📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析結果は以下の通りです。
### 時系列推移
– **総合WEI**: データからは7月1日から7月4日までの4日間の推移が見て取れます。一般的に0.66から0.73に向かって上昇の傾向が見られます。特に、7月1日と7月3日に0.72や0.73のピークがあります。
– **個人WEI 平均**: 0.65から0.71の範囲で、若干の変動があるものの、最終的には上昇傾向です。
– **社会WEI 平均**: 0.66から0.78にかけて、着実な上昇傾向があり、特に7月1日と3日には急上昇があります。
### 異常値
– 提供されたデータと指摘された異常値がなかったため、データセットには解析に振る舞う異常値は存在しないとされます。
### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 緩やかな上昇傾向が見られるため、長期的見通しとしては改善を示唆しています。
– **季節性**: 日毎に若干の変動があり、特別な季節的な影響は短期データでは確認しにくいです。
– **残差**: 理解できない外れた値はないため、全体の傾向は一定程度信頼性があります。
### 項目間の相関
– 経済的余裕や社会の持続可能性は、社会全体のWEIに非常に高い貢献をしています。
– 個々の健康状態や心理的ストレスはそれほど大きな影響を与えないように見受けられます。
### データ分布
– **箱ひげ図**を見ると、各データは範囲内に収まり、顕著な外れ値は見られない。中央値や四分位範囲は、信頼性の高い均一した分布を示しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1（寄与率0.53）**: 個人より社会的構造に関連する要因の影響が顕著で、特に共有された社会構成要素がスコアに大きく貢献していることを示唆します。
– **PC2（寄与率0.19）**: 少数の個人的要因がスコアへの影響を与えますが、それほど支配的ではありません。
### 結論
この初期のデータセット中、政治カテゴリにおけるWEIは全体的に上昇しています。これは経済的安定性や社会的持続可能性の強化が大きく寄与していると考えられます。個々の健康やストレスは、それほど影響を与えないため、個人の側面よりも社会的要因にドメインがあることが示唆されます。今後も継続的にデータ収集と分析をすることで、さらなる洞察を得られます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青色の点）は、初期の数日間にわたって堅調に推移しており、その後はデータが示されていません。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫色線）は上昇トレンドを示しており、時間の経過とともにスコアが上昇すると見込まれています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データには顕著な外れ値や急激な変動は見られません。
– 予測データに大きな変動は見られず、比較的一定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、初期の数日分のみ表示されています。
– 予測AI（赤い×）のデータは個別の場所にプロットされており、多様な予測手法が使われています。
– 線形回帰（青）、決定木回帰（緑）、ランダムフォレスト回帰（紫）は、それぞれ異なる予測の方法を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青と紫の予測線が最も一致していますが、ランダムフォレスト回帰が最もスコア向上を示しています。
– 他の回帰線（線形、決定木）は比較的横ばいで、予測の確実性を示す範囲（灰色の範囲）内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの分布は一致しており、予測の信頼性があることが示唆されています。
– ランダムフォレスト回帰の予測スコアの上昇は、将来的なポジティブなトレンドを示唆しています。
6. **直感的な理解と影響**
– このグラフから、政治カテゴリーのWEIスコアは今後上昇する可能性があると直感的に感じられます。
– ランダムフォレストの予測が直線的に向上しているため、新しい政策や介入が有効に機能する可能性があります。
– 政治における評価や信頼性の向上が見込まれ、ビジネスや社会の安定に良い影響を与えるかもしれません。この予測をもとに今後の戦略形成が推奨されるでしょう。
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:
以下に、このグラフの分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青点）は最初の数日間で0.6〜0.7の間で変動していますが、大きなトレンドは見られません。
– 予測AI（赤い×）はわずかに上昇していますが、急激な変化はありません。
– 予測に使われている異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全体として緩やかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点（実績）の中に急激な変動や著しい外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を表し、赤い×はAIによる予測です。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 紫の線は線形回帰による予測、青の線は法定木回帰による予測、ピンクの線はランダムフォレスト回帰を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各回帰モデルの予測は実績に対してほぼ一致しており、予測間でも類似しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測モデルの間で比較的一貫した相関がありますが、観察期間が短いため、強い相関関係を断定するにはデータが不足しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 現在の実績は安定しており、短期的に重大な変化は予測されていないようです。
– 各モデルによる予測は安定しており、意思決定におけるリスクが低いことを示唆しています。
– 政治的な意思決定において、どのモデルに基づく予測も大きな差はなく、現時点では安定した状況と判断されそうです。
引き続きデータを観察し、予測の精度を向上させることが重要です。
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**
– 実績データ（青い点）は、期間開始時点で安定して分布しており、急激な変動は見られません。
– 予測（予測AIの赤い×）に関しては、ある時点で急激に上昇し、その後は横ばいの傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには明らかに外れ値は見当たりません。一方で予測に関する二つの異なるモデリング（線形回帰と決定木回帰）が異なるトレンドを示しています。
– 線形回帰の予測（緑線）は緩やかな上昇トレンドを示しますが、ランダムフォレスト回帰（ピンク線）はより保守的で一定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 縦軸はWEIスコアを表し、横軸は評価日を示しています。
– 灰色の不確かさ範囲は、予測に対する信頼区間を指し、この期間の実績データが範囲内に収まっていることから、予測が適合していることが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測AIの異なる手法が示す結果は複数のモデルアプローチがあることを示唆しており、それぞれが異なる仮定やデータパターンを捉えようとしていることを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は密集しており、全体的に安定しています。
6. **人間の直感と社会への影響**
– このグラフから人間は、単一モデルに依存することのリスクを感じ取るかもしれません。異なる手法による予測が大きく異なる場合、外部環境やその他の変数を考慮する必要があるかもしれません。
– 社会的には、この期間を通じて政治的に重要なイベントがほとんどなく、予測が比較的安定していることを示唆しています。
このグラフの情報から、安定した時期の政治状態であることや、複数の予測モデルの相違点を考慮に入れた上での柔軟な意思決定が求められる状況が推察されます。
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（青い点）は初期にわずかな変動を示していますが、30日間の大半で安定しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）は、開始時に上昇し、その後一定の値に達しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて、初期の数日間は不確かさ範囲内のわずかな変動がありますが、著しい外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点**: 実績のWEIスコアを示し、現実のデータを表しています。
– **紫色の線**: ランダムフォレスト回帰による予測値を示しています。
– **グレーの不確かさ範囲**: 予測値の不確実性を示し、その範囲内での実績値は予測に対して正確性が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**:
– 実績データとランダムフォレスト回帰の予測値の間には一定の一致が見られ、予測が現実に近いと解釈できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の変動を除き、実績のWEIスコアは予測と一致しており、強い相関があると考えられます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このグラフは、個人の経済的余裕が安定していることを示唆しています。政策が適切に機能している可能性があります。
– 経済の安定が人々に安心感を与え、消費や投資の増加につながる可能性があります。
– ビジネスにおいては、この安定した傾向がマーケティング戦略や投資計画の立案に役立つかもしれません。
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、政治カテゴリにおける個人の健康状態を示すWEIスコアの推移を30日間にわたって示しています。以下にその視覚的な特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青）は横ばいであり、大きな変動は見られません。しかし、スコア自体は全体的に高めに位置しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に外れ値や急激な変動は見られません。全体的に安定しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績データを示し、安定した健康状態を表しています。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、今後のトレンドを異なる手法で示しています。線形回帰とランダムフォレスト回帰は安定を示唆しているのに対し、決定木回帰はやや下降トレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法によりトレンドが微妙に異なりますが、安定性が感じ取れる範囲に収まっています。予測の不確かさ範囲が示されており、予測の信頼性がある程度担保されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は非常に一貫性があり、特に異常な分布パターンは見られません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 全体的な安定性は個人の健康が良好であることを示しています。予測の中で若干の変化の可能性はあるものの、大きな健康リスクは考えにくいです。この安定性は政策的な方向に良い影響を及ぼし得るため、安心感をもたらします。ビジネスや社会においても、特に大きな懸念がある状況では無いため、現状維持の対策が有効と思われます。
このように、WEIスコアのグラフは個人の健康が安定していることを強調しており、今後もこの状況が続くと考えられます。
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:
こちらのグラフは30日間にわたる個人の心理的ストレス（WEIスコア）の時系列散布図を示しており、数種類の回帰予測が描画されています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は初期においてばらつきが見られますが、比較的一貫した水準に収まっています。
– 線形回帰（緑色の線）とランダムフォレスト回帰（ピンク色の線）はほぼ横ばいを示しています。
– 決定木回帰（紫色の線）は減少傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて大きな外れ値は見られず、全体的に安定しています。
– 急激な変動も観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のストレススコアを示しています。
– 赤いバツ印は予測AIによる予測値で、プロットはありませんが重要な指標です。
– 灰色の背景は予測の不確かさ範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレストと線形回帰の予測は非常に近いもので、安定した傾向を示しています。
– 決定木回帰の結果は減少傾向を示しているため、他の予測手法とは異なる未来を描いています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的密集しており、一部に小さな下落がみられる点が特徴的です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 視覚的には、個人の心理的ストレスレベルが比較的一貫しており、大きな変動がないため、安定した状態であると感じられます。
– ランダムフォレストと線形回帰の予測が安定していることから、ストレス要因が大きく変化する可能性は低いと考えられます。
– 決定木回帰の減少傾向は注意が必要であり、何らかの改善要因が働いている可能性も示しています。
– ビジネスや社会において、特に政策決定にかかわる役割においては、ストレス管理が今後も重要であることを示唆しています。心理的サポートや制度的な支援が引き続き求められます。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青色点）は、最初は低めのWEIスコアで変動しています。
– 予測（赤色のX）はいくつかの異なる手法で行われており、特にランダムフォレスト回帰（ピンク線）が高い値を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データは比較的安定していますが、WEIスコアの範囲内でわずかに変動しています。
– ランダムフォレスト回帰は他の予測法より大きな上昇を見せています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青点）は実際の観測です。
– 予測不確かさ範囲（灰色）は予測の信頼区間を示しています。
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なるモデルの予測結果を表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは、実績の継続以上の上昇を見せる傾向がありますが、ランダムフォレスト回帰は特に高い予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のばらつきは小さいものの、予測はより高いスコアを示し、今後の成長を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– WEIスコアが上昇する予測は、自由度や自治の向上を示唆し、政治的安定や改革への期待を反映しているかもしれません。この傾向が続くと仮定するなら、社会的にもポジティブな影響が予期されるかもしれません。
全体として、WEIスコアの予測が実績よりも高く設定されていることは、将来的な改善や発展への期待感が強いことを示しています。ビジネスや政策立案者にとっては、これを前向きな兆候として活用することで、さらなる戦略的な計画が立てられる可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（青い点）**: 初期（7月1日～7月7日頃）でばらつきはありますが、大体0.5〜0.8の間で変化しています。具体的な上昇や下降の傾向には明確な変動が見られません。
– **予測（ピンク、緑、紫の線）**: ほぼ一定値を示しています。線形回帰（緑）と決定木回帰（ピンク）は一定で安定しており、ランダムフォレスト回帰（紫）は7月下旬にはわずかに上昇しています。
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. **各プロットや要素の意味**
– **実績データ（青い点）**は、過去の公平性・公正さの実績を表しています。
– **予測線（ピンク、緑、紫）**は、各手法による今後の予測を示しています。予測の不確かさ範囲（グレーのエリア）が示され、実績がそ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**
– 複数の予測線は近似値を示しており、特に7月上旬以降に確固たる相関を示します。ランダムフォレスト回帰はわずかに異なる挙動（若干の上昇）を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測の不確かさ範囲との間に許容可能な一致があります。予測は安定していますが、実績データのばらつきは一定の範囲内で収まっています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 社会的な公平性・公正さの指標が安定していることは良好な兆候であり、政策の成功を示唆しています。実績が予測の範囲内に収まっているため、政策立案者にとって安心材料となるでしょう。将来の政策決定においては、これらの予測を参考にして、安定した社会を維持するための戦略を策定することが重要です。
このグラフは、一般的に安定した社会状況を示しており、予測が実際のデータを良く反映していることが強調されています。
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**:
– 実績のプロットは横ばいです。特定の変動はなく、安定しています。
– 予測ラインのうち、「線形回帰」と「決定木回帰」の予測は横ばい、「ランダムフォレスト回帰」の予測は緩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**:
– 実績のデータに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**:
– **実績（青い点）**: 過去の実際の社会WEIスコアを示しています。
– **予測（赤いX）**: AIによる将来の予測値です。
– **予測の不確かさ範囲（灰色のバンド）**: 予測値の不確かさが示されています。
– **予測手法（色付きライン）**:
– *線形回帰（シアン）*: 過去のデータを基にした線形的な予測。
– *決定木回帰（紫）*: 非線形なデータパターンを捉えに行く手法。
– *ランダムフォレスト回帰（ピンク）*: 多数の決定木を用いたアンサンブル学習の手法で、変動を多面的に捉えています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法は異なるパターンを示しています。線形回帰と決定木回帰の予測はほぼ横ばいで一貫性がありますが、ランダムフォレスト回帰は上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは均一で、特定の期間に集中しています。ランダムフォレスト予測は実績とは異なるトレンドを示していますが、他の予測は実績に近いです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– グラフが示す実績の安定性は、現状が持続可能であることを示唆しています。ただし、ランダムフォレスト回帰が示す上昇トレンドは、将来的な改善の可能性を示すかもしれません。
– 社会的には、持続可能性と自治性の向上はプラスの影響をもたらすと予想され、政策の方向性としても注目されるべきです。特に、予測の不確かさ範囲は狭く、今後の施策において一定の信頼性を持たせることができる可能性があります。
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:
以下に、提供されたグラフの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**:
– **実績データ（青いプロット）**は、やや上下に変動しつつも全体的に横ばいのトレンドを示しています。
– **予測データ（赤いXマーク）**と**予測モデルのライン（灰色、サイアン、パープル、マゼンタ）**は、急速に増加し、ほぼ一定の高いスコアを維持しています。特に、法定木回帰とランダムフォレスト回帰は途中で急上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データで多くのプロットが存在する初期段階では、変動が見られますが、顕著な外れ値はありません。
– 予測ラインにおける急激な増加は、実際のデータと比較して大きな異常です。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青いプロットは過去の実績を示しており、紫色やマゼンタのラインは予測モデルの結果を示しています。これらのカラーコードにより、異なる予測方法が視覚化されています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間にギャップが存在し、特に予測モデルが大きくスコアを高く設定しているのに対し、実績は安定した範囲内で変動しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に一貫した相関は見られず、特に予測が実績に比べて過度に楽観的である可能性があります。
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**:
– 実績に比べて予測スコアが非常に高いことから、予測モデルの正確さに疑問を抱くことが考えられます。特に政策決定や社会基盤の計画において予測が基準として用いられる場合、過度な楽観主義によりリスクが増大する可能性があります。予測の正確性を改善することが、今後の重要な課題となるでしょう。
この分析により、特定の予測モデルが実績と一貫性を欠いていることが浮き彫りにされ、モデルのキャンリブレーションや追加のデータ分析が必要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績AIのスコアは期間の初めにいくつかの変動を示していますが、全体的な変動は小さく、特定のトレンド（上昇・下降）は見られないようです。一方、予測(線形回帰)は緩やかな上昇を示しています。ランダムフォレスト回帰の予測は横ばいで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績AIのデータポイントには、全体的に大き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**
– **実績（青いプロット）**: 過去の30日間の実際のスコアです。
– **予測（赤いバツ）**: 現在のスコア予測。
– **予測の不確かさ範囲（グレーの範囲）**: 予測AIの不確かさを示しています。
– **予測（線形回帰・法定木回帰・ランダムフォレスト回帰）**の線: それぞれの回帰方法によるスコア予測の進行。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰が示すデータの上昇傾向と、ランダムフォレストの横ばい予測が対照的です。法定木回帰も上昇を示していますが、線形回帰ほどではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データ（青のプロット）はやや密集しており、全体的にスコアは0.6から0.8の間に分布しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 多様性や自由の保障に対する社会の評価が、今後いくらかの向上を見せる可能性があります。ただし、予測モデルによってその見方に違いがあります。緩やかな改善の期待の一方で、現在の実績には変動もあるため、今後の政策や社会的介入によっては状況が大きく変わる可能性があります。このスコアの改善は、社会全体が多様性と自由をより広く受け入れるための施策が進んでいることを示唆しているかもしれません。
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:
以下の視点から、ヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 全体的に見ると、日付が進むにつれて左から右、下から上にかけての色の変化が見られます。これは、WEIスコアが高まっていることを示している可能性があります。ただし、グラフがカバーしている期間が30日間に対して、表示されているのは4日分なので、トレンド判断は限定的です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-04の昼の時間帯には、最も明るい黄色の色が表示されており、他の日付や時間に比べて非常に高いWEIスコアを示しています。これは特異なイベントや政策の発表があった可能性がある地点でしょう。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がWEIスコアの高さを示しています。暗い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを意味しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 7月3日までは比較的暗い色で推移し、7月4日に急に明るい色に変わっています。この急激な変化は、特定の政策変更やニュースの影響を反映しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間ではありますが、1日の中でスコアが変動しており、その変動が日に日に大きくなる傾向があることがわかります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– ラスト1日でのスコアの急上昇は、政策や政治状況の急な変化を示唆しています。これによって社会的な関心が集まったり、関連するビジネスや市場に影響が出る可能性があります。
– ヒートマップの明るい色は、関心や議論が高まっていることを直感的に示し、影響力の強いイベントが発生した可能性があります。政治家や企業はこの変化に対応することで更に影響を及ぼすことができるかもしれません。
このグラフは、短期間での政治的動向の変化を視覚的に把握する助けとなり、特定の出来事やトレンドを探るための出発点として活用できます。
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:
以下は提供されたヒートマップについての分析です。
1. **トレンド**
– ヒートマップは短期間（4日間）での変化を示しています。各日の異なる時刻帯でスコアのばらつきが見られ、明確な上昇や下降の長期トレンドは観察できませんが、色の変化から一定の変動があることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月4日の8時台に非常に高いスコアが観察されます（黄色）。これは他の時間帯と比較して突出しています。
– 7月2日の16時台にも低いスコア（紫）が見られ、この時間帯に何か特異なイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の変化はWEIスコアの高低を示しています。黄色は高いスコア、紫は低いスコアを示しています。
– 特に紫から黄色への変化は急激な変動、外部要因の影響を示唆します。
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っており、日中の特定時間帯でのスコアの極端な変動が目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の日の特定の時間帯にスコアが急激に変化しており、これがその日の出来事や政治的な出来事を反映している可能性があります。
6. **直感的な感じや影響**
– 高いスコアの時間帯（7月4日の午前）は、政治的な活動やニュースが集中していた時間かもしれません。
– 特定の日の特定の時間に集中して変動するスコアは、ニュース発表や政治的な声明の影響を受けていることを示唆しています。
– ビジネスや社会においては、こうした急激な変動は注目すべきイベントや政策変更があった可能性を示しており、関係者がより詳細な分析を行う必要があるでしょう。
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:
このヒートマップについて、以下の分析を行います。
1. **トレンド:**
– データは2025年7月1日から7月4日の間、時間帯ごとにわかれています。
– 日付が進むに連れて、特に7月3日には明るい色（高スコア）を示す。これはスコアの増加傾向を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月3日と7月4日において、急激にスコアが上昇していることが見られます。これは外部の要因がこの期間に影響を与えた可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– 色の変化はスコアの変動を示し、紫から濃い緑、黄色への変化はスコアの低さから高さへの移行を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 時間帯によりスコアにばらつきがありますが、日を追うごとに全体的なスコアが高くなる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 具体的な数字は示されていませんが、色の傾向から、ある一定の時間帯（特に16時以降）でスコアが高くなる傾向があるようです。
6. **直感的および社会への影響:**
– 期間中に政治に関連するイベントや発表があった可能性があります。それにより、公共の関心や意識の高まりが示されているのかもしれません。
– スコアの上昇は政治的な安定や政策への支持が高まっていることを示す可能性があります。
– 社会においては、これらの変化がどのような政策や活動によって引き起こされたのかを考察することが重要です。
全体として、このヒートマップは日付や時間により社会的関心や評価がどのように変動しているかを示しており、特定の政策や出来事が大きく影響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:
このヒートマップはWEI（World Economic Indicator）の項目間の相関関係を示しています。以下はその分析です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは静的なデータの相関を示しており、時間的な上昇や下降のトレンドではなく、各項目間の関連性に焦点を当てています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としては、相関が著しく低い、または高い組み合わせが注目されます。例えば、「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（公正性・公正さ）」の相関(-0.53)は特に低く、この組み合わせは異例です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が相関の強さを示しています。赤に近いほど高い正の相関を示し、青に近いほど負の相関を示しています。例えば、「総合WEI」と「社会WEI（公正性・公正さ）」は強い正の相関(0.83)を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは時系列データではなく、各項目の相関を示していますので、時系列の関係性については言及できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 強い正の相関が見られるのは、「総合WEI」と各種個別WEIの項目です。一方、強い負の相関は「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（公正性・公正さ）」間に見られます。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は、他の複数の項目と比較的弱い相関に留まっています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 強い正の相関がある項目は、関連する政策が一貫して効果をもたらす可能性があります。例えば、教育機会の向上と社会的公正が結びつくことで、より良い社会福祉政策が可能です。
– 負の相関が強い組み合わせは、異なる視点や価値観が衝突する場所を示しており、政策立案時の検討課題となります。これは、政策調整や社会的調和を追求する際の指標となるでしょう。
全体として、このヒートマップは各WEI項目間の相関の視覚的な理解を助け、政策決定や戦略的計画における重要な洞察を提供します。
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:
この箱ひげ図の分析において、以下のポイントが注目されます。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのスコア分布に特定のトレンドは見られません。ただし、各カテゴリの中央値や四分位範囲が示す安定性やばらつきに違いがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリで外れ値が観察されます。特に「個人WEI (経済的ストレス)」や「社会WEI (共生・多様性・自由の表現)」で外れ値が目立ちます。これはこれらの分野で特異なデータポイントが存在することを示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の異なる箱ひげ図が異なるWEIタイプを示しています。それぞれの箱ひげ図は、そのタイプにおけるスコアの中央値、範囲、分散を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 各データは30日間のもので、一つ一つのカテゴリは直ちに時系列データではないため、時間的な関係性は確認できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI (経済的適応)」や「個人WEI (経済的充実)」が高い中央値と狭い四分位範囲を持っており、比較的安定していることを示しています。
– 一方、「社会WEI (持続可能性と自治性)」や「個人WEI (心理的ストレス)」は広い四分位範囲で、スコアが多様であることが示されています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 多様性が重視される社会において、各カテゴリのWEIスコアは異なる強みと課題を持っていることが強調されます。
– 外れ値の存在は、特定領域での不均衡や個別の強い影響を示唆し、これらが政策決定や社会サービスの調整に影響を与える可能性があります。
このグラフは、政治や社会の多様な側面における現状と課題を理解するための有用なツールとなりえます。
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:
以下のPCA（主成分分析）のグラフについて分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフ上には明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、データポイントが右上と左下に集中していることから、ある程度の傾向があることが示唆されます。この分布は、主成分1と主成分2の間にある種の関係性があることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 大きく軸から外れた外れ値は確認できません。全体的に均等に分布しています。
3. **各プロットや要素**
– 各点は異なる観測値を意味しており、色やサイズの違いは示されていないため、追加情報は得られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 主成分1は53%の寄与率を持っており、主成分2は19%です。これらの主成分は合計で72%の分散を説明します。これは、主要な要因が第1主成分に捕捉されていることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 点の分布が対角線に沿って広がっていることから、第1主成分と第2主成分の間に負の相関関係がある可能性が示唆されます。
6. **人間が感じる直感と社会への影響**
– この分析は、観測された現象を少数の重要な要因に絞り込む手法であるPCAを基にしています。政治分野においては、例えば政策の評価やキャンペーンの効果測定に利用でき、主要な要因を特定することで焦点を絞った効果的な戦略を立てることができるという利点があります。
このように、主成分分析を通じてデータの複雑さを減らし、重要な特徴を抽出することが可能になります。
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。