📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合所見
#### 時系列推移
– **全体のトレンド**: WEIスコア全体は、最初の数日間において0.72付近の中低位で開始し、その後徐々に上昇し始めています。7月6日以降にはスコアが一時的に上昇（0.87以上）し、その後も高位で安定しています。7月17日には再び0.865に達しています。
– **顕著な変動期間**: 最も顕著な変動は7月3日から6日にかけてのスコアの上下動で観察され、この期間に急激な上昇が見られます。
#### 異常値
– **具体的な異常値**: 特に7月6日、日中から夜間にかけて0.87や0.84など、異常に高いスコアが検出されています。これは、社会機能（例えば、社会基盤の強化や共生・多様性の確保）がこの時期に急速に改善したことを示唆しています。
#### 季節性・トレンド・残差
– STL分解での季節性を具体的に指摘するデータはありませんが、短期間の周期的または突発的な変動が見られます。
– **トレンド**: 安定した上昇から急上昇、更に安定への推移が見られ、長期的に見て全体としては改善の兆候を示しています。
#### 項目間の相関
– 各WEI項目間の具体的な相関について詳細なヒートマップはここでは示されていませんが、経済的余裕や健康状態といった個人関連の要因と、持続可能性・自治性などの社会的要因が協調して高いスコアをもたらしている可能性があります。
#### データ分布
– **箱ひげ図による分散**: データの箱ひげ図を詳細に分析した場合、特定の項目に特異な外れ値が見られるかもしれませんが、全般として新サービス分野におけるWEI評価は集中傾向にあります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1, PC2の寄与率**: 主成分分析によると、PC1が53%を占めており、これはWEIに対する全体的な直接の影響を示唆しています。特に経済的要因や個人の健康・ストレス管理が主要な構成要素であるとされ、その他16%は第二の主成分PC2が捉えます。
### 考察
– **要因の影響**: 経済的安定性や社会基盤の均一性、自治性の持続可能性の向上が、全体的なWEIスコアの好転に寄与していると考えられます。
– **異常値の要因**: 短期間での異常に高いスコアは、特定のイベントや政策介入による一時的な社会的及び経済的環境の改善によって引き起こされた可能性があります。
全体として、概要されたデータのトレンドや異常の評価をもとに、新サービスの導入効果やその持続性を評価し、将来的な予測と改善のための指導材料とすることができるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– グラフの右側、特に多くの緑色のデータポイントが集中している部分で、時系列上かなり離れている期間のデータがあることがわかります。現在のデータは、過去のデータから急に上昇した位置にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の黒い枠で囲まれた領域において、異常値が登録されています。これらは他のデータポイントと比較してWEIスコアが明らかに異なるため、特に注目する必要があります。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データ（青）は一塊で集中しており、過去のデータと比較した上でのAIによる予測（紫、ピンク）の結果との違いが明示されています。
– 緑色のデータは前年比を示しており、最新の実績データと大きく異なります。
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（異なる回帰方法）との間で微妙に異なる結果が示されており、それぞれの手法の予測力や偏りを評価することが期待されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値があるものの、実績データ自身の分布は比較的狭い範囲に収まっています。
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**:
– 現代の客観的なデータに基づき、新サービスのスコア評価が過去と大きく異なる点は、サービスの成功または市場環境の急激な変化を示唆します。これにより、さらなるデータ調査や戦略的な意思決定が必要とされるでしょう。この急な変化は企業の成長機会を示す一方、リスク管理の必要性も感じられます。
このような洞察を基に、新サービスのマーケティング戦略やリスク評価の再考などを行うことが効果的です。
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平均スコアの推移を時系列で示しています。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 左側の青色の実績データは、ある時点で急激な変動が見られますが、大まかには安定しています。
– その後、予測データが示されていますが、時期が空いています。予測のトレンドは他の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって異なっていますが、全体的には一貫して上昇傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の青色データにおける「異常値」として示された点があります。
– 予測モデルにおいて予想される範囲外の点や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色は実績値を示し、実際の計測データを表しています。
– 緑色は前年の比較データを示しており、今年の予測や実績の参照として機能します。
– 紫色、青緑色、ピンク色の線は、それぞれの予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果を示しています。
– グレーの帯は、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**:
– 実績と予測の間には明確な時間的間隔があります。実績データから予測データへの移行がスムーズではなく、モデルごとに異なる予測傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一貫性がありますが、予測データではモデル間で多少のばらつきが見られます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 現在のサービスにおける成績は比較的良好であることが示されていますが、異常値の存在は改善の必要性を示しているかもしれません。
– 予測モデルが示す上昇トレンドは、サービスの成長を期待させ、戦略的な施策に影響を与える可能性があります。
– 予測の不確かさが示されていることから、柔軟な対応やリスク管理の必要性が強調されるでしょう。
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**
– グラフは直近の評価日（おそらく2025年頃）から急激に動きが見られ、後半、この期間における実績がないことから将来予測のみに依存していることがわかります。
– 実績データは比較的安定しているが、新しい予測値が示される部分では変化が存在します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにおいて異常値が特定されており、これは通常の範囲外として考えられます。
– 予測区間外に急激な変動は見られず、予測範囲内に収まっているようです。
3. **各プロットや要素**
– 実績AI（青点）は過去のデータを示し、異常値は黒の円で囲まれています。
– 予測（赤の×）、特に異なる方法の予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がカラフルな線で示されています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は、将来のスコアの変動範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データに分かれ、過去のデータは安定しているが、予測の手法によって将来の傾向に違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが安定している一方で、予測データの手法間で若干の差異が見られます。
– 各予測手法が異なる結果を示していることから、データセットの複雑さや不確実性の影響が考えられます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 実績データの安定性は、新サービスの現時点での健全さを示唆します。
– 予測データのバラツキが存在することから、将来的なリスクや不確実性があるものの、それぞれの予測値が提供する洞察を元に意思決定をすることが求められます。
– 異なる予測手法の結果を比較することで、将来の戦略に有効な情報を得ることができるでしょう。
直感的には、予測に依存する状況である現在、慎重な分析と多角的なアプローチが必要であることが示されています。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 左側に集中した実績データ（青い点）は、横ばいで安定しているように見えます。
– 右側には予測（緑の点）が時間の経過とともにいくつかのグループに分かれて表示されています。予測の後半は、やや安定しているように見えますが、密度の差があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側に大きな円があり、これは外れ値を示している可能性があります。これが何を表しているのかは、注目に値します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青：実績データを示し、過去の実際の経済的余裕のレベルを示しています。
– 緑：予測データを示し、今後の経済的余裕のシナリオを表しています。
– 大きな黒い円：異常値を示している可能性が高いです。
– 他の色の線は、複数の予測モデル（例えば、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測を示しており、実績データと比較した様子を確認できます。
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を比較すると、実績データは安定しているのに対して、予測には多様なシナリオがあります。
– 異なる回帰モデルが、若干異なる未来のシナリオ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**
– 公開されたデータは、全体的に比較的一様に広がっているように見えますが、モデルにより予測範囲が異なるため、これらの相関関係を詳細に分析することが重要です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 実績データが安定していることは、過去の経済的余裕に大きな変動がなかったことを示しています。この安定性が続くのか、予測が示すように変動が生じるのかは、ビジネス戦略に影響を与える要因となります。
– 異常値が影響を与えた可能性があるため、その理由を分析し、必要に応じて対応策を検討することが重要です。
– 予測モデルの精度を評価することで、どのモデルが最も信頼性が高いかを判断し、具体的な戦略を策定する支援が期待されます。
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:
### グラフ分析の専門家としての分析
1. **トレンド**
– 初期のデータポイント（青）は比較的横ばいで、WEIスコアは0.6から0.8の範囲内にあります。
– 後期（緑）のデータポイントも同様に横ばいですが、若干のスコアが下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の青いプロットには幾つかの黒い境界があり、これが異常値を示しています。このエリアは異常と正常の境界を探るのに重要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIのデータ、緑は前年のデータです。
– 紫、薄青、ピンクの線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）による予測を示していますが、特定期間しか表示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現行と前年のデータ間に若干のスコア分布の違いが見られますが、大きな変化は観察されません。
– 予測の範囲は広がりやすく、特に後期のデータ部分か、将来の予測が改善される可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年のデータは、0.6から0.8の狭い範囲に収束しています。
### 直感的なインサイト
– **人間が直感的に感じること**
– このWEIスコアは安定しているように見え、健康状態の維持が成功していると受け取ることができます。ただ、異常値が存在することから、特定の時期や要因に注意が必要です。
– **ビジネスや社会への影響**
– 比較的安定した健康スコアは、個人や団体が健康管理に成功している証です。このデータを利用してさらなる改善策を講じることができ、異常値を減らすためのアプローチも模索されるでしょう。
– 予測モデルはさらに調整される必要があり、特に今後のスコアのさらなる安定化や向上を狙うために使われることが予想されます。
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:
以下は、グラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの初期段階では、全体的に横ばいのトレンドが続いています。その後、急激な上昇が見られ、再び安定して横ばいになります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 期間の初期においてはいくつかの外れ値が観測されます。これらは異常値として黒で示されています。
– 特定の時期に急激な上昇が見られ、これは線形回帰や決定木回帰などの予測と一致しているかに注目が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績値を示しています。
– 赤の×は予測値であり、モデルによる予測と比較が可能です。
– 線（紫色やピンク色）はそれぞれの予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実際のデータと各予測モデルの結果が重なる場所もあれば、ずれている時期もあります。これは予測モデルの精度や特徴が異なることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布の密度にばらつきがあり、特に期間後半では緑色のプロットが多く見られます。これは前年のデータがどのように配置されているかを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初期の安定した時期と比較して急上昇した時期は、特に注意が必要です。この急激な変化が何を意味するのか、またそれが持続する可能性があるのかを考慮する必要があります。
– 外れ値の存在と急変動は、ストレスを増加させうる特定のイベントや状況の影響を反映している可能性があります。ビジネスにおいては、ストレス管理プログラムや新サービスの導入に関する指針を提供できるかもしれません。
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:
分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績のデータは左側に集中していますが、時系列的な明確なトレンドは見られません。
– 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、今後のスコアの傾向を示していますが、実績データとの連続性が見られないため、予測値に移行する際の大きなギャップがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値のプロットが確認できます。これらは実績データと異なる傾向を示しています。
– グラフには急激な変動は見られないが、異常値の存在が異なる動きを示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績データを示し、緑色のプロットは前年のデータを示しています。
– 異常値は黒い円で囲まれたプロット。
– 予測の不確かさ範囲が灰色で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータの間には直接の視覚的な関連性は検出できません。
– 予測データは実績からかなり離れたところで開始しているため、実績と予測の間には明確な交差がなく、不連続な関係が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測と実績の間には強い相関は見られません。
– 実績データは左に集中しており、予測は右側にあり、一貫した分布を示していません。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 人々は、実績と予測の間でのギャップに対して直感的に不安を感じるかもしれません。この不一致が、新サービス提供のリスクを示している可能性があります。
– 異常値の存在は、新サービスの自由度や自治が不安定であることを示しており、適切な対応が必要です。
– ビジネスにおいては、実績データの変動と予測の不確かさを考慮に入れ、慎重に進める必要があります。
全体的に、データの不連続性と予測の不確かさが目立つため、追加の分析とアクションが必要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 前半の実績データ（青）は大きな変動は見られず、おおよそ0.8付近で横ばいです。
– 後半の前年比較データ（緑）は0.6付近に位置し、範囲が狭いことから変動が少ないと示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青の実績データにおいて異常値（黒円）がいくつか観察されますが、大幅なスコアのズレはないようです。
– 予測モデル（紫、ピンク）はおおむね0.7〜1.0の範囲にあり、特定の急激な増減は見られません。
3. **各プロットや要素**
– **青の実績データ**は実際の観測値を示しています。
– **赤の×印**は予測値で、複数の回帰モデルが適用されています。
– **緑のプロット**は前年のデータで、安定しているように見えます。
– **異常値（黒円）**は実績の中で他と異なるデータを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測、および前年の比較があり、実績と予測はおおむね一致しているように見えますが、前年データとは異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の相関は高いと考えられ、それに対し前年データは若干異なるパターンを示すため、状況の変化があった可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**
– 人間はパフォーマンスの安定性を感じるかもしれませんが、前年とのズレが懸念事項となります。これは、新しい外部要因や内部変更に起因する可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、新しいサービスの公平性や公正さの維持が課題です。前年のパフォーマンスとの差異を分析し、適切な改善策を講じることが重要となります。
これらの要素を考慮して、新サービスの評価と改善戦略を立てることが望ましいでしょう。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**
– グラフは、特に2つの異なる時期に渡って特徴的なデータクラスタを示しています。初期のデータポイントは主に0.8から1.0の間にあり、後半のデータは0.7から0.9の間で観察されます。
– データが急激な変動を示さず、全体的に安定した傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のクラスタでは一つのデータポイントが特異点として示され、異常値として表示されています。
– 後半クラスタの領域には異常値が見られないため、より安定したデータセットを示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青いプロットは実績値を示し、緑色のプロットは前年のデータを示しています。
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰の予測は、それぞれ異なる線で視覚化され、多様な予測モデルの結果を比較していることが分かります。
– 灰色の領域は予測の不確かさを表現しており、回帰モデルの信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のデータを比較することにより、より長期間のパフォーマンスの安定性と変動性の理解が促進されます。
– 各予測モデルの線は、実測値との密接な関連を示しつつ、異なる予測手法のバラエティを確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期と後半のクラスタ間での明確な相関関係は見られないが、全体として高い持続可能性と自治性のスコアが観察されています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– グラフからは、現在の社会の持続可能性と自治性の評価が安定して高いことが示唆されます。
– ビジネスへの影響としては、新サービスが市場に受け入れられ、成功を収めている可能性が高く、今後も提供モデルを維持することでより大きな成功を収める潜在性が示唆されます。
– 社会的には、持続可能性の高いサービスが普及することで、未来の社会変革に貢献していることが考えられます。
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:
このグラフを分析し、以下の点について語ります。
1. **トレンド**
– 初期の期間（2025年7月）に実績AI（青色）が1.0近くで横並びになっており、その後のデータがないため、時系列トレンドの継続的な変化を直接観察するのは難しいです。
– 2026年6月に前年（緑色）が多数表示され、スコアが0.6付近に集まっています。この時点でのスコアの低下が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒丸）としていくつか異常値が示されていますが、総じて実績値に近い範囲の中に存在しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績AI（青）は過去の実績データを示し、予測AI（赤や紫）は異なるモデルによる将来予測を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しており、ここに実績と予測の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**
– 実績値が見られる期間と予測が行われる期間がはっきりと分かれており、違うタイムラインにおける実績と前年データが比較されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIと前年（緑）は似た動きで分布していますが、異常値がそれなりの頻度で存在することから変動性のあるデータであることが伺えます。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– 実績値が高い段階で安定していたのに対し、予測と前年のデータは低めに集まっています。この変化は社会基盤や教育機会において、外部条件の影響で状況が悪化する可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会政策では、改善策や予想外の変動に対する対策をより積極的に考える必要があります。
このグラフは、社会基盤や教育機会の変化についての洞察を得るための有用なツールとなるでしょう。
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:
## 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– **過去のデータ（実績）**: 2025年中頃のデータはほぼ横ばいで、高い安定したWEIスコアを示しています（0.8〜1.0の間）。
– **現在のデータ（前年度の比較AI）**: 2026年のデータは、ややスコアが低下し0.6〜0.8の間で推移していますが、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は2025年の初期に見られ、それ以降は消えています。
– 急激な変動は見られません。全体的にスコアは比較的安定しています。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青）**は初期に集中的に存在し、その後測定が終了。
– **予測（X印）**は特定時点での予測値を示し、実際のデータとの乖離が小さく、高い予見性を示唆。
– **前年度の比較（緑の薄いプロット）**は後半に切り替わり、トレンドの変化を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測と実績のデータは、実績値が得られている期間では密に一致しています。
– 前年度の比較は、全体的に予測データよりも低い値を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測モデル間（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の差異は視覚化されていないが、それぞれ異なる線で示唆。
– 予測の不確かさ範囲が狭いため、予測の信頼度は高い可能性があります。
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**
– **直感的な印象**: WEIスコアは高いが、過去の実績と比較するとやや下降トレンドにあると感じられます。
– **ビジネスと社会への影響**: WEIスコアの下降は、社会的保証や多様性の支援が低下していることを示唆するかもしれません。新たなサービスの導入や既存サービスの改善が必要かもしれません。
この分析に基づき、施策の見直しや新規プログラムの導入によって、スコアの改善を図ることが考えられます。
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:
以下に、このヒートマップから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– グラフ全体としては、大きな上昇または下降のトレンドは見られません。代わりに、期間内での変動が見られます。
– 色が暗いから明るいへと変遷している部分があり、この時間帯でのスコアの増加が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 通常、暗い色（例えば、紫や青）は低スコアを示し、明るい色（黄色、緑）は高スコアを示します。
– 特定の日付に対して明らかなスコアの急変動が見られないため、外れ値や急激な変動は顕著ではありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– カラーバーの色の変化は、スコアの変動を示しています。暗い色から明るい色に変わるのはスコアの上昇、逆はスコアの下降を示します。
– 主にスコアが中間色（緑）の範囲に集中しているため、大きな偏りがないことが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の時間軸にまたがるデータが示されていますが、全体的なスコアの分布に大きな変化は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色相に密集したセグメントは、ある時間帯における安定したスコアを示し、全体的なスコア分布が均一であることを示唆しています。
6. **直感的な感じ、および影響に関する洞察**
– 人間的直感からすると、このデータセットは安定したパフォーマンスを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、新サービスの継続的なパフォーマンスが安定している可能性があり、顧客満足度や信頼性に寄与していると考えられます。
全体として、この時系列ヒートマップは、一定の期間にわたるスコアの変動を把握し、新サービスのパフォーマンスが大きく変動しないことを示しています。これにより、サービスの信頼性を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:
グラフを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 時系列全体を通じて、色の濃淡が異なる部分が点在しています。
– 特に7時、8時、23時あたりで変化が著しいように見受けられます。
– 全体的には周期的なパターンは明確には見られませんが、一定の時間帯で急激な変化が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 8時と16時に暗い色が存在し、これは低いスコアを示しています。
– 19時と23時にはより明るい色で、特に19時には非常に明るい黄色があり、急激にスコアが上がっていることがわかります。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーションがスコアの高さを示しており、紫は低、黄色は高スコアを示します。
– スコアが0.65から0.825の間で推移しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯でスコアの変化が異なり、データは一見独立しているようにも見えますが、特定の日付と時間におけるピークや谷は類似しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯がスコアに強い影響を与えている可能性があります。
– 例えば、深夜や早朝は低いスコアが多く、夕方から夜にかけてスコアが上がるパターンが見られます。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**:
– このグラフからは、特定の時間帯に新サービスの使用頻度や満足度が変動していることが示唆されます。
– 例えば、19時という時間帯は高いスコアを示しており、このサービスが夕方以降に多く利用されている、もしくは満足度が高い可能性があります。
– ビジネスの視点からは、この時間帯にリソースを集中させることで効率的なサービス提供が可能かもしれません。
このヒートマップは、新サービスの時間帯ごとのパフォーマンスを視覚的に把握し、運営上の戦略を練るためのヒントとなります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体を見ると、日が進むにつれて色が紫から緑、そして黄色へと変わっており、これはWEIスコアの上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数日間にわたり急激な色の変化は見られませんが、少し暗い色（低スコア）が混ざる部分もあり、その日特有の低スコアがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡がスコアの変動を示しています。薄い黄色は高スコア、濃い紫は低スコアを表します。
– 異なる時間帯を通じて比較的均一に色が塗られており、特定の時間に突出した変化は少ないようです。
4. **関係性**
– 特定の曜日が数日にわたりスコアが高い傾向があるため、週次での変動が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間が経過するにつれて、より高いスコアの色（黄緑から黄色）が多くなっていることから、サービスの改善や利用者の増加が起こったのかもしれません。
6. **直感的に感じること、およびビジネス・社会への影響**
– 時間とともにスコアが上昇しており、これは新サービスの受け入れが進んでいることを示唆します。また、スコアの増加は利用者の満足度向上やサービスの認知度が高まっている可能性を示しています。
– バランスの取れたスコアの分布は、特定の時間帯だけでなく、一日の大部分にわたってサービスが安定的に提供されていることを示します。
このヒートマップから、ビジネス視点では、サービスのポジティブな方向への成長と、利用者の満足度向上を継続的に維持することの重要性を感じ取ることができます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは静的な相関を示しており、時間的なトレンドは直接示されていませんが、平均的な関係性の強さを見ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動に関する情報は、相関マトリックスからは直接読み取れません。
3. **各プロットや要素**
– セルの色が示すのは2つの要因間の相関の強さです。赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」は非常に高い正の相関（0.87）を持ち、これにより両者が密接に関連していることが示唆されます。
– 「総合WEI」と「社会WEI平均」もまた強い正の相関があります（0.94）。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は他の多くの指標と高い正の相関があります。特に「社会WEI平均」と非常に強い関連があります（0.94）。
– 一方で、「個人WEI（経済的余裕）」は他の指標と比較的低い相関を示しています。
6. **直感的なインサイトとビジネスへの影響**
– 高い相関を示す要素同士は共通の基盤や相互依存性があると考えられ、多様な指標が一体となっていることがうかがえます。特に個人及び社会のWEIが密接に関連していることが示されています。
– ビジネス上では、多様性や自由の保障が他の多くの社会的要素と強く結びついているため、これらの分野への投資や施策が総合的な社会性向上に寄与する可能性があります。
– またこれらの相関性を活用することで、新サービスや政策の導入に伴う影響を予見しやすくなるため、戦略立案において重要な指標となります。
このヒートマップは、新サービスが社会全体に与える影響やその中心的指標を評価する上で有用な視点を提供しています。
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:
この箱ひげ図から得られるインサイトを分析します。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリにおけるWEIスコアの中央値には明確なトレンドは見られませんが、「個人WEI（社会的交流）」や「社会WEI（共生、持続性、自由の機会）」は比較的高い中央値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 多くのカテゴリで外れ値が見られ、「個人WEI（職業充実）」や「社会WEI（共生、持続性、自由の機会）」では特に外れ値が目立ちます。これは特定の時期における急激な変動や異常な動きを示唆します。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげ図の範囲や箱の長さは、各カテゴリのスコアのばらつきを示します。幅が大きいほどスコアが広範囲に分布していることを意味し、「個人WEI（経済的余裕）」ではばらつきが大きいことがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列としての関係を直接示していませんが、比較対象としての各カテゴリのバラつきや中央傾向を理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関を直接示すデータではありませんが、グループごとのスコア分布とその広がりから、各カテゴリのスコアが異なる要因によってばらつきやすいことが見て取れます。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアの高いカテゴリは対象の強みを示し、低いカテゴリは改善の余地を示唆しています。外れ値は特に注意を要し、特定の時期や要因が影響を及ぼしている可能性があります。
– ビジネスでは、各カテゴリに応じた戦略の調整や、新サービスの企画において重点を置くべき領域が見えてきます。
全体として、WEIスコアのばらつきや外れ値の存在が各サービスのパフォーマンスにおけるリスクや機会を示唆していると言えるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
このグラフは主成分分析（PCA）の結果を示しており、特定のトレンドが確認できるわけではありません。ただし、データポイントはやや右上に集中する傾向があります。
#### 2. 外れ値や急激な変動
データは全体に散在していますが、特定の外れ値は特に目立ちません。ただし、右上と左下にいくつかのデータポイントが離れて配置されており、新サービスの特徴や異常を示唆している可能性があります。
#### 3. 各プロットや要素
– **各点**は元のデータセットからの観測を表しています。
– PCAの第1主成分がデータの分散の53%を説明し、第2主成分は16%を説明しています。このため、横軸に沿っての変化がデータの分散に大きく寄与していることが分かります。
#### 4. 時系列データの関係性
時系列データの関係性は直接的には示されていません。これはPCAのグラフであり、時間と直結した情報を表現するものではありません。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
データには緩やかな正の相関があるように見受けられます。ただし、明確な線形関係が確認できるわけではなく、全体的に広がりを持っています。
#### 6. 直感的な洞察とビジネスへの影響
– **多様性と特徴**: データの広がりが示すのは、新サービスに多様な要素が影響を与えていることです。このことは、ターゲット市場や提供する機能について幅広いアプローチの可能性を示すかもしれません。
– **集中領域**: 右上に集中するデータポイントから、一部の特徴や要素が成功を収めたり、重要な要件になる可能性があります。
– **戦略的展開**: 企業はPCAにより特定されたこれらの特徴に基づいて戦略を調整することで、より効果的に新しいサービスを導入できるかもしれません。
この分析は、新サービス開発の方向性や重要な要素を見出すための貴重な視点を提供します。
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。