📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータセットの分析を行った結果を以下にまとめます。
### 1. 時系列推移
– **総合WEIスコア**は、全体的に0.71から0.87の範囲での変動を示しており、7月6日に大きなスパイクが見られ、後に再度低下しています。この変動は特定イベントやキャンペーンが関連している可能性があります。
– **個人WEI平均**は、0.64から0.83の範囲で動きがあり、7月6日に特に高い数値が観察されています。
– **社会WEI平均**では、0.68から0.91の範囲内での変動があり、同じく7月6日にピークが確認されています。
### 2. 異常値
– 指定された日付における異常な高スコアや低スコアは、イベントや外部要因の影響を受けている可能性があります。特に7月6日の高スコアは、企業の新サービスに対する社会的評価の急上昇を示唆しているかもしれません。
### 3. 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**を仮定するならば、長期的なトレンドとしては7月3日から5日にかけての徐々に成長する傾向と、7月6日の急激な上昇とその後の下降が見られる可能性があります。季節性パターンは短期間であり、特定の曜日や時間の影響を検出するにはデータが不足しています。
### 4. 項目間の相関
– 相関ヒートマップが利用可能であれば、スコア間の相関を評価し、個々の項目間の関連性を理解するのは重要です。高い相関は、例えば経済的余裕が他の項目にも影響を及ぼすことを示しています。
### 5. データ分布
– 各WEIスコアの箱ひげ図からは、スコアのばらつきや中央値、外れ値を評価できます。多くの詳細項目が一貫したスコアを示している一方で、異常が多発する項目は要注意です。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1**がデータの57%を説明し、変動の主な要因を示します。PC2は15%であり、社会的な変動要因（例えば共生や多様性に関連する要因）として考えられます。これらの成分は、新サービスへの受容や不安要因を象徴している可能性があります。
### 結論と考察
– 総合WEIと個別スコアの高い変動は、企業の新サービスに対する一時的な反応やマーケティングキャンペーンの成功を暗示しています。
– 異常値の日付に関連するスコア変動の要因は、コンシューマーの意識の変化、イベントの開催、または社会情勢の影響を受けている可能性あります。
– 主要な構成要素解析の結果は、戦略的なサービス改善に活用でき、関連性の強い項目に注力することで、より効果的な施策が取れるでしょう。
この分析を通じて、新サービスの導入や施策が社会と個人に与える影響を把握し、今後のサービス改善に役立てることができるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は最初の期間で横ばいの傾向を示しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は、期間の途中で急上昇し、その後横ばいとなっています。これは、新しい要素や外部要因の影響が反映されている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットには異常値がいくつか見られ、これには黒い円が示されています。これらの異常値は重要であり、外部の影響やデータ収集エラーによるものかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実際のパフォーマンスの実績を表し、Xマークの予測と対比することで、モデルの信頼性を評価できます。
– 灰色の影は予測の不確かさ範囲を示しており、予測の精度を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データは複数のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）からの情報があり、それぞれ異なるトレンドと信頼性を示しています。これにより、異なるモデルのパフォーマンスを比較し、最適な予測手法を選ぶ手がかりとできます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なる予測モデルが異なる拡がりを持っており、特にランダムフォレスト回帰の予測は他のモデルに比べて急上昇しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 予測モデルの急上昇は、新サービスへの期待が高まっていることを示しているかもしれませんが、異常値の存在やモデル間の異なる予測のため、データを詳細に調べることが推奨されます。
– これにより、ビジネスにおける意思決定において慎重さが要求され、さらなるデータ収集やモニタリングが必要です。
全体として、このグラフでは多様な予測とリスクを示しており、対象となる新サービスが市場でどのように受け入れられるか、慎重な検証を促しています。
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:
このグラフは新サービスカテゴリの個人WEI平均スコアの時系列散布図です。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 過去のデータ（2025年7月1日から9日まで）は比較的安定していますが、少しの変動があります。
– 予測値として示された線形回帰と決定木回帰は横ばいですが、ランダムフォレスト回帰は徐々に上昇しています。
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マークされています。これらは、他のデータとの差異が顕著であることを示しています。
3. **プロットの要素**:
– 青色の点は実績（実績AI）を示しており、いくつかの点が異常値として黒い円で囲まれています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、未来のデータの不確実性を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間に違いがあります。特にランダムフォレスト回帰がより楽観的な上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測よりも変動が大きく、予測モデル（特にランダムフォレスト）がその変動に応じて適応しています。
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**:
– このグラフから直感的に感じることは、実績データが安定している一方で、将来的にはモデルによって異なる予測がされていることです。
– ビジネスにとっては、ランダムフォレストの予測が当たれば成長の可能性を示唆しますが、決定木や線形回帰の予測では成長が見込めない可能性があります。
– 異常値が頻繁に出現する場合、データ収集方法や市場の変化を再評価する必要があるかもしれません。
この分析を通じて、将来の動向を確認し、適切な戦略を考えていくことが重要です。
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:
## グラフ分析のインサイト
### 1. トレンド
– **初期データ**: 初期20日間に渡って、実績データ（青いプロット）はおおよそ0.7〜0.8の範囲で上下しており、特定の上昇や下降トレンドは見られません。
– **予測データ**: 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（紫とピンクの線）は上昇トレンドを示していますが、特にランダムフォレスト回帰が1.0付近で高いスコアを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 一部の青いプロットに黒い丸が付されており、これは外れ値を示しています。外れ値は予測範囲から近く大きく外れているわけでもないため、システムにとっての特異なデータポイントであると考えられます。
### 3. 各プロットや要素
– **青のプロット**: 実績値。一定の範囲内での変動を示しています。
– **黒の丸**: 外れ値を示すプロット。
– **予測の不確かさ範囲（灰色）**: 過去のデータ範囲での予測のばらつきを示しています。
### 4. 複数の時系列データ関係
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰それぞれの予測がありますが、ランダムフォレストが他の二つよりも高い予測値を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績値は比較的一定しており、急激な変化は見られません。また、外れ値を除いて、特段のばらつきはありません。
### 6. 人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響
– **直感的な印象**: 実績データに対して、予測データが高い値を示しているため、今後パフォーマンスが向上すると期待されていると感じるかもしれません。
– **ビジネスへの影響**: 予測通りにパフォーマンス向上が実現すれば、新サービス導入の成功が予測され、投資やリソース配分の最適化が考えられるでしょう。
この分析から、予測モデルに基づく戦略的な意思決定がインパクトを持つ可能性があり、新サービスの市場導入や改善策に活用できるでしょう。
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:
### トレンド
– 実績データ（青い点）は一定の期間にわたりほぼ横ばいで推移しています。
– 予測データのトレンドでは、線形回帰が上昇、決定木回帰が横ばい、ランダムフォレスト回帰が下降しています。
### 外れ値や急激な変動
– グラフ内に特に目立つ外れ値は見受けられませんが、灰色の範囲を超えるデータは異常値として扱われているようです。
### 各プロットや要素の意味
– 青い点は実績を示し、赤い×は予測を意味しています。
– 大きな黒い円は異常値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確実さを示しており、どの予測が現実に近いかの参考になります。
### 複数の時系列データの関係性
– 実績と各予測モデルの間には、ばらつきがあるものの、特に線形回帰と実績にはある程度整合性があります。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測値はそれぞれ、実績の推移とは異なるトレンドを示しています。
### 相関関係や分布の特徴
– 複数の予測方法があるため、実績との整合性を評価する際にこれらを比較することが重要です。モデルによっては過大または過小評価している可能性があります。
### 直感的、ビジネスや社会への影響
– 新サービスの個人WEIが一定であれば、そのサービスが市場で一定の安定性を持つことが示唆されます。しかし、一部の予測では今後の変動を示唆しており、特にランダムフォレスト回帰における下降トレンドは注意が必要です。
– ビジネス側では、異なる予測モデルが示すトレンドを考慮し、変動に備えた計画を立てることが重要になるでしょう。特にランダムフォレストの予測に基づくリスク管理を考慮する必要があります。
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:
### グラフからの洞察
1. **トレンド**:
– 実績データは7月5日まで提供されており、その間に若干の変動がありますが、大きなトレンドは見られません。
– 予測データは7月5日以降の様々なモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で表示されており、ランダムフォレスト回帰は初めに上昇してから安定しています。他のモデルはほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには外れ値が1つ確認できます（黒丸で表示）。
– 大きな急激な変動はないものの、いくつかの点が異常値としてプロットされています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データ、赤いバツは予測データです。
– グレーのシェーディングは予測の不確かさの範囲を示しています。これはxAI/3σで構成されています。
– 各予測モデルは異なる色で表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間での明確な連続性はないですが、予測モデルによっては異なる長期的傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布はやや散らばっている一方で、予測モデルは安定した値を示しています。
6. **人間が感じる直感やビジネス・社会への影響**:
– グラフを見る限り、健康状態の維持または改善に向けた取り組みの効果を示そうとしているように思われます。
– 予測モデルの選択によって将来の健康状態への影響を見極めることができ、特にランダムフォレスト回帰によって楽観的な見通しを提供している可能性があります。
– 公共衛生や個人の健康プランニングに役立つ可能性がある一方で、予測の不確実性も考慮する必要があります。
これらの要素を合わせて、人々が健康状態をモニターし、予測を活用することでより良い健康管理へとつなげられる可能性があります。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**
– 実績データは、最初の二週間で大きく変動していますが、その後の予測期間は線形回帰、決定木回帰では安定している一方、ランダムフォレスト回帰では上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの初期段階にいくつかの外れ値が確認できます。これらはストレスの日々の変動が大きいこと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**
– **青のプロット**は実績データを、**赤の×**は予測AIによるデータを示しています。
– **灰色の範囲**は予測の不確かさを示し、実績データがこの範囲内に収まっていることから、予測モデルの信頼性は比較的高いと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデル間での乖離が見られ、特にランダムフォレスト回帰が他と異なる上昇を示している点が興味深いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データには一定の変動性があり、予測モデルとの直接的な相関は見られませんが、不確かさ範囲内に収まっているため、予測の分布は実績をある程度捉えています。
6. **人間が直感的に感じることおよび影響**
– 実際のストレススコアの変動と異なる予測結果を考慮すると、ストレス管理が一筋縄ではいかないこと、個人が直面するストレス要因が多様であることが感じ取れます。
– ビジネスにおいては、サービスの改善や新機能の提案に、これらの異常やトレンドを考慮することが重要です。特に、ストレスレベルの上昇が予測される場合は、その原因を特定し対応策を講じることが求められるでしょう。
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:
このグラフの分析と得られる洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**
– 実績（青点）は、期間の初期で0.6近辺を中心に変動していますが、後半はデータがありません。
– 予測（紫線）は、徐々に上昇して最終的に0.8付近で横ばいしています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の数日に複数の外れ値（黒丸で囲まれた青点）が観察されますが、その後は外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、実績データの多くがこの範囲内にあります。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、安定した上昇傾向を描いています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは予測の不確かさ範囲内に収まっていますが、徐々に予測が安定していくのと異なり、初期に変動が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最初の一週間における実績データの変動はランダム性を示唆していますが、予測はそれに基づき安定傾向を描くため、相関は限定的に見える。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– 新しいサービスの初期段階で、実績値に変動が見られるが、予測としては安定性が期待されます。このことは、新サービスが最初の試行期間を経て、より予測可能で安定したパフォーマンスを示す可能性があることを示しています。
– ビジネスにおいては初期の不安定さを警戒しつつも、長期的にはより安定的な運用が期待できることを示しており、戦略的判断に役立ちます。特に、新サービスのリリースや改善のタイミングに関するインサイトが得られるかもしれません。
このデータを基に、さらなる分析や改善をもとにしたアクションが考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青色の点）は初期の不規則な動きの後、約0.8付近で安定しています。
– 予測（ピンク色の線）は、日付が進むにつれて上昇し、最終的には0.9付近で横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の段階でいくつかの外れ値が存在しています。これらは異常値として強調されており、何らかの特異な事象があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の実績点は、過去の実データを表しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測で、徐々にスコアが上昇しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、この範囲内での変動が予想されます。
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間に大きな乖離はなく、予測は実績の軌跡をある程度反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データにはばらつきがありますが、その後は安定傾向があります。予測も同様に、初期のばらつきが減少し、一定の傾向へと収束しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが0.8から0.9へと移行する予測は、サービスの公平性および公正さが向上していることを暗示しています。これは、ユーザーの満足度や社会的受容が改善している可能性を示します。
– 外れ値が示す初期の不安定さから、サービスが信頼性を高めてきたことが示唆され、これは新サービスの導入期における重要な改善として評価されるでしょう。
このように、予測通り進行することで、サービスの持続的な改善が期待され、長期的な成功につながる可能性があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフの左側（初期の日付）では、実績データ（青のプロット）が上昇トレンドを示しています。ただし、このデータは早い段階で上昇が止まり、その後は比較的安定しています。
– グラフの右側における予測データ（赤のプロット＆線）では、異なる予測モデル（紫と青の線によるランダムフォレスト回帰、線形回帰）が示されています。それらは安定性を維持し続けると予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青のプロットで囲まれているプロットは「異常値」として強調されている箇所があり、これは他のプロットから逸脱した値を示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– プロットの濃淡や密度では、初期段階でのデータ範囲が示されています。
– 灰色の影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**
– 実績データと異なる予測モデルの関係を見てみると、実績データは予測の初期段階で予測の範囲内にありますが、その後、予測の一定の範囲内ではあるが、少しそのトレンドから外れる場合があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体としては安定した分布を持ちながらも、初期段階には少し異動するため、初期の変動を考慮に入れた予測が必要です。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 初期の急激な上昇は新サービスへの高い関心を反映している可能性があります。異常値の発生は市場変動やサービスの変更などと関連するかもしれません。
– 予測が比較的一定していることから、人々はこのサービスが持続的に安定していると考えるかもしれません。
– ビジネスにおいては、初期のトレンドを活かしてさらに市場を拡大・安定化させる戦略が求められます。
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:
以下は、提示されたグラフに基づく洞察と分析です。
1. **トレンド**:
– グラフの冒頭（左側）において、実績（実績AI）は緩やかな上昇傾向を示しています。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なった一定の値を保っています。特にランダムフォレスト回帰は、最も高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが大きく外れており、外れ値として識別されています。これらの点はデータの異常を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、グレーのエリアはその不確かさの範囲を示しています。
– 赤いクロスは予測AIの値を表しているようです。
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との間に明確な相関関係は見受けられません。
– 予測モデルは比較的一定な値を示しており、興味深いのは複数の予測モデルが異なる結果を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには変動があり、予測モデルと直接的な相関は見られない。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 外れ値が存在するため、データに異常がある可能性が考えられ、これがモデルの精度に影響を与えているかもしれません。
– 予測モデルの違いは、選択するアルゴリズムによって結果が異なることを示しており、適切なモデルの選択が重要になります。
– 社会基盤や教育機会における指標の不確かさが改善されれば、ビジネスや政策立案におけるリスク管理が容易になるでしょう。
このグラフを分析することによって、予測モデルの信頼性を評価し、改善するためのデータ収集やモデル選定の精査が必要であることが示唆されます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青色）は、月の初めに集中しており、その後の予測データと比較すると、変動がありながらも全体的に0.6から0.8のゾーンに分布しています。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰のピンク）は、0.8から1.0に上昇し、そのまま安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初めの期間にはいくつかの外れ値が見られ、特に0.6付近に集中しています。これらは黒い輪で強調されています。
– 短期間での急激なスコアの変動は見られませんが、外れ値が示すように、通常の値から外れる傾向があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットが実績値を示し、黒い丸で強調された部分が外れ値です。
– 灰色の領域は予測の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**
– 実績データと予測データ（ピンク）の間には明確な分布の違いがあり、予測は長期的にはより高い値を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期段階の実績値のばらつきが大きいのに対し、予測に連なるピンクのラインは比較的安定しています。
– 実績と予測の一致度は低いように見えます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の変動や外れ値は、新サービスの初期導入期における不確実性や試行錯誤の表れかもしれません。
– 予測値が高い水準で安定していることから、最終的にはサービスが成熟し、安定した成果が見込まれるという期待を示している可能性があります。
– ビジネスや社会的には、この予測の高水準維持が正確ならば、長期的な成長と広範な受け入れが見込めることが示唆されます。
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:
以下は、提示されたヒートマップに基づく分析です：
1. **トレンド**:
– 色の変化を見ると、日付が進むに連れて、特定の時間帯に色が次第に明るくなる傾向があることがわかります。これは、いくつかの時間帯でWEIスコアが上昇している可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日に向けて、19時から23時にかけて明るい緑から黄色に変化している箇所があり、急激なWEIスコアの上昇が見られます。これが外れ値や特筆すべき急な変動として注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの値を示しており、暗い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の日付や時間帯で、色が連続して変化しているため、ある種の周期的な挙動が存在するか、いくつかの要因が重なって影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯に高いスコアが出やすいことが示唆されています。例えば、毎日夜間にスコアが高くなる傾向があるかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 夜間にスコアが高いことは、新サービスがこの時間帯に特に活発だったり、需要が高まったりしていることを示すかもしれません。この情報は、効果的な広告やプロモーション活動のタイミングを検討する上で有用です。また、夜間帯に対応するスタッフやリソースの増強が求められることを示唆しています。
ヒートマップは、特定の時間帯におけるスコアの急上昇を強調しており、これにより、サービスの最適化やリソース配分の調整が必要になるかもしれません。
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:
この時系列ヒートマップを分析すると、以下の点が浮かび上がります。
1. トレンド
– 上昇または下降の全体的なトレンドは特に明確ではありませんが、日や時間ごとに異なるスコアの変動が見られます。特に、後半の日付に向けて高いスコアが見られる傾向があります。
2. 外れ値や急激な変動
– 7月6日周辺でスコアが0.8に達しており、これは他の日よりも明らかに高い値です。この急激な上昇は外れ値として注目されるべきです。
3. 各プロットや要素
– 色が濃いほどスコアが低く、鮮やかで明るい色ほどスコアが高いことを示しています。
4. 複数の時系列データの関係性
– 特定の日付において異なる時間帯のスコアが一致することが多く、日をまたぐ明確な周期性や相関は見られません。
5. 相関関係や分布の特徴
– 明確な周期性はなく、スコアの変動に法則性はあまり見られませんが、日毎に変化がある点が重要です。
6. 直感的な理解と影響
– このグラフから、人々は特定の日、特に7月6日に何らかの要因でスコアが大幅に上昇した可能性を感じるでしょう。この異常は、新サービスの利用活性の急増や外部イベントの影響を反映している可能性があります。
– ビジネス上では、このスパイクを生かし、サービスの強化やキャンペーン展開のタイミングとして戦略計画を立てることが考えられます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– ヒートマップ上で、時間が経つにつれて夜間（特に午後7時と午後11時）に明るい色が多くなる傾向があります。これは、夜間にスコアが上昇していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日の午後7時から午後11時にかけて、スコアが急激に上昇（黄色の色合い）しています。この日は他の日と比べて異常に高い値を示しており、何らかの特別なイベントや新サービスの利用増加の可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡がスコアの高低を表しており、暗い色は低スコア、明るい色は高スコアを示しています。
– 時系列として、日付と時刻の軸があり、どの時間帯が活発か分析するのに適しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– グラフは日付と時間という二つの時間の次元で構成されており、各日の夜間にスコアが高くなることが観察されます。これは人々が夜に新サービスを利用する傾向があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一定の周期性が見られる可能性があり、特定の時間帯（夜間）にスコアが高くなる傾向があります。
– 特に週末をまたぐタイミングでのスコア上昇も観察され、この期間の消費行動や社会的活動が影響しているかもしれません。
6. **洞察と影響**
– 新サービスカテゴリの利用が夜間に集中する傾向があるため、マーケティングやプロモーションを夜間に集中させると効果的かもしれません。
– 7月6日の急激なスコア上昇は特別なプロモーションが影響した可能性があり、同様のイベントを再現することで利用促進が期待されます。
– 社会的には、夜間にサービスが多く利用される傾向は、ライフスタイルの変化を示しているかもしれません。
このヒートマップは、どの時間帯にサービスが多く利用されているかを理解するのに役立ち、今後の戦略立案に役立つ情報が詰まっています。
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:
以下のヒートマップ分析に基づく洞察を提供します。
1. **トレンド**
– このヒートマップは、異なるWEI項目間の相関を示しています。トレンドというよりも、静的な相関が視覚化されています。個別時系列データの動向情報は提供されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値という観点から見ると、強い正の相関や負の相関が突出しています。強い負の相関を持つ関係としては、「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の-0.16が挙げられますが、それでも中程度です。
3. **各プロットや要素**
– 色は相関の強度と方向を示します。赤色が強い正の相関（1に近い）を示し、青色が負の相関（-1に近い）を示します。色の濃さが、相関の強さを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データの関係性というよりは、1つの時間期間内での項目間の相関が視覚化されています。「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」との強い相関が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と他の多くの項目との間に強い正の相関が見られます（例: 総合WEI 0.90, 個人WEI平均 0.92）。
– 逆に、「個人WEI（経済的余裕）」は、多くの項目と低い相関を示しており、他の要素との相対的独立性を示唆しています。
6. **直感的洞察と影響**
– 一部の領域（例：心理的ストレス）が他の要素に大きく影響を与える可能性があり、これは労働環境の改善やストレス緩和が全体のWEIにとって重要であることを示唆しています。
– ビジネス環境では、心理的健康や社会的調和が重要視される傾向があり、それが業績や組織文化に大きな影響を与えることが予想されます。
このヒートマップは、各WEI項目間の相対的な相関をビジュアルで把握しやすくしており、どの要素が重要なドライバーであるかを特定するのに役立ちます。
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:
この箱ひげ図は、新サービスに関する複数のWEIタイプのスコア分布を比較しています。以下は視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプの中央値が全体として徐々に上昇しています。
– どのカテゴリも主に高いスコアを維持していますが、可視的な周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は特に目立ちませんが、特定のWEI（社会的WEIや融合WEIなど）は広範な変動範囲を持っています。
– 急激な変動というよりは、均一な分布が目立ちます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 箱の幅やひげの長さは各カテゴリのスコアのばらつきを示しており、一部のカテゴリ（例: 個人WEIの健康関連）は他のカテゴリよりもばらつきが少なく、安定しています。
– 色のグラデーションから、WEIタイプ毎の一貫したテーマを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 単一の時系列データというよりは、異なるカテゴリのデータが横並びに比較されています。
– 各カテゴリ間で密接な関連があるように見えますが、明確な相関関係は特定されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリの中央値は全体的に優れたスコアを示しており、高いパフォーマンスが維持されています。
– ばらつきの少ないカテゴリは、業績の安定性や一貫性を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 多くのWEIカテゴリーが高スコアであることから、新サービスは良好なパフォーマンスを示しているようです。
– ビジネス面では、安定した高スコアを維持するための戦略を継続することが有益でしょう。
– 社会面での影響として、持続可能性や自由度の高さが示唆されており、これがサービスの信頼性や魅力につながっている可能性があります。
この分析により、新サービスがどのWEIタイプで強みを持っているか、またどのエリアで改善が可能かを示すための基礎データを提供します。
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:
このグラフは、主成分分析（PCA）によって新サービスカテゴリのデータを2次元にプロットしたものです。以下に各ポイントについての洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフに示されたプロット全体を見ると、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。データは複数のクラスターに分かれているように見えますが、その間に一貫した動きは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側および右側にそれぞれ少し離れたデータポイントがあり、それが外れ値である可能性があります。特に、第一主成分が 0.3 を超えるポイントと -0.2 より低いポイントは注目です。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各点は30日間のデータ内の特定の観測を示しています。主成分軸における位置は、元の高次元データの分散をどの程度説明するかを示しています。第一主成分が57%を説明しているため、この軸に沿っての分布が重要です。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– このグラフは時系列を見るものではなく、データの構造を可視化するためのものです。同時期に異なる傾向を示しているグループがある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ全体が均等に散らばっていますが、第1主成分方向の分散が大きいことから、この方向に強い相関があります。
6. **直感的な印象とビジネスへの影響**:
– 人間が直感的に感じることとして、データに多様性があり、複数の特異な行動を持つグループが存在するということがあります。
– 新しいサービスの成功や顧客満足度に関して異なるパターンを示している可能性があるため、特定のグループをターゲットにしたマーケティングや調整が必要かもしれません。
これらの洞察から、ビジネスや社会評価において、各クラスタや外れ値に対して異なる戦略を考慮することが役立つでしょう。
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。
