📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析に基づき、以下の洞察が得られました。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: データ全体では、7月6日以降に顕著な上昇傾向が見られます。7月6日までは0.72から0.75の間で変動していましたが、7月6日の夕方から7月8日まで、スコアは急上昇し最高0.87に達しました。その後、7月12日まで0.82から0.91の間で安定して推移しています。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**についても同様の変化が見られ、個人WEIは初期の低迷後に上昇し、社会WEIは全体的に個人よりも高めで安定していました。
### 異常値
– **異常値**: 7月1日から7月6日までの間、および7月10日などでの低いスコア（0.68や0.71）は異常値として記録されています。7月6日には急激な上昇がありました（スコアが0.87まで到達）が、異常値としても指摘される可能性が高いです。これらは例えば、新サービスの導入効果が、短期間で強い影響を与えた可能性を示唆します。
### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**: 長期的には上昇トレンドが見られますが、明確な季節性は不明です。残差は新しい要因や外部のイベント（例: 新政策実施）がスコアに影響を与えたことを示唆しています。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**: 社会的項目（特に共生・多様性や社会インフラ）は、総合的なスコアに強い影響を持っており、個人の経済的余裕や健康状態がやや高い相関を示していますが、心理的ストレスは他の個人評価項目との相関が弱めでした。
### データ分布
– **箱ひげ図**: 全体的に各項目は0.70から0.90間に収束していますが、外れ値がいくつかあり、特に7月6日における高いスコアはこれまでにあまり見られなかったパターンです。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PCA分析**: 主成分1（PC1）は58%を占め、特に共生・多様性、社会インフラ関連が主要な変動要因である可能性が高いです。主成分2（PC2）に14%の寄与が見られましたが、これは健康状態や心理的ストレスのような個人的な項目に関連する変動を示唆しているかもしれません。
以上より、7月6日の急激なスコア向上は新サービスの試験導入や大規模な社会イベントの影響の可能性が高く、長期的には個人と社会の両側面の改善が繋がっていることが見てとれます。特に、社会的平等やインフラの変化が総合スコアの向上に寄与していると言えるでしょう。
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:
グラフの解析における主要なポイントを以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績値（青色プロット）は、0.7から0.8の範囲で安定した動きを示しています。大きな上昇や下降は見られません。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰・紫線、線形回帰・ピンク線、決定木回帰・シアン線）は、ランダムフォレストが上昇してから横ばいを示しています。線形回帰と決定木回帰は横ばいを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績値の中に異常値がいくつか見られますが、大きな急激な変動は無さそうです。
– 異常値は丸で囲まれており、これらはデータの管理や品質における注意ポイントです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは、実績値を示しており、現状のサービスパフォーマンスを表しています。
– 予測曲線は今後のパフォーマンスを示唆しており、異なるモデルによる将来動向の違いを可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルが日数経過に伴って異なる傾向を示していることから、異なるモデルが異なる予測の動きを示唆していることが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は比較的狭い範囲に分布しており、安定していると考えられます。予測区間は不確かさ範囲（灰色部分）で示されていますが、これも狭い範囲に収まっています。
6. **直感的な洞察やビジネス・社会への影響**:
– 直感的に見ると、サービスのパフォーマンスは現在安定しており、大きな変化は予測されていません。
– ビジネス上、今後大幅な変革は必要ないかもしれませんが、予測から一部上昇が示唆されているため、これを機に成長のための施策を検討するタイミングかもしれません。
全体として、実績と予測の安定性は、新しいサービスの信頼性を示唆していますが、異常値の扱いには注意が必要です。
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:
以下は、与えられたグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は横ばいに近い傾向を示しています。30日間の期間で、大きな上昇や下降のトレンドは観察されません。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は緩やかな上昇トレンドを示しており、将来的なスコアの改善を予測しています。
– 線形回帰（緑色の線）と決定木回帰（青緑色の線）はほぼ横ばいを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ中に異常値が黒い輪で示されていますが、実績データ点の近くに収まっているため、目立った異常値は少数です。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績AIのデータを示し、予測データは赤い×で示されています。
– 背景の灰色の範囲は、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**:
– ランダムフォレスト回帰の予測は他の予測モデルより高いスコアを示しており、モデル間での予測の違いが明確です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは密集しており、大きな変動を示さないため、安定し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**:
– 実績が安定しており、大きな変化は観察されませんが、ランダムフォレストによるわずかな上昇の予測は楽観的な見方ができるかもしれません。
– ビジネスにおいて、安定したスコアは信頼性のあるサービス提供が続いていることを示していますが、さらなる成長を目指すにはランダムフォレストを参考にした戦略も考慮されるべきです。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、最初は軽微な上昇トレンドを示しており、その後は横ばいに近づいています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のすべてが、やや異なるトレンドを示しています。特にランダムフォレスト回帰予測は最も高い水準を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で示された外れ値がいくつかありますが、全体としての影響は限定的です。
– 期間内で急激な変動はあまり見られず、比較的一貫したデータ分布になっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロット：実績データ（実績AI）
– 赤いバツ印：予測データ（予測AI）、散発的に表示
– 黒い円：外れ値
– 灰色の範囲：予測の不確かさの範囲
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルにより、将来の日付におけるWEIスコアの見通しが異なるため、モデルごとの予測精度の検証が必要です。ランダムフォレスト回帰が他のモデルよりも高い予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データには一定の安定性が見られ、外れ値を除けば徐々に改善していることが確認できます。
– 各モデルの予測の範囲内に収まっていることから、予測の不確定性はそれほど大きくないと考えられます。
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**
– 実績データの安定性は、新サービスが市場で順調に受け入れられていることを示しているかもしれません。
– 将来的には、ランダムフォレスト回帰の予測が実現すれば、サービスの成功により大きな期待がかかる可能性があります。
– 外れ値の原因やデータの鋭い変化点を注意深く分析することで、リスクを軽減し、さらなる改善に役立てることができます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– **実績AI:** 横ばいトレンドが確認でき、特に上下に大きく動くことなく安定しています。
– **予測AI（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）:** 線形回帰と決定木回帰は緩やかな下降トレンドを示していますが、ランダムフォレストはさらに急な下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績AIデータには多少のばらつきがありますが、突出した外れ値は一部を除き見られません。
– 黒の円で示される異常値が少数確認できます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点が実績データを示しており、安定しています。
– 予測データは3種類の手法に基づいて表示され、それぞれ異なるトレンドを示します。
4. **時系列データの関係性**
– 実績データと比較して、予測データはすべて若干の下降を示しておりますが、予測方法によりその傾きが異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 30日間のデータは大部分が0.7から0.9の範囲内で密集しており、中間に分布しています。
– 異常値を含むデータにおいて、実績と予測間の明らかな相関は示されていません。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– このグラフから直感的に感じるのは、新サービスの評価が現時点では安定しているが、将来的には下降する可能性があるという見解です。
– ビジネスにおいては、現状の安定性を維持しつつ、潜在的な下降を防ぐための施策が必要となります。特に、予測に基づく対応策を予め用意することが経済的余裕に貢献する可能性が高いです。
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**:
– 実績値は0.6から0.8の間でほぼ横ばいで推移しています。
– 線形回帰予測と決定木回帰の予測は穏やかな増加傾向を示していますが、ランダムフォレスト回帰の予測はより急な増加を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフにはいくつかの異常値が示されていますが、特に大きな変動は見られません。異常値は中央付近に集中しており、実績のスコア範囲内での変動です。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を示し、全体として安定しています。
– 異常値は黒い円で囲まれ、通常の範囲内で発生しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示していますが、その範囲に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と各予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はおおむね一致しているものの、予測モデルによって将来の動向に若干の違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は0.6から0.8の間に集中しており、予測の不確かさ範囲から著しく外れることはありません。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**:
– 健康状態の安定したトレンドは、個人にとって安心感を与える情報です。
– 提供されるサービスの効果が持続していると判断され、信頼性の高いサービスと評価される可能性があります。
– 予測が示す増加傾向は、将来的な健康状態の向上を期待させ、サービスの改善や新規導入に対する興味を刺激する可能性があります。
このデータは、新サービスの健康状態評価における実績を維持しつつ、予測される改善があることを示しており、サービスの強化や新たな施策の導入に向けた有益なインサイトを提供できます。
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:
このグラフの分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 初期の実績データは比較的一定しており、0.6から0.8の間に集中しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測は、右上がりのトレンドを示しており、時間とともにストレスが増加する予測です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データには外れ値がいくつかあり、特に0.6付近での離れたデータ点が目立ちます。
– 予測に大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青い点）は過去の心理的ストレスを示します。
– 外れ値が黒く囲まれた青い点として示されています。
– 回帰予測（ピンクの線）は今後のストレス予測を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測がそれぞれ異なる線で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは予測範囲内に収まっており、予測モデルの信頼性があると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは全体的に0.6から0.8に集中しており、比較的一定した水平線状の分布です。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– ランダムフォレスト回帰の予測に従えば、心理的ストレスが増加する可能性があり、適切な介入が求められます。
– ビジネスにおいては、ストレス増加の原因を特定し、対策を講じる必要があります。
– 社会的影響として、心理的健康の重要性が増していることを示唆しています。
この分析に基づいて、潜在的なストレス源を特定し、適切なサポートを提供することが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータ点（青色）が散在していますが、全体としては若干の上昇トレンドが見られます。
– 予測（線形回帰および決定木回帰）は横ばいを示しているのに対し、ランダムフォレスト回帰は上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内のいくつかのデータ点は黒の円で囲まれていて、異常値として識別されています。これらは周りの点と比較して低いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素**
– データ点は実績値を示しており、予測の不確かさ範囲がグレーの背景で示されています。この範囲が広いことは、予測に高い不確実性があることを示唆しています。
– 予測値は異なる色の線で示され、不確かさを考慮した異なるモデルの予測が比較されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 雑音の影響か、実績データに対して予測モデルが異なるトレンドを示しています。特に、ランダムフォレストが他の予測モデルよりも上昇を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係よりも、データのばらつきが大きい印象を受けます。これは、体系的なトレンドよりも短期的な変動が強い可能性を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– 全体としてWEIスコアの不確かさが高く、多くの要因がスコアに影響している可能性があります。
– 新サービスの成功を測る指標として、このスコアのばらつきは、改善の余地を示唆しています。特に外れ値が多いことは、特定の問題や課題の存在を示すかもしれません。
– 予測モデルの中でランダムフォレストが上昇を示していることは、このモデルが捉えた要因で改善が期待できる可能性を示唆しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色）は、期間内で比較的安定しており、0.7と0.9の間を推移しています。明確な上昇または下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 開始から7月初旬にかけて、多少の変動がありますが、急激な変動や明確な外れ値は見当たりません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データを示しており、AIが予測した実績値です。
– ピンクや水色、緑色の線は、それぞれ異なる手法（ランダムフォレスト、決定木、線形回帰）による予測を示しています。
– 灰色の範囲は、予測に対する不確かさの程度を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測曲線を見ると、各手法での予測は一致している部分もありますが、それぞれ異なる特性を持っています。特にランダムフォレスト回帰は、一定の高いスコアを予測しており、予測値が常に1に近いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、範囲内で比較的一様に分布していますが、後半に向けてやや収束しているように見えます。
6. **直感的な理解とビジネスや社会への影響**:
– 新サービスの公平性・公正さに関するスコアは安定しているようですが、予測値が高い状態が続く場合、サービスの向上が期待できます。
– 公平性・公正さの観点で、AIによる予測と実績との乖離があまりないことから、モデルの予測精度が高い可能性があります。これは意思決定の際に信頼性のあるデータとして利用できるでしょう。
– ビジネスにおいては、予測が安定していることから、信頼性のあるサービスが提供され続けていることを示し、利用者の信頼を得ることが期待されます。
このグラフは、時間とともに公平性がどのように管理されているかを直感的に把握でき、意思決定における重要な指標となるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績 (青のプロット):** 最初の10日間でWEIスコアはやや上昇し、その後は横ばいの傾向が見られます。
– **予測 (線形回帰、決定木、ランダムフォレスト):** 予測値はほぼ一定で、0.95から1.0の間に留まっています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値:** 大きな外れ値は特に見られませんが、予測の不確かさ範囲（灰色）内のプロットがスコアの全体的な安定性を示しています。
### 3. 各プロットや要素
– **青い点 (実績AI):** 過去の実績を表しています。0.8から0.9のスコアは比較的高評価で安定しています。
– **灰色の不確かさ範囲:** 予測モデルの不確実性を示し、信頼性を提供します。
– **予測モデル (異なる色の線):** 異なる方法での予測結果ですが、いずれもほぼ同じスコアを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係
– **実績と予測:** 実績データの最初の10日間の上昇を除けば、予測と実績の一致度は高いです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– WEIスコアは高い位置で安定しており、予測と実績に大きなずれは見られません。
### 6. 直感的洞察とビジネス・社会への影響
– **安定性:** 持続可能性と自治性のスコアが高く安定していることから、新サービスはこの分野で良好なパフォーマンスを発揮していると思われます。
– **信頼性:** 予測と実績が一致しているため、提供されている予測モデルには信頼性があると考えられます。
– **改善の兆し:** 初期の実績データの向上はサービスの改善努力が反映されている可能性があります。
このグラフから、今後も持続可能性と自治性の高いサービスが期待され、関係者に安心感を提供できると直感的に感じ取れると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青色プロット）は全体的に上昇傾向にありますが、中盤で横ばいの時期があります。
– 予測は異なる手法が用いられていますが、線型回帰、決定木、ランダムフォレスト全て予測期間の終わりにかけて安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左側の初期にいくつかの外れ値がありますが、予測不確かさ範囲（灰色領域）内に収まっています。
– 一部のプロットが黒いサークルで囲まれており、異常値としてマークされています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青色プロットは実績データを示し、予測に対する評価基準となります。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、将来のスコアがどの範囲に収まるかを示しています。
– 異なる色の線は各予測手法（線型回帰、決定木、ランダムフォレスト）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法において、実績データとの整合性が異なりますが、全体として予測と実績が大きく乖離しているわけではないため、予測モデルは実績をある程度捉えていると言えるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値に大きな乖離が見られないことから、モデルは全体的なトレンドを捉えていると考えられます。
6. **直感と影響の洞察**
– 人間としては、全体的に安定した成長を感じ取れ、外れ値は管理可能であることが確認されるはずです。
– ビジネスや社会への影響としては、教育機会の改善や施設利用の効果を評価するツールとして効果的であり、新サービスの状況を定量的に確認できる有用な指標として機能します。
このグラフから得られる情報は、新サービスの提供が社会基盤や教育機会に対して肯定的に働いていることを示唆しています。予測の精度を定期的に見直すことで、更なる運用効率化につなげられる可能性があります。
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:
以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– データ点（青色）は正のトレンドを示し、時間の経過とともにWEIスコアが向上しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰や他の手法）は、高いスコアで安定していることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ点にいくつかの異常値（黒い縁取り）があり、予測不確かさ領域に入っていないことが確認できます。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点：実績データ。
– 赤い×印：予測データ。
– 黒い円：異常値。
– 灰色の陰影領域：予測の不確かさを示す。
– 線の色分け：異なる予測手法を示す。
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整合しており、モデルの予測力が高いことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実データと予測データ間の相関が高く、一貫した増加トレンドを示しています。
6. **直感的に感じることと影響**:
– このグラフは、新サービスが社会における共生・多様性の向上に寄与していることを示唆します。
– ビジネスや社会に対して、ポジティブな影響を与えると予測され、それが持続的である可能性を示しています。
この情報は、新サービスの成功や影響評価において重要な指標となるでしょう。
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:
このヒートマップは、新サービスカテゴリの総合WEIスコアを時間帯と日付で示しています。以下の点を考慮し、視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれ、特に7月5日から7日にかけてスコアが上昇する傾向が見られます。
– 16時から19時にかけて色の変化が顕著で、特に7月6日以降、スコアの上昇が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日に急激なスコアの上昇が見られます。特に、8時と16時のスコアが高くなっています。
3. **各プロットや要素**:
– 色が濃いほど低いスコアを示し、明るいほど高いスコアを示しています。
– 16時台における明るい色の頻出が興味深く、重要な時間帯である可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 8時と16時のスコア変動が類似しており、これらの時間帯におけるサービスの需要が連動している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に16時以降のスコアが高く、時間帯による需要の増減が認識されます。
6. **直感的洞察とビジネスへの影響**:
– このグラフから人間が直感的に感じるのは、特定の時間帯（16時以降）でのユーザーアクションの明確な向上です。
– ビジネスにおいて、このパターンを活用して、特に高需要な時間帯に新サービスを強化すると効果的かもしれません。
– マーケティング戦略やサービス提供のタイミングにおいて、これらのピーク時間を考慮することで競争優位性を高められるでしょう。
これらの視覚的特徴と洞察を基に、サービスの改善や市場戦略の最適化に役立てられることが期待されます。
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:
ヒートマップを分析しますと、以下の点が見られます。
1. **トレンド**:
– 上昇傾向よりも横ばいや若干の変動が目立ちます。
– 特定の時間帯における変化が日によって異なるため、明確な周期性は確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ある時間帯で明らかに低いスコアが観測される日があります。例えば、7月6日の夜間に急激なスコアの低下が見られます。
– このような外れ値が、システムの一時的な不具合やユーザーの利用習慣の変化を示している可能性があります。
3. **プロットの意味**:
– 色の変化がスコアの変動を示しています。暗色は低スコア、明色は高スコアを指しており、特に緑から黄色のゾーンが高いスコアを表しています。
– 濃淡の違いは、スコアの分布を視覚的に認識しやすくしています。
4. **複数時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯でも日によってスコアの変動が大きく異なるため、特定の時間が高スコアを示す傾向は確認しづらいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関は確認できませんが、特殊なイベントやプロモーションが特定時間帯に影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な感じやビジネス・社会への影響**:
– 消費者の行動パターンや環境要因に応じてサービスの利用度が変化していると考えられます。
– 以下のような対応が考えられます。
– 外れ値が頻出する時間帯の原因を特定し、システムの改善や具体的な対策を行う。
– 高スコア時間帯をマーケティング戦略に活用し、さらなる利用促進を狙う。
– 長期的な傾向をモニタリングすることで、新サービスの最適化を図る。
全体として、データの解析により新サービスの改善点およびビジネスチャンスの発見が見込めます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップは全体的に色が変化しており、時間とともに変化していることがわかります。初期の日付では濃い青色が多く見られ、後半にかけて緑や黄緑、黄色に変化していくことから、WEIスコアが上昇傾向であることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025年7月3日や7月6日付近では一部濃い紫色が現れており、他の日付と比べ異なる動きをしている可能性があります。これらは外れ値や急激な変動と考えられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しており、薄い色ほどスコアが高いことを示しています。各行が異なる時間帯を示しており、時間帯によるスコアの変動を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯（例えば15時、16時）は7月6日以降着実にスコアが改善しているように見受けられます。異なる時間帯で異なるパターンが現れており、時間帯によって異なるトレンドが存在することを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとに色分布が異なっており、特定の時間にスコアが集中する傾向が観察されます。夜間の時間帯（23時）は比較的スコアが安定しているように見受けられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフ全体として、色の変化によるスコアの可視化は直感的に理解しやすく、スコアの変動が一目で把握できます。スコアが向上している時間帯があるため、新サービスの一定の効果が見受けられると言えるでしょう。急激な変動や外れ値については、その原因を調査することが重要であり、特に7月3日や7月6日の異常なパターンに注目する必要があります。
ビジネス上、このようなスコアの向上傾向は新サービスの有効性を測る指標となり得ます。また、変動が激しい時間帯に焦点を当てることで、さらなる改善や対応策を考慮する機会ともなるでしょう。
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**:
– ヒートマップの色合いは多くが赤系統で、これにより多くのWEI項目同士が正の相関関係にあると見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動はヒートマップでは難しいですが、負の相関（青系統）が所々に見られます。このことは特定の項目間で異なる動きがあることを示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤に近いほど強い正の相関を、青に近いほど負の相関を示しています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目は主に負の相関を示しています。特に「社会WEI（公平性・公正さ）」との負の相関が目立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではありませんが、各項目間の相関関係をもとに、どの項目が一緒に増減する傾向があるかを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関が最も高く、0.89です。
– 最も低いまたは負の相関が目立つのは「個人WEI（経済的余裕）」です。他の多くの項目に対して負のまたは低い正の相関を持っています。
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**:
– 経済的余裕が他の個人および社会的ウェルビーイングの項目と相反する動きをしている可能性を示唆しています。経済的なストレスが他の要素に悪影響を及ぼすことが考えられます。
– 社会的公正や多様性が総合的なWEIに強く寄与していることから、これらの要素を強化することは新サービスの発展において鍵となるでしょう。
以上の分析は、相関関係に基づく洞察を中心にまとめました。各項目がどのように相互作用するかを理解することで、サービスの改善や提供に役立てることができるでしょう。
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:
以下のポイントから、この箱ひげ図を分析します。
1. **トレンド**:
– 全体的にWEIスコアは0.7から0.9の範囲に分布しています。
– 一部のカテゴリ（「総合WEI」や「個人WEI（健康状態）」など）は、スコアが比較的高い（中央値が0.85以上）です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（自由度と自治）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」には、複数の外れ値が見られます。これらは、一定の条件下で異常なスコアを示しており、特定の要因でスコアが下がった可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色はカテゴリの違いを示していますが、それ以上の情報はグラフには明示されていません。密度の違いは箱部分の幅で示され、より広い箱はより多様なスコア分布を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のWEIタイプの比較なので、直接の時系列データとしての相関よりも、スコアの順位や分散の比較が重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアが高いカテゴリほど、中央値が高く、ヒゲの長さが短い（分布の安定性が高い）傾向があります。
6. **人間が感じる直感やビジネス・社会への影響**:
– ビジネスにおいては、高いスコアのカテゴリ（「総合WEI」など）を維持または改善することが顧客満足度やブランド価値向上につながるでしょう。
– 外れ値が多いカテゴリは、特別な監視や改善策が必要かもしれません。社会全体としてのイノベーションやポリシー強化が求められる可能性があります。
このグラフは、異なるカテゴリにおけるWEIスコアの健全性や課題を浮き彫りにし、特に改善が必要な領域を識別するための重要な手掛かりを提供します。
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、新サービスカテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。30日間にわたるデータを視覚化しており、以下のような分析と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 主成分1（横軸）と主成分2（縦軸）の間には、特定の明確な一方向のトレンドは観察されません。データは全体的に散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左上と右下に外れ値が見られます。特に右側での広がりが明確で、これらのデータ点は他のデータポイントから離れており、異常なパターン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**:
– 各データポイントは、WEI構成要素における特定の特性や特徴を表しています。横軸の第1主成分（寄与率0.58）と縦軸の第2主成分（寄与率0.14）は、データの最も重要な変動要因を示します。
4. **時系列データの関係性**:
– 複数の時系列データが組み合わさってPCAにかけられており、データがクラスタリングしないことからも、これらの要素間に明確な線形関係がないことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係は特に見られず、データは均一に分布しています。右上に密度がわずかに高まっている領域があります。
6. **直感的洞察と影響**:
– 人間の直感的な観点から見ると、特定のシナリオにおいて非常に異なる要因が影響を及ぼしていることが示唆されます。
– ビジネスへの影響としては、多様な要因が新サービスの成功や失敗に寄与しており、単一の要因に依存しない多角的なアプローチが必要であることを示唆しています。
この分析結果を元に、さらなるデータの分割や追加の分析が有効かもしれません。それにより、新サービスの潜在的な成功因子をより明確に特定できるでしょう。
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。