📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析と考察
以下に、提供されたデータからの重要な傾向、異常、パターン、そして隠れた意味を分析します。
#### 1. **時系列推移**
– **総合WEI**のデータを観察すると、期間の初めに下落し、その後持ち直して安定した上昇傾向にあることがわかります。特に、7月6日から8日にかけて急激な上昇が見られ、その後高い水準を保っています。
– 総合WEIが急激に上昇した要因としては、社会的イベントや政策の影響が考えられます。
– 個人および社会WEI平均も同様のトレンドを示しており、個人の幸福度と社会的環境が連動して向上している可能性があります。
#### 2. **異常値**
– 異常値として挙げられた日付は、いずれも大きなスコアの変動が見られる点です。特に7月6日の値が0.85にまで上昇し、その背景として、積極的な政策変更や社会イベントの影響が推測されます。
– 個人、社会それぞれのWEIスコアにおいても、7月の第1週から第2週にかけてスコアが向上し、個人の心理的ストレスが高いエリアの日に顕著な変動が見られることが、両異常値の発生に関連しているかもしれません。
#### 3. **季節性・トレンド・残差**
– STL分解の結果から、個人および社会のWEIスコアは、主にトレンド成分が大きく影響しています。具体的には、長期間にわたっての上昇トレンドは、政策的、社会的変化に適応していると考えられます。
– 短期間の季節性ははっきりと存在せず、周期的変動よりも外部要因による突発的な影響の方が大きいと見られます。
#### 4. **項目間の相関**
– 相関ヒートマップによると、「社会基盤・教育機会」と「持続可能性と自治性」は比較的高い相関を持っており、社会福祉やインフラ投資の進展が、全体的な社会構造の持続可能性に寄与している可能性があります。
#### 5. **データ分布と異常値**
– 箱ひげ図からは、特定の項目で外れ値が頻繁に現れており、特に「個人WEI（心理的ストレス）」では大きなばらつきが観察されます。これは社会環境やストレス要因の変化による影響が大きいことを示唆します。
#### 6. **主要な構成要素（PCA）**
– PCAの結果、主成分1（PC1）が75%以上のデータのばらつきを説明しています。これは総合的なWEIの変動が、社会的な要因よりも個々人の経験や感受性に依存している可能性を示しています。
### 全体的考察
データセット分析から、特に7月上旬における政策変更や社会イベントにより、全般的なWEIスコアの向上が示唆されました。また、社会的な基盤と持続可能性に関する項目間の関連が、個別の幸福度向上に一定の役割を果たしていると考えられます。異常値やスコアの急激な変動を考慮に入れると、社会的な出来事や政策変更が直接的に影響を及ぼしていることが理解できます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 初めの期間（約7月1日から7月8日）にかけて、WEIスコアはゆるやかに上昇しています。その後、7月中旬にかけて、スコアは横ばいまたは微減しています。その後は徐々に下がり、最終的には安定しています。
– 予測線を見ると、線形回帰や決定木回帰は比較的横ばい、ランダムフォレスト回帰は軽微な上昇を見せています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として異常値がいくつかあり、それらは主に前半部分に集中しているようです。これらの異常値が何を示しているかの具体的な情報はありませんが、影響を与える出来事や要因があった可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIデータを示しており、評価期間中の実際のWEIスコアを表しています。
– 赤い×は予測AIデータを示していますが、数が少ないため任意のタイミングでの予測に基づくものかもしれません。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、一部の期間では実績が予測の不確かさ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**
– 実績データが全体的に予測の範囲内に入っており、予測モデル（特にランダムフォレスト回帰）は安定的に将来を予測していることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアが不確かさの範囲内にある期間が多いことから、データが比較的安定していることが伺えます。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフからは、政治カテゴリにおける状況が全体的に安定していることを示していると考えられます。しかし、外れ値や異常が示すように、特定の要因による変動があるため、予測精度を高めるためには、それらの要因を特定して管理することが重要です。
– ビジネスや社会に対する影響として、この安定した状況は、予測精度の向上及び信頼性のある意思決定につながる可能性があります。政治的な安定性が認識されることで、公共政策の計画や運用に安心感をもたらすかもしれません。
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**
– グラフの左側では、WEIスコアはほぼ横ばいで、0.6から0.8の間で安定しています。
– 最後のデータポイントに近づくにつれ、スコアがやや低下している様子が見られます。
– 予測線は、ランダムフォレスト回帰（紫線）、線形回帰（青緑線）、決定木回帰（ピンク線）で示され、今後のスコアが上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で囲まれており、トレンドと比較して明確に低い点があります。
– 突発的にスコアが下がったような箇所があり、これが外れ値として認識されています。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績のスコアを示し、実績AIによって得られた数値です。
– 予測の不確かさ範囲はグレーの帯で示され、予測の信頼度を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルごとに異なる線が存在し、それぞれスコアの増加を示していますが、斜度や範囲が異なっており、モデル間での予測に対する信頼度や感度が異なることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は0.6から0.8で密集しており、比較的一貫したパフォーマンスを示しています。急激な変動や外れ値を除けば、スコアの分布は比較的安定しています。
6. **直感と社会への影響**
– 実績の安定性から、政治的環境や政策が比較的安定していると感じますが、外れ値に該当するところでの変動は特異な出来事があった可能性が考えられます。
– 今後の予測が上昇していることから、政策改善や社会的安定が期待される状況であると直感的に感じ取れます。
– ビジネスや社会への影響としては、政治的安定が経済活動や投資にプラスの影響を与える可能性があり、慎重ながらも前向きな経済見通しが立てられるでしょう。
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**
– **WEIスコアのトレンド**: グラフは全体的にほぼ水平で、7月上旬に若干の下降が見られます。その後、スコアは比較的一定し、僅かに上昇しています。
– **予測トレンド**: 線形回帰と決定木回帰ではやや上昇傾向、ランダムフォレスト回帰では安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**: すべてのデータ点は異常値マーカーで囲まれており、特に初期に多く観察されます。これが示すのは、予期しない高低の変動が多い時期があるということです。
– **急激な変動**: 初期に急激な変動がありますが、後半は安定しています。
3. **各プロットや要素**
– **プロット色と形状**: 青のデータ点は実績を示し、予測は赤のバツ印で示されています。それぞれのモデルの予測範囲が異なります。
– **予測範囲**: 灰色の範囲が3σによる不確かさ範囲を示し、予測の信頼性を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **実績と予測**: 実績データは予測された範囲内で推移しており、予測精度が高いことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 散布図は全体的に密集しており、明確な周期性は見られません。ただし、特定期間での変動と外れ値の存在は注意が必要です。
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**
– **直感的洞察**: 最初の不安定性が改善された後、システムや政策が徐々に効果を発揮しつつあるように見えます。この一貫性は、ビジネスや政策における安定性の確保が可能であることを示唆します。
– **社会への影響**: WEIスコアが安定していることは、社会的な信頼性や安定性の指標として役立つ可能性があります。改善がみられることで、長期的な計画や施策の策定が行いやすくなると推測されます。
このグラフからは、初期の困難を乗り越え、安定した結果を維持するための有効な対策が実施されている様子が伺えます。
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:
このグラフは、個人のWEI（経済的余裕）のスコアを30日間追跡した時系列散布図です。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 前半はスコアが0.6から0.8の間で比較的安定していますが、顕著なトレンドは見られません。
– 後半に予測データが示され、線形回帰や決定木、ランダムフォレストを用いた予測が直線的な上昇または一定を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– スコア0.6付近に外れ値がいくつかあり、特に初期の段階で見受けられます。
3. **各プロットや要素**:
– 青の点は実績データを示し、黒い丸で囲まれた点が外れ値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲で、予測が範囲内に収まることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データが示す未来のトレンドは、異なる手法での一致性が高く、将来の一定または上昇トレンドを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは狭い範囲に分布しており、全体としてバラツキが少ない印象を受けます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 現実のスコアが安定していることから、対象となる個人の経済状況は短期的に大きく変動するリスクが低いと考えられます。
– 予測に基づく将来のトレンドは、経済的な余裕が徐々に改善すると受け取れるため、ビジネスにおいてリスクテイクが可能になるかもしれません。
– 社会的には、生活の質が安定・改善する可能性があることから、生産性の向上や消費活動の活性化が期待されます。
このグラフからは、データの安定性と将来的な成長の可能性を直感的に理解することができます。
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:
このグラフは、政治カテゴリにおける個人の健康状態を示すWEIスコアの30日間の推移を表しています。以下の視点から分析を行います。
1. トレンド:
– 実績のプロット（青い点）は、ほぼ一定の範囲内で変動しており、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測のライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は若干の上昇傾向を示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 複数の異常値が黒い丸で示されています。これは一時的な異常な状況を示している可能性があります。
– 全体的には急激な変動は少なく、比較的安定しています。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青い点は実際のデータポイント。
– 黒い丸で示されるのは異常値。
– グレーの背景は予測の不確かさ範囲を示し、モデルの信頼度が視覚化されています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績データと複数のモデルによる予測が並行して示され、予測方法による違いが明確にされています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データは一貫して0.6～0.8の範囲に収まり、比較的狭い範囲に分布しています。
6. 直感的に感じられること、ビジネスや社会への影響:
– 健康状態が比較的一定しているため、短期間での大きなリスクは少ないと考えられます。
– 予測の上昇傾向が確認されるため、将来的に健康状態の改善が見込まれる可能性があります。
– 政治的には、個人の健康維持や改善が安定的であれば、政治家の活動や政策立案にとってポジティブな要素となるでしょう。
このグラフは、個人の健康状態に対する予測と実績の比較を視覚化し、健康指標の安定性と今後の改善の兆しを示しています。
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**
– 実績データは0.5から0.8の範囲で変動していますが、全体としては特に明確な上昇または下降トレンドは見られません。
– 予測（線形回帰）はほぼ水平であり、データが現在の範囲に留まることを示唆しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測はわずかに上昇しており、将来的に心理的ストレスが増加する可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフにはいくつかの外れ値が見られます（オレンジの輪）。
– 特に初期のデータポイントにおける顕著なばらつきが目立ち、その後安定しています。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績データを示し、黒い円で囲まれた点が外れ値です。
– グレーの領域は予測の不確かさを示し、信頼区間の役割を果たします。
– 予測データは3種類が示されており、各モデルの違いを視覚的に確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各回帰モデルの結果は近いですが、わずかに異なるトレンドを示しています。
– ランダムフォレスト回帰が他のモデルよりも未来に対して増加傾向を示す点が特徴的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は偏っており、特に0.6から0.8の間で多くのデータが集まっています。
6. **直感的な洞察および影響**
– グラフは全体的に安定した心理的ストレス状態を示していますが、局所的なストレス増加の兆候が見られます。
– ビジネスや社会的には、予測された安定性が期待できるため、短期的な介入の必要性は低い可能性がありますが、ストレス要因が特定の期間で発生していることを考慮する必要があります。
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:
以下がグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 全体的なトレンドとして、スコアは概ね横ばいで、特定の方向への顕著な上昇も下降も見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントは黒い円で示されており、これが外れ値の可能性を示しています。これらの点は他と比較してスコアが低いです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績値を示しており、予測はピンク、紫、赤の×で表され、それぞれ異なるモデルに基づく予測値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、モデル間で特定の傾向や相違がないため、予測が比較的一定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測値は、実際のデータと比較して大きな偏差がなく、かなり一致しています。異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が似たような予測を提供していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に強い一致が見られ、モデルの予測精度が高い可能性を示しています。しかし、外れ値がモデルの予測から外れています。
6. **人間が感じる直感やビジネス・社会への影響**:
– スコアが比較的安定しているため、政治的自由度と自治において急激な変更は現在見られず、政情が安定していると受け取られる可能性があります。
– 予測の安定性は、今後しばらくは大きな変動が予期されないことを示しており、ビジネスや政策の決定において、リスクの低い環境として評価されるかもしれません。
このような安定したスコアは、社会や投資環境において信頼感や安定感を与える要因となる可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– 初期の期間では、WEIスコアは0.8付近で比較的安定していますが、その後急激に0.5付近まで下降しています。
– 下降後は再度上昇し、0.8を超えるところまで回復しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ中に異常値として強調されている点が複数存在しますが、特に初期の急激な下降が目立ちます。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績のデータを示し、全体的なスコアの変動を追跡しています。
– 紫や緑の線は予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果を示していますが、これらは異なるもののほぼ同じ水平線を描いています。
– グレーの領域は予測の不確かさを表しており、実績データはそ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**:
– 実績データと予測データの間には一定の乖離が見られますが、予測範囲内で推移しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの変動幅が大きく、上昇と下降がそれぞれ異なる期間で強く現れています。
6. **直感的なインサイトおよび社会的影響**:
– このグラフからは、短期間での社会における公平性や公正さの評価が大きく変動し得ることが確認されます。
– 特に急激なスコアの下降とその後の回復が示唆するのは、社会的または政治的な出来事がこの変動の背後にある可能性があります。
– ビジネスや政策立案者に対しては、こうしたスコアの変動に迅速に対応する必要性を喚起するものと言えるでしょう。
全体的に、このグラフは社会的公平性の評価がどのように時々刻々と変化しうるかを視覚的に示しており、政策の策定や評価において参考となる情報を提供しています。
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:
以下は提供されたグラフに基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）を示すデータは、全体としてほぼ横ばいからわずかな下降傾向が見られます。
– 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）はそれぞれ異なりますが、特に線形回帰とランダムフォレスト回帰は上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにおいて、一部のポイントが急激に低下している箇所があり、これは外れ値と認識されています。
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、実測値を示しています。
– 上部に灰色の範囲が示され、これは予測の不確かさを表しています。
– 異常値は黒い丸で囲まれて示されています。
– 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）の線が異なる予測傾向を示しており、特にランダムフォレスト回帰が顕著な上昇を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル間での関係を見ると、線形回帰とランダムフォレスト回帰は近い傾向を持ち、決定木回帰はほぼ横ばいを想定する形となっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの全体的な整合性は、実績が予測に適度に追随していることを示唆していますが、特にランダムフォレストは将来的な上昇を強く予測しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 初期の外れ値に対応して、社会や政治面での一時的な混乱や不安定性が影響した可能性があります。
– 持続可能性と自治性のスコアが全体として安定していることは、社会の体制がある程度の安定を保っていることを示しており、将来的な改善の余地があることを示します。
– ランダムフォレスト回帰の上昇予測は、持続可能性が向上すると期待でき、未来への楽観的な見通しを示唆しています。これは投資の増加や政策決定への良好な影響が考えられます。
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:
以下はグラフの分析結果です。
1. **トレンド**:
– 実績のスコアは全体的に横ばいから若干の上昇傾向があります。
– ランダムフォレスト回帰による予測は上昇傾向を示しており、将来的にスコアが上がると予測されています。
– 線形回帰と決定木回帰の予測線はほぼ水平であり、安定した状態を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数か所で異常値（黒い輪郭）が見られますが、全体的には大きな急激な変動は少なく、安定した傾向です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績AIのスコアは青いプロットで示されています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は比較的一定な幅を持ち、予測の精度が保たれていることを示します。
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）は各々異なる予測値を示し、それぞれの方法が異なる将来の傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは比較的高いスコアに集中しており、容易に低スコアに落ちることはないように見えます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 安定したスコアと将来的に上昇する予測から、人々は社会基盤と教育機会が今後も改善されると信じるでしょう。
– 政策決定者にとって、現状維持を超えてさらなる改善を促す動機づけになる可能性があります。
このグラフから、社会の安定と改善への期待感が見て取れ、今後の政策改善や投資を考慮する中でポジティブな材料と考えられます。
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:
以下は、グラフに基づく詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– 最初の約20日間にわたり、WEIスコアは0.6付近から0.8付近へ上昇し、その後は0.8付近で横ばい傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期には0.6を下回る外れ値が何点か見られますが、その後は0.8付近で安定しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIによるスコアを示しています。
– 黒い縁で囲まれた外れ値が数点ありますが、大勢には影響していないようです。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示す範囲で、実績AIのスコアを包含しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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）が表示されており、全てがほぼ同じ予測値を示しています。しかし、予測は実績AIから若干の乖離があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績が徐々に安定していることから、社会の共生・多様性・自由の保障が一定の安定期に入った可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 短期的にこのWEIスコアが改善して安定していることは、政治的および社会的な政策が継続的に効果を発揮していることを示唆している可能性があります。
– ビジネスにおいて、多様性と共生に関する取り組みが進んでいると判断でき、企業のCSR活動やダイバーシティ推進の後押しとなるでしょう。
– 社会的には、自由の保障が守られていることが市民の満足度を高め、社会の安定にも寄与するでしょう。
このデータから、政策立案者や企業は、現在の安定状態を維持しつつ、さらなる改善を目指すための施策を検討することが重要です。
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:
このヒートマップから得られるインサイトを以下に示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に、7月初旬から中旬にかけてヒートマップの色が暖色系に変化しているため、WEIスコアが上昇していることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日から始まる週は色の変化が比較的大きく、時間帯によって特に明るい色（高スコア）を示しています。
– 7月19日に向かう直前の部分に暗い色へ戻る現象も見られ、ここに一時的な低下があるようです。
3. **各要素の意味**:
– 色の濃淡は、WEIスコアのサイズを示しています。明るい色が高スコア、暗い色が低スコアを意味します。
– 時間帯別のスコア変化も見ることができ、特に午後から夕方にかけての時間帯に変動が顕著です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付が進むにつれてスコアの変動幅が時間帯ごとに異なるのが観察でき、特定の日の特定の時間に特にスコアが上昇するパターンがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各日付の特定の時間において継続的に相関するパターンがあり、これは日中の特定の出来事や活動に関連している可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– スコアが高い場合、それはこの時間帯や期間に重要な政治的な出来事や報道があったことを示す可能性があります。
– 社会的には、関心の高まりや人々の活動が特定の時間に集中していることを視覚的に感じ取れます。これは政策決定や選挙活動など何らかの政治的要素と関連しているかもしれません。
このヒートマップは、政治イベントやニュース報道のインパクトを時間とともに可視化し、特定の時間帯での関心の集まりを示唆しているように思われます。
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:
1. **トレンド**:
– 全体的に見て、ヒートマップの色は初期の青や暗い紫から緑や黄色に移行しています。これは期間を通じてスコアが上昇トレンドにあることを示唆しています。
– 昼間（特に7時から15時）の時間帯で顕著にスコアが高まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に最初の数日間は低いスコア（青や紫）が目立つが、その後急激にスコアが向上しています。
– 7月12日から13日にかけて明らかなスコアの上昇が見られます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの高さを示し、色が明るいほどスコアが高いことを示しています。
– 密な緑や黄色の分布が高いパフォーマンスを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 基本的に午前中（7時から）と午後（15時から18時）でスコアが大きく変動しており、どちらもスコア改善を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一貫した時間帯でスコアが上昇する傾向があり、昼間の活動がスコアの向上に関連している可能性があります。
6. **直感的な印象と社会への影響**:
– 政治活動が特定の時間帯に成果を上げており、特に午後から夕方にかけて成果が出やすいことを示唆すると考えられます。
– スコア上昇のトレンドは、政治団体や個人が戦略や活動をこの時間帯に集中させることの価値を示しています。
– このデータは、将来の計画や時間管理の最適化に役立ち、全体的な政治活動の効率を向上させる可能性があります。
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:
以下の視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 色の変化から明らかですが、全体的に強い上昇や下降のトレンドは見られません。むしろ、ある特定の時刻（例えば、8時や15時）での変動が目立ちます。特に8時と15時では早い段階でのダークな色から徐々に明るい色への移行が観察され、7月10日から15日にかけて安定した高めのスコアになっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 18時の時間帯で、急激な色の変化が他の時間帯の同じ時期に比べて少ないです。しかし、19日には18時において他より急に青い色に戻る傾向が見られ、急激な低下が示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの高さを示しており、黄色系が高スコア、青系が低スコアを示しています。特定の時間帯での変化を見ることで、いつ影響力や活動が高まるかを分析できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとの異なる色の分布から、特定の時間帯において活動の活発さが異なることが示唆されます。相関関係は明確には見えませんが、午前と午後での活動レベルに差があるように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（例えば15時から18時）において色が均一に明るいことから、これらの時間帯が活動のピークである可能性があります。このパターンは複数日にわたって繰り返され、周期性があ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**:
– 午後の時間帯（特に15時から）での高スコアの頻出は、日中活動が活発な時間であることを示唆しています。これは、社会的、政治的活動や意思決定が主にこの時間帯に行われる可能性を示しています。さらに、これらの時間帯における効率的なリソースの割り当てが効果的であることが暗示されます。
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:
このヒートマップは、政治カテゴリにおける全WEI項目間の相関関係を30日間で示しています。以下に要点を挙げます。
1. **トレンド**:
– トレンド自体は時系列データの中ではっきりしませんが、相関の強さは一定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは、急激な変動や外れ値は特に目立ちませんが、「個人WEI平均」と「個人WEI（健康状態）」の相関が比較的低い（0.52）ことが注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さが相関の強さを示しています。赤に近いほど強い正の相関、青に近いほど弱い正の相関もしくは負の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「総合WEI」と他の項目の相関が全体的に高く、特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との相関が高い（0.90）ことが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」は他の多くの項目と強い相関を持っており、政策が個人及び社会の様々な面に影響を与えているかを示唆しています。
– 「個人WEI（自由度と自治）」は「個人WEI（心理的ストレス）」と強い相関が見られ（0.73）、心理的ストレスと個人の自由度が関連している可能性があることを示唆しています。
6. **直感的な感じと社会への影響**:
– 全体的に、個人及び社会のWEI項目間で多くの高い相関が見られることから、政治決定や政策変更が幅広く影響を及ぼすことを示唆しています。
– 特に「公正さ」や「共生」といった社会的テーマが強く関連していることから、これらが現在の政治課題として重要視されている可能性があります。
これらの相関関係は、政策立案者に対して、導入する政策の総合的影響を考慮する必要性を示すものであり、特定の項目に重きを置くことが個人および社会の多岐にわたる側面へ与える影響を理解する助けとなります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 各カテゴリ（WEIタイプ）におけるスコアは固定の区間に分布し、30日間のデータを比較する形で示されていますが、特定の上昇や下降のトレンドは見られません。周期性もなく、横ばいの状態が続いているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済状況）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」「社会WEI（生態系・持続性）」のカテゴリで外れ値が見られます。これらは通常のスコア範囲から外れたデータ点を示し、変動の要因分析が求められます。
3. **各プロットや要素**
– 各箱ひげの箱部分はスコアの分布の範囲を示し、中央の線が中央値を示しています。箱の長さが長いものはそのカテゴリ内のスコアのばらつきが大きいことを意味します。
– 色の違いは視覚的にカテゴリの違いを示すためのものであり、特定の意味は付与されていないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– WEIスコアの分布比較がメインであるため、時系列データ間の関係性というよりはカテゴリによる違いを観察することが目的です。そのため、特定の時系列データが他に影響を与えているとは考えにくいでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（自由度と自治）」が比較的スコアが高く、かつ安定している（箱が短い）ことがわかります。反対に「個人WEI（経済状況）」はばらつきが大きく、不安定な分布を持っています。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**
– 集団として認識される社会や個人の特定の要素が経済や公平性などの観点で安定して高スコアを保つことは、ビジネス環境や社会の安定性への信頼を生む可能性があります。
– 逆に経済的状況におけるスコアの変動が大きい場合、政策的な修正が求められる可能性を示唆します。このような分析結果は、政策立案者や研究者が施策の効果を評価し、改善策を考える上での資料になるでしょう。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下にグラフの特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– トレンドは全体的に緩やかに上昇しています。これは30日間の間に政治カテゴリーのWEIスコアが徐々に上昇していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 大きな外れ値や急激な変動は観測されませんが、7月11日から15日にかけて残差に一時的な変動があります。この変動は非周期的な要因による一時的な変動かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 総合スコア (Observed) は、トレンド、季節性 (Seasonal)、残差 (Residual) から構成されています。
– トレンド部分が上昇していることは、全体の上向きの動きを強調しています。
– 季節性は短期的な周期的変動を捉えており、小さな周期の変化を示しています。
– 残差はノイズや予測困難な変動を示し、その影響は比較的小さいです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと観察されるスコアが一致しているため、中長期的には上昇傾向にあります。
– 季節性は、定期的な要素も作用していることを示していますが、大きな影響はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドが上昇し続ける一方で、残差は一時的に増減しており、トレンドのしっかりとした上昇を妨げることはありません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 政治的関心やスコアが少しずつ増加している傾向が見られます。この傾向が続く場合、社会的な変化や新たな議題が浮上している可能性があります。
– 特定の期間の急な変動は、特定のイベントやニュースに起因する可能性があります。
– 政治分野に関心を持つビジネスや団体は、この上昇トレンドに注目し、戦略を調整することが求められるでしょう。
この分析は、グラフからの直感的な洞察を元に、政治カテゴリーにおける動向を理解するのに役立ちます。
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:
以下の視点からこのSTL分解グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– トレンドのグラフは全体的にゆるやかな上昇を示しています。これは、長期的には評価が徐々に改善していることを示唆しています。この上昇傾向は、政治分野でのポジティブな変化や、個人またはグループが好意的に受け入れられている可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測値のプロットでは、7月15日付近で急激に上昇し、その後同じように下降する変動が見られます。これは一時的なイベントやニュースが影響した可能性があります。
– 残差にも7月11日以降の急激な変動が見られ、短期間の予測不可能な要因の影響を反映している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 季節性のプロットでは小さな周期的変動がありますが、特に大きな周期性は見られません。これは、短期間での季節要因の影響が比較的小さいことを示しています。
– 残差は一部の期間で大きく変動しているため、予測から外れた影響があることが示唆されます。
4. **時系列データの関係**:
– 観測値、トレンド、季節性、残差の関係から、基本的なトレンドは一貫しているものの、特定の期間には短期的な変動要因が大きく影響していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドの一貫した上昇が他の成分と一致していることから、全体的なポジティブな評価傾向が各要素に分解されて現れています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフからは、政治分野での個人またはグループの評価が向上していることが感じられ、これが継続すれば、社会的または政治的に有利な立場を得る可能性があります。一時的なイベントによる変動があるため、戦術的な対応が求められるかもしれません。
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:
### グラフ分析
#### 1. トレンド
– **Trend**のグラフを観察すると、全体的に緩やかに上昇しています。これは、一定の成長やポジティブな変化を示唆しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **Observed**のグラフでは、7月12日から急激に下降する傾向がありますが、その前には上昇する動きが見られます。これが急激な変動の一部として特徴づけられます。
– **Residual**のピークは7月10日から7月13日あたりで見られ、その後急激な減少が確認できます。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **Observed**は実際の観測値を示しており、トレンドと季節性、残差の全てを含んでいます。
– **Trend**は基調の変化を示し、全体のシステムがどのように変化しているかを表します。
– **Seasonal**は周期的な変動を示しており、約7日周期で上昇・下降しています。
– **Residual**は観測値とトレンド・季節成分の差を示し、ランダムな変動や外れ値として解釈されます。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– **Observed**と**Trend**の関係は、観測される上昇傾向が全体的に維持されていることを示しています。**Seasonal**や**Residual**が細部の変動を担っています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– **Seasonal**の変動は小さく、周期的な変動が観察されます。特定の周期で繰り返すパターンが見られます。
– **Residual**は観測期間中断続的に増加と減少を繰り返しており、非周期的な変動を示します。
#### 6. 直感的な洞察と社会的影響
– 緩やかな上昇トレンドは、社会的な改善や政策の効果が表れている可能性を示唆しています。
– 短期間の急激な変動（特に7月12日以降の下降）は、政治的なイベントや社会の出来事が影響を与えた可能性があります。
– ビジネスや政策の視点からは、このような変動はリスク管理や政策決定の調整が必要な部分として捉えられるでしょう。
全体として、30日間のデータから、緩やかな成長傾向と周期的な小さな変動の中に、突発的なイベントによる急な変化も存在していることが読み取れます。
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:**
– グラフには顕著な上昇または下降といった時系列的なトレンドは示されていません。散布図は、主成分1（PC1）と主成分2（PC2）の軸にプロットされたデータポイントを示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– PC1が-0.6付近、およびPC2が0.15付近にいくつかの外れ値が見られます。これらのデータポイントは他の点から離れており、特異な特徴を持つ可能性があります。
3. **各プロットや要素:**
– データポイントはPC1軸とPC2軸の両方にわたる範囲で分布しています。PC1の寄与率が0.77と高く、PC1がこのデータセットの変動をより多く説明していることが示唆されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– PCAは時系列を直接扱わないため、時系列の関係性はこのグラフからは観察できません。ただし、多くのデータポイントがPC1のプラス側に集中しており、PC2のプラス側も一定の密度で分布しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– PC1とPC2の間に明確な相関は見られません。データポイントは全体的に広く分散していますが、PC1の正領域でやや集中があります。
6. **直感的な洞察と影響:**
– PC1に寄与する要素が顕著であるため、政治的な指標や変数の多くはこの主成分に関連して調整されている可能性があります。例えば、特定の政策変更やイベントがPC1で反映されるかもしれません。
– ビジネスや社会的影響として、PC1に高く位置するポイントが政策決定や社会的変化を表している可能性があり、それが経済や公共の意識に影響を与えるかもしれません。
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。