📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析の結果、以下の重要な観察と洞察が得られました。
### 時系列推移
– **総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均のトレンド**:
– 総合WEIは比較的安定しており、0.71から0.75の範囲内で推移しています。この期間で大きな変動は観察されず、全体的に横ばいのトレンドです。
– 個人WEI平均は、初日に0.75から0.66へと低下し、その後少し回復し0.675まで戻しています。全体としてやや下降傾向が見られます。
– 社会WEI平均は対照的に増加の傾向が見られ、0.68から0.825へと順調に上昇しています。これは、社会的要因の改善が個人要因よりも強く影響している可能性を示唆しています。
### 異常値
– 提供されたデータ内では検出された異常値はありませんでした。これにより、データは一貫性があり、特定の日に特異な出来事がなかったことが示唆されます。
### 項目別のトレンドと相関
– **個々の詳細項目**では、特に個人の経済的余裕と社会的インフラが高いスコアを維持しています。社会的持続可能性と自治性、および社会的多様性も上昇傾向を示しており、社会的環境の改善が評価されています。
– **健康状態と心理的ストレス**については、他の項目に比べやや低く、特にストレスは最も小さいスコアで、社会的変化が個人の健康やストレス軽減に確実に波及しているわけではないことが見て取れます。
### 季節性・トレンド・残差
– 大きな季節性のパターンは見られませんが、社会的要因の改善傾向から、長期的には社会基盤の強化が続いていることが示唆されます。データの残差からは無作為な変動がほとんどで、全体的な傾向に影響を及ぼしていないことがわかります。
### 各項目間の相関
– 高い相関が見られる項目としては、社会基盤と社会的持続可能性（高い相関係数が予想される）が挙げられ、これらは社会インフラの整備が持続可能性の評価を高めている可能性を示しています。
– 一方で、個人の健康とストレスの間の相関は低めで、個人要因は社会的要素からの影響を受けにくいことが考えられます。
### データ分布
– 各WEIスコアの箱ひげ図は全体として幅広くばらつきがあることを示し、高いスコアの外れ値は特に社会インフラにおいて認められ、特定の要因が上の方に引っ張っている可能性があります。中央値も各項目で異なり、個人および社会の異なるスピードでの改善を示しています。
### PCAの分析
– 主成分分析によると、第一主成分（PC1）はデータの69%を説明しており、全体的な評価に対する幅広い影響を与える主要な要因を示唆しています。これには社会基盤や持続可能性が大きく寄与していると考えられます。第二主成分（PC2）は18%を説明し、個人の健康やストレスの違いを表す可能性があります。
### 総括
全体として、社会WEIは改善傾向を示し、特に社会インフラや持続可能性の面で力強い進展が確認されました。個人のWEIに関しては、やや減少の傾向がありますが、これはおそらく社会変革が個人に及ぼす影響が即時に現
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータポイント（青いプロット）は短期間で、約0.8のレベルで安定しています。
– 全体的なトレンドとしては、予測ライン（ピンク）は緩やかな上昇を示していますが、大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 現在のデータでは外れ値や急激な変動はありません。データは比較的一貫しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績のデータを示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲（xAI/3σ）を示しており、将来のデータの予測に対する信頼区間を示唆します。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）が予測トレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現時点では実績データのみ示されていますが、予測ラインはこの実績データに基づいて未来のトレンドを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測範囲内に収まっており、強い相関関係があることが期待されます。
6. **直感的な印象とビジネスへの影響**
– データの安定性と予測の精度から、人々はこの新サービスが信頼できるものと感じる可能性があります。
– ビジネス面では、安定した実績が新サービスの将来性を示唆し、投資や拡大の可能性を示しています。
このグラフは、サービスの安定性と将来の見通しの良さを示唆しています。今後のデータを追加することで、より詳細な分析が可能となり、さらなる事業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**:
– 実績データ（青色の点）は、期間の初めに高いWEIスコア（約0.7から0.8の範囲）を示しています。
– 予測値には3種類のモデルが使用されています。
– 線形回帰（青紫色のライン）は一定値を保っています。
– 決定木回帰（紫色のライン）は急激に低下し、ほぼ0に達します。
– ランダムフォレスト回帰（桃色のライン）はわずかに下降して安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 決定木回帰モデルが示す予測値の急激な低下が目立ちます。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実際のWEIスコアを示しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示しており、実績値はこの範囲内にあります。
– 三つの異なる予測線が異なる将来のシナリオを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測モデルの間に大きな乖離が見られ、一部のモデルは実績のトレンドを正確に反映していません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 線形回帰は一定で予測し、実績との乖離があります。
– 決定木は大幅な低下を示し、実際のデータとは大きく異なります。
– ランダムフォレストは最も実績に近い傾向を示しますが、わずかな下降があります。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– ビジネスにおいては、モデルの予測性能を評価し、どのモデルが現在の実績に基づいてより信頼できるのかを判断する必要があります。
– 決定木の予測が大幅に低いため、新サービスの将来性に対する懸念が生じる可能性があります。
– ランダムフォレストが実績と最も近いことは、再評価の価値があるかもしれません。
– モデル間の不一致は、より多くのデータ収集やモデルの改良が必要であることを示唆しています。
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:
グラフを分析すると以下のような特徴と洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）のデータポイントは最初に数日間表示され、その後はありません。これは、最近の実績データが不足しているか、または収集が追いついていない可能性を示唆しています。
– 予測（予測AI）は横ばいです。これにより、今後のWEIスコアが大きな変動なく安定していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 提供されたデータには大きな外れ値や急激な変動は見られません。むしろ、予測データは非常に安定した傾向を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の実績を示し、灰色の範囲は予測の不確かさを表しています。
– 予測には3つの異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が用いられており、それらは非常に緊密に一致しています。これはモデル間での予測の強い一致を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在のところ、実績と予測データが直接的に重なって表示されていないため、これらのデータ間での直接的な相関を確認するのは困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は均一であり、予測モデル間の相関は非常に高いと見られます。
6. **人間の直感およびビジネスや社会への影響**:
– 安定した予測は、ビジネスにとって安心感を与えるかもしれません。新しいサービスが予想通りの安定した性能を維持することは、持続的な価値提供の確実性を示します。
– 実績データが不足しているため、実績が予測とどのように一致するかを継続して監視することが重要です。実際のデータが予測と乖離し始めると、潜在的な問題を早期に特定できます。
このような分析を基に、データ収集とモデルによる予測の精度改善の取り組みを進めることができるでしょう。
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:
このグラフは新サービスカテゴリにおける個人WEI（経済的余裕）の時系列データを示しています。以下、各ポイントに基づいて分析します。
1. **トレンド**
– 実績AIによって示されている青色のデータポイントは、非常に狭い範囲で横ばい状態を示しています。
– ランダムフォレスト回帰で予測された紫色のラインは、最初に急激に下降し、その後は横ばいに推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ランダムフォレスト回帰の予測では、数日間でWEIスコアが大幅に低下するという急激な変動が見られます。これは注目に値する外れ値と言えるでしょう。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の実績点は、実際の観測されたWEIを示し、紫色のラインはランダムフォレスト回帰による予測を示します。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表していますが、非常に狭い範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在の実績AIのデータは安定していますが、ランダムフォレスト回帰による予測は大きく異なる挙動を見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在のデータと予測の相関は低く、WEIが今後不安定になる可能性を示唆しているかもしれません。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 予測の急激な下降は、将来の経済的不安定性や予測モデルの不確かさを反映しているかもしれません。新しいサービスの導入が失敗するリスクを警告している可能性があります。
– このような急変動は、ビジネス展開上の慎重な評価やリスク管理の必要性を示します。
このグラフから得られるインサイトとしては、実績が現在は安定している一方で、予測に対する不確実性に対処し、計画や戦略を柔軟に見直す必要があると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、最初の評価日での3つの観測があります。この観測値は安定しており、短期間での大きな変動はありません。
– 予測線の一つ（紫色、線形回帰）は、急激な下降トレンドを示しています。
– 別の予測線（ピンク色、ランダムフォレスト回帰）は、ほぼ横ばいで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データの3つの観測はほぼ一貫しており、外れ値は見当たりません。
– 予測（線形回帰）が急に下降しているが、これは過小評価やデータの外挿問題を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績の健康スコアを示しており、実際の観測値です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を表し、実際の観測値がこの範囲内に収まっていることを示します。
– 予測の線（紫、ピンク）は将来のトレンドを示唆していますが、非常に異なる傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデルが異なるトレンドを示しており、その中でも線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測間での相関はないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは狭い範囲で安定しているため、現時点では大きな変動や相関関係は観察されていません。
6. **直感的な理解とビジネスへの影響**
– 現時点の実績データが安定しているため、健康状態の維持には良好な状態にあると直感的に感じられます。
– 予測が異なるため、将来の健康変動について不確かさが残る状況です。これにより、特に線形回帰モデルによる悲観的な予測は、早期の健康管理プランの見直しや改善活動を促す可能性があります。
– サービス提供側は異なる予測モデルの結果を考慮し、顧客に対するサポートやアドバイスを多角的に提供することが重要でしょう。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は数日間のみ表示されており、明確な上昇または下降トレンドは不明です。
– 線形回帰（灰色）、決定木回帰（緑色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク色）の予測がそれぞれ異なる挙動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ピンク色のランダムフォレスト回帰の線が急激に下降しているのが目立ちますが、これは予測データです。実測値の急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、初期の評価における心理的ストレスのスコアを表示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は、予測の信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各種予測モデルが直線（線形回帰）、曲線（ランダムフォレスト）、および直線的な下降（決定木）と異なるパターンを示しています。
– 予測の違いは、モデルの解釈の違いを反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のデータポイントが限られているため、明確な相関を識別するのは困難です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 実績データが限られているため、現在の心理的ストレスの状態の変化を判断するのは難しいです。
– 各種予測モデルが異なる結果を提供しているため、特定のモデルに頼るのではなく、複数の視点を考慮することが重要となるでしょう。
– ビジネスにおいては、予測モデルの選定やその正確性の確認が大切であり、それにより的確な意思決定やリスク管理を実施する必要があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータポイント（青い点）は最初の5日間にのみ存在し、その後予測データが続いています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）の予測は急激な下降傾向を示し、月半ばに最小値に達した後、安定しています。
– 線形回帰（緑の線）と決定木回帰（赤紫の線）は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ランダムフォレスト回帰の予測に急激な下降が見られます。他の回帰手法との乖離が大きく、外れ値として認識されるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIのスコアで、初期の高い自由度と自治を示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示しており、ある程度の変動性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 緑と赤紫の線は安定していますが、ピンクの線が変動を示しており、異なる予測モデルが異なる傾向を出力しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間に大きな変動が見られ、特にランダムフォレスト回帰の予測は他の手法と乖離しています。
6. **直感的な感覚とビジネスへの影響**:
– 初期のデータが高い自治を示唆しますが、ランダムフォレスト回帰の予測ではその継続が難しいとされています。
– 企業は、自主性や自由度が低下する可能性を理解し、迅速に対応策を考える必要があります。
– 製品やサービスの評価が急速に低下するリスクに対抗するため、特にランダムフォレストに基づく予測シナリオに注意が必要です。
このグラフは、新しいサービスが市場においてどのように評価され、どのように変化していくかを予測するための重要なツールとなります。
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**
– 実績データ（青い点）は、期間の初めに一定の範囲に密集しており、全体的に横ばい傾向を示しています。
– 線形回帰（紫の線）とランダムフォレスト回帰の予測は、最初は上昇し、その後一定になる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには、特定の外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青い点）は、実際のWEIスコアを示しています。
– 予測（赤いX）は将来の予想されるスコアで、予測の区間（灰色の帯）は不確実性の範囲を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のそれぞれが異なる予測モデルによるトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルの出力が重なっており、複数のモデルによる予測が類似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**
– 実績データは短期間に集中しており、線形回帰などの予測モデルと高い一致を示しています。
– 各モデル間の予測のバリエーションは小さく、予測は一貫して安定しています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 実績データが安定していることから、現在のサービスは一定の公平性・公正さを維持していると推測されます。
– 予測モデルの将来のスコアは、改善の可能性を示唆していますが、安定した範囲に留まっています。
– ビジネスや社会への影響としては、この安定したパフォーマンスが利用者にとって信頼性の高いサービスとして認識される可能性があり、長期的な顧客満足度や信頼性の向上に寄与するでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は最初の数日で緩やかに上昇しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンクのライン）は1.0で一定しており、高いスコアを維持すると予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績において外れ値や急激な変動は見られません。
– 最初のうちはスコアがバラついているものの、予測では安定した水準に達する予測が示されています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示し、初期段階での動向を反映しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は狭く、線形回帰（薄い紫色）、決定木回帰（青紫色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク色）の予測が安定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**
– 各予測手法の結果は一致しており、特にランダムフォレストの予測は非常に保守的で安定性を強調しています。
– 各予測手法の間に大きな乖離はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に大きなギャップは存在せず、予測は実績データの延長線上にあり、相関が高いと考えられます。
6. **直感的な感じ方とビジネス・社会への影響**
– 初期の実績データが安定しない中、予測が高い持続可能性と自治性を維持すると示していることから、サービスの安定性が直感的に評価されるでしょう。
– 企業にとっては、サービスが長期的に持続可能であるという安心感を与え、さらなる投資や展開を後押しする要因となる可能性があります。
– 社会的には、これが新たなサービス導入の成功例として認識され、他のプロジェクトが参考にする事例になるかもしれません。
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（青点）は期間の初期に比較的一貫して増加しています。
– 予測（紫色の線）は、開始時から急上昇した後、全体として高いスコアで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績のデータは特に外れ値や急激な変動を示していません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、過去の実績がどうであったかを表現しています。
– 紫色の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は予測値で、段階的な変化を示しています。特にランダムフォレスト回帰と決定木回帰は予測値を同一の高位スコアで示しています。
– 灰色の帯は、予測の不確かさの範囲を示していますが、実績データがすべてこの範囲内であることが確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 当初の実績データから予測への移行がスムーズであり、実績値が主に予測の不確かさ範囲内であることから、実績と予測の関係は信頼性が高いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データから予測した回帰のモデルは、特に初期の増加を反映しています。
– 全体的に高いスコアでの安定性が予測されています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– WEI（社会基盤・教育機会）が高いスコアで維持されることは、社会の安定や発展を示唆しています。
– 新サービスがこの高いスコアに貢献している可能性があるため、社会全体における教育機会の増加や社会基盤の強化につながることが予想されます。
– 将来の計画や政策の策定において、これらの予測が重要な指標として機能す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:
このグラフは、新サービスカテゴリにおける「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」スコアを示した時系列散布図です。以下のポイントに注目して分析します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）のデータは7月1日から5日まで提供され、全体的に0.6から0.8の間で安定しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、緑色の線）は、8月1日までの期間で1.0に向けて上昇していますが、7月5日以降は横ばいの状態です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの範囲に大きな外れ値や急激な変動は見られません。
– 予測データも一貫して安定しており、大きな変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、安定した実績を表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ範囲を示し、実績と予測の間のズレの程度がわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレスト回帰の予測は高いスコアを維持していますが、他の予測手法（線形回帰、決定木回帰）は異なり、様々なスコア範囲を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 提供された範囲内では相関関係を分析するのに十分なデータポイントはありません。
– 実績データの分布は期間が短いために限定的です。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響**:
– 実績データが安定していることから、現行の施策やサービスは一定の効果を持っていると考えられます。
– ランダムフォレストモデルによる楽観的な予測は、このサービスが今後さらに成長する可能性を示唆しています。
– ただし、他の予測モデルが異なるスコアを示していることから、将来の予測に対して多角的な視点を持つことが重要です。
提供されたデータに基づいて、ビジネス上や社会的にどの予測モデルに基づくかの意思決定が重要です。
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:
以下は、与えられた総合WEI時系列ヒートマップに関する分析です：
1. **トレンド**
– ヒートマップは2日間のデータを示しているようです。各日について、特定の時間帯で異なる色の変化があります。
– 全体として、明確な長期トレンド（上昇や下降）が示されていないため、一時的または周期的な変動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**
– 7月1日と7月2日では、顕著な色の違いが観察され、7月2日に時間帯8～16時で最も高いスコア（黄色）を示しています。
– 突然の値の上昇が見受けられるため、何らかのイベントや影響があった可能性があります。
3. **要素の意味**
– 色の濃淡はWEIスコアを示しており、濃い紫から黄色への変化はスコアの上昇を示します。
– 特に、緑（中間値のスコア）から黄色（最高値スコア）への変化は注目に値します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日ごと、時間帯ごとでスコアが異なり、特定時間帯での急激な変動がありますが、他の日や時間帯のデータがないため、直接的な関連性や原因を特定するのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 提示された2日間では、明確な相関関係は見出しにくいですが、時間帯ごとのスコア分布の変化が重要です。
6. **直感的洞察およびビジネスや社会への影響**
– 人々は、特定の時間帯に新サービスの利用や注目が集まったことを直感的に感じ取るでしょう。例えば、7月2日の昼間（8～16時）での高スコアはプロモーションや新たなキャンペーンが実施されている可能性を示唆します。
– ビジネスへの影響として、どの時間帯が顧客にとって最も魅力的であるかを識別し、今後の戦略設計に活用することができます。
このようなヒートマップは、短期間での変動要因や影響を迅速に見極め、戦略的な意思決定に役立つでしょう。
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:
このヒートマップは、30日間の個人WEI平均スコアを時系列で示しています。以下はグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– このグラフは2つの日にち（2025年7月1日と2025年7月2日）で色が分かれています。具体的なトレンド（上昇、下降）はこのヒートマップからは分かりませんが、特定の日付における変化を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時の時間帯が黄色で示されており、他の時間帯を大きく上回るスコアを示しています。これは外れ値として特筆されるべきです。
3. **各プロットや要素**:
– 色の違いはスコアの高さを示し、黄色が最も高いスコア、紫が最も低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**:
– 7月1日と7月2日の間で大きなスコアの変動があります。具体的な理由はデータからは分かりませんが、何か特別なイベントや要因があった可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとに顕著なスコアのばらつきが見られ、特に19時の変化が著しいです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 7月1日の19時に非常に高いスコアが記録されていることから、この時間帯で新サービスが特に注目を集めた可能性があります。
– 企業は、この時間帯に特別なプロモーションやイベントを行うことで、ユーザーエンゲージメントをさらに高める戦略を検討することができるでしょう。
このグラフは、新サービスの特定の期間や時間帯における関心度や利用度の変化を可視化し、戦略的な意思決定に活用できるデータを提供しています。
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:
上記のヒートマップを分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 日ごとのデータとして7月1日と7月2日のみが示されています。継続的なトレンドを判断するには不十分なデータですが、7月1日夜間の値が低いことが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時に紫色の領域があり、他の値に比べて非常に低いスコアであることが確認できます。これは外れ値として注目できます。
3. **要素の意味**:
– 色の変化はWEI平均スコアの高さを示しており、黄色は高いスコア、紫色は低いスコアを示しています。特に黄色は極端に高い数値を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 同日の時刻ごとの比較しか行えないため、明確な相関関係は見つけにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ヒートマップ自体では明確な分布のパターンは観察できませんが、一部の時間帯でスコアが集中して高いことが示されています（7月2日の日中）。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 7月1日夜間から7月2日の日中にかけて急激にWEIスコアが上昇していることから、この時間枠で何らかの新サービスが社会的に大きな関心を集めた可能性があります。また、7月1日19時の極端に低い値は、システムの問題やイベントの影響を示唆する可能性があります。
– 企業戦略としては、スコアの変動要因を調査し、なぜ特定の時間に高まったのかを理解することで、今後のサービス改善やプロモーションの参考にできます。
この分析は、僅か2日間のデータに基づく点に留意する必要があります。より多くのデータを収集して分析を進めることで、関連するトレンドや原因をさらに明確にすることが可能です。
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:
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**:
– ヒートマップ自体は相関関係を示しているため、時系列のトレンドを直接示すものではありませんが、関連性の高い要素間での動きが同期している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関が非常に高い（赤色）や低い（青色）項目間は、他と比べて外れ値的な特異性があることを示唆します。
– 例えば、「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）」の相関は非常に高く（0.92）、これは特に強い関係性を持っていることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤色の部分は正の相関（1に近いほど強い）、青色の部分は負の相関（-1に近いほど強い）を示します。
– 色の濃さがその強さを示しており、濃い赤は強い正の相関、濃い青は強い負の相関を意味しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」と他の多くの項目（例: 「個人WEI（健康状態）」など）との正の相関が見られ、経済的余裕が他の要素と連動して変化する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は全体的に他の項目と高い正の相関を持っており、社会的な価値観が多方面に影響を与えていることが示唆されます。
6. **人間の直感やビジネス・社会への影響**:
– 高い正の相関を持つ項目間では、何らかの政策変更や社会変化が一方の指標に影響を及ぼすと、他の指標にも連動した影響が現れやすいことを意味しています。例えば、共生・多様性の改善が経済的余裕や教育機会の向上にも影響を与える可能性が考えられます。
– ビジネスの観点では、それぞれのWEI要素がどのように連動しているかを理解することで、戦略的な計画やリスク管理に活用できる可能性があります。
総じて、ヒートマップは項目間の関連性を視覚的に確認しやすく、戦略的な意思決定の基盤として活用できるでしょう。
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**
– 各カテゴリのWEIスコアは、明確な時間的なトレンドは示していません。これは30日間のデータを要約しているため、長期的なトレンドを見るのではなく、各カテゴリの全体的な分布に焦点を当てています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 各箱ひげ図の周囲に散見される「○」は外れ値を示しています。特に、「個人WEI（健康状態）」や「社会WEI（可能性と生活）」などで見られる外れ値は、特異なデータポイントを示し、これらのカテゴリでの異常な状況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**
– 「箱ひげ図」は中央値、四分位数、最小値、最大値を示し、特定のWEIタイプにおけるデータの分布を示しています。
– 色の違いは、おそらくカテゴリやデータグループを区別するためですが、具体的な意味はグラフからはわかりません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIスコアの分布はばらばらで、結束した関連性は見られません。これは、各カテゴリが独立していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」や「個人WEI（心理的ストレス）」は比較的集中したスコア分布を持っており、スコアの安定性を示しています。
– 一方で「社会WEI（生態系・持続可能性）」は分布が広く、バラツキが多いことを示しています。
6. **直感的な理解およびビジネスや社会への影響**
– 人間はこのグラフを見て、何らかのWEIカテゴリが安定して高いもしくは低いこと、外れ値の存在から異常な状況があることを直感的に感じるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、特定のカテゴリでのスコアばらつきが大きい場合、それに対する改善や調整が必要であることが示唆されます。特に、健康状態や持続可能性に関連するスコアは、社会的・経済的な政策の改善を考慮する際の重要な指標となりうるでしょう。
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）を用いて新サービスカテゴリの構成要素を表しています。以下はこのグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– トレンドというより、各日付のデータポイントを主成分の空間にプロットした散布図です。長期的な時間の流れは反映されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 主成分1と主成分2の両方で他の点から離れている点は、特異な挙動を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– x軸（第1主成分）はデータの変動の69%を説明し、y軸（第2主成分）は18%を説明します。
– プロットの散らばり具合から、主成分1がデータをより良く説明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**
– グラフ内のそれぞれの点が異なる時系列データポイントか、異なるサービス構成要素を表すのかは明示されていません。しかし、同じ期間内の異なるデータパターンを表していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– x軸とy軸の分布を見る限り、どちらかが他を決定的に説明する形とはなっておらず、その意味で多様な相関関係が示唆されます。
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に関する洞察**
– このグラフを見た際、ビジネス関係者は各構成要素が持つ影響力の違いに着目するでしょう。
– 特に主成分1が大きな影響力を持つと考えられるため、新サービスにおいて最も重視される要素の特定に役立ちます。外れ値として現れたデータは、新サービス改善のための革新のヒントにもなるかもしれません。
このように、主成分分析の結果を視覚化することにより、データ内の隠れたパターンや重要な要素を特定する助けとなります。
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。