📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEIのトレンド**: 総合WEIスコアは、7月1日から開始し、初期は0.67前後を示していますが、7月6日まで急激な変動を示しています。この期間中には最低0.59（7月6日）から最高0.85（7月6日、7月7日、7月8日）まで変動しています。全体的にかなりの変動があり、7月6日以降はスコアが上昇傾向を示し、後半は安定しています。
– **個人WEI平均**: 7月の初旬から6日までは低迷している様子が読み取れますが、7月6日以降から急速に改善され、だんだんと安定しています。
– **社会WEI平均**: 初めは一貫しない動きを見せていますが、7月6日を境に急激に改善され、以降は安定を見せ始めています。変動の幅は、他の指標よりも大きい傾向にあります。
#### 異常値
– 総合WEIは、特に7月6日に0.59という異常に低いスコアを記録しており、その直後に同日で0.85という非常に高いスコアも記録しています。これは多くの外部要因、例えば政治的イベントや報道が急激な変動をもたらした可能性があります。
– 個人WEI平均でも、7月6日は異常値（低値、高値どちらも）が確認できます。これは、個人の満足度や幸福感に対して強い影響を与えるイベントが発生したことを示唆しています。
– 社会WEI平均では、同様に7月6日付近での大幅なポジティブな変動が確認され、これも類似の要因によるものであると推察されます。
#### STL分解による解析
– **トレンド**: 短期間で急激に上昇しており、7月6日以降は安定を見せる。初期の不安定さを克服し、恒常的に高い水準を保とうとしている可能性があります。
– **季節性**: 一部のスコアは、日毎のパターンを示し、日中に変動が大きくなることが見受けられます。
– **残差**: 説明できない日々の変動も多く、特に7月6日に不明な要素が大きく影響した可能性があります。
#### 項目間の相関
– 相関マップのデータは提供されていませんが、異常値と具体的な日時に基づく個人と社会スコアの変動から、社会イベントが個人の幸福感やストレスに直結していることが推測されます。
#### データ分布
– 各項目のWEIスコアは、箱ひげ図などで示される分布が確認されますが、詳細が無いため、分布における外れ値の明確な指摘は困難です。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– 主成分1（PC1）は全変動の79%を占めており、これはデータセットの主要な変動源であることを示しています。これは、ほぼ全ての変動の原因が共通のイベントまたは要因に由来していることを示唆します。
– 主成分2（PC2）は変動の6%を占めており、全体に比べ少ない寄与であることから、個別の小さな擾乱やランダムノイズ程度と考えられます。
### 考察
データ分析の結果、特に7月6日に顕著な異常や変動が確認され、この日が変動の重要なポイントであることが明らかになっています。政治的または社会的な出来事が、その日に個人および社会全体の幸福感、経済的および健康的な満足度に影響を与えた
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**:
– グラフの最初の部分（7月上旬）は緩やかな上昇傾向があります。
– 予測されている7月中旬以降は、特に「ランダムフォレスト回帰」と「決定木回帰」によって予測されたスコアが横ばいの状態です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間には、数点の外れ値があり、ノイズまたは異常なイベントを示している可能性があります（黒い円で強調）。
– その後の予測期間には急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 実績値は青色の点で表され、過去30日間の実績を示しています。
– 予測はXで示され、今後の推移を見積もっています。
– 灰色のゾーンは不確かさの範囲を示しますが、大きな不確実性は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測には連続性があり、予想される安定性の方が強い印象を与えます。
– 予測手法による差異はさほど大きくなく、信頼できる範囲内での推測がなされています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の分布は比較的分散が少なく、全体的に安定状態を示唆。
6. **人間が直感的に感じる特徴と影響**:
– このグラフは、安定的な政治的状況を示唆しており、予測も比較的一貫して続く状態を示しています。
– 社会やビジネスに対して、あまり大きな驚きは予想されず、現状維持が期待されます。
このように、外れ値や不確実性をしっかりモニターし続けることが重要です。政策や環境の突発的な変化がない限り、予測されたトレンドに沿うと見られます。
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:
1. **トレンド:**
– グラフの初期段階（2025-07-01から2025-07-15まで）は、WEIスコアが0.6から0.9の範囲で散らばっています。
– **予測（線形回帰）** は急激な増加、**予測（決定木回帰）** と **予測（ランダムフォレスト回帰）** は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期にいくつかの外れ値が見られ、黒い丸で強調されています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績（実績AI）を示し、不規則な変動が見られます。
– 線形回帰予測ラインが急激に上昇しているのが特徴的です。
– 他のモデルの予測は横ばいで、顕著な変動はありません。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データと予測データの間にズレがあり、予測は後半のデータを予測している可能性があります。
– 各予測モデルの挙動の差異が見られる。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データにおいては、均一な分布ではなく、ややばらつきが多い。
– 予測（線形回帰）と他の予測モデルとは違う動きをしています。
6. **直感的な洞察と影響:**
– データのばらつきと外れ値が多いため、精度に関しての課題があるかもしれません。
– 予測（線形回帰）は非常に楽観的な結果を示しており、過剰評価の可能性があります。
– 社会的には、信頼性のある予測モデルの選択が重要であり、異なるモデルの予測結果を比較して慎重に判断する必要があります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青色のプロット）は、当初の期間に横ばい状態から始まり、その後微増しています。
– 予測データ（線）は期間中ほぼ一定で、他のモデル間の予測との差異が小さいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のプロットに黒い円で示された外れ値が、期間初めにいくつか見られます。これらは予測範囲を外れています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実際のWEIスコアを示し、予測データと比較するための基準となります。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、ほとんどの実績データがこの範囲内に収まっています。
– 線（紫とピンク）は、異なる回帰モデルによる予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績と予測の間に大きな乖離はありませんが、実績に見られる微妙な変化を予測モデルが捉えきれていない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データは全体的にかなり一致していますが、初期段階では差が見られました。
6. **人間が直感的に感じる洞察**
– 実績データが予想範囲内であり、特に予測モデルが大きな誤差を示していないため、将来的にも安定したスコアが期待できそうです。外れ値が一部見られるものの、全体的な安定性は保たれています。
### ビジネスや社会への影響
– **政策評価**: 社会WEIスコアが安定していることは、短期的に見て政策の有効性を示唆しています。特に大きな変動が見られないため、現状の政策が機能している可能性があります。
– **予測モデルの精度**: 異なるモデルが同様の予測をすることから、これらのモデルは信頼性が高く、今後の政策決定に活用できると考えられます。
全体的に、このグラフは社会的安定性を示しており、政策担当者に安心感を与える一方、外れ値の原因を詳細に分析することで、さらなる改善点が見えてくる可能性があります。
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:
以下はグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**
– 最初の14日間ほどは「実績（実績AI）」のスコアはほぼ横ばいです。その後、予測値が異なりますが、特に「予測（線形回帰）」は上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「実績（実績AI）」データに4つの外れ値が見られますが、それ以外のデータはクラスターを形成しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットが「実績（実績AI）」を示しています。
– 赤いバツ印が「予測（予測AI）」を表していますが、グラフには1点のみです。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しています。
– 紫色、青色、水色の線は異なる予測モデルの結果です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「予測（線形回帰）」は時間の経過と共に上昇しています。
– 「予測（決定木回帰）」と「予測（ランダムフォレスト回帰）」は非常に似た動きをし、横ばいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「実績（実績AI）」はコンパクトな範囲に収束していますが、外れ値があるため完全な相関は見えにくいです。
– 「予測（線形回帰）」は他のモデルとは異なる動きを示し、上昇しています。
6. **直感的な感想と社会への影響**
– 実績の安定性と、異なる予測モデル間での変動は、モデル選択の重要性を示しています。
– ビジネスや社会的観点では、信頼性のある予測モデルの選択が不可欠であることが強調されます。
– 「WEIスコア」の上昇が期待できることが示唆され、政策や施策の方向性に影響を与える可能性があります。
このグラフは、適切なモデル選択と精密な予測がいかに重要かを示しており、特に政治的な意思決定に影響を与えることが考えられます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は0.6から0.8付近で横ばいで推移しています。
– 予測モデル（線）には、線形回帰とランダムフォレスト回帰があり、どちらも微増を示しています。特にランダムフォレスト回帰の方が若干上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数点のデータが異常値として黒い円で囲まれていますが、それ以外は比較的一様な分布です。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIによる観測データ。
– 赤い十字は予測値。
– 異常値が黒い円で強調されています。
– グレーのエリアは予測の不確かさ範囲で、直近の実績データがこの範囲に収まっていることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績データと予測データが重なる部分が多く、安定性があることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に高い相関があると考えられますが、一部の異常値がこれを乱しています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 全体として安定した健康状態の推移が見られます。
– 外れ値は個別の健康問題や短期的な変動を示唆するかもしれません。
– 政治的健康状態の指標として、人々が安心して活動を継続できる安定した期間であると言えます。この安定性が政策や市場の安定につながる可能性があります。
総合的に、政治的健康の指標としては安定しており、予測モデルも信頼できる範囲での推移を示していると考えられます。
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:
### 視覚的特徴とインサイト
1. **トレンド**
– 最初の期間（約7月1日〜7月8日）: 実績AIのWEIスコアは全体として横ばいで、わずかながらの増減を見せています。
– 7月8日以降: 予測AIの直線回帰モデルが急激に上昇しているのに対し、他の予測（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は比較的安定して横ばいです。
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確認され、それが丸で強調されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績（実際のAI測定）を示し、予測は異なる色のラインで示されています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を表しており、ここに外れ値が多く集まっている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データは7月8日を境に分岐しています。実績データは最初の約1週間、予測データはそれ以降の動向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの相関性は高くありませんが、外れ値が多いことが特徴です。予測データはモデル間での一致性が低いですが、特に線形回帰が他と異なる予測をしています。
6. **直感的な理解と影響**
– 初期の変動の多い実績データから判断すると、対象者の心理的ストレスは変動が大きく安定していないように見受けられます。これは恐らく、政治的な要因や個人の状態変動が影響しているかもしれません。
– 予測モデルの不一致は、ストレス状態の予測が困難であることを示唆し、政策決定において柔軟性と注意が必要であることを示しています。
– ビジネスや社会的影響としては、このような予測はストレス管理やサポートプログラム策定において重要な役割を果たすでしょう。特に外れ値を減少させるアプローチが必要とされるかもしれません。
全体として、データの変動と予測の不確実性を考慮に入れたアプローチが求められる状況と言えます。
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. **トレンド分析**:
– 点で示されている実績データは主に横ばい状態であり、特に7月上旬にクラスターが集中しています。
– 予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全体として上昇傾向にあります。特にランダムフォレスト回帰はやや急激な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには明らかに外れ値と示される点があります。
– 実績データの変動幅自体は小さく、予測データの急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青い点で示され、一定の範囲内に密集しています。
– 外れ値は黒い円で強調されており、グラフ内の逸脱を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データは異なる回帰モデルを用いており、ランダムフォレスト回帰が他のモデルよりも急激な上昇を示しています。
– 全体的なトレンドは予測各モデルで一致しているものの、上昇の度合いに違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間には一定の距離があり、全体として予測データがより高いスコアを示しています。
– 分布の範囲は実績データが狭く、予測で広がっています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのグラフを見ると、政治における自由度と自治が将来的に向上するというポジティブなシグナルを受け取るでしょう。
– 社会的には自由度の増加が見込まれ、ビジネスや政策立案での規制緩和や新たな機会の出現を期待できる可能性があります。
– ただし、実績データの外れ値や不確実性の範囲は注意深く観察する必要があります。これは予期しない変動のリスクを示唆します。
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**:
– グラフの見るところ、実績のデータポイントは期間の前半に集中しており、0.4から0.8の範囲で変動しています。周期性や明確なトレンドは見られません。
– 予測ラインは一定しており、線形回帰と決定木回帰は約0.6で横ばい、ランダムフォレスト回帰は1.0に近い。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには明らかな外れ値が存在し、それらは黒い丸で強調されています。外れ値以外は比較的一貫しています。
– 予測の線は急激な変動を示していません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績で、各データポイントの状況を示しています。
– 赤い「×」は予測を示しますが、データ期間内に存在しません。
– 灰色のエリアは予測の不確かさの範囲を示しています（xAI/3σ）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは不規則で分散していますが、予測モデル（特にランダムフォレスト）はより高いスコアを予測しており、実績との乖離が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.4から0.8の間をランダムに分布しており、予測データはこの範囲を超えた一定のスコアを維持しています。
6. **人間が直感的に感じること、社会への影響**:
– 実績データの分散は政策の公平性・公正さが不安定であることを示唆しており、改善の余地があると考えられます。
– 予測モデルの安定した高いスコアは、理想的な目標あるいは期待として設定されている可能性があり、これに基づいた政策改善が必要。
– 社会的には、政策の改善を通じた公平性の強化の必要性が明示され、政策立案者にとって重要な示唆となります。
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:
以下は、このグラフについての分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 実績AIのスコアは全体的に横ばいで、特に大きな上昇や下降は見られません。
– 予測（様々な回帰手法）においては、異なる予測手法ごとに傾向が見られます。例えば、線形回帰は比較的一定ですが、ランダムフォレスト回帰の方が高いスコアを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ内には、いくつか異常値が見受けられます（黒丸で囲まれている部分）。これは一時的な要因による影響や計測誤差かもしれません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 実績（実績AI）は、青い点で示されています。これが実際のデータを表しています。
– 予測は線で示されており、各回帰手法による予測の違いを表しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の範囲）は、予測値の変動の可能性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測は全体的に一致していないため、各予測手法の精度や実績データの変動性を考慮する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定の範囲に密集しています。ただし、外れ値の影響や異常変動に注意が必要です。
6. **直感的な印象と社会・ビジネスへの影響**
– 実績スコアが横ばいであることは、現状維持の可能性が高いことを示唆しています。
– 予測スコアのばらつきは、持続可能性と自治性における将来的な不確実性を示しており、これを解決するためには新たな政策や対策が必要かもしれません。
– 社会的には、これらのスコアが政策や施策の評価基準となることが考えられ、ビジネス分野ではリスク管理や新しい機会の模索に影響を与え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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータポイントはばらつきが見られますが、概ね0.7から0.9の範囲内にあります。
– 約1週間後から、予測値は0.9以上に留まり、安定しています。この段階ではトレンドはほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の部分にいくつかの外れ値が見受けられますが、後の安定期には外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、この区域内でのばらつきが見られます。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。初期に比べて、後半の予測ではこの不確かさが小さくなっています。
– 線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示していますが、ほぼ一致しており、予測の一貫性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の比較において、初期の変動が大きいですが、予測が始まった後は実績値と予測値に大きな乖離はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期には相関が不明確ですが、予測期間に入ると高い相関があるように見受けられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 本グラフからは、予測制度が高く、実績と予測がほぼ一致していることがうかがえます。これにより、社会的なインフラや教育機会の安定性が強調されます。
– ビジネスや社会への影響として、予測性の高いモデルに基づく計画が可能となり、政策決定やリソース配分に信頼性を提供できるでしょう。
このグラフは、短期間での社会基盤の評価の基準として有用で、特に測定期間後の安定した状況が注目されます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ（青い点）**は、期間の初めにやや低めのスコア（約0.6）から始まり、その後上昇して0.8付近で横ばいになる傾向があります。
– 予測データ（線）は0.8と1.0の間を示しており、様々なモデルで多少異なる予測をしています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として示されたデータ（黒い円形）は、特定の日付で他よりも低いスコアを示しています。
– 急激な変動はあまり見られませんが、初期のデータからの上昇がやや急です。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**: 実際の観測値。
– **黒い円**: 外れ値として認識されたデータポイント。
– **赤い×**: 予測値。
– **各色の線**: 異なる予測モデルによるスコア推移の予測。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルは全体的に実績データの上昇傾向を追いながら、段階的に異なる安定した値に収束していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは上昇傾向を示しており、予測モデルもそれを反映しています。分布は全体的に上昇傾向にあると見受けられます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 初期のスコアの低さから、何らかの改善が行われた結果、持続的にスコアが向上したことを示しています。
– 観測値が上昇し予測も高いスコアを示していることから、共生・多様性・自由の保障に関する施策が効果を発揮している可能性が考えられます。
– 社会的な影響として、政策が成功していると捉えられ、さらなる支援や改善施策が期待されるでしょう。
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:
このヒートマップから得られる洞察を分析します。
1. **トレンド:**
– 日付が進むにつれ、WEIスコアに変化があります。特に、後半に向けて色が明るくなっており、スコアの上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月5日から7月6日にかけて、夜の時間帯で低いスコアを示す紫色のセグメントがあります。これは急激なスコアの低下を示しており、何らかのイベントが影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味:**
– 色の濃淡がスコアの大小を示しています。暗い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 複数の時間帯でスコアが異なりますが、全体的なパターンとしては日中と夜でスコアが異なる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 日中の時間帯で高いスコアが見られる傾向があります。政治的活動やメディアの影響が考えられます。
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:**
– 政治的な情勢やニュースイベントに敏感なスコア変動として、特に急落や急上昇は一時的な出来事への反応を示している可能性があります。
– ビジネスにおいては、これらの変動を考慮した戦略が必要であり、特にスコアが高い時期に注目することでマーケティングや戦略的計画に活用できるかもしれません。
全体として、このグラフは政治的な動向をタイムリーに把握するための有用な指標になる可能性があります。
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:
以下はヒートマップの分析と洞察です：
1. **トレンド**:
– 総じて、時間帯と日付に基づくスコアの変動があります。特に7日の16時から17時にかけて高いスコアが見られます。
– 最も高いスコアは、7日8日の午前8時前後に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日の夕方にスコアが極端に低くなっている点があります。
– その後、7月6日にはスコアが急上昇しています。これらは外れ値として特に注目すべきです。
3. **各プロットの意味**:
– 色の変化がスコアの変動を示しています。青から緑、黄色への変化はスコアの上昇を示唆し、逆に紫や濃い青は低スコアを示しています。
– プロットの密度は一貫していないが、高スコアのプロットが多い時間帯がある。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯で日によってスコアが変わっており、これは特定の出来事や状況の変化による影響が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコアは主に朝方に集中し、夕方から夜にかけてスコアが低下する傾向が見られます。この現象は、政治的な議論や活動が特定の時間帯に集中している可能性を示唆しています。
6. **直感的な印象と社会への影響**:
– 人々は特定の日の特定の時間帯に重要な活動や発表があったと直感的に感じるかもしれません。
– このヒートマップから、政治的な発言やイベントが特定の時間に集中している可能性があり、それが社会的な関心や議論を引き起こすことが考えられます。
このヒートマップは、特定の時間帯や日付における政治的影響力や関心の高まりを視覚的に示しており、戦略的なアクションやコミュニケーションを計画するために有用です。
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:
以下は、提示されたヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 上昇と下降のトレンドがはっきりと色で示されています。後半になるにつれて色が明るくなり、スコアが上昇していることが示されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日から急激に明るい色に変わっており、スコアが急上昇していることがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はスコアの大きさを示しており、黄色が最も高いスコアを示しています。時間帯と日付を元にどの時間帯にスコアが高まっているかが視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日付と時間帯ごとに分割されており、スコアが特定の時間帯に集中して上昇していることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日中の時間帯（例えば、16時から19時）にスコアが高まっている傾向があります。これは、特定の時間に関連するイベントやアクティビティがある可能性を示唆します。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**
– 特定の期間にスコアが急上昇しているため、それに関連する出来事が社会に大きな関心や影響を与えていることが考えられます。政治活動や議論が活発になっている時期を示している可能性があります。
このヒートマップは、特定の日や時間帯による政治的な関心や活動を視覚的に捉えることができ、特定のイベントやイシューが社会に与える影響を理解する手助けとなります。
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、さまざまなWEI（Wellbeing Evaluation Index）項目の相関関係を示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフは静的なヒートマップであり、時間的な上昇、下降、周期性を示している訳ではありませんが、相関の強さを見ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の外れた相関値や極端な値は目立ちませんが、「個人WEI（健康状態）」が他の多くの項目に対して低い相関を示している点が特徴的です。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色のグラデーションは、相関の強さを示します。濃い赤は高い正の相関（0.8以上）、青は負の相関を示しています。
– 「総合WEI」と他の多くの項目が非常に高い相関を持つことが分かります。特に、「個人WEI平均」との相関が高いです（0.95）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– これは時系列データを直接示していませんが、複数の要素間の関係性を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（自由度と自治）」の間に強い相関があります（0.77）。これは、心理的ストレスが自由度や自治と密接に関連している可能性を示唆しています。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「総合WEI」の間にも高い相関があります（0.95）。これは、公平性と公正さが全体的なウェルビーイングに大きく影響していることを示しています。
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**:
– 社会や政策の策定において、心理的ストレスや健康状態が他のウェルビーイング指標にどのように影響を与えるかを考慮することが重要です。特に、健康状態がやや孤立している点に着目する必要があります。
– ビジネスや政策立案における社会的公平性、個人の自由度の向上は、全体的なウェルビーイングを向上させるための重要な要素として捉えられるでしょう。
全体として、このヒートマップは政治的な視点から個人および社会のウェルビーイングを評価する際の重要な関連性を示し、施策の優先順位を決める際の指針となるでしょう。
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:
以下、グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察についての分析です。
1. **トレンド**:
– 全体的なトレンドは示されていませんが、各カテゴリの分布の比較によって、特定のカテゴリのスコアのばらつきや中央値が観察できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（社会関係）」および「個人WEI（心理的ストレス）」カテゴリでは外れ値が見られます。これらは特定のケースで異常に高いまたは低いスコアを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 箱ひげ図はデータ分布を示しており、箱の中の線は各カテゴリの中央値を示しています。箱の長さはデータの広がり（四分位範囲）を示しており、ひげは最大および最小の値を示しています。
– 色の違いは各カテゴリの差異を視覚的に強調しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではありませんが、各カテゴリのスコアの分布を比較することで、それらがどのように相対的に異なるかがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部のカテゴリは他のものより中央値が高いか、広がりが大きいことがわかります。例えば、「社会WEI（生態系整備、教育資金）」は広がりはありますが、中央値が比較的高く保たれています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」のスコアは低めで、これは経済的不安が広く影響している可能性を示唆します。
– 「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」のスコアのばらつきが小さく、安定した評価を得ている可能性があります。
– ビジネスや政策においては、経済的側面の強化やストレス軽減を図る施策が必要とされるかもしれません。
このグラフは、政治的または社会的な要素がどのように評価されているかを示し、それぞれの分野における課題を明確にする手助けをしています。
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:
このグラフは主成分分析（PCA）を用いた政治カテゴリ内のWEI構成要素を表しています。以下にグラフの視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 第1主成分に沿った広がりが大きく、第2主成分の影響は比較的小さいです。全体として横に広がった形状になっています。このため、第1主成分がデータの変動を大きく説明していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上端に存在するプロットが他の点と離れており、一種の外れ値として考えられます。この点が政治的な出来事や政策に対する強い影響を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– プロットは30日間のデータを表しており、それぞれが異なる時点を示していると考えられます。棒や色に関する情報はないため、各点の配置から読み取れる情報だけが分析に寄与します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時系列データがなく、PCAの結果としての配置情報だけが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分が圧倒的に高い寄与率（0.79）を持っており、この方向がデータ間の共通のパターンを示している可能性が高いです。第2主成分（寄与率0.06）は、データの細かな差異を示します。
6. **直感的な感じと社会への影響**:
– 人間がこのグラフを見たときに直感的に感じるのは、政治的な出来事が特定の方向に強く偏っている可能性です。したがって、このグラフは政治的な要因や出来事が特定の時間帯や状況で特に強調されていることを示唆している可能性があります。これは政策変更や重要な政治的イベントの効果を測定するのに役立つでしょう。
以上の洞察から、政策決定者や分析者にとって、このPCAグラフは関連データの変動や重点的な要因を理解するための視覚的な助けとして有用です。
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。