📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 1. 時系列推移とトレンド
– **総合WEIのトレンド**:
– 全体のトレンドは明確な上昇傾向を示しています。特に7月6日から7日、11日以降のスコアは急上昇しています。7月1日から4日までの期間は、一般的に低いレンジに留まっていましたが、その後徐々に上昇し、最終的には最高値の0.87に達しています。
– **個人と社会WEI**:
– **個人WEI平均**は7月1日から5日まで低水準で推移した後、7月6日から12日までグラデーション的に上昇傾向にありました。
– **社会WEI平均**も同様に、7月6日以降に顕著な上昇を見せており、これが総合WEIの上昇に主要な役割を果たしていると考えられます。
#### 2. 異常値
– **総合WEI異常値**:
– 7月2日と6日は特に低いスコア（最も低いスコアは7月6日の0.59）が記録されており、これは特定のネガティブイベントや政策の影響が考えられます。
– 7月11日以降のスコアの急上昇(0.87)は、ポジティブな政策発表や社会イベントが影響している可能性があります。
#### 3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **トレンド成分**:
– 長期的に見たときに、7月10日以降の上昇傾向が顕著になっています。
– **季節成分**:
– 7月初旬から中旬にかけて、WEIスコアの変動パターンに季節性がうっすらと示される可能性。
– **残差**:
– 日毎の急な変動は残差として扱われ、一部には予測されていない出来事が影響を与えたことが示唆されます。
#### 4. 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**:
– 社会的項目（持続可能性と自治性、社会インフラなど）は高い相関を示しており、これらが社会WEIを牽引している可能性があります。
– 特に、社会公平性と個人の自由度などの間には強い相関が見られ、互いに影響を及ぼしていると考えられます。
#### 5. データ分布
– **箱ひげ図分析**:
– 総合WEIの中央値と外れ値はやや分散しており、個人の心理的ストレスのばらつきが高いことが観察されます。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1（寄与率: 0.78）**が総合WEIの変動要因を支配していることがわかり、主要な構成要素としての理解が必要です。この要因は、全体の約78％のモデリングで支配的です。
– PC2（寄与率: 0.06）は補助的であるため、全体影響は限定的です。
### 結論
総合WEIの上昇は、特に社会WEI項目の上昇に密接に関連している可能性が高く、社会全体の持続可能性や公平性が強化される一方で、個人の高度の自由度や女性的ストレスの安定が個人WEIを補完している可能性があります。異常値の時期に注目し、それに関連する社会的および個人的なイベントがどのようにスコアに影響を与えているかをさらに探ることで、政策対応や戦略設計に役立てることができます。
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:
このグラフに基づいて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データは、初期の軽微な上昇を見せた後、ほぼ横ばい状態にあります。
– 予測データは、線形回帰によるものはやや上昇傾向、決定木回帰によるものは安定、ランダムフォレスト回帰によるものは急上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのデータポイントが異常値としてマークされています。これらは全体のトレンドから外れており、要因分析が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示しています。大半は0.6〜0.8の範囲に収まっています。
– 各予測モデルの線は異なるトレンドを示しており、モデル毎の予測の違いが視覚的に表現されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測モデルの間には異なる変動パターンが見受けられます。これは、モデルの選定による予測精度の差異を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データのスコアは比較的一定範囲で安定していますが、モデルによっては予測がその範囲を超えるケースもあり、特にランダムフォレスト回帰では急激な上昇が見られます。
6. **直感的な理解と影響**:
– 人間がこのグラフから感じ取ることは、実績データが予測モデルと異なる挙動を示す場合、モデル選択の再考が必要とされる可能性があることです。
– 社会的影響としては、予測の精度が政策決定に影響を与える場面で、不正確な予測を避けるための慎重な分析が求められます。また、急激な上昇を見せる予測モデルは、その背後にある要因を詳細に分析する必要があるでしょう。
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:
以下の観点でグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 初期段階ではスコアは0.6から0.8の間で横ばいですが、予測区間になると急激に上昇し、特にランダムフォレスト回帰のモデルが0.9を超える上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績のデータポイントにいくつかの外れ値が見られますが、全体として安定している印象です。急激な変動は予測ステージで確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データを、赤い「×」は予測を指します。異常値は黒い円で強調されています。灰色の領域は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、およびランダムフォレスト回帰の予測値の違いが明確に示されています。特にランダムフォレスト回帰は他のモデルよりも大幅な上昇を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一貫していますが、外れ値があるため、過去のデータでは多少のばらつきを理解する必要があります。
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**:
– 実績データが比較的一貫していることから、現在の個人の安定性が伺えます。しかし、予測で示される急な上昇が正しい場合、大きな変動や将来の変化への備えが重要です。モデルによる予測の違い（特にランダムフォレスト回帰の大幅な上昇）を考慮に入れるべきであり、予測が現実となった場合のポジティブまたはネガティブなインパクトを考慮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:
以下に、このグラフの特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– グラフ全体の「実績（実績AI）」部分では、初期には上昇傾向が見られ、その後は横ばいとなっています。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なる水平位置にあり、横ばいの予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「実績（実績AI）」の中に、目立った急激な変動や外れ値は見られません。ただし、初期には若干の変動が存在しています。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績データを示しており、ほぼ0.8付近で密集しています。
– 外れ値として強調されたデータはありません。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
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）は主に横ばいであり、予測のばらつきは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの密度は評価の初期に高く、その後安定しています。初期の変動が解消された後、0.8付近に集中しています。
6. **直感的に感じる洞察と社会的影響**
– 時間とともにデータが安定しているため、社会的状況が安定化している可能性があります。
– 予測が一致していることから、将来的にもこの安定した状況が維持されると期待できるかもしれません。
– ビジネスや政策決定において、現状維持が見込まれるため、新たな変化に備えた柔軟な戦略を考慮する余地があるかもしれません。
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:
このグラフは、個人の経済的余裕を示すWEIスコアの30日間にわたる推移を示しています。以下のポイントについて分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データはおおむね横ばいですが、後半に向けて若干の上昇傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のいくつかのポイントに外れ値がありますが、全体的に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**:
– 青い点は実績データを示し、予測との比較を行っています。
– 外れ値としてマークされた黒い円付きの点がいくつか見られます。
– 予測は複数の方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で行われ、異なる色の線で表示されます。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測が近く、線形回帰はそれらに比べて若干低いスコアを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが予測の不確かさ範囲に収まっていることから、モデルの予測が実績に比較的フィットしていると考えられます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 実績データの安定性は、一定期間における経済的余裕の安定を示唆しますが、若干の上昇傾向は改善を示しているかもしれません。
– 外れ値の理解と対応が重要で、特にこれらが異常事態や特定イベントに関連している可能性があるため、さらなる調査が必要です。
– 社会やビジネスにおいて、これらの予測が実際にどの程度信頼できるかを評価する材料となり、特に政策決定に活用できるかもしれません。
この分析により、総体としての安定性と微小な成長を示すようです。今後も予測を支持するデータ収集と適切なモデルの選択が重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績のWEIスコア（青い点）は全体として横ばいであり、比較的一貫しています。
– 線形回帰予測（薄紫の線）は緩やかに上昇傾向を示しています。
– 決定木回帰（青緑の線）は一定で、変動がありません。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）も一定です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として黒い丸で囲まれた点が複数あります。特に0.6を下回るスコアに多く見受けられます。
3. **各プロットや要素**
– 青の実績点は、現在の健康状態を時系列で表しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、比較的狭い範囲で自信を持って予測されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰とランダムフォレストの予測は将来的な上昇を示唆しており、一方で決定木回帰は変動がない安定した状態を想定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の分布は概ね0.6〜0.8の間に集中しており、一定の健康状態を維持していることを示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 個人の健康状態が安定していることから、特定の政治的活動や役割に影響を与えるリスクは少ないと考えられます。
– 予測モデルが将来的な改善を示唆しているため、政策や健康管理の改善が功を奏する可能性があります。
– 社会的にも、健康状態が安定すれば、公的な活動や政策立案において持続可能性が期待されます。
このグラフは、個人の健康状態を安定的に維持しつつ、将来的には改善の見込みがあることを示しており、政策立案や個人の健康管理に対する自信を与えるものと解釈されます。
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:
このグラフは、個人の心理的ストレス（WEIスコア）の30日間にわたる時系列データを示しています。以下のような視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 初期の約1週間でデータは0.5付近から0.7まで上昇の傾向を示しています。
– その後、スコアはほぼ横ばいとなり、僅かに上昇する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の数値が低いところにいくつかの外れ値が観察されます。
– 大部分のデータが横ばいの中、外れ値が上にも下にも存在しており、計測の不安定さが存在するかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績データを示しています。
– 赤のバツ印は予測データです。
– 黒の円は異常値を示しています。
– グレーの背景は予測の不確かさ範囲を意味しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実測データは全体的に予測の不確かさ範囲内に収まっています。これは予測モデルが比較的精度を保っていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは比較的一箇所に密集しており、出発点からの一時的な増加の後は安定しています。
6. **人間が直感的に感じること / 社会・ビジネスへの影響**
– このグラフからは、初期段階で心理的ストレスが増加し、その後安定したパターンが見られることから、初期のイベントや出来事がストレスを誘発し、その後の対応策が効果を持っている可能性が考えられます。
– ビジネスや政策において、このような初期のストレス上昇を迅速に検知し対応することは、長期的な安定性の確保に寄与するでしょう。
全体として、このグラフは心理的ストレスの時系列的変化を示唆し、特定の出来事や状況変化に対する個人の反応を追跡するのに活用できる情報を提供しています。
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:
### グラフ分析とインサイト
1. **トレンド**
– 初期の約10日間はスコアの変動が大きく、その後は約0.8付近で横ばいになっています。
– 未来の予測（ピンク線）は上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月初めにいくつかの外れ値がありますが、これらはすぐに安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、黒い縁取りがされた丸が外れ値を示しています。
– 予測値は異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）で示されています。
– グレーの領域は予測の不確実性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各モデルの予測は、実績データとおおむね一致しています。特にランダムフォレスト回帰が未来の上昇を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは一度安定した後、予測において上昇が期待されるため、外部要因が今後の変化に影響する可能性があります。
6. **人間が感じる直感と社会への影響**
– このグラフからは、現在の状況は比較的安定している反面、今後の政治的自由度や自治が向上する可能性が示唆されています。これにより、政策や意思決定の柔軟性が増し、社会安定への貢献が期待されます。
このグラフからは、現在は安定した自由度があるものの、将来的にはさらなる改善が見込まれることを示しています。したがって、社会的・経済的な活動を活発化させたい人々にとって、期待感を抱かせる結果と言えるでしょう。
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:
グラフを詳細に分析すると、以下のような視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 最初の期間では、WEIスコアが0.5〜0.8の範囲で広がっていますが、時間の経過とともに0.8から1.0にかけて安定する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期には0.5以下のスコアが多く観察され、これらは異常値として黒でマーキングされています。この時期がクリーンアップされた後、全体的に高いスコアが示されるようになっています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青いプロットは実績値を示しており、最初のほうでのばらつきが時間経過で非常に安定してきます。
– 紫のラインは予測値を示しており、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が表示されていますが、すべて高いスコアを予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルは概ね一致しており、ランダムフォレスト回帰や決定木回帰の予測も信頼性が高いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に注目すべきは、最初の不安定な時期を除けば、スコアと時間の関係が強い正の相関を示しています。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 初期のスコアの不安定さが解消され、持続的に高いスコアを維持する傾向は、政治的な公平性や公正さに対する改善が起こっている可能性を示唆しています。
– これは社会的にもポジティブな影響を与え、市民の信頼が回復しつつあることを暗示します。ビジネスにおいても、より安定した政策環境が期待できるため、長期的な投資の安心材料となるでしょう。
全体として、時間の経過に伴いWEIスコアが安定して高まっていることは、社会政策や実施の改善を示唆しており、ポジティブな進展が見込まれます。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は、WEIスコアが概ね0.8から0.9の間で安定しており、徐々にわずかな上昇傾向が見られます。
– 全期間を通じて基本的に水平であり、急激な上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は1つもしくは2つ表示されていますが、大多数のデータは安定しています。これらの外れ値は、特定の期間における異常な状況を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データを示しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）を示しています。この範囲内に大多数の実データが収まっています。
– ライン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）によるスコアの推移を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データに対して、特に線形回帰の予測ラインと近似しており、他の予測モデルの出力は少し異なるトレンドを示していますが、大きな乖離はありません。
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内に収まっており、高い安定性と予測値との強い一致を示しています。
6. **直感的な感じと影響**
– 人間がこのグラフを直感的に見た場合、WEIスコアが非常に安定していることから、持続可能性と自治性に関しては十分に管理されていると感じるでしょう。
– 政治的安定性を示す指標としてポジティブな評価が可能であり、政策の継続性と信頼性に対する社会的信頼を醸成する可能性があります。
– ビジネスにおいては安定した環境が持続可能性を支えるため、各種産業に対する投資の促進など経済的な影響も期待できます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータポイント（青の散布図）は、当初は0.7から始まり、0.9近辺まで上昇しています。中間にいくつかの変動がありますが、全体的には上昇トレンドです。
– 予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の線）は、安定した横ばいを示しています。予測モデルは異なる最終値に収束し、安定した社会基盤と教育機会の提供が将来的にも続くと仮定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつか黒い円で示されていますが、全体のスコア範囲に大きな影響を与えるものではないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データポイントであり、実際に観察されたスコアの推移を示しています。
– X印は予測値であり、モデルが予測する未来の社会基盤と教育機会のスコアです。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、この範囲内で予測スコアが変動する可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測に明らかな大きな乖離は見られませんが、実績が予測の範囲内で移動する点に注意が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 散布図を見る限り、初期の上昇段階とその後の安定したトレンドが見受けられ、実績と予測の間にはある程度の一致があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから、教育機会や社会基盤の強化が進んでいることが伺えます。急激な変動がないことから、社会政策が安定しているとも解釈できます。
– ビジネスや社会において、このような安定性は投資や政策決定において好材料になるでしょう。教育機会が広がることで、長期的には労働市場においても専門技術を有する人材の供給が改善される可能性があります。
この分析が、政策決定者やビジネスリーダーが今後の戦略を立てる際に役立つことを願っています。
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**
– 実績は初め、横ばいからわずかに上昇しています。最初の方のスコアは約0.6で、時間の経過とともに0.8付近に安定しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はすべて平行な直線を描いており、将来的にスコアが横ばいになることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としていくつかの点が強調されていますが、それらは全体の傾向に大きく影響を与えていないようです。
3. **各要素の意味**
– 青い点は実績のデータ点を示し、黒い円で囲まれているものは外れ値として認識されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 緑、青、ピンクの線はそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 予測と実績の間で大きな隔たりは見られません。予測はすべて安定したスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のスコアは時間の経過とともに上昇を示していますが、その後は安定し、予測ラインもこの安定をサポートする形になっています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフを見ると、WEIスコアは初期に改善され、時間とともに安定していると捉えられます。
– 社会における共生、多様性、自由の保障が向上している可能性を示唆します。これはポジティブな兆候であり、政策の効果を示す可能性があります。
– ビジネスや社会活動において、持続可能な形での多様性の促進に向けた取り組みが功を奏している状況を反映してい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:
以下は、提示されたヒートマップに関する分析と洞察です:
1. **トレンド**
– 総合的に見ると、WEIスコアは時間とともに安定しており、特定の周期的な変化は見られませんが、昼夜に応じたスコアの変動があります。
– 早朝や夜間にかけてのスコアが高く、日中は低下している傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日と6日に夜間のスコアが大きく低下していることが目立ちます。この点が異常値として考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はWEI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く、紫に近づくほどスコアが低いことが示されています。
– 時間帯や特定の日付がスコアにどのように影響を与えているかを視覚的に理解するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間とスコアの関係性を見ると、特定の時間帯（例えば夜間）のスコアの変動は全般的に低下しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアが大きく高い時間帯が連続して分布しているため、時間と関連した平日のスコアが安定している可能性があります。
6. **直感的洞察および社会への影響**
– 日中にスコアが低くなるというパターンは、多くの人が日中に情報を収集し、夜にその情報を処理し反応している可能性を示唆しています。
– このヒートマップは、情報の発信や収集が、特定の日や時間に集中して行われるといった行動パターンを示唆しており、政治的議論や運動のタイミングを分析する際に役立つでしょう。
全体的に、特定の時間帯ごとのスコアの変動は、何らかの社会的または政治的活動に関連している可能性があり、それを理解することで政治的戦略を立てる助けとなるでしょう。
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:
以下に、このヒートマップから得られる視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 各時間帯における色の変化を見ると、特に07日から17日にかけて、一部の時間帯でスコアが一貫して向上しています（緑から黄緑への変化）。これが上昇トレンドを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 07月5日に、明確な低スコア（暗色）が見られる時間帯（例えば、8時）が存在します。これは外れ値として注目されるべきです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は、個人のWEI平均スコアを示しており、暗色は低スコア、明るい色（黄緑から黄色）は高スコアを意味しています。この色の変化は評価や人気の変動を直感的に伝えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる対象期間において、異なる時間帯と日付の間でスコアの変動が観察されます。これが特定時間で特定の個人に何らかの影響が及んだ可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯（16時から19時）にかけては、スコアが比較的安定していますが、広がりがあります。これはスコアのばらつきがあることを示します。
6. **直感と影響**
– 直感的に、このヒートマップは政治的イベントや発言が個人の評価にどのように影響を与えるかを示している可能性があります。ビジネスや社会的には、スコアが高い時間帯や一定の期間での戦略的行動が支持を得るための鍵となるかもしれません。また、外れ値や急激な変動は公衆の反応を敏感に捉え、即対応が求められることを示しています。
この分析を通じて、変動の要因を特定し、さらなる詳細分析や戦略設定に役立てることができます。
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:
以下は、このヒートマップについての分析です。
1. **トレンド**
– 期間を通じて、色の変化がある特定の時間帯で変動が見受けられるが、全体的には比較的安定した動き。
– 一部の時間帯では、特に7時から8時頃のスコアが高い。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月7日の19時と23時にある濃い青色の部分は、他の時間帯よりも明確に低い値を示しており、外れ値と考えられる。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡がWEIスコアの高さを示しており、明るい黄色ほど高いスコアを意味する。
– 暗い色はスコアが低いことを示している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯における色の変化が統一されており、全体のスコア変動パターンを反映している。
– 特定の時間のスコアが他に影響を及ぼしている可能性もある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高い値は主に7時から8時にかけて集中している。
– 一方で、19時から23時にかけてスコアが低下する。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**
– 朝の時間帯にスコアが高いことから、活動や関心が集中している広範な参加や活動が伺える。
– 逆に夜間にスコアが低いのは、活動が減少している可能性を示唆。
– ビジネスや政策決定に関しては、時間ごとの活動レベルに応じた戦略を立てることが重要となるだろう。社会的に関心が高い時間帯での積極的な働きかけが効果的。
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:
以下のヒートマップから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは相関を示しているため、直接的な時間的トレンドは示されていませんが、30日間のデータによる相関関係はある程度安定していると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは主に相関の強さを視覚化しているため、外れ値というよりも強弱の関係を見ます。相関が低い項目同士（例：「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（自由度と自治）」の0.45など）は、他の高い相関と比べたときに相対的に特異な値として捉えられるかもしれません。
3. **プロット要素の意味**:
– 色の濃さは相関の強さを示します。赤が濃いほど正の相関が強く、青に近づくほど相関が低くなります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– すべての項目は何らかの形で相関しており、特に「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI（公平性・公正さ）」との高い相関が、全体の指標を強く支配していることが見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（精神的ストレス）」は他の要素と比較的強い相関（特に0.90以上）を示し、社会全体の様々な要素との関連性があることを示唆しています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他項目より低めの相関を持っていますが、自己成長や幸福度において独自の役割を果たしている可能性があります。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 強い相関が示されている組み合わせ（例：「総合WEI」と「個人WEI平均」）は、政策変更や社会の変化がどのように他の項目に影響を与えるかの一つの指標になることが期待されます。この情報をもとに、政策の優先事項を決定する際のガイドとして活用できるかもしれません。
– 相関が強い項目は、連動した施策を打つことで効率的な効果が出る可能性が考えられます。特にメンタルヘルスと関連する要素は、広範囲な施策への影響を持つ重要な分野であることが伺えます。
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:
このグラフは、異なるWEI（World Economic Index）タイプにおけるスコアの分布を比較する箱ひげ図です。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降トレンドは見られませんが、各カテゴリ間でのスコアの分布が把握できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各カテゴリで外れ値が見られます。特に「個人WEI（経済幸福感）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の擁護）」では外れ値が多いです。
– 一部のカテゴリではスコアのばらつきが大きく、特に「社会WEI（総合整備・教育機会）」のような広い範囲を持つものが変動の激しいカテゴリと考えられます。
3. **要素の意味**:
– 箱の範囲は四分位範囲（IQR）を示し、中央の線は中央値を示しています。
– 箱の高さが大きいほど、そのカテゴリ内でスコアがばらついていることを示します。
4. **時系列データの関係性**:
– 従来の時系列データではなく、異なるカテゴリ間でのスコア分布を比較する形式ですが、全体的な分布を観察することで各カテゴリの特性を把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは全体として0.6から0.9の間に集中しています。
– 一部のカテゴリでは中央値が高く統一されている反面、他のカテゴリでは中央値が低く、外れ値が多いものの分散している傾向があります。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– WEIスコアの高いカテゴリは、政治や社会的に良好な状況を示している可能性があります。
– 外れ値が多いカテゴリでは、一部の要素が極端に異なる評価を受けていることが示唆され、政策的な注目が必要です。
– 一貫性のあるカテゴリが多い場合、その安定性は社会的な信頼性の指標として解釈されるかもしれません。
このような分析は、政策決定者や社会科学者にとって、どの分野にフォーカスが必要かを評価する有用なツールとなります。
総合WEI STL分解グラフ
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このグラフは、政治カテゴリーの総合WEIスコアの30日間にわたるSTL分解を示しています。分析するポイントは以下の通りです。
1. **トレンド**:
– トレンド成分は一貫して上昇しています。これは、上昇傾向が見られることを示しており、政治カテゴリーにおける全体的な評価や関心が高まっている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差成分において、7月6日から7月10日にかけて急激な変動が見られます。この期間に特定のイベントやニュースが影響を与えた可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– **Observedプロット**は実際のデータを示します。全体的に上昇する傾向があり、7月5日から7月7日で急上昇しています。
– **Trendプロット**は全体的な動向を示し、一定の上昇をしています。
– **Seasonalプロット**は周期的な変動を示し、特に7月5日にピークがあります。
– **Residualプロット**は予測されない動きを示します。
4. **時系列データの関係性**:
– Observeされたデータの上昇は、トレンドの上昇によって主に説明されますが、特定の時期における急激な変動は残差によって示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと季節変動は、比較的安定した上昇を示していますが、残差における変動は一時的で突発的だったことがわかります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このグラフから、最近の政治的な出来事が社会的な関心を引き起こし、WEIスコアの上昇につながっていると考えられます。急激な変動は特定の話題が一時的に注目を集めたことを示唆しており、政治的なイベントや主要ニュースの影響が予想されます。
– ビジネスや政策立案においては、こうしたトレンドを踏まえて、関心を集める施策や情報発信が求められるかもしれません。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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### グラフ分析の専門家としての視点
1. **トレンド**
– トレンドは一貫して上昇しています。
– 全体的に向上している方向性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差プロットにおいて、2025年7月10日付近で急激な変動があります。
– これは特異なイベント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:** 実際に観測されたデータを示します。
– **Trend:** データの長期的な傾向を示します。
– **Seasonal:** 短期的な周期性を示していますが、小さな変動幅です。
– **Residual:** トレンドと季節性を除いた変動を示しています。ここで大きな変動が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドの上昇は、観測データの上昇と一致しています。
– 季節性は小さな影響しか与えていないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 主にトレンドが観測データを強く反映しており、周期性や残差の影響は限定的です。
### 直感的な洞察と社会への影響
– **トレンド上昇の背景**
– 政治カテゴリにおける個人の影響や評判が向上している可能性があります。
– 社会的、政治的な活動が好意的に捉えられていると考えられます。
– **急激な変動（外れ値）の理由**
– 7月10日前後の急激な変動は特定の政治イベント、ニュース、スキャンダル等の影響と関連があるかもしれません。
– 短期的なメディアの扱いや公衆の反応による影響が考えられます。
– **ビジネスや社会への影響**
– 評判や影響力の高まりは、関連する企業や政策への支持拡大に繋がる可能性があります。
– 一方で、急激な変動は不安定要素として捉えられ、信頼性の評価に影響を及ぼす可能性があります。
この分析によって、個人の影響力の向上が見て取れ、政治的な文脈での評価が全体として向上している可能性があると仮定できます。
社会WEI平均 STL分解グラフ
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このSTL分解グラフから得られる洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 全体のトレンドは緩やかな上昇を示しています。これは、社会WEI平均スコアが全体的に増加していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差のプロットで、特に7月9日から11日にかけて急激な変動が見られます。これは、スコアに短期間で予期しない変動があったことを示唆します。
3. **各プロットや要素**:
– **Observed**は実際のスコアを表しており、全体的に上昇しています。
– **Trend**は、長期的な上昇傾向を示しています。
– **Seasonal**は、月初から中旬にかけて、周期的な変動が見られます。この変動は、社会的なイベントや季節に関連している可能性があります。
– **Residual**は、トレンドと季節性を除いた後のデータの変動で、ここで見られる急激な上昇と下降が特に注目されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと季節性の変動が観察されていますが、具体的な相互関係はこのスコープでは示されていません。しかし、急激な残差の変動がトレンドに影響を与える可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性が社会的な要因と相関する可能性があります。プロットが示すように、短期間の急激な変動は他の要因の影響を受けているかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 観察されたトレンドは、社会的な安定や進展を示唆するかもしれません。また、急激な変動は、政治的なイベントや社会的な変化があったことを示す可能性があります。これは、社会の状況を迅速に把握するための手段として有用です。
このグラフ分析を基に、政策立案者や社会研究者が特定の時期や出来事の影響を深く理解し、適切な対応を取るための重要な手がかりを得ることができます。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体として、一貫した方向への明確なトレンドは見られません。ただし、第1主成分上のデータが多く、縦方向に広がって配置されているため、第1主成分が主要な要因であると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第1主成分に沿った左下部分や、第2主成分の値が低い領域に数個の外れ値が見られます。これらの点は、他のデータポイントと異なる特異な特徴を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 各点は個々の観測を表し、第1および第2主成分に基づいてプロットされています。第1主成分はデータ変動の78%を説明していますので、図中の水平の広がりは情報の多くを捉えているといえます。
4. **時系列データの関係性**
– 時系列の繋がりは直接視覚化されていませんが、点がクラスタ化されている様子から、一部の期間に共通の特性を持ったデータグループが存在する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1および第2主成分間に強い相関は見られませんが、両者が異なるデータ特性を捉えている可能性があり、主成分ごとに情報を分けて分析する価値があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 直感的に、データがクラスタ化されていることから、特定の時間帯や出来事がWEIの構成要素に大きく影響している可能性があります。政治に関連するイベントや報道が特定の期間に集中して影響を与えた場合、このような分布が生じる可能性があります。
– ビジネスや政策立案者にとっては、特定のトピックや出来事がWEIにどのように影響を与えるかを理解し、将来の戦略を策定する手助けとなるでしょう。
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。