📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合WEIスコアの分析
#### 時系列推移
– 総合WEIスコアの全体的なトレンドを見ると、7月初旬は0.72近辺から始まり、その後の一週間で0.87まで上昇し、その後やや安定して高水準を保ちます。
– 特に注目すべきは、7月6日から8日にかけての高騰（0.87）と、7月20日頃の急激な低下（0.70付近）です。
#### 異常値
– 7月6日には急激な上昇異常（最大0.87）があり、これは特別なイベントや社会的な出来事が影響している可能性があります。また、これは7月7日から8日にも見られるため、持続性のあるイベントだったと考えられます。
– 7月23日には0.62という低いスコアがあり、これは社会的不安や政策変更などが影響している可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– トレンド成分: 長期的には緩やかな上昇が観察されるが、周期的な下降も見られるため、安定した上昇トレンドとは言い難い。
– 季節成分: 明確なパターンは見られないが、週末やイベントに関連した影響が見える可能性があります。
– 残差成分: 突発的なイベントや予測不能な要因による短期的な変動を反映しています。
#### 項目間の相関
– 相関ヒートマップによれば、個人の心理的ストレスと総合WEIは負の相関がある可能性があります。これはストレスの増加が総合的な幸福感を低下させる傾向があることを示唆します。
– 社会基盤・教育機会と社会的持続可能性の間には、高い正の相関が見られ、教育機会の増加が社会の持続可能性に寄与していると考えられます。
#### データ分布
– 箱ひげ図の分析では、個人WEIや社会WEIなどで広い分布が見られ、特に個人の経済的余裕や心理的ストレスの項目にはアウトライヤーが観察されます。
### 詳細項目の動向
– **経済的余裕**: 一時的にスコアが下がる日（7月23日）がありますが、全体的に安定しています。
– **健康状態**: 7月3日と6日に高値（0.85）が見られ、これにより総合的に安定したウェルビーイングに貢献している可能性があります。
– **心理的ストレス**: 7月6日に0.55という低い値が観察され、これはイベントや政策に影響を受けているかもしれません。
– **自由度と自治**: 7月20日には最低値（0.55）があり、これは政策変更や社会情勢が関連する可能性があります。
– **公平性・公正さ**: 社会政策やイベントに強く影響されるため、スコアの変動が大きい。
– **持続可能性と自治性**: 安定して高いスコアを示しており、社会全体の取り組みが強く影響しています。
### 主要な構成要素分析 (PCA)
– 主な構成要素PC1が0.69の寄与率を持ち、総合WEIスコアの変動の大部分を説明していることから、主要な影響因子は個人の経済的余裕や健康状態である可能性があります。
– PC2（0.08）は他の項目間のバランスに寄与するため、社会基盤や多様性などの定性的要因も注視する必要があります。
全体を通して、WEIスコアに著しい変動が見られる日は特別な社会イベントや政策変更と一致することが多く、これらの要素が総合的なウェルビーイングを
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**:
– 実績（青い点）は、時に上下動を見せつつも、おおむね0.8付近を中心に推移しています。期間全体としては大きな変動は見受けられず、安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのデータポイントが「異常値」として特定されています（黒い円）。これらは通常の範囲を逸脱していると考えられ、具体的な外的要因や異常な出来事が影響した可能性があります。
3. **プロットや要素**:
– 実績（青い点）に対して、予測（赤い×）は若干下回る傾向があります。
– 予測の不確実性範囲（灰色の範囲）は実績データと予測データをほぼすべて包含しているため、モデルの予測精度は信頼できる範囲にあると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測は異なる回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって実行されていますが、全体的なトレンドには大きな違いはありません。ランダムフォレスト回帰（紫線）の予測は若干下降トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は、0.75から0.85の範囲に密に集まっており、安定したパフォーマンスが伺えます。
6. **直感的に感じること・ビジネスや社会への影響**:
– この安定したパフォーマンスは、新サービスの市場における安定した受容を示しています。このことは、ユーザーの信頼度が高いことを暗に示唆しており、今後のビジネス戦略の策定において安心材料になると考えられます。一方で、予測モデルによって若干の下降トレンドが提示されているため、サービスの改善や新しいマーケティング戦略の実施を検討することが推奨されます。
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:
以下のポイントについて分析します。
1. **トレンド**:
– 過去30日間のWEIスコアは、概ね横ばいであるが、若干の下降傾向も見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの中には、いくつかの外れ値が黒丸で示されており、通常の範囲を超えた変動が確認されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、Xは予測値を示しています。
– 灰色のゾーンは予測の不確かさ範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測値が示されているが、全体的に実績が予測値に大きく逸脱している部分はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に強い相関関係があるとは言えませんが、両者はほぼ一致しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが安定していることは、サービスの安定性を示しており、顧客満足度を維持している可能性があります。
– 外れ値は特定のイベントや要因によって生じた可能性があり、これを調査することでサービス改善の機会を見出せるかもしれません。
– 予測と実績の一致度は、予測モデルの精度に関する信頼性を示し、今後の意思決定に役立つでしょう。
このグラフは、新サービスの安定性と予測の有効性を示しており、マーケティングやサービス改善に関する戦略の策定に有益な視点を提供します。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **トレンド全体:** グラフのデータは7月初旬から8月初旬まで、ほぼ横ばいからわずかな下降に移行しているように見えます。スコアは0.8付近で安定しています。
– **予測:** ランダムフォレスト回帰の予測ラインは緩やかに下降していることから、将来的にスコアが下がる可能性を示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値:** 黒い円で囲まれたプロットが、いくつかの外れ値を示しています。このような外れ値が現れる理由は検討の対象となる可能性があります。
– 線形回帰と決定木回帰は、データの不確実性を減少させる方法を示していますが、外れ値をどの程度考慮に入れているかを精査する必要があります。
### 3. 各プロットや要素
– **実績 (青):** 実際のAIによる実績データを示しています。
– **予測 (赤):** 予測AIによる将来のスコア予測を示しています。
– **予測の不確かさ範囲 (グレー):** 現在の予測の不確実性を視覚化しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 現時点では、複数の時系列データは予測手法を通じて可視化されています。それぞれの手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる予測を提供しており、それによって傾向の見え方が異なることが示されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データの分布は若干のばらつきを持ちながらも中央に集中しているように見えます。相関関係はこのグラフからは直接的には示されていませんが、予測手法に影響を与えるファクターの検討が必要です。
### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– **直感:** 全体的に見て、スコアは安定していますが、わずかな下降傾向が今後のリスクとして捉えられる可能性があり、注意が必要とされています。
– **ビジネス影響:** スコアが下降する傾向が見られる場合には、新しいサービスの改善が必要になるかもしれません。
– **社会影響:** 社会全体の感受性や満足度が低下する兆候が現れているかも知れず、対策が求められます。
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:
以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績のデータは横ばいで推移しているが、断続的に軽微な上下の変動が見られる。
– 予測線は決定木とランダムフォレストの回帰により若干の上昇傾向が示されている。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月下旬付近で明らかな外れ値がいくつか存在し、一時的にWEIスコアが低下している。
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WEIスコアの実際の観測値である。
– 外れ値は黒い輪郭で強調され、通常の範囲を逸脱している箇所を示している。
– 予測モデルの線は将来的なスコアの予測を示し、微小な変化の傾向を表している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在、実績データと予測データが平行して存在し、外れ値の影響を予測モデルがどのように処理しているかが興味深い。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの分布は0.7〜0.9の間に密集しているため、個人の経済的余裕が比較的安定していることが分かる。
6. **人間が感じる直感や影響**:
– 外れ値が実際のサービス利用や個人の経済状況に対する一時的な影響を示している可能性がある。
– 全体の安定傾向は、新サービスが個人の経済的余裕に対して大きな悪影響を与えていないことを示唆している。
– ビジネス面では、予測モデルの改善や外れ値の原因を特定する研究が、サービスの質を向上させるための次のステップにつながる可能性がある。
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**:
– 実績データ（青いプロット）は、おおむね0.8付近で安定しています。急激な上昇や下降のトレンドは見られず、横ばい傾向があります。
– 予測データ（ピンクの線）の傾向としてはわずかに下降しています。ただし、変動幅は小さいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの一部が外れ値としてマークされていますが、数は少ないです。
– 外れ値が現れるタイミングに明確なパターンは見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 実績AI（青いプロット）は、実際の健康状態のスコアを示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は、主に0.6から0.8付近に収まっています。
– 予測（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は若干の下降を示しており、将来的な健康状態の軽微な悪化を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データには大きな乖離はなく、実績が予測の不確かさ範囲内にほぼ収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.8付近に密集しており、変動が小さいことを示しています。
– 予測は実績に比べて若干の不安定さを見せていますが、大部分は相関を保っています。
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**:
– グラフを見る限り、現状の健康状態は安定しており、大きな不安要素は見られません。予測により将来的な健康状態の軽微な変動が示唆されていますが、重大な懸念事項はないと考えられます。
– ビジネス視点からは、この安定した状況を維持するために、健康維持の取り組みを継続することが重要です。
– 社会的には、定期的な健康モニタリングを通じて、個人および集団の健康状態の安定に寄与できることが期待されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **全体的な変動**: WEIスコアは最初は0.7から0.8の範囲で横ばいになっており、その後0.5から0.6まで下降しています。
– **周期性**: 特定の周期性は見られず、変動は不規則です。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**: グラフには一部のデータポイントが黒い円で囲まれており、異常値として示されています。
– **急激な変動**: 特に2025年7月22日以降のスコアが低く、それまでのより高いスコアからの急激な変動が確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色の点**: 実績データを示しています。
– **赤の交差**: 予測データを示していますが、グラフにはプロットされていません。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示しており、予測がどの程度信頼できるかを視覚的に示しています。
– **色付きの線**: ランダムフォレスト回帰モデルの予測を示しています（紫色）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在のグラフには実績と予測の不確かさ範囲のプロットしかなく、その他のモデルの予測は表示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 短期間における高い変動があり、特定の相関は見られません。
6. **直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– **直感**: WEIスコアの急激な低下は、特定のストレス要因が影響を与えた可能性があります。初期の安定から急激に低下しているため、特定の出来事があったと推測されます。
– **ビジネス影響**: この変動は新サービスの導入時におけるユーザーの心理的ストレスを反映している可能性があり、サービスの改善や支援策の実施が考えられます。
– **社会的影響**: WEIスコアが社会全体のストレス指数として用いられる場合、ストレスマネジメントの重要性や心理サポートの充実が求められるかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– WEIスコアの時間的な推移を見ると、全体としてはやや下降傾向にあります。特にグラフの後半にかけてスコアが低下する様子が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値が黒い円で示されています。これらの点はおそらく予期しない要因によるものと考えられ、特に注意が必要です。
– 初期にはスコアは高い密度で一定の範囲にまとまっていますが、中盤から後半にかけて変動の幅が広がる傾向があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示しています。トレンドは多くの点が0.6〜0.8の範囲に集中していますが、日ごとにばらつきがあります。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、徐々に広がっている様子が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データは線で示されており、線形回帰や決定木回帰と比較してランダムフォレスト回帰の予測が目立ちます。予測間でのバラつきが観察され、特に先々の予測については不確実性が高いことが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は非正規分布であり、中心から外れた値が一定数存在しています。初期のデータと後期のデータで分布特性が異なる可能性があります。
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**:
– WEIスコアが下降傾向にあるため、サービスの自由度や自治が低下している可能性があります。これにより利用者の不満が増加するリスクがあります。
– 外れ値の発生は、不確定要素が多いことを示唆しており、サービスの改善に向けた分析が求められます。
– 予測と実績データの乖離からモデル精度の再評価が必要であり、サービス運営に携わる企業は迅速な対応が求められます。予測の不確実性をどう扱うかは、経営戦略にとって重要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 観測されるWEIスコアは全体的に最初の期間は高めに維持されているが、途中で急激に低下し、その後はやや回復している。
– ランダムフォレスト回帰の予測は徐々に下降している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月後半から8月初旬にかけてスコアが急激に低下し、多くの外れ値が観測されている。
– 外れ値は主にスコアが低いエリアで発生している。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績を示し、比較的一定の範囲内で変動しているが、一部の急落は顕著。
– 外れ値として黒の枠で囲まれた点がある。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰の予測と実績データは、全体的には乖離していないが、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測とは異なるパターンを示しており、この点で異なるアプローチが必要かもしれない。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの分布は期間ごとに変動が大きく、特に7月末から8月初旬の変動は対処が必要。
– 現在の予測モデルと実際のデータには一定の乖離が見られ、その精度について再評価が必要かもしれない。
6. **直感的な洞察と影響**
– 社会的な公平性や公正さの改善を目指す新サービスにおいて、WEIスコアの急激な低下は信頼性の問題として捉えるべきだ。
– ビジネスとしては早急に原因を特定し、修正することで信頼性の回復と持続可能な信頼の構築に繋がる。
– 予測モデルの異なる結果を比較することで、更なる改善策を見出すことが重要だ。
この分析を通じて、短期的な課題と長期的な戦略の構成を考慮した改善策が求められる。
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**:
– WEIスコアの過去30日間のトレンドは、おおむね横ばいで安定しています。ただし、わずかな下降傾向も見られる可能性があります。
2. **外れ値と急激な変動**:
– グラフにはいくつかの外れ値が表示されています（黒い円で囲まれた点）。これらの点は、他のデータポイントと比較して異常に高いまたは低いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は、「実績（実績AI）」を示しています。全体的に安定しているが、外れ値が散見されます。
– 赤い点は、「予測（予測AI）」を示しており、予測値が実績とどの程度一致しているかが示されています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色のシェーディング）が表示され、信頼区間を示しています。
– ラインには3種類の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されていますが、全体としてこれらのモデルの予測ラインは微妙に下降しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測モデルの間で若干の誤差があるものの、モデル全体としては実績データのトレンドを捉えています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データはおおむね0.8から1.0の範囲に分布しており、密に集まっています。この範囲の中で大きな変動は見られないが、外れ値は注目されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じる点としては、スコアが安定していることから、持続可能性と自治性において現在のサービスは信頼性が高いと感じられるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、持続的な高スコアが示されることで、新サービスは今後も安定してユーザへの信頼を維持できると予測されます。しかし、一部の外れ値については原因を分析し、必要に応じて改善を図ることが望ましいです。
全体として、このグラフは新サービスが持続可能性と自治性において安定したパフォーマンスを示していることを伝えていますが、一部の異常値や予測の精度に注目し、さらなる調査が必要です。
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:
以下は、提供されたグラフに関する分析です。
1. **トレンド**
– 実績のデータポイント（青い点）は比較的水平に保たれており、大きな上昇や下降トレンドは見られません。これは、過去30日間のWEIスコアが安定していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上に黒い円で示された外れ値がいくつか見られますが、これらの外れ値の数は少なく、全体の傾向に大きな影響を与えるものではないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のデータであり、赤い「×」は予測データです。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、実績データがほぼこの範囲内に収まっているため、予測が正確であることが確認できます。
– 線形回帰（緑）、決定木回帰（青）、ランダムフォレスト回帰（紫）の予測線が表示されており、これらも大きく外れていないことから、モデリングが適切に行われていると推測されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データと実績データは全体的に一致しており、予測モデルの精度が高いことが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは均一に分布しており、大きな変動や周期性は見られません。
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、社会基盤や教育機会の提供が継続的かつ安定的に行われている可能性を示唆します。
– 予測モデルが高い精度で機能しているため、今後もこのトレンドが続くと予測されます。ビジネスにおいては、安定した基盤の上で新たなイノベーションやサービスの開発が可能になるでしょう。
全体として、このデータはサービスや政策が一定の効果を維持しており、大きな変動を避けつつ、安定的な改善を続けていることを示しています。
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**:
– グラフの始めの方（日付が早い方）では、WEIスコアは比較的高く、時々小さな上下が見られますが、中央値の安定した範囲内です。
– 時間とともに徐々に下降トレンドを見せており、後半ではスコアの低下が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントが明らかに中央値から離れた外れ値として特定されており、サークルで示されています。
– 外れ値が存在することから、特定のイベントや状況がスコアに大きな影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績（実績AI）を示しています。
– 黒いサークルは異常値を示しており、不確かさの範囲も考慮されています。
– 未來の予測は線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰で示されており、それぞれ予測の異なる傾向を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレスト回帰は今後のスコアを下降すると予測していますが、決定木は横ばいを予測しています。この違いはそれぞれのモデルの特性・データの解釈に依存します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータ範囲が狭く、後半にかけてスコアの分布が広がっていることから、スコアの不確実性が増していることがわかります。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアが時間とともに下降していることは、社会における共生・多様性の指標が低下している可能性を示唆します。これは、新サービスの開発や社会政策を見直す際の重要な視点となるでしょう。
– 外れ値や予測の不確実性を考慮することで、突発的な社会変動や政策対応の必要性があるかもしれません。
この分析は、さらなる掘り下げを行い、具体的な要因や背景を考慮するための出発点になるでしょう。
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:
以下は、提供されたヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– 日時ごとのカラーパターンから、周期的な変動はあまり見られません。
– 特定の時間帯（14時、23時前後）に高いスコアの色が多く見られ、特に7月6日から7月13日にかけて高い値が集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月23日から7月25日にかけて、18時から22時までのスコアが低下している箇所があり、その後急に回復しています。この期間は変動が激しいです。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡でスコアの強度を示しています。黄色に近いほどスコアが高く、紫に近いほど低いことを示しています。青から緑の範囲で安定している日が多いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは時間帯ごとに均一に分布されており、日毎の変動パターンは特定の曜日やイベントに起因する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として15時から19時の間に高いスコアが集中していますが、日ごとのバリエーションが大きく、細かい相関を捉えるにはさらに詳細な分析が必要です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 15時から19時頃に高い需要があることは、新サービスがこの時間帯に特に注目されている可能性を示唆します。
– 7月下旬に見られるスコアの低下は、一時的な問題（例えばシステムのメンテナンスや外部ファクター）が影響している可能性があり、これが解決されれば安定が期待されます。
– 高スコアの時間帯にキャンペーンを集中させることで、より効果的なマーケティング戦略を検討する余地があります。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **周期性**: 全体的に見ると、いくつかの時間帯での活動が目立つが、周期的なトレンドは見られない。
– **横ばい**: 23時台はほぼ毎日活動しているが、大きな変動は見られない。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 7月23日に急激なスコアの上昇が見られ、特に17時から19時までの間にピークがある。
– **急激な変動**: 7月6日のスコアも他の日と比較してかなり高い。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色**: 色の濃淡により、スコアの高低が示されている。黄色系が高スコア、青〜緑が中程度、紫が低スコアを示す。
– **密度**: 活動の集中度を表し、高スコアが目立つ場所ではアクティビティが集中していると考えられる。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **時間帯による違い**: 午前中や午後早い時間帯よりも、夜間の方が活動が集中している可能性がある。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **スコア分布**: 全体を通じて、スコアは固定ではなく変動があるが、特定の日（7月23日）に極端に上昇している。
### 6. 直感的な感想とビジネスや社会への影響
– **直感的な理解**: 新サービスの利用が特定日の特定時間帯で急増していることが浮かび上がる。これはプロモーションやキャンペーンの影響を示唆している可能性が高い。
– **ビジネスインパクト**: 顧客の関心が高まる時間帯・日付を特定することで、マーケティングやオペレーション戦略の最適化が可能。特にピークタイムに向けた資源配分などに役立つ。
このヒートマップは、サービスの運用や顧客動向を理解する上で非常に有用であり、さらなる分析を通じて具体的な戦略立案に結びつけることができるでしょう。
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**
– ヒートマップの色の変化から、時間帯ごとに異なる傾向が見られます。具体的には、7月初旬には一部の時間帯でのスコアが高く（明るい色）、中旬以降にはスコアが均一化しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月の21日から23日には夜間（特に23時）のスコアが急激に低下しています。この変動は何か特定のイベントや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**
– 色の強さ（黄色から紫）でスコアの高低を示しており、黄色に近いほどスコアが高いことを意味しています。したがって、7月初旬と中旬には高いスコアが見られ、後半には低下しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各日付・時間のブロックが均等に配置されており、一部の時間帯は他よりも一貫して高いもしくは低いスコアが観測されています。特に21時から23時にかけての変動が顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯別にスコアのばらつきがあり、特に夕方から夜間にかけて大きな変動が見られます。これはユーザーの活動パターンの変化を反映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、およびビジネスや社会への影響**
– 高いスコアの時間帯（黄色を含む時間）は、サービスが特に注目され評価された時期であることを示唆しています。新サービスの利用傾向を把握するための一因となるでしょう。
– スコアの低下が見られる後半は、何らかの問題が発生した可能性があり、改善の必要性や別の戦略を検討するきっかけとなるかもしれません。
このヒートマップは、新サービスがどの時間帯や日に多く利用されているかを視覚的に示し、効率的なリソース配置やマーケティング戦略の立案に役立つでしょう。
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:
この相関ヒートマップから以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップ自体は時系列データではないため、トレンドというよりは各項目間の相関を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色が顕著に異なる部分（例えば青）は負の相関を示し、他と異なる関係性があることを意味しています。「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目、特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との相関が低いことが際立ちます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 赤い色は高い正の相関を示し、青の色は負の相関を示しています。色が濃いほど関連性が強いです。
– 総じて、同じカテゴリに属するWEI項目間の相関が高い傾向があります。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– ヒートマップは30日間のデータに基づいているが、時系列データとしての関係性よりも瞬間的な相関を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」との相関が最も高いことが示されています。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は総じて他の項目と高い相関を持ち、特に「社会WEI（公平性・公正さ）」との相関が高いです。
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**:
– 高い正の相関が多く見られることから、概ね各WEI項目が関連し合って機能していることが伺えます。これは、ビジネスや政策を制定する際に、個別の要素が全体に大きな影響を与える可能性があることを示唆しています。
– 相関が低い、もしくは負の相関を示す項目間は特定の課題やギャップ、相反する動きを示す可能性があり、これらを意識したアプローチが求められるかもしれません。
この分析によって、戦略や施策の重点的な検討エリアが明確になる可能性があります。
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:
この図は、新サービスカテゴリにおけるWEIスコアの分布を30日間比較した箱ひげ図です。ここから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 明確な時間的トレンドは示されていませんが、異なるWEIタイプごとに分布の違いが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のWEIタイプで外れ値（特に2つの個人WEIと1つの社会WEIにおいて）が観察されます。これらは特定のサービスが他と異なるパフォーマンスを示した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図の箱は四分位範囲（IQR）を示しており、中央値は箱の中の線で表されています。
– IQRが広いタイプはデータのばらつきが大きく、狭い場合はばらつきが小さいと解釈できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定のWEIタイプ（例: 社会WEI (公共性・公正さ)）は分布のばらつきが小さく、比較的一貫したパフォーマンスを示していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に個人WEIタイプの方が社会WEIに比べて中央値が高めに設定されている。これは個人的なウェルビーイングが優れていることを示している可能性があります。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 個人の心理的ストレスや経済的余裕に関連するWEIタイプで外れ値が見られることから、これらの領域での改善が必要かもしれません。
– 社会的な要素（公共性・公正さ）のスコアが比較的一貫していることは、制度やルールが安定していることを示唆している可能性があります。
全体として、これらの情報は新サービスの戦略的開発やマーケティング施策へのフィードバックとして活用できると考えられます。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、新サービスカテゴリにおけるWEIスコアのSTL分解を示しています。以下に視覚的な特徴と得られる洞察を解説します。
1. **トレンド**
– トレンドプロットでは、スコアが30日の始めから中盤にかけて上昇し、その後緩やかに下降していることがわかります。このようなトレンドは、新サービスへの関心や利用が最初に増加し、その後減少傾向にあることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 観測された値（Observed）のプロットに急激な変動は見られませんが、微妙な増減があります。これらは短期間のイベントや市場の変動によるものかもしれません。
– 残差（Residual）のプロットでは、特に7月の中頃にプラスとマイナスの尖った変動が見られ、何らかの異常な理由や特定のイベントの影響が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– Seasonalityプロットは0.02〜0.04の範囲で周期的な変動を示しており、季節性の影響が少しあります。
– 残差はトレンドや季節性とは別の要因による変動を示し、こちらも一部の期間で大きな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、トレンド、季節性、残差のデータは、それぞれがスコアを形成する要素として作用しています。観測値はトレンド、季節性、残差の合成であり、各要素の組み合わせが全体のスコアに影響を与えています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節要素は継続的に小さな周期性を持っていますが、トレンドの変動とは別に動いており、独立したパターンを持つことがわかります。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– 直感的には、新サービスは最初に好評を得て利用者が増加したものの、その後の興味が少し減少しているように感じられます。サービスの改良やプロモーションが必要かもしれません。
– 企業は、このデータを使って利用者の減少を防ぐための戦略を考える必要があります。また、残差の急激な変動には注目し、何がそれを引き起こしたのかを特定することで、より安定なサービスを提供できるかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **Observed:** 全体としてはゆるやかに上昇しつつも、中盤以降で急激な下降があります。その後再び微小な上昇が見られます。
– **Trend:** 初期はゆるやかに増加していますが、中盤から急激な減少となり、最後にほぼ横ばいに転じています。この変化は新サービスの需要や評価に影響する要因が存在する可能性を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residual:** 中盤で著しい変動が見られ、特に急激な下降とその後の回復が目立ちます。これに対する人的、技術的な要因の調査が必要かもしれません。
3. **各プロットや要素**
– **Seasonal:** 明確な周期性があり、小さなピークと谷が定期的に現れています。このパターンは、週単位または特定のイベントに関連した使用や評価の変動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**
– **Observed, Trend, Residual:** 中盤の下降がTrendとResidualで対照的に見られるため、この時点で特別な出来事、例えば市場での競合の出現や技術的な問題、季節的な需要の変動があった可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– Seasonalの波形は、典型的な周期的なパターンを示しています。他の成分（Trend, Residual）が同時に動くことから、これらの間にある程度の依存関係や相関性があると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– トレンドの急落は、サービスの利用者が減少した可能性を示唆します。これが続くと、ビジネスにとって否定的な影響が予想されるため、早急な対応策が必要です。
– また、Seasonalの安定性から、特定の周期的なイベント（例えば、週末の利用増加やキャンペーン効果）を活用した計画を立てることができます。
– 人々はトレンドの変動を見て、このサービスが何か問題を抱えた、あるいは市場で新たな変化があったと直感的に感じるかもしれません。これは信頼性の維持に向けた効果的なコミュニケーション戦略が重要であることを示しています。
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STL分解グラフを分析すると、以下のような視覚的特徴と洞察が得られます。
1. トレンド:
– トレンドのプロットを見ると、一貫して上昇した後、7月中旬から下降しています。短期間でのサービスの評判や効果に影響を与えた要因がある可能性があります。
2. 外れ値や急激な変動:
– 残差部分では7月中旬から大きな変動が見られ、これは外部要因や予期しないイベントが発生した可能性を示唆します。
3. 各プロットや要素の示す意味:
– 観測値（Observed）は、社会のWEI平均スコア全体の動きを示します。
– トレンドは、全体的な方向性（上昇/下降）を示し、短期的な変動を平滑化します。
– 季節性（Seasonal）は、周期的なパターンや一時的な上下変動を示します。
4. 時系列データの関係性:
– 季節性は短期的な上下動を示し、トレンドと合わせて全体の長期的・短期的な変動を理解する手助けとなります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 季節性と残差の間に短期的な変動が見られ、何らかの周期的要因がある可能性があります。
6. 直感的な認識とビジネス・社会への影響:
– 消費者や市場が新サービスに対して最初は関心を持っていたが、何らかの要因でその評価が下がってきた印象を与えます。中期的に低下傾向が続く場合、サービスの改善や新しいマーケティング戦略が必要になるでしょう。
– 社会的または市場でのイベントが顕著な影響を与える場合があり、急激な変動時には他のデータやインシデントを併せて分析することが重要です。
これらの洞察は、新サービスの評価や改善サイクルにおいて重要な指標となります。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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このグラフは、主成分分析（PCA）によって表現されたデータの分布を示しています。以下に、視覚的な特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– グラフには特定のトレンドは見られません。データは散らばり、特定の方向への上昇や下降のパターンは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に左下の点が他のデータ点と異なり、顕著な外れ値と考えられます。この点が示す要因や背景を詳しく調べることで、新サービスにおける重要なインサイトが得られるかもしれません。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 各点は30日間にわたるデータの観測をそれぞれ示し、第1主成分と第2主成分の2軸で表現されています。
– 第1主成分の寄与率が0.69であることから、この軸が全体の分布においてより重要な情報を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このプロットは時間の経過を直接示しているわけではありませんが、各データポイントは特定の時系列段階を示している可能性があるため、どのポイントがどの期間に対応するかを分析することが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間の明確な相関関係は見られません。データはほぼ均等に散らばっています。
– 第1主成分の方が第2主成分よりも多様な広がりを持っているようです。これは、第1主成分が新サービスの変動をより多く説明していることを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 新サービスの多様性や複雑性を示す可能性があるため、各点がどのような要因に基づいているのかを理解することが重要です。
– 外れ値の分析は特に重要で、その理由を明らかにすることで、ビジネス改善につながる可能性があります。
– 人間はこのような散布状態から、データの多様性やサービスの複雑な側面を直感的に理解し、新しい方向性を考えるきっかけとすることができるでしょう。
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。