📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアの分析
#### 1. **時系列推移**
– **総合WEIのトレンド**:
– 初期の2025年7月1日から7月6日中盤までは、若干の変動が見られるものの、概ね安定した動きをしており、スコアは0.6から0.7の範囲で推移しています。
– しかし、7月6日の後半から急激な上昇が見られ、7月7日以降は0.75から0.85の間で比較的高いスコアを維持しています。
#### 2. **異常値（検出されたものから）**
– **2025年7月6日**:
– 午後から夜にかけて、スコアが0.59から0.85に急上昇。これは、社会的または個人的な事象が影響を及ぼした可能性が高いです。特に「社会的持続可能性」と「社会的基盤」のスコア上昇が関連していると考えられます。
– **2025年7月7日-9日**:
– 高値での推移が見られ、この期間の中で社会生活や政策が改善された可能性があります。
#### 3. **季節性・トレンド・残差**
– **STL分解結果**:
– **長期トレンド**: 総合的に見れば、7月の初めに小さな谷があり、その後上昇トレンドに転じています。
– **季節性**: 短期的な変動は、特定のイベントや外部環境の影響を強く受けている可能性があります。
– **残差**: 残差が大きいデータポイントは、同日の特定の出来事や突発的な事象が大きく影響した可能性があります。
#### 4. **項目間の相関**
– 個々の節約的余裕、心理的ストレス、自由度等の個人WEIは、相互に独立している様子が見られるが、社会WEIと個人WEIが全体的に高相関を示しており、社会的環境が個人の幸福感に大きく作用していることが示唆されます。
#### 5. **データ分布**
– **箱ひげ図**:
– 個別のWEIスコアでは、各項目間でのばらつきがあり、特に「個人の健康状態」と「社会的持続可能性」は最も変動幅が大きい。
– 外れ値が診断される期間、例えば前述された2025年7月6日後半から10日までは、これらの項目における急激なスコア変動の可能性があります。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
– **PC1**が80%の寄与率を持ち、全体的なWEIスコアの主要な変動要素は、経済的安定性や心理的ストレスに関連していると考えられます。
– **PC2**の寄与率が6%で、個別化された自由度や自治など、個人視点から見た要素が影響している可能性があります。
### 傾向および潜在的な要因
– 温故知新: 日々の推移において、経済的要因や政策改善など外部著しい介入が見られる可能性があります。
– 日単位変動: 急激なスコアの上昇や減少期は、重大な政治イベントや社会的政策の`影響が反映されたと考えられます。
この分析は、大引け振る舞いの見分かられる情報を基に、どのように社会的環境が個人および社会全体の幸福感に作用しているかを理解する助けになるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青色のプロット）データは、期間のはじめから終わりにかけて緩やかな上昇トレンドを示しています。
– 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による予測）は異なる傾向を示しており、特にランダムフォレスト回帰が上限で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにはいくつかの異常値（黒い円で囲まれた青いプロット）が観察されます。これは、通常の変動範囲を大きく外れたデータポイントを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績データ（青色プロット）は、観測された実際のWEIスコアを表しています。
– 予測は異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって示され、異なる色で描かれた線としてグラフ上に表現されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと機械学習による予測データの間には明確な視覚的な違いがあります。例えば、実績データの変動は予測データのトレンドと完全には一致していません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 上昇トレンドを示す部分の実績データは一貫性があり、一部の異常値を除けば、緩やかに予測範囲内に分布しています。
– 各モデルによる予測線が示す範囲は異なりますが、全体の動きは一定の関連性を示します。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 周期内でのWEIスコアの上昇は、政治カテゴリーにおけるポジティブな評価の高まりを示唆します。この状況をビジネスに応用する場合、政策への信頼増大を示す指標として活用できるでしょう。
– 異常値は特定のイベントや出来事による影響を示している可能性があるため、詳細な原因分析が必要です。
– 各予測モデルの一致度を確認しながら、政策効果のシミュレーションや未来予測の精度向上に貢献できる重要なデータとなります。
全体として、このグラフは政治に関連する評価指標の進展を捉え、多角的な洞察を得るための重要な視覚的ツールとなります。
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:
以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイントは小さな変動を持ちながら上昇傾向にあります。
– その後、予測値がほぼ一定またはわずかに異なる軌道を示しています。特に、線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測が見られ、それぞれ異なる上昇傾向を持っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データにはいくつかの外れ値が観察されます。これらは異常なイベントや一時的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**:
– 青い点: 実際のデータポイントを表しています。
– 灰色の領域: 予測の不確かさの範囲を示しています。
– 線: 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）による未来の推定です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– すべての予測モデルが同じ方向の推移を示しており、特にランダムフォレスト回帰がより楽観的な予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データの変動に対して、予測モデルは一様に上昇または安定していることがわかります。これは、モデルが過去の変動を平均化した結果と解釈できます。
6. **直感的な洞察や社会的影響**:
– このグラフを見ると、人々は今後の上昇の期待を持つか、予測の信頼性に疑問を抱くかもしれません。く動性があるため、予測がより顕著に外れる可能性も考慮されるべきです。
– 政治的な影響として、評価が向上することで、関連する政策や施策に対する支持が強くなる可能性があります。
このグラフをもとに、未来の戦略や対策を慎重に検討する必要があると言えます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は初期において上昇傾向を示しており、特に7月1日から7月10日までの間に顕著です。その後、ほぼ横ばいに変わっています。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なるトレンドを示していますが、全体として安定、あるいは微細な上昇を示唆しています。
2. **外れ値と急激な変動**
– 外れ値は黒い円で囲まれた青い点として示されています。初期のデータ点付近で確認できますが、その後のデータには顕著な外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は過去30日間の実績データを示しており、実績値の密度が特に集中。
– 虚線で示された予測は未来のデータの見通しを示しており、各モデルによる予測の違いを確認できます。特にランダムフォレスト回帰の予測はやや高い値を維持しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 3つの異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用され、各モデルの予測が若干異なるが、一貫した高いスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは狭い範囲に集まっており、比較的一貫したスコアの範囲で動いているようです。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの影）は、実績データ周辺にかかっており、予測値がデータに基づいていることを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 初期に見られる上昇傾向は、社会的なイベントや政策変更の影響かもしれません。
– 安定的な予測と不確かさの小ささは、社会的安定性やポジティブな成長を示唆しており、今後も高いスコアを期待できるかもしれません。
– ビジネスや政治的意思決定において、これらの安定したスコアはポジティブな評価を促進する可能性があります。
このグラフは、全体として社会の安定とポジティブな変化を示唆している可能性があり、今後の動向にも注目する価値があります。
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、与えられたグラフから得られる視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）のWEIスコアはおおむね横ばいですが、2025年7月8日頃に変動があります。その後、予測（紫色および水色の線）は上昇トレンドを示しており、特にランダムフォレスト回帰の予測が大きく上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内にはいくつかの外れ値が黒いサークルで示されています。これらは異常値として認識され、特に最初の10日間の間に集中しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績を示し、実際のWEIスコアを表しています。
– 紫色と水色の線は、異なる予測モデル（ランダムフォレスト回帰と決定木回帰）の予測値を示しており、未来の経済的余裕の変化を視覚化しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、予測の信頼性や不確実性を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるモデル間で予測値が異なり、特にランダムフォレスト回帰では大幅な上昇が予測されています。これは、他のモデルとは異なる特性を持っていることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データの密度は高く、特に0.7前後のスコアに集中しており、全体的には横ばいです。
6. **直感的に感じることと影響**:
– 実績データが比較的安定している中で、異なるモデルが異なる予測を示していることから、使う予測モデルの選択が将来的な見通しに大きく影響する可能性があります。特にランダムフォレスト回帰による上昇傾向は、個人の経済的余裕が今後改善するというポジティブな見方を提供するかもしれません。
– 社会的には、経済的余裕が改善される予測が現実化すれば、消費活動の増加や経済の活性化に寄与する可能性があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は期間の最初で一定の範囲内で変動していますが、全体的に大きなトレンドは見られません。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）の予測では、健康状態のスコアが上昇するトレンドが示されています。
– 線形回帰（シアンの線）と決定木回帰（ピンクの線）の予測では、横ばいのトレンドが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには数点の外れ値（黒枠の青い点）が見られます。これらの点は他のデータポイントよりもかなり高いスコアを持っています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示しています。全体にわたって比較的一貫していますが、所々に外れ値があります。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）には多くのデータが含まれていますが、一部はこの範囲を外れています。
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関係を見ると、実績データの変動に対して、予測モデルがそれぞれ異なる傾向を示していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 外れ値を除けば、実績データの分布は比較的安定しています。ランダムフォレスト回帰のみが上昇予測を示しており、他モデルの予測は実績データの安定性を反映しているようです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の視点から見ると、実績の安定性に対し、ランダムフォレストの上昇予測が楽観的に映るかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、もしランダムフォレストの予測が実現すれば、関連する政策やビジネスプランには適応する必要があるかもしれません。しかし、他の予測も考慮する必要があります。
このようにグラフを通じて観察されたトレンドや予測は、意思決定や戦略に影響を与える可能性があります。注意深い分析と状況の理解が求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、初期段階でわずかな上昇傾向が見られますが、期間の後半は安定しています。
– 予測データ（赤い点および線）は、異なるモデルで評価されていますが、線形回帰では大きく上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データにおいて、いくつかの外れ値（黒い丸）が存在します。これらは予測範囲を超えているため、異常なイベントや誤差が影響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、心理的ストレス（WEIスコア）の変動を表しています。
– 予測モデルは、数種類の方法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）で行われ、それぞれ異なる未来のストレス傾向を提示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定のモデル（ランダムフォレストと線形回帰）は、予測期間中のスコアの急速な上昇を示しています。この傾向は現行のデータセットでは見られず、モデルが何らかの要因を捉えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一貫した範囲内に収まっていますが、一部の外れ値が存在します。
– 予測の不確かさ（灰色の範囲）を考慮すると、モデル間での予測バラツキが見られます。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– ストレスレベルが高まっていることを示唆している場合、政治環境や影響を受ける個人にとっては警戒が必要です。
– ビジネスや政策においては、このようなストレスの上昇が社会的不安や生産性の低下に影響することが考えられます。予測モデルは、異なる結果を示しており、慎重な解釈が求められます。
全体として、このグラフは個人の心理的ストレスの変動とその予測を直接的に観察できることから、現状の把握と共に未来予測への洞察をもたらします。モデルによる異なる予測から、将来のリスク管理の必要性を認識することが可能です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青いプロット）は、最初の約1週間は上下に変動していますが、徐々に収束して横ばいになる傾向が見られます。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫色の線）は、最初は上昇し、その後に横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左下部分に外れ値として認識されるプロットが複数あります。これらは予測範囲を超えており、自由度や自治に予想外の変動があったことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績（実際の観測値）を示し、プロットの密集度は該当期間における変動の程度を示しています。
– グラフにある灰色の影は予測の不確かさ範囲であり、外れ値を特定する助けとなります。
– 予測のラインや色（赤い×や紫の線など）は異なる予測手法のモデルによる将来的なスコアの見積もりです。
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と決定木回帰の予測が見られますが、いずれも初期に比べ、評価日が進むにつれて安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの初期には多様な変動があり、その中には予測範囲を超える外れ値も含まれますが、その後、予測と実績のスコアが収束していることから、環境や状況が安定してきた可能性が示唆されます。
6. **直感的印象と社会的影響**
– 初期の変動は不安定さを示し、新しい政策や状況の変化があった可能性があります。この安定化は効果的な政策介入が行われた結果である可能性があります。
– ビジネスや社会において、自由度と自治の安定化はポジティブな影響を与える可能性があり、特に長期的な政策決定やビジネス戦略の策定において重要な指標になります。
このグラフからは、提供された期間内における自由度と自治のダイナミクスを把握し、今後の監視や施策に役立てることができるでしょう。
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:
グラフを分析してみますと、次のような特徴が見られます。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は評価日「2025-07-01」から約15日間で0.4から0.8の範囲でランダムに分布し、明確な上昇または下降トレンドは見られません。それ以降のデータが不足しているため、長期的なトレンドは判断できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として円で囲まれたデータポイントが存在します。これらの点は他のデータから大きく離れているわけではなく、範囲内での多数ある実績データのバリエーションの一部と考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータで、紫やピンクの線は予測データを示します。
– 予測データには「線形回帰」「決定木回帰」「ランダムフォレスト回帰」の3つが表示されていますが、全体が横ばい状態で、時系列データの最新値に基づいて均一に予測されているように見えます。
– グレーの背景は不確かさの範囲を示し、この範囲内でのデータ変動が予測されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のアルゴリズムによる予測線がほぼ同一線上で推移しており、異なる手法からも類似した予測が得られていることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは範囲内でランダムに分布しているため、特定の相関関係や方向性は伺えません。このことから、短期間内で均一な状況にあると思われます。
6. **人間が感じる直感とビジネスや社会への影響**:
– 実績データが上下変動しつつも概ね安定しているため、市民が体感する社会の公平性・公正さに大きな変動はないと感じるかもしれません。政策決定者にとっては、日々の変化よりも中長期的なトレンドを重視する必要があります。同時に、アルゴリズムによる予測が一貫していることは、データが信頼できる状態にあると捉えることが可能で、今後の政策施策においても堅実な計画が立てられるでしょう。
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:
### グラフ分析の洞察
1. **トレンド**
– 実績値（青色の点）のWEIスコアは全般的に0.8から1の間で推移しており、安定しています。
– 予測値（マゼンタ、シアン、紫の線）は時系列的に横ばいで、安定した状態を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績値には一部0.8を下回る外れ値が存在し、それ以外は比較的一定しています。
– 大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点が実際のデータで、それが予測モデルとの比較対象となっています。
– グレーの領域が予測の不確かさを示していますが、実績はこの範囲内にほとんど収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と複数の予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で構成されており、予測はすべて安定しており、実績に対する予測の信頼性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は予測と高い相関を持ち、全般的に予測範囲内に収まっています。
– 分布の幅は狭く、安定したパフォーマンスを示していることが伺えます。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**
– このグラフから、人間は社会WEIのスコアが比較的安定していると感じるでしょう。持続可能性と自治性に対する予測の信頼性が高く、政策や事業戦略において信頼できる基礎データとなります。
– 持続可能性の点では、外れ値の要因を分析し、自治体や関係機関が改善策を講じることで、より一層の安定を図れる可能性があります。
このように、実績と予測の比較や外れ値の分析を通じて、データの信頼性や改善点を確認することが可能です。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– 最初の期間（7月1日～7月15日）は、WEIスコアがほぼ0.6から0.8の間で変動しています。その後、予測モデルの線が一定の高いスコア（0.8から1.0）を示しています。
– 特に、予測（ランダムフォレスト回帰）の線は1.0に近い値で安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 散布図中には、黒い丸で示された外れ値がいくつか見られます。これらはデータの中で他と大きく異なるスコアを示しており、異常な変動を示しています。
– 外れ値は初期の実績AIのデータに集中しています。
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、実際に計測されたスコアです。
– 赤いバツは予測AIのスコアであり、将来的な推測値を表しています。
– グレーの背景は、予測の不確かさを示す範囲であり、特定の期間中は広い範囲ですが、予測モデルが進むと狭まっています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データは期間の開始時には変動していますが、予測モデルの線は安定性を示しており、モデルが今後の安定化を見込んでいる可能性が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 初期データはばらつきがあり、変動の幅が大きいですが、予測モデルの線が示すように、今後は安定したスコアに収束することが予測されています。
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:**
– 初期データが変動するなかで、予測による将来の安定化の兆しは、社会基盤や教育機会に関する政策が安定化することを示唆しているかもしれません。
– 予測の安定性は、施策の有効性や持続可能性に対する信頼感を強化し、投資や政策立案に対する動機付けを提供する可能性があります。
– 外れ値は見落とされがちな問題領域を示している可能性があり、それに対する対策が必要です。
このグラフは、データの変動が落ち着きを見せながら、将来的な安定化が見込める状況を示しており、政策立案者にとってはポジティブな兆候と言えるでしょう。
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:
グラフの分析：
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青い点）は0.6から上昇し、0.8に近づく動きを見せています。この上昇は期間の前半で顕著です。
– 時系列の終盤では横ばいに近づいています。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 黒い円で囲まれている点は外れ値を示しており、初期の数点がこれに該当します。特にスコアが0.6以下の範囲で観察されます。
– その他の実績（青い点）は滑らかな上昇を示しているため、急激な変動は目立ちません。
3. **プロットの意味**:
– 色分けされた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）を示しており、いずれも0.8以上で安定した値を予測しています。
– グレーの帯は予測の不確かさ範囲を示し、実績データの初期部分を含んでいます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルの予測は実績の上昇をサポートしており、それぞれの予測はほぼ一致していますが、ランダムフォレスト回帰の予測が最も高い値を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測は強い相関を示し、予測モデル間でも似たパターンを確認できます。
– 外れ値を除くと実績データは予測データに収束する傾向があります。
6. **直感的な感想と影響**:
– 初期の不規則な動きがあるものの、WEIスコアが全体的に安定し、成長していることが示され、回復傾向にあることが分かります。
– 社会的な共生、多様性、自由の保障が増していることが示唆され、これが社会的および政治的な安定化に繋がる可能性があります。この成長が続けば、長期的にポジティブな社会的変化が期待できるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの色が時間と共に変化している。初めは青や紫が多く、後半に行くほど緑や黄色になっている。このことから、総合WEIスコアが時間と共に上昇していることを示唆している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月6日に目立つ黄色の帯があり、他の日付に比べて急激な値の上昇が見られる。この急激な変動が何らかの重要なイベントや変化を示している可能性がある。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップで使われている色は、スコアの高さを示している（濃い紫から黄色へのグラデーション）。黄色に近いほどスコアが高い。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 時刻（7時、15時、19時）ごとにデータが存在するが、それぞれ独立しているというよりは、全体的なトレンドの一部を形成している。特に、特定の時間帯でスコアが大幅に異なることはない。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは全体的に上昇傾向にあり、時刻ごとにないスコアの分布がよく似ている点から、コンシステントな上昇トレンドが確認できる。
6. **直感的な印象と社会への影響**:
– 色の移行パターンから直感的に、時間とともに状況が改善している様子が捉えられる。これは、政治カテゴリにおいて何らかの対策や政策が成果を上げていることを示唆するかもしれない。この傾向が続くとすれば、社会全体に前向きな影響を及ぼす可能性がある。特に、急激なスコアの上昇が何かの成果の表れと考えられる。
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、日付と時間に基づく政治カテゴリの個人WEI平均スコアを視覚化しています。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化により、特定の時間帯（19時など）でスコアが高く、別の時間帯（16時など）で低いことが示されており、この傾向が数日間持続しています。
– 日にちが進むにつれて、スコアが高くなる傾向も見られます（特に7月6日から7日にかけて）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月7日の16時の急激なスコアの上昇が目立ちます。この時間に何らかのイベントや出来事があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が青から紫、緑を経て黄色に変わることで、スコアの低から高を示しています。黄色部分は高スコアを示しており、特定の時間帯に集中していることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯によるスコアの差異が目立ち、時間に基づく行動パターンやイベントが影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ日付の異なる時間帯においてスコアのばらつきがあり、時間帯がスコアに大きく影響を与えていると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々が直感的に感じることは、特定の時間帯に重要な政治的活動や議論が集中して行われているといった点です。
– ビジネスや社会において、特定の時間帯に政策の発表や重要な決定が行われることで、投資家や市民の行動に影響を与えている可能性があります。
このヒートマップにより、時間帯ごとの政治的活動やその重要性が視覚的に理解しやすくなっています。
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:
このヒートマップは、政治カテゴリーにおける社会WEI平均スコアの時系列データを示しています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– データは30日間にわたって収集されており、色の変化から時間帯ごとの傾向を見ることができます。
– 各日の時間帯において、色の変化が明確に見えるのは7月6日を境に色が緑から黄色へ移行していることで、全体的な上昇トレンドを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日以降、急激にスコアが増加していることが確認できます。この時点で何らかの重要な政治イベントや社会的変動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の強さはスコアの高さを示しており、緑から黄色への変化は通常スコアの上昇を示します。
– 各時間帯（7時、15時、19時、23時）で異なるパターンが見られることから、時間による影響も考慮する必要があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯ごとの相違が明確に現れており、特定の時間帯が他よりも頻繁にスコアが高くなっていることが観察されます。特に15時から19時にかけてスコアが高い傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとのスコアの変化が見られるため、特定の時間帯における事件や出来事がスコアに影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このパターンは日中のニュースイベントや政策発表がスコアに影響を与えていると考えられます。
– 社会的には、時間帯ごとのスコア上昇がニュースの注目度に相関する可能性があり、それが政治的な議論や意見形成に影響を与えていることが考えられます。
このデータが示すように、日々のイベントが社会認識にどのような影響を与えるかを理解することで、今後の政策決定や戦略的な意思決定に役立てることができるでしょう。
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:
### ヒートマップ分析
1. **トレンド**:
– ヒートマップでは直接的なトレンド（上昇、下降）は示されていないが、相関の強さが時間経過で変化するかを30日間の変化として捉えることができる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– エリア全体を見た場合、0.37という値が最も低く、インパクトが大きいと感じられる。具体的には「個人WEI（自由度と自治）」と「個人WEI（経済的余裕）」間の相関が特に低い。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤い部分は高い正の相関（0.9以上）を意味し、青い部分は相関が弱い（0.5以下）ことを示す。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」は非常に高い相関を持つ（0.96）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同一カテゴリ内では高い相関が見られる。例えば、個人WEI項目間（経済、健康、心理)は比較的一貫して高い相関を示している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（平等性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」間の相関が非常に高い（0.97）。これにより、社会的な政策や条件が連動している可能性が示唆される。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– 高い相関が示されている領域は、一つの領域における改善が他にも影響を及ぼす可能性が高いと直感的に感じられる。このような相関は政策立案において、効率的な配分を計画する際の指標となる。
– 例えば、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が改善されれば、「社会WEI（社会基盤・教育機会）」も改善する可能性が示唆される。これは教育政策の変更が社会の多様性と自由の環境に与える影響に敏感になるべきであるという指針を提供する。
このように、ヒートマップは直接的な数値トレンドというよりも、異なる要素間の相関を視覚化することで、特定要素の変化が他にどのような影響を与えるのかを直感的に理解する助けとなる。
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、異なる種類のWEI（Wellness and Equity Index）スコアの分布を比較しています。以下、具体的な洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプのスコアは、全体的に高めに分布していますが、種類ごとにばらつきがあります。
– トレンドは特定の方向には見られず、タイプごとの比較が主たる焦点です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」に外れ値が見られます。これらの値は、他のデータと著しく異なるスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 複数のタイプのスコアが比較されており、箱の長さはスコアのばらつきを表します。
– 色の違いが明確に視覚化され、各カテゴリの違いを強調しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプは独立した変数として扱われ、直接的な時系列の変化は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 平均値に近いスコアが多いですが、一部のタイプで広がりがあります。「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（持続可能性と自治性）」などは特にスコアが幅広く分布しています。
6. **直感的に感じることと影響**:
– 全体的に高いウェルビーイングを示すカテゴリが多いことから、社会やビジネスの文脈では、全体的な健全性や公平性の向上が感じられます。
– 外れ値や広いばらつきがあるカテゴリに対しては、特定の政策や支援が必要かもしれないという洞察が得られます。
このグラフは、さまざまな側面からの分析を可能にし、各分野での課題や強みを視覚化する上で有用です。
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（PCA）を示しています。以下に、グラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフは主成分1と主成分2に基づきデータポイントをプロットしています。目立った上昇や下降のトレンドはなく、データはバラバラに散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ右上にある点は他の点から離れており、外れ値の可能性があります。このような外れ値は、特異なイベントや異常に高い影響を示唆するかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 点の位置は、第一主成分（貢与率: 0.80）と第二主成分（貢与率: 0.06）に基づくもので、それぞれのデータポイントが複数の元データに対してどのように位置づけられるかを示しています。第一主成分は全体的なデータ構造の大部分を説明します。
4. **各時系列データの関係性**:
– 各プロットは独立しているように見え、特定のクラスターが形成されているわけではありません。複数の時系列データがある場合、それぞれが独自の変動パターンを持つ可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分と第二主成分の間に明確な相関は見られません。このことは、各主成分が異なる情報を保持していることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間的な直感として、データのばらつきと外れ値が目立つため、政治環境における不安定さや予測しにくさを示唆しているかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、状況が流動的であるため、リスク管理や事前の計画が困難になる可能性があります。特に外れ値が示唆する異常事態に対して、柔軟な対応が求められるでしょう。
このグラフ分析を通じて、政治的環境における複雑性や変動性を理解し、適切な対策を考えるきっかけとなります。
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。
