📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果の概要
#### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: 全体的に見て、スコアは0.71から0.78の間で推移しています。7月2日と7月3日にはスコアがそれぞれ0.71と0.69と低下していますが、7月4日には0.78と高いスコアを記録しています。この変動は、短期間での劇的な変化を示しており、短期的な外部要因が関与している可能性があります。
#### 異常値
– **総合WEIの異常値**として指摘された7月2日の0.71と7月3日の0.69は、WEIスコアの他の日と比較して低いため、何らかの一時的な悪影響が発生していた可能性があります。これに反して、7月4日のスコア0.78は急激な回復を示しています。
– **個人WEIおよび社会WEIの異常スコア**についても、7月1日と4日に最高値を記録していますが、7月2日と3日は低下しています。これは、社会的イベントや個人的な変動が総合WEIに影響している示唆かもしれません。
#### 季節性・トレンド・残差
– **季節性**は明確には示されていませんが、短期間のデータで見る限り、社会的要因に敏感な項目は変動が大きいようです。
– **長期トレンド**はデータの期間が短いため、同定が難しく、より長期的なデータ収集が必要です。
– **残差成分**は各日に異なる影響を示しており、特に7月2日と3日の低下は他の要因による一時的変動が考えられます。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**によると、個人的要因（経済的余裕、健康状態）と社会的要因（公平性、持続可能性）はある程度相関がありますが、極端に高い相関があるわけではなく、それぞれ独立した局面も見られます。
#### データ分布
– **箱ひげ図**によると、各項目間でばらつきが確認され、特に経済的余裕や健康状態は中央値が高く、安定した要素として作用している可能性があります。外れ値は個人ストレスや、社会的公平性で目撃されており、特定のイベントに敏感に反応しています。
#### 主な構成要素 (PCA)
– **PCA結果**: 主成分分析では、PC1が0.42、PC2が0.27の寄与率を示しており、経済的余裕や社会的基盤が主要な変動要因であることを示唆します。これらの要因がWEIの全体的な変動性に大きく寄与しています。
### 結論
データからは、短期間の間に個人および社会の要因が総合WEIに影響を与える様子が見受けられます。特に経済的余裕と健康状態が安定要素として全体のスコアを支えつつ、一時的なストレスや社会イベントが大きい変動を引き起こしている可能性があります。長期的なデータ収集と分析により、これらのスコアの根本原因をさらに理解することができるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 初期と後半に2つの異なる期間があるようです。初期のデータポイントは非常に密集していますが、後半では点が独立して分布しています。
– 時系列に周期性や継続的な傾向は特に見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い円で示された「実績（実績AI）」が、いくつか重なっていますが、おおむね一貫しています。これらが標準的な値として扱われているようです。
– 黒の円で示されている異常値が見受けられますが、数は少なく、影響は限定的です。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い円は「実績（実績AI）」を示しており、安定した測定値と考えられます。
– 色分けされた線は、予測手法ごとの差異を示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。縦の分布が予測範囲を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測アルゴリズムの結果が色分けされているため、手法による予測の違いを視覚的に比較できます。予測範囲が重なる部分が多いのが特徴で、一般にこれらの結果は大きくは乖離していないといえます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に大きな乖離はなく、全体的に安定したパフォーマンスを示していると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初期のデータ密集度と後半のデータの独立性は、新サービスの導入時期と成熟期を示唆しているかもしれません。
– 異なる予測アルゴリズムによって大きな違いが見られないため、予測の信頼性が高いことを意味しています。新サービスの導入が安定し、予測通りに進んでいる可能性があります。
– 異常値の存在はサービスの潜在的なリスク要因を示しており、継続的なモニタリングが重要であることを示唆しています。
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:
### グラフ分析と洞察:
1. **トレンド**:
– グラフの左側に青い実績データが集中しており、比較的高いWEIスコアを示しています。新サービスが開始された直後のデータと考えられ、スコアは0.8付近で安定していることがわかります。
– 右側の緑のプロットは前年の比較データを示しており、最近のデータと大きく異なる位置にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットに重なる黒い丸は異常値を示しており、いくつかのデータポイントが予想から外れた動きをしていますが、全体的なスコアには大きな影響を与えていないようです。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い丸は実績データを示し、紫色やピンクの線は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
– 予測の広がりを示す灰色の帯があり、予測の不確実性を示していますが、実績データがその範囲内に収まっていることから、予測モデルの精度は高いと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年のデータは明らかに異なる傾向を示しており、新サービスが前年とは異なる戦略やターゲット市場に向けられた可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは非常に狭い範囲に集中しており、一貫性のあるサービス提供が行われていることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ユーザーはこの新しいサービスが開始直後から安定しているため、信頼性が高いと感じるでしょう。また、前年と比較して明らかに異なる位置にデータがあることから、新しいサービスが異なる価値を提供している可能性が高いです。この安定したパフォーマンスはビジネスの成長と拡大の可能性を示唆しています。
### ビジネスや社会への影響:
– 新サービスは市場に着実に浸透している様子で、新たにターゲットとする層に良い印象を与えている可能性があります。
– 企業としては、こうした安定性と異常への対策を強化することで、さらなる顧客満足と市場拡大を期待できるでしょう。
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:
### グラフの分析と直感的な洞察
1. **トレンド**
– 左側（2025年7月付近）に実績データが密集しており、横ばい傾向が見られます。
– 右側（2026年7月付近）では前年のデータがやや上昇しているように見えますが、この期間については実績データはありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの異常値（黒い円）が横ばいの実績データ付近に見られます。ただし、点数自体は大きく外れているわけではなく、実績と予測の集まりに近い場所に位置しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は「実績（実績AI）」を示しており、データが左側に集中しています。
– 線（予測：線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれの手法による将来の予測を示していますが、実績データとの差異は見受けられません。
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が混在していますが、明確な相違や関係性は示されていないため、さらなる分析が必要かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測のデータは、比較的狭い範囲内で集中しており、予測データは異なる手法でも大きな変動は見られません。
6. **直感的なインサイトとビジネス／社会への影響**
– 横ばいの実績とそれに沿った予測は、現状維持を示唆しています。新サービスの社会的受容が一定レベルに達し、それを維持しているかもしれません。
– 異常値の存在は、改善の余地や潜在的な問題を示唆しており、この領域でのさらなる解析や施策が必要とされるかもしれません。
– 個別の予測手法の違いはほとんど見られないため、手法の選択が結果に大きな影響を与えない可能性があります。これは保守的なビジネス戦略を構築する上で有利に働くかもしれません。
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:
1. **トレンド**
– グラフの冒頭では複数の手法による予測が密集しており、若干の上昇の傾向が見られます。
– 終盤では、昨年のデータ（緑）が新たに範囲内に入ってきていますが、明確な上昇または下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として円でマークされたデータは特に見られませんが、初期の段階で実値と予測値が異なる点があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青）と複数の予測線（紫、緑など）が密集しており、予測手法間での変動を示しています。
– 異常値は黒い円で示され、新しいデータ点が追加された際の参照値となっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、近い将来のWEIスコアをそれぞれ異なる方法で予測していますが、大きく外れたものはありません。
– 昨年のデータが後半に強調されており、季節性や周期性を検討する一助となります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 経済的余裕スコアはやや凝縮して分布しており、異常に低かったり高かったりするケースは少ないようです。
6. **直感的でビジネスや社会への影響に関する洞察**
– WEIスコアの安定した推移が示唆されており、新サービス提供がWEIに対して大きな影響を及ぼしていない可能性があります。
– 短期間での大きな変動がないため、ビジネスにおける導入やマーケティング計画も比較的安定的に構築できる可能性があります。
– 予測手法間での一致度が高いことから、予測モデルの精度が高く、今後の経済的動向に信頼を寄せることができるかもしれません。
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:
### グラフの分析：
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータポイント（青色）は年初からいくつかの評価があり、スコアは0.7から0.8付近で、安定しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測では、スコアが1.0に向かって上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒い円）としてのマーカーがいくつか見られますが、大きな外れ値はなさそうです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色点: 実績AIのデータポイント。
– 赤×: 予測AIのデータポイント。
– 緑点: 前年の比較データ。
– 濃い灰色のバー: 予測の不確かさ範囲。
– 異なる色のライン: 様々な方法による予測。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルの推測があり、各モデルによる予測が微妙に異なります。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰がほぼ同様の上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは年初から上昇傾向にあり、年末にかけて予測されるスコアは高いことからポジティブな相関が見えます。
6. **直感的印象とビジネス・社会への影響**:
– 健康状態のスコアが上昇していることは個人の健康改善やAI技術による予測改善が進んでいることを示す可能性があります。
– 企業としては、予測精度の向上がデータに基づく健康管理サービスのさらなる信頼向上に寄与するかもしれません。
– 社会的には、こうしたAI技術が一般に普及することで、個々人の健康管理に対する意識が高まることが期待されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 時系列データの初期（2025年中頃）にいくつかのプロットがありますが、全体的には横ばいの傾向があります。
– 2025年中頃から2026年にかけての実績AIスコアに顕著な変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイント付近に異常値が存在し、それに関連していくつかの予測手法による異なる値が示されています。
– 特に、「異常値」が強調されており、過去の実績も含め安定している様子が伺えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色は実績AIを示しており、データの実際の値を反映しています。
– 予測手法（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、異なる予測ラインが描かれていますが、大きな予測範囲の違いは見られません。
– 異常値と呼ばれる箇所は、これらの予測から大きく外れるものとして注意が必要です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測手法が表示されていますが、大部分の予測が近いところにプロットされており、全体に一致しているため、統一性があることを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントが限られているため、相関関係を詳細に分析するのは難しいですが、全体的な分布には安定性があります。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– 初期に異常値の可能性があるため、その要因を特定し、後続のデータに与える影響を考慮することは重要です。
– WEI（心理的ストレス）スコアは一貫しているように見えるため、サービスが心理的ストレスの原因を特定し、改善策を講じるための安定した基盤となるかもしれません。
このグラフから専門家が直感的に受け取るメッセージは、過去のデータと予測が整合しており、異常値への注力が必要であるというものです。ビジネスにおいては、異常値への対応策やさらなる定量的分析を通じて、新たなストレス管理ソリューションの開発に取り組むことが考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアは、期間の始めに複数の予測がされていますが、実際のデータポイントはごくわずかです。初期は横ばいで後で予測手法によって下降トレンドも予想されています。
– 未来の日付において、前年比を示すデータポイントが現れますが、明確なトレンドは描かれていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期には、標準的な実績スコアが見られる後、突出して低い異常値が観測されています。この異常値は予測手法（ランダムフォレスト回帰）と一致するように見えます。
3. **各プロットや要素**
– **青のプロット**は実際の実績を示しており、過去のパフォーマンスを反映しています。
– **赤い十字**は予測を示しており、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）に基づいています。
– **緑のプロット**は、前年比を示しており、過去のデータに基づく予測です。
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には大きなギャップが認められます。予測手法別に異なる結果が出ているため、モデルの精度に差異があることがうかがえます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の手法や期間でのスコアの分布に注目すると、実績と予測の間での相関が低い可能性があります。
6. **直感的に感じることとビジネスへの影響**
– 直感的には、このデータは新サービスの成功が予測よりも困難であることを示唆しています。異常値は特に不確実性や予測手法の限界を示しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、予測の改善や適用される手法の検証が必要です。異なる予測結果が出ているため、どの手法が最適か再評価することが求められます。また、異常値の原因を明らかにすることで、潜在的なリスクの軽減につながる可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **初期：** グラフの左側では、実績（青いプロット）は比較的高いWEIスコアです。
– **中盤から終盤：** 予測（特にランダムフォレスト回帰）のラインに沿って急激に下降していますが、その後はデータが示されていない期間が続きます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期における実績データ（青色プロット）の間に、異常値（黒い円）が確認できます。
– ランダムフォレスト回帰の予測線が急激に下降しているのが目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青のプロット（実績）：** 現実の評価を示しています。
– **ピンクや紫のライン（予測）：** 回帰分析による予測で、それぞれ異なる手法が用いられています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– **グリーンの点（前年）：** 前年のデータを示しており、後半では非常に安定した値が並んでいます。
4. **データ間の関係性**
– 初期段階での実績の高い値と、急激な下降を示す予測の間にギャップが見られます。この差異は、モデルと実際のデータとの間に乖離がある可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に一貫したトレンドは見られず、予測が実績を正確に捉えていない可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– **直感的仮説：** 初期の良好な実績に対して、その後の予測が急激に下がっているため、この新サービスの公平性・公正さが維持できない懸念が示唆されます。
– **ビジネスへの影響：** 公平性や公正さの欠如は、顧客満足度の低下や評判の悪化などのリスクを伴う可能性があり、改善が必要です。
– **社会への影響：** サービスが公平でないとされる場合、社会的信用も影響を受ける可能性があるため、この問題を解決するための対応策が必要です。
このグラフからは、現在の予測モデルが実際のトレンドを適切に反映していない可能性も示唆されており、モデルの再評価や改良が求められます。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **横ばいトレンド**: グラフの左側（過去）には横一列の実績（青色）が観察され、スコアは高いが一定です。
– **予測トレンドの変化**: 予測スコアは一定（ランダムフォレスト回帰：紫線）から急激に進展し、比較的高い水準を維持しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 過去のデータにいくつかの異常値（黒い○で囲まれた青のプロット）が見られますが、通常の範囲内に収まっています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青色のプロット）**: 過去の実際のスコア。
– **予測（赤色のXと色分けされた線）**: 線形回帰、決定木回帰、およびランダムフォレスト回帰といった複数の予測手法による未来予測。
– **予測の不確かさ範囲（灰色の帯）**: モデルの予測のブレを示します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– モデルの間で予測値に差異があるものの、大まかなトレンドは一致しています。特にランダムフォレスト回帰のライン（紫）は、全体の変動をキャプチャしています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **予測間の整合性**: 予測モデル間でのスコアの一致は、予測精度の高さと関係性を示唆します。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **持続可能性と自治性の向上**: スコアの高さと安定性は、この新サービスの持続可能性と自治性が確立されていることを示唆しています。
– **予測の信頼性**: モデルの予測では急激な変動がないため、事業計画に対する慎重かつ計画的なアプローチを示しています。
– **社会への影響**: 高いWEIスコアは、持続可能性の高いビジネスモデルに寄与し、社会的評価が良好である可能性があります。
### 全体を通した洞察
このグラフは、新しいサービスが持続的かつ自治的に成功を収めていることを示しており、今後の事業計画に対する楽観的な見通しを提供します。複数のモデルによる確たる予測は、ビジネス戦略を支持するための信頼性のあるバックアップとなります。
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:
このグラフは、新サービスカテゴリにおける社会WEI（社会基盤・教育機会）のスコア推移を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、開始直後に大きく上昇してから横ばい状態が続いています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰 – マゼンタ線）は、最初の上昇を予測していますが、それ以降は一定範囲での推移を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に異常値（黒円）が見られ、それに対して実績が急上昇しています。この部分は重要で、何らかのイベントや施策が影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットが実際の実績を示し、緑のプロットは前年のデータを示します。
– ラインの色は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測値を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法は、実績の急上昇後の横ばいの期間をほぼ一致して予測しているようです。これにより、各手法が類似した特性を捉えていることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各手法の予測と実績との相関はしっかりしており、特に初期の上昇をしっかり捉えています。それ以降は予測が実績と緊密に絡み合っています。
6. **直感的に感じることとビジネスへの影響**:
– 異常値近辺での急激な実績の向上と、その後の安定化は、積極的な施策が短期間で効果を示したことを示唆しています。
– 予測値が予想された範囲を大きく外れないため、ビジネスや政策の継続性と信頼性を確保する材料になります。
この分析により、新サービスが提供している社会基盤や教育機会の改善に対して施策が有効的に機能している様子が直感的に捉えられ、将来的な計画にも活用できると考えられます。
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:
以下に、グラフの分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– 初期の段階では、散布図のデータポイントは安定していますが、急激なスコアの増加が見られます。これは新サービスの導入による影響が反映されている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の方で異常値が見られますが、その後のスコアは急激に上昇し、高いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、初期にある異常値はスコアの不安定性の指標かもしれません。
– 線形回帰（紫）や決定木、ランダムフォレストの予測が表示されていますが、実績と予測の間には顕著な差異があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測値の間には乖離があり、予測モデルにおける課題が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データの散布は広いですが、最終的にスコアが高く集中しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 初期の不安定さにもかかわらず、新サービスが最善の結果を目前にしていることを示唆しています。
– 社会的な共生や多様性の推進に寄与すると期待される一方、長期の安定したパフォーマンスを求めてモデルの再評価や最適化が必要です。
このグラフから、モデル予測の改善とリアルデータを活用した適応的な戦略が求められることが推測されます。
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:
以下の点に基づいて、このヒートマップを分析します。
### 1. トレンド
– 色の変化により、特定の時間帯や日にちでスコアが変動していることが見て取れます。
– データが示す周期的なパターンは明確でなく、特定の期間で一貫した上昇や下降の傾向は見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 2025年7月4日のスコアが明るい黄色で表示されており、これが急激に上昇した箇所であると考えられます。
– これは、他の日や時間帯と比べて異常値とみなされる可能性があります。
### 3. 要素の意味
– 色はWEIスコアの値を示し、濃い紫色が低スコア、黄色が高スコアを示しています。
– 日付と時間の軸で、異なるスコアの分布を描写しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 特定の日付や時間帯でスコアが異なる色で表示されており、この違いが何らかのイベントや外部要因による影響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
– 全体的な色の分布から、スコアは特定の時間帯や日にちで変わりやすいことが示唆されています。
– スコアが高かったり低かったりすることの背後にある要因を探索することが重要です。
### 6. 直感的な感覚と影響
– 見る人は、日々または特定の時間にサービスがどれだけの価値を提供したかまたは成功したかを直感的に感じ取るでしょう。
– ビジネスにおいて、特定の時間帯や日にちでサービスを最適化するための手がかりを提供する可能性があります。
全体的に、このヒートマップは新サービスのパフォーマンスを把握し、改善のための貴重な視点を提供するためのツールとなるでしょう。
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:
以下は、提示されたヒートマップの分析です。
1. **トレンド:**
– 全体として様々な色が確認でき、濃淡は比較的多様です。
– ヒートマップから特定のトレンド（上昇や下降、一貫した周期性など）は見えにくいですが、日によってパターンが変わる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 色の変化が急激な箇所があり、一部の日付や時間帯で極端に高いまたは低いスコアが発生していることを示唆しています。
3. **各プロットや要素:**
– 色が示すのは平均スコアの水準（例: 明るい黄色は高スコアを、暗い紫は低スコアを示す）。
– 各々のセルは特定の日付と時間帯のスコアを表しており、比較しやすくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 1日の異なる時間帯でのパフォーマンスの変動が確認できます。この変動は日常的なリズムや特定の時間帯に依存するユーザー行動によるものである可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 色の濃淡から、特定の時間帯でのスコアが高いまたは低い傾向があるかもしれません。例えば、明るい色が連続している部分は、良いパフォーマンスを示唆している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響:**
– この種のヒートマップでは、視覚的に即座に異常値や注目すべきパターンを見つけることができます。ビジネスにおいては、顧客が新サービスを利用する最適な時間帯を見つける手掛かりを提供するかもしれません。
– 社会的には、一日の中でどのタイミングでアクティビティが高まるかを把握し、サービスやリソースの最適化に役立てることが考えられます。
全体として、このヒートマップは、サービスの利用状況を時系列で分析するための便利なツールであり、パターンを認識して改善策を講じることに貢献するでしょう。
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:
以下のグラフ分析を行います。
1. **トレンド**
– 期間は360日ですが、グラフにはわずか5日間分のデータしか表示されていません。このため、長期的なトレンドの判断は困難です。
– おそらく短期的な変動を捉えるためのものでしょう。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月2日と7月4日の時間帯16時付近に、非常に高いスコア（黄色）が観察され、明確なピークがあります。
– 反対に、7月3日の16時には、スコアが最低（暗紫色）になります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は、社会WEI平均スコアの大小を示しています。黄色に近いほどスコアが高く、濃紫に近いほど低いことを示しています。
– 各時間帯ごとのパターンを視覚的に把握しやすい表現になっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日毎の変動と、時間帯ごとの変動が明確に観測できます。
– 特定の日の特定の時間帯におけるスコアの変動を比較しやすくしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯におけるスコアの急変が見られるため、一定の周期性や特定の因子による変動が影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 特定の日の特定の時間帯（16時前後）に大きなスコアの変動があるため、これらの時間帯に何らかのイベントやサービス、ユーザーの行動変化が関連している可能性があります。
– サービス提供時間や特定のイベントに合わせた戦略が必要かもしれません。
このヒートマップから、サービスの利用ピーク時間や改善すべきオフピーク時間が明確に認識でき、戦略的な意思決定に役立つと考えられます。
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:
以下は、この相関ヒートマップから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**
– 相関を示すため、時間的なトレンドは直接反映されていませんが、全般的な相関パターンを把握できます。
2. **外れ値と急激な変動**
– 明確な外れ値は直接示されていませんが、特に負の相関が強い場合（例: “個人WEI（健康状態）”と”社会WEI（社会基盤・教育機会）”の間の相関 -0.64）は注目すべきです。
3. **プロットや要素の意味**
– 色が濃いほど相関が強く、赤は正の相関、青は負の相関を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– “個人WEI（心理的ストレス）”と”個人WEI平均”の高い相関（0.88）が示され、心理的要素が個人のウェルビーイングに大きく寄与していることが窺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– “社会WEI平均”と”社会WEI（共生・多様性・自由の保障）”の間に非常に強い正の相関（0.89）があり、この要素が社会全体のウェルビーイングに強く影響していると考えられます。
– “個人WEI（健康状態）”と”社会WEI（社会基盤・教育機会）”の間に中程度の負の相関（-0.64）が認められ、これが特定の社会要因に影響を与えている可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることおよび社会・ビジネスへの影響**
– 社会全体の健全性や多様性の受容は、個々人の精神的および身体的健康に強く影響を与えており、この点に注力すべきとの理解が得られます。
– ビジネスにおいては、多様性の受容や社会的公平性を高める取り組みが、従業員のウェルビーイングを向上させる可能性があります。
– また、教育機会や社会基盤の向上が、個人の健康と逆相関を示していることは、異なるアプローチが必要なことを示唆しています。例えば、教育を通じて健康意識を向上させる施策が考えられます。
これらの洞察は、新サービスの開発や社会政策の改善において有用な指針となるでしょう。
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:
この箱ひげ図は新サービスカテゴリのWEIスコアの分布を比較しています。ここから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 全体的にWEIスコアはカテゴリにより異なっていますが、特定のトレンドを示しているかどうかは箱ひげ図から直接はわかりません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「社会WEI（持続可能性と包括性）」に1つ外れ値が見られます。これは、他のデータポイントから離れている例外的なスコアを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 各ボックスプロットは、スコアの中央値、四分位範囲、最小値および最大値を示しています。これにより、カテゴリごとのスコアの広がりや中心傾向がわかります。
4. **複数の時系列データがある場合**:
– 各カテゴリの間でスコアの中央値と広がりが異なるため、時系列データというよりはカテゴリ間の比較が主な解析対象となるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布の範囲は大きく異なり、「個人WEI（経済安定性）」は範囲が広く、変動が多いことを示しています。
– 対照的に「総合WEI」は範囲が狭く、これが安定した評価を得ていることを示唆しています。
6. **直感的な感じ方や影響**:
– 人間が直感的に理解するのは、「個人WEI（経済安定性）」や「個人WEI（心理的ストレス）」のような変動が大きいものはリスク要因として認識されやすいことです。
– ビジネスや社会への影響として、スコアの分布を考慮してリスク管理や特定のカテゴリに対する注力が必要であると言えるでしょう。
– 外れ値の存在は特定の政策や対応を検討するきっかけとなるかもしれません。
この分析を基に、特定のカテゴリを改善したり、新たなサービス設定の指標にしたりすることが求められます。
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:
### グラフの分析
#### 1. トレンド
– **全体的な分布**: 第1主成分（PC1）の値が正から負に、また負から正に分かれていますが、明確な上昇や下降のトレンドは見えません。
– **第2主成分（PC2）**: PC2の軸に沿っても特定のトレンドは観察されません。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフ上に極端に離れた外れ値はありません。データの分布は比較的均一です。
#### 3. 各プロットや要素
– **プロット**: 各点は観測されたデータの主成分の得点を表しています。
– **色と密度**: 色や密度は一様で、データポイント間に特別な強調はありません。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– このPCAグラフは時系列情報を直に表していないため、個々のデータ間の時間的な関係は特定できません。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関**: PC1とPC2の間に特定の相関は観察されません。データは二次元平面上に広がっています。
– **分布**: 均一な分布が見られるため、特定の方向への偏りはないようです。
#### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **直感的洞察**: このグラフを見たとき、特定のパターンや傾向は目立たず、全体的なデータの多様性を示していると言えるでしょう。
– **ビジネスへの影響**: 新しいサービスの見込み段階において、多様な要素がバランスよく影響していることを示唆しています。つまり、特定の要素が突出して優位ではなく、複数の要因が均衡して貢献している可能性があります。
結論として、このPCAグラフは新サービスに含まれる複数の要素のバランスを示しており、特定の要因が突出せず、全体的に調和の取れた影響を及ぼしていることが示唆されます。これにより、新サービスの設計や改良において多様な要素を検討する必要がありそうです。
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。