📊 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スコア:** 初期の数日間は0.72～0.75の範囲で変動していましたが、7月6日以降急上昇し、最終的に0.83～0.86の範囲で続いています。この上昇は大きなトレンドの変化を示唆しており、何らかの環境的要因や施策変更の影響が考えられます。
– **個人WEI平均:** 0.66から0.82まで緩やかに上昇しています。この増加は個人の生活や環境が徐々に改善されたことを示している可能性があります。
– **社会WEI平均:** 初期の0.68から終盤の0.86へと上昇しており、社会的な環境や政策が改善されたことを示唆しています。
### 2. **異常値:**
– **2025-07-06のスコア0.87:** この日は全体的に高いスコアが出た日で、社会的イベントや政策変更があった可能性があります。例えば、新しい社会支援プログラムの開始など。
### 3. **STL分解によるトレンドと残差分析:**
– **トレンド:** 総合的に見ると、徐々に上昇する長期的トレンドがあります。特に7月7日以降の上昇は顕著です。
– **季節性:** 十分なデータがないため明確な季節性は見られませんが、複数の日に同様の変動が散見されます。
– **残差:** 簡単に説明できない高い残差の日は変動が大きく、予期しないイベントがあった可能性を示唆します。
### 4. **項目間の相関:**
– **WEI項目間の相関:** 特に個人WEIと社会WEIは強い相関があります。これは、個人の状態と社会環境が密接に関連していることを示しており、改善政策が両面で効果を上げる可能性があります。
### 5. **データ分布:**
– **箱ひげ図の分析:** 個人WEIと社会WEIのばらつきは中程度で、外れ値がいくつか存在します。中央値は全般的に高めで、スコア自体は改善されている状況を反映しています。
### 6. **主要な構成要素 (PCA):**
– **PC1とPC2の寄与率:** PC1が0.54、PC2が0.15と、PC1が大部分の変動を説明できており、主な方針転換や環境変化が確実に作用していることを示します。
## 結論:
今回の分析で、WEIスコアの総合的な増加が明らかであり、この背景には政策改善や新しい社会的支援の導入があると考えられます。このような改善の持続は、将来的な社会の安定性と個人の幸福度を高める可能性があります。しかし、一部の出現した異常値については、詳細なバックグラウンドチェックや追加の分析が必要です。データのばらつきや外れ値を考慮に入れた施策の評価も並行して行うことが望ましいです。
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:
グラフを分析して次の洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青のドット）は、全体的に安定して横ばい状態にありますが、若干の上下のバラツキがあります。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクのライン）による予測では、今後のスコアが上昇する予想がされています。
– 線形回帰（緑のライン）と決定木回帰（青のライン）はフラットな予測をしており、安定した状態を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い縁取りのある点は異常値を示していますが、それが多く発生しているわけではありません。これはデータが全体的に安定していることを示すものです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青い点）は、過去のWEIスコアを示しています。
– 異常値（黒枠）は、予測と大きく異なる値を示しています。
– グレーの影は予測の範囲を示し、信頼性の目安になります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データに対する3つの異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使われており、それぞれ異なる予測パターンを示しています。特にランダムフォレストが上昇を強く予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはほぼ安定して設定された範囲内で分布しており、急激な変動が少ないです。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 現状のWEIスコアは安定しており、大きなリスクは少ないと捉えることができます。
– ランダムフォレストの予測が正しい場合、今後の発展やサービスの改善により大きな成長が期待できるため、積極的な投資やリソースの投入が考えられます。
– 逆に、他の予測が適中する場合、新サービスの現状維持を検討する必要があります。
以上がこのグラフから得られる主な洞察です。
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:
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30日間にわたって時系列で表現しています。以下にグラフの要素を分析し、洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 初期の数週間はスコアが横ばいの傾向を示しています。急激な変化は見られません。
– 予測部分において、線形回帰とランダムフォレスト回帰は上昇傾向を示していますが、決定木回帰は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの外れ値が存在し、それらは黒い縁取りでマークされています。これらは通常値から外れており、異例の事象やデータのミスかもしれません。
– 外れ値はデータの中で一定の割合で起こっています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを表しています。密集していることから、データの分布には大きな広がりはないことがわかります。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。一定の幅であるため、予測の信頼性は一定程度の精度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**
– 実績データは予測と部分的に重なっているが、アルゴリズムの違いにより予測の傾向が変わる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ全体は比較的一定で、急な変動や明確な周期性はありません。
– 予測ではアルゴリズムによりスコアの変動傾向が違う。
6. **直感的洞察と影響**
– 人間が直感的に捉えることができるのは、今のところ、実際のスコアは比較的安定しているということです。
– ビジネスへの影響としては、安定しているスコアを活かし、新しい施策やサービスの改善に焦点を当てることが考えられます。また、異常な外れ値の原因を特定し、品質や安定性の向上に活かすことができます。
このグラフから得られる知見は、予測の精度を上げ、外れ値への対応策を講じることで新サービスの成功可能性を高めることに役立ちます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初の期間(2025-07-01から2025-07-15)において実績のスコア（青色のプロット）は、おおむね横ばいからやや上昇していることが観察されます。
– その後の予測期間(2025-07-15以降)では、予測モデルによって異なる予測が示されています。線形回帰と決定木回帰の予測は一定で、ランダムフォレスト回帰は緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中に、いくつかの外れ値が丸で囲まれて示されています。これは、観測されたスコアが予測モデルの範囲外であったことを示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績を表し、観測されたデータポイントを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、予測値がどの程度変動する可能性があるかを表しています。
– 各予測モデルの線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる予測方法による期待値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデル間での相関はあまりないように見えます。予測方法によって大きく異なる結果が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データ自体はある程度の分布があり、特別な偏りは見られませんが、予測モデルによる期待値からの外れが確認できます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 実績データが相対的に安定していることから、この新サービスは初期段階において順調であるとみなせます。
– 今後の予測では予測モデルによって異なる結果が示されることから、モデルの選択が重要であるといえます。
– 外れ値が多いことは、新サービスの影響を受ける要因がまだ不安定である可能性も示唆しており、実際のデータを用いた継続的な観察が求められます。
このようなデータは、今後のビジネス戦略を立てる上で貴重な指標となり、モデルの改善や環境要因の再評価にも役立ちます。
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:
### グラフ分析のインサイト
1. **トレンド:**
– 実績（青いプロット）は主に0.75から0.85の間に集まり、一定の範囲内で安定しています。
– 予測（3つのモデル）は、今後の動向に差異があります。線形回帰（緑）は横ばい、決定木（シアン）はわずかに上昇、ランダムフォレスト（ピンク）は下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 一つの外れ値（大きな黒丸で囲まれたプロット）は、他の値から大きく乖離しています。
– 外れ値を除けば極端な急上昇や急下降は見られません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青いプロットは実績値を示し、全体的に密集しています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの背景）が提供され、データの予測信頼性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 予測モデル間で若干の相違がありますが、決定木と線形回帰がより実績値との連続性がありそうです。
– ランダムフォレストの下降予測は、他のモデルと対照的な動きを示し、特に注意が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績のスコアは横ばいで、予測範囲は狭く、全体として安定した分布を保っています。
6. **人間の直感及びビジネス・社会への影響:**
– 人々はこのグラフを見て、個人の経済的余裕が比較的安定していると感じるかもしれません。
– ランダムフォレストの下降予測は潜在的なリスクを示唆しており、予防的な対策を考慮する必要があるかもしれません。
– 他の予測が上昇もしくは安定を示しているため、全体的な安心感を保持する一方で、外れ値の発生原因を調査することが重要です。
これらの分析を基に、重要な戦略的決定をサポートするためにデータをさらに深掘りすることをお勧めします。
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:
このグラフは、個人の健康状態を示すWEIスコアの時系列散布図です。以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青）はおおむね横ばいで、0.7-0.8付近を推移しているように見受けられます。
– 予測データは3つの手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で表示され、特にランダムフォレスト回帰の予測は上昇傾向が見えます。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 7月上旬にいくつかの外れ値が確認され、多くのデータポイントが予測範囲（灰色）を外れています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績データを示し、黒い円で強調されている点が外れ値です。
– 予測値が異なるモデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）の線で表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の関係から、人の健康状態に関する予測がどの程度精度を持っているかを比較できます。特にランダムフォレスト回帰が他のモデルに比べて増加傾向を予測している点が特徴です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は比較的狭い範囲内にあり、外れ値は除くと高い密度で集まっていることが分かります。
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**:
– このデータは、個人の健康状態の予測可能性を示しており、特に予測モデルの精度によって健康管理が改善する可能性があります。
– ビジネス面では、健康関連サービスの改善やパーソナライズ化に貢献し、個人の健康をサポートするためのデータ駆動型のアプローチが可能です。
全体として、このグラフは個人の健康に関するデータサイエンスやAIの応用の可能性を示しており、予測精度の向上が次のステップとなるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 初めの約15日間は横ばい傾向で、WEIスコアは0.6から0.8の間に収まっています。
– その後、予測モデルに基づく点線が徐々に増加し、さらにランダムフォレスト回帰では急激な上昇があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには、スコアが0.6付近の外れ値が複数あります。
– 特に予測の急上昇部分では、現実のデータと大きな差があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、黒囲みの丸が外れ値。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲。
– 予測の異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと異なる予測データがあり、特にランダムフォレストモデルでは大きな変動が予測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データの横ばい分布に対し、予測データでは周期的な上昇トレンドが見られます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 初期データが示す安定したストレスレベルに対して、後続の予測は急増を仮定しており、これは潜在的なストレス要因の増加の可能性を示唆しています。
– ビジネスではこの急増予測に対し、予防策の策定やリソースの再分配が重要となるでしょう。心理的ストレスが業務効率に影響を与える可能性があるため、効果的な管理が求められます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、おおむね横ばい傾向を示しています。ただし、細かな変動が見られます。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンクの線）は、わずかに上昇しています。
– 線形回帰（緑の線）と決定木回帰（青の線）は、それぞれ異なる横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で示された外れ値がいくつか存在します。これらは他のデータポイントとは異なる評価を示しており、特に注目すべき点です。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実際のスコアを示しています。
– 灰色の領域は予測における不確かさの範囲を示しており、この範囲内に多くの実績データが収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと異なる予測の傾向が見られますが、不確かさの範囲内に収まるケースがほとんどです。これは、予測モデルがある程度正確さを持っていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは密集しており、ランダムな分布を示しています。外れ値を除けば、実績データは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**:
– 人間観点から見ると、現状は安定しているが、外れ値が示すように突発的な変動があり得ることを示唆しています。自律性・自由度の高いサービスの導入には、安定性の維持が鍵となることでしょう。
– 各予測モデルの差異から、様々な解釈やアプローチを駆使しながらリスク管理を行うことが求められます。
このグラフから、変動の監視と異常検知がサービスの信頼性を左右する重要な要素であることが浮かび上がります。
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:
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイントは0.8付近で始まり、若干の上昇が見られるが、全体として横ばいの傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間にいくつかの低い外れ値（0.6付近）がありますが、後半はこれらの外れ値が見られないことから、データが安定化している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績AIによるWEIスコアを示しており、全体的に0.8に密集しています。
– 異常値は黒い丸で囲まれています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しています。
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3種類の予測アルゴリズムが使われていますが、各アルゴリズムの予測値は非常に似ており、ほぼ同じ水準を保持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは一貫して0.8付近に集中しているため、予測の一致が高いことを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– データの初期段階でのばらつきが減少し、予測と実績が一致しているため、新サービスの社会的公平性・公正さの指標が安定していることが分かります。
– この安定性はビジネスにとってポジティブな要素であり、ユーザーの信頼を得るための重要な指標となります。今後のサービス展開や改良の際の基準点として役立つでしょう。
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**:
– 実績のデータ（青い点）は、全体として0.8以上の高いスコアで安定しています。ただし、期間の中盤でわずかな増加傾向が見られます。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）ともに横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータ点は「異常値」として認識されており、これらは全体のデータから外れた値として強調されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点：実績のデータを示しています。
– 黒い丸：異常値を表しています。
– 灰色のエリア：予測の不確かさ範囲を示しています。
– 線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には大きな乖離は見られず、実績データは予測範囲の中に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測と高い相関を示し、スコアは全体的に高水準で安定して分布しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 高いWEIスコアは、新サービスが持続可能性と自治性において高い評価を受けていることを示しています。
– 予測と実績に大きな乖離がないことから、現在の施策が効果的である可能性があります。
– 異常値の原因を考慮し、改善策を講じることでさらなるパフォーマンス向上が期待されます。
全体として、このグラフは新サービスが安定して高い持続可能性と自治性を維持しており、将来的な持続性の確保に対して楽観的な見方ができることを示唆しています。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、期間の初めから終わりにかけておおむね横ばいまたはわずかな上昇傾向が見られます。
– 予測（紫の線）は、全体的に直線的な増加を示していますが、上昇の勾配は緩やかです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットの中に黒い丸で囲まれた外れ値がいくつか存在し、通常の変動範囲の外に出ています。これらの外れ値は、特異な事象やデータ収集の異常から生じた可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、予測の幅広い変動を考慮しています。実績データはこの範囲内で推移しています。
– 紫の線は、異なる予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）による予測を示し、全体的に強い一致を見せています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データは、ほぼ同じ範囲で推移しており、予測が実績をよく反映し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0.8から1.0の範囲に多く集中しています。予測はこの実績範囲を比較的よくカバーしています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 社会WEI（社会基盤・教育機会）のスコアが安定しており、教育機会の提供が一定している可能性があります。新サービスがこの安定に寄与しているならば、さらなる改善や拡大が期待できます。
– 外れ値の存在は異常事象や潜在的な改善点を示唆している可能性があり、それを分析することで新たな洞察を得られるかもしれません。
全体として、このデータは新サービスが教育機会の安定した提供に対して一定の効果を持っている可能性を示唆し、将来的にはさらなる改善の余地があることを示唆しています。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **初期トレンド**: 最初の7日間においてWEIスコアは上昇傾向にあります。
– **その後の動き**: 7日目以降、スコアはおおむね横ばいか、わずかな上昇を見せています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 期間中にいくつかの外れ値が存在します（黒い円で示されています）。これらのデータは、他の点から大きく逸脱しているわけではないですが、注意が必要です。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青い点）**: AIによって測定された実際のWEIスコアです。
– **予測（赤い×）**: 各種アルゴリズムによる予測データです。
– **予測の不確かさ範囲（灰色）」: 予測に関する不確かさを示しており、おおよそ0.75〜0.85の範囲で比較的狭いです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測結果は比較的一致しており、期間後半では一致した予測値を示しています。実績値に対するモデルの予測が良好であることを示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測の間には、高い相関があると見られます。特に期間後半におけるトレンドは予測モデルが正しく捉えているようです。
### 6. 直感的な印象と影響
– **人間の直感**: WEIスコアが概ね安定しつつ若干の改善を見せているため、新サービスにおける社会的価値の向上が期待されます。
– **ビジネスへの影響**: 予測モデルが概ね一致した結果を示しているため、AIによる予測が有効に機能していることを示し、このトレンドが事業戦略に活かされる可能性があります。
– **社会への影響**: 「共生・多様性・自由の保障」を表すWEIスコアの改善が見られるため、取り組みが好影響を及ぼしていると考えられ、人々にポジティブな影響を与える可能性があります。
この分析により、現状の取り組みの評価と今後の戦略の検討に役立てることができるでしょう。
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:
グラフを以下の観点から分析します。
1. **トレンド**:
– 7月1日から7月6日まではスコアが低い状態で一定していますが、7月6日以降から急激に上昇しています。このトレンドは、新サービスがこの時期から好影響を受けていることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日に急激な上昇が見られます。この日を境に急な変動が起きていることから、何らかのイベントや施策の影響が考えられます。
3. **要素の意味**:
– 色の濃度はWEIスコアの高さを示しており、色が濃いほどスコアが低く、色が明るいほどスコアが高いことがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとにスコアの変動が見られますが、特に19時以降のスコアが高くなっていることから、多くのユーザーがこの時間帯に新サービスを利用している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によってスコアの分布にパターンがあり、日によっては特定の時間帯で顕著なスコアの上昇が見られます。特に夕方から夜にかけてのスコア上昇が顕著です。
6. **人間の直感とビジネスへの影響**:
– 人々はこのグラフを見て新サービスの利用が時間帯と関係していると直感するでしょう。このスコアの上昇は、特定の時間帯にターゲットしたプロモーションやアクティビティが成功している可能性を示しています。ビジネス的には、夕方以降の活動を強化することでさらなる利用促進が期待できます。
この分析から、時間帯による利用傾向を把握し、新サービスの改善やプロモーション戦略に活用できる重要な洞察が得られます。
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:
このヒートマップについて、以下の点に基づいて分析を行います。
1. **トレンド**:
– 時間経過に伴って、特定の時間帯（例えば、19時台と8時台）での顕著な変化が見られます。一部の時間帯ではスコアが安定しておらず、周期的な変動が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月7日（19時台）の黄色のマスは、特定の時間でスコアが急激に上昇した外れ値を示しています。
– 8時台の濃い紫色の部分は、シリーズ中での最低スコアを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はスコアの高さを表しており、明るい色は高スコア、暗い色は低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 16時台と19時台には変化が見られ、19時台での急激な上昇が際立っています。これにより、特定のイベントまたは要因がこの時間帯に影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一日を通じての変化の幅が広いため、特定の時間帯で多くの変動が生じていると考えられ、全体として明確な安定傾向は見られません。
6. **人間の直観およびビジネスや社会への影響**:
– 特定の時間帯（19時台）で安全性や利用頻度が上昇している場合、キャンペーンやイベントがその時間に集中していることを示しているかもしれません。
– 一方で、8時台の低スコアは改善の余地があることを示唆しており、この時間帯のサービス提供やユーザーエクスペリエンスの向上が必要かもしれません。
このヒートマップは、サービスの提供時間や改善の必要性を検討するための有効なツールとして活用できます。
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:
### グラフ分析と視覚的特徴
1. **トレンド**
– 7時–8時と16時–19時に色の変化があり、特に7月5日以降は上昇トレンドが見えます。
– 色の変化が緑から黄色へと変わっていることは、スコアが上昇していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間（特に7月1日〜5日）の色が濃くなっており、後半に比べて値が低いことが示されています。
– 7時台と16時台において、色の急激な変化があり、重要な変動ポイントであると考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化はスコアの変動を示し、色が濃いほどスコアが低く、明るいほど高いことを意味します。
– 特定の時間帯における色の変化は、その時間帯に活動や関心の変化があることを示唆しています。
4. **時系列データの関係性**
– 各時間帯における色の変化に連続性が見られることから、時間帯をまたいだ関連性が示されています。
– 特に夕方（16時以降）から夜間（19時）にかけては、スコアが比較的安定している可能性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色の濃淡に基づいて、スコアは日中よりも朝と夕方にかけて高くなる傾向がある可能性があります。
– 時間帯に依存した特徴的なパターンが示されています。
6. **直感的インサイトとビジネス・社会への影響**
– ビジネスにおいて、サービスへの関心が朝と夕方に高まる傾向があることが示唆され、新しいサービスのリリースやイベントのタイミングをこの時間帯に合わせると効果的です。
– 社会的には、特定の時間帯における活発な活動が観察されることから、人々のライフスタイルや行動パターンの変化が反映されている可能性があります。
このヒートマップは、時間帯別の関心や活動の変動を視覚的に理解するために有効であり、戦略的な意思決定において重要な情報を提供します。
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
このヒートマップは、データのトレンドを示すものではなく、異なる項目間の相関関係を視覚化しています。したがって、上昇、下降、周期性などのトレンドに関する直接的な情報は提供されていません。
### 2. 外れ値や急激な変動
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、相関係数が負の値や低い値（青系統の色で表示されているもの）は、他の項目から逸脱している可能性を示唆しています。特に、「個人WEI (経済的余裕)」が他の多くの項目と低い相関を示しています。
### 3. 各プロットや要素
– **色の意味**: 色の濃さは相関の強さを示しています。赤系統は正の相関を、青系統は負の相関を示します。
– **1に近い値**: 強い正の相関。
– **-1に近い値**: 強い負の相関。
– **0に近い値**: 相関がほとんどない。
### 4. 複数の時系列データの関係性
時系列データではなく相関関係を示すデータなので、直接的な時系列の関係性は示していません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **高い相関**: 「総合WEI」と「個人WEI平均」、および「社会WEI平均」との相関が高い（>0.8）。
– **中程度の相関**: 「個人WEI (心理的ストレス)」と他の個人WEI関連項目との相関があり、「社会WEI（公平性・公正さ）」とも比較的高い相関（≈0.8）がある。
– **低い相関または負の相関**: 「個人WEI (経済的余裕)」と他の項目との相関が低く、負の値もいくつかあります。
### 6. 人間が直感的に感じる洞察と影響
– **主な洞察**: 「経済的余裕」が他の項目と弱い相関を示しているため、これは全体のウェルビーイング指標（WEI）の要素として他の要因とは独立して影響を与えている可能性があります。
– **ビジネスへの影響**: サービスを提供する際に、経済的余裕が特に個人の心理的および社会的幸福感にあまり影響を及ぼさないことを考慮する必要があります。この知見は、経済的支援以外の方法で個人や社会のウェルビーイングを向上させるための機会を示唆しています。
– **社会への影響**: 健康状態や心理的ストレスではなく、社会との相互作用（公平性・公正さ、共生・多様性・自由の保障）が重要な相関を持っているため、政策立案においてもこれらの要素を重視する必要がありそうです。
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:
この箱ひげ図では、各カテゴリのWEIスコアが比較されています。以下に詳細な分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 特定のWEIタイプ間で明確なトレンドは見られません。スコアの分布に幅があり、全体的なWEIスコアには安定性が感じられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのWEIタイプ（例：個人WEI（経済余裕）や社会WEI（共生・多様性・自由の保障））には外れ値が見えます。これらは特定の期間や条件下での変動があることを示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– プロットの箱部分は中央50%のデータを示し、中央値を含んでいます。ヒゲは全体の分布範囲を示し、外れ値はヒゲの外に位置しています。
– 色の濃淡は目視上の区別に有効で、視覚的な認識をサポートしますが、特定の意味合いを持たない場合もあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数のWEIタイプが並列に比較されており、相互に影響を与えている可能性があります。たとえば、経済面と社会的な要因が他の要素に影響を与えているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部のタイプ間でスコアの分散が類似しているため、例えば個人と社会的WEI間に弱い正の相関関係がある可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このデータからは、個人と社会面のWEIスコアがそれぞれの安定性と脆弱性を持っていることが示唆されます。
– 特定のカテゴリでの外れ値は、特定の市場や社会状況下での不安定さを示しており、改善の余地がある可能性があります。
– ビジネスや社会政策の決定において、これらのデータをもとに優先順位を決めることができ、強みと弱点を認識して適切な対応策を取ることが求められます。
これにより、WEIスコアの評価と各カテゴリの強みや弱みの整理が進み、戦略的に適切な介入策や施策が導入できるでしょう。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
グラフを分析してみましょう。
1. **トレンド**:
– トレンドは右肩上がりで、徐々に上昇しています。これは、新サービスカテゴリにおけるWEIスコアの全体的な成長を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測されるデータ（Observed）では、急激な変動は見られず、比較的安定した上昇を示しています。
– 季節成分（Seasonal）では、中盤にかけて一時的に上昇する変動が観察されます。
3. **各プロットや要素**:
– 棒状および線で示される観測データ、トレンド、季節性、残差は、それぞれ異なる視点を提供しています。
– 季節性の変動は微小で、周期的な変動は大きくないようです。
– 残差（Residual）は、ほぼゼロに近く、大きな外れ値は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドの上昇が観測されるデータ全体に強く反映されています。
– 季節的な変動は小さく、トレンドの上昇による影響を受けにくい状態です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドは堅実な右肩上がりで、短期間の変動が全体のパフォーマンスに大きな影響を及ぼしていない。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフ全体を見ると、新サービスカテゴリは徐々に成長していることが感じられ、今後の発展が期待されます。
– 季節的な変動が小さいため、このサービスは一定の需要を保っている可能性があります。
– ビジネスにおいては、この上昇トレンドを維持し、さらに促進するための戦略的な施策が求められるかもしれません。
このような分析が、サービスの今後の展開を考える上で役立つでしょう。
個人WEI平均 STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ解析
以下は、あなたが提供したSTL分解グラフの分析の要点です。
1. **トレンド**
– **トレンドパネル**では、全体的にほぼ直線的な上昇トレンドを示しています。このことは、WEI平均スコアが時間とともに向上していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **観測パネル**では、特に顕著な外れ値や急激な変動は見られません。ただし、一部で若干の変動が見られます。
– **残差パネル**では、極端な外れ値や急変は見受けられず、残差が小さいためモデルと実測値がほぼ一致していることが分かります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **観測パネル**: 実際のデータ。全体的なスコアの変動を示します。
– **トレンドパネル**: 長期的な変化を示す基調。単調増加。
– **季節性パネル**: 短期的な周期変動を示し、若干の周期性が存在しています。
– **残差パネル**: データからトレンドと季節性を除去した後の変動。0に近い値が多く、モデルがよく適合し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**
– トレンドが全体の変化の主要因となっており、季節性や残差の影響は相対的に小さい。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明示的な相関関係は示されていませんが、トレンドの上昇が全体の上昇を牽引していると考えられます。
– 季節性の変動は一定の周期性を持ちつつ、特に特定の日時に顕著です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– WEI平均スコアが上昇していることから、対象となるサービスに対する市場の評価や需要が改善されている可能性があります。
– 季節性が小さいため、この上昇は持続的な要因によるものである可能性が高いです。
– ビジネスに対しては、成長戦略をさらに推進する好機と言えるでしょう。
この分析をもとに、さらなるデータの収集や深掘りした分析を行うことで、より具体的な戦略策定や意思決定に活用できるでしょう。
社会WEI平均 STL分解グラフ
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における社会WEI平均スコアのSTL分解を示しています。30日間の観測データが視覚化されています。
1. **トレンド**:
– トレンドは顕著な上昇を示しています。30日間で緩やかに上昇しているため、全体的な評価やパフォーマンスが改善していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に大きな外れ値や急激な変動は見られません。ただし、7月初旬の急な変化は若干の不安定さを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 上部の「Observed」は実際のデータで、周期的な変動が見られます。
– 「Trend」は全体の上昇傾向を示す決定的な要素です。
– 「Seasonal」は周期性を捉えており、一定の上下動が見られます。
– 「Residual」はノイズやモデルが捉えきれない部分で、一定しており大きな異常はありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「Observed」は「Trend」と「Seasonal」が合わさったもので、「Residual」によって修正されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと観測値の間に強い相関がありますが、季節性の要素も無視できません。これは、周期的な要因が観測値に重要な影響を与えていることを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– トレンドの上昇は新サービスが良好な評価を受けていることを示唆しており、継続的な投資や改善が成功している可能性があります。
– 季節性の変動は、時間とともに評価が変わる要因が存在することを示しています。例えば、特定の時期にキャンペーンを強化したり、リソースを調整することで、さらにパフォーマンスを向上させることができます。
このグラフから得られる情報は、新サービスの継続的な成功に対する訴求と戦略的な意思決定に役立つもので、その上昇トレンドはポジティブな指標として多くの可能性を秘めています。
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におけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を提供します。
### 1. トレンド
– **分布:** データポイントは、第1主成分（横軸）を中心に比較的広がっています。第2主成分（縦軸）においても広がりがあり、特定のトレンドや周期性は明確ではありません。
– **傾向:** 両主成分で強い傾向は見られませんが、-0.2以上の第1主成分側と、第2主成分が0付近に多くの点が散在しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値:** 特に顕著な外れ値は見られませんが、一部のデータポイントが他のクラスタから離れています（例えば、(-0.4, 0.15)付近）。
### 3. 各プロットや要素
– **密度:** 多くのポイントが原点付近から右上にかけて集中しています。これは、これらの主成分がこのカテゴリーにおいて重要である可能性を示唆します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数の時系列データが直接示されているわけではありません。ただ、主成分間の関係性や、ビジネス要素間の構造を視覚化しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係:** 明確な相関は観察できません。ただし、第1主成分軸における広がりから、ある程度の多様性が示唆されます。
### 6. 人間の直感、およびビジネスや社会への影響
– **直感:** データが原点付近に集まることから、多くの事象・要素は主成分でうまく説明されていると考えられます。
– **影響:** この構成要素分析により、どの要素がビジネスに与える影響が大きいかを特定し、サービスの最適化や新サービス導入の判断材料にすることが可能です。たとえば、原点から離れている成分に焦点を当てることで、サービスの差別化要因を引き出すことが考えられます。
この分析がビジネス戦略の立案やサービス改善に役立つ視点を提供できるでしょう。
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。