📊 データ分析（GPT-4.1による）
**データ分析結果: WEIスコアの評価**
1. **時系列推移と全体のトレンド:**
– 総合WEIスコアは、7月1日から始まり、初期に若干のばらつきを見せつつ、全体的に上昇トレンドを示しています。特に7月6日以降、0.8を超える高スコアを維持しています。
– 個人WEI平均および社会WEI平均も類似のトレンドを示していますが、社会WEI平均はやや高めの値を維持しやすい傾向があります。
2. **異常値の検出とその背景にある要因:**
– 7月6日に記録された0.87の総合WEIスコアなど、極端に高い値は、社会インフラ及び持続可能性・自治性の高評価と一致します。これは可能性として、新しい社会インフラ施設の開設や、持続可能性に関する政策の実行がポジティブな影響を与えたと考えられます。
– 同日の個人WEI平均も同様に急上昇しており、個人の経済的余裕や健康の改善が関与している可能性があります。
3. **季節性・トレンド・残差分析 (STL分解の仮定):**
– 長期トレンドとして、データ収集期間の中盤から終盤にかけての上昇傾向が確認されます。
– 季節性については、週末付近でスコアが向上する傾向が見られ、平日にかけてやや緩やかになる可能性があります。これは週末にかけての社会活動あるいは政策効果による影響と考えられます。
– 残差は特に7月3日および4日にやや顕著で、予期しない変動が見られますが、外部要因による一時的な影響と見ることができます。
4. **項目間の相関と意味:**
– 高い相関が見られるのは、社会持続可能性と共生・多様性（0.63寄与率）、個人経済的余裕と個人健康状態であり、これは個人の充実感が社会的な豊かさや環境の持続可能さと密接に関連していることを示唆します。
5. **データ分布分析:**
– 箱ひげ図上では、外れ値は7月6日の値が最も広範で、上昇の瞬間の直前または直後に急激な変動が見られます。データばらつきが大きい項目は一部で顕著であり、自由度と自治、心理的ストレスに関連する要素に集中しています。
6. **主要な構成要素 (PCA)の寄与率と解釈:**
– PC1の63%寄与率は、WEIの総得点バリエーションの大部分が特定の要素群によって説明されていることを示しており、特に社会的背景や政策変更が大きく影響した可能性があります。
– PC2の14%寄与率も依然として影響力があり、これは多様性や自由の要素が一部で効いていることを示唆し、個別に非常に高く評価される個人の自治と関連しているかもしれません。
**総評:**
今回の30日間におけるWEIスコアの全体的な上昇は、個々の項目の改善が総合的にポジティブな影響をもたらしたことを示唆しています。特に7月6日からの大幅な改善は、社会制度や政策の実施が成功したか、即座に影響を与えた可能性があります。したがって、今後の政策策定や社会経済的施策に資する貴重なデータであり、これをもとにさらなる分析と改善策の検討が推奨されます。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**
– 実績のプロットは、開始時点から若干の上昇傾向を示しています。
– 市場の反応が徐々にポジティブになっている可能性が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上で多数のデータポイントが異常値として示されていますが、実際の急激な変動は見受けられません。
– 異常値は、通常の変動範囲を超えた値を示している可能性がありますが、総じて範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、黒い円で囲まれた点は異常値を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は、実績値と予測値のばらつきを表しています。
– 他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる予測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**
– 実績データは、予測モデルの範囲内に位置しており、予測が比較的一致していることを示しています。
– 各予測モデルは上昇トレンドを示しており、特にランダムフォレストの予測が最も高い値を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のばらつきが予測の不確かさの範囲内に収まっていることから、予測モデルは比較的強い相関を持っている可能性があります。
6. **直感的な感じやビジネスへの影響**
– このグラフは、新サービスの市場導入が予想以上に順調であり、安定した成長を遂げている可能性があります。
– 企業は、今後このトレンドを利用してさらなる市場拡大を目指すべきで、予測が裏付けられるように環境を整備する必要があります。
– 異常値が多いため、さらなる分析が必要ですが、現在のところはポジティブな成長予測が立てられることが予想されます。
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:
以下のグラフについての分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、7月1日から7月10日まで緩やかな上昇傾向を示しています。その後は横ばい状態です。
– ランダムフォレストによる予測線（紫色）は、初期の急な上昇の後、1に近い値で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の時点には外れ値が存在します（黒で囲まれた青い点）。これは、予測しづらい異常な結果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**:
– 青いプロットは実際のデータを表し、精度を示します。
– 黒で囲まれたプロットは外れ値を示しています。
– 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**:
– 実績データと予測値（ランダムフォレスト）は、初期の傾向では近似しているものの、時間の経過とともに異なる動きを示しています。ランダムフォレストの予測が過剰に楽観的なのか、実績が停滞しているのか検討が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係については、全体的な傾向を見る限り、初期の強い相関から乖離している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実際のパフォーマンスが予測より下回っている場合、改善の余地があることを示しているかもしれません。このギャップは、新サービスの調整や方針転換が必要であることを暗示しています。
– ビジネス的には、WSIスコアが市場での認知度や顧客満足度と関係していると見なされるならば、その改善が新サービスの成長につながる可能性があります。
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30日間の時系列推移を示しています。以下に特徴と洞察を示します：
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は、全体的に0.8付近で横ばい傾向が見られます。
– 途中でいくつかの小さな上下変動がありますが、明確な上昇または下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 円で囲まれたプロットがいくつかあり、これらは異常値として示されています。しかし、これらは大幅なスコアのずれを示しているわけではなさそうです。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 実績（青のプロット）と予測（赤のプロット）が示されています。
– 予測モデルには、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3種類が使用されており、それぞれ異なる予測線（緑、青、マゼンタ）で示されています。特に、ランダムフォレスト回帰が高いスコアに到達しており、他のモデルと比較して異なる結果を提供していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルの結果は、実績データに対して高いスコアを予測しており、実績スコアとのディスパリティがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは狭い範囲でのスコア分布を示していますが、予測の不確かさ範囲（グレーのシャーディング）は、モデル自体の予測精度の幅を示しています。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– 異常値が検出されているものの、実績の変動幅が狭いため、サービスの安定性が高いという安心感をユーザーに与える可能性があります。
– 予測モデルのスコアが実績より高いことは、今後のサービス改善や成長のポテンシャルを示唆しており、計画の再考やさらなるビジネスチャンスの探求につながるでしょう。
– モデルの多様性により、予測の信頼性を高め、異なるシナリオを考慮に入れることで、より柔軟な計画策定が可能となります。
全体として、サービスの安定性と成長ポテンシャルという二つの側面がこのグラフから読み取れるため、戦略的な意思決定に役立ちます。
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:
このグラフの分析結果と直感的な洞察について以下に説明します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）においては、初期の数日間は大きな変動がなく、ほぼ横ばいです。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）による予測は、時間の経過とともにやや下降傾向にあります。
– 線形回帰（薄青の線）はほぼ横ばいで、決定木回帰（紫の線）も変動が少ないです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として示されている黒い丸のデータポイントがあり、一部の実績点が予測の不確かさ範囲（グレーの陰影）外に出ています。特異なイベントやノイズが影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を、赤いバツ印は予測を表しています。
– グレーの陰影は予測の不確実性を示しており、予測の信頼区間を表現します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレストの予測は他の予測手法（線形回帰、決定木回帰）とは異なり、明確な減少トレンドを示しています。これは、データの特定のパターンや特徴を捉えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と各予測線のスコアはおおむね一致しているが、個々のモデルによるわずかな違いがあります。
6. **直感的な感想とビジネスへの影響**:
– 新サービスにおける個人WEIスコアが安定して推移していることは、この期間中は概ねユーザーの経済的余裕が維持されていると考えられます。しかし、ランダムフォレストによる予測が下降していることは今後のトレンドを示している可能性があり、改善策や新たな施策が必要かもしれません。
– 外れ値の存在は、一部のユーザーで異常な変化があることを示しており、その原因を分析することで、より良いサービス提供やリスク管理に役立てることができます。
全体として、この情報は経営戦略やマーケティング計画に活用する価値があります。
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:
このグラフは、30日間の個人の健康状態を示すWEIスコアの時系列散布図です。以下、各ポイントに基づいた分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、最初の数日間において一定のばらつきが見られますが、特に顕著な上昇や下降のトレンドはありません。
– 予測データは三種類（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）あり、特にランダムフォレストによる予測が一時的に上昇していることが確認できます。これは他のモデルとは異なるトレンドを示しており、重要な特徴です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として、いくつかのデータポイントが黒い円で囲まれています。特に、7月6日付近の2つの外れ値が目立っています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のAIモデルによるデータ、赤い×印は予測のAIモデル、黒い円は異常値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、すべての予測モデルに共通していますが、範囲が狭いため不確かさは少ないです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は異なる予測を示していますが、特にランダムフォレストが非線形な動きを持ち、実績データに対する予測の多様性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、早期には不確定さを多く含んでいますが、時間が経るに従い、特定の状態に集約される傾向があります。
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**:
– 不確かさの少ない予測範囲と異常値の存在から、予測モデルの信頼性や異常値に対するアラートシステムの重要性が強調されます。
– 社会的には、健康状態のモデリングや予測に対する依存が進む中で、異常検知の精度向上が求められるでしょう。
今回のグラフを通じて、データのばらつきや予測モデルの特徴を把握し、不確実性を管理しつつ急激な変動を的確に捉えることが重要であることが示されています。
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. **トレンドの特定**
– 実績データ（青いプロット）は、評価日開始から7月9日あたりまで増加し、その後、安定またはわずかに減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのプロットが黒い円で囲まれています。これは外れ値や異常なデータポイントを示しています。このような点は、予測と実績の間にギャップがある場合に出現することがあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**: 実際の心理的ストレス（WEI）のデータ。
– **黒い丸**: 外れ値または異常とされたデータポイント。
– **予測ライン（緑、青、ピンク）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のそれぞれの予測を示します。
– **灰色の領域**: 予測の不確かさ範囲を示し、これに実績が収まっているかどうかが精度の指標となります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルごとに示された予測ラインは、それぞれ異なる推移を見せていますが、長期的には横ばいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測モデル間で大きな不一致は見られません。予測モデル間では特定の相関を見るためにはさらなる分析が必要ですが、散布図からは予測の安定性が示唆されています。
6. **人間が直感的に感じることと影響に関する洞察**
– 横ばいのトレンドを示しているため、心理的ストレスレベルは安定していると感じるでしょう。一部の外れ値や異常はあるものの、それが持続的な変動を引き起こしているわけではありません。
– ビジネスや社会への影響としては、心理的ストレスが急激に増加しているわけではないため、現時点で大きな介入は不要かもしれません。ただし、異常値の原因を調査し、問題の早期発見・対応策の構築が重要です。
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:
このグラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**
– グラフの初期段階では、データのばらつきが見受けられますが、全体的なトレンドとしては増加傾向にあります。その後、予測期間に入るとスコアが安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左側にいくつかの外れ値が存在し、これらは黒い円で囲まれています。これは短期間での急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、赤い「×」は予測AIによる予測値を示しています。
– 灰色の影は予測の不確かさ範囲を示し、安定的な予測がされていることを示します。
– 予測の線は３つの異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で、特に大きな相違は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– それぞれの予測手法が非常に似た動きをしており、それぞれの予測が一貫していることが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データのばらつきは、予測範囲に入ると安定してくるため、予測モデルが適切に調整されている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 初期のデータから見ると、システムのパフォーマンスが改善していることが示唆され、実施された改善策が効果を挙げている可能性があります。
– 予測と実績値が近似しているため、新サービスの予測精度が高いことを示唆し、このサービスに対する信頼感が増す可能性があります。
– ビジネス上、この新サービスは安定したパフォーマンスが期待できるため、今後の展開において積極的な戦略を取ることが可能となるでしょう。
このように、グラフからは過去のデータが改善しており、それに基づく予測も信頼できる範囲に収まっていると考えられます。
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:
### グラフ分析および洞察
1. **トレンド**
– **実績（青の点）**: 前半はばらつきが大きく、急激な変動が見られる。大きな上昇や下降のトレンドはないが、全体的に0.6から0.9の間で変動している。
– **予測（各種ライン）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は7月10日以降は非常に安定しており、それぞれのアルゴリズムに基づいた一定の値を示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の青い実績値には外れ値（黒の円）があり、それらは大きく0.6未満である。他のデータポイントと比較して特異であるため、注目すべき変動があると考えられる。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**: 実績値を示しており、日ごとの実際の公平性・公正さのスコアを表す。
– **ピンクや紫のライン**: 各種アルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測値を示す。これらは安定性と変動の少なさを示している。
– **灰色のボックス**: 予測の不確かさ範囲を表し、実績値がこの範囲内で変動することを意味している。
4. **関係性**
– 実績値と予測値の間には変動の傾向があり、予測値の範囲内に収まっていることが多い。特に後半、予測の精度が高まっているか、もしくは安定した値を取る傾向にある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値にばらつきがあるが、予測範囲内に収まる傾向があり、特に予測モデルの精度が高まるにつれ実績値の変動が抑えられる。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 実績データは初期段階ではパフォーマンスの変動が大きいが、予測では安定したパフォーマンスが期待されている。このことは、新サービスが公平性・公正さに関して初期の不安定さを克服し、持続可能なパフォーマンスを提供できる可能性を示唆している。
– 予測ラインの安定性は、意思決定者に対して信頼感を与え、長期的な計画や施策を立てやすくする。このような安定性が確保されている場合、サービスの信頼性が増し、顧客や社会の間での受容も高まると考えられる。
このグラフは、初期の課題を克服しつつある新サービスの状況を示しており、続行する上で重要な洞察を提供している。
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:
このグラフを基に、以下の分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフの左側で最初に急激に上昇し、その後は高いスコアで安定しています。7月初旬から7月中旬にかけて上昇が見られ、これにより新サービスの持続可能性が向上したことが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左上部分において、いくつかのデータポイントが外れ値として強調されています。これは特異なイベントやデータの不整合があった可能性を示します。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットが実績、赤の×は予測、黒で囲まれた点が外れ値を示しています。これにより、実績と予測の当初の乖離や信頼性が可視化されています。
– 予測線は紫の濃淡で描かれており、複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による結果がほぼ一致しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと複数の予測モデルの推移が一致しており、短期間での予測精度が高いことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測に大きな乖離がないため、予測モデルが現実をよく反映していると言えます。外れ値を除いて、データは上部に密集しています。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**
– 持続的な成長を見せているため、新サービスは社会にポジティブな影響を与えています。この持続可能性の高いトレンドは、おそらく市場での信頼性やユーザー満足度を向上させるでしょう。
– 予測モデルが安定した結果を見せているため、将来的な計画策定にも寄与することでしょう。
全体として、このグラフは新サービスの持続可能性における成功を示しており、外れ値を除けば高い信頼性が得られることがわかります。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（青色）は初めの数日間で緩やかに上昇した後、横ばいになっています。
– 予測は開始されると、異なる手法によって異なる水平線を描いていますが、全体として高めに安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 期間の初めに、実績データに外れ値（黒色で囲まれた点）が観察されますが、急激な変動は見られません。
3. **各プロットの意味**:
– 実績（青色）は、実際のWEIスコアの推移を示しています。
– グレーの影は予測の不確かさを示し、その中に実績が収まっていることから、予測が妥当であることを示しています。
– ピンク、青、紫の線は異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）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**:
– 複数の予測手法による線はそれぞれ異なる方法でWEIスコアを予測しており、実績のデータポイントはこれらの予測範囲に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績は全体的に予測の不確かさ範囲内にあります。相関は強いと見られますが、特定の数値は示されていません。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**:
– 現在の実績が複数の予測手法の信頼範囲内に収まっており、予測モデルが現状のパフォーマンスを安定して捉えていると判断できます。
– 人々は改善の兆しが見られた初期の上昇をポジティブに捉え、多様な予測手法の中から最も合理的なものを採用する必要があります。
– 社会基盤や教育機会における新サービスの安定性が確認され、長期的な投資や政策決定における価値が増す可能性があります。
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**
– 初期期間（2025-07-01 から 2025-07-07）には、WEIスコアが0.6から0.8の間で上昇しています。
– その後、予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は非常に高いスコア（0.9以上）で横ばいを示していますが、実績データがこれに続いていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期数日間に集中して、いくつかの外れ値（異常値）が存在しています。これらの外れ値は、予測範囲から外れた点を示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、黒い円で囲まれた点は特に外れ値を示しています。
– グレーの陰影は予測の不確かさを示し、これにより予測の信頼性範囲が視覚化されています。
– 線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）による予測の結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各予測の間に明らかな一致は見られず、特に最初の一週間においては大きな乖離が見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間には低い相関が見られます。特に初期段階では、予測モデルは実績データに適合していない可能性があります。
6. **直感的な感じやビジネスや社会への影響**
– 初期の実績データの変動は、新サービスの評価や需要が不安定である可能性を示しています。
– 高い予測スコアにもかかわらず、実績がそれに達していないことは、予測モデルの再評価や改善が必要かもしれないという直感を促します。
– ビジネス面では、当初の予測を過信することがリスクになる可能性があり、戦略の見直しが求められます。社会的には、共生や多様性の確保に向けた取り組みが継続して評価されるべきです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップの色の変化を見ると、7月6日から7月8日にかけて色が明るくなっており、これはWEIスコアの増加を示唆しています。
– それ以前は、比較的暗い色が続いており、スコアが低い状態が続いていたようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に7月6日以降に急激なスコアの上昇が見られます。これは何らかの要因が影響を与えた可能性があります。
3. **要素の意味**
– 色の濃淡がスコアの高さを示しています。暗い色ほど低いスコア、明るい色ほど高いスコアを表しています。
– WEIスコアは時間帯ごとにプロットされており、特定の時間帯にスコアが集中して変化していることが示されています。
4. **時系列データの関係性**
– 複数の時系列が示されているわけではありませんが、特定の日付と時間帯に関連した変動が顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部の期間（特に7月6日以降）で、昼間（15時から19時）にスコアが高くなる傾向が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 直感的に、このスコアの上昇は新サービスの人気や注目の増加を示している可能性があります。
– ビジネスにおいては、このスコアの上昇を受けて、マーケティング戦略の見直しや、更なるサービスの強化を検討する余地があります。
– 社会的には、特定の日付や時間帯における行動パターンの変化、例えば世間の関心の高まりが影響しているかもしれません。
このヒートマップは新サービスの評価を測る指標として機能し、戦略的な方向性の判断材料として有益です。
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:
以下の点について、グラフから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 各日の時間帯におけるWEI平均スコアの変動が視覚化されており、特定の時間帯でのスコアの変動が目立ちます。全体としては、日によって異なる動きが観察されますが、特に目立つ周期性はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月8日の19時のスコアが最も高く、この日だけ色が明るい（黄色）部分が目立っています。これは急激なスコアの上昇を示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**:
– 色の変化がWEI平均スコアの高さを示します。暗色は低スコア（約0.65）、明色は高スコア（約0.825）を表しています。これによって、どの時間帯が高スコアなのかが視覚的にわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日、異なる時間帯のスコアが異なる色で示されており、直感的にどの時間帯が他よりもスコアが高いかがわかります。ただし、単一の一時的なピーク以外の強い相関関係や明確なパターンは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によるスコアのばらつきはありますが、全体としては特定のスコアに集中しているわけではなく、ばらつきが多いと言えます。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 一部の日時において急激にスコアが高くなっているため、その時間帯や日には何らかの特別なイベントやプロモーションなどが影響を与えている可能性があります。企業はこの時間帯に注力することで、効率的にリソースを投入できるかもしれません。また、特定の時間帯に資源を集中的に配分することでサービスの質向上が見込めるでしょう。
このヒートマップは、どの時間帯がパフォーマンス的に優れているかを直感的に把握するのに役立ち、戦略的な意思決定を支援するものと考えられます。
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:
このヒートマップに基づく分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 時間帯によって異なる色が示されていますが、全体的なパターンとしては、特定の日付（2025-07-06）におけるスコアの上昇が目立ちます。他の日付に比べてこの日は明るい色が多く、スコアが高かったことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-06の特定の時間帯で急激にスコアが上昇している様子が見えます。他の日付に比べ、同日のスコアの変動幅が大きく、外れ値と考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの大きさを示しており、色が明るくなるにつれてスコアが高いことを表しています。緑や黄色の部分が、より高いスコア領域として識別されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に休日やイベントなどが存在する日なのかもしれません。同じ日の複数の時間帯でスコアが高い現象が発生していることから、特定の日の特性が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**:
– 高いスコアは特定の日付と特定の時間帯に集中しており、普段から異なる外部要因（イベント、キャンペーンなど）が関連してい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の洞察**:
– 2025-07-06のスコア上昇はイベントやキャンペーンなどの効果を示している可能性があり、マーケティング戦略の成功を意味します。ビジネスとしては、このような高スコアの日を分析し、今後の戦略に生かすことで売上や顧客満足度向上が期待されます。
総じて、このヒートマップは特定のイベントや外部要因が一定の期間、また時間帯にわたって社会的評価に影響を及ぼしたことを示唆しています。
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:
このヒートマップは、30日間の新サービスカテゴリにおける全WEI項目の相関を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 色の濃淡は相関の強さを示しており、赤が強い正の相関、青が負の相関を示します。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」は強い正の相関を持っていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– このヒートマップでは、大きな外れ値や急激な変動は直接示されていませんが、相関が0.15や-0.21のセルは、他の高い相関に比べて例外的であると見えます。特に「個人WEI（経済的余裕）」は全体的に他の項目と低い相関を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– マップ上の各セルの色が示す相関値に注目すると、多くが0.5以上の中〜強の正の相関にあります。特に、社会的項目同士の相関が比較的高い傾向にあります。
4. **複数のデータの関係性**
– 「総合WEI」、「個人WEI平均」、「社会WEI平均」が顕著に相関しており、個人と社会の平均値が総合と強く関連していることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 赤い色が多くを占め、全体として多くの項目間で正の相関が見られることから、新サービスの項目は相互に関連していることが示唆されます。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 全体的な正の相関は、新サービスの各要素が効率的に組み合わせられることを示唆しています。例えば、個人の自由度や自立性が高まると、共生や多様性も促進されることが考えられます。このような相関は、社会の発展に有効なインサイトを提供する可能性があります。
ビジネスや社会への影響として、強い相関がみられる項目群に対する投資や施策が効果的であることが示唆され、そのための取り組みが成功に貢献する可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 各カテゴリの中央値はおおむね横ばいですが、箱の位置の違いから各WEIタイプの中央値に若干の違いがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「社会WEI（公共性・公平さ）」では外れ値が見られます。これにより、このカテゴリには個別の大きな変動があることが示唆されます。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図の箱部分は四分位範囲（IQR）を示しており、データの50%がこの範囲に含まれていることを示します。ひげの部分は最小値と最大値を示しています。
– 色の変化はカテゴリの違いを示すため、視覚的な識別が容易です。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– これは時系列データというより、カテゴリ単位での分布の比較に焦点を当てたグラフです。時系列的な変化は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」「社会WEI平均」の箱が近い位置にあることから、これらのスコアが統計的に似ている可能性があります。
– 各カテゴリのIQRの高さが異なるため、分布の違いが視覚的に確認できます。
6. **ビジネスや社会への洞察**
– WEIスコアの分布が高いカテゴリは、強いパフォーマンスが期待される可能性があります。
– 社会的な要素（公共性・公平さ）に見られる外れ値は、その分野での個別の事案や問題を示唆する可能性があります。
– ビジネス上では、このデータをもとに、新サービス展開時の戦略調整や重点分野の選定に利用できるでしょう。特に外れ値に注目することで、リスク管理や特定分野への焦点を合わせた戦略が必要かもしれません。
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:
1. **トレンド**:
– グラフはPCAにおける散布図ですので、時間的なトレンド（上昇、下降、周期性など）は直接示していません。しかし、第1主成分から第2主成分への広がりを通じて、データの主要な変異方向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかな外れ値は少なく、データは比較的一貫しています。ただし、一部のプロットが他よりも離れている部分があり、これらが特定の特異事象や例外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**:
– プロットの位置は、第1主成分および第2主成分でのデータポイントの位置を示しています。第1主成分が0.63の寄与率を持つため、この軸はデータの大部分の分散を説明しています。
– 色や密度の情報が提供されていないため、追加の特徴を分析することは困難です。
4. **時系列データの関係性**:
– グラフ自体では時系列の関係性が示されていませんが、2つの成分の相関や、分布パターンに基づく関係性を間接的に見出すことができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは主に横に広がっており、第1主成分に沿って多くの分散が観察されます。これにより、第1主成分が解析されたデータセットにおける主要な変動要因である可能性が示唆されます。
– 第2主成分は0.14の寄与率を持っており、補助的な情報を提供するものの、主要な変動要因としての影響は限定的です。
6. **人間が感じる直感やビジネスへの影響**:
– データの大部分が第1主成分に寄与していることから、新サービスにおける主要な要素がそこに集約されていると考えられます。この情報を基に、サービスの改善や新たな戦略の策定が可能です。
– 特異なデータポイントは、成功例や問題点を特定するための洞察を提供する可能性があります。各プロットを詳細に解析することで、改善の余地や市場のニッチを見つける手助けとなるでしょう。
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。