📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合的な分析
**時系列推移**
– **総合WEIスコア**: 初期から中期にかけて一貫した安定性はなく、特に7月1日から7月6日までの期間はスコアがかなり変動しています。しかし、7月7日には比較的高い水準で安定しています。
– **個人WEI平均**: こちらも同様に、初期と中期で変動があります。しかし、7月6日の夕方以降は高いスコアで安定しています。
– **社会WEI平均**: 初めは一貫性がないものの、徐々に高まり、7月6日以降、特に7月7日にかけて高い水準で安定しています。
**異常値**
– 7月2日と3日は異常値が続出しており、具体的要因としてスコア決定の項目内での個々のスコアが低くなる、または介在する新しい外部要因が考えられます。特に、経済や心理的ストレスの影響が考えられます。
– 7月6日に総合WEIが一時的に非常に高くなりますが、その後再び元のレベルに戻っており、特定の要因（イベント、社会的出来事）に因るものかもしれません。
**STL分解による要素分析**
– **長期トレンド**: 個人および社会スコアは全体としてゆっくりと上昇し、7月7日の段階で高い水準に達しています。このトレンドの増加は、徐々に安定化している可能性があります。
– **季節性**: 明確な短期的な周期はありませんが、特定の特異なイベントが多様な影響を与えている観察があります。
– **残差成分**: 説明が難しい変動は、外部要因やその他の未確認の要因により説明されるべきです。
**項目間の相関**
– 各WEI項目間にはある程度の相関が見られます。特に、持続可能性と自治性が高い社会インフラと教育機会は、社会WEIと高い相関を持っています。個人の心理的ストレスは経済的余裕と負の相関を示し、負担が増えるとストレスが上がりやすいという仮説が支持されます。
**箱ひげ図からのデータ分布**
– 大部分のデータポイントは中央値に近いですが、特に心理的ストレスや個人自治のスコアには部外れた外れ値が確認されます。これは、データの分布が均等でないことを示します。
– いくつかのスコアは中央値よりも低くなりがちですが、社会的なスコアは逆に高めの値を保持しています。
**PCAによる主要構成要素**
– 主要な構成要素の大部分（PC1：62%）が全体スコアに寄与しており、残りの要因は相対的に小さい影響を与えていることが示しています。このことは、主要部分の動向がWEI全体への影響を決定する可能性が高いことを示唆します。
### 結論
データ分析により、WEIスコアは特定の期間において一部不安定であり、外部要因や心理的ストレス、経済的状況がスコアに影響を及ぼしている可能性が示されました。STL分解やPCAの結果を鑑みると、個々の詳細項目の改善が総合スコアの向上につながることが考えられます。異常値の発生は一部の不規則な要因によるもので、持続的な改善を図るためには総合的なアプローチが重要です。
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:
このグラフは、新サービスカテゴリの総合WEIスコアを30日間追跡しています。以下に各ポイントに基づく分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績AIのスコアは、最初の期間（約30日間）で約0.6から0.8の範囲で横ばいです。
– 予測AI（特にランダムフォレスト回帰）はこの範囲を超えて上昇し、最終的に約1.0に達する予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績AIに外れ値が含まれており、そのスコアは主に0.8の近傍にありますが、一部0.6を下回っています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績AI（実測データ）を示し、グレーの影は予測の不確かさ範囲を示しています。
– X印は予測値を示し、複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測AIモデルは全体的に実績データよりも高いスコアを予測していますが、モデル間で若干の差異（特にランダムフォレスト回帰の方が高い予測を示す）が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの多くは予測値の不確かさ範囲内に収まっています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は、他の予測モデルよりも高い傾向があり、より楽観的な予測をしています。
6. **洞察**:
– 人間は、このグラフから将来的にはスコアが上昇すると直感するかもしれません。特にランダムフォレストモデルの予測に基づくと、新サービスの成功が期待できます。
– ビジネスへの影響として、スコアの上昇が継続する場合、新サービスの市場における受け入れが良好である可能性が考えられ、リソースの追加投入や新たなマーケティング戦略の検討が重要です。
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:
以下にグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青色のプロット）は概ね0.7～0.8の間で横ばいになっています。
– 予測データ（ピンク、シアン、青緑のライン）は、特にランダムフォレスト回帰において、急激な上昇傾向が見られます。これは、サービスの将来的な改善や評価の向上が期待されていることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の実績データに外れ値（黒い枠線）が観察されますが、予測の範囲内です。特に急激な変動は初期には見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のスコアで、黒い縁取りは外れ値を示しています。
– ピンクのラインはランダムフォレスト回帰による予測、シアンのラインは決定木回帰、青緑のラインは線形回帰を示しています。これらが示す予測の精度や方向性の違いが、異なるアルゴリズムの特徴を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測ラインが示す値の乖離から、現状のパフォーマンスと予測される将来の動向を比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的狭い範囲で推移していますが、予測は異なる傾向と範囲を示します。これは、予測アルゴリズムによる結果に差異が現れやすいことが原因です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 実績に対して楽観的な予測が示されており、新しいサービスが改良される可能性が高く、それに伴ってユーザーエクスペリエンスが向上し得ると予測されます。
– ビジネス的には、成長の見込みがあるため早期の改善策の実施やマーケティング戦略の見直しが期待されます。
こちらの分析を基に、新サービスの戦略立案や投資判断に役立ててください。
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**
– **上昇・下降トレンド**: 初期はわずかな変動と上下が見られますが、30日間の後半においては一定の範囲内で横ばいで推移しています。
– **周期性**: 本グラフからは周期性は明確には見当たりませんが、初期にやや不規則な動きがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値が1つあり、グラフ上で強調されています。このデータポイントが他と異なってWEIスコアの大きな変動を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青い点）**: 実際のWEIスコアを示しており、初めの方は安定していないですが、後半で安定しています。
– **異常値（黒い円で囲まれた点）**: 特定の点が重視されており、それが異常値として認識されています。
– **予測モデル（ピンクと青の線）**: 線形回帰、決定木回帰、およびランダムフォレスト回帰による予測があるが、30日目辺りで揃っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルのラインは、WEIスコアの一定範囲に収束しており、モデル間の乖離はなく、似たような予測結果を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは初期に分布が広がっているが、最終的にはすべてのモデルが類似の予測をしています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– **安定性の示唆**: 終盤の予測値が一定していることから、新サービスのWEIスコアが安定する傾向があると考えられます。
– **異常値の原因解析の重要性**: ハイライトされた異常値は、ビジネス上での重要な外的要因やイベントがあった可能性を示し、原因を解明することで、将来の戦略に繋げることができるでしょう。
全体的に、最終的には安定した見通しがありますが、初期の変動および異常値は、新サービスの導入過程での課題や改善点となり得る要素を示唆しています。
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:
このグラフに基づき、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、期間内で比較的安定しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測は徐々に低下するトレンドが見られますが、線形回帰と決定木回帰による予測はほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で示されていますが、期間初めに複数見受けられる以外は、特に急激な変動は見られません。
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、赤いバツは予測値を指します。
– 灰色のシェーディングは予測の不確かさを表しています。
– 線の色は異なる予測手法を表し、紫色がランダムフォレスト、青が決定木回帰、緑が線形回帰を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルごとのトレンドを比較すると、ランダムフォレストモデルは下降傾向を捉えており、他のモデルとは異なる挙動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データのクラスターがわずかにあり、その範囲は不確実性の範囲（灰色のシェーディング）内に収まっています。このことは予測モデルがデータをよく捉えていることを示唆します。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– 人間の直感としては、予測が全体的に安定しているため、直接的な懸念は少ないかもしれませんが、ランダムフォレストの下降傾向は検討の余地があります。
– ビジネスや社会への影響としては、新サービスの経済的余裕（WEI）が下降する場合、顧客の購買意欲や利用頻度に影響を与える可能性があるため、戦略の見直しが必要です。
このグラフは、予測の精度と新サービスの持続可能性を評価するための重要なツールとなりえます。
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:
このグラフは、新サービスカテゴリにおける個人のWEI（健康状態）スコアの30日間の推移を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 初期の日付ではスコアが比較的安定しているが、均一ではなく若干の変動があります。
– 時間の経過とともに、予測値が異なるアプローチにより上昇し、その後横ばいになります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間にいくつかの異常値が検出されており、これは黒い円で示されています。
– 異常値は、通常の範囲から逸脱したデータ点であり、特に健康状態のモニタリングにおいて重要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータです。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、実際のデータがこの範囲に収まる予測です。
– 複数の予測線（紫、緑、シアン）が示されており、異なるモデル（ランダムフォレスト、決定木、線形回帰）の予測を表しています。
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比較が可能であり、予測の適合性を判断できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のスコアは時間とともに大きな上下動を見せず、比較的安定したトレンドです。
– 予測モデルの中では、いくつかのモデルで安定した予測かつ上昇傾向が見られます。
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**
– 健康状態に関するスコアは重要性が高く、異常値や予測の不確実性が高い場合は迅速な対応が求められます。
– 予測モデルと実績の比較から、どのモデルが最も現実的で信頼できるかを判断することができるため、ビジネス戦略や健康支援サービスへの活用が可能です。
– グラフからは予測が上方に移行することで、全体の健康状態の改善を示唆しています。
このグラフから、実績データと異なる予測モデルのパフォーマンスを観察し、それぞれのアプローチの有効性を評価することが重要です。
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:
以下の観点でグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）は初期日付の範囲で0.6-0.7付近に密集しており、その後データが途切れています。そのため、全体的なトレンドは判定しにくいですが、初期の段階では安定している様子が見られます。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は0.8-1.0の範囲で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績の中には一部のデータ点が異常値として示されており、特に序盤に集中しています。
– 異常値が出ているにもかかわらず、全体的には大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しており、異常値は黒い円で示されています。
– 予測は3種類（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で行われており、それぞれの方法論が異なる範囲で予測しています。
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の間でカバー範囲に違いがあります。予測はすべて高めのスコアを示しており、実績が低い段階で予測の精度を再考する必要があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の数値が0.6-0.7付近であるのに対し、予測がその範囲を外れており、実績と予測の間にはずれが生じています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、実際の心理ストレスが予想されていたよりも低く報告されており、予測モデルが現実の変動をうまく反映していない可能性があります。
– ビジネスや社会においてこのようなデータが重要であれば、モデルの精度を改善し、より信頼性の高い予測を実施する必要があります。
このデータを元に、予測モデルの調整や新たなデータの取得と分析の必要性が示唆されます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 期間の初めでは、実績（青いプロット）がやや上下しているが、その後安定した水準を維持しています。
– 予測（紫色ライン）は7月中旬から8月初旬にかけて安定した横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中に、黒い円で囲まれたデータポイントがあり、これが異常値として認識されています。ただし、その後のデータは予測の範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実際のデータを示し、実績の変動を可視化しています。
– 紫色ラインは異なる予測モデル（ランダムフォレスト回帰など）に基づいた予測値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、実績データがこの範囲内にあることが多いです。
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、全体として高い一致を見せています。予測モデルの性能が良好であることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高いWEIスコア（自由度と自治）は維持されており、この指標は新サービスがユーザーの期待に応えていることを示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**
– WEIスコアがほぼ一貫して高い水準を維持しているため、この新サービスはユーザーにとって非常に満足度が高いと考えられます。
– 異常値の存在があるものの、その後の予測と実績の一致度が高いため、このサービスは今後も安定したパフォーマンスを発揮する可能性が高いと見られます。
– ビジネスにおいては、ユーザー満足度が高いため、サービス展開の加速やマーケティング戦略を強化するための好機です。
以上を踏まえると、この時系列散布図は新サービスの成功を示唆しており、今後の市場戦略において重要なインサイトを提供しています。
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:
ここでは、社会WEIスコアに関するグラフを分析し、次の洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は期間の前半に集中しており、全体的に安定しています。急激な変動は特に見られません。
– 予測ライン（線形回帰、水色）は微妙に上昇しており、新サービスの社会的公平性・公正さの向上予測を示唆しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫のライン）はWEIスコアが一定で高いレベルを維持するとの予測です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示されていますが、これらは特定の期間に集中しています。しかし、全体的な影響は大きくありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点（実績）は実際の社会WEIスコアを示しています。
– 黒い円は異常値として検出されており、通常のデータからの逸脱を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示していますが、実績データはおおよそ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**
– 予測は実績データからの推測に基づいており、線形回帰やランダムフォレストはそれぞれ異なる方法で予測を行っています。
– ランダムフォレストの予測は、より高い一定のWEIスコアを示しており、より楽観的な見方をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的狭い範囲に分布しており、直線的な増加傾向は観察されません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人間が直感的に感じ取れることとして、WEIスコアが安定していることが挙げられます。これは新サービスが持続的な公正性を維持していることを示しています。
– 予測モデルによる高いWEIスコアは、新サービスが長期的に社会的公平性を維持・拡大させる可能性があることを示唆しています。これにより、サービスの評判や社会的影響力が向上す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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青）は期間の初めから上昇傾向を示していますが、ある時点で横ばいになります。
– 予測データは、継続して高いレベルを維持する予測となっており、特定の上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いデータポイントに黒い丸が付いているものが外れ値として認識されているようです。
– 初期の数日間にわずかな変動がありますが、その後は安定しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績で、黒い丸は外れ値を示します。
– 各種予測ライン（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が異なる予測手法の結果を示しています。
– 灰色の領域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**:
– 実績データと予測データの間には、初期には多少の開きがあるようですが、後半は予測が実績を追いかけている印象があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測と実績は期間の中盤以降でよく一致しており、相関が高いことが示唆されます。
6. **人間が直感的に感じることやビジネスや社会への影響**:
– 実際のサービスパフォーマンスは初期には変動するものの、最終的にはかなり安定した高い持続可能性と自治性を示していることは、サービスの成熟を意味するかもしれません。
– 予測が実績と整合しているため、予測モデルが信頼できると考えられます。
– 社会的には、予測どおりの安定が維持されるならば、この新サービスは持続可能な実装として好意的に受け取られるでしょう。
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:
# グラフ分析
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は、最初の数日間は上昇傾向がありますが、その後横ばいになっています。
– 予測のライン（緑、青、紫）は、最初の実績データに基づいてほぼ一定の値を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントは異常値として黒丸で囲まれています。これは期待値から大きく離れた結果を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績（青のプロット）はサービスの実際のパフォーマンスを示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示し、実績データがこの範囲内にとどまるかを視覚的に確認できます。
– 予測（緑、青、紫のライン）は異なるモデルを使用して将来の傾向を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは全体として予測モデルの不確かさ範囲にとどまっているため、モデルの精度がある程度保たれていることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– モデル間の予測値は一致しており、一般に信頼できる予測を提供している可能性があります。
6. **直感的かつビジネスや社会への影響**:
– 実績データが予測の範囲内に収まっているため、社会基盤・教育機会に関連した新サービスの安定性が維持されていることを示しています。
– 外れ値については、サービスの改善や調整の必要性を示す可能性があり、継続的なモニタリングとフィードバックが重要です。
– 全体として、このデータを利用してサービスの改善や戦略的な意思決定を行うことができます。
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:
以下は、提供されたグラフについての分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 初期の実績データ（青い点）は、比較的一定の範囲内に分布していますが、やや上向きの傾向があります。
– 予測データ（紫色の線）は、ランダムフォレスト回帰によって示されており、最初の予測後は一定の値に収束しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として示されている点（黒い円で囲まれた青い点）は、他のデータポイントと比べて顕著にスコアが高いか低い箇所です。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は、実際のWEIスコアを示しています。
– 黒い円で囲まれている点は外れ値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを表しており、予測された値の変動範囲を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期には実績データのみで、後から予測データが追加されています。
– 予測モデルがある時点から一定の水準に落ち着いているので、データが安定していると判断している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は集中的であり、大きな変動はあまり見られません。
– 予測データが安定していることから、モデルは大きな変動を予期していないと考えられます。
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**
– 人々は、初期のデータが大きく変動せず比較的安定していると感じるでしょう。
– 予測が一定のラインに達しているため、今後の展開について楽観的に捉えられる可能性があります。
– ビジネスや社会においては、サービスが安定していることや新たな変動要因が少ないことが示唆されるため、計画の見直しやリソースの戦略的利用を行う上で有益です。
こうした分析により、データの動向とモデルの予測との間の整合性を評価し、引き続きデータ収集やモデルの精度向上が可能です。
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:
以下のグラフ分析を行います。
1. **トレンド**:
– 上昇・下降の特定のトレンドは確認できませんが、特定の時間帯で色の変化が見られます。特に、19時から23時にかけてスコアが比較的高い傾向があります。
– 全体的には周期性よりも、特定時間に高スコアが集中する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月6日は、16時に急激にスコアが上昇しているのが目立ちます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はスコアの高低を表しており、明るい色ほど高いスコアを示しています。
– 7月6日の16時と19時以降が特に明るく、高スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯のデータが並列的に示されていますが、時間帯による傾向が見られ、特に夜間にスコアが上昇するパターンがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（夜間）にスコアが集中する傾向があります。日中は全体的にスコアが低いです。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 夜間にスコアが上昇するということは、利用者がその時間に活発になる可能性を示しており、新サービスが夜間に需要があることを示しています。
– このデータは、オペレーションやマーケティングの戦略に活用される可能性があります。例えば、リソースの最適配置や主要なターゲット時間帯の特定に役立ちます。
このように、このヒートマップからは特定の時間帯における新サービスカテゴリのWEIスコアの変動が明確に読み取れます。これを基に、さらに詳細な分析や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:
このグラフは個人のWEI平均スコアを時系列で示したヒートマップです。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**:
– 日付が進むにつれてヒートマップの色が変化していることが分かります。これは、特定の日付や時間でスコアが変動していることを示しています。
– 明らかな上昇や下降トレンドは見受けられませんが、色の変化が一定の周期性やパターンを持っているかのように見える部分があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日または時間における色の異なるブロックは、他の日と比べて異常なスコアを示している可能性があります。この場合、黄色などの明るい色や紫に変化している箇所が特に目立ちます。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 各色の濃淡は、スコアの高低を示しています。色の濃さが増すに従ってスコアが高いことが示されています。
– 特に黄色や緑の明るい色は高いスコアを示しており、紫色は低いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 各時間帯での色の変化から、時間帯ごとのスコアの変動が見られ、このデータが一貫した傾向を持たないことが示唆されます。
– 時間帯によっては18時台や8時台がスコアに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**:
– 時間帯ごとのWEI平均スコアのばらつきが視覚的に捉えられ、特に15時から23時の間のスコアの変動が大きいです。
6. **直感的及びビジネス・社会への影響**:
– 高スコアの時間帯を探ることで、サービスの利用が活発になる時間を特定でき、マーケティング戦略やサービス最適化のためのインサイトが得られます。
– スコアの低い時間帯に対しては、改善策を考えることが重要です。利用者の満足度の向上やサービスの質の向上などが必要となります。
このヒートマップを通じて、特定の時間帯でのユーザー行動やサービスの利用傾向を理解し、戦略的な意思決定に役立てることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 色の変化を見て取ると、日によって異なったパターンを示しています。青紫から緑、黄色への移行は特定の時間帯におけるスコアの変動を示唆しています。
– 7月7日は特に高いスコア（緑と黄色）が繰り返し観測され、他の日と比較して異なる動きを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日から7月7日にかけて、スコアが急激に上昇しているように見えます。
– これらの日の特定時間における色（緑と黄色）の出現は、何らかの特異なイベントや要因の影響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**:
– 色の濃淡はスコアの高低を示しており、黄色に近いほど高スコア、紫に近いほど低スコアを意味しています。
– 特定の時間帯にかけて色が変化しているのは、一日の内でのスコアの変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時刻によるスコアの変動が顕著であり、特定の時間（特に7月7日の朝と夜遅い時間）が他の日より高いスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコアが繰り返し出現する時間帯があり、これは何らかの周期的な要因が存在する可能性があります。
6. **直感的な印象と社会・ビジネスへの影響**:
– このヒートマップからは、特定の日や時間の影響で新サービスの評価が大きく変動している可能性が示唆されます。
– ビジネス的には、7月6日から7月7日におけるスコアの上昇が、新サービスの需要の増加や特定のマーケティング活動などと関連している可能性があり、そうした要因の特定が今後の戦略に資する可能性があります。
– 社会的には、特定の時間帯に利用者の行動が変化する可能性を示しており、施策のタイミング設定に関して新たな洞察をもたらすでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップなので時系列トレンドそのものは確認できませんが、「総合WEI」、「個人WEI平均」、「社会WEI平均」などが他のWEIと比較的強い相関を持っていることが分かります。特に全体の指標（総合WEI）が高い相関を示しているのは重要なトレンドです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動はヒートマップでは直接視覚的には捉えにくいですが、相関が極端に低い場合（負の相関を示しているケースなど）が特徴的です。「個人WEI（経済的余裕）」と他のいくつかの項目が見せる負の相関（例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」との相関0.10）は、特異なパターンとして注目に値します。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡は相関の強さを示し、赤が正の相関、青が負の相関を示しています。中でも、赤く濃い部分は強い正の相関であり、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が「社会WEI（公平性・公正さ）」と非常に強い相関を持っていることが視覚的に捉えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各項目の関係性（相関）は短期的なフラクチュエーション以上に恒常的なつながりを示唆している可能性が高いです。特に、社会の項目間の相関が強く、個人の心理的及び健康状態が一部の社会尺度とどのように関連しているかが見受けられ、政策立案に活かせそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」は相関が高く（0.75）、健康が社会の持続可能性に影響を与えている可能性が考えられます。
– 一方、個人の経済的余裕と心理的ストレスの間の低い相関（0.10）は、意外な点で、他の経済的要因が心理的な影響を中和している可能性もあります。
6. **直感的分析およびビジネス・社会的影響**
– 最も相関が強い項目を政策やサービスの基軸にすることで、影響範囲を広げられるでしょう。例えば、教育機会や社会的教育機関の重要性が他の社会要素と関連しているため、教育分野に焦点を当てることで多方面に波及効果があることが示されています。
– ビジネスシーンでは、個人の心理的ストレスが経済的余裕と低い相関であることを踏まえて、他の要因（職場環境や生活バランス改善）を重視する施策が効果的かもしれません。
このような相関関係は、具体的な施策や意思決定の方向性を示唆し、長期的な戦略立案に役立つ情報と言えるでしょう。
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「新サービスカテゴリ WEIスコア分布比較」について分析を行います。
1. **トレンド**
– 全体的に異なるWEIタイプ間で非常に均一なスコアが見られ、大きなトレンドや周期性は観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには著しい外れ値が見当たらず、スコアは各ボックスプロット内の範囲に収まっています。また、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 中央の線（メディアン）は、ほとんどのカテゴリで高スコアを示していますが、範囲の広さはタイプによって異なります。
– 一部のボックスプロットは特に高さがあり、これらはデータのばらつきが大きいことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各種WEIタイプ間でスコアの違いが比較できるものの、特定の時間的な関係性や相関はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各ボックスプロットの四分位範囲の違いは、各WEIタイプにおけるスコア分布のばらつきを示しています。
– 一部のWEIタイプは他に比べてより狭い四分位範囲を持ち、安定したスコアを持っていることがわかります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフは、複数のサービスや機能のパフォーマンス評価を比較するために有用です。スコアの安定性が高いタイプは、提供するサービスや機能の質に一貫性があると判断できます。
– スコアのばらつきが大きいタイプは、さらなる調査や改善の余地があるかもしれません。
– 社会的な要素（例えば、持続可能性や生物多様性）のスコアが高めであることは、これらがビジネスやコミュニティで改善されている可能性を示唆しています。
この分析から、ビジネスや社会においてどのタイプのWEIがコアとして使用されているのか、またどの領域に特に注力する必要があるのかを理解するための基礎を提供します。
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）を示しており、30日間のデータに基づいて新サービスに関連する異なる構成要素を第1および第2主成分にプロットしています。この分析からいくつかの洞察を導き出すことができます。
1. **トレンド**:
– グラフには具体的な時間軸がないため、時間的な上昇や下降のトレンドではなく、主成分上のデータの分布を見ます。データポイントは第1主成分に沿って左から右に区分されながら広がっており、中央付近に密集している部分が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データポイントの中に明らかに他から離れたプロットは見受けられませんが、右上にやや集中的にプロットされている部分があります。これは特定のパターンまたは特異な動作を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各ポイントは、データセット内のある事象やサンプルを示しています。第1主成分はデータの分散の62%を占め、最も重要な変動要因を表しています。第2主成分は14%を占め、これもまた一定の変動パターンを捉える役割を果たします。
4. **複数時系列データの関係性**:
– 時系列データそれぞれから抽出された構成要素が可視化され、各ポイントとしてプロットされているため、直接の時系列推移や継続性をここから見ることは難しいですが、一般的な分布の傾向や変動幅を見極められます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分方向にやや強く伸びるパターンがあり、主要な変動要因がかなりの影響力を持っていることが示唆されます。異なる方向の傾きが少ないことは、特定の要因に大きく影響されていることを示しているかもしれません。
6. **直感的な理解及びビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、この散布の傾向は新サービスカテゴリーが特定の要因に強い影響を受け、多くのサンプルが似たような変動パターンを持つことを示唆します。ビジネスや社会において、これらの主要な要因を理解しコントロールすることで、サービスの性能や効率を高めるための手がかりを得ることが可能です。
このPCAグラフは要因の分布と主成分の影響力を明らかにし、効果的なビジネス戦略や新サービス開発の基盤となる可能性があります。
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。