📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下の分析は、提供されたデータセットの時系列推移、異常値、季節性・トレンド・残差、および項目間の相関に基づいています。
### 時系列推移
– **総合WEI推移**: 初期の数日間（7月1日～7月6日）にかけて、総合WEIスコアは顕著な変動を示しています。特に、7月6日の0.59という低値から急上昇しており、短期間での急激な変動が見られました。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人WEI平均は0.60から0.82まで上昇し、社会WEI平均も0.66から0.91までの上昇が見られます。全体として、これらのスコアは上昇傾向にありますが、一部の期間で異常な低値が見られました。
– **詳細項目**: 「経済的余裕」や「健康状態」は比較的一定の範囲で推移しましたが、「共生・多様性・自由の保障」のような項目は、一部の期間で急上昇が見られました。
### 異常値
– **異常値の背景**: 7月6日の総合WEIスコア0.59は、その他の高いスコアと対照的です。この低値は、政治関連のイベント（例えば、政策変更や社会的な議論）が影響している可能性があります。また、7月6日午後以降に急上昇したのは、これらの問題が解決または改善されたことを示唆しているかもしれません。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **トレンド**: 長期的には上昇傾向が見られ、この期間を通じて全体としてポジティブな動きが見られる。
– **季節性**: データの収集期間が一週間弱のため、典型的な季節性パターンは見つけにくいが、一部の曜日や時間帯に所定のパターンを示している可能性があります。
– **残差**: 7月6日の大幅な変化が起きた残差は、予期しないイベントや状況を示唆しており、社会的な未見の要素が影響を与えた可能性があります。
### 項目間の相関
– **相関関係**: 全体として、社会的項目間の相関が比較的高い傾向にあります（例えば、公平性と持続可能性）。これは、社会の公平性が向上すると持続可能性も同時に改善することを示している可能性があります。
– **意味合い**: 社会的な枠組みの中で一つの要素が改善されると、その効果が他の領域にも波及する、相互作用的な関係があることを示唆しています。
### データ分布と主要な構成要素 (PCA)
– **データ分布**: 箱ひげ図によれば、全体的に強い外れ値を持つデータセットであり、中央値は穏やかに推移しています。
– **主成分分析 (PCA)**: PC1が0.78という非常に高い寄与率であり、これは単一の要因（可能な限り政治的イベントや政策転換）がこの期間のWEIスコアを大きく支配していることを示しています。PC2の寄与率は低く、二次的な要因の影響は限定的です。
### まとめ
全体的に、データは上昇傾向を示し、一部の異常値は政治的・社会的な事象による可能性があると考えられます。社会的要因の相関の強さや主要な構成要素の分析からは、個々の要素ではなく、統合された施策やイベントがWEIスコアに影響を与えていることが示唆されます。
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スコアの時系列変化を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**
– グラフの左側（初期）は、多くの実績データ（青いプロット）が0.6から0.8の間に集中しています。これは相対的に安定している期間を示しています。
– 右側（後半）では、前年のデータ（緑色のプロット）が0.6から0.8の範囲に位置していますが、やや密度が高く上側に寄っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期部分で一部に異常値（黒い丸囲みの青いプロット）が見られますが、それほど顕著な外れ値はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績AIのデータ、緑のプロットは前年（比較AI）のデータ、紫とピンクの線は予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しています。
– 紫の線は一貫した上昇トレンドを示していますが、緑の予測範囲と重なっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データは2つの時期に分かれており、初期は実績データ、後期は前年のデータであり、両者共に相関が高いようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データはWEIスコアで強い相関があるように見えます。
– 分布自体はWEIスコアが0.6〜0.8の間に集中しており、中央値がこの範囲に位置しています。
6. **人間が感じる直感や社会的影響**
– グラフから、過去の実績では若干の変動があったものの、全体としてWEIスコアは安定しています。
– 予測モデルにより未来の安定したスコアが期待されていることが示されており、これが政策に対して中長期的な信頼感を与える可能性があります。
– 社会的には、WEIスコアが安定していることにより、政治的な信頼感が維持されると考えられ、政策決定においてもポジティブな影響を与えるでしょう。
これらの要素は全体として、安定した政治環境を示唆しています。
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:
以下は、提供されたグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 時系列データに基づくと、最初の期間（約2025年7月から9月）は比較的安定していますが、その後、長期間にわたりデータが途切れています。再びデータが現れる時点では、2026年6月から7月までの上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 開始時点の「異常値」とされるポイントが多数存在します。異常値はデータの集中から外れた値であり、特に外れ値の兆候を注意する必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の実績データは過去の実際のデータを示しており、緑色のプロットは前年との比較を示しています。
– 紫色の線は予測手法に基づくデータを示しており、複数の予測手法（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。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のデータには直接的な相関を示していませんが、予測手法がそれぞれ異なるトレンドを示しており、予測結果の分散が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドと異常値の対比から、データの異常な点や予測の妥当性についてさらに検討が必要です。特に、各予測モデルの出力が異なり、一貫した結果が得られていないことが分かります。
6. **人間が直感的に感じるだろうこと、およびビジネスや社会への影響**
– 間欠的なデータの欠落や、複数の予測からくる多様な結果は、政策の不安定化または予測の過程における信頼性の問題を示唆するかもしれません。政治的意思決定におけるリスク評価が必要です。
この分野では、異常値をどう扱うか、予測モデルをどのように改良するかについてのさらなる検討が重要です。
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**
– 左側に位置する青の実績データは、初期に高いWEIスコアを持ち、下降傾向が観察される。
– 右側の前年比較データ（緑）は、再び上昇し安定している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青のプロットの中に、他と異なる位置にある異常値がいくつか見られる。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の結果が異なる軌跡を示しているが、急激な変動は特にない。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の実績は、実際の観測データを示している。
– 緑のプロットは、前年との比較を示し、直近のデータが前年を上回っていることが示唆される。
– 色別の予測方法によるプロットは、異なる予測モデルの出力を視覚化している。
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は、全体的に違うタイムフレームで異なるトレンドを見せている。
– 異なる予測手法は、特定の時点で異なる予測結果を示しており、モデルによる予測の多様性を反映している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年比較データは、時間経過で相関が低くなるかもしれないが、具体的な計算には個別の分析が必要。
– 各予測手法間の結果は、ある程度の相関を示すが差異も顕著。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 初期の実績データの下降は、政治的または社会的要因による不安定な時期を示しているかもしれない。
– 後半の安定した前年比較データは、ある程度の回復またはより安定した社会状況を示唆。
– ビジネスにおいては、現在の安定的なトレンドを活かした計画が立てられる一方、初期の変動を警戒して柔軟な戦略が求められる。
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**
– 時系列の開始時点で実績値（青点）は安定しており、比較的高いスコアを維持しています。
– 予測モデルの線（紫）は開始早々に急上昇し、その後横ばいのトレンドを示しています。これは、予測モデルの期待する経済的余裕の改善を反映している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの初期に異常値（黒丸）が観察されます。これは、実績値から大きく外れたケースを示しており、何らかの特異な要因が影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点: 実際に観測された経済的余裕（実績AI）。
– 赤の×: 予測された値が実績値と異なることを示唆。
– 緑の点: 前年の値（比較としての参照）であり、今年と前年の違いを示すことが可能。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **マルチ時系列データの関係性**
– 実績値と異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がありますが、それぞれが異なる上昇トレンドを予測していることが注目されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値はおおむね0.8〜1.0の範囲で分布しており、安定感がありますが、一部の予測が実績と大きく異なることから、モデル性能の差が見受けられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフは、現在までの安定した経済的余裕を背景に、今後の改善を予測しています。
– モデルの予測通りに進む場合、経済の安定化が期待され、政治的にもポジティブな影響を与えるかもしれません。ただし、異常値が示すような予測難しい事象が発生する可能性もあるため、常に注意が必要です。
総じて、実績と異なる予測間のギャップは、政策や外部要因が予想される経済的パフォーマンスに与えるインパクトを示しており、それを注視することが重要です。
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:
以下は、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 初期の数か月間は、データポイントが0.8付近で横ばいになっている様子が見られます。その後のデータは期間が空いているため、長期のトレンドは不明です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間にいくつか異常値が検出されています。特に評価日2025年7月の期間に集中していますが、その後の期間には異常値は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 実績（青い点）は、予測（赤い点）と数値領域が近く、予測範囲内に収まっています。
– 予測の不確かさ範囲が灰色で示されており、その範囲内にほぼ全ての実績が収まっています。
– 線形、決定木、ランダムフォレストの予測ラインは、短期間しか表示されず、それらの間に大きな相違は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去のデータ（緑）と比較しても、期初以降大きな変動は見られず、安定性が保たれているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 不確かさの範囲と実績データが非常に近接していることから、モデルの予測精度は高いと考えられます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– グラフは、健康状態の推移が非常に安定していることを示しており、短期的には大きな健康リスクが低いと感じられます。
– 社会的には、健康状態が良好な期間が続くことは、医療コストの削減や労働生産性の向上に寄与する可能性があります。
– 政治的な視点からは、安定した健康状態を維持するための政策がうまく機能していると評価されるかもしれません。
このグラフは、予測と実績が良く一致しており、健康状態がこの期間内で比較的安定してい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:
以下は、このグラフに基づいた分析です。
1. **トレンド**:
– 初期の数ヶ月間（2025年）に青い実績のデータポイントが多数あり、若干の上昇傾向が見られます。
– その後、グラフの中央地点あたりからデータが途切れ、再び後半（2026年）に緑色の前年のデータが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い異常値が数カ所見られ、特に最初の部分では集中的に存在しています。
– 弱い紫とピンクの予測ラインが示すように、冒頭には予測と実績の間にズレがあります。
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、これは実際に測定された心理的ストレスのスコアと考えられます。
– 赤い×は予測されたデータを表し、他の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）と比較されています。
– 異常値は黒で表示され、特に注意が必要なイベントや状況を示し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**:
– 予測の幅が灰色の範囲として示され、予測の不確実性を示しています。
– 2026年の後半において、前年のデータがメインの要素として強調され、過去と現在の比較が行われていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測データの間に若干の差異が見られますが、大幅な乖離は生じていないようです。
– 異常値が分布に対する影響を持っており、分布の外れたところに位置しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 一定期間の予測モデルと実績の比較から、心理的ストレスの管理や予測の精度向上が求められます。
– 異常値が集中している点を考慮すると、特定の時期に特異なストレスイベントがあった可能性があり、その原因究明が重要です。
– ビジネス面では、予測精度の向上によりリソース配分の改善や早期対応策の策定が考えられます。政治面では、特定の期間に政策や社会的変動が個人に与える影響を評価し、適切な施策を実施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:
このグラフについての分析と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 最初の半分では、実績（青）のスコアは比較的安定しており、大きな変動は見られません。ただし、期間の後半では、スコアが上昇傾向にあると予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初のデータセットにおいて、異常値（黒丸）がいくつか観察されますが、それ以外の急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは現実の実績を示しており、比較的一定しています。
– 緑のプロットは前年のデータで、今年と類似した傾向を示します。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、将来的なスコアの上昇を示唆しています。
– グレーのエリアは予測の不確かさ範囲を示しており、大きな変動を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データが類似しており、ほぼ一貫しています。予測は現状維持からの一転して上昇傾向を示唆しており、将来の変革が予想されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年のデータは高い相関があると予想されます。一方で、予測はこれまでの実績に対して上昇を示唆しており、変革期を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人間的直感としては、現在の状態が安定している一方で、近い将来には大きな変革が生じそうです。これは、政治的に新しい政策や状況の変化を示唆する可能性があります。ビジネスや政策決定者にとっては、この予測に基づいて、新しい戦略を立てる重要性があるでしょう。予測の精度と不確実性を常に考慮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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は横ばいの傾向が見られる。スコアが一定に保たれている。
– 予測データが期間を通して急上昇を示しているが、急激に変動したものはない。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値と特定されたデータ点（黒い縁取りのサークル）は実績の中に存在し、他のデータよりも下方にあり、異常な動きを示している。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データで、濃淡が密度を示している可能性がある。データが一箇所に集中している。
– 緑色のデータは前年の比較を示しており、こちらも濃淡が見られる。前年のデータよりもややスコアが高いかもしれない点が示唆される。
– 紫とピンクの線が示している異なる予測方法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、今後のスコアが上昇すると示唆。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データと前年のデータの関係から、スコアが年を経るごとに高まる傾向がある。
– 異なる予測モデルのパフォーマンスとして、ランダムフォレストが他のモデルと比較してより高いスコアを示唆している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値間で正の相関があることが示唆される。異常値はこの相関から逸脱している。
– データの分布は全体として高いスコアに集中している。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および社会への影響**:
– 実績は安定しつつあり、予測が上向いていることから、公平性・公正さのスコアが改善していく期待を抱かせる。
– これにより、政治的な決定がより包括的で透明性のあるものになる可能性がある。
– ビジネスや政策立案者にとっては、積極的な展開や改善の指標として用いることができ、社会にポジティブな変化をもたらす可能性を暗示している。
これらの洞察は、データの信頼性や将来の政治的・社会的変動を念頭に置いて検討されるべきです。
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:
グラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）は最初の期間にのみ存在し、その後データがありません。最新のデータとしては、緑色の「前年比（比較AI）」のプロットが右側に集まっており、1年後の状況を表しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測ラインが示されていますが、全て横ばいで大きな変動は見られません。
2. **外れ値と急激な変動**:
– プロットの左側に、黒色で示された外れ値が存在しますが、大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 実績は青色で示され、予測は異なる回帰手法毎に異なる色のラインで示されています。
– 外れ値は黒色で囲まれたプロットとして存在し、一部のデータポイントが予測の範囲外であることを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰がそれぞれ異なる方法で予測していますが、同じ予測範囲内に収まっており、短期的な変動を示すわけではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは高水準に位置し、複数の予測手法間で大きな相関や分布の差異は見られません。
6. **直感と社会への影響**:
– 最初の段階で予測値が実績を良好に反映していることから、現状の政治状況が安定的であると感じられます。
– ビジネスや社会への影響としては、安定した自治性と持続可能性が予測されているため、計画的な長期投資や政策の推進にプラスの影響を与える可能性があります。
– 外れ値の存在は一部の不確実性を示唆しますが、全体的には安定した予測となっています。
このグラフの観点から、持続可能性と自治性の評価は引き続き安定した推移を見せる傾向にあり、予測から大きく逸脱しない限り、安定的な政治環境が続くと考えられます。
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:
以下は、このグラフから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として、最初の期間（2025年7月〜10月）に観測される実績データ（青色）があり、その後一定期間データが途切れた後、予測に基づくデータ（前年度比較と予測）に移行しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データにおいて、一部に異常値（黒い円）が観測されていますが、それ以降は特に目立った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**:
– 青い点はそれぞれの評価日における実績スコアを示しており、実際の観測値を表現しています。
– 緑の点は前年のデータで、前年と比較しての動向を示します。
– ピンク、紫、水色の線はそれぞれランダムフォレスト回帰、決定木回帰、線形回帰による予測を示していますが、これらのモデルはいずれも現在の実績データには基づいていないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AI（青点）と他の予測モデル（ピンク、紫、水色）との間に直接的な関係が見受けられませんが、予測範囲を示す灰色の領域が、実績データをある程度含むように設定されています。
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明確な相関やパターンは見当たりませんが、各予測モデルは異なるアプローチで範囲を見せています。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 初期のスコアが比較的高く、多様な予測モデルが用いられていることから、このデータは社会基盤や教育機会にとって重要な指標である可能性が高いです。
– 長期間の予測や比較に基づく施策が検討されていることが伺えます。特に、社会政策の立案や教育機会の評価などに用いられるかもしれません。
このグラフは、過去のデータと予測を組み合わせて全体の流れを把握し、将来的な施策の検討材料とするために用いられると考えられます。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの左側（2025年）では、実績データ（青色）は比較的高いスコアで安定しています。
– 予測データ（赤いバツ）は、期間の終わりに向けて上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには外れ値（黒い円）があり、異常値として識別されています。
– 予測の線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が一部で急に変動しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータポイントを示し、信頼区間（灰色）の中に収まっています。
– 線形回帰（紫）、決定木回帰（ピンク）、ランダムフォレスト回帰（緑）は異なる予測アプローチを示しています。
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に関連性があり、両者は時系列に沿って比較されます。
– 特に予測方法間で多少のばらつきがありますが、全体的に高い精度を保持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データは、時系列に沿って一貫して高いスコアを維持していますが、異常値による一部の分布に注意が必要です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このグラフからは、共生・多様性・自由の保障に関連する指標が、時間の経過とともに安定または向上していることがわかります。
– 政策や施策が効果を上げている可能性が高く、特に予測が示す上昇傾向は、未来のポジティブな展開を示しています。
– ビジネスにおいては、社会的な包摂性や多様性への関心の高まりを背景に、新しい機会が生まれる可能性が考えられます。社会的な影響としては、より自由で多様性に富んだ環境が期待されます。
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:
以下のポイントを基にこのヒートマップを分析します：
1. **トレンド**:
– おおまかに見ると、時間軸が進むにつれて濃い色（低スコア）から明るい色（高スコア）に変化しています。これにより、全体的なスコアが上昇していることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日に濃い紫色の非常に低いスコアが見受けられます。これは外れ値と考えられ、その日になにか特異な事象があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーションはスコアの高さを示しており、青から紫は低スコア、緑から黄色は高スコアを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯（7時～23時）でデータが同時に示されていますが、同時間帯内での色の変化が類似していることから、ある程度の共通の動向やパターンが認められます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアが一斉に上昇しているため、全体として同調した変動が見られます。各時間帯でのスコアの変動が相関している可能性があります。
6. **直感と社会・ビジネスへの影響**:
– ヒートマップが示すスコアの全体的な増加は、政治分野における状況が改善されているという直感を与えるかもしれません。ビジネスや政策決定において、ポジティブなトレンドを反映している可能性があります。ただし、急激な変動や外れ値がもたらす不確実性も考慮されるべきです。
従って、7月5日の外れ値と全体的なスコア上昇の背景にある要因をさらなる分析によって検討することが、より深い洞察を得るために重要です。
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:
このヒートマップに関して以下の分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 各時間帯で色の変化がありますが、全体的に青系から緑、黄色への変化が見られます。これは、時間とともにWEIスコアが上昇していることを示唆します。
– 特に19時台からの急激な変化が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日には16時台の急激なスコア低下（紫色）が観察され、これは他の日と比べて異常です。
– 同日の19時にはスコアが急激に上昇しています（明るい緑）。
3. **色の意味**:
– 紫から青は低スコア、緑から黄色は高スコアを表しており、刻々と変化する時間帯や日付とともにスコアの増減を示しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 各時間帯は独立した時系列データとして考えられ、それぞれ異なるパターンを持っています。
– 例えば、19時台は他の時間帯に比べて、急激な変動が多く見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各時間帯でWEIスコアの変動パターンは異なるが、全体的に緑色の割合が増えていることから、全体的な増加傾向があることが分かります。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**:
– 一部の時間帯における急激なスコアの変動は、特定の政治イベントや個人の活動が突発的に影響を与えている可能性を示唆しています。
– 19時台のスコア上昇は、夕方から夜にかけての活動が増加していることを反映している可能性があります。
– 政治カテゴリーでの分析であることから、政策変更や政治的な出来事がこの変動に関与している可能性が考えられます。この結果は社会全体の意思決定や政策立案においても影響を及ぼすかもしれません。
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:
以下に、提供されたヒートマップの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 時系列データは、全体的に濃い青・紫から黄色へと色が変わっているため、時間が経つにつれてスコアが上昇していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の曜日や時間帯で急激な色の変化が見られます。特に、7月6日から7日にかけての変化が顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が濃いほどスコアが低く、明るい色（黄色）ほどスコア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**:
– 異なる時間帯によって変動パターンが異なることがあります。午前の時間帯が顕著に増減しているように見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの上昇は日付に応じたもので、特定の時間に集中していないため、広範囲にわたる相関ではない可能性が高いです。
6. **人間の直感およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、政治における社会的な評価が時間とともに改善していることを示すかもしれません。ビジネスや政策決定においては、改善の兆候を捉え、さらなる改善策を迅速に講じることが求められるでしょう。
総じて、時間の経過とともにスコアが上昇するトレンドが見受けられるため、社会的評価の向上や政策の成功を示唆している可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップでは特定のトレンドを直接的に示しませんが、相関係数の強さを示します。高い正の相関（赤色）が全般的に多く見られ、特に「総合WEI」と「個人WEI平均」、および「社会WEI（公平性・公正さ）」に強い相関があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動はヒートマップでは直接見えませんが、関連が弱い組み合わせ（青色付近）は注目に値します。例えば、「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関が比較的低いです。
3. **各プロットや要素**:
– 赤色のセルは高い正の相関を示し、青色は低いまたは負の相関を示します。オレンジから赤が多く強い正の相関が多数存在します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データそのものではなく、指標間の相関を示しています。長期間（360日間）にわたるデータから、個人と社会のWEIの要素間で多くの高相関が認められます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」は他の指標と非常に高い相関を持っています。特に「社会WEI（公平性・公正さ）」「個人WEI平均」「個人WEI（心理的ストレス）」との相関が0.9以上と強いことから、これらの要素が総合WEIに大きく寄与している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 全体としてプラスの相関が支配的であるため、人々はこのデータを政治的な安定や協調が強い領域として見るかもしれません。社会と個人の健康や公正さが密接に結びついていることは、政策立案者が社会や個人の向上を共に考える必要があることを示唆しています。これにより、社会がより一体となった政策を進めることの重要性が認識されます。
このような分析は、政策決定の際に各要素の関連性を考慮し、バランスの取れたアプローチを取るために役立ちます。
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:
以下のような視覚的な特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリー間で明確な上昇や下降の傾向は見られませんが、個々のWEIスコアの分布にはばらつきがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済不安定性）」、「社会WEI（公平性・公正さ）」、および「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」には複数の外れ値が見られます。これらのカテゴリーでは、特定の期間に例外的な出来事が影響を与えた可能性があります。
– 特に「社会WEI（生態整備・持続機会）」のデータには、下方向に大きく外れた外れ値が存在し、その他の要素と比較して極端なケースが発生していることを示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 各箱ひげ図の色の変化は、異なるWEIタイプを区別する視覚的な手がかりとなっています。
– 箱の大きさと中央値の位置は、WEIスコアがどの程度一貫しているかを示しています。「総合WEI」や「個人WEI（自由度と自治）」は比較的狭い範囲で安定しています。
4. **時系列データの関係性**:
– グラフは時系列というよりはカテゴリー別の比較を示しているため、時系列のトレンド関係を見るのではなく、異なるカテゴリの相対的な分布を観察することが求められます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係を示す要素はありませんが、スコアの中央値や範囲の違いが視覚化されており、それぞれのカテゴリの状況評価に役立ちます。
6. **直感的な理解およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフから、人々は政治カテゴリの異なる側面における安定性または不安定性を視覚的に理解することができます。
– 外れ値の存在は、特定のカテゴリーにおける不安や潜在的なリスクを示唆しており、これに対する対策が必要であることを伝えています。
– 社会や政策立案者にとっては、特定の領域（例えば「生態整備」）での改善が必要であると認識できるでしょう。
この分布比較は、政策の効果や具体的な社会課題への対策を検討するうえで有用な視点を提供していると言えます。
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データを視覚化したものです。以下の点に着目して分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフ全体として特定の上昇や下降の明確なトレンドは示されていません。このPCAプロットは、データの変動を説明する2つの主成分に基づいてデータを分散させています。
2. **外れ値や急激な変動**
– データ点のうち、かなり左側に存在するものは他の点と大きく離れており、外れ値として識別できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 第1主成分の寄与率は0.78と高く、この軸がデータの大部分を説明しています。第2主成分の寄与率は0.06で、第1成分ほどの影響力はありません。
– 各データポイントは、360日間の政治関連データを第1および第2の主成分に基づいてプロットしています。密集している領域が、共通の特徴を持つデータポイントを示し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**
– 時系列データとして具体的な日付の情報は示されていないため、特定の時系列トレンドについての分析は難しいですが、プロットの配置から見て季節性や周期性パターンを推測することはできません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分に沿った方向にデータが広がっていることを考慮すると、この軸がデータの主な変動要因を示しています。第2主成分は追加の変動をわずかに説明しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 政治データの主な変動要因を把握するのに有用であり、特定の政治的動きやイベントがデータに与える影響を分析することができます。
– 外れ値の特定や密集したクラスターの発見は、特定の政治的変動につながる可能性があるため注目に値します。これにより、施策や政策の設計における重点領域を特定するのに役立ちます。
全体として、PCAはデータの高次元を縮小し、視覚化を通じて重要なパターンを理解しやすくする強力な手法です。分析の結果は、政治的戦略や政策決定において重要な洞察をもたらす可能性があります。
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。