📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたWEIデータに関する分析結果は以下のとおりです。
### 時系列推移
– **総合WEI**: 7月1日から中旬にかけて、スコアの変動は全体的に上昇傾向にありますが、特に7月6日から急激にスコアが上昇しており、これは異常値も示唆されています。後半にかけては安定しながら高い水準を維持しています。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人WEIは緩やかに上昇、社会WEIは同様の上昇傾向を示しますが、社会WEIの方がより一貫して高い値をつけています。
### 異常値
– 7月1日から3日にかけて、総合WEIのスコアが0.71から0.75と若干低めで安定しています。
– 7月6日に0.87、そして他の日でも高いスコアが出現しています。突発的な政策発表や新サービスの評価が急激に変わった結果と考えられます。
### STL分解: 季節性・トレンド・残差
– データには明示的な季節パターンは検出されにくいですが、6月6日以降の急激なスコア上昇全般が目立ちます。特にこの上昇は、個人面および社会面で同時に起きているため、社会的イベントや政策の影響を受けている可能性があります。
– 残差については、日次の変動要因により一過性のスパイクが発生している可能性があります。
### 項目間の相関
– 各WEI項目間では、特に社会WEIとそのサブカテゴリ（例えば、持続可能性、社会インフラ）が強く相関していると見られます。これらの項目が全体スコアに比重を大きく占めていることを示唆しています。
### データ分布
– 箱ひげ図によると、総合WEIおよび個別項目においても大きなばらつきが見られ、特に7月初期には低めの異常値が観測され、その後の急激な上昇は外れ値が少ないことが背景として考えられます。
– 一部の項目（個人の経済的余裕や健康状態）は中央値が比較的高く、安定した社会機能を示しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析より、主要な構成要素は全体的スコアの53%を説明しており、これは多様な要素が統合された結果と解釈できます。
– PC1の高い寄与率は、複数カテゴリ間での相関関係の強さと、構成要素がWEIに対する影響度を決定付けているということを示しています。
総じてこのデータセットは、7月中旬に顕著な上昇トレンドを示し、新サービスの発表や社会状況の変動に合わせた対応が迅速に行われた可能性が示唆されます。一方で、短期的な異常値の発生が度々見られ、政策変更や突発的なイベントの影響と見られるものも考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青点）は、7月1日から7月30日にかけて横ばいのトレンドを示しています。WEIスコアは0.8前後で安定しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫線）は、期間の後半にかけて緩やかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒円で囲まれた点として示されています。この期間において大きな変動は見られませんが、いくつかの外れ値が存在します。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値で、実績AIによる評価を示しています。
– 紫と水色の予測線は、異なるアルゴリズムによる予測を示しており、特にランダムフォレスト回帰の線に上昇傾向が見られます。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、xAI/3σによって計算されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測が比較されており、予測線は実績点をフォローしていますが、8月以降の上昇傾向を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の分布は比較的一様ですが、完全に直線的ではありません。予測の範囲は、その不確定性を考慮に入れているため、より広く捉えられています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– WEIスコアの安定性は、新サービスの評価が安定していることを示唆しています。予測が上昇傾向を示していることから、将来的にはこの評価がさらに高まる可能性があると期待できます。
– ビジネスにおいては、サービスの品質維持や改善が重要であり、上昇しているトレンド予測を活用して戦略を立てることが求められるでしょう。特に、新たな施策や改良が有効とされ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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青い点）は、概ね一定の範囲内で横ばい傾向を示しています。
– 予測データ（赤い×印）は、線形回帰とランダムフォレスト回帰により上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い輪で示される異常値がありますが、全体のデータには大きな急変は観察されません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、比較的一貫性があります。
– 灰色の影は予測の不確かさの範囲を示し、予測の一部がこの範囲内に収まっています。
– 緑、青、紫の線はそれぞれ異なる予測モデルのトレンドを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルによる異なるアプローチ（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が用いられており、それらは微妙に異なる将来のトレンドを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の分布は特定の範囲に集中しており（約0.6から0.8）、分布の特徴は安定性を保っています。
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**:
– 調査対象のサービスが新しいものであるスコアの安定性は、サービスが市場に受け入れられていることを示唆しています。
– 上昇する予測トレンドは、今後のビジネスに対する積極的な期待を生むでしょう。
– 競合他社がいる場合、上昇トレンドを確実にするためにさらなる対策が必要かもしれません（例えば、マーケティングの強化）。
このグラフのデータは、新しいサービスが市場にどう受け入れられているのか、現状と将来的な見込みを視覚化したものです。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド:**
– グラフは、実績AIのスコアが全体的に横ばいまたは緩やかな上昇傾向を示しています。期間の後半に若干の上昇が見られます。
– 予測AIのトレンドライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）も示されていますが、特に予測結果による異なる方法の予測にばらつきがあります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 一部のデータ点が外れ値としてマークされており、通常の変動から逸脱していることがわかります。
– 急激な変動はあまり見られませんが、外れ値は注意が必要です。
3. **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、予測値は赤い×で示されています。
– 黒い円で囲まれたデータポイントが異常値として示されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しており、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:**
– 実際のスコアと予測値を比較することで、モデルの予測精度を評価できます。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測値の比較も可能です。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実際のデータポイントと予測値の間で、ある程度の相関が見られます。
– 異常値の存在は、予測の精度に影響を及ぼす可能性があります。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響:**
– 予測モデルの中でランダムフォレスト回帰が比較的精度の高い外挿を行っているように見えるため、これが利用価値のあるモデルである可能性があります。
– 外れ値や異常値の存在は、サービス運営や品質に関する潜在的な改善点を示しているかもしれません。
– このグラフは、新サービスの安定した成長または市場での評価が非常に重要であることを反映しており、ビジネス戦略の一部として検討する価値があります。
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:
このグラフには以下のような視覚的特徴と洞察があります。
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青い点）は、日ごとに若干の変動はあるものの、全体としては横ばいです。
– 予測データ（赤い×）やその線も横ばいで、目立った上昇や下降はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の実績データにおいて、他のデータポイントから大きく離れている外れ値が見られます（例: 0.6を下回るデータポイント）。
– これらの外れ値は注目すべき異常値として扱うべきです。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青い点は実際のWEIスコアを示し、赤い×は予測スコアです。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、大部分の実績データがこの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 実績データと予測データは、予測範囲内で大方一致していますが、外れ値によって一致しない箇所があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 大多数の実績データは0.7から0.9の範囲に分布しています。
– 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）はすべてほぼ同じ予測値を示し、実績データの範囲内に収まっています。
6. **直感・影響に関する洞察**:
– 予測と実績が大部分で一致しているため、予測モデルは妥当だと言えますが、外れ値の原因を調査することで、モデルの精度をより向上させる可能性があります。
– 長期的に見れば、個人の経済的余裕（WEI）は安定しているようです。
– 社会やビジネスへの影響として、サービス提供者はこの安定した経済的背景をもとに、新しいサービス戦略を考えることができるでしょう。
この分析は、より良い予測モデルの精度向上や、外れ値の原因究明に役立つと考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
– **観測データ (青い点)**: データは全体として横ばいのトレンドが見られます。月初から中旬までのスコアは比較的一定しているようです。
– **予測 (線形回帰, 木, ランダムフォレスト)**:
– 線形回帰 (ピンクの線): 微増の傾向。
– 決定木回帰 (水色の線): 一定の傾向。
– ランダムフォレスト回帰 (紫の線): 微増の傾向。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値 (黒い丸で囲まれた点) はいくつか存在し、スコアが異常に低いデータ点で観測されています。これらは異常検知やさらなる分析の対象となります。
#### 3. 各プロットや要素
– **プロットの密度**: 主に0.7から0.9の範囲に集中しています。これは多くのデータがこの範囲の健康状態を示していることを示唆しています。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示し、これが予測の信頼区間であると考えられます。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測モデル (線形回帰、決定木、ランダムフォレスト) での予測は相互に類似しており、大きな乖離はありません。これが予測の全体的な安定性を示唆しています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 観測されるWEIスコアは、平均0.75付近に分布しているように見え、観測データと予測データが近しい点を観察できることから、モデルの予測は信頼できるものと言えます。
#### 6. 直感的な感想とビジネスや社会への影響
– **直感的に**: データは健康状態が比較的安定していることを示唆していますが、時折発生する外れ値は注意が必要です。特に予防措置や異常検知に活用可能です。
– **ビジネスや社会への影響**: 健康管理や予防医療の分野で、個々の予測モデルや、予測不確かさを活用することで、より個別化されたサービスが提供可能です。また、外れ値を早期に検知することができれば、健康リスクを軽減するための適切な介入が図れるでしょう。
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:
グラフの分析は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 期間の前半では、実績データ（青いプロット）が比較的横ばいに推移しています。大きな変動は見られず、安定した心理的ストレスの状態が続いているようです。
– 予測データ（紫色の線）は徐々に上昇しています。特にランダムフォレスト回帰の予測が、線形回帰や決定木よりも高い値を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値はほとんど見られませんが、一部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。
3. **各プロットや要素**:
– 青は実績データを表し、心理的ストレスの実際の変化を示しています。
– 紫の線は予測を表し、今後のストレスの変動をモデル化しています。3種類の予測方法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）があり、異なる予測を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しており、実績データがこの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは現状の心理的ストレスを表し、予測データとの比較で将来の変動を評価できます。予測は全体として上昇傾向を示しており、予測手法によって多少の違いはあるものの、ストレスの増加が予想されています。
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収まっており、予測とも調和していますが、予測の不確かさが示すように、今後の変動には注意が必要です。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 現在の実績データは安定しているものの、予測はストレスの増加を示しているため、組織や個人が早めに対策を講じる必要があるかもしれません。
– ビジネスや社会的には、個人のストレス管理が重要であることを示唆しており、この情報を基に対策を講じることで、健康的な環境の維持につながるでしょう。
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:
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、大部分が0.7から0.9の範囲にあり、特定のトレンドは見受けられません。しかし、予測AIモデルによる推定データは、直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のいずれも、期間末に向けて異なる傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績の中に明らかな外れ値がいくつか存在し、それらはグラフ上で強調されています。これらの外れ値は、通常のデータから大きく離れた値を示します。
3. **要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、予測は異なる手法（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で色分けされています。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**:
– 各予測モデルは異なるトレンドを示しており、直線回帰は安定して見える一方で、決定木とランダムフォレストの予測は上昇トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.7から0.9の範囲に密集しており、一定の範囲内で安定しているようです。この範囲内での変動は比較的小さいです。
6. **直感的な感覚とビジネス/社会への影響**:
– 予測が異なるトレンドを示すため、どのモデルが実際の将来的な動向を最も正確に反映するかを評価することが重要です。予測が信頼できる場合、それに基づいて戦略を練ることが可能です。外れ値の分析は、予想外の結果や新しいインサイトを得るために有用です。
このグラフからの洞察は、新サービスの自由度と自治の評価における不確実性を示すものであり、予測に基づく計画策定に注意が必要です。
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
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、全体的に0.8から1.0の間に集中しています。
– 特定の日付において、スコアが低下し0.6付近まで下がっている部分が観察されますが、大部分は高い数値を維持しています。
– 予測データは3つの線で示されており、ほぼ横ばいかゆるやかな上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 低下したスコア（0.6付近）として特定の日付に外れ値が確認できます。
– この外れ値は、通常のスコアの範囲（0.8以上）から際立っています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のAIによるスコアを示し、正常値と外れ値が存在します。
– 黒い円で囲まれた点は明確な異常値として示されています。
– 予測範囲は、グレーの背景で示されており、予測の不確かさを表現しています。
– 線形回帰（予測）、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの予測ラインは異なる予測モデルによる推移を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測ラインはいずれも現在の実績と予測の間で類似の傾向を保っていますが、ランダムフォレスト回帰（紫）は緩やかに上昇しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは高スコアに集中しつつ一部バラつきが存在。
– 予測は大きな変動を示さず安定した傾向を示唆。
6. **直感的洞察と影響**:
– スコアの大半が高く、持続的な公平性・公正さが新サービスにおいて達成されていると理解されます。
– 経営層にとっては高スコアの維持がサービスへの信頼性を示し、ビジネスの持続可能性を後押しします。
– 外れ値がなぜ発生したのか（システムの問題、バイアスの発生など）を調査し、原因究明と対策が求められる場合があります。
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:
このグラフは、新サービスの社会的WEI（持続可能性と自治性）スコアの30日間にわたる推移を示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– `実績（実績AI）`の青いプロットは、全体的に0.8〜1.0の範囲内で推移し、安定して横ばい傾向にあります。
– `予測`による異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の傾向は、時期が進むにつれてわずかな違いがありますが、大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットの中には、`異常値`としてマークされたデータポイントが存在しますが、その数は限られており、全体のトレンドに大きく影響している様子はないです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は`実績`を示しており、黒枠の丸は`異常値`です。
– 背景にある灰色の範囲が`予測の不確かさ範囲`を示しています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の線は、それぞれのモデルが予測する傾向を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– `実績`とモデル予測は概ね一致していますが、微細なズレがあります。特にランダムフォレスト回帰は他のモデルに比べて微妙な異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データセット全体はおおむね0.85付近に集中していますが、一部に若干のばらつきがあります。
– 異常値はこの中心から外れた位置に存在することが多いです。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– グラフから直感的に読み取れるのは、新サービスが持続可能性と自治性の観点で非常に高い水準を維持していることです。
– 極端な外れ値が少ないことから、サービスの品質やパフォーマンスの安定性が確保されていると考えられます。
– 予測モデル間で大きな違いがないため、どのモデルを使用しても予測の精度は高いと期待できます。これは今後のサービス改善策の策定や運営の指標として有用です。
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:
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（青色）のWEIスコアは概ね横ばいで、0.8から1.0の範囲で推移しています。全体的に安定したパフォーマンスが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ごく初期に0.7を下回る外れ値が観測されています。その後は比較的安定しています。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰）は、途中から水平になり、将来的にスコアがやや上昇して箱の中で安定することを示唆しています。
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、黒い縁取りは外れ値を示します。
– 灰色のシェーディングは予測の不確かさの範囲を示し、この範囲に多くの実績データが含まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データのスコアは大体一致しており、実績データの変動は予測モデルの不確かさ内で起こっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.8から1.0の間で密集しており、安定した分布を示しています。
– 予測モデルもこの範囲を念頭に置いて、将来的な安定を見込んでいると言えます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが高く安定しているため、社会インフラや教育機会の提供は良好であると解釈できます。
– 初期の外れ値が改善したことは、初期問題への対応が成功した可能性を示唆しています。
– 予測モデルの未来に対する楽観的な見通しは、新サービスの持続可能性や競争力の維持にポジティブな影響を与える可能性があります。
このデータは、新サービスの成功を示すものであり、現在の取り組みを維持しつつ、初期に見られた不確かさをモニタリングすることでさらに改善できるでしょう。
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**:
– 初期の15日間はスコアが横ばいの傾向を示し、ほぼ0.8付近で安定しています。
– その後、若干の上昇傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の数日間において、0.6付近に外れ値が幾つか見られます。
– 全体的にはスコアが安定していますが、若干の変動が観測されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の散布図は実績値を示しており、青の点が基準となっています。
– 黒い円で囲まれた点は外れ値として認識されています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、モデルの信頼区間を示しています。
– 緑、青、紫の線は異なる予測モデルの結果を表しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の実績データがある程度の変動を示した後、予測モデルは安定したスコアを予測しています。
– すべての予測モデルが似たようなトレンドを示していますが、ランダムフォレスト回帰が最も未来の予測値で高い傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布図の集中度は、0.8付近に高く、安定性が示されています。
– 初期の外れ値がモデル予測に大きな影響を与えていないことが示唆されています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 全体として、WEIスコアは新サービスの提供において安定しており、それは共生、ダイバーシティ、自由の保障が特定の期間でうまく機能していることを示唆しています。
– 外れ値の存在は、時折の不安定要素や予測不可能な影響が新サービスの運用に生じる可能性があることを示します。
– ビジネスにおける新サービスの導入や社会政策の策定において、長期的な安定性とその維持が課題となるでしょう。各予測モデルの結果を考慮することで、より柔軟かつ効果的な戦略を立てる助けとなります。
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:
以下のポイントに基づいてヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップでは、時刻と日付ごとに色で強度を示しています。全体として、ある日付から中心に向かって色が少しずつ変化していることが見て取れます。7月5日から15日まで、昼間（特に16時から19時）の間で明るい緑色から黄色の色調への変化が見られ、これがトレンドの変化を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日から4日までと7月16日から18日には、7時から19時にかけて色が濃い青色を示しており、スコアが低いことを示しています。特に強い色の変化は、7月5日の16時に見られ、ここで急激に色が明るくなっています。これは特異なイベントが発生したこと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**:
– 色の濃さは、総合WEIスコアの程度を示しています。具体的には、濃い青から明るい黄色への変化は、スコアの増加を示していると考えられます。特に、昼間の時間帯にスコアが最も高くなる傾向があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の範囲内で、かなり連続して明るい色が見られる日があります。これにより、これらの日における顧客の活動レベルまたはサービスの利用頻度が高まっている可能性があります。また、時間帯ごとのスコアの変動から、特定の時間帯に活動が集中している様子が伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 平均的には、早朝と深夜にはスコアが低く、15時から19時にかけてスコアが高まる傾向があります。このことは日中の活動がより活発なことを示しています。また、特定の日にスコアが極端に低下することもあり、これはこの日付に何らかの影響があった可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– このヒートマップは、ユーザーの活動パターンやサービスの利用状況を把握するための重要な情報を提供します。特にスコアが高まる時間帯を狙ってマーケティング戦略を調整することが重要です。また、急激な変動が見られる日には、何らかのイベントや外部要因が影響している可能性があるため、これを理解することがサービス改善に役立ちます。
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:
以下の視点からこのヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 時間の経過とともに、特定の時間帯（例えば16時、19時、23時）でスコアに変化が見られる。
– 7月5日あたりから7月18日にかけて、特定の時間で高いスコアが維持されている。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日から6日にかけて、19時台で急激なスコアの上昇が見られる。
– 7月9日あたりで16時台も同様のパターンを示している。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示し、明るい色ほど高いスコアを表している。
– 緑や黄色の範囲は高スコアを示し、紫や青は低スコアを示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯でのスコア変化に周期性や特定のパターンが見受けられる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 16時や19時が時間の中で特にスコアの変動が激しい。
– 19時がもっとも高いスコアを持つ日が多い。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は午後から夜にかけてサービスへの関心が高まる可能性がある。
– これはビジネス戦略として、夕方以降の時間帯にサービスのプロモーションやイベントを集中させることが有効であることを示唆している。
このヒートマップからは、特定の時間帯におけるパフォーマンスの改善や重点的な取り組みが効果的である可能性が見て取れます。時間帯に合わせて戦略を調整することで、サービス利用の最適化が期待されます。
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:
このヒートマップは、指定された30日間における「新サービス」カテゴリの社会ウェルビーイング指数（WEI）の平均スコアを示しています。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとにスコアの色が変わっており、一定の周期性が見られます。
– 高いスコア（黄色）は特定時間帯（15時と19時）に集中しており、これが周期的に現れています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日、スコアが突然低下している（濃い紫）。これは外れ値として目立ちます。
– その後、7月6日から7月18日の間にスコアが比較的高値を維持しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの変動を示しており、黄色は高いスコア、濃い紫は低いスコアを示しています。
– 特定の時間帯における明確なパターンがあり、これが一天性のものではなく継続的な現象であることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 横軸（時間）と縦軸（時間帯）の組み合わせを通じて、日ごとや時間帯ごとのWEIスコアの変動が明らかになります。
– 広範囲にわたる高スコア時間帯を持つ日とそうでない日があり、それらの日間の差や変動が明確です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯別に異なる水準のスコアが繰り返されることで、一定のパターンが認められ、スコアの分布に一貫性があることが示唆されます。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 人々が特定の時間帯に新サービスに対してよりポジティブに反応する傾向があることが視覚的に把握しやすいです。
– ビジネスにおいては、特にスコアの高い時間帯や日を狙ってサービス提供や広告を強化することで、効率的なマーケティング活動が可能となります。
全体として、日々や時間帯によるスコアの変動が視覚的に示されており、新サービスの効果や需要を評価する上で貴重なインサイトを提供しています。このデータを活用することで、より戦略的な意思決定が可能となります。
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:
このヒートマップは、新サービスカテゴリのWEI項目間の相関を視覚化しています。以下のポイントに注目しながら分析します。
1. **トレンド**:
– これはヒートマップなので、時系列的なトレンドは示されていませんが、項目間の相関の強さや方向（正/負）が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関係数が極端に高い（1に近い）または低い（-1に近い）ものは注目ポイントです。例えば、「個人WEI平均」と「個人WEI (経済的余裕)」の相関は-0.26と他と比較して低く、一般的な傾向から外れている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が重要です。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ています。
– 例えば、「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」と「社会WEI (公平性・公正さ)」の相関が0.83と高く、これらの項目が密接に関連してい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**:
– このグラフでは時系列データは扱っておらず、項目間の関係性に焦点を当てています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に見ると、「総合WEI」と大多数の項目が強い正の相関を持っていることが分かります。
– 負の相関を示す項目同士も存在し、特に「個人WEI (経済的余裕)」に関連する項目は他と異なった動きを示しているようです。
6. **直感的に感じ取れることとビジネスや社会への影響**:
– 全体的に見て、個人および社会のWEIは全体として密接に関連しているため、新しいサービスの導入や政策が生活の各側面にどのように影響を与えるかを評価する上で重要です。
– 高い相関を持つ要素間では、ある要素が改善されれば関連する他の要素も改善される可能性が高く、戦略的な施策が考えられます。
全体として、WEI項目間の関係を詳細に理解することで、新サービスがどのような面で特に影響を持つか、あるいは新たなチャレンジを生じさせる可能性があるかを予測する手助けとなります。
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:
以下に、グラフの詳細な分析と直感的な洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 30日間の期間のため、各WEIタイプでトレンド自体を見るのは難しいですが、箱ひげ図を通じて全体的な分布が観察できます。
– 各WEIタイプの中央値は比較的一定で、周期性や顕著な上昇・下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 多くのWEIタイプで、外れ値が存在しています。特に「個人WEI（経済環境）」や「社会WEI（生態系整備・教育機会）」で多く見受けられます。
– これらの外れ値は、特定のイベントや条件が影響を与えた可能性があることを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図の箱は四分位範囲を示し、中央値（箱の中線）が重要な指標です。
– 下限・上限のヒゲはデータの広がりを示し、外れ値はこの範囲外に位置しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（生態系整備・教育機会）」は外れ値が多く、都市部または特定地域の経済的要因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**
– 各カテゴリーの中央値は0.7〜0.9の範囲に収まっており、新サービスが全体的に良好なパフォーマンスを示していることを示唆しています。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアの平均が高いことは、新サービスが使いやすく、ユーザーに積極的に受け入れられている可能性を示します。
– 外れ値の存在は特定の条件下での問題点や改善点を示すため、これらの要素に対してターゲットを絞った改善策を講じることで、さらなるサービス向上につながるでしょう。
このグラフからは、新しいサービスが全体として良好なパフォーマンスを示している一方で、特定の分野や条件においてさらなる検討が必要であることがわかります。
総合WEI STL分解グラフ
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の総合WEIスコアをSTL分解して示しています。各要素について以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– トレンドグラフは、緩やかな上昇を示しています。長期間で見た場合には、このサービスの成長が期待できることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差グラフでは、7月7日付近で急激な変動があります。これは予期せぬイベントや外部要因による影響かもしれません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– **Observed**: 実際の観測値で、新サービスの総合WEIスコアの動きを示しています。
– **Trend**: 長期的な傾向を表し、サービスの成長を示唆しています。
– **Seasonal**: 季節要因。この期間では比較的小さな変動が確認できます。
– **Residual**: トレンドと季節性を除去した後の変動。ここでの大きな動きは外れ値を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドは全体的な上昇を示しているものの、観測値は季節変動と外れ値による影響で変動しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと観測値の変動は一致しており、サービスの成長が全体として確認できますが、季節性が影響を及ぼしているため、その効果を考慮する必要があります。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– グラフ全体から、新サービスは成長段階にあると見受けられますが、特に急激な変動がある点に注意が必要です。このため、ビジネス戦略においては、安定した成長のために変動要因を特定し、対応策を講じることが重要です。また、季節性要因を考慮して戦略を立てることが求められます。
個人WEI平均 STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このSTL分解グラフの分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– トレンドは全体として上昇しています。これにより、新サービスが時間とともに個人のWEI平均スコアを改善している可能性があります。
2. **急激な変動と外れ値**:
– 特に目立つ急激な変動は2025年7月8日の残差に見られます。この時点で一時的な急上昇とその後の急降下が示されています。
3. **各プロットや要素**:
– **Observed**（観測値）：全体の動きを示しており、トレンドと季節性、残差が組み合わされています。
– **Trend**（トレンド）：前述の通り上昇しています。底に安定性を与えています。
– **Seasonal**（季節性）：周期的な変動が見られ、約1週間ごとに変動しているように見えます。
– **Residual**（残差）：2025年7月8日付近に顕著な変動を示していますが、その後は収まっています。
4. **時系列データの関係性**:
– 観測値は、トレンド、季節性、および残差が重なって構成されています。これらが影響し合い、日ごとの変動を生み出しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドが上昇しているため、全体的に観測値も少しずつ上昇していますが、季節性の影響で小さな周期的な変動が加えられています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、徐々に改善が見られることと、短期的な波や不規則な変動（残差）の影響です。
– ビジネスへの影響として、ポジティブなトレンドが続くことはサービスの改善による顧客満足度の向上を示唆し、長期的な成長を期待できます。短期的な変動がある場合は、その原因を分析し、適切な対応を行うことでより安定的な成長が可能です。
この解析をもとに、このサービスのさらなる改善や市場戦略の策定に役立てることができるでしょう。
社会WEI平均 STL分解グラフ
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の社会WEI平均スコアのSTL分解結果を示しています。以下に、それぞれの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**:
– トレンドは全体として上昇しています。これは、観測される現象（社会WEI平均スコア）が30日間にわたって徐々に改善されていることを示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差のプロットを見ると、特に7月初旬に顕著な変動があります。ここで急激な上昇が見られ、何か特定のイベントや要因が作用した可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 観測値には上下の変動がありますが、トレンドと相まって改善方向に向かっています。
– 季節性成分には、小さな周期的変動がありますが、大きな振幅ではありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 季節性と残差が観測値の変動に寄与していることが示されていますが、トレンドが全体の上昇をリードしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 残差に大きく異常な値がある場合、予測モデルの精度や外的要因の影響を考慮する必要があります。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**:
– この分析から、新サービスが徐々に市場で受け入れられつつあることが示唆されます。
– 初期の急激な変動は、キャンペーンまたはプロモーションが行われた可能性を示し、それが一時的なスパイクを引き起こしたかもしれません。
– トレンドの上昇は、今後の持続可能な成長に向けたポジティブな指標と捉えることができ、市場拡大やさらなる投資を検討するきっかけとなるでしょう。
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:
このグラフは、主成分分析（PCA）を用いて新サービスに関連するデータの分布を2次元上で表現しています。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– 全体として明確な上昇または下降のトレンドは見られません。ただし、第1主成分が0に近い範囲にデータが集中していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左端（第1主成分の値が-0.4付近）および右上付近に見られるデータポイントが外れ値の可能性があります。これらは他のデータポイントと離れて存在しており、異常なパターンや特異なケースを表しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 各点は新サービスが持つ特徴を2つの主成分で表現しています。第1主成分は分散が大きく、データの主要な変動を示しています。第2主成分はこれに次ぐ重要度の変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフは時系列ではなく、データの全体的なばらつきを示すもので、時間軸による関係性を直接示しているわけではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは中央から右上にかけて広く分布していますが、強い相関パターンは明らかではありません。中心付近にデータが密集しているため、これが新サービスの一般的な特徴を示している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間がこのグラフを見ると、中心付近の密集したデータ群が平均的なサービスパフォーマンスを示していると感じるでしょう。外れ値にあたるポイントは、特異なサービス特性やパフォーマンスを示しており、それらを調査することによって新たな発見やサービス改善の糸口が得られる可能性があります。ビジネスにおいては、これらの外れ値を検討することで競争優位性を高めたり、潜在的なリスクを回避したりすることが考えられます。
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。