📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータの分析
以下に、提供されたデータに基づく洞察を示します。
#### 1. 時系列推移
**総合WEIのトレンド**:
– 日付範囲: 2025年7月全体を通して、総合WEIスコアは0.68から0.87の範囲で変動が見られます。
– **上昇トレンド**: 特に7月初旬の数日間（7月6日頃）には、急上昇し、0.87を記録していますが、この変動が一時的だったことが見受けられます。
– **安定期**: 7月7日以降は、比較的高い状態（0.8以上）を保っており、全体的に安定した状態に移行しています。
**個人WEIと社会WEIのトレンド**:
– 個人WEI平均は全体的に0.75から0.83の範囲で推移しており、7月18日頃に高くなっています。
– 社会WEIは0.68から0.93の範囲を示しており、特に7月末に近づくにつれ高い値を維持しています。
#### 2. 異常値
**異常値の検出**:
– 異常値としては、7月6日付の総合WEIスコアの急上昇（0.87）が目立ちます。これは、社会的に重要なイベント（例: 政府の新政策発表や社会的運動の成功）による社会WEIの高まりが影響している可能性があります。
– 個人WEIと社会WEIの急激な上昇は、個人の多様性や社会的持続可能性に関連した新たな支援策やキャンペーンの成果かもしれません。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
**STL分解**（主観的推測）:
– トレンド成分: 総合的に見ると、7月中旬まで上昇傾向が見られます。
– 季節性成分: 朝夕の評価時間の周期的変動が含まれる可能性。
– 残差成分: 日々の変動のぶれ（例: 短期的なニュースイベントや感情の影響）と考えられます。
#### 4. 項目間の相関
**相関ヒートマップ**:
– 社会WEIと個人WEI平均には中程度の正の相関があると考えられる（推測）。
– 経済的余裕と健康状態や自由度、社会基盤への投資は関連性が高く、連携しやすい。
– 持続可能性と自治性、高い相関は、多くの項目に影響を及ぼしている可能性があります。
#### 5. データ分布
**箱ひげ図の概況**（直観的に）:
– 総合WEIは、中央値付近が0.8付近で、外れ値として低いスコア（0.68）が検出されていますが、特定の要素が一般的な傾向から外れる場合にはこれらが示現する可能性があります。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
**PCA分析**:
– 第一主成分（PC1）の寄与率が0.53という高い割合を占めており、全体的なWEIスコアに大きく影響を与える要因を示しています。この要因は、多くのサブカテゴリが統合された効果である可能性があります。
– 第二主成分（PC2）は0.16の寄与率を示しており、細分化された部分的な要素の変動を補足しています。
### 総評
この分析では、月初から中旬にかけてWEI全体の向上傾向がみられ、その後は高水準を維持しています。また、異常値として認識された高いスコアからも、社会や個人における新規変革やキャンペーンの有効性が反映されているかもし
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:
以下の視点からグラフについて分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、一定期間でほぼ横ばいです。WEIスコアの値は約0.7から0.8の間で推移しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測線（紫）は緩やかに上昇しており、将来的にはスコアが向上することを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 円で囲まれた外れ値が数点見られます。これらのデータポイントは全体の傾向から外れた値であり、何らかの要因で急な変動があったことを示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実際の観測データを示し、全体的に小さな範囲で密集しています。
– 紫色のラインはランダムフォレストによる予測を示しており、将来的な上昇を予測しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示し、データのばらつきを考慮しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 予測は線形回帰と決定木回帰のラインとも比較できますが、それらの詳細はグラフには明確に示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは比較的一定の範囲内で密集しており、全体的な変動は限られています。
6. **直感的な理解とビジネスや社会への影響**:
– サービスが現在安定して運営されていることを示唆していますが、将来の改善が期待されます。
– 外れ値の要因を特定することが改善の手助けとなるかもしれません。
– 新規サービスの導入やパフォーマンス改善にはポジティブな兆候が見られ、戦略的な意思決定に有用です。
このグラフは、現状を維持しつつ少しずつ改善を進めるという予測を示しており、ビジネスやサービスの継続的な改善が見込まれます。
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:
このグラフについて、以下に分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフの初期段階では、WEIスコアはほぼ横ばいで安定しています。7月の中旬以降のデータポイントは、少しずつ増加しています。
– 予測データは、特に線形回帰とランダムフォレスト回帰で異なるトレンドを示しています。線形回帰は一定、ランダムフォレスト回帰は上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントは異常値として評価され、黒い円で囲まれていますが、大部分のデータは安定しているようです。
– グラフ中盤のデータポイントの密度が高く、値が安定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**:
– 青色の点は、実際の観測データを示しています。
– 赤い×印は、予測AIの出力を示します。
– グレーの領域は、データ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**:
– 実データと予測データ（3つの異なるモデル）は、全体として緊密な関係性を持ちながらも、モデルごとに異なる未来の傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在の実績データは、多少の変動はありますが、一貫した範囲に集中しており、予測モデルが異なる推定を示す中でも、全体の一致性を示しています。
6. **人間が直感的に感じることやビジネスへの影響**:
– 新サービスのWEIスコアは概ね安定しており、予測モデルによって異なる未来のシナリオを提供しています。この新サービスが引き続き安定した評価を受けるなら、ビジネス戦略を調整するために、予測モデルの結果を考慮して各シナリオに対する準備を進めることが重要です。
– 特にランダムフォレスト回帰が示す上昇トレンドに注目すれば、ポジティブな市場の反応を期待し、資源を追加投入することを検討する価値があります。
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:
このグラフは社会WEI平均スコアの時系列散布図で、以下の点から分析できます。
1. **トレンド**:
– 実績（青色の点）は初期に上昇し、その後ほぼ横ばいあるいは緩やかに上昇しています。
– スコアは全体として安定した範囲内にあります。
– 予測（XAI、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、次の期間でも安定した成長または横ばいを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかの点が外れ値として黒い円で囲まれていますが、全体のトレンドに大きな影響を与えるものではなさそうです。
– 外れ値が多い時期が特定できる場合、その原因を探ることが重要です。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 青色の点が実績を示し、安定した成績であることが示されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測は実績に従っており、現状維持または微増を示唆。
– 複数の回帰モデルによる予測が示されており、冗長な情報を避けつつ信頼性を高めています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と各予測モデルとの間に強い相関が見られます。
6. **直感的な感じとビジネスへの影響**:
– WEIスコアが高いままであることから、サービスは順調に進んでいると感じられます。
– 新サービスの継続的な高評価はブランド価値の向上に寄与し、今後のマーケティングや顧客満足度向上施策に役立てることができます。
全体として、新サービスのWEIスコアは非常に良好で、今後も引き続き成功が見込まれるでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）のトレンドは、全体的にほぼ横ばいであるが、小さな変動が見られます。
– 予測データは、全般的にわずかな下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 大きな外れ値が少なくとも1つ（2025-07-15付近に）見受けられる。
– 他の日付で特定の急激な変動は観察されていません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実際のWEIスコアを示し、プロットの周囲に描かれた黒い円は外れ値を示しています。
– 灰色の影のある領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 予測の赤い×やピンクの線（ランダムフォレスト回帰）とシアンの線（決定木回帰）は、異なるモデルによるスコアの予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データのトレンドがやや違うため、モデルによる予測と実際のデータには微妙な違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は全体的に0.7-0.8の範囲で密度が高い。
– 予測の不確実性が比較的小さいことを示していますが、予測値は実績値よりもやや低い傾向があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 個人の経済的余裕（WEIスコア）が比較的安定していることは、消費者が新サービスを利用する余裕があり、ビジネス機会に対しても前向きと解釈できます。
– ただし、少数の外れ値は、特定の時期に経済的な制約が現れる可能性があり、特に重要なタイミングでの戦略を考慮する必要があります。
– 予測トレンドのわずかな下降は、将来的に経済状況が悪化する可能性を示唆しており、これが実際に起こると新サービスの需要に影響を及ぼす可能性があります。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いドット）は、比較的一定で安定しているように見えます。大きな上昇や下降は見られません。
– 予測データのトレンドラインは、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つが示されています。線形回帰はやや上向き、他の2つはほぼ横ばいです。これは将来的にわずかな改善または安定が予想されることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒の円で囲まれたデータポイント）がいくつか散見されます。これらは急激な変動や予期せぬイベントを示しており、さらなる調査が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いドットは実績データを示しており、日々のWEIスコアの変動です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。多くの実績データポイントがこの範囲内に収まっているため、予測が比較的精度良く行われていることがわかります。
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のトレンドは、一部一致しているように見えます。予測が実績の変動をある程度捉えていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.6から0.9の範囲に集中しており、比較的一貫した健康状態を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– グラフは個人の健康状態を測定する新しいサービスの評価に役立ちます。安定した健康状態を示唆しており、予測精度も良好です。
– 異常値の検出は、個々人の注意が必要な時期を示し、早期に対応するための手がかりを提供できます。
– ビジネスにおいては、ユーザーの健康状態が安定していることを示すデータは、サービスの信頼性向上につながる可能性があります。
このような分析は、サービス改善や個人の健康管理に役立つと言えます。
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:
以下にグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 実績のデータポイントは、7月1日から7月17日の間に集中しており、WEIスコアが0.6から0.8の範囲で横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としてマークされたデータは数ヶ所あり、これが心理的ストレスの評価の異常な変動を示している可能性があります。
– 急激な変動はそれほど見受けられず、大多数の値は安定した範囲内にあります。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青いプロット）は日々の心理的ストレスの実際の評価を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示し、実績データがこの領域内で推移していることは、予測モデルが比較的信頼できることを表します。
– 異常値は心理的ストレスの急激な変化を示している可能性があり、特定のトリガーや環境の変化があったかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰（紫）、決定木回帰（青）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）の予測がそれぞれ示されていますが、全体的に非常に一貫性があり、前述の不確かさ範囲に収まっています。
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内で分布しており、予測モデルと現実のデータに一定の相関があることが見られます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績データが主に予測の範囲内に収まっているため、現在のモデルは比較的信頼できると考えられます。
– ストレスの実績データが安定しているため、サービス導入後の影響は少ないかもしれません。ただし、少数の外れ値が示唆するように、特定の要因によるストレスの増加には注意が必要です。
– ビジネスへの影響として、新サービスは利用者の心理的ストレスを大きく影響しない可能性があるため、安定した関係を築くための基盤があると見なせます。
総じて、現在のモデルとデータは安定的であり、今後もこの傾向が続くかをモニタリングし続けることが重要です。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青色の点）はほぼ横ばいであり、WEIスコアの大きな変動は見られません。
– 予測データ（Xマーク）は直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のそれぞれで異なるトレンドを示しています。特にランダムフォレストでの予測は軽度の上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのデータポイントが異常値（黒い円）として強調されていますが、全体の範囲内に収まっており、急激な変動は確認できません。
3. **各プロットや要素**
– グレーのエリアは予測の不確かさを示し、その範囲内にほとんどの実績データが収まっています。
– 色の違いは予測手法の違いを示しており、それぞれ異なる予測の軌跡を描いています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同一期間中における異なる予測手法の比較が可能で、それにより予測の信頼性や精度の違いを判断できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的な相関関係はここでは明示的に示されていませんが、予測手法間では多少の相関が見られるかもしれません。
6. **グラフからの直感と影響**
– 人間が直感的に感じる点として、実績データが比較的安定しているため、現状維持が続いているという安心感があります。
– ビジネスや社会への影響として、現時点でのサービスの自由度と自治は安定していると評価でき、今後の予測の違いは状況変化に対する早期対応策の一助となり得ます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）を見ると、全体的に0.8付近でほぼ横ばいですが、7月6日付近で一時的にスコアが低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日から7月6日にかけて外れ値（黒い円）が見られ、この期間に急激なスコアの低下があります。その後、急激な回復が7月7日以降に見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い実績点は実際のデータスコアを示しています。
– グラフ内の灰色部分は予測の不確かさ範囲を示し、その中に実績データが収まっています。これは予測の信頼性がある程度高いことを示しています。
– 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）のラインが示されていますが、大きなトレンドの違いは見られず、おおむね横ばいです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測ライン（ピンク、紫、青）は全般的に実績データにフィットしており、データが大体予測可能であることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測ラインの間に強い相関がありますが、短期的なスコアの低下を考慮すると、外的要因による変動が影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– スコアが一時的に低下している期間について、何らかの社会的、またはサービスの実施上の問題があった可能性があります。このような外れ値のタイミングと理由を掘り下げることで、さらなる改善点が見つかるかもしれません。
– 全体として、システムやサービスは概ね安定して公平性や公正さが維持されており、ビジネスや社会の持続可能性に良い影響を与えると考えられます。
このグラフは、新サービスの公平性と公正さに関する予測と実績の分析において、特定期間の変動要因の理解と継続的なパフォーマンス評価の重要性を示唆しています。
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:**
– 実績データ（青い点）は、最初の数日で若干の上昇を見せていますが、ほぼ横ばいを保っています。これは、持続可能性と自治性のスコアが安定していることを示唆しています。
– 予測データに関しては、すべてのモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる勾配を示し、線形回帰が若干の上昇を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– データにはいくつかの外れ値があり、これらは主にスコアが極端に高いか低い日を示しています。しかし、全体としては大きな急変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青の点は実績データを示し、xAIの3シグマ範囲内に外れ値として識別されたものが黒い円で囲まれています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーシェード）は、実際のデータと予測データがどの程度合致しているかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 予測は線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つのモデルで行われ、それぞれ異なる傾向を見せています。特に、ランダムフォレスト回帰が最も楽観的な傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データと予測データは全体的に高スコア域に集中しており、データは比較的一貫性があります。
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:**
– 高いスコアが維持されていることから、この新サービスは持続可能性と自治性の観点で既に確立されたベースを持っていると言え、信頼性が高いと評価されるでしょう。
– ビジネスにおいては、サービスの安定性が強調されるため、顧客や投資家にとって安心できる要素です。
– 社会においては、持続可能性が保証されているため、長期的な地域への貢献が期待されるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は比較的一貫して高いスコア（0.8から1.0の範囲）で推移しています。
– 三種類の予測（赤い、緑の、紫の線）は、7月15日以降はほぼ横ばいで、0.8から0.9の範囲で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い円で囲まれた点）はいくつか見られますが、これらは全体のトレンドに大きな影響を与えていません。
– 一部の日で急激な落ち込みが見られるが、それらはすぐに元の範囲に戻っています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は過去の実績を示し、予測結果を赤のX、緑の線、紫の線で示しています。
– グレーの影の範囲は、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**
– 実績と予測が概ね一致しており、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）が良好な精度でパフォーマンスを予測していることがうかがえます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間で高い相関があり、プロットの密度も高く、予測モデルが実績をうまく捉えている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**
– 高いWEIスコアの安定性は、新サービスが社会の基盤や教育機会に対してポジティブな影響を持ち続けていることを示しています。
– 予測が実績と一致していることから、予測モデルが信頼できることが分かり、将来的なサービス改善や新たな政策立案の基準となる可能性があります。
全体として、新サービスのWEIスコアは高く、予測が実績に対して精度が高いことから、サービスの効果が持続していることを示唆しています。これは利害関係者にとって、投資や政策の有効性を判断するための重要な指標となるでしょう。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド:**
– 実績（青い点）は最初の期間に上昇した後、安定している様子が見られます。
– 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）の予測も示されていますが、ランダムフォレスト回帰の予測は上昇を続けた後、安定しています。
2. **外れ値と急激な変動:**
– 幾つかの外れ値（黒い縁で囲まれた点）が初期のデータに見られますが、その後は比較的安定したスコアです。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績のデータポイントを表しています。
– 赤い×は予測された値を示し、予測は不確かさの範囲（灰色の領域）内で行われています。
– ラインは各予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による未来の予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データと予測データにおける差異や一致度を比較することで、各予測モデルの精度を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データが初期には多少の変動を見せながら、その後に安定したパターンを示しています。
6. **直感的およびビジネス・社会への影響:**
– 初期の変動により、サービスの安定性に初期課題があったことを示唆しています。しかし、その後の安定さは、サービスがある程度の成熟に達した可能性を示唆します。
– この安定性はビジネス上の信頼性に寄与し、社会における多様性や自由の保障といった価値を長期的に支える可能性があります。
– 各予測モデルの利点を比較して、今後の政策やサービス改善に向けたデータとして利用可能です。特にランダムフォレスト回帰が今後の上昇傾向を示しているため、ポジティブな成長が期待できます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 全体として、時間とともに色が変化していることから、時系列データに変化が見られます。
– 7月5日以降、日ごとに明るい色（金色から緑色）に変化しており、これは日にちごとにスコアが改善していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月4日まではスコアが低い状態（濃い青や紫）が続いていますが、7月5日以降には急激にスコアが上昇しています。
– 特に、7月17日と18日は一時的にスコアが高くなっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色はスコアを示しており、明るい色ほど高いスコアを示します。
– ヒートマップのプロットが、特定の時間帯や日におけるスコアの高さを視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯（7時、8時、15時など）のスコアの変化が個別に表示されていますが、似たような時間帯でのスコアは似た動きを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の日付に急激なスコアの上昇が見られるため、イベントやキャンペーンがあった可能性があります。
– 全体として周期的というよりは、一時的なピークがある非周期的な動きです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 新しいサービスの導入やアップデートが7月5日以降に効果を発揮し、スコアが向上した印象を受けます。
– ビジネスにおいて、特定の施策が成功し、顧客満足度や利用者数が増加している可能性があります。
– 社会的には、新サービスの受け入れが良い方向に進んでいると考えられ、おそらくさらなる成長の機会を見込める状況です。
このような時系列データのヒートマップは、視覚的に時間とともに変化するトレンドやピークを理解するのに非常に有用です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– 期間全体で見ると、特定の時間帯で濃淡が異なる色分布が見られ、その強度が日にちに応じて変化しています。一部の日時では変化があり、横ばいの傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月8日と7月17日の特定のデータ点で、明るい黄色で示される高スコアが確認でき、この時点での急激な変動が注目されます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色の濃淡は個人WEI平均スコアの高低を示しており、黄色は高スコア、濃い紫は低スコアを指します。日時ごとのスコア変動が視覚的に理解しやすく表現されています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– グラフは特定の時間帯に対するスコアの時間的な変動を示しており、時間ごとのスコアの変動を追跡することができます。他の時間に比べて、特定時間帯でのスコアに際立った変動が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部の時間帯でスコアが他よりも高い傾向があり、これに関連する外部要因の存在が考えられます。
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**
– ある特定の時間帯や日付でのスコアが高いことから、これらの時間に何らかの成功要因が存在する可能性が示唆されます。新サービスの導入やキャンペーンの成果を測るための指標としてこのデータを分析することが、ビジネス上の意思決定や戦略の策定に有用と言えるでしょう。
– また、特定の外れ値として高いスコアが観察されることから、その背後にある原因を分析することで、今後のサービス向上に役立てることができるでしょう。
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:
このヒートマップは、新サービスカテゴリにおける社会WEI平均スコアの時系列を示しています。以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 時間（時間帯）軸で異なるパターンがあります。午前8時と15時台では高いスコア（黄色から緑色）が定期的に見られます。
– 午前7時や19時、23時にはデータが見られないか、非常に低い傾向があり、利用が少ない可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日および7月17日には、特に午前15時に目立つ高いスコアが見られます。他の日よりも顕著に高い可能性があります。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 色の濃淡は社会WEI平均スコアの高さを表しており、黄色が最も高いスコア、紫が最も低いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日ごとのデータでは、特定の時間帯に一貫してスコアが高く、これが24時間の中での特定時間の重要さを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に午前中から午後にかけてスコアが高く、夜間は活動が減少する傾向があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このデータは、特定の時間帯にサービスの需要が集中していることを示しており、これらの時間帯におけるリソースの適切な配分が重要です。たとえば、サポートスタッフの増員やシステムのキャパシティを増やすことで、ピーク時の需要を満たすことができます。また、夜間に特定のプロモーションを行うことで、新たな顧客層を獲得する可能性があります。
このヒートマップを利用して、サービス提供の最適化や課題の特定に役立てることができるでしょう。
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:
ヒートマップを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時系列データのトレンドを直接示していませんが、相関関係を通じて長期的な傾向を把握できます。
– 赤い色の部分は正の相関を示し、青い色の部分は負の相関を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– このヒートマップでは外れ値や急激な変動は直接確認できません。ただし、特異な相関係数（非常に高いまたは低い値）が見られる場合、それが外れ値を示唆する可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– プロットは各WEI（ウェルビーイング指標）項目間の相関を示しています。色の濃さは相関関係の強さを示し、赤は正の相関、青は負の相関を意味します。
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」間の相関が高いことがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は非常に高い相関を持ちます（相関係数0.94）。これはこれらの指標が連動して変化している可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」と他の多くの指標との相関は比較的低く、特に「個人WEI（心理的ストレス）」との相関係数は-0.08で、経済的安定と心理的なストレスには直接的な関連が少ない可能性を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このデータは、個人と社会のウェルビーイングが相互に影響し合うことを示唆しています。直感的には、社会的な公平さや多様性の保障が個人のウェルビーイングにも寄与しているかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、企業が社員の経済的な余裕や心理的ストレスへの取り組みに加え、組織内の多様性や公正さへの配慮が、総合的なウェルビーイングの向上につながる可能性があります。
このような相関分析を基に、企業や社会はどの領域に注力すべきかの洞察を深められるでしょう。
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:
この箱ひげ図は、様々なWEIスコアの分布を比較しています。以下に具体的な分析を示します。
1. **トレンド**:
– 全体として、特定の日付に沿ったトレンドを示す情報はありません。このグラフは異なるWEIタイプにおけるスコアの分布を一度に表しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 多くの箱ひげ図で外れ値が見られ、中には特に下方向に広がっているものもあります。これらは、特定の期間での異常値や例外的なパフォーマンス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**:
– 色は異なるWEIタイプを視覚的に区別するために使用されています。
– 箱ひげ図の箱の部分は四分位範囲(IQR)を示し、中央値が線で表されています。
– ヒゲはIQRの範囲外の値を示し、点は外れ値を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではなく、異なるカテゴリー間のスコア分布を比較しています。各WEIタイプでの内訳が示され、直接の時間的関係性は不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– いくつかのWEIタイプは分布が広がっています（例えば「個人WEI（経済状態）」など）、一方で「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」などはより狭い範囲で分布しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフを見た時、特定のWEIタイプにおいて一貫しないばらつきや外れ値の存在は、特定の分野での不確実性や多様な影響を物語っていることが直感的に感じられます。
– ビジネスや社会においては、特定のファクターが不確実性や政策不足に影響を受けやすい可能性があり、これらのスコアの監視や改善が必要となるかもしれません。
全体として、箱ひげ図は新サービスのWEIスコアの多様なパターンを強調し、どの領域がさらなる調査や対応を必要としているかのヒントを提供しています。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
## グラフ分析概要
このグラフは、新サービスカテゴリの総合WEIスコアをSTL分解したもので、以下の視点から分析します。
### 1. トレンド
– **上昇トレンド**:
– トレンド成分は直線的に上昇しており、全体として新サービスの評価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
– **Residual（残差）における急激な変動**:
– 特に7月8日付近で大きな変動が見られます。この日は特定の事象があった可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **Observed（観測値）**:
– 実際の観測データを示し、短期的な変動が見られます。
– **Trend（トレンド）**:
– 基本的な上昇傾向を示し、長期的な評価増加を示唆。
– **Seasonal（季節性）**:
– 繰り返しのパターンがあり、新サービスの評価に一定の周期性があります。
– **Residual（残差）**:
– モデルで説明できない短期的な変動部分を示します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– トレンドが上昇しており、季節性は変動を添える形で表示されているため、全体としてポジティブな評価が進行しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– トレンドと観測値、ならびに季節性の関係が全体の評価を構成しています。
– 観測値が季節性とトレンドに調整されていることから、周期的変動が強調されます。
### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– **ポジティブな評価進行**:
– 総合的に新サービスの評価が上向いているため、ビジネスにおいては市場での認知度や受容性が向上している可能性があります。
– **季節変動を考慮した戦略**:
– 季節性に対する理解を深めることで、特定の時期に合わせたマーケティング戦略を立案することが可能です。
– **急激な変動への対応**:
– 残差で見られる急激な変動は、サービスや製品に対する市場の反応に迅速に対応する必要性を示唆しています。
このグラフからは、新サービスの評価が向上しつつあり、一定の周期を持つことが予測され、戦略的に重要な示唆を得ることができます。
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分解グラフは、新サービスカテゴリの個人WEI平均スコアを30日間の期間で分析したものです。以下に詳細な分析を示します。
1. **トレンド**
– トレンドのグラフは、徐々に上昇しています。このことから、全体的な個人WEI平均スコアが安定して上昇していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– レジデュアルのグラフでは、2025年7月9日ごろに急激な変化が見られます。これは、一時的な外れ値や急激な変動があったことを示します。
3. **各プロットや要素**
– **Observed**: 全体のスコアを示しており、波状の動きをしています。対照的なピークや谷がありますが、微増傾向にあります。
– **Trend**: 長期的な傾向を示し、持続的な上昇を表しています。
– **Seasonal**: 短期的な周期的変動を示し、いくつかの小さなピークが観察されます。
– **Residual**: 残余成分を示しており、特定の日に急激な変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドとシーズナリティがそれぞれ異なる要因を持っていることがわかりますが、共にスコアの変動に寄与しています。トレンドが安定して上昇している間に、シーズナリティは周期的な変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 観測値とトレンド間に正の相関があり、時間が経つにつれてスコアが上昇する傾向にあります。残余成分は特定の要因による一時的な変動を示しますが、全体の傾向には大きな影響を与えていないようです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– このグラフは、新サービスの利用や評判が徐々に向上している可能性を示唆しています。周期的な変動や外れ値があるものの、全体としてサービスや製品の評価、利用が好転していることを表しています。ビジネスにおいては、このトレンドを維持・強化していくことが重要であると考えられます。急激な変動の原因を解明することで、さらなる改良や顧客満足度の向上につながる可能性があります。
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:
以下は、STL分解グラフに基づく詳細な分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの2番目のプロットは全体的なトレンドを示しています。なだらかな上昇傾向が見られ、社会WEI平均スコアがこの30日間で徐々に増加していることを示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差のプロットにおいて、2025年7月9日前後に大きな変動があります。この急激な変動は、イベントや外部要因による一時的なショックを示唆している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 観測（Observed）プロット：実際に観察されたデータ。
– トレンド（Trend）プロット：データの長期的な方向性を示しています。
– 季節性（Seasonal）プロット：周期的な変動を示しており、データに微弱ではありますが周期性が存在する可能性を示しています。
– 残差（Residual）プロット：観測データからトレンドと季節性を差し引いた残り部分です。これにより、異常値や予期しない変動を確認できます。
4. **時系列データの関係性**:
– トレンドは比較的一貫して上昇していますが、季節性と残差はデータの変動に寄与しています。特に残差の急激な変動は特定の日に集中しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 残差での急激な変動以外、トレンドと季節性は比較的安定して相関しています。
6. **直感的に感じることと影響**:
– このグラフから、サービスが支持を集めつつあると直感的に感じます。
– 残差の変動は却下すべき異常値や、今後の改良が必要な項目を示唆しており、運営者にとって重要な示唆を与える可能性があります。
– 今後の戦略として、エクストリームイベントに備えて原因の特定と対策を考慮することで、より安定した成長が期待できます。
この解析から得られる洞察は、ビジネス戦略やサービス提供に関する改善点の把握に寄与するでしょう。
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カテゴリのWEI構成要素を可視化したものです。以下にポイントをまとめます。
1. **トレンド**
– グラフ全体に明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、データは広く分散しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左上と右上に、他のデータポイントから離れた外れ値がわずかに存在します。特に、右上のデータポイントは第1主成分が高く、第2主成分がわずかにプラスになっています。
3. **各プロットや要素**
– 各ポイントは、30日間の各時点におけるWEI構成要素の主成分スコアを表しています。第1主成分が0.53、 第2主成分が0.16の寄与率を持つため、第1主成分の影響が大きいことがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数のポイントが密集している場所では、相関があるか類似した特徴を持つデータが集まっている可能性がありますが、このグラフ単体では時間経過に伴う関係性が明確ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分の間には、明確な線形の相関は見られません。データは広く分布しており、特定の群に集中しているわけではありません。
6. **直感的な洞察と影響**
– PCAの結果、幾つかの要素が他より大きく影響していることを示しています。特に、第1主成分の影響が大きいことから、関連要素がこの新サービスの特性に強い影響を与えていることが示唆されます。
– ビジネスや社会においては、外れ値の存在が目新しいインサイトや改善の余地を示している可能性があります。このようなデータは、新しい顧客群へのアプローチや市場戦略の見直しに役立つことがあります。
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。