📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアの分析結果
#### 総合的な傾向
– **時系列推移**:
– 日毎や日時点で見た際、総合WEIスコアは0.72から0.87の範囲で変動している。特に、7月6日以降には0.8以上に上昇し、一定の安定感を示している。
– 初期はやや変動が大きかったものの、日にちが進むにつれてスコアの安定化が確認できる。
– **異常値の検出**:
– 7月6日には、総合WEIが0.87に急上昇している。この急激な上昇は、特定の外部イベント（例: 新たな社会政策の発表や経済の急変）の影響を受けた可能性がある。
– 異常値は主にスコアの急上昇した日付に見られ、通常のスコア範囲を一時的に超えている。
#### 個別項目の推移
– **個人WEI平均**:
– 個人経済的余裕や健康状態が比較的安定している一方、心理的ストレスは7月6日に急激に高くなる現象が見られる。
– 個人WEI平均は全体で0.64～0.83の範囲で推移し、特に6日目以降の持ち直しが確認できる。
– **社会WEI平均**:
– 社会公平性や持続可能性のスコアが高く、社会基盤や教育機会も堅調だが、スコアの波はやや大きい。
### 詳細要因の考察
– **主要な構成要素(PCA)**:
– PC1の寄与率が59%と高く、経済的・健康的要因が重視されている可能性が高い。
– **項目間の相関**:
– 個々のスコアの相関は個人と社会の平衡が保たれており、社会的要因が全体スコアに影響を与えることが示唆される。
– 経済的余裕と社会公平性は密接に関連しており、社会政策が直接的な影響を及ぼすことが示唆される。
– **データ分布と季節性**:
– 個人の心理的ストレスにおける異常値は、外部環境の変動または個人の状況変化の示唆と考えられる。通常の箱ひげ図では外れ値が確認される。
– 数日間でのスコア上昇期に対する季節性の影響は確認されず、突発的なイベントによる影響の可能性がある。
### 総括
今回のデータセットから、**総合WEI**と**個人・社会のスコア**が全体として安定傾向に移行しつつあるが、外部の影響（政策変化や重要な出来事）により判断される日々の変動が依然存在していることが確認される。また、PC1の高寄与率から、経済と健康がこの評価指標の基盤となっている可能性が示唆される。改善余地としては、特に「心理的ストレス」の管理が個人のWEI向上には重要である。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **パターン**: グラフには2つの異なる時系列のデータポイントが存在します。
– **左側のデータ**: 主に実績データが示され、ほぼ横ばいまたは若干の変動が見られます。
– **右側のデータ**: 予測データか比較データと思われ、新しい期間に対し上昇傾向を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **左側の外れ値**: 実績データ内に黒い円で示される外れ値がありますが、頻度や影響については少し注意が必要。
– **急激な変動**: 線形回帰やランダムフォレスト回帰の予測が急激に上昇しているため、今後の変化に期待がかかる。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点**: 実績データで安定的ですが、変動の範囲は狭い。
– **紫色の線**: ランダムフォレスト回帰での予測を示しており、未知の未来に対する高い期待を表現。
– **緑の点**: 前年のデータとして示されており、予測の比較基準となる。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測の差**: 大きな差は見られず、予測が楽観的な傾向を示している。
– **比較データ**: 明らかなトレンドのシフトが見られる。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関**: 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測間で相関があることで、予測の信頼性が高まる。
### 6. 人間の直感やビジネスへの影響
– **直感**: 右側の予測値が高いため、未来への期待が高まる。特に新たなサービスの展開には慎重に取り組む必要がある。
– **ビジネス影響**: 予測通りに進展する場合、ビジネスにとって非常にポジティブな結果をもたらす可能性がある。特に新サービスが市場リーダーになる可能性が示唆される。
このグラフからは、現状の安定性と未来への期待が可視化されており、戦略的な意思決定に活用できるインサイトが多く得られます。
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:
### 視覚的特徴とインサイト
1. **トレンド**
– グラフは、360日間にわたるデータを示していますが、データは2つの明確な期間に分かれています。初期のデータ（2025年の半年間）は主に0.8前後のWEIスコアを示しており、その後非常に大きな空白期間があった後に再びデータが現れています。後者のデータも0.8前後に密集しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データセットの内、一部のデータはやや0.8より下に外れているように見えますが、全体として顕著な外れ値は存在しません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、全体として高いWEIスコアを維持しています。
– 予測値は3種類の手法で示されており、特にランダムフォレスト回帰の予測ラインが目立ちます。
– 前年度のデータ（緑の点）は最近のデータと同じくらい高いスコアを示しており、前年同期比での保持が良好であ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**
– 複数の予測手法が使われていますが、全体として実績に近い値を示しており、異常値を大きく外す予測は見られません。モデルの予測性能は安定していると言えるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値が密に分布していることから、予測モデルが現実の値を効果的にキャプチャしていると考えられます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの影響**
– 継続的に高いスコアを維持できていることは、新サービスが安定して品質を提供していることを示しています。予測精度も高いため、将来的なサービス計画や改善策の策定に有効なデータとして活用できそうです。また、異常値の記録が少ない点から、顧客の満足度も高い可能性があり、ビジネスの信頼性につながっています。
この分析から、新サービスの持続的な成長と顧客満足度の高さが浮き彫りになり、今後のビジネス戦略を立てる上で有益な情報と言えるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフは期間内における変化を示していますが、プロットは2つの明確なグループに分かれています。初期のプロットは2025年7月から2025年11月に集中し、その後のプロットは2026年7月に一気にシフトしています。
– 時系列的には、最初の部分が高いスコアを示し、その後データが途切れていますが、再び2026年7月に別のグループが現れます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の初期データには異常値とされるアウトライヤーが1つ示されています。
– 大きな急激な変動やギャップが期間中に見受けられ、この異常値がその一因である可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 初期プロットは、実納結果が青色、予測が赤色で示され、比較AIの昨年のデータは緑色で配置されています。
– 予測手法ごとに異なる色の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されていますが、期間に切れ目があることから、予測の正確性や適用性は分かりにくいです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 明確な関係性の図示はないが、スコアに対する異なる予測手法の結果を比較するための基礎情報として機能しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データ群は比較的高スコアに集中していますが、外れ値が全体の分布パターンを変えている可能性があります。
– データの実際の分布は非常に限定的な情報しか提供されていません。
6. **直感的な理解とビジネスや社会への影響**
– 人間が直感的に感じるのは、時系列の断絶や予測モデルの多様性による不確実性です。
– ビジネスや社会において、導入する予測モデルの選択を考慮する際、このグラフは現行モデルの修正や改善の必要性を示唆しているかもしれません。
– もしこのデータが社会に関連する指標であれば、その正確性や異常の解明が社会的決定や政策形成に対して影響を及ぼすことが予想されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフ全体には二つの明確な期間があります。初期の数日間は、実績（青のプロット）が非常に限られた範囲内で表示されていますが、その後、約一年後の時点で予測AIからの結果が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の一部、外れ値として黒い円が確認されますが、顕著な急激な変動は見られません。異常値は早期の実績値と密接しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青の点は実績値を表し、緑の点は前年のデータを示しています。
– 黒い×は予測AIによる予測値を示しており、それに関連する予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の線がプロットされています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲（±AI/3σ）を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値は時間的に隔たりがあり、直接比較が難しいですが、ほぼ同一の範囲に留まっていることが確認できます。
– 異常値は、実績データの整合性やデータ収集方法に問題がある可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは非常に高いWEIスコアで集中していますが、予測データも同様の範囲を予測しており、将来の安定性が伺えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– データは非常に限られた範囲内に収束しているため、経済的余裕（WEI）は安定していると直感的に感じられます。
– ビジネスや社会において、このWEIの安定性は主に計画の信頼性を高め、新サービスのための積極的な投資やリスク管理に寄与すると考えられます。
– 鋭い外れ値の注意は、データ品質向上とさらなる分析の必要性を示しています。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– データは初期と後期の二つの主要な期間に分かれています。
– 初期の時期（2025年7月〜11月頃）には、大部分のスコアが高い値（0.8付近）で安定しています。
– 後期（2026年5月〜7月頃）にはスコアが少し低め（0.6付近）で安定している様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにおける異常値は、青の実績データ（白丸で囲まれたもの）で示されており、他のデータポイントより明らかに高いか低いパターンが観察できます。
– 全体として、急激な変動は見られませんが、予測のばらつきの範囲が初期に見られるのが特徴です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは「実績（実測AI）」を、緑と赤の異なるマークアップはさまざまな「予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）」を示しています。
– 異常値として識別されたポイントは黒い丸で強調されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なる予測技術を用いたデータは重なって表示されていますが、それぞれが異なるパターンを持っていることがグラフ上に示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特に直接的な相関関係は見られませんが、予測のばらつき範囲が異なる時期に異なる幅をもっています。これは予測モデルの精度や信頼性に関する示唆を与えます。
6. **直感的な理解とビジネスへの影響**
– 健康状態が安定した時期と、それに続くやや低いスコアの時期が見られることから、健康状態の季節性や周期性を探ることが重要です。
– サービスや対応策の設計において、予測精度が重要になるため、複数の予測手法を比較して最適なものを選ぶべきです。
– 予測精度の向上が、より個別化された健康支援サービスの提供に役立つ可能性があります。
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:
以下の分析を行います。
1. **トレンド:**
– グラフの左側にある青色の実績データから、最初の期間は大きな動きなく安定しているように見えます。
– ピンク色の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測は、急激な変動を示しており、初期のスコアよりも上昇していることが分かります。
– 全体のトレンドとしては、スコアの増加傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 黒い丸で囲まれた箇所が外れ値として表示されており、初期のデータにいくつかの異常なデータポイントがあることが示唆されます。
– 予測の立ち上がり部分に急激な上昇が見られます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 実績データは青色の点で表され、予測には赤い「×」やピンク、紫の線が使われています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の帯として表示され、予測モデルの自信度やばらつきが示されていると思われます。
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、初期データでは重なっており、続いて大きなばらつきが見られます。これはモデルの応答性によるものかもしれません。
– 前年度データは緑で表示され、比較の対象が提供されています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績と予測の初期データは一致していますが、徐々に乖離しています。最初のバラツキと比較して予測に一貫性が見られない可能性があります。
6. **直感的に感じることとビジネス・社会への影響:**
– 初期段階でデータの安定性が見られ、後の急激な変動は心理的ストレスが増加する可能性を示唆するかもしれません。
– ストレスが増える要因や出来事が予測されている可能性があり、今後の対応策や予防策が必要と考えられます。
– こうしたストレスの増加が社会やビジネスに悪影響を及ぼす前に、適切な介入やサポートが求められます。
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:
### 視覚的な分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフに示されている「実績（実績AI）」のデータポイントは、2025年7月から2025年9月にかけて表示されています。この期間において、データは比較的安定しつつ、わずかな上昇傾向があるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として特に強調された点は、同じ期間内にほとんど見られません。しかし、実際の観測値が予測の範囲外にある可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色分けされた線（例えば、線形回帰や決定木回帰）が予測の異なる方法を示しています。ランダムフォレスト回帰の予測線が見られますが、実績データからは離れているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データ（青い点）と予測データ（赤い点×）にズレがあるのが観察され、特に最初の頃の値が予測から外れている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列全体の安定性が示されている一方で、将来的なデータ（薄緑色の点）は全体的に高いスコアを示しています。
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**:
– グラフからは、短期間の後にサービスが高く評価される可能性が示唆されています。予測が異なる場合、ビジネスにおける意思決定や戦略の調整が必要かもしれません。
– 自由度と自治のスコアが上昇することは、ユーザー体験の改善や新サービスの満足度向上に寄与する可能性があります。
全体として、WEIスコアの予測は時間とともに改善される可能性があり、これはサービスの成功や利用者の増加を示唆していると考えられます。しかし、予測と実績のギャップは注意が必要であり、さらなるデータ分析やサービス改善が求められるかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 現在のデータは、評価日の初めと終わりの部分で集中しています。
– 初期の日付で実績データは安定して0.6付近で推移しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測が一時的に急上昇していますが、その後安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として表示されている点がありますが、他のデータから大きく外れているわけではありません。
– 急激な変動は主にランダムフォレスト回帰の予測で見られますが、一時的で、その後は安定しています。
3. **各プロットの意味**
– 実績（青色）と昨年（緑色）のデータは視覚的に区別されています。
– 予測データ（紫色）は、異なる回帰手法で表示されていますが、実績との乖離は限定的です。
– 異常値（黒縁の丸）は実績データとして注目されるが、データ全体に大きな影響を及ぼすものではありません。
4. **時系列データ間の関係**
– 実績と予測の間に大きな乖離はなく、予測が実績をよりよく追随していることがわかります。
– 異なる予測手法間での大きな違いは見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測データが高い相関を持っている可能性があります。
– 360日間の期間を通じて、明確な周期性や季節性のパターンは見られません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 公平性・公正さのスコアに関しては、始まったばかりのサービスで初期は安定しているが、長期的なデータの蓄積と予測モデルの評価を通じて、さらなる改善が期待されます。
– 初期の予測精度が高いため、ビジネス戦略において今後の方針を決定する上で有利に働くでしょう。
– 社会的には、サービスの公平性が安定して高いことが確認できれば、利用者の信頼が向上すると考えられます。
このグラフは、新サービスの公平性指標の理解に役立つ指針を提供していますが、さらなるデータと分析が継続して行われるべきです。
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:
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（2025年7月1日から2026年7月1日まで）は、全体的に高いWEIスコア（0.8〜1.0）の範囲で密集しています。しかし、少しの期間のみで長期的なトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期評価日の右に黒い縁取りの点があり、これは異常値としてマークされています。
3. **プロットや要素**:
– 青い点は実績のAIデータを示し、過去のスコアを視覚化しています。
– 赤い「×」は予測AIに基づく予測値を表しています。
– 緑色の点は前年の比較AIデータを示しています。
– 異常値として黒い縁取りがあるデータポイントもあります。
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隣接して配置されていますが、大きな乖離は見られません。
– 前年のデータも同様の範囲に収まっているため、前年と比較して大きな変動はないと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的にデータは高いスコアレンジ（0.8以上）に集中し、分布のばらつきは少ない印象です。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととビジネス/社会への影響**:
– 直感的には、この新サービスの持続可能性と自治性に関するパフォーマンスは非常に高く、安定しているように見えます。
– 異常値の点は、何らかの理由で外部要因やデータ誤差が影響した可能性があります。
– 高いスコアと安定性は、このサービスが持続可能な形で運営されていることを示唆しており、信頼性のあるサービスの提供に貢献するでしょう。これはビジネスにおける競争優位性にもつながる可能性があります。
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:
このグラフに関する詳細な分析を行います。
1. **トレンド**:
– **実績（青色）**はごく短期間にクラスタ化されており、その間にはほとんど変化がないように見えます。次に、**前年度（緑色）**も別の日付範に集まっていますが、全体的に横ばいに見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の段階でいくつかの**外れ値**が黒い円で示されていますが、それ以上の分析は難しいです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点**は実績、**赤い×**は予測を示しており、予測の精度を比較する可能性が考えられます。
– **紫色**の線は回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）による予測を表していますが、実データと予測の整合性がよくわかりません。
– **灰色の背景**は、予測の信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるカラーで同じ期間に異なるモデルの予測が行われているため、それらが過去の実績に基づいてどう予測しているかを比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列間で視覚的な相関はあまり明瞭ではないようです。個々のモデルの予測差異が見られる点が興味深い部分です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– データが断続的かつ限られた範囲で示されているため、全体的なトレンドや変動は不明確です。しかし、予測モデルが実績とどれくらい一致するかという点での分析は重要です。
– ビジネス面では、予測の信頼性評価やモデルの精査により、新サービスの展開戦略を適切に調整することが考慮されます。また、教育機会の分布や社会インフラの整備が評価されている可能性もあります。
この分析を基に、予測精度の向上やデータ収集の充実化を図ることで、より良いサービス提供が期待されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期（2025年7月頃）は、WEIスコアが比較的高く保持されていることが見受けられます。
– その後、2026年6月頃に一気にデータが追加される形で表示されていますが、この部分のスコアは全体として改善または持続しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側において、いくつかのデータポイントは他よりも際立っていて「異常値」としてマークされています。これらはシステムのバグや一時的な異常事象により生じた可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 実績のデータ（青い点）は、初期のスコアを反映しています。
– 異常値（黒で囲まれた点）は、異常と予期されるデータポイントを示しています。
– 予測モデルのライン（紫色、ピンク）により、将来のスコアの動向を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測が示されており、予測が実績データに基づいていることが予想されますが、これにより信頼性を確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが非常に密集しているのに対し、予測データは広範な範囲を持つ分布を示す可能性があり、予測の不確実性の範囲を示しています。
6. **直感とビジネス/社会への影響**:
– 初期の段階で既に比較的高いスコアを維持していることは、新サービスへの期待と信頼が高いことを示す可能性があります。
– 異常値が初期に存在することは、システムの調整や改善の必要性、また、予測モデルがこれらをうまく排除できるかどうかに関する考慮が重要です。
– 将来のスコアが基本的に保たれる予測が示されているため、社会的影響は現状維持または持続的な改善が見込まれます。これにより、共生や多様性の重要性が引き続き支持されると考えられます。
このような視点でグラフを分析することにより、ビジネス戦略の策定や社会政策の評価に役立つ可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **全体的な傾向**: 時刻に沿って上昇傾向が見られ、特に7月6日以降に高いスコアを示す。
– **周期性**: 特に認められないが、特定の時間帯での安定したスコアが見受けられる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日から急激にスコアが上昇し、持続的な変化がある。
– 7月1日から7月5日までの間では比較的低いスコアが継続されている。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– **色の変化**: 色が青から緑、黄色に変化する様子はスコアの上昇を示しており、濃い紫色は低いスコアを示している。
– **密度**: ヒートマップの色の濃淡により、異なる時刻帯のスコアの強度が表現されている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯のスコアを示す水平線は、それぞれの時間帯でのスコア変動を比較するために役立つ。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部の時間帯でのスコアの急激な上昇が他の時間帯にも影響を与えている可能性がある。
– 色で視覚化されたスコアの分布は、特定の曜日に対するサービスの人気や使用状況を反映している可能性がある。
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**
– **直感的な印象**: 高スコアの日があることは、新サービスへの関心が高まっている可能性を示唆しており、利用者の関心が特定の時間帯に集中していることを示す。
– **ビジネスインパクト**: 新サービスの改良やマーケティングの強化を行うためのタイムリーなインサイトを提供できる。特にスコアが上がるタイミングに注目することで、効率的なリソースの配置が可能になる。
– **社会的影響**: 特定の時間帯での高スコアは、この新サービスが利用者の日常生活の一環となっている可能性があり、社会全体での受け入れられ方を示している。
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:
ヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– データが色で示されていますが、全体を通じて目立つ周期性や顕著なトレンドは見られません。
– 日付によるトレンドというよりは、時間帯ごとのスコアの変動が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯において急激なスコアの変化が見られます。例えば、7月7日の15時には明るい黄色（高スコア）が確認でき、これは他の時間帯よりも顕著に高いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がWEIスコアの高さを表しており、黄色が高スコア、紫が低スコアを示しています。
– 密度やバラツキはなく、平坦に色分けされています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯による違いが明確で、一日の中でスコアが変動するパターンが見受けられます。
– 同じ色が時間帯に沿って並ぶことが多く、時間帯に基づいたスコアの一貫性があるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各時間帯でのスコアはある程度の一貫したパターンがあるが、特に特定の時間帯に高いスコアが集中している傾向が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ビジネス面では、特定の時間における高スコアは、この時間帯に焦点を当ててサービスの充実を図ることで顧客満足度を向上させるチャンスがあると言えるでしょう。
– データが示すパターンを元にサービス運用を時間帯ごとに最適化し、効率的なリソース配分を検討することが可能です。
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:
分析を行います。
1. **トレンド**:
– 全体として非常に多様な色が使われており、周期性はあまり見られません。色の変化が日によって異なることから、一定のパターンというよりはランダム性が高いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ダークブルーや濃い紫などの色が急に現れており、一部の時間帯で異常値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**:
– ヒートマップは時間帯ごとのスコアを示しており、色の明るさで強度を表します。明るい黄色やライトグリーンはスコアの高さを、ダークブルーやパープルはスコアの低さを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯で一貫して高いスコア（黄色）が見られるが、全体的に非常に不均一な配色で、特定の関連性やパターンは強く見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日時ごとで大きな変化があり、時間帯（例: 8時、16時、19時）によって相関が異なる可能性があります。特に16時と19時は対照的なスコアを示しています。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 人々は特定の時間帯でのサービス利用や関心が異なる可能性を視覚的に認識するでしょう。特に夜の時間帯は活動が少ないかもしれません。
– ビジネスにとって、このような不規則なパターンはマーケティングやサービス提供の時間戦略を再考する必要があるかもしれません。特定の時間帯に特化したプロモーションやサービス改善が必要です。
全体として、このヒートマップからはユーザーの利用パターンや関心の変動が非常に流動的で、特定の時間に焦点を当てることで収益機会を最大化できる可能性が示唆されています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 各要素間の相関はほとんどが正の相関を示しており、特に「総合WEI」や「個人WEI平均」と他の要素は強い正の関係があります。
– 全体的に、個人と社会のWEIが正のトレンドを形成しており、これは両者が連動していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の項目間でのみ負の相関が観察され、それは「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目（例えば「個人WEI（心理的ストレス）」）間です。これは他に比べて特徴的なパターンです。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は相関の強さを示しています。赤が濃いほど正の相関が強く、青に近づくほど相関が弱いまたは負です。
– 正の強い相関の例は、「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」（0.90）、「個人WEI平均」と「総合WEI」（0.89）です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このヒートマップは静的な関係性を表しており、時間的変動を示していませんが、360日間の平均的な関係性を視覚化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（健康状態）」は他の多くの要素とあまり強い相関を示していませんが、「社会WEI（持続可能性と自治性）」と0.40の相関があります。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は多くの要素と0.5以上の相関を示しており、これは心理的ストレスが全体的な個人と社会のWEIに影響を及ぼす可能性があることを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じる可能性のあること、ビジネスや社会への影響**
– 社会的な全体の幸福度（WEI）の向上には、個人の生活・心理的要因が密接に関係していることを示しています。このため、個人のストレスや健康に対する対応策は、社会全体の改善に寄与する可能性があります。
– ビジネスの観点からは、従業員の心理的健康状態の管理や支援が、企業や社会の目的達成において重要であることが示されており、ウェルビーイングプログラムの有効性を確認できます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 各箱ひげ図は360日間のデータ分布を示しているため、明確な長期間のトレンドよりも各項目の経時的な分布が示されている。トータルの傾向を示すのではなく、個々のスコアの変動やばらつきを確認するのに適している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのカテゴリで外れ値（オープンサークル）が見られる。特に「個人WEI（経済成就）」や「社会WEI（生態系・持続可能性）」「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」では目立つ外れ値が存在する。
– 箱ひげの長さから、一部のカテゴリでスコアの変動が大きいことがわかる。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱（四角形）はデータの中央50%を示し、ラインは中央値を示す。
– ひげはデータの範囲を示し、外れ値がプロットされている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各カテゴリの間で全体的なデータのばらつきに差がある。「個人WEI（心的ストレス）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」などは比較的変動が少なく、「個人WEI（自由度と自治）」は変動が大きい。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 中央値が高いものもあれば低いものもあり、特に「個人WEI（経済成就）」は分布が広く、中央値が比較的低いため、このカテゴリでのスコアはばらつきが大きい可能性がある。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– 高い中央値と狭い箱のカテゴリは、安定して高スコアを達成していることを示し、強みとなる。
– 外れ値が多いカテゴリは特に注目すべきであり、その理由を探ることで新たなビジネスチャンスの発見やリスクの回避につながる可能性がある。
– 心的ストレスや自由度と自治についてのばらつきは、個人及び社会全体の幸福度や満足度に影響を与える可能性があり、対策が望まれるかもしれない。
これらの視点から、データの詳細を掘り下げ、不規則な点に対処することが、今後の戦略策定において重要となるでしょう。
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:
以下は、この主成分分析（PCA）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**
– グラフ全体として特定の一方向への明確なトレンドは見られませんが、第1主成分において0を中心にデータが左右に分布しています。
– 第2主成分に関しても、特定の明確なトレンドはなく、データは全体的に均等に散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 右上に一部の点が固まっており、第1主成分と第2主成分がプラス側で同時に高い値を示しています。これらは外れ値として注目できます。
– また、左側や中央の下部にある点も他とは離れた場所にあり、潜在的な外れ値として識別されるかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 点の密度が中央付近で高まっているように見受けられます。これは、データの中心として集約されるパターンが存在する可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各主成分が分けられているため、時系列データ間の関係性は示されていませんが、データポイントの分布は新サービスの構成要素における多様性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分の寄与率が0.59と大きいため、これがデータの分散を大きく説明していることがわかります。第2主成分は寄与率0.14で、第1主成分と比べると小さいですが、依然として重要です。
– 両主成分の分布は比較的広いため、新サービス構成要素には様々な変動要因が存在する可能性があります。
6. **直感的に感じることやビジネスへの影響**
– ビジネスコンテクストにおいて、このPCAプロットは新しいサービス設計における多様性や新規性（イノベーション）の強さを映し出していると見ることができます。
– 外れ値として特定されるポイントは、サービスのユニークな強みや弱みを示しているかもしれません。それらをさらに分析することで、競争優位性を発見できるチャンスがあります。
この分析は、新しいサービス戦略の開発や改善に向けた示唆を提供し、特に独特な特徴のある要素の確認に役立つと考えられます。
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。