📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. 時系列推移
– **総合WEIスコア**は全体的に0.72から0.87の範囲で変動しています。最初期は0.72で始まり、日を追うごとにスコアは上下し、0.87に達します。後半の期間では変動が多く見られ、全体的にはやや安定化に向かっている様子がうかがえるが、スコアが突然低下や上昇する異常値も観察されます。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**も同様の変動パターンを持ち、特に2025年7月15日から19日頃は安定した高値が観測されています。
– しかし、7月20日からは急激な下落が見られ、これはデータセット全般に異常をもたらしています。
#### 2. 異常値
– 上記の異常値は、急激なスコア変動を示しています。これらの背景には、特定の事件や政策の変更が影響している可能性があります。特に高スコアのピーク日に当たる7月6日には、社会的なイベントや施策の影響を受けた可能性が高いです。
#### 3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– トレンド成分として、日々のスコアは長期間で見ると上昇する傾向にありますが、短期変動が多いため、季節性の影響も非常に強いことが分かります。
– 残差は解釈が難しいが、一部の日付では外部要因の強い影響を受けていることを示しています。
#### 4. 項目間の相関
– 相関ヒートマップからは、個人の経済的余裕と社会的持続可能性・インフラストラクチャーなどが強い相関を示しており、特に社会構造の健全性が経済的安定性に影響を与えていることを示しています。
– 逆に、自由度と心的ストレスの間にはネガティブな相関が見られ、自治が高まるとストレスが軽減する傾向が明らかです。
#### 5. データ分布
– 箱ひげ図に基づくと、多くのスコアは中央値近辺に集まっており、外れ値として一部の期間において急激な変動を伴うデータがあります。特に、心理的ストレスと自由度関連ではばらつきが広がっています。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– PC1の寄与率が0.69であることから、WEI全体の変動の多くが一つの主要な構成要素に依存していることが分かります。つまり、主成分1が個人と社会の経済的安定性と持続可能性に関連している可能性があります。
– PC2の寄与率は0.08であり、他の細分化された要因（例えば心理的ストレスなど）は全体的には小さな影響しか与えていませんが、別の重要な側面を示しています。
### 総合的な考察
この期間におけるWEIスコアは、社会的変動や個人の生活条件の多様な面が複雑に絡み合っていることを示しています。特定の要因が他の要素に強い影響を与えているため、政策の改善や新しい施策導入時にこれらの相関の理解が重要です。また、異常なスコア変動がよく観察されるため、特定のイベントや社会的変動に対する敏感なモニタリングが必要です。
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:
グラフの分析に基づいて以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期部分（2025年中頃）はデータポイントが密集し、全体的に横ばい状態。
– 後半（2026年夏頃）で再びデータポイントが現れ、新たなパターンが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に赤い「X」マークがいくつかあり、予測のズレが見られます。
– 外れ値がいくつか存在し、それは特定の時期に集中しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点: 実績（実測値とAIの実測結果）が詳細を示しています。
– 緑色の点: 前年のデータで比較可能性を示しています。
– グラフの各ライン（予測線）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）による未来予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データが一致する時期と一致しない時期があり、それぞれの予測モデルの精度を見ることができます。
– 緑の前年データは、新規データと比較しどう変化しているかを見るポイントになります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各色の予測モデルが異なる傾向を示し、予測精度や説明変数の違いなどに応じた結果が窺えます。
– データは一般的に密集しているため、集中度が高いことが示されています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初期データの集中は、新サービスの安定したローンチ期間が示唆されます。
– 後半の予測が異なるモデルで大きく分かれるため、長期的なビジネス戦略には慎重な検討が必要です。
– 外れ値は異常値として注意を促すもので、新サービスの潜在的リスクや需給の変動に対する早期察知が重要です。
全体的に、過去の実績と比較した上で、異なる予測モデルを活用し、新サービスの未来に対する戦略を多角的に検討することが求められます。
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:
1. **トレンド**
– グラフは主に二つの異なる期間に分かれています。最初の期間では、青色の「実績（実績AI）」プロットが左側に集中しており、比較的高い位置で安定しています。その後、「昨年（比較AI）」として緑色のプロットが右側に現れています。全体的に、WEIスコアには明確な増加または減少のトレンドは見られず、むしろある時点でのジャンプを示しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色の「実績（実績AI）」プロットの中に黒色の丸で囲まれた「異常値」が存在し、それが外れ値として認識されています。予測の不確かさ範囲（灰色の範囲）内に含まれていますが、普通のデータポイントから離れた位置にあることが確認できます。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは過去の実績値を示し、緑色のプロットは昨年の比較AIのデータです。黒丸の異常値が外れ値を示しており、モデルやビジネスプロセスでの特定の予期せぬイベントの可能性を暗示しています。「予測」についての様々な色の線は線形回帰やランダムフォレスト回帰など複数の予測モデルを示していますが、特に目立った線はグラフ内に表示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青色の実績データと緑色の昨年比較データは、異なる時期に集中的に表示されており、直接的な相関関係を見出すことは難しいです。ただし、緑色のプロットが新サービスの翌年度のデータであるなら、サービスの異なるフェーズに関連する変動があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 縦方向のスコア分布がある程度一貫しているように見えますが、横方向に大きく移動しています。これは、サービスの評価基準が変わった可能性や、時期に応じた評価基準が大きく変化したことを示唆するかもしれません。
6. **直感とビジネスへの影響**
– グラフからは、サービスの初期段階での安定したパフォーマンスの後に、予測や比較のための新たなデータ収集が行われているように感じられます。異常値の存在が改善または解析の必要性を示唆し、昨年との比較がサービスの発展や改善点を明確にする役割を果たしている可能性があります。ビジネス的には、こうしたデータ傾向の分析により、サービスの効果的なブラッシュアップや新たな戦略的展開をサポートする機会が見込めます。
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
1. **トレンド**
– 左側の青いプロット（実績）は、2025年の中盤から9月ぐらいにかけてクラスターがありますが、それ以降はデータが途切れています。
– 右側の緑色のプロット（前年度）は、2026年の7月付近でやはりクラスター状にデータが集まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットの間に黒い〇で囲まれた異常値がありますが、数値的にも大きな違いがあるわけではありません。データ全体の中で極端に外れた値ではないようです。
3. **各プロットや要素**
– 青（実績）は実際のデータを示し、青いプロットが多く集まっている範囲は、過去の新サービスがどの程度の評価を受けたかを示しています。この範囲のなかで特に大きな変動は見られません。
– 緑（前年）は前年度のデータを示し、時期的に異なる場所にまとまっていることから、シーズン特有のトレンドかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年のデータは時期的に異なる部分に存在していますが、データの範囲やパターンが似ているため、状況が大きく変わっていない可能性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年を比較すると、どちらも0.6から0.9の範囲で多くのデータが集中しており、分布は似た傾向を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 年度ごとにクラスターが存在していることから、特定の時期に新サービスのリリースが集中している可能性があります。
– ビジネスへの影響としては、サービスがリリースされた直後は評価が集中するため、準備やマーケティングがその時期に向けて強化されている可能性があります。
– 社会的には、これらのサービスが特定の時期に多くリリースされることで市場に変化をもたらすかもしれません。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは2つの大きな期間に分かれています。最初の期間（左側）は約半年間で、青い点で示される実績値が横ばいです。
– 次の期間（右側）は、緑の点で示される前年度のデータであり、こちらも横ばいですが、値はすべて以前の期間より高くなっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の青いデータに異常値の円が重なっていますが、それらの値はその他の値と同様に見えます。
– 急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、緑は前年度の比較データを示しています。
– 外れ値としての円が示されていますが、これらは大きな偏差を持っているというよりは、同じ範囲内にあるようです。
– 予測の様々な線（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、いずれの予測線も最初の実績値に基づいたものです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青の実績値と緑の前年度データの間には、緑の方が高い水準にあるという点で差異があります。これは前年度の方が経済的余裕スコアが高かったことを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の線（横ばい）は無関連のように見えます。
– 前年度のデータが一貫して高い位置にあることは、経済的余裕の状況が改善されたことを示しているかもしれません。
6. **直感的な洞察やビジネス・社会への影響**:
– 経済的余裕が前年度より改善されていることは、個人の購買力向上など、社会にとって良好な兆候です。
– 新サービスを提供する企業にとって、現在の消費者はより高い購買力を持っている可能性があり、新しいサービスの投入が歓迎されやすい状況かもしれません。これは潜在的なマーケティング戦略の見直しや、ターゲットとする市場の再評価につながるでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの左側に青いプロット（実績）が密集しています。これらは大部分が0.6から0.8の範囲に安定しており、全体的には一定の範囲にとどまっているように見えます。従って、トレンドは横ばいです。
– 右側の緑のプロット（前年比較）は、やや高めの0.7から0.9の範囲に分布しています。これも横ばいですが、前年に比べてわずかな上昇が見られるかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットにおいて、いくつかの外れ値が存在し、これらには黒い円でマーキングされています。これは異常値であり、特定の時点での健康状態に変動があったこと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**:
– 青いプロットは実績データ、緑のプロットは前年の比較データであることを示しており、これにより前年との比較が可能となっています。
– 色別の線は、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）であり、それぞれ予測の精度や信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年の比較データは、それぞれ異なる期間での健康状態を示しており、予測モデルがこの実データに基づき異なる結果を表示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的安定していますが、異常値の存在がこの範囲をやや広げています。前年のデータが高めの範囲で安定しているため、ある種の改善傾向があるかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このグラフから直感的に感じられるのは、健康状態がある範囲で安定していることです。ただし、外れ値や予測モデルの結果から、特定の要因で健康状態が予期せず変動するリスクがあることも示唆されています。
– ビジネスや社会的には、これにより健康改善サービスの提供や異常検知アルゴリズムの導入が考えられ、個人の健康管理に対するソリューションが求められるかもしれません。
このグラフから得られる洞察を基に、さらなるデータ分析や予測モデルの改善を検討することができるでしょう。
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**:
– グラフの左側における「実績（青）」のデータは、最初はある程度の変動が見られるが、全体として横ばいに近い水準を維持しています。
– 中盤からは「前年度（緑）」のプロットが見られ、この期間は少し下方に移動したように見えますが、大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて、異常値（黒枠で囲まれたデータポイント）が散見されます。特に、7月初旬と8月中旬に異常値が集中しています。
– 急激な変動はあまり見られず、異常値も単発のものである可能性が高いです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青のプロット**: 実績データを表し、個人の心理的ストレスを定量化しています。
– **赤い×（予測）**: 今後のストレスレベルの予測値を示していますが、予測の範囲が灰色の帯で示されています。
– **緑のプロット**: 前年度と比較するために利用されています。
– **異常値（黒の囲み）**: 通常の範囲を逸脱しており、特別な注意が必要です。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績データは過去のデータと一定の一致を見せていますが、予測された値との直接的な接点は少ないです。
– 予測と実績の差異に注意を払い、持続的なモニタリングが推奨されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の周期性は見受けられませんが、同時期に異常値が現れている点は、特定の環境要因やイベントが影響を与えた可能性があります。
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**:
– 新サービスの導入が心理的ストレスにどのような影響を与えるかを判別するため、引き続きデータを監視することは重要です。
– 人々のストレスレベルが安定している場合、新サービスは受け入れられていると判断できるかもしれません。
– 異常値が多い場合、対応が必要な特定の問題や状況が存在する可能性があります。
このグラフは、サービス導入後の影響を確認する上で重要ですが、さらなる分析やデータのモニタリングが最適な対応策の決定に寄与するでしょう。
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:
1. **トレンド**
– グラフには2つの主要な期間があります。左側の7月から9月にかけては、実績値（青いプロット）が多く存在し、全体的に高めのスコアが散見されます。一方、2026年の4月から7月にかけては、前年度（緑のプロット）が左の値と比較して若干低めです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値の黒い円で示されたプロットは、周期の初期に集中しています。これらは通常の範囲から外れた特徴的なデータポイントとして特筆されるべきです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色が実績値、緑色が前年のデータを示しています。予測値はプロット上に明示的には表示されていませんが、修正AI予測範囲（グレーの領域）が示唆されています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績値と前年データの間で、続いてる時期は異なりますが、全体的な傾向では前年より若干のスコア低下が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前半における実績値の集まりが高かったため、その後の前年データとの比較で相関が示唆されますが、具体的な数学的相関までは視覚的には把握できません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 直感的には、自由度と自治が強調された新サービスにおけるWEIスコアは時間と共に下降傾向があり、これはユーザーエクスペリエンスや満足度の低下を反映しているかもしれません。
– ビジネス的には、新サービスが市場で期待された効果を十分に発揮できていない可能性を考慮する必要があります。この洞察を基に戦略を再評価し、特に初期段階での異常値の原因を特定し、改善策を講じることが重要です。
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:
グラフを分析して得られる洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 初期の期間（2025年7月から9月）は、WEIスコアが比較的安定しています。
– その後、スコアは大きく減少し、一定の低い水準に落ち着くまで急激な下降トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間には外れ値がいくつか見られますが、全体の傾向に大きな変化をもたらしていません。
– 下降の開始時に急激な減少が見られます。
3. **要素の意味**:
– 青色のプロットは実際のAIによる実績データを示しており、過去の実績の安定性を示しています。
– 黒い円で囲まれた点は異常値を示しており、特異な例外として調査が必要かもしれません。
– 緑色の点は前年との比較データを示しており、前年同時期の状況を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル（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、それぞれの予測が一致しているわけではなく、モデル間での差異や役割分掌が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期段階では、データに一定のばらつきと異常点が見られ、調査や対応が必要と思われます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の安定したスコアを維持することはサービスの信頼性につながるため、将来的な改善・安定化が企業の重要課題となるでしょう。
– 急激なスコアの減少は、新サービスの採用や社会的なフィードバックに影響を与える可能性があり、介入が求められます。
– 公平性・公正さの維持は市場でのブランドイメージに直結するため、適切な対応策の計画と実行が不可欠です。
この分析を基に、さらなる検証や改善策を講じることが推奨されます。
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:
1. **トレンド**:
– 初期段階（約2025-07-01から始まる）はスコアが高く、概ね一定です。
– 時間が経つにつれ、スコアは若干の下降を示しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 軽微な分散は見られますが、大きな外れ値は特に見受けられません。
– 異常値として示されているデータポイントは、ある程度のスコア範囲内に収まっています。
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、持続可能性と自治性に関するスコアの安定性を示しています。
– 緑色のデータポイントは前年比の予測値を示していますが、それらは実績よりも高いスコアを示しています。
– 線（紫色、ピンク色）は異なる予測アルゴリズムの結果を表しており、いくつかの変動を示しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 実績のデータは予測よりやや低いスコアを示す傾向があります。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰いずれも異なるトレンドを示しており、予測の正確性やモデルの適合性に差があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に若干の相関があるように見えますが、実際には予測のほうがスコアが高く出ているケースが多いです。
6. **直感的な洞察**:
– 全体として、新サービスの持続可能性と自治性に関するスコアは安定しているが、若干の下降トレンドが懸念されます。
– 事業戦略としては、予測モデルの改善や、スコア改善に向けた具体的施策の実施が求められるかもしれません。
– 社会的には、持続可能性への取り組みが継続的に評価されることで、自治性の向上が大きなメリットとなる可能性があります。
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**:
– グラフは二つの異なる時期に分かれているようです。左側のデータ（2025年7月）では、WEIスコアが横ばいの状態です。一方、右側のデータ（2026年7月）もまた、比較的一貫した範囲に収まっているという印象です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のデータ群（青色の実績AI）には特に外れ値は見受けられません。一つのデータポイントが大きく異なるわけではありません。
– 右側のデータ群（緑色の前年度データ）でも外れ値は特に見られませんが、少し下限に寄ったデータがあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績AIのデータを示し、緑のプロットは前年度の比較AIデータを示しています。
– プロットの間の線（灰色、紫色、ピンク色）は異なるモデルによる予測を表しています。これにより様々な予測手法の比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間経過とともにWEIスコアが大きく変動しているわけではなく、比較的一定かもしれないという印象です。
– 異なる予測モデルがどういった結果をもたらしているのかに注目することが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に目立った相関はこの図からは見受けられませんが、データはそれぞれの期間でクラスター化された状態にあります。
6. **人間の直感的な感想やビジネス、社会への影響**:
– WEIスコアが安定しているということは、新サービスにおける社会基盤と教育機会が一定の評価を維持している可能性を示しています。
– 安定した評価はビジネス面での戦略を立てる上で、安心材料となるかもしれません。
– また、予測モデルが同様の結果を示していることから、今後も安定が期待できると予測できます。
トータルでは、グラフは新サービスが社会基盤および教育機会において、一貫したパフォーマンスを維持しており、安定した将来の見通しを示唆しています。モデル間での予測の整合性も、さらなる施策の信頼性を高める要素として評価できます。
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:
以下は、提供された時系列散布図の分析による洞察です。
1. **トレンド**:
– 初期の期間（2025年7月から2025年9月）において、実績AIのスコアが高く、徐々に低下する傾向があります。
– その後の期間（2026年3月から2026年7月）には前年のデータ（薄緑のプロット）があり、密度が増し、一定の範囲内に集中している様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示される外れ値が2025年の初期に集中しており、何らかの異常な要因が働いていた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値で、初期の変動が激しい。
– 緑のプロットは前年の数値を示し、ある程度の安定性を示しています。
– 紫の線はランダムフォレストによる予測で、スコアの低下を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青色の実績と緑色の前年値の間に一貫性がなく、前年を超える予測や実績に至っていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データは外れ値が多く変動が激しい一方で、後半のデータが密集しており安定しています。
6. **直感的に感じること・ビジネスや社会への影響**:
– 初期の期間に対する外れの多さは新サービスの試行における不安定さを示しています。これが安定するにつれて社会における共生・多様性・自由の保障における評価が改善していることを示唆しています。
– ビジネスにおいては初期の試行錯誤を経て、サービス供給や社会的評価が安定した段階に移行しつつあることを示しています。今後は過去の実績をもとに更なる改善が期待されます。
この分析からは、初期の不安定さが徐々に解消され、安定したサービスが提供されている状況が見て取れます。ビジネス戦略としては、安定の保持と更なる改善に焦点を当てることが重要です。
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:
### グラフの特徴と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップは主に色の濃淡でデータの変化を示しています。特定の日付や時間帯に色が集中的に現れている部分がありますが、一貫した上昇や下降のトレンドは見られません。代わりに、周期性があるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付（例えば、2025年7月23日や24日など）に濃い紫色のプロットがあり、これは異常な低スコアを示している可能性があります。他の日と比較してこれらの時点で何か特別なイベントや状況変化があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しています。黄色に近づくほど高スコアで、紫色に近づくほど低スコアです。
– 各プロットは特定の時間帯や日にちのスコアを示しており、時間帯（例えば午後16時や23時）ごとのスコアの変化を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯において似たようなパターンが見られ、同じ日の異なる時間が相関している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の特定の時間帯（例えば午後16時や18時）でスコアが高い傾向がありますが、全体的には一定の分布になっているようです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 特定の時間や日に顧客の利用が集中し、そして逆に非常に少ない日もあるため、サービス提供側としてはリソース配分の最適化が課題になるでしょう。
– 異常な低スコアが発生する日については、何らかの外的要因やサービス障害など原因究明が必要です。
– 全体として時間帯による利用パターンを把握することで、ターゲット向けのキャンペーンやプロモーションのタイミング設定を行うための洞察が得られるでしょう。
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:
グラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 全体的に見ると、WEIスコアに大きな変動があることが確認できます。特に、7月23日近辺で急激な変化が観察されます。
– 時間帯別でスコアに濃淡があり、同一の時間でも日によってスコアに変動があるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月23日に紫色の低スコアがあり、それは顕著な外れ値として捉えることができます。
– 7月7日や7月18日に黄色の高スコアが観察され、急激な上昇が暗示されています。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡はWEIスコアの高低を示しています。紫が低く、黄色が高いスコアです。
– 密度の高い部分は、時間帯や日付においてスコアの測定頻度や関連するアクティビティが多いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯によるスコアのパターンが確認でき、夜間よりも日中のスコアが高い傾向があるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日付によるスコアの分布に周期的な変動は見られませんが、期間を通して特定のパターンがあります。
– 時間によってスコアが系統的に異なるため、操作や利用の時間にスコアが影響を受けている可能性があります。
6. **直感的な印象と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、特定の日付や時間に何か重要なイベントが起こった可能性があることです。
– ビジネスへの影響としては、新サービスが特定の条件下でより高い評価を得るための改善点を示唆しています。急激なスコアの変動は、ユーザー満足度やシステムの信頼性に関連する可能性があります。
全体として、このヒートマップは時間と日付により新サービスの評価がどのように変動するかを明確に示しています。これにより、特定の改善や調整が必要となる箇所を特定できるという重要な情報を提供しています。
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:
このヒートマップは、日付と時間帯にわたって社会WEI（平均スコア）の変動を示しています。以下に分析を示します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 日付が進むにつれて色が変化し、7月初旬から中旬にかけてスコアが高いことを示しています（黄色や緑色）。この時期は新サービスの利用や関心が高まっていることが示唆されます。
– 7月下旬には、スコアが低くなる（青色や紫色）時間帯が多く見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日、特に19時に緑が突出しており、その時間帯に何か特別なイベントや行動が増えた可能性があります。
– 7月23日夜は大幅な低下を示しており、通常と異なる出来事が発生したかもしれません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色が明るいほどスコアが高く、暗いほど低いことを示しています。
– 特に16時～18時、23日時のスコアの変動が顕著で、新サービスの使用頻度や関心の高低が示されています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 明確な周期性は確認できませんが、時間帯による変動パターンが見られるため、特定の時間帯に関心が集中す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**:
– 一般的に日中と夜間でスコアが異なり、夜間にスコアが下がる傾向があります。
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に関する洞察**:
– 7月初旬のスコアの高さは、新サービスの成功を示しており、利用者の関心が集中しています。一方、7月下旬のスコア低下は、興味や関心が持続しなかった可能性があり、さらなる改善や宣伝が必要です。
– 特に特定の時間帯や日に利用が集中する傾向があるため、その時間にあわせたプロモーションやサービス提供が効果的です。
この分析に基づき、戦略的に利用者の関心を引きつける方法を考慮すると良いでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは相関を示すもので、時間的トレンドは直接表現されていません。しかし、相関の高低が示されているため、関連性の強弱を過去360日間を通じて理解できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関が低い、または負の相関を持つ組み合わせ（例：「個人WEI（経済的余裕）」と他の多くの項目、特に「社会WEI（公平性・公正さ）」との相関 -0.11）は外れ値として解釈できます。これは、特定の要素間の関連性が弱い、もしくは逆の作用をしていることを示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 高い相関（0.7以上）：強い関連性を持つ項目を示しています。「個人WEI平均」と「総合WEI」のように、個々の要素が全体に強く寄与していることがわかります。
– 中程度の相関（0.4〜0.6）：幾分の影響が見られる組み合わせを示しています。
– 低い相関（0.3以下）：弱い関連性や無関連性を示します。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と各社会的要素間の相関が低いことは、経済的要素とそれ以外の政治や社会要素との連携の強さが少ないことを意味します。
4. **複数のデータ関係**
– 個人及び社会の指標が相互にどの程度影響を及ぼしているかを視覚化しています。例えば、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の相関（0.78）は、公平性・公正さの認識が心理的ストレスに強く関わる可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 強いプラス相関（赤が濃い部分）が多数見られ、全体としては多くの項目が互いに関連し合っていることが分かります。それぞれのウェルビーイング指標が、他の指標にも影響を及ぼすことを示しています。
6. **直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– 一部の要素間で極端に低い相関が見られることから、特定の要因へのアプローチがビジネス・政策の方向性を左右する可能性があります。
– 高い相関が多く見られることから、統合的な施策やプロジェクトが効果を上げる可能性があります。例えば、個人の「心理的ストレス」と社会的な「公平性・公正さ」に対策を講じると、広範な影響をもたらす可能性があります。
全体的に、このヒートマップは新サービスが提供する各要素が、個人や社会にどのように幅広く関連しているかを把握するのに有用です。
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:
図の分析に基づいて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 全体的に見ると、各WEIタイプのスコアは比較的一貫しているようです。中央値や四分位範囲を見れば、一定の範囲に収まっていることが多いです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済幸福）」と「個人WEI（心理的ストレス）」には外れ値があります。特に「心理的ストレス」には複数の下方外れ値があり、これは一部の個人が非常に低いスコアを示していることを意味します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図は、データの分布、中央値、四分位範囲を視覚的に表現しています。例えば、「個人WEI（経済幸福）」は他と比べて上方に伸びており、中央値も比較的高い位置にあります。
– 色の違いは各WEIタイプを区別するためであり、特定のカテゴリ間の比較を促進します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データの傾向というよりも、各WEIタイプに基づく分布の比較が中心となっています。それぞれのWEIタイプが年間を通じてどのように得点されているかを視覚化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（持続可能性と自治体）」と「社会WEI（公正性・多様性・自由の保障）」は中央値が高く、また四分位範囲が狭いことから、安定的なパフォーマンスを示している可能性があります。
– それに対し、「個人WEI（心理的ストレス）」は中央値が若干低く、外れ値も多いため、他の指標に比べて不安定な傾向を示しています。
6. **人間的直感とビジネスや社会への影響**
– このグラフは、新しいサービスの導入が社会的および個人的な幸福にどのような影響を与えるかを示している可能性があります。「個人WEI（心理的ストレス）」の不安定さは、プロバイダーが注意を向けるべき領域として浮かび上がります。一方、「社会WEI（持続可能性と自治体）」などは成功事例として分析され、他の領域での戦略策定に活かされるかもしれません。
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）によって視覚化されたデータを示しています。以下に、グラフの特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**
– グラフには明確な上昇や下降のトレンドは見られません。プロットは全体的に分散しており、特定の方向に集まっているわけではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左下に1つの明らかな外れ値が見られます。このデータ点は他の点からかなり離れており、特異な要素を表している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 各点はおそらく異なるデータセットや観測を表しています。
– 第1主成分と第2主成分の軸に基づいてデータがどのように分布しているかを示しています。第1主成分がより大きな割合（寄与率0.69）を占めるため、データの変動の主要な原因を把握するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特段の時系列データのパターンや関係性はこのPCAプロットからは直接読み取れません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは横に広がっているように見え、第1主成分における変動が主にデータを特徴づけていることを示します。
– 配列はおおまかに均一に分布していますが、一部の領域にはより多くのデータが集中しています。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響**
– 主成分分析の結果、多様な要素がこの新サービスにおける主要な変動をもたらしていることが示唆されます。
– ビジネスにおいて、この分析は重点を置くべき異なる市場セグメントや機能に関する洞察を提供する可能性があります。
– 外れ値は新たな機会またはリスクを示しているかもしれず、さらなる調査が必要です。
このPCAプロットは、データの変動要因を理解する手助けとして非常に有用であり、新しいサービスの戦略的な方向性を決定するためのガイドとなるでしょう。
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。
