📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析の概要
#### 1. 総合WEIスコアの時系列推移
– **トレンド**: 全体として、初期から数日の間、総合WEIは0.68〜0.75の範囲を変動しながら徐々に上昇しており、特に7月6日から急激に向上し始め、後半には0.8以上を安定的に維持しています。これは、もしかすると新しい政策やサービスに対するポジティブな評価が影響している可能性があります。
– **顕著な変動**: 特に7月6日には急激な上昇を記録しており、0.87という高水準に達しています。この変動には、個人及び社会環境の両面での改善が関与しているのかもしれません。
#### 2. 個人と社会WEI平均の時系列推移
– **個人WEI平均**: 個人のWEI平均は初期の0.66から徐々に上昇し、年央にかけて0.78-0.80の範囲で安定しています。特に健康状態と経済的余裕の改善が、個人評価の向上に寄与している可能性が高いです。
– **社会WEI平均**: 社会WEI中央値はしっかりとした上昇を見せ、後半に向けて0.9付近で安定しています。社会基盤や公平性の向上が、この数値を引き上げる要因となっていると考えられます。
#### 3. 異常値の特定
– 異常値は特に初期の数日間でよく見られ、終盤に向けて減少傾向にあります。これは、初期におけるデータのばらつきが徐々に解消され、安定的な政策や施策の定着により評価が安定してきたと解釈できます。
#### 4. 各詳細項目の分析
– **経済的余裕**: 個人分野の経済的余裕は安定しており、一貫して高い評価を得ています。
– **健康状態**: 健康に関するスコアは一部の異常値を除き、全体として改善傾向にあります。
– **心理的ストレス**: 少し変動が多いスコアであり、中盤の上昇（0.85）がその後の安定した健康状態に寄与している可能性があります。
– **社会フェアネスと持続可能性**: 社会的評価カテゴリーでは、特に公平性と持続可能性が高く評価され、全体のETFスコア向上に寄与しているようです。
#### 5. 項目間の相関
– 相関分析から、個人の経済的余裕と自由度が個人WEIへの寄与が高いことが示唆されます。社会的には、社会インフラと持続可能性の相関が高く、社会的WEIの安定性をサポートしているようです。
#### 6. データ分布とPCA分析
– **分布**: 各WEI構成要素は0.6から0.9の範囲で変動しており、中央値は個人権利の強化と社会基盤の強化を示しています。異常は少なく、分布のばらつきも改善されています。
– **PCA解析**: PC1の寄与率（0.56）が高く、主要因は社会的持続可能性とフェアネスに帰因します。PC2の寄与率は低いですが、個人の心理的ストレスや健康が考慮されるべき二次的な要因であることが分かります。全体的に、社会環境改善への効果がスコアを押し上げたポイントと言えます。
この分析は、特に新サービス分野における施策の定着とその効果の実証を考察する助けとなるでしょう。特に、短期的な改善措置と長期的な社会基盤の向上を併
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
1. **トレンド**
– グラフの左側にある青い点（実績）は、比較的安定しており、0.7から0.8の間を推移しています。この期間に大きなトレンドの変化は見られません。
– 予測部分は、今後の数字が横ばいであるとされ、特に大きな変動が予測されていないことが示されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い縁の丸いプロットが外れ値を示していますが、これもグラフ内の実績データに沿った範囲内に留まっており、大きな異常値は見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値（実測値）を示しています。
– 紫色、ピンク色のラインは異なるモデルでの予測（線形回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、この範囲が狭いことで予測の確からしさがある程度あることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青い実績データと予測データの間に相違はありますが、大きな乖離はないため、予測モデルが過去のデータに基づいて健全な予測を立てていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは一定の範囲に密集しており、特に大きな相関関係は示されていません。
– 分布は0.7から0.8の間に集中しており、予測データもその範囲をある程度トレースしています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– ビジネスにおいて、実績が安定していることは、現状の戦略やサービスが一定の需要を満たしており、誤った方向に進んでいないことを示しています。
– 予測が今後も大きな変動がないことを示しているため、短期的なリスクは低いと考えられます。
– 新しい施策を打ち出すには、現状の分析をもとにした安定的な計画が必要ですが、その余裕がある程度あると感じられます。
全体として、このグラフは、現状の実績が安定しており、予測もそれを裏付けているため、ビジネスにおける安心感を提供していることがわかります。
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:
以下はグラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフは7月1日から7月15日までの実績データがあり、WEIスコアは0.6から0.85の間でやや増加傾向にあります。その後、7月15日以降から8月8日までの予測データが続き、ランダムフォレスト回帰線によると、予測期間中にWEIスコアが上昇傾向にあることが示されています。
2. **外れ値と急変**:
– いくつかのデータポイントが異常値として示されています（黒い円）。これらの外れ値は、通常のパターンから外れているデータを示し、特殊なイベントやデータのエラーチェックが必要である可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを、紫の線はランダムフォレスト回帰による予測を表しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、予測の信頼区間を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データの間で予測モデルがどの程度実績に基づいているかを比較します。予測が実績のトレンドをうまく捉えているかを見ることが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには全体的に上昇傾向があり、予測線もそれを反映しています。このことから、予測モデルがデータ内の傾向をよく捉えていると考えられます。
6. **直感的な印象とビジネス/社会への影響**:
– 人間はこのグラフを見て、WEIスコアが今後上昇すると期待するでしょう。これは、新サービスのパフォーマンスが今後も改善される可能性があることを示唆しています。予測が正しければ、新サービスの利用が広がり、顧客満足度の向上や市場への良い影響が期待できます。
このグラフにより、サービス提供者は今後のトレンドを把握し、必要に応じた戦略的な対応を考える貴重な情報が得られます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は全体的に緩やかな上昇トレンドを示しています。特に7月初旬から中旬にかけて、スコアが0.8を中心に安定し、徐々に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数値が0.75以下の外れ値がいくつかあり、これらが強調されています。これらの外れ値はデータのノイズか、あるいは特定のイベントによる影響を示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を表し、黒い円によって囲まれたプロットは外れ値です。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、予測モデルの信頼区間を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 3つの予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）すべてが、将来的なWEIスコアの異なる見解を提供していますが、安定した傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間には相関があり、特に実績データが上昇トレンドを示す中で、予測データも上昇または一定を保っています。
6. **直感的な感じとビジネス/社会への影響**
– このデータは新サービスの利用や社会的な受容度を反映している可能性があります。全体的に上昇傾向にあることから、この新サービスが好意的に受け入れられつつあることを示唆しているかもしれません。外れ値の存在は、市場や利用状況の不規則性または特異なイベントの影響を示す可能性があるため、注意が必要です。
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
– **実績（青色の点）**: 初期の方で一定の範囲内に密集しており、特に顕著なトレンド（上昇や下降）は見られません。
– **予測（線図）**: ランダムフォレスト回帰（ピンク色）は下降トレンドを示し、他の予測手法（決定木回帰の水色、線形回帰の紫色）は横ばいまたは僅かな傾向を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値**: 黒の大きな円で示されるものが異常値としてマークされていますが、グラフ内では1つ明確に示されています。
– **急激な変動**: 明白な急激な変動はありませんが、後半にかけてWEIスコアがやや減少する傾向があります。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青色の点）**: 個々の時点における実際のWEIスコアを表しています。
– **予測（赤いバツ印）**: AIによる予測値で、後ほどの時点で観測予定のデータです。
– **灰色の影付き領域**: 予測の不確かさ範囲を示しており、信頼区間を表しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測値（AI）と実績値は時系列に沿って描画されており、複数の回帰手法による予測が同一データセットを異なる方法で解釈している様子を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 分布は初期段階での密集度が高いですが、特定の方向への偏りは見られません。異常値は出現しているものの、多くは規則範囲内にあります。
### 6. 人間が直感的に感じる分析
– **安定性**: 初期に観測された実績値の安定度は高く、予測が進むにつれて少しの不安感が見られるかもしれません。
– **リスク**: 下降トレンドを示唆するモデルも存在するため、このサービスの経済的余裕に対する警戒が必要。
– **ビジネスへの影響**: 短期的には安定していますが、長期的な経済的余裕を考慮して見直す必要があるかもしれません。サービスの改善や新機能の導入を模索することが推奨されます。
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:
直感的かつ専門的な視点から、以下の解析を行います。
### 1. トレンド
– **実績データ（青い点）**: ほぼ横ばいで安定していますが、多少の変動があります。
– **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のすべてが若干の上昇トレンドを示しています。これは、今後の健康状態がわずかに改善されることを示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフには複数の外れ値が異常値として認識されています（黒い円）。しかし、時系列全体における大きな急変は観測されません。
### 3. 各プロットや要素
– **実績データ（青い点）**: 個々のWEIスコアを表しており、日々の健康状態のばらつきを示しています。
– **予測の不確かさ範囲（灰色の帯）**: 予測値がどの程度のばらつきを持つかを示し、全体的に狭い範囲内に収まっています。
– **予測ライン**: それぞれ異なるモデルによる予測を示し、比較的揃った予測を行っています。
### 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（3種類のモデル）の間で一定の一致性があります。予測モデルが実績の変動パターンをある程度捉えています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績値と各予測値との間には明確な相関が存在し、予測の正確さを示しています。
### 6. 直感的な感覚とビジネス・社会への影響
– **直感的感覚**: 健康状態が一定範囲内で安定しているため、急激な変化を心配する必要は少ないと感じるでしょう。予測による将来的な改善のシグナルに安心感を得られます。
– **ビジネス/社会への影響**: 健康管理サービスにとって、顧客の健康状態が安定し軽微に改善傾向にあることは、満足度向上につながります。また、予測精度が高いことが示されているため、信頼性のあるサービス提供が可能です。
この解析により、個人の健康管理のモニタリングにおける理解を深めることができると考えられます。
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:
グラフには、個人の心理的ストレスを示すWEI（Wellbeing Index）のスコアが30日間にわたりプロットされています。以下にポイントをまとめます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は全体的に横ばいですが、ばらつきが見られます。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンクの線）は上昇傾向を示しています。
– 線形回帰（緑）と決定木回帰（水色）はほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として黒丸で囲われた点があります。特に、スコアが低いものが目を引きます。
– 大きな急変はなく、比較的一定の範囲でスコアが分布しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のスコアを示しています。
– 異常値は強調され、何らかの特異なイベントや状況があった可能性を示唆しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、実績データのばらつきに対応しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と各種予測モデルの比較がされています。
– ランダムフォレスト回帰は緩やかにスコアが増加する予測をしているのに対し、他のモデルは現状維持を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一定のばらつきを持ちつつも予測の範囲に収まっており、予測精度としては良好です。
6. **人間の直感とビジネスへの影響**:
– 一部の日に異常なストレスレベルが発生していることに注意が必要です。ビジネスにおいては、これらの異常値の原因を探ることでストレスマネジメントの改善が期待されます。
– ランダムフォレスト回帰の予測上昇が実際に起こる場合、将来的な対応策を準備することが重要です。
全体として、心理的ストレスが一定範囲内で安定していますが、若干の異常値が注意を引く結果となっています。これにより、個人の幸福感やストレス管理施策の最適化に役立つ具体的なインサイトを得ることが可能です。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– 左のエリアで実績値（青いドット）はおおむね横ばいで、スコアはほぼ0.6から0.8の範囲に収まっています。
– グラフの右側で、ランダムフォレスト回帰（紫の線）の予測がスコアを上昇させています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のプロットは黒の円で囲まれており、これが外れ値を示しています。特に序盤に偏っています。
– 実績値に対し、予測の幅も広く変動していることが確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いドットは実績値を示し、実データの動向を反映しています。
– グレーの背景は予測の不確かさを示し、信頼区間のように見えます。
– 赤いマーカーは予測値を示し、予測の違いを強調しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ランダムフォレストによる予測は時間とともに上昇していますが、他の予測手法（線形回帰や決定木回帰）はほぼ一定です。
– この違いは、新しいデータポイントがモデルにどのように影響するかの解釈が異なる可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データに対して複数の予測手法があるため、予測手法間の多様な解釈が存在します。特にランダムフォレストは上昇を見込んでいます。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 実績値の安定性は、自由度と自治が保持されていることを示しますが、ランダムフォレストの予測に基づく上昇が新たな成長機会を指す可能性があります。
– このデータはビジネスにおいて、予測と実績のギャップを縮めるための改善点を示しており、特に予測の不確かさを考慮に入れる管理が重要です。
このグラフは、新サービスにおける個人の自由度と自治の重要性を示し、将来の可能性を探る手がかりとして理解されるでしょう。
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**
– 実績データ（青色のプロット）は、約30日間の初期部分で0.6から0.9程度の範囲で横ばいとなっています。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高い値で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間にあるいくつかの点が、異常値として黒い円で示されています。これらの外れ値は、トレンドから大きく外れたものであるため、注意が必要です。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績データ（実績AI）を表しており、各日の公平性・公正さのスコアを示しています。
– Xマークは予想データを示しており、予測との乖離があります。
– 灰色の部分は予測の不確かさ範囲を示します。
– 各予測手法の線（線型回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が、それぞれ異なるアルゴリズム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**
– 実績データは予測データ全体よりも低い範囲で変動しているため、現時点での実績は予測を下回っているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間には乖離が見られます。予測には安定して高い値が見られる一方、実績データは不安定な傾向を示しています。
6. **人間の直感およびビジネス・社会への影響**
– 直感的には、新サービスの社会公平性・公正さ指標が不安定であることから、現状での実施状況は理想的ではないと感じられるでしょう。予測は高い安定性を示しているため、改善の余地があると判断されるかもしれません。
– ビジネスにおいて、このギャップはサービスの見直しや改善の必要性を示唆しており、社会的には公平性・公正さの観点からの修正が求められる可能性があります。
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:
このグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、初期にわずかに上昇した後、横ばいの傾向を示しています。
– 予測データ（X印、各種線）は全体的に一貫性を持っていて、経時的に急激な増減は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で示されており、いくつかのデータポイントが通常の範囲から外れています。
– ただし、全体的には大きな急増や急減は観察されません。
3. **要素とその意味**:
– 青い点は実績値を示し、予測と比較してどの程度一致しているかを示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しており、多くの実績データがこの範囲内に収まっています。
– 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）の予測値はほぼ横ばいです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と各予測モデルのデータが比較されており、実際のデータは予測の不確かさ範囲内に収まる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測の分布が似ており、予測モデルが比較的一貫して実際の動向を捕捉していることがわかります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 多くの実績データが予測の不確かさ範囲内に収まっていることから、新サービスの持続可能性と自治性はある程度予測可能で安定しているという印象を受けます。
– ビジネス上では、予測が現実に近い場合、戦略策定やリソース配分をより効率的に行う基準となる可能性があります。
全体として、このグラフは新サービスの安定性を示唆しており、その予測可能性が高いことを示しています。これは、持続可能性に対する信頼性を高め、プランニングに役立つ情報として利用できるでしょう。
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:
このグラフは、新サービスカテゴリーにおける社会基盤・教育機会（社会WEI）のスコアの時系列データを示しています。それでは、各項目に基づいて分析を行います。
1. トレンド:
– 実績データ（青い点）のトレンドを見ると、最初に上昇した後、若干の変動を見せつつも0.8〜1.0の間で安定しているようです。
2. 外れ値や急激な変動:
– 幾つかのデータ点が黒い枠で囲まれており、これらが外れ値（異常値）として認識されています。期間前半におけるスコアの急激な変動が見られます。
3. 各プロットや要素が示す意味:
– 青い点: 実績AIによる実際の社会WEIスコア。
– 赤い×印: 予測AIの予測値。
– 黒い円: 異常値を示す。
– 灰色の帯: 予測の不確かさ範囲。
– 線の色（紫、シアン、マゼンタ）で異なる回帰モデルの予測が示されています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 異なる回帰モデルに基づく予測は、全体的に実績データより高めの値でほぼ一定しています。
– モデル間の大きな差異はないようです。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データのばらつきに対し、予測はより安定を示しているため、予測モデルが過去の変動に対して追随できていない可能性があります。
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:
– 実績データが初期に不安定さを見せた後に安定していることから、新サービスが徐々に受け入れられていく様子が示唆されます。
– 予測モデルが実績データよりも高めで一定という点から、予測の上振れに対する過度な期待を持たない方が賢明である可能性があります。
– ビジネス上では、予測と実績の乖離を考慮して、今後のサービス展開における戦略の見直しが求められるかもしれません。
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（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 実績データ（青いプロット）は、開始時点から緩やかな上昇トレンドを示していますが、その後は横ばいになります。全体的には安定した増加が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で示される異常値がいくつかありますが、全体的なトレンドに大きな影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 実績データは青いプロットで示され、予測値はピンク（ランダムフォレスト回帰）、水色（決定木回帰）、緑色（線形回帰）で示されています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表していますが、実績データはこの範囲内で推移しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 実績値と予測モデル間の関係を示しています。予測モデルは実績値の範囲内で安定していますが、ピンク（ランダムフォレスト）は特に高い予測値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に予測値と実績値の間には強い相関が見られ、予測が現状のデータに良くフィットしていると考えられます。
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**:
– 新サービスは、社会的共生や多様性を支援する上で、予測通りに安定した成長を遂げています。実績データは予測モデルとよく一致しており、ビジネスや政策決定においてこれらの予測モデルが信頼できる基盤である可能性があります。また、異常値が顕著ではないため、全体的にスコアは安定しており、社会的価値が確立されつつあることを示唆しています。
このような分析により、サービスの成長とその予測に信頼を持つことができ、将来的な施策の計画に役立てることができます。
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:
以下にグラフの解析を示します。
1. **トレンド**:
– 最初の数日間は、スコアが0.70から0.75の間で推移しており、比較的低い値で横ばいです。
– 5日目から急激に上昇し、0.84以上の高いスコアを維持していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 5日目に急激なスコアの上昇が見られます。この日を境にスコアの平均値が大きく変化している点が重要です。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを表しており、暗い色は低スコア、明るい色は高スコアを示しています。
– 時間帯ごとに異なるスコアが分布していますが、全体的には午後と夕方にかけてスコアが高い傾向が多いです。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時間帯ごとにスコアの変動が分かれており、特に夜間に向かってスコアが高まる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日付が進むにつれて、スコアは全体的に高い範囲で安定しており、初期の低いスコアの期間とは明確に異なっています。
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**:
– 新サービスが提供されてから、利用者が徐々に増えており、そのサービスが好評を得るようになっていると直感的に感じられます。
– ビジネスにおいては、需要が高まっている時間帯や特定日を狙ってキャンペーンやプロモーションを行うことで、さらに利用者を増やせる可能性があります。
– サービスの品質向上やリピーター獲得に注力することで、短期間でのスコア上昇を持続させることがポイントとなるでしょう。
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、一定の色の変化が見られ、時間の経過につれて一部の時間帯でスコアが改善していることが示唆されます。
– 色の遷移から、日別や時間別の変化が顕著ではありませんが、スコアが安定している時間帯も多く見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付（例: 7月6日）において、明らかに異なる値が示されている可能性があります。この日はスコアが急激に低下しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が各時間帯のWEIスコアの高低を示しています。濃い色が低いスコア、明るい色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**:
– 特定の時間帯（8時、16時、19時）でのスコアに対して関連性がありますが、全体的に強い相関は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは時間とともに変化しているが、特定のパターンや周期性は示されていません。
– 特定の時間帯では同様のスコアが続いており、分布に偏りがない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**:
– ユーザーの行動やサービス使用頻度が変化する時間帯を特定することで、ビジネスはサービス提供の最適な時間を見極められる可能性があります。
– 突出してスコアが低下した時間帯や日付に注目することで、ユーザーの離反や不満の要因を特定し、改善策を講じることに役立ちます。
– 全体として、ユーザーのエンゲージメントやサービス利用状況を把握し、マーケティング戦略や運用方針の調整に活用できる可能性があります。
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:
このヒートマップから得られる洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– 時間帯によって色の変化が見られ、一部では明確な周期性があります。特に、昼間の時間帯（16時）に高いスコアを示すことが多く、夜間（19時以降）は低い傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時以降はかなり低いスコア（紫色）を示しており、この時間帯に顕著な変化があると言えます。7月7日は、他の時間帯と日に比べて全体的に高いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さ（黄色が高く、紫が低い）を示しており、時間帯ごとに社会活動の活発度を反映している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯および日付に沿ってスコアが変動し、特に日付が進むにつれて日中の活動が徐々に活発化していることが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 昼間の時間帯（16時）では安定して高いスコアが維持されていますが、夜間（19時以降）は一貫して低いスコアです。このことから、時間帯による活動のパターンが見えます。
6. **人間の直感的な理解とビジネス/社会への影響**:
– 人々は昼間に新サービスを多く利用し、夜間には利用が低下する傾向があります。ビジネス面では、昼間のサービス強化やキャンペーンが利用促進に効果的かもしれません。また、夜間の利用を促進する方法を模索することで、新たな市場開拓の可能性も考えられます。
このようなヒートマップは、サービスのピーク時間や需要の低下を視覚的に把握する際に有用です。
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:
この相関ヒートマップは、新サービスのカテゴリに属する様々なWEI（World Experience Index）項目の相関関係を視覚化したものです。以下に、グラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– 相関係数が高い項目同士は、似た傾向を示していると推測できます。「社会WEI平均」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は非常に高い相関（0.94）を示しており、これらは共に上昇または下降の傾向を共有している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つ外れ値や急激な変動はヒートマップからは直接読み取れませんが、相関が低い組み合わせ（例：社会WEI（持続可能性と自治性）と個人WEI（経済的余裕）、0.03）は変動が異なる場合があるかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃い赤や青は、相関の強さを示しています。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です。例えば、「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」は強い正の相関（0.83）があり、この期間中、心理的ストレスの変化は個人WEI平均に大きく影響していることが考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「総合WEI」間で非常に高い相関（0.88）が見られ、これらの要素は互いに強く関連し合っていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高い相関が多く、項目間の関係性が強いことがわかります。また、一部の項目間での負の相関（例：「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」、「-0.10」）も見られ、これらが互いに対立する要素を含む可能性を示唆しています。
6. **直感的な印象および影響**
– このデータセットは社会や個人の経験要素が密接に関連し合っていることを示しており、個々の改善が総合的なウェルビーイングの改善につながる可能性があります。特に、「共生・多様性・自由の保障」や「公平性・公正さ」が他の要素と強くリンクしており、ビジネスや社会的な施策を検討する上で重要な要素となるでしょう。
このような相関が示す関係性を活かして、新サービスの設計や改善に役立て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:
このグラフは、新サービスのWEIスコアの分布を比較した箱ひげ図です。それぞれの要素について分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフ全体は特定の時系列トレンドを示すものではなく、各WEIタイプの分布を比較しています。
– 各カテゴリのスコアは概して0.6から0.9の範囲に分布していますが、明確な上昇や下降トレンドはありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各ボックスプロットには少数の外れ値が観察されますが、特に「個人WEI（経済余裕）」や「社会WEI（公共性・公正さ）」で顕著です。
– これらの外れ値は通常以上の変動を示唆しており、個別のケースについて注意を払う必要があるかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– ボックスの中央の線は中央値を示し、四分位範囲内のスコアの集中度を反映しています。
– 色は各WEIタイプの違いを示すための視覚的な要素として使用され、特定のパターンやグループ分けは特に見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列のデータではなくスコアの分布比較なので、直接的な時系列関係はありません。
– しかし、似たような分布特性を持つカテゴリがあるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIタイプは似たような分布を示す場合もありますが、スケールや外れ値の点で異なる特性があります。
– 「社会WEI（共生、多様性、自由の精神）」は他に比べやや高めで、分布が狭いことが見て取れます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと**:
– 全体的なWEIスコアが比較的高いことから、新サービスは概ね好意的に受け止められている可能性があります。
– 外れ値の存在はニッチな問題領域や改善点がまだあることを示唆します。
– これらのスコアはビジネス戦略の修正や社会的影響評価に役立つ重要な指標です。
このグラフをもとに、新サービスが顧客にどのように受け入れられているか、特に強い分野と改善が必要な分野を特定することができます。これにより、マーケティング戦略やサービス改善の方向性を導く助けとなるでしょう。
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:
以下の視点でグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 第1主成分が0.56、第2主成分が0.14の寄与率ですので、第1主成分の影響が強いです。この横軸（第1主成分）に沿ってデータが広がっているため、全体的なトレンドはデータのばらつきが横方向に強いことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 散布図の左下と右上に外れ値が見られます。これらは他のデータポイントから離れており、特異な行動を示す要因があるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 点が示すのは、各要素（もしくは日付）ごとの主成分における位置であり、散布の傾向や密度が何らかのパターンを表しています。点の密度が高い部分は、多くのデータが似たような特徴を持ってい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**:
– 時系列がこのグラフでは直接示されていませんが、30日間のデータが含まれているため、新サービスの展開期間中の変化を観察していると考えられます。主成分空間における分布は、日ごとの変動を圧縮した形で示していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は、傾向的に第1主成分に強く寄っています。各成分間での相関関係が低そうで、主成分分析の目的が達成されていることを示唆しています。
6. **直感的な感触とビジネス・社会への影響**:
– ビジネスにおいて、新サービスが市場にどう受け入れられているかを理解するには、主成分のスコアを詳細に分析する必要があります。各クラスターポイントは異なるユーザーグループや市場セグメントを示し、特定のグループにおけるサービスの反応が全体的なサービス戦略に影響を与える可能性があります。
– 視覚的には、緩やかな横方向の分布があり、これは市場が一様でなく、多様なニーズに分かれている可能性も考えられます。
この情報に基づいて、さらなる詳細な市場分析やサービス改善の方策を検討することが推奨されます。
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。
