📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合WEIスコアの概要
**時系列推移とトレンド**
– **全体トレンド**: 総合WEIスコアは初期値の0.72から最終的に0.7975へと上昇しており、全体的に上昇トレンドが見られます。
– **顕著な変動**: 特に2025-07-04と2025-07-05にはスコアが0.78から0.79を超える急上昇が見られ、明らかな上昇傾向が確認できます。
**異常値とその背景要因**
– **2025-07-02と2025-07-03**: この2日間のスコアは、他の日と比較して低めの偏差が見られます。個人WEI平均と関連している可能性があり、特に心理的ストレスの高まりや公平性・公正さの影響からスコアが押し下げられた可能性があります。
– **2025-07-05の0.80**: 急激なスコア上昇は、持続可能性の高評価や個人の健康状態および経済的余裕の改善によるものと推測されます。
**季節性・トレンド・残差**
– **STL分解**: 長期的なトレンドは上昇傾向を示していますが、特定の短期間、特に7月初旬に一時的に下降しています。季節性は大きくないものの、社会的イベントや政策発表など外部要因が瞬間的に影響を与えた可能性があります。
**項目間の相関**
– **相関の強さ**: 異なるWEI項目間には中程度の相関があり、特に「個人WEI平均」と「社会WEI平均」が全体のスコアに貢献しています。これは個人の生活質向上が社会的安定性と関連していることを示唆します。
### 詳細項目の分析
**個人的要因**
– **経済的余裕と健康状態**: これらは比較的安定しており、特に健康状態が最初の低スコアから大きく回復しています。この回復が総合WEIの向上に一役買ったと考えられます。
– **心理的ストレス**: 全体的には0.6付近で推移していますが、低いスコアが見られた2025-07-02の異常値は特筆すべきです。これは社会的要因や個々の環境による影響と考えられます。
**社会的要因**
– **持続可能性と自治性**: スコアがかなり高く、特に7月初頭以降、0.85以上で非常に安定しています。持続可能な政策や自治体の活動が有効に機能している可能性があります。
– **社会基盤と教育機会**: 初期スコアは低めながら、徐々に大幅な改善が見られ、教育やインフラ整備が進捗していることを示唆します。
### データ分布と主要な構成要素
**データ分布**
– **箱ひげ図分析**: 各スコアの中央値は0.7以上に位置しており、多くの項目で上方のばらつきが小さいことから、全体として高評価が維持されています。
**主要な構成要素（PCA）**
– **PC1とPC2**: PC1が0.37、PC2が0.29の寄与率を持ち、総合スコアに影響を与える主要項目は個人の健康や経済状況、社会的持続可能性であると推測されます。これらが他の項目よりも強く、WEIスコアに影響を与える主な因子であることがわかります。
全体として、幅広い改善が総合WEIの上昇を促進しており、個人および社会的要因への同時改善が非常に重要な役割を果たしたと
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:
以下のポイントについて、グラフを分析しました。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイント（青色）は、支持された期間の初期に出現しており、全体的に横ばいに見えます。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫色の線）は、初期には横ばいですが、途中で上昇し、その後安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績AIのデータポイントに外れ値（黒い円で囲まれた青色の点）がいくつか観察されますが、大きな急激な変動は見当たりません。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実績AIのデータポイントを示しており、期間の初期に集中しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は、初期は実績データに近く、その後顕著に上昇しています。
– 灰色の影は予測の不確かさ範囲を示していますが、青い点が該当の期間内に収まっています。
– 線形回帰や決定木回帰の予測は描かれていないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測モデル（ランダムフォレスト）との間で一部の期間に差異があります。この差異は、予測モデルの調整や他の因子が影響を与えているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは狭い範囲での分布を示しており、比較的一貫しています。
6. **直感的な洞察およびビジネス影響**:
– 人間の直感としては、予測モデルに基づく今後の成長のポテンシャルをアピールする重要性が考えられます。そのため、ビジネスは今後の新サービスの成長機会を重視する必要があります。
– モデルの予測に基づいて、戦略の見直しや投資の最適化が求められる可能性があります。
この分析により、現在のステータスと今後の可能性についての洞察を得ることができました。
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:
このグラフは、新サービスカテゴリの個人WEI平均スコアを示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**：
– 実績（青い点）は初めの期間で若干の上昇傾向が見られますが、特定の周期性は見当たりません。
– 予測（紫の線）は、初期は横ばいで、途中からランダムフォレスト回帰の予測が上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 一部の青い点に黒い円がついていることから、これが外れ値として認識されています。この点があることで、スコアに個別のばらつきがあることを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 青い点は実績を示し、安定した範囲で推移しています。
– 外れ値（黒い円）が特定の日付で認識されていますが、その数は多くありません。
– 予測の信頼区間（グレーの範囲）は、初期のデータにだけ表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 実績とランダムフォレスト回帰の予測の間には、初期データとその後の予測に差異が見られます。ランダムフォレスト回帰の予測は一貫して高めの値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 実績データは比較的狭い範囲に分布しており、大きな変動は見られません。
6. **直感的に感じることと影響**：
– 人間の直感として、初期のデータに対しては予測が現実の範囲内であると安心させられますが、期間後半のランダムフォレスト回帰の予測が上昇していることは、将来的な改善を見込んでのことかもしれません。
– これが新サービスの展開に関連しているなら、後半の上昇予測は利用者の増加やサービスの成功を示唆している可能性があります。ただし、外れ値の存在は注意深く監視する必要があります。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド:**
– 実際のデータ（青い点）は短期間（約10日間）しか表示されていませんが、ほぼ一定の範囲内での変動が見られます。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫色の線）は、一定の上昇から横ばいに変わるトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値は特に見られませんが、実績の範囲が予測の不確かさ範囲（灰色のエリア）内に収まっていることが明確です。
3. **プロットや要素の意味:**
– 青い点は実際のデータ。
– 円で囲まれた点は異常値として示されており、特定のデータポイントが予測と大きく異なることを意味しています。
– 予測は三つのモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって示されていますが、特にランダムフォレスト回帰の線が注目されます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 特定のモデルが他のモデルよりも良いフィットを示しているかどうかを判断するには、さらなるデータが必要です。ただし、ランダムフォレスト回帰が目立つ存在感を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 現在の期間では、実測値と予測値の一致が見られます。これにより、予測モデルの精度が確認できます。
6. **直感的なインサイトと影響:**
– 社会において新サービスのパフォーマンスが安定していることを示しており、今後の成長に関する楽観的な見方が持てるかもしれません。
– ビジネスにおいては、ランダムフォレストモデルの優位性を生かして、今後の戦略を立てる材料とすることができます。
– 経済や市場の動向に応じて、次のステップを柔軟に調整するための指針となる可能性があります。
このグラフは、新サービスの社会的受容度が予測されるとおりに進化していることを示しており、これは事業開発者にとって信頼性のあるデータとなります。
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:
グラフを分析しますと、以下の点が注目されます。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）が示すWEIスコアは、評価期間の初期にほぼ横ばいであり、安定していることが見受けられます。
– その後の予測（赤い×印）は上昇傾向を示しており、特に「ランダムフォレスト回帰」（ピンクの線）は、他のモデルより高いスコアを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階に外れ値（黒い円）が見られますが、大きな変動はそれ以降には見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値で安定しています。予測モデルが示す異なる線（紫、緑、青）は、それぞれ異なる回帰モデルによる予測結果を示しています。
– 灰色の領域は「予測の不確かさ範囲」であり、初期の実績データに基づく予測の信頼性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルの予測結果は、方向性やスコアの差異を通じて異なる仮説を形成することが示唆されます。特にランダムフォレスト回帰が最も楽観的な予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データ間の相関性は高く、予測モデルが次第に分岐していることから、モデルにおけるスコア変動の要因が異なる可能性があります。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 人間の直感では、実績が安定しているため、新サービスに対して現在の経済状態がある程度支えられていると感じるでしょう。
– 予測の多様性は、将来の不確定要素があることを示唆しています。ビジネスにおいては、最悪のシナリオを想定しつつも、楽観的な成長を目指す準備が必要です。
このグラフを通じて、新サービスの経済的余裕（WEI）の推移を観察する際に、多様なモデルを活用し不測の事態にも対応できるよう準備が求められます。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は初期にわずかな変動があります。予測（X）と線形回帰（緑線）は一定のトレンドを示し、ランダムフォレスト回帰（紫線）は最初に上昇後、横ばいです。決定木回帰（シアン線）は安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにおいて、いくつかの外れ値が観察されます（黒い円で強調）。ただし、その後は大きな変動はなく安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データで、Xが予測されたデータです。黒い円で示された部分は特異なデータポイントです。灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレストモデルが他のモデルに比べ、最初は実績に近いが、その後に若干の上昇があります。全体として他のモデルは非常に安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの相関は初期段階で異なりますが、全体的な予測のトレンドは一貫しています。
6. **直感的な感じと影響**:
– 健康状態の予測が非常に安定しているため、実生活やビジネスではユーザーが期待する安定性の高い内容と言えるでしょう。また最初の外れ値は考慮し改善する余地があります。これにより、サービスの信頼性を強化できる可能性があります。
この情報はWEIスコアがある程度の安定を保ち、予測モデルが安定的に機能することで、サービスや健康状態のモニタリングに信頼性を提供する位置づけとなります。
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:
1. **トレンド**
– 初期のデータポイントは比較的安定しており、0.6付近で横ばいです。
– 予測の傾向として、ランダムフォレスト回帰の予測は期間を通じて徐々に増加しています。一方、線形回帰と決定木回帰はほぼ一定です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階で、1つの外れ値が存在します。これは他の値より高く、大きな変動を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績データで、安定した傾向を示しています。
– ピンク色の線はランダムフォレストによる予測で、徐々に増加する傾向があります。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しており、初期段階では小さく、予測区間の後半では消失しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ランダムフォレストの予測が他のモデルよりも上昇し、未来のストレスの可能性の示唆として解釈できます。
– 他のモデルは一定を維持し、データの変動を予測しない傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは狭い範囲で分布し、総体的に変動幅が小さいことを示しています。
6. **直感およびビジネス・社会への影響**
– グラフを見た際、多くの人はストレスレベルが初期には安定しているが、将来的に増加する可能性があると直感的に理解するでしょう。
– ビジネスやサービスの観点からすると、ストレス管理や予防策を今後強化する必要があります。特に、ランダムフォレストの予測に基づき、ストレスレベルが上昇する可能性を考慮して適切な対策を講じることが重要です。
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:
以下は、提示されたグラフから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は最初の方に集中していますが、全体として横ばい傾向があり、若干の上昇も見られます。
– 予測データの線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なるモデルを示していますが、それぞれがほぼ一致した穏やかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で示されている外れ値は、一部の実績データに対して認識されています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データ（青い点）は過去の実際の計測値を示しています。
– 予測データ（赤い×）は異なる回帰モデルによる将来の予測値を示しています。
– 灰色の領域は、予測の不確かさ範囲を示しており、モデルの精度に関する視覚的なガイドとなります。
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、同じスケールでプロットされており、異なるモデルによる予測が実績に基づいて調整されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データは比較的密集した分布を持っており、外れ値が存在するものの、全体として一致した範囲に集中しています。
6. **直感的な理解とビジネス／社会への影響**:
– 人間がこのグラフから直感的に感じることは、現状のWEIスコアが安定しており、予測モデルによってスコアが今後緩やかに上昇することを期待できるということでしょう。
– これにより、新しいサービスの自由度と自治の改善が持続的に向上すると予測され、サービスの成熟および受容度が高まる可能性があると考えられます。
グラフをもとにした戦略的対応としては、現状維持のための施策だけでなく、スコアをさらに向上させるための積極的な改善策を検討することが重要です。
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:
以下にグラフの視覚的な特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青いプロット）は、期間の初めに比較的安定していますが、1回の大きな外れ値が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 期間の初めに外れ値が観察されます（黒い円で囲まれた点）。
– ランダムフォレスト回帰予測（紫の線）は急激に下降し、期間終了時に最低値に達しています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは一定の範囲内で推移しています。
– 線形回帰（濃い青色）と決定木回帰予測（シアン）は一定値を保っています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーのシェーディング）は、初期の実績プロット周辺にあることから、その範囲内での変動が高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**:
– ランダムフォレスト回帰は他の予測方法と異なり、急激な変化と低下を示しています。
– 線形回帰と決定木回帰が安定している一方で、ランダムフォレスト回帰の変動が目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間で、ランダムフォレストだけが異なる動きを示しており、他の予測手法は実績データとほぼ無関係な安定した指標となっています。
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**:
– 実績データの安定性が高く、外れ値が少ないため、現状維持の中で健全な環境が維持されていると思われます。
– 予測の中でランダムフォレストが大きく下降していることから、この予測手法が捉えている新たな要因がある可能性があります。もしこれが信頼できる場合、サービスの公平性・公正さに対する懸念をもたらすかもしれません。
全体的に、このグラフは、新しいサービスが公平性・公正さを維持しているか査定するためのものであり、多様な予測モデルを用いることで将来の異なるシナリオについて洞察を得ようとしていることがわかります。
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:
このグラフについての分析は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は期間の初期には増加していますが、その後横ばいに転じています。全体的に安定した動きを示しています。
– 予測ライン（紫、シアン、ライトブルー）は異なる手法により、一定のスコアを予測していますが、特に最も上のランダムフォレスト回帰（紫）は高いスコアを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としては表示されていませんが、予測との比較で実績が予測範囲を外れているかどうかを確認することが必要です。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のWEIスコアを示しています。青い実線期間は特に目立たないが、初期に密集しています。
– 予測の不確かさ範囲がグレーの影で示され、将来のスコアの広がりや変動を視覚的に表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの比較を行うと、異なる予測手法により将来的なスコア範囲が設定されています。
– 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、それぞれ独自の傾向を示しており、ランダムフォレストが最も高い予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績点は初期に密集していますが、特に目立つ分布の偏りや相関関係は示されていないようです。
6. **直感的な感想とビジネスへの影響**:
– 実績が安定していることから、この新サービスは持続可能性と自治性が確保されている可能性があります。
– 予測が高めに維持されていることは、特にランダムフォレスト回帰が示すように、サービスの将来性があることを示唆しています。
– もし予測が成功するならば、その予測に基づいて将来の施策を講じることができ、持続可能性のさらなる強化に役立つでしょう。
全体として、このグラフは新サービスのWEIスコアに関する信頼性ある予測を基に持続可能性を評価するのに役立ちます。
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:
### グラフの視覚的特徴と得られる洞察
1. **トレンド**:
– グラフ上の実績データ（青い点）は、評価日（2025年7月1日から7月5日）内で一定の範囲に分布しています。
– その後、予測（ピンクの線）は安定したスコアを示しており、上昇も下降もしていません。特定の周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ内に外れ値がいくつか確認され、黒い円で囲まれています。これらのデータポイントは他の値から大きく離れており、特異な事象やデータの誤差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**:
– 青い点は過去の実績（実績AI）を示しており、グレーの領域は予測の不確かさを示す範囲です。
– ピンクのライン（ランダムフォレスト回帰）と薄いピンクのライン（線形回帰）は予測されたスコアの推移を示していますが、どちらも一貫した値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測手法（線形回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されていますが、どちらも非常に近い結果を示しており、おそらく変動が少なく予測が安定していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはほぼ同じ範囲にあり、グレーの不確かさ範囲に多くのデータが収まっています。このことから過去のデータはある程度の安定性を持っていると考えられます。
6. **直感的な洞察および社会やビジネスへの影響**:
– 実績データの安定性から、社会基盤や教育機会におけるこの新サービスの効果は短期間では大きく変動せず、ある程度の満足度または安定した利用が期待できるかもしれません。
– 外れ値の存在は特定の期間や条件下での異例な状況を示す可能性があり、さらなる調査や分析が必要です。
– 予測が一定であることから、現在の状況が持続する可能性が高く、サービスの改善や新たな施策が必要ないと判断できるかもしれませんが、長期的な継続的改善のためのデータ収集は重要でしょう。
この分析は、今後のサービス展開や改善のための意思決定に役立てることが期待されます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」に関する時系列散布図を示しています。予測（ランダムフォレスト回帰）によれば、スコアは急激に上昇し、その後は高い値で横ばいの状態です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績（実績AI）にはいくつかの外れ値が存在し、それらはグラフ上で丸で囲まれています。これらは実績値が予測値の範囲外にあるポイントを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰）は予測の一つで、中期的に最も期待されるスコアの予測を示しています。
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が他の予測手法（線形回帰、決定木回帰）と異なるトレンドを示しています。特に、線形回帰の予測はほぼ一定で、決定木回帰の予測は表示されていません。これがデータの多様な性質を示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データには散らばりが見られ、予測値（特にランダムフォレスト回帰）から大きく外れる場合があることが分かります。
6. **直感的な感触とビジネスや社会への影響**
– 実績の散らばりが大きいことから、社会WEIのスコアは不安定であることが示唆されます。これは新サービスの特性や不確かな要因が影響している可能性があります。
– 予測の不確かさが大きいことは、新サービス導入におけるリスクを示唆します。しかし、予測されている上昇トレンドは、適切な施策が取られればポジティブな結果をもたらす可能性を示しています。
このような情報は、サービスの戦略的な方向性やリスク評価に役立ち、より効果的な意思決定をサポートする材料となるでしょう。
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:
Based on the provided heatmap:
1. **トレンド**
– グラフは数日間のサンプルであり、1日の中で複数の時間帯に分かれています。トレンドとしては、時間帯や日によって色の変化が見られますが、具体的な上昇、下降トレンドは短期間のため判断が難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月4日と7月5日において、特定の時間帯が明るい黄色で示されており、平均より高いWEIスコアを示しています。この日は全体的に高値をマークしています。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃さはWEIスコアの高さを示しており、黄色が高値、濃い紫が低値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ日付の異なる時間におけるスコアの変化が示されています。特定の時間帯にスコアが上がったり下がったりしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明るい色は特殊なイベントや要因が存在する可能性を示唆していますが、詳細な相関関係はこのグラフからは直接的には読み取れません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– ヒートマップにおける黄色の時間帯は、利用者の活動が特に活発な時間帯である可能性が高く、新サービスのフィーチャーやマーケティングに関する決定を行う際の参考となります。
– 特定の日に異常なアクティビティがあり、その原因を探索することでさらなる価値創造が可能かもしれません。
このグラフを詳細に分析することで、サービス展開戦略の改善や顧客満足度の向上につながる知見が得られる可能性があります。
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:
このヒートマップは、新サービスの個人WEI平均スコアを30日間追跡したものです。以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて、一般的に色が左から右へと明るくなっています。これはスコアが上昇していることを示唆します。
– 明確な周期性はこの部分だけでは確認できませんが、短期間の上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の深夜帯（0時~8時）に、スコアが低迷しているようです（濃い紫色）。
– 7月5日付近ではスコアが最高に達し、急激に高まっています（明るい黄色）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションはスコアの高さを示しています。青や紫は低いスコアを、緑から黄色は高いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の日付（特に7月5日）でほぼ全ての時間帯が高スコアとなっており、日付による全体の盛り上がりがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明るい色の集中は、特定の日に全体的にスコアが高まっていることを示します。
– 時間帯や日付による偏りが見られ、スコアが高い日と低い日の差が顕著です。
6. **直感的な感じと影響**:
– このヒートマップは、特定のサービスが特定の日に非常に人気があったことを示しています。このようなピークが生じる理由としては、新たなプロモーションやマーケティング活動、一時的なイベントが考えられます。
– スコアが急激に上昇することは、ユーザーの関心が一時的に高まったり、サービスに大きな変化があった可能性を示唆しています。ビジネスにおいては、このような傾向をさらに分析し、成功要因を特定することで継続的な成長が促進される可能性があります。
この分析により、新サービスの運用やマーケティング施策を改善するための有用なインサイトを得ることができるでしょう。
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:
### グラフ分析と直感的な洞察:
1. **トレンド:**
– 縦軸が時刻（8時、16時、19時）を示しており、横軸が日付で、数日間のデータを表しています。ヒートマップの色の変化から、特定の日付と時間帯で評価スコアが変動していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月1日の19時のデータが青色に濃くなり、他の日付や時間帯と比べてスコアが明らかに低いことが示されています。これは外れ値あるいは急激な変動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:**
– 各セルの色は、右側のカラーキーに対応して、社会WEI平均スコアを示しています。濃い色（紫色）は低スコア、明るい色（黄色）は高スコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 特定の時間帯（特に16時）においては、一貫して黄色になりやすいことから、他の時間帯よりも一貫して高いスコアを示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 日付や時間によってスコアに変動が見られますが、16時のスコアは比較的一貫して異なる日付でも高いことが共通しています。
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:**
– 特定の時間帯（16時）で高得点が多いことから、この時間に新サービスが評価されやすい、あるいは有効である可能性があります。
– 逆に、7月1日の19時のスコアが低いことにより、この時間帯で問題が発生したか、何らかの要因が影響した可能性があります。
– ビジネスでは、このような時間帯ごとの評価の違いを利用して、サービス展開の最適なタイミングを考慮することが重要です。また、低スコアの時間帯は改善の機会を示しているかもしれません。
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:
この相関ヒートマップから、以下の洞察を得られます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体が過去30日間の相関を示しているため、トレンドとしては特定の項目同士の強い相関や弱い相関が継続していることを示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関値が特に高い（0.90以上）部分や特に低い（-0.54など）部分は、他の相関と比べて興味深いです。特に、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI平均」の高相関（0.90）は強い関係性を示している可能性があります。
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表しており、赤が正の強い相関を、青が負の強い相関を示しています。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」は0.67で比較的強い正の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– これらのWEI項目がどのように相互に関係しているかを示しています。「社会WEI（公共性・公正さ）」のように他の多くの項目と低い相関を示すデータは、他の指標から独立している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「個人WEI（経済的余裕）」の相関0.64は、経済的な要因が全体的な評価に影響を与えている可能性を示唆します。
– 「個人WEI（自由度と自治）」が他の多くの指標と正の相関を示しているのは、その要素が多方面に影響を及ぼしていることを示しています。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**:
– 「心理的ストレス」が「個人WEI平均」と非常に相関しているため、ストレス管理が個人の幸福感や評価を向上させる重要な要素である可能性があります。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の強い相関は、多様性や自由を尊重する取り組みが社会の他の分野にも波及効果をもたらしている可能性があります。
– ビジネスへの影響として、各項目の相関が高い部分を改善することで、WEI全体の向上を図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:
この箱ひげ図は、複数のWEI（ウェルビーイング指数）タイプの分布を比較したものです。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ内で特に目立つトレンドは見られませんが、各カテゴリのWEIスコアは全体的に高い（0.6〜0.9）範囲にあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI (心理的ストレス)」には、下方向に外れ値が一つ確認できます。これは、ストレス関連のスコアにパーソナリティや状況に応じた極端なケースがあることを示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげ図は、対象となるWEIスコアの中央値、四分位範囲、および最大・最小値（外れ値を除く）を示しています。
– 箱の色は異なるカテゴリを表しており、密度などの情報は直接示していませんが、色分けによって視覚的に比較しやすくしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 本グラフは時系列データとしての関係性は示していないため、直接的な関係性の分析は難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリの中央値及び四分位範囲が異なるため、カテゴリ間での高低差が重要な分析ポイントです。例えば、社会全体のWEIスコアのばらつきが小さいことから、社会的な要因がある程度安定していることを示唆します。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 「個人WEI（自由度と自治）」や「社会WEI（生態系整備）」は全体的に高いスコアを示しており、成功している要因と認識される可能性があります。これは、個人の自由度や社会的な環境整備が関与していることが重要視されていると考えられます。
– 一方で、「個人WEI（心理的ストレス）」の外れ値は、特定のセグメントにおいて心理的なサポートが求められていることを示唆しています。ビジネスとしてはこの点を重点にしたサービスやサポートの提供がチャンスとなるでしょう。
総じて、各WEIカテゴリーの特性をベースに、戦略的な改善策を採用することが重要です。
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:
この主成分分析（PCA）のグラフからは、次のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**：
– 明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、いくつかのデータポイントが同じ方向に分布していることから、潜在的なクラスタリングが考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 特に異常に離れた外れ値は見られませんが、それぞれのデータポイントが比較的一様に分布しています。
3. **各プロットや要素**：
– 各プロットは個々のデータを表し、縦軸と横軸の主成分で新サービスの特徴を捉えていると考えられます。第1主成分（貢献率0.37）と第2主成分（貢献率0.29）は、新サービスの中で最も重要な変動要因を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 時系列データがどのポイントに対応するかは示されていませんが、期間が30日間であるため、分析結果が短期的な変動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**：
– 第1主成分と第2主成分の間に特定の相関は見られませんが、散らばりの特徴からは異なるカテゴリーや要素が分析されている様子が伺えます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**：
– 複数の因子が新サービスのパフォーマンスに寄与している可能性があり、特に第1主成分の寄与度が高いため、その方向への動きがサービスの成功に大きく関わっていると考えられます。データが特に多様な分布を示しているため、サービスの要素に多様性が存在することも示唆されています。この多様性を活かして市場戦略を考えることが求められます。
このグラフは、新サービスが持つさまざまな特徴や要因を理解し、その改良ポイントを見つけるために有効である可能性があります。
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。
