📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. 時系列推移とトレンド
– **総合WEIスコア**は一部の期間で急激な変動を見せており、特に2025年7月初旬から中旬にかけてはスコアが急上昇してからその後安定的に高いレベルで推移しています。この変動は、おそらく社会的および個人的要因の両方が影響を与えた可能性があります。
– **個人WEI平均**では、7月初頭の一時的な低下(7月2日)の後に安定しているが、全体的に社会WEI平均よりも変動が小さい傾向があります。
– **社会WEI平均**は個人平均よりも高いレベルで推移しており、特に7月後半にかけて高水準を維持しています。
#### 2. 異常値
– 総合WEIスコアの異常値として、7月中旬の高スコア（0.87以上）が頻出しています。これが何らかの積極的な社会的変化または政策実施と関連している可能性があります。
– 一方、7月中旬の特定日の低スコア(0.69)は、特定の社会経済イベントが個人や社会の評価に影響を及ぼした可能性があり、さらなる調査が望まれます。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
– STL分解によれば明確な季節性パターンは見られず、トレンド要因が中心となっていることが示唆されます。残差は特定のイベントや外的要因により急激に変動していることを示しています。
#### 4. 項目間の相関
– 相関分析では、個人の経済的余裕と社会基盤が総合WEIに強く影響を与えていることが示唆されます。これは、経済的安定性や社会的インフラの確立がWEIスコアに対してプラスの影響を持つことを裏付けています。
#### 5. データ分布
– 箱ひげ図によれば、健康状態や心理的ストレスのスコアは他の項目に比べてばらつきが大きく、外れ値も多くあることが確認できます。これは、個人差が激しい分野であることを示唆しています。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析の結果、PC1の寄与率が69%と非常に高く、WEIの変動の大部分を主軸として捉えていることがわかります。主に経済的な要因がこの構成要素に強く関連していると考えられます。
### 結論
データは社会的および個人的要因がWEIスコアに多様な影響を及ぼしていることを明確に示しており、特に経済的余裕と社会基盤が重要な役割を果たしています。異常値が発生する日には、特定のイベントや政策実施が背景に存在する可能性が高く、さらなる分析と対策が必要です。また、各項目の相関が示すように、WEIの向上には多面的なアプローチが求められます。
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**
– グラフは二つの異なる期間に分かれています。
– 最初の期間（2025年7月から9月）では、実績値が0.6～0.9の範囲にあり、多少の変動は見られるものの大きな上昇や下降のトレンドは確認できません。
– 2026年7月頃のデータは前年と異なるタイミングで現れ、0.7前後で比較的高い安定性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間にいくつかの異常値が見られます。これらはモデルの予測から逸脱した値として捉えられます。
– ランダムフォレスト回帰による予測が急激な下降傾向を示していますが、実績とは一致していません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績値を示し、これがデータの核心となります。
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰）は、特に急激な下降を示しますが、実績とは必ずしも一致しないようです。
– 緑色のプロットは前年のデータを示しますが、新しい期間の始まりで大きな変動が見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測が示されていますが、実績との一致はまちまちです。
– 決定木回帰は比較的実績に近い位置での予測を行っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの相関関係を示す明確な傾向は見られません。
– 分布としては二つの異なる期間でデータが集まっており、特に後者の期間でのデータは密集しています。
6. **直感的洞察と影響**
– 新しいサービスの提供が開始された可能性があり、最初の評価後に一定の安定性を保っています。
– ビジネス面では、予測モデルの精度向上が求められます。特にランダムフォレスト回帰が実績を追跡できていないことは課題です。
– 社会的側面では、新サービスの信頼度や受容性が2026年に向上していると考えられます。
このグラフを通じて、モデルの予測精度向上や異常値の原因分析が重要な課題として浮かび上がります。
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**
– 左側のプロット（2025年7月から2025年10月）において、実績値は主に0.6から0.8の範囲で変動しており、全体的には横ばいのトレンドが見られます。
– 右側のプロット（2026年5月から2026年7月）は、前年データで、0.8以上の高値で集中しており、前年に比べてパフォーマンスが高いことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のプロットにはいくつかの異常値が見られ、データセットの一般的なトレンドから外れている点に注意が必要です。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– **青色のプロット**：実際の実績値です。ここでの分布から、最初の期間（2025年）はかなり安定していると言えます。
– **緑色のプロット**：前年のデータであり、新しいデータと比較することで、パフォーマンスの向上が視覚的に確認できます。
– **灰色の領域**：予測の不確かさを示し、実績値の予測範囲が視覚化されています。
– **紫とピンクの線**：線形回帰やランダムフォレスト回帰など異なる予測モデルの結果を示しています。これにより、さまざまな予測モデルの精度と性能を比較することが可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データの対比が可能で、これにより成長のトレンドを明確に評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なる予測モデルが示すトレンドと実績データの関係性を確認することで、予測モデルの適合度や予測精度を評価可能です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフからは、前年と比較して着実にパフォーマンスが向上していることが読み取れ、新サービスの導入が成功している可能性を示唆しています。
– 外れ値や変動があるものの、全体的な安定性は保たれており、ビジネスにおいては持続可能な成長の余地があると考えられます。
– 予測モデルの異なるパフォーマンスを見ることで、モデル選択や戦略立案の貴重な情報を提供します。
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:
分析に基づくと、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフには二つの主な期間が見られます。最初の部分（2025年中旬）では、スコアは0.8付近に集中していますが、変動が少なくあまり下降傾向が見られません。
– 後半部分（2026年中盤）では、新たに高いスコア（約0.8から1.0）の増加が見られ、徐々に上昇しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータセットには、いくつかの異常値が存在し、異常値として特定されています。これらは全体の傾向に影響を与える可能性があります。
3. **要素の意味**:
– 青い点は「実績AI」を示し、実際の過去のデータを表しています。
– 緑の点は「前年（比較AI）」を示し、前年の同時期のデータを示しています。
– 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）は予測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**:
– 実績データと前年データには関連がありますが、スコアは前年に比べて上昇傾向が見られます。
– 予測データは、それぞれの手法で多少の変動はありますが、全体的に同じトレンドを示しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータ分布において、スコアは0.8付近で密集していますが、異常値がいくつか見られます。
– 後半のデータは高スコア帯（0.8から1.0）に分布し、顕著な上昇傾向が見られます。
6. **直感的、人間が感じること、ビジネスや社会への影響**:
– このグラフからは、対象となるサービスが過去一年で成長を遂げていることが直感的に感じられるでしょう。
– 異常値に対応することでデータの品質を向上させ、予測精度を高めることが重要です。
– ビジネスにおいては、この上昇傾向を充分に活用し、さらに成長を促進するための戦略を立てることが期待されます。
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**
– グラフの左側（2025年7月から2025年10月くらい）は個人のWEIスコアが0.8付近で横ばいです。
– 右側（2026年3月から開始）は、前年度比較で示されたデータ点が0.6付近に密集しています。これは、前年のデータと比較してスコアが低下していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のデータセットには異常値がいくつか見られ、これはスコアが一般的な範囲を外れるケースを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、予測（紫、緑、ピンクの線）は異なるAIモデルによるものです。異常値は黒い円で強調されています。
– 2026年のデータは薄緑色で、前年度のAI比較データを示しています。
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回帰線がスコアの変動に関する予測を行っていますが、2025年と2026年のデータに関連は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は大きく異なる2つのクラスターに分けられており、前年のスコアは現年度と比べ低い傾向があります。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– 人間が直感的に感じるのは、2026年のスコアの顕著な低下です。これは、新サービスの展開や市場の変化などが個人の経済的余裕に悪影響を及ぼした可能性を示唆します。
– ビジネスにおいては、改善のための施策や消費者の支援を検討する必要があるかもしれません。社会的にも、経済格差の拡大や消費行動の抑制といった影響が考えられます。
この分析は、戦略的な改善や施策の立案に役立つ洞察を提供します。
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:
## グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の方で実績データ（青色プロット）が密集しており、2025年7月から9月にかけて0.6付近で横ばい。
– その後、予測（決定木回帰：紫の線）に基づくトレンドは、わずかな下降を示しています。
– データが途切れている期間があり、その後2026年7月以降のデータ（前年比較: 緑色プロット）が再び現れ、前期と比較したある範囲に維持されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の青色データには黒い円で示された異常値がいくつか存在します。これらは他のデータポイントから明らかに外れており、異常なイベントやエラーの可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青色は実績AIによるスコアを示し、予測との比較に使用されます。
– 緑色は前年のAIによるデータで、昨年の同時期との比較を示します。
– 灰色のバンドは予測の不確かさ範囲を示しており、3σ範囲の変動を見越しています。
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が同じ尺度で比較されており、いずれも同じスコア範囲内で推移しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的にスコアは0.6から0.8付近で安定していますが、決定木回帰はやや低下傾向を示す一方で、ランダムフォレスト回帰など他のモデルの具体的なトレンドは不明。
6. **人間の直感と社会への影響**:
– 初期の横ばいトレンドと異常値は、健康状態の安定期と一定のリスクを示していると考えられます。
– 再出現後の緑色プロットは、前年と比較して健康状態がほぼ維持されていることを示しており、十分な管理がなされている可能性が高いです。
– ビジネスや社会への影響として、安定した健康状態は個人のQOL向上や医療コスト削減に寄与すると考えられます。しかし、部分的な下降トレンドは、潜在的なリスクや改善の余地を示しているため、さらなる注意が必要です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– **実績（青い点）**: 全体的に横ばいから始まり、徐々に減少しているように見えます。
– **前年（緑の点）**: こちらも横ばいに見えますが、期間が狭いため詳細は不明。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点と黒い円で示される異常値がいくつか存在しており、これは異常な心理的ストレスの瞬間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（青い点）**: 実際のWEIスコアの変動。
– **異常値（黒い円）**: スコアが特定の範囲外に出たポイント。
– **前年（緑の点）**: 過去年度の比較。
– **予想系のライン**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など、予測手法による将来的なスコアの推移を示す。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青い実績データは青い範囲内で、前年の緑のデータと関連性を比較すると、一部の期間での類似性や相違を確認。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と異常値は、ストレスレベルの変動範囲を示しており、全体としてみると一部の急激な変動が見られます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– **直感的な印象**: 全体的に心理的ストレスレベルが少しばらついているが、年々改善している印象を受けます。
– **ビジネス・社会的影響**: ストレスレベルの安定や改善が見られる場合、従業員のパフォーマンス向上や健康改善につながる可能性があります。異常値の増減は特定のイベントや環境要因による影響を示唆しているかもしれません。これにより、ストレス要因の分析および予防策の設計が改善されるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側（2025年7月から9月）は、実績（青）と予測（紫）が密集しています。これらの値は比較的一貫しており、スコアが高いです（約0.6から0.8の範囲）。
– 右側（2026年2月から7月）は、前年のスコア（緑）がプロットされています。ここでも値はほぼ一貫しており、0.8付近に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として黒い輪で囲まれた部分がいくつかありますが、それほど多くはありません。一般の値から大きく逸脱しているわけではないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青）**: 実際のデータポイントを示しています。早期には高い自由度と自治が見られます。
– **予測（紫）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰で予測されたデータ。どの手法も全体的に高い。ただし、いくつかの予測手法は他と比べて低いスコアを示すことがあります。
– **前年（緑）**: 前年の実績を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 左側の予測と実績間で、精度が高いことを示唆します。一部の外れ値を除いて、予測と実績は一致しているようです。
– 年を跨いだ時系列データの比較から、前年のスコアは安定していることが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測のスコアが非常に一致しており、高い相関を示唆しています。2025年の予測と2026年の実績も、ほぼ同様な水準にあることが見受けられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– ユーザーは、高い自由度と自治を享受していることが直感的に理解でき、サービスの安定性や予測精度の高さを評価するでしょう。
– ビジネス上、持続的なサービス提供がユーザーの信頼を高め、顧客満足度を向上させる可能性があると考えられます。新技術やサービス展開に伴い、成功への期待が高まるでしょう。
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:
このグラフは、社会WEI（公平性・公正さ）のスコアを時系列で示しており、特定の新サービスの実績と予測を比較しています。以下は視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025-07-01から2025-09-01）は、実績AIのスコアが高い位置に密集していますが、徐々に減少傾向が見られます。
– 2026年初頭からデータは急に現れていますが、前年度のデータ（比較AI）は、より広い範囲にわたって分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績AIの中には異常値があり、平均的なスコアから明らかに外れているデータポイントが存在します。
– 予測（線形回帰）と予測（ランダムフォレスト回帰）で、スコアが急に低下する動きが見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– プロットの色や形は、データの性質（実績、予測、異常値、前年度）を示しています。
– 密集しているプロットはその時期におけるスコアの信頼性を暗示するかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データ間の乖離が一部の時点で見られ、予測精度への疑問を投げかけています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前年度と比較して、実績AIのスコアはより狭い範囲で安定しているように見えますが、一部の期間では安定性に欠けています。
6. **直感的な人間の洞察と社会への影響**:
– 実績AIのスコアの安定性が持続すれば、社会的公平性に対する信頼感が高まる可能性があります。
– 異常値の存在や予測される急激なスコア減少は、リスク管理を必要とするかもしれません。
この分析は、ビジネスや政策決定者に対し、AIシステムの評価とその信頼性向上を図る方法を再検討する重要性を示しています。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド:**
– **実績（実績AI）**: 初期の2025年7月から11月にかけてはスコアが0.6〜1.0の範囲で変動しています。その後データが途絶えています。
– **前年度（昨年AI）**: 2026年4月以降のスコアは0.6〜0.8で安定しています。
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が、2026年のデータには異常値は見られません。
– 初期のデータには急激な変動が見られ、特に低いスコアが散見されています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青色のデータポイントは「実績」を示し、当初はばらつきがあります。
– 緑色のデータポイントは「前年の実績」で、今年と比べてより安定したパフォーマンスを示しています。
– 外れ値は黒い円で囲まれています（主に2025年）。
4. **複数の時系列データの関係:**
– 予測線（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、初期のデータに基づく予測を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 前年のデータは今年の初期と比べて均一であり、これが今後の目標とされている可能性があります。
6. **直感的およびビジネス/社会への影響:**
– 初期の変動の多さは、不安定な市場導入期や不確かな戦略によるものであった可能性があります。
– 2026年の安定感あるデータは、新サービスが市場に定着し始めたことを示唆しており、持続可能性と自治性の観点で肯定的な影響が期待されます。
– 異常値の修正と予測の精度向上が、今後の戦略において重要でしょう。
全体として、このデータはサービスの初期の不安定性が徐々に改善されていることを示しています。持続可能な方向へ向かっている兆候があり、これが継続すれば、ビジネスの成功が期待できます。
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:**
– 期間内で見ると、データポイントは画面左(2025年中)と右(2026年中)の2つのクラスターに分かれています。
– 左側クラスター(2025年)のスコアは、0.8から1.0で高い値である一方で、右側クラスター(2026年)は主に0.6から0.8で、若干低下しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 左側クラスターには、数点のスコアが0.8以下に急落している外れ値があります。
– 右側クラスターも一部のスコアが異常に低くなっていますが、おおむね0.6以上です。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青いプロットは「実績AI」を示しており、実際のWEIスコアを表しています。
– 緑色プロットは「前年比AI」で、前年のスコアです。
– 異常値は黒い円で囲まれ、通常と異なる動きを示しています。
– 紫、ピンク、緑のラインは異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示します。
4. **複数の時系列データ間の関係性:**
– 異なる予測手法に基づくモデルは、実績AIとほぼ一致しているが、一部の期間にズレがあります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 初期のスコアは比較的高く安定していますが、次の年ではばらつきが大きくなっています。この変動は、サービスの成熟度や社会ニーズの変化を示している可能性があります。
6. **直感的インサイトとビジネス・社会への影響:**
– この散布図は、新サービスが初年度で高いパフォーマンスを示した後、次年度に変動性が増している様子を示しています。
– 初年度の安定した高スコアはサービスが市場で受け入れられたことを示唆しますが、次年度の変動は競合の出現や顧客のニーズ変化を反映しているかもしれません。
– ビジネス戦略には、次年度の変動性を軽減するための方法や、新しい機能追加による競争力強化が考慮されるべきでしょう。
– 社会的には、教育機会の提供が一時的に改善されたが、その持続性に課題があることが示唆されています。長期的な対策が求められるでしょう。
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**
– 左側の「実績（実績AI）」の青いプロットは一定期間上位にあり、横ばいを示しています。その後、予測（青い線）がそれに続き、少し下降する傾向を示します。
– 右側の「前年（比較AI）」の緑色のプロットは、高いスコアから始まって、少しばらつきがあるものの、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「異常値」として黒く囲まれたプロットが少数存在し、データセットの他の部分からやや離れています。
– 予測外れ範囲（灰色の帯）は、データのばらつきに対応していますが、大幅な外れは見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が示されていますが、それぞれの結果が多少異なっています。特に、ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は急な低下を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際のデータと予測データの間にはトレンドの変化がありますが、全体として過去データが比較的安定しているため、予測も大きくは外れていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実データと予測データの分布には、一定のばらつきと異常値を伴うものの、おおむね同じ範囲内で推移しています。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– 安定した実績に基づく予測が行われているため、新サービスの安定供給が期待されますが、異常値の存在が示すように、予期せぬ事態が発生しうる可能性があります。
– 社会WEIのスコアが高い状態で維持されていることは、共生・多様性・自由の保障において良好な環境が続いていることを示唆しています。
– ビジネス面では、この安定性と予測構造に基づき、新サービスのマーケティング戦略やリスク管理が行えると考えられます。
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WEIスコアを時系列で示しています。以下に分析と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 色の濃淡が時間と共に変化しており、明るい色（高スコア）が周囲に分布しているため、一定の上昇やピークがある時点があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月22日から24日にかけて、急激なスコアの変動が見られます。特に22日は極端にスコアが低下しています。
3. **各プロットや要素**:
– ヒートマップの色はスコアの高さを示し、黄色に近いほどスコアが高いことを示しています。青や紫は低いスコアを示します。
– タイムスロット別に評価され、時間帯でパターンが異なるかもしれません。
4. **複数の時系列データ**:
– 複数の時間帯でデータが提供されており、午後4時から午後7時、午後11時に特定の活動が多いことが示唆されます。
– 各時間帯でのスコアパターンも異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ヒートマップ上の色のパターンが、一日を通してのスコア変動が時間帯に依存していることを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 特定の時間帯や日付においてスコアが著しく高い、または低いことは、新サービスの導入や特定のキャンペーンの影響かもしれません。
– ビジネス戦略としては、スコアの高い時間帯を特定し、その時間に合わせたマーケティング活動やユーザーエンゲージメントの強化が有効です。
– また、低スコアの時間帯を分析することで、改善策や新たな機会を見つけることができるでしょう。
全体として、このデータは新サービスのパフォーマンスの時間帯による違いを示しており、戦略的な調整に活用できる情報を提供しています。
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:
このヒートマップでは、新サービスの個人WEI平均スコアが時間帯別に可視化されています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– スコアには明確な周期性が見られ、特定の時間帯（および日付）に顕著な傾向が見られます。
– 一部の時間帯でスコアが高まる（黄色に近づく）日が一定の間隔で存在しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日、18日の17時台に非常に高い値（黄色）が見られ、また7月23日には低い値が目立ちます（黒や紫）。
– これらは通常と異なる活動の指標と考えられ、注目すべきです。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高低を示しています。黄色系は高スコア、紫系は低スコアです。
– 密に配置されたカラーブロックは、その時間帯が活発か安定していること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**:
– 各日における昼と夜のスコアに変動があり、それがサービス利用の一日の中でのリズムや行動パターンに関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の変化は、ある特定の曜日や日付に特異な行動や使用状況の変化があることを示します。
– スコアが高い日の前後に低スコアが続く場合、外部要因（プロモーションやイベント）の影響を受ける可能性があります。
6. **人間の直感およびビジネス・社会への影響**:
– 高スコアの日や時間帯は、ユーザーの関心が高まる時期を示しており、このタイミングでのキャンペーンが効果的かもしれません。
– 低スコアの日・時間帯はユーザーの離脱や興味喪失の可能性を示しており、改善の余地があるかもしれません。
このグラフから直感的に感じ取れるのは、サービスの利用パターンが日の時間帯や曜日に密接に関係しているということです。ビジネス側では、このデータを基にマーケティング活動やサービスの改善を検討することが考えられます。
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:
グラフを分析し、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 期間全体を通して一定の周期性が見られる、多くの活動が午後から夜にかけて集中している様子が伺えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯で、例えば7月22日深夜や7月23日早朝に活動の変化が急激に変わっています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションが濃い紫から黄色に変わるにつれて、社会WEI平均スコアが低いから高い方に移動していることを示しています。黄色の方が高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に夕方の時間帯にアクティビティが集中しており、ほぼ毎日似たようなパターンを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 幾つかの高スコアの時間帯が特定の日にのみ集中している点から、これらの日が特別なイベントや条件を反映し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**:
– ヒートマップから、多くのユーザーが夕方から深夜にかけて新サービスに関与していることが分かります。これは、利用者の行動が特定の時間に集中することを示唆し、この時間帯のピークに合わせたサービスの最適化が必要かもしれません。
このヒートマップは、特定の時間帯や日に対する利用者の行動を理解するのに役立ち、マーケティング戦略やサービス改善に役立つデータとして利用できるでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは360日間のWEI（Well-being Index）項目間の相関を示しています。相関係数が1に近いほど強い正の相関、-1に近いほど強い負の相関を示します。全体的に高い正の相関が多く見られるため、新サービスにおいてそれぞれの要素が密接に関連していることが伺えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済的余裕）」の項目は他の要素に比べて低めの相関を示しており、特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との相関が低い（0.06）です。これはこの二つの要素間に顕著な独立性があることを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 高い相関が赤色、低い相関が青色で示されており、視覚的に相関の強さが一目でわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（心的ストレス）」（相関0.53）は関連がありますが、完全に連動しているわけではないため、その他の要因の関与が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高い相関が見られるのは、例えば「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」（相関0.78）。
– 全般的に「社会WEI」関連の指標同士は高い相関を示しており、社会的要素が絡み合っていることを示しています。
6. **人間が直感的に感じる洞察と影響**
– 新サービスに関するWEIの分析は、サービスがどのくらい個人と社会にわたる福祉に寄与しているかの評価に役立ちます。
– 経済的要因と社会的要因のつながりの希薄さは、政策やサービスの見直しを図る材料となり得ます。
– 直感的には、社会的要素が一体として人々の福祉に影響を与えることを考慮する必要があることが感じられるでしょう。
これらの洞察を活用し、新サービスの改善、方針の立案、社会的影響の評価に役立てることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 各ボックスは別々のカテゴリのWEIスコアを示しており、期間にわたるトレンドは直接表示されていません。しかし、分布を見ることで、特定のカテゴリが他に比べて安定しているか変動が大きいかがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のカテゴリに外れ値が見られます（例えば「個人WEI (心理的ストレス)」）。これは、時折異常に高いまたは低いスコアが観測されたことを示します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱ひげ図は、中央値（箱の中央の線）、四分位範囲（箱の上下の境界）、および範囲（ひげ）を示しています。
– 色のグラデーションはカテゴリの違いを視覚的に示していますが、具体的な数値情報に基づいたものではありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各カテゴリ間に直接的な時系列関係は見られません。ただし、分布の特徴や外れ値の存在を比較することで、相対的な安定性や変動性を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全般的に中央値が高く、四分位範囲が狭いカテゴリは、スコアが特定の範囲に集中していることを示します。
– ここで特に注目すべきは、個人や社会に関連するWEIスコアが、カテゴリによって大きく異なる分布を持っていることです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 高い中央値と狭い分布を持つカテゴリ（例：「総合WEI」）は、安定した評価を受けているため、顧客やユーザーの満足度が高い可能性があります。
– 外れ値の多さや四分位範囲の広さは、特定の領域での改善の余地を示唆し、例えば「心理的ストレス」や「社会WEI（公平性・公正さ）」などの分野において、さらなる調査や対策が必要かもしれません。
このような分析は、どのカテゴリにリソースを配分し、どのエリアで改善策を講じるべきかを決定するための重要な指針となります。
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360日間のWEI構成要素を分析した結果を示しています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– グラフでは特定の明確な上昇や下降トレンドは見られません。データは全体としてランダムに広がっているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分軸で0.3に近いデータポイントや、第2主成分軸で0.15にあるデータポイントは、周囲のデータと比べて目立つ位置にあるため、潜在的な外れ値の可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットは特定の日のデータを表しており、分布の中心部に密集している点が多いです。
– 第1主成分の寄与率が高いため、この軸がデータの大部分のバリエーションを説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データが複数ある場合、主成分がそれらの共通の変動性を要約していることになります。しかし、このグラフから直接的な相関は直感的には捉えにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は比較的均一で、第1主成分と第2主成分との間に特定の相関は見られません。
– データは楕円形の分布を取ることが多いですが、濃度の高い領域が見られます。
6. **直感的な理解と影響**:
– 主成分分析の結果から、特に第1主成分が新サービスの主要な変動を説明していることが示唆されており、ビジネスにおいてはこの要因に注目することが有用と思われます。
– 社会やビジネスへの影響としては、この分布を利用して新サービスの改善箇所や競争力の強化につなげることが可能です。
このような分析は、サービス提供における重要な洞察を得るための出発点となり得ます。
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。