📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータ分析レポートでは、提供された360日間のWEIスコアデータに基づく、政治カテゴリにおける重要な傾向、異常、パターンを読み解き、総合的な洞察を提供します。特に、総合WEIのスコア推移とその関連項目に焦点を当てて結果を報告します。
### 時系列推移
– **総合WEI**は、初期の低スコア（2025年7月1日 – 2025年7月6日初頭）から第2週にかけて大きく上昇しました。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**も、最初の数日間は不安定でしたが、その後、より安定した上昇を記録しました。これは、特に7月初旬から中旬にかけての速報値で顕著でした。
– 主要な上昇点としては、7月6日のスコア0.85を記録した後、7月11日に至るまで0.87へとさらに上昇しています。
### 異常値
異常値として以下を指摘します：
– **2025年7月6日**には、総合WEIと社会的要因で非常に高いスコアを残しており、これは社会的要素の大規模な改善があったことを示唆します。
– 7月初日から3日目のスコアでは、0.66 – 0.69間で、計測バイアスやデータ入力エラーの可能性もゼロではありません。
– **7月3日と4日**に見られるスコアの落ち込みは、個人健康状態および心理的ストレスが深く影響していると考えられます。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– トレンドコンポーネントは、総合的に上昇傾向ですが、一部日付での不安定感が見え、特に社会的要因における変動が影響しています。
– 季節要因として考えられるのは、週ごとの社会的イベントや報道内容が備え付けられる可能性が高いです。
– 残差はほぼランダムであるが、四半期の変わり目で微妙なズレがあります。
### 項目間の相関
相関ヒートマップから、**社会的持続可能性**と**共生・多様性**が、総合WEIスコア向上に顕著な影響を与えていることが示唆されます。特にこれらの項目は、その他の社会的指標と強い関係を持っており、政策策定における改善点と捉えることが可能です。
### データ分布
– 箱ひげ図によれば、**個人心理的ストレス**と**健康状態**において外れ値はわずかに確認されています。
– 総合WEIの中央値は0.75付近で、データは上方に軽度の偏りがあります。
### 主要な構成要素（PCA）
– PCAの結果からPC1が0.78の寄与率を持ち、主要な変動要因として捉えられています。このことは、特に社会的要因が総合WEIスコアの大部分を形成していることを示します。
– PC2は0.06と寄与度が低いが、社会的持続可能性や共生に関する要因が相対的に大きな影響を及ぼしている可能性があります。
### 結論と推奨
提供されたデータは、特定の期間において社会的要因の影響を受ける傾向が強く、特に持続可能性と多様性に関するイベントがあったと考えられます。今後のデータ分析においては、これらの要因が具体的にどのような施策やイベントによって変化しているのか、定性的情報と統合した分析が不可欠です。また、異常値の影響を減らすため、細
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:
1. **トレンド**:
– グラフは二つの主要な期間に分かれています。最初の期間（2025年中頃から2025年後半）は、実績データが徐々に増加していますが、2026年初頭にはデータがありません。
– 2026年中頃からは、昨年の比較データが高い水準で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初のデータ群（2025年）は一部に外れ値が存在し、それにより異常値としてマークされています。
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰）は、安定して1.0に近い水準を示し、予測が非常に高い水準であることが分かります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、黒い線で囲まれた点は異常値です。
– 緑の点は前年を表し、比較基準として用いられています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、線形回帰、決定木回帰）のすべてのデータは高い水準にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在の実績データと昨年の比較データを考慮すると、昨年よりも高い水準で開始し、維持されている様子が伺えます。
– 異なる予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）の間に大きな乖離はなく、いずれも高いスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測モデルはすべて、実績データよりも高く、多くの部分で1.0に近い予測を示しています。これはモデルが高い評価を予測していることを示します。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 2025年の後半に一時的なデータの低下や異常値の出現があり、これは政治における特定の課題やイベントに起因している可能性があります。
– 2026年の予測と比較から、政治的な状況が改善され、安定するという期待感があり、これは政策や政党への信頼の向上を示唆しています。
– ビジネスや社会においては、安定した高スコアの見通しがあるため、投資や協力関係の形成においてポジティブな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:
このグラフの分析について、以下のポイントを考察します。
1. **トレンド**:
– 初期段階（2025年7月頃）には実績データ（青いプロット）が高いWEIスコアで密集しています。2026年以降のデータは離れており、予測値が主になります。
– グラフの開始から中盤にかけて、特に大きな上昇や下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の方に異常値（黒枠のプロット）が1つあります。
– 特に大きな変動は見られず、全体的に安定しています。
3. **各プロットの意味**:
– 実績（青）と異常値（黒）に対して、複数の予測手法が使われています（AI/線形回帰/決定木回帰/ランダムフォレスト回帰）。
– 予測は、それぞれ異なる手法で一貫して高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルによって若干のバリエーションがありますが、全体としては一貫しています。
– 実績と予測値の間に大きなギャップがありますが、これは予測専用の時間帯でデータが提供されているためです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に顕著な相関関係やクラスタリングは見られませんが、個々の予測は比較的近しい範囲で推移しています。
6. **社会への影響や洞察**:
– 実績値と予測値の間に大きなギャップがあることから、予測に対する信頼性や予見性が試されます。
– 政治的な決定にデータ主導のアプローチを利用する際、この予測の精度が重要になります。予測が外れると、その後の方針決定に影響を与えかねません。
全体として、このグラフは過去の評価と未来の行方を予測するためのツールとして機能しています。異なる予測方法を使用することで、より多角的な見方が提供されていると言えます。
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**:
– 360日間の期間で、最初と最後に大きな集まりがありますが、その間はデータポイントは少ないです。
– 左側ではデータが0.6から0.8の間に集中しており、右側のデータがさらに0.7から0.9の間で分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 両端に集まりが見られます。中央部分のデータがほぼ欠落しており、急激な変動が見える可能性があります。
– 青と緑のプロットがはっきりしたグループを形成し、異なる時期に分かれています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の「実績（実績AI）」が多くあり、ピンク、紫の線も予測を示しています。
– 青いプロットの中には「異常値」とされるデータも含まれています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「実績」と「前年（比較AI）」の間に明確な関連性は見られませんが、データの位置は似通っています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測は、実績に基づいた異なる予測のパターンを提供しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データセットは初期と後期で異なる分布を示しますが、全体的な傾向としては一定の範囲内での変動を示しているようです。
– 異常値は、他のデータポイントと大きく異なるスコアを持っています。
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**:
– グラフ全体から、人々は初期段階と後期段階のみが重要であり、中間段階は何らかの理由でデータの収集や記録がされなかった可能性があると感じるでしょう。
– ビジネスや社会において、冒頭と末尾のデータに基づいたトレンドや予測が重要であり、中間の欠落箇所に対する分析や補完が求められるかもしれません。これは政策決定の際に実際のデータを再評価する必要性を示すかもしれません。
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:
このグラフを分析すると、以下のような視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 初期の数値（2025年7月1日付近）は0.8以上の高いWEIスコアを維持しています。急激な変化が見られますが、外れ値がこれを示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色のプロット（実績）には異常値が確認されます。予測に影響を及ぼす要因として、外部的な出来事や政策変更などが考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青）は過去のデータを示し、予測（赤）は未来の推定値を示しています。
– 異常信号は過去のデータから外れた動きを示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、将来の不確実性を反映しています。
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予測は異なるトレンドを示しており、それぞれが異なる仮定や手法で未来を見据えています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データにおける高い密度の青色プロットは安定性を示している一方、予測データは幅広い予測範囲を持ち、将来の不確実性を示しています。
6. **直感的インサイトとビジネス・社会への影響**:
– このグラフから、人間は過去の低い不確かさと未来の高い不確かさの対比に気づくでしょう。経済的政策や市場の変動が影響を与える可能性があるため、企業や政府はこれを見据えて柔軟な戦略を検討すべきでしょう。また、予測精度を高めるためにデータの質や量を向上させることも重要です。
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:
以下の点についてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– グラフは二つの時期に渡ってプロットされています。最初の時期ではおおむね0.8付近での横ばいが見られます。後半の時期もおおむね0.6付近で横ばい傾向です。
– 長期的に見ると、データが不連続にプロットされているため、全体のトレンドは明確ではありませんが、0.8から0.6への変化があるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の時期において、異常値が高頻度で出現しており、プロットの密集度が高いことがわかります。
– 後半の時期では異常値は見られませんが、順位自体が若干低下しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青色でプロットされ、予測データは赤色で示されています。これにより、実績と予測の差異を視覚的に確認できます。
– 緑色のプロットは前年のデータを表し、過去の傾向と比較できます。
– 外れ値は黒色の輪郭で示され、集中して発生していることがわかります。
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間に大きなズレは見られず、予測が比較的当たっている可能性があります。
– 前年データが後半に現れ、実績データの時間的変化を捉えた比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測範囲（xAI/3σ）が灰色で示されており、実績データと予測範囲が概ね一致しています。
– データ群の分布が前半と後半で異なり、特に異常値が前半に集中していることが特徴的です。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– このグラフからは、ある時期を境に個人のWEIスコアが変化している可能性が示唆されます。政治的イベントや個人の健康状態に関する政策の影響を受けた可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、健康状態の情報がより正確に予測できることが示されているため、医療政策や介入プログラムの改善につながる可能性があります。
以上のように、プロットの分布、異常値の発生、予測と実績の整合性などから、データの特徴を多角的に捉えることができます。
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:
### 分析と洞察:
1. **トレンド**:
– 時系列データにおけるWEIスコアは、初期段階で非常に密集し、スコアが0.6付近で集まっています。その後、数日間のデータがありませんが、予測値によって徐々に増加し、最終的には1.0に近づいています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データには異常値があり、これは特に目立ちます。異常値はWEIスコアの急な変動を示しており、重要なイベントやストレス要因があった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点で示された実績データは、初期にのみ存在し、その後は予測値のプロット（赤い×）と異なる予測手法の線（紫、ピンク）が示されています。
– グレーの範囲は、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**:
– 実績データと予測データには連続性がなく、ある時点で切り替わっています。これは、データ収集方法や条件に変更があった可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの初期部分は非常に密集しており、その後、予測に基づいてスコアが徐々に増加しています。このパターンは、時間とともにストレスレベルの上昇を示唆しています。
6. **直感的な感じ方と影響**:
– 直感的には、最初の密集したデータは安定した状態を示しているように見えますが、その後の予測によって急激な変動が予期され、これは不安定な政治環境を示唆するかもしれません。
– 社会的には、時間とともにストレスが高まる要因が潜在的にあることを示唆し、予防策や対策を講じる必要性を示しています。
このグラフは、政策決定者や組織が先を見越したストレスマネジメントに注力する必要があることを示しています。
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:
以下にグラフの視覚的な特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体で顕著な上昇または下降トレンドは見られませんが、特定の期間で異なるデータタイプで変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データ（青のプロット）には、外れ値と認識されるデータポイントがあります（黒い円）。
– 初期の予測データ（予測AI）の中で、紫の線（ランダムフォレスト回帰）が他の予測よりも高く予測している点があり、これは急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実際の実績データ。
– 赤い×印は予測データで、異なる回帰モデルによる結果。
– 予測の信頼区間（灰色の縦の帯）が示されていますが、予測のばらつきは少ないようです。
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予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が初期の段階で比較的近い範囲内にありますが、予測AIの結果でランダムフォレスト回帰が他より高くなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くの点が密集しており、予測モデルによっては若干のばらつきが見られますが、全体として比較的安定しているように見えます。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– 実績データから予測データへの転換が見られるため、何かイベントを含む重要な変化がこの期間で考慮されています。この相関関係を理解することで、予測精度を向上させ、より適切な政策や決定を行うことが可能になります。
– ランダムフォレスト回帰による高い予測は、特定の条件や変数がある場合に威力を発揮する可能性がありますが、その理由を実際に考慮することが重要です。
全体として、このグラフは異なるモデルの予測精度を比較する上で有用であり、政治的な判断や政策立案においてシナリオプランニングの参考にな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**
– 初期部分（2025年7月頃）では、実績（青色プロット）は高い値から徐々に低下。しかし、その後は横ばいや微増が見られます。
– 期間の後半（2026年7月頃）、前年（緑色プロット）データは高いスコアの状態にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期部分の高いスコアに異常値が示されていますが、その後は比較的安定しています。
– 初期のスコア変動は激しく、異常値やどこかでの状況変化の影響がある可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **灰色範囲**は予測区間の不確かさを示し、高い予測精度で変動が予測されています。
– 予測（青い実線など）はモデルに基づき平滑化された未来の動向を反映し、期間の中盤以降はやや保守的にモデルに収束しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年データの間での相違が見られ、前年データのスコアはより高い傾向にあります。
– 予測モデルはそれらの中間的なスコアを示しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績はスコア上でのばらつきがありますが、全体的なトレンドは一貫性を持たせています。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**
– 初期の実績データの変動から、政策の変更や社会情勢の影響があったと考えられます。
– 社会的に重要なWEI（公平性・公正さ）の追求は、透明性と持続可能性に対する政策の効果を示す重要な指標であり、予測と実績のギャップを縮めることが求められています。
– ビジネスや政治においては、予測モデルを活用することで、長期的な戦略立案の参考になるでしょう。例えば、予測範囲の不確かさを考慮したリスク管理の強化などが考えられます。
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**
– グラフ全体の左側で多くの実績が集まっており、スコアは比較的一定の範囲にあることが見受けられます。期間の後半にかけて急激にデータが増加し、高いスコア範囲に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間に、スコアが0.9を超える予測外の異常値（黒丸）が見られます。また、予測のライン（青色、ピンク色など）のトレンドが急激に上昇しているのも特徴です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青点）は安定したスコアを示しており、モデルの予測（ピンクと紫のライン）との相関が整合しています。
– ランダムフォレスト回帰が明確な上昇トレンドを示しており、これに基づく予測が非常に高い値に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルによるスコアと実績値が過去の一時的なデータをもとに異なった動きをしています。異常値（黒丸）がその他のデータポイントから見ても目立ち、モデリングの精度に影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値群と予測値群の間に、数カ月後のデータが非常に高い集中度をもっていることから、高い相関関係が想定されます。
– 予測モデルの推定範囲（灰色の範囲）が限られている点からしても、実績データと予測データの相違を示していると思われます。
6. **直感的な洞察および社会への影響**
– トレンドから見て、ある時点で要因が変わった可能性があり、この変化が政治的または社会的な要因によるものかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、このグラフの傾向が続くと、持続可能性と自治性の向上が期待され、政策の形成にも影響が及ぼされることが考えられます。
これらの洞察を基に、変数や詳細な背景を考慮してさらなる分析を行うことが重要となります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の期間は、実績（青色）が0.8付近で横ばいになっています。
– 後半の時期に急激にスコアが上昇し、1.0近くで推移しています。この短期間での急上昇は、特定の社会的または教育機会に関する政策変化や投資の強化を示唆している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のスコア群に、明らかに他と異なる異常値が存在しています。これらは計測ミスや特異な出来事（例: 特定の事件や急な政策実施）を表しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績を示し、緑色の点は前年に対する比較データです。緑色の点が急上昇していることから、前年と比べて顕著な変化が起きていると考えられます。
– 紫、ピンク、紺色の線は、それぞれ決定木回帰やランダムフォレスト回帰などの予測モデルによる予測値です。これらの予測が後半の変動を正確にキャッチアップしていることが強調されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青色の実績データと緑色の前年比較データは、後半に同期して上昇を示しており、一貫した改善または政策効果の現れとなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の散布図は比較的一貫しており、一定範囲内に収まっていますが、後半の急上昇により広範囲に広がっています。これは、データの分散が増大し、変動が大きいことを示します。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このグラフから、人々は社会基盤や教育機会の急激な改善を感じ取るかもしれません。これは、業界や社会においてポジティブな信号として捉えられるでしょう。
– 政策立案者は、このデータをもとにさらなる改善を推進し、持続可能な成長を目指す戦略を検討する必要があります。また、他の分野にも同様の手法を応用することで、さらなる利益を社会にもたらす可能性があります。
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:
以下のポイントでグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 初期（2025年7月）にかけて急激な上昇。
– 2026年7月に向けて緩やかな上昇トレンド。
– 総じて、スコアの上昇が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のスコアに異常値のプロットがあります（黒の円）。
– 急激な上昇後、落ち着いた動きを見せています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットが実績AI評価を表し、最も初期に集中しています。
– 緑のプロットは前年の比較を示し、新しい予測（紫色）と異なります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 緑と新しい予測は一貫性がありますが、他のモデルとわずかに異なる部分もあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の異常値を除き、全体的に予測と実績が整合しているように見えます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 初期の異常値から、AIモデルの学習における調整が求められる可能性があります。
– スコアは共生・多様性・自由の保障を示しており、上昇トレンドが続いています。これは社会的に改善が見られることを示唆しています。
– ビジネス面では、多様性や共生の向上が競争力の向上につながる可能性があります。
全体として、異常値の扱いに注意しつつ、スコアの改善に伴う社会やビジネス環境の変化を見守ることが重要です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフ上のヒートマップでは時間帯ごとに色が変化しています。特に7日以降に緑から黄色への色の変化が見られ、これはWEIスコアの上昇を示唆しています。色の変化は急激ではなく、安定した上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月2日の深夜1時ごろに濃い紫色が見られ、これは他の時間帯と比べて異常に低いスコアを指しています。ヒートマップ全体が安定した色を保っている中で、この部分は顕著な外れ値です。
3. **ヒートマップの要素**
– 色の濃淡がスコアの高さを示しており、明るい黄色は高いスコア、濃い紫から青は低いスコアを表しています。時間の経過に伴う色の変化が視覚的にトレンドを示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 各時間帯のスコアの上昇傾向は、日を追うごとに連続的に続いていることが観察されます。これにより、時間帯ごとの独立した傾向ではなく、全体的な上昇トレンドが形成されていることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは一般的に夜間（19時以降）から早朝（15時）の間で低く、昼間に向かって徐々に上昇する傾向があります。これにより、昼間の活動に関連するスコアの向上が示唆されます。
6. **ビジネスや社会への影響の洞察**
– ヒートマップの上昇トレンドは、政治的または社会的に何らかのポジティブな変化が起きている可能性を示します。ビジネスにおいては、市場への信頼感が増していると解釈でき、新たな投資や戦略的な決定を行うタイミングとして適しているかもしれません。また、異常な低スコアの時間帯にフォーカスし、その理由を分析することで、潜在的なリスクを事前に察知することが可能です。
このグラフに基づく分析により、通常の日常活動以外の要因がWEIスコアに影響を与えている可能性があり、その変動を深く分析することが重要です。
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:
このヒートマップは、時間帯（時間単位）ごとの個人WEI平均スコアを示しています。以下のポイントを分析します。
1. **トレンド**:
– 日々の変化は比較的安定しており、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 色の変化がある範囲が限られており、全体としては横ばいの傾向があるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付（例: 2025-07-06）に濃い紫色が出現しており、これは低いスコアを示しています。
– 逆に、緑や黄色に近い色は高いスコアを示し、2025-07-08にはこの変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションはスコアの高さを表しており、紫が低く、緑から黄色が高いスコアを示します。
– 時間帯ごとにスコアが異なることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯のスコアは独立して変化しています。特定の時間帯での変動が他の時間帯に影響を与えているとは言えません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の分布から、特定の時間帯でスコアが一貫して高いまたは低いという特徴は見られませんが、全体的に均一であることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– スコアが高い時間帯は、政治活動や個人の影響力が高い時間である可能性があります。
– スコアが急激に下がった日は何らかの政治的イベントや個人の行動が原因であるかもしれません。
– 社会やビジネスにおいて、特定の時間に重点的にアクションを起こすことが効果的であることを示している可能性があります。
全体として、このヒートマップは、時間別の政治活動のパターンを視覚的に示しており、戦略的な活動時間の検討に役立ちます。
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:
1. **トレンド**:
– 期間全体を通じて、色が青から緑、黄への変化が見られます。これは社会WEI平均スコアが上昇傾向にあることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日から7月6日にかけて色が急激に紫から黄に変化しています。この箇所は急激な変動を示しており、短期間で大きな変化があったことを示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化は社会WEI平均スコアの高低を示しています。青や紫の地域はスコアが低く、緑や黄の地域はスコアが高いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– すべての時間帯において似たような色の変化が見られ、時間帯を問わず一貫した傾向があるように見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くの時間帯で色の変化が似通っており、全体的にスコアが上昇する相関関係が示唆されます。
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**:
– このヒートマップは、特定の政策や社会的出来事が社会WEI平均スコアに積極的な影響を与えたことを視覚的に示しています。政治領域での改善が確認された場合、社会全体の安定性や幸福感が向上する可能性があります。このトレンドが続くことでビジネスの信頼性向上や投資の促進が期待されます。
このグラフの分析により、政策やイベントが社会的指標にどのように影響を与えるかを理解する手掛かりになるでしょう。
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、政治カテゴリにおけるWEI（World Economy Index）の各項目間の相関関係を示しています。以下に、グラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップの性質上、時間軸は示されていないため、トレンドとして変化を直接見ることはできません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– カテゴリ内で極端に低い相関を示す組み合わせは目立ちませんが、「個人WEI（自由度と自治）」と他の項目は比較的低い相関があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各セルの色は、赤に近いほど高い正の相関（+1）を示し、青に近いほど負の相関（-1）を示します。
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」は高い正の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データは考慮されていませんが、全体的な強い相関関係が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」、および「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が強い正の相関があります。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」は中程度の相関があり、経済状況が心理的状態に影響を与えている可能性を示唆しています。
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**:
– 全体的に社会的指標が相互に強い関連性を持っており、政策や社会制度が複合的に影響を与えていることが示されています。
– 「個人WEI（自由度と自治）」と他の指標の相関が低いことは、個人の自由度や自治が他の社会的要素と独立している可能性を示しており、政策の焦点や改善が必要であるかもしれません。
このヒートマップは、政策立案や社会改革において、どの指標が他に影響を与えるかを視覚化し、多面的なアプローチが必要であることを示しています。
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:
この箱ひげ図は、政治カテゴリーにおけるさまざまなWEIスコアの分布を比較しています。ここから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプに対して、スコアの中央値は比較的高く、全般的には0.7から0.9の間に位置しています。ただし、詳細な時系列トレンドはこのグラフからは直接確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかの箱ひげ図には外れ値が見られます。特に「個人WEI（経済的余裕）」では、いくつかの低い外れ値が存在します。
– 「社会WEI（共生、持続性、自由の保障）」は、箱の幅が広いことからスコアの変動が大きいことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– プロットの長さや箱の幅から、各WEIタイプごとのスコアのばらつき具合が示されています。
– 色の異なる箱ひげ図は、異なるカテゴリーごとの比較のために使われていると考えられます。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 各カテゴリで直接の時系列データは示されていませんが、異なるWEIタイプ間での比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（自由度と自治）」のスコアはかなり密集しており、スコアの安定性が示唆されます。一方で、「個人WEI（経済的余裕）」はより広範な分布を示しており、経済的状況の不確実性が反映されている可能性があります。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 社会やビジネスにおいて、経済的余裕や自由度の差が影響を与える可能性があります。特に、個人の経済的余裕に関する外れ値の数や分布は、経済政策が必要であることを示唆しています。
– 平均値が高いカテゴリーは、比較的好ましい状況を反映していると言えますが、外れ値の存在は潜在的なリスクを示しています。
全体として、このグラフはWEIスコアの多様な側面を視覚的に示し、それが社会や個人に与える影響を考える良い手がかりとなります。
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、政治カテゴリのWEI構成要素に対する主成分分析（PCA）の散布図です。それぞれのプロットが、データセット内の独立した観測を表していると考えられます。
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降のトレンドは見受けられません。ただし、プロットは全体的に第1主成分（横軸）と第2主成分（縦軸）の両方で広がっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分で-0.6付近に外れたプロットがあり、注目すべき点として考えられます。
– 全般的に分布は散らばっており、一部のプロットが他のデータポイントから離れていることから外れ値が存在する可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は個々の観測を表しており、その位置は第1主成分と第2主成分の組み合わせによって決定されます。
– 色や密度は示されていないため、各ポイントの意味をより深く理解するには追加の情報が必要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとしての視点ではないため、特定の時間的変動や周期性を直接的に読み取ることはできません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは主に右上および左側に多く存在し、散布の中心付近には少ない。
– 主成分の解釈としては、第1主成分の方が第2主成分よりも多くの分散を説明していることが示唆されます（寄与率0.78）。
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**:
– グラフはWEI（恐らく政治的な重要度を示す指標）の多様性や変動を示しており、政治状況の変化やイベントの影響を直感的に示唆します。
– データポイントが密集している部分は、共通の政治的状況や出来事が存在することを示す可能性があり、それによる政策や市場への影響が考えられます。
この分析は、全体の政治的な安定性や不安定性を示唆するものであり、今後の政治的な動きや政策決定への影響を理解するための手がかりとなるでしょう。
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。