📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供いただいた360日間のWEIスコアデータについて、簡潔かつ詳細な分析を行います。
### 時系列推移
1. **総合WEI**:
– 総合WEIは、全体的に0.72から0.75の範囲で推移しており、比較的横ばい傾向があります。ただし、7月3日夕方にかけて0.6875に下落し、翌朝には0.74に回復しています。これは短期間での変動であり、注意が必要です。
2. **個人WEI平均**:
– 個人WEIは0.66から0.75の間で変動しており、7月2日朝の大幅低下（0.66）は異常に近い変動です。その後は徐々に回復し、7月3日には再び0.7375に戻っています。
3. **社会WEI平均**:
– 社会WEI平均は0.68から0.825の範囲で推移しています。特に7月2日午後に0.825と最高値を達成しています。総じて安定していますが、社会的な出来事が影響する可能性も考えられます。
### 異常値
– データに異常値は検出されていませんが、個人WEIの7月2日午前の急落は外れ値と見なされる可能性がある点に注意が必要です。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **トレンド**: 個別データから明確な長期トレンドは掴めませんが、短期間での急激な変動は外部要因（イベントなど）に起因する可能性があります。
– **季節性**: 特に見当たらないため、定期的なアップデートやイベントはなさそうです。
– **残差**: 短期間での変動は、一時的な外部要因による影響として解釈でき、データノイズの存在が考えられます。
### 項目間の相関
– 経済的余裕と他の項目間に強い相関が見られる可能性があります。例えば、個人健康や公平性は、経済状況と密接に関連することが予想されます。
– 個人の自治、公平性・公正さ、共生・多様性などの項目が、相互に影響を及ぼしている可能性が高い。これらの関連性は、政策やコミュニティの意識改革がもたらす影響を可視化します。
### データ分布 (箱ひげ図)
– 各スコアの箱ひげ図は中央値がやや高めに位置し、ばらつきは小さいものの、大幅に超える外れ値は目立ちません。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 (寄与率 0.50)**: 経済的余裕や社会インフラなど、個人及び社会レベルの基礎的な安定性に大きく依存していると解釈されます。
– **PC2 (寄与率 0.28)**: 社会の持続可能性や多様性促進活動の影響が重要な因子である可能性を示唆しています。
### 全体まとめ
このデータからは、個人と社会の全体的な健康や福祉が大よそ安定して推移していることが読み取れます。しかし、一部の日付における急激な変化は、特定のイベントや外部要因による一時的な影響である可能性が高いです。分析を深めることで、政策や経済状況がWEIスコアにどのように影響しているかを更に掘り下げることが可能です。今後も継続的なモニタリングが推奨されます。
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、新サービスカテゴリの総合WEIスコアの推移を時系列で散布図として示しています。以下に詳細な分析を提供します。
1. **トレンド**
– グラフには2つの異なる期間のデータが見られます。初期のデータ（2025年中）は、0.8付近に集中しています。一方、後期のデータ（2026年）は、別の場所に密集していますが、具体的な範囲は視覚的に示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 目立った外れ値や急激な変動は特に観察されませんが、2025年後半の期間にデータが途切れているため、未知の変動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は「実績（実績AI）」を示しており、安定した実績の測定値を持っています。
– 緑の点は「前年（比較AI）」で、現在のパフォーマンスとの比較のために示されています。
– 赤のクロスや紫、淡青の線は異なる予測方法を示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。これらの線が予測の範囲と傾向を示しています。
4. **関係性**
– 複数の予測手法が使用されており、それぞれが異なる予測を提供しています。特に予測の下振れはxAI/3σで示されていますが、大きな変動は観察されません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータと後期のデータが異なる範囲に分布していることから、時間によるパフォーマンスの移行が示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– ビジネスや社会に対して、このグラフは新サービスの安定性を示唆する一方で、将来の不確実性についても注意を促します。異なる予測手法からのデータは、多角的なアプローチが重要であることを示しているとも言えます。サービスのパフォーマンスがどのように進化しているのかを把握し、戦略の調整に役立てるべきです。
この分析は、ビジネス戦略の策定や予測精度の向上に寄与できるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 2025年7月からのデータでは、初期段階で数値が高く、その後予測データが急落していることが見て取れます。しかし、後半のデータ（2026年6月から7月）では再び数値が高く安定している新たなデータポイントが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の予測データ（ピンクのライン）は急激な減少を示しています。これに対して、後半の新たなデータ群は安定して集まっており、前半の急落とは対照的です。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**は実績データを示し、初期に比較的高い安定したスコアを持っています。
– **赤い×**は予測値で、急激な低下を示しています。
– **緑の点**は前年度データで、後半に新たに追加された部分として注目されます。
– **灰色の範囲**は予測の不確かさを示し、初期段階のスコアがその範囲内に収まっていることを示しています。
– **各色のライン**は異なる予測モデルの結果を示しますが、いずれも初期では下降を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の実績データと予測データが相関して高い値を示した後、予測が大きく外れている一方で、後半の実績データが改めて高い場所に分布しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 統一的な上昇または下降ではなく、初期の予測が大きく外れる一方、後半では新たな実績が堅調に分布しています。このことはデータ分布が時間と共に変化していることを示唆します。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととビジネス・社会への影響**
– 初期評価からのガタツキと後に続く再評価が、ビジネス戦略の再考を促すかもしれません。予測と隔たりがあるため、新技術や市場の変化が影響している可能性があり、新サービスの市場投入戦略が問われるでしょう。企業は初期データの変動を考慮し、長期的な視点でのデータ戦略を再考するかもしれません。
このグラフは、初期予測の不一致や急激な変動を考慮に入れつつ、後半に向けたポジティブな発展の可能性を示唆しています。ビジネス的には、持続可能な戦略と新市場への適応の連携が求められるでしょう。
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:
このグラフは、新サービスカテゴリでの社会WEI平均スコアの推移を示しています。それぞれの視覚的特徴をもとに分析します。
1. **トレンド**
– 最初の期間（2025年7月頃）において、実績AI（青い点）はほぼ一定で、軽く上下しつつも0.75付近にあります。
– 予測AI（赤い×）は一つだけで、その後のデータがないため、長期的なトレンドは見られません。
– 2026年7月に散布されている前半の実績から比べると、後半では比較的高い値（0.8付近）で安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 大きな外れ値や急激な変動は見つかりませんが、2025年7月からの実績に若干のばらつきが見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIを示し、周期的な計測が行われていることを示しています。
– 緑の○は昨年の比数AIで、過去のデータと現在のデータを比較する参照用として役立ちます。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、この中に実績データが収まるように予測されているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AI、予測AI、昨年の比数AIが示されていますが、恐らく昨年のデータを基に今年の予測が行われている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは比較的一定の範囲で分布しており、実績AIと昨年の比数AIとの間にはそれほど大きな差が見られません。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– グラフを見たとき、おそらく安定した状態にあるように見えます。特に後半における高いスコアは、新サービスが顧客に好まれている可能性を示唆しています。この安定性と高スコアの予測は、サービスの継続的改善や新規導入が成功していることを示しているかもしれません。
これらの視覚的特徴と洞察を踏まえ、グラフは新サービスが市場で好意的に受け取られていることを示している可能性があり、今後のビジネス戦略の策定において重要な指針となるでしょう。
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
1. **トレンド**
– 最初の評価時点には、実績データ（青い点）は約0.8で始まり、明確な下降トレンドを示しています。
– 最初の段階で急激なスコアの下降が見られ、途中まで減少した後、大きなギャップを経て後半に安定した値が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の下落が急勾配であるため、急激な変動と言えます。
– その後、データの間隔が広がっている部分で外れ値の可能性を考慮することが必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青い点）はサービスの実際のパフォーマンスを示しています。
– 予測（赤い×）はモデルによる予測結果を示していますが、グラフ上には見当たりません。
– 前年（緑の点）は前年の実績を示し、後半に高いスコアを示しています。
– 灰色の範囲は予測の信頼区間を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 年度間でグラフ上に予測（赤）が見当たらないため、予測と比較する形にはなっていないが、前年に比べて大幅なスコアの変化が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 当初の実績スコアと最終的な前年スコアとの間に、気を引く相関関係が存在する可能性がありますが、データ不足のため詳しい分析が困難です。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– サービスの開始当初にパフォーマンスが低下した可能性があります。このようなトレンドが続く場合、サービス改善が必要と感じるでしょう。
– 最後の段階で前年比のデータが高いことから、新たな改善策や戦略が成功しているかもしれません。
– 経済的余裕の低下はユーザー満足度や市場での競争力低下につながる可能性があります。そのため、対応策を練る必要があります。
このグラフは、新サービスの市場導入に際し、実際のパフォーマンスが期待値を下回った場合には迅速な対策が求められることを示唆しています。最初の急落から学び、次年度以降の改善策を考え直すきっかけとなるでしょう。
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:
視覚的な特徴と洞察を以下にまとめます。
1. **トレンド**
– グラフの左側において、WEIスコアは0.6付近から1.0まで上昇しています。その後はスコアが安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– スコアの上昇は急ですが、その後は急激な変動が見られません。データポイントが少ないため、他の時期の急激な変動の有無は不明です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しており、過去のスコアの実際の値を表しています。
– 他の色の線や記号（紫、シアンなど）は、異なる予測モデルによる予測結果を示しています。
– 灰色の線は下限閾値を示している可能性があります。
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比較により、各モデルの予測精度を判断できそうです。
– 今のところ、実績データが予測の範囲内にあるため、予測は比較的正確であると見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データが限られているため、明確な相関関係を判断するのは難しいですが、初期の急上昇後の安定性は確認できます。
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**
– スコアの最初の急上昇は新サービスの導入や効果が表れた可能性があると直感的に感じるでしょう。
– その後の安定したスコアは、サービスが予想通り機能しているとみなされるかもしれません。
– ビジネス的には、初期の成長が重要な成功要因であり、予測モデルの精度も高いため、今後のサービス展開や投資の指針として利活用が可能です。
このグラフは新しいサービスの導入効果や予測モデルの有効性を示す重要な指標となり得ます。
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:
視覚的特徴と洞察:
1. **トレンド**:
– グラフの左側（2025年7月頃）には、実績AIの青い点が現れています。期間の初めにおいて、心理的ストレスのWEIスコアが安定していますが、その後、わずかに上昇する傾向があります。
– その後、2026年7月頃に比較AIの値が追加され、新たにデータが収集されていることが示されています。ただし、詳細な趨勢は不明瞭です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 急激な変動や明確な外れ値は特に見られませんが、予測の範囲（灰色の範囲）は比較的狭く設定されており、予測精度が高いことを示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実績AIのデータを表し、期間の初めに存在します。
– 緑色の点は比較AIを示すもので、期間の終わりにかけて集中しています。
– 予測の下限あいさ範囲を示す灰色の棒線は、予測の変動幅を視覚化しています。その他の予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、グラフ上で各々の異なる予測を可視化していますが、期間の初めにわずかに異なる線の色として表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは主に実績AIと予測値で構成されますが、それぞれの予測手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）によるスコアの変動がほとんど無い点で一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの期間が離れているため、相関関係を直接示すことは難しいです。特定の期間にコンスタントに同じレベルでデータが保持され予測されているようです。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**:
– 初期段階の実績値が示すように、ある程度安定した心理的ストレスが観察されます。これは、サービスの改善が進む中で、ユーザーの精神的負担が特定の範囲に収まっている可能性を示唆します。
– 将来的には、予測されるストレススコアが低くなることが期待されるため、ユーザー体験の向上やストレス管理の効果を示している可能性があります。
– 全体的に見ると、ビジネスにおいてはユーザーの心理的負担をより効果的に軽減し、サービスの価値を高める方針を支持する指標と見なせます。
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**
– **実績（青点）**: 期間の初期は約0.6のスコアで始まり、その後緩やかに変化を示しています。
– **予測データ**: 緑、ピンク、紫の線は初期状態で異なる予測モデルが使われていることを示していますが、予測の形状や方向性にトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– **紫の予測線（ランダムフォレスト回帰）**: 期間の早い段階で急激に0まで下がり、明確な外れ値や変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青（実績）**: 実際のデータを示しています。
– **緑（前年度比）**: 前年度と比較した値。
– **灰色の範囲**: 予測の上下幅を示す範囲。
– **紫の線（ランダムフォレスト回帰）**: 回帰モデルによる予測。
– **ピンクの線（決定木回帰）**: 同様に回帰モデルによる別の予測。
– **緑のXAI/3σ**: 特定のデータ解釈手法が示す予測範囲。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時系列データは独立して表示されるが、予測と実績の違いを考慮することで、各モデルの精度や適合性を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現状、各予測は実績よりもスコアが低い傾向にあり、特にランダムフォレスト回帰において顕著で、予測と実績間には大きな差が観察されます。
6. **直感的な洞察やビジネスへの影響**
– **ビジネスへの影響**: 急激なスコアの低下は、新サービスがユーザーにとって期待に応えられていない可能性を示唆しています。そのため、サービスの改善や見直しが急務となるかもしれません。
– **社会的影響**: 個人の自由度や自治に関連するスコアが低下することは、ユーザーのエンゲージメントや満足度に影響を及ぼす可能性があり、早急な対応が必要です。
総合すると、短期的には具体的な改善策の策定と、各予測モデルの精度向上が重要です。中長期的には、ユーザーフィードバックを活用してサービス内容を再評価することが推奨されます。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの初期部分では実績が高く、その後急激に低下しています。その後、しばらく動きがなく、再び最近のデータでスコアが高くなっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の急激な低下は顕著であり、これは外れ値や急変として捉えられる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青いプロット**: 過去の実績を示しており、初期に高スコアを維持していましたが、その後急激に低下しています。
– **灰色の範囲**: これは予測の不確かさを示しており、xAI/3σで表されています。
– **予測ライン（緑、シアン、マゼンタ）**: それぞれ異なる回帰モデルによる予測を示していますが、いずれも途中で急落することを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測モデルとの間で初期に大きな違いが見られ、特に予測が実績と一致していないことが分かります。後の時期では、予測は一応上昇し、以前の高い水準には戻っていないが、スコアが改善していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績が高かったにもかかわらずその後低くなり、予測モデルは急落を示しており、外れ値や異常値が存在する可能性があります。
6. **社会やビジネスへの影響に関する洞察**:
– 初期の高いスコアは新サービスが社会的に公平で効果的であることを示していた可能性がありますが、急激な低下は何らかの問題があることを示唆しています。
– この種の変動は、サービス提供の実施工程や基盤構造での問題点を示しているかもしれません。今後の改善やさらなる調査が求められるでしょう。
このグラフから、人間はこの新サービスの初期成功にもかかわらず、その持続性や課題に注意を払う必要があると直感的に感じるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは、360日間の時間軸上にプロットされています。
– 初期段階では、実績AIのスコアは0.8程度ですが、急激に1.0に上昇し、その後横ばいです。
– 予測データは、複数の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で異なる動きをしている可能性がありますが、詳細なデータポイントがないため、具体的なトレンドは見えません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績AIのデータは、開始直後に急激に変動していますが、その後安定しています。
– 外れ値は特に見当たりません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績AIのスコアを示しています。
– 薄い青い線、および灰色の点線は予測の範囲や異なる予測手法による範囲を示しています。
– 緑の円は前年のスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在のデータでは予測の詳細を明確に追跡することは難しいですが、異なる予測手法の結果が比較されていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績スコアは一度高くなった後、安定していますが、この短期間では相関関係を評価するのは困難です。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 初期段階で実績AIのスコアが急上昇し、その後安定しているということは、この新サービスが早期に効果を発揮した可能性を示しています。
– 予測が異なる手法によって行われていることは、慎重な評価が行われていることを示し、サービスの持続可能性と自治性に対する関心の高さを反映しています。
– ビジネスへの影響としては、安定した高いスコアが長期的な信頼性や投資の可能性を示唆するかもしれません。
このグラフは、サービスの比較的短い期間における持続可能性の初期評価を強調しています。予測手法の多様性は、データ分析とモデルの重要性に対する意識の高さを示しています。
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:
このグラフを分析し、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフの初期（2025年7月ごろ）では、実績データ（青いプロット）は高いスコアで始まり、横ばいが続いています。
– その後、かなりの期間空いてから、2026年5月ごろに観測されたデータ（緑のプロット）は上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った急激な変動や外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青）は初期のスコア。
– 予測の下限かさ範囲（灰色）に実績がほぼ収まっていることから、モデルの予測精度は良好。
– 予測（緑、青、ターコイズ、マゼンタ）は、それぞれの手法による新しい予測で、2026年5月付近で一貫した予測範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データの間には、時間的なギャップがありますが、それぞれの予測値は一貫しており、モデルの一貫性が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データに基づく予測モデルはいくつかの手法で行われていますが、大きな分布の違いは示されていません。
– 異なるモデルにより少しの差異が見られますが、それほど大きくはありません。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– 初期の高い実績スコアが持続した後、次の観測までに準備されている予測がそれぞれのモデルで成功していることが示されています。これは、初期の取り組みが持続的な成長や改善に繋がる可能性があることを示唆しています。
– 社会基盤や教育機会の改善に関する長期的な戦略において、堅実な予測とその検証が有用であることを示しています。このようなデータと予測は、政策策定者やビジネスリーダーにとって重要な意思決定の参考になるでしょう。
全体として、このグラフは、計画的かつ効率的な予測手法が効果を発揮していることを示しており、将来の計画策定に役立てられるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績（青のプロット）**：現在の内容から継続的または周期的なトレンドは確認できませんが、徐々に下降しています。
– **予測（異なるモデル）**：線形回帰（シアン）は横ばい傾向ですが、ランダムフォレスト回帰（マゼンタ）は下降を予測しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **実績の変動**：実績データは比較的一貫していますが、数回の変動があります。
– **ランダムフォレストの予測**：大きく下降している点が見受けられ、急激な変動が予測されています。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **実績（青）**：過去の実績データを示しています。
– **予測（モデル別）**：未来の傾向を予測しています。色により異なる予測モデルが示されています。
– **前年（緑の円）**：前年のデータと比較するための指標です。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **予測モデル間の違い**：異なる予測モデルが異なる将来の傾向を示しており、ランダムフォレスト回帰は他モデルよりも劇的な変動を予測しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各予測モデルが異なる傾向を示しており、一貫した傾向を示していません。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響
– **不確実性の高い将来**：異なるモデルが異なる予測をしています。このため、次のステップを決める際の判断基準に注意が必要です。
– **計画の再評価**：戦略や運営方針の見直しが求められるかもしれません。
– **多様性や共生の推進**：WEI（共生・多様性・自由の保障）というカテゴリから考えると、社会的・文化的要素の再評価が必要です。
全体として、これらのデータが暗示する将来の変動を踏まえて、柔軟で適応的な計画が求められるでしょう。
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
1. **トレンド**
– 色の変化が日によって異なり、時間帯によっては一貫したパターンを示しているようです。ただし、明確な上昇や下降の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日の16時台において、他の時間に比べて突出した明るい黄色のセクションが見られます。この部分は特異な高いスコアを示しており、一時的な急上昇を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 色：カラーバーから、ヒートマップの色はスコアの強さを示しています。明るい黄色は高スコア（0.75）、紫の濃い部分は低スコアを示しています。
– 時間軸：横軸は日付、縦軸は時間帯を示し、各セルは特定の時間帯におけるスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯によってスコアが異なるため、特定の時間におけるパフォーマンスが日ごとに変わることが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 平均的には、色の変動が少ないセクションがあり、日付をまたいでスコアが安定している時間帯もあることを示しています。
6. **直感的な感じ方とビジネス・社会への影響**
– 人間が直感的に感じるのは、特定の日の特定の時間帯で非常に高い活動があった、または大きなイベントが起こったということです。このような情報は、マーケティングキャンペーンやサービスの稼働時間の最適化に活用することができます。例えば、高スコアを記録した時間帯には、多くのユーザーがサービスを利用していた可能性があり、ピーク時の需要を満たすためのリソース割り当ての参考になるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 色の分布から、日付や時間帯によってWEIスコアに変化が見られます。特に、7月1日と4日では明るい色（高いスコア）、7月2日では暗い色（低いスコア）が目立ちます。これは周期的なトレンドを示唆している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日と2日には、時間帯16時のスコアに急激な変動があります。具体的には、7月1日は高く、7月2日は低いスコアになっています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示しており、黄色が高スコア、暗紫色が低スコアを示しています。これは、日付と時間帯ごとのパフォーマンスを比較するのに有効です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の日付や時間でスコアが高い傾向が見られることから、これらの時間帯が特に注目に値する事象やイベントの発生と関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯16時と19時で類似のパターン（7月1日には高く、7月2日には低い）があることから、これらの時間帯が特に影響を受けやすいと考えられます。
6. **直感的な洞察**:
– ビジネスや社会的には、このデータ分析により、特定の時間帯に新サービスの利用が活発であることが見て取れます。この情報は、マーケティング戦略や運用計画の改善に役立つ可能性があります。特に、日中のピーク時間帯に追加のリソースを割り当てることで、サービス品質を向上させることができるかもしれません。
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:
1. **トレンド**:
– 短期間でのデータであり、上昇や下降の長期的なトレンドは見えません。ただし、期間内の日ごとの変化がはっきりと視覚化されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日の色が非常に明るく、これは他の日と比較して急激な変動またはピーク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**:
– 色の濃淡が、社会WEI平均スコアの高さを示しており、黄色に近いほどスコアが高いことを示しています。
– 時間帯ごとに色が異なり、一日の中でも変動があることが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日、各時間ごとのスコアは、特定の時間帯における特異性を持ち、新サービスの利用状況や社会的な評価が変動していることを示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日ごと、時間ごとにスコアに変化が見られますが、特定の周期性は見られません。
– データが示す最大値と最小値に基づいて、特定の時間帯でのスコアが集中的に高くなることがあります。
6. **直感およびビジネスや社会への影響**:
– 人間が直感的に感じ取れることは、特定の日、また特定の時間帯において新サービスが高く評価されたり、特異な社会的現象があったりしたのかもしれないということです。
– ビジネスにおいては、7月2日の特定時間帯に見られるピークを分析することで、サービスのフィーチャーやマーケティング戦略の見直しに役立つ可能性があります。これは利用者の行動や新サービスの効果のタイミングを把握するヒントとなります。
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:
この相関ヒートマップは、新サービスカテゴリにおけるさまざまなWEI項目同士の相関を示しています。このデータから以下の点について分析します。
1. トレンド:
– ヒートマップは静的な相関を示すので、時系列データのトレンド自体を示すものではありません。各項目間の相関の強さと方向（正または負）を把握するデータです。
2. 外れ値や急激な変動:
– ヒートマップでは、非常に高い正の相関（1に近い赤色）または負の相関（-1に近い青色）が顕著な特徴として現れます。
3. 各プロットや要素の意味:
– 赤色は正の相関を、青色は負の相関を示し、色の濃さが強さを示しています。
– 例として「社会WEI（共生・多様性：自由の保障）」と「個人WEI平均」は非常に高い正の相関（0.88）を示しています。
4. 複数の時系列データがある場合の関係性:
– 複数の項目が強い相関を持つ場合、同じ要因によって影響を受けている可能性があります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（共生・多様性：自由の保障）」は負の相関が強く、これらの要素が反対の動きをする可能性があります。
– 「総合WEI」と「社会WEI平均」も強い正の相関を持ち、全体的なWEIの向上は社会的要素に強く影響されることを示唆しています。
6. 直感的な感じとビジネス・社会への影響:
– 多様性と自由の保障が個人や社会全体のウェルビーイングに大きく寄与している可能性を示しています。
– 健康状態と共生・多様性が逆の動きになることから、健康政策と社会政策が調和していない場合、調整が必要になるかもしれません。
このヒートマップは、特定のWEI項目の組み合わせによっては、新サービス開発の際に注力すべき分野を明らかに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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 全体的なトレンドは、横ばいまたは軽微な変動が多く、急激な上昇や下降という大きなトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は複数のカテゴリで見られます。特に「個人WEI (心理的ストレス)」や「社会WEI (生態系整備)」では外れ値が顕著です。これらの外れ値は異常なデータを示しており、詳しい分析が必要です。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図の箱（四分位範囲）が示す幅は、各カテゴリのデータ分布のばらつきを示しています。箱の幅が狭いほど、データが平均値に集中していることを意味します。例えば「個人WEI平均」と「社会WEI平均」は比較的狭い範囲で安定しています。
– 色の違いはカテゴリ間の差異を強調していますが、視覚的効果以上の分析対象となる要素ではありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データとして特定の期間の比較というよりは、異なるカテゴリ間の比較が主です。従って時系列の変化という文脈ではないが、複数の観点からの分析が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係は明示されていませんが、同じ色調の項目は相関がある可能性があります。
– 分布は全体的に0.6から0.9の間で安定しており、大きな偏りは見られません。
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**
– **直感的な理解**: 異なる「WEIタイプ」で比較されているため、それぞれの要素（心理的ストレス、経済活動、自由度など）が組織や社会に与える影響の大きさを直感的に掴む手助けとなるでしょう。
– **ビジネスや社会への影響**: 組織のパフォーマンスや社会的な健全性を評価するために有用な指標となります。特に「個人WEI (心理的ストレス)」と「社会WEI (公共生活、公正さ)」の外れ値は、潜在的なリスク要因や改善領域を示唆しています。
各カテゴリの詳細な分析がビジネス戦略や社会的政策決定に寄与する可能性が高いと言えます。
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（Weekly Economic Index）の構成要素を主成分分析（PCA）したものです。以下に分析を提供します。
1. **トレンド**
– グラフは散布図ですが、特定のトレンドは見られません。データポイントは第1主成分と第2主成分に沿って広がっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 右上のデータポイントは他の点と比較して多少突出していますが、極端な外れ値ではありません。
3. **各プロットや要素**
– 第1主成分（横軸）は50%の分散を説明し、第2主成分（縦軸）は28%の分散を説明しています。データの主要なバリエーションの大部分は第1主成分にあります。
– プロットの位置は、新サービスが異なる要素でどのように分布されているかを示します。
4. **複数の時系列データ**
– 複数のデータポイントがあるが、特定の時系列の関係は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 点が第1主成分に沿って横方向に広がっていることから、第1主成分に沿って相関がある可能性があります。第1主成分の影響が強いことを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– 第1主成分が新サービスの主要な統計的バリエーションを捉えており、これはビジネス戦略において重要な要素と考えられます。
– 第2主成分は補助的な特徴を示しており、サービスの改善やマーケティング戦略において役立つ可能性があります。
– 全体的に、主要なバリエーションを把握することで、新サービスの提供内容やマーケットフィットの調整に役立つ可能性があります。
このPCA分析は、ビジネス上の洞察を提供するために、重要なパターンや変化を効果的に可視化する手段となります。
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。
