📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下は提供されたデータに基づく分析です。
## 1. 時系列推移
### 総合WEIのトレンド
– **初期の変動**: データの初期（7月1日から7月3日）では、小幅な変動が見られます。スコアは0.66から0.73の間で推移しており、目立った方向性は示されていません。
– **中盤の上昇トレンド**: 7月6日午後の評価からスコアが急上昇、7月11日まで0.85を超える高いスコアを記録。この急上昇は、短期的な経済的改善や社会的イベントが影響した可能性があります。
– **後半の下降トレンド**: 7月19日以降、スコアは下降し始め、後半では不安定なスコア推移を見せています。この時期は経済的または社会的ストレスの増加が理由と考えられます。
## 2. 異常値
異常とされた日付のスコアを考慮すると、以下が特に注目されます:
– **7月6日から7日**: 異常な高スコアはおそらく社会的イベント、ポジティブな経済指標の発表または政治的決定の影響でしょう。
– **7月19日**: 突然の下降は、ネガティブなニュースやイベント、例えば不安定な経済指標や政治的問題の露呈などが考えられます。
## 3. 項目間の相関
相関ヒートマップから、以下のような関係が推測されます。
– **社会経済因子と持続可能性**: 経済的余裕が高いほど、持続可能性の評価も高まります。これは、経済的安定が環境的・社会的な持続可能性への投資を可能にすることを示唆します。
– **健康状態と心理的ストレス**: 健康状態と心理的ストレスは負の相関を持つ可能性があります。健康が良好な場合、心理的ストレスを和らげられることが想定されます。
## 4. データ分布
箱ひげ図に基づくと、以下のような傾向が見られます：
– **総合WEIの中央値**は安定しつつ、25％-75％臭範囲内でのばらつきが目立ちます。外れ値の存在は特に7月中盤から後半にかけて多く見られ、全体の変動が大きいことを示します。
## 5. 主要な構成要素 (PCA)
PCAの寄与率より、以下が推測されます：
– **PC1 (0.70の寄与率)**: 総合的な幸福度に強く影響しうる主要な因子は、全体的な幸福度や個人の感情的ウェルビーイングとの強い関連を示唆します。
– **PC2 (0.13の寄与率)**: より細分化された個別の変動を示しており、特定の政策変動や外部環境要因の影響を受ける可能性があります。
総合的に、提供されたWEIデータは、全体的に安定したトレンドを示す一方で、特定の時間帯や状況に応じて大きな変動が見られることがわかりました。特に、経済指標や社会的な要因がWEIスコアに影響を与えていることが見て取れます。データをさらに深掘りすることで、政策的介入や社会的変化が幸福度に与える影響の理解が深まるでしょう。
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:
このグラフは、30日間の総合WEIスコアの時系列を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を整理します。
1. トレンド:
– 初期のデータは緩やかな上昇を示しており、途中から横ばいになります。その後、若干の下降傾向があります。
– 期間後半は予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で表されており、これらはゆるやかな下降を予測しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 外れ値がいくつか認識されており、特に初期段階で多めに見られます。黒い円で囲まれたプロットがそれに該当します。
3. 各プロットや要素が示す意味:
– 青色の点は実績値を示しており、データの大部分は範囲内に収まっています。
– 灰色の背景範囲は予測の不確かさを示し、大部分がこの範囲内にあります。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績と予測値（線形・非線形モデル）は全体的に一致しており、特に大きな乖離は見受けられません。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 散布は比較的密に分布しており、データの変動が小さいことを示しています。明確な周期性は見られません。
6. 直感的な洞察と影響:
– 総合WEIスコアのわずかな下降は、政治状況の安定性や信頼性の低下を示唆している可能性があります。
– 決定木やランダムフォレストの予測も同様の下降傾向を示しており、短期的な改善の見込みは低いかもしれません。
– ビジネスや社会に対する影響としては、政策に対する評価の低下や、信頼性の問題が挙げられるかもしれません。このような変動に対応するための戦略が求められるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（青い点）**: 期間の初めには上昇し、その後減少する傾向が見られます。全体的に見れば、最初の上昇の後、やや下降傾向にあるようです。
– **予測（線分）**: 線形回帰と決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のすべての手法で緩や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**
– 外れ値としていくつかの点が強調されています（黒い円）。実績データの範囲を外れている可能性が高いです。
– 一部の時間枠では急激な変動が見られ、この期間では特に注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを表し、予測データ（赤いバツ）はそれに基づいたものです。
– グレーの影付き領域は予測の不確かさを示し、その幅が広がるにつれて信頼度が低下していることが示唆されます。
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時系列的に直接の相関が見られます。過去のデータに基づいて予測が行われていますが、不確かさの幅が変動を捉え切れていない可能性があります。
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（0.6から0.8くらい）で変動しており、分布全体として密度が高い領域があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– このグラフは、現状が少しずつ悪化しているかもしれないが、大きな変動や外れ値に関しては注意が必要であることを示唆しています。予測が下降トレンドを描いている場合、政策介入や戦略的対応が必要となるかもしれません。
– 社会的には、このデータが政治的な支持率や人気度を測るものであるならば、持続可能な改善策を模索することが求められます。
全体的に、これらの視覚的および数値的な特徴は、予測と実績の間に存在するギャップを検討し、より正確な次のステップを計画するための基礎となります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフ全体として、最初は上昇傾向が見られ、その後横ばい、やや下降のトレンドを示しています。この変化は短期的な変動か、政治的な出来事に影響されている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としてマークされたデータポイントがいくつか存在しています。特に評価日付が2025年7月8日付近で見られます。これらは一時的なイベントや情報の誤差を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 青色のドットは実績データを示しており、黒い縁取りがされた部分は外れ値として認識されています。
– グレーのシェーディングは予測の不確かさ範囲を示し、予測手法によってこの範囲内での変動が予測されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3種類の予測法によるデータが重なっていますが、大きな違いは見られません。これは、各手法が類似した結果を導き出していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが0.7から0.9の範囲で安定した分布をしていることがわかります。ただし、いくつかの外れ値が分布の特徴を微妙に変えています。
6. **直感的に感じられることとビジネス・社会への影響**
– ここ30日間のトレンドは、政治的安定性が比較的維持されていると解釈できるでしょう。ただし、外れ値が示すように、一部のイベントがスコアに影響を与える可能性があります。
– 予測に基づく社会的影響として、現状を維持または小幅な変化を見越しての戦略設計が考えられます。特に政策変更や市場の反応に備えた準備が必要でしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 散布図に示されている実績データは、おおむね0.6から0.8の範囲内で変動しつつ、全体的には横ばいに近い状態が続いています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）では、傾向としては若干の上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として強調されている点が数点確認できます。これらは標準的なデータ範囲から大きく外れたもので、特にスコアが低い領域（0.6以下）で発生しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績データが青のプロットで示され、安定的な傾向が見られます。
– 予測は赤のバツで示され、未来のスコアの予測値を提供しています。
– 予測不確かさの範囲（グレーの背景）は、予測の信頼区間を示しています。
– 紫の範囲（ランダムフォレスト回帰）は、ほかの予測手法に比較して幅広く変動しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測アルゴリズムに共通して、実績データを基にしたスコアの微増が期待されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は一定の範囲に集中しており、予測モデルが示唆する微増が今後も続くと予測されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフからは、個人の経済的余裕（WEI）が安定していることが読み取れ、これにより安心感が示唆されます。
– 社会的にも、経済的余裕が安定していることは、消費者の購買力や市場の安定に寄与すると考えられます。
– 外れ値や不連続な変動が何を意味するかを確認することが求められ、これによって政策の見直しや改善点を探る契機ともなります。
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:
このグラフの分析から以下のことがわかります：
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、全体的に横ばいかつランダムな変動を示しています。
– 予測ラインの内、線形回帰（青）はほぼ水平であり、安定した状態を示唆しています。
– 決定木回帰（シアン）はわずかに上昇傾向を示し、ランダムフォレスト回帰（紫）はやや顕著に上昇しています。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 外れ値は黒い縁のプロットで示されており、特に期間中間に多数見られます。これらは、健康状態における異常な変動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**:
– 青いプロットは実績データを示しており、過去の健康状態のスコアを表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、将来の値がこの範囲内に入る可能性が高いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと複数の回帰予測が並行して描かれていますが、それぞれ予測の仕方が異なり、特に未来の上昇トレンドを予測する幅広い解釈が存在することを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績スコアに抜本的な変化や強い上昇・下降のトレンドは見られず、健康状態は比較的一定の範囲内で推移しています。予測モデルがどのようにこれを解釈するかで将来の動きに対する理解が異なります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人目には直感的に、この期間の健康状態は大きな変動が少なく安定していると映るでしょう。外れ値周辺の不確かさは特に注意が必要です。
– 社会的には、健康状態の安定は安心感をもたらしますが、特定の外れ値の原因を突き止め改善することで、より良い政治的意思決定が導かれるかもしれません。例えば医療政策の効果を測るための指標となることが考えられます。
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:
以下はこのグラフに関する分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、おおむね0.5から0.8の範囲で横ばいですが、後半（7月15日以降）は0.5付近で密集しており、若干の下降トレンドが見られます。
– 予測データ（ピンクの線）は、緩やかに下降していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数の外れ値が存在し（黒い丸）、特に7月下旬において明確なものがあります。
– これらは、特定の日に心理的ストレスが急増または減少したことを示唆します。
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、ストレススコアの実際の測定値を表しています。
– ピンクの線は予測データを示し、これからの傾向を予想しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間にやや乖離が見られますが、基本的なトレンドは一致しています。
– 不確かさの範囲（グレーの影）が表示されており、予測精度や信頼区間が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的散布されており、予測データの線形回帰との相関は比較的弱いが、一致して確保されています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 期間の前半に比べて、最近のストレスレベルは安定しているが、わずかに下降傾向。これは政策や社会情勢の変化によるものかもしれません。
– 政治のカテゴリであるため、政策変更や社会の不安定さが個人の心理的ストレスに影響している可能性があります。このため、対策を講じることで心理的ストレスを緩和できるかもしれません。
このグラフを通じて、WEIスコアを定期的にモニタリングすることで、政治環境が心理的ストレスに与える影響を把握し、必要な政策対応を検討することが重要です。
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**:
– 期間前半（7月中旬まで）は比較的安定しており、0.8付近で横ばい状態です。
– 中盤（7月下旬から8月初旬）に、スコアが0.6近くまで下がる下降トレンドが見られます。
– 予測データ（線形回帰とランダムフォレスト回帰）は期間末にかけて下降する見込みを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数の外れ値が、特にスコアが0.6以下と低い位置に点在しています。これにより、自由度と自治に対する一時的な低下の可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色の実績データが安定している一方で、特定の期間で大きく変動するケースがあります。
– 異常値が明示され、これらは重要な関心点です。
– 予測の不確かさ範囲が影で示されていますが、これは予測の信頼性の幅を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で微妙な違いがあり、ランダムフォレストが他の手法と異なる予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は主に0.6と0.8の間に集中していますが、一部のデータポイントはこれを外れています。
– 予測データの相関は弱く、今後の変動の不確かさを示しています。
6. **直感的な印象と社会への影響**:
– このグラフは個人の自由度と自治の変動が政策や環境に敏感であることを示唆しています。
– 社会的に、スコアの下降は人々の生活の質や権利に影響を与える可能性があります。
– 政策決定者にとっては、これらの変動を理解し、対応策を講じるための重要な指標となるでしょう。
このグラフは政治的な安定性と個人の自由度・自治に対する変動を示すものであり、特に下降傾向にある場合は迅速な対応が求められることを示しています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は約30日間で上下しながら横ばいの傾向を示しています。
– 予測は複数のモデルによって示されていますが、線形回帰と決定木回帰はほぼ水平に近い横ばいの傾向です。一方、ランダムフォレスト回帰は緩や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**
– 外れ値は黒い円で強調されており、日付の中心付近に多く存在しています。これらは特定の時間帯での急激なスコアの変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のスコアを表しています。
– 赤いXは予測値を示しており、予測の不確かさ範囲が灰色の背景で表現されています。
– 線の色は異なる予測モデルを区別しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
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を比較すると、実績が予測の不確かさの範囲内に収まっていることが多いように見えます。
– モデル間ではランダムフォレスト回帰が他の予測モデルと異なるトレンドを示しており、予測間のバリエーションが小さいとはいえ微妙な違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には実用的な相関があると考えられますが、外れ値の存在が誤差を大きくしている可能性があります。
– データは全体的に密集しており、WEIスコアは0.6から0.9の間で集中しています。
6. **人間が直感的に感じること、および影響の洞察**
– 多くの外れ値の存在は、社会的な公平性や公正さに対する不安定または予測困難な要素があることを示唆しています。これは政策の一貫性や公平性の課題を反映している可能性があります。
– 横ばいのトレンドと予測に関する一致は、現状維持が続く可能性を示しており、急激な改善や悪化は見込みにくいと考えられます。
– ビジネスや社会においては、現状の安定を維持するために新たな施策やアプローチが求められるかもしれません。政策や社会制度の改善が期待される状況です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青のプロット）は、全体として0.8から1.0の範囲で横ばいの傾向を示しています。大きな下降や上昇のトレンドは見られませんが、期間中に一定の変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 直感的に目立つ異常値は、中央値の下方向に少数存在しています。特に、0.8より下に急激に落ちるデータポイントが観察され、それ以外のデータポイントから外れていることがわかります。
3. **各プロットの意味**
– 青のプロットは実績値を示し、観察された値の信頼性を提供します。丸で囲まれたプロットは異常値を示しています。
– 予測はピンク色の線（ランダムフォレスト回帰）で表され、やや上向きの予測傾向を示しています。グレーの背景は予測の不確かさの範囲を示しており、モデルの信頼区間を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績（青）と予測（ピンク）の間には、同様の動きが観察されますが、予測はやや上向きであり、将来的なスコアの改善を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データは、同じスコア範囲に存在し、全体的に強い相関関係があると推察されます。異常値が一部観察されますが、大部分は予測範囲内に収まります。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– グラフの実績データの変動が少ないことから、現在の政治の持続可能性と自治性は安定していると感じられます。
– 弱い上向きのトレンドが予定されているため、未來には改善の兆候があります。しかし、異常値の存在は持続性に対してリスクがある可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、持続可能性の高まりは政策の安定性を提供し、社会の安心感を高める可能性があります。しかし、異常値によるリスク管理は引き続き重要です。
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:
以下はグラフの視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは、大部分で横ばいの傾向が見られます。ただし、後半にかけてわずかに上昇する傾向があります。
– 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）すべてが緩やかな上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のプロットが異常値として強調されています。特に7月中旬の減少が顕著です。
– これらの外れ値は、特定の社会イベントや政策の影響を示唆している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しており、全体の動きの基盤となっています。
– 赤い×は予測データで、将来の動向を示唆しています。
– グレーのシェーディングは予測の不確かさ（信頼区間）を示します。
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は概ね一致しており、モデルの予測精度の高さを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高いスコアの部分では、データが密集しており、分布は安定しているように見えます。
– 外れ値の影響で一部の時期に変動が見られますが、全体の分布は比較的均一です。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– WEIスコアの安定性は、社会基盤や教育機会の継続的な改善を示唆しています。
– 予測データの上昇は、今後も社会基盤や教育機会が向上する可能性を示しています。
– 外れ値の時期には特定の社会的要因が関連している可能性があり、これに対応する政策の必要性を示唆します。
全体として、このグラフは、社会基盤や教育の安定した成長を示しており、将来的な政策策定における指標となるでしょう。
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**:
– グラフには短期間の変動が多数見られますが、全体としては7月上旬に高かった値が月末に向けてやや低下し、その後は範囲内で安定しています。予測の傾向としては、線形回帰とランダムフォレスト回帰の線が示すように、今後はやや減少傾向にあることが予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値はほとんど見られず、異常値として特別に認識されているデータは少ないようです。予測の不確かさ範囲はありますが、データポイントの多くはその中に収まっています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績を示しており、これが主に分析対象です。黒い円は異常値を示している可能性がありますが、実績データに明確な大きな異常値は少ないです。色別の予測は、異なるアルゴリズムによる予測結果を示しており、それぞれの方法が異なる将来予想を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績に対する予測の線の角度は、将来的にどのような傾向を持つかの異なる見解を提供しており、特にランダムフォレスト回帰と線形回帰での差がわずかにあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは比較的一様に分布しており、予測における先行きの不確実性が示されています。特に、非線形回帰によって予測される将来の範囲の広がりが示唆されています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 公共政策や社会的価値観としては、このWEIスコアの変動は共生・多様性・自由の保証に関する国や地域の政策の影響を反映している可能性があります。若干の下降傾向は、これらの分野での取り組みが安定していない、または改善の余地があることを示唆しているかもしれません。利害関係者は、これを基に改善計画や新しいアプローチを模索するかもしれません。
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:
以下にこのヒートマップの視覚的特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 全体として、特定の時間帯に活動が集中しています。
– ヒートマップには明確な周期性はありませんが、特定の時間帯（主に18時、23時）に高い値が集中している日があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 8日から13日にかけて、全般的に高いスコア（緑から黄色）を示している時間帯が多いことがわかります。
– 特定の時間帯（例えば7月6日の19時）のみ他の日と比べて急激に高いスコアが観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さはスコアの高さを示しており、黄色が最も高く、紫に近づくほど低いことを示しています。
– 横軸は日付、縦軸は時間を示しており、時間ごとのスコアの変動が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯に高いスコアが集まっていることから、特定のイベントや活動がその時間帯に集中している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布としては偏りがあり、昼間よりも夕方から夜間にかけて高いスコアが出る傾向があります。
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**:
– このデータは、特定の時間帯に政治活動や関心が集中していることを示唆しています。このようなピーク時間を理解することにより、政治的キャンペーンやメッセージの配信タイミングを最適化することが可能となるでしょう。
– 社会的には、特定の日またはイベント（例：重要な会議やデモの日）に関連した活動が見られる可能性があります。そのため、関連する機関はそれに備えることが求められます。
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**
– 全体として、色の変化は比較的一定しており、大きな周期性は見られません。特定の日や時間帯にポイントで変化があるようですが、長期的な上昇または下降傾向は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日、7月12日、7月23日には明るい色（黄色）が見られ、これは急激なスコアの変動を示唆しています。
3. **各プロットの意味**
– 色の濃淡はWEIスコアの大小を示しています。濃い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを示唆している可能性があります。
– 時刻ごとにスコアが変動していることから、時間帯による影響が考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データは一つのスケールで示されていますが、スコアが顕著に高くなる時間が限られていることが注目されます。この時間帯の変化がどこか特別なイベントと関連付けられている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアが高い時間帯はランダムに分布しているように見えるため、時間帯に依存しない可能性がある一方で、一部の時間に集中していることも見受けられるので、特定の要因が影響していると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このヒートマップは、政策や政治的なイベントが特定の時間帯にどれほど影響を与えるかを示すために使用できそうです。
– 社会的には、特定のイベントや時間帯に注目が集まりやすいことを示唆しているため、コミュニケーション戦略や政策決定のタイミング調整に使えるでしょう。
この分析に基づき、意思決定者は特定の時間帯にフォーカスした対策や戦略を設定することが可能です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– **全体傾向:** 該当する30日の間に、特定の時間帯で色が濃淡を変えているが、一貫した上昇または下降のトレンドは見られない。
– **周期性:** 緑系から黄色系（高いスコア）への変化がいくつかの時間帯に集中しており、特定のパターンが存在する可能性がある。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日における急激なスコアの変化が見受けられる。特に、一部の時間帯で色が突如として明るくなったり暗くなったりしている。
3. **色、密度が示す意味**
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、黄色に近いほどスコアが高いことを示している。
– より暗い青や紫の色は、スコアが低いことを示している。
4. **時系列データの関係性**
– 日を追うごとに特定の時間帯で色の変化が見られ、これらは即時的な社会的または政治的なイベントによるものである可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色の変化は特定の時間帯に集中しており、他の時間帯に比べ頻繁に異なる。このことは、特定の時間帯に活動が密集している可能性を示唆している。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– **直感的な理解:** 人々は特定の時間帯に行動や活動を集中的に行っている可能性を示し、情報発信のタイミングなどへの影響が考えられる。
– **社会・ビジネスへの影響:** 政治的なイベントの頻度や、特定の日や時間帯でのスコア変動を理解することで、ビジネス戦略や社会的な介入策を最適化できる可能性がある。
このヒートマップから、政治イベントや社会的な出来事が特定の時間帯に影響を与えている可能性が読み取れる。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– これはヒートマップであり、トレンドというよりも、各WEI項目間の相関を示しているため、トレンドとしてはパターン分析に重点を置きます。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップでは外れ値というより、高低の相関が色で表されています。目立つ外れ値は特に無く、全体的に各項目間で何らかの相関が見られることが分かります。
3. **要素の意味（色、密度など）**
– 相関係数が高いものほど赤色に近く、低いものほど青色に近いです。これにより、各項目間の関係性の強さを視覚的に理解できます。
4. **時系列データの関係性**
– 各項目間の相関は固定されているため、時系列的な変化は直接的に表されていません。ただし、一定期間内（30日間）で高い相関を持つ項目があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最も高い相関を持つのは「総合WEI」と「個人WEI平均」（0.95）、および「総合WEI」と「社会WEI平均」（0.98）です。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の項目との相関が比較的低く、多様な要因が影響している可能性があります。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– 高い相関を持つ項目は、政策や施策が複数の領域に波及する可能性を示唆しています。たとえば、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の高い相関（0.84）は社会的な包摂政策が両者を強化するかもしれないことを示唆しています。
– ビジネス戦略においては、特定のWEI項目に影響を与える施策が、他の関連項目にも影響を及ぼすことを考慮する必要があります。たとえば、個人の「心理的ストレス」と「自由度と自治」の関係はプロダクティビティに影響を与える可能性があるため、組織文化や労働環境の整備が重要です。
以上のように、このヒートマップを通じて、各要素間の相関を把握し、それに基づいた政策や施策の考案が求められます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 各カテゴリは独立しており、長期的な上昇や下降のトレンドではなく、30日間の分布を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 各箱ひげ図にはいくつかの外れ値が見られます。特に「個人WEI（自由度と自治）」のカテゴリで外れ値が顕著です。
3. **各プロットや要素**
– **箱ひげ図（ボックスプロット）**: 中央の線は中央値を示し、箱はデータの四分位範囲を示します。ひげは全体のデータ範囲を、点は外れ値を示しています。
– **色**: カテゴリごとに異なる色が使用され、視覚的な区別がされています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列というより、カテゴリ横断的な分布比較です。特に時間的な関係性は示されません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」や「個人WEI（社会経済的地位）」が比較的均一な分布を示す一方、「個人WEI（心理的ストレス）」は分布が広く、変動が大きいです。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 多くのカテゴリでスコアが0.6から0.9の範囲に集まっており、全体的には高いWEIスコアが維持されています。
– 一部の外れ値は、特定の要因が影響を及ぼす可能性を示唆しており、政策的な改善や介入が必要な領域を示しているかもしれません。
– 社会的には、均一な分布が多くの個人やグループが似たような環境や状況下にあることを示唆しており、政策策定時には多様なアプローチを検討する必要があることが示されています。
このグラフは、政策や社会プログラムの評価、改善点の特定に役立つデータを提供しており、社会的な不公平の解消に向けた取り組みを支援するツールとなるでしょう。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
この総合WEIスコアのSTL分解グラフについて、以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– トレンド部分は、最初に上昇し、その後ゆるやかに下降しているパターンが見られます。これは、特定の時間帯で政治的な関心や活動が増加し、その後減少していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差（Residual）プロットにおいて、特に中盤（7月17日前後）で急激な変動が見られます。これは一時的な外部要因やイベントの影響を受けた可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**: 実際の観測データで、全体的な動きを示しています。
– **Trend**: 長期的な傾向を示し、全体の上昇と下降の流れを可視化しています。
– **Seasonal**: 短期的な周期性を示し、小さな周期的変動が見て取れます。
– **Residual**: 観測データからトレンドと季節性を除いた外部要因の影響を示しており、変動が明確です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 転換点を持つことから、トレンドと季節性が協調して動く可能性がありますが、それに対する残差の影響が変化をもたらしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性プロットは、大きな周期性は見られないものの、ちょっとしたパターンがあり、各要素が相互に影響を及ぼし合っています。
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**:
– トレンドの初期上昇は、新しい政治的なイシューや政策への関心の高まりを示している可能性があります。下降傾向は、関心の低下または競合する問題へのシフトを示唆します。
– 中盤での急激な変動は、重要な政治イベントや予想外の出来事によって引き起こされた可能性があり、これが確認された場合、将来的に同様のイベントに備えた戦略が考慮されるべきです。
– ビジネスには、トレンドや急激な変動を理解して対策を講じることが有用です。関心の高まりはキャンペーンやマーケティング活動の機会を提供し、下降局面では維持戦略を考えるべきです。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– **Observed**: グラフ全体として初期に上昇し、その後減少しています。最初に高まりのピークがあり、その後緩やかに下降しています。
– **Trend**: はじめの半分は継続的に上昇し、中間で最高点を迎え、その後下降しています。これは、全体的な傾向としては一時的な増加の後に減少が続くことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **Residual**: 中盤に急激な増減が確認できます。7月17日あたりで大きな変動があり、その後安定しています。
– **Observed**: 同様に7月中旬での急変があり、この時期は注目すべきポイントです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**: 実際に観測されたデータの動向です。
– **Trend**: 長期的な変化を表し、全体の方向性を示しています。
– **Seasonal**: 周期的な変動を示し、周期性を見出すことができます。
– **Residual**: トレンドと季節性を除いた変動で、ランダムな変化を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドとObservedの初期の上昇は一致していますが、中盤以降でObservedの変動が大きく、Residualがその変動を強く反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– **Trend**と**Observed**の相関が高いが、観測データには時折大きな逸脱が見られます。これは、外部要因や一時的な影響が存在する可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 中盤の急激な変動が印象的で政策や外部条件の影響を受けた可能性があります。この種の変動は、政治的な決定、政策発表、または情勢の変化による影響を受けたことが考えられます。
– トレンドの下降が続く場合、個人WEIスコアに関連する要因（例えば、政治的支持率や経済状況）が低下し続ける可能性があるため、対応策を講じる必要があるかもしれません。
グラフを基にした洞察は、政策の見直しや社会的な不安要因の分析に役立つ可能性があります。このデータの変動要因を特定することが、今後の戦略に重要です。
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**:
– トレンド曲線は、初めの期間に上昇し、その後にピークを迎えた後、徐々に下降しています。トレンドが示すのは、全体的に上昇傾向があったが、一旦ピークを越えてからは下落し始めていることです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差の部分で急激な変動が見られます。特に7月中旬に大きなマイナスの変動があり、これは一時的なショックや特異な出来事を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**: 実際のデータで、全体の変動を確認できます。始めは上昇し、その後減少しています。
– **Trend**: 全体的な動きを平滑化して示しています。上昇から下降へと転じています。
– **Seasonal**: 規則的な周期性を示しており、小幅な波動が見られます。
– **Residual**: 説明されない変動部分で、外れ値や特異点を確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドとシーズナルの変動は、全体として同じ方向を示しているが、残差により特定のタイミングで異常値が発生しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドとシーズナルには相関がありそうです。残差の変動は決まった周期性を持たず、予測が困難です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフは、政治的安定性や政策に影響される社会状況を反映している可能性があります。トレンドの下降は、ネガティブなニュースや政策変更が起因しているかもしれません。ビジネスや社会への影響としては、政策の信頼性が疑われ、投資の引き締めや社会の不安を引き起こす可能性があります。
この分析により、具体的な対策や今後の政策変更を検討する必要があるかもしれません。周期的な変動や急激な残差の動きについても、詳細な分析が求められます。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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この主成分分析（PCA）のグラフは、30日間の政治的カテゴリーに関連するデータポイントを視覚化しています。
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、分布は全体的に右上から左下に広がっているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 右上と左下に外れたデータポイントがいくつかあり、それらは他のデータポイントから少し距離があります。これらの点は特定の異常や極端な事象を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**：
– プロットは第1主成分と第2主成分の2つの軸に分けられ、各データポイントはこれらの主成分によるデータの変動を表しています。
– 第1主成分の寄与率が0.70と高いため、横軸の変動がデータ全体の重要な情報を含んでいると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– この散布図単体での時系列データの関係性は明確に見えませんが、同時期における変動の原因を特定するための手がかりを与えてくれます。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– プロットの多くは第1主成分の値が0付近に集まっており、これがデータの集中する範囲を示しています。
– 第1主成分と第2主成分間の相関は弱いかもしれませんが、第1主成分が多くの情報を持っているため、分析においてはこちらに注目する必要があります。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**：
– データがどのようにしてこの散布図の形になっているのかを探ることで、政治的な変化や出来事の影響を推測することができるでしょう。
– この種の図は、政策の影響を素早く直感的に理解するための助けとなり、また、異常な動きやトレンドの変化を捉えることで、対応策を考える一助となる可能性があります。
このPCAのグラフからは、政治的なデータを根本から理解し、計画や対策を練るための有力な基礎を提供することができると言えるでしょう。
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。