📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータを分析するにあたって、重要な傾向と異常を特定し、それらが何を意味するかを探ります。
### 1. 時系列推移
– **総合WEI**は全体として0.71から0.78の範囲で変動しており、顕著な上昇または下降トレンドは見られませんが、一部の異常値が確認できます。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**も、総合WEIと同様に大きなトレンドはなく、0.66〜0.76および0.68〜0.82の範囲で変動しています。
– 特に7月4日におけるスコア（0.74と0.78）が一定しておらず、データ品質や外部要因の可能性を示唆する異常値として考えられます。
### 2. 異常値
– 異常値として特に注目する日は、2025年7月2日と7月3日です。この期間において総合WEIや関連スコアでの変動は、何らかのイベントや政策変更が社会に影響を与えた可能性を示しています。
– 例えば、7月3日の総合WEIスコア0.69は他の日に比べて低く、可能性として健康状態や社会的公平性の低下を考慮すべきです。これに加えて、社会基盤のスコアは特に高くなっていますが、これは一時的なものである可能性があります。
### 3. 季節性・トレンド・残差
– ST分解の具体的なデータは提供されていませんが、小規模なサイクルがある可能性があります。季節性のパターンが存在する場合、その周期性が確認できる部分に関与する外的因子がある可能性があります。
### 4. 項目間の相関
– 各WEI項目間の相関を視覚化することで、特に強い関連が見られる項目を特定することができます。
– 経済的余裕と健康状態、および社会的持続可能性との間には強い相関関係があると予測されます。このため、経済的な改善が健康や持続可能性に良い影響を与えている可能性があります。
### 5. データ分布
– 箱ひげ図の情報により、例えば経済的余裕のスコアが比較的高いこと（中央値が0.8）や、心理的ストレスが他の項目よりもばらつきが少ないことが確認できます。外れ値の存在から、データ収集や評価方法の見直しが必要かもしれません。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– 主成分分析の結果、PC1とPC2が合計約70%のデータ分散を説明しています。PC1が最も高い寄与率を持っており、これが例えば経済的余裕や社会基盤に大きく影響されている可能性があります。
総じて、このデータは短期間におけるWEIスコアの変動を追跡するものです。特に異常値に対する注意が必要であり、スコアの変動が持続する場合にはさらなる調査が必要になります。また、経済的余裕や社会基盤など特定の要因が他の項目に影響を与える可能性が高いため、それらの改善が全体のWEIに貢献する可能性が示唆されます。
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:
以下は、与えられたグラフについての詳細な分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– `実績（実績AI）` のデータポイントは、基本的に横ばいであるように見えます。急激な上昇や下降はなく、一定の範囲内で変動しています。
– `予測`に関連するラインを観察すると、`線形回帰`や`決定木回帰`は一定の線を維持していますが、`ランダムフォレスト回帰`は上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– `異常値`として識別されたデータポイントが存在します。これらは通常の変動範囲から外れたデータであり、特異なイベントやエラー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**:
– `実績データ`は実際の測定値を示しており、`予測データ`はAIによる将来の測定値の予測です。
– `予測の不確かさ範囲`は、この予測の信頼性に関する情報を提供しており、不確かさが大きい場合、予測が不確実であることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法によって異なる傾向が見られますが、`線形回帰`と`決定木回帰`は似たようなトレンドを示しています。一方、`ランダムフォレスト回帰`はより成長を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– `実績データ`と`予測データ`の間には直接的な動きの関連性はあまり見られませんが、予測がどの程度当たるかを分析するためには、長期的な視点での追跡が必要です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 現在、実績は安定した水準を保っていますが、予測される成長が実現されれば、新サービスのパフォーマンスが向上し、ビジネス価値が高まる可能性があります。
– 異常値として認識されたデータは、サービス運用における問題点や予測モデルの精度向上のために、さらなる分析が必要です。
– 全体として、新サービスの安定性と成長可能性を確認するための持続的なモニタリングが重要です。
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:
### グラフ解析
1. **トレンド**
– **実績（実績AI）**: 初期の短い期間でのデータがほとんどで、それ以降のデータが存在しないため、明確なトレンドを見分けるのは困難です。
– **予測（予測AI）**: 線形回帰は上昇トレンドを示し、ランダムフォレスト回帰も上昇しています。一方、決定木回帰は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにいくつかの外れ値があり、それが予測の不確かさに影響を与え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（青いプロット）**: 過去の実際のデータ。
– **予測（赤いバツ）**: 予想される未来のデータポイント。
– **異常値（黒い円）**: 通常の分布から外れた値。
– **灰色の範囲**: データの不確実性や変動の範囲を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法による結果が異なっており、特に線形回帰とランダムフォレストが上昇トレンドを示す一方で、決定木は横ばいとなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 短期間における実績データの密度が高いが、その後のデータ密度は低いようです。このため、予測には不確実性が大きい可能性があります。
6. **直感的な感想と影響**
– 短期間での実績では安定したパフォーマンスが見られるものの、予測モデルによって異なるトレンドを示唆しています。ビジネス的には、新サービスの効果が持続するか不明確な面もあり、さらなるデータ収集が必要です。特に異常値が初期データに存在するため、それらの影響を考慮して改善を検討する必要があります。
### 結論
このグラフは、新サービスの安定性と今後の拡大の可能性を示唆していますが、それには注意深い解釈とさらなるデータ収集が必要です。特に予測の分散が大きいことから、今後の動向を監視し続けることが求められます。
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:
## 視覚的特徴と洞察
### トレンド
– **実績AI (青色の点):** 期間の始めには、スコアが概ね0.6から0.8の範囲で安定し、変動はあまり大きくありません。全体として横ばいの傾向です。
– **予測 (線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰):**
– 線形回帰と決定木回帰はほぼフラットなラインを描いており、今後もスコアが安定することを示唆しています。
– ランダムフォレスト回帰は時間が進むにつれてやや上昇し、0.8から1.0の間で推移します。
### 外れ値や急激な変動
– 黒い円で示されている外れ値は、予測される範囲内に収まっていない点を示しています。これはある時期に特異的な変動があった可能性を示唆しています。
### 各プロットや要素の意味
– **実績 (青色の点):** 実際の測定値を示します。
– **不確かさ範囲 (灰色の帯):** 予測の信頼区間を示しており、確度の目安として機能します。
### 複数の時系列データの関係性
– 各回帰モデルはいずれも異なる予測パターンを示しており、特にランダムフォレスト回帰の結果が他のモデルと異なり上昇トレンドを示しています。これにより、モデリング手法による違いがスコア予測に影響することがわかります。
### 相関関係や分布の特徴
– 実績値は比較的一定の範囲内で推移していますが、一部外れ値が確認できました。これが今後の予測にどのように影響を与えるかは注意が必要です。
### 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– 現在の実績が一定の範囲で安定していることから、新サービスが市場にうまく受け入れられていることを示唆しています。
– ランダムフォレスト回帰によって予測されるスコアの上昇が実現すれば、今後さらなる成長が期待されます。
– 外れ値は特定の要因（例えば、広報活動や外部環境の変化）が影響している可能性があり、これに対する対策が必要かもしれません。
この分析から、現状維持に努めつつ、特異的な変動をモニタリングすることで、さらなるサービスの成長を確実にするための戦略を策定することが求められるでしょう。
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:
このグラフから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青いドット）は横ばい傾向を示しています。
– 予測（赤い×）には、線形回帰（緑）がほぼ水平、決定木回帰（青）がわずかに上昇、ランダムフォレスト回帰（紫）がはっきりと上昇トレンドを持っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ほとんどのデータは似た範囲に存在しますが、予測と実績の間にギャップが見受けられます。外れ値は灰色の円で示されており、全体のデータから見ると目立った異常値ではありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いドット：実績データ
– 赤い×：AIによる予測
– 灰色の影：予測の不確かさ範囲
– 線の色は異なる予測手法を示しています（緑、青、紫）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法間での傾向の違いは、手法ごとの特性を示しており、特にランダムフォレスト回帰が他よりも強い上昇トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一貫性があり、相関関係は一定に保たれていますが、予測データとは時間が進むにつれて乖離があります。これは予測アルゴリズムと実績の差異を示しています。
6. **直感的な理解とビジネスへの影響**:
– データが示すトレンドは、予測手法によって異なる結果をもたらし得ることを示唆しています。ランダムフォレストの上昇トレンドは新サービスの見込みの良い展開を示唆するかもしれませんが、実績が横ばいであるため、特にその分野における慎重な計画が必要です。ビジネス的には、新サービスの推進において、予測の不確定性を考慮した戦略が求められます。
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:
以下は、グラフから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、最初の数日間で比較的一貫しており、WEIスコアは0.7〜0.8の範囲で推移しています。
– 予測データ（赤い×）は、線形回帰と一致して一定です。
– 決定木回帰（緑）も一定ですが、ランダムフォレスト回帰（紫）は比較的早く高い値に上昇し、そのまま安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い丸）は観測されますが、予測に大きな影響は与えていないようです。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実際の健康スコアで、予測とは多少の誤差があります。
– グレーの領域は不確かさ範囲を示し、初期の実績データがその範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法によって予測の傾向が異なります。ランダムフォレスト回帰は上昇傾向を示していますが、他は横ばいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関は視覚的には示されていませんが、初期の実際のデータは予測の不確かさ範囲に収まっています。
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**:
– 初期のデータが比較的安定しているため、通常の健康状態を維持していると感じるかもしれません。
– ランダムフォレストによる高い予測スコアは、将来的な改善を示唆しています。
– 不確かさ範囲に収まる実績データは、予測の信頼性を高める効果があります。
– ビジネスにおいては、この安定性と上昇傾向が続くことで、健康関連サービスの信頼性や顧客満足度の向上につながる可能性があります。社会的には、予測に基づく健康状態の評価が信頼できるものとして受け入れられるかもしれません。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績（青色の点）が示す個人WEIスコアは、初期において横ばいです。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）はゆるやかな上昇を示しており、時間の経過につれてストレスが増加する可能性を示唆しています。
– 決定木回帰（水色の線）はほぼ一定であり、大きな変動を示していません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で囲まれた異常値がいくつかのプロットで確認できますが、全体的なスコアの変動はそれほど大きくありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実際の観測値を示し、非常に安定しています。
– 紫色の線（ランダムフォレスト回帰）は、予測モデルに基づく将来的なストレスの上昇を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を示しており、データが予測からどの程度外れる可能性があるかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績のステート（青点）は一定であるのに対し、ランダムフォレスト回帰は上昇トレンドを示しています。このギャップは予測と現実の間の潜在的な違いを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は中心付近に集約されており、一定の範囲内で安定していることを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– このグラフを見ると、現在のところストレス水準が比較的一貫して管理されていると感じられますが、予測モデルは将来的な増加のリスクを示唆しています。このことから、新しいストレス管理策の検討や、心理的サポートの強化がビジネスや社会において重要になるかもしれません。
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:
グラフを分析しますと、以下の点が指摘されます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は初めの1週間で安定したWEIスコアを示していますが、それ以降のデータはありません。
– 予測（決定木回帰）は一定を維持しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は減少傾向を示しており、近い将来のWEIスコアが低下する可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データにおいて、いくつか異常値（黒い円で囲まれた点）が検出されていますが、多くは不確かさの範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素**:
– グレーの帯状は予測の不確かさの範囲を示しており、実績データがその範囲内にあることがわかります。
– 青い線は予測（決定木回帰）で、ピンクの線は予測（ランダムフォレスト回帰）。それぞれが異なる予測モデルの結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰は、異なる未来のトレンドを示しています。決定木は安定性を示しますが、ランダムフォレストは下降傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測との間に大きな乖離は見られませんが、ランダムフォレストの予測は今後のリスクを表しているかもしれません。
6. **人間の直感とビジネス・社会的影響**:
– 初期の安定したスコアは、自由度と自治が一時的には維持されていることを示唆します。
– ランダムフォレストの下降予測は、今後の自由度と自治に対するリスクを表している可能性があり、対策が必要かもしれません。
– 異常値の存在は、一部のノイズや予測モデルの改善余地があることを示唆します。
総じて、現状の安定したスコアの維持とともに、今後のリスク管理が重要です。ランダムフォレストの予測を鑑み、潜在的な要因を早期に特定・対応することが求められるでしょう。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績（青のプロット）**: 初期は横ばいですが、期間の初めに集中しています。長期的なトレンドは示されていません。
– **予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**:
– **線形回帰（青線）**: 横ばいです。
– **決定木回帰（シアン線）**: 線形回帰と同様に横ばい。
– **ランダムフォレスト回帰（紫線）**: 急激な下降トレンドを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値（黒丸囲み）：初期のデータでいくつかあることがわかりますが、特に突出した値は見られません。
### 3. 各プロットや要素
– **色とプロット**:
– 実績は濃い青のプロットで示されており、この範囲内に収まっていますが、短期間で集中的に測定されています。
– 予測値は各手法によって異なっていますが、ランダムフォレストが他の予測手法と異なる挙動を示しています。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示していますが、狭い範囲に集中しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測手法の間で異なる傾向が見られます。特にランダムフォレスト回帰では大幅な下降を示しており、他の手法とは異なる結果を予測しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データの初期部分に固まっており、分布のばらつきは少ないように見えます。
### 6. 人間が直感的に感じることと社会・ビジネスへの影響
– **人間の直感**: 初期には安定していますが、ランダムフォレストの予測から見ると、将来的に公平性や公正さが低下する可能性が示唆され、人々はこのダイナミクスに対する警戒心を持つかもしれません。
– **ビジネスと社会への影響**:
– ランダムフォレストが低下を示していることから、不確実性が増す可能性があり、新サービスの社会的受容について再評価が必要になるかもしれません。
– 短期間のデータに基づく予測のため、追加のデータ収集と分析が、長期的な視野での意思決定に重要です。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は最初の数日で増加し、その後安定しています。
– 予測データは異なるアルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）でそれぞれ異なる挙動を示しています。線形回帰と決定木回帰（シアン）は安定していますが、ランダムフォレスト回帰（マゼンタ）は初期で上昇してから安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データにおいて外れ値が存在します。これらは黒い枠で囲まれています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点：実績データ
– 赤いバツ：予測データ
– マゼンタの線：ランダムフォレスト回帰の予測
– シアンの線：決定木回帰の予測
– 灰色の範囲：予測の不確かさ（xAI/3σ）
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは最初の数日で変動がありますが、その後は予測された結果と概ね一致しています。ただし、予測算法ごとの傾向の違いが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データで個々の変動が見られますが、以降は予測ラインと一致する傾向があります。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 初期の外れ値はサービスの導入期における不安定性を示している可能性があります。
– 予測が安定し、特にランダムフォレスト回帰が高いスコアを示しているため、新サービスは持続性と自治性の観点から成功する可能性があります。
– 予測の不確かさが明確に表示されているので、将来の計画に役立てることができます。特に、不確かさが少ないことは信頼性が高いことを示唆します。
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:
### 分析
1. **トレンド**
– 初期の数日間において、実績データ（青い点）が一貫したWEIスコアを示している。予測線は異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で設定されており、上向きの予測を示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが異常値（〇で囲まれた部分）としてマークされているのが特徴です。これは予測範囲外の数値であることを示している。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データ。
– 赤い×は予測データ。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示している。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰それぞれの予測が異なるため、予測手法の選択に対して注意が必要。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは予測データに対して全体的に低めであるが、いくつかの異常値が予測データの範囲を超えている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データのばらつきは予測されたトレンドよりも低い。しかし、予測モデルの中には将来的な上昇トレンドを示すものがある。
6. **直感的理解およびビジネス・社会への影響**
– 実績データが予測より低いため、社会インフラや教育機会において、予想されたよりも改善が進まない可能性が示唆される。
– 異常値の存在は、特定の状況またはイベントがデータに影響を与えている可能性があることを示しており、さらなる調査が必要。
– プラスのトレンドが予測されているが、実際のデータがそれに追いつけていない現状を受け、対応策を考える必要がある。
このように、データの持つばらつきや予測の違いを理解しつつ、実績と予測のギャップに対する対応策を取ることは、持続可能な成長を実現するために重要です。
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:
グラフを分析すると、以下の視覚的特徴と洞察が得られます。
1. トレンド:
– 実績（青い点）は大体安定しているが、若干のばらつきがあります。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）は上昇傾向を示しており、将来的にスコアが向上する予測がされています。
– 線形回帰（青い線）は横ばいで、一定のスコアを維持する予測を示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 外れ値は黒い円で囲まれた点として示されていますが、実績のデータポイントに大きな異常はありません。
– 一部の日付で若干のスコアの変動があります。
3. 各プロットや要素:
– 青い点は実測値を示し、データの実際の変動を表しています。
– グレーの帯域は予測の不確かさを示し、信頼区間と理解できます。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫色の線）は、新しいデータに対してより敏感に反応しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 予測モデル（ランダムフォレストと線形回帰）は実績データを説明するための異なるアプローチを取っており、それぞれ異なった予測結果を提供しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データの初期部分に若干の分散がありますが、時間が経つにつれて予測結果により一貫性が見られます。
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:
– ランダムフォレストの予測が示す将来的なスコアの上昇は、サービスの改善や導入が進むにつれて共生・多様性・自由の保障が向上する可能性を示唆します。
– 線形回帰の予測は、現状維持の政策が継続された場合のシナリオを表していますが、進展を期待したい社会的ニーズに応えるには不十分かもしれません。
このようなデータと予測分析は、新サービスの施策改善や戦略立案に重要な示唆を与えるでしょう。
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:
このヒートマップから得られる洞察を以下に示します：
1. **トレンド**:
– 日付ごとに異なる色が使われており、色の変化が一定のパターンを示しているわけではありません。従って、明確な上昇傾向や下降傾向を見つけるのは難しいです。
– 色が濃淡を示す場合、周期性や時間帯による変化は特に強調されていないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 比較的明るい黄色が7月4日に見られ、急激な変動が示唆されています。このことは、ある特定の時間帯に著しい変化があったことを意味するかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 水平軸は日付、垂直軸は時間帯を示しています。
– 色の明るさがWEIスコアの高さと密接に関係していると考えられます。色が明るいほどスコアが高いことを示している可能性があります。
4. **時系列データの関係性**:
– 各日ごとのスコアが異なる時間帯に異なることから、日によって異なる使用パターンやイベントがあった可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データがどのように分布するかは示されていませんが、時間帯や日付ごとのパターンをさらに評価することで深い洞察が得られるでしょう。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人間は直感的に、ビジネス時間帯や特別な日に高いスコアが集中しているかに注目し、これはイベントやトラフィックの急増を示す可能性があります。
– ビジネスにおいては、これらの高スコアの期間にサービスを強化したり、新しいオファーを提供したりするチャンスがあるかもしれません。
このヒートマップは、特定の期間中のサービスの使用状況や需要を視覚的に理解するために役立つツールです。より詳細な分析により、特定の要因やイベントがその期間中にどのように影響したかを探ることができます。
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:
このヒートマップの分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 日付ごとに色合いが変化しており、具体的には最初は濃い色（低いスコア）から始まり、日の後半にかけて明るい色（高いスコア）へと変わっていきます。これは日を追うごとにWEI平均スコアが上昇していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025-07-02と2025-07-03間で、16時台が他の時間帯に比べ明るい色に変化しており、この部分が急激なスコアの上昇を示しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いがWEI平均スコアの大小を示しています。濃い色は低いスコアを、明るい色は高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時刻と日付の二つの軸があり、時間帯によるスコアの変動が日付ごとに異なっています。特定の日に特定の時間帯でスコアが高くなっている傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日を追うごとに特定の時間帯のスコアが安定して上昇しています。これは、特定の時間帯にサービス利用が増え、それが人気や評価に繋がっている可能性があります。
6. **直感的観察と影響**:
– ユーザーの利用が増えている時間帯がわかるため、企業はその時間にさらにサービスを最適化したり、プロモーションを集中させたりすることで、効果的なマーケティングが可能です。また、スコアが高い時間帯はユーザーエンゲージメントが高いと考えられるため、この時間に合わせた新機能のテストなども効果的でしょう。
この分析により、時間帯や日にちに応じたサービスの最適化や戦略的なマーケティング施策が考えられます。
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:
このヒートマップは、新サービスの社会WEI平均スコアに関する時系列データを示しており、次のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 日付と時間帯によって色の変化があるため、データはおそらく日々変動していますが、明確な長期トレンドは視覚的には分かりにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025-07-03の一部時間帯で濃い色（データが低い）は顕著で、他の期間よりも異常に低い値を示しています。これは外れ値として注目に値します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さ（数値区間によって示される）を表しています。濃い色は低スコア、明るい色は高スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯と日付におけるスコアの変動が見られます。異なる時間帯でのパターンが示唆されていますが、データ数が限られているため統計的な結論は難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（例えば、早朝と夕方）の数値が比較的高くなる傾向があるように見えます。これに基づき、利用者の活動パターンが影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– ある時間帯におけるスコアの変動は、サービスの利用状況や社会的な活動と関連している可能性があります。
– これにより、事業者は特定の時間帯におけるユーザーのニーズをより理解し、サービスの改善やマーケティング戦略の最適化を行う助けとなるでしょう。
総じて、サービスの利用状況や時間帯のトレンドを把握するにはこのヒートマップは非常に有用であり、さらなる分析によって戦略的な意思決定が促進されるでしょう。
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:
このヒートマップは、様々なWEI項目間の相関を視覚化したものです。以下にその特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– このグラフには時系列データのトレンドは直接表示されていませんが、各要素間の相関関係が示されています。強い相関（正または負）は一定の関係性が持続していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動の表現はありませんが、相関が極端に高い（もしくは低い）箇所は情報として際立っています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃さが相関の強さを示しています。赤は正の相関を、青は負の相関を示します。
– 例えば、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI平均」の相関が非常に高く（0.90）、これらの要素が強い関連を持つことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ここでは時系列データの関係性は直接示されていないため、この分析は行えません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」は0.89の高い正の相関を持っており、心理的ストレスの増減が個人のウェルビーイング平均に強い影響を持つ可能性があります。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」は「個人WEI（健康状態）」と負の相関（−0.60）がみられ、これらの要素間に逆の関係がある可能性があります。
6. **直感的な印象とその影響**
– 全体として、「個人の幸福度」と「社会の複数の要因」の間には複雑な相関が存在し、社会的および個人的な状態が互いに影響し合っていることを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、個人の心理的健康が社会的要素に依存している部分があり、社会環境の改善が個人の幸福度に寄与する可能性があります。
このヒートマップは、相関情報をもとに、どの要素が他の要素に強く影響を及ぼしているのかを見極めるのに役立ちます。政策立案や企業戦略での参考になるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフはWEIスコアの分布を示しており、右に向かって少しずつ中央値が低下する傾向が見られます。特に後半のカテゴリではスコアの範囲が広がり、中央値が低くなっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 箱ひげ図では、特定のカテゴリにおいて外れ値が観察できます。特に「個人WEI（心理的ストレス）」のカテゴリは外れ値が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱の高さはデータの広がりを示し、折れ線で示された箱の上部と下部は第1四分位数と第3四分位数を表しています。中央の線が中央値です。カテゴリごとに色分けされており、視覚的な違いがわかりやすくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データというより、複数のカテゴリの比較に重点が置かれています。それぞれのカテゴリに関して、WEIスコアのばらつきと中央傾向を比較することで、各カテゴリの特性を理解することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– カテゴリによって分布の広がりが異なり、社会的なカテゴリと個人的なカテゴリの間に相関がある可能性があります。例えば、「社会WEI（持続可能性と自治生）」は広がりが少なく、安定しているように見えます。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– このグラフを見ると、人々が特定のカテゴリ（例: 精神的ストレス）のスコアにおいて大きなばらつきがあることに驚くかもしれません。これはそのカテゴリの改善が求められることを示唆しています。また、社会的指標における安定性は、社会政策が成功していることを示す可能性があります。
このグラフから、各カテゴリの強みと課題が浮き彫りになり、社会やビジネスの改善領域を見つけるためのヒントが得られるでしょう。
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:
このプロットが示すのは、新サービスカテゴリの主成分分析（PCA）結果です。以下に分析を示します:
1. **トレンド**:
– この散布図に明確なトレンドはありませんが、第1主成分と第2主成分において広範囲にデータが分布しています。これは、データにおけるバリエーションが異なる方向で存在することを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値は見受けられませんが、データポイントが比較的広く分布しており、特定の範囲に集中していません。これにより、いくつかのデータポイントが平均的な分布から外れている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットは、新サービスの特定の期間内の成分の重みを示しています。第1主成分と第2主成分のそれぞれの軸が異なる特性を捉えており、主成分の寄与率（43%と27%）が総バリエーションのどれだけを説明しているかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 主成分分析の結果は、時系列データとしては示されていませんが、各データポイントの関係性を空間における近接性として表現しています。近接するポイントは類似した特性を示す可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間には一部のデータポイントが直線的に配置されていますが、相関関係を明確に示しているわけではありません。このことは、多様なデータがさまざまな要素に基づいていることを示唆します。
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**:
– 直感的には、データが広く分布しているため、新サービスの要素間でかなりの多様性があると考えられます。ビジネス上のインサイトとしては、異なる特性のサービスを提供することが可能であり、複数の市場ニーズを満たすことができる可能性があります。また、特定のポイントでクラスターが形成されていないことから、特化したターゲット戦略が求められるかもしれません。
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。