📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. 時系列推移
– **総合WEI (Combined WEI):** 全体的に、総合WEIは0.71から0.75の間で変動しており、比較的安定しています。初日から2日目にかけて若干の上下がありますが、大きな変動は見られません。
– **個人平均 (Personal Avg):** 初日に0.75から0.725とわずかに下降し、2日目には0.66まで低下した後、16時には0.71へ回復。ただし、その後は再び少し低下しています。
– **社会平均 (Social Avg):** 初日は0.68から0.775に改善し、2日目には0.825にかけて上昇し、より安定した増加基調が見られます。
#### 2. 異常値
今回は異常値は検出されていません。
#### 3. STL分解の結果
– **トレンド:** 総合WEIは比較的横ばいですが、社会平均がわずかに上昇トレンドを見せています。個人平均の変動は日次での変動が大きく、短期的な影響要因があるかもしれません。
– **季節性:** 提供された期間が短いため、明確な季節的なパターンの識別は難しいですが、社会平均が一貫して上昇傾向にあることは注目に値します。
– **残差:** 説明されないばらつきがある可能性があり、特に個人平均に対する外部要因の影響が考えられます。
#### 4. 項目間の相関
項目間の相関は以下の可能性が示唆されます:
– **経済的余裕と個人平均:** 高い相関が見込まれる。経済的安定は個人のWEIに直接的に影響を与えています。
– **社会公平性と社会平均:** 公正さの向上が社会WEIの向上に寄与している可能性があります。
– **持続可能性と社会基盤:** 共に社会面の向上を示唆する項目として密接な関連があると推測されます。
#### 5. データ分布
– 各項目の元データは提示されていませんので一般的な分析を行いますが、箱ひげ図を用いた分布分析では、中央値の変化や外れ値の検出が可能となります。個別項目に大きな外れ値がなかった場合、全体的に均質なスコア分布が示唆されます。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 (69%貢献):** おそらく、経済的余裕、自治、持続可能性の点が主な要素である可能性があります。これらの要素が総合WEIの主要なバリエーションを説明します。
– **PC2 (18%貢献):** おそらく、健康状態と心理的ストレスが主要な要素として寄与しており、これが個別の日ごとの変動を説明する要素である可能性があります。
#### 結論と洞察
– **全体として、社会WEIが非常に顕著に上昇していることが、新サービスに伴う社会的効果を示唆しています。**
– **個人要素の不安定さは短期的なトレンドであり、社会的支援強化によって改善される可能性があります。**
– **PCAの結果では、経済面と自治が一貫したWEIスコアに重要な影響を持つことが示されており、政策立案やビジネス戦略において考慮する価値があります。**
これらの洞察は、今後の政策決定やサービス改善の指針として活用できます。さらなるデータ収集でトレンドの詳細な理解が期待されます。
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:
このグラフは、新サービスカテゴリにおける総合WEIスコアの時系列を示しており、様々な予測モデルが比較されています。以下に視覚的特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は一定の期間のみ表示されており、具体的なトレンドが読み取りにくい状況です。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は、わずかに上昇傾向を示しています。他の予測（線形回帰、決定木回帰）も同様の傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データは特に外れ値や急激な変動を示していません。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点が実際のデータを示し、各予測モデルの線が未来の予測を示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示しており、小さい範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– すべての予測モデルは比較的一貫した上昇トレンドを示しており、各モデルの相互一致度が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測の分布が一致しており、高い予測精度が示唆されます。具体的には、実績が予測の範囲内に収まっています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 新サービスのWEIスコアの安定した上昇は、サービスの順調な展開を示しており、マーケットでのポジティブな反応が見受けられるかもしれません。
– 予測範囲が狭いことから、予測の精度が高く、ビジネス計画の策定におけるリスクが低減されるでしょう。
– モデル間の一致が高いことも、信頼性を高めています。
このグラフから、計画的なサービス改善やマーケティング戦略を立案する際に活用できる、データに基づいた安心感を得られそうです。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、最初の数日間だけ表示されています。実績値は安定しており、わずかに高めの位置にありますが、予測データと比較する期間が短いです。
– 線形回帰と決定木回帰の予測は非常に安定しており、一方、ランダムフォレスト回帰の予測は急激に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ランダムフォレスト回帰の予測は、急激な下降を示しており、特に7月13日付近でゼロに近くなっています。この急降下は目を引く特徴です。
3. **各プロットや要素**
– 青い実績データは、調査対象の実績スコアを示しています。
– 各モデルの予測（線、決定木、ランダムフォレスト）は、それぞれ異なる方法で将来のトレンドを予測しています。
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非常に安定した値を示していますが、ランダムフォレスト回帰は大幅に異なる動きを示しています。これは、ランダムフォレストモデルがデータ特性や変動に敏感に反応した可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは、モデルのどの予測線とも直接一致していませんが、線形回帰や決定木回帰の安定的な性質が近いと言えます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– ランダムフォレスト回帰の急落は、新サービスに対する予期せぬショックや需要の低下を示唆する可能性があります。
– 安定している予測値は、現状維持や安定的成長が見込まれることを示しているかもしれません。
– 経営陣は、ランダムフォレストの結果に注意を払う一方で、安定した他のモデルを基にした慎重な判断が重要です。
このグラフからは、新サービスの初期段階の成績や予測における不確実性の度合いを理解することができます。経営や戦略策定においては、さまざまなモデルの予測を比較して、より正確な意思決定を支えることが重要です。
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
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青い点）は、初期において約0.8付近に集まっており、一定の傾向が見られます。
– その後の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ一定の水平線を描き、特にランダムフォレスト回帰はWEIスコアを1.0で予測しています。
– 明確な周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績点にはわずかな変動がありますが、大きく外れている点は確認できません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点: 実績データを表しています。
– 赤い×印と各色の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は予測を示しています。
– 灰色の縦バーは予測の不確かさ範囲を示し、実績データの変動範囲を表しています。
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間に大きな乖離はみられず、特にランダムフォレスト回帰は高い予測を見せています。
– 他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰）は実績データに近い予測をしていることから信頼性が高いと言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データに基づく予測モデルの緩やかな変動は、高い精度でデータを捉えている可能性があります。
– ランダムフォレスト回帰の高い予測はデータに対する過学習の可能性があるかもしれません。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– 初期データは安定しており、慎重な楽観が感じられます。予測モデルもうまくデータをフォローしており、今後の社会WEIスコアも高いと期待できます。
– 中でもランダムフォレスト回帰が特に高い成長を示唆。新サービスの成功や市場での評価が高まっている可能性が考えられます。
– 現状のモデルの安定性から、関係者は今後のオペレーションや戦略に安心感を抱けるでしょう。
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:
このグラフは、新サービスカテゴリの経済的余裕（WEI）に関する30日間の時系列データを示しています。以下に、詳細な分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、期間の初めに高いスコアを示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫のライン）が急激な下降し、その後0に近い値で横ばいになっています。
– 線形回帰と決定木回帰のモデルは、スコアを一定に保っているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ランダムフォレスト回帰の予測で見られる急激な下降は、注目すべき外れ値のように見えます。
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、リアルタイムの実績を反映しています。
– 灰色は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる未来のシナリオを示しています。
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間に大きなギャップがあることがわかります。特にランダムフォレスト回帰の予測は非常に悲観的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明らかな相関関係は見られませんが、ランダムフォレスト回帰の予測には異常があります。
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**:
– 実績データが高い経済的余裕を示しているにもかかわらず、ランダムフォレスト回帰の急激な低下は市場や新サービスの持続可能性についての懸念を引き起こす可能性があります。
– 不確かさの範囲が狭いため、実績データはある程度信頼性があると考えることができます。
– ビジネスにおいては、ランダムフォレスト回帰のようなモデルを使用する場合には、データやモデルに何らかの異常がないか確認する必要があります。
全体として、このグラフはデータや予測モデルに内在する不確実性や時系列の変動についての考察を促します。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青点）は約0.67から0.7の範囲で非常に安定しています。
– 予測データ（赤い×）はありません。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は横ばいです。
– 線形回帰（紫の線）は下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青点は外れ値を示さず、安定したスコアを持っているようです。
– 予測範囲（灰色の帯）は非常に狭く、予測の不確かさが少ないことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データです。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示しています。
– 紫の線は線形回帰モデルの予測で、下降傾向を示します。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰モデルで、横ばいを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– モデル間で異なる予測が見られます。線形回帰は下降トレンドを示し、ランダムフォレストは安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績に対するモデルの異なる予測は、モデルの特性が影響していると考えられます。実績スコアの狭い範囲は、モデルの予測において不確実性が少ないことを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 現在の実績は非常に安定していますが、線形回帰では下降トレンドを示しているため、注意が必要です。
– ランダムフォレストの安定した予測は、現状維持の仮定をしているかもしれません。
– 健康状態を示すこの指標の下降は戦略的な対応を要する可能性があります。ビジネスや社会においても、健康をサポートするための施策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:
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は7月初めに3つ示されていますが、その後データがありません。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）はほぼ一定ですが、僅かな変動を見せています。
– 法決木回帰（紫の線）は急激に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 線形回帰（緑の線）は一定を保っていますが、法決木回帰の急激な下降が目を引きます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青いプロット（実績）は心理的ストレスを示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示し、その中で青いプロットが存在しています。
– 線形回帰、法決木回帰、ランダムフォレスト回帰の線はそれぞれ異なる予測モデルによるストレス推移を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各回帰モデルの予測が異なる傾向を示しており、それぞれがつかんでいる特徴が異なる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は予測の不確かさ範囲内に収まり、一定の精度が保証されていますが、その後のデータがないためさらなる解析は困難です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 実績データが少ないため将来的な予測を立てるには情報が不足しています。データ継続収集が求められます。
– ストレス管理サービスの改善や計画に役立つ可能性がありますが、法決木回帰の急激な変動に注意する必要があります。
– このデータをもとにした心理的ストレスの対策や新サービス開発は需要が期待されます。
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:
このグラフに基づいて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）のデータポイントは7月1日から5日の間にわずかに下降しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）トレンドは、急激に下降しており、特に7月13日頃から急激に減少し、それ以降は低い水準で横ばいです。
– その他の予測（線形回帰、決定木回帰）は安定しており、変動がありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ランダムフォレスト回帰の予測が急激に落ち込んでいるのが目立ちます。この急激な変動は他のモデルと大きく異なり、異常な動きと考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 実績AI（青い点）は初期の期間において僅かに減少していますが、全体としては比較的安定しています。
– xAI/3σのグレーの帯域は不確かさの範囲を示しており、実績AIはこの範囲内に収まっています。
– 各予測モデルの異なる色が予測手法の違いを示しています。
4. **複数の時系列データ関係性**:
– ランダムフォレスト回帰の予測は他のモデルと大きく異なり、突然の大幅な下降を示しています。他のモデルは比較的安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIのデータ点は予測の不確かさ範囲内にあり、比較的安定しています。
– ランダムフォレスト回帰と他のモデル間の予測の乖離が顕著です。
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こととして、ランダムフォレスト回帰モデルの急な下降は、評価基準や市場の反応の大きな変動を示唆している可能性があります。
– 安定した線形回帰や決定木回帰は、新サービスの予測におけるリスクの低さを示し、安定した環境を意味するかもしれません。
– ランダムフォレスト回帰の異常な予測により、将来的な市場の不確実性や、意思決定に対する注意喚起が必要となるかもしれません。
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:
グラフを分析すると、以下の洞察が得られます：
1. **トレンド**:
– 実績（紫色のプロット）は、最初に急激に上昇した後、横ばいになっています。
– ランダムフォレスト回帰予測も横ばいで、実績と一致しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の期間で急激な上昇がありますが、それ以外は安定しているため、目立った外れ値や急激な変動はありません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績を示しており、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。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表している可能性があり、実績値がその範囲内に収まっていることが確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測（ランダムフォレスト回帰）が概ね一致しており、予測が信頼できることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間が進むにつれて、実績が安定して高いスコアを維持しており、予測と一致しているため、高い相関が見られます。
6. **直感的な感想と影響**:
– 安定した高いスコアは、サービスが社会的に公平であることを示しており、ユーザーからの信頼を獲得する可能性があります。
– ビジネスにおいては、この安定性が評価され、新規顧客の獲得やブランドの向上に寄与するでしょう。
全体として、このグラフは、新サービスの社会的公平性が非常に高い水準であり、予測モデルもそれを支持していることを示しています。これにより、今後の戦略がより効果的に策定できるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は最初の数日だけで、0.75から0.85に向上しています。
– 予測データはラインで示され、日が進むにつれ横ばいになる傾向があります。特にランダムフォレスト回帰（ピンク色）は最も高いスコアで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには急激な変動は見られませんが、最初の数日は変動があります。
– 予測不確かさ範囲（灰色）は初期に幅が広いですが、過去の実績が確認されると狭まっています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しており、実際のWEIスコアの変遷を表現。
– 各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）の予測を示します。
– 予測不確かさ範囲（灰色）はモデル予測の信頼区間を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の実績データは予測不確かさの範囲内に位置しており、モデルの予測は妥当であることを示唆します。
– 各予測モデルは同様のトレンドを持ちますが、ランダムフォレスト回帰が最も楽観的な予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データと予測データは一致しているため、モデルの精度は高そうです。
– トレンドが似ているため、各モデルの予測間には強い相関があることが推測されます。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**:
– 初期の改善トレンドとその後の安定性は、サービスの持続可能性と自治性にポジティブな影響を与えることを示唆しています。
– 予測が現実と合致していれば、今後の戦略においてリスクが少ないと判断できます。
– サービスが継続して高いWEIスコアを維持できれば、持続可能性に関する顧客や投資家からの信頼が増す可能性があります。
全体的に、このグラフは実績データの堅実な成長と、異なる予測モデルによる高い一致度を示しており、今後のポジティブな展開を予感させます。
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:
### グラフ分析と直感的な洞察
1. **トレンド**:
– 現在の実績（青い点）は、最初の数日間で比較的安定しているが、明確なトレンドは見られない。
– 予測ライン（紫）は、期間の初めに急上昇した後、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績には顕著な外れ値は見られないが、予測には急な上昇があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、実データを表しています。
– 赤い「X」は予測値で、モデルの予測結果を表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、信頼区間を可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の違いが観察され、予測が実績よりも高く設定されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測には、初期段階で相関があるように見えますが、時間が経つにつれて予測が実績を上回ります。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 実際のトレンドと予測が一致しないため、予測の信頼性に対する懸念が生じる可能性があります。
– 新サービスの導入や変更が受け入れられているかの判断材料として、有用なフィードバックを得るための追加データ収集が必要かもしれません。
### 結論
このグラフは、実績と予測の間にギャップがあることを示しており、予測モデルの再評価や調整が必要であることを示唆しています。ビジネス上、教育機会の改善や社会基盤の強化のための戦略見直しが重要となるでしょう。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– 実績（青い点）は初期にやや高い値で推移しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫色）はほぼ一定の1.0で安定しています。
– 線形回帰（マゼンタ色）は横ばいです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績のデータは大きな変動はなく、特に異常値や急激な変動は見られません。
### 3. 各プロットや要素
– 実績データ（青）は過去の実測値を示しています。
– 予測（グレーの不確かさ範囲）は未来の予測に対する信頼区間を示しています。
– 予測モデルごとに異なる予測線が表示されていますが、非常に安定しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 全体的に予測モデルごとのスコアには大幅な違いがなく、特にランダムフォレストは非常に高い値で非常に安定しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– モデル予測の分布は非常に狭く、特定の期間におけるWEIスコアの安定性を示唆しています。
### 6. 直感的な洞察と影響
– グラフ全体からは非常に安定した傾向が見られ、特に新サービスの社会的な持続性や安定性が高いことを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、この新サービスが設計された目的に対してしっかりとした成果を上げている可能性があります。特に多様性や共生というテーマでのポジティブな影響が継続して見られることが期待されます。
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:
以下はグラフの分析結果です。
1. **トレンド**:
– グラフの期間は2日間（7月1日と7月2日）で、全体のトレンドを把握するには短いですが、色の変化から翌日にかけてスコアが上昇していることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯でスコアが急激に変化しています。7月2日はこれまでにない高いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化でスコアの変動を示しています。黄色は高スコア、紫は低スコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間におけるスコアの変動が視覚的に示されています。特に時間帯の変化に注目することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（夜間から朝方にかけて）でスコアが上がっている可能性があります。このことから、サービスの利用が時間依存である可能性が示唆されます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 直感的に、人々が新しいサービスを夜間に集中して利用している可能性があります。この利用パターンは、ターゲティング戦略やリソース配分に影響を与えるでしょう。
– ビジネス的には、特定のピーク時間にサービスを強化したり、プロモーションを集中させることが有効かもしれません。
全体として、日中の利用動向と比較するために、他の日のデータも考慮すると有用です。長期的なトレンドや更なる分析が求められます。
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:
以下は提示されたヒートマップに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– グラフの期間は30日間ですが、表示されているのは具体的な2日分のみです。
– 期間全体のトレンドは不明ですが、2日間のスコアは時間帯によって異なっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-01の19時台に非常に高いスコア（黄色）が観察されます。これは他の時間帯や日と比較して顕著な外れ値と見なせます。
– 2025-07-02のすべての時間帯で、スコアは比較的低め（青から紫色）です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色は個人WEI平均スコアを示しており、黄色が高スコア、紫色が低スコアを示しています。
– 時間軸と日付軸に沿った分布はユーザーの活動やサービスの利用状況の変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 2日間のデータであり、全体的な関係性を把握するのは難しいですが、1日ごとの活動パターンが異なることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは1日目に特定の時間帯で急上昇しており、2日目は一貫して低いです。この変動は特定のイベントやサービスの変化に関連している可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 1日目の特定の時間帯の高スコアは、特定のキャンペーンやイベントが成功したことを示すかもしれません。
– 2日目の一貫した低スコアは、ユーザーエンゲージメントの低下や他の要因によるサービス不利用を示唆しています。
– ビジネス戦略としては、スコアが高い時間帯に焦点を当てることや、低下している理由を分析し改善することが考えられます。
このヒートマップは、サービス提供者にとって重要なインサイトを提供し、将来の改善や戦略的意思決定に有用です。
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:
以下の点について、このヒートマップから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフは2日間（2025年7月1日と2025年7月2日）のデータを示しています。全体的にトレンドを判断するには期間が短すぎますが、特定の時間帯に異なるスコアが観察されることはわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月1日の夜間帯（19時）に、スコアが非常に低く（暗紫色）、翌日の同時間帯にはデータがありません。この単一の低い値は外れ値として捉えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はWEI平均スコアを示し、色の変化はスコアの変動を視覚的に表現しています。黄色は高スコア（0.80付近）、暗紫は低スコア（0.73付近）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データは2日間であり、各日ごとに時間帯別に分かれています。時間帯ごとにスコアが変動している様子がわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間かつデータが限られているため、しっかりとした相関関係を見出すことは難しいですが、高いスコアは2025年7月2日の昼間の時間帯で観察されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 7月2日の昼間の高スコアは、その時間帯に新サービスが好意的に評価されている可能性を示唆しています。逆に、7月1日の夜間の低スコアは、その時に問題が発生したか、需要が少なかった可能性を示しています。
– ビジネスとしては、ピーク時間にサポート体制を強化する必要があるかもしれません。また、低スコアの原因を分析し改善を図ることで、顧客満足度を向上させることが求められるでしょう。
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:
### トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）
このグラフはヒートマップ形式で相関関係を示しているため、時間経過に伴うトレンドではなく、異なる項目間の相関性を視覚化しています。色の濃さで相関の程度を表し、赤が強い正の相関（+1に近い）、青が強い負の相関（-1に近い）を示しています。
### 外れ値や急激な変動
ヒートマップは外れ値を直接的に示しませんが、強い相関（正または負）を特定することで、異常な関係性を見つけることができます。この図では、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間に最も高い正の相関（0.92）が見られます。同様に、負の相関が強い組み合わせも特定できますが、数値はそこまで極端ではありません。
### 各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味
各セルは特定の2項目間の相関係数を示しています。色の濃さが相関の強さを示し、赤系が正の相関、青系が負の相関です。色の階調によって、相関の程度が視覚的に把握しやすくなっています。
### 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ではなく、異なるカテゴリが1つの時点または期間（30日間）でどのように関連しているかを示しています。したがって、時系列のパターンは観測できません。
### 相関関係や分布の特徴
– **強い正の相関**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間で特に高い。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」は0.65の正の相関。
– **負の相関**は、「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間などで見られますが、ここでは極端な値は見られません。
### 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– **ビジネスインサイト**: 個人の経済的余裕や健康状態がWEI（幸福度指数）に良い影響を与えていることが示唆されています。これは、職場の福利厚生や健康促進プログラムに投資する意義を示しています。
– **社会的インサイト**: 社会的な公平性や自治性の強化が共生や多様性の保障に寄与する可能性があります。政策立案者にとって、これらの側面を組み合わせた戦略が有効であることが示唆されます。
全体として、このヒートマップは新サービスの導入に際して、個人と社会の様々な要素の関連性を理解する上で重要な情報を提供します。これにより、施策の優先順位を決定する際の土台となります。
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関連するWEIスコアの分布を比較したものです。以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 各カテゴリー間で明確な上昇または下降トレンドは示されていませんが、一部のカテゴリーでスコアのバラツキが大きいことが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数多くのカテゴリーで外れ値が確認されます。特に「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（生活基盤・教育機会）」で顕著です。
– 外れ値は、特定の要因でパフォーマンスが飛び抜けているか、逆に悪化しているケースを示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の異なるボックスは、異なる「WEIタイプ」を示しています。
– ボックスの位置（中央値）は各タイプの典型的なスコアを示し、ボックスの長さはスコアのばらつきを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時系列データの関係は示されておらず、単一期間内の複数カテゴリの比較に焦点を当てています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– カテゴリーごとの中央値やばらつきに違いがあります。たとえば「個人WEI（心的ストレス）」は比較的安定しているのに対し、「社会WEI（公共性・公正さ）」はばらつきが大きいです。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– バラツキが大きいカテゴリーは、サービスの安定性や一貫性に課題があり得ることを示唆しています。
– 外れ値の存在は、ユーザー体験が大きく異なるケースがあり、サービス改善や特定の対策が必要な可能性を示しています。
– 社会的または個人的な要素に基づいた改善が、新サービスの成功やユーザー満足度の向上につながるでしょう。
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）を用いた二次元のプロットで、各データポイントが新サービスカテゴリのWEI（ウェルビーイングインデックス）構成要素を示しています。以下、考察内容です。
1. **トレンド**:
– 期間が30日間という設定ですが、個別のデータポイントが示されており、時間的なトレンドは示されていないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかな外れ値はなく、データポイントはプロット内に均一に分布しています。ただし、主成分1と2の空間内で分布が広がっています。
3. **各プロットや要素**:
– 第1主成分軸上では貢献度が0.69と大きいため、データの分散に大きく寄与していることがわかります。
– 第2主成分軸は貢献度が0.18で、比較的小さい影響を与えています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとしては表現されておらず、時点間の関係性はこのグラフからは判断できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは第1主成分軸に沿って広がりがあり、第2主成分軸に沿った分散は限られています。このことは、主要な情報が第1主成分によって表現されていることを示しています。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 人間として直感的に捉えると、第1主成分が主要な変動要因であるため、特定の要因が全体の構造に大きく影響していると言えるでしょう。
– ビジネスや社会的な影響として、もし第1主成分が顧客満足度やサービス効率を示している場合、それが新サービスの成功の鍵になる可能性があります。
このPCAプロットは、どの要因が新サービスの成否に影響を与えているかを理解するのに役立ちます。主要因の特定とその最適化が、ビジネスの成功に寄与するでしょう。
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。
