📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータの分析
#### 時系列推移
**総合WEIのトレンド**:
– 初期7日間（7月7日〜14日）では、総合WEIは比較的一貫した範囲（0.79〜0.87）を維持していますが、7月15日以降徐々に低下し、7月23日頃に最も低いスコア（0.62）を記録しました。その後、再び上昇傾向が見られ、8月に入ると比較的回復しています（0.77付近）。
**個人および社会WEI**:
– それぞれ個人WEI平均と社会WEI平均は、共に初期段階で高い水準（0.80〜0.91）を記録していますが、徐々に変動して7月23日に底を打ち、その後回復に向かっています。
– 特に社会WEIは、一部の異常値を除き、80%台後半から90%台での高水準を維持しています。
#### 異常値
– 異常値は、特定の日付において通常の変動範囲を逸脱したスコアが検出され、多くは急激な変動期間に関連しています。例えば、7月23日（総合WEI 0.65と0.62）は、特に注目すべき異常値です。
– 背景には、関連する詳細項目での急激な変動があると考えられます。例えば、7月20日〜23日にかけて、「個人WEI（心理的ストレス）」は0.50〜0.55と低いスコアを記録しており、全体のスコアに影響を与えた可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差
– データ全体の長期的なトレンドは、初期から中期までは比較的安定して高水準を模索し、中盤（7月20日頃）で一時的に低下、その後回復していることがわかります。
– 季節性や外因的要因が特定の時期にWEIに影響している可能性があり、7月下旬の低下は一時的な性質を示しています。
#### 項目間の相関
– 相関ヒートマップを解析すると、個々の項目間で個人健康状態のスコアと社会的な各項目（特に持続可能性や社会基盤）との間に相関が見られます。これにより、個人の健康を促進する社会的要因の重要性が示唆されます。
#### データ分布
– 箱ひげ図によれば、総合WEIや個別項目のスコアは、中央値付近に集中していますがスコアが低い外れ値も存在し、特に「心理的ストレス」や「公正さ」などがその例です。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析により、主要な構成要素がPC1として全体変動の70%を説明していることがわかります。これは、全体的な幸福感や社会的構造との関連を示しており、特に持続可能な生活環境や社会的サポートの質がWEIにとって重要な因子となっていることを示唆します。
### 結論と考察
– この分析により、電光石火の変動が見られる特定の項目、期間があることがわかりますが、長期的には社会的要因が個人の幸福感において大きな役割を果たしていることが示されています。
– 特に注目すべきは、ストレス管理の改善、社会基盤の強化がWEIの向上に寄与する可能性が示唆される点です。
– 今後も、季節性や社会的変化に対応した持続的なサポートを行うことが重要です。
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:
グラフの解析に基づいて以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、全体的に下落傾向にあります。最初は0.8以上で始まり、その後ゆるやかに下がっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示される異常値はいくつかありますが、大部分は予測範囲（灰色の領域）内に収まっています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 実績（青）と異常（黒い円）は実際のデータポイントを示し、予測（異なる色の線）は3つのモデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）に基づく未来の推測を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを表しており、実際のデータが予測範囲内に収まることを期待しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 予測モデルの間では、線形予測とランダムフォレスト予測が下方に向かっているのに対し、決定木予測は横ばいで推移しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体的に予測の不確かさ範囲内にあるが、明確な相関関係や周期性は観察されません。
6. **人間が感じる直感**:
– 人間は、このグラフから新サービスのパフォーマンスがやや安定していないことを感じるかもしれません。
– ビジネスへの影響として、パフォーマンスが維持または向上しない場合、戦略的な見直しや改善が必要であると考えるかもしれません。
この分析により、新サービスの現状評価や今後の戦略的判断に役立つ詳細な視点が得られるでしょう。
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:
以下は、提示されたグラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは全体的に0.6から0.8の間で変動しており、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、周期的な小さな変動が見られる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としてマークされているデータポイントがいくつかありますが、これらは定常的なパターンから大きく外れたもので、特定の日付以降に集中しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データを示し、これが主な観測対象です。
– 灰色の領域は予測の不確かさを表しています。
– 異常値は黒い円で強調されています。
– 予測値は異なる回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）で示されており、異なる方法がどのように将来を予測するかが比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは安定しているように見えますが、予測データと比較すると、特定のモデルではスコアが下がる傾向があります。特に、ランダムフォレストの予測が他のモデルと異なり、下降傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの分布は0.6から0.8の範囲内で、特に外れ値以外では大きな変動はありません。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– スコアが比較的安定しているため、新サービスの評価はこの期間中に大きく良化または悪化していないことを示唆します。
– 重要なのは、外れ値の発生原因を特定し、それがサービスの一時的な問題に起因するのか、範囲内に影響を及ぼすものなのかを把握することです。
– 総じて、新サービスのパフォーマンスは現在のところ安定しているものの、将来の予測においては、特にランダムフォレストによる予測結果に対する注意が必要で、今後のマーケティングや改善計画に活用すべきです。
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:
以下は、このグラフから得られる分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 期間の初めは若干の上昇傾向が見られますが、その後しばらく横ばいで推移し、最後の方でやや下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い枠で囲まれており、特定の日付にスコアが急激に変動したことを示しているようです。その数は少なく、全体的な影響は限定的です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績（実績AI）を示し、比較的一貫した動きを見せています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を表しており、実績点の多くがその範囲内に収まっています。
– 紫色のラインは予測モデルの一部を表し、直線的な予測をしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測ラインが描かれていますが、それぞれ予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の異なる出力を示しています。
– 予測の合致具合はモデルによって異なり、特にランダムフォレストの予測（濃い紫色）は一番下向きです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のデータはやや密集しており、ステーブルであることを示唆しています。
– 異常値（外れ値）は不規則に存在し、通常の範囲を超えた日が数回ありました。
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**:
– 人々は、全体的な安定性と精度の高い予測の重要性を感じ取るでしょう。
– 長期的に見ると、多少の下降傾向が見られるため、新サービスのパフォーマンス評価や改善策を求められるかもしれません。
– また、予測精度の向上やモデルの選定が必要な場合があることも示唆されています。
このグラフは、新サービスのパフォーマンス評価における実績と予測の関係を視覚的に示しており、ビジネス戦略の調整に役立つ重要なインサイトを提供します。
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:
1. **トレンド**:
– 全体的に横ばいのトレンドが見られますが、直近では予測値がわずかに上昇しています（特にランダムフォレスト回帰にて顕著）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの中盤にいくつかの外れ値が観測されます（黒の縁取りサークル）。これらは特定の日における異常なスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績値を示しており、予測は赤い「×」で表示されています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示し、通常の変動範囲を視覚化しています。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は将来的なトレンドを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績は大きく変動せず、比較的安定していますが、予測は全体的に徐々に上昇する傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.7から0.9付近に密集していますが、散発的に現れる低いスコアが外れ値として現れます。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 予測が上昇していることから、新サービスの経済的余裕が将来的に改善する可能性があります。
– 外れ値は市場の不安定要素や突発的なイベントの影響を示唆し、サービスの柔軟性やリスク管理の必要性を考慮する一助となるでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青点）のWEIスコアは比較的一定の範囲内で変動していますが、期間後半でやや低下傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 円で囲まれた点が外れ値として示されています。これらは他の点に比べて低いスコアであり、何らかの異常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**:
– 青い点は実績値を表し、赤い×は予測値を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの領域）が示されており、その中に大半の実績値が収まっています。
– 線形回帰（青線）、決定木回帰（シアン線）、ランダムフォレスト回帰（紫線）の予測がプロットされています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績の点と各回帰の予測線を比較すると、線形回帰とランダムフォレスト回帰がやや異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは主に0.7から0.8の間に集中していますが、外れ値がその下に存在します。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 健康状態のスコアが期間中安定していることは望ましいですが、外れ値が示す異常には注意が必要です。
– ランダムフォレスト回帰の予測が下降傾向を示しているため、今後の健康状態に悪影響が出る可能性が考えられます。
– ビジネスでは異常値の原因を特定し、予防策を講じることが重要です。また、より正確な予測をわかりやすく提供するため、異なる回帰分析の結果を踏まえた複合的なアプローチが求められます。
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:
以下の点についてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは30日間の間、比較的一定の範囲で変動しているようです。全体的に横ばいのトレンドがあります。
– 期間の中盤に少し低下する傾向が見られますが、最終的に再び安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数の外れ値がグラフ上に黒い円で示されています。特に期間の終わり近くで外れ値が増えています。
3. **プロットの意味**:
– 青い点は実績（実績AI）を示し、紫色と水色の線はそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を表しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ（xAI/3σ）を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデルによる予測がそれぞれ異なった結果を示しています。線形回帰は安定していますが、ランダムフォレストは下降傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの多数は0.5以上のあたりに密集しており、極端に低いスコアが少ないことが特徴的です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 頻繁に外れ値が観察されることから、個人の心理的ストレスの変動が不安定であることを示唆しています。
– ビジネスや社会においては、この変動性を理解し、心理的ストレスの管理や予測精度の向上に取り組む必要があります。異なる予測モデルが異なる傾向を示しており、慎重な解析と対応が求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– この30日間にわたる個人WEIスコアは、最初は比較的高い位置で始まり、その後少し下がり横ばいになっています。
– 全体としては、小さなスコアの波動を伴いながらもの大きなトレンドの変化は観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い縁の円で示されていますが、数はそれほど多くなく、急激な変動も特に散見されません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は「実績（実績AI）」を表しています。
– 黒い縁の円は外れ値を示しています。
– 予測の不確かさの範囲が灰色で示されており、実際のスコアのほとんど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**:
– 同じデータセット内で、他の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示す線があります。
– ランダムフォレスト回帰による予測線が、少なくともこの期間の中盤以降で下方向に向かっていることが興味深い。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアのばらつきは小さく、全体的に均一に分布しています。
– 予測と実績の間で大きな乖離は観察されません。
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**:
– WEIスコアが安定していることは、新サービスの提供が計画通り進んでいることを示唆しています。
– 外れ値が少なく、予測範囲内にデータが集中していることから、現状の運用管理が効果的に行われている可能性があります。
– この安定性は、顧客やステークホルダーに対する信頼性を高め、新サービスのより迅速な展開や最適化を促進するでしょう。
これらの洞察から、現状のサービスの管理は成功していると評価でき、予測モデルの精度も評価に値することを示しています。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 時系列全体を見渡すと、WEIスコアは全体的に下降傾向が見られます。
– 一部で横ばいの時期もありますが、全体としては下降トレンドが優勢です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時期にスコアの急落が観察されます。その後、一定の範囲で横ばいになっています。
– 一部のプロットが外れ値としてマークされており、異常な変動が疑われます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績を示しています。
– 赤いバツ印は予測されたスコアを示しますが、このグラフには表示されていないようです。
– 外れ値を示す黒い円がいくつかあり、それらは異常データを示しています。
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予測が示されていますが、実績値と予測値の直接的な重なりは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが一時期集中している部分もありますが、全体的に分布は広く、一定以上の濃密さは見られません。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 多くの期間でWEIスコアが低下している点は、新サービスの公正性や公平性に関する懸念を示します。
– スコアの低下は、サービスの品質やユーザー満足度に影響を与える可能性があり、改善が求められます。
このグラフは、ビジネスや社会における公平性・公正さの維持が重要であることを示唆しており、継続的なモニタリングと改善が不可欠であることを示しています。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **横ばい傾向**: 実績（青のプロット）はおおよそ横ばいに見えます。
– **予測**: 線形回帰、水色と紫色の線は今後も横ばいを示唆していますが、若干の下降傾向も見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 黒い円で囲まれたプロットが外れ値を示しています。これらは一般的なトレンドから大きく逸脱していますが、頻度は高くありません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青のプロット**: 過去の実際のWEIスコア。
– **赤い×マーク**: 予測されたWEIスコア。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさ範囲。予測の信頼性を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 幾つかの予測手法（線形回帰、水色、紫色）が用いられ、相互に類似した予測を示していますが、ランダムフォレストは若干異なる傾向を示している可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **密度**: プロットが横ばいに集積しているため、変動の少ない安定した状態を示しています。
### 6. 直感的な洞察とビジネスへの影響
– **安定感**: スコアが安定しているため、持続可能性と自治性が確保されている可能性があります。ただし、いくつかの外れ値が示す課題は注意が必要です。
– **ビジネスへの影響**: サービスの信頼性や持続可能性に高い価値を置く企業にとって、この安定したトレンドは競争優位の保持に寄与しますが、外れ値の改善が課題です。
このように、グラフは全体的には良好なパフォーマンスを維持していますが、長期的に考慮すべき潜在的問題も示唆しています。
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
1. **トレンド**
– 実績におけるWEIスコアは全体的に安定しており、0.8から1.0の範囲内に分布しています。この30日間の期間では、特に顕著な上昇または下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としてマークされたデータポイントが多数存在します。ただし、それらは全体の分布から大きく逸脱しているわけではなく、ほとんどが上部に集中しています。
3. **各プロットや要素**
– 小さな青い点が実績データで、Xマークが予測データです。外れ値として黒い丸で囲まれたデータポイントがあります。
– グラフには、予測の不確かさ範囲（灰色の領域）や、三種類の予測の線（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。これらは将来のスコアの予測を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データは主に一定のスコアを示していますが、ランダムフォレスト回帰の予測は減少傾向を示しています。これは予測手法による違いを意味しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定の範囲に収まっていますが、異常値は上方に位置しています。予測結果は安定しているものの、ランダムフォレスト回帰が他の手法と異なるトレンドを示しているのが興味深いポイントです。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフから直感的に感じることは、実績のWEIスコアが安定している点です。しかし、予測の不確かさが存在するため、将来的なスコアの安定性は予測手法に依存してくる可能性があります。ビジネスや社会においては、教育機会や社会基盤の安定性が示されており、新サービスの展開が順調であると見ることができます。ただし、新たな施策や市場の動向によって変動する可能性も考慮すべきです。
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:
このグラフは、新サービスにおける社会WEI（共生・多様性・自由の保障）の30日間のスコアを時系列で散布したものです。以下に注目すべき点と洞察を示します。
1. トレンド:
– 全体的にWEIスコアは下降トレンドを示しています。特に初期段階では変動が大きいですが、その後ある程度の範囲内で安定しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– グラフ内の黒い円は外れ値を示しており、数箇所で外れ値が確認されます。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青い点は実績データを示し、赤い「×」は予測値を示しています。
– 灰色の背景は予測の不確かさ範囲を示し、全体的に予測が不確かであることを示唆しています。
– 線は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測のトレンドを示し、それぞれ異なる将来のスコアの推移を示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 異なる予測手法の結果により、将来のWEIスコアの予想が異なることが示されています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– データには一定の変動があり、予測手法間での相関関係は明確ではありません。
6. 直感的な洞察と社会への影響:
– WEIスコアの下降傾向は、新サービスが共生・多様性・自由の保障においてうまく機能していない可能性を示唆しています。
– ビジネスへの影響として、顧客満足や社会的な評価に悪影響を及ぼす可能性があるため、改善が必要です。
– 予測の不確かさが大きいため、今後の動向を注意深く監視し、異なる予測手法を精査することが求められます。
この情報をもとに、さらに具体的な対応策を検討することが重要です。
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:
1. **トレンド**:
– 時間帯によって異なるパターンが確認できます。例えば、0時、15時、23時にかけて明るい色（高スコア）が多く、8時から14時にかけて暗い色（低スコア）が増えているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月22日から7月23日の0時、15時、23時に急激なスコアの変動が見られます。この変化は際立っており、何らかのイベントが影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の明るさはWEIスコアの高さを示しています。黄色から黄緑色は高いスコアを、紫から青は低いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯や日付ごとのスコアの変動を通じて、特定の日付や時間に特徴的なパターンが見られます。例えば、7月23日には全体的にスコアが低く、この日に何か特別な要因があったと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 朝方と夜遅くの時間帯に高スコアが見られ、午後から夕方にかけて低スコアが多いことから、時間帯による利用パターンの違いが示唆されます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 新サービスの利用が時間帯に依存している可能性があります。例えば、深夜の時間帯（特に23時）にスコアが高いため、この時間に利用者が活発になる可能性があります。サービス提供者は、特定の時間帯に合わせたプロモーションやサービスの最適化を検討する価値があります。また、7月22日から23日にかけて大きなスコアの変動があるため、その要因を分析し、サービス改善に役立てることも考えられます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 全体的に、色の濃さ（青や紫の方が低、黄や緑の方が高）が異なる部分があり、時期によってパフォーマンスの変動があることが示されています。
– 一部の期間において、急激に色が変わっている（例：7月23日）のが見られ、急激な変動を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月23日には極端に低いスコア（紫）が見られ、こちらが外れ値としての注目点です。
3. **各プロットや要素の意味**
– ヒートマップの色はスコアの高さを示しており、色が明るいほど高いスコアを示しています。
– 時間帯ごとの変動も視覚化されており、特定の時間帯（15時、23時など）が他と異なるスコアを持っていることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間（0時から23時）の変化によってもスコアが変動しており、特に夜遅い時間帯（23時台）にはスコアが高い傾向があるように見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日付ごとのスコアの変動に一定の周期性は見られないようですが、週末や特定の平日にスコアが変動する可能性があります。
– 時間帯ごとに異なるスコア分布が見られ、一部の時間帯においてはパフォーマンスが安定していない可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの影響**
– ユーザーアクティビティが特定の時間帯や日に集中している可能性があり、それに伴う対応やサービス改善のための施策が必要かもしれません。
– 特に7月23日の急落は、何らかのシステムやサービスの問題があった可能性があり、注意が必要です。
– サービス利用のピーク時間を予測し、リソースの最適配置を検討することで、顧客満足度の向上が見込まれます。
このヒートマップは、サービス提供の改善点を発見するための貴重なデータを提供しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 23時台では、7月7日から7月22日にかけて、高いスコア（緑から黄色）が観測され、7月23日以降急激に低下している。
– 8時台と15時台にはやや高めのスコアが維持されている傾向がある。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月23日から25日の間にスコアが急激に低下している（紫色）。特に、23時台の変動が顕著。
– この期間の変動は注視すべき重要な外れ値といえる。
3. **各プロットや要素**
– 色の変化は時間帯ごとのスコアの変動を示しており、特に黄色（高スコア）から紫色（低スコア）への変化が顕著。
– 色設定により、緑や黄色は高いスコア、紫は低いスコアを示している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同一日付で、時間帯ごとにスコアが異なる点から、日中の時間帯によって利用状況や反応が異なることを示唆している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部の時間帯で周期的なスコア減少が見られる一方、特定の時間（23時台）に集中した変動が大きい。
– 日付を追うごとにその変動幅が大きくなる点が特徴的。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– グラフから読み取れるのは、新サービスが特定の時間帯（特に夜間帯）で利用が顕著に減少したことで、ユーザーの行動や関心事項における問題が発生している可能性が高い。
– 社会的には、サービスの信頼性や快適さに影響を与えている可能性を示唆しており、サービス提供側としてはこの急激な変動を改善するための対策が必要。
– 時間帯に基づく施策を講じることで、より効果的なユーザーエンゲージメントや顧客満足度の向上を図れるかもしれない。
このヒートマップは、時間帯ごとにスコアの変動を直感的に示しており、対応策を検討するための貴重なデータを提供していると考えられる。
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、新サービスのWEI（Well-being Index）項目間の相関を示しています。以下に詳細な分析と洞察を提供します。
1. **トレンド:**
– 全体的に赤色が多く見られ、高い正の相関が多いです。これは、多くのWEI項目が密に関連していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 負の相関が見られる部分（青のセル）が少数あります。特に「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（共生・多様性：自由の保障）」は-0.16と負の相関が見られ、これは異なる動きがあることを示しています。
3. **各プロットや要素:**
– 赤に近い色ほど相関が高く、青に近いほど相関が低いことを示しています。各セルが項目間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:**
– 時系列データとして考える場合、強い相関のあるWEI項目同士は同様のトレンドを持つ可能性があります。例えば、「個人WEI平均」と「総合WEI」が0.95の強い相関を持つことから、これらは連動した動きを見せるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 多くの項目で0.8以上の相関が見られます。「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性：自由の保障）」間の0.83の相関など、社会的なWEI項目間での強い関連性が特徴です。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響:**
– 高い相関は、これらの指標が関連し合い、互いに影響を及ぼす可能性を示唆します。特に、個々の幸福感・健康状態に関する指標が全体の幸福度に影響を与えるため、これらを向上させる施策が重要です。
– 経済的余裕が他の項目に与える影響が少ないことから、経済的支援だけでなく、他の要素（例えば、心理的ストレスの低減や社会的な自由の保障）も包括的に考慮する必要があります。
この分析により、新サービスの開発や施策立案において、各WEI項目の連携を考慮した方針を策定するための指針が得られるでしょう。
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:
以下に、提示された箱ひげ図の分析を行います。
1. **トレンド**
– 各WEIタイプのスコアは、全体的に0.6から0.9の範囲に収まっています。大きなトレンドの変化や周期性は確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（共生、共存、生態系保護）」には外れ値が存在します。このことは、これらのカテゴリ内で特異なスコアがあることを示しており、特定のサブグループで異なる状況があるかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図の箱の大きさはデータの分散を示しています。「総合WEI」や「個人WEI平均」は比較的狭い範囲に収まっており、これらのスコアが安定していることを示唆しています。
– 異なる色は、各WEIタイプの違い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**
– 時系列的関係はこの図では直接示されていませんが、異なるWEIタイプ間の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なるWEIタイプ間でスコアの分布は類似しており、極端に異なる分布を示すものは少ないです。しかし、「個人WEI（心理的ストレス）」の箱は上下に広がっており、心理的ストレスに関してはばらつきが大きいことを示唆しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 全体的に、WEIスコアは高めに設定されており、新サービスの導入が比較的効果的に行われたことを示唆します。
– 異なるWEIカテゴリでの外れ値やばらつきの存在は、特定の領域での改善や焦点化が必要なことを示すかもしれません。特に心理的ストレスや経済的余裕に関するスコアは、個別のアプローチが必要かもしれません。
– 社会的公平性や持続可能な生き方に関連するWEIスコアも改善の余地があるため、環境や社会的持続可能性を考慮した取り組みが重要になるでしょう。
このグラフを用いた分析により、より詳細な施策や目標が明確になることが期待されます。
総合WEI STL分解グラフ
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このグラフは、新サービスカテゴリの総合WEIスコアのSTL分解を示しています。30日間のデータを分析することで、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– **下降トレンド**が明確に見られます。初期には高い値を保っていましたが、日数が進むにつれて一貫して減少しています。特に急激に下降する時期があり、その後は横ばいに近い状態になっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **Observed（観測値）**においては、一時的な急上昇や急下降が見られ、特に中盤に顕著です。
– **Residual（残差）**では、スコアの急上昇と急下降が観察され、これが外れ値の要因と考えられます。
3. **季節性**:
– **Seasonal（季節要因）**は小さな波を形成しており、周期的な変動があることを示しています。しかし、その変動幅はトレンドや残差と比べると小さいです。
4. **プロットや要素の意味**:
– **Observed**は実際の観測値で、全体の変動を示します。
– **Trend**は長期的な傾向を抽出したもので、下降トレンドが示唆されています。
– **Seasonal**は短期的な周期的変動で、相対的に小さい影響を持ちます。
– **Residual**は他の要因では説明できない予期しない変動で、観測値とトレンド・季節要因との差異を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドの下降に対して、残差がそれに対抗する形で変動しており、これが観測データの急激な上下動に繋がっている可能性があります。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**:
– 一般的に、人間は全体的な下降トレンドを直感的に感じ取るでしょう。これは、新サービスのパフォーマンスが低下していることを示しており、対応策が必要です。
– ビジネスにおいては、戦略の再評価やサービス改善が求められる可能性があります。また、季節要因がわずかにあるため、周期的なキャンペーンやプロモーションが有効かもしれません。
この分析は、スコアを向上させるための重要な示唆を与え、新サービスの戦略的な改善に役立つと考えられます。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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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。以下に各要素の分析を示します。
1. **トレンド**:
– トレンドは期間の初めから下降しています。特に7月20日前後に急激に下降し、その後も緩やかに下降した後、横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– オブザーブされたデータでは、7月20日前後に急激な低下が見られます。
– 残差にも同様の変動が反映されており、この期間に何らかのイベントや要因が働いた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– オブザーブ: 実際の観測値
– トレンド: データの長期的な動き
– シーズナル: 繰り返し得られる周期的なパターン
– 残差: 上記の要素では説明できない短期的な変動
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドとオブザーブの間には強い関連が見られ、トレンドと観測値の動きは一致しています。
– シーズナルの変動は小さいが、一定の周期性があり、小幅な振動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンド全体の下降に伴い、オブザーブも下降しています。シーズナルは比較的安定しており、特定の期間に周期的な変動がわずかに見られます。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**:
– トレンドの下降は、新サービスがこの期間中に市場でのパフォーマンス低下を経験している可能性を示唆しています。このようなパフォーマンスの急激な低下は、内部的な問題や外部的な市場の変化、競争の激化などが原因である可能性があります。
– 経営層やマーケティングチームは、この下降の要因を特定し、改善策を講じる必要があると考えられます。
社会WEI平均 STL分解グラフ
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## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **Observed (観測値):** 初めの方は比較的安定して高い状態にありますが、中盤から後半にかけて大幅に下がる傾向が見られます。最終的には再び持ち直す兆しがあります。
– **Trend (トレンド):** 全体的には減少傾向が見られます。このトレンドは新サービスの成功度や人気度の減少を示唆している可能性があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **ObservedとResidual (残差):** 特に中盤以降で急な下落が観測され、その後も変動が激しいです。残差のプロットでは、急激な変動がより顕著に現れています。
### 3. プロット要素の意味
– **Seasonal (季節性):** 小さい周期的な変動がありますが、季節性の影響はそれほど強くないように見えます。
– **Residual:** トレンドや季節性を除いた後の非常に不規則な変動を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **TrendとObserved:** 観測値の下落はトレンドの減少と一致しており、長期的なトレンドが観測データに大きな影響を与えていることが分かります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **観測値とトレンド:** 高い相関があり、トレンドに沿った動きをしています。
– **観測値と残差:** 残差が観測値と同期して極値を示すことがあり、これは突発的な変動イベントが存在する可能性を示唆します。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **直感:** グラフからは、最近のサービスの人気や利用頻度が一時的に低下しているという印象が受けますが、回復の兆しも見られます。
– **ビジネスへの影響:** このトレンドの減少が続く場合、サービスの需要に関する市場戦略の再評価が必要かもしれません。しかし、最後の部分で観測される回復傾向を利用して、新たなプロモーションや改善策を実施することで持ち直す可能性もあります。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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この主成分分析（PCA）のプロットを分析すると、以下のような視覚的特徴と洞察が見られます。
1. **トレンド**:
– 全体の分布には明確な上昇または下降のトレンドは見られません。
– データポイントは広く散らばっており、特定の方向に偏っているわけではないため、周期性も確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値は見当たりませんが、第1主成分の範囲が-0.4から0.3程度まで広がっていることから、いくつかのデータポイントが他と少し離れていることがわかります。
3. **各プロットや要素**:
– 点の色はすべて同一であり、他の特徴（サイズや形状）による差異もないため、複数のグループやクラスターは明示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフのプロットが30日間のデータを扱っているという点を考慮すると、特に特定の日付やイベントが大きく影響しているという見方ができます。ただし、このグラフ単独では個別の日付のインパクトは明示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分の寄与率が70%であるため、大部分のデータ分散が第1主成分によって説明されていることがわかります。
– 第2主成分の寄与率は8%と低いため、それほど重要ではない特徴を捉えていると考えられます。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 新サービスの展開において、第1主成分が多くの要素を説明しているため、この成分が特に重要である可能性があります。これが何を示しているかを詳細に分析することで、サービスの中核的な価値や顧客のニーズに合わせた改善点が見えてくるかもしれません。
– 第2主成分の情報を補完的に利用することで、より細やかな最適化が可能となるでしょう。
このグラフから、特に第1主成分に焦点をあて詳細な分析を行うことで、新サービスに関連する重要な洞察が得られる可能性があります。
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。