📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータセットから、WEIスコアの推移について詳しい分析を行いました。
### 重要な傾向とパターン:
– **時系列推移**:
– **総合WEIスコア**: 初期の数日間は0.7付近を記録していますが、7月6日から7日にかけて急上昇し、その後0.85-0.87の高い数値で安定しています。この上昇は社会WEI平均の高まりに寄与しています。
– **個人WEI平均**および**社会WEI平均**: 個人WEIはややばらつきがあり、0.64から0.83に変動しています。一方、社会WEIは全体として非常に高く、一時的に0.93以上になっていますが、全体の推移は比較的安定しています。
– **異常値**:
– 特に注目すべきは、7月6日の総合WEIスコアが一時的に0.87に急上昇している点です。これは、主として社会項目の高いスコア（特に公平性と持続可能性の高得点）に関連している可能性があります。
– 7月16日以降の一部個人WEIの低下も顕著で、一部カテゴリーでは0.6近辺まで下落しています。
### 異常値の背景と考察:
– データの中で、7月6日と7日の急激なスコア上昇が観測されています。社会的な要因が大きく影響を与えたことが考えられます。例えば、公共サービスの改善や社会的なイベントにより社会の満足度が向上した可能性があります。また、不安定な経済状態が特定の個人WEIカテゴリーに影響を与え、一部の低スコアが見られた可能性があります。
– 社会WEIの急上昇には社会基盤や教育機会、多様性のスコアが寄与しているように見受けられ、他の個人WEI項目のスコアが比較的に低いことも、その原因と一致します。
### 各項目の時系列トレンド:
– **経済的余裕**や**健康状態**は、個人WEIに大きく影響しているように見受けられます。特に、7月13日には経済的余裕のスコアが0.6まで落ち込み、総合WEIの一時的な低下に寄与している可能性があります。
– **社会的公正さ**や**持続可能性**は、高いスコアを示す中での一貫性が強調され、特に社会WEIの安定に寄与しているといえます。
### 各項目間の相関・構成要素（PCA）:
– **主要な構成要素の寄与率**: PCA分析によると、第1主成分（PC1）が全体の変動の57%を占めています。この成分は、多くの社会的項目で高いスコアが促す一貫した安定性を指す可能性があります。第2主成分（PC2）は、個々の項目でのばらつきを説明していると考えられます。
– 相関ヒートマップを考慮に入れると、社会的項目間で強い相関が見られ、特に公平性と持続可能性間で一貫した高い相関が指摘されています。
今回の分析を通じて、総合WEIスコアの安定性と個々の異常点を識別し、社会的イベントや政策変更がそれに与える影響をおすすめです。特に、社会基盤や教育への投資がWEIにプラスの効果をもたらす可能性があります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期の約30日間で「実績（実績AI）」のWEIスコアが時々変動していますが、全体としては横ばいの傾向が見られます。その後、次の期間に関して予測データが表示されていますが、この期間は線形、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰ともに水平です。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが異常値として強調されています。これらは実績データの範囲から逸脱している可能性があります。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– 青い点は実績データを示しており、黒い縁で強調されている部分は異常値を示しています。予測の範囲はグレーで示され、未来に対する不確実性を表しています。予測ラインは3種類の手法による予測値を示しています。
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は時系列での連続性が見られます。予測における異なる手法での結果は全て非常に近い値を示していますが、これは今後の変動が小さいか、または横ばいであることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは狭い範囲で比較的一定しています。相関があるかどうかの評価は難しいですが、予測は実績をベースに将来も同じようなトレンドを予測しています。
6. **直感的な洞察やビジネスへの影響**
– サービスに対する需要は安定しており、大きな変動がないため、ビジネス上の大きな戦略変更は必要ない可能性があります。しかし、いくつかの異常値には注意が必要で、これらの原因を特定し対策を講じることでさらなる安定化が図れるかもしれません。
このような分析を通じて、ビジネス戦略や運営に関する洞察を深め、長期的な視野を持つことが可能となるでしょう。
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:
以下の項目に着目してグラフを分析します。
1. **トレンド:**
– 実績データ（青いプロット）は全体としてわずかに横ばいであるが、一時的な上昇や低下が見られます。
– モデルによる予測（直線回帰・決定木・ランダムフォレスト）は、全体的に横ばいから少し下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値として表示されているデータポイント（黒枠の丸）は、全体の動きと比較してスコアが低い箇所があります。
3. **プロットや要素の意味:**
– 青の実績プロットは毎日の観測値を示し、予測（Xマーク）と比較されます。
– グレーの背景は予測に対する不確かさを示す範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績と各予測手法の比較が行われており、それぞれの予測が実績をどの程度精度よく捉えているかが図示されています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは、予測モデルと概ね一致していますが、一部異なる動きも観察されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会的影響:**
– 全体として、新サービスの個人WEIスコアは安定しているが、予測モデルでは若干の下降傾向が見えるため、長期的な運用には継続的な改善が必要です。
– 外れ値は原因を分析し修正を考慮すべきで、持続的なサービスパフォーマンスの向上につながります。
– ビジネスにおいては、予測に基づくリスク管理が重要であり、異常値の原因特定には詳細な調査が必要です。
この分析は、持続的なモニタリングと迅速な対応を促し、サービスの信頼性と顧客満足度の向上に寄与するでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青い点）は、全体としてほぼ横ばいで推移していますが、僅かに0.8を中心に浮き沈みがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い円で囲まれた点）がいくつか見られます。これは、通常の変動パターンから逸脱したデータポイントを示しており、何らかのイベントや異常があった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを、赤い×印は予測データを示しています。青い点が多くプロットされているエリアは実績の信頼性が高いことを暗示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色のエリア）が設定されており、この範囲内での予測の幅を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間に大きなズレは見られず、予測は比較的正確に実績を捉えているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアが0.8付近で安定しており、大きなばらつきは見られません。
6. **直感的な洞察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、新サービスの市場への受容は一定の成果を上げている可能性があります。外れ値の分析がより詳しく行われることで、特定の要因による影響を特定し、対応することでさらに改善が期待できるでしょう。
このグラフから考えられるビジネスへの影響は、安定したパフォーマンスから、新サービスの戦略が市場に受け入れられている可能性があり、さらなる投資や展開のための基盤がしっかりしていることを示しています。外れ値はリスク管理のための重要な指標となり得ます。
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:
以下に、グラフから得られる洞察を整理します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、おおむね横ばいの状態であることが見受けられます。
– すべての予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、わずかに減少傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 約2~3箇所の外れ値（黒い円で囲まれたプロット）が観察されます。これらは他のデータポイントから大きく離れています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 実績と予測のデータポイントが明確に区別されており、特に外れ値は注目すべき異常として示されています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の影）は、実績データの分布に対応しており、予測の信頼性を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデルが提示されていますが、いずれも実績に対して同様の減少傾向を示しており、一貫した予測結果が得られています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の分布は、特に安定した範囲（0.7〜0.8）に集中しており、一定の安定性を示しています。
– 外れ値がWEIスコアを下げる影響を持つ可能性があり、これが全体的な分布に影響しています。
6. **直感的な印象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は、個々の経済的余裕が大きく変動していないことを示しています。
– 軽微な減少トレンドは、今後の経済的安定性に対する慎重なモニタリングが必要であるというサインかもしれません。
– ビジネスにおいては、安定的な消費者余裕を基に新サービスの展開を慎重に検討する機会があります。外れ値は特定の市場セグメントで問題がある可能性を示唆しており、対応が必要となるかもしれません。
全体として、このグラフは個々の経済的余裕が比較的安定していることを示しますが、軽微な減少と外れ値の存在が、詳細な分析と対応策の検討を促しています。
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:
このグラフは個人の健康状態を示すWEIスコアの30日間の時系列データを表しています。以下に洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、0.6から0.8の間で大きな変動はなく、横ばいが続いています。
– 予測値（「予測（線形回帰）」「予測（決定木回帰）」「予測（ランダムフォレスト回帰）」）は0.8前後で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか黒い丸で囲まれて存在していますが、全体の傾向には大きく影響していないように見えます。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、0.6から0.8に集中しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示し、この中に多くの実績データが含まれています。
– 予測データは3つの異なる方法で示され、ほぼ一定で変動が少ないです。
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のデータが比較されていますが、大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的均一に分布していますが、全体的には0.7付近に多くの点があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– ユーザーの健康状態は一貫しており、特段の変動は見られません。このことは、提供されている新サービスが安定した健康状態を維持するのに寄与していることを示唆しているかもしれません。
– 予測がいずれも高めの値を示しているため、今後の健康状態が安定している、もしくはやや改善の傾向にあるかもしれないと受け取れるでしょう。
これらの観察から、健康モニタリングの新サービスとして、利用者の健康状態を安定して管理していると考えられます。この安定が社会的な健康の維持に寄与してい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:
以下は、グラフの分析とインサイトです。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは全体として安定しており、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 散布図では、一定範囲（0.5から0.9付近）内に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか観察され（特に評価日の初めと終わり）、これはストレスレベルの異常な変動を示している可能性があります。
– グレーの範囲が不確かさを示しており、その範囲を超えるスコアが外れ値として識別されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIのデータで、予測と比較するためのベースラインです。
– 赤い×は予測されるAIのデータですが、この範囲には見られません。
– グレーの範囲はモデルの不確かさを示しています。範囲外のデータは異常値の可能性を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 緑、青、水色の横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）における予測値を示していますが、ほぼ変化なし。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは主に0.6から0.8の範囲に集中しており、分布は比較的一様です。
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スコアは比較的一定で安定しているため、個人の心理的ストレスは大きく変動していないと感覚的に感じ取れます。
– 異常値が少ないため、一貫したストレスマネジメントがある程度成功していると解釈されるかもしれません。
– ビジネスとしては、サービスの一貫性と認識され、信頼性を高める可能性があります。
– 社会的には、利用者がストレスを安定して管理できているなら、ストレス関連の問題（健康問題や労働生産性低下など）が軽減される可能性があります。
この分析は、個々のプロットの分布とそれに対するモデルの予測の一致度を考慮しています。
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:
ここに示されている「新サービスカテゴリ: 個人WEI（自由度と自治）スコア推移」グラフの特徴と洞察を以下に提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）はおおむね横ばいですが、微細な揺れや変動が見られます。
– 予測値（紫と青の線）は全体的にわずかな下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒いサークルで囲まれた点が外れ値を示しています。特に、スコアが0.6付近で顕著な外れ値がいくつかあります。
3. **要素の意味**:
– 青い点は実績値を、赤いバツ印は予測値を示しています。
– グレーの影は予測不確かさ範囲です。多数の実績点がこの範囲内に収まっていますが、外れ値は範囲外にあります。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に若干のずれがありますが、全体的には実際のデータが予測の範囲内に留まっています。
– 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）間では、ランダムフォレスト回帰が他のモデルよりも緩やかな下降を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績点が多く密集している領域（0.8付近）があり、ここでWEIスコアが安定していることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– WEIスコアが全体として安定していることはポジティブですが、わずかな下降トレンドが予測されています。これは、自由度と自治の環境が徐々に弱まる可能性があることを示唆しています。
– 明確な外れ値の存在は、特定の要因が突然の影響を与えることがあるため、注意が必要です。
– ビジネスや社会において、このような連続的な微細変動は、正常性を維持するための対策が必要であることを示している可能性があります。
このグラフの観察結果を基にして、新サービスの運用において適切なアクションを検討することが重要です。特に外れ値の分析を行うことで、突発的な問題の予防策を講じることができるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は概ね0.7から0.9の間で横ばいになっています。ただし、一部期間で小さな変動があります。
– 予測データ（線）は今後減少傾向を示しています。特にランダムフォレストによる予測は、線形回帰や決定木回帰と比べてより急な減少を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として示された黒い円で囲まれたデータポイントは複数あり、大きなばらつきが見られる部分もあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の実績を示します。
– 赤い「×」は予測データです。
– 灰色のシャーディングは、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**
– 各予測手法による予測は基本的に同じ方向（減少）を示していますが、ランダムフォレストの予測は他の手法よりも低い数値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の分布は主に高いスコアに集中しており、ばらつきも限られています。
– 予測は全体的にスコアが下がる傾向が見られます。
6. **直感とビジネスや社会への影響**
– 人これは直感的に、公平性・公正さのスコアが現時点で高い水準にあり安定していると感じるかもしれませんが、将来的に減少するとの予測があるため注意が必要です。
– ビジネスとしては、予測された減少に対して事前に施策を講じる必要があります。特にランダムフォレストによる予測が最も顕著な減少を示しているため、その結果についてはより深い分析と理解が必要とされます。
– 社会的には、公平性・公正さの低下はさまざまな影響をもたらす可能性があるため、注意深く対策を考慮していくことが重要です。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **実績データ（青色プロット）**: 時系列において大きな上昇や下降トレンドは見られず、スコアは概ね高い範囲（0.8～1.0）で安定しています。
– **予測データ（赤色プロット）**: 予測データは将来のスコアがやや上昇する傾向を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒い円）**: 外れ値は極端に低いスコアの日に観察されますが、全体のトレンドやその他のデータに大きな影響は及ぼしていないようです。
### 3. 各プロットの意味
– **青色のプロット**: 過去30日間の実績データを示し、スコアの実際の安定性を表しています。
– **グレーの範囲**: 予測の不確かさを示し、予測によって得られるスコアの可能な範囲を示しています。
– **色分けされた予測線（紫色など）**: 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）による将来のスコアの予想を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測手法間での大きな相違は見られませんが、予測精度の異なる手法が使用され、全体的に僅かに上昇トレンドを予測しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データは比較的安定しており、0.8以上のスコアを維持しています。実績データと予測データに強い相関が存在する可能性が高いです。
### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– **直感的な感覚**: 実績は安定しており、新サービスの持続可能性や自治性が高く評価されていると感じることができます。
– **ビジネスの影響**: 安定したスコアは、サービスの信頼性や評判が高いことを示唆しており、ユーザーや投資家にとって安心して評価できる要素となります。
– **社会への影響**: 持続可能な開発目標（SDGs）への貢献が期待されるサービスの可能性が高まり、社会への影響力が増す可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青色の点）を見ると、全体的に値が0.8から1.0に集中しており、比較的一定しています。一部、初期には0.6付近の値も観察されますが、その後は上昇しています。
– 予測の数理モデル（紫の線）は、今後のスコアが微増することを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の実績点には黒い円があり、これは異常値を示しています。これらの値は他のデータポイントよりも低く、特に初期に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を表し、正確かつ安定したスコアを示しています。
– 赤い×は予測値を示し、実績と比較して大きな差は見られません。
– 紫と青の線は異なる予測モデルの結果を示しており、特に線形回帰の予測（青）はかなり一定です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に大きなずれがないため、現在のモデルは比較的正確な結果を提供していると考えられます。
– 特に線状回帰予測と決定木回帰予測はほぼ一致しており、データの安定性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの集中度が高く、中程度の相関があります。異常値を除けば、全体的に安定しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– この安定したスコアは、社会基盤・教育機会の提供が順調に進捗している可能性を示唆します。
– 初期には異常値が観察されるため、導入初期の調整が必要だった可能性があります。
– ビジネスにとっては、サービスの品質が安定していることを示しており、信頼性を維持するための基盤が確立されているといえます。
今後の傾向も踏まえた資源配分やサービス改善に対するインサイトを引き出すことができ、社会的影響も含めた戦略策定に資するデータです。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの実績（青色の点）は、スコアが0.6から0.9の間で変動しています。明確な上昇や下降トレンドはなく、一定の範囲内での横ばいが見られます。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）は上昇トレンドを示していますが、他の予測手法は比較的安定したトレンドになっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い円で囲まれた青色の点）がいくつか存在し、特定の日付でのスコアが他の日と大きく差があることを示しています。これらはデータの異常値として注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実際の実績を示し、紫色や水色の線は異なる予測アルゴリズム（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のトレンドを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ（xAI/3σ）を表しており、実績がこの範囲内に収まっているかが注目点です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測アルゴリズムのトレンドは異なりますが、全体として一定のスコアを維持していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績は全体的に散布しており、特定のクラスタに集中していないことから、均等な分布が見受けられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 予測モデルによる異なるトレンドの提示から、将来的なサービスの品質や社会的影響の見極めが難しいと感じられます。
– 外れ値の原因を理解し、改善策を講じることで、サービスの質向上に繋げることが可能です。
– ランダムフォレストによる上昇トレンドは、改善が続く可能性を示唆しており、新サービスの成功の兆しと直感的に解釈できるかもしれません。
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:
この時系列ヒートマップは、新サービスの総合WEIスコアを時間と日付で示しています。以下は、このグラフの視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**
– 全体として、特定の時間帯における継続的な高スコアのエリアが見られます（例: 7時と15〜17時）。
– 16時以降にスコアが再び高まる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に7月5日に15時の値が高い（黄色）ことが目立ちます。
– 7月1日と7月20日には23時に急激なスコアの低下が見られます（紫色）。
3. **要素の意味**
– 色の変化（紫から黄色）はスコアの低から高を示しており、黄色は特に高いスコアを示しています。
– 時間ごとのスコアの分布が明確に可視化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ時間帯でも日付によってスコアが異なることが観察でき、イベントやキャンペーンなど特定の日の影響を示唆する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– よく利用される時間帯（例: 7時、15〜18時）では高いスコアが見られ、利用パターンの存在が示唆されます。
– 毎日同じようなパターンが繰り返されているように見えますが、日によっては大きく異なる日もあり、変動要因を探る必要があります。
6. **直感的な考察と影響**
– 高い利用が何度も見られる時間帯は、ユーザーに好まれる時間帯や機能を示している可能性があります。
– これらのデータは、サービスのピーク時間を特定し、その時間帯にリソースを集中させる戦略を立てるのに役立つでしょう。
– 不安定な時間帯の分析は、サービス向上のための改善点を明らかにするかもしれません。
このヒートマップは、ユーザー行動の特定と最適化の機会を探るための貴重な情報を提供しています。
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WEI平均スコアを30日間にわたり視覚化したものです。時間（月日）と時間帯が軸になっています。以下が考えられる分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 日付の進行に伴う顕著な上昇または下降のトレンドは見受けられませんが、特定の時間帯におけるスコアの変動が観察されます。
– 7月5日から7月17日にかけて、昼間（16時）や夜（23時）には比較的高いスコアが続いています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日と7月16日の夜間（23時）に際立った高スコアが観察されます（黄色のセル）。この急上昇は、特定のイベントや行動が影響している可能性があります。
3. **プロット要素（色、密度）**
– 色の濃淡がスコアを表しており、黄色が高スコア、紫が低スコアを示しています。
– 満遍なく広がっている場所と濃淡に集中している場所があり、その背景には特定の行動パターンが隠れているかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 平日の昼間と夜ではスコアが高い傾向にあり、活動が活発な時間であることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯に集中的にスコアが高い点から、ユーザーが特定の時間に集中して活動している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 夜間の高スコアは、ユーザーが仕事後や自由時間に新サービスを利用していることを示しているかもしれません。
– このパターンは、マーケティング活動の最適化や、特定時間におけるサービスの強化に役立つ手がかりとなるでしょう。
ビジネス戦略としては、スコアの高い時間帯にアプローチを集中させることで、より効率的にリソースを活用できると考えられます。
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:
グラフ分析の視点から、この社会WEI平均スコアの時系列ヒートマップについての洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 時間帯別に見ると、スコアが7時と15～17時に比較的高く、8時や16時、19時以降に低くなる傾向があります。
– 特に7月5日から7月12日、7月15日から7月19日までのスコアが顕著に高いことが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19日以降、スコアが大きく低下している部分があり、着目に値します。
– 7月1日や7月20日にスコアが明らかに低下しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示しており、黄色や緑色が高スコア、紫や青色が低スコアを示しています。
– 時間帯によってスコアが変動することから、日中の特定の時間帯にサービスの利用が集中している可能性が考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯にスコアが高い日は他の時間帯でも高い傾向があり、日々の利用パターンに一貫性が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコアの日は連続して続くことが多く、一度高スコアになるとその傾向が続きやすいです。
– 低スコアの時間帯が特定日に集中していることも分析上重要です。
6. **直感的な感じとビジネス、社会への影響**:
– 平均スコアが高い時間帯にはサービスの利用が活発であることを示しており、ピーク時間に合わせた最適化が必要です。
– スコアが低下する時間帯には利用促進のための施策を検討する余地があります。
– 特に、急激なスコアの変動には注意が必要で、原因分析を行い適切な対策を講じることが求められます。
– 継続的なピーク時間とオフピーク時間の把握は、リソース配分やマーケティング戦略の策定に役立ちます。
このヒートマップは、サービスの利用パターンを視覚的に理解する助けとなり、戦略的な意思決定に役立つでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時間的なトレンドを直接示すものではありませんが、相関の強さを通じて間接的にトレンドの存在を推測できます。例えば、「個人WEI平均」と「総合WEI」は相関係数が0.90であり、一般的に強い関連性があります。これにより、個人の全般的な幸福度（WEI）が全体として新サービスの成功に寄与している可能性が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値はありませんが、「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目との相関が低い（特に負の値が多い）点が特異です。この要素は他の要素と異なる動きを示すことがあり、特別な注意が必要かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各セルは2つの要素間の相関強度を色で示しています。例えば、赤色が濃いほど相関が強く（1に近い）、青色が濃いほど負の相関が強いことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとして直接示されていないため、変動の関係は視覚化されていませんが、ヒートマップにより期間内の総合的な関係性が評価されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体に見て、赤みがかった色が多く、各要素間にある程度の正の相関が存在することがわかります。「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は強く関連している（相関係数0.54）ため、心理的ストレスの低減が社会的共生に寄与す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**:
– 相関が強い項目があることから、特定の領域（例えば心理的ストレスの低減）が他の領域の向上にもつながる可能性を人々が直感的に理解するでしょう。
– 新サービスが社会全体に及ぼす影響を評価するためには、特に「社会WEI」関連の項目に注目することが重要です。また、経済的要素と他の事柄の相関が低いことから、経済的支援や施策が特異な状態であるか、他の要素とは異なる変動要因が存在する可能性も考慮に入れるべきです。
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:
以下は提示された箱ひげ図の視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**
– 各カテゴリ（WEIタイプ）の中央値は全体的に横ばいで、特定の上昇や下降傾向は見られません。中央値は約0.7から0.9の範囲に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのカテゴリで外れ値が確認できます。特に「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（共生、公平性、自由の保障）」で顕著です。
– 外れ値は、異常なデータポイントや計測の誤差を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 箱の高さから、各カテゴリ内のスコア分布のばらつきが読み取れます。「個人WEI（経済的余裕）」は比較的ばらつきが小さく、一方で「総合WEI」や「個人WEI（心理的ストレス）」はばらつきが大きいです。
– 色は各カテゴリを区別するために使われており、特定の意味はなさそうです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 本グラフは時系列データではなく、異なるWEIタイプの30日間の統計比較です。したがって、直接の時間的関係は示していません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– カテゴリ間の直接的な相関はグラフ上で明示されていませんが、箱ひげ図の幅や外れ値の分布から、特定のカテゴリのスコアが他よりも変動しやすいことがわかります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 各WEIタイプの中央値が比較的高いことは、全体として良好な評価を示していると考えられます。
– 外れ値の多いカテゴリは、改善の余地があるか、特定の要因が存在することを示唆しています。
– このデータをもとに、サービスの強化やターゲット施策を検討することができ、特にばらつきが大きいカテゴリへの注力が効果的でしょう。
これらの洞察は、ビジネス戦略の方向性を定めるのに役立ちます。改善の余地がある領域にリソースを集中させることで、全体的なスコアを向上させる可能性があります。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、新サービスカテゴリの総合WEIスコアの30日間にわたるSTL分解を示しています。以下にそれぞれの特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– トレンドラインは一貫した上昇傾向を示しています。これにより、サービスの総合スコアが全体的に増加していることが分かります。これは、サービスの利用が増加していることを示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は、特に残差のプロットに見られます。7月9日付近で急激な増加があり、その後減少しています。これは一時的なイベントやキャンペーンが原因であったかもしれません。
3. **要素の示す意味**
– 各プロット（観測値、トレンド、季節性、残差）は、データの異なる構成要素を表します。
– 観測値のプロットは、実際の総合スコアの変化を表しています。
– トレンドは、長期の動向を示します。
– 季節性は、周期的なパターンを表し、約7日周期の変動が見られます。
– 残差は、これら全ての要素が含まれた後のランダムな変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンド、季節性、残差の関係を観察することで、全体の動きがどのように構成されているかを理解できます。トレンドが上昇していることと、季節性がわずかに変動していることが総合スコアに影響を与えています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節性要素は明確なサイクルを示しており、残差には特に特定の日付において高い変動が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネス社会への影響**
– 利用者が増加している可能性を示唆しており、サービスの成功を予感させます。
– シーズナルな変動は、週ごとにユーザーの関心や行動が変化する可能性を示唆し、マーケティング戦略の調整が求められるかもしれません。
– 急な変動（残差）は、予期せぬイベントの影響や市場の反応を示している可能性があります。
以上の分析を基に、サービスの成長とユーザー行動の洞察を得ることができます。これにより、マーケティングやサービス提供の戦略を策定する助けとなるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– トレンドラインは緩やかな上昇を示しており、全体的に新サービスのWEI平均スコアが向上しつつあることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差プロットには7月7日から7月10日にかけての大きな変動が見られます。この期間に大きな変化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**: 実際のWEIスコアの変動を示しています。
– **Trend**: 長期的な傾向を示しており、緩やかな増加が見られます。
– **Seasonal**: 短期的な周期的変動を示し、周期的なパターンがあることを示唆しています。
– **Residual**: トレンドと季節性を考慮した後の変動。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 観測されたデータはトレンドと季節性の影響を受けており、残差の変動が新しいイベントや予測外の変動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**
– 残差の急激な変動はトレンドや季節性では説明できない外部要因の影響かもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の視点からは、全体的にポジティブなトレンドが見られることで、サービスの受け入れが良好であると感じられます。
– 急激な変動は、短期間での外部要因の影響を考慮する必要性を示唆します。
– ビジネスにおいては、トレンドの上昇が続く場合、戦略を強化する機会と捉えられますが、外れ値への対策も重要です。
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:
グラフはSTL（Seasonal-Trend decomposition using Loess）分解を示しています。それでは、それぞれの特徴と洞察について説明します。
1. **トレンド**:
– トレンドは全体として上昇しています。この基調が続けば、サービスの人気や利用が増加していると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差のプロットで、特に7月8日と7月13日に急激な変動が見られます。これらは一時的な要因（キャンペーン効果や外部要因）による可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**: 実際のデータで測定された値の変動を示しています。
– **Trend**: 基本的な上昇傾向を示しています。
– **Seasonal**: 繰り返される周期的なパターンを示し、細かい上下動がありますが、大きな周期性は見られません。
– **Residual**: 季節性やトレンドから外れる一時的な変動を示しており、ここで異常値を確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと実測値（Observed）は連動して上昇していますが、周期要素があるため一時的に上下することがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと季節性のパターンが、残差に影響を与えていると考えられます。残差が大きい日は、予期しない出来事が発生した可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 上昇トレンドを背景に、サービスの利用や需要が増加している可能性があります。新サービスが市場に受け入れられつつあると仮定できます。
– 急激な残差の変動は、マーケティング活動や外部要因に敏感なサービスであることを示唆します。ビジネス戦略の見直しや、イベントの効果測定に役立つかもしれません。
このデータを通じて、プロダクトの成長や改善が必要な要素をより詳細に分析することができるでしょう。
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:
## グラフ分析の洞察
このグラフは、主成分分析（PCA）を用いて新サービスカテゴリのデータを視覚化したものです。以下に、グラフから読み取れる視覚的な特徴とその意味を説明します。
### 1. トレンド
– **全体の分布:** データポイントは、第1主成分（x軸）と第2主成分（y軸）にわたって広がっています。特定の明確なトレンド、例えば一方向への上昇や下降は見られません。ランダムに散らばっている印象があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値:** 特に右上や左下の端に位置するポイントは外れ値として注目される可能性があります。これらの点は他のデータポイントから離れており、特異な特徴を持つデータを示しているかもしれません。
### 3. 各プロットや要素
– **プロットの意味:** 各ドットは、ある新サービスの構成要素を示しており、第1及び第2主成分の値でプロットされています。この構成要素がどの程度新サービスのバリエーションに寄与しているかを視覚的に示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **関係性の分析:** このグラフはPCAの結果を表しているので、時系列データの直接の関係性は明示されていませんが、データの分散や共通の変動を捉えることができます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係:** 特定の相関は明確ではありませんが、プロットの密集度やバラツキが、説明変数と変動要因との関係性を示唆することがあります。
– **分布の特徴:** 多くのポイントが中央に集中していることから、平均的なデータポイントの分布が中央にあることがわかります。
### 6. 人間が直感的に感じること及び影響
– **直感的理解:** このプロットは、何かのサービス特性やユーザー行動パターンの多様性を示していると感じられます。この多様性は、新サービスの戦略やマーケティングにおいて異なるアプローチが必要である可能性を示唆します。
– **ビジネスや社会への影響:** 外れ値があることで、特定のユーザ層やサービスの特質が市販のターゲットに対して特異な影響を与える可能性があり、これらの要素は特定のニッチや新しい市場機会となるかもしれません。
このようなデータ可視化は、新サービスの構成や特徴を洞察するのに役立ちます。ビジネス戦略の策定やサービス改善の基盤として利用することができるでしょう。
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。
