📊 データ分析（GPT-4.1による）
**分析結果**：
**1. 時系列推移**:
総合WEIスコアは、比較的安定した0.7〜0.8の範囲で変動していましたが、特定の期間で急激な変動が観察されました。特に、2025年7月6日と7月23日には、急激な上昇と下降が交互に発生し、異常値として記録されています。これは、可能性のある背景要因として、これらの日付近で地域的または組織的な重要な出来事や政策変更が考えられます。
**2. 異常値**:
異常値として強調された一部の日付（例えば、7月6日、7月7日、7月20日、7月23日）は、急激なスコア変動により際立っています。特に7月6日にはスコアの急上昇（0.68から0.87）と急下降があり、これは特別なイベントやデータ収集の誤りなどが背景として考えられます。
**3. 季節性・トレンド・残差**:
STL分解の分析が行われていれば、詳細なトレンドや季節性、そして残差の要素で、データの変動要因が確認できるでしょう。ただし、提供されたデータに関してそれらの詳細は記載されていないようです。
**4. 項目間の相関**:
各項目間の相関に関して、社会WEIの要素は比較的高い相関を持つように考えられます。例えば、社会基盤や教育機会が持続可能性や社会的多様性と高い相関を持つ可能性があります。これは、全体的な社会状況の変動が均一にこれらのスコアに影響を与えていることを示唆します。
**5. データ分布**:
箱ひげ図から、個々のスコアの中央値とばらつきを確認できます。特に社会WEIでは、一部の項目で外れ値が見られ、データの収集方法や外部要因の影響が確認できるかもしれません。
**6. 主要な構成要素 (PCA)**:
PCA分析では、PC1が64%の寄与率を持ち、WEIにおける主要な変動要因を表しています。これは、主に個人と社会両方に強く影響を与える要因（例えば経済的余裕や健康状態）が主要なコントリビューターであることを示しています。PC2の寄与率が10%であるため、細分化した要素（例えばストレス管理や個人の自由度）が小さく影響していると解釈できます。
**結論**:
データの解析から、WEIスコアは一定期間の間に大きな変動が見られ、これには様々な要因が関連していることが示唆されます。短期間での急激な変動は、データ収集の異常や政策変更、社会的出来事の影響が潜在的に考えられ、これらを考慮したさらなる調査が必要です。全体的なデータ管理と分析戦略の一環として、データの正確さと外的要因の影響をより詳細に把握することが重要です。
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:
## グラフ分析について
1. **トレンド**
– グラフの左側（実績AI）は、比較的安定しているものの、徐々に下降している。右側の前年（比較AI）についても同様に観察される。全体として、新サービスカテゴリのWEIスコアは横ばいからやや下降傾向。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の実績データに異常値として大きな円で示されているデータポイントが見受けられる。これらは標準的なデータから大きく外れている値である。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績データを示しており、予測（予測AI）として赤い×印もあるが、左側には少ない。
– 右側には明るい緑色のプロットがあり、前年の比較データが示されている。黒い輪郭の円が異常値を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 左側の実績と右側の前年データは同じ期間内で比較されているが、異なるパフォーマンスを示している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には大きなギャップが見られ、予測モデルの信頼性には差がある可能性がある。また、ランダムフォレスト回帰の予測が実績と近いように見えるが、全体的に精度は十分でないかもしれない。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– 新サービスのWEIスコアが全体的に低下傾向にあることは、サービスのパフォーマンスや受容が期待ほどではない可能性を示唆する。これは、サービスの改善やマーケティング戦略の見直しを検討すべきサインと考えられる。また、AI予測の精度向上や異常値の原因分析も必要だろう。
この分析により、ビジネスではサービス品質の向上や顧客満足度向上の施策を講じることが重要であると考えられる。
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:
このグラフでは、新サービスの個人WEI平均スコアの推移が示されています。それぞれの要素を分析します。
1. **トレンド**:
– グラフは二つの明確な期間に分かれています。2025年7月から2025年10月にかけてはスコアが高い位置で横ばいですが、その後2026年6月から7月にかけて再び固まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間には幾つかの異常値（黒い円）が確認されますが、密集した通常のデータポイントの範囲内に収まっています。
– 予測データの範囲（XAI/3σ）が未来のデータポイントの分布に対して狭い範囲にあることから、予測には慎重さが求められます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータ、緑の点は前年の比較AIによるデータを示しており、それが右側に密集しているのが見て取れます。
– ピンクと紫の線は異なる予測手法（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）による予測です。
4. **時系列データの関係性**:
– グラフ内の予測データと実績データの間に顕著な分離があります。実績データの後に予測データが続くため、昨年度の実績が今後の予測を支えている可能性が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データのクラスターと予測データのクラスターの間に強い一貫性は見られないものの、それらが別々の期間に固まっていることが特徴的です。
6. **直感的なインサイトとビジネスへの影響**:
– 現実データのクラスターから、人々がこの新しいサービスを一定期間非常に良好に利用していたことが示唆されます。予測データの集中はサービスの安定性を示すものの、今後の実際のパフォーマンスが予測に対してどのように展開されるのかを確認する必要があります。この安定性が予測通り続くならば、サービスの改善や新規展開に資する情報を提供する可能性があります。これがビジネスにおいて、予測の信頼性を高め、戦略的な計画を支える基盤となるかもしれません。
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:
### グラフ分析の専門的な洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータ（左側、2025年）は比較的に高い水準にあり、その後急激に変化し、大きなギャップがあります。データが継続的に測定されていない期間があるようです。後期データ（右側、2026年）でも少しばらつきがありますが、やや低い水準を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータでは、いくつかのデータポイントが外れ値としてマーキングされています（黒い円）。また、予測範囲を大きく超えている場合があります。
– 後期データには明確な外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点が実績データを示し、予測データは異なるアルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって示されています。
– 予測の不確かさ範囲も示されており、これは予測の信頼性を示すものです。
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大きなギャップがあります。特に予測範囲から逸脱するデータポイントが初期セグメントに存在しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期セグメントの実績データが非常にクラスターを形成していますが、後期データは比較的ばらつきがあります。
### 直感的な洞察と影響
– **社会的・ビジネス的インパクト**
– 初期データの外れ値や不安定なトレンドは、新サービスの導入当初の試行錯誤や予測の不確かさを示唆しています。
– データのギャップやトレンドの変化は、新サービスの戦略や実行に対する市場の反応や内部プロセスの変更を反映している可能性があります。
– **推奨アクション**
– データの完備性を高めるために、継続的なデータ収集の改善が必要です。
– 初期の外れ値について、詳細な分析を行い、それらが予測にどのような影響を与えたかを検討するとともに、予測モデルの再評価を行うと良いでしょう。
この分析は、意思決定者が新サービスの導入におけるリスクと機会をよりよく理解するのに役立つでしょう。
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
1. **トレンド**
– **実績（実績AI）**: 開始時に高めのスコアが観察されるが、その後緩やかな下落傾向が見られる。
– **予測（AI 手法ごと）**: 線形、決定木、ランダムフォレスト回帰の予測は初期の実績から下落、一定しているが、スコアが横ばい傾向を示す。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の評価期間にいくつかの外れ値が観察されるが、後半はスコアが安定している。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青）**と**予測（紫、ピンク、赤）**の色分けがされ、異常値は黒い丸で示されている。
– **前年の比較AI（緑）**は、後半に安定した結果を示す。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測の間に全般的な一致があり、各予測手法の傾向は類似している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期は高いスコアが集中するが、時間の経過とともにスコアが均一化し、安定した分布を示す。
6. **人間が直感的に感じること及びビジネス・社会への影響**
– 初期の高いスコアは楽観的に感じられるが、後続の低下は警戒を促す。
– 総じて、経済的余裕の減少がサービスの成功にとって障害になる可能性を示す。企業は、実績と予測の乖離を埋める施策が必要。
– 特に、新たなサービスの適応や市場戦略の見直しが求められるだろう。予測を参考に、慎重な計画を立てることが推奨される。
このグラフは、データが時間とともにどのように変化し、ビジネスの未来を予測し対応するかに関する重要な洞察を提供する。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 左側にあるデータは、7月から10月までの数ヶ月間で、WEIスコアが0.6から0.8の範囲で横ばいです。
– その後、大きなギャップが存在し、年次の予測（薄緑色）はもう一方の端に表示され、スコアは0.6から0.9に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青と黒の丸で示された実績データにいくつかの異常値（外れ値）が見られます。これらは通常の範囲から逸脱しているデータ点を示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績の健康状態を示しています。
– 赤い「X」は予測された点で、紫とピンクの線は異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）による予測の変化を示しています。
– 薄緑色のデータは前年の値を示し、灰色のエリア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**
– 実績データと前年のデータ間での関係性は直接見えにくいが、前年のデータが将来の予測に影響を与える可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの間には比較的一定のスコア範囲で分布しているが、予測はより広がりがあり、将来に向けた予測の不確実性が示されています。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフからは、早期の健康データと予測が大きく異なっており、今後の健康動向に不確実性があることが示唆されます。
– ビジネス上では、特に健康関連サービスやサポートプランの開発においてこれらの変化を反映させる必要があります。
– 社会的には、個人の健康データを分析し、予防策や健康維持のための戦略を提案することができます。
このようなグラフからは、データの集計方法や予測モデルの選択が重要であり、それによって将来の健康状態に関するインサイトが得られることを示唆しています。
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:
このグラフは、新サービスに関連する個人の心理的ストレス（WEIスコア）の推移を360日間追跡したものです。次に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– 左側の青い点（実績）から、一定の範囲内で揺れ動いているが比較的一定の範囲に収まっている様子が見られます。
– 右側の緑の点（前年）は、異なる期間のデータが示されており、この期間において多少の変動はあるものの、一貫して一定のスコアの範囲内に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値が黒い円で強調されています。これらは通常の範囲を超えたデータポイントであり、このような外れ値がどの時期に発生しているかを確認することが重要です。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示しており、観測値として信頼性があります。
– 緑の点は前年のデータを示しており、過去との比較をするために使用できます。
– グレーの帯は予測の不確かさを示しており、xAI/3σの範囲を示しています。予測値がこの範囲に入るかどうかは、予測の精度を確認する上で重要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータ間で露骨なズレは見られません。過去のデータから現在の状態を予測し、異常値を早期に検知するために役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主な相関関係は示されていませんが、安定したデータの変動範囲内に収まっていることから、著しいストレスの変動は見られないと仮定できます。
6. **直感的な感想と影響**:
– 人間の直感としては、心理的ストレスは予測可能な範囲内で管理されていると感じられます。ただし、外れ値が示す個別のストレス要因は、早期に対策を講じる必要があるでしょう。
– ビジネスや社会において、この安定性は労働環境や他の外部要因が大きく変化しない限り従業員のパフォーマンスに良い影響を与える可能性があります。外れ値が頻発する場合には、個別の介入が求められます。
この分析は、ストレス管理の継続的なモニタリングと改善の必要性を示唆しています。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフの左側では、実績データ（青プロット）が高めのスコアを示し、次第に低下している様子が見られます。右側のデータは、前年（緑プロット）で、全体的に安定して高いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左部に複数の外れ値（黒の円）が見られます。これは、予測範囲を超えた異常値を示しています。特に、8月にかけて急激なスコアの低下があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データであり、黒い円は外れ値を示しています。予測モデル（ピンク、紫、灰色の線）は異なる手法での予測結果を示しています。緑のプロットは前年のデータです。
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などの予測モデルの可視化が、過去データの変動を捉えようとしていることがわかります。実績データはこれらの予測よりも下に位置しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前年のデータは安定して高いスコアを示しているのに対し、実績データは下方にシフトし、予測モデルよりも低い結果が続いているようです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の直感として、過去一年間における新サービスの自由度と自治が全体的に低下した感覚が得られます。この低下は、予測を下回る実績によるものであり、何らかの要因がサービスの性能にネガティブな影響を与えたと考えられます。このような情報は、サービス改善のための調査や戦略の見直しに役立つでしょう。
このグラフは、新サービスの自由度と自治の評価がどう推移しているのかを示し、過去のデータと予測値を比較するための重要な手がかりを提供しています。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **初期の期間（2025年7月〜2025年9月）**:
– 実績のWEIスコアは0.8から1.0の間に密集していますが、その後、急激に0.6まで低下しているようです（ピンクの線）。
– **後半の期間（2026年5月以降）**:
– 過去のデータ（比較AI）のスコアは、0.6から0.8の範囲に分布しています。顕著な上昇または下降トレンドは認識されません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期の期間に比べ、極端に低い値（外れ値）が存在しています（中央部分の横線の部分）。
– ピンクの線で示される急激な低下が特徴的です。
### 3. 各プロットや要素
– **青のプロット**（実績AI）: 初期段階で高い安定性を示していますが、急激な低下が見られます。
– **緑のプロット**（前年実績）: やや散らばっていますが、特段の大きな変動は見られません。
– **×印**: 特定の箇所で予測値が外れていることを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と前年のデータは大きく離れた時期に配置されていますが、前年のデータは比較的安定しており、実績の変動と異なるパターンを示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 相関関係を明確に示す要素は見当たりませんが、実績と予測が一致しない領域が存在しています。
### 6. 人間が直感的に感じる可能性やビジネス、社会への影響
– **安定の欠如**: 初期の急激な低下は、サービスの初期段階での問題点や市場の反応を示唆しているかもしれません。
– **前年との比較**: 前年のデータがより安定しているため、改善が必要であると感じるかもしれません。
– **ビジネスへの影響**: 初期の不安定性が改善されない場合、ユーザーの信頼を失う可能性があります。
このグラフは、新サービスの公平性・公正さにおける課題を示しており、さらなる分析と対策が必要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– `WEIスコア`は、左側の期間（2025-07-01から2025-09-01）の初期にはおおよそ0.8から0.9の範囲内に集中している。
– 右側の期間（2026-07-01）は、前年のデータが0.8以上に位置しており、スコアは維持またはわずかに上昇している可能性がある。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ジョナリングされている範囲内では特別な外れ値は見当たらないが、`異常値`がマークされているデータが存在する。これは、予測の精度や不確実性を示唆している。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青）**は実際のデータを表し、スコアのばらつきを見ることができる。
– **予測（赤）**は予測モデルのアウトプットを表し、将来のトレンドを示唆している。
– **異常値（黒い円）**は、観察データとして異常と見なされるものを示している。
– 薄紫やピンクの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）の結果を示しており、それぞれ異なる方法で未来のスコアを予測している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各色の線で示された予測モデルは、異なる方法論に基づいた将来のスコアの推移を示している。予測の変化や密度の違いは、予測モデルの特性や信頼性を視覚的に提示している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測のデータが近しい位置にあり、特段の開きがないことから、予測モデルは比較的実際の傾向を反映している可能性が高い。モデル間での一致が見られる場合、モデルの精度にある程度の信頼性があると考えられる。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– `WEIスコア`の安定は持続可能性と自治性の向上を示しており、新サービスの信頼性や持続可能な成長が期待される。この安定したトレンドは、社会的および経済的な利益をもたらす可能性がある。
– 異常値の存在は、リスク管理の必要性を示している。異常値が何を意味するのかを詳細に分析し、適切な対策を講じることが求められる。
このグラフは、持続可能性や自治性の向上を目指す新サービスの評価を行う上で重要なインサイトを提供している。
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:
以下に、この社会WEIスコア推移のグラフから得られる洞察を説明します。
1. **トレンド**
– グラフは、初期の実績AI（青い点）が高いスコアで安定していることを示しています。ただし、右側の前年と比較したデータ（緑の点）は僅かに低下しています。これには下降トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績AIの中で、数点が他の点よりも高く配置されていることがありますが、全体の分布に大きな影響を与えるほどではありません。
3. **各プロットや要素**
– 実績AIのプロット（青）、予測データ（赤い×印）、異常値（黒の丸）があります。異常値がいくつか確認でき、これらは予測と実績の間に大きなギャップがあることを示唆しています。
4. **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）が使われ、特にランダムフォレスト（ピンク線）は他の予測よりも実績AIに近いようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIと前年のデータは密度が高く、上限近く（スコア1.0に近い）で密集しています。これは、全体として安定したスコアであることを意味します。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– このスコアの変動は、教育機会や社会基盤の評価に影響を与えます。スコアが高いことで、社会基盤や教育機会が充実していることを示唆し、ビジネスや社会の持続可能な発展に寄与していると思われます。一方、前年と比較しての僅かな下降は、改善の余地がある領域を指摘する可能性があります。
このグラフから人間が直感的に感じるのは、全体的に高いスコアが維持されているものの、予測と実績のギャップには注意を払う必要があることです。この情報は政策形成や新サービス開発に有用です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータ（実績AI、青色）は横ばいの状態を示しています。WEIスコアは比較的一貫しています。
– 後のデータ（前年比、緑色）は2026年に急に増加しています。これは急な上昇トレンドを示唆している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データにはいくつかの異常値（黒い丸で囲まれたデータポイント）が観察され、それがスコアに影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績AI（青色の点）は過去の実際のWEIスコアを示しています。
– 予測（赤い×印）と予測モデル（紫色やピンク色の線）は未来のスコアを予測しており、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルの結果と実績AIの比較を通じて、予測の精度とモデルの適合度を検証することができそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前年のデータ（緑色）と実績AIデータ（青色）には、明確な構造的変化が見られるため、外部要因や政策などによる影響が考えられます。
6. **直感的な感覚と社会・ビジネスへの影響**
– グラフ上の緑色のデータポイントが示す急増は、社会や政策の変化がWEIスコアに大きな影響を与えうることを示唆しています。
– ビジネスにおいては、共生・多様性・自由の保障が重要な時期に入っており、それに対応したサービスやプロダクトの開発が求められる可能性があります。
全体として、このデータは社会的なニーズや政策の変化を敏感に反映しており、これを活用した経営戦略の見直しが期待されます。
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:
このヒートマップは、新サービスカテゴリの総合WEIスコアの時系列データを示しています。以下のポイントに基づいて分析を行います。
1. **トレンド**：
– 一部の時間帯で全般的に異なるスコアが観察されますが、特定の傾向ははっきりしません。
– しかし、7月6日から7月18日まではスコアが高く、7月19日以降は急激に低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 7月18日から19日にかけて、スコアが黄色から紫に急激に変わる大きな変動が見られます。
– 22時から23時の時間帯は7月19日に特に低い値が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**：
– カラーバーに基づき、色の変化はスコアの変動を示しています。緑から黄色の範囲は高スコア、紫は低スコアを意味します。
– 高いスコアはサービスの健全性や人気を示唆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**：
– 日中（特に7時から16時の間）に高いスコアが多く、夜間は低めのスコアが見られます。
– 各日同時間帯でのデータには一定の継続パターンがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 時間帯ごとのスコアは日によって大幅に変化しますが、一定のパターンが見られる場所もあります。この分布はサービス利用のピークタイムとリンクする可能性があります。
6. **直感的に感じることおよび影響**：
– 数日間高スコアを維持したのち急に低下するパターンは、イベントやキャンペーンの終了、技術的問題などが影響しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、時間帯別の需要分析や、急激なスコア変動の要因特定によるサービス品質の改善が求められることが考えられます。
このように、視覚的特徴からデータの変動パターンを捉えることで、サービス改善への示唆を得ることができます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 時系列データに明確な上昇や下降の長期的なトレンドは見受けられませんが、短期間で複数の変動があります。
– 日付によっては色が大きく変化している日があるため、局所的な変動がありそうです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 垂直方向（時間帯）の15時間目付近に鮮やかな黄色が観察され、他の時点や時間帯とは異なる急激な増加を示しています。
– 7月18日、23日には紫色が観察され、ここでの数値は他と比較して低いことが示唆されます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色相はその時間の個人WEI平均スコアの高さを示しており、黄色は高いスコア、紫は低いスコアを示しています。
– 緑から黄色への変化は、スコアの増加を示し、特に短期間の上昇を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 縦の時間帯のスコアはほぼ連続的である一方で、一部の時間帯が特異的に突出しており、特定の時間帯における典型的なパターンや利用動向が存在する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 中心付近の時間帯（特に15時間目付近）での色のバリエーションが多く、変動が大きいことから、特にその期間中に何らかの影響があった可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス/社会への影響**
– 特定の時間帯や日付において、異常なデータが確認されれば、それは市場や顧客の行動における重要なインサイトを提供する可能性があります。
– ピークとなる時間帯や時期を特定することで、企業はリソースの最適化やマーケティング施策の調整を行いやすくなるでしょう。一方で、異常にスコアが低い時間帯は改善が必要な要素を示唆しています。
この分析を基に、ビジネス戦略やサービスの改善に活用できる要素を探ることができます。
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:
## グラフ解析と洞察
### 1. トレンド
– **周期性**：一日の特定の時間帯に強い活動が集中しています。日中（15時から18時）に活動のピークが多く見られます。
– **全体のトレンド**：15時から18時にかけて高いスコアを示す日が多く、特に7日から11日間に顕著です。この間は黄色で示される高いスコアが多く、活動が活発であったことが示唆されます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 22日と23日に急激な変化が見られます。これらの日はスコアが急下降しており、活動が従来のパターンから外れています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色**：色の濃淡が社会WEIスコアの高さを示しています。黄色は高いスコア、青や紫が低いスコアを表しています。
– **密度**：15時から18時に比較的明るい色が集中的に見られ、活動が活発であったことを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各時間帯による変動が微細に見られるため、同じ時間帯での日ごとの活動変化がわかりやすくなっています。特定の期間での相互影響があるかもしれませんが、詳細なデータが必要です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 時間帯とスコアの相関があるように見え、午後に活動が集中する傾向が見られます。
### 6. 人間が感じる直感とビジネス・社会への影響
– 午後の時間帯に活動が集中する傾向は、新サービスの利用が日中に集中していることを示唆しています。
– ビジネスの視点からは、15時から18時の時間帯における顧客対応やサービス提供の強化が必要かもしれません。
– 外れ値の日付における急激なスコアの低下は、何らかの障害や重大なイベントがあった可能性を示唆しており、それに対する迅速な対応が重要です。
このグラフは、サービス提供やリソース配分の最適化において貴重な示唆を提供する可能性があります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップは静的で時系列のトレンドを直接示すものではありませんが、各項目間の相関関係を通じて情報を得ることができます。
– 全体的に「総合WEI」は他の多くの項目と高い正の相関を持っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（自由度と自治）」の間の相関が-0.08と非常に低く、これは他の多くの指標が正の相関を示していることに比べると例外的です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤は正の強い相関関係、青は負の相関関係を示しています。
– 多くの項目が赤に近い色を持ち、比較的強い正の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ヒートマップは相関係数を示しているため、時系列データ間の関係（相関関係）を視覚化しています。
– 例えば、「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（心的ストレス）」は、0.47の相関係数を持ち、ある程度関連していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が「社会WEI（公平性・公正さ）」および「総合WEI」と非常に強い相関を示していることから、この要素が全体の評価に大きく寄与していると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このヒートマップは、新サービスのWEI項目間の相関を示し、各要素がどの程度関連しているかを示しています。
– ビジネスにおいては、例えば「個人WEI（健康状態）」を改善することで「個人WEI（心的ストレス）」をも改善できる可能性があります。
– 社会的な視点では、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」を強化することで、他の社会的指標を向上させ、結果として「総合WEI」にも良い影響を与える可能性があります。
このような相関関係を理解することで、新サービスの計画とその成果予測を効果的に行うことができるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 箱ひげ図はデータの分布を示すため、特定のトレンド（上昇、下降）は直接示されていません。各カテゴリの中央値や四分位範囲が視覚化されており、全体的なスコアの分布を確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済余裕）」および「社会WEI（持続可能性と自律性）」には外れ値が見られ、データの一部が平均的な範囲から大きく外れていることを示しています。
– これらの外れ値は、特定の条件や状況下で異常なスコアを取った可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱の中の線は中央値を示し、箱の上下はデータの25%点（第1四分位数）と75%点（第3四分位数）を示しています。
– 箱の幅が広いほどデータのばらつきが大きいことを示し、狭いほどデータが集中していることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプ間で直接の相関関係は示されませんが、異なるカテゴリ間でのスコアのばらつきや中央値の違いを比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は比較的中央値が高く、ばらつきも多いことから、個人の心理的状態に大きな影響を与えている可能性があります。
– 「社会WEI（共生、生態系、多様性、自由の保障）」では外れ値が1つ見られ、特異なケースが存在することを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 社会や個人の様々な側面でのWEIスコアのバラつきから、どの分野で人々が課題を感じやすいかを把握することができます。
– 例えば、「個人WEI（経済余裕）」に外れ値があることから、経済的なストレスを抱える人々が一定数存在している可能性があります。また、社会や個人の心理的健康が大きく変動する点にも注目する必要があります。
– これらのデータは、新たなサービス開発の際に改善すべきポイントや注目すべき課題を示唆し、より持続可能で効率的な社会システムの構築に役立つでしょう。
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:
## グラフ分析と視覚的特徴
1. **トレンド**
– この主成分分析（PCA）の散布図は、特定の明確な上昇や下降のトレンドではなく、データポイントが第1主成分と第2主成分の両方に広がっていることを示しています。
– 水平方向（第1主成分）に若干の分布の広がりが見えますが、特定の方向性というよりは多様なパターンを表しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– データポイントは均等に散らばっており、明確な外れ値は見られません。
– ただし、中央から左右や上下に広がっているデータポイントは、他のクラスターと異なる特徴を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各プロットは、新サービスに関連するある特定の特徴または要因を表しており、第1、第2主成分によりその特徴の分布が視覚化されています。
– 横軸の第1主成分は寄与率0.64、縦軸の第2主成分は寄与率0.10として、全体のばらつきの74%を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データの関係性というよりは、様々な特徴量の総合的な分布を可視化するため、このPCA図は各時点での特徴間の関係性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 中央付近のデータ密度が高く、特に－0.2から0.2の範囲内にデータが多く集中している点が示されています。
– 第1主成分が各データポイントの説明に大きな影響を与えている可能性があります。
6. **このグラフから得られる直感と影響**
– このグラフから人は、データの多様性や類似性を感じることができるでしょう。特定の特徴が突出しているのではなく、全体的なバランスが取れているという印象を持ちます。
– ビジネスへの影響として、新サービスの多くの特徴がある程度均等に評価されていることが示唆されます。特定の要素が極端に支配的または不足しているわけではなく、複合的な特性が評価される可能性が高いです。
このPCA散布図は、新サービスの多様性を統計的に理解する一助となり、それに基づく戦略的アプローチに考慮すべき視点を提供しています。
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。
