📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析におけるWEIスコアの解析に基づいて、いくつかの重要な洞察が得られます。
### 時系列推移
1. **総合WEIスコア**は、0.66から0.72の範囲で推移しており、全体としてはやや上昇傾向が見られます。特に、7月3日の午後の時間帯（16:08:13頃）に最大の0.72に達しています。
2. **個人WEI平均**については、0.65から0.675の間でほとんど横ばいです。小さな変化は見られるものの、大きなトレンドは確認できません。
3. **社会WEI平均**は比較的変動が大きく、特に7月1日に0.775と高い値を示し、その後も0.78と上昇しています。
### 異常値
今回のデータでは異常値は検出されていないとされていますが、7月1日と3日の社会WEI平均の高値（0.775と0.78）はやや例外的であり、何か特定のイベントや政策に関する社会的認識が反映されている可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– **長期的なトレンド**: 社会WEIの上昇傾向が特に目立ちます。一般に社会的な要素が影響を受けやすいことを示唆しているかもしれません。
– **季節的なパターン**: データの期間が30日間未満であるため、季節性の識別は困難ですが、日々の評価変化に一定のリズムがある可能性があります。
– **残差成分**: 短期間における予測不能なスコア変動で、可能性として個々の出来事や外部要因の影響を意味します。
### 項目間の相関
相関ヒートマップが存在しないため推測することになりますが、通常社会WEI平均と他の社会的要素(社会公正性、持続可能性など)は高い相関が期待されます。このような項目が社会WEIの上昇に寄与していると考えられます。
### データ分布
– 各項目の箱ひげ図を仮想的に考えると、特に**社会WEI**の中央値が高くばらつきの少ない均質な分布を示している可能性があります。このことは、安定性や予測可能性を示唆します。
– 個人WEIのばらつきや少数の外れ値は、個人の経験や状況の差異を表している可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCA結果により、**PC1**が58%の寄与率を持つことから、全体の変動の多くは単一の要因により説明されている可能性があります。例えば社会的な要素（社会基盤、教育機会）が含まれているかもしれません。**PC2**の寄与率19%は、補助的な要因として個人の健康状態や経済的余裕などが影響していると解釈できます。
これらの分析から、社会的要素が政治カテゴリにおけるWEIスコアに大きなインパクトを与えている可能性があり、上昇傾向は特定の社会的出来事や政策の影響を反映しているかもしれません。データの大局的理解を進めるために、さらに詳細な要因分析が必要とされるでしょう。
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**
– 実績データ（青色のプロット）は約0.6から0.8の間で安定している。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクのライン）は、横ばいで特にトレンドが見られない。
– 線形回帰（紫のライン）は、微増傾向。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの範囲内で特に外れ値や急激な変動は見られない。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績値で、初期の数日間（図の左側）だけに集まっている。
– ピンクと紫のラインは予測モデルであり、それぞれ異なる回帰手法を示している。
– 予測の不確かさ範囲（グレー）は実績データをしっかりカバーしている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰は実績値に対して上昇トレンドを示しているが、ランダムフォレストは一定。
– 不確かさ範囲は両方の予測と重なり、モデルの信頼性を示唆。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測データと相関があるが、その傾向は初期段階だけ。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– 社会や政治における安定性が示唆される。
– 特定の新たなイベントや政策変更がない限り、この安定性は続く可能性がある。
– ランダムフォレストの予測が横ばいであることから、短期的な大きな変動は予想されない。
– 線形回帰のゆるやかな上昇は、未来に向けた徐々な成長や改善を示唆する。
全体として、特に劇的な変化は見られず、現在の政治的状況が比較的安定していることを示していると考えられます。この安定性は、リスク管理や政策立案において有益な情報を提供するでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青いプロット）は、スコアが0.6付近で安定しており、特に明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測データ（様々な色の線）は、線形回帰では緩やかに下降、それ以外では横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには外れ値や急激な変動は確認できません。
– 予測との違いが大きい特定の日付は存在しないようです。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績のデータを示しており、過去の実績AIのスコアを表しています。
– 各予測線は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によってのスコアの変動を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示していますが、実績データ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**
– 複数の予測手法の結果は、全体的に似たような傾向を示しており、大きく異なるトレンドは観測されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測のデータ間で大きな差は見られず、全体的に一貫したスコアを保っています。
6. **直感的および社会への影響**
– 実績スコアが安定していることから、この期間中の政治的な状況が比較的安定している可能性を示唆します。
– 予測手法が多岐に渡る中で、各手法による予測が近似していることは、予測モデルの信頼性の高さを支持する要因となります。
– スコアが安定していることは、社会やビジネスにおける予測可能性が高く、意思決定が容易になることを意味します。
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**:
– 実績データ（青いプロット）は、最初の期間にわずかな上昇トレンドを示しています。
– 線形回帰（青い線）は基本的に横ばいを示しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は初期から大幅な上昇を示し、その後も高い状態を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには大きな外れ値や急激な変動は見られません。
3. **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、実際のパフォーマンスを反映しています。
– 予測範囲（灰色の範囲）は、未来の不確実性を示すエリアです。
– 各予測モデルの線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる方法での予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルによる予測は、実績データの初期傾向とは異なる結果を示しています。特にランダムフォレスト回帰が他より顕著に高い値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 線形回帰と実績データは一貫性がありますが、決定木回帰とランダムフォレスト回帰はより積極的な予測を示しています。
6. **直感とビジネス・社会的影響**:
– 見る人が直感的に感じるのは、異なる予測手法間のギャップが将来のパフォーマンス不確実性を反映しているということです。
– 社会やビジネスにとって、この不確実性はリスク管理や戦略的な計画において重要な要因となります。特にランダムフォレストモデルが示す高い予測は、大胆な戦略を検討する際のシグナルとなるかもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド:**
– 実績AIのデータ（青い点）は最初の数日にのみ存在し、その後は表示されていません。これに基づくと、初期データが安定している可能性があります。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は、一貫して緩やかな上昇を見せ、最後には横ばいになる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 見たところ、特に際立った外れ値や急激な変動はありません。データ範囲も非常に狭く、安定しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績値を示し、これが短期間での実績データを示しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、全体的なトレンドの予測に役立っています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は非常に狭く、予測の信頼性が高いことを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 他の予測手法（線形回帰、決定木回帰など）の線はグラフに表示されていませんが、ランダムフォレスト回帰だけが示されているため、この手法が特に注目されているか、または他の手法よりも優れた予測を提供している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データのスコアが狭い範囲内に収まっており、予測の範囲も非常に近い範囲で行われています。これは予測と実績が高い相関を持ち、信頼性が高いことを示しています。
6. **直感的な洞察と影響:**
– このグラフからは、経済的余裕のスコアが非常に安定しており、予測も安定した範囲で行われていることがわかります。これにより経済政策における安定性が示唆され、政策決定者に安心を与えることになるかもしれません。
– 社会的な観点からは、経済的な安全性が予測の信頼性のおかげで確認されるため、個人や企業が長期的なプランを立てやすくなると考えられます。
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:
こちらのグラフについて分析を行います。
### 1. トレンド
– **実績（青のプロット）**は比較的一貫しており、短期間での大きな変動は見られません。
– **予測（紫色の線）**には複数の手法がありますが、それぞれ異なるトレンドを示しています。
– **線形回帰**は直線的な下降トレンド。
– **ランダムフォレスト回帰**は一定の値を保っています。
– **決定木回帰**は下降しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 現在の実績では目立った外れ値や急激な変動は見られません。
### 3. 各プロットや要素の示す意味
– **青のプロット**は現在の実績を示し、現状の健康状態が安定していることを表しています。
– **紫色の線**は異なる予測手法による予測値を示し、予測の不確実性を考慮して複数のアプローチが採用されています。
– **グレーの帯**は予測の不確かさを示しており、通常の変動範囲を表示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 異なる予測手法は、異なる将来のシナリオを描いています。予測を信頼する際には、複数のモデルの結果を総合的に判断することが重要です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績は、現在のところ各予測よりも高い値に位置していますが、今後の動向によっては予測に近づく可能性があります。
### 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
– **不確実性の高まり**: 異なる予測結果が示されている点から、将来の見通しに不確実性があることを示しています。これにより、意思決定は慎重さが求められます。
– **健康状態の維持**: 現在までの健康状態が安定しているため、今後もこの状態を維持するための取り組みが求められます。
– **政策への影響**: 健康状態に関するデータは、政策立案や改善に資することが考えられます。
このグラフを用いて、長期的な視点での健康維持や改善策を検討することが重要です。未来の不確実さに備えて、柔軟に対応する戦略が求められるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青色の点）は、安定した範囲に収まっており、短期間での大きな変動は見られません。
– 線形回帰（緑色の線）は安定していますが、決定木回帰（紫色の線）は急激に下降しています。ランダムフォレスト回帰（ピンク色の線）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには外れ値や急激な変動はありませんが、決定木回帰は大きな変動を示し、急激な下降があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青色の点）：実際の心理的ストレスの測定値。
– 予測（赤い×）：予測AIによるストレスレベルの予測。
– 灰色の帯：予測の不確かさ範囲（±3σ）。
– 線形、決定木、ランダムフォレストの各回帰線は、それぞれのアルゴリズムに基づく予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なる予測モデルの間に大きな差があります。特に決定木回帰は他のモデルと大きく異なる動きです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定の範囲に収まっており、予測モデルもそれに従っていますが、各モデルの回帰線は異なる結果を示します。
6. **直感的な感覚と社会的影響**
– 決定木回帰の急激な下降は、特定の要因がストレスを大きく低減させる予兆を示しているかもしれません。しかし、他のモデルがこれを支持していないため、慎重に解釈する必要があります。
– 安定した心理的ストレスのレベルは、政治的な状況が比較的安定しているか、個人がストレスに適応している可能性を示唆しています。
このグラフを通じて、異なる予測モデルの選択がストレスの評価にいかに影響を与えるかを理解し、政策立案者がどのモデルを基に分析を進めるべきかの指針を提供することができます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド:**
– 実績のスコア（青いプロット）はやや下降傾向が見られます。
– 予測データも、若干の下降トレンドを示しています。線形回帰とランダムフォレスト回帰がこれを示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績データは2025年7月1日から7月5日の間に集約されており、それ以降のデータは表示されていませんが、予測の信頼区間内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績データを示しており、全体的な自由度と自治のレベルを表しています。
– 赤のマーカーと異なる色の線は予測を示しており、異なる回帰モデルの結果を表しています。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を提示しています。
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は、全体的な傾向では一致しており、予測範囲内に実績データが収まることから、予測モデルの精度がある程度高いことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データからは大きな変動は見られないため、安定した範囲内での変動と解釈できます。予測データもこれに準じた傾向を示しています。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響:**
– 直感的には、このグラフは現在の政治的な自由度と自治が比較的安定しているが、やや低下の兆しがあることを示していると考えられます。
– 社会的影響としては、この下降傾向が続く場合、自由度が減少し、国民の生活や経済活動にも影響が及ぶ可能性があります。適切な政策介入や改革が必要かもしれません。
全体として、自由度と自治に関する現在の状況は安定しているものの、今後の軽微な低下に対処するための早期介入が考えられます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **実績データ**：最初の約5日間に集中的にプロットされていますが、その後はデータがありません。
– **予測データ**：
– **線形回帰**と**法定木回帰**はほぼ一定を示しています。
– **ランダムフォレスト回帰**は緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **実績データ**：初期に小さな変動がありますが、明らかな外れ値は見られません。
– **予測データ**：大きな急激な変動はありませんが、モデル間での微妙な違いがあります。
3. **各プロットや要素**
– **実績データ（青色の点）**：初期の5日間に集中しています。
– **予測の不確かさ範囲（灰色の帯）**：初期の実績データを取り囲んでおり、後の期間は示されていません。
– **色とラインスタイル**：異なる予測手法（線形回帰、法定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる色とラインスタイルで示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは初期の範囲に集中しており、予測はその延長にありますが、大きな乖離はないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの密接な関連性があり、全体的に安定している印象を受けます。
6. **洞察と影響**
– **直感的な印象**：初期の実績データに対して、予測モデルによる推定は比較的一貫しており、今後の社会的公平性・公正さの維持に楽観的な見通しを提供しています。
– **社会やビジネスへの影響**：安定した予測は、政策の持続性や信頼性を支持し、関連するプロジェクトやプログラムの実施に対する自信を強化します。ただし、実績データの限定的な範囲に基づいているため、さらなるデータ収集とモデル精度の向上が求められます。
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:
このグラフは、社会WEI（持続可能性と自治性）のスコアを30日間追跡したもので、次の視点から分析します。
1. **トレンド**:
– スコアは全体的に横ばいからやや下降しています。特に、法定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測は少し異なる角度で下降していることが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには顕著な外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、ほぼ一定です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、この範囲内に実績データが収まっていることが確認できます。
– 各予測回帰モデル（線形回帰、法定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は微妙に異なる予測をしていますが、全体に横ばいもしくは減少傾向を示しています。
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は互いに比較され、実績は予測の不確かさ範囲内で収まっていますが、予測方法によって微妙に異なるトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関は特に強くないように見られます。実績と予測は互いに近接し、多少のばらつきがありますが、大きな乖離はありません。
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**:
– スコアが大きな変動なく推移しているため、安定した状況が続いていると直感的に感じられます。ビジネスや社会においては、現在の政策や実践が維持される限り、大きな変化は期待されないかもしれません。ただし、わずかな下降が予測されているため、注意深く観察を続ける必要があります。
このグラフから導かれる主な洞察は、現状維持の必要性と、今後の小さな変化に対する備えが重要であるということです。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、2025年7月1日から約1週間の範囲で一定の範囲内に分布しています。
– 予測線（さまざまな回帰手法による）は横ばい（ランダムフォレストと線形回帰）またはわずかに上昇（決定木）しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには特に目立つ外れ値や急激な変動は見られません。
– 予測の信頼区間（灰色部分）は実績データと重なっており、予測が実績と整合していることを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績データ（青い点）は、実際のWEIスコアを表しています。
– 予測データ（赤い×印）は、AIによる予測値を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、予測値の信頼区間を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測線（それぞれの色）があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データを基にした予測と各回帰手法との間にはわずかな違いがありますが、大まかに整合しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは中央値の周囲に集まっており、均等に分布しています。
– 回帰予測全体で大きなバリエーションがないため、モデル間での相関は高いと予測されます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 社会基盤と教育機会におけるWEIスコアは比較的安定していることが示唆されます。
– この安定性は、政治的または政策的な取組みがある程度成功していることを示している可能性があります。
– ビジネスや政策立案者にとって、この安定した傾向は、これまでの施策が有効であった可能性を示唆し、新たな政策や介入の必要性を判断するための指標となるでしょう。
全体的に、グラフは短期的な安定を示しており、今後の政策に役立つ貴重な洞察を提供します。
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（実績AI）のデータポイントは最初の数日で一定の範囲内（約0.6から0.8）で変動しています。
– 予測は三つの手法で示されていますが、時系列の途中から予測（線形回帰と決定木回帰）は上昇、ランダムフォレスト回帰は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには著しい外れ値や急激な変動は見られません。全体として一貫性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点で示された実績データは、観測された範囲内にとどまり、安定しています。
– 緑の線（線形回帰）と紫のライン（決定木回帰）は予測結果であり、初期の実績データを踏まえて、予測が高いスコアに向かっていることを示しています。
– ピンクのライン（ランダムフォレスト回帰）は横ばいで、保守的な予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データが複数の予測手法に基づいていますが、実績データとの差は予測手法ごとに異なります。線形回帰と決定木回帰の方が楽観的な予測です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には一定の相関がありますが、長期のディメンションでは予測がモデルによって異なります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 全体として、データは安定した成長を示していますが、予測手法によって未来の展望が異なります。
– ビジネスや社会においては、線形および決定木回帰に期待感を置く一方で、ランダムフォレスト回帰の慎重な予測がリスク管理の観点から重要です。
– 社会的に、WEIスコアが高いことは共生や多様性が進化していることを示唆し、政策決定者にはプラスのフィードバックとして捉えられるでしょう。
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:
以下はグラフに基づいた分析と洞察です：
1. **トレンド**
– 日付と時間帯に応じて、総合WEIスコアの色の変化が見られます。特に、色が紫から緑、そして黄色へと変化しているので、時間の経過とともにスコアが上昇しているトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色が紫から黄色に急激に変わる部分（2025-07-03の時間帯）は、他の日や時間帯と比べて著しく高いスコアを示している可能性がある。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– ヒートマップの色の濃淡は総合WEIスコアの高さを示しています。紫は低スコア、緑は中間スコア、黄色は高スコアを表していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各日の日中（16:00）と夜間（19:00）のスコアに変化が見られ、特に日中と夜間で変動があることから、その時間ゆえの特定の出来事や影響によりスコアが変化している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 7月1日は深緑（中程度）から始まり、7月2日にかけてさらに紫に（低スコア）なっているが、7月3日は明らかに高いスコア（黄色）が見られ、急激な変化が見て取れます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このヒートマップからは、特定の日程や時間に政治的な出来事や状況が起因となって、WEIスコアが急上昇しているのではないかと推測される。
– 社会的な影響として、7月3日に向けて特に重要な政治イベントや発表があった可能性が高く、その準備や反響がスコアに反映されているかもしれません。
このヒートマップは、政治的な変動を細かく追跡するための有効なツールとして利用できるでしょう。
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:
このヒートマップは、個人WEI平均スコアの時系列データを示しています。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは3日間のデータを示しており、明確な長期トレンドを把握するのは難しいですが、日々のスコアの変動が視覚化されています。
– 各日の時間帯ごとにスコアの変動があり、時間帯による変動を観察できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各マスの色の変化により、急激なスコアの変動が視覚的に確認できます。
– 特に色が急激に変わる箇所は外れ値や急激な変動を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色が濃い（紫に近い）ほどスコアが低く、色が明るい（黄色に近い）ほどスコアが高いことを示しています。
– 日付ごとに異なる時間帯のスコアを示しており、横軸が日付、縦軸が時間帯を表しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 各日の異なる時間帯のスコアの比較が可能で、特定の日や時間帯でスコアの変動パターンが現れるかを確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとに色分布を確認することで、特定の時間帯におけるスコアの集中度や変動を分析できます。
– 色の密度分布から、特定の時間にスコアが高い（または低い）パターンを抽出することができます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、特定の時間帯に何らかのイベントや活動があり、スコアが変動している可能性があるということです。
– このようなデータは政治的なイベントや政策の影響を時間帯ごとに分析するのに役立ちます。
– ビジネスや社会においては、特定の時間帯の活動に応じて戦略を立て直すヒントが得られるかもしれません。
このヒートマップを通じて、政治イベントやキャンペーンの影響を詳細に分析することで、より効果的な意思決定をサポート可能です。
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:
以下の点について、この時系列ヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 日にちごとに色の変化が見られますが、全体的な上昇や下降のトレンドは明確ではありません。
– 各日の上部と下部で色が異なるため、時間帯での変動がある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-03の日の特定の時間帯（16時）は、黄色で示され、他の日と比べて顕著に高いスコアを示しています。これが外れ値、または急激な上昇の可能性があるポイントです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色: スコアの高さを示し、紫が低く、緑や黄色が高いスコアを示している。
– 密度: 色の濃淡は明確ではないものの、ヒートマップからはスコアの強度を視認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付と時間帯ごとにスコアが異なり、時間帯による変動が可視化されている。
– 19時のスコアが全般的に高めであるように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によってスコアが上下している傾向が見られる。
– 特定の日や時間に異常なスコア変動が見られる。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 直感的に、特定の時間帯に何らかの出来事が起きた可能性を示唆しています。
– 社会的または政治的なイベントが、特にスコアの高い時間帯や日に影響を与えているかもしれません。
– ビジネスや社会的観点からは、特定の時間帯や日に重要なアクションを検討する価値があるかもしれません。
この分析を活用することで、具体的な原因をさらに調査し、対応策を策定することが可能です。
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には、政治カテゴリのWEI（World Economic Index）項目間の相関関係が示されています。以下に、グラフの分析結果と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 相関ヒートマップでは、期間トレンドではなく、項目間の相関強度が示されています。したがって、直接の上昇や下降トレンドはありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップに外れ値はありませんが、特定の強い相関関係が際立っています（たとえば、社会WEIの「公平性・公正さ」と「持続可能性と自治性」の相関が高い）。
3. **各プロットや要素**
– プロットの色は相関の強弱を示しています。赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いことを意味します。
– たとえば、「総合WEI」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の正の相関が0.94と強いです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データは直接示されていませんが、個々のWEI項目間で強い相関が存在します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 個人WEI（自由度と自治）は多くの項目と負の相関を示しており、特に「個人WEI（経済的余裕）」との相関が-0.49と目立ちます。
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」は0.92と非常に高い正の相関を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 社会的な公平性が高まると持続可能性も向上する傾向があり、政治政策にとって重要な要素となり得ます。
– 経済的余裕の改善が個人の自由度・自治感には必ずしも結びついていないことが示唆されています。この点は、政策を立案する際に注意すべきです。
– WEIの多様性が高まることで、総合的な社会の健全性も向上する可能性が示唆されています。これは、多様性を重視する社会政策の推進に繋がるかもしれません。
このヒートマップは、特定の政策領域が他の領域に与える影響の理解に役立ち、相関関係を活かした効果的な戦略の策定に役立つでしょう。
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:
以下は、グラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 各「WEIタイプ」ごとにスコアが分布していますが、全体としては特に明確な上昇または下降トレンドは見られません。
– 特定の期間内の周期性の兆候も示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のカテゴリで外れ値が確認できますが、特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」で多くの外れ値が見られます。
– これは該当するカテゴリでデータのばらつきが大きいことを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 箱ひげ図の中央の線は中央値を示しており、箱の上下のラインは第1四分位数と第3四分位数を示しています。箱の幅が広いほど、データの多様性が大きいことを示しています。
– 各カテゴリの色合いの違いは、視覚的に識別するためのものでしょう。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリで異なるスコア分布が見られ、異なる「WEIタイプ」間での直接的な相関関係はグラフからは判断しにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部のカテゴリでは分布が偏っているように見え、たとえば「個人WEI（経済状況）」などでは、中央値が下位に位置しています。
– 全体的に異なるタイプのWEI間でスコアの分布は多様で、特定の傾向や相関は視覚的にわかりにくいです。
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**:
– 特定のWEIタイプで分布が広がっている場合、社会問題や政策の多様な影響を受けている可能性があります。
– 外れ値が多い場合、それは特定のグループまたは個人が強いストレスや逆境に直面していることを示すかもしれません。
– 政策や取り組みが一部の指標で一定の成功を収めていることや、逆に改善の余地があることが示唆されます。
このグラフを活用することで、政策立案者はどの領域が優先課題であるかを理解し、対応を強化することができるかもしれません。
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、政治カテゴリにおけるWEI（Well-being Index）の主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に分析を行います。
1. **トレンド**:
– 主成分分析の結果なので、時系列のトレンドは直接的には示されていません。ただし、特定の期間（30日間）における重要な変動要素を抽出していると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– プロットに明確な外れ値は見られませんが、第1主成分に対して両端に位置する点が示すように、データセット内で広がりがあることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各ポイントはデータポイントを主成分軸にプロットしたものであり、第1主成分が0.58、第2主成分が0.19の寄与率を持つことから、第1主成分がデータの変動をより多く説明しています。
– 寄与率が高いほど、その主成分がデータセットの情報を多く表していると言えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のデータが1つのグラフにプロットされていますが、時系列データではなく、変動要因を示すものとして見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分軸に対して広く分布しており、第1主成分が主要な変動要因であることを示唆しています。データは第1主成分と多少相関しているように見えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 政治的な指標の変動要因を分析する際、この分析は重要な主成分に着目することで、最も影響力のある要素を特定できます。これにより、政策や意思決定プロセスの改善が可能になります。
– ビジネスや社会においては、政策変更の評価や新たな政策策定に役立つ可能性があります。
このように、主成分分析はデータの次元を低減し、重要な変動要素に基づく意思決定の支援に用いられます。
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。