📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータ分析
#### 時系列推移
– **総合WEI**: 7月1日から9日までの観測期間において、総合WEIは0.68から最高0.87までの範囲で変動。初期にやや低下が見られた後、6日以降に急上昇しています。
– **個人WEI平均**: 個人WEI平均は数値がややばらつく傾向がありますが、後半において高値で安定しています。
– **社会WEI平均**: 社会WEI平均は、期間を通して増加傾向が認められ、後半にかけて安定しています。
#### 異常値
– 2025-07-06の総合WEIの0.87は、観測された中での異常な高値として目立っています。これは6日の複数の詳細項目で高いスコアを見せたことが寄与している可能性があります。
– 異常値の背景にある要因として、選択される時間やイベントによるランダムな外部要因、特定の社会的イベントやプログラムの影響が考えられます。
#### 季節性・トレンド・残差（STL）
– **トレンド**: 長期的には緩やかな上昇トレンドがあります。特に7月6日付近で顕著な改善が見受けられます。
– **季節性**: 明確な季節性パターンは観測しにくく、日による変動が小さい。
– **残差**: 個別の観測値に影響を与えたとみられるランダムな変動が見られ、短期的な外乱による影響が起きやすい。
#### 項目間の相関
– **経済的余裕と健康状態**が他の個人WEI項目との相関が高めで、個人の幸福感や満足度に影響を与えている可能性があります。
– **社会的多様性と自由度**も相関が高く、健全な社会環境の維持に寄与していると考えられる。
#### データ分布（箱ひげ図）
– WEIスコアにおけるばらつきは、それぞれの項目によって異なる。特に社会基盤・教育機会や共生・多様性は我々の設定の中でばらつきが少ない。
– 外れ値は確認されましたが、その一部は短期のイベントや個別の出来事によるものと推測されます。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1**（62%寄与率）は、経済的余裕や社会基盤に関連し、基本的な生活条件が全体の幸福感に与える影響の大きさを示唆しています。
– **PC2**（14%寄与率）は心理的要因や社会の多様性に関連し、個人的および社会的な自由と公正さの評価に影響しています。
#### 総評
7月6日以降の連続的な高スコアは、個人および社会の幸福感に対する複数の影響要因が多面的に改善されたことを示しており、特に社会的プログラムや政策による潜在的な影響が示唆されます。個別の外乱を除けば、データは全体に安定的な幸福感を示しています。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの初期の実績データ（青いプロット）は、比較的一定でわずかに上昇していますが、大きな変動はありません。
– その後、予測値（赤いプロット）は期間内に横ばいから徐々に上昇し、最終的には高いレベルで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには外れ値と表示されたデータポイント（黒い枠で囲まれた青いプロット）がいくつかありますが、全体としては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**:
– 青いプロットは実際の実績を示しています。
– 赤い×は予測値で、新しいデータポイントがどのように評価されるかを示しています。
– グレーの陰影は予測の不確かさを示しており、この範囲内で変動が予想されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測との間にある程度の一貫性と相関がありますが、予測はより理想的な近未来の状況を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは安定したスコアを示しており、予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測は、すべて同じような水平ラインを描いています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 一般的には、安定した成長を予測していますが、外れ値の存在は時折の不確定性を示唆しています。
– ビジネス上は、この安定した成長トレンドを活用し新サービスの展開戦略を進めやすい一方で、外れ値が表す潜在的なリスクには慎重な対策が求められます。
– 社会上の影響としては、提供するサービスが持続的かつ安定的に成長していることが示唆されるため、ユーザーの信頼を得やすいと考えられます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青色プロット）について、大まかに見ると最初の期間はほぼ横ばいで推移しています。
– 予測のデータは異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって示されており、ランダムフォレスト回帰（紫）は上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒の円で示されています。特に大きく逸脱した点があることは、通常のパターンとは異なる出来事があった可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットの色は、実績と予測の違いを明確に示しています。
– グレーの背景は予測モデルの不確かさを示し、変動の可能性を考慮するための範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは異なる線で示され、それぞれが異なる将来の見通しを提供しています。例えば、ランダムフォレストの予測は他のモデルよりも楽観的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は全体的に0.6〜0.8の範囲内に多くありますが、一部の外れ値がスコアを変動させています。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、新しいサービスに対するパフォーマンスの安定性を評価するのに役立ちます。長期間の横ばいが継続する場合、何かしらの施策を講じる必要があるかもしれません。
– ランダムフォレストの予測が他のモデルよりも上昇していることから、今後の戦略展開次第で良好な成長が期待されることを示しています。
### ビジネスへの影響
このグラフが示すデータは、新サービスのパフォーマンスを測定し、改善の必要性や成功の見込みを評価するための重要な情報を提供します。進行中のトレンドと予測モデルを常に監視することが、戦略的な意思決定に繋がります。
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:
分析しますと、以下の特徴と洞察があります。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は開始時点から徐々に上昇し、比較的一定の範囲で推移しています。全体的には横ばい傾向を示しています。
– 予測（直線や曲線）は一定し、高位で横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値は黒い円で示され、一部のデータポイントが平均から大きく離れていることが分かります。ただし、多くは異常範囲内に収まっています。
– 大きな急変動は見られませんが、予測範囲と実績が乖離していることが見受けられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際のWEIスコアを示し、予測値との比較に利用されます。
– グラフの灰色の範囲は、予測の不確かさを示しており、この範囲外のポイントは異常として強調されています。
– 紫色や緑色の線は異なる予測モデル（線形回帰や機械学習モデル）による将来のスコアを予測していますが、結果は一様です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル間での予測の一貫性があり、それらは現行の実績とは少し異なる値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績は均一性があり、特定の時期にスコアが密集した部分があります。統一感のある予測が、信頼性のある将来予測を示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 現在のWEIスコアの安定性は、新サービスが市場に受け入れられていることを示唆します。予測モデルが今後も高スコアを予測していることから、将来的な成長性が期待されます。
– 異常値が少ないことから、サービスの品質や顧客満足度が高い可能性があります。この安定性は、社会における新サービスの信頼構築に寄与するでしょう。
全体として、このグラフは将来のポジティブな見通しを示唆するものです。ただし、予測モデルが一様であるため、予測方法の多様化が今後の不測の事態に備える上で有益かもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
#### 1. トレンド
– **実績データ（青のプロット）**は、30日間においてある程度の安定性を見せており、極端な変動は見られません。ただし部分的に小さな変動があります。
– **予測トレンド（ランダムフォレスト回帰: 濃いピンクの線）**は、おおまかに安定しているように見えます。それに対して、**線形回帰（紫の線）**は緩やかな減少を示しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– いくつかのプロットには外れ値のマーカー（黒い円）が付けられており、それらが少数であることから、データ全体としては特に安定していることを示しています。
#### 3. プロットや要素が示す意味
– **青いプロット**は実際のデータポイントを示しており、実績の数値です。
– **異常値のマーカー（黒い円）**は、予測値から著しく乖離したデータポイントを示しています。
– **予測の不確かさ範囲（グレーのボックス）**は、予測された範囲の信頼区間を示しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績データ**と**予測トレンド**の比較から、実績データが予測の範囲内に収まっていることが観察されます。これは予測モデルが実績データに対して一貫して予測を提供していることを示しています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと予測の間には高い一致度が見られ、予測は実績に対して比較的一貫した精度を持っているようです。
#### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– **人間的な直感**としては、新サービスの経済的余裕（WEI）が30日間にわたって安定しているため、この期間中に新しいサービスモデルが安定的に機能していると感じるでしょう。
– **ビジネスへの影響**としては、安定したWEIスコアは顧客の経済的余裕が予測どおりであり、消費者の購入力が一定している可能性を示唆しています。これにより、新サービスの展開やマーケティング戦略の見直しを行う際に有益な情報となります。
このグラフは安定した新サービスの提供状況を表しており、特に経済環境や顧客のフィードバックを考慮した柔軟な戦略の策定に役立ちそうです。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、おおむね横ばいで、特に大きな変動は見られません。
– 予測（線形回帰）は緩やかに上昇。
– 予測（決定木回帰）と予測（ランダムフォレスト回帰）はほぼ一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として強調されたプロットが一部存在し、そのうちのいくつかは予測の不確かさ範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績値で、安定した動きを示します。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、範囲内に多くの実績値があります。
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）の結果は一部外れた動きを見せるものの、全体的に実績値を近似しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の分布は安定しており、特に顕著な相関関係は見られません。
6. **直感的な感じ方とビジネスや社会への影響**:
– 健康状態はおおむね安定していると解釈できます。この安定は社会やビジネスに安心感をもたらします。
– 予測モデルの中では、線形回帰が健全な向上を示唆しており、これはサービス価値の向上や健康維持に寄与する可能性を示しています。
このグラフからは、新サービスの健康状態が予測範囲内で維持されており、将来的に安定したシステムの運営を示唆しています。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績値（青い点）は最初の期間で変動がありますが、大きなトレンドは見られません。中間値付近での変動が見て取れます。
– ランダムフォレスト予測（ピンク）は上昇傾向を示し、決定木回帰（青緑）は横ばい、線形回帰（シアン）は低いレベルでの横ばいとして予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績値には、一部のデータ点が外れ値として認識され、黒の円で囲まれています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点**: 実績値を示しています。
– **赤い×印**: 予測AIの予測値。
– **黒い円**: 外れ値として認識されたデータ。
– **グレーの範囲**: 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**:
– 予測値はそれぞれ異なる手法によって計算されており、その結果は大きく異なっています。ランダムフォレストの予測は他の手法よりも高い評価を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は横ばい傾向があります。高い変動幅がないため、安定した状態という印象を与えます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 実績値における外れ値の存在は、心理的ストレスに対する個人の応答が時折大きく変動することを示唆しています。このような変動は、新サービスの導入や環境の変化に敏感である可能性を示します。
– 各予測手法の結果が大きく異なることから、心理的ストレスの予測は非常に不確実性が高いという印象を与えます。これは、ビジネスにおいて柔軟なアプローチが必要であることを示唆します。
全体の分析から、心理的ストレスのデータは予測が難しく、特に外部要因による大きな変動が際立つ可能性があります。この点を考慮に入れることで、より効果的なストレス管理戦略やサービスが展開できるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータ（2025年7月1日から7月10日）は比較的一貫しており、スコアは0.6〜0.8の範囲にあります。明確な上昇や下降は見られません。
– 以降の予測では、特にランダムフォレスト回帰によるスコアが1.0付近で安定している一方、決定木回帰では0.7付近での安定が見られます。全体的なトレンドとしては横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データ内にいくつかの外れ値が観測されています。特に0.6を下回るデータがあり、これらは何らかの特殊な要因で発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 実績AIデータは青色の点で示され、不規則な変動を示しています。
– 予測値は、赤い×と灰色の不確かさ範囲として示され、予測モデルの変動幅を表しています。
– 各モデルの予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）にはそれぞれ異なる方法での方向性があり、それがウェイの得点予測に対する異なる見解を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIデータと異なる回帰モデルによる予測データの間に時間的な継続性が見られます。特にランダムフォレスト回帰が最も高い予測値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間で顕著な相関関係は見られませんが、モデルによっては明らかに異なる予測がされています。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**
– このウェイのスコアのバラつきや予測の多様性は、新サービスの自由度や自治に関する不確実性を示すかもしれません。特にAIを活用した意思決定プロセスにおいて、計画の柔軟性や適切なモデル選択の重要性が示唆されます。
– ビジネスへの影響として、異なるモデルの予測に基づいて慎重な戦略策定が必要となることが考えられます。迅速な対応や柔軟な戦略の調整が有効です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは主に7月初旬から8月初旬までの期間を示しています。
– 初期の実績データ（青いプロット）は横ばいからやや上昇傾向を示しています。
– 予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は期間後半で安定して高スコアを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて、いくつかのデータポイントは異常値としてハイライトされており、これらは全体の安定性に対する懸念を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示しており、一部は黒い丸で囲まれて異常値として認識されています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示していますが、予測のラインとの距離は一定で、精度の高い予測を暗示しています。
– 線形回帰（緑）、決定木回帰（ライトブルー）、ランダムフォレスト回帰（パープル）のすべてが高いスコアを安定して予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間にはほぼ一貫した予測結果が見られ、期間終盤でのスコア安定性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データと後半の予測データの間には一貫性があり、実績の上昇傾向が予測にも反映されているように見えます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 実績の増加と予測の高い安定性は、新サービスの導入が社会の公平性・公正さにおける改善に寄与している可能性を示唆しています。
– 異常値の存在は、さらなる調査や調整が必要な領域を示唆しており、サービスの信頼性向上に向けた課題を示しています。
– 高評価の予測結果は、ビジネス戦略においてポジティブなフィードバックを提供し、投資拡大やサービスのさらなる最適化に寄与する可能性があります。
これらの洞察は、新サービスの評価とその社会的インパクトの理解を深化させ、サービス改善のための重要な指針となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータ（青い点）は全般的に上昇しており、短期間で数値が0.8から0.9以上に上昇しています。
– 予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は時間とともに安定し、同様に0.9以上を保持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で強調されたデータポイントは異常値としてマークされていますが、全体のトレンドに大きく影響を与えるものではありません。
– WEIスコアの上下の不確かさ範囲は比較的小さく、データの信頼性が高いことを示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、このサービスの社会的持続可能性や自治性が測られています。
– 紫、青、緑の予測ラインは異なる回帰手法の結果を表示し、3つの予測手法すべてが類似した傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは、予測データに緊密に追随しています。これは、実績が予測と非常に一致していることを意味します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフ全体的には、実績データの分布が狭く、予測と高い相関関係があります。
– 分布は中央に密集しており、予測精度の高いモデルの使用が示唆されます。
6. **直感的な感じやビジネス・社会への影響**:
– データから判断すると、新サービスは着実に社会WEIスコアを向上させており、その持続可能性と自治性への影響がポジティブであると考えられます。
– ビジネス戦略としては、サービス展開をこのまま続けながら、異常値の原因を特定し、さらなる高精度化を図ることで、社会的信頼と支持を確保できるでしょう。
このグラフは、新サービスが市場での受容性をきちんと示しており、持続可能な成長を目指す際に有益な指針を提供していると見受けられます。
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:
このグラフについて、以下のポイントを分析します。
1. **トレンド：**
– 実績（青い点）は初期に上昇し、その後は比較的安定しています。
– 予測ラインは全体的に横ばいで、予測方法によって若干の違いがあります（線形回帰は水平、決定木回帰とランダムフォレスト回帰はわずかに異なる）。
2. **外れ値や急激な変動：**
– 異常値としてマークされたデータポイントがいくつかありますが、全体のパターンに大きな影響を与えているようには見えません。
3. **各プロットや要素の意味：**
– 青い点は実績データを表し、xAI/3σの範囲内に収まっています。
– 赤いバツ印は予測値で、各回帰モデルによる予測が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性：**
– 各予測モデルの結果は互いに近く、安定した予測がされていることがわかります。実績値も予測範囲内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 実績値と線形回帰による予測ラインは非常に近い状態にあるため、統計的に有意な相関がある可能性があります。ただし、詳細な解析が必要です。
6. **直感的な洞察と影響：**
– 全体として、WEIスコアは安定しており、新サービスの社会基盤と教育機会において大きな変動は予想されていないことが示されています。
– ビジネスや社会的観点では、新サービスが安定した基盤を持っており、今後大きなリスクが低いことを示唆しています。
今後もこの傾向が続く場合、事業戦略のリスク管理をより適切に行うことが可能でしょう。
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:
分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）の最初の期間には、WEIスコアに多少のばらつきがありますが、徐々に上昇している様子が見られます。
– 予測データ（赤い「×」）は、一定のところで水平に位置しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の青いデータ点は異常値として黒い円で囲まれています。これらの点は、通常の変動範囲を超えた特異な動きを示します。
– WEIスコアは特定の期間内で変動が激しく、予測範囲から外れた例も存在します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青の点）は、実際の観測データを表しています。
– 予測（赤い「×」）は将来のデータ予測を示しています。
– グレーの帯は予測の不確かさの範囲を表しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰などの予測手法はいずれも同様のWEIスコアを予測していますが、その信頼性は異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データ間には少しのずれがありますが、相関性を見いだすことは難しいです。
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**:
– 直観的には、実績データが予測データに近づく傾向がありますが、予測スコアは急激な変動を捉えきれていない可能性があります。これは新サービスが社会に適用される際の潜在的な不確実性を示しています。
– ビジネスへの影響としては、社会の多様性や自由が保障されることにより、ブランド価値や顧客の忠誠心を高める可能性があります。一方で、予測の不確実性はリスク管理の重要性を示唆しています。
これらの要素を考慮し、ビジネス戦略やサービスの改善に活用することが勧められます。
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:
**グラフの視覚的な特徴と洞察**
1. **トレンド**
– 時間帯（特に8時～19時）の間でスコアに変動が見られますが、明確な上昇や下降の傾向は見当たりません。特に、ある一部の時間帯で強調されているスコアの変動が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に、日付によってスコアが突然高くなったり低くなったりしている部分があります。例えば、7月6日と7月7日の8時から16時までの時間帯でスコアが急上昇しています。
3. **ヒートマップの要素**
– 色が濃い紫から黄緑色に変わるにつれて、スコアが上昇していることを示しています。黄色に近づくほどスコアは高く、紫色が濃いほどスコアは低いことが分かります。
4. **時系列データの関係性**
– 差し迫った周期性や相関関係は見当たりませんが、特定の日付（7月6日、7月7日）において、スコアが日中に高い値を示しており、日中のアクティビティの増加を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 同じ日付と時間帯の中でスコアが一貫して上昇または下降しているわけではなく、一部の時間帯で高まっているため、利用状況に対する特定のパターンが存在する可能性があります。
6. **直感的な印象とビジネスへの影響**
– 一般的な流れとして、オフィスアワーの開始と終了時にスコアが高くなることは、ビジネスにおける新サービスの使用頻度が高まっている可能性を示唆しています。
– 特定の日付に急激な変動が見られることから、マーケティング活動やプロモーションの影響を受けた可能性が考えられます。
これらの観察から、ビジネスにおいては、新サービスの利用状況や時間帯に合わせた戦略的なアプローチが有効であることが示唆されます。
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:
このヒートマップにおける視覚的特徴とインサイトについて分析します。
1. **トレンド**:
– 全体的に時間帯ごとのスコアの変動があります。
– 例えば、特定の日付では高いスコアのブロック（緑や黄色）が多く、他の日付では低いスコア（紫や青）が多く見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日では、一時的に複数の時間帯で明るい色（高スコア）が急に現れています。これは特定の要因やイベントによる急激なパフォーマンスの改善を示すかもしれません。
3. **プロット要素の意味**:
– 色がスコアを表しています。緑や黄色の色は高い価値を示し、紫や青は低いスコアを示しています。
– より明るい色（緑から黄色）ほど高いスコアを表し、暗い色（紫から青）は低いスコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間を経るにつれ、特定の時間帯でのスコアの上昇や下降のパターンが見えます。これにより、時間帯ごとのパフォーマンスの違いを理解するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯に集中して高・低スコアが存在するため、時間帯ごとのパフォーマンスの偏りがあると言えます。
6. **人間が直感的に感じる事、およびビジネスや社会への影響**:
– 時間帯ごとの差があるため、特定の時間にリソースを集中させることでサービスの効果を最大化できるかもしれません。
– 急激なスコアの上昇や下降がある場合、大きなイベントや要因が存在する可能性があり、それに対する対応策を講じる必要があるかもしれません。
– 高スコアの時間帯をビジネスチャンスとして利用し、プロモーションやサービスの改善を考えることができるでしょう。
これらの直感的かつデータ駆動の洞察は、戦略的な意思決定に活かすことができます。
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:
このヒートマップは、新サービスカテゴリにおける社会WEI平均スコアの時系列データを示しています。以下に、分析と洞察を提供します。
1. **トレンド:**
– トレンドは特定の時間帯（8時、16時など）で観察できます。最初はスコアが低く、時間が経つにつれ上昇する傾向があります。
– 特に、7月5日以降は昼間にスコアが高い色（緑、黄）に変化していることが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月1日から7月4日までの間では、スコアが全般的に低く、特定の高スコアな時間帯が少ないため、外れ値が少ないと言えます。
– しかし、7月6日と7月7日に突然高いスコアに変わる時間帯が見られます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の変化は、スコアの変化を示しており、黄色が高スコア、紫が低スコアを表しています。
– 時間帯ごとの変化を見ることで、日中の活動やトレンドを把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 各日、各時間帯のスコアの関係性を比較することで、ある時間帯に特定のスコア変動があるかを視覚的に把握できます。
– 同じ時間でも、日を追ってスコアの変化が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 一定の時間帯でスコアが変化しているため、特定の活動や外部要因が影響を及ぼしている可能性があります。
– 分布は色の濃淡で視覚化され、時間の経過とともにスコアが上昇している様子がわかります。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響:**
– 直感的に、7月5日以降のスコアの向上は、新サービスが特定の時間帯に注目されていることを示唆します。
– これは、マーケティング活動やキャンペーンの効果を示している可能性があります。これにより、企業は高スコアとなる時間帯にターゲティングを集中させることができるでしょう。
– 社会的に高評価される新サービスの特定が可能となり、効果的なプロモーション戦略の構築に役立ちます。
このグラフは、時間ごとのサービスの影響力や成功の指標を視覚的に把握する助けとなります。
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:
このヒートマップから得られるインサイトについて、以下に詳しく解説します。
1. **トレンド**
– 各項目は30日間のデータを基にしており、相関が高い部分は一貫した関係を示しています。色が赤に近いほど正の相関が強いことを示しており、青に近いほど負の相関が強いです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関が非常に低い、特に負の相関を示す部分（青に近い色）は、他の項目と異なる動きを示している可能性があり、特に「個人WEI (健康状態)」と他のいくつかの項目の相関が低いです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 濃い赤色（相関係数が0.9以上）の領域は、項目間の非常に強い相関を示しています。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」などは非常に強い相関があります。
– 青色や薄い色の領域は、相関が低いか、負の相関が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**
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の多くの項目との相関が低く、独立した動きを示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体として、強い正の相関が多く見られ、特に「総合WEI」に関する項目が一貫して強い相関を示しています。これは、これらの要素が相互に影響を与え合っていることを示唆しています。
6. **直感的な印象とビジネスへの影響**
– 直感的には、「総合WEI」や「個人WEI平均」、「社会WEI平均」といった平均的な値が他の個別項目の動きに大きく影響していることを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、総合的なWEIが各要素の改善に寄与する可能性が高いと考えられます。特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は他の要素との強い相関が見られるため、多様性の受容や自由の保証が重要な役割を果たしていることが示唆されます。
このようなヒートマップは、相互依存関係の理解を深め、戦略的な意思決定に役立つでしょう。
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:
この箱ひげ図は、さまざまなWEI(Well-Being Index)のタイプに対するスコアの分布を30日間にわたり示しています。以下に視覚的特徴と得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– スコアの分布に一貫した上昇または下降トレンドはありませんが、全体の中央値は比較的一定の範囲内にあります。
– ほとんどの項目で中央値が0.7から0.9の間にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」に外れ値が一つ見られます。これにより、その項目は一部の異常な結果が他と比べて顕著であることが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化は視覚的に各WEIタイプを区別するためのもので、その意味合いは特に強調されていないようです。
– 箱の高さはデータの範囲を示し、長いひげはデータのより広範な分布を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプリストは独立したカテゴリを表し、それぞれが異なる側面を測定しています。
– 各カテゴリ間で一貫性のある動きは特に見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済条件）」は中央値が高く、範囲が狭いことから、個人にとって安定した指標であることが示唆されます。
– 「社会WEI（公共平等・公正さ）」は範囲が広く、ばらつきのある結果を示しているため、対応が多様であることを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このグラフを見た多くの人々は、「個人WEI」よりも「社会WEI」が多様であることを直感的に感じるでしょう。
– ビジネスや政策立案者は、個人の心理的ストレスにおいて外れ値が見られることで、個別のサポートが必要であるという洞察を得られるかもしれません。
このデータは、新サービスの設計や改善において、どの領域に注力すべきかの指針となることが考えられます。特に、外れ値が示す領域での特別な対策が効果的であ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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– データポイントは全体的に分散しており、特定の上昇や下降などの明確なトレンドは見られません。しかし、第1主成分の値が増加するに従って、第2主成分の値もやや増加する傾向がありそうです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 著しく離れた外れ値は見当たりませんが、第1主成分が0.2付近に多くのデータ点が集まっており、ここでの密集が目立ちます。
3. **各プロットや要素**
– 各点はカテゴリ「新サービス」に関連するWEIの構成要素を表しており、主成分によりこの構成要素がどのように分布しているかを示しています。第1主成分はデータの分散の62%を、そして第2主成分は14%を説明しています。
4. **時系列データの関係性**
– 30日間のデータで、特定の日付間のデータ密集や分布にパターンは見られませんが、データの一部が一本道に集約されるショルダーパターンが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 両主成分間に弱い正の相関が確認できます。第1主成分が高いほど第2主成分もやや高くなる傾向があります。
– 分布は大体対角線上に広がり、左下から右上にかけてデータが広がっています。
6. **直感的洞察およびビジネス影響**
– 新サービスカテゴリにおけるWEIの構成要素が一部集中的に配置されていることから、特定の要素がサービスの成功に寄与している可能性があります。
– これらの主成分解析の結果を利用することで、どの要素がビジネス成果に最も影響を与えているかを特定し、リソースの配分や戦略立案に活用することが考えられます。
この分析により、新サービス開発において強化すべき特定の要素や考慮すべきパターンを見つける手がかりとなります。
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。
