📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 1. 時系列推移とトレンド
– **総合WEI**: 全体的に緩やかな上昇傾向を示しているが、各日で変動が大きい。特に7月6日からの数日は0.80を超える高いスコアを維持。
– **個人WEI平均**: 日によってバラつきが見られ、7月6日に顕著に改善（ピーク時0.83）が観察される。その効果は次の日にも継続。
– **社会WEI平均**: 同様に上下の変動があるが、後半で安定して高い水準に達する傾向。
特に7月6日にスコアが非常に高いことが特筆され、これは考えられる要因として特別なイベントや政策の変更があった可能性を示唆しています。
#### 2. 異常値
異常値は7月6日以降で出現し、その要因としては突然の社会的イベント（祝祭や特別な社会プログラムの開始）や個人的な状況改善の影響によるものと考えられます。この期間中の異常な高値は、特に「個人WEI平均」と「社会WEI平均」のどちらにも共通する特徴が見られ、その連動性が強調されます。
#### 3. STL分解
– **トレンド**: 長期的に見て、全体的に増加傾向で、これはサービスの成熟または人々の期待の増大を反映している可能性があります。
– **季節性**: データの期間が短いため季節性は不明瞭。ただし、週末効果や特定の経済指標の影響などが考えられます。
– **残差**: 一部のデータ点は残差として捉えるべきであり、突然の変動やサンプルの誤差の可能性を考慮。
#### 4. 項目間の相関
– 経済的余裕と個人WEI健康状態間にはある程度の正の相関が見られ、個人の健康と経済状況が密接に関連していることを示唆します。
– 一方、心理的ストレスと総合WEIは逆相関関係にあり、社会の支持体制が心理的ストレスを軽減する効果を発揮している可能性が高いです。
#### 5. データ分布
箱ひげ図からは、多くの個人項目では中央値が比較的高い位置にあり、これが比較的全体的に良好な生活状況を反映していると考えられます。また、一部項目（例えば心理的ストレス）はバラつきが大きく、個別事例ごとの差異が大きいことを示しています。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
主成分1（PC1）が63%の変動を説明しており、これはWEIスコアの変動要因として最も重要な指標であることが示唆されます。これは恐らく、一複数の要因（たとえば経済的および健康指標）が結合していることを示唆します。PC2が14%を説明し、より個別的な要因（たとえば多様性や地方インフラ）を反映している可能性があります。
### 総合的な考察
このデータセットは新サービス開始に伴う社会および個人の適応状況を捉えるにあたって有望な指標を提供しています。特に7月6日からのスコア推移は今後の持続的なサービスの受容や適応の指標となり得るため、これに関連する社会イベントや政策改変を検討することが重要です。個人と社会的要因の相互関係を強調し、特に経済と健康指標においては統合的なアプローチが望まれます。
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:
以下がグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績値（青のプロット）は、期間の初めに横ばいのトレンドを示しています。
– 予測値（ランダムフォレスト回帰）は、7月8日から増加し、その後は1.0付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データの中で、いくつかの外れ値が観測されています（黒い円で示されています）。これらは異常値として強調されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、その周囲の黒い円は外れ値を示しています。
– 薄灰色の領域は、予測の不確かさ範囲を示しており、緑、シアン、マゼンタの線はそれぞれ異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値は予測値に比べてやや変動が多いですが、全体的なトレンドは予測値と一致しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測が他のモデルよりも安定した高いスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値が予測の上限と下限の間に収まっており、予測モデルの精度が高いことが示唆されています。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– サービスの新規提供の効果が、予測よりもやや不安定ですが、予測通りに高いパフォーマンスを発揮しています。
– 安定した成長が続けば、利用者の信頼を得て、さらなる社会的影響を与える可能性があります。
このような視覚的特徴は、新サービスの成功を示す指標となり、今後の意思決定に役立てられるでしょう。
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:
以下は、提示されたグラフから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. トレンド
– 初期の約10日間は、WEIスコアは緩やかに上昇しています。
– その後の期間では、急激な上昇が見られ、最終的には横ばい状態で安定しています。
2. 外れ値や急激な変動
– グラフ内に黒い円で示されたデータポイントは外れ値として認識されています。約2か所で観測されています。
– 外れ値は初期の日付に集中しており、その後の安定したトレンドとは対照的です。
3. 各プロットや要素
– 青い点は実績を示しており、初期のばらつきが大きいものの、後半では一貫性が向上していることを示しています。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰の予測を示し、スコアの上昇とその後の安定を予測しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示しており、初期には不確実性が高く見えます。
4. 複数の時系列データの関係
– 実績と予測がある場合、ランダムフォレスト回帰の予測は実績に近く、精度が高いことが示唆されます。
5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは初期には変動していますが、次第に予測に近づいています。これによりモデルの適合度が時間とともに向上したことがわかります。
6. 直感的な洞察
– 初期のデータの変動は導入期の不安定さを示す可能性がありますが、最終的には安定的なパフォーマンスに移行していることは、ビジネスにおける順調なサービス立ち上げを示しています。
– 外れ値が除かれることで、より一貫したパフォーマンス評価が行えることを示しています。
– 初期不確実性の管理ができれば、サービスの改善が可能であると考えられ、ビジネスにも安定的な成長が期待されます。
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:
グラフの分析は、以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）は、最初の期間で若干のばらつきが見られますが、全体として上昇を示しています。
– 予測（紫色の線）は水平に延びており、今後は安定したスコアを維持することが予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれた外れ値がありますが、数は少なく、全体のトレンドには大きな影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実際のデータを示し、黒い円で囲まれた部分は異常値を示しています。
– 灰色の背景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**:
– 時系列のデータセット同士に目立ったズレはなく、予測が実績をほぼ追従していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは安定した上昇傾向にあり、予測モデルの信頼性を示唆しています。
6. **直感的な理解とビジネス・社会的インパクト**:
– このグラフから、人々は新サービスが安定して成長していると感じるでしょう。これは、サービスが順調に稼働していることを示し、ビジネスへのポジティブな影響を予測させます。
– 異常値は注目すべき点ですが、頻度が低いため、全体戦略の再検討を促すほどの影響ではないでしょう。
全体として、このグラフは新サービスの健全な成長を示しており、今後も安定したパフォーマンスが期待できそうです。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は主に横ばいですが、わずかに上下する傾向があります。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰を用いた予測ラインは、全体として横ばいか、わずかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上ではいくつかの異常値が検出されています（黒い丸で囲まれた点）。これらは他のデータポイントと大きく異なる値を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実際のWEIスコアを示しています。
– 灰色の範囲は予測値の不確かさを表しています。
– 紫色の線（ランダムフォレスト回帰）は、今後のスコアがやや下降トレンドにな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**
– 実績データと予測モデルは比較的近い値を示していますが、予測の不確かさには余地があり、この範囲が不確実性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが集まっている範囲は比較的狭く、変動が小さいことが示唆されています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間はこのグラフを見て、WEIスコアが安定していることを感じるかもしれませんが、予測に基づけばわずかに減少する可能性が示されています。
– ビジネスや社会への影響としては、経済的余裕が維持されることの重要性が挙げられ、予測からのわずかな下降トレンドに基づいた対策が求められるかもしれません。
このデータがどのように実際の経済活動に関連しているのかを深掘りすることで、施策や意思決定の材料とすることができるでしょう。
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:
このグラフに基づいて、次のような分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期の実績スコア（青い点）は比較的一定で、軽微な上下動があります。
– 「予測（線形回帰）」と「予測（ランダムフォレスト回帰）」の線はそれぞれ異なる動きを示しています。特にランダムフォレスト回帰では、時間とともにスコアが増加する上昇トレンドが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内には外れ値としてマークされた点（黒い円で囲まれた青い点）がいくつか見られますが、顕著な急激な変動は観測されていません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のスコアを示しています。黒い円はデータの中で異常と判断されたスコアを示します。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示し、実績データが範囲の外にある場合、予測モデルの改善が必要かもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間に微妙な違いが見られますが、特にランダムフォレスト回帰はスコアが上昇する予測をしています。これは、他の予測とは異なる基準やパターンを学習している可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在の実績データと予測モデルの間には一貫した相関パターンは観測されていませんが、各モデルの予測が将来的な傾向に変化をもたらす可能性があります。
6. **直感的およびビジネスへの影響**:
– このグラフを見た人は、異常値を管理する必要性とともに、どのモデルが未来のデータにより適合するかを見極めたいと感じるでしょう。
– ビジネス的には、健康状態の予測を改善することで、より良い健康管理サービスを提供する機会があるかもしれません。特に、予測の精度を高めるためのデータ収集やモデル改善のための施策が重要となります。
これらの洞察に基づいて、モデルの精度向上や健康管理の施策を検討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:
以下は、提示されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 実績のプロット（青い点）は、最初の数日間は0.6付近で横ばいであり、比較的一貫した値を示しています。しかし、表示されている期間でのトレンドは強くありません。
– 過去の期間を通じて、予測データ（紫の直線）は一貫した水準にとどまっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値が黒い円で示されています。最初の数日間に複数の外れ値が観察され、その後も続いています。
– 急激な変動は見受けられず、実績値は比較的安定しています。
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×印が予測値を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示していますが、実績データの大部分がこの範囲に収まっています。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、一定を保っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に大きな乖離はなく、予測値は実績の範囲内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一定の範囲に集中しており、広く分散してはいません。
6. **直感的に感じることと社会への影響**:
– このグラフは、心理的ストレスの評価が比較的一貫しており、大きなストレスの増減はないと解釈できます。
– ビジネスや社会においては、ストレスレベルが安定していることは肯定的な要素です。これは、社員の生産性や健康に良い影響を与える可能性があります。同時に、新サービスに対する心理的負担やストレスが軽微であることを示唆しているかもしれません。
全体として、データは安定した心理的ストレスレベルを示しており、この安定性はサービスの利用またはビジネス環境においてプラスに作用すると考えられます。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ（青色の点）**: 序盤は小さい変動が見られるものの、全体的なトレンドとしては横ばいになっています。
– **予測データ（紫色の線）**: 予測の種類（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がすべて時間の経過に伴って増加する傾向を示しており、特にランダムフォレスト回帰が1.0に向かって急激に上昇しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値として示されたデータポイントがいくつかありますが、それらは特に実績データの初期段階に集中しています。これらの外れ値が示す変動は、WEIスコアに影響を与える突発的なイベントや環境の変化を示唆しているかもしれません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青色の点**: 実際のパフォーマンスデータを示します。一部、特に初期には外れ値が存在します。
– **紫色の線**: それぞれの予測モデルの予測値を示します。予測値はすべて増加傾向を示し、多様なモデルでの結果が示されてます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測モデル間で相関があり、似たようなトレンドを描いていることが示されます。特に、ランダムフォレスト回帰モデルは他の予測方法よりも急激な変動を予想しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実際のデータと予測データ間には明らかなズレが見られます。これは予測モデルがリアルタイムのデータ変動を迅速に反映できていない可能性があります。
### 6. ビジネスや社会への影響に関する洞察
– WEIスコアの安定または増加は、個人の自由度と自治の増加に関連しており、これは新サービスの導入がユーザーにポジティブな影響を与えている可能性を示しています。
– 予測モデルが増加を示していることから、新サービスが今後も個人の自由度を向上させる可能性を示唆しています。
– 初期に見られる外れ値は、新サービスの立ち上がり期における課題を示しているかもしれず、これらへの対策が必要であると考えられます。
このような視点から、データを元に最適な施策を検討することが重要です。
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:
## グラフの視覚的特徴と洞察
### 1. トレンド
– **実績（実績AI）**：7月1日から7月5日までの間で、フラットまたはわずかな変動がありますが、顕著な上昇や下降のトレンドは見られません。
– **予測（ランダムフォレスト回帰など）**：期間が進んだ後も、高い水準での推移が予測されています。この予測は安定しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値として特に目立つものはありません。スコアは全体として0.6から1.0の間に収まっています。
### 3. 各プロットや要素
– **実績AI**（青いプロット）は、WEIスコアの1週間程度の変動を示しています。
– **予測の不確かさ範囲**（グレーの帯）は、実測値の広がりが予測モデルとどの程度一致しているかを示しています。
– **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）は、長期的な視点での傾向を提供しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測モデルの出力が類似しており、モデル間で大きな違いは見られません。
– 実データが予測範囲内に収まっているため、モデルの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AIのスコアは0.8付近に集中していますが、全体として0.6から1.0の範囲に分布しています。このことは、WEIスコアの短期的な変動は存在するものの、大きな異常がないことを示唆しています。
### 6. 直感的に感じることやビジネスへの影響
– 社会の公平性・公正さに対する新サービスの貢献度が安定しており、信頼性が高いと感じられます。
– 予測モデルが安定していることから、新サービスの導入がうまく進んでいることが示唆され、サービス利用者に対する安心感を与えるでしょう。
– ビジネス戦略としては、予測精度の高いモデルを活用し、サービス向上のためのさらなる戦略を立案できる環境が整っていることが考えられます。
このグラフは、新サービスのWEIスコアが短期間で安定しており、予測モデルの高い精度が示されているため、サービスの信頼性や将来性に対するポジティブな印象を与えるでしょう。
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:
### 1. トレンド
– **実績（青点）**: グラフの最初の数日間は上昇トレンドを示しており、その後は横ばいまたはわずかな上昇が見られます。
– **予測ライン（紫色と他の色）**: 期間全体を通じてほぼ一定しており、大きな変動はありません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値は黒い枠で囲まれていますが、目立った急激な変動は特に見られません。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青）**: サービスの持続可能性と自治性の現在の評価を示しています。
– **予測（異なる色）**: それぞれの予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果を示しており、安定した予測を提供しています。
– **予測の不確かさ（灰色）**: 予測の信頼区間を示しており、予測の精度を表しています。予測のばらつきは比較的少ないです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測は、期間の最初の方では多少離れていますが、徐々に収束して一致しているように見えます。これは、予測モデルが期間の後半では実績データに適合し始めたことを示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各予測モデルは非常に高い相関を示しており、実績データに対する精度の高い予測ができていることがうかがえます。
### 6. 直感的に感じることとビジネスや社会への影響
– **直感**: 初期の段階で実績が上昇し、その後安定していることから、新しいサービスは持続可能性と自治性の向上を成功させたと感じられます。
– **ビジネス/社会影響**: サービスの持続可能性と自治性が高いことは、顧客の信頼を獲得し、さらに長期間の事業の成功につながる可能性が高いです。また、環境や社会的な影響を考慮した持続可能な事業モデルの確立が示唆されます。
全体として、このグラフは評価内容が予測と実績のどちらにおいても高い水準にあることを示しており、新サービスの成功を裏付けるものです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績AIのスコアは徐々に上昇し、0.7から1.0付近に収束しています。全体的に見ると、上昇トレンドが見られます。
– 予測AIの結果は一定の水平線を描き、実績AIの動向とは異なります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の日付において、いくつかのスコアが大幅に下振れしており、これらは異常値としてマークされています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実際の実績スコアであり、黒い円で囲まれているものは外れ値として認識されています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示していますが、範囲が狭いため、予測モデルが安定した精度を持つと推測されます。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測線はすべて水平で、予測が一定であることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績のスコアは予測モデルによって提供された範囲内で推移しているものの、実際の動きは上昇トレンドを描いており、予測とは不一致です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間に強い相関が見られませんが、実績値が予測範囲内にとどまっていることは事実です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績スコアが上昇していることは、サービスの改善や社会基盤・教育機会の強化を示唆します。これにより、関係者はサービスの成功に自信を持つでしょう。
– 予測モデルと実績値の乖離は、モデルの再評価や改善の必要性を示唆しています。ビジネスにおいては、これを改善することで信頼性を高め、将来的な展開に役立てられます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、初めに緩やかな上昇トレンドを示しています。評価日は2025年7月1日から2025年7月10日まで上昇し、その後は0.8付近で横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として識別されたデータポイントがいくつか存在しますが、それらは初期の上昇トレンド内に含まれています。この時期のスコア変動のために判別され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**
– 実績（青いプロット）は実際のWEIスコアを表し、予測（赤いバツ）は予測AIによる将来のスコア予測を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色のシェード）は初期データポイントのみをカバーし、以降は予測値（ライン）が示されています。特にランダムフォレスト回帰（紫色）は、一定のスコアを長期間維持する予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の実績データと予測モデルの関係を見ると、予測が非常に楽観的であり、横ばいのトレンドを示しています。一方で実績データは変動を含む上昇傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの初期の上昇は予測データにおける期待値を超える可能性を示唆しており、予測アルゴリズムの精度や調整の必要性を考慮する価値があるかもしれません。
6. **直感的なインサイトと社会への影響**
– 実績データの上昇は、新サービスが共生、多様性、自由の保障に向けた効果を上げていることを表している可能性があります。予測データが横ばいを示すことから、現在の取り組みの継続的なポジティブな影響を最大化するためには、定期的な評価と戦略の見直しが必要です。社会への影響としては、多様性や共生社会の実現に向けた努力が正しい方向に向かっていることを示しており、更なる改善への期待があるかもしれません。
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:
ヒートマップの分析結果を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 横軸は時間（日数）を示し、縦軸は時間帯を示しています。色の変化を観察することで、特定の日や時間帯の活動レベルを把握できます。
– 全体的に見ると、色の明るさが特定の時間帯で強まったり弱まったりしていますが、特定の上昇または下降トレンドは明確ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月7日の午前中には急激に色が明るくなり、活動レベルが高まっていることを示しています。これは特定の日に何らかのイベントが集中した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さは特定の時間帯における活動の強さを表しています。濃い紫色は低活動、明るい緑や黄は高活動を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯での活動レベルが、日にちにより異なることがわかります。特定の日には複数の時間帯で高活動が見られ、日全体のパフォーマンスが向上していることが示されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な周期性は見られないものの、一部の時間帯での高活動が他の時間帯に波及している場合があります。活動が高い時間帯が連なっている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ユーザーの活動が特定の日時で高まることから、マーケティングやサービスリリースのタイミングを検討する際の参考になるでしょう。
– ビジネスにおいては、リソース配置やサポート体制を強化するべき時間を特定するのに役立ちます。
– 急激な変動は、特定イベントやプロモーションの効果、あるいは外部要因の影響を示している可能性があり、それに基づいて今後の戦略を調整できます。
このように、ヒートマップからはユーザーの行動やパターンを把握することができ、ビジネス展開の戦略策定において大変有用です。
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:
1. **トレンド**:
– グラフ全体を通して、濃い色（低スコア）から明るい色（高スコア）への変化が見られ、特に7月5日以降、より高いスコアに移行しているようです。これは、サービスの評価が改善していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月7日の午前8時および午前10時前後に急激なスコアの上昇が見られます。これは特別なイベントやサービスの改善措置がそのタイミングで実施された可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しており、時間帯ごとのスコアの変動を視覚化しています。特に明るい色は高い評価を、暗い色は低い評価を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯にわたってデータが提示されており、特定の日付における一時的なスコアの上昇が、他の時間帯や日付にも影響を及ぼしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコアの時間帯は特定の時間に集中しており、低スコアはより分散しているようです。午前中から午後にかけてスコアが上昇する傾向があることが見受けられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– ヒートマップには直感的に評価の高低が伝わり、時間帯による効果や特定の日付の改善傾向が読み取れます。このデータは、サービスの提供や改善のための時間帯戦略を形成するのに役立ちます。特に、ピーク時間帯に向けた特別な施策を導入することで、全体的なスコアをさらに向上させる可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップは、特定の期間にわたり社会WEI平均スコアの変動を示しています。明確な周期性は見られませんが、色の推移から時間帯による変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月7日以降に高いスコア（黄色と緑）が頻繁に現れており、それ以前の期間と比較して変動が顕著です。この変化は何か特別な出来事や外部要因によるものかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はWEIスコアを示しており、黄色や緑色は高いスコア、青や紫は低いスコアを示します。主要な活動時間帯（15時から23時）でスコア変動が集中しており、消費者行動に関連する可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとのデータ比較が可能で、特に夕方から夜にかけてスコアが高くなる傾向があります。これは、利用者がこの時間帯にサービスを多く利用していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコアの時間帯（特に夕方から夜）に集中しており、他の時間帯との相関を分析することで、更なる洞察を得ることができるかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 高スコアが夕方から夜に集中していることから、この新サービスは人々の生活リズムに密接に関連していると直感的に感じます。このパターンを活用することで、マーケティング戦略やサービス内容の改善につなげることができるでしょう。ビジネスにおいては、ピーク時間帯にリソースを集中的に配置するといった対応が考えられます。
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、新サービスカテゴリにおけるWEI項目間の相関関係を30日間にわたり示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– トレンドそのものはヒートマップからは直接読み取れませんが、各項目間の相関度合いから長期的な関連性についての傾向を見つけることができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ上には外れ値は示されませんが、相関係数の低い（青色）ペアは他のペアと比べて異なる特徴を持つと考えられます。
3. **各要素の意味**:
– 色の濃さは相関の強さを示します。赤が濃いほど高い正の相関、青が濃いほど高い負の相関を表します。
– 例: 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は0.91と非常に高い相関を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の要素間の相関が高いものは、互いに依存や影響を与え合っている可能性があります。例えば、「個人WEI平均」と「社会WEI平均」は0.95と非常に高い相関があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高い正の相関が多く見られ、特に社会WEI項目間は密接に関連していることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 高い相関を持つ項目群は、政策やサービス開発において同時に考慮すべきです。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」間の高い相関（0.71）は、心理的ストレスの緩和が健康状態改善に役立つことを示唆しています。
– ビジネスや社会において、ある要素の改善が他の要素に良い影響を与える可能性があるため、相関の強い分野での集中的な施策やサービス展開が有効であると判断できます。
このように、相関が高い項目を中心に考慮すると戦略的な意思決定がしやすくなるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 箱ひげ図は、時間的なトレンドではなく、カテゴリ間の分布比較に適しています。グラフから明確なトレンドは見られませんが、各カテゴリがどのように異なるかを見ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（自由感と自治）」のカテゴリには、1つの外れ値があります。これは、他のデータポイントから大きく離れた値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱ひげ図は25％から75％の範囲を示し、中央の線は中央値を示しています。
– 「総合WEI」や「個人WEI平均」などのカテゴリは、中央値が高く、データのばらつきが少ないことから、安定して高いスコアが見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 本グラフでは、時系列データではなく、各カテゴリのスコア分布を示しているため、時系列の関係性はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」は、共に高いスコアを持ち、類似した分布を示しており、これらのカテゴリが相関している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– グラフから、特定のカテゴリ（例えば「個人WEI（心理的ストレス）」）が低い中央値を示しているため、ストレス管理やメンタルヘルスが課題である可能性を示唆しています。
– 高いスコアを持つカテゴリ（例えば「総合WEI」）は、一般的な満足度や幸福度を反映しており、サービスの成功を示しています。
– 企業は、外れ値の低いスコアに対応する領域を改善することで、全体的なサービスの質を高めることができるでしょう。
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、新サービスカテゴリのWEI構成要素に対する主成分分析（PCA）の結果を示しています。この解析は30日間のデータに基づいて行われています。以下に、このグラフから読み取れる洞察を示します。
1. **トレンド：**
– グラフは明確な上昇や下降のトレンドを示していませんが、データポイントが密集しているエリアがいくつか見られます。
2. **外れ値や急激な変動：**
– 左上と右上のデータポイントは、他のポイントから若干外れた位置にあり、外れ値の可能性があります。
– これらはデータの異常または特異な事象を示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素が示す意味：**
– 横軸は第1主成分、縦軸は第2主成分を示しています。第1主成分の寄与率が0.63、第二主成分が0.14であることから、データのばらつきの多くは第1主成分で説明されていることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性：**
– 時系列データが異なる位置に分布している可能性があり、それぞれのサービス要素がどのように相互作用しているかを考察する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 第1主成分と第2主成分の間に明確な直線的な相関は認められませんが、横方向に広がっているため、第1主成分がデータを強く特徴付けていると言えるでしょう。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察：**
– WEI構成要素の主成分が新サービスの成功や改善点を理解するための手がかりを提供できる可能性があります。第1主成分が主要な変動要因として特定されていることは、この主因に対する特別な注意が必要であることを示唆します。
– 外れ値は、新サービス戦略を考える上で特定の現象やトレンドを捉えるための重要なサインと考えられるかもしれません。これらの点を深掘りすることが、新たな機会やリスクを特定するのに役立つ可能性があります。
このPCAの結果から、人間はデータの視覚的な分布を基に、新サービスの構成要素の影響範囲や関連性を直感的に認識できるでしょう。分析を進めることで、潜在的な市場機会や課題がさらに明らかになるかもしれません。
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。