📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析に基づく洞察と要約を以下に提供します。
### 1. 時系列推移
– **総合WEI**は最初の時期にわずかに上昇した後、全体的に高さを維持しますが、7月中旬以降にかけて微減の傾向が見られます。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**も同様に動き、両方とも一貫した上昇後に若干の減少を示しています。
– 特に、7月6日から9日にかけて、スコアが高く（0.87～0.865）安定しており、その後減少するトレンドが見られます。
### 2. 異常値
– 多数の異常値が検出されており、特に**7月3日**から**7月6日**の間で急激な上昇（0.87）および**7月23日**の急落（0.62）があります。
– 7月6日の0.87のスコアは社会WEIにおける個別項目（持続可能性や社会基盤）の影響が大きく反映された結果と推測されます。
– 7月23日の低値は個人および社会の要素が低下したことを背景にしています。
### 3. STL分解
– **長期トレンド**では、7月初旬から中旬にかけては明らかな増加があり、その後停滞または減少が観察されています。
– **季節性**に関しては、週の初めに上がり後半にかけて低下するようなパターンが見受けられます。
– **残差**はまばらであり、これら異常値は説明されない外部要因による可能性があります。
### 4. 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**は強い関連性を示しています。特に、社会的持続可能性と多様性自由が高い相関を持つことが観察されました。
– 経済的余裕は健康状態やストレスと相関が見られ、対策が必要と思われます。
### 5. データ分布
– **箱ひげ図**により、個別スコアの中央値は0.8に集中しており、異常値によるばらつきが見られます。
– 特に、異常値が検出された日は外れ値として箱ひげ図で確認できます。
### 6. PCA分析
– **PC1の寄与率が0.64**と高く、WEIの総合スコアに大きく影響を与えています。これは社会的要素の一部が強い影響を持っていることを示唆しています。
– **PC2の寄与率は0.10**であり、小さな変動要因であることを表しています。これは、より個人に関する項目（健康、ストレス）が影響を与えていることを示すのかもしれません。
### 結論
全体として、この期間におけるWEIスコアは初期の上昇から中盤以降にかけての停滞、そして終了に向けた減少のトレンドを示しています。季節性要因、社会的構造（特に持続可能性や教育機会の提供）が、WEIに強い影響を与えていますが、不安定性やストレスが低値を招いた要因であることが示唆されます。これらの結果を基に、政策や新たなサービス提供の際には社会的持続可能性の強化と個人のサポートが必要です。
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:
以下の分析を提供いたします。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のプロット）は7月1日から約3週間にわたり、比較的一定の範囲内で推移しています。しかし、最後の数日は若干の下降傾向が見受けられます。
– 予測データは、全体として下降傾向にあります。線形回帰（緑）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（紫）のいずれも8月中旬にかけてWEIスコアが低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で示されていますが、これは数カ所にしか見られません。全体的には、実績データは安定しています。
– 小さな上下の変動はありますが、顕著な急変は少ないです。
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表し、赤いバツ印は予測データを示しています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーのシェーディング）も表示されており、一部の実績データは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**:
– 実績データと予測データは最初の期間は大まかに一致していますが、その後、実績データの下降傾向が予測よりも早く始まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測データ間（線形モデル、決定木、ランダムフォレスト）は類似した傾向を示しており、特にランダムフォレストと決定木回帰は非常に近いです。
6. **直感的に感じることおよび影響**:
– WEIスコアが下降していることから、新サービスのパフォーマンスや市場の採用が思わしくない可能性が考えられます。
– ビジネスへの影響として、新サービスのマーケティング戦略や製品改良の再考が必要かもしれません。下降トレンドが続くと、売上や顧客満足度にも影響を及ぼす可能性があります。
この分析が意思決定に役立てば幸いです。
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:
グラフから以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 初期から中期（7月1日から7月22日頃まで）にかけては、WEIスコアが安定して比較的高いレベル（0.7から0.8の範囲）を維持しています。
– 中期以降、スコアはやや低下し、8月以降の予測ではさらに減少が見込まれています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ中に異常値がマークされていますが、全体のデータセットに対して大きな乖離がないため、影響は限定的かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、実績が予測モデルの範囲内に収まっていることを示しています。
– 異常値は点で示され、グレイのシェード部分は予測の不確かさ範囲を表しています。
– 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）の線が異なる色で表示されていますが、特にランダムフォレスト回帰が大きく差別化されていないことがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測はやや減少傾向で一致しており、これらのモデルの見解は全体として相似しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は全体的に均一で、大きな変動も見受けられません。
– 短期的な変動はあるものの、大きな周期性や外れたパターンは見られません。
6. **人間が感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響**:
– 初期から中期の安定したスコアはサービスの信頼性を示す可能性があります。
– 予測される減少は改善が必要な点を示唆しており、長期的なアクションが必要かもしれません。サービス提供者にとって、利用者のニーズに応える戦略が重要となる可能性があります。
– 決定木やランダムフォレストの予測が線形よりもやや保守的に見える場合は、新たな施策導入のタイミングを見極める重要な指標となるかもしれません。
全体として、これは新サービスの安定度と、それに関連する将来の改善点を直感的に把握するために有用なビジュアルです。
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:
1. **トレンド**:
– 実績のWEIスコアは全体的に0.8〜1.0の範囲で推移しています。序盤にやや上昇し、その後は小さな周期的変動を伴いながら横ばいの傾向が見られます。
– 予測は下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値が数点確認でき、特に期間の前半に集中しています。異常値の点は通常の範囲から若干逸脱していますが、大きな急変ではありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータを示し、全体的に安定していますが、外れ値が稀に存在します。
– ピンクや紫の線は複数の予測モデルを示しており（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）、すべてが下降傾向です。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を表していますが、実績データには含まれていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と異なる複数の予測が提供されています。いずれも実績よりも低い水準での推移や減少傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績スコアは0.8〜1.0の高スコア帯に集中し、予測はこれよりも低い値を指摘しており、一定の乖離があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績が安定していることから、現状では新サービスは安定したパフォーマンスを維持しています。しかし、予測が下降トレンドを示しているため、何らかの要因でパフォーマンスが低下するリスクが示唆されています。
– ビジネス面では、予測される減少を回避するための対策を講じるか、新たな施策を検討する必要があるかもしれません。予測通りの下降が現実となる前に、顧客や市場環境の分析を進め、改善点を浮き彫りにすることも重要です。
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:
グラフから得られる洞察は以下の通りです：
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は比較的一定の範囲に留まっており、大きな上昇や下降は見られません。しかし、予測（線）は全体的にわずかな下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数カ所で明らかに異なる値（黒い丸で示された外れ値）が観察されます。これは経済的余裕に突然の変動があったことを示す可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の違いは、実績と予測間のデータを区別しています。予測には3つの異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されていますが、これらは非常に近い予測をしています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 予測モデル間でほぼ一致していることから、異なる手法でも類似した予測を提供していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはやや密集しており、一定範囲内での維持が観察されます。一部外れ値を除けば、非常に安定したデータの傾向が見て取れます。
6. **直感的に感じることや影響**:
– 直感的には、実績データは安定しているが、予測として示される軽微な下降は潜在的なリスクを示唆しています。これは経済状況や市場の変化が潜在的に影響を与える可能性を示しているかもしれません。ビジネスとしては、この軽微な下降トレンドに対処するための戦略的な計画を考慮する必要があります。社会的には、個人の経済的余裕の安定性は一般的な消費者信頼に影響を与える可能性があります。
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:
以下に、このグラフから得られるインサイトを提供します。
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータポイント（青い点）は、約30日間にわたって一定の範囲で変動しており、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、期間の終わりにかけて微妙に異なるが、全体として若干の下降傾向が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の青い点に黒い円が描かれており、それは外れ値を示しています。これらのデータポイントは通常の範囲から外れた値を示していますが、多くはないため、個々のケースが多いようです。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績のデータを示し、黒い円は外れ値を強調しています。
– 紫色や他の予測の線は異なる回帰手法による予測値を示し、それぞれの手法の予測力を比較する意図があります。
– 灰色の領域は、予測の不確かさの範囲を示しており、未来の予測には不確実性があることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測データは、比較的近接しているため、過去のパターンを元にした予測は概ね一貫していると言えます。
– しかし、期間の終わりにかけて予測の線が若干分岐しているため、手法による予測のばらつきが見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの多くが0.6から0.8の範囲に集中しているため、WEIスコアの分布はこの範囲に偏っており、このスコア帯域が平均的あるいは標準的と考えられます。
6. **直感的インサイトとビジネス・社会への影響**:
– ユーザーは、健康状態に関する評価が安定していることを安心材料と感じ取るかもしれません。
– 大きなトレンドの変動が無いため、現在の健康管理の手法や生活習慣がうまくいっている可能性があると言えます。
– 外れ値は異常事態や注意を要する場面を示し、それに対するアラートや改善策を提案することで、サービスの価値が向上するかもしれません。
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:
このグラフを詳細に分析し、得られる洞察を以下に記します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は比較的一定の範囲で横ばい推移しています。ただし、7月15日から7月22日にかけて、やや低下する傾向が見られます。
– 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）はそれぞれ異なる挙動を示しています。特に、ランダムフォレスト回帰（紫色）は減少傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月上旬と中旬にかけて、いくつかの外れ値が検出されています（黒い円で示された部分）。これらは心理的ストレスの急激な変動を示唆する可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青い点）は心理的ストレスを表し、通常の範囲内での変動を示しています。
– 外れ値は通常の変動範囲から外れたストレスレベルを示しており、特別な状況や出来事が影響している可能性があります。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの領域）は、予測モデルの精度と信頼性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIと予測AIのデータは、基本的に同じ傾向を持ちながらも、部分的に異なる挙動を示しています。特に予測AIの方が徐々に安定するか、減少する傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績スコアと各予測モデルの間にはある程度の相関が見られます。ランダムフォレスト回帰の傾向は、他のモデルに比べて急な減少を示しており、個別の要因を考慮している可能性があります。
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**:
– 直感的に見ると、一定のストレスレベルが続いているが、予測では今後の減少が予想されます。これは、新しいストレス管理サービスが有効に働き始めている可能性があります。
– ビジネスへの影響としては、心理的健康を重視する動きが高まる中で、このようなサービスの価値が増大することが予想されます。
– 社会的には、ストレス管理が改善され、その結果、全体的な生活の質が向上する可能性があります。
この分析は、データが示す一例として捉えるべきであり、さらなる詳細な調査によって裏付けられる必要があります。
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:
以下はグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、特に7月の初めは比較的安定しており、その後、ある程度の変動がありますが、月末には下降傾向が見られます。
– 予測（ピンク、シアン、ライトブルー）は下降していく傾向があります。特に、線形回帰（ライトブルー）とランダムフォレスト回帰（ピンク）の予測ラインはそれを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれたところが異常値を示しており、多くのプロットが異常値としてマークされています。特に、7月中旬から下旬にかけて多く見られます。
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、予測AIによるデータと比較されます。
– ピンクのラインはランダムフォレスト回帰による予測。
– シアンのラインは決定木回帰による予測。
– ライトブルーのラインは線形回帰による予測です。
– 灰色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**:
– 実績値と異なるモデルによる予測を比較することで、モデルの予測精度が評価されます。全体的に予測モデルは下降トレンドを予測しているのに対し、実績データは短期間での上下変動が大きいことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.6から0.8の間に密集していることが多く、しかし一部異常値があるため、この範囲から外れることも多いです。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと**:
– WEIスコアの短期的な変動が多く、安定していない印象を受けるかもしれません。これは、新サービスの導入が早期のフィードバックや調整を必要とすることを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、WEIスコアの下降はユーザーエンゲージメントや自由度、自治の認識に対する懸念が増している可能性を示しており、改善を考える必要があるかもしれません。
この情報は、新サービスの見直しや改善のための戦略立案に役立つ可能性があります。
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:
このグラフは、30日間の社会WEIスコアとその予測を示す時系列散布図です。以下はこのグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 初めの20日間はスコアが0.8から1.0の間で比較的安定に推移しています。
– しかし、その後急激に下降し、0.6に近い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 期間の前半において、数値が0.6近くに落ちる外れ値が複数見られます。
– 20日以降は急激にスコアが低下しており、特異な変動といえます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績のデータを示し、黒い円で囲まれている場合はそれが外れ値として特定されていることを示しています。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測を示しており、次の10日間でさらにスコアが低下する予測をしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が示されていますが、特にランダムフォレスト回帰がスコアの低下を強調しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のデータはグラフ全体を通して分散しており、一貫した上昇や下降のトレンドがない点が特徴です。
6. **直感的な印象と影響**:
– 初期の安定性に対して、後半の急激なスコアの低下はユーザーや社会への影響を懸念する必要がありそうです。
– ビジネスにおいては、新サービスの受容が突然悪化した可能性があり、対策が必要かもしれません。
このグラフはサービスの評価や公平性が時間と共にどのように変動しているかを示しており、特に後半の下落は改善や調整を必要とする可能性を示唆しています。
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:
このグラフに基づいて、次の分析と洞察を提供します。
### 1. トレンド
– **上昇・下降:** 実績データ（青のプロット）はおおむね安定していますが、わずかに下降傾向が見られます。
– **予測:** ランダムフォレスト回帰および線形回帰の予測（紫とピンクの線）は、WEIスコアが緩やかに下降する傾向を示しています。これは予測が今後スコアが減少する可能性を示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値:** グラフ中の大きく円で囲まれている点は外れ値として示されています。これらは予測範囲外のデータを示しており、特定の日に異常なスコアが記録されたことを示唆します。
### 3. 各プロットや要素
– **実績データ:** 青の点は実際の観測データを示しています。これらは持続可能性と自治性の現在の状態を示します。
– **不確かさ範囲:** 灰色のシェーディングは予測の不確実性を示し、AIモデルの信頼度を表しています。この範囲内に実績データがほとんど収まっていることから、予測の精度は高いと考えられます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測間の相関は高く、短期的には実績が予測に沿って推移しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **分布:** データポイントは比較的密集しており、極端なばらつきは少ないです。
– **相関関係:** 実績データと複数の予測モデルの間にある程度の相関が見られます。
### 6. 直感とビジネス/社会への影響
– **直感:** WEIスコアが全体的に高い範囲にあるため、新サービスは現在安定して持続可能性と自治性を保っているが、下降傾向に入る可能性があります。
– **ビジネスや社会への影響:** スコアが下降する場合、持続可能性の低下や自治性の喪失が懸念されるため、早期の改善策が必要です。この動向を受け、適切な対策を講じることが重要です。
この分析は、サービスの持続可能性とパフォーマンスを向上させるための戦略的意思決定に役立ちます。
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**
– 実績データ（青い点）は、全体的に横ばいの傾向がありますが、7月1日から8月1日にかけて若干の変動が見られます。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は、わずかながら上昇傾向にあることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒の縁取りのある点）は、7月1日から8月1日の期間に数回観測されています。この期間に急激な変動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、赤い×は予測データです。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、決定木や線形回帰と比べて、ランダムフォレスト回帰が比較的精度の高い予測を提供している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）と線形回帰（緑の線）は似た傾向を示していますが、ランダムフォレストの方がより安定した上昇傾向を示しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一貫していますが、新しいデータが追加されるにつれて、外れ値や変動のパターンを分析することが重要です。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– 人々は、このグラフが示すように、社会基盤・教育機会の実績が短期間で安定していることに安心感を覚えるでしょう。
– ビジネスにおいては、予測モデルの精度が高まるにつれ、より精密で効果的な戦略策定が可能になると考えられます。
– 社会的には、教育機会の安定性と予見可能性が政策立案に寄与する可能性があります。
このように、データの動向を理解することで、より適切な意思決定へとつながります。
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:
1. **トレンド**
– 最初の2週間は0.7から0.9の間での大きな増減が見られ、全体的にはほぼ横ばい。
– 最後の週で緩やかな下降傾向が見られますが、大きなトレンドは確認されません。
2. **外れ値や急激な変動**
– プロットにおける異常値（黒い輪郭で囲まれた点）がいくつか存在します。特に、開始初期と最終段階での下降において顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しており、散見される異常値は異常なイベントを示唆しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、範囲内に多くの実績値が収まっていることから、予測の信頼性が高いことがうかがえます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値には、一貫性が見られますが、実際の値には予測から外れる値も含まれており、新しいイベントや予期しない要因が影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は全体的に0.7以上で集中しており、高めのスコアが一般的な状態であることを示しています。
– しかし、一部の急激な変動は異常な影響の存在を示す。
6. **直感的およびビジネス・社会への影響の洞察**
– スコアの安定性はサービスの信頼性や一貫性を示しており、トレンドや急激な変動の背後にある要因を理解することで、さらなる改善が可能かもしれません。
– 異常値の解析は、潜在的な問題を早期に発見し、対策を講じるためのヒントを提供します。
– 社会的には共生・多様性・自由の保障が高い水準で維持されていることは、社会的な成功を示す指標となり得ます。
以上の分析を元に、ビジネスや社会活動の強化に役立つ戦略を考案することが望ましいでしょう。
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:
以下のポイントから分析を行います。
1. **トレンド**
– 全体として、日付と時間帯ごとに異なる強度の色が示されています。特定期間に色の変化が見られ、周期的なパターンは確認できませんが、7月中旬から後半にかけて明るい色から暗い色への変化があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月23日にかけて、急激に色が暗くなっており、ここが急激な変動を示している可能性があります。特に23日の23時台の値は、非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**
– ヒートマップの色の強度は、おそらく指標（WEIスコア）の強さや活発さを示しています。緑から黄色は高いスコア、青から紫は低いスコアを示唆しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の日付と時間帯にわたるスコアが秒されているため、異なる時間帯での傾向を比較することが可能です。午後から深夜にかけてのデータは、一貫していないため、時間帯別のパフォーマンスの差が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関関係は見えにくいですが、特定の時間帯（特に16時以降）のスコアが高い傾向があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 週間を通じてパフォーマンスが波打っていることから、サービスの利用が特定の日付や時間によって大きく変動することが推測されます。これはマーケティング活動やリソース配分の計画に役立つ可能性があります。また、急激なスコアの低下は注意が必要で、原因の調査と迅速な対応が必要でしょう。
全体として、このヒートマップは、新サービスの利用状況やパフォーマンスの偏りを視覚的に示しており、オペレーションやマーケティングの最適化に活用できます。
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30日間の時系列ヒートマップについて、以下の視覚的特徴と洞察を示します。
### 1. トレンド
– 全体として色が右へ進むほど黄色から青に変化しており、後半になるほどスコアの平均値が低下していることがわかります。
– 特に7月6日から11日にかけては高いスコアが継続している一方、それ以降は低下傾向を示します。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 7月15日と18日には非常に高いスコア（黄色）が確認され、他の日に比べて顕著に異なる値を示しています。
– 7月22日と23日は急激なスコアの低下が見られます。
### 3. 各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味
– 色の濃淡がスコアの高低を示し、黄色が高得点、青色が低得点を意味します。
– 特定の時間帯（例：15時、23時）で特異なスコアを示す日があります。
### 4. 複数の時系列データがある場合、それらの関係性
– 特定の時間帯（例：15時）でスコアのピークが見られることから、特定の時間がスコア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
– スコアの高低は時間帯によって大きく異なることがあり、一日の中でのスコアの変動が顕著です。
### 6. 直感的な洞察とビジネスへの影響
– 平均スコアの急激な変動は新サービスの利用状況の差を示唆しており、特定の時間や日でのプロモーションやイベントの効果を反映している可能性があります。
– 高いスコアが見られる日や時間に重点的にサービスを展開することで、利用率を高められるかもしれません。
– 一貫してスコアが低い日や時間帯には改善の余地があり、なぜそのような結果が出ているのかを分析することでサービス向上につながります。
このグラフから得られる具体的な洞察によって、サービス提供の戦略を最適化し、ユーザー体験を向上させることが期待できます。
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:
このヒートマップから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 時系列データ全体を通して、明確な上昇や下降トレンドは観察されませんが、周期的な変動があります。
– 特に、7月7日から7月18日は高い値を示しており、色が緑から黄色まで変化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月19日と7月23日の夜間に急激な変動が観察され、色が急に変化しています。（7月23日は低い値、7月19日は高い値）
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化は、値の大きさを示しています。色が紫に近いほど低く、黄色に近いほど高い値を表します。
– 高い密度の部分は高い活動を示し、評価された日や時間帯に注目すべきです。
4. **複数の時系列データの関係**:
– ある時間帯に特定の周期性がある可能性があります。例えば、15時台と23時台に比較的一貫したパターンがみられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯で同じような値が続く傾向がありますが、特定のパターンは明確ではありません。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– ヒートマップに示される一定時間帯の活発な動きは、利用者の集中が予想される時間帯を示している可能性が高いです。
– 急激な変動がある時間帯は、サービスに対する需要が一時的に高まったか、低下したことを示しているかもしれません。
– ビジネス的には、特定の時間帯の需要に対するリソース配分やマーケティング活動の調整が考えられます。
この情報を基に、サービスのピーク時を予測し、利用者体験を最適化する戦略を立て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、新サービスカテゴリ内のWEI（Well-being Index）項目間の30日間の相関関係を示しています。それぞれの要素間の関係性を視覚的に把握することができます。
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 明確なトレンドとして、**総合WEI**が全項目と非常に高い相関（0.93以上）を示しており、多くの要素が連動していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つ外れ値はありませんが、個々の相関が低いペア（例: 個人WEI（経済的余裕）と社会WEI（持続可能性と自治性）の間の0.17など）がいくつか存在し、異なる要素同士の関係性が乏しいことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色が濃い赤に近いほど正の相関が高く、青に近いほど相関が低いことを示しています。
– **個人WEI（心理的ストレス）**は、他の個人WEI項目と高い相関があり（0.60以上）、統一的に影響を与える要素である可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 全体的に、**個人WEI平均**と**社会WEI平均**は他の多くの項目と0.70以上の高い相関を示し、主導的な指標として作用していることが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **社会WEI（共生・多様性・自由の保障）**と特定の他の社会WEI項目（例: 公平性・公正さ）は0.81以上の高い相関を示します。これは、これらの項目が相互に強化し合っている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 指標間の強い相関は、例えば精神的健康や経済的余裕などの個人の状態が、社会的な要素（例えば持続可能性）と密接に関連している可能性を示します。
– ビジネスや政策立案において、これらの関連性を考慮することが重要です。特に、個人と社会の両方の幸福を高めるためには、連携した施策が必要となるでしょう。
このヒートマップから、各WEIが互いにどの程度関連しているかを理解することで、新サービスや施策の計画時に、多角的なアプローチが求められることが示されています。
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:
以下に、提供された箱ひげ図から得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– これは30日間のデータを示す静的な比較であり、明確な時間的トレンドは示されていません。ただし、各WEIタイプごとのスコア範囲を視覚的に比較でき、それらの中央値の相対的な位置を見ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のカテゴリで外れ値が観察されます（例：個人WEI平均、社会WEI(共生・多様性・自由の精神)など）。これらは特定の期間または条件下での異常なスコアを示す可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 箱ひげ図はデータの中央50%（四分位範囲）を示しており、線が中央値を、箱の上下が第1四分位と第3四分位を示しています。髭部分は一般にデータの範囲を示し、その他のデータポイントは外れ値としてプロットされます。
– 各カテゴリ間で箱のサイズや中央値の高さが異なり、スコアの分布やばらつきの違いを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各タイプの中央値や四分位範囲を比較することで、それぞれのカテゴリ間の相対的なWEIスコアの分布を観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各ウェルビーイングインデックスタイプのスコアの分布の幅や中央値が異なり、特定のタイプによっては広範にスコアが広がっているか、あるいは特定の範囲に集中していることが分かります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じ取るかもしれないのは、各カテゴリのWEIスコアの安定性や一貫性です。例えば、一部のカテゴリではスコアが広く分散し（ばらつきの大きさが大きい）、異なる状況や条件での影響が異なることを示しています。
– ビジネスへの影響として、特定のカテゴリが他のカテゴリよりも好意的または一貫して評価されている場合、これを強調する改善策が考えられます。また、外れ値が多いカテゴリについては、更なる調査が必要かもしれません。
この分析に基づき、各タイプのWEIスコアの分布をより深く理解し、これを基に意思決定や戦略策定を行う際の重要な情報となります。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフのトレンド部分を見ると、最初は上昇傾向が続き、その後ピークを迎え、そこから下降しています。この期間の全体的な傾向は、最初の約半分が増加、後半が減少する山型の推移です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差（Residual）部分を見ると、7月9日と7月17日付近で急激な変動があります。これはトレンドから外れるデータがあることを示しており、一時的なイベントや特異値が存在した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 「Observed」は観察されたデータの推移を示しており、全体的な動きはトレンドと一致する部分が多いです。
– 「Trend」は長期的な変動、一般的な方向性を示しています。
– 「Seasonal」は周期的な変動を示しており、短期間の波の動きがあります。
– 「Residual」はモデル化に残った誤差を示しているため、短期的かつ予測不能な変動を含んでいます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 観測値はトレンドと季節性の影響を受けており、残差はこれらによって説明できない部分です。季節性のパターンはこのデータセットに弱く、トレンドが主要な動きを形成しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと観測データには強い相関がありますが、季節性と残差には大きな影響はないようです。観測データは一定の増減を持ちながら動いています。
6. **直感的洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフから、人間は最初は好調に推移していた新サービスが、後半にかけて失速していると感じるでしょう。ビジネス面では、後半に見られる減少傾向が継続する場合、サービスの見直しや戦略の再評価が必要となるかもしれません。また、7月9日と7月17日付近の急激な変動は、一時的なキャンペーンや外部要因による影響の可能性が考えられ、その分析が重要です。
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:
このグラフについて分析を行います。
1. **トレンド**:
– トレンドは全体として緩やかな下降傾向を示しています。これは30日間にわたってWEI平均スコアが少しずつ低下していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「Residual」プロットを見ると、一部の日程において急激な変動が確認できます。特に、7月中頃に大きな外れ値が存在しています。この時期に何か特別なイベントや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**は実際の観測値を示します。ここでは、安定しているように見えつつも一時的なピークとボトムが存在します。
– **Trend**は長期的な動向を示し、ゆるやかな下降を示唆しています。
– **Seasonal**は周期的な変動を示しており、このサービスには明確な周期性があります。
– **Residual**はトレンドと季節性を除去した残差で、観測値の変動要素を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– SeasonalとResidualの組み合わせにより、周期的なパターンとそれを超えた外部要因がWEIスコアに影響を与えていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– TrendとObservedの間には緩やかな相関があり、Residualで示されるように一部の変動はトレンドや季節性では説明できません。
6. **直感的に感じることおよびビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが減少傾向にあるため、サービスの魅力が徐々に低下している可能性があります。特にイベントに関連した外れ値を考慮すると、特定の対策や改善が必要かもしれません。
– サービスが周期的な影響を受けている場合、特定の時期にキャンペーンを行うことで、下降トレンドを逆転できる可能性があります。
これらの分析結果をもとに、各側面での対応策を検討することが重要です。
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:
このSTL分解グラフから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– トレンドは、最初の約15日間で一貫して上昇していますが、その後は下降傾向を示しています。このことから、初期には成長を示し、それ以降は減速している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差のグラフを見ると、特に7月7日から8日にかけて大きな外れ値が確認されます。その後、7月13日頃にも急激な変動があります。これらの外れ値がサービスの利用や評価に影響を与え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**:
– 季節性グラフでは、小さな周期的変動が見られますが、大きな季節パターンは存在していないようです。短期間での変動が多く、予測が難しいかもしれません。
– 観測データのグラフは、トレンドと季節性による変動を合成したものであり、全体的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、残差が相互に影響し合い、観測されたデータに反映されています。特に、残差が他の要素を補完することで、全体の動向が見えるようになっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 残差に若干のパターンが見られ、これは観測値に対する予測モデルの改善可能性を示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 初期の上昇トレンドは新サービスの期待を示している可能性がありますが、その後の下降は顧客満足度の低下や市場の飽和を示唆するかもしれません。
– 外れ値や急変動は、キャンペーンや外部要因による影響の可能性を示しています。これらを分析することにより、さらなる改善策を導き出すことができるでしょう。
この分析から、新サービスの現在の位置や改善点を明確にし、将来的な戦略を立てる際の参考になると考えられます。
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30日間にわたって可視化したものです。それに基づいて以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフ全体として明確なトレンドは見られません。データは広範囲に散らばっており、一定の方向性を示す傾向はありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフにはいくつかの外れ値が見られます。特に第2主成分が突出しているポイントがあります。これらは、他のデータポイントからの逸脱が大きい値として注目すべきです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 点の位置は、各データポイントが第1主成分と第2主成分においてどれだけの寄与をしているかを示しています。第1主成分の寄与率が64%であることから、こちらがデータの分散を大部分説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各点が時系列データであるかどうかは不明ですが、ある程度のクラスターが存在するように見受けられます。これは、類似した傾向を持つ期間がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分の間には、特に強い直線的な相関は見られません。データは比較的ランダムに分布しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– データが特定の方向性を示さないことから、新サービスの導入が様々なパターンを持っていると考えられます。外れ値は特定の時期や条件下で異なる反応や結果を示している可能性があります。
– ビジネス上、これらの外れやグルーピングされたデータポイントを分析することで、新サービスの改善点や成功事例を特定する手掛かりとなるかもしれません。また、社会的には、特定の顧客層が新サービスに対してどのように反応しているかを理解するのに役立ちます。
これらの視点をもとに、さらなる分析や施策の立案に活用できるでしょう。
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。