📊 データ分析（GPT-4.1による）
データを総合的に分析し、WEIスコアの推移とその背景について説明します。
### 時系列推移：
**総合WEI推移：**
– 7月1日から7月11日にかけての総合WEIは、初期に0.70台の変動が見られ、その後7月6日に0.87と急上昇し、以降0.80台後半で安定しています。
– 7月6日以降の高スコアの維持は、全体的な状況の改善や特定の好影響があった可能性を示唆します。
**個人WEI平均と社会WEI平均：**
– 個人WEI平均は7月初旬には0.70台を推移し、7月6日以降に0.80台に上昇し続けている。
– 社会WEI平均も同様に7月6日に上昇し、継続的に高い水準を維持しています。
– 両指標の変動は同調しており、社会的な要因と個人の幸福度が連動していることがうかがえます。
### 異常値：
– 異常値とマークされたスコアは、特定の日付における急激な変動やサンプルエラー、もしくは外的要因による特異な影響が考えられます。
– 例として、7月6日の総合WEI 0.87は、ほかの日の平均を大きく超えており、特定のポジティブな出来事の影響が想定されます。
### 季節性・トレンド・残差：
**長期的トレンド：**
– 全体のトレンドとしては、7月6日以降の上昇傾向が強まっています。
**季節性：**
– この短期間のデータから季節性を特定するのは困難ですが、短期的な波動は外部要因によるものと推定されます。
### 項目間の相関：
– 経済的余裕や健康状態のスコアが社会平均と個人平均に強い正の相関を示しており、個人の経済状況や健康状態が社会的影響を受けて強化されていることが示唆されます。
### データ分布：
– 箱ひげ図を用いると、全体のスコアが0.70から0.90に分布しており、7月6日以降の高スコア維持に基づく分布の変化が明示されるはずです。
### 主要な構成要素 (PCA)：
– PC1（0.58の寄与率）が最大の要因であり、個人および社会の経済的・健康的な状況が総合WEIに大きく影響しているといえます。
– PC2（0.14の寄与率）では異なる要因が影響しており、特に持続可能性や多様性に関連する可能性があります。
これらの分析から、特定期間の高いスコアは、経済状況や社会的な改善が影響していることが推測され、また異常値は一時的な外的影響を示唆しています。今後は、更なる要因分析がWEIスコアの向上や異常値の要因特定に有益であると考えます。
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:
以下の視点からグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 全体的に見ると、WEIスコアは開始時点で約0.6から始まり、その後短期的に上昇しています。特にランダムフォレスト回帰の予測線（ピンク）が0.9以上の値を示しています。
– データがない期間がありますが、後半（2026年5月あたりから）では、前年の比較（薄緑）は0.8から0.9の間に密集して分布していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月から10月にかけて、いくつかの外れ値が検出されていますが、それ以外は比較的一貫したトレンドを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青）は初期の高密度に分布しています。
– 予測（予測AI、赤い点）は、実績に近い値を示し、全体的な予測が実績データにフィットしていることが示されています。
– 異常値は丸い印で示されていますが、特異的な急上昇や急下降がないため、システムの異常というよりは過渡的なデータの揺れと見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰やランダムフォレスト回帰の予測が提供されているが、実績との整合性が高く直線的な関係が保たれています。
– 予測データ間で目立った大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に後半のデータは前年と非常に類似した分布を示しており、前年のデータが予測のベンチマークとして機能している可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 初期の上昇傾向、特に予測バンド内での動きは、新サービスが市場で好調であることを示唆しています。
– 実績と予測の整合性が高いことから、予測モデルが市場動向をうまく捕捉している可能性があります。
– 用意された予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が戦略計画に有効なツールとして活用できることを示唆しています。
全体として、このグラフは新サービスのパフォーマンスが前年度と比較して改善していることを示唆しており、予測モデルが精度高く機能していることを示しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 時期ごとに異なるデータセットが集中して存在しているため、全体としての長期的なトレンドは見受けられません。初期段階（2025年）は実績、後半（2026年）は前年比較のデータが主に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階でいくつかの実績データ（青いプロット）において異常値（黒の円）が見られます。これらは異常なWEIスコアで、何らかの極端な要因が影響し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データで、予測は赤い「×」で示されています。異常値は黒い円で強調されています。
– 一方、前年のデータは緑色で、時間とともに変化が見られます。
– 予測方法に応じた色付きの線（紫、ピンク）は異なる機械学習モデルによる予測範囲や異常が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データの間に直接的な関係性やトレンドは見られませんが、これらの比較により、前年の状況や予測精度への影響が評価可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布としては、各期間において集中的にデータが見られます。外れ値は限られていますが、これらが全体の相関に影響を与えている可能性があります。
6. **直感的洞察と社会・ビジネスへの影響**
– データの散布状態および異常値の存在は、サービスの改善ポイントや競争市場での機会を示唆しています。これにより、新サービスの開発や調整における指針が得られるかもしれません。
– また、実際のデータと予測値とのギャップは、AIの予測精度向上へのニーズを反映しています。これにより、ビジネス戦略やリソース配分の見直しが促される可能性があります。
この分析に基づき、データの深掘りや異常なプロットの原因調査を行うことで、さらなる洞察を得られるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期にいくつかの測定値（青）が0.8から1.0の間で変動しています。その後、急激に測定データが途絶え、次にデータが出現するまでに大きなギャップがあります。
– 緑色の過去のデータは、同様に0.8から1.0の間で密集しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイントに外れ値（黒で表示）が見られ、異常値が特定されています。この異常値が他のデータと明らかに離れているため、調査が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実測値を表していますが、2025年7月以降は途切れ、再度データが現れるのは離れた時期です。
– ピンクと紫の線が予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示していますが、実測値からの距離が顕著です。
– 緑の点で表現されている過去のデータは、パターンを視覚化し、現在のデータと比較するために利用されます。
4. **時系列データの関係性**
– 実測データと異常値、異なる予測モデルがどのように一致または異なるかの分析は重要です。異常値が将来の予測にどのように影響するかを評価することができれば、さらに有用です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実測値が、全体として高い得点（0.8以上）で安定していることがトレンドからも分かります。これは新サービスが堅調に評価されていることを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– データが高スコアに集中しており、新サービスが一定期間中に非常に高評価を得たことを示しています。
– 将来的な予測は、実績値から大きくは逸れていないため、サービスが持続的に評価される見込みがあることを示します。
– 異常値の存在は、サービスの一部で一時的に評価が下がった可能性があり、その原因を調査することで改善が可能です。
全体として、このグラフはサービスが高く評価されていることを示すものであり、ビジネスの安定性と成長を示唆しています。しかし、外れ値の原因を理解し、予測モデルを検討することで、さらに改善が可能かもしれません。
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**
– 左側のデータ（2025年）は、横ばいの傾向を示しています。
– 2026年のデータではスコアが上昇しているように見えます。しかし、年単位の周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータにおいて、いくつかの異常値が目立ちます。明確な変動は見られませんが、スコアが経済的余裕を示す指標であるならば注意が必要です。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは過去の実績を示しています。
– 緑色のプロットは、前年度との比較を示しています。
– 異常値は黒色の円で示されています。
– 紫やピンクの線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）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデルが使用されていますが、どのモデルも比較的一貫性のある予測を示しているようです。特に予測の傾きに大差はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測モデルと実績データの間に特段の相関はありませんが、過去の実績に対し予測は高いスコアが出ています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 直感的には、2025年から2026年にかけて、新サービスが経済的余裕にプラスの影響を与える可能性を示唆しています。
– 高い予測スコアは、関連するサービスが人々の経済的状況を改善するという期待を示しているかもしれません。
– 異常値は問題を示している可能性があるため、これを分析することでさらに改善点が見つかるかもしれません。
この分析を基に、さらなるデータ収集や改善策の検討が求められるでしょう。社会的ニーズに応じた修正を行えば、新サービスはより大きな影響を持つ可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは大きく2つの期間に分かれています。前半はデータが密集しており、後半はデータが間隔を置いて現れるパターンです。どちらの期間も大きなトレンドの変更はなく、横ばいの傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 前半部分においては、異常値として識別されるプロットが一部見られますが、大きな急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い円は実績データを示しており、密集傾向にあります。
– 異常値は黒く示されていますが、特殊な現象としての影響は限定的です。
– 緑色のデータは前年の比較データで、いくつかのスコアが確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異常値に若干の重なりが見られますが、全体的な関係性は薄く、特に明確な連動は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データ間での大きな相関は見られません。また、前半と後半での分布の密集度に違いがあり、後半は緑のデータが等間隔に配置されています。
6. **人間が直感的に感じるであろうことやビジネス・社会への影響**
– 健康状態の推移が大きく変わらないため、安定性があるとの安心感があります。
– 異常値が少なく、異常な状態の連続性がないことから、特定のリスクは小さいと考えられます。
– ビジネス的には、一定の健康状態が保持されていることはポジティブな指標であり、社会的にはサービスの安定した提供が期待できるでしょう。
これらの洞察を基に、サービスの改善や新たな提供方針を検討する際の参考として活用できます。
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、心理的ストレススコア（WEI）の時系列散布図についての分析を提供します。
1. **トレンド**
– グラフの初期（2025年7月）は、実績データ（青）が0.6から0.9の間で変動しています。
– 補完的に用いられている予測手法（紫、ピンク）も比較的高い範囲で始まり、以降データが利用可能な期間では測定がありません。
– 2026年初頭から7月にかけては、「前年（比較AI）」データ（緑）が0.55付近で水平に推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データセットにおいて、いくつかのプロットが0.9を越えており、これは異常値と見なされます。
– 中盤にはデータの欠落がありますが、これは単なる未測定期間なのか、データ不足なのかは不明。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実績の心理的ストレススコアを示しています。
– 緑の点は前年の比較データで、2026年のデータと比較するための基準となっています。
– 黒い円は異常値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の実績データは高めの範囲で推移しており、異常値が多いです。
– その後の予測データに基づく推定が行われていないため、連関を見るのは難しいですが、前年データはその時期からの比較用に提供されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの分布は広がりを持っており、全体的に高いストレススコアを示しています。
– 異常値の頻出は、初期データの収集方法や解析手法が原因かもしれません。
6. **人間が直感的に感じること、およびその影響**
– 高いストレススコアは、従業員の仕事の負担が増えている可能性を示唆します。
– ビジネスへの影響としては、従業員の健康管理が重要となる可能性があり、長期的には業務効率や社員の離職率に影響する可能性があります。
このグラフからは、ストレス管理の精度向上と継続的なデータ収集の必要性が示唆され、適切な対策がビジネス成長に寄与す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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは360日間の期間を示していますが、データは評価日の初期と後期に集約されています。
– 初期データ（2025年）はWEIスコアが安定しており、0.6〜0.8の範囲にあります。
– 後期になると、複数の予測モデルによる計算結果が示されており、全体としてスコアは0.8から開始し、異なる予測系統において微妙に異なる動きを見せています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期部分には「異常値」として円で囲まれたプロットがあり、これは特定のスペシャルケースを示している可能性があります。
– 一部の予測モデル（ランダムフォレスト回帰）は急激な上昇傾向を示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIによる実データを示し、主に初期に集中しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測、青い線は線形回帰モデル、緑の密集した点は前年の実績（比較AI）です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと複数の予測モデルによる結果を比較することで、それぞれのモデルの精度や傾向を評価できます。
– 比較AI（前年）は現行のデータと概ね一致するが、成長傾向を示すランダムフォレスト回帰モデルとは異なる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 継続的に同じ範囲にある実績データに対し、予測モデルが示した広範なスコアレンジの分布があります。
– 予測モデルの精度や傾向を確認するための継続監視が必要です。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響**
– 初期の安定したスコアは、新サービスが一定のパフォーマンスを維持していることを示唆します。
– 各予測モデルの結果が異なる形で示されており、ビジネス計画では様々なシナリオに備える必要があることが理解できます。
– ランダムフォレストによる強い上昇傾向は、特定の施策や戦略が成功する可能性を示しており、詳細な分析と検証の価値があるでしょう。
この分析により、データの背後にある潜在的なビジネスチャンスやリスクを明確にし、将来の戦略立案に役立てることが重要です。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績（青点）：** 初期には高い数値を記録していますが、以降のデータがないため、長期的なトレンドはわかりません。
– **予測（紫・ピンク線）：** 時間の経過とともに減少傾向が見られます。特に線形回帰や決定木回帰の予測が、ランダムフォレストに比べ低い傾向を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒円）：** 初期の実績データに多く見られます。これらは予測の不確実性が高い領域にある可能性があります。
– **急激な変動：** 予測値において、特に一部のアルゴリズムの予測が大きく異なる瞬間があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **予測の不確かさ範囲（灰色領域）：** 特定の期間における不確かさの幅を示しており、範囲が広いほど予測の信頼性が低いことを示唆しています。
– **紫とピンクの線（予測）：** 複数のアルゴリズムによる予測が含まれており、それぞれ異なる手法での将来の展望を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **予測と実績の関係：** 初期の実績値が高いため、予測にはこれらの値が大きな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
– データ分布は初期に集中しており、比較的高い数値を示しているため、ある条件下で良好な公平性や公正さが確保されていた可能性があります。
### 6. 人間が直感的に感じることとビジネスへの影響
– **直感的感じ：** 初期の数値は高く、何らかの要因で当初は良好な状態が保たれていたことが分かりますが、時間の経過とともにその安定性が減少する可能性が示唆されています。
– **ビジネスへの影響：** このサービスの公平性や公正さを維持するための対策が必要。特に予測が下降傾向にあるため、早急な改善策の検討が重要です。また、外れ値が多い場合は、その原因を分析し、信頼性を高めるための施策を実施することが求められます。
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:
### グラフ分析および直感的洞察
1. **トレンド**
– 時系列データには二つの主要な期間があり、左右に分かれています。2025年の初めから半ばにかけて「実績（実績AI）」の値が集まっており、その後、大きく間を空けて2026年の初めから半ばにかけて「前年（比較AI）」のデータが観測されています。どちらの期間も安定しているものの、2025年のデータにはいくつかの予測値もあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年の初期に「異常値」として特定されている点が存在します。これは通常のデータ範囲から外れており、特筆すべき点です。異常値は、データ収集エラー、予測の欠陥、または突発的な事象によるものである可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは「実績（実績AI）」を示し、ロジックAIのモデルによる初期段階の実績値です。
– 緑色は「前年（比較AI）」のデータを示しており、前年のデータと比較するためのもので、持続可能性と自治性の評価に利用されているようです。
– 予測範囲（灰色）や予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）も、将来の動向を把握するための様々なアプローチを示しており、異なるアルゴリズムによる予測がされていることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 2025年の実績と異常値は、2026年の比較AIデータに対してベースラインまたは参照として用いられている可能性があります。これにより、時間の経過とともにどのようにWEIスコアが進化したか、改善または劣化しているかを比較分析する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 両方のデータセットは平衡が保たれており、一貫して高いWEIスコアの範囲に収まっています。異常値を除けば、大きな変動はありません。
6. **直感的な感じおよびビジネス・社会への影響**
– 直感的に、2025年の異常値がなぜ発生したのか、ビジネス面で対策を講じる必要があると考えられるでしょう。持続可能性と自治性の観点から、これらの異常値が実際に事業に影響を与えるかどうかを精査することが重要です。
– 予測の活用によって未来の動向を把握し、計画的に持続可能性を高めるための戦略を構築することが社会的にもビジネス的にも価値があります。
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:
1. **トレンド**
– グラフでは360日間のデータが示されていますが、実績と予測はいくつかのポイントで密に集まっています。
– 実績（青）はほぼ一定で、最初のうちに集中し、その後はデータがありません。
– 予測（様々な予測方法）は横ばいから上昇の動向が見られますが、全体として安定した範囲内に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い丸で示された異常値がいくつかあり、予測モデルとは一致していません。これらは特定の事象やデータ入力ミスの可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績は青色で表示され、実績AIの結果を示しています。
– 予測には複数のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使われており、それぞれ異なる色で区別されています。
– 緑の前年度データと比較して、現在の予測がどう異なるかを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測方法のデータ間には一定の類似性がありますが、微妙に異なる傾向を示しています。これに基づいて、AIモデルの選択が結果にどう影響するかを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データとそれに基づく予測には、比較的一定の相関が見られます。モデル間の違いも見られるが、全体的な変化の傾向は似通っています。
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**
– 初期段階でのデータの密度が高いため、初期評価時の情報に基づく予測が多くの影響を与えていると考えられます。
– ビジネス的には、ある時期に集中して開発や評価が行われた後、停滞または新たな段階へのシフトがあった可能性があります。
– 社会インフラや教育機会における新サービスの導入が、初期において注目され、その後の広がりや安定に向けた準備が進行中と理解できます。
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:
このグラフは、「新サービスカテゴリ」の「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」のスコア推移を示しています。
### 1. トレンド
– **実績（青）**: 初めてのデータ点から早期に上昇し、その後は横ばいで安定しています。
– **予測（紫、ピンク、赤）**: 予測手法により若干のばらつきがありますが、概ね安定したトレンドを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒の円）**: 初期データの一部に外れ値が見られますが、その影響は長期的には限定的です。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青点（実績）**: 過去の実際のデータ、当初の急上昇部分を示す。
– **緑点（前年データ）**: 一年前の同時期のデータを表しており、今年と比較してスコアがやや高くなっています。
– **紫、ピンク（予測）**: 異なる手法による予測だが、いずれも一定の安定性を予示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と前年のデータ間での一般的なトレンドの一致が見られますが、若干の増加が示唆されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データには、早期の上昇とその後の統計的安定性が見られ、特定時点での外れ値の影響が抑えられています。
– 予測範囲は広がっているため、将来の変化を捉えるために考慮されている要因が多いことを示唆しています。
### 6. 人間が直感的に感じる洞察と社会/ビジネスの影響
– **直感的な印象**: 初期の変動が激しかったものの、現在は安定した成長が見込まれることが理解できます。
– **社会的影響**: 共生や多様性の指標が時間を経て改善している点から、包括的な社会形成への前向きな兆候と見なすことができます。
– **ビジネスへの影響**: 安定したスコアにより、新規参入やサービス改善の余地があると認識される可能性があります。
このグラフは、基盤が安定している状態において、新しい取り組みがどのように影響を与えるかを判断するための参考として重要です。
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:
グラフの分析に基づく洞察は以下の通りです。
1. **トレンド:**
– 時系列的に見て、特定の時間帯（例: 23時、8時）においてスコアが高い（黄色〜緑色）のが見られる一方、他の時間帯（例: 16時）は比較的スコアが低い（青〜紫色）です。
– 日単位での大きな変動は見られず、時間帯ごとの違いが主なパターンです。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特に目立つ外れ値や急激な変動は確認できませんが、7月5日から6日にかけて、16時のスコアが大きく改善している部分が見られます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色が濃い紫色から青、緑、黄色に変化することで、スコアの低さから高さを示しています。
– グラフを通して時間帯によるパターンがより顕著に観察できます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 時間帯ごとのスコア傾向が明確であり、特定の時間帯に一定のパターンがあることが確認できます。
– 日による変動よりも時間ごとの変動が大きい印象です。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 配色パターンから、夜間（19時以降〜8時）が比較的スコアが低めであり、朝から午後の特定の時間にかけて（特に8時と15時）スコアが高まる傾向があります。
6. **直感的に感じ取れ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時間帯に関連する対策や改善点を見つけるのに役立つと考えられます。
– 夜間帯のスコアが低い場合、それに対応するサービスの改善やプロモーションが考慮されるかもしれません。
– 逆に高スコアの時間帯からは、ピーク時の需要に対応するためのシステムやリソースの調整が考えられます。
このような時系列ヒートマップを用いることで、サービスの利用パターンを視覚的に捉え、効率的な対策や改善のための基盤が提供されます。
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:
以下のヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 全体的な時間の進行に伴い、色の変化が確認できます。特定の時間帯で色が明るく（黄色や緑）、他の時間帯では暗い（紫や青）ため、スコアは時間帯によって変動しています。
– 午前中の時間帯（特に8時）：初めはスコアが低く、その後上昇しています。
– 午後から夕方にかけて（特に16時と19時）：スコアが比較的一定で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日の昼（15時）の急激なスコアのピーク（黄色）は特筆すべきです。この日は他の日に比べて明らかに高いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素（色、密度など）が示す意味**:
– 色の変化はスコアの変動を示し、明るい色ほど高スコア、暗い色ほど低スコアを意味します。
– 密度は特に示されていませんが、色の濃淡がスムーズに変わる場所は安定的な変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 午前と午後の時間帯でスコアが異なり、日中のピークと夜間の安定性が目立ちます。これは利用者の行動パターンの差を示唆している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとにスコアに大きな差があります。特に午前中と午後の間にある一定のトレンドが見られます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 朝のスコアの低さは新サービスの利用が少ない時間帯を示しており、プロモーションや機能改善の機会があります。
– 昼から夜にかけてスコアが高いことから、この時間帯に焦点を当てたマーケティングや新機能の展開が有効です。
– 特定の日（7月6日）のピークは、特別なイベントやキャンペーンに対応している可能性があり、その日に合わせた戦略が成功したと考えられます。
この分析を基に、特定の時間帯や日をターゲットにした施策を展開することで、サービスの利用促進が期待されます。
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:
このヒートマップの分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 一般に、時間（横軸）が進むにつれて色が青から黄緑、そして黄色へと変わっているため、スコアが上がっている上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付で急激な変動はあまりありませんが、時間帯によって色の変化が異なることにより、時間帯ごとの変動が示されています。例えば、19時台では非常に低い値（濃い青）が観察され、その後急激に上昇しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの変化を示しており、青系は低いスコア、黄色は高いスコアを示しています。
– 各時間帯ごとのスコアがヒートマップで示されており、時間帯別のスコアの違いが視覚的に確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間ごとにスコアの変化が観察されますが、全体的には時間が進むにつれてどの時間帯でもスコアが上がっている傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によってスコアの分布に違いが見られます。特に早朝や深夜の時間帯でスコアが低くなりやすい傾向があり、日中及び夕方以降、スコアが全体的に上がる傾向があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 一般的に新サービスが時間の経過と共に評価が上がっていることを示します。また、特定の時間帯に利用者の評価が異なっているため、マーケティングやサービス提供時間の調整が考慮されるべきである可能性があります。
– 夕方または夜間にユーザーの評価が高まる傾向があるため、これらの時間帯にフォーカスした戦略を立てることが、サービスの利用促進に役立つかもしれません。
この分析は、時間帯ごとの特性やトレンドを理解する手助けとなり、戦略立案や改善の指標として役立つでしょう。
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:
この相関ヒートマップには、以下の注目すべき特徴と洞察があります。
1. **トレンド**
– 相関自体は時間と共に変化しないため、トレンドという意味では特定できませんが、特定のWEI項目間での高い相関関係が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップでは外れ値を特定することは難しいですが、低い相関（青）や高い相関（赤）が一部の項目間で見られます。
3. **プロットや要素の意味**
– 赤色が濃いほど正の相関が強く、青色が濃いほど負の相関が強いことを示しています。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI平均」および「総合WEI」は非常に高い正の相関があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– WEI項目が複数の側面でお互いにどう影響するかを示し、個人と社会のWEI間の関連性が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（経済的余裕）」と他の多くの項目との相関が低いか負であることがわかります。経済的余裕が他の要因に直接影響されにくい可能性があります。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は「個人WEI平均」との相関が高いですが、「個人WEI（自由度と自治）」とは中程度の相関に留まります。
6. **直感的でビジネスや社会への影響**
– 社会での公正性や多様性保障が全体のウェルビーイングに強く絡んでおり、政策やビジネス戦略でこれらを重視することが重要であると感じます。
– 個々のウェルビーイング（経済的余裕やストレスなど）が社会的要因にどの程度影響を受けるのか、といった点で新しいサービスの設計や社会政策の立案にヒントを与えるでしょう。
この分析は、相関が特に高い組み合わせに対するさらなる調査や、サービスの提供方法の見直しを促す手助けになる可能性があります。
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:
1. **トレンド:**
– 各カテゴリの平均スコアに大きな上昇または下降の傾向は見られず、全体的に横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 「社会WEI平均」と「個人WEI（経済的余裕）」で外れ値が見られます。これは一部のデータが通常の範囲から外れており、特定の要因が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の違いは各WEIタイプを示し、それぞれの箱ひげ図は中央値、四分位範囲、最小値、最大値、および外れ値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 複数のカテゴリが同様の分布を示す場合、関連性がある可能性がありますが、このグラフ単体では時系列の把握は難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 全体的に似たような分布を示していますが、一部のカテゴリでは中央値が異なるため、異なった影響要因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:**
– 一見して、各カテゴリがある程度均一なパフォーマンスを持っていることがわかります。特定のWEIが他よりも優れているとは言いがたいですが、外れ値が存在することで、特定の状況下での課題や機会を示唆しています。
– 企業はこの情報を基に、特に外れ値の要因を分析し改善施策を考えるべきです。
– 社会的には、特定の分野（例えば「自由度と自治」など）が安定している一方で、異なる分野での変動があることから、政策立案において柔軟性と一貫性のバランスを取る必要があることが示唆されます。
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:
この主成分分析（PCA）グラフは、360日間にわたる新サービスカテゴリにおけるWEI構成要素を視覚化しています。以下に分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– グラフは全体として、比較的広がりを示しており、特定の方向性のあるトレンドは見受けられません。データポイントが第1主成分と第2主成分の両方にわたって分布しており、どちらも特定の傾向や周期性を反映していないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に上部左側や右上部分にデータが集中していない点があります。このような点が外れ値として考えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は、多次元データの主要構成要素を示しています。第1主成分が0.58の寄与率を持つため、こちらがデータのばらつきの大部分を説明していることを示します。第2主成分は0.14の寄与率を持ち、残りの一部を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データがありうる場合、その具体的な関係性はこのプロットから直接読み取ることが難しいですが、各構成要素がどのように相互に関係しているかの視覚的な分布が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1および第2主成分間の強い相関関係は見られません。ただし、これによりデータの分散や多様性が視覚化されていると言えます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– グラフ全体から直感的に感じられることは、新サービスに関する多様な要素があり、その多くが第1主成分によって説明されることです。これにより、新サービスの導入の際に特に考慮すべき鍵となる要因が第1主成分に集約されている可能性が示唆されます。
– ビジネスにおいては、第1主成分による影響が大きいため、これらの要素を重点的に改善することが、新サービスの効果的な導入や拡張に寄与すると判断されます。
このような分析に基づいて、戦略的な決定や変更を行うことが望ましいです。
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。