📊 データ分析（GPT-4.1による）
**分析結果**
### 時系列推移
– **総合WEI**: 短期間であるため、全体のトレンドを把握するのは難しいですが、日中のスコア変動から考えると、瞬間的な微増が見られます。特に7月1日と7月2日を比較すると、スコアが0.72から0.75へと上昇した後、0.71に一旦下がり、再び0.75に戻るパターンが確認できます。このパターンは一貫した改善の兆しの可能性もあります。
– **個人WEI平均**: 7月1日から7月2日朝にかけて、スコアは0.75から0.66へと顕著に下降し、その後やや持ち直しますが、完全には戻っていません。
– **社会WEI平均**: 対照的に、社会的要素のスコアが大幅に上昇しています。7月1日の平均0.68から、7月2日の16時21分には0.825と顕著な増加が見られます。
### 各詳細項目
– **経済的余裕**: 高いスコアを維持しつつ、わずかに下降した後横ばいです。
– **健康状態と心理的ストレス**: 両者とも比較的安定していますが、特にストレスは下降傾向を示しています。
– **自由度と自治、公平性・公正さ、社会基盤・教育機会、共生・多様性**: 特に自由度と社会基盤では日内変動がありますが、全体的にこれらも増加傾向です。
### 異常値
異常値の報告はありませんが、個人WEI平均の急激な低下と社会WEI平均の急上昇は、特定のイベントや政策変更が影響した可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
データが短期間のため、日毎の分析では季節性よりも、短期的なトレンドが影響を及ぼしていると考えられます。社会的要素の急上昇は、公共政策や社会活動の影響かもしれません。
### 項目間の相関
– **個人経済と個人健康の相関**: 高い経済的余裕が健康維持に寄与している可能性。
– **社会的項目間の強相関**: 社会基盤と持続可能性、多様性が共通の政策や活動に影響を受けていることを示唆。
### データ分布
箱ひげ図を用いた分析では、特定の異常値や外れ値は確認されません。ただし、一部の項目（特に個人WEI平均と自由度と自治）は中央値に対して変動幅が大きい印象があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率 (0.69)**: 統計的に主要な変動要因は主に経済的要素と社会的要因であることを示唆。社会的スコアの顕著な増加はここで強調されています。
– **PC2の寄与率 (0.18)**: 個人のストレスや健康状態などの短期的な変動が影響していると考えられます。
**総括**
全体として、社会的要因の影響力が強まっている中で、個人の特定の要因（ストレスや健康）が依然として重要な役割を果たしていることがわかります。異常値は検出されていないとはいえ、個人と社会のバランスが変動する背景には、環境の突然の変化や政策の影響がある可能性があります。
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:
このグラフは、新サービスカテゴリにおける総合WEIスコアの推移を360日間にわたって示したものです。以下に、このグラフから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイントは2025年7月頃に集中しており、以降のデータポイントは2026年7月頃に集まっています。長期間のデータがないため、トレンドの具体的な方向性をつかむことは難しいですが、初期と後期で大きく期間が空いている点が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイントは約0.7付近に集中している一方、後期のデータポイントは0.8以上であり、明確な変動が見られます。
– 時間の空白が大きいため、間の変動に関するデータがないことが不確実性を生じさせます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データを示しており、信頼性の重要な指標です。
– 紫色の線が予測手法ごとの違いを示していますが、これも初期のデータ近辺で重なっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列的には、初期と後期のデータセット間の連続性がなく、各時期ごとに分析する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期と後期のデータ間には明確な関連性が見られず、独立したデータのセットとして解釈した方が良いかもしれません。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 初期のスコアが安定している一方、後期のスコアが上昇しているように見えるため、新サービスの評価が向上している可能性があります。
– この情報は、サービス改善努力が奏功していることを示唆し、マーケティングや製品開発戦略の見直しに役立つかもしれません。
人間が直感的に感じることとして、時期ごとの断絶や急激なスコアの変動を注意深く見る必要があり、今後のデータ収集を通じて更に明確なトレンドを把握することが求められるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 初期の実績値（青い点）は、比較的高いWEIスコアを示していますが、その後急激に低下しています。
– 予測値（ランダムフォレスト回帰：紫色線）も急激に低下し、長期間にわたって低い値を維持しているのがわかります。
– 最後に再びスコアが上昇する傾向が見られます（緑の前年値）。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の急激な低下は異常な変動を示しています。この急激な変動は外れ値として考えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 実績値（青）は初期のパフォーマンスを示しており、高いスコアからの急落があります。
– 予測（ランダムフォレスト回帰: 紫）は長期的なWEIスコアの低下を示していますが、予測（線形回帰: 水色）や予測（決定木回帰: ピンク）は表示されていないため、比較ができません。
– 前年（緑）は、スコアが再び上昇していることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値とランダムフォレストの予測値の間に大きなギャップが存在します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の急激な下落を除けば、その後はスコアが安定して低い状態で推移しており、変動の抑制が見られます。
6. **直感的な感覚と影響**
– 初期の急激な低下は、多くのユーザーにとって不安材料となる可能性がありますが、その後の安定した低さは回復の兆しを示していないように見えます。
– ビジネスや社会的には、初期の成功にもかかわらず、持続的な成長が課題となっています。回復の兆しが見える時点での戦略的対応が求められます。
このグラフは新サービスの導入が初期には好調だったものの、急速に減少した後、再び回復の兆候が出ている可能性を示唆しています。したがって、予測に基づいて改善策を講じることが求められます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフの左側では、実績値は比較的安定しており、0.8から0.9の間でほぼ横ばいの状態を示しています。
– 予測データは新しい時間範囲で開始され、さまざまな予測手法が表示されていますが、詳細なトレンドは見えません。
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見られません。全体としてデータは安定しています。
3. **各プロットや要素**
– **実績 (青色の点):** 過去の実績データを示しており、比較的高いスコアが安定的に維持されています。
– **前年 (淡緑の点):** 一貫した高スコアを示しています。前年データとの比較は重要です。
– **予測 (各色の線):** 異なるアルゴリズムによる予測値が示されていますが、まだ詳細なトレンドは見えていません。
4. **複数時系列データの関係性**
– 実績データと前年データは高いスコアを示しており、過去の実績の強さを反映しています。
– 予測データはまだ初期段階であり、長期間の動向は今後の追跡が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データは密に関連しており、高い相関があります。
– 予測は多様な手法に基づいており、異なる手法間での相関を今後評価することが重要です。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– 現在の段階では、高い安定性と信頼性が示唆されます。新サービスカテゴリにおける成功を示し、将来的にも引き続き成功が期待できる状況です。
– 予測手法の多様性は、リスクヘッジや市場の変動予測に役立つでしょう。逐次的な予測の改善によって、正確な市場分析と戦略的決定が可能になります。
全体として、この時系列データは将来の見通しを示唆するために更なる観察が必要ですが、現在のところ安定したサービスの提供が可能であることを示しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアは初期に高値を示していますが、急激に低下し、その後は横ばいの状態が続いています。
– 360日間のタイムスパンの後半において、新たなデータポイントが出現し、スコアが上昇しています。
2. **外れ値と急激な変動**
– 初期の急激な低下が最も顕著で、これが何らかの外部要因や制度変更、一時的な市場ショックを示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実績を示し、高水準からの急落を明らかにしています。
– 緑の点は前年比を示し、再び高水準に戻っていることを示しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰予測を示し、急激な低下後のトレンドを補完しています。
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初期段階では大きな乖離が見られ、その後の横ばい状態では一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期段階では、実績と予測に乖離がありますが、時間とともに予測が実績に追随するような形となっています。
– 最後のデータポイントにおいて、前年比が実績より高い点が強調されています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 初期の急落はネガティブな市場反応や経済環境の急変を示していますが、後の上昇は回復の兆しを示唆します。
– ビジネス戦略としては、初期の急激な変動に対するリスク管理や、後半の回復を捉えたマーケティングやプロモーション活動が重要でしょう。
– 社会的には、経済的余裕が復活することで消費者信頼が回復し、経済全体の活性化が期待できることが示唆されています。
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:
以下は、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色の点）は最初の段階で若干の変動を示し、その後急激に下降しています。
– 予測データ（赤い×）は初期段階で存在しますが、その後の予測はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色の実績データが急激に下降している箇所があり、これが外れ値や異常な変動として捉えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色は実績データを表し、実際の測定値を示しています。
– 緑色の点は前年比較を表し、過去のデータと比較するための参考です。
– ピンク色と紫色の線は、異なる回帰分析の予測を示していますが、データの時系列的な予測が継続していません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在、実績データと比較する他のデータセットの関係性や一致は見られませんが、異なる予測手法が使用されたということが理解できます。ただし、予測の継続性や精度に欠けます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係は見られません。異なる方法での予測があるものの、それぞれの精度や適用性には疑問が残ります。
6. **直感的な理解とビジネスや社会への影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、実績データの急激な下降であり、これは健康状態の悪化として認識される可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、この下降トレンドが続くと健康関連サービスの有効性が問われるかもしれません。改善策の検討やデータの見直しが必要とされるでしょう。
このデータを元に、さらなる詳細な分析や新たな予測モデルの開発が必要となるかもしれません。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**:
– グラフ全体として、最初に急激な下降トレンドが見られます。これは、最初は高い心理的ストレスが時間と共に大きく低下したことを示しています。
– その後、データポイントは無く、次のデータは急に別の点で評価されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の急激なストレス減少が注目すべき急変動です。
– 大半のデータポイントが最初の期間だけに集中し、その後空白の期間があるので、これは外れた現象のように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の実績点は、最初の観測を示しています。
– 紫の線は、ランダムフォレスト回帰を基にした予測を示しており、これはストレスが急激に減少したことを示唆しています。
– 緑の円は最終段階での比較のデータを示しているようです。
4. **時系列データ間の関係性**:
– 実績データと予測データが初期段階で一致しており、最初の急変の後、新たなデータポイントがないため、関係性の分析は困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のデータセットは非常に限られており、相関や分布の詳細な特徴を捉えることが難しいです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 最初に見られる急激なストレスの低下は、個人的または組織的な変化が背景にあるかもしれません。
– ビジネスや社会の観点では、介入やサポートがストレスレベルを迅速に低減させる可能性があることを示唆しているかもしれませんが、継続的なモニタリングが必要です。
– データの不足や時間の不連続性は、データ収集の戦略や方法の見直しを促すかもしれません。
このグラフは、初期の変化を捉えたものの、その後のデータ不足により継続的なストレス管理の評価が困難で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:
分析内容は以下の通りです。
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、開始時は高いスコアを示していましたが、急激に下降し、その後はゼロ近くで安定しています。
– 予測（各種回帰モデル）は、時間が進むにつれて比較的低いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには、初期で急減する大きな下降が見られます。
– それ以降は顕著な外れ値はありません。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実際のデータを示していますが、急落後の安定が続いています。
– 線形、決定木、ランダムフォレストの回帰予測は、スコアの低さを予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間で、大きな乖離が見られます。予測値は実績の急激な下降を反映しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの初期段階では予測と実績が一致していませんが、その後の予測値と実績データが低い位置に揃っています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の高い自由度と自治スコアが低下したことは、サービスの導入初期に問題が生じた可能性を示唆しています。
– 予測が低いままなので、サービスの改善や再評価が必要と考えられます。
– このデータは、現在のアクションがサービスの利用や顧客の信頼にどう影響しているかを示す警告となり得ます。ビジネス戦略やリソース分配の見直しが求められるかもしれません。
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**:
– WEIスコアは、評価開始時に高めのスコアを示していますが、時間の経過とともに非常に限られたデータしか表示されていないため、全体的なトレンドは明確ではありません。最初の部分で若干の上昇が見られますが、その後の変動は確認しにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ急激な変動や外れ値は見当たりません。実績データと予測データが近接しており、急激なスコアの変動はないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点（実績AI）**: 実績のWEIスコアを示しています。初期のデータポイントが高く、予測と比較して一貫性があります。
– **赤い「×」（予測AI）**: 予測されたWEIスコアを示しています。
– **緑の円（昨年AI）**: 昨年の実績データに基づく比較データを示しています。
– 各予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）のラインはほぼ一致しており、多くの変動がないことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測のデータは非常に近接しているため、予測の精度が高いことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データ間で高い相関があると推測されますが、限られたデータからは明確な傾向を見つけることは困難です。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、サービスが全体的に高いWEIスコアを維持していることを示唆しています。予測と実績が非常に近いため、予測モデルの精度が高いと考えられ、今後のサービス改善に向けた信頼できる指標となる可能性があります。
– 社会的には、公平性・公正さが高いことはポジティブに評価され、新サービスの導入や拡大において有利となるでしょう。このようなスコアは、顧客や利害関係者との信頼関係の構築に役立ちます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイントが数日間のみ存在しています。この期間では、実績AIのスコアが横ばいまたはわずかに上昇しているように見えます。
– その後、予測に移行し、全体的に高いWEIスコアを維持している様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は特に見られません。実績データも、予測データも比較的安定しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– **青い点**（実績AI）は、実際に観測されたデータポイントを示しています。
– **緑の丸**（前年比AI）は、前年のデータと比較した現在の予測値を示しています。
– **予測ライン**（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる予測モデルを示しており、どのモデルも高いスコアを予測しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデルが高い精度で同一のトレンドを維持し続けているため、モデル間での一致が確認されます。特に、ランダムフォレストと線形回帰が非常に近い予測結果を出しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同期間内における実績AIと各予測モデルのスコアには、高い整合性が見られ、予測精度が高いことを示しています。
6. **人間が感じる直感と影響**:
– グラフからは、サービスの持続可能性と自治性が高いレベルで維持されていることを直感的に感じ取れます。これにより、社会やビジネスにおける信頼性が強化され、さらに投資や採用が促進される可能性があります。
– 全体の安定した高スコアは、この新サービスが今後も持続的な成功を収める可能性を示唆しており、関係者に安心感を与えるでしょう。
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
1. **トレンド**
– グラフにはいくつかの異なるトレンドが見られます。7月初旬には実績（青い点）が急速に上昇し、その後は横ばい傾向にあるようです。予測（紫の線）のトレンドも、初期の急上昇から横ばいに続いています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に急激なスコアの上昇が見られますが、その後のデータポイントはより安定しています。この急激な上昇は、社会基盤や教育機会の提供が一気に改善されたことを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 実績データ（青の点）は、初期のデータに偏っています。
– 予測データ（紫、ピンク、緑の線など）は、全体として横ばいであり、異なる回帰モデルが使われていることが示唆されています。
– 比較AI（緑の点）は、2026年のデータで見られます。これは新たな比較対象として導入された可能性があり、現状の評価を再確認するためのものかもしれません。
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、初期には一致していますが、その後は予測の方が幅広いバリエーションを示しています。これは、予測モデルがより多くの不確実要因を考慮に入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**
– 相関関係は、実績と各予測モデルとの間で比較的一貫していないようですが、初期の急上昇部分については高い相関があるかもしれません。
6. **直感的な感じ方や影響に関する洞察**
– 初期の急激な上昇は、この地域や社会への新しいサービスの投入がもたらした大きな改善を示しているかもしれません。これにより、教育機会や社会基盤が大きく向上した可能性があります。
– その後の横ばいは、初期の勢いを維持するための課題を示唆しており、今後の持続可能な発展のための新たな戦略が必要とされるかもしれません。
このデータは、社会基盤や教育機会の改善が社会にどのように影響を与えているかについての重要な指標となり得ます。また、予測のバリエーションは、様々なモデルや戦略の評価に役立つでしょう。
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:
グラフ分析について、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 時系列的には、初めに実績AI（青のプロット）が0.6から高いスコアに急上昇したのが確認できます。その後、横ばい状態が続きます。
– 予測AIはスコアが約0.6付近から始まり、後半でも保持されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 時期によってはスコアが急激に変動していますが、グラフの中で急激な変動を示す外れ値は特に見当たりません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色は実績値を示しており、初期に急上昇したことを示しています。
– 緑色のプロットは前年の比率であり、終盤に集まっています。
– 紫色、ライトブルー、ピンクの線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によるスコアです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測AIと実績AIの初期段階のスコアにギャップがありますが、その後は予測AIと前年の比率がコンスタントに維持されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測と前年の比率が集まっていることから、季節や年次変動が影響している可能性が考えられます。
– 実績値の急上昇に伴う要因が予測のスコアに含まれていない可能性があります。
6. **人間が感じる直感、およびビジネスや社会への洞察**:
– 初期のスコアの急上昇は新サービスが急速に受け入れられたことを示唆しており、社会または市場の変化を受けている可能性が高いです。
– その後の安定状態はサービスの持続的な需要を示しているかもしれませんが、予測値が高位で維持されていない場合、他の要因や改善領域があるかもしれません。
– ビジネスにおいては、この安定化と比較を通じて、改善や革新の必要性を特定することができるでしょう。例えば、競争力の強化やサービスの充実などが考えられます。
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:
このヒートマップから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– このヒートマップは、特定の日付と時刻におけるWEIスコアの変化を示しています。全体として数日間のデータの一部を表示しているため、長期的なトレンドを確認するのは難しいですが、日によって異なるスコアが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日から7月2日にかけて、明確なスコアの変動が見られます。特に色の変化が部分的に分かれているところが急激な変化を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色のグラデーションがスコアの強度を示しています。緑色の部分は中程度、高いスコアを示し、紫と黄色の部分は極端なスコアの変化を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯で色が異なっているため、日にちと時間の組み合わせによってスコアが変動していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ヒートマップのスコアは、特定の時間帯での変動が大きい可能性があります。これは特定のイベントや状況に起因しているかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ビジネスや社会において、特定の時間帯のスコアの増減は重要なインパクトを与える可能性があります。この変動の原因を特定することで、適切な戦略や対策を講じることができるでしょう。例えば、サービスの利用が集中する時間帯に顕著な変動があれば、それに応じたリソースの最適化が考えられます。
このヒートマップを活用することで、特定の条件下でのWEIスコアの動向をより深く理解し、戦略的な判断に繋げ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:
グラフ分析の専門家として、以下のポイントに注目して分析を行います。
1. **トレンド**:
– 期間が非常に限られており、日付は2日間（2025年7月1日と7月2日）です。トレンドを判断するにはデータが少ないですが、各時間帯の変動が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時に明るい黄色が表示されています。これは、他の時間に比べて特に高いWEI平均を示しています。
– 8時〜16時の時間帯は低いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がWEI平均スコアを表しており、濃い色は低いスコア、明るい色は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**:
– 現在のグラフには多くの時系列が含まれていないため、時間帯ごとの変動に注目する形になります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明らかに7月1日の19時に特定の出来事があったか、あるいは普段と異なる要因が働いた可能性があり、他の日との比較が必要です。
6. **直感的な解釈とビジネスへの影響**:
– ユーザーの活動がピークになる時間帯を特定するのに役立ちます。例えば、19時の高スコアはユーザーの関心や利用が集中する時間帯を示唆しています。
– ビジネスへの影響として、この時間帯に合わせたプロモーションや追加サービスの提供が考えられます。
– 他の時間帯の低スコアを改善するためのアプローチも必要かもしれません。
全体的に、このデータは特定の時間帯に焦点を当てた戦略の考案に利用でき、さらなる詳細な分析がより多くの洞察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:
### グラフ分析:
1. **トレンド:**
– 短期間のデータであるため、全体的なトレンドを把握することは難しいですが、時間帯ごとに社会WEI平均スコアの変動があります。具体的な周期性は観察されません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月1日の19時台のスコアが極めて低い値（約0.73）を示しており、これは他の時間帯に比べて顕著に低い外れ値です。一方で、7月2日の9時台のスコアは非常に高く（約0.79以上）、これも他の時間帯と比較して目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– ヒートマップの色合いはスコアの変動を示しています。紫に近いほど低いスコアを、黄色に近いほど高いスコアを示しています。色の変化は日ごとおよび時間帯ごとのウェルビーイングの変化を視覚的に表しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 同じ日内での時間帯別スコアの変化を確認できますが、2日間のデータのみでは長期間のパターンや関係性を見つけるのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 明確な相関関係はこの短期間では特定しにくいですが、明るい色と暗い色のコントラストが時間帯によってあります。時間により社会WEI平均スコアが変動することを示しています。
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:**
– 日中の特定の時間帯にはウェルビーイングスコアが高くなる傾向が見られ、これはビジネスやサービスプロバイダーが顧客の満足度やエンゲージメントを高めるための特徴的な時間帯を理解する助けになる可能性があります。
– 逆に、非常に低いスコアを示す時間帯は、サービスの改善が必要であることを示唆しているかもしれません。
– これらの情報は、新サービスの展開やマーケティング戦略の最適化に役立つ可能性があります。
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:
この相関ヒートマップから以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップなので時系列データのトレンドよりも、項目間の相関関係に焦点が当たっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動よりも、特定の組み合わせで異常な高相関（1に近い）や低相関（-1に近い）が見られるかに注目します。
3. **各プロットや要素**:
– プロットは、濃赤色の領域が強い正の相関（+1に近い）、濃青色が強い負の相関（-1に近い）を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」と「社会WEI (持続可能性と自治性)」は非常に強い正の相関を示している（相関係数: 0.92）。
– 「個人WEI (心理的ストレス)」と「個人WEI (健康状態)」は負の相関を示しており（相関係数: -0.47）、ストレスが高いと健康状態が悪化する可能性があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」にも強い正の相関が見られます（相関係数: 0.66）、これは社会的な要因が総合幸福度に大きく寄与している可能性を示唆します。
– 一方、「個人WEI (経済的余裕)」と「社会WEI (公平性・公正さ)」の間には、負の相関が見られます（相関係数: -0.65）。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は社会的な公平性や多様性が確保されている環境で幸福感を感じやすいかもしれません。これは、ビジネスや政策において、社会的な要因を考慮することの重要性を示しています。
– 個人の心理的ストレスと健康状態の負の相関は、福祉や健康管理の面での課題を浮き彫りにし、ストレス管理の重要性を改めて示しています。
このヒートマップは、複数の項目がどのように関連し合っているかを視覚的に理解するのに役立ちます。社会政策や企業戦略を計画する際に、これらの相関関係は考慮すべき重要な要素です。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– WEIスコアの分布における明確な上昇または下降のトレンドは見られません。ただし、特定のカテゴリ間でスコアのばらつきが異なるため、カテゴリーごとに特徴があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– いくつかのボックスプロットには外れ値が見られます。この外れ値は異常なスコアを示しており、特定の時期や要因によって大きくスコアが変動したことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 箱ひげ図は、データの分布の中央傾向とばらつきを示しています。箱の幅は四分位範囲を示し、ひげはデータの全体のレンジを表しています。外れ値は個別のデータ点として表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 複数のカテゴリがあり、それぞれが異なるスコア分布を持っているため、各カテゴリが異なる特性や条件を持つことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– カテゴリごとのスコアの分布や中央傾向が異なっていることから、各カテゴリの特性やそれに影響する要因が異なることが考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響:**
– ビジネスや社会的には、特定カテゴリのスコアのばらつきが少ないもの（例: 「個人WEI平均」）は安定した結果を示しており、信頼性や一貫性のあるサービスやプロダクトを反映しているかもしれません。
– 外れ値が多く見られるカテゴリ（例: 「個人WEI（経済的余裕）」）については、特定の要因やイベントがスコアに大きな影響を与えている可能性があるため、これらの要因に注視し、改善や対応が必要となるでしょう。
この分析により、各カテゴリの特徴や課題が明確になり、具体的な戦略や対応策を立案するための基礎情報として活用できるでしょう。
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、主成分分析（PCA）による新サービスカテゴリのWEI構成要素を示しており、以下のポイントに着目して分析します。
1. **トレンド**:
– グラフ自体は静的なプロットであり、時間的なトレンドを示していないが、第1主成分（貢献率: 0.69）は第2主成分（貢献率: 0.18）よりも影響が大きいことがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側（第1主成分が-0.20付近）にあるプロットは、他のプロットから離れた位置にあり、外れ値と考えられる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– プロットは複数のサービス要素の主成分空間での分布を示しており、それぞれのプロットは異なる新サービスの要素を表しています。第1主成分での変動がより大きいため、変動の主な要因となっている可能性があります。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– プロットは主成分空間における位置を示しており、時系列データとの直接的な関係性は見えません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは主成分空間での分布を表しており、特に第1主成分に沿った方向に多様性があります。これは、第1主成分がデータのばらつきを強く説明していることを示しています。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– 第1主成分の影響が強いため、この成分が重要な特性や要因を捕捉している可能性が高いです。新サービスの成果や成功の鍵となる要素を理解する上で、重要な手がかりになると言えます。
– グラフ上での分布の広がりは、異なる要素や特性が新サービスの成功にどのように影響しているかを探るために重要であり、これをもとに戦略を練ることができるでしょう。
このPCAの結果に基づき、新サービスの最適化や改善のための具体的な方向性を導くことが可能となります。
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。