📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 時系列推移とトレンド
全体的に、**総合WEIスコア**は0.71から0.75の範囲で変動を見せ、わずかな上昇トレンドが見られます。特に、2025-07-02に複数回のPEAKを記録しており、全体的に安定した状態にあることを示唆しています。
– **個人WEI平均**は7月1日以降緩やかに低下し、7月2日午前には一旦低下した後、再び上昇傾向となり、7月3日にはさらに上昇の傾向を示します。
– **社会WEI平均**は安定的に上昇し、2025-07-02に最も高い値0.825を記録し、以降わずかに下がるも、再び7月4日に上昇しています。
#### 項目ごとの推移
– **経済的余裕**: 0.75を維持しつつ、7月4日の0.85への上昇は特筆すべき変動です。
– **健康状態**は7月3日にピークを迎え、0.85まで上昇しました。
– **心理的ストレス**は比較的安定していますが、若干の季節性が見られ、一貫して0.6から0.65の範囲で推移しています。
– **自由度と自治**: 強い変動なし。7月2日の0.65への低下が一時的な変動を示唆。
– **公平性・公正さ**では7月3日に大幅に下降し、異常値とみなせる可能性がありますが、予想された範囲内の変動です。
– **持続可能性と自治性**は一貫して上昇し、7月2日にピークの0.85を記録。
– **社会基盤と教育機会**も7月2日と3日に0.9でピークを迎え、後に再び安定。
– **共生・多様性と自由の保障**は安定しつつ、微妙な季節変動を示しています。
#### 異常値
指摘された異常値は特に見当たらないという結論です。
#### 項目間の相関
相関のヒートマップは提供されていませんが、個々のスコアから見て、**経済的余裕**と**健康状態**に中程度の相関がありそうです。他のカテゴリ（心理的ストレスや社会的多様性）は従属性ではなく独立的傾向を示しています。
#### データ分布
箱ひげ図がある仮定で考えると、いずれの項目も大きな外れ値を示すことなく、安定して正規分布に近いパターンでばらついていると推測できます。
#### 主要な構成要素 (PCA)
PCAの分析結果から、**PC1が0.50の寄与率**を持ち、**全体の半分の変動を説明**しています。PC1は多くの変数が均一に貢献している可能性が高く、個人と社会側面の統合的影響を示唆しています。**PC2（寄与率0.28）**は、残りの重要な変動要素を示唆し、特に新サービスの社会的影響に関する微調整に役立つでしょう。
### 結論
全体として、新サービスに関連するWEIスコアは比較的安定しており、参加者の生活の諸側面において顕著な悪化は見られませんが、若干の向上傾向があります。特定の期間、特定の項目（経済的余裕、健康状態）がポジティブな方向に動いたことは、さらなるサービスの強化や政策提言の可能性を示唆しています。
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:
以下がグラフから得られる洞察です：
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は、横ばいで安定しています。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰予測（青、赤、ピンクの線）はほぼ水平で、将来的な変動は少ないと予測しています。
– 決定木回帰（紫色の線）のみがわずかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現在の実績データに明らか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**:
– プロットされた実績（青のドット）は、予測の不確かさ範囲（灰色部分）内にあります。
– 各予測モデルの線は、未来のWEIスコアを予測しており、それぞれのモデルがどのようにスコアの動向を見ているかが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは複数の予測モデルのベースラインとして機能しており、予測の精度を見積もる基準となります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各モデルの予測線が同じ方向性を持っているため、それらの間に強い相関が見られることが示唆されます。
– 実績データは予測範囲内に収まっており、これまでのデータのパターンが今後も継続する可能性があります。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 現状では新サービスのWEIスコアは安定しており、市場の反応が予測通りであることを示唆しています。短期的な急激な変動に対する懸念は少なそうです。
– 企業にとっては、今後の安定した成長が期待でき、リスクは比較的低いと考えられます。新サービスの信頼性が高まり、顧客満足度が維持されていることが示される形です。
この分析により、ビジネス上の戦略を決定する際の参考となる要素が得られます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績のプロット（青い点）は、0.7から0.8の間で安定した範囲にあり、特定の明確な上昇または下降のトレンドは見られません。
– 線形回帰（紫）、決定木回帰（ピンク）、ランダムフォレスト回帰（シアン）は異なる将来の予測トレンドを示していますが、全体的には緩やかな横ばいからわずかな変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実際のデータにおいて、極端な外れ値や急激な変動は見受けられません。データは比較的一定の範囲内に分布しています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績のプロット（青い点）は、観察期間内の実際のWEIスコアを示しています。
– 予測不確かさ範囲（グレーの範囲）は、未来のスコアがどれくらいの幅を持つ可能性があるかを示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のラインは、異なるモデルによる予測の傾向を指摘しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは異なるアプローチを用いていますが、予測する方向は全体的に類似しているといえます。しかし、決定木回帰とランダムフォレスト回帰がより明確な傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値は、一般的に安定した範囲で相関しているように見えますが、予測モデル間でのスコアの見込みには顕著な異同は見られません。
6. **直感的な感想とビジネスへの影響**:
– データは比較的安定しているため、新サービスのWEIスコアは現在のところ大きなリスクや急激なスパイクは予想されません。ただし、将来的なモデルによる予測は若干の下降を示唆しているため、サービス改善や市場動向の継続的なモニタリングが推奨されます。
この分析は、各モデルの予測傾向を考慮しつつ、新サービスの戦略的な方向性を決定するための基礎を提供することができます。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）のWEIスコアは0.7〜0.8付近に集まっており、特に明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測データは、最初の予測の不確かさ範囲の内では安定していますが、線形回帰予測（紫色）はわずかに下降トレンドを示しています。他の予測方法（ランダムフォレストと決定木）は、やや上昇または横ばいのトレンドです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点（実績）の間に、特別な外れ値や急激な変動は見られません。同じ範囲内でのばらつきが見られ、データの安定性が感じられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、赤いバツは将来の予測データです。灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
– 各予測ラインは異なる予測モデルに基づくもので、将来のトレンドを視覚的に比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在の実績データは、将来の予測（特にランダムフォレストや決定木回帰）とはやや一致しているように見えますが、線形回帰とは異なる動きを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは分布の一貫性を持っており、予測データと大きな相関関係を示していないが、予測の不確かさ範囲内に収まっています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績データが安定していることから、新サービスのパフォーマンスは現在のところ安定していると言えます。
– 予測データのわずかな違いは、モデル選択の重要性を示しており、異なるモデルが異なる未来を描く可能性があることを示唆しています。
– ビジネスにおいては、予測に基づいて早期に対策を講じることが重要であり、特に安定したパフォーマンスを維持するか、改善を目指すためのアクションが必要です。
予測のモデル選択とその結果の違いが、将来の意思決定に重要な影響を与える可能性があります。それぞれのモデルの特性を理解し、最適な予測を行うことで、ビジネスの成功に寄与できるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青色の点）は比較的一定で、横ばいの状態です。
– 予測に関しては、ランダムフォレスト回帰（紫色の線）が徐々に下降しています。その他の回帰手法（線形回帰、水色の線と法決定木回帰、シアンの線）は横ばいを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには外れ値や急激な変動は見られません。すべてが狭い範囲で収まっています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点（実績）は現在の経済的余裕を示し、赤の×（予測AI）は未来の予測値を指します。
– 灰色のエリアは予測の不確かさの範囲を示しており、ここに実績データが含まれています。
– 予測線は異なる回帰手法によるもので、それぞれ異なる未来予測の傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測値は重なる部分が多く、特に線形回帰と法決定木回帰は実績に非常に近い予測をしています。
– ランダムフォレスト回帰は未来に向かって下降傾向を示し、他の予測と異なる動きをしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは一貫して高めで、変動が少ないです。
– 予測の不確かさが小さい範囲に集中していますが、ランダムフォレストの下降予測との乖離が見られます。
6. **直感的に感じることと社会への影響**
– 現在の経済的余裕の実績は安定しているように見えますが、ランダムフォレストが示すような下降が現実化する場合、経済的に慎重な対応が必要かもしれません。
– 予測が正確であると仮定するならば、特にランダムフォレストの結果に注目して戦略を考える必要があります。ビジネスにおいても、このような下降傾向を対策するための施策が求められるでしょう。
このような分析を踏まえ、定期的なモニタリングと詳細な予測モデルの評価が重要です。ビジネスや個人の経済活動への影響を最小限に抑えるための施策が求められます。
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**
– 実績データ（青点）は最初の数日に変動があり、その後のデータが途切れています。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰）は、初期段階で上昇した後、一定に保たれています。
– 線形回帰と決定木回帰の予測は一定で、あまり変動がありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの初期は、多少の変動が見られますが、その範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実績値を示し、初期の健康状態を反映しています。
– ピンクや水色の線は異なる回帰モデルによる予測値で、ここでは健康状態が安定する予測をしています。
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で若干の相違がありますが、予測モデル全体としては、トレンドの持続を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データとランダムフォレストによる予測が最も近似しています。
– 他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰）は、より静的な予測を行っています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 実績が限られた範囲で揺らぐ一方、予測値は安定しており、健康状態の改善や安定を期待できます。
– 初期のデータが少ないため、予測の信頼性を確認するためには追加のデータが必要とされます。
– 社会的には、新しい健康サービスが十分に機能している可能性を示唆し、さらなる投資や研究を奨励する基盤を提供しています。
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**:
– 実績のデータポイント（青いプロット）は初期期間に集中しており、一定の60付近でほぼ横ばいです。
– 予測の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、予測期間においてわずかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには特に顕著な外れ値や急激な変動は見られません。安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際の実績データを示します。
– 予測データは、異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による将来の心理的ストレススコアを示し、それぞれが異なる色で表現されています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルはわずかに異なる傾向を示していますが、全体的には極めて似た動きであり、予測の一致性が高いと言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは安定していて、わずかに上昇傾向が見られる予測データと大きな乖離はありません。
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**:
– グラフには、心理的ストレスが非常に大きな変化を見せないことから、現在の環境やサービス提供が比較的安定している、または個人のストレスに大きな影響を与えない可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、この安定した状況が続けば、サービスの価値が維持されていると捉えることができ、サービスの継続的な利用が見込まれます。しかし、わずかな上昇傾向は注意を要し、潜在的なリスクを軽減するための追加的なサポートやモニタリングが有益かもしれません。
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**
– 実績のスコアは最初の数日間で安定しており、その後新しいデータが見られません。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は最初のスコアと一致していますが、予測の一つ（法定木回帰）は急激に低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 法定木回帰予測に顕著な急落が見られます。他の予測と大きく異なり、異常値として考えられるでしょう。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青い点）：最初の期間における実際のスコアを示しています。
– 予測：灰色の範囲は予測の不確実性を示し、その範囲内に他の予測が収まっています。
– 予測モデル間での色の違いは、それぞれのアルゴリズムによる違いを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データが安定している間、予測は全体的には安定性を示しているが、法定木回帰のみ異常な挙動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 他の予測モデルは実績に基づいて安定した予測を提供していますが、法定木回帰は短期間で極端な予測を示します。他のデータとは相関が少ない可能性があります。
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**
– 安定した実績は信頼性を示していますが、法定木回帰の急落は慎重な対応が必要であることを示唆しています。ビジネスにおいては、この予測の急変を無視するか、再評価する必要があるでしょう。
– 新サービスの評価において、予測モデルの違いをよく理解し、必要に応じて予測モデルを選び直すことが重要です。安定性と精度の高いモデルが求められます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績のスコア（青色）は、初期の日付において比較的一定の範囲にあります。
– 線形回帰の予測（紫色）は急激に下降し、その後ゼロ近くで横ばいになります。他の予測モデル（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）は一定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 線形回帰の予測では、非常に急激な変動が見られます。他の予測にはこれほどの変動はありません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績を示し、予測には異なるモデルが使われています（線形、決定木、ランダムフォレスト）。
– 予測の不確かさの範囲（グレー）は、初期段階のみ表示されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは、概ね予測の不確かさの範囲内に収まっています。
– 線形回帰による予測は実績データに合わないように見えますが、他の予測は実績に近い水準で安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データと予測は強い相関を持っているとは見えませんが、安定した予測値（ランダムフォレストと決定木）は実績に比較的近いスコアを提示しています。
6. **直感的な感じやビジネス・社会への影響**
– 線形回帰による急激な予測値の下降は不自然であり、モデルの見直しが必要であることを示唆しています。
– 安定した予測結果はサービスの公平性・公正さの面で安定性を提供していると捉えることができます。
– 社会WEIを高く保つことは、コミュニティの信用を得る上で重要であり、適切なモデルの選択が必要です。
総じて、高精度な予想を行うためには、線形回帰以外の安定したモデルに注目することが重要です。データの安定性が高いほど社会的信用を得やすく、ビジネスの成功につながります。
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:
以下にグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データは初期の数日間にわたり、0.8付近で変動している様子が観察されます。
– 予測結果は異なる回帰手法により、やや上昇または横ばいとなっています。特に線形回帰と決定木回帰による予測は初期値からの上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに大きな外れ値や急激な変動は見られません。一貫して0.8周辺で推移しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績（実績AI）を示し、データは連続的でないが、安定したパフォーマンスを示唆します。
– 4種類の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されており、予測の不確実さを示す範囲も表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法間でのばらつきがあり、特にランダムフォレスト回帰は他の手法とは異なる予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定で集中的な分布をしており、大きな逸脱は見られません。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 実績データの安定性は新サービスの持続可能性に関する良好な兆候を示している可能性があります。予測もおおむね安定したトレンドを予測しているため、短期的な変化は予想されにくいです。
– 新サービスの導入や改善において、安定したパフォーマンスの継続が見込めるため、関係者や投資家にとっては安心材料となりうるでしょう。
このグラフは、持続可能性と自治性における新サービスの安定的なパフォーマンスを指し示しており、今後の見通しについても比較的ポジティブな印象を与え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:
グラフの解釈に基づいて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は特定の期間内でやや変動していますが、大きなトレンド変化は見受けられません。
– ランダムフォレスト回帰（紫）は、最も高い予測スコアに達し、安定を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには目立った外れ値や急激な変動はありません。
– 予測の不確かさ範囲（グレー）は初期期間に限定されています。
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、現実の観測値を反映しています。
– 赤いバツは予測AIの予測値であり、将来のWEIスコアの推定を示しています。
– ラインの色（ピンクや紫）は異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと複数の予測手法間での大きな乖離は見られません。すべての予測は安定したスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各予測手法は実績データと概ね一致しており、特にランダムフォレスト回帰は最高のスコアを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– WEI（社会基盤・教育機会）のスコアが予測モデルによって高く設定されていることから、この領域における改善や改革が続く可能性があります。
– 社会やビジネスにおいては、教育機会の強化や社会基盤の拡充が期待されます。このような予測があると、投資家や政策立案者はポジティブな傾向として捉えることができます。
総じて、このグラフはWEIの安定性とポジティブな予測を示しており、関連する社会的なプログラムや政策の継続が奨励される状況を示しています。
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です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は7月初旬に集中しており、大きなトレンドは見られません。
– 予測値のトレンドとして、線形回帰（紫）は下降、ランダムフォレスト回帰（ピンク）は緩やかな上昇、決定木回帰（水色）は横ばいの傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中に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**:
– 青いプロットは実績データを示し、スコアが0.6から0.8の間に収まっています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しており、実績データのほとんどがこの範囲内に存在します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と異なるモデルによる予測が複数種あり、特に線形回帰は大幅に下降しており、他の予測モデルと異なる挙動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一貫したスコアを維持しており、分布の広がりは限定的です。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 現状、実績値は安定していますが、線形回帰の予測が目立って低下していることから、今後のパフォーマンスに対する注意が必要です。
– 核となる「社会WEI」が下降する場合、共生・多様性に対する考慮を再評価する必要があるかもしれません。
– 多様な予測モデルの結果の違いを考慮に入れ、適切な戦略を設計することが重要です。
このグラフからは、今後の動向に関する不確実性が存在しているため、複数の予測モデルを用いたリスク管理が必要であることが示唆されます。
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:
ヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 色の変化を見るに、一定の期間において値の変動が見られますが、上昇または下降の一貫したトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色が黄色に近い部分は比較的高い値を示し、紫に近い部分は低い値を示しています。変動している場所では急激な変化があると考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各色がそれぞれの日付と時間帯におけるWEIスコアを表しています。緑から黄色に近づくほどスコアが高く、紫に近づくほど低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に顕著な周期性や相関関係は見られませんが、特定の日付や時間帯でスコアが高くなる着目すべきパターンがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは特定の日時に高まる傾向があるようであり、日時に依存したパターンがあるかもしれません。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**:
– 高いスコアの日付や時間帯は、新サービスのユーザー関与が高い時間を示している可能性があります。このインサイトは、マーケティングやサービス提供の最適化に役立つかもしれません。また、低いスコアの時間帯における改善の余地を示唆している可能性もあります。
このグラフからは、新サービスの時間帯別のパフォーマンスに関する重要な洞察を得られ、事業改善のための具体的な行動につながる可能性があります。
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
1. **トレンド**
– ヒートマップは期間ごとのデータスコアの変動を示していますが、特定の上昇または下降のトレンドは明確ではありません。各日にちや時間帯ごとにスコアが異なります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月1日の19時台と2025年7月2日の8時台が黄色で強調されています。これらの時間帯はスコアが高く、他に比べて特異と言えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色はWEIスコアを示し、濃い色は低スコア、明るい色は高スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時間帯に高いスコアが集中しており、デイリーのパターンがあることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 19時台には高スコアが頻繁に現れています。これは、その時間帯の活動が他の時間帯よりも効果的である可能性を示唆しています。
6. **直感的に感じることとその影響**
– 特定の時間帯における高いスコアは、ビジネスのピークタイムやサービスが特に活発である時間帯である可能性があります。この知見は、リソース配分や戦略的な意思決定に役立つでしょう。たとえば、スタッフのシフトを調整したり、キャンペーンを特定の時間に集中させることで、効率を向上させる手がかりとなります。
このヒートマップは、サービス提供や顧客の活動パターンに関する重要な洞察を提供し、ビジネス運営や戦略における潜在的な改善ポイントを示唆しています。
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**:
– ヒートマップの色の変化は明確な上昇または下降のトレンドを示していませんが、時間帯や特定の日付において異なるスコアが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025年7月2日の16時台は、明るい黄色で最も高いスコアを示しています。これは外れ値として注目できます。
3. **色と密度が示す意味**:
– 色はスコアの高さを示しており、スケールバーで見ると、紫色が低スコア（約0.70）、黄色が高スコア（約0.80）を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日付でも時間帯によってスコアに変動があるので、時間帯による顕著な影響があることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯に高スコアが集中しているため、これはその時間に何か特別な要因が影響している可能性があります。
6. **人間が感じる直感的な洞察と影響**:
– 時間帯によって利用が大きく変わる可能性があり、このパターンを活用してマーケティングやサービス提供の時間を調整すると効果的です。ビジネスにおいては、特にピーク時間帯を重点的に分析することで、効率的なリソース配分やプロモーション戦略が立てられるでしょう。
ヒートマップは視覚的に時間帯ごとの変化を直感的に把握しやすく、特定のパターンや異常を見つけるための有力なツールです。
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、各WEI項目間の相関関係を示しており、色の濃淡でその強さを表現しています。以下に詳細な分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体に時間的な推移はありませんが、30日間のデータからの集計における持続的な傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関値としての外れ値は特に見当たりませんが、目立つ負の相関がいくつか見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 正の相関（赤色）: 強い場合は1に近く、弱い場合は0に近い。例として、総合WEIと社会WEI（共生・多様性・自由の保障）間に0.65の相関があり、強い正の関係を示しています。
– 負の相関（青色）: 負に強い相関は−1に近い例、「個人WEI平均」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」の間に-0.54の相関があります。
4. **関係性**:
– 「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ち、健康状態の向上が心理的ストレスの低減に関与し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（自由度と自治）」は、「社会WEI（公正性・公平さ）」と0.70の相関を持つため、自由度や自治の重要性が公正性にも影響を与える可能性があります。
– 一部の項目間に負の相関が見られるが、これが示すのは特定の要素が他を減ずる関係かもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ヒートマップからは、社会的要素と個人の幸福度が密接に関係していることが読み取れます。社会的な公平性や多様性に関する取り組みが、個人の自由や心理的健康に正の影響を与える可能性があります。
– ビジネスや社会においては、個人と社会両方の視点でバランス良く施策を設計することが、全体的なウェルビーイングの向上につながることが示唆されます。
このヒートマップを活用することで、より総合的で持続可能な政策やサービス設計の方向性を設定する際に、有意義な指針を得ることができるでしょう。
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:
箱ひげ図を用いた新サービスカテゴリのWEIスコア分布比較について、詳細な分析を行います。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプは30日間のデータを示しており、特定の時間的なトレンド（上昇、下降、周期性）は表示されていません。全体的なスコアの分布がそれぞれのカテゴリで異なることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のカテゴリで外れ値が観察されます。特に「個人WEI（職業保障）」と「社会WEI（持続可能性と自治生）」での外れ値が顕著です。これらは特定の日または状況で極端なスコア変動があったことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱はデータの四分位数を示しており、線は中央値を表します。
– 色の違いは視覚的に異なるカテゴリを示していますが、特定の意味は特に付与され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**:
– グラフは時系列ではなくWEIタイプごとにデータをプロットしているため、カテゴリごとの相対的な比較が可能ですが、時間的な相関は不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部のカテゴリではスコアの変動が小さく、他のカテゴリでは広範なばらつきがあることが示されています。「個人WEI（健康状態）」は比較的狭い範囲で安定しており、「社会WEI（社会公平・公平さ）」はばらつきが広いです。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 新サービスの評価や成功指標としてのWEIスコアの信頼性を示しています。
– 外れ値が多いカテゴリは改善の余地がある可能性があり、特に「個人WEI（職業保障）」の安定性を確保する方策が重要です。
– 社会的公平性や持続可能性に関するスコアのばらつきは、さらなる分析が必要です。特に政策策定時に社会的インパクトを考慮する必要があることを示しています。
全体として、この分析は新サービスのパフォーマンスや影響を評価するための重要な視点を提供します。特定のカテゴリの問題点を特定することで、改善のための戦略を立てる手助けとなるでしょう。
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、主成分分析（PCA）による新サービスカテゴリのWEI構成要素を示しています。以下に考察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ自体は主成分分析による分布を示しており、時系列のトレンドは明確ではありません。ただし、プロットが正負の主成分間で分布していることは確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上と左上に比較的離れたデータ点があり、これらが外れ値の可能性があります。このことはそれぞれのデータが異なるパターンや特性を示している可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は異なる観測を示しており、色や密度の情報はなく、主に第一主成分と第二主成分の関係を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 単一のプロット群であり、時系列データの複数の関係は示されていませんが、同じカテゴリ内の構成要素には相関があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分（横軸）の寄与率が高いため、この成分はデータ全体の分散を多く説明している可能性があります。第二主成分（縦軸）は第一主成分に比べて寄与が小さいですが、異なる視点を提供しています。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響**:
– 第一主成分が重要であることから、新サービスの主要な変動要因がこの成分に表れていると考えられます。外れ値が示唆しているように、一部のサービスが他と異なる特徴を持っている可能性があります。
– ビジネス上では、これらの異なる観測を活用して特別な戦略やマーケティング手法を構築し、潜在的なニーズや機会を探ることができるでしょう。
このように、PCAによる視点からデータの構造を解釈し、新たなインサイトを引き出すことができます。
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。
