📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合的なデータ分析
#### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: 総合WEIスコアは日々変動しながらも、全体的なトレンドは0.65から0.85の範囲で推移しています。顕著な変動は、2025年7月6日に複数の高スコア（0.87、0.84、0.86）が観測されていますが、同日には低スコア（0.68、0.69）も見受けられます。この日のスコア変動は異常値として捉えられます。
– **個人WEI平均**: 個人WEIの平均は概ね0.64から0.83の間で推移しており、特に2025年7月6日の高スコア（0.83）と低スコア（0.64）が目立ちます。
– **社会WEI平均**: 社会WEIスコアは0.68から0.91の範囲です。特に2025年7月6日は、スコアが0.91まで上昇しており、その変動の大きさが異常値として指摘されています。
#### 異常値とその背景
日付ごとの異常スコアは、特に2025年7月6日に集中しています。これは、この日何らかの外的要因（重大な社会イベントや政策変更など）が社会全体に大きな影響を与えた可能性があります。この変動は、個人、社会共にWEIスコアに顕著に表れています。
#### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 長期的なトレンドとしては、各WEIスコアの緩やかな向上傾向が見られます。
– **季節性**: 短期間での上下動を示す特定のパターンは季節性よりもイベントドリブンである可能性があります。
– **残差**: 特に特定の日の異常なスコアは、おそらくこれらのイベントによる残差の増加と見ることができます。
#### 項目間の相関
項目間の相関ヒートマップからは、各WEI項目において、特に「社会基盤・教育機会」と「持続可能性と自治性」との間の高い相関性が示されています。この相関は、社会構造や教育の質がWEIのサステイナビリティに大きな影響を及ぼしていることを示唆します。
#### データ分布
箱ひげ図分析から、各項目のWEIスコアには若干のばらつきがあり、外れ値も多く観測されています。これは予測不能なイベントや政策の影響を指摘するものであり、特定の日付における高スコアや低スコアの分布がこれに寄与しています。
#### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析によると、全体のデータ変動の57%が第一主成分（PC1）によって説明されています。また、その要因は複数のWEI項目にまたがっており、上記で特定された高相関の項目が大きく影響しています。第二主成分（PC2）は、15%と寄与率は限定的ですが、特定の個人WEIや社会WEIとの部分的な関係が示唆されます。
### 結論
短期間でのWEIスコアの変動の大部分は、特に2025年7月6日のような社会イベントによって引き起こされることが予測可能です。全体的な上昇トレンドは希望的な社会状況を反映していますが、このようなイベントは異常値としての大きな変動をもたらし、持続的な成長を達成するためにはこれらのイベントによる影響を最小限にする方策が必要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は比較的横ばいで推移していますが、若干の上昇傾向もあります。
– 前年（緑の点）はやや高い位置に集中し、安定した推移を示しているようです。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測（紫、ピンク、グレーの線）は一貫して上昇を示しており、将来的にWEIスコアが上昇する可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として黒い円で囲まれたデータがありますが、具体的に異なる傾向を示しているわけではなく、全体のトレンドから大きく外れているわけではありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青）と予測（赤い×）の違いから、モデルの予測精度を視覚的に確認できます。
– 前年比較データは、新しいモデル開発やサービス提供の指標として過去のデータとの比較に役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績、予測、前年のデータは、予測精度の確認やサービス改善のためのリファレンスとして使用できます。
– モデルによる予測は、実績と比較することで、その精度や改善点を把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 直線的な相関は現れていないものの、予測モデルがいくつか示されているため、さまざまなアプローチでの予測力を確認できます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– サービスのWEIスコアが今後上昇する予測が強い場合、新サービスや既存サービス改善のための具体的な戦略立案に影響を及ぼします。
– 予測精度の向上は、ビジネスの競争力をさらに高める可能性があります。
– 変動の少ないWEIスコアは、安定したサービス提供を示し、信頼性の高さをアピールできます。
全体として、このグラフは新しいサービスのパフォーマンスを客観的に評価し、将来的な改善点や成功の可能性を示すための有用なツールです。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **過去データと予測結果**:
– 過去の実績（青いプロット）は、2025年7月からの短期間にグラフ左側に集中しています。これに対し、予測（紫色の線やその他）は急激に上昇する傾向を示して、将来的にはより高いWEIスコアが予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには大きな変動は見られませんが、異常値として黒い円で示された地点が数ヶ所見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青のプロット（実績）**: 過去の実績データを表しています。
– **赤い「X」（予測）**: 予測値を示していますが、実績から逸脱している箇所があるようです。
– **緑のプロット（前年度）**: 前年度のデータで、長期間離れた箇所に集中しています。
– **ピンク、紫、サーモン色の線（予測方法）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の異なる予測モデルを示しています。それぞれのモデルが異なる形でスコアの今後の動向を予測しています。
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には明確なギャップがあり、予測モデルがどの程度実績を正確に反映するかが課題となっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各予測モデルの間に異なる動きが見られます。ランダムフォレスト回帰モデルが短期間では他のモデルよりも急な変化を示しています。
6. **直感的な印象と社会・ビジネスへの影響**
– 人々は実績に比べ予測が非常に異なり、将来的な大きな変動を予測しています。このような大幅なスコアの上昇が実現するのであれば、新サービスの成功を示しており、大きなビジネスチャンスとして捉えることができるでしょう。特に異なる予測モデル同士の一致を追求することで、より確度の高い戦略が描けるかもしれません。
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
1. **トレンド**
– データは、2025年7月から始まり、2026年7月付近にかけてその時点までのパフォーマンスが点で示されています。
– 初期の期間（2025年7月）はやや低いWEIスコアから始まり、その後、急に0.8を超えるスコアが記録されています。
– 期間後半において、前年度の比較データが別色の点で表示されており、比較的安定して高い位置（0.8前後）にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に見られる急激な上昇は特筆すべき点であり、これはランダムフォレスト回帰で予測された結果によるものである可能性があります。
– ブラックの円は異常値を示唆しており、これが分析の重要な要素となる可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点が実績AIのパフォーマンスを示し、前半に集中的にプロットされています。
– 緑の点は前年のデータであり、後半ではより最近のデータポイントに集中しています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の線が（特にランダムフォレスト回帰が）影響した時点での変動が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の予測データと実際の実績が一致していないこと、そしてその後の各予測方法の変動幅が示されています。特にランダムフォレストが大きな変動を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時系列の中でWEIスコアは、開始時に急上昇し、その後は比較的安定している。
– データは長期的に安定した傾向を示し、前年の実績と比較されている点が興味深い。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 初期に見られた急激な上昇は、新しいサービス導入時の注目度の高さを示唆しています。ただし、その後の安定は、サービスが市場に受け入れられたか、外部要因による影響が少なくなったことを示しています。
– 異常値の存在は、サービスの一時的な懸念材料を示唆し、この点に対する詳細な分析と対応が必要です。
– 全体として、安定したパフォーマンスを示していることから、新サービスが市場で一定の支持を得ている可能性が考えられます。
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:
以下の分析を行います。
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青）は短期間で推移しており、横ばいまたは若干の変動があります。
– 予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）はすべて徐々に低下する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間における異常値（黒い◯）が目立ちます。
– ランダムフォレスト回帰の予測ラインは特に急激な下降を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実際のデータを表し、赤の×は予測を示しています。
– 緑の点は前年のデータで、過去の状態を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各種予測手法が異なる下降の度合いを示しており、どの手法がより正確か比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布はかなり狭く、異常値がその範囲から外れています。
– 総じて、予測は低下傾向に一致しており、異なる手法でも大部分で同様の予測がされています。
6. **直感的かつビジネスへの影響**
– 実績が短い期間ではあるものの順調、それに対し予測は下降を示すため、新サービスが経済的余裕に関して課題を抱えている可能性があります。
– ビジネスとしては、新たな施策やイノベーションが必要かもしれません。また、異常値付近での原因分析が重要です。具体的な対策によりサービスの改善、顧客満足度の向上を図る余地があります。
この分析を基に、さらなるデータ調査や計画の策定を進めることが有益です。
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:
### グラフ分析とインサイト:
1. **トレンド:**
– グラフの開始時点（2025年7月頃）で、実績（青のプロット）は0.6〜0.8の範囲で安定しているが、その後のデータはありません。過去のデータは増加傾向が見られるかもしれません。
– 予測は、決定木回帰（ピンク）とランダムフォレスト回帰（紫）によって、各時点の結果が示されています。特にランダムフォレスト回帰は、比較的高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 明らかな外れ値は見られません。ただし、既存データと予測データの間に期間があるため、その間の変動については情報が不足しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青の丸は実績データを示し、現実の健康状態を反映しています。
– 緑の丸が「前年（比較AI）」の結果を表しており、そこでは大きな変動がないことがわかります。
– ピンクと紫の線は、それぞれ決定木回帰とランダムフォレスト回帰を用いた予測を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、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:**
– 実績データと前年のデータは比較的安定しており、予測データの変動と比較すると予測のスコアが少し高く、特にランダムフォレスト回帰がその傾向が強いです。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 過去の実績データと前年データは非常に近いスコアであり、安定しています。予測データのスコア分布は高スコアの可能性を示している（特に決定木とランダムフォレストによる予測）。
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:**
– グラフは新しい健康状態評価サービスの重要性を示唆しており、安定的な健康スコアの維持または改善が期待されています。
– ビジネスにおいては、照準を絞ったサービス提供やスコア改善への取り組みが顧客満足度を高め、より良い顧客サポートにつながる可能性があるでしょう。
– 社会的にも、個人の健康状態を継続的にモニタリングし、予測することで、健康維持や病気の予防に役立つ可能性があります。
このグラフからは、短期的な変動に加え、長期的な健康状態の改善への期待がうかがえます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **初期期間**: 評価期間の始まりでは、WEIスコアが比較的高い位置で集中しています。
– **先**: 過去の一部のデータを基にした予測AIの結果では、WEIスコアは最終的にやや高い安定性を見せているようです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期のデータにおいて、いくつかのデータ点が群から大きく外れる異常値としてプロットされています。
– **急激な変動**: めざましい変動は見られず、全体的に安定しているようです。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（実績AI）**: 青色のプロットがそれを示しており、実績値が均等に分布しています。
– **異常値**: 黒いサークルで強調され、特定の観測値が平均から逸脱していることを示します。
– **予測**: 線形回帰やランダムフォレスト回帰などの異なる予測手法が使用され、それぞれ異なる色で示されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測モデルごとに異なる傾向を見せていますが、概ね一貫したWEIスコアの高止まりを予測しているように見えます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 今回のデータは比較的広がりのあるものであり、極端な変動は少ないです。異常値を除けば全体的に集中的な分布です。
### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– **直感的理解**: 短期的なストレスの変動を示唆するデータが少ないため、安定した精神状態と捉えることができるでしょう。
– **ビジネスや社会への影響**: このようなWEIスコアの動きは、安定的な従業員ケアが行われていることや、人々が効果的なストレス管理をしている可能性を指しています。組織としては、現状のストレス管理施策を引き続き維持しつつ、異常値へのアプローチを考える余地があると言えます。
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:
グラフを分析すると、以下の点が挙げられます：
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、右上がりのトレンドを示していますが、一部横ばいやわずかな下降も見られます。
– 予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は大きく上昇していますが、一部のモデルでは予測に変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには、外れ値（黒い円）があります。
– ある期間で急激なスコアの上昇が見られます。特に線形回帰とランダムフォレストの予測は、急激な上昇を示しています。
3. **要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示しています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は異なる色で示されています。
– xAI/3σの範囲が予測の不確実性を示しています。
4. **関係性**:
– 実績データと予測データの間には一定の乖離があります。これが予測のばらつきとして表れています。
– 異なるモデルの予測は方向性としては似ていますが、スコアの値や変動の仕方は若干異なります。
5. **相関関係や分布**:
– 実績と予測の間に強い相関があるかどうかは判断が難しいですが、類似したトレンドを示すことから、ある程度相関があると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、ユーザーの自由度と自治（WEI）が年を追うごとに改善される傾向を示しているように見受けられます。ただし、一部の期間は予測と実績の乖離が大きく、モデルの改善余地があることが示唆されています。
– ビジネスへの影響として、予測された改善傾向を活かすことで、新サービスの差別化や競争優位性の強化が見込めます。反対に、正確な予測ができない場合、計画の見直しや調整が必要になるかもしれません。
この分析を踏まえ、さらなるデータ収集や予測モデルの精度向上が、サービスの戦略策定に寄与するでしょう。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**
– 初期段階での実績（青いプロット）は、急な増加から始まり、その後一定の範囲に収束しています。
– 期間の中盤から後半にかけてデータは表示されていませんが、前年度（淡い緑）と比較するとやや低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 赤い “X” で示される予測値が外れ値としてマークされており、この期間における予測が実績と大きく異なることを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青）は初期の測定結果と見られ、予測（赤、予測範囲は灰色の帯で示されています）はその後半に現れるはずの予想値です。
– 濃い緑のプロットは前年度のデータを示し、比較の基準としています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 前年度のデータと比較して、新しいデータの実績は改善している部分がありますが、予測データがその後の期間にも改善を続けるかは不明瞭です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データにはよくまとまった塊が見られ、その安定性が予測においても維持されているようです。
6. **直感およびビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 実績のスコアが初期から高いことは、新サービスが早期に市場の要求を満たしている可能性を示し、それが競争優位を生むかもしれません。
– 予測と実際のデータの不一致は、将来のプランニングにおいてリスクファクターとして考慮される必要があります。
– 社会的な影響として、WEIスコアが高いままで推移する場合、公平性や公正さに好影響を与えることが期待されます。
このグラフは、新サービスの社会的公平性に関する評価と、それに対する予測がどの程度一致するかを示す重要な指標となり得ます。ビジネス戦略の策定においては、特に予測値が外れたポイントに対する対応策の策定が必要かもしれません。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績AI**（青丸）は、グラフの最初に集中しており、急激に上昇した後、比較的高い位置で安定しています。
– **前年比（比較AI）**（ライトグリーン）は、最近のデータとして現れており、年始と年末で高いスコアを記録しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値**（黒い丸）は、実績AIデータの中に含まれています。特定の時点で予想と大きく異なる結果が出ていることを示しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績AI**（青）は、実際に記録されたデータ。
– **前年比（比較AI）**（ライトグリーン）は、前年と比較するためのデータ。
– **異常値**（黒）は、予期せぬ変動を示す。
– **予測**は様々なモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によるもので、将来の動向を探るための参考になります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績値と予測値の間には、初期には大きな変動があるものの、予測と実績が整合している時期が多く見られます。これは予測の精度が時期によって異なる可能性を示唆しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データは、特定の時点で異常値が出現することを除き、全体的に安定したスコアを示しており、予測と大きく異ならない範囲で動いています。
### 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
– **直感的な印象**では、新サービスの持続可能性と自治性が全体として高く評価されていると感じられます。
– **ビジネスへの影響**として、この安定性は投資や事業拡大に対してポジティブなサインを提供します。また、異常値が現れた場合は迅速な対応が必要であり、その原因を特定し改善することが長期的な成長につながります。
– **社会への影響**としては、安定した持続可能性は消費者の信頼を得やすく、ブランド価値向上につながります。持続可能性が高いことは社会的な評価の向上にも寄与します。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の期間（2025年7月頃）は、実績値が安定して高い範囲（0.8から1.0）で推移しています。
– それ以降、予測期間（2026年3月以降）では、データが減少しているか、値が低下している可能性がありますが、詳細なトレンドは分かりにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月頃に、明らかな外れ値が一つ記録されています。
– 外れ値は、通常の範囲を明らかに超えているデータポイントを示しており、特異なイベントやデータエラーなどの可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青いプロット）**: 過去データの実際の値を示しており、全体的に高いスコアを維持しています。
– **予測（xマーク）**: 未来の予測値を示していますが、プロットが少ないため正確なトレンド判断は困難です。
– **異常値（黒い円）**: 通常の範囲から離れた極端な値を指し、注意が必要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値が両方表示されています。過去の実績値が比較的一貫しているのに対し、予測値には不確実性があることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 過去のデータは高い値に集中しており、正のバイアスが見られます。予測はその範囲を少し下回る可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることや社会への影響**:
– 初期の高いスコアは、サービスの導入効果が好調であることを示唆しています。しかし、将来についての予測が不明瞭であるため、不確実性に対応する必要があります。
– 社会基盤や教育機会が高い水準にあることは安心を与えますが、異常値の存在は問題点が潜在していることを示す可能性があります。
– ビジネスや社会において、持続可能な高スコアを維持するための戦略が求められます。
### 結論
このグラフは、過去の実績が好調である一方で、今後の予測に不確実性があることを示しています。外れ値の存在を考慮に入れつつ、予測の改善や精度向上に努めることが必要です。社会基盤や教育機会の向上に向けた戦略的対応が求められます。
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:
このグラフを分析するにあたって、次のような視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 初期（2025年7月）には、WEIスコアが上昇しています。しかし、その後はデータが乏しく新しい情報はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月に異常値（大きな円で示される）が観測されていますが、特に顕著なものはありません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、緑色の点は前年のデータです。
– 紫色の線が予測（ランダムフォレスト回帰）を示しており、実績とある程度の相関があると考えられます。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示しており、範囲が狭いため、予測の信頼性が一定以上あることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が用いられていますが、予測範囲内に実績値が収まっており、予測のモデルがうまく機能しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間にある程度の相関が見られます。
– 予測の精度が現時点では不明ですが、異常値であるオープンサークルが予測範囲から外れていないことから、モデルは異常にも適応している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の上昇トレンドは新サービスの導入やその影響を示唆している可能性があります。
– 異常値の存在は新たなサービスの展開や予想外の社会的反応を示しているかもしれません。
– WEIスコアが社会的な共生や自由、多様性を測る指標であるため、これらのスコアの変動が社会的なインパクトに影響を与える可能性があります。
このグラフからは、新しいサービスの展開による社会的変化を捉える重要な手がかりが得られますが、データの期間が限られているため、今後も継続的な観察と分析が必要です。
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:
以下は、提供されたヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは360日間のデータを示すはずですが、表示されているのは2025年7月1日から2025年7月6日までの6日間です。この期間内で見ると、特定の日（2025年7月6日）の指定された時間帯でのスコアが高いことが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月6日において、明るい緑色から黄色にかけて急激にスコアが上昇しています。この部分が外れ値として注目されます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化はスコアの変動を示しており、色が明るくなるにつれてスコアが高くなります。特に2025年7月6日には、他の日とは異なるパターンが見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ期間内に複数の時間帯が示されており、時間帯ごとの変動が把握できます。特に7月6日の夜間から朝方にかけてのスコアが異常に高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な周期性やパターンは、この限定されたデータからは見出しにくいですが、特定の日に異常なピークが存在することが分かります。
6. **人間が直感的に感じることおよび影響**:
– 非常に短期間での観察ですが、2025年7月6日には何らかのイベントやキャンペーンが行われた可能性があります。このような日を特定することは、マーケティングや営業戦略の構築に有用です。この異常なピークを活用することで、ビジネスチャンスを広げる可能性があります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– 全体的なトレンドは、日付ごとに変動しているように見えます。特に注目すべきは、2025年7月5日から6日にかけてスコアが急激に上昇している点です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月6日に明らかに高いスコアが観察され、これは急激な変動を示しています。このような変化は、特定のイベントや要因が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色は各時間帯におけるWEI平均スコアを表しています。色の濃さはスコアの高さを示し、黄色が最も高くなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データは、時間帯ごとに変動を示しています。日中よりも夜間遅くにスコアが高くなる傾向が見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付や時間帯でスコアが高くなっていることから、日付と時間帯に何らかの相関が存在する可能性があります。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**:
– このグラフから人間が直感的に感じるのは、スコアが特定の時間帯や日付で変動している点です。この変動が何を意味するのかを探ることは、ビジネスにおける意思決定に重要な影響を与える可能性があります。例えば、7月6日の高スコアが新サービスのマーケティングキャンペーン成功を反映しているなら、その要因を分析し、今後の活動に活かすことができます。
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分析します。
1. **トレンド**:
– 全体的に、WEIスコアが低い（紫色）時間帯が多く見られ、特に早朝（8時から16時近く）に集中しています。
– 日が進むにつれて、時間帯に関係なくスコアが上昇し（緑から黄色）、7月6日には非常に高いスコアを示しています（黄色）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日にスコアが急上昇し、視覚的には急激な変動として認識できます。特に、18時以降の時間帯でスコアが大幅に向上しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さや明るさがスコアの高さを示しており、紫から黄色にかけてスコアが上がることを示しています。
– 時間帯による変動が日に日に異なり、特定の日のイベントや要因が影響している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付と時間帯の二次元でデータが示されており、時間帯ごとのスコア変動がはっきり視覚化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 早朝は全体的にスコアが低く、日を追うごとに日に日にスコアが高くなる傾向が明確になります。
– 高いスコアは特定の日の特定の時間帯に集中しており、重要なイベントがあったことが示唆されます。
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**:
– 7月6日のスコアの急上昇は、特定のイベントや新サービスの影響の可能性を示します。この日は何か重要な発表やキャンペーンがあったかもしれません。
– 安定した結果を求めるなら、低スコアの日の原因を特定し対策を講じることが重要です。
– 時間帯別のスコア変動を管理し、効率的なサービス提供やマーケティング施策に繋げることが効果的でしょう。
このような分析を通じて、サービスの改善やまでの戦略立案に役立てることができます。
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は、新サービスカテゴリにおけるWEI（Well-being Index）項目間の相関を示しています。以下のポイントについて分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は期間内のトレンドではなく、相関係数を示していますが、高い相関を持つ項目同士の変動が同期する可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– このヒートマップでは、外れ値を直接示すことができませんが、相関が非常に低い（もしくは負の）場合には、他の項目と異なる動きを示している可能性があります。「個人WEI（経済的余裕）」は、他の多くの項目と相関が低いため、異なる変動パターンを持っているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃さが相関の強さを示しています。赤色に近いほど正の相関が強く、青色に近いと負の相関が強いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各項目間の相関により、いくつかの項目が一緒に変動することが示唆されるため、同じドライバーや要因に影響を受けている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」は0.92と非常に高い相関を有しており、心理的ストレスが個人のWEI平均に大きく影響することが示唆されます。
– 多くの社会WEI項目は相互に高い相関を持っていることから、これらが関連した社会的要素を反映している可能性があります。
6. **直感的な理解やビジネス/社会への影響**:
– 高い相関を持つ項目間の強い関連性に基づき、これらの要素に統一した取り組みをすることで、全般的なウェルビーイングの向上が期待できるかもしれません。
– 経済的余裕や自由度といった要因が他の要素と異なる動きを示す場合、これら特有の課題に対する個別のアプローチが必要となる可能性があります。
このヒートマップは、特定の要因や施策がどれほど個々のWEI要素に影響を及ぼすかを理解するための重要な資料となり得ます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 大部分のWEIタイプにおいてスコアの中央値は比較的高い位置にあり、中央値が大きく変動しているタイプは見当たりません。全体として安定しているといえます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのタイプで外れ値が存在し、異常なスコアを示唆しています。これらは特定の期間中に劇的な変化があったことを示唆する可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 色のグラデーションは、視覚的に各WEIタイプの違いを強調しており、スコアのばらつきを示しています。
– 箱ひげ図はデータのばらつきと偏りを示し、下位四分位数から上位四分位数までの範囲を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIタイプの箱ひげ図は独立したものであり、互いの関連性を直接示すものではありません。しかし、特定のWEIタイプにおける高いスコアは他のタイプと比較して圧倒的である場合があり、これがトレンド全体に影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布が広いものと狭いものが混在しており、サービスによって安定性が異なることを示しています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」は特に広い分布を示し、スコアに大きなばらつきがあります。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**
– このグラフは、特定の新サービスのパフォーマンス指標として利用されることが考えられ、特定の分野での改善機会を見つけるのに役立ちます。
– 安定したスコアのサービスはビジネスにとって強みであり、ばらつきが大きいタイプは改善や注力が必要かもしれません。社会的には、ばらつきのあるスコアが社会の多様なニーズに対応する能力や課題を反映している可能性があります。
全体として、箱ひげ図からの主要な洞察は、サービスの安定性、外れ値の影響、および改善のための潜在的な分野を特定するのに役立ちます。
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:
以下に、この主成分分析（PCA）グラフから得られる視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 特定の明確なトレンドは見られませんが、データポイントは全体的に第1主成分に沿って広がっているように見えます。これは第1主成分がデータの変動を主に説明していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上の右上に1つのデータポイントが他より離れており、これが潜在的な外れ値または特異なケースとして注目されるかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 各点は新サービスカテゴリにおける異なるデータポイントを表しており、第1主成分は57%の貢献率、第2主成分は15%の貢献率を持っています。第1主成分がデータセットの大部分の変動を捉え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**
– このPCAプロットでは、特定の時系列データの関係性というよりも、異なるデータポイント間の変動を多次元から2次元に削減して表示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分の方向に沿ったデータの広がりが、大きな変動要因を表していることが示唆されています。データは全体的に幅広く分布していますが、密集している箇所はあまり見受けられません。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 人間の視点から見ると、全体的な分布は限られたパターンを示していないため、多様な要因が新サービスの構成に影響していることを示唆しています。ビジネスや社会においては、他と異なる特徴を持つデータポイントに注目し、新しいビジネスチャンスや改善のヒントを探ることができるでしょう。外れ値が潜在的に新たなトレンドや革新を示している可能性があり、ここに新しい市場の可能性を見出すインサイトがあります。
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。
