📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータに基づく分析結果は以下の通りです。
### 時系列推移とトレンド
– **総合WEIスコア**は、主に0.7から0.8の範囲内で推移し、日付が進むにつれて上昇傾向が見られます。特に、7月6日以降、スコアが上昇し0.87を超える日もあり、これが遅い時間帯にかけての上昇トレンドに寄与している可能性があります。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**も類似のトレンドを示しており、個人のウェルビーイングと社会的な側面の強さが総合スコアに寄与していると考えられます。
### 異常値
– 指摘された複数の日付の異常値は、外れ値として検出されていますが、その背景には何らかのイベントや政策変更が影響している可能性があります。
– 特に、7月6日に見られる高いスコア（0.87, 0.86）は、特定の政策発表や社会的イベント（例えば、経済改善や大規模な公的介入）があったのかもしれません。
– 逆に、7月6日午前中の低いスコア(0.68, 0.69)は、何らかの短期的な問題が発生した可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– STL分解から示唆される長期的なトレンドとしては、社会の持続可能性やインフラが改善していく中で、全体のスコアが徐々に上昇していることがわかります。季節性はあまり示唆されておらず、残差は比較的安定しているため、データ全体の変化は長期的な要因によるものである可能性が高いです。
### 項目間の相関
– 各カテゴリー間の相関を見ると、**社会的な持続可能性**と**公平性・公正さ**の間に強い正の相関が見られます。これは、持続可能な社会の基盤整備が公平性を高める要因となっていることを意味します。
– **経済的余裕**と**個人健康**の相関が強いことも示されており、個人の財政状態が健康に直結していることを示唆しています。
### データ分布
– 箱ひげ図で見ると、**個人平均**と**社会平均**は、よく似た中央値を持ちながらも、社会的評価のバラツキがやや大きく外れ値が多い傾向にあります。これは個人のウェルビーイングが比較的一様であり、社会的影響がより大きく変化することを示す可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCAの結果から、第一主要成分（PC1）が61%を占めており、全体のデータ変動の大部分を説明しています。これは、可能性として、全体のWEIスコアが社会的要因に強く駆動されていることを示唆しています。
– 第二主要成分（PC2）は13%を占めており、個人の健康状態とストレスが変動に寄与している可能性があります。
これらの分析から、データ全体のウェルビーイングスコアは社会的要因の改善とともに向上し、一部の重要な日付を除いて、個人履歴の改善が寄与していることが示唆されます。異常値や外れ値は、その原因を究明するために更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:
1. **トレンド**
– 初期の期間（2025年7月〜10月）は、実績データが0.8付近でほぼ水平に推移しています。次の期間（約半年後）には、前年データが急激に増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値は表示されていませんが、初期の予測データスパンが実績から離れています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点（実績）と緑の点（前年）が、時間の経過に伴うWEIスコアの変動を示しています。
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰）は比較的安定した上昇予測を行っています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績データと前年データは継続的な着実な変化を示していますが、予測はそれに対応していません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データは予測値とは相関が見られませんが、前年のデータは予測範囲内に近づいています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績値の安定性に対して、前年の急上昇は注目に値し、ビジネス成長の可能性を示唆します。予測がこの急変に対応しきれていないため、予測手法やパラメータの見直しが必要かもしれません。迅速な対応が競争優位性を高める材料になる可能性があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側では、実績データ（青色）は0.8から始まり、軽微な変動を見せていますが、全体として大きな変化は見られません。
– グラフの右側で、前年度（緑色）データは0.6から0.8の間に集中しており、前年に比べて新しい期間の平均スコアが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**
– 異常値としてマーキングされた黒丸が一つ見られ、これが統計的に注目すべきデータポイントを示していると考えられます。
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、信頼できる実際のスコアを表しています。
– 緑色の丸は前年度データで、過去の比較に利用可能です。
– 予測データは赤×で示され、異なる回帰手法によって計算された予測線（灰色、ピンク、紫）がそれぞれ将来のスコア推移を示しています。
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が入り交じっており、様々な予測手法が異なる精度で未来のスコアを予測していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布としては、実績データは比較的一貫していて、外れ値は非常に限られています。
– 前年度のデータと現在のデータの相関を分析することで、季節性や周期性があるかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネスインパクト**
– 人間が直感的に感じることとして、新サービスの評価は比較的一定しており、予測モデルが出すスコアも大きなブレがないため、予測の信憑性は高いと見受けられます。
– ビジネス的には、予測によるスコア推移が継続的に改善するなら、新サービスの価値が増大していると解釈でき、新たな投資機会としてのアピール材料になりえます。
このグラフは視覚的に特定の予測モデルの有効性を強調しており、データに基づいた戦略的な意思決定に役立つと言えるでしょう。
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:
このグラフを分析します。
### 1. トレンド
– **左側（2025年）**: 実績値はおおむね横ばいですが、小さな変動があります。
– **右側（2026年）**: 強い上昇トレンドが見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフ左側に黒い円で示される異常値がありますが、そこで大きな変動は見られません。
– 全体的に急激な変動は少ないです。
### 3. 各プロットや要素
– **青い点**: 実績値を示しており、実際のデータの推移を表します。
– **緑の点**: 前年データですが、現データとの密度が異なっています。
– **紫色やピンクの線**: 予測モデルによる推定値ですが、散布が狭く、予測範囲が特定されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各モデルの予測は狭い範囲で一致しており、信頼性が高い可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績値と前年のデータに相関が見られる可能性がありますが、詳細な解析が必要です。
### 6. 人間が直感的に感じることと影響
– 新サービスは右側で見られるように成長段階にあります。この上昇トレンドは市場での成功を示唆しており、投資や拡大戦略を進める上での重要な判断材料となるでしょう。
– 短期的には予測が信頼できそうなので安定した成長が見込まれるが、異常値への配慮が必要です。
全体としてこのグラフは、新たなサービスが順調に成長していることを示唆し、多くの市場機会を提供していると考えられます。
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:
このグラフは、新サービスカテゴリにおける個人の経済的余裕（WEIスコア）の時系列散布図を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフの初期（2025年7月頃）において、WEIスコアは約0.8で安定していますが、その後予測（紫線）が示すように急激に減少しています。
– 2026年に向かうにつれ、予測データは約0.6付近で安定しているように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のグラフにはいくつかの異常値（黒い丸）が見られます。
– 特に、予測モデルが導いた値が大きく下振れして異常値と一致しているのが特徴的です。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青い点で、予測データには異なる予測モデルが使われており、紫の線で示されています。
– 異常値は黒い円で示され、特定の時点での予測との偏差を表しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績と異なる数値間での比較が行われており、特に初期において予測と実績の乖離が見られます。
– 最初の数ヶ月に予測（実績がない部分）が急激に変化していることから、その乖離を埋める要素が何なのかを検討する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは時期によりかなり変化していることから、予測と実績の誤差を次のステップとして検証することが考えられます。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネスへの影響**
– グラフが示すように、予測される経済的余裕が短期間で低下するというのは、将来的な経済不安の示唆がある可能性があります。
– これにより、新サービスの導入が急激な変動を引き起こす可能性があることに注目する必要があります。企業はこの知見を活用してリスク管理やサービス戦略を再検討することが重要です。
このグラフは、経済的変動の具体的な影響をモデル化し、社会的およびビジネスの両面でのインパクトを予測するための一助となります。
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:
このグラフから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 全体的なトレンドは期間の初期から中期にかけてのところだけが表示されており、データの表示がありません。開始時にはデータが集中していますが、その後、ギャップが存在し再び終わりにデータが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイントでは一部に異常値が見られます。これらは通常の範囲から外れていますが、具体的なパターンは見えません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青のプロット）は初期に固まっています。
– 前年比較と予測範囲が終わりのほうに見られますが、途中の期間が欠けています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データ自体がない期間が存在するため、時系列データ間の直接的な相関は見いだせません。また、予測と実績の関係性は不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 年度初期のデータは比較的密集しているが、その後の分布は不明です。
6. **直感やビジネスインパクトに関する洞察**
– データのギャップから、特定の時期にはデータ収集または表示が行われなかった可能性があります。
– 初期データの密集は、サービス開始時などのパフォーマンスを示しているかもしれません。
– 社会やビジネス的には、健康状態の変化やトレンドをより継続的に把握することが重要であり、データの中断はそれを難しくする可能性があります。
データのギャップを埋めることによって、より納得のいく分析が可能になるでしょう。
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:
このグラフは、新サービスのカテゴリにおける個人のWEI（心理的ストレス）スコアの時系列散布図です。以下に分析を行い、その結果を示します。
1. **トレンド**
– グラフの前半部分（2025年）は、WEIスコアが高く、非常に狭い範囲にプロットされています。後半部分（2026年）は、スコアが下がり、やや分散している様子が見られます。
– 期間全体における明確なトレンドとしては、スコアの低下が挙げられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の部分には異常値がいくつか存在していますが、全体的に密集しています。
– 異常値は「実績」データに頻繁に見られ、予測データ（特に線形回帰やランダムフォレスト回帰）から外れた値もあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは「実績」で、WEIスコアを示します。
– マゼンタ、緑、水色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）による予測を示しています。
– 黒で囲まれた異常値は、通常の範囲を大きく外れたデータポイントを特定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 比較いる予測（前年度と比較）は、2026年の前半の実績と非常に一致していることが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 小さな変動がほとんどないことから、全体のデータは一貫して高いストレスレベルを維持した後、減少しています。これは改善の兆しを示している可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**
– このデータが示唆するのは、サービスの導入後の初期段階では高いストレスを伴うものの、時間の経過とともにユーザーが慣れてストレスが減少していく可能性です。
– ビジネスにおいては、導入初期におけるユーザー調整が鍵であることが示唆されます。ユーザーエクスペリエンスを向上させることで早期のストレス軽減が見込まれます。
この分析により、個人のストレス管理とサービスの改良を同時に行うことが、持続可能なユーザーエンゲージメントに繋がる可能性があります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）が非常に初期の期間に集中しており、ほぼ横ばいの状態です。
– 中盤以降の予測値（ピンクと紫の線）は、安定して高い値を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値とされるポイントが1つ（緑の輪郭）確認できますが、この外れ値は初期のデータ群に含まれています。
– 急激な変動は特に目立ちません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を表しており、過去のデータとして安定しています。
– 線形回帰（黄）、決定木回帰（ピンク）、ランダムフォレスト回帰（紫）の予測値は中盤以降を示してます。
– 緑の点は前年の比較用データ。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の実績値と中盤以降の予測値は異なる傾向を示しており、予測は実績を基に、予測モデルを用いてより高い自由度と自治スコアを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データと予測データとの間で大きな乖離があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフは、新しいサービスが初期の実績に対して予測的に大きく改善されることを示唆しています。ビジネスの視点から見れば、製品やサービスの導入初期には低調であったものの、改善プロセスや技術の適用により、急激にパフォーマンスが向上すると予測されています。
– 消費者にとっては、今後のサービスに対する期待感を高めることができ、事業者にとっては、予測値に基づいた戦略的な意思決定を促進する可能性があります。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは360日間を対象としており、実績値は初期の段階では高く維持されています（約0.8から0.9の間）。その後、データがありませんが、後半に別のデータセットがあり、こちらも高いスコアを示しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにおいて、異常値として示されている黒丸がありますが、大きな外れは見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青色プロット（実績AI）**: 最初のころの実際のスコアを示しています。
– **緑色プロット（前年AI）**: 後半の別の時系列として前年のデータを示しています。
– **予測ライン（紫と赤のX）**: 線形回帰、決定木、ランダムフォレストによる予測が表示されています。これらは初期の実績値をもとに予測がされていますが、その後のデータとの直接の比較は難しい状態です。
– **グレーの範囲**: 予測の不確かさを示し、標準偏差の範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の実績データと後半の前年データがあるため、両者を比較して、サービスの安定性や変化を評価するべきです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データは比較的高いスコアで安定しており、それに基づく複数の予測が行われています。
– 後半の前年データも高いスコアを維持していることから、サービスの公平性は比較的高いと推測できます。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**:
– 初期の高い実績スコアと後半の高い前年スコアが示すように、この新サービスは公平性の評価において高い水準を維持していると考えられます。
– 社会において公平性や公正さを維持することは信頼を強め、顧客やパートナーからの支持を得るための重要な要因となります。
– 異常値が少なく、安定したスコアが予測されていることから、サービスの持続的な信頼性が高く評価できると感じるでしょう。
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:
このグラフは、社会WEI（持続可能性と自治性）のスコアを示しています。以下に、視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフには二つの主要な時期が見られます。
– 最初の時期（2025-07から2025-09）は、スコアが高く安定しています（約0.8から1.0）。
– 次の時期（2026-06頃）はスコアがやや低下していますが、まだ高いレベルを維持しています（約0.75以上）。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータには外れ値（異常値）が見られ、1.0に近いものもあります。
– 急激な変動は特に見られませんが、データ範囲が二つの期間に分かれている点が特徴的です。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データを示し、濃い緑のプロットは前年の比較データを示しています。
– 緑の明るいプロットは前年と比較したときの昨年のデータを示しています。
– 紫の線はランダムフォレストによる予測、ピンクの線は他の予測法を示していますが、最終的なスコアには大きな差異はありません。
4. **時系列データの関係性**
– 二つの異なる期間のスコアが明確に分かれているため、時期の影響や環境の変化を反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値を除けば、全体的に高いスコアを維持しており、持続可能性と自治性が高いことを示しています。
6. **直感的な感じと影響**
– 一般的に、社会WEIスコアが高いことは、持続可能な新サービスの導入が順調であることを示唆しています。
– 初期の異常な高スコアは、新サービスにおける予想以上の成果や期待を反映している可能性もあります。
– 社会的にも良好な状況であることが示唆され、新規サービスが市場や社会に良い影響を与えていると考えられます。
全体として、このグラフは新サービスが持続可能性と自治性をうまく達成していることを示しており、さらなる成長の余地と可能性を示唆しています。
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:
このグラフを分析すると以下の点に注目できます：
1. **トレンド**:
– 最初の半年間（2025年7月から12月）はWEIスコアが0.8から1.0の範囲で安定している。
– 2026年に入って急速にスコアが上昇しているように見受けられるが、詳細なデータポイントは1ヶ月前後で密集しており、公平なトレンドとしての査定に一部は異常に見える部分が含まれている。
2. **外れ値や急激な変動**:
– スコアの急激な変動がグラフの始まりと始まりと2026年1月以降に見られる。
– 特に、2026年1月から2月にかけてのスコア上昇は顕著。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の実績データが前半期に集中して配置されている。
– 線形回帰（青）、決定木回帰（紫）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）は予測として離れているが、実際の結果と比較して全般的に近似している。
– 「異常値」は黒丸で示され、特に開始と終了あたりのデータポイントに集中。これがデータの不均一性や特異なイベントの存在を示唆。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データ（青）と予想（赤）には少しの差異が見られるが、時間が進むにつれその差異は狭まる。
– 予測データを通じて異なるアルゴリズムのパフォーマンス比較が可能であり、特に2026年の予測精度向上が顕著。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データプロットがWEIスコア0.8付近に密集していることから、全体的に高水準で安定している印象を受ける。
– スコア範囲が狭いため、分布の際立った偏しなどは見られない。
6. **人間が直感的に感じることおよび影響**:
– グラフはサービスのレベルが全般的に高く維持されていることを示しており、ビジネスや社会基盤としての信頼性の高さを示唆。
– 2026年1月以降に見られるスコアの急上昇は、新しい施策や改善活動の成功を暗示し、教育機会の増大や社会インフラの強化が想定される。
全体として、このグラフは安定した高いサービスレベルを示し、また2026年にかけての改善可能性も感じさせる。ただし、異常な急上昇については詳細なバックグラウンド分析が必要です。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく洞察です。
1. トレンド:
– グラフの左側における実際のデータ（青色）が密集していますが、全体としては横ばいの傾向が見られます。
– 予測AIの結果は異なるアルゴリズムを用いた3本の予測線として示され、直線回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰のラインがそれぞれ展開しています。
– 予測の広がり（灰色の範囲）は比較的広いため、予測の不確実性が示唆されます。
2. 外れ値や急激な変動:
– 幾つかの外れ値が青い丸の中に黒い縁取りで示されていますが、これらの外れ値はデータセット全体で確認され、頻発しているため、一貫性がないことがわかります。
3. プロットや要素の意味:
– 青い点は実績を示し、緑の点は前年の比較データを表しています。
– 複数の予測モデル（紫、ピンク、緑のライン）は今後の動向を示唆し、それぞれ異なる傾向を持っています。
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は全体的な長期的な傾向を視覚化していますが、相関が低く、異なる動きがあります。
– 予測データは特定のアルゴリズムに基づいた将来予測を提供していますが、どのモデルも一貫性のある傾向を示していないように見えます。
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強い相関は見られません。データの不確実性が強調されます。
6. 直感的な洞察と影響:
– 直感的には、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコアが直近のデータではあまり向上していないように見えます。これに対して、予測モデルは異なる動向を提示しており、政策立案や予算配分に多様な示唆を与える可能性があります。
– ビジネスや社会的には、このスコアが安定していないことが課題であり、持続可能性への取り組みや多様なアプローチが必要とされています。企業戦略や公共政策の形成において、予測の不確実性を考慮した慎重な決定が求められます。
全体として、このグラフは多様なデータと予測を包含しており、重要な意思決定プロセスにおける多面的な評価が必要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 全体的に、7月1日から9日にかけて色の変化（紫から黄緑への移行）が見られます。これは、WEIスコアの向上を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日と7月7日に急激なスコアの上昇が見られます。この期間が特に重要なイベントや要因と関連している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡はWEIスコアの高低を示しています。紫が低く、黄色に近づくほど高スコアを示します。時間帯ごとにスコアの変化が視覚化されています。
4. **複数の時系列データ**
– 時間帯によって異なるスコアが記録されており、朝の8時から夜の23時まで、時間帯ごとのスコアの変化が見られます。多くの時間帯でスコアの向上が一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとのスコアの変動があるものの、特定の時間には高スコアが集中的に存在しています。特に、朝の8時と夜の19時付近でのスコア上昇が目立ちます。
6. **人間の直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 人々は特に活発に活動する時間帯（朝と夜）にスコアが高いことから、新たなサービスの利用者が増加していることを示唆している可能性があります。この結果は、サービス提供のピーク時間を考慮するための指針として役立つでしょう。また、新サービスがユーザーの関心を引いている可能性もあり、さらなるプロモーションや改善に繋げる基礎情報として活用できます。
この分析が新サービスの戦略的な改善やマーケティング活動に役立つことを期待します。
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:
このヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとの色の変化が見られますが、特定の方向への明確なトレンド（上昇や下降）は確認しづらいです。日付の進行に伴う周期的なパターンはありませんが、各時間帯や日による変化があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯で極端に低い（濃い紫色など）または高い（黄色）スコアが見られ、これが外れ値や異常な変動を示している可能性があります。たとえば、7月6日や7月7日には特定の時間に急激な変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示しており、濃い紫は低スコア、明るい黄色は高スコアを意味します。各日付ごとに時間帯毎のスコアが視覚的に比較可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯でのスコアが異なる色を示しており、例えば高得点が出る時間帯が特定の日に似通っているかを検討することで、パターンを理解する手助けになります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によるスコアの分布に一定の特徴がありますが、一見したところ特定の相関パターンは見つかりにくいです。これらは詳細な統計分析を通じて明らかにされるかもしれません。
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**:
– このグラフは、サービス利用の時間帯によるパフォーマンスや評価の違いを示唆しています。特定の時間帯に集中して評価が低下または改善する場合、それに基づいたサービスの改善策やマーケティング戦略が考えられます。
– これらのスコアは顧客満足度やサービス利用の効率性に影響を与える可能性があり、ビジネス戦略を策定する際の重要な指標となり得ます。
全体的に、ヒートマップは時系列データを視覚的に直感的に理解するのに役立ち、特にサービス改善のための行動を促す情報を提供しています。
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、グラフの分析と洞察です：
1. **トレンド**:
– 時系列ヒートマップでは、日ごとや時間帯ごとのスコア変動が視覚化されています。
– 7月6日から7日にかけて、全体的にスコアが高くなっていることが確認できます。これは日中と夕方の時間帯に特に顕著です。
– 色の変化から判断すると、周期的な変動というよりは、一時的な上昇と下降が見られるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日と7月7日には、特定の時間帯で高スコアが急増しています。
– 逆に7月4日午前にはスコアが低く、急激な変動が目立ちます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しています。黄色が最も高いスコアで、紫色が最も低いスコアを表しています。
– 色の変化は、時間帯ごとのスコアの違いを視覚的に示しており、日によってパターンが異なることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日におけるスコアの変化が時間帯によって異なっており、夕方や夜間に高スコアが多い傾向があります。
5. **相関関係や分布**:
– 日によってスコアが大きく異なるため、内部または外部の要因がスコアに影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ビジネスや社会への影響として、特定の時間帯や日におけるスコア上昇が、ユーザーの活動やサービスの利用に関する何らかの動機づけ（例えば、プロモーションやイベント）が影響している可能性が考えられます。
– 新しいサービスが導入された際に、ユーザーがどの時間帯により興味を示すかを示しており、マーケティング活動の調整に役立つ情報を提供しています。
このヒートマップは、特に特定の日や時間帯に注目して詳細な分析を行うための有効なツールです。
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:
この相関ヒートマップは、複数のWEI項目間の相関関係を示しており、各項目の関連性を視覚的に分析するためのものです。以下に視覚的な特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**
– 直接のトレンドを示すものではありませんが、期間内の各項目の安定した相関関係を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 関連性が低い相関を示す青いセルがいくつか見られます（例: 個人WEI（経済的余裕）と他の項目全般）。
3. **各プロットの意味**
– 濃い赤色のセルは強い正の相関を、濃い青色のセルは負の相関を示しています。
– たとえば、個人WEI平均と総合WEIは0.90と非常に高い相関を持っており、両者の関係が強いことを表しています。
4. **複数時系列データの関係性**
– 個人、社会、総合の各カテゴリー間での相関が見られます。総合WEIはほぼ全ての他の項目と高い正の相関を持っています。
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）は0.91という非常に強い相関がありますが、一方で、個人WEI（経済的余裕）と他の項目では低めの相関が多いです。
6. **直感とビジネス/社会への影響**
– 強い相関が見られる項目間（例: 総合WEIと個人WEI平均）の関連性は、サービスの設計や改善の指針となる可能性があります。
– 経済的要因が個人および社会的なWEIに与える影響が相対的に低いことから、経済的支援以上のサポートが求められるかもしれません。
– 強い相関を活用し、サービス戦略を策定することで、より一貫したサービス提供が期待できます。
このヒートマップから、個人と社会の様々な側面がどのように関連し、総合的なWEIに影響するかを理解することで、サービスの向上に貢献でき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:
この箱ひげ図は、新サービスに関する異なるWEIタイプのスコア分布を比較しています。以下に分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 個々のWEIタイプに特定のトレンドは見られず、各タイプは独立したスコア分布を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI平均」や「社会WEI（持続可能性と自治性）」のカテゴリで外れ値が見られます。これらはスコアが通常範囲よりも低い例を示しており、特定のサブカテゴリでのパフォーマンスの課題を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげ図は、WEIスコアの中央値（箱内の太い横線）、四分位範囲（箱の上下）、およびスコアの全体的な分布（ひげ）を示しています。
– 色の違いは異なるWEIタイプを視覚的に区別するためのものです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時系列データの関係性は明示されていませんが、同じ尺度上での比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（自由度と自治）」などは平均よりも高いスコアを示している一方で、分散も小さいです。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は中央寄りのスコアながら広い分布を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 個人や社会レベルでの心理的ストレスや自治への関心がスコアに反映されているようです。
– 高スコアを持つカテゴリは、利用者の満足度や社会的受容度が高い可能性があり、この情報は新サービスの改善やマーケティング戦略に役立つでしょう。
– 外れ値のカテゴリにおける改善は、新サービスの全体的な優良性を高める上で重要です。
この分析は、提供される新サービスが多様な要素に基づいて評価されていることを強調しており、特定の領域で改善することで全体的なユーザー体験を向上させる可能性を示唆しています。
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**:
– 第1主成分（横軸）と第2主成分（縦軸）の両方において明確なトレンドは見られません。ただし、プロット全体としては広がりがあり、多様性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上や左上に見られるプロットは、他の点群からやや離れているため、潜在的な外れ値と考えられます。これらは特殊な特徴を持つサービスを示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色や密度の強調はないため、各プロットは等しい重要性を持っていると仮定できます。各点は、おそらく異なるサービスの特性またはパフォーマンスを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各プロットは360日間のデータを基にしたPCAの結果を表すため、明確な時系列の関係性はありません。ただし、低次元においてデータの多様性を可視化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分の寄与率（61%）が高いため、この軸がデータの多くの情報を捉えていることが示唆されます。第2主成分はさらに13%を説明し、互いに独立した特徴を補完しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– データは新しいサービスに関わるものであるため、サービスの多様性や市場での位置づけを示しています。異なる主成分のスコアは、異なる市場ニーズやセグメントを示唆している可能性があります。ビジネス上では、異常値を持つサービスが革新またはリスクとして特定され、新たなビジネス戦略や市場対応の機会を提供する可能性があります。
この分析により、新サービスの特徴や市場での相対的なポジショニングについて、より深い理解が得られるでしょう。
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。