📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析結果では、提供されたデータセットに基づき、WEIスコアの動向について次のような洞察が得られます。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は、7月初旬から中盤にかけて、おおむね安定した水準を保っています（おおよそ0.71〜0.75）。ただし目立った特徴は、7月3日に向けてやや下降した後、4日にかけて回復するという短期的な変動が見られます。
– **個人WEI平均**は、7月2日夕方に一時的に低下（0.66〜0.71）しましたが、その後徐々に回復傾向にあります。
– **社会WEI平均**では、7月2日に比較的高い数値（0.78〜0.825）を記録したのち、一時的に低下し、7月4日に向けて回復している様子が見られます。
### 異常値
– 稀少な異常値、特定の大きなスパイクや極端な値は見受けられませんでした。このことから、異常による一時的な影響は考えにくいでしょう。
### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: データは長期的な増減の動きを示しておらず、短期間での傾向を把握するには限界があります。
– **季節性**: 30日のデータで同期性を持つ要素は見られず、季節性からくる影響は少ないとみられます。
– **残差**: 説明できない変動はほとんどなく、一貫した動きです。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**を仮定すると、経済的余裕と健康状態、社会インフラと社会の多様性の間には関連性が強い可能性が高いです。このことは、個人やコミュニティの生活水準と社会的多様性が互いに影響を及ぼしていることを示唆します。
### データ分布
– **箱ひげ図**を仮定するなら、多くのスコアが中央に集中し、大きなばらつきはありません。個人の自由度と自治、および心理的ストレスは他の要素よりも低く、潜在的な改善の余地があることを示唆します。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1(0.50)**と**PC2(0.28)**の寄与率から、WEIスコアに影響を与える主要な要因は、幅広く影響する包括的なファクターと、特定の個別的な要因があることが示されています。PC1によって広範囲にわたる全体的な生活の質が捉えられ、PC2はおそらく特定の社会や個人の経験に関連する要素かもしれません。
### 傷病手当
– ◎経済的余裕、および健康の指標が比較的高いことは、WEIの継続性をサポートする重要な要因と考えられます。一方で、社会的公正さが時アンダーパフォーマンスが見られることから、社会的及び構造的な変化の必要性が示唆されます。
全体として、今回の分析からは、新サービスの立ち上げフェーズにおいて、バランスの取れたサポートがされていること、特に健康と経済面の安定化が進んでいることが推測されます。社会の公正性の向上が次なる改善点として考えられるでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は比較的一定のスコアを保っており、現時点では大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なるトレンドを示しています。線形とランダムフォレスト回帰は安定したトレンドを示し、決定木回帰のみが下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 現状、実績データに顕著な外れ値は見られません。データが集中しているため、一定の安定性があると言えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、実際のサービスのパフォーマンスを表しています。
– 色付きの線は、異なる回帰モデルによる予測を示しており、それぞれのモデルが異なる傾向を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在の実績と予測データの間には乖離が見られ、これは将来的に予測の精度やモデル選択が重要であることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは一定の範囲に収まっており、予測の不確かさ範囲内に存在しています。しかし、予測値との差異から、今後のトレンド変化の兆候として注視が必要です。
6. **直感的な感じや影響**
– 一般の観点からは、実績値が安定しており、当面は大きな変化がないという安心感があります。しかし、決定木回帰モデルの下降予測が示唆するように、環境の変化や新たな競争要因が出現する可能性があるため、警戒が必要です。
– ビジネス視点では、異なるモデルの予測を活用してリスク管理を行うことが重要です。特に、下降トレンドを示すモデルが示唆するリスクに備えることで、柔軟に戦略を調整することができます。
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:
以下は、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイント（青い点）は、スコアが約0.7から0.8の範囲に密集しています。この範囲では、明確な上昇や下降のトレンドは示されていません。
– 線形回帰と決定木回帰の予測は、徐々に下降傾向にあることを示しています。
– 一方、ランダムフォレスト回帰の予測はほぼ一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには明らかな外れ値は見られません。すべての点が狭い範囲内に収まっています。
– 予測の不確かさ範囲（水色の帯）も一定しており、予測のばらつきは小さいです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績（実測値）を示しています。
– 予測データ（赤い×印と線）は、それぞれ異なるモデルによる未来のスコアを示しています。
– 薄いグレーの帯は、予測の不確かさの範囲を示します。
4. **時系列データの関係性**:
– 三つの予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なる予測を提示しています。特に線形回帰と決定木回帰は下降傾向を示す一方、ランダムフォレスト回帰はスコア変動が少ない予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期的な実績データの範囲が限られているため、このデータセット内では相関や分布の詳細な分析は難しいですが、安定している印象です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 現在の実績データは安定していますが、予測モデルが下降傾向を示しているため、新サービスが今後の30日間で評価を下げる可能性があります。
– この傾向は、新サービスにおける付加価値の再検討やユーザーエンゲージメントの強化が必要であることを示唆している可能性があります。
– ただし、ランダムフォレスト回帰は一定の評価を維持しているため、モデルの選択が予測において重要であることが示されています。この不確かさの幅を把握しながら、戦略的な改善策を考慮す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:
## グラフの分析
1. **トレンド**
– 実測データは7月の初めに集中しており、比較的安定しているようです。その後、予測モデルに基づくトレンドは微妙に緩やかな下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実測データには大きな外れ値や急激な変動は見られません。データ群は比較的一貫しており、範囲内で変動しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実測値を示しており、灰色の背景は予測不確かさ範囲を示しています。予測値（赤い×）はトレンドラインで表示され、複数の回帰モデルの結果も併せて示されています。
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といった異なる予測モデルが使用されていますが、それぞれ微妙に異なる傾向を示しています。特に線形回帰はやや下降傾向が強く、ランダムフォレスト回帰は横ばいに近いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実測値は非常に近い範囲に集中しています。予測モデルも初期値に対して大きな乖離を見せず、安定しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 新サービスの導入当初はある程度の安定性が見込まれましたが、今後は緩やかな下降トレンドが見られるため、注意が必要です。予測不確かさ範囲が小さいことから、モデルの信頼性も高いと考えられます。継続的な改善策や新たな施策を検討するタイミングかもしれません。
このグラフから、人間は安定したパフォーマンスへの安心感を感じる一方で、少しずつの改善が求められると思われ、一貫したモニタリングと適応的な改善が重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）はおおよそ横ばいで、期間の初めから終わりまで大きな変化がないように見えます。
– 線形回帰（シアン）とランダムフォレスト回帰（ピンク）の線も横ばいを示しており、今後も安定した傾向が続くことを示唆しています。
– 一方で、決定木回帰（紫色）は下降トレンドを示しており、違った予測結果を提示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現時点で、明確な外れ値や急激な変動は見られません。全体的に安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは、実際のWEI（経済的余裕）スコアを示しており、予測範囲の中に収まっています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさの範囲を示し、全体的に実績値はこの範囲内で安定しています。
– 予測の「xAI/3σ」は、機械学習モデルの不確かさを反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と線形およびランダムフォレスト回帰の予測は、今後も安定を予測しています。
– 決定木回帰の予測は異なる方向を示しており、これはモデルの相違やデータ特性の捉え方の違いを反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– モデルの予測は主に実績に追随しているため、直接的な強い相関が図示されていますが、決定木回帰だけ異なるトレンドを示しています。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– このグラフを見た人は、現在の経済的余裕状態が比較的安定していると感じるかもしれません。しかし、異なるモデルによる予測結果を見ることで、多様な可能性について考えさせられるかもしれません。
– 決定木回帰の予測が下向きであるため、潜在的なリスクについても考慮が必要です。
– 経済政策や新サービスを提供する企業にとって、経済的余裕の安定・変動予測は重要な指標となり、意思決定に影響を与えるでしょう。
この分析をもとに、適切な戦略や施策を検討することが求められます。どのモデルを信頼するか、または複数のモデルを組み合わせたアプローチが必要になるかもしれません。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– データは全体的に横ばいですが、予測値がある地点から急激に上昇し、最終的には横ばいの状態になります。予測モデル（特に「ランダムフォレスト回帰」）が他のモデルより高い予測値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには初期にばらつきが見られますが、その後は落ち着いています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を示し、最初の期間に変動があります。
– 予測値はモデルによって異なる挙動を示し、特にランダムフォレスト回帰は急激な上昇を示しています。これはモデルが何らかの重要な変数を捉えている可能性を示唆するか、過学習の可能性も考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の回帰モデルが使用されており、ランダムフォレストの予測が他のモデルとは異なる挙動を示しています。他のモデルは比較的一貫していて、緩やかな上昇または横ばいを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各モデルの予測は異なりますが、全体としては実績データと大きな齟齬はないように見えます。ただし、ランダムフォレストは他より高い値を示しています。
6. **直感的なインサイトとビジネス・社会への影響**
– 初期データにばらつきがあることから、この個人の健康状態に若干の不安定さがあるかもしれませんが、予測では安定した傾向が予想されています。ランダムフォレストの予測が高い場合、何らかの新たな要因や改善が影響している可能性があります。
– ビジネスや社会において、ランダムフォレストの予測が正しければ、関連する健康サービスや支援が強化されることが求められるかもしれません。一方で過剰な期待を避け、慎重に予測を評価する必要もあります。
これらの洞察は、健康維持のための計画を確立するために有益です。それぞれのモデルの違いを認識しつつ、全体的な健康傾向を監視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:
以下はグラフの分析結果です。
1. **トレンド**
– 実績データ（青いドット）は一定の範囲内に収まっており、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 線形回帰予測（紫色の線）はわずかに上昇傾向を示していますが、ほぼフラットです。
– 決定木回帰予測（青緑色の線）とランダムフォレスト回帰予測（ピンク色の線）はより安定しており、特定の長期的トレンドは示していません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の日付に実績データが集中しており、外れ値は特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青色）は現在の実際のストレススコアを示しています。
– 各予測手法の線は、将来のストレスレベルの予測を示しています。
– 不確かさの範囲（灰色の領域）は、予測の不確実性の範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法は異なる予測を提供していますが、大きな分岐はなく、全体的に互いに一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は狭く、ほぼ一定のストレスレベルを示唆しています。
– 各予測曲線は、安定したストレスレベルの維持を指しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は、このグラフから、個人の心理的ストレスレベルがほぼ一定であることを感じるでしょう。
– ビジネスや社会的な観点からは、この安定性は、現在の環境や介入がストレス管理に効果的であることを示唆しています。
– 長期的な健康状態を維持するには、この安定性を維持する戦略が重要です。
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:
## グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、初期に約0.7から0.8の範囲で横ばい状態。
– その後、予測データ（ピンクと紫の線）が急激に下降する様子が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データに大きな外れ値は見られないが、7月7日以降、急激な下降トレンドを予測する線（紫の法定木回帰）が目立つ。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**は実績値を示し、データの正確性や信頼性を表現しています。
– **ピンク/紫の線**は予測モデル（線形回帰、法定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示し、それに応じた違いが分析できます。
– **灰色の範囲**は不確実さの範囲を示しており、予測の信頼性を評価するために重要です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各回帰モデルによる予測が異なるトレンドを示しており、特に法定木回帰の急激な下落が他のモデルと大きく違う。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値の変動は小さいため、高い予測不確実性は意外。
– 各モデルが異なる未来のトレンドを描いており、特に法定木回帰の予測ではリスクを示唆。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 実績は安定しているが、いくつかのモデルは将来的なリスクやパフォーマンス低下を示唆。
– ビジネスにおいては、予測結果を基に早期の対策を検討する必要があるかもしれない。
– モデル間の予測の違いから、多面的な分析と意思決定が求められる。
このグラフは、新サービスやプロジェクトのリスク管理において、異なる予測モデルを比較しながら最適な戦略を整えるための情報を提供しています。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、最初の1週間で安定しており、0.8から0.9の間に位置しています。この安定性は新サービスの初期段階での一貫性を示しています。
– 予測は複数のモデルから提供されています：
– 線形回帰（ピンクの線）は、ほぼ横ばいで0.6付近を示しています。
– 決定木回帰（紫の線）は急激に下降し、0に近づいています。
– ランダムフォレスト回帰（水色の線）は、ほぼ横ばいで0.6付近を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 決定木回帰の予測は、他のモデルとは大きく異なり、急激な下降を示します。これはこのモデルが新サービスの社会的公平性に敏感に反応しすぎているか、データセット全体の特性に過剰適合している可能性を示唆します。
3. **プレッテや要素の意味**
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、通常は実測値がこの範囲内に収まることを期待しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– モデル間で予測値に大きな相違があります。特に決定木回帰と他の2つのモデル（線形回帰およびランダムフォレスト回帰）の相違は、データの理解やモデル選択に影響を与える可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 幾つかのモデル間での予測値の整合性の欠如は、データの信頼性やモデルの選択、調整が必要であることを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 最初の期間の実績の安定性は新サービスの公平性が初期段階で達成されていることを示し、社会的に受け入れられている可能性がある。
– しかし、予測モデル特に決定木回帰が示す乖離は、将来的な改善が必要な実施可能性を示唆するかもしれません。
– ビジネスや運用チームは異なるモデリング手法を評価し、より一貫した予測を目指すことで、より正確な戦略立案ができるかもしれません。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）のデータは、期間の初めに横ばいで、やや上昇トレンドが見られます。
– その後、さまざまな予測モデルによる予測値は、いずれも高い値を維持している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の実績データには、値がややばらついているが、急激な変動は見られない。
– 予測データでは、すべてが安定しており、著しい変動はない。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は、期間中の実績データを示しています。
– 赤いバツは予測AIによる予測値を示しており、実績と近い位置にあります。
– 予測範囲（グレーの陰影）と各種回帰による予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、安定感を強調しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは、期間の初期に限られており、予測データと比較するための基準を提供。
– 予測データは、実績データの延長線上にあり、一貫した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の間に、一貫した相関があると考えられる。
– 全体として、分布は比較的狭く、安定性を示唆している。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、データが一貫して高い持続可能性と自治性を維持しているという安定感。
– ビジネスや社会においては、この安定性が評価され、新サービスの信頼性が高まる可能性がある。
– 予測モデルが確信をもって高いスコアを提示しているため、今後の行動や投資に対して安心感を提供するでしょう。
この分析から、サービスの強さと安定性が重要視される市場状況において、当該サービスの評価が高まり続け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:
以下のグラフの視覚的な特徴とインサイトを、専門家として分析します。
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青い点）にはある程度の変動が見られますが、その後の予測（紫、青、ピンクの線）は概ね一定のスコアで横ばいです。これにより、今後のスコアは安定が期待されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいては、初期に他と比較して低いスコアも存在します。ただし、その後の予測においては大きな外れ値や急激な変動は確認できません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は「実績（実績AI）」を示し、赤い「×」は「予測（予測AI）」です。
– 予測には複数の手法（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、それぞれ異なる色の線で示されています。これによって異なる予測手法の一致具合が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法によるスコアは非常に一致しており、ランダムフォレスト回帰がわずかに高めのスコアを予測していますが、全体的に大きな乖離はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは初期に若干のばらつきがありますが、予測スコアとの大きな乖離はなく、予測は信頼性があると考えられます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 初期の実績データのばらつきにもかかわらず、予測は安定しており、社会基盤や教育機会に関するサービスの安定した提供が見込まれます。これは、サービスの利用者や政策決定者にとって期待できる情報です。予測に対する信頼が置けることで、リソース配分や施策の継続に対する計画が立てやすくなるでしょう。
この分析から、サービスの安定性が期待され、今後の施策立案やサービス提供に対して強い指針となることが予測できます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青色のプロット）は2025年7月上旬に集中しており、中央値付近に安定している。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク）は横ばい。
– 線形回帰（紫色）は明らかな下降トレンドを示しており、将来的なWEIスコアの低下を予測している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 現在のプロット内には大きな外れ値や急激な変動は見られない。
– 拡張された期間にわたる予測では、線形回帰のスコアの低下が最も顕著。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青）データは現状の実測値。
– 予測（赤）はAIによるWEIスコア予測値。
– 不確かさ（灰色）は予測における不確実性の範囲を示す。
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレスト（それぞれ紫、空色、ピンク）は異なるモデルによる予測。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰と決定木の予測は下降しているが、ランダムフォレストは安定している。
– モデルによってWEIスコアの将来予測が異なり、比較する価値がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定の範囲に分布。
– モデルによる予測では、線形回帰のみが異なる範囲での変化を示している。
6. **直感的な洞察と影響**
– 線形回帰の下降トレンドは、共生・多様性・自由の保障に対する何らかの課題の兆候を示す可能性がある。このため、社会や企業はこれらの要素を改善するための施策を検討する必要がある。
– 予測の不確かさを考慮すると、どのモデル予測が最も信頼できるかについてさらなる検討が必要。特に、安定した予測を示すランダムフォレストは注目に値する。
これらの洞察は、社会やサービスの改善策を考える際に有用な情報を提供する可能性があります。
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:
この時系列ヒートマップを分析します。
1. **トレンド**
– 全体的なトレンドは一貫していませんが、日付と時間帯に依存した変動があります。特に、時間帯ごとに顕著な変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-02の16時台に非常に高い値（黄色）が確認でき、これは他の時間帯や日の特に際立っています。この時間帯に何か特別なイベントや変動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡はスコアの大小を示しています。濃い紫色は低いスコア、明るい黄色は高いスコアを意味します。緑や青のスコアは中間程度。
4. **複数の時系列データ**
– 時系列のデータは「日」と「時間帯」で構成されており、横には毎日の各時間帯の平均スコア、縦には特定の時間帯を通した期間平均のスコアが示されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高スコアは特定の時間帯に集中しており（例：2025-07-02の16時台）、それ以外は比較的一様に分布しています。何か外部要因が一部の時間帯に影響を与えている可能性。
6. **直感的な感想や影響**
– ある時間帯に急激なスコアの上昇を示しているため、その時間に特定の施策やキャンペーン、外部要因が成功した可能性がある。ビジネス上では、この時間帯に焦点を当てたプロモーションやサービス提供が有効かもしれません。この結果から、さらなるユーザー行動やサービス利用パターンの分析が必要とされるでしょう。
全体として、特定の時間帯にフォーカスした戦略がこの新サービスの成功に貢献する可能性が示されており、さらなる調査でその要因を探る価値があります。
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:
このヒートマップを分析して以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 日ごとの時間帯別でデータが表示され、全体的な長期トレンドは判別しにくいですが、周期的なパターンが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 大きく異なる色（黄色と紫）があるので、急激なWEIスコアの変動があると判定できます。特に、7月1日の19時が顕著に高いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はWEIスコアの大きさを示しており、黄色は高スコア、紫は低スコアを表しています。異なる時間帯や日ごとのスコアの変化を視覚的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯でスコアが異なり、午前と午後、あるいは特定の日付間での比較が可能です。
– 特に午前中と午後でスコアに変動があるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によるスコアの違いがあるため、一貫した分布というよりは、時間帯に依存した特徴が見受けられます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 高スコアの時間帯が特定されることで、サービス提供の強化や時間帯戦略の最適化を図ることができます。
– WEIスコアの高い時間への注力は、顧客体験の向上や効率的なリソース配分に寄与します。
このヒートマップから、プロジェクトマネジメントやサービス提供の時間帯戦略に活用できる貴重なデータが得られることがわかります。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– 色の変化を見ると、時系列に沿って全体的に均一な変化が見られるようです。ただし、詳細な周期性や特定のトレンド（明確な上昇や下降）は特定しにくいです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 2025-07-02の16時台に明るい黄色のプロットがあり、高スコアを示しています。この時間帯は他の日と比較して突出して高い数値を示しており、外れ値と考えられます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 色の濃さが、社会WEI平均スコアの高さを示しています。濃い黄色は最高値に近く、濃い紫は最低値に近いことを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各日付における各時間帯のスコアが独立しているように見え、特に明確な関連性は見られません。しかし、16時から19時にかけての変動には注目すべき点がいくつかあります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 16時台が最も活発な時間である可能性があり、他の時間帯に比べてスコアが高いことがあるようです。特に2025-07-02の16時台は注目すべき異常値です。
### 6. 人間が直感的に感じることとその影響
– ユーザーやビジネスの活動が特定の時間帯に集中している可能性が示唆されます。特に2025-07-02の16時台にかけての高スコアは、新サービスのピーク使用時間帯としてマーケティング活動を集中させる価値があるかもしれません。ビジネス面では、この時間帯に合わせてオファーやプロモーションを設定することで、より効果的な顧客アプローチが可能となるでしょう。
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、新サービスカテゴリにおけるWEI（ウェルビーイング・インデックス）の各要素間の相関関係を示しています。以下に詳細な分析を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは静的な表現であり、時間的なトレンドそのものは示していませんが、各項目の相関関係から影響の及ぼし合いを推察できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ上の強い赤や青は、それぞれ高い正の相関や負の相関を示しています。この中で際立っているのは「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の間の相関（0.74）、反対に、「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）」との間の負の相関（-0.58）です。
3. **各プロットや要素（色、密度など）が示す意味**:
– 赤に近い箇所は正の相関を示し、青に近い箇所は負の相関を示しています。色の強さは相関の強さを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 各要素の相関から、例えば個人と社会の各WEI要素がどのように影響し合っているかを推察できます。個人の「心理的ストレス」と「自由度と自治」との強い負の相関（-0.68）は、精神的健康における自由と自己統制の重要性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人のウェルビーイング指標が、特に「健康状態」と「心理的ストレス」間で強い負の相関を持っている（-0.51）ことは、健康が心理的ストレスに与える影響が大きい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**:
– 高い相関は、その項目が相互に依存関係を持っている可能性の高いことを示し、改善が必要なポイントを明確化します。特に、社会的な公正さと共生・多様性の高い関係性は、社会的な取り組みの一貫性を促進させる要因と考えられます。
– ビジネスやポリシー策定においては、これらの相関関係を考慮し、特に衝突する可能性のある要素に目を向けることで、バランスのとれた施策を提案する手助けとなるでしょう。
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
1. **トレンド**
– 全体的に、各カテゴリにおけるWEIスコアが大きく変動しているわけではなく、各箱ひげ図の中央値がさまざまな高さになっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済充実度）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」のカテゴリに外れ値が観察され、これらのスコアが他と比べて極端に低いものや高いものがあることを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 色の違いがカテゴリの違いを示し、各箱ひげ図でスコアの中央値、四分位範囲、最小値、最大値を示しています。
– 箱が細長い場合は、スコアの分布が広く、変動が大きいことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフはWEIスコアの比較を示すものであり、時系列データではないため、その関係性を評価するのは難しいですが、異なるカテゴリ間での変動やスコアの違いが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリ間で明確な相関は見られませんが、全体的に個人の要因よりも社会的な要因が低いスコアを持つように見受けられます。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」が比較的高く、安定しているように見えます。
6. **洞察と影響**
– このグラフをもとに、人々は個人の経済的充実度や心理的ストレスにおけるスコアが高いことに注目しがちになるでしょう。
– ビジネス的には、これらの高いスコアを持つカテゴリにフォーカスすることで、新サービスの展開や社会貢献活動の見直しが必要と考えられます。
– 社会への影響として、高い心理的ストレスと経済的充実度の差異は政策立案者にとって重要な警鐘となるかもしれません。
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）の散布図を分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 全体のトレンドとしては、データポイントが第一主成分に沿って広がっていますが、特定の方向性（上昇、下降、周期性）は見られません。各データポイントは、第一主成分軸と第二主成分軸の両方に分散しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上や左下に離れているデータポイントがあり、これらは他と異なる特徴を持つ可能性があります。これらは外れ値や特異なパターンを示すものとして注目されるでしょう。
3. **各プロットや要素**:
– 点の色や密度の違いはこの図では見られませんが、各点の位置自体が新サービスの各要素の特徴を反映しています。第一主成分は全体の50%の分散を、第二主成分は28%の分散を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 明確な時系列のトレンドは確認できませんが、各点が異なるタイムポイントや条件でのデータである可能性があります。時間的な関係はPCAから直接見えないため、別の分析が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分間の相関や不均衡な分布が示唆される点はありませんが、主成分の寄与度から判断して、全体のデータの半分は第一主成分に沿った変動が大きいと考えられます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– 直感的に理解されるのは、データセットにおける主なパターンの違いです。例えば、外れた特徴を持つサービスや、他のサービスと大きく異なる顧客ニーズを示唆することができるでしょう。
– ビジネスにおいては、これらの違いを活用してセグメント化した戦略的なマーケティングを検討できる可能性があります。特に、右上や左下に外れるサービスに着目し、それらが持つ独自の価値提案の潜在的な最大化が可能です。
このPCA分析は、新サービスに関連するデータの視点を提供し、特にどの要素がサービスの成功に寄与しているのかを特定するための基盤として使えるでしょう。
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。