📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果:
#### 1. 時系列推移:
全体の**総合WEIスコア**は、序盤では0.72からスタートし、30日間の期間を通して多少の変動を示しつつ、7月6日以降には0.85以上に安定しています。この期間における顕著な変動としては、7月6日の0.87という高いスコアがありますが、翌日以降はやや安定して高い値を記録しています。
個々の**個人WEI平均**と**社会WEI平均**の動向を見ると、個人WEI平均は7月1日に始まってから緩やかな上昇がありますが、具体的なスコア変動0.66-0.83の範囲で見られます。逆に社会WEI平均は終盤に近づくにつれ安定してきており、特に7月8日から高い0.85以上の値を維持していることが注目されます。
#### 2. 異常値:
– **総合WEIスコア**は7月6日に0.87という高スコアがあり、その後7月7日から8日にかけて0.85以上の持続が見られます。この急激な上昇は、突発的ないかなる外部要因やプラスの影響を受けた可能性があります。
– **個人WEI平均**では7月6日の0.64や7月2日の低数値0.66において異常値がある可能性があり、この期間に特別な出来事が影響を与えたかもしれません。
– **社会WEI平均**は7月6日に0.78から開始され、急速に上昇してそれ以降高水準を保っています。
#### 3. STL分解:
STL分解を適用すると、全体のトレンドとして7月3日以降の上昇が明確であることが示されました。再現性のある季節的パターンは入手したデータからは見えにくいですが、7月6日以降の不定形なスパイクは外部要因の急変が示唆されます。また、この急変を説明しきれない残差成分がデータの不規則性を表しています。
#### 4. 項目間の相関:
相関ヒートマップから、**個人WEI平均**と**社会WEI平均**には相互に強い正の相関が存在し、特に**社会WEI（公平性・公正さ）**と**社会WEI（持続可能性と自治性）**の項目間でのスコア連動が示されています。これらのデータ間の相関は、いずれかの項目における改良が他項目にも有益な影響を及ぼしていることを示しています。
#### 5. データ分布:
箱ひげ図でスコアのばらつきを確認すると、多くのスコアが中央値に集中していますが、全体に散在する外れ値が見受けられます。**個人WEI（経済的余裕）**や**個人WEI（心理的ストレス）**などのスコアにおいて極端に高い/低い値が見られ、異常値の発生を示唆しています。
#### 6. PCA分析:
主要な構成要素PC1が59%の寄与率を示しており、これはデータの総合的な傾向や影響の大部分を捉えていることを表します。PC2の13%の寄与は、他の見落とされがちな変動要因を捕捉している可能性があります。この分析はWEIを効果的に活用するための構造的洞察を提供します。
### 結論:
このデータセットにおけるトレンドは、特に7月6日以降の統合的な向上を示し、新サービスの導入や改善によって着実にWEIスコアが向上したことが見て取れます。この改善は、特定項目における施策の見直しや、
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**:
– 実績（青のプロット）は最初の期間で横ばいからわずかな低下が見られ、その後再び安定している。また、予測のライン（青色、紫色、赤色）はいずれも上向きに変化し、その後平坦になるため、全体的なトレンドは初期の微減を除いてほぼ横ばいであると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績には黒い円で囲まれた外れ値がいくつか見られます。これらは特定の日に異常なスコアが記録されたことを示していますが、それらは多数ではないため、全体的なパターンには大きく影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際のWEIスコアで、過去のデータを表しています。
– 赤い「×」は予測値を示しており、未来のスコア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、予測がどの程度信頼できるかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測の異なる手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）がすべて同じトレンドを示しており、スコアの安定性が予想されることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの大部分は0.7から0.9の範囲に収まっており、非常に高いスコアや低いスコアは少ないことから、サービスの提供が一定の基準を保っていることがわかります。
6. **直感的に人間が感じること、ビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが短期的には若干の変動があるものの、大きなトレンドとしては安定していることから、既存の新サービスは着実に続いていると判断できるでしょう。この安定性は顧客に対する信頼感を醸成し、新規顧客の獲得や既存顧客の保持に寄与する可能性があります。また、外れ値が少数であれば、運営上の大きな問題はないと想定され、リソースの最適化や改善に集中できるでしょう。
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:
このグラフに基づく分析を以下に示します。
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は7月1日からほぼ横ばいで、WEIスコアは0.7から0.8の間に安定しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫色の線）は、未来の期間に向けて上昇傾向を示しています。他の予測手法（線形回帰、決定木回帰）は横ばいで、特に変化がないことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値と表示されているのは一つあり、全体の安定した傾向から外れているようです。WEIスコアが下方にスパイクしています。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績値を示し、一貫したパターンを維持しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しており、予測がどの程度信頼できるかを示しています。
– ランダムフォレストの予測は他の予測よりもポジティブな未来を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績とそれぞれの予測モデル間で大きな乖離は見られませんが、ランダムフォレストの予測はより積極的であることがわかります。他のモデルは保守的に見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的狭く、安定しています。一方で、予測モデルごとに異なるアプローチで未来を予測していることが示されています。
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に関する洞察**
– ビジネス的には、実績の安定維持は良好な状況を示しています。将来に向けたランダムフォレスト回帰による上昇予測は、新サービスがさらに受け入れられる可能性を示唆しており、楽観的な見方を提供します。
– 一方で、外れ値や急激な変動が示すリスクを考慮し、リスク管理を強化することで今後の波乱を避けることができるかもしれません。
これらの洞察を基に、サービスの改善やマーケティング戦略を調整することで、より良い結果を確保する戦略を考えることができます。
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:
このグラフは、新サービスカテゴリにおける社会WEI平均スコアの30日間の推移を示しています。以下にポイントを整理します。
1. **トレンド**:
– グラフの初期段階では、実績（青色プロット）において若干の上昇トレンドが見られます。ただし、後半は停滞し、直線へと移行しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフにはいくつかの外れ値が存在しますが、大きな急激な変動は見られません。外れ値は黒い円で強調されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青いプロット**は実績（実績AI）を示しており、実績データの変動を表現しています。
– **赤い×印**は予測値（予測AI）を示していますが、特に目立った変動は見られません。
– **灰色の範囲**は予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）を示し、予測の信用度を表しています。
– **紫、青、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）の予測値を示しています。紫のランダムフォレスト回帰が他のモデルよりも高いスコアを予測しています。
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収まり、予測線も比較的密接していますが、紫のランダムフォレストモデルは最も楽観的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.8前後で安定しており、ばらつきは見られず、安定した分布を持っています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人間が直感的に感じる部分としては、スコアが比較的安定しており、新サービスの評価が一定の水準を保っているという安心感があります。
– 予測の信頼性が高いことから、今後も安定が期待でき、ビジネスの推進にはポジティブな要素と言えるでしょう。予測モデルの選択によっては、さらなる改善余地があるかもしれません。
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:
このグラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**
– 実績のデータポイントはすべて高いWEIスコア（経済的余裕）で横ばいしています。
– 予測データ（回帰）は徐々に下降傾向を示しています。特にランダムフォレスト回帰の線が緩やかに下がっているのが特徴です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で囲まれている地点で示されていますが、実績のデータに大きな波形や尖った変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 実績データ（青）は比較的安定しています。
– 予測データ（赤のX）はそれぞれの回帰線に応じた位置にありますが、全体的に滑らかな変化を示しています。
– グレーのシェーディングは予測の不確かさ範囲を示しており、広がりがあまり見られないために予測が確実であ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**
– 実績と予測の間には時間が進むにつれて乖離が見られ、実績データの安定に対して予測データは下降しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績が安定している中で、予測データが下降することから、予測モデルが現在のトレンドを過小評価している可能性が考えられます。
6. **人間が感じる直感とビジネスへの影響**
– 人間が直感的に感じるのは、現在の経済的余裕が比較的高いが、将来的には減少する可能性があるということです。
– ビジネスや社会においては、この下降傾向に対して早い段階での対策や調整が求められる可能性があります。予測が正しいとすれば利用者の経済的余裕が減少することを意味し、新サービスの利用に影響を及ぼす可能性があります。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は全般的に横ばいですが、やや低下傾向に見えます。
– 予測（X印）は概ね一定の範囲内にあり、特に重要な傾向は示されていません。
– 予測の3つのモデルは線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰で示されており、それぞれ異なる傾向を示しています。特にランダムフォレスト回帰においては、やや上昇傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかの異常値が観察されています（黒い円で強調されています）。これらの点は、特定の外的要因による影響を受けた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績、赤いX印が予測で、黒い円が異常値を示しています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさ範囲を表しており、実績データがこの範囲内に収まるかどうかを確認することが可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には大きなずれは見られませんが、予測の正確性向上の余地がありそうです。
– モデルによって予測される将来のトレンドが異なることから、予測の精度について更なる検討が必要でしょう。
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明確な相関関係は見られません。予測の多くが実績とほぼ一致していますが、モデルごとに若干の誤差が見られます。
6. **直感的な人間の感覚およびビジネスへの影響**:
– 健康状態の維持に一定の課題が見られるため、通常運用においてデータに基づく調整や戦略が必要になるかもしれません。
– 異常値の発生が頻発していると、システムの信頼性やデータ収集プロセスの見直しが必要となる可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、健康維持のためにさらなる介入が必要であり、予防措置が顧客満足度や信頼の向上に繋がることが期待されます。
これらの洞察は、サービスの改善や信頼性向上に向けたアクションプランの策定に役立つでしょう。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– 実績データ（青いプロット）は最初の期間（2025年7月1日〜7月15日）でほぼ横ばいの傾向を示しています。
– その後、予測値（異なる回帰モデル）ではわずかに増加する傾向が見られます（ランダムフォレスト回帰）。
### 2. 外れ値や急激な変動
– いくつかのデータポイントが黒い円で囲まれ、外れ値としてマークされています。これは、観測された実績値が予測の信頼区間（グレーの領域）を外れていることを示しています。
### 3. 各プロットや要素
– 青いプロットは実績値を示し、赤いバツ印は予測値を表示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示し、精度のばらつきを考慮した指標です。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 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）が使われ、それぞれの予測曲線が比較可能です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各モデルの予測は、実績値と一定の範囲内で一致していますが、外れたデータも存在します。
– ランダムフォレストモデルが他のモデルより若干高い予測を出している点が興味深いです。
### 6. 人間の直感やビジネスへの影響
– 直感的には、WEI（心理的ストレス）が時間とともに増加する可能性が示唆されますが、予測の信頼性にはばらつきがあります。
– ビジネスや社会の観点からは、労働者のストレス管理やメンタルヘルス支援の必要性を示唆している可能性があります。
全体的に、データの不確実性や予測の差異を考慮に入れることで、さらなる詳細な分析や対策が求められることが示されています。
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**
– 実績データ（青色の点）は7月初めにおいて一定の範囲に固まっており、全体としては小さな変動がありますが、概ね横ばいのように見えます。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はすべて異なるパターンを示し、ランダムフォレスト回帰が段階的に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値と見なされるデータは黒い円で囲まれていますが、大きな外れ値は少ないです。
– 急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データの青い点は過去の実績を表し、予測は異なるモデルで線種を変えて描かれています。
– 灰色の範囲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**
– 各予測モデルはそれぞれ異なる傾向を示しており、モデル間での相違が広がっています。特にランダムフォレスト回帰の予測は異なる方向性を持っているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一様に分布しており、予測との一致はモデルによって異なります。
6. **直感やビジネス・社会への影響**
– 現状のWEIスコアは安定しているものの、大きく改善する兆しは現れていません。
– ランダムフォレストが示す上昇トレンドが実現すれば、自由度と自治を向上できる可能性がありますが、他のモデルではあまり変化が見られないため、慎重なモニタリングが必要でしょう。
– ビジネスやサービス提供においては、ランダムフォレストの予測を参考にポジティブな変化を目指した計画の検討が考えられます。
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:
1. **トレンド**
– 実績（青色のプロット）が7月1日から7月15日までにランダムに変動しているが、全体としては横ばい傾向が見られる。
– 予測（ランダムフォレスト回帰など）は、一定の高スコアで安定している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにはいくつかの低スコアの外れ値が存在しており、これらは黒い円で示されている。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績データを示し、これが変動の主要な部分を構成。
– ピンク色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、安定して高いスコアを保っている。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、実績のデータポイントがその範囲内でどの程度変動するかを視覚化している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは変動が多く、不確かさ範囲内に入ることが多いが、予測は一貫して高スコアなため、予測モデルは実績データの変動を十分に反映できていない可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの変動は規則的ではなく、予測の不確かさ範囲内で推移しているため、全体的な精度には改善の余地があると考えられる。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々はこのグラフを見て、新サービスの公平性と公正さに関する測定がまだ不安定であると感じる可能性。
– ビジネスにおいては、予測モデルの改善が求められ、特に低スコアの外れ値への対応が重要。
– このデータは、社会的公正性の改善に向けた更なる調査や取り組みの必要性を示唆している。
これらの洞察は、データ分析や予測モデルの更なる精緻化に役立ち、新サービスの品質向上を図るための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:
以下のポイントについてこのグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データのWEIスコアは0.8から0.9を中心に徐々に向上していますが、大きな上昇は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として示されるデータポイントはいくつかありますが、大きな変動ではなく、比較的一定の範囲に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIのデータを示し、安定したスコアを維持しています。
– 予測データは3種類（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示され、全体的に横ばいで高スコアを維持しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示し、実績データ全体をカバーしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測ラインは相互に相関しており、WEIスコアが安定的に高い状態を維持することを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データが非常に近しいことから、モデルの精度は高いと考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが高く安定していることは、持続可能性と自治性が良好であることを示唆しています。
– もし今後もこのトレンドが続くなら、社会への信頼と新サービスの普及が期待されるでしょう。
– ビジネス面では、持続可能なサービスとしての評価が高まる可能性があり、長期的な成功に寄与するかもしれません。
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**:
– 実績データ（青い点）は、初期には上昇し、その後横ばいの傾向を示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫の線）は、ゆるやかに上昇し、一定に保たれています。
– 決定木回帰（シアン色）と線形回帰（薄ピンク色）の予測も横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントは、外れ値として強調されています（黒で囲まれた青い点）。これは、予測との乖離があることを示しています。
– 全体的に大きな急変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– グレーの背景は、予測の不確かさを示す範囲で、それに実績データが収まっています。
– 青い点は実績データを示し、赤い×は予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各種予測の間には微妙な変動が見られますが、全体としては一致しています。
– ランダムフォレストの予測が他の予測よりもわずかに高い傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実際のWEIスコアは予測モデルに対して概ね均一に分布しており、外れ値が強調されていますが、予測に大きく外れることは少ないです。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 新しいサービスが導入される中で、WEIスコアの安定性が確認できることはプラスに働くでしょう。
– 社会基盤・教育機会への影響が十分に管理され、予測範囲内であることは、政策やサービスの評価において信頼性を高める要素となります。
このグラフは、将来のサービス提供や社会政策の調整において、安定した基盤を示しており、予測手法の多様性がその信頼性を補完していることを示唆します。
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:
1. **トレンド**:
– 初期にはWEIスコアが徐々に上昇しています。
– 日付が進むにつれ、特に2025-07-15以降、スコアに大きな変動は見られず横ばいで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期にいくつかの実績データポイントで異常値が認識されています（黒い円で囲まれた青い点）。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを表しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しています。この範囲は比較的小さく、予測モデルの精度が高いことを示唆しています。
– 複数の予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されていますが、全体的に大きな違いは見られません。
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は概ね一致しており、モデル予測が実測値を良く捉えていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 期間を通してデータの分布が密集しており、特に後半において過小評価や過大評価はあまり見られません。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– このグラフは、WEIスコアが安定しており、社会的な共生や多様性の観点で見ても持続可能性が高い状況を示しています。これは、新サービスが社会的な要件をうまく満たしていることを示唆しています。
– ビジネスの観点では、モデルの予測精度が高いため、今後の計画やリソース配分に自信を持って取り組むことができるでしょう。これは、企業が持続可能な社会を支援するための戦略を考える際に重要です。
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:
このヒートマップは、新サービスカテゴリにおけるWEIスコアの時系列データを表示しています。以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– スコアは時間帯と日付にわたって変化しています。初めは低めのスコアから始まり、日付が進むにつれて高くなるトレンドが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日に一部の時間帯（特に15時）でスコアが急激に上昇していることがわかります。これは何らかのイベントや要因による影響かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示し、色が明るくなるほどスコアが高くなっています。特に黄色はスコアが高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとのスコアは日付によって変化し、特定の日付での変動が他の日付でも同様に見られる場合があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同一日付の異なる時間帯を比較すると、時間帯によるスコアの違いは顕著です。これは、利用状況や需要が特定の時間帯で集中している可能性を示しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 夕方から夜にかけて（特に19時以降）スコアが高いことから、この時間帯におけるサービス需要が高い可能性があります。企業はこの時間帯にリソースを集中させることで効率を上げられるかもしれません。
このグラフは、サービスの利用動向やピークタイムを把握するために役立ちます。これを基に、マーケティング戦略やリソース割り当てを調整することが推奨されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 時間帯ごとに異なるスコアのトレンドがあります。15時と16時では比較的スコアが変動していますが、19時は一定のスコアを保っています。23時は高スコア域で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日に15時と16時で突出した低スコアの領域（紫色）が見られます。これは外れ値として注目すべきです。
– 一方、同日の19時では急激な上昇が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化はスコアの変動を示しています。紫から緑、そして黄色にかけて色が濃くなるほどスコアが高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯でスコアのパターンが異なります。19時から23時にかけては比較的高いスコアが持続していますが、15時と16時での変動が大きいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 15時と16時のスコアに共通する低スコアのタイミングがある一方、19時以降は逆に高いスコアの傾向が続きます。これは時間帯による顧客の反応が異なることを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 15時と16時における低スコアの原因を突き止めることが課題です。具体的には、サービスの提供方法やプロモーション戦略の調整が求められるかもしれません。
– 逆に、19時以降は安定して高いスコアを維持しているため、この時間帯の成功要因を理解し、他の時間帯にも活用することで、全体のスコア向上が期待されます。
この分析に基づき、サービスの改善や時間帯別戦略の最適化を図ることで、さらなるビジネス成長が可能と考えられます。
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:
以下にグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– ヒートマップの色合いが時間ごとに変化しており、特に午前8時、午後4時、午後7時、午後11時の間で色彩が顕著に異なります。これは、特定の時間帯で社会的関心の変化が見られることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 午後4時と午後11時の時間帯において、7月5日以降、色が急激に濃くなり、高スコアの変動が見られます。この急激な変動は、その時間に関連したイベントや出来事が社会的に注目されている可能性を示します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はスコアの高低を示し、明るい黄色が高スコアを、濃い紫色が低スコアを示しています。これは、特定の時間帯での活動や関心の強さを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 不同の時間で似たようなスコアの分布が見られます。これは、特定の日付や週の後半で社会的な関心が集中している可能性を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 8時、16時、19時、23時の時間帯は特に相関が高そうです。これにより、これらの時間帯に活動やイベントが集中していることが考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– ヒートマップが示す周期的な動きは、新サービス提供時のアクティビティや関心が特定の時間帯に集中する傾向を示しています。この情報は、マーケティング戦略やカスタマーサポートの提供時間に役立つ可能性があります。また、急激なスコアの変動は、重要なイベントが影響を与えている可能性を示しており、これを活かしてターゲット時間を設定できます。
このグラフは、時間帯ごとの社会的行動や関心のピークを識別するために、ビジネスやマーケティングにおける戦略的な洞察を提供するものとして有用です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは相関関係を示しており、特定の変数同士の関係性が時間とともにどのように変化しているかのトレンドを直接示すものではありませんが、高い相関値が持続している部分があれば、一定の関連性がトレンドとして続いている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップでは外れ値という概念はありませんが、負の相関やゼロに近い相関は、他の高い相関と比較して注目すべきポイントです。例えば、個人WEI（経済的余裕）が他の要素と比較して低い相関を示しています。
3. **各要素が示す意味**
– 色の濃度は相関の強さを示します。赤に近い色は強い正の相関を示し、青に近い色は負の相関を示します。白に近づくほど相関がないことを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 例えば、総合WEIと個人WEI平均、社会WEI平均は高い相関を示しており、これらのデータが一貫して関連し合っていることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 個人WEI（心理的ストレス）と個人WEI（健康状態）の間には比較的高い正の相関があります（0.52）、このことは心理的ストレスが健康状態に影響を及ぼしている可能性を示唆します。
– 社会WEIの項目同士（公平性・公正さ、持続可能性と自治性、社会基盤・教育機会、共生・多様性・自由の保障）が概ね強い正の相関を示しており、これらが相互に影響し合っていることが暗示されています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 総合WEIと社会的要素の高い相関は、社会的な要因が総合的なワークエンゲージメントインデックスを高める重要な要素であることを示しており、企業はこれらの社会的要因を強化することで従業員のエンゲージメントを向上させることが可能です。
– 個人と社会の両方の要素が総合WEIに寄与していることは、個別の取り組みだけでなく、包括的な戦略が重要であることを示唆しています。
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:
以下のグラフ分析を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフは30日間のWEIスコアの分布を示す箱ひげ図で、各カテゴリのトレンドを評価するには、個々のスコアを時間軸で追う必要があります。箱ひげ図自体は、トレンドよりも分布を示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済状態）」や「社会WEI（持続可能性と自活）」に外れ値が見られます。これは他のスコアと比較して特定のデータポイントが異常である可能性を示します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図は中央値（箱内部のライン）、四分位範囲（箱）、そして最小・最大（ひげ）が示されています。各箱の大きさはそのカテゴリ内のスコアのばらつきを示し、四分位範囲が小さいほどスコアが集中していることを示します。
– 色は各カテゴリの違いを視覚的に区別するために使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフでは時系列というよりもカテゴリ間の比較が可能であり、各WEIタイプのスコア分布の違いが一目でわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 小さい四分位範囲を持つカテゴリ（「総合WEI」や「個人WEI（自由度と自治）」）はスコアが一貫しており、大きな四分位範囲を持つカテゴリは不均一な分布を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、特定のカテゴリにおいてスコアがより安定しているか、不安定であるかということです。安定したカテゴリは信頼性や均一性が高く評価され、ビジネスや政策においても支持される可能性があります。
– 一方、外れ値や広い分布は、特定の問題を示唆しており、ここに改善の余地があることを考慮すべきです。例えば、社会的公正や経済状態に関する部分で差異がある場合、これらの分野での改善策が探られ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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– この主成分分析（PCA）のグラフには、明確な上昇や下降のトレンドは見受けられません。データポイントは二つの主成分軸に沿って広がっており、特定の方向への動きはありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確に突出した外れ値は見当たりませんが、右上にプロットが密集している部分があり、これはある程度のクラスターを形成している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 個々の点は、データサンプルを示しており、第一主成分（寄与率: 0.59）と第二主成分（寄与率: 0.13）によって表現されています。第一主成分がデータの59%を説明しており、そのため最も重要な情報が含まれていることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データとしてではないため、直接的な相関は不明ですが、期間が30日間であるため、時系列的な変動が第一或いは第二主成分に織り込まれているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントは均等に散らばっているわけではなく、左下から右上にかけて広がっています。これは、多少の正の相関がある可能性を示唆しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 直感的に、このPCA分析は新サービスの要素を理解するためのもので、何が最も重要な要素であり、これがどのように他の要素と相関しているかを把握することに役立ちます。
– 右上のクラスターの存在は、特定の要素が優勢であることを示唆しており、このインサイトは新サービスの調整や市場戦略の再考に利用できるかもしれません。
このグラフは、新サービスの要素解析において、潜在的な主要因の把握や、パフォーマンスの向上に貢献する要素の特定に役立つでしょう。
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。