📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 時系列推移
– 総合WEIスコアは、0.71から0.75の範囲で変動しており、全体的に安定しています。この期間は横ばい傾向を示しており、大きな上昇または下降は見られません。
– 個人WEI平均は比較的不安定で、0.66から0.75の範囲で変動しています。特に2025年7月2日08:10の0.66は短期間での最も低い値です。この変動は、個人の生活面での不安定な要素が反映されている可能性があります。
– 社会WEI平均は逆に徐々に上昇しており、0.68から0.825に達しています。社会要因が改善していることを示唆しています。
#### 異常値
– 特定の日付に顕著な異常値は検出されていません。データは全体的に範囲内でまとまっており、連続するデータの中で大きく外れる遷移は見られません。
#### 季節性・トレンド・残差
– 長期的なトレンドとして、社会WEIの上昇は注目に値します。この上昇は、持続的な社会基盤の強化や公平性向上の努力が反映されていると考えられます。
– 季節性が顕著ではないため、変動は短期間の要因やランダムな要素に左右されている可能性があり、残差は比較的小さいことが予想されます。
#### 項目間の相関
– 個人の経済的余裕と健康状態は比較的一貫しており、個人の自律性とも相関している可能性があります。
– 社会の持続可能性と社会基盤、または公平性が相関している傾向が見られ、これが社会WEIの上昇に寄与していると考えられます。
#### データ分布
– 箱ひげ図からは、大きな外れ値は観察されません。各スコアはほぼ中間値付近に集中していますが、個人の心理的ストレスは若干のばらつきがあり、より広範な分布を取っています。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– PCAの結果、PC1が0.69の寄与率を持ち、主要な変動要因であることを示します。このことから、WEIスコアの大部分が共通した背景要因によって支えられていることがわかります。
– PC2の寄与率は0.18で、これは次に重要な変動要因を示すものであり、要因の多様性が少ないことを示唆します。つまり、個別の要因がWEI全体に及ぼす影響は比較的限定的である可能性があります。
### 結論
この分析から、総合的にWEIスコアは安定しており、特に社会的要因の改善が見られます。個人の経済および健康状態による影響は短期間でのばらつきを示しますが、持続的な社会基盤と公平性の改善が長期的なWEIの安定化に寄与していると言えるでしょう。このデータは持続可能性や教育機会の拡大が社会の幸福度に直接寄与していることを示しています。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 時系列全体を通じて目立つトレンドは確認できません。データポイントは初期と後期の2箇所に分散しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期期間に紫色の線が示すように、予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に関するいくつかの予測が存在しており、実績値と予測値の間にズレが見られます。
– 後期のデータポイントは、前年度の比較として示されていますが、外れ値として特に注目するものはありません。
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、評価時点のスコアを表しています。
– 緑のプロットは前年の比較データを示しており、長期間にわたる安定した傾向を示しています。
– 紫や他のカラーの線で表されるのは各種の回帰予測で、これにより将来の傾向を模索しています。
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が初期段階で重なっているように見えますが、その先は別データとして示されています。これにより予測の精度を評価する基礎が提供されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間には若干の乖離がありますが、期間が分散しているため、相関を見出すのは難しいです。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**
– 初期段階での予測と実績とのずれは、予測モデルの改善余地を示唆します。また、これらの予測をもとに新サービスの開発・導入戦略を見直す必要があります。
– 長期的には、前年との比較を通じて成長や安定性を確認することができ、ビジネスの方向性を考える上で役立ちます。この観点から、新サービスの戦略変更や市場への期待の設定が求められるかもしれません。
全体として、新サービスの導入や改善において、今回のグラフ解析から得られる予測精度の向上や過去比較の活用が非常に重要であることが示唆されます。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– 初期段階で連続した実績AIのデータポイントは高いWEIスコアを示していますが、急激に減少しています。
– 「予測（ランダムフォレスト回帰）」は非常に低いWEIスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績AIのデータポイントからランダムフォレスト回帰の急激な下落があります。これは大幅な変動を示しており、外れ値的な振る舞いとして考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 青い実績ポイントは実際のパフォーマンスを示し、緑色の前年との比較が後期に一列に並べられています。
– 他の予測手法（線形回帰、決定木回帰）は表示されていないか影響が少ないように見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績とランダムフォレスト回帰の間で大きな乖離が見られ、それらの間に予測精度の課題があることが示唆されています。
– 前年データは一貫しており、前年との比較は安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測には大きなズレがあり、過去のデータに基づいた予測が現実に即していない可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々はこのグラフから、データモデルの正確性に疑問を抱くかもしれません。ランダムフォレスト回帰が予測において有効でない可能性があります。
– ビジネスへの影響として、新サービスのパフォーマンスが非常に不安定であるという印象を与えるため、さらなる分析と改善が求められるでしょう。
総じて、この時系列散布図は、初期の成功が維持できず予測モデルが実パフォーマンスを捉えきれていないことを示しており、アルゴリズムの再調整が必要かもしれません。
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:
このグラフについて、以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– 初期（左側）は、WEIスコアが急上昇し、その後やや下降しています。これは予測と整合しているようです。
– 期間全体にわたる長期的なトレンドについて言及するにはデータが不足していますが、急激な上昇と安定性が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の上昇と下降は急ですが、その後の安定期に外れ値は見られません。予測モデルによっては、極端な変動が予測されていることも示唆されていますが、実績データには現れていません。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績データで、データの密度は時間の経過とともに低くなっています。
– 予測のプロット（色分けされている）が複数あり、それぞれ異なる予測手法を示しています。この中には線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰があります。いずれも初期の実績データとは整合しているという印象です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測の際に使用した方法が異なるため、多様なアプローチが同一データにどのように適用されているかを見ることができますが、すべての予測が同じ期間にグループ化されているため、それらは直感的には類似した結果を出す傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 直接の相関性を観察するのは難しいですが、異なるモデルがほぼ一貫した結果に収束しており、モデルが求めるパターンがある程度共通していることがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の急なWEIスコアの変動は新サービスの投入や改善による効果を示唆していますが、その後の安定性は最初の衝撃からの正常化を表現している可能性があります。
– 予測のばらつきが少ないため、モデルの信頼性がある程度高いと考えられ、ビジネスの意思決定に役立てられるでしょう。これは、新サービスの短期的効果と長期的な成長を測るための手段として重要です。
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:
このグラフにおける分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフの序盤では、実績AIのスコアが比較的高い位置（約0.8）にあります。その後、非常に急激に低下し、ほぼ0に達しています。トレンドとしては下降が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**
– スコアが急激に下降する地点は、極端な変動として注目されます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績AIのスコアを示しており、初めは0.8付近ですが急降下しています。
– 緑の点は前年比AIであり、後半にちょうど2つのプロットが見られます。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰を示し、急激に下降しています。
– 他の予測手法（線形回帰、決定木回帰）は目立たず、全体として1つの目立った形跡が見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIの急激な変動に対して、前年比AIの数値が後半に回復している可能性を示唆しているように見えます。どの予測手法も、この変動をうまく捉えていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIのデータと前年比AIの間に特定の相関があるかどうかは不明です。分布としては、初期の高スコアから急降下するパターンが際立ちます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– ビジネス的には、何らかの要因で急激にスコアが低下し、それが継続しているという警戒すべき兆候です。直感的には、外的要因（市場の変化、競合の登場など）が影響している可能性があります。
– 社会的には、経済的余裕が急激に減少している状況であり、人々の消費行動や生活水準に影響を及ぼす恐れがあります。
データは、急激な変化とその後の傾向をより詳しく分析することで、更なる背景や要因を把握する必要があります。
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:
以下の点について分析を行います。
1. **トレンド**:
– 全体的に右側に向かうにつれてプロットが減少しており、中間の期間にはデータ点が見られません。これは、時間が経つにつれてWEIスコアが減少したことを意味します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月初めには、急にスコアが下がっている紫の線が見られ、急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 「実績（実績AI）」: 青い点で表示されており、過去のデータを示しています。
– 「予測（予測AI）」: 赤い×印（表示なし）で示されるはずでした。
– 「上限・下限（予測の不確かさ範囲）」: 薄い緑の点線。
– 「予測（線形回帰）」「予測（決定木回帰）」「予測（ランダムフォレスト回帰）」: カラフルな線で異なる予測モデルを表していますが、具体的な線は目立ちません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「実績（実績AI）」と「予測（ランダムフォレスト回帰）」が近接して描かれ、両者の密接な関連が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値（特に一部のモデル）が類似しており、ある程度の相関があると見られます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの影響**:
– WEIスコアの低下は個人の健康状態が悪化している可能性を示唆し、早期の介入が必要かもしれません。
– ビジネスサイドでは、健康関連サービスの急速な展開や新たな市場の可能性を探る必要があるかもしれません。
このグラフは、データの減少や変動に対するアプローチの見直しにも影響を与えるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の段階でWEIスコアは高め（約0.6）で始まり、急激に0近くまで下降しています。この結果は、最初の数ヶ月に大きな心理的ストレスの軽減があったことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 期間の初期に急激な下降が見られ、その後は新たなデータポイントがなく、予測のみが表示されています。これは外れ値というよりも明らかな急激な変動であり、何らかの重要な出来事があったかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績（実績AI）を、赤いバツは予測（予測AI）を示しています。初期の実績と予測の間には乖離があることがわかります。
– 緑色の点は前年度比（比数AI）で、最終的に期待される状態を示しているようです。
– 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おり、予測からの大幅な乖離や変動はないことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データに明らかな乖離があります。また、前年度比についての情報も示されているため、期待される改善より実際の変化が大きかったことが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの取得期間が短いため、明確な周期性やパターンは見られませんが、初期の急激な変動は他の予測モデルとの関与がないことを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから、初期に実施した新サービスが心理的ストレス軽減に即効性があったことを示しています。しかし、その後のデータがないため、持続性やその後の変動については不明です。
– ビジネスや社会への影響として、最初の改善が市場に対するポジティブな影響を与えうる一方で、短期的な成功のみでは持続性を疑問視される可能性があります。このため、さらなるデータの収集や新たな介入が必要かもしれません。
今後は、持続的な改善を示すためのデータ収集や、改善点の特定が重要となるでしょう。
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:
このグラフは、新サービスカテゴリにおける個人WEI（自由度と自治）のスコア推移を示しており、様々な要素が含まれています。以下に、視覚的特徴と洞察を詳しく分析します。
1. **トレンド**
– 実績（青）：初期段階で0.8付近にあり、その後急激に低下しています。
– 予測（ピンク線 – ランダムフォレスト回帰）：初期の実績値から時間と共に減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績の急激な下降は注目すべき点です。また、予測値の急下降も観察できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロット（実績）：実際のスコアを示しています。
– 緑色のプロット（前年）：前年との比較を提供しています。
– 予測領域および異なる色の線（ピンク、シアン、灰色）：予測モデルの予測結果（ランダムフォレスト、決定木、線形回帰）を示し、将来のスコア変動を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の間に関連があり、特に予測モデルの精度や信頼性に影響を与える可能性があります。異なる予測モデル間では、やや異なる傾向が観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値が急降下する一方、予測値は比較的高いレベルを維持している可能性がある。前年との比較では相対的に現在の評価が低いことが示唆されています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 自由度と自治の急激な減少は、利用者の満足度やサービスに対する信頼への影響を懸念させる可能性があります。予測値の継続的な減少は、新サービスの戦略に重大な見直しが求められること示唆しています。
– 社会的な視点からは、サービス提供者がユーザーの自律性や自由度をどのようにサポートしていくかが今後の成長に影響を与える要因になるでしょう。
このグラフからは、新サービスの提供における方向性の再評価と、ユーザーエクスペリエンスの改善が考慮されることが求められることが直感的に感じられます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– `WEIスコア`のトレンドは、初期に急激な上昇を示し、その後長期間にわたりデータが観測されていないか横ばいの状態です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の急激な増加が特筆すべき点で、これは新サービス導入時の反響または初期効果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**
– 青の実績プロットは、実際のデータを示し、この時点で単一の観測が行われたようです。
– 予測に使われる異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）の使用が示されていますが、これらの長期的な影響や傾向についての振る舞いは不明です。
– 緑の前年データが異なる時点で提供されていますが、どのようなパターンを持つかは表示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデルを使用した予測が行われていますが、それらが実績データとどのように一致または乖離しているかの詳細は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータを元にした予測結果との比較が行われていないため、相関関係や分布の特徴に関する詳細な情報は不明です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 初期の急激な上昇は、新サービスが導入直後に高い社会的公平性や公正さに寄与する可能性を示唆しており、これはポジティブな評価につながると考えられます。
– しかし、その後の長期的なデータの欠如は、この傾向が持続したかどうかの判断を難しくしています。
– ビジネスにおいては、予測モデルを活用することで今後のサービス改善や社会的インパクトの最大化に役立てることができるでしょう。
全体として、新サービスの導入が初期に大きな効果を持った可能性が示唆される一方で、その後の持続性の確認が必要であることが明らかです。データの継続的なモニタリングと評価が重要です。
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:
このグラフは、新サービスカテゴリにおける社会WEI（持続可能性と自治性）のスコア推移を360日間にわたって示しています。
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイントから急上昇し、その後スコアは安定しています。期間の後半では新しいデータはなく、継続的な予測のみが表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階で急上昇していますが、それ以降は一定の範囲で安定しています。このことから、外れ値や急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 実績（青色の点）は初期に集中し、その後は予測データのみです。
– 予測データには、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。これらはすべて同様の安定した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**:
– 予測データ間では大きな乖離は見られず、各モデルの予測が一貫しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係に関しては、初期の急上昇以降、全体の分布は比較的一貫して高いスコアを維持しています。
6. **直感的な感じやビジネスへの影響**:
– 持続可能性と自治性スコアが高く維持されていることは、サービスの安定度や信頼性を示唆しています。初期段階で急上昇した後の安定は、新サービスが成功裏に導入され、その後安定した運用が行われていることを示しているかもしれません。
– ビジネスにおいてはこの安定したスコアが持続されれば、サービスの拡大や新たな市場への進出を検討する余地があります。
全体的に、このグラフはサービスの初期導入期からの成功と、その後の一貫したパフォーマンスを示しています。
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:
グラフを分析しますと、以下の点が挙げられます：
1. **トレンド**
– 初期の実績AIのデータは2025年7月に見られ、その後、急激にWEIスコアは上昇しています。グラフの右側に行くにつれて、降下しているようには見えず、安定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 目立った外れ値は特に見られません。急激な変動もなく、スコアが安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は過去の「実績AI」で測定されたデータを示しており、これが基準データとみなされます。
– 緑の点は「前年（比較AI）」で示されているので、前年のデータと現在のデータの比較が可能です。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測線が一定の範囲で並行して安定した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AIのデータと比較AIデータの実際のスコアが一致しているかのように見え、それぞれが正の関連性を示しています。予測と実績の間には相関が高いことが予想されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの分布は安定しており、予測と実績の間で乖離は見られません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 予測データと実績AIデータが一致していることは、モデルが非常に精度高く機能していることを示唆しています。社会基盤や教育機会に関連する新しいサービスが、安定した成果を上げている可能性があります。
– 社会やビジネスにおいて、これほど安定したスコアは、政策の持続可能性や教育機会の確保を強化する努力が実を結んでいることを示しています。
このようにして、データから今後の施策への反映や開発の指針を見極められると考えられます。
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:
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイントはWEIスコアが0.8で高く、急激に1.0付近まで上昇しています。その後、データが少なくなるため明確なトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に急激な上昇が見られますが、その後のデータは少ないため、外れ値や変動が認識しづらいです。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績（実績AI）を示し、最初の期間に集中しています。
– 緑のプロットは「前年（比数AI）」を示し、後半に現れますが、密度は低くなっています。
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が別々の期間に現れており、二つのデータセット間の比較が難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 限られた期間とデータポイントのため、相関や分布のパターンは不明瞭です。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 初期のWEIスコアの急上昇は、実績AIの機能が非常に効果的であると感じられるでしょう。しかし、その後のデータの不足は、将来の予測および計画を難しくしており、新サービスの安定性や持続性に対する懸念を生むかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、この初期の成功が更なる投資や注目を引き付ける可能性がある一方で、データの不明確な部分は慎重な分析とモニタリングを必要とするでしょう。
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:
グラフの分析を行います。
### 1. トレンド
– グラフは360日間をカバーしているが、表示範囲は2025年7月1日から7月2日の2日間です。このため、長期的なトレンド（上昇、下降、横ばい）を観察することは困難です。
### 2. 外れ値や急激な変動
– このヒートマップは一部の時間帯で色が極端（紫や黄色）になっています。これはその時間帯でのスコアが大きく変動している可能性を示します。例として、7月2日の16時からランダムに値が変動しているように見えます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– ヒートマップの色は総合WEIスコアの高さを示しています。紫は低いスコアを、黄色は高いスコアを示しているようです。密度が高いエリア（色がついている場所）はデータが集中的に観察されている時間帯を示しています。
### 4. 複数の時系列データ
– 複数日で比較しているが、時間帯が異なるデータが並び異なり、それぞれの時間帯での変動が顕著です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データは限られた日付範囲と時間に集中しているため、全体的な相関を見出すのは困難ですが、特定の時間帯で高い活動（鮮やかな色）があります。
### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– ヒートマップの視覚から、特定の時間帯にサービスの利用が増えることが期待されます。このような情報は、効果的な人員配置やリソース配分に役立ちます。特に、ピークの時間帯や急激な変動のある時間に追加のサポートが必要かもしれません。
このグラフを使用することで、サービス提供者は高需要時間に備えてリソースを最適化する方策を立てることができます。また、新サービスの特定の時間帯での人気度を測定する指標としても有用です。
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:
このヒートマップから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 日付が2025年7月1日から7月2日の2日間のみ表示されていますが、この期間内で特定のトレンドは見えません。全体の360日間が表示されていないため、長期的なトレンド分析は難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時に急激な変動が見られます。この時間帯は黄色で示されており、他の時間帯よりも高いスコアを表しているようです。
3. **各プロットや要素**:
– ヒートマップの色は、スコアの高さを示唆しています。黄色が高いスコア（0.73付近）を、紫が低いスコア（0.66付近）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 提供されたデータでは、日付と時間という二軸があり、各時間帯のスコア変動が色で示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 1日目の夕方19時にはスコアが異常に高く、そのほかの時間帯や2日目との差が顕著です。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**:
– 7月1日の19時に大きな出来事があったか、もしくはその時間帯に新しいサービスに対する顧客の関心が集まった可能性があります。このようなデータは、その時間帯に行った施策やイベントの影響を示唆するかもしれません。この情報を元に、特定の時間帯に注力したマーケティングキャンペーンやサービスの改善に役立てることが考えられます。
全体として、このヒートマップは一定の短期間しか表示していないため、これ以上の詳細な分析をするにはさらに多くの日付を含めたデータが必要です。
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:
以下は、提供されたヒートマップに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– データは非常に短期間(2日間)をカバーしており、360日という期間には不十分です。このため一般的なトレンド（上昇、下降、周期性）は示されていません。
– 日別・時間別に異なる活動があることを示唆していますが、長期的な傾向を特定するにはさらに多くの日数が必要です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日19時の非常に低い値と、7月2日8時から16時にかけての色の変化（特に黄色）は、重要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**:
– 色相がWEI平均スコアの大きさを示しているようです。紫は低く、黄色が高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**:
– 各日の時間ごとの変動を示していますが、関連性や因果関係を見出すには他のデータセットや理由付けが必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 複数日または異なる時間帯での継続的な相関を示す証拠はこのグラフからは不足しています。
– しかし、特定の時間帯（7月2日8時～16時）の新サービス利用が特に高いことを示しています。
6. **直感的な人間の理解と影響**:
– 人間の直感では、色の変化の大きさに応じて、特定の日や時間帯に新サービスが注目されていると感じるでしょう。
– 例えば、7月2日の日中（8時～16時）の黄色領域は、顧客活動がピークである可能性を示唆しています。これはマーケティングやサポートのリソース割り当てに影響を与えるかもしれません。
**ビジネスや社会への影響**:
– 一定の時間帯での高い利用は、ターゲットマーケティングやプロモーションの機会を示唆します。
– 日毎の高低変動は、新サービスの有効性や受容度に関する重要なフィードバックとして役立つ可能性があります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 色の分布を見て、全体としては正の相関が多く見られますが、部分的に負の相関も存在しています。特に、社会WEIの「公正性・公正さ」と他の項目との相関が低めである点が特徴的です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動に関しては、ヒートマップ自体では明確な「点」のように示されませんが、色が特に濃い正や負の相関の部分は、他とは異なる重要な関係を暗示しています。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃さ（赤や青）は相関の強さを示しており、赤色に近いほど正の強い相関、青色に近いほど負の強い相関を表しています。
– 例えば、個人WEIの「健康状態」と「心理的ストレス」の間で強い負の相関（-0.74）が見られます。このことは、健康状態が良いほど心理的ストレスが低い可能性を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このヒートマップ自体は時系列ではありませんが、各項目間の全体的な動向を360日間のデータに基づいて見せています。特定の項目間での一貫した傾向を見つけることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI平均」と「社会WEI平均」は中程度の正の相関（0.13）を持ち、このことは個人と社会のWEIが完全には独立していないが、どちらかが高いからといってもう一方が高いわけではないということを示しています。
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「個人WEI(経済的余裕)」は強い負の相関（-0.92）を持ち、持続可能性が高まると個人の経済的余裕が減少する可能性を示唆しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 小売業やサービス業においては、個人の心理的ストレスが顧客満足度や営業成績に直結する可能性があるため、ストレス軽減策の導入が鍵となるでしょう。
– 経済的余裕と持続可能性のバランスには注意が必要で、持続可能性を推進する際には経済的な影響を最小限に抑える戦略が重要です。
これらの観察から、ビジネスや政策決定者は、関係性のある項目をより詳しく分析し、適切な施策を立案することが求められます。
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、新サービスカテゴリにおける様々なWEIスコアの360日間の分布を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– 各データポイントの変化のトレンドについては、この箱ひげ図では直接示されていませんが、中心値や範囲を観察することで全体的なパフォーマンスを比較できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各箱ひげに外れ値が見られます。特に「個人WEI（ストレス）」や「社会WEI（持続可能性と自律性）」には複数の外れ値が示されています。これらの外れ値は予期せぬ要因や特定の時期に異常な動きがあったことを示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図の箱は四分位範囲を表し、その中に中央値があります。上下の「髭」はデータの広がりを示し、外部の円は外れ値を示します。色は各WEIタイプの種類分けを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプ間での中央値の高さは異なるが、特定のWEIタイプ（例：「個人WEI（経済的余裕）」）では中央値が他と比べて低いことがわかります。これはこのカテゴリが他よりもパフォーマンスが低いことを意味します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人WEIと社会WEIの間で、スコアが似通ったパターンまたは変動が見られ、相関がある可能性を示唆します。ただし、箱ひげ図単体では明確な相関を特定するのは難しいです。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**:
– ビジネスや社会における各WEIタイプの重要性を直感的に判断するのに有用です。例えば、外れ値が多いカテゴリはリスクが高い可能性があるため、特にフォーカスが必要です。
– 特定のWEIスコアの分布が狭い、つまり髭が短い場合、スコアが安定していると考えられ、計画や予測がしやすくビジネスにおいて好影響をもたらすでしょう。
この分析を活用し、改善の余地があるカテゴリに注力することで、サービスの質を向上させ、より良い結果を得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:
### 視覚的な特徴と洞察
#### 1. トレンド
– このグラフは主成分分析（PCA）による分布を示しているため、時間的なトレンドは反映されていません。代わりに、主成分の各軸におけるデータのばらつきを観察できます。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 各データポイント間の距離が異なり、右上と左下のプロットは他の点よりも一貫して離れているようです。これらは外れ値として扱われる可能性があります。
#### 3. 各プロットや要素
– プロットは主成分軸上にデータを投影した結果を示しており、各点は異なるデータのサンプルを表しています。第一主成分（寄与率 0.69）と第二主成分（寄与率 0.18）によって情報が捉えられています。
#### 4. 複数の時系列データの関係
– 時系列データは含まれていないため、PCAによるデータサンプル間の空間的な関係を理解することに集中します。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 第一主成分が大部分の変動を説明しており、この軸においてデータが最も分散しています。データの大半がこの軸に関連した要因で説明されることを示唆しています。
#### 6. 直感的な印象とビジネスや社会への影響
– 人間は、このグラフを見て異なるデータサンプル間の類似性や差異を直感的に捉えることができます。
– 第一主成分が大半の変動を占めていることから、特定の要因が他の要因よりもこの新サービスに対して重要であると考えられます。
– ビジネスインサイトとしては、主要な要因に焦点を当ててサービスの最適化やマーケティング戦略を強化することが重要です。
– 外れ値は、特異なニーズや未開拓の機会を示している可能性があります。
この分析は、新しいサービスの戦略的な計画や市場における位置付けを考える上で有用です。
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。
