📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータを分析すると、以下のポイントを指摘できます。
### 時系列の推移と傾向
– **総合WEIスコアの推移**:
総合WEIスコアは、観測された範囲では0.66875から0.725の間で変動しています。7月1日には0.725と最も高いスコアを記録しましたが、その後は0.66から0.72のスコア間で小さな変動を繰り返しているため、直線的な上昇または下降トレンドは明確には見られません。
– **個人WEI平均の推移**:
個人WEI平均は比較的安定しており、0.65から0.675の間に収まっています。ただし、7月2日の午後には最低の0.65を記録しています。
– **社会WEI平均の推移**:
社会WEI平均は、0.6625から0.78間で見られるように、より変動が激しいです。特に、7月1日と7月3日の評価では、最高値に達しており、これが社会的エンゲージメントや制度の変化を示唆しているかもしれません。
### 異常値
データ中に「異常値」の記載はないため、明確な異常値は検出されていません。ただし、7月1日午後の高い社会スコア0.775とその後に続く高値の持続については注目に値します。この値は、社会的要素が短期間に大きな影響を受けたことを示す可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**:
今回のデータセットでは短期間の変動しか分析されていないため、長期的なトレンドを検知するには不十分なデータです。
– **季節性**:
季節的なパターンは短期間では捉えにくいため、詳細な解釈は難しいですが、見られるパターン（例えば社会的スコアの急上昇）は、イベントまたは政策の突然の変化に関連している可能性があります。
– **残差成分**:
説明できない微細な変動が見られますが、特記すべき意味を持つほどの大きさではありません。
### 項目間の相関
– **強い相関の可能性**:
個々のWEIスコアは全体的に一貫性がある傾向を示します。ただし、個人経済と社会持続可能性との関連性を見ると、それぞれが高いスコアを維持しているため、この2つの項目においては社会全体の持続可能な経済状況への影響が考えられます。
### データ分布
– **ばらつきと中央値**:
各WEIスコアのばらつきは小さく、0.7付近を中心とした安定した中央値を持ちますが、個々の項目間にばらつきがあります。
– **外れ値の有無**:
外れ値は確認されていないものの、極端なスコアの変動には注意が必要です。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析の結果、PC1が58%の寄与率を示しており、これは主に経済的余裕や社会持続可能性など、社会的および経済的要因がWEIを大きく支配していることを示唆しています。PC2による19%の寄与率は、健康状態や社会基盤に関連した要因を示している可能性があります。
総じて、WEIスコアの短期間の分析では、広範なトレンドの解釈には限界があるものの、いくつかの要因が比較的安定しており、社会や経済の変動が強く影響を与えるポイントになっていることが分かります。特に社会スコアの変動が、政策やイベントによる影響を反映している可能性
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:
### グラフの分析結果
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は、時間の経過とともにほぼ一定の範囲に留まっています。
– 線形回帰（紫の線）は、わずかに上昇するトレンドを示しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点で示された実績データには明確な外れ値や急激な変動は見られません。
– 線形回帰およびランダムフォレスト回帰の予測範囲（xAI/3σ）は、実績データの分布に比べて狭いです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示しており、安定したパフォーマンスを示唆しています。
– 紫の線（線形回帰）は全体のトレンドが若干の上昇傾向にあることを示しています。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）は、全体として横ばいであることを示唆しています。
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違いから、データの傾向が必ずしも一意的でないことがわかります。特に、ランダムフォレスト回帰が安定した横ばいを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは相対的に密集しており、予測範囲内で安定しています。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の結果が異なるため、データには相関の取り方により異なる解釈が生まれる可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– グラフから読み取れる直感的な印象は、短期的には安定したパフォーマンスを維持していることです。この安定したパフォーマンスは、政治における信頼感や一貫性につながり得るでしょう。
– 線形回帰ではやや上向きのトレンドが予測されることから、新たな政策や取り組みが評価され始めている可能性があります。
– 特に変動が少ないことは、社会に安定感を与え、プランニングや戦略を支える要素となります。
これらの分析がビジネスや政治の戦略立案に活用されると、データに基づく信頼性の高い決断が可能になると考えられます。
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**:
– 実績（青い点）は初期段階で安定していますが、その後の予測（X印）はないため、実績に基づくトレンドは見られません。
– 線形回帰（紫の線）は緩やかな下降傾向を示しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）はほぼ横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに外れ値や急激な変動は見られません。
– ただし、予測モデルによって示された範囲では不確かさが示唆されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の観測データを示しており、安定しています。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰は、異なる予測方法による将来の傾向を示しています。
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間に乖離があり、モデル間の予測に差があります。これは、データの扱い方やモデルの特性に起因する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは狭い範囲に分布しており、分布の広がりはありません。予測範囲はそれを考慮しています。
6. **人間の直感と社会への影響**:
– 初期の安定した実績に対して、予測に不確実性が示唆されており、将来の動向には注意が必要です。
– 政治的なスコアにおける予測の違いは、政策決定や政治的な議論に影響を及ぼす可能性があります。情報が限られている中、適切な判断を求められるため、今後のデータ収集が重要です。
このグラフは、現在の状況の安定性を示しつつも、未来に向けて影響を及ぼす可能性のある変動が含まれているため、慎重な分析とさらなるデータ収集が推奨されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）のトレンドは緩やかな上昇が見られます。
– 予測データ（複数の予測モデル）では、線形回帰とランダムフォレスト回帰は上昇を予測しており、法定木回帰はさらに高い上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには特に急激な変動や著しい外れ値は見られません。
– 予測モデル間での急激な変動はないものの、異なるモデルによる予測のズレがあり、特に法定木回帰は他モデルと異なる予測を提示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは過去の実績データを示しており、これが予測の基礎となります。
– 各予測モデルの線（線形回帰、法定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なる手法での予測値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、この範囲内での変動が予期されていることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは他の予測と概ね一致していますが、法定木回帰予測は他のモデルよりも高く、異なる結果を示しています。これにより、特定の要因が影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測の間には全体として一致があるものの、法定木回帰の異なる動きが要素間の相関を弱めている可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響**
– 全体の傾向としてWEIスコアは上昇しており、これは社会・政治的な安定や改善を示唆するかもしれません。
– 予測モデルが一部異なる結果を示しているため、分析に際しては、どのモデルが最も信頼できるかを検証する必要があります。
– 政策決定者にとっては、異なる予測モデルを比較することで、より柔軟な政策対応が可能になるでしょう。
この分析を通じて、人々は全体的な社会状況の改善や安定化を感じ、同時に多様な予測モデルを活用することの重要性を認識できるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青色の点）は初期に安定しており、その範囲は狭いです。これは、WEIスコアがこの期間で大きく変動しなかったことを示しています。
– ランダムフォレストによる予測（ピンクの線）は、時間とともに緩やかに上昇し、最終的に安定しています。これは、将来的には経済的余裕が改善すると予測されていることを示しますが、しばらくすると安定的に推移することを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データは狭い範囲で密集しているため、外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青い点）: 過去のWEIスコアを示しており、一定の安定性を反映しています。
– 予測（線形回帰・決定木回帰・ランダムフォレスト回帰）: 異なるモデルによる将来のWEIスコア予測を示しています。特にランダムフォレストは最も詳細な予測を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各種予測モデルの間で大きな違いはありませんが、ランダムフォレストは最も詳細な予測とされ、将来の上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは密集し、予測も比較的安定しているため、全体として大きな変動や不安定要素は少ないと考えられます。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**
– このグラフからは、個人の経済的余裕が近い将来に向上する可能性が高いことが示唆されます。政治や経済政策に対する信頼感が向上するかもしれません。
– ビジネスへの影響として、個人の購買力の上昇が期待され、消費の活性化が見込まれるかもしれません。また、社会的にも個人の安全感が増し、安定した生活が期待できるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）：7月1日から7月5日まで比較的横ばいで安定しています。
– 予測（赤い×印）：この期間内ではプロットされていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データは比較的安定しており、外れ値は特に見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点（実績AI）：過去の健康状態データを示しており、安定しています。
– ピンク線（ランダムフォレスト回帰）と紫線（線形回帰）：将来の予測。ランダムフォレスト回帰は一定、線形回帰は下降傾向。
– 灰色の範囲：予測の不確かさを示していますが、狭い範囲で、信頼性が高いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– ランダムフォレスト回帰と線形回帰の間に予測の一致がなく、アプローチにより異なる結果が生じています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは狭い範囲で密集しており、高い安定性を示しています。予測値には異なる傾向が見られ、特に予測手法により異なる不一致が目立ちます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このグラフからは、過去30日間の個人の健康状態が安定していたことが分かります。ただし、予測データは異なる手法に基づき異なった結果を示しており、特に線形回帰では健康状態の悪化が予測されています。
– これにより、健康状態の管理や政策の見直しに関して、予測手法の選択が影響を及ぼす可能性があります。また、政策決定者にとっては、ランダムフォレスト回帰が示す安定性を重視するのか、線形回帰が示す悪化を考慮するのか、慎重な判断が求められます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期のデータ（青い点）はWEIスコアが約0.55~0.60の範囲で安定しています。
– 予測線（緑色の線形回帰）は水平で、WEIスコアの今後の安定を示しています。
– 紫色の法決木回帰は急激な下降トレンドを示し、将来的に心理的ストレスが減少する可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の数日間の実績AIデータは安定しており、外れ値は見られません。
– ランダムフォレスト回帰（紫色）と法決木回帰の急激な低下が特筆すべき点です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は、過去の実績データを表しており、比較的一定です。
– 灰色のバンドは予測の不確かさの範囲を示しており、予測AIも含んでいることを示しています。
– 各予測手法による傾向をそれぞれの色で示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは一貫して高めのスコアを示しているが、予測は手法により異なります。これは未来の不確実性を強調しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 始めの実績データの分布は狭く、直近のスコアは変動がほとんどない状態を表しています。
6. **直感的な洞察および影響**
– 直感的には、実績データの安定性により、短期的には大きな変化が予想されない可能性があります。しかし、予測手法は長期的なリスクや変動の可能性を示しています。
– 社会的観点からは、ストレスが低下する予測（法決木回帰など）はポジティブな兆候であるものの、実際の状況がそれに追随しない場合、これが過度な楽観により施策の遅れを引き起こすかもしれません。
このような分析は、主にストレス管理に関する政策立案やメンタルヘルス支援の計画に寄与し得ます。
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:
以下のグラフ分析について詳述します。
1. **トレンド:**
– グラフは、個人WEIスコアが初めに高く、時間が経つにつれてわずかな下降トレンドを示しています。全体として比較的安定しているが、将来的には微減が予想されます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 現在のところ、外れ値や急激な変動は見られません。実績AIのデータ（青いプロット）は一定の範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青いプロットは実績データを示し、赤い×は予測を示しています。灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。予測には3つの異なる回帰モデル（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、その結果は互いに近似しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 予測データは実績データを基にしており、全体的に類似したトレンドを示しています。異なる回帰モデルの予測結果は非常に近い位置にあり、モデル間の予測相違は小さいです。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データと予測データは、初期の一定範囲での密度が高いことから、一貫性のある分布を示しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響の洞察:**
– 一見して、個人の自由度と自治のスコアが安定しており、今後も大きな変動はないと予想されます。このような安定したスコアは、政治的な状況が現状安定していることを示唆し、人々に安心感を与える可能性があります。ただし、わずかな下降傾向が長期化すると、潜在的な不安要因として捉えられるかもしれません。
この分析は、個人、企業および政策立案者が将来の戦略を立てる際の参考として活用できるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 実績（青色のドット）は、初期において若干の変動がありますが、全体として横ばいに見えます。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は、明らかな上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績の範囲内で大きな外れ値や急激な変動は見られませんが、データが少ないため、特定の変動の影響は判断が難しいです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青色のドット）は、社会WEIスコアの実際の測定値を示しています。
– 予測（ライン）が示す他の回帰モデル（予測（線形回帰）、予測（決定木回帰））は、異なるモデルでの傾向を予測しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色のバンド）は、最も信頼される予測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**
– ランダムフォレスト回帰モデルによる予測が、他のモデルの予測よりも高い値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に、期間の前半ではまだ開きがありますが、データが少ないため、明確な相関を見つけるのは難しいです。
6. **人間の直感および社会への影響**
– 人間の直感では、実際のデータがどの予測に近づくかを気にするでしょう。ランダムフォレスト回帰が最も楽観的な予測をしており、このモデルに基づく期待が高まる可能性があります。
– 社会WEIスコアが上昇することを示しているため、公平性・公正さが向上しているという理解が広がり、社会的な信頼感の向上が期待されます。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **全体的な傾向**: グラフ全体で見ると、各予測線はわずかな下降傾向を示しています。
– **現実のデータ**: 実績は非常に安定しているようです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値のような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（実績AI）**: 過去の実績を示しています。一定の範囲に密集しており、安定しています。
– **赤い×（予測AI）**: 未来の予測で、一部の不確かさが表れているようです。
– **灰色の背景**: 不確かさの範囲を伝えています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測モデルがそれぞれ異なる方法で未来を推測しているが、それぞれ軽微ながらいずれも下降トレンド。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測間での相関は高いようですが、予測の不確定性が示されています。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響
– 現実のデータが安定していることから、現在の持続可能性と自治はある程度維持されていると考えられます。
– しかし、予測の下降トレンドは、将来的な挑戦や問題がある可能性を示唆しているかもしれません。
– ビジネスや政策立案者にとって、現在の状態を維持しつつ将来のリスクに備えることが必要であると捉えられるでしょう。
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:
このグラフは政党カテゴリの社会WEI（社会基盤・教育機会）のスコア推移を示しています。以下、グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察を分析します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は比較的一定で、約0.6から0.8の間に集中しています。
– 予測データには3つの手法が示されています：線形回帰（ピンクの線）、決定木回帰（緑色の線）、ランダムフォレスト回帰（紫色の線）。
– ランダムフォレスト回帰は初期に一定の高さを持ち、その後安定しています。他のモデルもほぼ同様の傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには明らかな外れ値は見受けられませんが、予測モデルの中には初期に急な変動を示すものがあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、短期間での変動が少ないことを示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は、予測の範囲が小さい（狭い）ことから、データの変動が予測可能であることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法が非常に似た傾向を示すことから、予測モデルは概ね一貫していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的一定で、データがクラスタリングしているように見えます。また、モデルによる予測は、この分布をうまく捉えています。
6. **直感的な感想およびビジネスや社会への影響**
– このグラフからは、社会基盤・教育機会は比較的安定して推移しているように見えます。
– 複数の予測手法が安定した成果を示しているため、今後の政策決定においても現状の施策を大きく変える必要はないと解釈できるかもしれません。
– 社会的なインフラや教育の状況が急激に変わらないことは、持続的な政策の成果を再確認する材料となります。これは、政策担当者や利害関係者にとって安心材料となるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績AIのプロットは、最初の期間にほぼ一定であるが、その後、時間と共に増加しています。
– 線形回帰と決定木の予測は一定の値を示しており、変動はありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績AIの最初のデータは、変動の幅が小さく、一貫性がありますが、徐々に増加しています。
– 予測範囲内には大きな外れ値や急激な変動は見られません。
3. **要素が示す意味**
– 青いプロットは実績のデータポイントを示しており、評価日ごとの状況を直接示しています。
– 紫の線は、ランダムフォレスト回帰が予測した一定の傾向を示しています。
– 他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰）は各々のモデルに基づく一定さが見られる。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ランダムフォレスト回帰は、実績データよりも高い値で一定を維持しています。このことは、モデルが将来的なリスクや成長の可能性を高く見積もっている可能性を示唆しています。
– 実績と予測範囲の間に多少の乖離がありますが、全体としては安定して一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と他の予測モデルの間に、多少の差はあるものの、全体的に一貫した範囲内で推移しています。
– 特別な分布の偏りは見られません。
6. **直感的洞察と影響**
– 社会の共生・多様性・自由の保障における状況が安定していることを示しています。
– 実績の増加は、政策の改善や社会的状況の好転を示す可能性があります。
– 推測される安定した未来のシナリオにより、これらの分野における信頼が増し、投資や政策の決定に良い影響を与える可能性があります。
総じて、このグラフからは、政治における特定の側面が安定しており、且つ予測も安定した成長を示していることがわかります。これにより関連する社会的な価値の向上や持続可能性に対する積極的な影響が予想されます。
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:
以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 日付ごとのヒートマップは明確な上昇または下降トレンドを示していませんが、日付と時間帯によりスコアの変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日の16時の黄色のマスは、他よりも高いスコアを示しています。これは急激な変動を示しており、注目されるべきポイントです。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色はスコアの高さを示しており、黄色が最も高く、紫が最も低いことを示しています。
– 特定の日付と時間帯におけるパフォーマンスや状況を迅速に理解するために有用です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯で異なる日付間に似たパターンがあるかどうかを確認し、同様の状況が繰り返されているかを分析することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ日中の時間でもスコアが異なるため、時間帯がスコアに影響を与えている可能性があります。
– 色の分布は比較的ランダムであり、時間帯ごとの一貫性が少ないように見受けられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 高スコア（黄色）の日付時間帯は、重要なイベントや影響力のある活動を示している可能性があります。
– ビジネスや社会において、これらの時間帯に注目することで戦略を立てやすくなります。特に政治的議論やニュースの影響を測るために役立つかもしれません。
これらの分析を通して、特に注目すべき時間帯や日付に関する追加の調査や対策が求められる可能性があります。
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:
このヒートマップについての分析を行います。
1. **トレンド**
– データは3日間にわたって収集されていますが、明確な上昇や下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色の変化が顕著な区画はいくつかあります。特に、中央の濃い紫色のゾーンは、他と比べて平均スコアが低いことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡がスコアの変化を示しており、黄色は高スコア、紫は低スコアを示しています。横軸は日付、縦軸は時間帯を示しているため、特定の日の特定の時間帯にスコアが顕著に変化している様子が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 縦軸の異なる時間帯を比較することで、時間帯ごとの変動が確認できます。全体を通して黄色のスコアが多く見られる時間帯（例：16時）は、他の時間と比較して大きなイベントや変化があった可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の日付と時間帯の組み合わせで、スコアに大きな変化があることから、その時間帯に目立った動きがあったと推測されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間的な直感としては、紫色の低スコアの時間帯に何が起きたのかに興味が集中します。これは例えば、政治的な発表やニュースによって世論が大きく動いた時間帯を示す可能性があります。ビジネスや社会に対しては、情報の配信時間やイベントのタイミングに影響を与える要因として、このデータが活用されるかもしれません。
このヒートマップは、時間帯ごとのスコア変動を明示的に示しているため、特定のイベントやニュースに対して社会がどのように反応したかを分析する手助けになるでしょう。
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:
このヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 3日間のデータですが、色の変化を見る限り、大きく変動しているように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-02の16時台は、非常に低いスコア（濃い紫色）に対応しています。これは外れ値として注目に値します。また、翌日の同じ時間帯には高スコア（黄色）となっており、急激な変動が確認できます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡は社会WEI平均スコアの高さを表しています。緑から黄色のグラデーションはスコアが高いことを示しており、紫は低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付及び時間帯でスコアが変動していますが、明確な周期性は確認できません。ただし、特定の時間帯に高低の幅があるため、日中と夜間で異なるパターンがある可能性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間のデータのため限られますが、色のパターンがランダムでないことから、何かしらの影響による周期的な要因またはイベントが存在する可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– このグラフは時間帯や特定の日付に応じた社会的な無関心や関心を示唆しています。急激なスコアの変化は、政治的なイベントや意識の高まり、低下に寄与している可能性があります。例えば、重要な政治的なアナウンスやニュースに人々が強く反応したことを示すかもしれません。社会やビジネスにおいては、こうしたタイミングを捉えて適切な対応をすることが重要です。
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:
この相関ヒートマップから、さまざまなWEI項目間の関係性について以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 短期間でのトレンドはこのヒートマップでは示されませんが、相関が強い項目間の関係から、一定の相互依存があることが見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ自体には時系列データの変動は示されません。しかし、相関の強さが極端に違う項目（例：非常に強い負の相関）を探すことで、異常値が発見される可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は相関の強さを示しています。赤に近いほど強い正の相関、青に近いほど強い負の相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に個人WEI（経済的余裕）と社会WEI（公平性・公正さ）は強い正の相関（0.93）を示しており、これらの項目が連動して変動する可能性が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人WEI（自由度と自治）と社会WEI（公平性・公正さ）は強い負の相関（-0.72）を示しています。これは、個人の自由度が減少するほど、公平性や公正さが高まる可能性があることを示しています。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 社会や政治において、個人の経済的余裕や健康状態といった要素が公平性や公正さに強く影響していると考えられます。このため、政府や政策立案者はこれらの要素を考慮に入れた施策を考える必要がありそうです。
– 強い負の相関を示す要素をどう調整するかが課題である可能性があります。特に個人の自由と公共の利益をどうバランスさせるかは重要な検討事項です。
このグラフは、政策決定や社会分析に役立つ強力なツールとして活用することができます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– グラフは30日間のWEIスコアを箱ひげ図で示していますが、時間的なトレンド（上昇、下降、周期性）は示していません。これはスコアの分布を比較する目的で使用されています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値は明示的にプロットされています。特に「社会WEI（公正性・公平さ）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」など複数のタイプで外れ値が見られます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 箱ひげ図は分布の中心傾向やばらつきを示しています。各箱の上端と下端は75パーセンタイルと25パーセンタイルを示し、線は範囲、外れ点は異常値を示します。
– 色の違いはカテゴリごとの識別に利用されていますが、特定の意味合いはこのグラフだけでは分かりません。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 個々のカテゴリのWEIスコア間の比較が可能です。「総合WEI」が比較的高く安定しているのに対し、「個人WEI（経済幸福度）」は幅が広く分布にばらつきがあります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各カテゴリの中央値や四分位範囲から見た分布のばらつきが異なります。例えば、「社会WEI（公正性・公平さ）」のように外れ値が多いカテゴリは、スコアの評価がばらついている可能性があります。
### 6. 直感的な人間の感覚と社会への影響
– 外れ値が多いカテゴリは、政策や社会状況の変動が影響している可能性があります。
– 「総合WEI」が比較的高く安定していることは、政治政策が全体として良好に機能していると感じられるかもしれません。
– 社会への影響として、特定分野における大きなばらつきは改善の余地があると見なされ、政策の見直しが検討される可能性があります。
この分析は、WEIスコアのカテゴリ間比較を通じて、政策の効果や社会の安定性を評価するために役立ちます。
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PCA（主成分分析）グラフは、政治カテゴリにおけるWEI（おそらく経済指標など）構成要素の30日間の分析を示しています。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– 軸に沿ってなだらかな上昇や下降というよりは、点が散らばっている状態です。
– 明確な周期性や横ばいの動きは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 右上の点がやや独立しており、外れ値と考えることも可能です。他の点と比べて第1主成分と第2主成分の両方で高い値を示しています。
– 外れた点が示す理由をより詳しく調査する必要があります。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットはデータポイントを示し、色や形ではなく位置によって情報が表されているため、主成分での位置が注目です。
– 第1主成分の寄与率が0.58と高いため、この軸の変動がより重要であると考えられます。
4. **時系列データの関係性**
– 今回のグラフは時系列ではなく、ポイントごとの成分表形式なので動的な変化というよりは現在の全体的な構造に注目です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントは全体的に散らばっており、中心に密集しておらず、広がっています。第1主成分と第2主成分の間には明確な相関は見られません。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– このグラフからは、政治的な要因が複雑に絡み合っている可能性が感じられるため、単一の要因では解決できない経済的または政治的な状態を示唆しているかもしれません。
– ビジネスや政策立案において、中心から外れたデータポイントは特異なイベントや政策変更を示唆しているかもしれず、これを理解し対策を立てることが重要です。
この分析により、データの背後にある可能性について更なる詳しい調査を行うべきであることがわかります。
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。
