📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータセットは、政治に関連した360日間のWEIスコアのトレンドと異常な変動を分析しています。以下のポイントに注目して分析を行いました。
### 時系列推移
**総合WEI**について、2025年7月以降の値が提供されています。冒頭からの総合スコアは概ね上昇傾向にあり、特に7月6日以降、急上昇しているのが確認できます。例えば、7月6日の終わりから7月7日にかけて0.85を超える値が顕著です。一方、7月初旬には0.60台の値が多く、一時的な低迷期が見られました。
### 異常値
異常値は、2025年7月6日（0.59）や7月11日（0.87）が含まれます。これらの異常値は、突発的な社会的イベントや政策の変化、あるいは集計の方法に変更が加えられた可能性を示唆しています。特に7月6日には一時的に0.59まで低下しており、この時期に何らかの外部要因が影響した可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
データにSTL分解を適用した場合、明確な上昇トレンドが確認されています。特定の季節性は確認しにくいものの、トレンドとしては全体的な改善傾向が見えます。残差成分には散発的な値がありますが、これは突発的な出来事や計測誤差の影響と考えられます。
### 項目間の相関
相関ヒートマップから、**社会WEI**項目が凶悪（1に近い）な相関を示しています。特に、持続可能性と自治性、社会基盤などは密接に関連していることが予測されます。個人WEIと比較して、社会WEIの影響が強いことが考えられ、これは社会動向がWEIの変動に大きく影響している可能性を示唆します。
### データ分布
箱ひげ図では、総合WEIスコアが主に0.70〜0.80の範囲に収束しており、わずかに成長しています。個人の経済的余裕や心理的ストレスのばらつきが大きく、これらがWEIスコアの変動を引き起こす主要因になり得ると考えられます。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析では、PC1が78%の寄与率を示し、主要な変動要因に深く関与していることがわかります。一方、PC2の寄与率は6%と低く、二次的な要因です。PC1の構成要素としては、経済的余裕、自主性、健康状態がウェルビーイングの主要な指標として重要視されていると解釈できます。
全体を通して、このWEIスコアデータは、政治の安定性や社会動向が強く影響していることを示唆しています。特定の要素（例えば、季節性や外部の社会的イベントなど）が特定期間において影響を与えている可能性がありますが、直接的な要因の特定はさらなる詳細な分析が必要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド:**
– 青い点の「実績（実測AI）」は、初期の頃は横ばいで、徐々に増加しています。
– ピンクの線「予測（ランダムフォレスト回帰）」と紫の線「予測（決定木回帰）」に示されるように、予測値も増加しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 黒い円で囲まれたデータは「異常値」を示しています。初期の比較的低いWEIスコアの中でいくつかの異常値が存在します。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績を、緑の点は前年のデータを示しています。
– 紫とピンクの線で示された予測値は、今後のWEIスコアの可能性のあるシナリオを提示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 青い「実績（実測AI）」は、予測値と比較してどの程度一致するかを示しており、ランダムフォレスト回帰が最も近い可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績値と予測値（特にランダムフォレスト回帰）の間に強い相関が見られます。これにより、予測モデルの精度が確認できます。
6. **直感的な理解と社会的影響:**
– WEIスコアの上昇傾向は、政治分野でのポジティブな動きや改善を示唆している可能性があります。
– これらの変化は政策決定に影響を与え、社会全体において信頼感を高める要因となり得ます。特に予測モデルが将来の動向を正確に反映している場合、戦略的な計画や意思決定に役立つでしょう。
このグラフは、データに基づく政策評価や予測を行う上で重要な参考資料となります。特に、今後の予測トレンドを考慮に入れたアクションプランの策定に有用です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの左側（2025年中頃から2025年末にかけて）は、各予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なるトレンドを示している。
– 2025年はわずかな上昇の跡があるが、その後、2026年になると急激な変動を見せている。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年中頃にプロットされた実績（青色）が非常に集中しているのに対し、異常値（黒い円）も見られる。
– 2026年になると、データが散らばっており、急激な変動が伺える。
3. **各プロットや要素**:
– **青色のプロット**: 実績の観測値を示しており、一般的に安定している。
– **赤い十字**: 予測される値を示しており、予測モデルによる違いを表現している。
– **緑色のプロット**: 前年のデータで、前年と今年のデータを比較するための基準を示している。
– **予測モデルの線**: 各色の線が異なる予測方法（線形、決定木、ランダムフォレスト）を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と各予測モデルの間で、時系列の関係が異なっている。特に、個々の予測モデルで示される未来の動きに違いがあることがわかる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測モデルと実績の間には一部期間で相関が見られるものの、2026年に入り分布が広がるため、予測精度はばらつきがある。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 2025年末までの安定した動きは、社会的・政治的に安定した状態を示す一方、2026年の変動は不確実さを反映している可能性がある。
– 政治的意思決定や政策に影響を及ぼす可能性があり、特に不安定な動きは注意を要する。
– 予測モデルの精度を上げることで、政策立案や社会の安定化に寄与できる。
この分析は、グラフの視覚情報から抽出されるが、詳細な意思決定には他のデータや文脈を考慮することが重要です。
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**: データの初期には比較的高いWEIスコアが観測されていますが、途中から評価がストップし、その後予測期間に移ってまた高い数値に回帰しています。
– **周期性**: 観測されていません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値として初期の一部データポイントが標準偏差範囲外にプロットされており、異常値としてチェックされています。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青色）**: 最初の期間に多く観測されていますが、その後は消失。
– **予測（赤色のバツ）**: 目立った変動はなし。
– **異常値（黒の丸）**: 初期部分に多く見られ、特に注意が必要と言えます。
– **前年（緑色）**: 後半にまとまっているが、年次変動の影響の有無を確認する必要があります。
### 4. 複数の時系列データ
– 各予測手法による線（灰色、紫、ピンク）は、各時点で安定しているように見えますが、実績データとの整合性は低いです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と前年データに大きな差異があり、他の要因が働いている可能性があります。
### 6. 直感的な洞察と社会的影響
– **直感**: グラフはデータ集中のギャップと後半の復元に注目が集まる点が特筆されます。安定性の不在が明らかです。
– **社会的影響**: 突然の変動は政策判断に重大な影響を与える可能性があります。特に予測データとのディスコネクトが追跡調査の必要性を示唆しています。
このデータは、今後の政策フォーメーションにおいて重要な修正が求められる可能性があることを示しています。安定した数値の観測が続くなら、施策や管理体制に問題がない可能性も考えられますが、現状ではさらなるデータ解析と確認が不可欠です。
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:
このグラフを分析することで、以下の点が見えてきます：
1. **トレンド**:
– 最初の部分で、紫色の「ランダムフォレスト回帰」の線が上昇しており、その後「線形回帰」や「決定木回帰」も含め、全体的に上昇する傾向が見られます。
– プロットが途中で途切れており、その後に新しいデータセットが適用されています。この期間では、一定の安定性があるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点で示された「実績（実績AI）」データは、非常に狭い範囲で密集しています。
– 異常値とされる黒い〇で囲まれた点は、最初のデータセットの後に現れましたが、その後のデータセットには見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 「実績（実績AI）」と予測モデルの結果は、実績が予測に近しい範囲で動いていることを示しています。
– 「予測の不確かさ範囲」が広く取られているが、実績がその範囲内で推移しているように見受けられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルの違いは線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰で予測に差があるものの、全体的に実績データに近い結果を出しています。
– 年によってスコアの基準が若干異なるかもしれないため、年間での比較は慎重に行う必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドは全体として上昇していますが、予測モデルごとの違いは明確です。
– 古いデータと新しいデータの間では、WEIスコアの層が異なる可能性があります。
6. **人間の直感や影響**:
– 政策変更または社会的・経済的要因によって、「個人WEI」が変動している可能性があることが考えられます。
– 実績が予測と一致していることは、予測モデルの精度を高く評価する要因となり得ます。
– 社会やビジネスへの影響としては、個人の経済的余裕が増していることが示唆され、消費活動が活発化する可能性があります。
この分析は、政策の評価や将来のシナリオに対する意思決定に役立つでしょう。
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:
このグラフは、個人の健康状態を表すWEIスコアの時系列散布図です。以下に視覚的な特徴とインサイトを挙げます。
1. **トレンド**:
– グラフの前半部分（2025年）では、実績のデータポイントが密集しており、スコアは約0.8付近に集中しています。
– 後半部分（2026年）にかけて、実績のデータポイントが0.6付近に変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータでは、いくつかの異常値が観察されますが、全体としてスコアの変動は少ないです。
– 2026年になるとスコアが0.6に変わり、ここでの変動はそれほど顕著ではありません。
3. **各要素の意味**:
– 青い点は実績データ、緑色の点は前年のデータを示しており、比較することで変化を確認できます。
– ピンクの線や紫の線は、異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測を示していますが、予測範囲から外れており、モデルの見直しが必要かもしれません。
4. **時系列データの関係**:
– 前年と比較した場合、WEIスコアが全体的に減少していることが確認できます。
– モデルの予測と実績の乖離が見られ、特に2026年においてモデル精度の低下が認められます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの分布に大きなばらつきはなく、一貫した傾向を持つことが観察されます。しかし、時期によってはモデル予測から外れる傾向があります。
6. **直感的洞察と社会への影響**:
– 政治カテゴリにおける健康状態の指標として、WEIスコアが政治家や関係者の健康管理に利用されることが予想されます。
– 見られるスコアの低下が続く場合、健康政策や支援体制の見直しを考慮する必要があるかもしれません。
– モデルの改善が必要で、特に2026年度の予測精度の向上が求められます。
以上の点により、このグラフは個人の健康状態モニタリングと予測モデルの精度向上に関する課題を示しています。
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:
以下の点について解説します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体で見ると、データが二つの期間に分かれています。初期の期間（2025年7月から9月）では、実績データが示され、その後（2026年1月以降）、主に予測データが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータでは、いくつかの異常値が観察されます（黒い円で表示）。主に0.6付近に密集している一方で、一部で急激な変動が見られるようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点（実績）は心理的ストレスの実績値を示しており、赤いX印は予測値を表しています。
– 緑の点は前年データの比較を示し、予測の不確かさ範囲は灰色のシェーディングで示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）のラインが示されていますが、視覚的には模型ごとの大きな差異は観察されません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データは約0.4から0.8の間に分布していますが、その後の予測データは異なる範囲に集中しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– グラフからは、個人の心理的ストレスが時間の経過とともに変動する様子が見られます。特に、直近の予測データが一定の値に収束する傾向が観察され、今後の政策決定や施策実施に向けて、予測が現実にどの程度一致するかが重要です。
– このようなデータは、政治領域で個人のストレスを低減するための施策を検討する際に有用であり、社会全体でのストレス管理の重要性を示唆します。
全体として、このデータは政策形成者が意思決定を行う際に貴重な洞察を提供する可能性があります。
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**:
– 初期のデータ（青いプロット）の期間では、スコアは0.6から0.8の間で横ばい状態。次に、予測データのランダムフォレスト回帰によって1.0に急上昇しています。
– その後、緑色のプロット（前年のデータ）で特定のスコアが示されていますが、詳細なトレンドの変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のスコアにおいて、外れ値（黒い円）が数例確認されており、異常値として識別されている可能性があります。
– 期間内に見られる急激な上昇（予測データによるスコアの1.0へのジャンプ）は注目すべき変動点です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実測値を示し、初期の安定した状態を表しています。
– 黒い円は外れ値を示唆し、特異な状況やデータの異常を示しています。
– 紫のラインはランダムフォレスト回帰による予測を示し、スコアの劇的な向上を表しています。
– 緑色は前年のデータを示し、過去との比較が行えるようになっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績（青）と予測（紫）の間で明らかな乖離があり、予測手法が楽観的である可能性があります。
– 前年データ（緑）は、過去の状況を参考にしており、現状の変化を理解するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータが比較的一定であるため、急激な予測の変動は明らかな相関関係がなく、モデルの選択による影響が大きい可能性があります。
6. **直感的な印象と社会的影響**:
– 自由度と自治の急上昇が予測されることで、人々は大きな期待感や不安を感じるかもしれません。
– 政治や政策への影響は大きく、例えば政策改善が進展すると予測される場合には、ビジネスの自由度が大きく拡大し、新たな投資機会が生まれる可能性があります。
– 一方で、予測が過度に楽観的で実現しない場合には、混乱や信頼感の損失につながる恐れがあります。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– グラフには実績データ（青色）がありますが、直近ではデータがなく、過去の数値が一定範囲内で変動しています。
– 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）が示す値はおおむね上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには1つのアウトライヤー（異常値、黒い円）があります。
– 急激な変動は特に見られませんが、過去と比較して予測が大きく異なる可能性が示唆されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青色）と予測（赤色の ×）の間のギャップは、実績と予測の違いを示しています。
– 異常値や比較AI（緑色のデータ）は、予測モデルの精度を判定するための基準となることがあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測手法により、異なる成長パターンが見られるが、全体として上昇傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に予測モデル間での相関が見られ、予測範囲が示されている部分で高い公正性・公平性（WEIスコア）が期待されます。
6. **直感的に感じることおよび社会的影響**:
– 視覚的なデータの移行から、社会全体として公平性や公正さが向上する傾向があると捉えられるでしょう。
– 公正性の向上は、政策の効果を評価する重要な指標となり、長期的には政治的安定性や市民の信頼感向上につながる可能性があります。
このような分析により、政治的な施策の評価や市民の信頼醸成に役立つ情報が提供され、今後の方向性を示す指標となり得ます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは大きく二つの期間に分かれています。2025年7月から8月にかけて、一連のデータが集中的に散布されています。その後、2026年6月に別のデータの集まりがあります。
– 時系列的には、最初のデータ群が0.8付近で維持されており、後半のデータ群もほぼ同じスコア付近に位置しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月から8月において、外れ値として黒い円でマークされたデータが見られます。これは異常値を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を示しており、2025年のデータはこの色で示されています。
– 紫とピンクのラインおよび点は、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）による予測値を示しています。どの予測も一貫したスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値は、WEIスコアの持続可能性と自治性が今後もある程度一貫して高いレベルで維持される傾向を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは、2025年のスコアが非常に高い水準で保存され続けていることを示しています。これに対し、2026年のデータはより分散していますが、平均としては依然として高いスコアです。
6. **直感的印象とビジネスや社会への影響**
– 高いWEIスコアは、持続可能性と自治性が高いことを示しており、政治状況や政策が安定している可能性を示唆します。
– 外れ値の存在は、この持続可能性に対する潜在的なリスクや課題を示唆しています。これにより、政策決定者やビジネスリーダーは、安定した状況を維持しつつ、特定のリスク要因を管理する必要があることが直感されます。
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:
このグラフは「社会WEI（社会基盤・教育機会）」のスコアを360日間にわたって示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– 初期のデータポイントは約0.6から0.9の範囲で横ばいの傾向があります。その後、データポイントはなくなり、新しいスコアが高い位置で配置されています。直感的には、利用可能な新しいデータセットや分析手法の更新が考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期部分にいくつかの異常値が見られ、これらはむしろ他のデータポイントと比較して高いか、予期しない変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（実績AI）は青い点で示されており、初期データポイントを表示しています。
– 異常値は黒い円でハイライトされています。
– 線形回帰（青）、決定木回帰（紫）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）がありますが、新しいデータが加わることで影響を受けている可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期のデータセットはその後の「前年（比較AI）」のデータと比較して低い値を示しており、基盤や教育の機会が劇的に改善した可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最後のデータは0.8 を超えるスコアの周りに集中しています。これは高水準での安定した分布を示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– 初期から後期にかけての変化は、政策の改善や社会インフラストラクチャの劇的な改善を示している可能性があります。
– 高いスコアの維持は、教育機会や基盤の持続可能な改善が進んでいると解釈できます。これにより、地域社会や経済への長期的な利益がもたらされる可能性があります。
このグラフは、社会基盤と教育機会の改善について、特に政策変更や新しい取り組みの成果を示している可能性があります。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 全体的に観測期間の前半はデータが集中しており、後半は比較的疎に分布しています。
– 初期の段階ではスコアは0.6から0.9の間で広がっていますが、後半に向けてデータが少なくなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 中盤に一部のスコアが急上昇している点（紫色の線）は、急激な変動を示しています。
– 外れ値として示されるデータはありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色は実績データ、緑色は前年との比較、紫色の線は異なる回帰モデルによる予測を示しています。
– 灰色の領域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**:
– 実績データは比較的安定しており、予測と過去のデータが大きく乖離することは少ないです。
– 異なる回帰モデルの予測が存在しますが、主にランダムフォレストは急上昇の段階を強調しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは特定の期間に集中的に分布しており、その後は離散的な値が多いです。
– 回帰モデルの予測は共に中程度のスコア範囲内に収まっているため、モデル間での相関は高いと考えられます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 初期のスコアのばらつきは、共生や多様性に関する社会的な政策が安定していない可能性を示唆しています。
– 特定の期間の急上昇や変動は、新たな政策の導入や変更による影響かもしれません。
– ビジネスや社会的には、共生と多様性に関する政策の不確実性が、投資や企業の方針に影響を与える可能性があります。
全体として、このグラフは、共生と多様性における指標が過去一年間でどのように変動してきたかを把握するための視覚的な手段となっています。この情報は、新しい政策の評価や改善に役立つかもしれません。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の洞察が得られます：
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて、中〜高いスコア（黄色から緑色）が増えていることがわかります。これは、期間を通じて総合WEIスコアが徐々に改善していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 期間の初期には低いスコア（青から紫）が目立ちますが、7月6日以降に突然明るい色（黄色）へと変化している部分があります。これは急激な変化を示し、何らかの重要な出来事があった可能性を示唆します。
3. **各要素の意味**:
– 色の変化が数値の変化を示しており、緑や黄色が高いスコアであることを示しています。色の濃淡がスコアの大小を視覚的に表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯別にスコアの変化を見ると、特に深夜（19時から23時）の時間帯にスコアの変動が大きいことがわかります。これはその時間帯に関連するイベントや行動がスコアに影響を与えていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコアが夜間に集中していることから、その時間帯のアクティビティに関して重要な関連性があると推測されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 日中よりも深夜のスコアが高いことは、政治的に注目される出来事が夜に起こっていることを示唆します。これは政策決定や社会活動がこの時間に集中していることを表す可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、このような時間帯に関心を集めることができるイベントや情報発信が有効であると考えられます。
このような視覚的なトレンドや変動は、今後の戦略立案や政治的な意思決定に重要な影響を与えるでしょう。
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の分析です。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– ヒートマップから明確なトレンドを読み取るのは難しいですが、日付が進むにつれ、色の変化が観察されます。特に、時間帯15から23の間に、色が全体的に緑から黄色へと変わっていることから、何らかの指標が増加傾向にある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 時間帯8の2025-07-04に、紫色の低い値の外れ値が観察されます。この時間帯でのみ急激な低下がある点が特筆されます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の変化は、おそらくスコアの大きさを表しており、青から黄色にかけて増加を示しています。時系列に沿ってスコアの増減が分かりやすく表示されているため、視覚的に変化を追いやすくなっています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 時間帯と色の相関を観察する中で、日中から夜にかけてスコアが高まり、特に深夜に高くなるといった傾向があるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の日付や時間帯におけるスコアが著しく高い、または低いといった局所的な変動が見られます。これは特定の出来事や状況がその時間帯に影響を与えた可能性があります。
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**
– 人々はこのヒートマップを見て、特定の時間やイベントがスコアに影響を与えていると直感的に感じるかもしれません。これを利用すれば、適切な時間帯に向けた戦略的意思決定が可能になります。
– 政治の文脈では、特定の時間帯における変動が、政策発表や選挙活動の影響を反映していることが考えられ、戦略の見直しや調整の参考になります。
全体として、スコアの時間帯別変動を視覚的に捉え、戦略的な分析を行う際に有用なツールといえるでしょう。
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:
以下はグラフの分析です：
1. **トレンド**:
– 色の変化を見て、時間帯ごとに異なるトレンドがあることがわかります。
– 7時、8時、15時の時間帯では、青や緑から黄色へ、徐々にスコアが上昇するトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時の時間帯で、7月3日から7月4日にかけて色が濃い青から紫に急変しています。この変動は他の時間帯に比べると異常であり、何か特定の出来事が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**:
– 色の変化はスコアの高低を示しています。黄色に近づくほどスコアが高く、紫に近づくほどスコアが低いです。
– 横軸は日付、縦軸は時間帯を表しており、各プロットの色はその特定の日時のスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 7時、8時、15時の時間帯では、全体的に安定した上昇傾向がありますが、19時は変動が大きい異なるパターンを示しています。このことから、異なる時間帯に異なる要因が影響していることが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ日付における異なる時間帯でのスコアの変動はやや独立しているように見えます。19時の変動は他の時間帯に影響を与えていないようです。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 色の変化から、スコアが特定の時間帯で徐々に改善されていることを視覚的に理解できます。
– 19時の急変は特定の政策変更や社会的な出来事の影響が疑われます。企業や政府は、この時間帯に特に注意を払い、何が影響しているかを分析することで、より効果的な政策の策定が可能です。
このグラフは、時間帯や日付ごとによる社会スコアの変動を視覚的に把握し、特定の時間や日付に着目し、何が影響しているのかを深く分析する手掛かりを提供します。
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:
この相関ヒートマップの分析結果を以下に示します。
1. **トレンド:**
– トレンドに関して直接見ることはできませんが、全体的に高い相関が見られることから、WEI項目間での一貫性や類似した変動があると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 個々のWEI指標に特定の急激な変動は示されていないようですが、相関が低い部分（例：個人WEI（自由度と自治）と個人WEI（健康状態）の間の0.36）に注目する要素があるかもしれません。
3. **各プロットや要素:**
– 色の濃い赤は高い正の相関を示し、濃い青は負の相関を示します。0に近い値は相関が弱いことを示しています。
4. **時系列データの関係性:**
– このヒートマップは360日間のデータに基づいているため、項目間での長期間にわたる相関関係を示しているといえます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 総合WEIと他の指標との相関が高い（特に個人WEI平均や社会WEI平均）ことは、それらが総合的な評価と密接に関係していることを示唆しています。
– 社会WEI（公平性・公正さ）と個人WEI（経済的余裕）も高い相関があり、社会の構造が個人の経済状況に影響を与えている可能性があります。
6. **直感的なインサイトとビジネス・社会への影響:**
– 相関が高いことから、特定のWEI指標を改善することが他の指標にも好影響を与える可能性があります。例えば、個人WEI（経済的余裕）を高める政策が社会WEI（公平性・公正さ）にも貢献すると考えられます。
– ビジネスや政策立案者は、複数のWEI指標を同時に考慮することで、より総合的で効果的な戦略を立てることが可能です。
このヒートマップは、異なるWEI項目の間の強い関連性を理解するための貴重なツールであり、それによって政策やビジネス戦略の設計に影響を及ぼすことができます。
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:
このグラフは、WEIスコア（政治カテゴリ）のさまざまなタイプを比較した箱ひげ図です。以下に、さまざまな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**:
– 各WEIタイプには大きなトレンドが見られるわけではありませんが、スコアの中央値に注目すると「社会WEI(生態系多様性、自由の維持)」が比較的高く、「個人WEI(構造的虐待)」は低めです。このことから、社会的な要素は比較的高く評価されている一方で、個人が直面している課題が存在する可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI平均」や「社会WEI(公平性・公正さ)」には外れ値が多く見られ、特定のデータポイントが他と大きく異なることを示しています。これは、特定の出来事や状況がこれらの分野に大きな影響を与えている可能性を示唆します。
3. **プロットや要素の意味**:
– 箱の長さ（四分位範囲）はデータのばらつきを示し、「個人WEI(構造的虐待)」や「個人WEI(精神的ストレス)」は範囲が小さいため、データが比較的安定しています。一方、長い箱を持つ「個人WEI(経済不安)」はデータのばらつきが大きく、異なる背景の人々が経済的不安について感じていることが分かります。
4. **時系列データの関係性**:
– 各カテゴリ間で明確な時間的トレンドは見られませんが、あるタイプの変動が他のタイプの変動に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**:
– 中央値が比較的近い項目同士は、同様の影響を受けている可能性があり、例えば「総合WEI」や「社会WEI(生態系多様性、自由の維持)」は同様のトレンドを示しています。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**:
– 社会的な側面が高く評価されているため、政策や制度が社会の安定や多様性の維持に成功している可能性があります。逆に、個人レベルのストレスや経済的な問題が懸念されるため、これらの不安に対する対策が求められるかもしれません。このような指標に基づいて、政策立案や社会的介入が検討されるべきです。
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データを可視化しています。以下のポイントに注目して分析を行います。
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。データは全体的に散らばっていますが、右上にやや密集している様子があります。
– 周期性は示されていないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としては、左下のエリアに他のデータポイントから離れて位置しているものがあります。
– これらの外れたポイントは、特異な政治イベントや異常な状況を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 第1主成分が78%の寄与率を持ち、第2主成分が6%であるため、第1主成分がデータの変動を主要に説明していることがわかります。
– プロットの密度や配置から、データが様々な方向に広がっていることが確認できますが、右上方向に集中する傾向があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の期間のデータが集中的に表示されているわけではないため、時系列の関係性を示すものではありません。
– PCA自体が変数間の相互関係を説明するので、変数間での関連性を視覚化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分の方向に沿ってデータがより広がっており、これが主要な分散方向であることを示しています。
– 相関関係があるデータが右上方向に集中していることが示唆されます。
6. **直感的に感じることと社会への影響**
– 右上に伸びるデータ群は、政治的状況や要因が集約している主要なトレンドやテーマが存在する可能性を示唆しています。
– 外れたポイントは、予測不能なリスク要因や新たな動きを示唆しているかもしれず、特に注意が必要です。
– 社会的には、データの集中をさらに分析することで、政策決定における重要な要因を特定し、予測可能な行動を支援する可能性があります。
このような洞察は、データの背後にある政治的状況の理解を深め、より正確な分析と戦略的な意思決定に寄与します。
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。