📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析を行った結果、以下の重要な分析が得られました。
### 1. 時系列推移分析
– **総合WEIスコア**は7月1日から直線的な上昇傾向が観察されますが、7月6日に急上昇し、その後安定した高い水準で推移しています。ただし、データの後半に低下傾向がまた見られ、特に19日の低下は顕著です。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**も総じて同じ傾向を示しており、特に社会WEI平均は7月7日以降高い水準を維持しています。
### 2. 異常値の分析
– **異常値の主な要因**と見られるのは、7月6日の急上昇イベントで、急激な評価変動が見られます。これは、政策変更や社会的な出来事が影響を及ぼした可能性があります。
– **7月19日**の急激な低下（総合WEIスコア0.62）は異常値として目立ち、外的衝撃、例えば報道や新たな情報開示が影響した可能性があります。
### 3. 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**では、トレンド成分が上昇傾向を示しながら、残差にやや大きな変動が見られるため、ノイズの存在感があることを示唆します。
– 安定期での季節的変動は少なく、個々の要因が大きく影響を及ぼすことは少ないようです。
### 4. 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**から、健康状態と心理的ストレスの間には強い負の相関が見られ、健康状態が良くなるとストレスが低減する傾向が確認できます。
– 社会持続性と自治性はその他の社会要因と比較的強い相関を持っており、これらが社会WEIを大きく左右していることが示唆されます。
### 5. データ分布
– **箱ひげ図の解析**では、各スコアの中央値は高めに存在し、特に社会的な項目に関しては外れ値が多く、社会的要因が評価に与える影響の不安定さが示唆されます。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PCAの結果**、主成分PC1が75%の寄与率で、データ全体の主要な動きを説明可能です。これは、多くのスコアが共通の背景要因に影響されていることを示し、個人の経済状態や自由度のような要因が変動を主に決定づけていることが考えられます。
### 結論
データは非常に多面的な影響を適切に反映しており、特に特定イベントの影響が評価スコアに顕著に現れていることが観察されました。短期的な異常値の変動を除くと、全般的な上昇トレンドが確認でき、これは政策変更や社会的認識の変化による可能性があります。解析したデータにより、今後の調整や対策の検討に有益な情報を提供できると考えます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績のWEIスコアは、期間の前半におおよそ上昇し、その後横ばい状態に近づいています。
– 未来の予測（線形回帰や決定木、ランダムフォレスト回帰）は、おおむね安定しているか、わずかに上昇する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 出現する外れ値は幾つかあり、特に初期と終盤に集中的に見られます。これらの値は、異常なイベントや短期間の影響を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青の点は実際の実績を示しており、ブラックで囲まれた点は外れ値です。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、範囲内に実績が多く含まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは異なる予測パターンを示していますが、決定木回帰とランダムフォレスト回帰が同様のトレンドを形成していることが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一般的に、予測値は実績値と密接に一致しており、良好な相関があることが示唆されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 多くの人は、このグラフから安定した政治情勢をとらえる可能性があります。長期間の安定したスコアは、ビジネスや投資の計画において安心感をもたらします。
– 管理者やリーダーは予測モデルを活用し、意思決定の参考とすることが期待されます。
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**
– 最初のデータポイント（2025年7月1日）から7月22日まで、WEIスコアはおおむね横ばいですが、若干下降しています。
– 予測データを見ると、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が、決定木回帰は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 期間中に異常値としてマークされたデータポイント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。
– 主に初期段階でWEIスコアが若干低下している箇所がありますが、その後は安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績（実測値）を示し、これに対する予測が赤い×印で示されています。
– グレーの帯は、予測の不確かさの範囲を示しています。
– プロットの密度が高い部分は、データが集中していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– スコアの実績と予測の間には、現在のところ乖離が少なく、予測が近似しているようです。
– ただし、予測モデル間で若干の違いがあり、今後の動向に注目する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布はおおむね一貫しており、重大な変動や異常は見られません。
– 予測については、三つのモデルの間で結果の差異があるものの、実績範囲内に収まっています。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– 直感的には、WEIスコアが安定していると感受され、急激なリスクは感じられないでしょう。
– 予測モデルが異なる未来を示しているため、今後の政策判断などにおいて、幅広い視点と慎重な分析が求められます。
– 社会的には、この安定性が続くことで、政治的な信頼感や安定性が高まる可能性があります。
このように、WEIスコアの動向は安定的ですが、予測に基づく異なるシナリオを視野に入れた戦略的な思考が重要です。
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**
– 過去のデータ（青い点）は、0.6から0.9の範囲で安定的に推移しています。特に大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測データ（線グラフ）は、ランダムフォレスト回帰（ピンク）では緩やかな上昇を示していますが、他の予測（線形回帰、水色と緑）は一定またはほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値はデータポイントに丸で示されていますが、顕著な外れ値や急激な変動はあまり見受けられません。
3. **各プロットや要素**
– 色とシンボルで実績（青い点）と予測（異なる線と色分け）が示されています。
– 灰色の陰影部分は予測の不確かさを示しており、実測データと予測データの合致度を評価するための指標です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と各予測モデルの関係を観察すると、ランダムフォレスト回帰が最も楽観的な傾向を示しています。他のモデルはより慎重です。
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0.7前後に集中しており、予測もそれを維持するかやや上向きの傾向を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– グラフから直感的に感じるのは、安定した範囲の中での動きであり、大きな変革や不安定さは感じられません。これは政策や社会状況が安定していることを示唆している可能性があります。
– ビジネスにおいては、この安定性が計画的な進行や戦略の進めやすさをもたらす一方で、大きな投資や変化を促す要因が見つからない可能性があります。
全体として、社会WEIスコアに対する大きな変動や不確実性はなく、安定的な状況であると言えます。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
– **実績（実績AI）**: 最初は比較的横ばいの状態で、スコアが0.6から0.8の範囲に集中しています。
– **予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**: 予測は徐々に上昇していますが、特にランダムフォレスト回帰の予測範囲が広がっていることがわかります。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: スコアが低い0.6付近に幾つかの外れ値が確認できます。これらは異常なデータポイントを示しています。
#### 3. 各プロットや要素
– **青い実績点**: 活動の実績を示しており、一般的には一貫したパフォーマンスを示しています。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示し、特に期間の後半で広がっています。
– **予測線**: 様々な回帰モデルが使用されていますが、それぞれの方法で異なる予測パスを提供しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係
– 各回帰モデルによる予測のトレンドは似た傾向を示していますが、それぞれの方法によって微妙な違いがあります。特にランダムフォレスト回帰のラインは他のモデルよりも急激な上昇を示しています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは一定の範囲内に収まる安定した分布を持っていますが、外れ値の影響があるため注意が必要です。予測データは全体的な上昇トレンドを示しています。
#### 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
– **直感的な理解**: 実績と比較して、予測が上昇トレンドを示しているため、将来的に経済的余裕の改善が期待されます。
– **ビジネスへの影響**: 経済的余裕の改善は個人消費や投資に対するポジティブな影響が予想されます。特に政策の立案者はこの上昇トレンドを参考に、施策を進める材料とする可能性があります。
– **社会的影響**: 政治的に見ると、経済的な改善が示唆されることで、支援政策や公共サービスの充実への期待が高まるかもしれません。
このデータは、経済的余裕に関する動向を追跡し、政策決定やマーケティング戦略の策定に役立つ貴重な情報を提供します。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績値（青い点）は7月の約30日間を通じてほぼ横ばいで推移しています。全体的にWEIスコアは安定していますが、均一ではなく細かい変動が見られます。
– 予測ラインは8月以降に示され、線形回帰（緑）、決定木回帰（青）、ランダムフォレスト回帰（紫）があります。線形回帰と決定木回帰はほぼ横ばい、ランダムフォレスト回帰は徐々に上昇する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内の黒い円で囲まれた部分は異常値を示しています。数箇所で観察され、主にスコアが0.6を下回るような低い値にあります。これらは一時的な健康状態の悪化を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績の健康スコアを示しています。
– 黒い円で囲まれた点が異常値を示し、予測が難しいか健康が不安定な状況をリアルタイムで反映している可能性があります。
– 灰色の帯は予測の不確実性を示し、信頼区間を含めた予測精度を示します。
4. **時系列データの関係性**
– 実績の健康スコアと予測スコアのトレンドの間には大きな乖離はなく、今後も安定して推移することが示唆されます。ただし、異常値は予測モデルに影響を及ぼす可能性があるため、留意が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの分布は0.6から0.8の間に集中しており、安定した健康状態を反映しています。異常値があることから完全な安定性を示すわけではありません。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 人々はグラフの横ばいを概ね安心と捉える可能性があります。健康状態が安定していることは、ビジネスや政策の計画においてリスクを軽減する要因と捉えられるでしょう。ただし、異常値の存在は潜在的なリスク要因として注意を促します。ランダムフォレスト回帰の上昇予測は、改善または回復の兆候として希望を持たれるかもしれません。この傾向が続けば、長期的な健康改善を期待する動きの触媒となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青の点）は緩やかな変動を見せていますが、大体は横ばいに近いです。一方、予測データ（ピンクの線）は増加傾向を示しており、特にランダムフォレスト回帰はやや上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフに複数の異常値（黒円で囲まれた点）があり、特に初期に集中しています。これらは様々なストレス要因が突発的に影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実測値で、全体的に0.6から0.8の範囲に密集しています。
– グレーの背景は予測の不確かさの範囲を示しており、かなり広めです。
– ピンクと紫の線はそれぞれ、異なる予測手法の結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の間に若干の乖離があります。予測モデルが実績よりも高いストレスレベルを示す傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は比較的一定の範囲に収まっていますが、予測値は長期的な増加を示唆しており、将来的なストレス増加の可能性を示しています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 現在のストレスレベルは安定していますが、予測は将来的な増加を示しているため、今後の対策が重要になります。政治的要因が絡んでいる可能性があり、これが直感的に不安感を誘発します。ストレス管理や政策改善に向けた措置が必要です。
全体的に、現在進行中の状況を把握しつつ、将来的なストレス増加の予防策を検討することが求められます。データに基づいた適切な政策や対策の実施が鍵となるでしょう。
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:
以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績のWEIスコアは0.7から0.8の範囲で横ばいです。
– 一方、予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、微妙に下降する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに異常値があることが示されていますが、全体的なトレンドには大きな影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の実績値は実際のWEIスコアを示し、黒丸で囲まれたものが異常値として識別されています。
– 予測範囲はグラフ中の灰色のエリアで示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の比較で、実績は予測範囲内にあり、予測モデルとの差はそれほど大きくありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データのスコアは狭い範囲に集中していますが、予測は下降傾向を示し始めています。
– 予測と実績が徐々に乖離する兆候があり、今後の変化を注視する必要があるでしょう。
6. **直感的に感じられることと影響**:
– WEIスコアが現在は安定していますが、予測される下降トレンドは、政治的自由度や自治に対する一定のリスクがあるかのように示唆しています。
– ビジネスや社会において、自由度と自治が低下する兆候は、特定の政策の影響や社会的な不安につながる可能性があり、対策が必要かもしれません。
このグラフから、現在の状況は比較的安定していますが、予測に注意を払うことが重要です。特に、下降傾向が実際に起こる場合、早期の対策が有効です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期の段階でスコアは0.6から0.8の範囲でばらつきが見られますが、次第に0.8付近に安定する傾向があります。
– 予測値は全体的にわずかな下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間では、いくつかの外れ値が0.4付近で観察されますが、中盤以降は外れ値が少なくなり、データが安定しています。
– 特に7月中旬から下旬にかけて、データが0.8付近で密集しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績を示し、そこからの外れが黒の円で囲まれています。
– グレーの範囲は予測の不確かさの幅を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際のスコアと予測のスコアは、初期段階では一貫性がないように見えるが、時間の経過とともに整合性が増しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 中盤から終わりにかけてスコアの集中度が増しており、これは分布が収束していることを示します。
6. **直感的な洞察と影響**
– このデータは結果の安定化に向かっているように見え、信頼性のある予測が可能になる可能性があります。
– 社会的・政治的には、公正さや公平性が評価され始めた兆候を示しており、政策の効率や影響を測る指標として重要になります。
– データが安定化しつつあることから、今後の決策立案や政策の策定において判断材料として利用できる可能性が高まります。
これらの洞察をもとに、さらなる分析を実施することで、より深い理解を得ることが可能です。
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:
1. **トレンド**:
– 実績値（実線部分）は横ばいに近いが、微妙に下降している。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、いずれもわずかに上昇傾向を示している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の実績値で急落が見られ、これは外れ値として認識されている。これらは注目すべきイベントや問題を示している可能性がある。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、全体的に0.8から1.0の範囲に集中している。
– グレーのエリアは予測の不確かさを示し、その中で実績値の変動が見られる。
– 予測線（3種類）は異なる予測モデルによる将来の傾向を示し、全てが似た方向に向かっている。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値のトレンドが大きく異ならないため、予測が比較的現実に即していると考えられる。
– 外れ値を考慮に入れた改善策の有無が、将来のスコアに影響を与える可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の範囲が狭く、0.8以上に集中しているため、比較的高いWEIスコアが維持されている。
– 外れ値が見られる地点での変動は一時的なものである可能性あり。
6. **直感的に感じられることや影響**:
– WEIスコアが高い範囲で安定しているため、社会や政治の持続可能性と自治性は比較的良好な状態にあると考えられる。
– 外れ値が特定の日に集中している場合、それに関連する具体的な出来事や政策の影響を考慮する必要がある。
– 予測の上昇トレンドにより、今後の改善やポジティブな変化が期待されるが、外れ値の防止策を検討することが重要である。
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:
1. **トレンド**:
– 実績のWEIスコアは、おおむね横ばいで、0.7から1.0の範囲に位置しています。この範囲内での変動はある程度ありますが、大きなトレンドは見られません。
– 予測の線形回帰と決定木回帰のトレンドも、横ばい状態を示していますが、ランダムフォレスト回帰は上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データセットにはいくつかの外れ値が含まれています。特に、スコアが0.6付近に下がっている日があります（異常値としてマークされています）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績のデータを示しています。
– 赤いプロットは予測データで、実績とは異なる結果を示しています。
– 差異が異常値として黒くマークされています。
– グレーの範囲は不確かさの範囲を示しており、主に0.8付近に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なる動向を示しています。ランダムフォレストが唯一上昇トレンドを示しており、他の予測手法との違いを見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布図はスコアが0.8以上に集中していることを示しており、広範な変動は少ないです。
6. **直感的及び社会への影響の洞察**:
– 多くのデータが0.8以上に集中していることから、社会基盤・教育機会が比較的安定している可能性があります。
– しかし、急激に0.6に下がる外れ値の存在は潜在的なリスクを示しており、安定性がたまに揺るぐことを示唆しています。
– ランダムフォレストの上昇傾向が持続的に見られる場合、将来的な改善の兆しと見なすことができますが、他の予測手法が示す横ばいとのギャップがあるため、差異の原因を分析する必要があります。
このように、ビジネスや政策上の決定を下す際には、外れ値の詳細な調査や予測手法間の違いを理解することが求められます。
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:
1. **トレンド**
– 初期にやや上昇した後に横ばいで推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階での変動が目立ちますが、急激な変動や目立った外れ値は特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**: 実績データ。
– **ピンクのライン**: ランダムフォレスト回帰による予測。
– **異常値（黒丸）**: 実績からの逸脱を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測モデルに基づくラインが比較されています。予測ラインは一定ですが、実績は変動しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは一貫して高いスコアを示しつつあります。予測も高いスコアを維持しています。
6. **人間が感じる直感的なこと、ビジネスや社会への影響**
– WEIのスコアが高く安定していることは、社会が多様性や自由の保障を十分に支持している可能性があります。この安定は、社会政策に対する信頼性や支持の高さを示唆しています。一方で、予測が一定していることは、将来的にもこの状況が続く可能性を示していますが、実績データの変動を考慮すると、政策設計者はリアルタイムの評価に基づいて柔軟に対応することが求められるかもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 色の移り変わりに注目すると、時間帯によってスコアの分布が異なることがわかります。7月上旬では比較的均一に高いスコア（緑から黄色）が観測されており、特に7-10時と15-18時に強い色合いが見られます。7月後半になると、全体的にスコアが減少する（黄色から青へ）傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月4日と7月19日は比較的スコアが低く（濃い青）、特異な点として考えられます。この日に何らかの重要な出来事や政策の影響があった可能性があります。
3. **ヒートマップの要素**
– 色が濃淡でスコアの高さを示しており、明るい色（黄色）は高スコア、濃い色（青）は低スコアを表しています。したがって、7月11日から7月18日の間がスコアが高い期間であったことがわかります。
4. **時系列データの関係性**
– 特定の日付での時間帯ごとのスコアが意義を持っており、特定の時間帯（午前中と午後）が全体的に高いスコアを維持していることが共通しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯によってスコアが比較的一定のパターンを示しているが、特定の日付に不連続性がある（スコアが極端に低いまたは高い）。この点から、特定の時間帯が市場や社会動向に大きく影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 高スコア期間中（黄色や緑の領域）は、政治的に重要な決定が行われたか、世間の関心が高まっていると考えられます。逆にスコアが低くなると、関心が薄れたか、ネガティブな要素が作用した可能性があります。これらの変動は、ビジネス戦略の調整や政策形成に影響を与えることがあります。
このグラフからは、日々の政治的な出来事が市民や関係者の注目度や評価にどのように影響を与えているかが視覚的に理解できます。
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、個人のWEI平均スコアの時系列データを示しています。以下に視覚的特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 時間（時）ごとに色合いが異なり、明るい色が濃くなるのが一部の時間帯で見られます。特に日付が進むにつれて、色の変化がある時間（7時, 16時, 23時付近）があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の時間帯では色が急激に変化している（日付の変化に敏感に反応している）ため、これらが外れ値や急激な変動の可能性があります。特に、7月18日と19日の間でのスコアの変動が顕著です。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーションは、スコアの高さを示しています。紫は低スコアを、黄色は高スコアを示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯でスコアが高く、逆に他の時間帯で低いことが、この人物の活動や出来事が他の時間帯に影響を与えている可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日付が進むにつれ、全体的にスコアが上昇している時間帯があります。しかし、分布の広がりは一定ではなく、特に夕方以降にスコアの変動が激しくなります。
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**:
– 活動時間ごとのスコアの違いは、人々がその時間に注目しているイベントや発言の影響を示唆しています。これに基づき、特定の時間に集中して情報を発信することが効果的な戦略となるかもしれません。
– 社会的・政治的な観点からは、このデータを利用して、注目を集めたい時間帯を戦略的に選ぶためのインサイトが得られます。
このヒートマップは、視覚的に時間と日ごとの異なるスコアのパターンを直感的に捉える助けとなります。
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:
グラフを分析し、以下のようなポイントが浮かび上がります。
1. **トレンド**
– 色の変化から、7時～8時と16時～17時には特に高いスコアが観察されますが、19時以降にかけてスコアが低下する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日（例えば2025-07-06、2025-07-16など）には、スコアが非常に高い（黄色を多く含む）日が観察されます。この日は何か特別なイベントや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**
– 色相はスコアの高さを表し、黄色が高スコア、青紫が低スコアを示しています。7時～8時、16時～17時は安定して高いスコアが見られますが、他の時間帯はスコアが低いです。
4. **時系列データの関係性**
– 日中（7時〜8時）と夕方（16時〜17時）の高スコアは一定の周期性を示しているように見え、それ以外の時間帯との鮮明なコントラストがあるため、データには日中の活動が強く影響していることが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとのスコアがはっきりしているため、データの集中とばらつきが顕著です。特定の時間帯（特に7時～8時や16時～17時）のデータに高いスコアが集まっていることがわかります。
6. **直感的な感じ方と社会への影響**
– 朝と夕方の活動が政治カテゴリでの社会的関心を高めている可能性があります。ビジネスや社会活動の場面では、これらの時間帯における情報発信が効果的かもしれません。
– 一部の特定の日に高スコアが観察されることから、その日に注目が集まるイベントがあった可能性があります。このデータは、イベントの効果や影響を分析する際に有用です。
このヒートマップは、日中の特定の時間帯に焦点を合わせ、そこに戦略を集中することが必要であることを示唆しています。
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:
このヒートマップは、様々なWEI（政治関連インデックス）項目の相関関係を視覚化しています。以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時系列データの変化ではなく、各項目間の相関を示しているため、上昇・下降というよりは全体的な関係性に着目します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関が特に強い（1に近い）か弱い（0に近い）部分が外れ値に相当します。「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間の相関は特に低く（0.15）、これが一種の外れ値といえます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が濃い赤色に近いほど正の相関が強く、青色に近いほど負の相関、または無相関に近いことを示します。濃い赤で示されたセルは、関連性の高い項目を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列の関係というよりは、異なるWEI項目カテゴリ間の関係を示しています。項目同士のつながりを見れば、政策決定における優先順位や影響度を考える際の指針となります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くの項目間で0.8以上の強い正の相関が見られ、これらの項目は似たような動向や影響を受けている可能性が高いです。
– 特に、「総合WEI」と「社全WEI（公平性・公正さ）」や「生存性・多様性・自由の保障」との相関が0.9以上と非常に高く、これらの要素が総合的な評価に強く影響していることが示唆されます。
6. **直感的な感じや影響に関する洞察**:
– ビジネスや社会において、複数の要素が強く結びついているため、特定の分野における改善が他の項目に波及効果を持つ可能性があります。
– 「個人WEI（健康状態）」の影響がこの中で最も独立していることは、健康政策に対する独立したアプローチが必要であることを意味するかもしれません。
このヒートマップにより、特定の政策や施策が全体の政治的評価にどのように影響を与えるかをより深く理解する手助けとなります。相関のパターンを理解すれば、どの分野に注力すべきか、政策効果を最大化するための戦略が立てやすくなるでしょう。
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:
この箱ひげ図を分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– WEIスコアの分布に明確な時間的トレンドはありません。各カテゴリで30日間の分布が示されており、それぞれが個別に評価されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済快楽）」と「社会WEI（公正性・公平性）」には外れ値が見られます。これらは通常のスコア範囲を外れたデータ点を示しており、特異な状況やイベントがあった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の中央の線は中央値を示し、箱の上端と下端は第3四分位数（Q3）と第1四分位数（Q1）を表しています。上下の「ひげ」はそれぞれの分布の範囲を示し、外れ値は点で示されています。
– 色の違いがカテゴリー間の比較を容易にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリ間のスコア分布は異なります。「総合WEI」や「個人WEI（経済快楽）」が全体的に高めなのに対し、「社会WEI（持続可能性と自立生活）」は分布がやや低めです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」「個人WEI（経済快楽）」「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」は中央値が高く、安定した分布を示しています。このことは、これらのカテゴリが一貫した高い評価を受けていることを示唆しています。
6. **直感的な洞察（ビジネスや社会への影響）**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」のスコア範囲が広いことは、人々の心理的健康が大きく異なる可能性を示唆しています。政策立案者や企業が心理的サポートを強化する必要があるかもしれません。
– 「社会WEI（公正性・公平性）」の外れ値は、場合によっては地域や政策間の不一致があることを示しており、社会的不平等を解消するための措置が重要である可能性を示しています。
このような分析は、人間の直感とともに政策やビジネス戦略を最適化するための貴重な手がかりとなります。
総合WEI STL分解グラフ
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**
– トレンドラインを見ると、期間中は全体的に増加傾向があります。特に中盤にかけて急激に上昇し、その後も緩やかに増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 観察されたデータには、一時的な急激な上昇と下降があります。特に後半の急な下降が目立ちます。
– 残差（Residual）は、期間中盤で急激に上下していますが、その後にゼロに戻っています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– Observed（観察値）は、全体のデータの動向を示しています。
– トレンドは、長期的な方向性を示します。
– 季節性（Seasonal）は、周期的な変動を示し、小さな変動が見られます。
– 残差（Residual）は、観察値からトレンドと季節性を取り除いたランダムな変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 観察値は、トレンドと季節性の組み合わせとして理解でき、トレンドの増加に伴って観察値も増加する傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドと観察値は強い正の相関関係がありますが、季節性と残差はそれぞれ独立して小さな変動を示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 政治カテゴリにおける総合WEIスコアの上昇は、安定した政治的状況の改善や支持率の上昇を示唆する可能性があります。
– 急激な変動は、外部ショックや予期しない出来事に対応している可能性があり、これらの要因が短期間での政策変更や社会的な関心を反映していると考えられます。
– ビジネスや投資においては、安定したトレンドの把握が戦略形成に役立つでしょうが、急激な変動には注意が必要です。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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### グラフ分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– **Trend（トレンド）**: 全体として緩やかに上昇しています。これは30日間の期間で個人のWEIスコアが改善していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Observed（観測値）**: 7月中旬に急激な上昇と下降があります。特に一番高かったところから急落しているのが目立ちます。
– **Residual（残差）**: 7月9日から7月17日にかけて外れ値が見られ、短期間での大きな変動があったことが分かります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– **Observed**: 個人WEIスコアそのものを示しています。
– **Trend**: 長期的な傾向を示します。
– **Seasonal（季節性）**: 短期の周期的な変動があります。
– **Residual**: 予測から外れた部分を示し、短期的なノイズや異常値の影響を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– トレンドは緩やかに上昇し、観測値の変動に対して季節性と残差がそれに伴って上下する特徴が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節性も同様のパターンで高低が変動し、トレンドに沿った形で影響を与えている可能性があります。
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**
– **社会的信用や支持の上昇**: WEIスコアの上昇は人々の信頼や支持が向上していることを示唆します。政治の分野であれば、政策やリーダーシップに対する評価が向上していると考えられます。
– **不安定性の潜在的なリスク**: 急激な変動は不安定な状況や短期的な課題に直面している可能性を示します。これが持続するならば、ビジネス戦略や政策において注意が必要です。
以上のように、このSTL分解グラフから、個人のWEIスコアが改善傾向にある一方で短期的な変動が見られ、これがどのような要素によって引き起こされているかをさらに探ることが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **Observed**（観測値）: 全体的に上昇傾向で、特に中盤から後半に若干の下降が見られます。
– **Trend**（トレンド）: 一貫した上昇トレンドがあり、終盤にわずかな下降があります。
– **Seasonal**（季節性）: パターンがあり、周期的な上昇と下降が見られます。変動は一定の大きさを持っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residual**（残差）: 7月の中旬あたりに急激な変動が見られます。この時期に特別なイベントや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**: 実際の観測データを示しており、社会的な変動や出来事の影響を反映していると考えられます。
– **Trend**: データが示す一般的な傾向を示しています。ここではポジティブな方向への上昇を示唆しています。
– **Seasonal**: 定期的な変動を示しており、特定の周期に関連した社会的動きを反映している可能性があります。
– **Residual**: トレンドや季節性に説明されない突発的な変動を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **Trend**が上昇していることから、全体の成長が見られます。一方、**Seasonal**は短期間の変動に対応しており、細かな調整や変化を捉えています。**Residual**は予測できない要因や突然の事件を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **Trend** と **Observed** は全体的に正の相関があるように見えます。**Seasonal** と **Residual** は小さい変動や異常を示すため、直接的な相関を見つけるのは難しいかもしれませんが、周期的な変動が読み取れます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 観測された上昇トレンドは、政治的な決定や政策が社会的にポジティブに受け入れられている可能性を示唆しています。
– 7月中旬の急激な変動は、政治的な事件やニュースが大きな影響を与えたことを示しています。これに対する迅速な対応や分析が求められるでしょう。
– 季節性の変動を理解することで、周期的に発生するイベントやテーマを把握でき、それに基づいた効果的な計画や対策を立てることができます。
このようなグラフから得られる分析は、政治決定や戦略の見直しに役立ち、人々の反応を予測する手助けとなるでしょう。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは主成分分析（PCA）の結果であり、30日間のデータから抽出された2つの主成分によるスキャッタープロットです。明確なトレンド（上昇や下降）はありませんが、データが主に右側に集中していることから、第1主成分が要素のバラツキに大きく影響している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– -0.6付近や0.2より右側のデータポイントは他と比べて離れており、外れ値の可能性があります。これらは特異なイベントや異常値を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– ポイントは主成分1（PC1: 寄与率0.75）と主成分2（PC2: 寄与率0.10）でプロットされています。PC1がデータの大部分を説明しています。プロットの密度が高いエリア（特にPC1が0.2付近）は、共通の特徴を共有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**
– グラフは一時点のデータの分布を示しているため、時系列データの関係性は直接的には示していません。しかし、エリアごとの密度分布が変わった場合、時間による変化やトレンドが解析可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– PC1とPC2の間に強い相関は見られませんが、PC1がデータの大部分を握っている点は注目ポイントです。データが特定のエリアに集まることにより、主成分の寄与率が反映されていることがわかります。
6. **人間的直感およびビジネスや社会への影響**
– 多くのデータが集まっているエリアは、特定のグループや要因がこの30日間で支配的であったことを示唆します。このような集積は、政策決定や市場動向が特定の方向に向かう可能性を示しており、ビジネスや社会的に影響を及ぼす重要な指標となる可能性があります。また、外れ値が示す異常はリスクやチャンスの洞察に繋がるかもしれません。
PCAは複数の変数間の関係を理解し、重要なパターンを特定するのに役立ちます。この情報を基に、政策や戦略的決定が導かれることが期待されます。
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。
