📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータの分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEIのトレンド**: 全体的には0.72から0.78の間で変動しています。短期間の上昇と下降が見られますが、顕著な下降は2025-07-03の後半に観測され、その後2025-07-04に上昇が続きます。
– **個人・社会WEI平均の動向**:
– **個人WEI平均**: 0.66から0.76の範囲で、特に2025-07-02の低下が目立ちます。
– **社会WEI平均**: 0.68から0.82の範囲で、2025-07-02に急上昇が見られ、その後は高い水準を維持しています。
#### 異常値
– 指定された異常値は、個人主観（心理的ストレスや健康状態）および社会的要因（公平性・共生など）が考慮された場合、予期せぬ変動を引き起こした可能性があります。具体的には、2025-07-02および2025-07-04の値はその前後の測定値と比較して異常です。
#### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– 季節性の変動や明らかな長期トレンドとしては、特に特定の日付に急激なスコア変動があり、通常のトレンドと不一致です。これらはおそらく外部因子や特定の出来事によるものと推測されます。
#### 項目間の相関
– 経済的余裕と健康状態のスコアが最も高く安定しています。このことは、経済および健康が個人のWEIスコアにおける主要な要因である可能性があります。
– 社会的な持続可能性と社会基盤（教育機会を含む）の相関が強く、社会的な要因同士が相互に影響を与えていることを示唆しています。
#### データ分布
– 箱ひげ図では、個人（健康状態、社会基盤など）と社会的な要素（特に持続可能性）のばらつきが明確であり、中央値付近にスコアが集中しています。
– 外れ値としては、個人および社会WEIのいくつかのスコアで確認されていますが、データ全体に対する影響は個別のケースに依存します。
#### 主要な構成要素（PCA）
– 主成分分析の結果として、PC1（寄与率0.43）とPC2（寄与率0.27）が示されており、これにより経済的安定および健康・社会持続可能性が主要な構成要素となっていることが判明しました。このことは、個人および社会の幸福度に対する持続可能な開発と健康の重要性を示します。
### 結論
この分析から、特に経済的余裕と健康状態が個人のWEIに最も貢献していることが明らかです。同様に、社会的持続可能性と公平性が社会WEI平均値を強く支配しています。さらに、特定の日付の異常値は即効的な外部因子、あるいは測定の状況変化に起因するものと考えられます。長期的に見ると、これらのスコアにおける周期的な変化やトレンドは今後の社会や政策判断の重要な指標となるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフのデータポイントは2つの異なる期間に分かれており、左側に青いプロット（実績AI）が集中しています。右側には緑のプロット（前年AI）が見られます。時系列的に継続した情報がないため、トレンドを捉えるのが難しいですが、それぞれの期間では横ばいの傾向があるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– X印の赤いプロット（予測）が1つ確認でき、これは異常値として周囲と異なる位置にあります。これが何らかの要因で他のデータと一致しないことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色: 青は実績、緑は前年のデータ、赤は予測を示しています。
– 大きさ: 大きなプロットは異常値を指し示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データにはギャップがあるため、これらの間に何が起こったのかを理解することが重要です。このギャップが示すものは、収集データの期間の不一致、またはサービス開始前/後のデータなどが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係ははっきりとは見られませんが、実績データと前年データの配置から、それぞれの期間での似た傾向があると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– このグラフからは新しいサービスの初期段階と、その後の成熟段階が見て取れます。実績データの安定に対して、未来の予測が不確実であることも示唆されています。
– 異常値が赤で表示されていることから、この点が潜在的な問題や改善点を表している可能性があります。ビジネスにおいては、これらの外れ値の原因を特定し、今後のサービス改善に役立てることが重要です。
この分析により、新サービスのローンチやそれに伴う戦略的意思決定における価値の発見につなげることができます。
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:
グラフを分析することにより、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– グラフには二つの時間期間に測定値があります。最初のデータポイント群は初期に集中しており、その後期間が大きく空いて後半に新しいデータポイント群が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ群では、「異常値」としてマークされたデータポイントがあり、それが他のデータポイントに比べ明らかに異なる可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績の測定値を示しており、初期の集中的な期間にのみ存在しています。
– 緑の点は前年のデータを表示しており、後半の期間に集中しています。
– 異常値が黒い円で囲まれていて、注意が必要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の測定値と前年のデータポイントは期間において分かれているため、直接の比較は難しいものの、前年の数値は安定しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 視覚的には、初期のデータ群と前年のデータ群の相関性は確認しづらく、どちらかが他の指標に影響を与えているとは直感的には感じにくいです。
6. **直感的な感じやビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 初期データ群における異常値は、サービスに対して何らかの問題や改善すべき点があることを示唆しているかもしれません。
– 後半のデータ群は、前年の安定性を示しており、新サービスが安定化したことを示唆する可能性があります。
– この安定性は、サービスの成熟度や市場における受け入れを示しており、今後の成長戦略を考える上で重要です。
このような分析は、サービスの開発や改善の方向性を決定する上で貴重な情報を提供します。
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:
1. **トレンド**:
– 初期の実績(青いプロット)は横ばいで推移していますが、その後、予測モデルに基づいて上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データセットには明確な異常値（黒い輪のプロット）はありませんが、急激な変動は見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績データを示し、予測の赤いバツ印があります。
– 灰色の帯が信頼区間を示しており、予測に対する不確実性を表しています。
– 緑のプロットは前年のデータに相当します。
– 予測はデータサイエンスの3つのモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づいています。
4. **関係性**:
– 過去の線形トレンドと比較し、予測はすべて上昇トレンドを示しています。前年の実績と比較しても上昇が予想されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各予測モデルのトレンドは、特に2025年の実績と前年のデータをシグニフィカントに上回っています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 新サービスには成長の可能性があり、現在の実績を強化する予測が得られています。
– ビジネスや社会においては、これらの予測は新サービスの方向性を強化し、投資やリソース配分における決定をサポートすることが予想されます。
– ただし、予測の信頼区間を考慮することで、期待値が過度にならないようにする必要があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアの実績値（青いプロット）は、期間の初めに観察され、その後のデータは予測に基づいています。全体的なトレンドを見ると、2025年中盤から2026年中盤にかけて予測値が段階的に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒いプロット）は初期の時点で存在し、それ以外の予測データに含まれていません。外れ値は通常のトレンドから逸脱した値を示しています。
– 実績データの後、この外れ値が発生しているため、特定の要因が影響を与えた可能性があります。
3. **プロットや要素**
– 各データポイントは、実績、異常値、予測値、前年データに分類され、さまざまな線や色で異なる回帰モデルが示されています。
– 回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測が描かれ、それぞれ微妙に異なる傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 前年のデータ（緑のプロット）は、特に期間の後半で他の予測モデルと比較され、予測データの評価の参考となります。
– 線形回帰や決定木回帰など、予測モデル間でわずかな違いが見られ、ランダムフォレスト回帰がより高い予測値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間には、予測データに基づく仮説的相関が考えられますが、その強さや方向性はさらに詳細な分析が必要です。
6. **人間の直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 当初の実績値とその後の外れ値は、潜在的に重要な市場の変化や消費者行動の変動を示唆します。
– 今後予測される上昇トレンドは、新サービスの導入や改善策の成功を示唆している可能性があり、特に経済的余裕に関してポジティブな影響を与えるかもしれません。
このグラフは、新サービスの導入やその影響を評価する際に、予測モデルの多様性とその解釈が重要であることを示しており、それに基づく戦略的意思決定がビジネス成功の鍵となるでしょう。
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:
このグラフは、360日間を対象とした個人のWEI（健康状態）スコアの時系列散布図です。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は期間の初めに集中しており、その後データがないためトレンドを判断するのは困難です。
– 予測データ（各回帰線）は初期の頃からやや増加しているように見えますが、実績データとの対比はありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として赤の×印が表示されていますが、実績データと予測との間でどのように判断されているかは明確にはわかりません。
– 明確な急激な変動は観察できませんが、実績データが少ないため、変動の有無を判断するのは困難です。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績の値。異常値と見なされた部分が白い円で囲まれています。
– 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）が各色の線で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去のデータ（灰色の点）との比較が可能ですが、予測と実績との関係性を強く判断するだけの情報は不足しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測範囲（明るい紫色の領域）が示されていますが、実績データが少ないため、正確な相関関係の解析は難しいです。
6. **直感的な感じ及びビジネスや社会への影響**
– このグラフからは、予測精度や異常検知の精度が不明瞭であるため、実際の健康指数の変化への影響やその要因を分析するのは難しいです。
– ビジネスや社会的な観点から見ると、データの充実やモデル精度の向上が必要とされるでしょう。また、実データに基づくより詳細な分析を通して、健康改善への具体的なアプローチを提案する余地があります。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. トレンド:
– 初期のデータポイントはごくわずかですが、散布図を見る限り、WEIスコアに大きな変動は見られません。おおむね横ばいの状態ですが、予測データがいくつか異なる傾向を示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 初期のデータにおいて、異常値が1か所で多く見られます。急激な変動があった可能性があります。
3. 各プロットや要素:
– 青のプロットが実績データを示しており、予測や異常値と対比されています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が、それぞれ異なる傾向を示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績データの変動に対して、各予測モデルが異なる反応を示しています。特に、ランダムフォレスト回帰は実績データに対し比較的緩やかな上昇傾向を予測しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– データポイントが少ないため、相関関係を特定するのは難しいですが、実績データと予測モデルの間には統一した傾向はあまり見られません。
6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響:
– このデータはおそらく新しいサービスやキャンペーンの心理的ストレスに関するものであり、異常値や予測の違いがサービスへの影響を示している可能性があります。
– 異常値の存在やモデル間の予測の違いが、予想外のストレス要因を示唆するため、サービス提供者は慎重な対応が求められるでしょう。
データポイントが限られているため、より多くのデータと分析がさらなる洞察を引き出すのに有用です。
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:
1. **トレンド**
– 初期のデータポイントは高めの位置にありますが、その後急激に下降しています。期間の後半にはデータがなく、未来の予測が表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の急激な下降が目立ちます。実績データがその後ほとんどないため、その部分の異常が把握しにくい状況です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青い点）は初期に集中しており、過去のデータと比較されています。
– 予測（X印）は、実際のデータが少ないため、多くの仮定に基づいている可能性があります。
– 緑の円が昨年のデータを示しており、特定の時期に予測が尚寄せられています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測の間に乖離が見られ、特に初期の急激な変化が予測にどのように影響を及ぼしているか注目すべきです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績と予測には大きな隔たりがあります。予測モデルの精度や仮定についての詳細な検討が必要です。
6. **直感的な印象と影響**
– データの不足と急激な変動により、予測の信頼性に疑問が生じる可能性があります。ビジネスにおいては、新サービスの自由度と自治が低下するリスクが考えられ、迅速な対応が求められるかもしれません。
予測に頼る状況はリスクが高く、さらなるデータ収集が重要です。また、予測モデルの改善も検討する必要があります。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは360日間の期間を示しています。開始から急激な下降があり、その後横ばいで安定しているように見えます。特にランダムフォレスト回帰の予測ラインは大きく低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 始点付近でいくつかのデータポイントがその他と異なる値を持ち、急激に値が下降しています。これらのデータ点は外れ値として考えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績AIによる実績値を示し、灰色の線は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 緑色の点は前年の比較データで、過去の動向との変化を視覚的に示しています。
– ランダムフォレスト回帰が急激に下降する一方、他のモデル（線形回帰、決定木回帰）は異なるトレンドを持っている可能性があります。この違いは、それぞれのモデルの特性に起因しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で異なるパターンが見られます。これは、モデルごとにデータの理解や予測の強みが異なることを示唆しており、それにより多面的な視点での分析が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間にはいくつかのズレがあります。特に予測データの広がりが大きいため、モデル選択に慎重を期す必要があるかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じることとして、初期の急激な下降からは、ある種の問題やシステム変更があった可能性が挙げられます。
– ビジネスや社会への影響として、公平性・公正さの指標が大きく低下することは、サービスの信頼性や受容性に影響を与える可能性が高く、対策が求められるでしょう。
– より正確なモデル選定とデータ分析が必要で、特に外れ値の原因特定や予測精度の向上が求められる場面です。
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**
– グラフの左側では、青色の実績データポイントが高いWEIスコアを示していますが、それ以降の期間でデータがありません。これは、実績データの収集が始まったばかりかもしれません。
– グラフの右側にある緑色のデータポイントは、昨年度の比較データを示しており、スコアがある程度ばらついていますが、全体として安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色の実績データに含まれる黒い縁取りのある点は異常値としてマークされています。この段階での予測モデルにおける不確実性を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績（実績AI）データは青色で示され、予測（予測AI）は赤の×で示されています。予測は線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの方法で行われており、それぞれ異なる線の色で示されています。
– これにより、予測の範囲や精度に関する情報が提供されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと昨年度の比較データの間に明確な相関は見られませんが、異なる期間におけるスコアの振る舞いを比較するために有用です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは異常値を含めつつも高いスコアを示しており、予測との整合性が不足していることを暗示しています。
– 予測データは、異常値に比較的敏感であるため、信頼性に疑問が生じます。
6. **直感的な理解と影響**
– このグラフから、持続可能性と自治性の評価において新しいサービスの実績が著しく高いことが示唆されますが、予測の信頼性には注意が必要です。
– ビジネスや社会への影響としては、引き続きデータを収集し、予測モデルの改良が必要とされることが直感的に理解でき、持続可能な開発の評価に役立ちます。
このグラフは、評価システムの初期段階を示しており、さらなるデータの収集および分析モデルの改良が望まれるでしょう。
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:
以下の視覚的な特徴と洞察を提供します：
1. **トレンド**
– 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）は、2025年7月頃の最初の数ヶ月で急増し、その後2026年7月頃まで横ばいの状態を保っています。これは、新サービスの導入初期に高い関心を引き、その後安定していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青の実績データには、開始直後にいくつかの異常値（黒い円で表示）が見られます。これらは、サービス初期の予期しない成功または失敗の可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– プロットの色とマーカータイプは、異なるデータカテゴリと予測モデルを示しています。特に、予測値（赤い×）と、実績（青い丸）との乖離がないため、予測モデルは概ね正確であったと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレストの予測範囲はほぼ重なっており、各予測モデルが類似した結果をもたらしていることを示しています。特に、モデル間の予測範囲が狭い点から、予測の確実性が高いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各予測モデルの結果はおおむね一致していますが、初期段階の実績データから逸脱が見られる点は特筆すべきです。これにより、初期の予測モデルにさらなる改善の余地がある可能性が示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の直感として、新サービスは最初の登場時に注目されるものの、その後は安定する傾向が伺えます。これは、新しい市場での参入が成功したことを意味し、社会基盤や教育機会へのプラスの影響を示唆します。ビジネス的には、導入初期にしっかりと市場での認識を得ることが重要であり、その後の持続可能性を継続的に評価する必要があります。
このグラフからは、新サービスが初めて市場に投入された後の反響と、その後の安定的な展開の過程を読み取ることができ、様々な予測モデルの活用が予測の正確性を高めていることがわかります。
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:
## グラフ分析と洞察
### トレンド
– **実績（実績AI）**: 初期は安定しており、非常に緩やかな上昇があります。
– **予測トレンド**: 初期の予測（赤い×印）が実績に対してやや低く、異常値としてマークされたデータは、実績値が予測を下回っています。
### 外れ値や急激な変動
– **異常値**: 予測値と比べて低い位置にある点は、何らかの要因により予測よりも低い実績を示しています。
### 各プロットや要素
– **色**: 予測には線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰といった異なるモデルが試されていますが、線形回帰とランダムフォレスト回帰が実績の動向を比較的正確に追従しています。
– **密度**: 期間初期にデータが集中しており、後半は予測値が続いています。
### 複数の時系列データ
– 予測には3つの異なるモデル（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、それぞれのモデルでの予測範囲がプロットされています。各モデルの予測が実績とどれだけ一致するかを視覚的に確認できます。
### 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測の間に多少のずれがありますが、全体的なトレンドは似ています。異常値の存在が示すように、いくつか外的要因が影響を及ぼしている可能性があります。
### 直感的な洞察と影響
– **ビジネスや社会の影響**: 初期段階での実績よりも慎重な予測がなされており、リスクを回避する姿勢が見られます。このことから、企業は慎重にサービスの導入を行っている可能性があります。
– **人間が直感的に感じること**: 初期の予測と実績の違いから、新サービスに対する不確実性を感じるかもしれませんが、予測モデルが複数利用されていることで信頼性の向上を図っていることが分かります。特に社会的共生や多様性の評価において、持続的な改善への期待が示唆されます。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 時系列で見ると、色の濃淡により時刻と日付ごとに強度が変化しています。時間とともに色が変化することで、スコアが日ごとに異なる傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 互いに対照的な色が並んでいるため、特定の時期または時間帯に急激な変動があった可能性があります。特に黄色の箇所は、他に比べてスコアが高いことを示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の濃淡は総合WEIスコアの強さを示しています。明るい色（黄色）は高いスコア、暗い色（紫）は低いスコアを表しています。
– タイムスロットごとの比較が容易で、短期間の変動も視覚的に確認しやすいです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯（8時、16時、19時）ごとにスコアが大きく変動しており、時間帯によって利用度や関心度が異なることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の日時に集中してスコアが上がる傾向があります。このことは、新サービスが一部の時間帯においてより人気がある、または特定のキャンペーンやイベントが行われた可能性を示します。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– 人間の直感としては、特定の時間帯や日付でサービスの利用が高まっていると感じられます。これにより、その時間や日に焦点を当てたマーケティング戦略やサービス改善が有効かもしれません。
– サービスの利用パターンを理解し、特定の需要に応じたサポートを強化することで、より効果的な顧客体験を提供できる可能性があります。
このヒートマップを通じて、特定の時間帯や日付での新サービスの利用状況の変化を把握し、ビジネス戦略の調整に役立てられるでしょう。
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:
このヒートマップに基づく分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 時系列における明確な上昇または下降のトレンドはありません。ただし、日によって色の変化が見られ、変動があることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-04は明るい黄色で表されており、他の部分よりもスコアが高いことを示しています。この箇所は外れ値として注目すべきです。
3. **各プロットや要素**:
– 色はスコアの異なるレベルを示しており、色が明るいほどスコアが高いことを示します。
– 各日付ごとにスコアが時間帯（8時と16時など）で変化することがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとのスコアが表示されており、午前と午後で異なるパフォーマンスが見られます。特定のパターンや一般的な相関関係はこのサンプルからは明示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の変化が激しいため、スコアの分布が一貫していないことを示唆していますが、明確な相関関係は見られません。
6. **直感的な洞察およびビジネスへの影響**:
– 人々は時々のスコアが時間帯や日付により大きく変動することに気付く可能性があります。これはサービスが時間帯によって異なる評価を受けていることを示すかもしれません。
– ビジネスの観点からは、特定の時間帯または日付が他のものよりも好意的に評価されている理由を理解し、その時間帯の強化や改善策の検討が必要かもしれません。
全体として、このヒートマップからわかるのは、評価が日時や時間によって変動しており、その背景にはサービスの提供内容や利用者の行動パターンが影響している可能性があるということです。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– 時系列ヒートマップからは、特定の時間帯における社会WEI平均スコアの変動が確認できます。日ごとのトレンドはスコアの変化が色で強調されており、上昇や下降の傾向があるかが明確に分かりますが、周期的な動きは一目では確認できません。各日付に異なる色が現れていることから、日別の変化が大きい可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月2日には明るい黄色が目立ち、これは他の日に比べて高い数値を示していると思われます。また、7月3日には暗い色があり、おそらく低いスコアを示していることが考えられます。これらの急激なスコアの変化は特記すべき外れ値として注目されます。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡がスコアの大小を示しています。濃い色は低スコア、明るい色は高スコアを示していると思われます。この色分布からは、特定の時間帯がどのように変動するかを視覚的に捉えることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– この図では一日ごとに時間帯別にスコアが示されており、各日および時間帯間での比較が容易です。同じ時間帯での異なる日付の比較により、パターンやトレンドが浮かび上がるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 縦軸の時間帯別に色が変化していることから、特に夜間や昼間などの特定の時間帯で、スコアが顕著に異なる可能性があります。これにより、活動の集中する時間帯の分布が推測されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– ヒートマップのビジュアルから、時間帯ごとの社会的反応や利用状況の変動が直感的に把握できます。特定の日や時間に顕著な変動があることから、ビジネスや社会においては需要の変化や特定イベントの影響を反映しているかもしれません。急激な数値変化はビジネス戦略の見直しや新しいサービス提供の機会を示唆している可能性があります。
このグラフに基づく分析は、多様な時間帯における効果的なリソース配置戦略の策定に役立つでしょう。
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:
以下は、提供された相関ヒートマップの分析結果です。
1. **トレンドの分析**:
– ヒートマップでは時間的なトレンドを直接見ることはできませんが、様々なWEI指標間の関連性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に外れ値や急激な変動というよりも、相関係数が極端に高いまたは低い組み合わせに注目すべきです。たとえば、個人WEI（心理的ストレス）と個人WEI平均は0.89と非常に高い正の相関です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤から青のグラデーションは、指標間の相関の強さ（+1から-1の範囲）を示しています。赤は正の相関が高い（1に近い）ことを示し、青は負の相関が高い（-1に近い）ことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 個人、社会、総合のWEI間での関係を示しており、特に一部は強い関連を示しています。例えば、社会WEI（共生・多様性：自由の保障）は総合WEIと0.77の強い相関があります。
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）は0.90の非常に高い正の相関があります。
– 個人WEI（自由度と自治）と社会WEI（公平性・公正さ）は負の相関が多く見られる（-0.60）。
6. **直感およびビジネスや社会への影響**:
– 高い正の相関は、ある指標が改善または悪化することで、他の指標にも同様の影響を及ぼす可能性があることを示しています。例えば、心理的ストレスの増減は健康状態や個人WEI平均の変化をもたらすかもしれません。
– 社会WEI（共生・多様性：自由の保障）が総合WEIと高い相関を持つことは、多様性と自由が全体的な幸福に強く関連している可能性を示唆します。企業や政策立案者はこの相関関係を考慮し、多様性と自由を促進する取り組みを強化することが有益です。
このような相関分析は、どの領域に改善の余地があるかを理解し、戦略的な決定に役立てることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 各ボックスプロットは、一定期間（360日間）におけるWEIスコアの分布を示しています。大きなスコアの上昇や下降のトレンドは見られませんが、スコアの分布とばらつきは異なります。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリ（例えば「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（生態系整備・持続可能）」）には外れ値（グラフ上の円）が存在します。これらは通常のスコア範囲外の極端な値を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図の箱部分は四分位範囲（IQR）を示しており、上限・下限のひげは1.5倍のIQRまでを示しています。色の濃淡はカテゴリによるもので、特に重要な意味は示していないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数のWEIタイプ間で大きな相関関係は見られませんが、特定のカテゴリでは、密集度の高いデータとバラツキのあるデータが存在します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」は非常に狭い範囲でスコアが集中しており、安定性が窺えます。一方で、「個人WEI（心理的ストレス）」はスコアのバラツキが大きく、個人間でのストレスの感じ方に差があることを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 直感的に、一部のカテゴリはスコアが安定しており、他は大きなばらつきを示しています。このばらつきは、特定の社会要因や個人要因が、スコアの不安定性に寄与している可能性を示しており、例えば心理的ストレスが改善されれば、関連するサービスや製品の需要が高まる可能性があります。
全体的に見て、WEIスコアが高いほど、特定の基準が満たされていることを示していますが、社会的および個人的要因により、その達成度は異なることを示唆しています。この分析は、サービス改善のための具体的なターゲット領域を明確にするのに役立つでしょう。
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:
この主成分分析（PCA）の散布図を分析します。
1. **トレンド**:
– 両主成分にわたって、明確な一方向のトレンドが見受けられません。データは全体的に広がっており、特定の上昇や下降の傾向は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の外れ値は明確にはないようですが、右上および左下のデータポイントは他のデータに比べて少し離れている印象です。これが分析の際には特異なケースとして考慮されるべきかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– プロットの配置は、第1主成分（寄与率0.43）と第2主成分（寄与率0.27）に基づいて分布されています。このことは、第1主成分がデータの分散に対してより多くを説明していることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各プロットは360日間にわたるデータの一部であり、時系列としてではなく、各プロットの位置として表示されています。それぞれのポイント間に強い時間的関係や連続性は見られないため、時系列的な周期性やトレンドはこのグラフからは得られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係は明確ではなく、プロットは比較的均等に分散しています。ただし、特定のクラスタリングパターンは見られず、データは比較的均等に配置されています。
6. **直感的な理解およびビジネスや社会への影響**:
– この新サービスにおける各要素の分布は、異なるサービスおよびその効果が多様であることを示唆しています。ビジネスインサイトとしては、個々のサービスの影響が一様ではなく、特定のサービスや要因が他の要因よりも大きな影響を持つ可能性があることを考慮する必要があります。
全体として、このPCAの結果は、新サービスにおける各要素が独自の振る舞いを持っている可能性を示唆しています。ビジネス戦略を立てる際には、特定の要素の特異性やその影響力を考慮することで、より効果的な戦略を打ち出すことができるでしょう。
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。
