📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータの分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEI**: 7月初旬では0.68から0.72、0.75といったスコアを維持していますが、6日頃から劇的に上昇し、0.87まで到達。その後も高水準の0.84-0.86を維持。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人WEIは多少波があるものの、大体0.70-0.85の範囲で安定しており、社会WEI平均は7月6日以降0.90付近に高騰しています。
#### 異常値
– 7月6日の0.87総合WEI及びその前後の値（0.84, 0.86）は著しい上昇として異常値として検知されます。この期間は社会WEIの構成要素である持続可能性、社会インフラ、共生・多様性がいずれも0.90以上となっていることが影響していそうです。
#### STL分解
– **トレンド**: データが短期間であるため明確なトレンドを確定するのは難しいですが、全体的には6日を境にした上昇が見られます。
– **季節性パターン**: 30日間では明確な季節性を特定することは困難です。
– **残差**: abrupt spikes seen around 6th and subsequent dates hint at random high events which could be due to external or unmeasured factors.
#### 項目間の相関
– 強い相関を示すペアは個人の心理的ストレスと経済的余裕（逆相関）および社会WEIの持続可能性と共生・多様性（正相関）です。
– 経済的余裕がある個体は心理的ストレスが低い傾向にあり、持続可能性が保障された社会では共生と多様性も推進されています。
#### データ分布
– **箱ひげ図**: 個人WEIと社会WEIでは外れ値がいくつか観測されますが、特に社会基盤と共生・多様性にボリュームがあり、上振れ傾向が強いです。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 (58%)**: 主に社会的要素（例えば持続可能性と共生）が影響。大部分の変動を説明。
– **PC2 (14%)**: 個人の心理的ストレスと経済的要素が関連。細かい個別要素の変動を反映。
### 洞察と推測
– 期間中のWEIの高まりは社会的側面の向上による部分が大きいと考えられ、特に中旬の高値は持続可能性と社会基盤各項目が高スコアを示したことに由来する可能性があります。
– 異常値の日はそれぞれ技術革新や政策変化など、短期間での社会的要素が外的要因として働いた可能性があり、特定のイベントや発表があったのかもしれません。
この分析は提供された限られた期間のデータに基づいておりますので、より詳細な長期的トレンドなどを確認するには、さらなるデータ収集と分析が必要です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は、期間の初期に数値が比較的安定しており、WEIスコアは0.7から0.85の間で推移しています。
– 予測（特にランダムフォレスト回帰）は期間の後半で急激に上昇し、その後横ばいになる傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 多くの青い点（実績値）が黒い円で囲まれており、これが外れ値として認識されています。これは、特定の時点で異常なスコアが記録されたことを示しています。
3. **要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、赤い×は予測値です。
– 異常値は黒い円で強調されています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の領域で示されています。
– 線の色は異なる予測モデル（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。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル（特にランダムフォレスト）は、他のモデルよりも未来のスコアを高く見積もっています。これが事実であれば、増加傾向が期待できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データにはある程度の変動が見られ、特に初期の部分に集中しています。これは新サービスの導入期における不安定さを示している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの影響**
– 予測モデル間で異なるスコアが示されており、これは将来的な不確実性を示唆しています。新サービスの成功可能性や市場動向の予測における注意が必要です。
– ランダムフォレスト回帰の予測が急激に上昇しているため、もしこのモデルが正確であれば、サービスの受容やパフォーマンスが今後改善することが期待されます。これにより、ビジネスは成長の機会を捉えて戦略を調整する必要があります。
この分析に基づき、実績と予測を比較し、異常なデータポイントを詳細に評価することが重要です。これは、新サービスの強化や市場におけるポジションの理解を助けるでしょう。
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:
以下にグラフから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 30日間の実績AI（青い点）は、始めの方は若干の上昇が見られますが、おおむね横ばいとなっています。
– 予測線は三種類あり、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が使用されています。それぞれ異なる傾向を示していますが、特にランダムフォレスト回帰が上昇トレンドを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントは黒い円で囲まれており、これは異常値として識別されています。これはデータの傾向から著しく外れた値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを表し、赤い×は予測を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、モデルの信頼性の一部を視覚化しています。
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あり、予測は線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の三つの手法で行われています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一般的には中程度のスコアで安定しているが、時々変動が大きい異常値が見られます。
– 予測モデルは異なるトレンドを示し、特にランダムフォレストは今後の上昇を強く見込んでいます。
6. **直感的な感じ方とビジネスへの影響**:
– このグラフを直感的に見ると、サービスのパフォーマンスは短期間での急激な変化は少ないものの、将来的には成長の可能性があると示唆されます。
– ビジネスへの影響としては、現在のパフォーマンスは安定していますが、異常値の管理が求められる可能性があります。また、予測モデルによる成長の予測は、さらなる投資や改善の機会を見積もるための指標となります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– 実績データ（青いプロット）は全体として0.8から0.9の間で推移しており、やや上昇傾向が見られます。
– 一方、予測は3つの異なるモデルで示されており、それぞれの線（緑、青、水色）はどの時点でも高い値で平行に走っており、今後も0.9以上を保つとされています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 青いプロットの中に黒い円で囲まれた部分が外れ値として示されていますが、大きな変動はなく、これらはデータの変動範囲内に収まる軽微なものです。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青いプロットは実際の実績データを示しています。
– 赤い「×」は予測、それらに対する不確かさの範囲は灰色の範囲として示されています。
– 予測モデルは3種類（線形、決定木、ランダムフォレスト）で、それぞれ異なる予測値を示していますが、全て高いWEI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:**
– 実績データは徐々に予測線に近づいていくかのように見え、予測値との一貫性が確認できます。
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はある程度の正の相関関係があると考えられます。
– 外れ値の範囲は狭く、データは均一性を保ちながら分布しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの影響:**
– WEIスコア全体が高い水準に維持され、予測も高いため、新サービスの展開は成功していると言えるでしょう。
– ビジネス戦略として、これまでの戦略の継続が有効であり、特に新しい試みや投資が期待できる状況です。
– 社会的にも、新サービスの安定したパフォーマンスはポジティブな印象を与え、利用者や顧客の信頼につながるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
データの大半は、最初の20日間は横ばいで推移しているようです。その後、予測線は手法によって異なる動きを示しています。具体的には、線形回帰（緑の線）はわずかに下降し、決定木回帰（シアンの線）は横ばいに近く、ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は下降しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
いくつかのデータポイントが、異常値として黒い円で囲まれています。これらは予測から外れた動きを示しており、経済的余裕のスコアが予測範囲を超えている可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青い実線）**: 実際のデータ。
– **予測（赤い X）**: 予測された値。
– **異常値（黒い円）**: 異常値を示す。
– 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
異なる回帰手法による予測が示されています。縦軸のスコアで若干の違いがありますが、全般にわたって相関はあると推測されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
横ばい傾向が大半を占め、予測も大きな変動を示さないため、相関関係は非常に強いとは言えません。ただし、ランダムフォレスト回帰は一貫して下降を示します。
### 6. 直感的な洞察とビジネスへの影響
全体的にはWEIスコアが比較的安定しているように見受けられます。しかし予測では、特にランダムフォレスト回帰での下降が見られるため、今後の経済的余裕の低下を警戒すべきかもしれません。ビジネスや新サービス展開においては、この情報をもとにリスク管理や施策の改善策を行う必要があります。
特に異常値は、サービスの再評価や新たな戦略の必要性を示唆している可能性があります。長期的な顧客の経済的余裕を向上させる施策が求められるでしょう。
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:
分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、期間内でほぼ横ばいを示しています。ただし細かい変動は見られます。
– 予測（ピンク色の線）は、時間とともに緩やかな上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内のいくつかのデータポイントが円で囲まれており、これが異常値として識別されています。具体的には、WEIスコアが低い地点がいくつか見受けられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実測値を示しており、毎日の健康状態を表しています。
– ピンクや他の色の線（予測）は、異なるアルゴリズムによる予測値を示しています。
– 灰色の背景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**:
– 実測値と異常値は、予測データに対してどのように位置しているかを見比べられるように示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実測データは比較的狭い範囲に収まっており、大幅な上下変動は少ないようです。
– 異常値は、通常のパターンから外れ、特定の原因がある可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このデータは健康状態の安定性を示唆しており、大きな健康の変動はないことを意味しています。
– 異常値が示す事柄には注意が必要で、個別の原因や対応策の検討が有益です。
– ビジネスにおいては、こうしたデータを活用して個別対応や予防的健康管理が可能になるでしょう。
総合的に、健康状態のモニタリングにおける安定したトレンドが見られ、予測手法の有効性が示されていますが、異常値へのフォローアップが重要になるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）は全体的に0.6から0.9の間で変動しており、大きな上昇や下降は見られません。
– 予測（線グラフ）は異なるモデルで異なる傾向があります。線形回帰は緩やかに上昇、決定木回帰は一定、ランダムフォレスト回帰は初期に急上昇してやがて横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 開始直後に多数の外れ値が見られますが、その後は減少しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットが実測値を示し、黒い円で囲まれた部分が外れ値です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルにより異なる傾向が示されていますが、実測値と大きく乖離しておらず、全体として調和が取れています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実測値の分布は比較的一様で、突発的な変動もありません。ランダムフォレストの初期上昇との相関が少し見られます。
6. **直感的感想とビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、心理的ストレスが一定の範囲内に留まっていることから、個々人の心理状態は比較的安定していると感じられます。
– ビジネス的には、新サービスが心理的ストレスを増加させる要因となっていないことを意味します。予測モデルの適用も有効であることが確認でき、今後のサービス改善に役立つ可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は概ね0.7から0.9のWEIスコア範囲内で変動しています。
– 予測線（紫の線）は微増し、その後は横ばいの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としてマークされたプロットが、主に0.6付近にあり、他のデータ点よりも低いスコアを示していますが、数は少ないです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点: 実績データ。
– 黒い円で囲まれた点: 異常値。
– 灰色の範囲: 予測の不確かさの範囲。
– 線グラフは異なる予測モデル（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。
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ある程度の一致がありますが、ランダムフォレスト回帰の予測が他の予測より高く、その後横ばいになっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは比較的高いスコアで安定していますが、数点の低い異常値が影響を与える可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 実績データが安定していることから、ユーザーにとって新サービスの自由度と自治が一定の高レベルを維持しています。これは満足度につながる可能性があります。
– 一部の予測モデルがより高いスコアを予測していることから、今後のポジティブな変化の期待が持てます。新サービスの導入効果が表れる可能性があります。
– 異常値の存在は、特定の期間または条件下でのユーザーエクスペリエンスが悪化している兆候であり、改善が求められるかもしれません。
これらの洞察を活用して、サービスの改善や戦略の再評価を行うことができるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータポイント（青のプロット）はおおよそ0.7から0.9の範囲で推移していますが、特に明確な上昇や下降のトレンドは見られません。一部の点では若干の変動がありますが、全体としては横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として黒い円で示されているプロットは、通常の範囲から外れたスコアを示しています。このような外れ値は特定のイベントや条件変化に起因する可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績値を示し、赤のバツ印×はAIによる予測値を意味します。予測値は実績値よりも一貫して高く、特に7月中旬以降にかけて明らかです。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）も予測を示していますが、こちらはさらに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**
– AIの予測値と実績値との間に差異が見られます。予測値が一貫して高いため、AIは実際のデータよりも楽観的な傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は、中央付近に集中する傾向があります。予測はこれを上回る形で分布しており、予測モデルの過信があるかもしれません。
6. **直感的な感想と社会・ビジネスへの影響**
– データの不確実性や外れ値の存在は、新サービスに対する社会的公平性や公正さへの懸念を示す可能性があります。
– ビジネスとしては、AI予測が実績を上回る場合、実績の改善施策を考慮すべきですが、同時に予測モデルの精度を再評価する必要もあります。予測に基づく資源配分や戦略が実際の成果につながらない可能性が指摘されています。
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:
以下はこのグラフに基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は概ね横ばいで、WEIスコアは0.8から1.0の間にあります。
– 予測値は、線形回帰と決定木回帰のプロットにおいても横ばいで安定していることがわかります。ランダムフォレスト回帰は1.0近くでの予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点で囲まれた黒い丸は外れ値を示しており、特定の日にスコアが他の日と比べて異常であることを示しています。
– 記録された外れ値は数日分であり、特定の出来事があった可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データで、観測された実際のスコアを示します。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示し、予測のバラツキを考慮した幅です。
– 紫、緑、ピンクの線は異なる回帰モデルによる予測を示しています。
– 外れ値が示されることで、異常値に対する警戒が必要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**:
– 実績データと予測データの間に大きな差は見られず、両者が安定した関係を持っていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的にWEIスコアは高く、一貫性があることで、持続可能性と自治性の均一な評価がされていることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフは新サービスが安定しており、持続可能性が高い可能性を示しています。
– 外れ値の存在があるため、特定の出来事や要因が影響を及ぼした可能性があり、その原因の特定が必要です。
– ビジネスにおいては、安定した持続可能性の評価が長期的な信頼を築くことに寄与しますが、外れ値の状況の把握と対応が課題です。
このグラフから、人々はサービスの利便性と信頼性を直感的に感じるでしょう。ビジネスにおいては、予測と実績の整合性を確認することが、戦略的な意思決定に役立つでしょう。
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:
## グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は序盤に上昇傾向を見せ、その後0.8付近で安定しています。
– 予測（紫色、決定木、ランダムフォレスト）の線はそれぞれ異なるレベルで安定した動きを見せています。特にランダムフォレストは高い位置でほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として示されているプロット（黒い丸で囲まれた青プロット）がいくつかありますが、多くは0.8以上の水準です。外れ値は最初の週に集中しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実際の実績値を示し、Xマークは予測を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ範囲を示し、設定された信頼区間を超える実績がいくつか見られます。
4. **時系列データの関係性**
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は異なるフォーマンスを示していますが、全体的には実績との誤差は小さく、安定的な予測性能を持つことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は0.8付近に密集していますが、初期には低い値も見られ外れ値も多数存在します。これは教育機会の格差や変更があったかを示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の変動は、新しいサービス導入やシステム調整期間として考えられるため、ユーザーは最初に混乱する可能性がありますが、その後の安定期により信頼性が高まると予想されます。
– ビジネス上の影響として、予測の的中性が高いことで業務効率化や将来の計画策定に役立ちます。社会的影響として、教育機会の向上や新サービスの受け入れ状況を測定するための価値のある指標となるでしょう。
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**:
– グラフの初期段階では、スコアが上昇していますが、その後ほぼ均一に落ち着いています。終盤には平坦な予測線が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントに異常値のマークがありますが、それ以外は一貫した上昇が見えるため、大きな変動はあまりありません。
3. **要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、異常値は黒い円で囲まれています。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
– マゼンタのラインはランダムフォレスト回帰による予測を示し、直線的な予測が続いています。
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との間に差異があり、特に実績が予測を下回っている箇所が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは初期の方で一定の変動がありますが、最終的には予測に近いスコアに収束しています。
– データの密集具合により変動がある程度予測可能であることが示唆されます。
6. **直感的な感想およびビジネスや社会への影響**:
– 新サービスの社会的インパクトは初期に上昇して一定の位置に安定しており、今後もその傾向が続くと予測されています。
– 初期の成長の段階での異常値の出現はあるものの、その後の安定した傾向から、ビジネス上や社会的にはこのサービスが多様性や共生に貢献できていると考えられるでしょう。
このグラフは、サービスが時間とともに安定した社会的価値を提供していることを示唆しています。
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:
以下は、提供された時系列ヒートマップから導き出される視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 日中の特定の時間帯（主に15時から19時）において、スコアは明るい色（高スコア）を示しており、特に開始日からの上昇傾向が見られます。しかし23時では、比較的低いスコア（暗い色）が続く傾向があります。
– 全体的に、時間帯によって異なるスコア変化（周期性）が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日に、15時のスコアが他の日と比べて急激に減少している点が外れ値として見られます。この日は何らかの要因でスコアが低下している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– カラースケールは、スコアの高さを示しています。黄色に近いほど高いスコア、紫に近いほど低いスコアを表しています。
– 時間軸に沿ったスコアの変化が視覚化されており、特定の時間帯におけるパフォーマンスの一貫性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 15時から19時の時間帯が、スコアが安定して高く、23時は低い傾向があるため、日中の異なる時間帯でサービスのパフォーマンスが変動していることが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯とスコアの間には一定の相関があり、特定の時間帯（15時から19時）が一貫して高いスコアを示しています。この時間帯でのユーザーの関与や活動の増加が示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 日中に新サービスの利用がピークを迎えることが人間の直感として捉えられ、ビジネス側では、この時間帯のリソースの最適化やマーケティング活動を強化することで、利用者体験を向上させる戦略が考えられます。
– 夜間のスコアが低いことを考慮して、サービスのメンテナンスや改善を行う時間として適しているかもしれません。
このヒートマップは、時間帯ごとの新サービスのパフォーマンスの可視化に役立ち、運営戦略や資源配分において重要な指針となるでしょう。
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:
以下はこのヒートマップから得られる詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとに異なるスコアの変動があります。一般に、スコアは後半にかけて上昇傾向にあるように見えます。また、ピークと谷が交互に現れる周期的なパターンも見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日には、8時の低スコアと15時の高スコアが顕著に見られ、急激な変動があるようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEI平均スコアの高さを示しています。濃い紫は低いスコアを、黄色に近づくほど高いスコアを示しています。この色の変化は、時間帯と日付による変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同日における異なる時間帯間でスコアが連続性を持っている部分があります。ただし、特定の時間帯（例えば8時や16時）で大きな変動がある場合があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの分布はランダムではなく、特定の時間帯（例えば16時）で繰り返し高くなる傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 一般的に、午前中と午後の初めはスコアが低く、夕方にかけてスコアが上がる傾向があります。この傾向は、利用者の活動が増える時間帯と関連している可能性があります。新サービスにおいては、ピーク時間帯に合わせた最適化が重要です。
– ビジネス的には、スコアが高い時間帯をターゲットにすることで、効率的にリソースを配分し、顧客の満足度を高める戦略を立てることができます。時間帯ごとのパフォーマンスを評価し、適切な対応をすることが求められます。
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:
このヒートマップには以下の特徴と洞察があります。
1. **トレンド**:
– 毎日の時間帯別にデータが示されており、色の変化が一定の規模で見られる。
– 特定の時間帯（例：朝8時、夜19時）は、徐々に色が変わっており、周期的な変動があることが示唆される。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日の朝8時と夜19時において、他の時間帯と比べて急激に色が変化している。これらは外れ値として考えられる。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡で数値の大小が示されている。色が明るいほどスコアが高く、暗いほど低い。
– 同じ時間帯でも日によって色が変わるため、その日の状況の違いを反映している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとにデータを比較することで、どの時間帯が一貫して高スコアを示しているか、といったパターンを把握するのに役立つ。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯において高スコアを示すことが多く、時間帯に応じたサイクルが存在する可能性がある。
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**:
– 新サービスの利用が特定の時間帯に集中していることを示唆する。これを利用してサービス提供時間の最適化や、プロモーション戦略の調整などを考えられる。
– 7月6日に特にスコアが変動している時間帯は何らかのイベントやトラブルがあった可能性を示しており、ビジネス上の重要な分析ポイントとなる。
このように、ヒートマップはビジネスや組織の運営に必要なタイムリーなデータ分析に役立つツールであると言えます。
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:
### 1. トレンド
このヒートマップには、特定の時間のトレンドを直接示す要素はありませんが、各WEI項目間の相関関係が分かります。一般的な傾向として、高い正の相関は赤色、負の相関は青色で示されています。
### 2. 外れ値や急激な変動
ヒートマップは外れ値や急激な変動を示すものではなく、相関の強さを視覚化しています。最も関連性の薄いものを観察することで、外れ値に似た役割を担うネガティブな相関を見ることができます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 赤：高い正の相関。例として、個人WEI平均と個人WEI（健康状態）は0.61の相関です。
– 青：負の相関。例として、個人WEI（経済的余裕）と個人WEI（心理的ストレス）は-0.20の相関です。
– 中間色：相関が弱いか負の相関。
### 4. 複数の時系列データの関係性
このマップは時系列データの関係性を直接示していませんが、異なるWEI項目間の相関関係を30日間の集計として示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **高相関**: 総合WEIと社会WEI（共生・多様性・自由の保障）が0.89で、特に相関が強いことがわかります。
– **負の相関**: 比較的少ないですが、個人WEI（経済的余裕）とその他の項目との間に弱い負の相関が見られます。
### 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
– **健康状態と自由度**: 個人の健康状態が良いと自由度が高まる可能性を示唆しているため、健康促進が重要です。
– **社会的な共生と多様性**: 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）と多くの項目が高い相関を持つことから、これらの要素が全体の幸福感に影響を与えていると考えられます。
– **ビジネスへの示唆**: サービス業や製品開発において健康促進と社会的包摂が鍵になる可能性が高いです。
このヒートマップは、相関関係を通して新たなサービス提供や改善の戦略を考案するのに役立つ視点を提供しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– WEIスコア全体の分布に明確な上昇または下降のトレンドは見られませんが、各カテゴリによってスコアの中央値が異なることが示されています。
– 一部のカテゴリは中央値が高く、他のカテゴリに対して優位性を示しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に「個人WEI（健康状態）」や「社会WEI（生態系・持続可能性）」で外れ値が目立ちます。これらは異常値として注意が必要です。
– 外れ値の存在は、一部のデータポイントが他と大きく異なることを示し、異常や特定のイベントが影響を及ぼした可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各ボックスの高さ（四分位範囲）は、データの変動幅を示しています。ボックスが高いほどデータのばらつきが大きいことを示しています。
– 色の使い分けは、視覚的に各カテゴリを分けるのに役立っており、異なるスコアタイプの比較を容易にします。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリが相対的にどの程度のスコアを持っているかを比較することで、特定のWEIタイプが他よりも注目に値するかどうかを把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリ間のスコアの分布が異なり、これが社会や個人のカテゴリごとの特性を反映している可能性があります。
– 例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」は中央値が他と異なり、心理的ストレスが他の健康指標と異なる特性を持っていることを示している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 各WEIタイプのスコア分布を比較することで、特に改善が必要な分野や逆に強みとなる分野を特定できます。
– ビジネスにおいては、スコアが低い領域を改善することで顧客満足度を向上させる戦略を取ることができるかもしれません。また、社会的には、低いスコアを分析し政策形成に役立てる可能性があります。
全体として、このグラフは注意すべき特定の分野を視覚的に強調するための有用な道具として機能します。各カテゴリの特徴を深掘りすることで、さらなる戦略的な洞察を得ることができるでしょう。
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
1. **トレンド**
– グラフは主成分分析（PCA）による散布図で、全体的なトレンドは特定の方向に一貫した動きは見られません。データポイントは広範囲にわたって散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 縦軸の0.20や横軸の0.20付近にいくつかのデータポイントがあり、他のクラスタから離れた位置に存在しているため、外れ値の可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 各点は30日間の新サービスカテゴリから抽出されたデータを示しており、主成分1（横軸の寄与率は0.58）と主成分2（縦軸の寄与率は0.14）のプロジェクションです。X軸の寄与が比較的大きいため、第一主成分がデータ分散の多くを説明します。
4. **時系列データの関係性**
– 時系列データとして直接の時間の流れは示されていませんが、複数のクラスタに分かれている可能性があります。
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。データは非対称に分布し、一部の密集エリアと他のばらつきが特徴です。
6. **直感的に感じることとビジネス・社会への洞察**
– このグラフから直感的に感じられることは、新サービスの構成要素が多様である可能性があるという点です。特に外れ値やクラスタリングが示唆される部分は、異なるユーザーグループやサービスの利用パターンを示すかもしれません。
– ビジネス面では、外れ値を深掘りすることで新しい市場機会が発掘できるかもしれません。また、データの分布状況から需要の変動や新しいサービスの特性を理解する手掛かりを得ることができます。
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。