📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析
**1. 時系列推移:**
– **トレンド概要:**
– 総合WEIの推移を見ると、全体としては0.70付近での変動が多いが、7月初旬から中旬にかけて一時的に0.80近辺まで上昇し、その後0.65〜0.75の範囲での横ばいが続いている。
– **顕著な変動期間:**
– 特に2025-07-06および07-07の間で、急激なスコアの上昇と安定した高いスコア（0.85〜0.87）が見られ、その後は少し低下している。
**2. 異常値:**
– 指摘された異常値の多くは、単発的な上昇もしくは下降を示しており、2025-07-06と07-07に集中している。一部、かなり高い(0.87)または低い(0.62)スコアが記録されており、これらは通常の変動範囲を超えている。
– **背景推測:**
– 経済的イベント、健康指標の改善、社会的政策変更などがWEIの上下変動に影響を与えている可能性がある。
**3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解からの見解):**
– **季節性:** 大きな周期性は見られず、短期間での上下変動が主流。
– **トレンド:** 基本的には0.70から0.80の間での変動が見られるが、特定の集団や個別事象の影響で急変する期間もある。
– **残差:** 説明できない変動が多い日が続いている。
**4. 項目間の相関:**
– 経済的余裕、健康状態、心理的ストレス等、個別の項目間では0.5以上の中程度の正の相関がみられることが多く、特に経済的余裕と健康状態の間の関連性が顕著。
**5. データ分布:**
– **総合WEI:** 箱ひげ図では中央値は0.75付近で、0.68〜0.85の範囲で集中。0.90以上のアウトライヤーも出現。
– **各具体項目:** 大部分の項目では、中央値が0.70を中心に上振れており、0.60〜0.80間のスコアが多い。これに対し心理的ストレスなどは分散が大きい。
**6. 主要な構成要素 (PCA):**
– **PC1 (69%)** は、全体的な変動の多くを説明し、個々の項目よりも、全体のWEIの上昇トレンドに強い影響を及ぼしている。
– **PC2 (8%)** は、個々の詳細項目の変動の一部を捉えており、全体のWEIには直接的な強い影響を与えていないが、特定の個別要件の改善又は悪化が全体に反映される。
### 結論と提言
この分析から、WEIは特定の期間（例：7月初旬）に強い変動を見せることが多いが、全体のトレンドとしては持続可能な成長を示している。異常値の大部分が短期間に集中しており、外部要因（政策変更や経済状況など）がリアルタイムでのスコアに影響を与えていると考えられます。
**改善戦略:**
1. 社会および個人の健康指標への継続的な資源投入が、総合WEIスコアを安定させると考えられる。
2. 経済的余裕と健康状態の間の関係を強化し、市場や政策の変動に対する感受性の改善を図る。
3. 特定の異常値期間をターゲットにして、季節性
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（実績AI）**: 初期に比較的高い値で開始し、その後横ばい傾向を示しています。
– **前年度（比較AI）**: 期間の後半に高い値で密集しており、初期とは離れた位置にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**: 実績データの中に異常値があり、他のデータポイントから離れています。
– **急激な変動**: 初期の実績データには変動が見られるが、前年度データにはあまり変動が見られません。
3. **プロットや要素**
– **色と記号**: 青い円が実績を示し、緑の円が前年度のデータを示しています。黒い丸は異常値を示しています。
– **予測モデル**: 結果を予測するために複数の回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）が使用されていますが、具体的な線は表示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年のデータが異なる傾向を示しており、時期によって結果が大きく変動する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布はやや広がっており変動がありますが、前年データの分布は比較的一貫して高い値を保持しています。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– 実績データの初期変動は、新サービスがまだ安定していない可能性を示唆しています。
– 前年度データが高い地点で安定していることは、長期間の影響としてこの新サービスが市場での存在感を高める潜在力があることを示しています。
– 予測モデルの活用によって、新サービスの運用戦略の精緻化が期待されます。
この分析は、新サービスが市場で長期的に成功するためには、初期の変動から学び、過去の安定したデータを生かして実績を高める戦略が必要であることを示しています。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは明確に二つの時期に分かれています。最初の部分（2025年7月から2025年10月）では、データが密集しています。この期間のWEIスコアは比較的一定しており、0.6から0.8の間にあります。
– その後、データが途切れ、次の期間（2026年6月）に移行します。この時期のスコアは0.6を超え、より高い範囲で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間には、いくつかの異常値が存在しますが、大きな変動は見られません。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はいずれも一定の範囲内で推移しており、大きな乖離はありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、安定していることがわかります。
– 緑の点は前年と比較したデータを示しています。
– 異常値として黒い円で囲まれた地点も確認できますが、全体のトレンドには大きな影響を与えていません。
– グレイの範囲は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各回帰モデルによる予測は、似たような傾向を示しています。どのモデルも急激な変化は予測していません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 最初の期間と次の期間のデータは重ならずに移行しており、何らかの外部要因が影響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、ビジネスや社会への影響**:
– データが二つの明確な期間に分かれていることから、人々は何か季節的または時期特有の要因を考慮するかもしれません。
– 最初の期間の安定的なスコアが新サービスの基盤の強さを示している一方で、次の期間の高いスコアは成長や改善を示唆しており、ビジネスにとっては好ましい状況として捉えられるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには、期間内で2つの主要なクラスタリングが見られます。左側には「実績（実績AI）」のデータ点が集中し、右側には「前年（比較AI）」のデータ点が集中しています。
– 左のクラスターでは「実績」が比較的一定の範囲にとどまっているように見え、顕著な上下変動は見られません。右のクラスターは左より多少バラつきがあり、スコアがやや高めで推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「異常値」として黒い円で示された点が少しだけ確認できますが、グラフ全体のトレンドには大きな影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットが「実績」、緑のプロットが「前年」のデータを示しています。
– 各プロットの密度から、両サイドのデータがそれぞれの時期で一定していることが伺えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– これらのデータは、時間軸に沿って左から右へと進化しています。「前年」データが一般的に「実績」よりも高いスコアで推移していることから、何らかの改善や変化があったと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 直接的な相関は示されていませんが、前年のデータが実績のデータよりもやや高めのスコアとなっており、全体的な平均スコアが向上している可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 「実績」のスコアが安定していることは、新サービスの安定した質を示していますが、前年と比較して新たな改善の余地があるといえるでしょう。
– 「異常値」の存在は、特定の条件下でサービスに問題がある可能性があるため、その原因を調査し対策を練る必要があります。
– 社会WEI平均スコアの安定性はビジネスにとってプラス要素であり、サービスの継続的改善と競争力の強化につながる可能性があります。
これらの点を考慮することにより、さらなるマーケティング戦略やサービス改善につながる可能性があります。
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
– **実績（実績AI）**: 初期の青いプロットはほぼ横ばいです。
– **予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**: 各予測線は大きな変動を示していませんが、多少のばらつきがあります。線形回帰が最も直線的な傾向を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 青い丸で示される外れ値は初期段階で観察されますが、それ以降は安定しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青いプロット**（実績値）は過去のデータを表しています。
– **緑のプロット**（前年度）は今年度との比較に使用され、ほぼ一貫したスコアを示します。
– **予測範囲**（灰色）は全体の不確実性を示していますが、特に大きな広がりはありません。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績値と予測値、前年のデータを比較すると、全体的に一貫性があります。予測値は大きく外れているわけではありません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績値と予測値は相関しており、ほぼ直線的な分布を形成しています。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **直感的な印象**: 初期の変動はあるものの、全体としては安定しています。データの予測や前年との比較も似た傾向を示しており、信頼できる予測ができていると言えます。
– **ビジネスへの影響**: 安定しているため、新サービスの提供において大きなリスクが少ないと考えられます。計画通りに進行できる可能性が高いです。
このような安定した経済的余裕スコアは、新サービスの導入や既存の戦略の維持において有利であると予測されます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 初期段階（2025年7月から2025年11月）の実績データ（青色）は、0.6から0.9付近で横ばい。
– その後、急激にデータが離散し、横ばいから一転して変動が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒色で囲まれた青色）が確認される。この時期には健康状態の異常が発生している可能性が示唆される。
– 予測の期間（紫色の線）には、特に急激な下落が見られる。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績データを示し、黒枠は異常値のマーキング。
– 緑色は前年のデータを示し、前年と比較して分布やスコアに差異があることが示唆される。
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比較から、前年と今年度の健康スコアの変動の違いが目立つ。
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）間での予測の幅も異なり、特にランダムフォレストが他モデルより安定性を欠いている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と異常値の出現にはある程度の相関が見られる。
– 前年のデータと比較すると、現行年のスコアはやや高いが異常値の頻度が増えている。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**
– 人間には健康スコアが年初から安定しているが、例外的な変動によりそのリスクが潜んでいると感じるだろう。
– これにより、個人の健康管理サービスではより精緻な検知機能の開発が求められるかもしれない。
– また、健康状態の異常が増加している場合、健康支援プログラムや適切な介入のニーズを高める可能性がある。
この分析に基づき、健康サービスの戦略や個別の健康プランの再評価が必要かもしれない。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– グラフの初期部分（2025年）は密度が高く、スコアが0.7前後で横ばいの傾向が見られます。
– 2026年に入り、データは再び密集していますが、個々のスコアはばらつきがあり、時系列の始まりと比べて異なる傾向が見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年中のいくつかの異常値（黒い円）が強調されており、それに対応する予測（紫の線）があります。
– スコアが0.6を下回る急激な変動があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、安定している期間があります。
– 青色の部分の急な変動を示す紫の線は、異常値として検出されているエリアです。
– 緑の点は前年の比較データを示し、新しい年度との違いを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データを比較することで、過去とのトレンドの変化を捉えることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データと予測はある程度一致していますが、後半のデータはばらつきがあり、スコアの明確な低下が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初期の安定したスコアは、心理的ストレスが一定範囲内に抑えられている状況を示唆していますが、予測での異常値や後半のばらつきから、将来のストレス管理に課題がある可能性があります。
– ビジネスにおいては、ストレス管理サービスのニーズが増加する可能性があります。また、迅速に対応しないと組織や個人のパフォーマンスに影響を与える恐れがあります。
このグラフからは心理的ストレスの管理が求められており、そのための調整や対策が必要であることが伺えます。
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（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 最初の期間（2025年7月から約2025年10月）は、グレーの領域内にデータが密集しており、WEIスコアにあまり変動が見られない。
– その後の期間では、実績データが無く、予測データのみに基づいて様々な回帰手法で予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間には異常値が存在し、黒い円で囲まれています。
– その後の予測データに外れ値は示されていません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– **実績（実績AI）**: 青色のプロットは過去の実績データを示しています。
– **予測（予測AI）**: 赤い×マークは予測されたデータ点です。
– **異常値**: 黒い円で囲まれた点は異常値として認識されています。
– グレーの領域は統計的異常範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと比較AIによる前年のデータが異なり、両者がどれほど一致するかは示されていませんが、色と場所で区別されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の青いデータは比較的狭い範囲で分布していますが、予測データは広い範囲に渡って存在します。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が描かれていますが、各手法が異なる予測範囲を持っています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響**:
– 初期段階での安定したスコアの後期には予測に一貫性は見られず、予測の正確性に不安を感じさせます。
– ビジネスへの影響として、この変動と不確実性は、新サービスの普及や受容度に影響を与える可能性があります。予測モデルの選択が結果に大きく影響するため、慎重な分析とモデル選択が必要です。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**
– グラフは時間経過に伴うデータの散布を示しています。しかし、全体的なトレンドとしては特に明確な上昇や下降が見られず、各期間でのスコアのばらつきが目立ちます。
– 初期（2025年7月–9月）ではスコアが高い傾向にあり、後半（2026年6月–8月）ではスコアがやや低めに移行しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階（2025年7月–9月）に、多くのデータポイントが集中している間に、いくつかの異常値（スコアが0.6を下回る）が観察されます。
– また、特に初期段階での急激なスコアの低下が一部見受けられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績を示し、黒の丸は異常値を示しています。
– 緑の点は前年の実績を示していますが、比較的高い値で安定しています。
– ピンクや紫の線は、予測手法に基づく推計を示していますが、特にランダムフォレスト回帰の予測（ピンク色）では、実績との乖離が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データ（青）と前年のデータ（緑）の間にはスコアのばらつきがありますが、傾向としては大きく変わらないように見えます。
– 異常値と予測値（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など）は、実績と大きく乖離しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データにおけるスコアの密度が高い部分がある一方で、異常値として扱われるデータもあり、スコアは一様に高いわけではありません。
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**
– スコアのばらつきが大きく、予測との食い違いも一部見られるため、サービスの公平性や公正さに対する評価が一定していない可能性があります。
– ビジネスにおいては、スコアを安定させる取り組みが必要であることを示唆しています。特に予測モデルの精度向上や、スコアの変動要因の詳細な分析が求められます。
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:
この時系列散布図から得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 過去のデータ（実績）は安定した高スコアを示しているが、時系列全体を通じて大きなトレンドの変化は見られません。
– 予測データは一定の範囲内で変動しており、全体的なトレンドは示されていないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の実績データにはいくつかの異常値が示されていますが、全体に大きな影響を与えるものではありません。
– 予測範囲は比較的安定しており、大幅な外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績は青のプロットで表現され、予測は赤のバツマークで表現されています。
– 淡い灰色の領域は予測の不確かさを示しており、安定した範囲内にあります。
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は著しく異なる期間に存在しており、実績データの期間が終わった後に予測データが始まる構造になっています。
– 実績と予測の関連性や一致度は直接的には示されていませんが、予測の信頼性を測るためには重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは高いスコアを安定して維持している印象です。
– 予測データも高スコアの範囲に集中して分布しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 高いWEIスコアの維持は、新サービスの持続可能性と自治性が評価されていることを示しています。社会的安定を示唆し、投資家やステークホルダーにとってポジティブな指標となり得ます。
– 異常値の発生は注意が必要ですが、全体の傾向としては安定感があるため、リスクとして大きく懸念されるものではないでしょう。
この分析により、新サービスが持続可能性と自治性において安定した評価を得ていることが分かり、ビジネスモデルの成功がうかがえます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **期間初期（2025年7月頃）**: 実績データ（青いプロット）が最初は高い位置で密集し、若干の変動を見せていますが比較的安定しています。
– **後期（2026年3月以降）**: 前年度データ（緑のプロット）が示されており、こちらも高めのスコアで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**: 青いプロットの一部が異常値として黒い枠で囲まれています。この領域には他のプロットよりも大きく異なるスコアが見られます。
– **急激な変動**: 実績データの中には、プロット間で大きなギャップは見られませんが、一部の離れたプロットが観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青いプロット**: 実績データを示し、AIによる過去の実績を表現しています。
– **緑のプロット**: 前年度のデータで、時間を通じての比較を可能にしています。
– **予測ライン（紫、ピンク、水色）**: 各推定手法に基づいた異なる予測モデルを視覚化し、それぞれ異なる回帰手法を用いて未来の傾向を示している。
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はどちらも大きく変動せず、類似したパターンを描いているため、一定の安定性が感じられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データのスコアが概ね0.8から1.0の間で高いスコアを維持しています。これは各時点での社会基盤・教育機会の良好な状況を示唆します。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– 両年度にわたるスコアの高さは、新サービスの社会基盤や教育機会への貢献が期待以上であることを示唆します。
– 異常値として識別されるデータ点は、特定の時点で問題が生じた可能性を示しており、さらなる調査・分析が必要です。
– 予測ラインは十分な信頼性を確保し、将来的にも類似したパスを辿る可能性を示しているため、ビジネス戦略において前向きな指針となるでしょう。
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:
この時系列散布図には、新サービスの「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」のスコアが記録されています。それぞれの要素について以下のポイントを分析します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側では、青い実績データが0.6から0.9の範囲で分布しています。7月から9月までの間にデータ点がありますが、一定の範囲内で変動しており、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 右側の緑色の前年データは、より狭い範囲に集中しており、新しいデータと比較するとやや高めのスコアで安定しています。全体として、現実のスコアと前年のスコアとの間には大きなトレンドの違いがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のデータ点にはいくつかの異常値（黒い円）が見られ、特に7月頃に集中しています。これらは大きく外れた値であり、予測とは異なる挙動を示しています。
– 予測モデルとして線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が使用されていますが、それぞれに若干の違いがあるものの、大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のスコアを示し、赤い×は予測されたスコアです。実績のスコアの分布には一定の偏りや異常値の存在が強調されています。
– 緑色の点は前年のデータとして、予測の信頼性を比較するための基準となります。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績の青い点と予測の赤い点の間には明確なずれが見られ、これにより予測モデルの精度や信頼性が疑われる要素になります。
– 年度ごとのスコア動向の比較により、予測と実際データの差を理解することが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には若干の相関が見られますが、全体として異なる分布を示しています。外れ値はこれをさらに複雑にしています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 実績スコアが予測からなぜ外れているのか、もしくはなぜ異常値が発生しているかを詳細に調査することが、サービスの改良や戦略的な意思決定に直結します。
– 社会的には、共生・多様性・自由の保障をより効果的にサポートするために、データ精度を上げる必要があることを示唆しています。
このグラフからは、予測精度の向上と予測と実績間のギャップを埋めるためのさらなる分析の重要性が直感的に感じ取れます。これにより、新サービスの信頼性と社会的価値を高めることが可能です。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップにおける色の変化は、時間帯や日にちによるスコアの変動を示しています。全体的には鮮やかな色 (高いスコア) が目立ち、特定の時間帯に集中しています。
– 月末にかけてスコアの減少が見られ、色が濃くなっています。サービス利用の盛衰を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの時間帯で非常に高いスコアが観察され、色が非常に明るい部分が見られます。これは、特定のイベントやサービス提供がこの時間に人気であったことを示唆する可能性があります。
– 急激な変動は特定の時間帯や日付に限定されています。例えば、7月7日と7月23日前後の劇的な変化が注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色相はスコアを示しており、黄色系が最も高く、紫色に近づくほどスコアが低いと解釈されます。
– 時間帯による変化があるため、日中にサービスの利用が高まる傾向があることが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ期間内での色の変化に一定の周期性は感じられませんが、特定の日付での集中的な色の変化が複数存在します。
– 期間全体のデータを活用し、特定の日や時間帯の突出したスコアについて追加の分析が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高スコアの分布は不均一で、一部の時間帯に集中しています。この集中パターンは、特定の時間帯におけるサービス需要の高さを示しています。
– 色の偏りが少ない時間帯では、一般的な利用が低い、または均一に分散していることが考えられます。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– ビジネス上は、特定の時間や日付にキャンペーンやマーケティング活動を集中させる価値があることを示唆します。
– 消費者行動を理解する手がかりとなり、適切なリソース配分や人員配置に役立つかもしれません。
– 社会的には、サービス利用のピーク時間を把握することにより、関連する社会的活動や時間管理の最適化が可能となるでしょう。
この分析は、戦略的な意思決定や新たなサービス提供に向けたインサイトを提供すると考えられます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 全体的に、24時間を通じて時間帯ごとに特定の傾向は見られませんが、一部の時間帯で特徴的なパターンが見られます。
– 特に8時台と16時台には高いスコアが頻繁に見られ、これが通常の活動時間かもしれません。
– 時間帯による周期性が示唆されていますが、長期的なトレンドは特定されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 斜め・水平に広がる色の変化から急激な変動が見られますが、頻度は少ないようです。
– 例えば、16時から18時にかけての変動が目立ちます。
3. **プロットや要素が示す意味**
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しており、色が濃いほどスコアが低いことを意味しています。
– 明るい色はスコアが高いため、これがサービス利用の最適な時間帯を示していると考えられます。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 時間帯ごとのスコアを比較すると、8時と16時の間に共通のパターンが見られることから、これらの時間帯に共通の要因がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアが時間帯で異なるため、日中や特定の時間帯に利用が集中していることが示唆されているかもしれません。
6. **直感的およびビジネスへの影響**
– 人々は、日中の特定の時間に新サービスを利用する傾向があるようです。これは、これらの時間帯にサービスを強化する戦略を考える一助となります。
– ビジネス的には、ピーク時間に合わせたリソースの最適化やプロモーションが効果的でしょう。
このヒートマップは、新サービスの利用パターンを可視化する手助けになり、最適化のための戦略的なインサイトを提供します。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の点が挙げられます：
1. **トレンド**:
– 全体的に、やや周期的なパターンが見られます。特定の時間帯で色の変化が見られ、日の経過に伴う規則性があるかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月23日以降、特に午後19時の時間帯で、他と明らかに異なる色（青紫）があります。これは他の値と比べて急激な変動または異常を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーションは、社会WEI平均スコアの高さを示しており、黄色は比較的高いスコア（0.90に近い）、青紫は低いスコア（0.70に近い）を示しています。
– 時間帯や日にちごとの違いが視覚化されています。特に夜遅くや昼間に近い時間帯で頻繁に色が変わる傾向があります。
4. **複数の時系列データとの関係性**:
– 各時間帯が日ごとに示されており、それぞれの時間帯での変動が一目でわかります。特定の時期に特定の時間帯のスコアが変動している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯17～18時と23時において、色の変化がやや強く見られるため、これらの時間帯に特定のイベントや外的要因が影響を及ぼしている可能性があります。
6. **直感的に感じることおよびビジネスや社会への影響**:
– 時間帯別に明確な変動があるため、新サービスの利用がある特定の時間に集中していることが示唆されます。
– 特に7月中旬以降、スコアの変動が顕著であるため、この時期になにか特別な施策やイベントがあったか、外部の影響を感じることができます。
– これにより、企業はピークの時間に合わせたリソース配分や特定時間帯でのプロモーションを考える手立てができるかもしれません。
以上の分析から、人間の直感とビジネス上の判断に役立つ視点を提供できると考えます。
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から得られる洞察をいくつか述べます。
### 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トレンドを示すものではありませんが、相関の強弱を視覚化しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値や急激な変動を示すデータはこのヒートマップに表示されていません。
### 3. 各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味
– 各マスは2つの項目間の相関係数を示しています。
– 赤いセルは高い正の相関（1に近い）を、青いセルは負の相関（-1に近い）を示しています。また、色が薄い部分は相関が弱いことを意味します。
### 4. 複数の時系列データがある場合、それらの関係性
– 時系列データそのものというよりも、それぞれの要素間の相関を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」は非常に高い正の相関を持っています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」はほとんどの他の項目と比較して相関が低く、一部には負の相関を示していることが特徴的です。
### 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
– 高い相関を示す項目間の関係性は、これらの要素が互いに密接に関係していることを示唆します。たとえば、「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」の間には強い連携があると考えられます。このため、これらの要素を強化する戦略が効果的である可能性があります。
– 「個人WEI（経済的余裕）」の相関が低いことは、経済的な余裕が他の要素とは独立して進行している可能性があり、それに特化した取り組みが必要である可能性を示唆します。
このヒートマップは、多様な要素間の関連性を理解する上で有用であり、これを基にした戦略的な施策が、新サービスの発展に寄与す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:
以下に、提供された箱ひげ図についての分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– WEIスコアの中央値はカテゴリごとに異なり、はっきりした上昇や下降のトレンドではなく、各カテゴリごとの安定した傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（認識状態）」と「個人WEI（心理的ストレス）」において外れ値が見られます。これらは特定の条件下で大きくスコアが異なるケースを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– ボックス内の帯状部分は中央値を示し、箱の上限と下限は第3四分位数と第1四分位数を示します。ヒゲの部分は通常外れ値でないデータ範囲を示します。
– 色分けは各カテゴリ間の視覚的な区別をつけるためです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIタイプの分布は独立しており、360日間の期間における特定の時系列的な相関を示しているわけではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各WEIタイプの分布の幅は異なり、例えば「個人WEI（経済幸福度）」は広く分散している一方で、「社会WEI（共生、生物多様性、自由の機会）」は比較的狭い範囲に収まっています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 直感的には、「個人WEI（認識状態）」や「個人WEI（心理的ストレス）」の外れ値は精神的健康や環境認識の個人差が大きいことを示唆し、これに対する取り組みが必要とされるかもしれません。
– 全体的に幅広い分布を持つWEIタイプは、サービス提供への多様なニーズや期待があることを反映しており、細分化されたアプローチが有効です。
この分析は、各WEIタイプの特性を理解し、よりターゲットを絞ったサービス改善戦略の構築に役立てられるでしょう。
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、新サービスカテゴリにおける複数のデータポイントを主成分分析（PCA）を用いて可視化したものです。主成分分析は、データの次元を減らし、主要な情報を抽出するための手法です。ここでは第1主成分と第2主成分が示されています。
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフに明確な上昇や下降のトレンドは見られません。データは比較的均一に散らばっており、中心に集中しているわけでも、特定の方向に偏っているわけでもありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下のデータポイントは他のポイントから離れた位置にあり、外れ値と考えられます。この外れ値は、通常のデータパターンから外れた特殊な状況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**:
– 各点は新サービスに関する1つのデータサンプルを表しています。
– 第1主成分（寄与率：0.69）はデータの変動の大半を説明しており、この軸に沿った変動がデータの主要な変化を示していると考えられます。
– 第2主成分（寄与率：0.08）は補助的な変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データが具体的にどのように関係しているかは、この2次元のプロットだけでは不明ですが、データは次元を減らした結果、一つの平面に再配置されたようです。この結果、群がったクラスタが見られず、全体的にバランスよく散らばっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分間の明確な相関関係は見られません。ただし、データが中心に向かって密集している傾向はなく、均一に分布しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– このデータの散らばり具合は、サービスの特性やユーザーの利用パターンが多様であることを示唆しています。
– 外れ値となるデータポイントが示す異常なケースについては、特別なマーケティング戦略が必要かもしれません。
– ビジネスにおいて、これらの多様なパターンを理解し、特定の市場セグメントに焦点を当てることで、新サービスの戦略的な改善が可能となるでしょう。
このグラフ自体は、抽象的な情報を提供していますが、異なる主成分に基づく次元削減により、データの複雑な構造を理解する手助けになります。
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。
