📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データに見られる重要な傾向とパターン
#### 時系列推移とトレンド
– **総合WEIスコア**: 一般に安定しているが、特定の期間において顕著な変動が見られます。特に、7月の第1週から第2週にかけてスコアの上昇が目立ちます。その後はやや下降傾向を示しつつ、再び安定しています。
– **個人WEI平均**: 個人の評価は一貫性がありますが、7月20日を中心にスコアが低下しています。これは、何らかの個人経済や健康状態の影響を受けての可能性があります。
– **社会WEI平均**: 社会的要因は比較的高いスコアを維持していますが、特に中旬頃にピークを迎え、その後若干の低下を確認できます。これは社会的、政治的あるいは環境的変化に起因する可能性があります。
#### 異常値とその背景要因
– 主に7月の第1週から第2週にかけて、いくつかの異常値が観察されます。例えば7月6日に総合WEIが異常に高くなるなど、特定のイベントやニュースが関与している可能性が考えられます。
– 異常値については、特定の項目（例：個人健康状態、心理的ストレス）が社会、個人、または経済の急な変化に応じたストレス反応と関連している可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **長期的なトレンド**として、個人WEIや健康状態が時間の経過とともに一定の安定を続ける一方、特定の期間における社会的要因の変動が、季節性パターンを持つ可能性を示唆しています。
– 残差は、日常の変動や予測されるイベントによる短期的な変動を示唆しており、これらが全体スコアの一過性の増減に伴っている可能性があります。
#### 項目間の相関
– 相関ヒートマップに基づくと、「個人の経済的余裕」と「心理的ストレス」間に負の相関があることが観察され、経済的に余裕があるとストレスが軽減される傾向を示しています。
– 「社会的多様性」と「持続可能性と自治性」には高い正の相関が観られ、これは多様性が持続可能な社会の成立に寄与していることを指しています。
#### データ分布
– 箱ひげ図からは、個人WEIのスコアが中央値を中心にバラついている一方で、経済的余裕や健康状態では外れ値が観られ、多様性とストレスは比較的一定の範囲に収まっていることが確認できます。
#### 主要な構成要素分析 (PCA)
– 第一主成分（PC1）はデータの全体的な変動の69%を説明しており、その背景には主に持続可能性や社会の公平性が寄与している可能性が高いと考えられます。一方、第二主成分は多様性やストレスに関連する細かい変動を捉えるに留まる。
### 総括
このWEIスコアデータは、新サービスに関する長い期間にわたる詳細な洞察を提供しています。特に、個人と社会双方の面からみると、経済状況と健康が主な変動要因であり、社会的要因が総合WEIに大きく寄与していることが伺えます。異常値を含む期間では、外部的または内的な突発的な変化に起因する可能性が指摘でき、短期的な政策やコミュニケーション施策の影響が反映されているかもしれません。
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:
以下のグラフから得られる洞察を示します：
1. **トレンド**:
– グラフには3つの明確な期間が存在します。最初の期間は、2025年7月から2025年9月頃まででWEIスコアが0.6から0.8の範囲にあります。次の期間はスコアが観測されていない期間です。そして最後の期間は2026年1月以降で、スコアが0.8から1.0の範囲で高めに推移していることが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間にはいくつかの異常値が検出されていますが、これらは予測値と合致しているように見えます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIによる実際のデータを示しており、緑の点は前年と比較したAIによる予測データです。
– 紫色やピンク色の線は、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）によるもので、特に差異が大きいわけではなく、全体としては一貫した範囲内で推移しています。
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、明らかに高い相関があり、前年のデータが比較的一貫しているため、予測モデルが真に迫った結果を提示していることが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青い実績データと緑の予測データとの間に相関性があります。異常値も予測範囲内に収まっていることが多いです。
6. **直感的およびビジネスへの影響**:
– 最初の数ヶ月でのWEIスコアが高いことは、サービスや製品が開始当初から高いパフォーマンスを示していることを示唆しています。その後の一貫性ある予測は、ビジネスが安定的な発展を続ける可能性を示しています。
– 予想外の異常値もあるものの、予測モデルがそれを考慮に入れていることから、予測の精度が高いことがうかがえます。このようなデータは、ビジネス戦略の調整や新サービスの導入に対するリスク管理に役立ちます。
このグラフは、新サービスの成功につながる強固な基盤を示しており、その成功を維持するための計画を策定するための有用な情報を提供しています。
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:
このグラフの分析は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 始まりの期間（2025年7月から9月頃）では、WEIスコアは0.6〜0.8の間で横ばいで保たれています。
– 2026年5月からは、スコアが徐々に上昇していることが見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 始まりの期間にいくつかの点が異常値としてマークされていますが、それらはグラフの他の部分と平行に並んでいます。
– 特に急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータを示し、緑の点は前年のデータを示しています。
– 予測値（クロス）は各モデルによって大きく異なるようで、特にランダムフォレスト回帰は大きく異なります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実際のデータと前年度のデータでは、時系列的に少し遅れて緑のデータ群に同調し始めているように見えます。
– 各モデルの予測にはばらつきが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測と実績の間に強い相関は見られませんが、前年のデータは実績と似てやや上昇傾向を見せています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期値と比べて、後期の方がスコアの分布が高く、このカテゴリーにおいて進展があった可能性があります。
– ビジネスへの影響としては、新サービスが徐々に受け入れられ始めているというポジティブなシグナルを示しています。特に、新しい施策や技術が今後の成長に寄与する可能性があることが期待されます。
この情報をもとに、サービスの改善や新たな戦略の策定を検討する価値があります。
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:
このグラフを視覚的に分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフの左側には、比較的密集したデータが表示されています。その後、間隔が空いた後に再びデータが右側に現れています。この二つのクラスター間には、時間的ギャップが見られます。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 最初のクラスター内（2025年7月から9月ごろ）のデータにおいて、いくつかの異常値が報告されています（黒い円）。これらは、予測値や実績値から大きく外れている可能性があります。
– また、急激な変動は見られませんが、異常値の存在が異常な状況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**:
– 青色が実績で、赤色が予測を示しており、予測の範囲も灰色のシェードで表示されています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測の線（マゼンタと紫の線）が表示され、これは予測手法ごとの違いを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測方法が使われているものの、いずれも同様のスコア範囲内であるため、一貫性は一定程度保たれているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のグループでのデータは密集しており、その後のデータも比較的まとまっていますが、スコアの分散が若干見られます。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**:
– 初期の異常値や予測のギャップは、サービス開始時の不安定さや変動を示唆している可能性があります。
– 新サービスのスコアが高いことは、サービスの評価が良いことを示している可能性があり、市場での受容性が高いことを暗示します。
– しかし、異常値が多い場合は、システムやサービスの改善が必要となるかもしれません。
このグラフは、新サービスの市場における成功と問題点を直感的に理解するのに役立つと思われます。
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:
The graph presented is a time-series scatter plot of individual WEI (economic wellness index) scores over 360 days for a new service category. Below are insights based on the graph’s visual features:
1. **Trend**:
– The actual AI performance data (blue points) appears to remain stable over the initial period shown, falling within a narrow band.
– There’s no clear upward or downward trend visible in this section, indicating stability or stasis in the economic wellness at this time.
2. **Outliers and Sudden Changes**:
– There are marked outliers (circled points) within the initial months. These suggest occasional deviations from the norm that might be due to unexpected events or inaccuracies in data capture or processing.
3. **Graph Elements**:
– The colored lines (predictions using different methods) each show distinct paths, with predictions generally trending horizontally, indicating an expected continuation of stability.
– The shaded area represents the prediction confidence range, covering potential fluctuations based on past data.
4. **Multiple Time Series Relationships**:
– The differences between prediction lines (linear regression, decision tree regression, random forest regression) suggest varying forecasts, with some potentially factoring in different weights or variations in trends.
– These differences could relate to model sensitivity to new data or changes in external variables influencing economic health.
5. **Correlation and Distribution**:
– The dots are clustered in early months, pointing to high data density; there’s no visual overlapping of data that suggests correlation directly.
– The green dots representing past year data seem stable, which supports the stability indicated in the new data.
6. **Intuitive Insights and Impact**:
– The persistent stability in scores may lead stakeholders to feel reassured about steady economic conditions, or it might prompt a reevaluation of factors affecting economic well-being.
– Outlier analysis might indicate areas for policy improvement or opportunities for service enhancements.
– The varying predictions from different models could guide decision-makers to adopt a more diverse set of strategies when planning for the future, especially considering model strengths and limitations.
Overall, this analysis could influence business or policy decisions by highlighting the current stability, while also warning of potential instabilities given the occasional outlier.
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側には、7月から10月にかけて青の実績データが集中しています。一方、右側には、来年度のデータとして緑色のプロットがあります。この期間に大きな変動は見られず、比較的安定しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は、最終的に似た方向性を示していますが、長期間のトレンドとしてはまだ明確ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青のプロットに重ねられた大きな黒い円が異常値です。これらはデータの平均から外れていることを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青の実績データと緑の前年比データがあります。モデル予測は紫（線形回帰）、ピンク（ランダムフォレスト回帰）で示されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しており、これは3σの範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 足元の実績データから緩やかな右端の緑色のデータへの移行が見られます。予測データは実績と前年比を基に算出されていますが、大きなトレンドの変化はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年比との間で顕著な相関はなく、分布は比較的一様に見えます。
– スコアの幅が狭いため、関連変数が揃った状態でも、極端な変動は少なそうです。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 健康状態のスコアが安定しているという印象を与えます。大きな変動がないため、サービスの信頼性や安定性が感じられるでしょう。
– ビジネス面では、健全性管理が適切に行われていると評価される可能性があります。新サービスとしての信頼醸成に貢献するでしょう。
このグラフは、個人の健康状態の評価が一貫して維持されていることを示しており、サービスの安定性と予見可能性が強調されています。
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:
グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 時系列データには、明確な周期性は見られません。
– 青色の実績データからは、評価期間開始時にはやや高め（0.5以上）で、後半にはデータがなく、低下が現れています。
– 緑色の前年度データは、半年過ぎるあたりから急激な増加が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い外れ値の丸がいくつか見られ、特に初期段階に多いです。
– グレーの予測範囲内でいくつかの実績値が外れ値として認識されています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績値で、グレーの範囲は予測の不確かさです。
– 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）は異なるトレンドを示しており、線形とランダムフォレストが実績の下降を予測しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績データと前年度データは、初期段階で異なりますが、時間とともに収束する傾向があります。
– 各予測モデルの予測線は、時系列を追う際の異なる洞察を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期段階のデータ点は密集しており、その後のデータは散らばりが少ないです。
– 前年度データの密度が増加しているので、長期的にはストレス指標が増加する可能性が示唆されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 直感的に見ると、最初の6か月でのストレスが高めな時期から減少に転じ、その後増加が予測されます。
– ストレス管理の新サービスとしては、最初の高ストレス期間に対する対策を講じる必要があるかもしれません。
– ビジネスへの影響として、初期対応と長期的なサービスの提供戦略が重要です。
ビジネス戦略として、データの初期分析と継続分析が推奨されます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド:**
– グラフの左側では、「実績」のデータポイントが上下に分布していますが、大きなトレンドは示していません。
– 右側に移ると、「前年」のデータが密集しており、特定の範囲に安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 「実績」には特定の上昇や下降を示す明確な外れ値は見当たりませんが、いくつかのデータが「異常値」としてマークされています。
– それらの異常値は「予測」との乖離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」（青のプロット）は現在の観測データ。
– 「異常値」は大きく囲まれたプロットとして強調されています。
– ラインや色が予測の異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果を示しています。
– これらのモデルの予測範囲に対して、実績がどのような位置にあるかが視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 「前年」と「予測」のデータが「実績」と緩やかな相関を持ち、予測モデルが「実績」との乖離を補正しようとしている可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 「実績」と「前年」は類似のスコア範囲を持つ可能性がありますが、予測モデルはこれらに基づき若干の変動を持つ予測を出しています。
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、人々は将来のスコアが比較的安定していると感じるかもしれません。
– 新サービスのユーザーの自由度と自治に関しては、予測モデルによってより精度の高い予測が期待できます。
– 企業は「実績」と「前年」、そして「異常値」を分析することで、サービス提供の改善点やユーザーのニーズを把握することが可能となります。
このグラフは、新サービスの導入後の市場やユーザーの反応を分析し、将来の調整に役立つ情報を提供するものです。
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:
以下は、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 前半（2025年7月〜11月）：実績（青の点）のスコアは、主に0.8近辺に密集しており、小幅な変動がありますが、全体的には安定した横ばいのトレンドを示しています。
– 後半（2026年3月〜7月）：前年のデータ（緑の点）では、全体的にやや高めのスコアが多く、安定しているように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの異常値（黒い円で囲まれた点）が見られ、特に急激な変動を示している箇所があります。これにより短期的な不安定さが示唆されます。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 青い点：実績データで、現実の観測値を示しています。
– 緑の点：前年のデータを示し、過去との比較を可能にしています。
– ピンクや紫の線：予測モデルのデータで、さまざまな回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づいた予測です。
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、ある程度一貫した関係が見られますが、異常値を考慮する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データは全体的に類似した分布を示し、スコア0.8付近を中心に密集している印象です。
6. **直感的な印象とビジネス/社会への影響**:
– 実績データが安定している一方で、一定の異常値や予測における変動が見られるため、新サービスの公平性・公正さが時折損なわれている可能性があります。
– ビジネスへの影響として、異常値の原因を特定し、対応策を講じることが必要です。また、予測モデルの精度向上も考慮すると、サービスの一貫した品質維持に役立ちます。
– 社会的には、高スコアを保つことが公平性・公正さの信頼につながりますので、その維持が重要です。
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:
このグラフの分析から得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– グラフには二つの明確な期間が見られます。最初の約180日間は、実績のプロットが左側に集中しており、次の180日間は右側に予測データが集中しています。
– 前半部分の実績データは比較的高いスコア（0.8から1.0の間）に集中していますが、後半の予測データも同様の範囲に存在します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの一部に「異常値」として示されているプロットがありますが、全体的に大きな急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績、緑の点は前年のデータを示しています。赤い×印は予測を示し、それぞれの予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）に基づいた線が存在します。
– 予測区間の範囲がxAI/3σとして灰色の帯で示されており、その範囲内に実績が集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年のデータ、予測データが異なる色で示されており、それぞれの期間ごとに高いスコアが維持されています。前年のデータは右側にあり、実績と予測の間に地続きの関係が示されているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年、予測のデータがすべて0.8以上の範囲に集中しているため、かなり一貫した高い評価が得られることが示唆されます。
6. **直感的な印象と影響**
– この高いスコアの持続は、新サービスが持続可能であり、効果的に自治されていることを示しています。
– ビジネスにおいては、この安定した高評価が競争力を維持する上で重要であることを示唆します。将来的にはこの状態を維持しつつ、異常値への対応を検討すると良いでしょう。
全体として、この新サービスは持続可能性と自治性において非常に高い水準を維持し続けており、顧客やステークホルダーにとって安心感を与えるものと考えられます。
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:
### グラフ分析の観点
1. **トレンド**
– グラフは365日間の期間をカバーしています。
– 最初の部分（2025年7月頃から2025年11月初め）は、実績（青）データが0.8付近で横ばいのトレンドを示しています。
– しかし、その後急にデータが途切れ、次年度（2026年5月頃）に再びプロットが現れることが特徴です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットの中に、大きく囲まれた点が異常値として強調されています。
– これらの異常値は、範囲外の値として認識され、AIによる介入が必要であることを示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青）と比較（緑）の2つのデータセットがあります。
– 予測値（赤×）は各種予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）によるものが示されています。
– 予測の不確かさ範囲が灰色の帯として表示されていますが、非常に狭い範囲に集まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各年度間における実績と比較のプロットの位置が異なることから、時間の経過とともに状況が変化していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間に明確な相関関係が見えますが、比較データの影響やトレンド変化はまだ不透明です。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネス/社会への影響**
– 2026年に向けてのスコア上昇は、社会基盤や教育機会の改善を示唆しており、関係者にとっては希望や前向きなインセンティブをもたらす可能性があります。
– 最初の部分のデータの横ばいや異常値の存在は、過去に何らかの要因で変動が抑制されていた可能性を示唆しており、これが改善されたという解釈も可能です。
このグラフから得られるビジネスおよび社会への影響は、改善傾向にあるが過去の失敗を鑑みて更なる注意が必要であることを示唆します。社会基盤と教育機会を持続的に改善するための政策やプロジェクトの推進が重要です。
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
– **2025年7月から9月**:
– 実績データ(青)は安定した高い水準で始まりますが、徐々に低下傾向があります。
– 予測による推定範囲は狭まりつつ、平均値はやや低下。
– **2026年以降**:
– 予測(緑)は全体としてやや低下傾向だが、相対的に安定。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値(黒)は主に実績データに見られ、予測範囲よりも下回るデータが存在。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青の実績プロット**: 現実のデータでの実績を示す。
– **緑の予測**: 計算された未来の動向、安定している。
– **異常値の黒丸**: 通常の範囲から大きく外れたデータ点。
– 三つの予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）により、それぞれ異なる予測軌跡が示されている。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測の関係を視覚的に比較することができる。実績は予測される動向(緑)の上限より高いが、徐々に予測と一致してきている。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期は高い相関を維持していますが、時間とともに予測の分布幅がやや広くなる。
– 外れ値の影響が予測範囲に与える影響は十二分に考慮されている模様。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **直感的に**: 最初は高く評価されているが、徐々に社会貢献としての持続可能性が問われる状況か。
– **ビジネスへの影響**: 初めの成長期により、信頼と期待を集めるが、予測範囲が広がることにより事業戦略の見直しが必要。
– **社会へのインパクト**: 共生・多様性・自由の保障というテーマにおいて、ポジティブ・ネガティブの双方のフィードバックを柔軟に対応していく必要性が示唆される。
この分析から、データ駆動型の適応戦略が必要であることが感覚的に示されており、具体的なアプローチは今後の詳細分析を通じて構築されるべきです。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 一定の周期性は見受けられませんが、特定の日付周辺での色の変化が観測されます。
– 期間全体を通じて週単位での明確なトレンドは見られず、日付ごとに密度と色が異なります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 例として、7月6日や7月10日付近で、非常に高いスコア（黄色）が観測されます。
– それに対し、7月24日以降はスコアが低下しているように見受けられます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化はスコアの変動を示しています。色が黄色に近づくほどスコアが高く、紫に近づくほど低くなります。
– 特定の時間帯（16時、23時）で頻繁に活動が見られるようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間（垂直軸）ごとに色の変化があり、特定の時間帯での活動が多いことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の密度が高い箇所は限定的で、スコアの高い活動が限定された期間に集中していることがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 時間帯によって WEI スコアの変動があるため、人々の活動が特定の時間帯に集中していることが考えられます。
– 高いスコアが見られる時間帯や日付に、新サービスが特に注目されているか、利用率が高い可能性があります。
– ビジネスにおいては、これらの時間帯を狙ったマーケティング活動が効果的であるかもしれません。
要約すると、特定の日付や時間帯においてスコアの変動があるため、サービスの人気や利用の集中が観測されます。これを活かして適切な時間にターゲティングすることは、ビジネスにとって重要な戦略となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– **日々の変動:** このヒートマップは、日にちごとに時間帯別で個人WEI平均スコアを示しています。色の変化によって、時間帯ごとのスコアの変動がわかります。
– **季節性や周期性:** 明確な周期性は見られませんが、いくつかの期間にわたるスコアの急激な変動が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月23日と24日には、低いスコア（紫色）があります。これらは他の日と比較して異常です。
– それとは対照的に、特定の時間帯では高いスコア（黄色）が見られ、これも目立った特徴です。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– **色:** ヒートマップの色は、スコアの高低を表しており、黄色は高得点、紫は低得点を示します。
– **密度:** 特に密集している時間帯があり、それらがスコアの比較に寄与します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 時間帯ごとの変動が見られるため、特定の日の特定の時間に関連付けられた行動やイベントが、個人のスコアに影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 高いスコアは特定の時間帯に集中しており、個人の活動がその時間にピークを迎える可能性があります。
– 低いスコアの出現は、問題を示唆する可能性があります（例: システムのダウンタイム、ユーザーの不満など）。
6. **人間が直感的に感じる洞察:**
– **ユースケース:** 例えば、新サービスのローンチを予定している場合、このグラフはユーザーのピーク活動時間を示し、効果的なリソース配分やサポート体制の構築に利用できます。
– **ビジネスや社会への影響:** 特定の時間帯で見られる低スコアは改善の余地を示しており、ユーザー体験を向上させるための意思決定に役立つでしょう。また、異常値の特定により、サービスの安定性や信頼性向上につながる対応が可能です。
このグラフは、時間帯に応じた活動やスコアを可視化することで、サービス改善のための洞察を提供します。
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:
このグラフは、新サービスカテゴリにおける社会WEI平均スコアの時系列ヒートマップを示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色が日にちごとに異なっており、時間帯によっても変動が見られます。
– 一部期間（7月6日から7月12日ごろ）には色が明るくなっており、スコアが高めの傾向が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの日付（7月23日など）で色が急に濃くなる部分があり、特定の期間でスコアが急激に低下したことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– カラースケールは数値の高低を示しており、黄色の部分がより高いスコア、紫が低いスコアを示しています。
– 色の密度でその時間帯におけるアクティビティの高さがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯と日付の交差部分でスコアが異なり、特定の時間帯においてパターンが見られることから、デイリーと時間別で異なるアクティビティパターンがある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 視覚的に、特定の日には特定の時間帯で明るい色が集中しており、その時間帯にスコアが高いパターンがありそうです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 一般的に、黄色が多く見られる期間は高評価または利用率が高いことを示し、ビジネスにとっては成功を意味する可能性があります。
– 色の濃淡変化が激しい日は、特定のイベントや外部要因が影響している可能性があります。
– ビジネスや運用面でのリソース配分の最適化に役立ち、エンゲージメントの最大化策を考える際の参考になります。
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:
この相関ヒートマップは、新サービスカテゴリにおけるWEI（幸福経済指標）の異なる項目間の関係性を示しています。以下に視覚的な特徴とそれに基づく洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– WEIの各項目間において、特定のトレンドは見られませんが、一部の項目間で高い相関が存在します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間には、負の相関が若干見られます（-0.08）、これは全体のポジティブなトーンから際立っています。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 赤が濃いほど強い正の相関を示し、青が濃いほど負の相関を示します。多くの項目が高い正の相関を持っており、システム全体が相互に影響し合っ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**:
– このヒートマップは相関を示しており、時間変化を示しているわけではありませんが、各項目間の強い結びつきを視覚化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に、「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は高い相関を示しており（各0.94から0.92）、個人と社会のWEI間で強いつながりがあることがわかります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 高い相関を示す要素が多いため、新しいサービスの開発や政策において、個人と社会の幸福度を同時に向上させるようなアプローチが求められるかもしれません。特に「社会WEI（公平性・公正さ）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の向上が、総合的な幸福を高める鍵となる可能性があります。
このヒートマップから人間が直感的に感じるのは、個人と社会の多様な側面が緊密に関連しているということであり、これを理解することが、経済的・社会的な施策を成功させるために重要です。
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:
以下にグラフの分析結果を示します。
1. **トレンド**
– グラフは箱ひげ図を用いており、全体のトレンドというよりは各カテゴリにおける分布状況を示しています。一部のカテゴリでは中央値が高く、他ではより低い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（健康状態）」「個人WEI（心理的ストレス）」「社会WEI（共生、共存、自由の保障）」のようなカテゴリには外れ値が見られます。外れ値は一般的にサービス利用における異常な体験や計測誤差を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 各箱ひげは中央値、四分位範囲、最小値と最大値を示し、データの分布を視覚化しています。色の違いはカテゴリの識別を容易にします。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データではありませんが、異なるカテゴリ間の比較が可能です。それぞれのWEIタイプのスコア分布を比較することで、異なるカテゴリ間の差異が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に高めのWEIスコアが観察されており、一部のカテゴリは他に比べて中央値が高い（例：「社会WEI（生活基盤・教育機会）」）。一方で、四分位範囲が広いカテゴリは、スコアが広く分散していることを示しています。
6. **直感的な感じおよび影響**
– 高いスコアのカテゴリは、サービスが良好に機能していると受け取られるかもしれません。一方で外れ値が多く頻繁に現れるカテゴリでは、利用者の満足度に大きなばらつきがある可能性があります。ビジネス的には、低スコアや外れ値を減少させることで、サービスの品質改善とユーザー満足度向上を目指すことが考えられます。
全体的に、このグラフは新サービスの様々な側面におけるユーザー体験のばらつきを示し、改善のための具体的な手掛かりを提供していると言えるでしょう。
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:
このグラフは、主成分分析（PCA）を使用して、ある新サービスカテゴリのデータを360日間にわたり可視化しています。以下、分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– PCAは軸に沿ったトレンドを示すことは少ないですが、第一主成分と第二主成分に分解されたデータを見ると、明確な上昇や下降のトレンドは観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ全体には特に目立つ外れ値は存在しないようです。ほとんどのデータ点は、同様の範囲に分布しています。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットは、特定のデータポイントを表しており、第一主成分が全体の変動の69%を説明し、第二主成分が8%を説明しています。これにより、第一主成分がデータの主要な変動要因であることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各ポイントは異なる日または時点を表している可能性がありますが、時系列解析特有の関係性をこのグラフから見ることは困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは二つの主成分の中で広がりを持っていますが、中央に集中する傾向があるため、強い相関は見られません。
6. **直感的な印象と影響**
– このグラフを見たとき、多様性のあるデータセットが印象的です。PCAの結果から、第一主成分が支配的な変動要因であり、ビジネスにおいては、この要因へのアプローチが重要だと理解できます。データの分布が明確でないため、さらなる分析が必要ですが、新サービスの異なる側面を評価・改善するのに役立ちます。
全体として、このPCA結果は、新サービスの成功要因を探るための出発点であり、さらなる詳細な分析によって重要なインサイトを得ることが可能です。
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。