📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 時系列推移とトレンド分析
– **総合WEI**: 初期のデータ（7月1日から3日）は比較的安定していますが、7月4日以降不規則な変動が見られます。この変動の主な特徴は、7月6日に記録された0.59の低スコアと0.85の高スコアを含む急激な変動です。7月7日にはいくつかの高スコア（0.84、0.85）も観察されます。
– **個人および社会WEI平均**についても、同様の変動が見られ、特に7月6日と7日の異常値は注目に値します。この急激な変動は、政治的イベントや社会動向の変化が原因である可能性があります。
### 異常値の検出と背景要因
異常値として検出された総合WEIスコアの日付とスコアは、7月6日（0.59、0.85）および7月7日（0.84、0.85）です。特に7月6日は個人WEI平均や社会WEI平均でも異常として記録されています。これらの異常値は、特定の社会イベントや政策変更、もしくはシステム的エラーの可能性が考えられます。
### 季節性・トレンド・残差分析 (STL分解)
– **トレンド成分**: 主に上昇傾向を示しますが、7月4日以降のデータの不安定さにより明確ではありません。
– **季節性成分**: データ範囲が短いため、明確な季節性は抽出されていません。
– **残差成分**: 不規則な変動が大きいことから、偶発的な要因やデータの不整合が影響している可能性があります。
### 項目間の相関とその意義
相関ヒートマップによると、いくつかの個別項目が強く相関しています。特に「経済的余裕」と「健康状態」は、個人の余裕感を大きく左右する要素として、相互に強く結びついている可能性があります。これらの項目が、個人および社会的な評価に大きく影響することを示しています。
### データ分布と外れ値
箱ひげ図によると、各項目は中央値付近に集中している一方で、外れ値がいくつか見られます。例えば、「社会インフラ」は一部の時点で急激に増減しています。
### PCAの結果とその解釈
PC1が高い寄与率（0.77）を持つことから、データの大部分の変動が少数の要因で説明可能であることを示唆しています。これは、特定の主要因（政治イベントや政策変更など）が全体の評価に強い影響を及ぼしていると考えられます。
### 総合評価
全体として、7月6日を中心とした異常な変動が目立ち、その背景には特定の社会的、政治的イベントがあると考えられます。時間枠が短いため、より詳細な季節性やトレンドを分析するには追加のデータが必要です。データの変動は、社会政策の変更や、参加者の評価基準の変更による影響が考えられます。今後の分析では、補足的な調査や定性的な情報収集が重要です。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 期間の初めは、WEIスコアが約0.6から0.8程度で、わずかに上昇傾向を示しています。
– その後、予測はランダムフォレスト回帰線に沿って0.9付近に上昇し、その後は横ばいで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイントに異常値がいくつか確認され、これらは実績値が予測の範囲を外れています。
– これらの異常値は、予測モデルにさらなる調整が必要であることを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点が実測値を示し、Xマークは予測値を示しています。
– 異常値は黒い丸で強調されており、予測の不確かさ範囲は灰色の帯で示されています。
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、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されていますが、ランダムフォレスト回帰の線に沿った将来の安定性が最も高いように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実測データはばらつきが大きく、予測不確かさ範囲内に収まらないケースが多いです。しかし、予測値は途中から実績に近づき、一定の相関が見られます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 初期のばらつきは、政治的変動や不確実性を示唆しており、一時的な要因がスコアに影響を与えた可能性があります。
– 予測モデルの改善により、スコアの安定性が期待できますが、初期の外れ値を考慮し、政治的意思決定には柔軟性が求められます。
– 政治政策や市場への影響として、初期の変動に対応した慎重な戦略が必要です。予測の信頼性が高まることで、より長期的な計画が可能になるでしょう。
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:
以下のグラフについての分析を行います：
1. **トレンド**:
– 実績データはおおむね横ばいで安定している様子が見られますが、この短期間内に大きな変動はありません。
– 予測曲線は3つありますが、「線形回帰」予測は横ばい、「決定木回帰」と「ランダムフォレスト回帰」は上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ内にいくつかの外れ値が存在し、それが丸で囲まれています。これらは予測モデルの精度に影響を与えるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、過去のWEIスコアです。
– Xマーク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表し、不確実性の幅を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルが異なる未来のスコアを予測しており、多様性が見られます。
– 実績データと予測の比較から、モデルの予測精度や傾向の違いが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが比較的密集しており、変動の幅が狭いことが分かります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績データは安定しているが、予測は多様。これは政治の安定期から変革期への移行を暗示している可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、今後の予測が当たれば政策や戦略の見直しが必要になるかもしれません。特に「ランダムフォレスト回帰」の予測が高く出ているため、これに基づいたリスクマネジメントが重要かもしれません。
このグラフは政治的な状況の変化や安定性を表しており、特に予測モデルが示す違いから多様なシナリオに備える必要があることを感じさせます。
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:
1. **トレンド**
– 初期にはデータが横ばいから緩やかに上昇するトレンドが見られます。予測区間に入ると、特にランダムフォレスト回帰による予測は大幅な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内では、実績データに黒い枠で囲まれている異常値がいくつかあります。急激な変動というよりは、他のデータポイントから外れています。
3. **各プロットや要素**
– **実績データ（青）** は左側に集中し、比較的安定しています。一部異常値が観察されます。
– **予測データ（Xマーク）** は、どのモデルも総じてWEIスコアが上がると予測しています。
– **グレーの範囲** は不確かさを表し、この範囲が予測の信頼性を示しています。
– **3つの予測線**（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なる予測を示し、特にランダムフォレスト回帰は上位限界に近い予測をしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データの間には明確な相関がないように見えますが、予測はすべて同じ方向に進んでいます（上昇トレンド）。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布には多少のばらつきが見られますが、比較的安定しており、予測データがそれに急激に上回っています。
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**
– プロットのほとんどが予測では上昇トレンドを描いているため、社会におけるWEIスコアが今後改善されるというポジティブな印象を受けます。これは政策の効果が現れ始めていると捉えることも可能であり、ビジネスでも社会的な期待に応じた行動を促すことがあるでしょう。特に政策立案者にとっては、予測が実績と一致し始めれば、その施策が効果的であることの指標となり得ます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初の半分（2025-07-01から2025-07-10）ではWEIスコアはほとんど横ばいであり、その後、予測（紫色の線）が上昇し、最終的に安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの外れ値が黒い円で強調されていますが、基本的にこれらの値は全体のトレンドには大きく影響を与えていないようです。
– 最初のデータポイントの密集から、データが比較的一定であることが示されています。
3. **各プロットや要素**
– 青のドットは実績AIのデータを示し、予測（紫および水色の線）との比較が可能です。
– 予測の不確かさ範囲（灰色のシェーディング）が最初の実績データ周辺にあり、後半には表示されていません。これは予測が一定の自信を持って行われていることを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰、水色の決定木回帰、ピンクのランダムフォレスト回帰の3つが予測として示されており、特にランダムフォレスト回帰が上昇を示しています。
– これにより、より良い精度を持って潜在的に未来を予測できる方法が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは1日ごとに一定の範囲に収まっていますが、中期的には上昇の兆候を見せています。特にランダムフォレスト回帰が急激な上昇を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 経済的余裕のスコアの安定性は、政治的または経済的な安定を示唆している可能性があります。
– 予測が上昇していることは、将来的な経済状況の改善を示しているかもしれません。これにより、ビジネスの投資や計画が前向きに行われる可能性があります。
– 政策立案者や経済アナリストは、この情報を利用して戦略を立てることができ、さらに経済や社会の指標を改善するための手段を考慮することが重要になります。
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:
1. **トレンド**:
– 実際のデータ（青い点）は初期に集中し、0.6前後で横ばいです。
– ランダムフォレストによる予測（紫の線）は、わずかに右肩上がりです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い円で囲まれた点）が複数見られますが、値は0.6〜0.8の範囲とそれほど大きく外れていません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績値を示し、視覚的に密集しています。
– 黒い円は異常値を示し、データの不確実性を伝えます。
– 灰色の領域は予測の不確かさであり、モデルの予測区間として理解されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値は短期間での動きしか見えませんが、予測は安定して上昇トレンドを示しています。このことは予測モデルが長期的に健康状態がやや上昇することを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の分布は狭い範囲に収まっており、予測データはそれに沿う形で傾向を示しています。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– データの安定性と上昇トレンドはポジティブな健康指標を示唆します。このことは対象の個人や関係者に安心感をもたらす可能性があります。
– 政治的な文脈では、指導者や政策に対する信頼や期待が反映されている可能性も考えられます。特に、健康状態の改善が社会的な支持につながることが期待されます。
全体として、このグラフは個人の健康状態が安定しており、将来的にはさらなる改善が期待されることを示しています。
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
– **実績（青い点）：** 期間の最初の10日間でWEIスコアは0.6付近に安定しています。
– **予測：** 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が示されています。ランダムフォレスト回帰（紫ライン）は後半で急上昇し、最大値に近づいています。一方、線形回帰と決定木回帰は横ばいです。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期の観測期間におけるWEIスコアの外れ値（黒い円で示される）が見受けられますが、大きなスコア変動はありません。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青い点）：** 実際の計測値。
– **予測（赤い×）：** 各予測モデルの予測。
– **異常値（黒い円）：** 平均から大きく外れたObserve。
– **予測の不確かさ範囲（グレーの帯）：** 予測の信頼区間を示す。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 初期の実績データによって予測モデルが構築され、それぞれ異なる傾向を示しています。ランダムフォレスト回帰は大きな変動を予測していますが、他のモデルはスコアを一定に保つとしています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期の測定値には安定性があり、その範囲内での変動は小さいですが、予測モデルによる将来的なスコアの変動が示唆されています。
#### 6. 人間の直感とビジネス／社会への影響
– **直感的な感覚：** 初期のデータが安定しているため、大きなイベントやストレス要因がなければ安定が続くと予測できますが、ランダムフォレストモデルの予測から、潜在的なストレス要因が後から現れる可能性が示唆されています。
– **ビジネス／社会への影響：** 政治的な状況が不安定化する可能性があり、それに伴い個々の心理的ストレスが増加する予感が示されています。この変動は政治環境の変化、選挙活動、政策変動などに関連している可能性があり、関係者は注意深く状況をモニタリングし、適切な対応を計画する必要があります。
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**:
– スコアの時系列データ（青い点）は7月1日から7月11日まで横ばいの傾向を示していますが、ノイズが見られます。
– 予測線（紫および薄紫）は右肩上がりで、特に7月15日以降安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの一部は灰色の範囲外で、外れ値として認識されていますが、明確な急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを表し、黒い枠によって外れ値が強調されています。
– ピンク色の線（ランダムフォレスト回帰）は、最も高い予測値を示しています。
– 灰色の範囲は予想の不確かさを示し、この範囲内に実績データが多く含まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測モデルの間に若干の乖離があります。
– 予測モデルのうち、ランダムフォレスト回帰が最も高い精度で傾向を捉えています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは7月中旬まで凝集し、その後予測値と合致し始めています。
– 実績データのばらつきに比べ、予測線は滑らかです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 時間が経過するにつれ、WEIスコアの改善が予測されています。
– 政治的な自由度や自治に対する信頼や期待が高まっている可能性があります。
– スコアが向上する傾向は、政策が効果を上げているか、社会的な安定が増している可能性を示唆します。
このグラフは政治的状況に影響を与え、ビジネスや社会での予測に対する信頼感を高めることが考えられます。
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:
以下が、このグラフの分析です。
1. **トレンド**
– 実績データは初期に幅広い範囲でばらついていますが、特定のトレンド（上昇または下降）は見られません。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測は一定の値に収束する傾向があります。この期間中、特段の変化がないことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左端の期間（2025年7月1日～7月5日）で、実績データにいくつかの外れ値（黒い縁のある青い点）が見られます。これらは平均的な傾向から外れたデータポイントであり、何らかの異常または特異なイベント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**
– 青い点は実績データを示し、予測モデルの値と対比するために用いられています。
– グレーの地域は予測の不確かさ範囲を示し、この範囲内での変動が予想されることを意味します。
– 各予測モデルは異なる方法論に基づき、別々の予測値を提供しています。
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には初期段階には乖離がありますが、その後、予測データは一貫して高い値に収束しています。これは、予測モデルが安定した環境を前提にしていることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは初期において散らばりがありますが、その後、予測モデルが高い相関性を持った安定した予測値を提示しています。
6. **人間の直感と社会への影響**
– 初期の外れ値やデータばらつきは、政策の変更や社会的イベントが突然起こった可能性を示唆しています。しかし、予測モデルの安定した結果は将来的に状況が改善し安定する期待を持たせます。
– ビジネスや政策決定においては、初期のばらつきに注目しつつ、安定した将来の予測に基づいて計画を立てることで、長期的な目標達成が可能となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績値（青い点）は全体的に横ばい状態です。しかし、期間の中盤には不規則な揺れも見られます。
– 複数の予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は穏や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**:
– 実績値の中に一部の外れ値があり、その箇所は黒い丸で強調されています。予想値と比較すると異常な振る舞いが観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示します。
– 赤いバツ印はモデルによる予測値を示し、これらが予測の基準となっています。
– グレーの領域は予測の不確かさを表していますが、実績値の範囲を十分にカバーしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値（複数のモデルの平均）が異なる傾向を示しています。特に、実績値は横ばい傾向であるのに対し、予測値はやや上昇傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は比較的狭い範囲に密集していますが、一部の外れ値が見られます。
– 予測の不確かさ範囲が広いため、予測力に課題がある可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々はこのデータを見て、実績値が安定しているが予測に課題があることから、予測モデルの精度向上が求められると感じるかもしれません。
– 社会やビジネスにおいては、持続可能性の指標として安定していることが確認できる一方で、今後の動向を正確に予測するための新たなアプローチの必要性が認識されるでしょう。予測がやや楽観的傾向にあるため、慎重に解釈する必要があります。
この分析により、予測精度の向上と外れ値の理由分析が今後の改善につながることが期待されます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ（青い点）**: 初期はやや波打ちながらも安定した範囲内で推移しています。この期間には大きな上昇や下降は見られません。
– **予測データ**: 線形回帰（青）、決定木回帰（緑）は横ばいを予測しています。ランダムフォレスト回帰（紫）は最初の段階で急上昇した後、1.0付近で横ばいとなっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内の複数の青い点が黒い円で囲まれ、これが外れ値としてマークされています。これらは、データの一般的なパターンからの逸脱を示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示しており、外れ値が多く存在するエリアにオーバーラップしています。
– **異常値**: 角で囲まれたデータポイントは注意を要し、異常事象やデータエラーの可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各予測モデルの関係を見ると、予測の不確かさが初期部分で大きく、時間が進むにつれ予測が一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは全体として濃い範囲に分布し、一定の集まりを持つことを示しています。外れ値の存在は、予測モデルの修正が必要であることを暗示します。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフは、社会基盤や教育機会における実態の安定性を示しつつ、予測が未来の展望を一定の不確かさを持ちながら示していることを表しています。
– 外れ値は、社会的変動や政策変更などの影響を示す可能性があります。
– ビジネスや政策立案において、外れ値への対応や予測の精緻化が必要となるでしょう。例えば、急激な変動があった場合は、その理由を分析し、迅速な対応が求められることが考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、期間の初めから中盤にかけて比較的一定ですが、一部のデータポイントが上昇しています。
– 予測ラインは、どの手法も最終的には高い安定した値に収束しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データにはいくつかの外れ値が見られます（黒い円でマーク）。
– これらは大きな変動を示しており、短期間での不安定さを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い実績データは、実際の観測から得られたデータです。
– 外れ値として識別されたデータは、異常なイベントや情報の歪みを示している可能性があります。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の異なるラインが、予測手法ごとの違いや安定性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法の結果は、初期段階で一部変動していますが、最終的には類似した傾向に集束しており、各手法が共通のパターンを捉えていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは初期段階でバラつきがあるものの、後半に向けて安定性が改善されています。
– 予測データは、全体的に比較的一貫した高いスコアを維持しています。
6. **直感的な感じ方と社会的影響**:
– 初期の不安定性は、社会的または政策的な変化（たとえば新しい法律や政策の導入）と関連している可能性があります。
– 予測手法の一致した高いスコアは、将来的な政策環境がより安定し、多様性と自由が十分に保障される可能性を暗示しています。
– ビジネスや社会においては、安定した政策環境への期待が高まり、これが投資や新しい試みを促進する可能性があります。
このような分析を元に、それぞれのステークホルダーが次なる行動を計画する手助けとなるでしょう。
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:
このヒートマップについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に見ると、時間帯によって色の濃淡が変わっているため、一定のリズムや周期性があるようです。
– 具体的には、日付によって異なる時間帯で数値の高さが変化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日と7月6日には、16時台に急激な上昇（黄色部分）が見られます。このデータポイントは他の日とは異なる特徴を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションは数値の大小を示しており、黄色が最も高い数値を示し、紫が最低の数値を示しています。
– 色の変化から、特定の時間帯に数値が上昇する傾向があることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯に色が濃い（高い数値を示す）プロットが複数あるため、何らかの一貫したイベントや影響があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日付が進むにつれて明確な色のパターンは見られないため、特定の変動パターンが目立たない。しかし、特定の日の特定の時間には規則的な変動があります。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– ヒートマップの傾向は、特定のニュースイベントや政治的議論が特定の日の特定の時間に集中することを示唆しています。
– このパターンは、政治関連のイベントが社会に与える影響や関心の度合いを示し、マーケティングや政策決定に活用できる可能性があります。
この分析をもとに、どの時間帯に特に注目すべきか考慮することができ、特定の時間に焦点を当てた施策や調査を行うことで、より効果的な対応策を計画することが可能です。
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:
以下に、このヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは、日付と時間に基づいて変動しています。特定のパターンや周期性は見られませんが、色の変化は一定の時間で異なる値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 日付「2025-07-06」の特定の時間帯で、明るい黄色のプロットが見られます。これは、他の色（緑や青）に囲まれており、急激な変動または異常に高いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの大きさを示します。色が明るくなるほど、スコアは高いことを意味します。また、日付と時間の軸によって、いつスコアが高くなるかが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間に伴うスコアの変化は、一種の時間帯によって異なるスコアの傾向があることを示唆しています。夕方から夜にかけて、スコアが高くなる傾向が見られるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは一般的に0.625から0.800の間で変動しています。深い紫色から緑、そして明るい黄色へと移行するパターンが複数見られ、時間帯ごとに異なるバラつきがあります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このデータは政治的な個人の活動やイベントと関連がありそうです。日付「2025-07-06」に見られる急激な上昇は、その日に特定の重要なイベントがあった可能性を示唆します。このヒートマップからは、特定の日や時間帯に注目することで、政治活動のピークを分析し、今後の戦略を立てるための参考にすることができるでしょう。社会的なイベントや活動がどのように関与しているかの研究に役立つかもしれません。
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、このヒートマップに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 全体として、日々の変動が見られますが、明確な上昇または下降のトレンドは見受けられません。データは比較的ランダムに見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日に鮮やかな黄色のセルが現れており、これは急激に高いスコアを示しています。これは異常値として注目されるべき日です。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示しています。濃い紫色は低スコアを、明るい黄色は高スコアを示しています。
– 棒グラフ形式でないため、各時点での変化を色の変化で捉えています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日時ごとの変動を観察することができますが、同じ時間帯に特定の日に著しく変動している点があるため、7月6日の出来事は他の日と関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ヒートマップとしては、特定の日の特定の時間帯でのみ高いスコアが存在しており、他の日程でのコントラストが際立っています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 7月6日の高スコアは、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。社会的な反響や政治的な関心を反映しているかもしれません。
– 企業や社会においては、特定の出来事や発表が人々の関心を集めることが期待され、その後の政策やビジネス戦略に重要な影響を与えるかもしれません。
このグラフは、社会的および政治的な関心の変動を短期間で視覚的に捉えるための効果的な方法を提供しています。
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:
以下は、提供されたヒートマップの分析です。
1. **トレンド**
– ヒートマップは時系列データではなく各項目間の相関を示しています。したがって、直接的なトレンド（上昇や下降、周期性）はこのグラフからは読み取れません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特筆すべき外れ値や急激な変動は見られませんが、負の相関に近いエントリ（例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の相関が0.55）は注目に値するかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃さが相関の強さを示しており、赤色は正の相関（1.0に近い）、青色は負の相関（-1.0に近い）を示します。
– 赤が多いエリアは相関が高いカテゴリ同士で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**
– 同一の期間内でのデータ項目間の相関を示しており、具体的な時系列の変動は示されません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」や「個人WEI平均」、「社会WEI（公平性・公正さ）」などが他の多くのパラメータと強い正の相関を持っています。
– 逆に、「個人WEI（自由度と自治）」や「社会WEI（社会基盤・教育機会）」との相関は他の項目と比べてやや低めです。
6. **直感的視点と影響**
– 多くの項目が強い正の相関を示しているため、特定の要素の変化が他の多数の要素に影響を与える可能性が高いと直感的に感じられます。
– 社会やビジネスにおいては、特定の政策や介入が複数の社会的側面に波及効果を持つ可能性を示唆しており、それらを包括的に評価する必要があります。
全体的に、このヒートマップは政治に関連する多様な要因がどのように相互に関連し合っているかを視覚的に示しており、それを活用した戦略的な意思決定の助けとなります。
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:
### 視覚的な特徴
1. **トレンド：**
– 全体的に特定のトレンド（上昇または下降）は見られず、異なるカテゴリごとにスコアが分けて示されています。
2. **外れ値や急激な変動：**
– 一部のカテゴリ（例えば、個人WEI（経済的余裕）や社会WEI（共生、多様性、自由の保障））には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、各カテゴリのスコアの中央値、四分位範囲、及び外れ値を視覚化しています。
– 色の違いは、カテゴリ間の視覚的区別を容易にする役割を果たしています。
4. **複数の時系列データの関係性：**
– 時系列データの要素はないが、異なるカテゴリ間のスコアの違いが比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 各カテゴリでスコアの分布が異なり、特定のカテゴリ（例えば、個人WEI平均や社会WEI（共生、多様性、自由の保障））での中央値の高低が視覚化されています。
### 洞察
– **直感的な感想：**
– 一部のカテゴリ（例えば、個人WEI（自由度と治安））は比較的安定しており、分布の幅が狭いことが見て取れます。
– 他のカテゴリ、特に個人WEI（経済的余裕）は不確実性や変動の大きさを示唆しており、政策や社会条件に対する敏感な反応を示している可能性があります。
– **ビジネスや社会への影響：**
– 政治的または社会的な政策が特定のWEIスコアにどのような影響を与えるかを評価する基準となりうる。
– 外れ値の存在は、一部の政策が予期しない結果をもたらす可能性を示唆しており、その原因を探るためのさらなる分析が求められます。
– 社会的公平性や個人の生活条件の改善に焦点を当てた政策が、全体的な幸福度や安定性にどう影響を及ぼすかを検討するのに役立ちます。
この分析を通して、政治的および社会的な取り組みの影響をより深く理解し、精度の高い政策形成に貢献できる可能性があります。
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）による政治カテゴリのWEI（恐らく”World Economic Index”などの指標）構成要素を可視化しています。以下に分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 明確な一つのトレンドは見られませんが、全体としてデータポイントはランダムに散らばっており、特定の方向に大きく偏っていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下や右上に少し離れて配置されているデータポイントがありますが、これらが外れ値として特に際立っているわけではありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 第1主成分が77%の分散を説明しているため、この軸はデータの主要な変動を表しています。第2主成分は7%を説明していることから、補助的な変動を示しています。
– 点の色や形状は一様で、追加情報の視覚化は行われていないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時系列的な関係性はこのグラフだけでは判断できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントは特定のパターンを示さず、各主成分軸に対して無作為に広がっています。第1主成分に沿った多少の広がりはありますが、強い線形相関は見られません。
6. **直感的な理解と社会/ビジネスへの影響**:
– PCAによる分布が均等であることは、政治的な要素が多元的かつ複雑である可能性を示唆しています。特定の要素が支配的であるということではなく、複数の要素が影響を与えていることが考えられます。
– ビジネスや社会における影響としては、政策の多様性や様々な要因が関与する多面的な見方を採用する必要があるといえるでしょう。
この分析は、データの多様性と複雑さを考慮した総合的なアプローチの重要性を示唆しています。
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。