📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析対象のWEIスコアデータに基づき、以下のような傾向、異常、パターンを明らかにします。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**:
– データの初期段階では約0.72-0.75の範囲でスタートしていますが、特に2025-07-06に急激に上昇して、最大で0.87に達しています。
– その後、やや高水準を維持しつつ0.82-0.86の範囲で安定しています。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**:
– 個人WEI平均は全体的に上昇傾向がありますが、0.70から始まり0.80前後で安定するに至っています。
– 社会WEI平均は0.68から始まり、徐々に向上し、特に7月6日以降は0.9に近い高水準に達しています。
### 異常値
– **異常値検出**:
– 日々のWEIスコアの変動において、2025-07-06から07-08の日付で高いスコアが異常値として検出されています。この急増は、特定の社会的、または経済的要因への対応がスコアを急激に押し上げる可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解結果**:
– 長期的なトレンドは全体として上昇傾向が強く、短期間で顕著な変化も観察されます。
– 季節性の影響はあまり見られない一方で、残差成分が大小様々な変動を示しており、一部の日付でかなりの変動が存在しています。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ分析**:
– 個人WEIと社会WEIの間、特に持続可能性や教育機会との関連性が強く示されています。
– 社会的持続可能性と個人の自由度との間にある程度の正の相関が確認されています。これは、社会的な安定性が個人の自主性に寄与している可能性を示唆しています。
### データ分布
– **箱ひげ図からの知見**:
– 全てのWEIスコアの範囲は0.6-0.9に位置しており、中央値は概ね0.75-0.85付近にクラスタリングしています。
– いくつかの外れ値が見られますが、これらは主に急な上昇を見せた時期に集中しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **主要な構成要素の寄与率**:
– PC1は0.54の高い寄与率を持ち、データの総変動のかなりの部分を説明しています。これが示唆するのは、特定の要因（おそらく社会的安定性や持続可能性）がスコアに大きく影響する共通の基盤となっていることです。
– PC2も一定の寄与率（0.16）を持ちますが、大きな影響ではありません。
### 総合的印象
データ全体を通じて、WEIスコアは特定の時期に急増し、その後高レベルで安定する傾向があります。社会的要因や持続可能性の強化がWEIスコア全体の向上に大きく寄与していると言えるでしょう。プロジェクトや施策の成功がもたらした一時的な好況の結果である可能性も高く、持続的に高スコアを維持するためにはこれらの要因を精査し、戦略を立てる必要があります。
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:
このグラフでは、以下のような分析ができます。
1. **トレンド**:
– 実績のWEIスコアは一定の範囲内で小さな上下変動を見せていますが、全体的には横ばいです。
– 予測のランダムフォレスト回帰は、一定の上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには外れ値が存在し、それらは円で強調されています。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績データを表し、黒い円で囲まれたプロットは異常値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が描画され、それぞれ異なる予測傾向を示しています。
4. **関係性**:
– 各予測モデルの線は、異なるウェイトスコアの成長パターンを予測しており、実績データと比較するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは軽微な変動を除いて比較的安定していますが、予測は異なる成長率を示唆しており、特にランダムフォレスト回帰は積極的な成長を予測しています。
6. **直感的な感想と影響**:
– 人間の直感として、現在の実績に基づいた慎重な成長予測を想像するかもしれませんが、モデルの多様性は潜在的な成長機会を示唆しています。
– ビジネス面では、予測モデルによって異なる戦略が必要になる可能性があり、特にランダムフォレスト回帰が示すように、高い成長を狙う戦略の再考が必要かもしれません。
この分析は、モデルの精度や環境要因の理解に基づいた追加情報と組み合わせると、より深い洞察を得ることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青いプロット）は、横ばいに見えます。大きな変動はなく、比較的一定の範囲内で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のプロットに黒い円で囲まれた外れ値があります。これらは他のデータポイントから離れた位置にあり、異常や特異なイベントを示唆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示し、比較的一定の範囲に収まっています。
– この範囲（グレーの背景）内に、データの信頼区間が示されており、多くの実際のデータ点がこの範囲内に収まっています。
– 予測には3つの異なるモデリング手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が用いられており、それぞれに異なる将来のトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルによる将来的な傾向に違いがあります。特にランダムフォレスト回帰は上昇傾向を示しており、これは可能性のある成長を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定の範囲内に収まっており、大幅な変動は見られません。予測モデルが示す将来的な動きには、現在のデータの範囲外への可能性が含まれています。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– 実績データが安定しているため、現状は安定していると評価することができます。外れ値の存在は特定のイベントや問題を示唆している可能性があり、注意が必要です。
– ランダムフォレストの予測が上昇の傾向を示唆しており、新しいサービスの拡大や改善が成功する可能性を示唆しています。
このような分析は、将来のサービス展開戦略やリソース配分の見直しに役立てることができます。また、顧客のニーズや市場の変化を鑑みながら、適切な対応策を講じることが重要です。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青い点）は主に0.7から0.9の範囲で安定しています。期間の初期には若干の上昇トレンドがありますが、その後ほぼ横ばい状態です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績の点の中で大きめの円で示された外れ値がいくつかありますが、全体の数は少なく、全体のトレンドには大きな影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青い点）は実際のWEIスコアを示しています。
– 灰色の領域は、予測の不確かさを示しており、多くの実績値がこの範囲内に収まっています。
– 未来予測（紫の線）は、一定の範囲で安定していますが、特にランダムフォレスト回帰（紫の線）が上昇傾向です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の比較がこのグラフのテーマであり、実績は予測範囲に概ね収まっているため、モデルの予測は比較的精度が良いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のスコアはおおむね安定しており、予測モデルの範囲に収まっています。数値は比較的一定していて、予測と現実の間に強い相関がありそうです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 新サービスの品質や安定性が評価されていると考えられ、現状の維持が確認されました。この安定性はサービスの顧客満足度に良い影響を与える可能性があります。
– 予測モデルが示す将来の安定したスコア範囲は、ビジネス計画や戦略において有利に働くと考えられ、新しい機能や改良のための信頼できる基盤として利用できるでしょう。
この分析を元に、さらなるビジネス戦略の設計や検証にご活用ください。
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:
このグラフを分析すると以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は概ね横ばいで推移しており、経済的余裕のスコアが安定していることを示しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫の線）は、軽微な下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一つのプロットが異常値として識別されており、特定の期間において異常な低スコアが発生したことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データを表し、予測値とは異なる実際の値を示しています。
– xAIによる不確かさ範囲（灰色の領域）は、予測の信頼区間を示しており、この範囲内で実績データが収まっていることが多いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰（緑）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（紫）の3つの異なるモデリング手法の予測が存在しますが、その中でもランダムフォレストがやや独立した動きを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一様に分布しており、顕著な季節性やサイクルは見られません。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– グラフからわかる実績の安定性は、現在の経済政策や個人にとって安心感を与えるでしょう。ただし、今後の予測に示されるわずかな下降トレンドに注意が必要です。ビジネス面では、安定した購買力を前提としたマーケティング戦略が引き続き有効であると考えられます。
全体として、このグラフは新サービスにおける個人の経済的余裕の状況を安定的に示しており、直近の軽微な変動が今後の動向にどの程度影響するかをモニターする必要があります。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いドット）はおおむね横ばいで、0.6から0.9の間で安定しています。
– 予測（線形回帰）はやや上昇傾向を示しています。
– 決定木回帰による予測は一定の水準で推移しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測も若干の上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒枠で囲まれた外れ値が数ヵ所に存在します。これは、実際のデータが予測値や他のデータポイントと異なる可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青いドットは実測値を示しており、健康状態の実際の変動を表しています。
– 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おり、未来のスコアの見通しを提供します。
– 灰色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**:
– 実績データと各種回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測は全体的に類似しており、大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントは、全体的に横ばいで一定の分布を維持しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の健康状態はこの期間中安定していることを示しており、重大な健康リスクは見当たらないと直感的に感じられます。
– ビジネス面では、この安定性はサービスや製品が信頼できるものであることを示し、新サービスの導入に対する消費者の心理的安心感を向上させる可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、全体的に0.6から0.8の間で推移しており、大きな変動は見られません。これは、心理的ストレスのスコアが比較的安定していることを示唆しています。
– 予測（Xマーク、直線）は安定しているが、一部の予測（ランダムフォレスト回帰）は徐々に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 低いスコア（0.6付近）でプロットされている実績データの一部が異常値として黒い円で囲まれています。これらは珍しい低ストレスの状態を示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータを示し、データが集まっている部分はストレススコアの分布が通常範囲であることを示しています。
– 灰色の範囲は不確かさの範囲を示し、大半のデータがこの範囲の中にあります。
– 各色付きの線は異なる予測手法を示していますが、総じて実績に近い値を維持しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データは大きな乖離がなく、モデルの予測精度が高いことを示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一定の範囲で変動しており、予測もこの範囲内で行われています。異常値を除けば、全体的に安定した傾向です。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– ストレススコアが一定の範囲で安定していることから、ユーザーの心理的ストレスはコントロールされており、柔軟なウェルネス管理が行われていると考えられます。
– 異常値は特定の要因や出来事に関連している可能性があり、その原因を分析することでサービス改善が期待できます。
– 予測モデルの精度が高ければ、ストレス管理や予防策の立案に役立ちます。このデータの安定性は、サービスの信頼性を高め、ユーザーエンゲージメントを強化する要素になるかもしれません。
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:
以下は、提供されたグラフから得られる分析および洞察です。
1. **トレンド**
– 実績AIのスコアは全体として横ばいで、大きな変動や上昇・下降トレンドは見られません。
– 特に後半になると、予測AIのスコアには線形回帰とランダムフォレストのトレンドが上昇しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のプロットには「異常値」として黒い縁取りがあります。これらは通常の範囲から逸脱しているスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIのスコアを示しています。
– 赤い×は予測AIのデータポイントです。
– グレーの背景は予測の不確かさ範囲を示しており、信頼性区間を表しています。
– ラインは予測手法ごとのトレンドを示しています。例えば、紫のラインはランダムフォレスト回帰の予測です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIのスコアと予測AIのスコアの間には一貫性のある相関関係は見られません。
– 予測AIが意図した通りのスコアを予測できていない可能性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIのデータには大きな変動はないものの、密集している範囲が存在しています。
– 異常値が発生していることから、特定の事象や条件がスコアに影響を与えた可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 実績が安定している一方で、予測が多様な方法で行われていることは興味深いです。これは、柔軟なアプローチが重要であることを示唆しています。
– 外れ値の存在は、サービスの提供や利便性において予期せぬ課題があることを示しているかもしれません。
– ビジネスにおいて、改善ポイントが明白であれば、それに対する迅速な対策が必要とされるでしょう。
これらの点を考慮することで、より的確なサービス改善戦略を立てる手助けになると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（実績AI）**: 初期から中盤にかけてWEIスコアは上昇し、その後は高値で横ばいとなっています。これは、サービスの公平性・公正さが改善され、ある程度安定したことを示唆しています。
– **予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**: 全体的に高いスコアを予測しています。ただし、やや異なる水準で予測がされています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上でいくつかの外れ値が丸で囲まれて示されています。これらは特定の日における異常なスコアの変動を示しており、特記すべきイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青色プロット）**: 各日付における実際のWEIスコア。
– **灰色の範囲**: 予測不確かさの範囲を意味します。実績データの分散が見られます。
– **予測（赤色「×」、青線、紫線）**: それぞれ異なるモデルによる予測スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各予測モデルの結果が比較されています。実績データは予測不確かさ範囲内に収まっており、予測モデルの信頼性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績スコアは初期に大きな変動があるものの、全体として0.8〜1.0の範囲内で安定しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**
– 初期の改善傾向とその後の安定は、サービスの公平性や公正さが高まったことを実感させ、ユーザーの信頼を得ることに寄与すると考えられます。これにより、長期的にはサービスの利用者増加やブランドイメージの向上が期待できます。また、予測が実績の範囲内に収まっていることから、予測モデルの活用により、持続的な改善と管理が可能であることが示唆されます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績のWEIスコアは主に横ばいで推移しています。スコアは0.8付近で安定しています。
– 予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）はそれぞれ一定のスコアを示していますが、ランダムフォレストの予測が最も高く、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としていくつかのデータポイントがマークされています。これらは予測と実績の差異を示していると考えられます。
– WEIスコア自体に急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績のスコアを示しています。
– 背景の灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示し、比較的狭い範囲であるため、予測の信頼性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**
– 各予測手法によるスコアは異なりますが、全体的な傾向は横ばいで、実績スコアに近い値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データ（特に決定木とランダムフォレスト）は高い相関を持っているように見えます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが安定していることから、新サービスは持続可能性と自治性において比較的安定していると評価できます。
– 外れ値を考慮すると、予測モデルのさらなる改善の余地があるかもしれません。
– ビジネスにおいては、安定したパフォーマンスを維持できることは信頼性の向上につながりますが、外れ値の要因を特定し対策を講じることで、さらにパフォーマンスを最適化できる可能性があります。
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:
### グラフ分析とインサイト
1. **トレンド**:
– **実績データのトレンド**: 散布図の実績データ（青い点）は、比較的安定しており、全体的に高いスコアを維持しています。
– **予測データのトレンド**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測ラインは、それぞれ横ばいまたは若干の上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかの青い点（実績データ）は異常値として識別されていますが、その数は多くないため、大きな影響はないと考えられます。これらの異常な変動は、偶発的なイベントや計測誤差の可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点**: 実績データを表しています。
– **黒い丸**: 外れ値であることが示されています。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示し、予測と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**:
– 予測データ（異なるモデルによる）は全て実績データと強く相関しており、モデル全体として一貫した予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布図からは、実績データと予測の間にはかなりの一致が見られるため、各モデルの予測精度は高いと考えられます。
6. **インサイトと社会・ビジネスへの影響**:
– **教育機会や社会基盤の安定**: 実績データが高いスコアを維持していることから、社会基盤や教育機会が安定していると考えられます。
– **予測の信頼性**: 各モデルの予測が全体的に実績値に近く、安定しているため、これらの予測に基づく戦略立案は信頼できる可能性があります。
– **改善の余地**: 異常値の出現は、特定の時間や条件下での改善余地を示しているかもしれません。それにより、さらなるスコア向上を促進できる可能性があります。
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:
このグラフについて以下の通り分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は主に0.6から0.9の範囲で動いており、初めは上昇傾向を見せた後、やや横ばいになっています。
– 予測の平均は0.8から0.9付近で推移していますが、予測方法による若干の違いがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としては0.9を超える実績データがいくつか見られ、黒い丸で囲まれています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績のデータを表しています。
– X印は予測データを表し、それが他の予測線と対応しているかを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
– 異なる色の予測線（緑、シアン、ピンク）は異なるモデルによる予測を示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは予測値と大きく乖離していないことから、予測モデルは比較的妥当であることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの密度は0.7から0.9の間で高く、予測モデルもこの範囲を中心にしています。
6. **直感的洞察とビジネス/社会への影響**:
– 実績が予測と大きく異なることはなく、全体として安定したサービスの提供が行われていると考えられます。
– 予測の不確かさが小さいことから、サービスの安定性や信頼性が高いと判断でき、多様性や自由の実現においても安心感を与えることが可能です。
この分析に基づき、サービス提供者は予測モデルを維持しつつ、外れ値の要因を調査し、さらなる精度向上を図ることが重要です。
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:
1. **トレンド**:
– 7月6日から7日以降にかけて数値が高まっており、特に16時台が顕著です。
– 7月1日から4日までは全体的に低く、7月5日以降に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日に急激な変動があり、特に19時台に数値がピークに達しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップは色の濃さで数値の高さを示し、黄色が最も高いことを示しています。
– 横軸が日付、縦軸が時間帯を示しており、各セルがその組み合わせのWEIスコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 全体的に、時間帯ごとの動きよりも日付ごとのトレンドが目立ちます。特に7月6日とその後は数値が高く保たれています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 夕方16時以降に数値が高まりやすい傾向が見られます。特に7月6日とその後の期間で顕著です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 7月6日の急上昇は、ある新サービスが成功裏にリリースされた可能性を示唆します。これによりビジネスは現在のマーケットシェアを拡大する機会があります。
– 社会的には、新サービスがユーザーの注目や利用を集める効果を上げている可能性があります。この興味が持続するかどうかが今後の鍵です。
このような時系列ヒートマップからは、特定の期間や時間帯での利用動向の変化が視覚化され、新サービスのパフォーマンスや消費者の反応を迅速に分析するのに有効です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– データの変化は目立ちませんが、ある時間帯の濃い色（低スコア）から淡い色（高スコア）への変化が見られ、全体的にスコアが上昇している傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に7月7日8時台の濃い紫色が目立ち、急激に低いスコアを示しています。また、同日の16時台には明るい黄色が見られ、急激に高いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色のグラデーションはスコアの高さを示し、濃い紫は低いスコアを、明るい黄色は高いスコアを表しています。
– 時間帯ごとの変化が確認でき、多様な時間帯でのスコアの分布が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯でのスコアに大きな差があることが注目されます。特定の時間帯（例えば8時と16時）が他に比べて顕著に変化していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の曜日や時間帯に偏ったスコアの変動があるように見受けられます。
– 例えば、7月7日には他の日と比べて異常な変動があります。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 人々は特定の日や時間帯にサービス利用に集中し、特に7月7日やその前後の午前と午後に大きなスコアの変動が見られます。これは特別なイベントや技術的な変更があったか、サービスの問題が影響した可能性があります。
– 企業はこれらの洞察をサービス改善やリソース配分に活用し、需要のピークに対応することが求められます。また、予期せぬ低スコアは顧客満足度に影響を与える可能性があるため、早急な対応が必要です。
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すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 時間帯や日にちによるスコアの変化には一定の周期性が見られます。特に、数日間連続して高いスコア（黄色から緑）が続く傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯（例えば16時、19時）において、色が急に変わることから急激な変動があることがわかります。7月5日には重大なスコアの上昇が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションはスコアの高さを示しており、黄緑から黄色にかけてスコアが高く、紫や青に移るほどスコアが低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯が異なるスコアパターンを示しており、特定の日付や時間帯のスコアが他の日や時間帯に影響を与えている可能性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（昼間の時間帯）にスコアが高い傾向があり、夜間にスコアが低下するパターンが見られます。これらの時間帯による変動は、行動の違いやサービス利用のピーク時間帯に関連している可能性があります。
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**:
– 高スコアの時間帯や日付が続くことで、その時間に新しいサービスが積極的に利用されていることが示唆されます。このパフォーマンスの高い時間帯を最大限活用することで、効率的なマーケティングやサービスの改善につながる可能性があります。また、低スコアの時間帯に関しては、改善の余地があり、サービスの質向上やターゲット層の見直しが求められます。
以上を考慮し、より良い戦略を立てるための資料として活用することができるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 対象が30日間という限られた期間なので、時系列トレンドそのものは示されていませんが、相関の高低からある程度の洞察が得られます。高い相関は共通のトレンドを示唆し、低い相関は独立した動きがあることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は相関ヒートマップでは直接見られませんが、各要素間の相関の極端な低さ（−1に近い）や高さ（1に近い）が異常値を示し得ます。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」に関連する項目での低い相関が注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡が相関の強さを示しています。赤が強い正の相関、青が負の相関、色が薄いほど相関が弱いことを示しています。
– 特に「総合WEI」「個人WEI平均」「社会WEI平均」との間で高い相関が見られ、この3つは概ね密接に関係していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEI項目間の相関を見ることで、それぞれどの程度共通の動きをしているかが分かります。例えば、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間にかなり高い相関があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の多くの項目と弱い相関を持ち、特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」とは負の相関を持っています。
– 一方、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」はかなり正の高い相関（0.88）を持っています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 高い相関を持つ項目同士は、政策やサービスの改善が相互に影響し合う可能性が高いことを示唆しています。例えば、「社会WEI」の特定項目での改善が、総合的な個人と社会の満足度を向上させる可能性があります。
– 相関の低い項目、特に「個人WEI（経済的余裕）」に関しては、独自の課題があり、個別の対策が必要かもしれません。
### ビジネスや社会への影響
– サービス提供者にとって、どの分野が相互に関係しているかを知ることは、効果的な改善策の策定に役立ちます。
– 社会政策においては、特に相関が高い要素をターゲットにした施策が、総合的な評価の向上に貢献する可能性があります。
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:**
– 各WEIタイプのスコアは全体的に0.6から1.0の範囲で分布しています。特に目立った上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特定のWEIタイプ、例えば「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（持続可能性と自治性）」において、外れ値が確認できます。これは一部のデータポイントが他に比べて顕著に低いまたは高いことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 各箱ひげ図は、各WEIタイプのスコア分布を示しています。中央のラインは中央値を示し、箱の上縁と下縁は第3四分位数と第1四分位数を示しています。したがって、箱の高さが大きいほど、データのばらつきが大きいことを示します。
4. **複数の時系列データ間の関係性:**
– 今回は30日間のデータ比較のため、時系列データの関係性というよりも各カテゴリ間のスコアの相対的な状態を見ています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 「総合WEI」や「個人WEI（健康状態）」などは比較的高い中央値を示しており、全体的に高評価が得られていると考えられます。一方、個々の要素によって分布の広がりや外れ値が異なります。
6. **直感的洞察とビジネス/社会への影響:**
– ビジネスやサービスの改善においては、外れ値や広い分布を示すカテゴリに着目し、改善案を模索することが有効です。特に「個人WEI（心理的ストレス）」は変動が大きいため、ストレス対策への取り組みが重要であることが示唆されます。
– 高い中央値を示すカテゴリは、強みとしてさらに強化し、プロモーションに活用できる可能性があります。
これらの洞察をもとに、特定のWEIスコアを改善するための戦略策定が可能です。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下のグラフに基づく分析を提供します。
1. **トレンド**
– トレンドのプロットを見ると、全体的に上昇傾向があります。このことは、新サービスの評価や利用が徐々に増加していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 観測されたデータには大きな外れ値は見られませんが、7月6日から7月9日にかけてやや急な上昇があります。
– 季節性のプロットで、7月9日にピークを迎えているように見えます。
3. **各プロットや要素**
– **Observed**: 全体の観測データで、上昇と微妙な変動を示しています。
– **Trend**: 平均的な増加トレンドを示しています。
– **Seasonal**: 小幅な周期的変動がありますが、特定のパターンは明確ではありません。
– **Residual**: 残差が小さく、観測データのトレンドや季節性によって大部分が説明されていること示唆しています。
4. **時系列データの関係性**
– トレンドと季節性の変動が観測データに大きく寄与していることがわかります。残差が小さいため、トレンドと季節性の予測は比較的信頼性が高いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドは一定の増加を示しており、それに伴って季節性も調整された形で動いています。季節変動の影響は小さいですが、トレンドの上昇に伴って徐々に増加しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 新サービスの導入が成功し、ユーザーや評価が増加している可能性があります。トレンドが上昇していることから、サービスが市場で受け入れられていることが示唆されます。
– このまま上昇トレンドが続けば、新サービスの拡張や追加投資の検討が戦略的に有意義かもしれません。
– 季節的な影響がある場合には、キャンペーンやプロモーションを適切なタイミングで実施することで、さらなる成長を促進できるでしょう。
全体として、新サービスの成長が順調であることを示す良好な兆候が見られます。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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1. **トレンド**:
– トレンド成分を見ると、全体として緩やかな上昇傾向を示しています。このことは、個人WEI平均のスコアが時間とともに向上していることを表しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測されたデータでは、7月3日付近で低い値を示す外れ値が見られます。その他の日付では比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素**:
– **Observed**: 実際の観測データで、トレンド、季節性、残差の合計。
– **Trend**: 長期的な方向性を示す。
– **Seasonal**: 定期的なパターンを示し、わずかな周期性の変動を示しています。
– **Residual**: 観測データからトレンドと季節性を引いた残りで、ランダムな変動を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドが上昇している一方で、季節性は小さなピークと谷を繰り返しており、データの変動要因としては影響が限定的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドは上昇していますが、残差はごく小さく、観測値の多くがトレンドと季節性により説明されることを示唆しています。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**:
– 上昇するトレンドは、新サービスカテゴリーが好調であることを示唆しています。事業の成功や成長を示す可能性があり、今後の投資やリソース配分の最適化に寄与するでしょう。季節性要因は限定的ですが、周期的な変動を考慮して計画を立てることが重要です。
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:
以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– トレンド要素は一貫して上昇しています。これは、新サービスカテゴリが全体的に増加傾向にあることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– Observedデータには、2025年7月2日から7月3日にかけての急激な低下が見られます。この変動は何らかのイベントによる一時的な影響を示唆しているかもしれません。
3. **要素の意味**:
– 各プロットの上段(Observed)は実際に観測されたデータを示しています。
– 二段目(Trend)はデータのベースラインとなるトレンドを示しています。
– 三段目(Seasonal)は周期性を示しており、上昇と下降が周期的に発生していることを示しています。
– 四段目(Residual)は残差であり、モデルでは説明できないランダムな変動を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– Observedデータは、TrendとSeasonalが組み合わさったものにResidualの影響が加わって形成されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– Trendの上昇は、季節性と残差によって時々抑えられたり強調されたりしています。全体としてポジティブな傾向です。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– 総合的に新サービスカテゴリーの需要や評価が向上していることを示すデータです。周期的な変動を考慮すると、戦略的なプロモーション時期の調整が重要です。急激な変動は、キャンペーンや外部環境の変化に関連する可能性があるため、モニタリングが必要です。
これらの要素は、ビジネスにおける意思決定や戦略の策定において重要な指針となるでしょう。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **主成分分析（PCA）**による分布のため、トレンドというよりデータの広がりや集中を見るツールです。
– **第1主成分（貢献率: 0.54）**は横軸、第2主成分（貢献率: 0.16）は縦軸に描かれています。第1主成分がより多くの情報を説明しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– -0.4付近の一部のデータ点、および0.1から0.2の範囲の密集したデータは、考慮すべき外れ値または特徴的なポイントです。
– これらのデータは特異的な特徴を持つ可能性があり、新サービスの特別な動きを示しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 各プロットは、30日間のデータにおける特定の時点や要素を表し、散布されています。
– **第1主成分**の正側が多くのデータを含み、標準化された特徴が重要であることを示しています。
– **密集している領域**は、共通する特性を持っている可能性を示唆します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 散布図での関係性は、正確な時系列トレンドを示さず、新サービスのデータセットの特徴的な関連を示します。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 第1主成分が高い貢献率を持っていることから、主要な特徴や変動を捉えています。
– 分布は広がりを持ち、第1主成分に沿った偏りも見受けられます。
### 6. 直感的な洞察と社会への影響
– **新サービスの成功要因**が第1主成分によって強く影響されることを示唆しています。
– 組織はこの主成分による特徴に焦点を当て、新規サービスを調整することで、効率的な戦略形成が可能となります。
– **ビジネスへの影響**としては、特異な外れ値が新たなチャンスやリスクを提供し、正確な市場分析と要因特定が促進されます。
この分析は、多様な情報を集約しつつ、ビジネス戦略や市場対応の方向性を再評価するための基礎情報を提供します。
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。