📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. 時系列推移
– **総合WEIトレンド**:
– 全体として2025年7月初頭から中旬にかけて、総合WEIは0.63から0.85の間で変動しつつ、徐々に上昇する傾向が見られます。その後、下旬にかけてやや下降傾向にあります。
– **顕著な変動期間**: 7月6日から7月8日にかけて急激な上昇（0.59から0.85）があり、以降は高い水準を維持、その後7月19日には0.62まで急下降しています。
– **個人および社会WEI平均**:
– 個人WEI平均は7月の始まりが低め（0.65前後）で、その後7月中旬に上昇、高水準を維持しています。
– 社会WEI平均は全体的に高く（特に中旬以降）、高水準での安定した推移が見られますが、7月19日に著しく低下しています。
#### 2. 異常値
– **異常値の日付とスコア**: 特に7月6日から7日、および7月19日に極端なスコアの変動が見られ、これらは政治的な活動や政策の突然の変化、または社会的なイベント（例えば、選挙や政策発表）が影響している可能性があります。
– **影響因子の推測**: 経済指標や社会不安、健康関連の突然の報告（パンデミックの増減など）が個人WEIを押し上げたり下げたりしている可能性があります。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
– **季節的パターン**: 見出しにくいものの、7月中旬から下旬にかけての高スコアは、夏のイベントや祝祭日が精神的ストレスを和らげ、全体的なWEIを上昇させている可能性があります。
– **残差成分**: 予測不能な変動は社会基盤の突然の変化（インフラストラクチャーや教育のニュースでの影響）から生じているかもしれません。
#### 4. 項目間の相関
– **高い相関**: 特に社会的持続可能性と社会基盤・教育機会は高い相関が見られ、それが社会WEIの全体的高水準に寄与しています。
– **意味合い**: 継続可能な社会施策が基盤サービスの向上と関連し、スコアに好影響を与えていることを示唆しています。
#### 5. データ分布
– **箱ひげ図**: 各スコアの分散は比較的広く、中央値は個人WEIがやや低い傾向が見られます。外れ値は特定の期間に集中しており、急激な社会変動の影響を示唆しています。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率**: 0.68であり、総合的なWEIスコアにおいて最も多くの変動を説明している要素と考えられます。これは社会WEIに起因するものと推測できます。
– **PC2の寄与率**: 0.14であり、個人の精神的健康や経済的要因といった、個々のスコアに分散をもたらす要因である可能性があります。
### 結論
データは全般的に7月の中旬以降、政治的なイベントや政策発表のタイミングで急激な変動を見せています。社会的な持続可能性や教育基盤の整備が特に影響を与えているようで、これはWEIスコアを構成する上での大きな要素であり、相関も高いです。今後、同様の社会的イベント時にはその影響を考慮しつつ、WEI
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**
– **期間全体（30日間）**: 初期は上昇トレンドが見られるが、その後横ばい状態に移行しています。
– **未来の予測**: ランダムフォレスト回帰と決定木回帰の予測から、少し下降する傾向が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**: いくつかのデータポイントが「異常値」として示されており、特に初期の日付での変動が目立ちます。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青色プロット）**: 実績のAIによって計測されたデータポイント。
– **予測の不確かさ範囲（グレーの帯）**: 不確かさを示しており、実測データがほぼ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**
– **実績と予測の比較**: 実績データが予測モデルの不確かさ範囲内で維持されていることから、予測の精度がある程度高いと解釈できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 算出されたデータポイントは均等に分布しており、特定のパターンが見られます。これらのパターンは予測の背景にある要因や指標に基づいている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– **リスク管理**: 外れ値の出現に基づき、特定のイベントや状況がWEIスコアに影響を及ぼしている可能性があり、これを踏まえたリスク管理が必要です。
– **政策決定**: スコアの変動により、政治的なイベントや政策に対する影響の理解が深まる可能性があります。
– **将来的な予測の活用**: 現在のトレンド分析を基に、今後の政策や戦略を検討する上で、この種類の予測分析を活用できます。
このグラフから、政治における動向や予測の変化をモニターし、政策立案や広報戦略に対する適応策を考えることが求められます。
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:
1. **トレンド**
– グラフの全体的なトレンドは、30日間を通じて若干の下降傾向が見られます。ただし、大きな変動がないため、ほぼ横ばいとも言えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントが異常値としてマークされていますが、大部分のデータポイントが灰色の予測範囲内に留まっています。これにより、データの安定性が図られています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のデータを示し、紫の線はランダムフォレスト回帰による予測を示しています。また、黒の縁取りがされた点が外れ値として識別されています。
– 灰色の範囲は予想される不確かさの範囲を表しており、データの変動幅を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在のところ、実績データと予測値は大きく乖離しておらず、これまでのトレンドに沿った予測がなされています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは縦軸に対して均一に散布されており、関連するトレンドがないため、強い相関関係は見られません。ただし、予測がやや下降傾向を示しています。
6. **直感的な洞察および社会・ビジネスへの影響**
– このグラフからは、WEIスコアは比較的一定しており、急激な変動が少ないことから安定した状況が見受けられます。予測では若干の下降を示唆していますが、範囲内の変動であるため、重大な影響を与える可能性は低いと見られます。
– 政治的な側面での評価が目的であれば、安定した支持基盤や状況が続いていると直感的に解釈でき、戦略の変更や緊急対応の必要性は低いかもしれません。ただし、予測された下降傾向に注意を払い、新たな政策やアプローチが必要になる可能性も考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– **期間の最初**: 初めの数日間は高いWEIスコア（0.8以上）が見られます。
– **中間期間**: やや下降している傾向があり、スコアの変動が激しくなっています。
– **最終部分**: WEIスコアは0.7付近で安定しているように見えますが、全体的に若干の下降トレンドを示唆する可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示された外れ値が散見され、この部分は異常として注意が必要です。
– 特に、スコアが0.7を下回った一部の点は、急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– **実績（青い点）**: このデータポイントは実際の観測値であり、おおよそのトレンドを示します。
– **予測（赤い×）**: 予測値は未来の動向を示し、全体の傾向に基づいています。
– **不確かさ範囲（グレーのエリア）**: これは予測の信頼区間を示し、内部分のデータの信頼性を表しています。
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データが見られ、それぞれの予測ラインの微妙な違いが、異なる解析手法によるスコアの変化を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体的に0.7から0.9の間に密集しています。
– 分布に偏りが見られる可能性があり、その背後に特別な要因があるかもしれません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このグラフからは、時間と共に政治的な安定性や信頼度の低下が懸念される可能性があります。
– ビジネスや社会においては、政策の変更や社会的な動揺が指標の変動に影響を及ぼすことが考えられます。
– 予測されたデータと実績との乖離が生じている場合、予測精度の改善が望まれるかもしれません。
このグラフの分析は、今後の変化に備えるための貴重なインサイトを提供します。特に政策決定者や経済分析者にとって、有益な情報をもたらすでしょう。
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:
分析および洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は主に横ばいで、顕著な上昇や下降トレンドは見られません。ただし、若干の変動があります。
– 予測ラインは異なる色で示され、いずれも上昇傾向にありますが、ランダムフォレスト予測（ピンク）は他のものよりも急な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントが異常値として識別されています（黒い枠付き青点）。これらは全体のパターンから外れた値を示していますが、その数はわずかです。
3. **各プロットや要素**:
– プロットは、各評価日のWEIスコアを示しています。青い点は実績、X印は予測値です。
– グレーの背景は予測の不確かさ範囲を示しており、徐々に広がっているようです。これは時間が経つにつれて予測の不確実性が増していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データはほぼ同じ範囲で動いていますが、予測はやや異なったトレンドを示しています。特に、ランダムフォレスト予測は未来の上昇を強く示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的安定しており、WEIスコアは0.6から0.9の間に集中しています。予測による上昇傾向との対比が興味深いです。
6. **人間が直感的に感じることや影響**:
– WEIスコアは経済的余裕の指標として意味があり、政治的状況の安定性を反映しているかもしれません。この期間での安定したトレンドは、現状維持志向や静的な政策環境を示唆します。
– 予測データが示す上昇傾向は、将来的な経済改善やポジティブな政策変更の期待があるかもしれません。
– 不確かさが広がっていることは、将来的な不安定さや予測困難性を示しており、慎重な政策判断が求められるでしょう。
このグラフは、個人の経済的状況の変化と、それに付随する政策インプリケーションを探るためのツールとして非常に有用です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– WEIスコアは全体的に横ばいです。大きな上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、8月始めから若干の下降が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– グラフにはいくつかの外れ値があり、これらはデータの通常範囲を超えた値を示しています。特に、WEIスコアが大きく低下した日があります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績データです。WEIスコアの実際の測定値を示しています。
– 円で囲まれた部分が外れ値としてマークされています。
– ピンクのラインはランダムフォレスト回帰による予測を示し、将来のスコアの傾向を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データは一定の範囲内に収まっている一方で、予測は比較的安定しており、一定のスコアを維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– データは比較的狭い範囲に分布していますが、外れ値が示すように、特定の日に通常とは異なる変動があります。
6. **直感的な洞察と社会的影響:**
– 実績データに基づくと、一定の健康状態を維持しているように見えますが、時折大きく低下することもあるため、注意が必要です。
– 政治家や指導者の健康状態が平常時に近いことが示唆され、安定したリーダーシップが期待できますが、外れ値が示す異常が続いた場合は影響を及ぼす可能性があります。
全体として、このグラフは健康状態が一般的に安定しているものの、不安定要因も存在することを示しています。予測が比較的安定しているため、将来的には健康状態が維持されると考えられますが、外れ値の原因を把握し管理することが重要です。
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:
以下の点について分析を行いました。
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、概ね0.5から0.8の間で推移しています。ここに顕著な上昇や下降トレンドは見られませんが、全体としてほぼ横ばいに近い傾向です。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫線）は、僅かに下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として認識されているデータポイントは少ないですが、特に0.5未満の低スコアのデータが外れ値と認識されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値、紫の線はランダムフォレスト回帰による予測を表しています。
– 外れ値は黒い円で囲まれています。これらは他のデータポイントから大きく離れた値を示します。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、将来のデータがこの範囲に収まる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**
– 今回のグラフでは、複数のモデルによる予測が重ねられており、それぞれが異なる予測パターンを示していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値との間には大きな乖離は見られず、概ね一致していますが、全体的な数値の安定性を欠くデータも見受けられます。
6. **直感的な理解と社会的影響**
– 政治活動における心理的ストレスが比較的高い状態である可能性を示しており、現状は安定しているものの、将来的なリスクとしてストレス増加の可能性も示唆されています。
– ビジネスや政策決定のためには、現状の心理的ストレスの原因を理解し、予測されるリスクを低減するための対策を検討することが重要です。
全体として、このデータは、特定の個人やグループの心理的ストレス状態が主に安定していることを示していますが、注意深くモニタリングを続ける必要があります。
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
1. **トレンド**
– 全体として、WEIスコアは0.8付近で始まり、7月中旬から8月にかけてやや下降傾向が見られます。
– グラフ終盤には更なるスコアの変化や予測が示唆されていますが、急激な変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のスコアは0.4付近に急激に低下している点がありますが、その他の多くのデータポイントは0.6から0.8の範囲に集中しています。
– 黒い丸で囲まれた外れ値がいくつか確認できます。
3. **各プロットや要素**
– 青の点は実績（実績AI）を示し、大部分が0.6から0.8の範囲に配置されています。
– 黒い丸で囲まれた点は外れ値として認識されています。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、スコアの将来的な上昇を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データがプロットされていますが、現時点では大きな乖離は見られていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ分布は全体的に0.6から0.8の範囲に集中していますが、外れ値が散在しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– WEIスコアが高い期間は、個人の自由度と自治が高い可能性を示唆しています。
– 一部の急激なスコア変動は、政治的または社会的な要因が関係している可能性があります。
– ビジネスや政策の策定においては、これらの外れ値や変動の原因を探り、対応策を考えることが重要です。
全体として、このグラフは安定しているものの、特定のイベントや影響を反映した外れ値を含んでいるため、今後の動向にはさらなる監視が必要です。
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:
以下にグラフの分析結果を提供します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– 30日間を通じて、WEIスコアは全体的に安定していて、0.6〜0.9の範囲内に多く分布しています。はっきりとした上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上にいくつかの外れ値（0.4あたりの値）が観察されます。これらは平均的な範囲から外れており、特異な出来事やデータの異常を示唆しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 青色のプロットは実績データを示し、黒い円は外れ値を示しています。これにより、通常の変動と異常なデータが視覚的に識別しやすくなっています。
– ランダムフォレスト回帰の予測線は、将来的にスコアがわずかに降下する傾向を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が示されており、異なる予測の仕方が比較されています。ランダムフォレストの予測が他のモデルに比べて大きく逸れています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は右側に偏る傾向があり、全体として0.7〜0.8に集中していることが示唆されます。これは、全体的な公正さ・公平性の評価が高いことを示している可能性があります。
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**
– このグラフは、政治的要因の安定性や改善点を示唆しています。全体として高い評価が保たれているため、社会的な公平性が適切に守られている印象を与える可能性があります。
– 短期的な変動により、政策の変更や社会イベントの影響を受けやすいことが示唆され、適応的で柔軟な政策設計が求められます。
このグラフは、社会の公平性に関する評価が主に高い範囲で安定していることを示しており、政策に対する信頼性の高さや、改善すべき特異点を詳細に検討するための指標となります。
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
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、全体的に0.8付近での横ばい傾向が見られます。
– 予測データ（赤い×印）は、最初は若干の変動があるものの、最終的には安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として黒い円で囲まれたプロットがいくつか見られ、そのほとんどが0.8を下回っています。これは、特定の時期にWEIスコアの予想外の低下を示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データ、赤い×印は予測データを示しています。異常値は黒い円で強調され、これはデータの特異な変動を示しています。
– グレーの背景は予測の不確かさ範囲を示し、ほとんどの実績データがこの範囲内にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の動きが大きく異なるわけではなく、予測データも実績に近い範囲で推移しています。
– 線形回帰、水色の決定木回帰、紫色のランダムフォレスト回帰の異なる予測モデルすべてが、最終的に類似した方向性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は0.8付近に集中しており、一部に異常値があるものの、全体として安定した傾向があります。
6. **直感的な印象と影響**
– WEIスコアが主に0.8付近にあり、異常値は一時的な変動と考えられることから、全体の持続可能性と自治性には特に大きな問題がないと感じられます。
– 社会やビジネスへの影響としては、WEIスコアが安定しているため、政策や施策に対する信頼感や安定した計画の実行が期待できます。
異常値が発生したタイミングの要因分析を行うことで、さらなる知見を得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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアは、全体的に安定しており、0.8前後で横ばいの傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつか存在しており（グラフでは黒い円で囲まれています）、これらは通常の変動から外れた異常なデータポイントを示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青のプロットが実績データを示しています。
– 赤の×印は予測されたデータポイントです。
– 灰色のシェーディングは、予測の不確かさ範囲を示しており、どの程度この予測が確実かを示唆しています。
– 異なる色の線（緑、青、紫）は、それぞれ異なるアルゴリズム（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（緑、青、紫の線）の予測は、全般的に一貫して同じ方向性を示しており、予測の信頼性が裏付けられていると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データのクラスタリングが見られ、特定の期間で特定のスコアに集中しています。これは社会基盤や教育機会に関する政策やその他の外部要因が影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 社会基盤・教育機会の観点から、WEIスコアが安定していることは制度の安定性を示し、多くの人々に安心感を与えるでしょう。
– 外れ値の存在は、特定の期間における政策変更や特異な事象が影響をもたらした可能性を示唆しており、このデータを用いることでより効果的な政策立案が期待されます。
– 予測の不確かさ範囲が狭いことは、予測の信頼性が高いことを示しており、新たな戦略の策定において有用です。
全体として、グラフはWEIスコアの安定性と予測の信頼性を強調しており、政策改善のためのデータ駆動型の意思決定をサポートしています。
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
1. **トレンド**
– **上昇トレンド**: 最初の方でスコアは高め始まり、徐々に下降しています。
– **横ばい期**: グラフ中盤ではスコアが一時的に安定しています。
– **下降トレンド**: 最後にかけてスコアが再び低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが異常値として黒い円で囲まれており、これらは全体のトレンドから外れた値です。
3. **各プロットや要素**
– **実績 (実績AI)**: 青い点で示され、WEIスコアの実際の測定結果を表しています。
– **予測 (予測AI)**: 赤い×で予測結果を示し、将来の動向を推測しています。
– **予測の不確かさ範囲**: 灰色の帯で示され、予測スコアの信頼区間を表しています。
– **予測の手法ライン**: 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間に、全体的な一致が見られますが、予測は将来的な下降を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期には高いスコアが見られますが、時間が経つにつれ分布は低下傾向に転じています。
– 外れ値の存在から、多様な外部要因の影響が伺えます。
6. **人間が感じ取る直感とビジネスや社会への影響**
– 総じて、WEIスコアは下降傾向にあり、共生・多様性・自由の保障に対する社会的な懸念を示唆しています。
– 社会やビジネスにおいては、多様性の推進政策や自由の保障の強化が求められる可能性があります。
– 急激な変動や外れ値は、不安要因として認識され、政策変更や社会的なアクションのきっかけとなるかもしれません。
この分析に基づき、現在の傾向を改善するための政策の見直しや、より多様性と自由を促進する社会的取組が必要とされるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– 全体的に、ヒートマップは特定の時間帯で色の変化が見られ、周期的なパターンやトレンドが確認しにくいです。色の範囲が変化しているため、多様な動きがありますが、一貫した上昇または下降のトレンドは明確ではありません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特に7月6日、7月17日、7月23日には、他の日付と比べて明るい黄色の領域があり、これは急激な変動を示しています。この日は特定の政治活動や出来事があった可能性があります。
– 逆に、7月22日や7月24日に見られる暗い色の部分は、相対的に活動が減少した状態を示しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の明暗はWEIスコアの強さを示しています。明るい色（黄色）は高スコア、暗い色（紫）は低スコアを表しています。
– 横軸は日付、縦軸は時間帯を示しており、どの時間帯に特定のスコアが観察されたかを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 特定の日付や時間帯に集中して色の変化が見られるため、ある出来事が特定の時間に起き、それがWEIスコアに影響を与えている可能性があります。このことは、日によって異なる政治的状況や出来事が影響を与えることを強調しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 色の密度や変化の仕方から、特定の時間帯においてスコアが変動していることが示唆されます。ただし、このグラフ単体からすべての相関を見つけることは困難です。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響:**
– 特定の日付における明確な色の変化は、政策発表や法案通過、政治家の発言など、社会的に重要な出来事の影響を示唆しています。
– 企業はこうした動きを敏感に捉え、市場戦略やリスク管理に参考にすることができます。特に政治的な動きが経済や社会に影響を与える場合、その解析は不可欠です。
このように、グラフのビジュアル特徴を通じて、政治的な動向や重要な出来事を直感的に把握し、それがどのようにビジネス戦略や社会的影響に結びつくかを分析することが可能です。
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、30日間にわたる個人WEI平均スコアを時間帯ごとに視覚化したものです。以下はこのグラフから得られる洞察です：
1. **トレンド**:
– 全体を通して、色が濃くなる傾向があり、全体的にスコアがやや低下しているように見えます。
– 特定の時間帯や日に明確な周期性は見られませんが、特定の期間でスコアが高くなっている箇所があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月13日から7月18日の間で、明るい色（高スコア）が見られる日があり、その前後でスコアが低いことが示されています。この部分が外れ値に該当する可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色は、スコアの高さを示しており、黄色や緑に近いほどスコアが高く、紫や青に近いほどスコアが低いことを意味しています。
– 時間帯ごとのスコア分布も確認でき、特に特定の時間帯においてスコア変動が大きいことがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日によって時間帯ごとのスコアの変動が異なるため、スコアは日ごと・時間ごとに異なる影響を受けていることが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯にスコアが連続して高くなる傾向が見られる一方、特定の日ではほぼ全時間でスコアが低くなっている日もあります。
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、特定のイベントや状況が影響を及ぼしている可能性が考えられます。中には政治的なイベントや時間帯における政策発表が影響しているのかもしれません。
– スコアが低下している時間帯では、人々のエンゲージメントが低下しているか、評価が悪化している可能性があります。対策を考えるためには、特にスコアが低い時間帯や日に注目し、さらなる分析が必要です。
このような分析は、政策改善や時間帯別のパフォーマンス最適化に役立つ情報を提供するでしょう。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 期間全体にわたって、WEIスコアには大きな周期的変動は見られませんが、特定の期間での急激な変動が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に、7月22日と7月23日の深夜時間帯にスコアが大幅に下がっています。これらは異常な変動を示しており、外れ値として認識されます。
3. **プロットや要素**:
– 色の変化はスコアの高低を示しています。黄色に近いほどスコアが高く、紫に近いほど低いことを表しています。時間帯が異なるスコアを視覚的に比較できます。
4. **時系列データの関係性**:
– データは時間帯別に分けられていますが、特定の時間帯における急激なスコアの増減が複数回発生していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午後から夜にかけてスコアが低くなる傾向があります。これが何らかの政治や社会的なイベントと関係している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 低スコアの期間は特定の社会的または政治的イベントと関連している可能性があります。これらの変動は社会的な不安や政治的な重要な出来事を反映しているかもしれません。
– ビジネスや社会においては、こうしたスコアの変化が将来のイベントの予測や政策の調整に役立つ可能性があります。
このヒートマップを用いることで、特定の時間帯におけるWEIスコアの変動を把握し、それに対する対処や分析が可能になります。
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、さまざまなWEI項目間の相関関係を示しています。ここで得られる洞察を以下にまとめます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップなので、時系列トレンドはありませんが、相関関係の強弱を示しています。
– 全体的に赤が多く、高い相関関係が多いことがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 個人WEI（経済的余裕）と他の要素間には低い相関がいくつか見られます（青色のプロット）。これは他と異なるパターンです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤は正の強い相関（0.6以上）、青は弱いまたは負の相関を示します。
– 全体的に、総合WEIや個人WEI平均、社会WEI（公平性・公正さ）に強い相関があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列がないため、直接の比較はできませんが、各WEI項が相互に強く関連していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 強い正の相関が多く、特に「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI（公平性・公正さ）」の間で顕著です。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他と独立しており、相関が低いことが興味深いです。
6. **直感的な理解と影響**:
– このヒートマップからは、「総合WEI」が他のWEI指標に強く影響を与えている可能性があります。
– 社会的な公平性や公正性がWEI全体の平均に直結しているため、これらの要素を改善することが、全体的な幸福度の向上につながる可能性があります。
– 経済的な余裕が個人のウェルビーイングにおいて他の要素と分離していることは、政策上のアプローチに特別な考慮が必要であることを示唆しています。
このヒートマップは、政治分野での政策決定や評価において、特にどの要素が他と密接に関連しているのかを理解するための重要な基盤を提供します。
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:
グラフの分析から以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプごとに分布が示されていますが、一貫した上昇や下降のトレンドは見られません。スコアはタイプごとに異なる範囲で分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のBOXプロットで外れ値が示されています。例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」では特に多くの外れ値が観察されます。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」では外れ値が少ないですが、中央値が他のデータセットに比べて低いです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各BOX（箱ひげ図）は特定のWEIタイプの30日間のスコア分布を示しています。
– 箱の範囲は四分位範囲を示し、中央の線は中央値を示しています。
– ボックスの範囲が広い場合、スコアのばらつきが大きいことを示し、狭い場合はスコアが集中していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではありませんが、各WEIタイプ間でスコアがどれだけ変動しているかを比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の相関は示されていませんが、個人WEIと社会WEIがそれぞれ異なる傾向やばらつきを示しています。
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**:
– 一部のWEIタイプで見られる外れ値の多さは、政治的あるいは社会的に不安定な要素があることを示唆しています。
– 「個人WEI（持続可能性と生活）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保護）」が高いスコア範囲を持つことは、これらの分野でのポジティブな状況を示唆します。
– 政治的施策の効果や社会的な変化を理解するために、分布や外れ値の要因を調査することが重要です。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
グラフの解析に基づいた洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– トレンド成分は、グラフの中盤まで上昇し、その後は緩やかな下降傾向を示しています。7月初旬から中旬にかけて上昇し、中旬以降は横ばいから下降に移行しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測値（Observed）の7月中旬に急激な下降が見られます。これはおそらく何らかの外部要因による影響と考えられます。
– 残差（Residual）グラフでも時折急激な変動がありますが、全体としては小さい範囲に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 観測値（Observed）は、総合WEIスコアの実測データを示しています。
– トレンド（Trend）は、データの全体的な方向性を示しており、一過性の変動を排除しています。
– 季節性（Seasonal）は、周期的な変動を示しており、一定のパターンが見られることがわかります。
– 残差（Residual）は、観測値からトレンドと季節性を除いたもので、予測できない変動を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと季節性の影響が最終的な観測値を構成することが、この分解によって明らかです。季節性のパターンがしっかりと認められ、周期的な変動が観測データに定期的に影響を与えています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性のパターンは比較的一定の周期を持っており、特に月内のピークと谷を何度か示しています。残差に大きなトレンドは見られないため、分解された要素が観察データを比較的うまく説明していると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 政治の総合WEIスコアの上昇トレンドは一時的なもので、現在は下降しています。これは、政策変更や政治情勢の変化が即座に反映されている可能性を示唆しています。このような変動は、政治関連の出来事やニュースが公共の意識や活動にどのように影響するかを理解するのに役立ちます。
– 企業がこのデータを利用する場合、政治的安定性や不安定性の指標として、投資や戦略計画の意思決定に活用できるでしょう。
このグラフは、政治的な出来事が社会に与える影響を短期間で捉えるための有用なツールとなります。
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:
以下は、グラフの分析に基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– トレンドラインを見ると、最初に上昇し、その後下降に転じています。このことは、分析対象の30日間の中で、特定の要因が最初に強化され、その後時間とともに弱まったことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測データや残差のプロットには明らかな激しい変動は見られませんが、観測データは中盤でいくつかのピークを持っています。これらのピークは、特定の出来事や状況の変化によって引き起こされている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 観測値プロットは、全体の変動を示しています。
– トレンドプロットは、全体的な長期的な動向を示し、分析対象がどのように変化しているかを視覚化しています。
– 季節性プロットは、短期的な周期的変動を示していますが、ここでは比較的小さな変動です。
– 残差プロットは、予測しきれなかった変動を示しています。残差がほぼ一定であることから、モデルがデータをうまく説明してい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**:
– トレンドと季節性のプロットを組み合わせて見ることで、トレンドの上昇・下降に対する周期的な影響が少ないことがわかります。したがって、トレンド変化の要因は、非周期的な外部要因が多いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体を通じて、明確に特異な値や大きな変動は少ないため、データは比較的安定した範囲内で推移しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– トレンドの変化は、政治的状況や個人の影響力の変動を示している可能性があります。上昇期には、個人や団体の影響力が強化されたかもしれませんが、その後の下降期には、支持の低下、政策の変更、あるいは他の競争要因の影響で影響力が弱まったことが予想されます。
– ビジネスや社会的観点から見ると、このデータの示す変動は、政策決定やマーケティング戦略に影響を与える可能性があります。決定を下す際には、短期的な季節性要素よりも、長期的なトレンドを重視することが重要になるでしょう。
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:
以下がこの社会WEI平均のSTL分解グラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 上部の「Trend」プロットでは、初期段階で上昇してから徐々に下降しています。これは、期間の前半における社会的な指標の改善があったものの、後半にかけて減退したことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「Observed」プロットでは、7月中旬にピークを迎えた後に急激な減少が見られます。また、「Seasonal」プロットには周期的な変動が確認でき、特定のスパンでの変動が繰り返されています。
– 「Residual」には大きな外れ値は見られませんが、若干の変動は存在しています。
3. **プロットの意味**:
– 「Observed」プロットは実際の観測値を示し、「Trend」はその長期的な変動、「Seasonal」は周期的な変動、「Residual」はそれらを除いた誤差を示しています。
– 「Seasonal」プロットの周期的なピークと谷は、特定の周期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**:
– 「Trend」や「Seasonal」が「Observed」にどのように寄与しているかが重要です。観測値の変動は主に季節変動とトレンドによるものであると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「Seasonal」と「Residual」の多くの変化は小規模で、観測された変化に影響を与えている要因はトレンドであることが多そうです。
6. **直感的印象と社会への影響**:
– 初期の改善が後半には鈍化していることは、社会的あるいは政治的な取り組みが当初は効果的であったが、その後の持続に課題があることを示唆している可能性があります。こうした傾向は、政策の持続可能性の再検討や新たな介入策の必要性を示唆します。
– また、周期的な影響が存在することから、社会的な要因が特定のリズムで影響を及ぼしている可能性も考えられ、タイムリーな対策が求められます。
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:
このグラフは、30日間にわたる政治カテゴリーのデータについて主成分分析（PCA）を行った結果を示しています。以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 主成分1（x軸）と主成分2（y軸）の分布において、特定の上昇または下降のトレンドは明確ではありません。しかし、右上から左下にかけての緩やかな分散から、全体的な分布の傾向がうかがわれます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下および右端近くに数個のプロットがあり、これらが他のプロットから孤立しているため、外れ値として考えられます。特に左下のプロットが最も目立ちます。
3. **各プロットや要素**:
– プロットは各データポイントを表しており、色やサイズの違いがないため、主に位置が重要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データというより、30日間のデータ群を二軸でプロットしたものであり、時系列的なトレンドよりも、全体の分布や相関が焦点です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分と第二主成分の間には若干の負の相関が見られるかもしれません。また、プロットの分布は比較的広範囲にわたっているようです。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 第一主成分が68%の寄与率であり、多くの情報を説明しているため、これに基づく分析は非常に重要です。分散の範囲が広いため、政治領域における変動や不確実性が示唆されます。
– ビジネスおよび社会において、安定性よりも多様な要因が政治的なディスコースに影響を与えている可能性があります。このような多様性は戦略的な計画や政策の柔軟性を求める要因となるでしょう。
全体として、このPCA分析はデータの高次元性を2次元で視覚化することに成功しており、政治領域の複雑な変動を理解するための基礎を提供しています。
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。