📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析の結果、以下のような傾向、パターン、および異常が見られました。
### 1. WEIスコアの時系列推移
– **総合WEI**や各平均（個人、社会）は、データ全体として周期的な変動を示しているものの、明確な上昇または下降トレンドは認められず、ほぼ横ばいの状態が続いています。
– 特定の期間（2025年7月6日から7月7日）では急上昇が見られ、後半は安定した高水準を維持しています。
### 2. 異常値の検出
– 総合WEIでは、一部の日付で異常な上昇や下降が見られ、特に7月6日から7月7日にかけて0.80以上の高いスコアが観察されました。背景には政策的な変化や社会的なイベントが影響している可能性があります。
– 個人WEIにおいては、7月6日に0.80という異常な高スコアが記録されており、これは特定の社会的要因や個人の健全なライフスタイルの広がりによるものかもしれません。
– 社会WEIも7月中旬以降継続的に高いスコアを示しています。これは地域政策の改善や社会制度の強化が影響している可能性があります。
### 3. 各項目の変動
– **経済的余裕**: 比較的安定しており、週明けにややスコアが上昇傾向にあります。
– **健康状態**: ほぼ安定していますが、7月の中間でわずかに増加、それ以降は横ばいとなっています。
– **心理的ストレス**: 全体として安定しているが、一部期間ではわずかな増加が見られます。
– **自由度と自治**: 比較的変動が少なく、安定している点が際立ちます。
– **公平性・公正さ**: 初期には低水準、後期には改善傾向が確認されます。
– **持続可能性と自治性**: 高水準を維持しており、一部期間で最高値付近に達しています。
– **社会基盤・教育機会**: 初期には幅広く変動、後に高水準で安定しています。
– **共生・多様性・自由の保障**: 初期には低水準、後期に向けて持続的に改良されています。
### 4. 相関と季節性
– **相関ヒートマップ**から、個人の自由度と自治、経済的余裕との相関が強いことがわかります。これは、個人の自由が経済的安定性と関連していることを示唆しています。
– STL分解による長期的トレンド分析では、全体として高スコアな期間が存在するものの、異常値がトレンドに影響をもたらしている可能性があります。季節性は特に強調された変動パターンが少ないです。
### 5. データ分布と分解
– 箱ひげ図からは、個々のWEIスコアが特定の範囲内で変動していることを確認でき、変動の主な要因を特定するための追加分析が有益であることが示唆されます。異常値の存在は、潜在的な政策課題や社会問題を示唆しています。
### 6. PCAと主要構成要素の寄与
– 主成分分析では、PC1が70%と非常に高い寄与率を持ち、これは全体の変動の大部分が特定の構成要素に集約されていることを示しています。この要因を深掘りすることで、社会構造の改善点が見出される可能性があります。
総じて、本分析から、政策改善や社会構造の変化が測定され、大規模な改善施策が近い将来実行される可能性があることが示されています。特に社会基盤の
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **全体的な傾向**: 初期の上昇から次第に横ばい、またはわずかな低下傾向が見られます。
– **予測モデル**: 線形回帰はほぼ横ばい、決定木回帰はわずかな上昇、ランダムフォレスト回帰は表現的にはやや下降を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 一部のデータポイントが異常値として認識されています（黒い円で表示）。これらはおそらく特異な出来事や誤差を示している可能性があります。
### 3. プロットや要素の意味
– **実績データ（青い点）**: 実際の観測値を示しています。
– **予測（赤いX）**: モデルに基づいた予測値。
– **予測の不確かさ範囲（灰色の帯）**: 予測値の信頼区間を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されています。それぞれ異なるパターンを描いており、モデル間で若干の相違が見られます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 散布図上の実績データの密度が高い箇所はやや上部に集中していますが、全体的に一定の範囲内で安定しているようです。
### 6. 直感的な洞察およびビジネスや社会への影響
– **社会の安定性**: WEIスコアの横ばい傾向は、政治的状況が比較的安定していることを示唆しています。
– **モデルの不確実性**: 異なる予測アルゴリズムの結果が一致しないことは、将来への不確実性を示しています。特に政治的な決断は、意外な影響を受ける可能性があることを示しています。
– **ビジネスへの影響**: 安定したWEIスコアは、企業が計画を進めやすい状況を示しますが、異常値の存在は突然の変化に備える必要性を示唆しています。
全体として、このグラフは政治的評価が大きく変動する可能性が低い一方で、予測の不確実性や外れ値に注意を払い、シナリオプランニングを行うことの重要性を強調しています。
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**
– 実績データは総じて横ばいから若干の下降傾向にあります。特に中盤の７月１５日前後から若干の下降傾向が見られ、後半でも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**
– グラフにはいくつかの外れ値が黒い輪で囲まれています。これらは他のデータポイントと比較して低めのスコアを示しています。
– 外れ値は特定の日に集中しておらず、ランダムに発生しているように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
– ピンクや青の線は、異なる手法での予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を表しています。予測線は平坦で、未来の予測を示していますが、実績の変動に従う柔軟性はないようです。
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大きく相違する部分はありませんが、予測は全般的に現行のスコアを横ばいに維持する傾向を示しています。実績と比較した際に予測の方が上方で安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは、幅の広い範囲での変動が見られ、相関関係が不明確です。
– 予測モデルは一貫して高めのスコアを維持する傾向がありますが、実際のデータの変動を十分に捉えていない可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、および影響に関する洞察**
– このグラフから、政治的な要因によるスコアの一時的な低下や変動がある可能性が考えられます。例えば政策の変更や外部環境の影響、または新たな情報公開があるかもしれません。
– 現行の予測モデルが実績に比べ高めに予測していることは、過度な楽観である可能性があり、ビジネスや政策立案において現実的な期待値設定が必要かもしれません。
– 外れ値が存在することは、特定のイベントや要因の影響を示唆しており、この原因を特定することが重要です。
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**
– グラフ全体を通して、WEIスコアは若干の変動が見られながらも、全般的には横ばいの傾向があります。
– 特に中盤から終盤にかけて、スコアが安定してきており、直線予測が行われています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階で若干の変動が見られますが、大きな外れ値や急激な変動はありません。
– 外れ値として円で強調されているデータポイントがいくつかありますが、それらはグラフの他の部分と大きくは逸脱していません。
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おり、全体として均一に散布されています。
– 予測値は複数の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示され、今後のWEIスコアの動向を予測しています。
– グレーのシェーディングは不確かさの範囲を示しており、ここに含まれていることで、モデルの信頼性を強調しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 今回のグラフでは、予測AIと実績AIのデータが関係しています。予測データが実際の実績にどう追随しているかが視覚化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の相関関係や分布の偏りは観察されません。データは全般的に平均を中心に分布しています。
6. **人間の直感と社会への影響**
– グラフは、政策や社会的要因がWEIスコアにいかに影響を与え得るかを提示しています。
– WEIスコアが社会的な安定性や満足度を示す指標であるとするなら、現状の安定性が続くことを予測した複数のモデルにより、政策立案者は現行の施策を維持または微調整することで、社会的影響を最小限に抑える戦略を考慮することができるでしょう。
このグラフは、WEIスコアの傾向を理解するのに便利であり、社会的な意思決定を支援するためのデータの特徴を直感的に提供しています。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフ全体では、WEIスコア（経済的余裕）は大きな変動がなく、比較的横ばいで推移しているように見えます。
– 期間の終わり近くで若干の上昇が見られる可能性があります。特に、予測（ランダムフォレスト回帰）は上昇トレンドを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の方に異常値がいくつか見受けられますが、その後のデータは比較的一貫しています。
– 外れ値は特に2025年7月8日ごろに集中しています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績のデータは青のプロットとして示されており、一連の期間を通して均一に分布しています。
– 異常値は黒い円で強調されています。
– 予測データは複数のモデルで生成されており、色分けされているため、異なる回帰モデルが比較可能です。
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を比較すると、全体的には実績データが予測モデルに近い値で推移していることが認められます。
– ランダムフォレスト回帰の予測が終盤で他のモデルより高めに設定されており、予測の多様性として興味深いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは中央にある一定の範囲に集中していますが、外れデータや異常値も存在します。
– 予測データの不確かさ範囲が示されており、その範囲内でほぼ収まっていることから、予測の精度が暗示されています。
6. **直感的な理解と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、個々の経済的余裕は安定しているという印象です。ただし、予測モデルの違いにより今後の不確実性も考慮する必要があります。
– 社会的には、個々の経済的状況が安定していることはポジティブですが、外れ値の原因を分析し取り除くことが、さらなる安定性を確保するために重要です。
– ビジネスや政策において、異常値の原因解明と修正が必要で、予測モデルによる将来的な動向予測も活用可能です。
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:
このグラフは個人の健康状態を示すWEIスコアの時系列データを30日間にわたって追跡しています。以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 青い実績（実績AI）のデータポイントは、全体的には横ばいの傾向を示しており、大きな上下の変動は見られません。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）はわずかに上昇していますが、予測（線形回帰）と予測（決定木回帰）はほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点の中には、黒い円で囲まれた異常値がいくつかあります。異常値はデータの一般的な範囲（灰色の範囲）から外れているデータポイントです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しています。
– 赤い「×」は予測値を表しており、青いデータに対しての予測を視覚化しています。
– 黒い円で囲まれた青い点は、異常値として識別されたものです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実際のデータと異なる予測モデルの結果を比較することにより、予測の精度や信頼性を評価することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は全体的に上部中央に集中しており、WEIスコアの中央値が0.7から0.8に位置しています。
6. **直感的な感覚およびビジネス・社会への影響**:
– 人間から見て、健康状態は持続的で大きな変化はないが、時折の異常が発生することが示されています。
– ビジネスや社会の観点からは、健康状態の一定の安定性が期待されつつ、異常値への注意や対応が必要であることを示唆しています。
– 健康状態の安定的な維持が求められる政治的指導者に関して、今後の予測を用いて早期の介入や政策決定を行うことが重要です。
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
1. **トレンド**
– 最初の15日間はスコアが0.6から0.8の間で安定しています。
– 後半の期間（特に後半の10日間）はやや下降傾向が見られます。
– 全体として、周期性は特に見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数の外れ値が見受けられ、特に最初の15日間と20日目付近で顕著です。
– 一部のデータ間で急激な変動が見られ、特に値が0.6未満になる場面があります。
3. **プロットや要素の意味**
– **青のプロット（実績）**: 実際の心理的ストレスを示しています。
– **黒の円（異常値）**: 通常の範囲から外れたデータを示しています。
– **紫と水色の線（予測モデル）**: 未来のストレスレベルの予測を示しています。緩やかな下降を予想。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在の実績と異常値が絡み合っており、異常なストレスレベルが頻繁に発生していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは全体として正規分布を示さない可能性があります。いくつかの急激なピークと異常値が外れています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人们がこのグラフから受ける印象は、政治状況における個人のストレスが高いということです。
– ビジネスへの影響としては、ストレスマネジメントが重要であること。特に周期ごとに急激な変動があるため、予防的な対策が求められます。
– 社会への影響として、政治的安定が個人の心理的ストレスに大きく影響を与えていることを示しています。
このグラフは、社会や政治の動向が人々の心理状態に与える影響を直感的に理解するのに役立ちます。
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:
### 1. トレンド
– 実績（青いプロット）は、散発的に上下していますが、大きく見ると全体的に軽微な変動が見られます。
– 決定木回帰（シアンライン）はほぼ一定を示しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫のライン）は緩やかに下降しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 異常値として黒い円で囲まれているプロットが多数存在しており、特定の日付で大きくスコアが変動していることを示しています。
– 一部のデータは上下に大きな振り幅を持っています。
### 3. 各要素の意味
– 青いプロットは実績を示し、観測されたウェイの数値です。
– 異常値のプロットは、通常の範囲を逸脱しています。
– 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
– 実績の変動は大きいですが、予測モデルのライン（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は比較的滑らかで一定の方向性を持っています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績は不規則な変動をしており、単調な相関関係は見られません。
– 予測モデル（特にランダムフォレスト）は通年で実績の変動をやや低めに保っており、スコアが下がるトレンドを予測しているように見えます。
### 6. 直感的なインサイトと影響
– 実績の不規則な変動と異常値の多さは、自由度と自治の評価が日によって大きく変わる可能性を示しています。
– モデルの予測が安定していることから、今後は小さな改善の余地があるが、全体としては成熟段階に入っていると評価できるかもしれません。
– 社会的・政治的には、急激な変動を抑え、評価の安定性を高める施策が求められるでしょう。
これらの情報をもとにして、自由度と自治に関する政策の開発を進めることが重要です。
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:
以下は、提供された時系列散布図の分析です。
1. **トレンド**
– データ全体として、初期段階ではスコアが比較的一定の水準にありますが、途中で一時的な下落が見られ、その後は再び安定しています。
– 予測線を見ると、短期的には横ばいのトレンドが見られますが、長期的には若干の変化が見られる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示されています。これらは一般的な動向から逸脱しているため、注意が必要です。
– 特に7月15日付近での急激なスコアの低下が目立ちます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実績（実績AI）、赤い×は予測（予測AI）を示します。予測には異なる回帰手法が用いられているようです。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、スコアに対する信頼性の指標となります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– いくつかの予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されています。それぞれの予測結果が異なる動向を示しているため、モデル選択が結果に影響を与えることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは最初は比較的一定の幅で分布していますが、中央部分で広がりが大きくなり、その後安定しています。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– グラフから判断される社会的な公平性・公正さは、一時的な不安定さを持ちながらも、総じて安定しているように見えます。特に、急激な変動や外れ値には注意する必要があり、これらの要因がシステムや政策の再評価に繋がる可能性があります。
– 予測モデルの選択により、将来的な動向に対する解釈が変わる可能性があり、政策策定においては複数のモデルの結果を考慮する必要があります。
この分析は、具体的な対策の立案や政策の改善を促すための参考にされると良いでしょう。
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AI（青色の点）は全体として横ばいに推移しているようです。ただし、評価の終盤にかけて、やや上昇傾向を見せています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が多少の上昇を見せていることから、今後は軽度の上昇トレンドが期待されていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 期間の初めに、著しく低いスコアの外れ値が観察されますが、それ以外に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、黒い輪郭が付いているものは外れ値を示しています。
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の線は未来の傾向を示しています。
– グラフの背景の薄い灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは各予測手法から大きく乖離しておらず、全体的な予測モデルは実績に対して現実的であることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフ全体を見渡すと、スコアは0.8から1.0の間に多く分布しており、中心値に近いわずかな変動範囲があります。
6. **直感とビジネスや社会への影響**
– 社会の持続可能性と自治性は安定しているが、軽微な改善が見込まれます。これは、政治や政策の小さな変革が徐々に良い結果をもたらす可能性を示唆しています。
– ビジネスや政策決定者にとっては、予測が示す軽度の上昇トレンドを支援するために、さらに最適化された施策を展開するチャンスがあると考えられます。特に持続可能性の向上に向けた持続的な努力が必要です。
これらの洞察を基に、将来的にはさらなるデータを使用して予測の精度を向上させることが望ましいでしょう。
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**
– WEIスコアは0.7と1.0の間で横ばいの動きを示しています。特に、7月の中旬から8月にかけて穏やかな上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが外れ値として認識され、これらはスコアが他のものと比較して低い部分で見られます。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績AIによる実際の値を示し、黒い丸は外れ値を示しています。
– ピンク色と緑色の線は異なる回帰モデル（ランダムフォレスト回帰と線形回帰）での予測を示しています。
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との間で若干の乖離がありますが、全体としては一致を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの分布はおおむね均一で、大きな偏差はないものの、外れ値によって一部の分布は影響を受けています。
6. **直感的に感じること、および影響**
– スコアは改善を示す兆候はありますが、外れ値の影響が懸念されます。社会基盤や教育機会の観点で見ると、安定性の向上が期待されるものの、突発的な変動には注意が必要です。
– 政策立案者にとっては、外れ値の原因を探り、全体の安定性を高めることが重要となります。
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:
1. **トレンド**:
– 初期はスコアが上昇して次第に横ばいになる傾向があります。中盤以降はやや下降しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 散布図には囲まれた外れ値がいくつか見られ、極端にスコアが低い日があることを示しています。また、一部に急な変動が観察されます。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績データで、黒い円で囲まれたものは異常値を示しています。予測と異なる日が存在することを示しています。
– 紫色の線は各予測モデルによる推定値で、時間が経つにつれて異なる傾向を示しています。
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の間には一致しない時期があり、特に後半で予測値が分散する傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一定の範囲内で変動しており、予測値と比較して全体としては高い相関があると言えますが、一部で逸脱があります。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**:
– 直感的には、スコアが一時的に改善するものの、その後下降傾向を示しており、共生・多様性・自由の保障に関する指標が不安定であることを示唆しています。
– 社会的には、一定の改善が見られる一方で、急激な変動や予測の信頼性に課題があるため、戦略的な対応が必要かもしれません。特に、異常値の要因を特定し、適切な対策を立てることが求められます。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップは色の変化を通じて時間とともに総合WEIスコアの変動を示しています。
– 7月初旬と中旬において明るい黄色が多くみられ、スコアが比較的高いことを示しています。一方、7月後半から下旬にかけて濃い青から紫色が増え、低下傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月7日、7月11日から7月13日の間にスコアが高い急激な上昇が観察されます。
– 7月23日と24日にスコアが大幅に落ち込んでいます。
3. **各プロットや要素（色、密度）の意味**:
– 色の変化が時系列に沿ってスコアの増減を表し、明るい黄色は高いスコア、濃い青から紫は低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**:
– 同じ時間帯（例: 午後8時から10時）においてはスコアが他の時間帯と異なるパターンを示しています。これは特定の時間帯に政治的な出来事が発生した可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に午後8時から午後10時にかけてスコアの変動が激しく、特定の出来事やニュースがある可能性があります。
6. **人間が感じる直感およびビジネスや社会への影響**:
– 7月前半はポジティブな出来事が多かった可能性があり、人々の関心を集めるポジティブなニュースが流れたかもしれません。一方、7月下旬に負の感情や懸念を引き起こす出来事があった可能性があります。
– ビジネスにおいては、このような感情や関心の変動に対して適応することで新たな機会を見つけることができます。例えば、特定の期間に広告キャンペーンを強化することが効果的です。
– 社会においては、スコアの低下が懸念を引き起こしている場合、早急な対応や問題解決が要求されるかもしれません。
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:
このヒートマップから得られる洞察について分析を行います。
1. **トレンド**:
– 一部の時間帯（特に早朝と夜間）において、一貫したスコアの変動が見られますが、日中の時間帯は変動が少ないです。
– 期間の中盤ではスコアが高めで安定していますが、後半には若干の変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの時間帯で顕著に低い（紫色や濃い青の）スコアが確認できます。
– 特に7月6日、7月23日には特徴的な低スコアが見られるため、特別な出来事や影響があった可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– ヒートマップの色はスコアの高さを示しており、黄色や緑色が高スコア、紫が低スコアを示しています。
– この色のパターンから、特定時間枠での変動や安定性を把握できます。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– データの関係性自体はヒートマップから直接的には読み取れませんが、異なる時間帯のスコアの対比から日々の変動パターンは確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは概ね高い状態を維持していますが、特定の要因で急激に低下する瞬間がある点が特徴的です。
– 低スコアの頻度はそれほど高くなく、多くの時間帯でスコアは比較的高水準を維持しています。
6. **社会やビジネスへの影響**:
– 政治のカテゴリにおけるこのデータは、何らかの政策や政治的イベントが人々の意識や評価に与える影響を示しているかもしれません。
– 一貫した高スコアの時間帯は安定した政治環境を示す一方、急激な低下は何らかの不安要因が存在する可能性を示しています。
– ビジネスにおいては、このような変動を事前に把握することで、リスク管理や戦略の見直しを行うことが有効です。特に、影響を受けやすい分野やセクターについての対策が重要です。
このグラフの分析は、政治的な動きやその影響を理解し、適切な対応を考える上で価値があります。
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:
以下に、グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に一定の周期性は見られませんが、特定の日時での急激な変動が確認できます。
– 日付ごとに一定の時間帯で濃い色が続くことがあり、その後急に明るくなるケースもあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日から7月12日まで、日中のスコアが黄色に変化し、値が急上昇しています。
– 一方で、7月20日以降、一部の時間帯で急激にスコアが低下しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はスコアの大きさを示しており、紫から青、緑、黄色の順でスコアが高くなっています。
– 黄色は特に日中の時間帯で高いスコアを示すことが多く、社会の動きが活発であることを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯によるスコアの変動が明確で、特定の時間には一貫して高いまたは低いスコアが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとのスコアの変動が激しく、特定の日付では一時的なピーク（黄色）が現れることがあります。このピークは社会的または政治的なイベントと関係がある可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 黄緑色や黄色のスコアが高い日は、政治的や社会的な活動が活発に行われていると考えられ、ニュースやSNSの注目が集まっている期間と考えられます。
– ビジネスにおいては、このようなタイミングでの情報発信やマーケティングが効果を発揮する可能性があります。逆にスコアが低い（暗い色）時期は安全にコンテンツを発信する時期としても捉えられます。
これらの洞察は、政治的なイベントや社会的な動きに対応した戦略立案に役立つかもしれません。
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:
この相関ヒートマップについて、以下のような分析と洞察が考えられます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは時系列のトレンドを直接示していないため、ここではトレンドについての直接的な情報は得られません。しかし、相関の強弱が30日間の全般的なトレンドを反映している可能性があります。強い相関がある項目が、時間的に同じ方向に動く傾向があることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値や急激な変動はヒートマップからは直接判断できませんが、相関が極端に低いまたは高い組み合わせが特異点として考えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は相関の強さを表現しています。濃い赤は強い正の相関、濃い青は強い負の相関を示しています。そして、そのため、それぞれの要素（例えば「社会WEI（公平性・公正さ）」）と他の項目の関係性が視覚的に理解できます。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」は他の多くの項目と強い正の相関を持っており、社会的な公正さが他の要因に多大な影響を与えていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」は他のほぼすべての項目と強い正の相関を示しています。特に「個人WEI平均」との相関は非常に高く、0.98になっています。これは、個人の評価が全体の評価に強く影響を与えていることを示します。
– 「個人WEI（自由度と自治）」は他の項目との相関が比較的低く、他の評価項目と少し異なる動きがある可能性があります。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– このヒートマップから、個人の幸福度や精神的ストレスが全体の社会評価に強い影響を及ぼしている可能性が推察されます。特に、「社会WEI（公平性・公正さ）」が高く評価されているとき、他の社会的指標が改善する可能性が高まります。
– 公平性や公正さが重要であり、それに関連する政策が全体的な社会福祉に寄与する可能性が高いと推測されるので、政策策定者がこの点を重視することで積極的な変化を促進できるでしょう。
これらの洞察を基に、今後の社会政策やビジネス戦略の策定に役立つ情報をとすることが可能だと考えられます。
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:
グラフ分析の結果を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に大きなトレンド（上昇や下降）は見られませんが、カテゴリによって中央値や分布の範囲が異なっています。特に「個人WEI（ストレス）」や「社会WEI（共生、持続性、自由の確保）」でスコアの幅が広いことが特徴です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリで外れ値が観察されます。特に「個人WEI平均」や「社会WEI（共生、持続性、自由の確保）」で外れ値が目立ちます。また、急激な変動がないことから、データセットには極端なスコアは少ないと考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 各箱ひげ図の中央値はカテゴリごとに異なります。「社会WEI（公平さ、公正さ）」や「総合WEI」が比較的高い中央値を持っています。色の濃淡は視覚的なグループ化を示しており、関連する要因やテーマが共有されている可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列ではなくカテゴリ比較であるため、直接的な関係性は示されていません。しかし、個人と社会のWEIスコア間での比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布の幅が広いカテゴリは、測定対象が多様であることを示しています。一方、「総合WEI」や「社会WEI（公平さ、公正さ）」などは比較的安定しています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 多様なカテゴリ間で差異が存在するため、政策の施策によっては特定の領域が改善される可能性があります。特にストレスや持続可能性に関するスコアはばらつきがあるため、個別の介入やサポートが必要とされるかもしれません。また、公平性や公正さが高いスコアを維持することは、社会の安定に寄与すると考えられます。
全体として、政治や社会政策におけるWEIスコアの多様性を示しており、特定分野への重点的な対策が求められる可能性があります。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、政治カテゴリにおける総合WEIスコアのSTL分解を30日間にわたって示しています。以下に各プロットの分析を示します。
### 1. トレンド
– **Trendプロット**: 初期に一貫して上昇しており、中盤でピークに達した後、再び下降しています。この動きは、政治情勢が初期には上向いていたが、中盤以降に減速したことを示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **Observedプロット**: 中盤（約7月10日から20日）に変動が激しく、顕著なピークと谷があります。これは政治的な出来事や政策変更が影響した可能性があります。
– **Residualプロット**: 中盤に急激な変動が見られます。これは、予測モデルで捉えきれない外的要因が影響を及ぼした可能性を示しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **Observedプロット**: 実際の観測データを示しており、全体的な傾向と変動を直接捉えています。
– **Trendプロット**: 長期的な動きを示しており、政治スコアの基調を確認するのに有用です。
– **Seasonalプロット**: 定期的な変動を示しています。周期的なパターンが政治的に存在することを意味します。
– **Residualプロット**: ノイズや予測できない変動要素を示しており、モデルにおいて説明できない部分を反映しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **TrendとObserved**: トレンドが中盤でピークに達した後、Observedも類似の動きをしている点から、トレンドが観測値に強く影響していることが分かります。
– **SeasonalとResidual**: セゾン変動はある程度の規則性がありますが、レジデュアルはその規則性からの逸脱を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **周期的変動とリスク**: セゾンが示す周期性とレジデュアルの変動から、予期しない政治状況の変化が周期的に発生するリスクがあります。
### 6. 直感的な洞察と社会的影響
– このグラフからは、政治的情勢や政策の変更が短期間での上昇と下降に大きな影響を与えていることが直感的に感じられます。特に急激な変動は、市場や社会に対するインパクトが大きい可能性があります。企業や政策立案者は、このような変動に対応するための柔軟な戦略を検討する必要があります。
この分析は、データから得られる視覚的な情報を基にしたものであり、さらなる調査や外部情報の参照が有効です。
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:
1. **トレンド**:
– トレンドのグラフは、期間の初めに上昇して、その後緩やかに下降しています。これは全体的な評価が一時的に改善した後、再び少し落ち着いてきたことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– Observedのグラフでは、急激な変動がいくつか見られます。特に中盤の急上昇とその後の減少は、特定のイベントが影響を与えた可能性があります。
– Residualのグラフでも短期間の変動があり、予測しにくい要因が存在しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– Trendは長期的な傾向を示し、一定期間の評価の変遷を追跡しています。
– Seasonalは短期的な周期的変動を示し、周期的に変動する要因やパターンを示しています。
– Residualは観測値からトレンドと季節成分を除いたもので、予測しにくい変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– Observedデータは、TrendとSeasonalの影響を合わせ持っています。したがって、全体の変動は主にトレンドと季節性によって説明され、残りの部分は予測しにくいResidualに起因しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドとObservedデータは密接に関連していますが、短期の変動は主にResidualおよびSeasonalが影響を与えています。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– グラフは、政治的な評価や支持が一時的に上昇したあと、徐々に調整されていることを示唆しています。これが世論の変動に反映されているとすれば、新たな政策や出来事がこの変動を引き起こしている可能性があります。
– この短期間での変動は、特定の方針変更や政治イベントに対する市民の反応を示しているかもしれません。このため、政治的な意思決定に対する迅速な対応が求められる場面を示唆しています。
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:
このSTL分解グラフを分析します。
### 1. トレンド
– **Trend** セクションでは、初めは上昇傾向が見られ、その後緩やかに下降しています。この期間に何らかの影響があったことがうかがえます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **Observed** では、途中で急激に上昇し、その後急激に下降しています。この急激な変化は特定の出来事や政策変更による可能性があります。
– **Residual** のセクションでは、特に中旬にいくつかの急な変動があります。これは予測からの外れ値であり、通常の動きから外れたイベントによるかもしれません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **Observed**: 観測されたデータ全体の変動を示しています。
– **Trend**: 全体の傾向を示しており、長期的な変化を理解するのに役立ちます。
– **Seasonal**: 短期間の周期的な変動を示しています。
– **Residual**: 観測値からトレンドと季節性を除いた残差で、予測誤差や説明不足を示します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **Trend** が示す持続的な上昇後の下降は、**Seasonal** の周期的な変動と一緒に、変化が起こっている背景を理解するために重要です。例外的な上昇や下降が観察されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **Seasonal** 変動は不規則で、特定の周期を持たないようです。
– **Residual** では持続的に小さいが、時折大きな誤差が生じており、これは変動性の指標となります。
### 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
– 中盤の急激な上昇と下降は特に注目に値し、多くの人がこの期間に変化や不安定さを感じるかもしれません。
– ビジネスや政策の観点から、このデータは近い将来にどのような対策が必要かを考える材料になります。例外的な変動が見られるため、それに対応するための柔軟な戦略が必要とされることを示唆しています。
この分析から、政府や関連機関がさらなる調査やデータ収集を行い、政策決定やコミュニケーション戦略を調整することが重要と考えられます。
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:
以下は提供されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフは主成分分析（PCA）の結果を示しており、具体的な時間的トレンドというよりも、データが2次元平面上でどのように分布しているかを示しています。データポイントは広く分布していて、特定の方向への偏りや明確な中心は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上および左下にやや散在しているポイントが見られ、これらは主要なクラスタから外れた外れ値として識別され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**:
– 各データポイントは特定の観測またはサンプルを表しており、第一主成分と第二主成分の値によって位置づけられています。第一主成分の寄与率が0.70と高いため、横軸（第一主成分）がデータ全体のバリエーションにおいて重要な役割を果たしています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– このグラフは時系列というよりも変数の関係性を見るものであり、時間的な関係性を直接示すものではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 点の分布には一貫した方向性はなく、かなり均等に分布しています。これにより、第一主成分と第二主成分は独立した要素を表し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**:
– 観測の広がりや外れ値の存在は、政治データに多様性があることを示唆しています。異なるクラスタリングが存在する可能性もあります。これにより、特定の政策や出来事が異なる反応を引き起こしていることが考えられます。
– ビジネスへの影響として、多様な視点や意見を考慮することが政策の策定や市場戦略において重要であることが示唆されます。
このグラフは、データの多次元的な関係性を視覚化しているため、全体像を理解するために特異性を確認し、その背景にある要因をさらに掘り下げる必要があります。
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。