📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 時系列推移
1. **総合WEIスコア**: 期間全体を通じて、総合WEIスコアは0.68から0.87の範囲で変動しています。特に、2025-07-06と2025-07-07に顕著な上昇が見られ、0.87まで達しています。この上昇は、社会WEIの大幅な増加と一致しており、社会的な要因が総合WEIの向上に寄与した可能性があります。
2. **個人WEI平均**: 個人WEI平均は、主に0.66から0.83の間で変動しています。全体として、微増傾向が見られ、特に2025-07-06以降に向上しています。これは、個人の健康と経済状態の改善が後押しした結果かもしれません。
3. **社会WEI平均**: 社会WEI平均は、より広範な変動を示しており、0.68から0.91まで上昇しています。特に2025-07-06と2025-07-07において、社会基盤、持続可能性、社会的な多様性と公平性の向上が明確に貢献しています。
#### 異常値
– **2025-07-06の異常値の増加**: 多くのポイントで異常値が示されています。0.87の総合WEIは異常値ですが、社会的要因（社会WEI）が高くなったことが原因となっている可能性があります。特に社会基盤と持続可能性のスコアが大幅に上昇したことが影響しています。
#### STL分解
– **長期トレンド**: 個人と社会のWEIスコアが全体的に上昇していることから、新サービスの導入や改善が徐々に参加者の満足度向上に寄与していると考えられます。
– **季節性の影響**: 短期間のデータなので季節性パターンを明確に特定するのは難しいですが、パターンは存在します。
– **残差成分**: 説明できない変動があるものの、基本的な変動は主に識別可能な要因で説明可能であることを示唆しています。
#### 項目間の相関
– **ヒートマップからの洞察**: 個々の項目間で中程度から強い正の相関が認められます。特に健康状態と経済的余裕、社会基盤と持続可能性の相関が強く、経済と社会基盤が全体感に影響を与えている可能性を示唆します。
#### データ分布と外れ値
– **箱ひげ図の分析**: 多くの項目で中央値が高めに維持されており、異常値は少数です。例えば、2025-07-06の個人WEI（心理的ストレス）で見られる異常値は、一時的なストレス増の原因を示唆している可能性があります。
#### 主要な構成要素（PCA）
– **主要構成要素の解釈**: PC1が62%の寄与率を持ち、総合的な社会的および個人的な要因を強く表している可能性があります。PC2の寄与率は13%で、追加的な個人要因、例えば心理的ストレスや健康状態を特定している可能性があります。
### 結論
この分析からは、新サービスの導入が個人と社会全般に全体的な好影響を及ぼしていることが示唆されます。特に、社会的基盤や持続可能性の向上が総合WEIの向上に寄与していると考えられます。ただし、一部の異常値（日付:2025-07-06）が示すように、急激な変化が影響を及ぼした可能性があり、さらなるモニタリングと根本原因の特定が推奨されます。
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:
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青い点）は全体的に横ばいで、0.8前後で推移しています。
– 予測データ（ピンクの線）は直線的に上昇していますが、一定値に達すると横ばいになります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかの外れ値が見られます（黒い縁取り）。
– 急激な変動はあまり見られず、比較的安定した推移です。
3. **各プロットの意味**:
– 青い点: 実際の実績AIのスコア。
– ピンクの線: ランダムフォレストによる予測。
– 灰色の範囲: 予測の不確かさの範囲を示していますが、実績データにはあまり影響していないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間で大きな乖離は見られませんが、予測がやや楽観的です。
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、予測精度も高いように見えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は実績が予測に近く、全体として安定していると認識するでしょう。
– 業績の予測が横ばいに転じているため、今後の成長戦略が必要です。
– この安定性はビジネス上の信頼感を高める可能性がありますが、新たな刺激や拡張が求められるでしょう。
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（7月1日から7月9日）にわたって比較的一定で、0.6から0.8の間で変動しています。
– **予測データ**（ランダムフォレスト回帰、紫の線）は、7月10日以降から開始し、徐々に上昇している様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかの実績データは黒い円で囲まれており、これは外れ値を示していると考えられます。これらは通常の変動範囲を超えたもので、異常値を示しています。
– 外れ値の存在は、予測と実績間の相違や、データ収集の異常を示唆する可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– **実績データ**は現実のWEIスコアを示しています。
– **予測データ**の異なる色の線は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の各モデルによる予測を示しており、ランダムフォレスト回帰が最適と思われます。
– **灰色の範囲**は予測の不確かさを示しており、多くの実績データポイントがこの範囲内に位置しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測の間で緩やかな同様のパターンが観察され、予測精度が高いことが示唆されます。
– モデルによる予測の中では、多少のばらつきはあるものの、全体のWEIスコアの安定傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定の範囲に留まっており、特定の時点での大きな変動は観測されません。
– 外れ値を除くと、実績データは予測傾向と一部一致している可能性が高いです。
6. **直感的に感じられることやビジネス、社会への影響**
– 実績データが予測範囲内に多く収まっていることから、予測モデルがよくフィットしていることが分かります。これは新サービスの導入に対して、安定した評価が得られていることを示します。
– 外れ値の存在がビジネスインパクトや潜在的なリスクを示し、改善の余地を見出す助けとなるかもしれません。
– サービスの安定した評価は、マーケティング戦略の策定やユーザーエンゲージメントの向上に寄与する情報を提供します。
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:
このグラフは、新サービスカテゴリにおける社会WEI平均スコアの推移を示しています。30日間のデータと予測が含まれています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、最初の14日間ほどの期間でやや横ばい状態にありますが、一定の上下の変動を示しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰：ピンク）は、その後、スコアが1.0に近い安定した予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中で複数の異常値（黒い輪で囲まれた点）が見られます。これらは一般的な傾向から外れている可能性のあるデータポイントを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の実績データを示し、黒い輪は異常値を示しています。
– グレーの背景は予測の不確かさ範囲を示しており、予測スコアの変動性を視覚的に表しています。
– 予測は異なる色の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で表され、予測手法の違いを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に若干の乖離が見られます。特に不確かさ範囲が広く予測が正確でない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績点は0.6から0.9の範囲にあり、相対的に変動が少ないですが、予測では安定した高スコアを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績の変動を考慮すると、この新サービスの初期段階では不確定要素が多く、安定した提供や受容には時間がかかる可能性があります。
– 予測データは、サービス改善やユーザー慣れによって今後のスコア向上の潜在力を示唆しています。
– ビジネス的には、予測精度の向上や異常値の検討が重要です。この新サービスが社会に及ぼす影響の評価を続け、システムの信頼性を高めるためのデータ分析が求められます。
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:
## 分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績 (青いプロット)**: 7月1日から7月10日にかけて、ほぼ横ばい。大きなトレンドの変化は見られません。
– **予測ライン (ランダムフォレスト回帰 – ピンクのライン)**: 時間が経つにつれてゆっくりと下降傾向。この予測は将来的な下落を示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフ上の**黒い円**で示された外れ値があります。特定の時点で予想から大きく外れているデータが存在していることが示されていますが、頻繁ではないようです。
### 3. 各プロットや要素
– **青いプロット**: 実績のデータポイント。
– **ピンクのライン**: ランダムフォレストを用いた予測。下降傾向。
– **グレーの範囲**: 予測の不確かさ範囲を示していて、実績値の大部分がこの範囲内に収まっています。
– **予測の不確かさ範囲**は安定しているため、将来的な予測の信頼性がある程度担保されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 現時点では目立った周期性や相関のある他のデータセットは表示されていません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績値は予測の不確かさ範囲内に大部分が収まっており、予測モデル（ランダムフォレスト回帰）の信頼性が示唆されています。
### 6. インサイトと影響
– **人間的直感**: 実績値が安定していること、しかし、予測が緩やかな下降を示唆している点は、今後の経済的余裕の減少を警戒すべき場合があるという感覚を持つかもしれません。
– **ビジネス影響**: 経済的な余裕が減少傾向にある場合、消費者の購買力の低下を予期して戦略を変更する必要があるかもしれません。この結果に基づいて早めの対応策を講じることで、ビジネスの持続性を確保できる可能性があります。
このグラフは、将来の戦略立案のための貴重な情報を提供しており、特に変動の時期をモニタリングすることが重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、初期の数日間一定の範囲で変動しています。予測の開始時から、特定のモデル（ランダムフォレスト回帰）により上昇トレンドが観察されます。
– 線形回帰と決定木回帰は比較的一定の予測値を示しており、全体的な上昇傾向を示していません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフにはいくつかの外れ値と見られるデータポイントが黒い丸で示されており、特筆すべき異常値があることを示しています。この範囲外の点は特に解析の対象となるべきです。
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、時系列の観測値を表します。赤いバツ印は予測を示していますが、予測の詳細が見られないため、具体的な予測値は不明です。
– 灰色の陰影部分は予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）を示しており、予測モデリングの信頼性に関する重要な情報を提供しています。
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（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）との間の違いは、モデルがどのように健康状態を解釈しているかを示しています。
– ランダムフォレスト回帰は上昇を示す一方、他のモデルはほぼ一定の予測を出しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は均一ではなく、いくつかのデータポイントが他よりも極端であることが示唆されています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 実績データを見る限り、健康状態には一定の変動があることがわかります。この変動は、新サービスの利用や環境の変化など、様々な要因に依存している可能性があります。
– ビジネス面から見れば、予測精度を上げるためにはこの変動をより詳細に解析することが重要です。また、ランダムフォレスト回帰のような非線形モデルの活用が、未来のトレンドをより正確に捉える手段として考慮されるべきです。
– 社会的には、健康データの正確な予測は、個人の生活スタイルの最適化や健康改善のための新たなサービスの提供につなが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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のWEIスコアは、2025年7月1日から9日までの間、0.6から0.8の間で比較的一貫して推移しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は、一定のWEIスコア1.0に向かって急に上昇し、そのまま推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データで異常値がいくつか見られます。特に、7月上旬においてWEIスコアが急激に上昇しているようです。
– 予測データでは、7月10日時点でスコアが急に1.0に上昇しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示しています。これらのデータには異常値のプロットが上にリングで示されています。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 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には大きな開きがあり、予測は実績データよりも高く推移しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実測値には多少のばらつきが見られ、特に初期の数日間で顕著です。予測値は一貫して高い値を取り続けます。
6. **直感とビジネスや社会への影響**
– このグラフを見ると、実績の心理的ストレスレベルに大きな変動はないものの、予測モデルがかなり高めの値を示していることが直感的に気にかかるでしょう。これは、予測モデルの調整や検証を再度考慮する必要があることを示唆しています。
– ビジネスへの影響として、このように高い予測はストレス管理への十分な注意が必要であることを示唆し、関連するサービスやサポートの提供を強化する事例となり得ます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績AIデータ（青い点）には7月1日から7月11日までの短期間にデータが集まっており、それ以降の実績データが見られません。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰、ピンクの線）は穏やかに上昇し、1.0付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績AIデータにはいくつかの外れ値が存在していますが、明確な急激な変動は見られません。外れ値は特に異常として強調されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、評価期間の初期に集中しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、長期的な上昇傾向を示唆しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、実績データがその中に多く含まれています。
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は、初期の実績データ範囲が予測の基礎となっているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの相関は明確ではありませんが、予測データは基礎となる実績データに基づいて穏やかな上昇トレンドを描いています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 実績データの欠如は、予測が非常に重要であり、その信頼性が成果に直接結びつくことを示します。
– ランダムフォレスト回帰の予測が上昇し続けていることは、新サービスが今後好調に推移する可能性があることを示しており、ビジネスのポジティブな成長を直感的に感じさせます。
– 不確かさが小さい範囲での予測は、今後の施策に対する安心感を与える可能性があります。
この分析を基に、データのさらなる収集やモデルの改善を行うことで、より正確な予測が必要となるでしょう。
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:
この時系列散布図について、以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、初期の期間において上下に変動しており、一定のトレンドは見られません。予測（紫の線）の部分では、傾斜が緩やかに上昇しており、その後横ばいとなっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内に示された異常値（黒い丸）は、実績データの一部が予測の不確かさ範囲を超えていることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、紫のラインは予測（ランダムフォレスト回帰）を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、多くの実績データがこの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測のデータ関係は、実績が予測の範囲内で徐々に変動していることを示しています。
– ランダムフォレストによる予測は、実績よりも高いERスコアに到達していますが、全体の変動を考慮した保守的な予測が行われているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには一定のばらつきが見られますが、予測の概要から大きく逸脱する外れ値もいくつか存在します。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– 本グラフから、時間と共にWEIスコアの改善が期待できると予測されていますが、実績には不確かさが存在し、多様な要因が影響している可能性があります。
– 公平性・公正さが測定されるこの文脈では、多様性管理の強化や改善施策の効果を示す指標として、注意深い観察と継続的な改善努力が必要であると感じられるでしょう。
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:
このグラフは、新サービスカテゴリにおける社会WEI（持続可能性と自治性）のスコアを30日間にわたって示した時系列散布図です。以下の点に基づいて分析を行います。
1. トレンド:
– 実績（青い点）のスコアは全体として上昇傾向にあります。初期のスコアは約0.7から始まり、期間の終わりには1.0に近づいています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、線形回帰、決定木回帰）は全て水平に近く、高いスコア（0.92以上）を維持すると示唆しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 外れ値として示される点がいくつかあります。これらの点は予測された値から外れたもので、予測の不確実性も考慮すべきです。
3. 各プロットや要素の示す意味:
– 青い点は実績を示し、灰色は予測の不確実性の範囲を示しています。
– 予測値（X印）は、異なる回帰手法での予測を色分けしています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績データと予測される異なる手法の間では、実績が上昇傾向を示すにも関わらず、予測は安定している傾向があります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– スコアが高まるにつれてデータ点が密になる傾向があります。予測と実績との間には一部の誤差があり、この誤差は初期に大きいです。
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:
– 実績が予測を超えて上昇しているため、この新サービスの持続可能性と自治性は期待以上に向上している可能性があります。
– 見込み以上の成果は、ビジネスにとって大きなチャンスを示しています。予測手法の改良が検討されるべきですが、全体としてはポジティブな傾向です。
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:
このグラフは、新サービスカテゴリにおける「社会WEI（社会基盤・教育機会）」のスコア推移を30日間にわたって示しています。
1. **トレンド**
– 実績データは、全般的に0.6から0.8の範囲で変動しています。初期にわずかに増加し、その後は横ばいです。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は、最初に上昇し、その後1.0で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に1点の異常値が存在します。この点は他の実績データから上方に逸脱しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示しており、散布しています。
– 赤い「×」は予測を示し、確かな傾向が見えません。
– 黒い円で囲まれた点は異常値です。
– 灰色の範囲が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**
– 実績と予測（特にランダムフォレスト回帰）に大きな乖離があります。予測は一定水準を保っていますが、実績はそれよりも低い値の範囲で変動しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは集中しているが、予測との相関が低い可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**
– 予測モデルは高めのパフォーマンスを示唆していますが、実績はそれに追随していないため、モデルの精度や現実感を再評価する必要があります。
– 外れ値の存在は、特定のイベントや状況がスコアを一時的に上昇させた可能性を示唆します。
全体として、このグラフは予測と実績の乖離を示しており、モデル精度の見直しや、実績のスコア向上のための施策が求められます。上述の要因を改善することで、社会基盤や教育機会の向上に寄与できる可能性があります。
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 AI のデータ (青色) は、2025年7月1日から7月8日までの約8日間に渡って収集されています。この期間中の WEI スコアは、約0.6から0.8の範囲に多様ですが、全体的には上昇傾向が見られます。
– 予測 (ランダムフォレスト回帰) の線 (紫色) は、予測期間を安定したスコア 0.9 から 1.0 に設定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ内に外れ値（黒い円で囲まれた青い点）がいくつかあります。これらは通常の変動範囲を超えるスコアを示しており、特異なイベントやエラーを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は観測された実績のデータポイントを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ（±3σ）の範囲を示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測線 (紫色) は、今後の安定したスコアの見込みを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– グラフ上には異なる予測モデル (線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰) の線がありますが、最も顕著に描かれているのはランダムフォレスト回帰のみです。他の予測モデルはおそらく選択肢として認識されていないか、重要性が低いとされています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはやや広く分散しており、予測モデルとの差異を生み出す要因の多様性を示しています。この分散から、予測モデルの改善が求められるかもしれません。
6. **社会やビジネスへの影響の洞察**
– 現在の実績データと予測の差異は、新サービスの社会的受容や持続可能性に関するチャレンジが存在することを示唆しています。
– 予測スコアが高いことは、今後の戦略や施策が功を奏する可能性があり、サービスの信頼性や普及が進む見込みであることを示しているかもしれません。
– 外れ値が示す予測不能なイベントを考慮に入れることで、戦略的な対応やリスク管理の必要性が強調されるでしょう。
この情報は、社会的な共生・多様性・自由の保障に関する新サービスの開発や適応戦略において重要です。
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:
以下の視点から、ヒートマップを分析します。
1. **トレンド**
– 期間全体を通して、特定の日付や時間帯で色の変化が認められ、周期性は特に目立ちません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日と7月7日の一部で鮮やかな黄色や緑が見られ、これが急激な変動や外れ値を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– カラーバーに基づいて、色が濃いほどスコアが低く、明るいほどスコアが高いことを示しています。7月の初めでは色が濃い傾向があり、日を追うごとに色が明るくなる時間帯があるようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日を追うごとに夕方から夜にかけての時間帯でスコアが上がる傾向が見えるため、時間帯による利用の変動があるのかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯で継続して高いスコアを示す傾向はないため、利用のピークが特定の日付や時間帯に偏っていないことが考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 一部の時間帯で急激なスコアの増加があるため、この時間帯に新サービスに対する特別なプロモーションやイベントが行われている可能性があります。
– また、利用者が集中する時間帯が特定できれば、その時間に合わせた広告やマーケティング活動を強化することで効果的な戦略が立てられるかもしれません。
全体として、ヒートマップは新サービスの利用動向を示し、特定の行動やイベントが影響を与えていることを示唆しています。この情報を活用することで、効率的な運営やマーケティング施策の立案が可能になるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体的に色合いが徐々に変化しており、一定の周期性が示唆されています。
– 例えば、時間帯の変化に伴い、特定の時間帯で高い値を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に2025-07-07において明るい黄色が目立ち、これは急激な増加を示しています。外れ値として注目されるポイントです。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の濃淡はWEIスコアの変動を示しています。濃い紫は低いスコア、明るい黄色や緑は高いスコアを意味しています。
– 水平方向に色が変化することで、短期的な変動やパターンの存在を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時系列（時間帯ごと）の変動は、それぞれ異なるピークポイントを持っており、特定の期間や時間帯での利用率の変動を表しています。
– グラフ上の時間帯の位置関係から、午後から夜間にかけて高いスコアを記録する傾向があると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの分布は時間の経過とともに変化していますが、昼間（例えば、午後3時頃）と夕方以降に高いピークが見られ、これは人々のサービス利用が集中する時間帯である可能性があります。
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**
– ユーザーがこの新サービスを利用する時間帯が特定されており、顧客サポートやサービス改善のための資源配分の最適化に役立つでしょう。
– 特定の日付で高いスコアを示していることから、キャンペーンやイベントがあった可能性が考えられ、それらの影響を解析することが必要です。
全体として、このヒートマップは新サービスがどのように時間帯や日付に応じて利用されているかを示し、ビジネス戦略の調整に資する貴重なデータを提供しています。
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30日間にわたる社会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
– 色の変化を見て取ると、時間帯ごとのスコアにかなり変動があることがわかります。特に、7月6日と7日は比較的高いスコアになっており、色がより明るくなっています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 7月6日から7日にかけての黄色の色相が目立ち、他の日と比較してスコアが高く、外れ値としても捉えられます。
### 3. 各プロットや要素
– 色の濃淡はスコアの大きさを示しており、青から黄色にかけてスコアが高くなっています。ほとんどの場合、スコアが0.725から0.875の範囲内に収まっています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 同時刻におけるスコアの分布を見ると、特定の日や時間帯におけるスコアの急上昇が見られます。特に16時から19時にかけてスコアが上昇している日が多いです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 横軸の日付ごとに一定のパターンが見られることから、時間帯によってスコアが変動する可能性が示唆されています。また、平日の午後や夕方に盛り上がりを見せる傾向があります。
### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– ビジネス面では、新サービスが特定の時間帯や曜日に注目を集めている可能性があります。このスコアの上昇は顧客の関心がピークになる時間や曜日を示しています。したがって、マーケティングやサービス提供の改善においては、これらのタイミングに合わせることが効果的です。
– 社会的には、特定の曜日や時間帯に人々がより活発に活動していることが示唆されています。これにより、都市計画や公共サービスの提供時間を調整する際にも役立つ情報となるでしょう。
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:
以下の相関ヒートマップに基づく分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 時系列データは直接示されていませんが、30日間の相関を通じて項目間の関係性が視覚化されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値や急激な変動は見られませんが、「個人WEI（経済的余裕）」は他の項目と比べて比較的低い相関を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 濃い赤色は強い正の相関（1に近い）、濃い青色は強い負の相関（-1に近い）を示しています。白に近い色は相関が少ないことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」は強い相関を持っています。個々の要素が総合指数に強く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**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と他の多くの項目は強く相関しています。特に「社会WEI平均」と「個人WEI平均」との相関が高いです。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の項目とほとんど相関がなく、独立した要素として存在しているようです。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– このデータは、新しいサービスにおいて総合的な満足度（WEI）の決定要因を探るのに役立てられます。特に、自由や多様性といった社会的要素が総合満足度に大きく影響している可能性が示唆されます。
– 経済的余裕のような項目が他とあまり関連していない場合、それ自体が専門的な課題として取り扱われるべきです。
このヒートマップは、特定の要素がどのように関連し合っているのかを把握するのに有効であり、それぞれの要素が全体のパフォーマンスにおいてどのような役割を果たしているかを理解する手助けとなります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 各カテゴリのWEIスコアが、ある程度の多様性と分布を示しています。特定の上昇や下降のトレンドはなく、各カテゴリでの数値はほぼ横ばいと見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のカテゴリにおいて、ボックスプロットの範囲外にスコアが示されており、これが外れ値と考えられます。特に「個人WEI（心理的ストレス）」の下側に外れ値が見受けられます。
3. **プロットや要素の意味**
– 各ボックスプロットは、各カテゴリのスコアの分布を示します。箱は四分位数（25%-75%）を表し、線は中央値を示しています。ひげはその範囲を拡張していますが、外れ値はこの範囲から外れたスコアです。色の違いは視覚的な区別をつけるためのものです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各カテゴリは独立しており、時系列データ間の明確な関連性は示されていません。ただし、全体を通じてスコアのばらつきや中央値の位置は類似しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 大半のカテゴリで中央値が0.75以上に位置しており、比較的高い評価を受けていますが、「個人WEI（心理的ストレス）」などでは中央値が低くなっています。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**
– 新サービスが多くのカテゴリで高いWEIスコアを維持していることは、全体的にポジティブな評価を受けていることを示唆します。特に、社会的なWEIにおいて高スコアが維持されているのは、サービスが持続可能性や共生、多様性などを重視している可能性を示しています。しかし、心理的ストレスが低評価であることは、個人の精神的健康に関する懸念を示しており、これを改善する施策が求められるかもしれません。
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）のグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降のトレンドは見えません。このタイプのプロットは散布図であり、個々のデータポイントが第1と第2の主成分に対してどのように分布しているかを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが他から離れて存在していますが、外れ値と見なされるものは特に目立ちません。
3. **各プロットや要素**:
– データポイントは特定のクラスタまたはグループを形成しているわけではなく、比較的均一に第1と第2の成分の間に分布しています。
– 第1主成分が62％、第2主成分が13％を占めており、横軸の分散が縦軸よりも大きいことがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列プロットではないため、時間的関係性は直接的にはわかりません。しかし、異なる時点での新サービスカテゴリーにおける変動の主成分を比較しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関があるかどうか明確ではありません。データポイントは第1主成分に沿って広がりを持って配置されていますが、強い相関があるようには見えません。
6. **直感的な理解とビジネスや社会への影響**:
– 直感的には、サービス導入による影響は多面的で、特定のパラメータによって強く影響を受ける可能性があることを示しています。
– 新サービスの顧客反応や利用パターンの多様性を示唆しており、サービスの特定の要素に着目して最適化することで、ビジネスの効率向上や顧客満足度の向上が期待できるかもしれません。
グラフは、新サービスカテゴリにおける複雑なデータ構造や相関の視覚化に役立つツールであることを示しています。最適な戦略開発のために、より詳細な分析やデータの分割が有用です。
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。
