📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合WEIスコアの推移
– **時系列推移**: 30日間のデータでは、総合WEIスコアは一貫した範囲内での変動を示しています。初期には0.72〜0.75の間で始まり、特定のピークや落ち込みが観察されています。例えば、7月6日から8日にかけては0.84〜0.87の高スコアが観察され、7月23日にはスコアが0.62まで下落しました。その後、徐々に回復し、月末には安定を見せています。
– **異常値**: 多くの日で異常値が検出されており、これらは一般的には背景の個別要因による影響が考えられます。例えば、7月23日の0.62や6日の0.87は、他の日と比較して大きく乖離するスコアであり、特に社会や個人要因の急激な変動があった可能性があります。
### STL分解に基づく分析
– **トレンド**: 総合的なトレンドは若干の上昇傾向を示唆していますが、変動が大きいため明確な結論には至りません。5日から7日の区間で一時的な上昇が見られたことは顕著です。
– **季節性**: 特定の季節的なパターンは見られませんが、一定のリズムで変動しています。このことは、短期間のデータがまだ主要な季節的影響を反映するには不足していることを示しています。
– **残差**: 残差の変動は、この期間中に予測できない出来事が複数発生したことを示唆しています。これには、新サービス導入に伴う初期のユーザー反応や市場動向が影響していると考えられます。
### 項目間の相関と意味
– **項目間の相関**: ヒートマップから、個別項目間の相関が明らかにされます。例えば、「社会基盤・教育機会」と「社会持続可能性」は高い正の相関を示しており、これらの項目がともに高スコアを達成することがよくあることを示唆します。
– 一方で、「個人の心理的ストレス」と「社会公平性」は負の相関が見られ、通常、ストレスが増加すると公平性への認識が低くなる傾向があるかもしれません。
### データ分布と外れ値
– **分布の観察**: 箱ひげ図からは、全体のスコアが中間値に集中し、中位からの大きな外れ値が若干あります。これは、特定の日やユーザーグループでの急激な変動の可能性を示しています。
– 具体的な外れ値としては、前述の異常値が再び確認できます。特に、7月23日には個人の経済的余裕や自由度、社会の多様性の項目で極値が観察されています。
### 主要な構成要素 (PCA) の分析
– **PC1の寄与率 (69%)** は圧倒的で、WEIの主要変動はこの要因に依存していることを示します。これは、社会基盤や個人の経済的余裕といった項目がWEIの主要バリエーションの多くを占めていることを意味します。
– **PC2の寄与率 (8%)** は限定的ですが、他の項目（例えば心理的ストレスや公平性）による影響を反映している可能性があります。
### 総括
分析全体として、新サービスのWEIデータは、この期間中において、特定の社会的・個人的要因による影響を強く受けていることが明らかになりました。一時的な異常値や外れ値は、この期間内に新規事象が発生したことや、利用者や市場の反応変化を示唆しており、具体
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:
以下はグラフから得られる視覚的な特徴と洞察です：
1. **トレンド**:
– 総合的にはスコアが0.8付近で横ばいですが、途中でわずかな下降と上昇が観察されます。
– 7月下旬以降、スコアがやや減少傾向にあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で強調されていますが、極端な外れ値は見当たらず、データは比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績値（青いプロット）は一貫して0.7から0.9の範囲にあり、予測不確かさ範囲内に収まっています。
– 予測モデルは異なる回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）を使用しており、それぞれが将来のスコアを異なる方法で予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と実績の間には一定の整合性があり、実績値が不確かさ範囲内に収まっています。異なる予測手法間での予測値は若干異なりますが、大きな乖離はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は全体として密集しており、一時的な変動を除けば、一定の安定性が見られます。
6. **直感的洞察とビジネスへの影響**:
– 30日間の範囲内での安定したスコアは、新サービスのパフォーマンスが比較的一定であることを示唆しています。
– 予測される軽度の変動は、注意を向けるべき市場の変化や新たな競争要因の可能性を示唆しています。
– ビジネスは、今後の計画やサービスの改善において、例えば決定木回帰やランダムフォレスト回帰のような予測モデルを利用することによって、より精確な戦略を策定することができるでしょう。ちなみに、ランダムフォレストはより多様なシナリオをカバーしているように見えます。
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:
### グラフ分析とインサイト
1. **トレンド**
– **初期上昇から横ばい傾向:** グラフの前半はWEIスコアが緩やかに上昇しているように見えます。中盤以降は横ばいに移行しています。
– **予測の異なる傾向:** グラフ後半の予測は、線形回帰が横ばいを示す一方、決定木回帰とランダムフォレスト回帰が減少傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として示されたデータポイントがいくつかありますが、大きな影響はなさそうです。
– 中盤から後半にかけて、スコアに若干の変動がありますが、急激な変動は確認できません。
3. **各プロットや要素**
– **青い点:** 実際のデータを示しています。
– **赤い×:** 予測されたデータポイントを示しています。
– **灰色の範囲:** 予測の不確かさの範囲を示し、予測の信頼度を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績のデータと異なる予測手法のデータが示されていますが、実績データは予測データの不確かさの範囲内におおむね収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は比較的一定で、平均値の周りに散らばっていることから、特定のトレンドに対する一定の影響は見えにくいです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– **安定性の維持:** 大きな急変動がないため、サービスが比較的安定していると感じられるでしょう。
– **不確定要素への対応:** 予測結果が異なる傾向を示しているため、モデルの精度を向上させる余地があるようです。
– **戦略的な意思決定:** 同様の傾向が続く場合、中長期的な戦略計画において留意すべき点となります。特に新サービス展開においては、予測が確実性をもって実現可能であることが求められます。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**
– 最初の15日間はスコアが0.8以上で、比較的安定している。
– 後半では若干の下降トレンドが見られ、スコアが0.7付近に収束していく。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内の黒い円で囲まれたプロットが外れ値を示している。この期間に時折異常な変動が見られる。
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おり、実際の社会WEIスコアを表す。
– 赤いバツ印は予測値を示している。
– グレーの背景は予測の不確かさの範囲を示しており、誤差や信頼区間の可視化に役立っている。
– ピンクや水色のラインは予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による将来の傾向を示す。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際のデータと予測値は、最初の20日間は比較的一致しているが、後半では予測値との乖離がやや広がる。
– 複数の予測モデル間で若干異なる未来のスコアの軌跡が示されている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青い点の密度からほどほどの変動はあれど対照的に大きな変動は見られない。
– 外れ値は全体の変動を考慮しても例外的であり、異常事象を示している可能性がある。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– スコアが下降傾向にある場合、サービスの人気や評価が低下している可能性を示唆している。
– 継続的なモニタリングと改良が必要。
– 外れ値や予測モデルの差異を分析することで、予測精度の向上とビジネスインサイトの理解に役立つ。
– 社会WEIスコアは、新サービスの社会的評価を示す重要な指標であり、改善策のフィードバックループに組み込むことで、競争力を維持できる可能性がある。
このような分析を基に、サービスの運営や改善に役立つ戦略の立案が期待できます。
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:
1. **トレンド**:
– 7月1日から8月1日の間、実績（青いプロット）はほぼ安定していますが、若干の下降傾向が見られます。
– 予測（特にランダムフォレスト回帰）は8月以降、微上昇の傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの外れ値が示されており、特に7月下旬のスコアが0.6以下の箇所は注目に値します。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを表し、予測データは赤い「×」、回帰分析による予測はカラフルな線で示されています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しています。
4. **関係性**:
– 実績データと予測間で若干の乖離が見られ、特に期間の後半には予測が上昇するのに対し、実績データは横ばいまたは下降しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は0.7から0.9の間に集中していますが、一部のデータは0.6付近に集まっています。
– 予測の不確かさ範囲と実績のデータポイントが重なっているため、予測モデルの精度は一定の信頼性があることが示唆されます。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**:
– 人間の直感として、このグラフから消費者の経済的余裕は安定しているものの、一時的な外れ値が示す潜在的リスクを感じるでしょう。
– ビジネスインパクトとして、経済的余裕の低下を示す外れ値は、ターゲット市場の消費動向に影響を与える可能性があり、新サービスの市場戦略を見直す必要があるかもしれません。
– また、予測モデルの精度を高めることで、今後の戦略立案により有用な指標を提供できるでしょう。
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:
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表示しています。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは大部分で横ばいに見えますが、グラフ後半では少し下降する傾向が見られます。
– 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）のいずれも、今後の軽微な下降を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は全体のデータポイントの中にいくつか存在し、主に低いスコアに見られます。
– 急激な変動はあまり見られず、変動は比較的一定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、比較的高い精度での健康維持を示しています。
– 赤い×印は予測を示していますが、実績とは一致していないところもあります。
– 黒いサークルは外れ値を示しており、異常な状態を表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を指しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と各予測モデルの間に軽微な差異がありますが、全体として大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関性については、実績データと予測との関係はやや一致しているが、微妙な違いが見られる。
– WEIスコアは主に中程度の範囲（0.6〜0.8）に集中しているが、外れ値が低得点域にある。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このグラフから人間が直感的に感じるかもしれないのは、個人の健康状態が安定しているが、今後の軽微な下降が心配される点。
– ビジネスにおいては、健康関連サービスの介入や支援が必要なポイントを特定するのに役立ちます。
– 社会的には、安定性の持続には健康維持のための施策が有効であることを示唆しています。
このような視点から、WEIスコアの変動と予測に基づく適切な介入や資源配分が考慮されるべきでしょう。
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
1. **トレンド**
– データの全体的なトレンドは比較的横ばいで、特に大きな上昇や下降は見られません。ただし、日によって小さい変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数の外れ値が示されており、特に特定の日付において大きく逸脱したスコアが観察されます。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットが実績データを示しています。
– 外れ値は黒い円で囲まれています。
– 予測は異なる色の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、これはxAI/3σで計算されたものです。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 実績データと予測データに大きな乖離は見られませんが、予測モデルごとにスコアの予測レンジが異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはある程度密集しており、心理的ストレスが特定の範囲内に収まっていることを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– データの振れ幅が大きくなく、WEIスコアが安定していることは、対象者または組織が比較的安定した心理的ストレス環境にあることを示唆します。
– 外れ値は潜在的なストレス要因を示している可能性があるため、これらの日付における具体的な原因を解明することが重要です。
– ビジネスにおいては、予測ツールがストレス管理のための施策や介入に役立つ可能性があります。予測の不確かさも考慮することで、精度を上げるためのさらなるモデル改善へのフィードバックが得られます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体として、最初の3週間は横ばいのトレンドで、途中から下降傾向にあります。特に7月の後半から8月にかけて、スコアの減少が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月12日付近と7月20日付近に外れ値があり、一般的なスコア範囲を大きく逸脱した値があります。
– また、7月後半から8月初めにかけて急激なスコアの変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績を示し、全体の動向を把握できます。
– 黒の輪郭のついたプロットは異常値を示していますが、予測から大きく外れたデータポイントと推定されます。
– 予測線（赤、青、紫）は異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づく未来の予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時系列データの予測は、異なる手法で行われており、それぞれの予測線は微妙に異なるパターンを示しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫）は、他のモデルに比べて強い下降傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は中間から高めのWEIスコア範囲に集中しており、その中にいくつかの外れ値が含まれています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– WEIスコアの減少は、個人やチームの自由度や自治が低下している可能性を示唆しています。これは新サービス運営における柔軟性の欠如やパフォーマンスの低下に繋がるかもしれません。
– 異常値や急激な変動が継続する場合、システムやプロセスに何らかの問題がある可能性があり、原因の調査が必要です。
– 長期的な視点では、下降トレンドが続けば、ビジネスの進捗や成功に悪影響を及ぼす可能性があるため、予防措置や適切な管理が求められます。
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:
1. **トレンド**:
– 全体として、最初の約10日間は比較的高めのスコア（約0.8〜1.0）の範囲で安定しています。
– 中盤から終盤にかけてやや下降し、最終的には約0.6付近で横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの中央付近で急激にスコアが下がる時期があります。外れ値として認識されているものも存在します。
3. **各プロットや要素**:
– 実績のプロットは青い点で表されており、外れ値は黒い円で示されています。
– 予測には三種類（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）があり、それぞれ異なる予測の方向性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データ（三種類）は実績データのトレンドを踏まえ、それぞれ異なる予測をしていますが、特にランダムフォレスト回帰は下降トレンドを示唆しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 始めは高スコアを維持し、その後の下降が明確。分布としては、序盤に高密度、後半に分散が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**:
– 初期段階での高スコアは、新サービスが導入当初は公平性や公正さが評価されていた可能性を示唆しています。しかし、後半でのスコアの下降は、何らかの問題や改善点が浮上していることを示唆しています。
– このトレンドを踏まえ、予測手法の結果も吟味することで、サービス改善に向けた具体的な施策が求められます。
– 特にランダムフォレストの予測が下降傾向を示していることから、今後のサービスの持続的改善が必要と考えられ、ビジネス側ではリソース投資や対策の検討が必要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、全体的に見て横ばいの傾向が強いですが、若干の上昇傾向があります。
– 予測（赤いバツ）は様々な予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によるトレンドを示しており、それぞれ少し異なる軌跡を描いていますが、概ね安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには、外れ値（黒い円）がいくつかあり、予測不確かさ範囲の外に位置しています。
– これら外れ値は、何らかのイベントや予測誤差を反映している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を、赤いバツは予測値を示しています。
– 外れ値は黒い円で囲まれ、予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は予測の信頼性を示しています。
– 異なる色の線は、異なる予測手法によるトレンドラインを示しており、それぞれのモデルの特性を反映しています。
4. **データの関係性**:
– 実績と予測の間で、多少のずれが見られますが、大きな乖離は見られません。
– 各予測手法は、実績データの範囲内で適度に予測を行っているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと平均的な予測間には強い相関があるように見られます。
– データの分布は、比較的狭い範囲内で一様に分布しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– WEIスコアが高いことは、新サービスが比較的持続可能であることを示唆します。
– 外れ値の存在は、市場やサービスの変動要因を示している可能性があり、詳細な分析が必要です。
– 予測手法が異なるトレンドを示すため、複数のモデルを用いることで、予測の確実性を高めることが可能です。これは政策立案や市場戦略において重要な要素となり得ます。
このグラフは、新サービスの持続可能性を定量的に把握し、予測精度を向上させるための基盤として活用可能です。また、データに基づきサービスの調整を行い、より持続可能な運営に貢献することができるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は全体として横ばいで、約0.8付近で推移しています。大きな上昇や下降は見られません。
– 予測データは、3つの異なる回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されていますが、こちらもほぼ水平です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として黒く丸で囲まれたデータポイントがいくつか見られますが、全体のトレンドにはあまり影響していないようです。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、日毎のスコアの分布を表しています。
– 予測データの不確かさ範囲が灰色で示されていますが、予測精度が比較的一定していることがうかがえます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データのトレンドと予測データは、ほぼ一致して推移しています。予測は過去の実績に基づいて安定したスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは約0.8前後に集まり、全体として広がりは少ないですが、社会基盤や教育機会の状況が一定していることを示唆しています。
6. **直感的に感じることや社会への影響**:
– このデータは社会基盤や教育機会が比較的安定していることを示唆しており、新サービスの継続的な提供が可能であることをうかがわせます。
– 外れ値があるものの、全般的な安定性が高いため、今後の戦略立案において、現状を維持しつつ、特異な外れ値には何らかの対策を講じることで、さらなる社会の改善が期待できます。ビジネスでは、安定した基盤があることから、新しい市場への参入やサービス拡充を計画するにあたって良い兆候です。
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:
以下にグラフの分析をします。
1. **トレンド**:
– 期間の初めにかけてWEIスコアは高い位置にありますが、その後わずかに低下し、次第に安定しています。
– 横ばいからやや下降トレンドが見られ、直近は安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期にはいくつかの外れ値があります。これは特異なイベントや要因の影響かもしれません。
– 中盤以降は観測点がまとまっており、外れ値が少なくなっています。
3. **各プロットや要素**:
– 青の実績点はデータの実際の記録で、予測には3通りの手法が使用されています（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）。
– 灰色の背景は、予測不確実性の範囲を示している可能性があります（xAI/3σ）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実際のデータは予測とも整合しており、特に中盤からの予測精度が高いと思われます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ点は全体的に上位に密集しており、安定しています。これはサービスが安定したパフォーマンスを維持していることを示唆します。
6. **直感とビジネス、社会への影響**:
– グラフは全体として安定したパフォーマンスを示しており、サービスが社会に貢献していることがわかります。
– しかし、初期の外れ値は潜在的なリスク要因を示している可能性があり、改善や対策が必要かもしれません。
– 今後の改善や新サービス導入のために、予測データは精度の高い基礎を提供しています。
この分析により、ビジネスやサービスの強みと改善点を浮き彫りにし、戦略的な意思決定を支援することができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 色の変化から、WEIスコアは日によって異なる時間帯で変動しています。
– 特定の時間帯（午前中と午後遅く）で黄色や緑色が多く見られ、この時間帯でスコアが高い傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月23日の午後10時や7月6日・7日の午後11時に黄色（高スコア）の急激な増加が見られます。
– 逆に、紫色や青色の部分はスコアが低いことを示しており、それらが突然現れるところが外れ値と考えられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– カラースケールはスコアの高さを示しており、黄色が最も高く、紫が最も低いスコアを示しています。
– 緑から黄色に変わる部分は、スコアが相対的に高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 午後5時から午後11時にかけてスコアが集中しているため、この時間帯が新サービスの利用が活発な時間と言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一日の中でのスコアのピークは午後に集中しており、これは利用者の活動時間と一致している可能性があります。
– 他の日と比べると、月の後半に向けて緑色と黄色が増えており、サービスの利用が増加傾向にあると考えられます。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネスへの影響**
– 直感的には、午後の利用が多いことから、新サービスは働く時間帯に合わせて設計された可能性があります。
– ビジネスへの影響として、この時間帯にキャンペーンを行うことで、ユーザーエンゲージメントをさらに高められる可能性があります。
このように、総合WEIスコアの時系列ヒートマップを分析することで、新サービスの利用動向や改善点のヒントを抽出することができます。
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:
以下は、この個人WEI平均時系列ヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– 色の変化を見ると、特定の時間帯に明らかな周期性は見られず、むしろ時間帯によって強いばらつきがある印象です。
– 例として、7月7日と7月23日に鮮やかな色変化が見られ、その他の日付は比較的安定した色調が続いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月23日における14時から15時の時間帯では、急激な色の変化が見られます。これは、急激なスコアの変動を示す可能性があります。
– 軽い色合い（おそらく高スコア）から濃い色合い（おそらく低スコア）への変化が見受けられ、ここに注目すべき変動があると考えられます。
3. **各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おり、黄色系が高く、緑から青、紫に向けて低いスコアを示しています。
– スコア分布は日によって大きく異なり、特定の時間帯にパターンがあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 多数の時間帯データが重なることはなく、それぞれが個別に変動しているため、特定の日付、時間帯に共通する要因は明示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の分布を見ても大きな相関よりも、時間ごとに不規則なパターンが散見され、特定の時間に特異な変動がある日付があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に受ける印象として、特定のイベントや要因が、特定の日付や時間帯に影響を及ぼしていることを示唆します。
– ビジネスへの影響として、これらの変動を特定し対策を講じることで、サービス改善や顧客体験の向上に繋がる可能性があります。
– 社会的観点では、特定の日程や時間帯に何らかの社会的な現象、例えば休日や特別イベントなどによる影響を考慮することが有益です。
このヒートマップは、データが密接に絡み合い、表面には捉えにくい変動やパターンを可視化する助けとなります。
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:
1. **トレンド**:
– 全体的に見て、特定の期間（特に2025年7月5日～7月13日）では、昼間の時間に高いスコア（黄色や緑色）が見られるため、ポジティブなトレンドがあるように見えます。それに対して、他の期間は主に青色から紫色にかけての範囲で、低いスコアが続いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月23日から24日にかけての期間で、夜間のスコアが急激に低下しています。これは外れ値と見なされ、特に注目すべきです。
– 7月6日の日中にも高いスコアが急に出現しており、これも特異な変動と考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化（黄色から紫色）は、スコアの高さを示しています。黄色が高く、紫色が低いスコアを表しています。
– ヒートマップの横棒の密度や幅は各時間帯のデータポイントの量や頻度を示していますが、この期間では密度に大きな変化は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 昼間のスコアが高く、夜間に低い傾向が見られるため、時間帯に関連した周期性がある可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は全体的に極端な高値や低値への偏向を示しており、特に昼間の一部と夜間の一部が際立っています。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**:
– 人々が新サービスを昼間に多く利用している可能性を示唆しており、夜間の利用を向上させるための施策が考えられます。
– ビジネスへの影響としては、昼間のピーク時にリソースを集中させたり、夜間の低スコア改善のためにプロモーションを行うことが考えられます。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時系列データを直接示していませんが、各要素の関連性が把握できます。
– 特に、高い相関が見られる部分が赤く強調されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」は、他の項目に対して相対的に低い相関を示しており、これ自体が外れ値として注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤色に近いほど高い正の相関、青色に近いほど負の相関を示しています。
– 特に、「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI平均」は非常に高い相関を示しています。
4. **関係性**:
– 「総合WEI」と各個別WEIの間には多くの高い相関が見られます。特に「個人WEI（心理的ストレス）」との関連が強いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くの項目間で中程度から高い正の相関が見られ、特に「個人WEI平均」と「社会WEI平均」は非常に強く関連しています。
– 不一致が顕著な部分としては「個人WEI（経済的余裕）」が挙げられ、他の項目とは異なり、相関が低いです。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 高い相関が見られる項目間では、施策の連携が重要となります。例えば「総合WEI」を改善する際は、「個人WEI平均」や「社会WEI平均」を同時に向上させることが有効と考えられます。
– 「個人WEI（経済的余裕）」が他の要素と低い相関を示していることから、特別なアプローチが必要かもしれません。この要素を強化することで、他の要素に間接的な影響を及ぼす可能性があります。
このヒートマップを通じて、関連性の高い項目を優先的に取り組むことで、全体のWEI向上に繋げることが考えられます。また、経済的余裕の要素に焦点を当てた政策や施策が新たな効果をもたらすかもしれません。
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:
1. **トレンド**:
– 全体的に中心の中央値は、ほぼ横ばいであるが、種類によってわずかな差が見られます。特に「個人WEI（経済充実）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の奨励）」は他よりも高めのスコアを保っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「社会WEI（生態整・持続可能）」、「個人WEI（心理的ストレス）」、「社会WEI（社会整・持病）」、「社会WEI（共生、多様性、自由の奨励）」で外れ値が見られます。これが指標の評価のばらつきを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各箱ひげ図の箱の大きさはデータのばらつきを示しており、箱が大きいほどデータの分散が大きいことを意味します。
– 総合的に、ほとんどのデータポイントは箱内（四分位範囲内）に収まっており、各カテゴリの中心傾向を強調しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データは含まれていませんが、サービスのカテゴリごとの差異が経時的にどのように変化するかを知ることは今後の分析の対象となる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係は直接読み取れませんが、中央の水平線が中央値を示し、中央値の位置を比較することでおおよその相対的強さや弱さを推測できます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 総じて高いWEIスコアは、関連する新サービスが良好な評価を得ていることを示唆します。
– 外れ値の存在は、改善箇所やさらなる調査が必要な領域を指し示しています。
– 特に「経済充実」や「共生、多様性、自由の奨励」に関しては、ビジネスにおける成長余地が示唆されており、今後の戦略立案に有益な情報を提供する可能性があります。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– **Observed（観測値）**: このグラフは、約30日間の観測値を示しています。期間の最初から中旬にかけて上昇し、その後下降しています。これは、導入された新サービスが最初に勢いよく成長した後、後半にはその伸びが止まり減少傾向にあることを示唆しています。
– **Trend（トレンド）**: トレンド線も同様に、初期は上昇傾向を示し、中盤でピークを迎え、その後下降しています。このトレンドは、持続的な成長の維持が難しい可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residual（残差）**: 7月中旬に急激な変動があります。これは予測不能な出来事があった可能性を示唆しており、詳細な分析が必要です。
3. **各プロットや要素**
– **Seasonal（季節性）**: 短期間での周期的な変動が見られます。これは日々または週ごとの需要の変化を示唆している可能性があります。
– **Residual（残差）**: 全体を通して比較的一貫性がありますが、特定の期間に急激な変動があり、分析を要します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドと観測値は、全般的に似た動きを見せており、トレンドが観測値の基調を捉えています。季節性と残差は短期的な変動の原因を示していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドと観測値は強い関連性があります。季節性は小刻みな変動を示しており、これは外部要因に影響を受け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**
– 新サービスは初期には成功を収めたものの、持続的な成長に課題がある可能性があります。季節性の変動をより深く理解することで、需要の高い時期に向けた戦略が必要です。また、7月中旬の予測外の変動を理解することで、この時期に何が起きたかを通じて、将来のリスク管理に役立つかもしれません。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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以下のポイントに注目して、STL分解グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– トレンド成分は、最初は上昇し、その後中旬から下旬にかけて下降しています。これは長期的な評価が最初は改善しているものの、月末に近づくにつれ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**:
– 残差成分において、7月21日付近での急激な変動が目立ちます。この時期に通常とは異なる出来事があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 観測値: 実際のWEIスコアの動きを示しています。
– トレンド: 長期間にわたる全体的な動き。傾向を示します。
– 季節性: 短期的な変動パターン。周期的な変化を示しますが、この期間では大きな変動は見られません。
– 残差: トレンドと季節性に説明できない変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 観測されたスコアはトレンドと季節性の組み合わせで表されており、トレンドが下降する段階で残差が目立つようになっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドが下降する際に、観測値の変動が大きくなる傾向が見られます。残差の増大がそれを指摘しています。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響**:
– 初めの評価が高い時期には新サービスが好調である可能性がありますが、月が進むにつれて関心や評価が低下していることが示唆されます。
– 途中の大きな変動は何らかの外部要因やイベントの影響があった可能性があります。この時期の要因を突き止めることで、パフォーマンスの改善につなげられるかもしれません。
– 季節性の影響が少ないため、長期的な対策がトレンド改善に対して有効である可能性があります。
この分析に基づいて、効果的な改善策や影響を把握するためのさらなる調査が推奨されます。
社会WEI平均 STL分解グラフ
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### グラフの分析
1. **トレンド**
– **上昇のピークから下降**：トレンド線を見ると、期間の初期に上昇しているが、中間地点でピークに達した後、徐々に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **観測データの変動**：観測データ（Observed）において、急激な上昇と下降が見られ、特に中盤で高いピークを示しています。また、後半にかけてやや不規則な動きをしています。
– **残差の変動**：残差（Residual）プロットでも一時的な大きな変動があり、モデルが説明できない短期的な変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**：全体の動き。これはトレンド、季節性、残差を統合したものを示します。
– **Trend**：データの全体的な方向性。長期的な動向を表しています。
– **Seasonal**：季節的な変動。短期的な周期性が見られ、特定の日にちに応じた変動が確認できますが、周期が明確ではないため、ややノイズが多い印象です。
– **Residual**：モデル化されていないランダムなノイズ。予測からのズレを表しています。
4. **時系列データの関係性**
– **Observed**の変動は**Trend**にしたがって長期的には下降していますが、短期的には**Seasonal**や**Residual**による変動が重なっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **季節性とトレンドの分離**：SeasonalとTrendがうまく分離されており、短期的な変動パターンをTrendから除外することで、より明確な長期トレンドが浮かび上がっています。
6. **直感的印象とビジネスへの影響**
– **ニュープロダクトの初期成功とその後の減少**：このグラフを直感的に見ると、新しいサービスが開始時には好評を得ていたが、次第にユーザーの興味が薄れていっていると解釈できるかもしれません。
– **調整の必要性**：下降トレンドを改善するために、サービスの改善やプロモーション活動の強化が必要と考えられるでしょう。
– **予測と対応**：短期的な変動を考慮に入れた柔軟なマーケティング戦略が効果的かもしれません。周期的な需要を捉えて、それに合わせたキャンペーンを展開することが求められます。
この分析は、戦略的な意思決定を行うためのデータドリブンな理解に寄与します。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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このプロットはPCA（主成分分析）を用いたデータの視覚化です。各ポイントは30日間のデータに基づく主成分を示しています。それでは、以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– PCAプロット自体には時間的なトレンドが示されていませんが、データの分布から新サービスの異なる変動パターンを捉えることができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– プロットの左下に見られる点は、他のデータポイントから離れており、外れ値として認識されます。このデータは異常な振る舞い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**:
– 各点はデータセット内の一つの観測を示しています。
– 第1主成分（x軸）はデータ全体の69%の分散を説明しており、主要なトレンドや特性を捉えています。
– 第2主成分（y軸）は8%の分散を説明しており、第1主成分を補足しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 対応する複数の時系列データの関係性は、各主成分によってどう分散が説明されるかにより、関連性を捉えることができます。密集している部分は似た特性を持っている可能性があることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 点はx軸方向に広がっており、第1主成分がデータの主要な変動要因を捉えていると考えられます。データはランダムに散らばっているが、中心に集まる傾向があると言えます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– このグラフからは、特に第1主成分に沿った傾向が、ビジネスの主な動向や外部要因による影響を捕捉していることが分かります。
– 外れ値は、特定の期間中の新サービスの異常な成功または失敗を示す可能性があり、原因を調査し、成功の要因や失敗の教訓として理解を深めることが重要です。
この分析は、新サービスの展開における主要な方向性と異常なイベントを可視化するのに役立ちます。これを基に、より効果的な戦略を計画することが可能です。
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。
