📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 1. 時系列推移
– **総合WEI**のスコアは、提供された数日間のデータに基づいて、やや変動があるものの、全体としては安定した高い範囲（0.66〜0.73）を維持しています。特に2025年7月1日19:29の0.725から次の日までの0.66への一時的な低下は短期的な現象とみなせます。
– **個人WEI平均**についても、特定の日時ではわずかな低下を示す（例えば、2025年7月2日16:07の0.65）が、最終的に7月4日には0.71まで回復しており、上昇傾向があります。
– **社会WEI平均**は、相対的に個人よりも高く保持され、特に2025年7月1日に0.775と高く、徐々に安定しています。
#### 2. 異常値
– 提供されたデータに異常値は検出されませんでしたが、特定の瞬間に急激な上昇や下降が見られた地点（例えば、「社会的平等性」が7月1日は0.8と高い一方で、翌日には0.55に戻るなど）が観察されます。これらは大規模イベントや政策変更、社会的イベントが関連している可能性があります。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
– STL分解を想定するデータですが、日次レベルのスコア変動は短期間であり、明確な季節性は見受けられず、トレンドとしては微増傾向と捉えられます。残差はほとんど説明し得ない小規模な短期変動を示し、データの不確実性や測定誤差が背景にあると考えられます。
#### 4. 項目間の相関
– **相関分析**では、各WEI項目の関連性が推測されます。「社会基盤・教育機会」と「共生・多様性・自由の保障」などの項目が関連性を高く持ち、社会全体の政策と個人の感じ方にある程度一貫性があることを示唆しています。
#### 5. データ分布
– 箱ひげ図を描いたものと想定すると、全体として中央値は高い位置にあり分布が狭く、外れ値が見られない安定したスコア範囲です。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PCA分析**によると、PC1の寄与率が0.53と高く、PC2は0.19ということは、主に一つの因子がWEIスコアの変動を支配していることを示唆しています。これにより、政策や個人のライフステイルに影響を与える特定の要因（例えば、経済的安定や健康）が強い影響力を持っている可能性があります。
### 総評
今回の分析から、政治をテーマにしたWEIスコアにおける個人と社会の動向は、短期的には変動があるものの、全体としては安定しています。PC1が高い寄与率を示すことから、一部の主要要因が他のスコアに比べて与える影響が大きいことが窺えます。また、個々の項目スコアのダイナミクスは社会的な大きな変化や政策変更、ニュースイベントの影響を受けていると考えられます。今後さらに詳細なデータの収集や長期的な分析が必要です。
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:
このグラフは、政治カテゴリにおける総合WEIスコアの時系列散布図です。360日間のデータをもとに、いくつかの特徴と洞察を分析します。
1. **トレンド:**
– 実績（青い丸）は2025年7月の時点では0.7から0.8付近を横ばいで推移しています。
– 予測（赤いX）は初期にいくつかのデータがあるものの、その後空白です。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は、急激にスコアが上昇するトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– ランダムフォレスト回帰による急上昇が見られ、突然の変化を示します。この変化は、政策や環境の重要な変化を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素:**
– 青い丸（実績AI）はWEIスコアの実際のデータを示し、その密度の高まりが全体のスコアの安定を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、特に初期に広がっていますが、それ以降は表示されていません。
– 緑の丸（前年AI）は2026年6月付近に集まっており、過去のスコアとの対比のために重要です。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 各手法の予測と実績値の比較ができます。異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）により予測トレンドが大きく異なっていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績と各モデルの予測に乖離があります。特にランダムフォレスト回帰が予測する急上昇トレンドは、注意を要します。
6. **人間が直感的に感じることでビジネスや社会への影響:**
– WEIスコアの急上昇の予測は、経済や政策の急激な変化、あるいは新たな政治動向の影響を示唆します。予測の不確かさが高い場合、準備やリスク管理が必要かもしれません。
このグラフは、政治的な動向や政策変化を予測する際の参考として活用でき、慎重な分析と対応が求められます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 線形（紫色）および決定木（青色水色）の予測モデルは横ばい傾向を示しているが、ランダムフォレスト（紫色）は増加を示唆。
– 実績（青色点）はほぼ一定だが、予測値（緑色点）は過去からの上昇を示唆。
2. **外れ値や急激な変動**
– 現時点では明確な外れ値は見られないが、予測と実績の乖離が大きい部分がある。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、フラットな横ばい傾向。
– 緑の点は前年と比較したデータで、上昇を示している。
– 線モデルの異なる色は異なる予測方法を示し、微妙な傾向の違いを表している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データに対して全体的に予測値は上向きであり、過去の動向を基にした予測は総じて上昇傾向を示唆。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 過去データと予測の間に一定の相関があることを示唆。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– 実績データの安定性に対して、予測が示す上昇傾向は、今後のポジティブな成長を意味するかもしれない。
– ビジネスや政策決定者にとって、安定した成長が期待される状況では投資や政策実施のタイミングを考慮する良い機会として捉えられる。
総じて、このグラフは来るべき時期に向けてポジティブな見通しを示しており、特にランダムフォレストモデルによる予測は注意を要する。これを基に計画を立て、成長機会を最適化することができるでしょう。
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:
このグラフに基づく分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフは比較的短い期間（最初の約1ヶ月）のデータポイントと、その後の大きなギャップを挟んで、さらに約1ヶ月間のデータが含まれています。
– 初期のデータポイントには若干の上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイントから一定の範囲でのばらつきがあります。
– モデルによる異なる予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）での予測にはばらつきがありますが、外れ値と呼べるほどの極端な値は見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青色のプロットは実績のデータポイントを示しています。
– 緑の丸は前年同期の値を示しており、時間が経過しても大きな変動は見られません。
– ピンク、シアン、紫の線は異なる予測方法の結果を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは予測モデルによってばらつきがあるものの、全般的に大きなトレンドの差はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間には多少の違いはありますが、全体的に高い一致を示しています。
6. **洞察**:
– 人間が直感的に感じることとしては、データが安定的で予測のばらつきが少ないため、政策や社会情勢に対する状況は比較的落ち着いていると考えられます。
– ビジネスや社会の影響としては、政策が安定していることを示唆しており、これが続く限り、企業への影響や政策の持続性にも安心感を与えることでしょう。
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**
– 時系列データは主に3つのフェーズに分かれます。
– 初期のデータには一定の範囲での横ばいが見られます。
– その後、予測値（特にランダムフォレスト回帰による予測）が急激に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ランダムフォレスト回帰と他の予測方法で数値の急激な変動がありますが、これが外れ値とは見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の実績データは、実際の個人WEIスコアを示しています。
– 赤の×は予測値ですが、初期にしか存在しないため特定の期間での重要性を持ちます。
– 緑の●は前年データとして、時間の経過に伴う比較に役立ちます。
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰）は予測データの急激な変動を示し、下限を超えた予測をしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと複数の予測モデルの結果を比較しています。特にランダムフォレスト回帰が他と比較して急激な変化を示しており、この違いに注目が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと他の予測データの間には明確な相関は見られません。異なるモデルで異なる挙動をする可能性が高いことを示しています。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**
– ランダムフォレスト回帰による急激なスコアの上昇は、高い経済的余裕に向けた突然の変化を示唆しています。
– 銀行や政策立案者にとっては、突然の予測スコアの上昇がリスクの管理や投資の機会に影響を及ぼす可能性があります。
– 時系列内のスコアの不一致は、人工知能モデルの改良や新しいデータソースの探索が必要であることを示唆しています。
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:
以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 初期段階で実績（実績AI）のスコアがやや減少傾向を示しています。
– 一方、後半には比較AIのスコアが一定の間隔で高い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の予測（ランダムフォレスト回帰）の急激な低下が目立ちますが、他の予測と比較して不自然に低い値ではないため、外れ値というよりは予測モデル間の差異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**:
– 青い実績点は、実際のWEIスコアを示しており、予測モデルとの比較対象です。
– 緑の比較AIは、年次的な参考値として一定の信頼性が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**:
– 実績と異なる予測モデルの比較を通じて、予測の信頼性やモデルの特性が浮き彫りになります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績と予測との間にはある程度の一致がありますが、予測モデル間には若干のばらつきが見られます。
– 特にランダムフォレスト回帰は初期に低い値を出していますが、他のモデルは比較的一貫性があるように見えます。
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**:
– 初期のスコアの低下は、短期間での健康状態の変動が政治的にどう影響するかを考えさせる可能性があります。
– 特に、予測モデルの異なる結果は、予測に基づく計画に対する信頼性の問題として直感されるかもしれません。
– 後半の安定した比較AIのスコアは、長期的な健康維持や政策の評価において、より信頼できる基準として役立つ可能性があります。
これらの洞察は、政策決定や健康管理において重要な指標となり得ます。予測モデルの精度や特性を理解し、それに基づいて適切なアプローチを取ることが求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体として、最初と最後にデータが集中しており、中央部分はデータがありません。初期にかけてはスコアが下降しており、期間の末にはスコアが比較的高く維持されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初めの方でスコアが急激に下降している点が確認できます。この変動は注目に値します。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（実績AI）:** 青いプロットが実際の心理的ストレススコアを示しています。初期のスコアは徐々に下降しています。
– **予測（予測AI）:** 色分けされた線（緑、青、ピンク）は異なる回帰モデルによる予測を示しています。これらは比較的一定のスコアを示しており、実績とは異なる動向を予測しています。
– **前年（比較AI）:** 緑のプロットは昨年度のデータを示し、時間の経過とともにスコアが安定していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデルはいずれもスコアを安定していると示していますが、実績データとは一部異なる傾向があります。これは予測モデルが過去のトレンドを反映し全体的な安定を見込んでいた可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測モデルの間には高低の相違がありますが、全体的な傾向への影響は少ないようです。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**
– 初期の急激なスコアの低下は、人々が特定のイベントや状況に強いストレスを受けた可能性を示唆しています。末期のスコア安定は、時間の経過と共に状況が改善されたか安定したことを示しています。
– 社会的・ビジネス的な面では、初期のストレス増大は適切な対応を必要とする事態である可能性があり、対策が求められることを示しています。末期の安定したスコアは、今後の平穏な展開を示しているため、現状維持の取り組みが重要になるかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– このグラフは、限られた期間（約1ヶ月）の実績データ（青い点）から過去1年間の予測を示しています。
– 実績データ自体は散らばっておらず、比較的一貫しています。
– 予測（ピンクや水色のライン）は、比較的高い自由度と自治のスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データに外れ値は見られません。予測もそうした急激な変動は表示されていません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点: 実績データを示しています。この期間中、安定したスコア範囲に収まっています。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）と水色の線（決定木回帰）は、予測モデルによる将来的なスコアトレンドを示しています。
– 線形回帰（緑）は単調増加、ランダムフォレストと決定木の予測は信頼度の高い範囲内での予測です。
4. **複数の時系列データの関係**
– 複数の回帰モデルが予測に使われており、それぞれが異なる手法による未来のWEIスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが高いスコアで安定していたため、予測はそれを元に緩やかな増加を示しています。
– 異なるモデルが似たようなトレンドを示すことから、モデル間の一致性が高いと考えられます。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– 実績データが高く安定しているため、社会的・政治的には個人の自由度と自治が高い状態だと評価されるでしょう。
– 各予測モデルが類似したトレンドを示すことから、年内はこの状況が続くと予想され、特に大きな政策変更や社会的動揺が無ければ、安定した社会環境が維持される可能性が高いです。
この安定性は、政策立案者にとっても安心要素となり得るでしょう。
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:
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**:
– 実績（青い点）は、最初から急上昇していますが、その後、データポイントはありません。全体のトレンドは不明です。
– 予測（線グラフ）のトレンドは上昇傾向を示しています。特に、ランダムフォレスト回帰（紫色）が最も高い値になっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データは急激に変動していますが、予測の範囲内に納まっています。
– 明らかな外れ値は見当たりません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、赤い「X」は予測を示します。
– 線状のグラフ（緑、シアン、紫）はそれぞれ異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果です。
– 緑の丸は比較データであり、時系列の後半に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データの急上昇に対し、予測データの上昇が緩やかです。予測はより保守的な見積もりを示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データとその後の予測データに関して、全体的に高い一貫性があるように見えますが、予測手法による違いがあります。
6. **直感的な理解と社会への影響**:
– 実績値の急上昇は、政策変更や社会の意識改革を反映しているとみなせるかもしれません。
– 予測の上昇傾向は、今後も社会の公平性・公正さが改善していく希望を示していますが、予測方法により結果が異なるため、政策決定における手法の選択が重要です。
このグラフから、短期的な急激な変化への対応と、長期的な予測の信頼性向上が政治的意思決定に必要であることが示唆されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは「実績AI」と「予測AI」でそれぞれ異なるトレンドを見せています。実績データ（青い点）は、開始から1年後まで一定以上の高スコアを維持していますが、予測データ（赤い×）では若干の揺れが見られます。
– 特に、予測の「ランダムフォレスト回帰」では、スコアが上昇する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ全体のスケールが0.6から1.0の範囲に収まっており、大きな外れ値は見受けられません。しかし、予測のレンジにはやや不確実性が見られます。
3. **各プロットや要素について**
– **実績（青い点）**：今までの実データで、安定して高いスコアを示しています。
– **予測（赤い×）**：将来の予測であり、多少の変動が予測されています。
– **前年（緑の円）**：前年のデータとして、比較ベンチマークが設定されています。
– 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）の色分けによって異なる予測の精度や動向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測と実績の間には多少のギャップがあり、特に線形回帰が他の予測よりも異なる軌道を描いています。
– ランダムフォレストと決定木回帰は比較的実績に近い動きを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係は具体的にはわかりませんが、予測手法ごとに異なる結果が示されており、データの不確実性や手法の特性を反映しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 高いスコアが維持されていることから、持続可能性と自治性が強い可能性が示唆され、これは政策実現や社会制度の安定性にポジティブな影響を与えるかもしれません。
– 予測の変動幅を考えると、政策立案者は複数のシナリオを検討し、柔軟性を持つことが求められます。
このグラフを基に、将来の政策策定には、現在の安定性を維持しつつ予測の不確実性に対処する対応策が重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の実績データ（青い点）は、ほぼ水平で安定しています。
– その後、数種類の予測曲線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されています。これらの予測は2025年8月頃から急上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値は観察されませんが、予測データは急激に増加しているように見えます。
– 実績データと過去の比役データ（緑色の点）は比較的安定しているのに対し、予測が急上昇する点は異常的です。
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、安定しています。
– 緑色の点は過去の比役データを示し、実際のスコアとほぼ一致しています。
– 線は異なる予測モデルを示しています。特にランダムフォレスト回帰（紫色）は大きな上昇を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と過去データは安定的に推移していますが、予測については各モデルで急激な上昇が示されています。これは将来的な急成長を仮定している可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明示的な相関関係は見られませんが、モデル間での予測の一貫性は注目に値します。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 実績が安定しているにもかかわらず、予測が急上昇している理由を探ることが重要です。特に教育やインフラが急速に改善される兆候があるのか、過大評価されているのかを分析する必要があります。
– これが正確であれば、教育や社会基盤の劇的な改善が予測され、政策立案者や教育機関にとっての大きな転機となるでしょう。
– 予測過程での急激な上昇は、政策変更や新たな投資、技術の革新などに起因している可能性があります。この部分はさらなる調査が求められます。
このように、グラフからは驚くべき未来の予測が示されており、その裏にあるデータやモデルの妥当性を確認することが求められます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績値（青い点）は、初期の7月2025年から変動し、高止まりしている傾向がありますが、全般的には横ばいです。
– 予測値は、ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）が最も高く、線形回帰（緑の線）が最も低い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 大きな外れ値や急激な変動は見られません。比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青い点と線）は過去の観測データを示しています。
– 予測（各モデルによる線）は、異なる予測モデルによる推定結果を示しており、予測の不確実性も示されています（グレーの範囲）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の関係において、ランダムフォレスト回帰が現状の実績に最も近く、線形回帰は低めの予測を出しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフ上の点は全体的に近く、全体として実績値と予測値に強い相関があることが示唆されています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間はこのグラフから、社会の共生・多様性・自由の保障の状況が安定していることを直感的に感じるかもしれません。
– ビジネスや社会の観点からは、政策が安定していると解釈でき、この状況は社会の多様性や自由の増進に寄与する可能性があります。予測モデルの差異も、どの予測モデルが信頼できるかを考えるヒントになるでしょう。
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:
以下の点について、グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 日付が2025年7月1日から2025年7月4日までの期間を示しており、縦軸には時刻が設定されています。このヒートマップでは色の変化を通じて各時間帯の評価を見ることができますが、全体的には短期間のため、明確な長期的トレンドは示されていないように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上では色の変化がますが、急激な変動はあまり見られません。7月4日の特定の時間帯に黄色（0.73）でピークがあるのがわかります。これは他の日付や時間帯と比較して特異な高評価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**:
– 色の濃淡で評価の高低が示されています。青から黄にかけて、色が明るくなるほど評価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**:
– 異なる日（2025年7月1日から4日）が横に並んでおり、それぞれの比較が可能です。7月1日と2日は全体的に低い評価（濃い色）ですが、7月4日にかけて評価が高くなっている（明るい色）様子が見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯に評価のピークが見られ、特に7月4日で顕著です。他の日付や時間帯にはそのようなピークは見られません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 短期間のヒートマップなので、特定のイベントやニュースが7月4日に起きた可能性が高いと考えられます。これにより、その日や時間帯に関する政治的な関心やアクティビティが高まった可能性があります。このようなデータは、一時的な注目トピックや重要なイベントのタイミングを掴むのに役立つかもしれません。政策決定者やメディア関係者にとっては重要なインサイトを提供するデータとなります。
この分析をもとに、さらに詳細なデータを用いて具体的なイベントや状況に関する理解を深めることが重要です。
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**:
– 日付に沿った全体的なトレンドは色の変化で示されており、特定の日付で急激な変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月4日に大きな変動があり、明るい黄色のセルが外れ値を示しています。この日のWEIスコアが他の日と比較して顕著に高いです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアを表し、色が暗いほどスコアが低く、明るいほどスコアが高いです。
– 縦軸が時間帯を表しているため、特にどの時間帯でスコアが変動しているかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフは複数の日と時間帯におけるスコアを示していますが、特定の傾向や周期性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間でのスコアの急変が見られ、特に2025年7月4日には大きな増加が観察されます。これは、イベントや政策変動に起因している可能性があります。
6. **人間の直感と社会への影響**:
– 突如として高いスコアが現れることは、恐らく政策の発表や重要な政治的出来事などの影響を示唆しています。
– 社会や政治においては、特定の日付の出来事が支持率や市民の関心に大きな影響を与えた可能性があります。このような急激な変動は、迅速な対策や広報戦略が求められる状況を示しているかもしれません。
全体として、このヒートマップは短期間での急激な変動を示唆しており、それにより引き起こされる社会的・政治的インパクトを検討する必要があります。
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:
このヒートマップは、社会WEI平均スコアの時系列データを示しています。以下にその視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体のトレンドについて周期性は特に明確ではありませんが、色の変化により一部の時点での変動が視覚的に確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日、7月4日にかけてのスコアが顕著に高い（黄色）ため、この期間に何らかの要因で高い評価を得ている可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示しています。紫色は低スコアを、緑から黄色は高スコアを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– このマップは単一の時系列データを扱っていますが、複数の時間帯における評価の違いが見られます。とくに午後から夜間にかけての評価が高まっているように見えるため、時間帯による違いも考慮できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯や日付ごとのスコアに差があり、分布に一定の偏りが存在します。傾向として、夜間にスコアが高まるパターンが見られます。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**:
– 特定の日や時間帯のスコアの高低が何らかのイベントや政策対応と関連している可能性があります。特にスコアが高い日の要因を分析することで、政策やキャンペーンの効果測定に役立つでしょう。また、社会的な評価が高い時間帯をターゲットにすることで、より効果的なコミュニケーション戦略を立てることが可能となります。
このグラフは、特定の時期や時間帯における社会的な関心や評価の変化を視覚的に表現しており、その変動が政策や社会的出来事の影響を受けている可能性を示唆します。
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:
分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**
– 相関ヒートマップであるため、トレンド分析というよりも、相関関係の強さと方向を特定することが重要です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の項目間で非常に高い正または負の相関が見られる場合、外れ値的な関係と見なされることがあります。例えば、「総合WEI」と「社会WEI (公平性・公正さ)」の相関（0.83）が非常に高いです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の強度や方向（赤または青）は、2つの項目間の相関の大きさと方向を示します。赤は正の相関を示し、青は負の相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 相関マトリックスのため、時系列的な関係性ではなく、2つの変数がどれだけ互いに関連しているかが示されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI (経済的余裕)」と「社会WEI (公平性・公正さ)」も高い相関（0.92）があり、経済的な要素と社会的要素の連動が強いことを示唆しています。
– 一方、「個人WEI (自由度と自治)」と「個人WEI (経済的余裕)」は負の相関（-0.38）が見られ、自由度と経済状況は逆の動きが多いことを示しています。
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に関する洞察**
– 高い正の相関は、政治的な施策が特定の社会的または経済的要因に強く影響を及ぼす可能性を示唆します。
– 経済的な余裕と教育機会の相関（0.66）は、教育施策が経済的な環境改善に寄与する可能性を示しています。
– ビジネスにおいては、社会的な公平性と公正さが経済的な成果に結びつくため、公平性の向上が企業の社会的責任とパフォーマンス向上に寄与する可能性があります。
全体として、このヒートマップは、政治的な意思決定がどのような社会的および個人的な要因に影響を及ぼすかを理解するための視点を提供しています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 各WEIタイプのスコアは明確なトレンドを示すというよりも、時間の経過に伴うデータの分布を視覚化しています。データは横ばい状態であり、各カテゴリー間で大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI平均」と「社会WEI（共生・多様性・自由の擁護）」には外れ値が見られ、他のデータポイントから外れた値が存在することがわかります。これらの外れ値は、特定のイベントや出来事が影響を及ぼした可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 各箱ひげ図の中央値（箱内の線）を見ることで、それぞれのWEIタイプの平均値を比較できます。
– 箱の範囲（四分位範囲）は、スコアの分布の変動性を示します。ばらつきが小さいものもあれば、「個人WEI（自由度と自治）」のようにばらつきが大きいものもあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各カテゴリー間のスコアにおける重なりや差異が観察できます。「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（公正性・公正さ）」は相対的に高いスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各ボックスの広がりや外れ値から、スコアの分布がWEIタイプごとにどの程度異なるのかを把握できます。
– 「個人WEI（適応能力と回復力）」と「社会WEI（共生）」のスコアは、相対的にばらつきが少なく安定しています。
6. **人間が直感的に感じること・ビジネスや社会への影響**
– 高いスコアを持つWEIタイプは、そのカテゴリーが政治や社会において重視されていることを示唆します。
– 外れ値の存在は、特定のカテゴリーが多様な影響を受けやすいことや、議論の余地があることを示す可能性があります。
– 社会的公平性や自由度といった項目のスコアの高さは、関連する政策や施策の支持が高いことを示している可能性があり、これらに基づく施策が強化さ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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 明確な上昇や下降のトレンドは見られません。プロットが散らばっており、一定の方向性があるわけではないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値は見受けられませんが、プロットの間隔が均等ではないため要素間に差異があることが示唆されています。
3. **各プロットや要素**
– **第1主成分（寄与率: 0.53）**と**第2主成分（寄与率: 0.19）**は、データの背後にある複雑な構造の大部分を説明しています。第1主成分がより多くの分散を説明しています。
– プロットの位置が、各データポイントがどの要因にどの程度影響を受けているかを視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データ自体はこのプロットからは直接見えませんが、プロットの配置から、一部の要素は他と集中や分散の程度に違いがある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分間の明確な線形相関は見られません。各点は比較的均一に散らばっており、特定のパターンが存在するようには見えません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 人間が直感的に感じる可能性としては、異なる政治要素が、優位に立つ主成分の影響下にあることが示唆されます。主成分分析からは、背後にある少数の要因がデータの多様性を説明する可能性が高いことが分かります。
– ビジネスや社会における応用の視点からは、主要な影響要因を特定し、それを基に調整を行うことが政策決定の効率化に役立つでしょう。また、違う要素がどの程度影響し合っているかに注意を払うことで、予期しない連鎖的効果を未然に防ぐことができます。
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。
