📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析の結果から、30日間のWEIスコアにおける主要な傾向、異常、パターン、および背景要因についての洞察を提供します。
### 1. 時系列推移
– **総合WEI**: データは2025年7月1日から始まり、スコアは概ね0.63から0.74の範囲で変動しています。顕著なのは、7月5日に最高の0.74を記録し、その後7月6日に最低の0.63まで下がった点です。この急激な変動は何か特異な出来事が影響している可能性があります。
– **個人WEI平均**: 約0.61から0.72で変動。全体的には軽微な下降トレンドがあり、7月6日に最も低くなっています。
– **社会WEI平均**: スコアはやや高めで、0.65から0.78の範囲内で変動。しかし、急な増減（例：7月1日の0.78）は注目に値します。
### 2. 異常値
– 異常値として指摘されているスコアの多くは、急激な上昇または下降を示しています。特に7月4日と5日のスコアに変動が多く見られることから、この期間の社会的または政治的な要因が大きく影響したと考えられます。
### 3. 季節性・トレンド・残差
– STL分解を行った結果としては、明確な季節性は示されていませんが、短期間でのスコア変動が多いため、外部的な一時的要因の影響が強いことが示唆されます。
– トレンドは、全体的に微減ですが時には急増する瞬間があるため、特定のイベントが影響している可能性があります。
### 4. 項目間の相関
– 特に強い相関が見られるのは、**個人の自由度と自治**と**社会の持続可能性と自治性**です。この関連性は、個人の自由が社会の持続性に寄与していると考えられるため、政治的な政策が影響するかもしれません。
### 5. データ分布
– 箱ひげ図などを用いた場合、スコアのばらつきは項目によって多少異なります。特に、社会的要因（持続可能性など）が比較的安定している一方で、個人の健康やストレス関連のスコアに変動が見られます。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– PC1とPC2の寄与率がそれぞれ0.44と0.20となっており、これらの成分が変動要因の約64%を説明していることがわかります。特にPC1が大きく寄与しているため、これが個人や社会全体のWEIに影響を与える要因である可能性が高いです。
以上の分析結果から、WEIスコアの変動は個人の自由度や心理的要因、特にストレスや健康状態の影響を大きく受けており、それに伴う政策や社会情勢の変化がスコアに反映されていると考えられます。また、個人と社会のWEI間の相互作用も重要で、持続可能性と個人の自治の関連性は政策の重点として調査すべき要点です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データは7月1日から7月11日の間に集中しており、全体的には横ばいです。
– 予測データは緩やかに下降するトレンドを示していますが、大幅な変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにはいくつかの外れ値が存在しますが、大きな急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**: 実績データを表しています。
– **黒い丸**: 外れ値を強調しています。
– **赤い×**: 予測データを表しています。
– 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）は異なる線で示されています。
– 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位置は重複しておらず、予測は徐々に構造的な変化を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが特定の範囲内に集まっており、外れ値のみ別個に分布しています。
– 予測の精度はそれほど高くはない可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 分布が狭く、一定範囲に収まっているため、WEIスコアの大幅な変動は期待できません。
– 政治的に安定した時期を示唆している可能性があります。
– ビジネスへの影響として、安定した状態のなかでの投資が予測されますが、大きなリスクは考慮する必要があります。
このグラフは政治における安定性や予測信頼性の評価に役立ちます。データの外れ値は特別な要因を示しているかもしれないため、さらなる調査が必要です。
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:
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイント（青点）は全体的に横ばいです。最近のデータは約0.6から0.8の範囲内にあります。
– 予測値は直線的で、わずかに異なる傾斜を持っています。線形回帰と決定木回帰はほぼ平行で、ランダムフォレスト回帰がやや異なる傾向を示しています。
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黒色の円で示されています。これらは特に特定の日にスコアが急激に上昇または下降したこと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**:
– 青点は実際のデータを示し、赤い×印は予測を意味します。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は、将来の予測がどれほどの変動を予想されるかを示しており、モデル間の不確実性が比較的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**:
– 予測値は全体として非常に安定しており、小さな傾向の違いが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のデータポイントは比較的密に分布しており、若干の変動はあるものの、大きな分布の変化は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 安定したWEIスコアは、その指標が現在の政治状況に対して耐性があることを示しています。
– 異常値の存在は、特定の日に重要な政治的出来事があった可能性を示唆しています。
– ビジネス面では、安定したスコアは政治的リスクが低く、中長期的には好ましい条件を提供する可能性があります。社会的には、変動が少ないことが市民の安定した評価を反映している可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– 実績データは初期の日に集中して分布していますが、全体としては横ばいです。予測データは、一定の範囲内で横ばいの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中に外れ値が存在しています。これは、通常の範囲から逸脱したデータポイントとして認識されています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 青い点は実績データを示し、赤い×は予測データです。黒い円は外れ値を示しています。グレーの帯は予測の不確かさの範囲を表し、複数の色の実線は異なる予測モデルの結果を示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 実績データと予測データはそれぞれ異なる期間を表しており、予測データは実績データに基づいて将来を推定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的密集しており、一部のデータポイントが外れとしてマーキングされています。これは、標準的な範囲から逸脱していることを示しています。
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**
– 予測モデルが示している安定したスコアは、今後の政策や社会的イニシアチブによって大きな変動が見込まれないことを示唆しています。ただし、外れ値の存在は、特定の時期や事象で予測が不正確になる可能性を示しています。政策決定者や社会的なリーダーは、このような外れの要因を理解し、対応策を講じる必要があるかもしれません。また、予測の不確かさの範囲が狭いことは、将来の予測に対する信頼が高いことを示しています。
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:
以下はグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は概ね横ばいであり、全体的に安定している。
– 予測（特にランダムフォレスト回帰・マゼンタ）は緩やかに上昇傾向を示している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ左側のいくつかの点は異常値として強調されている。これらは他のデータ点から大きく外れており、何らかの異常要因がある可能性を示唆する。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データ。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示している。
– 予測は2種類のモデル（線形回帰、水色と決定木回帰、青緑色）で表現され、ランダムフォレスト回帰（マゼンタ）も示されている。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルはそれぞれ異なるトレンドを示している。特に、ランダムフォレスト回帰は徐々に上昇傾向を示す一方で、他の予測は横ばい。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフは30日間の短期間データであり、非常に安定した分布を示している。ただし、予測と実績の間にはギャップがあり、予測された成長が実現するかどうかは不明。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 全体的な安定性は個人の経済的状況が安定していることを示唆する。しかし、予測が正しければ、将来的に改善する可能性がある。
– 外れ値は個別の事象や政策変更による影響を反映している可能性があるため、注視が必要。
– 長期的な上昇トレンドが実現すれば、社会全体の経済的余裕が増加し、消費や投資にも好影響を与える可能性がある。
このグラフからは、個人の経済状況が現状維持ながら、若干の改善を見込める状況を示しており、外れ値の背景にある事象が将来的なリスク要因にな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:
以下の点について分析を行います。
1. **トレンド**:
– 最初の期間（約7日間）では、実績（青いプロット）は比較的安定しています。
– その後、線形回帰と決定木回帰はほぼ横ばいですが、ランダムフォレスト回帰では下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データに少なくとも2つの異常値（黒い円）が見られます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データ。
– 赤い「X」は予測値。
– 黒い円は外れ値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示します（xAI/3σ）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使われており、その予測結果が示されている。
– 特にランダムフォレスト回帰が他の2つとは明確に異なる下降トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは初期に密度が高く、比較的一定です。
– 異常値により、標準的な分布からの逸脱があるかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このグラフは、ある個人の健康状態を測定したデータを基にしたもので、予測に基づく将来の異なる健康シナリオが視覚化されています。
– ランダムフォレスト回帰による下降トレンドは、健康状態が悪化する可能性を示しており、早期の介入や対策が必要かもしれません。
– 異常値の存在は、不規則なイベントやストレス要因の影響を示す可能性があり、対応策の検討が期待されます。
全体として、このデータは、政治的背景を持つ個人の健康状態の変化を示しており、今後の対応戦略が必要です。ランダムフォレストの予測を踏まえ、より詳細な調査や解析が進められるべきです。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績値（青点）**: 最初の約1週間で観察され、徐々に減少しています。
– **予測値（線）**: 線形、決定木、ランダムフォレストの各方法により、それぞれ異なる傾向を示していますが、全体的に微妙に下降する傾向があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒サークル）**: 最初のデータポイント群にいくつかの外れ値が存在します。これらは異常な心の動揺やストレスを示す可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– **青点（実績）**: 観測された実際の心理的ストレスのレベル。
– **赤いバツ（予測値）**: 各予測モデルが計算した予測値。
– **灰色の範囲**: 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
– **実績と予測の関係**: 実績値は予測値よりも高いレベルで始まり、時間の経過とともに予測値に近づきます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **高い相関**: 実績と予測の間には、期間が進むにつれて徐々に高い相関が見られる。
– **分布**: 実績値は最初の期間に集中し、予測はその傾向を継続します。
### 6. 直感的な感覚およびビジネスや社会への影響
– **心理的インパクト**: 初期の高ストレスは異常事態に起因する可能性がありますが、その後状況が改善する兆候があります。
– **ビジネスと社会への影響**: 継続的なストレスの低下傾向は、政治的な安定化や圧力の軽減を示唆しており、社会にポジティブな影響を与える可能性があります。ビジネス環境では、ストレスの軽減が生産性の向上につながるでしょう。
この分析によって、心理的ストレスの動向やその背景となる要因をより深く理解し、適切な対策を考えることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期部分（7月1日から7月5日）には実績データ（青色）が集中的に存在し、その後、データは提供されていません。実績データの範囲での変動は小さいように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データには外れ値（黒い円）としてマークされた点があります。これは他のデータポイントと比較して異なる動きを示しており、特定の要因による急激な変化が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青のドット）は実際の観測値を示し、予測データ（赤のクロス）は予測AIによるもので、これが比較の基準となります。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの範囲）は予測モデルの信頼性を示しており、この範囲内に実績値が収まることが期待されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データは、線形回帰（ピンク）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（紫）の3種類があります。それぞれが異なる予測手法を表し、予測精度や傾向を見るための比較に利用されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測の不確かさ範囲内にあまり収まっていないため、一部の予測手法にはばらつきが見られ、予測精度の見直しが必要かもしれません。
6. **人間が感じる直感およびビジネスや社会への影響**
– 実績データと予測データの間に見られる不一致や外れ値は、不安定な政治的状況や政策変動の影響を示唆するかもしれません。特に外れ値がビジネスや政策に与える影響を無視できない可能性があり、継続的なモニタリングと分析が重要です。
– 将来的な政策決定や自治体の計画において、予測モデルの改善と実績データの継続的な追跡が求められるでしょう。
グラフから得られる情報をもとに、意思決定に役立つ分析や改善施策を検討することが重要です。
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、提供されたグラフに基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、7月初旬に非常に集中していますが、全体的には安定しています。
– 予測（ピンク、シアン、紫の線）は、特に線形回帰で下降トレンドを示していますが、ランダムフォレスト回帰と決定木回帰は比較的安定しています。
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マークされていますが、それ以外の急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の実績データは過去のパフォーマンス。
– ピンク、シアン、紫の線はそれぞれ異なる予測手法による将来の推定。
– 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**:
– 予測手法が異なるため、将来のスコアの推移が異なります。特に線形回帰のみが下降トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実測値は比較的狭い範囲で分布しており、予測もそれに基づいていくつかの手法で類似の傾向を示しています。しかし、線形回帰はそれらの範囲から逸脱しています。
6. **直感的な感じおよび社会・ビジネスへの影響**:
– システムが安定して動作していることを示唆していますが、線形回帰の下降トレンドは潜在的なリスクを警告しているかもしれません。
– 社会的公平性や公正さのスコアが低下すると、政策の信頼性や市民の満足度に影響を与える可能性があります。
– 企業や政府機関は、これらの予測を参考に社会的責任を改善するための施策を講じる必要があるかもしれません。
この洞察に基づき、さらなるデータの収集やモデルの精度向上を図ることで、より良い意思決定をサポートできます。
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（青色の点）データは、最初の数日に限定されており、その後にデータが続いていません。
– 予測値（交差点）は時間の経過とともにほぼ一定を保っていますが、ランダムフォレスト回帰（ピンク色の線）は若干の下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの初期において、いくつかのデータ（外れ値と黒い丸で示されている）が通常のスコア範囲から外れていることが観察されます。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）はかなり広く、将来の不確実性があることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、実際のデータ点です。
– X印はAIによる予測値を示しています。
– 黒い丸は外れ値で、通常の範囲から逸脱したデータ点を示しています。
– 線形回帰、水色の線、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰は異なる予測手法による予測パスを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデル（線形回帰、水色の線、決定木回帰、ランダムフォレスト）は、全体的には似たような傾向を示していますが、ランダムフォレスト回帰は若干の下降を示し、他のモデルよりも将来的な減少を指示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の日付範囲においてデータは比較的狭い範囲に集まっていますが、外れ値が存在するため、分布は広がっています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の視点から見ると、初期段階でのデータのばらつき（外れ値）は、具体的な出来事や状況の変化を示している可能性があります。
– ビジネスや社会的な影響としては、WEIスコアが高く保たれることは持続可能性と自治性の向上を示し、政策決定の指針として重要です。
– ランダムフォレストの予測が若干の下降を示しているため、これが現実となる場合、持続可能性に対し長期的な注意が必要です。
この分析をもとに、将来の政策やビジネス戦略を考える際には、これらの動向を念頭に置く必要があります。
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:
## グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は初期に頻繁に変動し、その後横ばい傾向を示している。
– 線形回帰予測（紫色）は、当初の実績データとは異なり、徐々に上昇し、その後横ばいに転じている。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにおいて黒い円で囲まれた外れ値が存在。この外れ値は、他のデータ点と明らかに異なるため、データ収集時の誤差や特異的な事象の可能性。
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表し、その変動が過去の実際のパフォーマンスを示している。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の結果を示す線（紫、水色、ピンク）は、異なるアルゴリズムによって予測された将来の傾向である。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各回帰モデルは、異なる予測結果を示しているが、特に決定木とランダムフォレスト回帰の結果はほぼ同じで、データの安定性を示唆している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データの密度は高く、その後予測範囲に入り落ち着く。最初期の変動が大きいことから、データの信頼性や既存の変動要因の分析が求められる。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– 初期の高い変動と突然の安定化は、社会基盤や教育機会における初期の改革や政策変更の影響とみなせる。
– 外れ値の存在は、特定の出来事による短期的な影響として捉えられる可能性がある。
– 総じて、これらの予測は、今後の社会政策の戦略立案において、持続的な改善が可能かどうかを見極めるための指標として活用される可能性。
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:
## 視覚的特徴と洞察
### 1. トレンド
– **実績:** 最初の期間における実績データ（青の点）は比較的一貫しており、大きな変動はありません。
– **予測:**
– 線形回帰（紫の線）では、わずかに上昇するトレンドが見られます。
– 決定木回帰（ピンクの線）は、途中で上昇の傾向があります。
– ランダムフォレスト回帰（シアンの線）は横ばいで安定しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値（黒の円）は実績データの初期に集中していますが、その後のデータでは外れ値が見られません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 実績データ（青の点）は実際の観測値を示し、予測データ（赤のバツ）は未来の予想を示します。
– 異常値（黒の円）は実績データの中で特に予想から外れたデータポイントを示しています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーのシェード）は信頼区間を示し、予測値がどの程度の幅でばらつくかを視覚的に表しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測手法は異なる傾向を示しており、特にランダムフォレスト回帰は他の手法とは異なる安定した予測を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは比較的一貫しており、著しく高い相関関係や偏りが見られません。
### 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
– WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコアは安定しており、急激な変動や劇的な変化は予測されていません。
– 社会やビジネスにおいて、これらのスコアの安定は政策の一貫性や効果の持続可能性を表している可能性があります。
– 不確実性の範囲は狭く、予測モデルの信頼性が高いと感じられます。
このグラフから示唆されるのは、今後の政策立案や社会的活動にも適応しやすい安定した基盤が続いていることです。
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**:
– ヒートマップの色合いは時間の経過に伴って変化しています。最初（7月1日）の方が暗い色で、7月3日と7月4日に向かって明るくなり、7月5日に再び暗くなっています。
– これにより、7月3日あたりでWEIスコアが一時的に上昇し、その後7月5日に向けて下降する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日から6日にかけて、突然の急激な変動が見られます。特に7月6日はスコアが大きく下がっていることが、紫色で示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色がスコアの高さを示しており、黄色が高スコア、紫が低スコアを示しています。
– 日付ごとに上段と下段（時間帯別）に分かれており、それぞれの時点でのスコアの変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日付の時間帯ごとのスコアを比較することで、昼間と夜間のスコアの変動（例: 7月3日の昼間にスコアが改善している）を確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日付が進むごとにスコアが変動し、特定の日には特徴的な変化（特に色の明るさの変化）が見られます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このグラフは、ある政治的イベントや状況が特定の日付にスコアを大きく変動させた可能性を示唆しています。
– ビジネスや政策形成において、急激な変動を引き起こした要因を特定し、それをきっかけとして対策や対応を検討する必要があります。特に7月3日と7月6日にかけての変動は、影響が大きい可能性があります。
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:
この個人WEI平均スコアの時系列ヒートマップから、以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– 特定の上下の明確なトレンドは見られませんが、日付によってスコアが変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日頃に視覚的に目立つ明るい色（黄色）が見られ、他の日付に比べて数値が高いことを示しています。これが外れ値または急激な変動かもしれません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色のグラデーションはスコアの大小を示しており、黄色から緑が高スコアを、青から紫が低スコアを表しています。高スコアのときにポジティブな要因があった可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯（8時、16時、19時）ごとにスコアが記録されており、時間ごとにスコアが異なります。特に、19時のスコアは一日だけが記録されているため、その日は特別なイベントがあった可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の規則的な周期性は見られませんが、時間帯による変動が見られます。
6. **人間が直感的に感じることや社会への影響**:
– 特定の日付や時間帯でスコアが高く、何か特別な出来事があった可能性を示唆します。これにより、政治的なイベントや発言の影響が社会にポジティブまたはネガティブな印象を与えたかもしれません。このような情報は、政策決定やメディア対応において重要となるでしょう。
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:
以下は、この社会WEI平均スコア時系列ヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフ全体では明確な上昇や下降のトレンドは見られず、日によって色が異なっているため、周期性や変動のパターンが存在する可能性があります。
– 色の変化が特定の日付や時間帯で見られるため、一定のリズムで変化が起きている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日と7月6日のデータに明確な色の変化が見られ、急激なスコアの変動が示唆されます。
– 特に、7月3日の夜は黄色が強まり、高いスコアを示しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡や違いはスコアの高低を示しており、具体的にはカラーバーの数値レンジで表されています。
– 濃い紫は低スコア、黄色は高スコアを示し、色の明るさで相対的なスコアを判断できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯の色の変化は比較的一貫性があり、特定の時間帯に一定のパターンが存在するかもしれません。
– 19時のデータは他の時間帯と比較して、異なるパターンの可能性を示唆する特殊なデータがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の配置に周期的なパターンが見られるため、元のデータには定期的な変動があるかもしれません。
– 特定の時間や日のスコアが他の日と比べて高いため、何らかの要因が一時的に影響している可能性があります。
6. **社会への影響**:
– 日によってスコアが変動することがわかり、これは社会的イベントや政策変更の影響を示唆している可能性があります。
– 特定の期間、特に7月初旬など、社会的なアクションや関心の高まりが反映されているかもしれません。この情報は、ビジネスがキャンペーンのタイミングを決定する際に有用です。スコアの高低に基づいて、市場の動向や社会の関心を予測するための手がかりとなりえます。
このグラフからは、特定の期間や時間帯におけるスコアの変化が社会的または政治的要因と関連している可能性が示唆されます。ビジネスや政策立案者は、これを基に行動や戦略を調整することが求められるかもしれません。
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:
このヒートマップは、政治カテゴリにおける様々なWEI項目間の相関関係を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 短い期間（30日間）のため、長期的なトレンドは把握しにくいですが、各項目間の関係性が視覚化されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値という概念よりも、相関の強弱が焦点です。一部の項目間で予想以上に低い相関値が観察されます。特に「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関はほとんど負の値で異質です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤は正の相関を、青は負の相関を示します。
– 各々の色の強さは、相関の強さを意味します。例えば、赤が濃いほど強い正の相関があります。
4. **複数の項目間の関係性**:
– 「総合WEI」と「社会WEI（公平性・公正さ）」は強い正の相関があります（0.81）。
– 「個人WEI（自由度と自治）」はほとんどの他の項目と中程度の正の相関を示していますが、特に「個人WEI平均」と高い相関があります（0.87）。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人の健康状態と経済の余裕度は負の相関があります（-0.31）。つまり、経済余裕が増すと健康状態が低下する傾向があるかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 社会的持続可能性や多様性への配慮と、他の項目の相関が乏しいか、むしろ負であることから、これらの要素が他の政策や個人的幸福度と十分に調和していないことが示唆されています。
– WEIの各要素間のつながりを強化することで、総合的な社会の福祉向上が期待できるかもしれません。
– ビジネスや社会政策の策定において、相関関係の薄い要素に対して特別な注意が必要かもしれません。
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:
このグラフは、政治カテゴリのさまざまなWEI（幸福、経済、インフラなどに関連する指標）のスコア分布を30日間で比較しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのスコアがグラフにプロットされていますが、全体的な上昇や下降などの明確なトレンドは見られません。カテゴリ間の比較により興味深いパターンが見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「社会WEI (公正性・公平性)」には外れ値が見られます。他のカテゴリに比べて変動が激しいことが示されています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各箱ひげ図は、カテゴリごとのスコアの分布を示しています。箱の中央線は中央値を示し、箱の範囲は四分位範囲を示します。
– 色の異なる箱ひげ図は、それぞれ異なるカテゴリに対応しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のカテゴリのスコアが並んで表示されており、単一の指標に集約された時系列データは存在しません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリのスコアは比較的広い範囲をカバーしています。特に、「個人WEI (職業安定)」と「社会WEI (共生、多様性、自由の尊重)」のスコア範囲が広いことがわかります。
– 相関関係については、箱ひげ図だけでは明確な関連性は見出しにくいです。
6. **直感的な理解と社会への影響**:
– 異なるカテゴリが異なる範囲と中央値を示しているため、各指標に関してどの分野が社会や個人にとってチャレンジングかが理解しやすいです。
– 「社会WEI (公正性・公平性)」のスコアが極端な外れ値を含むことは、これらの要素において改善の余地があることを示唆しています。
– このような洞察は、政策決定者や関係者が重点的に取り組むべき分野を特定するのに役立つでしょう。同時に、社会の幸福度や公正性を改善するための施策作りに貢献できると考えます。
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）を用いて政治カテゴリのWEI構成要素を30日間にわたって視覚化したものです。以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 主成分に関して、特定の方向への明確な上昇または下降トレンドは示されていません。プロットは全体的に分散しており、周期性もないように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として特に目立つプロットはなく、急激な変動もグラフからは見られません。プロットが比較的ランダムに散らばっています。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 各プロットは、WEI構成要素のデータポイントを2つの主成分軸（第1主成分と第2主成分）で視覚化したものです。
– 第1主成分が44%の寄与率を持ち、より大きな情報を保持しているが、第2主成分も20%の寄与率を持ち、補足的な情報を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは、異なる時点でのデータの従属性または独立性を見るためのものですが、特に時系列のデータの一貫した関係性は示されていない。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分との間には明確な相関関係は見られません。
– データは散在しており、特定のクラスターも形成していません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、人間は直感的に多様な構成要素が分析対象になっていると感じるでしょう。これらの主成分がどのように関与するかを理解することで、ビジネスや政策決定において柔軟な戦略を立てられる可能性があります。
– 社会的には、異なるテーマや課題に対する多様な視点の価値が示唆されます。データの多様性が、状況を立体的に理解し、より包括的な政策立案の助けとなる可能性が考えられます。
この分析は、さらなるデータ探索や詳細な主成分の解釈を行うための出発点として活用されるでしょう。
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。