📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合的な分析:
**時系列推移**:
– **総合WEI**: 一般的なトレンドとして、7月序盤は0.70付近のスコアであり、少しずつ上昇していき7月6日以降に大きな上昇を示し、0.85以上を多く観測。特に7月6日は0.87、7月17日も0.87の高スコアを記録。
– **個人WEI平均**: 7月初めは安定して0.70付近にあったが、7月6日に0.83と大幅に上昇し、その後も高い値を維持。
– **社会WEI平均**: 初旬は0.80前後で安定、7月8日以降に0.90付近を記録し、全体的に安定した上位傾向を見せる。
**異常値と背景要因**:
– **総合WEIの異常値**: 初旬の0.70前後のスコアは、他の日と比較して低く異常値とされている。これらの変動は、新サービスの早期段階での適応期間を示している可能性があり、システムの安定性や外部要因の影響を反映していると考えられる。
– 比較的高いスコアとされている7月6日や7日などは、新たな政治的又は社会的な出来事（例: 社会政策の発表、米国独立記念日など特別な催事）による影響が考えられる。
**季節性・トレンド・残差**:
– **長期的なトレンド**: 総合的に上昇傾向を示し、特に7月に入ってからの上昇トレンドが顕著。これは、季節の変化や新しいサービスの導入が広く受け入れられたことを示唆している可能性がある。
– **季節的パターン**: 特に明確な季節性は観察されず、変動は主に短期間のイベントや外部ショックによるもの。
– **残差**: 意外な変動が少なく、主にトレンドによる変動が顕著。
**項目間の相関**:
– **WEI項目間の関連性**: 個人ウェルビーイングと社会的要因が強く関連している。特に「経済的余裕」と「社会基盤・教育機会」の強い相関が見られ、この2つの要因が個人の幸福感へ大きな影響を持っていると考えられる。
**データ分布**:
– **箱ひげ図からの観察**: 各WEIスコアは、通常の範囲内での変動を示しており、特異点は7月の初旬に観察され、それがコンシスタントな傾向に向かう。
– 異常値として示されたスコアは概ね平均より高いか低い値を示すが、トレンド分析において影響が軽微である。
**PCA（主成分分析）**:
– **主要な構成要素の寄与率**: PC1が0.59、PC2が0.12と、PC1がデータのほとんどの変動を捉えている。これは、全体的なWEIが1つの大きなトレンドにより説明できることを示唆している。
– **意味の考察**: 第一成分はおそらく「経済的安定性」や「政策の社会的影響力」に関連し、第二成分は「個人の健康」や「心理的ストレスの変化」に関連する。政策や外部要因がどれだけ生活の品質に影響を及ぼすかが重要な要素である。
### 結論:
短期間でのデータであるため、特定の外部事象や政策変更がWEIに影響を与えたと推測される。異常値は対策や新たな施策の
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
1. **トレンド**:
– 初期の時期（2025年7月から11月）は、比較的安定しており、一部の予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）と実績の間に大きな違いは見られません。
– 2026年5月から6月にかけては、前年のデータが全体的に実績よりも高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータセットには異常値が多数存在します。これは予測モデルの範囲外に位置しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績データを示し、黒で囲まれたプロットは異常値です。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の各予測モデルが用いられており、それぞれで異なる予測結果を提供しています。
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ギャップがあり、初期に予測が過大評価される傾向がある可能性があります。
– 前年のデータは過去の実績よりも高い位置にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値は実績と予測間の不一致が要因のようです。
– 前年度のデータが全体として実績と予測よりも高い値に位置するということは、一貫性のある上昇トレンドが示唆されるかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 人々はこのグラフから、初期の予測が現実と一致していない点に気付くでしょう。
– ビジネスにとっては、予測の再評価や調整が必要であることが示唆され、モデルの精度向上が求められます。
– 前年と比較した場合、新しいサービスは改善または拡大する可能性があるかもしれませんが、その予測の正確さを検証する必要があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフでは、最初の90日間で多くのデータポイントが集中しており、その後大きなギャップがあった後、残りの期間にもデータが集中しています。初期のデータは約0.8のWEIスコアで始まり、その後の期間には約0.6から0.8の間にスコアが分布しています。
– このギャップは、データ収集の中断やサービスの変更が起きた可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値がいくつか見られますが、スコアの範囲内にあり、サービスの実際の状況に比較的近い値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示し、その周囲の色付き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）による予測値を示しています。
– 緑のプロットは前年度のデータを示しており、同じ期間における比較を可能にしています。
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は若干のずれがあり、特定の予測モデルによっては実際のトレンドを捕捉できていない可能性があります。
– 前年度のデータと比較すると、直感的には新サービスがやや下方にシフトしていることが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの密度は初期と後期で異なり、特に後半はデータが比較的広範にわたって散らばっています。
– 異なる予測手法により、予測のばらつきがあることが分かります。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– このグラフから判断するに、サービスの品質や評価に関する不安定な時期が存在した可能性があります。
– データのギャップは、サービス改善や新機能の追加といったポイントかもしれません。
– ビジネス戦略としては、予測精度の向上と異常値への対応を通じて、顧客満足度の向上を図ることが提案されます。
この分析に基づき、さらなるデータの改善や予測モデルのチューニングが求められます。
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**
– グラフは2025年7月から2026年6月の期間をカバーしています。
– 2025年7月から8月にかけて、実績（青い点）は0.7〜0.9付近で横ばいです。
– 2026年5月から6月にかけての予測（緑の点）は、やや広がりがありますが、同じ0.7〜1.0の範囲内で、トレンドに大きな変化は見られず、ほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績AIには、一部外れ値（黒い丸）が含まれています。これらは実績の中で特定の基準から外れているデータを示しています。
– 特に実績期間の終わりの方に外れ値が集中していることが観察されます。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータ、緑の点は前年のデータを表しており、予測範囲（灰色のシェード）が示されています。
– 紫、青、ピンクの線はそれぞれ、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法の結果が同じ範囲内で密集しているため、大きな予測のばらつきは見られません。これは、それぞれのモデルが非常に類似したパターンを捉えていることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測期間内で、多くのモデルが実績データに似通ったパターンを示しており、実績と予測データ間での強い相関が見られます。
– 前年データ（緑の点）が一部異なる傾向にあることから、過去と現在の差異に注目することが重要です。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 実績と予測がいずれも高いスコアを維持しており、新サービスカテゴリにおける安定したパフォーマンスを示唆します。
– 外れ値や異常値の存在は予期せぬイベントやその他の要因による影響がある可能性を示唆しており、これらを分析することが長期的な改善に寄与するでしょう。
– 各予測モデルが同様の結果を出しているため、モデルの信頼性は高いと考えられ、これらの予測を基にした戦略的判断が可能です。
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:
以下は、提供されたグラフに基づいた視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの前半で観察されるWEIスコアに関して、多くの実測値が0.8付近で横ばいとなっています。
– グラフの後半に移行すると、スコアは0.7から0.6に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階で、いくつかの異常値が観測されています。これらは予測から大きく外れた値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、緑の点は前年のデータと考えられます。
– 紫とピンクの線は予測の範囲を示しています。異なる回帰手法に基づく予測値間で差異があります。
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間で、全体的にスコアが下降しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは前半と後半で大きく異なり、前半は高いスコアで安定していたが、後半でスコアが減少していることが分かります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアの下降は、個人の経済的余裕が減少している可能性を示唆します。この変化は新サービスの利用に消極的になることを意味するかもしれません。
– ビジネスにおいては、ユーザーの経済状況を考慮したサービス提供が重要になるかもしれません。
– 社会的には、経済的余裕を改善する政策やサポートが必要になる可能性があります。
これらの洞察は、サービスの提供方法や社会政策の策定に役立つでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 散布図は左右に二つの期間で分かれており、左は実績データ（青い点）が密集して表示されています。この範囲ではスコアがほぼ横ばいで推移しています。
– 右側の250日以降は、予測AI（緑の点）が示されています。この期間でもスコアは比較的一定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の実績データ部分にいくつかの外れ値（黒い丸）が識別されていますが、大きな急激な変動は見られません。
– 予測データの中には、緑の点の密度にばらつきがありますが、それが大きな外れ値として認識されるほどではありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点: 実績AIによる実績データ。
– 緑の点: 予測AIによる予測データ。
– 黒い丸: 異常値。
– 緑の薄い点: 前年度の比較データ。
– その他の線は様々な予測手法によるものですが、特に線形回帰とランダムフォレスト回帰が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 左側の実績データと右側の予測データの間に、継続性や一致が観察でき、予測が現実的であることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は全体的に0.6〜0.8の間で平坦ですが、一部外れ値が存在します。
6. **人間の直感的な理解と影響**
– 全体として安定した健康状態のスコアと見られ、健康モニタリングの観点から、安定性を評価できるデータです。
– ビジネスインサイトとしては、健康状態の安定が見込まれることで、予測モデルの信頼性が高く、市場で新たな健康関連サービスを展開する際の基盤となり得ます。
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:
グラフを分析して、以下のポイントについて考察します。
1. **トレンド**
– 元々のデータ（青い点）は、初期段階では高めの範囲で安定しています。
– 大きな動きはなく、ある程度固定された範囲内での変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒で囲まれた点が外れ値として示されています。これらは、データセットの中で異常な点として特定されていますが、数は少ないです。
– 初期のデータに外れ値が集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、時間とともにほぼ一定のWEIスコアを示しています。
– 線（ピンクや紫）は予測モデルの傾向を表しており、非常に安定的なラインを描いています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青い実績データと緑の前年データが示されていますが、緑のデータは後の時点に集中しています。
– 予測モデルは、過去のデータと新たな比較を行うためのベンチマークの役割を果たしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは高めのWEIスコアで安定しており、大きな相関性やクラスター化は見られません。
– 時間経過による大きな変化は存在しません。
6. **直感的およびビジネス・社会への影響**
– 安定性が強調されるため、このサービスはすでに確立され、予測モデルも安定しています。大きなストレス増減がないことはポジティブな兆候かもしれません。
– 社会的にも、ユーザーが一定の心理的安定を保てていると考えられます。新たなサービス展開や改善の必要性は少ないかもしれませんが、外れ値の原因となる要因を調査することで、さらなる向上の機会があります。
この分析に基づき、さらなる詳細な研究やモデル改良が行われると良いでしょう。
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**:
– 初期の日付（2025年）は実績（青）が高い位置に集中しています。この後、予測（緑）データは徐々に低下しています。
– 期間全体で見ると、WEIスコアが若干下降トレンドを示しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ（青）の中には、異常値（黒の円）としてマークされているものがあります。一部のデータポイントが他と一線を画する位置にあることが示されています。
– 予測期間の開始時（最初の青のプロットからの変動）に急激な変化が見られます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績データを示し、異常値は黒い円で囲まれています。
– 緑色は予測データで、ここでは前年データと比較されています。
– 灰色の領域は、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**:
– 実績と予測が示されていますが、予測は実績よりも高い変動を示しています。
– 異常や急激な変動が予測データに影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に目立つ相関は見られませんが、予測には複数のリグレッション手法が用いられ、各予測モデル間の違いを見ることができます。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– 人間観点から見ると、WEIスコアの低下は新サービスにおける個人の自由度と自治が減少している可能性を示唆します。
– ビジネス面では、改善が必要な箇所を示し、サービスの調整や変更のタイミングを示唆します。改善策として、自由度と自治の増加が考えられます。
– 社会的視点では、この減少がユーザー体験やエンゲージメントに影響を与える可能性があります。
全体的に、データの変動と予測の不確かさを考慮しつつ、WEIスコアを改善するための実践的戦略を検討することが重要です。
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:
以下に、グラフから得られる洞察を詳述します。
1. **トレンド**:
– 「実績AI」のデータポイントは7月から9月にかけて大きく変動しており、あまり一定していないことがわかります。その後はデータが示されていないため、明確なトレンドは捉えにくいです。
– 「前年（比較AI）」データは比較的高いWEIスコアを保っていますが、ばらつきもみられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「実績AI」には数多くの異常値が見られます。これは、WEIスコアの変動が非常に大きいことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青の実績**: 「実績AI」の散布が多くの部分で明確な集まりを形成しており、これがこの時期の実績データの不安定さを物語っています。
– **緑の前年データ**: 比較的安定しており、前年のデータや基準からの逸脱を測るための比較対象として示されています。
– **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の線がそれぞれの予測を表しています。多様な予測手法が評価に利用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年のデータを比較し、特定の時期においてパフォーマンスがどのように変化したかという分析が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は非常にばらつきがあるため、具体的な相関は捉えにくいです。ただし、前年データは比較的高いスコアで一定しているように見えるため、前年の安定したパフォーマンスに対する今年の変動の要因分析などが求められます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのグラフから感じ取るのは、現在の実績データが非常に不安定であるという点です。これは事業運営のリスクや不確実性を示唆し、戦略の見直しや改善策の検討が必要とされるでしょう。
– 社会的な公平性や公正さが重視されるカテゴリにおいて、スコアの変動は信頼性の揺らぎを引き起こす可能性があり、注意が必要です。
このグラフに基づいて、戦略的な改善策やリスク管理の考慮が必要です。
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:
### グラフ分析と直感的なインサイト
1. **トレンド**:
– **実績AI**: 初期には高いWEIスコア（0.8以上）が安定して見られますが、その後、実績データが消えて、未来の予測が示されています。
– **予測AI**: WEIスコアは全体的に高水準で維持されていますが、6月以降の予測はやや低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **外れ値**: 最初の期間には外れ値が見られますが、徐々に減少していることが見受けられます。これにより、予測モデルの精度が改善されたか、またはデータが安定してきた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績 (青)**: 過去の実測データであり、高いレベルの持続可能性と自治性を示しています。
– **予測 (赤、×)**: 未来の推測値として、異なる回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が示されています。
– **色・密度**: 初期データ（青）は安定していますが、後半の予測データ（緑）はやや変動があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるAI予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の結果を比較することで、将来の持続可能性の安定性を多角的に評価できるようにしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは非常に一貫しており、高スコアの範囲に集中しています。これは新サービスが確立され、持続可能性が高い状態を示しています。
– 予測データの分布はやや広がりがありますが、全体としては安定したパフォーマンスを予測しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– 初期の高い安定性は、人々に対する信頼性と期待を高める可能性があります。
– 予測データの安定は、企業や社会が現状のサステナビリティと自治性を維持し続ける能力への信頼を含意しており、長期的な発展に対する前向きな期待をうかがわせます。
– 外れ値の減少は、持続可能性と自治性の管理が改善されていることを示唆し、ビジネスの成長やコミュニティの需要に応える能力が向上した可能性があります。
全体として、このグラフは新しいサービスが持続可能で自治的な特性を条件にしており、そのポジティブなトレンドがこの傾向を維持し続ける可能性を示しています。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの左側（2025年7月頃）では、WEIスコアが0.8から0.9の間で一定しているように見えます。
– 右側（2026年7月頃）では、スコアが再度高い水準で密集しています。この間にデータが抜けていますが、継続的な成長が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のスコアに異常値（黒い円）が重なっており、一定範囲外のデータが存在します。この期間中に予期せぬ出来事やエラーがあった可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のスコアを示しています。
– 緑色の点は前年の比較値で、予測モデルと実績の一致度を確認するために使用できます。
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰）とピンクの線（他の回帰モデル）は、スコアの予測を示しており、実績値を近似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**:
– 異なる色の予測線は、異なる手法の予測を表し、いずれも実績データに沿っています。これにより、モデルの信頼性を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データはおおむね高いスコアで集中しており、全体的に高い教育機会や社会基盤の達成度を示唆しています。
– 異常値の存在はデータの散布の一部であり、定期的なレビューが必要かもしれません。
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**:
– 人々はこの種類のデータから、教育機会と社会基盤の安定性が高いと感じるでしょう。
– これらのスコアが高いことは、新サービスが効果的に教育機会を提供していると直感的に捉えられるため、さらに投資や開発が進められる可能性があります。
– 一方で、今回は時間軸の真ん中にデータがないことに注意が必要であり、期間中のギャップがリスク要因となる可能性があります。これを埋めるための調査や分析が追加で必要です。
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:
グラフを分析して以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 時系列のデータについて、初期に青いプロット（実績データ）が固まっており、その後は緑色のプロット（昨年度の比較データ）が見られます。青色の部分においてはスコアが0.6から0.8の間に集中しており、全体的には横ばいの傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データには異常値は表示されていませんが、一部のデータが上下しており、予測（ピンク、紫、緑色の線）の範囲外に出ることは見られません。
3. **要素の意味**:
– 色の違いによって、実績、予測、および昨年度データが示されています。予測の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、未来のトレンドを示唆していますが、特定の上昇傾向や下降傾向は示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと比較する昨年度データがあるため、過去のデータとの変動の関連性を見ることができます。特に年を超えた予測と比較し、今後の傾向を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定の範囲に集中しており、すべての予測モデルで予測範囲に収まっています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– スコアが高いことで社会の多様性および自由の保障が良好であることを示している可能性があります。ビジネスにおいては、新サービスが期待通りのパフォーマンスを維持しており、過去のパフォーマンスに基づいた予測が有効に活用されていると考えられます。また、急激な変動がないことは、安定したサービス提供を示唆しているかもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体としては、特定の時間帯（例えば15時）がより高い値を示し、全体を通じて一定の時間帯で高いアクティビティが見られます。
– 7月初旬から中旬にかけて、特定の時間帯で色がより明るい（黄色や緑）地点が増え、活動が活発であることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月18日の15時に特に明るい色（黄色）が見られ、大きく活動が増加していることを示しています。これは特定のイベントや活動によるものかもしれません。
– 逆に、7月21日には17時と8時に急激な低下（暗色）が見られ、アクティビティが低下しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化は活動の強度を示しており、明るい色ほど活動が活発であることを示唆しています。
– 時間帯が複数示されているため、特定の時間における変動を視覚的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 明るい色（高い値）は特に午後に集中しており、昼間の活動が高まっていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午後遅く（15時-16時）に集中して高得点が見られ、時間帯間での相関が強いことを示しています。つまり、この時間帯にはイベントや需要が集中している可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– このヒートマップは、新サービスの利用傾向を示しており、ピーク時間帯に合わせたサービスの提供やリソース配分の最適化を行うことで、顧客満足度を向上させる可能性があります。
– また、低アクティビティの時間帯（7月21日など）には、なぜ利用が低迷したのか分析し、改善策を検討する余地があります。
– これらのデータから、プロモーション活動やスタッフの配置など、ビジネス戦略に役立つ情報が得られるでしょう。
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:
以下にこのヒートマップの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとに異なる傾向が見られます。
– 特定の時間（例えば15時、16時、23時）にかけてスコアが上昇した後再び減少するパターンが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 15時台の一部で急激に明るい黄色（高スコア）に達し、注目すべき変動を示します。
– 23時頃にもスコアが上がったり下がったりする傾向があります。
3. **各プロットや要素（色、密度など）が示す意味**:
– 色の変化はスコアの高さを示しています。青から紫が低スコア、緑から黄色が高スコアを示します。
– 特に、黄色は他の時間帯や日と比べて目立つ高いパフォーマンスを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ヒートマップは一日の中での変動を色で示しており、特定の時間帯に高いスコアが集中する様子が視覚化されています。
– 複数の日にわたって似たような時間帯にスコアのピークがあることは周期的なパターンを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯にスコアが高まる傾向があり、これは利用者の行動パターンやサービスの利用状況に関連している可能性があります。
6. **このグラフから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**:
– 高スコアの時間帯は新サービスが特に利用されている可能性があり、その時間帯に合わせたプロモーションやリソース配分が効果的かもしれません。
– 特定の時間帯の高スコアはターゲットユーザーの行動パターンを示唆するため、マーケティング戦略においてこの情報は価値があります。
– 安定したスコアの上昇時間を特定してサービス改善や新規顧客獲得のための戦略立案に役立てることができるでしょう。
この分析は、ビジネス戦略を効果的に構築するための指針となるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 時間帯によるパターンが見られます。色の変化から、特定の時間にスコアが変動していることが分かります。
– 特に15時から18時にかけて、色が緑から黄色に変わっているため、スコアが上昇傾向にあることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19日目の19時に急激なスコアの低下（青色）が見られます。外れ値として注意が必要です。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーションはWEIスコアの大小を示しています。黄色が高スコア、青や紫が低スコアを示しています。
– 密度としては、全体に満遍なくプロットされていますが、トレンドにより色が変わります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間単位（時刻）での比較が可能で、特定の時間に安定してスコアが高い（黄色）ことが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 昼間から夕方にかけてスコアが上がる傾向があるため、時間とスコアの間に相関関係があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ヒートマップからは、特定の時間帯に新サービスの評価が高まることが一目で分かります。これらの時間帯にサービスの提供を強化すると効果が高まる可能性があります。
– 急激にスコアが低下する時間帯は問題として捉え、原因を調査する必要があります。これはサービスの安定性や信頼性に関わる問題かもしれません。
このグラフを基に、サービスの提供戦略を時間帯ごとに最適化し、特にスコアが低下する時間帯の改善策を講じることで、全体のパフォーマンスを向上させることができるでしょう。
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:
このヒートマップは、様々な「WEI（ウェルビーイングインデックス）」項目間の相関関係を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド:**
– ヒートマップは360日間の特定期間を対象としているため、時間的なトレンドそのものは直接示していませんが、各項目間の関係性を見ることができます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 「個人WEI（経済的余裕）」について、他の項目との相関が全般的に低く、特に「個人WEI（精神的ストレス）」とは負の相関（−0.17）を示しています。他の項目との関連が薄く、特殊な要因が関与している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の濃さは相関の強さを示しており、赤に近いほど正の相関が強いことを表しています。青に近いほど負の相関がある、または無関係です。
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」が強い正の相関（0.91）を示していることから、個人のウェルビーイングが全体的な指数に大きく影響していることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 時系列データの変動はヒートマップでは直接示されていませんが、相関関係により、ある項目が他の項目の動きとどの程度一致するかが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」は多くの項目と高い正の相関を持っており、特に「社会WEI (公平性・公正さ)」との相関が非常に高い（0.93）です。
– 健康状態や精神的ストレスといった個別の項目は他の社会的な項目とあまり相関が高くなく、個人の内面的な要因が影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響:**
– この相関マップは、個人のウェルビーイング指数が総合指標に重要であることを直感的に理解させます。企業や政策立案者は、個人のウェルビーイング向上を目指すことで、全体の社会的な指数向上に寄与する可能性があります。
– 特に、「共生・多様性・自由の保障」が高い相関を持っていることから、社会的に多様性や公平性を推進する施策が他のウェルビーイング指標の向上にもつながることを示唆しています。
このヒートマップを基に、ビジネスや政策の戦略を立てる際は、特に相関が強い項目同士の関係性を活用することが有用です。
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:
このグラフは、新サービスカテゴリにおけるWEIスコア分布の箱ひげ図を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド:**
– 特定の時期のトレンドを示すものではなく、全体的にスコアがどのように分布しているかを示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 「個人WEI（経済状態）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」にはいくつかの外れ値が見られます。これらは群から大きく離れた値であり、特定のイベントやデータの異常を反映している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– 箱の中央線は中央値を示し、箱の上下は第1四分位数と第3四分位数を示します。
– ヒゲはデータの範囲を示し、外れ値はそれを超えたデータ点です。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 時系列データではなく、異なるカテゴリのWEIスコアの比較で、特定の関係性は直接的に示されていませんが、異なるカテゴリ間のスコアのばらつきやスケールの差を比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 「個人WEI（経済状態）」や「社会WEI（生命基盤、教育機会）」は広範囲に分布していますが、「個人WEI（心理的ストレス）」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:**
– 多様なカテゴリでスコアに大きな変動が見られるため、特定の分野での不均衡や特異点が存在する可能性があります。
– ビジネスへの影響として、特に外れ値や変動が大きいカテゴリは、改善のためのターゲットとなるかもしれません。
– 社会への影響としては、特にスコアが低い分野（例えば、「個人WEI（経済状態）」の外れ値）では、支援や改善が必要な可能性があります。
このように、WEIスコアの分布から新サービス導入時の重点領域やフォーカスすべき社会課題が明らかになる可能性があります。
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:
この主成分分析（PCA）のグラフについて、以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– 特定の明確なトレンドは見られませんが、第1主成分軸の場合、大部分のデータが中央付近に集中しており、若干右側にデータが広がっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分では、-0.4付近に外れ値と見られるポイントが存在します。
– 第2主成分でも、0.15を超えるポイントが外れ値として考えられます。
3. **プロットの意味**:
– 各プロットは、期間中のデータポイントを示しています。それぞれの位置は、第1及び第2主成分のスコアによって決定されており、新サービスのカテゴリーに関連する変数の変動を要約しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフからは直接時系列データの変動は見られませんが、各点のばらつきから複数のカテゴリ要素がどのように分布しているかが視覚化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分（寄与率0.59）が全体のバラつきを多く説明していることから、横軸の要因が非常に大きく影響を与えることを示唆します。
– データは大部分が中央から右側に集まっており、左側に対するバランスが若干不足しています。
6. **直感的洞察とビジネスまたは社会的影響**:
– 新サービスの分析において、異なる主成分によりその特色を捉え、それによりどの要因が重要かを把握することができます。
– ビジネスにおいては、右側に位置するデータが将来の展開や成功における重要な要因を含んでいる可能性があります。
– 外れ値の存在は、特定の非典型的なケースや新たな市場セグメントを示唆しており、それらを分析することで新たな機会を見出すことができるかもしれません。
この分析によって得られる洞察は、新サービスの開発やマーケティング戦略の策定に役立ちます。
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。