📊 データ分析（GPT-4.1による）
このWEIスコアデータセットの分析では、時系列データを通じて重要なトレンド、異常、さらに項目間の関連性を考察します。
### 時系列のトレンドおよびパターン
– **総合WEIのトレンド**: 総合WEIスコアは全体的に上下動があり、特に7月6日から8日にかけての急激な上昇と、その後の安定化、さらに月末にかけての下落が見られます。これは短期間で不安定な要素が影響していると考えられます。
– **個人WEIと社会WEIの推移**: 個人の幸福感に影響を与える要因（経済、健康、心理的ストレスなど）により、個人WEI平均には一時的な低下（例：7月20日頃）がありました。一方で、社会WEI平均は比較的高く推移し、特に7月6日から7日にかけて高評価を記録します。
### 異常値の特定とその背景
– **異常値**: 総合WEIに関する異常値が特定されています（例：7月6日の0.87、7月20日の0.71など）。これらは特定の個人および社会要因が一時的に変動したことが考えられます。例えば、社会スコアは一時的に非常に高く、持続可能性と社会基盤の項目が影響している可能性があります。
– **要因の仮説**: 個人の心理的ストレスや経済的余裕の変動が、これらの異常値に密接に関連していると考えられ、特に大きなイベントや政策の変更などが関連しているかもしれません。
### 季節性・トレンド・残差の観察
– **長期トレンド**: トレンドの分析は明確な上昇または下降のパターンを示しておらず、変動幅が大きいのが特徴です。
– **季節性のパターン**: 短期間内での季節性パターンは見られないが、特定の項目は日々の影響を受けやすいと推測されます。
### 項目間の相関とPCAの結果
– **項目間の相関**: 経済的余裕と健康状態、また多様性や持続可能性の要素が個人および社会WEIにおいて高い正の相関を持つ可能性があります。
– **PCA結果**: PCAの結果によれば、PC1による寄与率が非常に高く（0.67）、全体的な変動は限られた要因によって説明されます。具体的に、経済と社会基盤に関する項目が主要なドライバーである可能性が示唆されます。
### データ分布と変動
– **データ分布**: 箱ひげ図分析を行った場合、一部のWEIスコアで外れ値が観測され、これらが全体のデータのばらつきと影響を与える要因として考えられます。
### 総合的な見解
このデータセットの分析から、WEIの多様な要因が日々変動しうることが明らかになりました。特に、社会的出来事や政策の変化が短期間でスコアに影響をもたらしている可能性があり、持続可能性の推進力を理解するためのさらなる分析が必要です。さらに、個人と社会の相互作用を深く理解することが、WEIスコアの安定性を改善する鍵となると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は最初の期間で安定しており、徐々に揺れ動きながらも少しずつ減少しています。
– 予測は、直線回帰やランダムフォレスト回帰のモデルを使用しており、どちらも減少トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにはいくつかの異常値が見受けられます（黒い円で囲まれた青い点）。
– 特に、期間後半に向けて外れ値がやや多くなっています。
3. **各プロットや要素**
– 青の実績プロットは現在のパフォーマンスを示し、紫色の線は異なる予測モデルのトレンドを示しています。
– グレーの陰影部分は、未来の不確かさ範囲を示しており、予測が信頼できる範囲内であることを示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績と予測は、現状のトレンドを元に予測されていますが、異なる予測モデルによって結果が異なることが示されています。
– ランダムフォレスト回帰が減少トレンドに敏感に反応しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データに軽微な減少トレンドが見られ、予測モデルもそれに基づいて減少を予測しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– ユーザーは未来のパフォーマンスに懸念を抱く可能性があります。特に、予測モデルが減少を示しているため、事業の持続性に関する対策が必要かもしれません。
– 外れ値の増加は潜在的なリスクを示しており、これらを管理する必要があります。
– サービスの改善またはマーケティング戦略の変更が求められるかもしれません。
このグラフは、サービスのパフォーマンスが下り坂にある可能性を示唆しており、改善策の実施を促すタイミングを示しています。
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:
このグラフは、「新サービスカテゴリ」における「個人WEI平均スコア」の時系列散布図です。以下の視点から分析を行います。
1. **トレンド**:
– 7月前半は比較的安定しており、スコアは0.7〜0.8付近で直線的に推移しています。
– 7月後半から8月初旬にかけて、スコアが徐々に低下する傾向にあります。
– 予測線（緑、青、紫）は8月以降もスコアの低下を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒丸で示されていますが、多くはないためここでのスコアは比較的一貫しています。
– 急激な変動はなく、全体的に滑らかな変動を見せています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い丸が実績データを示しており、予測データ（赤いX）と比較して多少のズレがあります。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）が描かれ、予測の信頼性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データに一致する傾向が見られますが、予測の方がやや下降していることが特徴です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの相関は高いと考えられますが、正確な数値を見積もることは難しいです。
– データは右肩下がりのトレンドで分布しています。
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**:
– スコアの低下傾向は、サービスの利用者からの評価がやや低下しているかもしれないことを示唆しています。
– ビジネスインパクトとしては、サービス改善やマーケティングの強化が必要である可能性があります。
– この変化は競合他社の動向や消費者の期待の変化によって引き起こされている可能性があるため、さらなる分析が推奨されます。
この分析を基に、施策の優先順位を再考することが有益であると考えられます。
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
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、全体として0.7から0.9の範囲で横ばいですが、軽度な変動が見られます。
– 予測（紫色の線）は、いくつかの手法で示されていますが、全体的に緩やかな下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で囲まれた点が外れ値を示しており、時折見受けられますが、大きく逸脱した数値は少ないです。
– 急激な変動は少なく、比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点：実績（実績AI）
– 赤い×印：予測（予測AI）
– 灰色の影：予測の不確かさ範囲
– 紫色の線：異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測のデータは基本的に一致しており、予測は実績の延長として考えられています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は比較的高いスコアを維持しつつ、軽度なばらつきが見られます。予測値の相関も高いと考えられます。
6. **直感的理解とビジネスや社会への影響**
– 実績値が高い範囲で安定していることから、サービスのパフォーマンスについては現在高評価されていると考えられます。
– 緩やかな下降トレンドが予測されているため、今後の戦略見直しや改善が求められる可能性があります。市場の変化や顧客の要望に適応するための施策が重要です。
全体として、実績は安定していますが、予測に下向きのトレンドが見られるため、対応策が必要かもしれません。
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:
### Visual Features and Insights Analysis
1. **Trend Analysis:**
– The actual WEI scores (実績AI) represented by blue dots show a fairly stable trend around 0.8, with moderate fluctuations. This indicates a general steadiness in economic sufficiency over the observed period.
– The predictions using different models (linear, decision tree, random forest) show slight downward trends towards the end of the period, suggesting a potential decrease in economic sufficiency.
2. **Outliers and Abrupt Changes:**
– Isolated black-circled points are identified as outliers, primarily occurring towards the end of the analysis period, indicating unexpected deviations from the average values.
– These outlier occurrences might indicate specific events affecting economic sufficiency in the observed population.
3. **Elements of the Plot:**
– Blue dots: Actual observed values (実績AI) with a majority clustered around 0.8, indicating consistent performance.
– Red crosses: Predicted future values, showing a potential for slight decline.
– Gray shaded area: Signifies the prediction uncertainty range, offering insight into expected variability.
4. **Multiple Series Relationship:**
– Predictions show minor discrepancies among different methods (linear, decision tree, random forest), indicating a strong correlation but with slight methodological variances.
– Linear regression predicts a more gradual decline, whereas the random forest model suggests more steep decrease in the scores.
5. **Correlation and Distribution:**
– The distribution of actual WEI scores is densely packed within the central area, signifying generally strong and cohesive economic sufficiency.
– Prediction models demonstrate reasonable correlation with actual data, yet the downward projection requires attention.
6. **Human Intuition and Business/Social Impact:**
– Viewers might intuitively perceive the outliers as signals for concern regarding economic stability.
– The downward trends in predictions could trigger caution among businesses related to this service category, prompting preemptive strategies to bolster consumer economic confidence.
– Socially, the consistency of actual scores near 0.8 suggests resilience among individuals, yet future predictions advise readiness for potential shifts.
This analysis suggests that while the current economic sufficiency is stable, future projections warn of slight declines that could have implications for strategic planning in relevant sectors.
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド:**
– グラフ上の実績データは全体として横ばいの傾向を示しており、特定の増減は見られません。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はわずかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値は黒い丸で示され、分布の下部にいくつか存在しています。
– 全体としては、データのばらつきは大きくなく、比較的安定しています。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– 青い点は実績値を示し、日付ごとの健康状態を視覚化しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しており、モデルの予測範囲を示しています。
4. **複数の時系列データ関係性:**
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が同様のトレンドを示しており、一貫性がありますが、少しのトレンドの違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは均一に散布されており、大きな偏りは見られません。
– 外れ値が存在するものの、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. **直感的な印象とビジネス・社会への影響:**
– このグラフは、全体的に健康状態が安定していることを示しており、特異的な改善や悪化が無いことから、安心感を与える可能性があります。
– 予測モデルはわずかな下降傾向を示しているため、注意が必要ですが、サポートや介入がの必要性は現時点では低いと考えられます。
– データからは、新しい健康サービスが現在の健康状態を維持するのに効果的である可能性が示唆されますが、長期的な傾向に注意を払う必要があります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– **実績データ（青）**: 初期には高めの値で横ばいが続いていますが、中盤以降はやや低下傾向が見られます。
– **予測データ**: ランダムフォレスト回帰（紫）は低下傾向、線形回帰（緑）はほぼ横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日に外れ値として認定されたプロットが見られます（黒丸で囲まれた部分）。これらは他のデータと比べて急激に低い値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青のプロット**: 実際の心理的ストレスデータ。
– **黒丸**: 外れ値を示しています。これらは特異な状況やイベントによるストレスの増減を示唆しています。
– **灰色の領域**: 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**
– 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）の間には、異なる傾向があります。特にランダムフォレスト回帰は下降傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの密集度から、初期には高いストレスレベルが持続していたが、後半はばらつきが増しています。予測モデルとの相関は、モデルの精度を評価するために重要です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 初期には高いストレスが続くものの、予測では今後のストレスレベルが一定あるいは低下する可能性があります。ビジネスとしては、新サービスが心理的負担を軽減する可能性が示唆されます。社会的には、ストレス管理や支援の改善が期待されます。
このデータを活用することで、サービスの改善やストレス管理のための指標として有用です。
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:
以下の内容に基づいて、グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）はほぼ水平に一定の範囲（約0.6から0.8）で変動しています。
– 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）はそれぞれ異なる傾向を示しています。特にランダムフォレスト回帰は明確な下降トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフにはいくつかの外れ値（黒い丸で囲まれたプラット）が確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットはAIによる実績値を示しています。
– 赤い×は予測値を示しており、これらは実績値と若干異なる動きを示しています。
– 灰色の影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**:
– 実績値と各予測モデルの間に相違があります。特に、ランダムフォレスト回帰の予測はその他のモデルと異なり、明確に下降しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は均等であり、横ばいのトレンドがあるため、特定の影響力のある因子が安定している可能性が考えられます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– WEIスコアが安定していることは、この新サービスが提供する自由度と自治が一定であることを示します。今後ランダムフォレスト回帰モデルの予測の通りに下降する場合、サービスの見直しや改善が必要かもしれません。
– 外れ値が示す異常値は、システムの詳細な見直しを促します。予防策を検討することで、サービスの安定供給に繋がる可能性があります。
このグラフは、サービスのパフォーマンスや将来の方向性に対する意識を高め、適切な戦略的対策を講じるための基礎を提供します。
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15日間、WEIスコアは比較的安定しており、0.7から1.0の範囲に保たれています。しかし、その後急激に減少し、後半の期間ではほぼ0.5から0.7となっています。
– ランダムフォレスト回帰の予測線が下降していることから、今後さらに低下する可能性が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間にいくつかの外れ値（黒い円）が見られますが、全体的にはスコアは高かったです。
– 7月中旬以降の急激な下降は注目すべき変動です。この期間に何らかの要因があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 実績データ（青色プロット）は初期に高スコアを維持していますが、後半に急落しています。
– 予測データ（赤いバツ）は横ばいのトレンドを示しており、将来的なスコアの停滞を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIの実データと様々な予測法による予測スコアが併示されています。異なる予測法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果は相違があり、特にランダムフォレスト回帰では下方傾向が強いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアが高かった初期は分布も高密度で、変動が少ない印象を受けますが、後半にかけて密度が低くなり、分布が広がっています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 初期の高スコアは新サービスが最初は公正であると評価されていたことを示唆しますが、中期からの急落は何らかの問題が表面化した可能性を示します。
– 社会的公平性や公正さが低下すると、新サービスの信頼性や受容が低下するリスクがあります。このため、スコア低下の原因を特定し、対策を講じることが重要です。
– 予測データは、即座に対策が講じられない限り、信用問題が長期化する可能性を示唆しており、それに伴う企業やブランドの評価低下の懸念があります。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. トレンド:
– 実績データ（青い点）は、一般的に0.8から1.0のスコア範囲で安定しています。しかし、最終週近くでは若干のスコアの下降が見られます。
– 予測データ（紫線）も同様に緩やかな下降を示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 外れ値（黒い円）は、特に月の後半に集中して観察されます。これはデータの異常変動や外的要因によるものかもしれません。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青い点は実績データを示し、特に持続可能性と自治性のスコアを測定しています。
– 紫の線は異なるモデルによる予測を示しており、緩やかではあるが一貫した下降傾向を示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績データと予測データの間にはある程度の一致が見られますが、予測が実績よりも若干低めに推移しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データは比較的一定である一方、外れ値や変動により広がりが見られます。
– 実績と予測のデータ間で若干のズレがあることから、予測モデルの精度向上余地が考えられます。
6. 直感的な感想とビジネス・社会への影響:
– 全体的に実績スコアは高めで安定しており、持続可能性と自治性がある程度達成されていることを示唆しています。
– しかし、予測では緩やかな下降が示されており、将来的な改善のためには何らかの介入や戦略変更が必要かもしれません。
– 外れ値に対する分析や対策が今後の維持・向上に重要である可能性があります。
この分析により、企業は持続可能な成長のために予測モデルの精度向上や、外れ値の要因特定を進めることが考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いドット）は全体的に横ばい傾向にあり、大きな上昇や下降は見られません。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、すべて似たようなスコア範囲に収まり、安定したトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数の日付で実績データに外れ値（黒い縁の青い点）が見られますが、予測の不確かさ範囲（グレーの領域）内に多くが収まっています。
– 初期の日付で急激な変動が観察され、その後安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いドット: 実績のWEIスコア。
– 赤い「×」: 予測されたスコア。
– グレーの領域: 予測の不確かさ範囲。
– 外れ値は、実績が予測範囲から外れたデータポイントを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測は概ね一致していますが、外れ値が時折あります。
– 予測モデル間の違いは少なく、一貫した予測が得られています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは平均化されており、予測範囲内に収まる傾向があります。
– 実績と予測の相関は通常高いです。
6. **直感的な印象と影響**
– 全体として、サービスの提供状況は安定しており、予測モデルもうまく機能してい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は、この安定性が持続することにより、新サービスが社会基盤・教育機会における信頼性を得ていると考えられます。
– モデルの予測精度が高いことから、今後の計画策定やリソース配分が効率的に進められる可能性があります。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **上昇と下降**: 初期の15日間はスコアが微増しているが、その後徐々に減少しています。
– **予測トレンド**: 予測ラインは、やや下降傾向を示しています。特にランダムフォレスト回帰による予測が顕著です。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 異常値として囲まれている値がいくつかあります。これらは平均から大きく外れたスコアを示しています。
– **急激な変動**: 初期の頃にスコアの大きな変動がありますが、その後は緩やかに変動しています。
### 3. 各プロットや要素
– **色と形**: 青い丸は実績AIのスコアを示し、赤い×は予測AIのスコアを示しています。
– **予測ライン**: 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のモデルに基づく異なる予測傾向が示されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績値と予測値は時間の経過とともに異なる動きを示していますが、全体的には実績値が予測モデルの範囲内にあることが多いです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績値と予測値の相関関係は強く、モデルは実績の変動をある程度捉えていることが示されています。
– 分布としては、初期に高い変動があり、後半にかけて収束しています。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **直感的洞察**: 初期の実績に基づく変動が観察される一方、予測が横ばいまたは下降しているため、将来的なパフォーマンス低下が懸念されます。
– **ビジネスへの影響**: スコアの下降傾向が続く場合、新サービスの持続可能性や社会への受入れに対して再評価が必要かもしれません。
– **社会的影響**: スコアが下降すると、社会的価値の維持が難しくなる可能性があり、対策が求められます。
このような分析に基づいて、さらなる改善策や改革プランを検討することが重要です。
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:
以下のように、このヒートマップからいくつかの洞察を抽出できます。
1. **トレンド**:
– 全体的に、期間の最初の日から中盤にかけて（7月1日から7月15日くらいまで）、スコアが上昇傾向にあります。
– しかし、その後スコアは徐々に下降する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日から8日の間に、非常に高いスコアが記録されています（明るい黄色）。
– 7月23日付近で急激な落ち込みが見られます（濃い紫色）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化（紫から黄色）は、スコアの変動を表しています。明るい色ほど高いスコアを示しています。
– 色の密度は、期間中の特定の時間帯でサービスの人気度や使用頻度を示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**:
– 午前と午後の異なる時間帯で、スコアが明らかに異なる傾向があることがうかがえます。
– これは時間帯ごとの利用者の行動やサービスの使用パターンを示唆しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの高い時間帯が連続して現れる傾向がありますが、一部の時間帯は離散的な高得点や低得点を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– サービスの導入や新機能のリリースが影響を与えた可能性があります。
– 高得点の時間帯は、プロモーションやキャンペーンが成功した結果かもしれません。
– 下降トレンドが続く場合、改善が必要な領域を示す警告である可能性があります。
この分析から、特定の時間帯でのユーザー行動や、特定のイベントが顧客の関心を高めた可能性があることがわかります。この情報を活用して、マーケティングやサービス改善の方針を策定できるでしょう。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. トレンド:
– 時間帯によって全体的に明るめの緑から黄色の色が多く見られ、初めの頃は比較的安定しています。しかし、後半にかけて青や紫が増加し、スコアが下降していることを示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 7月17日前後、それまでの色と異なり、黄色が顕著に見られます。急激な上昇が一部の時間帯で発生した可能性があります。
– 7月22日以降、紫系の色が増え、急激なスコアの低下を示唆しています。
3. 各プロットや要素:
– 色の濃淡がスコアの高さを表しており、緑から黄色は高いスコア、青から紫は低いスコアを示しています。
– 特定の時間帯がより活発か、特定の動きを反映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:
– 特定の時間帯（14時～16時）のスコアが最初は高めですが、7月22日以降急激に低下している。何らかのイベントや変更があった可能性があります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 特定の時間帯は他の時間帯と異なる動きがあり、何か特別な要因や活動が影響し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:
– 前半の安定したスコアは、サービスが順調に進んでいることを示唆しますが、後半のスコア低下は問題を示唆しており、改善が必要です。
– 改善策のために、7月22日以降の要因を調査し、黄色のピークがヒントになるかもしれません。
– この下降が続くと顧客の満足度やサービスの持続性に影響を与える可能性があるため、早急な対応が求められます。
このような視点で、データをさらに深く分析し、適切な対策や調整を検討することが重要です。
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:
グラフから得られる洞察について分析してみましょう。
1. **トレンド**:
– 初期（7月1日から）は、スコアが低めで安定しています。その後、7月5日以降に急激にスコアが上昇し、その状態がしばらく続いています。
– 7月20日頃から再びスコアが低下しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目を引くのは7月6日から7月19日の期間です。この期間は、スコアが大きく上がっています。
– 急激な低下は7月20日以降に見られ、それ以前の上昇幅と比較して顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化がスコアの強さを示しています。明るい黄色が高いスコア、青や紫が低いスコアを示しています。
– そのため、7月5日以降の黄緑から黄色の色は高スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列ヒートマップは単一のデータセットであるため、他の時系列との直接の関係性は示されていませんが、明らかな時間帯ごとのスコア変動が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間でのスコア上昇と下降があり、時間帯によってもスコアが異なることから、特定の時間帯に利用が集中している可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**:
– 7月5日から19日にかけてのスコア上昇は、新サービスが短期間で人気を集めたことを示唆しています。この期間中にプロモーションや新機能追加があったかもしれません。
– ただし、7月20日以降のスコア低下は、サービスへの関心が元に戻ったか、何らかの課題が浮上した可能性を示唆しています。
– ビジネス的には、このような変動を分析し、持続可能な改善策を講じることが重要です。
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:
このヒートマップは、新サービスカテゴリの全WEI項目間の相関関係を示しています。以下に、このグラフから得られる視覚的特徴と洞察を分析します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップでは直接的なトレンドは見えませんが、高い相関（赤色が濃い）が特定の項目間で多く見られることが、強い結びつきを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– “個人WEI（経済的余裕）”と他の項目間での相関が低め（青系の色）であることが外れ値のように見えます。他の項目は比較的高い相関を示しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色が濃いほど相関が強いことを示しています。濃い赤色は非常に強い相関（例えば、”個人WEI平均”と”社会WEI平均”）を示し、青は弱い相関を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– このグラフは時系列データを直接表示していませんが、項目間の関連性を見ることで、どの指標が一緒に動くかを理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– “総合WEI”は多くの項目と高い相関を持っており（特に”個人WEI平均”や”社会WEI平均”）、これらが総合指数に大きく影響していることがわかります。
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に関する洞察**:
– 高い相関が見られる項目間は、サービスの提供や政策立案の際に組み合わせて考慮することで、より効果的な成果が期待できるでしょう。
– 経済的余裕や心理的ストレスに関する低い相関は、個別にアプローチする必要があることを示唆しています。
総じて、このデータは新サービスの設計や改善において、どの要素を優先するかを判断するのに有用です。また、特定の強い相関関係は、効果的な施策のターゲティングを可能にします。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは30日間のWEIスコアの分布を示す箱ひげ図で、時間的推移ではなく、各カテゴリの比較が焦点です。そのため、トレンドとしては、特定のパターン（上昇、下降、周期性など）は直接観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「社会WEI（生態系整・教育機会）」に複数の外れ値が見られます。これは、他のデータポイントから極端に外れている値があることを示します。
3. **各プロットや要素**:
– 各箱ひげ図は、各カテゴリのWEIスコアの中央値、四分位範囲、外れ値を示しています。密度が高い場所ほど、スコアが集中しています。
– 色の違いは、視覚的に異なるカテゴリを識別しやすくするためのものです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 直接の時系列データはありませんが、カテゴリ間の比較により、どのカテゴリが一貫して高いスコアを持っているかがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」や「個人WEI平均」が比較的安定して高いスコアを示しています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は中央値が低く、分散が大きいです。これはストレスに関するスコアが個人によって大きく異なる可能性があることを示唆します。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 総合的なウェルビーイングは良好に保たれている一方、「心理的ストレス」や「生態系整・教育機会」におけるばらつきは、特定の個人やグループで改善が必要なことを示唆しています。
– 外れ値の多さは、特定の政策やプログラムが十分に機能していない部門が存在する可能性を示しています。改善の機会を探索するために、詳細な分析が必要です。
この分析は、ウェルビーイング改善に向けた戦略を立てるための意識向上に役立ちます。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **Observed (観測値):** 期間の初期から中盤まで緩やかに上昇し、最終的には急激に下降しています。
– **Trend (トレンド):** 期間中基本的には一貫して上昇し、その後ピークを迎え徐々に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residual (残差):** 期間の中盤（7月上旬から中旬）で顕著な変動があります。これらのポイントはモデル化されたトレンドや季節性から外れる動きであることを示しています。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– **Trend (トレンド):** 長期的な動きや基本的な傾向を示しています。
– **Seasonal (季節性):** 定期的に繰り返されるパターンを示しており、やや不規則ながら一定の振幅で上下しています。
– **Residual (残差):** 説明できない変動を示しています。
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、そして残差の組み合わせで説明されており、その相互関係が観測値の変動に寄与しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節性とトレンドの組み合わせによる微細な変動を確認できますが、急激な残差の変動はその時期の特異な要因があった可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– **ビジネスへの影響:** 新サービスカテゴリにおいて、初期の上昇期は成功を反映している可能性があります。しかし、後半の急下降は市場の反応や競争環境、その他の外的要因の影響と考えられ、早急な分析と対策が必要です。
– **社会への影響:** 季節性のパターンは、特定の時期に新サービスがより受け入れられる状況を示している可能性があり、戦略的マーケティングプランに活用できそうです。
全体として、このグラフは新サービスに対する市場の反応とトレンドを示しており、特に中盤以降の急下降に対する迅速な対応が必要となることを示唆しています。
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:
以下のグラフ分析を提供します。
1. **トレンド**:
– トレンドのプロットを見ると、最初はわずかに上昇し、その後下降するパターンが見られます。このことから、全体としてサービスの評価が短期間でピークを迎え、それ以降低下していることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「Observed」や「Residual」のプロットで、特に中盤に急激な変動が見られます。これらの変動は、短期間の要因による可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 「Observed」は全体的な評価スコアを、「Trend」はその長期的な動きを示します。
– 「Seasonal」は短期的な反復パターンを示し、周期的な上下動があることを示しています。
– 「Residual」は、説明されていない変動を示し、外れ値や予想外の出来事の影響を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「Observed」はトレンドとシーズン性、残差の合計として現れます。「Seasonal」部分での周期的パターンが、細かい上下運動を説明します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと季節性の影響が大きく、特に中盤の急上昇・下降は「Residual」で顕著に現れています。観察された変化は、何らかの一時的な要因による可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– サービス開始直後は好調であったものの、徐々に評価が下がっていることがわかります。これはサービスの新規性が薄れている可能性や、顧客満足度の問題を示唆しています。シーズン性があることから、定期的なプロモーションやアップデートが重要です。この情報に基づいて、改善策を検討する必要があります。
これらの洞察を基に、サービス提供者は改善を図り、長期的な成功を目指すことが求められます。
社会WEI平均 STL分解グラフ
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このSTL分解グラフは、「新サービス」カテゴリの社会WEI平均スコアの30日間の動きを示しています。以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– トレンド成分は最初の半分で上昇し、その後下降しています。このことは、新サービスの人気や受容が月の前半に増加し、後半に減少したことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差成分で特に目立つのは7月17日周辺の急激な増加です。この急変は何らかの外部要因やイベントがあったことを示唆します。
3. **プロットや要素**:
– 観測値は全体的に上昇し、その後、やや減少するパターンを示しています。
– 季節成分には小さな波動がありますが、大きな周期的な変動は見受けられません。
4. **時系列データの関係性**:
– 観測値とトレンドが大まかに一致していますが、残差が強調される箇所では一部乖離しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節成分はわずかに変動しているため、季節性の影響は限定的と考えられます。
– 残差は特定の期間に急増しており、この間に何か特定のイベントや要因が影響した可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 新サービスの初期段階では受容が高まっていたが、後半に減少したため、持続的な成長には追加の施策が必要です。
– 急激な変動に対処するための敏捷な対応が重要です。特に、特定の日付に急上昇が見られるため、その要因を確認することがビジネス戦略に有用です。
このグラフから、早期の成功を支える要因や、持続可能な成長を達成するための重点領域が浮かび上がります。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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グラフの分析に基づいて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 主成分分析（PCA）を用いた散布図であり、特定の時系列トレンド（上昇、下降、周期性）はこの形式では直接的に捉えられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として、左下（低い第1および第2主成分）と右上（高い第1および第2主成分）にいくつかのデータポイントが見られます。これらは異常なデータ、または特異な特徴を持つ要素を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– プロットはデータのプロジェクションを2つの主成分（第1主成分と第2主成分）で示しており、それぞれの点は観測されたデータポイントを表現しています。プロットの密度が高い場所は、データが集中し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**:
– PCAの結果では時系列データ間の直接的な関係性は示されませんが、固有のパターンやグルーピングに基づく類似性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体的に均等に分布していますが、第1主成分での広がりが大きく、寄与率も高い（0.67）ため、この方向がデータのバリエーションをより強く説明していることを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– このグラフは、新サービスの各要素の類似性や異質性を可視化するためのものです。特に、外れ値や異常なクラスターは、新規サービスの成功要因や潜在的な問題領域を把握する助けになる可能性があります。ビジネスにおいて、この視覚化は市場のセグメント化やターゲティングの見直し、サービスの改善点の発見に役立つでしょう。
このような分析は、新サービス開発時の戦略的意思決定を支援し、競争優位性を導く可能性があります。
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。