📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合的な分析結果
**時系列推移**
– **総合WEI**: データは0.68から0.7975の範囲で変動し、全体的に大きな上昇や下降のトレンドが見られません。ただし、7月5日には最高値の0.7975を記録しており、週末にかけてスコアがわずかに上昇する傾向があります。
– **個人WEI平均**: スコアは0.6375から0.795の範囲で、比較的安定していますが、7月5日に高値をつけ、その後若干低下しています。
– **社会WEI平均**: 0.68から0.825の間で、7月4日と5日に高いスコアを記録していますが、その後若干の低下が見られます。
**異常値**
– 7月2日、3日、6日の総合WEIスコア（0.71、0.69、0.68）は異常とされていますが、その他の日と比較して極端に低いわけではなく、日常的な変動範囲内とも解釈可能です。
– 個人WEI平均と社会WEI平均においても同様の異常値が確認されています。一部の日のスコアの逸脱は、個人または社会的要因の変化（例: 個別の突発イベント、健康状態の変動）が影響している可能性があります。
**季節性・トレンド・残差**
– **トレンド**: 明確な上昇または下降のトレンドは見られないが、7月4日から5日にかけて一時的な上向きの動きが顕著に観察されます。
– **季節性**: 短期間のため、季節性のパターンは特定されていません。
– **残差**: 一部の変動はデータ内の他の要因では説明できないノイズである可能性があります。
**項目間の相関**
– 経済的余裕と健康状態のスコアは高い相関があり（しばしば同時に変動）、これらの要素が相互に影響し合っていることを示唆しています。
– 社会持続可能性と自治性は、他の多くの社会的指標と相関が高く、社会の基盤強化に大きな影響を与えている可能性があります。
**データ分布**
– 各項目のスコアは大きな外れ値なしで比較的狭い範囲に収まっており、全体としてデータのばらつきは小さく安定していると言えます。
– 箱ひげ図では、特に社会基盤・教育機会において中位値が高く、教育やインフラ関連の改善が着実に進んでいることを示唆します。
**主要な構成要素 (PCA)**
– PC1とPC2の寄与率は0.32と0.29であり、データの最も重要な変動要因を構成しています。PC1はおそらく、経済的余裕および健康状態と関連しており、これらが総合WEIスコアに大きく寄与していることを示しています。
– PC2は、社会的持続可能性と教育機会に関連する変動を示唆しており、これもWEIにおいて重要なファクターであることがわかります。
### 結論
全体として、WEIスコアは比較的安定しており、特定の要因（例：経済的および社会的持続可能性）の影響が強いことが確認されました。なお、異常値の発生には日常的な変動要因の影響がある可能性が高く、週末に僅かな上向きの変動が認められます。このため、短期間の観察ではありますが、WEIスコアは実用的な指標としての着実な機能をしているように思われます。
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:
以下のポイントに基づき、このグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色の点）は6月末から7月初めの期間に集まっており、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測ライン（いくつかのモデルによる）は、横ばいながら緩やかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒で囲まれた点が外れ値を示していますが、大部分は予測の不確かさ範囲内に収まっており、大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点：実際のデータポイント（実績）
– 赤い×：予測値
– グレーの範囲：予測の不確かさの範囲（信頼区間）
– 緑、青、水色の線：それぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルの出力は非常に類似しており、予測についての高い一致度が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは予測の不確かさの範囲内に集まっており、外れ値も特定されているため、実際のデータと予測の間にある程度の一致が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績と予測のデータが安定しており、新サービスの展開が現状維持または低リスクであることを示唆します。
– ビジネスにおいては、予測モデルの精度が高い場合、短期間での大きな変更を必要としない可能性がありますが、継続的なモニタリングが必要です。
– 緩やかな下降トレンドが予測されるため、今後のサービスの改善を検討することが重要です。
この分析から、人間はデータの安定性と予測精度の高さを認識し、適切な対応を通じて今後のリスクを軽減できると考えるでしょう。
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:
このグラフは、新サービスカテゴリにおける個人のWEI（ウェルビーイング指数）の平均スコアを30日間にわたり示したものです。以下、グラフの特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 実績AIのデータは、最初の約10日間にわたり0.6〜0.8の間で揺れ動いています。全体的には大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測AIに基づく三つのモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はすべて緩やかな下降を示しています。特に、ランダムフォレスト回帰は最も急な下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で囲まれたデータポイントは外れ値を示しています。冒頭の数日でいくつか外れ値が観測されていますが、それ以降はあまり目立たないようです。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績AIのデータを示し、日々の実際のスコアを視覚化しています。
– 予測AI（赤い「×」マーク）は今後のスコアを予測しています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの背景）は、予測の信頼区間を示しており、変動が予想される範囲を理解するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係**
– 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）は類似の減少傾向を示しており、予測モデル間の相関があることを示唆しています。異なるモデルは多少の違いはあるものの、共通して下降トレンドを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの最初の10日間は散布が見られるものの、その後は安定しています。予測モデルが下降傾向を示していることから、現在の安定したデータは将来的にチャレンジを予想している可能性があります。
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**
– 実績データが安定しているにもかかわらず、各予測モデルが下降を示していることから、人々は将来的な不確実性や改善の必要性を意識するかもしれません。ビジネスでは、新サービスに関する戦略の見直しや改善策の計画が必要となる可能性があります。社会的には、ウェルビーイング指数の低下に備えた政策の検討が求められるかもしれません。
このグラフは、現在の状況の理解に加え、将来の変動を予測し、準備を行う重要性を示唆しています。
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:
このグラフの分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績値（青のプロット）は、最初の期間に集中しており、比較的一定な範囲で変動しています。
– 予測値（赤のバツ印）は、徐々に微増する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い丸で囲まれたプロット）がいくつか見られ、予測範囲外にあるデータポイントも存在します。
– 急激な変動は見られませんが、外れ値の存在がパフォーマンスの安定性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”（青い点）: 過去の実際のデータ。
– “予測”（赤×）: 予測モデルによる推定値。
– 異常値（黒い丸）: 外れ値を示しています。
– グレーの範囲: 予測の不確かさの範囲。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と各予測モデルの値（線形回帰, 決定木回帰, ランダムフォレスト回帰）は、時間とともに若干の差異がありますが、全体として同じトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には一定の相関が見られ、予測モデルが実績を比較的良く捉えていますが、外れ値によりモデルの精度が影響を受けるケースもあります。
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**:
– ビジネス上の意思決定において、予測モデルの信頼性が重要であることが示唆されます。特に外れ値の検出と管理が必要です。
– 社会的に見れば、新サービスの導入において予測モデルが安定していることは、計画や投入資源の決定に大きく寄与します。
– トレンドの微増傾向が持続するなら、サービスの評価が徐々に高まるか、成長の兆候と捉えることができます。
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
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロットポイント）が最初に集中していますが、その後の予測は異なる方向を示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンクの線）は、明確な下降傾向を示しています。
– 一方、線形回帰（緑の線）と決定木回帰（水色の線）はほぼ水平で、推定値が安定していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイントに2つの異常値が確認できます（黒い円で囲まれている）。
– このエリア内での変動は少ないですが、これらの異常は何らかの特異な事象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（青）は過去の経済的余裕スコアを示しており、将来の予測（赤い×）とその信頼区間（灰色の範囲）が示されています。
– 各予測モデルは将来的なトレンドや結果を示し、ビジネスの意思決定に役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法が異なるトレンドを示しているため、組み合わせて分析することでより信頼性の高い将来の見通しが得られるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは密集しており、先の予測と比較すると安定しています。
– ランダムフォレスト予測が大きく外れたトレンドを示しており、他のモデルと食い違う理由を探る必要があるかもしれません。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 人々は経済的余裕の減少や変動を懸念する可能性があるため、予測が示す異なる未来のシナリオを念頭に置くことが重要です。
– ビジネス戦略を立てる際、将来の不確実性に備えるため、複数のモデルから洞察を得ることが推奨されます。
全体として、このグラフはWEIスコアの未来の動向に関する情報を幾つか提供していますが、異なる予測が異なるストーリーを提示しているため、慎重な解釈が必要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）はほぼ横ばいで安定しています。
– 予測データ（線）は3種類あり、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰で異なるトレンドを示しています。
– 線形回帰（薄いピンクの線）は徐々に上昇しています。
– 決定木回帰（薄い青の線）は一定です。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）はわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間に黒い円で示された外れ値が存在します。ただし、それ以降は見当たりません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示しています。
– 黒い輪郭線は外れ値を強調しています。
– 薄い灰色のエリアは予測の不確かさを示し、±3σの範囲を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と異なる予測モデルとの比較が可能で、特に線形回帰とランダムフォレスト回帰では、実績のトレンドとは異なる微妙な上昇を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は予測モデルのいずれとも大きなズレがなく、予測モデルの妥当性が示唆されます。
6. **直感的な洞察、ビジネスや社会への影響**
– 健康状態（WEI）の実績は安定しているため、現在の健康管理プログラムが効果的である可能性があります。
– 予測が示すように、少しの上昇トレンドが予想されるため、さらなる健康指導や改善策の実施がサポートされるかもしれません。
– 外れ値の存在は個別の要因（例：ストレスイベントや急性の健康問題）を反映している可能性があり、個別対応が検討されるべきです。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **実績（実績AI）**: 初期の時点で多少の変動が見られるものの、大きなトレンドはなく、やや横ばい傾向に見えます。
– **予測（予測AI）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のいずれも大きな変動はなく、ほぼ一定の予測を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値が2つ示されています。一つは7月初旬、もう一つは中旬にかけての実績値です。
– これら外れ値は通常のスコアから大きく外れており、特定の事象や不規則な要因の影響を示唆します。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（実績AI）**: 青いプロットで実際のWEIスコアを示します。
– **予測値（予測AI）**: 予測結果として赤い×印で示され、これと異なる予測手法によるライン（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が表示されています。
– **不確かさの範囲**: 灰色の領域として、予測結果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
– 予測手法によるラインは、場所や期間による異常があるものの、それ以外ではおおよそ同じパターンを描いています。予測の一致度が高いため、予測モデルが一貫したパフォーマンスを発揮していると考えられます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測のスコアは全体として一致しているように見えますが、実績には外れ値が含まれるため、予測モデルがこれらの外れ値を捉えられていない可能性があります。
### 6. インサイトと影響
– **人間の直感**: このグラフを見たとき、通常のパターンから外れる時期に何か特別な出来事があったのではないかと考えるかもしれません。
– **ビジネス・社会への影響**: 外れ値が示す心理的ストレスの逸脱は、例えば企業の革新やストレス管理においてアクションが必要な領域を示すかもしれません。また、予測モデルが一般的に一貫した予測を提供していることは、新サービス開発時に安心感をもたらすでしょう。
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を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は7月初旬におおよそ0.6から0.8の間で変動していますが、大きな上昇や下降は見られません。
– 予測モデル（線）で、線形回帰および決定木回帰はほぼ横ばいを示しており、ランダムフォレスト回帰が軽度の下降トレンドを示しています。
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として円で示されています。特定の日に急な上昇や下降が見られる可能性がありますが、全体としては安定しています。
3. **要素（棒、色、密度など）の意味**:
– 青い点は実績、赤い「×」は予測。
– 三つの異なる線（緑、シアン、紫）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）を表しています。
– グレーの領域は、予測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**:
– 実際のデータと予測の間には、一部偏差が見られますが、全体の傾向は概ね一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが0.6から0.8の間で集中しており、一部の点で外れ値が観察されます。
6. **直感的な感じおよび影響**:
– このグラフは、新サービスの「自由度と自治」に関連するスコアの安定性が示唆されています。
– 異常値や安定した予測が確認されており、サービスの信頼性や一貫性が維持される可能性があります。
– ビジネスにおいては、現在のサービスのパフォーマンスを維持しつつ、外れ値の要因を特定し、それを改善することでさらに良いサービス提供が期待されます。
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:
## グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（実績AI）**:
– 初期のデータ（2025-07-01～2025-07-10）は比較的高いスコア（0.7-0.9）を維持しています。
– その後、若干の変動が見られますが、極端なトレンドは見られません。
– **予測**:
– **線形回帰**と**決定木回帰**は、今後もスコアが現在の水準（約0.7）を維持する予測をしています。
– **ランダムフォレスト回帰**は、スコアが減少する予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータには、数個の異常値が観察され、それらは予測の不確かさ範囲の外にあります。
– 異常値を確認することにより、データ収集または実行に問題がないかを調査することが重要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績AIの記録を示し、安定した分布を示しています。
– 黒い円は異常値を示し、予測モデルとの解離を示唆します。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間でスコアの見込みは異なり、特にランダムフォレストの予測が他のモデルと乖離しています。これは、モデル選択において異なるアルゴリズムが異なる結果をもたらす可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは短期間での散布状態が安定しており、強い上昇や下降のトレンドがありません。
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**
– 初期の安定したスコアから、AIの公平性が現在は比較的高いレベルに維持されていることがわかります。ただし、一部で異常値が見られるため、このシステムが予期しない偏りを持つ可能性があります。
– ランダムフォレストの減少予測は、対策を講じない場合の公平性低下を示唆するため、ビジネスや社会的にAIの評価基準を見直す必要性を促します。
この分析により、今後の戦略的改善や更なる評価が必要であることが明らかになり、具体的な対応策が求められるでしょう。
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**:
– 実績のスコアは最初の10日間で増加傾向がありますが、その後は横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日に目立った外れ値が存在します。それ以外は比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は過去の実績データを示し、スコアが時間とともに上昇しています。
– 赤い「×」印は予測値であり、安定的なトレンドを示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を示し、その範囲内に実績値が安全に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 三つの予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全て似たような傾向を示し、予測精度が高いことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間には高い相関があり、特にランダムフォレスト回帰が最も実績に近づいているようです。
6. **直感的洞察と影響**:
– 初期段階でのスコアの上昇は、新サービスの導入が成功しつつあることを示唆しています。しかし、その後の横ばいは成長の停滞を示しているかもしれません。
– ビジネスへの影響としては、さらなる成長を促すための新たな施策が必要になる可能性があります。データから予測モデルの信頼性が感じられるため、これらの予測を基に戦略を構築できるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 実績データは、序盤で変動があるものの、比較的横ばいの傾向が見られます。
– 線形回帰予測は、緩やかな上昇トレンドを示しています。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰は横ばいを示し、特に決定木回帰はほぼ一定値です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 序盤にいくつかの実績点が外れ値として認識されています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、黒い円で囲まれた点が外れ値として識別されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と各種予測モデルの間には若干の差異が見られますが、大きな乖離はないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測モデルの間には強い相関があり、予測モデルによる予測が実績に沿っていることが示唆されます。
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**
– 実績データの外れ値に注目し、その原因を分析することで、新サービスの改善点を見つけることが重要です。
– 予測モデルは将来的なスコアの安定性を示唆しており、堅調な社会基盤や教育機会の提供に寄与する可能性があります。ビジネス面では、安定した予測に基づく計画を立てやすく、リソース配分に役立つでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（青色のプロット）は、期間の初期において0.6から0.8の間で変動しています。トレンド自体は明確ではないですが、比較的安定した範囲に見えます。
– 予測データ（赤色のパス2本）は、線形回帰では下向きで、ランダムフォレスト回帰では上向きトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 円で囲まれたプロットは外れ値を示しています。いくつかのデータポイントがこのカテゴリーに入っていますが、大きな偏差ではないようです。
– 外れ値はグラフの初期に集中しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実績値を示しており、実際のWEIスコアの変動を表しています。
– 赤色のXは予測値を示し、予測の不確実性があることを示すために、灰色の範囲も表示されています。
– 線の色（シアン、マゼンタ、紫）はそれぞれ異なる予測モデル（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰、線形回帰）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値が多数で構成され、これらは予測の最初の部分と一致しています。後半では直感に基づく予測が示されているだけで、新たなデータポイントは追加されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.6から0.8の間で集中していますが、外れ値があるため、全体的な分布はやや幅広く見えます。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– グラフ全体としては、現在のWEIスコアに対して将来の予測が行われています。実績データが比較的安定しているにもかかわらず、予測は異なる方向性を示しています。
– この違いは、新しい政策や取り組みがWEIにどれだけ影響を及ぼすかの期待と不確実性を示唆しているかもしれません。
– ビジネスや政策決定者にとって、予測モデル間の相違はどのアプローチが最も現実的かを評価する際の重要な情報となります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– 全体として明確な上昇または下降のトレンドは見られません。色の変化が周期的ではなく、日ごとに異なるパターンを示しています。時間帯によって色が変わることから、日ごとに異なる活動レベルが考えられます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月4日と7月5日には、特に明るい黄色が現れています。これは急激な活動の増加や異常値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:**
– ヒートマップの色は総合WEIスコアを示しており、黄色に近づくほど活動が高いことを示唆しています。時間帯ごとのスコアの推移が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 時刻（8時、16時、19時）の違いによる活動の変動が見られ、特定の日付では他の時間に比べて顕著に高いスコアが観察されることがあります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 時間帯による活動の違いが強調されており、それぞれの日ごとに変動が異なるため、必ずしも直接的な相関は明確でないですが、特定時間帯に活発な活動が集中する傾向が考えられます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響:**
– 直感的には、特定の日時において活動が特に活発であることを示しており、その背景にはプロモーションやイベントがある可能性があります。このような活動のピークを特定することで、資源配分や人員配置の最適化、戦略的なマーケティング施策の判断に役立てることができるでしょう。
このグラフを通じて、ビジネスやサービスの最適化のための戦略的なインサイトが得られる可能性があります。例えば、特定の日や時間帯におけるユーザーのエンゲージメントが高い場合、さらにその効果を高めるための施策を検討することができます。
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**:
– 見た目上、全体的なトレンドとしては横ばいの傾向がありますが、日ごとに小さな変動が見られます。
– 特に7月5日に向かって、数値が上昇しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日の日中、特に19時のセクションに目立った高い数値が確認できます。この時点は他の日や時間帯と比較して明らかに異なり、何らかのイベントや施策が影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの大小を表しており、明るい色ほど高いスコアを示しています。
– 19時以降のデータが7月1日のみ表示され、それ以降の同時間帯にはデータが無いように見えるため、データの欠損がある可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯でのスコアが異なり、特に日にちごとに全体的なスコア変動が確認できるため、時間帯に応じた利用状況や消費者行動の違いがあると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯や日付においてスコアがまとまっていることから、時間帯や日は特異な行動パターンやトレンドが影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察**:
– 一部の時間帯で急激なスコアの上昇があり、新サービスに対する関心や利用が急増した時期があったと推測されます。
– ビジネスにおいて、特定のピーク時間におけるプロモーションやサービス提供を強化することで、さらなる利用促進を図れる可能性があります。
– 社会的には、新しいサービスが注目を集め、人々の日常の利用パターンに変化が生じていることが示唆されます。
このグラフを基に、さらなるデータ解析を行い、消費者動向やサービス利用の詳細を追求することがビジネス戦略の策定に役立つでしょう。
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:
以下にこのヒートマップから得られる視覚的な特徴とインサイトを提供します。
1. **トレンド**:
– 期間が短いため、明確な長期トレンドは見えませんが、特定の時間帯（16時）の値が特に高いことがわかります。
– 日が進むにつれて、比較的高い値の頻度が増えているように見えます。特に7月4日以降は全体として高いスコアが出ています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時台は著しく低い値（濃い青）で外れ値と考えられます。
– 逆に、7月2日から4日間、16時台は非常に高い値（黄色）、一種の急激な増加とみなせます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– カラースケールによると、黄色は最も高いスコア（0.80）、紫が最も低い（0.70）を示しています。
– 時間帯による変動よりも、特定の日のパターン（16時頃のピーク）が目立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとの違いが顕著であり、16時が各日で最も高い傾向にあります。
– その他の時間帯でも日ごとの差が目立ちますが、16時のような明確なパターンは見えません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各日16時のパフォーマンスが非常に良好であるのに対し、19時は非常に不安定です。
– これは特定の時間帯にユーザー活動が集中している可能性を示唆します。
6. **直感的インサイトとビジネス・社会への影響**:
– 日中の16時前後にサービスの利用や関心がピークに達している可能性があるため、マーケティング活動やリソース割り当てをここに集中させると良い結果を生む可能性があります。
– 19時の低迷は改善の余地があり、その時間帯に特別なキャンペーンや新機能を試す機会と考えられます。
このヒートマップは、新サービスの利用状況や関心の曜日・時間帯別の変動を把握するのに有用で、特に16時に注目した活動が推奨されます。
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**
– 相関ヒートマップには、明確なトレンド（上昇、下降、周期性）は直接示されていませんが、相関係数の変化に基づいて、特定の要素間の関係が変化している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関係数が極端な正の相関（1に近い）や負の相関（-1に近い）を示す部分があるため、それらは外れ値として注目です（例：個人WEI平均と心配的ストレスの0.92）。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の濃さ：赤は強い正の相関、青は強い負の相関、灰色はほぼ相関がないことを示します。
– 個人WEI平均と関連が深いのは、心的ストレス（0.92）や健康状態（0.86）。
– 社会WEI（公平性・公正さ）は多くの項目と負の相関を持っているが、社会性・教育機会とは関係性（0.56）が高めです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データではないため、具体的な時系列の関係は不明ですが、相関の強さにより、データ間の影響の有無を推測できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 個人WEI関連の要素は全体的に強い相関を示しており、個人のメンタルや社会的要因が新サービスに大きく影響していることが示唆されます。
– 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）は個人WEI平均との相関が0.78と高く、新サービスが多様性や自由を保障する方向へ寄与している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は個人WEIの精神的／健康的要因が新サービスの受容や評価に影響を与えていることを直感的に感じ取るかもしれません。
– 高い相関のグループ（個人WEI、社会的因子の組み合わせ）は、新サービスの企画・導入において重点を置くべき領域として示唆されます。
– 企業や団体は、このデータを基に、心理的健康や多様性促進の施策を検討することで、新サービスの成功につながる可能性があります。
全体として、このヒートマップは、個人および社会の心理・健康状態と新サービスの関連性を示しており、その理解はサービスの導入や改善につながるでしょう。
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:
以下は、提供された箱ひげ図に基づく分析と洞察です。
1. **トレンド:**
– 箱ひげ図自体は特定のトレンドを示すものではありませんが、各カテゴリ間のスコアの分布が視覚化されています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 「個人WEI平均」と「社会WEI平均」には外れ値が見られます。これらのスコアが他と比べて顕著に高かったり低かったりしている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 各箱ひげ図は、特定のWEIタイプ（例：「総合WEI」、「個人WEI（心理的ストレス）」など）のスコアの分布を示しています。
– 箱の中の線は中央値を示し、箱自体は第1四分位数から第3四分位数までを示します。
– 箱の外にある線（ヒゲ）は、データの範囲（通常は最大でも1.5倍の四分位範囲）を示します。
– 色は直感的に異なるWEIタイプを区別するために使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– ここでは時系列データというよりは、異なるWEIタイプ間の比較が行われています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 各WEIのスコア分布は異なり、特に「社会WEI（持続可能性と自給自足）」や「個人WEI（心理的ストレス）」のばらつきが他と比較して大きいです。
– これにより、特定のカテゴリにおける測定の一貫性や変動性について知見を得ることができます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響:**
– 高い中央値や小さいばらつきは、関連するカテゴリにおける信頼性やパフォーマンスの一貫性を示す可能性があります。
– 一部のWEIタイプで見られる広いスコアの分布は、異なる側面での個人差や社会的な課題を反映しているかもしれません。特にストレスや公正さに関するものは、社会的な介入や改善が求められる要素に関連する可能性があります。
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:
このグラフは、新サービスカテゴリのWEI構成要素に関する主成分分析（PCA）を可視化しています。30日間にわたるデータが第1主成分と第2主成分に基づいてプロットされています。それぞれの主成分の寄与率も示されています（第1主成分は0.32、第2主成分は0.29）。
### 分析と洞察
1. **トレンド:**
– この散布図には明確なトレンドや周期性は見られません。データポイントは全体的に均一に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 大きく離れた外れ値はありませんが、データの範囲は比較的幅広く、第1主成分と第2主成分の両方で正負の範囲にデータが存在しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 各プロットは30日間にわたる「新サービス」の異なる要素や構成を示しています。この分布は、異なる日または異なる要素がどの程度主成分に寄与しているかを反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– このグラフから直接的な時系列データの関係を見出すことは難しいですが、異なる構成要素がどのように主成分に影響を与えているかを理解することができます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 主成分間に強い線形な相関は見られません。データポイントは散らばっており、特定の方向にバイアスを持っているようには見受けられません。
6. **直感的な理解とビジネスへの影響:**
– このグラフは、異なる要素がどのように新しいサービスの全体像に影響を及ぼしているかを理解する手助けとなります。新サービスの各要素が独立して評価され、個別の強みや課題を識別するのに役立ちます。
– ビジネスにおいては、例えば、より重要な要素にリソースを集中させることで、新サービスの成功率を高める戦略を立てることができるでしょう。
全体として、このPCAグラフは新サービスの構成要素間の関係性や重要度を視覚的に把握することを可能にし、戦略的な意思決定に役立てられます。
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。
