📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータを分析し、以下の点を取り上げています。
1. **時系列推移**:
– **総合WEI**: データ全体のトレンドを観察すると、7月初旬ではやや低いスコアで始まりましたが、特に7月6日を境に上昇しています。この日の夜には0.87とかなり高いスコアを記録し、その後も安定して高めのスコアを維持しています。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人WEI平均は7月初旬の低迷後、徐々に回復しています。一方で社会WEI平均は7月6日以降に重大な変化を見せ、同日夜にピークを迎えています。
2. **異常値**:
– 7月6日の夜における異常な高さのスコアは、社会的イベントや新しい政策の導入など、外的要因が関与している可能性があります。特に社会的平均スコアの急上昇が顕著です。
– また、7月初の低スコアは、個人ストレスの増加と一致していることから、月初や週初のストレスフルな要因が影響していると考えられます。
3. **季節性・トレンド・残差**:
– STL分解が示唆するトレンドとして、7月6日以降の上昇トレンドは特筆すべき点です。これはおそらく、新しいサービストライアルやイベントの影響が考えられます。
– 拡張可能で説明できない残差部分は他の同様性が無く、一部の外的要因や未特定の要因の影響によるものかもしれません。
4. **項目間の相関**:
– 相関ヒートマップから、社会的WEIの構成要素である「公平性・公正さ」「持続可能性と自治性」「共生・多様性」の相関が特に強いと示されています。これらは、社会的認識や政策の影響を受けやすい点を示唆しています。
5. **データ分布**:
– 総合WEIの箱ひげ図では、中央値が比較的高め(約0.82)であるものの、異常値部位が存在し、7月6日夜のスパイクが外れ値として浮かび上がります。
– 個人WEI項目は、特に「心理的ストレス」のばらつきが大きく、外部ストレス要因の変動性が高いことを反映しています。
6. **主要な構成要素 (PCA)**:
– PCAの分析により、PC1（寄与率59%）が最も強く影響していることが分かります。これは、おそらく政策や社会的イベントがWEIに及ぼす影響が大きいことを示唆しており、社会的環境の変化に強く影響を受ける構成要素が多いことを示しています。
総じて、データは7月6日を境にして、様々なWEIカテゴリが飛躍的に改善し、その後持続していることを示します。この背後には、社会的または政策的な出来事の可能性があり、特定の期間におけるイベントが波及した影響を考慮する必要があります。
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:
### トレンド
– **実績データ**（青い点）のWEIスコアは少しずつ上昇していますが、全体としては比較的安定しているように見えます。初期にはわずかな上昇傾向が見られます。
– **予測データ**では、線形回帰とランダムフォレスト回帰で異なる予測トレンドが観察できます。線形回帰（緑の線）は横ばい、ランダムフォレスト回帰（紫の線）は上昇を示しています。
### 外れ値や急激な変動
– 黒い円で示された箇所が異常値とされていますが、散布図では特に目立った外れ値は少ない印象です。異常値は数値的な基準によるものかもしれません。
### 各プロットや要素
– **青い点**は実績データを示しています。
– **赤いバツ印**は予測したデータポイントを示していますが、予測の不確かさが考慮されているかは不明です。
– **灰色のエリア**は予測の不確かさ範囲を示している可能性があり、モデルの予測精度を示唆しています。
### 複数の時系列データの関係性
– 実績データと予測は同じ期間内で観察されますが、将来的な値を予測しています。
– 異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）は予測に対する異なるアプローチを提示しています。決定木（青の線）は最も安定した予測を提供しているように見えます。
### 相関関係や分布の特徴
– 実際のデータと予測データの間に顕著な相関は見られませんが、ランダムフォレスト回帰の予測が全体として実績データに対応して上昇している可能性があります。
### 直感的な洞察と影響
– 人間はこのグラフから、実績データに小さな上昇傾向があることを見て、楽観的な見解を得るかもしれません。
– 新サービスの成功度や成長可能性を理解する上で、今後の予測が上方修正されていることに注目するかもしれません。ランダムフォレスト回帰の上昇予測は特に興味深いです。
– ビジネスにおいて、安定した成長、または予測に基づいたマーケティングや戦略の再考が必要になるかもしれません。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの初期段階ではWEIスコアが横ばいに近いですが、後半には予測値が増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のいくつかのデータ点は異常値としてマークされており、これらは通常の変動範囲を超えている可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績を示し、Xマークは予測値を示しています。
– 異常値は黒い円で囲まれています。
– 予測の不確かさの範囲はグレーで表示されています。
– 各予測手法(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)ごとに異なる色の線が引かれています。
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が同じスケールで表示されており、予測値のトレンドと実績との乖離を見ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は特定の範囲内に密集しており、全体として安定していますが、後半の予測は上昇トレンドを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期段階では新サービスのパフォーマンスが安定していることを示唆しています。ただし、予測部分では上昇トレンドが見られるため、将来的にこのサービスが成長する可能性があります。
– ビジネスへの影響として、予測の上昇トレンドにより、今後の需要増加に備えた対策が必要になるかもしれません。異常値の理解と原因分析も重要です。
全体として、このグラフは新サービスに対する楽観的な見通しを示しており、異常値の原因を突き止めることで、さらなる改善が可能となるでしょう。
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:
以下にグラフの特徴と洞察を示します:
1. **トレンド**:
– 全体的に、WEIスコアは横ばいで一定の範囲内に収まっているようです。
– 実績データは比較的一定ですが、7月上旬から中旬にかけてわずかな増加傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値が数点観測されます。これらは黒い輪郭で強調されていますが、全体の傾向には大きな影響を与えていないようです。
– 実績のブループロットは大きな変動を示していません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績を示し、赤い×は予測値を示しています。
– グラフには予測の不確かさ範囲（灰色のゾーン）があり、多くの実績データがこの範囲内に収まっています。
– ライン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）に基づく予測を示していますが、特にランダムフォレスト回帰が高い値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績の動きに対して、予測モデルが異なる傾向を示しています。これは、将来の予測に対する異なるアプローチ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、比較的一定の範囲（0.7〜0.9）に集中しており、大きな偏りや相関は見られません。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 新サービスの安定性が示されており、現在の運用が安定している印象を受けます。
– 外れ値は、特定の要因が影響するために発生した可能性があり、詳細な原因分析が必要です。
– 将来のWEIスコアの向上に向けた戦略立案が、予測モデルの結果を踏まえて検討されるべきです。
このように、全体的に安定した状態が示唆され、外れ値や予測モデルの多様性を考慮しつつ、今後の運用や戦略に活用可能な情報が得られています。
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:
このグラフは、新サービスのカテゴリにおける個人WEI（経済的余裕）のスコアを30日間にわたって示しています。以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）はWEIスコアがほぼ横ばいで推移しています。
– 予測線（紫色）は、ランダムフォレスト回帰によるもので、期間の後半にかけてスコアが緩やかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 散布された青い点の中に黒い輪郭で示された外れ値がありますが、多くは比較的一貫してWEIスコア0.8付近に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点：実績AIによる実績データ。
– 赤い×印：予測AIによる予測データ。描かれていないため、予測が含まれない可能性があります。
– 黒い輪：外れ値を示しています。
– 灰色の領域：予測の不確かさ範囲を示しています（xAI/3σ）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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）が使用されているようですが、視覚化されているのはランダムフォレスト回帰の結果のみであり、他の予測手法の線は見当たりません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは均一に分布していますが、徐々に下降傾向にある予測が示唆されています。
6. **直感的な見解とビジネスや社会への影響**:
– 実績が堅調である一方、予測モデルでは小幅な減少傾向が示されています。これは、新サービスの市場導入後、初期の反応は良好だが、市場や顧客の関心が減少する可能性を示唆しています。予防策として、新機能の追加やマーケティング戦略の見直しを行うことが考えられます。
この分析から、ビジネス決定のために実績データの改善や予測モデルの精度向上が求められることも示唆されています。
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、個人のWEI（健康状態）スコアの30日間の時系列データを示しています。以下に分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– 実績AIによるスコア（青いプロット）は、全体的に横ばいです。
– 未来の予測は線形回帰（ピンク）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（紫）の3種類があり、いずれも一定の横ばいまたは微増を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットの周囲に黒い円で示された異常値が多数存在します。これらの異常値は、通常の範囲から外れたスコアを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績データ、赤いバツ印は予測データを示しています。
– 灰色の影付きの部分は不確かさの範囲を示しており、実績データの変動をカバーしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測の三つの回帰モデルは、実績データを基にした将来的な傾向を示しており、モデル間の予測はおおむね一致しているが、微妙に異なる増加傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.6から0.9の範囲に密集しており、ある程度のバラつきはあるが、大きな変動はありません。
6. **直感的な印象と影響**:
– 人間がこのグラフから直感的に受け取るのは、現状の健康状態が比較的安定しており、今後も同様の状態が予測されることです。ただし、不確かさの範囲が示されているように、予測には一定の幅が存在し得ます。
– ビジネスや社会的観点から見ると、この安定性はサービスの信頼性と関連し、新規顧客に対する安心感をもたらす可能性があります。また、異常値の分析によって、健康状態改善のための新たな施策が考えられるかもしれません。
この分析に基づき、今後の戦略や改善策の策定に役立てることが可能です。
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:
グラフを分析し、いくつかの洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績値（青点）は初期において0.6〜0.8程度で比較的一定していますが、7月中旬以降データはなく、予測に移ります。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンク線）は7月中旬から始まり、急上昇して1.0付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は円で示されており、一部の日付でWEIスコアに外れたデータが見られます。これは心理的ストレスが特定の日で異常に高かったことを示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 実績値は青色のプロットで表されています。
– 予測値は赤い「×」で示されており、異常値は黒い円で囲まれています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）が示されていますが、予測データには大きな変動は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在のグラフでは上記の要素がメインであり、他の時系列データが明示的に表示されているわけではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データの大部分は、0.7付近に密集しており、ストレスレベルが概ね安定していたことを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス／社会への影響**:
– 初期のデータでは心理的ストレスが比較的一定しているため、業務や生活環境に大きな変化はないように見受けられます。
– しかし、7月中旬以降、予測の上昇は心理的ストレスが増加すると予想されることを示しています。これは、職場環境や社会的要因でストレスが増えている可能性を考慮する必要があります。
– ビジネスにおいては、予測に基づき事前に対策を講じることで、従業員のストレス管理を改善し、生産性を向上させることが期待されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左半分では、実績が0.6から0.9の間に横ばいで分布しています。
– ある時点を境に、予測されたラインが上昇を示しています（特にランダムフォレスト回帰による予測が優勢）。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数の外れ値が初期時点に見られますが、それ以降、それらは減少しているようです。
– 予測の線形回帰と決定木回帰では変動が少ない一方、ランダムフォレスト回帰はより高いスコアを予測しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青いプロット）**: 過去の実績値を示しており、初期段階でのデータが集中的に存在します。
– **予測（赤いプロットと線）**: 各種回帰手法による異なる予測を示しており、特にランダムフォレストが今後の上昇トレンドを示しています。
– **外れ値**: 初期値近くの評価で、通常範囲から外れた値が見られ、システムやデータ収集の異常を反映している可能性があります。
4. **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、初期値以降は一貫した一致が見られませんが、予測はスムーズな上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは不安定だが平均0.75程度での集中傾向が見られます。
– ランダムフォレスト回帰は他の予測手法に比べて高めのリスクをとった予測を行っています。
6. **直感的洞察とビジネスへの影響**
– 人間が直感的に受け取る印象として、サービスの実績は過去において変動が激しいが、今後の改善期待がある、というものです。
– 新しいサービスとして、最初は試行錯誤や不安定な部分が多いため、その改善される必要性が暗に示唆されています。ランダムフォレストが示す上昇トレンドは、今後さらなる成長の可能性を示し、ビジネスの潜在的な成功を期待させます。
この分析は、データの不確実性や変動を考慮に入れ、リスク管理や戦略的な計画の見直しに役立ちます。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は全体として0.6から0.9の間で安定しているように見えます。
– 「ランダムフォレスト回帰」の予測は1.0に達しており、予測範囲と大きく異なっている。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数値が0.6を下回る異常値（黒丸で囲まれた青いプロット）がいくつか見られる。
– これらは不確定性範囲外に出ている可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績を示し、全体的に一定範囲内で推移。
– グレーのシェーディングは予測の不確かさを示しており、多くの実績データをカバーしていますが、一部は範囲外。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「決定木回帰」と「線形回帰」は非常に近い値を示すが、どちらも実績の推移とは離れている。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの平均値は0.7から0.8の間に集中し、分布は比較的一様。
– ランダムフォレストの予測は他のモデルと顕著に異なり、予測が最適化されていない可能性。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**:
– 現状、サービスの公平性・公正さに関する評価は比較的一定であるが、外れ値が存在するため、安定性への懸念を感じる可能性。
– モデルの予測と実績が大きくかけ離れているため、予測モデルの見直しが必要。特に、ランダムフォレスト回帰の予測結果が現実と乖離している点は改善の余地がある。
– サービスの公平性を示す重要な指標として、ビジネスの信頼性や顧客満足度に影響する可能性があるため、引き続き改善対策が求められる。
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:
このグラフは、新サービスの社会 WEI スコアの30日間の推移を示しています。ここでは、グラフの特徴とそこから得られる洞察をいくつか挙げます。
1. **トレンド**:
– 実績のプロット（青い点）が徐々に上昇し、0.8〜0.9の範囲で安定しています。このことから、サービスの持続可能性および自治性が着実に向上していることが示唆されます。
– 予測線（ピンクと紫）が1.0に近い水準で横ばいを示しており、将来的な安定を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は明確に黒い円で示されており、目立った急激な変動は見られません。これは、サービスのパフォーマンスが比較的一貫していることを表しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のパフォーマンスを示し、増加傾向にあることが確認できます。
– 予測範囲（灰色の帯）は、将来の不確実性を示しており、実績データの集積部分と予測線が収束しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データは3つの異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によるもので、それらは非常に近い値を示しており、予測の信頼性が高いことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実際のデータが予測範囲内にほとんど収まっており、モデルの精度が高いと考えられます。
6. **直感的な印象と影響**:
– 人々は、サービスが比較的一貫して改善している印象を持つでしょう。この持続可能な成長は、顧客の信頼や満足度を高め、ビジネス全体の成長に貢献する可能性があります。
– 社会へは、持続可能なビジネスモデルとしての認識が広がり、他社の参考モデルにもなり得ます。予測線の安定性は、ビジネスの計画や戦略の策定においても安心感を与えるでしょう。
この分析は、サービスの現状と未来を理解するためのものであり、ビジネス開発や戦略策定の際に役立つでしょう。
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:
このグラフについての分析は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は全体的に横ばいで、0.8から0.9の範囲内で推移しています。ここには一定の安定性が見られます。
– 予測データ（紫色の線）は、やや上昇した後、横ばいで安定しています。これはWEIスコアが将来的に安定する可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上にはいくつかの異常値が黒い円で示されていますが、それ以外のデータポイントとは大きく外れているわけではありません。これはデータが全体的に安定していることを示唆します。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績AIのスコアを示しており、特定のテストや状況における実際のパフォーマンスを表しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、これによって予測の信頼性や精度が理解できます。
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（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、ほぼ同じ方向を指しており、実績データに基づく信頼できる予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績スコアと予測スコアの間には高い相関性が見られます。これは過去のデータに基づいたモデルが有効であることを意味します。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから直感的に感じられるのは、新サービスにおける社会基盤や教育機会のWEIスコアが安定的に高いレベルにあるということです。これは、新サービスが社会的に受け入れられ、安定した成果を上げてい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、このような安定性は新サービスの継続的な改善や展開における信頼を高める要素になり得ます。
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:
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**:
– 実績データ（青い点）は初めの時点で増加トレンドを示していますが、その後は比較的一定しています。
– 予測データ（異なる回帰線）は、決定木回帰とランダムフォレスト回帰がプラトーを示していますが、線形回帰は緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフに表示された大きな円で示される外れ値は数か所見られます。これらは異常なデータポイントとして見受けられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータポイントです。
– グレーのエリアは予測の不確かさ範囲を示しています。
– それぞれの色の線は、異なる回帰モデル（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**:
– 実績データと予測データは一定の範囲に収まっていますが、予測は少し異なるモデルに応じて異なった動きを見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの増加傾向と予測モデルとの間にはある程度の一致がありますが、予測はモデルの選択に応じて異なる特性を持っています。
6. **人間の直感的な感覚とビジネスや社会への影響**:
– 実績の上昇傾向は良い兆候として捉えられる可能性があります。これからも成長が期待できます。
– 予測がいくつかの異なるモデルでなされているため、さまざまな視点で今後の傾向を考慮することが重要です。
– 新サービスの成長が社会的に受け入れられ、共生や多様性の観点からもポジティブな影響を与える可能性があります。
このグラフからは、実績と予測のデータの傾向と外れ値による潜在的なリスクを把握でき、戦略的な意思決定において重要なツールとして使えるでしょう。
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:
### トレンド
– 総合WEIスコアは時間帯ごとに異なるパターンを示しますが、全体的に明確な上昇または下降トレンドは見られません。ただし、特定の日付（7月6日以降）は色が明るくなり、スコアが高くなる傾向にあります。
### 外れ値や急激な変動
– 7月6日を境にスコアが急上昇していることがわかります。この日以降、時間帯を問わずスコアが高くなる変化があり、非常に顕著です。
### 各プロットや要素の意味
– 各セルの色はWEIスコアを示し、色が明るいほどスコアが高い（0.86に近い）ことを示しています。
### 複数の時系列データの関係性
– 各時間帯別に異なるパターンがあり、特に19時以降にスコアが高い日は一貫して周囲よりも高いスコアを示します。これは、夜間に特に新サービスの利用が活発である可能性を示唆しています。
### 相関関係や分布の特徴
– 異なる時間帯および日付におけるスコアには、時間帯ごとに異なるパターンがあります。特に、夜間にスコアが高い傾向があります。
### 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– 新サービスが特定の日（7月6日）を境に人気が上昇した可能性があります。このタイミングで何らかのプロモーションやイベントが行われた可能性が考えられます。
– 夜間の時間帯にスコアが高いことから、夜間の利用が活発であることが示唆され、ビジネスはこの時間帯のサービスを強化する戦略が有効かもしれません。
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30日間の期間で示しています。各要素（時間と日付の交点）は特定のスコアを表し、色でその強度が示されています。
### 1. トレンド
– **時系列トレンド**: 16時以降の時間帯で、徐々にスコアが高くなる傾向があります。
– **周期性**: 特にわかりやすい周期的なパターンは見られませんが、特定の日時にスコアが上昇する。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 7月6日から7日の期間に15時から16時に急激に高いスコアがあります（黄色）。
– **急激な変動**: 8時からの時間帯ではスコアの変動が大きく、低いところから高いところまで幅があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色**: 色の変化（紫から黄色）はスコアの変動を示し、黄色に近づくほどスコアが高いことを示します。
– **密度**: 高スコア（黄色）はイベントのピークや重要な瞬間を示唆する可能性があります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各時間帯でのスコアの変化から、特定の時間にフォーカスがあることを示しています。特に午後後半の時間帯に高スコアが多く集まっています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特定の時間帯に高スコアが集まる傾向があるため、時間帯による影響があることが示唆されます。
### 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に関する洞察
– **ユーザー行動**: 特定の時間帯に利用者のアクティビティが集中する可能性を示しています。この情報は、サービス提供時間の最適化やマーケティング戦略に役立てることができます。
– **ビジネスインサイト**: 高スコアの時間帯（午後）を狙ったプロモーションやサービス強化を図ることで、より良い顧客体験を提供できるでしょう。
このヒートマップから得られる洞察は、サービスの改善やマーケティング活動に有意義に活用できるでしょう。
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:
以下に、提供されたヒートマップの分析結果を示します。
1. トレンド
– 時間帯ごとに色の違いが見られ、特に一部の時間帯でスコアが高くなる傾向があります。
– 特定の日におけるスコアの上昇（緑から黄色の色調）と下降（青から紫の色調）が周期的に起こっています。
2. 外れ値や急激な変動
– 7月6日から7日の間に特定の時間帯（例えば16時）で急激な変動があります。色が濃い紫から一気に緑に変化しています。
3. 各プロットや要素の意味
– 色の変化は社会WEIスコアの変動を示しています。色が濃く暖色系（黄色）に近づくほどスコアが高く、冷色系（青や紫）に近づくほどスコアが低いことを示しています。
4. 複数の時系列データの関係性
– 同じ時間帯でも日によってスコアに違いがあり、日間の変動があることがわかります。これにより、特定の日付に対応する外部要因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
– ある時間帯は高スコアを示す傾向が見られ、他の時間帯は低スコアを示しています。このパターンは特定の時間帯が利用頻度やサービスの需要に連動していっている可能性を示唆します。
6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– 一部の時間帯に顕著なスコアの変動があるため、ビジネスやサービスの供給には時間帯や特定の日をターゲットにした戦略が有効であることが示唆されます。
– この分析はサービス提供やマーケティング戦略の最適化に役立つ可能性があり、需要のピーク時間を把握することで資源の効果的な配分を可能にします。
このようなヒートマップの分析により、時間帯および日付ごとのスコアの違いから潜在するニーズや利用パターンを理解し、サービスの提供戦略を最適化するための有用な洞察が得られます。
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:
ヒートマップは、複数のWEI（ウェルビーイングインデックス）項目の間の相関関係を示しています。ここでは、以下の点について分析します。
1. **トレンド**
– ヒートマップは特定の時間における相関関係を示しており、時間的なトレンドは直接的には見えません。しかし、30日間のデータが使用されているため、相関の安定性を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は直接見えませんが、「個人WEI（経済的余裕）」との負の相関（例: 個人WEI（心身のストレス）との -0.10）が目立ちます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 赤色は強い正の相関（1に近い）を示し、青色は負の相関（-1に近い）を示します。白に近づくほど相関がないことを示します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 相関自体が分析されているため、時系列としてではなく、同時的な関係性として理解します。「総合WEI」と「社会WEI平均」や「個人WEI平均」はかなり高い正の相関があります（0.89や0.95）。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が非常に高い相関（0.90）を示しています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」はほとんどの項目と負または低い相関しか示していません。
6. **このグラフから人間が直感的に感じるであろうこと**
– 社会的要因が個人のウェルビーイングに与える影響の大きさ、またはその逆も考えられます。ビジネスにおいては、社会の健全さが個々のウェルビーイングに大きく影響することから、社会貢献的な活動への投資が重要であることを示唆しています。
– 経済的余裕が他の個人指標と低い相関であることは、経済的要因が他の幸福度指標に直接結びつかない可能性を示し、多角的なアプローチが必要であることを示しています。
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:
以下は、提供された箱ひげ図の分析です。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのスコア分布に明確なトレンドは見られませんが、分布の範囲がカテゴリごとに異なります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリで外れ値が見られます。「個人WEI（経済的余裕）」、「個人WEI（自由度と自治）」、「社会WEI（公共性・公正さ）」などで、外れ値が存在しています。
– 全体としての変動はカテゴリによって異なります。「社会WEI（生態系整備・持続可能性）」では外れ値は確認されません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各箱は四分位範囲を示し、線は中央値を示します。
– 箱の長さが短いものは、データのばらつきが小さいことを意味し、逆に長いものはばらつきが大きいことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 期間が30日間であり、特定の時系列データの比較は行われていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリ間に顕著な相関関係を示す情報はこの図からは読み取りにくいです。
– 分布の広がりや外れ値はカテゴリごとに異なります。
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**:
– 各カテゴリのWEIスコアのばらつきや中央値を比較することで、どの側面が安定または不安定であるかが示唆されます。
– 例えば、「個人WEI（経済的余裕）」の外れ値は、経済的な多様性があることを示唆し、ビジネス戦略では個別の対応の重要性が強調されるかもしれません。
– 社会全体での公正さや持続可能性のカテゴリは、外れ値が少ないため、比較的安定した評価を得ている可能性があります。
全体として、各カテゴリの評価が分布のばらつきや外れ値によって異なるため、ビジネスや社会的戦略を立てる際には各指標の特性を考慮する必要があります。
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、30日間の新サービスカテゴリに関するデータの主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に基づいて分析します。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降のトレンドは見られません。データは広く散らばっており、特定の周期性も認められません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分が約0.2、第2主成分が約0.2のプロットは、他のデータポイントから若干離れていますが、極端な外れ値というわけではありません。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットは、データの個々の要素を表しています。
– 第1主成分の寄与率は0.59で、第2主成分は0.14となっており、第1主成分がより多くの分散を説明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**:
– グラフは個々の点としてデータを示しており、時系列の要素が視覚的には示されていません。主成分分析の結果なので時系列の関係を解析するものではない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは第1主成分に対して広がりを持っており、第2主成分は比較的狭い範囲に収まっています。
– 両主成分の間に強い相関は見られず、散布は比較的ランダムです。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– この分析から、データの大半は第1主成分に大きく依存していることがわかります。これは、特定の特徴が全体的な変動を支配している可能性を示唆しています。
– ビジネスの視点からは、これらの主成分が何を表しているのかを理解することが重要です。例えば、新サービスの成功要因を特定し、その要素を強化するための手がかりになるかもしれません。
このPCAグラフの分析は、新サービスの要素がどのくらいデータ全体に寄与しているかを理解するのに役立ちます。主成分の解釈が具体化すると、より効果的な意思決定が可能になるでしょう。
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。