📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアの分析
**時系列推移**
分析期間中の主要な評価日を焦点にすると、総合WEIスコアには目立った上昇または下降の長期的トレンドは示されていないようです。短期間のデータに基づいているため、主に0.71～0.75の範囲内で変動しています。個人WEIは総じて0.66～0.75の範囲で動いており、社会WEIは0.68～0.825の広がりを見せております。この期間のデータポイントは、非常に特定の時間枠から来ているため、長期的な傾向を捉えるには制限があります。
**異常値**
提供されたデータの範囲内では、特に顕著な異常値は指摘されていません。全体的にスコアは比較的安定していますが、2025年7月3日の16時24分の評価における総合WEI(0.6875)と社会WEI、社会的公正、社会的多様性の項目で、いくぶん低下が見られます。これが特殊な事象によるものであるのかは、さらなる背景情報が必要です。
**季節性・トレンド・残差 (STL分解)**
複数日の日付における短期間データのため、季節性パターンを確実に特定するのは難しいですが、個人的及び社会的健康に関するスコアが7月3日に改善していることは顕著です。これも不明瞭な季節因子や極度の外部要因（例えばイベントや政策変更）が影響した可能性がありますが、具体的な結論には更に長期間のデータが必要です。
**項目間の相関**
評価項目間の関連性を調べると、強い相関が示唆されるのは特に「社会的持続可能性」と「社会的インフラストラクチャー」で、これらは新サービスの適用可能性や社会的な適応に重要です。個別の相関マップが用意されていれば、詳細な相関分析が可能です。
**データ分布**
箱ひげ図が無い状態ではありますが、提供された範囲からは極端な外れ値はなく、スコアの中央値は全般的に良好であると言えます。主成分分析（PCA）の結果に基づいて、データのクラスタリングや分布は整然としていると推定できます。
**主要な構成要素(PCA)**
PCAの寄与率について、PC1は53%と最も高く、PC2は27%の変動を説明しています。PC1はおそらく全体のWEIスコアおよび社会的側面（持続可能性や公平性）に密接に関連していると考えられます。PC2に関しては個人WEIや個別の健康事項が影響しており、これらの要素が個人の生活の質に貢献していることを示唆しています。
総合的に見て、このデータは新サービスの導入としては良好な初期評価ですが、評価の多様性を知るにはさらなる観察期間とより多くのデータポイントが必要です。特に社会的側面（例えば公平性、多様性）の維持と改善が、個人の評価とのバランスを取るのに重要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:
このグラフは、360日間の期間にわたる新サービスカテゴリの総合WEIスコアの時系列を示しています。以下に分析を行います。
1. **トレンド**
– 全体的なトレンドは明確ではありませんが、最初の部分で急激に下降している様子が見られます。
– その後、約9か月後に次のプロットが現れ、そこから急激に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の部分に急激な下降が見られ、その後の長い期間にデータがありません。これはシステム上の変更やサービスの一時中断を示唆するかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点：実績AIの数値を示しています。最初の3つの青い点は比較的高いスコアを示しています。
– 赤い×：予測されたスコアです。
– 緑の円：前年の数値と比べて上昇している様子が見られます。
– 線（ピンク、青、紫）：異なる回帰モデルによる予測です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の青い実績データとその後の予測データの間に大きなギャップがあります。この間に何らかの変化があったことが推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の高い実績スコアと、その後の長い間隔の後の上昇傾向との間に、中断の後に再びサービスが改善された可能性を示唆しています。
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**
– 初期の下降とデータの欠如は、サービスの一時的な停止または大きな戦略的変更を示している可能性があります。
– 最近の高いスコアは、改善の努力が実を結んでいることを示しています。
– ビジネスにおいては、サービスの質向上や顧客満足度の向上を示し、新しいマーケットシェア獲得の可能性があります。
このような視点から、グラフは単なる数値の変動以上のストーリーを描いており、それに基づいた戦略的な意思決定が期待されます。
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:
以下のポイントについてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青）は2025年7月1日からしばらくは安定していますが、突然の下落を予測しています（特にランダムフォレスト回帰（紫線））。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の予測期間に急激な下落が見られ、それが予測の不確実性（灰色の範囲）を超えている可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、一方、緑の点は前年の数値（去年AI）を表しています。前者は過去の実績を、後者は前年の状況を参考にするための指標と考えられます。
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（紫線）は短期的に急激な変化を予測しており、線形回帰（青線）や決定木回帰（シアン線）は比較的安定したトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各予測手法の結果が大きく異なるため、データの分散が高く、モデル間の相関性は低い可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 短期間での急激な変動は、ビジネス戦略の迅速な見直しが必要であることを示唆しています。未知の要因による影響や、モデルの予測精度の見直しが必要かもしれません。前年のデータ（緑）を見ると、実績との差異が大きく、前年背景の変化が今年に影響を与えている可能性を示唆しています。
このグラフは、新サービスの評価が短期間で大きく変動する可能性を示しており、それに対応した柔軟な戦略が必要です。ビジネスにおいては慎重なモニタリングと迅速な意思決定が求められる状況です。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績（青点）**: 2025年7月頃に観測されており、その後はデータがありません。
– **予測（異なるアルゴリズム）**: 各予測線が描かれており、特にランダムフォレスト回帰（紫線）は急激に下降、決定木回帰（緑線）は横ばい、線形回帰（水色線）は横ばいから若干の上昇を予測しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– ランダムフォレスト回帰による急激な下降が目立っています。他のモデルと比べて極端な予測を示しており、何らかの異常またはイベントを考慮している可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青点）**: 過去の実績データ。
– **予測（各色の線）**: 各種アルゴリズムによる予測。
– **前年（灰色）**: 過去の前年データの参考。
– **予測の下限かさ範囲（灰色のバンド）**: 不確実性範囲を示し、予測の信頼区間を表していると推測されます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 多様なアルゴリズムで3つの異なる予測がなされており、具体的な関係性の解明にはそれぞれのアルゴリズムの特性を理解する必要があります。特にランダムフォレスト回帰が他と大きく異なる点が注目されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特定の相関関係を図上で直接読み取ることは難しいですが、予測モデル間での一致・不一致があることから、モデル間比較が可能です。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **直感的な感じ**: 大きな変動があるため、変化の理由を分析する必要があります。
– **ビジネス・社会的影響**: WEIスコアがサービスの成功を示している場合、ランダムフォレスト回帰の下降予測は警戒すべきです。他のモデルも考慮に入れ、戦略を最適化する必要があります。
全体として、予測モデルのバラエティからも分かるように、不確実性が高く、モデルの精査と追加情報に基づく分析が重要です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 最初のデータポイントから非常に急な下降が見られます。最初期は高めのWEIスコアでスタートし、その後すぐに0に近い値まで下がっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時期に大きな下降が起こっていますが、その後はデータポイントがありません。この急激な変動は外れ値として、何か特異なイベントや状況があった可能性を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績データを示し、赤い×は予測データを示しています。灰色の棒線は予測の不確かさを示し、予測手法による差異も確認できます（紫の線はランダムフォレストによる予測）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– その他の予測手法のプロットが見られるものの、全体的なトレンドの変動が少ないため、関係性の詳細な分析は困難です。予測の違いが見られるため、手法による精度の差が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントが少なく、分布や相関を判断するのは難しいですが、これらの変動は外部要因による影響を示唆しています。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、最初期の急激な低下が目を引きます。これは、ビジネス上で重大な障害や環境の変化を示唆しているかもしれません。新サービスの需要や受け入れ、または外的な経済要因が影響している可能性があります。このような激しい変動は、社会的にも消費者の不安を招く可能性があるため、何らかの対策を講じることが重要です。
全体的に、このグラフは予測手法の正確性を問うものであり、急激な変動に対する迅速な対応が求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **上昇傾向**: グラフ上では、2025年7月以降のデータポイントは高いWEIスコアで、特に急激な変化が見られます。
– **全体的な期間**: 初期には急な上昇があり、その後データが減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値は見られませんが、最初の部分で急激な上昇が見られます。この急激な変動は、新しい健康状態改善策の開始や調整が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青の点）**: 実際に記録された健康状態を示しています。
– **予測（他の色の点と線）**: 使用されたさまざまな予測アルゴリズムの結果（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）です。これらは、異なる手法でどのように予測が行われたかを示しています。
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双方が時間とともに関連して評価されています。特に、実績データの動きが予測方法によってどの程度追随されているかが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測データの間に明確な相関関係は示されていませんが、異なる予測モデルが異なる結果を示すことから、モデル選択が予測結果に大きく影響していることが示唆されます。
6. **直感的な感想と影響**
– 人間はこのグラフから、時間と共に改善された健康状態を期待するかもしれません。この上昇傾向は、新サービスや健康管理プログラムが効果的である可能性を示唆します。ビジネス面では、効果的な健康改善サービスの導入が顧客満足度や市場拡大につながる可能性があります。
予測の精度を向上させるためには、異なる予測モデルのさらなる比較と検証、および外的要因の評価が必要かもしれません。
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:
このグラフは、新サービスカテゴリの個人WEI（心理的ストレス）のスコアの推移を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**
– 全体としてのトレンドは明確には見えません。初期のデータは7月1日に集中し、その後は空白がありますが、新たなデータは翌年7月に確認されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 序盤には個々のデータポイントがややばらついており、一部で急激な変動を示しています。ランダムフォレスト回帰の線は、この初期の変動を補足しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実績、赤い「X」は予測、緑の点は前年の比較データを示しています。各予測手法（線形回帰、回帰木、ランダムフォレスト）がそれぞれ異なる傾向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**
– 実績（青い点）と異なる予測手法は初期に密な関係を持っていますが、その後はデータがほとんどないため、関係性の分析は難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データには多少のばらつきがありますが、その後の大きな変動は見られません。
6. **直感的な認識とビジネスへの影響**
– 初期の広い変動を管理し、予測の精度を向上させることが必要かもしれません。特に心理的ストレスの評価として、予測精度の向上は重要であり、サービスや施策に活かせます。
– 一貫したデータの欠如は、ビジネス戦略の見直しやさらなるデータ収集の必要性を示している可能性があります。それにより、新サービスの正しい評価や改善の示唆を得ることが可能です。
このグラフからは、データの継続的収集と分析が、ストレス管理の支援に重要であると直感的に感じられます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期の段階で実績データは下降しています。初期には比較的高いWEIスコアですが、急激に低下しています。この急激な変化は非常に顕著です。
– 予測データは急激な下降の後、低い値で安定しています（線形回帰やランダムフォレスト回帰）。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のスコアの急激な下降が顕著です。この変動は外れ値として注目されるべきです。
– 予測の不確かさ範囲が灰色で示されていますが、実績における大きなギャップが確認できます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを表し、予測と比較して高いバラツキが見られます。
– 緑の点は前年の比較データのようですが、彼らは高い値で安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測の下降傾向と前年の安定した高スコア間に大きな乖離があります。対照的なパターンであり、ギャップが注目のポイントです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの大幅な下降と他の予測モデル（ランダムフォレスト、線形回帰）の傾向を鑑みると、何らかの外部要因の影響を強く受けた可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 初期の高スコア取得にもかかわらず、下降し低水準で推移することは、新サービスを展開する際に深刻な課題となり得ます。この急激な変化は、ビジネス戦略の再考や市場環境の再評価を必要とする可能性があります。
– 比較的短期間での急激なデータ変動は、潜在的に顧客やユーザーの期待に応じきれていないことを示唆します。改善点を探るためのさらなる分析が求められます。
このグラフからは、初期の成功が一時的であり、勢いを持続するための新たな施策が重要であることが感じ取れます。
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
1. **トレンド**:
– グラフの初期段階（2025年7月頃）では、実績のWEIスコアが高く（おおよそ0.8程度）、その後急激に低下しています。
– その後、長い期間にわたってデータがなく、2026年6月以降に新しい予測データが現れ、過去の実績と比べると高い水準に回復しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の急激なスコアの低下は顕著な変動として注目に値します。
– その後、非常に低いスコアが続き、外れ値と呼べるようなデータポイントは見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は過去の実績データを示しています。これに対して緑や他の色の点は各種予測モデルの結果です。
– 緑の点（前年度比較AI）は新しい予測に使用されたモデルの結果として、高評価のスコアを示しています。
– 紫と他の色線結果は予測モデルにおけるスコアであることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データに明確な継続性はなく、過去の実績と現在の予測モデルの結果が異なることが見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係があるとは言い難いが、予測モデルによる結果が過去の実績の高い水準に戻る可能性を示唆しています。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– 初期の急激な減少とその後の長い空白期間から、新サービスにおける大きな課題があった可能性があります。しかし、最新の予測結果が以前の高いスコアを示していることから、改善または新しい取り組みが功を奏したと考えられます。
– この変化はビジネスにおいて、サービスの改良が社会的に受け入れられる可能性を示し、将来的な取り組みの成果を示唆できます。
このグラフから、サービスの継続的な改善とモデルによる予測の精度向上が期待されることがわかります。改善が成功すれば、社会的な公平性や公正さが向上し、ビジネスの信頼度も増すでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 初期の実績AIのスコアは約0.8付近にあり、急激に1.0に上昇しています。
– その後、しばらくデータが見られませんが、後半で予測データが再び出現します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に急激な上昇があります（約0.8から1.0）。
– その他の期間での急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データ、過去に記録されたデータを示しています。
– 緑の丸は前年との比較AIを示しています。
– 線は様々な予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データからの大幅な上昇後、予測はそれに基づいて様々な予測手法で行われており、予測結果は全体的に高い値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの急激な上昇に対して、予測データはそれを維持する形で分布しています。
– 分布としては後半の予測は安定して0.8以上で推移しているように見えます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 初期の急上昇は何らかの重要なイベントや改善が行われたことを示唆しているかもしれません。
– 予測が高スコアを維持していることから、この新サービスが持続可能性と自治性の面で非常に良好な状況にあることを表しています。
– ビジネスにおいては、持続可能な実践や政策が功を奏していることを示し、顧客や投資家に対して信頼性をアップさせる可能性があります。
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:
以下のポイントに注目してグラフを分析します。
1. トレンド:
– 実績データは初期に集中しており、スコアは高い位置（0.8以上）から始まっています。その後、データが表示されていない期間があり、新たなデータは見られません。
– 予測データ（異なる回帰手法を使用）の初期部分も高いスコアを示していますが、続くデータは見えません。
2. 外れ値や急激な変動:
– 特に目立つ外れ値はありません。
– 初期データ点の間に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:
– 青点は実績AIによる実際のスコアです。
– 赤いバツ印は予測AIによる予測を示します。
– 緑の丸点は前年の比較データを示しており、グラフの右側にまとめて存在しています。
– 各予測手法による線は、予測スコアの推移を表していますが、データの端に限られています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 異なる予測手法が1つの時点で類似のスコア範囲を示しているため、各手法の相関性が見られます。
– 前年のデータは広範囲にわたり、分散しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績と予測が密に重なっているため、過去のデータが強力に予測へ影響を与えている可能性があります。
6. 洞察と影響:
– 初期の高スコアは、サービス開始時の高評価を示唆しているかもしれません。しかし、以降のデータが不足していることから、継続的な人気または成長を測るのは困難です。
– 前年データの分散が大きいことは、前年の評価が不安定だった可能性を示しています。
– ビジネスや社会に対しては、初期評価の高さを維持・改善する戦略が必要であると考えられます。また、前年との比較により、改善点を特定することが望ましいです。
この分析から、将来的なデータ収集の強化や各手法の予測精度向上が期待されます。
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:
以下にグラフ分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、一定期間ほぼ水平に動いていますが、7月中旬から急激に減少しています。
– その後、グレーの予測範囲ではフラットなトレンドが見られます。緑の予測データは、後半で上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月中旬の実績データの急激な下降は注意すべき変動です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の実績データは過去の実際のパフォーマンスを示しています。
– 赤い×は予測値を示しています。
– グレーのエリアは予測の下振れ幅（xAI/3σ）範囲を示しています。
– 緑の点は比較のための前年データです。
– 線はそれぞれ異なる予測手法による結果を示しています（紫はランダムフォレスト回帰など）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実測値、前年値、予測値の関係を通じて、実績の急激な低下後の予測の改善を視覚化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年との数値的な差異、また予測との乖離により新サービスが抱える課題や改善の余地が推測されます。
6. **人間が直感的に感じる洞察と影響**
– 初期の安定からの劇的な下降には、社会的またはサービス内での重要な出来事が影響している可能性が考えられます。
– 回復の兆しが予測データから示されているため、適切な対策と再評価により状況が改善される可能性があります。
– ビジネス的には、リスク管理や予測の正確性を高めることが重要となるでしょう。
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:
このヒートマップを分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– データが3日のみで、明確なトレンドを判断するのは難しいが、日ごとに色の変化が見られることから、時間と共に変動するパターンがあると推測されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 3日目（2025-07-03）には濃い紫のプロットがあり、他の日に比べて低いスコアを示しています。これは可能な外れ値または急激な変動を示唆していると考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの高さを示しており、紫が低スコア、黄色が高スコアを示しています。
– 特に2日目（2025-07-02）の16時には最も高いスコアである黄色が確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時刻のスコアの比較を行うことで、1日の中での変動パターンを理解できます。
– 1日目（2025-07-01）と3日目（2025-07-03）の19時のスコアは比較的低めです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯にスコアが上昇するパターンが見られることから、時間帯との相関がある可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 日によるスコアの変動が顕著であるため、サービス利用のピーク時間や改善が必要な時間帯が直感的に分かるでしょう。
– 変動や外れ値は、サービスの安定性に影響を与える可能性があり、ユーザー体験を改善するためのインサイトを提供できます。
このグラフは、新サービスの利用パターンやスコアの変動要因を把握し、戦略的な決定に役立つ視覚的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:
グラフを分析すると、以下の点が挙げられます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体にわたって一定の周期性や一貫したトレンドが見られず、各日付のパターンが異なります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの時点で非常に異なる色が見られ、それが外れ値や急激な変動を示している可能性があります。特に、ある時間帯において薄い紫から黄色への変化が急激に出現しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さや低さを示していることが考えられます。濃い紫は低いスコアを、黄は高いスコアを表しているでしょう。
– 各セルは日付ごとおよびその時間帯でのスコアを示しており、時間帯による変動も可視化されています。
4. **複数時系列データの関係性**:
– 特定の日付において、時間帯によってスコアが大きく変わる場合があり、その相互関係が考えられます。時間別に活動のピークや落ち込みを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ヒートマップ全体を通じ、明確な相関関係は見受けられません。変化がランダムに分布している可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 視覚的には、大きな変動がある場所は注意を引きます。特定の時間帯で高いスコアが見られる場合、その時間帯のユーザー活動やエンゲージメントが高いことを示唆しています。
– ビジネス的に見ると、高スコアの時間帯に焦点を当て、サービス改善やマーケティング戦略で強化することが有効です。
– 一方で、低スコアの時間帯や日付を分析することで、原因を探り、改善点を見つけ出すことも重要です。
全体として、このヒートマップは個人の行動やエンゲージメントの起伏を詳細に示し、サービスの改善に向けた重要なデータを提供していると言えます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは期間が3日間の時系列ヒートマップを表示しています。期間が短いため、長期的なトレンドとして上昇、下降、または周期性を把握するのは難しいです。しかし、各日の時間帯によって色に変化が見られるため、特定の時間に何かしらの変動要因がある可能性が考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色の変化が急激な部分があり、特にある日や時間帯での社会WEIスコアに急激な変動が見えます（例えば、非常に明るい黄色の部分）。
3. **プロットの要素（色、密度など）が示す意味**
– 色の違いは社会WEIスコアの変動を示しており、色が明るいほど高いスコアを示しています。黄色は最も高い数値（0.80以上）を示し、暗色は低い数値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各日の同じ時間帯にスコアが一貫して変動しているかどうかを確認することで、日ごとのパターンがあるか探ることができます。例えば、ある時間帯に一貫してスコアが高い場合、その時間帯に特定の活動やイベントが影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯にスコアが集中して高くなっている部分があることで、特定の要因（例：新サービスの利用増加、プロモーション活動）がその時間帯に影響を与えていると考えられます。
6. **人が直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– 人々は色の明暗に基づいて、即時的な変動を視覚的に理解できます。特に時間帯ごとに顕著な違いがあることは、特定の時間に重視したアクションを起こすべきという直感を与えるでしょう。
– ビジネスや社会においては、一定の時間帯におけるエンゲージメントやサービスの需要が予測可能であれば、その時間帯にリソースを集中させることで効率的な対応が可能になります。
このように、短期間ながら色の変化や時間帯ごとのパターンに基づき、特定の行動を促すヒントを提供していると言えます。
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:
この相関ヒートマップは、各WEI（幸福指数）の項目間の関係を示しています。360日間のデータを基にしているため、長期的な傾向が見られます。
1. **トレンド**
– 相関係数が高い値（赤）の部分は、2つの項目が同じ方向に動く傾向を示しています。例として、「個人WEI (心理的ストレス)」と「個人WEI (経済的余裕)」の相関は0.77で、強い正の相関があることを示します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つ急激な変動はヒートマップで直接的には示されませんが、±0.5以上の相関値は、項目間の強い関係性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 色が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意味します。「社会WEI (持続可能性と自治性)」と「総合WEI」の間には-0.14の負の相関があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「個人WEI平均」と「個人WEI (健康状態)」の相関が0.87と高く、個人の健康状態が幸福感に大きく影響することを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 多くの項目が0.5以上の相関を持っており、何らかの形で関連性があることが示唆されます。特に「社会WEI (公正性・公正さ)」と「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」は0.74の強い正の相関があります。
6. **直感的な理解と影響**
– 高い相関値は、ビジネスや社会政策の制定において考慮すべき重要なシグナルを示しています。例えば、心理的ストレスの軽減が個人の経済的余裕感の改善につながる可能性が高いことがわかります。また、健康状態を改善する施策は、全体的な幸福感向上に貢献すると考えられます。
全体として、このヒートマップは各項目間の密接な関係を視覚的に示しており、それぞれの相関が新サービスの開発や社会政策の実施において重要な指標となり得ることを示しています。
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タイプ」のスコアの分布を示しており、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 全体的に大きな変動や明確なトレンドはありませんが、各WEIタイプに応じてスコアの分布が異なっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– [“社会WEI (持続可能性と自治生)”] や [“個人WEI (健康状態)”] などに外れ値が見られます。これらは特定のイベントや条件でのスコアの異常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**:
– 箱の内側はスコアの四分位範囲（IQR）を示し、中央の線は中央値を示しています。
– スコアのばらつきや集中度を視覚的に確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリは大きく異なるため、直接的な関係性よりも個々の特徴に注目することが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部のWEIタイプではスコアのばらつきが大きく、例えば[“個人WEI (心理的ストレス)”] ではスコアが広く分布しています。
– [“総合WEI”] や [“社会WEI (公平性・公正さ)”] のように、比較的スコアのばらつきが少ないものもあります。
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**:
– スコアの高さとばらつきから、どのWEIタイプが良く評価され、どのタイプが改善の余地があるか直感的に把握できます。
– ビジネス戦略においては、外れ値の原因を分析することで、特定のWEIタイプでの問題解決やパフォーマンス向上が可能です。
全体として、このグラフは、新サービスの各WEIタイプのパフォーマンスに関する貴重なインサイトを提供します。特に外れ値やばらつきの大きなWEIタイプに注目し、改善と最適化の機会を探ることが重要です。
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、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– このグラフはPCAプロットであり、特定の時系列トレンドを直接示していませんが、データの分散と方向性を可視化しています。プロットが横に並んでいることは、第一主成分が多くの分散を捉えていることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左上のプロットは他のプロットと若干異なり、外れ値と解釈できる可能性があります。このデータポイントは他のプロットから離れており、特異なパターンや異常な変動を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットはデータポイントを表し、第一主成分（貢与率: 0.53）と第二主成分（貢与率: 0.27）によって位置付けられています。この構成により、変数間の相関が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– PCAの結果は、元のデータからの相関性を示します。この場合、第一主成分と第二主成分により変数間の関係性が捉えられています。ただし、時系列的な動きではなく、構成要素間の関係が焦点です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分に強く影響を与える変数が中心的役割を果たしていることが示されています。第二主成分によって少数の変数が異なる動きを示す可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– この分析は、新しいサービスの評価に対してどの要素が最も影響力があるかを特定するのに役立ちます。ビジネスにおいて、これにより戦略的な意思決定をサポートするためのキードライバーがわかります。
– 外れ値のデータポイントに注意を払い、潜在的な問題や機会を見つけ出すことが、今後のサービス開発に役立つでしょう。
このようなPCAプロットを使うことで、新サービスの成功に不可欠な要因を理解し、リソースを効果的に配分する手助けとなります。
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。