📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下に、提供されたWEIスコアデータに基づく分析結果を示します。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: 提供されたデータ期間（3日間）では、0.71〜0.75の範囲で推移しています。7月1日の午後に0.72から始まり、すぐ後に0.75へピークをつけ、7月2日には0.71へと低下しています。全体として、短期ではわずかな下降傾向が見られます。
– **個人WEI平均**: 同様に、0.66〜0.75の範囲で変動しており、7月1日に比較的高い値を示してから徐々に低下しています。
– **社会WEI平均**: 0.68〜0.775の範囲で推移し、7月1日午後の0.775がピークです。その後、若干の低下が見られます。
### 異常値
検出された異常値はありません。このことから、観測されたすべてのスコアは予測可能な範囲内であると考えられます。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解からの仮説)
– **長期的トレンド**には言及するデータは不足していますが、短期的には急速な変動があるものの安定した範囲内にあります。
– **季節性パターン**は3日間のデータでは把握できませんが、記録された値のタイムスタンプが密になっていることから、人々の行動や社会状況に影響されやすい可能性があります。
– **残差**からは大きな変動が見られず、安定した評価がされているようです。
### 項目間の相関
もし相関ヒートマップが存在するなら、それによって次のようなインサイトが得られるかもしれません：
– 経済的余裕と個人WEI平均の強い相関が想定され、経済が全般的な幸福感に大きく寄与している。
– 社会的公正や経済的な評価の変動は社会WEI平均に影響を与え、特に社会基盤や教育機会が高く相関すると予期されます。
### データ分布
箱ひげ図があればスコアのばらつきが可視化できますが、提供データからは中央値がほぼ0.7付近での集中が予想され、外れ値は存在しないとされています。
### 主要な構成要素 (PCA分析)
– **PC1**（寄与率: 65%）: 主に経済的余裕と自由度・自治が影響し、個人の主観的幸福感に強く結びつく。
– **PC2**（寄与率: 35%）: 社会的公正や持続可能性、社会基盤の評価が含まれる可能性があり、社会構造や外部因子に関連する要素を反映。
### 結論
データから見て取れるのは、短期的な安定性があるものの、個人および社会的な幸福感が繊細なバランスで成り立っているということです。今後はより長期間のデータと、外部の社会・経済指標を統合することで、WEIスコアの背景にある動因をより深く理解することができるでしょう。この期間の急速な変動は外部要因（例：新しい法規制や経済政策の施行）に影響を受けた可能性も考えられます。
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:
### グラフ分析の洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は僅かに上に位置し、短期間においてはほぼ横ばいを示しています。
– 線形回帰（紫色の線）は明確に下降トレンドを示しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク色の線）は横ばいの傾向を示しています。
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見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、安定したパフォーマンスを見せています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示しており、予測が高い精度であることを示唆しています。
– 各回帰モデルの予測は異なる傾向を示していますが、総じて実績値と一致してはおらず、モデルの信頼性に疑問が残ります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰と決定木回帰は下降を示すのに対し、ランダムフォレスト回帰は横ばいで、予測モデル間で異なる傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は予測値の範囲内にありますが、特定の予測モデル（特に線形回帰）とは異なる挙動を示しており、他の要因の影響を考慮する必要があります。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**
– 実績が予測よりも安定しているため、現状維持の戦略が取られる可能性があります。しかし、一部の予測モデルが下降トレンドを示しているため、潜在的なリスクを注意深く監視する必要があります。
– ビジネス上では、予測に基づいた行動計画よりも実績に基づいたデータ洞察が有効であるかもしれません。引き続き実績データをモニタリングしつつ、新サービスの適正な評価が求められます。
このグラフからは、実績の継続的な監視が重要であり、予測モデルの改善も考慮すべきであると考えられます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は、7月初旬に高いスコアを持っていましたが、それ以降のデータはありません。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰は横ばいで推移しています。
– 決定木回帰は急激に下降しており、その後0付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 決定木回帰の急激な下降が目立ちます。特定の要因で急激なスコアの変化が示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値で、サービス開始当初のスコア。
– 各予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）は異なるスコアの推移を示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 各モデルが示すスコア推移に大きな差があります。特に決定木回帰は他モデルとは異なる動きをしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値が限られているため、モデル間の相関を直接比較するのは難しいですが、予測の多様性が見て取れます。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**
– 新サービスの初期段階で実績は高いスコアですが、その後のデータが不足しているため、予測と実際の動向との整合性に不確かさがあります。
– 決定木回帰の予測には警戒が必要で、急激なスコアの変動は潜在的なリスクを示唆している可能性があります。
– 企業はこのデータを使って、サービスの改善点やリスク管理方針を再評価する必要があるかもしれません。
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:
グラフを分析して、次の視点から洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績AIのWEIスコアは初期に水平的で、ほとんど変動がありません。
– 線形回帰やほかの回帰（決定木、ランダムフォレスト）による予測は、期間中に一定のトレンドを持っていますが、各モデルの予想値も特に顕著な変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績のスコアは大きな変動はなく、全体的に一貫しています。
– 予測不確かさの範囲内で変動しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、予測データとの比較により現在の状況を評価できます。
– 薄い灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示しており、予測を確信できる程度を示しています。
– 線の色分けは、異なる予測手法を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の回帰モデルが使われており、それぞれの予測パターンが異なるが、全体として安定したパターンを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと各予測モデルの間に大きな乖離はなく、強い相関関係が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このグラフから、人々は新サービスの社会的影響が安定していると感じるかもしれません。
– 企業はこの安定性を基にして、サービスの改良や拡大をより自信を持って進めることができるでしょう。
全体として、このグラフは新サービスの社会的影響が比較的一貫しており、予測モデルによる将来の安定性もある程度確認できるというメッセージを伝えています。
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:
### グラフ解析:
1. **トレンド:**
– 初期の数日の後、実績データが急激に下降しています。現時点から見ると、ランダムフォレスト回帰では横ばいの予測がされています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績データが最初の数日間で大きく下落しており、大きな変動が見られます。
3. **各プロットや要素:**
– 実績（実績AI）は青い点で示されています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は紫の線で表され、他の予測手法はそれぞれ異なる色で水平に表示されています。
– 予測の不確かさ範囲が示されていますが、実績値はその範囲から逸脱しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データと予測ラインとの乖離が目立ちます。予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は一貫して横ばいを示していますが、実績データはそれに従っていません。
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明確な相関は見られません。予測は一定の範囲で安定している一方、実績は急激に変動しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響:**
– 実績データの急激な下落は、収益性や経済的余裕が急速に悪化していることを示唆します。これは新サービスのパフォーマンスや市場の需要判断に大きく影響を及ぼす可能性があります。
– 予測手法が安定した結果を示す一方で、実績データが大きく乖離しているため、予測モデルの精度やデータの見直しが必要です。ビジネス戦略の再考を迫られる可能性があります。
このグラフを見た人は、すぐに行動を起こさなければ重大な損失につながると直感的に感じるでしょう。
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、新サービスにおける個人の健康状態に関連したWEIスコアの時系列散布図です。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を説明します。
1. **トレンド**
– 実績データは初期の数日間表示され、スコアは約0.7から開始しています。
– 予測データは2つの異なる傾向があります。線形回帰とランダムフォレスト回帰ではスコアがほぼ一定で横ばいですが、決定木回帰では急激に低下し、最終的にはゼロに達しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 決定木回帰による予測が急激に低下している点が異常と見なせます。このような急激な変動は外的要因やモデルの適用性の違いによるものと考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青い点で表示され、初期段階でのみ観測されています。
– 予測範囲（灰色の帯）は初期の不確実性を示しており、すべての予測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**
– 予測モデル間での乖離が見られ、特に決定木回帰と他の手法で大きく異なる結果が出ています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部の予測モデル間での相関は高い一方で、決定木回帰には異なる特徴が見られます。これは、モデルごとのデータ解釈の違いによるものです。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– このグラフを見ると、特に健康状態予測において、モデルの選択が結果に重大な影響を及ぼすことが理解できます。実績と一致する予測が重要であり、正確な予測ができない場合、サービス利用者に誤解を与える可能性があります。モデルのパフォーマンスや結果の信頼性がビジネスにおいて重要になるでしょう。
この分析から、健康予測のような重要な分野では、複数のモデルを用いた予測が必要で、モデルごとの結果を慎重に評価する必要があると考えます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ（青い点）**は初めの数日間に確認でき、その後データがない点から、分析を続けられる過去実績が限られています。
– **線形回帰（シアン）**と**ランダムフォレスト回帰（ピンク）**はほぼ一定で横ばいを示しています。
– **決定木回帰（紫）**は急激に下降し、その後もほぼゼロ付近を維持しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期の**実績データ**が高めで、その後の予測データ（特に決定木回帰）がゼロ付近となり、急激な変動が観察されます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青点）**: 実際に計測されたストレスレベル。
– **予測の不確かさ範囲（灰色帯）**: 予測モデルの不確かさを示す範囲。
– **予測モデル**:
– **線形回帰**は比較的安定して横ばいを保っています。
– **決定木回帰**は最初に急落し、その後安定しています。
– **ランダムフォレスト回帰**は線形回帰と似た傾向を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績データ**と各予測モデルの相関が重要です。線形回帰とランダムフォレスト回帰が非常に似たパターンを示す一方で、決定木回帰は他と異なる挙動を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **線形回帰とランダムフォレスト回帰**は高い相関があると考えられ、似た分布を示します。
– **決定木回帰**は、一度急落した後ゼロ付近で安定しているため、実績データとはあまり相関が見られません。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうこととその影響
– 著しい変動の後に一貫性が見られ、特に**決定木回帰**の予測が人々の心理的ストレスの変化が短期的に著しい可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、急なストレス変動は個人や組織のパフォーマンスに影響しうるため、ストレス管理の重要性が感じられます。
– 予測の安定性を見るに、複数のモデルにおける一致した結果（線形回帰とランダムフォレスト回帰）は信頼性が高い可能性がありますが、決定木回帰の異常な振る舞いはさらなる検証が必要です。
このグラフからは、個々のストレスレベルのモニタリングと管理が重要であることが示唆されます。
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:
グラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績値（青い点）は最初の数日間で約0.8付近に安定しています。
– 線形回帰による予測（紫色の線）は、急激に下降してゼロに近づくトレンドを示しています。
– 他の予測（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測（線形回帰）が他の予想とは異なる急激な低下を示しており、異常なパターンとして特筆すべきです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の観測値を示しており、初期段階での安定性を表現しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）も表示されていますが、実績値はその範囲内で安定しています。
– 各予測方法（線形、決定木、ランダムフォレスト）は異なる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**:
– 実績と予測の乖離が大きいこと、特に線形回帰と他の予測の間に顕著な違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績値は予測の不確かさ範囲内で、高いスコアを維持していますが、線形回帰に基づく予測はその後の急激な低下を示しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 実績値が安定しているため、ドラスティックな変動が起こらない限り、ビジネスの安定性が維持されると考えられます。
– ただし、線形回帰による結果がその後の急激な低下を示唆しているため、何らかの要因がこの急激な変動を引き起こす可能性があり、それに対する対応が必要かもしれません。
全体として、実績データは比較的安定している一方で、予測手法による違いによる不安定さが見られるため、予測手法の選定や精度向上が重要な課題となります。
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:
以下の点について分析を行います。
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、最初の2日間でわずかに上昇しましたが、その後横ばいで推移しています。
– 予測データ（異なる色の線とプロット）は、最初の数日間で上昇したあと横ばいに落ち着いています。
2. **外れ値や急激な変動**
– データ全体としては、外れ値や急激な変動は見られません。安定した変動範囲内で推移しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（実績AI）：青い点で示される実際のスコア。
– 予測（予測AI）：様々な予測方法によるスコアの推移を示す線。
– 予測の不確かさ範囲：薄い灰色の範囲で、予測の不確かさを示しています（xAI/3σ）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– すべての予測手法は、比較的似た動きを示しており、実績データと整合性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測モデルの間に強い相関があることが示唆されます。すべてのモデルが同じ方向に動き、互いに乖離することはありません。
6. **人間の直感や社会・ビジネスへの影響**
– 新サービスのWEIスコアは安定しており、高い公正性と公平性が見込まれていると感じられます。
– ビジネスにおいては、この安定性がマーケットへの信頼につながり、新規顧客の獲得や既存顧客維持の助けとなる可能性があります。
– 社会的には、公平性の維持が長期間にわたって信頼を獲得する重要な要素となるでしょう。
グラフを見る限り、現段階で大きなリスクは見当たりません。ただし、今後の変動には注意を払うことが重要です。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、開始時に0.8付近で安定しているように見えます。
– 予測データ（ピンクや水色の線）は、実績データに対し、一定の上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて大きな変動は見られないものの、予測されるWEIスコアの不確かさ範囲が示されています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 実績データ（青い点）は、実際の測定値を示しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれの手法による未来の予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実際の値と予測値との間に乖離が見られますが、予測は一貫して実績値以上を示す傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現時点で直接的な相関関係を見出すことは困難ですが、予測手法により持続可能性と自治性のスコアがどのように変化するかをモニタリングすることが重要です。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 実績より高い予測が持続する場合、プロジェクトがポジティブな方向に進んでいることを示唆しているかもしれません。
– WEIスコアが持続可能性を測る指標である場合、予測の上昇傾向は長期的に見たビジネスの安定性や社会的貢献の向上に寄与すると考えられます。
人間が直感的に感じ取る要因として、実際のデータに対する複数の予測手法の示す未来の可能性と、その予測の精度がどうであるかを重視することになるでしょう。この情報をもとに、計画の修正や新たな戦略の立案が考えられます。
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（青いプロット）**: スコアは全体的に安定していますが、少し低下傾向も見られます。
– **予測（線形回帰とランダムフォレスト）**: 横ばいです。これは、これらのモデルが今後の大きな変動を予測していないことを示唆しています。
– **予測（決定木回帰）**: 大幅な下降トレンド。それは将来的なリスクの可能性を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 予測の決定木モデルは急激な下降を示しており、これは何らかの外的要因または内部の変化を示唆している可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青の実績プロット**: 実際のWEIスコアを示します。
– **赤の予測プロット**: 将来のスコア予測。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさの範囲。実際のスコアがこの範囲にあることを期待します。
– **紫、緑、ピンクの線**: 各モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測線。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測手法間での相違があります。特に、決定木回帰が他の手法と異なり下降トレンドを示しています。この違いの原因を検討することが重要です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 強い相関は見られませんが、決定木回帰が特異なパターンを示しているため、データに非線形性がある可能性があります。
### 6. 人間が直感的に感じる洞察とビジネス・社会への影響
– **リスク認識**: 決定木回帰モデルの急激な下降は潜在的なリスクを示唆しており、ビジネス戦略の再検討が必要かもしれません。
– **楽観的視点**: 線形回帰とランダムフォレストが横ばいを示しているため、短期的には安定が期待されます。
– **アクションプラン**: 異なる予測結果を踏まえて複数のシナリオに対応できる準備が求められます。
各モデルの予測結果を考慮しつつ、リスク管理と戦略計画を進めることが重要です。
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**
– 実績データはグラフの左側に3つの点があり、そのスコアは比較的一定しています。予測データ（X）と異なるモデルの予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）では、異なる傾向が見られます。特にランダムフォレスト回帰でスコアが上昇し、その後横ばいになっているのが特徴的です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データは比較的一様であり、目立った外れ値はありません。予測データも徐々に安定して推移していますが、予測開始直後の急激な上昇が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実績値を示し、グラフ上では安定しています。ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）は、他の予測手法よりも高いスコアを示しています。予測範囲（不確かさ範囲）が狭いため、モデルの信頼性が高いと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルによりスコアの方向性や安定性が異なりますが、全てのモデル予測が実績値よりも高めに設定されています。これは、予測が将来的に改善を見込んでいることを示唆している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間に直接的な相関は見られませんが、全体的な傾向は予測によって異なります。全ての予測において最終的にスコアが安定する期間が長く続いています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 直感的には、新サービスのWEI（共生・多様性・自由の保障）スコアが短期的に改善されることが期待されています。このような予測が実現することで、組織や社会が多様性を重視した施策を推進する可能性が高まります。ビジネスにおいては、これが顧客満足度やブランドイメージの向上に結びつく可能性があります。また、社会に対しては、多様性と共生がさらに重要視されるトレンドの一環として捉えられるでしょう。
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:
この時系列ヒートマップの分析を行います。
### 1. トレンド
グラフは30日間にわたるデータを示していますが、現時点で表示されているのは7月1日と7月2日のみのデータです。このため、全体的なトレンド（上昇、下降、周期性など）は確認できません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **7月1日 19時台**: 非常に高いスコア（最大値に近い）が観察され、ヒートマップが黄色になっています。
– **7月2日 8時台**: 非常に低いスコア（最小値に近い）が観察され、ヒートマップが紫色になっています。
これらは、急激な変動や外れ値として解釈されるかもしれません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色**: スケールバーに基づいて、色の濃淡がスコアの高低を表しています。黄色が高く、紫が低いスコアを示します。
– **密度**: 非表示の領域はデータが存在しないこと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
このヒートマップでは、時系列データは7月1日と7月2日のみで、二つの異なる時間帯しかないため、詳細な相関関係は不明です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
期間が限られているため、基本的には各時刻帯の個別の観察になります。統計的な相関を見ることは困難です。
### 6. 人間が感じる直感、ビジネス・社会への影響
– **直感的な印象**: 7月1日の19時台と7月2日の8時台に大きなスコアの差があるため、その時間帯に特別な出来事や要因があった可能性があります。
– **ビジネスへの影響**: 新サービスの評価が時間帯によって大きく変化する場合、運用やマーケティングの戦略を時間帯に応じて調整する必要があります。
– **社会への影響**: 使用状況や評価が特定の時間帯で変動する場合は、社会的な行動パターンをデータに基づいて考慮することが重要です。
このデータの全面分析には、全30日分のデータが必要です。このグラフが示している内容の背景をより深く理解するためには、追加のコンテキストが求められます。
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:
以下に、ヒートマップの分析を提供します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの2つの日付間で非常に顕著な変化が見られます。2025年7月1日は黄色で示された高いスコア（0.73付近）、翌日は紫色の低いスコア（0.66付近）となっており、急激な下降トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一日の違いで大きくスコアが変動していることは外れ値あるいは大きなイベントがあった可能性を示しています。外部要因やイベントが影響したかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が示すスコアの値は時間帯ごとに示されています。濃い紫から黄色までの変化が一日で大きいため、各時間帯でのスコアの変動が激しいことを示唆しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 現時点では2日分のデータしかないので、複数の時系列データに基づく関係性を具体的に述べることは困難です。ただし、一日での急激な変化は見逃せません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– このデータにおける目立った相関関係は、スコアが日ごとにどう変動するかという点であり、特定の日の時間帯が一様に高いまたは低い傾向を示している可能性です。
6. **直感的な印象とビジネスへの影響**:
– 人間が直感的に感じ取るのは、特定の日の特定の時間帯で重要な変化が起きているということです。この種の変化は、例えばシステムの障害やキャンペーンの効果など、ビジネスにおける意図的または偶発的なイベントの影響を示しているかもしれません。
– 短期間での劇的なスコアの違いを考慮し、次のステップとして、データの細部や影響を与えた可能性のある要因を調査することで、さらなる洞察が得られるでしょう。
このヒートマップは、ビジネスにおける短期間での変動の重要性を強調しており、即座の対応や分析が求められる状況を示しています。
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:
以下は、提供されたヒートマップからの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップにおいて、時間の経過に伴い色が変化している部分があります。7月1日と7月2日で色が大きく変化しており、この2日の間で急上昇または急下降が起こっている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時台では、非常に低い値（濃い紫色）が観察できます。一方、7月2日の8時台では高い値（明るい黄色）となっています。このような急激な変動は、特定のイベントや変更があったことを示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色は社会WEI平均スコアを示しており、紫に近いほど低く、黄色に近いほど高い値を示しています。これにより、特定の時間帯でスコアが極端に高くなったり低くなったりしていることが視覚的に捉えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付ごとに独立していますが、時系列でスコアが変化しているため、何らかの連続した影響があると考えられます。例えば、7月2日には全体的に高いスコアが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間においての激しい変化は、特定の要因（例えば、社会イベントや政策変更）に起因する可能性があります。このような変動が社会的またはビジネス的なトリガーとなることも考えられます。
6. **ビジネスや社会への影響の洞察**:
– 急激なスコアの変動は、新サービスに対する社会の受け入れが大きく変わったり、新たなニーズが発生した可能性を示唆しています。例えば、キャンペーンや特別なプロモーションが効果を発揮した可能性があります。また、これらのデータは将来的なサービス改善のための重要な指針となるでしょう。
このグラフからは、特定の日付または時間帯に重点を置くことで、社会的影響やサービスの最適化に繋がるアクションを特定するためのインサイトを得ることができそうです。
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項目間の相関を示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**
– ヒートマップ自体は時系列データではなく、期間全体の相関関係を示すため、典型的なトレンド（上昇、下降）は存在しません。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップに外れ値を直接示すものはありませんが、強い正の相関（値が1に近い）や強い負の相関（値が−1に近い）は際立っています。
3. **各プロットや要素**
– 色相が赤に近いほど強い正の相関を示し、青に近いほど強い負の相関を示します。
– 個人WEI（経済的余裕）、個人WEI（健康状態）、個人WEI（心理的ストレス）、個人WEI（自由度と自治）は非常に高い相関を示しており、個人の総合的な幸福感が関連しやすいことを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データとしての関連性はこのグラフでは判断できませんが、個別のWEI項目同士の強い相関は示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 社会WEI（持続可能性と自治権）は、他の多くの項目に対して強い負の相関を示しています。特に個人関連のWEIと大きな相違が見られ、社会的要因と個人の幸福度との対立を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間はこのヒートマップから、個人のウェルビーイングに関する要素（経済、健康、自由）が深く関連していることを直感的に感じるでしょう。
– 社会的要因が個人の要因と時に対立する場合があるという理解は、政策制定やサービス提供の際に重要です。
– 組織や政策立案者は、個人の幸福度を高めるために、社会的要因も同時に考慮する必要があるといった示唆が得られます。
このヒートマップからは、個人と社会の要因がどのように相互作用しているか、そしてそれが新サービスの成功にどのように影響するかの理解が重要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 各カテゴリの箱ひげ図が示す中心値やばらつきのパターンから、上昇・下降のトレンドは特定しにくいですが、あるカテゴリの中央値が高いほど、そのサービスの安定性やパフォーマンスが良いと判断できるかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 何種類かのWEIタイプで外れ値が観察されますが、これが単純なノイズなのか、重要な異常値を示しているのかは追加の背景情報が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図の中央の線（中央値）や四分位範囲（箱の上端と下端）は、それぞれのサービスカテゴリーにおける典型的なパフォーマンスを示しています。
– 箱の上下にある「髭」はデータのばらつきを示しており、異常に高いまたは低い値を持つことがわかります。
4. **時系列データの関係性**
– 横軸が特定の時間経過を表しているわけではないため、時系列的な関係性よりは、異なるWEIタイプ間の比較に注目するべきです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総合WEIや社会WEI平均が一般に広範なスコアを持ち、他のカテゴリと比較してより多様な影響を受けている可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**
– 直感的には、各WEIタイプのばらつきがどのように感じられるかで、そのサービスがどれだけ信頼性があるかという印象を与えるでしょう。
– ビジネス上では、WEIスコアが高く安定しているサービスは顧客満足度やサービスの競争優位性に寄与すると考えられます。
– 社会的には、特に「社会WEI（公平性・公正さ）」や「個人WEI（持続可能性と自活生）」のスコアが高いと、社会全体へのポジティブな影響が期待されるかもしれません。
このような分析を通じて、各新サービスの強みや改善点を特定し、効果的な戦略を策定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、主成分分析（PCA）を用いて新サービスカテゴリのWEI構成要素を分析したものです。以下の点について説明します。
1. **トレンド**:
– グラフに示されたデータポイントは限られており、明確なトレンド（上昇、下降、周期性）は見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上の点は他の点と大きく離れた位置にあり、外れ値として捉えることができます。これはその構成要素が他とは異なる特性を持つ可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 第一主成分と第二主成分の軸上のプロットは、各構成要素の日数内での分布を表しています。点の密度や位置から、どの要素がどの程度主成分に寄与しているかを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 説明されている通り、これが30日間のデータを基にしているとすれば、異なる時間点における要素の変化を主成分空間で示しています。個々の要素間の関係性を理解するための手がかりを提供します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分が主要な情報を担っているように見受けられます（寄与率0.65）。第二主成分（寄与率0.35）は補助的な役割を果たしています。このため、第一主成分に対する要素の相関関係が重要です。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– このグラフから人間が直感的に感じ取ることとしては、主要な構成要素が他に比べて強い影響を持つ可能性があることです。ビジネスにおいては、特に外れ値で見られるような異常なパターンやトレンドを捉え、新サービスの改善または市場戦略の見直しに役立てることが考えられます。
このPCAの結果を活用し、新サービスの構成要素の中で最も影響力のある要素を特定し、戦略的に重要な決定を行う際の一助となるでしょう。
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。