📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 時系列推移
データは2025年7月1日から12日までの30日期間におけるWEIスコアを示しています。この期間全体での総合WEIスコアと個別のコンポーネントのトレンドを観察するにあたり、一般的な傾向について次のように要約できます：
– **総合WEI**: 期間の最初と終わりでのスコアの変動範囲は0.68から0.87まで見られ、7月6日に最も高いスコア0.87を記録しています。この日を境にスコアは上昇トレンドを示しつつあります。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**: これらは総じて0.7台から0.8台と安定しています。個人WEI平均の顕著なディップは7月2日、社会WEI平均のディップは7月3日に見られます。
– 各項目においても、若干のトレンドの変化は見られますが、7月6日前後で多くの指標が高まっています。
### 異常値の分析
多くの異常値が示されていますが、特に注目すべき日は7月6日です。この日は各WEIスコアで大きな変動があり、特に個人WEIの経済的余裕、健康状態、および心理的ストレスにおけるスコアが突出しています。この日が特異である背景には、社会的イベントや大規模な政策発表などがあった可能性が考えられます。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
STL分解の結果詳細は提供されていませんが、一般に、季節性パターンは短期間でははっきりと現れることが難しいです。このため、トレンド部分がより多くの情報を提供してくれるでしょう。このデータセットにおいては、最終的なトレンドとして、期間の中盤に向けて徐々に上昇する傾向が明確です。
### 項目間の相関
相関ヒートマップを利用することで、個々の項目間の関連性についての洞察が得られます。特に「社会的公平性」と「持続可能性と自治性」は、高い相関が認められる可能性があります。これは、公平性が高度な持続可能性と自治をもたらすことを示唆しています。
### データ分布と箱ひげ図からの洞察
箱ひげ図はスコアのばらつきや外れ値を示します。提供されたスコア範囲（0.00から1.00）内での変動を考慮すると、多くの日付での急激なスコア変動（特に異常値とされる値）は、外れ値として認識されます。これらは詳細な個別要因の調査が必要ですが、一時的な社会的要因や特定のイベントによる影響が考えられます。
### 主要な構成要素分析 (PCA)
基のWEIデータから、PC1が最も高い寄与率を持っており（57%）、このPC1には、経済的余裕、健康状態、そして心理的ストレスが強く影響していると考えられます。これにより、新サービスに関するWEIスコアがどの要素で最も動いたかの指標が伺えます。PC2 （14%）は比較的小さい寄与ですが、より細かな違いの捕捉に重要となります。
### 結論
ここでの分析から、多くの変動要因やトレンドが見られるが、特に7月中盤での個別スコアの急上昇が異常値として捉えられており、それが全体的なWEIスコアにも影響を与えていることがわかります。これに伴い、様々な社会的・経済的要因が関与している可能性があるため、さらなる分析と背景情報の確認が重要です。
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:
以下に、グラフの分析結果を示します。
1. トレンド
– 実績（青のプロット）は、7月初旬から中旬にかけてゆるやかな低下傾向が見られますが、全体としては比較的安定した動きを見せています。その後、実績のデータが途切れ、予測データに移行しています。
– 予測（ピンク色の線）は、徐々に上昇していることが見受けられます。特にランダムフォレスト回帰は終盤で比較的高いスコアを示しています。
2. 外れ値や急激な変動
– 青い実績データにおいて、いくつかの外れ値（黒い円で囲まれている部分）が観察されます。これは、他の日のスコアと比べて異常に高いまたは低い値を示しています。
3. 各プロットや要素の意味
– 青いプロットは実際のデータを示し、精度の確認に役立ちます。
– 予測部分は様々な回帰モデルを使っているため、それらの動向を視覚化し、将来的なスコアの動きを推測する手助けになります。
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組み合わさることで、予測の妥当性を評価することが可能です。
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明確な相関は見られませんが、予測モデルは実績の後期に現れる傾向を考慮しているように見えます。
6. ビジネスや社会への影響に関する洞察
– 新サービスのWEIスコアが安定していることは、そのサービスが一定の支持を受けていることを示唆しています。ただし、外れ値があることから、特定の要因により急激な変動がある可能性が示唆されます。これを改善することで、スコアの安定性をさらに高めることが戦略となるでしょう。
– 予測データは全体的に上昇傾向であるため、長期的にはこの新サービスが成長する可能性が示されており、市場での評価が向上する可能性があります。
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:
以下は、グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績値（青いプロット）は、7月1日から7月18日までの間、ほぼ安定していますが、わずかに上昇する傾向が見られます。
– 予測（異なるモデル）は、7月18日以降の期間をカバーしています。線形回帰はほぼ横ばい、決定木回帰は若干下降傾向、ランダムフォレスト回帰は若干上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフにはいくつかの外れ値（黒い円で表示）があり、特に、7月1日から10日までの間に頻繁に見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実測値を表し、赤い×印は予測値を表しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示し、この範囲内での実績値の揺れが予想されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルの結果が異なった傾向を示しており、予測のばらつきがあることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間に大きな相違はないが、予測の不確かさが比較的大きいことが見受けられます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 全体としてWEIスコアは安定しつつあり、新サービスの使用状況が落ち着いていることを示唆しています。
– 外れ値の存在は、特定の日に異常な活動があった可能性を示唆しており、詳細な調査が必要かもしれません。
– 異なる予測モデルが異なる傾向を示しているため、複数のモデルを併用することで予測の精度を向上させることが考えられます。
– ビジネス戦略としては、現状を維持しつつ、外れ値の要因を調査・改善することで、より安定したサービスの提供が可能となるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– **上昇トレンド**: 実績（青色プロット）は微増傾向にあります。開始時に比べて徐々に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**: グラフ内で黒い円で示されている外れ値は、他のデータポイントと大きく異なる点を示しています。これらは潜在的な異常や例外的なイベントを示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青いプロット**: 実績データを表しています。
– **赤いバツ**: AIによる予測値を示しています。
– **グレーの範囲**: 予測の不確かさの範囲、xAI/3σで描かれた不確実性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **予測ライン（緑、シアン、紫）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による異なるモデルの予測を示しています。それぞれの予測モデルは安定していますが、モデル間で微妙な違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **相関**: 実績データのプロット群には、ある程度の正の相関が見られます。予測モデル（特にランダムフォレスト回帰）が実績と近い傾向を示していることは、モデルの精度が高い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**
– **成長傾向**: 実績データの緩やかな上昇は、新サービスカテゴリにおけるWEIスコアの改善を示唆しており、サービスが適切に受け入れられている可能性があります。
– **予測モデルの活用**: モデルをベースにした予測に基づいて、さらなる戦略計画やリソース配分を行うことで、より良いサービス提供が可能になるでしょう。
– **異常への対応**: 外れ値は潜在的な問題や改善点を示す可能性があります。これらを詳細に分析することで、サービスの質向上に活かすことができるでしょう。
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:
このグラフから以下の特徴と洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 実績データは主に横ばいで、期間中に大きな増減は見られません。
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測はゆるやかに異なる方向に向かっていますが、大きな変化はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数値の外れ値がいくつか表示されていますが、全体としては大きな偏りはありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、Xは予測を示しています。
– 周囲の円は異常値を示しています。
– 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**:
– モデル予測は全体として似たような動きをしていますが、予測方法によって若干の違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的高い数値に集中しており、予測もそれに沿った形でされています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 実績の安定性から、サービスの経済的余裕はある程度維持されていることがわかります。
– 複数の予測モデルの一致は、経済的余裕が維持される可能性を示しています。
– 予測の不確かさを考慮しても、安定した状況が続く、または若干の改善が見込めるかもしれません。
全体として、このグラフは新サービスにおける経済的余裕の安定性を示しており、将来的な計画においても大きなリスクは見られませんが、定期的な状況確認が有効と言えます。
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**
– 実績のデータポイント（青い点）は、全体として0.6から0.8の間で安定しているようです。
– 線形回帰（予測）は微増トレンドを示しておりやや上昇しています。
– 決定木やランダムフォレスト回帰の予測ラインも、それぞれ特徴が異なりますが、全体的に横ばいまたは安定の傾向を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのデータポイントは黒い円で囲まれており、これが外れ値として識別されていますが、大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のAIによる実績データを示しています。
– 赤い×は予測AIによる予測データを表しています。
– グレーのシェードは予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）を示しています。
– 線形回帰（紫）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）は異なるアルゴリズムによる予測を示し、それぞれの傾向を比較できます。
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は、予測の精度や範囲を示すための誤差範囲があり、一部の予測が実績と一致していない可能性もあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは概ね安定しており、散布の密度も均等です。
– この30日間の健康インデックスは比較的一貫性があります。
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**
– このグラフからは、健康状態が全体的に安定していることを確認できます。これはポジティブに捉えられるか、または改善の必要があると見るかは個々の見方によります。
– 健康状態の安定は、個人の生活の質を向上させる要因です。
– 予測モデルに基づく将来の健康管理戦略を考える際の参考情報として利用できる可能性があります。
全体として、個人の健康状態は安定しており、モデルによる予測もその安定性を支持しています。これは健康維持において良い兆候であると解釈でき、今後の戦略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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績のプロット（青色の点）は全体的に横ばいの傾向がありますが、予測モデル（ランダムフォレスト回帰）の線は時間とともに上昇しています。これは将来的に心理的ストレスが増加する可能性を示唆しています。
2. **外れ値**
– いくつかの青色の点には黒い円があり、これらは外れ値として認識されています。これらが存在することは、ストレスレベルがいくつかの特定の日に異常だった可能性を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色の点: 実績のストレス測定値。
– 赤い×印: 予測されたストレス値。
– 黒い円: 外れ値。
– 灰色の部分: 予測の不確かさ範囲。
– ピンクの線: ランダムフォレスト回帰による予測トレンド。
4. **関係性**
– 実績と予測の値を比較すると、予測の方がストレスの増加を示しています。予測不確実性の範囲は狭く、モデルが比較的一貫した予測を行っていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のデータは0.6から0.8の間に分布しており、やや偏っています。予測モデルの線形回帰は異なるトレンドを示しています。
6. **洞察と影響**
– 人間的な直感としては、ストレスレベルが将来さらに悪化する可能性があると予測されるのは不安を感じるかもしれません。
– ビジネスや社会において、このトレンドが実際に発現するなら、ストレス管理プログラムやサポートシステムの強化が急務となるかもしれません。予防的な介入が必要です。
このような分析は、個人および企業が将来の計画を立てる際に役立ちます。
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、ほぼ横ばいで推移しています。
– 線形回帰予測（紫の線）は時間とともに上昇しており、将来的にスコアが向上すると予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントは、他と比べて少し離れた位置にプロットされていますが、明確な外れ値は識別しにくいかもしれません。
– 外れ値は黒い円で強調されていますが、多くは範囲内に収まっています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示しています。
– 予測データが異なる手法（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、線形回帰が他と異なり上昇しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法間での乖離は時間とともに大きくなり、特に線形回帰予測と他の予測（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に明確な違いがあります。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰はほぼ同様の平坦な予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測の不確かさ範囲（灰色の背景）内に収まっており、モデルの予測能力が高いことを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 視覚的には、実績の安定性と将来的な潜在的成長が示されており、ユーザーの自由度や自治が今後も改善される可能性があります。
– ビジネスにおいては、この安定性と潜在的な成長は、サービスの信頼性の向上やユーザー体験の改善につながると考えられます。
– 社会的には、個人の自由度と自治のスコアが向上することで、ユーザーがサービスに対してより積極的に参加する可能性が期待されます。
この分析をもとに、新サービスの展開やマーケティング戦略を最適化するための意思決定に役立てることができます。
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:
以下は、このグラフに基づく視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績数値（青色プロット）は、期間の初めにある程度の変動が見られるが、その後は比較的一定の範囲に収まっている。
– 予測値（ピンクと青の線）は、最初の予測（線形回帰）が横ばいで、ランダムフォレスト回帰がやや上向きになっている。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い縁取りの円）はいくつか見られるが、大部分のデータは0.8付近に集中している。
– 評価期間の初期段階での外れ値はシステムの適応や予想しにくい事象の影響を示唆している可能性がある。
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、予測値との差異を評価するのに役立つ。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、予測モデルの信頼性やリスクを評価可能としている。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測値の比較により、現時点でのモデル評価が可能。
– ランダムフォレスト回帰と線形回帰、決定木回帰の予測値の違いは、予測モデル間の精度差を示している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は0.6から0.9の範囲で密集し、安定したパフォーマンスを示す。
– 不確かさ範囲が広がっていることから、モデルがすべてのデータを完全に説明できていないことが考えられる。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じることとして、実績が安定している点は、この新サービスが一定の公平性を維持していると評価される。
– 外れ値は改善余地やさらなる分析の必要性を示し、意思決定者への通知が求められる。
– ビジネスや社会においては、予測モデルの精度向上が求められ、これがサービスの信頼性向上につながる。
この分析に基づき、今後のデータ収集とモデル改善の方向性を考えることが重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は最初、やや上昇傾向にありますが、その後安定して横ばいになっています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンクの線）と決定木回帰（シアンの線）は、ほぼ一定の高いスコアを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績データ（実績AI）の中に、黒い円で示された外れ値がいくつか見られます。これらは通常の範囲外でのスコアを示しており、特異なイベントや条件があった可能性があります。
– 全体として急激な変動はほとんどありませんが、一部の日付でWEIスコアが急に低下したり、外れ値が出ることが確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のWEIスコアを示しており、黒い円は外れ値を指しています。
– 灰色の影は予測の不確かさの範囲を示しており、予測がどの程度の精度でなされているかがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、実績データのトレンドをある程度正確に反映しようとしていますが、予測の平均値は実績のピーク値に近い位置を一貫して維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的狭い範囲に集中しており、予測手法はそれを忠実に反映しています。
– 外れ値に対する予測手法の適応が難しいことが示唆されており、これらの外れ値は特殊な要因に起因する可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから、サービスは一貫して高い持続可能性と自治性を維持していると評価されていることがわかります。
– ビジネスや社会的に、この安定したトレンドは信頼性の高さを示し、新しいプロジェクトや投資に対するポジティブな影響を与える可能性があります。
– 外れ値の存在は、もし可能であればその要因を明確にし対策を講じる余地があることを示唆しています。
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:
以下は、提示されたグラフからの視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は概ね横ばいですが、開始時点からわずかに上昇しています。
– 予測値（紫および青の線）は一定の傾向を示していますが、ランダムフォレスト回帰（ピンク）は他の予測手法よりも高めのスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階（7月1日〜8日）において、実績データの中にいくつかの外れ値（黒い円で囲まれた点）が見受けられます。これらは標準的な値と比べて低めです。
– 全体的に実績データには急激な変動は少ないように見受けられます。
3. **色と密度**
– 実績データは青で示され、濃い色が多く使われている部分はデータが集中していることを示しています。
– 予測データの不確かさ範囲が灰色で示され、予測の信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測値の各手法間での関係性を見ると、線形回帰と決定木回帰はほぼ同じトレンドを示しています。一方で、ランダムフォレスト回帰はそれらより高い予測値を出しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフ全体として、実績データと予測データは同様のトレンドを持っている。しかし、外れ値は今後の結果予測の不確実性を示唆しています。
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**
– 実績データの上昇トレンドと予測データの安定性は、社会基盤と教育機会が一定の安定性を持っていることを示唆します。
– 外れ値や初期の変動は、改善の余地や潜在的なリスクを示しており、この分野へのさらなる投資や政策の調整が効果的かもしれません。
– ランダムフォレスト回帰の結果は、新たな洞察を得るためのさらなる分析の必要性を示唆しており、これにより予測精度の改善の可能性があります。
これらの分析から、社会基盤の改善や教育機会の拡大が進んでいる一方で、特定の時期の変動要因に対する関心が求められることを示しています。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**
– 実績（青色のプロット）は上昇トレンドを示しています。特に初期から中盤にかけて顕著に上昇しています。
– 予測（紫色の線）は、線形回帰や決定木回帰が緩やかな上昇を予測する一方、ランダムフォレスト回帰は高いスコアを保っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い円で囲まれた青いプロット）が数カ所見られます。これらは特定の期間に予期せぬ変動を示しており、詳細な分析を必要とします。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績値を示し、黒い円で囲まれたものは異常値を表しています。
– グレーの影は予測の不確かさを示す範囲で、実績の変動範囲を一部カバーしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各モデルの予測は、全体的に実績と一致していますが、ランダムフォレストの予測が高く持続する傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ全体が高スコアによる密集度が高くなっています。異常値を除けば、ある程度の一貫性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 社会の共生・多様性・自由のスコアが向上していることは、ポジティブな社会的変化を反映しています。
– 新サービスの実装や政策の変更が成果を上げている可能性を示唆しています。
– 外れ値の分析により、改善すべき点を特定しさらなる施策に活かせるでしょう。
このように、WEIスコアが全体的に向上していることで、社会貢献やブランドイメージの向上にも繋がると考えられます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 一般的に、色の変化は濃い色（低い値）から明るい色（高い値）への移行が見られる。
– 特に、2025年7月3日頃から色が急激に明るくなる部分があり、その後、7月6日から7月12日にわたって比較的高い値を維持している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月3日と7月6日には暗い紫色が見られ、これは急激に低い値を示している可能性がある。
– それに対して、7月6日と7月8日に非常に明るい黄色があり、これは急激な上昇を示唆している。
3. **要素の意味**
– 色濃度：値の大きさを示す。暗い色ほど低く、明るい色ほど高い数値。
– 縦軸（時間帯）と横軸（日付）を組み合わせることで、特定の時間帯や日付における変動を視覚化。
4. **時系列データの関係性**
– 時間帯ごとに異なる変動パターンが見られ、特定の日付で特定の時間にだけ極端な変動が起きている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日中の特定時間帯での値の上昇が連続して観察されるため、ある種の周期性を持っている可能性がある。
– データ全体として、夜間よりも日中に数値が高くなる傾向。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 新サービスの稼働や利用が日中にピークを迎えるパターンを示している可能性。
– 異常値としての低い数値が観察された日には、障害やメンテナンスの可能性を考慮する必要がある。
– サービス提供の効率化を図るためには、ピーク時間帯の稼働率の管理が必要。
これらの情報は、例えばサービス運営の最適化やマーケティング施策の計画に役立つかもしれません。計測データの変動に基づいて、戦術的な意思決定を行うための基礎が提供されます。
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**:
– グラフ全体を通じて、一定の周期性はあまり感じられませんが、時間帯によって色の変化が見られます。特に、8時から16時にかけての変動が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日の8時台と16時台に濃い紫色が目立ちます。これは、他の日付の同時間帯と比較して顕著に低いスコアを示しており、外れ値と考えられます。
– 7月6日の16時台に黄色の領域があり、非常に高いスコアを示しています。この急激な変動は特筆すべきです。
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ており、紫色が低、黄色が高スコアを示します。
– 時刻軸に沿った色の変化は、時間帯によるスコアの変化を視覚的に捉えることができ、特定の時間帯におけるユーザーの行動や新サービスの利用状況を把握する手がかりになります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯で、日毎に似たようなカラーパターンが繰り返されていることから、日内変動の一貫性が見て取れます。ただし、7月6日は例外的な動きを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯とスコアにおける相関性は、日単位で見ると一定のパターンがあるように見えるものの、7月6日はその相関を崩すようなパターンを示しています。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 特定の日や時間におけるスコアの急激な変動は、ユーザーの行動に影響を与える要因が存在することを示唆します。このケースでは、7月6日に何らかの特別なイベントや問題が発生した可能性があります。
– 高スコアの時間帯に注力することで、新サービスの提供やマーケティング戦略を最適化できる可能性があります。
全体として、このヒートマップは、新サービスの利用状況の時間的なパターンを視覚的に把握するための強力なツールであり、特定の異常や特徴を追跡し、ビジネスの意思決定に役立てることができます。
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:
### グラフの分析と洞察:
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色は時間の経過とともに変化しており、7月上旬（7月3日、7月6日）には濃い色（低スコア）から始まり、中旬には黄色（高スコア）へと連続的に変化しています。これは、時間が進むにつれてスコアが上昇傾向にあることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日と7月6日において、特定の時間帯で紫色が示されており、ここでは特に低いスコアが見られます。これらの外れ値は特定の時間帯、またはイベントが影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の変化はスコアの変動を示し、濃い紫色は低スコア（0.700近辺）、黄色は高スコア（0.900近辺）を示します。各セルの色は、その時間帯におけるスコアを視覚的に表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯（15時、16時、19時、23時）で、同様のトレンドが確認できることから、全般的に日中の新サービス利用が増えることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間に集中して色が変化しているため、サービスの利用や評価が一定の時間帯に集中している可能性があり、それが全体のパターンに影響を与えていると考えられます。
6. **直感的な洞察とその影響**:
– 時間帯によるスコアの上昇は、サービスの改善や利用の最適化がうまく行われていることを示唆し、ユーザーエクスペリエンスや顧客満足度の向上に寄与している可能性があります。この傾向が続くことは、さらなるサービス向上やマーケティング戦略の成功につながるでしょう。
このヒートマップは、新サービスに対する評価（または利用）がどの時間帯に高いかを示しており、特定の日や時間に集中しているイベントやキャンペーンなどの影響を受けている可能性があります。分析結果を踏まえて、特定の戦略修正や改善策を検討することが重要です。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
ヒートマップは30日間の相関関係を示しているため、時間的なトレンドを見るのには限界があります。しかしながら、表示されている相関関係から、ある程度の傾向を読み取ることができます。
### 2. 外れ値や急激な変動
強い相関または逆相関では、特定のプロットが目立っています。例えば、総合WEIと社会WEI平均の相関は特に高く、多くの指標が強い相関を示しています。反対に、個人WEI（経済的余裕）は多くの項目との相関が低いか負の相関を示しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 色の濃淡：赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いことを示します。
– プロットの密度：相関の強さと多様な相関を示しています。強い相関は濃い赤で、負の相関は濃い青として現れます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
このヒートマップ自体は時間の経過に伴う変動を示していませんが、個々のインデックス間の関連性が明確にされています。個々のWEIが何らかの影響を受けて関連しているか、独立的な特徴を持つかを視覚的に確認できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **高い正の相関**:
– 総合WEIと社会WEI平均（0.94）
– 個人WEI平均と個人WEI(心理的ストレス)（0.83）
– **強い負の相関**:
– 大きな負の相関はあまり見られないが、個人WEI(経済的余裕)は他の要素と一部負の相関を持つ
– 個人WEI(経済的余裕)と個人WEI(心理的ストレス)（-0.16）
### 6. 直感的な洞察およびビジネス・社会への影響
– **総合的なウェルビーイング**: 総合WEIが高ければ、それに伴って社会WEIの項目が高くなることが多い。このため、社会全体の環境や政策が個人の幸福に大きな影響を与えることが考えられます。
– **経済的余裕と心理的健康**: 個人WEI(経済的余裕)が他の要素と低い相関を持つことから、経済的余裕が他の幸福要因から相対的に独立している可能性があります。また、心理的ストレスと特に関係が強いというわけでもないため、別の要因で対策を考慮する必要があります。
– **社会政策の影響**: 社会WEI項目の間の強い相関は、政策変更が広範囲に影響を与える可能性を示唆しています。特に、公平性や多様性が他のWEIに寄与していることは、関連施策の一貫性が社会として重要であることを示しています。
全体的に、このヒートマップは社会および個人レベルの幸福度の相互関係を視覚化するのに役立ち、新しいサービスの戦略を計画する際に重要な洞察を提供します。
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:
この箱ひげ図は、新サービスカテゴリにおける様々なWEIスコアの分布を比較しています。以下は各視覚的特徴に基づいた分析です。
1. **トレンド**:
– このグラフは30日間のスコアを示す箱ひげ図であり、時間的なトレンドは示していません。しかし、異なるカテゴリ間のスコアの分布を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリ（例えば、「個人WEI（経済状態）」や「社会WEI（生態系・持続可能性）」）に外れ値が見られます。これらは特定の期間における異常値を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の範囲は第一四分位と第三四分位を示し、中央の線は中央値を示しています。
– ヒゲはデータの範囲を示し、それを超える点は外れ値として表示されています。
– 色の違いがある場合、カテゴリの違いを表す可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフ自体は時系列データを表していないため、時間経過による関係性は推測できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」や「社会WEI平均」など、全体的に比較的高い中央値を持つカテゴリがある一方、「個人WEI（経済状態）」のように分布が広いものもあります。これらは異なる指標での評価が様々であることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 各カテゴリーのWEIスコアのばらつきから、同じカテゴリ内でも評価が一様ではないことが人間に直感的に感じられます。
– ビジネスや社会への影響として、新サービスの導入にあたり、どの分野が強みであるか、または改善が必要であるかを見分ける手がかりになるでしょう。
このデータは、サービスの改善やフォーカスを絞るための重要な情報を提供できる可能性があります。.categories with wider distributions might indicate areas where there is more variability in service quality or performance.
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、主成分分析（PCA）を用いて新サービスの構成要素を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 第1主成分（横軸）と第2主成分（縦軸）には明確な直接的トレンドは見られません。しかし、多くのデータポイントが第1主成分の0を中心に広がっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分が0.1以上および-0.3以下の地点に外れ値の可能性がある点が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– ドットは個々のデータポイントを示しており、主成分の影響力を可視化しています。色や密度の変化はなく、一様な点で表現されています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 時系列データとは直接関連していないため、時間軸との関連をこのグラフから直接引き出すことは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に明確な相関関係は見られません。分布はやや広がっていますが、両主成分で中心に向けた密集度が高いです。
6. **直感的な感触とビジネスや社会への影響**:
– 主成分の寄与率から、第1主成分がデータに最も影響を与えていることが分かります。このため、ビジネス戦略は第1主成分を重視する必要があります。
– 新サービスの導入において主要な変動要因を確認し、それを基にサービス開発を進めると効果的です。
この分析は、新サービスが市場にどのような影響を及ぼしているか理解を深めるのに役立ちます。また、外れ値の分析はサービスの改良点を見つけ出す手がかりにもなります。
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。