📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: 0.68から0.86の範囲での変動が見られます。特に2025年7月6日から7日にかけて大幅な上昇があり、0.86を記録しています。この上昇は全体的な社会的要因の向上に関連している可能性があります。
– **個人WEI平均**: スコアは0.64から0.83の範囲で、多少の上下動がありますが、総じて安定しています。7月6日と7日のデータでは、急激な上昇が観察され、心理的ストレスや健康状態の改善が影響した可能性があります。
– **社会WEI平均**: 0.68から0.91までの範囲で変動があります。特に7月6日に最高スコアを記録しており、社会的公平性や持続可能性のスコアが向上したことが影響したと考えられます。
### 異常値
– 特筆すべき異常値は7月6日の総合WEIスコアで0.87を記録したものです。この急上昇の背景には、社会的公平性や持続可能性に関する社会的イベントや政策の影響があるかもしれません。
### 季節性・トレンド・残差
– データの変動には明らかな季節性パターンは見られませんが、7月6日以降のトレンドは上昇傾向にあります。残差の変動は小さいことから、ランダムな要因の影響は限定的です。
### 項目間の相関
– 高い相関関係が見られるのは、個人の健康状態(個人WEI)と社会的多様性(社会WEI)です。これは個々の健康改善が社会全体の多様性の増加につながる可能性を示唆しています。
### データ分布
– 箱ひげ図を用いると、個々の項目が全体的に中位の安定性を示している中で、持続可能性および社会的多様性に関する外れ値がいくつか見られます。これらの項目において、特定の短期的な改善または悪化が考えられます。
### 主要な構成要素(PCA)
– PCAの分析において、PC1が0.62の寄与率を示しており、個人および社会的要因の両方がWEIスコアに及ぼす影響の大部分を説明しています。これは、個々の行動・状態とそれが社会に与える影響がWEIの主要な決定要因であることを示しています。
#### 総合
WEIスコアのデータからは、7月初旬における急激なスコアの上昇が特筆され、個々の健康の改善や社会全体の持続可能性の向上が背景にある可能性が高いです。データ内の異常値や急激な変動は、大きな社会的要因や新しい政策の導入に起因していると考えられます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期の実績データ（青いプロット）は安定して高いWEIスコアを示しています。その後、予測データ（さまざまな回帰手法）が表示されていますが、全体的にその高水準が維持されるか、やや上昇する可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として黒い円で示されたデータがあります。これらは、特異な状況を示しており、分析の際には注意が必要です。
3. **各プロットや要素**
– 実績データと予測データはさまざまな色で分けられ、異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果が示されています。
– WEIスコアの予測の不確かさ範囲（XAI/3σ）は灰色の帯で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法のWEIスコアの予測が若干の差異を持っているものの、どれも似た傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ全体は高水準を保っており、予測モデル間の結果差が大きくないことから、予測のばらつきは限定的です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 高いWEIスコアの持続は、新サービスが市場で受け入れられていることを示唆しています。
– ビジネスにおいては、この高水準の維持が競争上の優位性をもたらす一方で、異常値の発生原因を理解し、リスク管理することが重要です。
このデータは戦略的計画にとってポジティブな兆候を示す一方で、異常値や今後の予測に対して柔軟に対応することも求められます。
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:
以下にグラフの視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（2025年7月から9月）はおよそ0.7から0.8の範囲で安定しています。
– 後半のデータ（2026年のデータ）は再び安定していますが、少し低い範囲（約0.6）で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測データ（紫色の線）は、一時的に1を超える高い値を示しており、予測モデルによる急激な変動が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を示し、黒い円で囲まれた異常値も含まれています。
– 緑の点は前年度のデータを示しています。
– 予測の「線形回帰」「決定木回帰」「ランダムフォレスト回帰」が示されていますが、ランダムフォレスト回帰が実績から大きく刺さります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年度のデータは似たようなパターンを示しています。
– 予測データは実績や過去データとは異なる変動を持ち、予測精度の改善が必要かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年度の値は密集しており、比較的一貫したパフォーマンスを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 新サービスの実績は比較的安定していますが、予測モデルの精度に改善の余地がありそうです。特にランダムフォレスト回帰が実績から乖離しているため、予測モデルの再評価が必要です。
– 実績が安定しているということは、新サービスが市場で一定の評価を得ていることを示唆していますが、予測の不確実性はリスク管理上の課題です。ビジネスや意思決定において、より精緻な予測モデルの開発が焦点となるでしょう。
この分析から、予測モデルの改善や市場動向の継続的な監視が重要であることが示されています。
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:
1. **トレンド**:
– 視覚化されているデータは2025年7月からほぼ2026年に渡っており、初期は高いスコアが多いですが、途中でデータがなく、2026年に再びデータが高い位置に戻っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータに異常値が一部確認できます。特に始まりの部分におけるスコアの急上昇が目立ちます。
3. **各プロットの意味**:
– 青い点は実績（実測データ）を表し、緑の点は前年との比較データです。
– 赤い「×」は予測データを示しており、回帰手法の違いにより色分けされています（紫はランダムフォレスト回帰）。
– グレーの範囲は、予測の不確かさを示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**:
– 実績データと前年データとの間に若干の変動がありますが、全体的に数値は高めです。予測と照らし合わせることで、予測モデルがどの程度有効かを評価することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測と実績データは比較的一致しており、モデルが現実のデータをよく反映していると考えられます。ただし、データの間にギャップがあり、期間によるスコアの変動が考慮されていない地点が存在します。
6. **直感及びビジネス・社会への影響**:
– 初期には予測される高いスコアが示されていますが、データが消失している期間があり、分析の精度に影響を与えている可能性があります。
– 継続的に高いスコアを維持していることは、提供されている新サービスが安定して受け入れられていることを示しているかもしれません。一方で、新たなデータ取得やモデルの改善により、確実性を高めていく必要がありそうです。これにより市場の変動に迅速に対応できる可能性が高まります。
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:
## 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期の実績データ（青）は0.8付近で始まり、その後徐々に低下しています。
– 特定の時点でランダムフォレストによる予測（紫ライン）が急に下降していますが、この後の予測や実績データは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として黒い縁のある丸が示されていますが、実績データと密接しており、大きくかけ離れた数値ではないようです。
– 問題となるような急激な変動はランダムフォレストの予測に見られますが、その結果がどの程度正確であったかはデータからはわかりません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青の点は実績データを示します。
– 緑の点は昨年の同時期のデータを示しており、これが最近のデータと、やや異なる傾向を示していることがわかります。
– ランダムフォレストと線形回帰の予測が同時期に行われていますが、異なる結果を示している点が興味深いです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 緑の昨年データと現在の実績データ（青）は、そこまで密接な関連は見えず、状況の変化があった可能性が考えられます。
– 各予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が異なる結果を示しており、予測の不安定さを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在のデータは昨年のデータよりも低い位置に集まっており、全体的にWEIスコアが減少傾向にある可能性があります。
– 横ばいから下降へのトレンドが見られるため、経済的余裕が減少していることを示すかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 経済的余裕の低下は個人消費の減少を引き起こす可能性があります。これにより、新サービスへの需要が低下する懸念があります。
– 昨年と比較してスコアが下がっていることから、市場全体の変化や個人の生活費の増加が要因として考えられます。
– 各予測モデルのばらつきから、予測精度の向上や新たなモデルの考案が求められるかもしれません。
このグラフは新サービスの市場投入時に顧客の経済的余裕を考慮する必要性があることを示唆しています。戦略的な市場計画が必要となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側、初期の日付において「実績（実績AI）」としてプロットされたデータ（青い点）は、主に同じ範囲に集中しており、明確なトレンドは見られません。
– しかし、データ後半の予測部分では、「予測（ランダムフォレスト回帰）」が上昇して1のWEIスコアに近づいています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期部分において、黒い丸で示される「異常値」プロットがいくつか見られますが、これらが比較的狭い範囲に集中しています。
– 中央付近での予測手法による急激な変化が見られます。この部分は特に「予測（線形回帰）」と「予測（決定木回帰）」において異なる動きが見られます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 「実績（実績AI）」は青い点、「予測（予測AI）」は赤い三角、「異常値」は黒枠の丸で表現されています。
– ラインは異なる予測手法を表し、それぞれ異なる挙動を示しています。
– 「前年（比較AI）」と緑の点で示されるデータは、予測と比較する基準として使われ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**
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なるトレンドを示しており、手法間での一致が少ないことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データは比較的一貫しており、特に異常値以外は密に集中しています。
– ランダムフォレスト回帰が上昇トレンドを示しているのに対して、他の回帰手法では違う動きがあり、手法によって予測の見解が異なることが示唆されます。
6. **直感的に感じることとビジネスへの影響**
– 人間が直感的に理解するのは、いくつかの異なる手法で予測される将来の健康状態の評価が異なることです。特にランダムフォレストによる予測は、健康状態の改善を示唆しています。
– ビジネスや社会面では、データベースによる精度の高い健康予測が求められ、これに基づく健康促進サービスの開発が期待されます。また、このトレンドが正確である場合、健康管理の新しいアプローチや市場機会が生まれ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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフ全体として長期間のトレンドははっきりと観察できず、データが特定の期間に集中している印象があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイントの間に、異常値と示される部分がいくつか存在しています（黒い円で表示）。
– ランダムフォレスト回帰を用いた予測ライン（ピンク）が最初に急激に上昇していることが見受けられます。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロット点は実績を示していますが、多くが異常値としてもマークされています。
– 緑色のプロットは前年データとして右側にまとまっており、新しい予測と比較するための基準として役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは短期間に集中しており、予測データとの連携を深めることで、新しいサービスの心理的効果のトレンドをより詳細に把握できます。
– 予測データは複数の回帰モデルによって異なるトレンドを示しています。これは、予測の不確実性および方法論の違いを反映していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各時点で、実績が予測範囲内に収まっているかどうかを確認することで、モデルの適合度を評価することが可能です。
6. **人間が感じる直感と影響**:
– このグラフからは、新サービスが初期に乱れた心理的ストレスを伴ってしまった可能性があります。このため、サービスのローンチや運用方法についての見直しが必要かもしれません。
– ビジネス面では、異常値の多さが潜在的なリスクを示しており、サービスの改善や予測モデルの精度向上に注力することで、顧客満足度の向上に寄与するでしょう。
このグラフは、新サービスの心理的ストレスに関する評価が短期間に集中し、一部のデータが異常値として示されていることが特徴的です。これにより、サービスの始動段階での調整が求められる可能性があります。
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:
グラフを確認しました。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 実績（青色）は、評価開始時からしばらくの期間に高いスコアを維持していますが、その後の表示が少ないため、長期的なトレンドを判断するのは難しいです。
– 前年のスコア（緑色）は、データの後半において高めに維持されているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として黒色のサークルが初期の評価期間に集中していることが確認できます。これは初期データにいくつかの異常が存在していたことを示しています。
– 急激な変動は特に見られませんが、一部のモデルで予測値が変動しています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績（青色）は、自由度と自治の実際の測定値を示しています。
– 予測（赤の「×」）は実績に基づく未来予測値ですが、実績に比べ数が限られています。
– 前年のデータ（緑色）は前年の同時期のスコアとして、過去のパフォーマンスの比較基準となります。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰予測）は予測範囲を示し、他の予測方法との比較に重要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータは初期と後期に分かれており、長期的には相関がある可能性がありますが、詳細な数値がないため直接の比較には注意が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データに対する予測が縦に分布しているため、予測モデル間での相関や手法の違いが影響を及ぼ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**:
– このデータは新サービスの個人WEI（自由度と自治）を示しているため、顧客の満足度や自由度に関連したビジネス戦略の指標として活用できるでしょう。
– 初期には高いスコアが得られているので、サービス開始時の影響が強く、今後もこの強みを維持できるかが重要です。
全体として、初期のデータと予測には異常や変動が見られます。これらを考慮に入れながら、継続的な改善と予測手法の精度向上が求められます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期の実績データ（青色）は、0.5から0.6の範囲内に集中しています。
– 線形回帰予測（紫色の線）は非常に高いWEIスコアを示しており、実績との乖離が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色の実績データに黒い輪が描かれたプロットは異常値として識別されています。特に初期のデータが複数の異常値として判定されています。
– 360日間の大半ではデータが欠落していますが、最後の部分で前年のデータ（緑色）が急激に高いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績で、予測はその他の色で示されています（赤色の×印は未確認の予測）。
– 異常値は特定のパターンを示している可能性がありますが、具体的な理由は不明です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルが提供するスコアにはかなりのばらつきがあります。このばらつきは、モデル間の予測方法の違いを示しているかもしれません。
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乖離が見られ、モデルがWEIスコアを過大評価している可能性があります。
6. **直感的な観点と影響**
– このグラフから直感的に、予測が実績に比べて過度に楽観的であると感じられます。このことは、AI予測の信頼性に疑問を投げかけ、実際のデータに基づいた改革が必要であることを示唆しています。
– また、異常値の多さも、評価基準やデータ収集の方法に改善の余地がある可能性を示しています。
– ビジネスや社会的には、新サービスの公平性や公正さに関する現在の評価とAI予測との間で異なる認識が存在するため、重大な誤解や対策のミスが発生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:
このグラフは、新サービスの社会WEI（持続可能性と自治性）のスコアの時系列を示しています。ここで注目すべき点を分析します。
1. **トレンド**:
– データは明確に2つの期間に分かれています。最初の期間（2025年）は、実績スコアが集中しており、近い値を保持しています。その後、2026年のデータでは、実績が上向きに変化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータに外れ値が示されていますが、その後のデータクリスタル変動パターンには外れ値は現れていません。
3. **各プロットの意味**:
– **実績（青のプロット）**：現状のスコアを示します。
– **予測（赤のX）**：予測されたスコアが表示されていますが、表示されているのはランダムフォレスト回帰の予測のみです。
– **異常値（黒の円）**：初期データに異常値があることが示されました。
– **前年（緑のプロット）**：前年との比較になるような色付けがされていますが、2026年のデータしかありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年の関係性の示唆はありませんが、2025年から2026年にかけての推移はポジティブな変化が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ランダムフォレスト回帰は効果的に将来のWEIスコアを予測するために使用されているようで、傾向の変化を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 直感的に、このサービスは時間と共に持続可能性と自治性が向上しています。このポジティブなトレンドは、新しい施策または技術導入の成功を示唆しています。
– ビジネス戦略としては、引き続きモニタリングしつつ、異常値の原因を検証することで、更なる改善につながる可能性があります。
このように、データは特定の成功を示しており、今後の持続的な成長を目指した分析が求められると考えます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは360日間のデータを示していますが、実績（青色）のデータは限られた期間（2025年7月）に集中しています。他の時期には、データポイントがほとんど見られません。
– 予測（ピンク、紫色の線）が渡っている期間は、その後の将来に渡っており、予測方法ごとにスコアの異なる見積もりが見えますが、一貫した上昇か下降のトレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の部分において、異常値が（黒の縁取りのある白い円として）いくつか示されています。
– この点からは、ある特定の時期に社会WEIスコアに突然の変動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 実績データ（青い丸）は非常に密集しており、信頼性のあるデータ収集の時期を示していると思われます。
– 他の期間では予測データ（線）が3種類の機械学習モデルに基づいて提供されています。各モデルは異なる結果を示しており、異なる方法論による予測のばらつきを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データが限られているため、予測データ間の直接的な関係は不明ですが、予測の枠から外れている値は、予測の不確実さを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値の多さとタイミングが顕著であるため、予測と実績の間には大きな不確実性や予測の困難があることが示唆されます。
6. **直感と社会への影響**
– 初期のデータが濃密であり、その後は予測に頼る構造のため、新サービスの立ち上げ初期に大きな活動があったか、データが集中して収集された可能性があります。
– 教育機会や社会基盤に関連する社会WEIのスコアが、このように予測に依存していることは、計画や政策の形成において柔軟性が求められると考えられます。
– ビジネス面では、予測精度向上や異常検知に関する新たなアプローチを検討する必要性があるかもしれません。
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**
– スコアは一年間の間に、初期の高い値から一旦下がり、その後安定しているように見えます。初期にピークがありその後下降する。最終的には、前年度（比較AI）データの開始までに上昇している傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階で外れ値が複数見られ、予測外の高いスコアがあります。しかし、その後には急激に下降し安定した動きをしています。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績値（実績AI）を示し、緑のプロットは前年の数値を示しています。紫の線は異なる予測モデルによる予測値の動きを示しており、モデルによって予測に多少のバラつきが見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各モデルの予測は実績との差異に対する精度を考えると、特にランダムフォレスト回帰と決定木回帰のモデルにおける予測パターンは顕著に見えるが、全体的には予測の許容範囲内に収まっているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年度のデータは期間の異なる時点で似たような傾向があり、実績データが比較的一定の低い範囲に集中していることから、共有する要因が考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の異常なスコアは、新サービスの開始時点で何らかの市場要因や外部要因が影響している可能性が示唆されます。その後の安定化は、サービスの成熟や市場の受容度が高まっていることを示し、長期的にはポジティブな傾向が見込まれます。
– ビジネス的には、初期のリリース時に強いインパクトを与える施策が成功した反面、その後の市場への効果の持続性をより計画的に考慮する必要があるでしょう。社会的には、共生や多様性を考える際にインパクトが強かったが、持続的な取り組みが求められると解釈できます。
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:
このグラフについて、以下の分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフは主に数日間のデータを示しており、時間帯ごとの色の変化が観察できます。
– 色が濃い紫から緑や黄色にかけて変化しているため、時間が経過するにつれて値が上昇していることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– ある特定の日（特に2025-07-06と2025-07-07）では明るい緑や黄色が見られ、他の日に比べて数値が高いことが伺えます。これらは外れ値や急激な変動として認識されるかもしれません。
3. **プロット要素（色、密度など）の意味**
– 色の変化はスコアの変動を示し、青・紫系は低スコア、緑・黄色は高スコアを示しています。
– 横軸に日付、縦軸に時間帯が表示されており、日時ごとのスコアの変動を視覚的に理解するのに役立っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の時間帯にわたるデータから、深夜から朝方にかけてはスコアが低めであり、昼間に向けて高くなる傾向があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯とスコアの間には、日中に高くなる傾向が見られ、季節的または日常的な活動の変化に関連している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会的影響**
– 人々は日中に新サービスを利用することが多いかもしれません。これにより、サービス提供側は日中にリソースやサービスを強化するなど、戦略的な配分を検討する必要があるでしょう。
– このヒートマップから得られる洞察は、サービスの利用パターンの把握に役立ち、効率的な運用をサポートする基礎となります。
これらの分析を通じて、特定の時間帯での戦略的な判断に役立てることができると考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察:
1. **トレンド**:
– 色の変化を観察すると、個人WEI平均のスコアが時間の経過とともに変動していることがわかります。特定の時間帯には色が濃くなり、別の時間帯では淡くなることから、スコアに上下のトレンドがあることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日に明るい黄色のセルが見られます。このエリアは他の時点よりもスコアが高いことを示しており、異常なピークとして捉えられる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップにおいて色の濃淡は個人のWEI平均スコアを表しており、色相から明度が高くなるに従いスコアが高くなっています。特定の時間帯や日におけるスコアが一目でわかるように視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付と時間の組み合わせでデータが示されているため、特定の時間帯（例: 16時台）がスコアのピークを持つ傾向が見受けられます。これは時間帯によってスコアに影響を与える要因が存在する可能性を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 縦の時間帯と横の日付におけるスコアの変動により、一部の時間帯でより顕著なスコアの変動が見られます。全体として一定のパターンがあるかは、このグラフだけでは判断が難しいですが、細かな時間帯別の傾向を特定することが可能です。
6. **直感的な印象とビジネスへの影響**:
– ヒートマップから人間が直感的に感じることとして、特定の時間帯や日付の重要性が視覚的に浮かび上がることです。高いスコアの時間帯を特定し、その要因を分析することで、新サービスの利用促進に繋げることができます。また、特定の日付や時間に効果的なマーケティング戦略を実施するための基礎データを提供します。スコアのピークがある時間帯に注力することで、サービスの向上やユーザー満足度の向上に貢献でき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:
以下は、提供されたヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– 全体的に特定の周期性や明確な上昇・下降トレンドはグラフには見られません。しかし、一部の時間帯で色の変化が見られ、それが周期的なパターンを示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月7日に黄色や緑の色が強調されており、他の日に比べて高いWEIスコアを示しています。これが外れ値の可能性を示唆しており、急激なスコアの上昇を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色相はWEIスコアの大きさを示しています。色が濃いほど低いスコアを、色が明るいほど高いスコアを示しています。特に、黄色や緑の部分が最も高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフ上では特に複数の明確な時系列データとの直接的な関連性は見られません。ただし、時間帯ごとのスコア変動が異なる日付で異なるパターンを持っていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の変化は特定の時間帯、特に夕方から夜にかけて変動が大きく、その時間帯は他の時間に比べてスコアが高い傾向があります。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– このヒートマップは、新サービスの利用度または受容度の時間的な変動を示唆していると考えられます。特定の日や時間にスコアが高くなっている場合、その時間帯に新サービスの需要が増加している可能性があります。
– ビジネスや市場においては、これらの情報を活用してマーケティングやサービスの最適化を図ることで、さらなる成功を収める可能性があります。
このヒートマップの活用により、企業は特定の時間帯に焦点を当て、顧客体験をより良いものにするための調整を行えるでしょう。
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:
このヒートマップから次のような洞察を得ることができます：
1. **トレンド**:
– 色が赤いほど高い正の相関を示し、青いほど負の相関を示します。全体的に、赤の割合が多いことから、多くの項目間に高い正の相関があることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目（例:「社会WEI平均」）との相関が低い（青色）、これは他の項目と比較して異なる動向を持つ可能性があることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各セルの色の濃さは、相関の強さを示しています。1.00に近いほど強い正の相関を表し、-1.00に近いほど強い負の相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「個人WEI平均」と「総合WEI」の間に非常に高い相関（0.91）が見られ、個人の指標が総合的な指数に大きく影響していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に「社会WEI平均」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は0.96の相関があり、ほぼ同様の動き方をしていることが推測されます。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**:
– 強い正の相関がある項目同士は相互に関連し合い、施策や政策が一方の向上につながる可能性があります。例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI平均」は0.91の相関があり、個人のストレス緩和が全体の幸福度向上に寄与することを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、個別指標の改善が総合的な生活の質の向上に直結する可能性が示されています。このため、政策立案において特定のWEI項目に焦点を当てた施策が効果的であると考えられます。
これらの洞察は、より詳細な分析や施策の方向性を決めるための手がかりとなるでしょう。
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:
### グラフの洞察と分析
1. **トレンド:**
– 箱ひげ図により、各WEIタイプのスコアの分布を確認できます。トレンドではなく分布の比較に焦点を当てた形式です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– ほとんどの箱ひげには外れ値が見られませんが、スコアの範囲が広いものもあります。急激な変動があるかどうかは箱の長さで示されます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 箱ひげ図は中央値、四分位範囲（IQR）、データの範囲を視覚化します。色分けは異なるカテゴリを示し、異なるサービスのWEIスコア分布を視覚的に比較しやすくします。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 各箱ひげは異なるWEIタイプを示し、時間の推移を示してはいませんがカテゴリ間の比較が目的です。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 一部のWEIスコアにおいて、中央値が高く、範囲が狭い（例:「社会WEI(社会整備:教育機会)」）ものがあります。こうした特徴は、一貫して高いスコアが得られていることを示唆しています。
6. **人間の直感的な感覚とビジネスへの影響:**
– 分布が狭く高いスコアのカテゴリは、安定した高品質なサービス評価を反映しており、サービスの信頼性が高いと判断できる。
– 分布が広いカテゴリは、サービスの質が変動する可能性を示唆し、改善の余地があるかを再評価する必要があります。
– 社会的影響では、例えば「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の高い評価が、社会的包摂や持続可能な政策への貢献度を示唆します。
この分析により、新サービスカテゴリの中でどの要素が強みや改善の機会として捉えられるべきかに関する具体的なインサイトを提供します。
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）を用いて、データセットの全体的なバリエーションを視覚化しています。以下にポイントをまとめます。
1. **トレンド**:
– PCAは時系列のトレンドを直接示すものではありませんが、第1主成分と第2主成分の分布からデータの一般的な方向性やクラスタの存在を推測できます。第1主成分の寄与率が0.62と高いため、この成分がデータの大部分の変動を説明しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの右上または左上に位置する点は他の点群から離れているため、外れ値と見なすことができます。これらの点はデータセットにおける特異性を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– プロットされた点の位置は、それぞれのデータが各主成分でどの程度の値を持っているかを示しています。点の密度は一定していないため、特定のパターンが存在しないか、複数の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**:
– 時系列データ間で、ある程度の相関関係がある場合、第1および第2主成分がそれを表すことがあります。ただし、グラフ上の点が散在しているため、明確な群れや周期性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分が0.62の寄与率を持ち、第2主成分の寄与率が0.14と小さいため、多くの情報が第1主成分で説明されています。データの分布が広がっており、特定の方向への強い相関は見られません。
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ることは、外れ値がビジネスにおいて特異なケースや注目すべき機会を示している可能性があるということです。例えば、新サービスの中で、特定の要素が予想外に成功または失敗しているかもしれません。
– ビジネス上、この分析結果を使用して、新規サービス展開の際に成功しやすい特性を特定したり、改善が必要な領域を見つけ出すことができます。
このPCA解析は、新サービスのパフォーマンスや他の構成要素にどのように影響しているかを理解する手助けになるでしょう。
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。