📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEI**:
– 2つのデータポイント間で、総合WEIは0.72から0.75に上昇しています。これは、新サービスのWEIに関して前向きな進展を示唆します。
– **個人WEI平均**:
– 個人WEI平均はやや低下し、0.75から0.725になっています。このわずかな低下は、個人の生活面での課題や不安が増加している可能性を示唆します。
– **社会WEI平均**:
– この項目は0.68から0.775に大幅に上昇しています。これは、社会全体での自由度や公正さ、公平性の改善がなされていることを意味します。
#### 異常値
– 提供された期間内には異常値は検出されていないようです。
#### 分析詳細
– **個別項目の傾向**:
– **経済的余裕と健康状態**: 経済的余裕は0.85で変動がなく安定していますが、健康状態は0.7で停滞しています。このことは、経済的な側面は改善されているが、健康面の進展が見られないことを示唆しています。
– **個人の心理的ストレスと自由度**: 個人の心理的ストレスは0.65から0.6に減少、自由度は0.8から0.75に減少しています。これにより、心理的ストレスは若干減少していますが、自由度は少し低下しています。
– **社会的項目**: 社会的に見ると、公平性（0.75から0.8）、持続可能性（0.7から0.75）、社会基盤（0.65から0.85）、共生（0.6から0.7）いずれも改善が見られます。
#### 季節性・トレンド・残差
– 提供されたデータポイントは限られていますが、STL分解の観点から、短期間で上記の変化が確認できることは珍しいため、詳細なトレンドの分析にはさらなるデータが必要です。
#### 項目間の相関
– 相関ヒートマップを仮想的に考えるならば、個別の要素が総合的なWEIにどのように影響を与えているかを示します。ここでは全体的な社会的要素に対するポジティブな影響が強く見られると言えます。
#### データ分布
– 与えられたデータセットに外れ値はありません。項目間で大幅な乖離も見られないことからデータ一貫性があると考えられます。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– PC1が1.0であることから、分析が示す通り、主要な変動要因は一つの強力な要因に集約されます。この結果から、WEIの変動は一つの顕著な要素（例えば、社会基盤の改善）が説明している可能性が高いと推測されます。
### 洞察
このデータにおける全体的なポジティブなトレンドは、新しい社会的、経済的政策の導入または施設の改善が功を奏した結果として解釈できます。また、個人の健康や自由度をさらに改善することで、より多くの改善が期待できると考えられます。
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:
グラフ分析に失敗しました: Error code: 400 – {‘error’: {‘message’: ‘Timeout while downloading https://felix.games/news/wp-content/uploads/2025/07/新サービス_combined_wei_scatter_360日間_20250702023308.png.’, ‘type’: ‘invalid_request_error’, ‘param’: None, ‘code’: ‘invalid_image_url’}}
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:
以下のようにグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 現在のグラフでは、初期（2025年7月）の期間に実績データ（青い点）があり、その後は予測ライン（2025年7月からの水平な紫色の線）が見られます。期間の末尾（2026年7月）には前年の比較AIデータ（緑の点）が表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 大きな外れ値や急激な変動は示されていません。初期の実績データと後半の比較データの間には時間的なギャップがあります。予測と実際のデータの間の差異が見られませんので、急激な変動が想定されていない可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しています。
– 緑の点は前年との比較を示しています。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフでは、実際のデータが初期にあり、それを基にした予測がどのようになされているかがわかります。実績データから予測データまでのつながりは直線的で、期間の終わりには前年との比較データが示されているため、予測を立てる際の基準として用いられる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 大きな相関関係は視覚化されていません。比較データが存在するものの、直線的な予測との直接の比較は困難です。
6. **直感的な印象およびビジネスや社会への影響**:
– 初期の安定した実績データをもとにした予測が見られますが、その後のデータが欠落しているため、予測の精度を見極めるのが難しい状態です。比較データが示す通り、実績に基づいた予測が信頼できるものであるかどうか疑問も生まれます。新サービスの場合、この不確実性がイノベーションの受け入れやリスクの管理に影響を及ぼす可能性があります。
全体として、このグラフは初期の実績に基づいた予測を示していますが、現実のデータとどの程度一致しているかを更に検証する必要があります。この不確実性は、新サービスの評価において重要な考慮事項となるでしょう。
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:
このグラフを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**
– グラフには明確なトレンドが見られません。プロットが限定的で、長期的な趨勢を把握するには情報が不足しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 現時点では、外れ値や急激な変動は見られません。データポイントが少ないため、変動を評価するのが難しい状況です。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青い点で示され、過去のデータに基づいています。
– 予測は赤い×印として表示されていませんが、棒グラフの色や形状によって予測の手法が示されています。
– 円形は前年データを示しており、これも分析に役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の関係は視覚化されていませんが、前年のデータが予測のベースとして関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– アイテム間の相関は、プロットされたデータからは明確にはわかりませんが、前年のデータと比較することで分析が可能です。
6. **直感的な印象とビジネス、社会への影響**
– 現在のプロットだけでは限界がありますが、新サービス導入後の評価期間の初期段階を示している可能性があります。これがビジネスにとって有効であるかどうかは、さらなるデータ収集と分析が必要とされます。
– WEIスコアが比較的一定であることから、新サービスの安定性や順調な導入が推測されますが、さらなるデータと詳細な分析が必要です。
長期的なインパクトを正確に評価するためには、今後のデータの追加と、予測モデルの精度向上が求められます。
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:
1. **トレンド**:
– グラフには、最初と最後にデータポイントがありますが、全体のトレンドは明確でありません。開始時のスコアは約0.8で、終了時も同様のレベルであるため、横ばいと言えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は見られませんが、データポイント間の空白が長いため、一貫した変動や外れ値が見落とされる可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロット（実績AI）は評価日の約0.8を示しており、過去のデータポイントを表しています。
– 緑のプロット（前年）は同様に約0.8を示し、前年同期のデータを示していると考えられます。
– その他の予測や回帰線は表示されていませんが、紫の線がランダムフォレスト回帰を示している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年はこのスコアで一致しています。予測データは視覚的に確認できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年の間に強い相関があるように見えますが、他のデータや予測結果がないため詳細な分析は困難です。
6. **直感的な理解とビジネスや社会への影響**:
– データが限られているため深い洞察は得られませんが、現時点での経済的余裕に大きな変化は見られません。ビジネスや社会への影響は限定的であり、新サービスの導入や改善が求められる可能性があります。
全体として、このグラフは限られた情報を示しており、詳細な分析にはさらに多くのデータが必要です。
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:
このグラフは、個人の健康状態を示すWEIスコアの時系列散布図です。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– グラフは極めて限られたデータポイントしか示していないため、全体としてのトレンドを判別するのが難しいです。開始と終了の2つの日付に注目すると、最後のデータポイントがグラフの右端に位置しており、何らかの変化の兆しがある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現在のデータでは、外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットが実績を示し、緑のプロットは前年の数値であることがわかります。これらは基準値や比較の目的とするための視覚的指針として使われています。
– ラインとその色は、異なる予測方法からの結果を表しています。ランダムフォレスト回帰が特にプロットされていますが、他の予測も視覚的な比較のために利用できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフでは、複数の予測手法による予測データと実績データを比較しています。予測ラインの見せ方は、数少ないデータポイントのため現時点ではあまり意味を持ちませんが、それぞれの手法の精度を比較するための基盤となり得ます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のグラフでは詳細な相関や分布に関する洞察を得ることはできません。
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**:
– データポイントが少ないため、個々の判断やインパクトの評価は制限されています。ただし、長期間のデータが豊富にある場合には、トレンドの変化を早期に発見し、ビジネスやサービスの改善に繋げるための重要なインサイトが得られるでしょう。将来的には、予測モデルの精度をさらに高め、市場へ提供する際の強力なツールとなります。
このグラフは、さらなるデータの収集と分析によって真の力を発揮するでしょう。
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:
以下の観点からグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– グラフのデータ点は非常に限られており、明確なトレンド（上昇、下降、横ばいなど）は見えません。ほとんどの期間にわたってデータポイントがありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特筆すべき外れ値や急激な変動は現れていません。データポイントは非常に少なく、変動を分析するには情報が不足しています。
3. **各プロットや要素**:
– **実績（青い点）**: 初期に2つのデータポイントがあり、安定しています。
– **前年（薄緑色の点）**: 後半に2つのデータポイントが現れており、これも安定しています。
– **予測（紫色の線）**: 初期にわずかに見られますが、全体的なデータが不足しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 限られたデータポイントのため、時系列データ間の明確な関係性を見出すことは困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 棒や密度についての分析を行うだけのデータが不足しています。相関関係を特定することはできません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– データの不足から、このグラフは分析の初期段階にあると考えられます。WEI（心理的ストレス）スコアが安定していることは一般的にポジティブな指標として捉えられるでしょう。
– 新しいサービスの評価やその影響を測るため、更なるデータ収集が必要です。長期的には、データポイントの増加とその分析がサービスの改善やストレス管理に役立つ可能性があります。
このような限られたデータでも引き続き観察を続け、データが蓄積されるにつれ、より緻密な分析が可能となるでしょう。
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:
以下に、グラフの視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフは全体的に横ばいの傾向を示しています。実績データ（青い点）は、短期間での変動はほとんどなく、安定しています。
– 長期間の評価日が空いており、最後に再びデータポイントが追加されており、その間の変動は不明です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現在のデータポイントには急激な変動や明確な外れ値は見られませんが、期間が空いているため、観測できない変動がある可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を示し、緑色の点は前年の比較値として表示されていますが、過去の具体的な予測値がグラフに表示されていないため、現在の値との具体的比較は限定的です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在は実績データのみが表示されていますが、過去のデータとの比較や予測モデルの有無については情報が十分に示されていないため、詳細は不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の相関関係や分布の特徴は、このグラフからは読み取れません。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 目に見える安定した実績値は、新サービスの導入後、自由度と自治に関するスコアの安定を示している可能性があります。
– この安定性は利用者に信頼感を与え、長期的な利用を促進する要因となるかもしれません。ただし、一定期間に新たな施策やサービス改善が行われず横ばいであると、競争力の低下を招く恐れもあります。
– 今後、さらなるデータの収集や予測モデルの導入を行い、詳細な分析が必要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– グラフを見ると、実績データの初期スコアは約0.8付近にあります。予測データがこれに続きます。特に顕著な上昇や下降のトレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値や急激な変動は見られません。データポイントは比較的一貫しています。
3. **プロットや要素の意味:**
– 青の点は実績値を示し、ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測を表しています。
– 緑の点は前年のスコアで、予測と実績がこれに対応しているようです。
– 他の回帰の線（線形回帰、決定木回帰）は見られませんが、これはデータの密度が低いため、目立たない可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績値と予測値（ランダムフォレスト）の間に大きな差異はなく、前年のスコアにも近いです。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績、予測、および前年のスコア間に強い一致が見られます。ウォッチしているフェアネススコアが安定している可能性があります。
6. **直感的な洞察および社会やビジネスへの影響:**
– スコアが高く安定していることは、新サービスが公平性・公正さを保ちながら展開されていると捉えられます。
– 社会に対する信頼の向上や、不平等の是正といったポジティブな影響を長期的に期待できます。
– 急激な変動がないため、この安定性は多くの関係者に安心感を与える可能性があります。
全体として、このグラフは新サービスが社会的指標において高い評価を維持していることを示しています。これにより、利害関係者の中での信頼性が高まるでしょう。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績（青色のプロット）は開始直後に0.7付近で横ばいです。
– 予測（紫色の線と緑色のプロット）は時間と共にスコアが増加しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は見当たらず、全体的に安定した動きです。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青色のプロット: 実際のスコアを示しています。
– 緑色のプロット: 予測されたスコアを示しています。
– 紫色の線: ランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測値は重なり合う期間がなく、予測は将来的なスコアの上昇を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測値の上昇トレンドは持続可能性と自治性の強化を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 現在の安定したスコアは、新サービスが一定の自治性と持続可能性を達成していることを示しています。
– 予測の上昇トレンドは、将来的な改善の可能性を示唆し、関与者にとっては成長の機会があると考えられます。
– 持続可能性と自治性の向上は、社会的信用の向上につながる可能性があり、ビジネスや地域社会において重要な影響を与えるかもしれません。
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:
このグラフは「新サービス」カテゴリの「社会基盤・教育機会」スコアの360日間の時系列散布図です。以下に要点を挙げます。
1. **トレンド**:
– グラフのデータポイントが非常に少なく、トレンドを読み取るのが難しいです。初期のスコアがその後の未来の予測に対して使われていますが、実績データが初期に存在し、後に同様の予測データが存在するのみです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現在のデータポイントでは外れ値や急激な変動が明確ではありませんが、初期の実績が後の予測値と大きく異なる場合は、そこにギャップや変動があると考えられます。
3. **各プロットの意味**:
– 青いプロットは実績データ、緑の○は前年（比較AI）のデータです。予測データには異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時期の実績と予測が異なる手法で描かれており、それぞれの予測手法による偏差を観察できます。
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明確な相関関係を見出すのは難しいが、予測データが実績データを基にしていることを考えると、一部の予測手法は過去のパフォーマンスを反映している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 直感的には、初期の実績データに基づき、将来的に同じ水準のスコアを維持することを期待していると捉えられます。これは、過去の実績をレベルアップするための新サービスの展開が求められることを示唆しているかもしれません。また、予測と実績の間に大きな差異がある場合、ビジネスでは予測モデルや戦略の見直しが必要です。
このように、限られたデータを基にした分析は慎重なアプローチが必要です。予測モデルの精度向上やさらなるデータ収集が、社会基盤や教育機会の向上に役立つでしょう。
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
1. **トレンド**
– グラフは、時系列におけるWEIスコアのパターンを示しています。
– 初期の実績（青色）は、0.6付近で保持されています。
– 終盤にかけて、前年（緑色）のスコアがやや上昇していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に大きな外れ値や急激な変動は見られません。
– 各時点でのスコアは比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績を示しています。
– 緑色のプロットは前年のデータを示しています。
– 線形回帰（青線）による予測は初期値から推定していますが、他の回帰手法からの予測（ピンクやシアン）は視覚的には確認できません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年のデータは独立した点として示されていますが、どちらも比較的安定しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関関係は示されていませんが、前年と実績のスコアが近しいことから、ある程度の一貫性があると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– スコアの安定性は、サービスが一定の評価を維持していることを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響については、共生や多様性の維持に成功している可能性を示し、今後のサービス戦略に有利な要素として捉えられます。
全体として、グラフは新サービスが現在のパフォーマンスを安定的に保持しており、ポジティブなトレンドを継続する可能性があることを示唆しています。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の視点が得られます:
1. **トレンド**:
– 全体的に均一な色合いで示されており、360日間の期間において、WEIスコアに大きな変動はないようです。周期的な変動も確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動が視覚的には現れていないため、安定した状態が続いていると考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– ヒートマップの色が全体的に均一で、WEIスコアが安定していることを示しています。
– 色相は一定で、計測日における大きな変化が見られないことを示唆しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 特定の時期や時間帯における顕著なパターンが見られないため、複数の時系列データがあるとしても明確な相関関係は観察されません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布が非常に均一であるため、WEIスコアの変動は小さく、相関関係を見つけるのは困難です。
6. **直感的な人間の感じ方およびビジネスや社会への影響**:
– 安定した状況が続いている印象を受けます。これは新サービスが目立った成功または失敗を見せていない可能性を示唆します。
– ビジネスや社会におけるインパクトは限定的かもしれませんが、安定性が重要な評価基準となる業種ではポジティブに評価される可能性があります。
全体として、示されているヒートマップは安定したスコアを反映しており、大きな変動が見られないと考えられます。
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:
このグラフは時系列ヒートマップで、新サービスの個人WEI平均スコアを360日間にわたって示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体が均一な色で示されているため、目立った上昇や下降、周期性のあるトレンドは見られません。これにより、WEI平均スコアが時間を通じて大きく変動していないと考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色合いが変化しておらず、外れ値や急激な変動も特に見受けられません。
3. **各プロットや要素**:
– このヒートマップは、濃い緑色が中心で、WEI平均スコアがほぼ一定していることを意味します。色の変化がないことから、大きなイベントや影響を受ける要因がなかった可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 提示されたグラフには単一のデータセットのみが示されており、他の時系列データとの比較や関係性の分析はできません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが均一であるため、特定の変数間の相関関係やユニークな分布の特徴を特定するのは困難です。
6. **人間が直感的に感じる印象と影響**:
– この安定したWEI平均スコアは、新しいサービスが導入される中で特に顕著な変化がなかった可能性を示唆します。ビジネスにおいては、新サービスの影響が既存顧客や市場に大きく認識されていない可能性があります。現状の改善策やプロモーションの再評価が必要かもしれません。
このヒートマップから、全体的に穏やかな安定が示唆され、現状を見直す余地があるかを考慮することができるでしょう。
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:
このヒートマップから読み取れる情報を以下に分析します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– グラフ全体が均一な色で塗られており、明確なトレンドや周期性は見られません。このことは、一年間を通して社会WEI平均スコアがほぼ一定であったことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– カラースケールが単調で急激な変動や外れ値がないため、一貫した状況が続いています。異常な変動が発生していないことが伺えます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 密度というよりも、色の均一性が強調されているため、特定の時間やサイクルにおける変化はありません。全般的に安定した社会WEI平均が示されています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– このヒートマップは単一のデータセットに基づいているため、複数データの相関を見ることはできません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の分布が均一で、特定の時間帯や期間に集中したパターンは見られません。このため、全期間を通じて安定したスコアの普遍的な分布が示されています。
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**:
– スコアが一年間安定していることを考慮すると、サービスの質や社会的認識に大きな変化がなかったことが考えられます。新サービスが成功裏に持続的な価値を提供できている可能性を示唆しています。しかし、変化が乏しいという点で、新規性や競合との差異化が不足している可能性もあります。経営戦略として、革新やさらなるサービスの最適化が検討されるべきかもしれません。
全体として、このグラフは新サービスが一定の評価を得ているものの、さらなる向上のための行動が求められる可能性を示しています。
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:
このヒートマップは、新サービスカテゴリにおけるWEI（Well-being Index）項目間の相関関係を視覚化しています。以下に詳しい洞察を示します。
1. **トレンド:**
– 相関関係のトレンドとしては、基本的にすべての項目が-1または1の相関を示しており、時間による変動トレンドは示されていません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– -1もしくは1の極端な相関関係が多く、一貫性のある強い相関または逆相関を示しています。外れ値や急激な変動の兆しはありません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の強さが相関関係の強さを示しており、赤は正の完全相関（1）、青は負の完全相関（-1）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 同一グループの「個人WEI」内や「社会WEI」内では強い正の相関が見られますが、個人と社会間では逆相関の傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 強い正（1）または負の相関（-1）が各要素間に存在しており、特に「個人WEI」に関連する項目間、および「社会WEI」に関連する項目間で明確です。
6. **直感的な洞察およびビジネス/社会的影響:**
– 直感的に、このヒートマップは各WEI項目が個別に強くリンクしていることを示し、新しいサービスが個人と社会の幸福に対して異なる影響を与えることを示唆しています。これにより、新サービスを開発する際には、個人と社会のニーズをバランスよく考える必要性を強調しています。
– ビジネスへの影響として、個人と社会の幸福に与える影響を同時にデザインすることが重要です。これにより、新たなサービスが社会的に受け入れられやすくなり、持続可能な成功を収める可能性が高まります。
この分析に基づいて、特定の分野に重点を置いたアプローチが必要かもしれません。
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、次のポイントに注目します。
1. **トレンド:**
– 各WEIタイプのスコアが特定の上昇または下降のトレンドを示しているかは、この箱ひげ図からは直接的な時間の推移が示されていないため、長期的なトレンドを判断するのは難しいです。しかし、スコアの中央値や範囲に注目すると、各カテゴリの比較が可能です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 一部の箱ひげ図にはヒゲが長いものがあります。例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」はデータの範囲が狭いものの、「社会WEI（共生、多様性、自由の確保）」はより広い範囲を持っており、スコア間の変動が大きい可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色分けは各カテゴリを区別するためのものと思われますが、特定の意味がない限り詳細な解釈は難しいです。
– 箱ひげ図の箱の幅（IQR）は、中位50%のデータの範囲を示しており、データの変動性を示しています。
4. **時系列データの関係性:**
– これは360日間にわたるデータの分布比較であり、時間軸を直接的に表現していませんが、異なるタイプのWEI間でスコアの分布を比較することで、サービスのパフォーマンスの多様性を理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 分布の偏りや範囲から、例えば「個人WEI（経済余裕）」と「社会WEI（生態系整備）」で分布の狭さと広さを比較し、それぞれのパフォーマンスのばらつきを確認できます。
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:**
– 多くのカテゴリにわたるスコアが平均的またはそれに近い場合、全体的に安定したサービスが提供されていると感じられます。
– 一方で、特定のカテゴリ（例えば「社会WEI（共生、多様性、自由の確保）」）で広い範囲が見られる場合、この分野での不確実性や変動の可能性があり、改善の余地や潜在的なリスクがあると判断できるかもしれません。
全体として、箱ひげ図は異なるサービスや影響の相対的な比較を可能にし、どの領域に改善や注目が必要かを示唆しています。ビジネスの意思決定において、これらの知見を活用することができるでしょう。
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、360日間のデータに基づいた新サービスカテゴリのWEI構成要素を主成分分析（PCA）で視覚化しています。グラフ上で注目すべき点を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 主成分分析（PCA）のグラフでは、データのトレンドを直接示すものではありませんが、各データ点（点が示す観測値）がどのように分布しているかを見ることで、データの分布に関する洞察が得られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには2つのデータポイントがあり、それらは明らかに分離して配置されています。これは、分析されたデータセットにおいて異なる傾向やクラスタが存在する可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素**:
– 棒や色などはこのグラフにはありませんが、各点の位置は第一および第二主成分に基づいています。これにより、データの分布の主要な方向を理解することができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データそのものを直接表していないため、トレンドやサイクルではなく、時系列データの変動の主要なパターンを特定するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分と第二主成分の寄与率を見ることで、データの情報量や主成分の有効性を理解することができます。この場合、第一主成分が情報の多くを捉えている可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– データポイントが分離していることから、異なるクラスタや特徴的なグループを持つ可能性が高いと考えられます。この情報を活用することで、ビジネスにおいてセグメンテーションやターゲットマーケティングに役立つ可能性があります。
この分析結果を踏まえて、ビジネス決定や新サービス開発における重要なインサイトを得ることができるでしょう。
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。