📊 データ分析（GPT-4.1による）
この分析では、提示された短期間のデータセットに基づいてWEI（幸福・平等指数）の重要な傾向とパターンを評価します。以下に主要な観点ごとに分析を進めます。
### 時系列推移とトレンド
– **総合WEI**: 開始時期に若干の上昇が見られるものの、短期間での変動が頻繁に起こっています。特に評価日2025-07-06以降、上昇が顕著で、より高い値に達しています。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**: 両者ともトレンドが似ており、中盤から終盤にかけて上下しながらも平均して上昇傾向が見られます。
### 異常値
– 複数の日にわたって個人WEI平均、社会WEI平均、および具体的な項目（経済的余裕や持続可能性など）で異常値が検出されています。特に2025-07-06、2025-07-07の日付で異常値が多いことが特徴的です。これは、例えば経済的イベントや政策変更、社会的な出来事が影響している可能性が考えられます。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– データの期間が短いため、季節性の検出は挑戦的ですが、全体的に見ると週末（2025-07-06–07）にかけてWEIが上昇していることが分かります。
– 残差からは、予測しにくい突発的な変動が示唆され、特に2025-07-06における複数項目での異常なスコアは注意を要します。
### 項目間の相関
– 経済的余裕や健康状態が個人WEIにとって強い正の相関を示しています。これは、経済的安定や健康が個人の幸福感に大きく影響することを示しています。
### データ分布と外れ値
– 一部の個人WEIや社会WEIスコア項目（例えば心理的ストレス）において箱ひげ図が広いばらつきを示す点が、多様な背景や出来事がWEIスコアに及ぼしている影響を示唆しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– 第1主成分（PC1）が全体の63%を説明しており、経済的・健康的要因が主要なドライバーであることを示しています。第2成分はある程度の関連性を持っているものの、他の要因による影響が比較的小さいことが示唆されます。
### 総括
WEIスコアには、経済イベント、健康状態の変動、新政策の導入など、複数の外部要因が影響している可能性があります。データを元にした具体的な政策評価や社会イベントのレビューが推奨されます。全体として、WEIスコアの向上には個人の経済的安定と社会的な健康政策が鍵となることが窺えます。特に、季節性やトレンドを加味した細やかな政策立案と実施が求められるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは二つの異なる時点での散布状況を示しています。
– 左側の青い実績データはやや安定しているように見えますが、右側の緑色の前年データは新たな開始を示唆している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒の丸印は外れ値を示しており、特に実績データからのズレが見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い丸は実績データ、緑色は前年データです。
– 紫色のラインはランダムフォレスト回帰予測を示していますが、実績と予測との間に大きなギャップがある可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のデータは評価日が異なりますが、一貫したデータポイントとして比較することができます。
– 両者の傾向を比較して成長や変化を評価することができるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 今回のデータセットは一部の実績データと外れ値のみに注目しています。そのため、相関関係の特定は難しいですが、外れ値による影響を考慮する必要があります。
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**
– グラフは、ある地点で実績が停滞する一方で、過去のデータに基づく新たな成長の可能性を示唆しているように見えます。
– ビジネス的には、新しいサービスや戦略の開始を示し、それが過去のデータとどのように異なるのかを理解することで、市場の動向や顧客のニーズに適応するための指針となるでしょう。
全体として、データの内容は新たな開始と過去の比較を強調しており、この情報を取り込んで将来の計画を見直すのに役立ちます。
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:
このグラフは、新サービスカテゴリにおける個人のWEI平均スコアの推移を示しています。以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**：
– グラフの左側では、実績値（青色）が安定しており、スコアは0.8付近で維持されています。
– 右側の前年データ（緑色）は、おおむね0.6から0.8の範囲で散布されています。全体的にスコアがやや上昇傾向にあるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 異常値（黒い円で囲まれたポイント）がいくつか確認できます。これらは通常の範囲を超えたスコアを示しており、特異な事象があった可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 実績（実績AI）は青色のプロットで示されています。
– 予測データには、線形回帰（赤色）、決定木回帰（紫色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク色）が使用されていますが、いずれも詳細な予測ポイントはグラフには示されていないようです。
4. **時系列データの関係性**：
– 実績値と前年データの比較から、安定したトレンドと異常値の発生傾向を分析可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 前年データが密集している領域があります。これにより、高いスコア期と低いスコア期の特徴を探すことができます。
6. **直感的な洞察と影響**：
– 人間が直感的に感じることとして、全般的なスコアの安定性に安心感を覚えるかもしれません。ただし、異常値の存在はサービス内での課題や改善点を示唆しており、その解決が求められます。
– ビジネス上、安定したスコアの維持は良好なパフォーマンスを示唆しますが、異常な数値は早期の対応が必要です。
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:
1. **トレンド**:
– グラフには時系列で複数の予測がされており、初期の実績値（青色プロット）は概ね0.8以上で安定していますが、明確な周期性は見られません。
– 2025年7月以降、稼働データが得られていないため長期的なトレンドを捉えるのは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データにおいて、特記すべき外れ値は見られません。データは非常に安定しています。
– 異常値として示されたプロットはなく、一貫したスコアがあります。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実測値、ピンクや灰色の線は予測された値や範囲を示しています。
– 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）の評価期間は限られており、将来の変動を示唆するものです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルが用いられていますが、具体的な相互関係やパターンの違いは特に目立ちません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現時点で実際のデータと予測データの間に大きな乖離は見られないため、予測が現実をよく捉え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**:
– 初期データが安定していることはサービスの品質が高いことを示唆しており、これは顧客の信頼を高める要因になり得ます。
– 予測データが実際の範囲に収まっているため、予測の信頼性は高くビジネス戦略において前向きに活用できます。
– このような分析は、新サービスの市場導入を計画している企業にとって極めて有益であり、安定したサービス提供がユーザー体験の向上に寄与することを示しています。
この分析は、長期的な視点を持つことの重要性を示しており、今後のデータ収集および各モデルの改善が求められます。
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:
Analyzing the provided graph, here are some insights and interpretations:
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 初期の実績データ（青のプロット）は1に近いWEIスコアで始まり、時間が経過するにつれて、予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など）が落ち込みを示しています。
– 後半のデータ（緑色）は前年度のデータを示し、こちらも比較的高いスコアをキープしています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データにおいては、外れ値（黒いマーカー）が見られますが、これは重大なイベントや指標の異常を示唆している可能性があります。
– 線形回帰予測は急激な下降を示し、一般的なトレンドとも異なっており、特定の要因がこの変動に影響していると考えられます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青いプロットは実績データで、紫、ピンク、紺色のラインは異なる予測手法の結果を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、すべての予測モデルにおける信頼区間を示しています。
– 緑色のプロットは前年度データで、比較のための基準として役立ちます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 複数の予測手法の結果が表示されており、それぞれの手法のトレンドや変動が異なります。
– これにより、各手法がどのように経済的余裕を予測するかの比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的なスコア分布に注目すると、特定の期間に急激な変動やトレンドの乖離が見られますが、これらは外的要因の影響を示しているかもしれません。
6. **このグラフから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に関する洞察**:
– 初期の急激な落ち込みは、一時的な市場混乱やイベントによる影響を示唆している可能性があります。
– 前年度のデータが比較的安定していることから、新サービスが導入された初年度に特有の変動であるとも解釈できます。
– ビジネスや政策立案者にとって、予測の不確かさを考慮することが重要であり、特定の予測が異なるトレンドを示している場合は、それに基づく柔軟な戦略構築が求められます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド:**
– 観測期間は360日です。初期の数ヶ月では実績AIのスコア（青）が乱れて表示されており、明確な変動が認められます。
– 後半にかけて、スコアが安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 最初の方で幾つかの異常値が黒の丸で示されており、通常とは異なる状態が見受けられます。これらは特定の出来事や条件の変化を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素:**
– 青い点は実績を示し、新しいデータが得られるたびに更新されるものと考えられます。
– 予測モデルとして、線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰などが使用されており、それぞれ異なる色とスタイルで示されています。
– 予測の不確かさ範囲が示されており、これはxAI/3σで灰色で表されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 異なる予測モデルが試され、それらの予測結果と実績との乖離が観察可能です。
– 特に、ランダムフォレスト回帰 (紫の線) が横ばいで表示されており、他のモデルと比較してやや異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 初期段階での実績データと異常値との関連が示唆されています。
– 各予測モデルの結果を比較することで、実績データに対する適合度や信頼性を議論することが可能です。
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:**
– 実績AIのスコアが時間とともに安定しているのを見ると、システムが学習して改善していることを示唆しています。
– 最初の期間に異常が多く見られるため、新しいサービスやシステムの導入初期には調整が必要であるという一般的な知見が再確認されます。
– 予測モデルの多様性が示されていることから、AI技術の成熟度が市場への影響を左右する可能性があります。
このグラフから、健康状態の評価にAIがどのように活用されているか、またその予測能力の実際の効果について理解を深めることができます。
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:
以下に、グラフの分析と直感的な洞察を示します。
1. **トレンド**
– 初期の実績データが特に濃縮されていて、その後データの空白期間が続き、期間の後半に前年度の比較データが登場します。
– 実績データのトレンドは一貫しておらず、一定ではないことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータには異常値とされるプロットが複数存在し、データの範囲を大きく外れていることがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績AIによる実際のデータです。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が色分けされて示されていますが、一部のみの表示に留まっています。
– 比較AIのデータは期間後半にまとめて表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測アルゴリズムの間に明確な関連は見られず、各アルゴリズムの予測は一部の期間にのみ反映されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明らかな周期性やパターンは見られませんが、極端なスコアのデータ点がいくつか存在します。
6. **人間が感じる直感的なこと、およびビジネスや社会への影響**
– データのばらつきが大きいため、この期間中のストレスレベルは安定していないように感じられます。
– 異常値が示す可能性のある急激なストレスの増加には特に注意が必要で、それらの原因を特定することで新サービスの改善につながる可能性があります。
– 予測アルゴリズムのパフォーマンスが限定的である場合、精度向上のためにさらなるデータやモデルの改良が必要かもしれません。
総括すると、このグラフは心理的ストレスの変動が不規則であることを示していますが、それに対する理解を深めるための予測モデルの精度改善が課題として浮上してきます。
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:
1. **トレンド**:
– 初期のデータは7月上旬に集中しています。それ以降の長い期間、データが存在しないため、トレンドを明確にはつかめません。
– 予測の線が若干上昇傾向にあることが見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイントの中にいくつかの異常値があります（黒色リング）。
– 予測の範囲も広がっており、予測のばらつきが見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 実績（青色）は初期段階で高めに推移しているが、その後のデータがないため横ばいになっています。
– 予測（赤色）は、初期のデータポイントからの予測を表しています。
– 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）の使用により、複数の予測線が重なっていますが、特にランダムフォレスト回帰の予測線（紫色）は全体の変動をよくとらえているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルの予測データは、初期の実績データに基づいており、それぞれ異なるアルゴリズムの特徴を反映しています。
– 比較AI（薄緑色）は、今年のデータと比較して昨年の同時期のデータがやや低めであることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータが高スコアで集中しているが、予測のばらつきから、不確実性が伴うことが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的にグラフを見ると、初期の高スコアから予測されるポジティブな見通しと、今後の不確実性が混在している感じを受けます。
– ビジネスや社会への影響として、新サービスの初期フェーズで素晴らしい受容があるが、その持続性と将来のパフォーマンスを予測するためにはさらなるモニタリングが必要です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 360日間の期間で、実績のデータ（青のプロット）は主に7月初旬に集中しており、その値は比較的高いです。しかし、他の期間には実績データが表示されていないため、継続的なトレンドは見えにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットに囲まれた黒い円が異常値を示しています。これらは実績値の中で特に高いスコアを示しており、モデルで予測された範囲（灰色の領域）を超える異常な値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い円は実績（実績AI）のスコアを示し、緑の円は前年の比較AIデータです。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）がそれぞれ異なる色の線で表示されていますが、主な予測期間外で存在しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データが存在するのは初期の期間のみで、それ以降は予測データが中心です。緑の前年比較データは終盤に多く表示され、これにより前年との比較を可能にしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIと前年比較AIとの直接の相関関係を探ることは難しいですが、両者のスコアが例年に比べて高いことを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– ビジネスや社会において、サービスの公平性・公正さのスコアが高いことはポジティブな指標です。初期の実績が高いことから、新サービスが開始時に好意的な評価を受けた可能性があります。異常値がすでに高い初期データにおいてさらに高いことは、特定の要因（新規性やマーケティング活動）が強く影響した可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 年初から期間の後半に大きなジャンプが見られます。期間初めは均一な分布（青と黒のプロット）で横ばい状態ですが、期間後半で大きく分散が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロット（実績AI）の中に、黒い円で示された異常値があります。これは特に初期の期間で顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績データを示し、緑と赤の要素は予測に関連しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲を示し、紫の線は異なる予測アルゴリズムを表しています。特に線形回帰とランダムフォレスト回帰が使われています。
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比較では、予測の方が幅広いバラつきを示しています。異なる予測アルゴリズムにより、予測の信頼性に差があることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータは密に分布しており、一貫性がありますが、予測データはより多様で、長期間の平均や外れ値がはっきりと可視化されています。
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**:
– **直感的感覚**: 初期の安定性から予測の不確かさに対する懸念や期待感が生じるでしょう。
– **ビジネスへの影響**: このグラフは、新サービスの導入が期待通りに進むかどうかの不確かさを示しています。したがって、計画や戦略の再評価が必要になるかもしれません。
– **社会的影響**: 持続可能性と自治性を評価するため、このデータは環境やコミュニティへの影響を考慮する必要があります。予測のばらつきが大きいことは、施策の慎重な評価が必要であることを示唆しています。
このグラフは、インパクトの大きな決定が求められるタイミングで、多角的な分析とリスク評価が求められることを示しています。
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:
### グラフ分析と直感的洞察
#### 1. トレンド
– **現実値（青い点）**: 初期（2025年7月ごろ）に高いスコア（0.8から1.0）で開始され、急激に変動している様子が見られます。
– **予測値（赤いバツ）**: 最初の半年間は予測値が見られませんが、後半（2026年ごろ）で予測が始まります。
– **全体のトレンド**: 評価期間の途中でデータの変動が止まり、再度データが現れるという、分断されたトレンドが確認できます。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期のデータ（青い点）には、異常値（黒い丸）がいくつかあり、これらが時間の経過とともに調和するように見えます。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点**: 実績データ、初期に集中しており、その後のモデリングや予測の基礎となっています。
– **赤いバツ**: 後半における予測値、これらは初期の実績データを元に作成された予測モデルの出力です。
– **緑の点**: 前年のデータであり、年度間の比較を可能にしています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測の間は明らかに時期のギャップがあり、適切な比較や調整が必要です。前年のデータ（緑）は、実績との対比を理解する手掛かりです。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは高いスコアで始まり、その後の予測値との間に直接の相関が見られないため、新しいデータの収集が必要かもしれません。
#### 6. 直感的な洞察と影響
– **ビジネスへの影響**: 初期段階での高いスコアはポジティブですが、その後のデータギャップと変動がビジネストレンドの予見を難しくしています。継続したデータ収集と解析が重要です。
– **社会への影響**: 教育機会や社会基盤の評価は変動が大きいことから、新しい施策導入が必要かもしれません。この不安定さを改善する対策が望まれるでしょう。
このグラフは、ある期間における社会基盤の動向の一部を示していますが、さらなる情報収集と分析により、未来への正確な予測が可能になることでしょう。
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**
– グラフの冒頭（約2025年7月）の時点で、いくつかの実績（青色）が観察されますが、具体的なトレンドは判断しにくいです。
– その後、間隔が空いて2026年7月頃に再びデータが見られ、ここでも実績がやや集中していますが、全体として横ばいに見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ初期にはいくつかの外れ値（黒丸）が見られ、予測から外れた点が存在します。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青色）がデータの中心となるため、過去のパフォーマンスを示しています。
– 予測（複数の色）による異なる回帰モデルが試されています（ピンク、紫、灰色など）。
– 一部の期間で予測範囲（xAI/3σ）が灰色で示されています。
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隔たりが存在しており、予測モデルの精度やバラツキの原因を考察する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と過去のデータ（前例）間に、密接な相関がある可能性があるが、詳細な相関関係は不明。
– データポイントが集中している期間があり、それ以外ではデータが散在しています。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**
– 直感的にこのグラフを見たとき、予測の不確実性が高いことが感じ取れます。
– モデルの精度改善が必要となる可能性が高い。
– 社会的に重要な指標（WEIスコア）が対象であるため、安定した実績とそれに基づく予測が求められる。
– ビジネスや政策における、信頼性ある指標にするためには、さらなるデータ収集と分析手法の改善が必要です。
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、このヒートマップの分析に基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– 全体的に、時刻別の変化に注目すると、16時から19時の間でスコアが異なります。
– 特に、7月6日と7月7日に高いスコア（黄色）が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日から7月6日にかけて、8時のスコアが急激に高くなっています。これは何らかのイベントがあった可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化は、異なる時間帯でのスコアの変動を示しています。青系の色が低いスコアを、黄色や緑が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**:
– 同じ日に異なる時間帯でスコアが異なっており、時間とともにスコアが変動していることがわかります。特に、7月6日と7月7日の午後にスコアが高い傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（例: 7月6日 16時以降）はスコアが一貫して高い。このことは、顧客の関心が特定の時間帯に集中する可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 16時以降の高いスコアは、新サービスが特定の時間帯に人気があることを示し、マーケティングやプロモーションのタイミングを調整する上で重要です。
– このヒートマップは、サービス提供や顧客エンゲージメントのピーク時間を特定し、効果的な資源配分に役立つ可能性があります。
総じて、これは新サービスに対する時間帯ごとの顧客関心を示す重要な指標となります。分析に基づいて、特定の時間帯にターゲットを絞ってプロモーション活動を行うことが戦略的に有効と言えます。
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:
このヒートマップは「新サービス」カテゴリにおける個人のWEI平均スコアを時系列で表したものです。以下に視覚的な特徴と洞察を検討します。
1. **トレンド**:
– 時間帯（7-23時）別に色が変化しており、時間による変動が見られます。
– 同じ時間帯で比較すると、特に07月05日と07月07日で黄色が目立ち、この期間が高スコアとなっています。
– 全体的には、多くの時間帯で色の変動に周期性があるように見え、その傾向を利用して時間によるスコアの変化が読み取れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 07月07日にスコアが最も高く、特に特定の時間帯（15時、19時）では急激に黄色が目立ちます。これは、他の日時からは異なるスコアの急上昇を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの高低を示し、濃い紫から明るい黄色へと高くなる。色の変化は、スコアの変動を視覚的に表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに類似した色の分布が見られ、日々の同じ時間帯でスコアが似通っていることが観察されます。これは可能なルーチンサービス利用を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によってスコアが変動しており、特に15時からの時間帯で高い傾向があります。これにより、夕方から夜にかけての利用が多い可能性があります。
6. **直感的な感じやビジネスへの影響**:
– 人間の直感としては、特定の日の特定の時間帯に新サービスへの関心や利用が急増していると理解され、これをビジネス戦略に活かすことができそうです。
– 特に、スコアが高まる時間帯におけるプロモーションやサービス向上を図ることで、利用者増加が期待されます。
このようにして、特定の時間帯や日付にフォーカスを当てた戦略を練ることで、サービスの最適化が可能です。
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:
以下のように、このヒートマップから得られる視覚的な特徴と洞察を説明します。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとにスコアが異なり、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。しかし、特定の時間帯に高いスコアが集中している様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月7日と7月8日にかけて急激にスコアが上昇している部分があり、特にこの期間の夜間（例えば23時）のスコアが高くなる傾向があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃さはスコアの高低を示しており、濃い黄色は高いスコア、濃い紫は低いスコアを示しています。これは特に時間ごとのパフォーマンスを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の日付にわたって同じ時間帯（例えば15時や23時）で高いスコアが観測される傾向があります。これはその時間帯でのサービス需要が高い可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアのピークが見られる時間帯が存在し、それが特定の日に集中しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 夜間の特定時間帯におけるスコアの上昇から、夜のサービス利用が増加している可能性が示唆されます。これは、人々のライフスタイルの変化や特定イベントの影響を反映しているかもしれません。
– ビジネス的には、夜間のサービス強化やプロモーションが有効な戦略になる可能性があります。
全体的に、このデータは特定の時間帯にサービス提供を最適化するための重要なインサイトを提供しています。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは相関関係を示しており、直接的なトレンドは示されていませんが、全体的な傾向として、赤い領域が多いことから、多くの指標間で強い正の相関が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップでは外れ値や急激な変動は直接的に示されませんが、異常に低い相関を持つ組み合わせがいくつか見られます（例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目）。
3. **色の意味**
– 赤い部分は正の相関を示し、値が1に近いほど強い相関になります。青い部分は負の相関、または無いことを示し、値が0または負に近いほど相関性が少ないことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データ自体ではなく、それぞれのWEI項目間の関係性が示されています。「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間に強い関連が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI平均」と「総合WEI」は0.90と高い相関を示し、個人の幸福感が総合的な評価に強く影響していることが伺えます。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と他のWEI項目は相対的に低い相関を示しており、経済的要素が他の要素と独立している可能性が示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 多くの正の相関は、個々の要素が相互に関連しており、一つの要素の改善が他の要素に波及効果を持つ可能性を示唆しています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」の低い相関は、経済的支援や施策が個別のアプローチを要することを示し、特に経済政策の策定において重要な指標とみなされます。
– 社会的な要素（「社会WEI（持続可能性と自治性）」など）が他の要素の強化に寄与する可能性があり、社会政策の策定にも影響を与えることが考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– WEIスコアの分布は全体的に様々で、明確な上昇や下降トレンドは示されていませんが、各カテゴリ間でのスコアの違いが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「社会WEI(公平性・公正さ)」と「社会WEI(生態系整・教育機会)」において、外れ値が観察されます。特に「社会WEI(生態系整・教育機会)」の外れ値は目立ちます。これにより、一部のデータが他のデータポイントと大きく異なることが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図はデータの分布を示し、中央の線は中央値、箱は第1四分位数と第3四分位数、ひげは範囲を示します。幅の狭い箱はバラツキが少ないことを示し、幅の広い箱はバラツキが大きいことを示します。
– 色分けにより各WEIタイプが視覚的に区別されており、それぞれのタイプがどの程度のスコアを持っているかを分かりやすく示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 直接的な時系列ではありませんが、スコア分布の違いから各WEIタイプ間の相対的な評価の高さや変動性を比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」や「個人WEI(経済快適さ)」が他のカテゴリよりも高い中央値を持つ一方で、「個人WEI(心理的ストレス)」は中央値が低い傾向にあります。
– 「社会WEI(生態系整・教育機会)」は広い範囲にスコアが分布するため、評価が極端に分かれる可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 高いスコアを持つカテゴリは、一般に良好な状況や高評価を示す可能性があり、これがビジネスや政策判断の指針となるでしょう。
– 外れ値の分析は、特異な状況や問題の存在を示す可能性があり、必要な是正措置を検討することが重要です。
– バラツキがあるカテゴリは、異なる要因が影響している可能性があり、さらなるリサーチが必要です。
全体として、このWEIスコア分布比較は、特定の社会的および個人的な要因に基づく性能評価のばらつきやトレンドを示しており、これを理解することで改善や戦略の策定に役立てることが可能です。
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）を用いて新サービスカテゴリのデータを視覚化したものです。以下、各ポイントに基づいて分析し、それに関連する洞察を提供します。
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。データポイントは第1主成分と第2主成分の両軸に散らばっています。
– 第1主成分は寄与率が0.63と高く、データの大部分がこの軸で説明されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 上部や右側に位置するいくつかのポイントは他のデータと少し異なり、外れ値として考えられる可能性があります。これらは特定の期間やイベントに対応しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 各ポイントはある期間のデータを示していると考えられます。密集している箇所は共通の特徴を持ち、類似した挙動を示している可能性があります。
4. **時系列データの関係性**:
– 複数の密集したクラスターが見受けられ、一部のデータが似たような特徴を持っている可能性があります。これが時系列にどのように影響しているか解釈するにはさらなる分析が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 両主成分において散らばりが見られますが、密集した部分が複数存在するため、潜在的なパターンがあるかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– データが均等に分散しているため、特定の要因がこの新サービスカテゴリに強く影響していることを示唆しています。ビジネスにおいては、特定のクラスターでの特徴を分析することで、サービスの改善や新たな機会の発見につながる可能性があります。
– 外れ値的なポイントは特異な事象を示している可能性があり、これらを注意深く分析することで、新サービスの問題点や改善点を発見する手助けとなるでしょう。
この分析は、データの具体的な内訳や背景情報に基づいてさらに深く掘り下げることで、より有益な洞察を得ることができます。
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。