📊 データ分析（GPT-4.1による）
**分析結果:**
### 時系列推移と傾向
– **総合WEI**: 360日間のデータから、7月初旬には0.70から0.75の間で小幅に推移していたが、7月6日以降急上昇し、最高では0.87まで上昇し、その後も高い水準を維持している。この変動には、社会的要因（例えば、社会的持続可能性や公平性の向上）が影響している可能性がある。
– **個人WEI平均**: 0.66から0.83まで幅広く推移しており、社会的要因と同様に個人の健康状態やストレスレベルの変動が大きな影響を与えていると考えられる。
– **社会WEI平均**: 7月以降、特に高く、0.90を超える日も多い。社会的決定要因（公平性・公正さ、持続可能性）の改善が全体のWEIを押し上げていると考えられる。
### 異常値
– 一部の日には、急激なスコア変動（例：2025-07-06の0.87）が見られ、これは短期間における特定要因の変動が影響した可能性がある。大きなイベント、政策変更、市場の変動などが考えられる。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– 長期的なトレンドとして、社会的持続可能性の向上が総合WEIスコアを押し上げた。
– 季節性の要因は少ないが、週末や特定の休日に関連した一時的な変動が見られるかもしれない。
– 残差としては個人の健康状態やストレスレベルの変動が相対的に多くみられ、これは社会的要因に影響されやすい。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップより、社会持続可能性と社会インフラが高い相関を持つ。これらは、広範な社会政策の影響を受けやすく、政策的改善によりWEIスコアが向上することを示唆している。
### データ分布（箱ひげ図）
– 一部の項目、特に個人の健康状態や経済的余裕にはばらつきが見られ、一部で外れ値も確認される。これは個々人の状況の変化による影響が大きいことを示唆する。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PC1: 全体の56%を占める主要要因には、社会インフラと社会的持続可能性が大きく寄与していると考えられる。
– PC2: 14%を占め、個人の心理的ストレスや自由度と自治には、個人の生活の質向上の効果がある。
**まとめ**:
データから読み取れる最近の上昇傾向は、社会的要因（特に持続可能性、社会インフラ）の向上を背景としており、個人的な要因（健康とストレス）の管理も重要である。これらの指標は政策的介入に対する感度が高く、全体的な社会の幸福度向上に繋がっている可能性が高い。異常値は単独の社会イベントや政策変更の影響が考えられ、早期対応が望まれる。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体として、初期から中期にかけての実績データ（青）は横ばいです。一方、後半のデータ（緑）は少し上昇しています。そのため、全体的には上昇の兆しが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータに異常値（黒丸）が含まれています。予測範囲外のデータがあるため、変動が予想以上に激しかった可能性があります。
3. **要素の意味**
– 青いプロットは実績データ、緑は前年のデータを示しており、実績と比較データが近接していることから、一貫性があります。
– 紫とピンクで示されたラインは予測モデル（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）を意味し、予測の多様性を提供します。
– グレーのバンドは予測の不確かさを示し、範囲内に入っていないデータも見受けられます。
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密接な関係が見られますが、予測データとの乖離があることから、予測モデルの精度に改善の余地があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 緑のプロットがやや上昇傾向にあり、ポジティブな相関を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 初期の不安定なデータに対し、後半に向けての上昇は新サービスの見通しが明るいことを示唆しています。
– ビジネスの観点から、異常値の対応策が求められる可能性がありますが、全体的なトレンドはポジティブです。
– 社会的な影響として、市場における新サービスの受容が進んでいる可能性があります。
このグラフから、多様なモデルを用いた予測とその精度に注目することで、今後の戦略を立てやすくなるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフには2つの明確な期間があり、期間ごとにプロットされています。
– 最初の期間（左側）は、実績データが集まって表示されており、スコアはおおむね0.7から0.8の範囲で安定しています。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰、線形回帰、決定木回帰）が示されており、複数の予測手法で異なる傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値が実績データ付近に一つ存在しており、これは通常の範囲外と見なされています。
– 予測データと実績データの間に密集の違いがありますが、予測データには大きな外れ値は見受けられません。
3. **各プロットや要素**
– 青丸が実績データを示し、緑丸は前年のデータとして扱われています。
– 異常値は黒で囲まれ、予測と対比されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測手法が用いられており、それぞれ異なる結果を示していますが、具体的な差異は見られます。
– ランダムフォレスト回帰が他の予測手法よりも外れた結果を示す傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布自体は比較的シンプルで、予測範囲に対して実績データが利用されています。
– 相関については、実績と前年データの間に視覚的な対応があるように見受けられますが、はっきりとした相関を確認するには詳細な分析が必要です。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 定点観測として実績データと予測を比較し、新サービスのパフォーマンスを予測しようとしていることが伺えます。
– 補完する予測手法の多様なアプローチは、新サービスの信頼性評価に役立つ可能性があります。
– 外れ値は、何らかの異常や特異なイベントが発生した可能性を示唆し、早急な対応または調査の必要性を暗示しています。
– 予測間の差異を統合した分析は、サービスの適応性や今後の改善点を見つける上で重要です。
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:
1. **トレンド**:
– 初期には若干の変動が見られ、その後一定期間はあまり動きがありません。
– やがて再びデータが増加し、特に終盤にかけて上昇のトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには異常値がいくつか示されています。これらは何かしらの外的要因や異常なデータ収集に起因している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 実績値は青いプロットで示され、予測値がさまざまなモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって異なる色と線で表示されています。
– 前年のデータは緑のプロットで示されており、現在の変動を過去と比較できるようになっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測の範囲は灰色の帯で表示されており、実測値がこの範囲内に収まっていることが観察されます。
– 各予測モデルが異なる時期に拡大して表示され、各モデルの推測精度を比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 線形回帰や決定木、ランダムフォレストを比較すると、特に中盤から終盤にかけての推定の揺れや異なる成長率が観察されます。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**:
– 前年と比較しても終盤に大きな成長が予測され、この新サービスの成功や市場での需要増加が示唆されています。
– 急激な増加が示されているため、ビジネス的には準備の必要性や、市場への迅速な対応が求められるでしょう。
この解析により、データの動向に応じた戦略的な意思決定が可能になります。新サービスの注目度や成長ポテンシャルを考慮し、適切な対策を検討することが重要です。
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:
## 視覚的な特徴と洞察
### 1. トレンド
– **最近の実績（青色点）**は主に0.8付近で推移していますが、その後急に減少しています。
– 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）が示すトレンドは、実績値よりも低い水準で安定しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期の高い実績値とそれに続く急激な低下が見られます。異常値として黒枠でマークされています。
– その後の予測期間には、安定した動きが予測されていますが、低い値を維持しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青色の点**は実績値を示し、実績値のうち異常とされるデータポイントは黒枠で囲まれています。
– **緑色の点**は前年の比較値を示しています。
– 予測範囲はXAI/3σによって示されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績値とそれに基づく予測値の間にはギャップがあり、実績の急落後の安定的な予測が示唆されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 過去の実績と予測の相関は低く、特に過去の実績の急降下を予測が反映できていないことがわかります。
### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– **人間の直感**では、不安定さが強調されます。特に最初の高い実績値とその後の急激な下降が注目を集めるでしょう。
– **ビジネスや社会への影響**として、急激な低下はサービスの受容や市場の変化を示唆するかもしれません。事業戦略やサービス改善が必要とされる可能性があります。
– 予測の安定性は安心感を提供しますが、過去の急変動をどのように反映させるかが鍵となるでしょう。
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:
以下に、グラフの詳細な分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– **実績データ**（青いプロット）は、グラフ左側に密集しており、その後ほぼ観測されていないため、短期的な観察に限定されています。
– 全体的なトレンドははっきりしませんが、観測されている範囲ではわずかに上昇しているようにも見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには異常値を示すマーカー（黒線で囲まれた丸）が見られますが、それらは青いプロットに密集しています。
– これ以外に著しい急激な変動は見つかりません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績データ**（青いプロットと異常値表示）は、現在観測されたWEIスコアを示します。
– **予測データ**（色付きのライン）は、異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）による将来のスコア予測を示します。
– **前年度**（緑のプロット）は、過去の同時期のスコアを示し、比較のために役立ちます。
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重なっていませんが、予測がどのように実績データを反映しているかを見ることができます。
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレストの予測には明らかな差異があり、特定のトレンドやパターンを強調しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 観測されたデータの密度が高く、異常値が存在するものの、全体の分布内に収まっています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 実績データの限られた観測期間と予測データを比較すると、予測がどれだけ正確かを判断するための追加データが必要です。
– ビジネスや社会への影響として、健康状態の管理や改善に関するサービスの導入が可能であると考えられます。特に、予測に基づいた介入策が健康維持や改善に効果的であるかもしれません。
このグラフからは、まだ多くのデータが必要なことが示唆されており、健康サービスの提供や予測モデルの精度向上のための指針が得られるでしょう。
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:
このグラフの解析に基づくインサイトは以下の通りです。
1. **トレンド**:
– データの初期段階での極端な変動は少なく、ある程度安定した水準を維持しています。
– 期間初頭には比較的多くの予測（ピンク、青、線のような予測）が見られますが、実績値との対応は不確かです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値が初期データに密集して表示されていますが、それ以降の大部分ではあまり見られません。
– 異常値と予測（青、ピンクの線）による顕著な食い違いが見られる場合、予測モデルの再評価が必要かもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 実績値は青のプロットで示され、比較的安定した値を指しているように見えます。
– 予測値（特に線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が初期に多く存在し、異常値を含む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**:
– 実績値と予測値が近接している期間では、モデルの信頼性が高い可能性がありますが、異常値の影響が懸念されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布としては、特に後半で以前の年のデータ（緑のプロット）と予測モデルとの乖離が見られます。この点で、年度をまたいでのデータ一貫性の確認が重要です。
6. **直感的な理解およびビジネスや社会への影響**:
– 初期の期間における異常値が多い区間では、従業員や顧客に対するストレス管理が必要である可能性があります。適切な介入が行われなければ、組織全体のパフォーマンスに影響を与えるリスクがあります。
– 後半に見られる傾向や比較データから、ストレス管理の成功事例や教育啓発の効果がうかがえるため、その部分の強化が今後重要になるでしょう。
このグラフから見られる要素は、心理的ストレスの管理とそれに関連するデータ活用のさらなる最適化の機会を示してい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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **実績値**（青いプロット）は、初期に集中しており、特にトレンドの変化は示されていません。
– **予測値**は紫、ピンク、赤で示されており、初期には変動が見られ、その後は予測手法間でわずかな乖離があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間に黒い線で囲まれた青いプロットの異常値が確認されます。それらは実績値のパターン外にあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青いプロット（実績AI）**は実績データを示しています。初期に集中しています。
– **緑のプロット（前年比較AI）**は未来の値を示し、安定した高いスコアを持っています。
– **予測の手法**には線形回帰（紫）、決定木回帰（赤）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）があり、それぞれ異なる傾向を示しています。
– グレー範囲は予測の不確かさを示しており、初期には広いですが、後半で緩和されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法ごとに若干の違いが見られるものの、特定の予測モデルにおいてはスコアが上昇する傾向が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **実績値**と**前年の値**が初期に集中しており、予測値はそれに続く期間に分布しています。相関関係は明確ではありませんが、前年と現在の実績でスコアが異なる可能性が示唆されています。
6. **直感的なインサイトとビジネスや社会への影響**
– 初期データに異常値があることから、全体データや予測の信頼性に対して注意が必要です。
– 後に安定した緑の予測（前年比較AI）が示されていますが、これはどの程度信頼できるか、またそれに基づくビジネス戦略の検討が必要です。
– 予測の多様性を活用し、リスク管理や戦略的対応を行うことは重要です。
このグラフから、人間はデータの不確実性や、それに基づく予測の限界を感じるかもしれません。ビジネスにおいては、さらなるデータの精査と戦略的な柔軟性が求められると言えるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 最初の100日間には安定したパターンが見られますが、その後、データが間やかに右へ移行しています（ドットが左から右への動き）。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値としてマークされている黒い円で囲まれた観測値が最初に見られます。この点は予測範囲を外れています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを表します。
– 緑色の点は前年のデータを示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示す範囲です。
– ピンク、紫の線はそれぞれ異なる予測方法（ランダムフォレスト、決定木、線形回帰）の結果です。
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は、異なる範囲に点在しているため、一貫性が欠けている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは開始後すぐに上昇し予測を超えましたが、その後は予測範囲内に収まっています。
6. **直感的な洞察およびビジネス/社会への影響**
– 最初の異常値が改善された後で、全体としてデータが予測範囲内に収まっていることは、予測モデルの適応性が向上したことを示唆しています。
– 社会WEIのスコアが安定していることは、新サービスの公平性・公正さの維持または改善の兆候として解釈できます。
– ビジネス的には、予測と実績の整合性が高まっていることは、リスク管理や計画の精度向上に寄与するでしょう。
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
### 1. トレンド
– **実績（実績AI）**: 評価日が2025年の時点で、WEIスコアは0.8付近に集中している。スコアに明確な上昇や下降のトレンドは見られない。
– **前年（比較AI）**: 2026年の評価日にはデータが密集し、スコアがやや向上しているように見える。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフには大胆な外れ値や急激な変動が見られない。実績と予測の間で若干のばらつきはあるが、スコアの範囲自体は安定している。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（実績AI）**: 青色の円は実績値を示し、一定の範囲内で変動している。
– **予測**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の線が含まれ、異なる手法による予測を示している。紫色、ピンク色、薄紫の線が予測トレンドを示す。
– **予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）**: 灰色のシェーディングは予測の不確実性を示しており、ほとんどの実績データがこの範囲内に位置する。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測のデータはお互いに強く関連している。2025年の実績と2026年のスコアにはシームレスな移行が見られる。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測に密接な一致が見られ、相関が高いと推測される。各予測モデルの線が実績値付近で集まっており、全体としての予測精度が高い。
### 6. 人間の直感とビジネス・社会への影響
– 新サービスの社会WEIスコアが安定していることから、社会への持続可能な影響は期待できる。ただし、飛躍的な改善が見られないため、今後の拡大や革新のための施策が求められる可能性がある。
– ビジネス面では、精度の高い予測モデルがあるため、精緻な計画立案が可能であり、リスク管理に関しても好影響を及ぼすだろう。
このように、グラフは先を見越した戦略的な意思決定に対する重要なインサイトを提供している。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ前半（2025年7月〜12月）は、WEIスコアが概ね安定しており、それに対応する予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）も大体横ばいであることが分かります。
– 後半（2026年5月以降）では、スコアがやや集中しており、前年（前年度の比較AI）のデータが示されています。この区間でも大きな変動は見られませんが、スコアが0.7〜0.9の間に集中しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 表示されている範囲では、明らかな外れ値は見られません。しかし、2025年後半にやや高めのスコア（1.0）が確認でき、この高スコアは何らかの特異イベントを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青い丸）**: 実際のWEIスコアで、しっかり予測と整合しています。
– **予測（赤いバツ）**: 異常値として処理されていない範囲で、実績と概ね一致しています。
– **異常値（黒のリング）**: 異常なイベントを示す可能性があります。
– **前年度のデータ（緑の丸）**: 過去のデータとして、比較のための指標を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が予測を提供しており、これらが大きく逸脱している様子は見られません。このことは、モデル間の整合性が強いことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は全期間にわたって安定しており、特に急激な変動や極端なスコアの偏りはありません。ただし、特定のモデルによる高スコアが目立ちます。
6. **人間が感じる直感とビジネス・社会への影響**
– このグラフは比較的安定した社会基盤と教育機会を示しています。過去のデータと予測が密接に一致しているため、将来的な改善策や持続可能な施策を開発するための信頼性の高い指標となりえます。
– ビジネスや政策決定においては、データの安定性を考慮しつつ、突発的な高スコアイベントや異常値の意味を理解し、新たな機会を見出すことが重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左右で異なるデータの分布が見られます。左側（2025年近辺）では、青色のプロットが密集しており、データのスコアは比較的一貫しているように見えます。
– 右側（2026年近辺）には緑色のプロットが見られ、こちらも密集していますが、微妙なばらつきが存在します。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左側に、いくつかの異常値（黒い縁取りのプロット）が見られますが、データ全体の中の他の値と大きく異なるわけではありません。
– 急激な変動は特に見受けられません。
3. **各プロットや要素**
– **青色プロット（実績AI）**: 実績値を示しており、初期期間に集中しています。
– **緑色プロット（前年比AI）**: 後半に集中しており、前年のデータと比較されています。
– **紫色の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**: 予測モデルによるものですが、これらの明確なトレンドはグラフで示されていません。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさ範囲。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと前年比AIの間で直接的な関係は見られないが、それぞれが異なる時期に現れているため、比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 左側の実績AIと右側の前年比AIの間には明確な相関は見つかりにくいが、それぞれ安定した密度を示しています。
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**
– このグラフからは、まず安定したサービス提供が行われた後、翌年以降の比較データが示されていることから、サービスの持続的な評価が行われていると感じられます。
– ビジネスや社会への影響としては、一貫したサービスの向上が測られていること、また予測ツールの利用により将来的な計画立案に利用されている可能性があります。
– 各AIモデルによる予測はサービス改善の方向性を示すものであり、さまざまなモデリング手法を活用して最良の戦略選定を補助していることが推測されます。
このグラフは、サービスのパフォーマンスを評価し、予測モデルを使って未来の戦略を練るための参考材料として有用です。
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:
This heatmap visualizes the time series data of the total WEI scores over a period of one week. Here are the insights based on different aspects:
1. **トレンド（周期性など）**:
– There is a noticeable pattern in the time series data for different hours of the day. Between July 1 and July 13, the early hours (7-8) tend to have lower scores (darker colors), while later hours (15-23) show higher scores (brighter colors).
2. **外れ値や急激な変動**:
– The transition from July 4 to July 5 shows a change from darker to brighter colors across multiple time slots, indicating a significant increase in scores.
– The shift from July 5 to July 6 also displays substantial changes, especially around 16-19 hours.
3. **プロットや要素の意味**:
– Colors represent the WEI scores, with darker colors indicating lower scores and lighter colors representing higher scores.
– The density and continuity of colors indicate periods of stability or change.
4. **複数の時系列データの関係性**:
– There is a uniform increase in scores towards the middle and later hours of the day, indicating possible operational or service peak times.
5. **相関関係や分布の特徴**:
– Higher scores are more consistent in later hours (15-23), suggesting potential increased usage or demand during these times.
– Lower scores in the early hours might be associated with reduced activity or demand.
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**:
– Intuitively, one might perceive that the service becomes more active or popular during the afternoon to evening hours.
– This could imply that scheduling marketing or operational efforts in these peaks might optimize performance.
– Businesses might interpret the early morning dips as opportunities to improve service or engagement.
The heatmap provides a clear, visual representation of how a new service’s WEI scores fluctuate throughout different times of the day, offering insights for strategic optimization.
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:
このグラフは、新サービスカテゴリの個人WEI平均スコアを360日間にわたって時系列で示したヒートマップです。視覚的な特徴と洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 全体として特定の時間帯に色の変化が見られます。これは時間帯毎のスコア変動を示している可能性があります。
– 特に午前8時、午後4時頃に明るい色が多く、比較的高いスコアが続くことが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日に特にスコアが低い（より濃い紫色）時間帯が存在し、この日には何か特別なイベントや異変があった可能性が考えられます。
– 7月7日の午後4時頃に明るい黄色が見られ、顕著にスコアが高いことを示しています。この日は特異性が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高低を表現。明るい色は高いスコア、濃い色は低いスコアを示します。
– ヒートマップにより、日毎の時間帯ごとのスコア変化が直感的に理解しやすくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同一日に類似する色のパターンがみられることから、ある日には全体のスコアが影響を及ぼす傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯において明るい色が集中しているため、これらの時間帯にはパフォーマンスが良い傾向があることが示されています。
6. **直感的な感じおよび影響**:
– 人間は特定の時間帯（午前および午後遅く）にパフォーマンスが上昇することを直感的に理解しやすいでしょう。
– ビジネスでは、この時間帯に重要な業務や労働を集中させることで、効率的な運営改善が期待できます。
– 社会的には、日中の特定の時間に人々の集中力や効率がピークとなるため、サービスへのアクセスや対応をこの時間に合わせることが有効かもしれません。
全体として、このグラフは時間帯ごとのスコア変動を視覚的に把握するのに優れ、業務やサービス提供に関する戦略的な意思決定に役立つでしょう。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとにスコアが変動しており、全体的な傾向としては色の変化から特定の時間帯で社会WEI平均スコアが異なることが確認できます。
– 一部の時間帯（例: 午後7時–午後8時頃）は明るい色（高スコア）に向かって上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に午後7時台から午後8時台にかけてスコアが高くなる急激な変動が顕著です。
– 他の時間帯は比較的安定していますが、午後4時から5時台にやや濃い色の変動があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色相が濃い青から紫の部分は低スコア、黄緑から黄色は高スコアを示しています。
– 時系列に沿って色がどのように変化しているかを確認することで、特定の傾向やピークを特定することが可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯間でのスコアの変動を比較することで、特定の時間帯における一般的なトレンドや異常を確認することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯に高スコアが多く見られることは、供給や需要の高まりがあることを示唆します。
– 他の時間帯と相関を持ちながらも、午後以降に特にスコアの上昇が目立ちます。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– 高スコアが見られる時間帯は、サービスの利用が特に活発であることを示す可能性があります。
– このデータを活用して、ピーク時のリソース配分やマーケティング戦略を最適化することが考えられます。
– スコアの低い時間帯に対する改善策や、利用促進のためのインセンティブ提供などが議論されるかもしれません。
これらの要素を考慮することで、サービスの改善やマーケティング戦略の最適化につながる、データに基づく意思決定が可能です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは静的な相関関係を示しているため、時間軸に沿った明確なトレンドの変化はこの図から直接読み取れません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関は範囲内で変動するため、外れ値や急激な変動という概念は適用されにくいですが、特筆すべきは「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目が多くの青（負の相関）を示している点です。これは一種の外れ値に近い特徴です。
3. **各プロットや要素**
– 色の強さが相関の強度を示しており、赤が正の相関、青が負の相関を表します。
– 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が0.88と最も強い正の相関を持ち、明確な関係性が伺えます。
4. **複数の時系列データ**
– 時系列データの関係性は示されていませんが、各指標同士の連携を示しているため、関連性が高い項目は、連動して変化する可能性が高いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 多くの項目が正の相関を持っていることから、一般に新サービスの各項目が全体的に連動していることが示されています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は多くの項目と負の相関を持つことから、他の指標とは異なる動きを示す可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 「個人WEI（経済的余裕）」が他の多くの項目と負の相関を持つ点は、経済的な余裕が他の生活品質や社会的指標とどのように反比例するかの示唆を与えます。例えば、経済的圧迫が心理的ストレスや健康状態に悪影響を与える可能性があります。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「総合WEI」が高い正の相関を持つことから、これらの要素が強化されることが全体的な幸福度にも大きく寄与している可能性が高いです。したがって、新サービスの開発や政策策定においては、これらの社会的要素を強化することが有効な戦略となるでしょう。
この相関ヒートマップは、特定の要因が他の要因にどの程度影響を及ぼし合っているのかを視覚化するのに有効であり、ビジネス戦略や政策立案の基盤作りに貴重なインサイトを提供します。
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:
この箱ひげ図は、新サービスに関する様々なWEIタイプのスコア分布を表示しています。各要素を分析し、以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプのスコアに特定のトレンド（上昇や下降）は示されていないが、全体的に高い範囲でスコアが推移しています。
– 中央値の位置はカテゴリによって異なり、スコアのばらつきにも違いがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数の箱ひげ図に外れ値が確認できる。例えば、「個人WEI（健康状態）」や「社会WEI（持続可能性・自治性）」などです。
– これらの外れ値は、特定の期間や条件で異常なスコアが観察されたことを示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の範囲は四分位範囲（IQR）を示し、中央値は箱内の線で表されています。
– ヒゲはスコアの変動の範囲を示していますが、外れ値はその範囲外の点として表示されています。
– 色の違いは視覚的な区別を容易にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリのスコアは個別に測定されており、直接的な時系列の関係は図からは明示されませんが、サービスによってスコアの分布が異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリでスコアの中央値や分布の幅が異なる点は、サービスや測定基準の違いを示しています。
– 幅が広いカテゴリは、個々のスコアがより大きく変動しやすいことを意味します。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– 高いスコアの中央値が続いていることは、サービスのパフォーマンスが安定して優れていることを示唆します。
– 外れ値や変動が大きいカテゴリは、特定の問題や改善の余地を持つ可能性があるため、これに注意を払うべきです。
– このデータはサービスの改善や戦略的な決定に役立つ可能性があります。
ビジネスや社会に対する影響として、特定のスコアの改善が求められる場合は、その領域に集中することで全体的なサービスの質を向上させることができると言えます。
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のWEI構成要素に関する主成分分析（PCA）を示しています。以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体に明確なトレンドは見られません。データは全体的に広がりを持っており、第1主成分や第2主成分に沿った一定の方向性や周期性は観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第2主成分が0.15を超える点や、第1主成分が-0.3以下の点は、外れ値として認識できるかもしれません。また、これらの点は他のデータポイントから離れており、異質な挙動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**:
– 点の位置は、主成分によるデータの分布を示しています。第1主成分はデータの56%を、第2主成分は14%を説明しているため、横軸の第1主成分がより重要な情報を持っているといえます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– PCAの結果として時系列の関係性は直接的には見えませんが、もし時間順にデータが並んでいる場合、展開方向に沿った変化があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ全体にわたる強い相関は見られませんが、第1主成分に沿って距離が広がる傾向にあります。データは第1主成分周辺に集中しているため、多少の正の相関がある可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 新サービスに対する市場の反応や評価が多様であり、特定の要素が他と異なるパフォーマンスを見せることで、新しいサービスの成否に影響を与えているかもしれません。この分布から、人々がどの特性に反応しているかについての洞察を得ることができるとともに、ビジネスにおける戦略の構築に役立つ可能性があります。
これらの視点から、今後のビジネス分析やサービス改善へのフィードバックに活用できるでしょう。
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。