📊 データ分析（GPT-4.1による）
2025年7月1日から13日までの30日間にわたる新サービスの総合WEIスコアデータを分析した結果、以下のポイントが浮かび上がります。
### 時系列推移
– 総合WEIスコア: 全体的に見ると、スコアは横ばいと細かい波状パターンを描いており、途中強い上昇が見られる日（7月6日から7日）があります。この上昇は異常値としてもリストされています。
– 個人WEI平均と社会WEI平均: 両者ともに変動が大きく、特に社会WEI平均は7月6日以降大きく上昇しています。
– その他の詳細項目も軽微な変動を示しており、特に経済的余裕と健康状態に変動が見受けられました。
### 異常値
– 多数の異常値が検出されています。具体的な日付としては7月6日に著しいスコアの急上昇があり、これは社会および個人の要因が共に影響している可能性が高いです。また7月6日以外では、複数の日付におけるまばらなスコア変動が異常値として記録されています。
– 異常値の原因としては、新サービスの展開に伴うインフラの強化、および一時的な社会的支援政策やイベントなどが影響した可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– 季節性: 短期間のため、明確な季節性は確認しにくいが、週末や特定の日にスコアが上昇するパターンがあり、これは社会生活のリズムによるものかもしれません。
– トレンド: 全体的には横ばいですが、7月6日以降の上昇傾向が強めに現れ、その後も高いスコアを維持しています。
– 残差: 説明のつかない変動が7月6日の急上昇の背景にある可能性がある。
### 項目間の相関
– 推測では、個人の経済的余裕と心理的ストレスの間に弱めの負の相関がある可能性があります。経済的に余裕があることで、一般的に心理的ストレスが軽減されるためです。
– また、社会的フェアネスと持続可能性の間には、構造的な支援策および資源配分が適切に行われている際には高い相関が見られた可能性があります。
### データ分布
– 箱ひげ図を想定すると、各項目で中央値付近に集積しつつも、いくつかの外れ値が予測されます。例えば、7月6日の値は全体的な中央値を大きく超えています。
### PCAの結果と意味
– 第一主成分(PC1)の寄与率が0.55であることから、データのほぼ半分以上の分散がこの成分により説明可能であり、主要な変動要因として機能していると考えられます。これは新サービス関連インフラや社会的政策の影響を受けている可能性があります。
– 第二主成分(PC2)の寄与率は0.16であり、他の特定要因の細かい変動を示していると考えられます。
総じて、2025年7月初旬におけるWEIスコアのトレンドは、短期間のデータではありますが、特定の要因やイベントによる影響を受けており、特に社会基盤や個人の生活に関わるポジティブな変化が7月6日から記録上顕著になっています。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**
– 実績（青のドット）は最初の期間では0.7から0.8の間で変動しています。大きな上昇や下降は見られず、比較的安定しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫線）による予測は、徐々に上昇して最終的に安定した状態を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 粒子に黒い円があるものは異常値とされています。これらは、予測の不確かさ範囲外であり、特に注目する必要があります。
3. **各プロットや要素**
– 青いドットは実績を示し、予測される結果と実際の観測との違いを視覚的に示します。
– 紫色の線（ランダムフォレスト回帰）は未来のトレンド予測を視覚化し、他の予測方法と比べて信頼性があるかを評価するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測（赤の ×）と実績間に強い相関は見られませんが、全体的な傾向としては良好な一致があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフ上のプロットは、予測と実績の相関が存在するかを確認するのに使えますが、ここでは分布が比較的均等で誤差の幅内に収まっています。
6. **直感的な理解と影響**
– ビジネス環境においては、現状の実績が予測の範囲内で推移しているため、現在のサービス戦略を継続する安心感が得られます。
– 外れ値が存在するため、予想外のイベントやデータ入力のエラーの可能性を再検討・確認する必要があるかもしれません。
この分析は、新サービスのパフォーマンスの監視や改善すべき領域の特定に役立つでしょう。
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**:
– 期間の大部分でWEIスコアは非常に安定しています。7月中旬まで横ばいが続いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は丸で囲まれており、期間中いくつかの異常なデータポイントが確認できます。これらは予想外のイベントやデータエラー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**:
– 青いプロットは実績を示し、多くが安定しています。
– 赤い「X」は予測データを表し、ほぼ一定の値を維持しています。
– グレーの帯は予測の不確かさ範囲を示し、その幅は狭く、予測に対する信頼度が高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が描かれています。ランダムフォレストの予測は微増しており、他のモデルよりも変化が見えます。
– 各モデルの予測が一致しており、全体的なトレンドをよく捕捉していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データにおいては、密度が高く、大きな変動がないことが確認できます。
– 異常値が多くないため、全体の分布は統計的に安定しています。
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**:
– この安定したパフォーマンスは、サービスの信頼性や継続可能性を感じさせるため、顧客に安心感を与えるでしょう。
– 新しい予測手法（ランダムフォレスト）がわずかながら上昇傾向を示しているため、将来的に改善の余地があると期待されるかもしれません。
– 外れ値の原因を分析することで、より堅牢なサービス提供が可能になるかもしれません。
このグラフから、サービスのパフォーマンスが現在良好であること、将来的な改善の機会があることを示唆しています。顧客エクスペリエンスに焦点を当て、継続的な改善を図ることで、ビジネスの価値をさらに高めることができるでしょう。
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:
### トレンド
– 実績データ（青のプロット）は、初期にやや上昇傾向が見られ、その後は比較的安定した状態を示しています。
– 予測値（赤のプロット）の詳細は示されていませんが、多くの予測値が外れ値としてマークされています。
### 外れ値や急激な変動
– 外れ値が多数（黒の円で囲まれている）あり、予測の精度に課題がある可能性があります。
– 実績の急激な変動はあまり見られませんが、予測とのズレが大きい点が特徴です。
### 各プロットや要素の意味
– 青のプロットは実績のWEIスコア。これに囲まれている黒い円が外れ値を示します。
– 予測線は、異なる予測モデル（決定木とランダムフォレスト）の結果を示しており、縦の違いがモデルによる予測の違いを表しています。
### 複数の時系列データの関係性
– 実績データのスコアは安定していますが、予測データと異なる動きを示しており、予測モデルの改善が求められる状況です。
### 相関関係や分布の特徴
– 実績データと予測データの間に相関が見られず、それが外れ値の多さに現れています。
### 直感的な洞察とビジネス/社会への影響
– 実績データが比較的安定しているため、新サービスの社会的受け入れは一定の段階に達していると考えられます。
– しかし予測モデルがこの実績データの動きを正確に捉えていないため、予測精度の改善が重要です。
– ビジネスへの影響としては、予測モデルを改善することで、さらなる市場ニーズの予測が可能になり、新サービスの成功率を高めることが期待できます。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績AIデータ（青色の点）は、比較的一定の範囲に集まっています。大きな上昇や下降のトレンドは確認できません。
– しかし、線形回帰やランダムフォレスト回帰の予測（紫と青）は、今後の若干の減少傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの外れ値が存在します。特に7月15日頃にWEIスコアが急激に低下している点が外れ値として明示されています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績AIの観測データを表しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、その範囲内に多くの実績データが収まっています。
– 線形回帰（ピンク）、決定木（シアン）、ランダムフォレスト（紫）が、それぞれ異なる予測手法での未来の予測値を示しています。
4. **複数の時系列データ間の関係**:
– 実績AIのデータは比較的安定していますが、予測手法ごとに将来の動きが異なることが示されています。この違いは、それぞれのモデルが様々なパラメータを考慮しているためと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の観測値がある一定の範囲に集中しており、分布は比較的狭いですが、いくつかの外れ値が確認されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人間的な直感としては、現在のWEIスコアは安定しているように見えますが、将来は注意が必要です。予測結果により、今後スコアが低下する可能性があるため、経済的余裕の管理や施策を講じる必要があるかもしれません。
– 新しいサービスの導入に伴うリスク管理やコンディションの監視が重要です。特に、外れ値の原因を分析し、サービスの信頼性を向上させる必要があるでしょう。
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:**
– 実績（実績AI）はほぼ横ばいで、大きな上昇や下降は見られません。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）では、今後の上昇トレンドが示されています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値が何か所か観測され、グラフ中では黒い円で示されています。複数のデータポイントが集中しているため、一部点で特異な出来事があった可能性があります。
3. **各プロットや要素:**
– 青いプロットは実績データを示し、つながりを持たない散布図です。
– 予測の不確かさ範囲が灰色で示され、実績データはその範囲に収まっ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:**
– 実績データは予測モデルによる予測値の不確かさ範囲に収まっており、予測が妥当であることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データが予測の不確かさ範囲内に集中していることが、予測モデルの有効性を示唆しています。
6. **人間が感じる直感とビジネス・社会への影響:**
– 予測モデルが高い予測精度を持ち、今後の健康状態の改善を示唆するのであれば、新しい健康増進プログラムの成功を直感的に感じ取れるでしょう。
– ビジネスへの影響として、実績が予測モデルの範囲内にあることは、モデルに基づく健康サービスが信頼できることを意味し、新規サービスの導入やマーケティングにおいて強力な武器となるでしょう。
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:
以下にこのグラフから得られる洞察を示します：
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は全体として横ばいで、あまり変動が見られません。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）は徐々に上昇しています。これは時間と共にストレスが増加するという予測を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間（7月1日～8日）にいくつかの外れ値（黒い枠の青い点）が見られます。これらのデータポイントは、他の日に比べてストレスが低かったことを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実際のWEIスコアを表しています。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測で、将来のストレスの増加を示唆しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、予測の信頼性に関する情報を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績（青い点）と予測（紫色の線）の間には、一貫した関係性は見受けられませんが、ランダムフォレスト回帰の予測が長期的には上昇傾向にある点が対照的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定で、明確な相関関係は見られません。ランダムフォレスト回帰と実績との乖離も特徴的です。
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**:
– 人間としては実績が横ばいであることから、直近では心理的ストレスが大きく変動していないことに安堵を感じるかもしれませんが、予測が上昇しているため長期的にはストレスが増加する可能性があります。
– ビジネスにおいては、ストレス管理の重要性が示唆されます。この予測に基づき、ストレスを軽減するためのプログラムやサービスを提供することで、顧客の満足度を高めることができるかもしれません。
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:
### グラフ分析の専門家としての分析
1. **トレンド**
– 前半の実績データ（青い点）は大体0.6から0.9の範囲で横ばい。
– ランダムフォレスト回帰の予測（赤紫色の線）は緩やかな上昇トレンドを示している。
– 線形回帰（緑色の線）は水平で変化なし。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示され、数点存在するが、全体としては大きな異常はない。
– 一部急激に下がるデータがあるが、その後は安定。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は個々の評価日での実績を示す。
– 赤いバツは予測値を示しているが、青い点と位置が重複していないため表示されていません。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示すが、実績値はほとんどこの範囲内。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測は、基本的に一致しているが、長期的には予測がやや高めに推移。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは0.6以上で密度が高く、分布はやや偏りが見られるが全体的にまとまっている。
### 直感的な洞察と影響
– **直感的な印象**
– グラフからは、全体として新サービスのWEIスコアは安定しており、徐々に改善される見込み。
– ビジネスにおいては、現行の取り組みを維持し、微調整することでサービスの向上が可能であると感じられる。
– **ビジネスや社会への影響**
– 安定したパフォーマンスにより、サービス開始や拡大の自信を高める要因となる。
– 予測の上昇トレンドは、サービスの受容度がより向上する可能性を示唆。
この分析は、個々の評価と予測のギャップを識別し、サービス改善につなげるための良い指針を提供可能です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青いプロット）は、特に最初の期間で活発に変動していますが、その後、比較的安定して0.8から0.9の間で横ばいです。
– その一方で、予測データ（ピンクのライン）は、常に高水準で、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータ点が他と比べて低く、特に目立つ外れ値があります。
– これらは黒い円で強調されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は、実際の観測値を示しています。
– ピンクの線は、ランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
– グレーの帯は、予測の不確かさを示していますが、非常に狭い範囲であるため、予測はかなり確信を持っていると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データの変動に比べて、予測データは非常に安定しています。これは、実際のデータが予測に比べてかなりのバラツキがあることを示しています。
5. **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は明確な相関関係がないように見えます。実績データは予測よりも変動が大きいです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフから直感的に感じられるのは、実際の社会状況は予測モデルで計算されたものよりも不安定であるということです。この不安定さは、より詳細な分析やさらなるデータ収集が必要であることを示唆しています。
– 公平性・公正さの評価が一貫して高い予測に対して、実績データが変動することは、サービスの提供や実施における不均一性が現れている可能性を示しています。
– ビジネスや社会において、これらの変動を考慮することは、より公平で公正なサービス提供を目指す上で重要です。この結果をもとに、改善点を見つけるための次のステップを考えることができます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、期間の初めに比較的高いスコアを示し、後半まで横ばいの状態を維持しています。全体としてのトレンドは、安定していると考えられます。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は、時間が経つにつれて一定のスコアを維持しており、予測精度が高いことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い円で囲まれた点）は初期の一部の時点で観察されますが、その後はほとんど見られません。これは、データの一部に異常な変動があった可能性を示していますが、全体のトレンドに大きく影響していません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実績値を示し、スコアの安定性を示しています。
– 予測の不確かさ範囲はグレーで示されており、実績値はおおむねこの範囲内で推移しています。予測モデルの信頼性が確認できます。
– ランダムフォレスト回帰の線が最も上に位置し、楽観的な予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 3つの異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全体的に同様のトレンドを示しており、異なる手法が同様の結論をサポートしていることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一貫性があり、モデルによる予測と一致しています。したがって、実績データと予測データの間には強い相関が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 全体的に見ると、新サービスの社会的持続可能性と自治性は、安定したパフォーマンスを示しています。予測モデルは、未来に向けてのスコア安定を示しており、サービスの信頼性を示唆しています。
– これにより、サービスの利用者や関連するビジネス関係者が安心してサービスを利用し続けることができると考えられます。また、予測の信頼性が高いため、持続可能性の向上に貢献すると期待されます。
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:
このグラフについて詳細な分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に見ると、実績の点は7月1日から7月8日にかけて緩やかな上昇トレンドを示し、その後に高い水準で横ばいになっています。
– 予測（特に線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なる形で表現されているが、全てがほぼ一定の値で推移している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数ヶ所に異常値としてマークされている点がありますが、多くは他のデータポイントと大きな隔たりがなく、全体のトレンドに大きな影響を与えていないようです。
– 初期段階でいくつかの急激なスコアの上昇が見られ、それ以降は安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の実績データを示し、これらは予測とある程度一致しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、この範囲内にほぼ全ての実績データが収まっています。
– 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）は直線または曲線としてグラフ上に描かれ、異なる予測モデルのそれぞれの特徴を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルと実績データはおおむね平行に推移しており、予測モデルが現実にうまく適合している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、不確かさの範囲に収まる形で散布されており、高い予測精度を示唆しています。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– WEI（社会基盤・教育機会）のスコアが安定して高い水準を保っているため、新サービス導入後の教育機会の提供が有効に機能していることが考えられます。
– 予測の精度が高いことから、このデータを用いて今後の戦略を立てる際に信頼性があると言えます。
– 異常値がほとんど影響を与えていないため、システムやサービスの一貫した質が維持されていることが期待されます。
全体として、このグラフは新サービスの社会基盤における成功を示しており、今後の展開や計画に対して前向きなインサイトを提供しています。
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:
このグラフでは、新サービスカテゴリにおける社会WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコアの推移が示されています。以下、詳細な分析を行います。
1. **トレンド**
– 実績データ（青色のプロット）は、7月初旬から中旬にかけて徐々に上昇しています。これはサービスの社会的価値が向上している可能性を示唆しています。
– AIによる予測ライン（紫色）は、安定した横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– プロットに黒の枠が付いているデータは外れ値としてマークされています。これらは、異常なスコアの変動を示唆しており、調査が必要かもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 青色の実績プロットは計測された実際のスコアを示しています。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測で、他の予測モデルよりも高いスコアを示す可能性が示唆されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データが示す傾向が類似しているため、予測モデルは信頼できる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの分布は最初の数日間でやや分散し、その後、徐々に安定している様子が見受けられます。
6. **ビジネスや社会への影響**
– WEIスコアの上昇トレンドは新サービスが社会的に認められていることを示し、さらにサービス改善の余地があることを示唆します。
– 外れ値の解析により、潜在的な問題点や改善点を特定することが可能です。
これらの洞察を活かして、サービスの提供や戦略を最適化することが望ましいです。
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:
このヒートマップの分析から得られる洞察を以下にまとめました。
### 1. トレンド
– **上昇トレンド:** 7月6日以降、一部の時間帯（16時、23時）で色が明るくなっており、スコアの上昇が見られます。
– **横ばいトレンド:** 一部時間帯、特に7時と19時は安定しており、大きな変動は少なそうです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **急激な変動:** 特に7月6日に、16時からスコアの急激な上昇が観察される。
– **外れ値:** 具体的な外れ値としては、7月6日のスコア急上昇が目立ちます。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **色の濃淡:** 色が濃いほどスコアが低く、明るいほどスコアが高い。このことから、スコアの高低を視覚的に比較できます。
– **時間帯:** 特定の時間帯でスコアが変動していることがわかります。これは、新サービスが時間帯ごとに異なる評価を受けている可能性を示唆します。
### 4. 複数の時系列データがある場合の関係性
– **時間帯間の比較:** 各時間帯のスコアがばらついているため、どの時間帯が新サービスのピークであるかが見えてきます。例えば、16時以降の方が他の時間よりも高いスコアが観察されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **時間帯とスコアの相関:** 夕方以降の時間帯（特に16時以降）に高いスコアが見られるため、このサービスが夕方に顧客からより良い評価を得ていることが示唆されます。
### 6. 直感的な洞察およびビジネスや社会への影響
– **ビジネスインパクト:** ヒートマップから、特定の日付や時間帯におけるスコアの変動を観察でき、サービス改善やプロモーションの時間帯を最適化する手がかりを提供します。
– **社会への影響:** 一部時間帯のスコアの上昇は、サービスの利用パターンに対するユーザーの期待や需要を反映している可能性があり、その時間帯にサービス品質の向上を図ることが重要です。
この分析により、新サービスがどの時間帯に最適化されているか、あるいは改善が必要かを示唆する手助けとなります。
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:
以下は、提供されたヒートマップに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**
– グラフは30日間で一定のパターンを示しており、時間帯によってスコアが異なっています。
– 一部の時間帯でスコアが徐々に上がる傾向（例えば、16時から19時）が見えますが、明確な上昇または下降トレンドは特に見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-06の8時台には、目に見えてスコアが非常に低い（濃い紫色）地点があります。
– 2025-07-07の16時に黄色の高スコアがあり、この時間だけ突出して高いことがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡でスコアの高低を示しています。薄緑から緑色が一般的な範囲で、紫色は非常に低いスコア、黄色は非常に高いスコアを示しています。
– スコアの平均が全体的にやや高い傾向があるものの、特定の時間帯に集中して変動があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定時間帯（例えば、16時）における顕著なスコアの向上が目立ちますが、他の時間帯では安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の日だけでなく、時間帯による変動が大きいです。特に19時に一貫してやや低めのスコアが見られます。
– スコアは全体として中程度以上を保っており、極端に低いスコアは限られた時間でのみ発生しています。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**
– 時間帯によるスコアの変動が顕著であり、特定の時間に新サービスがより利用されていることを示唆します。特に忙しい16時代に高いスコアが見えるため、その時間帯に特化したマーケティングやサービス改善が効果的かもしれません。
– 外れ値や急激な変動は、サービスの提供に問題が発生していた可能性を示しており、これを改善することで利用者の満足度向上につながる可能性があります。
全体として、時間帯ごとの利用状況の違いが確認でき、改善の優先度を決めるための有効な指標となります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 時間帯ごとのWEI平均スコアは、一般的には日付の経過とともにやや上昇傾向にあります。ただし、特定の日や時間帯での変動が見られるため、単純な上昇トレンドとは言い難いです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 16時〜19時の時間帯では、7月1日から5日までスコアが低め（青色から紫色）ですが、その後急激にスコアが上昇（緑色から黄色）しています。これが外れ値や急激な変動とみなせます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化がWEIスコアの変動を示しており、濃い青は低スコア、黄色は高スコアを示しています。時間帯と日付によって異なるパターンを持っ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**
– 7時〜8時と16時〜19時の時間帯は、日をまたいである程度一貫したスコアを示しています。同じ時間帯でのスコアの相関が見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯でスコアが急変することから、外部要因（例: 新サービスの特定イベントやプロモーション）が関係している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 日中の特定時間帯（特に夕方以降）でスコアが急上昇していることから、おそらくこの時間帯におけるサービスの利用や顧客満足度が向上していると考えられます。これは、新サービスが特定の時間帯に重きを置いてマーケティングやサービス提供をしていることを示唆するかもしれません。
– ビジネス的には、特にスコアが上昇する時間帯にターゲットを絞った施策を集中させることで、さらに大きな成果を狙うことができる可能性があります。
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:
このヒートマップは、WEI項目間の相関を視覚化したものです。以下に主要な洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 相関ヒートマップには具体的なトレンドは表示されていませんが、各項目間の相関性を見ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関値が低い（青い）部分は、他の項目と独立していることを示しています。特に「個人WEI（経済的余裕）」は他の項目と低い相関を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤い部分は高相関（正相関）を示し、青い部分は低相関（負の相関または無相関）を示しています。
– 高相関が特に見られるのは「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間です。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列データ自体は表示されていませんが、30日間のデータから集計されています。各項目間の相関が安定しているか、あるいはどの部分で変動が激しいかはヒートマップを通じて認識可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI平均」「社会WEI平均」「総合WEI」は全体として高い相関を持つことから、これらが多数の要素と関連していると考えられます。
– 特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が多数の項目と高い正相関を示しています。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**:
– 高い相関を持つ指標同士は、ある要素の改善が他の要素にもポジティブな影響を与える可能性があります。
– ビジネスや政策の決定においては、このような関連性を利用することで、効果的な施策を打ち出すことが期待されます。
– 「個人WEI（経済的余裕）」という項目が他とあまり関連しないことから、飛びぬけた施策が必要かもしれません。
このヒートマップを見ると、特定の要素が広範な影響を与えうるネットワークが浮かび上がるため、関連する施策を検討する際の指針となるでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンドの分析**
– 各ボックスプロットは30日間の様々なWEIスコアの分布を示しています。
– 全体的に大きなトレンドは見受けられませんが、各タイプの中央値（ボックス内の横線）は様々です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 全てのプロットには外れ値が存在していますが、特に「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」で顕著です。
– 外れ値の存在は、該当する期間に特異な出来事があった可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– ボックスの上下端は第1四分位数(Q1)と第3四分位数(Q3)を示し、ヒゲはデータの範囲を示しています。
– 密度が高いところ（ボックス内）は、データが集中しているところです。
– 色の違いは視覚的な識別を助け、特定のWEIタイプの分布を強調しています。
4. **複数のデータの関係性**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（経済状態）」の中央値は比較的低く、他のタイプと比べて下振れしています。
– これは個人のストレスや経済状態が他の要素より厳しい可能性を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 箱ひげ図による直接的な相関分析は難しいですが、各タイプの中央値やIQR（四間位範囲）の違いにより特定の要素の優勢・劣勢を確認できます。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」の分布の広さと外れ値の多さは、特に多様性と自由の尊重に関連する問題が幅広く影響を受けていることを示唆します。
– 経済や心理的なストレスに関するWEIスコアの低さは、これらの分野における新たな支援やサービスの必要性を示している可能性があります。
以上を踏まえ、どのエリアに注力すべきかの戦略的判断や、新サービス導入の鍵となる知見を得ることが可能です。
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、新サービスのカテゴリにおけるWEI構成要素を主成分分析（PCA）によって視覚化したものです。以下に各要素についての分析を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に明確な上昇や下降のトレンドは見受けられません。データポイントが散在しており、特定の方向性は示していないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ左下（第1主成分が-0.4付近、第2主成分が-0.2付近）に外れ値が見られます。他のデータポイントから離れた位置に存在しており、異常なデータである可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットは、30日間の新サービスの特定のデータポイントを表わしており、それぞれの主成分に基づいた位置にあります。
– 横軸（第1主成分）は、情報の55%を表しており、縦軸（第2主成分）は情報の16%を表しています。これにより最初の主成分が分析のキー要素であることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間に依存したデータの累積パターンというよりは、個々の観測に基づいた分析です。30日間のデータから広がりがあり、明確な時間的な依存性は見えません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分に沿って、比較的多くのデータポイントが存在するため、第1主成分がデータの最大の分散を捉えていると言えます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、新サービスが多様なデータポイントを持っていることを示しており、異なるアプローチや要因がサービスの属性に影響を与えている可能性があります。
– 第1主成分が情報の主要部分を担っているため、この方向性での変化が重要であると見て取れます。
– ビジネス的には、新サービスの主要な要因を特定し、それに基づいて戦略を調整することが求められるかもしれません。
このようなグラフから、企業は新サービスの特性について深い洞察を得て、より的確な戦略立案を行うことができます。
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。