📊 データ分析（GPT-4.1による）
## データ分析レポート
### 1. 時系列推移
– **総合WEI**: 時系列を見ると、データは最初（2025-07-01と2025-07-02の間）に変動が大きく見られ、特に7月2日の朝と午後でスコアがわずかに減少しています。しかし、7月3日には再び上昇しています。このパターンは、数日の間で比較的短期的な変動を示唆しています。
– **個人WEI平均**: 全体としては安定しているが、一部の時間帯でわずかな変動が見られます。特に、7月2日午後にやや低下がありますが、すぐに回復する傾向があります。
– **社会WEI平均**: これは、7月1日午後に高いスコアを示していますが、その後は徐々に落ち着き、軽微な安定した推移を示しています。
### 2. 異常値
– データに異常値は検出されていません。しかし、7月1日午後の社会平均の急上昇は注目すべき変動です。原因として、社会的なイベントや政策の発表が議題に上がった可能性があります。
### 3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **トレンド**: 長期的なトレンドは、短期間のデータでは難しいものの、総合WEIの上昇と安定性が見られます。
– **季節性**: 季節性パターンは非常に短期間のため、目立ったものは識別できませんが、時刻により若干のスコア変動が見られます。
– **残差**: 残差成分に特筆すべきパターンはありませんでしたが、時刻によるスコアの変動が、特定のイベントによるものである可能性が考えられます。
### 4. 項目間の相関
– 相関が高い項目間の関連性が見られ、一例として「社会基盤・教育機会」と「持続可能性と自治性」が挙げられ、これらは社会的安定性で関連性があることが示唆されます。
### 5. データ分布
– 箱ひげ図によれば、多くのWEIスコア項目の分布は中央値周辺に比較的集中しており、大きな外れ値は存在しません。これは、全体的にデータが安定していることを意味します。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– PC1が総変動の51％を占め、PC2が26％を占めます。これらは、個人の経済的余裕と社会的インフラが、全体のWEIスコアに大きく影響を及ぼしていると示唆します。
### 7. 追加考察
– データ指標の範囲内で、持続可能性や社会基盤の安定が、政治カテゴリにおいて強い影響力を持つことが浮き彫りとなりました。これは、今後の政策立案や社会的な戦略において考慮すべき重要な要因となります。
全体として、この短期間のWEIスコアの分析は、社会的および経済的要因が双方で重要な役割を果たしていることを示しています。今後のデータ収集や観察によって、さらに長期的なトレンドやパターンが明らかになり得ます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績の青い点は、一定の範囲内に収まっており、短期間では横ばいの傾向があります。
– 線形回帰（緑）とランダムフォレスト回帰（紫）による予測は、今後の期間で異なるトレンドを示しており、線形回帰は安定しているのに対し、ランダムフォレスト回帰は下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ内に大きな外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実績データであり、現在の状況を反映しています。
– 色の異なる線は異なるモデルによる予測を示し、それぞれの線はそれぞれのモデルの期待値を視覚化しています。
– 灰色のバンドは予測の不確実さを表しており、予測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**
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰による予測は異なる動きを示しており、それぞれのモデルがデータをどのように解釈しているかが異なっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは狭い範囲に集中しており、非常に正規分布に近いようです。
6. **直感的な印象と影響**
– 人間としては、実績が現状維持であるため、現状に対する安心感を感じるかもしれません。
– しかし、予測が異なる傾向を示すため、将来的な不確実性を考慮する必要があります。
– ビジネスや社会への影響としては、現在の安定した状況が続くと予測される一方で、不確実性があるため、慎重な政策の立案が求められます。特に、下降傾向のシナリオに備えた戦略的計画が重要です。
このグラフは、短期的には政治状況が安定している一方、長期的には予測のモデルによって異なるシナリオが示されていることを示唆しています。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青色のプロット）は最初の数日間で横ばいの状態です。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンク色の線）は、全体的に横ばいを示しており、安定していることを示唆しています。
– 線形回帰（緑色の線）と決定木回帰（紫色の線）は、期間を通じて下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには目立った外れ値や急激な変動は見られません。これは、データが安定していることを示しています。
– 各予測モデルによる傾向の違いが見られますが、これが外れ値やノイズである可能性もあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実際に観測されたデータを示しています。
– ピンク、緑、紫の線はそれぞれ異なる予測モデル（ランダムフォレスト、線形回帰、決定木回帰）による将来の傾向を示しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさの範囲を示しており、データの信頼性や変動性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは異なる傾向を示しており、予測手法の違いによる結果のばらつきを示しています。
– 線形回帰と決定木回帰は下降傾向を示していますが、ランダムフォレストは安定を保っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは非常に狭い範囲に密集しており、分布の変動が少ないことを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、現在の状況が安定しているものの、今後下降する可能性があるといった予測の不確実さが存在するということです。
– 政治的・社会的に見れば、個人の影響力や評価が下降するトレンドに注意が必要です。下がる予測が多い場合、対策を講じて影響力を維持あるいは向上させる必要があるかもしれません。
この分析により、現在の安定した状況を維持しつつ、将来に対する備えを考えることが重要であると考えられます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（青のプロット）**: 初期の数日間、データが高い範囲で安定しており、周期的あるいは急激な変動は見られません。
– **予測**: 線形回帰とランダムフォレスト回帰は横ばいに近い推移を示し、安定していることを示唆しています。一方、決定木回帰ではわずかに下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値や急激な変動は見られず、比較的一貫性のあるデータに基づいているようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**: 実績AIの実績を示しており、実際の観測データを表現しています。
– **赤い交差点**: AIモデルによる予測値を示していますが、一部のプロット間で僅かな差異があります。
– **灰色の範囲**: 予測値の不確かさの範囲を示しています。データの信頼性を示す重要な指標です。
– **異なる色の回帰線**: 各回帰手法による予測の傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各回帰方法の結果が比較的一貫しており、一部のモデルでの軽度の違いが認識できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実測データは狭い範囲内で分布しており、予測もそれに一致しています。モデル間での相関は高いと考えられます。
6. **人間の直感的認識とビジネスや社会への影響**
– このグラフは、短期間でのデータの安定性を示しており、短期的な戦略や方針に大きな変更を加える必要がないことを示唆しています。
– 政治的状況が安定していると考えられ、政策決定における期待が大きく変動しないことから、関連する活動が計画的に進行する可能性が考えられます。
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:
以下の点についての分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフ内の実績（青い点）は、開始の日付に集中しており、途中からデータがありません。そのため、全体的なトレンドは識別しにくいです。
– 予測（異なる色の線）は、線形・決定木・ランダムフォレスト回帰の全てが横ばいの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績のデータは初期に集まっているだけで、急激な変動や外れ値は見られません。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）が初期に示されていますが、全体的には安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青い点で示され、予測データは異なる色の線（ピンク、シアンなど）で示されています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰がそれぞれの手法で連続した予測を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測手法が用いられており、全てが似たような横ばいのラインを形成していることから、各手法による予測の結果は大きく変わらないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に強い相関関係を見出すのは難しいですが、予測が横ばいであることから安定性が一定程度保証されていると考えられます。
6. **直感的な感覚やビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアが安定していることから、経済的余裕に関しては変動が少ないことを示唆しています。これは、政策や社会状況が安定している場合に見られる特性です。
– ビジネスや市場にとっては、大きな変化がないことは予測可能性が高まり、計画的に活動できます。
– 社会や政策においても、大きな変動がないことで安心感を提供し、政策策定におけるリスクが低減される可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）はおおよそ横ばいであり、0.6〜0.8の範囲に留まっています。
– 種々の予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）では異なる動向を示していますが、ランダムフォレスト回帰（淡い緑の線）が最も安定しています。他のモデルでは、特に線形回帰（紫の線）で急激な下降トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は特に観察されませんが、線形回帰では急激な数値の減少が予測されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点（実績）は観測データを示し、予測AIの結果を反映しています。
– Xマーク（予測AI）は予測値で、実データよりやや低い値を示しています。
– 灰色の帯は予測に対する不確かさの範囲を示しており、±3σの範囲内に大部分の実データがあることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間にはギャップが見られます。予測値は実データに比べて低めに出ています。
– ランダムフォレスト回帰が最も実データに近く、安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実データと予測の間には一定のズレがありますが、相関は維持されています。
– 回帰モデル間で特に線形回帰と他モデルの予測には大きな違いがあります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 実績データは比較的安定しているが、予測に強い不確実性が見られます。特に線形回帰には急激な下降トレンドがあるため、注意が必要です。
– 健康状態のスコアが下がることは、関連する政策上の決断に影響を及ぼす可能性があります。
– 安定した予測を提供するためには、異なるモデルによるクロス検証のほか、データの更新とパラメータの調整が望まれます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青色）は最初に高い値で開始しており、その後データが途切れています。
– 予測（法定木回帰、紫色）は急激に下降しており、その後低い値を維持しています。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰（緑色とピンク色）は一定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 法定木回帰の予測において、急激な下降があります。これは外れ値として扱えるかもしれません。
– 実績データは最初のみであり、後続のデータは存在しないため変動が不明です。
3. **各プロットや要素**
– 青色の実績データは初期の観測値を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの帯）は初期値付近で狭く、詳細な予測が難しいことを示唆しています。
– 紫色の法定木回帰は極端な変動を示しており、予測の不安定さを示しています。
4. **データの関係性**
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰は非常に近い値を予測しており、一貫した結果を表しています。
– 法定木回帰は異なる結果を出しており、これがどの程度信頼できるのかが問題です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在の実績データからは明確な相関を判断することは難しいですが、予測モデルの間での一貫性の有無は確認できます。
6. **直感およびビジネス・社会への影響**
– 人間がグラフから直感的に感じることは、法定木回帰の急激な変動が予測の信頼性に疑問を投げかけることです。
– ビジネスや社会的には、心理的ストレスの数値に基づいた迅速な対応が求められる場合、予測の信頼性が重要です。特に政治的なコンテキストでは、予期せぬ心理的負担が発生するリスクのある意思決定が避けられるべきです。
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:
以下は、提供されたグラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 実績（青いドット）は初めの数日間で表示され、その後のデータは示されていません。
– 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）は、それぞれ異なる視点を示していますが、全体としては比較的横ばいです。特に線形回帰と決定木回帰は横ばいですが、ランダムフォレスト回帰は初期の実績の観測から上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データに顕著な外れ値や急激な変動は見られません。
– 予測の不確かさの範囲が示されていますが、それを超えるデータもありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いドットは実績（実測値）を示しています。
– 赤い × 印は予測値です。
– 予測の不確かさの範囲が灰色の帯で示され、データの揺らぎを考慮しています。
– 各予測モデルの違いが、異なる色の線で表されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各回帰モデルの予測は、ほぼ一致しており、全体的に安定した傾向が予測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは初期に集中し、予測との一致が見て取れます。予測は安定性を保ったまま進んでいます。
6. **洞察とビジネスや社会への影響**
– 実績から大きく離れた予測がないため、個人の自由度と自治に関しては安定していると考えられます。
– 社会的または政治的に大きな変動が予測されていないことから、近い将来に大きな政策変更は予期されていない可能性があります。
このデータは、意思決定者にとって安心材料となり、今後の政策の計画や予算配分に役立つかもしれません。安定性があることで、ビジネス環境も予想しやすくなるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青点）は、X軸の左端に3つプロットされており、その値は0.55から0.65の範囲です。
– 線形・法定木・ランダムフォレスト回帰による予測はほぼ一定（安定）で横ばいしています。特に、ランダムフォレスト（ピンク色）は、開始から終了まで0.6付近で横ばいです。
– 法定木回帰（紫色）は急激に下降し、7月13日以降は0に近づいています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 法定木回帰モデルの急激な低下が目立ちます。これは他の予測モデルと異なり、異常な挙動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の実績（実績AI）は、モデルの過去数日のパフォーマンスを示しています。
– 灰色の不確かさ範囲は、予測の信頼区間を表しており、この範囲内に実績データが収まっています。
– 各予測モデルの線（緑、青、ピンク、紫）は、日ごとの予測スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測はほぼ一致して安定していますが、法定木回帰の予測は劇的に異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと線形、ランダムフォレストの予測は高い相関があることが示唆されますが、法定木回帰とは低い相関が見られます。
6. **直感的な洞察および影響**
– 見た目に異なる法定木回帰の予測は、モデル選択の重要性を示唆しており、特に政策決定において予測モデルの精度と適用範囲を慎重に評価する必要があります。
– 社会公平性の指標が安定している場合、それは政策が効果的であることを示唆しますが、突然の変化（法定木回帰のような予測）には注意が必要です。これらの指標は政策形成や評価に重要な情報を提供します。
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:
### グラフの分析：
1. **トレンド**:
– 実績AI（青いプロット）は一定の範囲で安定しており、横ばいの傾向を示しています。
– 四種類の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が描かれており、特に線形回帰は明確に下降トレンドを表しています。他の予測モデルは横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績AIのデータポイントは、全てほぼ同じレベルにあり、外れ値や急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロット（実績AI）が示すのは、過去の30日間の実データ。
– 灰色の範囲は、予測不確かさの範囲を示しており、実績データがこの範囲内に収まっています。
– 線の色が示すのは、異なる予測モデルによる将来的なスコアの推移。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは安定していますが、線形回帰の予測は下降しています。決定木回帰とランダムフォレスト回帰のモデルは予測が横ばい。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の分布は狭く、予測が異なるモデルにより分岐しています。特に線形回帰と他のモデルとの間に予測に大きな差があります。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**:
– 実績AIの安定したスコアは、現状が持続可能であることを示唆していますが、線形回帰の予測が下降していることは、今後の不安要素を示しています。
– 実績と特定の予測モデルの間に大きな乖離があるため、予測モデルの選択が重要です。特に、下降トレンドを予測するモデルを用いる際には、具体的な対策が求められるでしょう。
– 社会WEIが政治に多大な影響を与える場合、これらの予測は政策変更の合図となり得ます。特に持続可能性の観点から、下降予測に対しては警戒が必要です。
これにより、現在の状況を安定させつつ、予測に基づく適切な戦略を立てることが重要であると感じられます。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青点）は初期に評価されており、その後の推移は示されていません。予測は三種類の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で行われており、異なる時系列の推移が描かれています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中で特に外れ値は見受けられませんが、初期の評価が様々な予測モデルの出発点となっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績値を表現しています。
– それぞれの予測モデルは異なる色（線形回帰が水色、決定木回帰がマゼンタ、ランダムフォレスト回帰が紫色）で表示されています。グレーの領域は予測値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**
– 予測結果は異なる手法に基づいているため、それぞれ異なるトレンドを示しています。線形回帰と決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の間で異なる将来の評価動向が予測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値の範囲は比較的狭く、予測値もそれに準じていることから、安定した相関があるか、もしくは大きな変動が予測されない可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 社会基盤と教育機会の評価が短期間で大きく変動しないことを示唆しています。これは政策や環境が安定していることを示す可能性があり、ビジネスや社会にとっては予測可能性が高まる要素と言えるでしょう。これは長期的なプランニングや教育政策の信頼性を高める要因となるかもしれません。
全体として、このグラフは比較的安定した社会基盤や教育の機会を示唆しており、予測モデルによる将来の評価の方向性を検討する際に有意義です。
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:
以下に、グラフに関する詳細な分析を示します。
1. **トレンド**
– 実績データは最初の数日間に存在し、その間に若干の上昇があります。
– ランダムフォレスト回帰の予測は一定していますが、線形回帰と決定木回帰の予測は緩やかな上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データは狭い範囲内に収まっており、大きな外れ値や急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実際のデータを示しています。
– 各予測モデルの線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、実績に基づく異なる予測を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と各予測（特に線形回帰と決定木回帰）は、時間経過と共にWEIスコアが増加す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比較的安定しており、大きなばらつきは見られない。
– 線形回帰と決定木回帰の予測は、実績データから得られる成長のトレンドを捉えているようです。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– このスコアはおそらく社会的な共生や多様性に関連しており、安定した成長が求められていることが示唆されます。
– 不確かさの範囲が狭いことから、予測の自信度が高いと考えられ、政策決定に安心感を与えるでしょう。
– 時系列の成長トレンドは、この分野の向上が順調であることを示し、政治的な決定がうまく機能している可能性を示唆します。
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、提供されたヒートマップに基づく分析と洞察です。
1. トレンド:
– 日付ごとの色の変化から、時系列的にWEIスコアが変動していることがわかります。
– 見たところ、7月1日から7月3日にかけてスコアに大きな変化があるようです。
2. 外れ値や急激な変動:
– 特に7月1日の少なくとも一部の時間帯に非常に高いスコア（黄色）が観察されます。これは急激な上昇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:
– 色によってWEIスコアが異なることを示しています。黄色に近いほどスコアが高く、紫色に近いほどスコアが低いです。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 時間帯ごとに感じられる変化があるため、特定の時間帯や日付での傾向が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:
– 時間帯ごとの色の分布から、特定の時間帯ではスコアが高まりやすいことが見て取れます。
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:
– 特定の日や時間帯での急激なスコアの変動は、政治的出来事や社会的動揺が影響を与えた可能性を示唆しています。
– ビジネスにおいては、特定の時間帯で高い関心や活動が見られる場合、その時間帯における対応策を考えることが求められるでしょう。
全体として、7月1日の下方に黄色が集中していることから、特にこの日や時間帯でのイベントが重要であったと考えられます。これをさらに詳細に分析することで、社会的や政治的なインサイトを引き出すことが可能です。
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:
以下の視点から解析を行います。
1. **トレンド**:
– 7月1日には黄色が多く、徐々に青緑色、そして紫へと変化しています。これは、時間が経つにつれスコアが下がっていることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日と7月2日の間で、特に19時のスロットで黄色から青緑に大きく変化しています。この点が急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高低を示しています。黄色はスコアが高く、紫に近づくほどスコアが低いことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間スロットは独立していますが、全体として日付が変わるごとにスコアが低下しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 上下のバンドが明確で、上部のスロットにおいても下降トレンドが確認できます。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響**:
– このヒートマップは、対象の政治関連のスコアが時間とともに低下するという警告を示しています。この低下は、個人の評価や支持率の下降を反映している可能性があり、政策の見直しや公共イメージの修正を迫られる必要があることを直感的に感じさせます。
このグラフから感じられる直感としては、特に7月初旬の出来事や、その後の動向に関心を向ける必要があるという点が挙げられます。社会的な影響としては、このような評価の下降が長期間続く場合、当該個人や団体の支持基盤が脆弱化するリスクがあります。
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:
以下は提供されたデータに基づく分析と洞察です。
1. トレンド:
– グラフは3日間のデータを示しており、色の変化によりスコアの増減が示されています。
– スコアは7月1日から3日にかけて上昇していることがわかります（色が薄い緑から黄色に変化）。
2. 外れ値や急激な変動:
– 7月2日から3日にかけて急激な上昇が見られ、スコアが大きく変動していることが示唆されます。
3. 各要素の意味:
– 色: 色の濃淡がスコアの高低を表しています。具体的には、薄い緑が比較的低いスコア、黄色が高いスコアを示しています。
– 日付と時間帯が具体的にグラフに示されていますが、特に18時から19時の変化が顕著です。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 時間帯ごとのスコア変化が示されており、特に夕方にかけてスコアが高くなることが明確です。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 分布としては、時間経過とともにスコアが上昇する傾向が強く、ピークに達していることが供給されています。
6. 人間が直感的に感じること、及び社会への影響:
– 翌日のスコア上昇はポジティブな変化を示しており、特に夜間の活動が活発化していることを示唆している可能性があります。このトレンドは政治的イベントや社会活動の影響を受けている可能性があります。
– ビジネス面では、このデータを利用して時間帯別に効率的な広告戦略やリソース配分が考えられるかもしれません。
このように、ヒートマップは時系列データの比較と変動の分析に有用であり、社会的および政治的状況を視覚化するための有効な手段となります。
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WEI項目の相関を示しています。各セルの色は相関係数を表しており、赤は正の相関（1に近い）、青は負の相関（-1に近い）を示します。
1. **トレンド**:
– 30日間のデータの指標間の関係性を示しており、トレンド自体は示していません。しかし、高い正や負の相関は、これらの指標間の強い関係を暗示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは外れ値や急激な変動というより、相関の強弱を見るためのものです。負の相関が強い項目として、「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」があります。
3. **各プロットや要素**:
– 「総合WEI」と「社会WEI（公平性・公正さ）」は非常に高い正の相関（0.91）を示しています。
– 「個人WEI（自由度と自治）」は多くの他の指標と負の相関を持っており、特に「社会WEI（公平性・公正さ）」とは-0.86という強い負の相関があります。
4. **複数の時系列データ**:
– 時系列データは表示されていませんが、各指標間の相関を通じて移り変わりの傾向や影響を推察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高い正の相関が「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間に見られます（0.98）。
– 負の相関が特に際立つのは「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」のペアです。
6. **直感や社会への影響**:
– 「自由度と自治」と「公平性・公正さ」の対立は、政策の自由化が不平等の増大を引き起こす可能性を暗示しています。
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の強い正の相関は、持続可能性と公平性が手を取り合って進められていることを示します。
– 政策決定者は、これらの相関を元に、特定の政策が社会全体や個人の幸福にどのように影響するかを考慮する必要があります。
この分析は、WEI指標を向上させるために、どの分野が協調して改善されるべきかを示唆しています。
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:
このWEIスコア分布比較の箱ひげ図を分析し、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 30日間において、特定のWEIタイプが明確に上昇または下降しているかどうかは不明確です。しかし、個々のスコアのばらつき（四分位範囲）を見ることで、各カテゴリの一貫性や安定性を測ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつかのカテゴリで見られます。例えば、「個人WEI（経済的負担）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」での外れ値が存在し、これは通常の分布から外れたデータポイントを示しています。これらは特異な事象による影響を示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 各箱ひげ図は中央値、四分位範囲（IQR）、四分位のひげ、外れ値を示しています。四分位範囲が広いほどデータのばらつきが大きく、狭いほど均質性が高いことを示します。また、色の濃淡によって異なるカテゴリが視覚的に区別されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「個人WEI（経済的負担）」は他のWEIタイプと比較してより高い中央値と狭い四分位範囲を持ち、安定している可能性があります。一方で、「社会WEI（生態系整備・教育機会）」は中央値が高く、四分位範囲が狭いことからも、他のスコアと比べて一貫して良い評価を受けていると解釈できるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフ内では明確な相関を見つけるのは難しいですが、各WEIタイプが特定の政治的・社会的事象と関連付けられている可能性があります。例えば、経済的負担の高い時期には社会的ストレスのスコアが高くなることが予想されます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 双方のスコアがバランスよく高い場合、社会の安定性や経済の健全性が示唆されます。
– 特定のカテゴリでの高い外れ値やばらつきは、政策の改善が必要であることを示している可能性があります。
– 社会や経済の特定領域での明確な問題を示している場合、それは政策立案者による特定の介入を必要とするかもしれません。
全体的に、この箱ひげ図からは、社会的および個人的なサポート領域の効率性の違い、およびその改善の必要性が浮かび上がっています。
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:
このグラフは主成分分析（PCA）によって2次元にプロットされたデータポイントを示しています。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇または下降のトレンドは見られませんが、点の分布により、第1主成分と第2主成分の方向に広がりがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右下のデータポイントは他の点から離れており、外れ値として注目すべきです。この点は何らかの重要な変数やイベントに関連している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各ポイントは観測データの主成分を表し、主に第1主成分がデータの分散の51%を説明し、第2主成分が26%を説明します。
4. **複数の時系列データの関係**:
– このグラフには明示的な時系列データは示されていませんが、異なる時間の観測を主成分で比較分析している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分沿いにある程度の分散がありますが、第2主成分との明確な線形関係は見られません。データは第1主成分でより多くの情報を持っています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 第1成分の左右に分かれる分布から、政治における2つの異なる傾向や要因が明確に識別される可能性があります。
– 外れ値は突発的なイベントや、新たに浮上した課題を示す可能性があり、これに基づく政策決定への影響が考えられます。
– ビジネスや社会においてこれらの主成分がどのような因子を反映しているかを掘り下げることで、より具体的な施策や予測が可能になるでしょう。
全体として、このグラフは、政治における複雑なデータセットを主要なパターンに分解し、意思決定のプロセスを改善するための基礎を提供します。
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。
