📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータの分析
#### 時系列推移
– **総合トレンド**: データ全体としては、7月1日から7月6日までは若干の変動がありますが、全体的に0.71〜0.87の範囲で推移しています。特に7月6日以降、スコアは0.80を超える傾向が続いています。
– **顕著な変動**: 7月6日に0.68まで下がった後、すぐに0.87まで急上昇する異常値が見られ、その後は高スコアが続きます。7月7日以降、スコアは安定して0.8以上を維持しています。
#### 異常値
– **総合WEI**における7月6日の急激な上昇（0.68から0.87）は異常です。この背景には、一時的な社会的または経済的イベント、もしくはデータ収集の不備が考えられます。
– **心理的ストレス**の急上昇（7月6日）は特に注目すべきで、これはおそらく社会的な出来事や個人の健康状態に影響されていると考えられます。
#### 季節性・トレンド・残差
– 短期間でのデータのため、明確な季節的パターンは認められませんが、長期的なトレンドとしては7月初めからの上昇傾向が見られます。
– 残差成分の変動幅が大きいため、個々のイベントや外部要因による影響が大きいと推測されます。
#### 項目間の相関
– **個人の経済的余裕**と**健康状態**、および**心理的ストレス**との間には相関があります。経済状態の改善が健康とストレス軽減に寄与している可能性があります。
– **社会的多様性**と**インフラ**に高い相関が見られます。これは、多様性向上の努力がインフラ整備と関連している可能性を示唆しています。
#### データ分布
– **箱ひげ図**で観察すると、個々の項目の中央値は通常0.75〜0.85の範囲内に収まっており、大きな外れ値はありません。ただし、一部の個人項目においてスコアが低くばらつきが多いことが認められ、これは個別の問題に起因する可能性があります。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1**が全体の53%の変動を説明し、PC2が16%を説明しています。このことから、最も大きな影響を受けるのは個人のウェルビーイング（健康状態、心理的ストレスなど）と社会の環境（持続可能性やインフラ）であると考えられます。
### 総評
全体として、今回のデータセットにおいてWEIスコアは7月初めに若干の不安定さを示しましたが、中旬以降は安定して高い水準を維持している様子がうかがえます。これは、社会・個人サポート強化がWEI向上に役立っている可能性を示唆しています。また、このデータは一部の異常値により影響を受けていることが考えられ、その背景には一時的な社会的イベントやデータ収集の不備があると推測されます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績値（青いプロット）は、初期のうちは小さな変動を繰り返しながら横ばいの状態が続いています。
– 予測データは3種類（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されており、それぞれ異なるトレンドを示しています。特にランダムフォレスト回帰（マゼンタライン）は上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の実績値は異常値として黒い円で囲まれていますが、大きな急激な変動は確認できません。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績値を示し、黒い円は異常値として認識されています。
– 赤い「×」マークは予測値の中で特異的な値を示している可能性があります。
– 灰色のエリアは、予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測線は実績のトレンドを基に将来の推移を仮定していますが、それぞれの予測手法によって異なる結果が導かれています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は全体的に高密度で配置されており、安定したサービス提供が行われている印象を受けます。
6. **直感的評価とビジネスインパクト**
– このグラフからは、新サービスが安定的な運用を続けていることが分かります。長期的には上昇トレンドが見込まれるため、さらなる成長が期待されます。
– 異常値の管理や予測手法の精度向上が必要であることを示唆しています。このような予測は、投資判断やオペレーション戦略の最適化に資する情報となるでしょう。
全体として、実績データは現在安定しており、一部の予測手法は将来的な成長を示唆していることから、ポジティブな展望が考えられます。
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:
以下の分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、全体的に0.7から0.8の間で安定しており、大きな上昇や下降の傾向は見られません。
– ランダムフォレスト回帰の予測線（紫色）は緩やかに上昇していますが、決定木回帰（シアン）と線形回帰（マゼンタ）はフラットです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが黒い円で囲まれており、外れ値として識別されています。これらは異常な高値または低値として考えられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は過去30日間の実績データを示しています。
– 黒い円は外れ値を強調しています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの帯）は、将来の予測の信頼性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは、比較的安定しており、予測モデルの線と大きく乖離していません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、0.7から0.8の範囲に密集しており、分散が少ないです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– この安定した実績は、新サービスの導入が順調に行われている可能性を示唆しています。
– 外れ値は特別なイベントや異常な状況を示す可能性があり、注意が必要です。
– 予測が安定していることから、サービスの改善や調整の必要性が低いと考えられますが、戦略的な意図での変更に対しては予測モデルの確認が必要です。
この分析は、新サービスの現在の状況の理解に役立ち、将来の戦略計画に貢献します。外れ値の対応と、安定性の維持・向上が鍵となります。
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**
– 実績（青い点）は0.8付近で横ばいを維持しています。一部微細な変動が見られるものの、長期的な上昇や下降の明確な傾向はありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点で示される実績のデータには、黒い縁取りで異常値がいくつか示されています。これらは測定誤差や特定のイベントに起因する可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実際のWEIスコアの推移を示しており、黒い縁取りの点は異常値として認識されます。
– グレーの背景は、予測の不確かさの範囲を示しています。
– 赤の×印（予測）は実績からやや下方に位置し、モデルが現状よりやや弱気な予測をしていることを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 3つの予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の比較が行われており、特に決定木とランダムフォレストの予測は非常に近い結果を示しています。
– 時系列に沿ってランダムフォレストは僅かな上昇トレンドを示し、他の手法と一致していますが、その影響は微々たるものです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のデータは予測の不確かさの範囲内に収まっており、全体的にモデリングが実績を捉えられていることが確認できます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 実績のスコアが安定しているため、新サービスの導入が現段階では大きな変動を引き起こしていない可能性があります。
– 異常値の存在から、特定の要因がウェルビーイングに悪影響を及ぼしている可能性が考えられ、これを改善することでより良いサービス提供につなげられるでしょう。
– 予測モデルは総じて実績のスコアと調和しており、今後のサービス展開においてもこの傾向が続くと予想されますが、改善策を施すことで予測よりも良い結果を狙える可能性があります。
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
1. **トレンド**
– 実績のデータポイントは全体としてほぼ水平に分布しており、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測されたデータ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、わずかに異なる傾向を示していますが、それぞれ安定した水平または微細な下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには2つの外れ値（オープンサークルで示される）が見られ、他のデータポイントよりも下にあります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を示しており、この範囲内での密集度合いが見られるため、通常範囲として扱われています。
– 予測値は異なる回帰モデルで色分けされています。特にランダムフォレスト回帰では、他のモデルよりもやや高めに推移しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、実績値の大半はこの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測の不確かさ範囲は比較的狭く、実績と予測の値が近いことを示唆しています。
– 回帰モデルの傾向は全体的に似ており、小さな差異のみが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データでは比較的一様な分布が見られ、WEIスコアの安定性を示唆しています。
– 予測モデルの異なるトレンドは、各モデルの特性を反映していますが、大きな予測誤差は見られません。
6. **直感的な理解と影響**
– グラフから、人々はWEIスコアが全体として安定していると感じるでしょう。
– ビジネスや社会的には、新サービスの経済的な影響は現時点では安定しており、急激な変動を心配する必要はないと理解される可能性があります。
– 外れ値が示す特異なケースを検討することで、改善や新たなインサイトが得られる可能性があります。
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:
以下に、グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績値（青い点）は全体的に横ばいですが、若干の変動が見られます。
– 予測値（赤い「×」）は一定期間後から始まり、線形回帰（緑色）と決定木回帰（シアン色）はほぼ水平、ランダムフォレスト回帰（紫色）はやや上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の実績データポイントにおいて、異常値が黒い円で強調されています。この異常値は、他のデータポイントと大きく異なる値を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、黒い円で囲まれたものは異常値です。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 予測モデルは3つの異なる方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に多少のずれが見られますが、線形回帰と決定木回帰の予測は実績値に近い状態で横ばいです。
– ランダムフォレスト回帰は、他の予測よりも上昇傾向にあるため、将来的な健康状態の向上を予測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0.6から0.8の間に多く集中しています。
– 不確かさの範囲内に多くのデータが収まっており、予測と実測値に大きな乖離はないようです。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 健康状態の変動は大きくなく、安定しているように見えます。このことは、新サービスが健康管理に対して有効性があることを示唆するかもしれません。
– 異常値の存在は、個々の利用者に特異な変動が起きていることを示唆しており、個別のフォローアップが必要かもしれません。
– ビジネスの観点からは、予測モデルが全体的に現状の安定性を支持しているため、新サービスの市場導入や顧客満足度の向上に寄与す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:
## グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期の10日間から15日間はデータポイントが横ばい状態のように分布していますが、その後突然の上昇が起こっています。特に予測（ランダムフォレスト回帰）は、急激に増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一つの外れ値が確認されています。初期の段階で、この外れたデータポイントが平均から著しく離れています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績の青い点が個人の心理的ストレスの測定を示しています。
– 赤い×印は予測値を示し、ピンクのラインがランダムフォレスト回帰に基づく予測を表しています。
– 灰色のシェーディングは、予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ランダムフォレスト回帰の予測は他の予測（線形回帰、決定木回帰）と比較して異なるパターンを示しており、予測の精度や信頼性について追加分析が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータポイントは比較的一定の範囲に収まっており、安定した心理的ストレスレベルを示唆しています。しかし、後半になると予測が増加し始めています。
6. **人間の直感およびビジネスや社会への影響**
– このデータから、人々の心理的ストレスが徐々に増加していることが示唆されます。特に違う予測方法間のばらつきが見られるため、モデルの選択が重要となります。ビジネスにおいては、ストレス管理の施策を打つ必要性が認識される可能性があります。新サービスの導入によって心理的負担が考慮されていなかった場合、潜在的なリスクが示されるでしょう。
この洞察により、ストレス管理の重要性や、機械学習モデル選択の重要性について再評価するためのきっかけとなるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）はおおむね0.6から0.9の間で横ばいから軽微な変化を示しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰, 紫色の線）はわずかに上昇傾向を示しています。一方、線形回帰と決定木回帰は安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフにはいくつか外れ値があります（黒い線で囲まれたプロット）。これらは日常的な変動範囲から外れており、特定の要因が影響している可能性があります。
– 短期間で急激な変動は見られませんが、予測範囲を超えるデータポイントは注目に値します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績、黒い丸は異常値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の信頼区間を示しており、実績値はこの範囲内に収まることが多いです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 状況によって各アルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測がどの程度一致するかでモデルの信頼性を評価できます。ランダムフォレスト回帰はここで徐々に増加の傾向を見せ、他のモデルとの違いが際立つ部分があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は一貫して0.7から0.8付近に集中していますが、外れ値が存在するため平均値や中央値では測れない特性が含まれます。
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**
– このグラフから、人間は新サービスの個人WEI（自由度と自治）が比較的安定しているが、一部の日における予期せぬ変動に注意する必要があると感じるでしょう。
– ビジネスにおけるWEIの安定性は、顧客満足度やサービスのスムーズな運営に寄与するため、外れ値の背後にある原因を特定し対処することでさらに改善が見込めます。
– ランダムフォレストによる微増傾向は、予想される成長機会を示唆している可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察:
1. **トレンド**:
– 最初の期間（7月初旬から中旬）は、データが上下に変動しているが、徐々に安定してきている。
– 7月中旬以降から8月中旬にかけて、WEIスコアは0.8から1.0の間でほぼ横ばい状態になっている。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間において、一部のデータポイントが0.6以下にまで下がる異常値が確認できる。
– 7月中旬以降では、外れ値が見られなくなり、安定化している。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の実績AIのプロットは、最初の期間にバラツキがあるが、後に安定している。
– 予測の不確かさ範囲が示された灰色の領域も初期に見られるが、その後消えている。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は非常に近く重なっており、安定した予測を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）間で、モデル予測に大きな差はない。これはモデルが類似した動きを予測していることを示唆する。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の不安定なデータと比較して、後半では実績値と予測値の間に高い相関が見られ、予測の正確性が向上していると考えられる。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の不安定なスコアは、サービスのリリース直後の不安定性や、最適化が進見ていなかった可能性を指示しています。
– 後半の安定化は、サービスが安定し、ユーザーや市場への一定の公平性・公正さを提供していることを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、WEIスコアが安定して高いレベルにあることから、サービスは信頼性が高く、持続的に運用可能であることが示唆され、ユーザー信頼と満足度の向上が期待できます。
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
1. **トレンド**:
– 過去の実績データ（青い点）は、散布はあるものの比較的一定の範囲（0.8から0.9の間）で横ばいです。
– 予測データ（予測AIに基づくクロス）は、異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）に伴い、全体として横ばいですが、特にランダムフォレスト回帰においては、今後のわずかな上昇が予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のデータ群にはいくつかの外れ値が強調（黒い円）されており、これらは特定の期間における異常なスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、これまでのWEIスコアの実績を表しています。
– ベージュの範囲は予測の不確かさを示しており、この範囲内での予測変動が考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去の実績（青い点）と今後の予測（ラインのモデル）は、一部のモデルにおいてわずかな上昇が見られますが、ほとんどのモデルで安定したスコアが予測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は0.8から0.9の範囲に集中しています。これは、同様のパフォーマンスが過去30日間維持されていることを示します。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、持続可能性と自治性に関連するスコアは安定しており、新サービスの導入に成功していることが示唆されます。ただし、予測に基づくわずかな変動には注意が必要です。
– ビジネスへの影響としては、安定したパフォーマンスを背景に新規顧客への信頼性を強調しやすい一方で、今後の競争力を高めるために、ランダムフォレストモデルが示唆する上昇トレンドを重視した戦略が考えられます。社会的には、持続可能性の維持という点でポジティブなインパクトを与え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:
このグラフは、新サービスカテゴリにおける社会WEI（社会基盤・教育機会）のスコア推移を30日間にわたって示しています。以下に分析と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）はおおむね0.75から0.9のスコア範囲で横ばいです。予測（線）は横ばいから微増加の傾向が見られます。
– 特に、ランダムフォレスト回帰の予測が7月22日以降にわずかに増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期にいくつかの外れ値（黒い円）が見られ、それらは主に0.6付近です。
– 外れ値は初期に集中しており、その後は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青い点）は観測データを示しています。
– 各予測モデル（赤いX、ライン）が使用されており、特に決定木とランダムフォレストの線がスコアの変動を示しています。
– 灰色の背景は予測の不確かさ範囲を示しており、ほとんどの実績がその範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績および複数の予測モデルの比較が可能であり、全体的に一致しています。
– ランダムフォレスト回帰のスコアが増加しているため、モデル間での異なる予測パターンの検出が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データがグラフの中間に密集し、一貫したパフォーマンスが見て取れます。
– 予測精度を高めるために外れ値処理が考慮されているようです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 全体として、このサービスが安定した基盤を持っていることが示唆されます。
– 小幅な増加が見られることから、今後のサービス展開や改善が期待できます。
– 社会や教育機会において、再現性と信頼性が求められ続けていることが感じられます。新サービスがさらなる成長を見込むためには、外れ値に対する対応と一貫したスコア向上のための取り組みが重要と考えられます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績AIのプロットは、初期段階で上昇し、その後緩やかな下降または横ばいになっています。
– ランダムフォレスト回帰では予測が徐々に上昇しています。
– 決定木回帰と線形回帰の予測は一貫しており、横ばい傾向です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で示された外れ値がいくつかあり、特に評価期間の早期に集中しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、黒い円は異常値を示しています。
– 予測範囲の灰色の領域は、予測の不確かさを示します。
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の間には一部一致しない部分がありますが、全体的に実績は予測範囲に収まっています。
– ランダムフォレストの予測は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、予測モデルがカバーする範囲に収まっていますが、時折外れ値も見られます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、実績データが予測モデル全般とは異なる一部の挙動を示していることです。
– ビジネスや社会に対する影響として、新しいサービスの成功のための予測の精度が重要であることが示唆されています。特に、外れ値の管理とその原因の特定が必要です。
このグラフは、社会における多様性と共生を促進する新サービスの評価において、予測の信頼性が重要であることを示しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップの色の変化から、期間の前半に青系が多く、後半に緑や黄色系に移行している。このことは、WEIスコアが時間とともに上昇している可能性を示唆している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日に非常に明るい黄色（高スコア）が見られ、その前後で濃い青や紫（低スコア）となっている。この日は急激な変動を示しており、何らかのイベントや影響があった可能性がある。
3. **プロットや要素の意味**
– 色: スコアの高さを示す。青から紫は低スコア、緑から黄色は高スコアを示している。
– 各日のスコアの変遷が色の変化で直感的に視認できる。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとの変化が視覚化されているが、特定の時間に突出した変化はあまり見られないため、日全体での変化が主な関心事となる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間を追ってスコアが高くなる傾向があるため、たとえば、新サービスがユーザーに受け入れられつつあることの可能性を示唆している。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 時間とともにスコアが向上しているため、新サービスが定着しつつあると考えられる。
– 7月6日の急上昇は注目すべき事象であり、何らかのプロモーションやイベントの効果があった可能性がある。
– ビジネス的には、このトレンドを維持し、高スコアを安定的に出す方法を考えることで、ユーザーのエンゲージメントや満足度を向上させることが期待される。
このヒートマップは、新サービスの導入後のユーザーエンゲージメントやパフォーマンスを評価する上で価値がある。また、鮮明な変動が観測される日については、より詳細な分析が推奨される。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 各時間帯において、色の変化が見られますが、特に8時と16時では目立つ傾向が観察できます。8時のスコアは7月の初めは低く、その後徐々に上昇しています。16時も同様に多少上昇傾向があります。
– 23時のスコアは比較的一貫しており、明らかな上昇または下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日の16時には明るい黄色が見られ、これは急激なスコアの上昇を示しています。
– 7月5日の8時は紫色で、低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ており、緑が高く、青や紫が低いことを示しています。
– 色の密度の変化により、一定のパターンがあるかどうかを視覚的に確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 8時と16時のデータは共に変動が大きいことから、これらの時間帯には特定の要因がスコア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**:
– 特定の時間帯（特に16時）にはスコアの変動が大きいことから、外部要因や新サービス固有の要因が影響している可能性が示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネス／社会への影響**:
– 朝の8時と夕方の16時におけるスコアの変動は、ユーザーの行動パターンやサービスの利用状況の変化を反映している可能性があります。これにより、特定の時間帯でサービスの改善やマーケティング施策が効果的であることが示唆されます。
– 23時の一貫したスコアは、夜間のユーザー行動が比較的安定していることを示しており、これは夜間のサポート体制の調整に役立つ情報として利用できます。
このヒートマップは、サービスの利用状況を視覚的に理解し、どの時間帯で重点的に改善が必要かを把握するのに役立ちます。
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:
このヒートマップは、2025年7月1日から7月16日までの新サービスカテゴリの社会WEI平均スコアを時間帯ごとに示しています。以下に詳細な分析を示します。
1. トレンド：
– 7月6日以降、全体的にスコアが高い（黄緑から黄色の範囲）ことが見て取れます。特に、7時から15時の時間帯においてこの傾向が強いです。
– 最初の数日間（7月1日から7月5日）は、スコアが低い（紫から青の範囲）状態が続いています。
2. 外れ値や急激な変動：
– 7月5日から7月6日にかけて、目立ったスコアの急上昇があります。16時台で特に顕著です。
3. プロットや要素の意味：
– 色の濃淡はスコアの高低を示しています。黄色が最も高く、紫が最も低いです。
– 各日付と時間のマスが、特定の日時における具体的なスコアを表しています。
4. 複数の時系列データの関係性：
– このデータセットでは、各時間帯の変動が日を追うごとにどのように変化しているかを観察できます。特に午前中の時間帯で一貫して高いスコアが維持されています。
5. 相関関係や分布の特徴：
– 7時から15時にかけては、他の時間帯に比べてスコアが一貫して高く、時間帯ごとのスコアの変動が少ないです。
6. 直感的な洞察と影響：
– 7月6日以降のスコア上昇は、新サービスがこの期間で成功していることを示唆しています。特に昼間の時間帯での高いスコアは、ユーザーの活動がこの時間に集中している可能性があります。
– 7月1日から5日までの低スコアは、導入初期の問題や調整段階を示しているかもしれません。徐々に改善された結果が、6日以降のデータに反映されています。
– ビジネス面では、ピーク時間帯でのサービス強化が有効な戦略であることを示唆しています。社会的には、効果的に利用者が増加していることを示します。
このように、このヒートマップは短期間でのサービスの影響やユーザーの行動を視覚的に捉えるための有効なツールです。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップは相関を示すものであり、トレンド（上昇、下降）は直接視覚化されていませんが、相関が高い項目間では類似した動きを示す可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関の度合いを示しているため、個々の変数における外れ値ではなく、相関自体における著しい低さが目立ちます。例えば「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（自由度と自治）」間の相関が特に低いです（0.00）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が濃赤に近いほど強い正の相関を示し、濃青に近いほど強い負の相関を示します。中間の色は弱い相関を示します。短期的に動きを共有する、または影響を及ぼし合う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**:
– 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関が高い（0.88）ことは、これらが同じ方向に動くと考えられ、全体の幸福感やウェルビーイングにこれらの要因が大きな影響を及ぼしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人WEIの項目間で比較的高い相関が見られます（例：健康状態と心理的ストレスは0.58）。この相関は、個人の全体的な生活の質や幸福感を測る上で関連する重要な要素であることを示しています。
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**:
– 強い正の相関は、これらの項目が統合的に影響を受ける可能性を示しており、サービスのデザインや施策の計画において、それらが互いに影響し合っていることを考慮することが重要です。
– 社会的要因（共生・多様性・自由の保障）が大きな相関を示していることから、これらを重視することで社会全体のウェルビーイングを向上させる可能性があると考えられます。
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:
以下に、提供された箱ひげ図の分析を示します。
1. **トレンド**:
– WEIスコアのトレンドは特に顕著には見られません。この図は、一定期間のデータの分布を比較するため、上昇や下降などのトレンドは示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリで外れ値が存在しており、特に「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」において顕著です。これらは、通常のスコアよりも低い値であり、特異な要因や例外的なケースがあった可能性を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図はデータの中央値、四分位範囲、および外れ値を示します。それぞれのカテゴリで中央値の高さや分布の広がりが異なり、サービスごとのパフォーマンスの違いや安定性を示しています。
– 色の違いは視覚的な区別を助けており、カテゴリ間の比較を容易にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリ間に明確な時系列データの相関はありませんが、似たような分布を持つカテゴリも見られます。例えば、「個人WEI平均」と「社会WEI平均」は、スコアの中央値が近く、分布も類似しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリ間で相関関係が顕著とは言えませんが、分布の広がりによって、そのカテゴリのスコアがどれだけ安定しているかを理解できます。分布の狭いカテゴリはより安定したパフォーマンスを示し、広範な分布は変動性を示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 人々は安定性と一貫性のあるカテゴリに信頼感を抱く傾向があり、投資やリソースの配分においてこれらの情報が利用される可能性があります。
– 外れ値の多いカテゴリは、特定の改善が必要な領域として認識されるかもしれません。この情報は、サービスの質の向上やユーザーエクスペリエンスの強化に役立てられるでしょう。
全体的に、このグラフは新サービスの異なる側面におけるパフォーマンスとその安定性を比較するための重要な指標を提供しています。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– トレンドプロットを見ると、全体的に緩やかな上昇傾向があります。このことは、新サービスのパフォーマンスが徐々に改善している可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差プロットで、2025-07-08付近で大きなスパイクが見られます。これは急激な変動を示し、何らかの特異なイベントや要因が影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**: 実際の観測データで、最初に下降し、その後ピックアップしています。
– **Trend**: 先に述べたように、緩やかな上昇トレンドを示しています。
– **Seasonal**: 小さな周期的変動が見られますが、全体に対する影響は限定的です。
– **Residual**: 大きなスパイクがあり、他の期間ではほとんど残差が発生していないことから、特定期間の異常が際立っています。
4. **時系列データの関係性**
– トレンドと観測値は一致しており、周期性や残差は主に短期間の変動に影響しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 観測とトレンドの間に強い正の相関があると考えられ、トレンドが観測値を主に説明していることが伺えます。
6. **直感的でビジネスや社会への影響に関する洞察**
– トレンドの上昇と合わせて、サービスの評価や顧客満足度が向上しつつあることが期待されます。
– スパイクは特異イベントの影響を示し、これが一時的なものであれば、迅速な対応策が必要です。
– サービスの周期性が少ないため、安定したパフォーマンスを提供できていると感じさせます。
このグラフからわかるように、新サービスは全体的に好調ですが、急激な変動への対応策を検討することが重要です。
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:
### グラフから得られる洞察
1. **トレンド**
– **Trend** グラフを見ると、全体的に緩やかな上昇トレンドが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residual** グラフでは、2025年7月9日前後に急激な上昇と減少が示されています。これは外れ値として考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed** グラフは、実際に観測された値です。上下に変動があり、特に7月初めに急に下がった後上昇しているのが特徴です。
– **Trend** グラフは、全体の傾向を示し、30日間を通じて安定した上昇があります。
– **Seasonal** グラフでは、周期的な変動が観察でき、特に7月5日頃にピークがあります。
– **Residual** グラフは、観測された値からトレンドと季節成分を引いたものです。この値が0に近いほど、モデルがデータをよく説明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**
– **Observed** と **Trend** は上昇傾向にありますが、**Seasonal** の変動が加わることで、観測値が短期間に上下しています。
– **Residual** の急変動は、予測できない要因がデータに影響を与えた可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンド自体は明確に上昇していますが、観測されたデータは季節性の影響を強く受けています。
6. **直感的な感想とビジネスへの影響**
– 観測値の全体的な上昇は、新サービスが徐々に人気を集めていることを示唆しており、この傾向が継続するならば市場の成長を期待できます。
– ただし、急激な変動（特に外れ値）は、特定のイベントや外部要因の影響を受けており、ビジネスの中で何らかの問題が発生した可能性も考えられます。これらを特定し対策を講じることで、サービスの質を維持し、さらなる成長を促進することが重要です。
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:
このSTL分解グラフを分析すると以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– **Trend**のプロットを見ると、期間全体を通じて一貫して上昇していることがわかります。これは、新サービスの社会WEI平均スコアが時間とともに着実に成長していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **Residual**プロットから、特に2025年7月5日前後に顕著なスパイクがあります。これはデータにおける急激な変動を示していますが、この変動の影響は短期間にとどまっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**は全体のデータを示し、トレンドと季節性、残差の総合的な結果です。
– **Trend**はデータの長期的な趨勢を示しています。
– **Seasonal**は周期的な変動を示し、短期間のリズムやサイクルを表しています。このグラフではいくつかの上昇と下降のパターンが見られます。
– **Residual**は観測データとトレンド・季節性からの逸脱を示し、予想外の変動を捉えています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– **Observed**データは、**Trend**と**Seasonal**の組み合わせに**Residual**が加わることで形成されています。それぞれがどのように寄与しているかを理解することが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドは全体的に上昇していますが、周期的な変動があるため、特定の時点での変化はトレンドだけでなく季節性の影響も受けています。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– このグラフから、事業活動や社会サービスが時間とともに成長していることを読み取ることができます。短期的な変動はあるものの、全体的な上昇トレンドはポジティブな影響を示唆しています。急激な変動についてはその理由を調査し、リスク管理を行うことが良いでしょう。
全体として、長期的には改善が見られ、短期の変動に対応する柔軟性が重要であると考えられます。
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30日間に渡って示しています。主成分分析は、多次元データを低次元に減らし、重要なパターンを捉えるための手法です。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を詳しく説明します。
1. **トレンド**:
– グラフ上に明確な上昇、下降などの時間的トレンドは見られません。PCAプロットは主成分軸に対する分散を示しており、時系列的なトレンドは示していません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上や左下に少数のデータポイントが分布しており、これらは潜在的な外れ値として考えられます。全体的に均等に散らばらず、特定の領域に密集していないポイントは、特異な構成を持つ要素を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色や密度の違いではなく、プロットの位置のみに重点が置かれています。この位置は各サンプルの主成分得点を示し、データの構造がどのように主成分１および２に寄与しているかを表しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– PCAのプロットなので、時系列データ間の明確な関係性は示されていないが、分布パターンから潜在的に関連があるデータポイントのグループを識別することができるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分1（寄与率0.53）と主成分2（寄与率0.16）の分散が表示されています。データの分布は、主成分1に沿った広がりの方が大きいことを示しており、主成分1がデータの変動要因に対してより大きな説明力を持っていることが分かります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 主成分分析の結果を活用することで、新サービスの開発や改善において、どの要素や特性が重要で、どのように差別化を図るべきかのヒントを得ることができます。特に、データの分布や特異点の理解は、サービス提供の際にリスクを軽減するための重要な情報を提供します。また、外れ値に当たるデータポイントを詳しく分析することで、新たなサービス機会の発見や問題箇所の特定につなげることができます。
この分析は、新サービスの最適化や戦略立案において、重要な知見を提供する可能性があります。
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。