📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析を行い、以下の分析結果を示します。
### 時系列推移
– **総合WEI（combined_wei）**:
– 全体的には0.71から0.75の範囲で変動しています。トレンドとしては大きな上昇もしくは下降は見られず、安定した範囲内での振れですが、7月1日から7月2日にかけて若干の上昇傾向が見られました。
– **個人WEI平均 (personal_avg) および 社会WEI平均 (social_avg)**:
– 個人WEIは0.66から0.75の範囲で変動し、7月2日の午前に最低値0.66が観測され、その後回復しています。
– 社会WEIは0.68から0.825の範囲で変動し、特に7月1日の午後と7月2日の午後にかけての上昇が目立ちます。
### 異常値
– 提供データ内に異常値は検出されていません。
### 季節性・トレンド・残差
– データについてSTL分解の結果は明示されていませんが、短い期間で見る限り、顕著な季節性パターンは検出されていません。
### 項目間の相関
– **相関が高い項目**:
– 経済的余裕と個人健康、社会インフラストラクチャーが高い相関を示すことが予想されます。経済的余裕または社会的要因が他の項目に良好な影響を与えている可能性があります。
– 社会基盤や社会的多様性もまた、他の社会的要素（公正さ・持続可能性）と相関していることから、社会政策やサービスの変化が相互に影響し合い、全体的な社会WEIスコアを押し上げていることが考えられます。
### データ分布
– **ばらつき**:
– 箱ひげ図によってデータの中央値及びばらつきが視覚化されますが、個別値から見る限り、極端な外れ値は特に見受けられません。
– 健康状態と心理的ストレスの項目で、それぞれのばらつきがやや持ちつつも、一定の範囲に収まっています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– 主成分分析(PCA)における主要な構成要素として、PC1は全体の50%の寄与率を持ちます。これは、データセットの半分がこの成分の変動で説明可能であり、経済的・社会的要素が主要な要因である可能性を示唆しています。
– PC2は36%の寄与率で、もう一つの重要な構成要素として、ウェルビーイングに関連する個人的・社会的要因がくり込まれていることを示します。
### 結論
このデータセットでは、総合WEIスコアと関連する個別項目におけるトレンドは過去数日間で安定しており、異常値はないものの、個人と社会の要因が相互に影響を及ぼし、特定の期間においてはわずかに好転している可能性があります。構成要因としては経済的余裕と健康、さらに社会的公正と持続可能性に注目すべきであり、これがWEIの主要な変動要因として多くの部分で説明されます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– *実績データ*（青のドット）は高いスコアで開始されていますが、その後はデータがありません。この時点では目立った増加や減少は見られません。
– *予測データ*は全体的に緩やかな下降傾向を示しています。特に線形回帰（青紫の線）では、時間とともに若干の下降が予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには外れ値や急激な変動は見られません。しかし、予測のばらつきが不確実性の存在を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いドット: 実績データ
– 色づけされた線: それぞれ異なる回帰分析による予測を示しています。線形回帰が最も急な下降を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルが少しずつ異なる結果を示しているが、全体のトレンドとしては緩やかな下降が一貫しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ数が少ないため、強い相関関係や分布の詳細な特徴は読み取りにくいですが、全体的に予測データ間には緩やかな負の傾向が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– サービスの初期パフォーマンスは堅調ですが、将来的にはやや下降する可能性を暗示しています。この傾向が続くと、新サービスの市場での競争力維持に挑戦が伴う可能性があります。
– 事業戦略として、新機能や価値提供を通じてこの下降トレンドを反転させる必要性があるかもしれません。
– 利害関係者としては、予測の不確実性を考慮に入れながら、柔軟な対応策を検討す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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は短期間に集中しており、全体的なトレンドを把握するのは難しいですが、比較的高いスコアで安定しています。
– 予測ラインには、以下のような異なるトレンドが見られます:
– 線形回帰（紫）は緩やかに下降しています。
– ランダムフォレスト回帰（シアン）と決定木回帰（マゼンタ）はほぼ水平に推移し、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの青いプロットは、比較的安定した分布を示していますが、期間が短いため外れ値や急激な変動は見当たりません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のWEIスコアを示しています。
– 赤い×は予測されたスコアを示していますが、現時点では配置されていません。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しています。
– 予測ライン（紫、シアン、マゼンタ）は、それぞれ異なる予測モデルの結果です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在は実績データのみが存在するため、予測と実績の直接の比較は困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現状では、相関を分析するための十分なデータがないため、実績と予測の関係性を確認するには、将来的なデータとの比較が必要です。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**
– 人々がこのグラフから直感的に感じることとして、実績スコアが予測と比較して高い位置にあることはポジティブに受け取られるでしょう。
– 現在の高スコア維持が継続するなら、新サービスの導入により期待以上の反響や価値が生まれている可能性があります。
– ビジネス面では、予測との差異を分析することで、モデルの改善や新しい戦略の策定に役立つかもしれません。
将来的には、予測モデルの精度向上や市場からのフィードバックを通じて、さらなる洞察が得られるでしょう。
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:
このグラフは、新サービスカテゴリの社会WEI平均スコアの時系列データを示しており、過去30日間の推移を追っています。
1. **トレンド**
– 実績値は安定して0.8付近で推移しています。
– 予測値には異なる回帰アプローチが用いられており、線形回帰は微増、他の二つ（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左側に密集している実績データには特に極端な外れ値はなく、安定したパターンが見られます。
3. **各プロットや要素**
– 実績値は青いプロットで、予測はそれぞれ異なる色の線で示されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、実績値がこ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**
– 予測手法による傾向の違いがあり、線形回帰はやや上昇傾向、他はほぼ変化なし。また、全体として3つのアプローチは実績値を反映しつつ、異なる長期予測パスを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各モデルの出力は実績値の初期データに基づいているため、高い相関が示唆されますが、異なる予測手法によりズレがあります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 実績値が安定していることから、新サービスの社会WEIスコアはしばらく安定したパフォーマンスを維持しそうです。
– この安定性はビジネスに安心感を与え、今後のサービス投入の計画にも役立つ可能性があります。
– 予測の不確かさ範囲内に実績が収まっていることは、モデルの信頼性も示唆しており、その点で意思決定にプラスの影響を与えるでしょう。
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:
以下の点に基づいてグラフを分析します。
1. トレンド:
– 実績（実績AI）は、期間初期に約0.8であり、安定しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測は急激に下降し、その後も低いままです。
– 他の予測線（線形回帰、決定木回帰）は、横ばいを示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 実績の点に特別な外れ値は見られませんが、ランダムフォレスト回帰の予測では急激な変動があります。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青い点は実績を示し、予測範囲はグレーのことを表します。
– 赤い×印や異なる色の予測線は、各予測モデルの結果を示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績と他の予測は初期では一致していますが、ランダムフォレストの予測との乖離が目立ちます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績は安定しており、予測モデル間での相違や不確実性が見られます。
6. 直感的な洞察:
– 実績の安定性に対して、一部の予測が大きく外れていることは、予測モデルの再評価や調整が必要である可能性を示しています。
– ランダムフォレストの予測が非常に低いことから、パラメータ設定や入力データに問題があるか、実績データとの乖離を考え直すべきかもしれません。
– ビジネスや社会の文脈では、新サービスが経済的安定性を維持しているが、一部の予測手法によるリスク認識を受け入れる必要があります。
予測手法の改善や再評価が求められる一方で、実績のデータを維持することが経済的余裕を示す重要な指標であることを再確認すべきです。
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:
以下に挙げた視覚的な特徴と洞察を元に、このグラフを解析します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い円）は、グラフ開始時に徐々に上昇しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）は最初の急上昇後、横ばいで高いレベルに安定しています。
– 線形回帰（薄いピンクの線）と決定木回帰（シアンの線）は、安定した傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の数日間、実績のスコアに急激な上昇が見られます。これは新たな行動や状態の変化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**:
– 青い円は実績を示し、予測の信頼性や現在のパフォーマンスに役立つデータです。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示し、この範囲内で予測が行われるべきことを示しています。
– 各予測モデルの線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なる手法による将来の見通しを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルの予測は、初期の実績に基づいて異なる安定性を示していますが、総じて安定した状態を維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測の不確かさ範囲が狭いため、予測モデルの精度が高いことが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、初期段階での急上昇とその後の安定性です。この特性は、健康管理や新サービスの導入において、初期の注意と追尾が重要であることを示唆します。
– ビジネスや社会への影響として、導入初期の適切な介入によって健康状態の改善が可能であることが読み取れます。このため、継続的なモニタリングと調整が有益です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は初期にのみ表示されており、その後の予測線は全体としてわずかに上昇しています。このことは、一般的な心理的ストレス（WEIスコア）が徐々に増加傾向にあることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データはばらつきがありグレーの範囲内にありますが、特に目立つ外れ値や急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のデータ（実績）を示し、各予測線は異なる予測手法によるトレンドを示しています。予測の不確かさ範囲はグレーの範囲で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測線は非常に近接しており、一貫した傾向があることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各予測モデルの結果間には強い相関が見られます。それぞれの手法が同様の上昇トレンドを予測しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人々が感じるであろう直感は、心理的ストレスがゆっくりと増加している可能性を反映しているということでしょう。この増加が続くと、個人や組織は心理的健康を維持するための施策を検討する必要があります。
– 企業にとっては、従業員支援プログラムの強化やメンタルヘルスサポートを充実させる必要があり、長期的な生産性向上と従業員満足度の向上につながる可能性があります。
### 追加の考察
– 継続的なモニタリングと介入が必要です。特に新しいサービスが導入される際には、ストレスの要因を特定し、それに対処するための適切なサポートが必要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）のデータは、一定の範囲内にまとまっており、特に大きな変動やトレンドは見られません。横ばいのように見えます。
– 予測の線形回帰（マゼンタの線）は、急激に下降しています。これに対して、他の予測手法（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は一定のスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには特に外れ値や急激な変動は見られませんが、線形回帰の予測が異常に下降している点が注視されるべき外れ値的な挙動です。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青い点）**: 現実に計測されたデータを示しており、全般的に安定しています。
– **予測結果**:
– **線形回帰（マゼンタの線）**は下降トレンドを示しており、これは非現実的な予測かもしれません。
– **決定木回帰**と**ランダムフォレスト回帰**（それぞれ異なる色）は横ばいを示し、より保守的な予測をしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データとランダムフォレスト回帰の予測は一貫性がありますが、線形回帰とは大きく乖離しています。これはそれぞれの予測手法の性質やデータの取り扱い方に起因する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に、実績データは比較的安定しており、特に大きな変動や偏りは見られません。
6. **このグラフから人間が直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響洞察**
– 実績が安定しているのに対し、一部の予測（線形回帰）が極端に下降しているため、予測モデルの精度や選択について再評価が必要かもしれません。非現実的な予測がビジネスの意思決定に影響を与えることを防ぐためにも、複数のモデルを用いた予測が不可欠です。
– 継続的に安定した実績を維持していることは、新サービスの自由度と自治が高い状態を示唆しますが、予測モデルの適切性によって見解が異なる可能性もあり、慎重な検討が求められます。
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:
以下の点について、グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績（青色の点）は、期間の初期（2025-07-01から2025-07-05）に集中しており、その後のデータはありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 線形回帰および決定木回帰の予測（紫色の線）は急激に減少していますが、これは他の予測線と大きく異なる異常な変動です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青色の点）は実際のWEIスコアを示しており、比較的高い値で開始しています。
– 予想（ランダムフォレスト回帰、緑色の線）は非常に安定しており、一定の値で推移しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は、実績データの周りにあり、予測の変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データがなくなった後も、予測モデル（紫色、緑色）は異なる結果を示しています。特に線形回帰や決定木回帰は実績の初期値を反映しつつも極端なトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データ（ランダムフォレスト回帰）が最も一致しており、他の予測モデルは実績データとの相関が低い。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の直感では、開始時の高いWEIスコアから予測が急落するのは驚くべきことであり、特に予測モデルによって異なる結果が示されているため、モデルの信頼性に対する疑問が生じる可能性があります。
– ビジネスや社会において、このような予測の不安定性は、新サービスの信頼性や公平性の評価に影響を与える可能性があります。モデルの選択や評価方法の再検討が必要かもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は7月5日あたりまで散見され、その後はデータが提供されていないようです。その期間はおおむね横ばいの状態にあります。
– 予測データについては、異なる回帰モデルが示されていますが、線形回帰（青）の予測は一定で、変動は少ないです。一方、決定木回帰（紫）は7月初旬に急激な立ち上がりを見せた後、均衡を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データに急激な変動や外れ値は確認できません。予測の不確かさの範囲（灰色）も狭く、変動が少ないことが示唆されています。
3. **各プロットや要素**
– 各種予測モデルが色別に示されており、ランダムフォレスト回帰（ピンク）は不変の状態を示しているのに対し、決定木回帰（紫）は最初に一度サージしています。
– 不確定性の範囲が実績の初期部分で非常に狭く、予測モデルが比較的一貫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**
– 各予測回帰は共通して初期から後半にかけて安定しています。異なるモデル間の差は初期にのみ現れているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと特定の予測モデル（特に線形回帰、ランダムフォレスト回帰）との相関が非常に高いことが伺えます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会的影響**
– 実績データと予測データの間に大きな乖離がないため、新サービスの持続可能性と自治性の予測は比較的堅調だと直感的に認識されます。
– 各回帰モデルが異なる特徴を持つため、特定のモデルに依存するのではなく、複数のモデルを総合して考慮することが、持続可能性の予測において重要となるでしょう。
– ビジネス的には、トレンドが横ばいで安定しているため、急な変革が必要ないと感じるかもしれませんが、新たなモデルや方法論での成果を検証することは継続して重要です。
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**:
– グラフの初期で実績（実績AI）の青いプロットが表示されていますが、時系列の初期数日間に収束しています。その後、具体的なデータポイントは表示されていませんが、予測モデルの線が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績のプロットは特に急激な変動を示しておらず、短期間の範囲に収束しています。外れ値も見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績AI（青の点）**: 実際のデータを示し、初期の数日間に集中しています。
– **予測AI（赤の×）**: 現れていないため、具体的な予測データは取得されていません。
– **予測の不確かさ範囲（灰色の陰影）**: 実績の範囲内で予測モデルの不確実性を示しています。
– **予測の異なるモデル（線）**: 線形回帰、水色；決定木回帰、マゼンタ；ランダムフォレスト回帰、紫色があります。各モデルが提供する予測スコアは一定しており、横ばいです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 全体の予測が横ばいで安定しています。予測モデル間に大きな差は見られませんが、ランダムフォレスト回帰が少し他のモデルより高いスコアを維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは初期に集中しているため、全体の分布や相関を把握するのは難しいですが、予測モデルが全体として安定したスコアを見せていることから、一定の評価基準を保っています。
6. **直感的理解とビジネス・社会への影響**:
– 初期の実績データに基づく予測は非常に安定しており、新サービスの社会基盤や教育機会の面でのインパクトが一定していることを示唆しています。予測モデルの差が小さいことから、他の要因の影響を受けにくい状態であることが推測されます。ビジネスにおいては、持続的なサービス提供が可能であることを支持します。
このように、グラフは安定した社会基盤および教育機会の提供を示唆し、リスクが少なく計画的な実施が可能であると判断されます。
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**
– 実績データ（青い点）は、グラフの左側に集中しており、初期に高い値を示しています。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測（それぞれピンクと紫の線）は一定していますが、特に法定木回帰（緑の線）は急激に下降し、0に近づく傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データがプロットされている範囲に大きな変動は見られませんが、法定木回帰の予測が急激に下がっている部分は注目に値します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のAIを用いた実績データを示しており、一定の範囲内にあります。
– 赤い×印は予測されたAIのデータです。
– 灰色の範囲は不確かさを示しており、全体のスコアレンジをカバーしています。
– 線形・ランダムフォレスト回帰は安定した予測を提供していますが、法定木は極端な変動があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データが比較的短期間でしか提示されていないため、予測モデル間の違いを見極めることが重要です。法定木の予測は他の方法と大きく異なるため、モデルの特異点を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在の実績に対して、予測値（特に法定木回帰）は大きく相違があることから、変動の可能性を示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– 法定木回帰の予測が急にゼロに近づくことは不安定性やリスクの存在感を示唆し、サービスの多様性や自由、共生に対する潜在的なリスクとして受け取られるでしょう。
– ビジネスにおいては、サービスの安定供給や品質管理の強化が求められる可能性があり、特に多様性や自由の保証が求められる状況に対処する必要性を示唆しています。
このグラフは、新サービスに対する多様性の保証とその予測の不確実性を可視化しています。社会的影響を考慮しながら、予測モデルの選択を慎重に行い、より信頼性の高い意思決定をサポートするための参考になるでしょう。
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:
グラフを分析しますと、以下の点が考えられます。
1. **トレンド**:
– 期間が3日間のサンプルに限られているため、具体的な長期トレンドは見えにくいです。ただし、各日の異なる色の変化が日ごとの価値の変動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日の午前８時から１６時のデータポイントにおいて、他の日と比べて急激に高いスコア（黄色）が見られます。この時間帯は特に注目すべき変化を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色: ヒートマップの色で示されているように、色がより明るい（例えば、黄色）ほどスコアが高く、暗い色（例えば、紫）はスコアが低いことを示しています。
– 日付と時間軸に沿ったマッピングにより、いつスコアが高くなったかを視覚的に捉えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日の異なる時間帯、および異なる日のデータに対して、スコアがどのように変わるかが見えます。特に、7月1日と7月3日は比較的一様なスコアを示しており、7月2日の変動が顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 表面的な分析ではありますが、7月2日の午前８時から１６時に何らかのイベントか活動があり、その影響でスコアが急上昇した可能性があります。
6. **人間の直感的な認識とビジネスへの影響**:
– 見た目で最も異なる7月2日の黄色い部分は、何か特別なことが行われた、もしくは特定の新サービスの利用が急増した可能性を示しています。このような急増はマーケティングキャンペーンやプロモーションイベントの成功を示すかもしれません。
– ビジネス上のインサイトとしては、変動の原因を特定することで、今後の戦略に役立てることが考えられます。
この分析が、データを活用した戦略の策定や詳細な原因解析に寄与することを期待します。
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:
以下にグラフ分析の結果と洞察を示します。
1. **トレンド**
– グラフは3日間のヒートマップですが、はっきりとしたトレンドは示していません。各日の異なる時間帯において異なるパターンが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月2日には、午前中に非常に低いスコアを示す箇所があります。他の日とは異なる暗紫色の部分があり、急激な変動があったように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色がスコアの意味を示しており、黄色が高スコア（約0.73）、暗紫色が低スコア（約0.66）を示しています。
– 例えば、7月1日と3日の遅い時間は黄色で塗られており、スコアが高い時間帯であることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間が午後遅くから夜にかけてに向かうにつれて、スコアが上がる傾向がありますが、7月2日に異常点があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯（大体午後遅くから夕方にかけて）にスコアが平均的に高まる傾向があります。
6. **直感的な感覚とビジネスへの影響**
– 視覚的に顕著な色の変化により、特定の時間帯にサービスが好意的に受け入れられていることが示唆されます。
– 7月2日の午前中の低スコアは、サービスに何らかの問題が生じた可能性を示しています。この情報を用いて、顧客対応やシステムの改善策を講じることが考えられます。
– 周期的な高スコアの時間帯に焦点を当てることで、人的リソースや宣伝活動の最適化が可能です。
この分析は、時間帯ごとのパフォーマンスや潜在的な改善点を把握するために役立ちます。
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いきます。
1. **トレンド**
– 日にちごと、時間帯ごとのWEI平均スコアの分布が示されています。
– 2025-07-01から2025-07-03の3日間が観察されており、特定のトレンドは確認できません。しかし、期間が短いので、長期間の分析が必要になります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-02の16時帯は非常に高いスコア（明るい黄色）を示しており、他の時間帯よりも顕著に異なります。この部分が外れ値として観察されるかもしれません。
3. **各プロットの意味**
– 色はWEI平均スコアの大小を表しています。紫に近いほど低く、黄色に近いほど高いことを示しています。
– 各セルは特定の日付と時間帯におけるスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる日付や時間帯の中でスコアが分かれており、特定の時間帯（特に16時）で値が高く出ていることが特徴です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 期間中、スコアが高い時間帯が特定の時間に集中している可能性が確認できます。特定のパターンが日次で存在するかもしれません。
6. **直感的な気づきとビジネスへの影響**
– 通常の業務時間である16時に注目すべき変動があり、新サービスの利用がその時間に特に高まっていると推測されます。これが何らかのプロモーションやイベントの影響を受けている可能性があります。
– ビジネスにおいて、これらの時間帯でのサービス提供強化やプロモーションの集中が有効かもしれません。
この短期間のデータのみでは、長期的な傾向や因果関係を導き出すことは難しいため、さらなるデータ収集と分析が必要です。
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、10個のWEI（幸福度指数）項目間の相関関係を示しています。以下に分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップには直接的なトレンド（上昇や下降）が示されていませんが、相関の強さが色で表現されています。色が赤いほど正の相関が強く、青いほど負の相関が強いことを表しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 急激な変動の識別ではなく、相関の強弱を見るため、赤や青がそれぞれ目立つ点が、特に注意が必要です。
3. **要素の意味**:
– 赤や濃赤は高い正の相関（0.75以上）、青や濃青は高い負の相関（-0.75以下）を示しています。
– 具体的な例では、社会WEI平均と社会WEI（共生・多様性・自由の保障）は非常に高い正の相関（0.90）を持っています。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列データ自体は示されていませんが、異なる項目間の相関は直感的に関係性を理解することに寄与します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人WEI平均と個人WEI（心理的ストレス）の相関（0.88）が特に高く、心の健康が幸福度に直接影響を与えていることが示唆されます。
– 社会WEI（公平性・公正さ）は、総合WEIとも負の相関（-0.42）を持ち、社会的な不公正が幸福度に影響している可能性が指摘されます。
6. **直感やビジネス・社会への影響**:
– 直感的に、人々は心理的ストレスや社会的公正さが自分たちの幸福度に大きな影響を与えると感じるかもしれません。
– ビジネスや社会において、心理的健康サポートや社会的公正を改善することで、全体の幸福度が向上する可能性があります。
この相関ヒートマップは、特定要因の改善がどの要素に最も効果的かを知る手助けとなり、対策の優先順位付けに活用できます。
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:
### グラフの分析と洞察
#### 1. トレンド
– 全体として、WEIスコアは各カテゴリで大きく変動している。
– 極端に高いスコアや低いスコアは見られないが、比較的安定しているカテゴリもあれば、変動が大きいカテゴリもある。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 「個人WEI（経済状態）」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」では、外れ値が見られる。これは個別の例外的なデータポイントが存在することを示唆している。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– 箱ひげ図は、それぞれのWEIタイプのスコア分布を示している。箱の範囲が広いほど分布のばらつきが大きく、狭いほど安定していることを示す。
– 棒の中央線が中央値を示し、箱の上下は第一四分位数と第三四分位数を示す。ひげの範囲はそれ以外の分布を示している。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時系列的には、複数のWEIが横ばいの動きを示しており、期間内で大きな変動はない。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 個々のWEIタイプ間でのスコア平均値の差異があるが、全体として大きなばらつきはない。
– 社会的要因よりも個人要因のほうがスコアの変動幅が大きいように見受けられる。
#### 6. 人間が直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響
– 経済状態や社会基盤における外れ値は、特定の個人が他と大きく異なる状態にあることを意味し、これは政策の見直しや支援が必要な領域を示す可能性がある。
– 安定したカテゴリーにおいては、その維持やさらなる改善が求められる。
– ビジネスでは、よりスコアが高いカテゴリに焦点を当てたサービスの開発やマーケティング戦略を考えることが望ましい。
このグラフは、各カテゴリ間の比較を通じて、どの領域に注力すべきかを示唆する有用な情報を提供している。
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:
分析結果:
1. **トレンド**:
– グラフ全体として明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、特定の方向にデータが広がっていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上と左下の点は他の点から離れており、外れ値として認識される可能性があります。
– 特に、右に離れた点は第1主成分方向に大きく変動しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各点は恐らく異なる時点でのデータを示しており、第1主成分および第2主成分方向の分布を示しています。
– 点の密度が異なるため、各データポイントに何らかの重要度の違いがあるかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 点が全体として2つの異なるクラスタを形成しているようにも見えます。これにより、異なる特性を持つデータセットが存在する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分間の相関は弱く、各成分が異なる情報を持っている可能性があります。
6. **直感的な感想とビジネスへの影響**:
– 視覚的に見て、右に大きく離れた点は異常なケースであり、これが新サービスの成功又は失敗に該当する可能性があります。どちらにしても、注視する必要があります。
– ビジネス面では、この種の主成分分析により、新サービスに関連する潜在的な重要要素や異常な動向を特定するのに有効です。たとえば、特定の期間内に突出した変動が観察された場合、その原因を分析することで戦略的な意思決定に役立つでしょう。
このグラフは、新サービスの重要な特性や異常を示すための分析ツールとして非常に有効です。
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。
