📊 データ分析（GPT-4.1による）
この分析では、WEIスコアに関する30日間のデータを基に、総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均、ならびに詳細項目における変動と市場性を探ります。主要な観点として、時系列推移、異常値、項目間の相関、およびデータ分布に注目します。
### 時系列推移
– **総合WEI**は、7月初旬の0.63〜0.59の低スコアから、急激に上昇して0.85付近まで増加を示す特異なパターンがあります。特に、7月6日から7日にかけて大幅な上昇が見られ、これが全体のトレンドを上方に引っ張っています。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**では、個人WEIが0.58から急激に0.82へ上昇し、社会WEIは0.59から0.90まで急騰しています。この急激な上昇は、短期間での劇的な変化を示唆しています。
– 各項目においては、特に7月6日には多くのスコアがピークを記録しており、それ以降も高スコアを維持していることが確認できます。
### 異常値
– 最初の5日間には、複数の低スコア（0.63、0.59）が記録されており、これはデータにおける異常値として識別されています。この背景には社会的なイベントや政策変更が考えられるでしょう。
– 逆に7月6日には、異常に高いスコア（0.85）が連続して観察されており、この急激な上昇は一時的な政策介入や重大な社会イベントによる可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**の結果が直接示されていないものの、データ内で観察される急激な傾向変化は、非周期的な外因要素によるものと考えられます。残差は特定のパターンなしに揺らぎ、トレンドに対する即時的な反応を示すものと推測されます。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**で予測される関連性として、個々のスコアが全体スコアにどの程度寄与しているかが明らかになります。特に、個人の「経済的余裕」と「社会基盤・教育機会」は高い相関があり、指数の持続可能性と関連がある可能性があります。
### データ分布
– **箱ひげ図**から、個々の項目で異常値として特に取り込まれるスコアは少ないが、散発的に見られる高スコアが全体スコアを引き上げていることが確認されます。中央値は0.7付近で概ね安定していますが、外れ値の存在は無視できない影響を及ぼしていると言えます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **主成分分析 (PCA)**では、PC1が圧倒的な寄与率（0.78）を示し、全体のスコア変動の大部分を説明できています。これは経済的余裕のような主要な要因が他の要素を牽引している可能性があります。
### 結論
データの分析を通じて、7月6日前後で急激なスコア変動が各項目間で同期的に観察されたことから、特定のイベントや政策がこれらのスコアに直接的な影響を与えた可能性が高いと考えられます。主要な要因としては、経済的要素と社会的な不可知要因が挙げられ、それが個人と社会双方の項目に強く影響していることが示唆されます。
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:**
– 実績データ（青い点）は全体的に水平に近い動きを示していますが、軽微な変動があります。
– 予測線（ピンク色と水色）はスタート時から上昇し、特にピンクのランダムフォレスト回帰が顕著に上昇しているのがわかります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– グラフ内で黒い円で囲まれた部分が外れ値として示されています。2025年7月5日前後にいくつか確認できます。
3. **各プロットや要素:**
– 青い点: 実績データ
– ピンク線: ランダムフォレスト回帰の予測
– 水色線: 線形回帰の予測
– 灰色の範囲: 予測の不確かさの範囲
– 外れ値が黒い円で囲まれています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 複数の回帰手法による予測が表示されていますが、ランダムフォレスト回帰の予測が他の予測に比べて高い位置にあります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データと線形回帰の予測は比較的近い位置にありますが、ランダムフォレストの予測は高い値を示しており、異なる成長の可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響:**
– 外れ値が頻繁に見られる時点で、データの揺れが大きく、予測の精度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高い予測は、政策や外部要因が大きく変動するシナリオを想定しているかもしれません。
– 社会的または政治的安定性を示す指標である可能性があり、今後の動きに注視する必要があります。予測の不確かさが示すように、複数のシナリオを考慮して計画を立てることが重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド:**
– 実績データ（青色プロット）は全体的に横ばいの傾向が見られます。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンク色）は上昇傾向を示しています。
– 線形回帰と決定木回帰の予測（それぞれ水色と紫色）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績データに複数外れ値が黒の輪郭で示されており、これらは特異な動きを示しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青いプロットは、実績データを示しています。
– ピンク、紫、水色の線は予測モデルの異なる手法での予測結果を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、実績データは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:**
– 各予測モデルは、実績データを基に異なる将来のトレンドを示しており、特にランダムフォレスト回帰は他のモデルと異なり増加傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データのプロットは全体的に灰色の範囲内に密集しており、予測の不確実性範囲と強い関係があることを示しています。
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:**
– 実績データが安定し、それが不確かさの範囲内にあることから、今後大きな変動が起こらないとの予測が直感的に感じられます。
– ランダムフォレストの予測が上昇傾向を示していることから、特定の要因によりポジティブな変化が起こる可能性があります。
– 政治的スコアが安定していることは、政策や政局の安定感の指標となり得ます。この安定性がビジネス環境にも影響を与え、投資や政策決定に安心感をもたらす可能性があります。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青いプロット）は、若干の変動が見られるものの、大きな上昇や下降トレンドは見られません。その後の予測期間では、ラインが直線に近く、安定した予測が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データの中で、いくつかのデータポイントが黒い円で囲まれた外れ値として認識されています。これらは標準的な範囲を外れた値です。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際の実績値を表し、黒い円は外れ値を示しています。
– 灰色のバンドは予測の不確かさ範囲を示しており、予測の確実性を表しています。
– 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）が使用されており、各予測には異なる色の線が使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰と決定木回帰での予測ラインはほぼ同じ高さを保持していますが、ランダムフォレスト回帰は若干異なるパターンを示し、他のモデルよりも高いWEIスコアを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測の不確かさ範囲内に密集しており、全体として安定した傾向が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初期段階でいくつかの外れ値が発生しているが、全体的な傾向は安定しており、今後も大きな変動が期待されないことを示唆しています。
– 安定したWEIスコアは、政策や社会的な要因に対する適切な対応がなされている可能性を示すかもしれません。
– 予測の不確かさ範囲が狭いことは、高い予測精度を示唆し、意思決定に対する信頼性を高める要因となります。
このように、このグラフからは安定した社会的または政策の状況が読み取れるため、長期的な計画立案には役立つ情報が提供されています。
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:
グラフの分析に基づいて、以下の洞察を提供します:
1. トレンド:
– 日付が進むにつれて、実績AIによる点の分布はほぼ横ばいで、安定しています。
– ランダムフォレスト回帰での予測は時間と共に上昇し、他の予測手法よりも高くなっています。
2. 外れ値や急激な変動:
– いくつかのデータポイントは異常値とされ、他のデータよりも大きく異なっています。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青い点は実績AIの実際のWEIスコアを示しており、グラフの大部分にわたるデータを提供しています。
– x印と異常値を示す円は予測AIのデータであり、異常値は特に予測の難しさや変動性を示しています。
– 各予測手法によって異なる色の線グラフとして示され、それぞれの手法の傾向を反映しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 線形回帰と決定木回帰の予測はほぼ一致し、同様の横ばい傾向を示していますが、ランダムフォレスト回帰は上昇傾向を示しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データはやや密集しており、予測データと実績データの間にはいくつかのずれがあります。特にランダムフォレストの予測が大きく異なる点が注目されます。
6. 直感的な洞察と社会への影響:
– 実績AIの安定性と、予測AI間のばらつきは、未来の経済状況の不確実性を示唆しています。
– ランダムフォレストの予測が上昇傾向にあることで、未来に向けた経済的余裕の改善が示唆される可能性もあります。
– ただし、予測の精度に依存するため、実際の政策決定において慎重な検討が必要です。
このグラフは、個人の経済的余裕の安定性と予測の多様性を示し、政策や経済計画における重要なデータとして活用されることでしょう。
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（青いプロット）はおおむね横ばいで、スコアが0.6から0.8の間で推移しています。
– 予測曲線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、7月の中旬から8月上旬にかけて緩やかな上昇を示しています。特にランダムフォレスト回帰は、他のモデルに比べて上昇傾向が強いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として囲まれているデータポイントがいくつかありますが、大きな異常は観察されていません。
3. **要素の意味**:
– 青いプロット: 実際のWEIスコア
– ×印: 予測されたスコア
– 黒い円: 外れ値
– 灰色の範囲: 予測の不確かさを示す範囲
– カラフルな線: 各種予測モデルの結果
4. **複数の時系列データ間の関係**:
– 各予測曲線は、実績データと関連しており、今後の健康状態の改善を予測しています。ランダムフォレストモデルは他のモデルと比較して、より顕著な改善を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはほぼ一様に分布しており、予測データと強い相関を示しています。モデルは全体的に未来のスコアの上昇を示します。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 健康状態の緩やかな改善が予測され、これはポジティブなサインです。政治的な決定が個人の健康に関する政策を強化した結果である可能性があります。
– 社会的には、健康促進キャンペーンや政策が成功していることを示唆しているかもしれません。ビジネス視点では、健康関連の商品やサービスの需要が増加する可能性があります。
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:
以下に、グラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. トレンド
– 実績（青点）は7月1日から7月10日の間に計測され、概ね横ばいの傾向を示しています。
– グラフの右側では、いくつかの予測が示されています。線形回帰（緑）は直線で、決定木回帰（青）は緩やかな傾向を、ランダムフォレスト回帰（紫）は急上昇後、一定値に達しています。
2. 外れ値や急激な変動
– 実績データには一部外れ値（黒円で囲まれた点）が見られますが、大きな急変はありません。
3. 各プロットや要素の意味
– 青い点は実績データ、赤い×は予測を示しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示しており、一部の実績データがこの範囲を超えています。
4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと予測は、始め密接しているものの、予測は期間が進むにつれて多様化しています。
5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データの間に明確な相関は見られません。
– 予測全体から、ランダムフォレスト回帰が他と異なるトレンドを示しています。
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
– 人々は、実績データの一定性と比較して、予測の違いに不安を感じるかもしれません。
– 特にランダムフォレストの急上昇は不確実性を示し、政治的な心理的ストレスの増加を示唆するかもしれません。
– 社会的には、ストレス管理や心理健康への対応が必要となる可能性が考えられます。この推移は、政策立案者やメンタルヘルスの専門家に対する重要な警告となるかもしれません。
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**:
– 実績データ（青い点）は、初期には0.5から0.7の範囲で変動し、その後横ばいです。
– 予測ライン（ランダムフォレスト回帰）は、中盤から安定的に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の時点で一部のデータが不確かさ範囲（灰色の領域）外に存在しますが、多くは範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値、赤いバツは予測値であり、二種類の異なる予測ライン（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）が示されています。
– 灰色の不確かさ範囲は、実績データの信頼度の幅を示しており、この範囲内にほとんどのデータが収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値は、初期時点では一致せず、ランダムフォレスト回帰の予測は徐々に上昇傾向を示していますが、決定木回帰の予測は横ばいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の分布は比較的散らばっていますが、一部の極端な外れ値以外は不確かさ範囲に収まっています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は上昇傾向を示しており、これが今後の予測を支配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、社会・ビジネスへの影響**:
– 政治的自由度と自治のスコア（WEI）は安定している一方で予測では上昇すると見られており、今後の政策変更や社会的な動きにより、自治が強化される可能性があると見ることができます。
– ビジネスや社会においては、自治や自由度のスコアが向上することで、より自由な発展や政策の変更が期待されることから、環境の変化に対応した戦略が必要となるかもしれません。
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**:
– 実績データ（青の点）には全体的に大きなトレンドは見られず、比較的安定しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）と決定木回帰（青緑の線）による予測は、途中からスコアが一定になっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初期（7月初旬）にいくつかの外れ値が観察されます（黒い円で囲まれた点）。この期間内に何らかの異常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**:
– 青色の点は「実績（実測AI）」を示しており、時系列に沿って配置されています。
– ピンクの線、青緑の線、紫の線はそれぞれ異なるアルゴリズムによる予測を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実測データの範囲に対して、複数の予測モデルが将来のスコアを異なる方法で予測しています。最も早く収束したランダムフォレスト回帰は、特に高いスコアを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実測データにおけるスコアの分布は、比較的狭いレンジに集中していますが、予測ではスコアが高い範囲に固定される傾向があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 横ばいの予測トレンドは、長期的に見れば社会の公平性・公正さが安定するかもしれないという期待を示しています。
– 初期に見られる外れ値は、特定のイベントや政策変更が社会の公平性・公正さに影響を及ぼした可能性を示唆しています。
– ビジネスや政策においては、こうした予測を参考にしつつ、不確実性の範囲を考慮した戦略を検討する必要があるでしょう。安定を目指す一方で、短期的なショックに対する対策も求められるかもしれません。
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**:
– 実績データ（青い点）は、初めの期間が横ばいであることを示しています。
– 予測データは、線形回帰（青い線）および決定木回帰（緑の線）では横ばい、ランダムフォレスト回帰（紫の線）では上昇傾向が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い縁取りの青い点が外れ値として示されています。これらは予測の範囲外にある実績値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は過去の実績データ。
– 赤いバツ印は予測データ。
– グレーのエリアは予測の不確かさ範囲を示しています。
– 予測の3つの方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がそれぞれ異なる可能性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法間で結論が異なるため、予測される動きに対する不確実性が存在します。特にランダムフォレスト回帰が他の手法よりも高いスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績には小さな変動が見られますが、全体的にスコアは高い位置を維持しています。
– 外れ値はデータの不規則な変動を示し、持続可能性と自治性に影響を与える外的要因がある可能性を示唆します。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**:
– このグラフは、将来的にスコアがどう変化するのか不確実性があり、特に外的要因（外れ値に見られる影響）により、計画や施策への影響を考慮すべきであることを示唆しています。
– ランダムフォレストが上昇を予測している一方で、線形回帰と決定木回帰が横ばいを示しているため、楽観的な見通しと保守的な見通しのバランスを取ることが重要でしょう。ビジネスや政策立案者は、複数のシナリオを視野に入れた計画が必要です。
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:
以下は、提供された時系列散布図から得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 最初の数日間の実績（青い点）は横ばい状態にあります。
– 予測データ（線形回帰、水色線）は同様に横ばい状態を示しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク色の線）は、初期に急上昇した後、一定の値を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値とされるプロットがいくつか存在し、それらは黒い円で囲まれています。特に7月5日以降に異常値が見られます。
– これらは他のデータポイントと比較して大きく異なるため、特異なイベントやデータ収集の問題が考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績を示し、安定した推移を見せています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、7月初旬にやや広がっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレスト回帰の予測は、他の予測モデルと異なる挙動を示しており、それ自体で独立したトレンドを形成しています。
– 線形回帰と決定木回帰は、実績に基づいた予測を行っており、実績の安定性を確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体的に0.6から0.8の間に分布しており、比較的一定の範囲に収まっています。
6. **人間による直感と影響**:
– このグラフからは、社会基盤や教育機会の安定性が伺えます。
– 政策立案者や教育関係者は、異常値に注目し、改善のための施策を検討する必要があるかもしれません。
– ビジネスにおいては、予測された安定性が新しい投資の安心材料となる可能性がありますが、異常値による潜在的なリスクも考慮するべきです。
このように、グラフのトレンドや異常値から学び、今後の政治・社会政策に活用することができます。
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**:
– 実績データ（青い点）は最初の約10日間で比較的狭い範囲に分布していますが、変動が見られます。それ以降の予測データ（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、いずれも0.8付近でほぼ横ばいです。ランダムフォレストによる予測はわずかに上昇し、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の10日間に3つの外れ値（黒い丸で囲まれた点）が認識されています。これらは異常値として判断される可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のAIによる実績データを示しています。
– 赤い×は予測されたデータを示し、複数のモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が使用されています。
– グレーの領域は予測値の不確かさを表わしており、AIの予測がその範囲内に収まることが期待されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルのトレンドが示されていますが、ランダムフォレストの予測は他のモデルに比べてやや高く、わずかですが上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測期間の開始時には比較的分散しています。最初の予測範囲が広いことから、短期的な変動が大きいことが示唆されます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このデータは社会的な共生・多様性・自由の保障に関するものであり、実際の測定値に対して複数の予測モデルが使用されています。特にランダムフォレストモデルの予測が楽観的な傾向を示しているため、これを基にした施策は、ポジティブな社会的影響をもたらす可能性があります。
– 外れ値が特定の閾値を越える場合には、政策の見直しや新たな取り組みの創出が必要かもしれません。最初の期間の変動と外れ値の存在は、多様性や自由の保障に関する課題点や改善点を示唆していると考えられます。
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:
ヒートマップから次のような洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて、色の変化によりWEIスコアの変動が見られます。最初の数日は青系の低スコアが多く、最後の方に黄色の高スコアが現れています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日に突然の色変化が見られ、スコアが高くなっていることがわかります。この急激な変動は、特定の出来事やニュースが原因と考えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色はWEIスコアを示しており、色が明るいほどスコアが高いことを意味します。これにより、スコアの高低が直感的に理解できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯（垂直軸）は同じ時点のスコアを表示しており、それぞれのタイムスロットで共通のトレンドが見られるかを確認可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色分布を見て、日を追うごとにスコアが上昇しているように見えます。時間帯による相違は観察されません。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– このヒートマップから、政治的な動きが時間とともに活発化していること、人々の関心やテーマが変化している可能性が示唆されます。ビジネスや社会的には、マーケティング戦略の調整や議論の予測に役立つかもしれません。
全体として、このヒートマップは、特定の期間中の政治的な動向を視覚的に把握するための有用な手段です。
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:
グラフ分析の結果は以下のとおりです。
1. **トレンド**
– 全体的に一定の色調から、データは大きな上昇や下降がなく、特定のスコアレンジで推移している可能性があります。
– 日時によって明るい色が出現することから、周期的な変化があるかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日に明るい黄色が観察される時間帯があり、この時期にスコアが急激に上昇した可能性が高いです。
3. **各プロット（色、密度）が示す意味**
– 色の濃淡はスコアの大小を表しており、濃い紫が低スコア、明るい黄色が高スコアを示しています。
– 密度は均一であり、一部を除き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**
– 日ごとに色の分布が変わることから、特定日に何かしらの要因がスコアに影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯（8時、16時）に変化が集中していることから、これらの時間帯が特に重要なイベントや活動に対応している可能性があります。
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に関する洞察**
– 人々は特に7月6日に何か重要な出来事があったと直感するでしょう。社会やビジネスにおいては、この日や時間帯に合わせてイベントやキャンペーンを実施することが効果的かもしれません。
– 周期的な傾向を見つけることで、未来の計画に役立てることができます。
このヒートマップは、時間帯と日付によって示されるスコアの変動を直感的に理解するのに役立ちます。それに基づいて戦略を練ることが可能です。
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:
以下の視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に、期間中のスコアは時間帯や日付によってばらつきがあります。一部の日や時間帯でスコアが上昇する傾向が見られますが、明確な周期性は特に示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日と7月6日は他の日と比べて、特定の時間帯(特に8日と16日)で急激に高いスコア（黄色）が観測されます。このような急激な変動は特異的な出来事や要因が影響を与えている可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの高低を示しています。暗い紫色は低スコア、明るい黄色は高スコアを示しています。
– このヒートマップからは、特定の時間帯や日付でのスコアの変動が視覚的に確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日付の中での時間帯のスコアの変動に注目すると、時間帯ごとのスコアの変化が日によって異なるパターンを形成していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日の高スコア時間が他の日に連動しているといった傾向は見られず、独立した動きが強いです。
6. **直感的な洞察**:
– 人々がこのグラフから直感的に感じるのは、特定の時間帯や週の後半で政治関連の関心や活動が高まる瞬間がある、ということです。
– これがビジネスや社会に与える影響としては、特定の政策や出来事がどの時間帯に影響を及ぼすかを測る指標として、有用なトリガー情報源になり得ることです。これは、たとえば政党がキャンペーンを最適化するためのデータとして利用したり、メディアが関心の高まりをキャッチするタイミングを測ったりするのに利用できます。
このような時間帯と日付の変動は、政治活動や社会的出来事へのより詳細な洞察を与えるための有用な情報となります。
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:
このヒートマップは、一連の政治カテゴリのWEI（Well-being Index）項目間の相関関係を示しています。以下に具体的な特徴と洞察を述べます。
1. **トレンドと相関**:
– 各指標間の相関関係は、高い正の相関が目立ち、特に「個人WEI平均」と「総合WEI」や「社会WEI平均」が非常に高い相関を示しています（相関係数0.9以上）。
2. **特に注目すべき点**:
– 「個人WEI（健康状態）」とその他の指標との相関は比較的低く、特に「個人WEI（自由度と自治）」（相関係数0.45）では顕著です。
– 「社会WEI（社会基盤・教育機会）」は他の指標と広くプラスの相関があるものの、全体的に他の指標よりも少し低めです。
3. **外れ値や急激な変動**:
– 急激な変動に該当する具体的な外れ値はヒートマップ上では認識しにくいですが、低い相関の箇所が存在します。
4. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップでは色が相関の強さを視覚化しており、赤に近づくほど強い正の相関が認められます。青は負または低い相関を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的な相関の高さは、各指標が何らかの形で関連していることを示唆しています。特に「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の高い相関は、社会的な公正さや福祉が全体の幸福感に寄与していることを示しています。
6. **直感的な感じと社会への影響**:
– ヒートマップから直感的に、個人の幸福状態と社会の制度やサポートが密接に関わっていることが見て取れます。社会政策の設計において、これらの相関関係を考慮することは重要です。
– 健康状態の相関関係が低い点は、個別のケアやサポートが必要であることを示唆しています。
この分析をもとに、政策立案者や社会科学者は、これらの指標を社会福祉政策に活用し、より包括的な幸福度向上を目指すことができるでしょう。
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:
この箱ひげ図は、さまざまなWEI（Well-Being Index）タイプのスコア分布を比較しています。以下に、グラフの特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 全体的なトレンドというよりは、各WEIタイプごとのスコア分布を比較する形となっているため、トレンドというよりは分布の違いが強調されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済状態）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」は、外れ値が数多く見られ、これらのカテゴリーでは一部のデータポイントが極端に低いことを示しています。
– その他のWEIタイプもいくつか外れ値がありますが、それほど顕著ではありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図はデータの四分位範囲を示し、中央値、上位および下位四分位数、そして外れ値を視覚化しています。
– 中央値が高いほど、そのWEIタイプにおける全体的な幸福度や満足度が高いと推測されます。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 時系列データではありませんが、各WEIタイプごとにスコアのばらつきが異なり、これは異なる社会的要因や個人的要因が異なる影響を与えていることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– いくつかのWEIタイプ（例: 「社会WEI（持続可能性と自治体）」）は、他のWEIタイプと比較してスコアのばらつきが大きいです。
– 中央値が高い「社会WEI（社会整備・教育機会）」や「個人WEI（自由度と自治）」は、比較的良好なスコア分布を示しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**:
– スコアの高いWEIタイプは、良好な経済状態や教育機会、自由度と自治が社会の満足度に寄与していることを示唆しています。
– 外れ値が多いカテゴリーは、個人や地域間での不平等を指し示している可能性があり、社会政策や経済政策の見直しが求められます。
この分析から、政策立案者はより具体的な対策を講じるため、特定のWEI要素に基づいて経済や社会政策を検討することが重要です。
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、政治カテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析を示しています。以下にポイントを挙げて分析します。
1. **トレンド**
– 第1主成分（PC1）の軸上では、データポイントが全体として右上と左下の象限に集中していますが、明確な上昇や下降のトレンドは検出しにくいです。
– 一定の部分での集中や拡散が見られ、特定の時期における一定の傾向変化も可能性としてあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第2主成分（PC2）には、極端にプラスまたはマイナスの方向に異なる点は見受けられません。しかし、全体の範囲を抜き出してみると、それほど広範ではないことから、急激な変動よりも局所的な変動が強調されているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– プロットは30日間における各データポイントの分布を示しており、横軸（第1主成分）が全体の変動の大半（寄与率0.78）を占めていることから、主たる変化の方向を指し示しています。
– 縦軸（第2主成分）は補助的な変化を表し、少なくともある程度の分布の展開を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各ポイントは時系列的な関係を持っており、部分的あるいは複合的な相関を示している可能性があります。例えば、異なる主成分の象限が異なる期間や政策変化と結びついているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分間には明確な線形相関が見られませんが、特定のエリアに集中している様子から、特定の因子や出来事が一部の期間に集中的に影響していることが伺えます。
6. **直感的な感じと社会への影響**
– 短期間（30日間）での分析であり、政策や大きな政治的イベントがこの期間に何かしらの影響を与えた可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、これらの動きがどの程度政策変更や情勢不安に影響を与えるかを定性的に予測する一助になるかもしれません。
このように、短期的な変動や特定イベントとの関係性を深く掘り下げることができれば、より具体的な対策や予測に役立つでしょう。
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。
