📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: 7月1日から7月7日にかけてのデータでは、0.71から0.87という範囲でスコアが変動しています。この期間、スコアはおおむね上昇傾向にありますが、7月6日には非常に高いスコア（0.87）が観測され、直後に0.68という低い数値も記録されるなど顕著な変動が見られます。
– **個人WEI平均**: 全体的に安定しているものの、7月1日と7月6日のスコアの上昇（0.83）から、7月6日深夜には0.64への急激な低下も見られ、個人の経済的または心理的要因での不安定さが示唆されます。
– **社会WEI平均**: 7月1日から7月7日までで、スコアは0.68から0.91の範囲で見られます。特に、7月6日に高いスコアが見られ，全体としては上昇基調であると考えられます。
#### 異常値
– **総合WEI**: 7月6日に異常値として高いスコア（0.87、0.84）が記録されており、この日は社会的イニシアティブや政策発表があったなどの社会要因が影響している可能性があります。
– **個人WEI平均**: 特に7月6日の異常な高低のスコアは、個別事情によるもので、一時的な要因の排除が必要です。
– **社会WEI平均**: 7月6日の高スコアは、何らかの政策による短期的、またはその影響を反映している可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差
STL分解は提供されていませんが、明確な変動パターンはシーズン要因が働いているかを見極める出発点となるでしょう。短期的な変動は外部イベントや政策の影響を示唆しているかもしれません。
#### 項目間の相関
項目間の相関について具体的な数値データは提示されていませんが、構成要素間の強い相関は、様々な社会的および経済的要因が相互に影響を与えている複雑な系を想像させます。例えば、経済的な要因が心理的ストレスや健康に影響を及ぼし、それがさらに社会的な指標にも影響を与えることが考えられます。
#### データ分布
箱ひげ図が提供されていれば、各WEIスコアの中央値は7月6日前後で目立たしい変動が見られるでしょう。これにより一部の外れ値を突き止め、特定の日に集中している異常スコアの理解に役立ちます。
#### 主要な構成要素 (PCA)
PC1が0.59の寄与率を持つという結果から、主要な変動要因は特定の一部の指標または一連の指標群が大きな役割を担っている可能性があります。例えば、経済的余裕、健康、社会基盤などが重視され、それらが全体のスコアの揺れを引き起こしていると考えられます。
### 総合的な結論
データ解析によると、この期間には社会的な政策やイベントがWEIスコアに影響を与えた可能性があります。特に7月6日は、全体にわたって特異な変動が観察され、メディアや政策の影響を考慮する必要があるでしょう。特定の日に対し深い注意が払われながら、政策対応や個人の対応策の策定に貢献できるデータが得られたと見受けられます。
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:
このグラフから得られる洞察を以下に分析します。
1. **トレンド**:
– 左側の一部（2025年7月付近）では、実績データが比較的一貫して高いスコアを示しています。
– 右側（2026年6月付近）のデータも同様に高いスコアであることがわかります。
– 全体的に、水平もしくは高い位置での安定性があるように見えます。
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」として強調されていますが、これらは全体的なスコアのバラツキに大きな影響を与えているわけではないようです。
– 左側では、実績データと予測データが一致しており、左端の予測値群に急激な変動は見られません。
3. **各要素**:
– 実績データは青色のプロットで示され、予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）はそれぞれ異なる色で表現されています。
– 線形回帰と他のモデル間の差異はさほど大きくはなく、予測の精度は均質に高いと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データが互いに近い値を示していることから、予測モデルの精度が高いことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データは高い相関関係があるように見えます。
– 異常値は存在しますが、一般的にデータ群は高スコア側に集まっています。
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**:
– 高い実績スコアとそれに続く高精度な予測データは、ビジネスにおいて新しいサービスが成功している兆候を示します。
– 予測モデルが高い精度を維持していることは、今後の戦略立案における安心材料となります。
– 多くの予測手法が使用されていることから、多方面からのアプローチで精度を高めていることが伺えます。
このような分析結果を踏まえ、ビジネスの意思決定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:
このグラフから得られる洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**
– グラフは主に3つの異なる期間に分かれています。最初の期間では、実績データ（青い点）が7月から表示されています。このデータは比較的一定で、やや上昇傾向があるように見えます。
– 次に、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）による予測がそれぞれ表示されていますが、主にランダムフォレスト回帰が使用されています。このモデルは急激な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績データの中には、いくつかの異常値が見られます。ただし、これは予測からの範囲内に収まっているようです。
– ランダムフォレスト回帰によるモデルは短期間に大きく上昇しており、これは急激な変動として捉えられます。
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表し、黒い縁取りがされています。
– 緑の点は前年の比較AIデータで、これも実績との比較をするのに役立ちます。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、全体的に非常に積極的な成長を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルのデータは、実績データに基づいており、それぞれ異なる傾向を示していますが、全体として上昇傾向。
– 比較データ（前年）とは多少の差異があり、特に成長予測の部分では異なる動向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データとの間には明確な相関がありますが、予測データは非常に強気の傾向を示しています。
– 外れ値は予測範囲外に出ていないため、データの異常性は抑えていると言えます。
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**
– 人間はこのデータを見ると、新サービスに対する期待が非常に高まりつつあり、実際の成果でも支持されていると感じるでしょう。
– 特にランダムフォレスト回帰モデルが示す急激な成長は、ビジネス界における新サービス導入の楽観的な見方を反映している可能性があります。これが成功すれば、社会における新サービスの普及が加速するでしょう。
全体としてこの分析は、未来の成長可能性に対する非常に強い信頼感を示していますが、これはモデルの選択や過去の実績の信頼性に依存しています。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフは2つの主要な期間に分かれています。
– 2025年中頃から始まる期間では、データが密集しており、スコアは0.8以上で比較的安定しています。
– その後、大きなギャップがあり、2026年に再びデータが配置されています。この期間では、スコアが0.6付近で安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としてマークされたデータポイントが、初期の集中的な期間（2025年）に存在しています。これにより、通常の動向から逸脱した値が観察されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績（実績AI）を表しています。
– X印は予測値（予測AI）を表していますが、このグラフでは他の要素の予測手法と被っているため、個別のX印は見当たりません。
– 緑色の影付きの点は前年との比較を示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさ（標準偏差の範囲）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年の比較が主要なデータであり、予測の方法が複数提示されています。線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が異なる予測のトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 2025年と2026年のデータ間に直接の相関は見られず、時間的なギャップが存在しています。予測手法による異なるモデルが用いられているため、それぞれの予測結果が異なる可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期のデータが高スコアで安定していることから、新サービスはリリース直後に好調であった可能性があります。しかし、その後のギャップを経て、ややスコアが下がる傾向が見られます。
– 異常値や予測の不確かさも考慮し、新しい予測手法やデータのクレンジングが必要かもしれません。
– ビジネスにおいて、初期の成功を活かした顧客基盤の拡大、あるいは初期の異常値に対する対策が求められます。社会的には、新サービスの安定性や持続性に対する不安が関心を集める可能性があります。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– 実績（青のプロット）は横ばいですが、わずかに低下しています。
– 予測（紫色の線）はランダムフォレスト回帰に基づいて急激に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い丸で示された異常値が初期に確認されていますが、極めて限られた状況下に見られます。これは一過性の異常値として捉えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青いプロット**: 実績値を示します。データは初期段階に集中しており、横ばいです。
– **赤い×マーク**: 予測値を示しますが、ここでは見られません。
– **グレーの範囲**: 予測の不確かさの範囲を示していますが、データは初期に集中しています。
– **緑色のプロット**: 前年度の比較として後半部に存在します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在の実績値はほぼ一定である一方、予測モデルによる大きな変動がストレステストのように示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現実の実績データは安定しており、予測モデルとのギャップが顕著です。これは予測精度の限界やモデルの仮説違いを示唆します。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 実績が予測より安定しているため、新サービスの評価は多くのモデルで慎重に行う必要があります。誤った予測に基づいて判断が行われないよう、実際のデータに基づく見直しが重要です。
– ビジネスにとっては、過度なリスク管理よりも実績に基づく施策の確立が信頼を保つ鍵となります。モデルの適応性や多様なデータの活用が今後のチャレンジとしても考えられます。
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:
ご提供いただいたグラフについて、以下の点を分析します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体を通じて一貫したトレンドは不明瞭です。初期の数値には多少の変動がありますが、後半には評価データが集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データはやや分散しており、特に外れ値として黒い円で示された点が見られます。しかし、全体として急激な変動があるというより、間隔を置いて測定されたデータが一定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIによるデータで、初期の数値は標準偏差の範囲内で安定しています。
– 線の色は予測アルゴリズムの違いを示しており、紫、緑、ピンクの線が異なる予測手法の結果を示していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各種予測は初期には多少の乖離がありますが、最終的には一律した状態に収束しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データは多少の分散を見せていますが、予測データは一定であり、各手法が類似した結果を提供しています。
6. **直感的な洞察とビジネス社会への影響**:
– 当初の変動に比べ、最終的には安定したスコアが予測されており、健康指標が安定していることが確認できます。
– ビジネスの観点からは、新サービスがサービス開始直後の不安定な時期を克服し、安定したパフォーマンスを提供できるようになることを示しています。
全体として、このグラフは新サービスの初期段階の評価を示し、時間の経過とともに安定した性能を予測することができます。この観測により、このサービスに対する信頼性が高まる可能性があります。
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:
このグラフを分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフの初めの方ではデータが密集しており、大きな変動は見られません。評価期間の後半では、データが再び現れていますが、その間のデータがないため、分布にギャップがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイントの一部には異常値が存在しており、これは通常の範囲から外れた値として示されています。予測データと実績データの間の違いからも、モデルの精度に影響を与える外れ値である可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– グラフは複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しており、それぞれ異なる予測トレンドを描いています。
– 実績AIのデータ（青い点）と比べて、異常値（黒い円）は注意が必要なデータポイントであることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIのデータは限られた期間においてのみ提供され、その後は予測データとの比較が可能です。モデルによって予測値の変動に違いが見られ、ランダムフォレスト回帰モデルが他のモデルよりも高い値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データは比較的安定しているが、予測部分において徐々に上昇傾向が見られます。特にランダムフォレスト回帰モデルが顕著に高い傾向を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の安定した状態と後半に見られるデータのギャップは、外部要因（例: 新しいストレス要因の出現、イベント、環境の変化など）を示唆している可能性があります。
– 緩やかな上昇傾向は、心理的ストレスの増加を暗示しており、個人のメンタルヘルスケアの必要性を示しています。これは、企業や社会全体にとって、メンタルヘルスへの対策強化といった重要なインサイトを提供します。
総じて、このグラフはデータが提供されていない期間の不確実性とともに、予測モデル間の差異がどの程度までリスク管理に寄与できるかを示しています。
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:
グラフを分析してみましょう。
1. トレンド:
– 初期の期間（2025年7月～9月）において、実績値（青い点）はほぼ横ばいですが、その後、予測において異なるモデルが試されている様子が見受けられます。
2. 外れ値や急激な変動:
– 初期の期間において異常値（黒い円）が存在していますが、それ以外は安定しています。
3. 各プロットや要素が示す意味:
– 青い点は実績、赤いバツ印は予測値を示しており、異常値は黒で囲まれています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など、それぞれモデルによる予測結果が異なるカラフルな線で示されています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績データと予測モデルが一緒に表示されており、モデルの精度や傾向の違いが視覚的に比較できます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データ自体には大きな変動はなく、予測モデル間の差異が際立っています。どのモデルが実績値に最もうまく適合するかが焦点となります。
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:
– 初期の異常なデータポイントは注意が必要ですが、全体的には安定した推移を示しています。
– 各モデルの予測がバラエティに富んでいるため、ビジネスではどのモデルを採用するか慎重に判断する必要があります。
– WEI（自由度と自治）のスコアが高いことが示されているため、このサービスが個人にとって有用性をもたらしている可能性があります。
総合的に、このデータはモデル選択の重要性を強調しており、予測精度を向上させるための更なる改善点を示す貴重な情報源と言えます。
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:
グラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**: 初期の時期にはWEIスコアに関するデータが密集しており、わずかな増減があります。その後、明確な予測が示されており、複数のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されています。
2. **外れ値や急激な変動**: 最初のデータ群にいくつかの異常値が含まれているようです。これらは黒い円で囲まれており、特に高い異常を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点: 実績データを示しており、実績に基づくWEIスコアです。
– 赤い×: AIによる予測値です。
– 緑色の点: 前年のAI予測値を示しています。
– 灰色の範囲: 予測の不確かさ範囲を示しています。
– 紫、青緑、ピンクの線: それぞれ異なる予測モデルの結果を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**: 実績データと各予測モデルとの間で比較が行われている。特に、実績と各モデル予測の間の一貫性が注目されるべきです。
5. **相関関係や分布の特徴**: 最初の期間には密集したデータ点があり、その後に予測モデルの違いが際立っています。それらの予測の中で、ランダムフォレスト回帰は他のモデルと多少異なる傾向を見せているようです。
6. **人間の直感的感覚とビジネスや社会への影響**:
– 初期のスコアと予測される高いスコアは、サービスの公平性や公正さにおける安定した高いパフォーマンスを示唆します。
– 異なる予測モデルを使用することで、予測の信頼性と多様性を向上させる試みが見られ、実用的なAIへの信頼が高まるでしょう。
– 異常値の存在は、潜在的な問題領域を特定するための重要な手がかりとして機能します。
この分析は、サービスの改善や政策決定におけるAI予測の信頼性向上に資するものです。
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:
グラフの詳細を分析すると以下のような点が浮かび上がります：
1. **トレンド**:
– 時系列は大きく2つの時期に分けられます。
– 最初の期間（2025年7月）は高いスコアで安定しており、これが急に低下しています。
– その後の期間（2026年6月）は再度スコアが高まり、濃密にプロットされています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間におけるスコアが突然0.9以上から急に下がり、これは異常値としてマークされています。
– スコアの急な低下は特定のイベントや要因が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の実績点はデータ収集された実績値を示します。
– 異常値は黒い輪で囲まれハイライトされています。
– 予測には複数の手法が使われ、紫色のライン（ランダムフォレスト回帰）が特に目立ちます。
– 緑色は前年データの比較を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と各予測手法間のズレが観察できますが、予測の範囲内に収まっているようです。
– 予測データの密度は時期によって変わりますが、一貫したトレンドは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測データは実績データと比較して散らばりの幅が狭く、異常値を除けば高い精度の予測を示しているようです。
6. **直感的な理解とビジネスや社会への影響**:
– 初期の高いスコアが急激に低下しているため、サービスや市場における突然の変化が推測されます。
– 新サービス投入時の成功とその後の挑戦が示唆され、早期の戦略改善が求められるでしょう。
– 2026年のスコア回復は何らかの改善策が功を奏した可能性があり、将来的に大きなビジネスチャンスがあることを示しています。
この情報は、新サービスの持続可能性と自治性の評価において、特に初期の成功とその後の課題、さらには改善の価値を示しています。ビジネス戦略の策定に役立てられるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 左側（2025年）から右側（2026年）にかけて、スコアのデータポイントは概ね横ばいから始まるが、2026年に入るとスコアは増加傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータにはいくつかの異常値が黒い円で示されていますが、2026年になってからそのような異常値は見られません。
– 急激な変動は特に確認できませんが、2025年から2026年にかけてのスコアの変化が注目されます。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データであり、安定したスコアを示しています。
– 緑の点は前年度のデータで、比較目的で使用されます。
– 予測値は赤い×で示され、やや上昇傾向にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 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）の予測スコアが右側に描かれており、実績データのスコアが上昇していることと整合しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測値と実績値の間に一定の相関があることが予測の描かれ方から窺えます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じ取る点として、安定した実績スコアからの上昇傾向が期待感を生むかもしれません。
– ビジネスや社会的には、教育や社会基盤の向上が実現する可能性を示唆するため、関係者にとってはポジティブな指標となるでしょう。
### 総評
全体として、この時系列散布図は、社会基盤や教育機会の改善に向けたプラスの兆候を示しています。予測と実績のデータが相互に支持し合っていることから、今後も上昇が期待できると考えられます。
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
1. **トレンド**:
– 360日間のスコア推移において、実績は非常に限られた期間に集中的に存在し、その後は予測値が主に示されています。
– 実績データ（青色のドット）は期間の序盤に集中しており、時間が経つにつれてデータが減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色の実績データにおいて、異常値（大きい黒い円で示される）がいくつか見られます。
– この異常値は、他のデータポイントと比較して顕著に異なるスコアを示しており、特異なイベントや誤りが含まれる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点: 実績データを示しています。
– 赤いバツ印: 予測データを表し、こうしたデータに基づいて将来のトレンドを予測していることが示唆されます。
– 緑の薄い点は前年のデータで、比較のために提供されています。
– 灰色の範囲: 予測の不確かさを示す標準偏差の範囲。
– 各色の線: さまざまな回帰モデルによる予測を示しており、ランダムフォレストや線形回帰などがあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測が組み合わさっていることから、実績が減少した後に様々な予測モデルが評価されたことが示されます。
– 一部の予測モデルが他よりも高いスコアを示しており、モデル間での差異も見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データ内における異常値以外は、比較的一定の範囲に収まっているため、実績データと予測データの間に微弱な相関があるかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**:
– 実績データが少ないため、予測に対する信頼性は回帰モデルの選択やその精度に依存しています。
– 描かれている異常値により、データの解釈や意思決定に注意が必要です。
– 社会的サービスの多様性の確保や自由の保障に関して、予測モデルとその信頼性は政策決定やサービス設計において重要な役割を果たすでしょう。
– 異なる予測モデルの結果が示されているため、どのモデルが最も適しているかを追加で検証する必要があります。
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:
このヒートマップについて以下の視点から分析します。
1. **トレンド**
– 7月1日から7月7日までの短期間を対象としています。この期間内での長期トレンドの把握は難しいですが、時刻によるパターンが存在しそうです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日から7月7日にかけて、特に19時以降に急激に値が上昇しています。この期間が異常値または特異なイベントによるものかもしれません。
3. **要素の意味**
– 色の変化（色相）はWEIスコアの変動を示しており、緑から黄色にかけてスコアの上昇を示しています。具体的には0.70から0.84の範囲のスコア変動が見られます。
4. **時系列データの関係性**
– 時刻が7時から23時に設定されており、特に夜の時間帯にスコアが高くなる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯別に見ると、一般的に午後から夜にかけてスコアが高くなる傾向が見られます。これは利用者の行動パターンに関連しているかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 見やすい時間帯（特に夜）にスコアが高いことから、新サービスがユーザーの生活サイクルに適合しており、高い満足度や利用率を得ていると考えられます。
– この傾向はマーケティングやサービス開発において、ユーザーが最もアクティブな時間に焦点を当てた戦略の設計に役立つでしょう。つまり、夜間のサービス強化やプロモーションのタイミングを考慮することが望ましいです。
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:
以下の点についてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 日々の時間帯によって変動していますが、大きな上昇または下降トレンドは見られません。
– 日別に見た場合、時間帯による変動がある程度安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日から7日にかけて、スコアが高い黄色のセクションが見られ、特定の時間帯で急激にスコアが上昇しています。この期間が外れ値として注目されるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化は個人WEI平均スコアを示しており、紫から黄色へのグラデーションで変化を示しています。
– 黄色が強いほどスコアが高く、紫が濃いほど低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**:
– 複数の日付のデータがありますが、それらの間に明確な関連性や周期性は示していないようです。
– 各日付の時間帯におけるスコアの変化が異なっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係は見受けられません。スコアは日によってばらつきがあります。
– 一貫した分布というよりも、時間帯によるばらつきが顕著です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人々が高く評価している時間帯があることで、サービス提供側はその時間帯に重点を置く戦略を考える必要があります。
– 特に7月6日から7日の時間帯における高スコアは、特別なキャンペーンやイベントの結果かもしれません。そうであるなら、その要因を特定し、再度の適用を考慮すると良いでしょう。
このヒートマップを元に、特定の時間帯と日付に重点を置いたマーケティングや運営戦略が考えられるでしょう。特に、急激なスコアの変動がある箇所はさらなる分析を行い、成功要因を活かすことが求められます。
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:
このヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 期間全体で特定の時間帯における評価スコアの変動を見ると、明確な上昇や下降の長期的トレンドは確認できません。しかし、7月7日に急激にスコアが上昇していることが目立ちます。この期間が近づくにつれてスコアが徐々に上がっている兆候も伺えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月7日の深夜時間帯に突然のスコアの上昇があります。これは外れ値として注目されるべきです。この日付に何らかのイベントや変化があった可能性が高いです。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色は評価スコアの高さを示しており、濃い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを表しています。したがって、色の分布を見ることでどの時間帯や日にスコアが高いかを直感的に理解できます。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列的には、特定の日付にスコアが高まる傾向があり、周期性は見られないものの、日付が進むにつれスコアが上がっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（夜と午前中）に評価が上がる傾向が見られます。これらの時間帯がサービス利用のピークかもしれません。
6. **人間の直感と社会・ビジネスへの影響**:
– 7月7日の急激なスコア増加は、何らかのキャンペーンや改善が成果を上げた可能性があります。社会的に、新サービスが注目を集めていることを示し、マーケティングやサービス時間の見直しによりさらなる利用を促進できるかもしれません。また、特定の時間にスコアが高いことから、リソース配分やサービス提供時間の最適化が求められるでしょう。
この情報は、事業戦略やマーケティングプランの決定に貴重なインサイトを提供し得ます。
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:
この相関ヒートマップは、新サービスカテゴリにおける360日間のデータを視覚化しており、各項目間の相関関係を示しています。
1. **トレンド**
– ヒートマップ自体は時系列というよりは、各項目間の相関強度を示しています。通常、強い相関がありますが、周期性や長期的なトレンドは示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– また、ヒートマップから具体的な外れ値や変動は直接読み取れませんが、期待される相関と異なる低い相関（例：負の相関）が外れ値として機能する場合もあります。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡が相関の強さを示しています。赤が正の相関（高い相関）、青が負の相関（低い相関）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI平均」の間には非常に高い正の相関（0.89、0.94）が見られ、これらが密接に関連していることがわかります。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目との相関が比較的低いことが特徴的です。
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）」の間に強い正の相関（0.90）が見られるため、これらの項目は一緒に動く傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間がこの図から直感的に感じることは、経済的余裕は他の心理的・社会的要因と比較して相対的に独立した変数として機能しているということです。
– ビジネスや社会の視点から見ると、心理的ストレスと社会的要因（例えば、公平性や持続可能性）が個人の幸福感に大きく影響を与えており、これらの改善が人々の総合的な幸福感を向上させ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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– WEIタイプごとの中央値位置に明確なトレンドはありませんが、全体として安定したスコア範囲が見られます。
– 柱は若干右に行くほど平均値が高くなる傾向がありますが、必ずしも一貫性はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリー（例: 「個人WEI (経済的余裕)」）には外れ値が存在しますが、全体に明白な急変動は確認できません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各ボックスプロットは、特定のWEIタイプのスコア分布を示しています（中央値、四分位範囲、最小/最大値など）。
– 色のグラデーションは、異なるカテゴリを区別するために使用されていますが、実際のスコアには影響しません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプの比較では、明確な時間的相関は示されていませんが、異なる要素が相互に影響を及ぼしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコア分布の広さと中央値の位置によって、各WEIタイプのばらつきと中心傾向が示されています。
– 「社会WEI (持続可能性と自治生)」や「社会WEI (共生、多様性、自由の保障)」はスコアの一貫性が高い（狭い箱）。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間は一般的に、広い分布よりも狭い分布に安心感を感じることが多いです。そのため、「社会WEI (持続可能性と自治生)」や「社会WEI (共生、多様性、自由の保障)」は良好と受け取られる可能性が高いです。
– WEIスコアの分布が均一に近づくことは、サービス提供の安定性や品質向上を暗示しています。これは顧客満足度向上に寄与する可能性があります。
このような分析が、新サービスの改善やマーケティング戦略に影響を与え、ビジネスの競争力を高める手助けとなるでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは主成分分析（PCA）のプロットであり、時間軸に沿った明確なトレンドは示していません。データは第1主成分（寄与率: 0.59）と第2主成分（寄与率: 0.15）に基づきプロットされています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左下のデータポイントが他のデータポイントから少し離れており、外れ値として考えられるかもしれません。ただし、全体的に急激な変動というよりは、均等に分散しています。
3. **各プロットや要素**
– 各データポイントは、観測値が第1および第2主成分によって表現された位置を示しています。寄与率から見て、第1主成分がより多くの情報を含んでいることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このPCAプロット自体は時系列データの特定の期間を示すものではありませんが、異なるデータポイント間のパターンや関連性を視覚化するものです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントは比較的均等に分散していますが、第1主成分に沿ってやや広がりが見られます。これは第1主成分がデータのばらつきをより多く説明していることを示唆しています。
6. **直感的洞察と影響**
– 人間が直感的に感じる特徴として、データポイントの分布が均等であり、特定のクラスターや強い偏りがないことです。
– ビジネス的には、新サービスの異なる要素や特徴がどのように関連しているか、分布を確認することで洞察が得られます。また、外れ値やパターン認識は、新しい市場機会や未開発のセグメントを発見する手がかりになるかもしれません。
この分析から、新サービスの多様な構成要素が異なる特性を持ち、特定のトレンドやパターンが鮮明でないことから、多様性があり多面的なアプローチが必要であることが示唆されます。
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。
