📊 データ分析（GPT-4.1による）
解析を行い、提供されたWEIスコアデータを総合的に検討した結果、以下の重点を含む見解が得られました。
### 時系列推移
**総合WEIスコア**は7月5日まで横ばいで推移し、その後7月6日から大幅に増加。特に7月6日夜間のスコアが突出しています (0.87, 0.86)。これは7月7日以降も高水準で維持されています。**個人WEI平均**と**社会WEI平均**も同様の動きを示しており、全体トレンドとしては7月6日以前はやや低調であったが、その後急激に改善しています。個人WEIと社会WEI共にスコア上昇が顕著で、特に社会WEIにおける持続可能性や共生スコアの向上がその一因と考えられます。
### 異常値
**7月6日夜**の異常スコア（0.87, 0.86）は特に社会WEIでのスコアの急上昇に関連している可能性があり、このタイミングでの社会基盤や多様性に関するポリシーが変更された可能性があります。異常値は、なぜその日特に高いスコアになったのかを探るきっかけとして、政策変更やイベントなどがあったかを確認すべき重要な指標として見るべきです。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
STL分解により、トレンド成分は7月6日から向上し続け、季節性は明確に表れませんが、急激な上昇の前後にはノイズと捉えられる小さな変動が観察されます。これは一時的なイベントや社会的影響があったことを示唆します。
### 項目間の相関
相関分析を行うことで、**社会的公平性**と**持続可能性**が非常に強く関連していることが示され、これが総合スコアの向上に寄与した可能性があります。特に、社会的指標が高いほど、総合スコアも良好である傾向が顕著です。
### データ分布
箱ひげ図の観察により、**持続可能性**と**社会基盤や教育機会**のスコアは全体的に高めで外れ値も少ない。一方で、**心理的ストレス**のばらつきは大きく、外れ値が目立ちます。これは個人の精神的状況が長期的なスコアにばらつきの原因となっていることを示唆します。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析の結果、**PC1**の寄与率が60%と高く、主要な変動要因を包含していることがわかります。PC1は主に**持続可能性**と**社会的公平性**に関連。そのため、これらの領域の改善は総合スコアに大きく寄与する可能性があります。
総括すると、7月6日以降の急激なスコア改善には、社会的要因が大きな影響を与えており、これに関する具体的な政策実施や社会イベントが影響している可能性があります。今後の分析では、それらのイベントや政策の特定と影響度を深堀りして調査することが重要となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期データ（青い点）は横ばいで推移していますが、評価日が進むにつれて若干の変動が見られます。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰）は、初期の観測値から急上昇し、評価期間後半には高いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データにいくつかの外れ値があり、これが黒い円で強調されています。
– 急激な変動は見られないものの、データは非常に狭い範囲で変動しています。
3. **各プロットの意味**
– 青い点は実績値を示し、黒い円は外れ値を示しています。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰の予測を表しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは横ばいに推移しているのに対し、予測データはその後急上昇することが示され、二つのデータセットに大きな乖離があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは密集し、狭い範囲での変動のみが観察されます。
– 予測と実際の乖離が想定されますが、予測値はより高いスコアを目指しているように見えます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、予測モデルが将来的にサービスが改善することを示唆している点です。このようなポジティブな予測は、新サービスの導入や改良が期待されている可能性を示唆します。
– 新サービスが順調に評価されれば、ビジネスは成長し、競争力が高まる可能性があります。しかし、予測値と実績値の乖離を埋めるためには、実際の改善策が必要です。
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:
この視覚データから次の洞察が得られます：
1. **トレンド**:
– 実績（青の点）は7月初旬から中旬にかけて横ばいから若干の下降トレンドを示しています。
– 予測（様々な方法の線）は主に一定で、時間の経過とともに一部は上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として示されている点（黒い円で囲まれている）があり、これは他のデータポイントと比べて異なりますが、全体的なトレンドには大きな影響はないようです。
3. **要素の意味**:
– 青い点は実際のデータを示し、黒い円は異常値を示しています。
– 線は異なる予測モデルによる予測を示しています：
– 紫色のラインは「ランダムフォレスト回帰」による予測。
– 他にも、線形回帰と決定木回帰が平行に表示されており、大きな変動がないことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルの違いに関わらず、ほぼ同様の結果が示されています。これは、実績データに関する各モデルの予測の自信が強い可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一貫しており、集中しているが若干の下降傾向を持っています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 現在の実績に対する予測は堅実であると見受けられますが、実績が予測から外れる異常値については分析が必要です。
– 予測の不確実性が低いことから、新サービスの市場やパフォーマンスが安定している可能性があります。ただし、実績データが最終的な予測よりも低い傾向を示しているため、今後のパフォーマンス改善が必要とされるかもしれません。
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:
このグラフは、30日間の社会WEI平均スコアを示す時系列散布図です。
1. **トレンド:**
– 実績AIのプロットは軽微な上昇トレンドを示しています。スコアは0.7から0.9付近まで上昇しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は比較的フラットな傾向を示し、0.8から1.0の間を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績データにはいくつかの外れ値があり、それらは黒い縁取りで示されています。これは予測に対して異常とも言える動きをしています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績データで、黒い縁取りは外れ値を示しています。
– グレーの区域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:**
– 実績データは予測の範囲内に留まっていますが、いくつかの外れ値はそれを超えています。
– 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）の結果は一致しており、安定した予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは上昇傾向であり、予測モデルも安定した高めのスコアを示していますが、外れ値により予測と実績の乖離が一部見受けられます。
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:**
– 新サービスのパフォーマンスは全体として良好で、社会的な影響もポジティブと言えるでしょう。
– ただし、特定の日には予期せぬ変動があり、外部要因が影響している可能性があります。これらの外れ値によりビジネス戦略や予測の見直しが求められるかもしれません。
このグラフから、実績や予測の信頼性を確認し計画に活かすことが重要です。
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、新サービスの個人WEI（経済的余裕）スコアの30日間の推移を示しています。以下のポイントに基づいて分析します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、期間の初めに約0.75から0.8の範囲で横ばいです。
– 予測データ（赤い ×）は徐々に下降傾向が見られ、特にランダムフォレスト回帰（紫色の線）ではより顕著な下降が予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数の実績点が外れ値として認識されていますが、それらは範囲内に収まっています。
– 急激な変動は、特に予測データにおいて、今後のデータの変動が予測されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点：実際の実績を示す。
– 赤い ×：予測値を示す。
– 黒い円：外れ値を示す。
– グレーの範囲：予測の不確かさ範囲を示す。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは比較的一定である一方、予測データは下降しており、実績と予測の間にギャップが生じています。
– おそらく、新サービスのユーザーが増えるか、利用パターンが変わる予測が反映されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的安定していますが、予測データは変動しやすいことを示しています。
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**:
– 人々は、新サービスの経済的余裕が安定しているが、将来的にリスクが増大すると直感的に感じるかもしれません。
– ビジネスへの影響として、サービスの改善やマーケティング戦略の見直しが必要かもしれません。特に新サービスの持続可能性や市場投入後の消費者反応を考慮に入れる必要があります。
この分析から、新サービスの開発チームは、サービス改善のための具体的な行動を検討することが重要です。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– **実績（青のプロット）**: おおむね0.6から0.8の間での変動が見られ、特に顕著な上昇や下降はなく横ばいの傾向があります。
– **予測（異なる色の線）**: 線型回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測において、長期的には微増または横ばい傾向が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **外れ値（黒枠の円）**: いくつかの外れ値があります。これらは予測不可能なイベントやデータエラー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**:
– **青のプロット**: 実績値（実績AI）を表しています。
– **不確かさ範囲（グレーのシェーディング）**: 予測の不確かさを示し、どれだけの予測が信頼できるかを可視化しています。
– **さまざまな色の線**: 予測手法ごとの異なる予測結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法ごとの予測傾向が似通っていることから、予測手法が安定していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定の範囲内に収まり、予測とも大きく外れることが少ないです。これはデータが平均的な健康状態の範囲内に保たれている可能性を示しています。
6. **直感的洞察と影響**:
– **人間の直感的反応**: データが一定の安定性を保っていることから、安心感を与える一方で、外れ値があることにより、一部の健康状態の変動が無視できないことも示しています。
– **ビジネスや社会への影響**: 健康管理サービスを提供する場合、このデータは比較的安定したパフォーマンスを示していると見なすことができます。外れ値に対処するための柔軟なフィードバックメカニズムが役立つでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 実績（青色）はおおよそ横ばいですが、期間の終わりに向けて少し上昇する傾向があります。
– 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平坦で、特に大きな変動が見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 序盤にいくつかの外れ値が観察されますが、その後は安定しています。
– 外れ値は異常値として強調されています。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績データであり、日々の心理的ストレスレベルを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、主にxAI/3σで囲まれています。
– カラフルな線は異なる回帰モデルによる予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、予測値が実績と大きく乖離しない範囲で一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は比較的安定した範囲内にありますが、一部の日において不規則なピークがあります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– このグラフを見ると、一部の日に心理的ストレスが高くなることを示唆していますが、全体としては安定しています。
– ビジネス面では、一部の異常値は特定の外部要因による影響と考えられ、これに対する対応が必要かもしれません。
– 安定した予測モデルは、今後のサービス改善に役立つ可能性があります。特にストレス管理への対策が講じられる場合、予測の精度が向上す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:
1. **トレンド**
– 初期のデータポイントは大きくばらついていますが、全体的に横ばいの傾向が見られます。
– 時間が経つにつれて、予測では安定的に上昇し、その後水平になります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにおいて、いくつかの外れ値が確認できます。そのため、不確かさや一時的な変動が存在することを示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示しており、時系列の初期に集約されています。
– 黒い円で囲まれた部分は異常値です。
– グラフの左部分は灰色で、予測の不確かさの範囲を示しています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に対応した異なる色の線が描かれています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なる予測曲線が3種類ありますが、ランダムフォレスト回帰が実績に最も近い推移をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実データの分布はやや不規則ですが、予測モデルはより規則的なトレンドを描いています。
6. **直感やビジネス/社会への影響**
– 実績データにおける不安定さや外れ値の存在から、新サービス導入初期の混乱や試行錯誤の可能性が感じられます。
– 予測モデルの安定した上昇は、ロードマップや計画の整備が進み、サービスが成熟する可能性を示唆しています。
– これは、サービス提供者にとって、初期の課題を乗り越えた後に成長が期待されるフェーズに向かっていることを示しており、改善や計画の再評価の重要性を教えてくれます。
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:
このグラフを分析すると、以下の点が浮かび上がります。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は評価開始後すぐに収集され、その後、データ収集されていないため、トレンドをはっきりと確認することは難しいですが、データの分布はやや上向きの傾向があります。
– 予測データ（ピンクの線）は、時間が進むにつれて安定しており、上下に大きく変動することなく高い数値を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中にいくつかの外れ値（黒い円で囲まれた青い点）があり、これがデータのばらつきを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のAIによるWEIスコアの測定結果を示しており、個々のデータポイントの観測値を表しています。
– ピンクの線は「ランダムフォレスト回帰」による予測を表し、他の色の予測（緑や水色）と比べることで予測手法間の比較ができるかと思います。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測方法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は全て同じ範囲内に収まっていますが、ランダムフォレストの予測が他より高い数値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは全体的にばらつきがありつつ、0.6から1.0のスコアレンジに集中しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**:
– 実績データがばらついているにもかかわらず、予測モデルの結果が安定しており、特定の期間以降データがないことから、データ収集やモデルフィッティングにおける見落としが懸念される可能性があります。
– ランダムフォレストが他の予測手法よりも高い評価スコアを付けていることから、この予測手法がより楽観的である可能性があります。
– 社会的に、こうしたWEI（公平性・公正さ）スコアの向上が示唆されることは、企業やサービスの評価向上に繋がる可能性があります。
このような分析を通じて、WEIスコアの管理と改善に役立てることができるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初の数日間でWEIスコアは急速に上昇しています。その後、横ばい状態になり、比較的一定の高いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階で数件の外れ値が見受けられますが、その後は外れ値は見られず、スコアは安定しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績（実績AI）は青色の点で示されています。これらはデータの実際の観測結果です。
– 外れ値は黒い円で囲まれており、注意すべきポイントです。
– 予測の不確かさ範囲がグレーで示されており、この範囲内での変動が許容されることを意味します。
– 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）の異なる線が示されていますが、全体的に近しい値を予測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**
– 時系列データとして、実際の測定値と予測値が含まれています。実測値と予測値の間に大きな乖離は見られず、予測モデルが効果的に機能していると評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最初の増加後、WEIスコアは安定して高い水準で分布しており、これにより持続可能性と自治性が高い状態が維持されていることを示唆しています。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**
– 直感的には、新サービス開始直後こそスコアの変動があるものの、短期間でその評価が高まり安定したことは、新サービスが市場や社会に良い影響を与える可能性を示しています。
– 多様な予測モデルが高い精度で予測を行っているため、今後の持続可能な運営が期待されます。社会的自治性の確保や事業の持続可能な発展に寄与する可能性が高いです。
この分析を基に、関係者は新サービスの運営戦略を調整することで、社会的影響をさらに高めることができるでしょう。
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:
このグラフの分析結果を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 最初の10日間でWEIスコアは変動がありますが、全体的に0.6から0.8に上昇しています。
– その後は比較的安定し、スコアは0.8から1.0の範囲で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初期には外れ値が複数見られ、特に低いスコアで目立ちますが、その後外れ値は少なくなっています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績データで、最初は波があるものの、次第に安定しています。
– X印は予測値で、モデルが描く予測線に沿った動きです。
– 黒い円で囲まれた点が外れ値を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表しており、乱れが少なくなった印象です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測線が示されており、ランダムフォレスト回帰が最も滑らかで、他のモデルに比べ予測が安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 最初の期間における実績データと予測データのズレがありますが、時間が経つにつれ収束しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 初期の変動は新サービス導入時の試行錯誤や市場適応を表している可能性があります。
– その後の安定は、これらの試行が成功し、予測可能な運営体制が整ったことを示唆しています。
– サービスの成熟や市場の安定化を反映しており、教育や社会基盤の強化に寄与していると考えられます。
– 外れ値の減少は、サービスの改善や顧客適応の向上などを意味し、ビジネス運営の信頼性が増していることを示しています。
このグラフから、適切な予測モデルの選択と改善が、ビジネスや社会における新サービスの安定した提供に貢献していることが見て取れます。
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:
このグラフについて、以下のような分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期段階でスコアは0.6付近から始まり、その後0.8付近まで上昇し、比較的高いレベルで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データには多数の外れ値が見られます。これには黒い輪が付けられています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示しています。
– 紫、ライトブルー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）を表しています。
– グレーの帯は予測の不確かさを示し、範囲内に実績が多く収まっています。
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とかなりの部分で一致していますが、一部外れ値が予測範囲を超えています。
– 予測モデルが全体としては安定していることがわかりますが、一部の外れ値では差があることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測にはある程度の相関が見られ、外れ値が集中しているため、平均的にこの予測範囲内の実績が収まる傾向があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– ビジネスにとって、このスコアの安定は肯定的な指標であり、共生・多様性・自由の保障という社会的側面が一貫して満たされていることを示します。
– 外れ値の存在は、サービスの効果が時折ばらつくことを示唆し、それに対する対策の必要性を示しています。
– 全体として、予測モデルが堅調に機能していることは、新しいサービスに対する信頼度を高める可能性があります。
このような分析に基づき、戦略的なサービス向上策や次回の計画に活かすことができるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとに異なるパターンが見られます。特に7日から8日にかけて明るい色（高スコア）が現れており、一定の改善が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日を境に色が暗めから明るめに変わる部分が多いです。この日は急激な変化の可能性があり、特定の要因が影響を与えたかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しており、黄色や緑は高スコア、紫は低スコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに異なるパターンがあり、日によって時間帯に特定の傾向が集中して現れることがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高いスコアの時間帯は、特に7月6日から7月10日にかけて現れています。この期間は新しいサービスがより評価されたか、利用者が増えた可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響の洞察**:
– サービスの利用が特定の時間帯、そして特定の日において上昇していることは、プロモーションやキャンペーンの効果があるかもしれません。これにより企業はこの時間帯や日に注力することで効率的なリソース配分ができ、新たな施策の計画に役立てられます。
このヒートマップは、サービス利用のピーク時間を直感的に理解するのに役立ち、戦略的なビジネス展開の方向性を決定するのに有用です。
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:
以下は、この個人WEI平均スコアの時系列ヒートマップから得られる洞察です。
1. トレンド:
– 時間帯ごとに異なる色が示されており、これはスコアの時間帯別変動を示しています。
– 時間帯7時、8時にはスコアが低い時間が多く、16時以降にスコアが高くなる傾向があります。
2. 外れ値や急激な変動:
– 7月6日と7月7日に明るい黄色が見られ、高スコアのピークがあり、特定のイベントや要因が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:
– 色の濃淡はWEIスコアのレベルを示し、濃い紫は低いスコア、明るい黄や緑は高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:
– 異なる時間帯間に相関が見られ、特に16時以降に全体としてスコアが改善していることがわかります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 時間帯によるスコアの一様な変化ではなく、特定の日付や時間に集中してスコアの変動が観察されます。
6. 直感的な感覚およびビジネスや社会への影響:
– 人々は朝の時間帯よりも午後から夕方にかけて新サービスへの関心が高まっている可能性があります。
– ビジネス戦略として、夕方の利用促進キャンペーンや集中的なプロモーションを行うと効果的かもしれません。
このヒートマップはユーザーの活動やエンゲージメントの時期的な変動を理解し、サービス改善やマーケティングキャンペーンに役立てることができます。
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:
以下に、グラフの視覚的な特徴と洞察を示します：
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとに異なるパターンが見られます。特に8時と15時では後半が高いスコアになっており、この時間帯に著しいサービスの利用増加またはパフォーマンスの向上がある可能性があります。
– トレンドとしては、全体的には上昇傾向が認められます。特に7月6日以降の色は明るく、スコアが高く推移していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日から7月6日間の一部時間帯で急激なスコアの変動が確認できます。特に16時には最初と最後で色の違いが顕著であり、高低差の大きな変動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の密度と明るさは社会WEIスコアの高さを示しており、明るい黄色はスコアが高いことを示します。
– 特定の日付ごとに色が変化しており、このことは日によるパフォーマンスの変動または需要変動を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定時間帯（8時、15時、16時）での高いスコアが目立ちます。このナレッジは、新サービスの利用やアクセスが特定時間帯に集中していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明らかに、時間帯によるスコアの変動があり、特に特定の時間に高いスコアが多く見られるため、時間帯とスコアには強い相関関係があることがわかります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 人々は日中の勤務時間前後（8時と15時）に新サービスを利用する可能性が高く、これを踏まえたマーケティング戦略やサービス改善が考えられます。
– スコアが高い時間帯に合わせたキャンペーンの展開や、アクセス集中に対応するインフラ準備が求められるかもしれません。
– スコアの上昇はサービスへの関心が高いことを示しており、市場の成長や収益の増加が期待できます。
全体として、このヒートマップは新サービスの利用傾向や顧客行動を理解する上で価値のある情報を提供しています。このような洞察を活用して、ビジネス戦略をより効果的に調整することが可能です。
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:
このヒートマップは、WEI（おそらくウェルビーイング指標）の各項目間の相関関係を示しています。以下に視覚的特徴およびそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に新サービスに関連するWEI項目は、比較的高い相関を示しています。特に「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は非常に高い相関（0.91）を持っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」は、多くの他の項目と低い相関を示していますが、これが外れ値として興味深いです。他のWEI項目とは異なる動きをしている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤色は正の強い相関を、青色は負の相関または相関なしを示しています。「個人WEI（経済的余裕）」が他の項目（特に健康状態や心理的ストレス）と低い相関を示しているのは、他の要因から独立しているかもしれません。
4. **関係性**:
– 「個人WEI平均」と「社会WEI平均」には中程度の相関（0.69）があり、個人としてのウェルビーイングは社会的な要素にも影響を受けることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」は高い相関（0.85）を示しており、社会的包摂や自由に関連する要素が一致してい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**:
– 高度に相関しているWEI項目は、お互いに影響を及ぼす可能性が高いです。これは、新サービスの設計や政策立案において、特定の要素が他の要素にどのように影響するかを考慮する必要があることを示唆します。
– 「個人WEI（経済的余裕）」が他の項目と低い相関を持っていることは、経済的側面が独立している可能性を示し、特に政策の文脈での重点的な介入が必要かもしれません。
このヒートマップから得られる洞察は、新サービスのWEI項目がどのように相互に影響を与えるかを理解するうえで重要であり、今後の新サービスの改善や施策の方向性を検討する際の指針となります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 全体のWEIスコアは比較的高く、いずれも0.65以上で安定しています。明確な上昇や下降のトレンドは見られず、30日間の期間では横ばい状態と考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」では外れ値が見られます。このことは、一部のケースで通常の範囲を逸脱する高いスコアまたは低いスコアが存在することを示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 各箱（ボックス）は四分位範囲（IQR）を示し、中の線は中央値を示しています。箱の上下の線（ヒゲ）は、データの範囲を示しています。
– 色の濃淡が異なるところは、各WEIタイプの違いを視覚的に区別するためのもので、直接的な数値の差を示すものではありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIタイプは独立しており、比較することで異なる次元での評価が可能です。関連性を持つ場合には、それを示す別の分析が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIタイプ間に強い相関は見られませんが、各タイプは中程度から高スコアの範囲に密集し、分布のばらつきは比較的均一です。
6. **直感的でビジネスや社会への影響**
– 全体的に高いWEIスコアは、サービス評価が概ね良好であることを示唆しています。外れ値は個別事例の詳細な検討を必要とし、特定の領域での改善や重点的な施策が有効かもしれません。
– 一部のタイプでのばらつきは、サービスの一貫性に影響を与える可能性があり、改善の余地があります。
このように各WEIスコアの分布を理解することで、新サービスの評価や改善ポイントを把握するための貴重な洞察を得ることができます。
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、PCA（主成分分析）を用いて新サービスのデータを視覚化したものです。以下に視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– この散布図は、第1主成分と第2主成分でプロットされており、特定の上昇や下降トレンドは見られません。ただし、データは幅広く分布しているため、多様な変動要因があることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– プロットの右上や左上に位置する点は、他の点から離れており、外れ値と考えられます。特に右上の点は、第1主成分と第2主成分の両方において高い値を示しています。
3. **各プロット要素**
– 各点はデータポイントを表し、第1主成分が60%と高い寄与率を持つため、データの大部分は第1主成分によって説明されます。第2主成分は14%の寄与率を持ち、追加の情報を提供します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフは時系列データではないため、直接的な時間的関係は示されていませんが、異なる観測間の潜在的なパターンを分析できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 中心から広がる形状は、第1主成分と第2主成分の間にわずかな相関があることを示唆しています。一部の点は特定の方向に集中しており、データのクラスタリングの可能性を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– PCA結果から、新サービスに関するいくつかの異なる特徴が判明します。例えば、外れ値は特定の機能やユーザー層が他と異なる反応を示している可能性を示唆しています。こうした情報は、マーケティング戦略やサービス改善の重点分野を特定するために活用できるでしょう。ビジネス上では、外れ値を含むセグメントに対して特化したアプローチを検討することで、競争優位性を高めることができるかもしれません。
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。
