 外れ値が多く、予測の不確実性が指摘されています。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– 現状では予測モデルは外れ値を十分に捉えきれていない可能性がありますが、ランダムフォレストが他のモデルよりも柔軟性を発揮しているように見えます。
– 社会基盤・教育機会の向上を図るためには、予測の精度向上と不確実性の低減が重要です。
– 外れ値の分析を進めることで、潜在的なリスクや不確定要素を特定し対策を講じることが求められます。
これらの洞察は、政策立案者にとって、社会基盤や教育機会の提供に関する長期的な戦略を形成する上で重要です。予測モデルの適用には引き続き改善が必要ですが、多角的な分析は実施すべきです。
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:
このグラフを分析した結果を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 初期の実測値（青い点）は、7月1日から5日までの間で変動していますが、全体としては横ばい状態です。
– 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、グラフの後半でそれぞれ異なるレベルで横ばいトレンドを示しています。特にランダムフォレスト回帰モデルは、より高いスコアを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 見られる外れ値は数箇所で観測され、黒い円で囲まれています。これらの値は全体的なトレンドから逸脱しています。
– 開始直後の実績値に何度か急激な変動が見られますが、時期的に限られています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示しており、変動があります。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示しており、初期の変動が大きかったことを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 3つの予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、初期の不確実性を考慮して異なる将来の傾向を示しているが全体的に横ばいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の初期段階では分布に幅がありますが、予測はそれぞれのモデルにより異なるスコアを示して安定性を持たせようとしています。
6. **直感的に感じることや影響**:
– グラフは初期の変動性が高く、次第に安定していく様子を示しています。これは、社会的な政策またはプログラムが導入され、時間とともにその効果が評価され始める状況を反映している可能性があります。
– ビジネスや社会においては、初期の不確実性を乗り越えた上での安定的な成長や持続的な改善が期待されます。政策の安定効果や社会への適応度の評価に役立てられるでしょう。
この分析がグラフの理解に役立つことを願っています。
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:
以下のヒートマップ解析を行います。
1. **トレンド**
– 日付が進むにつれて、特定の時間帯（20-23時）で急激なスコア上昇が見られます。7月6日と7日に特に顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日と7日の20-23時のスコアが非常に高いため、何らかの重要な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**
– 色の濃さはスコアの高さを示しており、濃い紫から黄までのグラデーションが見られます。黄色が最も高いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– スコアは時間帯の進行と共に変動しており、特定の日の特定の時間帯に突出しています。これは周期的なイベントの影響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**
– 一部の時間帯に集中してスコアが上昇しており、時間帯ごとの分布が不均一です。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および社会への影響**
– 人々はこのようなスコアの急上昇をイベントやニュースに関連付けるかもしれません。高いスコアの時間帯に関心が集中することで、政治的な議論や関与が活発化する可能性があります。
このヒートマップは、特定の時間と日に何か注目の政治的事件や発表があったことを示唆しており、その影響が可視化されています。このデータを基に、さらなる調査を行うことで、より具体的な社会や政治への影響を明らかにできるでしょう。
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:
以下のグラフについての分析を提供します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ上の日付に沿って、変動が見られます。特定の日に明確なピークが存在し、強い色の変化（特に黄色）が見られ、他の日と比べて評価が高いことを示しています。
– 一般的には中程度の色（青から紫）が多く、目立った周期性は観察できませんが、個別の日付に対する変動ははっきりしています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月7日には、他の期間とは異なる明るい黄色が示され、急激な上昇があったことを示唆します。これは重要な出来事や政策の発表など、急な変化を引き起こし得る要因と考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しており、濃い色（紫）は低いスコア、明るい色（黄色）は高いスコアを表しています。
– 多くの日付で青色や紫色が優勢であり、全体的に中程度の評価が多いことが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯には一貫して中程度の色が多く、異なる日付の特定の時間で共通の動きが観察される可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の変動パターンがない一方で、日付や時間に関連する特有の事件・アクションが影響している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 特定の日に特定の時間帯で高い評価を受けていることから、政治イベントやニュース、政策発表がこのスコアに影響を与えた可能性があります。
– 社会的には、急激なスコア変化は市民の注目を引き付ける可能性があり、政治的判断や市民の意識に影響を与える要因となるでしょう。
全体として、このヒートマップは特定のイベントや政策に対する反応を視覚的に表現しており、時間と日付の関連性を捉えるために有効です。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の点が見て取れます。
1. **トレンド**:
– 時間系列で見ると、特定の日付（特に2025-07-06と2025-07-07）において明るい黄色の部分があり、これはWEIスコアがそれまでの期間に比べて高くなっていることを示しています。
– それ以外の期間では、主に青から紫色の範囲で推移しており、概ね安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-06に急激にスコアが上昇し、翌7日も高い状態が続いています。これは、特異な出来事や政治的な変化を反映している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃さがスコアの高さを示し、黄色に近づくほどスコアが高いことが示されています。
– 時刻（縦軸）と日付（横軸）の交差点でデータが視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日ごとの時間帯での変化が視覚化されており、特定の日付に特定の時間帯でのみ劇的なスコアの変化があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一般的に、スコアは特定の時間帯に集中して高くなっていますが、全体的な分布は青から紫色が支配的です。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**:
– 急激な上昇は政治的なイベントやニュースの影響を示唆しており、特に2025-07-06から07にかけては注目すべきです。これは政策変更、選挙、あるいは重大な発表があった可能性を示しています。
– ビジネスやメディアにとっては、このような急変に対する迅速な反応や準備が必要であり、情報収集や分析が価値を生む場面となるでしょう。特に、スコアが高い期間の原因を特定することが重要です。
この分析により、社会的および政治的な重要なイベントやトレンドを識別し、それに応じた適切なアクションを検討することの重要性が示唆されます。
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、政治カテゴリに属する様々なWEI項目間の相関関係を示しています。以下の点で特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体が赤系の色調に傾いており、多くの項目が強い正の相関を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 個人WEIの「自由度と自治」が、他の項目に比べて比較的弱い相関を示しています。（特に個人WEI「社会基盤：教育機会」との相関は0.48と低い）
– 個人WEIの「心理的ストレス」と他項目との相関もやや低いです。
3. **要素の意味**:
– ヒートマップの濃い赤が強い相関（0.8～1.0）を示す一方、青や淡い赤は弱い相関を示します。
– 濃い赤のプロットが多いカテゴリーは、お互いに非常に連動しているということを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 社会WEI（公平性・公正さ）と社会WEI（共生・多様性・自由の保障）は0.91と高い相関があります。これらは社会的要素が緊密に連携していることを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人WEI「経済的余裕」と他の個人WEI項目全般との相関が比較的高く、経済状況が個人心理や健康状態に与える影響が大きいと考えられます。
– 社会WEI項目間では、持続可能性と公平性が特に相関が強いです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 多くの項目が高い相関を示しているため、政策変更の影響が広範囲に及ぶ可能性があることを示唆しています。
– 個人の「自由度と自治」が他の項目と関連が薄いことは、個人の自由が他の社会・政治的要素からある程度独立している可能性を示します。
– 経済的安定が個人の心理的健康やストレスに寄与していることをこのデータからも再確認できます。これは、経済政策が人々の生活の幅広い側面に影響を及ぼすことを示しています。
全体的に、このヒートマップは政治的および社会的要素が強く相互作用していることを示し、これらの領域での変化が人々の生活に大きな影響を与える可能性があることを示唆しています。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– 全体的にWEIスコアの中央値は横ばいで、特定のカテゴリーが著しく高いまたは低いということはありません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 「個人WEI（経済的幸福）」と「個人WEI（自由度と自治）」に注目すると外れ値が現れています。これらの外れ値は、特定の個人または出来事が通常の範囲外であ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**の箱部分が示すのはデータの四分位範囲（IQR）で、より短い箱はデータがその平均周辺に集まっていることを示し、外れ値が少ないことをも示しています。
– 色の変化は各WEIタイプの区別を容易にしており、色そのものに特別な意味はないと推測されます。
### 4. 複数の時系列データがある場合の関係性
– 各WEIタイプが30日間のデータに基づいており、個々のデータが互いに関連しているかは判別できませんが、スコアの一貫性は見られます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 相関関係はグラフから直接読み取ることは難しいですが、中央値が高く、そのバラつきが小さい項目（例：「個人WEI（自由度と自治）」）は、比較的安定した政策や状況を反映しているかもしれません。
### 6. 人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響
– **社会的WEI要素**における中央値が全体的に高めで上下のひげが短いことから、社会的安定性が高いという印象を受けます。これにより経済活動が支えられている可能性があります。
– 一方、**個人的な要素**はバラつきが大きく、個人の状況やストレスが大きく異なる可能性があります。これは政策改善のターゲットとなるでしょう。
この分析結果は、特定の政策や社会的イニシアティブの成功の評価、または改善の必要性を示すために役立つかもしれません。高いWEIスコアが、社会の安定性および経済的繁栄の指標となる可能性があります。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **分布**: データは広範囲にわたって散らばっており、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– **クラスタ**: 特に目立つクラスタリングは観察しにくいですが、右上と中央付近にいくつかの密集したポイントがあります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 右側の0.3から0.4付近、および左下の-0.4付近に他の点と比べて孤立したデータポイントがあります。これらは特異なイベントや影響を受けた可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **第1主要成分（寄与率: 0.78）**: この軸はデータの大部分の変動を捉えており、政治的な主要因を表していると考えられます。
– **第2主要成分（寄与率: 0.08）**: こちらは残りの変動を捉えるため、補足的な要因を表す可能性があります。
### 4. 時系列データの関係性
– **関係性**: データの間に明確な時系列の傾向は確認できないため、時間的関連性は強くない可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関**: 主要成分間の顕著な相関は見られず、相互に独立した要素で形成されている可能性があります。
– **分布**: 比較的均一に分布していますが、少数の集団が特定の箇所に集まっています。
### 6. 直感的な印象と社会への影響
– **人間の直感**: このグラフから、政治的環境が複雑で、多くの異なる要因が絡んでいるという印象を受けます。分布が特徴的でないことが、安定性の欠如や多様な影響要因を示唆するかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響**: 明確な傾向が見られないため、予測や戦略立案が困難である可能性があります。こうした不確実性は、政治的な決定や政策の策定に影響を与える可能性があります。社会的に多様な意見が存在し、コンセンサスの形成に時間を要するかもしれません。
この分析により、これらのデータポイントは多様な政治的要因が作用していることを示唆し、決断に対する慎重なアプローチが求められることを示しています。
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。