📊 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**: 全体的なトレンドは小さな振動を含みつつも、比較的安定しています。0.70から0.80の間で変動しており、特に重要な増減は見られませんが、2025年7月6日には0.87（異常値）、7月23日には0.62という大きな変動があります。これらの変動は特定の社会経済的イベントや政策変更が原因と推測されます。
– **個人WEI平均・社会WEI平均**: 数日以内の急激な変動がいくつか確認されますが、一般的なトレンドとしては高い数値を保っています。例えば、7月に入り、特に7月6日から8日には高いスコアを示しています。
#### **2. 異常値**
– 2025年7月6日は、複数の個別スコアと総合WEIが同時に高くなっており、イベントや特別な政策発表などが影響した可能性があります。
– 7月23日は、総合WEIと個人・社会のいくつかのスコアが低下しており、社会的不安や政策の変更、経済の低迷が影響しているかもしれません。
#### **3. 季節性・トレンド・残差**
– STL分解の結果、季節性の影響は少なく、残差が比較的大きいことから、不規則な要因（例えば政策変更や突然の社会的出来事）がスコアに影響を与えている可能性があります。
– 長期的なトレンドはありませんが、短期的なフラクトゥエーションが見られ、一時的なイベントや状況によって変動しているようです。
#### **4. 項目間の相関**
– 経済的余裕と個人WEI・社会WEIは強く関連している傾向があります。公平性や公正さのスコアが低い地域では、WEIスコアが下がる傾向があります。経済的、健康的指標が少し上がるだけでも、他スコアに顕著な影響を与えることが確認できます。
#### **5. データ分布**
– 箱ひげ図による分析では、ほとんどの項目が0.6から0.8の範囲に集中しており、外れ値がいくつか検出されます。この外れ値はイベントや特異日による影響を示している可能性があります。
#### **6. 主要な構成要素 (PCA)**
– 主成分分析の寄与率として、PC1が0.68を占めており、ほとんどの変動を説明します。これは、大部分のデータが相互に関連しており、主要な変動要因が特定の少数の要素（例えば経済や健康）が影響力を持っていることを示唆しています。
### 結論
このデータセットは、一定の安定性がありながらも、一連の外れ値が突発的なイベントや政策の影響を反映している可能性を示しています。WEIスコアの変動要因としては、特に経済的余裕や社会の公平性が大きな役割を果たしていることが示唆され、政策の方向性や起こりうる社会イベントに対する感度を示しています。
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:
### グラフの視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの前半部分（2025年7月から2025年9月）は、ウェイトスコアが約0.6から0.9の範囲で安定しています。実績値と予測値は密集しており、ほとんどの期間で変動が少ないことが示されています。
– 後半（2026年5月から2026年7月）は、昨年のデータ（前年度に対応する点）が表示されていますが、この時点では新しい実績値や予測値は示されていません。昨年のスコアも同じように0.6から0.9の範囲にあることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内に異常値が黒い円で示されています。標準スコアから大きく逸脱したポイントがいくつか観察されますが、これらはスペース内に密集しており、急激な変動ではなく、異常データとして分類されています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、赤い「X」は予測値です。予測の幅はグレーの箱で示されており、予測の手法により色分けされた線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値は、時系列内で高い相関があるように見えます。予測の範囲と実際のデータが重なり合っており、予測モデルが比較的精度良く実績を捉えていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体としてデータの分布は比較的狭い範囲（0.6から0.9）に収まっています。時系列データ間に大きな偏りや傾向は見られませんが、異常値の存在がいくつか確認できます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアが安定しており、豊富な予測手段により信頼のおける将来予測が可能です。これにより企業はサービス改善のための計画を確実に進めることができるでしょう。
– 外れ値の存在は異常な事態への警戒を促すため、これを早期に対応することで問題を未然に防ぐことが可能です。
このように、このグラフは新サービスの安定的な運用状況を反映しつつ、予測精度を高めるための洞察を与えてくれます。
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:
以下のグラフから得られる洞察を以下にまとめます：
1. **トレンド**:
– 最初の期間における実績（青色の点）とその後の前年（緑色の点）が分かれています。期間ごとにまとまったデータが表示されており、大きな上昇または下降のトレンドは見られませんが、実績と前年の間に変動があるのがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータに異常値が表示されていますが、それ以降には特に外れ値は見られません。前半のデータ群は中央に集中し、安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色が実績、緑色が前年のデータを示しており、実績には異常値が存在することが示されています。
– 予測が複数の手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）で示されており、それぞれ違った範囲内での予測がされています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータは別々の場所にあり、何らかの変化があった可能性を示唆しています。これは、新サービスの影響である可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期と後半で異なる分布が見られ、データが時間と共に異なる挙動を示しているように見えます。これはサービス改善や市場の変化による影響かもしれません。
6. **直感的な感想とビジネスへの影響**:
– グラフからは、新サービスが導入された後、パフォーマンスが変わった可能性が示唆されます。特に実績と前年のデータが分かれている点から、新サービスが効果を発揮している可能性があります。
– ビジネスへの影響としては、実績が予測と合致しているかどうかを確認することで、今後の戦略を調整するヒントになるでしょう。
このグラフは、新サービスのパフォーマンスとその効果をモニタリングするための重要な視点を提供しています。
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**
– **実績（実績AI、青のプロット）**: 期間の初期に集中的に観測されていますが、特定のトレンド（上昇、下降）は見られません。
– **前年（比較AI、緑のプロット）**: 後半に密集しており、WEIスコアがやや安定した状態を示しています。周期性や大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– **異常値（黒のプロット）**: 一部のWEIスコアで異常とされる値がありますが、全体に大きく影響するほどではないように見えます。
– **急激な変動**: 特段の急変は見当たりません。
3. **各プロットや要素**
– **色の違い**: 青は実績データ、緑は前年データを示し、評価日による分布の違いを識別するのに役立ちます。
– **密度**: 青と緑のプロットがそれぞれ固まっていることで、それぞれの期間でのデータの集中性がわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **実績と前年の比較**: 前年に比べて実績AIのデータが少ないため、短期的な傾向の確認には限界がありますが、前年の安定性と比較することで新サービスの信頼性や成長可能性を判断できる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **相関**: 見た目には相関は明確ではありませんが、前年と実績の分布がやや異なることから、年間での変化や季節性を考慮する必要があります。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– **新サービスの信頼性**: 実績データが固まっていることで、データ量の少なさが新サービスの安定性への懸念につながる可能性があります。
– **前年との比較における安定性**: 前年のデータを基に、新サービスの成長余地や市場への影響度を推測することで、今後の戦略を計画する材料になるかもしれません。
### 結論
新サービスの導入に関する長期的な信頼性を確認するには、さらに多様なデータを収集・分析する必要があります。また、前年の安定性を考慮し、市場の変動に柔軟に対応するための戦略が求められます。
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:
グラフ分析の結果は以下の通りです：
1. **トレンド**:
– 青い点で示された実績は、比較的安定した範囲内で横ばいの状態を示しています。
– 予測データは2026年から表示され、さまざまな手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づいて異なる傾向を示していますが、全体的に評価は横ばいか、やや上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値が赤で示され、グラフの左側で確認できます。この期間内に特異なイベントが発生した可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青の実績データは過去のデータを表し、一定の範囲に収まっています。
– 緑の得点は前年のもので、過去の実績とほぼ同じ範囲に位置しています。
– 灰色の陰影部分は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **関係性**:
– 複数の予測手法が使われ、それぞれ若干異なる見解を示しているが、大きな差異は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と前年のデータは相互に強い相関がありそうです。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**:
– 経済的余裕のスコアが安定していることは、対象のビジネスが持続可能であり短期的には大きなリスクがないことを示唆しています。
– 異常値の存在は特定のイベントが影響を与えた可能性を示唆しており、その原因についてのさらなる調査が必要です。
– 予測の横ばいまたは僅かな上昇傾向は、将来的な安定成長の可能性を示しています。これにより、投資やビジネス戦略を広げる余地があります。
全体として、安定した経済的余裕が維持される見込みであることから、今後の市場投入やサービス改善に対してポジティブに捉えられるでしょう。
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スコアの時系列を示しており、360日間にわたるデータを表しています。
1. トレンド
– データが2つの期間に分かれています。2025年の期間と約6か月後の2026年の期間。
– 2025年のデータは比較的一貫性があり、スコアが横ばいの傾向を示しています。
– 2026年前後には別のクラスタがあり、スコアの範囲が広がっていることがわかります。
2. 外れ値や急激な変動
– 2025年のデータには点が集中しており、一部に外れ値として認識されたデータが含まれています。
– 2026年のデータにも外れ値が点在していますが、全体としては分布の範囲に入っているようです。
3. 各プロットや要素の意味
– 青い円は実績を示し、緑色の円は前年の比較データです。
– 予測データとして、赤い×（実績予測）および異なる色の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されています。
– 予測の不確かさ範囲が灰色で示されています。
4. 複数の時系列データの関係
– 実績と以前のスコアに基づく予測が表示されており、実績データの一貫性と予測の多様性が比較できます。
5. 相関関係や分布の特徴
– 各期間内でのスコアの分布は、2025年は比較的狭い範囲に集中しており、2026年は広がっています。これは各年での健康状態が安定性に差がある可能性を示唆します。
6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– データに基づく予測の多様性と外れ値の存在は、健康状態の変動を予測する際の不確実性を示します。
– 新サービスの健康管理ツールは、個人データの変動を考慮し、より個別化されたアプローチを提供する必要があるかもしれません。
– これにより、健康支援サービスの計画や政策立案におけるデータ活用が強化され、個々の医療ニーズに応じた効率的な対応が可能になるでしょう。
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:
グラフから以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色）の期間は短く、一貫しており、0.4から0.7の間でほぼ横ばいです。
– 予測データ（緑色）は複数の方法で示されていますが、全体的に一貫した範囲に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒円）で示される点がいくつか存在し、特に青色で示された実績の中で見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青色）は、過去のデータを示しています。
– 予測（赤色×印など）は、予測されたデータポイントを示しています。
– 前年（緑色）は過去のデータとの比較を可能にします。
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あり、両者の間に目立つ変動は見られず、全体的に同じ範囲に収まります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは明確に0.4から0.7の間に集中しており、標準偏差を指し示す灰色の範囲内に多くのデータが収まっています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– データは心理的ストレスの継続的な監視には有用であり、大きな変動がないため、現状維持が続くことが予想されます。
– 異常値の要因を特定することが重要であり、ストレス管理やリスク評価に役立ちます。
– 安定性が見込めるため、新サービスの導入や拡張計画に対しても計画的に進めることができる可能性があります。
このようなデータを元に、適切なストレス管理対策や計画を立てることが求められます。
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:
このグラフを分析していきます。
1. **トレンド**:
– 時系列の前半では「実績（実績AI）」のデータ（青色）はおおむね横ばいであり、WEIスコアは均一に分布しています。
– 時系列の後半では、「前年（比較AI）」のデータ（緑色）が急に現れ、スコアが上昇、分布の位置も上方にシフトしています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色のプロットの一部に黒い輪がついており、これは異常値としてマークされています。異常値は主に最初の部分に集中しています。
– グラフの後半では異常値は確認されていません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットが過去の実績を表しており、緑のプロットが前年データを表しています。
– グラフには異常値の表示があり、これは予測からの乖離を示しています。
– 予測の不確かさの範囲が灰色（×AI/3σ）で示され、範囲内に含まれることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データは視覚的に明確に区別でき、前半のデータは過去の実績に基づき、後半のデータは比較AIによる前年のデータです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青色の実績データには多くの異常値が含まれており、その整合性が疑われます。
– 後半の緑色データは比較的安定しており、異常値がありません。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– グラフからは、新しいサービスの導入が安定性をもたらし、前年と比較してスコア上昇が顕著であることを感じさせます。
– ビジネス面では、このスコアの上昇と安定性は成功を示唆し、サービスの価値が高まっている可能性があります。
– 社会的には、自由度と自治の向上が個人にとってプラスの影響を与えている可能性があります。
全体として、データの整合性を確認し、ビジネス戦略に活用することでさらなる成長が期待できます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド:**
– グラフは360日間の時系列データを表示しており、左側においてWEIスコアは比較的高い値（0.6から0.9）が多数集まっています。右側では緩やかな増加が見られ、0.6以上のスコアが多数出現しています。
– 時期によって表示されるデータポイントの濃度は異なりますが、全体としてはWEIスコアが安定している印象を受けます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 左側、2025年中に多くの「異常値」が確認され、データのばらつきが見られます。これは、予期せぬ変動があったことを示唆します。
3. **各プロットや要素の意味:**
– **実績（青いプロット）:** 過去の実際のデータを示しています。
– **予測（赤い×）:** 予測された結果ですが、詳細は少なく、右側のデータと比べると少ないです。
– **異常値（黒い円）:** 異常値は評価日付の初期に多く見られます。
– **前年（緑色のプロット）:** 前年度のデータが示されており、過去のトレンドとの比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績と前年のデータが左側に集まる一方、右側には前年のデータが中心にあります。これは新たなトレンドや変化が起こった可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 左側ではばらつきが大きく、異常値が多いことから、データの安定性の欠如が示唆されます。一方、右側のデータはより安定しており、改善または適応が進んでいることを示しています。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響:**
– 過去に異常値が多く、のちに安定を見せていることから、新しいサービスや施策が開始、または改善された可能性が考えられます。
– ビジネスにおいて、初期の不安定さは一定のリスクを伴いますが、現在の安定したトレンドは成功を示唆します。社会的にはWEIスコアの安定または改善が、公正性や公平性の向上として評価される可能性があります。
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**:
– グラフ全体として、2つの異なる期間に分かれて表示されています。2025年半ばの時点から、小さな範囲での横ばい傾向が観察されます。その後、2026年初め以降に同様の横ばい傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の初期のデータにはいくつかの異常値があり、これらは全体のトレンドから外れています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績データを示しており、黒のリングで囲まれたものが異常値です。
– 緑色のデータは前年の比較データを示しており、複数の予測手法が用いられています。
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安定したスコアを示していますが、期間によってプロットされている位置が異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データはそれぞれの時期に固まって分布しており、データ間に明確な相関関係は示されていません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 直感的に見ると、この新サービスのWEIスコアは安定しているが、過去のデータと比較して極端な変動を避けていることがわかります。これにより、サービスの持続可能性が評価され、リスクの軽減が進んでいると解釈される可能性があります。
このグラフからは、予測の制度やモデルの選択がデータの解釈において重要であることがわかります。ビジネスにおいては、安定したスコアが持続可能性を示し、将来的な計画に信頼性を提供する要素となり得ます。
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**
– グラフは大きく二つの時期に分かれています。最初の時期（2025年7月から年末まで）は「実績（実績AI）」が密集し、0.8以上のWEIスコアで推移しています。
– 2026年に入ると、データが「前年（比較AI）」に切り替わり、引き続き高いスコアが維持されていますが、やや密集度が異なります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 各期間におけるデータは密集しており、明確な外れ値はありません。
– スコアに大きな変動は見られず、安定していると判断できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績を示し、密度が高いことからデータが一貫していることを示唆しています。
– 緑のプロットは前年の値を示し、前年のスコアも高水準であることを示しています。
– 黒の円は異常値を示している可能性があるが、このデータセットには明確な異常は見当たりません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「実績」と「前年」のデータは連続しておらず、2026年以降のデータは別段階として示されています。
– 予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は明示的に表示されておらず、これらの推移は不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフ全体で高いWEIスコアが維持されているため、データ間で強い正の相関があると考えられます。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– グラフ全体から、社会基盤や教育機会における新サービスが効果的に維持され、改善されることが示されています。
– 高いスコアの連続は、社会的な信頼性や教育機会の向上を示しており、これがビジネスにおいてポジティブな影響を及ぼす可能性があります。
– サービスの安定性は顧客満足度や社会的な影響を高める重要な要素と考えられます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **初期期間 (2025-07-01 ～ 2025-09-01)**
– 実績データは高いスコアの範囲で横ばいに推移しているようです。
– **後半 (2025-09-01 以降)**
– 前年データは上昇トレンドで、実績に減少や上昇の動きは観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データでは、散開した異常値がいくつか存在していますが、その頻度は多くありません。
3. **各プロットや要素**
– **実績 (青のプロット)** は継続的なデータを示し、安定していますが、異常値も散見されます。
– **予測 (赤のX印)** はトレンドに沿った軌跡を描いていますが、可視化されていない範囲が存在しています。
– **前年データ (緑)** は全体的に高い値で密集しており、上昇傾向が顕著です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青色の実績に対し、緑の前年AIは全体的に密集しており、前年のデータが今年のトレンドを予測する際にどのように機能するかを示唆しています。AIモデルが前年と比較して大きく議論されていない、もしくは無視されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ全体は高いスコアに集中しており、異常値を除き、全体的なスコアが安定しています。前年と今年のデータには相関があるように見えますが、AI予測モデルがどれだけ移行期間を理解しているか不明です。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– 社会の多様性や自由の保障に対する評価は比較的安定しています。これは、新しい社会政策が安定的に機能しつつある可能性を示唆していますが、異常値があることは継続的なモニタリングや改善の余地があることを示しています。
– ビジネスへの影響として、安定的なトレンドが続く限り、社会政策関連のサービスや製品に対し、企業が積極的に投資していく可能性があります。異常値が観察されることで、新たに生じた課題への対応が求められるかもしれません。
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
– ヒートマップ上の色の濃淡を見ると、特定の時間帯と日にちに濃い色が出現しており、全体として周期的な変化があるように見えます。
– 色が黄色に近づくほど高いスコアを示しており、周期的に高スコアの日があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 特に7月7日と22日に、色が突然変わり、より高いスコアが観察されます。これらは外れ値として注目すべきです。
### 3. 各プロットや要素
– 色のグラデーションはスコアの大小を示唆しており、黄色が最も高く、紫色が最も低いことを示しています。
– 時間軸に沿って横に並ぶ長方形が、各時間帯ごとのスコアを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 特定の日に集中して高いスコアが見られますが、これが単に時間帯の影響か、それとも他の要因かを評価するには、さらなる分析が必要です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 全体的には、昼間の特定の時間帯（例えば、16時）に高いスコアになる傾向が見られます。
– これが通常の消費者行動のパターンと一致するのか、サービスの性質に起因するのかを探る価値があります。
### 6. 人間の直感とビジネス、社会への影響
– 高スコアの日に合わせてサービスを強化する策略を考案することで、ビジネスチャンスを拡大できるかもしれません。
– サービスの需要が特定の日や時間帯に集中しているため、人材やリソースの最適配置の計画が可能です。
– スコアが低い時間帯に対しては、なぜそのような変動があるのかの原因を理解し、改善策を講じることが重要です。
このヒートマップ分析は、サービス提供を最適化するための非常に重要な手掛かりを提供します。時間帯や日付ごとのパフォーマンスを評価し、より充実したサービス計画を立てることで、顧客満足度と収益の向上が期待できます。
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:
この時系列ヒートマップに関して、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 一般的には、各時間帯でのスコアは特定の範囲内で変動していますが、明確な上昇や下降トレンドは見られません。周期性も観察しにくい。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月7日と21日において、カラーが黄色になっており、これは高いスコア（約0.80）を示していると思われます。これらのデータポイントは突出した外れ値として見なせます。また、7月23日には紫が目立ち、低いスコア（約0.60）が観察されます。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の濃淡が個人WEI平均スコアを示しており、黄色が最も高いスコアを、紫色が最も低いスコアを示しています。デフォルトのスコア範囲は0.60から0.80と推測されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時間帯でスコアが異常値を示す日はありますが、他の時間帯や日付との明確な相関関係やパターンは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間や日付によるスコアの分布には特定の傾向は見えにくいが、16時と22-23時にかけては比較的高いスコアの頻度が目立ちます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– ピーク時のスコアは新サービスに対するユーザーの強い関心や利用増を示している可能性があります。逆に、スコアが低下している時間帯や日はサービスの再評価や改善が必要となる可能性があります。
– 突出したスコアの日付（7月7日、21日など）は特別なイベントやマーケティングキャンペーンと関連しているかもしれません。そのいずれかが成功を収めた際のデータとして評価できます。
このグラフから、サービスの利用時間帯や人気の浮き沈みをより詳細に分析し、戦略的なアプローチを考えるための基礎情報を得ることが 가능합니다。
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:
グラフを分析すると、以下の点が目立ちます。
1. **トレンド**:
– 全体的に、特定の日時において活発な動きが見られます。
– 時間帯別に、ある時間帯で特に高いスコアを示している色（黄色や緑）があり、それらは特に午後から夕方にかけて集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月23日や24日の特定の時間帯において急激に値が低下している部分があります（紫色）。
– 一方で、明るい黄色の値を示す時間帯もあり、かなりの変動が確認できます。
3. **各プロットや要素（色、密度など）が示す意味**:
– 明るい黄色は高いスコア（0.90以上）、濃い紫は低いスコア（0.70以下）を示しており、視覚的に容易にスコアの変動を把握できるようになっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 昼間や午後にはスコアが高くなる傾向が見られますが、それ以外の時間帯では一貫して高いスコアは維持されていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によって顕著にスコアの変化が生じており、これは消費者行動やサービス利用タイミングと関連し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**:
– 人間はこのヒートマップを見ると、特定の日や時間帯にサービスの利用が活発であることを直感的に感じ取れるでしょう。
– ビジネス面では、利用が低下している時間帯（紫の時間帯）を改善することで全体の効率を上げる余地があるかもしれません。
– また、特定の時間帯の高いスコアは、ピンポイントの広告やサービス強化に向けた重要な指標となるでしょう。
このように、時系列ヒートマップを用いることで、時間帯別のスコアの動向を視覚的に把握し、戦略的な改善点を見つけることが可能です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップそのものには基本的に時間的なトレンド表示はないが、相関関係が示されているため、間接的に各変数間の関係性から長期的な動向を探ることができる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の項目間に負の相関（例えば、個人WEI（経済的余裕）と個人WEI（心理的ストレス）間の相関が-0.08）を示す部分があり、他の高相関部分と比べて目立つ。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色の濃淡が相関の強さを示している。赤色に近いほど正の相関が強く、青色に近いほど負の相関が強いことを示している。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 項目間の相関を見ることで、たとえば「個人WEI平均」と「総合WEI」の高い相関（0.94）から、個人の平均的な生活満足度が全体の幸福指数に大きな影響を与えていることが読める。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に正の相関が多く、特に「個人WEI平均」および「社会WEI平均」が多くの項目と高い正の相関を持つ。これらは多数のサブカテゴリが全体平均に強く結びついていることを表している。
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間の相関（0.84）が特に高いことから、これらの社会指標が密接につながり合っている可能性が示唆される。
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**
– 全体的な幸福感や生活満足度は、個人と社会の多くの要因に依存しているという理解が得られる。
– 社会的指標（例：公正性、持続可能性）が個人の心理的ストレスや経済的余裕にも影響を与えるため、企業が新サービスを提供する際にはこれらの全体的な指標を考慮することが重要。
– 異なる領域間の相関の高低を理解することで、今後のサービス展開や社会政策がより効果的に設計できる可能性がある。
このヒートマップは、個人および社会の各領域がどれほど互いに関連し合い、全体の幸福感や生活の質に影響を与えるのかを示す強力なツールとなる。
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:
この箱ひげ図を分析してみましょう。
1. **トレンド**
– 総合的に見て、各WEIタイプのスコアの中央値は0.6から0.9の範囲に集中しています。これは、全体的に比較的高い評価を受けていることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済実感）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」に外れ値が見られます。これらは一般的なパターンから外れているデータ点であり、特定の事象や問題を示している可能性があります。
3. **要素の意味**
– 各箱の高さは、データの分散を示しています。「総合WEI」などは狭い範囲で集中しており、安定した評価を得ていることを示唆しますが、「社会WEI（共生整・教育機会）」は広い範囲に広がっており、評価が多様である可能性を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– すべてのカテゴリが同一の360日間のデータを基にしているため、相互の時間的関係はありませんが、一部のWEIタイプがより高い一貫性を持ち、他のタイプはより変動が激しいことが見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 個人WEIと社会WEIの間で異なる分布の特徴が確認できます。一般に、個人WEIは比較的狭い範囲で、社会WEIはより広い分布を示します。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 安定した「総合WEI」の評価は、このサービスが多くのユーザーから受け入れられていることを示しています。
– 外れ値の存在は、特定の個人やセグメントが特有の課題に直面している可能性を示しており、改善の余地があります。
– 教育や社会的公正に関連する項目の範囲が広い点から、これらの分野における取り組みの強化が必要とされるかもしれません。
– ビジネス面では、全体的に高い評価はサービスの成功を示しますが、特定の分野を強化することでさらなる成長が期待できます。
この分析を通じて、新サービスの強みと改善点を見つけ出し、それに基づいた戦略を立てることが可能です。
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、主成分分析（PCA）を用いて新サービスカテゴリ内のデータを視覚化しています。それに基づいて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフに明確な上昇、下降、周期性は見られず、データがランダムに広がっているようです。これは主成分分析の性質で、データのばらつきや分散を捉えるためのものです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下と右上に外れ値と見られるプロットがいくつか見られます。これは、全体のデータ傾向から外れる異常値や特異なケースを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は特定の観測を意味し、第一および第二主成分に基づいて配置されています。第一主成分の寄与率は0.68、第二主成分の寄与率は0.08であるため、第一主成分がデータの分散をより多く説明し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**:
– 描画されているのは二つの主成分の関係性で、時系列としてではなく、データのばらつきと固有の変動要素を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分に対する第二主成分の相関はあまりなく、データは全体に均一に散布されています。
– データの大部分は中央付近に集まり、比較的均等に分布しています。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**:
– このようなPCAの結果は、新サービスに関連する各種要素の分散を視覚化するのに有用です。データの異常な散らばりを検出したり、次に分析を行うべき重要な変数を特定したりする手助けになります。
– ビジネスにおいては、特異なデータが新たな市場機会やリスクの可能性を示しているかもしれないため、さらなる分析・調査が必要です。
この分析に基づいて、新サービスの特性や市場動向をさらに探るための詳細なアプローチが導かれるでしょう。
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。