📊 データ分析（GPT-4.1による）
データの分析に基づいて、以下の洞察を提供します。
### 1. 時系列推移
– **総合WEI**:
– 日々の変動はあるものの、全体としては若干の上昇トレンドが見られる。
– 特に7月2日から5日にかけてスコアが上昇している点が顕著です。この期間に何かポジティブな要因があった可能性があります。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**:
– 両方のスコアともに変動が激しく、個人の方が若干低めのスコアが目立つ。
– 社会WEI平均は比較的高く、上昇傾向にあるが、7月3日に一時的な低下（0.70）が見られる。
### 2. 異常値
– **総合WEI**:
– 7月3日に0.6875と異常に低いスコアがあり、これはおそらく社会的要因または個人的健康、ストレス要因に由来する可能性が高い。
– 反対に、7月5日の0.7975というスコアは異常に高く、全体のポジティブな影響を受けているかも。
– **個人WEI平均**:
– 7月2日に0.66の低スコアがあり、これはストレスや経済的要因の悪化による影響が考えられる。
– **社会WEI平均**:
– 7月1日には0.68という低スコアが記録され、これは公平性や社会基盤の課題を示唆しているかもしれません。
### 3. 季節性・トレンド・残差
– データの期間は短く、季節性を出すのは難しいが、短期的なトレンドとしては基本的にスコアは上昇通常を見せている。
– 残差は一部の異常スコアを説明するかもしれませんが、根本的には他の社会的または個人的要因が絡んでいる可能性がある。
### 4. 項目間の相関
– 経済的余裕と社会基盤が強い相関を持つ可能性があり、やはり経済の安定が各WEIスコアに多大な影響を与えている。
– ストレスと健康も強く相関しており、心理的要因が身体的な健康スコアに影響を及ぼしている。
### 5. データ分布と外れ値
– 箱ひげ図から、個々の項目内でのばらつきが見られるが、大きな外れ値は少ない。ただし、経済的余裕において安定した高いスコアが異常値として作用している可能性がある。
### 6. PCAによる分析
– **PC1** (37%の寄与率) は、主に経済的要因と社会的持続可能性の強い影響を受けています。
– **PC2** (29%の寄与率) は、心理的ストレスと健康が主な影響を提供しています。
### 総括
このデータセットにおいて、経済的要因と社会的基盤が全体のWEIスコアに大きく影響していることが明らかです。また、ストレスや健康は個人の生活質に直接的に作用していることが示唆されています。短期間での分析であっても、社会のポジティブな取り組みが全体としてのスコア上昇を導いていると思われますが、持続的な改善には多角的な取り組みが必要でしょう。特に、経済と健康の分野での支援が重要となるでしょう。
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:
以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフには明確な上下動が確認されていません。データは特定の時間枠に集中しており、360日間の全体のトレンドは描かれていないようです。
– 初期のデータポイントは上昇傾向を示すように見えますが、完全なデータがないため全体的なトレンドの特定は困難です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の初期データに異常値が含まれていることが示されています。また、異常な急な変動がある可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは「実績」、赤い×は「予測」、緑の円は「前年」のデータを表しています。
– 紫や青の線は異なるAI予測モデル（例えば線形回帰、決定木回帰、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AIと予測AIの間で若干の違いが観察されるが、具体的な関係性（例えば整合性や相関）は確認できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測のデータポイントが密集しているため、強い相関がある可能性があります。ただし、データが限られているため断定は難しいです。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**:
– データの固まりがあるため、この新サービスが特定の期間で集中して評価されていると直感的に感じるでしょう。
– 急激な変動や異常値の存在は、外れ値や予測精度について再考が必要な可能性があり、ビジネス上のリスクを示唆します。
– 長期的な予測手法の評価・見直しが求められるかもしれません。
**総合評価**: データの範囲が限られているため、さらなるデータ収集や分析が必要です。正確な洞察を得るには追加の情報が必要となるでしょう。
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:
このグラフを分析して得られる洞察についてお答えいたします。
1. **トレンド**
– 左側の実績データには、若干の変動がありますが、全体的にはほぼ横ばいの傾向が見られます。
– 予測データにはモデルによって異なった傾向が見られ、特にランダムフォレスト回帰が上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中に大きな異常値は確認できませんが、特定の期間での予測値が大きく異なります。
– 非常に異なる予測をしているモデルもありますが、特にランダムフォレスト回帰の出発地点に注目すべきです。
3. **各プロットや要素**
– 青い点が実績データを示し、緑の点が前年のデータを示しています。それに対して異常値が黒い円で示されています。
– 予測データは異なる回帰モデルによって色分けされており、それぞれのモデルの精度が比較可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルごとの結果比較が出来ますが、全体的にモデル間の予測は一貫性があるとは限りません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各モデルの予測は、実績データと一定の相関を持っている可能性がありますが、外れ値予測の不確実性も示されています。
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に関する洞察**
– 最初の観察から、サービスの安定性が見受けられますが、未来のパフォーマンスの予測にはもっと調整が必要かもしれません。
– 新しいサービスの導入や改良に伴い、予測モデルの精度を高める、あるいは異なるモデルを検討することで、より信頼性の高い予測が可能になるでしょう。
全体的に、このグラフからはカテゴリの新サービスにおけるパフォーマンスの安定性が見て取れ、ビジネス上の計画や戦略立案に寄与すると考えられます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフの左側では、実績（青いプロット）は比較的一定で、高いWEIスコアを維持しています。
– 予測の一部（紫色のライン）は急激な上昇を示しています。
– 右側の前年データ（緑色）も同様の高いスコアで安定していますが、期間が開いているため、比較には要注意です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データのいくつかに黒い輪がついており、これは異常値を示しています。
– これら異常値は安定したスコアの中で特異的な変動を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績AIのスコアを示し、信頼性のある実データとして機能しています。
– 紫のラインはランダムフォレスト回帰による予測を示し、期間中の変動を捉えています。
– 緑のプロットは前年の比較データで、過去の実績を参照する指標です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測のデータは一部重なっており、短期間内での変動を見比べるのに適しています。
– 予測と前年のデータは時期が異なるため、季節性や周期性の分析には注意が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データのスコアは高い位置で分布していますが、それぞれのデータ間の直接的な相関は明確には見えません。
– 予測の急激な上昇は、今後の潜在的な成長を示唆するものとして考えられます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 実績AIが安定した高スコアを維持していることは、新サービスが順調に機能していることを示しています。
– 予測における急激な変動は、今後の成長機会やリスクを慎重に評価する必要があることを示しています。
– 異常値の存在は、新サービスの改善の余地があることを示唆し、これを基にした改善策が必要かもしれません。
この分析に基づけば、新サービスの安定性と潜在的な成長性を強化し、予測に基づいた戦略的なプランニングが重要です。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 経済的余裕のスコアが時間とともに大きく変わらないことが示されており、全体として横ばい。
– ランダムフォレスト回帰による予測線が若干の上昇を示唆。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階で外れ値が観測されている。この外れ値は通常考えられる範囲とは異なる動きをしている可能性があり、特別な注意が必要。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青色の点で示され、予測はピンクや赤で示される。
– 青の実績点の横に外れ値が存在し、大きめのサークルで強調されている。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用され、これらの予測がどのように異なるかが示されている。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間では大きな変動が見られないため、WEIスコアの安定性が伺える。
– 色の密度やプロットの配置からは、データが一定の範囲に集中していることが確認できる。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– WEIスコアが比較的安定していることから、現在のサービスが市場で受け入れられ維持されている可能性がある。
– 新しいサービスの導入が経済的な余裕に大きな影響を与えていない場合、現状の施策の維持や改善が求められる。
– 予測モデルが異なる方向性を示しており、分析やモデルの精度を向上させる必要性があるかもしれない。
**まとめ**:
このグラフから、現状の経済的余裕の安定性と、予測モデルの多様性が見て取れます。一方で、初期段階の外れ値はさらなる分析を必要としており、予測手法の精度向上が課題となります。このような洞察は、新サービスの戦略や顧客へのアプローチに有用です。
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:
このグラフは、新サービスの個人WEI（健康状態）のスコア推移を時系列で示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を記載します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側には、実績データ（青いプロット）があり、右肩上がりのわずかな上昇トレンドが見られます。
– その後、比較AIによる予測（緑のプロットで示される）はほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初期に異常値（大きな黒い円）が見られ、これは通常データよりも大幅に高いか低い可能性が示唆されます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青いプロットは実際のデータを示し、信頼性のある実績を表しています。
– 緑のプロットは前年の比較データで、おおよその期待値として機能します。
– 予測データは、異なる色での線で様々な予測モデルを示し、各モデルによる予測の違いが可視化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと比較AIの間には初期値での若干の乖離があるものの、全体としては安定しており、比較的高いWEIスコアが維持されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測手法による分布は似ていますが、ランダムフォレスト回帰が他の手法よりやや異なる特性を持っていることがわかります。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**:
– このグラフから、人々は全体として安定的かつ健全な健康状態が維持されていると感じるでしょう。また、予測の信頼性が高いことが示唆され、今後の健康管理に有用なツールとなる可能性があります。
– 社会的には、健康予測の信頼性が高まることで、医療リソースの最適配分につながる可能性があります。また、企業がこのデータを利用して健康促進に関するサービスを展開する機会も考えられます。
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:
このグラフを詳しく見てみましょう。
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、観測期間の初期に集中しており、360日間のうちほぼ前半にのみあります。傾向としては初期段階で高いWEIスコアが観測されていますが、その後のデータはありません。
– 予測データは4つの異なる方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰、予測の不確かさ範囲）が使われていますが、特にランダムフォレスト回帰による予測（紫の線）は観測期間の後半で低く予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の方に異常値とされるプロット（黒い円で囲まれた点）が見られます。これが何らかの理由で通常の範囲から外れていることを示しています。
3. **プロットの意味**
– 青いプロットが示すのは実績であり、これは実際の心理的なストレスの指標です。
– 緑の点は前年のデータで、今年のデータと比較する基準を提供します。
– 予測の差がき範囲（灰色の範囲）は、予測における不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各予測方法の関係を見て、予測の精度を評価する必要があります。現時点でのデータ量からは、十分な評価は困難かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– このグラフからは、実績と予測の間に明確な相関を見つけるのは難しいですが、初期には高いストレスが観測されています。
– 異常値が初期にあるため、これがどのように予測に影響を与えたか分析が必要です。
6. **人間の直感とビジネスの影響**
– 初期の高いストレススコアと異常値は、何らかの特定のイベントや状態がこの時期に個人に影響を与えた可能性を示唆します。
– 予測手法による低いストレス値の予測は、改善あるいは季節的な要因を考慮している可能性があります。
– こうした情報は、新サービスの改善や個人の心理ケアに役立つ可能性があります。
全体として、データの密度が限られているため、今後のデータ収集と分析がさらに必要だと考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は若干の上昇傾向を示しています。ただし、全体の変動は小さく、安定していると言えるでしょう。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間における異常値（緑の円）は、データの整合性を確認する必要を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青の点: 実績のデータポイント。
– 緑の点: 前年のデータで、比較基準となる。
– 紫色とピンクの線: 予測モデル（線形回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果を示しています。予測は異なる手法で行われており、それぞれの手法により予測値が若干異なりますが、全体的な傾向には一致があります。
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は全体として一致しています。モデルに基づく予測は将来の変動傾向をうまく捉えているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実際のデータと予測データは高い相関を持っている可能性があり、予測モデルは十分に信頼性がありそうです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 個人WEI（自由度と自治）が安定していることは、個々のユーザーが安定した自主性を持っていることを示唆します。
– 異常値の存在は、特定の外部要因や政策変更、もしくはデータ収集の誤りを示唆するかもしれません。
– 予測モデルが今後の傾向を示しているため、施策や戦略の立案に有効なデータを提供できると考えられます。
このデータは、新サービス開発や改善の基準として利用され、特に予測モデルを活用した長期的なプランニングに役立てられるでしょう。
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**:
– 初期のデータは急激な下降トレンドを示しています。特に決定木回帰の予測では大きな下降が見られます。
– その後、予測データは横ばいで安定しています。ランダムフォレスト回帰と線形回帰の予測は一定の範囲で保たれています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには異常値（外れ値）がいくつかあり、それが下降トレンドに寄与している可能性があります。
– 急激な変動が見られるのは、最初の約60日間です。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青色のプロットは実績データを示しており、最初に集中しています。
– 緑色のプロットは前年の比較データを示し、より安定して見えます。
– 異常値は特定のタイミングで発生しており、それがトレンドに影響しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と実績AIデータは初期には相違がありますが、その後の予測はプロット全体で相対的に一貫性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の時点では、異常値によりデータのばらつきが見えますが、時系列が進むにつれて予測データは安定しています。
– 緑色の前年比較データは明らかに安定しており、前年と今年のデータには改善の余地があるかもしれません。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 初期の急激な下降は、何らかの問題を示唆しています。これは新サービスの公平性・公正性に対する評価が急激に悪化した可能性があります。
– 持続的な横ばい状態は、今後の安定化を示唆していますが、大きな改善がない限り、社会的信頼を回復するには時間がかかるかもしれません。
– ビジネス的には、異常値を特定し、原因を解明することで、新サービスの品質向上と信頼性の向上を図るべきです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– グラフは二つの異なる期間に分けられています。左側に集中的にプロットされたデータ（実績AI）と異常値が目立ちます。一方、右側には前年のデータ（比較AI）がプロットされています。この二つの期間間での連続的なトレンドは示されていません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 左側の一部のデータポイント（異常値としてマークされた点）が他の点と大きく異なっています。これにより、急激な変動が発生していることが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績AIのデータを示し、緑色の点は前年のデータ（比較AI）を示しています。
– 異常値は黒い円で強調されています。
– 紫とその他の線は予測の不確かさや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間の関係性:**
– 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、実績AIや前年の比較データと比較するために用いられていますが、直接的な関係性の分析は明示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績AIと異常値の間には、データが高い値を持つことが多いという特徴があります。
– 前年データの分布は全体的に高くなく、別の期間であるため比較は困難です。
6. **洞察と影響:**
– このグラフから、人々は実績AIのデータがしばしば高い値を示し、異常値が存在することを直感的に感じ取るでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、新サービスの持続可能性や自治性が、一部の予測モデルでは過大評価されている可能性があるため、慎重な予測と実績の評価が重要です。
– この異常値は、新しいサービスのパフォーマンスが予期せぬ変動を示す可能性を示唆しており、リスク管理や調整が必要であることを示しています。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフは比較的短期間のデータを示しており、評価日が限られた範囲でしか表示されていません。
– 初期段階の「実績（実績AI）」は、一貫して高いスコアを示していますが、その後はデータがありません。
– 期間全体を見た場合、急激な変化は特にありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「異常値」として示されたデータポイントが一つ存在します。これは実績データの中で影響を及ぼす可能性のある異常なイベントの存在を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点が実際の実績データを示し、緑の点は前年との比較データを示しています。
– 紫とピンクの線は予測モデルの異なる方法（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。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「予測」のデータがいくつかの異なる方法で示されており、実績データと比較して予測がどのように行われているか、及びその予測の精度が重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間に一致性があるように見受けられますが、予測モデル間での一致性や、変動範囲の違いが特に重要です。
6. **直感的に感じることと社会への影響**
– 総じて実績データが高スコアであること、及び予測の範囲内に収まっていることは、社会基盤や教育機会が安定している可能性を示しています。
– 異常値がビジネスや社会基盤にどの程度の影響をもたらすかは検討する必要があり、異常値の原因やその後の影響を見極めることが重要です。
– 適切で信頼性のある予測は、今後の計画立案における強力なツールとなり得ます。
このグラフを見ることによって、特に異常検知に注目し、それに伴うビジネス上の戦略の再評価が必要かもしれません。また、予測の精度を見直して、より精確な未来予測を行うことが求められるでしょう。
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**
– 時系列が二つの異なる期間に分かれています。2025年中頃のデータは急激に上昇していますが、その後数値が存在しない期間があり、グラフの後半では安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の「実績」データは急激な変動を示しています。そして「異常値」が多く見られ、移行期の不安定さを示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績データ（青）は初期の集中した時期に散在しています。
– 予測（AIを用いた手法）は線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰と様々な手法が試されており、試行錯誤が示唆されています。
– 前年の「比較AI」データ（緑）は安定したパターンを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測のデータ間に大きなギャップがあります。2025年の実績から後続のデータが見られず、予測に依存している部分が強い。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データはばらつきがあり、予測モデルの適用が難しいと推察されます。
– 2026年のデータは安定しており、前年データが参考になっている可能性が高いです。
6. **直感的な感覚および影響**
– 初期の不安定さは新サービス導入期の試行錯誤を示しており、人間が直感的に不安定さを感じる要素です。
– 後続データの安定性は、システムやサービスが成熟してきた可能性を示唆しています。
– ビジネス面では、初期の実績データを用いたフィードバックループの構築や、予測精度向上のためのモデルの再評価が重要と思われます。
– 社会面では、多様性や自由の保障が徐々に制度化され、それが安定性へとつながっているかもしれません。
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:
このヒートマップを分析して提供できる洞察は以下の通りです：
1. **トレンド**:
– グラフには上昇や下降といった明確なトレンドは示されておらず、時系列ごとに時間帯や日付によって強弱の変動があります。
– 色の変化は、異なる時間帯でのスコアのばらつきを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各日付と時間帯によって色が大きく異なるため、特定の日付で急激な変動が見られます。特に明るい黄色は、他の部分と比べて異常に高いスコア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**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示しています。薄い色（黄色）ほど高スコア、濃い色（紫）ほど低スコアを示しています。
– 横軸は日付、縦軸は時間帯を表しており、時系列での変化を確認できる構造です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同一日付での異なる時間帯におけるスコアのばらつきが見られ、時間により変動があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（例：16時、19時）においてスコアが大きく変動することが観察されます。時間帯による特定のパターンが存在する可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このヒートマップを見ることで、特定の時間帯にサービスの利用や需要が集中している可能性を直感的に感じ取れるかもしれません。
– 明るい黄色の時間帯は、新サービスが特に成功している、または需要が高まっている瞬間を示している可能性があり、マーケティングや戦略立案の際に注力すべき時間帯として考えられます。
この分析を基に時間帯ごとの戦略を調整することで、ビジネスのパフォーマンスを最適化する手助けになるでしょう。
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:
このヒートマップを分析すると、以下のことが言えます。
1. **トレンド:**
– 全体的なトレンドを特定するのは難しいですが、特定の日付や時間帯での色の変化が見られます。
– 例えば、7月1日は夜間にかけて濃い色が目立ち、7月5日には特に明るい色が現れています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月5日の昼間（16時あたり）に急激に値が上昇している様子が見られます。ここはウィークエンドの影響か、特定のイベントがあったのかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の濃淡が個人WEI平均スコアを表しており、濃い色は低スコア、明るい色は高スコアを示しています。
– 時間帯や日付ごとは、異なる活動や消費者行動に関連した変動を示している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 異なる時間帯の日々のデータを見ると、日を追うごとに夜間の活動が増加しているようにも見受けられ、これは新サービスが時間帯に依存した人気を持つ可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 昼間と夜間の値に違いがあることから、時間帯によるユーザーの利用傾向が顕著です。
– 特定の日に急激な変動があるため、その背後にある要因を調査する価値があります。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響:**
– 特定の日や時間帯でスコアの変化があるため、新サービスが特定の日・時間に人気が集中していることや、一部の日にクライマックスがある可能性があります。
– 高いスコアが特定時間に見られることは、マーケティング戦略やサービス提供時間の最適化に役立ちます。
– 外れ値が多く見られる日は、特別なイベントやプロモーションの成功を示しているかもしれません。
グラフ全体から、多様な時間帯別のユーザー行動や新サービスの導入効果を可視化するのに優れていることがうかがえます。
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:
分析を行います。
### 1. トレンド
– 各時間単位（8〜19時）と日付別にスコアが表示されており、特に16時から19時にかけてのスコアに変化が見られます。
– 8〜16時の間で、色の変化が少なく、比較的安定しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 16時と19時の間に色の変化があり、特に19時に大きな変動が見られます。
– 7月1日の19時が他の時間帯よりも明らかに異なる濃度を持っています。
### 3. 各プロットや要素
– 色の濃淡がスコアを示しており、紫が最も低く、黄色が最も高い値を示しています。
– 各色のブロックが特定の時間帯と日付のスコアを表現しています。
### 4. 複数の時系列データの関係
– 各日付と時間の間で一貫してスコアが上昇していますが、特に16〜19時の変化が顕著です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 午後にスコアが上昇する傾向があり、これは多くの活動がその時間帯に集中することを示唆しています。
### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– このヒートマップは、新サービスの利用や関心が午後から夕方にかけて増加することを示唆しています。
– ビジネスとしては、この時間帯にマーケティングやプロモーションを集中させる戦略が有効となる可能性があります。
– 社会的には、夕方の時間帯に特に注目されていることから、人々のライフスタイルや需要に合わせたサービス提供が重要です。
全体の傾向として、午後の活動量や関心が増すことを示唆するデータが得られ、これを基にした戦略的な分析や施策が期待されます。
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:
このヒートマップは、新サービスのWEI項目間の相関を示しています。相関係数は-1から1の範囲で表現され、1に近いほど強い正の相関、-1に近いほど強い負の相関を示します。
1. **トレンド:**
– ヒートマップ自体は時系列データではなく、相関を示すものですので、トレンドというよりは項目同士の関係性に注目します。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特に注目すべきは「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」間で高い正の相関（0.70）を示している点です。また、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」間で低い負の相関（-0.54）が見られます。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– 色の濃さは相関の強さを示しています。赤色に近いほど正の相関が強く、青色に近いほど負の相関が強いです。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性:**
– 該当なし。ヒートマップは時系列データではないため。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 「個人WEI平均」と他の項目は多くが正の相関を持ち、特に「個人WEI（心理的ストレス）」とは非常に高い相関（0.90）があります。
– 「社会WEI平均」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」も強い正の相関（0.90）が見られます。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響:**
– 個人の心理的ストレスと健康状態が密接に関連しており、新サービスの提供やサポートはこれらバランスに寄与する可能性があります。
– 社会的な公平性と持続可能性が対立する傾向が示唆され、ポリシーメイキングにおいてトレードオフを考慮する必要があるかもしれません。
ビジネスにおいては、これらの相関関係を理解し、バランスを取ることで、より効果的なサービスや施策を打ち立てることができるでしょう。
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:
この箱ひげ図を基にして、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 全体的にスコアは高めに分布しており、特定のWEIタイプに大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」において、外れ値が一つ確認されます。
– 「社会WEI（持続可能性と包摂生）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」はデータの範囲が狭く、一貫性のあるスコアを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 中央値が高いものは「社会WEI（持続可能性と包摂生）」であり、これはビジネスおよび社会的な持続可能性が確保されていることを示唆しています。
– ボックスの広さは、スコアの分布の散らばりを表しており、「個人WEI（経済的余裕）」は変動が大きいことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– この図に基づいて直接の時系列関係を示すことは難しいですが、各カテゴリ間で比較した際に一貫したスコアの高低が見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」は似たような分布を示しており、これらは相関がある可能性を示唆します。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**:
– 全体的に高いスコアが示されていることから、この新サービスは総じて高い評価を受けている可能性があります。
– 社会的側面（公平性や持続可能性）が良好であることは、長期的なビジネスや社会的インパクトにおいても好材料であると考えられます。
この分析はビジネスの意思決定において、特定分野への投資や改善点の検討に活用できるでしょう。
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:
## 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– この主成分分析（PCA）のグラフは、トレンドよりもクラスタリングや分布に焦点が当たります。データポイントは一様に分布しておらず、明確なトレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としては、右上の（第1主成分が約0.15、第2主成分が約0.15の）点が他のデータポイントと比較して離れているため、注目される可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 各点は、異なるサービス要素や観測を示していると考えられます。第1主成分と第2主成分の得点に基づいて、要素の共通パターンや独自性が分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データの直接的な関係性はこのグラフからは不明ですが、360日間の期間にわたるデータが主成分に要約されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分（寄与率: 0.37）と第2主成分（寄与率: 0.29）の間には、はっきりした相関は見られません。データは散らばっているが、主成分の寄与度により各データがどの程度影響を受けているかが示されています。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**
– 人間が直感的に感じるのは、この新サービスに関して多様な特徴や要因が存在することです。ビジネス的には、特に右上の外れ値が示唆する要因を探ることにより、革新や新たな機会の可能性が考えられます。
– 主成分分析を用いることで、サービスの成分や特性を見直し、戦略的に重要な要素を把握しやすくなります。これによりマーケット戦略の見直しや新たな施策の検討に繋がる可能性があります。
このグラフは、全体的な要因の把握や、潜在的な新規性の発見といった観点で大きな価値を持ちます。
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。