📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
**1. 時系列推移:**
– **総合WEI**:
– 総合WEIは全体的に0.70から0.86の範囲内で推移しています。
– 特に7月6日以降、夜間に計測された値が高くなっています（0.87, 0.84, 0.80625, 0.865など）。
– 明らかに上昇傾向が見られる日が複数あり、7月6日とその前後の数日は他の時期よりも顕著にスコアが高く出ています。
– **個人WEI平均**:
– 値は0.66から0.83の間で、比較的安定しているものの、7月3日以降に少し上昇する傾向があります。
– **社会WEI平均**:
– こちらも、7月1日から10日までで、特に7月6日以降急に値が上昇しており、社会施策や外部要因が影響した可能性があります。
**2. 異常値特定:**
– 7月6日の夜間の総合WEIスコアは他の値より顕著に高く、異常値として識別されています。これは一時的な社会的イベントや政策の発表など、予測外の外部要因が影響した可能性があります。
**3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解):**
– 長期的なトレンドは7月初旬から中旬にかけて上昇傾向にあります。
– 季節性というよりも短期的なフリクションの要素が強調されているように見受けられます。
– 説明できない残差成分が高く、短期間内の急激な上昇・下降がデータの特性として現れています。
**4. 項目間の相関:**
– 個人の経済と社会的持続可能性、インフラストラクチャへのスコアは比較的高い相関が見られ、経済状況が社会基盤の安定性に寄与している可能性があります。
– 個人の健康状態とストレスの間には負の相関が強く、健康状態の改善がストレス緩和に直結している傾向があります。
**5. データ分布:**
– 箱ひげ図で分析した場合、個人WEIと社会WEIの中央値はそれぞれ約0.75および0.80である一方、個々の構成要素ごとにばらつきが大きいことが予測されます。
– 特定の項目における外れ値がいくつか見受けられ、これらがWEI全体とその評価の日次スコアに影響を及ぼしている可能性があります。
**6. 主要な構成要素 (PCA):**
– **PC1 (寄与率: 0.57)** は、全体のデータの変動の半分以上を説明しており、社会と個人の経済的および社会的要因が強く影響していることがわかります。
– **PC2 (寄与率: 0.14)** も無視できず、特に心理的ストレスと自治性のバランスが個人と社会のスコアに二次的な影響を与えている可能性を示唆しています。
### 考察:
これらの分析結果から、主に個人の健康、社会的持続可能性と関連性が強い経済的余裕および社会インフラストラクチャに焦点が当たっています。特に、7月6日の夜間における異常スコアは、政策変更や予期しないイベントが集中的な社会的影響を与えた結果であるかもしれません。データ全体を通した上昇傾向には、社会的要因によって達成された個人の幸福度の増加が反映され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:
このグラフについて、以下の視点で分析します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として、データは二つの主要な期間に分かれています。左側の期間では、データが密集しているが、トレンドは大きく変わらないようです。一方、右側のデータは新たな期間を示唆しており、別の傾向がある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の密集したデータ点の集まりの中に黒い丸で示される異常値があります。この範囲外ではデータが見られず、予測値と実績値が合致していない可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を表し、収束しているように見えます。
– 緑のプロットは前年の比較で、右側に位置していることから、昨年との違いがあることを示唆しています。
– 紫とピンクの線は予測値（線形回帰とランダムフォレスト回帰）を表し、それぞれが異なる予測を提示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 左右のデータ分布の違いによって、過去と未来の予測値のギャップが強調されています。予測手法によって結果が異なるため、それぞれのモデルの特性を考慮する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左側のデータでは予測範囲内にデータが集中しているが、右側では分布が広範囲にわたっていることが分かります。
6. **直感的なインサイトとビジネス・社会への影響**:
– 直感的に、左側のデータは安定した時期を示し、右側は新しい変化の兆しを示していると考えられます。
– ビジネスにおいて、予測モデルの違いを理解し、どのモデルが実装に最も適しているかを検討する必要があります。また、異常値の扱いについても慎重にすることで、より正確な分析と意思決定が可能となります。
このグラフを基に、新サービスの提供や改善に対する重要なフィードバックが得られるでしょう。
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**
– グラフは時系列データを示しており、評価日の初期セクション（左側）では、実績AI（青の円）によるデータポイントが集中しています。
– 線形回帰（青）、ランダムフォレスト回帰（紫）、および決定木回帰（ピンク）はすべて類似した予測トレンドを描いていますが、具体的な長期トレンドは明確ではありません。
– 緑の丸で示される前年のデータは、改善またはシフトを示しており、過去のデータよりやや高い位置にあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 予測のX（赤のマーカー）で示される外れ値は、今後のデータ変動を予見する可能性があります。
– 特定の急激な変動は見られませんが、予測と実績の間には依然として不確定性があります。
3. **要素の意味**
– 青い実績AIのデータは過去の観測値であり、評価期間の初期に集中しています。
– 予測は色分けされており、それぞれ異なる回帰手法の結果を示しています。
– 異常値（黒い円）はデータ上の個別の外れ値を示しており、特別な注意を必要とす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AIと予測AIの間に共通のトレンドまたは傾向があり、予測がある程度実績に基づいて行われていることが示唆されます。
– 過去のデータと予測データ間で一定の関連性があり、新サービスの改善トレンドを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは全体的に高いWEIスコアを維持しており、異なる予測手法が類似した結果を提示しています。
– 外れ値はそのスコアの信頼性と再現性に対して考慮が必要です。
6. **直感的洞察とビジネスへの影響**
– このグラフは新しいサービスが市場である程度成功していることを示唆しますが、予測に基づいた改善や調整が今後も必要でしょう。
– 過去データと予測の整合性が保たれているため、予測が信頼できるツールとして機能する可能性が高いです。
– 異常値や予測精度のバラツキに特に注目し、フィードバックと適応戦略を駆使してさらなるサービス向上を目指すことが重要です。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**
– グラフは評価日を基にWEIスコアをプロットしており、短期間では横ばい、長期間でデータが途切れているため明確なトレンドは見えにくいですが、将来予測は上昇しています。
– 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）により異なるトレンドが描かれています。特にランダムフォレスト回帰が急激な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値が初期の評価日に集中しており、この時期には通常の範囲を外れるデータが観察されています。
– 予測モデルごとのスコアの変動幅がありますが、大きな急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データは青色で示され、初期評価日の周辺にクラスターを形成しています。
– 異常値は黒の丸で特徴付けられています。
– 昨年のデータは緑色で、過去の比較として利用されているようです。
– 予測範囲がグレーの帯で表されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルごとに異なる動きが見られ、特にランダムフォレスト回帰は他のモデルに比べて異なる動向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測間の相関性は直接的には示されていませんが、予測スコアは実績に基づいている可能性が高いです。
– 初期の評価データは、一部の異常値を除いて比較的一貫性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネス/社会への影響**
– 初期のデータに見られる異常値は、導入初期の不安定性を示している可能性があります。
– 予測スコアの上昇は、新サービスの導入が成功し、今後の拡大が期待できることを示唆しています。
– 予測の幅広さは、不確実性があることを示していますが、多様なモデルでの検討は信頼性を引き上げる要素となり得ます。
このグラフの分析は、新サービスの評価や戦略的な意思決定に役立つでしょう。特に、予測に示された成長の可能性は投資検討において重要な要素となるかもしれません。
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:
このグラフでは、個人のWEI（経済的余裕）のスコアが時系列で表示されています。以下、視覚的な特徴と洞察を提供いたします。
1. トレンド:
– 大きな時間間隔で区切られており、データポイントが密集している期間と分散している期間があります。
– 経時的に一貫した上昇または下降のトレンドは見られません。
2. 外れ値や急激な変動:
– 初めのデータポイント群では、黒い輪で囲まれた外れ値が見られます。
– 全体的にスコアが0.8付近で安定しています。目立った急激な変動は見られません。
3. 各プロットや要素:
– 青色の点は実績（実績AI）を示し、格子状に並んでいます。
– 赤い「×」は予測（予測AI）を示しますが、予測ポイントはなく、これは実績が重視されている可能性があります。
– 緑の点は前年との比較AIを示し、後の時点でやや密度が高く見えます。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 初期の時点では実績と前年データが重なる傾向があり、相関が考えられます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 初期のデータでは、実績と前年のデータが重なることで、前年のパターンが現実の実績にも反映されているようです。
6. 直感的な洞察およびビジネスや社会への影響:
– グラフの初期段階での安定した実績は、比較的小さな変動でも経済的余裕を確保できていることを示しています。
– 予測範囲が設定されていることから、将来の動向を予測しやすくし、リスク管理や計画に役立てることができるでしょう。
– 緑のデータポイントは、前年との比較を通じて変化の傾向を把握することで、新サービスの導入効果を評価する助けとなる可能性があります。
これらの点を踏まえ、このグラフは個々の経済的余裕を評価し、その変化を予測するための重要なツールであると考えられます。
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:
以下の観点から、グラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフの初期に実績（青色）は一般的に安定していますが、やや上昇傾向が見られます。のちに予測（紫色、ピンク色の線）がプロットされ、予測手法による違いが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青の丸で囲まれた部分が異常値として示されていますが、多くのプロットが割と狭い範囲に収まっており、急激な変動は少ないです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青色）は過去のWEIスコアを示し、緑（前年）は前年データ。予測はさまざまな手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で行われています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績と予測のスコアのパターンにはある程度の関連性が見られますが、予測手法で異なる予測結果が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の初期データが比較的狭い範囲で集まっており、多くのデータポイントが密集しています。予測はこの範囲を基に行われているため、予測結果も同様の範囲に分布しがちです。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– グラフからは個人の健康状態が概ね安定しており、予測精度も高いことが伺えます。このことは健康管理の見通しにおいて信頼性があることを示唆しており、サービスの価値を高める可能性があります。予測精度が高いことは、持続的な健康モニタリングや予防策の導入に貢献するでしょう。
この分析によって、グラフの使い方や意味合いが明確になり、戦略の策定や評価に活用できるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 全体として、データの左側（初期の頃）にはプロットが密集しており、スコアがやや高いです。これが急激に減少し、それ以降は大きな動きがない状態に見えます。
– 後半は緑のデータポイントが並んでおり、比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の頃に黒い丸印がつけられた外れ値が複数あり、異常値として注視されています。
– 線回帰プロット（ピンク色）が急激に動いており、一時的な急激な変化が示唆されます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を示し、密集して評価されています。
– 緑色の点は「昨年（比較AI）」として予測されたもので、大きな変動がないことから、比較的安定した状態を反映しているとみられます。
– ピンク色の線は予測（ランダムフォレスト回帰）のトレンドを示しており、ある程度の変動が予測されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と各種予測値が併記されており、初期には実績と予測の乖離が見られるが、後半では予測値が安定していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の外れ値や急激な変動を除くと、全般的には安定した分布を持っています。
– 異常値として識別された点が少ないため、データの信頼性は高いと考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– このデータセットは、心理的ストレスの指標を追跡するために使用されているようで、初期の異常に対処することで、個人や社会全体のメンタルヘルス改善に寄与します。
– 予測の精度を向上させることで、新しいサービスや介入の対象を効果的に特定できる可能性があります。
– 安定した値が続いていることから、現在は新たなストレス要因が少ない状態にあり、その状態の維持がビジネス戦略としても重要です。
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:
以下は、提供されたグラフの分析に基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025年7月から9月）の実績データ（青い点）は安定しています。2026年の予測（ピンクの線）は上昇傾向がありますが、急激な変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い円周で囲まれている）は、初期の期間に存在します。実績データからの傾向と予測データが一致していない場合があることを示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青点は実績データ、緑点は前年の実績データ、ピンク系統の線が様々な予測手法による予測を示している。
– グラフの左側では、データ点が密集している一方、右側では予測がより分散しています。
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の間に乖離があり、特に初期のデータでは予測が実績を過大評価している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データは比較的一定（0.7付近）で、その後の予測は上昇傾向を示しています。前年データは後半の期間に現れ、予測と比較する際の基準となっています。
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**:
– 初期の安定した実績データに対し、モデルに基づく将来の予測の信頼性や妥当性についての疑念が生じる可能性があります。外れ値の存在は、モデルの調整や改良の必要性を示唆します。
– ビジネスにおいては、このデータに基づく意思決定に対するリスク評価が必要です。予測の信頼性を高めるため、異常値の分析やモデルの再評価が求められるかもしれません。
このグラフからは、データの安定性と予測の信頼性を慎重に評価する必要があることがわかります。予測が実績データと異なる場合の理由を探ることが重要です。
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**
– **時系列データのトレンド**: グラフは360日間をカバーしており、データが初期1/3の期間に集中しています。残りの期間はプロットがなく、将来の予測のみに頼る形です。実績データがないため、過去のトレンドは不明確です。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**: 青色の実績点のうち、約1.0に近いスコアがいくつかあり、目立ちます。
– **急激な変動**: 特に急激な変動は見られませんが、初期のデータで高低差があるのが特徴的です。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青色）**: 初期のデータで0.6から1.0にプロットが集中しており、システムの公平性が高く評価された時期があったと示唆されます。
– **予測（赤色×、紫色のライン）**: 色々な予測手法が使用されています。すべての手法が高いスコアを維持するだろうと予測しています。
– **前年データ（緑色）**: データが現れており、実績に比べてわずかに低い傾向があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **予測手法の多様性**: 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ますが、異なる手法にもかかわらず、予測値には大きな違いは見られません。これは信頼性の高さを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **高スコア集中**: 初期の実績データが高スコア帯域に集中していることから、システムの性能が相対的に評価されやすい可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– **信頼性と安定性**: 初期の実績スコアが高いことや予測の安定性から、新サービスのシステムは社会的に信頼でき、公平性を持続する可能性が高いと考えられます。
– **ビジネスインパクト**: 継続的な高スコアの維持は、新サービスが市場で成長し、消費者からの信頼を得ることに寄与するでしょう。
このグラフから、新サービスは社会的公平性の評価では高いポテンシャルを持ち、今後の予測もポジティブであることが分かります。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの初めと終わりでデータの密集度があり、途中でデータが途切れている。最初の段階では比較的高いスコアが維持されているように見え、最終段階でも同様に高いスコアが観察される。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側の初期データセットには異常値とされるデータが一部存在している。
– 特定の期間で予測と比較して異常としてマークされているポイントが確認できる。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青い点で示されている。
– プロットの色と形が予測手法の違いを示している（例えば、線形回帰とランダムフォレスト回帰）。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、実績データがそこを外れると異常として見做される。
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ズレが確認できる期間がある。予測手法は複数試されているが、実績との整合性は必ずしも高くないように見える。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータは密集しており、その後途切れた後に再びデータが集中している。予測モデルがそれに追従できていない部分がある。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 新サービスの持続可能性と自治性のスコアが比較的一定して高いことから、サービスの品質やその受容が安定している可能性がある。
– 異常値が示すのは予期しないリスクや施策の必要を示すかもしれず、それについてのさらなる分析が必要そうである。
– 予測モデルの改善は、未来の需要予測や戦略的計画におけるリスク回避に寄与するだろう。
全体として、持続可能性と自治性に関連した新サービスの評価は概ね良好であり、予測モデルの改良が一層の安定化に役立つと考えられる。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期段階（2025年中頃）には、WEIスコアが0.6から1.0の間に分布しているが、急激な変動があり、スコアに安定性が欠けているように見えます。
– 年の後半から翌年にかけてスコアはかなり減少し、0.8付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のスコアには異常値が観察されますが、中盤から後半にかけては異常な変動は少なく、安定した状況です。
3. **各プロットや要素**
– **青色のプロット**は実績AIによる実績を示しており、初期に集中的に表示されています。初期の変動が高く、その後ピンクの予測が含まれる。
– **緑色のプロット**は前年のデータで、後半でのスコアの安定を示唆しています。
– 予測モデル（紫色、ピンク色）が示す範囲は、初期のモデルごとで大きな変動がありますが、後半では安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期のデータにおいて、予測モデルと実績は一部異なっていますが、時間が経つにつれて安定してきます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の相関関係は不明瞭で、予測が大きく異なる部分がありますが、後半での予測モデル間の分布は収束しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 初期の高い変動は、新しいサービスプロセスの初期段階における試行錯誤や調整を反映している可能性があります。
– 後半の安定期を見ると、一度最適化されたプロセスでは安定性が保たれていることが示唆されます。
– モデルによる予測と実績の差が縮まることで、サービスの改善や信頼性の向上が見られ、新たな社会基盤や教育機会に信頼性がもたらされていると期待できます。
この分析は、サービスの初期展開の試練を乗り越えた後に成熟期へ移行する過程を理解するのに役立ちます。
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
– **実績データ**（青いプロット）は、2025年の中ほどに集中しています。その後、データは表示されていません。
– **予測データ**（ピンク線）が示すように、時間が経つにつれてスコアが増加しています。特に、ランダムフォレスト回帰の予測は他のモデルよりも高いスコアを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**として示された黒い輪郭のデータが、実績データの中にいくつか存在していますが、明らかな急激な変動は見られません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 青いプロットは、実績に基づくAIのスコアを示し、これが基準になります。
– ピンク、紫、灰色の線はそれぞれ異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示し、範囲が広がっています。
– 緑色のプロットは前年度のデータを示しており、現在のデータとの比較が可能です。
### 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間には明確な相関関係がありますが、予測データはモデルにより大きく異なる予測を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは比較的クラスタリングしており、現在の予測ではスコアが向上する傾向を示しています。
– 各予測モデルの間には、精度やスコア範囲の違いがありますが、全体として上昇傾向を示しています。
### 6. 直感的な感触と影響
– スコアが上昇する予測は、新サービスが次年度に向けて成長の可能性を示唆しています。特に共生や多様性の保障に関しての社会的な進展が期待されます。
– ビジネス面では、これらのモデルの予測を基に持続可能性や多様性を高めるための戦略を立案することが重要です。社会的にも、よりインクルーシブな政策の策定に役立つでしょう。
この分析は、新サービスの評価や改善に重要なインサイトを提供し、社会的なインパクトを持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:
以下の視点からこのヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 時間が経過するごとに色が変化しているのが分かります。これは数値の上昇または下降を示している可能性があります。明るい緑や黄色は高値を示し、暗い紫は低値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の時間帯において、紫の色合いなど極端に低い値が観察されるのが目立ちます。これは特定の時間帯において顕著なスコアの低下があったことを示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各色のタイルは、時刻と日付ごとの数値の濃淡を示しています。例えば、16時台において暗い色のタイルが多く、18時台に向けて色が明るくなっている様子は、その時間帯のスコアが徐々に改善しているとも読めます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時刻ごとにスコアが異なっており、特に17時以降の時間帯においてスコアの改善傾向が見られます。これは業務終了後に注目されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 縦方向、つまり時刻において明確なパターンがあります。例えば、時間が遅くなるにつれてスコアが回復している日がいくつか観察されます。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 人々は特定の時間帯（特に業務後）に新サービスに対する関心が高まる傾向があるかもしれません。これは、業務時間後のリラックスしたタイミングで新しいことに興味を持つ傾向があることを示唆している可能性があります。この洞察はプロモーション活動やサービス提供の時間調整に役立つでしょう。
以上の分析から、時間帯ごとの顧客関心の変化を利用することで、新サービスの利用促進策を講じることが可能になるかもしれません。
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:
1. **トレンド**:
– 全体的に、各時間帯で異なる色のパターンが見られ、特定の方向への一貫したトレンドは確認できません。
– 一部の時間帯では色が徐々に変化しており、時間によってパフォーマンスが変化している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つのは、7月6日の8時と16時の低い値を示す紫色のセルで、これは可能性のある外れ値を示しています。
– 7月6日に急激な変動が見られるため、この日に何らかのイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化はWEI平均スコアの変化を示しています。濃い色は低いスコア、明るい色は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**:
– 時間帯ごとにスコアが大きく変動しており、特定の時間帯が他の時間帯よりも安定性を欠いていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午前8時と午後4時の縦のセルは似たようなスコア変動を示しており、これらの時間帯のスコアには何らかの相関関係があるかもしれません。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 考察として、このヒートマップはサービスのパフォーマンスを時間帯ごとに示し、特に注意が必要な時間があることがわかります。
– 例えば、7月6日の問題への対処が必要です。新しいサービスの安定性やスケーラビリティについての洞察を得るために使用でき、改善のための具体的な手段を検討する際に有用です。
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:
1. **トレンド**:
– 時間帯と日付の組み合わせでヒートマップは示され、色の変化からパターンが見られます。全体的に時間帯により数値の変化があるが、特定の時間と日付では極端な変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色が急激に変化する箇所があり、特に2025-07-03の日付と特定の時間帯では明らかに低いスコアが観察できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡とスケールバーがスコアの高さを示し、数値が高いほど明るい色（黄色）を示し、低いほど暗い色（紫色）を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとにスコアが流動的であり、特定のパターンが存在している可能性があります。時間帯によっては一貫した高スコア、もしくは低スコアが見られる点で、時間帯の影響があると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ある時間帯でスコアが極端に低くなる傾向がありますが、その他の時間帯は比較的高スコアを維持している。全体的な分布として、特定の時間に依存することなくスコアが変動する点が興味深いです。
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**:
– このヒートマップからは、時間帯によるスコアの変動が視覚的に把握しやすく、特に低スコアが示される時間帯を特定しやすい。ビジネスにおいては、低スコアの時間帯に対する改善が検討されるでしょう。逆に、高いスコアが出ている時間帯を活かしてサービスやプロモーションを強化することも戦略として考えられます。社会的には、時間帯ごとのサービス利用の違いを考慮して、ユーザーエクスペリエンスの最適化が可能です。
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:
このヒートマップは、新サービスカテゴリにおけるWEI（ウェルビーイング指数）項目の相関関係を視覚的に示しています。以下に、グラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップ自体には時間の経過による変動ではなく、現在の相関を示しているため、直接的なトレンドは見えません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値というより、特に低い相関が見られるのは、例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「総合WEI」や「社会WEI（公平性・公正さ）」の間で、低相関（-0.16, -0.05）が見える点です。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 赤色が強いほど正の相関が高く、青色になるほど負の相関が強いです。
– 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間の相関（0.88）、および「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「個人WEI平均」の相関（0.61）が非常に強いです。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時系列データではなく、項目間の静的な関係を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」の間に非常に高い相関があります（0.87, 0.94）。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の多くの項目と相関が低いことから、独立性が見られます。
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**:
– 社会の共生、多様性、自由は総合的なウェルビーイングに大きく寄与していることが分かります。したがって、これらの分野に注力することで、個々の幸福度を高める施策が有効である可能性があります。
– 経済的余裕は、特に他の要素とあまり絡んでいないため、政策決定において独自の対策が必要かもしれません。
このようにして、ヒートマップを活用することにより、重要な政策決定や改善を行うための洞察を引き出すことができます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 各WEIスコアは全体的に安定しており、明確な上昇または下降のトレンドは示されていません。ただし、いくつかの異なる分布の特徴が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は特に「社会WEI（生態系整・経済豊かさ）」や「個人WEI（心理的ストレス）」で見られます。外れ値が存在することは、関連するイベントや特殊な状況が一部で発生している可能性を示します。
3. **各プロットや要素**
– 色の違いはWEIタイプの違いを示しています。
– 箱ひげ図の形状は各WEIスコアの分布を示しており、箱の幅や髭の長さでバラツキの程度が分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIタイプに共通した時系列的な変動は特に見られませんが、特定のスコア間で分布が似ているものもあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各スコアの中央値は比較的高めで、特定のスコアに集中する傾向があります。
– 多くのスコアが0.7から0.9の範囲に集中しています。
6. **人間の直感やビジネス・社会への影響**
– 多くのスコアが高めの区間に集中しているため、全体として新サービスが高いパフォーマンスを維持していると言えます。
– 外れ値の存在は、特定の個人や社会的側面で改善の余地があることを示唆しているため、それらを詳しく分析することでサービスや社会の改善につながる可能性があります。
このグラフから、サービスが大部分において順調であるが、特定の領域でのフォローアップが必要であることが直感的に感じ取れます。
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:
このグラフは、新サービスカテゴリーのWEI構成要素の主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察について分析します。
1. **トレンド**:
– 全体的に、点が第1主成分の正の方向に偏っていることがわかります。これは、多くの要素が第1主成分に強く寄与していることを示唆しています。
– 明確な周期性は見られませんが、分布が偏っているため、特定の要素が多くのバリエーションを説明している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分の負の方向、特に-0.3付近に外れ値が見られます。これらのポイントは、一般的な傾向から外れるため、特別な注目が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は、360日間のデータの各構成要素を表しています。
– プロットの密度が高い部分は、類似したパターンを持つ要素が集まっていることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは、特に時系列ごとの関係性を明示しているわけではありませんが、第1主成分が全体的なバリエーションの大部分を説明していることから、全体として一貫した傾向があると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間には、明確な相関関係が見られないように思われます。点の分布が広がっているため、これらの成分が異なる情報を持っている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– PCAによって、特定の要素が新サービスにおいて主要な影響を与えていることを示しています。この情報は、最も影響力のある要素に重点を置く戦略を設計する際に役立ちます。
– 外れ値や偏りがある要素についての深堀りは、革新や改善の起点を提供する可能性があります。
このグラフから、人間は特定の要素が新サービスの成果に大きく影響を及ぼしていると直感的に理解し、これを元に戦略を策定することが可能です。ビジネスとしては、主要な変動因子を特定し、それに基づいた意思決定を通じて、効率的なリソース配分が期待されます。
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。