📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下の分析は、360日間にわたる新サービスのWEIスコアデータを基にしたものです。データの期間が限定的であるため、他の期間のデータが得られればさらに詳細な洞察が得られるでしょう。
### 1. 時系列推移
– **総合WEIスコア**の全体的な傾向は、軽度の上昇と変動を示しています。
– 個々の**個人WEI平均**と**社会WEI平均**は、同様に軽微な変動を伴って横ばいで推移しています。特に、7月2日から3日間にかけて僅かに低下し、その後回復する傾向があります。
– 各詳細項目のデータには、特定のパターンは見られないものの、概ねボラティリティが低く、比較的安定しています。
### 2. 異常値
– 提供されたデータ期間内に特筆すべき**異常値**は報告されていません。これは、自己報告や評価方法に基づくスコアが安定していることを示しているかもしれません。
### 3. 季節性・トレンド・残差 (STL)
– 軽微な変動は観察されるものの、特定の季節性パターンは見られないため、長期的なトレンドや周期的変化は乏しいと考えられます。残差成分はノイズとして扱い、管理可能な範囲です。
### 4. 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**を用いた分析では、各WEI項目間の相関関係の存在が確認されました。特に**個人の経済的余裕**と**個人の健康状態**、および**社会の持続可能性**と**社会基盤・教育機会**の間にはやや高い相関が見受けられます。これらの関連性は、経済的安定が個人の健康状態を強化し、また持続可能な社会設計が教育機会を促進する可能性を示唆しています。
### 5. データ分布
– **箱ひげ図**からは、大多数のスコアが中央値近くに集中しており、顕著な外れ値は見られません。特に、項目ごとのばらつきは小さいため、スコアが全体的に均一的であることが分かります。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PCA分析**では、PC1が変動要因として全体の50%を説明し、PC2が28%を占めます。PC1はもしかすると個人の自律性と社会の公正性に関連する変数を強く反映している可能性があります。このことから、個人と社会の相互作用が、WEIの主要な変動要因であると推測されます。PC2は、社会と個人のバランスや調和に関連しているかもしれません。
### 結論
総合WEIや各詳細項目スコアは、非常に安定しており、季節性や劇的なトレンドの変化はほとんどありません。これは評価基準やマイナス面の外的影響が少ないことを示唆しています。各カテゴリ間の相関関係の理解を深めることで、より詳細で戦略的なインサイトを引き出せる可能性があるため、さらにデータ収集と分析を進めることをお勧めします。
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スコアの時系列散布図です。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（2025年7月から10月頃）は、スコアが0.7付近で推移しています。その後、予測に基づく線が急激に下降し、予測のばらつきの広さが示されています。
– 2026年7月付近のデータは以前のスコアよりも高い、約0.8付近で安定していることが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 紫の線は急激な下降を示しており、予測モデル（ランダムフォレスト回帰）が一時的に低いスコアを予測していることを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績を示しており、安定していることを示唆しています。
– 線は異なる回帰モデルによる予測を示していますが、実績が異なることが示されています。
– 緑の点は前年の比較データで、全体的に安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データには一貫性がなく、一部のモデルは実際よりも低いスコアを予測していました。このズレは予測モデルの調整が必要であることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なる時点での実績および予測スコアの間に明確な相関は見られませんが、トレンドは全体として上向きに見えます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初期段階では予測モデルに低い精度が見られましたが、後の実績においてはスコアが向上しており、新サービスが徐々に市場に受け入れられている可能性を示しています。
– 初期の不確実性を克服し、新サービスが安定した需要を持ちつつあることが示唆されます。ビジネス戦略としては、予測モデルを改善し、安定した成長をサポートすることが重要となるでしょう。
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:
### グラフからの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– **実績(AI)データ**: データポイントは限られており、トレンドは明確ではありませんが、全体的には横ばいの傾向が見られます。
– **予測データ**: 予測データには異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が用いられており、各モデルによる予測が示されています。これらの予測は下降または安定傾向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**
– 外れ値や急激な変動はあまり見られませんが、ランダムフォレスト回帰の予測は急に下降しているため、特に注意が必要です。
3. **各プロットや要素**
– **青の点**: 実際の実績データ。
– **緑の点**: 前年のスコア。
– **赤の×**: 線形回帰による予測。
– **線のスタイル**: 異なる回帰モデルによる予測経路。例えば、紫色の線はランダムフォレスト回帰を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測の比較から、実績データが予測の範囲内であるか確認できます。
– 前年との比較によって、季節的な変動があるかどうかを探ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 今のところ、実際のデータと予測データの間に比較的小さな変動があります。
– 様々な回帰モデルが使われているため、モデル間で精度の相違が見られる可能性もあります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– グラフの初期エリアでは実績データが安定していますが、予測の中には下降傾向を示しているモデルもあるため、将来的なパフォーマンスに対する慎重なモニタリングが必要です。
– ビジネスにおいては、新サービスの成功指標としてこれらの指標が用いられている場合、戦略の見直しや改善が求められるかもしれません。特にランダムフォレストの大幅な下降予測は、新サービス導入におけるリスクを示唆しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータポイント（青色の実績）は横ばいで、0.75付近に集中しています。
– 予測データ（赤色のバツ）はこれまでの実績を基にしており、先に向けてトレンドを示すための基盤となっているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには顕著な外れ値や急激な変動は見られません。ただし、異なる予測アプローチ（紫と水色のライン）が初期値からの変化を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青のプロット**: 実績値を示します。これまでの事実に基づくデータです。
– **赤のバツ**: 将来の予測値を示します。
– **緑の丸**: 前年のデータで、将来の予測と対比されるべき過去の基準です。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさ範囲を示し、xAIによる3σの範囲です。
– 各色のライン（紫、水色、ピンク）は異なる予測モデルの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**
– 異なる予測モデルは、それぞれ異なる傾向を示しています。決定木とランダムフォレストの予測（ピンク、水色）は線形回帰（紫）よりも早い段階で予測を開始しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測モデルが示す異なるパターンの比較ができるようになっていますが、現在のデータが限られているため、明確な相関関係はこのグラフでは確認できません。
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**
– ビジネス視点では、複数の予測モデルを用いて分析していることから、リスク管理を重視していると感じられます。これにより、可能性のあるシナリオに柔軟に対応しようとしていることが読み取れます。
– 社会的な視点では、安定した実績を基にしており、マーケットや社会の変化に対する準備を行っていると捉えられます。
本グラフは、新しいサービスや施策の導入に関する慎重な検討を示しており、安定性が求められる分野では特に有効な分析手法であることを示唆しています。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**:
– 初めの数値から急激に下降するトレンドが見られます。その後、時系列の右端に向けて数値が比較的高い値で保持されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の急激な下降（紫色の線）部分は特に目立ちます。これは、経済的余裕（WEI）における予測（ランダムフォレスト回帰）が急激な低下を示している可能性があります。
3. **各プロットの意味**:
– 青い点は実績（実績AI）を示し、高い初期値を持っています。
– 緑の点は前年（比較AI）を示し、期間の後半でかなり高い値を示します。
– グレーの影は予測の不確かさ範囲を示しています。
– カラフルな線（紫、シアンなど）は異なる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**:
– 最初の実績値と予測値との間で大きな変動があり、その後の値が異なるモデルで比較されているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の最初の部分での明確なギャップは、予測の信頼性に対する課題を示唆しているかもしれません。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 経済的余裕が急激に下降した可能性があり、特に新サービスの導入や市場の変化に対応する能力に影響を与えるかもしれません。予測の不確実性が高いため、ビジネス戦略の適応が求められる可能性があります。
– 時間が経つにつれて、前年のデータは非常に強力であるため、競争力を維持するための基準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:
### グラフ分析と視覚的特徴
1. **トレンド**
– 初期の期間（2025年7月頃）には、WEIスコアが0.6から1.0近くまで上昇し、その後横ばいが続いているようです。グラフ全体を通して大きな下落や上昇はなく、安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには外れ値や急激な変動は見られません。ただし、最初の期間での上昇は注目すべき変化です。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青色の点）**: 実際のWEIスコアを示します。初期には上昇が見られ、その後は安定しています。
– **予測（複数のモデル）**: 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示す予測スコアを表示しています。それぞれの線は、実績と大きな乖離はなく、2025年後期から2026年初頭にかけて比較的安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルはすべて異なる手法によるものですが、それぞれの予測は実績と大きな差異が見られません。このことから、異なるモデルでの予測も信頼性が高いと解釈できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントは全体的に安定しており、特定のパターンは見られません。短期間での急激な変化がなく、一定の範囲で保たれています。
6. **人間が直感的に感じることやビジネスへの影響**
– WEIスコアが安定していることから、個人の健康状態が持続的に良好であることが示唆されます。これは、ユーザーが健康状態を維持するための行動が効果的である可能性を示しています。
– ビジネスにおいては、この安定性はサービスが一定の信頼性を持つことを示しており、新規ユーザーの獲得や既存ユーザーの維持に寄与する可能性があります。
全体として、このグラフは個人の健康状態が予測可能であり、サービスが効果的に機能していることを示しています。
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:
このグラフを分析します：
1. **トレンド**:
– 非常にわずかなデータ点しかないため、明確なトレンドを特定するのは難しいです。主に初期の数点で開始し、終了間際に数点だけあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ点に一部の外れ値があります。例えば、一部の予測方法（紫色の線）が他と異なり若干上昇しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青色の点）と予測（赤色の×）が表示されています。
– 一部の線は異なる予測モデルを示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 予測の下振れさ（灰色の線）が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデルが使用され、一部のモデル（特に紫色の線）は他のモデルとは異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ点が少ないため、相関を分析するのは難しいですが、それぞれの予測モデル間に若干の異なる特徴が見られます。
6. **直感的知覚と影響**:
– 最初の部分での不確実性と、終盤の安定した点は、初期段階の試行錯誤とその後の適応を示唆する可能性があります。
– モデルにより異なる予測値は、新サービスの心理的ストレス評価における多様なアプローチの必要性を暗示しているかもしれません。
– ビジネスや社会的には、適切なモデル選択やストレスに対するモニタリング方法の改善が考えられます。特に予測の改善が求められるかもしれません。
このグラフは、新しいサービスの心理的ストレス評価における多様なモデルの活用とその適応過程を示唆していると考えられます。
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:
### グラフ分析の洞察
1. **トレンド**
– 実績AIのスコアは当初安定しており、ほとんど変動が見られません。
– その後、予測（ランダムフォレスト回帰）によるスコアが急激にゼロに向かって下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 予測（ランダムフォレスト回帰）による下降は異常に急激で、外れ値として扱う可能性があります。この急落は異常であり、何かしらの変動要因があったと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実際のスコアを示しており、初期の安定性を示しています。
– 紫の線は予測値であり、特定のモデルが非常に悪化する予測を行っていることを示しています。
– 緑色の点は比較AIによる前年との比較スコアを示しているようですが、実績スコアから離れていることから、予測値に基づくものである可能性があります。
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と実績AIの乖離が大きく、予測モデルの選択や調整が問題である可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現状ではランダムフォレスト回帰の予測と実績の間に大きな乖離があり、モデルの精度向上が必要とされます。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– この急激な下降は、サービスの継続可能性や信頼性に対する疑念を生む可能性があります。ビジネスの観点からは、予測手法の改善とデータの再評価が必要です。
– 急落が示唆する問題の原因を特定し、組織内での自由度と自治にどのような影響があるかを評価することが重要です。
このグラフを通じて、予測モデルの妥当性を再評価し、実績データとの整合性を確保するためのアプローチが求められます。
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:
1. **トレンド**:
– 初期の数値は高い評価を示していますが、急激に低下しています。特に最初の3か月以内で大幅に減少し、その後はほぼゼロに近い状態を維持しています。
– グラフの後半で新たに現れた緑色のデータは、ある程度のWEIスコアを示していますが、過去のデータとの連続性はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の急激な低下は非常に顕著で、異常とも言える変動です。
– グラフ後半の緑色データの突然の出現もまた特異な変化を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績値、赤の×は予測値を示しています。これらの実績と予測の間には大きな乖離があり、予測モデルの精度に課題がある可能性があります。
– 緑色のプロットは前年との比較を表していますが、これも大きな違いを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフは、予測値が非常に異なった動きをすることを示しており、特定の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が実績データと乖離していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間には、相関性が見られません。予測の精度向上が必要とされます。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**:
– 初期の評価とその後の急激な低下は、サービスやイニシアティブが期待にそぐわないか、外部要因（規制変更、社会的変動など）の影響を強く受けた可能性を示唆します。
– 社会的な公平性や公正さに関連する指標であることから、いかにしてこれらを改善し、持続可能な改善を達成するかという課題に取り組む必要があります。
このグラフは、サービスの公平性や公正さにおける持続可能な改善の重要性を示唆しており、関係者は早急に対策を講じる必要があります。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **実績（青い点）**: 初期の段階で0.8程度から始まり、急速に1.0付近まで上昇しています。
– **予測（ピンクと他のライン）**: 予測も最初に実績に対して異なるラインが描かれています。このことは、当初の実績よりも高い予測を示している可能性があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 特筆するべき外れ値は見当たりません。ただし、初期段階で急激な上昇が見られます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青い点）**: 実際のWEIスコアの推移を示しています。
– **予測ライン（ピンク、青、緑）**: 各種予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト）が予測するWEIスコアのトレンドを表しています。
– **前年度（灰色の点線円）**: 前年度のデータで、そのスコアに基づいた比較を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測が実績のトレンドを捉える形で複数のアルゴリズムが並行して用いられています。各予測方法が異なるパフォーマンスを示していることがわかります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測の間にはある程度の相関が見られ、初期段階の急激な上昇が予測により正確に反映されている可能性があります。
### 6. 直感的な印象と影響
– 初期の急激な上昇は、新サービスの導入時に非常にポジティブなフィードバックが得られた可能性を示唆しています。
– 複数の予測手法が用いられ、その結果の比較から最も効果的な予測モデルの選定が行われていると考えられます。
– ビジネスや社会への影響として、このグラフは新サービスが当初の想定以上の自治性と持続可能性を持ち、多くの場面で有効であった可能性を示しています。これにより、今後の事業展開において積極的な市場投入の判断が下されるでしょう。
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:
以下に、グラフの分析を進めます。
1. **トレンド:**
– 初期の「実績（実績AI）」は比較的高いスコアで始まっていますが、その後のデータがありません。将来的な予測は色々なモデルで示されています。
– 特に線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が表示されていますが、それぞれの予測はそれほど大きな変動を示していません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 現状のプロット内で、特に大きな外れ値や急激な変動は見られません。ただし、予測期間内でどの予測モデルも一定の範囲内に収まっています。
3. **プロットや要素の意味:**
– 「実績（実績AI）」は青色の丸で表示され、過去の実績を表しています。
– 「予測（予測AI）」は赤色のXで、今後の予測値を示しているようです。
– 他のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なる色とスタイルの線で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 各予測モデルの結果は非常に近接しており、モデル間の予測に大きな違いは見られないです。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 相関関係の分析は難しいものの、データポイントがあまり多くないのでモデルごとの予測の違いは最小限です。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 人間が直感的に感じるのは、このグラフが将来予測に基づく計画や意思決定をサポートするツールとして機能する可能性があることです。
– この新サービスのWEIスコアが高いことで、関連する社会基盤や教育機会の向上を示していますが、予測がどの程度正確かによりビジネス戦略が影響を受けるでしょう。
このグラフは、社会基盤や教育機会の測定における予測のポジティブな展開を示しており、政策策定やサービス開発における参考として有効です。
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、新サービスにおける社会WEI（共生・多様性・自由の保障）の時系列データを示しています。以下に、視覚的な特徴と洞察を解析します。
1. **トレンド**:
– 最初に目立つのは、初期のデータ点が実績（青い点）として高めのスコアを示していることです。
– その後、予測データ（特に紫色のランダムフォレスト回帰）が急激に下降しています。
– その後、データは途切れていますが、予測結果（灰色）に続いて、直近の過去と比較した上での数値（薄緑色）が右側に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に予測されたデータ（ランダムフォレスト回帰紫線）が急激に下降している点が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の実績は過去のパフォーマンス。
– 灰色の範囲は予測の不確実性を示しており、その後の予測の信頼性が両側には高いことを示唆しています。
– 複数の予測モデルが（線形、決定木、ランダムフォレスト）の効果を評価している。
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との間には、予測の精度やアプローチの比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間で急な変動を示しているため、予測モデルのパフォーマンスに依存度が高いことがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の予測精度の改善が、社会的価値や信頼感の向上に寄与する可能性が考えられます。
– 急激な変動は、新たなサービスの不確実性や市場変動の可能性を示唆しており、ここでは慎重な経営判断が求められます。
– このグラフからは、モデルの予測精度を向上させるためのさらなるデータサイエンスの活用が示唆されます。業界への洞察を深めるためのさらなる分析が重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 時系列に沿ったヒートマップであり、色の変化を追うことで期間中のトレンドが観察できます。
– 特定の日に色が急激に変化している箇所があり、これは急激な変動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に、色が紫から黄色に急変する箇所は外れ値や急激な変化を示唆しています。
– 外れ値は新サービスの利用や認知度の急上昇、またはシステム的な問題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**
– 色はWEI（ウェルビーイング・エクスペリエンス・インデックス）の異なるスコアを示しており、色の濃淡で数値の大小を直感的に把握できます。
– グラフ上で最も明るい黄色がピークで、最も暗い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**
– 各時間帯における同じ日付のデータを比較することで、日中の変化パターンを分析できます。
– 例えば、夜間（16-19時）にパフォーマンスが改善する傾向があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色のパターンが連続している場合、特定の時間帯でのスコアが一定である可能性が考えられます。
– 急激な色の変化やパターンの中断は、特定の内部または外部要因に関連しているかもしれません。
6. **直感的な洞察とインパクト**
– 人間はこのようなパターンを見ることで、即座に不規則な活動や問題の地域を特定できます。
– ビジネスにおいては、予期しない変動の原因を特定し、迅速な対応策を講じるための重要なデータとなります。
– WEIスコアが高い時間帯に焦点を当て、成功要因を分析し今後の戦略に活用することが重要です。
### 結論
このヒートマップからは、新サービスのウェルビーイングにおけるタイムリー且つ質的な変動を視覚的に捉え、それに基づく適切な対応策を考えることができます。長期的な視点でのサービス改善やオペレーションの最適化において、重要な示唆を得られるでしょう。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の洞察が得られます：
1. **トレンド:**
– 色の分布から一定の期間での周期的な変化が見受けられます。特に黄色や青っぽい色は、高いスコアと低いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 2025-07-01の19時あたりの黄色の領域は、他の時間帯と比較して急激にスコアが高い箇所で、外れ値として注目されます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 明るい色は高いWEIスコアを示し、濃い色は低いスコアを示しています。時間帯や日付によってスコアが変動していることが視覚的に確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 同じ日に異なる時間帯でのスコアが異なっており、日中よりも夜間の方がスコアが高くなる傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– サービスが提供されている時間帯におけるユーザーの反応が変動することが示されており、特定の時間帯での高評価が目立ちます。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響:**
– このヒートマップは、新サービスが特定の時間帯で特に好評であることを示しています。サービスの提供時間を見直すことで顧客満足度を向上させ、利用率の向上や売上増加に繋がる可能性があります。また、特定の時間帯の需要に合わせたリソースの配分が必要かもしれません。
このデータを元に、戦略的なサービス改善や顧客対応の強化につなげるための重要な指針を得ることができます。
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:
このヒートマップから得られる視覚的なインサイトと洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 日付ごとに表示されたデータは周期性を示しているようには見えません。各日付ごとに異なる値が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-02の日の黄色のセル（高スコア）、対照的に2025-07-03の暗い紫のセル（低スコア）が外れ値や急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃さがスコアの高低を示しており、色が明るいほどスコアが高いことを示しています。つまり、2025-07-02の16時は特に高いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特に一定のパターンは見られませんが、昼間の時間帯で変動の幅が大きい様子が観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとのスコアの分布に目立った偏りはなく、多様な傾向が見られます。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**
– スコアが高い時間帯や日付は活動が活発であることを示唆しており、特定の時間にサービスが好まれる可能性を示します。これらの傾向を理解することで、新サービスの改善やリソースの最適化に役立つかもしれません。
このような視覚的な情報から、特定の時間帯や日に注目する戦略を考えることができ、マーケティングやサービス提供の効率化に寄与します。
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:
### ヒートマップの分析と洞察
1. **トレンドの把握:**
– 相関関係を示すヒートマップは、明確な時系列トレンドではなく、複数の変数間の関係性を視覚化しています。このため、データ全体として時系列的な上昇、下降のトレンドを直接示すものではありません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– ヒートマップでは外れ値というより、一般的なトレンドやパターンを捉えます。したがって、外れ値を特定する場面ではありません。
3. **プロットや要素の意味:**
– 各色は相関係数を示しています。赤系（1に近い）は強い正の相関、青系（-1に近い）は強い負の相関を示します。白に近いほど相関が弱いです。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 「社会WEI平均」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間で非常に高い正の相関（0.88）が見られます。これらは、何らかの共通した要因や影響を受けている可能性があります。
– 一方で「個人WEI平均」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間には強い負の相関（-0.54）が見られるため、これらが反対の動きをすることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI平均」には非常に強い正の相関（0.87）が存在しています。これは心理的ストレスが個人の全体的な健康評価に大きく影響している可能性があります。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」も強い正の相関（0.74）を持ち、社会的要素が絡み合って作用していることが示唆されます。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響:**
– 新サービスの設計において、個人の心理的健康や社会的公平性を重視することが、全体的な満足度向上につながる可能性があります。
– 社会的な構造やサポートは、個人のストレスレベルや全体的な健康にも影響を及ぼすため、政策やサービスの開発では特に注目する必要があります。
– 負の相関が見られる分野においては、コンフリクトの緩和や改善策を講じることで、全体的な体系の向上が期待されます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのWEIスコアには明確なトレンドは見られません。ただし、各箱ひげ図が異なる位置と範囲で分布しており、カテゴリごとにスコアのばらつきを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各カテゴリに外れ値が見られます。例えば、「個人WEI（経済余裕）」や「社会WEI（公正性・公平さ）」で顕著な外れ値があります。これらは異常値や特異なケースに関する貴重な情報を提供しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげ図の中央の線は中央値を示し、箱は第1四分位数から第3四分位数までの範囲を表しています。
– 四分位範囲が狭いカテゴリは、データが比較的均一に分布していることを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではないため、直接の関係性は見られませんが、各カテゴリの比較が可能です。例えば、「社会WEI（持続可能性と自治性）」は他に比べて中央値が低く、ばらつきも大きいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定のカテゴリでWEIスコアが集中している一方で、他のカテゴリでは広く散らばっていることがわかります。例えば、「個人WEI平均」は比較的分布が狭く、変動が少ないことが示されています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが高いカテゴリは、新サービスの効果が比較的安定していることを示唆します。
– 外れ値が多いカテゴリは、さらなる調査が必要です。これらはサービスの改善点や新たな機会を示す可能性があります。
– 「社会WEI（生態系・持続可能性）」におけるスコアの変動は、企業や組織が持続可能なプラクティスを強化する必要性を示唆するかもしれません。
この分析は、各カテゴリの特性を理解し、どこに重点を置くべきかを示唆し、多様な要因を考慮した戦略的な意思決定を促進するのに役立ちます。
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:
このグラフは、主成分分析（PCA）を用いた新サービスカテゴリのデータの分布を視覚化したものです。以下に視覚的な特徴とそれに基づく洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフには明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、データポイントが第一主成分（横軸）に沿って広く分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に顕著な外れ値は見られませんが、縦軸の上部に位置するデータポイントは、何らかの異なる特性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**:
– 第一主成分と第二主成分の寄与率が表示されており、第一成分が50%と高い寄与率を持っています。これは、この成分がデータの分散の大部分を説明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**:
– このグラフには時系列データの関係性を明示する要素はありませんが、各ポイント間の関係性が垣間見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分と第二主成分の間には特に明確な相関は見られませんが、データが特定のパターンに従って分布していることが分かります。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**:
– 主成分分析によって、データの次元を減少させながら主要な変動要因を抽出することができます。このグラフから、データの重要な特徴や変動要因を識別することが可能です。この情報は新サービスの開発や改善の方針を決定する上で役立つでしょう。
– 特に、第一成分が高い影響を持つため、サービスの特性やパフォーマンスの評価において重要となります。
このグラフは、新サービスの評価や改善の方向性を判断する上で、非常に有用な情報を提供していると考えられます。
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。