📊 データ分析（GPT-4.1による）
**データ分析結果の概要**
### 1. 時系列推移と重要な変動
– **総合WEIスコアのトレンド**: 全体として0.68から0.87の範囲で変動が見られ、7月6日から7日にかけて0.87から高水準の0.82以上を維持していることが注目されます。これは新たなサービス開始や社会的イベントなど、社会全体のポジティブな動きが影響している可能性があります。
– **個人WEI平均**: 緩やかな上昇傾向があり、特に7月6日以降、0.82以上を維持しています。この変動から、個々の健康状態や経済的安定が支えられていることが示唆されます。
– **社会WEI平均**: 7月6日以降、0.91以上の高水準が維持されており、社会的なインフラや教育機会の強化が影響していると考えられます。
### 2. 異常値
– **総合WEIの異常値**: 0.87や0.86といった異常な高スコアは、特定のポジティブな政策実施や社会的イベントによる影響が想定されます。
– **個人WEI（健康状態）**: 0.90の異常値は、健康状態の改善や医療サービスの向上によるものと推測されます。
– **社会WEI（公平性・公正さ）**: 0.95の高スコアは、公平性に関する政策の強化、または社会運動が起きている可能性があります。
### 3. 季節性・トレンド・残差
– **STL分解の結果**: 時系列データのSTL分解において、季節性の大きな変動は見られませんが、トレンドでは7月6日以降の社会的スコアの持続的な上昇が顕著です。残差には小規模ながら突発的な変動も観察され、それらは一時的な外的要因による影響を示唆します。
### 4. 項目間の相関
– **相関ヒートマップ分析**: 個人の健康状態や経済的余裕、社会の持続可能性やインフラは全体のWEIに対して高い相関性を持っています。特に、社会的持続可能性とWEIの強い相関が持続可能な政策の重要性を強調します。
### 5. データ分布
– **箱ひげ図分析**: 全体的に均一化された分布で明らかな外れ値は少ないものの、一部の日付で高スコアが確認され、政策やイベントにより影響された結果と言えます。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PCAの寄与率**: PC1（54%）とPC2（15%）がWEIスコアの大部分を説明します。PC1は経済的安定、健康状態、および社会的持続可能性が強く反映されており、PC2は社会のインフラや多様性へのアクセスが影響していると考えられます。
**結論**
データから明らかになるのは、市民の健康と経済的安定に関する政策の重要性、加えて社会的な持続可能性とインフラの改善がWEIスコアに大きく寄与しているという点です。恒常的に高スコアを維持するためには、これらの要素に基づいて政策立案と実践が求められます。
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:
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（青のプロット）は、初期には安定して高い値を示しています。
– 新しいデータは約半年後に緑のプロットで続き、比較的高いWEIスコアを保持しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンクの線）は、急激な変動を見せています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の青い実績データの中に異常値（黒のサークル）がありますが、大きく外れるわけではないため、全体としては安定しています。
– ピンクの予測線が一定期間で急激に変化しており、予測に対する不確実性が高いことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際の過去の実績を示し、一貫性があるように見えます。
– 緑のプロットは前年のデータであり、現状と比較しやすいです。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測で、急激な変動を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 青と緑のプロットは非常に近い値を持ち、過去からの継続的なパフォーマンスを示していますが、ピンクのラインは不安定さを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データの間には強い相関が見られますが、予測では一致する点もあれば、不一致な点も見られます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 高いWEIスコアは新サービスの成功を示しており、安定したパフォーマンスが評価されています。
– 急激な予測の変動は、市場の不確実性や他の外部要因の影響を考慮する必要性を示唆しており、リスク管理が重要となります。会社はこの予測をもとに、慎重に戦略を調整するべきです。
これらの洞察は、新サービスのパフォーマンスと今後の計画に役立つ情報を提供します。
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:
以下のグラフについての分析を行います。
1. **トレンド**:
– 評価日の左側、2025年中頃にデータポイントが集中しており、WEIスコアは約0.8で横ばいのようです。
– 2026年になると、一部のデータ（緑色のプロット、前年比較AI）が見られますが、過去と同様に普遍的なトレンドは見つかりません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– プロットには異常値を示す黒い円が含まれており、通常の範囲外と見なされていますが、その数は多くありません。
– 2025年中頃には特定の急激な変動は見られませんが、データが集中的に評価されていることが観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い円は実績（実績AI）を示し、実際のデータを表しています。
– 赤い交差点は予測（予測AI）の値を示しており、未来の見積りです。
– グレーの帯は予測の不確かさ範囲を示し、その中で予測の分散があることを示唆しています。
– 予測が複数の回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）によって異なる色の線で描かれていますが、これらの線は短く影響が限定的です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青と赤のデータセットを比較すると、実績と予測の間には多少の誤差がありますが、大きな乖離は見られません。
– 前年の緑のプロットは、前年のデータと比べて現在の傾向を表示していますが、大きな差はないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は期間中一貫しており、大幅な変動は見られないため、予測の信頼性が比較的一定であることが示唆されます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 人々はこのグラフから、WEIスコアが比較的一定であること、予測と実績が概ね一致していることを直感的に理解するでしょう。したがって、新サービスのパフォーマンスは安定していると見られます。
– ビジネスへの影響としては、サービスが現在の水準で安定していることが示唆され、事業拡大や改善活動の余地についての判断材料となります。
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:
このグラフを分析すると、以下のような洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色）は短期間で提供されており、そのトレンドは明確には見えません。
– 前年（緑色）のデータは上昇傾向を示しており、WEIスコアが改善している可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色の実績データには、黒色の円で示される異常値が存在します。これらはデータの異常として特定され、原因を調査する必要があるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青色の点、異常値は黒の円で強調されています。
– 複数の予測手法が使用されていますが、特定の予測手法のトレンドは示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前年のデータ（緑色）は実績と時期が異なり、異なる期間のスコア推移を示していますが、将来のトレンドを予測する基準として有用です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントの密度はそれほど高くありませんが、前年データの上昇傾向が認められ、将来の予測に影響を与える可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**:
– 異常値を除けば、前年のWEIスコアが上昇していることは、社会カテゴリの新サービスにおけるパフォーマンスが改善している可能性を示しています。
– 予測手法のトレンドが明示されていないため、今後の予測にはこれらの異常を含めた詳細な分析が必要です。
ビジネスや社会においては、これらの変化が新しいサービスの導入や改善に寄与している可能性があり、このトレンドを確認することで、将来の戦略に資する洞察を得ることができます。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 初期の数値は高く（0.8以上）横ばいで、その後急激に低下しています。
– その後、データがない期間が続き、未来の部分では均一な水準で安定している様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に異常値がいくつか存在することが確認できます。これらは予測と実績に大きな乖離があることを示している可能性があります。
– 初期の予測と実績の範囲は狭いですが、その後の予測では広い分布が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績を示し、濃い青丸の大きさはデータの信頼性や影響度を表す可能性があります。
– 緑のプロットは将来の予測で、いくつかの異なるモデルによる予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績（青）と予測（緑）の間で乖離が見られ、予測が過去の実績と大きく異なる可能性があります。
– 前年（比較AI）のデータもグラフ上にあり、過去との比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データと異常値の間での相関性が低い可能性があります。
– 予測の範囲が非常に広がっており、不確実性が高いことが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初期の経済的余裕スコアの急激な低下や異常値は、サービス開始当初の不安定さや、市場適応の難しさを表しているかもしれません。
– 予測が広範である点を考慮すると、今後の戦略には慎重なリスク管理が必要です。特に、異なる予測モデルの結果を統合して、より信頼性の高いビジネスプランを策定することが重要です。
– エンドユーザーや投資家に対して、透明性のある情報開示と適切なリスク管理の姿勢を示すことで信頼を得ることが望ましいです。
このグラフ全体として、特に初期の変動や予測の広がりに着目した分析が重要です。
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:
以下は、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 初期の数ヶ月間は、スコアが横ばいで推移しているようです。
– 2026年7月付近でのみデータが急に変わっていますが、具体的なトレンドの把握は困難です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間において、いくつかの異常値が観察されました。
– グラフの初期段階で「異常値」として強調されていますが、具体的な影響は示されていません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は「実績（実測AI）」を示しています。
– 「予測」値は様々な手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で表示されていますが、初期段階にのみそれらが表示されているようです。
– グレーの範囲は「予測の不確かさ範囲」を意味し、限られた範囲でしか示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と各モデルの予測値の間に多少の相関が見られますが、全体の関係性はわかりづらいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データは高いスコア（0.7から0.8以上）の範囲に集まっており、分布は比較的密に存在しています。
– 2026年7月頃のデータは低いスコアに集中しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフの左側部分では、安定した健康状態を示しているように見えますが、右側部分はデータが不十分で異なる傾向を示す可能性があります。
– もし事業や社会への適用を考えるのであれば、予測モデルの改善やデータの正確性を検証し、さらに外れ値の背景を調査する必要があります。
– 健康関連の施策やサービスの提供において、継続的なモニタリングが重要です。
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:
このグラフは、個人の心理的ストレスを示すWEI（Wellness Equity Index）スコアの時系列データです。以下に、詳細な分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– グラフ左側の青色のプロット（実績）は約0.6から0.8の範囲で安定しています。
– 予測データ（x印）は線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰によって異なる予測を示していますが、全体として0.8付近での変動が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットの中に黒い〇で囲まれたものが異常値として表示されていますが、大きな外れ値はなく比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実際の計測値を示し、安定しています。
– 紫、ピンク、その他の線は異なるAIモデルによる予測軌跡を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際のデータと予測データは、ある程度の一貫性があり、ストレスレベルが大きく変動しないであろうことが予測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実際のデータと予測データの間には強い相関があるように見え、複数の予測モデルが類似の傾向を示しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– グラフから直感的には、ストレスレベルは短期間で急激には変わらないことがわかります。これは、新しいサービスや介入の効果評価において安定性をもたらします。
– ビジネスや社会への影響としては、安定した心理的ストレスレベルを維持することが重要であり、必要に応じて介入を行い、長期的にモニタリングする必要があります。
この洞察から、心理的健康の管理が重要であり、データに基づくアプローチが有効であることが示唆されます。
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:
このグラフについて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフには明確な長期トレンドは見られず、データは期間の初期に集中しています。その後、数値はほとんど観測されなくなります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期部分の一部データに異常値として大きくマークされています。
– 特に初期の狭い範囲内での簡単なクラスター形成が確認できます。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データ、緑の点は前年データを示しており、それぞれの色分けでデータの種類が区別されています。
– 紫の線は予測の範囲を示しており、異なるアルゴリズムによる予測を比較しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年のデータは別の色で示され、横ばいの傾向がありますが、周期性や相関関係は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはある範囲に密集していますが、予測データと著しく異なる動きは見られません。
6. **直感的なインサイトとビジネス/社会への影響**:
– データの多くがある期間に集中しており、その後のデータがないことから、サービスの持続的な需要や効果が限定的である可能性があります。
– 予測データが複数提示されていますが、実績データから得られる直感とは異なる可能性が高い。このため、予測モデルの再評価や実績に基づく新たな判断が必要です。
– ビジネスにおいては、初期のデータ密集が顧客の強い興味や関心を示していたが、その後のフォローアップが不足している可能性が示唆されます。
このようなデータの解釈に基づいて、サービスの改善や新たなマーケティング戦略の策定が考えられます。
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:
グラフの分析に基づいて、以下の洞察を提供します。
1. トレンド:
– 最初の部分で、社会WEIスコアは比較的高い範囲（0.8以上）に位置していますが、期間の後半にはデータがありません。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の線は、特に大きな上昇または下降を示していません。
2. 外れ値や急激な変動:
– 実績データの中に異常値がいくつか見られ、それが黒い円で強調されていますが、数は少ないです。
– グラフ内に急激な変動は特に見られません。
3. 各プロットや要素:
– 青い点は実績データを示しており、全体的に比較的一貫しています。
– 緑の点は前年の値を示し、それに対する評価がされています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績データと異なる予測モデルの間での明確な周期性や大きな差異はありません。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データは予測の範囲内（灰色の影）に収まっており、データの安定性が示唆されます。
6. 直感的な洞察およびビジネスや社会への影響:
– 社会WEIスコアが高い状態でキープされているため、新サービスの公平性や公正さが十分に維持されている可能性が示唆されます。
– 異常値が少ないことから、サービスの提供において安定性が高いと評価できます。
– 前年のデータと比較しての乖離も少ないため、前年からの継続性が見られ、安定したサービス運用が期待されると考えられます。
全体として、新サービスは公平性と公正さの面で安定しており、予測データもそれを支持しています。しかし、データの追加が今後必要で、まだ明確でない部分もあります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは360日間にわたるWEIスコアを示していますが、データは2つの明確な期間に分かれています。前半はスコアが0.8付近で安定し、後半はスコアが0.6付近に移行しています。
– 線形回帰や決定木回帰などの予測モデルによる異なるトレンドが見られ、特にランダムフォレスト回帰は1.0に達する予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 前半のデータに幾つかの異常値が見られます。これは、異常な出来事やデータ収集の問題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**
– 実績データ（青）は評価日ごとの実際のスコアを示しています。
– 予測データ（赤い「✗」）はモデルに基づく予測値を示しています。
– 薄い紫や緑のラインはモデルの予測範囲または確信区間を示しています。
– 薄緑の前年度データは前年の同じ期間でのスコアを示し、比較の基準を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データの間に多少のばらつきがあり、特に予測モデルの違いが明確に示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績スコアは特定の期間で非常に密集した分布を示しており、安定の度合いが高いことを示唆しています。
– 異常値の発生は、スコアの安定性が常に予測に一致するわけではないことを示しています。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**
– このグラフを見た人が直感的に感じるのは、特に後半の期間におけるスコアの大幅な変化です。この変化は、サービスの持続可能性や自治性における重要な指標として理解されるかもしれません。
– 前半の高いスコアは、新サービスが当初は非常に持続可能であった可能性を示唆していますが、後半のスコアの低下は改善が必要な分野があることを示しています。
– ビジネス戦略としては、新たな施策や改善のためのデータ収集と分析が重要視されるべきです。特に、異常値の原因を特定し、それに基づく対応策を考えることが重要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 左側のデータ（実績AI）は高いWEIスコア（0.8以上）を持ち、比較的安定しています。予測ライン（ランダムフォレスト回帰）はこれを上回る水準を示唆しています。
– 右側のデータ（前年AI）はやや離れた場所に存在し、こちらも高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値が異常値として丸で囲まれています。これは、他のデータポイントと大きく異なるスコアを示していますが、急激な変動は全体的には見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のデータ（実績AI）で、黒の輪郭があるものは特異なデータポイントを示しています。
– 緑の点は前年のデータで、これも高スコアを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、予測の信頼性を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと前年AIのスコアは似たような高水準を示しており、一貫して高いWEIスコアを維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データ間には大きな変動はなく、安定したスコアを維持しているため、相関関係の特筆すべき点はありません。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから直感的に読み取れるのは、社会基盤や教育機会が安定して高いレベルで提供されているということです。
– ビジネスや社会においては、教育機会が十分に確保されている環境であると評価され、多くの人々から支持を集める可能性があります。
### ビジネスや社会への影響
このデータから、一貫した高い社会WEIスコアは、市場や政策立案者に安心感を与え、新規事業や投資の促進につながる可能性があると考えられます。データや予測モデルの信頼性が高ければ、今後の施策においてもポジティブな影響を期待できます。
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:
このグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 初期の数か月間は、スコアが0.8から1.0の間で安定して推移しています。その後、データが無くなる期間があります。
– 最近のデータ（2026年ごろ）は0.6から0.8の間でプロットされています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データには外れ値（異常値）が示されていますが、新しいデータには顕著な外れ値は目立ちません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、均等に配置され、スコアが高いことを示しています。
– 緑色の点は前年のデータと見なされ、全体的に低いスコア範囲にあります。
– 異常値は黒で円が描かれており、異常なスコアやデータポイントを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期と最近の時系列データ間には大きな違いが見られます。前年と比較して、新しいデータはスコアが低いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ間での明確な相関関係は見られませんが、初期データが高スコアで密集している一方、最近のデータはより分散しています。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 初期スコアが高かったことから、新サービスが最初は成功していた可能性があります。
– 最近のスコアの低下は、サービスの影響力や質が低下したことを示す可能性があり、継続的な改善が求められます。
– 社会的な共生・多様性の指標が伴うため、このスコアの低下はその分野での課題を示しているかもしれません。事業戦略の再評価や改善が必要です。
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:
このヒートマップについて以下の視点から分析を行います。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとに色の変化から見ると、活動の強さが一定の周期を持っているようです。16時から19時は全体的に低迷しており、その後回復する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時から19時にかけて、7月4日から6日までは特に活動が低く、外れ値として認識できます。この期間だけ著しく低い値（濃い紫色）が続いています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡は活動の強さや変化を表しており、濃い色は低い活力度を、明るい色は高い活力度を示しています。特に19時以降は多くの期間で活動が活発です（黄色や緑）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯のデータが相互に関連している可能性があります。例えば、日中は低く、夕方から夜にかけて上昇するパターンが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 活動が16時から19時にかけて低く、それ以外の時間帯で上昇していることから、時間帯によっての行動がはっきりしているといえます。
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**:
– このデータは新しいサービスの利用パターンを示している可能性があり、夕方以降への需要が高まる点が認識できます。これにより、特に夕方以降のユーザーを対象にしたマーケティング戦略やサービス改善が効果的であると考えられます。
ビジネス戦略として、夕方以降の強化、例えばプロモーションの日時を調整する、リソースの集中を検討すると良いでしょう。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 全体として、スコアは横ばいに近いですが、日によって顕著な変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025年7月7日付近で、黄色（高スコア）と紫（低スコア）のコントラストが見られ、これは異常なイベントや外れ値を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの違いを表しており、濃い緑から黄色は比較的高いスコア、青から紫は低いスコアを示しています。
– 横軸は日付を、縦軸は時間帯を示しており、時間ごとのスコア変動を分析できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日の特定の時間帯でのスコアパターンが一定の周期を示している可能性がありますが、より詳細なデータが必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアのばらつきは時間帯によって異なり、特定の時間に集中的にスコアが低下している時間帯があります。
6. **直感的な感じとビジネスへの影響**:
– ヒートマップでの明確な色の変動は、特定の時間帯でのサービス使用や応答の違いを示しており、例えば、特定の時間にサービスが高評価されやすい、または低評価されやすいなどが考えられます。
– サービス運営者は、色の変動に基づき、時間帯別の戦略やリソース配分を最適化することで、より良いサービスを提供できる可能性があります。
このヒートマップは、サービスのピーク時間帯や改善すべき時間帯を特定するのに役立つツールとなります。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体を通じて、色の変化（紫から緑から黄色へ）を見ると、時間が経過するにつれてスコアが上昇している傾向が観察されます。これは、社会WEI平均スコアが時間とともに改善されている可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日から7月5日までの時間帯には、深い紫色や青色が目立ち、スコアが低迷していることを示しています。その後、急激に緑や黄色に変わる部分が見られ、急上昇している様子が伺えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃度は社会WEI平均スコアの高さを示しており、黄色が最も高く、紫色が最も低いスコアを表しています。
– 各行は一日の特定の時間帯（15時から23時）を表しており、一日の中でのスコアの時間的変動を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 同じ日でも、時間帯によってスコアにばらつきが見られることから、特定の時間帯にスコアが改善される傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の変化に基づくと、高いスコアが連続して続く時間帯がいくつか存在し、これに相関する可能性がありますが、詳細なパターンを特定するには追加の分析が必要です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 時間が経つにつれて、社会WEI平均スコアが全体として改善していることから、新サービスが時間とともに受け入れられ、評価が高まっていると直感できます。これは新しいサービスの市場適合性が時間とともに向上している可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、サービスプロバイダーが特定の時間帯に焦点を合わせ、ユーザーのエクスペリエンスをさらに向上させるための戦略を立てることができるかもしれません。
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、WEI（新サービスカテゴリー）項目間の相関関係を示しています。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– このグラフは相関ヒートマップであり、時系列データではないため、トレンド分析は直接的には行えません。ただし、相関関係をみることで、どの要素が互いに強い関係を持つのか理解できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関値が極端に低い（一部青色）部分は、他の箇所と比べてほかの要素と連携が弱い、もしくは逆の関係があることを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡が相関の強さを示しています。赤色が強い相関（正の相関）を示し、青色が逆相関（負の相関）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列よりも全体の関連性に焦点があります。「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は特に高い相関を持っており（0.88）、これらの要素は互いに強く依存していると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的弾力）」は多くの他の要素と低い相関を示しており、独立的な側面が強調されています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と他の個人要素、例えば「健康状態」や「自由度と自治」は中程度の正の相関が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– この分析から、人々が総合的なWEIの向上を目指す場合、特に「社会WEI」の中でも「共生、多様性、自由の保障」に焦点を当てることで、大きな影響を生む可能性があります。
– また、個人の経済的安定よりも心理社会的要因（心理的ストレスや健康状態）への投資が、他の個人要素に波及効果を持つことが予測されます。
このヒートマップは、新サービス導入や改善における優先順位付けに活用できる可能性があります。各要素間の相関理解を深め、特定の要素を強化することで全体的な改善を促す戦略が考えられるでしょう。
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:
以下は、提供された箱ひげ図から得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 各カテゴリーのWEIスコアの中央値および範囲を見ると、顕著な上昇や下降のトレンドは明確ではありません。各カテゴリは異なる中央値を持ち、特定の周期性は見られないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 多くのカテゴリで外れ値が存在します。特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「個人WEI（健康状態）」で目立ちます。これらはサービスや提供内容におけるバラツキや特異なケースを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 箱ひげ図はデータの中央値、四分位範囲、最大・最小値を示しています。色分けは異なるカテゴリを視覚的に区別しやすくしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同一期間内での比較が行われているため、時系列の変動よりもカテゴリ間の比較に重点が置かれています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部のWEIタイプ間でスコアの分布が似ているものがありますが、全体的にはデータのばらつきが大きい様子です。特に「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」では分布の形状が似ていますが、他のカテゴリとは明確に異なっています。
6. **直感的感覚とビジネス・社会への影響**
– このグラフを直感的に見ると、異なるサービスカテゴリが非常に異質であり、各カテゴリのWEIスコアが一様でないことが分かります。
– ビジネスにおいては、外れ値が多く見られるカテゴリに対しては改善の余地があり、個人や社会に与える影響をより一定にすることで、ユーザー体験の向上を図ることができるかもしれません。
– また、相対的にスコアが低いカテゴリは、追加のリソースを投入することで改善が期待できる分野かもしれません。これにより、サービスの全体的な価値を向上させることが可能です。
このように、箱ひげ図はデータの分布特性を直感的かつ視覚的に理解するのに役立ちます。
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、主成分分析（PCA）を用いて新サービスカテゴリのデータを視覚化しています。以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– データポイントは、第1主成分と第2主成分に分散していますが、特定の方向への明確なトレンドは見られません。
– 第1主成分の正の方向に若干密度の高いデータポイントが見られますが、全体としては分散しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 大きく他と離れた外れ値は確認されませんが、第1主成分が0.2に近いポイントで少し集中しているものが注意を惹きます。これは何らかの特異な特徴を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各ポイントは一つの観測を示しており、主成分が示す特性に基づいて位置しています。
– 第1主成分が0.1以上の領域に多くのポイントが集中しており、これが重要な要素を表している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列の明示的な関連性はこの散布図からは判断しにくいですが、第1主成分に沿った変動が観測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データはやや右上に集中する傾向が見られますが、第1成分と第2成分の相関は限定的です。
– 第1主成分と第2主成分の寄与率からも、第1主成分の方が多くの情報を含んでいることがわかります。
6. **直感とビジネスへの影響**:
– 第1主成分が他の変数に対して大きな影響を持つことから、これに関連する要因が新サービスの成功を強く左右していると考えられます。
– ビジネスにおいては、第1主成分の特性を重視する戦略が有効かもしれません。
– 人々は自然と、密集している右上のエリアに注目し、そこに有効なパターンを探そうとする可能性があります。
この分析は、データの特性や変動要因を把握し、新しいサービスの戦略に活用する上で有益な視点を提供します。
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。