📊 データ分析（GPT-4.1による）
**分析結果**
**1. 時系列推移:**
– **総合WEIスコア**は、2025年7月1日から15日にかけて全般的に安定した増加傾向を示しており、特に7月6日以降のスコアは平均して高くなっています（0.86前後）。これは、評価期間の後半において、社会的および個人的な環境の安定が向上した可能性を示唆しています。
**2. 異常値の検出:**
– 多くの異常はスコアの急激な変動に関連しています。特に、7月6日には「総合WEI」が0.69から0.87へ急上昇しており、この日は異常とされています。これに関連して、個人および社会の要因、特に「個人健康状態」「社会公平性」「持続可能性」が最も顕著に上昇しています。これらのスコアの突然の改善は、具体的なイベントや政策変更、または外部からの影響によるものの可能性があります。
**3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）:**
– 長期的なトレンドを見ると、データは全体として上昇しており、特に7月6日以降の持続的な高スコアです。
– 季節性の影響は不明ですが、定時評価の日中変化（午前、午後、夜）により一日の中で微細な変化が観察されています。
– 残差は異常値を含むスパイクを示していますが、多くのデータポイントで明らかな構造的な変動を示しているため、異常値が一時的なものではないかの可能性があります。
**4. 項目間の相関:**
– 相関ヒートマップでは、「社会WEI」の中でも「共生・多様性・自由の保障」と「社会的持続可能性」の間に強い正の相関が見られます。これは、文化的に調和が取れている場合、持続可能性が向上することを示唆しています。
– 個人の経済的余裕は他の個人要因、特に健康状態と中程度の相関があり、約束された生活水準が精神と身体にポジティブな影響をもたらす可能性を示唆しています。
**5. データのばらつき:**
– 箱ひげ図では、「個人WEI」は比較的狭い範囲の変動を示し、中位スコアより下方に軽微なばらつきがあります。異常に低い値や高い値は、特定の日や項目での悪化または改善を示します。
– とりわけ、個人の「心理的ストレス」のスコアは変動幅が大きく、ストレスレベルが不安定であることを示しています。
**6. 主要な構成要素 (PCA):**
– PC1の寄与率が0.54であり、WEI全体における主要因を示しています。これは、主に個人的および社会的多様性・公正・自治の組み合わせで、これらの項目の向上がWEI向上の強いドライバーであることを示唆しています。
– PC2は0.16の寄与率であり、個人の心理的一面が含まれていると推測されます。
**考察:**
この分析は、特定の日時のスコアが急変動する要素があることを示し、政策変更や社会イベントの影響、または個人の生活状況が根底にある可能性が考えられます。総合WEIは、個人および社会の状況が両方の軸で安定しているときに向上しているため、改善が個人の健康や心理的な改善といった短期間の結果として現れている可能性があります。データの異常値は一時的なものであるが、長期的な注意を必要とする点が多く、定期的なモニタリングが
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:
1. **トレンド**:
– グラフにははっきりした上昇や下降のトレンドは見られません。しかし、異なる時点でのデータポイントが示されています。
– 実績（青）と異常値（黒）は左側に集中しており、その後に予測値（Xマーク）が続いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒丸で示された異常値が左側に集中しており、予測値とは明確に異なる位置にあります。これは過去のデータにおける特異なケース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**:
– 青色の点は実績データを示しており、比較的一様に分布しています。
– 緑色の点は昨年のデータを表し、グラフの右上に新たに出現しています。
– 予測値（紫、ピンク）は昨年のデータと相関しつつ、ランダムフォレスト回帰や他の手法によって推定されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 昨年のデータと現在の予測との間に関連性があると見られますが、実績データとの関連はより少ないです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と昨年の時系列データの間に直線的な相関は見られません。しかし、新しい緑色のプロットは新たな傾向を示している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフは、新しいサービスにおける変動やパフォーマンスの一貫性を探るための予測を提示しています。昨年のデータとの比較と予測が関連していることは、モデルに基づく予測手段が有用であることを示しています。
– ビジネスや戦略的な観点から見ると、昨年と今年のデータの変動を慎重に評価し、予測値との整合性を確認することが重要です。これは将来の意思決定に寄与する可能性があります。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく詳細な分析です。
1. **トレンド**
– 視覚的には、データは大きく2つの期間に分かれています。一つは初期のデータ群2025年、もう一つは後期の2026年のデータ群です。
– 2025年のデータは横ばいの傾向を示し、WEIスコアはほとんど変わっていません。
– 2026年に大きな変化が見られますが、ここでもスコア自体は比較的一定です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として示されている点がありますが、全体の傾向から大きく外れているわけではありません。
– 初期のデータ群には外れ値が存在するものの、後期には見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績値を示し、2025年に集中しています。
– 緑のプロットは前年度のデータを表し、2026年の集積があります。
– 色で示された線は、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）の結果を示していますが、大きな予測範囲や変動がなく、WEIスコアの安定性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列で見た際、2025年と2026年のデータの間にははっきりとした分割があり、これはもしかすると事業や環境の大きな変化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**
– 特定の相関関係は見られないものの、全体的に一定の範囲内にスコアが収束していることがわかります。
6. **直感的な人間の認識およびビジネスへの影響**
– グラフはサービスがある特定の期間で安定して機能していることを示しています。
– ビジネス面では、この安定性はサービスの一貫性と信頼性を顧客に保証するもので、維持すべき資産といえます。
– 2026年にデータが大きく変わる点は、刷新や再評価を示しているかもしれません。この場合、顧客へのコミュニケーションと期待値管理が重要となります。
このグラフの解析を通じ、サービスの安定した運用と顧客への信頼性向上が推測されます。次のステップとしては、顧客体験の向上を目指した施策を講じることが考えられます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには明確な上昇または下降トレンドは見られません。データは初期に密集しており、特定の期間（約2026年6月から）で新たなデータ分布が現れます。これには周期的なパターンは認められません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側に数値が密集している部分と、右側の新たなデータ群の間に大きなギャップがあります。このギャップは、データ収集における時間的な制約や、新しい手法やモデルが導入された結果かもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点（実績AI）は左側に密集し、実績データを示しています。
– 緑の点（前年AI）は後期に分布し、前年の比較データを示しています。
– 異常値（黒い○）は初期データ群に見られ、通常の範囲外のデータポイントを示しています。
– 予測情報（紫の線）は、ランダムフォレスト回帰を示し、初期の予測値を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データの間には直接的な視覚的重なりはありませんが、異なる期間で個別のデータとして表示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 左側には実績と異常値が近接して現れており、データセット内で何らかの極端な値が存在する可能性を示唆しています。後期に現れる前年データは、新たなパターンの発見や比較分析の材料となるかもしれません。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– 初期のデータ群と新たに追加された前年データの存在は、モデルの改良や市場での新しい動向を検出するための信号でしょう。異常値の存在はモデル調整の必要性を示唆し、適切な分析と調整が求められます。これにより、新サービスの効果や利用状況の変化に対する理解が深まり、ビジネス戦略の調整に役立つ可能性があります。
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:
### グラフからの洞察
1. **トレンド**
– グラフは時系列の散布図であり、経済的余裕（WEI）スコアの変化を示しています。
– 初期のデータ（左側）は安定しているように見えますが、その後のデータ（右側）は明らかに減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにはいくつかの異常値（大きな黒い円）が見られますが、それ以外の点は比較的クラスター化しています。
– 一部の急激な変動が予測データとして示されていますが、実績データからのずれが観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを表し、赤い「×」は予測データを示しています。
– 異常値は黒い円で表現されています。
– 薄緑の点は前年データで、現在のデータと比較可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去のデータと予測データの間には明確な差があり、予測モデルの異なる推定値（線形回帰、ランダムフォレスト回帰など）が示されています。
– 予測は将来的な下落を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは高い経済的余裕を保っているが、予測データは今後の減少を示唆しています。
– 予測モデル間での不確実性が表示されています。
6. **人間の直感およびビジネス・社会への影響**
– 初期には高い経済的余裕が維持されているが、予測では不確実性と下降傾向が見られるため、慎重な対応が求められます。
– ビジネスとしては、潜在的な経済的リスクへの備えが必要です。
– 社会的には、個人の経済的困難が予想されるため、サポートシステムの強化が重要です。
この分析を通じて、未来のリスクを予測し、適切な戦略を立てることができるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド:**
– **序盤 (2025年7月-9月):** 青の実績データが安定して約0.8のWEIスコアを示していますが、予測値（紫、緑の線）がそれよりも低く、約0.6付近を示しています。
– **後半 (2026年6月以降):** 緑のデータポイント（前年比較）は高く、1に近いスコアを示しています。これにより、実績と比較して良好なトレンドが見られました。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 序盤の一部のデータ（黒枠）は異常値として識別されており、これらは予測から大きく外れていることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– **青の点:** 実際の測定値を示しています。
– **緑の点:** 前年の比較データを示しています。
– **黒の輪郭:** 異常値を示しています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測レンジは、予測の不確かさを示す広がりを持っています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データと予測データの間にはズレがあり、予測モデルの改善が必要かもしれません。
– 前年のデータは高い水準を保っており、特に2026年に顕著な改善が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績と前年データの相関は相対的に低い可能性があります。特に序盤では予測と実際が一致していないためです。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響:**
– 序盤は予測が実績より低いことから、もし新サービスやビジネス施策がなければ、予測通りにスコアが推移する可能性があったことを示しています。
– 後半の改善は、健康状態の改善やサービスの効果反映であり、これはポジティブな市場効果をもたらすことが予想されます。
– 異常値の識別により、データ品質改善やさらなる健康サービス評価の必要性が示唆されています。
全体として、このグラフは新サービス導入やデータの洗練により個人の健康状態が改善していることを示しており、今後の予測精度向上が期待されます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの左側において、実績データ（青い点）はおおむね横ばいで、0.6から1.0の範囲にわたってばらついています。
– 一方、予測のライン（ピンク、紫）は短期間で急上昇していますが、その後データが途切れている様子です。
– 右側の新しいデータ（緑の点）は、前年と比較すると若干低い範囲で安定しています。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 異常値（黒い円）は実績データの中に多く見られ、特に開始初期に集中しているようです。
– 急激な上昇を示した予測があるにも関わらず、実際にはそれほどの変動は観察されていません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青で表示され、心理的ストレスの実際の計測値を示しています。
– 予測データ（赤い×、ピンク・紫のライン）は異なるアルゴリズムによる予測がどのように行われたかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間に一定の乖離が見られ、予測精度の改善が必要である可能性があります。
– 前年のデータ（緑）は、新しいデータと比較として使用され、改善もしくは悪化の傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ分布は全体的に広く、心理的ストレスが様々な要因で変動していることを示唆しています。
– 左側の予測データと実績データの不一致は、モデルの過適合やデータ不足があることを示すかもしれません。
6. **直感的な印象と影響**:
– このグラフから人間が直感的に感じるのは、予測と実際の心理的ストレスの乖離が大きいことです。
– ビジネスや社会への影響としては、ストレスマネジメントのプログラムが必要であり、予測の改善が求められると考えられます。また、異常値が多数観察されることから、個別対応の重要性が示唆されます。
この分析は、事前に予測アルゴリズムの改善および新サービス設計の礎となるデータの収集方法を再評価する必要が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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータは高いスコア（0.8以上）で横ばいです。この期間は安定的です。
– 後期にはデータが更新され、スコアがやや低め（0.6ほど）で一貫しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の数値に異常値としてマークされたプロットがいくつかあります。これは、他のプロットと比較して孤立しているため異常として検知された可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色プロットは実績値を示し、全体的に高いスコアを維持しています。
– 緑色のプロットは前年度のデータで、一貫してやや低めの水準にあります。
– 灰色の影は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が各色で示されていますが、予測値自体は表示されていないようです。それにも関わらず、これにより将来のパフォーマンスを推察するためのツールが用意されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在のデータセットと前年度のデータ間でスタート地点のスコアに違いがありますが、長期的な変化はあまり見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの分布はクラスター化されており、実績と前年度の間でスコアの範囲が異なることが分かります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 高いスコアが維持されていることから、個人の自由度と自治が新サービスで十分に確保されていると読み取れます。サービスの安定性が示唆されます。
– 初期の異常値がもしも修正されている場合、システムがこれに対処する能力があることを示しています。
– 前年度とのスコア差はサービス改善の結果かもしれません。これは、顧客満足度やユーザーエクスペリエンスの向上を示す指標となるでしょう。
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**
– 初期の実績AIデータは2025年の7月から10月間で安定していますが、のちにデータがありません。
– その後、2026年の7月に前年のデータが示されていますが、どちらもほぼ水平に保たれています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の区間では「異常値」としてマークされた要素がいくつか存在しますが、大きな変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績AIによるデータで、やや密集しています。
– 異常値が存在している場所はマーカーで強調されています。
– 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）に基づく予測値は、特定の期間において水平に推移しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間の相関は全体的に高く、似た動きを示しています。予測範囲も接近しており、一貫性があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは比較的一貫しています。ただし、異常値の存在を考慮する必要があります。
– データの密度が高い場所は、WEIスコアが安定していることを示しています。
6. **直感と影響**
– 初期のデータは一貫して高いスコアを示しており、サービスの公平性と公正性が強調されていることを示唆しています。
– 異常値を除けば、全体的なトレンドは安定しており、今後の予測も高い水準を維持しています。これは、新サービスが社会的公平性に寄与することを示唆しています。
– ビジネス上では、予測がポジティブな結果を示しているため、この新サービスを拡大するための積極的な戦略を取る価値があるでしょう。
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:
### トレンド
– **上昇・下降・横ばい**: 全体として横ばいのトレンドが見られます。特に、評価日が初期の期間において多くのデータ点が集中しています。
– **周期性**: 周期的な変動は特に見られません。
### 外れ値や急激な変動
– 初期の実績データ（青い点）が0.8から1.0の高いスコア範囲に集中している一方で、評価日の後半には異常値として示されたプロットがありません。
### 各プロットや要素の意味
– **青い点（実績AI）**: 初期の時期に集中しており、予測と比較して実績データがどれほど一貫しているかを示しています。
– **赤い×（予測AI）**: 予測値を示していますが、これらはプロットされていないか別の場所にあるかもしれません。
– **緑の点（前年 – 比較AI）**: 後半に集中しており、前年のデータと比較していることを示しています。
– **予測の不確かさ範囲（灰色の帯）**: 初期の実績期間におけるばらつきを示しています。
### 複数の時系列データの関係性
– 現在の散布図では、単一の時系列の実績データと前年比較データが明確に示されています。予測データとの関係は描かれていません。
### 相関関係や分布の特徴
– 初期データは高いWEIスコアを示していますが、後半に比較AIの予測データが現れているため、長期的な変化を示して提供している可能性があります。
### 直感的な洞察と社会的影響
– **サービスの成功度**: 初期の高い実績スコアは、その時期における新サービスの持続可能性と自治性が高かったことを示しており、事業の成功度の指標となります。
– **将来の展望**: 予測や前年データと比較し、将来的な改善や調整の必要性があるかどうかについて検討する材料となるでしょう。
このグラフ全体から、人間が直感的に感じるのは、新サービスが開始された初期に高い成功を収め、その後も前年と比較して持続可能性が維持されているという安心感です。ビジネスの視点からは、今後の運用方針や戦略の調整に役立つでしょう。
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:
グラフの分析に基づき、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 青い点（実績AI）は初期に集中していますが、後半は観測されていません。これにより、分析の対象期間後半でのデータが不足している可能性があります。
– ピンクや紫の線は、予測されたスコアが異なる手法で安定した高い値を示していますが、これも中盤で途切れています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒い○）は、青い実績データの初期に集中しています。この時期に何か異常な出来事があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しており、濃密に分布しています。
– 緑色の点は前年データで、後半に集中しています。前年のデータと比較し、今年は早期にしかデータが見られない状況です。
– グレーの範囲は予測の信頼区間を示しており、比較的狭いため、各モデルの予測が安定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**
– 実績データと前年のデータが異なる期間で記録されているため、直接の比較は難しいですが、前年のデータは後期に固まっているのに対し、実績データは初期に集中しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ自体は限られた期間でしか観測されていないため、長期的な相関は見られません。実績と予測が時間とともに分断されているため、相関の評価が難しい状況です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– データの不連続性と異常値の存在は、新サービスの導入時に予期しない変動があった可能性を示唆しています。
– 予測モデルはいずれも高いスコアを示しており、新サービスが持続的に成功する可能性を示唆していますが、実績データとのギャップに注意が必要です。
– 信頼区間が狭いことからモデルはそれなりの信頼性を持ちつつ、実データの不足が将来の予測に影響を与える可能性があります。この点に注意し、データ収集体制の強化が求められるでしょう。
このグラフは、新サービスの導入時の初期データの変動を観測し、予測手法の信頼性を検討するために有用です。
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:
このグラフに基づく分析は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績値（青）は、期間の初めでは安定しているように見えますが、その後のデータが欠けています。
– 予測値は、各モデルごとに異なる動きを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青で示された実績値のいくつかは、グラフにある異常値（黒い縁）として識別されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青丸は実績データを示し、緑色は前年データです。
– 紫とピンクの線は、予測モデル（線形回帰、ランダムフォレスト回帰など）による異なる予測結果を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去の実績データは主に過去の期間に集中しており、今後の予測はさまざまなモデルに基づいて異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は初期段階での一貫性を示していますが、予測値はそれぞれのモデルにより異なる分布を見せています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績値が途切れて以降、予測がどの程度現実に近いかは不明ですが、さまざまなモデルを使って多様性を生かした予測がされています。
– ビジネスや社会においては、この予測データをもとに将来的な社会のダイナミクスを考慮した計画や戦略を立てることが期待されます。
– モデル間での予測のばらつきがあるため、どのモデルが最も信頼できるかを評価するためのさらなる検証が必要です。
この分析は、データの欠落部分を補完するために予測モデルをどのように活用するか考慮し、新サービスの成功を左右する要因の洞察に役立つでしょう。
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:
以下に、このヒートマップの分析を示します。
1. **トレンド**:
– トレンドは一様ではなく、時間帯ごとに異なるパターンが見られます。
– 8時の時間帯では、濃い紫から始まり、日を追うごとに色が明るくなるため、スコアが上昇しています。
– 19～23時の範囲では特に変動が大きく、7月5日を境に急に変化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日から7月7日にかけて、19時以降にスコアが急上昇しているのが目立ちます。
– これは、特定の日付に何らかのイベントがあった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しています。濃い紫は低スコア、黄色や緑色は高スコアを示します。
– 時間軸が下に行くほど夜遅く、スコアが異なる時間帯を詳しく分析できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯（例：8時と19時以降）は独立しており、変動パターンも異なるため、異なるユーザー行動パターンが考えられます。
– 日中よりも夜間の方が変動が大きく、ユーザーの利用行動の差が際立っている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ日付内で色が連続して変化している場所から、時間によってスコアが体系的に変わる可能性があります。
– 特定の日付、特に急激な変動が見られた日付周辺での突発的なイベントが影響している可能性があります。
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**:
– 夕方から夜間にかけて急激なスコア上昇が見られることから、特定のプロモーションやイベントが成功した可能性が考えられます。
– ビジネス面では、夕方からの利用活発化を活かして、ターゲットをシフトする戦略が有効かもしれません。
– 社会的には、特定の時間帯におけるサービスの需要増加を利用したマーケティングやサービス改善の余地があると考えられます。
この分析をもとに、さらなるデータドリブンな意思決定が可能になるでしょう。
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:
以下の視覚的特徴とその洞察について説明します。
### 1. トレンド
– 全体的にグラフ右側ほど色が明るく、その傾向として新しいサービスが提供されるにつれてスコアが安定して高まっている印象があります。
– 日付に沿ったスコアの推移としては、7月7日をピークとして、その後一貫した状態に変化しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 7月5日に暗い色を示す外れ値が見られ、これが急激なスコアの低下を示している可能性があります。
– 逆に、7月7日には非常に明るい色が示され、一時的なスコアの急上昇を示していると考えられます。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– 各セルの色の濃淡は、WEI平均スコアの高低を示しています。濃い色は低スコア、明るい色は高スコアを示しています。
– 色の変化は時間に対するスコアの変化を視覚的に表しており、パターンや異常を即座に識別できます。
### 4. 時系列データの関係性
– 時間帯と日付の2つの次元で頻度を表しており、特定の時間帯（19時）のスコアが他の時間帯と比べて比較的低い傾向があるのがわかります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 一連のデータで、時間帯ごとに異なるスコアの分布が見られるため、使用または変動の時間帯による影響を考慮する必要があります。
### 6. 人間が直感的に感じる点およびビジネスや社会への影響
– 色の変化から、常に最新のデータを確認し、スコアが大きく変動する要因を検討する必要があります。
– 特に、異常な変動が見られる7月5日や7日には他のイベントや施策があった可能性を考慮し、その原因を特定することでサービスの改善につながります。
– トレンドが持続する場合、サービスやプロダクトの安定性や成長性を強化する指標として活用できるでしょう。
これらの洞察をもとに、適切な施策の検討が必要です。
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:
1. **トレンド**:
– 全体的に、色の変化を見ると、時間の経過とともにスコアが上昇傾向にあることが示されています。特に、紫色から緑、そして黄色への移行は、スコアの改善を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日から7月6日にかけて、紫の濃い領域が見られ、急激なスコアの低下が示されています。この変動は注目に値します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 横軸は日付、縦軸は時間帯を示しています。色の濃淡はスコアの高低を示しており、紫が低く、黄色が高いことを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとのデータは、日中（特に16時以降）にスコアがより高くなる傾向が見られます。これは日中の利用が活発である可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 16時以降の時間帯にスコアが高くなるパターンが見え、特定の時間にサービスの利用が増えている可能性が示されています。
6. **直感やビジネス・社会への影響**:
– 日中の時間帯にスコアが高いことは、新しいサービスがこの時間帯に人気を集めていることを示しています。週末や特定の曜日にかけてのスコアの変化も観察することで、より詳細な顧客行動の洞察が得られる可能性があります。
– スコアの改善は、サービスの質が向上している、または利用者の満足度が高まっていることを示しているかもしれません。これは、サービスのプロモーションや改善が功を奏している可能性を示唆しています。
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
このヒートマップは、全WEI項目の相関を示しています。色の濃淡が相関係数の強さを表しており、赤色が強い正の相関、青色が負の相関を示します。以下に視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 経済的分裕や心理的ストレスには強い正の相関は見られませんが、他の要素は全体的に正の相関が多いです。
– 社会WEI項目同士や、個人WEIの健康状態と他の項目との相関が比較的高いです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 個人WEI（経済的分裕）は他の多くの項目と低い関係性を持っています（0.00に近い値が多い）。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は多くの項目で高い正の相関がありますが、一部では相関が低い（負の値）ことが注目されます。
3. **要素の意味**
– 高い相関を示すペア（赤は0.8以上）は、互いに影響し合う可能性が高い項目です。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0.83と強く関連しており、政策や施策を考える際にこれらの分野を連携させると効果的かもしれません。
4. **関係性**
– 「個人WEI（心の健康）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間には中程度の正の相関があります（0.55）。これは、個人の健康が社会的要因とある程度関連している可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 多くのWEI項目が密接に関連していることがこのヒートマップからわかります。これは、これらの項目が共に改善される可能性を示唆しています。
6. **直感的なインサイトとビジネス・社会への影響**
– 組織や政策立案者は、特定のWEI項目が他の項目にどのように影響を与えるかを考慮に入れることが重要です。特に、社会的、公平性、公正性と多様性の関連性は、包括的な政策を策定する上での鍵となります。
– 健康状態や心理的ストレスが他の項目に影響を与えるため、支援や施策の改善が総合的幸福度を高める可能性があります。
この分析が、ビジネスや政策の意思決定に役立つことを願います。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのWEIスコアは、全体的に中から高い水準にありますが、特定のWEIタイプ間で明確な変動性があります。特定の周期性や明確な上昇・下降トレンドは認識しづらいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリで外れ値が観察され、特に「個人WEI（経済活動）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」では顕著です。これは、一部の期間や条件でWEIスコアが予想外に低かったことを示しています。
3. **各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、そして外れ値を示します。中央値が高いものは「個人WEI（心理的ストレス）」、「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」などで、比較的高いパフォーマンスを示しています。
– **色の違い**はそれぞれのWEIタイプを区別していますが、直接的な意味は読み取れません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは360日間の観測結果に基づいていますが、時系列的な関係性よりも静的な分布特性が強調されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリ内で異なる分布を観察できます。たとえば、「個人WEI（心理的ストレス）」は他のカテゴリよりも均一に高いスコアを持つ一方、「個人WEI（経済活動）」は中央値が低く変動性が大きいです。
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**:
– 一部の新サービスは心理的および社会的な側面で成功しやすいが、経済活動においてはチャレンジを抱えている可能性があります。
– サービスがどのカテゴリで成功しているかの理解は、今後の改善や戦略策定において重要です。
– 高い外れ値や変動性はリスクを示唆し、特に経済活動に関するWEIスコアの低さは、課題領域としてフォーカスが必要かもしれません。
この分析は、新サービスの導入や改善を考える際に、どの領域にフォーカスすべきか、あるいはリスクを軽減するための重要な指針を提供することでしょう。
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:
このプロットは、主成分分析（PCA）を使用して新サービスカテゴリの構成要素を視覚化しています。それぞれのデータポイントは、360日間のデータに基づいています。
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 第1主成分は、-0.4から0.2の範囲に分布しており、第2主成分は-0.2から0.2の範囲にあります。データに明らかな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**:
– 明確な外れ値は少ないですが、第1主成分が-0.3以下、第2主成分が0.15以上の部分には密集があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットは、個々のデータポイントを表しており、主成分による分散を示しています。色は均一で、密度が高い部分が変化する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**:
– 第1および第2主成分による比較のため、時系列関連は直接表示されていません。PCAプロットとして、異なる要素間の隠れた関連性や相関を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間には強い相関は見られませんが、データが右上にかけて密集しているため、特定のパターンが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 密度の高い領域は、特定の要因が新サービスの構成に強く寄与していることを示しています。例えば、プロットが密集している右上の領域は、同様の特性を持つ新サービスのセグメントを示唆し、改善または強化のためのターゲットになるかもしれません。
– 社会的観点では、新しいサービスの受容や普及が特定のグループに偏っている可能性が示唆され、多様化戦略を考慮する必要があるかもしれません。
このようなグラフから得られるインサイトを深掘りすることで、ビジネス戦略の形成に役立ちます。
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。