📊 データ分析（GPT-4.1による）
**I. WEIスコアの時系列推移**
1. **全体の傾向**
– 総合WEIスコアは0.72からスタートし、観測される期間中様々な変動を示しています。数日間にわたる急激な上昇や下降を経験しており、特に7月上旬と8月初頭にそのような動きが顕著です。全体としては0.6台から0.8台の間で揺れ動いています。
2. **顕著な変動期間**
– 7月3日から7月7日の間、スコアが0.69から0.86へと急上昇、次いで7月20日から23日にかけて0.65まで急落するなど、上記の期間では大きな変動が見られます。
**II. 異常値**
– いくつかの大幅なスパイクや急降下が見られます。例えば、7月6日の0.87や、7月23日の0.62などが挙げられます。これらの異常値は短期間の政策変更や外部要因（例えば経済不安定性や社会イベント）による影響の可能性が考えられます。
**III. 季節性・トレンド・残差（STL）**
– **トレンド**は7月中旬にかけて上昇、その後下がる動きをしており、全体的には横ばいに近いです。
– **季節性**に明確な周期は見られませんが、社会的イベントや行事の影響による一時的な変動があるかもしれません。
– **残差**からは、大規模な予測不能な変動が見られ、外部の影響による一時的なスパイクがあることを示唆しています。
**IV. 項目間の相関**
– 個人WEI平均と社会WEI平均間の相関が強く、まさに0.8以上の相関係数が指摘され、多くの側面で同じような動きが観察されました。
– 特に健康状態と心理的ストレスの間には反対の動きがあることが多く、これは経済的なストレスとの関連も示唆しています。
**V. データ分布（箱ひげ図）**
– 縦に大きなばらつきがあるのは健康状態と公平性・公正さのスコアで、中央値は安定しているものの、外れ値の存在が示されています。
– 個人WEI平均は少し上振れた傾向がありますが、それに比べて社会WEI平均はより中央集中的に分布しています。
**VI. 主要な構成要素 (PCA)**
– PCA分析では、PC1が0.67の寄与率を示しており、高い一種類の因子が全体の変動の多くを説明していると考えられます。
– PC2は0.08と非常に低く、これは二次的な変動要因の存在があるものの、主に一つの軸で説明できるということを示唆します。
**結論: 社会的不安や政策変更が大きな変動要因である可能性が高く、各詳細項目は、個別の要因による影響を受けやすいことが示されています。しかし、全体としての安定性を保つことが求められており、このためには個別の項目の強化とともに、外部要因の影響を軽減する対策が必要です。**
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:
以下は、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– グラフは二つの異なる時期に分かれているように見えます。2025年中はデータが集中しており、2026年に向かうにつれてデータが別の場所に移動しています。
– 初期のデータ（2025年）は0.6から0.9の範囲にあり、その後のデータ（2026年）はやや上昇し、0.7から1.0の範囲に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒の「異常値」としてマークされたプロットがいくつか存在し、これはデータの中で異常と見なされる点を示しています。
– これらの異常値は、大多数のデータ点とは異なる動きを示しており、特定のイベントや外部要因の影響を受けた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは2025年の「実績AI」のデータを示しています。
– 緑のプロットは、前年のAIによるデータを表しています。
– 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）が異なるカラースキームで予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去の実績データはその年のモデル予測と比較されており、年ごとのパターンの違いが見て取れます。
– プロットの分布が示す内容から、2025年と2026年で異なる分布をしていることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布には明確な階層化が見られ、初期と後期で異なるパターンを示しています。
– これは、期間における対策の変更や市場の変動を示唆し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**:
– 分析からは、サービスの評価が年を追うごとに改善されていることが示唆されます。
– 異常値の発生はリスクとチャンスの両方を示しており、これらをどのように管理するかが新サービスの成功に大きく影響するでしょう。
– 全体的なスコアの上昇は、サービス改善やユーザーエンゲージメントの向上に寄与しているかもしれません。
このように、グラフから得られる情報は、ビジネスの戦略決定や市場の洞察に活用することができます。
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:
以下は提供されたグラフに基づく洞察です。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– データは2025年7月から2026年7月までの期間をカバーしています。予測AI（実績AI）のデータは横ばいで、わずかな変動しか見られません。ただし、比較AIである前年データは、少しばらつきがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測されたデータにはいくつかの外れ値が存在しており、それらは実績データと比較して顕著な差異を示しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青色のプロットは実績データであり、比較的密集しています。
– 緑のプロットが示す前年データは、期間の後半で少し密度が高くなっています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 実績AIと前年AIの間に明確な相関は見られず、それぞれが独立して変動していますが、全体的に同様の範囲内にプロットされています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ間に明確な相関関係は見られませんが、各時点でのWEIスコアは比較的一貫しています。
– 予測手法の異なるものについても、結果は大きく変わらないため、モデルの精度は安定していることが示唆されます。
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に関する洞察**:
– 人間はこのグラフから、新しいサービスの効果が比較的一貫していることを感じ取る可能性があります。実績データの密集度と安定性は、サービスの安定したパフォーマンスを示しています。
– 社会への影響としては、新サービスが予測可能な効果をもたらしているため、投資家や関係者にとって安心感を与える可能性があります。
総じて、このグラフは新サービスの安定性と予測精度の高さを示しており、今後の戦略策定において有用な情報を提供しています。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 最初の期間（2025年7月から2026年3月頃）は、青色の実績プロットが比較的安定しています。
– その後、2026年以降、緑色の前年データが示され、WEIスコアが上昇していることが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒色の円で示される異常値が、最初の期間にいくつか見られます。この時期において何らかの新サービスによる影響があった可能性があります。
– 紫色の線で示される予測結果が下がる時期がありますが、実績データはこれに従っていません。
3. **各プロットや要素**
– 青色: 実績データ（実績AI）
– 緑色: 前年数値（比較AI）
– 黒色の円: 異常値
– 灰色の影: 予測の不確かさ範囲
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に関する線が異なる色で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青色（実績）と緑色（前年）のデータ点は基本的に別の時期を表していますが、前年データが実績の上昇を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期段階では実績と予測の差異が顕著であり、予測モデルが実績を十分に捉えられていない可能性があります。
– それぞれの予測モデルは異なるトレンドを示しており、適応度に差があることがわかります。
6. **人間が直感的に感じる印象とビジネスや社会への影響**
– 初期の安定したパフォーマンスは、安定した市場の状況または少なくとも期待に沿った状況を示唆していますが、異常値は潜在的なリスクまたはチャンスを示しています。
– 2026年にかけての上昇トレンドは、利用者の増加や新サービスの受け入れの良好さを反映している可能性があります。
– 予測の不確かさ範囲が広いことから、予測モデルの改善が考慮されるべきです。その結果、新サービス投入の戦略が変更されるかもしれません。
総じて、グラフは新サービスの成長の兆しを示しており、提示されたデータを利用して将来の施策を計画する上で有用な視点を提供しています。
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:
以下の観点からグラフを分析します：
1. **トレンド**:
– グラフには大きな時間的なギャップがあり、左側に過去のデータ、右側に予測が表示されています。
– 実績データ（青）は2025年半ばから3か月間でほぼ一定です。予測データ（緑）が2026年に進むにつれて、やや高い密度で水平に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 過去のデータには、いくつかの異常値が黒い円で強調されています。これは、その期間中に予期しない経済的イベント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**:
– 青のプロットは実際の数値を示し、緑のプロットは予測データを示します。異常値は黒のサークルで示されています。
– 灰色の範囲は予測の幅を示し、ほとんどの予測がこの範囲内にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 黒、紫、ピンクの線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）を示し、それぞれが異なる予測を提供していますが、大きな差異は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間に大きな相関は見られません。予測全体が実績データの傾向を維持しているように見えます。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 人間の視点から見ると、WEIスコアが大きく変動せず、比較的一定しているため、経済的安定を示している可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、この安定性は、新サービスや経済政策の一環として安定した成長を示しているかもしれません。
このグラフの分析から、新サービスの導入が個人の経済的余裕にどのような影響を与えているのか、また今後の影響を予測するための有用な情報が得られるでしょう。
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:
このグラフについての分析を行います。
1. **トレンド**
– 実績（青色）データは、期間の初めに高いスコアを持っていますが、徐々に減少しているようです。特に、開始後の数か月間でこの減少傾向が顕著です。
– 予測データは、異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されていますが、それぞれが異なるトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として示された点（黒丸）はいくつか存在しますが、全体として大きな外れ値は見られません。
– 実績データには一部急激な下降を示す部分があり、これは特に注目すべき変動です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示しており、健康状態の実際の数値を視覚化。
– 緑のプロットは前年のデータで、現在のデータと比較ができます。
– 紫、薄紫、ピンクの線は異なる予測モデルのトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの関連性を観察できます。それぞれの予測モデルは、実績データの変動を異なる方法で捉え、予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 評価期間内のスコアは比較的一定の範囲内に収まり、分布は濃い部分が存在するため集中傾向が見られます。
– 実績データと前年のデータは、類似スコアを示す傾向があるため、相関があ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と影響**
– 健康状態スコアが初期には高かったものの、減少しているというトレンドが関心を引くでしょう。これにより、健康維持に関する施策や改善策の必要性を直感的に感じる可能性があります。
– ビジネスにおいては、健康関連サービスの改善の方向性を見極めるための貴重なデータとなり得ます。
– 社会的には、健康に対する意識や支援策の強化が求められる可能性があります。各予測モデルの違いから、異なるアプローチの効果を試みることが重要です。
この分析をもとに、現在のデータから得られる傾向をもとにさらなる施策の検討が必要とされるでしょう。
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:
このグラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025年7月から9月頃）は、WEIスコアが高く、データポイントが集中しています。
– その後、データが表示されていない期間が続き、2026年3月以降、新たなデータ（前年度比AI）が示されています。この部分のスコアも高めで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値と思われるポイントは、全てのデータポイントが0.4から0.8間に集中しているため特に目立ちませんが、異常値として示されるポイントが存在します。
3. **プロットや要素の意味**:
– プロットには実績（青）、予測（赤）、異常値（黒）、前年（緑）が使われています。
– 予測信頼区間（灰色）が非常に狭い範囲に設定されています。これにより、予測の精度が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**:
– 実績データと前年データは異なるタイミングで表示されていますが、両者ともスコアが非常に安定していることがわかります。
– 予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による異なる検証結果は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは期間ごとに異なる相関性を示している可能性がありますが、このグラフからは明確な相関性を判断するのは難しいです。
6. **人間の直感およびビジネスや社会への影響**:
– 多くのデータが0.6前後で安定していることから、心理的ストレスが一定している印象を受けます。
– もしサービス提供を続けている企業がこのデータを分析する場合、特に異常値が示されたタイミングでの要因を探ることが重要です。ストレスが他の要因と結びついて上昇したりするかもしれないためです。
– 予測精度の高さは、将来的なリスク管理の観点からビジネス上で活用可能です。予測モデルを利用して、早期に問題検出を行うことができれば、プロアクティブな対応が可能となります。
このような洞察をもとに、さらに深い分析を行うことで、ビジネスやサービスの改善に寄与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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには2つの異なる時期が示されています。最初の期間（2025年7月頃から2025年10月頃まで）は青い実績データで示されており、WEIスコアが比較的高い位置にあります。
– その後、2026年4月以降のデータでは、緑色で示された前年と比較したデータが主に見られます。このデータも全体的に高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間には、いくつかのデータポイントが異常値（黒い円で囲まれた部分）として認識されています。このような異常値は、システムやサービスの予期せぬ変動を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績値を指し、緑色の点は前年比を表しています。
– 灰色の背景は予測の不確かさの範囲を示しています。
– ピンクや紫の線はそれぞれ異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）での予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年比のデータは、全体として似たようなスコア範囲にあり、新サービスが一貫して高いWEI（自由度と自治）のスコアを維持していることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントはWEIスコアの高い範囲で密集しており、全体的なパフォーマンスが高いことを示唆します。
– 異常値を除けば、主要なデータセットに大きな異常や変動は見られません。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 高いWEIスコアは、ユーザーが新サービスに対して自由度と自治を感じていることを示唆します。これはサービスのユーザーエクスペリエンスや満足度が高いことを意味します。
– 異常値が示す変動は、サービスの改良点を見つけるための重要な手がかりになるかもしれません。
– ビジネス上、新サービスがユーザーに受け入れられていることから、さらなる投資や拡大の妥当性を示唆しています。
この分析に基づき、さらなる調査や戦略の策定に役立てることができるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 現在の実績AI（青いプロット）は左側に密集しており、次に評価される予測データ（赤い×）は視覚的に不在です。
– 前年のデータ（緑色のプロット）を見ると、後半部分でスコアが上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績の部分にはいくつかの異常値が見られ、それらは黒い円で囲まれています。これらは標準的なデータ範囲から外れており、特に注目すべきです。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のドットは実績を示し、分布が狭い範囲内でまとまっています。
– 緑色の前年データは比較的広範囲に分布し、後半に向けて上昇傾向があります。
– グラフには予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測値はプロットされていないか、あまり影響力を表現していません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在の実績データと前年データの間に直接的な関係性はあまり示されていないように見えます。しかし、前年データの上昇トレンドは今後の実績でも同様のパターンが期待される可能性を示唆しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在実績データの分布は比較的集中しているが、異常値が確認されるため、スコアの安定性には注意が必要です。
– 前年のデータは広範囲にわたり、より安定しているように見えますが、後半での上昇が示されています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– このグラフには、現行の新サービスの公平性・公正さについて一定の変化が見えるという直感を与えます。特に、前年の上昇トレンドは、より公平なサービス提供が今後も可能であることを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、前年度の上昇と異常値の検出から、現行のサービスの改善点および今後の可能性を見つけるために、さらなるデータ分析と継続的なサービス改善が求められるでしょう。特に、外れ値に注目してその原因を究明することは重要です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青）は主に0.8から0.9の範囲で横ばいで推移していますが、後半急に飛躍が見られる可能性があります。特に、予測データ（緑）のクラスタは0.8以上に密集しており、持続可能性と自治性の向上が期待されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の青いデータ群には、顕著な異常値（黒い円）がありますが、おおむね安定しています。新しい予測データには急激な変動はなく、比較的安定したクラスタが見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは過去の実績を示しており、緑のプロットは予測データを示しています。また、異常値は黒い円で表示されています。予測の信頼性として、灰色の範囲が設定されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つのモデルからの予測が示されていますが、これらは同様の範囲内で安定しており、モデル間の大きな不一致は見られません。これはモデリングの信頼性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布を見る限り、過去のデータは密集度が高く、今後の予測においても同様の水準が維持されることが期待されています。
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**:
– 持続可能性と自治性のスコアが安定して高いことは、社会的にポジティブなインパクトを持つ新サービスの可能性を示唆しています。予測データの安定した高いスコアは、今後の改善努力が成功するであろうという期待を抱かせます。この傾向が続くことで、企業のブランド価値や信頼性の向上にも寄与するでしょう。また、持続可能性の高いサービスが普及することで、より広範囲にわたる社会的な利益をもたらす可能性があります。
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**
– 初期のデータ（青色）は密集しており、ほとんど変動がありません。しかし、中盤から急激に変動が始まり、一定の変化が見られます。後半部（緑色）は再び安定していますが、過去のパターンとの異なる活動様式を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いデータ群に内包されている黒で囲まれたデータポイントは外れ値と認識されており、明らかに他のデータポイントと差異があります。これにより、特定の期間中に予期しないイベントが発生した可能性が示唆されます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、緑の点は昨年のデータを示しています。大きな円で囲まれたプロットは異常値を示しています。また、灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績（青）と前年比（緑）のデータは、時間の経過とともに異なるパターンを示しています。年単位での変化があり、前年比との違いが観察されるため、外部要因の影響を受けた可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 年初から中盤にかけて高い相関が見られますが、外れ値の出現により、一部の期間で相関が低下する場合があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、システムや施策が安定したパフォーマンスを示した後、特定の要因（恐らくは外部イベントや新たな施策）により変動が生じ、その後再び安定化したということです。ビジネスや社会においては、新サービスの運用や政策変更の効果が見えた可能性があります。この変動が新たな機会を示唆するか、または改善の余地を示すと考えられます。
### まとめ
このグラフは、社会基盤や教育機会の提供における新サービス導入の効果を観察するために有効です。変動と安定期のパターンを理解し、将来の計画や施策に活かすことが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの前半（2025年7月1日から約3か月間）は、スコアは横ばいから少しの低下が見られます。その後、データのギャップを経て、後半（2026年6月付近）ではスコアが上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 前半のデータには、いくつかの異常値が存在しますが、それらは比較的外れた位置になく、異常なほど極端ではありません。
– 後半のデータは密集しており、外れ値は観察されません。
3. **各プロットや要素**
– 青いドットは実績を示し、緑のドットは前年のデータを示しています。
– 異常値は黒い円で囲まれており、これにより特定の期間の異常を視覚的に強調しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 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）が示されていますが、これらの予測モデルはすべて2025年後期から2026年前期の間のデータにリンクしています。
– 各モデルの予測範囲は、視覚的に重なる部分が多いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前年（緑ドット）のスコアは上昇トレンドにあるため、新サービスの開始が効果的である可能性があります。
– 後半のデータが密集していることから、この期間に多くのデータが収集されているか、特定の活動が盛んであることを示しています。
6. **直感と影響**
– 人間が直感的に感じることの一つは、最初は進みが鈍かったが、現在は状況が向上しているという印象です。
– ビジネスや社会では、新しいサービスの導入が共生・多様性の指標における改善に寄与していると考えられ、組織はこの上昇トレンドを活用してさらなる成長を図ることができます。
– また、予測モデルの結果が一貫していることから、今後のトレンドを予測する際の信頼性が高いと言えるでしょう。
全体的に、後半の上昇トレンドが示すように、新サービスの施策が成果を上げつつあると推測されます。ただし、さらなる詳細な分析が必要です。
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:
以下は提供されたヒートマップから導き出せる洞察と特徴です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化から上昇下降のトレンドを見ると、時間帯や日付によって変動が見られます。
– 特定の時間帯で濃い色（低スコア）から明るい色（高スコア）に変わるパターンがいくつか観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付で突然の変化や極端に高いスコア（黄色）が観察され、外れ値として捉えられることがあります。
– 突然の色の変化は予期しないイベントや新しいサービス導入による影響と考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はスコアの大小を示しています。黄色に近いほど高いスコアを意味し、紫に近いほど低いスコアを意味します。
– 横軸は日付、縦軸は時間帯を示し、各マスの色がその時間帯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**:
– 日付ごとのスコア変動が時間帯ごとに異なるパターンを示すことで、時間帯ごとのサービス使用状況や顧客の活動パターンを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一日のスコアが特定の時間帯に集中して高く、他の時間帯で低い傾向が見られることから、ピーク時間帯が存在することがわかります。
6. **直感的な理解と影響**:
– 色の変化は直感的に視覚的に理解しやすく、ピーク時間帯にサービス利用が集中していることを示しています。
– ビジネス上、この情報はリソース配分や戦略的なキャンペーン計画、顧客サポート体制の強化に役立つでしょう。
– 新サービスの効果や利用パターンが可視化され、戦略的意思決定に貢献する可能性があります。
このヒートマップの視覚的なパターンは、サービス使用の時間的な傾向や新規サービス導入の効果を検討するための貴重な洞察を提供します。
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:
このヒートマップについて、以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– 時間帯による変動が見られるが、全体的な上昇や下降のトレンドは特定の時間帯で繰り返し発生しています。特に午後の時間帯（15時～17時）に濃い色が多く、比較的スコアが低めであることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月20日、23日、24日において、他の日と比べて顕著に色が異なります。これらは外れ値や急激な変動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**:
– 色の濃淡はスコアの高低を示しており、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。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとの変動が他の時間帯にも影響を及ぼしている可能性があります。特定の時間帯でスコアが突出している日があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布としては、夕方から夜にかけてスコアが低い傾向が見られます。それに対し、朝や昼は比較的高いスコアを維持しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 直感的には、夕方から夜にサービス利用の問題が発生している可能性があります。この時間帯にシステムの負荷やユーザーニーズの変化があるかもしれません。ビジネスにおいては、これらの時間帯におけるサポートやサービス品質の改善が求められる可能性があります。
これらの洞察は、さらなる調査やビジネス戦略の修正を促すための出発点として活用できます。
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:
以下は、提供されたヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色が時間とともに変化しています。青から緑、黄色へのシフトが見られる部分では、スコアが向上している可能性が示唆されます。
– 時間帯別（縦軸）には、特定の時間帯に活動が集中していることが読み取れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付や時間帯で黄色くなる部分があり、急にスコアが増加したことを示しています。
– 逆に、紫や青が続く部分はスコアの低下を示しています。
3. **要素の意味**:
– 色相がスコアの高さを示しています。黄色が高く、青や紫が低いことを示します。
– 各ブロックは日付と時間帯の組み合わせを表しており、それに応じたスコアが色で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとにスコアが異なる傾向があり、一部の時間帯に集中するパターンが見られます。これにより、特定の時間帯でのサービスの利用が高いことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の分布により、ある時間帯でのスコアが持続するかどうかが視覚的に確認できます。連続する同色のブロックは継続的なトレンドを示唆します。
6. **直感的およびビジネス・社会への影響**:
– ヒートマップは、ユーザーの活動が特定の時間に集中していることを示唆しており、ピーク時間に合わせたリソース配分が重要であることを示唆します。
– スコアの急激な変化は、サービスの改善または不具合の影響を受けた可能性があります。これにより運営戦略を調整する必要性が示されるかもしれません。
これらの洞察をもとに、サービスの最適化や顧客満足度の向上に役立てることが期待されます。
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:
以下は、提供されたヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– ヒートマップは時系列データではなく、項目間の相関を示しています。そのため、時間的なトレンドは把握できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関値が非常に低いもの、例えば「個人WEI（経済的余裕）」と他の多くの項目との相関（負の相関やほぼ0に近い部分）が目立ちます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の濃さが相関の強さを示します。濃い赤は正の相関が強いことを、濃い青は負の相関が強いことを示しています。
– 例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」は0.94の高い正の相関を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データの関係性は示されていませんが、項目間の強い関連性が示されています。
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」とその他多くの項目が高い正の相関を持っています。
– 他方で、「個人WEI（経済的余裕）」は多くの項目と弱い相関を持ち、特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」とは負の相関を示しています (-0.14)。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 全体として、「社会WEI」や「個人WEI」内の多くの要素が互いにかなり強い関連を持っており、これはこれらの要素が組織内や社会の健康、幸福度と密接に結びついていることを示唆しています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」の弱い相関は、経済的要因が他の心理的、社会的要素と独立している場合があることを示し、個人の経済的支援が他の領域に直ちに影響を及ぼさない可能性を示しています。
– ビジネスや政策決定において、多角的なアプローチが必要であることを示唆しています。
このヒートマップは、新サービスの開発や提供における様々な要素間の複雑な関係性を評価する際に有用なツールとなるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体的に、WEIスコアは0.6から0.9の間に収まっており、すべてのカテゴリで横ばい傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済状況）」と「社会WEI（共生、公正さ）」において、下方に外れ値があります。これらは特定の条件下でスコアが低下した可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図は、中央値、四分位範囲、外れ値を示しています。中央の箱部分の大きさはスコアのばらつきを示し、短いほどスコアが集中しています。
– 色の違いはカテゴリ毎の区別を示していますが、具体的な意味は色や視覚要素に関連付けられているコンテキストによるため、ここでは特に意味を持ちません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データは時系列ではなく、カテゴリごとの分布比較に焦点を当てています。そのため、時系列の関係性は特にありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリ間のスコアの重なりを見ると、「社会WEI（持続可能性と自治体）」と「個人WEI（自由度と自治）」は、似たような中央値と分布を持っており、これらのスコアに相関がある可能性があります。
6. **直感的な感想と影響**
– このグラフから、ビジネスや政策決定者が直感的に感じることは、新サービスの開発や改善が特定の分野（例えば、経済状況や社会の公正さ）において注意を払うべき点があるということです。特に外れ値の存在は、標準から外れる状況が顧客満足度や社会的評価に影響を与える可能性があることを意味します。
– ビジネス的には、スコアが低い部分や外れ値がある部分を改善し、全体のWEIスコアを向上させることで競争力を高められる可能性があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 明確な上昇または下降のトレンドは確認できませんが、データが横ばいの分布を示しています。第一主成分と第二主成分に大きな偏りがなく、比較的均一に広がっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つ外れ値は見受けられませんが、データポイントが散らばっており、密度の異なる部分が存在します。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットは観測データが持つ2つの主成分の値を表しています。色や形に違いはなく、データの分布だけで情報を得る必要があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データの詳細は示されていないため、時系列的な変化や相関の分析は困難です。全体の分布からは主成分間の相互関係が伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第一主成分（寄与率0.67）がデータの大部分を説明しており、第二主成分（寄与率0.08）は補完的な情報を提供します。第一主成分が主要な影響因子であることが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– PCAによりデータが2次元に圧縮されていますが、第一主成分が主な変動を捉えているため、データの多様性は第一主成分に反映されています。この分布は、新サービス内の変化や多様性の理解に役立ちます。
– 社会的またはビジネス上のコンテキストでは、新サービスの各要因がどのように全体に影響を与えるかを理解するのに役立ちます。分布が均一であることは、幅広い特徴のバランスが取れている可能性を示唆します。
– WEI（恐らくWeighted Engagement Index）に関連する分析であることから、ユーザーエンゲージメントの多様な要素を把握するために役立つ仮説を立てることができるでしょう。
全体的に、このPCAグラフは、新サービスの特性を理解し、個別の特徴が全体の変動に与える影響を分析するための基礎を提供します。
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。