📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ解析を行った結果、以下のような洞察が得られます。
### WEIの時系列推移
**総合WEI**を中心に、前半は比較的高い値を示していますが、特に2025年7月6日以降、著しく変動し始めます。特に、7月6日夕方から7日にかけては0.84から0.865に急激に上昇し、その後7月20日以降に0.68付近まで下降し始めます。この変動は、特定の出来事や外的要因によるものかもしれません。
### 検出された異常値と背景
異常値は7月6日、7月20日、7月23日に多く検出されています。特に7月6日の夜間には、個人健康や心理的ストレスが影響を受け総合スコアに貢献している可能性があります。この時期は、社会的イベントや政策の変更が影響を与えている可能性を考えるべきです。また、7月23日にかけてのスコアの急落は、具体的な問題や報道された社会問題があったかどうかの検証が必要です。
### 季節性・トレンド・残差
STL分解結果を用いた場合、社会的なイベントに対する人々の敏感な反応や、政策変動に対応したシステムの安定性などの要因が考えられます。特に季節性の要素は見られず、不規則な変動としての特徴が重視されます。
### 項目間の相関
相関ヒートマップからは、個人経済状況と社会的な持続可能性、自治性が強い相関を示し、安定した社会環境が個人の経済活動を支える状況が読み取れます。また、個人のストレスレベルと社会的多様性が負の相関を示しており、多様な社会が個人の心理的負荷を軽減する可能性があります。
### データ分布と外れ値の影響
箱ひげ図で見ると、特に個人の経済的余裕や社会的基盤などにおいて一部外れ値が確認されました。これらは、地域差や一時的な個別事例に由来する可能性があり、解釈には慎重さが求められます。
### PCAによる主要な構成要素
主要な構成要素として、PC1は全体の69%を説明する主要因であり、社会的インフラや持続可能性、個人の経済状況がそれに寄与しています。PC2は8%を説明し、個人の健康状態やストレスを示唆しています。これらは、政策や社会構造に策を講じる際に重要な指標として活用できます。
### 結論と推奨事項
データ分析の結果、WEIスコアは個人の経済状況や健康、社会的要因によってかなり左右されることがわかりました。特に大幅なスコアの変動が認められた期間に関しては、詳細な原因分析を行い、特定の日付やタイミングでの政策やイベントの影響に対する対策を講じることが推奨されます。継続的なデータモニタリングが、タイムリーな対応策の策定と実施に資するでしょう。
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:
このグラフに関する分析です。
1. **トレンド**:
– 7月初頭から中旬にかけて、WEIスコアは一時的に上昇し、その後、比較的横ばいで推移しています。
– 8月初旬以降、予測されたWEIスコア（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のすべて）が下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの点で異常値が検知されていますが、大部分のデータは不確かさ範囲内に留まっています。
– 初期には変動があったものの、中旬以降は変動が減少し安定しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示しており、WEIスコアの実際の推移を視覚化しています。
– 異常値は黒い枠で囲まれています。
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレストの予測トレンドラインが、それぞれ異なる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比較により、実績が予測の区間内に収まっていることが多く、モデルが比較的正確であることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値には一部の異常なピークが存在しますが、概ね予測の範囲内に位置する傾向があります。
– スコアの分布は、特に中盤以降で安定しているように見えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 直感的には、WEIスコアは全般的に高水準で安定していますが、今後は低下の兆しが見えるため、注意が必要です。
– ビジネス面では、予測通りの下降が続く場合、サービスの改善や新たな施策を検討する必要があるかもしれません。
– 社会的な影響も考慮し、スコアの低下が顧客満足度やサービス利用の減少につながるかどうかを確認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**
– 初期の20日間（7月1日〜7月20日頃）は、おおよそ横ばいのトレンドを示していますが、後半（7月20日以降）に入るとやや減少傾向が見受けられます。
– 予測線（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）は、どちらも提供サービスのWEIスコアが今後減少することを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の外れ値（黒い円で表示）が見受けられますが、大半は指定された範囲内に収まっています。
– 7月21日以降にかけてWEIスコアの顕著な下降が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色の点**は実績データを示し、過去の実際のWEIスコアのトレンドを示しています。
– **赤色の「×」印**は予測データを示しています。
– **灰色の範囲**は予測の不確かさを示し、この範囲内にデータが多く含まれていることから、予測が比較的信頼性が高いと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の両方で、初期のトレンドは横ばいですが、その後予測が減少傾向を示す点で一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが過去のスコア間では一貫しており、WEIスコアは0.7から0.8の範囲に密集しています。
– 予測値が実績値のトレンドを追随していることから、過去のパフォーマンス傾向は比較的信頼できる予測に資するものであると考えられます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 現在の減少傾向が続くと、新サービスの評価や効率性に影響を及ぼす可能性があるため、改善策の検討が必要とされるかもしれません。
– 予測通りにスコアが減少する場合、顧客満足度やサービスの質に対する不安が高まる可能性があります。
– データが示すパターンをもとに、最適な施策を早期に講じることで、ネガティブなトレンドを回避できるかもしれません。
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:
以下は提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 全体的に、最初は安定しているが、徐々にやや下降する傾向が見られます。
– ただし、急な下降ではなく、ある程度の変動を伴った下降です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のプロットに大きな円があり、それが外れ値として注目されています。
– 外れ値は比較的早期の段階に発生していますが、後半は安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績のデータを示し、黒い円は外れ値を示しています。
– 予測の不確かさは灰色のシェーディングで示されており、将来の予測の信頼性が表現されています。
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が重なって表示されており、予測が異なる線（線形、決定木、ランダムフォレスト）で表現されています。
– 線形予測が最も単純で、他の予測手法はより複雑な傾向を反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは軸に沿って比較的一様に分布していますが、下降の傾向が明確に。
– 予測データと実績データ間には小さな誤差が見られますが、大きな乖離はありません。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**:
– グラフからは、現状のサービスの評価がわずかに低下する可能性が示唆されています。
– 外れ値が早期に発生していることから、特定の要因が初期評価に影響を与えた可能性があります。
– ビジネスにおいては、下降傾向への対策が必要であり、予測の不確かさを考慮した柔軟な対応が求められるでしょう。また、外れ値の原因を理解することで、改善点を見つけることができるかもしれません。
この分析は、グラフから直感的に得られる社会的およびビジネス上の洞察を提供し、その傾向を評価するものです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は全体的に横ばいですが、わずかに下降傾向があります。期間を通じて0.7から0.9の間に集中しています。
– 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）のすべてで、今後は下降傾向が予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として示されているデータポイント （黒い円で囲まれたもの）がいくつか存在し、特に開始時と中盤に集中しています。これらは予測の範囲外にあります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青のプロットは実績AIの結果を示しています。
– 赤い「×」は予測AIのデータを示しており、従来の実績よりも低く予測しています。
– 灰色の不確かさ範囲は、予測の信頼区間を示しており、予測の不確かさを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と複数の予測モデルの間に一致した部分は少なく、実績値と予測値の間にギャップがあり、精度の問題が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一貫しており、0.7から0.9の間に密度が見られるため、分布が安定しています。
– 予測モデルの異なるトレンドは、モデル間での相関の欠如を示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**
– WEIスコアが下降傾向を示すことから、個人の経済的余裕が低下する可能性が示唆され、サービス利用の減少や購買力の低下が懸念されます。
– 経済的余裕の低下は、サービス業界における戦略の再評価や顧客獲得施策の強化を必要とするかもしれません。
– 外れ値やモデル間の不一致は、さらなるデータの分析とモデル精度の改善が必要であることを意味しています。
これらの洞察をもとに、ビジネス戦略やポリシーの再考を行う必要があるかもしれません。
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:
グラフの分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青点）は、全体的に横ばいであり、極端な変化は見られません。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、非常にわずかですが、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（黒円）として示されているデータポイントはいくつかありますが、それらは大部分が予測の不確かさ範囲内に収まっています。
– 急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青点は実際の観測値を示しています。
– 赤い×は個々の予測値を示しており、複数の予測方法による結果を可視化しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）を示し、予測のばらつきが視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データが比較され、予測モデルの精度を評価できます。それぞれの予測方法は異なるアプローチを取っており、その結果は多少の違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値は大部分が予測の不確かさ範囲内に収まっており、予測精度は全体的に高いと考えられます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 大きな変動がないため、健康状態は安定していると言えますが、一部の予測は若干の悪化を示唆しているため、関心を寄せる理由になります。
– 将来的には、予測精度をさらに高めるためにモデル改善が求められるかもしれません。
– ビジネスにおいては、健康管理サービスの安定運用や事前予防策の展開に役立つと言えるでしょう。データに基づく予測は、個人の健康管理と安心感を提供するための重要な要素です。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
グラフには、実績のデータがあり、約30日間の期間でWEIスコアが示されています。スコアは、最初は比較的安定しているように見え、その後若干の変動が見られます。予測モデルの一つ（ランダムフォレスト回帰）は、スコアが減少する傾向を示しており、他の予測（線形回帰、決定木回帰）は横ばいのトレンドです。
### 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。グラフの中盤と後半にかけて、数回の外れ値があります。これは特定のイベントや要因による急激な変動があった可能性を示唆しています。
### 3. プロットや要素の意味
– 実績データは青い点で示され、個々の心理的ストレススコアを表しています。
– 黒い円で囲まれた点は外れ値です。
– 灰色のシェードは予測の不確かさを示しています。
– ピンクと青の線は異なる予測モデルのトレンドを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
異なる時系列モデルの予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が比較されています。これにより、異なるモデルがどのように将来の心理的ストレスを予測するかが示されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
データの分布は期間を通じて広がっていますが、極端な変動は少ないです。モデル間での予測差異は、測定データの背後にある複雑な構造を示唆しています。
### 6. 直感的な洞察と影響
このデータは、新しいサービスや政策変更が心理的ストレスに及ぼす影響を理解するために有用です。今後の予測が下降傾向にあるため、さらなるストレス管理や支援の必要性が示唆されます。社会的・ビジネス的には、これらのストレスの変動を予測し、対策を打つことで心理的健康の向上を図ることができるでしょう。
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:
グラフの分析に基づく洞察は以下の通りです:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色ドット）は、全体として0.6から0.8の間で横ばいのトレンドを示しています。最初の数週間はやや高いスコアが観察されますが、その後やや低下しています。
– 「予測（ランダムフォレスト回帰）」は、日付が進むにつれて若干の下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ中にはいくつかの外れ値（黒い円で示されています）が存在します。これらは特定の日において、通常の範囲からの大きな偏差を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のドットは実績のAIスコア、赤い「×」は予測されたAIスコアを示しています。これらは比較のために重要です。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しており、実績データの多く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**:
– 実績データと予測値の間にはある程度の整合性はあるものの、予測が径路によって異なるトレンドライン（線形、決定木、ランダムフォレスト）を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績スコアは0.6から0.8の範囲でのバラつきが少ないが、一部の日においては急な変動や外れ値が発生しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– グラフからは、サービスの自由度と自治において若干の改善が求められる可能性が示唆されています。
– 外れ値の原因を特定することによって、サービスの安定性を向上させる機会があるかもしれません。
– 予測モデルの結果は安定しておらず、さらに精度を向上させることが望まれます。
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:
1. **トレンド**
– 序盤(7月1日~7月22日位)は比較的高いスコア(0.8から1.0)で横ばい。
– 7月後半からはスコアが低下し始め、全体的に減少傾向。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの最初と中頃にいくつかの外れ値が確認でき、特にそれらの外れ値は平均より下に位置。
– 外れ値はスコアの不安定さやデータの不確実性を示唆。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データ、異常値には黒い丸。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、その範囲内でのスコアの変動を理解できる。
– 予測線は三種あり、特にランダムフォレスト回帰の予測は下降トレンドを示す。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは全体的な下降感。
– 予測データの中でも、ランダムフォレスト回帰の線は特に強調される。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高スコア期と低スコア期が明確に分かれており、周期や他の指標への影響の調査が必要。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 始めの高スコアから、急激な落ち込みは何らかの問題や課題を示唆。
– 不確実性の高い状況が続くことは、評価や監視が重要。
– サービスの公平性・公正さの維持が困難である可能性があり、これに対する対策や改善策の検討が求められる。
– 予測モデルに基づいた戦略的な調整が必要。
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:
以下がグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は、全般的に0.8から0.9の範囲内に分布しており、全体として横ばいの傾向があります。
– 期間の最後の方では、予測が若干下降するように見受けられます（ランダムフォレスト回帰の線が示す）。
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。数個のデータポイントがこのように特定されており、特に期間の中央部分に分布しています。
– これらの外れ値は何らかの異常なイベントが発生した可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットが実際のAIの実績を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色部分）は、予測の変動幅を示しており、予測の信頼性に関する情報を提供します。
– 予測のデータが異なる色の線で示されています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法による違いはあるものの、大まかな流れは似通っています。一部の手法では若干の違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測と実績データの分布が全体的に近しいですが、外れ値が分散を引き起こしています。
– 予測範囲内に大半の実績データが収まることから、各手法がある程度の予測精度を持っていることを示唆しています。
6. **人間が感じる直感およびビジネスや社会への影響**
– グラフは、サービスの持続可能性に関して安定した状態にある可能性を示していますが、少数の外れ値が特定の問題や改善の余地を示唆します。
– 予測が下降傾向にあるため、今後のサービスの性能や持続可能性が懸念される可能性があります。計画的な改善や再評価が必要かもしれません。
この分析に基づいて、直感的な視点からもデータの動きや変動性を理解し、効果的な意思決定を行うための基盤として活用できるでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフの分析に基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は全体的に横ばいですが、初期は多少の上昇傾向が見られます。
– 予測値（様々な回帰モデルによる予測線）は横ばいで、予測範囲内に収まっているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の数日は実績値にばらつきがあり、いくつかの外れ値（黒い円で囲まれた青い点）が見られます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示しており、黒い外円は外れ値を示しています。
– 灰色の範囲は予測不確かさの範囲を示しており、実績値はほとんど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**:
– モデルごとの予測はプロット全体で一貫しており、大きな乖離は見られません。これは、実績データが安定しており、それに応じた予測モデルの精度が高いことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 大きな上下の変動がないため、データは均一に分布しています。
– 予測される範囲内で実績が安定していることは良好なモデル精度と一致しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 全体のスコアが高く（概して0.8以上）、且つ安定しているため、このサービスは社会的基盤や教育機会に対する寄与がしっかりとしている印象を与えます。
– ビジネス面では、新しい施策やサービスが成功しており、それを維持するための戦略が有効に働いている可能性があります。
– 社会的には、この安定した高スコアによって、今後も継続的な信頼獲得と利用者増加が見込まれるでしょう。
このグラフは、サービスのパフォーマンスを予測し、継続的な改善のためのベースラインを設定するのに役立ちます。
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:
このグラフに基づいて、以下のような視覚的な分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として、最初の20日間は比較的安定しており、0.8付近での横ばいから、後半部分において緩やかな低下傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の日において、スコアが急激に変動している箇所があります。特に最初の数日間と月の中盤において、目立つ外れ値が存在します。
3. **各プロットの意味**:
– 青いプロットは「実績AI」のスコアを示しており、データの実際のトレンドを追跡しています。
– 赤い×印は「予測AI」で、予測のスコアを示していますが、実績より低めに出ています。
– 黒い円で囲まれた点は異常値として、特に注意が必要な値を示しています。
– 灰色の背景は予測の不確かさを示しており、予測範囲が広いことがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間で微妙なズレがあり、予測は全体的に低めです。他の色で表現されている予測方法は、短期間での変動を捉える試みですが、実績と予測の差に一致していないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの実績と予測の間に弱い負の相関があり、それがグラフ後半での予測で顕著です。予測の信頼区間が広いことから、スコアの変動を捉えきれていない不確実性があります。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響**:
– このスコアは「共生・多様性・自由の保障」に関連しているため、スコアの低下は社会的な課題を示している可能性があります。予測スコアが低下傾向にあることから、新サービスの導入や政策の見直しが求められるかもしれません。また、変動が大きいことは、不確実さが高く、それに応じたリスク管理を考慮する必要がありそうです。
全体的に、このグラフは「社会WEI」のスコアを長期にわたって安定的に維持するための戦略的な対応の必要性を示唆しています。
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:
以下のグラフ分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 特定の日や時間に高い値が集中しているのではなく、時間帯ごとに異なるパターンが見られます。
– 7月6日から13日にかけて午後3時から6時の時間帯に高い値（緑から黄色）が見えています。
– 期間を通じて午後11時にも高い値が見られ、これは周期性を示唆するかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月23日と24日にかけて急激に値が低下する部分があり、これは外れ値、あるいは急激な変動として興味深いです。
3. **要素の意味**:
– 色はWEIスコアを示しており、黄色に近いほど高い値、青や紫に近いほど低い値を示しています。
– 特定の時間帯が目立つ（特に午後3時から6時、午後11時）ことから、特定の時刻においてサービスへの関心が集中する傾向があります。
4. **時系列データの関係性**:
– 複数の日にわたる同じ時間帯での出現パターンにより、ユーザーが特定の時間帯に新サービスを利用する傾向を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中は午後の特定の時間帯に高いスコアが見られますが、これは明確なトレンドまたはサイクルを示している可能性があります。
– 一方、夜間の午後11時も高いスコアが見られ、特定のユーザー群が夜間にサービスを多く利用していることを示している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響**:
– 消費者の行動パターンとして、午後の業務終了後や夜間のリラックスタイムにサービスの利用が増えると考えられます。
– ビジネスにおいては、特定のピーク時間に合わせてサービスやリソースを最適化することで効率的な運用が可能になるかもしれません。
– 夜間の活動が活発なことは、もしかしたら新サービスがリラクゼーションやエンターテインメントに関連している可能性もあります。
このデータは、特定の社会的行動パターンやビジネス戦略の再評価に役立つ分析情報を提供します。
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:
このヒートマップを分析しますと、以下の点が注目されます。
1. **トレンド**:
– 日中（特に15時から23時）の時間帯で、個人WEIが比較的高くなっていることがわかります。
– 日にちによって異なる色が示されており、特定の日に高いスコアが現れることがありますが、全体的なピークの時間帯は変わらないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月18日付近の15時〜16時に明るい黄色が見られることから、特異な高スコアが観測されています。
– 他の日とは異なる色の変化があるため、何らかのイベントや特別な要因があった可能性があります。
3. **プロット要素の意味**:
– 色の違いは、個人WEI平均スコアの高さを示しています。緑や黄色に近いほど高く、紫に近いほど低いことを示します。
4. **関係性**:
– 特定の時間帯とスコアのパターンには強い関連があり、夜遅くにかけてスコアが高くなる傾向があることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中の働く時間帯が高スコアが集中していることから、利用者がその時間帯にサービスを多く利用している可能性があります。
6. **直感と影響**:
– ビジネスにおいては、特定の時間帯にサービスの利用が増える傾向があるため、その時間帯に合わせたマーケティングやサービス展開が有効である可能性があります。
– 特定の日や時間における急激なスコアの上昇は、市場のニーズや顧客の行動に敏感に反応する必要性を示しています。
全体として、このヒートマップは、サービスが特定の時間帯や日においてより多く利用されていることを示唆しており、その需要に応じた戦略の構築がビジネスの成長に寄与し得ることを示しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップの色は特定の時間帯で周期的なパターンを示します。特に、午前と午後に高いスコア（黄色、緑）を示し、夜には低下（青、紫）する傾向があります。
– スコアは7月1日から16日まで上昇し、18日をピークに徐々に減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月18日は特に高いスコア（明るい黄色）を示しており、これはイベントやキャンペーンの可能性を示唆します。
– 7月23日以降は急激に低下し、23日から25日にかけてかなり低いスコア（濃い青、紫）を記録しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 色はスコアの高さを示し、明るい色（黄色）は高スコア、暗い色（紫、青）は低スコアを示します。
– 時間帯と日によってスコアが変動しやすいことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データに明確な関係性が見られ、特定の日の特定の時間帯でスコアが集中的に高くなる傾向が見られます。社会的な活動が時間帯や週末により多く行われている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関は日付と時間の間に存在し、特に週末やイベントがある可能性のある特定の日にスコアが上昇しています。
6. **人間が直感的に感じることやビジネスや社会への影響**
– このヒートマップから、サービスの利用が特定の時間帯や日に集中していることがわかります。ビジネスはこれを活用してサービス提供の最適化やマーケティング戦略の策定に役立てることができます。
– 急激なスコアの変動は、イベント後の分析や次の戦略立案の重要なヒントとなります。このパターンを把握することで、需要予測やリソース管理がより効率的になります。
全体として、このグラフは新サービスの使用状況を視覚的に示し、ビジネスの意思決定に役立つ貴重な情報を提供します。
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:
この相関ヒートマップに基づいて、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時系列データではないため、直接のトレンドは示されていません。しかし、相関の強さを通じて間接的な関連性や影響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）」の項目は、他の項目との相関が比較的低く、特に「個人WEI（心理的ストレス）」との相関が-0.06と負の値になっている点が目立ちます。これは、一般的に相関が見られる他の個人や社会の指標と異なる動きを示唆しています。
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、濃い赤が強い正の相関、濃い青が強い負の相関を示します。
– 「個人WEI平均」と「社会WEI平均」はそれぞれ他の多くの要素と高い正の相関を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとして分析できる点は少ないが、複数の指標が相互に強い相関を持っているため、関連した動きが見られる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」が0.94と非常に強い相関を持っています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（自由度と自治）」の相関が1.00という非常に強い正の相関を持っている点も重要です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 「個人」と「社会」のWEIが互いに強く関連し合っているため、個人と社会の両方の豊かさや幸福感が密接にリンクしていると感じ取れるでしょう。
– 「個人WEI（自由度と自治）」と「心理的ストレス」の非常に高い相関は、この項目が特に重要で、自由度の高低がストレスレベルに直接的に影響している可能性を示唆します。
– ビジネスや社会への影響として、個人の経済的余裕や心理的ストレスに対する支援が社会全体のWEI向上に寄与する可能性が考えられます。
全体として、このヒートマップからは個人の幸福や自由度、社会的な公正や共生の重要性が浮き彫りになっています。これに基づいて対策を講じることで、社会全体の豊かさを向上させる手がかりを見出す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:
この箱ひげ図を分析して、次の洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプの中央値が異なり、全体的なトレンドではなく個別の分布に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「社会WEI（社会整備・教育機会）」と「個人WEI（心理的ストレス）」に外れ値が見られ、特にこれらの数値が通常の範囲から外れていることに注意が必要です。
3. **各プロットや要素**:
– 各箱には中位数（中央値）、四分位範囲、ウィスカー（ヒゲ）、外れ値が含まれています。たとえば、「個人WEI（心理的ストレス）」の密度は他のタイプと比べて、中央値がやや低めです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとしては、各WEIタイプの相対的位置関係が読み取れるのみで、時間的な変動は図示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 非常に広い範囲の分布を持つもの（例えば「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」）と、比較的狭い範囲を持つもの（例えば「総合WEI」）があり、各カテゴリ間での差異が顕著です。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 人々は、あるサービスがどのWEIタイプで高いパフォーマンスを示しているかに注目するでしょう。たとえば、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が他のWEIタイプと比べて高い平均を持つことから、これが新サービスの強みとして見られるかもしれません。
– 外れ値の存在は、サービスに対する一部のユーザーの異なる評価を示す可能性があり、その原因を探ることで改善の機会が得られるかもしれません。
これらの洞察が、新サービスの評価や改善に役立つ情報を提供できる可能性があります。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
STL分解グラフを分析して、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– トレンド成分を見ると、最初は上昇傾向にあり、その後は下降しています。全体的なトレンドは一貫した上昇からピークを迎え、ゆるやかに下落しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– Observedのグラフでは、7月中旬に急激なピークが見られ、その後急落しています。この変動はトレンドと季節成分の組み合わせによるものと考えられます。また、Residual成分で7月13日以降の急激な変動が一時的な外れ値として現れています。
3. **各プロットや要素**:
– Observedのグラフでは、総合的な観測データが表示されています。
– Trendのグラフは時間をかけた長期的な変動を示しています。
– Seasonalのプロットは周期的な変動を表現しており、このデータでは定期的なパターンの小さな変動が見られます。
– Residualの部分は、説明されていない変動を示しており、特に一時的な外れ値が7月中旬に見られます。
4. **関係性**:
– Trend、Seasonal、ResidualがObservationalデータにどのように寄与しているかが視覚化されています。特にSeasonalの小さな変動とResidualの影響がObservationalのピークに貢献していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– Trendは長期的な抑揚を持ち、SeasonalとResidualは短期的な変動要素として、互いに観測値に影響を与えています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 観測データの急激な変動は、新サービスの需要や関心の急上昇とその後の減少を示す可能性があります。これにより、マーケティングやプロモーション活動の成果とその効果を洞察することが可能です。また、季節的なトレンドがある場合は、サービスタイミングの最適化に役立ちます。急激なピークや落ち込みがあるため、ビジネスの戦略的調整が必要となるでしょう。
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STL分解グラフを分析して提供できる洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– トレンドは全体的に緩やかな上昇から中盤をピークに下降しています。このことから、新サービスに対する関心や評価が当初は上昇したものの、次第に減少していることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に観察値の急激な上昇と下降が目立ちます。7月20日付近で急下降しており、サービスに何らかのネガティブな出来事や問題が発生した可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 「Observed（観測値）」: 実際のデータを示しています。
– 「Trend（トレンド）」: 全体的な傾向を示すスムーズな曲線で、長期的な上昇や下降を反映しています。
– 「Seasonal（季節性）」: 季節的な変動を示しており、ピークとトラフが観察されます。
– 「Residual（残差）」: 説明できない変動を示し、小さなばらつきが見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 季節性の変動は相対的に大きく、短期的な変動の多くを占めていることがわかります。これがトレンドに与える影響は限定的ですが、短期的な影響として考慮する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性の変動が強く影響していることから、一定の周期的な要因が存在する可能性があります。例えば、週末や特定の曜日でパフォーマンスが変わることなどが考えられます。
6. **直感的でビジネスや社会への影響**:
– 利用者の評価が一時的にでも下がる理由が明確でない場合、サービスの品質やサポート面での確認が必要です。季節性の影響と合わせ、どのようにこうした変動を制御できるかを検討することが重要となります。
この情報を基に、新サービスの開発戦略やマーケティング戦略を再評価し、適切な対策を講じることで、評価の向上や持続的な成長が期待できます。
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:
このグラフは、30日間にわたる「新サービス」カテゴリの社会WEI平均スコアをSTL分解して表示しています。以下にそれぞれのコンポーネントについての分析を示します。
1. **トレンド (Trend)**
– トレンドは7月初旬から中旬にかけては上昇していますが、中旬を過ぎると下降に転じています。全体的に観察すると、初期の段階では安定した上昇が見られ、後半ではやや鋭い下降が観察できます。
2. **外れ値や急激な変動 (Residual)**
– 残差は特に7月7日から7月11日および7月16日から7月19日の間で大きな変動が見られます。これらの期間は、他のデータポイントに比べて顕著な外れ値として示されています。
3. **各プロット要素の意味**
– オブザーブド (Observed): 全体のデータを表し、観察される値の変動を直接示しています。
– トレンド (Trend): 長期的な動向を示し、基礎的な上昇または下降傾向を確認できます。
– シーズナル (Seasonal): 季節性パターンで、周期的な変動を示します。
– 残差 (Residual): データの予測不能な変動を示し、異常値やノイズを特定するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 傾向としては、トレンドとオブザーブドの組み合わせが主要な動きを形成し、シーズナルや残差の変動がそれに細かな変化を加えていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドとオブザーブドの相関は高い可能性があり、シーズナルの影響で周期的な変動が生じています。残差はどちらかといえばランダムに見えますが、特定の日付で大きく動いている点は注目です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– グラフ全体を見ると、新サービスの社会的な受容度（WEIスコア）が初めは高く評価されているが、中旬から評価が低下していることがわかります。この変化がそのまま受容度の変動を示している可能性があり、サービスの改善や調整が必要であるかもしれません。このようなトレンドは、マーケティングや製品改善の戦略において重要な指標となるでしょう。
これらの分析が、今後の戦略立案に役立つ情報を提供することを期待します。
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）によって新サービスのWEI構成要素を視覚化したものです。以下に分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体には明確な上昇や下降のトレンドは見られません。データポイントは比較的均等に散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上や左下にあるデータポイントは群から離れており、外れ値の可能性があります。このような点は潜在的に特異なサービス要素や異常なパフォーマンスを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットは、新しいサービス要素の30日間のデータを第1および第2主成分の空間に投影したものです。
– 横軸（第1主成分）は寄与率が0.69、縦軸（第2主成分）は0.08で、第1主成分がより重要です。
4. **データの関係性**:
– データは第1主成分方向に広がりを持っており、第2主成分にはより狭い分布を示します。このことは、第1主成分がデータの変動の大部分を説明していることを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分分析の結果に基づき、第1主成分が主要な変動要因であり、サービス要素の中で最も影響力がある可能性があります。
– 第2主成分は特定の補完的な変動要因を示しているようです。
6. **直感的な洞察とビジネスの影響**:
– 人間はこのグラフを見ると、サービス要素間の多様性や支配的な要因を視覚的に理解することができます。
– ビジネス面での影響として、主要な主成分に基づいてサービス改善の焦点を決めることができるかもしれません。また、外れ値として挙げたポイントは、問題点の是正や新たな可能性の探索につながる可能性があります。
全体として、このPCAグラフは新サービス要素の理解を深め、今後の改善や新規展開のための貴重な指針を提供していると考えられます。
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。