📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析を進めますと、次のような洞察があります。
### 1. 時系列推移:
– **全体のトレンド**: 総合WEIスコアは、360日間を通して持続的に0.7から0.9の範囲で推移しています。比較的高いスコアを維持しており、特に7月6日以降、急激に増加して高スコアを持続しています。
– **顕著な変動期間**: 7月初旬から中旬にかけて急なスコア上昇が見られ、これは社会的要因（共生・多様性）や個人の要因（健康状態向上）が改善されたことが影響している可能性があります。
### 2. 異常値:
– 総合WEIスコアにおける異常値は、2025年7月6日に0.87、7月17日に0.86などが観察されます。これらの上昇は、個人の自治性や健康状態の劇的な改善が影響している可能性があります。逆に7月6日午前に低下が見られるが、午後から急激に回復する様子が確認できます。背景要因は個人面および社会環境面の改善が考えられます。
### 3. 季節性・トレンド・残差:
– **長期的なトレンド**: STL分解の結果、全体のトレンドとしては上昇傾向が続いています。季節性変動は少ないものの、7月に入ってからの社会的スコアの急上昇が確認できます。
– **季節性のパターン**: やや固定された周期的変動が観察され、短期的なイベント（例: 新サービスリリース）が影響している可能性があります。
– **残差成分**: 残差には時折予期しない急激な変動があり、これは小規模な社会的出来事や個人の価値観変動が原因と考えられます。
### 4. 項目間の相関:
– **相関ヒートマップ**: 経済的余裕と健康状態、また社会的公平性と多様性には高い相関が観察されます。これは、個人の財政面の安定が健康・福利に良い影響を与え、文化的多様性の進化が公平な社会の拡充に寄与していることを示しています。
### 5. データ分布:
– **箱ひげ図**: 各WEI項目のばらつきは、全般的に小さく、スコアの中央値が高く維持されています。個人健康状態・心理的ストレスでは変動がやや大きく、時に外れ値も確認されます。
### 6. 主要な構成要素 (PCA):
– **構成要素の寄与率**: PC1が約53%の寄与率を持ち、社会基盤や多様性と強い相関があり、この構成要素がWEI全体の変動の大部分を説明します。
– PC2は16%の寄与を持ち、経済的余裕や個人の自由度が関連しています。社会の持続可能性向上がWEIスコアへ顕著な影響を与えていると考えられます。
### 結論:
このデータセットから、新サービスは個人の経済的安定や健康状態改善の側面からWEIスコアに積極的に影響を与えていることが示唆されます。また、異常値や急激な変動の背後にある短期的なイベント管理や持続的な社会改善がスコアに寄与していると推測されます。
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:
このグラフを分析すると、以下の点に注目できます。
1. **トレンド**:
– 初期の期間には、実績AIは0.8付近に密集しており、急激な変化やトレンドは観察されません。
– その後、前年度（比較AI）のデータは大きく離れ、1.0に近づいています。これは大きな成長や変化を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期期間には、外れ値（異常値）がいくつか観察されますが、密集しており、特に目立つものはありません。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は他の予測と異なる挙動を示しており、急激な変動を予測しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青いプロット）は0.8付近に安定しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰がそれぞれ異なる予測を示しており、特にランダムフォレスト回帰の予測が他の二つよりも高いWEIスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは、異なる将来の挙動を提示していますが、全体的な傾向としては、WEIスコアの上昇を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には、スコアの上昇という共通の傾向がありますが、具体的な分布は各モデルによって違います。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**:
– 初期の安定した状態から大きな変化を示す前年度のデータは、画期的な技術や戦略が導入された可能性を示唆しています。
– 予測データが全体として上昇していることから、新サービスが成長していると考えられ、ビジネス拡大の機会が増えていると直感的に感じられます。また、これは企業の競争力強化や市場シェアの拡大につながる可能性があります。
このように、初期の安定したパターンからの逸脱と、異なる時期のデータの関係性を注意深く見ることで、将来への展望や戦略を考える上での重要な洞察を得ることができます。
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:
以下はグラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 左側のデータ（2025年7月-2026年1月）は、WEIスコアが安定しており、特に大きな変動は見られません。
– 右側のデータ（2026年5月以降）は、やや上昇傾向にあるように見えますが、詳細なトレンドを把握するには時間軸の密度が不足しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のデータにおける「異常値」が特記されていますが、数的には大きく外れた値ではないようです。
– 大きな急変は確認できません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）の意味**:
– 青い点は実績値を示しており、安定して0.7–0.8の範囲に留まっています。
– 緑色の点は昨年のデータであり、やや右側に移動していることから、WEIスコアが最近になって上昇してきたことを示しています。
– 予測値のバリエーション（線形、決定木、ランダムフォレスト）は範囲を示していますが、左側には特に密集しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と異常値が示され、予測データとの位置関係が明示されています。これにより異常値が予測された範囲から外れていることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左側のデータはやや密集しており、右側のデータは若干の拡散が見られますが、全体としてWEIスコアは安定しています。
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**:
– WEIスコアが大きく変動しないため、現状のサービスは安定して顧客満足度を維持していると考えられます。
– 最近の緑色のデータ点のわずかな上昇は、サービス改善や顧客エンゲージメントが向上している可能性を示唆しています。
– 今後の予測によってはさらなる改善が期待できるかもしれません。業務改善やマーケティング戦略の調整に役立つでしょう。
全体的に、このグラフは新サービスのパフォーマンスがどう進化しているか、また今後の予測がどうなっているのかを視覚的に捉えさせる役割を果たしています。
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:
グラフを分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 初期の期間（2025年7月〜10月）には、WEIスコアが0.8〜0.9の間で比較的安定しています。
– 時間が進むにつれて、最初のデータセットと後のデータセットの間に不連続性があり、後半（2026年6月頃）はWEIスコアが0.6〜0.8に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイントのいくつかに異常値が存在し、それが黒丸で強調されています。
– 一部のデータポイントが予測の不確かさの範囲外に位置しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点が実際の実績を示し、緑の点が前年の実績AIを表しています。
– 紫、ピンクの線は異なる回帰モデルによる予測を示しますが、それぞれのモデルで予測が異なることがうかがえます。
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間には一部重複が見られますが、一般的に時系列での大きな変動はなく、全期間を通じて比較的安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の全体的な分布は、緑色と青色の点が比較的一定の範囲に留まっていることから、一定の相関があると考えられます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフを見ると、予測モデルによっていくつかの異なる結果が示されており、将来の予測を行う際にはモデル選択の重要性が浮き彫りになります。
– 異常値の存在や予測の不確実性の大きさから、データの品質やモデル自体の検証が重要であると感じられるでしょう。
– ビジネス面では、この不安定な予測をもとに戦略を練る際、慎重な判断が必要となり、新サービスのリリースや市場拡大のプランにはリスクが伴う可能性があります。
これらの洞察を基に今後の戦略を練ることで、不確実性を管理しつつビジネスチャンスを最大限に活用することが期待できます。
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:
以下がグラフの分析結果です。
1. **トレンド**
– 初期（2025年7月～9月）は実績（青色）が0.8付近にクラスタし、徐々に減少している。
– 予測結果（ピンク、紫の線）は線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰と異なり、減少傾向を捉えている。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月～9月に外れ値（黒色の縁取りのある点）が観測されている。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青色）は過去の個人WEIを示し、予測（ピンク、紫）は未来の予測を示している。
– グレーの範囲は予測のばらつき範囲を示しており、この範囲内で予測が行われている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去の実績と複数の予測結果の比較を通じ、線形回帰と決定木回帰が減少トレンドを適切に予測できている様子。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績は0.8付近での高い集中を見せているが、予測ではやや低下する傾向が示唆されている。
6. **直感的およびビジネスへの影響**
– 人間の直感として、7月～9月の主要トレンドは減少に向かうため、この傾向が続くと経済的余裕への不安が生まれる可能性がある。
– ビジネスにおいては、経済的余裕が減少する場合、新サービスが受け入れられにくくなるため、戦略の見直しやターゲットの適正化が求められる。
この分析をもとに、早期に是正措置を講じることが、サービスの成功を維持するために重要です。
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:
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**:
– 初期のデータ（青の実績）は約0.8前後で安定しています。
– 後半のデータ（緑の前年）は同じく0.8付近に集まっており、全体的に横ばいの傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として黒い円で示されたデータポイントがいくつかありますが、全体のトレンドには大きな影響を与えていません。
3. **各プロットや要素**:
– 青の点は実績データを示し、緑の点は過去の前年のデータです。
– 予測は異なる色の線（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、これらは左端のみに表示されており、実績データとは一致していないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測方法間での違いは見られますが、実績や前年データと大きく異なるという点で、予測の改善が必要かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ全体の分布は非常に集中しており、0.6から0.8の範囲での変動が主流です。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 現在の健康状態（WEI）のスコアは安定していますが、予測モデルの向上が必要です。これにより、より正確な将来の健康予測が可能になり、個々の健康管理や新サービスの改善に繋がる可能性があります。
– 異常値の原因を調査し、健康管理のリスク評価に役立てることができるでしょう。
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:
グラフを分析しますと、以下の点が見受けられます。
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（青色の実績）は比較的一定の範囲で変動しており、ストレスの安定した状態を示している可能性があります。直近では、予測（赤い印）がそれに続いて配置されています。
– 紫、緑の予測ラインは異なる回帰モデルを示しており、一般的には上昇傾向を示しているように見えます。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 黒丸で示された異常値があり、心理的ストレスの急激な増減を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 実績（青）は個々の評価を示しており、全体的な心理的ストレスの状態を表現。
– 予測（赤）はモデルに基づいた今後のストレスレベルの可能性を示唆。
– 緑のデータは前年の実績を表し、季節的な変動や過去の傾向との比較に役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 異なる回帰モデル（緑、紫、ピンク）は、様々な手法による予測を比較するために使用されており、過去実績および異常値を元に将来を推測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青と赤のプロット間の相関は、一貫したストレスパターンが予測されていることを示唆しています。異常値は、部分的にこのパターンを乱す要因として考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフから直感的に感じるのは、ストレスレベルは短期間で大きく変動することがあるが、全体的には安定しているとの印象を受けます。
– ビジネスや社会的には、異常値の発生を軽減するためのストレス管理戦略が必要と考えられます。また、時期ごとの変動を理解することで、労働環境や社会サービスの改善につながる可能性があります。
これらの洞察は、社内のメンタルヘルスプログラムの改善や、ストレス軽減のための新サービスの開発に役立つでしょう。
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:
### グラフ分析および洞察
1. **トレンド**:
– 初期の期間（2025年7月1日から2025年11月1日まで）、実績AI（青色）のデータは比較的一貫しており、スコアは大きな変動がありません。
– 2026年以降の期間には、前年AI（緑色）のスコアが高めに設定されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにはいくつかの外れ値（黒枠の円）がありますが、その後のデータでは外れ値は少なく、安定しています。
– 予測スコア（線色別に示される）は、データが先に進むにつれて上昇。特にランダムフォレスト回帰（紫色）と線形回帰（赤色）が急激に上昇しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実際の実績AIの結果を示しており、初期の安定性を表しています。
– 予測は多様なモデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）で表示され、それぞれ異なるトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在と前年の実績データの比較において、前年のデータ（緑）は全般的に高い傾向を示しています。
– 複数の予測モデルは結果のばらつきを示唆し、ランダムフォレスト回帰が最も楽観的な見通しを示している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ランダムフォレスト回帰は、最も高い予測スコアを持ち、他の予測モデルとの明確な差異を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初期のスコアは比較的安定しているが、将来的なスコア予測は各モデルの違いが大きく、事業計画や戦略において不確実性を示唆。
– ビジネスにとって、予測の不確実性を考慮し、複数のシナリオに基づく戦略を策定することが重要。
– 個人の自由度と自治のスコアが向上することは、社員の満足度や生産性にプラスの影響を与える可能性がある。
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:
分析結果を以下に示します。
1. **トレンド**:
– データは2つの期間に分かれており、最初の期間は2025年7月から11月、次は2026年3月から7月のデータです。
– 最初の期間では実績（青色）が高めで横ばい傾向があります。一方、2026年のデータ（緑色）はスコアが低めになっていますが、徐々に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として黒い円で示されているデータは少数ですが、2025年に存在しています。
– これらは予測や過去の実績と大きく異なる場合があり、注意が必要です。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青色、予測（決定木回帰）は紫色の線で示されています。これは予測の正確性を検討するのに役立ちます。
– 緑色のプロットは前年のデータを表しており、将来のトレンドを予測する際の基準となります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）の結果を比較することで、どのモデルが実際のデータに最も近いかを判断できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータ（2025年）は比較的高スコアで安定、後期データ（2026年）はばらつきがあるが上昇傾向を示しています。
– 予測データと実績データの間には一定の一致があり、決定木回帰がかなり正確であるように見えます。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 利用者は、最初のデータに基づいて新サービスは比較的公平であると認識し、その後のデータで改善が続けられています。
– 政策や改良が実施された可能性があり、特に2026年のデータからは改善努力の成果が伺えます。これは社会全体の公正・公平性への積極的な取り組みとして評価できます。
– ビジネス的には、新しいアプローチや戦略の検証、改善のためのフィードバックと考えられ、持続的な進展が期待されます。
全体として、事前のデータ分析が有効であることを示すと同時に、モデルの改善の余地も示唆しています。
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**
– 初期から中盤（約2025年7月から12月）は、実績AIのスコアが0.8〜0.9の範囲に集中しており、大きな変動は見られません。
– 後半（約2026年1月以降）は、比較AIのスコアが0.6から0.8の範囲でやや横ばいの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月、10月の実績AIデータ（青色）に異常値がありますが、全体的にそれらは限られた影響です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色は「実績（実績AI）」を示し、データが実際の評価結果であることを意味します。
– 緑色は「前年（比較AI）」によるデータで、過去の結果と比較できます。
– 紫色のライン（一部垂直）は、ランダムフォレスト回帰による予測で、予測精度が異なるモデルの違いを示しています。
– 灰色は予測の不確かさ範囲を示し、xAIの信頼度を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青色（実績AI）と緑色（前年AI）は、最初は類似した傾向を持ちますが、中盤以降、前年のデータと異なる傾向を見せています。
– 予測モデルの範囲が狭まることで、時系列の進展とともに不確かさが増える可能性も示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 同じ期間内で実績データと前年データは、やや異なる分布を見せています。
– 異常値が含まれるものであっても、全体的なトレンドには大きく影響していないようです。
6. **直感的およびビジネス・社会への影響**
– 実績AIと前年データは、持続可能性と自治性に関するスコアが安定していることを示していますが、一部の異常値は予期しない要因による影響があるかもしれません。
– 事業計画や政策においては、予測の精度向上と異常値対応が必要で、持続可能な開発目標（SDGs）における改善を狙う必要があります。
– 一般ユーザーは、これを持続可能性の向上を判断する際の基礎データとして使えるでしょう。
このような分析は、新サービスの評価や改善点の見極めに役立ち、より持続可能な社会構築に寄与します。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側には「実績（実績AI）」のデータが集中しており、おおむね0.9から1.0の範囲で横ばいの傾向が見られます。
– 右側には「前年（比較AI）」のデータが集中しており、そのスコアは0.7から0.9の範囲で散らばっています。こちらも横ばいの傾向が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「実績（実績AI）」には特に外れ値や急激な変動は見当たりません。
– 一部のデータポイントが「異常値」としてマークされている可能性がありますが、大半は正常範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実際の実績値を示し、安定した品質を保持しています。
– 「前年（比較AI）」の緑のプロットは前年の同時期のデータを示しており、若干の変動が見られます。
– 「予測の不確かさ範囲」が灰色で示されており、これに対して実績が大幅に外れることはありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「実績（実績AI）」と「前年（比較AI）」のスコアは、期間を通じて一貫して高水準を維持しているが、「前年」のスコアが低下している期間があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「実績（実績AI）」と「前年（比較AI）」のスコアの間に弱い正の相関が存在する可能性がありますが、直接的な相関を示す情報が不足しています。
6. **人間が直感的に感じることおよび影響**
– このデータは、新サービスの社会基盤や教育機会に関連するものであり、サービスの品質が安定していることを示しています。
– 高いスコアが維持されていることは、提供されるサービスの信頼性やユーザー満足度が高いことを示唆しています。
– 「前年（比較AI）」のスコアの低下した箇所を改善することで、さらなるサービスの質の向上が期待できます。
これらの洞察から、事業戦略をさらに強化し、社会的な影響を高めるための改善策を考慮することが可能です。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– 前半（2025年7月-2025年10月）では、実績データ（青のプロット）が比較的高い値を維持しつつ、わずかに下降しているように見えます。
– 後半（2026年2月頃から）の予測データ（緑のプロット）は、やや上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 前半に黒いプロット（異常値）が何点か見られ、通常の範囲から外れています。特にWEIスコアが低い時期があります。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績データで、安定して高値を保持しています。
– 緑のプロットは予測データで、上昇傾向が示されています。予測の範囲が比較的狭く、信頼性がありそうです。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測で、やや高い値を示しているようです。
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直線的な連続性がなく、間にギャップがあるため、過渡期に何か変化がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前半と後半でのスコア分布に大きな変化があり、全体的な変動に富んでいます。
6. **直感的に感じることと影響**
– 前半の実績スコアは高く、社会WEIが良好であったことを示していますが、いくつかの異常値が問題点を浮き彫りにしています。
– 後半の予測が上昇基調であることから、改善が期待されます。
– ビジネスや社会的には、社会WEIのさらなる向上が期待され、共生・多様性の観点での安定した成長が望まれます。
このような洞察は、戦略的な施策の立案や、社会における持続可能なプランの形成に役立つでしょう。
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:
### グラフ分析と視覚的特徴
1. **トレンド**
– グラフは短期間（7月1日から7月19日）の時系列データです。
– 7月5日以降、全体的なWEIスコアが高まっており、特に7月17日と18日にピークを迎えています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日と7月7日にスコアが急激に上昇しており、その後も高い値を維持しています。
– 7月1日から7月4日までのスコアが低く、7月8日以降にガラッと変わった印象があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– カラースケールがスコアの大小を表しており、左から右への時間の経過とともに色が濃くなる（スコアが上がる）パターンが見られます。
– 黄色や緑色の部分がスコアの高い時間帯を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 17時から19時の時間帯にスコアが高い時間が多いようです。これはピークタイムを表している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の日付と時間帯にスコアの集中が見られる。しかし、日ごとの全体的な傾向は一貫して上昇しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 7月上旬に新サービスの需要が急激に高まり、そのピークが中旬に続いたことが示唆されます。
– ビジネスやマーケティング戦略としては、この時期の集中プロモーションが影響を与えた可能性があります。
– WEIスコアの上昇は、新サービスの魅力が短期間で増加したことを示し、これを活かしたさらなる施策が考えられるでしょう。
この分析は、新サービスの評価や改善に向けた価値ある指針となり得るでしょう。
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:
以下の視覚的な分析と洞察を提供いたします。
1. **トレンド**:
– 全体的には、日々のスコアに大きな変動がありますが、特定の時間帯での周期性が現れています。たとえば、7時台と15時台には明るい色（高スコア）が多く、19時台ではスコアが低くなるパターンが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に注目すべきは、15時台の7月6日頃に非常に高いスコア（黄色）があります。これは、それ以前と以降のスコアからの急激な変動です。
3. **色と意味**:
– 色の変化は、WEI平均スコアの高さを示しています。濃い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを示します。
– 黄色の明るい色がピークを示し、緑や青系の色が中間または低いスコアを示していると解釈できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯の異なる日付でのスコア推移が分かりやすく、特定の時間帯でのスコア傾向を比較することが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によるスコアの分布は明確です。特定の時間帯（朝と午後）にスコアが高く、夜にかけて減少するパターンが見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、特定の時間帯でのサービスのパフォーマンスが他の時間帯と比べて顕著に異なるということです。これにより、ビジネスの運営時間や顧客とのインタラクションの最適化を検討する必要があるかもしれません。特に高スコア時間帯を活用してマーケティングやプロモーションを強化することが考えられます。
このヒートマップは、特定の時間におけるサービスの強化や改善の必要性を示すための有用な指針として機能します。
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:
### 視覚的な特徴とインサイト
1. **トレンド**
– グラフ全体を見ると、新サービスの社会的影響（WEIスコア）が日を追うごとに明らかに高まっていることが観察されます。特に7月6日から13日にかけて、高いスコアを示しています（緑から黄色への色の変化）。
– 高スコアの時間帯は主に朝7時から8時と、午後の15時から16時です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月2日から5日にかけて、スコアは比較的低く（紫や青）、急激な変動が少ない期間になっています。
– 7月19日には、午前中から午後にかけてのスコアが再び低下しています。
3. **要素の意味（色、密度）**
– 色はWEIスコアの高さを示しており、黄色に近づくほどスコアが高いことを意味します。逆に、紫は低スコアを示しています。
– 色の変化から、特定の日付におけるピーク時間がわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 朝と午後の特定の時間帯に高スコアが集中しており、サービスがこれらの時間帯に有効に機能している可能性があります。
– 日中から夕方にかけてのスコアが安定的に高いということは、ユーザーの利用がこの時間帯に多いことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日によるスコアの変化は認められますが、時間帯によるスコアの変化が目立ちます。これは、多くのユーザーがある特定の時間帯にサービスを利用する傾向があることを表している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**
– このデータから、多くのユーザーが特定の時間帯に新サービスに興味を持っていることが分かります。例えば、通勤時間帯や昼休みの時間に関連する可能性があります。
– ビジネスへの影響としては、運営者がこれらのピーク時間をターゲットに特別なプロモーションやサポートを行うことで、さらにユーザー体験を高められる可能性があります。
この分析により、新しいサービスの利用時間帯とその効果を理解するための施策を効果的に計画することができます。
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におけるWEI項目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洞察を整理します。
1. **トレンド**:
– トレンドは直接示されていませんが、相関の強さは項目間の直線的な関係の強さを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関の中で特に際立った外れ値はありませんが、「個人WEI（経済的余裕）」と他の多くの項目間に弱い相関（青系の色、−0.23など）が見られます。
3. **各プロットや要素（色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡で相関の強さが示されており、赤色が相関の強い（正の相関）、青色が相関の弱い（負の相関）関係を示します。
– 例えば、「総合WEI」と「社会WEI平均」間には非常に強い正の相関（0.94）が見られます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– グラフ上には具体的な時系列データは表示されていませんが、相関が強い要素は一緒に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（心理的ストレス）」は他の多くの項目（例えば健康状態：0.58、自由度と自治：0.46）と中程度の正の相関を持っていることがわかります。
– 「総合WEI」はほとんどの項目と強い正の相関を持っており、全体的な幸福度や充実度を測る上で影響を与えています。
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**:
– 高い相関は、ある領域の改善が他の領域にも影響を及ぼす可能性を示しています。例えば、社会的公平性の向上が個人の心理的ストレスを軽減するかもしれません。
– ビジネスの視点からは、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI平均」との強い相関から、多様性の尊重が全体的な社会の幸福度を向上させる一因になる可能性が示唆されます。
全体として、このヒートマップは、各項目の相互関係を視覚的に理解し、新サービスの提供における重要領域を特定するための有用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:
この箱ひげ図は、新サービスカテゴリにおける様々なWEI（Well-being Index）スコアの分布を比較しています。以下に詳細な分析を示します。
1. **トレンド**
– 共通の期間を対象としているため、各カテゴリにトレンドの違いは明示されていないが、全般的に大きな変動や周期性は見られない。
2. **外れ値や急激な変動**
– 多くのWEIタイプで外れ値が見られます。特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（持続可能性と為政）」は外れ値が多く観測され、データのばらつきが大きいことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱の範囲はデータの第1四分位数（Q1）から第3四分位数（Q3）を示しており、中央の線が中央値を示しています。ひげは通常、1.5倍の四分位数範囲（IQR）を示しています。外れ値はこれより外に位置する個別の点です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列に関する直接的な関係性は見えませんが、各WEIタイプ間での分布の違いが比較されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布の幅や外れ値の多さから、各WEIタイプの測定がそれぞれ異なる不確実性やばらつきを持つことが示唆されます。たとえば、「個人WEI（心理的ストレス）」はばらつきが大きく、また外れ値が多いです。
6. **直感及びビジネス・社会への影響**
– 各WEIタイプの分布から、どの領域で改善が必要かや、特定のタイプが不安定であるかを直感的に感じ取ることができます。たとえば、「心理的ストレス」や「持続可能性」に関する外れ値が多いことは、これらの領域で特に個々の体験が大きく異なり、対策が必要である可能性を示します。
– こうした直感的な理解は、ビジネス戦略の優先順位付けや社会政策の決定に役立つ可能性があります。
全体として、このグラフは各WEIスコアの現状を提示し、今後の取り組みや改善を検討するための基礎データとして機能します。
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、新サービスカテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。この分析から得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– PCAのプロットなので、特に時間的なトレンドを見るものではありませんが、主成分軸に沿ったデータの分布を確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左上と右上にいくつかの外れ値が存在しており、全体のデータ分布から離れた位置にあります。これらは異常値、あるいは特異なパターンを示している可能性があり、それに関連するデータポイントの特性を確認する必要があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は個々のサンプルを表しており、第1主成分と第2主成分に基づいて位置付けされています。第1主成分は53%の寄与率、第2主成分は16%の寄与率を持ち、合計で約69%の情報を説明しています。
4. **複数の時系列データ**:
– このグラフはPCAプロットのため、時系列データ自体は表現されていませんが、データ内のパターンや類似性を視覚化しています。
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は見られませんが、多くのデータが右側に集中しており、負の第1主成分に対するデータポイントは限られています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 新サービスの成分間の変動を理解することは、ビジネス戦略の方向性策定やリスク管理に役立ちます。
– 主成分分析によって明らかになった外れ値や分類が、特定のマーケットセグメントや製品ラインの異常性、または機会を示している可能性があります。これらの異常に対する適切な対策や活用が期待されます。
全体として、このPCAグラフは、新サービスに関するデータの構造を理解するための強力なツールであり、他の要因がどのように貢献しているかを把握するのに適しています。
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。