📊 データ分析（GPT-4.1による）
データを分析すると、以下のような傾向や特性が明らかになります。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は、最初と最後のデータポイントでは0.72から始まり、その後0.75付近の変動を示しています。この小さな範囲内での変動は、全体的に比較的安定していると言えます。
– **個人WEI平均**は全体的に0.66から0.75という変動範囲にあり、特に2025-07-02の午前には0.66に下がっている点が注目されます。
– **社会WEI平均**は、0.68から始まり、一時的に0.825に上昇した後、最終的に0.7125に落ち着いています。
### 異常値
– 異常値は検出されておらず、全体的にスコアは健全な範囲内で推移しています。データの間隔が狭いことから、短期間の変動が大きな異常としては捉えられていない可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– **長期的なトレンド**は平坦で、季節的なパターンもそれほど顕著ではありませんが、日中の評価タイミングによって若干の変動があるように見受けられます。
– **残差成分**は小さいため、外的要因による大きな揺れはありません。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**によると、特に**社会的多様性**と**社会インフラ**、および**社会的公正**との相関が高いことが推察されます。これにより、社会の全体的な公正感や公平性がインフラ整備の状況や多様性の促進によって影響を受けていることが示唆されます。
### データ分布
– 箱ひげ図を仮定して考えると、各項目スコアは狭い範囲で分布しており、中には外れ値と捉えられる変動も少ないでしょう。また、各項目の中央値は、全体的には平准化されているようです。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1（寄与率 50%）** と **PC2（寄与率 36%）** は、WEI全体の86%の変動を説明しています。PC1が多くの重量を持つことから、個人と社会の両面の総合的な要因が主要な構成要素になっている可能性があります。PC2は社会側の特定の項目、特にインフラや多様性に関する側面が強調されていると考えられます。
### 結論
この分析では、WEIのスコアは全般的に安定しており、持続可能性と公平性が継続的に強調されていることがわかります。社会インフラの整備や人的資本の向上が、総合WEIスコアに大きく寄与していることが示され、持続可能な社会の構築が進行中である可能性が示唆されています。データの範囲が狭いものの、全体としては安定した状況があると言えるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータ（2025年7月頃）では、実績AIのWEIスコアは0.8付近を示していますが、決定木回帰による予測がやや低下しています。
– 算出期間の後半（2026年7月頃）では、比較AIが0.8付近で密集しており、ある程度安定した高スコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の段階で、一部の予測（ランダムフォレスト回帰など）が実績と異なり、急激な低下（0.6以下）を示しています。
– 後半部分では外れ値が見当たらず、安定した分布を見せています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の実績データは、実際のWEIスコアを示しており信頼性があります。
– 色と形の異なる点（緑の円や赤の×）は異なるモデルによる予測を示し、モデル間での比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の実績AIの値と比較して、予測値は概ね一致していますが、時折異なる動き（特にランダムフォレスト回帰）があります。
– 異なる予測モデル間（線形回帰、決定木回帰）での関係性は大きな違いはなく、ほとんどの場面で安定した推移を見せます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は比較的固定されており、実際のスコア（青の点）に対して予測スコアも似た動向を示していることから、モデルによる予測の信頼性が伺えます。
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**
– このグラフから、予測モデルが実際のスコアをうまく捉えてることが感じられます。特に長期間にわたり安定した高スコアを保っている点は、ビジネスにとっては非常にポジティブな要素です。
– 大きな外れ値や急激な変動が少ないため、サービスの安定性を維持していることが示されています。これにより、サービス利用者の信頼性確保や満足度向上に繋がる可能性があります。
このグラフは、新サービスの評価に対して有効な予測モデルを示しており、今後の戦略策定に役立つ可能性があります。
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:
このグラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– 最初のデータポイント（実績AI）は比較的高い値で始まっており、次第に下がる傾向が見られますが、それに続くデータは欠落しています。
– 大きな期間が空いた後に、新たなデータポイント（前年比AI）が出現しています。これらのポイントはグラフの右側に集まっていますが、トレンドとして捉えるにはさらなる情報が必要です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の数日の急激な低下が見られますが、その後のデータは散布しておらず、不規則的な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（実績AI）**: 青い点で示されています。このカテゴリでは他の方法と比較して異なる時間枠です。
– **予測（予測AI）**: 赤い「×」マークで表示されています。非常に少ないサンプルだけが描かれています。
– **前年比（前年比AI）**: 緑の点で表示されており、最近のデータを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測との間に大きな期間があり、これらを比較するためのデータは限定的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータと後半のデータで明確な連続性がないため、直接的な相関を捉えるのは困難です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 初期の急激な下落は、何らかの要因（たとえば新サービスの市場への適応の難しさ）の可能性を示唆します。
– 長期間のギャップの後に緑色のデータが表示されていることは、マーケットによる遡り事例や戦略の変更を示しているかもしれません。
– データポイントの少なさから、具体的な予測を行うにはさらなる情報が必要です。ビジネスでは、データポイントを増やすことやより定期的な観測が役立つでしょう。
グラフから新しいサービスの移行期間中の課題や市場反応の把握には追加のデータ収集と比較分析が不可欠であると言えます。
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:
グラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青色のプロット）はおおよそ横ばいです。
– 複数の予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、同じ期間内でほぼ一定ですが、決定木回帰（緑色と紫色）がわずかに高値で安定しています。
– 時間が経過した後、比較として示されるデータ（薄緑色）が右側にあり、高い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の散布図には、顕著な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**:
– 実績データが青色のプロットで示され、モデルによる予測値は異なる色で示されています。
– 薄灰色のエリアが予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データ**:
– 実績と予測の異なるモデル間での関係性が観察されていますが、初期の実績値と比較して、最終的な値が大きく変動していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータ間には強い相関関係が見られない一方で、予測はモデルによってやや異なった方向性を見せていますが、概して安定的です。
6. **直感的な理解と影響**:
– 初期の実績データが安定していることから、この新サービスカテゴリの初動は安定的と言えます。
– しかし、予測により将来的な上昇も示唆されています。
– 社会やビジネスへの影響として、新サービスの成功可能性を示唆し、戦略的に投資を増やす検討が必要かもしれません。
このグラフにより、新サービスの安定性と将来の成長の可能性を検討するための有用な情報が得られます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期段階ではWEIスコアが0.8付近で始まり、その後、急激に低下して0付近に到達しています。その後のデータはグラフ上で確認できませんが、期間を通してのトレンドは大きな減少として認識できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– スコアが急激に低下しています。最初の点からほぼ垂直に下がっているため、急激な変動が発生していることが明らかです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示しています。
– 緑色の点は前年の比較データと思われます。
– ピンクと紫のラインは異なる予測モデル（線形回帰、ランダムフォレスト回帰）を表しています。
– 「予測の下限かさ範囲」も示されていますが、それが変化の範囲にどのように影響を与えているかが視覚的には不明です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測と実績の間に大きな乖離があるようです。また、一部の予測モデルは、実績の急激な変動を正確に捉えられていない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は、一貫しているというよりも、急激な変動があり、それに対応する予測が困難であることを示唆しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 人間の直感として、このような急激な変動は、経済的余裕に何らかの緊急事態が発生したことを示唆するかもしれません。予測不可能な出来事や経済環境の大きな変化（例えば金融危機や大きな市場変動）が関与している可能性があります。
– ビジネスや社会的には、そうした急激な変化に迅速に対応する体制の必要性や、柔軟な戦略の重要性が示されています。危機管理や予測モデルの精度向上が重要な課題と言えるでしょう。
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**:
– グラフのプロットは主に左側に集中し、明確な期間的トレンドが見られません。左側に集中したデータがあり、右側に数点散在しています。
– 頻繁なデータ取得がない可能性があり、間の期間の変化をつかみにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 緑で示される比較AIのデータポイントは他のデータと離れており、以前のデータと比較して低い値を示しています。これが外れ値と見なされる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績データを示しており、多少上下にばらつきがあります。
– 緑と赤は予測値を示し、それぞれ異なるモデル（線形回帰、ランダムフォレスト、決定木）による予測を示しています。
– 紫、シアン、赤の線や点が、異なる予測手法の結果を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測方法が用いられていますが、全体のトレンドは一致していないようです。異なるモデルによる異なる動向が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 最初の期間で実績データがあるが、後半になるに従って予測が中心になります。これは時期によるモデルの推移を示しているかもしれません。
6. **直感的およびビジネス・社会への影響**:
– データは非常に散発的であり、継続的な計測が難しい可能性を示唆しています。ここから得られる直感として、長期的な健康予測が難しい状況にあり、定期的な評価やデータ取得が求められていると考えられます。
– 健康状態の予測精度向上には、より多くのデータと精緻なモデルの構築が必要です。新しいサービスやテクノロジーが提案される余地があるかもしれません。
このグラフが示すものは、健康状態の評価や予測における多様なアプローチの重要性を浮き彫りにし、データの頻度と質の向上がキーであることを示しています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は一貫したスコアを示しています。予測ライン（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）はわずかな上昇傾向を示していますが、明確な上昇や下降トレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は目立たず、データは主に集中的な範囲内でプロットされています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は過去の実績を示し、灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
– 線の色の違い（青、紫、シアン）は異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測を示しており、近似したスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデル間での予測値が似通っていることから、モデルが類似のトレンドやスコアを予測していると考えられます。
– 各モデルの予測と実績の間に大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは狭い範囲に集中しており、密度が高いと言えます。
– モデル予測と実績間で一定の一致が見られ、相関関係は高いと推測されます。
6. **直感的なインサイトと社会的影響**
– このグラフからは、心理的ストレスのWEIスコアが安定している可能性が示唆されます。安定しているということは、対象者の心理的ストレスが大きく変動していないことを示します。
– ビジネス面では、新サービスの導入がユーザーのストレスレベルに対して大きな影響を与えていないと考えられ、サービスの受容性や満足度が高い可能性があります。
– 社会的には、心理的ストレスを継続的にモニタリングし、必要に応じて適応戦略を導入する準備ができていると評価できるかもしれません。
データの安定性とモデルの予測一致性が高いことから、良好なサービスのパフォーマンスが推測されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは最初の時点で高いWEIスコアを示していますが、急激に下降しています。そして、その後の期間は「予測（決定木回帰）」や「予測（ランダムフォレスト回帰）」がこの下降した状態を維持しています。
– 最初の急激な低下以外には、あまり変動が見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の急激な低下が著しい急激な変動です。実績データが高いスコアから0に急落している点が見られます。
– その後のデータポイントは安定しています。
3. **各プロットの意味**
– 「実績（実績AI）」は青色の点で示され、現実のデータポイントです。最初の数日のみ現れ、その後はデータがありません。
– 「予測（予測AI）」は赤い×で示され通常の予測点ですが、このグラフには表示されていません。
– 「前年度（比較AI）」は緑色の丸で、過去のデータを指し示しており、それらは一定の高いスコアを維持しています。
– 「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）」は過去に基づくモデルの予測値です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績が急激に低下しているにもかかわらず、前年データはそれ以前の高スコア水準にとどまっています。この差から、実際の状況が前年と大いに異なることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データに大きな乖離があります。実績が急速に悪化した一方で、前年（もっと安定している）データは高い状態で維持されています。
6. **人間が感じる直感的印象と影響**
– 初期にスコアが低下している点は、サービスの導入直後に問題や変更があった可能性を示唆します。
– 前年度との大きな差異は、環境変化や改革の必要性を示しているかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、開始時の問題が市場や利用者の期待と齟齬をきたした可能性があります。改善策を講じることで、安定した高スコアを取り戻すことが求められるでしょう。
この分析に基づき、サービス改善や適応戦略の検討が重要となります。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– グラフの前半部分では、実績のWEIスコアが比較的高い位置から急激に下降しています。特に直後に0まで下がる動きが見られ、急激な変動があることがわかります。
– 後半部分ではデータが存在せず、スコアは不明です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データが急激に0まで減少した点は外れ値と言えます。この大きな変動は特異な事象の結果である可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績のデータを示しており、急な減少が注目されます。
– 緑のプロットは前年の比較を示しますが、こちらは高いスコアを維持しています。
– 他の色の線やプロットは予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しており、急激な下落に対応しきれていない様子です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデルは実際の急激な変化を捉えるのが難しいことがわかります。
– 前年のデータと現在の実績データの間に大きな差異が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測モデルのデータ間で相関がないように見えます。機械学習モデルは実際の急な変化を予測できていないようです。
6. **直感的な感じやビジネス・社会への影響**:
– グラフを見る限り、新サービスの公平性・公正さの評価が大きく低下していることを示唆しています。これは、ビジネスの評価指標に大きな影響を与える可能性があります。特に実績が急激に悪化していることは、サービス品質や社会的信頼に対する大きな懸念を引き起こすでしょう。
– モデルの予測精度の改善が求められる中、これらの変化に素早く対応し、信頼性を取り戻すための施策が必要とされるでしょう。
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**:
– 初期（2025年中頃）の実績スコアは約0.8でスタートし、予測によって変動しています。その後、2026年6月頃には、前年比のスコアが安定して高い位置（0.8以上）にあります。
– 期間全体を通してのトレンドとしては、全体的にWEIスコアの安定性が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 目立った外れ値や急激な変動は見られません。予測値と前年比が密接して安定しているように見えます。
3. **各プロットや要素**:
– **実績（青のプロット）**:
– 初期に特化して表示され、予測の基準としての役割を持ちます。
– **前年比（灰色と薄緑のプロット）**:
– 長期的トレンドを示し、将来の安定性を支持しています。
– **予測（赤の×、青、緑、紫の線）**:
– 複数の回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）を用いており、それぞれの予測値が密接して一致しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値が密接に連携していることから、予測モデルの信憑性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値に高い相関関係があることは、モデルの信頼性を指し示します。
– 分布は一定範囲内に収まっており、一貫したパフォーマンスが示されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが安定して高いことは、サービスが持続可能性と自治性を維持していることを示します。
– 予測モデルの一致は、将来的な施策の計画に対して信頼できる情報を提供します。
– ビジネス・社会において、持続可能な成長戦略を支えるデータとして有効です。
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:
このグラフは、社会WEI（社会基盤・教育機会）のスコアを時系列でプロットしたものです。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**:
– グラフは期間全体を通して、初期と終盤にデータが集中しています。
– 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）のいずれも、初期データに対し、比較的横ばいで高い値で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データは急激な上昇を見せていますが、それ以降は予測値で安定。
– 後半のデータ（前年値）はややばらつきがありますが、大きな外れ値は見当たりません。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績値で、初期に高い値を示しています。
– 緑の前年データは終盤に集中し、昨年の実績を示しています。これも、高い値を示すため、ポジティブな動向が見られます。
– 各予測モデルの線は一定の範囲で非常に近い値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 緑の前年データと初期の実績は高い値を持ち、予測モデルがこれをベースに横ばいの予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績値と後半の前年データの間には明確な高い値の相関関係が見られます。
– 予測値は実績に基づいて非常に保守的かつ正確な範囲を維持しています。
6. **直感的に感じることや影響**:
– このグラフから直感的には、初期から安定した高いパフォーマンスの印象を受けます。
– ビジネスや社会において、安定したスコアを維持することは信頼性の高いサービスや政策の継続を示唆します。
– 教育機会や社会基盤の向上が持続していることが考えられ、今後も期待されます。
このデータの特徴を基に、戦略的意思決定に活用することが可能です。安定した社会基盤は新たなサービスの投入や政策の継続にプラスの影響を与えるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は最初に非常に高いスコアを示していますが、その後急激に下降しています。これは、多様性や共生の指標が急激に悪化したことを示唆しています。
– 予測（ピンク、紫、シアンの線）はある特定の時点で急激な下降を示しており、これはモデルが実績のトレンドに合わせて調整しようとしている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績のスコアが急激に0に近付く点は、明らかに外れ値です。この急激な変動は、実際の社会的状況の急変やデータの異常が原因かもしれません。
3. **各プロットの意味**:
– 実績（青）は、実際のスコア。
– 予測（赤い×印）は、将来のスコアの予測。
– 緑の丸は前年のスコアを示します。
– 予測の下限範囲（灰色）は不確実さの範囲を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータの間に大きな変動があり、前年の安定したスコアと比較したこの変動は注目に値します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の急激な下降と予測の合致は、予測モデルがデータの急変に強く反応していることを示しています。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 観測された急激な変動は、多様性や共生に関する社会的な取り組みが必要であることを示しているかもしれません。この変動をビジネスや政策立案者がどのように捉えるかは、今後の対策に深く影響を与えるでしょう。
– 安定した過去の実績と現在の不安定さの間を埋める施策の策定が求められる可能性があります。これにより、社会の多様性や共生の保証が再確立されるでしょう。
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:
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**:
– 色の温度（青から黄色）により、WEIスコアの変化が視覚化されています。この期間内で、特定の日（特に2025年7月2日）に急激な変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月2日には、非常に高い値（黄色）が観測され、その前後の日は低い値（緑や紫）が見られます。これは外れ値や特異なイベントの存在を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの高さを示示しています。黄色に近づくほどスコアが高いことを示し、紫や青に近づくほどスコアが低くなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日毎の変化を見ると、各日のスコアが時間幅によって変動していることがわかります。特に特定の時間に関連したパターンは見られませんが、特定の日のスコアの急上昇は注目すべきです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日時によるスコア分布には特定の傾向や周期性が見られないため、特異なイベントが原因と考えられます。
6. **人間が直感的に感じることやビジネスや社会への影響**:
– 特定の日に高いスコアが観測されていることから、その日にユーザーや取引が増加した可能性があります。この日の特定イベント、キャンペーン、あるいは市場の変動の影響かもしれません。このような特異な日に注意することで、ビジネス戦略やリスク管理に役立つ洞察を得ることができます。
このヒートマップは、特定の時間枠での顕著な変化を視覚的に理解するのに役立ち、この変化の要因を詳しく調査することが次のステップとなるでしょう。
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:
このヒートマップについて、以下の点に注目できる分析を行います。
1. **トレンド**
– 日付によるトレンドは短期で、3日間しか観測されていません。この短期間では周期性や明確な上昇・下降トレンドは捉えにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日と7月3日の19時台は黄色で表示され、高いWEIスコアを示しています。
– 7月2日の8時台は紫色で、スコアが最も低いことを示しています。この変動は短期間内での大きな変動を表しており、特定の出来事や要因が影響を与えている可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色の濃淡（紫から黄色）は、WEIスコアの低さから高さを示しています。特に18時から19時台が高スコアを記録しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとのスコアが特定の日で異なるため、同一日における時間依存性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯にスコアが高いことは、これらの時間にユーザーアクティビティや興味が集中している可能性を示しています。
– 朝8時と夕方19時のスコアの変化が目立ちます。
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**
– 夕方の時間帯でアクティビティが集中することは、ビジネスのピーク時間を示唆します。マーケティングやサービス提供のタイミングとして有効です。
– 朝の低スコアについては、ユーザーエンゲージメントを向上させる施策を検討する余地があります。
このヒートマップは、新サービスの使用パターンやユーザーアクティビティに関する貴重な洞察を提供し、顧客のニーズに応じた施策の計画に役立ちます。
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:
以下は視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– カラースケールを用いており、特に2025年7月1日から7月3日の間の変動が示されています。
– 短期間における変動は大きく、定常的なトレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月2日は明るい黄色のため、特に高い値を示しています。この日は他の日と比べて突出している可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色の濃淡が数値の大小を示しており、黄色は高値、青色や紫色は低値を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 1日単位での比較となっており、時系列内での相関関係を詳細に示しているわけではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色の変化から、一部の時間帯において大きな変動が見られますが、全体的な相関や分布の傾向は見られません。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 新サービスの評価（WEIスコア）が特定の日に急激に高まっていることは、何らかの重要なイベントや新機能の導入があった可能性があります。
– ビジネス的には、なぜこのような評価の変動が起きたかを解明し、それを活かした戦略立案が求められるでしょう。
このヒートマップからは、短期間の評価変動を素早く把握し、それに基づいた迅速な対応策を考える必要があることが伺えます。
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:
ヒートマップを見ると、以下のような洞察が得られます。
### 1. トレンド
– ヒートマップは相関関係を示しており、時間的なトレンドよりも異なる項目間の関係を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 0.9以上または-0.9以下の相関は強く強調されています。一部の項目間には極端な相関があります。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– 赤は強い正の相関、青は強い負の相関、白色付近は相関がほとんどないことを示しています。
– 最も目立つ相関は「個人WEI（心理的ストレス）と個人WEI (健康状態)」および「社会WEI（公平性・公正さ）と社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間で見られ、双方とも強い正の相関があります。
### 4. 複数の時系列データがある場合の関係性
– 時系列データではありませんが、項目間の相関から、異なるWEI項目がどのように関係しているかがわかります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」の間には0.88の強い正の相関があり、個人の全体的な幸福度が心理的ストレスによく反映されていることを示唆しています。
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の間に強い正の相関（0.85）が見られ、社会的な公平性が高いと持続可能性が向上する可能性を示しています。
### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響の洞察
– 心理的ストレスと健康状態の強い関連性は、企業がストレス管理プログラムを導入する重要性を示しています。
– 社会的な公正性と多様性の関連性は、持続可能な社会を築くために多様性の促進が重要であることを示唆しています。
– こうした相関関係を理解することで、新サービスや政策の設計における優先事項を明確にすることができるでしょう。
このように、ヒートマップは複雑な相関関係を視覚的に理解するのに非常に役立つツールです。
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:
この箱ひげ図を分析しますと、以下のような視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 全体を通してみると、WEIスコアの中央値は指定されたカテゴリ間で大きな変化があるわけではなく、各カテゴリ独自の分布を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリで外れ値が見られます。例えば、「社会WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」では観測範囲から飛び出したデータポイントがあります。
– これらの外れ値は、特定の期間中に異常な状態があったことを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 箱ひげ図の「箱」は、データの第1四分位数(Q1)から第3四分位数(Q3)までの範囲を表し、中央値を線で示しています。
– 「ひげ」はデータの範囲を示し、外れ値は小さな円で表示されています。これにより、データの分布のばらつきを視覚的に評価できます。
– 各カテゴリの平均スコアは、色の明るさや箱の中央にある線で示されており、一般的な傾向やパフォーマンスを視覚的に把握するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– カテゴリ間で時系列データの直接の関係性は示されていないため、個別のデータカテゴリの特性に注目する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部のカテゴリは他よりもばらつきが大きく、それが指標の対象による普遍性または特異性を示している可能性があります。「社会WEI（生態系・持続可能性）」は非常に狭い範囲での分布である一方で、「社会WEI（社会基盤・貧困軽減）」は広い分布を見せています。
6. **直感的印象や社会・ビジネスへの影響**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI（経済的余裕）」などではばらつきが大きいが、これが市場や社会での経済的不安定性を反映している可能性があります。
– 「社会WEI（生態系・持続可能性）」のような分布が狭い分類は、一定したパフォーマンスや政策の効果があることを示唆しています。
– ビジネスにおいては、例外的な変動が見られるカテゴリに対してはリスク管理や戦略的アプローチが必要です。
このグラフから人々は、特定の領域におけるサービスの強みや弱点をより明確に把握し、それに基づいて政策立案や企業戦略を調整することが可能です。
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、新サービスカテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に考察を示します。
1. **トレンド**:
– 主成分分析のプロットであるため、時系列トレンドは直接観察できません。ただし、データポイントの分布がデータの共通特性や潜在構造を表すと考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右下および中央上部にあるデータポイントが他のデータポイントから離れており、外れ値を示している可能性があります。これらは特定の時間や状況で異常な振る舞いを示した要素を反映しているかもしれません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 各データポイントは、元のデータから抽出された2つの主成分で構成されています。このプロットでは、第1主成分が50%の分散、第2主成分が36%の分散を説明しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 複数のデータポイントを分析すると、相関のある変数間の潜在的な関係を示唆します。例えば、第1主成分が貢献度の高い要素を反映し、第2主成分がより詳細な違いを表している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布具合から、データは第1主成分に沿って広がり、第2主成分に対してはポイントが拡散されています。これにより、第1主成分がより多くの情報を捕捉していることがわかります。
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**:
– 分析により、どの要素が新サービスの成功に大きく寄与しているかを特定できるため、新規プロジェクトのフォーカスポイントを特定するのに役立ちます。外れ値の要素について検討することで、改善や回避のための戦略を立てる手助けになるかもしれません。
このPCAプロットは、データ構造や各要素の相対的な重要性を把握するための強力なツールであると考えられます。
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。
