📊 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:** 全体として0.71から0.75の範囲で小さな変動を示しています。7月1日に比較的高い値（0.75）が見られた後、7月2日に軽微な低下（0.71）、その後再び0.75まで回復しています。特に7月3日には0.6875と最も低い値を記録し、その後回復に向かう傾向です。
– **個人WEI平均:** 変動幅が若干大きく、7月1日には最高で0.75、最低で0.66（7月2日）に達しています。7月3日からの回復傾向が見られます。
– **社会WEI平均:** 7月2日の0.825がピークで、そこから7月3日にかけて下降（0.7）しています。高い平均値が一日のみ続いた背景には、一部の社会的要因が急激に改善された可能性があります。
**異常値:**
指摘された異常値はありませんが、7月3日に記録された多くの項目の低下（特に社会的側面）は注意を要します。この日には何らかの外部要因やイベントの影響が疑われます。
**季節性・トレンド・残差（STL分解）:**
– **トレンド:** 一部の項目においては徐々に回復の兆しが見られるものの、全体として大きな上昇または下降トレンドは見られません。
– **季節性:** この短期間のデータでは明確な季節性は特定できませんが、特定の日（7月2日から3日）にかけての一時的な下降が見られ、これは一時的な要因またはノイズによるものと考えられます。
– **残差:** 7月3日の異常下降以外では、全般にノイズの多いデータではありません。
**項目間の相関:**
– 最も相関が高いと思われるのは、**社会的持続可能性**と**社会基盤**の項目です。両者のスコアが高い状態にある際には、社会的評価が全体的に高まることを示唆しています。
– **個人的な経済的余裕**と**健康状態**も緩やかな正の相関を示しており、これは個人の収入が健康に及ぼす影響を反映しています。
**データ分布（箱ひげ図の想定からの分析）:**
– 各WEI項目は中央値付近で比較的安定していますが、特定の日付（7月3日）において外れ値に相当する低下が確認されます。
– **個人の心理的ストレス**は、スコアの範囲が狭く、一貫して安定しています。このことから、データ期間中、個人のストレスレベルに大きな変動がなかったことが示されています。
**主要な構成要素 (PCA):**
– **PC1（寄与率0.53）**は、おそらく多くのWEI項目に影響を与える主要な要素。おそらく人々の基本的な満足度や全体的な社会的健康を反映している可能性があります。
– **PC2（寄与率0.27）**は、おそらく社会的規範や環境的な要因のような特定のサブドメインに関連しており、個別の社会的要素の貢献を示唆しています。
**総括:**
分析対象期間において、総合的に見てWEIスコアは比較的安定していますが、7月3日に顕著なスコアの低下が見られました。これは外部のイベントあるいは政策変更等による一時的な影響が考えられます。PCAを通じて、全体のスコアは主にPC1に強く関連していることが分かり、これは社会と個人の基本的な平準
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
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青いプロット）は高いスコアで横ばいの状態にあり、一定の安定性を示しています。
– 予測データに基づく線形回帰と決定木回帰のトレンドは下降傾向を示していますが、ランダムフォレスト回帰は横ばいで安定した予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績のプロットには目立った外れ値や急激な変動は見られません。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの領域）が設定されており、一定の範囲内で動くことが予想されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**: 実際のデータポイントを示しており、過去の実績を表しています。
– **赤いバツ**: 予測データポイント。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示し、予測がこの範囲内にはいる可能性が高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が用いられており、それぞれ異なるトレンドを示しています。
– ランダムフォレスト回帰が実績に最も近い予測を示しており、精度が高い可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実際のデータは一定の範囲内で安定しているため、予測モデルがこの安定性をどのように扱っているかが評価のポイントです。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 現在の実績の安定性は、サービスが現時点で良好な状態であることを示唆しています。ただし、予測では一部の方法で下降が示されています。
– これにより、サービスの継続的な改善と新しい要素の導入を検討する必要があるかもしれません。
– 降下トレンドの予測が実際に起こる場合には、早期の対策が重要になります。
– 経営層は、トレンドに基づいて資源配分やマーケティング戦略を調整することで、サービスの魅力を維持・向上させることが推奨されます。
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:
以下に、このグラフからの洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青色の点）は初期の数日間でほぼ横ばいの動きを示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンクの線）は横ばいで推移しています。
– 線形回帰の予測（紫の線）は緩やかな下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 現在の散布点に外れ値や急激な変動は見られません。すべての実績データは予測の不確かさ範囲内にあります。
3. **各プロットや要素**
– 実績データ（青色の点）は、実際に観測された値を示しています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーのエリア）は、将来の予測値がこの範囲に入る可能性が高いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ランダムフォレスト回帰と線形回帰の予測が示されていますが、ランダムフォレスト回帰は安定した予測である一方、線形回帰は若干の下降を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測範囲内に位置しており、予測されたトレンドと概ね一致しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 現在のパフォーマンスは安定しているように見えますが、継続的なモニタリングが必要です。
– 予測によって提供される将来的なトレンドは、サービス改善やマーケティング施策の決定に役立つでしょう。
– 線形回帰が下降傾向を示しているため、何らかの改善が必要かもしれません。また、ランダムフォレスト回帰の安定した予測に対し、なぜ線形回帰が下降トレンドを示すかを分析すると良いでしょう。
このグラフは、新サービスのパフォーマンスを予測し、持続的な成功を確保するための価値ある情報を提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータポイント（青い点）は短期間でややばらつきつつ、0.8付近で安定しています。
– 一方、予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）には異なる傾向があります。
– 線形回帰予測（紫の線）は大幅な下降トレンドを示しています。
– 決定木とランダムフォレストの予測では横ばいまたは安定の傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績値のばらつきは小さいため、外れ値は特に見られません。
– 予測に関しては、線形回帰予測の急激な下降が特異な動きです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は過去の実績値であり、過去のパフォーマンスを示しています。
– 予測ゾーン（灰色の範囲）は、予測の不確かさの範囲を示します。
– 予測の異なる曲線は各手法による未来の見通しを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルによる見解の相違があり、線形回帰は大幅な下降を示し、他のモデルは安定を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイント周辺での実績値の密度が高く、変動の少ない安定した分布を持っています。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– 人間が直感的に受ける印象は、実績が安定しているのに対し、予測が大きく分かれているため、将来への不安定さです。
– 線形回帰の予測が正しい場合、新サービスに対する期待が減少している可能性があり、戦略を見直す必要があるかもしれません。
– ランダムフォレストや決定木の安定した予測が正確であれば、新サービスのパフォーマンスは今後も安定すると推測されます。
これらの視点から、新サービスの展開において注意深く市場の反応を監視し、モデルの予測を定期的に更新することが重要となります。
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:
このグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 青色の実績データは横ばいで安定しています。
– ランダムフォレスト回帰線（ピンク）は一定ですが、線形回帰線（紫）は急激に下降しています。特に線形回帰のトレンドは周期性や安定性が見られない急降下です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は特に見られませんが、線形回帰線の急激な下降が異常値として考えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青色点は実際のデータを示し、かなり安定しています。
– ピンクのランダムフォレスト回帰が横ばいであるのに対し、紫の線形回帰が急激に下降することで、異なる予測モデルの動向の違いを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルの動向が異なっており、実績値との乖離が示されています。
– 法隆や線形回帰による予測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**:
– 実績データは安定しているにも関わらず、一部の予測が極端な動きを見せているため、モデルの予測力に疑問が生じます。
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**:
– 実績データの安定性に対して、特定の予測モデルの動きが大きく異なるため、予測方法の再評価が必要と感じるかもしれません。
– ビジネスへの影響としては、不適切なモデルに基づく予測は意思決定に誤りを生じさせる可能性があり、特に急激な下降を示す予測モデルはリスク評価の見直しが必要です。
このグラフは、予測モデルの選択が実績との乖離を生む場合があることを示しており、慎重なモデル選択が重要であることを教えてくれます。
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:
グラフについて以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、冒頭数日間でのわずかな下げを示していますが、その後データが不連続になっています。
– 一方で、予測のトレンド（紫の線）は一定しており、特にランダムフォレスト回帰が1.0まで急上昇した後、横ばいとなっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには大きな変動や外れ値は見られません。
– 予測に関しては、ランダムフォレスト回帰が他の予測モデルよりも高い値に急騰している点が特徴的です。
3. **プロットの要素**:
– 青の点は実際の測定値を示し、赤の点で示される予測値は表示されていません。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、一部の実測データ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**:
– ランダムフォレスト回帰が他の方法と異なり非常に高い予測を示しています。これにより、実績値との乖離が見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測の不確かさ範囲にほぼ収まっているが、ずれも確認できます。このため、予測精度には注意が必要です。
6. **直感的な感じ方および影響**:
– 予測値が高いほど、健康状態が良好であると捉えることができますが、実績値が予測値に追いついていないことから、予測モデルの改善が求められます。
– ビジネスにおいては、予測モデルの信頼性を高めることで、ユーザーの健康管理をより効果的にサポートできる可能性があります。
このグラフは、新しい健康管理サービスの実用性と改善点を模索する上で、貴重なデータを提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は最初の数日に集中しており、その後のデータは表示されていません。よって、実績だけでは明確なトレンドを判断するのは難しいです。
– 予測データを見ると、線形回帰（紫）のトレンドは上昇しています。一方、ランダムフォレスト回帰（ピンク）は一定です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの範囲内に外れ値は見られません。データが限られているため、大きな変動も判別しにくい状況です。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青）**: 初期データは0.5から0.6の範囲内にあり、比較的一貫している様子です。
– **予測の不確かさ（灰色領域）**: 初期データの範囲内にありますが、全体として予測の不確かさは時間経過と共に減少する傾向にあるようです。
4. **複数の時系列データ**
– 実績データと複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が表示されています。各予測手法間で多少の違いがありますが、ランダムフォレスト回帰と線形回帰間で大きく異なる傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが少ないため、相関関係を見極めるのは難しいですが、各予測手法は異なる将来の展開を示しています。
6. **直感的な感じとビジネス/社会への洞察**
– 実績が一定範囲内に留まっていることから、現状の心理的ストレスは安定しているように見えます。
– ランダムフォレスト回帰が安定した予測を示していることで、現状維持が予想される場合があります。
– 一方で、線形回帰が上昇トレンドを示すことで、潜在的なストレス増加の兆候を考慮する必要があるかもしれません。
– 将来的なストレス増加が予想される場合、早期に介入策を考えることが重要です。これにより、心理的健康の改善やビジネスの生産性向上に寄与できる可能性があります。
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:
このグラフは、新サービスカテゴリにおける個人のWEI（自由度と自治）を示しています。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は2025年7月1日から7月5日までほぼ横ばいですが、0.8付近の比較的高いスコアで推移しています。
– ランダムフォレスト回帰（赤紫色）は2025年7月1日以降も横ばいを維持しています。
– 線形回帰（紫色）は急激に下降し、0に近づいています。これは、異常な傾向であり、大幅なスコアの下降を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 線形回帰の急激な下降が顕著であり、通常の動向とは一致しない異常として注目されます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 青い実績データは実際の観測値を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示し、通常の変動範囲内に実績が存在することを示しています。
– 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モデルの出力であり、予測の差異を示します。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰が大きく異なる予測を行っています。これは、予測モデル間の基準やパラダイムの違いを反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは高い一定のスコアを保持しており、予測モデルの一部（ランダムフォレスト回帰）ではこの傾向をうまく捉えています。
6. **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**
– モデルの選択により大きく予測が変わることから、新サービスの予測においてモデルの精度と適合性の確認が重要であることが感じ取れます。
– 線形回帰の予測が急激に下がることは潜在的なリスクを示しており、ビジネス判断に注意が必要です。
これらの点から、予測モデルの精度と適切なモデル選びの重要性が浮き彫りになり、慎重なデータ分析が求められます。
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:
グラフの分析から得られる主な洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は期間の始めに限定されています。これらは0.8前後に位置し、全体的には横ばい状態です。
– 予測（特にランダムフォレスト回帰）は期間を通して横ばいですが、線形回帰と決定木回帰の予測は顕著な下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 線形回帰と決定木回帰の予測に急激な下降が見られ、そのスコアは急速に低下しています。実績のデータと比べると、この急激な変動は外れ値として考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロット（実績）は実際の性能指標を示し、信頼できるデータです。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ範囲であり、実績データがその中に収まっています。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）は安定した予測を示し、スコアを一定に保っています。
– 緑と紫の線（線形回帰、決定木回帰）は劇的な変動を示し、信頼性に欠ける可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法の経時的なスコアの動きは異なっており、特にランダムフォレスト回帰はより安定した予測を行っていることがわかります。これは他の手法に対してより正確かつ信頼性の高い結果を提供する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定であり、予測の不確かさ範囲内に収まっています。しかし、予測モデルの一部は過剰にフィッティングしているか、スコアの急激な変動を示しています。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– グラフから、人々は実績データが示す安定性に価値を感じるでしょう。ビジネスの意思決定において、ランダムフォレスト回帰のような安定した予測モデルに基づく戦略が有効です。一方で、線形回帰や決定木回帰のような大きな変動を示す手法は再評価が必要かもしれません。社会的には、システムが一貫した公平性を保っているかどうかが問われます。
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:
以下のような分析を行います。
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は初期の数日間にあり、0.8付近で安定しています。
– 予測（赤い×印）は青いプロットからの延長線で、横ばいが続いているようです。
– ランダムフォレスト回帰（マゼンタ線）も0.8付近で一貫していますが、法定木回帰（ネオンパープル線）は1.0への上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績には外れ値が見当たらず、安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の実績値を示し、マゼンタと赤い×印は予測値です。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの帯）は、ある程度の変動余地を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値間に大きな変動はなく、双方が一貫して0.8に近い値を取り、安定性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– すべてのシリーズは根本的に0.8から大きく外れることなく、予測においてもその水準を保つよう設計されています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 新サービスの持続可能性と自治性が安定していることを示しており、これは事業成功の見通しが立っていることを示唆します。
– 特に、ランダムフォレスト回帰による予測が実際を裏付けており、AIの予測モデルに対する信頼性を高める要因となります。
– 法定木回帰の高い予測値は、さらなる改善や成長が見込まれる可能性を示しており、投資家やステークホルダーにとってポジティブなシグナルになり得ます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの実績データ（青いプロット）は、最初の5日間に集中しており、その後データは見受けられません。この期間内で軽微な変動が見られますが、全体としては比較的横ばいの傾向が見られます。
– 予測ライン（ピンクと紫）は最初は急上昇し、その後に横ばいを保っており、一定のスコアを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには特に外れ値や急激な変動は見られません。データポイントは比較的一貫しています。
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、初期の数日間に集中しています。
– 予測における不確かさの範囲（灰色）は、予測の信頼性を示しており、一定の幅を持ちます。
– 予測データは3つの方法（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、それぞれで若干異なるものの、同様のトレンド（最初は上昇し、その後横ばい）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差異は見られず、実績がある部分では予測もそれを反映しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は非常に限られた期間に集中しているため、相関や特定の分布の特徴を述べるのは難しいですが、予測モデルは全体的に実績値に近づけようとしています。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**:
– データが初期の数日間にしか存在しない点は、データ収集方法や対象の変化をインプットする重要性を浮き彫りにしています。新しいサービスの初期評価においては、経時的にデータを取得し続けることが課題であることを示唆しています。
– 予測が安定したスコアを示し続けることで、予測モデルの信頼性への安心感を提供する一方で、実績がない期間の短期的な予測の信頼性には限界がある可能性があります。
このグラフからは、とくに新サービスの初期段階でのデータ取得の重要性や、予測モデルの活用の有効性についての考察を得ることができます。
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:
このグラフに基づく分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は、最初の数日間で安定しており、おおよそ0.6から0.8の範囲に収まっています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンクの線）は、初めは0.6を予測し、その後横ばいです。
– 線形回帰の予測（紫の線）は急激に減少する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに顕著な外れ値や急激な変動は見られません。
– 線形回帰の予測は急激に減少している点が特徴的です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値で、安定したWEIスコアを示しています。
– 「予測の不確かさ範囲」（グレーのエリア）は、予測のばらつきが一定の範囲内であることを示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が異なる動きをしている点が興味深いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間での差異が大きく、特に線形回帰が悲観的な予測を示しています。ランダムフォレスト回帰はより楽観的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の分布は一貫しており、強い相関関係は見られません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 実績が安定していることから、この新サービスの「共生・多様性・自由の保障」が定着していると考えられます。
– 線形回帰が示す急激な減少は警告サインと捉えられる可能性があり、原因を精査する必要があります。
– ランダムフォレスト回帰の安定した予測は、長期的な視点での安定性を示唆しており、経営戦略において積極的なアプローチが可能かもしれません。
このグラフの指摘により、サービスの評価や予測手法に対する見直しが提案され、安定した運用が期待されるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップは、時系列データにおけるトレンドを視覚的に示しています。日ごとに色が変わっているため、短期間での変動を示唆しています。一定の周期性は特に強調されていませんが、日毎に異なる傾向が見られる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップ上の黄色の部分（2025-07-02）は、他の部分に比べて明らかに異なる色を示しており、これが外れ値や急激な変動を示していると考えられます。これは特定の日に何らかのイベントや異常があったことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化は、ある数値範囲の強さや頻度を示しており、色が明るいほど値が高いことが示されています。緑や黄色は高いスコアを表し、紫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**
– 特定の日に強いスコアが現れることから、日毎に変動する特定の要因が存在することを示唆しています。例えば、曜日ごとのサイクルや特定イベントの影響を考える必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の日にスコアが集中していることで、外部要因が影響している可能性があります。特に2025-07-02に見られる黄色の部分は重要な手がかりです。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 全体的に見ると、新サービスの導入や市場の反応に対する気づきを得ることができます。特にスコアが高い日は、新サービスやキャンペーンが効果的だったことを示唆するかもしれません。逆にスコアが低い日は、何らかの対応が必要であることを示す可能性があります。このデータは、マーケティング戦略や運用方針の調整に役立つかもしれません。
このヒートマップから得られる洞察は、データに基づいた意思決定を支援する上で重要です。それぞれの日付や時間帯に応じた柔軟な対応が求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 時系列のデータが示す3日間で、色の変化から個人WEI平均スコアに日付ごとに変動があります。
– 7月1日から3日にかけて、時間帯ごとにスコアが異なることが示されており、一定の周期性が見受けられますが、全体的なトレンドは単純な上昇や下降ではなく、日毎の変化が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色の違いにより、特定の時間帯でスコアが大きく変動している様子が見られます。
– 特に7月1日と7月3日の夜間（19時以降）では、スコアが他よりも高いことがわかります（黄色の明るい色が示す）。
3. **各プロットや要素の意味**
– それぞれのマスは特定の日の特定の時間帯におけるスコアを示しており、色の濃淡でスコアの高さを表現しています。黄色は比較的高いスコア、濃い色ほど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**
– 各時間帯でスコアは一貫していないため、特定の時間帯における変動が日によって影響を与えていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとのスコアは一定のパターンがありそうで、特に夕方から夜にかけてスコアが高くなる傾向があるようです。これはユーザーの活動がその時間に活発になることを示唆します。
6. **直感的な印象とビジネスへの影響**
– 直感的には、夕方から夜の時間帯が新サービスカテゴリーにおいて最も高い利用率またはユーザーエンゲージメントを示している可能性があります。この洞察は、マーケティング戦略の最適化、特にピーク時タスクの実施やリソースの再配置に活用できるでしょう。
– ビジネス面では、特に夜間の時間帯をターゲットにすることで、ユーザーエンゲージメントを増やす機会があると考えられます。さらに、この時間帯に特定のプロモーションを行うことも効果的かもしれません。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 期間が非常に短い（3日間分のみ）ため、はっきりとしたトレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）を特定するのは難しいです。ただし、時間帯ごとに社会WEI平均スコアが変動している様子が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-02の14時-16時の時間帯において黄色の高いスコア（約0.80）が確認され、これは他の時間帯に比べて著しく高く、外れ値として注目すべきポイントです。急激な変動がこの時間帯に起こっています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各プロットの色がスコアの大きさを示しています。青色から黄色へ進むにつれてスコアが高くなります。ヒートマップの色の濃淡で、特定時間のスコアの高さが直感的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 3日間の各時間帯でのスコアを比較することができるが、限られたデータのため詳細な関係性を見極めるのは難しい状況です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（特に午後）のスコアが他に比べて高くなっていることが確認できます。このデータが他の日に拡張された場合、午後に社会的な活動や反応が増えるトレンドが確認できるかもしれません。
6. **社会やビジネスへの影響**:
– このヒートマップは、特定の日の特定時間帯で活動が集中している可能性を示唆しており、例えば、新サービスのプロモーション効果がこの時間に高まる傾向があることを示せるかもしれません。したがって、これに対する戦略の構築やリソース配分に活用できるでしょう。
### まとめ:
このグラフを見ると、特に重要な時間帯における活動の集中が一目でわかる仕組みになっており、直感的に理解しやすいデザインとなっています。ビジネスや社会活動のピーク時間を特定し、効果的な戦略を立てるためのインサイトを得ることができます。
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:
この相関ヒートマップからは、以下のような視覚的特徴と洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は、時間の経過に伴うデータ変化ではなく、データ項目間の相関を示していますので、トレンドというよりは関係性を表現しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでの外れ値は、他の項目と非常に異なる相関値を持つプロットです。ここでは、例えば「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の間の-0.84は特に強い負の相関を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色相は相関の強さを表しており、赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いことを示します。
– 例えば、「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」の間には0.87の強い正の相関があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの直接的な関係性はこのヒートマップからは読み取りにくいですが、項目間の関係性が強いほど、影響を及ぼし合う可能性が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は「個人WEI（経済的余裕）」や「社会WEI平均」と比較的強い正の相関（それぞれ0.87, 0.87）を持っています。
– 逆に「社会WEI（持続可能性と自治性）」は、多くの項目と負の相関を持ち、中には-0.84という強い負の相関もあります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 強い正の相関は、例えば「心理的ストレス」が「個人WEI平均」に与える影響を示唆しており、個人の健康支援が心理的ストレスを減らすことで全体的な幸福度を上げる可能性を示しています。
– 強い負の相関がある項目間では、一方の改善が他方に対して逆効果を示す可能性があり、特に「持続可能性と自治性」に関連する政策やサービスの設計には影響を及ぼす可能性があります。
全体として、このヒートマップは新サービス開発における重点領域を特定するための貴重なインサイトを提供し、戦略的な意思決定に役立ちます。
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:
1. **トレンドの観察**:
– 各WEIタイプのスコアは横ばいであり、特に顕著な上昇または下降トレンドは観察されません。ただし、いくつかのボックスプロットが狭く集中しており、他のものは幅広く変動していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリ（例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」、「個人WEI（自由度と自治）」）では外れ値が観察されます。
– これらは、大多数のデータポイントから外れているスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図のボックス部分は、データの第1四分位数から第3四分位数までの範囲を示しています。線は中央値を示し、ひげはデータの範囲を示しています。
– 色の違いにより、各WEIタイプの違いが視覚的に強調されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプは独立したカテゴリとして扱われますが、同じ30日間の内での比較により、それぞれの相対的な変動の違いがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 社会的WEI（「公平性・公正さ」や「共生・多様性・自由の保障」）は箱の範囲が広く、変動が激しいことを示しています。
– 個人WEI（「経済負担」、「心理的ストレス」）は、外れ値があるため、特定の個人や条件で極端に異なるスコアが発生している可能性があります。
6. **直感的に感じることとビジネス/社会への影響**:
– 一部のWEIタイプの広範な変動は、社会の中での不均一な経験や評価を反映しているかもしれません。
– 例えば、個人の経済負担や心理的ストレスが高いことは、特定の社会的介入や政策が必要であることを示唆しています。
– ビジネスとしては、これらのデータを元にしてサービスや商品を個人化・特化することが考えられます。また、広範な変動を示すカテゴリにおける改善努力は、顧客満足度やエンゲージメントを高める可能性があります。
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:
以下のPCAプロットから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 明確なトレンドは視覚的に表れていません。プロットは一定のパターンを示さず、PCAの結果として空間内に点が散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左上から右下への広がりが多少見られますが、大きな外れ値や急激な変動は特に観察されません。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットはデータの特定の観測値を示しており、それぞれが第1主成分と第2主成分の値に基づいて位置付けられています。主成分の寄与率が示されており、第1主成分がより大きな割合を占めています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは時間的変化よりも、異なる要素の主成分に基づく空間的関係を示しています。したがって、時系列データ間の直接的な関係性は特定されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 点が主に2つのセグメントに分かれているように見え、第1主成分と第2主成分の方向で多少の相関がある可能性があります。ただし、相関の正確な強度を判断するには他の分析が必要です。
6. **直感的な印象とビジネスへの影響**:
– このPCA分析から、視覚的には2つの異なるグループに分けられるような印象を受けます。新サービスが2つの異なる特徴やパラメータに基づいて違う方向性を持っている可能性があります。
– ビジネスにおいては、このような視覚化により、異なるセグメントのサービスや製品の特徴を区別して理解することができ、ターゲティングや戦略の最適化に役立つかもしれません。
これらの洞察をもとに、更に詳細な分析を行うことで、新サービスの潜在的な特徴や相関をより深く理解できるでしょう。
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。
