📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析結果
#### 1. 時系列推移
– **総合WEI, 個人WEI平均, 社会WEI平均**
– 期間全体で見て、大きな上下動がありました。特に、7月2日と7月6日に低下が見られ、それ以外の日は高めのスコアが観察されました。
– 特に、7月3日から5日にかけての上昇傾向があり、5日には最高スコア（0.80）が記録されている。
#### 2. 異常値
– 異常値として指摘されたスコアは、他の日に比べ強い変動を示しており、外部要因の影響が考えられる。
– **総合WEI異常値**
– 低下が見られた7月2日（0.71）と7月6日（0.69）は特に注目すべき異常です。
– 7月5日のWEIスコアの急上昇（0.80）は良好な社会イベントや政策発表が影響した可能性があります。
#### 3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– 春先頃の期間は比較的安定した波形を示しており、大きな季節変動は確認されていない。
– 長期的なトレンドとして、微増傾向が見られ、これは新サービスの投入開始による効果が顕在化した可能性を示している。
– 残差は比較的ランダムで、多くは一時的な外部ショックの影響を受けていると考えられます。
#### 4. 項目間の相関
– **個人の経済的余裕と健康状態**が高い相関を持っており、経済の安定が健康に寄与している傾向が見られます。
– **社会の持続可能性と社会基盤**に高い相関が見られ、インフラの強化が環境や社会的持続可能性をサポートしていることが示唆される。
#### 5. データ分布 (箱ひげ図)
– WEIスコア全体のばらつきは適度で、極端な外れ値がいくつか確認できる。
– 中央値は比較的一定の範囲に維持されており、大半のスコアは安定しているが、特定のスコアカテゴリ（個人の心理的ストレスなど）には注意が必要。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率は0.34**, **PC2は0.28**であり、これが全体の変動要因の大部分を占めている。
– PC1は主に企業や社会が提供する環境要因や制度的サポートを示唆。
– PC2は個別の外部ショックや新サービス導入後の即応性に関する要素と考えられます。
### 結論
– 全体のWEIスコアは7月5日に最も高く、これはイベントや新サービスの成功が背景にあると見られます。
– スコアの急激な変動はおそらく一時的な外部の影響によるものであり、長期的にはポジティブなトレンドが続いています。
– WEIの管理においては、特に社会的持続可能性と個人の健康状態の向上に焦点を当てることが改善を継続する鍵となるでしょう。
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分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績AI（青いプロット）は横ばいで、あまり変動がないようです。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫）は緩やかに上昇しています。一方、線形回帰（灰）と決定木回帰（緑）は一定です。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 異常値として黒い円で囲まれているプロットが複数あり、これが何らかの外乱や予期されないイベントを示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 実績AIの青いプロットは、30日間の実際のWEIスコアを示しています。
– 異常値はシステムやモデルの限界を示している可能性があり、さらなる調査や対応が必要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各回帰モデルの予測は、それぞれ異なるトレンドを示しています。特にランダムフォレストは他のモデルよりも未来に対して楽観的な見方をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、特に7月初旬の実績に大きく重なっており、予測の精度がまだ改善の余地があることを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– ビジネスの意思決定においては、ランダムフォレストの予測を参考にすることで、より成長志向の戦略を立てることができるでしょう。
– 外れ値への対策として、問題の根本を見極め、改善することで、より安定したサービス提供が可能になるかもしれません。
このグラフは、短期的な変動の中においても、各予測モデルが異なる展望を提供することから、複数の視点を組み合わせる重要性を示しています。
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**
– 実績データ（青い点）は約0.6から0.8の間に集中していますが、時間の進行に伴う明確な上昇や下降傾向は見られません。
– 予測（特にランダムフォレスト回帰の紫の線）は軽微な上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の実績データは異常値として特定されています（黒い円で囲まれた青い点）。
– WEIスコアのばらつきはあるものの、大きな急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績データ（青）**: 現実のWEIスコア。多数が同じ範囲内に分布。
– **予測データ（赤いX）**: AIによる予測値。
– **異常値（黒円囲み）**: 予測された範囲を外れるデータ点。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ（xAI/3σ）を示し、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**
– 線形回帰（緑）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（紫）の各予測は多少異なるものの、全体として似た傾向を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは約0.6から0.8に偏っており、外れ値を除くと比較的一定の範囲に収まっています。
6. **直感的な感覚とビジネスへの影響**
– 短期間では安定した数値が観察されています。
– 基本的には予測されたトレンドに沿って大きな変化は期待されないようです。この安定性は、新サービスの信頼性が高いことを示唆しています。
– しかし、一部の異常値の存在は、改善ポイントの特定やさらなるモデル精度向上へのヒントとなるかもしれません。
この様な分析は、新サービスの成長と成功に向けた効果的な戦略立案に役立つでしょう。
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:
以下は、グラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 過去数日間に渡って、実績データ（青色プロット）はおおむね横ばい状態を示しています。
– 予測データ（赤い×印）は、ランダムフォレスト回帰を除き、一定のスコアを維持しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測は時間とともに上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントは異常値として識別され（黒い円）、予測範囲外に位置しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実績データを示し、赤い×印は予測を示します。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
– 各予測ラインは異なる回帰モデルによるものです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルの予測は一部一致していますが、ランダムフォレストの予測は他のモデルより高いため、予測手法の違いが結果に影響を与えていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは全般的に安定しているが、時折外れ値が発生する点が観察されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– ランダムフォレスト回帰による上昇予測は、将来のAI使用の増加やサービスの改善を示唆している可能性があります。
– 異常値の存在は、モデルの精度向上やデータ収集方法の改善が必要であることを示唆しています。
– 安定した実績データは、現状維持の重要性や、一定の成果が期待できることを反映しています。
この分析から、ビジネス戦略の策定やリソース配分において慎重なアプローチが必要であることが分かります。また、特定のモデルの予測に基づいた投資や計画に注目する価値があるでしょう。
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
1. **トレンド**
– **実績データ（青い点）**: 短期間での変動が見られますが、大きなトレンドは見られません。
– **予測データ**:
– 線形回帰（灰色）は、多少上昇傾向を示しています。
– 決定木回帰（水色）は安定した水平線です。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク）は微細な上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値が二か所黒い円で示されていますが、全体のスコアには大きな影響は与えていないように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点が実際のデータで、過去30日間の変動を示しています。
– 予測の不確かさの範囲が灰色の領域で示されていますが、かなり狭い範囲での予測になっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法は異なる特性を示し、異なる未来の傾向を予測しているが、全体の幅は狭い。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値とそれぞれの予測の間に大きな乖離はないため、現時点では高い相関があると見られます。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– **直感的な洞察**: 実績データは比較的安定しており、予測も安定した範囲内で行われています。したがって、現在のサービスに関しては大きなリスクは少なく、安定した運用が期待できそうです。
– **ビジネスへの影響**: WEI（経済的余裕）のスコアが安定していることは、ユーザーの経済状況が大きく変動していないことを示唆しており、新サービスの展開による大きなリスクを抱えている状況ではありません。この安定性はビジネス上の安心材料と捉えることができます。
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:
このグラフは、個人の健康状態を示すWEIスコアの時系列散布図です。以下、分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は初めの方にあり、その後のデータはありません。
– 予測ラインは3本あり、ランダムフォレスト回帰（紫）は若干の上昇、線形回帰（青）と決定木回帰（ピンク）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データに異常値と考えられるデータがあります（黒で囲まれたプロット）。
– 実績データはシャープな上昇または下降がないため、一定の範囲内での変動に留まっています。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績値を示し、初期段階の健康状態が安定していることを示しています。
– グレーの範囲は不確かさを示しており、予測モデルの信頼区間です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測は3つのモデルで実施され、ランダムフォレスト回帰が唯一上昇傾向を示しています。
– 他の2つのモデルは横ばい状態を示しており、異なる予測手法による傾向の違いが見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの範囲は狭く、密集しています。これに対し、予測データは一定のスパンに展開します。
6. **直感的な感じやビジネス・社会への影響**:
– 実績が過去のデータに限定され、予測がまだ模索段階であることが示唆されます。このため、今後の健康状態の改善が期待されるが確実ではありません。
– 垂直的な実績の安定は、現状維持を示唆する可能性があり、特に急激な健康状態の悪化がないことは安心材料です。
– 社会・ビジネス的には、健康管理サービスの有効性や信頼性を向上させるための適切なモデルの選択が重要となります。
全体として、この個人の健康状態は現時点で安定しているようであり、予測モデルは慎重に見極められるべきであると言えます。
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:
このグラフは、30日間の期間にわたる個人の心理的ストレス（WEIスコア）の動向を示しています。以下がその分析です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は横ばいで、あまり大きな変動は見られません。
– 予測線は3種類あり、それぞれ異なる傾向を示しています。
– **線形回帰（紫線）**: ゆるやかに上昇しています。
– **決定木回帰（シアン線）**: 水平に一定です。
– **ランダムフォレスト回帰（マゼンタ線）**: 微細な上昇傾向。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内のいくつかのデータポイントは、異常値として黒い丸で強調されています。特に左側に3つの外れ値があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、実際の測定値を表しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲（±AI/3σ）を示しており、実績の変動の可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には乖離があるように見えます。特に線形回帰は実績より高いスコアを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績は安定しているが、予測はモデルにより異なる動きを示します。モデル間の予測精度の差異が伺えます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 多くの異常値が見られるため、データの収集方法や頻度に問題がある可能性があります。データの品質を見直す必要があるかもしれません。
– 線形回帰の予測が上昇傾向であるため、将来的に心理的ストレスが増加するリスクを警戒する必要があります。
– ストレス管理の新しいサービスを展開する場合、リスクを先回りして対応することが重要です。
このグラフを使って、サービス提供側は顧客のストレス管理をより効果的に行うための戦略を立てやすくするでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績値（青いプロット）：開始から中盤まで安定しているが、微妙にばらつきがある。
– 予測（回帰モデル）：線形回帰は下降トレンド、決定木回帰は軽い上昇、ランダムフォレスト回帰は安定した高水準を示している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータが他の実績点から離れており、異常値として黒い丸で示されている。特にスコアが極端に低い点が顕著。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータを示している。予測は異なる色の線で表され、各モデルの異なる傾向を示している。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、データの範囲を視覚化している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各回帰モデルが異なるトレンドを持つため、予測モデルの選択は慎重にする必要がある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはかなり集中しているが、一部の外れ値が全体のパターンを乱している。
– 各種予測モデルが異なるトレンドを示すことから、データの性質と外れ値の影響がモデル間の予測に影響を与えている。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 自由度と自治のスコアの改善や低下が、個人や組織のパフォーマンスにどのように影響を与えるかを評価することが重要。
– 特に低スコアの外れ値は、原因分析と改善策を考える上で重要なヒントを提供しうる。
– 予測が示すように、モデル選定の際にはその適切性とデータの特性に注意が必要。これにより、意思決定の精度が向上し、ビジネスの成功に寄与する可能性がある。
このグラフから得られる洞察は、データの限界と見える範囲に基づく予測の限界を理解し、戦略的な判断をサポートするための材料となるでしょう。
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**:
– 実績（青い点）は、最初の期間に集中しており、ほぼ横ばいを示しています。
– 鋭角で下降する予測（ランダムフォレスト回帰、紫線）があります。もう一つの予測（決定木回帰、青線）は一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間に外れ値（黒い円）があります。これらはモデルの予測と実績が大きく異なる点です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータを示しており、濃い色は高いデータ密度を示唆します。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しており、実績がその範囲内で変動しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データが予測の不確かさ範囲内に収まっており、予測の初期結果は信頼できる可能性があるが、長期的な予測、特にランダムフォレストの予測は不安定です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は初期の期間に偏っており、その後のデータは予測に依存しています。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– 初期の実績データが予測の範囲内に収まっているため、短期間についてはモデルの予測と実績が一致していると認識できます。
– ランダムフォレストの予測の下降トレンドは、長期的なリスクを示している可能性があり、計画の見直しや追加の分析が必要かもしれません。
– このサービスが社会的公平性を重視するものである場合、正確な予測と実績の分析が重要で、不確かさの低減が求められるでしょう。
これにより、持続可能で公平性を重視したサービス展開が可能となるため、予測の改善や外れ値の分析が重要です。
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**:
– 実績データ（青い点）は、見た目において左端から最初の数日間にかけて上昇し、その後は横ばいの傾向に見える。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫色のライン）は高い値で一貫して安定している。
– 線形回帰（灰色のライン）と決定木回帰（シアンのライン）は、さらに低い安定した値を示している。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 実績データにおいて外れ値（黒い丸）が観測されていない。初期に幾つかの急増があるが、その後は安定している。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実際のパフォーマンスを示し、紫、灰、シアンのラインは異なるアルゴリズムによる予測値を象徴している。
– 灰色の背景領域は予測の不確かさの範囲を表している。
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の予測は他のアルゴリズムよりも高い値を提示しており、実績データの最終部分と一致していない。
– 他の予測手法（線形回帰と決定木回帰）は、似たような低めの安定した予測値を出している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測の不確かさ範囲内に収まっており、全体的に実測値が予測よりも高めに出ている。
– グラフの初期段階におけるデータの急な上昇は、新サービスの初期成功を暗示している可能性がある。
6. **直感と影響に関する洞察**:
– ランダムフォレスト回帰の予測が実際の結果より高い場合、将来的なスコア改善が見込まれると仮定している。この誤差は、潜在的な楽観主義かもしれない。
– 実際のデータが比較的高い位置に保たれていることは、持続可能性と自治性の高い新サービスが市場において順調に受け入れられていることを示唆する。
– しかし、他の予測モデルのより低い予測は、市場の分析において慎重さを保つ必要を示している可能性がある。
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:
以下の点についてグラフを分析しました。
1. **トレンド**:
– 初めの数日間でWEIスコアは上昇しています。
– その後、データポイントは安定し、予測モデルによるスコア予測も一定の範囲で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の日付にいくつかの急激な変動が見られます。
– 外れ値として強調表示されている点がありますが、それ以降は安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績AIは青色の点で示され、初期変動の後、安定したスコアになっています。
– 他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる色で示され、いずれも一定の範囲で安定して推移しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは初期の変動を考慮し、安定したスコアを示しています。これは、短期的な変動の影響を受けにくくするためと思われます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の不安定なデータに対し、すべてのモデルが後半安定的な予測を行っており、モデル間で一定の一貫性があります。
6. **直感的な洞察**および**ビジネスや社会への影響**:
– 初期の変動は新しいサービス導入の影響を示している可能性があります。
– その後の安定性は、新サービスが社会インフラや教育機会に対して徐々に影響を及ぼしつつあることを示唆しています。
– ビジネス上、初期の変動要因を特定し、対応することが重要です。教育機会の向上が持続的に行われていることを示唆しており、長期的な投資価値があると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は初めの5日間に表示されていますが、その後のデータはありません。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、紫色の線）は期間中に上昇トレンドを示しています。
– その他の予測（線形回帰、水色の線、決定木回帰、ピンク色の線）は横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初めの5日間の実績データには、1点の外れ値が強調されています（黒い縁取りの青い点）。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロット: 実際のデータ点。
– 赤い「×」: 予測データ点。
– 黒い縁取り: 外れ値を示しています。
– グレーの範囲: 予測の不確かさの範囲。
– 各予測線は、異なるモデル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**
– 実績データと各予測モデルの関係を見ると、ランダムフォレスト回帰のみが上昇を予測しており、他のモデルはおおむね横ばいを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測モデルの間には、ランダムフォレストの予測のみに上昇トレンドの相関が見られます。これにより、ランダムフォレストはある種の成長を平成すると考えている可能性があります。
6. **直感的な感覚と社会・ビジネスへの影響**
– ランダムフォレストの上昇予測は、新サービスの可能性や成長の兆しを示唆しており、企業はこのトレンドを活かして新たな施策を検討する価値があります。
– 一方、他のモデルの予測で横ばいトレンドが示されていることから、成長が期待通りに進まない可能性も視野に入れるべきです。
– このグラフは、特にランダムフォレストの予測に基づくと、「共生・多様性・自由の保障」に関連する新サービスが徐々に受け入れられる可能性を示唆しています。
全体として、ビジネス戦略や市場予測のためには、どのモデルの予測が実現されるかを継続的にモニターしながら、柔軟な戦略を立てることが重要です。
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:
このヒートマップの分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 横の変化は多岐にわたっており、特定のトレンド（上昇、下降）の明確なパターンは示されていないように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つのは、2025年7月4日から7月5日にかけての高い値（黄色部分）です。この急激な色の変化は、短期間での急上昇を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がWEIスコアの変動を示しています。明るい黄色が高スコアを示し、濃い紫が低スコアを示しています。
– 時間帯ごとの詳細を見ると、スコアが低い時間帯（濃い色）が存在していることから、日中と夜間のパフォーマンスに顕著な違いがあることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯および日付による明確な変化が見られ、各時間帯での動きが連動している箇所も確認できるが、一貫性は限られています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各時間帯での色の変動からは、特定の期間が他と比較して特異な分布を示しています。特定の時間帯に集中して高低の変化が見られる場合もあります。
6. **直感的洞察とビジネスへの影響**:
– 高スコアが出ている時間帯や日に注目することで、効果的なマーケティングやサービス展開の時間を特定できるかもしれません。
– 急上昇している期間には、新たな要因（プロモーションや外部イベント）が影響している可能性があり、これを活用することでビジネス効果を最大化できるでしょう。
– 逆に低スコアの時間帯には改善の余地があり、ターゲティングやプロモーションのタイミングの見直しが必要かもしれません。
全体として、このヒートマップは時間帯と日付ごとのスコア変動の詳細な視覚的理解を提供し、サービス提供の最適化に役立てることができます。
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:
以下は、このヒートマップから得られる視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 日別に見て、色が変化していることから、個人WEI平均スコアは時間と共に多少の変動があります。
– 色が徐々に明るくなる部分はスコアが上昇し、暗くなる部分はスコアが下降していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日には明るい黄色の色で示される急激なスコアの上昇が見られます。これが外れ値と考えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 縦軸（時間帯）と横軸（日付）の交差するセルごとの色は、その時間帯での日別平均スコアを示しています。
– 色の濃淡は、スコアの高低を示す（濃い色が低スコア、明るい色が高スコアを示す）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに似たような色の変化が見られることから、ある日付でのスコア変動は複数の時間帯に渡って一貫しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な周期性は見られませんが、一定の日付でスコアが高くなる傾向があり、その後スコアが下がる日もあることから、何らかの繰り返しのパターンがある可能性があります。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 7月5日のスコア上昇は、新サービスの好評を示している可能性があります。何らかのイベントやマーケティング施策が功を奏した結果と考えられるかもしれません。
– 時間帯によるスコア変動は、ユーザー行動の異なるパターンを示す可能性があり、サービスの利用時間に関する洞察に役立つでしょう。
全体として、このグラフは新サービスのユーザーエンゲージメントや満足度を視覚的に評価するのに役立ち、ビジネスの改善や計画策定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:
この社会WEI平均スコアの時系列ヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 時間帯によって色の変化が見られ、特定の日や時間に周期性や変動が確認できます。特に、色が均一でないため、特定のイベントや状況に応じた変動が考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-01の深夜に濃い青の色が見られ、他の時間帯と比較して低いスコアが目立ちます。これは外れ値として考えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの大小を示しており、黄色は高いスコア、紫や青は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**:
– 各日付の時間帯別のスコアを比較することで、日々の時間帯に対して一貫したトレンドがあるかどうかを確認できます。たとえば、午後の時間帯（16時頃）の黄色が目立ち、スコアが高い時間帯であることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付の特定の時間が他の日より明らかにスコアが高いまたは低い場合、何らかの外的要因が働いている可能性を示します。
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**:
– ビジネスにおいて、時間帯によるスコアの変動は市場の需要やユーザーのアクティビティの変化を示唆します。例えば、特定の時間（夕方）にスコアが高い場合、その時間帯が最も影響力を持つ可能性があり、適切な戦略を立てる必要があります。
– 社会的に、スコアの低下している時間とそれに対応するイベントとの関連を分析することが、問題解決や新たな機会を発見する助けとなるでしょう。
このヒートマップは、データが時間軸に沿ってどのように変遷しているかを直感的に理解するのに役立ちます。
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、30日間の「新サービスカテゴリ」における各WEI項目間の相関関係を示しています。いくつかの視覚的特徴と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 各要素の相関は静的で、30日間の期間中の変動は反映されていません。ただし、相関の強弱が示されており、これに基づいて要素間の関係性を理解できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の外れ値や急激な変動はありませんが、相関値の中で特に高いものや低いものに注目することが重要です。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 赤色が濃いほど正の相関が強く、青色が濃いほど負の相関が強いことを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 「個人WEI 平均」と「個人WEI (心理的ストレス)」は非常に高い正の相関（0.92）を持っています。これは、心理的ストレスが個人のWEI平均に大きく影響している可能性を示唆しています。
– 「総合WEI」と「個人WEI 平均」も強い相関（0.73）を持っており、総合WEIは個々人の状況をある程度反映していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI (公正性・公正さ)」は、他の多くの項目と負の相関を持ち、特に「個人WEI (心的ストレス)」とは最も強い負の相関（-0.48）を示しています。
– 「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」は、他の項目と全体的に高い正の相関を示しており、多様性と自由が他の要素に積極的な影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な感じ方とビジネス・社会への影響**
– 社会的な要因（例えば公正さや多様性）が個人のストレスや幸福に与える影響が示唆されており、社会政策や企業のCSR活動において考慮すべき点です。
– 個人の心理的健康が総合評価に大きく影響するため、ストレス管理プログラムの導入が、よりよい個人および組織のパフォーマンスにつながる可能性があります。
このヒートマップは、特定の要素間の関係を理解し、それがどのようにビジネスや社会に影響を及ぼすかを考える上で有用です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体的に、WEIスコアは新サービスタイプに応じて多様な分布を示していますが、特定のトレンド（上昇や下降）は目立ちません。WEIタイプごとに個別の特徴が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数のボックスプロットに外れ値が見られますが、特に「個人WEI（心理的ストレス）」において顕著です。また、「社会WEI（共生、正義）」でも外れ値が存在します。
3. **プロットや要素が示す意味**
– ボックスプロットは各WEIタイプの30日間のスコア分布を示しており、箱の上限・下限が四分位範囲を、中央の線が中央値を示しています。線の範囲はデータの完全な範囲を示し、点は外れ値です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なるWEIタイプは直接の時間的関係はないが、組織やサービスのジャンルに関する様々な側面を示しています。この関係性がどのように反映されるかを組み合わせて見るのが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各WEIタイプは異なる分布特性を持っているものの、一部のタイプ（例えば「個人WEI（自由度と治安）」や「社会WEI（生態系整備）」）は狭い範囲の高スコアを示し、安定していることが分かります。
6. **直感的な印象とビジネスへの影響**
– 高いWEIスコアを持つサービスタイプは、顧客満足度や社会的影響が高い可能性があります。特に「社会WEI（持続可能性と自治）」や「個人WEI（経済幸福度）」のような高スコアを持つタイプは、今後の注力ポイントとして考慮すべきです。低スコアや外れ値の多いタイプについては、改善のための分析が推奨されます。
この分析は、新サービスの開発や既存サービスの最適化において、重要な指針を提供する可能性があります。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析です。
1. トレンド:
– このグラフは主成分分析（PCA）の結果を示しています。特に期間に関するトレンドは示されていません。
2. 外れ値や急激な変動:
– 各データポイントは比較的均等に分布していますが、(0.15, 0.15)付近の点は他の点よりもやや目立っており外れ値として考えられるかもしれません。
3. 各プロットや要素の意味:
– 横軸と縦軸はそれぞれ第1主成分と第2主成分を示しており、データの分散における最も重要な方向を表しています。第1主成分の寄与率が0.34、そして第2主成分が0.28であるため、ほぼ同程度にデータのバリエーションを捉えています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– グラフ上の各点は、異なる時点または条件でのデータの集まりを示しており、時間の流れに関して明確な関連性やトレンドは示されていません。
5. 相関関係や分布の特徴:
– データポイントは広く分布しているため、第1および第2主成分間に強い相関はないと見受けられます。
6. 直感的およびビジネスや社会への影響に関する洞察:
– PCAを利用してデータの次元を削減し、重要な特徴を抽出することで、新サービスの特性や構成要素についての洞察が得られる可能性があります。この分析により、当該サービスの構成要素間の関係を効率的に可視化し、次のステップとして何に注力するかを判断するための基礎的な情報が得られるでしょう。また、新たなサービス開発の方向性を考える際に、特に外れ値が見せる特徴を調べることが有用かもしれません。
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。