📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 要約分析
以下に提供されたデータを基に、各WEIスコアのトレンド、異常値、季節性、項目間相関、データ分布、そして主要な構成要素による意味合いを総合的に分析しました。
#### 1. 時系列推移
– **総合WEI**: 0.70から0.87の範囲で幅広い変動を見せているが、全体的に上昇傾向が見られます。特に7月最初の週に0.69から0.87への急激な上昇が顕著です。
– **個人WEI平均、社会WEI平均**: 個々にバリエーションが見られますが、個人の値は総じて安定しており、社会の値は高値で推移しています。
– 各詳細項目：項目毎に若干異なるトレンドがあり、時々のピーク値がそれぞれ異なり、各要因がWEIスコアに異なる影響を与えていることを示唆します。
#### 2. 異常値
– 特定の日付（2025年7月6日や7月19日など）のスコアに顕著な変動が観察され、「総合WEI」での0.87や0.68などが指摘されています。
– これら異常値は、おそらく特定のイベント、例えば経済的発表や新サービスの開始、技術的な影響、もしくは社会的変化が背景にある可能性があります。
#### 3. 季節性・トレンド・残差 (STL)
– **季節性パターン**: 定期的な変動は確認されなかったが、一定の経済イベントや政策発表によるトレンドの影響が大きいかもしれません。
– **残差成分**: 説明できない変動は社会情勢や個別の経済要因によって変わることが多く、特に日常的な行動に関連する指数で顕著です。
#### 4. 項目間の相関
– 相関ヒートマップは重要な関連性を示しています。特に社会基盤、教育機会と持続可能性の間、心理的ストレスと健康状態の間に強い相関が認められました。
– 高い相関関係は、これらの項目が一緒に向上する傾向にあることを示唆しています。
#### 5. データ分布
– 箱ひげ図の分析により、ほとんどのスコアは中央値付近で集まり、いくらかの外れ値が異常を示しています。特に「共生・多様性・自由の保障」ではばらつきが顕著です。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– 主成分分析により、PC1が全体の変動の59%を説明しており、経済的要因や持続可能性が強く影響している可能性が考えられます。PC2は11%と比較的小さいが、心理的ストレスや自由度に関する要素が織り込まれている可能性があります。
### 総合評価
データの分析結果により、新サービスの導入など外部要因がWEIスコアに与える影響が確認されました。また、特定の異常値から社会的及び経済的なトレンドの可能性を指摘できる一方、詳細項目間での予測不可能な変動も確認されています。全体として、総合WEIスコアは前向きなトレンドを示しており、経済および健康関連のインフラ改善により安定が図られると考えられます。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの左側（2025年7月～9月）は安定していますが、右側（2026年3月～7月）は上昇傾向にあります。これは、認識されている新サービスの評価が時間とともに改善していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側（2025年7月～9月）のデータは比較的密集しており、多くの異常値が報告されています。これに対し、右側（2026年3月～7月）は異常値が少なく、プロットが均一に分布しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い円は実測値、赤い「X」は予測値を示しています。
– 緑色のプロットは前年のデータを示しており、前年と比較してスコアが高くなっていることが見て取れます。
– 紫色の線は異なる回帰モデルの予測を示しており、モデル間の予測の違いを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実測値と予測値の間には一致している時期（左側）と一致していない時期（右側）が存在します。
– 実測値の分布が前年のものと密接していることから、前年との比較で一貫性があるように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左側の密集したプロットは、2025年のスコアが狭い範囲にあることを示していますが、右側はより広範な分布を示しています。これは時間がたつにつれてデータのばらつきが増加していることを示します。
6. **直感的な感想とビジネス/社会への影響**:
– 右側のデータポイントの増加傾向は、新サービスの評判や品質が向上している可能性を示唆しています。
– 異常値の減少は、提供されるサービスの安定性が改善されていることを示しており、顧客満足度の向上に寄与する可能性があります。
– 新サービスが市場で好意的に受け入れられていると解釈でき、今後の成長対策にポジティブな影響を与えるでしょう。
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:
以下は、提示されたグラフについての分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの左側にある青色の点は、2025年7月から9月までの実績データを示しており、この期間は比較的高いWEIスコア（0.8付近）を示しています。
– 右側の緑色の点は1年後のデータを示し、スコアは0.6以上に位置していますが、ややバラつきが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色の実績点と比較し、異常値として黒い枠で囲まれたものがあるが、数は少ないです。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）モデルは比較的一貫していますが、わずかな変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は「実績（実績AI）」を示し、赤い×印は「予測（予測AI）」を示します。
– 緑色の点は「前年（比較AI）」のデータであり、未来のスコア予測と比較するための参考値です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 緑色の前年データと青色の実績データは、データ範囲が異なるため直接比較は難しいですが、スコアのバラつきの変化を観察できます。
– より最新の予測と前年データの違いが、サービスの改善や外的要因の変化を反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアには全体的に安定した範囲内でのバラつきがありますが、予測との相関は緑色の点と比べると顕著ではありません。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**:
– 実績が高い初期のWEIスコアは、新サービスの立ち上げ時や初期展開における強いパフォーマンスを示唆しています。
– 将来の予測スコアのバラつきと下降は、競争圧力や市場変化による影響を反映している可能性があります。そのため、事業戦略の再検討や改善策の導入が必要かもしれません。
– 安定したパフォーマンスが求められる中で、予測精度の改善や異常値の対応が重要です。
全体的に、初期の高い実績をもとに将来的な戦略を再考する必要性を感じさせるグラフです。そして、予測モデルの改良やデータのさらなる分析が、より良い意思決定をサポートするでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025年7月〜8月）では、実績が0.8~1.0の範囲に密集していますが、その後データが途絶えます。
– 2026年6月から再びデータが現れ、WEIスコアが前年度よりやや下がる傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには「異常値」として強調されたデータポイントが少ないですが、2026年のデータに急激な変動が見られます。
– 特に、前年度と比較してWEIスコアが減少している点が注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の散布（実績）、緑色の点（前年）、それぞれを比較することで、WEIスコアの推移を観察できます。
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の示す予測範囲も確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前年度のデータと比較して、「実績」が減少傾向にあることから、特定の要因でサービスの評価が低下している可能性があります。
– 予測データの分布から、異なるモデル間でも不確実性が高いことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時期にデータが密集しており、予測範囲の不確実性が強調されていることから、新サービスの評価が不安定である可能性が高いです。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**:
– データのギャップと評価スコアの減少は、新サービスの市場導入における課題を示唆します。
– これに対して、改善策を講じることで市場でのポジションを強化する必要があることが考えられます。
– 予測の不確実性が示されているため、経営戦略において複数のシナリオを考慮する必要があります。
このように、データの傾向や予測の不確実性から、新サービスの安定した提供に向けた戦略的アプローチが求められるでしょう。
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:
このグラフは、新サービスカテゴリにおける個人のWEI（経済的余裕）スコアの推移を示しています。次のような視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフの中央から後半部分にかけて、実績のプロットがありません（青い点）。これはデータ収集の停止か、記録の欠落を示している可能性があります。
– 予測が過去から未来へと進んでおり、予測値は比較的安定しています（緑の点）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期値にいくつかの外れ値が見受けられます（大きな円）。
– 決定木回帰（紫の線）による予測が予測期間の早い段階で急激に低下していますが、ランダムフォレスト回帰（桃色の線）ではそれが緩やかです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い実績は実際に測定されたスコアを示し、正確なデータを表します。
– 緑の点は前年の実績データを示します。
– 異常値として記録されている点は特に注視すべきデータです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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）が使用されていますが、全体的な分布は大きく変わらないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間に直接的な相関は見られず、予測自体がどのデータでも類似していることが示されています。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**:
– 新サービスの経済的影響を測定しようとする試みですが、データの欠落や予測データのばらつきから、改善の余地があるように感じます。
– 安定した予測結果は安心感を与える一方で、急激な変動を示すモデルもあり、予測の信頼性を慎重に考慮する必要があります。データの欠落部分を補完し、予測の精度を向上させることが、ビジネスにおける効果的な意思決定に寄与するでしょう。
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**
– グラフ全体にわたる明確な上昇または下降のトレンドは見られません。一定の値での横ばい傾向があるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値が「異常値」として円で示されていますが、その他には特に急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は「実績（実績AI）」を表し、緑の点が「前年（比較AI）」を示しています。予測値（予測AI）の位置は赤い「×」で示されています。
– 偏差の範囲の灰色の帯とさまざまな色の予測線は、異なる予測手法の推移を示しています。
4. **時系列データの関係**
– 実績データと予測データの間には重なりがわずかに見られるが、大きな乖離は見られません。前年との比較でも同様の分布を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に高いスコアの密度が見られ、スコアは0.6から1.0の間に集中しています。さまざまな予測モデルによるスコアの範囲も似通っています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– 健康状態の指標であるWEIスコアが安定して高いことは、サービスの利用者が良好な健康状態を維持していることを示唆します。ビジネス面では、新サービスがもたらす健康維持の効果をアピールポイントとして活用することができるでしょう。
– 異常値が少ないことから、健康状態の予測が比較的安定しており、多くの利用者が一貫して健康を維持している可能性があります。
このグラフから、健康管理におけるAIの実用性や、安定したサービス提供が可能であることが伺え、ユーザーの信頼を得るためのデータとして活用できるでしょう。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– **実績データ(青色の点)**: 初期に頻繁に観測され、その後データが途絶えており、変動の直後にストレスレベルが記録されていません。
– **前年データ(緑色の点)**: 期間終了頃に集中的に観測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒色の縁取り）は初期に集中しており、期間の後半には出現していません。
– 特定の予測（特にランダムフォレスト回帰）は、実測データと比べて極端な変動を示していないようです。
3. **各プロットや要素**:
– **実績AI（青色点）**: 実際のストレスレベルを示す。
– **異常値**: 特定の実績データが特典として示されていますが、その発生は初期のみに集中。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– **予測と実際**の関係を見ると、特定期間以降は予測技術が実績データをどの程度的確に予測できるかが評価対象です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期における実績データと予測データの分布には重なりがあるが、期間の後半にはデータの分離が見られます。
6. **人間が直感的に感じる可能性がある点および社会的影響**:
– **心理的ストレスの不安定さと時期的な集中**: 年度後半におけるデータ不足が気になります。この時期にもストレス評価が必要でしょう。人々は自分のストレスレベルについて更なる情報が得たいと感じるかもしれません。
– **新しい予測方法の評価**: ランダムフォレスト回帰等の技術が注目されており、その有効性を測ることが重要です。
– **ビジネスへの影響**: 心理的なストレスモニタリングサービスにおいて、継続的なデータの収集と予測モデルの精度向上が成功の鍵になるでしょう。
データの空白と外れ値の発生が具体的な問題点として浮き彫りになっているため、今後のデータ収集方法の見直しや予測モデルの改善が求められます。
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:
**グラフ分析の洞察**
1. **トレンド**
– 実績AIデータ（青のプロット）は初期に高い安定したスコアを示した後、他の予測方法（紫、ピンクの線）では徐々に下降するトレンドが見られます。
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存在し、その範囲が明示されています（黒い円で囲まれているプロット）。これらの異常値は、通常の範囲から外れているため、特に注意が必要です。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績データを示しており、xAI/3σの範囲内での信頼性を持っています。
– 緑のプロットは、昨年のデータを比較するための指標で、今後のトレンドを予測するために使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 最初の期間のデータ（左側のクラスタ）と、後期の予測データ（右側のクラスタ）の間には、明確なギャップがあります。これは市場の変化や新たな要因によるものである可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは2つの主なクラスタに分かれています。前半のデータは密度が高く、予測データは分散が見られます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス/社会への影響**
– 初期データが高い信頼性を示す一方で、予測データが低下傾向を示しているため、サービスの満足度や効率性が今後下がる可能性が示唆されています。
– ビジネスにおいては、新サービスの改善や別の戦略の導入が求められるでしょう。社会的には、ユーザーの期待値を再確認し、提供内容を見直す必要があるかもしれません。
全体として、このグラフはデータが基盤によってどう変化するかを視覚的に示しており、予測アルゴリズムの再評価も視野に入れるべきです。
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:
このグラフは新サービスの社会的公平性・公正さを示す指標（WEI）の時系列散布図です。ここから以下のような洞察が得られます：
1. **トレンド**:
– 初期の期間には実績（青丸）が高い値で安定していますが、8月頃に急落しています。その後、データが途切れ、翌年に予測値として緑色のプロットが示されています。これらの予測はややバラツキがありますが、平均して0.6 – 0.7付近に存在します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期期間において異常値として認識される点（黒丸で囲まれたプロット）が存在します。これらは通常の実績値とは異なる動きを示しており、データの異常または予想外の出来事があったことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青色）はサービスの成功度を反映しており、予測（赤いバツ印）は今後のパフォーマンスを推測しています。灰色の範囲は予測の不確かさを示し、モデルの精度を示しています。予測値は緑色のプロットで示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間に明確なギャップがあり、特に一年後の予測に向けて改善の余地があることを示しています。予測の不確実性の範囲（灰色）は、予測モデルがまだ洗練されていない可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績や予測値の分布を見ると、初期は高いが中期的には低下しています。予測値のバラツキは、モデルの精度に依存してい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**:
– 初期の安定した高スコアからの急落は、サービスの公平性に関する評価が難しいことや改善の必要性があることを示しています。これにより、サービスの品質や社会的な受け入れが問われ、ビジネスの方向性を再考する必要があるかもしれません。予測の不確実性が高いため、さらに詳細なデータと分析が求められます。
このグラフからは、サービスの公平性の評価が時間とともにどのように変動し、どう改善していくかを示唆する重要な指標が得られます。
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:
分析結果について以下に述べます。
1. **トレンド**:
– 期間の初めには、実績（青色のプロット）は比較的安定しているように見えますが、その後データが存在しなくなります。
– 期間の終わりに現れる前年度データ（緑色のプロット）には、再び安定したポイントのクラスターが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色の実績データにはいくつかの異常値が示されており、これは特定の評価日に何らかの要因で数値が外れた可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績を示し、実績値の測定精度や一貫性を示しています。
– 緑色のプロットは前年度データを示しており、過去のデータとの比較が可能です。
– ピンク、紫の線は様々な予測手法による予測範囲を示し、多様な手法の比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年度データの間に直接的な関連性は見られませんが、それぞれが異なる時期のデータを表しているため、過去と現在の比較が行えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年度データは、それぞれの期間でクラスター化されており、安定したパフォーマンスを示しています。
– 異常値としてマークされたデータポイントは、極端なスコアを持つ少数点として目立っています。
6. **直感的な感じ方とビジネスへの影響**:
– このグラフは、新サービスの持続可能性と自治性についての評価が時間とともに変化していることを示しており、特に初期の実績データの安定性が重要視されます。
– 異常値が発見された場合、これをもとに新たな改善策の検討が必要です。
– 前年度データは、過去の傾向を把握する上で参考となり、予測モデルの妥当性評価にも役立つでしょう。
このグラフから得られる洞察を活かして、サービス効率の改善や新しいアプローチの開発が促進されることが期待されます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **横ばいトレンド**: 初期の段階では、スコアが0.8〜1.0の範囲で安定している。
– **上昇トレンド**: 後半部分では、若干の上昇が見られる可能性がある。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: スコアが異常値として強調されており、データの中で数値が他と大きく異なる部分がある。
– 急激な変動は特に見られないように思われる。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青の実績（実績AI）**: 過去の実績値を示しており、比較的安定している。
– **緑の前年比（比較AI）**: 前年と比較し、全体的な位置が上昇している。
– **予測ライン（色違い）**: 複数の回帰（線形、決定木、ランダムフォレスト）が示され、予測のばらつきを示している。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 全体的に、実績データと予測データが比較的近い範囲で一致している。各種予測は、実績と大きな乖離がなく、予測の信頼性が感じられる。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 分布において、スコアの集中が見られ、0.8〜0.9のスコア帯に多くが収束している。実績と予測の整合性も高い。
### 6. 直感的な感じ方と影響
– **直感的評価**: 人々は、過去一年間、社会基盤や教育機会において安定した改善が見られると感じる可能性がある。
– **ビジネスや社会への影響**: 安定した推移は、サービスや政策が順調に機能していることを示唆し、継続的な投資や改良のモチベーションを与える可能性がある。
全体として、データは健全で安定しているように見え、予測モデルも信頼できるため、ビジネスや政策において安心して参考にできる情報源と考えられます。
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:
以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフの初期段階（左側）は実績データ（青い点）が密集しており、比較的安定。
– 中央から右側に向かってデータが急に途絶え、その後は予測データ（緑の点）が現れています。
– 全体として、前半は高い一貫性が見られ、後半には異なる予測手法による将来的な分布が現れています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには外れ値（黒い円）が含まれていますが、全体的なトレンドには影響を与えていません。
– 予測範囲が広がる後半では急激な変動が見受けられます。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、予測データは緑の点で示されています。
– 異常値は黒い円で表示され、予測手法によって異なる回帰（ピンクと紫の線）が示されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しています。
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ギャップがあり、その間の年月のデータが欠落している可能性。
– 複数の予測手法の結果にはばらつきがあり、不確実性があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは密集しており、一貫した傾向が見られます。
– 予測データは広がっており、将来のバラツキが想定されます。
6. **人間の直感と社会・ビジネスへの影響**:
– 実績データの安定性から、サービスの初期導入期が成功していると推測されます。
– 将来の不確実性は、社会の変化や多様性への対応が求められることを示唆。
– 予測モデルのばらつきを考慮し、戦略的な柔軟性がビジネスにおいて重要になるでしょう。
この分析はデータの視覚的特徴から得られる一般的な洞察であり、具体的なビジネス戦略を立てるにはさらなる詳細分析が必要です。
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:
このヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**
– 日付が進むにつれて、特定の時間帯での活動が増加している様子があります。特に、7月5日から7月18日にかけて、広範囲にわたり黄色から緑系の色が頻繁に観察され、高い活動が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月17日と7月18日にかけて、特定の時間帯で急激に活動が増加していることが見て取れます。これは新しいキャンペーンやプロモーションの開始に伴うものかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡は活動レベルを示しており、紫から黄色にかけて色が変わることにより、活動の低から高への変化が視覚的にわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日中の一部の時間帯（例えば15時以降）で一貫して高い活動が観察されます。夕方から夜（16時以降）の時間帯が特に活発であり、サービス利用が集中していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 活動が高まるタイミングが特定の時間帯に集中しており、夜間に高まる傾向があるため、これはユーザーの活動やサービスのピーク時を示しています。
6. **人間の直感やビジネスへの影響**
– このようなパターンは、顧客の利用時間に合わせたサービス提供のための最適化や、効果的なマーケティングキャンペーンの実施に有用です。特に、夕方から夜間の時間帯に重点を置いた施策が効果的である可能性があります。
このグラフを通して、新サービスの利用状況や顧客の活動パターンをより深く理解することで、より効果的なサービス提供戦略を模索することができるでしょう。
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:
このヒートマップについて、以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– 全体として、特定の時間帯や日にちにおいてスコアが変動しています。特に、15時の時間帯において色変化が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 15日時点で、15時のスコアが急激に黄色（高スコア）になっているのが目立ちます。ここは特筆すべき外れ値です。
– 20日から22日にかけて、スコアが急激に落ち込んでいることも観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が個人WEI平均スコアを示しており、黄色に近いほど高いスコア、紫に近いほど低いスコアを表しています。
– 横軸は日にち、縦軸は時間帯を表しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時間帯ごとにスコアが大きく変動しており、特に午後の時間帯にスコアの変動が大きいです。これは特定の時間帯に利用が集中している可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午後の時間帯にスコアが高くなる傾向がありますが、日によってかなりの変動があるため、一定の周期性は見受けられません。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響**:
– ヒートマップを通じて、特定の時間帯における利用の集中やサービスの使用状況が視覚的に分かりやすく示されています。
– ビジネスにおいては、15時の時間帯と特定の日に注力することで、サービスの利用効率を最大化できる可能性があります。
– 一方、スコアの低下が見られる時間帯においては、改善策を検討し、利用者の体験を向上させることが考えられます。
このデータを基に、さらなる分析やアクションを導くことが可能です。特に、高スコアを持つ時間帯や日を中心に新しい施策を試みることが有効でしょう。
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:
以下は、示されたヒートマップの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色合いから、7月初旬から中旬にかけて、全体的にスコアが高い（黄色から緑色）時間帯が多く、日によって変動が見られます。
– 特定の時間（15時～16時）では、7月6日から7月11日にかけてスコアが高く、黄色で示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月19日の特定の時間帯に突然のピーク（黄色）があり、その前後のスコア（緑や黄色）が高いことを示しています。
– 19時と23時のスコアには、低め（紫色）の色が頻繁に見られますが、突発的な高スコアがないため、特徴的な変動とは異なります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの高低を示し、黄色が高スコアを、紫色が低スコアを示しています。
– 水平方向の日付、垂直方向の時間が並行して視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付と時刻の交差点で評価スコアが変動し、一部の時間帯で高いパフォーマンスが継続して観察されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 15時から16時にかけて見られる高スコアの持続は、他の時間帯より継続性があり、整然としたパターンがあるように見えます。
– 時間帯と日付の組み合わせでスコアが高くなりやすい特定のパターンが見受けられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 高スコアが見られる時間帯は、サービスの改善やユーザー体験が良好である可能性を示し、その時間に合わせた運用強化を考慮する価値があります。
– 時間帯ごとのスコアの変動とパターンは、潜在的な需要や利用者の活動タイミングの指標と考えられ、マーケティング戦略やリソース配置に活用できます。
– 突然のスコア変動（ピーク）は、特異なイベントや意外な利用者の反応があった可能性を示唆しており、その背景を詳細に分析する必要があります。
このように、新サービスの効果やパフォーマンスを時間軸で細かく捉えることで、効率的な運営戦略が立てられるでしょう。
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:
この相関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**:
– 期間が360日間の相関データで、トレンドとしては特に波のような変化は見受けられませんが、全体的な傾向として強い相関や弱い相関が明確に示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関行列においては外れ値や急な変動はあまり明示的に現れませんが、「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目との相関が非常に低いことが目につきます。これは、他の項目とは独立していることを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃い赤は強い正の相関（0.9以上）を示し、強い関連性があることを意味します。たとえば、「総合WEI」と「個人WEI平均」および「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間には非常に強い相関があります。
– 青は負の相関を示しますが、このヒートマップでは明確な負の相関は少ないです。全体的に正の相関が優勢です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「総合WEI」は多くの項目と強い正の相関を持ち、他の指標全体との関連性が高いことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は他の多くの個人WEIと比較的強い相関を持っていますが、「個人WEI（経済的余裕）」との相関は低いです。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」は他の「社会WEI」との相関が高く、社会的な違いがより一貫して強調され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**:
– 強い相関は、特定の領域が他に影響を及ぼす可能性を示唆しています。例えば、総合的なウェルビーイングが個人の精神状態や社会的公平性と密接に関連していることは、施策の優先順位を考える際の重要な指標となります。
– 経済的な独立性が他の要素と強く関連していないことは、経済的支援が個別に取り組まなければならない可能性を示しています。
– 組織や政策立案者にとっては、心理的ストレスや公正性に関するプログラムの導入が他の分野にも良い影響を与える可能性があることを示唆しています。
このように、この相関ヒートマップは、個人や社会の多様な要素間の関連性を明らかにし、政策やビジネスの戦略立案における洞察を提供します。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**
– WEIスコアの箱ひげ図から、全体的なトレンドとしては箱の中心線（中央値）がかなり一定しており、特定の上昇や下降のトレンドは明確ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 社会WEI平均や個人WEI（持続可能性と自律性）など、いくつかのカテゴリでは外れ値が見られます。これらはデータの異常値や特殊なケースを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 各カテゴリの箱の範囲は、データの分散を示します。箱が小さい場合、データの変動が少ないことを意味し、大きい場合は変動が大きいことを示唆しています。
– 色の違いは視覚的に各カテゴリを区別しており、具体的な意味の違いは説明されていませんが、カテゴリの識別のために使われていると考えられます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 時系列データの可視化ではないため、直接的な関係性の分析は難しいですが、360日間全体の分布を比較しており、各WEIタイプの時間的な変動を間接的に見ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係を直接見ることはできませんが、箱の位置や長さから、特定のカテゴリ間での分布の類似性や違いを確認できます。例として、個人WEI（経済充実）の分布が他の多くのカテゴリよりも広いことが挙げられます。
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に関する洞察**
– グラフを見たときに、人々は一部のWEIスコアが他と異なり、特に個人や社会に影響を及ぼす要因がある可能性を感じるでしょう。これらは新サービスの評価や改善のための指標として活用できるかもしれません。
– ビジネスにおいては、外れ値や広い分布を示すカテゴリは特別な注目が必要で、これらのスコアを改善することで、サービス全体の成功に寄与する可能性があります。
全体として、この箱ひげ図は、新サービスにおける各要因の強みや改善点を特定するための基礎的な指針を提供しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– この主成分分析（PCA）プロットは、データのトレンドを直接示すものではありません。しかし、全体として、第1主成分の軸に沿ってデータが広がっており、第2主成分にはそれほど大きな変動が見られません。これは第1主成分がデータの主要な情報を多く持つことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントは他のクラスタから離れており、外れ値と見なせます。特に第1主成分が正の値を持つ領域や、第2主成分が負の領域に位置するものがあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットは、一つのデータポイント（観測値またはサンプル）を示しています。このPCAのグラフでは、第1主成分（59%）と第2主成分（11%）がプロットされています。それぞれの軸で数値が高いと、その主成分における変動の影響が強いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフが時系列データを示しているわけではないため、直接的な時系列の関係性は認識できません。ただし、観測値間の空間的な配置から潜在的な相関を探ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは第1主成分の軸に沿ってより広がっているため、第1主成分が主要な分散を説明しています。分布は均等に見え、特定のクラスターが明確に形成されているわけではありません。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス/社会への影響**:
– このPCAの結果は、データセットを次元削減によって視覚化しやすくするためのものです。ビジネスや社会の観点から、異なるカテゴリや状態のパターン認識や分類が改善される可能性があります。特に、新しいサービスの開発に関連する要因を特定し、焦点を絞るのに役立つかもしれません。
このPCAプロットは、データの複雑性とその主要な変動源を理解するための出発点として非常に有用です。次のステップとして、詳細な因子分析や他の手法を用いて、新サービスのより具体的な洞察を得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。