2025年07月27日 政治カテゴリWEIスコア多角分析（30日間）
📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアの分析と考察
#### 1. **時系列推移: トレンドと変動**
– **全体のトレンド**:
– 支持を探ると、2025年7月1日から7月27日までのデータは一定の浮き沈みが観察されるものの、明確な長期的トレンドは見当たりません。
– **顕著な変動期間**:
– 7月6日から7月7日、そして7月15日から7月17日にかけて、総合WEIスコアはピークに達しています。これは社会的イベントや政策発表などの影響があった可能性があります。また、7月19日には急激な下落が見られます。
#### 2. **異常値: 背景と影響**
異常値は異なる項目で数多く報告されています。特に見られる異常の背景として以下が考えられます:
– **7月6日**: 急激な上昇は、政府の新たな政策や経済的支援策の発表に関連している可能性。
– **7月19日**: 大幅な低下が見られる時点での社会的不安や自然災害、重大な報道事項による影響など。
#### 3. **STL分解: トレンド、季節性、残差**
– **長期的なトレンド**: 明確な上昇または下降はなく、変動が周周期的に起こっている。
– **季節的パターン**: 週に渡る解析で、特定の日付でスコアの急激な上下が観察され、短期的な要素が強い。
– **残差**: デイリーで予測不能な変動が見られ、特に7月中盤に観察される高変動が注目される。
#### 4. **項目間の相関: ヒートマップ分析**
– 最も高い相関は個人経済と個人健康の間で見られ、経済的安定が健康状態に寄与する可能性が示唆される。
– 社会的持続性とフェアネスも大きな相関があり、これらが社会全体の評価に大きく関わっている。
#### 5. **データ分布: 箱ひげ図からの洞察**
– 多くのWEI項目が中～高範囲に分布しており、異常値は散在して見れられる。
– 社会的持続性と公平性のスコアは中央値が高く、平均的に安定した評価が見られる。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA): 解釈**
– PC1が主要な変動要素を71%説明し、これは個人と社会の双方のWEI項目に大きく影響されている。
– PC2は13%であり、他の要素が特定の時点での変動に小規模に寄与していると解釈できる。
### 結論
総合的には、2025年7月のWEIスコアデータは短期的なイベントや施策の影響を強く受けたものの、一定の安定性は保たれているといえます。経済的施策や社会の持続可能性が個人の生活満足度に大きく貢献していることが明示されています。異常値の要因分析やさらなるデータ収集が、より詳細な状況解明に寄与する可能性が高いです。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期の数日でWEIスコアは上昇傾向を示していますが、中盤で横ばいになり、やや変動を伴っています。
– 予測データ（線）はやや下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示されており、全体としては少なく、比較的安定したトレンドです。
– 急激な変動は見られませんが、一部のデータポイントで明確なスコアの変動があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点が実績データを示し、予測（予測AI）データはX印で表示されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ範囲を示しており、予測の信頼性を示しています。
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間では、実績の方がやや変動が大きいです。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の異なる予測トレンドが似た軌跡を描いていることから、予測の一貫性が伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は、大部分が0.7から0.9の間に集中しています。
– 予測データは、実績データの分布範囲内に収まっています。
6. **直感的な洞察と影響**
– WEIスコアが相対的に高い水準にあるため、政治的に安定感がある時期であると考えられます。
– 予測の下降トレンドが示すように、今後の30日間で政策的な変動や不安定さが予想されます。
– 総じて、WEIスコアのトレンドがもたらす変化を適切にモニターし、適切な対応策を講じることが重要です。
このグラフからは、政治的な決定やイベントの影響を予測に反映し、安定性や不安定性の兆候に備えることの重要性が示唆されます。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データは最初の数日で上昇しておりますが、その後は減少傾向にあり、一定の範囲内で変動しています。
– 予測データは全体的に弱い下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフにはいくつかの外れ値が存在します。通常の値より低いスコアを持つ点がいくつかあり、直接的な原因分析が必要かもしれません。
– 頻繁な変動が見られ、不安定な要素が存在している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績データを示しており、予測データ（赤色の交差）は折れ線で示される予測範囲と相関して確認することができます。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、実績データの多くはこの範囲に含まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データには多少のずれがありますが、一般的に予測は実績の傾向をある程度捉えています。
– ランダムフォレストと決定木の予測曲線はほぼ重なっており、これらの予測手法が類似した出力を示していることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは中程度から高いWEIスコアを中心に分布していますが、予測データはその範囲の中で直線的な傾向を示しています。
– 外れ値が時折見られ、これが全体の相関関係を弱めている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 一般の観察者には、市場や政策の変化が影響を及ぼしている可能性があると感じられるかもしれません。
– 社会的または政治的な要因が急激な変動や外れ値を引き起こしている可能性があり、これが意思決定に影響を与える可能性があります。
– この不安定性は、予測モデルの使い勝手を難しくし、さらなる分析と適応が必要であることを示唆します。
このグラフは全体として、データの変動性と外れ値の重要性を示唆しており、さらなる調査が望まれます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– **実績データ**（青いプロット）は、全体として横ばいから緩やかな下降トレンドに見えます。後半にかけて特にスコアが0.8前後で安定しています。
– **予測線**（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、わずかに下降の傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数点の外れ値が存在し、黒い円で示されています。これらのデータポイントは予測範囲を外れた値であることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績データ（青色の点）**: 過去の実際のWEIスコア。
– **予測データ（赤い×印）**: 予測したスコア。
– **予測の不確かさ範囲（グレーのバンド）**: 予測モデルの不確実性を示しており、信頼区間を提供します。
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、時間とともに非常に近い関係を保っていますが、外れ値や予測の線化によって一部のズレが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間の観測では、WEIスコアの分布は短期的な変動が大きくなく、安定感があります。
– 外れ値が予測パターンを乱していますが、全体的な分布には大きな変動は見られません。
6. **直感的な感覚と社会への影響**:
– このグラフから直感的に感じられることは、WEIスコアが比較的安定的であることです。予測データにより社会の安定性を示唆することができ、短期的な大きな変動の心配が少ないと考えられます。
– 社会への影響として、政策立案者や社会科学者にとって、予測の信頼性を確認しながら計画を進めるための指針となるでしょう。下降トレンドが続く場合、景気刺激策や他の社会政策の導入を考慮する指標として役立つかもしれません。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は全体として大きな変動はなく比較的横ばいで推移しています。
– 予測データ（赤い×）は右側に示されています。予測では上昇傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部に大きな黒い円で囲まれた点があり、外れ値がいくつか認識されています。
– 実績データ内にも若干目立つ下方への変動が見られます。
3. **各プロットや要素**
– 青の実績データが観測されたWEIスコアを示し、黒い円は異常値を示します。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、予測の信頼区間として解釈できます。
– 予測線は異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によるもので、全体の傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 観測データと予測データの間に一貫性があり、予測データは実績データからの延長および将来の傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 大半のデータ点はある範囲内にまとまっており、安定した分布を示しています。
– 外れ値は全体から外れたスコアを示しており、これが平均や傾向に影響を与える可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響**
– 人々が図から感じ取りやすい点として、現在の経済的余裕が安定しているが、予測では改善の余地があることが挙げられます。
– 社会やビジネスへの影響として、経済的余裕の改善が予測されているため、消費活動が活発化し、経済成長の可能性が高まると考えられます。
– 外れ値が示すように、一部の時点での不安定性も考慮する必要があります。
この分析に基づき、政治的または経済的な政策決定においてこれらの予測を考慮に入れることが重要であると言えるでしょう。
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:
以下はグラフの視覚的な分析とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの実績データ（青い点）のトレンドは、おおよそ横ばいです。しかし若干のばらつきがあります。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰と線形回帰）は、緩やかな上昇を示していますが、決定木回帰ではほぼ横ばいです。
2. **外れ値と急激な変動**:
– グラフにはいくつかの外れ値が黒の丸で示されており、健康状態のスコアが突然低下した日が確認できます。
3. **要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、日々の健康状態を明確にしています。
– 黒い丸は異常値を示しており、これらは特別な介入やイベントの影響を示唆する可能性があります。
– 予測ラインは今後の変化を予測しています。特にランダムフォレストと線形回帰による予測は将来的な上昇傾向を示唆しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績データと予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト回帰）が併記されています。これにより、予測の精度や実績との差異を比較することが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが描く曲線の密度は比較的一定しており、健康状態が安定していることを示唆しています。一方で、外れ値が指摘される個所はきちんと把握しておく必要があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 全体的に健康状態のスコアは比較的安定しています。しかし、いくつかの外れ値が存在するため、健康を維持するための対応策が検討されるべきです。
– 組織としては、予測の上昇が示唆する好調な方向性を追求するために、健康維持のための施策を積極的に導入することが考えられます。
– 社会的には健康問題への敏感さが増す中、データに基づいた予防措置が評価されるでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 最初の20日間ほどはWEIスコアはほぼ安定していますが、若干の下降傾向が見られます。
– グラフの右側にある予測線（紫色）は、今後のスコアがやや下降する傾向を示しています。予測の不確かさもありますが、下降トレンドは比較的一貫しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として識別されるデータポイントがいくつかあり、これらは黒い円で囲われています。特に7月15日から7月22日の間に集中して見られます。
– 急激な変動は特に見られませんが、外れ値の存在が全体の印象を左右しています。
3. **プロットや要素の示す意味**
– 青い点は実績データを示しており、赤いバツ印は予測データを表しています。
– 灰色の背景は予測の不確かさを示し、データがその範囲内で動いていることが多いです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデルが使用されているようで、線形回帰とランダムフォレスト回帰があります。両者とも同じ下降トレンドを示しており、モデル間での一貫性があることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの密度は、0.5から0.8の範囲に高く、特に初めの10日間は高密度にプロットされています。
– 外れ値を除けば、比較的均一な分布を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 全体的なWEIスコアの下降は、心理的ストレスの増加や政治環境の変化を示唆している可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、政治的要因が個人や組織のストレスに影響を与える可能性があり、組織や社会体制の安定性に対して注意が必要です。
– 外れ値の存在は、突然の政治イベントやニュースによる短期的な影響を示唆していると考えられます。これにより、対応が必要となる場合があります。
以上の分析により、政治的な動きや社会の変化が心理的ストレスに影響を及ぼしている可能性を探ることができます。このようなデータ分析は、政策決定において重要な役割を果たすことが予想されます。
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**
– WEIスコアは0.6から0.9の間で概ね横ばいですが、一部で小さな上下動があります。
– 決定木回帰と線形回帰による予測は横ばいですが、ランダムフォレスト回帰は下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– WEIスコアにおいて場所ごとに外れ値が認識されている部分があります。特に0.6付近でのデータが目立ちます。
– 急にスコアが低下している箇所や不規則な変動も観察できます。
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、不安定な動きを見せる日もあります。
– 黒い円の中にあるのは外れ値を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示し、データがその範囲内に多く収まっています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間にばらつきがありますが、概ね一致しています。
– ランダムフォレストと他の回帰モデルで予測する傾向が異なっているのが興味深いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は一定の分散を持ち、予測と大きく乖離しているわけではありません。
6. **直感的に感じることとビジネス/社会への影響**
– WEIスコアの持続的な変動や不確実性は、自由度と自治の状況が不安定である可能性を示唆します。
– 予測の違いは、政策や状況の変化に対する異なるシナリオを考えることの重要性を示しています。
– 社会的には、自治や個人の自由が不安定であると認識されることで、政策や社会運動に影響を及ぼす可能性があります。ビジネス面では、政策の不確実性が企業活動に影響を与え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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド:**
– 実績データ（青いプロット）は、30日間の間で0.4から0.9の間で変動しています。特に、安定した上昇または下降は見られず、全体的に横ばいの傾向があります。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、8月以降に向けて異なるトレンドを示しています。線形回帰と決定木回帰は横ばい傾向を予想し、ランダムフォレスト回帰は軽微な下降傾向を示す予測をしています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 丸で囲まれたプロットが外れ値として特定されており、これらは約0.4から0.6のスコアで発生しています。初期の数日間には、しばしば急激な変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績値、各予測モデルのラインは将来の仮説的な動きを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示していますが、多くの実績値がこの範囲外に位置しており、予測の限界を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績AIと各予測モデルの間には大きな乖離はないように見えますが、外れ値が多いことから、モデルの予測精度に課題があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データの分布に周期性は見られませんが、スコアの高低の変動にはある程度の規則性が感じられます。
6. **直感的な感覚と影響:**
– 人間はこのグラフから、公平性や公正さの評価が安定していないことを直感的に感じるかもしれません。社会や政治の状況が変化している、または評価基準が厳しくなっている可能性があります。
– ビジネスや社会において、公平性や公正さの評価が不安定であると、政策の信頼性や制度設計の見直しが求められることになるでしょう。
全体として、このグラフは予測精度向上の必要性を示唆しつつ、公平性・公正さが一時的な変動を伴いながら変化している様子を捉えています。モデルによる予測を活用しつつ、改善の余地があることを示していると言えるでしょう。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は全体的に横ばいで、スコアが0.8から1.0の範囲に集中しています。
– 予測データ（異なる回帰線、特にランダムフォレスト回帰）は徐々に上昇する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– スコアが0.6を下回る外れ値がいくつか見られますが、それ以外は比較的一貫しています。
– データの多くは0.8から1.0の範囲に密集しており、重大な急激な変動は見られません。
3. **各要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、赤い「×」は予測データを示します。
– 黒い円で囲まれた点は外れ値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、信頼区間のようなものです。
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に一致しているものの、予測データのほうが上昇傾向を示しています。
– 予測モデル間（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の相互関係は、徐々に上向きであることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には強い相関関係があると思われ、実績がある範囲に集中しているため、予測もその範囲に合致します。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 持続可能性と自治性のスコアが全体的に高く、予測される上昇傾向が続く場合、社会の安定度が向上すると考えられます。
– 一部の外れ値は、特定の政治的イベントや政策変更による影響を暗示している可能性があります。
– 長期的に見れば、持続可能な政策の実施や社会自治の強化が期待され、それがビジネスの安定や成長にも寄与す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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（青色プロット）**: 全体的に横ばいの傾向がありますが、データ内にやや増加傾向が見られます。
– **予測（線グラフ）**: ランダムフォレスト回帰と線形回帰の両方ともわずかに上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 期間の初めと終わりに、いくつかの異常値が観察されます。これらは予測範囲からも外れています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色プロット**: 実際のWEIスコア。
– **黒い円**: 外れ値としてマークされています。
– **グレーの背景**: 予測の不確かさ範囲を示しています。
– **紫とピンクのライン**: ランダムフォレスト回帰と線形回帰の予測トレンド。
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トレンドは、同じ方向（やや上昇）を示していますが、一部にズレが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは一定の範囲に密集しており、極端な上下の変動は少ないです。
6. **直感的な印象と社会への影響**
– 実績データの横ばいトレンドは、社会基盤や教育機会が安定していることを示しています。ただし、予測がなだらかに上昇しているため、今後の改善が期待されます。
– 外れ値が示す通り、一部で変化や不確定要素が存在する可能性があります。政治的・社会的対策が必要です。
### まとめ
このグラフから、教育や社会基盤の現況は安定していますが、変化に脆弱な部分も存在する可能性があります。引き続きモニタリングと適切な政策が求められます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– **現状のデータ（実績AI）**: 初期の期間では0.7から0.8の間で緩やかに上下していますが、後半になると一度急落し、その後やや持ち直します。
– **予測データ**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰3つの手法で予測されていますが、全体的に下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 約7月末の位置で数値が急落しています。この急激な変動は何らかの外部要因があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– **青の点（実績AI）**: 実際のデータポイントを示しています。
– **黒丸**: 外れ値を示しています。
– **予測の不確かさ範囲（グレーの帯）**: 予測の信頼範囲を示し、将来のデータの変動可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データに対して、予測手法はどれも異なる傾向を示しており、時系列予測による精度に注意が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は初期には比較的高い水準で安定していますが、急激な変動が観察されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– WEIスコアが下がることで社会的な共生や多様性の保障に不安を抱く人が増えるかもしれません。この傾向は、政治的なキャンペーンや政策の見直しの必要性を示唆しています。
– ビジネスにおいては、WEIが低下することが人材の多様性や企業の社会的イメージに影響を与える可能性があるため、プロアクティブな対応策が求められます。
このグラフは、社会全体の動向を示す重要な指標であり、その変動は政策の見直しや社会的な対応策を講じるための重要なデータとなるでしょう。
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:
分析のためのポイントを以下に示します。
1. トレンド:
– 色の変化によって、日の中で政治カテゴリの総合WEIスコアがどのように変化するかが示されています。明るい色は高いスコア、暗い色は低いスコアを示しています。
– 7月上旬（特に7月1日から7月6日）は相対的に高いスコアが出ており、7月9日から14日も高スコアが持続しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 時間帯によって急に色が変わるエリアが目立ちます。特に、7月6日の17時頃に急激なスコアの上昇が見られます。
– 7月19日と7月21日には独立した高いスコアを示す変動があります。
3. 各プロットや要素の意味:
– 色の密度や分布が、スコアの変化を示す要因です。高密度の明るい色は、一定期間中の高スコアを表しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 主に午前7時から午後7時に活動的なスコアが観測され、それ以降は若干の変動がありますが、比較的スコアが低くなっています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 特定の時間帯におけるスコアのピークが、全体的に似たパターンで繰り返されているため、何らかの定期的なイベントやニュースに関連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:
– 特定の日付と時間に集中してスコアが高くなる時間帯が見受けられ、これは政治的なイベントやニュースの発生に関する感情の高まりかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、特定の時間帯や日付における情勢の変化が政治的な不確実性やイベントに起因しており、それが市場や社会の動向に影響を与える可能性があります。
これらの分析をもとに、どのような要因がスコアの変化を引き起こしているかをさらに詳しく調査することで、予測や戦略の策定に役立てることができるでしょう。
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:
グラフを分析すると、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**:
– 上昇トレンドは特に見られませんが、一定の時間帯や日付においてやや高いスコアが確認できます。全体としては横ばいの傾向が強いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付と時間帯において明らかに異なる色のプロットがあり、それらが急激な変動を示しています。特に、7月6日、7月12日、7月23日に上昇した値が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さがスコアの高さを示しています。より明るい色（黄色）はスコアが高いことを表し、暗い色（紫）はスコアが低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとにスコアの変動が異なり、特定の時間にスコアが高くなる傾向が見られます。午前中の時間帯に比較的低いスコア、夕方以降に高めのスコアが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な周期性や相関関係は確認できませんが、特定の日付に沿ってスコアが一時的に増加するパターンがあります。
6. **直感的な洞察および影響**:
– このグラフを通じて、政治的な活動や発表により、特定の期間や時間帯でスコアが変動する可能性が考えられます。日替わりでの変動が顕著なため、社会的イベントのタイミングを示唆している可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、特定の時間帯に注目が集まることから、その時間に関連した施策や対応が重要になるかもしれません。それに応じた戦略を立てることで、効率的なコミュニケーションや影響操作が可能になるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色が日ごとに変化しており、特定の周期性は見られません。
– 一般に、緑から黄色への移行が見られる日もあれば、濃い青や紫に切り替わる日もあり、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6日と11日に明るい黄色があり、高いスコアを示しています。
– 7月23日、26日に濃い青や紫があり、スコアが低下していることを示します。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの大小を示しており、黄色が高スコア、濃い青や紫が低スコアを意味しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 時間帯別にスコアが異なり、その日全体の傾向に対して異なる時間で異なるスコアが観測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアに明確な相関は見られないが、特定の時間帯（例えば夜間）でいくつかの高スコアが見られる。
6. **人間の直感と影響**:
– 多様なスコアの変動が見られるため、日常的な政治または社会的なイベントがある可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、特定の日や時間帯にイベントや意思決定が集中して影響を与えているかもしれません。
事前の準備や対策が必要な日の特定、およびこれらのデータをもとにしたリスク管理が重要です。
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:
このヒートマップは、政治カテゴリにおけるWEI項目の相関を視覚的に表したものです。以下に示すような洞察が得られます。
1. **トレンド**
– ヒートマップ自体は時系列データを直接表していないため、時間的なトレンドではなく相関関係に注目します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定のペアにおいて低い相関を示している（例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI （持続可能性と自治性）」は0.17）は、他とは異なる外れ値的な存在として注目されます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 各セルの色は相関係数の大きさを示しており、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。0.5を超えると中程度以上の相関が認識され、0.8以上は強い相関を示します。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 複数のデータ間で特に相関が高いペアがいくつかあり、例えば、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「総合WEI」は0.93の高い相関があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高い相関が見られるペアが多く、WEIの各項目がある程度連動していることが示唆されます。特に社会的な指標と個人のストレスや自由度が高い相関を示しています。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への洞察**
– 社会全体の公平性、公正さが総合的な福祉指標に大きな影響を与える可能性があります。これは政策決定において、社会的公平性の向上が他の多くの分野での改善につながるという示唆を与えます。
– 「個人WEI（経済的余裕）」が他の指標と比較的低い相関を示していることから、経済的な余裕に関わる政策は特定の個別課題として扱う必要があるかもしれません。
このように、この相関ヒートマップからさまざまな関係性とその影響を読み取ることで、政策や社会設計に役立てることができます。
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:
以下に、上記の箱ひげ図から得られる視覚的特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリ間に明確な上昇や下降トレンドは見受けられませんが、全体的に0.6から0.9の範囲内に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値はいくつかのカテゴリーで見られます。例えば、「個人WEI（社会的孤立）」や「社会WEI（共生、公共性、公正さ）」などのカテゴリーで外れ値が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の中の線は中央値を示し、箱自体は四分位範囲（IQR）を示します。
– 箱の幅が狭いほどデータが集中しており、広いほど分散が大きいことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データが存在しないため、直接の関係性は示されていませんが、異なるWEIタイプ間の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（持続可能性と自治性）」は、比較的高い中央値を持ち、安定しています。
– 一方で、「個人WEI（心理的ストレス）」は媒体値が低く、分散が大きいです。
6. **直感的な感想とビジネス/社会への影響**:
– 人間は直感的に、心理的ストレスが政治カテゴリーで大きなばらつきを示していることに気づくかもしれません。これは社会的な安定性や幸福度に悪影響を及ぼす可能性があります。
– 「持続可能性と自治性」が安定していることは、政策の持続可能性や自治に関するポジティブなメッセージを与えるかもしれません。
全体として、このグラフは政治関連の指標が多様なスコアを持つことを示し、それぞれのカテゴリが異なる特性を持っていることを理解するのに役立ちます。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、政治カテゴリにおける総合WEIスコアのSTL分解を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– トレンドは全体的に上昇から下降に転じています。初期は緩やかに上昇し、途中でピークを迎えた後、下降傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差プロットにおいて、大きな変動が数箇所確認できます。特に中盤の急激な上昇と下落が顕著です。
3. **各プロットや要素**:
– **Observed（観測値）**: トレンド同様に、最初は増加して途中で減少に転じています。全体的な変動は小さいが、局所的なピークと谷が見られます。
– **Trend（トレンド）**: 前述の通り、全体としては上昇から下降へ。これは長期的な変化を示しています。
– **Seasonal（季節成分）**: わずかな周期的変動があり、シグナルには毎回小さなピークが現れています。
– **Residual（残差）**: 意外な変動やノイズを示し、大きな上昇と下降の波がいくつか見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと残差が相関しています。トレンドが一定の方向性を示している一方で、残差がその方向性を補強あるいは妨げるパターンも見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 大きなトレンド変動に対し、季節成分の影響は小さく、残差が一番変動を与えている可能性があります。観測値はトレンドに沿って動いていますが、残差が影響を与え短期的な変動を増やしています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**:
– グラフからは、政治的なイベントや政策変更がこの期間において大きな影響を与えた可能性がうかがえます。増加していた支持や影響力が何らかの要因で減退しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、これに呼応した政策対応やリスク管理が必要とされる可能性があります。社会的には、政治的な不安定要素が市民や市場にどのように影響を及ぼすのか注視する必要があります。
このように、STL分解を通じて、短期的な変動要因や長期的な傾向を洞察することが重要です。
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:
このSTL分解グラフは、個人のWEI平均スコアに関する30日間のデータを分析しています。以下に、視覚的な特徴と洞察を詳細に示します。
1. **トレンド**
– **上昇・下降**: トレンド線は、始めは上昇し、その後下降しています。これは、期間の前半にかけてWEIスコアが改善し、後半で減少していることを示しています。
– **周期性**: トレンドとは別に、季節成分に周期的な変動が見られますが、大きな変動はありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Observedグラフ**では、数回のピークと急激な谷が確認でき、特に中盤での大きなスパイクと急降下が目立ちます。
– **Residualグラフ**には、特に中盤で大きな変動があり、これは予測できない不規則な変動を示しています。
3. **プロット要素の意味**
– **Observed**: 全体的な動向を示すデータ。
– **Trend**: 全体的な流れを除去した純粋なトレンド。
– **Seasonal**: 一定の周期的な変動を調整したデータ。
– **Residual**: 観測値からトレンドと季節性を除いた残差で、予測困難な変動を示唆。
4. **時系列データの関係性**
– TrendとObservedの動向が類似していますが、ObservedにはSeasonalとResidualの影響が乗っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドと観測データ間には相関があり、季節成分は小さな変動のみを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフから直感的に感じられるのは、政治カテコリにおける個人の受け入れ度や影響力が一時的に増加し、その後減少する過渡期にあることです。
– ビジネスや政策決定者にとって、この上下動を見据えた柔軟な戦略変更が求められます。急激な変動は新たなポリシーやイベントが影響している可能性があり、それに対する迅速な対応が求められるでしょう。予期しない外生要因に対応するためのリスク管理の重要性が示唆されます。
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:
以下に、グラフに関する詳細な分析を示します。
1. **トレンド**:
– **上昇傾向**: 最初は上昇し、約2025-07-12をピークにその後下降しています。これは、全体として成長期と衰退期があることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **急激な上昇と下降**: 特に観測値の一部で急激な上昇（2025-07-07頃）と、その後の急下降が見られます。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– **Observed（観測値）**: 全体的なパターンを可視化。「社会WEI平均スコア」としての実際の観測データです。
– **Trend（トレンド）**: データの長期的な動向を示します。最初は上昇し、その後下降。
– **Seasonal（周期性）**: 季節的変動を示しています。小さな波が周期的に見られます。
– **Residual（残差）**: 観測値と分解したトレンド、季節性を差し引いたもの。変動性を含み、特に2025-07-10以降で目立った変動があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと周期性、残差が合わさり、観測データが形成されている。残差の変動が観測値の急激な変化と関連しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 観測値とトレンドは、周期的な変動にもかかわらず、かなりの相関があります。
– 残差は比較的安定していますが、特定の期間での変動が観測データに与える影響は大きいです。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– このデータは、政治的状況の社会的評価を示している可能性があり、特定の期間における評価の急な変動は、社会的または政治的イベントに起因するかもしれません。
– ビジネスや政策立案において、トレンドのピークや下降期を踏まえた意思決定が重要です。また、周期的な変動を考慮し、特定のタイミングでの戦略的な対応が求められるでしょう。このグラフから得られるインサイトは、将来の社会的潮流の理解に役立つ可能性があります。
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、政治カテゴリにおけるWEI（World Economic Index）の構成要素を主成分分析（PCA）で示しています。30日間のデータを基にしており、第一主成分と第二主成分に対するプロットがあります。
1. **トレンド**:
– グラフ全体に明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、データは第一主成分に沿ってやや広がりを持っていることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データポイントの中に、特定の第一主成分と第二主成分から大きく外れた点は見られず、比較的一様に分布しています。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は個々のデータサンプルを表し、色や形に特別な分布のパターンはなく、均等に散りばめられています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 第一主成分と第二主成分の間には大きな相関が見られず、それぞれが異なる情報を提供していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– プロットは中央付近に多く集まっており、第一主成分に沿った広がりがあります。このことは、第一主成分がデータのばらつきの大部分を説明することを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 政治カテゴリのデータが多次元的に評価され、第一主成分が大きな貢献をしていることが示されています。これは、特定の変数や要素が全体の変動を大きく支配している可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、政策決定や経済指標の分析において、特定の要素が他よりも重要であることを示唆しており、その要素に焦点を当てた分析や対策が重要になるでしょう。
この情報は、政治的な状況下での意思決定や戦略策定に役立ちます。データが示す主要な変動要因を理解することで、より的確な判断ができるようになります。
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。