📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析結果を以下に示します。
### 1. 時系列推移：
– **総合WEI**は全体的に上昇傾向にありますが、7月6日に一時的な低下（0.59）が見られます。この日は、個人、社会、経済的余裕、健康状態が低下しており、心理的ストレスが増加しているため、スコアの低下に寄与したと考えられます。
– 7月7日以降は急上昇し、0.85近くまで達しており、この間の個人・社会の各項目の改善が要因と考えられます。
### 2. 異常値：
– **2025-07-06のスコア0.59**は注目すべき異常値であり、全体的にスコアが下がった背景には、個人の心理的ストレス増加や、社会の公平性と公正さ、持続可能性、自由度の低下があると考えられます。
– 逆に、**7月8日以降**では、全体的にスコアが高く、特に7月11日が最高峰（0.87）に達しており、社会の持続可能性と共生・多様性がスコアの上昇に貢献しています。
### 3. 季節性・トレンド・残差：
– **STL分解**によって示されたトレンドは、7月1日に比べて7月中旬に向けて明確に上昇傾向にあります。季節性は見られず、スコア変動は他の要素によることが示唆されます。
– 残差は全体的に小さいが、6日には大きな負の残差があり、短期的なショックがあったと推測できます。
### 4. 項目間の相関：
– **経済的余裕、心理的ストレス、健康状態**は強い相関が見られます（特に経済と健康、ストレス）。
– **社会基盤と持続可能性**も強い相関を示しており、社会活動の安定性が長期的な持続可能性に貢献しているようです。
### 5. データ分布：
– **箱ひげ図**では、一部のスコア（経済的余裕、自由度）が異常値として見え、多くの場合ピーク時に達しています。
– 中央値の上昇が30日間で確認され、安定的に高いスコアで推移していることがわかります。
### 6. 主要な構成要素 (PCA):
– 主成分分析（PCA）では、第一主成分（PC1）が0.75と最も高く、WEIの多くの変動を説明しています。これは、おそらく経済的余裕と健康、さらには社会基盤の強い影響を反映しています。
– 第二主成分（PC2）はわずか0.10であり、総合的な影響力は小さいため、他の次元（心理的ストレス、社会的相互性）の寄与として考えられます。
この分析は、WEIスコアがどう変動し、どの要因がその変動に寄与しているかを掘り下げて理解するのに役立ちます。全体的には、特に社会の持続可能性と個人の経済的余裕の良好な状況がWEIスコアの上昇に大きく寄与しているようです。
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:
以下の視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期の期間では、WEIスコアはわずかな上昇傾向を示していますが、その後は横ばいの傾向に転じています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 散布図には黒い円で示された外れ値がいくつかあり、特に初期の期間に集中しています。これは、特定の事件や出来事がスコアに急激な影響を与えた可能性を示唆しています。
3. **要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しており、予測（赤いバツ）と比較するために用いられています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを表しています。ほとんどの実績データがこの範囲内に収まっていますが、外れたものもあります。
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といった複数の予測モデルが示されています。これらは全体として横ばいの予測を提供していますが、長期的な違いもわずかに示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 若干の変動はあるものの、全体としてWEIスコアは安定しており、分布の幅も狭いことから、比較的一定のパフォーマンスを維持していると考えられます。
6. **直感的な感じ方と影響**:
– 人々は、初期の上昇トレンドが期待を呼び起こし、その後の横ばい状態が安定感をもたらす可能性が高いと感じるでしょう。この安定性は、特にビジネスや政策において予測可能性を高めるため、社会的にポジティブに捉えられるかもしれません。
– 外れ値の存在は、予期せぬイベントによる急な変動の可能性を示唆し、それが政治的な意思決定に影響を与える可能性があります。
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、提供された散布図の分析結果です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は、全体として高めの位置で横ばいを続けています。しかし、期間の終盤に向けてやや下降傾向が見られます。
– 予測（赤い×と線）は、特に線形回帰やランダムフォレスト回帰でのわずかな上昇傾向が予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒い円で囲まれたプロット）がいくつか存在していますが、全体のデータセットから大きく外れるものは少ないです。
– 初期の方で急激な上昇や変動が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットが実績データを示し、予測は赤いマーカーで示されています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の領域で表されていますが、実績データはほとんどがこの範囲に収まっています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は、それぞれ異なる色の線で表示されています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績データと複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、全体的に類似した傾向を持っており、有意な乖離は見られません。
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で広がっています。相関関係としては、一定の期間内での変動の周期性はあまり見られません。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– 初期の急激な上昇は、特定の政策や出来事が社会的関心を高めた影響かもしれません。
– 予測が緩やかに上昇傾向を示していることから、今後は少しずつ安定した成長や支持が期待できる可能性があります。
– 現在の結果が安定していることから、政治的リーダーシップが支持を一定程度集め続けていると解釈でき、ポジティブな社会影響が考えられます。
この分析は視覚的な特徴と統計的な予測に基づいており、政治活動や政策評価に関する更なる洞察を提供す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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 7月初旬から中旬にかけてスコアが上昇し、その後、7月20日頃から少し不安定な値動きが見られます。その後、8月に入ると安定しています。全体として、初期の上昇とその後の安定が特徴的です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として示されているデータポイントがいくつか見られます。特に7月中旬から下旬にかけていくつか顕著な変動があり、これが異常値として記録されています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を示し、安定している部分ではきれいに並んでいます。外れ値は黒い円で囲まれています。
– 予測の信頼区間が灰色で示されています。予測は、線形回帰（青）、決定木回帰（ピンク）、ランダムフォレスト回帰（紫）で行われ、いずれのモデルも8月に向けてほぼ一定の値を保っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値の変動に対して各予測がやや異なりますが、8月に向け急激な変動は予測されておらず、各モデルの出力は安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値には初期の短期間のみ大きな変動があり、その後のスコアは比較的一定しているため、短期的な相関があるかもしれません。また、実績値が一定の範囲内での変動を続けていることも注目すべきです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の上昇とその後の安定は、社会や政治的状況が安定化しつつあることを示しているかもしれません。このような状況は、政策決定者にとっての判断材料となり、進行中のプロジェクトにとっても安定した環境を提供する可能性があります。
– 外れ値が発生した原因が明らかになれば、それに応じた対応策を講じることでさらに安定した社会を築く手がかりとなり得ます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、最初の期間では0.6から0.8の範囲で一定の幅で分布しています。全体として明確な上昇または下降トレンドは見られませんが、比較的一定しています。
– 予測（紫の線）は緩やかに上昇しており、今後の経済的余裕（WEI）スコアが改善する予想を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で囲まれているプロットが外れ値とされており、この範囲外に存在するポイントは、システムにとって予測外のイベントや異常と考えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 灰色の背景領域は、予測の不確かさの範囲を示しています。この範囲内での変動が予測可能な動きと見なされます。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの予測モデルが利用されています。それぞれ異なる視点での予測を提供していますが、線形回帰の予測が他のモデルよりも上昇しています。
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関係から、現状の経済状態が将来的に改善する可能性が示唆されています。予測モデル間には大きな乖離は見られませんが、線形回帰がより楽観的な予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データには緩やかなばらつきがあります。予測モデルはそれに対して異なる程度の信頼区間を示していますが、全体として安定的かつ、若干の改善予測が提示されています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 現在の実績と予測から、個人の経済的余裕に対するポジティブな期待が感じられるため、消費者信頼感の向上に繋がる可能性があります。これは消費支出や経済活動の活発化に寄与するかもしれません。
– 政治的観点では、安定的な経済状況の継続や改善見込みは、社会的な安定と政策の支持に関係しうるため、それに基づいた政策立案が期待されるでしょう。
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（WEIスコア）の30日間の推移を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**
– 実績値（青いプロット）は、期間を通じておおむね横ばいで、0.7から0.9の間に集中しています。
– 「予測（線形回帰）」は緩やかな上昇トレンドを示しています。
– 他の予測モデル（「決定木回帰」および「ランダムフォレスト回帰」）は、比較的平坦なトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で囲まれており、特に低いスコアで集中していますが、多くはこの範囲に含まれていません。
– 急激な変動は特に見られず、全体的に安定しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績は青いプロットで示され、時系列の健康状態を表しています。
– 予測はXマークで示され、それぞれの予測モデルごとの将来の健康状態の予測を表現しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は、予測の信頼区間を示しており、大半の実績はこの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績は比較的安定しており、すべての予測モデルとの間に大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの範囲は予測の不確かさの範囲にほぼ一致しており、予測モデルによる予測精度は高いと考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 本人の健康状態は安定しており、大きな変動はなく、予測される短期的なリスクは低いと感じられます。
– 社会やビジネスへの影響としては、この安定性は組織やコミュニティにおいて安心感をもたらし、ポジティブな影響を与える可能性があります。また、予測モデルの信頼性が示されており、健康管理や政策立案に活用できるでしょう。
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**
– 実績データは全体的に見て一定の範囲内で横ばいであり、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、一定の期間で若干の変動があります。
2. **外れ値や変動**
– 外れ値として強調されたデータポイントがいくつか存在し、それらは通常のパターンから逸脱しています。
– 特に、低いスコアのポイントが外れ値として識別されています。
3. **プロットの要素**
– 青い点は実績データを示しており、黒い円で囲われたものが外れ値です。
– 予想の不確かさ範囲はグレーの帯で示され、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）は異なる色の線として描かれています。
4. **時系列データの関係**
– 予測モデル間の違いは明確であり、ランダムフォレストと線形回帰の予測は非常に近似していますが、わずかに異なる傾向を示しています。
– 決定木回帰は他のモデルと比べやや低いスコアを予測しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的密に散在しており、ある程度の相関が見られますが、その変動範囲は狭いです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々はこのグラフから、精神的ストレスがほぼ一定に保たれていると感じるでしょうが、外れ値の存在がリスクを示唆しています。
– ストレス管理において、特定の期間における急激な変化や外れ値に注目する必要があります。
– 政治分野における心理的ストレスの管理は、政策の評価や結果の分析において重要であり、適切なメンタルヘルス対策が求められます。
外れ値に対して特に注意を払い、その原因を探ることが影響や対策を考える上で重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 7月1日から7月22日までの期間、実績のスコアは比較的一定範囲にあり、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– しかし、7月22日以降、スコアは下がり始め、予測モデルに応じた異なる傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントは異常値としてマークされていますが、全体としては多くのデータが狭い範囲内に収まっています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実際のデータを示しており、予測スコア（赤のプロット）と比較されています。
– 異常値は黒い円で囲われ、特に注視が必要なデータポイントを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの予測モデルが示されています。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰は、スコアが今後減少する傾向を示しています。決定木回帰はほぼ横ばいの予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実際のスコアと予測のスコアの間には全体的な一致が見られますが、一部で乖離が見られます。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– このグラフから直感的には、自由度と自治のスコアが現時点では安定しているが、将来的には低下の可能性があると感じられます。
– 社会的には、個人の自由や自治に関わる政策の見直しや改善が重要な時期に差し掛かっている可能性があります。ビジネスにおいては、規制の変動が予期されるため、企業戦略やコンプライアンスの見直しが必要かもしれません。
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:
### グラフ分析:
1. **トレンド**:
– WEIスコアの実績（青い点）は全体的には安定していますが、7月中旬に一時的に低下し、その後再び上昇しています。
– 線形回帰（ピンク）の予測ラインはわずかに下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い丸で示されており、いくつかのデータポイントが予測範囲を逸脱しています。特に7月中旬と7月下旬に目立つ外れ値があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIによるWEIスコアを示し、いくつかは外れ値として認識されています。
– グレーの予測不確かさ範囲内に収まっているデータが多いです。
– 予測は3つの回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には安定した関係が見られますが、一部外れ値のために乖離が生じています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 線形回帰と実績の間には緩やかな相関がありますが、全体的なトレンドは非常に安定しており、急激な上下変動は少ないようです。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– WEIスコアの安定性から、社会的公平性・公正さの指標として概ね安定した状態を示しています。ただし、外れ値が示すような一時的な変動には注意が必要です。
– 予測に基づくと、今後のスコアは僅かに下降する可能性がありますが、実績が大きく乖離しない限り、社会的な大きな衝撃は少ないと考えられます。
– 政策決定者は、外れ値に着目して、何がこれらの変動を引き起こしたのかを理解し、対応策を講じることが求められます。
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:
### 分析:
1. **トレンド:**
– **実績（実績AI）**: データポイント（青い点）は、全体として0.8から下方にわずかな変動が見られますが、それほど大きな変化はありません。
– **予測（線形回帰・決定木回帰・ランダムフォレスト回帰）**: 線形回帰は上昇、決定木回帰は横ばい、ランダムフォレスト回帰は上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 幾つかの外れ値が見られます。特に最も低いスコアは、他のデータポイントから大きく離れています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– **青い点**: 実績データを表しており、現実のWEIスコアを示しています。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさ範囲を示しており、モデルの予測がどのくらいばらつく可能性があるかを示します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰のトレンドは類似しており、共に上昇しています。しかし、決定木回帰は横ばいであり、異なる挙動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データと予測モデルのトレンドには一致しない部分があります。実績データは持続的に0.8付近に集中していますが、予測モデルのトレンドは異なります。
6. **直感的な洞察と影響:**
– このデータから、人々は社会的WEIスコアが比較的一定していることを感じ取るでしょう。特に、大きなスコアの変動がなく、着実に運営されているシステムである可能性が考えられます。ただし、予測モデルの違いが生じるため、将来的には評価方法の改善やより正確なデータ取得が必要となるかもしれません。これは、政策策定や政治的意思決定において、より正確な長期予測が求められることを示唆しています。
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）の時系列データを表しています。以下、各ポイントに着目した分析です。
1. **トレンド**:
– データはおおむね横ばいで推移していますが、若干の上昇傾向が見受けられます。
– ピンク色の線（ランダムフォレスト回帰）も緩やかに上昇しており、将来のスコアが改善する可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが黒い円で囲まれ、外れ値として識別されています。特に、WEIスコアが0.7を下回る地点が注目されます。
– これらの外れ値は、急激な変動や異常な出来事によって引き起こされた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実際のデータポイントを示しており、これが現在の社会基盤と教育機会の評価を表しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しており、データの信頼性がどの程度かを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 二種類の予測モデル（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）が示されています。両者の間には一定の一貫性が見られ、特にランダムフォレスト回帰が予測を補強しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 線形回帰と決定木回帰の両方が提供されており、複数の解析モデルが相関を探索していることを示しています。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 社会基盤および教育機会が安定していることが感じられ、適切な施策が維持されていると考えられます。
– 外れ値の存在は、特定の期間における政策や社会的アクションの必要性を示唆しており、政府や教育機関における戦略的な対応が求められます。
全体として、スコアがほぼ安定していることから、現時点では大きな波乱要因は見られないものの、指摘された外れ値については改善の余地がありそうです。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの初期段階では、WEIスコアに若干の上昇傾向が見られますが、その後は下降し、7月の中旬以降はやや安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ中には、複数の外れ値が特定されています。最初の方と終盤にかけて頻繁に現れる外れ値は、特定の時点での急激な変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実績を示し、黒い丸で囲まれているのが外れ値です。灰色の帯は予測の不確かさを示しています。
– 予測は異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によるもので、特にランダムフォレスト回帰は他の予測方法よりも低い値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル間で、下降の傾向は一致していますが、予測された値には差異があります。線形回帰と決定木回帰は似た傾向を持ち、ランダムフォレスト回帰は、より楽観的な見通しを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の分布は比較的広範であり、予測と実績の間には一定の非対称性があることが予測の不確かさとして反映されています。
6. **直感的な分析と社会的影響**:
– トレンドの下降は、社会の共生・多様性・自由の保障に関する問題の悪化を示唆しているかもしれません。
– 社会的に見ると、これらのスコアの低下は、政策策定者にとって警鐘となり得るもので、政策調整や改善を促すきっかけとなるでしょう。
– WEIスコアの変動は、今後の社会的安定性や協力の推進にどのような影響をもたらすかについての議論を呼ぶ可能性があります。
全体として、この30日間のデータは社会的および政治的な取り組みを再評価するための有用な視点を提供します。
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:
以下の観点から、この政治カテゴリーに関する総合WEIスコアの時系列ヒートマップを分析します。
1. **トレンド**
– 時刻別で見れば、特に7時、8時、16時、23時にスコアに変化が見られます。
– 日付の進行に伴い、色が黄緑から薄紫まで変化しており、全体的にはスコアが上昇している様子も見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日、13日、18日に明るい黄緑色の非常に高いスコアが観察され、これがトレンドの重要なターニングポイントのように見えます。
– 特定の日にはスコアが急激に上昇または下降する傾向があり、イベントやニュースに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変動を示し、色が明るくなるほどスコアが高いことを示しています。
– 水平方向の日付と垂直方向の時間が交差する位置がWEIスコア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**
– 7時と16時のスコアは、他の時間とは異なる動きを示し、通常よりも高いスコアを記録しています。
– 朝の時間帯と午後の特定の時間帯にスコア変動が集中しているため、日中と夜間で異なる動きが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの高い時間帯が規則的にあるため、周期性がある可能性があります。
– ヒートマップ全体にわたって、スコアの分布は均一ではなく、特定の時間帯に集中しています。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– 週の初めと週末にかけてスコアが高くなる傾向があるため、これらの解析は政治的なイベントのスケジューリングや影響力のあるニュースのリリースに考慮する価値があるかもしれません。
– ビジネスや行政機関は、これらのピーク時により効率的に情報キャンペーンを行うことで、より大きな影響を与えることができるでしょう。
このヒートマップは、特定のタイミングでの重要な政治的動きや発言がどのように世間に影響を与えるかを理解するための重要なツールとなりえます。
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:
分析結果は以下の通りです：
1. **トレンド**
– カラーマップの変化を見る限り、特定の時間帯に高いスコアが集中しています。特に、7時から8時、15時から16時にかけては高いスコアが見られ、一部の日で急激な変化が見えることから周期的な変動があることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月11日から7月13日にかけて、スコアが高め（黄色や明るい緑）である時間帯が増えていますが、7月19日以降は急にスコアが低下している（濃い青や紫）ことがわかります。
3. **各プロットや要素**
– 色の強弱はスコアの高さを示しており、黄色が最も高く、紫が最も低いスコアを表しています。時間帯ごとの色の変化から、どの時間帯に活発な活動があったかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ色のパターンが異なる時間帯で見られることから、全体的なスコアの傾向は似た動きをしていますが、特定のイベントや出来事が個別の時間帯に影響を与えた可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとに高いスコアが集中しているため、特定の時間における活動が特記事項として挙げられます。このような時間帯は、重要な発表や会議が行われていた可能性を示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから、特定の時間帯には定期的な活動が行われており、その影響がスコアに反映されていると直感されます。急激なスコアの低下は、政治的な変動や重要な決定が影響している可能性があり、社会的またはビジネス上の影響として捉えることができます。政治的なアクティビティのパターン追跡や戦略的な計画に役立つ情報となるでしょう。
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:
以下のヒートマップに基づく分析を行います。
1. **トレンド**:
– 全体として、明確な上昇や下降トレンドは見られませんが、7月6日から7月17日にかけて黄色系（高スコア）のプロットが多く現れており、他の日付に比べてスコアが高い期間が存在します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な急激な変動や外れ値は見受けられませんが、特定の日付の特定の時間帯に色が濃い紫から青へと変わる場所があり、低スコアを示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– カラースケールはスコアの高低を示しており、黄色が最も高く、紫が最も低いスコアです。特定の時間帯におけるスコアの推移が視覚的に表現されています。
4. **時系列データの関係性**:
– 一部の時間帯においては、スコアが一時的に高くなる（黄色に近づく）傾向があるように見え、これは何らかの社会的または政治的イベントと関係している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（16時前後）に高スコアが多く見られることから、この時間帯における活動が活発である可能性が示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このヒートマップは、特定の時期に社会先進性指標（WEI）が高い活動期間を示しており、これは社会的な関心や政策の影響を示している可能性があります。特に、7月6日から7月17日の期間は注意が必要で、政治的なキャンペーンや公的発表があったのかもしれません。このようなデータは政策立案者にとって活動のタイミングを測るための指標となり得るでしょう。
このような分析と洞察が、社会的および政治的情勢の理解を深めるのに役立ちます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時系列データを表していませんが、相関関係の強さを30日間全体で示しています。したがって、明確な上昇や下降のトレンドは記載されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として目立つのは、相関係数が低い部分です。「個人WEI（健康状態）」と他の多くの要素の間の相関が特に低く、最小は「個人WEI（自由度と自治）」との0.15です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各セルの色は、赤に近づくほど相関が強く（正の相関）、青に近づくほど相関が弱い（または負の相関）ことを示しています。
– 特に「総合WEI」と他の項目は全体的に強い相関があります。色が濃赤を示しています。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は多くの要素と高い正の相関を示しており、これはこの要因が政治カテゴリ全体に与える影響が大きいことを示唆しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– このヒートマップでは時系列データではなく、各項目間の静的な相関関係を示しています。
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）」は、0.96と非常に高い正の相関を持っており、経済的安定が社会的公平に直結している可能性を示唆しています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は、他の多くの要素と中程度の正の相関を持っていますが、「個人WEI（健康状態）」とは最低の相関を示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 経済面が社会の公平性や公正さと強く結びついていることは、政策の策定者にとって重要な洞察となり得ます。
– 健康状態が他の要素と低い相関を示すことから、個別の健康施策が必要であることを示唆しています。
– 多様性や自由の保障に関する指標が他のほとんどの項目と高い相関を持つため、これらの要因が政策全体にわたる影響を持つ可能性を示唆します。
### 全体的な感想
社会的要因や経済的要因が政策全体における重要な指針となることは明確であり、個々の健康や心理的ストレスについてはより個別の取り組みが必要となるかもしれません。これらの洞察は、政策立案や実施において重要な影響を与えるでしょう。
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:
以下に、グラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプは特定の期間や時点を示すのではなく、30日間のスコア分布を表しています。そのため、明確なトレンド（上昇、下降、周期性）は示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 全体として、いくつかの外れ値が各カテゴリに見られます。特に「個人WEI平均」や「社会WEI（持続可能性と自給自足）」で下方の外れ値が目立ちます。
– 外れ値の存在は、特定の条件や状況で異常に高いまたは低いスコアが記録された可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげ図は、特定のWEIタイプのスコア分布を示しています。箱内の線は中央値を示しており、箱自体は四分位範囲（IQR）を表しています。
– 色の違いは、視覚化のためであり、特にカテゴリ間の直接的な関係を示しているわけではない可能性が高いです。
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、それぞれのカテゴリのスコア分布を比較しているため、直接的な関係性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部のカテゴリは他よりも分布が狭い（例: 「社会WEI（生産性、効率性）」）、逆に分布が広いカテゴリは、スコアのばらつきが大きいです。
– 相関関係については、このグラフからは直接判断できませんが、分布のばらつきから、特定のカテゴリが他と異なる行動パターンを示す可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 外れ値が多いカテゴリは、特定の外部要因が強く影響を与えている可能性があり、その要素を分析することで、政策改善のヒントを得られるかもしれません。
– 密集度の違いから、スコアが一貫して同様の結果を示すカテゴリ（狭い分布）と、スコアが多様なカテゴリ（広い分布）の存在が読み取れ、それぞれが異なる社会的または政策的課題を抱えていると考えられます。
この箱ひげ図から、個別の政策領域がどのように評価されているかについて深い洞察を得るための基盤として活用できます。
総合WEI STL分解グラフ
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**:
– トレンド線を見ると、最初は緩やかな上昇が見られ、途中で一定の傾きを持ちながらもピークに達した後、わずかに下降しています。このことから、政治カテゴリの総合WEIスコアにはある程度の成長が見られたが、最近は減速していることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差（Residual) のグラフにおいて、大きなスパイク（7月5日から7月18日付近）が観察されます。特定のイベントやニュースに反応した可能性があり、急激な変動が発生しています。
3. **各プロットや要素**:
– **Observed**: 実際のデータが示されており、大まかなトレンドおよび季節変動を含んでいます。
– **Trend**: 流れや傾向を示しており、全体としては緩やかな上昇から横ばい傾向に移行しています。
– **Seasonal**: 季節要素があり、小さな波を形成しています。この波は周期的な要因やイベントに関連している可能性があります。
– **Residual**: 季節性およびトレンドでは説明できない変動が示されています。この変動は一時的または予測不能な要因によるものと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– TrendとObserved間での連携が見られ、Residualは突然のイベントを示唆しています。Trendが大きな変動を持たない分、外乱や新情報により影響を与えるResidualの影響が大きい可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– Trendの緩やかな変化に対して、Observedには大きな変動が見られることから、予測には特異な事象を考慮に入れる必要があります。
6. **直感的洞察およびビジネス/社会への影響**:
– 人々は、政治の変動やイベントへの素早い反応をWEIスコアから直感的に感じ取るかもしれません。トレンドの増減は、信頼度や感情の変化を反映する可能性があります。このようなデータは、政治キャンペーンの策略調整や政策の効果測定に役立つでしょう。また、急激な変動は注目すべきイベントや政策に対する世論の反応を示している可能性があり、メディアや政策立案者にとっても重要な指標となるかもしれません。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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**
– **Observed（観測値）**: 全体的に緩やかな上昇トレンドがあります。
– **Trend（トレンド成分）**: 緩やかに持続的な上昇を示しています。約0.68から0.72まで上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residual（残差）**: 7月9日頃と7月15日頃に急激な変動が見られますが、その後は落ち着いています。
3. **プロットや要素の意味**
– **Observed**: 実際の観測データで、トレンドと季節性および残差の合計です。
– **Trend**: データの一般的な方向性を示します。
– **Seasonal（季節性成分）**: 短期間の周期的な変動を示しており、一定のパターンが存在しますが大きな変動はありません。
– **Residual**: トレンドと季節性成分で説明できない変動で、一時的な外的要因の影響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**
– 残差が大きい時に観測値がピークを迎える傾向があります。これは、一時的なイベントが観測値に影響を及ぼしている可能性があることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節性成分は、一貫したパターンを示しており、中程度の変動を持っています。これが全体の分布に対する自然な変動を示している可能性があります。
6. **直感的なインサイトと影響**
– データは全体的に上昇トレンドである一方、短期間にわたる急激な変動が見られます。政治的な状況やイベントがこのデータに影響を与えている可能性があります。
– 社会的な影響としては、個人の影響力や評価が一時的なイベントによって変動する可能性があるため、政策や発言が注目されるタイミングを示しているかもしれません。
このグラフは、政治に関する個人のWEIスコアを分析しているため、特定のイベントや政策の発表が影響を与えている可能性があります。こうした短期間の変動を説明するために、関連する出来事を特定し、それをデータと結びつけて分析することが重要です。
社会WEI平均 STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は、提供されたSTL分解グラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– トレンドラインは7月15日頃まで上昇し、その後、若干下降しています。このことは、全体的な政治的な社会WEIが前半には増加傾向にあったものの、後半には減少し始めたことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– オブザーブドのグラフでは、7月15日から17日にかけて急激な下降があります。特にこの時期は、政治的な出来事や発表などが影響を与えた可能性があるため注目するべきポイントです。
3. **各プロットや要素**:
– **Observed**: 全体の変動を示しており、急激な上昇と下降が見られる。
– **Trend**: 長期的な変化を示し、基本的な方向性を明らかにする。
– **Seasonal**: 短期的な周期変動を示し、リズムや季節的な変動を捉えている。多少の周期的変化が見られる。
– **Residual**: トレンドと季節性から得られる残差を示し、一部の日付での著しい変動は解釈が必要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと季節性が強く関連しており、Residualがこれらの外れ値を示します。急な変動がある場合は、これが政治的な一時的な出来事に起因している可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– TrendとObservedは大筋で一致しているが、一部の期間でのResidualによって補正される必要があります。
6. **直感的な洞察および影響**:
– この期間中の急激な変動やトレンドの変化は、政策の変更や重要な政治的イベントに関連している可能性があります。これにより、社会的・政治的な不確実性が生じる可能性があります。
– ビジネスにおいては、このようなトレンドと変動を把握することで、適切な対応策を立てるためのヒントを得ることができます。市場や社会の動向を予測する上で、重要な要素となります。
これらの点を考慮に入れ、さらなる詳細分析が必要な箇所を特定し、社会やビジネスへの影響を予測することが求められます。
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PCAプロットを詳細に分析してみましょう。
1. **トレンド**:
– グラフには特定のトレンドや周期性は示されておらず、点が全体的に散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特筆すべき外れ値としては、第1主成分（0.2以上）および第2主成分（0.2以上）に位置する点があり、これらは他のデータポイントから離れて配置されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は、WEI構成要素を30日間にわたって分析した結果を示しています。
– 第1主成分が0.75の寄与率を持ち、データの大部分の変動を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフは静的な散布図であるため、時系列の関係性は直接的に示されていませんが、PCAの結果を基に解釈すると、第1主成分の軸に沿った向きに比較的多くの点が集まっていることが見られ、これは主要な変動要因が第1主成分であることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 大部分のデータが第1主成分に関する強い密集を示しています。一部のデータは第2主成分についての変動も示していますが、寄与率は低いです。
6. **直感的な理解と影響**:
– データの主な変動は、政治カテゴリーに関連する第1主成分によって説明されることから、大多数の構成要素が同様のトレンドに従っていることを意味します。
– 社会的またはビジネス的には、第1主成分の理解に重点を置くことで、効率的な施策が打てる可能性があります。また、外れ値となる点を分析することで、特異的な出来事や異常な状況の理解が進むでしょう。
この分析に基づいて、WEI構成要素の解釈とその影響について、さらに詳細な検討が必要となるでしょう。
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。
