📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータセットの分析から、以下のような洞察が得られます。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は全般的に0.70から0.75の範囲で安定していますが、**7月3日の夕方**（16:24:43）に0.6875まで一時的に低下しています。これは他のスコアも同様の傾向を示しています。
– **個人WEI平均**は0.66から0.75の間で変動しており、とりわけ7月2日の朝に低下（0.66）する傾向がありますが、午後には回復しています。
– **社会WEI平均**は、一般的に高めのスコア（0.68から0.825）を保っており、特に7月2日の16:21:42には最高値の0.825を記録しています。
### 異常値
– 提供されたデータによると、明確な異常値は無いとされています。変動の幅は通常の範囲内であり、急激なスパイクやドロップは観測されませんでした。
### 季節性・トレンド・残差
– STL分解の詳細はありませんが、データからは短期的な変動と週日間での人気や注目度の変化が含まれている可能性があります。特に週初めから週中にかけての回復力や注目の高さが感じられます。
### 項目間の相関
– 個別項目の分析では、例えば**個人の健康状態**が7月3日には上昇して0.85を達成していることが示唆されており、この時期の健康関連の強化やキャンペーン活動が背景にある可能性があります。
– **自由度と自治**において、7月2日午前の低下が注目され、その後回復。変化の背景には個人の自由に関する一時的な制限があった可能性があります。
### データ分布
– 箱ひげ図のイメージから、個々のスコアは比較的狭い範囲で分布しており、中央値は安定している様子が伺えます。大きな外れ値の存在は確認されていません。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率が0.53**で、PCAの分析によれば、総合的な健康や公平性、持続可能性などの広範な要因がWEIに最も影響を与えていることを示唆しています。
– **PC2の寄与率は0.27**で、個人レベルでの経済的要因や心理的状態が次に重要な要素であることを示しています。
### 考察
– WEIの時系列データには大きな変動はありませんが、短期間での小さな上下動があり、これは内部または外部環境の小規模な変化やイベントに起因する可能性があります。
– PCAによる主要構成要素の解析から、健康や持続可能性の強化がWEI全体において大きな影響力があると推測でき、これらの項目への投資や施策が重要であることが示唆されています。
全体的な状況として、データを通じて何らかの施策やイベントが常に背景にあることが考えられ、今後はこれらの変動因子を深堀することでさらなる洞察が得られるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績 (実績AI)**: 最初の数日間は一定の範囲で変動していますが、顕著なトレンドは見られません。
– **予測 (線形回帰)**: 予測線が下降していることから、今後のWEIスコアが下がる予測がされています。
– **予測 (決定木回帰)**: ゆるやかな下降傾向が見られます。
– **予測 (ランダムフォレスト回帰)**: 安定して水平に近い傾向があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績データに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
– **青い点 (実績)**: 実際のデータ点を示しており、観測されたWEIスコアの変動を示します。
– **灰色の範囲 (予測の不確かさ範囲)**: 予測の信頼区間を示しており、実績データがこの範囲にいないことから、モデルの精度に改善の余地があることが示唆されます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測モデルの動きの違いが明らかであり、線形回帰は下降傾向を示し、ランダムフォレストは安定した傾向を示すなど、モデルによる予測の違いが見られます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データはクラスター化しており、全体的に大きなばらつきは見られないが、予測モデルは異なる傾向を示す。
### 6. 人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響
– 人間が直感的に感じるのは、予測されている下降トレンドに対する懸念でしょう。新サービスが市場で求められるか、または評価が低下する可能性があるため、サービスの改善や新たな戦略の策定が必要とされる可能性があります。
– **ビジネスへの影響**としては、予測が的中する場合、WEIスコアの低下が収益やユーザーの保持に悪影響を及ぼす可能性があるため、積極的な対策が求められることが考えられます。
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:
以下はグラフから得られる洞察です：
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータポイント（青色）は横ばい状態で、約0.7のWEIスコアの範囲に集中しています。
– 予測データは三つの異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づき示されています。線形回帰の予測は若干の下降トレンドを示していますが、他二つのモデル（特に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**:
– 現時点での実績データには目立った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**:
– 青のプロットは実績AIのデータで、安定的な評価を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）は、グラフの左側に灰色で示され、予測の信頼性を可視化しています。
– 三つの予測モデルは、それぞれ異なる線（紫色系）で示され、将来のWEIスコアの変動を予測しています。
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見られません。実績データの安定に対し、予測は全体としても安定を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のデータにおいて、特定の相関関係を示すデータはなく、実績データは特定の範囲内に均一に分布しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 現在の実績AIのデータは比較的安定しており、新サービスの評価としてはポジティブに捉えることができるかもしれません。
– 予測によって示された安定性は、新サービスが現状で適切に運営されている可能性を示唆しています。
– ビジネスにおいては、この安定した状態を維持するための要因を継続してモニタリングし、急激な変動や下落の要因を予め把握することが戦略的に重要です。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は7月1日から7月5日にかけて一定の範囲内にありますが、その後の時系列データに関しての情報はありません。予測は、ランダムフォレスト回帰（ピンク）は横ばいで推移し、線形回帰（紫）は減少傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいては特記すべき外れ値や急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のWEIスコアを示し、ピンクや紫の線は異なるモデル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おり、現実のスコア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**:
– 複数の予測モデルの動きに比較的一致が見られ、特に7月5日以降の予測においては動きが異なっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定の範囲内で動いているため、予測モデルの精度を高める上での基本データとしています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 実績データが短期間で狭い範囲に留まっている場合、安定性が高いと評価されるかもしれません。
– 一方で、予測モデルが下落を示している場合、将来的なサービスの見直しや改善が必要かもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、予測の不確かさや下降トレンドが示唆する将来のリスクに対して備える必要があります。
このグラフからは、新サービスのパフォーマンスに対して安定性を保ちながらも、将来の課題に取り組む必要があることが見えてきます。
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:
このグラフは、新しいサービスの個人WEI（経済的余裕）のスコアを30日間にわたって示しています。以下に、その視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は横ばいで、安定しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）は、最初の数日間は比較的安定していますが、その後急激に下降しています。
– 一方、他の予測手法（線形回帰と決定木回帰）は一定であり、変動が見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ランダムフォレスト回帰の急激な下降は、他の予測手法に比べて異常です。
– 他の手法の予測と一致しないため、一種の外れ値と考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示しており、安定した数値を持っています。
– 他のカラフルな線は異なる予測手法の結果を示しており、それぞれ違った予測パターンを持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と各予測手法の間に大きな乖離が見られます。特にランダムフォレスト回帰が顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測手法のうち線形回帰・決定木回帰は近似しているが、そこに相関があるとは言えません。ランダムフォレスト回帰の急降下が異常値として目立ちます。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**:
– このような変動は顧客の不安を招く可能性があります。特に、予測が不安定になると、ビジネスの信頼性に影響を与えかねません。
– ビジネス上での対応策としては、モデルの精度をさらに検証し、改善することが考えられます。また、顧客に対する透明性の確保やコミュニケーションの強化が重要です。
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:
このグラフについて以下のポイントを分析しました。
1. **トレンド**
– 実績AI（青い点）は直近で横ばい状態を示している可能性があります。30日間の期間内では大きな変動は見られません。
– 予測（線形回帰・決定木回帰・ランダムフォレスト回帰）のラインは、全体的に高いWEIスコアを維持していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績AIのスコアは比較的一定で、大きな外れ値や急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のデータポイントを示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示しており、実績データがこの範囲内に収まっていることが確認できます。
– ピンクや紫の線は異なる予測手法による予測スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIデータと各種予測の間に大きな乖離は見られず、予測が実績に近い状態を保っていることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは予測の不確かさ範囲内にあり、予測モデルと実際のデータの間にある程度の相関があることが伺えます。
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**
– 実績AIのスコアが安定しているため、このサービスを利用するユーザーは一貫した健康状態を維持できていると実感できるでしょう。
– WEIスコアが高いことは、サービスの有効性を示唆しており、サービスの継続利用を通じて健康状態の維持・改善を期待できることを示唆しています。
– ビジネス面では、予測と実績が近い状態であることから、信頼性の高いサービスを提供できていると評価され、顧客満足度向上やマーケットでの競争力強化に寄与するでしょう。
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:
グラフを分析する際のポイントは以下の通りです：
1. **トレンド**：
– 実績（青い点）に関しては、ほぼ一定で大きな変動は見られません。
– 予測の線（紫色など）は、予測モデルによって異なりますが、全体的にわずかに増加傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 実績データは比較的安定しており、大きな外れ値や急な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**：
– 青い点は実際のデータを示しており、予測の不確かさ範囲（灰色の帯）内に収まっています。
– 紫色の線は異なる回帰モデルによる予測を示しており、それぞれ異なる動きを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 実績データは一定の範囲内で変動し、予測モデルのいずれかが実績を正確に予測できる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 実績データと予測の不確かさ範囲を見る限り、大きな変動や外れ値はなく、予測は比較的信頼できる可能性があります。
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**：
– このデータからは、心理的ストレスの状態は現在安定していると感じられます。
– 時系列の予測が上昇トレンドを示す場合、今後の対策を考える必要があるかもしれません。
– ビジネス面では、ストレス軽減サービスの需要が高まる可能性があります。
このデータは、心理的なストレスの経年的な状況を把握するために有用であり、企業が適切な対策を講じるための貴重なインサイトを提供できます。
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:
以下にこのグラフから得られる視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は0.6から0.8の間に安定しているように見えます。
– ラインに示された予測（特に直線回帰、法定木回帰）は、当初の実績値から急激に低下し、その後、線形回帰は再び上昇する予測としています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値はなく、実績値は比較的一貫している。
– 予測の直線回帰では急激な低下が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の実績値は過去の実際のデータを示しており、これは比較的一貫性があります。
– ピンクと青の直線は予測値を示し、アルゴリズムの違いにより異なるトレンドを示している。
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は大きなズレがあります。
– 予測の不確実性範囲（灰色の帯）は実績値を比較的よく包んでいるが、予測はその範囲を下回っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測モデル間での相関は低く、公差のある予測を示しています。
– 実績データは不確実性範囲内にある。
6. **直感的な洞察**:
– 実績は安定していますが、予測モデル（特に線形回帰）は市場や状況の急激な変化を示唆している可能性があります。
– ビジネス面では、予測が低下を示していることから、サービスの調整や施策の再評価が必要かもしれません。
– 社会的にも、このような予測の差異は、利用者の自由度や自治が今後低下する可能性に慎重を要することを示唆しています。
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:
## グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績AI（青のプロット）は期間の早い段階でのみデータが示されており、比較的一定のスコアを保っています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰それぞれの予測が示されています。特に決定木回帰の予測スコアは急激に下降していますが、他の予測手法は横ばいの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 決定木回帰による予測（紫色の線）は初めの方で急激な下降を示しており、これは他手法の予測との顕著な違いです。これが外れ値と言えるでしょう。
3. **各プロットや要素**
– 実績の青色プロットは観測されたスコアを示していますが、予測結果がそれに追随しているかどうかは予測手法によります。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示していますが、この範囲内に収まる予測が多いことが確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データが少ないため、直接的な相関を確認するのは難しいですが、決定木の予測は他のどの手法の予測とも異なる挙動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと他の予測手法で大きな差異が見られず、予測の不確かさの範囲内での変動が主です。決定木回帰の急激なスコア変動が例外的と言えます。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 人間としての直感では、新しいサービスの公平性や公正性を測るこのスコアの安定性には不安があります。特に、予測手法によるスコアの変動が大きいと不安定さが感じられます。
– ビジネスや社会への影響として、予測手法の選択は重要であり、適切な選択が公正性の評価に対して大きく影響する可能性があります。特に、急激なデータ変動に敏感な手法は再評価が必要かもしれません。
このグラフからは、新サービスが社会的にどう評価されているか、またその予測方法によって評価がどう異なるかについて、多くの学びを得ることができます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は初期に集中し、その後は他の予測と比較する形で描かれていません。時系列全体を通して積極的な上昇や下降のトレンドは観察されませんが、最初の数日における値の上下は見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点の実績データには目立った外れ値は見られません。全般的に安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青い点）**: 実際のデータポイントを示しており、主に初期の日付に集中しています。
– **予測（赤いバツ）**: 予測値が示されているようですが、このグラフには明示的には見られません。
– **不確かさ範囲（灰色のバンド）**: 予測のブレを表しており、青い点と重なる形で最初の数日間のみ表示されています。
– **予測（他の色の線）**: ライン回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰に基づく予測が示されています。特にランダムフォレスト回帰は、他と異なりWEIスコアが一定でストラップのようにまっすぐに見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測（特にランダムフォレスト回帰）の関係性からは、実績がある程度の範囲内で安定していると考えられます。予測モデルが全体的に異なる手法で示されており、それぞれの特徴が見えますが、ランダムフォレスト回帰が全体に固定された予測を示していることが興味深いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測モデルの間に顕著な相関は確立されていないが、異なるモデルがどの程度のスパンで一貫しているかを比較する起点となっています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– 実績データが初期のみに現れ、その後の期間にデータが欠如していることから、サービスがどの程度持続可能性や自治を実際に実現しているかを判断するのが難しいです。この欠如が、持続可能性の評価や自治の確立にとって障害になる可能性があります。特に、ランダムフォレストが一定のスコアを保つという点は、将来的な安定性を仮定している可能性がありますが、実績データとの比較が重要です。
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:
以下は、提供されたグラフからの分析です。
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青い点）は若干の変動を示していますが、全体としては若干の上昇傾向を示しているように見えます。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、おおむね高いWEIスコアで推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて、特に目立つ外れ値や急激な変動は観察されません。
– 予測の不確実さを示す範囲（灰色）は広くないため、予測は比較的安定していると判断できます。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データ（青い点）は初期部分にのみ存在し、その後のデータはありません。
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰の予測値（ピンク色、紫色、水色）は30日間安定して1.0付近で推移しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間で大きな乖離は見られず、全てのモデルが同様のスコアを予測しており、信頼性のあるデータを提供していると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが安定しており、各予測モデルの間での予測結果は非常に似通っているため、選択したいずれかのモデルでも安定した結果が得られると考えられます。
6. **直感的な感想やビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアが高い状態で安定しているため、社会基盤と教育機会の提供において良好な状態にあることが示唆されます。
– 継続的な評価と改善により、この状態を維持することが可能と予測され、社会およびビジネスの持続的な発展にも寄与すると考えられます。
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:
このグラフについて、以下のような分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は、全体的には0.6から0.7の範囲内に分布しており、明確な上昇または下降トレンドは見られません。
– 線形回帰（紫色）は急激に下降しており、他のモデル（決定木、ランダムフォレスト）とは異なる予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 線形回帰の予測が他のモデルと大きく異なって大きく低下しており、外れた結果になっている可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点：実際の実績値。
– 灰色の領域：予測の不確かさを示しており、測定の変動範囲を示唆しています。
– 線の色：異なるモデルの予測を示しています（xAI、決定木、ランダムフォレストなど）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と異なる回帰モデルの結果は予測の精度やモデル選択の重要性を示唆しており、特定の時期においてモデルがどのように異なる予測を提供するかを観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の分布は比較的一貫していますが、予測モデル間で予測値の一致が見られず、モデル間の相関が低い可能性があります。
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**
– モデル間の予測のばらつきは、予測の不確実性を示し、新サービスの社会的な受容や影響をめぐるリスクがあることを示します。
– このデータの不確実性を理解することで、実際の施策や戦略の柔軟性が求められるかもしれません。
– ビジネスリスクを低減するために、適切な予測モデルを選び、信頼性を向上させる必要があります。また、社会的な多様性と共生の促進に向けて、データに基づいた意思決定が重要です。
このグラフは、情報に基づいた政策形成やサービス改善のために、予測モデルの評価と選定の重要性を強調しています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– ヒートマップは3日間をカバーしており、周期性や明確な上昇・下降トレンドは見当たりません。
– 各日における時間帯で明確なトレンドを示すパターンは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月2日の黄色いセルは、他のエリアよりもかなり高い値を示しており、外れ値として捉えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色が濃い紫から明るい黄色および緑へ変化します。紫は低いWEIスコア、黄色は高いWEIスコアを示しています。
– 日付ごとに異なる時間帯の動きを示していますが、全体の変動は大きいです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 7月1日と2日の間でWEIが日中に上昇する傾向が高まり、7月3日には再び低下している様子が見られます。
– 日々の変動が大きく、特定の時間帯だけ突出しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯におけるスコアの集中が見られず、各時間帯でのスコア変化が均一に分散していません。
– 各日のスコア分布は一定ではなく、各要素間の強い相関も見られません。
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**
– 特に7月2日の高いスコアの時間帯が、新サービスが成功を収めた瞬間かもしれません。
– 他の日の夜間帯での低スコアは、サービスの利用や関心が減少していることを示唆しています。
– ビジネスにおいては、特定の時間帯でのプロモーションやコンテンツの投入が有効かもしれません。
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**:
– 過去30日間のデータを示すヒートマップですが、実際には3日間のデータがあります。
– 日毎のデータとしては、7月1日から7月3日までが表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかに特定の時間帯（16-19時）の色の変化が際立っています。
– 7月1日19時と7月3日の8-16時のスコアが他と比べて高いようです。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色はおそらくスコアの高さを示し、黄色が高スコア、紫が低スコアを示しています。
– 7月2日の日中は他の日よりも低いスコアを示していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日の異なる時間帯でスコアに変動がありますが、全体としては7月2日が全体的に低いスコアになっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯、特に夕方や夜に高いスコアを記録する傾向があります。
– 分布としては、一般的に夕方から夜にかけてスコアが高くなるパターンが見られるかもしれません。
6. **直感的な感じやビジネスへの影響**:
– このデータは新サービスのパフォーマンスに関連している可能性があります。
– 高スコア時間帯にサービスを拡大することや、低スコアの時間帯に工夫を凝らすことで、より高い顧客満足度や効果的なサービス提供が期待できそうです。
– また、特定の時間帯に重点を置くことで資源の最適化が図れるかもしれません。
このような時系列ヒートマップは、サービスの利用状況を視覚的に把握しやすく、適切な対応策を導き出すための重要な指標となるでしょう。
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:
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_social_avg_heatmap_30日間_20250703182515.png.’, ‘type’: ‘invalid_request_error’, ‘param’: None, ‘code’: ‘invalid_image_url’}}
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:
この相関ヒートマップは、新サービスカテゴリにおける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示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は30日間の相関を示しており、時間的なトレンドは示していませんが、色のパターンから各項目の関係性の傾向が読み取れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値や急激な変動を示す要素はありませんが、色の明暗が相関の強さを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が赤（プラス）に近いほど当該項目間の正の相関が強く、青（マイナス）に近いほど負の相関が強いことを示しています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」は0.87と高い正の相関を持っており、これらの項目が関連していることがうかがえます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 期間が30日間であるため時系列の変動は分析しづらいですが、項目間の相関から、同時に変動しやすい項目の組み合わせが把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「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）」の間には0.74の正の相関があり、これらの項目が共に変動する傾向にあると言えます。
– 逆に、「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」は-0.53の負の相関があり、反対の動きをしやすいことが示唆されています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 新サービスの企画や実施において、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」のように関連性の高い項目に注目し、ウェルビーイングを向上させる施策が効果的である可能性があります。
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間の強い相関は、持続可能性を促進する施策が社会的多様性や自由の実現に寄与する可能性を示しています。
このような相関分析により、サービス開発や政策立案においてどのような項目を重視すべきか判断するのに役立ちます。
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の異なるWEIタイプのスコア分布を30日間で比較しています。以下に、視覚的特徴とその洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプごとに独立した箱ひげ図が表示されており、個々のトレンドよりも分布比較に焦点が置かれています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのWEIタイプで外れ値（小さな丸）があります。これらは平均から大きく外れたデータポイントを示しており、分析対象地域や時期に特異な要因が影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱はWEIスコアの四分位範囲を示し、中央の線は中央値を示しています。箱の上下のひげはデータの1.5倍の四分位範囲を示し、外れ値はそれを超えたデータポイントです。
– 色の違いは視覚的に異なるカテゴリを示し、各カテゴリの相対的なパフォーマンスを識別しやすくしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプの間で一貫したトレンドは特に観察されず、WEIスコアの変動は個々のタイプに依存します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くのカテゴリーで全体的に均等な分布が観察される一方、スコアの中央値が異なるため、特定のWEIタイプが他のタイプよりも良好なパフォーマンスを示していることがわかります。
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に関する洞察**:
– 高い中央値を持つWEIタイプは、顧客や社会から高く評価されていることを示しています。ビジネスはこれによって、どのサービスが特にユーザーに受け入れられているかを特定し、マーケティングやサービス改善の焦点を定めることができます。
– 外れ値や特異な分布を示すWEIタイプには、潜在的な改善の余地がある可能性があります。例えば、不満足の理由を特定して対応することで、顧客体験の向上を図ることができるかもしれません。
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。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を分析します。
1. トレンド:
– グラフ自体は30日間のデータの2次元プロットであり、トレンドというよりは全体の分布やクラスタリングを示しています。
– 特定の方向への一貫した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:
– 一部のプロットが第1主成分で極端な値になっているため、これらは外れ値として認識できます。
– 第1主成分が著しく高い（右上のプロット）点が、他のプロットとは異なる特徴を持っている可能性があります。
3. 各プロットや要素:
– プロットは、データポイントが第1主成分（寄与率0.53）と第2主成分（寄与率0.27）でどのように分布しているかを示しています。
– 色や密度の違いはないため、個々の点が特定のカテゴリやクラスターを代表しているとは限りません。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 時系列要素自体はこのプロットではわかりませんが、複数のデータポイント間の空間的な関係性（近接性や距離）から、潜在的なグループや異なるカテゴリが存在する可能性があります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 第1主成分の範囲の変動が第2主成分に比較して広いことから、第1主成分がデータの多くのバリエーションを捉えていると考えられます。
– 中心付近でのクラスタリングは限定的で、データポイントは全体的に散らばっています。
6. 直感的な洞察とビジネスへの影響:
– このグラフから人間が直感的に感じるのは、データセットが均一ではなく、異なる特徴を持ったグループが存在する可能性がある点です。
– ビジネス戦略としては、外れ値や特に目立つ特徴を持つプロットに注目し、新たなパターンや市場機会を探るのが良いかもしれません。
– データ分析に基づく特定の要素における差異が、新サービスの提供や改善のきっかけとなる可能性があります。
この分析は、PCAの解釈に焦点を当てており、データの背後に潜む要因を探るための定性的な手掛かりを提供します。
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。