📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータの30日間にわたるWEIスコアの分析に基づき、以下の洞察を述べます。
### 時系列推移
– **総合WEIのトレンド**: WEIスコアは開示された期間全般を通して変動しましたが、特に2025年7月6日から7月8日にかけて、0.87の高いスコアを記録した後に下降するという顕著な変化が観察されました。また、7月下旬から8月初めにかけては一貫して低下し、0.66に達しています。
– **個人WEI平均**: この平均も全体として変動が見られ、7月6日に高い値を記録した後、7月13日には0.79、7月23日にかけて著しく下降しています。
– **社会WEI平均**: 高止まり期は7月の第1週に観測され、その後も7月16日と17日には再び高スコアに戻る傾向が見られましたが、第2週以降は徐々にスコアが低下しました。
### 異常値
上記のデータにあるように、異常値が検出され、特定の時期におけるスコアの急激な上下が確認できます。7月の初旬及び中旬に、スコアの極値が集中します。例えば、7月6日はスコアの急上昇と急降下が再び見られ、外部要因（例：社会的イベントや政策の影響等）が考えられます。
### STL分解
STL分解に基づくと、季節性成分だけではなく不規則な残差成分がスコアに影響を与えていると考えられます。長期トレンドは不安定な状態にあるため、具体的な因果関係を特定するためにはより多くの背景情報が必要です。
### 項目間の相関
相関値は、特に個人と社会のコンポーネントにおいて強く、経済的余裕、健康状態、および自由度と自治などの個々の項目がスコアに影響を及ぼした可能性があります。例えば、健康状態と心理的ストレスの相関が高い可能性は、ストレスレベルが健康と強く結びついていることを示しているかもしれません。
### データ分布
箱ひげ図の分析からも、多くの異常値がデータセット内に存在し、一貫した高い中央値を示す一方で、分散が広いことが分かりました。これは、特に特定の項目で外れ値が散見されるためです。
### 主成分分析 (PCA)
PCAの結果は、主要な変動要因が一部の項目に集中していることを示唆しています。PC1の寄与率が高いことから、総合スコアの変動は主に一部の大きな要因によって説明されることが分かります。この要因には、例えば、経済的または健康に関わる指標が含まれていると考えられます。
全体的には、記録されたWEIスコアの動向は、個人および社会の変数が複雑に絡み合って影響を与えていることを示しています。また、期間内に観測された重大なスコアの変動には外的あるいは内的要因（例えば、事件、法律改正、季節的な要因）が寄与している可能性があります。バランスを保ちつつ、データの背景を深く掘り下げる必要があります。
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:
1. **トレンド**
– WEIスコアは主に横ばいで、0.6から0.9の間で安定している。
– 若干の上下動が見られるが、大きな上昇や下降トレンドは観察されない。
– 予測手法による将来の予測はやや下降気味。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントは黒い円で囲まれており、これが外れ値を示している。
– 急激な変動はさほど見られないが、散布範囲内での小幅な変動が観察される。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示しており、全体的に密集している。
– 赤い「X」は予測ポイントを示す。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示している。
– 線（ピンク、水色、紫）は異なる予測手法の結果を示し、それぞれ線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰を表している。
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明確なつながりが見られ、予測も実績に基づいて行われている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的均一で、0.6から0.9の間に密集している。
– 予測データは、実績データと概ね連動しているが、将来的にはやや下降の傾向を見せている。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– グラフから直感的に感じられるのは、現在のWEIスコアは安定しているが、ビジネス戦略や市場変動によって影響を受ける可能性がある。
– 予測手法間の違いは少なく、現時点での短期的なビジネスリスクは低いと考えられるが、将来的な変動には注意が必要。
– スコアの安定性は新サービスの品質や顧客満足度の持続を反映している可能性があるが、競争や外的要因による変動に備えた準備が必要。
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:
以下のポイントに基づいてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは全体的に横ばいで、目立った上昇や下降トレンドは観察されません。
– 期間の終わりに向かってスコアがやや低下し始める兆候があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値が複数見られます。これらのデータポイントは異常な状況やデータエラーを示唆している可能性があります。
– 急激な変動はあまりなく、全体的には安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績で、予測に重ね合わされています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示し、予測精度の範囲を視覚的に表現しています。
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は密接に関連しています。予測が実績とよく一致していますが、予測の範囲が徐々に広がり、将来の不確実性を反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データは高い相関を示しています。ただし、外れ値の存在によって一部の期間での相関が弱まっている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– データの安定性は、新サービスが一定のパフォーマンスを維持していることを示しており、これはユーザーの満足度やサービスの信頼性に寄与している可能性があります。
– 最後の方のスコア低下は注意が必要で、サービスの改良や新規施策が必要かもしれません。
– 外れ値の分析から、特定の要因がサービスのパフォーマンスに影響を及ぼしている可能性を探る必要があります。
全体的に、分析は安定性と予測の不確実性に焦点を当てるべきです。
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**
– グラフは最初、わずかな上昇を示した後、緩やかな下降傾向を示しています。このパターンは、特に新サービスの導入直後によく見られる動きです。
– 時間の経過とともにデータポイントが徐々に安定化し、比較的横ばいの動きになっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– データポイントの中に数個の外れ値が見られ、特に初期の頃に集中しています。これは新サービス開始時の試行錯誤や調整期間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**
– 青い点は実績値を示し、赤い×は予測値を示しています。
– 外れ値は黒い円で囲まれており、それらの存在は予測と実績のギャップを示しています。
– グレーの背景は予測の不確かさの範囲を示し、通常のスコアの変動範囲を理解するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測のいくつかの手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間に若干の異なる傾向が見られます。予測手法によって将来の見通しが異なり、市場の変動性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測値と実績値の間にある程度の相関が見られるが、外れ値がその関係を複雑にしています。この相関の強さは、将来的なトレンドの予測を困難にする要素です。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 人間がこのグラフから直感的に感じることは、新サービスの市場適合性とその予測の不確実性です。特に、初期段階での外れ値の存在は、サービスの改善ポイントがまだ多いことを示唆しています。
– 新サービスの安定性向上には、現状のパフォーマンスを評価しつつ、予測の精度を向上させることが重要です。特に外れ値を減らすためには、サービス運営の見直しや新たな施策の導入が求められます。
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
1. **トレンド**
– 全体的に見て、WEIスコアは横ばいで、目立った上昇や下降のトレンドはありません。スコアはほとんどが0.65〜0.85の範囲に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– スコアが0.6近くに下がる外れ値がいくつか見られます。これらの外れ値は経済的なリスクや予期しないイベント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**
– 青い点は実績AIのデータを示しています。
– 赤いバツは予測AIのデータを示し、未来のトレンドを示唆しています。
– 黒い円は異常値を示し、注意が必要です。
– 灰色の影は予測の不確かさの範囲を示しており、予測にはある程度の幅があることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる未来のWEIスコアのトレンドを示しています。これにより、予測の多様な視点が得られ、より広範なリスク評価が可能になります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データはほぼ水平に分布しており、スコアの急激な変動はあまりありません。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– グラフを直感的に見た場合、大部分が安定的である一方、異常値は潜在的な問題を示している可能性があります。
– ビジネス上では、異常値に対する警戒が必要です。例えば、新サービスの導入におけるリスク管理やマーケティング戦略の見直しが必要です。
– スコアの予測範囲が広いため、ビジネス戦略を立案する際には複数のシナリオを考慮することが必要です。
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**
– 全体的に見て、実績（青色プロット）は大きな上昇または下降のトレンドを示さず、横ばい状態です。
– 予測ライン（紫色、決定木回帰とランダムフォレスト回帰）はいずれもやや下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示されており、評価期間の初めと終わりに特に多く存在します。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実際のWEIスコアを示し、全体にわたって均一に分布していますが、0.8付近に集中しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示し、青い実績点の大半がこの範囲内に収まっています。
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比較では、予測が実績の流れをある程度反映しているが、若干の差異があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.8付近に集中し、スコアのばらつきが少ないことがわかります。
– 予測データは将来的にスコアがやや低下する傾向を予測しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、健康状態が現状維持されているが、将来的に少し悪化する可能性があること。
– ビジネスや社会への影響として、健康状態維持のための介入や、予測モデルの更なる精度改善が求められます。
このグラフは、健康状態の評価と改善の必要性を示唆しており、予測が示すわずかな下降傾向を考慮した対応策が重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 全体的に見ると、WEI（心理的ストレス）スコアは大きな上下動はなく、横ばい傾向にあります。
– スコアは初めの2週間ほどは高めで、その後やや安定して低下する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか観察され、円で囲まれています。これらのデータポイントは通常の範囲から外れていることを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データで、散布しているが集中的に高めの位置を示しています。
– 予測は赤い交差で示され、実績データとは異なる動きが見受けられますが、全体的な範囲内に留まっています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示し、ほとんどのデータポイントがこの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の間に顕著な相関は見られませんが、予測は実績を大まかに追従しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実際のストレスレベルは、予測モデルが考慮している範囲内に収まっており、予測は信頼できるものと考えられます。
6. **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**:
– ストレスレベルは平均的には高めですが、徐々に下がる傾向があります。これは提供するサービスや支援が多少効果を持っている可能性を示唆しています。
– 外れ値は特定の出来事または個々の変動要因による影響を示唆しているかもしれないため、さらに深掘りすることで目立ったイベントを特定することが有益でしょう。
– この分析は、心理的ストレスを軽減するための新しい介入方法や調整が効果的かどうかを評価する指標として有効です。予測は概ね信頼できるため、継続的な監視と適応が推奨されます。
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:
## グラフの分析とインサイト：
### 1. トレンド
– **全体の傾向**：データは比較的一定の範囲内に収まっていますが、やや減少の傾向が見られます。
– **周期性**：明確な周期性は見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**：いくつかのデータポイントが異常値として強調されています。これらは通常の変動パターンから大きく逸脱しています。
– **急激な変動**：特に顕著な急激な変動はありませんが、散布図に一定のばらつきがあります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績 (青色プロット)**：実際のデータ点を示しており、全体的な移動を視覚化しています。
– **予測 (赤いX)**：今後の予測値を示し、実績データと比較できます。
– **不確かさの範囲**：薄い帯が予測に対する不確かさの幅を示し、モデルの信頼区間として機能しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **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示され、それぞれ異なる予測パターンを示しています。これにより、予測の多面性とそれぞれの精度が評価できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関**：実績データ間で明確な相関は見られないものの、予測モデル間での相関を考慮すると異なる機械学習手法の特性が際立ちます。
– **分布**：データは主に0.5から0.9の範囲に分布しています。
### 6. 人間が感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響
– **直感的印象**：データのばらつきと外れ値は、個人の自由度と自治に関する評価が一定ではないことを示唆しています。
– **ビジネスへの影響**：個人の自由度と自治が不安定な場合、サービスの信頼性への懸念が生じる可能性があります。
– **社会への影響**：これらのスコアが社会的評価や個人の満足度に影響を与える場合、広範な社会的検討が求められるでしょう。
したがって、このグラフは新しいサービスの安定性と信頼性に関する重要な視点を提供し、モデル間の差異を理解することで、サービス向上の道筋を探ることができます。
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:
以下の観点からこのグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 最初の数週間は横ばい傾向ですが、途中で急激に下がり、その後も変動が見られます。最終的には緩やかに上昇し始めているようです。
– 時系列全体として、下落の後に短期間の安定があり、その後上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で示されており、特に急激なスコアの低下の際に目立ちます。これらは何らかのイレギュラーな要因が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績データを示しており、予測の信頼区間がグレーの帯で表現されています。
– ピンクや紫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）の予測結果を示しており、将来のスコアの見通しを提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のモデルによる予測結果の発散が見られ、特に予測期間後半で異なる傾向を示しています。これはモデルによる不確実性や異なる影響要因の変動を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの一部の期間で密集したスコアが見られるため、その期間は比較的安定していた可能性が高いです。
6. **直感およびビジネスや社会への影響**:
– グラフを見る限り、不規則な変動や外れ値の存在が、公正性や公平性の評価に対して一定の課題が存在することを示唆しています。
– 予測モデルの分散は、将来の予測に対する不確実性を示しており、これに対する準備が必要です。
– 社会的に考慮すべきは、急激なスコアの変動がどのように公正さを損なったか、またそれを是正する手段が取られているかです。各予測モデルの結果を比較検討し、最も精度の高い手法を選択することが、将来的な改善策になるでしょう。
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:
以下のポイントに注目して分析します。
1. **トレンド**
– 実績（青色プロット）は全体として0.8から0.9の間に安定しており、大きなトレンドの変動は見られません。
– ランダムフォレストや線形回帰の予測は若干の下降トレンドを示していますが、決定木回帰は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 若干の外れ値が見られ、これらは黒い円で示されており、不確かさの範囲（灰色の領域）内で変動している点が注目されます。
3. **プロットの意味**
– 青色のプロットは実績データを示し、予測の不確かさ範囲が灰色で表現されています。
– 赤色の×は予測値です。3つの異なる予測モデルが用いられています（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**
– 実績データと予測データを比較すると、予測モデルの精度が試されていることがわかります。各モデルが異なる予測結果を示しており、特にランダムフォレストが下降を示しているのが特徴的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績は安定して変動していますが、予測モデルは乖離があり、特に不確かさ範囲を外れる予測があることが注意点です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 直感的には、実際のスコアは安定しているように見えますが、予測モデルの信頼性には注意が必要です。新サービスの持続可能性にはまだ課題がある可能性があります。予測が下降を示す場合、事前に対策を検討する必要があります。
– ビジネス的には、新サービスの継続的改善が求められ、急激な市場変化が起こった場合のシナリオプランニングが重要です。
全体として、予測が実績とかけ離れている際には、モデルの改善や追加データの必要があるかもしれません。
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（青の点）：全体としてはほぼ横ばいのトレンドを示していますが、細かく見ると小さな変動があります。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）：期間の後半にかけて緩やかな下降傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒の縁取りの円）：いくつかの外れ値が存在します。これらは他のデータポイントから逸脱しており、特に初期に多く見られます。
3. **要素の意味**:
– 青の点：実績値を示しており、過去30日間の傾向を表しています。
– グレーのシェーディング：予測の不確かさの範囲を示し、実績がこの範囲内に多く含まれていることから、予測の信頼性が判断できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と実績の間にはわずかな違いがありますが、一般的には一致している傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の分布は比較的狭い範囲に集中していますが、一部に突出したデータが存在します。
6. **人間が感じる直感およびビジネス・社会への影響**:
– 実績が安定していることから、新サービスの導入が順調であると直感的に感じ取ることができます。
– 予測が若干の下降傾向を示しているため、今後のサービスの維持または改善が課題となる可能性があります。
– 外れ値が存在することから、一部の期間または状況で異常が発生する可能性があり、その要因の特定と対策が必要です。
以上の点を考慮することで、新サービスの現在の状態や今後の改善点を理解し、より効果的な戦略を立案することが期待されます。
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:
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**:
– グラフの初期（2025年7月初旬）ではスコアが高く、その後緩やかに下降しています。中旬から終盤にかけてはスコアが横ばい、または多少の上下を繰り返しています。全体として上昇または下降の明確なトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い丸で囲まれたポイントとして示されています。特に、非常に高いまたは低いスコアに該当する点は目立ちます。
– 特定の日付にスコアの急激な変動は見られませんが、一部のスコアが予測と大きく乖離しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しています。多くのデータが0.6から0.8の間に集中しています。
– 赤い「×」は予測データを示し、実績データの近くに位置していますが、若干の乖離も見受けられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は今後のスコアのトレンドを異なる形で示しており、ランダムフォレストが下降する予測を示しているのが特徴的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは全体的に0.6〜0.9の範囲に密集しています。予測データもこの範囲に沿って分布していますが、一部では外れています。
6. **人間の直感と影響に関する洞察**:
– 視覚的に、スコアの安定性が安定していないことが感じられ、外れ値の存在が不確実性を示しています。
– ビジネスや社会的観点から、これらのスコアは提供するサービスや政策の評価、または改良の指針として考慮されるべきです。特に予測が示す潜在的な下降トレンドは、将来的なリスクとして捉え、早めに対策を講じる必要があるでしょう。
全体として、このグラフは新サービスの評価の変動とその予測を示しています。これに基づいて、戦略的な意思決定をサポートすることが可能です。
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:
以下は、提供された総合WEIスコア時系列ヒートマップから得られるいくつかの洞察です。
1. **トレンド**:
– 日時によって異なるスコアが観測されています。全体として、スコアの分布は日によって変化し、時間帯にも依存しているようです。特定の時間帯や日に向けてスコアが集中しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の日付には、特定の時間帯で非常に高いスコア（黄色に近い色）や低いスコア（紫色に近い色）が観測されます。これらは外れ値や異常な活動を示している可能性があります。
3. **要素の意味**:
– 色相はWEIスコアの値を反映しており、黄色に近いほどスコアが高く、紫に近いほどスコアが低いことを示しています。棒の密度は、時間とスコアの関係を視覚的に表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに日次の変動が見られ、それによって異なるトレンドやパターンが示唆されています。例えば、早朝や深夜に特定の活動が集中しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日付と時間の組み合わせによってスコアが変動していることから、時間帯特有のパターンが存在する可能性があります。また、スコアの高低が特定の時間に依存している可能性が示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 多くの活動やイベントが特定の時間に集中している可能性があり、これがビジネスの需要やサービスの利用パターンに影響を及ぼす可能性があります。ビジネスの観点からは、ピーク時間や特定の高スコアの日にリソースを集中させることが有益かもしれません。
以上の分析から、日別および時間別のパターンをさらに詳細に分析することで、新サービスの最適化や改善のための戦略を立てられる可能性があります。
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、このヒートマップから得られる分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 色の変化に基づいて、特に初めから中間にかけては、安定したパターンが見られます。その後、急激な変動が増加します。
– 時間帯別に見ると、色が特定の時間に頻繁に変わる傾向があり、日常的な利用のピークを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 分布の中に濃い青や黄色が点在しており、短期間での急激な変動を示しています。
– 特に、7月23日や8月1日には顕著な変動が見られ、何らかのイベントや要因による一時的な変化があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– カラースケールはスコアの強さを示しており、緑や黄色は高いスコア、青や紫は低いスコアを示しています。
– 時間と日付の軸に沿って高密度のカラーブロックが存在し、特定のピーク時間における新サービスの利用を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間ごとにスコアの変動が見て取れるため、新サービスを利用する時間帯の比較的高いコヒーレンスを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日時に集中的に高いスコアを示す日の存在は、この日がビジネスにおいて特に重要な日であった可能性を示しています。
6. **人間的な直感と影響**:
– 急激な変動の背景に潜在している理由として、プロモーション活動や新サービスの発表が考えられ、これによりユーザーの興味や参加を喚起した可能性があります。
– 一定の時間帯に集中して高いスコアを示すことから、マーケティング戦略をその時間帯に集中させると効果的と考えられます。
このヒートマップから、新サービスの導入時の利用パターンや顧客の反応を可視化するのに有用であり、今後の戦略立案においても役立つ情報を提供します。
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:
### グラフ分析とインサイト
1. **トレンド**
– ヒートマップの色分布を見ると、時間帯や日にちによって密度が変化しています。例えば、7月3日から7日にかけては、特定の時間帯（7時～8時、15時～16時）で濃い青から緑に変わっていますが、7月23日以降には黄色から青に色が変わっている部分があります。これらの変化は、社会WEIが時間・日にちごとに上昇したり下降したりしていることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つのは7月19日の18時に突然現れる黄色のプロットです。これが急激な変動や外れ値と考えられ、調査の必要があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の濃淡が社会WEIのスコアを示しており、黄色に近づくほどスコアが高い可能性があると見受けられます。
– 特定の時間帯に集中した色の変化は、その時間に何らかの社会的な動きや利用が集中していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 例えば、日にちによっては特定の時間帯にのみスコアが高くなっていることが見られ、時間帯を横断したトレンドも重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の曜日や時間が高スコアで、一貫したパターンを持っているようです。週末などに高スコアが集まっている場合、社会的な利用の集中が考えられます。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– このヒートマップからは、特定の時間帯や日に社会活動が活発化していることが直感的に示唆されます。たとえば、新しいサービスの利用が特定の時間帯に集中している場合、それに合わせてマーケティングやインフラの調整が必要になるかもしれません。
– さらに、急激な変動が社会イベントやサービスの開始に関連している場合、それをきっかけにしたプロモーション戦略の立案が考えられます。
このグラフを通じて、特定の時間帯の社会活動の動向に精通することが重要であり、そのためのデータ分析や戦略の立案が必要です。
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:
このヒートマップは、各WEI（Well-being Index）の項目同士の相関関係を視覚的に示しています。以下にグラフから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**
– このヒートマップ自体は時系列データを直接示していないため、トレンドを分析するには個別の時系列データが必要です。しかし、カテゴリー間の関係性を通じて、特定の分類が他に及ぼす影響を把握できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関値が著しく低い領域（青い領域）は、他の項目とは異なった動きをしている可能性があることを示しています。たとえば、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」は低い相関を示しています。
3. **要素の意味**
– 色の濃淡は相関の度合いを示しています。赤色が濃いほど正の相関が強く、青色が濃いほど負の相関が強いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 総合WEIと他の個別項目（個人WEI平均、社会WEI平均など）は高い正の相関を示しており、これらの項目は総合指標と強く関連していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」および「社会WEI平均」は非常に高い正の相関を持っており、個人および社会の両側面がウェルビーイングにおいて重要であることを示唆しています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（公正性・公正さ）」の間にはほぼ無関係な値が見られ、これらの視点が独立している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– ビジネスや社会的側面として、「共生・多様性・自由の保障」が幅広い項目と相関が高く、これが全体的なウェルビーイングを大きく左右する要素であると直感的に感じます。
– 経済的余裕と心理的ストレスの間に低い相関が見られ、人々の心理的福祉には他の要因が大きく関与している可能性があります。
このヒートマップは、複数の階層におけるウェルビーイングの要素がどのように相互に関連しているかを理解し、改善の焦点を絞るための基盤となる情報を提供します。
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:
この箱ひげ図は、新サービスにおけるさまざまなWEIタイプのスコア分布を示しています。以下にポイントをまとめます。
1. **トレンド**:
– グラフは30日間のデータを示しており、各カテゴリごとのWEIスコアの中心傾向と散布を視覚化しています。トレンド自体はボックスの形状からは読み取りにくいものの、全体のバラつきは確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」に外れ値が見受けられます。他のタイプでもばらつきがありますが、極端なアウトライヤーは見受けられません。
3. **各プロットや要素**:
– 各ボックスの幅と高さは、そのWEIタイプのデータのバラつきを示しています。全体的に、中央の線は中央値を示し、箱の上下は第1四分位数と第3四分位数を示しています。
– 色の違いはカテゴリの区別を示しており、密度の具合によりその領域でのデータの集中度を判別できます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– このグラフは時系列データというよりも、30日間における各カテゴリ全体の分布を比較する形です。それぞれの関係性については、スコアの中央値や範囲を比較することで推測可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くのカテゴリが0.6から1.0の間に中心的に配置されており、比較的一貫したパフォーマンスを示しています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」において特にバラつきが目立ちます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」が大きなばらつきを示していることから、経済的余裕が個人によって大きく異なることが考えられます。これにより、ターゲットとする人口の購買力や満足度に大きな影響を及ぼす可能性があります。
– 社会的なスコアが多くの範囲で高得点を示し、安定した社会的基盤が提供されている可能性が考えられます。
この分析は、新しいサービスの導入や改善の際に、特定の分野での注力が求められる部分を示唆しています。社会的要因で高得点を維持しつつ、経済的余裕での格差是正が重要な課題と考えられます。
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STL分解グラフは、総合WEIスコアの30日間の変動を「Observed（観測値）」「Trend（トレンド）」「Seasonal（季節性）」「Residual（残差）」の4つに分解して示しています。
### 1. トレンド
– **下降傾向**: トレンドのパネルから分かるように、全体的にゆるやかに下降しています。サービスの人気や利用頻度が減少している可能性があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **急激な増減**: 観測値のパネルで、7月中旬に急激な上昇があり、その後減少しています。特定のイベントやキャンペーンが影響を与えた可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **Observed（観測値）**: 実際のデータ。
– **Trend（トレンド）**: 長期的な動き。
– **Seasonal（季節性）**: 繰り返しパターンの成分。
– **Residual（残差）**: その他の変動。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 観測値は、トレンドと季節性、そして残差の組み合わせで構成されています。それぞれの要素がどのように合わさってその日の観測値になったのかがわかります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **季節性**: 短期間での周期的な変動が見られ、特定の週末や日中に変化がある可能性があります。
### 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
– **ビジネスへの影響**: サービスの人気が下降傾向にあることから、戦略の見直しや新たなマーケティング施策が必要かもしれません。
– **直感的な感じ方**: 中旬の急上昇は注目を集める出来事があったことを示唆し、顧客の興味を引くカギになっているかもしれません。
このグラフは、新サービスのパフォーマンスを多角的に理解し、今後の対策を考える上で有用です。
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:
このグラフは、新サービスカテゴリの個人WEI平均スコアをSTL分解したものです。以下に、視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– **Trendパネル**を見ると、全体的に下降傾向が確認できます。最初は緩やかに上昇していましたが、中盤から急激に下降しています。この傾向は特に7月半ば以降に顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **Residualsパネル**では、7月17日に大きな変動が見られます。ここで急激に上昇した後、すぐに下降に転じており、ここが外れ値的な動きです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**は実際の観測データを示し、説明される他の要素（トレンド、季節性、残差）を含んでいます。
– **Trend**は長期的な傾向を表しています。
– **Seasonal**は周期的なパターンを示し、月内の周期性をわずかに示していますが、大きな変動はありません。
– **Residual**は、観測値からトレンドと季節性を除いたもので、予測モデルが捉えきれないランダムな変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドの下降が観測値に大きく影響を及ぼしていることがわかります。季節性は比較的小さいので、特定の時期に大きな影響は与えていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 残差に一部の外れ値が見られる以外、他の要素とは強い相関がないように見えます。
6. **直感的洞察とビジネスへの影響**:
– このデータから直感的に感じられるのは、新サービスへの関心や評価が全体的に下降していることです。特に7月半ば以降の急激な下降が印象的で、ユーザーの評価が何らかの理由でマイナスに変わった可能性があります。
– ビジネスへの影響として、サービスの改善や見直しが必要かもしれません。また、この変動の原因を探ることで、今後の戦略に役立てることができるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– トレンドラインは全体的に下降傾向を示しています。これにより、この期間中にサービスの人気や評価が減少している可能性が考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– オブザーブドデータとシーズナルデータには、いくつかの急激な上昇と下降が見られます。特に2025年7月9日付近で一時的に高い増加を示し、その後緩やかに減少しています。
– レジデュアル（残差）では、7月中旬に大きなプラスのスパイクがあります。これは、他の要因による一時的な変動の可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **オブザーブド**: 実際に観測されたデータを示し、全体の動きを把握できます。
– **トレンド**: 長期的な動向を示しており、全般的な減少傾向を観察できます。
– **シーズナル**: 短期的な周期性を検出し、一定のパターンがあることを示しています。
– **レジデュアル**: トレンドやシーズナル要素を抜き取った後のデータの変動性を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– オブザーブドデータは、トレンド、シーズナル、レジデュアルの影響を受けた合成です。それぞれの要素がどの程度総合的な評価に影響を与えているかを解析することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– シーズナル要素とレジデュアル要素が相互に影響し、オブザーブドデータの変動を引き起こしているようです。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– トレンドの減少は、サービスの持続的な魅力や需要に対する懸念を引き起こします。企業は、このトレンドを逆転させるために新たな戦略を考案する必要があります。
– シーズナル要素の変動性は、市場の周期性を探る手がかりとなりえます。特定の時期にプロモーションやマーケティング活動を集中させることで効果を最大化する戦略が考慮されるべきです。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
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が、点が全体に広がっており、特定の方向への強い傾向はないようです。データが比較的均一に散らばっていることが示唆され、特定の周期性も読み取れません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の点が他の点から離れており、特に左下と右上に外れ値のように見える点があります。これらは他の観測とは異なる特性を示すデータポイントである可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色や密度は特に示されておらず、すべての点は同じ色で表示されています。これは、異なるカテゴリやグループがないことを示しているか、単純に主要な成分の関係に焦点を当てたい場合です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは主成分1と主成分2で構成されていますが、相互関係が明確に示されることはありません。プロットがどのように分布しているかに注目すると、弱いがある程度の横方向の広がりが見られ、主成分1が多様性を表す要素である可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分1が主にデータの変異を説明しているように見え、主成分2はそれを補完する形をしています。全体としてデータは真ん中を中心に広がっています。
6. **直感的印象と影響**:
– 人間がこのグラフから直感的に感じるのは、新しいサービスが多様で一貫した方向性を持たず、データにおける多様性が非常に高いということです。これは、異なる特徴を持ったサービスが発展している可能性や、試験的導入が多いことを意味します。
– ビジネスへの影響として、この多様性は新しい市場の形成や多様なニーズに応えようとする動きを示しており、柔軟な戦略が重要となることが示唆されます。特定の外れ値的なサービスが突出することで新しいトレンドを生む可能性も考えられます。
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。