📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下に、提供されたデータについての詳細な分析を示します。
### 1. **時系列推移**:
– **総合WEI**: データ全体を見ると、総合WEIは0.68から0.87の範囲で変動しており、特に2025年7月6日以降に急激な上昇（最高値0.87）を記録しています。続いて、2025年7月7日から安定して高値の0.86前後を保持しています。
– **個人WEI平均**: 主に0.66から0.83の範囲を変動し、7月6日に著しい改善を見せています。
– **社会WEI平均**: 0.68から0.93の範囲で、明らかに社会的要因の改善によって支えられています。
### 2. **異常値**:
– 特定の日付（2025年7月6日）における総合WEIスコアの急激な上昇が異常値として検出されており、個人的および社会的WEIスコアの大幅な向上が影響していると見られます。
### 3. **季節性・トレンド・残差**:
– **トレンド**: 全体として上向きのトレンドが見られます。これは、約1週間にわたるデータで識別可能ですが、さらなる長期データ分析が必要です。
– **季節性**: 短期間のため識別は困難ですが、週の始まりにスコアが上昇する傾向があるようです。
– **残差**: 説明不能な変動がいくつか見られますが、データの他の要因がこれに影響している可能性があります。
### 4. **項目間の相関**:
– 経済的余裕と社会的持続可能性には強い相関が見られます。これは個人の経済状態が長期的な社会的持続性に関与していることを示唆しています。
– 社会的多様性と共生は密接に関連しており、この関係が社会WEIの改善に影響していると考えられます。
### 5. **データ分布**:
– 各WEIスコアは0.65から0.95の間に収束し、いくつかの異常値が箱ひげ図で明らかになります。特に健康状態と経済的余裕に関しては、上限付近での異常値が目立ちます。
### 6. **主要な構成要素 (PCA)**:
– **PC1 (59%)**: WEIの変動の主な要因を捉えており、全体の経済的安定性と健康状態を反映していると考えられます。
– **PC2 (13%)**: 社会的な多様性と共生の要素を割り当てることで、主に社会的側面の改善を示しています。
### 結論:
総合的に、提供された期間内で経済的余裕と健康状態の改善が個人と社会の両方に大きな影響を与えています。7月6日の異常値は、社会基盤や多様性に関連する指標の急激な改善と関連がある可能性が高いです。PC1の分析から、経済的安定性が総合WEIに最も影響を及ぼしていることが示唆されています。
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:
### グラフの特徴とインサイト
1. **トレンド**
– 前半は2025年7月以降にデータが集中し、WEIスコアが0.8付近で横ばいしています。
– 2026年近くになると、緑色の前年度データが表示され、スコアが0.8から上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒色の異常値が一部見られますが、大きな変動は見られません。
– 予測の範囲外に出る点が時折見られるため、データの振れ幅が予測より大きい可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の実績データが初期に集中し、赤の×マークで予測が示されています。
– ラインが各種予測モデルのトレンドを示しており、特にランダムフォレスト回帰の予測（紫色のライン）はスコアが1.0近くになるまで上昇しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 前年度データ（緑）が現年度に比べ一貫して高いスコアを示している可能性があります。
– 各種予測モデルは全体的に上昇を示し、一部のモデルはより急激な上昇を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は予想された範囲内で比較的安定していますが、一部の異常値が予測範囲を超過しています。
– 総じて、予測と実績の差異が小さく、予測モデルの精度が高いことが示唆されます。
6. **直感的インサイトとビジネス/社会への影響**
– WEIスコアの上昇傾向から、サービスパフォーマンスが上昇していることが示唆され、ビジネスの成長が期待できます。
– 予測モデルは全体としてポジティブな見通しを示しており、今後のサービス展開に自信が持てるでしょう。
– 実施する施策次第でさらなる成長が見込まれるため、積極的な投資や市場拡大戦略が考慮されるべきだと考えられます。
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:
ここでは、新サービスカテゴリの個人WEI平均スコアの時系列散布図を分析します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側に実績のデータポイント（青）が集中しており、比較的安定しています。
– 特定の日付において、予測値（赤い×）が急上昇しています。
– 右側に昨年のデータ（緑）が集まっています。このデータ群は中央から高めのスコアで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色の実績データは安定している一方で、赤色の予測に急激な上昇があります。この急激な変動は外れ値として注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データであり、現実のデータを示しています。
– 赤い×は予測データで、急激なジャンプを見せています。
– 異常値が黒い円で示されていますが、具体的な値の範囲は情報不足です。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰といった複数の予測モデルが図示されていますが、視覚的には明確なトレンドや比較はできません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと昨年データは別々の期間に分かれており、直接的な相関を見出すのは難しいです。
– 予測データと実績データとの対比で急激な変化があるため、予測の妥当性やモデルの精度が重要になります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的狭い範囲で安定していますが、予測データは変動が大きいため、相関は低い可能性があります。
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**:
– 急激な予測の上昇は、ビジネス戦略として新たな要因（例えば新製品やキャンペーン）のインパクトを示唆している可能性があります。
– 安定した実績値に対して、予測の変動が大きいため、モデルの精度や外部要因の影響を検討する必要があります。
– 昨年のデータが比較的高得点で安定していることは、ビジネスの継続的な成功の可能性を示唆しているかもしれません。
このように、グラフから得られる情報は、データの現状認識や今後の戦略構築に有用です。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に、初期から短い期間で様々な変動が観察され、その後長期にわたる予測データがありますが、詳細なトレンドを掴むのが難しい状態です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにいくつかの外れ値が見られます（黒い円で囲まれた青色の点）。
– 後半部分のデータは前年度の比較AIによる安定した分布を示しており、極端な外れ値や急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は「実績（実績AI）」を示しており、初期の部分でのみ存在します。
– 緑の点は「前年度（比較AI）」であり、後半の安定したデータを示します。
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が紫の線で予測値を示していますが、予測が限られた期間での変動やトレンドを描写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**:
– 前年度（比較AI）のデータと初期の実績（実績AI）データとの間には一貫性が見られず、実績と予測のデータが異なる期間に位置しているため、直接の比較は困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データと後半の前年度データとの間に直接的な相関は見られませんが、予測範囲内での変動のパターンが示されている可能性があります。
6. **直感的な感想とビジネス/社会への影響**:
– 人間の直感としては、初期の実績データが不安定であり予測の難しさを示しているように感じられますが、前年度のデータからは安定した動向が見られることから、ある時点でサービスの成熟や市場の安定が見込める可能性があります。
– 新サービスの導入時期や市場への適切なアクセス戦略を考慮する際の参考になるかもしれません。
全体として、初期の不安定さに比べ、後半にかけて市場が成熟してきている兆候が現れているように見えます。ビジネス戦略を策定する際に、このデータを参考に新たなチャレンジや調整が必要となるかもしれません。
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:
このグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 初期の数ヶ月間、WEIスコアはおおむね横ばいからわずかに上昇しています。
– 後の期間にはデータが集約されており、長期間にわたる明確なトレンドはありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには黒色の円で示された「異常値」がいくつかあり、初期の期間に位置しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）による予測が急激に下降している点も注目できます。
3. **各プロットや要素**:
– 各データポイントは異なる予測方法や実績を表しています。
– 青色の点は実績（実績AI）を示し、緑色の点は前年の実績です。
– 横ばいのグレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が比較されています。
– 各方法の予測結果は異なるトレンドを示しているため、モデルの選択が結果に大きく影響しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定しており、大きな変動は見られません。
– モデルによる予測範囲内に大部分が位置していることから、予測の信頼性は一定程度あると考えられます。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 多様な予測モデルを使用して経済的余裕を予測しており、異常値のモニタリングが重要です。
– 初期段階での異常な変動や特定の予測モデルの大きな乖離は、予測手法の改善やデータ管理の見直しが必要であることを示唆しています。
– サービスの経済的余裕の維持に向けた適切な戦略策定が求められます。
この分析は、新サービスの導入およびその持続可能性の評価に有用です。経済的な予測精度の向上が、サービスの成功に寄与すると考えられます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– **上昇・下降**: 時系列全体を通じて、明確な上昇または下降のトレンドは見られません。
– **周期性**: 見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 序盤（最初の部分）に多くの点が集中しており、一部が通常の範囲から外れて「異常値」として判別されています。
– 中盤以降はデータが存在しないため、新たな変動や外れ値は観測されていません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（実績AI）**の青い点は、実際の健康状態のスコアを示しています。
– **予測（予測AI）**は赤い×で示され、データの評価を行っているモデルの予測値です。
– **緑色の点**は、前年のデータを示している可能性があり、それとの比較で今年の動向を理解できます。
– **予測の限界値範囲**は灰色の帯で示され、通常範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測は複数の回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）で表示されており、特に線形回帰は初期の方で実績と近い位置にあるようです。
– それぞれのモデルで予測値が若干異なり、変動幅が異なることから、モデルの精度や適用可能性の評価が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 図内に強い相関を示す要素は見当たりませんが、初期の実績値と予測値の位置関係からモデリング精度を評価することができます。
6. **直感的な感覚とビジネス/社会への影響**:
– 初期段階では健康状態が一定していたが、その後のデータ不足により推移が不明であるため、追跡継続が必要です。
– 新サービスの評価指標として、実績と予測の比較により、どのモデルが優れているかを判断することが求められます。
– ビジネスでは、この結果から予測モデルの改善や活用による価値創出（例えば、顧客健康管理サービスの向上）に繋がる可能性があります。
このグラフは現状評価の一部として、新たなデータを取得し続け、トレンドの変化やサービスのパフォーマンス評価に役立てるべきでしょう。
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（青点）**:
– 初期の段階でわずかな変動はありますが、全体的には一定の値を維持しています。
– その後のデータがなく、トレンドを見極めることは困難です。
– **予測データ（紫、ピンク線）**:
– 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がありますが、いずれもただのラインが描かれているのみで、将来の上昇や下降トレンドを示していません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期データにはいくつかの外れ値（黒丸）が見られますが、大きな急激な変動はありません。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青点）**:
– 現実の測定値を示しており、評価期間の初期に集中しています。
– **予測（赤 X、紫、ピンク線）**:
– 主に予測に基づくもので、特定の期間に焦点が当たっています。
– **異常値（黒丸）**:
– 通常の観測範囲外にある点を示します。
– **前年データ（緑点）**:
– 過去のデータですが、右端に集中しており、比較的最近のデータを提供しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **前年データと予測の重なり**:
– 似たような動きを見せており、前年のデータを基にした予測モデルがここに影響しているかもしれません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データが偏っており、時期やモデルによって変動するが、周期性は見られない。
### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– **直感的な印象**:
– 初期のデータは狭い範囲に集中しているため、安定した環境でのデータ収集が行われたと感じられます。
– **ビジネスインサイト**:
– 予測モデルが多様であるため、異なる手法を試すことに価値があると理解している可能性があります。
– 予測が将来の計画や対応策に活用されることが期待されますが、新しいデータの取得や継続的なモニタリングが重要です。
全体的に、過去のデータを基にした予測がこのグラフの主な焦点であり、これらの予測がどの程度信頼できるかを確認するためには、さらなるデータの検証が必要です。
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:
グラフを基にした分析は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 青い点で示された実績（実績AI）は、2025年7月から9月頃にほぼ横ばいで推移しています。
– 予測（予測AI）においては、軽微な上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示された異常値がいくつかありますが、特に極端には目立ちません。これは一定の変動の中で外れ値があると考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータ。
– 赤い×印は予測値で、青よりも高い位置にあります。
– 緑の円は前年のデータで、後半に実績データよりやや高い傾向があります。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、その範囲内に多くのデータが入っていることから、予測の信頼性が適度に高いと考えられます。
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は一致しており、前年のデータと比較しても大きな食い違いがないことから、一貫したパターンがあると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 線形回帰やランダムフォレスト回帰の予測範囲と実際の実績データが適度に一致していることから、全体的に整合性のあるモデリングが行われていると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが比較的高く、横ばいや緩やかな上昇傾向が続いていることから、今後の自由度と自治度が安定的かつ改善傾向にあることが期待されます。
– ビジネスにおいては、新サービスがユーザーに受け入れられつつあり、予測範囲内での成長が見込める状況と捉えられるでしょう。
以上のように、このグラフを通じて、自由度と自治の側面で将来の展望に有望性を感じるビジネス判断ができるかもしれません。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績AI (青色プロット)**: グラフの左側に密集しており、0.6から1.0と比較的高いスコアを示しています。期間を通じて特に著しい上昇や下降のトレンドは見られません。
– **前年 (緑色プロット)**: グラフの末尾に位置し、幅にばらつきがありますが、総じて実績と同程度のスコア（0.8付近）が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– **異常値 (黒丸)**: 実績の中にいくつかの異常値が埋もれており、分析の際に注目が必要です。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青）**: 主に過去の実績を示し、AIによる実際のスコアです。
– **異常値（黒丸囲い）**: 通常の範囲を外れたデータを示しています。
– **前年（緑）**: 前年のデータとして、過去との比較を提供します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **予測**: 複数の予測手法が示されていますが、実績データと直接的な重なりはありません。これは、予測と実績の間にギャップがあることを示唆しており、予測の精度に課題がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な周期性やトレンドは示されていないため、データは比較的均一に分布しています。
– 異常値があるため、全体のデータとしては分布に外れ値による歪みが存在する可能性があります。
6. **ビジネス・社会への影響**
– **公平性・公正さのスコア**という観点から、データが高いスコアを示しているのは良い兆候です。ですが、異常値や予測の不一致があることから、AI手法の精度向上が求められます。
– **予測の差異**はビジネスの決定に影響を与え、より洗練されたAIモデルの開発が必要になるかもしれません。
– **社会的インパクト**として、透明性の向上や不公平の軽減に向けた継続的なモニタリングが求められます。
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
1. **トレンド**
– 最初の期間（2025年7月頃）は、実績AIによるデータが高い水準で安定しています（約0.8以上）。
– 予測データ（特に線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、非常に高い水準（0.9以上）で一定の傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月には、実績の中に異常値として強調されたプロットがいくつか存在しています。ただし、それ以外の期間では外れ値の明確な出現はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色プロットは実績値を示し、濃い緑のプロットは前年の比較データを示しています。
– 推定の不確かさ範囲（灰色の範囲）も表示され、実績値がその中で変動しています。
– 各予測手法のトレンドライン（薄緑、紫、ピンク）は、予測データが非常に高水準で推移すると仮定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データは高い一致を示し、年間を通じて持続性と自治性のスコアが安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測モデルと実績評価日は高い相関を示していますが、予測モデルの非常に高いスコアに対し、実績は少し低いスコアである場合が多数です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間として直感的にこのグラフを見ると、高い持続可能性と自治性の水準が短期間で評価されていることに気づくでしょう。これは新しいサービスの成功を示唆しています。
– ビジネス面では、予測に沿った行動計画が立てられれば、選択したモデルの高い予測精度が長期的な持続可能性につながる可能性があります。
– 社会面では、安定した持続可能性と自治性のスコアが、社会全体の信頼を構築する重要な指標となりえます。
この分析は、グラフから得られる視覚的な特徴を基に洞察を導き出すものです。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期に多くの「実績（青色）」データが集まっており、その後は散見されるが、全体的な分布は高いWEIスコアを維持しています。短期的には一貫したスコアのまま推移しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータには「異常値（黒円）」が含まれていますが、その後の期間で異常値は見られない点が特徴です。予測手法（赤線、紫線、ピンク線）は一貫して高いスコアの予測を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 「実績（青色）」点は初期に集中し、「昨年（緑色）」のデータは後半にまとめられています。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）は、初期における高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**
– 実績データと予測データが初期には類似し、高水準の予測を示しています。昨年のデータは後半に集中し、前年からのスコアの持続または改善があるかが焦点です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データは非常に密集しており、後半のデータはスコアのばらつきが少ないようです。全体を通じて各回帰モデルが安定した高スコアを予測しています。
6. **直感的な理解と影響**
– 人間には直感的に、サービスが導入当初に迅速な安定化を見せ、その後予想以上の良好なパフォーマンスを持続していると感じられます。このことは、新サービスが社会基盤や教育機会の向上に大きく寄与していることを示唆します。ビジネスや社会への影響として、この安定した高パフォーマンスの予測が信頼性の高いサービス提供につながり、さらなる成長機会をもたらす可能性があります。
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:
画像を分析しました。ここから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 左側の青いプロット（実績）は、最初の期間に集中しており、期間の初期にスコアが高いことを示しています。しかし、その後のデータポイントは緑色のプロット（前年比較）のみで、スコアが少し下がっていることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グレーの範囲（予測の不確かさ範囲）を超える異常値は見受けられません。全体的には予測と実績が一致しているように見受けられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績を示しており、赤の「×」はそれに対する予測値を意味します。
– 緑のプロットは前年比較データを示しています。
– 予測に使用された線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のいずれも俯瞰的に見て大きくは異ならない予測を示していますが、期間初期に比べ予測スコアは低めです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各種予測モデルの結果はおおよそ一致しています。ただし、期間終盤の予測には多少のばらつきが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の青い実績データは高めのスコアを示し、緑のデータポイント（前年比較）はスコアが少し低下しています。全体的な分布は、期間初期に高スコアが集中し、その後は下がり気味です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフからは初期の高いスコアが目立つため、新サービスの初期評価が良好であったことがうかがえます。ただし、今後の継続的な取り組みが必要となる可能性があります。予測モデルも概ね同様の評価であり、精度において大きく異なる予測は見られません。これにより、安定したサービス提供が期待され、競争力を維持するための戦略が求められるでしょう。
全体的に、初期の成功を維持しつつ、持続可能な改善や適応が必要であることを示しています。ビジネスや社会への影響としては、社会的な共生・多様性・自由の保障が短期間で評価されただけでなく、長期にわたってサポートされることが重要です。
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:
1. **トレンド**:
– 色が濃い紫から青、緑、黄色に変わっていくことから、短期間でWEIスコアが上昇する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日に、特に昼の時間帯で明らかにスコアが低い時間があり、急激な変動が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化はWEIスコアの程度を示し、色が黄色に近づくにつれてスコアが高いことを示しています。
– 視覚的には、横に伸びるカラーのグラデーションが日ごとの変化を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯によってスコアに変動が見られることから、特定の時間に利用が集中している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとの集中した利用が考えられ、それに伴いスコアの上昇が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 夜間や早朝のスコアが低く、日中に向けてスコアが上昇することは、利用者が日中に集中している可能性を示示しています。
– ビジネス的には、日中のサービス向上が顧客満足度を高め、利用促進に寄与するかもしれません。
このグラフは、サービスの稼働時間やピーク時間を把握するのに有用で、顧客ニーズに応じた戦略を立てる際の参考になります。
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:
### グラフのインサイト
#### 1. トレンド
– 日付ごとに時間帯のデータがガラッと異なるカラーパターンを示しています。具体的には、各時間帯での色が周期的に変わっており、特定の時間帯で高得点または低得点が繰り返されているように見えます。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 例えば、7月6日の異なる時間帯では、他の日と比べて特に低スコア（紫色）の時間帯があります。これらは外れ値と見なせるかもしれません。
#### 3. 要素の意味
– ヒートマップの色は個人WEI平均スコアを示しており、紫から緑、黄色にかけてスコアが上昇していることを示しています。
– 各時間帯での色の変化を観察することで、どの時間帯が特定のWEIスコアを持つかが視覚的にわかりやすく表示されています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 同じ日付でも時間帯ごとのスコアの変動が大きく、時間帯によってパフォーマンスが異なることが示されています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 時間帯とスコアの間には周期的な関係があり、一部の時間帯では安定して異なるスコアが観測されています。これが何らかの理由でビジネスのパフォーマンスと関連している可能性があります。
#### 6. 直感的な洞察とビジネスへの影響
– 特定の時間帯におけるパフォーマンスの低下（紫領域）の原因を調査することが重要です。これは、リソースの効率的な配置や改善策の立案に活かせるでしょう。
– 各時間帯でのスコア変化を視覚化できるため、業績改善のターゲットとなる時間帯を特定しやすくなります。これにより、顧客満足度を向上させるための戦略を策定する際に有用です。
このヒートマップは、時間帯ごとのパフォーマンスの可視化によって、効率的な時間管理やリソース配置のヒントを提供し、ビジネスオペレーションの改善をサポートするものです。
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、このヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– ほとんどの時間帯で色が濃い緑や紫から黄色に変化しています。これは日を追うごとにスコアが上昇していることを示唆しています。
– 特に、午前8時と午後4時からの時間帯における顕著な上昇が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 午後5時から6時にかけて、最初は低いスコアが示され、急激に黄色まで回復する変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアのレベルを示しています。濃い紫色が最も低く、黄色が最も高いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 明確な相関関係は難しいですが、特定の時間帯（例えば午前8時が過ぎたころと午後から夕方の時間帯）で共通したスコアの上昇が観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に午後から夜にかけてスコアが全体的に高くなる傾向が見られ、人々の活動が活発な時間帯と一致している可能性があります。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響**:
– 新しいサービスが時間帯や日付に応じて徐々に受け入れられていっている様子が感じられる。
– 午前中の低スコアは、ユーザーの習慣やサービスの使用頻度の変化を表しているかもしれません。
– この情報はマーケティング戦略やサービス改善のために活用でき、特定の時間帯に合わせたプロモーションやサービスの強化が効果的であると考えられます。
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:
このヒートマップは、各WEI（Well-being Index）項目間の相関関係を示しています。以下に視覚的特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**
– ヒートマップ全体が濃い赤から薄い青までの色で表されています。赤い領域は高い正の相関（0.5以上）、青い領域は負の相関（-0.2以下）を示しています。
– プロット全体にわたり、赤い色が多いことから、多くの項目の間で正の相関が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として目立つのは「個人WEI（経済的余裕）」と他項目の相関が低いことです。この項目は一部負の相関を示しており、他の個人要因と異なる挙動を持つ可能性が高いと考えられます。
3. **プロットや要素の意味**
– 赤い色が濃いほど項目間の正の相関が強いことを示します。特に「総合WEI」と「個人WEI平均」「社会WEI平均」との相関が非常に高い（0.89以上）ことが目立ちます。
– 青い領域、特に「個人WEI（経済的余裕）」の他の項目との相関の低さに注意が必要です。
4. **時系列データの関係性**
– 時系列的な変化や周期性はヒートマップでは直接確認できませんが、各項目間の相関を基に、ある項目が他の項目の変化をどれだけ理解する上で有用かを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との相関が他の多くの項目で高い点も注目に値します。社会関連のWEIが、全体の幸福度に強く影響していることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 全体的に高い相関を持つ項目が多いことから、個人および社会の全体的なウェルビーイングが相互に関連して、ポジティブな影響を及ぼしていると推測されます。
– 特に「個人WEI（経済的余裕）」の特異性は、経済状態が他のウェルビーイング指標に影響を与える独立した要素となっている可能性があります。
– ビジネスや社会において、特定のWEI要素（経済的余裕や共生・多様性など）が他の要素の改善に寄与するかもしれないため、これらの要素を強化する戦略が有用であると考えられます。
このヒートマップは、個人および社会のWEIが相互に影響し合っていることを示しており、新サービスの施策において、どの要素に注力するかを検討するための重要な指針として活用できるでしょう。
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、新サービスカテゴリのWEIスコア分布を比較しています。ここから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 期間全体で一定の傾向を示すことは難しいですが、「社会WEI平均」や「社会WEI（公平性・公正さ）」はやや広い範囲に分布しており、他と比べて変動が大きいことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（健康・幸福度）」や「社会WEI（共生、多様性・自由の保障）」にはいくつかの外れ値が存在しています。これらの外れ値は、特定の時期やイベントによって大きくスコアが変動した可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 箱ひげ図から、各WEIタイプのスコアの中央値、分布の範囲（四分位範囲）、および外れ値を識別できます。色の違いは視覚的な区別を助け、特に変動の大きさが視認しやすいです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリのスコアは個別に比較されており、特に明確な相関がある訳ではありません。しかし、「個人WEI（自由度と自治）」と「個人WEI（経済的余裕）」は類似した中央値を持っており、これらが関連する可能性が考慮されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 箱の幅や髭の長さを通じて、各カテゴリのスコアの多様性や変動幅が視覚化されています。例として、「個人WEI（心理的ストレス）」はスコアのばらつきが少ないのに対し、「社会WEI（多様性・自由の保障）」は幅広い分布を示しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– これらのデータは、各WEIカテゴリが新サービスにどう影響するかを示唆しています。例えば、外れ値や大きな変動が見られるカテゴリは、急激な社会変化やイベントに反応しやすいため、対応策を検討する必要があるでしょう。
– また、スコアの低さが目立つ「個人WEI（経済的余裕）」は、個人の幸福度やサービスの受容度に影響を与える可能性があるため、重点的に改善策を考える価値がありそうです。
この分析により、特定のWEIスコアの変動要因を理解し、ビジネス戦略や社会政策の策定に役立てることが期待されます。
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:
この主成分分析（PCA）グラフを詳しく見ていきましょう。
1. **トレンド**:
– グラフには強い一貫したトレンドは見られませんが、第1主成分が0.2付近で高めの密度を持ち、第2主成分が0.0付近で高めの密度となっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として、第2主成分が0.2付近のプロットが際立って高い位置にあります。他のプロットからかなり離れています。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットは新サービスに関連するデータポイントを示していると考えられます。カラーや形の変化はありませんが、密度の分布が全体的な動向を示す手がかりです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとしては、一部のデータがより密集しているため、これらが特定の期間における関連性を示唆している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分が0から0.2の範囲で高い密度を持ち、第2主成分が-0.1から0.1の範囲で散布しています。これにより、横方向の広がりが示されています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– グラフから直感的に感じられるのは、多くのデータポイントが中立的からポジティブな方向（第1主成分上）にシフトしていることです。これは新サービスが市場で概ね好評である可能性を示唆しています。また、外れ値は重要なイノベーションや、特異な現象を示すかもしれません。分析対象はサービスの多様性や革新性を考慮する必要があるでしょう。
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。