📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析
##### 時系列推移
– **全体のトレンド**: 2025年7月1日から7月21日までの総合WEIは、複数の変動を経ていますが、全体的には0.72から0.87の範囲で変化しています。
– **顕著な変動期間**: 7月6日から7日には急激な上昇が見られました。この期間は社会WEIの平均値も高めでした。
##### 異常値
– **顕著な異常値**: 7月6日と7月7日に0.87まで上昇し、その後も高いレベルを維持したことから、特定の社会要因や季節性イベントが影響した可能性があります。この期間の急上昇は、特定のイニシアティブやキャンペーンによるものと考えられます。
##### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解結果**:
– **長期的トレンド**: 緩やかな上昇傾向があるものの、短期間のデータで強い結論は難しい。
– **季節性パターン**: 特定の曜日や時間による強い季節性は確認されていない。
– **残差成分**: 一部の日付での急変は予測外の出来事を示唆します。例えば7月6日からの急上昇は、外部要因（例えば、公共イベントや施策の導入）によるものが考えられます。
##### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**: 個人WEIの経済的余裕と健康状態は他項目と中程度の相関を示しています。社会WEIの持続可能性と共生・多様性は相関が高く、特に持続可能性と自治性が高い日は、他の社会的な指標も高い傾向にあります。
##### データ分布
– **箱ひげ図分析**: 各項目の中央値は比較的高めで、個人心理的ストレスが全体的に低めであることがわかります。ただし、7月6日付近でいくつかのボックスプロットには外れ値が見られ、これが前述の異常値の事例とも整合します。
##### 主要な構成要素 (PCA)
– **主要な構成要素**:
– **PC1 (59%)**: 全体のWEIの変動に対して最大の寄与を示し、主要な社会的要因（社会WEI項目）によってもたらされる影響が大きい。
– **PC2 (12%)**: 経済的要因と持続可能性の影響が見られ、長期的な社会変動の指標となる可能性があります。
### 結論
このデータセットは、社会イベントや政策、経済的変動がWEIに直接影響を及ぼすことを示唆しています。7月6日からの急上昇は、特定の外部要因や政策介入の結果である可能性が高く、これが他の社会的及び個人的な幸福度測定値に影響を及ぼしています。今後のデータ収集では、さらに細分化した要因分析を行うことで、WEIのダイナミクスをより詳細に理解することが可能になるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の日付（2025-07-01から2025-07-10）において、実績AIによるデータポイントは上昇傾向にありますが、その後は横ばいとなります。全体的に大きな上下変動は無く安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つ外れ値は確認されませんが、一部データポイントは予測の不確かさ範囲（灰色の背景部分）外に位置しています。急激な変動も少ないです。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績AIのデータを示しています。一部のデータに黒い円で示されているものは「異常値」として分類されています。
– 予測を示すラインには3種類あり、それぞれ異なるアルゴリズムの予測を示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測AIのデータは、特に予測上で一致が見られます。また、予測の精度（不確かさ範囲）内に多くの実績データが収まっていることも重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは、予測の不確かさ範囲内で大部分が収まり、異常値のみが離れた位置にあります。予測の3つの手法はほぼ一致しています。
6. **直感的洞察および影響**
– 人間の直感としては、実績データが予測とよく一致しており、新サービスの安定性が評価されていることが感じられます。今後のビジネスでの展開も順調に進む可能性が高いと考えられます。
– 予測が安定しているため、サービスの改善策を考える際、急激な変化への対応よりも、より戦略的かつ計画的な取り組みが可能です。このグラフはビジネスにおけるリスク管理においても重要な役割を果たします。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期部分において、実績のWEIスコアは横ばいで、比較的一定の範囲内に収まっています。
– 終盤にかけて、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）が示すように、やや下降傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのデータポイントが周囲のプロットより離れており、外れ値としてマークされています。
– しかし、全体的な急激な変動は観察されていません。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データで、実際のWEIスコアを示しています。
– グレーの背景は予測に対する不確かさの範囲を示しています。
– 赤いバツ印は予測されたデータポイントを表しています。
– 線の色によって異なる予測方法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは大きく変動しない一方で、予測データは若干の下降傾向を示しています。
– 予測方法によって微妙に異なる未来の傾向が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測データと比較して安定しているが、予測が示す将来的な下降トレンドが懸念されます。
– 不確かさの範囲が広いことから、予測には幅を持たせる必要があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 実績は安定していますが、将来的な下降トレンドの予測はビジネスに対する警告の可能性があります。
– 予測手法の選択によって結果が異なるため、戦略的な意思決定において、どの予測を信頼するかの判断が重要です。
– さらなる市場調査やデータ収集が役立つかもしれません。特に下降トレンドが実際に起こる場合、迅速に対応する必要があります。
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:
### トレンド
– 実績値（青色プロット）は0.7から0.9の範囲で変動しています。全体としては緩やかな上昇から横ばいに移行しているように見えます。
### 外れ値や急激な変動
– ジャガイモ型のリングで囲った値が外れ値を示しています。これらはたまに出現していることから、一部の日で予期せぬ変動があった可能性があります。
### 各プロットや要素
– 青色のプロットは実績データを示し、予測（赤いバツ印）は実績データに対して一定のトレンドを持っています。
– 予測線は三種類あり、それぞれ異なる回帰モデルを示していますが、どれも横ばいに近く、実績データの範囲外に外挿されています。
### 複数の時系列データの関係性
– 三種類の予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は共にほぼ平行しているため、これらのモデルが実績からの外挿において類似の結論を持っていることが示唆されます。
### 相関関係や分布の特徴
– 実績データの分布は、中央に密集しており、急激な上昇または下降の兆候は見られません。
### 直感的な感じおよびビジネスや社会への影響
– 実績のスコアが安定していることから、新サービスの品質やパフォーマンスが一定の範囲で維持されている可能性があります。
– 外れ値の存在は、特定の要因によって一時的なパフォーマンスの変化が起きたことを示唆します。
– 将来的なビジネス戦略として、実績スコアのさらなる向上を目指すために、この外れ値の要因を特定し対策を講じることが重要です。
– 予測モデルが横ばいである点から、現状のサービス提供が大きく変わらない限り、大きな飛躍は期待しにくいことが示唆されています。
このデータは、戦略的決定を行う際の参考として、有効に活用できるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は大部分で0.7から0.9の範囲に収まり、全体的には横ばいから若干の下降傾向を示しています。
– 予測データ（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）は共に緩やかな下降トレンドを示しています（緑と紫の線）。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日（2025-07-09と2025-07-16頃）において、明らかな外れ値が観察されます。特に2025-07-16の0.6付近の値は注目すべきです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、大小さまざまな円で囲まれたものが外れ値としての注目ポイントを示しています。
– 予測は3つの異なる手法で描画され、それぞれ異なる線で示されています。予測の不確かさ範囲は灰色の背景で表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績の変動に対し、予測のトレンドが全体的に一致していないため、予測モデルの調整が必要かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.7から0.9に集中し、特定の外れ値が目立ちます。予測モデルによる線形傾向は外れ値に影響される可能性があります。
6. **直感的なインサイトとビジネス/社会的影響**
– 全体的な経済的余裕は安定しているものの、特定の日に予想外の変動があり、それがユーザー体験やサービス評価に影響を及ぼしている可能性があります。これらの外れ値の原因を分析し、予防策を講じることが、顧客満足度向上につながると考えられます。
– 予測の下降トレンドが継続する場合、早期に対応策を検討する必要があります。マーケティングやサービス改善の必要性を示唆しているかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側のデータ（実績）は、おおよそ0.6から0.9の範囲で一定しています。明確な上昇や下降は見られません。
– 予測データは、期間の後半（8月以降）にかけて一部の方法では水平、他の方法ではわずかに異なる線（色）で表現されています。全体としては安定しており、大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにはいくつかの外れ値が観察されます。縁取りされたプロットで示されていますが、これらは時系列全体ではあまり多くないため、比較的安定したデータセットと考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青い点で描かれ、予測データは赤いバツや線で示されています。また、外れ値は黒い縁取りで示されています。
– 灰色の領域は、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**
– 予測データの複数のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されていますが、大部分は一致しています。モデル間での予測の違いはあまり大きくありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.7から0.8の範囲で密度が高く、それが平均値となっています。限られた外れ値がこのパターンから外れていますが、全体のトレンドに大きな影響は与えていないようです。
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**
– データが示すのは、一部の変動や外れ値を除き、全体的に安定した健康状態と見ることができます。この安定性は、新サービスが効果的に個人の健康をモニターし、維持する可能性を示唆しています。
– ビジネスとしては、予測と実績が一致しており、高度な解析モデルの有用性を裏付けています。これはサービスの信頼性を高める要因となり得ます。
– 社会的には、個人の健康データが一定の範囲内で保たれていることは、健康促進の成果を意味し、社会全体の健康意識の向上に寄与すると考えられます。
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:
### トレンド
– **実績（青いプロット）**: 初期は多くのデータポイントが高いWEIスコア（約0.8）で分布しており、その後、若干の下降を示しています。周期的なパターンは見られません。
– **予測（赤い×）**: 予測は直線的に緩やかに下降しています（特にランダムフォレスト回帰は緩やか）。
### 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: いくつかのデータポイントが低くなり、異常値として検出されています（黒い円）。
– 特に20日目以降に顕著な下降があるように見られます。
### 各プロットや要素の意味
– 青いプロットは実績値を示し、実際に計測された心理的ストレスのレベルを表します。
– 赤い×は予測値を示し、三種類の異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使われています。
– 覆われた灰色のエリアは予測の不確かさを表し、予測に対する信頼区間を示します。
### 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測の間で若干の乖離が見られ、予測が実績を完全に追随していないようです。予測も多少の不確かさを持っています。
### 相関関係や分布の特徴
– 実績データと予測データでは不完全な一致が見られることから、外部要因が影響を与えている可能性があります。
### 洞察
– このグラフから、人間はストレスレベルが初めは比較的高いが、徐々に低下する傾向が見られることを直感的に感じ取るかもしれません。
– ビジネスにおいては、心理的ストレスを管理する新サービスの必要性が高まっていることがわかり、特に特定の期間にストレスが低下する要因を特定することで新たなサービス改善が期待されます。
– 社会的には、個々のストレス管理への関心の高まりが見られ、新しいサポート体制の構築が求められるかもしれません。
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:
このグラフは、新サービスカテゴリの個人WEI（自由度と自治）のスコアを30日間にわたり示したものです。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータポイント（青色）は全体的に0.7から0.9の範囲で横ばいのように見えます。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）のトレンド（ピンク色）は下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数の青い実績データポイントに黒い輪郭があり、これが外れ値を示しています。外れ値の出現は注目に値し、一定の範囲を維持するデータの中で逸脱があることを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は、実績AIのスコアを示しています。
– 黒い輪郭を持つ点は外れ値を示し、予測との差異を示唆しています。
– 灰色の帯域は、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**:
– 実績AIと予測（ランダムフォレスト回帰）が存在し、ランダムフォレスト回帰が将来の下降トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一定の範囲で密集しており、0.8前後で安定したパフォーマンスを示していますが、予測はやや下降傾向にあります。このことは、予測AIが今後のスコアの低下を見込んでいる可能性を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このグラフから直感的に感じられることは、実際の自由度と自治の評価が一定の安定感を持つ一方で、将来的な予測がより悲観的な動向を示しているということです。ビジネスにおいては、サービスやプロダクトの評価がいずれ低下する可能性を事前に認識し、対策を講ずる必要があります。また、社会的には、自由度と自治の維持が難しくなる可能性を示唆しており、これを改善または維持するための政策やプログラムが求められるでしょう。
この解析結果をもとに、具体的な対策を迅速に講じることが重要です。
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:
こちらのグラフに基づく分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）のトレンドは、大きく変動していないように見えます。0.8付近で推移していますが、日によって若干の変動があります。
– 予測データ（線グラフ）は、線形回帰（ピンク）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（紫）の3種類があります。いずれもほぼ横ばいですが、線形回帰のみわずかに下降傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データで、数か所でスコアが1.0に達する異常値が見られます。これは短期間の改善や評価の変動を示している可能性があります。
3. **要素の意味**:
– 青い点は実績を示しています。ほとんどの場合、0.8付近で安定していますが、試験期間の設定により結果が変動している可能性があります。
– 灰色の範囲は不確かさを示しており、予測が1シグマ範囲内に収まっていることを確認できます。
– 黒い円で囲まれた点は外れ値とみなされることができます。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績と各予測モデルの関係を考慮すると、実績は予測の範囲内で動いており、これは予測モデルが実績に基づいて相応の正確さを持っていることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、0.6から1.0くらいの範囲でクラスタされていますが、大部分が0.8付近に集中しています。
– 全体として小さな変動はありますが、極端な相関の変化は示されていないようです。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 実績データの変動が少なく安定していることは、新サービスにおける公平性・公正さが一定の水準を維持していることを示唆します。
– 外れ値は注視が必要ですが、一時的なものであれば問題ではないかもしれません。
– 予測が将来的なリスク管理や戦略的計画に役立ち、特に予測モデルの違いを理解することで、どのアプローチが最も効果的であるかを評価する手助けとなるでしょう。
この分析は、組織が長期的な戦略を立てるのに役立つ可能性があります。公平性・公正さを維持しつつ、さらなる改善を目指すための基盤となり得ます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績AIのデータ（青のドット）は、全体的に横ばいですが、わずかに下降傾向が見られます。ただし、大きな変動はありません。
2. **外れ値と急激な変動**
– 外れ値として特定されたデータポイントは、円で囲まれています。これは、他のデータ点と比べて異なる動きをしていることを示しています。
– 全般的にデータの変動は小さいですが、一部の期間で軽微な下降の動きが見られます。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績（青のドット）と予測（赤い×）は、それぞれ実際のデータと予測されたデータを示しています。
– 予測の信頼区間（灰色のエリア）は、予測の不確かさを示しており、この範囲内で実データが変動すると考えられます。
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）のプロットは、今後の動向を示唆していますが、大きな分岐は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法による違いは小さく、ほぼ同じ範囲に収まっています。これは予測のばらつきが小さいことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測のスコアは概ね一致しており、予測の精度は高いと考えられます。全体的にスコアが0.8以上で、かなり高い水準を保っていることがうかがえます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– サービスがかなり安定して運営されており、持続可能性と自治性の面で高い評価が得られていると考えられます。特に、実績が予測範囲内で推移していることから、信頼性の高いパフォーマンスが続くことが期待できます。
– 短期的に大きな問題が発生する可能性は低いですが、外れ値の原因を探ることで、将来的な改善につなげることができるかもしれません。
– 社会的には、安定的な持続可能性が評価され、新技術の導入や拡張に積極的な姿勢が期待されます。
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:
このグラフを詳細に分析します。
1. **トレンド**:
– 青い実績データは、0.8から1.0の間で比較的安定して推移しているようです。ただし、7月初旬ではやや低めで、その後徐々にスコアが上昇しています。
– 予測線の中で「線形回帰」と「ランダムフォレスト回帰」は上昇トレンドを示していますが、「決定木回帰」は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値が数カ所あり、これらは異常事態が発生した可能性を示唆します。特に開始直後の数日はスコアが低めであるため、要注意の時期と言えます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青のプロットが実績データを示し、実績AIのパフォーマンスを表しています。
– 赤い「×」は予測データですが、実績データとの具体的な一致や相関は描画されていません。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、信頼区間として解釈できます。
4. **時系列データの関係性**:
– 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）は似通った軌道を描いていますが、それぞれの予測の精度とトレンドが異なります。実績データとの比較が可能で、モデルの精度評価に役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は0.8付近で密集しており、比較的高い安定性を示しています。
6. **直感やビジネス・社会への影響**:
– グラフは、社会WEIのスコアが比較的安定していることを示しており、社会基盤や教育機会に関する取り組みが一定の効果を上げていることが伺えます。
– しかし初期の外れ値は、改善の余地がある可能性を示唆しており、ここに焦点を当てることで更なる発展が期待できます。
– 上昇トレンドが続く場合、長期的には社会全体のインフラや教育機会が向上する可能性があります。
この分析を基に、戦略的な改善または新たな施策の考案が促進されるかもしれません。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **初期期間**（7月1日から7月15日頃）はスコアが上昇傾向にある。
– **中期以降**（7月15日から7月22日まで）は、ほぼ横ばいまたは僅かな下落を示している。
– 予測データは、線形回帰がわずかに上昇傾向、決定木とランダムフォレストは横ばいを示している。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期期間中、複数のデータポイントが異常値として特定されている。
– 特に7月5日から7月8日頃にかけて、スコアが急落しているが、その後急速に回復している。
### 3. プロットや要素の意味
– **青色のプロット**は実際のスコアを示しており、多くのデータポイントが予測範囲内にある。
– **黒枠のサークル**は異常値を示しており、これらがデータの品質や外的要因の影響を示唆する。
– **グレーの領域**は予測の不確かさの範囲を表している。
### 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が重複する部分では、実績データは一部の予測と一致しているが、異常値の影響を受けている。
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）での一致性が観察できる。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データには若干の変動があるが、全体的には安定したスコアの分布。
– 外れ値は全体のスコアを引き下げる要因として働いているが、全データに対して影響は限定的。
### 6. 直感的なインサイトと影響
– **直感**: 異常値が存在するものの、全体としてスコアは安定しており、予測範囲内に収まっている。
– **ビジネスへの影響**: 初期の異常値は、操作上の問題や市場の変動を示唆している可能性があるため、早急な対応が必要。
– **社会への影響**: WEIスコアの安定性は、新サービスが持続可能性や多様性の面で社会に良好な影響を与える可能性を示唆する。長期的な改善を目指すための施策が求められる。
このグラフを通して、実績と予測が整合していることが確認でき、今後の施策や改善に活用するための基盤となる。
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:
このヒートマップに基づく洞察を以下に述べます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体を通して、時間帯や日付によって色の濃淡が変化しています。特に7月5日から7月11日にかけて非常に明るい緑や黄色のプロットが多く見られ、数値が高いことを示しています。
– 7月18日から21日にかけて、色が紫に近づくため、数値の低下を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月14日に非常に明るい黄色のプロットが現れ、急激な数値の上昇が見られます。
– 7月21日では非常に暗い紫色が示され、急激な低下を示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色は数値の高低を示しており、明るい黄色や緑は高い数値、暗い紫は低い数値を示しています。
– 時間帯ごとの変動が色で可視化され、特定の時間に数値が集中していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯別にみると、15時から16時が最も数値が高い傾向にあります。
– 各日の7時台と15時、16時台にかけての動きが特に顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯や日に数値が集中的に高くなることがわかるため、時間帯の選択が新サービスの利用に影響を与え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**:
– 新サービスの利用がピーク時間に集中する傾向が見られるため、サービス提供者はその時間帯にリソースを集中させることで効果的な対応ができるでしょう。
– 逆に利用が低下する7月21日以降では、対策が必要だと考えられます。
このヒートマップからは、新サービスの利用状況が時間帯や日付によって大きく変動することが視覚的に理解でき、これに基づいて運営戦略の最適化が求められます。
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:
以下にヒートマップの分析結果を示します。
1. トレンド
– 一般的に、午後7時から午後11時にかけての時間に高いスコアが集中しています。
– 期間中、スコアがやや上昇する傾向がありますが、最終日近くに向かってやや下降しています。
2. 外れ値や急激な変動
– 7月15日から7月18日の間に、午後3時から午後4時にかけて黄色から緑色になり、急激にスコアが上昇しています。
– 一方、7月21日にはスコアが急激に下降していることが明らかです。
3. 各プロットや要素の意味
– 色の違いはスコアの違いを示しており、濃い紫色が低スコア、黄色が高スコアを示しています。
– 密度の高い青から緑の範囲は平均的なスコアを示唆しています。
4. 複数の時系列データの関係性
– 夕方から夜にかけて、スコアが全体的に高くなる傾向にあります。
5. 相関関係や分布の特徴
– 時間帯によってスコアが変動しており、特に夕方と夜の時間帯にスコアが集中しています。
– 全体として、夕方から夜にかけてスコアが高くなる周期性があります。
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
– サービスの利用や評価が夕方から夜にかけて高くなることから、これらの時間帯にターゲットにしたマーケティングやサービスの提供を強化することが有益です。
– ただし、一部の日程では大きな変動が見られるため、これらの変動要因を特定し改善することが、さらなるスコアの向上に貢献するでしょう。
このヒートマップは、時間帯や日によるスコアの変化に関する洞察を得るために非常に有用です。ビジネス戦略や顧客満足度向上に役立てられるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 色の変化から、時間帯ごとに異なるトレンドが見られます。全体的に、7時と15時に明るい色が集中しており、19時と23時には暗い色が多いことから、これらの時間帯でのスコアの違いが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の時間帯（例：15時）で連続する明るい黄色が見られ、ここで急激にスコアが高まることが示唆されます。また、19時および23時では通常より低めのスコアを示す紫色の領域があり、これら時間帯でのパフォーマンスの低下が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の密度と色合い（黄色から紫への変化）が視覚的にスコアの高低を示しています。明るい色（黄色）は高スコア、暗い色（紫色）は低スコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 8時と15時のスコアは傾向的に似ており、両者とも常時高めなスコアを示します。特に15時が顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 午後の時間帯（15時以降）で全体的にスコアが高まりやすいが、夜間（19時および23時）で低くなる特徴が見て取れます。
6. **直感およびビジネス・社会への影響**
– このヒートマップから、業務やサービスが特定の時間帯に影響を受けることが分かり、ピーク時（15時）にパフォーマンスが向上することが考えられます。これにより、ビジネス戦略として、特定の時間に合わせたリソース配分やサービスの展開が効果的だと判断できます。また、夜間の改善が必要な時間帯に対策を講じることが、全体的なサービス向上に寄与するでしょう。サービス提供の効率化が可能な時間帯を特定することで、顧客満足度の向上や、リソースの最適配置が期待できます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– ヒートマップ自体は静的な視覚表現であり、時間軸におけるトレンドを示してはいないですが、相関度の強さが示されています。赤色が濃いほど相関度が高く、青色が濃いほど相関度が低いです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の外れ値を示すものではありませんが、個人のWEI（「経済的余裕」や「健康状態」）に関連した要因は他と比較して相関が低い傾向があることが見て取れます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 各セルの色は、異なるWEI項目間の相関係数を示しています。赤色が濃いほど強い正の相関を示し、青色が濃いほど弱いまたは負の相関を示します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 時系列データではありませんが、各項目間の関係性が明らかです。例えば、「個人WEI平均」と「総合WEI」が非常に高い相関を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高い正の相関が見られる組み合わせは、「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI平均」、「社会WEI（共生・多様性）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」です。
– 逆に低い相関（またはほぼ無関係）が見られるのは、「個人WEI（経済的余裕）」と他の多くの項目です。
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に関する洞察**
– **直感的理解**: このヒートマップからは、個人の平均ウェルビーイング指数（WEI）が総合指数に大きく影響を与える一方で、個人的な経済的余裕や健康状態が直接他の要素に強い影響を与えていないことが直感的に理解できます。
– **ビジネスや社会への影響**: 社会全体の政策やプログラムは、公平性や共生の強化に重きを置くと全体的なWEIを向上させる可能性があります。また、個人の経済的余裕や健康状態の改善も個々のWEIを向上させるための鍵となるでしょう。
この分析は、個々の項目が他の要素とどのように関連しているかを視覚的に理解するのに役立ち、人々の幸福や社会の健全性を向上させるための新しい戦略を考える指標となります。
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:
この箱ひげ図を分析すると、以下の点が示されています。
### トレンド:
– 各タイプのWEIスコアは、30日間の観測期間内で一定の範囲内に分布しており、明確な上昇または下降トレンドは見られません。
### 外れ値や急激な変動:
– 一部のカテゴリ、特に個人WEI（経済的余裕）や社会WEI（共生・多様性・自由の保障）では、外れ値が観察されます。これらは、特定の期間中にそのスコアが通常の範囲を大きく外れていたことを示唆しています。
### 分布の特徴:
– ボックスの長さ（四分位範囲）はスコアの分散を示します。個人WEI（心理的ストレス）や社会WEI（共生・多様性・自由の保障）の箱が比較的狭いことは、スコアがこの範囲内に凝縮していることを示しています。
### 各プロットや要素の意味:
– ボックスの色分けは、視覚的に異なるカテゴリを区別するために使用されています。
– 箱の中の線は中央値を示し、スコアの中央の位置を示します。
– ヒゲは分布の範囲を示し、最小値と最大値を表します。
### 複数の時系列データの関係性:
– 各WEIタイプ間で明確な相関関係は示されていませんが、類似のスコア範囲を持つタイプがいくつかあります。
### 相関関係や分布の特徴:
– スコアの散らばり具合や中央値の高さは、各タイプの特性や港の強さを示す可能性があります。
### 直感的な洞察と影響:
– 人間がこのグラフから直感的に受ける印象は、特定のカテゴリが非常に安定しているか、不安定であるかに基づきます。
– ビジネスや社会への影響として、外れ値が多いカテゴリは追加調査が必要であることを示唆します。例えば、特定のWEIタイプのスコアが大きく揺れ動く場合、その領域での改善や介入が価値のある取り組みとな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における総合WEIスコアをSTL分解したものです。以下の点に注目して分析を行います。
1. **トレンド**:
– トレンドのグラフを見ると、スコアは期間を通じて緩やかに上昇しています。ただし、最後の方でわずかに水平になるか減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差のグラフから、7月5日から7月10日に向けて急激な変動が見られます。その後、残差は落ち着いています。これは予想外のイベントや調整があった可能性を示唆します。
3. **要素（棒、色、密度など）の意味**:
– オブザーブドは観測データを示し、トレンドや季節性と組み合わせた総合的な変動を示しています。
– トレンドは全体の方向性を示しています。
– 季節性は周期的な変動を示し、短期間での繰り返しを示しています。
– 残差はモデルによる説明が難しいランダムな変動です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– オブザーブドの変動はトレンドと季節性の影響を多く受けており、特に季節性が短期的な変動を引き起こしていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性のグラフは、定期的に上昇と下降を繰り返すパターンがあり、このデータには一定の周期が存在することを示しています。
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**:
– 短期的な上昇傾向があるため、新サービスの総合WEIスコアが改善されていることはポジティブな兆候です。
– しかし、急激な残差の変動は何らかの外部要因や内部調整があった可能性があり、今後の戦略的対応が必要です。
– 季節性が影響を与えているため、周期的な需要の変動に対応する施策が求められます。
全体として、ビジネスの安定した成長を図る上で、短期的な変動にも注意を払い、適切な対応策を講じることが重要です。
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:
このグラフは、STL分解を用いた個人WEI平均スコアの分析です。それぞれのプロットから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– トレンドプロットは緩やかな上昇を示しています。これは、30日間にわたって個人WEIスコアが全体として増加していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差プロットでは、特に7月9日から7月13日にかけて急激な変動が見られます。この期間は、予測される変動幅を超える要因があった可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 観測値プロットは全体の動向を反映しており、周期的な上昇と下降が見られ、特に月中にピークがあります。
– 季節成分は繰り返しのパターンを示しており、日々の小さな変動が観察されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 季節成分と残差が相互に作用し、観測値の変動を構成しています。トレンドは長期的な方向性を示す一方、季節成分と残差が短期的な変動要素を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節成分と残差の変動が観測値の変動に影響を与えていますが、トレンドの上昇が観測値の長期的な成長に寄与していることが見受けられます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 全体的に見て、個人WEIスコアの上昇傾向はポジティブな評価の増加を示しており、新サービスがユーザーからの支持を得ているかもしれません。
– 残差の急激な変動は、突発的なイベントや外部要因による影響を示唆しており、特定の時期にユーザーの期待や不満が表れた可能性があります。これは商品レビューやユーザーのフィードバックとして考察すべきポイントです。
これらの分析を通じて、サービス改善やマーケティング戦略の修正に役立てることが考えられます。
社会WEI平均 STL分解グラフ
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## 分析と洞察
### 1. トレンド
– **Trend** のプロットを見ると、最初の2週間は上昇傾向が見られ、その後は緩やかに下降しています。このことから、新サービスがこの期間中に一時的に人気を集め、その後勢いが落ち着いた可能性があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **Residual** のプロットに注目すると、7月9日に急激な変動があり、その後も変動が続いています。ただし、その影響は短期間であり、その後は急激な変動が見られなくなります。
### 3. 各プロットや要素
– **Observed**: 全体的なパターンで、開始後に上昇し、後半にピークを迎え、その後下降しています。
– **Seasonal**: 規則的な季節性の変動を示しており、周期的な上下動があります。
– **Residual**: 一時的な急変動が一時的に観察されるが、その他の期間は比較的安定しています。
### 4. 複数の時系列データの関係
– **Trend** と **Seasonal** の 組み合わせによって、総合的な **Observed** の変動が形成されており、残差が特定のイベントによるものと考えられます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **Trend** の上昇とその後の下降は、 **Seasonal** とは独立していることがわかります。 **Seasonal** は小さな変動を示し、それに対し **Residual** で示される突発的なイベントの影響は一時的であると考えられます。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– この新サービスは導入初期に良い反響を得たが、予想されるイベントや競争の影響によって一時的に注目が集まり、その後安定期に入ったと考えられます。ビジネス的には、特に7月9日のような急激な変動の理由を探り、それに基づき適切な対応を検討することが重要です。また、季節性のパターンを活用したマーケティング戦略を考えられます。
この分析は、新サービスの戦略的立案や改善に役立つでしょう。
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:
このグラフは、30日間の新サービスカテゴリのデータを主成分分析（PCA）で示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– グラフに明確な上昇、下降、周期性のパターンは見られません。データポイントは散在しており、主成分軸に沿った明確な傾向は確認しにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分が0.2付近、第2主成分が0.15を超えるデータポイントは、他と比べて外れ値に見えます。これらのポイントは注目すべき異常値として分析する価値があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ドットの密度は低から中程度で、特定の領域に集中していないため、明確なクラスターは見られません。ただし、右側（第1主成分が正の値）の領域にデータが比較的多い傾向があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフには特定の時系列の順序を示す要素はありませんが、主成分の軸に沿った分布が重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分（寄与率0.59）が第2主成分（寄与率0.12）に比べてはるかに多くの情報を提供しています。これは、第1主成分がデータの主要な変動を捉えていることを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、データが基本的にランダムに見えることです。ただし、特定の外れ値や、右側にデータが多いことに注目するかもしれません。
– ビジネス面では、第1主成分の影響が大きいため、これを基にした意思決定が効果的でしょう。また、特定の外れ値は、新たな改善の機会や問題の兆候を示している可能性があるため、詳細な調査が推奨されます。
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。