📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータセットに基づいて、主要な傾向、異常、および要因を以下に示します。
### 1. 時系列推移
– **総合WEI**: 全体的なスコアは概ね0.70〜0.78の範囲で推移し、比較的安定しています。しかし、7月3日には一時的に0.69として低下しており、この日が最も低い値を示しています。これは一時的な異常値で、他の要因による影響が考えられますが、都度の詳細条件の変動でも説明可能です。
– **個人WEI平均**: 全体として0.66〜0.76の範囲で変動しています。特に7月2日の朝に0.66となったのを除き、比較的一定の範囲で変動しています。
– **社会WEI平均**: スコアは0.68〜0.82の範囲で、7月2日にピーク値を迎えています。社会的要因が大きな変動を示した可能性があります。
### 2. 異常値
– **7月2日と7月3日**に、総合WEIのスコアに異常値（0.71、0.69）が観測されています。社会的要因の急激な変動や、特定イベントの影響が考えられます。
– **個人WEI（健康状態）**において、7月3日に突出した高いスコア（0.85）が報告されており、個別の健康イベントや改善が考えられます。
### 3. 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 全般的に安定したトレンドを示していますが、時折見られるスパイクは、特定の変動を示しています。特に社会的公正さや持続可能性はトレンドに貢献しています。
– **季節性**: データ期間が短いため、明示的な季節性パターンは観測されませんが、社会的要因は短期間での上下動があるようです。
– **残差**: 説明できない変動が少数観測されますが、一過性のイベントによる可能性があります。
### 4. 項目間の相関
– 経済的余裕、健康状態は個人の総合的幸福に強い影響を与える様が見えます。また、社会的持続可能性と自治性は高い社会WEIスコアへの貢献度が高いです。
### 5. データ分布
– 箱ひげ図から各WEIスコアは全体として小さなばらつきを持ち、外れ値は少し存在します。特に社会基盤・教育機会項目は他項目に比べばらつきが大きいです。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1が0.43**で最大の寄与率を持ち、経済的余裕や健康といった個人の要因が強く影響していると見られます。
– **PC2が0.27**で、社会的要因や社会基盤、インフラが大きな役割を果たしていることを示唆しています。
データ分析により、個人および社会の様々な要因がWEIスコアに複雑に影響を与えており、これらの要因の変動が一部の異常値を説明する可能性があります。政策や環境の変化、特定イベントが影響を与えることが判明し、これを考慮した介入や改善策が必要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青のプロット）は初期に密集しており、7月初旬に安定しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫線）は緩やかな上昇トレンドを示しており、今後の成長を予測しています。
– 線形回帰（灰色）と決定木（青色）は横ばいで、あまり変化が予測されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 出現している外れ値（黒丸で囲まれた青プロット）は一部実績から確認されますが、全体としては安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロット：実績に基づくデータ。
– 灰色の不確かさ範囲は誤差を含む予測の幅広さを示しています。
– 予測値はそれぞれ異なる回帰モデルによって示されています。
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は他のモデルに比べて上昇を示しています。他のモデルは横ばいで大きな変化を予測していません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの初期部分はやや変動がありますが、後半に近づくにつれて安定しています。
– 予測と実績の乖離は比較的小さく、モデルは実績データに対して適切にフィットしている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 現状では実績は安定しているが、ランダムフォレストによる予測が上昇を示唆しているため、新サービスの導入や改善が市場で認められる可能性があります。
– ビジネスとしては、このトレンドを利用して積極的なマーケティングやプロモーションを行う好機として捉えられます。
– 社会的にはサービスが安定して提供されることで、利用者の満足度を高める可能性があります。
この分析から、データに基づいた適切な戦略立案が重要であることがわかります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの初期には、実績データが固まって表示されており、横ばいの傾向があります。予測データは、線形回帰やランダムフォレスト回帰によるトレンドがそれぞれ異なります。線形はやや増加傾向、決定木は横ばい、ランダムフォレストは上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中には、異常値がハイライトされていますが、特に目立つ外れ値は確認できません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを表し、評価初期に集中しています。
– 赤い「×」は予測データを示します。
– 太い黒い円は、データの異常値を示し、予測の信頼区間も示されています。予測の不確かさ範囲は安定しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法が示され、結果が若干異なるものの、大きな乖離は生じていないため、ある程度の信頼性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測手法によって異なるトレンドが示されていますが、データの相関は強くないことが示唆されます。密度は平均に集中しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの影響**:
– 予測によって異なる将来の傾向が示されていますが、実績が初期に集中しているため、今後の動きには注意が必要です。
– 新サービスの成長見込みの評価において、異なる予測手法の結果を慎重に考慮する必要があります。ビジネス戦略を決定する際には、予測のばらつきも視野に入れ、柔軟な対応を策定することが推奨されます。
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：
グラフには直近30日間のWEIスコアのデータと予測が示されています。観察された実績データ（青い点）は非常に限られた範囲にあり、スコアには大きな変動はありません。予測データを見ると、線形回帰（青い線）は横ばいを示し、決定木回帰（水色の線）もかなり安定しています。一方、ランダムフォレスト回帰（紫の線）はスコアが上昇するトレンドを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動：
実績データには異常値が認識されています（黒い円）。この異常値が全体の解析にどのような影響を与えるかに注意が必要です。
### 3. 各プロットや要素：
– 実績データ（青い点）は、観察されたデータポイントです。
– 赤い「×」は予測値ですが、図には描画されていません。
– 黒い円で囲まれた点は異常値として認識されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性：
線形回帰と決定木回帰が示しているトレンドは非常に似ていますが、ランダムフォレスト回帰は異なり、増加を予測しています。予測手法間での違いが顕著であり、予測モデルの選択が結果に大きく影響を与えていることが分かります。
### 5. 相関関係や分布の特徴：
実績データの間に強い上昇または下降の傾向はなく、ほぼ一定です。予測からはランダムフォレスト回帰が唯一の上昇トレンドを強調していますが、他のモデルからは確認できません。
### 6. 直感的な洞察と影響：
人間の視点から見ると、実績データの変動が非常に制限されているため、安定的なサービスの提供状況が考えられます。ただし、予測でランダムフォレスト回帰が上昇を示していることは、何らかのポジティブな変化が予見されることを示唆しているかもしれません。ビジネス面では進展の機会があると考えられ、それに注力する価値があるかもしれません。異常値の存在も無視できず、その原因を掘り下げることが重要です。これは市場動向の変化、技術的問題、または他の外的要因による可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（実績AI: 青色のプロット）は、一定の範囲内で安定している。
– 予測では、線形回帰（緑色）と決定木回帰（水色）は横ばいを示しているが、ランダムフォレスト回帰（紫色）は緩やかな上昇を予測している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値はグレーの円で示されており、データ範囲外のプロットはない。
– 初期の数日間を除き、急激な変動は見られない。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績を示し、競合する予測モデルのパフォーマンスを確認するための基準となる。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しており、不確実性を考慮した上での実績の評価に役立つ。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 三つの予測モデルは、全体的に安定した動向を示しているが、ランダムフォレスト回帰が他のモデルよりも楽観的な予測をしていることがわかる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時系列データはおおよそ横ばいまたは僅かな上昇を予測しており、安定した経済環境を示唆。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの影響**
– このグラフから、人々は新サービスに関連する経済的余裕が安定していると感じる可能性がある。予測のばらつきが少ないため、リスクは比較的低く、安心感を与える。
– ビジネス面では、新サービスを展開するにあたって、安定性が確認されるため、積極的なマーケティング戦略が検討可能と考えられる。ただし、予測の違いを踏まえて複数のシナリオに対応する準備が重要。
この分析を基に、具体的な戦略や施策を検討していくことが求められます。
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:
このグラフは、個人のWEI（健康状態）スコアの30日間に渡る推移を示しています。以下に各要素についての分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績AIによるスコア（青いプロット）は、初めに僅かながら上昇し、その後横ばいになっています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、紫の線）は最初の段階で急激に上昇し、その後は一定の値を保っています。
– 線形回帰（緑）と決定木回帰（青）は、一定の値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 灰色の範囲内に多数の日付（7月初旬）があり、それらは予測の不確かさを示しています。
– 初期の段階で、いくつかの異常値（黒い円）が観察されますが、全体のトレンドに大きな影響は与えていないようです。
3. **各プロットの要素**:
– 青い点は実際の実績を示し、予測バランスと一致しています。
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰）はスコアの予測値を示し、このモデルが変動を捉えようとしていることを示唆します。
4. **関係性**:
– 実績と各種モデルによる予測との間には、スコアの範囲内である程度の一致が見られますが、特にランダムフォレストのアプローチは実績と最も近い推移を描いています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測間の相関は高い可能性がありますが、初期の異常値により一時的なノイズが生じています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、スコアが初期に少し不安定であることと、その後の予測による安定した推移です。
– ビジネスへの影響としては、サービスや製品が短期間で健康指標の改善に寄与する可能性を示唆します。定期的なモニタリングと予測モデルの活用が有効であると考えられます。
これにより、ユーザーの健康状態管理において、このシステムが効果的であることを示唆するものとなっています。
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:
以下にグラフの詳細な分析を行います：
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は横ばいで、一定の水準で推移しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は上昇トレンドを示していますが、決定木回帰（緑の線）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績内に外れ値（黒の輪郭）がいくつか見られ、この範囲が灰色の影で示されています。これは予測範囲の不確かさを示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績値を表し、予測値（赤い点）はそれに基づく推定です。
– 灰色の範囲は、予測に対する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**:
– 実績値と各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のトレンドの違いは、比較分析において重要です。特に、ランダムフォレスト回帰だけが上昇を示しており、他と異なる挙動です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間で若干のずれがあり、特にランダムフォレスト回帰は今後のストレス値を増加傾向と予測している点が注目されます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– ストレス水準が今後上昇する可能性があることは、ビジネスの意思決定において重要です。これにより、ストレス管理プログラムや従業員サポートの必要性が示唆されます。
– 社会的には、心理的健康の側面での支援施策が求められるかもしれません。
このような分析は、新サービスの導入や調整において非常に有用です。
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:
以下にグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は0.6から0.8の間に集まっており、期間の初めには大きな変動は見られません。
– 線形回帰の予測（緑の線）は急激に減少しているが、実績とはかけ離れています。
– 決定木回帰の予測（青の線）は一定しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫の線）はやや滑らかだが下降傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として黒い円で示されたデータがあり、これが目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、青のxは予測値。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、実績のばらつきと予測の信頼区間を比較するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績は安定している一方で、予測値の手法による異なる動きが顕著。
– 特に線形回帰と実績の間には大きな乖離があり、適合性に問題がある可能性。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は比較的一貫しているため、単調性が見られます。
– 他の予測手法と比較して、安定性という観点での評価が必要。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 実データは安定しているので、現状維持には安心感がある。
– ただ、線形回帰の予測が急激に下降しているため、何らかの要因により将来的なリスクが示唆される可能性。
– ビジネス上、予測手法の選択に慎重になる必要があり、特に予測の不確実性を考慮すべき。
このグラフを見ると、実績は安定しているものの、予測の手法によってかなりのばらつきがあることから、データ分析の精度や戦略の見直しが必要だと感じます。
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:
## グラフ分析と直感的洞察
### 1. トレンド
– **実績（青い点）**: 初期には一定の範囲内で横ばいになっています。
– **予測（決定木回帰、空色の線）**: 安定しており、一定のスコアを維持しています。
– **予測（ランダムフォレスト回帰、紫色の線）**: 徐々に低下していることが見られ、最終的には0付近で安定しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値の存在**: 数個所で実績の青い点が丸で囲まれており、外れ値と識別されています。
– **ランダムフォレスト回帰の急激な下降**: 期間中盤から急激にスコアが低下しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点（実績）**: 実際のスコア変動を示しており、初期に集中しています。
– **丸で囲まれた点**: 異常値として認識されているデータポイント。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさ範囲を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測の比較**: 決定木回帰は安定したスコアを予測し、一貫性があります。対して、ランダムフォレスト回帰はスコアが急下降です。
– **実績と異常値の関係**: 日付範囲の初期にはいくつかのデータが異常値として検出されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 異なる予測方法によるスコアの分布に相違があり、ランダムフォレスト回帰では時間とともにスコアが大きく変動しています。
### 6. 直感的な印象とビジネスまたは社会への影響
– **安定性の維持**: 決定木回帰の予測が安定していることから、このモデルは信頼性があり、組織が一貫性を求める場合に適しています。
– **不確かさへの対応**: 異常値の検出は、データ品質の改善に役立つ可能性があります。
– **リスク管理**: ランダムフォレスト回帰の急激な変動は、予測の不確実性を示唆しており、リスク管理の視点で注意が必要です。
このグラフからは、新しいサービスが公平性と公正さに関して多様な予測モデルを用いて評価されており、それぞれ異なるインサイトとリスク管理の視点を提供していることが読み取れます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（青色プロット）**: 最初の数日で上昇しており、安定した値を示している。その後横ばいに。
– **予測（直線回帰、水色線）**: 値が一定で横ばい。
– **予測（ランダムフォレスト回帰、紫色線）**: 初期に上昇し、その後高いところで横ばい。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**: 最初の期間に2つの外れ値が見られるが、その後は見られない。
3. **各プロットや要素**
– **不確かさ範囲（グレーの帯）**: 予測の不確かさを示しており、実績がその範囲内に収まっている。
– **異常値（黒いリング）**: 外れた数値を明示。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績データは予測範囲にほぼ収まり、一部の初期値で異常点を除けば、予測と概ね一致。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なる予測手法（線形回帰とランダムフォレスト回帰）は中盤以降で異なるパターンを示しているが、予測精度の範囲内に収まっている。
6. **直感的な洞察と影響**
– **直感的理解**: 実績の初期不安定さとその後の安定は、サービスの初期適用段階は予測が難しいが、時間が経つにつれて安定性が出てきたことを示唆。
– **ビジネス・社会への影響**: 初期の不安定さに対する対策や、安定後の持続可能性に対する戦略的計画が求められる可能性がある。サービスの成熟と共に自治性や持続可能性が期待できる。
この分析に基づいて、初期段階での課題解決と継続的な最適化が社会的およびビジネス的に重要であることが示唆されます。
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:
1. **トレンド:**
– 初期の実績値（青色のプロット）は全体としては一定またはわずかな下向きを示しており、その後、急速に上昇し最高値に到達しています。
– 予測曲線は三本表示されており、それぞれ直線、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の方法が使われていますが、時間が経つにつれて横ばい状態です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月初旬に外れ値（異常値）が1つ観測されており、他の実績値と比較して明らかに低い値を示しています。
3. **プロットの意味:**
– 青色の点は実績を示しています。
– 紫色の線で示された予測（ランダムフォレスト回帰）は他の手法よりも高く予測し、実績のピークと一致していると見られます。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示していますが、初期から中盤にかけてのみ存在しています。
4. **関係性:**
– 実績データは予測モデル（特にランダムフォレスト回帰）とよく一致しており、上昇傾向を的確に予測していると思われます。
– 予測モデル間の差異は小さく、特に線形回帰と決定木回帰の予測値はほとんど変動していません。
5. **相関関係や分布:**
– 実績値と予測値の間に良好な相関が見られます。外れ値を除けば、一貫した予測精度があるようです。
– 実績値は初期のばらつきの後に安定に移行します。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 初期の不安定性（外れ値が特に示唆するもの）は、サービス開始直後の試行錯誤や予期せぬ事象を示唆しているかもしれません。
– 予測モデルが複数存在し、ランダムフォレストが最も実績値の変動と一致するため、これが信頼できるモデルと考えられます。
– ビジネスや社会的には、新しいサービスが導入される際の初期の不安定さにもかかわらず、精密な予測が可能であり、戦略的計画に役立つ情報を提供できることが示されています。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績値（青い点）は全体的に一定の範囲内で推移しており、大きな上昇や下降は見られません。
– 複数の予測モデルによる値がありますが、特にランダムフォレスト回帰（紫線）は上昇トレンドを示しています。
– 決定木回帰（薄い青線）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点の中に黒い円で囲まれたものが外れ値として示されています。これはデータポイントの中で通常の範囲から逸脱していることを示しています。
– 外れ値の数は少なく、それ以外の実績値は安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータを表し、その範囲内で変動しています。
– 灰色の背景は予測の不確かさの範囲を示しており、実績値はこの範囲の中に多く含まれています。
– 赤い「X」は予測された値を指し、実績と比較して位置確認が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）があり、それぞれ異なるトレンドを示している中で、ランダムフォレスト回帰が最も変化を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は比較的一定の範囲内で分布しており、予測値は指標に応じた精度の違いを示しています。
– 一部のモデルは上昇トレンドを予測することで、近い将来にスコアの改善可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 安定した実績の維持はポジティブな要素であり、予測において上昇トレンドを示すモデルがあることは、サービスや社会の質の向上の可能性を示唆しています。
– ビジネスとしては、特にランダムフォレスト回帰が示すトレンドに基づいて施策を検討することで、共生・多様性・自由の保障を強化するための新たな機会を模索できるでしょう。
– 外れ値の分析を通じて、潜在的な品質の問題や改善点を把握することで、さらなるサービス向上につなげることができます。
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:
以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 日付軸に沿った色の分布から、大きな周期性やトレンドは見られません。それぞれの日付における時間帯ごとのスコアの変動が示されています。
– ただし、スコアは全体的に高くも低くもなく、特定の日付や時間に集中的なトレンドはありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-04の黄色いセクションは、他の日付および時間帯と比較して明らかにスコアが高く、一種の外れ値として目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化は、WEIスコアの変化を示します。より明るい色（黄色）は、より高いスコアを意味し、暗い色（紫色）は低いスコアを意味します。
– ヒートマップの各ブロックは、特定の日付と時間帯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**
– このヒートマップは30日間のみに焦点を絞っており、時間帯ごとのパターンがあるかを示しています。特定の規則性は確認できませんが、日中に集中してスコアが高まる傾向は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯別のスコアが特定のパターンを持たないため、顕著な相関関係は見受けられません。ただし、最終日の朝にスコアが特に高い点が目立ちます。
6. **人間が直感的に感じることやビジネスへの影響**
– 黄色いハイライトは、特定のプロモーションやイベントが実施された可能性を示唆します。これが新サービスのローンチやキャンペーンに関連している可能性が高いです。
– スコアの変動は、ビジネス戦略の評価や見直しに役立つ貴重な情報として活用でき、特に特定の日付に注目することで重要な知見を得ることができます。
この分析は、グラフの全体像や特定の傾向を理解し、新サービスの実施状況を評価する上で重要な指針を提供します。
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:
次のポイントに基づいてヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 午後4時から午後7時の間で、時間が進むごとにスコアが高くなる傾向があるようです。これは、利用者のアクティビティがこの時間帯に増加していることを示しているかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月4日の午後4時から午後7時にかけて、スコアが急上昇しています。この日だけ特に高いスコアを示す色になっており、何か特異なイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 縦軸は時間帯、横軸は日付を示します。色は個人WEIスコアの平均値を示しており、明るい色が高いスコア、暗い色が低いスコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯にわたるスコアの変化を示しており、特に午後の時間帯では徐々にスコアが上がっているようです。これは、特定の日付での共通の行動パターンを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯におけるスコアの相関が見られます。午後にかけてスコアが上昇していくため、人々のサービス利用が活発になる時間だと考えられます。
6. **直感的な感想とビジネス影響**:
– 直感的に、このヒートマップは午後の時間帯にサービス利用が増加することを示唆しています。ビジネスとしては、この時間帯にプロモーションを強化することや、スタッフの配置を多くすることで、ユーザー体験を向上させる可能性があります。7月4日のような外れ値の日については、特別なキャンペーンやイベントを行うことでさらなる効果が期待できるでしょう。
このような視点を持ってデータを分析することで、より有意義なビジネス戦略を設計する際の基盤とすることができます。
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:
ヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 日付ごと、時間帯（8時、16時、19時）でスコアが示されています。
– スコアは全体的に横ばいで、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時のスコアが他の時間帯より低い色合い（濃い青）で示されています。この時間帯だけが目立った異常値とも言えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いはスコアの高さを示しています。黄色は高めのスコアを、青が低めのスコアを示しています。
– 色のスケールは右側にあり、0.70から0.80の間の値を取っていることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日同じ時間帯を比較すると、16時の時間帯でスコアが一貫して高めであることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各時間帯でスコアの傾向が異なりますが、全体的に16時が一番高い傾向があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 16時の時間帯が最も安定して高スコアを示しているため、この時間帯は高い関心を集める傾向があると考えられます。
– 19時の低スコアは、利用が少ない時間帯を示唆しており、サービスの改善が必要かもしれません。
– このデータはサービスの最適化や、特定の時間帯でのマーケティング戦略を立てる上で有用です。
このように視覚的特徴から、各時間帯でのスコアのバリエーションを考慮した戦略が求められると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は特定の時間経過を示していないため、時間的なトレンドを示すものではありません。しかし、相関関係が色として視覚的に示されています。赤色は正の相関、青色は負の相関を示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動を直接示すものはありませんが、相関係数が0に近いものは弱い関係を示し、これが分布の中での「例外」や「外れ値」のように解釈される場合があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各セルは、異なるWEI項目同士の相関関係を示しています。1に近いほど強い正の相関、-1に近いほど強い負の相関を示します。たとえば、「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の相関は0.78で、健康状態が心理的ストレスに大きく影響を受けてい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**:
– 時系列ではなく、異なるカテゴリ間の相関を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関が0.77と非常に高いです。多様性や自由が総合WEIに大きな影響を与えていることが示唆されます。
– また、「個人WEI平均」と「社会WEI平均」が0.80と高く、個人と社会全体のウェルビーイングが密接に関係していることが分かります。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– このヒートマップからは、個々の人々の健康が心理的なストレスと密接に結びついていることが明らかです。したがって、企業は福利厚生プログラムを充実させることで、従業員の健康と満足度を向上させる戦略が考えられます。
– また、多様性と自由が総合的な福祉に影響を与えているため、社会的取り組みや政策においても、これらの要素が重要視されるべきです。多様性を認める職場文化や政策は、社会全体のウェルビーイングの向上に寄与するでしょう。
このような洞察をもとに、データが示す現実に対処するための戦略や政策の立案が可能となります。
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:
この箱ひげ図は、新サービスカテゴリにおける30日間のWEIスコアの分布を比較しています。以下に、グラフの主要な特徴とそれに基づく洞察を示します。
1. **トレンド**
– WEIスコアは全体的に横ばいであり、特定の上昇や下降のトレンドは見られません。
– 異なるWEIタイプ間でスコアの範囲に違いがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「社会WEI（持続可能性と自立生活）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」の項目には、いくつかの外れ値が観察されます。これらは異常なスコアを示していますが、全体のデータ分布に密接に影響を与えているわけではなさそうです。
3. **各プロットや要素**
– 箱の範囲が広い場合、スコアのばらつきが大きいことを示しています。特に「個人WEI（職業ストレス）」ではバラツキが目立ちます。
– 中央の棒（中央値）や箱の上下のひげにも注目することで、各カテゴリのスコアの集中度を確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ期間内のデータであるため、直接的な時系列のトレンドを示すわけではありませんが、各項目間の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 大多数のWEIタイプで中央値が比較的高いことは、新サービスの健全性を表している可能性が高いです。
– 各カテゴリの分布の広がりは、それぞれの項目に対するスコアの安定性を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアが高いことは、全体的に良好なサービスパフォーマンスを示唆します。低いスコアや外れ値は改善の余地を示している可能性があります。
– 社会WEIと個人WEIは、それぞれサービスが社会全体および個人レベルでどのように受け入れられ、評価されているかを示しており、改善のための戦略を立てるための重要な指標となります。
– 企業はこれらのデータを基に、どの分野での改善が顧客満足度向上に繋がるかの判断材料とすることができます。
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:
以下は、グラフを基にした分析です。
1. **トレンド**:
– 特に目立った上昇や下降トレンドは見られず、データは第1主成分軸上に比較的均等に広がっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データポイントの大半は第1主成分軸の範囲内にまとまっていますが、右上と左下に外れ値のように見えるポイントがあります。
3. **各プロットの意味**:
– 各点は、新サービスカテゴリの各要素を指しています。第1主成分（寄与率0.43）はデータの変動の多くを説明し、第2主成分は追加の変動を捕捉しています。
4. **時系列データの関係性**:
– グラフは主成分分析の結果であり、時系列プロットではありません。したがって、時系列での関係性よりも、要素間の関連性に焦点が当たります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に明確な相関は見られません。分布は全体的に分散しており、一部のデータは集中的なクラスターを形成しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このPCAは、新しいサービス要素間の関係を簡略化し、主要な違いや類似性を視覚化しています。
– ビジネスインパクトとして、クラスタリングを示唆するグループが、特定の顧客セグメントや需要パターンに関連している可能性があります。
– 社会的には、これらの要素が消費者の行動にどのように影響するかについての洞察を得ることができるため、マーケティング戦略やサービス改善に繋がる可能性があります。
この分析は、全体としてサービスのパフォーマンスや市場での位置付けの理解に役立つであろうと考えられます。
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。