📊 データ分析（GPT-4.1による）
**データ分析結果**
1. **時系列推移**:
– 総合WEIのスコアは、7月初めには低く、月中にかけて顕著な上昇を示しています。初期には0.6台を記録していたものが、月末には0.8以上に安定しています。特に、7月6日以降に大きな上昇が見られ、この期間の社会的な出来事や政治的な発表が影響を及ぼした可能性があります。
– 個人WEI平均と社会WEI平均も全体的なトレンドとして上昇傾向を示し、これは総合WEIの上昇と同期しています。
2. **異常値**:
– 7月1日から7月2日の低い総合WEIスコア（0.66-0.69）は、データの初期段階での不確定要素や、突然の社会的出来事による影響を示している可能性があります。
– 7月6日から9日にかけての急激な上昇（特に7月6日の0.85の値）は、政策変更や経済的ニュース、または健康指標の劇的な改善に関連している可能性があります。
3. **季節性・トレンド・残差分析（STL分解）**:
– 長期的なトレンドとしては、時間の経過とともに安定してスコアが上昇していることが明らかです。
– 季節性はあまり顕著ではなく、短期間の変動が主に個別の日付の出来事に起因していることを示唆します。
– 残差成分は特に7月上旬に散見され、統計的に説明し難い変動があることを示します。
4. **項目間の相関（相関ヒートマップ）**:
– 個人的な経済的余裕、健康状態、心理的ストレスといった要素は互いに強い関連性を示します。これは、個人の幸福感における複合的な影響を表していると考えられます。
– 一方で、社会基盤や教育機会、持続可能性と自治性は、社会的構造がもたらす安定性に強い影響を与えていることが示唆されます。
5. **データ分布（箱ひげ図）**:
– 総合WEIおよび他のスコアの中央値は7月初めと月末でかなり異なり、後者ではより高い安定したスコア（0.8台）が観測されます。
– 外れ値は7月上旬で多く見られ、初期データにおける外的要因、または測定の不確実性が原因と推測されます。
6. **主要な構成要素 (PCA)**:
– 主成分分析によると、PC1（78％の寄与率）はWEIスコアの変動の主な要因であり、これは全体的な社会経済的指標または政府の政策変更を反映する可能性があります。
– PC2（6％の寄与率）はあまり変動に影響を与えていないため、特定の事象や一過性の影響に関連する要因かもしれません。
**結論**: 総合的に、WEIスコアは7月を通して上昇傾向を示し、特に中旬から下旬にかけて急激な改善を記録しています。これは、政府の政策変更、経済状態の改善、または社会的健康指標の向上など、複数の要因が作用した結果と考えられます。特定の日付の異常値は外部要因や一時的なイベントによる影響がある可能性もあります。相関分析とPCAの結果は、この期間中における個人と社会の相互作用の重要性も示しています。
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:
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青い点）は、最初は上昇傾向を示しています。その後、比較的横ばいで安定しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のいずれも安定した予測をしていますが、微妙な違いが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として黒い円で囲まれた点がいくつか見られますが、全体のトレンドに大きな影響を与えているようには見えません。これらは特異な事象やノイズによる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、濃い紫色は予測ラインで、異なる回帰モデルによる予測が色で示されています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表していますが、データほどの変動は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には、時系列上の一貫性が見られますが、僅かな差異があります。
– 各回帰モデルが異なる予測を行っていますが、全体的なトレンド線に収束しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、軽度の上昇傾向から始まり、その後は安定的な分布を示しています。
– 予測モデル群は、全体的に現状を維持するか、わずかに増加を予測しているようです。
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**:
– 安定した実績と予測は、政治的状況が落ち着いていることを示唆しています。
– 将来の予測が横ばいであるため、短期的な大きな変化の兆候は見られません。
– これは、政策決定や戦略プランニングにおいて安定性を重視する機会と捉えられるかもしれません。社会的には現状維持の安定した環境が予想されるため、大きなリスクは低いと考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期部分では、実績（青い点）が緩やかに増加しています。中盤から後半にかけては、ほぼ横ばいで安定しています。
– 予測（赤い×）も横ばいで、安定したWEIスコアの維持が期待されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データにおいて、数カ所のデータポイントが外れ値（黒い円で囲まれた点）として示され、これらは大きな変動を示唆します。
– ただし、全体としては突然の急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データ、赤い×は予測データ、灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が予測のために使われており、それぞれのモデルがほぼ一致していることから、予測の信頼性が高いと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時系列モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は非常に類似した予測を示しており、これにより予測の信頼性が高いことが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは全体的に安定しており、予測データの安定性とも一致しています。
– データの密度は、早期の基準値周辺で相対的に高いことが見て取れます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このデータを直感的に見ると、安定した政治的状態が続いていることが感じられます。
– 外れ値は特異なイベントや状況を示唆する可能性があり、それにより政治の安定性が一時的に影響を受けた可能性があります。
– 予測が安定していることから、政治の安定が持続するとの見方が強く、政策やリーダーシップの決定に良い影響を与える可能性があります。
この分析からは、全体的な政治的安定が読み取れ、少数の外れ値が注意を要する点として認識できますが、大きな変動は予測されていないことが分かります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期ではWEIスコアの上昇が見られ、その後は0.7から0.8の範囲で横ばいが続いています。8月に入ると、予測線が描かれており、全体としては高めのスコアが維持されると予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月初旬にいくつかの外れ値が観測されています。これらは予期せぬイベントやデータエラーなどの要因が考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を示しています。外れ値は黒い円で囲まれています。
– グラフには3種類の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の線が表示され、予測の不確かさ範囲も示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値からしばらくすると、予測値は0.8以上を予測しており、予測の種類ごとに若干異なる結果が見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 期間内のデータは密度が高く、特に0.7から0.8の範囲にデータが集中しています。予測もこの範囲に根拠を置いています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 初期の外れ値を除くと、政治カテゴリーの社会的スコアは比較的安定しています。予測モデルは安定した状況が続くことを示唆しており、これは社会的な安定や政策の持続可能性を示している可能性があります。ビジネスや政策決定者は、これを基に中長期の計画を見直し、さらなる改善策を講じる機会があるでしょう。
この分析は全体の理解を促進し、将来的な変化への備えとして役立つでしょう。
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:
### グラフ分析の洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、初期にはある程度の変動がありますが、全体としては0.6から0.9の間で横ばいの傾向が見られます。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全て一定のトレンドを示しており、ランダムフォレスト回帰の予測は上昇傾向を示しています。
2. **外れ値と急激な変動**
– グラフ中にはいくつかの外れ値（黒い円で囲まれたプロット）が存在します。これらの外れ値は、短期間での急激な変動を示しており、特異な経済的イベントや政策変更の可能性を示唆します。
3. **プロットの意味**
– 実績のプロット（青）は、過去の日付での経済的余裕の実際のスコアを示しています。
– 予測のプロットには、線形回帰（緑）、決定木回帰（シアン）、ランダムフォレスト回帰（紫）が含まれ、異なる予測モデルによる将来の推定を示しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績データと予測データは大きく異なっており、特にランダムフォレストの上昇トレンドは他の予測からも乖離しています。これはモデル間の予測精度やアプローチの違いを反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データには大きなばらつきがあるが、全体的には0.8付近に集中していることがわかります。予測の不確かさの範囲も考慮されていますが、実際のデータによる影響が予測にどのように反映されているかを検討する必要があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は、実績データの変動に基づき、不安定な経済状況と感じるかもしれません。同時に、異なるモデルが異なる予測を示しているため、政策立案者や経済アナリストは慎重にこのデータを解釈する必要があります。
– 社会的影響の観点からは、経済的余裕の変動が低所得層や不安定な雇用状況にいる人々に直接影響を与える可能性があるため、そうした側面を考慮に入れた政策が重要です。
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:
以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は全体的に横ばいで、0.6から0.8の間で推移しています。
– 線形回帰や決定木回帰の予測は、今後の期間でやや上昇しています。ランダムフォレスト回帰も同様に若干上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの外れ値（黒い円で囲まれた青い点）が見られますが、大きな変動は特にありません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績AIによる実際の健康スコアを示しています。
– 赤い「×」は予測AIによる予測値を示していますが、スコアが見つかりません。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表しています。
– 線は異なる予測アルゴリズムを示しており、線形回帰（青）、決定木回帰（緑）、ランダムフォレスト回帰（紫）と分かれています。
4. **データ間の関係性**:
– 実績データと予測データに大きな乖離は見られませんが、外れ値に対する予測の対応が難しい場合があることが示唆されます。
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内に収まっており、分布として安定しています。
– 予測が緩やかに上昇傾向を示していることから、今後の健康状態が改善する兆候が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフからは、現在の健康状態がほぼ安定していることがわかりますが、今後は少しずつ改善する可能性があると予測されています。
– これにより、ポリシーメーカーや健康関連のステークホルダーは、将来にわたって健康改善策を強化するかどうかを検討する材料となります。
この観点から、ビジネスや社会においては全体的な健康状態の推移を見守りつつ、適切な対策を講じることが求められると考えられます。
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:
1. **トレンド**
– グラフの初期段階（左側）は、0.6付近での密集したスコアが続く横ばい傾向です。ただし、期間の途中で急激にスコアが上昇し、0.8付近で再び安定する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のスコアにはいくつかの外れ値があり、これらは黒丸で示されています。外れ値は、心理的ストレスが急激に変動したことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを表しており、時系列に沿ってプロットされています。
– 赤い「×」は、予測されたデータです。
– グレーの陰影部分は不確かさの範囲を示しており、信頼区間が表されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの関係性を見ると、初期の実績データ後に予測が続いており、予測の精度を確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期段階では、実績データが低い値で一定の範囲に収まっており、突然高い値に移行するパターンが認められます。予測は後半において比較的一定しています。
6. **直感的および社会的影響の洞察**
– グラフはストレスが安定した期間から、何らかの要因で急に高まった状況を示唆しています。この変化は大きな政治的出来事や個人の状況変化によるものと考えられ、直接的な対応が求められる可能性があります。安定したストレスレベルを維持するための施策や、予測精度を高めるためのデータ収集の改善が有益です。このようなデータは、政策立案や個人のメンタルケアに役立つでしょう。
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**
– 初期のデータは回帰直線に沿っているが、全体的には横ばいに近い。また、予測（ランダムフォレスト回帰）に従って、終盤で少し上昇している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として認識されるデータポイントがいくつかあるが、特定のパターンや急激な変動は目立たない。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を表し、全体として安定している。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示しており、一定の幅を持っている。
– 他の予測手法（線形回帰、決定木回帰）との違いは終盤に現れる。
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が大枠で一致しており、特にランダムフォレスト回帰が予測において重要な示唆を与えている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは主に高いWEIスコア（0.8付近）に集まり、全体的に安定した分布を示している。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– データの安定性は、自由度と自治において変革が少なく、予測された安定性が維持される可能性を示唆している。
– 政治的には、急激な変動が少ない状況は、予測通りに政策が進行していることを意味し、ビジネスに安心感を与える可能性がある。
– ランダムフォレスト回帰が示す上昇トレンドは、一定の進展や改善が期待される点として注目に値する。
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**
– 初期の期間（7月1日から7月15日頃まで）にかけて、WEIスコアが目立って上昇しています。しかし、それ以降のデータポイントは高い値で安定しています。このことは、制度や政策の変更が初期に大きな影響を与え、その後は持続的に公平性が保たれていることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイントには明確な外れ値があります。これは急激な変動の時期に何か特異な出来事があったことを示しています。同時に、これらがシステムの敏感さや脆弱性を示している可能性もあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青い点）は、実際のWEIスコアの変動を示しており、予測データ（赤い×）と全体として整合しています。予測の不確かさ範囲（グレーの帯）はモデルの信頼性を示しており、全体として実績データをしっかりと包含しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測アプローチ（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。これらの予測手法は、おおよそ同じ結論を提供しており、モデルの一貫性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前後の時点におけるスコア上昇が顕著であるため、初期の変化には統計的に重要な要因が関与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**
– 初期の劇的な上昇とその後の安定は、政策変更や社会改革が効果を発揮した結果である可能性があります。社会において、公平性が確保されることは、公共の信頼向上や政策への支持に寄与するでしょう。また、予測と実績の一貫性が高いため、以後の政策決定にも強い信頼が置かれる状況が続くと期待されます。
このグラフの評価により、初期のデータ変動をもたらした要因のさらなる特定と評価が、持続的な成功のために重要であると考えられます。
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:
### グラフの解析
1. **トレンド**:
– 青いプロット（実績）は全体的に安定しており、0.8から0.9の間でほぼ横ばいです。この期間に大きな上昇や下降は見られません。
– 予測（緑、青、マゼンタの線）は、近未来においてわずかな上昇を示していますが、全体的には大きな変動はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で示されており、これらはおそらく一時的な影響やノイズに起因しています。全体のトレンドに大きな影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素**:
– 実績は青い点で表示され、安定した範囲に分布しています。
– 予測の不確かさはグレーの範囲で示され、予測がどれほどの幅を持つかを示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰といった予測手法ごとの違いが色で示されていますが、予測の結果に大きな違いはないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測は緩やかに関係しており、予測の結果が実績に基づいているため、おおよそ類似した動きです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の分布は0.8〜0.9の範囲で徐々に均一ですが、外れ値は0.7を下回ることがあります。
– 予測はこの範囲内に留まり、異なる予測手法間での相関が見られます。
6. **人間の直感と影響**:
– 安定したWEIスコアは、現在の政治状況や社会の持続可能性が一定の水準を維持していることを示唆しており、安心感を与えます。
– ビジネスや政策立案においては、安定性を利用した計画を立てることが有益かもしれません。急激な変動がないため、リスクは比較的低いと考えられます。
– 視覚的な要素として色分けされた予測手法は、モデルの選択が結果にあまり影響を与えない印象を与えます。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**
– グラフには、実績AI（青い点）が横ばいで推移していることが示されており、特に顕著な上昇や下降のトレンドは見受けられません。
– 予測値には、3つの回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が用いられており、いずれも7月以降、ほぼ横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い丸で強調されており、いくつかのデータポイントが他と異なる高い値を示しています。
– 急激な変動は見られず、全体的にデータは安定しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点が実績データを示し、Xマークが予測データを示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲で、AIの予測がどの程度の信頼性を持つのかを示します。
– 各回帰モデルの予測は、異なる色の線で表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、同じような傾向で推移していますが、ランダムフォレストの予測値が他のモデルに比べて若干高い値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 外れ値を除けば、全体的なWEIスコアのばらつきは小さく、一貫性が見られます。
6. **社会的な影響や洞察**
– WEIスコアが安定していることから、社会基盤や教育機会に大きな変動がないと理解できます。
– 安定性の観点から、政策が持続可能であり、既存の社会インフラが効率的に機能していることを示唆しています。
– ビジネスや教育の面では、急激な変化を心配する必要が少ないため、長期的な計画を立てるのに適した時期かもしれません。
このような分析により、予測の精度を高めたり政策の持続可能性を評価するための理解を深める手助けとなります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は全体として緩やかな上昇トレンドを示しています。初期の低いスコアから徐々に増加し、最終的には0.8付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の数値が0.6付近で複数の外れ値（黒い円）が観察されます。これらは時系列データに対して重要な異常値の可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績を示し、実績が時間とともに多少変動していることを示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、将来的な予測には不確実性が伴うことを暗示しています。
– 予測は３種類あり、それぞれ線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の手法を用いています。異なる予測手法が使用されることで予測の多様性を確保し、精度を向上させる狙いがあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青い実績データと予測データの間に明確な対応があり、予測範囲の精度が視覚的に確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績値は分散が大きいですが、後半にかけて収束していることから、制度改善や安定化が考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 見る人は、時間とともに社会的な指標であるWEIスコアが改善していると感じるでしょう。これはポジティブな社会変化や政策の効果を示唆する可能性があります。
– 異常値の存在は改善の必要性や注意が必要な領域を示すものであり、これらを適切に対処することでさらに進歩を期待できます。
– ビジネスや社会への影響として、多様性や自由の保障が改善されることで、より多様な人材を受け入れる土壌が整い、社会全体の活力向上につながる可能性があります。
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:
このヒートマップの分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 時間とともに色の変化が見られます。特に、日付が遅くなるにつれて色が青から緑、黄色へと推移しているようです。これはスコアが徐々に上昇していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-06付近で、一部の時間帯に急激な色の変化が見られ、その後も2025-07-07にかけて変化が続いているようです。この部分が外れ値と考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化は、総合WEIスコアの値の変動を示しています。色が濃い紫色や青は低いスコアを、黄色や緑は高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯（時）別の色の変化も見られますが、全体的に日付が進むごとに高いスコアが増えていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯と日付の両方で、スコアの増加が見られる箇所があります。これは、特定の時間帯に特に注目されるイベントがあった可能性を示しているかもしれません。
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**:
– 直感的には、政治的な活動やニュースが活発になっていることが感じ取れます。スコアの上昇は、人々の関心が高まっているか、効果的な政策が施行されていることを示唆しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、政治的活動が経済や市場に影響を与える可能性があるため、このようなトレンドを追っている企業は投資や戦略の調整を考えるかもしれません。社会的には、政策や出来事が顕著に関心を集めていることを示しており、人々の行動や意識に影響を与え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:
グラフ分析結果を以下にまとめます。
1. **トレンド**:
– 全体的に、データの色合いが青から黄緑、そして黄色に変化している箇所が見られ、WEIスコアが時間の経過とともに上昇傾向にあることを示しています。
– 特に、7月初旬から中旬にかけて明確な上昇が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月4日には、紫色の領域が存在し、急激な低下もしくは外れ値があったことを示しています。この部分は他の日と比べて際立った色の変化が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色はWEIスコアの強さを表しており、青（低スコア）から緑を経て黄色（高スコア）に進むほどスコアが高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 色の変遷が複数の時間軸にわたって一致している部分があり、特に日によって一致している様子が伺え、全体としてスコアが一貫している様子が見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 徐々にスコアが上昇していることから、ポジティブな変化や政策の影響、または調査対象の人々の意識変化が連続的に起こっている可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– グラフからは、期間を通じてポジティブな変化が感じられ、社会環境や政治的施策が一定の成功を収めている可能性が示唆されます。
– ただし、7月4日のような急激な低下はリスク要因となり得るため、その原因を分析し、対策する必要があります。これが短期的な出来事であれば、一度の事件や報道、政策変更が影響したと考えられます。
このヒートマップは、政治的な要素がどのように変化しているのかを視覚的に捉えるのに適しています。ビジネスや政策立案者はこれを参考にし、今後の戦略を練ることができるでしょう。
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:
この社会WEI平均スコアの時系列ヒートマップから得られる洞察について分析します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 時間帯ごとに色の変化があり、特に16時以降の様々な日付において、暖色系（緑、黄色）が強調されています。これは、高スコアを示しており、夕方時間帯のスコアが他の時間帯に比べてより良好であることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日から5日にかけての19〜23時の時間帯では、スコアが低く（青や紫）、これは他の日と比べて目立っています。急激な変動というよりも、一貫した低スコアの期間として捉えられます。
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高さを示しており、紫や青は低いスコア、緑から黄色は高いスコアを示しています。これにより、特定の時間帯や日付でのパフォーマンスの違いが視覚的に理解できます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 各時間帯の日毎の傾向から、週の始まりは全般的にスコアが低めだが、週が進むにつれてスコアが向上するパターンが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとにより高いスコアを持つ時間帯（特に16時、19時）が見受けられ、この時間帯での活動やイベントがスコアを押し上げている可能性があります。
6. **直感的な印象と社会的影響**:
– グラフを見る人は、16時以降に積極的な活動が行われている、または注目されている可能性が高いと感じるでしょう。特に高スコアの時間帯には重要なアクションや決定があるかもしれません。ビジネスや社会的イベントの最適な時間を理解することで、効果的な計画や戦略を立てるのに役立ちます。
この分析により、特定の時間帯に焦点を当てた活動や対策を講じることで、目標達成に向けた改善の可能性を示唆しています。
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:
以下は、提供されたヒートマップに基づく詳細な分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップからは、特定のトレンド（上昇、下降、周期性）を直接見ることはできません。しかし、項目間の強い正相関が多く見られるため、類似した動きがある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数値が非常に低い（例えば0.4以下）相関が、他の高い相関と比べて外れ値として目立ちます。「個人WEI（自由度と自治）」と「個人WEI（健康状態）」の間の低い相関（0.43）は、他の大部分の高い相関から逸脱しています。
3. **各プロットや要素**:
– 赤系の色が濃い部分は、高い正相関を示しています（例: 0.9以上）。
– 青系の色は、負の相関を示唆していますが、このグラフにはほとんどないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日数に関して示されている具体的な時系列変動はありませんが、全体の項目が相関して動く傾向があると推察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」の間で非常に高い相関（0.95）が見られます。これは、個人のフィードバックが総合的な評価に大きく影響していることを示唆します。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」ともほぼ同等の強い相関（0.90）が見られ、これが社会的な指標が総合指標に影響していることを示しています。
6. **直感的なインサイトと社会的影響**:
– 高い相関は、多くのWEI項目が互いに関連しており、相互に影響し合っていることを示しています。これは、政策の変更や社会の動きが多岐にわたる分野に同時に影響する可能性を示しています。
– ビジネスや社会において、特定のWEI指標を改善することで、他の指標にも波及効果が期待できることを示唆しています。
このヒートマップは、多岐にわたるWEI項目間の関連性を視覚的に理解するのに役立ち、戦略的な政策立案や社会改善策の基本的な指針を示す可能性があります。
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:
以下は、提供された箱ひげ図の分析です：
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプのトレンドについて、箱の位置や長さから明確な上昇や下降のトレンドは見受けられません。ただし、各WEIタイプごとにスコアの分布が異なることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのWEIタイプで外れ値が見られます。例えば、「個人WEI (自由度と自治)」や「社会WEI (共生、多様性、自由の保障)」に外れ値が多く存在しています。これらの外れ値は、特定の期間に極端なスコアの変動があったことを示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 箱の長さ（四分位範囲）はデータの分散を示し、長いほどデータのばらつきが大きいことを示しています。「総合WEI」や「個人WEI（感覚充実）」は、比較的広い分布を持っています。
– 各箱の線は中央値を示し、それぞれのWEIタイプの中心的な傾向を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各箱は30日間のデータを比較するために置かれているので、直接的な時系列関係ではなく、種類ごとの分布の比較を目的としています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部のWEIタイプには非常に集中したスコアが見られる一方で、他のタイプは広く分散しています。例えば、「社会WEI (社会整備、教育機会)」は比較的集中した分布を持っています。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 外れ値やばらつきのあるタイプに注目することで、特定の政治的または社会的状況がその期間に影響を与えた可能性があります。
– 「個人WEI (自由度と自治)」や「社会WEI (共生、多様性、自由の保障)」における外れ値や分散は、これらの要素が不安定な状態にあることを示唆しています。政治的または社会的な変化がこれらの要素に影響を与えている可能性があります。
この分析は、人々や政策立案者がWEIスコアの違いとその要因を理解するための手助けとなるでしょう。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下のグラフ分析を行います。
1. **トレンド**
– **Observed**: 全体として、30日間で緩やかな上昇傾向が見られます。
– **Trend**: 明確な上昇傾向が認められます。長期的に政治カテゴリのWEIスコアは向上していると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residual**: 7月7日から7月9日にかけて急激な変動があります。この期間に何か特異な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**
– **Observed**: 実際の観測値を示しています。
– **Trend**: 平均的な動向を示します。
– **Seasonal**: 短期的な周期性を示す要素。他の要素に比べ変動が小さいですが、周期的な特徴が見られます。
– **Residual**: トレンドや季節性で説明できない変動部分を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **Observed**は、**Trend, Seasonal, Residual**の3つの要素の合計です。周期的変動とトレンドの組み合わせが観測データに反映されていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドが上昇しているため、全体の相関はポジティブですが、周期性や残差から短期的なばらつきが見られます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が感じる直感的な印象としては、政治的状況が徐々に改善していると感じられるかもしれません。しかし、突発的な変動（例: 7月初旬）が影響を与えているため、これが一時的なものか持続的な影響を与えるものかを注視する必要があります。
– 政治的な決定や状況がビジネス・社会に与える影響を考慮する際、このような変動には注意が必要です。短期間での急激な変化は不安定要素として捉えることができます。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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**
– **Trendプロット**: グラフ全体のトレンドは上昇しています。このことは、期間全体を通じてWEI平均スコアが増加していることを示しています。
– **Observedプロット**: 実際の観測値も全体的に上昇傾向にありますが、一定の変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residualプロット**: 7月7日に小さなピークが見られます。これが外れ値と考えられ、その後の変動が緩和されています。
– **Observedプロット**: 特に大きな外れ値は見られませんが、わずかな変動が複数回見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**: 実際の観測データ、毎日のWEI平均スコアの変動を示しています。
– **Trend**: データの全体的な流れを示し、期間内での一貫した増加を示しています。
– **Seasonal**: 日々の周期的変動を示しており、一定の周期性が見られます。
– **Residual**: トレンドと季節性を除いた残差です。ノイズや予測誤差を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドの影響が大きく、全体の上昇傾向が観測されます。一方、季節性の要素は短期間の変動に影響しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– Trendの安定した上昇がObservedに寄与していますが、SeasonalとResidualの影響で一時的な変動が存在します。
6. **直感と社会的影響**
– 全体の上昇傾向が示唆するのは、この期間における個人や組織のパフォーマンスや評価が向上している可能性があります。社会的には、政治的なイベントや政策の影響があるかもしれません。
– ビジネスインパクトとして、この上昇傾向を捉え、戦略の強化や資源の再配分を考慮する機会が考えられます。
この分析から、WEI平均スコアの上昇に伴い、政策や社会状況の変化への適応や市場戦略の見直しが重要になり得ると考えられます。
社会WEI平均 STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下に、このSTL分解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（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– トレンド成分は全体的に一貫した上昇傾向を示しています。これは30日間にわたり社会WEI平均スコアが着実に上昇していることを反映しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 観測値には、大きな急激な変動は見られませんが、7月の初旬に少し急激な増加が見えます。また、残差成分では7月4日から7月6日に一時的な急上昇が見られます。この期間に何らかの特異なイベントが影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– **観測値**: 実際のデータで、社会WEIの状況がどのように変化しているかを示しています。
– **トレンド**: 全体の方向性を捉えるための要素で、基本的には安定した上昇を示しています。
– **季節性**: 短期的な周期的変動を示し、7月8日にピークを迎えています。この周期性が何に由来するかを調べることが重要です。
– **残差**: トレンドおよび季節性要因では説明できない変動を示しており、特異な外部要因が影響している可能性があります。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 季節性のピークと残差の急上昇が一部一致することから、特定の出来事が季節的なパターンにも影響を及ぼしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドが安定した上昇を示しているため、全体的な社会WEIの改善が予測されます。
6. **このグラフから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**
– トレンドの上昇は、社会の政治的安定性や市民のコンフィデンスの改善を反映している可能性があります。企業はこのトレンドを受けて、今後の計画や政策にポジティブな影響を予測するかもしれません。ただし、急激な残差の変動は特定の外部要因に対する注意が必要であることを示唆しています。
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:
この主成分分析（PCA）のプロットから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– データ全体には明確な上昇や下降のトレンドは見られません。しかし、一部のデータポイントは第1主成分に沿って広がりを見せています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下付近に外れ値とみられるデータポイントが存在します。これは第1主成分が大きくマイナスの値を取っており、他のデータから離れた位置にあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各データポイントは、WEI（政治カテゴリ）の構成要素を第1および第2主成分の平面で示しています。第1主成分の寄与率が0.78と高く、データの大部分の情報がこの主成分で表現されていることを示しています。
– 第2主成分の寄与率は低く、あまり情報量を持っていないことが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフ自体は時系列を示していませんが、もし横軸が時系列として解釈される場合、第1主成分が変動の主な方向を示していることになります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に明確な相関は見られません。データは全体的にまばらに分布しています。
6. **直感的な理解とビジネスや社会への影響**:
– このPCAプロットを見ると、主要な変動要因が第1主成分によって捉えられていることが分かります。これは、政治的状況やイベントが主に一方向の変動（第1主成分）に影響を及ぼしている可能性を示唆しています。
– 社会的・ビジネス的には、これらの変動が政策変更や大規模デモ、選挙活動などに紐づいている可能性があるため、その影響を読み取ることで対応策を考慮する基盤となり得ます。
このプロットをもとに、更なる詳細な調査や分析が役立つでしょう。特に外れ値の原因を特定し、データの背後にある具体的な政治現象を明らかにすることが鍵になります。
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。