📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. 時系列推移とトレンド
– **総合WEIスコア**
– 初期は0.72-0.75の範囲にあり、その後わずかに変動しつつも概ね上昇傾向が見られます。特に7月3日から7月9日にかけて急激な上昇が確認でき、最高で0.87まで上昇しています。
– 全体的なトレンドとして、周期的な上下変動を伴いながら徐々に上昇する傾向があります。
– **個人WEI平均**
– スタート時点では0.75で、その後7月2日から3日には若干の変動が見られますが、その後安定した上昇が見られます。最大で約0.83に達しています。
– **社会WEI平均**
– 初期値は0.68で始まり、社会的イベントや政策変更が影響したのか、7月6日から急激に上昇し、最大では0.93まで上昇しています。
#### 2. 異常値の検出
– 2025年7月6日には総合WEIが0.87という異常値が確認され、この日は個人WEIおよびいくつかの社会指標も異常に高い値を示しています。これは特定の社会的イベント、政策発表、またはニュースがポジティブな影響を及ぼした可能性があります。
#### 3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **トレンド**: 長期的に見ると、WEIスコアは全体的に上昇しています。
– **季節性パターン**: 週末や特定のイベント直後にピークがある可能性があります。
– **残差**: 突発的な変動はデータの変動性や外的要因（例えば重大な政策変更や自然災害）と関連している可能性があります。
#### 4. 項目間の相関
– 相関が特に強いのは、社会基盤・教育機会と持続可能性、または個人の自治自由度と心理的ストレスが考えられます。高い自治自由度が心理的ストレスを軽減する要因となっている可能性があります。
#### 5. データ分布と箱ひげ図
– 各WEIスコアの箱ひげ図をみると、中央値は各指標で異なり、特に心理的ストレスと個人の自治自由度に顕著なばらつきが確認されます。
– 個人が置かれた状況による違いがスコアに反映されており、例えば経済的余裕が低い層では心理的ストレスが高い傾向が見られます。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– PC1（寄与率0.60）は、全体の60%の変動を説明し、特に経済、健康状態、公平性が主な要因であると考えられます。
– PC2（寄与率0.14）は、社会的側面（共生・多様性・自由の保障など）を反映し、それぞれの個人及び社会がどのように影響されるかを示している可能性があります。
### 結論と考察
全体的に、データはWEIスコアが時間をかけて改善する兆候を示しています。特に個人の経済状況と健康維持が重要と考えられ、これらがポジティブな改善をもたらしている可能性があります。また、社会的要因が個人に与える影響も無視できず、特に社会基盤や公平性が大きな役割を果たしています。numpyの異常値は、外的要因や季節性のイベントに由来する場合があります。
特定のイベントや政策が、WEIに多大な影響を与えていることが伺われ、それらの精査により、さらなる詳細な分析が可能です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 左側の青い点（実績AI）は、全体として軽微な上昇を示しています。
– 右側の緑の点（前年比較AI）も増加傾向にありますが、左側とは期間を異にしています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点の中に黒の円で示された異常値がありますが、これは他のデータポイントから大きく外れていないため、軽微な異常と見られます。
– 紫の線（予測用各手法）のうち、決定木回帰とランダムフォレスト回帰の動きが一致しておらず、全般的に線形回帰から外れている様子が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、過去のパフォーマンスを反映しています。
– 黒い円は異常値を示しており、異常な事象が発生した箇所を示しています。
– 緑の点は前年のデータを比較として表示しており、前年と比較した成長や変化を分析できます。
– 様々な予測手法が使われ、未来の状況予測がなされています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 左側の短期データ（青い点）と右側の年度比較データ（緑の点）は期間が大きく異なりますが、共に上昇傾向にあり、昨年から今年にかけて改善が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なる予測手法の間で予測値に差があるため、将来の動向には不確実性があります。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの影響**
– 総合的に見ると、現在のサービスは安定した成長を続けているように見えます。
– 複数の予測手法を用いて将来的なパフォーマンスを多角的に分析しており、不確実性の中で最善の判断を下す努力が見られます。
– 安定性と成長が継続する場合、これらの新サービスは市場での立ち位置を強化する可能性が高いです。
– 異常値が比較的少なく、パフォーマンスのブレが小さいことは、信頼性のあるビジネス運営を示唆しています。
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:
このグラフについて以下のように分析します。
1. **トレンド**
– 初期のデータは比較的横ばいで、WEIスコアが0.7から0.8の範囲に集中しています。その後、期間が進むにつれてスコアが1.0に向かって上昇しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として示されているデータポイントがありますが、特に大きくかけ離れたものは見受けられません。ほとんどのデータは予測される範囲に収まっています。
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いて、実際のWEIスコアがどのように変動しているかを示しています。
– 緑のプロットは前年のデータを表し、その比較によって変化の度合いやトレンドを評価できます。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）は、未来のスコアを予測しており、それに基づいて将来の見通しを評価することができます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと過去のデータを見比べることで、全体的な傾向がわかります。また、予測データと実績データを比較することで予測の正確さを評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは前年のデータと密にリンクしているように見えますが、予測データではより広い範囲にわたり、スコアが高い傾向にあります。これは予測により将来的な改善が見込まれていることを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じる洞察、およびビジネスや社会への影響**
– 実績データが過去と比べて上昇していることは、サービスの品質や顧客満足度の向上を示唆しているかもしれません。また、予測データのトレンドからは、さらに高い評価が見込まれることが期待できます。このようなトレンドは、市場での競争力を高める可能性があります。
– ビジネスにおいては、新しいサービスや改善が成功を収めているという良い指標であり、さらなる投資や開発を促進する動機となるでしょう。
このグラフからは、事業の成功や成長の可能性を示す重要なデータが得られると考えられます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフは365日間のデータをカバーしていますが、データは初期と後期に集中しています。初期のデータは安定しており、後期には若干の上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データには異常値を示す個所がありますが、それ以外では急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青のプロットは実績値を示し、比較的安定しています。
– 緑のプロットは前年の実績を示し、こちらも安定しています。
– 予測モデルは異なる回帰方法で示されていますが、未だ明確なトレンド形成はされていないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データとの間には、予測誤差を示唆するような明確なズレや変動が見られません。全体的に予測は実績に対して近似しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関関係は見られませんが、データが集まっている部分を見ると、全体的に高い安定性があることが示唆されています。
6. **直感的なインサイトとビジネスや社会への影響**
– 初期の実績データが既に高い安定性を持っているため、この新サービスの初期段階での市場適応が比較的スムーズであったことがわかります。
– 後期のデータのわずかな上昇傾向は、サービスの改善や需要の増加を示唆している可能性があります。
– 安定したデータは信頼性を提供し、長期的な市場戦略にポジティブな影響を与える可能性があります。
全体として、データは安定しており、新サービスが順調に進んでいることを示唆しています。適切な予測モデルの選択と改善は、さらなる精度向上につながる可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 2025年7月から9月までの間、実績データ（青色）が横ばい状態を示しており、安定したWEIスコアを持っています。
– 2026年6月後半に再びデータが現れており、前年よりややスコアが高く、新たな周期的存在を示唆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（黒い円）としてマークされたプロットがあり、これはデータセットの中で統計的に異なる値を示しています。
– 時間的に離れた二つのデータ群があり、それが変動を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青色の点）は観測されたWEIスコアを示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測（紫、緑、ピンクの線）は、未来のデータポイントを予測しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）が示されており、将来の予測に対する信頼区間を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法間の予測結果にずれや変動が見られないため、手法による大きな差異はないようです。
– 前年（ずるい緑の点）の比較AIデータは、実績データと予測データが一致することを確認するための基準点として機能します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前年のデータと今年のデータを比較すると、緩やかな上昇傾向を示している可能性があります。
– データの分布は全体的にクラスターを形成しており、個々の時点で安定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や社会への影響**
– このグラフからは、新サービスの経済的余裕の指標が短期的には安定しているが、中長期的にわずかながら向上していく可能性があると直感的に感じ取れます。
– 企業やサービスプロバイダーは、継続的な成長戦略を練る際に、これらの予測モデルを活用して、顧客層の経済的余裕を考慮する必要があります。
– 社会的には、経済の好転や、消費者層の経済的な余裕の増加を背景に、新サービスが拡大する可能性を示唆しています。
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**:
– グラフの前半は実績データが密集しており、安定したトレンドが見られますが、後半のデータがないため、長期的なトレンドは不明です。
– 後半に向けて予測が示されていますが、WEIスコアが上昇傾向にあることが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつか異常値が示されています（黒色の丸で囲まれた点）。
– 実績と予測の乖離が一部で見られますが、急激な変動は確認できません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績値を示し、緑色の点は前年の実績（AIによる比較値）を示します。
– 赤色の「×」印は予測値を表し、紫、青、ピンク色の線はそれぞれ異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測線を示しています。
– グレーの領域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**:
– 実績と予測、前年実績の関係から、予測は前年実績に基づいて行われていることが考えられます。
– 複数のアルゴリズムが用いられていますが、それぞれの手法で異なる予測結果となっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は比較的狭い範囲に収まっているが、異常値がいくつかあることが特徴です。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このデータセットは新サービスの健康状態を示すものであり、安定した健康スコアを維持または向上させることが重要であると示唆されます。
– 異なる予測手法による結果を比較することで、新しい戦略や介入の効果を評価する可能性があります。
– 健康経営や職場の生産性向上につながる戦略の立案に役立つデータです。
予測の不確かさを考慮しつつ、サービス改善のための実証実験や施策を検討することをお勧めします。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフは360日間にわたっており、初期のデータポイント（青色の実績）が非常に密集しているのに対し、後半のデータは未来の予測（緑色）として示されています。初期の実績には大きな変動は見られませんが、未来の予測値は比較的高い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データにはいくつかの異常値（黒い円）が観察されますが、多くの実績データが中央に集中しています。異常値は他のデータポイントからは逸脱していますが、予測モデルの不確かさ（灰色の予測の下限から上限の範囲）内に収まっているかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績データは青色の点で示されており、異常値が黒い円で囲まれています。
– 予測は赤い「X」で、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）はそれぞれ異なる色で示されています（ピンク、シアン、紫）。
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大きなギャップがあります。これは、モデルの予測が実績から大きく外れている可能性を示しています。また、異なる予測モデルが示す範囲（色の異なる水平線）が、将来のデータの予測において変動性や不確実性が高いことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは全体として非常に密集していますが、一部の異常値が上限を超えた位置に存在します。通常の範囲は予測の不確かさ内に収まっていますが、各モデルの予測範囲が異なる結果を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– ビジネスや社会への影響として、予測が上方にシフトしていることがわかり、今後の心理的ストレスが増加する可能性があります。これが真実であれば、ストレス管理やメンタルヘルスの支援が重要になる可能性があります。また、予測の不確かさが高いことから、複数の予測モデルを組み合わせることで、より信頼性のある予測が得られるような改善が必要かもしれません。
この分析を踏まえて、今後の戦略やサービスの方針を検討するために、詳細な予測モデルの評価やデータ収集が重要となります。
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**:
– グラフは大きく二つの期間に分かれています。序盤は実績値（青）が固まっていますが、次の期間から急激に上昇し、全年の比較データ（緑）と交差します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データにおいて、いくつかの点が黒い円で囲まれ、これは異常値を示しているようです。この期間には予測アルゴリズムがうまく機能しなかった可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青、予測データは異なるアルゴリズムで色分け（線形回帰は紫、決定木回帰はピンク、ランダムフォレスト回帰は赤紫）されて表示されており、予測区間の不確かさも灰色で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データは実績データと並行して進んでおり、各予測手法が特定の期間でどのように一致または乖離しているかが観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と前年のデータは、後半において大きく一致していることから、予測モデルが長期的には効果的であることが示唆されます。
6. **直感的に感じることと社会への影響**:
– 前半の異常値や変動はビジネスにおいて、急激な環境変化や内部的な問題があった可能性を示唆します。一方で、その後の確立された流れは、改善策の効果を示しているように捉えられるでしょう。新サービスの安定した成長を支えるためには、これらのアルゴリズムが有効に活用されていることが不可欠です。
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:
以下にグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 評価日の増加に伴い、過去データが左側に密集しており、新しいデータが時系列で右に進んでいます。
– 初期の予測データ（線形回帰、ランダムフォレスト回帰）は一時的に急上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の青いプロット（実績AI）付近に黒い円で囲まれた異常値が観察されます。
– 予測データ（特にランダムフォレスト回帰）は急激な上昇を示しています。
3. **プロットの意味**:
– 青色のプロットは実績を示し、密度の高い時点があります。
– 緑色のプロットは前年のAIデータで、後半に密集しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと過去予測データは、異なるアルゴリズムの予測範囲と密接な関係があるようです。
– 予測アルゴリズム間で一定のばらつきがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値はAIによる予測と一致しており、特定の外れ値が影響している可能性があります。
– 緑の予測範囲は年度末に集中して密度が高いです。
6. **直感やビジネス・社会への影響**:
– 実績データと予測の一致度が高ければ、予測アルゴリズムの信頼性があります。
– 急激な予測変動は、ビジネス戦略において重要な時点での市場や製品動向を予示する可能性があります。
– 女性の社会進出や公平性の向上を目指す施策に対する影響を評価する際に有用である可能性があります。
このグラフは、新サービスにおける公平性や公正性の動向を示しており、データの急激な変動は慎重な解釈が必要です。
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
1. **トレンド**:
– 初期（2025年）のデータポイントは0.8から1.0に分布しており、短期的に高いスコアを維持しています。2026年のデータは、昨年（前年度）のデータとして示され、同様に高い範囲（0.8以上）に位置しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 東外れ値として、初期のデータセットには異常値が含まれていることがわかります。おそらく、特異なイベントやデータ収集エラーの可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実績AIのデータを示し、過去のデータを元にしたスコアリングになっています。
– 前年度（緑色）が示すように、前年から大きな変動はありませんが、一貫して高いスコアを示しています。
– 予測モデル（灰色、紫色）の多様性が示されており、それぞれの指標がどの予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づいているかを示しています。
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データは持続的に高いスコアを示しており、予測モデルはおおよそこの範囲内で変動していますが、モデル毎に予測範囲に多少のばらつきがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主に高スコアの分布（0.8以上）に集中しており、全体として高い持続可能性と自治性を維持していることがわかります。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 新サービスの社会的持続可能性と自治性が非常に高いことから、サービスの品質や信頼性における評価が高いことを示唆しています。
– 予測結果も高いスコアを維持しているため、将来的にもこの新サービスが社会にとって価値のあるものであり続ける可能性が高いです。
– ビジネスにおいては、サービスの持続的な成功と高評価を活用したマーケティング戦略や、さらなる改善を目指したイノベーションの展開が可能です。
このグラフを通じて、社会的意義のあるサービスの提供と今後の改善の方向性について前向きな洞察を得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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 最初の3ヶ月間: 実績（青い点）は安定しており、おおよそ0.8〜1.0で横ばいです。
– その後: データがない期間がありますが、最後のデータポイントとして前年度（緑の点）が0.6〜0.8でいくつかプロットされています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間にいくつかの異常値（黒い円）が見られ、予測（赤い×印）とは一致していない可能性があります。
– 異常値はおそらくモデルがうまく機能していない部分や、データ収集に問題がある部分を示していると言えます。
3. **要素の意味**
– 実績（青い点）と予測（赤い×）が比較されており、異常値はモデル精度の改善が必要な箇所を示します。
– 色の濃淡や密度の変化は、データの集中度や異常検出の頻度を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績が予測範囲（灰色地帯）内に収まっていることが多いですが、一部で外れています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測は概ね一致していますが、特定の時点での大きな乖離が注目されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 初期の安定した期間がサービスの確立したフェーズを示唆している一方、中盤から後半のデータの欠如は運用上の課題や新しいデータ収集基盤の必要性を示しています。
– モデル精度の改善が求められる一方で、教育機会の提供や社会基盤の充実といった観点からは、安定したサービス提供が将来的にも重要となるでしょう。
全体として、このグラフは新しいサービスの運用初期における予測と実績の差異を評価するための有益な情報を提供しており、特に異常値の管理やモデルの改善が重要となることを示しています。
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:
## グラフの洞察：
### 1. トレンド
– **時間経過による変化**:
– 前半（見えているデータの約半分）では、青色の実績データが縦に集中していますが、徐々に時系列に沿って右に移動します。
– 後半の緑色の予測データは比較的右に位置しており、スコアの範囲も0.5から0.8付近で安定しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**:
– 青色の実績データ内に異常値と考えられる大きめのプロットがありますが、それ以外は緊密なクラスターを形成。
– **急激な変動**:
– 見られないが、予測されたデータ間の違いはやや増加傾向にあります。
### 3. 各プロットや要素
– **青（実績データ）：**
– 過去のパフォーマンスを表し、一部異常値が検出されています。
– **緑（前年データ）：**
– 予測に対する比較対象として使用されています。
– **紫、ピンクの線：**
– 線形回帰や決定木、ランダムフォレストによる予測線で、全体のトレンド表示。
### 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を比較し、予測モデルが将来における類似パターンを維持する可能性を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 緑の予測データは、前年データと類似した分布を示します。
– 実績データの範囲はやや狭く、安定性が見て取れます。
### 6. 洞察と影響
– **人間の直感として：**
– 実績データにおける安定性と、予測に基づくスコアの一貫性から、新サービスの持続的な信頼性を感じ取れる。
– **ビジネス・社会への影響：**
– 社会的共生や多様性の保証に関するスコアが一定水準を維持していることから、サービスの社会的価値が認められている可能性が高い。
このグラフは、サービスの評価が過去の実績に基づいて適切にモデリングされていることを示し、持続可能な社会貢献が期待できることを暗示しています。
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:
グラフの視覚的解析およびその洞察は以下の通りです：
1. **トレンド**:
– 一部の時間帯において、濃い紫から明るい黄色へと色が変化しており、WEIスコアの上昇を示しています。
– 時間と日付が進むにつれて、色が明るくなる傾向があり、時間とともにスコアが上昇していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025-07-06から2025-07-10の間で色がより明るく、WEIスコアが著しく上昇しています。この期間は、何か特定の要因が影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高低を示し、濃い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを表しています。
– 各セルは特定の時間と日付を表し、時間帯ごとのスコア変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同一の日内でも時間帯によってスコアが変動しており、特定の時間に集中してスコアが上昇する傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコアは主に2025-07-06以降で見られ、特定の日に集中していることから、日次の活動やイベントがスコアに影響を与えているかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、この期間中に開催されたイベントやプロモーションがスコアの上昇に寄与している可能性があります。
– ビジネスや社会的には、特定の時間帯や期間にリソースを集中させることで、スコア向上や成功の機会を認識することが重要です。
全体として、このヒートマップは特定の時間帯や日付におけるWEIスコアの変動を直感的に視覚化し、行動や戦略を検討するための貴重なデータを提供しています。
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:
このグラフは時系列ヒートマップで、特定の期間にわたる個人のWEI（おそらくウェルビーイング・インデックス）の平均スコアを示しています。以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラデーションと色の変化によって、時間帯ごとのスコアの変化が見られます。
– 全体として、特定の時間帯（例: 8時や16時）ではパターンが見られるものの、時間や日による周期的な傾向はあまり明確ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月7日の15時には非常に高いスコアが観察されており、これは明らかな外れ値と考えられます。
– また、7月5日の8時や16時ではスコアが低めです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– コンテキストによると、色はWEIスコアを示しており、暖色系になるほどスコアが高いことを意味します。寒色系は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**:
– 複数の日付にわたって、時間によるスコアの変動が見られますが、時間帯間での明確な関係性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ時間帯に同様のスコアが出現する傾向がありますが、明確な相関関係は示されていないように見えます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 組織または個人がこの時間帯における活動を再評価することで、ウェルビーイングを向上させる可能性があります。
– 高いスコアの時間や日を特定し、その要因を分析して、他の時間にも適用することがビジネス改善に繋がるかもしれません。
この情報に基づいて、特定の時間帯に対する施策やアプローチの改善が検討されることが期待されます。
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:
このヒートマップを分析すると、以下のような視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 色が紫から緑、黄に変わることで、特定の日時におけるスコアの上昇が見られます。
– 7時から8時、および15時から16時の間に高いスコアが集中しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の時間帯（特に19時）でスコアが低下する傾向があり、これは外れ値と捉えられるかもしれません。
– 7月6日頃から全体的に色が緑や黄を示しており、この時点で急激なスコアの上昇があったと推測されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が濃いほどスコアが低く、明るくなるにつれてスコアが高いことを表しています。
– 規則的なパターンが見られ、特定の時間帯でのスコアの変動が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日によってパターンの変化は見られませんが、時間帯での変動があるため、特定の時間帯にスコアが上下していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 朝と午後にピークがあり、夕方には低下する傾向が見られます。
– スコアが比較的高い時間帯と低い時間帯が明確に分かれており、それに基づく分析が可能です。
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**:
– 通常、朝や午後にスコアが高くなることは、新サービスがこれらの時間帯で特に需要が高いことを示唆しています。
– 夕方のスコア低下は、利用者の関心が他の活動に移行している可能性を示しています。
– ビジネスにおいては、このデータをもとにピーク時間帯にリソースを割り当てることで効率性を向上させたり、低スコアの時間帯にプロモーションを行う戦略が考えられます。
全体として、このヒートマップは時間帯による利用パターンを視覚的に捉えるのに非常に有用です。
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、新サービスカテゴリにおける様々なWEI項目間の関連性を示しています。以下にこのグラフから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– このヒートマップは特定のトレンドを示すものではありませんが、相関の強さを色の濃さ（赤色や青色）で表しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の外れ値の存在は示されていませんが、相関が低い（ほぼゼロに近い）点は特異な関係性を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 赤色が強いほど正の相関が強く、青色が強いほど負の相関が示されています。例えば、「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」間の相関（0.91）は非常に強い正の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同カテゴリー内のWEI項目同士のデータが関連性を持っている可能性があるため、各要素間での相互依存を示していると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」は他の多くの項目と高い正の相関を持っていることが分かります。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の多くの項目と低い相関を持ち、特に「社会WEI（公平性・公正さ）」との相関が負であることが目立ちます。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 多くの項目が互いに関連していることから、特定のWEIが変動すると他のWEIにも影響を与える可能性を示唆しています。例えば、個人や社会の経済状況が変化すると心理的ストレスや公正さの感覚にも影響を及ぼす可能性があります。
– 新サービスの立ち上げや改善において、これらの相関を考慮することで、より包括的なサービス設計が可能になるでしょう。
全体として、このヒートマップは各WEI項目間の関連性を視覚的に示し、計画や予測に役立つ戦略的なインサイトを提供しています。
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:
このグラフは、異なる「WEIタイプ」に対するWEIスコアの分布を箱ひげ図で比較しており、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプに対して全体的なスコア分布が示されており、特定の周期性や長期トレンドは箱ひげ図では直接確認できませんが、各カテゴリのスコアバラツキが観察できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのWEIタイプにおいて外れ値が見られます。例えば、「個人WEI平均」「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」などには、通常の範囲を超える外れ値が観察されます。
– 外れ値は、特定の期間やイベントによりスコアが異常に高かったり低かった可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげの長さはスコアのばらつきを示し、中央の線は中央値を示します。
– 各色の箱ひげは異なるWEIタイプを表しており、スコアの分布と中央値の位置を比較することができ、これによりどの成分がスコアのバラツキに寄与しているかがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列的なデータではありませんが、異なるWEIタイプ間の比較を通じて相対的な強さや弱さが理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 中央に位置する「個人WEI（自由度と自治）」が幅広いスコアを持っており、相対的にバラツキが少ない「個人WEI（経済余裕）」と対照的です。
– 密集した箱ひげは安定したスコアレンジを示し、ばらつきの多い箱ひげは多様なスコアレンジを示します。
6. **ビジネスや社会への直感的影響**:
– スコアのバラツキが大きい「個人WEI（自由度と自治）」は、特定の個別事情や政策による影響を受けやすいことを示唆しています。
– 「総合WEI」や「個人WEI（経済余裕）」などのスコアが相対的に安定していることは、その領域での施策や環境が安定している可能性を示します。
– ビジネスや政策立案者にとって、外れ値の分析は重要で、これらは改善の機会やリスク要因を含んでいるかもしれません。
この分析は、各WEIタイプのスコア動向の理解を深め、戦略的な意思決定に役立つ可能性があります。
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:
このグラフは新サービスに関するWEI構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。以下に視覚的特徴とそれに基づく洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として、特定の方向に明確な上昇や下降のトレンドは見られません。データポイントは主成分1軸（横軸）および主成分2軸（縦軸）に散在しています。これはPCAの特性上、データの分散を最大化する形でプロットされるためです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としては、縦軸で0.2以上の位置にある一部のプロットが目立ちます。他のデータポイントから多少離れているため、特異なデータである可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 点は360日間のデータそれぞれの主成分スコアを示しており、主成分1がデータの60%の分散を、主成分2が14%の分散を説明しています。これにより、主成分1の軸がデータの主要な変化を捉えていると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に明確なクラスターや周期性が見出せないため、期間全体を通じて様々な変化があると推測されます。データの多様なバリエーションが表面化していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 点群は広く散らばっており、主成分1と主成分2の間に強い相関は見られません。このことは、データ構造が比較的複雑で、複数の要因によって支配されている可能性を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– この散布状況から、新サービスの導入や利用には多様性があると考えられ、単一の要因では理解できない複雑な要因が寄与している可能性が示唆されます。
– ビジネスや社会への影響として、新サービスが様々な顧客層や使用状況に適応する必要があることが示唆され、ターゲット市場の分散を考慮した戦略が重要となるかもしれません。
このPCAの結果を基に、さらなる詳細なデータ分析やセグメント化を行うことで、より細かいビジネスインサイトを導き出すことができるでしょう。
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。