📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータの分析
#### 時系列推移
– **総合WEI**: データ全体を通じて、微妙な改善傾向が見られるものの、期間により変動があります。7月2日と3日にスコアが一時的に低下するも、4日以降に回復しています。
– **個人WEI平均**: 7月1日は高めのスタートから始まり、7月2日に急に落ち込みました。その後、徐々に回復して最終的には最高値である0.795を記録しています。
– **社会WEI平均**: 初日は0.68と低調で始まり、次の日以降徐々に上昇しました。特に社会基盤や持続可能性の改善が寄与しているようです。
#### 異常値
– **7月2日と3日**: 総合WEI、個人WEI平均で多くの異常値が見られました。これは健康状態、心理的ストレスの低下が原因と思われます。回復後の4日と5日には、経済的余裕と持続可能性が主な向上要因となっています。
– 個別の違いが見られる項目としては、社会基盤と多様性のスコア変動が大きいです。特に多様性の保障が7月2日には特に低く、その後回復しています。
#### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **長期的トレンド**: トレンドとしては安定的な上昇を示していますが、7月3日にかけて一時的に下降しています。この下降は心理的ストレスの上昇が影響している可能性があります。
– **季節的パターン**: 週の後半にかけて微増する傾向が見られ、やや週初よりも週末に高まるようです。
– **残差成分**: 計測誤差や不測の事態を示している可能性があり、この期間中の大きなイベントが効果を生んだか、データキャプチャに誤差が生じた可能性があります。
#### 項目間の相関
– 強い正の相関が見られるのは、**個人の経済的余裕と健康状態**、**社会の持続可能性と社会基盤**です。これらは個人と社会のWEIスコアに特に寄与しており、強化が効果的であることを示しています。
– 一方、心理的ストレスは他の多くの項目との負の相関が強く、ストレス緩和が全体のWEIスコア向上に直結することが伺えます。
#### データ分布 (箱ひげ図)
– **中央値の変動**: 多くの項目で中央値が過去より安定しているものの、社会的公平性と自由度は変動が大きいことが示唆されます。特に、外れ値が多く見られる日は集中しており、イベントや政策変更の影響が考えられます。
#### 主な構成要素 (PCA)
– 分析によって、PC1（主に心理的側面と自由度）が37%を、PC2（経済面と健康）が29%の寄与率を示しました。したがって、WEIに影響する主な要因は、心理的健康と経済的安定、持続可能性と関連する教育機会です。
全体として、WEIは基本的に上昇トレンドを示すも、途中の心理的ストレスと健康の悪化が一時的にスコアを下げています。これらは新サービスの導入によるストレスもしくはライフスタイルの変化による可能性があります。政策改善点として、ストレス軽減戦略の促進、社会的公平性の確保が必要だと考えられます。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）からは、最初の数日間で若干の変動が見られますが、全体的には比較的一定しているようです。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンクの線）は、一貫して高いレベルからさらに上昇していることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数の実績データに対して異常値が同じ時間枠に存在することが示されています。これは短期間での不安定な動きやシステム的なノイズ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**:
– 青い点は実績値を示し、予測値は他の色（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の線によって表現されています。
– 異常値は黒い丸で強調され、予測の不確かさ範囲（灰色の領域）も示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルの予測が異なるトレンドを示しており、特にランダムフォレスト回帰が他のモデルよりも高い予測をしている点に注目できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間には明確な相関は見られませんが、実績値の周辺に一定の変動範囲があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 予測の不確かさを示す灰色の範囲は、将来のパフォーマンスに対する注意深さが必要であることを示しています。
– ランダムフォレストによる高い予測値は、新サービスが今後急成長する可能性を示唆しており、ビジネス機会の探索が促進されるかもしれません。
– 異常値の発見は、データの質の問題か、環境や市場の変化が発生した可能性を示唆しています。
これらの点を基に、予測と実績との乖離を分析することで、ビジネス戦略の調整に役立つ洞察が得られるでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、0.6から約0.8の間に集まっており、明確な上昇や下降トレンドは確認できません。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）がゆるやかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値が数点（黒のサークル）として識別され、通常のデータから若干離れた位置にあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の実績データで、X印は予測値を示しています。
– ピンクの線はランダムフォレストによる予測トレンドを示しており、決定木回帰（ライトブルーの線）はほぼ水平に伸びています。
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を比べると、ランダムフォレスト回帰は実績データの平均的な上昇を予測しているように見えますが、決定木回帰は横ばいの予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測値の間には若干の違いがありますが、全体的な分布は実績値の範囲内で収まっています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 実績データに基づくと、新サービスのWEI平均スコアは比較的一貫しており、急激な変動は見られません。
– 予測データが上昇を示唆している場合、サービスが今後成長する可能性があると考えられますが、予測の不確実性領域も意識する必要があります。
– ビジネスへの影響として、この安定したスコアは新サービスの信頼性や受容性が市場で維持されていることを示しており、今後のマーケティング戦略やサービス提供の改善に役立つ情報を提供しています。
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:
1. **トレンド**:
– 初期の「実績AI」は約0.6から0.8の間で変動しており、一定の範囲内での変動に見られます。
– 「予測（ランダムフォレスト回帰）」が7月5日以降、徐々に増加し、約0.8で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには外れ値とされたポイントがあり、それらは線で囲まれています。
– 時系列の後半になるにつれ、外れ値は観察されません。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは「実績（実績AI）」を示し、初期に密集しています。
– 黒で囲まれたプロットは外れ値であり、データの異常な点を示しています。
– 予測の線（ランダムフォレスト回帰）は紫で描かれ、安定した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「予測（ランダムフォレスト回帰）」の初期の不一致の後、予測は安定し、実績の範囲に近づいているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の初期段階ではばらつきが見られますが、予測ラインが安定するにつれて、そのばらつきは相対的に無視されやすくなるかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人間の直観としては、予測の安定性が将来の計画や戦略の立案の際に安心感を与えます。
– 初期のばらつきと外れ値の存在は、初期データの品質や信頼性への懸念を示唆する可能性がありますが、その後の予測が一貫しているため、システムが初期の不安定さを克服したとみなすことができます。
– 長期的には、安定した予測が信頼できる指標を提供し、ビジネス意思決定やリソース配分において重要な役割を果たす可能性があります。
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**
– 実績（青色の点）は、安定した値で推移しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫線）は、最初はわずかに上昇し、その後一定になっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い丸で示されていますが、このグラフでは存在しないようです。
– 実績データの変動は少なく、一貫しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青点）は、個人のWEIスコアの安定性を示しています。
– 予測データ（赤い「×」）は、今後のWEIスコアの変動を表していますが、示されていないので詳細不明です。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、比較的狭い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**
– 実績と予測（ランダムフォレスト）は類似の上昇傾向を示唆していますが、予測の方が若干ポジティブな傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは安定しており、急激な変動要因は少ないと考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会影響**
– WEIスコアが安定していることから、個人の経済的余裕が現在安定していることが示唆されます。
– 今後の予測がわずかに楽観的なことから、経済状況が改善していく可能性があると直感的に感じられるでしょう。
– 企業やサービス提供者にとっては、経済的余裕が安定しているため、新たなサービスを投入する良いタイミングである可能性があります。
このグラフからは、個人の経済的余裕が安定傾向にあることが読み取れ、将来的な予測も含めて計画を立てる際の指針となるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は7月1日から7月6日にかけて0.7付近で安定している。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンクの線）は一貫して安定した上昇を示している。
– 線形回帰による予測（緑の線）は、低めのスコアでほぼ横ばいの状態を示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには外れ値の観察（黒い丸）がある。そして、7月2日と7月3日に外れ値が見受けられる。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のWEIスコアを示している。データが主体に保持されている。
– 赤い×はAIによる予測を示している。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測を示しており、予測が漸進的に改善されている。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、その幅が狭いことは予測の信頼性が高いことを示唆している。
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との間で明確な相関が確認できる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは不規則な変動を示しているが、予測データはそれに対応する基準を調整している。
6. **直感的な感想およびビジネス・社会への影響**
– 実績データにおける不規則性と予測データの安定性から、システムはチャレンジングな状況でも正確な予測を維持できているように見える。これは、健康管理の精度向上や予測安定性が求められる医療やフィットネス業界にとって有用である。
– 不確実性の範囲が狭いことは、新サービスの信頼性を高め、ユーザに対する安心感を与える要因となる。
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:
このグラフは、個人のWEI（心理的ストレス）スコアの推移を30日間にわたって示しています。以下にその分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は初期はおおよそ0.6付近で横ばいですが、急に高い値の外れ値が現れています。
– 予測値（紫色の線）は、初期は一定でその後上昇する傾向があります。ランダムフォレスト回帰の予測は、一貫して緩やかに増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データで1つの明確な外れ値が認められ、ここでは心理的ストレスが一時的に非常に高ま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**:
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、この範囲内での実績値の変動は想定されうるものです。
– 実績（青）と予測のズレが見られるため、予測モデルのさらなる改善が必要かもしれません。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 予測と実績の間に乖離がある可能性があります。特に大幅なストレスの変動が予測されていない中で、実績に外れ値が出ていることから、予測モデルは変動を捉えるのに十分でない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データのほとんどが一定範囲内に収まるが、例外的な外れ値が存在します。これにより、異常検知の手法が重要になります。
6. **直感的な感覚とビジネスへの影響**:
– 人々は一見して、データが全体的に安定しているが、突発的にストレスが増加する可能性があることに気がつくでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、短期間の急激なストレスの増加を検知して、早期に対処するためのストレスケアプログラムの開発が求められるかもしれません。
この分析に基づいて、予測モデルの改善とストレス管理戦略の検討が重要な課題となるでしょう。
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:
### 1. トレンド
グラフに示されているWEIスコアの実績データ（青い点）は初期に集中しており、時間の経過とともにほぼ一定です。しかし予測データ（予測AI）に基づく3つの手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、緩やかな上昇トレンドを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
外れ値は一つも示されていません。全体的に安定しています。
### 3. 各プロットや要素
– 実績（青い点）：初期に集まっており、変動が少ないです。
– 予測（赤い×）：予測手法に基づく将来の見積もりを示しています。
– 予測の信頼区間（灰色のエリア）：予測の変動範囲を視覚的に示しており、変動は比較的少ないです。
– 予測手法（色分けされた線）：予測モデルによる将来の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
実績データは時間初期に偏っており、予測はこれを基に後半のトレンドを示しています。すべての予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）は類似した緩やかな上昇トレンドを示していますが、細部では若干の差があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
現在の実績データは変動が少なく、予測との相関性を確認するためのデータが不足しています。各予測モデルの予測線もほぼ同じ傾向を示しており、予測手法の選択にはあまり影響がなさそうです。
### 6. 人間の直感とビジネス・社会への影響
このグラフからは、個人の自由度と自治に関するWEIスコアの変動が極めて少なく、比較的安定していることが直感的に伝わります。ビジネスやサービスにおいて、安定した自由度や自治が期待できるため、新サービスの信頼性を裏付ける要因として捉えることができます。将来的には、予測される緩やかな成長が、サービスの改良やポジティブな評価をもたらす可能性があります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は初期の方でわずかに減少傾向が見られるものの、基本的には横ばいに近い。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は急激な下降トレンドを示しており、未来の社会WEIスコアが急激に低下する予測を提供している。
– 他のモデル（線形回帰と決定木回帰）はフラットで、スコアの安定性を予測している。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの異常値が初期の実績データ内に存在する（黒い円で表示）。
– これらの異常値は、不均一な社会WEIスコアを示唆している可能性がある。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロット：実際の社会WEIスコアを示している。
– 赤い「×」マークは予測されたデータポイントを示すが、予測モデルは明示されていない。
– グレーのエリアは予測モデルの不確かさを示し、かなり狭い範囲に収まっている。
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と実績データ間には大きな乖離があり、モデルの精度や適用性に疑問が残る。
– 他のモデル（線形および決定木）は、実績の範囲内での安定した予測を示している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の青いプロットが示すように、実際のデータは比較的狭い範囲内で分布している。
– ランダムフォレスト回帰の予測は、急激に下がるため、他のモデルと相関していない。
6. **直感的印象とビジネスまたは社会への影響**
– 人間の直感的な判断では、実績データが示すように大きな変動はなく安定しているように見えるが、ランダムフォレストの予測では不安な下降を示している。
– これが社会的公平性に関する指標である場合、ランダムフォレストの予測に基づいて何らかの対策を講じるべきかもしれないが、他のモデルの安定した予測を踏まえると、すぐに行動を起こす必要はないかもしれない。
データの異常値や予測モデル間の乖離を考慮に入れ、さらなる分析やデータの収集によって、予測の確度を高める必要があるかもしれません。
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:
このグラフは、新サービスカテゴリでの社会WEI（持続可能性と自治性）スコアの時系列推移を示しています。以下は視覚的な特徴の分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績のデータは最初の約10日間で上昇傾向があります。
– その後、横ばいに近い状態が続いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上の黒い円は外れ値を示しています。最初の数日間に外れ値が観測されています。
3. **各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。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測を表しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を表現しています。予測自体は比較的一定です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績のデータと予測データは全体的に一致しているように見えますが、初期の外れ値により多少のズレが確認されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測はおおむね一致しているものの、一部において予測の修正が必要かもしれません。
6. **人間が感じる直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初期のスコアの上昇は新しいサービスが開始され、注目を集めた可能性を示唆します。
– その後の横ばいは、サービスの成熟や市場への一定の定着を示しているかもしれません。
– 予測の安定性から、このサービスは持続可能性と自治性の観点で今後も安定している可能性があります。
– 社会的には、持続可能性指標が高いことは良い兆候であり、ビジネスにおいても顧客の信頼を得やすい状況と考えられます。
この分析は、新サービスのパフォーマンスと将来の安定性を評価する際の有用な指標となるでしょう。
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と洞察を示します。
1. トレンド:
– 実績データは初期の数日間で0.7〜1.0の範囲で変動し、7月8日以降の予測データは一貫して高い数値を示しています。特にランダムフォレスト回帰による予測が非常に高いスコアを示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 初期の実績データの中にいくつかの外れ値があり、これが円で囲まれています。特に0.6台のスコアは他のスコアから外れています。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青い点は実際の実績データを示し、ピンクのラインはランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示していますが、非常に狭い範囲です。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績といくつかの予測手法との間には一致した部分もありますが、特にランダムフォレスト回帰が高いスコアを示しており、そこに焦点があることがわかります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 初期の実績データと予測の間に一定の不一致があり、特に実績が低い場合に目立ちます。
– 予測データは全体として安定しており、変動はほとんど見られません。
6. 直感的洞察と影響:
– 実績データに対する予測の一貫性と高スコアは、新サービスが今後も高いパフォーマンスを維持するという期待を示しています。
– 外れ値として見られる初期実績は最初のテスト段階や条件の影響かもしれません。
– この安定した高い予測は、ビジネスや社会インフラの効率性改善、教育機会の向上の可能性を示唆しています。
全体的に、このグラフからはサービスが非常に高い水準で維持される見込みであり、このことが関係者にとって安心材料となるかもしれません。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は期間中に一貫した変化を見せておらず、ほぼ横ばいに見えます。
– 一方、ランダムフォレスト回帰予測（紫の線）は急激に増加した後、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには黒く縁取られた外れ値が含まれていますが、全体として大きな急変はみられません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績のAIによる実際のWEIスコアを示しています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測値を表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示していますが、実績値とほぼ一致していません。
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大幅に上昇して安定するのに対し、実績値はほとんど変動せず、乖離が生じています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的一定しており、予測モデルとの差異が顕著です。
6. **人間が感じる直感とビジネス・社会への影響**
– この乖離から、予測モデルの合理性や適合性が疑われる可能性があります。ランダムフォレスト回帰による過大評価は、新サービスの導入が慎重に検討されるべきであることを示唆します。
– 社会的要因や政策変更が考慮されていない可能性もあり、データの再評価やモデルの見直しが利益を導く鍵かもしれません。
この解析を踏まえて、予測に基づく戦略的決定を行う際には十分な注意が必要です。
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:
以下に、この時系列ヒートマップから得られる主要な洞察を示します。
1. **トレンド**
– 日時ごとに色の変化が見られ、特に直近の日で明るい色が増えていることから、WEIスコアが上昇傾向にあるようです。特に7月4日と5日のスコアは高いことが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月2日から3日にかけて、スコアが大きく落ち込んでいることが見受けられます。
3. **要素の意味**
– 色の濃淡がWEIスコアを反映しており、明るい色ほど高いスコアを示しています。
– 横軸は日付、縦軸は時間帯を示しており、どの時間帯にスコアが高いかが視覚的に把握できます。
4. **データの関係性**
– 特に7月4日と5日で、昼間の時間帯に高スコアが集中しているため、新サービスの利用や関心がその時間帯に集まっている可能性があります。
5. **相関関係や分布**
– 高いスコアが時間帯によって偏っていることから、特定の時間に新サービスが多く利用されている傾向があります。
6. **ビジネスや社会への影響**
– 直感的に見て、7月初旬に新サービスの利用が増えていることから、キャンペーンや新機能のリリースがうまく機能している可能性があります。
– 高いスコアが続く場合、サービスの認知度や顧客満足度が向上していると推測できます。
このグラフは、新サービスのパフォーマンスの動向を理解する上で非常に有用です。特に、特定の日付や時間帯に注目することで、ビジネス戦略に役立つ具体的なアクションを導き出すことが可能です。
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:
このヒートマップの特徴とその分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 日付と時間帯で、スポット的な変化が見られます。特に、2025年7月4日と7月5日に向かって、色が緑から黄色へ変化しており、スコアが上昇していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月4日から5日にかけての黄色のマスは、スコアが他の時期に比べて高く、外れ値または注目すべきピークである可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– ヒートマップの色の変化はスコアの変動を示しています。青や紫に近い色はスコアが低めであることを、緑から黄色はスコアの上昇を意味します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 各日付の時間によってスコアが異なり、一日の中でも時間帯による違いがあることを示しています。特定の時間帯（例：19時）における変動も視覚化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日付ごとの差異が大きく、特定の日にスコアが急激に上昇していることから、日付による変化が顕著です。
6. **このグラフから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**:
– 7月4日および7月5日の午後の時間帯に、サービスの利用が活発化またはユーザーの評価が向上したことが示唆されています。これは、新しいサービスの効果または特定のイベントによるものかもしれません。ビジネス的には、ピーク時の分析によってマーケティングの最適化やサービスの改善に資する可能性があります。
全体として、このヒートマップは、特定の期間や時間帯におけるサービス利用または評判の変動を効果的に可視化しており、ビジネスの戦略を構築する上での貴重な情報を提供します。
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:
1. **トレンド**:
– 色のパターンが周期的に変わる様子が見てとれるが、全体のトレンドとしては大きな上昇や下降は見られない。そこまでの期間での周期性は認められない。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月2日の19時あたりに、特に暗い色（低いスコア）が見られる。これは、その時間帯が他と比べて異常に低いスコアを示している可能性がある。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡は、スコアの高さを反映しており、色が鮮やかなほどスコアが高い。逆に暗いほどスコアが低い。
– タイムスロット毎の色の変化は、多様なスコアを示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在のグラフでは一つのカテゴリ（新サービス）について表示されているため、複数シリーズの直接的な比較はない。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によるスコアの一貫した変化は見られないが、一部の時間帯でとりわけスコアが低くなることがある。
6. **直感的な洞察、ビジネスや社会への影響**:
– 消費者の利用がある特定の時間帯に集中している可能性があり、特に低いスコアの時間帯は、サービスの利用が少ないか、問題が発生していることを示唆しているかもしれない。
– ビジネスにおけるピーク時間帯とその対策を練る際に、このようなヒートマップは有用である。特にリソースの調整や、問題の把握に役立つ。
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、WEI（Well-being Index）の各項目間の相関関係を30日間で示しています。以下に、グラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察を挙げます。
1. **トレンド**
– 個別のトレンドは示されていませんが、高い相関と低い相関の組の特定に有用です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関の点で特に目立つ外れ値はありませんが、一部の相関係数が異常に低いため、注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色は相関係数を表し、赤（正相関）から青（負相関）までのグラデーションがあります。数値が高いほど、より強い相関を示します。
4. **時系列データの関係性**
– WEIの様々な項目間の相関を解析し、特定の項目が他の項目にどう影響するかを見ることができます。
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（健康状態）」の間に非常に高い相関（0.90）が見られます。これは心理的ストレスが健康状態に深く関連していることを示唆しています。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」の相関値は全体的に低く、他の項目との関連が弱いことを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 高い相関を持つ項目群は、改善または悪化が相互に影響し合う可能性が高いです。例えば、心理的ストレスを軽減する施策が健康状態の向上に寄与するかもしれません。
– 公平性や公正さの分野での低い相関は、独立して改善策が求められる可能性を示しています。
全体として、感情的および健康的な側面が強く関連していることから、ビジネスや社会的な施策において、心理的および身体的支援が重要な役割を果たす可能性があります。
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:
以下のグラフについての分析を行います。
1. **トレンド**
– WEIスコアにおいて全般的に大きな上昇または下降トレンドは見られませんが、箱ひげ図の中央値が一定ラインを保っているため、横ばいの傾向があります。サービスごとの比較が主な目的と見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 個人WEI（心理的ストレス）のデータに外れ値が確認できます。これは他のデータポイントとは異なる特異な状況を示しており、調査や対策が必要です。
– 各サービスカテゴリでのスコアのばらつきは、個人WEI（経済状態）で最も大きいようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色のグラデーションは、異なるWEIタイプをわかりやすく区別するために使われています。
– 箱の高さはスコアのばらつきを表し、ひげはデータの範囲を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なるWEIタイプ間の直接的な因果関係は一目で確認できませんが、特に経済指標が個人の心理的ストレスに与える影響が仮説として考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体として、社会WEIに関する指標（例：社会統整・好循環、共生・多様性）は中央値が比較的高く、安定しているのが特徴です。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– このグラフから得られる直感的な印象として、個人の経済的および心理的要因との関連が見え隠れすることが挙げられます。経済状態やストレスが、社会全体の安定性に影響を与える可能性があります。
– 事業戦略としては、心理的ストレスの外れ値を改善することで、全体のユーザー体験が向上し、サービスの価値が高まると考えられます。
全体を通して、データは30日間のコンパクトな範囲で収集されたものであるため、短期間での動向把握や改善策の策定に向いています。
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）を用いて、新サービスカテゴリにおけるWEI構成要素を30日間にわたって視覚化したものです。以下に視覚的な特徴と洞察を挙げていきます。
1. **トレンド**:
– 主成分1と2の両軸において、明確なトレンドは見受けられません。それぞれのデータポイントは散在しており、周期性や一方向への強い傾向は見られないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 具体的な外れ値は見つけにくく、データは比較的均一に分布しています。全体的な分布が広がっているため、特定のクラスターや孤立点は明らかではありません。
3. **各プロットや要素**:
– プロットは散布図として表示され、各データポイントは新サービスの異なる構成要素を示しています。色やサイズによって特定の要素が強調されていないため、視覚的強調は統一されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフ自体には時系列データは表現されていないため、期間にわたる指標の変動は直接にはわかりません。
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強い相関は見受けられません。データは均一に各軸に広がっており、それぞれの主成分が異なる情報を提供している可能性があります。
6. **直感的に感じること、および影響**:
– このプロットから得られる直感は、データの多様性とそれぞれの構成要素が異なる方向で貢献していることです。ビジネスへの影響としては、異なる構成要素が各主成分に影響を与えているため、サービスの多角的な強化が必要かもしれません。また、全体の主成分の分布が広いことは、新サービスのポテンシャルが多岐にわたることを示唆しており、それぞれの軸での影響を考慮した戦略立案が有用でしょう。
この分析は、各構成要素の潜在的な影響を評価し、新しいビジネス機会を探る手助けとなるかもしれません。
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。