📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータの分析
#### 1. 時系列推移
– **総合 WEI**: 初期の段階で0.72-0.75の範囲で横ばいが続き、7月6日に0.68と大幅に低下後、夜には急上昇し0.87になりました。7月7日以降、比較的高い水準（0.82-0.87）で推移し、安定しました。この変動は社会的イベントや政策の影響を受けていると考えられます。
– **個人 WEI 平均と社会 WEI 平均**: 個人 WEI は一貫して0.7-0.8の範囲で推移しており、社会 WEIは上昇傾向にあり、特に7月6日以降高いスコアを維持しました。
#### 2. 異常値
– 7月6日の夜間に総合 WEI が急上昇している点が特に顕著です。この日は個人のストレス、および健康状態スコアの急上昇が見られ、特定のイベントや施策の影響を受け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**: 総合的にWEIは上昇傾向にありますが、時折急激な変動が見受けられます。
– **季節性**: 明確な週次や月次のパターンは見られませんが、個別イベントの影響が推測されます。
– **残差**: 上記の急上昇及び下降は外的要因の強い影響を受けた異常変動と考えられ、具体的な残差原因の特定は難しい状況です。
#### 4. 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**分析では、個人の健康状態とストレスが高い相関を示しました。また、社会基盤と社会的持続可能性の間に高い相関が見られ、社会的施策の成果がこのスコアに反映されている可能性があります。
#### 5. データ分布
– **箱ひげ図**からは、多くのスコアが中央値付近に分布していますが、特に持続可能性やストレススコアにおいて異常値が目立ちます。これは、外的要因や個人特有のイベントの影響が顕著であることを示唆します。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– PC1 (58% 寄与率) がスコアの主な変動要因であり、全体的な健康および社会インフラの整備と関連している可能性があります。PC2 (14% 寄与率) は多様性および自由度に影響を与え、個人の自由と社会的公平性のバランスが意識されていると考えられます。
### 結論
全体として、今回のデータのWEIスコアにはいくつかの短期的な急激な変動が見られ、これには外的要因や施策の影響が示唆されています。個人と社会の各項目間の相関やPCAによる要因解析を通じて、健康状態とストレスが社会的ベースラインに大きく影響を与えるコンポーネントであり、多様性と自由度が加わることでバランスを保っていることが分かります。異常手動では大規模イベントや政策変更が影響を与えたと推測され、次のアクションとしてこれらの要因を考慮した詳細な因果関係分析が必要です。
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:
### グラフの分析および洞察
1. **トレンド**
– **全体の動き**: グラフに示されているデータは期間の初めに集中した点群と後半に現れる別の点群に分かれています。前半では若干の上昇トレンドが見られ、後半には大きく離れた位置でデータが再びプロットされており、その間にデータ欠損期間が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**: 初期には異常値として黒い円で囲まれたデータポイントがあります。これにより、通常のパターンから外れた動きを示しています。
– **急激な変動**: 初期のデータ群から大きく右に移動した後、安定して別のクラスターを形成しています。
3. **各プロットの意味**
– **青色の点**: 過去の実績データを示しています。このデータは時間の経過とともに一定の変動を伴っています。
– **緑色の点**: 前年度のデータを示しており、後半に集中しています。
– **赤いXマーク**: 予測値を示しており、特定のモデルによる予測が散布されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **実績と予測**: 実績データと予測データは過去と未来の関係を示し、予測の精度や信頼性を評価するための重要な指標になります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **相関**: 実績と予測、前年度との比較によって、異なる時点でのスコアがどの程度関連しているかを探ることが可能です。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**
– **直感的な理解**: 期間の初めと終わりでWEIスコアが極端に異なることから、サービス提供における重要な変化があったと感じるでしょう。
– **ビジネスや社会への影響**: グラフのスコアが変動していることから、サービスのパフォーマンスや市場動向が大きく変化している可能性があります。これは事業戦略やリソース配分に影響を与える可能性があります。例えば、新サービスの導入や市場の変化に対処するための戦略的調整が必要かもしれません。
### 結論
このグラフは新サービスの実施および予測に関する洞察を与え、特に急激な変動と異常値に注目してサービス改善や市場対応策を編み出す上での重要な手がかりとなります。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **観測値**:
– 左側に集まっており、明確なトレンドは示されていません。
– 比較用のデータ（前年）は右側にあり、さらに未来の日付となっています。
– **予測値**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の各予測が視覚化されていますが、それらは実績値から大きく離れた位置に描かれています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 異常値は、実績値エリアにいくつかのマーカーが示されていますが、その数は多くはなく、データの多くは予測範囲内にあります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色**:
– 青は実績値を示し、緑は前年のデータを示しています。
– 紫系の線は異なる予測モデルによる予測を示します。
– **密度**:
– 青いプロットが密集しており、実績値が狭い範囲に集まっています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績値と前年のデータは時間的に遠く離れており直接の比較は難しいですが、予測と前年データも密接な関係は示されていないようです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績値に強い相関は認められず、散布の範囲も限定的です。予測モデル間での分布の類似性が示されていますが、外れた位置にプロットされています。
### 6. 直感的な洞察およびビジネスや社会への影響
– このグラフから、実績データが非常に制限された期間で提供されていることがわかります。そのため、現状評価と予測にギャップがあります。
– 将来の傾向予測に注意が必要で、実際の市場状況に即していない可能性があります。特にビジネス評価では、より長期的かつ現実的なデータが必要です。
– 新サービスの評価や市場投入においては、過去データのさらなる収集と分析が不可欠と思われます。
この分析をもとに、サービスの改善戦略や市場投入計画の再考を促す契機になるかもしれません。
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（青い点）**: 初期の急上昇後、比較的一貫した高いWEIスコアを保っている。
– **予測データ**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測（紫、青、ピンク）は、現状を維持するか、若干の変動を予測している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれた異常値がいくつか見られるが、全体の傾向には大きな影響を与えていないようだ。
3. **プロットや要素の意味**:
– **実績の青い点**: 過去のAIによる実績データを示している。
– **緑の点**: 前年度のデータで、来年にも同様の結果が出る可能性を示唆。
– **灰色の帯**: 予測の不確かさの範囲（±AI/3σ）を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去の実績と現在の予測の整合性があり、過去の結果が未来の予測をサポートしています。予測手法間の差異は小さい。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 人工知能による予測と実績に強い相関があり、モデルの予測精度が高いことが示唆されている。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– この新サービスカテゴリーは安定して高いパフォーマンスを示しており、市場で着実に支持されていると考えられる。
– ビジネスにおいて、この安定性は信頼性の高い予測と持続的な成功を示唆します。
– 異常値が多数存在する場合は、何らかの外部要因やData Qualityの問題が原因と考えられるため、さらなる調査が必要です。
このようなグラフから、関係者はこのサービスの強みを活かしたさらなる拡大の可能性を検討できるでしょう。また、予測された範囲内の変動に対しても柔軟に対応する準備ができるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフには、主に冒頭と末尾の2つの期間のデータが表示されています。最初の期間（2025年7月から8月）は、青いドットで実績データが示されていますが、ほとんど一定で横ばいの傾向があります。
– 後半のデータ（2026年6月以降）は緑色のドットで示されており、この期間では時間の経過とともに緩やかに上昇している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 冒頭の青いドット群の中に黒い円で強調された外れ値があります。これは特定の日における経済的余裕の異常値を示しています。
– 前年との比較データ（灰色）との間には明確な差は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いドットは実績を、緑色のドットおよび模様は予測データを示しています。
– 紫やピンクの線は異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の結果を視覚化していますが、それぞれの方法で予測値の散らばりが異なります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データとさまざまな予測メソッドによる予測値は同じ軸上に表示されており、それぞれの手法による予測と実績のズレを視覚的に判断できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測範囲（予測の不確かさ範囲）は非常に狭く、予測が比較的一定して信頼できる可能性を示しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネス・社会への影響**
– 初期のデータは安定しているように見えますが、外れ値の存在がシステムの予測誤差や異常なイベントの発生を示している可能性があります。
– 後半の緩やかな上昇傾向が示唆される場合、新サービスが受け入れられていることを意味し、今後の市場拡大の可能性を示しています。
– 予測手法の一貫性は、ビジネス戦略の構築においてより安定した意思決定を支えることに役立つでしょう。
全体として、このグラフは、新サービスに対する消費者の反応の時系列データを示しており、予測精度を向上させるための指標として利用される可能性があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青色）は、比較的安定した水準で推移しており、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 前年のデータ（緑色）は、右側で密集しており、過去と現在の比較が行われています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 前年のデータに比べると、検討期間の実績データに顕著な外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点：実績データを示しています。
– 赤X印：予測値を示しますが、左側に集中しており、その後の期間に対して使用されていないように見えます。
– 緑色の点：前年のデータで、年度を通しての変動を示します。
– グレーの範囲：予測の不確かさを示す領域ですが、利用されている時期が限られています。
– その他の色（ピンク、紫など）：異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を示していますが、それぞれ期間が異なっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時系列データが異なる期間に集中しており、直接的な関係性は見つけにくい状態です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測値の間で直接的な相関関係は確認しづらいです。予測があくまで実績の前で行われているため、比較は難しいです。
6. **直感的に感じることと影響**
– 実績と予測が明確に時間で分断されているため、データの視覚的理解で過去のパターンを踏まえた予測の評価が難しいです。
– ビジネスにおいては、前年のデータが特定の期間に密集していることが新たなトレンドの発見やシーズナリティの理解を助ける可能性があります。
– 社会的には、健康状態のスコアを示すこのデータを基に、新サービスの提供や改善が検討されるでしょう。特に予測の精度を高めることが重要です。
このグラフは、予測の範囲と前年からの比較を視覚化する一方、長期的な健康状態の変化をより詳細に理解するためにはもう少しデータ処理が必要とされている印象を受けます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの左側にある実績データ（青い点）は、開始時に一定していたが、その後データが存在しない期間が続き、その次は予測データ（色付きの線）が表示されている。
– グラフの右側には前年のデータ（緑）が固まっているが、周期性や一貫したトレンドは見受けられない。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円が異常値として表示されていますが、多くは青い実績データと重なっている。
– 予測データの一部が大きく異なり、時には異常値としても認識されている。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績に基づいたデータを示し、X印は予測データを表している。
– ユニークな色で表示された線は、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）による予測を表している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青い実績データと緑の前年データには直接的な関係は描かれていないが、予測データはこれらをベースにして算出されていると思われる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは初期に集中し、その後予測データが続くが、予測の範囲が広がっている。複数のモデルが異なる出力を示していることから、不確実性が高いと考えられる。
6. **人間の直感と社会への影響**:
– 実績データと予測データに大きなギャップがあり、特に異常値の存在は心理的ストレス領域でのデータ管理の難しさを示唆しているかもしれない。
– ビジネスの観点から、顧客のストレスを予測するツールの精度向上が求められる。また、異なる予測モデルの比較が必要であり、それぞれの強みと限界を理解することが重要。
– 社会的には、個人の心理的ストレスを定量化し管理することがますます重要になっているが、予測の不確実性を認識しつつデータを利用することが必要。
このグラフは、個人の心理的ストレスの予測に対する複数のアプローチを示しており、各手法の特性とその効果を理解するための基礎を提供しています。モデルの改善と結果の解釈が今後の課題となるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフの左側の「実績（実績AI）」の青いデータポイントは均一に散らばっており、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 「前年度（比較AI）」のデータ（緑）は期間の終わりに集中しており、前年のデータは高水準で推移していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い丸で示された「異常値」は青い実績データ内で見られ、平均的な傾向から外れています。
– 紫色の「予測（ランダムフォレスト回帰）」が急な変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のデータを示し、年初に集中していることが観察されます。
– 予測値は様々な回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で異なる結果となっています。特にランダムフォレスト回帰では大幅な変動が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと比較AIのデータは明確な相関は見られず、それぞれ独立した挙動を示しています。
– 各予測方法間でのデータのばらつきも比較の際に考慮する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと比較AIのデータ間には、直接的な相関関係はなく、予測モデルにより異なるパターンが示されています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 一般的に、自由度と自治が示す指標が年初においては安定しており、その後の予測や前年のデータでは高い水準を維持できると期待されます。
– ビジネスへの影響として、開始時の安定性を元に、未来予測の精緻化を進めると、より定性的なサービスの提供が可能となるでしょう。
– 社会的には、予測のばらつきは改善の余地を示唆し、データサイエンスとAIモデルの改善が進行中であることが直感的に理解されるでしょう。
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**
– グラフは期間の始まりに集中した実績値と、期間末のところに前年のスコアがあります。それにより、時系列的な分析は難しいですが、前半と後半で異なる傾向を見せています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ（青い点）は一部が正常範囲外（灰色）にあります。これは重大な変化や予測誤差を示唆します。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青の点）が直近に集中し、前年（緑の点）は均等に分布しています。
– 異常値（黒の円）は、社会的公平性が期待値から大きく外れる可能性を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の範囲がありますが、実績と大きく異なることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各モデルの予測範囲内に実績がほとんど入っていないため、予測の精度に問題がある可能性があります。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– 人々は、サービスの公平性・公正さにおいて不安定さを感じるかもしれません。特に異常値は、ユーザーの信頼を損なう可能性があります。
– ビジネスへの影響として、サービスの質を保証し、予測精度を向上するための改善が求められます。データの再検討やモデルのチューニングが必要です。
この分析は、予測モデルの改良とデータの質の向上の必要性を示しています。サービスの公平性を維持するために、実績を注意深く監視し、迅速な対応が求められます。
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:
**グラフ分析と洞察:**
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）:**
– グラフの初期（2025年7月〜9月）において、「実績（実績AI）」で示されたデータポイントが集中していますが、その後測定が途絶えています。
– 次の大きな動きは「前年（比較AI）」で示された2026年6月以降のデータで、こちらも密集していますが、測定は不連続です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 「異常値」としてマークされた点が初期のデータに見られますが、頻度は高くありません。
– 急激な変動は特に目立ちませんが、周期の開いたギャップが注目されるポイントです。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味:**
– 各色の線（予測の線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は予測モデルを示しており、予測される範囲を視覚化しています。
– 実績と前年データが極端に異なる期間がありますが、その後の予測によって評価が続いていることが示されています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性:**
– 実績データと前年データの間に大きな空白期間があり、明確な交差や連続性はありませんが、予測モデルが関係性を補完している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 系列の間の直接的な相関関係は視覚的にはわかりにくいですが、異なる予測モデルが類似の未来を予測していることから、データ全体の傾向としての安定性が考えられます。
6. **このグラフから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:**
– 人間がこのデータを直感的に見た場合、不連続な測定とそれに続く安定した予測が、サービスの安定性についての不安と期待を同時に示していると感じるでしょう。
– 初期の異常値は予測の確実性に影響を与える可能性を示唆していますが、多様な予測モデルがそのリスクを緩和する役割を果たしているかもしれません。
– 社会やビジネスへの影響としては、未来の不確実性を多様なモデルで補完することで、戦略的な意思決定の基礎として活用することが考えられます。このアプローチは持続可能性の強化に資する可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期段階では、実績が0.8付近に集中しているものの、最終段階では、実績がやや上昇し、0.9から1.0間で安定しています。この場合、全体としてのトレンドは徐々に改善していると言えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左側に異常値がいくつかあるように見受けられますが、全体の傾向への影響は少なく、統計的に管理可能な範囲にあるようです。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績は青色、予測は複数のモデルで示されており、色分けされています。色の異なるライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、予測モデルの違いを示しています。
– ランダムフォレスト回帰は、実績に近い予測を示している一方で、線形回帰や決定木回帰の予測はやや乖離しているようです。
4. **複数の時系列データの関係**
– 過去のデータとの比較が緑色で示されていますが、異なる時期におけるデータの変化やモデル精度を評価するために利用できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全期間を通じて、WElスコアは0.8以上を維持しており、予測と実績の間に高い相関が見受けられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 人間が直感的に感じるのは、サービスの信頼性が高いことです。データの安定性と高い実績値により、教育機会が順調に向上していることを示唆しています。
– ビジネスへの影響として、サービスのさらなる展開や新しい機能追加のタイミングを見極めるのに役立ちます。また、社会への影響として、教育機会の拡充が期待できます。
このようなグラフと分析は、データ主導での意思決定を支援し、サービスの改善に役立ちます。
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:
以下の点についてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データは期間の初めに集中しており、その後データが見られません。
– 前年のデータが後半に集中しており、少し上昇傾向が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ内に異常値が存在しますが、全体的なスコア範囲内に収まっています。
– 異常値が予測値(ライン)の範囲外にあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の実績データと緑の前年データが時系列で比較されています。
– 予測は線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰で示されていますが、すべて実績データの範囲内部にフィットしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは前年データと直接的な連続性が見られず、時点が異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 緑の前年データは後半において、スコアが高い傾向があります。
– データの密度が最初と最後に集まっているが、中間期間が欠如しています。
6. **直感的に感じることと社会への影響**:
– 実績データが途中で途切れているため、継続的な改善が必要と感じられる。
– 前年のデータと比較すると、今後の指数改善の余地がある。
– ビジネスや社会において、データの可用性や持続的な測定が必要であることが示される。
– データ予測はモデルによって異なるが、すべて安定的なスコア範囲を予測しているため、多様性と自由の保障については、概ねポジティブな展望を持つことができるかもしれない。
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**:
– ヒートマップに見られる色の推移は、時間ごとのWEIスコアの変動を示しています。全体的に、特定の時間帯で色の変化が見られ、周期的な変動がある可能性が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間（例えば2025-07-06の15時）が明るい色（高スコア）になっており、急激にスコアが上昇していることが示されています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの大小を示しています。濃い青系の色は低スコア、明るい黄緑や黄色系の色は高スコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間軸に沿って異なる時間帯のスコアが示されているため、日中のスコアの変化や、夜間の異なるパターンが見える可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 横方向の色の変化は、特定の日付と時間に特有の出来事があることを示している可能性があります。例えば、一定の時間ごとに色が明るくなる傾向が見られるかもしれません。
6. **グラフから直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– ビジネスでは、特定の時間帯にサービスが急激に人気を集める可能性があるため、その時間帯でのリソースの配分が重要になるかもしれません。
– また、特定の時間に高い需要が集中するため、マーケティング戦略やサービス提供のスケジューリングに影響を与える可能性があります。
このヒートマップは、サービスの人気が時間帯ごとにどのように変動するか、どの時間帯が最も注目されているかを直感的に示すため、事業戦略の立案に役立ちます。
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:
このヒートマップは、新サービスの「個人WEI平均スコア」を時間（時）と日（2025-07-01から2025-07-12まで）で表しています。視覚的な特徴とそこから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に、スコアの上昇と下降のパターンは、時間帯ごとに異なり、特定の高低のスコアを示す時間帯があります。
– 明るい色（高スコア）がいくつかの時間に集中しており、特定の時期にスコアが高まる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの時間帯で極端に低いスコア（暗い紫／青）が見られます。この時期に何らかの問題または変更があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアを示しており、明るい色（緑から黄色）は高いスコア、暗い色（青から紫）は低いスコアを示します。
– 特定の時間帯に色の変化が見られるため、時間帯によるパフォーマンスの違いが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日ごとおよび時間ごとに異なる傾向があるため、どの時間帯が全体として高いパフォーマンスなのかを特定できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯がスコアに影響を与えている可能性があります。特に特定の日付の一部には一貫して高いスコアが見られます。
6. **直感的な洞察とビジネスおよび社会への影響**:
– このヒートマップは、サービスの利用者が特定の時間帯で特に高い満足度や効果を示していることを視覚的に確認できます。ビジネスにおいては、このデータを基に最適化やリソース配分を行い、効率的なサービス提供が可能です。
– また、低いスコアの時間帯に焦点を当て、改善策を講じることで、全体的なサービス品質を向上させることが考えられます。
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:
このヒートマップに関する以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**
– WEIスコアは、時間帯によって変動しています。特に昼と夜の特定の時間帯で異なる傾向があります。緑から黄色の色合いは高いスコアを示し、青から紫の色合いは低いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 時間帯19時と23時に注目すると、スコアが低い値（青または紫）を示しています。これは、多くの人がこの時間帯ではサービスを多く利用していない可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡がWEIスコアの大きさを示し、黄色が最も高く、紫が最も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**
– 一定の時間を繰り返しながらこのスコアが変動するため、曜日や特定のイベントが影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは昼間の特定の時間帯に向けて増加する傾向が見られ、この時間に新サービスが注目されている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– このデータは、サービスの運用やマーケティングの時間帯を最適化するために使用できます。特に高いスコアの時間帯に焦点を当てることで、効率的なプロモーションが可能です。また、低スコアの時間帯にサービスを改善することで、ユーザーエクスペリエンスを向上させる余地があります。
このグラフから得られる洞察は、サービスの運用に重要な情報を提供し、特定の時間帯に焦点を当てて戦略的な決定を可能にします。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– これは時系列データではなく相関ヒートマップなので、直接的な時間的トレンドは示されていません。しかし、各項目間の相関関係を見ることで、関連性や影響力の強さを読み取ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– このヒートマップには主に相関係数が示されていますため、外れ値や急激な変動といった時系列データの特徴は表現されていません。
3. **各プロットや要素（色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃さが相関の強さを示しています。赤色に近いほど正の相関が強く、青色に近いほど負の相関が強いことを意味します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 注目すべきは高い正の相関を示す組み合わせです。たとえば、「総合WEI」と「個人WEI平均」（0.88）や「個人WEI平均」と「社会WEI平均」（0.95）などが特に強く関連しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（健康状態）」と他の項目間は全体的に低い相関を示しています。一方で、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は多くの項目と比較的強い正の相関があり、これが総合的な幸福感や評価に重要な影響を持つことを示唆しています。
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**:
– このヒートマップから、人々が幸福感や個人の充足感を感じる要因が多くの面で共有されていることがわかります。特に、個人の自由や公正性、多様性が高い社会ほど、全体的な幸福感が向上することが示唆されています。
– ビジネスにおいては、例えば職場環境の多様性の促進や公正な取り組みが、従業員の満足度向上に寄与する可能性があります。社会的には、教育機会や自治の強化が、社会全体の幸福を高めうることが示唆され、政策立案においても重要な要素となるでしょう。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– 各WEIタイプのスコア分布には明確なトレンドは見られませんが、スコアの中央値が高いものと低いものがあります。特に「社会WEI（生態系整備、持続可能性）」は比較的高い中央値を持つ一方で、「個人WEI（経済的余裕）」は低めです。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリには外れ値が見られます（例えば、「個人WEI（経済的余裕）」など）。この外れ値は、特定のユーザーや条件で異常なスコアが記録された可能性を示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図は、四分位範囲（IQR）を使ってデータの分布を視覚化します。箱の上下は第1四分位数（Q1）と第3四分位数（Q3）を示し、中央の線は中央値を示します。例えば、「社会WEI（公平性、公正さ）」は中間値が比較的高く、データの変動が小さいことがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各カテゴリが独立しており、時系列データとして一緒に評価するというよりは、それぞれのカテゴリの特性を比較することに重点があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各スコアの分布を見ると、中央値やIQRの範囲でサービスの内容に対する満足度や評価が異なることが示唆されます。「社会WEI（持続可能性と自治性）」は、箱の幅が広く変動が大きいことから、多様な評価がされていると考えられます。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– 直感的には、「社会WEI（生態系整備、持続可能性）」が高く評価されているように見えます。このことは、環境や社会的な持続可能性の評価が重視されていることを示唆します。一方、「個人WEI（経済的余裕）」の低い評価は、経済的負担や満足感の欠如を反映している可能性があります。ビジネスへの影響として、これらの評価は改善のための具体的な領域を示しており、顧客満足度の向上に向けた方針策定に活かすことができます。
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PCA（主成分分析）グラフを分析すると、以下の視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 特定の明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、プロットは右上がりの分布を示しています。第一主成分の寄与率が0.58と高いため、第一主成分がデータの主要な分散を説明しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上のプロットは他よりも独立した位置にあり、外れ値として識別されるかもしれません。このデータポイントは特定の要因で異常に高いか低い影響を受けている可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– データポイントは変数の組み合わせを表し、第一主成分と第二主成分の影響度を示しています。色やサイズの変化がないため、各プロットは同等の重要度を持つと考えられます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– グラフは時間の経過を示しているわけではありませんが、データが一つの塊を形成することなく分散していることから、多様な要因が影響していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分と第二主成分は軽い正の相関を示していますが、主成分分析では相関が直接的に重要視されない可能性もあります。全体としてプロットは中心に向かって密集しており、一定の共通の要因が存在しているようです。
6. **このグラフから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**:
– データの分布は、ある程度の均質性と多様性を示し、新しいサービスの様々な側面が市場においてどのように受け入れられているかの多面的な視点を提供します。外れたデータポイントは新しい成長の機会または改善が必要な課題を示す可能性があります。企業はこれらの異常なパターンを掘り下げ、潜在的な問題や新たなチャンスを探ることで、より適切な戦略を立てる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。