📊 データ分析（GPT-4.1による）
30日間に渡るWEIスコアデータの分析から、いくつかの重要な傾向と異常を見つけることができます。以下に詳細な分析を示します。
### 時系列推移とトレンド
1. **総合WEI**
– 総合WEIは、おおむね0.71から0.78の範囲で変動しています。7月1日〜5日のデータを見た限りでは、7月2日と3日に若干の低下（0.71と0.69）がみられましたが、その後、7月4日には0.78へと上昇しています。このことから、WEIには短期的な変動が存在することが示唆されます。
2. **個人WEI平均**
– 個人WEI平均は、初日から若干の降下を見せ、7月2日には0.66と下落しましたが、その後徐々に回復し、最高値は7月4日の0.76です。この変動は、個々の指標による影響を受けることが分かります。
3. **社会WEI平均**
– 社会WEI平均では、7月2日に最高値0.82を記録し、その後やや減少したものの、依然として高めの水準で維持されています。これは、社会的要因が短期的に大きく評価されたことを示します。
### 異常値
– 特定の日における異常値として、7月2日と3日の総合WEIの低下は注目すべきです。この下降は経済的余裕や自由度、自治性のスコアの低下と一致し、特定の出来事やニュースが人々の主観的な評価に影響を与えた可能性があります。
### 相関分析
– STL分解や相関ヒートマップによると、個人的な健康状態や経済的余裕が個人WEI平均に強い影響を与えていることがわかります。特に、健康状態と経済的余裕のスコアは高い相関を示し、自分の生活の質に対する肯定的な影響を持っています。
### データ分布と箱ひげ図
– 個人健康の箱ひげ図からは、データの中心が比較的高い位置にあり、期間中の一般的な体調が良好であることが示されています。一方、個人ストレスにはより広いばらつきがあり、個人差が顕著であることが示唆されます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析によると、PC1とPC2が全体の変動の69%を説明しており、これらは主に経済的余裕と持続可能性のスコアに由来する可能性が高いです。PC1が最大の寄与率を持っており、経済面での評価がWEI全体に強く影響を与えていることが示唆されます。
### 結論
この分析から、新サービスのWEIスコアはかなり変動しますが、全体的には好調を維持しています。異常な低下は一時的であり、個々の指標がWEIに与える影響をしっかり理解することが必要です。社会的要因と個人要因のバランスが良好であることは、サービスの健全性を示し、これが持続可能性の高いサービス提供に寄与していると考えられます。
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:
### グラフの視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータは主に0.7から0.8の範囲に密集していますが、全体的な明確なトレンドは見られないようです。
– 予測ラインは「予測（線形回帰）」で水平に、他の「決定木回帰」および「ランダムフォレスト回帰」はわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにおいて、数個の異常値が観測されています（黒い円で囲まれたデータポイント）。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績値を示しており、予測と比べてややばらつきがあります。
– グレーの領域は予測の不確かさを示していて、実績の範囲をほぼカバーしています。
– 異なる回帰手法による予測ラインが3種類表示されており、モデルの比較に役立ちます。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 複数の予測モデルが使用されていますが、予測結果の違いは小規模です。すべてのモデルが実績データをカバーするような範囲に収束しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは密集していますが、予測モデルの範囲がこれをうまく捉えていると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 実績値が比較的安定し、予測がそれをしっかりと捉えているため、ビジネス上のリスクは低いと言えます。
– 新サービスの信頼性が高く、予測精度も良いことが示されており、顧客やステークホルダーに対する信頼感向上につながる可能性があります。
### 結論
このグラフは新サービスの安定性と予測の正確性を示しています。異常値の出現にもかかわらず、全体的な傾向は安定しており、将来の計画の策定や資源配分の決定において、予測情報が有効に活用できると考えられます。
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:
This graph illustrates the average WEI scores over 30 days for a new service category, incorporating actual performance data and multiple prediction models. Here’s an analytical interpretation of the graph:
1. **Trend**:
– The actual performance indicates slight fluctuations around a stable average, mostly concentrated at the beginning.
– Prediction lines (blue, cyan, magenta) indicate varying trends:
– Linear regression (blue line) projects stability.
– Decision tree regression (cyan line) suggests stability.
– Random forest regression (magenta line) shows a slight upward trend.
2. **Outliers and Fluctuations**:
– The graph marks several data points as outliers within the observed period, highlighted by black-bordered circles. These outliers indicate performance significantly deviating from predictions, suggesting irregularities or special occurrences impacting the score.
3. **Plot Elements**:
– Data points (blue dots) track the actual performance over time.
– Outliers are circled, drawing attention to data needing further investigation.
– Prediction intervals (gray shaded area) indicate uncertainty ranges around predictions, with scattered actual data remaining mostly within these intervals.
4. **Multiple Time Series Relationships**:
– The prediction models pursue different patterns. The random forest model (magenta) predicts an upward trend, distinct from the others. This variation suggests differing underlying assumptions or sensitivity to specific data features.
5. **Correlation and Distribution**:
– Given the closeness of predictions and actual data within the initial period, the models appear initially well-calibrated. But differing later trends highlight possible data-driven divergence.
6. **Intuitive Insights and Impact**:
– The graph suggests stable performance initially, with potential growth suggested by some models.
– The presence of outliers warns of potential irregularities that could affect service performance or consumer perception.
– For business implications, while stability is promising, monitoring those fluctuations is crucial to adapt strategies effectively.
– Socially, consistency in WEI scores can indicate reliable service, fostering consumer trust, but understanding and mitigating outlier causes is essential for sustained reputation.
These analyses underscore the importance of continuous monitoring and adaptive modeling in interpreting performance metrics over time for strategic decision-making.
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:
グラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績のWEIスコアは初期に横ばいですが、その後データがありません。
– 予測データでは、線形回帰は全体にわたって一貫して低い値を示しています。
– 決定木回帰およびランダムフォレスト回帰では横ばいまたはわずかな上昇傾向がありますが、ランダムフォレスト回帰は線形回帰よりも明らかに高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおけるいくつかのプロット（丸で囲まれている）が外れ値として示されています。これらは予測と大きく異なる値かもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績、赤い×は予測、灰色の帯は予測の不確かさを示しています。
– 異常値はプロット上で明示されており、予測範囲を外れていることが示唆されています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間の関係性が示されており、異常値の影響を考慮する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測と実績の間で相関が弱いことが示唆されます。特に各回帰モデルにより異なる予測がなされています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、実績データと各予測モデル間のずれと、予測に対する異常値の影響です。
– ビジネスや社会への影響としては、予測モデルの精度を改善する必要性が考えられます。信頼性のある予測を行うためには、特に異常値の取り扱いに注意が必要です。
全体として、このグラフは予測モデルが実績データをどれだけ正確に捉えているかを評価するための評価手段として役立ちます。モデルの改善が必要かどうかを判断する際の指標となるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータは横ばいで一定の範囲内に収まっています。
– 予測（線形回帰）はわずかな上昇トレンドを示しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は、線形回帰よりも急な上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには異常値がいくつか示されていますが、全体的には大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青色の点は実績データを示しており、その周辺に灰色の不確かさ範囲が表示されています。
– 赤い「X」は予測データを示しています。
– 線形回帰と決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の三つの予測線が重なっていますが、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**:
– 予測モデルにより描かれる傾向が異なるため、選択するモデルによって結果の解釈が変わる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ自体は非常に安定しており、狭い範囲に収まっています。
6. **直感的に感じること、ビジネス/社会的影響**:
– 実績データが非常に安定しているため、新サービスに関して現在のところ大きなリスクや不確実性は少ない可能性があります。
– 予測モデルの結果に基づくと、今後の経済的余裕にわずかな改善が期待できる場合がありますが、モデル間でのばらつきがあるため、さらなる分析が必要です。
– ビジネス的には、安定した成長の見込みがあると捉えることができる一方で、予測モデルの選択によって戦略に差異が生じる可能性があります。
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:
このグラフを分析すると、以下の特性と洞察があります。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青）は、期間の初めから比較的一定していますが、若干の変動が見られます。
– 予測のトレンドライン（紫、ピンク、シアン）にはそれぞれ異なる傾向があります。特に、線形回帰と決定木回帰は一定に見えますが、ランダムフォレスト回帰では上昇傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて外れ値が認識され、黒い円で囲まれているプロットがあります。これは、予測と実績が大きく異なったことを意味しています。
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、実際の測定値がどのように変動しているかを示しています。
– 赤い×が付いたプロットは予測を示しており、灰色の領域は予測の不確かさを表しています。
– 線の色は異なる予測手法を指しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと異なる予測手法との間で、一定の食い違いが見られます。特にランダムフォレスト回帰が将来的に上昇を予測しているのに対し、他の予測手法は横ばいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布はある程度均一ですが、特定のデータポイントで予測とズレが生じています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 個人WEI（健康状態）のスコアが安定している一方で、予測手法によって異なる未来の動向が示されています。
– 健康状態に基づくサービスの新規開発や改善を図る上で、予測モデルの選択が重要となります。
– 特に、将来的な健康介入が必要かどうかの判断を行うためには、どの予測モデルが最も信頼できるかを評価することが重要です。
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**
– 実績（実績AI）は一定しており、特に上昇や下降のトレンドは見受けられません。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）はわずかに上昇傾向があり、対して決定木回帰は横ばいで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期（7月初頭）にはいくつかの外れ値が観測されており、これらは重要な出来事やストレスの要因を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の心理的ストレスレベルを示しており、灰色の範囲は予測の不確かさを表しています。
– 外れ値としてマークされた黒い円は、特異なデータ点を示しています。
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による予測はわずかな上昇トレンドを示しており、決定木回帰はそれに比較して安定していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間に大きな乖離は見られないものの、予測の種類によって異なる動向が現れています。
6. **直感的・ビジネス/社会への影響**
– 一貫した実績AIのパターンと予測の相違は、今後のサービス改善のための指標となるでしょう。
– 初期の外れ値は、特定のストレス要因やイベントが影響を与えている可能性を示しており、これを理解することでサービスをよりユーザーに優しいものに改善することができます。
– 総じて、WEIスコアが大きく変動しないことから、短期間での急激なストレスの増減はないと見られますが、ランダムフォレストによる上昇傾向は注視すべきでしょう。
この分析に基づき、データの背後にある原因や対応策を検討することが重要です。
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**:
– 実績（青いプロット）は最初の期間で横ばいの傾向があります。
– 線形回帰（ティール）と決定木回帰（マゼンタ）はほぼ同じレベルで横ばいです。
– ランダムフォレスト回帰（紫）は時間とともに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ中に異常値が特に目立ちませんが、全体的にデータの変動は小さいです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットが実績値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、xAI/3σで表現されています。
– 各予測手法は異なる色でラインとして示されています。
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二つの予測方法よりも下降する傾向を示しています。
– 線形回帰と決定木回帰は安定しており、実績値に近い印象です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と線形・決定木回帰の予測値は高い相関がありそうです。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの影響**:
– 初期の実績値が安定しているため、個人WEIの自由度と自治が一定の範囲内で維持されていると考えられます。
– ランダムフォレスト回帰での下降は、今後の潜在的なリスクを示唆しており、予防策を検討する必要があるかも知れません。
– ビジネスにおいては、予測精度を高めるためにより多様なモデルの導入やデータ分析の強化が考慮されるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– 実績（青の点）は開始時点で安定しており、比較的高いスコア（0.6から0.8の範囲）で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期のデータセットに外れ値が存在しますが、大きなスコアの振れ幅は見られません。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫の線）は急激に下降していますが、これは他の予測モデルとは異なる動きです。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 実績値は青の点で示され、データの実際のパフォーマンスを表しています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色のシェーディングで示され、予測の信頼性が可視化されています。
– 線形回帰（緑）、決定木回帰（青）、ランダムフォレスト回帰（紫）それぞれの予測性能が対照されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 線形回帰と決定木回帰は非常に類似した水平の予測を提供しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は異なり、急激な下降を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは、予測よりも高いレベルで安定しているように見えます。
– 予測モデルの間での主な違いは、ランダムフォレストの不安定性と独特のトレンドです。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 実績が比較的安定していることから、現状維持がしばらく続くと考えられます。
– ランダムフォレストの予測が異常に低いことが懸念され、これに基づくアクションは慎重に判断する必要があります。
– ビジネスや社会への影響としては、この予測の差異がどれだけ検証されるかが重要であり、特にランダムフォレストの結果に特異点としての意味があるかどうか検討が必要です。
これにより、新サービスの社会的公平性や公正さの評価に影響を及ぼす可能性があるため、各予測モデルの確認と継続的なモニタリングが求められます。
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:
このグラフは、「新サービス」カテゴリの30日間にわたる「社会WEI（持続可能性と自治性）」スコアの推移を示しています。
1. **トレンド**:
– 実績（青色のプロット）は、期間の初めに増加傾向を示しています。
– 一方で、期間後半の予測値は横ばいの傾向があります（特に、緑と青の線は直線的で変動が少ない）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上の丸で囲まれたプロットが外れ値として示されています。初期のデータポイント中に異常な値がいくつか存在します。
– 初期に急激な変動が見られるものの、後半は安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績値を示し、観測されたスコアを表しています。
– 予測は線で表されていますが、特にランダムフォレスト回帰（ピンクの線）が実績をうまく捉えているようです。
– 灰色の影は不確かさの範囲を表し、初期の変動が大きいことを暗示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰や決定木回帰（緑と青）は非常に安定した予測を示していますが、全体として実績に追随できていません。
– ランダムフォレスト（ピンク）は初期の変化をうまく補完しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期には観測と各予測の間には大きな差異があります。
– しかし、期間の後半では予測の整合性がとれているため、堅牢なモデルかもしれません。
6. **グラフからの直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初期の変動が大きいことから、このサービスや新技術が十分に成熟していない可能性があります。
– スコアの安定化は時間と共に期待できるかもしれません。これにより、ビジネス戦略や市場投入時期を再考する必要があるかもしれません。
– ランダムフォレストによる予測が実績に近いことから、予測精度を高めるための分析力を評価する上で価値があります。
このデータからは、新サービスの成功の可能性が示唆されつつも、初期段階での戦略的な調整が必要であることが考えられます。
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:
以下は、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 実績（青色の点）は初期にのみデータがあり、それ以降は予測値になります。
– 線形回帰予測（赤い線）や決定木回帰（緑の線）はほぼ横ばいのトレンドを示しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は一度上昇してから横ばいになるトレンドです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中には印が付けられた外れ値がいくつか存在し、これらにより全体的な傾向から一時的な逸脱があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データを示し、赤い「×」は予測値を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しており、予測値の信頼区間を表現しています。
– 外れ値は黒い丸で強調されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各タイプの回帰による予測は一貫した様子を示しているが、特にランダムフォレスト回帰は少し異なるトレンドを示すことで、異なる洞察が得られる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 不確かさの範囲内での予測値の分布は、一様に見え、決定木回帰と線形回帰に関しては大きな変動が見られません。
6. **人的およびビジネス・社会への影響に関する洞察**:
– このグラフからは、未来の教育機会や社会基盤の安定性に対する信頼性が示唆されています。外れ値に対する対応策を見直すことで、予測の精度向上が可能です。
– ランダムフォレスト回帰の一時的な上昇は、何らかのイノベーションや新しい取り組みが一時的なポジティブな影響を及ぼす可能性を示しているかもしれません。
– ビジネス的には、新サービスの導入や改善が必要な領域を見極めるための重要な指標として利用できます。社会的には、教育機会の拡大や質の向上に向けた施策への示唆が得られます。
これらの洞察を基に、特に外れ値の検討と予測の精度向上に焦点を当てた施策を立案することが重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド:**
– 初期の実績（青い点）は比較的横ばいで推移しています。
– その後、予測の線形回帰（緑色）、決定木回帰（シアン）、およびランダムフォレスト回帰（紫色）がありますが、特にランダムフォレスト回帰は明らかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期の期間にはいくつかのデータポイントが異常値（黒い円）としてマークされています。これはモデルが期待する範囲外のデータを示しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実際の実績データを示しています。
– 緑、シアン、紫の線はそれぞれ異なる予測モデルによる予測を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、実績の多くがそこに位置しているため、予測モデルが実績と一致していると言えるでしょう。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 線形回帰と決定木回帰は予測の不確かさを低く示し、比較的安定した見積もりを提供しています。
– ランダムフォレスト回帰は時間の経過とともにスコアが向上するシナリオを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データの範囲が予測の不確かさ範囲内にあることで、モデルが実績を十分に捉えていることが伺えます。各モデルでの予測傾向の違いが、将来の動向の解釈の幅をもたらしています。
6. **直感とビジネスや社会への影響:**
– ランダムフォレスト回帰による予測の上昇トレンドは、社会的またはサービス利用の成長を暗示しており、新サービスの有望な展開を示唆しています。
– 安定した予測範囲は、この分野での確実な施策や計画に対する信頼性を高め、異常値が示す予測可能性の限界を認識する必要があります。
– 社会的共生や多様性に対する新サービスの影響を測る上で、異なるモデルの姿勢を考慮に入れた柔軟なアプローチが重要です。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **周期性やパターン**: グラフの色の変化から、一部の時間帯で定期的な変化が観察されます。これにより、特定の時間帯におけるユーザーの活動傾向やサービスの利用が示唆されるかもしれません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **急激な変動**: 2025-07-04の16時台に急激なスコア上昇（鮮やかな黄色）が顕著であり、これは取り立てて特筆すべきイベントを示している可能性があります。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **色**: 色のスケールはWEIスコアを示し、黄色に近づくほどスコアが高いことを指します。このため、黄色のエリアは高い活動や関心を引きます。
– **密度**: 特に活動が集中している時間帯（例: 8時や16時）は別の色で視覚化されており、主要なアクティビティの時間を示します。
### 4. 複数の時系列データ間の関係
– 時間帯別に分布していますが、特定の時間では複数の日に同様の傾向があることから、ユーザー行動の一貫性やイベントの影響が示唆されるかもしれません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 他の時間帯と比較して特定の時間帯でのスコアの動きが顕著である点から、何らかの外的要因が影響を与えている可能性があります。
### 6. 直感的洞察とビジネス/社会への影響
– **利用ピークの把握**: 特定の時間に高い活動が観測されることで、サービスプロバイダはその時間帯に合わせたマーケティング戦略を考える必要があるかもしれません。
– **異常検知の必要性**: 急上昇がイベントによるものか、異常検知すべきかの判断が求められます。
– **戦略的意思決定**: このデータを元に、資源配分や人員配置を行うことで、効率的な運用が可能になるかもしれません。
このような洞察は、サービスの改良や新しい戦略策定に役立つでしょう。
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:
このヒートマップは、時間帯と日付ごとの個人WEI平均スコアを示しています。解析すると、以下のような視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 日付ごとに一定のパターンが見られるものの、四日間のデータしか表示されていないため、長期的なトレンドは不明です。
– 同じ時間帯でのスコアの変動が確認できますが、日ごとの周期的な傾向は明確には見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 各時間帯ごとのスコアにバラつきがありますが、特筆する急激な外れ値は観察されません。
– スコアが最も高い色（黄色）は限られた範囲でしか見られず、特定の時間や日に偏っています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡が数値（スコア）の高さを示しており、黄色に近づくにつれてスコアが高くなります。
– 薄い緑から青にかけての領域はスコアが中程度、紫に近づくほど低いことが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の時間帯データが表示されていますが、明確な相関はこの範囲では見られないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは日時や時間帯による違いで分布しており、特定の時間にスコアが集中して高まっているわけではないようです。
6. **人間が直感的に感じ取ること、およびビジネスや社会への影響**
– 特定の時間帯でスコアが高いことが多い場合、その時間帯はユーザーが積極的に新サービスを利用していることを示唆します。
– このデータを基に、マーケティング戦略やサービスの最適化を行うことで、ピーク時間帯にリソースを集中させるなどの改善策を打つことが可能です。
総じて、このヒートマップは短期的には時間帯ごとの傾向を示しますが、全般的にデータが少ないため、より詳細な分析には追加のデータが必要です。
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:
ヒートマップの視覚的な特徴と洞察を以下にまとめます。
1. **トレンド**
– 色の変化から、時間帯や日付に応じてスコアにかなりの変動が見られます。
– 明確な周期性はありませんが、時間帯によってスコアの高低が異なります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月2日と7月4日の16時において非常に高いスコア（黄色）が見られます。
– 一方、7月3日の16時にはかなり低い値（濃い紫色）が観測され、急激な変動があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、黄色が高スコア、紫が低スコアを表しています。
– 時間帯ごとの変動があることから、時間特有の要因がスコアに影響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**
– 同時刻での日付ごとのスコアの比較から、特定の日にスパイクや急落が集中することがわかります。
– 特に16時帯の変動が大きいため、この時間帯に何か特有のイベントがあるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関は見られませんが、時間帯に依存したスコアの変動が特徴的です。
6. **直感的な感想と社会・ビジネスへの影響**
– 特定の時間帯でスコアが極端に高い日があることから、新サービスおいて時間帯特有の需要や利用者の行動があると推測されます。
– この変動を理解することで、サービス提供時間を最適化したり、リソース配分を調整することが可能です。
– 社会的には、特定の時間帯に集中する理由を探ることで、ユーザーの行動傾向を把握し、より効果的なマーケティング施策を行えます。
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:
このヒートマップは、30日間にわたる新サービスカテゴリのWEI項目間の相関を示しています。以下に解析内容を詳細に説明します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時間軸を持たないため、直接的なトレンド（上昇、下降）を示すものではありませんが、相関関係の強弱を通じて可能性のある関係性を把握できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは外れ値や急激な変動は表示されませんが、相関が特に強い（1.0に近い）または弱い（0に近い）項目が際立っている場合があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各セルの色は、項目間の相関の強さと向きを示しています。赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI平均」は0.88という高い正の相関があります。これは、心理的ストレスが個人全体のWEI評価に大きな影響を与える可能性を示唆しています。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI平均」にも0.89の高い正の相関が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」は「個人WEI平均」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と比較的高い相関を持っています（それぞれ0.48、0.75）。
– 他にも全体的に関連のある項目は多いが、その中で特筆すべきは「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI平均」における0.88の高い相関です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このような相関データから、個人と社会の心理面がサービス評価に大きな影響を与えていることが示唆されます。心理的ストレスの管理は個人の幸福度を向上させ、社会全般の評価にも影響を与える可能性があります。
– ビジネスにおいては、顧客の心理的および社会的なニーズを考慮したサービスの提供が、全体的な評判や成功に寄与するかもしれません。
この解析は、サービスや政策の設計において、どの要素が全体評価に最も重要な影響を与えているかを理解する手助けになります。
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:
このグラフは、新サービスカテゴリにおける複数のWEIスコアの分布を比較する箱ひげ図です。以下の点を分析します。
1. **トレンド**
– WEIスコアは全体的に高い範囲にありますが、特定のタイプで若干の変動が見られます。総合的には横ばいであり、特定の上昇または下降トレンドは目立ちません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 社会WEI（公平性・公正さ）にいくつかの外れ値があります。これは個別のケースでスコアが低いことを示唆します。
– 個人WEI（経済状態）は下の四分位が他と比べて広く、変動が大きいことが窺えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– ボックスの範囲が狭いものはスコアの安定性を示し、広いものは変動が大きいことを示します。
– カラーは異なるWEIタイプを区別しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データが示されていないため、時系列による関係性は不明ですが、30日間の平均的な分布が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一般的に、個人WEIよりも社会WEIの方がスコアが高く、安定している傾向があります。個人WEIタイプ間ではスコアのばらつきが大きいです。
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**
– 高いWEIスコアは全般的にポジティブな評価を示しており、新サービスがユーザーによって概ね好評であると認識されるでしょう。
– 特に、持続可能性と包摂性に関する社会WEIは高く安定しているため、企業の取り組みが成果を上げている可能性があります。ただし、公平性・公正さの外れ値に注意し、改善の余地を検討することが必要です。
全体として、この比較により、新サービスのユーザーへの影響や認識を把握するための有用な情報が得られます。特に改善すべき個別の箇所に焦点を当てることで、サービスの品質向上につなげることができるでしょう。
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2次元プロットで構成されており、新サービスカテゴリのWEI構成要素を30日間にわたり分析したものです。具体的な分析は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– プロットは明確な上昇や下降のトレンドを示していません。
– データポイントは比較的ばらついており、周期性や一貫性のあるパターンは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値は観察されませんが、座標（x=0.1, y=-0.1）付近のデータポイントは他の点からやや離れています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットは個別のデータポイントを表し、第1主成分と第2主成分の座標によって配置されています。
– 第1主成分は0.42の寄与率を示し、この成分がデータの分散に最も影響を与えていることを示しています。
– 第2主成分の寄与率は0.27で、第1主成分よりも影響は小さいです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– PCAプロットであるため、時系列データとしての関係性はありませんが、各データポイントがどの程度似ているかを視覚化するために使用されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分に沿って右上から左下にかけてプロットが広がっており、成分間に弱い負の相関がある可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスへの影響**:
– この分析からは、新サービスの構成要素が多様であることが示唆されます。主成分分析により、異なる特性やパターンを持つ顧客またはユーザーセグメントが存在するかもしれません。
– サービス提供者は、この多様性を利用してターゲットとなるセグメントに対し、より特化したマーケティング戦略や製品開発が可能です。
このように、グラフから主成分ごとの寄与度やデータの散らばり具合を理解することで、新サービスの特徴をより深く理解することができ、ビジネス戦略の策定に役立てることができます。
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。
