📊 データ分析（GPT-4.1による）
**データ分析結果**
1. **時系列推移**:
– 総合WEIスコアは、全体として0.68から0.80の間で上下動していますが、明確な上昇や下降トレンドではなく、短期間での変動が見られます。
– 各WEI評価項目を見ると、特に個人の経済的余裕と健康状態が顕著な変動を示しています。
– 日毎に急激な変化があるため、短期間でのイベントまたは季節的な影響が考えられます。
2. **異常値**:
– 指摘された2025-07-02の総合WEI (0.71) や2025-07-03の (0.69)は、他の日のスコアと比較して急激に低くなっています。これには、個人の心理的ストレスや社会的公平性の低下が影響した可能性が考えられます。
– 逆に、2025-07-05の総合WEI (0.80)は最も高いスコアで、経済的余裕や社会的持続可能性が高まったことが寄与したと考えられます。
3. **季節性・トレンド・残差 (STL分解)**:
– 長期的なスコアのトレンドは見られず、季節的により、短期的な変動の方が主要な影響を与えていることが明示されます。
– 残差部分には説明が難しい変動があり、これらは一時的な外部要因や個別の出来事に起因する可能性があります。
4. **項目間の相関**:
– 個人の経済的余裕と健康状態は高い正の相関を示しており、経済状況が健康に対して直接的に影響を及ぼしている可能性があります。
– 社会的持続可能性と社会基盤の相関も高く、社会的なインフラ整備が持続可能性を支えていることが示唆されます。
5. **データ分布**:
– 箱ひげ図で見ると、各項目において中央値が一定の幅で広がっていますが、特に異常値として指摘された日付周辺で外れ値が頻出しています。
– 特定の日にスコアが急上昇・急降下することから、短期的に大きな影響を与える外的要因があると考えられます。
6. **主要な構成要素 (PCA)**:
– PC1が32%、PC2が29%の寄与率を持っており、これら2つの主成分が合計61%の変動を説明します。このことは、WEIスコアがいくつかの主要要因によって左右されやすいことを示しています。
– PC1においては経済的余裕と健康状態が大きく影響していると考えられ、PC2では社会的持続可能性とインフラの影響が強いと推測されます。
**まとめと考察**:
データの変動は短期間の影響力の強い要因が多いことが分かりました。特に経済的余裕や文化・社会的要因が、個人と社会全体のWEIスコアに多大な影響を及ぼしています。また、異常値として指摘されたスコアの日には、特定の出来事や社会的な変動が大きく影響している可能性があり、具体的な背景の検討が必要です。PCAから見られる主要要因は、WEIスコアの改善策を講じる際に注力するべき分野を示唆しています。
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:
このグラフは、360日間の新サービスカテゴリにおける総合WEIスコアの時系列を示しています。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– グラフは実績と予測のデータポイントを含んでいますが、期間全体を通じた明確なトレンド（上昇傾向または下降傾向）の判断は難しいです。スコアはおおむね高い領域（0.6以上）にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期には異常値としてマークされたポイントがありますが、その後は安定しています。最初の約半年間のデータにおいては、スコアの変動が比較的少ないことがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、赤い「×」は予測値を示しています。異常値は黒い円で囲まれています。
– 初期のデータにおいて、異常値と実績値が重なることで、実績の予測精度が問われているように見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と異常値は早い段階で記録されていますが、その後のデータは緑色のマーカーで示される昨年のデータと比べて大きな差異がないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データセット全体として、特に大きな相関関係や明確な分布の偏りは見られません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアが全体的に高い位置で安定している点は、サービスの品質が一定水準以上で維持されていることを示唆しており、信頼性の高いサービス提供が行われていると感じるでしょう。
– 初期の異常値は新しいサービス導入時のリスクや不確実性を反映している可能性があります。ビジネス的には、初期の課題を乗り越えた後の安定的な運用が強調されます。
この分析から、サービスの品質管理に成功していると言えますが、始まりのリスク管理を再評価する必要があるかもしれません。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフは、左側に実績のデータが集中していますが、その後予測が行われています。実績データには明確な上昇や下降トレンドは見られず、比較的横ばいに見えます。しかし、予測されたデータでは下降トレンドが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は、実績データ内に一つ明確に表示されています。予測のデータ範囲内に収まっているため、今後の予測に対する大きな影響はないかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータを表し、実績データには外れ値（黒い丸）が含まれています。
– 緑色の点は前年のデータであり、過去と現在の比較が可能です。
– 予測線（赤、紫、ピンク）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）による未来のトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法が示すトレンドは少し異なりますが、全体としてはやや下降傾向を示しています。
– 実績データは前年のデータよりもわずかに高い位置にありますが、予測では同様に下降することが予想されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データの間にはわずかな相関がありますが、予測データはそれに対する若干の下降を示しています。
– 各プロットは主に同じ範囲に存在し、分布は比較的狭い範囲に集中しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 実績データが安定していること、予測データが下降を示していることから、将来的な需要の低下が考えられます。
– この下降トレンドは、新サービスの戦略見直しや新たなアプローチの必要性を示唆しています。
– ビジネスの側面からは、このデータを基に顧客のニーズを再評価し、新規顧客を引き付ける施策を考える必要があるかもしれません。
このグラフの分析は、データに基づく戦略的な意思決定の参考となるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの中心付近で実績データ（青）が観察され、ほぼ一定しています。この期間において大きなトレンド（上昇または下降）は見られません。
– 一方で、グラフ右側の頻繁に増加するデータポイントは、前年のデータ（緑）として分類されています。これは前年に何らかの変化があったことを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「異常値」として認識されたデータ（黒の円）は、一部の実績データに対して存在します。この異常値が何を意味するのか、（例えば外的要因によるものなのか）詳細な分析が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青は実際の数値（実績値）を示し、緑は前年のデータを示しています。両者は対照的であり、これは期間によってデータ特性が異なる可能性を示しています。
– 予測範囲は灰色の帯で示されており、この範囲内にデータが収まっていることは予測の精度を示す指標となります。
– 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）のラインは、解析がどのように実施されているかを視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績データがほぼ一定であるのに対し、前年のデータは多様な変動を示しています。これにより、ビジネス戦略や市場環境が前年から変化した可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年のデータの比較からは、戦略や市場の変化があると考えられます。異なる予測手法の結果が一貫しているか確認することで、モデルの妥当性を検証できます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 直感的には、前年と現在のデータ間には異なる動きがあるため、戦略の見直しが必要かもしれません。
– 実績と昨年のデータの比較から、サービスへの需要や顧客の興味が変化している可能性があります。企業はこれを受けて、マーケティング戦略や製品の改良に取り組む必要があるかもしれません。
このグラフを通じて、企業は過去のデータを分析し、将来の戦略をどのように調整するのか検討するための貴重な情報を得ることができるでしょう。
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:
以下にグラフの分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は、開始時に比較的安定していますが、急な下降が確認できます。
– 予測分析（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は各々異なる未来予測のトレンドを示していますが、全体としては下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ群の中に異常値が存在し、これが急激な変動を引き起こしています。
– 初期の異常なデータポイントは、モデルの予測の難易度を増やしている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青丸が実績で、実際に記録されたWEIスコアを示しています。
– 緑のプロットは前年のデータで、比較の基準として利用可能です。
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲を示し、予測の変動性を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるアルゴリズムによる予測の相違が見受けられ、モデル間での不確実性が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは短期間での大きな変動を示しており、時間が経つにつれて予測と実績のギャップが広がっています。
6. **直感的な感じと影響**:
– このグラフから人間は、不確実性が高まりつつあると感じるかもしれません。
– 経済的余裕（WEI）が今後下がる可能性があり、対応策を早急に講じる必要があります。
– 新サービスに対する消費者の支持が重要であり、製品やサービスの見直しを考慮すべきと言えるでしょう。
このような情報は、ビジネス戦略の再評価や消費者動向の分析に非常に有益です。
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:
この散布図は、個人の健康状態（WEIスコア）の時系列データを示しています。以下はその詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– スコアは全体的に横ばいの傾向が見られ、特に大きな上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ（青色のプロット）には明確な外れ値がいくつか存在しています。これらの外れ値は重要な異常の兆候を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青色のプロット**: 実際のAIによる実績データを示しています。
– **緑色のプロット**: 前年のデータを示しており、比較のために使用されています。
– **各色の線**（紫、青、ピンク）: 異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測値を示しており、異なる手法による予測の動向を比較できます。
– **灰色の範囲**: 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**:
– 実績データと予測データが重なっている部分が多く、予測モデルは実際のトレンドをある程度捉えているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実測値と予測値の間には比較的良好な相関が見られますが、一部モデルは若干のズレがあるため、さらなる調整が必要かもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– グラフからは、健康状態の変動が少ないことが直感的に感じられます。安定した健康状態が維持されていると解釈できるかもしれません。
– ビジネス面では、予測モデルが比較的正確に機能しているため、健康管理サービスの改善や個人の健康維持に有用であり、新たなサービスの展開に役立つ可能性があります。社会的にはデータ駆動型アプローチによる個人の健康管理の強化が期待されます。
このような分析は、個人の健康状態を管理するための信頼性の高いモデルを構築するのに非常に有用です。
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:
グラフから以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 最初の期間における実績AIのデータポイントは、全体的に安定していますが、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測モデルによる予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は若干の変化を示し、それぞれが異なる傾向を提案しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としてマークされたデータがいくつか見られますが、全体のトレンドに大きく影響を与えているわけではないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、観測されたストレスレベルを表しています。
– 緑の点は前年度のデータであり、過去との比較を可能にします。
– ピンク、紫、灰色の線は、それぞれ異なる予測モデルによる予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測モデルの間に一定の相関があるようですが、完全に一致しているわけではありません。
– 予測値は、異なるモデルによって異なる未来の展開を提案しており、各モデルの特性や強みが反映されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと各予測モデルの間に、それなりの整合性があると考えられますが、長期的な傾向を読み取るにはデータが十分ではないかもしれません。
6. **直感的な印象およびビジネスや社会への影響**:
– 心理的ストレスのスコアが安定していることは、対象者が大きなストレスを感じていないことを示唆しており、ポジティブな結果といえるでしょう。
– このようなデータは、ストレス管理プラットフォームや企業の人事戦略において、従業員のメンタルヘルスのモニタリングに役立つ可能性があります。
これらの分析に基づいて、今後の施策を考えることができるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 初期段階での「実績AI」（青の点）は比較的高いスコアを示しており、その後、多少の変動を見せていますが、予測データの大部分は後半に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初のデータポイント近辺で異常値（黒の円）が確認できます。
– 「決定木回帰」（紫の線）と「ランダムフォレスト回帰」（ピンクの線）は初期に急な下降を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青、予測は複数のモデル（赤: 線形回帰、紫: 決定木回帰、ピンク: ランダムフォレスト回帰）で示されています。
– 濃い灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、スコアの分布のばらつきを暗示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルごとのデータは時間経過に伴い異なるスコアの傾向を示していますが、最も高いスコアを維持し続けるモデルは存在しません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各予測モデルの間で相関性は明確ではなく、異なる予測結果を示しています。
– 見た目には、どのモデルも最終的には個人WEIの予測精度に対する信頼性が不足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**:
– 時系列における異なるAIモデルの予測動向から、個人の自由度と自治のスコアを予測するのが難しいことが伺えます。初期の異常値やモデル間の相違は、モデルの改善やさらなるデータ収集が必要であることを火災しています。
– ビジネス的には、予測モデルの選定やさらなる訓練が重要であり、社会的には新しいモデルやアプローチが求められ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
1. **トレンド**
– **実績（青い点）**: 初期には高いスコアを示し、徐々に減少しています。
– **予測（紫のライン）**: ランダムフォレスト回帰を用いた予測は実績に対して急激な減少を示しています。
– **前年度（緑の点）**: スコアが高く、ほぼ一定の値を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データには黒い円で囲まれた外れ値があります。これが示すのは、特定の時期において予想外の変動があった可能性です。
3. **各プロットや要素**
– **色と形状**: 青い点は実績、赤いバツは予測を示しています。また、黒い円は異常値を示しています。
– **予測値の線**: 線形回帰や決定木回帰の予測は、最初の期間での安定した動向を示していますが、ランダムフォレスト回帰はより急激な変化に対応しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 前年度のスコアは比較的安定しており、現在の実績データと大きなギャップがあります。この差は、今年の新サービスが過去のものとは異なる状況下で展開されたことを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明らかに前年度との正の相関が乏しく、今年のデータは独立した動きを見せていると考えられます。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– **社会的インパクト**: 初期に高かった公平性スコアが低下していることは、新サービスがこの期間中に社会的公平性を実現する能力に課題を抱えていることを示しています。
– **ビジネス戦略の再考**: 外れ値が示す変動はサービスの不安定さを表しており、企業は問題の根本原因を特定し、安定した提供を目指す必要があります。
– **将来的な予測とその活用**: 予測モデルは安定したスコアを求めた上で、最適な回帰分析手法を選択することが重要です。特にランダムフォレスト回帰が急激な減少に対応しており、これを踏まえた応用が期待されます。
これらのポイントを考慮することで、新サービスの改善を図り、より公平で公正なサービス提供に繋げることができます。
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:
以下の点について分析を行います。
1. **トレンド**：
– 全体的にWEIスコアは高い位置にプロットされていますが、一部の点での減少が見られます。ただし、全般的な大きな上昇または下降トレンドは認められません。
2. **外れ値や急激な変動**：
– グラフの中で黒い円で示された異常値がいくつか存在しています。これらの値は他の点と比べて特異的な位置にあり、通常の範囲を外れるものとして認識されています。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 青い点は実績を示しており、紫や緑の線は異なる予測手法の結果を表しています。
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰）は他の手法と異なる推移を示しており、特定時期に上昇を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 実績値（青）と予測値が重なる部分もあり、一部の時期では予測が実績と合致していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 実績値と昨年の数値で近しい動きがありますが、予測手法によって異なる動向を示しているため、それぞれのモデルが異なる要素を考慮している可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響**：
– 高いWEIスコアが維持されていることは、持続可能性と自治性が強固であることを示唆しており、ポジティブな社会的インパクトを与える可能性があります。
– 異常値が点在することから、特定の要因が予測と実績の乖離を引き起こしている可能性も示唆され、改善の余地があるかもしれません。
全体として、このグラフは新規サービスの持続可能性と自治性について、安定性を示しており、予測の信頼性を見直す必要があることを示唆しています。予測モデルの違いによる影響を詳細に分析し、改善に向けた戦略策定が求められます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 2025年7月初旬からの実績データは比較的安定していますが、特定の増加傾向は見られません。
– 2026年6月から7月にかけ昨年のデータが大きく増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間において、幾つかのデータポイントが異常値としてハイライトされています。これらは想定外の変化を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点: 実績データを示しており、安定しているように見えます。
– 緑の点: 前年のデータで、2026年の6月から7月にかけて大きく増加しています。
– 様々な色の線: 予測アルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の成果を示し、それぞれの予測の違いを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 前年のデータと異常値の発生により、実績と比較し予測の精度や一致度に大きなばらつきがあることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値があるため、データ全体の一貫性が疑問視される可能性があります。予測モデル間での予測値のばらつきが見られますが、特定の顕著な傾向は見えにくいです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会的影響**
– 異常値の発生は、システムや外部環境の突然の変化を示唆している可能性があり、それによって計画や予測に損害を与える可能性があります。
– 社会基盤や教育機会においては、こういった変動が意思決定に影響を及ぼす可能性があります。データの安定性の確保と異常値の迅速な対応が求められます。
– 前年のデータの急増が示しているような要因が今後も影響を及ぼすのか、さらなる分析が必要です。
この分析から、関係者はデータの異常値に注意を払い、予測モデルを改良または調整することで、より正確な予測と計画につなげる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:
1. **トレンド**:
– グラフは二つの時間帯で分かれており、前半の期間（2025年7月から9月）はパープルの回帰線があり、後半（2026年5月から7月）は実データ（前年度のデータ）だけが示されています。
– 初期の期間には、データポイントは横ばいまたは若干の変動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 前半の期間には、いくつかの青いデータポイントが異常値として囲まれています。
– 急激な変動は見られず、むしろ安定しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点（実績AI）は実際のスコアを表し、Xマーク（予測AI）は予測値です。
– 異常値は黒い円で囲まれています。
– 緑の点は前年のデータを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の期間と前年のデータが示されています。
– 前年度のデータ（緑の点）が、評価日を追うごとにWEIスコアが緩やかに上昇しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値の存在は、データの分布におけるばらつきがあることを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることと社会やビジネスへの影響**:
– 一貫したトレンドが見られないため、このシステムのパフォーマンスはまだ完全には安定していない。
– 異常値が多数存在することから、評価方法やデータ取得プロセスに改善の余地があるかもしれません。
– 社会的には、安定したデータを得ることで共生・多様性・自由の保障に関する新サービスの向上が期待できます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化は、日々のWEIスコアの変動を示しています。青や紫は低い値を示し、緑や黄色は高い値を示します。
– 時間の経過に伴って、スコアが青から緑、そして黄色へと変化しており、全体的にWEIスコアが上昇していることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 日や時間ごとに急激に色が変わる箇所は、急激なスコアの変化を意味します。特に、7月4日から5日にかけて黄色が示されており、この間に最も高いスコアがあったことがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 横軸は日付、縦軸は時間帯を示し、色の濃さでWEIスコアの大小を視覚的に表現しています。
– 明るい色（黄色）は高スコアを、暗い色（紫）は低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる日に似たような時間帯でスコアの変動が見られる場合、曜日または特定のイベントに関連した周期性がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– タイムスロットの中では、夜間（16時から19時）にかけてスコアが高くなる傾向があります。これは、新サービスの利用が夕方から夜にかけて活発になることを示している可能性があります。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– このヒートマップから、人間は特定の日や時間に新サービスが急成長していることを直感的に感じ取ることができます。
– ビジネスにおいては、この傾向を利用して、マーケティング活動やサービス向上のタイミングを調整することで、さらなる成長が見込めるかもしれません。
– 社会的に見ると、新サービスは特定の時間帯に人気があり、人々の生活スタイルや消費パターンに合わせた重要な指標になるでしょう。
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:
このヒートマップについて分析を行います。
1. **トレンド**:
– 日によって色のグラデーションが変化しており、全体的なトレンドとしては明確な上昇または下降を示しているわけではありません。ただし、特定の日付において色が大きく変化していることが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つのは、2025年7月5日で黄色（高いスコア）が見られ、この日は急激な変動があったと考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 色はユーザーのWEI平均スコア（汎用エンゲージメント指標）を示しており、緑から黄にかけてスコアが高いことを示します。紫に近くなるほどスコアが低くなります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 横方向に日付が示され、縦方向に時間帯が示されています。一日の中でも時間帯によってスコアが変化していることから、時間帯ごとの活動やエンゲージメントが異なる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯で全体的に高めのスコアが続いていることが観察されます。特に19時のスコアが全体的に高い傾向があります。
6. **直感的洞察と影響**:
– ユーザーのエンゲージメントが時間帯によって異なるため、サービス提供側はピーク時間帯に合わせたマーケティングやサービス強化を考慮することが有益です。例えば、19時はユーザーが活発にサービスを使用している時間帯として、特別なアクションを促すキャンペーン実施などが効果的と思われます。
– 2025年7月5日の急上昇は、特別なイベントやインシデントの結果である可能性があります。この原因を分析することで、今後の戦略に活かせる可能性があります。
全体として、ヒートマップはユーザーの行動パターンを日時を問わず詳細に示すことができるため、これらの洞察を元にビジネス戦略を練ることが期待されます。
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:
このヒートマップを詳細に分析してみましょう。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化から、毎日または時間ごとのスコアの変動が観察されます。この短期間では、明確な上昇や下降のトレンドは見られず、むしろランダムな変動が感じられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日と4日の昼頃（16時ごろ）は明るい黄色で示され、これらは特異的に高いスコアを表しています。これらの日付や時間帯で何か特別な出来事があった可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアを示し、明るい色ほど高いスコア、暗い色ほど低いスコアを表しています。ほとんどの領域でスコアが0.74から0.80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**:
– 各日付で異なる時間帯のスコアを比較することができ、特定の時間帯に集中してスコアが変動する傾向が見られる場合、時間帯別に異なるパターンを探求する意義があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 横方向に同様の色が続く場合、日のスコアのトレンドがある程度保持されていることを意味しますが、このヒートマップではそのような明確なパターンは見られません。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– このデータから、人々の活動や利用状況が時間帯によって変動することを示唆しており、特に特定の時間帯（例えば昼間）の方が高いスコアになっています。ビジネス的には、ピーク時間帯に向けてリソースを集中させることや、特定のプロモーションを行う機会を探るのに役立つでしょう。
このヒートマップは、特定の期間における新サービスの利用状況や満足度を理解し、時間帯や日付に基づいた戦略的な改善を検討する上で非常に有用です。
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は、様々なWEI（おそらく幸福指標などに関連した測定）項目間の相関関係を示しています。以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**
– ヒートマップは、特定の期間における平均値や傾向を示すものではないため、直接的なトレンドはありません。ただし、相関の強さや方向を見ることで、どの要素が関連性を持っているかを理解できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関が極端に高い（1に近い）か低い（-1に近い）ペアは、特に注目に値します。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」は相関が非常に高く、0.92です。一方、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は相関が低く、-0.08です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 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。色の濃淡が相関の強弱を直感的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データ自体は提示されていませんが、相関データから要素間の関連が見て取れます。相関が強い要素は、一方の変動が他方にも影響を及ぼす可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI平均」は「個人WEI（心理的ストレス）」と非常に強い正の相関（0.92）を持っており、ストレスの増減が平均的な個人WEIに強く影響していると考えられます。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」は他の多くの項目と低い相関を持っており、これが他の要素と独立性を持っている可能性を示しています。
6. **直感的な洞察および影響**
– 経済的余裕と心理的ストレスの高い相関は、経済状況が精神的健康に強く影響している可能性を示しています。これはビジネスや政策において、経済支援が個人の幸福を増進させる手段として重要であることを示唆します。
– 公平性・公正さと他項目との低い相関は、社会的公平の問題が他の幸福要因と異なる動きをしていることを示唆し、この領域で独立したアプローチが求められる可能性があります。
このように、ヒートマップを通して、どの要素が他とどのように関連しているかを視覚的に把握することが可能です。
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:
この箱ひげ図は新サービスカテゴリのWEIスコアの分布を示しており、いくつかの視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド:**
– スコア全体は大きなトレンド（上昇または下降）を示していませんが、各カテゴリの分布範囲は異なります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 「個人WEI (社会的参画)」や「個人WEI (心理的ストレス)」に外れ値が見られます。これらは特定のユーザーや出来事がWEIスコアに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:**
– 中央値はそれぞれのカテゴリの典型的なスコアを示しており、四分位範囲（箱の範囲）はスコアのばらつきを示しています。
– 密集している部分は多くのデータが集中していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 特に相関性を示すデータは見られませんが、個々のカテゴリ間での比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 一部のスコア（例: 「個人WEI (自由度と自治)」）は他と比較して広い四分位範囲を持っており、分布が広がっていることを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– WEIスコアのばらつきや外れ値は、特定の分野での課題や機会を示唆しています。
– 例えば、「個人WEI (社会的参画)」の外れ値は、新しいサービスや改善が必要である領域を示しているかもしれません。
– ビジネスとしては、高いスコアを持つカテゴリに焦点を当てることで、ユーザーの満足を維持する戦略を立てることができます。
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PCAグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 主成分分析の結果であり、具体的な時系列のトレンド（上昇、下降など）は示されていません。ただし、点が分布している領域に注目することで、データの変動幅や傾向を把握できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のプロットは他と距離があり、特異なデータポイントとして外れ値の可能性があります。例えば、左上と右下のプロットは他のデータ点群から離れています。
3. **各プロットや要素**:
– プロットは、第一主成分と第二主成分の組み合わせを示しており、それぞれがデータの特徴を圧縮的に表現しています。
– 配置の広さから、データの多様性や変動性の程度を推測できます。
4. **時系列データの関係性**:
– 複数の時系列データではなく、データセット全体の組成を主成分で表現しています。第一主成分と第二主成分の相関・分布を通じて、変数間の関係性や分布の広がりを理解することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 点が広く分布しているため、さまざまな要素がデータに影響している可能性があります。また、大きな偏りが見受けられないため、一様なデータ分散かもしれません。
6. **人間の直感とビジネス・社会への洞察**:
– このようなPCAのグラフからは、データの隠れた構造や特徴が理解しやすくなるため、新サービスの設計や市場戦略に活用できます。
– 多様なプロット位置から、異なるセグメントの特定や、新たな市場機会の発見の手助けとなる可能性があります。
このグラフは、新しいサービスの潜在的な特性や利用パターンを理解する際に非常に有用です。これをもとに詳細な分析やセグメント化を行うことで、効果的な戦略を構築できるでしょう。
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。
