📊 データ分析（GPT-4.1による）
## データ分析と考察
### 時系列推移
– **総合WEI**: 前半の期間（2025-07-01から2025-07-06）では、総合WEIは0.7前後の変動を見せていますが、7月6日に「0.87」という異常値が観測されています。この後、全体的な上昇トレンドが見られ、7月7日以降は0.8台後半で安定して推移しています。
– **個人WEI平均**: 個人WEIは初期に下落した後、徐々に回復の兆しを見せ、後半では安定した上昇傾向が見られます。これは個人の健康や経済的余裕の改善も影響している可能性があります。
– **社会WEI平均**: 社会的評価は初期には僅かな下落がありましたが、多様性や社会基盤における改善が見られたため全体としては回復しつつあり、後半は安定しています。
### 異常値とその背景
– 複数の日付で「総合WEI」に関して異常値が観測されています。特に7月6日の夜間に「0.87」や「0.86」といった高値が続いており、何らかの一時的な要因（例えば、社会的なイベントや政策の変化）が影響した可能性があります。また、個人の心理的ストレスと健康状態に関する異常値もこの期間に該当します。特に健康状態の「0.90」や「0.85」の上昇は、一時的な環境や社会的支援が影響していると考えられます。
### 季節性・トレンド・残差
– 長期的なトレンドを見ると、個人の自主性や社会的多様性への関心が徐々に高まっていることが示唆されています。季節性は短期間における同様の特徴（例えば、特定の社会イベントやキャンペーン）によって説明される可能性があります。
– 残差成分にもいくつかの高いスコアが見られますが、これらは確定的なイベントとは結びつかず、データ収集の誤差や一時的な変動かもしれません。
### 項目間の相関
– 「個人の経済的余裕」と「個人の健康状態」の間の強い正の相関が観察されます。これにより、収入の安定性が健康の維持に寄与している可能性が考えられます。
– 「社会の持続可能性」と「公平性・公正さ」の高い相関は、持続可能な施策が公平な社会を構築するための重要な要素であることを示しています。
### データ分布
– 箱ひげ図によって、個々のスコア内にいくつかの外れ値が確認されています。特に個人WEIの「自由度と自治」や社会WEIの「多様性」に外れ値が見られ、基準を超えた変動が発生したことが分かります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– 主成分分析（PCA）は二つの主要な変動要因（PC1: 0.55, PC2: 0.16）を示しています。PC1は全体的な社会の持続可能性と公平性に関連し、PC2は個人の心理的および経済的要因を示唆しています。この分析により、社会施策の改善がWEI向上に強く寄与していると考えられます。
## 結論
総合WEIは前半は変動の多い期間が続いたものの、後半は社会的要因によって安定した上昇を見せています。異常値においては、一時的な社会熊本や政策的介入可能性が示唆され、全体的には持続可能な社会の構築がWEI改善の中心であることが確認できます。個々の異常値はさらなる詳細調査が必要ですが
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:
このグラフは「新サービスカテゴリ」の総合WEIスコアの時系列散布図です。以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ点は、比較的短期間の間に0.8付近で横ばいで推移しています。
– その後の期間には、緑色のデータ点が0.7付近で再び集まっており、少し低下した状態で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の「異常値」としてマークされたデータ点がありますが、その数は限られており、全体のトレンドに大きな影響はないようです。
– その後のデータには目立った外れ値は見当たりません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は「実績（実績AI）」を示し、初期データで見られます。
– 緑の点は「前年（比較AI）」で、後半部分に位置しています。
– ピンクや紫の線は予測モデルに基づく予測を示していますが、数値データとしての振れ幅が小さいため、現時点での実績と比較するとあまり当てはまらないように見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年データには異なるトレンドが見られますが、重要なのはその再現性や予測の信頼性です。
– 予測範囲がAI技術により設定されていますが、実データと大きく異なる場合があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時系列データの間で明らかな相関は示されていませんが、実績と前年のWEIスコアに注目することで、サービスの安定性や変動を理解するのに役立つかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 新サービスの初期段階でのWEIスコアの安定は、市場への順調な導入を示しています。ただし、最初の数ヶ月間で異常値が観察されることは、その後の改善の必要性を示唆しているかもしれません。
– 長期にわたる安定性を確認するために、継続的なデータモニタリングが推奨されます。
– 社会的には、過去データと比較し、予測を踏まえた事前対応を行うことで、サービスのパフォーマンス向上が期待できるでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフ上では、過去1年の期間にわたり散布データが2つの異なる時期に分かれています。初期の実績データ（青色）は評価日の左側に集中しており、新しいデータ（緑色）は後半に見受けられます。このことは、データ収集や評価方法における大きな変化を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実際のデータには、明らかな外れ値は見られません。予測モデルによる範囲（灰色）が比較的一定であり、異常値（黒）は初期に集中して観測されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い丸は実績データであり、濃い緑のプロットは前年の実績との比較データを示しています。ピンク色の線はランダムフォレストによる予測を示し、他の予測モデル（線形回帰、決定木）はプロット内に明瞭には示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 背景の灰色の範囲は予測不確実性を示し、新たなデータ（緑色）と比較して実績データ（青色）は過去の評価からのズレを示すようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期と後期のデータはそれぞれ群を成しており、相関が低い可能性があります。これにより、期間ごとに異なるイベントや変更があったことが示唆されます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの影響**:
– 散布図の変化から、新サービスの評価方法や基準が変化した可能性があります。これにより、サービスの質や信頼性に対する市場の認識が変わることが予想されます。このようなズレや変動は、新サービスの導入や改良が適切に行われているかの再評価を促す可能性があります。
これらの洞察は、サービスの評価や運営において重要な指針となるでしょう。意思決定者はこの情報をもとに、顧客体験の改善やサービスの調整を検討することが求められます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（実績AI）**は、評価初期において0.8以上であり、その後のデータは表示されていません。
– **昨年（比較AI）**のデータは、最近のデータポイントに多く集まっており、0.6以上で上昇傾向が見られます。
– 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）の結果は、全体として安定的で、0.8以上の範囲で変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は特に見られませんが、異常値（黒丸）もすべて0.8以上の範囲にあります。
– パフォーマンスが高いことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実際の実績を示し、赤の×は予測データを表します。
– 緑の点は昨年のデータで、改善の兆しを示しているように見えます。
– 異常値も同じ範囲に存在し、大きな変動が少ないことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと昨年のデータは、似たようなパターンを示していますが、昨年データの方が範囲が若干広いことが分かります。
– 各予測モデルの予測が一致しており、一貫性があることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実データ、昨年のデータ、および各予測データは高度に集約された範囲にあり、一貫性と信頼性が高いことを示します。
– 分布は高スコア側に偏っており、パフォーマンスの良好さを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 新サービスのパフォーマンスは現在非常に高く、安定しているように見えます。外的な要因が少ない、または良好に管理されている可能性があります。
– ビジネス面では、顧客満足度が高い可能性があり、さらなる市場拡大が期待できます。
– スコアが高位で安定しているため、社会的に受け入れられているサービス可能性が高いです。適切な改善や新たな戦略が見込まれ、持続的な成長が期待できるでしょう。
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:
この経済的余裕スコアの散布図を分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフには明確な横ばいのトレンドが見られます。最初の期間は、スコアが比較的一定の高い水準にあり、その後、点群が分散しています。
– 経時的なデータの変動は限定的で、一定期間後の予測値が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 丸で囲まれた「異常値」があり、他のデータポイントと比べ明らかに異なるスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点**: 現実の実績値。
– **赤い×印**: 予測値。
– **緑の点**: 前年のAIによる比較。
– 予測には複数の回帰手法が用いられており、特に「ランダムフォレスト回帰」として示される紫色の線が予測の一部として示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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）の推移は、一貫性のあるモデルによる予測の多様性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは主に高いスコアの周辺に集中していますが、特定の異常値によって全体の分布に変化があります。
6. **直感とビジネスや社会への影響**:
– 総体的に高い経済的余裕を保持する傾向が見られますが、異常値は経済の不安定要素を示している可能性があります。
– 異常値の発生により、特定の期間においてリスク管理や資源配分の見直しが求められるかもしれません。
– ビジネス上、将来の予測提供が可能なAIモデルを導入することは、計画の最適化に寄与する可能性があります。
この分析をもとに、企業は異常値の要因を詳細に調査することで、さらなる改善や調整のための情報を得ることができます。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青）は、ほぼ横ばいで安定しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、ピンク線）は上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としての異常値（黒い丸で囲まれた点）が確認でき、これらが通常の範囲外であることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、緑の点は前年データを示しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示しています。
– 予測は複数のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって示され、それぞれ異なる色で区別されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル間で若干の差異が見られますが、全体的に予測傾向は上昇しています。
– 緑の前年データと比較すると、現在のデータは同様の水準にあることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データ（青）は比較的一貫したパターンを示していますが、予測は上昇し続けるとされています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の視点から見ると、健康状態（WEIスコア）が徐々に改善すると予測されています。
– ビジネスにおいては、健康関連サービスの効果が見られる可能性があり、さらなる投資の価値を示唆しています。
– 社会的には、健康状態の改善が期待できるため、医療コストの削減や生活の質向上につながる可能性があります。
このように、グラフからは現在の状態の安定性と予測される改善傾向が見て取れ、ビジネスや社会的なポジティブなインパクトが期待されます。
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:
以下は、このグラフから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの左側における実績AIのデータ（青いプロット）は、特に明確なトレンドを示していませんが、全体的に0.6から0.8の範囲に分布しています。
– 右側の過去データ（緑色のプロット）は、密集しているものの、具体的なトレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒い円）はいくつかの場所に示されており、これらが標準的な範囲から大きく逸脱していることを示しています。
– 特に予測AI（赤い×）の値は、0.8を超えており、非常に高い値を示していることがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青は実績のデータを示し、散布が標準的なストレスレベルを表していると推測できます。
– 赤い×は予測された高いストレス状態を示唆しています。
– グレーの領域は標準偏差範囲を示しており、その外側にあるプロットは異常値と見なされます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと過去データの間に明確な関係性は見られませんが、異常値や予測値は、今後のストレスレベルの上昇を警告するものとして見ることもできます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 再配置された実績や予測データから、異なる回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が示されていますが、特にランダムフォレストが高い予測を示唆している点に注目です。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– 感覚的には、予測されたストレスレベルの上昇は心理的な不安要素を示唆しており、特に新サービスが意図したストレス軽減効果に達していない可能性があります。
– ビジネス的には、高いストレスレベルの予測を考慮した対策や新たなサービス改善が必要であることを示唆しています。
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:
このグラフは、新サービスにおける個人WEI（自由度と自治）のスコアの推移を示しています。以下に視覚的特徴から得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 左側の「実績AI」と「予測AI」のデータでは、スコアが0.8近辺に集中していますが、これ以上の長期トレンドは見られません。
– グラフの右側にある「前年（比較AI）」のデータは、より高いところでより密に集まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の「異常値」の黒い丸印は、データの主要なトレンドから外れたデータポイントを示しています。
– 「予測（線形回帰）」や「予測（決定木回帰）」の線が急激に上昇しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は「実績AI」、赤いバツは「予測AI」を表しており、それぞれのスコアの実際のデータと予測結果を示しています。
– 緑の点は前年のデータで、予測の信頼区間や異常値の検出に役立つ情報を提供しています。
– パープルとピンクの線は、異なる予測モデルを示しており、それぞれのモデルがどの程度現実に近い予測を行っているかを視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「予測AI」と「前年（比較AI）」のデータを比較することで、昨年に比べて予測の信頼性や傾向の変化を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの集中度が、左側と右側で異なり、今年度と比較して前年の方が高いWEIスコアを得ていたことが示唆されます。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 今年の「実績AI」データが一定の狭い範囲に集中しているのに対し、「前年（比較AI）」はより高いスコアを示しているため、昨年と比べて個人の自由度と自治が低下している可能性があります。
– ビジネス的には、前年の高い自由度と自治の水準に戻すための戦略的計画が必要であることが示唆されます。
– 社会的には、個人の自由度と自治を向上させるための政策や環境の整備が求められるでしょう。
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
– **2025年7月以降**: 実績データ（青色）は横ばいで、安定した0.6から0.8の範囲で推移している様子が見受けられます。
– **予測データ**:
– 線形回帰（紫色）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク色）の予測線が表示されていますが、実績データの推移と大きく乖離していないため、安定性を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 明確な外れ値はありませんが、予測と実績の間にわずかなズレがあります。これは特に2025年後半以降で顕著ですが、重大な問題を示すものではなさそうです。
### 3. 各プロットや要素
– **実績データ**（青いプロット）: 一貫して高いスコアを維持しています。
– **異常値**（黒円）: 表示されていないため、データの大部分が正常範囲内に収まっていると考えられます。
– **昨年比較AI**（緑のプロット）: 2026年に評価され、前年と似たような高いスコアを維持しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績・他の予測手法との間で基本的に一致しており、ランダムフォレスト回帰の予測は他の手法よりわずかに異なりますが、全体的な傾向として一致しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測の間の高い一致度は、モデルの予測性能の高さを示しています。
– 分布は非常に集中的で、0.6-0.8の間にデータが密集しています。
### 6. 人間の直感とビジネスや社会への影響
– **直感的印象**: 安定性が強調されており、新サービスの公平性・公正さが確保されているという安心感が得られます。
– **ビジネスへの影響**: 安定的なスコアは、サービスの信頼性を示し、顧客の信頼を得やすい状況を示しています。
– **社会的な影響**: 高い社会WEIは公正性が重要であることを反映しており、サービスの社会的受容性を高める要因となりえます。
このように、グラフは新サービスの公平性・公正性において一貫した高いパフォーマンスを示すことから、ビジネスや社会において信用を高める要素となっています。
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**
– 初期（2025年初頭）のデータポイントは比較的密集しており、その後のデータが離れる形で表示されています。
– ランダムフォレストによる予測は一貫して高いスコアを維持していますが、他の予測手法との差が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上のいくつかのデータポイントには「異常値」としてラベルが付けられています。これらは大きく離れた位置にあり、異常な変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点が実績データで、前半に密集して表示されています。赤い「×」は予測値を示しています。
– 緑のデータポイントは前年度の比較を表し、全体的に高いスコアを示しています。
– ピンク、紫、緑の線は異なる予測手法を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 他の予測手法と比較して、ランダムフォレストによる予測が安定的で高いスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データ間に多少の乖離が見られ、特に異常値として挙げられたデータポイントがその影響を反映しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– ランダムフォレストモデルが高評価であることから、予測への信頼度が高まります。この安定性は、持続可能性と自治性を確保するための指針として役立つ可能性があります。
– 異常値の存在は、外部要因や未認識の内部要因による予想外の影響を示唆しており、これを無視することはできません。さらなる分析が必要です。
– 高いスコアの安定性は、新サービスの成功を示す指標となり得るため、ビジネス戦略の構築に役立つでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期の段階でWEIスコアは0.8近辺で推移し、その後分析期間を通じて一貫しています。
– 時系列全体を通して目立った周期性や急激な上昇傾向は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期にいくつかの異常値が見られ、特に2025年の7月ごろに集中しています。これらは外れ値としてマークされています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットが実績値を、緑色のプロットが前年度のデータを示しています。これらは同様のスコアを示しており、安定しています。
– 紫色の線は予測モデルの異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しており、それぞれスコアの予測範囲を示しています。
– 予測範囲の灰色のハイライトはAIの予測不確実性を示しており、ある程度広がりがあることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のデータには類似性が見られ、全体的にWEIスコアが安定していることがわかります。
– 予測データも大きな変動はなく、モデル間での予測差も限定的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データには高い相関が見られ、新サービスの実施が一定の予測可能性を持っていることを示唆しています。
6. **直感的に感じることと社会・ビジネスへの影響**
– WEIスコアがこの期間を通じて安定していることは、社会基盤や教育機会において大きな変動や不安定さがないことを示しています。
– 異常値は、特定の時期における一時的な問題や変動を示している可能性がありますが、全体的な影響は少ないです。
– ビジネスや社会において、この安定したトレンドは、政策決定者が予測可能な環境の中で意思決定を行いやすいという利点をもたらします。
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）” に関する360日間の時系列散布図を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を分析します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 期間の初めに実績データ（青い点）が集中的にプロットされていますが、時間が経つにつれて（特に2025年7月以降のデータ）、予測データが中心になっています。
– ランダムフォレスト回帰や線形回帰、決定木回帰といった異なる予測手法が用いられており、これらがそれぞれ異なる傾向を示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中に黒い円で示される異常値がいくつか見られ、これらはモデルにとって重要な情報を持つ可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青い点が実績、緑の点が前年データを示しています。それにより過去との比較が可能になります。
– 紫やピンクの線はそれぞれ異なる予測モデルの結果であり、それに基づく異なるシナリオを描いていると考えられます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 緑のプロットは前年のデータを表しているため、実績データとの直接の比較が可能です。
– 各予測モデルが異なるパターンを示している可能性があり、モデル選定が結果に与える影響を考察する価値があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データの密集度において、WEIスコアが一定のレンジ内に集中しています。
– 予測の不確かさがxAIの不確かさ範囲で示され、モデルの予測範囲を視覚的に表しています。
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**:
– WEIスコアが高いほど共生や多様性が保障されている状態を意味するため、スコアの向上はポジティブな成果と捉えられます。
– 異なる予測モデルが大きな乖離を見せる場合、戦略的判断には慎重さが求められる可能性があります。
– モデルの精度やデータの信頼性を考慮した上で、計画策定や改善活動の指針を得ることができます。
このグラフは、ビジネスの戦略策定において、異なるモデルを比較し、最適なアプローチを見つけるための視覚的ツールとして非常に価値があります。
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:
次のヒートマップから得られる視覚的な特徴と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に見ると、7月1日から7月13日まで時間(時)ごとのスコアの変動を示しています。
– 7月6日頃からスコアが全体的に高まる傾向が見られ、特に早朝(7時)から午後(15時)にかけて上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月7日と7月8日の15時に突然スコアが高くなる（黄色の部分）ことが観察されます。
– この急激なスコア変動は、何らかの特別なイベントや新サービスの開始があった可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の変化がスコアの高さを示しています。黄色に近いほどスコアが高く、紫に近いほど低いことを示しています。
– 特に2025年7月6日からの変化は、サービスの利用状況や評価が向上している可能性を示唆しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 各時間帯におけるスコアの推移がわかるため、どの時間帯に新サービスがより受け入れられているかが把握できます。
– 朝と午後の時間帯において似たような傾向が見られるため、利用者の関心が集中している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは7月6日を境に、昼間の利用状況が改善されたという相関がありそうです。
– 特定の時間におけるスコアの急上昇は利用者数の増加やキャンペーン効果の可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– ユーザーが特定の時間帯に新サービスを積極的に利用していること、しないことが明らかです。
– スコアの上昇はサービスに対する好意的な受け入れを示し、マーケティング戦略やサービス改善の方向性を示唆します。
このヒートマップは、時間帯ごとの利用傾向を直感的に理解するのに役立ちます。企業はこのデータを基に、サービスの改善や顧客体験の向上を図ることができます。
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:
ヒートマップの解析から以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 時間帯によるスコアの変化があり、特定の時間帯にスコアが高くなる傾向が見られます。このグラフでは、早朝から午後にかけてスコアが高くなるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月7日の午後15時から16時に非常に高いスコア（黄色）が見られ、他の日に比べて目立っています。スコアの急激な上昇が示されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化は、時間帯ごとのWEIスコアの平均値を示しており、色が濃いほどスコアが低く、明るくなるほどスコア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**
– 主に朝と昼以降でスコアが高く、深夜帯ではスコアが低下する傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の日付と時間帯でスコアが大きく変動することがあるため、特定の要因（例：キャンペーン、イベント）がスコアに影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 特定の時間帯にサービス利用が集中する傾向があると推測され、その時間帯にサービスを強化することで効率的な運営が可能となります。また、外れ値の発生する日付には特別なイベントがあった可能性があり、それに合わせたプロモーションやリソース配分が重要となるでしょう。
全体として、このヒートマップは新サービスがどの時間帯に最も効果的に利用されているかを視覚的に示しています。適切な時間帯での資源配分や新たな施策の導入を考える際に、有力な指標となります。
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:
このヒートマップを分析してみましょう。
1. **トレンド**
– 時間帯ごとの色の変化を見て、特定の時間におけるスコアの増減が確認できます。
– 例えば、20時から23時にかけてスコアが上昇する傾向があります（色が緑から黄色に変化）。
2. **外れ値や急激な変動**
– 16時から19時の間で、7月初旬にスコアが急激に低下している部分が見られます。
– 他の時間帯と比較して、ここは特異なデータポイントとして注目されます。
3. **プロットや要素が示す意味**
– 色の変化がスコアの大小を示しています。濃い色（青・紫）は低スコア、明るい色（緑・黄色）は高スコアを示しています。
– 色の密度と間隔は、スコアの連続性や変化の速さを視覚的に伝えています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の日付において、全体的にスコアが高い時間帯や低い時間帯がありますが、例えば時間帯別に違ったパターンが現れています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯が遅くなるにつれてスコアが高くなる傾向があり、これは利用者の活動が夜間に集中している可能性を示しています。
6. **直感的なインサイトと影響**
– 利用者の活動が20時以降に活発化していることは、この時間帯に新サービスを投入する価値があるという考えを支持します。
– 7月初旬に16時から19時の時間帯での低スコアは、サービスの不具合や特定の外部要因が影響した可能性を示しています。この時間帯に特別な対応が必要かもしれません。
このヒートマップは、サービス提供時間や広告戦略の最適化に役立つ貴重な情報を提供しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 相関ヒートマップなので時系列トレンドは直接表現されていませんが、各要素間の関係性や傾向を示しています。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」は非常に高い相関（0.87）を持ち、同じ方向に変化する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は直接示されていませんが、低い相関値は他の要素と異なる動きを示している可能性があります。「個人WEI（経済的余裕）」は他の要素との相関が比較的低く、他の要素とは異なる動きをしているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色が赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いことを意味しています。例えば、「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は非常に高い相関（0.88）を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なるWEI項目間の関連性を示しており、高い相関値は同じ方向に動く可能性が高いことを示しています。例えば、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は0.89の高相関を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に、社会WEI関連の項目は互いに強い正の相関を持つ傾向があります。これは、社会的な指標が一緒に改善または悪化する可能性があることを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 高相関の項目群は、例えば政策や介入を行う際に一緒に考慮すべきであることを示しています。個人の経済的余裕が他の要素とあまり相関していないことは、経済的支援が他の領域と連動せずに独立した影響を持つ可能性があることを示唆しています。
– 社会的な指標が高度に関連しているため、社会政策の変更が複数の領域にわたって影響を及ぼす可能性があります。これにより、政策立案者は統合的なソリューションを模索する必要があります。
このような洞察をもとに、関係する領域において効果的な介入や政策の策定が可能です。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– 各カテゴリ（WEIタイプ）の中央値は横ばいで、特定の上昇または下降トレンドは見られません。期間全体での安定性を示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 各カテゴリで外れ値が確認できます。これらは特定の要因により、他の時期と比べてWEIスコアが異常に高いまたは低いケースを示している可能性があります。
– 特に「個人WEI（経済幸福感）」や「個人WEI（多様性・自由の確保）」には複数の外れ値が見られ、期間中の一時的な変化を反映しているかもしれません。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– ボックスプロットのフィルターでは、上位および下位四分位範囲（IQR）の情報が示されています。これにより、各カテゴリのスコア分布の範囲が視覚的に確認できます。
– 箱の長さが異なることで、カテゴリ間のスコアの分散やばらつきの大きさを比較できます。「総合WEI」や「個人WEI（経済幸福感）」は分散が小さく、スコアの変動が比較的少ないことが示されます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数の時系列データの間での直接の関係性はこのグラフからは検出できません。しかし、各カテゴリのスコアが全体的に高めで安定していることから、ビジネスや社会の安定した成長を反映している可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各カテゴリともにスコアが高く、社会全体での幸福度や持続可能性の評価が高いことが分かります。
– バラツキが少ないカテゴリと多いカテゴリが混在しているため、個別に特化した改善が可能な分野と全体改善が得意な分野があると推測されます。
### 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
– スコア全体が高いことは、対象となる新サービスが利用者にとって肯定的に受け入れられていることを示しているかもしれません。
– 多様性や自由に関するWEIでも高スコアが維持されているため、これらの価値を重視する政策やビジネス戦略が功を奏している可能性があります。
– 一方で、特定の低い外れ値は、特定の問題や課題を示すため、これらに対処することでさらなる改善が期待できるでしょう。
このような洞察により、新サービスの評価や改善方針の設定に役立てることができます。
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:
グラフは新サービスカテゴリーに関するWEIの主成分分析（PCA）を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 大きな明確なトレンドは見られませんが、プロットはある程度右上がりに分布しているため、成分1と成分2の間には弱い正の相関があるかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 右上や左下に散らばるプロットはいくつかありますが、全体として極端な外れ値はありません。
3. **各プロットや要素**
– 各点はおそらくデータポイントや観測値を示しており、それぞれの要素が全体の変動にどの程度影響しているかを視覚化しています。
– 色や密度の違いはありませんが、分布が広がっていることから、多様性や変動が多いことを示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**
– 時系列要素はグラフから直接把握できませんが、変動の方向性や強さから、ある一定の周期性や季節性がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 成分1と成分2の間に弱い相関が見られますが、非常に強いものではありません。
– データは中心に向かって密度が高く、周辺にかけて広がっている分布を示しています。
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**
– この分布は新サービスが多様で、異なるプロファイルや市場ニーズを対象としている可能性があります。
– ビジネスにとっては、多様な市場アプローチが必要であることを示しており、特定のトレンドに頼りすぎないことが重要です。
– 社会的には、新しいサービスが消費者の多様なニーズや期待に応えるために様々な形で提供されていることを反映していると考えられます。
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。