📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析結果
#### 1. 時系列推移
– **全体的なトレンド**: WEIスコアは7月初旬に0.6台で始まるが、中旬にかけて全体的に上昇し始め、7月13日には0.86まで達している。これは、社会的要因や個人の生活水準の改善が寄与していると考えられます。
– **顕著な変動期間**: 特に7月6日から7日にかけての急激な増加が見られる。この短期間での上昇は、特定の社会的出来事や経済的要因が背景にある可能性が考えられる。
#### 2. 異常値
– 指摘された異常値の中で7月6日の総合WEIスコア0.59は、異常値として非常に低い。この日を境にWEIスコアが急激に変動しているため、特定のイベントや報道が社会に大きな影響を与えた可能性がある。
– 個人WEIおよび社会WEIの異常値には、7月6日のスコアが同様に低くなっていることが見受けられ、個人および社会的要素が一致して大きな影響を受けたことを示している。
#### 3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **トレンド**: WEIスコアのトレンドは、7月の初め以降、急上昇を示しています。特に7月6日以降、この上昇は顕著です。
– **季節性**: 日ごとによる小さな変動が見られるが、具体的な季節性の周期は明確にありません。
– **残差**: 特定の日付の異常値が示すように、個別のイベントが突発的にスコアに影響を与えている可能性があります。
#### 4. 項目間の相関
– 個人的余裕と社会的基盤などの相関が見られ、個々の経済的状況が社会的基盤の質と関連している可能性があります。
– 経済的余裕と心理的ストレスは逆相関の傾向があり、経済的余裕が拡大することで、心理的ストレスの軽減に貢献することを示唆しています。
#### 5. データ分布
– **箱ひげ図**を見ると、特に個人の健康状態指数に異常値が多く見られ、これが全体の健康概念に対する不均一さを提起している。
– **中央値**: 総じて中央値は0.75を超えており、平均値よりも少し高い位置にあることが見て取れる。このことは、全体的なスコアの押し上げが特定の高スコア評価群によるものである可能性を示唆。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 (78%の寄与率)**: 大部分の変動を説明する主要因であり、経済的、社会的要因が含まれると考えられます。
– **PC2 (6%の寄与率)**: 個人の健康や心理的ストレスなど、比較的小さな影響を与える要因を反映している可能性があります。
### 結論
全体として、2025年7月のWEIスコアは月の半ばにかけて上昇トレンドを見せています。この上昇は、社会的基盤の向上や経済的状況の改善が関連している可能性が高いことを示唆しています。同時に、7月6日を中心に見られる異常値や急激なスコア変動は、突発的な出来事や政策変更が影響を及ぼした可能性を示しており、詳細な社会状況の分析が必要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **上昇トレンド**: 初期の数日間において、WEIスコアは0.6から上昇し、次第に0.8付近で横ばいになります。
– **横ばい傾向**: グラフ後半では、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が分かれ、0.8から1.0の範囲で異なるトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**: 黒い円で示された外れ値が幾つか見られますが、大きなスコア変動はありません。
– **急激な変動**: この期間中、比較的安定しており、急激な変動は少ないです。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青い点）**: 過去のWEIスコアの実際のデータ。
– **予測（赤い×印）**: AIによる予測値。
– **予測の不確かさ範囲（グレーの領域）**: 予測に伴う不確かさが示されています。
– **予測手法ごとのライン**:
– 線形回帰、水色のライン
– 決定木回帰、緑のライン
– ランダムフォレスト回帰、紫のライン
– それぞれの手法が異なる予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と各予測のプロットがです。AIによる予測手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）の間にも予測の違いが見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは比較的一定の範囲で分布し、急激な変動や大きな外れ値が目立ちません。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**
– **安定性の認識**: 初期の上昇を経て安定したスコアを示し、人々は全体としての安定性を感じ取れるでしょう。
– **予測手法に対する信頼性**: 複数の回帰手法による予測が異なるが、全てが同じトレンドを示していることから、それぞれの手法が安定した結果を生成できている可能性が高い。
– **ビジネスや政策への影響**: WEIスコアが安定して推移しているため、政策立案者は現状維持の戦略を維持しつつ、新たな施策の必要性を低く判断する可能性があります。
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:
以下の視点からグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）：おおむね0.6から0.8の範囲で上下していますが、大きなトレンドはあまり見られず、一定範囲内での変動が続いています。
– 予測データ：線形回帰（ミント色）は横ばい、決定木回帰（薄紫色）は徐々に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフにはいくつかの外れ値が黒い丸で示されていますが、それほど多くは見られません。このことはデータが比較的一貫性を保っていると考えられます。
– 時系列の途中で急激な上昇や下降は特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットが実際のデータポイントを示し、これが主な観察対象です。
– グレーのエリアは予測の不確かさの範囲を示しています。
– 各予測手法は異なる線で表現されており、これにより予測モデルの違いを視覚的に判断できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデルがある中で、実績の動きに対して予測がどの程度一致するかを見ることができ、それぞれのモデルの精度も比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが0.6から0.8の間に散らばっており、高い密度が見られます。これはデータの安定した性質を示している可能性があります。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**:
– 予測モデルが横ばいもしくは上昇傾向を示していることから、政治的状況やその個人の評価が今後も安定またはやや向上する可能性があります。これは政治的安定に寄与し得る情報として注目されるでしょう。
– 不確実性の範囲が狭いことは、予測の精度が比較的高いことを示唆しており、先行きの見通しに対する市場や社会の信頼感を高めるかもしれません。
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:
視覚的な特徴とそこから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、2025年7月初旬に0.6から0.7の範囲で安定する傾向があります。その後、少し上昇して0.8付近で横ばいになっています。
– 予測は異なる手法で示されていますが、いずれも横ばいに近い状態を示しています。予測範囲（灰色）がそれを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ内に数点の外れ値（大きな黒い円で囲まれた青い点）が見られますが、それ以外は比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青い点で表示され、予測値は別の色で示されています。
– 外れ値は黒い円で強調されており、予測の不確かさ範囲はグレーの帯で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測手法による予測値の間には比較的一貫した点が見られ、実績データの安定性を反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは時間と共に一定の範囲に収束しており、予測方法による大きなばらつきは見られません。
6. **直感的な印象や社会への影響**:
– このグラフから人間が直感的に感じるのは、WEIスコアが安定しており、大きな上下動や変動は期待できないということです。これは、市場や政策環境が安定していることを示唆するかもしれないため、ビジネスや社会に安心感を与える可能性があります。
– 外れ値の存在は、予測や統計モデルの改善の余地があることを示していますが、全体的なトレンドには大きな影響を与えていません。
このグラフは、WEIスコアが安定して推移していることを示しており、政策や市場の予測に自信を持たせる要因となるでしょう。
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）は横ばいから始まり、中盤に上昇した後また横ばいになります。
– 複数の予測モデル（線形回帰: 緑、決定木: 青紫、ランダムフォレスト: ピンク）は、期間の初めに低い予測をしているが、期間の終わりに向けて上昇し、最終的には決定木とランダムフォレストが同様の終着点を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒丸で示されており、いくつか目立つポイントが観測されます。特に初期に集中して外れ値が多くなっています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青の実績データは、実際のWEIスコアの推移を示しています。
– 各予測データは異なるモデルで予測されており、予測の不確かさ（灰色範囲）が示されています。
– 外れ値は実績データからの逸脱を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは初期の実績から外れているものの、期間の進行に伴い実績に近づく傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測データの間には一部一致する時期があるが、全体的には明確な相関は見られません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 個人の経済的余裕（WEI）は、期間中にある程度の安定を維持しつつも、成長の兆しが見られるため、ポジティブな社会的影響が予想されます。
– 外れ値の存在は、不安定要素や経済的な不確実性を示唆しており、改善の余地を表しています。
– 各予測モデルの異なる動きは、経済的なトレンドが予測困難である可能性を示し、予測精度改善の重要性を強調します。
このグラフから、政策決定者はより安定した経済施策の必要性や、予測の精度向上に向けた投資の重要性を認識するかもしれません。
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**
– 実績データ（青点）は約0.6から0.8の間で横ばいの傾向を示しています。
– 予測データ（紫線、シアン線、ピンク線）はそれぞれ異なる傾向で、ライン回帰予測とランダムフォレスト回帰は上昇、決定木回帰は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内の黒いリングで囲まれたデータが外れ値として識別されています。これらの外れ値は実績データと予測の間にズレがある可能性を示唆していますが、大きな急激な変動は見られません。
3. **プロットの要素の意味**
– 実績データは青い点、予測データは異なる色の線で示されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、この範囲内で将来の実績が推移する可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは一定の範囲内で安定していますが、予測データは異なるモデルによって異なる結果を示しています。特に、複数のモデルが含まれるため、モデル間での比較が重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的密度が高く、一貫性があります。
– 予測データは、特に線形回帰とランダムフォレスト回帰において上昇傾向を示しており、将来的な改善を示唆している可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 人々はこのデータから、現在の健康状態が安定していることを直感的に感じ取るかもしれませんが、予測モデルが示すように改善の余地があることも示唆されています。
– 政治的な観点からは、健康状態の改善は好ましく、予測が正確であれば、それに基づいた政策立案が可能となるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– **実績データ（青い点）**: 最初の2週間は0.6～0.8の範囲でやや上下していますが、全体的には横ばいです。
– **予測データ（ピンクの線）**: 段階的に上昇し、安定した0.8付近に留まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中に外れ値（黒い円）が見られます。WEIスコアが他のデータポイントより低い点がいくつかありますが、大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– **青い点（実績）**: 現実の心理的ストレスの変動を示しています。
– **ピンクの線（予測）**: 将来の心理的ストレスを予測しています。ランダムフォレスト回帰を使用しています。
– **グレーの領域**: 予測の不確かさの範囲を示していますが、広範囲ではないため、予測にはある程度の信頼性があると見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データがグレーの不確かさの範囲内に収まっていることから、予測モデルの信頼性がある程度保証されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 種々の予測モデルの結果と実績の間に大きな乖離は見られず、全体として一貫性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 現実のストレスレベルが比較的安定していることは、政治的な安定を示唆するかもしれません。仮にこれが公共政策や政治リーダーに関連しているとすれば、彼らが効果的にストレスを管理している可能性があります。
– しかし、予測される増加は潜在的な問題の兆候であり、今後の変化に備える必要があるかもしれません。ビジネスや政策立案者は、予測された増加に対応するための準備を考慮するべきでしょう。
グラフ全体は、物事が現在安定しているが、将来的な変動に対する注意が必要であることを示しています。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は初期に小さな変動を持ちながら全体的に横ばいで、驚くほど安定しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫の線）は、最初に一度スコアを引き上げた後、同じレベルで安定しています。決定木回帰（シアンの線）も安定した値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイント（黒い丸）は異常値としてマークされており、全体的なトレンドからの逸脱を示しています。
– 大部分のデータは予測の不確かさ範囲（グレーの領域）の中に収まっていますが、一部の異常値は外れているため、異常なイベントや要因が存在する可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 実績データ（青の点）は、特定の期間にわたる「個人WEI」の実際の動き。
– 予測データは将来の日に対する期待値を示していますが、異なる回帰モデル（線形・決定木・ランダムフォレスト）で微妙な差が見られます。
– 黒い丸で示された異常値は、通常の動きとは異なるイベントがあった可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 将来の予測において、ランダムフォレスト回帰は直線的に上昇し、その後横ばい、他のモデルはより保守的な見積もりをしている。これが異なるアプローチや前提の違いによるものでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 点が全体にわたって均等に分布しているわけではなく、特定の期間には集中しています。他の期間のデータと大きく異なるデータは実績の変動や異常として扱われそうです。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– このように安定したトレンドは、政策の一貫性や安定性を示しているかもしれません。しかし、異常値は特定のイベントや外生的なショックによる可能性もあり、これが将来の予測に反映されているかどうかを評価することが重要です。
– 社会やビジネスに対しては、安定した政策や自由度の状況は投資や長期的な計画にプラスに働く一方、異常な変動には注意が必要です。
### 最後に
この分析は、数字だけでなく、その背後にある構造やイベントを理解する手がかりとなるかもしれません。政策決定者や分析者は、異常値の背後にある要因を特定し、それが将来にどのような影響を与えるかを特に注目すべきです。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績のスコアは、主に0.8付近に密集していますが、期間の後半には一部のデータが低下しています。
– 全体的にはスコアの低下が見られますが、多くのデータポイントが0.6以上に留まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左下の方に外れ値がいくつか見受けられます。
– 短期間での急激なスコアの変動が、特に後半で見られます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、予測データ（赤い×）やスコアの不確かさを示す範囲（灰色の範囲）が強調されています。
– 予測ライン（緑、青、紫）は異なるモデルの予測結果を表していますが、主要なギャップはあまり見られません。
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多少のズレがありますが、予測が実績を大きく外れている様子はありません。
– モデル間（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測の差はあまり目立たないです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは0.6から0.8の範囲に集中し、安定性が見られますが、期間の後半に一部低下する傾向があります。
6. **直感的な洞察および社会への影響**
– WEIスコアの変動は、社会の公平性や公正さに関する指標であるため、スコアの低下は何らかの社会的な問題を示しているかもしれません。
– ビジネスや政策決定者は、予測モデルを活用してスコアが低下するパターンを特定し、対策を講じることで社会の改善に寄与する可能性があります。
– スコアが安定している部分は、既存の施策が効果を発揮している可能性を示唆しますが、改善余地が依然としてあることを示しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、最初は0.8から小幅な上下変動を示しています。
– 予測データは全体的に横ばいで一定の値を示していますが、モデルごとに予測値が異なります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中にいくつかの外れ値があり、それは黒い円で示されています。特に0.8以下のデータポイントが目立ちます。
– 実績データは比較的安定しているものの、多少のばらつきが存在します。
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、実際のWEIスコアです。
– 紫色とピンク色の線は異なる予測アルゴリズムの結果を示しています（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、予測の信用区間を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– それぞれの予測モデルは、実績データとの乖離が異なり、予測の精度やモデルの適合度が異なる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測モデル間には多少の相関がありそうですが、それぞれ異なる手法による予測値です。一部モデルは実績データと乖離が見られます。
6. **直感的に感じられること、および社会的影響**
– WEIスコアが高いため、基本的には持続可能性と自治性が高い状態が維持されていると考えられます。
– ただし、一部の外れ値が示すように、これらの要素に影響を及ぼす不安定な要因が存在する可能性があります。
– 社会やビジネスの観点からは、安定した持続可能性と自治性が求められるが、予測の外れ値が示すリスクにも対処する必要があります。
このグラフは、持続可能性と自治性の評価に関する理解を深めるための重要な手がかりを提供します。特に、外れ値が何を意味するのかに注目し、その原因を究明することが今後の政策や戦略の策定に役立つでしょう。
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**
– 実績（青色プロット）は、図の最初の部分でWEIスコアが0.6から始まり、0.8前後まで上昇しています。全体的に見ると、WEIスコアの上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績の中にいくつか外れ値（黒円で囲まれたプロット）が見られますが、全体のトレンドには大きく影響していないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績スコアを示し、黒円で囲まれたものは異常値です。
– ピンク色の線が示すのは予測値（複数のアルゴリズムによる）で、全て実績のトレンドに一致しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、実績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**
– 実績と予測データが提供されており、予測は実績のトレンドにうまく一致しています。予測モデルは、実績の変動をかなり正確に捉えているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データには高い一致が見られ、モデルの予測精度が高いことを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから直感的に感じられるのは、社会基盤や教育機会が改善傾向にあるということです。WEIスコアの上昇は社会的にポジティブな変化を示します。
– ビジネスや社会的に見ると、教育機会の向上は地域の人材資源の質を高め、経済の活性化や生活の質の改善に寄与する可能性があります。
この分析を基に政策立案者や教育機関は、さらにこのトレンドを持続させるための施策を考えることができます。
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:
グラフには、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコアが示されています。以下は、このグラフの分析です。
1. **トレンド**
– 初期の頃（7月上旬）には、スコアに上昇トレンドが見られます。その後、0.8付近で横ばいの状態になります。全体としては、最初の上昇を除けば安定的なトレンドが続いているといえます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイントにいくつかの外れ値が見られます（黒い丸で囲まれた青い点）。これらの外れ値は、短期間でスコアに大きな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**
– 青い点は実績値を示し、外れ値として強調されています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、安定したスコアを予想しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示していますが、比較的狭い範囲であるため、予測が精度高く行われていることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データが時間とともに安定している一方、ランダムフォレストによる予測もそれを反映しています。特段の乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 外れ値以外では、実績値と予測値がしっかり一致しており、全体としての一致度が高いことが示唆されます。
6. **洞察**
– 人間が直感的に受け取る印象としては、社会WEIのスコアが安定していることが安心感を与えるでしょう。外れ値の存在は過去に予測困難な社会的イベントがあった可能性を示していますが、それ以降は安定化に成功したと言えます。
– ビジネスや社会への影響として、安定したスコアは、共生や多様性に対する社会の取り組みが順調であることを示すため、その分野への投資や政策が進む可能性が考えられます。
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ついての分析です。
1. **トレンド**
– グラフ全体で、色が暗色から明色に変化している箇所があり、これはWEIスコアの変動を示しています。全体的なトレンドとしては、特定の期間（例: 7月6日以降の午後19時、7月7日以降の午後8時）でスコアが顕著に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日の午後16時から19時にかけて、色が急に暗色から明色に変化しており、急激なスコアの上昇が見られます。これは特異なイベントが影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の濃さがスコアの強度を示し、暗い色は低スコア、明るい色は高スコアを示しています。時間が経過するごとに色が濃淡していく様子が、スコアのトレンドを表現しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 時間帯によって色の変化が異なるため、異なる時間帯で異なるトレンドが見られます。特に午後16時から19時までの間で顕著な変化があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの上昇時間帯が連続して続くため、時間帯の開始から終了までの特定のイベントや活動の影響が考えられます。
6. **人間が直感的に感じることや影響**
– 色の急激な変化や特定の時間帯での明るい色は、政治的なイベント、発表、またはニュースが関与している可能性を示唆します。このような動きは、政府の政策、報道、または政治的な議題に対する関心の高まりを反映しているかもしれません。社会的には、これが市民の関心やメディアの報道にどう影響するかという点で注目されるでしょう。
このグラフは、時間とともに政治的関心やアクティビティの変化を視覚的に把握するのに役立ちます。
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:
このヒートマップは、個人WEI平均スコアの時系列データを30日間にわたって示しています。視覚的な特徴とそこから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 色の変化は横ばいから上昇へのトレンドを示しています。初期の日付では色が濃く、後半では明るい色が増えています。
– 時間帯別に見ると、日中（特に12時前後）はスコアが高まりやすい傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月7日に色が急に明るくなっており、これらの日にスコアが顕著に上昇した可能性があります。
– 逆に、7月5日には非常に暗い色が見られ、この日または時間帯にスコアが低下したことを示唆しています。
3. **各要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示します。濃い色は低スコア、明るい色は高スコアを示しています。
– 横方向の変化を見ると、特定の日に特定の時間帯でスコアが増減していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日毎のデータが明確に分かれており、それぞれの日について毎時間の細かい動向がわかります。
– 週ごとや特定の日に明らかな周期性や変化があるかどうかを分析する材料が豊富にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとにスコアが似た傾向を持って変化することがあります。特に平日と週末での動きに注目する必要があります。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**:
– ヒートマップ全体で見ると、週を通じて個人の行動の変化や政治的な関心が変動している可能性があります。
– 社会的なイベントやニュースがある日にスコアの急激な変化が見られるため、政治的なキャンペーンや取り組みが成功している可能性があります。
– このデータは、特定の日や時間に的を絞ったマーケティングやコミュニケーション戦略に活用できるかもしれません。
全体として、このヒートマップは日毎に個人の政治的関心の変化を視覚的に示す強力なツールです。ビジネスや政治戦略の計画において、どの時間帯が重要かを直感的に理解するのに役立ちます。
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、時間ごとの社会WEI平均スコアの変動を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 19時と23時にかけて、日ごとにスコアが高くなっている様子があります。特に、7月6日から突然スコアが上昇しています。
– グラフ全体が色の変化を示しており、時間とともにスコアが上昇している場所が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日に19時のスコアが急に高くなっている（黄色）ところが外れ値として考えられます。この時間帯が他の日よりも特に高い変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が濃いほどスコアが低く、明るいほどスコアが高いことを示しています。
– 特定の時刻や日付で色が明らかに変わっており、スコアの平均的な高さに大きな差が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**:
– すべての時間帯でスコアが同期して変動しているわけではなく、特定の時間帯（19時、23時）で顕著な変化が見られ、これが全体のトレンドに影響を与えていることが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高いスコアは特に夕方から夜にかけて現れることが多い様子です。このため、政策や社会活動がその時間帯に集中している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– スコアの上昇は、特定の政策や出来事がこの時間帯に発生した可能性を示唆します。ビジネスにおいては、この時間帯に合わせた戦略（キャンペーンなど）が効果的であるかもしれません。
– 社会的には、夕方から夜にかけての政策の重要性が増していることが考えられ、それに応じたコミュニケーションや活動のリソース配分が重要となりそうです。
このヒートマップは、時間帯ごとの変動を把握し、そのパターンに基づいた意思決定に役立つ情報を提供しています。
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:
こちらの相関ヒートマップについて、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは相関関係を示すものであるため、直接的な上昇や下降トレンドというよりは、要素間の関連性を視覚化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（自由度と自治）」と他の要素の相関は比較的低く、特に「個人WEI（経済的余裕）」との相関が0.40と低い点は注目に値します。このことは、個人の自由度や自治は他の要因とあまり関連しないこと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**:
– 色の濃淡は相関係数を示しており、赤に近づくほど高い正の相関を、青に近づくほど負の相関または相関の薄さを示しています。「全体WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI（公平性・公正さ）」との相関が非常に高いことが読み取れます。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 同時に異なる要素の相関を視覚化しているため、特に高い相関を持つ項目同士、その影響が強く関係していると言えるでしょう。例えば、「個人WEI平均」と「社会WEI（公平性・公正さ）」は0.83の相関を持ち、これらが互いに影響しあっている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高い正の相関が多く、「個人WEI（心理的ストレス）」が特に多くの要素と高い相関を持っていることから、心理的要因が他の多くの要因に影響を与える可能性が示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このグラフを見ると、社会的な公平性や個人の心理的健康が他の多くの分野に影響を与えていることが直感的に理解できます。ビジネスや政策決定において、個人の心理的健康や社会的公平性への取り組みが他の多くの分野を改善するための鍵となるかもしれません。
このヒートマップからは、各要素がどのように相互に関連しているかを深く理解することで、より効果的な戦略を立案するためのヒントが得られます。
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:
この箱ひげ図は、30日間における各種WEIスコアの分布を比較しています。以下に各ポイントについての分析を示します。
1. トレンド:
– 各カテゴリにわたり、大きな傾向の変化は見られません。具体的な時系列データではないため、上昇や下降トレンドを直接識別するのは難しいですが、複数のカテゴリでスコアの幅が異なることから、多様な傾向の存在が示唆されます。
2. 外れ値や急激な変動:
– 「個人WEI平均」や「社会WEI（公平性・公正さ）」などで外れ値が見られます。これらの外れ値は、特定の出来事や政策の影響を受けた可能性があります。
3. 各プロットや要素の意味:
– 箱の範囲はデータの四分位範囲（IQR）を示し、中央の線は中央値を示しています。「個人WEI（心理的ストレス）」など、一部のカテゴリは分散が大きいことが見受けられ、データのばらつきが多いことが考えられます。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 各カテゴリが独立して描かれているため、直接的な時系列の関係性は読み取れませんが、カテゴリ間の比較を通じて相対的な評価が可能です。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 総合スコアが高めで安定しており、一方で「個人WEI（心理的ストレス）」は広い範囲で分布しています。これは社会的な評価と個人の心理的な状態との間に相関があるかもしれません。
6. 社会やビジネスへの影響:
– 全体的なスコアの高さが社会の安定を示唆している一方で、カテゴリーごとのばらつきは個別の改善点を示しています。特に「心理的ストレス」のような点は、政策的な介入の必要性を示唆しており、社会福祉やメンタルヘルス支援の充実が考慮されるべきです。
このグラフは、人間が直感的に感じる環境の多様性と、その中でどのように個別の要因が影響を及ぼしているかを理解するための重要な手がかりを提供しています。
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:
1. **トレンド**
– グラフ全体では特定の方向性はあまり見られませんが、第1主成分に沿った広がりが大きいです。これは、データが第1主成分方向により多くの情報を持っていることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 主成分分析のプロットでは外れ値として目立つ点は特にありませんが、−0.5付近の第1主成分において密集していないデータがいくつか見られます。
3. **各プロットや要素**
– 点それぞれが観測値を表し、主成分軸に沿ってどの程度の情報（分散）が説明されているかを示します。第1主成分の寄与率が0.78と高いことから、この方向に意味のある変動が存在していると推察できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフは時系列データの関係を直接表現しませんが、30日間におけるデータの主成分における位置関係や分布を示しています。それにより、時間的なパターンや関連性を別の視点から理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データが第1主成分に沿って広く分布しており、第2主成分に対してはあまり変動がないことから、全体的な傾向が第1主成分で強く表現されています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 主成分分析によって、データセット内の最も重要な変動要因が抽出されています。社会的・政治的な現象が第1主成分により大きく影響されている可能性があります。この分析に基づき、政策決定や戦略的な方針策定において考慮すべき主要因を特定するのに役立つでしょう。
このPCAの結果からは特に第1主成分が重要であることが分かり、ビジネスや政策の文脈では、この方向に寄与する要素に注力することが有効かもしれません。
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。