📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータの分析結果
#### 1. **時系列推移**
– **総合WEI**には、全体的にゆるやかな上昇トレンドが観察されます。ただし、2025年7月6日に異常なピーク（スコア: 0.87, 0.84）が見られ、その後症状の収束があります。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**も比較的一定ですが、7月6日に大幅な上昇と下降がありました。
– 各WEIの詳細項目も全体的には安定していますが、時々急激な変動が見られます。
#### 2. **異常値**
– 総合WEIの日付: 2025-07-06では、急激な変動が見られます（スコア: 0.87, 0.84）。これらの異常値の原因として、この日の特定の社会的または個人のイベントなどが考えられます。
– 個人WEI（経済的余裕）でも、7月6日に低スコア（0.65）が検出されています。これも同様に特定の経済的要因が影響を与えた可能性があります。
#### 3. **季節性・トレンド・残差**
– STL分解の結果、明確な季節性パターンは乏しいが、トレンドとして緩やかな上昇傾向が示されます。
– 残差成分は一定の変動を示し、短期的な予測がやや困難なことを示唆しています。
#### 4. **項目間の相関**
– 相関ヒートマップの分析では、**社会基盤と教育機会**および**持続可能性と自治性**が高い相関を示し、これらが公共政策の焦点になっている可能性があります。
– 一方、**心理的ストレス**と他の項目の相関は全体的に低く、個別対応が必要かもしれません。
#### 5. **データ分布**
– 箱ひげ図によると、各スコアのばらつきは比較的少なく、中央値も高めです。特に総合WEI、個人WEI、社会WEI平均は一貫性があります。外れ値が7月6日に集中している点は注視が必要です。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
– PCAの結果、PC1が0.59の寄与率で一番支配的であり、人々の経済的および社会的状況の変動がWEIスコアに大きく影響を与えています。
– PC2（寄与率0.15）は、他の小さな要因（例えば、自由度や心理的要因など）を示唆しています。
### 総括
分析全体を通じて、7月6日に特異な動きがあるため、この期間のイベントや環境に対するさらなる調査が必要です。これは政策の評価や改善、および個人及び社会の安定向上に有用な情報を提供するでしょう。データのその他の期間においても、安定したWEIの維持と向上が確認され、特に持続可能性や社会基盤は政策介入により強化されるべきポイントです。なお、ストレスの低減に向けた取り組みがさらなる効果をもたらすかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータポイントは最初の数日間にやや増加の傾向が見られるが、大きな変動はなく、その後すぐに予測期間に入っている。
– ランダムフォレスト回帰の予測ラインはわずかな上昇トレンドを示していますが、その他の予測（線形回帰、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**:
– 幾つかのデータポイントが他と比べて低く、その周りに黒の円で強調されています。これらは外れ値として認識されています。特に2025-07-04に急激な変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の観測データを示しています。
– X印は予測値を示しています。
– 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）の異なる予測ラインが示されており、それぞれ異なる未来のトレンドを表現しています。
– 薄灰色の領域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**:
– 実績AIのデータは、ランダムフォレスト回帰の予測と最も近しいトレンドのように見えます。しかし、他の予測モデルとは大きく異なっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は初期にはある程度のばらつきが見られますが、多くのデータポイントが0.7前後に位置していることから、比較的安定したスコアを持つと言えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 分析プロジェクトにおいて、外れ値の原因を特定することが重要です。これにより、将来の予測精度を向上させることができます。
– ビジネスにおける影響としては、モデルの予測精度が今後のサービスの成功に直結する可能性があります。特にランダムフォレスト回帰の予測が当たるようであれば、サービス向上の可能性が高いことを示しています。
– 最も注目すべきことは、どの予測モデルが実績データとよく一致するかを見極め、次のアクションプランに反映させることです。
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:
このグラフは、新サービスカテゴリにおける個人WEI平均スコアの30日間の推移を示しています。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AIのデータ（青のプロット）は、序盤は横ばいに見えます。その後、予測AIのデータ（赤い×印）が示され、ここでは概ね上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 序盤に数個の異常値（黒の丸で囲まれている）が見られます。これらの外れ値は、特定の要因によって影響が及ぼされた可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青のプロットは実績データを示し、全体としては比較的安定しています。
– 予測には3つの異なる方法が使用されており、線形回帰（シアンの線）、決定木回帰（紫の線）、ランダムフォレスト回帰（濃い青の線）による異なる傾向が示されています。特にランダムフォレスト回帰では、7月上旬から8月初めにかけての中長期的な増加傾向が明らかです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法が異なる未来のスコアを予測していますが、総じて上昇傾向です。これは、将来的に個人のWEIスコアが改善する可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データは狭い範囲に集中し、予測はこの範囲を超えて推移しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初期の安定したWEIスコアは、現状のサービスの満足度やパフォーマンスが一定の水準に達していることを示唆しています。
– 今後の予測はスコアの改善を示しており、新サービスの導入や改善施策が効果を発揮する可能性があります。
– 誤差範囲が示されているため、予測の不確実性も考慮すべきですが、全体的にはプラスの影響を期待できます。
この分析をもとに、今後の施策や改善に活かすことができるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 初期のWEIスコアは0.8前後でばらつきがありますが、全体的には横ばいで推移しています。
– 予測として示された線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のすべてが、今後のスコアを水準は異なるが、安定的に予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにいくつかの外れ値が黒い円で示されています。これらの外れ値は、通常のばらつきから大きく外れた値を示しています。
– データの初期段階では大きな変動がありますが、後の予測期間では安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しています。
– 赤い×は予測データを示し、モデルの異なるアプローチが使用されています。
– 灰色の領域は予測モデル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**:
– 予測と実績データには重なりが少なく、実績データの変動幅に対して、予測は非常に直線的です。
– 予測の不確かさは比較的狭い範囲で示されており、モデルの信頼性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータ点で相関を見出すことは難しいですが、全体的にはゆるやかな上昇トレンドを含むような形。
– 実績データと予測データとの間に明確な分布の隔たりがあります。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– 初期段階での変動があるため、新サービスの開始日における不安定さや調整の可能性を示唆します。
– 予測が安定しているため、今後のサービス展開や戦略の構築において信頼できる指標となる可能性があります。
– 安定した予測範囲が示されているが、過信せず柔軟な対応が求められることを示唆します。予測の精度が高ければ、事業計画やリソースの最適化に寄与するでしょう。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青色）：7月初旬において、比較的高い水準で安定しています。
– 予測（線形回帰・決定木回帰）：水平線にほぼ近いため、今後も安定したトレンドが続くと予測されています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）：下降傾向を示しており、将来的には経済的余裕が減少する可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に大きな外れ値は観察されません。ただし、ランダムフォレスト回帰の予測が他よりも変動の大きい結果を示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実際の経済的余裕のデータを示しており、かなり安定しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、比較的狭い範囲であることから、予測の精度が高いと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の結果が示されています。それぞれのモデルによる予測の傾向は異なりますが、特にランダムフォレストは他と異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のデータポイントは密集しています。全体的に安定しているが、予測モデルにより異なる可能性を示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの影響**
– 短期的には安定した経済状況を維持していることが伝わりますが、ランダムフォレストによる長期的なリスクも考慮に入れる必要があります。
– ビジネスにおいては、このような予測を基に将来のリスク管理や投資戦略を考えることが重要です。特に、ランダムフォレストの警戒心を持ちながら他のモデル群を参考にすることが効果的と言えるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は全体的に横ばいから開始し、時間とともに少し変動しています。
– ランダムフォレストによる予測（紫）は徐々に上昇。
– 線形回帰（緑）と決定木（シアン）の予測は一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ（丸で囲まれた部分）に数個の外れ値が見られます。
– 総じて大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データ（青）は個々の健康状態を示し、外れ値を黒い円で示しています。
– 予測範囲（灰色のシェーディング）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**:
– 予測モデルによる健康状態の予測は、実績データの動向をそれぞれ異なる方法で捉えています。
– ランダムフォレストは増加を、その他の予測は安定を示唆。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は初期段階でやや広がっているが、全体として大きな偏りは見られません。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 実績データをもとにした安定した健康状態が観察される一方、将来的な改善が期待される可能性が示唆されます。
– 新サービスの評価には、使われる予測モデルの選択が影響を与え、モデル間の違いが顕著です。
– 健康管理サービスの計画や改善の指針になると考えられます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）：最初の数日間は0.6付近で横ばいになっています。
– 予測（x）：トレンドに変化は見られず、予測は0.6から1.0の範囲で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつか存在し、これらは予測や実績から大きく外れた値として認識されています。
– 異常値は個別に黒い丸でマークされています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のWEIスコア。
– 赤い×は予測値。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
– 線 (緑、青、水色、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）の結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルのスコアは非常に近い値を示しており、差は小さいです。これは予測モデル間での強い相関を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間には一定の一貫性がありますが、一部で外れ値があります。
– 各モデルの予測は全体的に似たパターンを描き、不確かさの範囲内に収まっています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の心理的ストレスを測定する新サービスで、最初は予測が信頼性に乏しい可能性が示唆されますが、モデルの信頼性は比較的一貫しています。
– 外れ値は特定のストレスイベントや状況を示している可能性があります。
– ビジネス的には、精度の向上や異常検知の改善が必要であり、これがユーザー満足度やサービスの価値向上に寄与するでしょう。
このグラフから、心理的ストレスの予測サービスの安定性と改善の必要性が明確になります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **実績データ（青い点）**: 初期はやや下がり気味ですが、全体的に横ばいの傾向があり急激な変動は見られません。
– **予測データ**:
– 線形回帰（シアンの線）では安定して横ばい。
– 決定木回帰（マゼンタの線）は上昇の後に横ばいで安定。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は始めから高めに設定されて徐々に高くなる予測。
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（黒い円で囲まれている）が見られます。これは予測の不確かさを示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 縦のスコアと評価日は実績と予測が各手法で異なる様子を示し、各予測手法によって異なる傾向が予想されます。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、ほとんどの実績データがこの範囲内に収まっています。
4. **時系列データの関係性**
– 各予測アルゴリズムに基づく予測トレンドが異なるため、モデルの選択により結果が大きく変わる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と数種の予測値が示す、ここには明確な相関は見られず、各予測手法の違いが際立っています。
6. **直感的な洞察と影響**
– **ビジネスインサイト**: 修正やフィードバックが必要である可能性がある。例えば特定の予測手法が現実的なトレンドをキャッチしていない可能性も。
– **社会への影響**: 自由度と自治に関連する指標であり、人々の意識や行動に影響を与えるような要素が存在するかもしれません。
全体的に、データのばらつきがあるため、多様なデータ分析を通じて多角的に解釈し、状況に応じて適切な予測手法を選択する必要があるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 実際のデータ（青のプロット）は、最初の数日間にばらつきがありますが、全体として徐々に安定しています。
– 予測データ（線：ピンク、青、水色）は、どのモデルも比較的高いスコアを示し、ほぼ一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかの点が黒い円で示されており、外れ値として識別されています。特にグラフの初期部分で確認されます。
– 徐々に安定してくる様子が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は過去の実績データです。
– ピンク、青、水色の線はそれぞれ異なる回帰モデルに基づいた予測値を示しており、安定していることを示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績のばらつきはあるものの、予測モデルはかなり安定したパターンを示し、恐らく実績データをもとに適切にフィッティングしていると考えられます。
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、高い相関があるように見えます。ただし、実際のデータのばらつきは大きいため、注意が必要です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフを見る限り、新サービスの社会WEI（公平性・公正さ）は予測モデルにより安定して高いスコアを維持しています。
– 初期のばらつきにもかかわらず、長期的な傾向はポジティブで、安定していることがビジネスの信頼性向上に寄与するでしょう。
– 外れ値の存在は、特定の要素が社会的公平性に影響を与える可能性を示唆しており、その原因を探ることが重要です。データの改善によりモデルの精度も向上する可能性があります。
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**
– 徐々に上昇するトレンドが序盤に見られるが、その後、一定の水準で横ばいになっています。これは新サービスの持続可能性と自治性が安定して評価されていることを示すかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが外れ値とされていることが示されています。これらは予測値からの乖離を示しており、特異な出来事またはデータの異常を示唆している可能性があります。
3. **プロットや要素**
– 実績AIのデータ点は青色で示され、計測された実データを表しています。
– 予測データは異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で表示され、各予測手法の予測値が異なる様子が示されています。この差異は予測モデルの適合度や信頼性を比較するために役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法間での予測値はやや異なっています。このパターンは、モデル間の特定の優劣や特異性を評価するための指針を提供します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ全体として、予測値と実績値がある程度一致しているように見えますが、外れ値では大きなブレが見られるため、相関関係の評価には注意が必要です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフは、人間が直感的に持続可能性の評価が概ね高い水準で推移していることを示しており、予測モデルの選定には慎重を期すべきです。
– ビジネス上、各モデルの予測結果に基づく戦略の差異を分析し、安定した結果をもたらすモデルを優先的に活用することが求められます。
– 社会的には、高い持続可能性スコアが継続されることが望ましく、そのためには異常値の原因分析と改善策の策定が必要です。
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:
1. **トレンド**:
– 初期の10日間において、実績値（青いプロット）はゆるやかな上昇トレンドを示しています。
– その後は一定の範囲で横ばいになっています。
– 予測（線形、決定木、ランダムフォレスト）は、ほぼ一定の水準を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットの中に黒い円で囲まれた点があり、それが外れ値を示しています。大きな変化があったことを意味しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示し、現実での観測されたデータを表しています。
– 紫、薄ピンクの線は、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**:
– 実績値と予測値はおおむね同じ範囲内にありますが、実績値が予測範囲を一部逸脱している点があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の相関は高いですが、詳細な分析にはより多くのデータポイントが必要です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 序盤の上昇はサービスが改善または新たに開始された効果を示唆するかもしれません。
– その後の横ばい傾向は、サービスがある安定期に入ったことを意味する可能性があります。
– ビジネスにおいては、外れ値の分析が重要です。外れ値の原因を特定することで、潜在的な問題や改善点を見つけることができます。
– 社会的には、安定したサービス提供が継続されるならば、教育機会が一定に維持される可能性が高いです。
これらのポイントを考慮すると、新サービスのパフォーマンスは安定しているが、注意深いモニタリングと原因分析が必要と言えます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 最初の数日間では、実績データ（青い点）が0.6から0.9くらいで上下しており、規則的なパターンは見られません。
– 7月7日以降のデータは、予測に基づいており、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が横ばい状態を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにはいくつかの外れ値（黒い円で囲まれた青い点）が見られますが、大きな異常はありません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点：実績データを指します。
– 黒い円：外れ値であることを示しています。
– 色付きのライン：それぞれ異なる予測モデルによる予測値を示しています。
– 灰色の領域は、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**
– 実績データと予測の間には明確な時間的ギャップがあり、実績データの変動が予測にどのように影響を与えたかはグラフからは不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.6から0.9の範囲に分布しており、特定の時期における急激な増減は観察されません。
6. **直感的な感覚と社会への影響**
– 予測モデル間での違いが小さいことから、この分野のスコア予測における安定性が示唆されます。
– 予測が横ばいであることは、近い将来のスコアが維持される期待を反映しています。この安定性は、新サービスが社会における多様性と自由を一定に保っていると受け取られるかもしれません。
この分析は、多様性や自由に関するサービスの安定性を評価するのに役立つでしょう。定量的な評価だけでなく、予測と実績の詳細な比較がさらなるインサイトを得るためには重要です。
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:
このヒートマップについて、以下のような分析と洞察を提供します。
### 1. トレンド
– **時間帯による変動**: 深夜から早朝（7時から8時）と、夕方から夜（16時から19時）にかけて、WEIスコアの色が濃くなる傾向があります。
– **日別のトレンド**: 7月1日から7月6日までの間、スコアが比較的低い状態が続いていますが、7月6日に急に明るい色になり、7月7日にかけてスコアがさらに上昇していることが見て取れます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **7月6日から7日にかけての急上昇**: スコアに顕著な上昇が見られます。この期間の急激な変動は、何らかの特別なイベントや要因が存在した可能性を示唆します。
### 3. ヒートマップ要素の意味
– **色の濃淡**: このヒートマップでは、色が濃いほどWEIスコアが低く、明るい色ほどスコアが高いことを示しています。
– **時間帯のパターン**: 特に朝と夕方に濃い色が集中していることから、人々の活動が少ない時間帯や、逆に集中する時間帯を示唆している可能性があります。
### 4. 時系列データの関係性
– **時間と日付の要素**: 時間帯ごとの活動レベルの違いが、日を追うごとにどのように推移しているのかを直感的に把握でき、特に特定の日に何らかのピークがあったことを示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **周期的な変動の兆し**: いくつかの時間帯で同様の色のパターンが見られることから、日常的な利用パターンが現れていると考えられます。
### 6. 人間が直感的に感じることとビジネスへの影響
– **急激な変動の影響**: 7月6日から7日にかけての急上昇は、ビジネスにとっては新サービスの人気や注目度の急増を示唆します。このような状況下では、需要への迅速な対応が求められるかもしれません。
– **時間帯による改善策**: 特定の時間帯にスコアが低下することが頻繁に見られるため、その時間帯におけるサービスの拡充や改善が考えられます。
このヒートマップは、新しいサービスの利用傾向やピーク時の管理に役立つ洞察を与えてくれます。
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:
以下の点に基づいて観察と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 全体的なトレンドとして明確な上昇や下降は見られないものの、特定の日付や時間帯にスコアが変化していることが分かります。特に、7月5日と7日には高いスコア（黄色）が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日と7月7日の夜間（19時以降）に急激にスコアが上昇しているのが顕著です。これは特異なイベントがその時間帯で発生した可能性を示唆します。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの違いを示しており、明るい黄色は高スコア、濃い紫は低スコアを意味します。スコアは、対象の活動やエンゲージメントの指標として使用できるかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯によりスコアが異なることから、利用者の行動パターンが時間帯と直接的な関係があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（夜間）に高スコアが集中しており、日中や他の夜間と比較して重要な活動が行われている可能性があります。
6. **直感とビジネスへの影響**:
– 人々は夜間に新サービスをより多く利用している可能性があり、特に7月5日と7日に利用者の関心が高まった可能性を考慮すべきです。これは、マーケティング活動やプロモーションが成功した結果かもしれません。ビジネスにとって、こうした時間帯や日付に合わせた施策を検討すると良いでしょう。
このヒートマップは、短期間にわたる動向と利用者の行動パターンを視覚的に把握するのに役立ちます。サービスの最適化や機会の特定に有効な情報をもたらすでしょう。
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:
以下は、このヒートマップの視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 初めの数日は比較的低いスコアを示していますが、日が経つにつれて色が明るくなり、特に7月6日と7日は明るい黄色や緑を示しています。これはスコアの上昇を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日から7日にかけて、スコアが急激に上昇していることが視覚的に明らかです。これは、何らかの要因が影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各セルの色は特定の日と時間におけるWEI平均スコアを示しています。色が濃くなる（紫に近づく）ほどスコアが低く、色が明るくなる（黄色に近づく）ほどスコアが高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯でも日によってスコアが大きく変化していることから、特定の時間にスコアが集中するというよりは、スコア変動の理由が他にありそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 視覚的に見ても、スコアは特定の数日間で急激に増加しており、7日の間で最も高い集中が見られます。
6. **直感やビジネス・社会への影響**:
– 急激なスコアの上昇は、新サービスに対する関心や有用性の認識が高まっていることを示す可能性があります。これは市場の変化やプロモーションの成功の結果かもしれません。
– ビジネス的には、この期間中に戦略が成功した可能性があり、さらなるプロモーションやサービス改善が考えられるでしょう。
このグラフから、新サービスの評価が時間の経過とともにどのように変わっているか、またその背後にある要因を検討することが重要です。
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**
– ヒートマップは相関関係を示しているため、直接的なトレンドはありませんが、相関の強弱を通じて特定の関係性を見出すことができます。全般的に「総合WEI」と他の要素との相関が強く、特に「個人WEI平均」（0.89）や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」（0.90）との関係が強いです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 負の相関が注目される部分として「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」（-0.05）が挙げられ、これらは通常の関連性とは異なる挙動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**
– 色の濃淡は相関の強さを示します。赤色が濃いほど強い正の相関、青色が濃いほど強い負の相関を示しています。
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（自由度と自治）」の間（0.74）の関連性が高く、心理的要因と自治に関連があることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 非常に高い相関を持つ「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI平均」（0.92）は、個人の精神的健康状態が全体の幸福度指標に大きな影響を及ぼしている可能性を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このヒートマップから、人間は個々の幸福度が社会的な要因と密接に結びついていることを感じるでしょう。特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と他の要素の強い相関から、多様性と自由が社会全体の幸福度を向上させる可能性があります。ビジネスにおいては、心理的ストレスの軽減が個人および社会全体のパフォーマンス改善につながると読み取れるため、社員のメンタルヘルスを向上させる施策が重要です。社会全体としては、自由や多様性を重視する政策が支持される可能性があります。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**
– 各項目ごとに独立して評価されており、全体として顕著な上昇や下降の傾向は見られません。しかし、右に進むにつれてスコアの中央値がやや上昇しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの箱ひげ図には、外れ値 (例: 個人WEI（顧客体験）) が見られます。これにより、一部のスコアが他と大きく異なることが示唆されます。
3. **プロットや要素**
– 各箱ひげ図は特定のWEIタイプのスコア分布を示します。箱の長さは四分位範囲を示し、ひげは全データの範囲を示します。色の濃淡が一貫性を保っており、直感的に各カテゴリの比較がしやすくなっています。
4. **時系列データの関係性**
– 時系列データというよりは、異なるWEIタイプの比較が目的のグラフです。比較することで、どのWEIタイプが他よりも高いか、または低いかを視覚的に把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体として、個人WEIと社会WEIのスコアは比較的安定しており、中央の外れ値のみが目立ちます。これは、個々の要素が特定の垂直軸において分布する特徴を持っていることを示します。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– 高いスコアの分布（右側のカテゴリ）は、社会的・経済的要因が新サービスの成功を支えている可能性があることを示唆しています。また、一部のカテゴリ（特に個人WEI領域）のばらつきは、ユーザーエクスペリエンスの改善の余地があることを示しているかもしれません。ビジネス戦略としては、ここに重点を置くことで、全体のパフォーマンスの向上が見込めるでしょう。
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）を用いて新サービスのデータを可視化したものです。以下に主要な視覚的特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 特定の方向に集まっているわけではなく、点がランダムに散らばっているように見えるため、明確なトレンド（上昇、下降、横ばい）がないと判断できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現在のデータセットには、明らかにその他の点から逸脱する外れ値は見られません。データポイントは全体的に均一に散らばっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各データポイントは、観測されたデータの中から抽出された主成分（第1主成分と第2主成分）のスコアを表しています。
– 第1主成分（寄与率0.59）が横軸、第2主成分（寄与率0.15）が縦軸で表されており、第1主成分がデータの分散をより多く説明していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフ自体には時系列の概念は表現されていませんが、特定のパターンや関連性が見えないことから、個々のデータポイントが他と独立している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントの分布には特に強い相関が見られないため、各主成分が互いに独立した情報を持っている可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– この新サービスに関する要素の分散が広がっているため、各要素は異なる方向性を持っている可能性が示唆されます。これにより、サービスの各構成要素が独自の顧客価値や市場セグメントにおいて異なる重要性を持っている可能性があります。
– ビジネス戦略としては、特定の主成分が強く表れている顧客群に対し、個別のマーケティング戦略を立てることが有効と考えられます。
このような分析は、新サービスの市場でのポジショニングやターゲット設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。