📊 データ分析（GPT-4.1による）
データの分析から浮かび上がる主なポイントは以下の通りです。
1. **時系列推移**:
– 総合WEIスコアは、全体として7月1日から7月17日にかけて0.7台から徐々に上昇し、7月6日以降は0.8台で安定している傾向が見られます。この期間に特に顕著な上昇が見られるのは7月6日で、この日には複数の高スコアが観測されています。
2. **異常値**:
– 7月6日に顕著な異常値が見られ、総合WEIスコアは0.87、0.86などの高い値を取っています。これは、社会WEI平均や個人WEI要因（例えば、経済的余裕や健康状態）での高スコアと関連している可能性があります。この日において特殊なイベントやポジティブな外部要因が影響した可能性があります。
3. **季節性・トレンド・残差**:
– STL分解によると、総合WEIのトレンド成分は緩やかな上昇を示しており、データの季節性成分は明確ではないものの、自発的な上下動が存在する可能性があります。残差成分は、非周期的で突発的な変動を示しており、一部の大きな変動がデータ全体のパターンに影響していることを示唆しています。
4. **項目間の相関**:
– 経済的余裕と健康状態、または社会的なサステナビリティと社会基盤の教育機会の間には、高い相関が示されています。これらの要素の強い関連性は、生活の質や社会の安定性が全体的なWEIスコアに及ぼす影響を示しています。
5. **データ分布**:
– 箱ひげ図を想定すると、総合WEIスコアは0.72から0.85の範囲で変動し、中央値は0.80前後に位置しています。外れ値は主に7月6日および7日付近で観測され、特別な要因が一部の日にそれらのスコアを高く引き上げた可能性が考えられます。
6. **主要な構成要素 (PCA)**:
– PCAの結果から、PC1が53%の寄与率を持ちます。これは、データの変動の主要な部分を説明しており、健康状態や経済的余裕、社会インフラなどの要因が強く連動していることを示しています。PC2は16%の寄与率を持ち、第二要素として、自由度と自治、心理的ストレスなどが影響を与えていることが考えられます。
この分析を通じ、データセット中で観測された変動やパターンが、WEIスコアにどのように影響を与えているかを理解し、特定の要因が影響する可能性の大きい日付や状況をより深く理解する手助けとなるでしょう。個々の要素がどう社会全体に影響をもたらすか、より詳細な分析で解明可能です。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）のデータポイントは、全体的に横ばい状態を示しており、大きな上昇や下降はありません。
– 予測（線形回帰）は安定した水平線で、変化がないことを示しています。
– ランダムフォレスト回帰予測は、わずかに上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 線で囲まれたグレーのエリア内にほとんどのデータポイントが集中しており、安定した範囲内に収まっています。
– 外れ値として強調された大きな黒い丸が2つあり、これらは他のデータポイントと比較して特異な値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実際のデータを示し、全体的に均一に分布しています。
– 予測AIによる黄色の線は、予測の不確かさを示し、予想範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIのデータは、現実のデータを基に予測値と比較するためのベースラインになっています。
– 予測AIによる複数のモデルが示されていますが、実績と照らし合わせて一致する部分と違う部分を分析することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データはある程度の一貫性を持っており、外れ値を除けばほぼ水平に分布しています。
– 異常値が少数あるため、全体的なトレンドへの影響は小さいと考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 安定したパフォーマンスを示しておりコンスタントな運営が予想されます。
– 外れ値の特定およびその原因の分析は、異常事象の発見やリスク管理に役立ちます。
– ランダムフォレスト回帰の予測は、将来の上昇ポテンシャルを期待させ、ビジネス戦略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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績値（青のプロット）は、全体的には横ばいからわずかな上昇傾向が見られます。
– 予測値では、線形回帰ではほぼ横ばい、決定木回帰では少し減少、ランダムフォレスト回帰では上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は特にありませんが、個別の点が予測不確実性範囲から外れることがあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の実績値プロットは実際のデータを示し、黒の円で囲まれた点は特異点として注目されています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は、予測の信頼性を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる傾向を示しており、それぞれのモデルがデータを異なる方法で捉えていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は予測値の変化を映していないことから、現在の予測モデルはデータの挙動を完全に捉えきれていない可能性があります。
6. **直感的洞察と影響**
– データは安定しているが、未来の予測に関してはモデルにより結果が異なります。これは、新サービスの安定性と将来の不確実性についての議論を生む可能性があります。予測の不確かさを考慮することで、事業の計画やリスク管理についての戦略を練る必要があるでしょう。
### ビジネスや社会への影響
– 短期的に安定した結果が見られますが、予測の多様性は、未来の施策を考える上で、複数のシナリオに対して柔軟に対応することを示唆しています。
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**
– **実績データ**（青い点）は、期間の初めに急激に上昇し、その後は主に横ばいで安定しています。このことは、サービスの立ち上がり初期に急成長があったことを示唆しています。
– **予測データ**（Xマーク）の3種類（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、ほぼ同様の横ばいトレンドを示しており、今後の成長はあまり期待されていない様子です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータに異常値（黒い円で囲まれた点）があり、これらは外的要因や測定誤差、または予期しない出来事の影響かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青色の点）**は、過去のデータを示しています。
– **予測（赤色のX）**は、AIによる予測値を示しています。
– **異常値（黒い円）**は、通常の動きから大きく外れた点を示しています。
– グレーの範囲は、AIの予測不確かさの範囲を示しており、予測の信頼度を表しています。
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相互に関連していますが、予測データは実績データの近傍にあり、現在のトレンドが続くと予測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ全体にわたって一定の範囲内で推移しており、極端な値が少ないことから、比較的安定したシステムであることが示唆されます。
6. **人間が直感的に感じること及びビジネスや社会への影響**
– 新サービスの立ち上げや市場導入直後に強い成長が見られ、その後は安定期に入ったと解釈できます。ビジネス的には、成長のピークを過ぎて次のステージへの移行を考える段階が来ている可能性があります。社会的には、新たな競争や市場の進化が必要かもしれません。
このグラフは、新サービスが市場で受け入れられる兆候を示していますが、安定期に入ったため、さらなる成長を促進するためには新たな戦略が必要となるかもしれません。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績AIのデータポイントは、特に明確な上昇や下降のトレンドが見られず、横ばいの傾向があります。全体として、WEIスコアは0.7から0.85の間を推移しています。予測のライン（線形、決定木、ランダムフォレスト回帰）は、期間後半に一定値を保持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として、0.6付近に1点大きく離れたポイントが確認できます。これは異常値として円で囲まれています。
3. **プロットや要素の意味**
– **青い点**: 実績のWEIスコア（実績AI）。
– **赤いバツ**: 予測のWEIスコア（予測AI）。
– **黒い丸**: 異常値。
– **灰色の帯**: 予測の不確かさ範囲。
– **予測のライン**: 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. **時系列データの関係性**
– 予測ラインと実績値の間の違いが時間とともに増加しています。予測の精度やモデルの選択による影響が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは、平均的に0.75付近に分布していますが、全体として比較的一定の範囲の中で変動しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 実績データのスコアが安定していることから、評価格は現時点で大きな変動がない状況と考えられます。
– 新サービスが市場で安定して受け入れられている可能性があります。ただし、外れ値が存在し、予測と実績のズレがあるため、モニタリングの継続が必要です。
– 予測モデルの異なる選択が予測精度や予測信頼区間に影響を与えることに配慮し、精度向上やモデル改善が必要かもしれません。ビジネス戦略としては、安定したサービスの提供とともに、異常値の原因特定と改善策に取り組むことが重要です。
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:
以下にこのグラフの視覚的な特徴およびそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績値（青のプロット）は、0.8〜0.9の範囲内で横ばいのトレンドを示しています。大きな上昇や下降は見られませんが、一部0.6付近のプロットも存在します。
– 予測値（様々な回帰手法）のラインはほぼ横ばいで、特に大きな変動はありませんが、緩やかな上向き傾向（ランダムフォレスト回帰）も見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い縁取りのプロットは外れ値として示されていますが、全体的なスコア範囲内に収まっており、重大な健康変動は示していないようです。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績値を示し、実際の健康状態がどのように変化したかを表しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、実績値と比較して横ばいか、わずかな上昇を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）はかなり狭く、予測精度が高いことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測モデルそれぞれは実績データに対して、ある程度の相関を持ちながらも、予測精度（不確かさの範囲）を考慮に入れた際に高い信頼性を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 健康スコアが安定していることはポジティブな指標です。これは新サービスの有効性を示すものであり、顧客の健康維持に寄与している可能性があります。
– 予測精度が高いことから、これを基にした健康管理指標の提供やコーチングサービスに展開することが有用です。
– 外れ値の原因を追求し、その背後にある要因を理解することも、さらなるサービス改善に役立つでしょう。
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:
以下は提供されたグラフについての詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– 前半の約20日間、実績（青のドット）は0.6から0.8の間で横ばいです。
– 後半で急激に上昇し、最終的に0.8に達しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初めの数日間に、いくつかの値が他と異なる（黒い丸で囲まれている）外れ値として認識されています。
3. **各プロットや要素**:
– 青は実績データを示し、紫の線はランダムフォレスト回帰による予測です。
– 灰色の背景は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 外れ値として認識されるデータは黒い丸で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間にある程度の整合性が見られ、特に後半では予測が実績に近づいています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の分布は比較的一様ですが、後半では予測が実績に近づく形で調整されているようです。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 実績の上昇は、個人の心理的ストレスが増加している可能性を示唆しています。
– ビジネスでは、このトレンドを考慮して、ストレス管理をサポートする新しいサービスの需要が高まる可能性があります。
– 外れ値の認識は、特定の期間で何らかの異常な出来事が発生したことを示しており、これを分析することでさらなる洞察が得られるかもしれません。
この分析に基づいて、ストレス管理策の改善や予防策の提案を行うことが有効です。
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:
以下の視覚的およびデータ分析的な洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、大体0.75から0.85の範囲で横ばいになっています。目立った上昇や下降は見られません。
– 予測（緑、青、紫の線）は、いずれも軽微な上昇傾向を示していますが、特にランダムフォレスト回帰は他に比べて強い上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値はほとんどなく、全体として安定した範囲内に収まっているようです。
– 異常値のマークは大きくつけられていないため、実績データは安定していると考えられます。
3. **要素の意味**:
– 青い実績点は現在のWEIスコアを示し、黒い丸で囲まれた部分が外れ値として認識されています。
– グレーの帯が予測の不確かさの範囲を示しています。全体的に狭いので、予測は精度が高く信頼できると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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）は微妙な違いはあるものの、全て上昇トレンドを示しています。
– これらの関係性から、少なくとも短期的に見れば現在のスコアが徐々に向上する可能性が高いと推測できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のスコア分布は比較的均一で、特に高い集中点や偏りは見られません。
– 予測と実績の間には一定の一貫性があるため、モデルの信頼性が裏付けられます。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– グラフからは、WEIスコアが安定しているように見えますが、予測によれば少しずつ改善されていくことが期待されています。
– 自治と自由度が関連する新サービスカテゴリにおいて、スコアが上昇することはポジティブであり、利用者の満足度向上やサービスの受容性が高まる可能性があります。
– 社会的には、このトレンドが続けば、個々の自治が重視される事業の発展や対話の深化が促進されることが期待されます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績の散布図（青い点）は概ね安定しており、特に大きな上昇や下降の傾向は見られません。水平方向の変化が大きくなく、横ばいに近い状態です。
– 予測の線（紫、青、水色）は平行しており、長期的な変化は予想されていないようです。しかし、ランダムフォレスト回帰（紫）が予測期間の最初に一時的な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の実績が黒い円で強調されていますが、これらは明らかな外れ値です。WEIスコアが0.6付近まで急落していることから、特定の時点で不公平性・不公正さが増したと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の実績を示し、黒い円は外れ値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、多くの実績が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**
– 予測の異なる手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による結果は、全体的に一致していますが、ランダムフォレスト回帰のみが初期にどっしりとした上昇を示しています。この違いがどのような要因によるのかは、さらなる調査が必要かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの大半が予測の不確かさ範囲内に収まっていることから、予測モデルは比較的安定していると言えます。
6. **人間が直感的に感じることや、ビジネス/社会への影響**
– 直感的には、この新サービスは公平性・公正さの観点からは大きな波乱が少ないと感じられるでしょう。
– しかし、数回の顕著な外れ値があるため、特定のイベントや要因が影響として考えられ、それに対処することでさらなる改善の可能性があります。
– ビジネスや社会においては、安定性は信頼性につながり、新サービスの普及に寄与する一方、外れ値をどう処理するかが課題となる可能性があります。
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**
– グラフの実績データ（青い点）は、最初の数日間で急激に上昇し、その後は0.8から1.0の間でほぼ横ばいです。
– 予測データ（異なるモデルによる予測線）は、全体的に横ばいで、それぞれ異なる一定の値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点の一部が黒い円で囲まれています。これは外れ値を示しており、実績データにおいて予測と大きく異なる動きをした日があります。
– 外れ値は大きな変動を示す可能性があり、特に注意が必要です。
3. **プロットの要素**
– 青い点（実績値）は、実際の観測データを示しています。
– 予測モデル別の線（緑、青、紫）は、それぞれ線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測を表しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示し、モデルの信頼性を理解するのに役立ちます。
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間には一般的に一貫性がありますが、外れ値の日を除いて予測モデルは実績データをほぼ正確に推測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.8以上で安定しているため、持続可能性と自治性のスコアが高いことが示唆されます。
– 異なるモデルの予測が互いに近いということは、これらが同様のパターンを認識している可能性があることを示します。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフから直感的に感じることは、サービスが持続可能性と自治性の面で安定して高いスコアを維持していることです。
– 予測と実績の一致は、現在のビジネスモデルやサービスが十分に持続可能であることを示唆しています。
– 外れ値の日が何を意味するのかを解析することにより、さらなる改善や予期せぬリスクの軽減に役立ちます。これはビジネスや社会において、より戦略的な意思決定をサポートするでしょう。
この分析は、持続可能で自主性のある新サービスを成功させるための重要な洞察を提供します。
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、「社会基盤・教育機会」に関連する新サービスカテゴリのWEIスコアの推移を30日間にわたって示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– グラフには、実績（青いプロット）と3つの異なる予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されています。
– 実績データは、おおむね0.8〜1.0の範囲で推移しており、特定の上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測では、決定木回帰とランダムフォレスト回帰がほぼ横ばい、線形回帰はわずかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの青いプロットデータには、黒い丸が囲んで表示され、外れ値として示されています。これらは、一般的なデータトレンドから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**:
– 青いプロット（実績AI）は実際の観測データを表し、外れ値はさらに黒い輪で囲まれています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）が示されていますが、すべての予測手法が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**:
– 予測データは、実績データと概ね一致しており、各手法による予測の結果に大きな差は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは比較的狭い範囲で分布しており、全体的には安定していると考えられます。
6. **直感的な印象およびビジネス/社会への影響**:
– トレンドが横ばいで安定しているため、サービスの基盤的要素や教育機会における現状維持が続いていると捉えることができます。
– 外れ値は要因を調査する必要があり、それが今後の改善につながる可能性があります。
– ビジネス面では、サービスの信頼性を維持することが重要であり、新たな要因への対応が鍵となるかもしれません。
このグラフからは、新サービスの安定的な提供が持続されていることが示唆され、今後の改善に向けたベースラインを構築するための貴重なデータを提供しています。
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
1. **トレンド**:
– 実績の散布図（青の点）は、初期にはスコアが0.6から始まり、その後0.8付近で安定しています。
– 予測（紫、シアン、マゼンタの線）は、今後のスコアがさらに上昇し、安定することを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数日間に外れ値（黒い丸で囲まれた青のプロット）が存在しています。ただし、全体のトレンドには大きな影響は与えていないようです。
3. **各プロットや要素**:
– 青の点は実績データを示しており、xAI/3σで示されたエリアは予測の不確かさの範囲を示しています。
– 予測線は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の三種類で予測されています（それぞれ異なる色で表示）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データのトレンドと予測線のトレンドは、おおむね一致しており、今後の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**:
– 実績データには軽度の上昇トレンドが見られ、予測データと整合しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– スコアが徐々に上昇し、予測も楽観的であるため、新しいサービスが社会WEIにおける共生・多様性・自由の保障に貢献している可能性があります。
– 外れ値が少なく、安定したスコアが予測されているため、ビジネスにおいては安心してこのサービスを展開できると考えられます。
– 社会的には、多様性や共生の意識が向上していることが感じられ、今後もこの流れが続くことが期待できます。
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:
このヒートマップは、新サービスカテゴリでのWEIスコアの時系列を30日間にわたって表現しています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– 最初の数日は低いスコア（紫）で始まり、徐々にスコアが上がっている（緑から黄色）ことがわかります。特に7日目頃に最高値を示しています。その後も一定の高水準で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日から7月6日にかけてのスコアの上昇は注目に値します。この期間に何か特別な要因があったかもしれません。
– 7月6日から7月7日に一気に高まる急激な変動があります。
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大小を示し、紫に近いほど低く、黄色に近いほど高いスコアです。
– 時間軸がないため、1時間ごとの動きでなく1日ごとのスコアを示していることが考えられます。
4. **時系列データの関係性**:
– 特定の日付で黄色が連続しているため、その期間はスコアが安定して高い状態であることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間の進行に伴い、全体的にスコアが上昇し、その後安定的に推移している傾向が見られます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 初期のスコア低迷後の急上昇は新サービスの効果が出始めた可能性を示唆します。
– 安定した高スコアはサービスの品質や効果に対する顧客満足度が高いことを意味し、ビジネスの成功や持続的な成長を示唆します。
このグラフからは、新サービスの導入が徐々に受け入れられ、評価が向上した様子を直感的に理解することができます。
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:
このヒートマップは、新サービスカテゴリの個人平均WEIスコア時系列を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を説明します。
1. **トレンド:**
– 各時間帯で色の変化がありますが、規則的な周期性や長期的なトレンド（全体的な上昇や下降）はあまり見られません。
– 日付ごとに特定の時間帯で色が変化しており、色の濃淡がランダムに見える部分もあります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特に2025年7月5日午前8時、7月5日午後4時、7月17日午後11時に濃い紫や黄色の領域が見られます。これらは外れ値または急激なスコア変動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:**
– 色の濃淡がWEIスコアの高さを示しており、黄色は高スコア、暗い紫は低スコアを示しています。
– 数値そのものが視覚的に密集していることから、短期間内に多くのデータが収集されていることが伺えます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 同日の別の時間帯に異なるスコアが出ることが多く、時間帯による変動が強いことが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 特定の時間帯においては、スコアの変動が他の時間帯と比べて顕著で、ランダムな変動というよりは何か規則性のある変動を示している可能性があります。
6. **直感的な感想とビジネスへの影響:**
– 人間が直感的に感じるのは、時間帯によってスコアに変動があるということです。これにより、特定の時間帯における顧客対応の質やサービスの利用率が変動している可能性があると考えられます。
– ビジネス面では、これらのデータを活用することで特定の時間帯にリソースを効率的に配分することが可能です。たとえば、スコアが高い時間帯に更なるサービスを提供する事で顧客満足度を高める機会となるでしょう。
このような洞察を基に、サービス改善やリソース配分の見直しに活用することができるでしょう。
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:
このヒートマップから次の点に注目して分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 色の変化を見ると、7月の頭（1-5日頃）は濃い青から紫にかけて低い値を示していますが、その後、緑や黄色に向かってスコアが上昇しています。
– 時間帯によってもスコアが異なり、高い時間帯（例えば16時から19時頃）は高いスコアを示す傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日前後に極めて低いスコア（濃紫）が見受けられ、この時間帯は注意が必要かもしれません。
– 7月6日以降、急にスコアが高まり、安定した高スコアを維持しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いはWEI平均スコアを示し、緑から黄色が高スコアを、青から紫が低スコアを示していることがわかります。
– 縦軸に時間、横軸に日付が配置され、スコアの変動を時間帯と日で追跡できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯により異なるパターンが見られ、特定の時間帯（16〜19時）が他の日と比べて突出して高いスコアを示します。
– これはサービスの利用率が特定の時間で増加していることを示唆しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日付が進むにつれてスコア全体が向上するトレンドがあります。
– これが持続するならば、サービスの満足度や効率性が改善されている可能性があります。
6. **直感とビジネス・社会的影響**:
– 初期の低スコアの時間帯に対する改善策があれば、全体のスコア向上に寄与する可能性があります。
– 比較的高いスコアが夕方に集中していることは、その時間帯に人々が新しいサービスを利用しやすいタイミングであることを示唆しています。
– 企業やサービス提供者は、高スコアの時間帯を基にマーケティング活動や人員配置を最適化することで、更なるサービス向上を目指すことが可能です。
このように、ヒートマップはスコアの時間的、日付的な変動を視覚的に捉えることができ、サービス改善のための重要なヒントを提供しています。
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:
この相関ヒートマップから得られる洞察について詳しく見ていきましょう。
1. **トレンド**:
– このヒートマップは相関を示しているため、直接的な時間的トレンドは示していません。ただし、相関が強いかどうかが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関において、際立って低い値は外れ値として注意する必要があります。例えば、個人WEI（経済的余裕）と他の項目との相関は比較的低く、しばしば負の相関となっています。
3. **各プロットや要素**:
– 色が濃い赤色に近いほど、強い正の相関を示しています。逆に青色に近いものは負の相関。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」はほとんどの項目と強い相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列ではないため、直接的な関係性を見ることはできませんが、「総合WEI」と「個人WEI平均」および「社会WEI平均」は非常に高い相関を持ち、全体として強い関連性があると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI平均」は0.88の強い正の相関があり、また「社会WEI（持続可能性と自治性）」との相関も高い（0.67）。
– 相関の低い組み合わせとして、「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の-0.03が注目されます。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– このヒートマップは、各WEI項目間の関連性を視覚的に示しており、新しいサービスの開発や政策の策定にあたり、特に重視すべき要素を特定するのに役立ちます。
– 「総合WEI」や「社会WEI平均」に強く影響を与えるキー領域が見えますので、これらに注力することで、全体的な改善が期待できます。また、「個人WEI（経済的余裕）」の改善には別のアプローチが必要かもしれません。
このヒートマップは、全体的なWEIの動向や相互作用を理解するための強力なツールとなります。特に、ポジティブな相関を持つ要素に焦点を当てた改善策を考えることが、持続可能な社会や個人の幸福度の向上につながるでしょう。
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:
この箱ひげ図は、さまざまなWEIタイプに関するスコアの分布を30日間にわたって比較しています。以下のポイントに注目して分析を行います：
1. **トレンド**:
– 特定のトレンド（上昇、下降、周期性）は、この箱ひげ図では把握しにくいです。このタイプのグラフは分布を示すため、時系列の変化には向いていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI平均」「個人WEI（経済的幸福）」「個人WEI（持続可能性と自給自足）」などのカテゴリでは複数の外れ値が観察されます。これらは他のデータポイントと比較して異常に低いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の中央線は中央値を示し、箱の上下限は第一四分位（Q1）と第三四分位（Q3）を示しています。
– 箱の外にある点は、外れ値として考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データは直接示されていませんが、異なるカテゴリ間でのスコアの落差や重複は確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くのWEIタイプでスコアの中央値が0.8以上となっており、全体として高めのスコアが維持されています。幅が狭いWEIタイプは、スコアのばらつきが少ないことを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、「社会WEI（生態系・持続可能性）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は比較的一貫した高い満足度があるということです。
– ビジネスや社会においては、スコアが高くばらつきが少ない領域が、一般的に顧客満足度が高く維持されやすい環境を示している可能性があります。一方、外れ値の多いタイプは、特定の不満が潜在している可能性を示唆しています。
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**
– **Trendプロット:** 全体として緩やかな上昇トレンドを示しています。このことは、新サービスの人気や業績が徐々に改善されている可能性を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residualプロット:** 7月7日から7月10日にかけて急激な変動があります。この期間に一時的な要因が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observedプロット:** 観測データそのものを示しており、他の要素がすべて組み合わさった結果を表現しています。
– **Seasonalプロット:** 周期性の要因を分解したもので、比較的安定した小さな周期変動が見られます。
– **Residualプロット:** SeasonalityやTrendでは説明できない変動部分で、ここには外れ値が現れていることがあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– いずれのプロットも互いに関連しており、ObservedはTrend、Seasonal、Residualの合計で構成されています。
– 特に、TrendとObservedの密接な関係が際立っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドによる安定した上昇が観察される一方で、Seasonalの小さな周期変動とResidualの突発的変動が全体に影響を与えていることがわかります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– トレンドの上昇は新サービスの成長を示唆し、市場での期待感や需要の増加を反映していると考えられます。
– 急激な変動要因は注意を要し、外部要因や突発的なイベント（例えば、プロモーションや外部からの評価）を検討する必要があります。
– ビジネス判断では、安定した上昇を支える施策の継続と、急激な変動要因の詳細な分析が重要です。
このように、各プロットの特性と相互作用を理解することで、新サービスの現状と将来の戦略を効果的に策定することが可能になります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **Trend (トレンド)**: グラフのトレンド部分はゆるやかに上昇しています。これにより、全体的なスコアが時間とともに改善していることが示されています。
– **Observed (観測データ)**: 安定した上昇傾向が見られ、徐々にスコアが高まっている印象です。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residual (残差)**: 一時的に大きな変動が見られますが、それ以外は比較的落ち着いている印象です。特に7月10日ごろに急激な変動が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**: 全体のデータの実際の観測値を示しています。
– **Trend**: データの基調的な動きを示し、全体の方向性を把握するのに役立っています。
– **Seasonal**: 定期的な変動を表しており、30日間の中でスコアが頻繁に上下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**
– TrendとObservedは、全体的な動きが一致しており、SeasonalやResidualの影響を受けながらも、基本的には上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体として、季節性の影響よりもトレンドの影響が大きいため、根本的な改善が進行中と言えます。Residualからは、一部の異常値が影響を与えていることが読み取れます。
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**
– **直感的感覚**: グラフを見ると、徐々に改善している様子が伝わり、個人のWEIスコアが向上していることに前向きな印象を抱くでしょう。
– **ビジネスや社会への影響**: 新サービスの効果が発現していると捉えることができ、顧客満足度やユーザーエクスペリエンスの向上につながる可能性があります。この改善傾向が続くことで、さらなる市場拡大や顧客獲得に寄与する可能性があります。
全体として、一定の周期性や短期間の変動を除けば、データはポジティブなトレンドを示しています。ビジネス戦略としては、この改善を維持・促進するための施策を検討する価値があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 「Trend」プロットは一貫して上昇しており、新サービスの社会WEI平均スコアがこの期間中に全体的に改善していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「Residual」プロットでは、7月7日から7月12日にかけて顕著な外れ値や急激な変動が見られ、その他の期間は比較的安定しています。この時期に一時的な不安定要因があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**: 観測されたデータ。新サービスの実際の社会WEI平均スコアを示しており、全体的に0.75から0.90の範囲で変動しています。
– **Trend**: 長期的なトレンド成分を示し、全般的に安定した上昇傾向を示しています。
– **Seasonal**: 短期的な季節変動を捉えており、小幅な波で顕著な周期が観察できます。
– **Residual**: トレンドと季節変動を除去した後の残差であり、予想外の変動や外れ値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドは安定して上昇していますが、季節性と残差には短期的な変動が見られます。このことは、新サービスの導入効果が基本的には上向きである一方で、季節的な要因や予期しない出来事に影響を受けていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節性とトレンドの間には明確な相関はなく、トレンドはむしろ積極的に上昇しています。特定の期間に起こる不規則な残差の変動が注意すべき点です。
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**
– 直感的には、新サービスは社会的に広まり、一定の需要が増していることが予想されます。ただし、特定の期間に予期しない変動があるため、これに対する対応策や分析が必要です。
– ビジネスにおける戦略としては、上昇トレンドを活用しつつ、急激な変動があった時期の原因を特定し、将来的に安定した成長を図ることが得策です。
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:
分析を行う際の主要なポイントを以下に示します。
1. **トレンド**:
– このグラフは散布図で、主成分分析（PCA）の結果を示しています。2つの主成分に基づいた分布ですが、はっきりとしたトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかな外れ値は左上隅と右下隅に見られます。これらのデータポイントは、他の要素と比べて異なる動きを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 点の密度が高い部分は、データが集中していることを示しており、通常の分布を意味します。グラフの右上側と中央あたりに多くの点が集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 個々の点は異なる時点でのデータを示している可能性がありますが、時系列としての明確な関係性はグラフからは直接示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分との間に明確な相関は見られません。データは全体的に散乱しており、多様な特性を持っていることがうかがえます。
6. **人間の直感とビジネスへの影響**:
– 人間がこのグラフから感じ取るのは、データが明確なグループを形成していないこと、つまりこの新サービスカテゴリにおいては多様性や異質性があるということです。
– このことは、ビジネスにおいて様々な要因（例えば異なる顧客層やサービス特性）が影響している可能性を示唆しており、サービス提供においてはカスタマイズやパーソナライズが重要になるかもしれません。
これらの視点を基に、データをさらなる分析や具体的な状況に適用して検討することが望ましいです。
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。