📊 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のトレンド**: 提供された日々のデータから、総合WEIスコアは安定しているものの、微細な変動があります。2025年7月2日朝には若干の低下（0.71）を示しましたが、同日午後には再度上昇（0.75）し、7月3日には減少（0.6875）しています。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人WEIは変動がやや大きく、7月2日には0.66と若干の低下を示し、その後は回復傾向です。社会WEIは、全体的に高値にあり、特に7月2日に最大（0.825）を記録しています。
– **詳細項目のトレンド**: 経済的余裕はかなり高く安定し、健康状態は一時的に上昇（0.85）没後再び安定しています。公平性・公正さ、公平性・公正さが大きく下落（0.85から0.55）した点が注目されます。
**2. 異常値**
– 提供されたデータでは、検出された異常値は示されていません。しかし、個人WEI平均と社会WEI平均の幅広い変動（約0.15程度の変動）が観察されています。
**3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）**
– **長期的トレンド**: WEIスコアの全体的なトレンドは、短い期間では明確ではありませんが、大きな低下が見られないことからまず安定していると推測されます。
– **季節的パターン**: 明確な季節性のパターンは、この短期間のデータからは見出せませんでした。
– **残差の分析**: 未説明の変動部分が小さいため、データの主要素に合理的な説明があり、データの分解は効果的であると考えられます。
**4. 項目間の相関**
– WEI項目間の相関ヒートマップ（仮想）からは、個人の健康状態と精神的ストレスが逆相関の傾向を示し、高い経済的余裕が全体のWEI向上に寄与していることが想定されます。
– また、社会的な持続可能性と社会基盤は強い正の相関を示している可能性が高いです。
**5. データ分布**
– 箱ひげ図の使用は今回ありませんが、各スコアのばらつきから、特に公平性・公正さのスコアが350日後に急激に低下を示すことが異常値の示唆として興味深いです。
**6. 主要な構成要素 (PCA)**
– PC1は総バリエーションの53%を占め、社会的要因と個人の健康を中心にしてWEIに寄与していると推定できます。
– PC2は27%を占め、経済的余裕と心理的ストレスが二次的な影響を与えていると解釈されます。
### 結論
提供された短期間のデータからは、WEIの総合スコアとそれに影響を与える要因がやや安定しています。しかし、個人の心理的ストレスや社会的公平性・公正さにおいて一時的な変動があり、これらが長期的なトレンドにどのように影響を与えるか注意深くモニタリングする必要があります。また、主要な構成要素からも、WEIスコアを維持・改善するための重点領域が社会的安定性や個人の健康へのケアであることが示唆されます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは全体としてのトレンドを明確に示していませんが、左側のデータポイントでは「実績AI」と「前年」の数値が高めである一方、右側の「予測（決定木回帰）」や「予測（ダッシュフォレスト回帰）」はやや低めの値にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「予測（ランダムフォレスト回帰）」に急激な下降が見られます。これはシステム変更や外的要因など特定のイベントが影響を及ぼした可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（実績AI）**（青色）：実際のデータを示しています。
– **前年（比較AI）**（灰色）：前年の同時期における数値を示しており、現在の結果を過去と比較しています。
– **予測**（様々な色とスタイル）：異なる手法による予測値が示され、アルゴリズムによる違いや信頼性を比較するのに適しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「実績AI」と「前年」は類似したパターンを示しながらも、各予測が大きく異なる結果を出しています。例えば、「予測（ランダムフォレスト回帰）」は大きな変動を示し、他の予測手法とは異なる動向を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なる予測手法間での差が顕著です。これは利用しているモデルやアルゴリズムの違いに基づくもので、適切なモデル選択の重要性を強調しています。
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**:
– このグラフからは、新サービスの成功は予測モデル選択に大きく依存することが示唆されます。「ランダムフォレスト回帰」が示す急激な変化は注意が必要で、ビジネスプランニングや資源配分の際には慎重な検討が求められるでしょう。また、実績値が高いことは新サービスの初期評価が良好である可能性を示し、市場におけるポジティブな反応を示唆しています。
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:
1. **トレンド**
– グラフは360日間のデータを示しており、初期のデータ（青の実績）は0.6から0.8の範囲で安定している。しかし、紫の予測（ランダムフォレスト回帰）はこの期間の後に急激に下降しています。後半のデータ（緑の前年比）はまた、回復して0.7付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 紫の線が示すように、初期の予測には急激な下落が見られますが、それ以外には一貫したパターンが存在します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のドットは実際の計測データ、紫の線はランダムフォレスト回帰による予測、緑の点は前年のデータを示しています。青と緑のドットが時間を通じて安定していることから、このモデルは実績と前年のデータをうまく反映しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データ（青）と前年データ（緑）は類似した動きを示していますが、予測データ（紫）は当初の動きとは異なり、急激な変動が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年のデータ間には高い相関があるように見えますが、予測結果はそれらから大きく乖離していることから、一部の予測方法は実際の動向を捉えきれていない可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– 一部の予測（特にランダムフォレスト回帰）が実績と大きく異なる動きを示しているため、予測モデルの改善が必要であると考えられます。また、前年のデータが現在の安定を予測するのに有効であることが示されており、過去のデータを基にしたモデリングが有効である可能性が示唆されます。ビジネスにおいては、予測の不確実性を考慮した上で、過去のデータを活用した戦略が重要になるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **上昇/下降トレンド**: 初期データ（青色のドット）ではWEIスコアが高いが、2025年7月を過ぎるとランダムフォレスト回帰（紫色の線）は滑らかに下降しています。
– **周期性**: 見受けられません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **急激な変動**: ランダムフォレスト回帰予測では急激な下降があります。
– **外れ値**: 当日の範囲内での大きな外れ値は示されていませんが、長期トレンドは重要です。
### 3. 各プロットや要素
– **青い実績点**: 初期段階での実績値を表し、開始時に高い値を示します。
– **予測マーカー**: 線形回帰（水色）、決定木回帰（緑）、ランダムフォレスト回帰（紫）があり、それぞれ異なる傾向を示す。
– **前年の値（灰色）**: 基準としての前年のスコア。
– **推定予測範囲（灰色の帯）**: 誤差範囲を示し、不確実性を考慮するのに役立つ。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測の乖離**: 初期実績は各予測（特にランダムフォレスト回帰）と大きく異なり、その後の予測モデルは客観的な下降トレンドを示している。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **予測トレンドの相関**: 各種予測方法により異なる相関パターンが見られる。
– **分布の偏り**: 初期高値からの急速な変動は異常分布の可能性がある。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **ビジネスや社会への影響**: 初期段階での高スコアが期待を高めつつも、予測トレンドの下降は新サービス導入のリスクや持続可能性についての慎重な戦略が必要であることを示唆する。
– **感性的な解釈**: 初期の高スコアの結果、初期成功の喜びとその後の持続性に対する不安の感情が起こる可能性。
このグラフでは、最初の成功にもかかわらず、将来の見通しが慎重に扱われるべきであることが示されています。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期段階（2025年7月頃）ではWEIスコアが高い位置にありますが、その後急激に下降し、その後は低い水準での推移が見られます。
– 2026年の中頃に再びデータが現れ、値が上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の高いスコアから急激に落ち込んでいる部分が注目されます。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– **青い点（実績AI）**は初期段階での実際のスコアを示しています。
– **紫の線（ランダムフォレスト回帰）**は予測値であり、急激な変化を示唆しています。
– **緑の点（前年比AI）**が後半に登場し、新たな観点からのスコア評価を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なる予測をしている可能性があり、特に初期の下降の説明に差が見られるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定期間でのスコアの変動から、初期の高スコアは一時的なもので、外部要因（例えば新サービスの市場導入や評価）が大きな影響を与えた可能性が考えられます。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**
– 初期の高スコアは新サービスの斬新さや初期の成功を示している可能性がありますが、その後の急落は持続的な価値提供に課題があることを示唆しています。
– 2026年の回復傾向は、改善策や市場適応が進んだ可能性を示します。この変動に基づき、企業戦略の再評価や新たな顧客価値の創出が求められるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 最初の数日間に急激な上昇が見られ、その後はデータがかなり少なく、特定のトレンドを見つけることは難しいです。
– 最初の期間以降、データの更新がないため、長期的なトレンドは不明です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の方に急激な変動が見られる（特に青色の実績データ）。
– 後半の期間に緑のプロットが現れ、異なる評価が示されている可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績（実測AI）を示し、紫や青の線は予測の各モデル（線形回帰、ランダムフォレストなど）を示しています。
– 後半の緑色の点は「前年（比較AI）」とされており、予測範囲内にあるかどうか確認するための基準値として役立つかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデルが初期データに基づいて設定されており、最初の急激な変動を考慮して、範囲内に収まるよう意図されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ数が少ないため、明確な相関や分布の特徴を特定するのは難しいですが、初期の急激な動きと後半の安定した範囲が対比されています。
6. **直感的な印象と影響**
– 初期の急激な変動は、予測精度の向上が必要であることを示唆しています。
– このグラフは、サービス開始直後のデータを元にした評価である可能性が高く、データの継続的な取得と評価が重要です。
– 教育や医療などの分野での利用では、初期のデータを基にした詳細な分析が改善を促すでしょう。
### ビジネスや社会への影響
– 新サービスの信頼性向上には、さらなるデータ収集とモデルの精度向上が求められます。
– モデルの多様性（複数の予測手法）はリスクの軽減と、より包括的な理解の助けになります。
より詳細な分析や検討を行うためには、データの拡充が不可欠です。
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**:
– グラフの左側において、WEIスコアの実績値が表示されていますが、全体的なトレンドは明確ではありません。データポイントが数点しかなくその後のデータがないため、長期的なトレンドの判断は難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現在のデータ範囲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**:
– 青い点は実績値を示しており、短期間でわずかな変動があります。
– 線（紫と薄青など）は、異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォーレスト回帰）の推定値を示しており、これらは様々な予測手法の結果を提供しています。
– 緑と薄緑の点は、前年の比較データか、予測の範囲を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルの間で、予測値に大きな差異は見られません。これらは比較的近接した範囲での予測を提示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測と実績の間の相関関係は、この範囲では測定が難しいです。
6. **直感的な感想と影響**:
– 現時点ではデータ数が少なく、直感的に捉えられる影響は限定的です。しかし、予測モデルがほぼ一致していることから、モデル精度が高く、将来の予測に対する信頼性があると捉えられるかもしれません。
– ビジネスや社会において、心理的ストレスに応じた早期介入が計画されている場合、この予測の精度が高いことで、より適切な対策を講じることが可能となります。このことは、労働者の健康維持や生産性向上に寄与する可能性があります。
今後の分析ではデータ収集を続け、トレンドや異常値の明確化を図ることが重要です。
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:
このグラフには、以下のような特徴と洞察が見受けられます。
1. トレンド:
– グラフの初期（2025年7月頃）では高いスコアが観察されますが、その後急激な下降が見られます。その後、データはしばらく表示されていませんが、2026年5月頃に再びデータが現れ、過去のスコアに戻っているように見えます。
2. 外れ値や急激な変動:
– 2025年7月以降の急激なスコアの下降は非常に顕著です。この変動は異常値として扱われる可能性があり、その理由についての詳細な分析が必要です。
3. プロットや要素の意味:
– 青い点が実績を表示し、緑の点が前年の値を示しているようです。紫とピンクの線は異なる手法での予測を表していますが、予測が現実と合致していない可能性があります。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 様々な予測手法が試されていますが、大幅に乖離している部分があるため、予測モデルの改善が求められるでしょう。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 短期間でのデータの急変により、相関の分析は難しいですが、下降後の再度の上昇を分析の対象とすることができるでしょう。
6. 直感的な洞察とビジネスへの影響:
– 人々はこの急変を不安に捉える可能性があります。特に自由度と自治に関連するサービスのスコアがこれほど変動すると、信頼性に疑問が生じるかもしれません。これがビジネスに与える影響として、利用者の離反や新規採用の困難が想定されます。
– スコアの急激な変動に対して、明確な説明と今後の改善策を提供することが重要です。
この分析を基に、さらなる詳細な調査と対応策の策定が必要です。
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:
1. **トレンド**:
– 初期段階での実績（青点）は高く、徐々に低下しています。
– その後、予測（特にランダムフォレスト回帰の予測）は底に近づくも、最終的に上昇しています。
– 後半では新たなデータ（前年の比較AI、緑の点）が追加されて高めの値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の急激な低下が目立ちます。予測値が極端に低い値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青点）は、新サービスの公平性指標の過去データを示しています。
– 予測（赤い×）は今後の期待値を示しています。
– 過去の実績と予測値が異なる方向に移動していることから、予測モデルの再評価が必要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰や決定木回帰といった異なる予測モデルが示されていますが、それらの違いは明確ではないです。特にランダムフォレスト回帰は実績と大きく異なっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明らかに異なる期間におけるデータ（実績と前年の比較）があり、初期の急激な落ち込みを補う形で結論が出ているようです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期における急激なスコアの低下は、サービス開始時の不安定さを示している可能性があります。
– 新しい比較データにより、状況が改善されたと一見されますが、相反する予測が示す課題への注意が必要です。
– 概して、予測モデルの改善やデータ収集のいっそうの強化が必要で、ビジネスにおいてはデータをもとに戦略的な対応が求められます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド:**
– **実績（青いドット）**: 初めに高い位置で開始し、しばらく一定の水準を保っています。しかし、他のデータの期間に対してデータポイントが非常に少ないです。
– **予測（赤いバツ印や他の色のライン）**: 予測の一部は緩やかな上昇を示しており、これはランダムフォレスト回帰によって特に顕著です。他のモデルの予測も少しずつ異なるが、全体的に狭い範囲での変動です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 現在のデータセットには外れ値や急激な変動は確認できません。どれも比較的一定の範囲内で変化しています。
3. **プロットや要素の意味:**
– **実績（青いドット）**: 実際の数値を示します。持続可能性と自治性の初期の指標として大事です。
– **予測（赤、緑、紫のライン）**: 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）の結果を示しており、将来的な傾向を理解するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 現在のデータは、実績と予測モデルのデータで構成されており、実績を基にした複数のモデルによる将来予測が比較されている。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– データの大部分が高い数値で集まっており、特に予測がそれぞれ近似している点で全体的にまとまりがあります。
6. **人間が直感的に感じることと影響:**
– このグラフから新サービスの持続可能性と自治性が初期段階で非常に高く評価されたことが直感的に読み取れます。ただし長期的なデータが不足しているのが現状であり、実際の運用や環境変化によってこれらのスコアがどう変動するかを予測モデルを使用して検討しています。
– ビジネスや社会への影響としては、新サービスの安定性が高い可能性が示唆される一方で、実績データに基づくフィードバックが不足しているため、さらなるモニタリングと評価が必要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ内には明確なトレンドが見られません。初期のデータポイント（青）は高いスコアで安定しており、後半（緑）はスコアが低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータ（実績AI）は一貫して0.8から1.0の間に存在し、変動が小さいです。
– 中盤から後半にかけて、スコアが大きく低下しているように見えますが、急激な変動や外れ値は特に見られません。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青点）**: 実際の実績データを表していますが、数が少ないです。
– **予測（赤点）**: 現在の実績と大きく異なるため、予測の参考としての注意が必要です。
– **前年（緑点）**: 昨年の実績を表しており、年後半に分布しているのが特徴的です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の実績と前年データの間に連続性または予測可能性が示されているわけではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年のデータ間に直接的な相関は見られませんが、時期ごとの評価が異なることが示されています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフからはサービスの評価や予測に対する課題を感じ取ることができます。初期の高評価から大幅に落ちる昨年度の実績が示されており、これによりサービス改善や戦略見直しが必要であることが示唆されます。
– ビジネス面では、サービスの品質や提供方法について再検証を行い、評価のばらつきをなくすことが求められるでしょう。
総じて、このグラフは初期段階で高評価を得たサービスが、継続的な改善や適応を怠った結果として後半に評価を落としている可能性を示唆しています。この変動は、長期的な戦略とマーケティングプランに見直しを求めるものでしょう。
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**:
– 初期のデータポイント（青い実績）は、比較的安定しているように見えますが、その後、急激にスコアが低下しています。特にピンクのライン（ランダムフォレスト回帰の予測）が急激に下降するのが目立ちます。
– 最後のデータポイント近くでは、安定した状態に戻っている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年中頃の急落が特に顕著で、異常な変動として捉えることができます。この変動はランダムフォレスト回帰モデルの予測に基づいているようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績であり、実際のデータを示しています。
– ピンク、緑、紫はそれぞれ異なる回帰モデルによる予測を示しています。ここで、ランダムフォレスト回帰（ピンク）が急落を示している一方、他のモデルは比較的安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは一貫性があり、回帰モデル間の予測の異なる方向性が目立ちます。
– 各モデルが示す価格の予測は一貫性がなく、変動度も異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 並んでいる密度の異なるプロットが、それぞれのモデルの特徴的な予測傾向を示しています。これにより、モデルの予測の信頼度や過去のデータとの一致度を評価できます。
6. **直感的および社会への影響**:
– 人間が直感的に感じることとして、急激なスコアの低下は何らかの問題や政策の影響を反映しているかもしれません。ビジネスへのインパクトとしては、こうした急変に備えるためのリスク管理が必要でしょう。
– 社会の保障や共生・多様性への政策が健全に運用されていることが重要であり、モデルの精度改善を通じて、より持続可能な社会サービスの提供が期待されます。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– このヒートマップから周期的な変化が見られますが、時系列が限られているため明確な上昇や下降の長期トレンドを判断するのは難しいです。ただし、色の変化から、特定の時間帯における変動が観察されます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 明るい黄色のセルは特に高いWEIスコアを示しており、何らかの特異な事象があったことが考えられます。反対に、濃い紫色のセルは非常に低いスコアを示しており、この時間帯において何か問題が発生した可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 色の変化がWEIスコアの違いを示しています。色が明るくなるほどスコアが高いことを意味し、暗くなるほどスコアが低いことを意味します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時間（時、日）によりスコアの変動が異なっており、日付ごとに異なるパターンが見られます。特定の時間帯でのスコアが日により一貫性がないことがわかります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各時間帯のスコアのばらつきが見られますが、特定の相関関係はこのグラフでは明示されていません。スコアが高い時間帯と低い時間帯が共存しています。
### 6. 直感的な洞察およびビジネス・社会への影響
– ヒートマップは新サービスの時間ごとの利用傾向を示しているため、色の濃淡からピーク時間とオフピーク時間を把握し、リソースの最適な配分に役立ちます。
– 高いスコアの時間帯をさらに強化し、低いスコアの時間帯には問題がないか調査することで、サービス改善の材料となります。
– また、外れ値が多い場合は、システム異常や特別なイベントの兆候として捉え、速やかな対応が求められる可能性があります。
全体的に、このグラフはビジネス運営や戦略的計画のために重要な洞察を提供します。
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、提供されたヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとの一定のパターンが見えます。特に、4つの時間帯に分けられ、それぞれで色の変化が観察されます。
– 日付に対しての詳細な上昇か下降のトレンドは、この時点では明確ではありませんが、色の分布が異なる日が存在します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは、比較的色の変化がはっきりしています。特に紫から黄色への変化が顕著で、これは急激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**:
– ヒートマップの色は、特定のスコアの範囲を示し、黄色が高いスコア、紫が低いスコアを示唆します。
– 時間帯（16時と19時）により、個人WEI平均スコアが異なり、期間によって変動します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯は一日ごとに表現され、7月1日と2日で変動しています。これらの関係性は、例えば新サービスの特定の影響を反映しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ヒートマップ自体は、分布の特定のパターンを明確に示し、各時間帯におけるスコアの相対的な高低を視覚化しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 時間帯によってスコアが異なるため、新サービスの利用が時間に依存していることを示唆しています。特に、高スコアの時間帯をターゲットにした施策が有効かもしれません。
– ビジネスへの影響としては、ユーザーアクティビティが高まる時間帯を狙ったプロモーションやサービスの最適化が考慮されるべきです。
このヒートマップは、サービスの効率的な時間帯や日を特定するための重要なインサイトを提供できます。
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:
1. **トレンド**
– グラフは3日間のヒートマップで、短期間のため長期的なトレンドは明確ではありません。各日の異なる時間帯での変化が示されており、特に周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップにおいて明るい黄色（高スコア）と暗い紫（低スコア）のエリアが存在しますが、特定の時間帯や日に急激な変動があるかどうかは追加の詳細が必要です。
3. **各プロットや要素**
– 色の明るさと暗さがスコアの高低を表しています。明るい色合いは高いスコア、暗い色合いは低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**
– 各時間帯や日に異なるスコアが記録されていますが、関係性を見つけるにはデータ範囲が狭すぎる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在のグラフから直接明確な相関関係は確認できません。追加のデータ解析が必要です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– スコアの明暗の違いから、特定の時間帯で活動が活発化するまたは低下する兆候が読み取れます。この情報は新サービスの利用状況や顧客の関心を理解するのに役立ちます。たとえば、特定の日や時間に高スコアを記録しているのであれば、そのタイミングに合わせたプロモーションやサービス提供の強化が考えられます。
このヒートマップは、さらにデータの期間を延ばしたり、他の指標と組み合わせることで、より深い洞察が得られる可能性があります。
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:
このヒートマップは、異なるWEI（Well-being Index）の項目間の相関を示しています。以下に、視覚的な特徴と洞察を説明します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップのため、トレンド情報は直接得られませんが、長期間の相関関係を捉えています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値はありませんが、鮮やかな赤や青が、強い相関（正または負）を表しています。
3. **要素の意味**:
– 赤色は正の相関を示し、青色は負の相関を示します。色が濃いほど相関が強いことを意味します。
– たとえば、「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（経済的余裕）」の相関（0.22）は比較的弱い正相関です。
4. **データの関係性**:
– 「個人WEI平均」と「個人WEI（経済的余裕）」の相関は0.51で、良好な経済状況が個人のウェルビーイングにプラスであることを示唆しています。
– 「社会WEI平均」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関は非常に高く（0.87）、多様性が社会全体のウェルビーイングに大きく寄与していることを示しています。
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）」の相関（0.87）は、心理的ストレスが個人のウェルビーイングに非常に大きな影響を及ぼすことを強調しています。
– 「社会WEI（公正性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の負の相関（-0.65）は、持続可能性が高まると、公正さに影響を与える可能性を示唆します。
6. **人間が感じる直感と影響**:
– この図から、人々や社会のウェルビーイングが多くの要因によって複雑に影響を受けていることが感じられます。
– ビジネスや政策的観点から、特に心理的健康や多様性といった要素がウェルビーイングに与える影響を重視することが重要と考えられます。これらの要素に対する投資や支援が、全体的なウェルビーイング向上に寄与する可能性があります。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 各カテゴリのWEIスコア分布は、特定の時間的トレンドを直接示していません。各箱ひげ図は、指定された期間（360日間）でのスコアの分布を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のカテゴリ（例：「社会WEI（持続可能性と自治生）」や「個人WEI（心理的ストレス）」）では外れ値が見られます。これは、特定の要因がこれらのスコアに大きな影響を及ぼす可能性があることを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色彩の違いはおそらく異なるWEIタイプのグループを示しており、可視的な比較を容易にしています。
– 箱の上下のラインは第1四分位数と第3四分位数を示し、中央値が線で示されています。
– 範囲線（ウィスカー）はデータ範囲を示し、その外側の点は外れ値です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– WEIスコアの比較に基づき、特定の時系列データ間に明確な相関があるとは限りません。各カテゴリのスコアが独立して分布しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（経済繁栄）」や「社会WEI（共生）」などのカテゴリでは比較的幅広い分布が見られ、一部の範囲は非常に広く、異なる尺度の影響を受けやすいことを示しています。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– ボックスプロットの幅が広いカテゴリでは、安定性に欠ける可能性があるため、特にビジネスや政策において注意が必要です。
– 外れ値の存在は、特に心理的ストレスや自治について、極端なケースの影響を受ける可能性を示します。これらの領域では特定の介入や戦略が必要かもしれません。
– 平均値が高いカテゴリ（例：「総合WEI」や「個人WEI（経済的余裕）」）は、安定して高パフォーマンスを示しているようで、ビジネスや政策の成功事例として参考にできます。
これらの洞察に基づいて、特定のWEIスコアの改善や調整が必要であるかもしれません。ビジネス戦略や社会政策の策定に役立てることができます。
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を示しています。ここから以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体には明確な上昇、下降のトレンドは見られません。プロットは主成分1および主成分2の空間に均等に分散しているように見えます。
– 大きな周期性や一貫した動きは示していません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– プロットの一部は正の主成分1にかなり高く、他の多くのポイントから離れています。これらは潜在的に外れ値または急激な変動を示すかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– プロットの点の位置は各データポイントがどの程度第1および第2主成分に寄与しているかを表しています。
– 水平方向（第1主成分）はより高い寄与を示し、垂直方向（第2主成分）は比較的低い寄与です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列的な変動は直接示されていませんが、各プロットが時系列データの中で異なるデータセット間の関係性を表す可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的にプロットは2つのクラスターに分かれているように見えます。
– 第1および第2主成分間の直接的な相関は認知されませんが、分布は多様な相関モデルの可能性を示唆します。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– 異なるクラスタリングは、新サービスにおける様々な側面や傾向を示す可能性があり、それらは別の市場セグメントや価値提供を意味することがあります。
– この分析を通じて、特定の構成要素が新サービスの成功に強く影響しているかどうかを理解することは重要です。
このグラフをさらに掘り下げることで、新サービスカテゴリの構成要素間の関連性をより深く理解し、ビジネスの意思決定に活かすことができます。
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。