📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコア分析結果
**時系列推移**:
– **総合的なトレンド**: データ全体で観察されるトレンドは、当初のスコアが0.66から軽微な変動を繰り返しながら、7月6日から急上昇し、7月11日にピークの0.87に到達しています。この間に少しの低下が見られ、その後再び上昇する傾向があります。
– **顕著な変動期間**: 特に7月6日に0.59という低スコアが記録された後、短期間で0.85まで急上昇した点が注目され、これは特異的なイベントまたは変化があった可能性を示唆します。
**異常値**:
– 異常値としては、7月6日の0.59のスコアが特に最低値として異常です。この日は個人平均および社会平均でも低いスコアが記録されており、全体的な社会的および個人的な要因が影響した可能性があります。
– 逆に、7月11日に記録された0.87のスコアは、高いスコアとして目立ち、社会や個人の状況が大きく好転したことを示す可能性があります。
**季節性・トレンド・残差**:
– **STL分解**による解析がされていれば、トレンドおよび季節性の解釈が可能ですが、限られたデータ期間については大きな季節性は読み取れません。
– トレンドとしては全体的な上昇が見られるものの、短期間で大きな変動があり、それを超える残差が多く、具体的な要因はこの解析からは不明ですが、特定のイベントや政策の影響が考えられます。
**項目間の相関**:
– **相関ヒートマップ**によれば、個人的な経済的余裕や健康状態は特定の社会的基盤や保障と強い相関関係があると考えられます。
– 特に、社会的持続可能性と自治性はほぼ全ての社会指標で高いスコアを維持しており、これは政治的安定性や未来志向の政策が反映されている可能性があります。
**データ分布**:
– **箱ひげ図**を利用した場合、ほとんどのWEIスコアが比較的高い位置で均等に分布していることが読み取れる。
– 異常に高い数値が少数あることが示しており、特定の楽観的傾向がデータに影響を与えている可能性があります。
**主要な構成要素 (PCA)**:
– **PCA分析**により、主要な構成要素のPC1が0.78という高い寄与率を持つことから、総合WEIに対する最大の影響因子として単一の傾向または大規模な社会的変革が影響している可能性が浮かび上がる。
### 結論と考察
このデータセットは、特定の期間における政治的または政策的な変化が直接社会および個人的な評価と相関していることを示唆しています。特に急激に上昇したスコアや重要な構成要素の寄与率は、国全体または特定の地域での重大な出来事を反映しています。2025年の7月上旬に発生した大規模な政策の変化などが潜在的な要因として考えられます。
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:
以下にグラフから得られる視覚的な特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は最初横ばいからやや上昇傾向にあります。
– 予測（赤いX）は全般的に安定していますが、微細な上昇の兆しがあります。
– 線形回帰（青緑色）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（紫色）すべてで各モデル予測が異なるトレンドを表示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットのいくつかに黒い円が表示され、外れ値として強調されています。これらは他のデータポイントと比較して異なる値を持ち、特異な変動を示します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 予測の不確かさ範囲（灰色のシェーディング）は、予測のばらつきを示しています。比較的小さい範囲であり、予測が比較的精度の高いものであることを示唆しています。
– 予測モデルの線は異なる色で、各手法による予測の傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間に多少の乖離が見られ、予測手法が実績を完全に反映していないことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績プロットはやや散らばっているものの、中央部での集中が見られます。
– 予測は安定しており、プロットの分布の幅が狭い。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績データの変動が小さいため、WEIスコアは安定しており、急激な政治的変動は少ないと考えられます。
– ビジネスや社会への影響として、安定したスコアは政治的なリスクが少ないことを示し、関連企業・市民の安心につながる可能性があります。
このグラフは、政治的な安定性や政策の一定の評価を示すとともに、予測の制度が確保されていることを示唆しています。
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:
以下は、与えられたグラフに対する詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– 実績値のWEIスコアは、最初の数週間でゆるやかな上昇トレンドを示しています。
– 予測（線形回帰）は着実な上昇を示しており、予測（決定木回帰）は一定、水色の予測（ランダムフォレスト回帰）は同じく一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて、目立った外れ値は認識されませんが、データは比較的一定の範囲にあります。
– 急激な変動は見られず、安定した変動範囲内にあると言えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績データを示し、ギザ津線でのつながりが予想される信号を表しています。
– 実績データの点が灰色の不確かさ範囲に収まっています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は、実績データの変動幅を含んでいます。
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（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）との相関を考慮すると、線形回帰が最も上昇トレンドを示しており、その他の予測は平らです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は全体として一貫しており、特定の時点での急激な変化はないようです。予測データはモデルによって異なる傾向を見せています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 一般の観察者は、実績データが予測の範囲内に常にあることから、現状の安定性を感じるでしょう。
– 上昇するライン (線形回帰) により、将来的なスコアの上昇が予測され、政治における評価や影響力の向上が見込まれるかもしれません。
この分析に基づき、データの安定した上昇や乖離の小ささは、政治的な状況の安定性や信頼性を示す可能性があります。ビジネスや社会に対しても、計画や予測における精度を向上させることが期待されます。
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:
以下にグラフの視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青点）は、最初の数日はやや低い値で始まり、その後、安定したWEIスコアで推移しています。大きな上昇や下降傾向は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として特に強調されたプロットはありません。全体的にデータは安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績データを示しており、異常値は黒いサークルで示される場合があります。
– 予測が異なるモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）として紫色の線で示されています。これらの予測モデルは、実際のデータとよく一致しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは実績と予測の比較を行っており、予測モデルと実際のデータのトレンドが一致していることから、モデルは信頼性があると考えられます。
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（灰色で示される範囲）に概ね収まっており、予測の信頼性が確認できます。
6. **直感的な感想と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、予測モデルが実績データとよく一致しており、WEIスコアが安定しているということです。
– 政治や社会においては、安定したWEIスコアは良好な社会状況を示唆しており、不安や不確実性が少ない状況と捉えることができます。
このグラフからは、全体的に安定した政治的状況が示唆され、予測モデルが有効であると判断できます。社会的および政治的決定に対する安心感を与え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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は7月初旬から中旬にかけて比較的横ばいで、一部スコアが下がる日もあるが、その後に安定している。
– 予測データ（青、紫、マゼンタの線）は、概ね安定しているか、わずかに上昇している。それぞれ異なる方法で予測されているが、全般的に経済的余裕が微増すると予測されている。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点で示される実績データには、一部の外れ値（黒い円で囲まれた点）が見られる。特に7月初旬から中旬にかけて、0.6前後で数個観察される。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データ、赤い「X」は予測データを示す。
– 黒い円はデータ内の外れ値を示している。
– 塗りつぶされた領域は予測の不確かさを示している。特に7月初旬の期間は不確かさが大きい。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）により異なる予測が表示されているが、基本的なトレンドは一致している。
– ランダムフォレスト回帰は他の手法よりも高い値を予測している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは主要な軸に沿って密集しており、予測結果と基本的に一致している。外れ値があるが、その他のデータはシステマティックに分布している。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 全体的に経済的余裕は安定しているが、外れ値が示すように、不安定な要因が存在する可能性がある。
– 緩やかな上昇傾向が見られることから、経済状況の改善が期待されるが、外的要因の影響を排除するのは難しい。
– 政治カテゴリのため、政策変更や社会情勢の変動が直接的に影響を与える可能性があり、引き続き詳細な監視が必要である。
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:
このグラフを詳しく分析します。
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータは過去30日間で大きな上昇や下降のトレンドは見られず、横ばい状態を示しています。
– 予測について、線形回帰はゆるやかな上昇を示していますが、ランダムフォレスト回帰は横ばいに近い動きです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データに外れ値がいくつか確認され、それらは黒い円で示されています。これは健康状態における予想外の良い状態または悪い状態を示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績データを表し、予測モデルとの相違を視覚化しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、この範囲内に多くの実績データが入っていることは、予測モデルが比較的正確であることを示します。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 実績データと予測データの間には大きな乖離はありませんが、トレンドや値に些細な違いがあります。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰が異なるトレンドを示しており、モデルによって予測結果が異なることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は比較的一定で、極端な値は少なく、予測モデルの精度が高いことを示します。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、健康状態がこの期間中には大きく変動していないことがわかります。それは、政策決定において安定した健康指標を維持していることを示唆しているかもしれません。
– ビジネスや社会において、この安定性は短期的なリスクが少ないことを示し、それに基づいた計画や施策が可能であると言えます。
この分析は、特定の状況や外部要因の影響を考慮することで、さらに深い洞察を得ることができます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は比較的安定していますが、徐々に上昇しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンクの線）は、後半でスコアが上昇することを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の1週間ほどの期間に、いくつかの外れ値が観察されます。これらの点は円で囲まれています。
– その後、スコアが比較的一貫して推移しています。
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います。
– 黒い円で囲まれた点は外れ値を示しています。
– グレーの背景領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測です。
4. **関係性と相関**
– 実績データと予測の不確かさ範囲が重なり合っており、予測は実績に対して信頼性があることを示しています。
– ランダムフォレスト回帰予測が提供されているが、他の予測手法との差異については情報が少ないです。
5. **直感と影響**
– 全体的なスコアの上昇は、政治関連のストレスが増加傾向にあることを示唆しています。
– 突然の外れ値は、一時的な大きなストレス要因があった可能性を示唆しています。
– 将来的には、これらのストレスが社会や個人にどのように影響を与えるかを注意深く監視することが重要です。
このグラフは、政治的ストレスのパターンを理解する上で重要なツールであり、社会の心理的健康を測る指標として活用できます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータに大きなトレンドは見られません。点は全体的に横ばいで推移しています。
– ランダムフォレストによる予測は若干の上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データポイントの中にいくつかの外れ値があり、異常値としてマーキングされています。これらは他の点と比べて低いWEIスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、点は比較的一貫しています。
– 紫色の線はランダムフォレストによる予測を示し、実績値とは異なる動きを見せています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されていますが、特にランダムフォレストは異なる傾向を示しています。他の方法はほぼ横ばいの予測になっているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIのデータは全体的に密集していますが、予測 (特にランダムフォレスト回帰) はそれからわずかに離れた異なるトレンドを示します。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 外れ値は特定の政治的な出来事や政策変更を反映している可能性があります。事前に予測されていない変動は、社会や政策に対する警鐘として捉えられるかもしれません。
– ランダムフォレストの予測の上昇は、自由度と自治が今後改善する兆しであると解釈される可能性がありますが、これに対しての慎重な検証が必要でしょう。この情報は、政策立案や社会活動に関連する戦略の再考を促すかもしれません。
全体として、実績値の安定性と予測値の上昇傾向との間の違和感は、今後の政治的動向を予測する上で重要な要素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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 始めの約1週間は、0.5付近でのばらつきが見られます。その後、スコアが急上昇し、0.8付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値と思われる点が数箇所あり、特に開始時のばらつきが目立ちます。急激な変動は、おそらく政策変更や重要な出来事と関連があるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データで、予測の不確かさ範囲がグレーで示されています。
– 予測データは異なる回帰モデルの線で示されており、それぞれ異なる予測を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、時間が経過するにつれて一貫性を保っています。実績データが上昇した後、どのモデルも高いWEIスコアを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最初の週の低スコアから、急激に上昇後、スコアが安定するという二段階のパターンが見られます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 初期の不安定さは、社会情勢の不安定さや公平性の問題を反映している可能性があります。後半でのスコアの上昇は、政策改善や公正さの向上を示唆しています。
– ビジネスや政策立案者は、初期の不安定な時期の原因を調査し、安定したスコアを維持するためにどのような対策が有効だったかを分析するべきです。これらの洞察を利用して、将来的な社会政策の改善を図ることが考えられます。
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:
このグラフは、30日間の「社会WEI（持続可能性と自治性）」スコアの推移を示しています。以下のポイントから洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 実績AIデータ（青色のドット）はおおよそ固定されており、スコアは0.7から0.9の間で横ばいです。
– 予測（ピンクと紫の線）は、期間中ほぼ一貫して最高レベルの1.0を示しており、持続可能性と自治性が高いと予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いドットの中に黒い円で囲まれた外れ値が数個見受けられますが、全体のトレンドには大きな影響を及ぼしていないようです。
3. **各プロットや要素**
– 青いドットは実績値を示し、予測値は異なる色の線で示されています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示しており、不確かさの範囲は比較的狭いです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIのスコアは0.8付近で、予測されたスコアと比較すると、やや低い位置にあります。
– 予測モデル間（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のスコアは、ほぼ一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値（特に高い予測スコア）との相関は低く、現状のパフォーマンスに比べて、未来のスコアがかなり高く予測されていることが分かります。
6. **人間が感じる直感、および社会への影響**
– 現時点での実績を基にした現実と、相対的に楽観的な予測が示されています。これにより、持続可能性の向上が期待される一方で、実績との差異があるため、具体的施策の重要性が浮き彫りになります。
– 高い予測値は、政策立案や研究における楽観的な視点を示唆する可能性があり、持続可能な社会構築に向けたアクションプランの強化が求められるでしょう。
全体として、このグラフは特に未来に期待が寄せられており、短中期的な戦略が成功するかどうかの重要な指標として機能でき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:
グラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、全体的にWEIスコアが0.6から0.9の範囲で分布しており、明確な上昇や下降トレンドは見られません。
– 予測データ（ピンクと紫の線）は横ばいで推移しており、スコアが高い位置を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としてマークされたデータポイント（黒い縁取りの円）がいくつか見られ、これは通常のデータ点からの逸脱を示しますが、大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実測値を示し、予測との乖離が少なく、全体的に信頼性が高いことを示唆しています。
– ピンクと紫の線は異なる予測モデルによるもので、同じように高いスコアを予測しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示していますが、大きな範囲ではなく予測が比較的確実であることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実測値と複数の予測モデルの間のスコアは大きくは離れておらず、予測の信頼性が高いことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実測値は均一に配置されており、特定の偏りがない様子が見られます。
6. **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**:
– このグラフは、社会基盤や教育機会の安定性を示すものと解釈でき、現状維持が続いていることを示しています。
– ビジネスや社会への影響としては、教育や社会基盤の現状が予測に基づいて安定していることから、政策の急激な変更は不要である可能性が高いです。ただし、基盤の強化や改良の機会も見逃さないことが重要です。
この種のデータは、持続的な成長と改善のためにどう利用できるかについての議論を促進するための基礎を提供します。
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（青い点）は序盤で緩やかな上昇トレンドを示していますが、中盤以降は横ばいに近い状態に移行しています。全体的にはやや上向きです。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は実績より高いスコアを保ったまま横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績の青い点の中で、黒い円で囲まれた外れ値がいくつか見られ、特に初期にスコア0.6付近に集中しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い実績点：時系列における実績スコア。
– 赤い × 印：予測AIによる予測点。
– 黒い円：外れ値として特定されたデータ点。
– 灰色の範囲：予測の不確かさを表しています。
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が示され、ほぼ一致していますが、予測の不確かさ範囲内で一部違いも観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に高い一致を示すが、初期の外れ値を除いて、一貫したスコアの上昇傾向にあります。
6. **洞察と影響**
– **直感的な印象**：全体的にポジティブなトレンドを示しており、共生・多様性・自由に関する政策が比較的安定して進展している印象を与えます。
– **ビジネスや社会への影響**：このトレンドは、共生や多様性に関連する施策が効果を上げていることを示しており、持続可能な社会に向けた安定的な推進力を提供する可能性があります。また、予測値が今後も高止まりとなることで、政策の信頼性が上がることが考えられます。
全体として、このグラフは、実績と予測が一致しつつ比較的安定した上昇トレンドを示しており、これが継続することで社会における多様性や自由の確保に向けた前向きな影響が期待できると言えます。
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:
以下の視点でこの総合WEIスコア時系列ヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 各時間帯におけるスコアは一貫していないが、一定の周期性が感じられる。
– 時間帯によって全体的なスコアが異なる傾向があり、夕方から夜にかけてスコアが変動している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月4日と7月6日の19時頃に際立った変動が見られ、それぞれ低い（紫）と高い（黄色）スコアが観察される。
– これらの変動は特定のイベントやニュースの影響を反映している可能性がある。
3. **要素の意味**:
– カラースケールはスコアの高低を示しており、紫から黄色にかけてスコアが上がる。
– 各時間帯で連続した色の変化は、その時間帯におけるスコアの安定性や変化を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 午前中のデータにはあまり変動がなく、午後および夜間に変動が集中している。
– 具体的な関連性はデータの詳細が必要だが、休日や特定の出来事が時間帯によって異なる影響を与えている可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付や時間帯である程度相関が見られると考えられるが、全体的なパターンに関してはさらなる分析が必要。
6. **洞察**:
– ヒートマップのパターンから、特定の時間帯における政治的関心度が浮き彫りになる。
– 日中は比較的安定しているが、夜間の変動は政治的イベントや発言などによる反響を示しているかもしれない。
– これらはビジネスや政策決定において、適切なタイミングでの情報発信や対応要因を考慮する際の指標として有効である可能性がある。
このように、スコアの変動からは社会の動向や関心の変化を捉え、適切な戦略や対応策を練る手助けができるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 全体として、時期や時間帯によって、色が変化していることから、周期性や季節性の変化が見て取れます。
– 明るい色（高スコア）は特定の日や時間帯に集中しており、その他の時間は比較的低いスコアで横ばいという特徴があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付や時間帯において極端な色の変化（特に紫色から黄緑色への移行）が確認でき、これは急激な変動を意味しています。
3. **視覚要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、黄色に近づくほどスコアが高いことを示しています。
– 日付と時間が両方の軸に示されており、それぞれのマスが特定の時間帯のスコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる日付でも同じ時間帯のスコアが連続している部分があり、これは特定の時間帯における一貫した傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（例: 19時）で多くの高スコアが観察され、その時間が他に比べて特に重要である可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 高スコアがある時間帯は、政策の重要な議論や発表がある時期と重なるかもしれません。
– ビジネスや社会においては、これらの時間帯に合わせて活動をすることで、影響力を最大化できる可能性があります。
– ユーザーの関心や活動が高まるタイミングを示しているため、これらのデータを利用して効率的なプランニングが可能になります。
このように、データの周期性や変動を基に、効果的な戦略を立てるための手がかりを得ることができます。
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:
このグラフの分析から得られる洞察を以下に述べます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体で見ると、色が青から黄緑や黄色に移行している部分があり、これはWEI平均スコアが上昇傾向にあることを示しています。
– 日付が進むにつれて、特定の時間帯での平均スコアが高まる傾向が見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日における16時台の濃い紫色の領域が急激な低下を示している可能性があります。この日は他の日と比べて異常な低スコアである可能性があります。
– 逆に、7月7日以降、19時から23時にかけてのスコアが明るい黄色を示しており、急激に上昇したことがうかがえます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの変動を示します。濃い色は低スコア、明るい色は高スコアを示しており、日毎の平均的な変動を視覚化しています。
– 縦の時間軸が一貫して色の変化を見せているため、日内の時間帯別のスコア推移も視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同一の時間帯を比較すると、日を追ってスコアが変化している様子が見え、日により異なる時間での変動があることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によるスコアの上昇傾向が一部の日で顕著に見られ、一般的に17時以降にスコアが高くなる傾向があるようです。
– 各日の高スコアの発生が一定時間（例: 19時以降）に集中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、およびビジネスや社会への影響**:
– 都市活動や政治的な関心が夕方から夜間にかけて高まることが示唆されています。これがこれらの時間帯での社会活性化、政治的な討論、集会が増えることを反映している可能性があります。
– ビジネス部門であれば、マーケティングや広告の時間帯をこのデータに基づき調整することで、より効果的なターゲティングが可能になるかもしれません。
全体的に、このヒートマップは時間帯および日付ごとのWEIの変動を色を通して直感的に把握できる特長があり、社会や政治における時間帯および日による関心の変動を理解するために有用です。
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:
この相関ヒートマップから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 全体的に高い相関を示す要素が多く、相関はプラスの方向に偏っています。特に、総合WEIと他の項目が高い相関を持っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に低い相関を示す組み合わせがほとんど見られず、データに大きな外れ値や急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素**
– 全体的に赤系の濃い色が目立ち、高い正の相関を意味しています。特に、個人WEI平均と心理的ストレスの高い相関が示されています（0.91）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 個人と社会のWEIが密接に関連していることが示唆されています。例えば、社会WEIの公平性・公正さと総合WEIがかなり高い相関を示します（0.95）。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特に総合WEIが他の多くの項目と非常に高い相関を示しており、WEI全体が均一に影響を受けていることがうかがえます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 総合WEIが他の多くの要素と高い相関を持っているため、単一の要素よりも多面的に政策を評価する必要があることを示唆しています。社会的公平性・公正さの影響が特に目立ち、社会や政策形成においてこの要素が重要な役割を果たしている可能性が高いです。また、個人の心理的ストレスの管理も重要であることがわかります。
全体として、このヒートマップは個人と社会の各要素が互いにどのように関連しているかを視覚的に理解するための有用なツールであり、歳入や政策の意思決定において多次的な影響を考慮する必要性を強調しています。
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:
グラフ分析のポイントを以下に示します。
1. **トレンド**:
– 全体としてトレンドが示されているわけではありませんが、複数のカテゴリ間でスコアのばらつきがあります。それぞれのWEIタイプが他と比較してどうなのかという点に焦点があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI平均」や「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」などに外れ値が見られます。これらは特異なデータポイントを示しており、それぞれのカテゴリーが標準的なバリエーションを超えた例外的な状況を持つことを示唆します。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 箱ひげ図の箱の範囲は、データの第1四分位数(Q1)から第3四分位数(Q3)までを表し、中央値やデータの集中状況を示しています。箱の広さはスコアの変動幅を示し、ひげは全体的なスコアの範囲を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではないため、明確な時間的関係性は見えませんが、異なるWEIカテゴリー間の比較が可能です。例えば、個人的ウェルビーイングのスコアが社会的ウェルビーイングにどう関連しているかを見ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布のばらつきはカテゴリによって異なり、特に「個人WEI（自由度と治安）」が高い中央値と狭い範囲を持ち、安定性があると見られます。一方、「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」は広い範囲を示し、多様な評価を受けていることを示します。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 各カテゴリーのスコアの変動を見ることで、社会的または政治的関心の高い領域を特定できます。例えば、外れ値が多いカテゴリーは、取り組むべき課題が多様である可能性を示唆します。
– 高い中央値を持つカテゴリーは、比較的満足度が高い領域を示唆しており、逆に低い中央値のカテゴリーはさらなる改善の必要性を示しています。
このグラフからは、特定のWEIタイプの安定性や多様性についての洞察が得られます。これらは、政府や組織がどの領域に注力するかを決定する際に重要な情報を提供します。
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
グラフは主成分分析（PCA）に基づくプロットです。第1主成分が横軸、第2主成分が縦軸に取られています。第1主成分の寄与率は0.78であり、データ全体を捉える上で非常に重要です。プロットは第1主成分の正の方向にある程度集中しており、全体的に影響度が高いことを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
外れ値としては、第1主成分がより負の方向に位置する点がいくつかあります。これらの点は、政治データの中で特異な特徴を持っていると考えられます。急激な変動というよりも点の分布に多様性があることがうかがえます。
### 3. 各プロットや要素の意味
各プロットは30日間のWEI構成要素に関連したデータポイントを示しています。プロットの色や大きさに特に差異はありませんので、デフォルトの条件で比較されています。第1主成分、第2主成分はデータの主要な変動要因を示し、政治的不安定性や新たな政策決定などを反映している可能性があります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
このPCAプロットは時系列で変動するデータの分布を空間的に表現したもので、時系列そのものは可視化されていません。しかし、データの集中や広がりから、最近のデータか過去のデータかを暗示している可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
第1主成分と第2主成分の間には明確な線形相関は見られません。全体的には第1主成分の方がより重要な変動要因であることが示されています。このため、データのほとんどは第1主成分によって説明されると考えられます。
### 6. 人間が直感的に感じることや社会への影響
このグラフから直感的に感じられることは、政治的に活発な動きがある時期において、第1主成分に強い影響があるということです。データの集中が見られる場合、それは既存の秩序やパターンの維持を示し、散在する場合は政治的変動期を意味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、政策の変更や政治的な意思決定が市場や社会の変動に影響を及ぼす可能性が考えられます。
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。