📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータセットに基づいて分析を行います。
### 時系列推移
– **総合WEI**と**個人WEI平均**、**社会WEI平均**ともに、観測した期間の終盤にかけて徐々に向上している傾向が見られます。開始時点ではスコアがやや低めであったが、データが進むにつれて改善が見られます。
– 各WEIスコアの中で特に顕著なのは、7月6日以降のスコアの大幅な向上です。この期間に何らかの改善活動や政策があった可能性があります。
### 異常値
– 主要な異常値として、2025-07-06に総合WEIのスコアが0.87を超えている時があります。この急激な上昇は、個別イベントや外部からの影響があったことを示唆しています。
– 経済的な余裕と健康状態においても若干の異常値が検出されていますが、特に2025-07-06には経済的および社会的安定度が高まったことを示す結果が観察されます。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **長期トレンド**: 総合WEI、および個人・社会の平均WEIは、全体的に改善傾向にあります。季節性の影響はあまり顕著ではないか、もしくは短期的なデータサンプルで見えにくいです。
– **説明できない残差**: 突出する日付がいくつかあり、特に2025-07-06の急激なスコア上昇などは、その日付前後の要因に起因する可能性があります。
### 項目間の相関
– 各詳細項目の相関を見ると、経済的余裕、健康状態、社会基盤が強い相関を持っていることがわかります。特に、健康状態と経済的余裕は、個人および社会のWEIスコアに大きな影響を与えていると考えられます。
### データ分布
– 各WEIスコアの箱ひげ図に基づくと、多くの項目においてスコアのばらつきが観察されます。特に社会インフラと共生・多様性はスコアの範囲が広く、外れ値が少なくないことを示しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCAの結果に基づくと、PC1の寄与率が高く、62%となっています。これは、全体変動の大部分は経済的な要因と健康状態の二項目が強く影響している可能性を示唆しています。PC2の寄与率（13%）は、他の詳細項目が二次的に影響を与えていることを示しています。
### 終わりに
このデータセットに示される傾向から、7月初頭にかけて、特に経済的および健康の項目に沿った施策が成功したことにより、総合WEIスコアの大幅な向上が見られました。これらは、政策や外部の社会経済的状況の変化に起因する可能性が高いとして、さらなる調査が必要です。
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:
### グラフの視覚的特徴とその洞察
1. **トレンド**
– グラフには2つの異なる期間があり、左側が2025年のデータ、右側が2026年のデータを示しています。
– 2025年のデータは約0.6付近に密集しており、横ばいのトレンドが見えます。
– 2026年のデータは0.8から0.9付近に分布しており、前年のデータより高い値に移行していることが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年中の実績値に異常値（図中の黒い円で囲まれた点）があり、この時期に特有のイベントが発生した可能性があります。特別な要因やエラーの可能性を調査することが重要です。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は2025年の実績値を示しており、全体的に安定しています。
– 緑の点は前年のデータを示しており、2026年の高いスコアの背景にある基準を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 2026年のデータと2025年のデータを比較すると、WEIスコアが改善されていることが見受けられ、サービスやその評価が向上していることが推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 低いスコア（2025年）から高いスコア（2026年）への移行は、ポジティブな成長の兆候を示しており、戦略的な改善施策が成功した可能性が高いです。
– 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）のラインは、予測の上振れと下振れを示唆していますが、大きな乖離はなさそうです。
6. **直感的な人間の感覚とビジネスへの影響**
– サービスの質や顧客満足度が向上したと捉えられ、ビジネスの成長を促進する要因になる可能性があります。
– 2025年の異常値がどのように2026年に影響を与えたかの分析は、今後の施策策定に向けた重要な洞察を与えます。
このグラフは、企業が新しいサービス展開において成長していることを示す肯定的な指標として解釈できます。
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:
分析を行います。
1. **トレンド**
– 左側のデータポイント（青）は横ばい傾向が見られます。一方、右側のデータポイント（緑）は多少のばらつきがあるものの、全体的には上昇トレンドにあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績データには一部外れ値（黒丸で囲まれた部分）が目立ちます。これらは通常の範囲を超えており、予測モデルの範囲外に位置している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績値を示し、緑のプロットは前年の同データを表しています。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 昨年のデータ（緑）と今年のデータ（青）を比較すると、昨年よりも今年のデータがより高い値を示しており、ポジティブな傾向が伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データ（青）と前年データ（緑）の間には、一定の相関があると考えられますが、変動幅は青の方が大きいようです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 今年のデータが前年に比べて高い値を示していることから、全体的なパフォーマンスは向上していると考えられます。
– 外れ値の存在は品質管理や改善の余地を示唆し、さらなる分析が必要です。
– 上昇トレンドはポジティブなビジネスインパクトを持ち、今後の市場拡大やサービス改善に繋がる可能性があります。
この分析を基に、データの詳細な検討や予測モデルの評価改善が重要となるでしょう。
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:
グラフを分析した内容は以下の通りです。
1. **トレンド**
– グラフの左側にある青色の「実績（実績AI）」データは、高い値で横ばいに近いですが、予測期間には観測されません。
– 右側にある緑色の「前年（比較AI）」データは、データ範囲は広く、0.6から0.9に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色の実績で外れ値が黒い円で示されていますが、これは直感的に顕著な外れ値の存在を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは過去の実際のデータであり、緑のプロットは前年のデータ。これらは基準として見ることができます。
– 赤の「予測（予測AI）」が過去データに含まれていることから、予測値と実績値が近しいことが示唆されます。
– 紫や灰色の予測範囲と異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がトレンド予測をサポートしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青色の実績データと、右側の緑色の前年データは、全く異なる時期に位置しており、季節性や周期性は一見ないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青と緑のデータが一年間の異なる時期に存在し、予測データの精度が幅広く考慮されたことが示されています。紫の境界は予測のばらつきと不確実性を示しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 青の実績データは安定しており、それは過去において予測精度が高かったことを示しています。
– ビジネスにおいては、過去のデータから新しいサービスが非常に安定していることが伺え、今後のサービス展開においても信頼性が期待できます。
– 社会的には、新サービスの安定したパフォーマンスが継続する場合、公共や市場にポジティブな影響を与える可能性が高いと考えられます。
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:
このグラフについて分析を行います。
1. **トレンド**:
– 時系列の初期において、データは高いスコアから急激に低下しています。その後、長期間が空いてデータが再び観測されています。
– 再び観測された時点では、スコアは横ばい、もしくはわずかに上昇しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階で、大きな低下が確認できます。これは顕著な変動として注目すべき点です。
– グラフ上の大きな円で示された部分が異常値を示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– グラフは「実績」として青いプロットで表現されています。予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による異なるトレンドが示されています。
– 「前年度」データは緑色で表示されています。過去のデータは、現在の各種予測と比較するための基準となっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在のデータセットに予測手法が重ねられており、異なるモデルが実績とどのように異なるか、もしくは類似しているかを観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明らかな相関関係は視覚的には確認できませんが、異なる予測手法が異なる傾向を示している点で、モデルの選択が結果に大きく影響する可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 人間的な感覚をもとにすると、初期の急激な下落は重大な変動であり、何らかの外的要因が影響した可能性を示唆しています。
– 後期の安定期においては、サービスが改良されたか市場における受け入れが進んだ可能性があります。
– ビジネスにおいて、初期段階での大幅な低下に対する素早い対策が重要であったと思われます。また、モデル予測に基づく今後の施策の計画が求められます。
このような洞察を踏まえ、さらなる詳細なデータ分析を行うことで、より具体的な改善策や戦略を見出すことが可能と考えられます。
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:
このグラフは個人の健康状態を表すWEIスコアの時系列散布図です。以下の点に着目して分析します。
1. **トレンド**:
– グラフの初期は実績（青色）データが密集していますが、全体的に横ばいです。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク色）ではスコアが大きく上がり、一時的に1.0に達していますが、その後のデータが描かれていません。
– 予測手法による将来のスコアには今後の大きな増加が見られていないため、予測の上限は現状維持または若干の向上に留まる可能性が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データの中にいくつかの外れ値（黒い円）が観察されますが、全体のトレンドに大きく影響を与えているとは見えません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青色）は過去のデータを示し、昨年のデータ（緑色）は過去の結果との比較に使用されます。
– 予測（紫色、ピンク色）において異なる手法で未来の変化が予測されています。
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での予測は実績とは異なる大幅な上昇がモデルされていますが、他の手法との整合性を見ても全体的に過大評価の可能性があります。
– 線形回帰や決定木回帰（紫色）はより保守的な予測を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期段階での実績データは集束していますが、散布に大きな変動はありません。
– 年間を通じて安定性が見られますが、一部の手法の予測は過渡的に上振れしています。
6. **グラフから感じ取る直感およびビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが安定していることから健康状態が保たれていると見受けられますが、モデルによる過大な未来予測は期待値の調整が必要です。
– ビジネスへの影響として、新サービス導入の評価を行う際には信頼性の高い予測手法を選定することが重要です。
– 社会やユーザーに対しては、健康維持に向けた活動の有効性を理解し、実施すべき方策を考えさせる材料になります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– グラフは大きく二つの期間に分かれています。2025年7月から始まる実績（青色プロット）では、初期にある程度の値（約0.6から0.8の間）に集中しています。
– 次の期間（約2026年3月以降）では、予測データ（薄緑色）がありますが、値は0.8付近に集中しています。この期間での予測データのばらつきは少なく、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月の実績データにおいて、いくつかのデータポイントが異常値とされる（黒い丸）が確認できますが、それ以外には大きな外れ値や急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青色プロット）は実際に測定されたデータです。
– 異常値（黒い丸）は通常の範囲を超えたプロットです。
– 予測データには線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による違いがありますが、大きな差異は見られません。
– 前年の比較（薄緑）は前年同期のデータを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間に直接的な相関は見られませんが、予測は前年のデータ（薄緑）と一致しない傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは初期にある程度集中しており、予測データもそれに応じて一貫性が見られます。相関は明確には見られませんが、予測と実績に明らかな不一致はないようです。
6. **直感的に感じることと影響**:
– 人間にとって、初期のデータは変動が少なく安定しているように見えます。また、予測データが年度の後半での数値が非常に安定していることも印象的です。
– ビジネスや社会への影響として、このWEIスコアが心理的ストレスを示すものであるため、安定したスコアは良好なメンタルヘルス状態を示すかもしれません。しかし、初期の異常値は潜在的な問題を示している可能性があるため、注意が必要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの前半（2025年7月から）では、実績（青いプロット）が0.6から0.8付近で変動しています。特に明確な上昇や下降の傾向は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で示されている異常値がいくつか見られますが、全体のトレンドに大きな影響を及ぼしているようには見えません。
3. **各プロットや要素**
– グラフには予測値が表示されています。特に「ランダムフォレスト回帰」（紫色の線）が非常に高いスコアを示し、一時的に1.0に達しています。
– 予測値の分布は幅広く、3σの範囲内で多様な結果が得られていることが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青い実績データと比較して、予測データにはばらつきがあります。これは異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の性質を反映していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測値の間には一定の一致があるものの、一部の予測手法では過度に高い予測を示しており、モデルの過学習または不確実性を反映している可能性があります。
6. **直感的な感じ方と影響**
– 新サービスの自由度と自治に関する評価が安定していることから、顧客やユーザーにとっては信頼性のあるサービスとして認識される可能性があります。
– 一方、予測値の広がりは、新しい戦略や開発の方向性を探る必要があることを示唆しています。特に高い予測値を示すランダムフォレストモデルを参考に、さらなる成長の可能性を模索することができます。
このグラフにより、サービスの現状評価と将来の可能性を多角的に考察でき、戦略的な意思決定に役立てることができるでしょう。
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:
以下のグラフに関する分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 360日間の時系列データにおいて、初期には密集したプロット（青色の点）が見られますが、その後データがない期間が続き、その後、別の期間に緑色の点が出現しています。実績と前年度の比較が示されていますが、長期的なトレンドや周期性は観察できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間に特定のデータ（黒の丸）が異常値として示されています。これにより初期データにおいて一部の外れ値が観測されていることがわかります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績（実績AI）を示し、緑色の点は前年度（比較AI）です。グレーの帯は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 紫色の線（ランダムフォレスト回帰）とピンク色（決定木回帰）などの予測モデルの線が初期のみでしか表示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと昨年のデータが異なる期間に表示されていますが、重複や明確な関連性は今のところ観察されません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 出現したプロットは他の予測モデルラインと重なることがほとんどなく、相関関係を示すにはデータが不足しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 初期にのみ実績データがあり、その後、昨年のデータが登場する形から、データの取得や計測タイミングに何らかのギャップがある可能性があります。ビジネス上では、長期的なデータ収集に課題がある可能性が示唆されます。
– 公平性や公正さを評価するためのデータが限られているため、今後の改善策や新サービスの開発には、データ取得の拡充が重要です。異常値の見極めとその背後にある要因分析は、この分野においては特に重要です。
全体として、現行の実績と前年のデータが分離されているため、連続性のあるデータの収集が必要です。また、予測モデルのフィットが確認できないため、モデルの見直しやデータの補完も検討課題です。
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:
### グラフの分析と洞察
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。開始時の2025年7月付近から一度データが停止し、再び2026年6月から活動が見られます。この間に変化の兆候がないため、実質的にはデータは2つの期間の間で横ばいと見なせます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初のデータセット（2025年7月〜2025年11月）には、恒常的なデータが見られますが、異常値（外れ値）が極めて少ないです。
– 2026年6月以降のデータは、より高いスコア（0.8以上）を示して、外れ値や異常として目立つものはありません。
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表しており、安定的な動きを示しています。
– **緑の点**は前年のデータを示し、かなり高いスコアで続いています。
– **予測データ**（灰色、ピンク、紫の線）からは、高精度な予測モデルが採用されており、一貫して高得点が予測されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去の実績データと前年の比較データは全体的に一貫しており、予測もそれに沿った形で行われています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは全体として高い値（0.8〜1.0）に集中しており、分布として非常に安定しています。
6. **直感的な印象と社会・ビジネスへの影響**
– 人々は、このデータセットに基づいて、新サービスに対する持続可能性と自治性の基準が十分に満たされ、安定しているという印象を受けるでしょう。
– 企業や組織には、これを基に持続可能なサービスの改善や新たな戦略の策定に生かせる可能性があります。
– 社会的には、関連するサービスや政策が適切に運用されていることが明確で、さらなる信頼を得る機会となり得ます。
このグラフからは、新サービスが持続可能性と自治性において成功を収めていることが示され、今後の戦略策定や改善に希望が持てます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 社会WEIスコアは、時系列データにおいて最初の評価期間（2025年7月頃）と後の評価期間（2026年7月頃）に集中しています。評価ごとのスコアが異なることから、全体的な明確な上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、評価が両端に集中しているため、期間中のデータが少ない形になります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値が初期の評価日時点付近に存在し、黒い円で示されています。この外れ値は、標準的なスコアと大きく異なる可能性があるため、特定の要因が影響したことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績および予測データが異なる方法で示されています。実績は青い点で示され、予測は赤い×で示されています。各モデルの予測範囲は色分けされた線で示されていますが、予測期間が見当たらないため具体的な活用タイミングは後半に集中していると考えられます。
– 前年度データは緑色で表示されていますが、新しいデータと明確に分かれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルで提供される情報は、新しいデータが蓄積されるまでのギャップを埋める役割を果たすように設計されています。異なる予測手法が並行して用いられていますが、予測データの位置が見える期間が限られている点は注目すべきです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフからは相関関係を明確に把握することは難しいようですが、分布の集中や特定の範囲外のデータ（外れ値）に注意が必要です。
6. **直感的な感想と影響**:
– 時系列データが特定の期間に集中していることから、評価の幅が少なく、短期間で評価される社会インフラや教育機会の変更背景があることが考えられます。このようなデータ分布は、特定の時点での問題発生や急激な変化を示し、社会的・教育的な政策を見直す必要があると直感的に感じさせます。ビジネスや政策決定者は、急激な変化を見逃さず、外れ値の考察を基に改善策を立案する必要があります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– **初期データ**: 2025年7月初旬に集中しているデータは、実績（青）と予測（赤）があり、特に実績は0.6から0.8の範囲で比較的高いスコアを示しています。
– **予測トレンド**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が示されていますが、特に線形回帰とランダムフォレスト回帰が初期に高い値を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（緑）は見当たらず、全体としては安定した実績スコアが確認できます。
– 予測における大きな変動も見られないため、予測は比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **色と形**:
– 青い点は実績データを示し、予測（赤い×印）と重ならない位置に存在。
– 線形回帰（紫）、決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測が表示されていますが、全体的に平均値近くを予測している模様。
– **異常値マーク**: 黒い縁取りが異常値を示しているが、範囲内であり特に問題はないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データが予測線と大きく乖離していないため、予測モデルとの一致度が高いといえます。
– 前年の比較AI（緑点）は、今年の実績AIよりやや低い値を示していますが、強い上昇または下降トレンドは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測値と実績値が近接していることから、モデルの精度が高いことが示唆されます。
– スコアの分布は狭い範囲で密集しているため、ばらつきは少ない。
6. **直感的な洞察と影響**:
– **直感的印象**: 初期の良好なスコアと安定した予測結果から、新サービスは高評価を維持し続けている可能性が高い。
– **ビジネスや社会影響**: 共生・多様性・自由の保障に優れたサービスは、多様性重視の企業や消費者に好影響を及ぼし、社会全体の価値観の変化を促進する可能性があります。
– **将来的な期待**: 安定した上昇トレンドを維持することで、新規サービスは市場での競争力を保ちつつ、社会的影響力を強化できるでしょう。
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:
この時系列ヒートマップを分析すると、以下の点が挙げられます。
1. **トレンド（周期性）**:
– 日付別に異なる時間帯の色のパターンが異なるため、時間帯ごとの活動の違いがあることが示唆されます。
– 同じ時間帯における色の変化により、日によって活動が異なる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月7日の日付における15時と16時の時間帯で黄色が現れ、急激な変動がある可能性を示唆します。黄色は比較的高い値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さ（紫から黄色へのグラデーション）が直観的に活動の強度やスコアを示していると考えられます。黄色に近いほど高いスコア、紫に近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**:
– 各日の異なる時間帯での変動を通じて、1日の中での変動や日付を超えたトレンドが分析されるかもしれません。
– 19時と23時の時間帯は比較的紫に近く、活動が少ないと見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 毎日一定の時間に活動が集中しているわけではなく、ばらつきが見られるため、特定の日や時間によく活動される特長があることが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**:
– 活動や関心の高まりが時間帯によって異なるため、マーケティングやカスタマーサポートなどにおいて時間割りの最適化が有効であるかもしれません。
– 特定の時間帯で急激な変動がある場合、その時間に特別なイベントやキャンペーンが行われていた可能性が考えられます。
このヒートマップは、特定の時間と日付をターゲットとした戦略を構築する際の有用な手掛かりを提供します。色のグラデーションが示す強度の違いを理解し、どの時間帯に注力するかを判断するのに役立ちます。
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:
以下はこの時系列ヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– 各時間帯での色の変化があり、周期的なトレンドが見られる時間帯があるかもしれません。全体的に強い上昇や下降のトレンドは明確ではありませんが、特定の時間に集中的に変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 日付ごとの色の変化が目立っています。特に7月5日から7日にかけての一部時間帯で、緑や黄色の色が強く、スコアが高いことを示しており、急激な変動を表しているかもしれません。
3. **各プロットが示す意味**:
– 色の濃淡がWEIスコアの高さを示します。暗い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを示しているようです。色の変化は時間帯ごとのスコアの変動を意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯（例えば、23時）で顕著に明るい色が見られ、その時間帯が他の日に比べ高いスコアとなっている可能性があります。複数の日付にわたる同一の時間帯での変動があるか確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によって異なる傾向が存在する可能性があり、それに伴って新サービスの利用状況が変動していることが考えられます。
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**:
– 直感的に、特定の時間帯でのスコアの変動が大きいことに気づきやすいです。ビジネスの観点から、特定の時間帯に集中した対策やサービス向上が利用者の体験を改善する可能性があります。また、高スコアの時間帯をより充実させることで、利用者のエンゲージメントを向上させる戦略を考えることができるでしょう。
この分析を基に、さらなる詳細なデータ解析や改善策の検討が進められるでしょう。
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:
こちらは、社会WEI平均スコアのヒートマップで、360日間におけるある時期（特に2025年7月1日から7月7日）のデータを示しています。以下、詳細な分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 日別および時間別にデータが視覚化されています。この期間で特に強い周期性は見られません。
– 時間帯により色の変化が見られ、スコアが上昇または下降するパターンがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月7日にスコアが急激に上昇しています。この日だけ異なる色（特に緑や黄色の高スコア）が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化はスコアの違いを示し、紫から黄色にかけてスコアが上昇していることを示しています。
– 時間帯ごとにスコアが変化しているため、時間帯に関連した要因が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**
– 午後から夜（15時から23時）の間にかけてスコアが非常に異なっている様子が確認できます。
– 時間帯によるパターンがカテゴライズされており、特定の時間帯に高いスコアが集中していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特に高いスコアが一部の時間帯に集中していることから、特定の外的要因がこの時間帯に影響を与えている可能性があります。
– 時間単位での変動を考える際、社会的イベントや新サービス導入の影響を考慮する必要があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネス・社会への影響**
– ユーザーは、特定の時間に新サービスが高く評価される傾向を直感的に感じ取るかもしれません。
– ビジネスにおいては、需要の高い時間帯や日を特定し、マーケティングや運用戦略の改善につなげることができます。
– 社会的には、なぜ特定の日や時間にスコアが高いのか、さらに調査を行い、根本的な理由を探ることが重要でしょう。
この分析から得られる洞察を活用することで、サービスの最適化やマーケティング戦略の効果的な実施に役立てることができます。
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:
タイトル: 新サービスカテゴリ WEI項目間相関ヒートマップ（360日間）
1. **トレンド**
– 相関ヒートマップは、特定のトレンドや周期性を示すものではなく、要素間の相関を視覚化しています。各要素の間で、強い正の相関や負の相関があるかを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップの中で、異常に高い相関や低い相関は外れ値として識別できますが、このグラフでは特に目立った外れ値は見受けられません。
3. **各プロットや要素**
– 色: 赤は強い正の相関（1に近い）、青は強い負の相関（-1に近い）を示します。白に近い色は相関が低い（0に近い）ことを示します。
– 密度: 色の濃さと色相で関係性の強さを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各項目同士の関係性が視覚化されています。たとえば、「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI共生・多様性・自由の保障」は強い正の相関を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 強い相関: 強い正の相関関係は特に「個人WEI平均」と「社会WEI共生・多様性・自由の保障」などに見られます。
– 弱い相関: 「個人WEI経済的余裕」と他の多くの項目は弱い相関が見られます。
6. **直感的な理解とビジネス/社会への影響**
– 高い相関を持つ項目群は、相互に影響を与える可能性が高いため、一方の指標が改善されることで他方も改善される可能性があります。
– ビジネス上の戦略では、これらの強い相関を持つ要素を理解しながら効果的にサービスを展開することが重要です。例えば、心理的ストレスが低減される施策を実施すれば、自由度や自治が向上する可能性があります。
– 社会的には、バランスの取れた社会WEIと個人WEI指標が社会や個人の幸福度に寄与することが示唆されます。対策としては、教育機会の改善や、心理的ストレスの軽減に焦点を当てるといった方向性が考えられます。
全体として、このヒートマップは関連性の高い指標に注目し、それを活用した効率的な施策立案ができる点で有用です。
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:
以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に、各カテゴリのWEIスコアは安定しているが、微細な変動が見られます。上昇や下降のトレンドは箱ひげ図では特定しにくいが、中央値や四分位範囲の変化を分析することで、長期的な動向を探ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は特に目立ちませんが、個別のカテゴリで下方へのひげが長いものがあります。これにより、一部のデータポイントが他よりも低いスコアを持っていることが示唆されます。
3. **各プロットや要素**:
– 各ボックスプロットは特定のWEIタイプのスコアの分布を示しています。箱の中はスコアの中央50%を表し、中央の線は中央値を示しています。ひげは全体の範囲、または外れ値を除く範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列というよりも、複数のカテゴリ間での比較が主な要素です。相対的なパフォーマンスが視覚化されており、特定のカテゴリが他より一貫して高いスコアを持っていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定のWEIタイプ間でのスコアのばらつきが少ないものは、比較的一貫性のある結果を示していると考えられます。これに対し、ばらつきが大きいものは、より多様な結果を示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**:
– 全体として高い中央値を持つカテゴリは、サービスや社会への影響が大きく、良好な状況を反映していると捉えられるかもしれません。
– 一方、スコアに多様性があり、ひげが長いカテゴリは、改善や調整が必要な領域と捉えられる可能性があります。特定の領域での一貫性を高めることが、ビジネスや社会への価値を高めるための鍵となるでしょう。
こうした分析から、ビジネス改善や社会政策の立案に関する洞察を得ることができるかもしれません。
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:
この主成分分析（PCA）のグラフを分析すると、以下の特徴と洞察を得ることができます。
1. **トレンド**
– 特定の明確なトレンドは見られません。データは広範囲にわたり分布しており、上昇や下降の明確な傾向や周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値は確認できませんが、いくつかのプロットが他と比較して散らばっており、分布の中で特異な位置にあるものがポイントとして見えるかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– X軸の第1主成分は62%の寄与率を持ち、主要な分散の説明をしていることを示唆しています。
– Y軸の第2主成分も13%の寄与があり、データの他の側面の説明に役立っています。
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も各日付のデータがプロットされている形式です。相対的な関係が見られるが、時系列としての特定の関係性は見えません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 広がりが大きい散布図であり、明確なクラスターや直線的な相関は見られません。
– 第1主成分が主要な分散をキャプチャしているため、この軸を中心としてデータがやや広く分布しているように見えます。
6. **直感的な洞察、およびビジネスや社会への影響**
– 各データポイントの分布は、サービスの多様な特徴を示しており、利用状況やパフォーマンスの多様性を示唆するかもしれません。
– 主成分分析の結果、サービスの新規性や多様性を促進する特性が識別され、その知見が新しいサービス戦略や改善につながる可能性があります。
– 経営者やデータサイエンティストにとって、サービスがどのように異なるかを理解し、適切な改善策を講じるための重要な情報を提供します。
総じて、このPCAグラフは、サービスに関連する要素の多様性とその背後にある潜在的な構造を理解するための有効な手段です。ビジネスに具体的な影響を与えるためには、より詳細な分析が必要でしょう。
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。
