📊 データ分析(GPT-4.1による)
データ分析全体を通じて、提供されたWEI(Well-being Evaluation Index)のスコアの推移は、政治的、社会的、個人的な観点からの複合的な分析が可能です。以下にその詳細を示します。
### 時系列推移
**総合 WEI スコア:**
– 時系列を見てみると、2025-07-01から2025-07-07にかけて、総合WEIスコアは全体として上昇傾向を示しています。
– 7月6日に0.59、そして非常に異常な高さである0.85という大きな変動が見られます。これは、社会的または政治的イベントに関連した急な変動を示唆しています。
**個人&社会 WEI の平均:**
– 個人と社会のWEI平均も、特に7月6日において著しい変動が見られます。個人WEI平均が0.58から0.80まで、社会WEI平均が0.59から0.90の変動が見られました。この変動は、特定の日の個人または集団の健康や経済状態、ストレスレベルの大きな変動によるものかもしれません。
### 異常値とその要因
– 異常な数値の発生は多く、特に7月6日には総合WEIと個人、社会の平均に多くの異常値が観測されています。これは、社会政治的変動や自然災害、又は経済的な出来事など、外部要因による影響である可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差(STL分解)
– 長期的に見て、総合的な上昇トレンドがある一方で、特定日における変動は季節性で説明できるものではありません。残差成分は予測不可能な要因によるものを示唆しており、具体的な背景は個々のイベント詳細が必要です。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップによれば、社会的基盤と持続可能性、個人の健康状態と経済的余裕の間には強い相関が見られ、このような項目間の相関関係は特定地域における福祉政策や経済政策が個人や社会の福祉に強い影響を与えていることを示唆します。
### データ分布
– 箱ひげ図からは、経済的余裕、社会基盤、健康状態などで外れ値が検出されていますが、これらは大局的には密な分布を持つ傾向にあります。健康状態、心理的ストレスは比較的安定しているが、特定の日には大幅な変動が確認されます。
### 主要な構成要素(PCA)
– PCA分析によると、PC1が総変動の78%を占め、主に社会的基盤、持続可能性、健康、経済的余裕が強い寄与を示しています。一方、PC2はトレンドとは異なる短期的かつ特異な変動を示します。
### 総合的な考察
– データから、個人の健康や社会的状況が自己評価に重要な影響を与えていることが明らかであり、これらは政治的・社会的動乱や政策変更の影響を受けて変動する可能性があります。
– 7月6日の異例な変動は、特定の外的要因(例:政策変更、社会不安、重要な社会的出来事)によるものである可能性があり、詳細な外部データ分析が求められます。
この分析は、WEIスコアを通じて、政策決定者や社会科学者が特定の日や時期に社会がどのように変動し、それが何に起因するかを理解する手助けとなります。
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:
1. **トレンド**:
– データは2つの異なる期間に分かれているようです。最初の期間は2025年7月から始まり、次のデータは2026年6月付近に出現しています。
– 各期間は横ばい状態に見えますが、具体的な上昇や下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のセクションには異常値(丸で囲まれた黒いアウトライン)が見られます。これは特異な事象や測定誤差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**:
– 青い点は実績データを示しており、緑の点は前年の比較AIデータとされています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、多数の予測モデル(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)が用いられています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルのトレンドはほぼ一致しており、それぞれの予測が同じ方向性を持っていることを示唆しています。
– 実績データと予測データの間に明確な差異は見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の相関性は高いようですが、正確な数値は必要です。
– 異常値の存在が、データの分布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ことと社会への影響**:
– データの分布が限られた期間に集中しており、システムや政策変更が中断された、または再評価された可能性があります。
– 外れ値は、新しい政策導入や特例的な事象を示している可能性があり、これにより今後の予測や分析に期待外の結果が生じる可能性があります。
– ビジネスにおいては、安定しているが突然の変動が潜在的なリスクとなり得るため、慎重なリスク管理が重要です。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの左側では、実績と予測が比較的高いスコアを維持していますが、急な上昇や下降は見られません。
– 右側のデータは、未来の予測データとして配置されているように見え、上昇の傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値と思われるデータが数点存在し、特に初期のデータポイントは一部の予測範囲を超えているように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色は実績を表し、赤色は予測を示しています。
– 緑色の点は昨年のパフォーマンスを示すデータで、異常値が強調されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、回帰線(直線、決定木、ランダムフォレスト)がそれぞれの予測手法を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測のスコアは比較的一致しており、予測が実績に基づいて行われていることが示唆されます。
– 判別モデルごとに若干の予測のばらつきが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測は相関しているように見え、統計モデルが比較的正確に機能しているようです。
– 実績のスコアは次第に増加傾向を持っている可能性があります。
6. **直感やビジネス・社会への影響**:
– このデータセットは、個人の政治的影響力や関与度合いを測るためのものであり、上昇傾向が確認できれば、その個人の政治的な力や影響力が増していることを示しているかもしれません。
– ビジネスや政策立案においては、このようなデータを活用して、特定の個人やグループがどの程度影響力を持っているかを分析し、ターゲティング戦略やコミュニケーション戦略を策定する上で有用です。
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
1. **トレンド**:
– WEIスコアは期間の最初で若干の上昇を示していますが、その後は安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値が一つ確認されており、他の実績値と比べて大きく上位であることがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績値は青のプロットで示され、これは各点での実際のWEIスコアを表しています。
– 数種類の予測が表示されており、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のモデルがあります。これらは異なる予測アルゴリズムの結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰や決定木、ランダムフォレストの予測が実績と近い範囲で動いていることがわかりますが、全体的に予測の範囲は広く取られているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間で同様の傾向があるが、異常値との相関は低く、予測はこれをうまく処理できていないように見受けられます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– グラフの表示によると、実績は全体的には安定していますが、特異なイベント(異常値)は長期的なトレンドに大きな影響を与えないようです。
– WEIスコアの安定は政治的環境の安定性を示唆しており、信頼性の向上を示します。しかし、突発的な高スコアは、特定の要因が一時的に政治的な重みを増した可能性を提示しています。
– 予測値の幅広い範囲は、未来の変動に対し慎重なアプローチを取る必要を示唆しています。
この情報は、政策決定者や分析者が今後の計画やリスク管理に利用できる貴重な洞察を提供します。
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:
このグラフの分析結果を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体を通して、日付の最初の部分に実績データが集中し、その後は予測データが表示されています。
– 実績のデータは安定的で、顕著な増減は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ部分にいくつかの外れ値がありますが、全体として大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点**: 実績データ(実績AI)を示しています。
– **赤い×**: 予測データ(予測AI)を指します。異常値として表示されています。
– **緑の丸**: 前年の比較データ(比較AI)。
– 予測の信頼区間が灰色で示されていますが、実績データと比較して大きくずれている部分はありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データおよび前年データは比較的安定していますが、予測はその後の期間に異なる手法による予測(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)によって表示されています。これらは微細な違いを示していますが、全体の傾向としては安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと比較した予測データ系は、大きくは外れていません。予測手法間の分布に顕著な差異は見られません。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 総じて安定した経済的余裕が示されているため、政治的安定や政策の変化が少ない可能性を示唆します。ただし、予測モデルの異なる手法による微細な予測の違いは、将来的な不確実性を示すと言えます。
– ビジネスおよび社会への影響としては、予測の安定性は企業の計画策定を支援しますが、異常な外れ値があるため、注意が必要です。
この分析結果は、さらなるデータ確認や詳細な背景情報とともに検討されるべきです。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– 初期の実績値(青いプロット)はほぼ横ばいで、若干の上下動があります。ただし、予測値は異なる方法で上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットの中に、異常値として黒い丸で囲まれた点があります。この点は他と比較して顕著に異なるため、特別なイベントや条件変化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**:
– 青いプロットは実績を示し、赤い“X”は予測を示しています。異常値は黒で示されており、これらは特別な注意が必要です。
– 予測の範囲は灰色で示され、複数の予測手法が異なる色の線で示されています (紫、青緑、ピンク)。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実際のデータと予測データが並行して示され、予測の範囲が提示されています。予測手法によって将来の値が違うことが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値を除いた実績値は比較的安定しており、予測は将来に向けて改善を見越しています。
6. **直感的な感想と影響**:
– 人間がこのグラフを見た場合、予測に基づいて健康状態が改善していくと期待できることが示唆されます。ビジネスや社会においては、予測手法の選択が重要で、異なる予測結果に備える必要があるでしょう。
– 異常値が出現した場合、その理由を詳細に調査し、適切な対策を講じることが求められます。また、異常値が重要な変化を示す可能性もあるため、注意深い分析が必要です。
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:
グラフの分析結果について、以下のポイントをお伝えします。
1. **トレンド**:
– データが極端に偏っており、最初の期間に多くのデータが集中しています。その後、データのプロットがほとんどありません。このため、360日全期間を通してのトレンドは観察しづらいです。ただし、初期データは、全体的に0.5から0.6付近に集中しており、一般的に安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初のセクションにおいて、異常値として特定されている地点があります。異常値の丸印が示すように、ここは他のデータポイントから著しく離れています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 実績AIのデータ(青色)は、主に期間の最初で観察されています。これは、初期段階での心理的ストレスが集中して評価されていることを示唆します。
– 予測データは期間後半に集中しており、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測によって将来的なトレンドが示唆されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは明確に2つの時期に分かれています。初期の実績と後半の予測の違いが、何らかの外的要因によってデータ収集の方法論が変わったことを示唆するかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 最初の期間のデータは、全体的に狭い範囲に分布していますが、予測に関するデータは広がりを見せており、予測モデルによる不確実性の違いが伺えます。
6. **人間の直感的な洞察および社会への影響**:
– 初期のデータ集中と異常値は、特定の政治イベントや決定によって短期間で心理的なストレスが集中した可能性を示唆します。
– 予測部分は、将来のストレスレベルの不確実性を示し、特に長期的な政治への影響が不安定であることを表しています。ビジネスや政策立案においては、この不確実性を考慮してリスクマネジメントを構築する必要があるかもしれません。
このように、データは初期と長期のトレンドや予測の不確かさを通じて、心理的ストレスの動向を示唆しています。
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:
以下は、グラフの分析結果と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ(青いドット)は、最初の期間において比較的安定していますが、全体としてわずかな上昇トレンドが見られます。
– ランダムフォレスト回帰(紫色のライン)は、急激な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 繰り返し見られる異常値(黒い円)は、特定の期間に集中しており、注視が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の実績データとグレーの前年度データが近接しており、過去の傾向に類似しています。
– 予測モデル(線形、決定木、ランダムフォレスト)はそれぞれ異なるスコアを示しており、特にランダムフォレストの予測が大きな変化を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前年度のデータと比較した場合、今年度の予測や実績は全体として少し高いスコアを示す傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値は特定の期間に集中し、モデルの予測結果と一致しない部分が存在します。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– この期間中、自由度と自治のスコアが改善する傾向があることが示唆されます。ただし、異常値が示す不安定さを改善する必要があります。
– 社会的視点では、自由度や自治の向上はポジティブな影響を持ち、個人の権利強化につながる可能性が示されます。
– ビジネスにおいては、これらの変化が市場の安定性や企業運営にプラスの影響を与えるかどうかの検討が必要です。
このグラフは、多様な予測モデルがどのように将来のスコアを推測するかを示しており、ランダムフォレストの予測が特に楽観的です。異常値の理由を特定し、今後の戦略に生かすことが重要です。
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:
以下は、提供されたグラフについての分析です。
1. **トレンド:**
– グラフには二つの異なる期間が示されています。2025年の初頭から5月までの期間は、実績値と異常値が密集して表示され、スコアが上昇しています。7月以降のデータは予測値として示されており、どのモデルもスコアが上昇傾向にあることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 2025年の初めに異常値が検出されていますが、それ以後のデータには外れ値は見当たりません。初期の変動の大きさは時系列の重要な特徴です。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績値を示し、緑の点は前年のデータであることが示されています。予測値は、異なる手法(線形回帰、決定木、ランダムフォレスト)によって色分けされています。これらは将来のスコアの推移を視覚的に比較できるようにしています。
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は期間的な差があり、直近の実績値が高いことで予測モデルが上昇トレンドを示す結果になっています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは初期の異常値を除けば、比較的一様に分布しています。予測値はどのモデルでも一貫して上昇トレンドを示しています。
6. **直感的な洞察と影響:**
– グラフのデータは社会的公平性が今後改善される可能性を示唆しています。これは、予測モデルが全てスコアの上昇を示しているためです。このような結果は、政策決定者にとって積極的なメッセージとなり得ます。特に、社会的な政策や改革が公平性向上に寄与していることを示すかもしれません。
この分析は、データの視覚的特徴を元にしたものであり、実際の判断にはより詳細なデータの理解が必要です。
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**
– 初期の期間において、実績と予測が横ばいの状態で、ほぼスコア1.0に密集している。
– 時間が経過するにつれて、新たな予測データ(異なる色)が追加されているが、これらも将来的に近い高いスコアを維持する兆しが見られる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は特に見られず、全体的にWEIスコアは安定している。
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、ピンクや緑などは異なる予測モデル(線形回帰、ランダムフォレスト回帰など)を表している。
– 色の濃淡やサイズの変化は見られず、各予測モデルの相違が視覚的に強調されているわけではない。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 緑と紫(前年比較AI)のプロットが後半に追加され、予測の結果が前年データと似通っていることを示している。ただし、最初の実績値とはやや異なる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体として高いスコアで集まっており、一定の相関を維持しているように見受けられる。
6. **直感的な感想と社会・ビジネスへの影響**
– 高い持続可能性と自治性が予測されていることは、社会の安定性と良好なガバナンスを示唆している。
– ビジネスにおいては、将来の社会環境が良好であると予測されるため、長期的な投資先としても魅力があることを示唆している。
– 効果的な予測モデルが開発されているため、政策立案者や経営者に対して、信頼性の高いデータを基にした意思決定が期待される。
このグラフ全体として、安定した政治環境の中で、予測モデルによる将来的な見通しが非常にポジティブであることがわかります。また、これにより持続可能な政策やビジネス戦略の策定に役立つ可能性があります。
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:
以下に、グラフから得られるポイントを分析します。
1. **トレンド**
– 左半分に散布しているデータ(実績や予測)は、一定の範囲内で安定しており、急激な増減は見られません。特に目に見えた上昇や下降のトレンドはないようです。
– 期間後半のデータ(前年比較)は右側に離れて集まっていますが、このデータは前年との比較を示し、異なる期間を表している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として認定されたものが少なくとも1つ存在しており、実績データの中である特定の時点で通常の範囲外のスコアが観測されたことを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を示し、紫や緑などの線は異なる予測モデルによる予測を示しています。
– 前年の比較は別の緑の点として示され、前年の実績と比較するための基準として機能しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測のデータは同じ期間および指標でありながらも、実績値から予測値に近づく様子が見られます。
– 特に、予測値は異なるアルゴリズムによって行われており、その密度とバラつきがモデルの違いを反映していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現時点では実績と予測で特に強い一貫性があるようには見えませんが、予測モデルの間での一貫性や相違点が考察されます。
6. **直感的インサイトおよびビジネスや社会への影響**
– 社会基盤や教育機会の指標は、政策の成功を測る重要な鍵となります。外れ値や予測値のバラつきが示す通り、一部の要素にはさらなる調整や予測精度の向上が必要です。
– 異なる予測手法に基づく分析により、施策の方向性の確定および適応が促される可能性があります。プロジェクトの潜在的な成長性の見極めやリスクの管理に役立つでしょう。
これらの分析から、継続的なモニタリングや異なるアプローチによる予測分析が、戦略的な意思決定をサポートするために有効であることが示唆されます。
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:
以下のグラフ分析を提供します:
1. **トレンド**:
– グラフは全体的に急激な変動を示しているわけではなく、初めの部分ではやや上昇し、その後は横ばいか、微増という印象です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データにおいて、いくつか外れ値と見られるデータポイントがあります(黒い円で囲まれた部分)。
– 予測データは3つの異なる方法(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)での結果が重なっていますが、特別に大きく異なる予測値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績(青色の点)**は、実データを示しています。
– **予測(各種色)**は、異なるアルゴリズムによる予測を示しており、将来のスコアの変動を予測しています。
– **異常値(黒い円)**は、他のデータから大きく外れていることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルの出力が系統立っており、ある程度の一貫性があります。ただし、若干のばらつきがあるため、モデルの調整余地があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なるモデルの予測間におけるスコアの一貫性が見られ、実績と予測の間にも大きなズレはないようです。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**:
– グラフが示すのは、WEIスコアが安定して高い位置にあることです。異常値はありますが、全体的には前向きな評価と捉えられます。
– ビジネスや社会において、共生や多様性の価値がしっかりと保持されていることを示します。政策や取り組みが効果を上げている可能性があります。
このグラフからは、WEIスコアの安定性から社会の共生・多様性の維持に対する安心感が得られると考えられます。
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:
以下は提供されたヒートマップに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– 日々のスコアは、比較的色が均一であるため、大きな上昇や下降トレンドは見られません。
– 各日の同じ時間帯で色の変化が見られ、時間によって変動するパターンがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日には、顕著に黄色(高スコア)のエリアが見られ、急激なスコアの上昇が示唆されます。
– 他の時点では、スコアは比較的緩やかな変動を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はスコアの高低を示し、濃い色は低スコア、明るい色は高スコアを表しています。
– 時間帯ごとの密度により、特定の時間帯に活動が集中していることが読み取れます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯によってデータが区切られており、夜間よりも昼間の方がスコアが低めで推移しているように見えます。
– 日毎のスコア変化よりも、時間帯ごとの変化がより目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとのスコアの変動は、周期性やリズムを持っている可能性があるため、社会的なイベントや政治的活動の影響を受けている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このスコアはもしかすると、政治的なイベントや活動の注目度や影響力を表しているかもしれません。
– 一過性の高スコアは、特定のイベントや政策が大きな注目を集めたことを示している可能性があり、これは将来の政治活動や政策策定に影響を与える可能性があります。
– 急激な上昇は、重要なニュースや政策発表に対する関心の高まりを示しているかもしれません。このような動きは市場や社会の動向に影響を与える可能性があります。
全体として、このヒートマップは、時間帯ごとの政治的関心や活動の変動を示しており、特定のイベントがどのように影響を与えたかを視覚的に理解するための有用なツールとして機能します。
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:
グラフ分析に基づく洞察を以下に示します。
1. トレンド:
– ヒートマップの配色に基づくと、全体を通して大幅なトレンド変化は見られません。ただし、特定の時間や日に明るい色のセクションが現れていることがわかります。
2. 外れ値や急激な変動:
– 2025年7月6日の一部時間帯には黄色(高スコア)で示され、急激な変動が見られます。
3. 各プロットや要素の意味:
– 色の濃さでWEI平均スコアの高さを示しています。薄い色は高スコア、濃い色は低スコアを示します。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 各日のスコアが示されており、特に2025年7月6日に高いスコアが観測されています。他の日付には極端な変動は見られません。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 特定の日に特異な高スコアが観測される点で、均一な分布が示されていない可能性があります。
6. 直感的な洞察と社会的影響:
– 2025年7月6日の注目すべき高スコアは、政治的イベントや特異な出来事があったことを示唆しているかもしれません。このような変動は、社会的・政治的な動向や影響に関連している可能性があります。たとえば、選挙や政策発表などが行われた日である可能性が考えられます。この日に関連する要因の詳細な分析が重要です。
WEIスコアの変動を追跡することで、政治の流行や社会の関心を把握する手助けになるでしょう。
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:
以下の点を考察します。
1. **トレンド**:
– 全体的に明確な上昇または下降トレンドは見受けられませんが、色の変化から一定の変動が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025年7月6日の18時から23時にかけて、明るい黄色が示されており、他の日とは異なる急上昇が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は、時系列におけるWEI平均スコアの変動を示しているようです。濃い色(青や紫など)は低スコア、明るい色(黄色や緑など)は高スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯での複数日にわたるデータを観察すると、日中の時間帯(16時頃)はスコアが一貫しているように見受けられますが、夜間(23時)で急激な変動が見られる場合があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコアと低スコアが特定の時間帯で集中する傾向があります。特定のイベントや活動が時間帯で異なることを示唆する可能性があります。
6. **直感や社会的影響**:
– 7月6日の夜間の急激な変動は、特定の政治的イベントやメディア報道の影響を反映している可能性があります。ビジネスの観点からは、この時間帯の活動やトピックに注目することで、より効果的なマーケティングや情報共有ができるかもしれません。
このヒートマップは、特定の時間帯や日付に注目するための効果的なツールであり、社会的または政治的イベントの影響を理解する手助けになる可能性があります。
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:
以下に、視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– ヒートマップは相関を示すため、直接的なトレンドはありませんが、強い相関が見られる部分は濃い赤、逆に相関が低い部分は青に近い色が使われています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 全般的に高い相関が多いため、急激な変動や外れたパターンは少ないですが、「個人WEI(経済的余裕)」と他の項目間での相関が相対的に低いです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 深い赤色は高い正の相関(1に近い)を示し、青は負の相関に近いです。
– 例えば、「個人WEI(心理的ストレス)」と「個人WEI(健康状態)」は高い正の相関を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データ同士の関係は直接示されていませんが、各項目の平均が全体的に高い相関を持つことで、データが一貫していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と他の多くの要素との相関が高く、影響力を持つ指標であることがわかります。
– 「個人WEI(自由度と自治)」は、他の指標よりも相対的に相関が低いものがいくつかあります。
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**
– 高い相関が多く見られるため、WEIの各要素が密接に関連しており、ある要素の変動が他に波及効果をもたらす可能性があると感じます。
– 社会的な政策や個人の幸福感に影響を与える指標が多く含まれており、政策設計や評価において重要視されるべきデータであることが人々に直感されるでしょう。
全体として、ヒートマップは個々の指標が相互にどの程度関連しているかを示しており、政策の効果を検証するために役立つ基礎を提供しています。
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**
– 各カテゴリの中央値は大きく変動しておらず、安定した状態を示しています。ただし、カテゴリによって中央値の高さや範囲には違いがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのカテゴリで外れ値が観察されます。特に「個人WEI(心理的ストレス)」と「社会WEI(共生・多様性・自由の保持)」にいくつかの外れ値があります。これらの外れ値は、特定のサブグループや異常な状況がスコアに影響を与えている可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 色の違いは、各カテゴリの異なる特性や対象を示している可能性があります。
– 箱の幅や胡籤の長さは、データのばらつきや集中を示しています。「個人WEI(心理的ストレス)」や「個人WEI(総合成績)」は特にばらつきが大きいです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定のカテゴリで、データの集中度やばらつきが異なっているため、様々な政治的変動や社会的イベントが異なる影響を持っている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリの範囲と中央値に基づき、相関関係を描くのは厳しいですが、全体的な比較を見ることでいくつかのカテゴリが互いに類似した特性を持つ可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 直感的に、多様性や自由に関連するカテゴリが外れ値を多く持つことから、社会的に敏感なトピックが個人に異なる影響を与え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、不安定さが見られる領域は、政策改善や市民教育を通じて、安定化が求められることが考えられます。特に心理的ストレスに関しては、メンタルヘルスの取り組みが重要となるでしょう。
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:
この主成分分析(PCA)グラフを分析すると、以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体で明確な上昇や下降のトレンドは確認できません。データポイントが広く分散しているため、特定の方向性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分が約0.4、第2主成分が0.1に近いデータポイントは、他のデータポイントから離れており、外れ値として特筆されるかもしれません。
– また、第1主成分が-0.4のデータポイントも他とやや異なる位置にあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットはデータの分布を表しており、主成分軸に沿ったデータのばらつきを示しています。
– 第1主成分の寄与率が0.78と高く、データの変動の大部分を説明していることが示唆されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは2つの主成分に基づいてデータを視覚化しているため、時系列的な関係性というよりは、データの特徴の違いを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体としてランダムに分布しており、特定の相関関係は視覚的には見受けられません。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 人間が直感的に感じることとして、データに対する変動が多様であるという印象を受けるかもしれません。
– このデータの分散度合は、政治的要因に対する多様な影響や多元的な意見が存在することを示唆しています。
– WEI(指数化された指標)が何かの政策や社会的要因と関連している場合、それが広範かつ複雑な影響を及ぼしていることを示しているかもしれません。
このような分析は、さらに詳細な要因分析やデータの前提を検討した上で、より具体的な洞察を得るための出発点となります。
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。