📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 重要な傾向とパターン
データを通じて、 **総合WEIスコア**は時間の経過とともに上昇する傾向が見られますが、強い変動が複数の時期で確認されています。特に、2025年7月6日から7日にかけて急激にスコアが上がった後、比較的高い水準を保っていることがわかります。
**個人WEI平均**および**社会WEI平均**も紹介されたデータ内で比較的安定しており、特に社会WEIは個人WEIよりも高い範囲で推移しています。このことは、社会的要因が個人に与える影響が全体として大きかった可能性を示唆しています。
### 異常値
異常値は複数検出されており、特に以下の日付に顕著なものがあります：
– **2025年7月6日**: この日は、総合WEIが0.87に跳ね上がり、その後の幾日のデータでも高値を維持しています。この際の急上昇は、データ集中度の増加や、社会的イベント（例: 政府の政策発表や社会基盤の強化）が影響している可能性があります。
– **2025年7月7日、8日**: 高い社会WEIのスコア（0.9以上）が見られ、この間、社会インフラや共生・多様性のスコアが高いことから、社会的要因が特にポジティブに転じたことが示唆されます。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
STL分解によって、次のような内容が浮かび上がります:
– **トレンド**: 長期的なトレンドは緩やかな上昇を示しており、全体的な社会および個人の幸福指数が改善されていることが分かります。
– **季節性**: すべての指標において顕著な季節性パターンは見受けられませんが、同じ時期に似たような変化を示す要素は存在します。
– **残差**: 説明できない変動もいくつか見受けられますが、全体の安定性には大きく影響を与えていないようです。
### 項目間の相関
相関ヒートマップからは**持続可能性と自治性**と**社会インフラ**の間に高い相関が見られます。これは、社会基盤の改善が持続可能な社会の形成に寄与することを示している可能性を示唆します。
### データ分布
箱ひげ図では、個々のWEIスコアで若干のばらつきが見られ、中央値は一般的に高め（0.75以上）です。経済的余裕や社会基盤におけるスコアは全体的に安定していますが、共生・多様性では更なる振れ幅が観測されます。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析により、第一主成分(PC1)が全体変動の53%を説明しています。このことは、PC1が特定の要因（社会基盤の改善や健康の向上など）によって強く影響されていることを示唆しており、これらの要素が全体のWEIスコアの主要なドライバーである可能性があります。
### 結論
データ分析を基に、2025年7月におけるWEIスコアの変動は、特定の日付で高まる社会WEIと、個人及び経済要因の変動が顕著です。これらの変動は政策変更や社会イベントによるものである可能性が高いと考えられます。長期的には、WEIスコアの改善傾向が示唆され、政策の方向性や社会資本の継続的な投資がプラスの影響を与えて
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:
1. **トレンド**:
– 右側のデータ（2026年5月から）は前年のデータとして表示されており、比較的高いWEIスコア（約0.8-1.0）で、一定の密度を持っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側に実績データ（約2025年7月）が多く集まっていますが、その中に予測データも混在しています。
– 明らかな異常値マーカーがなく、まとまりがあります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを表し、黒い円で異常値が強調されています。
– 複数の予測モデルが異なる色で示されていますが、実際のプロットは限定的です。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 複数の予測手法が存在していますが、それらの結果は近い範囲で収束している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 昨年のデータと実績データの間に多少の分散がありますが、全体的なスコアの範囲は似ています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの影響**:
– データのクラスター（特に前年データが示す範囲）に視覚的な存在感があります。これは、改善された新サービスが堅調に機能している可能性を示唆します。
– ビジネスにおいて、過去の成功が再現され、維持されるかを確認するための有用なベンチマークとなるでしょう。
このグラフからは、予測と実績の比較が可能であり、過去の実績が予測に生かされている様子がうかがえるため、ビジネス戦略の検討材料として価値があります。
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**
– 左側に実績（青）のプロットが多くあり、初期段階では約0.7〜0.8の範囲に集中しています。
– 期間が進むにつれ、右側の前年比較（緑）のプロットが0.7から0.9の範囲に上昇しているように見えます。このことから、WEIスコアが時間とともに改善されていると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒の円）は、青の実績プロットと重なっています。これは、初期段階での変動の一部が予想外であったことを示しています。
– 短期的な急激な変動は見られませんが、全体的なトレンドは上昇です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績値であり、データの中心的な位置を示しています。
– 緑のプロットは前年の比較データで、全体的に高い位置にあります。
– 紫とその他の予測線は、異なる方法での予測を表しており、各手法の予測範囲がやや異なることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年比較の間で、WEIスコアの明確な上昇トレンドが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績プロットが密集しており、予測は広い範囲を取る傾向があります。これは、予測モデルが実績データを捕捉するのに苦戦している可能性を示唆します。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– 短期間でのWEIスコアの改善が見られ、これがサービスの成功を示す可能性があります。
– 市場やサービス提供者がこれを知ることで、さらなる投資や改善が期待され社会的にもビジネス的にもプラスの影響を与えるでしょう。
– 初期の変動をどうコントロールするかは、今後の大きな課題となるかもしれません。
この分析により、新サービスの進化をトレンドとして捉え、より良い戦略的意思決定をサポートできるでしょう。
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:
以下のグラフについての分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフ全体としては、最初の期間（2025年7月から2026年5月）において、データが1か所に固まっている状態が観察されます。そして、そこから急激にデータが新しい領域に移動したように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月から2025年10月の間に、複数の外れ値（黒い円で示されたポイント）が見られます。
– ある時点で、WEIスコアが急激に変化し、別のクラスタ（緑色のプロット）が形成されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績値を表し、緑色のプロットは前年の値を比較しています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測を表していますが、特定の傾向を捉えた線が存在していないことから、不確実性や大きな変動がある可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータが比較されることで変化の大きさが視覚的に示されています。この変化は、社会的またはサービスの何らかの進展に起因する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現段階では、実績値と前年の比較しかなく、予測との明確な相関は視覚的にはわかりませんが、ランダムフォレスト回帰が行われている点でデータに潜在的なパターンを見つける試みがあると考えられます。
6. **直感的な洞察と社会･ビジネスへの影響**:
– データが急激に変化しているため、何らかの出来事や対策が大きな影響を及ぼしている可能性があります。
– ビジネスにおいては、新サービスの導入や変化が顧客の関心や行動に大きな影響を与えたと考えられます。これは、今後の戦略を立て直すための重要な指標となるでしょう。
全体的に、グラフは変動が大きく、特に途中から顕著な変化があることが見受けられます。これらの変化を詳細に解析し、予測や戦略の調整に役立てることが重要です。
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:
1. **トレンド**:
– 初期の時点では、実績のスコア（青い点）は比較的一定で、時間とともに大きな変動は見られません。
– 予測スコアは、異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）で示されており、それらの間に大きな差は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の時期において、いくつかの大きな外れ値（青い縁取りの黒い丸）が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績AIのデータは青い点として示されています。
– 予測AIのデータは赤い「×」で示され、各種回帰手法で異なる色の線として予測値が示されています。
– 異常値は黒い縁取りのある点で示されています。
– 予測の不確かさ範囲が灰色のエリアで示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測方法による線は大きく異なることがなく、予測の一貫性を示しています。
– 異常値を除き、実績データと予測データは大きく乖離していないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的にスコアは高い位置に分布しており、安定した経済的余裕を示唆しています。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**:
– 初期の外れ値があることから、システムの調整が行われた可能性が考えられます。
– ビジネス的には、経済的余裕が予測の範囲内で安定しているため、新サービスにおいて持続可能な運営が期待できる状況です。
– 人間は安定感を感じるかもしれませんが、初期に見られる異常な動きは監視の対象として捉えられるべきでしょう。
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:
以下の点について分析します。
1. **トレンド**
– 初期段階（左側）では、実績AIによる実績データ（青）は比較的一定で0.6から0.8付近に集中しています。
– 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）が示す線は、増加傾向を示しており、予測値が上昇することを示しています。
– 後半（右側）の前年度データ（緑）は実績データよりもやや高い傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– ブラックサークルで示された外れ値が存在しており、これらは通常よりも低い値を示しています。
– 大きな変動は見られませんが、外れ値が示す変動に注目する必要があります。
3. **各プロットや要素**
– 初期のデータの密度は高く、特定の範囲に集中しています。
– 前年のデータと色の違いで比較されており、全年データは実績データよりもやや高く分布しています。
– 線形回帰、ランダムフォレスト回帰は明確に上昇トレンドを示しているが、決定木回帰は右肩下がりである。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データの間には若干の差異がありますが、全体的なトレンドは類似しています。
– 各予測モデルは異なる傾向を示しており、さまざまなシナリオを考慮しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データ、予測モデルの間に明確な相関は示されていませんが、全体的な上昇傾向が予想されています。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– 健康状態が全体的に改善傾向にあることが予測されています。
– 外れ値の存在が示す可能性のあるリスクを管理することが重要です。
– 予測に基づく介入やリソースの配分が必要となる可能性があります。
このグラフでは、複数の予測に基づく将来的な改善の可能性が強調されているため、ポジティブなアプローチが取れる点を示唆しています。また、外れ値のリスク管理も同様に重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側に、過去のデータ（青い点）が密集しています。これらはおおむね0.7から0.8の間にあります。
– 将来の予測（紫色の線）は上昇傾向を示していますが、データの範囲が途切れているため、途中の変動が不明です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 過去のデータには明確な外れ値は見られませんが、直近のデータから予測へ移行時に急激な上昇があります。
– 予測外れ値（×）は、標準的な予測線から大きく外れていないため、異常な点は少ないと言えます。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点: 過去の実績
– 緑の点: 前年のデータで、今回のデータと比較するための基準
– 紫の線: ランダムフォレスト回帰の予測
4. **複数の時系列データの関係性**
– 緑の点（前年データ）と青い点（今年の実績）の間に直接の比較はないが、前年データの安定性と今年の急上昇の予測は対照的です。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が一部重なり合っており、ランダムフォレスト回帰が最も目立っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 過去の実績は、比較的安定した分布を見せている。
– 予測の急上昇と比較することで、何らかの環境変化や新たな要因が介入している可能性があります。
6. **人間の直感と社会的影響**
– 人間がこのグラフを見た場合、過去の安定したデータと未来の予測のギャップに驚くかもしれません。
– ビジネスや社会においては、心理的ストレスの上昇が予測されているため、新サービスが個人のストレスに対し、未知の影響を及ぼす可能性があります。顧客のケアやサポートが必要かもしれません。
このグラフからは、過去の安定した状態から急激な変動への移行が予測されており、対策を講じることでその影響を軽減する必要があると考えられます。
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:
以下の点について分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフの左側に、2025年に複数の実績データ（青点）が集中しています。その後、2026年に向けて予測データ（緑系統）が表示されています。
– 初期のデータは比較的安定して見えますが、将来の予想データは高い値にまとまっており、新たなトレンドの形成を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値は黒い円で示され、それらは2025年に集中しています。これが何らかの要因での例外的な状況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**:
– 青点は実績データを示し、緑点は前年度データを表しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の異なるモデルが使用されており、それぞれが将来の予測を異なる色で示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測手法を用いた結果、予測値が非常に近い範囲で集まり、いずれのモデルも同様に高い値を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データと予測データは異なる期間間で分かれており、予測データが過去のデータから学んだ特徴を反映していることが期待されます。
– 線形回帰に基づく予測が他の方法よりやや異なる方向性を示しているかもしれません。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 自由度と自治の指標が高まる予測は、個人のエンパワーメントや新しいサービスの需要に影響を与える可能性があります。
– 異常値が多かった2025年のデータからの改善が示唆されており、より安定した成長を期待できます。
– これにより、対応するサービスや政策、企業戦略の見直し、大きなチャンスが創出され得るでしょう。
このグラフは、新サービスの影響を慎重に評価し、未来の戦略に活かすための重要な指針を提供しています。
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:
以下の視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 7月から11月ごろまで、プロットが密集して存在し、スコアは主に0.6から0.8の範囲に集まっています。特に明確なトレンドは観察されません。
– 翌年6月頃に再度データが記録されており、その月のデータはスコアが0.7以上に集中し、上昇している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには異常値がマークされています（緑の〇）。
– 一定期間を過ぎてから急にスコアが高くなる傾向がありますが、これは予測や前年との比較によるものかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データ、緑のプロットは前年のデータを示しています。
– 異常値として指摘されているものは異なる方法で確認されているようです。
– ラインによる予測（紫、ピンクなど）は異なる回帰モデルに基づいて行われています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年のデータの比較が可能ですが、直接的な相関があるかは明確ではありません。
– 予測データは比較的にばらつきがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データが密集しているエリアが異なるため、モデルによって予測の精度やトレンドが変わることを示しています。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**:
– 公平性や公正さに関するスコアが緩やかに改善されている可能性が示唆されます。
– ビジネスにおいては、公平性の向上が製品やサービスの受容性を高める可能性があります。また、社会的には公平なサービス提供が社会全体の信頼感を高めることに繋がると考えられます。
– 異常値の存在や予測のばらつきについては、さらなるモデルの精緻化やデータ収集の必要性を示しています。
このように、データはまだまだ解釈の余地がありますが、全体としてのポジティブな変化が期待されます。
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:
## グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側に集中している青色のプロットは、実績データ（実績AI）を示しています。これらは2025年の範囲で安定しており、主に0.8から1.0の間に集まっています。
– 右側の緑色のプロットは前年比（比較AI）を示しており、これも0.7から0.8に収束しています。これにより、過去の安定性が維持されていることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のプロットの中には、異常値と示されるデータがありますが、全体のパターンに大きな影響を与えるものではありません。
3. **各プロットや要素**
– 色:
– 青色のプロットは実績データを示し、安定した持続可能性が見られます。
– 緑色のプロットは前年比を示しており、過去のデータと比較しても顕著な変化は見られません。
– ピンクやその他の線は予測手法を示しており、多くが決定木やランダムフォレスト回帰を使用していますが、詳細な変動は示されていないようです。
– 密度:
– 青と緑のプロットは共に高密度で、データが特定の範囲に集中していることを示しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 実績データと前年比の間には、持続可能性が一定程度保たれており、過去から未来へ安定した移行が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 主要なスコア範囲は0.8から1.0であり、これが持続可能性と自治性の強さを反映していると考えられます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと**
– このグラフは、新サービスの持続可能性への高い信頼感を与えます。データの安定性や予測ツールの使用により、今後も持続可能なパフォーマンスが期待できると考えられます。
### ビジネスや社会への影響：
– **安定した持続可能性**: 事業の持続可能性が安定していることは、長期的な投資や新たな取り組みを支持する要因となるでしょう。
– **予測精度の向上**: 異なる予測手法（ランダムフォレストなど）が使用されていることは、多様性のあるリスク管理戦略を構築する可能性を示唆します。これは、社会的な取り組みを強化する手助けとなるでしょう。
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:
グラフの分析から次のような洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– グラフは大きく二つの時期に分かれています。最初の期間には高いスコアがありますが、不規則なパターンが見られます。その後しばらく空白の期間があり、後半は一貫して比較的高いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間で、いくつかのデータポイントが異常値として強調されています。しかし、それ以外の部分では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**:
– **青色の実績（AI）**: 最初の期間でのすべての実際のデータポイントが高いスコアを示しています。
– **緑色の前年（比較AI）**: 後半でほぼ一貫したスコアであり、前年の傾向に基づいて安定した結果を示しています。
– **紫色と他の線**: 予測データの手法を示しており、予測の方法に差異があるが、全体の傾向に大きな影響は与えていない。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実測（青）と前年比較（緑）の間には、スコアの一貫性と安定性の観点で相関性が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 年度間でのデータには一致した傾向があるように見え、特に後半のデータではスコアが安定しています。
6. **洞察とその影響**:
– 初期のデータは、新サービスの導入や初期評価の変動を示している可能性があります。これに対し、後半のデータは安定した教育機会提供の状態を表しているようです。
– 安定した高いスコアが社会基盤・教育機会の改善を示唆しているため、ポジティブな観点からビジネスや政策形成に影響を及ぼす可能性があります。
– 外れ値は、予期しない変動や課題に対する早期対応が必要であることを示唆しているかもしれません。
全体として、社会インフラおよび教育のスコアが安定して改善されており、将来的な維持やさらに高いスコアへの取り組みが重要です。
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、グラフの分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025年7月頃）のデータは、0.6から1.0の範囲で多様に分布しています。一定の周期性や明確な上昇・下降トレンドは見られません。
– 予測データ（ピンク色の線、線形回帰や決定木回帰）は、真ん中から右端にかけて一定のトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月のデータには外れ値（黒い丸で囲まれた青いプロット）が存在し、これは標準的な範囲から逸脱していることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットが実績データ（実績AI）を示し、緑のプロットが前年のデータを示しています。
– 灰色の領域は、予測の不確かさ範囲を表現しています。
– ピンクのラインはランダムフォレスト回帰を使用した予測データです。
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、いくつかの重なりまたは一致する部分があり、特にランダムフォレスト回帰の線が実績データに近いトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが非常に変動しており、特定の相関関係は視覚的には明らかではありませんが、予測データは比較的一貫した未来のトレンドを示唆しています。
6. **人間の直感やビジネスや社会への影響**:
– 多様性や自由の保障に関する評価が時間とともに変動し、予測が安定したトレンドを示すことから、政策やサービスの改善が効いてくる可能性があります。
– 初期の変動は新サービス導入の試行錯誤の段階を反映しており、予測はビジネス戦略の方向性を示す良い指針となるでしょう。
この洞察は、社会的多様性や共生に関わる施策の効果を理解し、未来の改善プランを立てる上で有益です。
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:
このヒートマップを分析しますと、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 7月6日から7月13日まで、16時から18時の間で高いスコアが継続し、明るい緑や黄色で示されています。この時間帯において、新サービスに対する関心が高いこと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7月4日まで、特に8時と16時に紫や青で表示される低スコアが見られます。これは一時的な問題や、興味の低下を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化はスコアの高さを示し、黄緑から黄色は高いスコアを示しています。これは時間帯や日付ごとのスコアの変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の日付で時間帯が変わるごとにスコアも変動することが観察され、これはユーザーの行動パターンの周期性を示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 水曜日の夕方（7月9日）から金曜日にかけてスコアが高くなる傾向があり、週半ばから週末に向けて新サービスが注目される時間帯があるかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このデータから、ユーザーは特定の時間帯（特に夕方）に新サービスを利用する傾向があります。ビジネスにおいては、プロモーションやリソースの最適化に役立つかもしれません。また、低スコアの日付や時間帯には改善が必要かもしれません。
このようなヒートマップの分析は、サービスの利用状況を把握し、効果的な戦略を立てるのに役立ちます。
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:
以下は、提供されたヒートマップについての視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 日付の進行に伴い、特定の時間帯で色の濃淡が変化しています。例えば、7時台と19時台では比較的一貫したパターンがみられ、一方で8時と15時には大きな変動があります。
– 総じて、時間帯ごとの平均スコアに一定の周期性が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 8時の2025-07-05において急激にスコアが下がっているように見えます（濃い紫色）。
– 一方で、15時の2025-07-06から2025-07-07にかけてスコアが大きく上昇している（黄色）ことが確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアを表しており、黄色に近づくほどスコアが高く、紫色に近づくほど低いことを示しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 各時間帯におけるスコアの変動は関連している可能性がありますが、8時と15時のスコア変動が際立っており、これらは特定の日付で一貫性がないことから、独立した動きを示しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯でスコアが高い時間（例えば7時、19時）は、他の時間帯に比べて安定している印象を受けます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– スコアの急変動は新サービスの利用状況の変化やその需給バランスの変化を示している可能性があります。例えば、8時の急落はサービスの技術的問題やトラブルを示唆しているかもしれません。
– 15時の急上昇は新しいプロモーションの成功や利用ユーザーの増加を示している可能性があり、サービスのピーク時間の見直しやマーケティング戦略の再考に役立つ情報となり得ます。
ユーザーの行動をより詳細に分析することで、サービスの改善や新たな機会を特定することにつながるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体を見ると、特定の時間帯でスコアが一貫して高い傾向があります。特に、時間帯15や8で顕著です。
– 横ばいの傾向も見られ、時間帯と日付によって安定している部分がいくつかあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月3日や7月1日における時間帯16と19で、特に低いスコアが観察されます。これは急激な変動を示しており、これらの日や時間帯に何か異常があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色のグラデーションはスコアの高さを示しており、黄色が最も高く、紫が最も低いことが分かります。
– 異なる時間帯でのスコアの変動が視覚的にわかるため、特定の時間にサービスの需要や提供が変化していることが示唆されます。
4. **時系列データの関係性**
– スコアが高い時間帯が一貫しており、特に日を追って安定した高スコアを示します。それに対して、時間帯の変化によるスコアの変動が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは特定の時間帯に集中していますが、全体として大きな変動は少ないです。全体の傾向としては、特定の時間に高スコアが見られ、他の時間帯では比較的低くなっています。
6. **人間の直感と社会への影響**
– このグラフから得られる直感は、特定の時間帯でのサービスや資源の使用が効率的であることです。具体的には、時間帯8と15において高いパフォーマンスが見られ、企業はこのパターンを考慮して資源の最適化やマーケティング戦略を考えると良いでしょう。
– 急激な変動が見られる時間帯には、サービスのクオリティや安定性の再評価が必要とされるかもしれません。この洞察は、顧客満足度や運営効率の向上に役立つ可能性があります。
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（Wellness Index）の項目間の相関を示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られるインサイトをまとめます。
1. **トレンドと周期性**:
– このヒートマップは360日間のデータを基にしていますが、時系列データ自体のトレンドや周期性は示していません。ここでは相関関係に注目します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは外れ値や急激な変動についての情報は示されていません。相関が低い要素が目立ちますが、これが「外れ値」として見ることもできます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤色は高い正の相関を、青色は負の相関を示しています。
– 高い相関（0.8以上）を示す部分が多く、これらの要素が互いに強く関連していることを示唆しています。
– 例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI平均」は高い相関が見られ、全体の平均が個人や社会の平均に大きく影響されていることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の項目間で強い相関が見られるため、これらの要素は互いに関連して変動する可能性が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の項目に対して相関が低く、この独立性が目立ちます。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は強い相関があり、社会的要素は相互に関連していることが示されています。
6. **人間の直感的な理解とビジネスへの影響**:
– 人々や企業がWEIを多様なファクターから理解し、向上させるためには、これらの相関関係を意識する必要があります。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」の相関は0.48であり、心理的ストレスが健康に及ぼす影響を暗黙的に示唆します。
– ビジネスとしては、心理的健康を改善することで、総合的なWEIの向上に寄与できる可能性があるため、特に労働環境の改善などが検討されるべきです。
全体として、このヒートマップは、新サービスにおける個人や社会のウェルビーイングに関連する多様な要素のつながりを把握するための有効なツールとなります。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
箱ひげ図はトレンドを直接示すものではありませんが、分布の形状や中央値の比較を通じて各カテゴリのスコアの特性を把握できます。いくつかのカテゴリでは中央値が高く、他のカテゴリでは低いことが確認できます。
### 2. 外れ値や急激な変動
各箱ひげ図には外れ値が点で示されています。特に「個人WEI平均」や「社会WEI平均」で多くの外れ値が見られます。これは、スコアが予想以上に低い一部の時期があったことを示しています。
### 3. プロットの意味
– **箱の範囲**: 箱はデータの第1四分位数(Q1)と第3四分位数(Q3)を示し、IQR（四分位範囲）を表します。
– **線（ヒゲ）**: 通常、1.5*IQR内のデータ範囲を示します。
– **中央線**: 中央値（第2四分位数）を示します。
– **外れ値**: ヒゲの範囲外に位置するデータポイントです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
各カテゴリの分布は、異なるスコア範囲や特性を持つ可能性があり、これらの違いはサービス・プロダクトの異なる側面の評価を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
相関を直接示すものではありませんが、分布の重複や外れ値の位置は、特定の評価基準間の潜在的な関係を示唆するかもしれません。
### 6. 直感的な洞察とビジネスへの影響
人間が直感的に感じるのは、全体的な安定性（外れ値が少なく、箱が狭い）と期待される分布（中央値の位置）です。中央値が高く、箱が狭く外れ値が少ないカテゴリは、より一貫した高評価を受けている可能性があります。これは、ビジネス戦略で強みとして活用できる部分です。
外れ値が多く見られる場合、特定の状況でサービスやプロダクトが期待を下回っている可能性を示唆し、改善の余地があることを示します。
– **ビジネスや社会への影響**: 全体的に高いスコアを持つカテゴリは、顧客満足度や社会的な受容性が高いことを示唆しています。低いスコアや外れ値が多いカテゴリについては、改善策を講じることで競争力を高めることができるでしょう。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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### グラフ分析の視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 主成分分析（PCA）における第一主成分と第二主成分の分布を表しています。このグラフは、データの分散を効果的に捕捉するための2次元空間の概観を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– データポイントの大部分が右側に集中している一方で、いくつかの点は左側に離れて存在し、これらは潜在的に外れ値と考えられます。この外れ値は、特定の特徴を強く持つ観測値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**
– 各点は、360日間にわたる新サービスの異なる観測値を表しています。第一主成分と第二主成分はデータの最大の分散方向を示しており、新サービスの特徴を集約的に理解するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このプロットでは時系列データの変動ではなく、異なる観測サンプルの関係を表しています。そのため、時系列の上下変動よりも各観測の特徴的なバリエーションの分析に適しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第一主成分と第二主成分の間に強い相関は見られませんが、右上と左下に向かう傾向があります。これは、データ内で特定の変動軸が存在していることを示唆します。
6. **直感的な理解とビジネスへの影響**
– 人間がこのグラフを見たとき、データが示す潜在的なパターンに基づいて、新しいサービスの異なる特徴がどの程度のバリエーションをもたらしているのかを考えることができます。ビジネスにおいては、異なる観測点のグループ化に基づいて、特定の市場セグメントや製品機能が、全体的なパフォーマンスにどのように影響を与えているのかを分析する手がかりとなり得ます。
この主成分分析から得られる主な結論の一つは、新サービスの特徴が多様であり、それが市場での受容にどのように影響しているかを考察するための基盤を提供しているということです。分析を元にした戦略的な意思決定が、サービスの最適化や市場戦略に貢献するでしょう。
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。
