📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 1. 時系列推移
– **総合WEIスコア**は、2025年7月1日の19:22から19:33の間に0.72から0.75へとわずかに上昇し、その後2025年7月2日の08:10には0.71に減少しています。この短期間の観測では明確な長期トレンドを把握するには限界があります。
– **個人WEI平均**は、同期間で0.75から0.725、次に0.66へと下降しており、段階的な減少傾向にあります。
– **社会WEI平均**は、0.68から0.775へ大きく上昇した後、0.75へとわずかに減少しています。
#### 2. 異常値
– 提供されたデータ内で明確な異常値は報告されていませんが、社会インフラの一時的高ポイント（0.85）など、一部の短期間の大幅な上昇は注意を要します。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 総合的に見ると、短期のデータからは長期的なトレンドを確定するのは難しいが、期間内での個々のWEIスコアにはやや不安定な傾向が見られます。
– **季節性**: 短い期間なので季節性の分析が難しいが、急激な変化の要因として週末や月初特有の要因が影響か。
– **残差**: 異常値がないため、残差は大きくないと推測されますが、短期間における急激な変動は注意が必要です。
#### 4. 項目間の相関
– 個人の経済的余裕と個人自律性は比較的一貫しており、経済状況が個人の自律性にポジティブな影響を及ぼしている可能性があります。
– 社会的持続可能性と社会フェアネスは、比較的一貫していることから、持続可能なコミュニティ慣行が社会の公平性に寄与していると考えられます。
#### 5. データ分布
– **箱ひげ図**等の具体的なデータ分析はありませんが、観察された範囲内に外れ値はないと報告されていることから、データのばらつきは一般的な範囲内と言えるでしょう。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– 主な構成要素の寄与率は、**PC1が0.65**、**PC2が0.35**です。PC1はWEIの変動に対する主要な説明力を持っており、個人および社会的要因がそれぞれ影響を与えることを示唆します。
– **PC1**が主に全体的な経済状況や社会インフラと関係している可能性があります。
– **PC2**は心理的ストレスや社会的多様性、自由の保障が影響を及ぼしていると推測されます。
### 結論
この分析では短期間のデータであるため限定的な結論しか導かれませんが、個々のWEIスコアの推移から、短期的な社会的、個人的要因が相互に影響し合っていると考えられます。今後、より長期にわたる詳細なデータや、補完的な調査結果が利用可能である場合、この分析を進化させることができるでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**：
– 初期のデータポイントは高いWEIスコアを示しており、急激な低下が見られます。
– その後、予測データの範囲に関連するプロットが長期間にわたって表示されており、スコアが低く保たれたことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 初期に急激なスコアの低下があります。これは特異な出来事や外部要因による可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 実績 (青): 初期の高スコアを示しますが、その後データは途絶えます。
– 予測の下限 (灰色): WEIスコアが一貫して低く保たれていることを示しています。
– 予測 (緑、青、ピンクの線): 各回帰方法の予測スコアが示されていますが、ほぼ一定に見えます。
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初期のギャップが目立ち、予測モデルが実績の急激な変動に対応できなかったことが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 初期の実績データと予測との間に明確な相関は見られません。
– 時間が進むにつれ、予測データ同士はかなり似た傾向を示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**：
– 初期の高いWEIスコアは、新サービスが始まったばかりの頃に高い評価を受けた可能性がありますが、その後何らかの理由で急激に低下しています。
– 長期的にスコアが低いまま保持されていることから、サービスの改善や新たな戦略の必要性が示唆されます。
– 初期の急落を受けた後、サービスが市場でどのように適応したのか、さらなるデータ収集と分析が求められます。
この分析は、新サービスの市場での受容に関する重要な洞察を提供しており、今後の戦略策定に活用できます。
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:
グラフを分析すると、以下のような洞察が得られます：
1. **トレンド**:
– 初期の評価期間（2025年始）では、WEIスコアは0.7から0.8の範囲で高い値を示しています。しかし、線形回帰の予測では急激な下降傾向が見られ、最終的には0に近づいています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ランダムフォレスト回帰と決定木回帰の予測線が、線形回帰と比較して小さな変動を示していますが、大きく異なる方向性を示していないようです。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 実績AI（青のプロット）は初期に数値があり、その後予測に変わります。
– 前年（比較AI）が一定の水準（0.7付近）でプロットされており、過去のベースラインとして機能しています。
– 線形回帰の予測（ピンク）は非常に急激な低下を示しています。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰（青緑と紫）はほぼ水平であり、結果を一定と予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法がかなり異なる未来の方向性を示しており、特に線形回帰は異常な変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の手法（線形回帰）の予測結果が他の手法と大きく異なり、相関は低いと考えられます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、新サービスのパフォーマンスが初期には高かったにも関わらず、予測では維持できていないことを示しています。
– 現実的には、特に線形回帰の結果は注意が必要で、急激な下降がビジネスの健全性に影響を与えるかもしれません。
– 他の予測方法に基づくと、安定性の維持が可能なようにも見えますが、予測モデルの選択が結果に大きく影響することを理解する必要があります。
この情報を基にして、どの予測が信頼できるのか、新サービスの戦略を再評価する必要があるかもしれません。
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:
### グラフ分析の洞察
1. **トレンド:**
– 初期段階でデータポイントが密集しているものの、その後長期間変動がない状態が続いています。この期間における明確な上昇や下降トレンドは見受けられません。
– 計測の初期においては急な変動が見られますが、その後は安定しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 評価が0.8から1.0の間と0.6の位置で観測されていますが、急激な変動の後に安定しています。
– 後半における大半のデータは空白が多く、活動やデータの記録がされていない可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– **実績（青い点）**: 初期の実績データは、データ範囲の上限近くに位置しており、強い初動を示唆しています。
– **予測（赤いバツ）**: 初期の予測データは、実績とほぼ同じ値を示していますが、その後観測されません。
– **その他の予測（線）**: 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、短期間で類似したパターンを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 各予測モデルの結果は概ね一致していますが、初期データのみが存在しており、後続のデータの追跡は乏しいです。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績と予測の初期の相関は高いですが、その後のデータ不足により、相関関係の持続性は不明です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響:**
– 初期段階で高いパフォーマンスを示したことから、サービス開始時の効果が一時的に強かった可能性がありますが、データの持続性がないために、長期的な影響を評価するのは難しいです。
– このサービスの社会的なインパクトについては、継続的な評価とデータ収集が必要であり、特に後半のデータ不足は改善の余地があります。
このグラフから、サービスの初期の成功とその後のデータ不足が示唆されています。ビジネスにおいて継続的なインパクトを維持するには、データ収集と追跡の強化が重要です。
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:
1. **トレンド**
– グラフ冒頭で「実績（実績AI）」の青い点が0.8付近にありますが、それ以降急激に低下し、その後は水平に0付近で推移しています。
– 末尾のプロットで、予測（予測AI）が以前よりも高い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に急激な下落があります。同じような急激な上昇は見られません。
– 予測のプロットがかなり高く、急激な増加が予測されている様子が見えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰といった異なる予測モデルが色分けされ示されていますが、初期のデータでは実績との一致が見られず、予測でも異なる特性が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各モデルによる予測は、特に初期の実績値と大きく乖離しています。後期の予測においてモデル間での密接な一致は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期実績と予測において、AIモデル間の相関は低い可能性があります。
– 前年までのデータを背景として示していますが、実績や予測に寄与している特異な傾向は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期に高く、その後0に近づく実績値は、新サービス開始初期には一定の期待値があったが、早々に失速した可能性を示しています。
– モデルの予測は将来的に改善の兆しがあることを示唆しており、戦略的改善や外部要因の変化が寄与している可能性があります。
– ビジネスへの影響として、新サービスの市場適応には時間がかかる可能性があり、適切な戦略調整が必要です。
全体的に、検証や戦略改善が必要であることを示していますが、改善の可能性も残されています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期段階（日付が2025年7月1日あたり）では、青色の実績データが0.6を示していますが、その直後に紫色のデータが急激に落ちています。
– その後の期間（2025年9月以降）には、緑色のデータが0.6付近で安定しています。全体として、最初の急激な下降を除けば、一定の安定状況に移行したと解釈できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月1日に紫色で示された急激なスコアの低下が大きな外れ値です。これは予測（ランダムフォレスト回帰）の結果と思われ、何らかの異常な変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色: 実績（実測値）であり、初期のデータポイントを示唆しています。
– 緑色: 予測（比数AI）であり、期間の後半において安定した数値を示しています。
– 紫色の線: ランダムフォレスト回帰の予測であり、初期に急激な低下を示しています。
– ピンク色や水色の線: 他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰）であり、初期の青色の実績データに近い値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の実績データとその他の予測データは大きなギャップがあるため、初期のデータ点が特別な条件下で得られた可能性があります。対照的に、後続の予測は安定し、緑色のデータと一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 紫色の予測と他の予測データ（ピンク、青、緑）の間に相関は低く、むしろ異常値としての特徴があります。その他の予測はおおむね同じ値を示しており、安定した傾向が見られます。
6. **直感的な洞察および社会的・ビジネスへの影響**
– 初期の急激な変動を考慮すると、新サービスの導入期には一時的な不安定さがある可能性があります。しかし、それが過ぎるとより安定したパフォーマンスが期待できる状況です。
– ビジネス面では、ランダムフォレスト回帰の結果を深掘りし、異常の要因を特定することで、サービスの改良や戦略調整の機会があるでしょう。特に新サービスの評価期間では、複数のモデルを組み合わせることでより正確な結果を期待できます。
このグラフは新サービスの動向について重要なインサイトを提供しており、適切な分析と対応策を講じることで、より良い結果をもたらすことができるでしょう。
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:
視覚的な特徴と洞察について分析します。
1. **トレンド**
– グラフは急激な下降を示しています。はじめは0.6程度のスコアが続き、その後急激に0に近づいています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 急激な下降が主要な変動です。これがデータ異常なのか、あるいは環境や状況に起因するものなのかは追加のコンテクストが必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青い点）と複数の予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測が表示されています。
– ランダムフォレストの予測（ピンク）は、その他の予測よりも急激に低下を示していることが見て取れます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは開始時点では比較的近い値ですが、その後の推移が異なります。ランダムフォレストの予測は他のモデルと大きく異なり、事実上ゼロに近づいています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 目立つ相関関係はありませんが、予測モデル間での違いが際立っています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 直観的には、心理的ストレス（WEI）が大幅に減少していると結論できるかもしれません。しかし、これが実際にストレスの軽減を意味するかどうかは追加の情報が必要です。
– ビジネスでは、モデルの予測が大きく相違しているため、これが適切なストレス対策やスケーリングに役立つかどうか慎重に検討する必要があります。また、ストレス指標が大幅に変動することは、従業員の健康への対策や支援策が必要であることを示唆している可能性があります。
このグラフは、新サービスの導入の影響を評価する上での出発点として使用できるが、追加のデータとさらなる分析が必要です。
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提供します。
1. **トレンド**:
– 初期の数日間、WEIスコアが急激に下降しています。その後スコアは非常に低い水準で横ばい状態が続いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 期間初期の急激な下降は注目すべきで、急激な変動を示しています。この現象は特定のイベントや新しいサービスの導入初期に問題があった可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータ（実績AI）であり、初期に高いスコアから急落しています。
– 線は異なる予測モデルを表しており、特にランダムフォレスト回帰（紫色）は急激な変動を捉えているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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）は、最初の変動を様々な角度から予測しようとしているが、実績との差異があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の急激な下降後、スコアが極端に低い状態で安定している点から、何らかの外部要因や内在的な問題が継続的に影響している可能性が示唆されます。
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**:
– 初期の急激なスコアの低下は、サービスの信頼性やユーザビリティに関する重大な課題を提起しています。これにより顧客満足度に負の影響を与え、サービスの継続性や改善の必要性を感じさせます。
– 予測手法の結果からは、それぞれのアルゴリズムが異なる反応を示しており、データ解析の精度向上や適切なモデル選択の重要性を感じます。
詳細な分析を行うためには、さらなるデータや背景情報が必要となりますが、このグラフからはサービス開始時の不安定さが如実に表れています。この課題に対する改善策が重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– グラフ全体で見ると、大きな動きはなく、時系列上で数点のデータがプロットされています。最初のデータポイントの後、WEIスコアが上昇し、その後再び一定範囲で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 開始点から最初の急激な上昇が見られますが、その他のデータポイントは安定しています。また、最後のデータポイントでは、再び高いスコアが観察されますが、急激な変化というよりは期間が空いている事がわかります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 実績（青い円）、予測（赤い×印とその他）、前年（緑の円）は、それぞれ過去、現在、予測の指標を示しています。
– 特に青い実績データは、基準の役割を果たしている可能性があります。
– 予測の下限を示すグレーの範囲と予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がそれぞれの手法による予測を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 複数の予測手法が利用されており、予測が過去の実績に関連して設定されています。
– また、前年との比較が示されており、前年からのスコアの変化を観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測が限られた範囲内で推移しているため、WEIスコアが安定していると考えられます。予測手法による違いについては大きな差異は見られません。
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**
– WEIスコアが概ね安定しており、一貫して高いまたは改善傾向にあると感じられるため、新サービスの公平性や公正さは現時点で維持されていると考えられます。
– この安定性により、ビジネスや社会のステークホルダーに安心感を与えることができるでしょう。
– しかし、急激な上昇が見られた箇所は注意が必要で、その変動の背後にある要因を調査し、改善または維持のための具体的な対策が求められるかもしれません。
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:
1. **トレンド**:
– 初期段階では急激な上昇が見られ、実績AI（青い点）が短期間で大幅に改善しています。
– その後、スコアは高い水準で横ばいになっているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階の急激な上昇が特筆すべき変動点です。
– それ以外の期間では比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績AI（青い点）は実際のスコアを示し、早期に高いスコアに達しています。
– 予測（赤い×）が他の回帰モデル（線形回帰・決定木回帰・ランダムフォレスト回帰）よりも一貫性が高く、精度が高いことが示されています。
– 前年（緑の点）は、後半に高いスコアで安定している傾向を示しており、過去と比べて改善していることを示唆しています。
– 予測の下限かさ範囲（灰色の影）が、実績と予測の間に位置しており、信頼性の高い予測が行われ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**:
– 実績と複数の予測モデルの間に相関があり、特にランダムフォレスト回帰の予測が実績に最も近づいているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の急激なスコアの上昇以外では、予測モデルと実績の間に強い相関が観察され、予測モデルの精度が高いことが推測されます。
6. **直感的な洞察、ビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、新サービスの持続可能性と自治性が短期間で劇的に向上したことを示しており、これが社会やビジネスに与える影響は大きいです。初期の急激な改善は、導入された施策や技術の有効性を示唆しています。
– 一貫した高スコアは、サービスが安定したパフォーマンスを維持していることを示し、今後の信頼性と成長が期待されます。
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
### 1. トレンド
– **初期のデータポイント（青い丸）**において、スコアが0.6以上で比較的安定しています。
– その後、急激に0付近まで下降しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期の安定したスコアから、非常に急激な下降があります。これは外れ値というよりもトレンドの劇的変化を示しており、何か大きな要因があった可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– **青い丸：実績（実績AI）**、これが主評価指標です。
– **赤いバツ印：予測（予測AI）**、予測結果を示しますが、スコアが急落するところでこの予測はかなり異なる可能性があります。
– **緑の丸：前年（比較AI）**、前年のデータが示されていますが、これは非常に後に集まっており、比較の難しい要素です。
– **色付きの線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**で予測の種類が示されています。これらは初期の安定した時期には一致していますが、その後の急落には対応できていないようです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績、予測、前年のデータが示されていますが、特に実績と前年の関係は具体的な比較ができる時期に描かれていません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期において異なる予測手法の結果が密に一致していますが、急変するトレンドについては分解が困難です。
### 6. 直感的な洞察と影響
– 急激なスコアの低下は、社会基盤や教育機会における大きな変動、もしくはデータの異常を示している可能性があります。
– ビジネスや社会に対しては、もしこのような変動が実際であれば非常に危機的な状況と言えます。早急な対応策や原因追求が必要となります。
– 人々は、直感的に「何か大きな問題が発生した」と感じるでしょう。
社会基礎や教育機会に焦点を当てたこのグラフは、その分野での迅速な対応が必要な場合を示唆している可能性があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期の段階（開始日付の付近）で、比較的急速にスコアが上昇していることが見られます（青い実績ポイント）。
– その後、横ばいの傾向が続いています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つ外れ値や急激な変動はこのグラフには見られませんが、最初の数ポイントで変動がかなり急です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値で、初期に急激に上昇し、その後安定しています。
– 線グラフの色は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しており、それぞれが近似値を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法の結果は実績値に近く、特にランダムフォレスト回帰（ピンクの線）が実績値に最も近いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値は概ね一致しており、予測の精度が高いことが示唆されています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 初期段階でスコアが急激に上がっていることは、新サービスの導入が成功した可能性を示しています。
– 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコアが高いことは、社会的に良好な環境が維持されていると感じさせます。
– ビジネス的には、新サービスが適切な予測モデルを活用し、早期に多様性や自由を支援する方針を反映している可能性があります。
このグラフは、新サービスの導入が効果的であり、社会的な価値を高めるポジティブな影響をもたらしていることを示唆していると考えられます。
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:
以下は、提示されたヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– グラフは限られた日付範囲（2025年7月1日から7月2日まで）のデータのみを示しています。そのため、長期的なトレンドを把握するのは難しいですが、短期間での急激な変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 時間帯19時において7月1日に非常に高いスコア（黄色で示されている）が観察され、それに対して他の日時では低いスコア（紫色）が示されています。これは外れ値的な急激なピークであると考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の強さはWEIスコアの高さを示しています。黄色は高スコア、紫は低スコアを示しています。このカラースケールにより、スコアの変動を直感的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付ごとにスコアが変動しており、特定の日付と時間の組み合わせで顕著なピークが生じています。この情報は特定の時間帯に集中した需要やサービスの利用の可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 限られた範囲ですが、特定の時間帯にスコアが集中してピークを形成しています。他の部分は低く保たれ、明確な分布の群れが見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ヒートマップからは、特定の日付と時間帯に新サービスが高い需要を示している可能性が読み取れます。この情報はビジネス戦略において、その時間帯にリソースを集中させるべきであることを示唆します。例えば、7月1日の19時には特別なプロモーションやサービスの最適化が考えられます。
一般的に、このヒートマップは特定のタイミングでの著しい需要に直感的な気づきを提供し、ビジネスやマーケットニング戦略の調整に寄与する情報を提供します。
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の分析です。
1. **トレンド**:
– グラフは2つの日付（2025-07-01と2025-07-02）にわたるデータを示しています。
– 1日目は全体的に黄色（高スコア）で、2日目は紫（低スコア）になっています。急激な変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の変化が大きく、1日でスコアが劇的に下がっていることが分かります。これは異常な変動と捉えることができます。
3. **各プロットや要素**:
– 色はスコアの高さを示しています。黄色に近いほど高いスコア、紫に近いほど低いスコアです。
– 一日の時間帯ごとに区切られ、1日は高スコア、翌日は低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 関係性を示すにはデータ期間が短すぎますが、劇的な減少は重大なイベントや問題があった可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各日の内部では20時間のスコアが均一で、明確な内部変動パターンは見られません。
6. **人間の直感とビジネスへの影響**:
– このような急激なスコア変動は、新サービスの導入に関連する使用感や満足度の急落を示している可能性があります。
– 1日目の高評価が何らかの問題で2日目には急激に悪化するという展開は、サービスの信頼性やパフォーマンスの問題を早急に解決する必要があることを示しています。
– ビジネス的には、ユーザーの継続利用や評判に影響を与えるため、迅速な対応が求められます。
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:
このヒートマップを分析して得られる洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– グラフには2日分（2025-07-01から2025-07-02）のデータが表示されています。全体として、明確な長期トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の夜から7月2日の朝にかけて、スコアが急激に変動しています。特に、7月1日の午後19時から20時の急激な変動が顕著です。この時間帯には、何らかのイベントが存在した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化は、WEI平均スコアの増減を示しています。黄色は高いスコア、紫は低いスコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとのデータしか表示されていないため、複数の時系列データ間の直接的な関係性は見つけにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日付や時間の軸上でのスコア分布に局所的な極大値が見られることから、何らかのパターンが存在する可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– このデータから、人々の行動やウェルビーイングに影響を与える特定の時間帯があると推測できます。例えば、19時から20時の急激な変動は、新サービスが何らかの形で消費者行動に影響を与えた可能性を示唆しています。
– 企業はこの洞察を活かし、サービスの提供タイミングやプロモーションの計画をより効果的に行うことができるでしょう。また、この時間帯に特別なイベントを計画することで、顧客の関心を引き付けるチャンスがあるかもしれません。
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、各WEI項目の相関関係を示しています。以下に、この相関ヒートマップの視覚的特徴とそこから得られる洞察を解説します。
1. トレンド:
– 相関マップですので、直接的なトレンドは示されていませんが、強い相関（1に近い）や反相関（-1に近い）がある場合、その背後にあるトレンドを示唆しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 特に顕著な外れ値や急激な変動は、このヒートマップではなく、個々のデータセットで確認する必要があります。
3. 各プロットや要素の意味:
– 色が赤に近いほど相関が強く、青に近いほど反相関が強いことを示しています。
– 例えば、個人WEI平均と個人WEI（経済的余裕）は非常に高い相関（0.96）を持っています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 相互に強い関連性を持つ項目（0.9以上）や、ほとんど関連性のないまたは反相関を示す項目（-0.9以下）が確認できます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 個人WEI平均は個人WEI（健康状態）、個人WEI（心理的ストレス）と非常に高い相関があります（0.96、0.97）。
– 社会WEI（公共性・公正さ）はほとんどの個人WEIとは反相関です。
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:
– 高い相関がある項目間では、ひとつの項目の改善が他の項目にも好影響を与える可能性があります。例えば、個人の経済状況の改善が心理的ストレスにも良い影響を及ぼす可能性を示唆しています。
– 社会的要素（公共性・公正さなど）が個人のWEI項目と逆の傾向を示すことは、政策決定や社会施策において個人の幸福と社会的ルールのバランスを考慮する必要があることを示しています。
このヒートマップは、全体の傾向や関係性を把握するのに非常に有用であり、データを使用した戦略的意思決定に貢献することができます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは複数のWEIスコアタイプの分布を示しており、期間を通じた明確なトレンドというよりは、各スコアタイプ間の分布特性を比較する目的のようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は目立ちませんが、箱ひげ図の幅が広いところ、特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の精神）」では変動が大きくなっています。
3. **プロットや要素の意味**
– 各箱はWEIスコアの分布を示し、中央の線は中央値を示しています。
– 箱の上下のひげは通常四分位範囲（IQR）を示しており、この範囲外に含まれるデータは外れ値となります。プロットの色は異なるWEIスコアタイプを区別するためのものです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各カテゴリが異なる色で示され、特定のパターンやトレンドが視覚化されています。時系列データというよりも、各スコアの比較が重視されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI(共生、多様性、自由の精神)」や「個人WEI（心理的ストレス）」の箱が広いことから、これらのスコアの分布が他のタイプよりも広範囲にわたっていることを示しています。
– 高い中央値に集中するスコアと幅広い分布を持つスコアの対比が明確です。
6. **直感的な理解とビジネスへの影響**
– 「社会WEI（共生、多様性、自由の精神）」や「個人WEI（心理的ストレス）」の変動性の高さは、これらの領域における不安定性や多様な見解を示唆し、特にこれらの分野での改善や介入が必要であることを示唆しています。
– 安定したスコアタイプ（例えば「個人WEI平均」）は比較的良好な状態を維持していることを示しており、これが他の領域でのベンチマークとして働く可能性もあります。
このような分析は、サービスの提供範囲や施策の優先度を決定する際に非常に有用です。特に、変動の大きな領域は注意が必要であり、今後の戦略の検討に際して重要なポイントとなります。
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:
この主成分分析（PCA）のグラフから、以下の点に関する洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフはPCAの結果を表しており、時系列のトレンドではありません。主成分分析は、データの変動を説明するために最も重要なベクトルを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 三つのプロットがあります。これらはデータの主成分空間における位置を示しており、特に急激な変動や外れ値が顕著には見受けられません。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットは、データポイントが主成分1と主成分2の空間にどのように配置されているかを示しています。主成分1は65%の寄与率、主成分2は35%の寄与率を持っています。
– 左下のプロットは主成分1に強く負の影響を受けていることを示し、右上のプロットは双方の主成分に正の影響を受けています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 単に視覚化された主成分空間上の位置を示しているため、時系列の関係性はこのグラフからは判断できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– それぞれの点が異なるクラスタを形成しているようです。分布を見ると、データに明らかなパターンやクラスタリングの傾向があるかもしれません。
6. **直感的な感覚とビジネスへの影響**:
– このグラフは、新サービスの利用パターンや特性を二つの主成分によって要約していることを示しています。これにより、どのデータが最も変動を支配しているかが理解しやすくなります。
– ビジネスにおいては、このPCAの結果を活用して、どの要素が新サービスの成長に寄与しているか、または障害となっているかを分析する手助けとなります。
このグラフは、新サービスのデータ全体を把握し、重要な特徴を抽出するための有用な手段です。これを基に、更なる詳細な分析や戦略立案を行うことで、サービスの改善や革新的なアプローチを見出すことができます。
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。