📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合的な分析
#### 時系列推移と傾向
– **総合WEIスコア**: データ期間開始時に比較的安定していたが、7月6日から7日にかけて急激な上昇が見られます。その後、7月20日あたりから全体的に下降傾向に入り、特に7月23日から24日にかけて急激な下落が見られています。24日の終盤では、わずかな回復がありますが、依然として安定していない状況です。
#### 異常値
– 7月6日、7月20日、7月23日には異常値が多く報告されており、特に7月23日のスコア0.62は、これは通常の範囲を大きく逸脱しています。これらの異常値の背景には、大きな社会的または経済的なイベントが考えられます。
#### 季節性・トレンド・残差の分析
– **トレンド**: 全体を通して上昇トレンドから下降トレンドへの移行が見られます。最初の急上昇は一時的なもので、その後の下降トレンドは持続性を持っています。
– **季節性**: 明確な季節性は発見されていませんが、一部の期間ではスコアに急な変動が発生することが多く、その要因は外部の特異なイベントや政策変更の可能性があります。
– **残差**: 説明できない揺らぎが多数報告されていることから、潜在的なノイズや外部要因が影響を与えている可能性があります。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**から、特に”社会基盤・教育機会”と”共生・多様性・自由の保障”の項目間での高い相関が見られます。これは、社会的インフラが多様性や自由に対して影響を与える可能性を示唆します。
#### 箱ひげ図によるデータ分布
– 全体的に、スコアは0.7から0.9の範囲に多くのデータが集まる傾向がありますが、一部に大きなばらつきや極値（外れ値）が存在しています。特に7月23日付近のデータ分布は異常です。
#### 主要な構成要素分析 (PCA)
– PC1が大きな寄与率を示しており、全体のスコアの大部分が第一主成分に起因しています。これは、全体的な変動を主要なイベントや、特定の政策の影響が支配的であることを示している可能性があります。
### 結論
全体として、WEIスコアの異常値と大きなばらつきは、不安定な政策状況や外部的な要因の影響を強く受けていることを示しています。また、各項目間の強い相関は、特定の社会的条件が他の領域に及ぼす影響を示唆しており、特に社会基盤が多様性や自由に影響を持つことが考えられます。したがって、政策や外部要因の詳細な分析が、これらのスコア変動を理解するための鍵となるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは二つの時系列データに分けられます。2025年中頃から2026年初頭は主に青いプロット、2026年の後半は緑のプロット。
– 緑のプロットは全体的に高いWEIスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータにはいくつかの異常値があります（黒い円）、これは青い点群からは少し離れた位置にあります。
3. **各プロットや要素**:
– 青は実績を示し、緑は前年のデータを示します。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を表しています。
– 予測手法として線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が用いられていることが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青と緑のプロットが時間軸上で分かれているため、異なる期間のデータを比較していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測範囲が狭いことから、一部の予測モデルはこの期間中のWEIスコアを自信を持って予測していると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 2025年後半の実績の一部は、予測範囲から大きく外れており、何らかの要因による異常発生があった可能性があります。
– 2026年以降の高いWEIスコアは、新サービスの成功および成長を示している可能性があります。
– ビジネス的には、2025年の異常値を引き起こした要因を分析し、それが将来の成長を妨げないよう対策を講じることが重要です。異常が短命であれば、今後の成長に悪影響は少ないかもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– **実績 (実績AI)**: 青色のプロットは2025年7月から2025年9月まで高めのWEIスコアで横ばいになり、その後のデータはありません。
– **前年比 (比較AI)**: 緑色のプロットは2026年7月に集中していますが、時系列で連続したデータがありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上に「異常値」として強調された点は特に見当たらないが、実績と前年比の間に大きなギャップがあり、データの不連続性を示唆しています。
3. **各プロットの意味**:
– 青色の実績プロット: 過去のデータを表し、安定した高いスコアを示しています。
– 緑色の前年比プロット: 未来のデータが過去と比較して大きく離れていることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在のところ、過去のデータと未来のデータは連続しておらず、直接の関係は見受けられません。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) についてのプロットも一部存在しますが、詳細は不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントはそれぞれの期間で密集しており、過去と未来で異なる群を形成しています。
6. **人間が直感的に感じる洞察と影響**:
– 時系列間のギャップは、何らかのイノベーションまたは市場の変化があったことを示唆します。
– WEIスコアが高い時期が続いており、人々はこのサービスにある程度の満足を感じていた可能性があります。しかし、その後のデータが無いということはサービスの評価や利用に変化が起きた可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、2026年以降のデータが過去の傾向と一致していないため、新たな戦略や市場への適応が必要とされるかもしれません。
### 追加の考察
– **データの欠落**: 実績と前年比データの間に大きな空白があるため、これを埋めるためにはさらにデータ収集を行い、モデルを調整する必要があります。
– **異常値の対処**: 異常値は強調されてはいないが、モデルの精度を高めるためにデータの正確性を確認することが重要です。
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:
このグラフについて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフの左側の「実績（実測AI）」の青い点は、最初にやや下がっているように見えます。計算モデルによる予測（紫色）も一致しています。
– グラフの右側の「前年（比較AI）」の緑の点は、左側のデータから大きく離れて高いレベルにあります。
– この隔たりは、前年よりも後の期間で大幅な変化、例えばサービスの改善や市場の変動があったことを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で囲まれた「異常値」は左側のデータに集中していますが、これがどうして異常なのかは他の要因の影響が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データで、予測モデル（紫、青、ピンクの線）と比べることでモデルの精度やリアルタイムデータとの乖離の度合いを確認できます。
– 緑の点は前年のデータなので、現在の変動を過去と比較する基準を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと比較AIデータ間のギャップから、時間の経過とともにサービスの成果や市場環境に変化があった可能性があります。また、予測モデルの精度を調べるための基準としても使えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 左側と右側のデータクラスタ間に直接の相関関係は見られませんが、全体的なトレンド変化や区切りを判断するための材料となっています。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響**
– 人間の視点から見ると、サービスが大きく改善されたか、他の外部要因が大きく変動している可能性が考えられます。このような急激な変化は、リスクと機会の両方を示すことがあり、ビジネスの意思決定に重要なインサイトを提供します。
このグラフは、特定のサービスの導入または改善後の影響を評価するための基盤として使える可能性があります。
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**
– **上昇傾向**: グラフのデータポイントは、開始時点ではやや高い位置にあり、その後やや下降しています。2026年に入ってからは、再び上昇し、一定の安定したスコアを示しています。
– **周期性の欠如**: 短い周期性は見受けられませんが、長期的には年単位で変化があるかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は初期に集中的に見られ、それ以降は安定しています。これは、初期のモデルの不確実性や新サービスの市場への適応過程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**
– **実績値（青）**: 稼働開始から一定の範囲内にクラスタを形成しています。
– **予測（Xマーク）**: 初期に実績値が予測を超える部分が見られるが、後半には予測が現実のトレンドに近づいています。
– **異常値（黒丸）**: 初期に見られ、その後のデータからは消えています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各モデルの予測データ（線、色付き）が提示されており、それぞれわずかに異なる範囲を示しています。予測の信頼性をモデルごとに比較することが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの中央付近に実績値と予測値が集中しており、初期にはばらつきがありますが、時間が経つにつれて収束しています。
6. **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**
– **直感的な印象**: 初期には不安定さが目立ちますが、時間の経過と共に安定性と予測精度が増している印象です。
– **ビジネスや社会への影響**: 初期の不安定な段階を克服し、サービスが成熟フェーズに入ったことが示唆されます。これにより、将来の投資や市場展開の戦略構築において、より確信をもって計画を立てることができるでしょう。
このグラフは、新しいサービスや製品が市場でどのように成熟していくかを理解する手がかりを提供し、適切なタイミングでの意思決定に影響を与えます。
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:
このグラフは、個人の健康状態を示すWEIスコアの時系列データを視覚化しています。以下に、グラフから得られる洞察を挙げます。
1. **トレンド**
– 青い点（実績データ）は、期間の初めに集中しており、期間の後半には観測されていません。
– 緑の点（前年データ）は、後半期間に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で囲まれた青い点が異常値を示しています。これはスコアの分布から逸脱した地点を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の観測データを示し、緑の点は前年のデータを示しています。
– 紫、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）を示しています。他に xAI を用いた3σ予測範囲も示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 前年のデータと当年の異なる期間にプロットが集中していますが、重なっていません。これはシーズン性や特定の時間に関連するパターンを示唆している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データが散在しているため、強い相関は見受けられませんが、一定の範囲で異常が検出されています。
– データの密度は全体的に高くなく、ギャップがあります。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– 人間が直感的に感じるのは、健康状態の観測が途切れがちであり、特定の予測モデルの信頼性が試される状況です。
– ビジネス的には、異常検知や予測技術を駆使し、健康状態のモニタリングや予防医療への応用が考えられます。
このような視覚化により、健康サービスの改善や個別ケアの提案が可能になり、社会的な健康管理の向上に寄与する可能性があります。
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
– **初期の期間**: 左側の青いプロットはほぼ横ばいで、心理的ストレスのWEIスコアが一定の範囲内で推移しています。
– **後半の期間**: 右側の緑のプロットも横ばいで推移しており、前年と比較して大きな変化は見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 青いプロット内の黒い円は外れ値を示しており、一定の間隔で存在していますが、極端に逸脱した値ではありません。
– **急激な変動**: 紫色とピンク色の予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、急激な変動を示していません。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **青いプロット**: 実績の心理的ストレスデータ。
– **緑のプロット**: 前年のデータを示しており、比較の基準となります。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさ範囲を示しており、xAI/3σの基準が設定されています。
– **予測線**: 線形回帰やその他のモデルによる予測の傾向を示していますが、大きな変動はないです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと前年データ、および予測データが配置され、これらは全体として一貫した分布を示しています。実績は予測と大きく乖離しておらず、予測モデルは比較的信頼できるものであることが考えられます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と前年データには、類似した分布が見られます。予測と実績の乖離が小さいため、モデルは適切に動作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
– **人間の直感的知覚**: ストレスレベルが安定しているため、心理的健康状態が維持されていると感じられます。
– **ビジネスへの影響**: 提供するサービスやサポートが心理的ストレスを一定に保つのに役立っている可能性があります。急激なストレスの増減がないことは、ユーザーの信頼や満足度に寄与すると考えられます。
– **社会への影響**: 安定したストレスレベルは、精神的健康維持のためのサービスが社会に根付いていることを示唆するかもしれません。この傾向が続けば、精神的な健康促進がさらに期待されます。
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:
このグラフを詳細に分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 最初の約三分の一の期間（2025年7月から9月）では、WEIスコアは主に0.5から0.8の範囲に分布しています。明確なトレンドは見られません。
– その後、期間が進むにつれてプロットがなくなり、最後の三分の一の期間に再び出現しますが、この時期は前と明らかに分布（密度と位置）が異なります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期期間では、いくつかのデータポイントが異常値としてマークされています。この範囲外にも広がっているデータポイントが存在します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しています。
– 緑色の点は前年比を示しており、分布が2026年3月以降に集中しています。
– 各種予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はピンクや紫の線で示されていますが、予測範囲は狭いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法の結果がほぼ一致しており、予測モデルがほぼ同じ結果を生むことを意味します。実際のデータが予測と大きく乖離していないことは、モデルの信頼性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の散布データは比較的広範囲にわたっていますが、後期のデータはより集中しています。これは、時間の経過とともにデータの一貫性が増していることを示唆します。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 初期のデータはバラツキが多いものの、時間が進むにつれてスコアが安定し始めていることから、新サービスが市場に定着し始めた可能性があります。
– 異常値の存在は、ビジネスプロセスやサービスにおける問題点を示しているかもしれません。これに対策を講じることが、今後の改善に寄与する可能性があります。
– 予測と実績の整合性が取れているため、ビジネスの計画や戦略を立てる際に役立てられるでしょう。
この分析は、新サービスの成功を評価し、さらなる改善策を探るための基礎となるでしょう。
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
– **初期のデータ**（約2025年7月から2026年1月まで）では、WEIスコアが高めから徐々に低下している傾向が見られます。
– **後半のデータ**（約2026年5月から2026年7月まで）は、安定したスコアを示しているように見受けられます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期データには**外れ値**が見られます。これらは、実際のパフォーマンスに対する異常値を示唆している可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 青いプロットは**実績AIの実測値**を示しています。
– 緑のプロットは**前年の比較データ**を示しており、これは予測のベースラインとして参考になり得ます。
– グレーの範囲は**予測の不確かさの範囲**を示し、予測の精度を視覚的に表しています。
– 各種予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が色分けされ、それぞれの予測線が示されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 異なる予測モデルによる線は、未来のトレンドに対する多様な予測を提供しています。これにより、様々な視点からの分析ができます。
– 実績と前年のデータ、予測結果が相互に比較されることで、信頼性を高める要素となっています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期には比較的高い相関（実績と異常値の距離が近い）を示しているものの、このトレンドは時間の経過とともに変動しています。
### 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
– スコアの減少が続くことは、新サービスの社会的な公平性や公正さに影響を及ぼす可能性があります。このため、さらなる改善策や、新しいアプローチが求められます。
– 高いスコアを持続できることは、新サービスの社会的信頼性の向上に寄与し、ユーザーやステークホルダーの支持を得ることにつながります。
総じて、このグラフは新サービスの公平性に関する長期的な評価および予測を示しており、これらの解析はサービス改善や戦略的な意思決定に重要な示唆を与えるでしょう。
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:
グラフを詳しく分析します。
1. **トレンド**
– グラフの左側（初期）では、WEIスコアが0.8から0.9近辺で安定しています。
– 右側のプロットを見ると、直近のデータは0.8を下回ることはなく0.9近辺での安定があります。全体的に大きな上昇や下降トレンドは見られず、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階で異常値（黒丸）がいくつか見られます。これらはシステムの問題やデータ取得のエラーが考えられます。
3. **プロットの意味**
– 青いプロットが実績値、緑が前年との比較、その他の線は異なる予測モデルによる予測値です。
– 予測モデルでは、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の結果が示されていますが、全体的に予測値は実績と大きくかけ離れていないようです。
4. **複数時系列データの関係性**
– 実績値と前年の比較が視覚的に近い値で推移しているため、昨年のデータとほぼ類似していると推測されます。これは新サービスが持続可能である証拠になり得ます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間に大きな乖離は見られず、予測精度は高いと言えます。緑の昨年データとも類似しているため、一貫したパフォーマンスが期待できます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– サービスの持続可能性が高く、昨年と比較しても大きな変動がないことから、この新サービスは堅調に推移していると判断できます。
– 実績が予測と一致している場合、予測モデルの正確性が確認でき、将来の計画に対して信頼性が高いモデルを活用していると言えます。
この情報から、ビジネス戦略の中で既存の施策の継続や改善に注力することで、さらなる成功を収める可能性が高いと感じられます。
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:
[グラフ分析]
1. **トレンド**
– データは全体的に横ばい傾向を示しています。開始時点では高いスコアを持ち、特に2025年7月から8月にかけての実績データは大きな変化がなく、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにはいくつかの異常値があり、これらは実績データにおける急激な変動や予想範囲外の動きを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データを示し、黒い枠で囲まれたプロットは異常値とされています。
– 緑色のプロットは前年のデータを示し、これが過去の状態との比較を可能にしています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）により、未来の動向を示すトレンドラインが引かれていますが、大きな成長や低下は示されていません。
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、および前年のデータの比率が全体として横ばいであり、全体的に安定していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予想データの間には大きな偏差は見られず、予想と現実が良く一致しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– このグラフのデータは安定して相場に大きな変動を見せないことから、サービスや教育機会が持続的に提供されていることを示しています。
– ビジネスや社会的にみれば、安定した教育機会は長期的な計画策定や持続可能なサービス提供における信頼性に寄与する可能性があります。これにより、関係者は長期的安定性に基づく戦略を立てやすくなります。
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**:
– 最初の期間では、実績AI（青い点）は安定したWEIスコアを示しています。この期間には予測（紫の線）のデータもあり、軽い下降トレンドが見られます。
– 後半のデータ（緑の点）はスコアが上昇傾向にあり、特に2026年3月以降に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒い円）は初期の青い点の中に混ざっていますが、全体的な傾向に大きな影響はないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値、緑の点は前年比較、紫の線はラディカルなAI予測を示しています。
– 紫色の予測線は時系列間の関係性を示し、予測の幅（灰色の範囲）も表示されていますが、特に精度や不確かさについては言及がありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青と緑のデータは、別々の期間でのスコアを示しており、少なくとも青のデータよりも緑のデータが時間的に後のものです。
– 両者を比較すると、緑のデータの方が高いスコアを示しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前年比較の緑色の点が一貫して高いスコアを示しているため、WEIスコアが改善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**:
– WEIスコアが長期間にわたって改善していることは、持続可能な社会への移行や新サービスの成功を示唆しているかもしれません。
– イノベーションや政策の効果により、社会的包摂や多様性への貢献がより強固になる可能性があります。
– ビジネスにおいては、これらの傾向が新しい市場の機会やCSR（企業の社会的責任）の強化を示唆するかもしれません。
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:
### グラフ分析:
1. **トレンド**:
– 時間帯によってスコアが顕著に変化しています。
– 全体的に、7月6日から7月18日の期間は黄色や緑が主体で高めのスコアを示しており、その後7月19日以降に向けてスコアが低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日、7月18日にスコアが急激に変動しており、これらは外れ値の可能性があります。
– 7月23日から24日にかけて濃い紫が見られ、急激なスコアの低下を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアのサイズを示し、黄色が高く、紫が低いスコアを示しています。
– 熱い時間帯と冷えた時間帯の差異が視覚的に確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯（15時台、18時台）で一貫して高いスコアが見られ、この時間が新サービス利用のピークタイムと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高いスコアの時間帯は昼間に集中しており、夜間は全体的にスコアが低い傾向があります。
– 分布的には昼間の波がサイクルとして繰り返されているように見えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 一般的に、昼間に新サービスが最も利用されていることを示しており、企業はこの時間帯にリソースを集中させると効果的かもしれません。
– 7月23日以降のスコア低下は新たな競争の出現やサービスの不具合などを考慮するべきかもしれません。
このヒートマップは、サービス運営者が改善点を見出し、効果的な時間帯における施策を計画する手助けとなるでしょう。
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:
ヒートマップを分析する際のポイントを以下に示します。
1. **トレンド**:
– 時間帯によりスコアの変動がある様子が確認できます。特に、昼間から午後にかけて色の変化が多く観察され、それに対応するフレキシブルなトレンドがあるかもしれません。
– 日にちごとの変化が見受けられ、7月中旬から下旬にかけて、スコアが変動しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月17日頃、スコアが高い（黄色）が顕著に見られます。
– 7月20日以降、急激にスコアが低下（紫色）しています。これが一時的な現象なのか、持続的な変化であるかは更なる調査が必要です。
3. **要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを表現しており、黄色は高スコア、紫色は低スコアを示しています。
– 各時間帯におけるスコアの変動は、個人の行動パターンやサービスの利用状況の変化を反映していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定時間帯にスコアが高まっており、利用者の行動パターンの影響を示唆しています。
– 日ごとの変動が繰り返されるため、曜日やその他の周期性がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高いスコアと低いスコアが日を追うごとに切り替わり、特定の要因による影響があるかもしれません。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 人間がこのヒートマップから直感的に感じることは、時間帯や日にちによってスコアが大きく変動しているという点です。
– これにより、サービス提供者は利用者のピーク時間や不調時を把握し、効率的なサービス増強や改善を図ることができるかもしれません。
– ビジネスへの影響として、特定の時間帯に焦点を当てたキャンペーンやサポートを調整することで、ユーザーエクスペリエンスの向上が期待されます。
このヒートマップは、利用動向への深い理解と効果的な戦略構築のための貴重なデータを提供しています。
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:
以下は、提供された社会WEI平均スコア時系列ヒートマップに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 色の変化から、時間帯ごとの活動レベルの変化が確認できます。特に、早朝と夕方にかけての変動が目立ちます。
– 週を通じたパターン（周期性）が存在する可能性がありますが、具体的な周期性はこの短い期間からは特定しにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月20日に明るい黄色（高スコア）の日が目立ちます。これは特定の日における活動の急激な上昇を示している可能性があります。
– 逆に、一部の日や時間には非常に暗い色が見られ、活動が低下していることを示唆しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の違いは、社会的な活動レベルがどの程度であるかを示しています。黄色に近いほど活動が高いことを示し、紫に近いほど活動が低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯での変動は一定のパターンを持っている可能性がありますが、データが不連続に見える部分もあり、そこに不明な要因が影響している可能性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯や日による活動パターンの明確なクラスターは見られず、一貫性のあるトレンドを特定するためには、より広範なデータセットが必要かもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 特定の時間帯や日付で急激に活動が増加していることから、イベントやプロモーションが行われた可能性があります。
– ビジネスにおいては、活動が高い時間帯をターゲットとすることで、マーケティング効果を最大化できる可能性があります。
– 社会的には、特定の時間に集中的な活動が行われている場合、それに伴うインフラの負担が増すことが予想され、管理や対応が求められるかもしれません。
この洞察は、さらなるデータ分析によってさらに詳細化されると考えられます。
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WEI項目相関ヒートマップは、新サービスカテゴリにおける様々な指標同士の相関関係を視覚的に示しています。それぞれのマスは、二つの要素間の相関係数を示し、色の濃さはその強さを表します。
1. **トレンド**
– このヒートマップは相関関係を示すものであり、時間的なトレンドを直接示すものではありません。ただし、特定の項目は全般的なパターンを持っており、これを元に推測することができます。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップには明確な外れ値や急激な変動を示す部分はありませんが、「個人WEI（経済的余裕）」が他の項目と相関が低いことが目立ちます。
3. **各プロットや要素**
– 赤い色は高い正の相関を示し（1に近い）、青い色は負の相関または低い相関を示します。例えば、「個人WEI平均」と「社会WEI平均」は強い正の相関（0.81）を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データというよりも要素間の関係が示されています。「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI平均」とは高い相関を持つことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 強い相関のペアとしては、例えば「個人WEI（自由度と自治）」と「総合WEI」（0.85）があります。また、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI平均」（0.94）も強い相関を示しています。
6. **直感とビジネスや社会への影響**
– 全体的に、個人の幸福感や社会的な要素が非常に重要であることが示唆されます。このことは、新サービスの設計や実施において、個人の自由度や心理的ストレス、社会的な平等と参加が重要であることを意味しています。
– 特に、経済的余裕と他の要素の関連が弱いことは、経済的な支援だけではない他のアプローチが必要であることを示しているかもしれません。
このヒートマップは、新サービスにおいてどの要素が顧客や社会全体に最も影響を与えるかのヒントを与えているため、ビジネス戦略や社会政策への貴重な洞察を提供します。
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:
この箱ひげ図は、さまざまな「WEIタイプ」のスコアを視覚的に比較するためのものです。以下にポイントをまとめます。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリは異なる分布を持ち、特定のトレンドは示していないですが、「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（生態系・持続可能性）」は中央値が他より若干低めです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」にはいくつかの外れ値が見られます。他のカテゴリでは外れ値は少ないですが、「個人WEI（経済的余裕）」にもやや広い範囲の変動が確認できます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 箱の範囲は四分位範囲を示し、内部の線は中央値です。この範囲の広さが異なることから、データのばらつきが把握できます。例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」は範囲が広く、ばらつきが大きいことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリは独立しており、時系列というよりは点での比較です。しかし、総合的なWEIスコアと個々のWEIスコアとの関係は興味深いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係については箱ひげ図のみでは判断しにくいですが、分布の特徴から、特定のカテゴリが特に安定しているか、または変動が大きいかを比較できます。
6. **直感的感想とビジネスや社会への影響**:
– このグラフから、人々は「心理的ストレス」や「経済的余裕」におけるばらつきの大きさを直感的に理解し、これが社会問題として議論される可能性があります。また、「社会WEI（生態系・持続可能性）」の低い中央値は、持続可能性の低さを示しているかもしれません。これらはビジネス戦略や政策立案に影響を及ぼす可能性があります。
このグラフは、さまざまなウェルビーイングの側面を比較評価するための有用なツールとなっており、特定の分野に重点を置く際の参考になります。
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内の各データポイントを二次元空間に可視化したものです。それでは、以下に示された点に基づいて分析を行います。
1. **トレンド**:
– データの分布は特定の方向に偏っておらず、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。データは全体的に散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 著しい外れ値は見受けられませんが、右上部に少し離れたデータがある点が観察されます。これは極端に特徴的な要素を持つ事例かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– X軸とY軸は第1主成分と第2主成分を表し、それぞれ67%および9%の寄与率です。第1主成分がデータのばらつきを多く表現しています。
– 点の密度が濃い部分は、元データの変動が少なく、一般的な特徴を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列の要素が含まれていないため、時系列データの相関は直接的には見えません。ただし、新サービスの属性間での相互関係を表している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは中心により集まる傾向があり、対角線上の分布は特に目立ちません。主に第1主成分での変動が大きいです。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 新サービスの評価において、特定の領域にデータが集中していることから、似た傾向を持つサービスが多数存在する可能性があります。これらのサービスは競争が激しくなるか、同一の市場セグメントにおけるシェアを争っていると考えられます。
– ビジネス視点では、右上部に位置するユニークな特性を持つサービスを特定し、差別化戦略を図ることが競争優位を築く鍵になるかもしれません。
PCAによってデータの構造を簡易化することで、サービス間の類似点や違いを把握することが、この分析の鍵となります。
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。
