📊 データ分析（GPT-4.1による）
## データ分析レポート
### 1. 時系列推移
**総合WEIスコア**:
– 初期スコアは0.72（2025年7月1日）、ここから若干の上下が見られるが、7月6日以降急激な上昇が見られ、0.87（7月6日）から最終日は0.82（7月9日）まで維持しています。
– 全体として、データ期間内での総合WEIは上昇傾向にあり、特に7月6日からの急上昇が顕著です。
**個人WEIおよび社会WEI平均**:
– 個人WEIは0.75付近で始まり、途中で一時的な低下（最小約0.66）を見せた後、再び0.82付近まで上昇しています。
– 社会WEIは0.68から始まり、安定した上昇傾向を示し、最終的には0.89付近に達しています。
### 2. 異常値
– 7月6日および7日のスコアの急上昇は異常値として記録され、一部のスコアが通常の範囲を超えているようです。
– 個別指標でもこの日付には一般的に高評価が集中しており、何らかの大きな変化やイベントがこの期間に影響を与えた可能性があります。
### 3. 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: データ全体にわたって上昇傾向があり、特に7月6日以降の上昇が目立ちます。
– **季節性**: 短期間のデータで季節性パターンを特定するのは困難ですが、週末を挟んだ期間（7月6日）が一部の指標で上昇していることから、特定の曜日やイベントに起因している可能性があります。
– **残差**: 異常値や例外的な上昇を示す日についての説明は他データの変動から見つけにくく、特定の出来事や政策、イベントなど第三者要因を仮定する必要があります。
### 4. 項目間の相関
– 相関ヒートマップから、個人の健康状態と心理的ストレスがある程度連動しており、社会的多様性と社会基盤・教育機会も同様の傾向を示しています。
– これらの関連性は、ウェルビーイングの向上において複数の要因が相互に影響を及ぼしあっていることを示唆しています。
### 5. データ分布（箱ひげ図分析）
– 大半のスコアは中央値付近に集中し、全体的に0.7から0.9の間に分布しています。
– 異常値が検出された日付では、外れ値の存在が目立ち、観測不能な要因またはデータエラーの影響の可能性が高い。
### 6. 主要な構成要素（PCA）
– **PC1（0.62の寄与率）** は総合的なウェルビーイングの向上に影響を与える主要因と見られます。ここでは、経済余裕、心理的ストレス、および自由度が強く影響を与えています。
– **PC2（0.14の寄与率）** は、より特異的なトレンドや異常なイベント時の際立った変動要因を示唆しています。
## 要約と提言
– データ期間内で全体的なウェルビーイングの改善が見られるが、特定の日付（特に7月6日）のスコア急上昇は異常として注意を要します。これらの異常値の背後にある要因を深掘り調査することで、今後の改善やウェルビーイング向上の方策をより効果的に策定できる可能性があります。
– 今後、定期的にデータを再評価し、季節
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**:
– **上昇・下降**: グラフのデータは大きく二つのセグメントに分かれており、それぞれの期間での明確な上昇や下降は見られません。ただし、後半部分（緑の点）において、初期の部分からわずかに上昇している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロット（実績）に囲まれた黒い円は異常値として示されています。この点は、他のデータポイントに比べて明らかに異なる位置にあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、緑の点は前年のデータを示しています。
– 紫色と赤色の線は予測値を表し、異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づいています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データの間に関連性が見られますが、明確な同様の傾向までは確認できません。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測が、実際のデータが示している動向と一致するか否かの評価が重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の期間では、実績と前年データで相関が見られる可能性がありますが、詳細には不明です。
– データは二つの時期に集中しており、非連続的な特性を示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会的影響**:
– 異常値の存在は、新サービス導入時における予期しない事象や市場の変動に起因する可能性があります。それにより、リスク管理や予測の正確性向上が求められるでしょう。
– 緑の点が示す前年データと比較し、予測手法の改善や、前年実績とのアラインメントが求められるかもしれません。
– ビジネスへの応用として、予測精度を上げることが競争優位に繋がり得るため、モデルの多角的な検証が推奨されます。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**
– **実績データ (青い点)**: トレンドは左側に密集しており、横ばいの傾向が見えます。これには大きな上昇や下降の直接の兆候はありません。
– **予測データ (紫の線)**: ランダムフォレスト回帰と線形回帰の予測が最初は異なっていますが、最終的に似た値に収束します。全体的に増加傾向が観察できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として赤い “X” が見られます。これは予測補正において重要なデータポイントかもしれません。
– 特に急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、過去のパフォーマンスを表します。
– 赤い “X” は予測データを示し、重要な外れ値として特徴づけられています。
– 緑の点は前年のデータを示し、予測と現実の比較に役立ちます。
– 紫の線は予測モデル（ランダムフォレスト回帰）で予測されたトレンドです。最初は急上昇後、横ばいに。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測は全体として整合性があり、前年のデータ（緑のポイント）はそれらの範囲内にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測データの間には予測が現実にどの程度一致しているかがわかる、強い相関関係があることが示唆されます。
6. **人間が直感的に感じること・ビジネスや社会への影響**
– 全体的には安定したサービスのパフォーマンスが維持されており、予測によって今後の成長の期待が示されています。ビジネスにおいては、急激な変動が少ないことから安全で信頼性のあるサービスであるという印象を与えるでしょう。
– 新サービス展開に向けては、今後の実績が予測にどれだけ適合するかが鍵となり、戦略的な意思決定に影響を与えるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは左側と右側の期間に分かれています。左側は約半年間の結果で、一部実績データ（青のプロット）と予測データ（赤のプロット）が密に存在しています。この期間では、微細な上昇が見られます。
– 右側は前年の実績データ（緑のプロット）が示されており、全体的に安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒の円で示されており、左側の時系列データに集中しています。ただし、急激な変動はあまり見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績、赤色は予測、黒の円は外れ値を示します。
– グレーの帯は予測の不確かさ範囲を示しており、これは予測の信頼性に関連しています。
– 線形回帰（紫）、決定木回帰（ピンク）、ランダムフォレスト回帰（濃い紫）の予測モデルが用いられ、それぞれ異なる予測を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 左側では、実績データとそれに基づく様々なモデルによる予測が直接的に重なっており、これにより各モデルの精度や差異を比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと各予測データは非常に近接していますが、外れ値が存在することにより、モデルの適合性に疑問が生じる可能性があります。
6. **直感的な感じとビジネス影響**:
– 人々は左側の予測と実績データの密度に注目するでしょう。多数の予測モデルが採用されていることから、組織が予測の精度向上に努めていると理解されます。
– 外れ値の存在は、ビジネスにおける不確実性や予測モデルの改良点を示唆します。
– 社会的には、前年データの安定性が安心感を与え、新サービスの信頼性の向上につながるでしょう。
このグラフは、新サービスの評価において、実績と予測がどの程度一致しているのかを検証し、より正確な社会的効果を分析するための有益なツールとなります。
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:
このグラフは、個人の経済的余裕（WEIスコア）の360日間にわたる時系列データを示しています。以下に視覚的な特徴とその洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025年6月から2025年7月）と、終盤の期間（2026年6月以降）にデータが集中しています。
– 中間の期間（約8ヶ月間）はデータが存在しません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に2つの外れ値が観測されています。
– 検出された外れ値は、他のデータポイントから顕著に離れています（黒い円で示されています）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績データを示し、紫、ピンク、その他の線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）による予測を示しています。
– 灰色のボックス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**:
– 予測データと実績データの乖離が見られるため、モデルが実際の動きを正確に捕捉していない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと異なる予測手法の結果はあまり強く相関していないように見えます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 初期の外れ値の原因を探ることは、経済的余裕の急激な変動要因を理解する上で重要です。
– 中長期的なデータが欠落しているため、経済的余裕の変動要因を把握するために更なるデータ収集が必要です。
– 正確な予測モデルの選定はこの範囲での戦略立案におけるリスク管理に寄与するでしょう。
このグラフから、個々の経済状況の変化を理解するためには、他のデータや要因との組み合わせた分析が求められます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイントでは、ウェルネススコア（WEI）が比較的低めで推移していますが、その後、急激に上昇しています。
– その後の時点では、スコアが安定した状態を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に数値が急激に変動している様子があり、その部分が異常値として示されています。
– 特に予測範囲外のスコアが発生しています。
3. **要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しています。
– 紫、青、ピンクの線はそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）での予測値を示しています。
– 緑色の点は前年の同時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**:
– 複数のモデルによる予測値は、初期には実績と異なる傾向を示していましたが、後期にはほぼ一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの一致度が時期によって異なることがわかります。初期は不一致が目立ちますが、後期には一致していることから、モデルの精度が向上した可能性があります。
6. **直感的な感想と影響**:
– 人間がこのグラフを見た場合、最初の不安定な期間が医療や健康に係る試行錯誤の段階であり、その後の安定期がプロセスや状態の改善を示していると感じるでしょう。
– ビジネス的には、データの安定化がサービスや健康指標の成熟を示しており、信頼性の高い提供が可能になったことを示唆します。これにより利用者の増加や信頼度の向上が期待できます。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– グラフで観察できる実績の（青色）のプロットは、一部期間に集中して存在し、その後データが欠けています。
– 前年実績（緑色のプロット）は後半に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側における異常値（黒色の輪がついたプロット）は、特定期間に集中しています。
– 並んでいるデータに対し、目立った大きな外れ値は見られませんが、異常範囲を示す黒のプロットがあります。
3. **各プロットや要素**:
– グラフには異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が用いられていますが、予測は一部の期間にしか反映されていません。
– 各手法の予測範囲（灰色バンド）が狭いことから、変動が予測される範囲は小さいと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各データセット（実績、前年、予測）は、異なる期間でデータを提供しており、比較が難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データで期間が異なるため、直接の相関を示すのは難しいですが、一部予測モデルが重なる期間があります。
6. **直感的な感想とビジネスへの影響**:
– 人間がこのグラフから直感的に感じることは、データが不完全であるという印象です。
– データが提供されていない期間が多く、ストレススコアの安定的なモニタリングができていない可能性があります。
– ビジネスやサービスの観点から、顧客のストレス管理サービスを提供する場合、データの継続的な取得が必要であることが示唆されています。この不完全なデータセットは、サービスの改善や分析に限界があることを意味します。
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:
このグラフは、個人のWEI（自由度と自治）のスコアを360日間で追跡した時系列散布図です。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色）が密集して表示されていますが、時間経過によって明確な上昇または下降のトレンドは確認できません。
– 予測データ（予測AI）は、異なる手法で異なる結果を示しており、特定の予測に優位性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ初期ではいくつかの異常値（黒色のオープン円）があり、それが全体の傾向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AI（青い点）は、現在の状態を示しており、予測AI（予測）は今後の見込みを示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰などの複数の予測手法が適用されていますが、それぞれの結果が異なるため、予測の信頼性に幅があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実測値と過去比較（前年度）は、かなり異なる位置にあり、それが各予測手法にも異なる影響を及ぼしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 過年度（緑色）データは徐々に上昇する傾向が見られますが、実測（青色）のスコアは多様であり、特定の相関は見つけにくいです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 異常値の存在は、新サービスの自由度と自治に対する多様なニーズや期待が存在することを示している可能性があります。
– 各予測手法のばらつきは、未来の状態が不確定であることを示唆しており、新サービスの計画や意思決定に影響を与えるかもしれません。
– 予測信頼性の改善が求められる点が、今後の分析およびサービス開発の鍵となるでしょう。
全体として、異常値を詳しく解析し、予測手法の改善を検討することが重要です。これにより、より効果的なサービス提供と計画策定が期待されます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド:**
– グラフの左側では、WEIスコアは0.8付近で比較的安定しているようです。しかし、右側ではスコアが0.6付近に大きく変動しています。
– 時間が経過するにつれて、スコアが概して下がる傾向が見られるようです。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 左側における実績データの中には、はっきりと同じ範囲で群れている一方で、緑色で示された前年データがそれに対し一致していません。
– 注目すべきは、これらのデータが急激に崩れ、前年比でスコアが下がる現象が観察されることです。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い丸は実績データを示しており、これが過去の数値の範囲を大きく外れていないことを確認できます。
– 緑の丸は前年のデータを示しており、過去の傾向と比較しても急激に変動したことを示しています。
– 異常値マークは特定されていませんが、一部評価には注意すべき変動があるかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 予測の範囲（灰色）から、実績と予測が密接に関連付けられている様子が見られるが、両者の間でややギャップがあります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 前年実績との比較で急激にスコアが変化していることから、何らかの構造的変化や外的要因の影響が考えられます。
– スコア自体の分布は比較的狭い範囲に収まっているようです。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響:**
– 初期の安定したスコアが急に落ち込む状況は、予測精度の問題か、外部の影響を正確に捉えられていない可能性があります。
– ビジネスの観点からは、サービスの公平性や公正性に関する外部環境の変化や内部プロセスの見直しが必要かもしれません。
– 社会的には、測定された公平性や公正が実効的に低下した可能性があり、これを改善するための市場や政策の介入が必要となるかもしれません。
この解析を参考にして、戦略的な改善や追加の調査が求められる場合があります。
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**
– グラフは2つの主要な期間に分かれており、2025年7月から短期間で急な変化が見られた後、2026年5月から再びプロットがあります。
– 2025年7月のデータは高いWEIスコア（0.8から最大1.0）の範囲に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月のデータに異常値があります。異常値は通常のデータ点より上下に離れており、これはモデルによる予測と比較して明確な逸脱を示します。
– 急激な変動は特に見られませんが、2つの時期（2025年7月と2026年5月）の間には大きなギャップがあり、分析が難しい期間があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値であり、2025年と2026年のデータを表しています。
– 緑の点は前年比較のデータです。2026年5月以降も前年と同様のパターンを示しています。
– モデルによる予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が一定の範囲を維持しながらプロットされています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間でのバラツキは小さいが、実績値とは一部乖離があります。
– 前年のデータが緑で示されており、2025年の高い実績に比較して2026年のデータのスコアは少し下がっていますが、まだ持続的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部の異常値を除くと、実績と予測は全体として緩やかに一致しています。
– 実績値が非常に高かった2025年から、若干の減少があるものの、依然として高スコアを維持しています。
6. **グラフから人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 持続可能性や自治性が高く評価されていることが分かるため、ビジネスや社会的プロジェクトにおいてポジティブな影響を持ち続けていることが示唆されます。
– 予測モデルの一致具合から、今後の安定的な継続が期待されますが、異常値の存在は潜在的なリスク要因への注意を示唆します。
– 社会WEIスコアの高い時期が続くことで、新サービスの受容性や価値向上につながる可能性があります。
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:
このグラフは、新サービスに関する「社会WEI（社会基盤・教育機会）」のスコア推移を時系列で示した散布図です。
### 1. トレンド
– **上昇/下降**: 上昇または下降のトレンドは強く示されていません。
– **横ばい**: プロットの集中具合から、全体として横ばいの傾向があるように見えます。
– **周期性**: 特に周期的なパターンは見受けられません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 黒い円が示す外れ値が左側に多く見られます。これは予測AIと実績AIのギャップを示している可能性があります。
– **急激な変動**: 右側のプロットで密集したデータが見えるが、急激な変化は特にないようです。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青い円）と予測（赤いバツ）**: 実績データと予測データがどの程度一致しているかを比較できます。
– **密度**: 左側と右側のデータは互いに集中しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **異なるAIアルゴリズムの予測**: 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手法がプロットされていますが、トレンドが一貫していないため、それぞれの手法が異なる見解を示している可能性が考えられます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: 相関があるようなパターンは見当たりません。
– **分布の特徴**: データが二つの異なる時点（左側と右側）で分布していることが特徴的です。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうことと影響
– **ビジネスや社会への影響**: スコアが横ばいのままだと、新サービスの成長や進化に対する期待が低下するかもしれません。特に教育機会や社会基盤に関するサービスの場合、改善策の要検討が予想されます。
– **実績と異常値のギャップ**: 実績が期待を下回る場合は、予測精度の改善が求められる可能性があります。新たな予測アルゴリズム開発や現行の修正がビジネス戦略として必要になるかもしれません。
このような分析を基に、サービスの改善や予測方法の調整を検討すると良いでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 視覚的には、実績（青）と予測が示されています。初期の段階では、実績スコアが高く、横ばいまたはわずかに下降しています。その後、データが大きく分かれていることが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値は黒い丸で示されており、初期段階で数件確認できます。これらは予期しない変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットが実績値、緑のプロットが前年の比較データを示しています。予測は赤いバツと様々な色の線（紫、黄、ピンク）として示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 年度をまたいだ比較では、昨年との相違が視覚的にわかり、予測と実績間の差異も明確です。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が各々の予測パターンを提供しており、それぞれのモデルが異なる未来予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績値と予測間には多少の乖離がありますが、全体的には予測範囲内に留まっています。特に今年の動向と昨年の流れが大きく異なり、新しいデータが旧データとは異なるパターンを示しています。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**
– 一目でわかるのは、非常に多様な予測手法が使われていることです。複数のアプローチによって、新サービスの適応性と受容性を評価しようとしている点が見て取れます。
– 異常値の存在は、新サービスが予期しない問題や関心を喚起している可能性を示唆しており、これは事業戦略の再考を促進する要因となります。
– 社会的な側面では、共生・多様性・自由の保障の分野において、新しいアプローチがどのように受け入れられ、新たな課題が生まれるかを慎重に観察する必要があります。
このグラフは、新サービスの評価として予測の精度やモデルの選択が鍵となることを示しており、持続可能な発展の視点からも重要な洞察を提供しています。
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:
ヒートマップの分析を行います。
1. トレンド:
– 色の変化により、時間帯別の使用状況やスコアの変動を見ることができます。特に、色が濃い紫や青から緑、黄色へと変化している場所は増加傾向を示している可能性があります。
– 全体として、日付が進むにつれてスコアが高くなる時間帯があるようです。
2. 外れ値や急激な変動:
– 7月6日から7日の間に、特に19時や23時付近で顕著な変化が見られます。短期間での急激な色調変化は大きな変動を示唆します。
3. 各プロットや要素の意味:
– 各マスの色は特定の時間帯におけるWEIスコアを示しており、色が明るくなるほどスコアが高いことを示しています。
– カラーバーを見ると、紫から黄色にかけてスコアが上昇することを示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 異なる時間帯において、同様のスコアを示す時間があるか、または日を追うごとに時間帯別にスコアが変化していくパターンがあるかもしれません。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 特定の時間帯（例：19時や23時）のスコアが注目されるべきであり、これらが他の時間帯に影響を及ぼすかどうかの分析が必要です。
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:
– スコアが高い時間帯は新サービスの利用がピークに達している時間と推測できます。これを活用して、その時間帯に合わせてサービスを最適化することが可能です。
– ビジネスとしては、スコアが高い時間にサービスや広告を強化することで、顧客の反応を最大化する戦略が考えられます。
総合的に、このヒートマップは新サービスの利用パターンを視覚的に捉えるための便利なツールとなります。特定のトレンドや変動を更に詳細に調査することで、サービス改善のための貴重なインサイトを得ることができるでしょう。
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ついて分析します。
1. **トレンド**:
– 特定の時間帯で色の濃淡が異なることが見られます。特に、08時と19時に明るい色があり、これらの時間帯ではスコアが高いことが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時のデータは他の時間帯と比べて一定のスコアを示す傾向がありますが、07月06日には突然の高スコアが観測されます（鮮やかな色）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの変動を示します。鮮やかな色ほどスコアが高く、濃い色ほどスコアが低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日の時間帯でスコアが揃って高い、または低い場合もあれば、ばらついている場合もあります。これは各時間帯でサービスへの反応が異なることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一定の時間帯（例えば19時）で高いスコアが連続することが多いように見えるため、特定の時間帯が利用者に好まれる可能性が考えられます。
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**:
– 利用者の関心が高い時間帯や曜日が特定できる可能性があり、ビジネスにおけるサービス提供時間の最適化に寄与できるでしょう。
– 例えば、06日の16時や19時に特にスコアが高いことから、この時間に宣伝を強化することで効果的なマーケティングが期待されます。
このヒートマップを活用することで、新サービスの利用動向を把握し、戦略的な意思決定を支援できます。
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:
以下は提示されたヒートマップから得られる視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 全体として横ばいの部分が多数見られますが、一部の時間帯と日付において急激なスコアの増減が見られます。
– 色の変化は、特定の日付周辺で特定の時間帯におけるスコアの大きな変化を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 見て取れる急激な変動は、特に「7時台」と「19-23時台」で多く見られます。これらの時間帯でのスコアの急上昇や急下降が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃度が高いところ（紫色）はスコアが低いことを示し、明るいほう（黄色）は高いスコアを示しています。
– 例えば、「19-23時台」では7月7日以降、色が明るくなっており、スコアが高まっていることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯で異なるトレンドが見られるものの、7日以降のスコアの増加に共通のパターンがあります。特異なイベントが日中に継続している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとのスコアの変動は、外部要因（例えば、特定の時間に行われるプロモーションイベントや障害など）に関連している可能性があります。
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**:
– 特定の時間帯に顕著なスコアの増減があることから、サービスの利用が特定のタイミングに集中している可能性があります。
– ビジネスの観点からは、ピーク時間に向けた対応やサービス向上策の検討が必要です。
– また、社会的には特定の時間帯にサービスが多く利用されることから、その時間帯における需要に対応するためのリソース調整や戦略の立案が求められます。
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:
以下は、グラフに基づいた分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– この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（上昇、下降）ではなく、各項目間の相関性の強さを示しています。色が赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかな外れ値や急激な変動はヒートマップからは見受けられませんが、「個人WEI（経済的余裕）」と他の多くの項目が青色を示しており、負の相関があることを示しています。特に「個人WEI（心理的ストレス）」とは強い負の相関が見られます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色が濃い赤のプロットは、項目間に高い正の相関があることを示しています。たとえば、「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間には非常に強い正の相関（0.91）が示されています。
– 青や薄い色のプロットは、弱い相関または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**:
– ヒートマップは時系列ではなく相関を示すものですが、全体的な関連性を理解するのに役立ちます。例えば、個人関連と社会関連のWEI項目間には多くの場合で中程度から高い正の相関があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」は全般的に他の指標と負の相関が見られ、特に「心理的ストレス」との強い負の関係（-0.23）が顕著です。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」はほぼすべての項目と強い正の相関を持ち、この指標が全体のWEIに対して非常に重要であることを示唆しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 社会的な指標が高まることで個々の幸福感や全体のWEIが高まる傾向があります。特に「共生・多様性・自由の保障」が重要な役割を果たしていることが示唆されます。
– 経済的に余裕があることが必ずしも主観的なストレスを減らすことに繋がらないというのは興味深い発見です。これにより、経済的成功だけでなく、社会的支援や文化的な要素の強化が必要であることが示唆されます。
このような相関分析は、戦略的な政策作成や新サービスの開発において非常に有用です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 各箱ひげ図は各カテゴリの分布を示しており、トレンドとしては全体的に大きな上昇や下降は見られません。ただし、「個人WEI (心理的ストレス)」や「個人WEI (脳疲労度)」のスコアは他のカテゴリより低い傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「社会WEI (公正性・公正さ)」に外れ値が1つ観測されますが、全体の分布には大きな影響を与えていません。
3. **プロットや要素の意味**
– 各箱ひげ図はデータ分布の中央値、四分位範囲、および最小・最大値を表しています。色分けによって異なるWEIタイプがビジュアル的に区別されており、各カテゴリの比較が容易です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ期間内での異なるWEIタイプの分布の比較ですが、時系列データとしての分析はこのグラフでは制限されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI (脳疲労度)」と「個人WEI (心理的ストレス)」は同じ範囲でのスコアが低く、相関を示している可能性があります。全体的には、「持続可能性と自律性」に関連するスコアが高く、良好な状態を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の直感的な反応としては、「心理的ストレス」や「脳疲労度」のスコアが他より低いことが健康関連の懸念として浮かび上がる可能性があります。企業や社会が持続可能性と公平性に重きを置いている場合、これらの高いスコアはポジティブな影響を与える可能性があります。
### ビジネスや社会への影響
– ストレス管理や脳疲労度に対する対策を考慮する必要があります。
– 持続可能性や公平性に対する現状維持または更なる改善が重要とされます。
– グラフで明らかにされる領域を基にしたサービス開発の方向性が示唆されます。
この分析は各カテゴリのスコアを理解し、その背後にある要因をさらに探るための出発点となります。社会や企業の戦略策定に役立つデータを基にした洞察となります。
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、主成分分析（PCA）を用いた新サービスカテゴリの360日間にわたるデータの視覚化です。以下に視覚的特徴とそれによる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体として、データは右上から左下への広がりを見せていますが、明確な上昇や下降のトレンドは目立ちません。
– 横ばいや一定の周期性はこのプロットからは確認されにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 上側と右側にいくつかのデータ点が他と比較して離れていることがわかります。これらは可能性として外れ値と考えられ、注目すべき点かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットは、360日間のデータを第1主成分と第2主成分に沿って射影したものです。
– 第1主成分が62%の寄与率を持ち、データの分散の大部分を説明していることから、主要な特徴を内部で捉え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**:
– 主成分は時系列に依存せず、変数間の関係性を示しています。したがって、特定の時間に依存した関係性は直接示されていないです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが比較的斜めに分布していることから、第1主成分と第2主成分の間にはある程度の相関が存在する可能性があります。
– 散布の形から、緩やかな正の相関があると仮定できます。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**:
– ビジネスの観点から、この分析は新サービスの主要な特徴や顧客の反応を明らかにするのに役立ちます。
– 外れ値は特定の市場のニッチや、新しい戦略を試すべき領域を示しているかもしれません。
– 経験則として、主成分が高い寄与率を持つ場合、該当する成分を改善することで効率的な改善が期待できるため、ビジネスの方向性を決定する指針になるでしょう。
このグラフは、データの内部構造を理解し、ビジネス上の意思決定に活用するための視点を提供します。
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。