📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEI:** 総合WEIスコアは短期間での増減を繰り返しており、大幅な変動はなく、全体的に0.70から0.80の範囲内で推移しています。最も高いスコアは2025-07-05の0.80で、これはデータセット内で最高値の一つです。
– **個人WEI平均:** 個人WEI平均は不安定で、0.66から0.80の間で変動しています。特に2025-07-02と2025-07-05における変動は顕著です。
– **社会WEI平均:** 社会WEI平均は全体的に0.68から0.82の範囲内での変動を示しており、2025-07-02と2025-07-04で高いスコアが観測されています。
#### 異常値
– 複数の日付で異常値が検出されているが、特に2025-07-02は多くのスコアにおいて異常が集中しています。この日は、個人WEI平均や社会WEI平均などに低いスコアが観察されており、何らかのイベントが個人や社会の評価項目に負の影響を与えた可能性があります。
– 一方、2025-07-05におけるスコアの異常は高い方に乖離しており、この日は何らかのポジティブな出来事があった可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **トレンド:** 全体のトレンドは、若干の上昇傾向ですが、大きな傾向変化は少ないと見受けられます。
– **季節性:** 特定の季節性が認められますが、短期間の評価であるため強い季節性パターンは明確でない可能性があります。
– **残差:** 説明できない残差により、異常値や突発的なイベントが示唆されます。
#### 項目間の相関
– 経済的余裕、健康状態と心理的ストレスの間には関連性が見られ、経済的余裕が高いと健康状態やストレスレベルに影響を及ぼすことが示唆されます。
– 社会基盤と持続可能性の間にも強い相関があり、どちらも社会WEI平均に直接的な影響を持つ可能性があります。
#### データ分布
– 経済的余裕は一貫して高く、中央値が高いのに対し、心理的ストレスのスコアは幅広くばらつきが見られます。これらのばらつきは、個別分析を通じて異常を検知する手がかりとなります。
#### 主な構成要素 (PCA)
– **PC1 (寄与率: 0.37):** 第一主成分は経済的余裕や持続可能性が強く寄与しており、これらの要素が全体の変動の主要な要因であることを示します。
– **PC2 (寄与率: 0.29):** 第二主成分は健康状態と心理的ストレスが大きく関係しており、個人の生活の質や幸福感に寄与すると考えられます。
### 結論と推奨
このデータセットの分析から、個人および社会に影響を与える要因は多岐に渡っており、特に経済や健康に関する要素が大きな影響力を持っていることが分かります。異常値の追跡とその背景要因の特定は、WEIスコアを向上させるための重要な手がかりとなります。今後の対策として、特に異常に関係するイベントや時期を更に調査し、適切な対応を行うことが重要です。
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:
以下がグラフの分析結果です：
1. **トレンド**:
– 初期部分では、実績データ（青い点）は比較的一定しており、異常値（黒い円）も観測されますが、極端ではありません。
– 中盤から終盤にかけて、データが途切れており、再度出現した際は前年データ（緑の点）と予測データが集中的に表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期にいくつかの異常値が確認されています。その後は外れ値は見られませんが、急激な変動ではなく、データ間のギャップにより変動が確認されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データを示し、全体的な安定度合いを見せています。
– 紫色の線は複数の予測モデルによる予測で、特にランダムフォレスト回帰の予測のみが可視化されているが、他の予測モデルの線（線形回帰、決定木回帰）は表示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データの比較が行われているが、予測データの可視性が少なく、予測精度の確認が困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布が初期と終盤で分かれており、関連性を評価するにはデータが限定的です。
6. **感覚的な洞察とビジネスへの影響**:
– グラフを見る限り、実績データの収集が途中で途切れた影響で、正確な傾向を把握するのは困難です。
– 終盤のデータでは前年との比較が強調されていますが、予測精度について提供されている情報が限定的なため、経営判断に活かすには追加のデータが必要です。
– 人間はこのようなギャップからリスクを感じるかもしれず、データの連続性を確保するための仕組みが必要となる可能性があります。
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:
このグラフについての詳細な分析を行います。
1. **トレンド**
– 左側に実績データ（青のプロット）が集まり、右側に前年データ（緑のプロット）があることから、時系列的には、期間の最初にデータが集中し、後半にかけてデータがないことがわかります。
– 予測線が途中で上昇していることから、予測方法によっては上昇する傾向が示されている可能性があります（ランダムフォレスト回帰の紫の線）。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値が1つ強調されて表示されています（黒い円）。この異常値は、実データとの乖離があることを示しており、特定の要因によるものかもしれません。
– 予測の下限からの範囲（xAI/3σ）が設定されており、予測のばらつきを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は、実績（実績AI）を示しています。
– 緑の点は、前年（比較AI）のデータポイントを示しています。
– 予測データは、Xマークで示され、異なる予測手法による異なる予測が比較されています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データは同様のスケールでプロットされていますが、異なる期間に分布しており、季節性の影響を示唆するものはありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各プロットの密度は高くはなく、散らばっているため、明確な相関が見られないようです。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから、人間は新サービスの評価やその動向を追跡する際に、予測手法の信頼性や異常なデータポイントを詳細に検討する必要があると感じるでしょう。
– ビジネスへの影響として、予測の信頼性が高まれば、サービスの改善やマーケット展開の方針決定がより精緻に行える可能性があります。
– また、異常値の原因分析が求められ、このデータポイントが他のサービス評価に与える影響を理解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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（実績AI）**: グラフの左側に位置し、初期の期間において0.8付近に安定しています。
– **予測（予測AI）**: 時系列にわたる予測が示されていますが、予測は約1.0付近へ急激に上昇しています。
– **前年（比較AI）**: 右側に配置され、0.8から0.7へ若干の下降へ向かうトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの場所において、いくつかのポイントが異常値として示されています。これらのポイントは、他のデータポイントから外れており、特に注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– **色と形状**:
– 青い点: 実際の実績データ。
– 赤い×: 予測データ。
– 黒い円: 異常値。
– 緑の点: 前年データ（比較AI）。
– 灰色の範囲: 予測の不確かさ範囲（±AI/3σ）。
– 線の色: それぞれの予測モデルの違いを示す。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データの間でトレンドが一致していない部分があり、特に予測において急な上昇が見られます。
– 前年データは、実績とは異なるトレンドを示し、変動の範囲も狭いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年データにおいて、ある程度の同じ範囲での分布が見られますが、予測データにおいて急な上昇があり、これがモデル間での違いを示す可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および社会やビジネスへの影響**
– 実績が安定している中で、予測が急激に上昇していることは、新たなサービスや技術の導入が期待されている、あるいは見通しの改善が予測されていることを示しています。
– 異常値は、何らかのデータ収集や環境変化の影響を受けた可能性があり、些細であっても潜在的なリスクやビジネス課題を示しているかもしれません。
– 予測の不確かさを考慮することで、計画や戦略策定において、変動の影響を抑える方法を考えることが重要です。
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
– **実績データ**（青い点）：開始時点で0.8付近のスコアを示しており、その後のデータは見られません。
– **予測データ**（ピンクと紫の線）：線形回帰、決定木、ランダムフォレストによる予測が示されており、特にランダムフォレスト回帰の予測線が0.8から1.0に上昇しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**（黒い円）：0.8のスコアを示す異常値がある。これがデータの信頼性に影響しているかもしれません。
– **急激な変動**：予測データは一部突然変化を示しており、特にランダムフォレスト回帰の初期上昇が目立ちます。
### 3. 各要素の意味
– **青い点（実績）**：過去の経済的余裕の実データ。
– **ピンク/紫の線（予測）**：異なるモデルによる未来の予測。ランダムフォレストは急激な上昇を予測しています。
– **緑の点**：前年のデータを表し、ほぼ同じスコアであることが確認できます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測モデルによって異なるが、ほとんどのモデルで上昇傾向が見られます。特にランダムフォレストの予測が最も楽観的です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実データと予測データの間で大きな乖離がない。
– 予測モデル間では、手法によって傾向に差異があるものの、最終的には上昇を示す点で一致。
### 6. 人間の直感とビジネス・社会への影響
– **直感的印象**：実績がそんなに変動していない一方、予測では経済的余裕が増大する可能性が示唆されています。これは新サービスの導入や改善がポジティブに機能することを期待させます。
– **ビジネスへの影響**：もし予測通りになるならば、これにより消費者の購買力が向上し、新サービスの需要が増加する可能性があります。
– **社会への影響**：経済的に余裕がある消費者が増加すれば、全体的な経済の活性化や社会の安定に寄与するでしょう。
総括として、このグラフは新サービスの導入による経済的な効果を示唆しており、予測通りになれば、社会的な影響も大きいと考えられます。
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
1. **トレンド**
– データの実績（青色）は、直近の期間にわずかな変動が見られますが、大幅な変化はありません。
– 予測（紫色のライン）は上昇傾向を示しています。これは、将来的に健康状態が改善する可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– データの外れ値（黒い枠線の円で示されています）がいくつか存在します。これらは通常の範囲から外れているため、個別の要因があるかもしれません。
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、現在のWEIスコアを反映しています。
– 緑色のプロットは前年の値を示し、過去のトレンドとの比較を可能にしています。
– 予測ライン（紫色など）は異なるモデルによる未来の予測軌道を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 緑色の前年データと青色の実績データを比較すると、今年は全体的に前年よりも健康状態が良い傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データが濃密な部分が中央付近に集中しており、この範囲が標準的な健康状態の指標である可能性があります。
– 予測上の範囲から外れた個々のポイントは詳細な調査が必要です。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス、社会への影響**
– このデータから、個人の健康状態が予測される将来に向けて改善していると感じられます。これは、新しいヘルスケアサービスの導入や習慣の改善が成果を上げている可能性があります。
– 社会的には、健康状態の向上が医療費の削減や労働生産性の向上に寄与する可能性があり、個人とコミュニティにポジティブな影響をもたらすでしょう。
この分析から、データを活用した戦略的な健康管理が推奨され、さらなる改善に向けた施策が重要です。
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:
以下の分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績のWEIスコアは短期間であり、具体的な長期トレンドは見られません。
– 予測は複数のアルゴリズムに基づき表示されていますが、ランダムフォレスト回帰のモデルが急激に上昇するトレンドを予想しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 紫色で示されたランダムフォレスト回帰による予測において、大きな上昇が見られますが、実績データとは大きく乖離しています。
– 出発点において異常値が識別されています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績のデータで、過去と比較して安定しています。
– 緑の点は前年の比較データを示し、安定していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは過去の比較データに近く、予測範囲内に収まっていますが、予測モデルによっては大きく異なる挙動を示すものがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期的なデータであるため、明確な相関関係を見つけるのは困難です。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 一部の予測が急増を示すため、モデルのばらつきが大きいことを示唆しており、注意が必要です。
– ストレスによる急激な変動は、個人の健康や職場の生産性に影響を与える可能性があるため、安定したストレス管理が重要です。
全体として、このグラフは新サービスの心理的ストレス評価に関する不確実性を示しており、現行のストレス管理プログラムの有効性を再評価する必要性が考えられます。
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:
以下は、与えられたグラフに基づく洞察です。
1. **トレンド**
– 時系列データには比較的短期間の視点しか提供されていませんが、最初の方で「実績（実績AI）」が緩やかに上昇する傾向があります。
– その後、データポイントが急に「前年（比較AI）」の位置に飛びますが、これ自体には明らかなトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間には外れ値（異常値）と示されたプロットがありますが、それ以外のデータポイントには大きな変動や異常は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 「実績（実績AI）」は最初の方に青色で表示され、緩やかな上昇が観察できます。
– 紫色の線は「予測（ランダムフォレスト回帰）」を示しており、実績に比べわずかに異なる動きを示しています。
– 緑色のデータポイントは前年の値で、情報が集まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「予測」のプロット（X印）が「実績」と異なり、やや異った挙動を示しています。
– ただし、緑色の「前年」のデータが途中での大幅な切り替わりを示しており、この間のプロットがなく、期間的なスパイクを生じさせているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布自体は期間を通じて一貫性がありますが、最初の「実績」と最終的な「前年」データの間には目立つ変化点があります。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– このグラフから直感的に感じられることは、最初の一年間での自由度または自治に関する評価が比較的安定していることです。
– しかし、年度をまたぐと、評価基準や状況が異なるのかもしれません。ビジネス上では、この変化点に着目し、予測と実績のズレを埋めるためのアクションが必要かもしれません。
全体として、このグラフは個人WEI（自由度と自治）の時間的変遷と、多様な予測モデルの比較を示しており、特に時間的または年度的要因がデータに影響を与える可能性を示唆しています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期の実績（青いプロット）は高いスコアで始まり、急激に下降しています。その後はデータが見られず、再び別年度のデータ（緑のプロット）が見られますが、こちらは比較的安定しており高いスコアを維持しています。
– 特に下降のトレンドが強調されており、その後のデータがないことから不確実性が高い状態になっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績値は異常値が示されており、短期間で非常に大きな変動があります。
– 急激な下降が見られるため、特別な要因が作用した可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データを表し、各プロットで示される異常値（黒丸で囲まれた部分）が強調されています。
– 灰色のバーは予測の不確かさを示し、XAI/3σで計算された範囲が設定されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測（×印）と実績データ（青いプロット）が関連しており、予測が実績より高い結果になっています。
– 前年のデータ（緑のプロット群）が安定していることから、前年と比較して大きな変化があったことが予測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値（特に線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に明確な相関があるかは疑わしい部分があります。実際の急落したデータが予測と反することを示しています。
6. **洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、システムやサービスに予期せぬ問題が生じた可能性です。
– ビジネスへの影響としては、信頼性の問題が想定され、新サービスの適合性や顧客満足度に影響を与える可能性があります。そのため、原因究明と対策の即時実施が求められるでしょう。
– また、前年データが安定していることから、過去の運用方法の復活や調整が考慮されるべきです。
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**
– **実績データ**：初期段階で高い値（0.8〜1.0）を維持しています。その後のデータポイントは示されていないため、長期的なトレンドは不明です。しかし、持続的な高水準を維持しているようです。
– **予測データ**：様々な回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）による予測が描画されています。どのモデルも短期間での急激な変動を示しており、初期の高スコアを活用した予測と考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**：初期の実績値に外れ値が観察されています。この点は他のデータに比べて顕著に異なるため、特別な出来事や誤差の可能性があります。
– **急激な変動**：予測値の間に急激な変動があり、特にランダムフォレストによる予測が急激な上昇を示しています。
3. **各プロットや要素**
– **実績データ（青い点）**：過去の実績値で、持続可能性と自治性を高く評価されています。外れ値を除けば、安定しています。
– **異常値（黒の輪郭）**：明示的に強調されており、初期のデータに対する注意が必要です。
– **予測区間（灰色の帯）**：予測の不確実性を示しており、幅は狭めです。
– **予測モデル（紫、緑、ピンクの線）**：それぞれ異なるモデルによる予測で、少し異なる振る舞いを示していますが、全般的に高スコアを維持しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実測データに基づき、異なる予測モデルが展開されていますが、モデル間の相関性や競合性は見られません。ほとんどのモデルが高い予測値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績値と予測値の間に明確なポジティブ相関がありますが、実績データのサンプル数が少ないため、確証度は限定的です。
6. **直感的およびビジネス・社会への影響に関する洞察**
– **高評価の維持**：初期の高評価が続くことは、新サービスが持続可能性と自治性に優れている可能性を示唆します。
– **外れ値の重要性**：初期の外れ値により、サービスの評価が一時的に影響を受けることを警戒する必要があります。
– **モデル選定の慎重さ**：異なる予測モデルの結果が大きく異なる場合、ビジネスにおいてどのモデルを重視するかが重要な決定要因となります。
全体として、このグラフは新サービスが持続可能性と自治性の両面で高評価を得ていることを示しており、その評価が維持されることでビジネスにおいてポジティブな影響を及ぼす潜在性が高いです。
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:
分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフの左から右へ線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の各予測（ピンク色の線）が順次示されていますが、期間の大半で実績データがありません。そのため、主要なトレンドは示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側に青いプロットで示された実績データにおいて、円で示された異常値が確認できます。この部分が特異なデータポイントであることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実践データ、赤い「X」は異常値、緑色のプロットは前年のデータを表しています。
– ピンク色の線は異なる予測モデルの結果を示し、それぞれ別の予測方法に基づいています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データおよび前年データは、予測データと比較するための基準とされています。
– 異常値は予測データや前年データと比較され、特異な動きとして認識されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの密度は低く、現実のデータが限られているため、詳しい相関分析は困難です。
– 異常値が存在するため、その正当性と原因分析が求められます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 異常値は、サービスの途中で発生した予期せぬ出来事や新たな影響因子の存在を示唆している可能性があります。
– ビジネスや社会においては、このような異常値を調査することで、サービスの改善点や新しい機会を特定することができ、適切な対応が必要です。予測モデルの結果とかけ離れている場合には、再評価が求められます。
このグラフのデータが完全でないため、予測モデルの依存性とその精度についても再評価が必要です。
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:
この散布図は新サービスカテゴリにおけるWEI（共生・多様性・自由の保障）のスコア推移を示しており、以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 初期のデータは2025年7月から2026年7月の間にかけて、急激に変化するよりは比較的一定の範囲で変動しているようです。
– 2025年7月以降、新しい予測モデルが導入されていますが、実績データと予測データの重なりがあるため、具体的なトレンドは直感的に把握しにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階でいくつかの異常値が観察されますが、それ以降は安定しています。このことは、サービス開始初期に異常なスコアが観測された可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは「実績AI」による観測データを示し、
– 緑のプロットは「昨年比AI」による前年同期のデータです。
– 紫とピンクの線は異なる予測モデル（決定木、ランダムフォレスト）による予測範囲と値を示しています。これらは、異なるアルゴリズムの予測の差異を示すために重要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと昨年比データ、異なる予測モデルの結果の比較が可能です。初期の実績データと昨年比データの差異はありますが、その後の予測は収束しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の期間における予測と実績の相関関係が安定していますが、モデルによる予測に多少のばらつきがあります。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– サービスの初期段階での不安定性は継続的な改善があることを反映している可能性があります。
– 異なる予測モデルが示されているため、さまざまな方法による予測の妥当性や信頼性を評価する機会が提供されています。
– WEIスコアが安定していることは、共生・多様性・自由の保障に関連したサービスが着実に改善または維持されていることを示唆します。
これらの分析結果は、サービスの品質向上やマーケティング戦略に役立つ情報を提供する可能性があります。
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:
以下の点に注目してヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれてカラートーンがやや明るくなっており、特に7月4日、5日に明確な上昇傾向があります。これはWEIスコアの上昇を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月4日から7月5日にかけて急激な色の変化があります。これは短期間での顕著なスコアの変動を示唆します。
3. **各プロットや要素**:
– 色の違いはWEIスコアを表し、色が明るいほどスコアは高いことを示しています。時刻ごとのスコア変動を可視化しており、一日の中でも時間によりスコアの変動が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このヒートマップは時刻と日付の二次元でスコアをプロットしているため、時間帯ごとの傾向と日ごとの変動を関連付けて見ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフ上部に行くほど色が暗くなる傾向があり、これは早朝または深夜にスコアが低めであることを示しているかもしれません。対照的に、午後以降にスコアが上昇しているように見えます。
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**:
– スコアの上昇は新サービスの成功や市場での受容が良好であることを示している可能性があります。また、特定の時間帯や日に影響力のあるイベントがあったと考えられるため、マーケティング戦略やサービス提供のタイミングに関する示唆を与えている可能性があります。
このような洞察を基に、サービス提供者は時間とともに変化するユーザーの需要に対し、柔軟な対応が求められるでしょう。
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:
以下はグラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 日次で見ると時間帯ごとにスコアの上昇や下降が見られますが、明確な週や月単位のトレンドはこの部分のヒートマップからは判別できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日の16時に明るい黄色が示されており、スコアが高いことがわかります。この時間帯には何か特別なイベントや活動があった可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃さがスコアの高さを示しています。黄色は高スコア（0.76に近い）、紫が低スコア（0.66に近い）を示しています。
– 水平方向は日付、垂直方向は時間帯を示しています。これにより24時間の時間帯ごとの差異も視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日毎のスコアの変動があるものの、時間帯ごとに一貫した傾向は見られません。スコアが高い時間帯が特定の日時で突出しているように見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（例えば早朝や深夜）でスコアが概して低い（暗い色）傾向があるのは、これらの時間帯が一般に人々にアクティブでない時間だからかもしれません。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**:
– 黄色のような高スコア時間帯は、特にリソースを集中すべき時間を指し示している可能性があります。マーケティングやサービス改善において、このような時間帯にターゲットを絞ることが効果的かもしれません。
– 全体的なスコアの管理や改善点を見つけるために、他の時間帯のスコアについても深掘りし、スコアが低い原因を分析することが重要です。
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:
このヒートマップグラフについて以下の分析を提供します：
1. **トレンド**:
– 時系列的なデータであるため、日付ごとの変化が示されています。全体的に規則的なパターンはあまり見られず、日々の変動が特徴です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つのは、2025年7月1日の19時台に表示されている低めのスコアです。この時間帯のスコアは他と比較して顕著に異なり、外れ値として注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各セルの色がスコアの数値を示しており、色が濃いほど低いスコアを、色が明るいほど高いスコアを示しているようです。ヒートマップの上の方が昼間の時間帯で、下の方が夜間を示していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは360日間分あるとされていますが、この表示には一部の日付（7月1日から5日）しか示されていません。日ごとの比較はされているものの、広範囲の関係性を示すには限られた表示です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（例えば、16時台）に高いスコアが集中している傾向があります。これは、日中より多くの活動がある時間帯を示している可能性があります。
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**:
– 高いスコアの時間帯はサービスの利用が活発である時間帯を反映しているかもしれません。特に16時や17時付近は、社会的にも活動が活発になる時間帯であることが推察されます。逆に19時台の低スコアは、利用が少ないか何らかの要因で落ち込んでいることを示す可能性があります。そのため、ビジネス上の戦略を考える際には、このピーク時間をターゲットにすることが考えられますし、改善が必要な時間帯の分析も重要です。
このグラフの分析により、サービス利用の最適化やマーケティング戦略の策定に活かせるインサイトが得られる可能性があります。
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:
この相関ヒートマップを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップでは時系列のトレンドは示されていませんが、相関性を通じて異なる指標間の傾向を把握することができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定のプロットに極端な色の変化があり、このような場所で急激な変動が起きた可能性があります。例えば、個人WEI（健康状態）と個人WEI（心理的ストレス）には負の相関が見受けられます（−0.54）。これは健康状態が悪化すると心理的ストレスが増加する可能性が示唆されます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）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くなっています。これは項目間の関係性の強さを視覚的に示していて、指標間の関連性を簡単に理解できるようになっています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 例えば、「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」は強い正の相関を持っています（0.90）、つまり時間の経過とともにこれらの項目が一緒に変動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」は多くの項目と高い正の相関を持っていることが分かります。「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との相関が最も高く（0.75）、これらの項目がしっかりと関連していることが示されています。
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**:
– 強い相関を持つ項目のペアを識別することで、ポリシーやアクションを一部の要素に集中することで他の要素にも波及効果を期待できる可能性があります。
– 例えば、個人の心理的ストレスを軽減する対策を講じることで、健康状態や社会的公平性の向上にも貢献できるかもしれません。これにより、ビジネスや社会政策に役立つインサイトを提供できます。
このように、ヒートマップからは異なる要素間の関係性を深く理解し、組織の戦略や政策策定において有用な情報を得ることができます。
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:
## グラフ分析とインサイト:
### 1. トレンド
– **全体的なトレンド**:
– WEIスコアは、タイプによってバラツキがあります。総合的には高めで、個々の特徴により幅があるようです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」のカテゴリにおいて、下方に外れ値が見られます。これは特定の条件下での評価が極端に低いケースがあったことを示唆します。
### 3. 各プロットや要素
– **箱ひげの高さと幅**:
– 高さが大きいほどスコアのばらつきが大きいことを示します。例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」ではばらつきが非常に大きいです。
– 中央線（中央値）が異なる位置にあることで、カテゴリごとのスコアの中心傾向が異なることが示されています。
### 4. 複数の時系列データがある場合の関係性
– **視覚的には時系列的関係は示されていません**が、各カテゴリのスコアの分布からそれぞれの違いや特徴が読み取れます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **密度と分布**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の精神）」や「社会WEI（幸福感・社会貢献）」は比較的狭い範囲にスコアが収束しており、評価が安定しています。
### 6. 直感的洞察とビジネス・社会への影響
– **直感的洞察**:
– このグラフからは、心理的ストレスや自由度がWEIスコアに大きな影響を与えていることが感じられます。特にストレス管理が重要な改善ポイントであることが示唆されます。
– **ビジネスや社会への影響**:
– 社会的幸福感や多様性が価値として受け入れられやすい傾向を示唆しており、これらの領域に焦点を当てた改善策を提供することでサービスの評価向上が期待されます。
こうした分析をもとに、改善すべき点や強化すべき領域をさらに深掘りすることが有益です。
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）のグラフについて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフ自体は散布図であり、明確なトレンド（上昇、下降、周期性）は表されていません。
– 各データポイントが第1主成分と第2主成分に基づいて配置されており、特定の方向性や傾向がないことから、要因に一貫したパターンがない可能性が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に顕著な外れ値は見られませんが、第1主成分と第2主成分の両方でやや離れているいくつかの点があります。これらは独特の特徴を持つ要素かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は、新サービスのWEIカテゴリーにおけるデータポイントを表しており、それぞれが異なる属性や要因の組み合わせを示しています。
– 第1主成分と第2主成分の寄与率から、第1主成分がより重要な主成分となっていると判断できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは主成分分析の結果であるため、時間軸における明確な関係性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントが比較的分散しているため、明確な相関関係は期待できないかもしれませんが、いくつかのクラスター形成の可能性を検討することは価値があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このグラフから直感的に感じることは、データが多様であり、多くの異なる特性や要因が影響している可能性があるということです。
– ビジネスでは、これらの主成分が新サービスの成功にどう結びつくのかを分析し、製品戦略やマーケティング戦略の改善に役立てることができます。
– 社会的には、新サービスが異なる要素の影響をどのように受けているかを理解することで、消費者行動の予測や事業展開の方向性を考えるのに役立つでしょう。
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。