📊 データ分析（GPT-4.1による）
**データ分析結果**
### 1. 時系列推移
**総合WEIスコア:** 全体として、7月初旬にやや低めのスコア（0.65前後）が見られましたが、中旬以降は0.80から0.85の範囲で安定した上昇傾向を観察できます。下旬でもう一度スコアの下落がありますが、その後は0.75から0.85付近で推移しています。この変動は、社会的な出来事（例えば、政策発表やニュース）が原因として考えられ、観察時期による一時的な影響が示唆されます。
**個人WEI平均:** 開始時はやや低く始まり（0.58から0.65）、その後急激に上昇し、0.80前後で安定していましたが、一部の個別的要因か一時的な低下（0.60未満）の影響が見られます。
**社会WEI平均:** 初期には大きな変動が見られますが、中旬から安定し、0.85から0.9の高い水準で推移しています。特に、中旬のピーク時に最高値（0.91）を記録しました。
### 2. 異常値
データ全体におけるいくつかの異常値は個人および社会的要因に由来します:
– **日付2025-07-06**: 総合WEIが0.59から0.90に急騰したことが異常として示されています。これは、突発的な社会現象や主要政策の変更が影響している可能性があります。
– **個人WEIの異常値**: ストレスや自由度と自治の項目で極低または高の数値があります。これは、突発的な個人要因やシステムの変動により引き起こされ、社会的な対応の遅れが影響した可能性があります。
### 3. 季節性・トレンド・残差
**長期トレンド**:
– 経済的余裕や健康状態などの個々の個人指標は、比較的安定しているが、時折大きな変動が観察されました。これは標準的な時間を通じた政策または社会の安定性についての予測を示唆します。
**季節的パターン**:
– 明確な季節性は確認されませんでしたが、社会WEIの高まりは、周期的なイベントや政策の施行と関連することが考えられます。
### 4. 項目間の相関
データ間の相関ヒートマップからは、以下が読み取れます：
– 経済的余裕、健康状態、ストレスレベルなど、個々の個人指標間で中程度の相関が確認され、個人の生活状況や精神状態が社会パフォーマンスに反映されることが示唆されています。
### 5. データ分布
箱ひげ図からは、全体的に個人の指標の中央値は高めですが、ストレスや自由度（0.5前後）などでは大きなばらつきがあります。異常値は政策の突然の変更や個人の状況の規模を示しているかもしれません。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析で確認された主要な構成要素（PC1とPC2の寄与率はそれぞれ0.69と0.14）は、データの主要な変動要因を社会の持続可能性や経済指標に関連付けることが示唆されています。この高い寄与率は、トータルなWEI理解につながる情報の明確化に役立ちます。
以上の分析に基づき、WEIスコアの変動は個人と社会的な要因による複雑な影響により決定されることが示唆され、これを通じた対策及び政策実行が必要とされる可能性を示しています。
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**
– 初めの約15日間、実績スコアは比較的安定していますが、軽微な上昇トレンドがあります。その後、軽い下降トレンドか横ばいになっています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なるトレンドを示していますが、ほぼ似たような下降あるいは横ばい傾向を持っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数少ない外れ値は、主に実データの初期段階で発生していますが、期間全体としては大変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実績のWEIスコアを表し、リアルタイムで観察されたデータを示しています。
– 赤の「×」は予測したWEIスコアを示しています。
– 異常値は黒い円で囲まれています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示し、これにより予測の信頼性がわかります。
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、初期には近い値をとり、後半になるにつれて多少の分離が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体としてデータは比較的安定しており、予測の信頼性も高いと言えます。分布としては大きな偏りやクラスターは見られません。
6. **社会・ビジネスへの影響への洞察**
– このWEIスコアの安定性は、政治的な状況が安定していることを示している可能性があります。
– 予測の信頼度に基づき、将来的な政策決定においても、このデータが参考になるでしょう。特に、急激な変動が少ないため、事前策を立てる上では安心材料となるかもしれません。
このグラフの分析により、政治の安定性を直感的に捉えることができ、今後の政策や市場活動のプランニングに有用なデータとなるでしょう。
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:
このグラフは、30日間の個人WEI平均スコアの推移を示しています。
1. **トレンド**:
– 全体的に見て、スコアはおおむね0.6から0.8の範囲で安定しています。期間の終わりにかけて軽微な下降トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが異常値としてマークされ（黒い円で囲まれた青い点）、全体のトレンドから外れたスコアがあります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示しています。
– X印は予測データで、未来のトレンドを示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさの範囲を示しています。
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があり、予測データは3つの異なる手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を使用して示されています。それぞれがわずかに異なる予測を提供しており、ランダムフォレスト回帰が最も保守的な下降予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは比較的一定した範囲に収まっており、明確な上昇・下降のパターンはありません。
6. **直感的な印象と影響**:
– スコアが安定していることから、評価対象の個人のパフォーマンスや評判は一定の安定感があると直感的に感じます。
– ビジネスや社会的には、目立った改善や悪化がないものの、予測が示すように将来的に若干の低下が予想され、今後の対応が必要かもしれません。これは評価対象者に対する関心や支持に影響を及ぼす可能性があります。
全体として、現在の安定性を維持しつつ、予測された軽微な下降トレンドに注意を払う必要があります。このようなスコア変動は、政治的な信頼度や支持率に影響を与える可能性があるため、慎重な監視が求められます。
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:
以下のグラフから得られる洞察を分析します。
1. トレンド
– 30日間のデータにおいて、最初は横ばいの傾向が見られますが、途中で急激にスコアが減少しています。その後は、多少の浮き沈みはあるものの概ね安定しています。未来の予測は緩やかな下降を示唆しています。
2. 外れ値や急激な変動
– データ中に異常値が存在しており、特に一部のプロットで急激な低下が観察されます。これは予期しない出来事や政策の変化が影響している可能性があります。
3. 各プロットや要素の意味
– 青い点は実績データを示し、X マークは予測です。外れ値が黒い円で囲まれており、異常を示しています。
– 予測の不確かさ範囲が灰色で示され、この範囲内で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
– 実績と予測の比較から、実績が予測と大きく乖離した部分があり、特に異常値として識別されている点が影響しています。
5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データはある期間で濃密に分布しています。ただし、外れ値があるため、全体の分布は均一ではありません。
6. 直感的な洞察と影響
– このグラフから直感的に感じるのは、政策や社会的要因が日々のスコアに影響を与えている可能性があることです。
– ビジネスや社会においては、こうした変動が信頼感や政策の安定性に関する懸念を引き起こすかもしれません。
– 将来の予測に対しては注意深く監視し、不確実性に備える必要があります。
この分析によって、社会や政策の変動がWEIスコアに与える影響を理解する助けとなります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、全体的に横ばいになっており、期間内での大きな変動は見られません。
– また、予測データは緩やかに増加していることが、線形回帰やランダムフォレスト回帰で示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として識別されているデータポイントがいくつか存在し、これらはグラフ上で黒い円で囲まれています。これらの外れ値は、通常のパターンから逸脱している重要なデータである可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータを示し、実績AIによるものです。
– 予測データは「X」で示され、異なる回帰モデルに基づいた予測が示されています。
– 灰色の部分は予測の不確かさを表現しており、⨉AI/3σに基づいています。
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は概ね一致しており、モデルの予測精度が高いことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、WEIスコアは安定しているものの、外れ値が分布の広がりを示しています。これは、特定の時期や出来事が経済的余裕に影響を与えた可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 一般的に安定しているWEIスコアは、政治的イベントや政策が個人の経済的余裕に大きな影響を与えていないことを示唆しています。しかし、数回見られた外れ値は、特定のイベントやニュースが一時的な影響を及ぼした可能性を秘めています。
– 社会的には、この安定性は安心感を与える一方で、外れ値の原因を分析することで、潜在的な不安要素を早期に特定し、対処するための手がかりになるかもしれません。
この分析により、政策決定者やビジネスリーダーは、経済的余裕の安定性を維持しつつ、突発的な外れ値に対処することが可能となり、より健全な社会の構築に寄与できるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 実績値（青色プロット）は全体的に横ばい傾向であり、WEIスコアが大きく変動していないことが示されています。
– ランダムフォレスト回帰予測（ピンクの線）は緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で囲まれた点が外れ値として識別されています。この外れ値は全体的なトレンドから離れた位置にあり、データの異常や特異なイベント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**:
– 青色プロットは実績データを示し、 WEIスコアの安定性を表しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、予測モデルの信頼性についての情報を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の間には若干の差異が見られますが、全体的に大きな外れは見られません。
– 複数の予測モデル間では、ゼロに近いが緩やかに上昇するトレンドが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは安定しており、予測モデルによる推定もこれを支持しています。
– WEIスコアの平均的な位置にプロットが集まり、全体的には正規分布に近い形を示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– グラフは健康状態が安定していることを示唆しており、政治的な役割を持つ個人が安定したパフォーマンスを発揮できている可能性があります。この安定性は、社会の安定や政策の一貫性を期待できる要因となるかもしれません。
– 外れ値の存在は、潜在的な健康問題や特異なイベントの影響を示す可能性があり、さらなる調査が必要かもしれません。
– 全体として、健康状態が堅調であることは、個人の持続可能な働きを示し、社会にポジティブな影響をもたらす可能性があります。
この分析から、WEIスコアの安定性と一貫性を活用し、個人や組織のパフォーマンス向上に役立てることができるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 全体的に、WEIスコアはおおむね横ばいですが、グラフの中盤でわずかな上下変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期と中盤にいくつかの外れ値があります。これらは特定の日に特異なストレスレベル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**
– **青い点**：実績AIによる実際のデータ。
– **赤いバツ印**：予測AIの予測値。実績値とはやや異なる傾向あり。
– **黒い円**：外れ値。
– **グレーの背景**：予測の不確かさを示す範囲。
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結果（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が重なっています。特に、ランダムフォレスト回帰が他の予測手法と異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データ間には中程度の分散が見られます。
– いくつかの予測手法は異なる結果を示しており、予測精度にばらつきがある可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– WEIスコアが一定レベルに留まることは、その期間の心理的ストレスが比較的安定していることを示唆します。
– ビジネスや社会においては、政策変更や社会的出来事があると、WEIスコアの変動が見られるかもしれません。そのため、外れ値や急激な変動に注目することで、特異なイベントへの対応が可能になります。
このグラフを見ることで、政治的な状況が人々の心理的ストレスにどのように影響しているかを把握し、必要な対策を講じることができるかもしれません。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフはおおむね横ばいで、一部に軽微な変動が見られます。具体的には、期間の前半では高いスコアが維持されている一方、後半にはわずかな下降があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 期間中、数少ない外れ値が観察され、特にある日に急低下しています。これは予期しないイベントやデータエラーの可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、黒い丸で囲まれたものは「異常値」として識別されています。
– 赤い「×」は予測値を表しています。
– 灰色の範囲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**:
– 実績データと予測データの傾向はおおむね一致していますが、後半で若干のずれが見られます。これにはモデルの修正が必要かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは0.6から0.9の範囲で変動しています。スコアの密集は中間値にあります。これは一部の期間で安定して高い水準が維持されていることを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることや社会的影響**:
– グラフから、個人の自由度と自治のスコアは比較的高く保たれているが、最近の変動と異常値は注意を喚起します。
– 社会的には、不安要素が存在する可能性があるため、政策的対応が求められるかもしれません。
– ビジネス面では、安定性を重視した戦略が引き続き重要ですが、新たな変動要素を考慮したリスク管理が必要です。
全体として、データは比較的安定した傾向を示しつつも、新たな変動の可能性を示唆しています。この点に留意した分析が求められます。
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**
– WEIスコアは大きな周期性は見られず、短期間で上昇や下降を繰り返しています。
– 全体としてスコアの平均は0.6から0.8程度で比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– スコアが極端に低いデータポイントが数回見られます（0.4付近）。これらは異常値として強調されています。
– 特定の期間でスコアが急激に下がる現象があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは過去の実績を示しており、黒い円で囲まれた部分が異常なデータポイントです。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、予測の信頼性を表します。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3種類の予測モデルが示されていますが、予測期間が短く、まだ大きな傾向は捉えられていないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なる予測手法の結果は大きく乖離していないように見えますが、予測モデル間での差異も時間とともに変動している様子が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの点は0.4から0.9の間に比較的密集しており、中央値とデータの変動には一定の安定性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このグラフは社会の公平性・公正さの指標を示しており、特定の期間で急落する現象は、特定のイベントや政策変更などの影響を示唆しているかもしれません。
– 予測の不確実性が一定以上あるため、将来的な計画策定には注意が必要です。特に異常値に対する対応策やその原因分析が求められます。
この分析を通して、政策や社会施策の変更がWEIに与える影響の評価や改善の余地を探ることが重要です。予測モデルの改善や新たな外的要因の分析が今後の重要なステップとなるでしょう。
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:
このグラフは、政治カテゴリにおける社会WEI（持続可能性と自治性）のスコア推移を30日間にわたって示しています。以下に、視覚的な特徴とその洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）は、概ね横ばいであり、0.8前後に集中しています。大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、おおむね横ばいを示していますが、やや異なる角度での推移があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値と判断されたプロットが、07月初旬に集中しています。他のデータポイントと比較すると、これらのポイントは縦軸方向に大きくずれています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示しており、表示にある黒い円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を示しており、予測の信頼区間を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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）は、実績データと概ね近い位置にありますが、それぞれ異なる方法でわずかに異なるトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.8付近に密集しており、あまり広がりがないことが示唆され、相対的に安定した値を維持しています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– このグラフから、多くのデータが安定していることが分かります。ほとんどの期間において持続可能性と自治性が持続されている可能性があります。
– 外れ値の存在は特定の期間における不測の事態や社会的イベントを示唆するかもしれません。これに対する原因や影響を分析することが必要です。
– ビジネスや社会に対する影響として、安定したスコアは信頼性の一つの指標となるため、良好な社会環境が持続していると仮定できるでしょう。ただし、外れ値の要因も考慮する必要があります。
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、グラフから得られる詳細な洞察です：
1. **トレンド**
– データポイントは横ばいで推移しており、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。一定の範囲内での変動が主となっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが異常値として強調されています。これらは、特定の日付で通常の範囲を大きく外れたスコアを示しています。
– 急激な変動は特に見受けられず、全体的に安定した変動です。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測で、将来のトレンドを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表し、一般的な値の範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測の間には大きな差が無く、予測もあまり大きく変動しない傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは狭い範囲に集中しており、0.8から1.0の間に多くの値が集中しています。
– 大きな相関関係は示されていませんが、安定した基盤や教育機会が持続していると解釈できます。
6. **直感的な感覚と社会への影響**
– グラフからは、社会基盤および教育機会が安定して提供されている状況が伺えます。
– 大きな変動が少ないため、政策の一貫性や基盤の強さが感じられ、社会に安定的な影響をもたらしていることが考えられます。
このように、グラフは安定した社会基盤と教育機会の継続を示唆しており、政策の持続性や影響力の評価に役立つ情報を提供しています。
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:
このグラフは、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）の30日間のスコア推移を示しています。以下、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を説明します。
1. **トレンド**:
– 全体的に見て、スコアは期間の初めに高く、その後下降し、緩やかな変動を続けています。明確な周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として、スコアが大きく外れている点がいくつか見られ、それらは黒い円で強調されています。
– 特定の日付で比較的顕著な急激なスコアの変動が見受けられますが、全体的には徐々な変化が多いです。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績AIのスコアを示しており、黒い輪郭の円で外れ値が示されています。
– グレーの陰影は予測の不確かさの範囲を表し、情勢の不確実性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 見られない場合、異なる種類の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なった未来のトレンドを予測していますが、いずれも大幅な変化を暗示していません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測データが非常に近く、データが密集しているエリアも見られ、スコアの分布にはばらつきがあります。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 数値が下降傾向にあることで、WEIの要素（共生、多様性、自由の保障）が弱くなっている可能性があります。これが続くと社会的な不安や不満を増幅する可能性があります。
– 予測の不確かさが大きいことにより、社会政策の安定性や信頼性に懸念が生まれる可能性があります。
全体として、このグラフは、政治的または社会的な施策の影響が測定されている可能性が考えられ、効果的な対策や改善が求められる状況を示唆しています。
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:
以下はグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 色の変化から、特定の日に強度が変化しているのが見受けられます。特定の時間帯で色が濃い（スコアが低い）傾向にあり、その後徐々に淡くなる（スコアが高くなる）パターンが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日の午後において、急激にスコアが低下する時間帯があります。これは何か特定のイベントやニュースが影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの強度を表しており、紫や青はスコアが低く、緑や黄色はスコアが高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 毎日の同じ時間帯において、類似のパターンが繰り返されており、規則性がある可能性がありますが、日付によって異なる変動があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは日々一定の時間と関連して変動しているように見え、朝や夜間のスコアが日中に比べて異なる傾向があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 朝8時と夕方16時頃のスコアの変化は、通勤時間や夕方のニュースの影響を示唆している可能性があります。特定の時間帯の活発さが、政策や施策の発表に影響されている可能性も考えられます。
– ビジネスにおいては、このような時間帯のスコアの変化を踏まえ、マーケティングやコミュニケーション戦略を調整することが考えられます。
全体として、このヒートマップは政治関連の動向を可視化し、特定の時間や日付での動きについての理解を深める手助けとなります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体としてのスコアはこの30日間の中で大きなトレンドが見られます。特に7月5日から7月15日、7月22日から7月23日にかけて、スコアに変化が集中していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月7日、7月16日、および7月23日における色の濃淡の変化は、急激なスコアの変動を示しており、特に注目すべきです。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡はスコアの大小を示しており、青や紫は低スコア、緑から黄色は高スコアを示しています。
– 時間軸と個別の時間帯により、具体的なスコアの変化が表現されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 縦軸の時間帯ごとに各日の変化が記録されており、特定の時間帯でスコアが安定している部分と変動が顕著な部分が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯（例えば15時から19時）が一致してスコアが変動している傾向があります。このようなパターンが示すのは、特定の時間帯におけるイベントや活動がスコアに影響を及ぼしている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人々が最も注目しやすい時間帯や日付が視覚的に区別しやすいため、政策的な決定や大規模イベントが行われた可能性を示唆しています。
– ビジネスや政策分野において、特定の時期や時間帯に注力することで、社会的関心や支持を増やすための戦略が立てられるでしょう。
この分析により、政治的な活動やイベントのタイムラインの理解が深まり、それに応じた戦略的計画が可能になります。
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:
## 視覚的特徴と洞察
### 1. トレンド
– **平坦なトレンド**: 日ごとの色の変化があまり見られない日も多く、周期的な変動はあまり顕著でないようです。
– **局所的な変動**: 一部の日付で色が大きく変わっている部分があり、局所的な変動を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **急激な変動**: 2025年7月22日と7月23日は、急激な変動が見られ、特に色が異なるのが際立っています。
– **外れ値**: 特異な色（濃い青）の現れる日があり、異常値として注目できます。
### 3. 各プロットや要素
– **色の意味**: 色の変化はおそらくWEI平均スコアの変動を示しており、色のスケールから見て、黄色が高スコア、青紫が低スコアを示していると考えられます。
### 4. 複数の時系列データの関係
– グラフ上には時間（時刻）と日付が組み合わさって描かれており、各時間帯の活動やスコアの変化を視覚化しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 日による特異な変化があるため、全体的なスコアの分布は時間や状況によって大きく変動している可能性があります。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **直感的洞察**: 特定の日や時間帯に注目することで、重要な社会的または政治的イベントが反映されている可能性があります。
– **ビジネスへの影響**: 変動が大きい日には政治的な意思決定や社会のムードが変化している可能性が高く、これにアンテナを張ることはビジネス戦略に役立ちます。特に、急激な変動が予測できる場合、対応策を事前に準備することで、リスクの軽減や機会を活用できます。
このヒートマップは、特定の時間帯や日付での社会的な感情の変化を迅速に視覚化するための有用なツールと言えるでしょう。
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
このヒートマップは相関を視覚化していますので、時間的なトレンドは示していません。ただし、「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」の間には高い相関が見られ、全体的な変動が関連している可能性を示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
ヒートマップでは外れ値を直接示すことはありませんが、「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目との相関が比較的低いことが一般的なパターンと異なる場合があります。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– 色は相関の強さを示しています。赤が強い正の相関、青が負の相関、白が相関なしを示します。
– 「総合WEI」は多くの項目と強い正の相関を持っていますが、「個人WEI（経済的余裕）」との相関は非常に低く、異質性が見られます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
時間的要素は直接示されていませんが、相関が高い項目同士は、同じ要因で変動する可能性があります。例えば「総合WEI」と「社会WEI（公平性・公正さ）」は強い相関があり、共通の変動要因が存在するかもしれません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 高い相関：多くの項目は0.7以上の相関を持ち、特に「総合WEI」「個人WEI平均」「社会WEI平均」など。
– 低い相関：「個人WEI（経済的余裕）」は他の多くの項目と低い相関を示しています。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうこととビジネスや社会への影響
– **直感的な理解**: 総合的な福祉指数（WEI）は個人と社会全体の健康、心理的および自由度に密接に関連しているという認識を裏付けるものであり、これが社会全体の幸福度を支える基盤となっている可能性があります。
– **ビジネスや社会的影響**: 経済的余裕が他のWEI項目と独立していることから、これに関する戦略や政策を独立して考える必要があるかもしれません。また、高い相関を示す領域では、政策改善やビジネス戦略の集中が効果的に幸福度を向上させる可能性があります。
このグラフは、政策策定やビジネス戦略の立案時に、特定の指標が相互にどのような影響を及ぼし合っているかを考慮する際の参考となります。
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:
以下に、この箱ひげ図から得られる洞察を示します。
1. トレンド:
– 各WEIタイプ間でスコアの中位数に大きな変化はなく、特定の上昇または下降トレンドは見られません。ただし、個々のタイプによってデータの広がりやばらつきが異なります。
2. 外れ値や急激な変動:
– 一部のカテゴリでは、外れ値が多く見られます。特に、「個人WEI (心理的ストレス)」や「社会WEI (持続可能性と自給自足)」などでは、下方向への外れ値が顕著です。
3. 各プロットや要素の意味:
– 箱ひげ図の箱の範囲は、各カテゴリにおけるスコアのIQR（四分位範囲）を示しています。これは、スコアの集中度を示すものであり、例えば「総合WEI」や「個人WEI（経済的余裕）」は比較的集中しています。
– 色の違いはビジュアル上の識別のためであり、直接的な意味が割り当てられていない可能性があります。
4. 複数の時系列データの関係:
– 時系列データでないため、期間内での関係は示されていません。
5. 相関関係や分布の特徴:
– おおよそ全てのWEIスコアが0.6から0.8の範囲に収まっており、分布は比較的均一ですが、カテゴリごとにばらつきの幅が異なります。
– 「社会WEI (共生、多様性、自由の確保)」は特にスコアの広がりが大きいです。
6. 人間が直感的に感じることおよび社会への影響:
– 組織や政策担当者は、外れ値の多さやスコアの低さを課題として捉えるかもしれません。これは特定の領域が他と比べて劣っている可能性を示唆し、改善の余地があります。
– バラつきが大きいスコアのカテゴリは、安定性や均質性の面で挑戦が必要であることを示します。
– これらのWEIスコアは、多様な政治環境における課題や成功を理解するための出発点となります。
この分析は、政策改善や調査のためのフォーカスを絞るのに役立つでしょう。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### トレンド
– トレンドは7月初旬から上昇し、7月中旬にピークに達しています。その後、下降しています。この上昇と下降は短期的な変化を示しており、政治的な要因やイベントが影響している可能性があります。
### 外れ値や急激な変動
– 観測値にはいくつか急激な変動が見られ、特に7月中旬に大きな変動があります。これは、特定の政治イベントやニュースが影響を与えた可能性があります。
### 各プロットや要素
– **Observed（観測値）**: 全体の変動を示しています。観測値の急激な変化は、重要な政治的出来事や政策の発表を示唆しているかもしれません。
– **Trend（トレンド）**: 長期的な変化を示します。トレンドが一時期上昇し、その後下降することで、政治的安定性や不安定性を反映している可能性があります。
– **Seasonal（季節性）**: 定期的な増減が見られ、周期的な要因が影響していることを示唆しています。
– **Residual（残差）**: モデルで説明されない変動を示しており、ランダムな要素や予期せぬイベントによる可能性があります。
### 複数の時系列データの関係性
– トレンドと季節性が観測値に大きく影響しており、特に季節性が短期的な波を作る大きな要因であることが読み取れます。
### 相関関係や分布の特徴
– 残差には大きな外れ値が見られないため、モデルは比較的観測値をよく説明していますが、短期的な変動は依然として存在しています。
### 直感的な洞察と影響
– このグラフは短期的な政治的変動を示しており、変動の激しさから、政治的安定性に対する懸念が伺えます。ビジネスや社会においては、このような変動は意思決定の不確実性を高める可能性があります。短期的な政策変更やニュースへの迅速な対応が求められる状況を示しているかもしれません。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– 30日間の個人WEI平均は、全体的に緩やかに上昇し、その後下降しています。7月上旬から中旬にかけては上昇、後半にかけて下降する形です。上昇と下降がそれぞれ緩やかで、ピークは7月中旬に見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 急激な変動は7月中旬に観察され、特に大幅な上昇とその後の下降が観察されます。特に観測データと残差において、いくつかの急激なスパイクとドロップが見られます。
3. **各プロットや要素**:
– **Observed**: 実際の観測値を示しており、全体の形状や変動を直接可視化しています。
– **Trend**: データの長期的な動きを表しており、全体的な上昇トレンドから下降トレンドへの転換を示しています。
– **Seasonal**: 短期的な周期的変動を示しており、一定のパターンがない不規則な周期変動が見られます。
– **Residual**: 観測値とトレンドおよび季節成分との差を示しており、外れた動きやノイズを確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと季節性が合わさることで、観測値の総合的な動きが形成されています。残差には、トレンドや季節性で説明できないランダムな変動が含まれています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドは周期的に変動していますが、季節成分や残差は不規則でランダムなパターンを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 中旬の急激な変動は、政治的イベントやニュースが影響している可能性があります。上昇トレンドから下降トレンドへの変わり目は重要な政治的転機や政策変更を示唆している可能性があります。
– ビジネスや社会においては、こうした変動が選挙結果や政策の支持率に影響を与える可能性があり、特に急激な変動時には注意が必要です。
このグラフから分かるように、政治的背景がデータの動きに大きな影響を及ぼしている可能性が高いです。分析を経済や社会的な指標と組み合わせて行うと、より深い洞察が得られるでしょう。
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:
以下に、提供されたSTL分解グラフからの洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 上昇トレンド: グラフの初期におけるトレンドは上昇しています。
– 下降トレンド: 中盤以降からは下降に転じ、最終日までこのトレンドが続いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– Observed (観測値) のプロットでは、一部急激な上昇と下降が見られます。
– Residual (残差) に大きな変動があり、一部の小さなピークと谷が外れ値として認識される可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– Observed: 実際のデータを表しています。
– Trend: 全体の傾向を示しており、政治的な影響としての長期的な変動を示している可能性があります。
– Seasonal: 季節性を示しており、周期的な変動があることを示しています。
– Residual: トレンドと季節性を除去した際のランダムな変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと観測値は、全体的に一致して傾向が見られますが、観測値には季節性や残差による短期的な変化が加わっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドの下降は、政治的な出来事や政策変更が影響を及ぼしている可能性があります。
– 季節性の変動は一定のパターンを持っていますが、残差の変動がそれに加わって、観測値の細かい変動を生んでいます。
6. **直感的な印象と社会への影響**:
– 人々はこのデータから、初期のポジティブな変化が何らかの理由で減少し、政治的な不安定さや変革が続いていると感じるかもしれません。
– 政治における決策やコミュニケーションの方法を再考する必要がある可能性も示唆されます。
– ビジネスや政策策定者には、トレンドの変動を考慮しつつ、短期的な変動に対応する柔軟性が求められるかもしれません。
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:
以下のポイントについて分析を行います：
1. **トレンド**:
– 主成分分析（PCA）の散布図であり、特定のトレンド（上昇、下降）は見受けられません。データは広く分散しており、特定の方向性が明確ではないため、全体のトレンドとしては横ばいと言えるでしょう。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分が-0.4付近、第2主成分が-0.2付近のデータポイントは、他のデータポイントから少し離れており、外れ値とみなされる可能性があります。これが探索すべき異常または特異なイベントを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットは、30日間の政治的イベントや現象を主成分で分類したものになります。第1主成分の寄与率が0.69、第2主成分が0.14で、主に第1主成分が大部を説明しています。
– 点の広がりはデータの多様性を示し、どのような政治的変数がグルーピングされたかに興味深さを提供します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データというよりは、各日付またはイベントごとのデータ分布を分析している状況です。これらがどう相互作用したかは直接的なグラフ上には示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係としては、第1主成分と第2主成分に明確な線形相関は見られません。データは各軸に比較的独立して広がっています。
– 分布は中心付近に密度が高く、外部に向かって疎になる傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間はこのグラフを見て、政治的なイベントが多様であり、特定の変数が他よりも優勢である可能性を感じ取るでしょう。このことは、政策の多様性や異なる政治的勢力の影響を示唆しているかもしれません。
– ビジネスや社会においては、あまり特異性がないことから、安定期または予測可能な変動期にあると解釈できます。
この分析により、政治的なイベントやファクターの背景を深く理解し、さらなる検証やデータ収集の方針を設定するのに役立ちます。
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。