📊 データ分析（GPT-4.1による）
**データ分析結果**
### 時系列推移
– **総合WEIの推移**: 総合WEIは、序盤で比較的安定した状態（0.70付近）にありましたが、7月6日から急激に上昇し、7月7日にはピークとなって高スコア（0.865）を記録しています。その後、7月20日以降は総じて下降傾向が見られ、一時は0.65近くまで下がりました。
– **個人WEI平均の推移**: 個人WEI平均も、総合WEIに似た動きを示し、7月初旬に一旦上昇しピークを記録（7月7日）、その後7月下旬にかけて下落しています。
– **社会WEI平均の推移**: 社会WEI平均は、個人よりもやや高スコアを維持し、一部の日に他より突出しています。特に7月末にかけての下降は著しく、7月23日には最も低い0.62を記録しています。
### 異常値
– **総合WEIの異常値**: 7月6日および7月23日には、急な上下変動が観察されています。特に7月23日に0.62のスコアは顕著な低スコアです。これらの異常値は、当該日付の個別の要素（持続可能性、健康状態、社会基盤等）の激しい変動から影響された可能性があります。
– **個人および社会WEIの異常**: 個人WEIは7月23日に0.59まで低下、これは健康状態や経済的余裕において低い評価を得た影響が考えられます。社会WEIは持続可能性や共生・多様性の指標での変動が顕著です（例：7月6日0.95，7月23日0.45）。
### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 長期的には中旬の上昇から後半の下降への転換が見られます。
– **季節性**: 週ごとのリズムは明確ではありませんが、週末付近での小幅な上昇傾向が観察されます。
### 項目間の相関
– 経済的余裕と健康状態、そして持続可能性と社会基盤の項目間で強い相関が確認でき、これらが個人及び社会のWEIに強く影響を与えています。
### データ分布
– 報告された箱ひげ図の異常から、経済的余裕と持続可能性が中間よりも高い変動の要因であることが分かります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **主要構成要素の寄与率**: 第1主成分PC1（寄与率: 0.69）は、全体の分散のほぼ7割を説明します。PC2（寄与率: 0.08）は、社会的要素が全体の変動性に大きく貢献、特に持続可能性や多様性に関連する要素が強い影響を与えています。この分析により、大半の変動は少数の要因（経済的要因と社会的支援基盤）によって説明されていることがわかりました。
### 総合的な結論
データの総合分析から、経済的余裕と持続可能性、及び彼らが個人や社会の幸福に与える影響の重要性が浮かび上がります。一時的な変動（特に異常値）は、個別の政策変更や社会イベントに由来する可能性も鑑み、詳細な解析を求められます。特定の要因に基づく戦略的施策が、より良い社会のウェルビーイングに繋がる可能性があります。
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:
グラフを分析すると、以下の視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは全体的に横ばいに見えますが、微細な変動があります。
– 特に中盤でスコアは若干の減少を示している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として認識されるデータポイントがリングで示されていますが、数は限られています。
– 急激な変動は見られず、比較的一定の範囲内で動いている。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績データを示し、比較的高いスコアを保っています。
– 予測は異なる手法で示され、将来のパフォーマンスを推定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がそれぞれの未来予測を示しており、ランダムフォレスト回帰の将来予測は広い範囲をカバーしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIによるスコアは、予測データと強く相関しているようです。また、予測の不確かさ範囲は適度な広がりを示しており、不確実性を考慮に入れた予測を提供しています。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響**:
– 新サービスのパフォーマンスが安定していることは、持続的な顧客満足度や事業成長のポジティブな兆候と捉えられます。
– 将来予測の不確かさにより、戦略的な改善を図る余地があることも示唆されています。柔軟な計画と市場条件のモニタリングが必要です。
このグラフから全体として、人間は安定したサービスのパフォーマンスと予測の範囲を直感的に理解し、リスクと機会を考慮した上で戦略を立てることができるでしょう。
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**
– グラフ全体を通して、WEIスコアはおおむね0.6から0.8の範囲で変動しています。30日間の間に明確な上昇または下降のトレンドは見られませんが、比較的安定した範囲内での変動が認められます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 大きな外れ値や急激な変動は見られませんが、一部の日付でスコアが他の日と比較して若干低い値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、予測の不確かさ範囲（灰色の影）内にほとんどの実績値が収まっています。
– 予測値（赤い×印）は、将来のWEIスコアを示し、複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されていることがわかります。
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全体として一致しており、予測結果は異なる手法間でも類似しています。特にランダムフォレスト回帰の予測範囲が他の手法より広がっており、スコアの不確かさをよく表しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測範囲内に収まり、スコアの変動が小さいことから、安定したサービスの評価を示唆しています。
6. **直感的なインサイトとビジネス影響**
– グラフから直感的に感じられるのは、サービスが比較的安定した評価を保っていることです。新サービスとして、これは順調なパフォーマンスを示しており、クオリティの安定性が顧客の信頼を維持している可能性があります。また、予測手法の一貫性は、今後も安定したサービス提供が続くことを期待させます。この安定性はビジネスにとってプラスの影響をもたらし、さらなる投資や拡大の判断材料となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期の段階では、WEIスコアは0.7〜0.9の範囲で推移しており、比較的安定しています。この範囲内において細かな上昇と下降が見られますが、大きなトレンド変化は観察されません。
– グラフの後半に行くに従い、線形回帰および決定木回帰の予測ラインはほぼ横ばい、ランダムフォレスト回帰の予測ラインはやや下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の段階でいくつかのデータポイントが異常値として認識されていますが、それ以降は目立った異常値は観察されません。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、データのばらつきに対応しています。
– 予測ライン（緑、青、紫）はそれぞれ異なる予測手法を示しており、今後のトレンドの違いを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現実のデータは比較的予測の範囲内で推移しており、予測モデルと現実データの乖離は少ないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントは密に集まっており、一定の安定性を示しています。分布は非常に狭いため、データの一貫性を示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– このグラフからは、新サービスのWEIスコアが安定しており、これが続くことを示唆しています。
– 将来的な予測も大きな変動はないため、サービスの改良や新たな施策が求められるかもしれません。
– この安定性は、サービスの信頼性を示している可能性がありますが、同時にさらなる成長のための変化が必要であるとも感じられます。
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:
## 視覚的特徴と洞察
### 1. トレンド
– **全体のトレンド:** グラフ全体で大きなトレンドは見えにくいですが、ほとんどのデータポイントは0.7から0.9の範囲に収まっています。
– **特定期間の動き:** 最後の方で予測が上昇傾向にあることが見受けられます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値:** 外れ値は数値が0.6のレベルに数点あり、0.8から離れた点があることがわかります。
### 3. 各プロットや要素
– **密度:** データの分布が0.8付近に密集しており、これはその期間中における安定した経済的余裕を示唆しています。
– **予測範囲:** 予測の不確かさ範囲が示されていますが、ほとんどのデータポイントはこの範囲の中に収まっています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **予測手法の比較:** 線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰の異なる予測が示されていますが、特にランダムフォレストが今後上昇する見込みを持っています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **一貫性:** 大部分のデータが安定しているため、個々のデータポイント間での大きな相関関係は見られません。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **直感的洞察:** 人々は、データの安定性と予測の改善傾向から、新サービスの経済的余裕が強化されつつあると感じるかもしれません。
– **ビジネスへの影響:** 安定したWEIスコアは顧客の経済状況が良好であることを示しており、新サービスに対する更なる投資やマーケティング施策が効果的と言えます。
この分析から、現在の安定した状態を維持しつつ、上昇傾向にある予測を活かして新サービスの拡充を図ることが、戦略として考えられます。
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:
### グラフ分析の洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアは主に横ばいであり、0.7から0.8の範囲内で変動しています。
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は短期的に横ばいやや上昇の傾向を示していますが、大きな変動は予測されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには数個の外れ値があり、その周囲に黒い円で強調されています。
– 外れ値は約0.6以下であり、主流のスコア帯から外れています。
3. **各プロットの意味**
– 青色のプロットは実績のデータを示しており、WEIスコアの実際の値を表しています。
– 赤い×は予測されたスコアを示し、緑、青、紫の予測線が異なるモデルの予測を表しています。
– 背景のグレーのゾーンは予測の不確実性の範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際のスコアと予測スコアは密接に関連しており、予測が実際の変動をある程度反映していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは0.7から0.8の範囲で密集しており、この範囲が通常の健康状態とされる可能性があります。
– モデル予測の不確実性の範囲内での変動が多く、予測精度は比較的高いと思われます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間はこのグラフから健康状態が安定していると直感的に感じるでしょう。
– ビジネスにおいては、ユーザーの健康スコアが安定していることが重要で、サービスの信頼性やユーザーの満足度に寄与する可能性があります。
– 社会的には、安定した健康状態が確認できることは、健康管理サービスへの信頼を生む要因となるでしょう。
このグラフは、サービス導入後の個別健康状態が安定して推移していることを示しており、予測モデルの妥当性を確認するのにも有用です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– **期間初期のトレンド**: グラフの左側、初期段階では一貫して高いWEIスコアを示しており、徐々に下がるように見えます。
– **中期の安定性**: 中盤に少しばらつきがありますが、0.6から0.8の間で比較的安定しています。
– **後期の上向き傾向**: 期間の終盤には、値は徐々に高まる傾向が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示されていますが、これらは特定の日に集中しているようには見えません。
– 急激な変動が一見見られず、全体的に平坦で安定していると言えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青色の点）**: 各個人の心理的ストレスレベルを示しています。
– **予測（赤いX）**: これから推定されるWEIスコアを示しています。
– **予測の不確かさ範囲（灰色の帯）**: 予測の信頼区間を示し、予測の精度と不確実性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データに対して、予測は大まかに合致しており、予測の不確かさ範囲の中に実績値が多く収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は0.6から0.8の範囲に集中しています。
– 実績と予測の間に強い相関があると見受けられ、モデルの予測精度が高いことを示唆します。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および社会的影響**
– 期間を通じて、心理的ストレスレベルが比較的安定していることから、人々のストレス管理が比較的うまくいっていると推測できます。
– ビジネスや社会的には、この安定性は新サービスの有効性を示す指標となる可能性があり、サービスの継続的な利用を促進する効果が期待できます。
このグラフを利用することで、個人のストレス管理を行う際の指標として活用でき、サービスの改善や個々のさらなるサポートの機会を模索することができます。
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:
以下は、このグラフに基づいた詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– 最初の2週間ほどは、WEIスコアは概ね安定しており、0.7から0.9の範囲に多く存在しています。
– その後、ややWEIスコアが0.6付近に落ち着いてきている様子が見られます。
– 明確な周期性は見受けられませんが、少し下降の傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として示されているデータは（黒い円で囲まれた点）、特に中盤と終盤でいくつか見られます。
– 一部のデータは急激にスコアが低下した後、再び回復している点があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データで、時系列に基づいて並んでいます。
– 予測データ（赤いバツ印）は、やや低めのWEIスコアを予想しています。
– 灰色の範囲で示される不確かさが強調されていますが、これは予測に自信がないことを示唆しています。
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の間には若干の解離があります。特に予測ではWEIスコアの低下が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは特に月初と月末にわたり均等に分布しており、これまでの段階では特定の外的要因で変動する様子は見受けられません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このグラフを見ると、サービスの「自由度と自治」に対する実績スコアが、やや不安定であるが大きな下落を防ぎながら維持されていることが分かります。
– 予測のWEIスコアが低下傾向にあるため、将来的にサービス改良の必要性があるかもしれません。
– ビジネスとしては、このデータを活用してユーザーの自主性をより支える機能やサポートを検討することで、スコアの低下を防げる可能性があります。
この分析を基に、次のステップとして、特にスコアの低下が目立つ期間についての詳細な調査や、改善策の立案を検討することが重要です。
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:
### 1. トレンド
– **初期**: 最初の7日間程度は、スコアは0.8以上で比較的安定。
– **中期**: 7月中旬に向けてスコアが下降し、一部で0.6を下回る傾向。
– **後期**: 8月に入ると再び上昇し、安定した水準に。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 7月中旬から下旬にかけて、スコアは急激に変動。
– 外れ値は、主にスコアが急下降した地点で確認される。
### 3. 各プロットや要素
– **実績AI**: 青いプロットで、時間経過に伴う実績を示している。
– **予測AI**: 赤い×印。予測と実績に若干のずれが見られる。
– **不確かさ範囲**: グレーの範囲は大部分をカバーしており、予測における不確実性を視覚化。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測の間には明確な相関があるが、一部外れ値や急変動が乖離を引き起こしている。
– 複数の予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）があり、予測の幅を広げている。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは予測と大部分で一致しているが、予測はより安定している印象。
– データ分布は、期間中の急激な変動を伴う傾向があり、変動幅はまだ小さくない。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **不確実性**: 新サービスの公平性や公正さにおける評価は、時間とともに変動する可能性がある。
– **安定性**: 後半での安定したスコアは、サービスの成熟や改善を反映しているかもしれない。
– **予測精度**: 複数の予測手法を用いることで、不確実性をある程度軽減し、未来の傾向をより正確に捉える努力が見られる。
この分析は、今後のサービス改善の指針となり、市場における信頼を高めるための戦略に役立つでしょう。
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:
以下は示されたグラフの分析です。
1. **トレンド**
– **実績（実績AI）**: データポイントは比較的一定の範囲内（0.8から1.0付近）で分布していますが、徐々に小さな変動が確認できます。
– **予測（予測AI）および各回帰モデル**: ランダムフォレスト回帰の予測は非常にわずかに下降する傾向を示していますが、全体として大きな変化はなく、ほぼ横ばい状態です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値と判断されたデータポイントがいくつか見受けられ、これらは通常のスコア範囲（0.8から1.0）から逸脱しています。これは一時的な変動や異常な出来事を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 黒い円で囲まれた部分は特に注目すべき外れ値を示しています。
– 青色の実績データが中心に配置されており、実際のデータと予測の比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間で若干の相違がありますが、全体的に予測モデルは実際のデータをある程度正確にトラッキングしています。
– 様々な予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されており、それぞれ微妙に異なる未来予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間に高い相関があることが視覚的に確認できますが、一部の外れ値が存在します。
– データの密度は中央付近に集中しており、通常の変動範囲を示しています。
6. **直感および社会・ビジネスへの影響**
– 新サービスの持続可能性と自治性が比較的安定していることを示唆していますが、予期せぬ出来事や外的要因により一時的な変動が考えられます。
– モデルによって示される微細な変動は、将来的な戦略調整や改善機会を考慮する上で重要な示唆を与えます。
この分析から、サービスの品位とパフォーマンスを維持するための注力が収量に一定の安定感をもたらしている一方で、予測モデルの見地から改善が可能な領域があることがわかります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– **実績（青色の点）**は、おおむね横ばいの状態で、0.8から0.9の間を推移しています。
– **予測ライン（緑、青、紫）**もほぼ横ばいで、比較的一定のトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 少数の点が外れ値として示されていますが、ほとんどのデータは0.8から1.0の範囲に収まっています。
– 大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– **青い実績点**は過去のWEIスコアを示しています。
– **×印は予測データ**で、モデル予測の信頼性を示しています。
– **予測の不確かさ範囲（灰色の帯）**は不確実性を示しており、予測モデルの信頼度の範囲を表しています。
– **ライン（緑、青、紫）**はそれぞれ別の回帰手法による予測を示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各種予測データは概ね一致しており、予測モデルは過去のデータに基づいて安定した予測を行っていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは比較的狭い範囲に集中しており、大きなばらつきはありません。
– 時系列間の相関は高そうです。
6. **洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じることとしては、新サービスが安定した社会基盤・教育機会を提供しているという印象を受けるでしょう。
– ビジネスや社会に対しては、今後の変動が小さいことから、当面の運営や市場安定性が期待できると考えられます。
– 予測モデルの結果は現状維持を示しており、現段階では大規模な改善の必要性やリスクは低いといえます。
この分析は、新サービスが提供する社会インフラや教育機会が、最近の30日間にわたり安定していることを捉えており、ビジネス戦略の策定において有用な情報を提供します。
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**:
– グラフは冒頭でスコアが比較的高い水準（0.8以上）にあり、その後、徐々に減少しているように見えます。
– 最終的には0.6〜0.7の範囲で安定する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– WEIスコアが0.4付近まで急落する異常値がいくつかあります。
– 外れ値は全体的な傾向から外れており、特に特定の時期に集中しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績（実績AI）を示しており、長期的には下方傾向が見られます。
– 予測の不確かさ範囲は、データの変動が大きいことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）により今後のスコアの動きが予測されていますが、各モデルの予測にはバラツキがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的なデータの分布は、時間が進むにつれてバラつきが激しくなっています。これは予測の不確かさを反映しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– WEIスコアの減少傾向は、サービスの社会的な受容や多様性の取り扱いにおいて何らかの課題があることを示しているかもしれません。
– ビジネス面では、サービスの改善や調整が必要であることを示唆する可能性があります。
– 不確定性の高い将来予測は、変化する要因を考慮に入れた戦略的アプローチを促すでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 日中および夜間で高いスコア（黄色や緑）が見られる。
– 日付が進むにつれ、スコアが全体として低下する傾向があるように見える（特に夜間）。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日、7月19日、7月23日、7月24日付近に急激なスコアの増減が見られる。
– 特に7月23日と24日には極端に低いスコアが観察される（青や紫）。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡でスコアの高さが表現され、黄色が高スコア、青や紫が低スコアとして機能している。
– 時間帯によるパターンが見られ、特定の時間帯に集中して高いスコアが得られるようになっている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯と日付の2軸でスコアの変動が示されるが、特定の日付における一定の時間帯でパターンが出るのが観察される。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯にわたって高いスコアが続くことがあるが、急激に低くなる変動も多い。
– ハイエンドの時間帯（午後7時から9時）が全体的に高いスコアを持つ傾向。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 消費パターンやサービスの利用が時間帯によって異なることを示す。特に夕方や夜間の利用が多い可能性がある。
– 7月23日と24日のようにスコアが急激に低下する日は、サービスの障害や外部要因による利用制限があったかを調査する必要がある。
– 定常的な高スコアを維持するための戦略を立てる際に、このパターンを活用できる。
全体として、このヒートマップからは日時によるサービス利用の規則性や異常性が視覚的にわかり、人間がパターンを直感的に理解しやすい形になっている。
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:
このヒートマップは、一定期間にわたる個人のWEI平均スコアを示しています。以下の点で分析します。
1. **トレンド**:
– 時間帯によって色の変化が見られ、一部の時間帯でスコアが高くなる（黄色）トレンドがあります。
– 特定の日付に集中して高いスコアを示す場合があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日や7月23日など、急激な変化または外れ値として見ることができる高いスコアがあります。
– 7月23日頃から、夜間（22時以降）に濃い色（低スコア）が多く見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示します。黄色に近いほどスコアが高く、紫に近いほど低いことがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯や日付で色が繰り返されるパターンがあり、周期的な利用パターンが推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 夕方から夜にかけて緑や黄色が多く、ブラウニングや余裕のある時間帯にスコアが高くなる傾向があります。
– 午後の特定の時間帯や日に高スコアが集中している傾向があります。
6. **直感的な洞察とビジネス影響**:
– 高スコアの日はユーザーの活動が活発であることを示し、新サービスの利用促進やマーケティングにおいてターゲットとなる時間帯を見つけるのに有効です。
– 夜間の低スコアは、ユーザーがその時間帯には活動的でない可能性を示しており、サービス提供の時間帯を見直すなどの戦略が考えられます。
このデータは、新サービスの導入効果を判断し、よりターゲットを絞った施策を計画するのに役立ちます。
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:
このヒートマップでは、新サービスカテゴリの社会WEI平均スコアが時間帯ごとに色分けされています。以下の点に注目します。
1. **トレンド**:
– 朝（7時から8時）と夜（23時）は、高いスコア（黄色）を示しています。
– 日中から夕方にかけて（16時前後）は、やや低めのスコア（青から紫）になっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日や7月18日の時間帯のスコアが他の日と比較して顕著に高い（黄色）ことが注目されます。
– 7月23日や24日は比較的低いスコア（紫色）を示しています。
3. **色、密度の意味**:
– ヒートマップの色の濃淡は、スコアの大小を示します。黄色がスコアの高い部分を示し、紫色が低い部分を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯において日をまたいでスコアの変動が大きいことがあり、例えば朝8時台や夜23時台は高いスコアを維持していますが、日によって異なるパターンを持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によるスコアの分布が顕著であり、特定の時間帯（朝と夜）にスコアが高い傾向が見られます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 朝と夜の時間帯の利用が顕著であることから、これらの時間帯にサービスの需要が高いことが示唆されます。
– サービス提供側は、ピーク時のユーザーエクスペリエンスを向上させる施策が有効である可能性があります。
– 社会的またはビジネス上のイベントが特定の日に影響を与えている可能性があるため、詳細な要因分析を行うことが推奨されます。
この分析を基に、日ごとおよび時間帯ごとのサービスの最適化を進めることで、ユーザーエクスペリエンスの向上につなげることができるでしょう。
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:
このヒートマップは、新サービスカテゴリーのWEI項目間の相関を視覚的に示しています。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体には時系列のトレンドはありませんが、相関の強弱が色で表現されています。濃い赤は強い正の相関を示し、濃い青は負の相関を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に変動を示すものではありませんが、他の要素と比べて低く異なる相関を示す点が外れ値とも見なされます。個人WEI（経済的余裕）とその他の項目の間に、比較的低い値が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 各色の濃淡は相関係数を示し、数値が高いほど濃い赤になり、数値が低いほど濃い青になります。
– 総合WEIと個人WEI平均、社会WEI平均は強い相関（約0.9以上）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ヒートマップでは個々の時系列データの関係性を直接示しているわけではありませんが、複数の項目間の相関関係を視覚化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に強い正の相関が多く見られます。例えば、個人WEI平均と社会WEI平均は0.93以上の強い相関を持っています。
– 個人WEI（健康状態）は他の多くの要素と中程度の正の相関を持っていますが、経済的余裕とは負の相関を示しています。
6. **直感的な印象やビジネスへの影響**:
– 総合的に見て、個人と社会のWEI平均が非常に密接に関連していることが分かります。これは、新サービスが人々の個別の生活面と社会的な面の両方に影響を与えている可能性を示しています。
– 経済的余裕が他の項目と相対的に弱いまたは負の相関を持つことは、経済的な状況が他の要素とは異なる動きをする可能性があることを示唆しています。
– ビジネスの戦略として、健康状態の向上や社会的公平性の向上が、新サービスにとって重要であり、全体的なWEIの改善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、グラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– 各カテゴリの箱ひげ図は全体的に横ばいに見え、明確な上昇や下降のトレンドはありません。
– 平均的に高いスコアが維持されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（健康状態）」や「社会WEI（共生、公平性、公正さ）」では外れ値が見られます。これらは通常の範囲外のデータ点を示しており、特定の要因による異常な変動が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱ひげ図は四分位範囲を示し、中央値、上部（75%）、下部（25%）の状態を視覚化しています。箱の横幅が狭いほどデータのバラツキが少ないことを示します。
– 色分けは各カテゴリ間の違いを強調しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「個人WEI（経済状態）」は他のカテゴリに比べて中央値が低いですが、範囲は広く、個別の状態に以下に差異があるかもしれません。
– 他の多くのWEIカテゴリは中央値が高く、全般的に良好な状態を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は狭い範囲に分布しており、他のカテゴリーよりもより一貫した状態を示している可能性があります。
– 分布の特徴から、社会的な要素は比較的安定しているが、個人的な要素ではバラツキが見られることがあります。
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**
– 高い中央値を保つカテゴリは新サービスが市場で成功している可能性を示す一方で、外れ値やバラツキのあるカテゴリは改善の余地を示唆しています。
– 外れ値への注意を払い、バラツキのある分野での施策を強化することが、サービスの向上や顧客満足度の改善に繋がるでしょう。
この分析は、サービスの現状評価と今後の戦略策定に役立つ情報を提供します。
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、STL分解を用いて新サービスカテゴリのWEIスコアを分析したものです。以下に各コンポーネントについての分析を行います。
1. **トレンド**
– 中央の「Trend」グラフにおいて、全体的に緩やかな上昇から中盤でピークに達した後、顕著な下降を見せています。これは、特定の期間に新サービスが一時的に人気を博したが、その後徐々に需要が落ち着いたことを示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「Residual」グラフで急激な変動が確認されます。特に中盤で大きく変動しており、一部外部要因や突発的な出来事があったかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 「Observed」グラフは、トータルの動きを示しており、全体的なパターンを一目で把握できます。
– 「Seasonal」グラフは、周期的な変動を捉えています。ある程度の季節性が見られますが、変動は比較的小さく、その周期性は安定しています。
– 「Residual」グラフでは、トレンドや季節性からのズレを観察でき、異常値やノイズの存在を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドの上昇と下降は、観察されたスコアにも影響を与えており、いずれの変動も全体のトレンドに強く依存しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関としては、「Trend」コンポーネントが「Observed」の主要な変動要因であることが見受けられます。「Seasonal」は小さな変動要因を示しています。
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、最初の上昇期で新たなサービスが市場で受け入れられた後、一時的なピークを迎え、その後競合や市場の変化により下降に転じている可能性があります。
– ビジネス的には、この下降をいかにして持ち直すか、新たな施策やマーケティング戦略が必要となるでしょう。
– 社会への影響としては、新サービスが初期に注目を集める要因が何であったかを分析し、類似の成功を再現するための洞察を得ることができます。
この分解により、ステークホルダーはどの部分に対策を集中すべきかを明確に理解し、適切な業務戦略を策定する助けとなるでしょう。
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:
以下は、グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– トレンドラインは最初上昇し、その後徐々に下降しています。これは、新サービスの導入時には強い成長が見られましたが、途中から勢いが緩やかになっている可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 観測されたデータには急激な変動が見られますが、特に大きなピークは7月初旬から中旬あたりにかけて見られます。その後、スコアが急下降していますが、これは外的要因や一時的なイベントに起因するかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed** は、実際の個人WEIスコアの動向を示しています。
– **Trend** は、長期的な動きを示しており、根底にある成長または衰退傾向を把握できます。
– **Seasonal** は、周期的な変動を示し、定期的に繰り返す要素があることを示唆します。
– **Residual** は、観測値からトレンドと季節性を取り除いた後に残る変動で、ランダムなノイズや予測できない要素を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドや季節性が全体の変動に与える影響について、観察により確認できます。特に、トレンドの下降がObservedの方向に影響を与えている可能性が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドの下降とObservedの下降が一致しており、この2つには強い相関があると考えられます。
– Seasonalのパターンが一定の周期で変動していることから、週または月ごとのサイクルがある可能性があります。
6. **直感的なインサイトと影響**
– 初期の人気や期待を背景に高いスコアを記録しているものの、時間とともにその効果が薄れ、初期の勢いを維持できなかった可能性があります。
– ビジネスにおいては、新サービスの持続可能な成長戦略を再評価する必要があるかもしれません。特に、7月中旬以降の下降を食い止め、再び上昇を促すための施策が求められるでしょう。
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:
以下は、提供されたSTL分解グラフからの洞察です。
### 1. トレンド
– **トレンド**のグラフは、最初は上昇し、月の中頃から下降傾向になっています。これは、期間の初期には成長が見られましたが、後半にかけて減少し始めたことを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **残差（Residual）**において、7月9日と7月12日付近で急激な変動が観察されます。これは、一時的なイベントや予期せぬ変動があった可能性を示唆しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **Observed**は実際に観測された数値の変動を示しています。
– **Trend**は長期的な動向を示し、サービスの全体的な傾向を理解するのに役立ちます。
– **Seasonal**は30日間のパターンがあり、周期的な変動が存在することを示しています。
– **Residual**は、トレンドや季節性で説明されないランダムな変動です。
### 4. 複数の時系列データ間の関係性
– **観測値**、**トレンド**、**季節性**、および**残差**の間でフローがよくわかります。季節性の変動は、観測された値の増減と関連がありますが、残差が予期せぬ変動を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **Seasonal**の周期性は、毎週の変動のようなパターンを示している可能性があります。特定の曜日に関連する活動があるかもしれません。
### 6. 直感的な洞察とビジネスへの影響
– トレンドの下降は、新サービスの現在の成長ペースが持続可能でないか、競争が激化している可能性があります。見直しが必要な段階かもしれません。
– 急激な変動に対する詳細な要因分析が必要です。たとえば、キャンペーンやイベントが影響を及ぼしているかもしれません。
– 季節性の理解は、マーケティングおよびオペレーションのタイミング最適化に役立ちます。
このグラフからは、新サービスの需要動向を理解し、戦略的な意思決定に活用できる情報が得られます。
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、2次元の散布図に主成分分析（PCA）を適用したものであり、新サービスカテゴリのWEI構成要素を視覚化しています。
1. **トレンド**:
– グラフには明確なトレンドは見当たりません。データは横方向と縦方向に広く分布しており、特定の方向に一貫した動きは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データは、第2主成分軸の-0.20付近と0.15付近に点が特に離れているため、これらは外れ値として考えられるかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各点は、観測されたデータの個別のエントリを示しており、第1主成分と第2主成分によって説明される変動があります。
– 第1主成分は69%の変動を説明し、第2主成分は8%を説明しています。よって、第1主成分に沿った動きがデータの大部分を説明しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 時系列データは示されていないため、時系列の関係性は判断できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは概ねランダムに散らばっていますが、密集しているエリアが見受けられ、特定の重心がある可能性があります。全体として、相関は低いと考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会的影響**:
– 主成分分析により、データの構造が視覚的に簡潔に示されていますが、明確なクラスターやトレンドがないため、新サービスにおける特徴の多様性を示している可能性があります。このことは、新サービスが多様な方向に発展しているか、もしくは特定の方向性がまだ定まっていないことを示唆しています。
– これはビジネス戦略として、多様なアプローチを模索する価値があることや、特定の特徴を際立たせることが可能かもしれないという示唆を与えるでしょう。
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。
