📊 データ分析（GPT-4.1による）
## WEIスコアデータ分析
### 1. 時系列推移
#### 総合WEI
– **全体のトレンド**: データセットの30日間では、総合WEIスコアは、最初の数日は中程度（0.70-0.75）程度で推移していましたが、7月6日から8日にかけて非常に高い数値（0.87-0.86）に上昇し、その後、7月20日を境に再び低下して、最終日には若干の回復が見られています。
– **顕著な変動期間**: 7月6日から7月10日にかけて、一時的に高く安定し、その後7月20日に急激に低下しているのが特徴的です。
#### 個別カテゴリ
– **個人WEI平均**では、7月6日から安定し始めたが、7月20日に急激に下落しています。
– **社会WEI平均**も同様に、ミドルから高位に推移し、7月20日に低下しています。
### 2. 異常値
– **7月6日**における異常な高スコア（0.87）は、個人健康状態や社会的支援の増加が示唆される。
– **7月20日**の急落は、多くの項目でのスコアの低下に起因しており、個人的なストレスや自治の自由の低下が影響している可能性があります。
### 3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **長期的トレンド**: 安定期と変動期の繰り返しが明確で、7月6日からピークを迎え、その後減少トレンド続きます。
– **季節性**: 毎週4日から5日にピークを迎え、その後減少する傾向が見られます。
– **残差**: 予測不可能な急激な変動（7月20日）が、統計ノイズとして現れています。
### 4. 項目間の相関
– **相関ヒートマップによる示唆**: 個々のWEI要素間では、一部の項目で強い正の相関が見られます。例えば、健康状態と個人自治度、社会持続可能性や社会基盤のスコア間の相関が挙げられます。
### 5. データ分布
– **箱ひげ図**からは、個人の経済的余裕や心理的ストレスにわずかなばらつきがあります。外れ値として、7月20日のデータが他の日から外れて低く、特に顕著です。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1が0.59**の大きな寄与率を示し、主として健康、ストレス、自由度と自治に関連する要因の影響を受けています。**PC2が0.11**という低寄与率で、こちらはよりマイナーですが、バランスを取る項目として反映されています。
### 結論
分析したデータからは、WEIスコアは月初は落ち着いた状態から始まり、特定の要因（個人の健康、社会インフラの向上など）でゲインし、最終盤での急激な下落は社会的ストレスや、自主性の低下によるものと推測されます。STL分解での季節性と残差は、短期間の市場や社会の急激な変動によって強く影響を受ける傾向が明らかです。
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**
– 実績のWEIスコア（青いプロット）は全体的に0.7から0.9の間で変動しており、おおむね横ばい状態です。30日間の期間で一定の範囲内で変動していますが、明確な上昇または下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントは黒い円で囲まれており、これらは外れ値としてマークされています。これらの外れ値は一定のパターンを示さず、散発的に現われているようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績値を示しており、現在のサービスのWEIスコアの過去30日の動向を視覚化しています。
– グレーの影の範囲は、予測値の不確かさ（xAI/3σ）を示しており、予測モデルの信頼区間です。
– ラインの色（緑、青、紫）はそれぞれ異なる予測モデルの結果を示しています（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**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の各モデルの予測は、非常に近い値を示していますが、いずれのモデルも実績データにぴったり一致しているわけではないため、モデルの精度には改善の余地がありそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は、0.8付近に多くのデータポイントが集中していますが、特定の相関関係はこのグラフからは読み取れません。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– このグラフから、人間は現状の安定性と、不確実性があるが大きな変動がないことを直感的に感じるかもしれません。また、予測モデルの信頼性が欠如している場合、新サービスの成長戦略見直しの必要性があることを示唆しています。ビジネスにおいては、この安定性を維持しつつ、予測精度の向上を目指すべきです。顧客や投資家に対しては、品質安定性を伝えつつ、改善への取り組みを示すことが求められるでしょう。
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:
このグラフには、個人のWEIスコアの時系列データが示されており、実績と3種類の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がプロットされています。以下に分析の要点を示します。
1. **トレンド**:
– おおむね横ばいですが、7月中旬に急な下降があります。その後、若干回復し、最後は各予測手法が緩やかな下降トレンドを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 期間の序盤にいくつかの外れ値が見られ、それは急激なスコアの変動を示唆します。データの中央付近での急な下降も注目です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値で、黒の円で強調されているのが外れ値です。
– 予測は色分けされ、緑（線形回帰）、水色（決定木回帰）、ピンク（ランダムフォレスト回帰）で示されています。
– グレーの帯域は予測の不確かさ範囲を示し、信頼性の指標として見ることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルのすべてが似たパターンを描いており、これは比較的一貫した予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のスコアは主に0.7から0.9の間で変動し、予測も同じ範囲で変動します。不確かさ範囲はやや広めで、予測の不確実性が高いことを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネス・社会への影響**:
– 実績データの変動と外れ値は、新サービス導入の課題を示唆している可能性があります。また、予測は将来的に緩やかな減少を示しており、サービスのパフォーマンス改善やマーケティング戦略の再考が必要かもしれません。データの不確実性が高いため、より多くのデータ収集と精度改善が求められます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– WEIスコアは期間の初めから中盤にかけて微細な上下変動を見せており、特に急激な上昇や下降のトレンドは見受けられません。
– 散布図全体を通して、ごくわずかながら横ばい傾向が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数のデータポイントが異常値としてマーキングされています。これは、WEIスコアが期待値から外れた日を示していると言えます。
3. **各プロットや要素**
– **青い点**: 実際のWEIスコア（実績）、この期間における日ごとの実際の動きを示しています。
– **灰色の領域**: 予測の不確かさ範囲。この領域の外に出ている点が異常値として検出されています。
– **ピンク線**: ランダムフォレスト回帰による予測。このラインが長期間にわたって一定なのは、データモデルが安定的な環境を予測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**
– 実績データは予測範囲内で推移していますが、予測精度に課題があることを示す外れ値が一定数出現しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間に大きな乖離はなく、モデルの精度はまずまずですが、外れ値が一定割合で出ているため注意が必要です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 新サービスに対する社会的評価がこの期間に大きな変動を見せていないことから、利用者の反応は比較的安定していると考えられます。
– 予測モデルの精度改善が必要であり、特に外れ値がシステムの性能やユーザーの特定の行動によるものか精査することで、より精緻なサービス改善が可能です。
– WEIスコアの安定性は、サービスの品質またはユーザーエンゲージメントの安定を示し、ビジネスに対してポジティブな影響を与える可能性があります。
全体として、このグラフは新サービスの評価の安定性と、将来的な予測モデルの改善ポイントを詳細に示しています。
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です。
1. **トレンド:**
– 実績データは、おおむねWEIスコアが0.8前後で安定しています。
– 予測曲線は若干の下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月15日前後に明確な外れ値が1つあり、WEIスコアが大きく低下しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青のプロットは実績データを示し、比較的密集していることから、スコアが安定していることを示しています。
– 異常値は黒の輪で囲まれており、注意すべきデータポイントを明確に示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確実性を示し、実績に対してかなり広がりがあります。
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間の乖離は大きくなく、予測は比較的信頼できると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– スコアは大部分が0.7から0.9の範囲に集中しており、分布の中心は0.8付近にあります。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響:**
– 人々が感じる直感として、サービス開始初期の安定はポジティブなサインです。ただし、少しずつの下降トレンドは、経済的余裕に対する懸念材料となり得ます。
– 予測による長期的な下降傾向は、サービスの市場適性を再評価することが必要かもしれません。また、顧客満足度を向上させるための施策が求められるでしょう。
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:
このグラフは、新サービスの個人WEI（健康状態）を示す30日間の時系列散布図です。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青色のプロット）は7月の間で若干の変動を示していますが、全体としては横ばい傾向です。
– 予測データ（ピンク、シアン、マゼンタの線）は今後の期間で安定的な一定値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として黒い円で囲まれた点がありますが、全体のデータに大きな影響を与えているようには見えません。
– 7月のデータには多少の上下変動がありますが、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点が実際の観測データであり、変動を持ちながらも予測モデル（線）の範囲内に収まっています。
– ピンク、シアン、マゼンタの線は異なる予測モデルの出力を示し、非常に近い値で重なっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは予測モデルによる不確実性範囲（灰色のハイライト）内に収まっています。それぞれの予測モデル（線）は非常に類似しており、全体として予測は信頼性が高いと言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は0.6から0.9の間に集中しており、安定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**:
– 人間が直感的に捉えることとして、このグラフは対象の健康状態が比較的安定していることを示しています。また、予測モデルの高い一致度は信頼性のある健康状態の予測が可能であることを示唆しています。
– ビジネスへの影響として、こうした安定した予測が可能であれば、健康関連サービスや支援の効果的な提供が行える可能性があります。社会的には、個人の健康の持続的な管理や改善に役立つと言えるでしょう。
全体として、このグラフは個人の健康状態の予測に対する信頼性を示しており、これを基にしたサービス展開が可能です。
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、新サービスのカテゴリーにおける個人の心理的ストレスを測定するためのWEIスコアの時系列散布図を示しています。以下のような洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は評価日ごとにばらつきがありますが、概ね0.55から0.85の範囲を動いています。
– 予測データ（カラフルな線）は、期間の終わりに向かってゆるやかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として黒い円で囲まれたデータポイントがいくつか存在し、特に初期と中期で0.55付近に多く見られます。この期間中、心理的ストレスが一時的に低下している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績AIによる実績データを示しています。
– 黒い円は異常値を示しており、注意が必要です。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表し、予測値の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**
– 予測モデル間での大きな差は見られず、すべてが降下傾向を示しています。ただし、ランダムフォレスト回帰（紫色の線）の予測が他のアルゴリズムよりやや高い傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの散布にはばらつきがあるものの、安定した範囲内で推移しており、予測モデルとの整合性が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– このデータは、新サービス導入に伴うユーザーの心理的ストレスの動向を示しています。初期と中期間で安定している一方で、後期に向けて減少傾向が予測されているため、継続したサポートや改良がユーザー満足度を向上させる可能性があります。
– ビジネスにおいては、このような分析がユーザーエクスペリエンスの改善やサービスの最適化に寄与しうるため、データに基づいたアプローチが重要です。
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:
グラフを分析して以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績は横ばいに近いですが、やや下降気味です。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はいずれも横ばいまたは軽微な下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値が数点見られ、通常の範囲を超えたスコアを示しています。全体的に実績の中にいくつかの大きな変動があり、モデリングにおける不確実性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実際の実績を表し、赤いバツ印が予測された値です。
– 黒い丸は外れ値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの領域を示しており、モデル間での不確実性を視覚的に表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と各予測モデルの間に大きな乖離はありませんが、予測モデルは実績に合わせて微調整がなされているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値が0.7から0.9の範囲に多く集まっていますが、突然の変動があって分布の広がりが見られます。このため、相関が完全に線形ではない可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、及びビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアの安定性が課題であり、サービスの一貫性と信頼性に影響を与える可能性があります。外れ値を引き起こす要因を特定し、改善することで、全体のパフォーマンスと顧客満足度を向上させることができます。
– ビジネスにとって、予測範囲を狭め、異常検出を強化することが重要です。これにより、顧客体験の変動を最小限にし、コスト効果の高い運営が可能になります。
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:
以下はグラフから得られる主要な洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青色のプロット）は全体的に高いスコアを示していますが、7月中旬に一時的に急落しています。その後は安定する傾向があります。
– 予測データでは、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）のスコアが描かれています。
– 線形回帰（紫色）は緩やかに下降しています。
– 決定木回帰（水色）は一定を保っています。
– ランダムフォレスト回帰は線形回帰と同様に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月中旬に低いスコアとして示される外れ値がありますが、その後の急な回復が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績。実際のデータがどのように動いているかを示します。
– 赤い「×」は予測データ。期待される動きと比較することでモデルの精度を評価できます。
– グレーの範囲は予測値の不確かさを示しており、モデルの信頼性が視覚的に表現されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に比較的一貫した傾向があるが、時折の乖離が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実際のデータは比較的安定しているが、特定の時期に急に変動します。
– 予測モデルによる違いが明確に示されており、それぞれのモデルの特徴を理解するのに役立ちます。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**:
– このグラフからは、新サービスの公平性・公正性が概ね高い水準を保っていることが分かりますが、一部変動しているため注意が必要です。
– 外れ値を生じている要因を特定し改善することで、全体の信頼性を向上させることができる可能性があります。
– 今後のモデル改善のために、異なる予測手法の性能を比較し、どの手法が最も実績データに近いか検討することが重要です。
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
1. **トレンド**
– グラフ全体として、WEIスコアはおおむね高い水準で推移しています。大きな上昇や下降のトレンドは見られず、比較的安定した横ばいの状態が続いています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 点の中には、異常値として囲まれているものがありますが、それらは全体から大きく外れているわけではなく、スコア範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績（実績AI）を示しており、比較的一貫して高いスコアを保っています。
– オーバーレイされた円は外れ値を示しますが、完全に信頼性のあるデータ範囲内にあります。
– 予測モデルの線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）も視覚化されていますが、それぞれが非常に安定しているか、わずかな変化しか示していません。
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、全体的に実績が高い安定性を保っているため、予測が実績にほぼ追随していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測と実績の間に明確な相関が見て取れ、モデルが現実のデータをよく捉えていることが示されています。分布としては比較的一様で、急激な偏りは見られません。
6. **直感的洞察とビジネスへの影響**
– これは、持続可能性と自治性において高いパフォーマンスを示す新サービスであることが示唆されます。そして、予測と実績の間に大きな乖離がないため、ビジネス戦略の信頼性を高める結果となるでしょう。このように一貫した高スコアは、新サービスが市場で成功しやすい傾向を示しています。
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:
グラフを分析すると、以下の視覚的特徴と洞察が得られます：
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は全体として横ばいの傾向があります。ただし、一部の期間では若干の変動が見られます。
– 予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、すべて同様の上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの外れ値がオレンジの円で示されています。これらの外れ値は、特定の日に大きな変動があったことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データは青い点で示され、予測データは異なる色の線で表現されています。
– 灰色の範囲は予測の不確実性を示していると思われます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルによる将来のスコアは全体的に上昇傾向にありますが、実績データには周期的な変動があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間には緩やかな相関が見られ、予測が実績の延長線上にあることがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じ取るであろうことは、現状維持もしくは改善の兆しがあることです。新サービスの社会基盤や教育機会への影響を楽観視することが可能です。
– ビジネスや社会に対する影響として、予測モデルに基づく今後の改善計画を立案し、実績と照らし合わせて具体的な施策を検討することができます。
このグラフは、新サービスのパフォーマンス評価や今後の戦略策定に役立つ可能性があります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド:**
– 実績データ（青い点）は、最初の期間で0.6付近から0.8へ上昇し、その後は若干の下降と上昇を繰り返しつつ、0.7から0.9のレンジ内で変動しています。
– 予測データ（ライン）は、特にランダムフォレスト回帰がゆるやかな上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– いくつかのデータポイントは異常値として黒い円で囲まれています。これらは他のデータポイントから外れた位置にあり、予測の範囲外に位置しているようです。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績値、赤い×は予測値を示しています。
– 黒い円で囲まれた点は異常値です。
– グレーの影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:**
– 実績データは常に予測値の曲線の範囲内に収まっており、予測モデルの性能を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– データは全体として0.7から0.9の範囲に集中していますが、幾つかの異常値はそれを逸脱しています。
6. **直感的な感覚とビジネスへの影響:**
– このグラフは新サービスの共生・多様性・自由の保障に関するWEIスコアが、安定した範囲で推移していることを示しています。
– 異常値の存在は、その期間中に予期せぬ変動や問題があった可能性を示唆しています。
– ビジネスおよび社会的には、安定したトレンドが続くことは好ましいと考えられますが、異常値についてはさらなる分析と対応が必要です。これにより、サービスの改善や社会的インパクトの向上が期待できます。
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:
### グラフの分析結果
1. **トレンド**
– 全体的に、特定の時間帯において色の変化が観察されます。
– 特に、15時から17時の時間帯は色が鮮やかになる傾向があり、7月6日から7月18日にピークを迎えています。
– 19時以降、色が暗くなる傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日と7月17日において、16時の時間帯で黄色の高スコアが観察されており、急激な変動を示します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃さは、おそらくWEIスコアの強度を示しており、黄色に近づくほどスコアが高くなっていることを表しています。
– バーの密度が高い時間帯（15時から17時）は、活動が活発な時間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**
– 毎日ほぼ同様の時間帯にスコアが変動しているため、固定されたパターンが存在すると思われます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯（15時から17時）でのスコアの集中と、それに続く減少は、電力使用やサービス利用のピークタイムを示している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフを直感的に見ると、特定の時間帯でのサービス利用が顕著であるため、ビジネスはこの時間帯に対してリソースを集中させる必要があるかもしれません。
– また、7月18日以降のスコアの低下は、需要の低下や他の要因による可能性があり、さらなる分析が必要です。
このヒートマップは、新しいサービスのピーク時の利用状況を把握し、リソースの割り当てやマーケティング戦略を効率的に立てるために有用です。
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:
以下に、このヒートマップグラフから得られる洞察を説明します。
1. **トレンド**:
– 全体的に、色の変化に基づいて、セッションのスコアは日によって異なる時間に異なっています。特に、各日付における特定の時間において、スコアに明確な上昇または下降トレンドが見られます。
– 一部の時間帯（例：15時や19時）は、他に比べてスコアが高いことが多いようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日から7月7日にかけて、特に高いスコアが目立ちます（黄色の部分）。
– 逆に、同期間で深い紫の色はスコアが低いことを示しており、時間帯による極端な変化と解釈できます。
3. **各プロットや要素**:
– 色はスコアの高さを示しており、黄色が高スコア、紫が低スコアを示します。密度が濃いほど頻繁にデータが記録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**:
– 日ごとに見ると、スコアが高い時間帯が異なり、特定の日に一時的にスコアが上がる時間が存在することが分かります。時間帯によるパターンもあるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によってスコアの変動が大きいが、全体としては15時前後に高スコアが集中している傾向があります。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの影響**:
– ヒートマップの色から、特定の時間帯におけるユーザーの活動が活発であり、それによって個人のWEI平均スコアが影響を受けていることが分かります。これにより、新サービスの最適な利用時間帯を判断する手がかりとなります。
– スコアが高い時間帯に特にリソースを集中させることで、サービスの改善やユーザーエンゲージメント向上につながる可能性があります。
このグラフを通して、特定の時間帯や日におけるユーザーの行動パターンを理解し、それに基づいて新サービスの戦略を再考することがビジネスにとって有益です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 期間全体を通して、時刻別に各日のスコアが変動しています。
– 7時と15時において、スコアが高く（黄色に近い色）、これは利用やアクティビティが活発な時間帯を示している可能性があります。
– 特に2025-07-06から2025-07-17の期間で、全体的にスコアが高いトレンドが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-19からスコアが急激に低下し、2025-07-22にわたり低スコア（青色、紫色）が続いています。これは特定のイベントやシステムの変化によるものかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 色のグラデーション（紫、青、緑、黄）は、社会WEI平均スコアの強度を示しています。色が明るいほどスコアが高く、暗いほどスコアが低いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ時間帯に異なる日でスコアが一致する傾向はなく、各日ごとに異なるパターンが見えますが、週を通じた周期的な変動があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日によって異なるが、特定の、特に週末や平日に特定のパターン（例えば、週末はスコアが低いなど）が見られるかもしれません。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– スコアが高い時間帯は注目すべきアクティビティやビジネスオポチュニティの可能性を示しています。特にイベントやキャンペーンをこの時間帯に集中させることで効果が上がるかもしれません。
– 低スコアの期間（2025-07-19から07-22）は、システム改善やマーケティング戦略の見直しが必要である可能性があります。
– 社会的に重要なインフルエンスを持つ時間帯を特定し、その時間に合わせた適切なリソース配置が求められるかもしれないです。
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さまざまな「WEI」指標の相関関係を示しています。以下に、その詳細を分析します。
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示すものではありませんが、強い相関と弱い相関が視覚的にすぐに捉えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関が特に低い箇所（青色が強い部分）は、他の指標と対照的な動きをしている可能性があります。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と他の多くの指標の相関が低いです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤色が強いほど正の相関が強く、青色が強いほど負の相関が強いです。中央の白に近いほど相関が弱いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」は非常に強い正の相関があります（相関係数が0.95や0.91）。
– これは、総合的な幸福や生活満足度が個人および社会の指標全体と密接に関連していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」も強い正の相関を示しています（相関係数が0.89）。
– 逆に、「個人WEI（経済的余裕）」は、他の多くの指標と比較的低い相関を示しています。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 人々は、個人および社会レベルでの平均的な指標が総合的な評価に影響を与えることを直感的に理解するでしょう。
– 経済的余裕が他の指標と関連性が低いことは、経済的な側面が心理的、社会的要因から独立している可能性を示唆し、政策やサービスの設計において注意が必要です。
– 組織やビジネスは、相関関係の強い指標に焦点を当てて全体的な幸福度を向上させる戦略を考慮することができます。
この分析を元に、さらなる施策や調査を進めることができるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド:**
– 各WEIタイプのスコアは、その分布として箱ひげ図で示されており、時間的なトレンドは直接的に示されていません。しかし、スコアの分布比較から、相対的なパフォーマンスを推測することができます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 「社会WEI（生態系整備・持続可能性）」および「個人WEI（心理的ストレス）」には外れ値が見られ、特に後者は複数の外れ値を示しています。これは、これらのカテゴリで一部のスコアが通常範囲を逸脱することを示唆します。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味:**
– 色の違いは、各WEIタイプの視覚的な区別を強調しています。箱の範囲（四分位範囲）は、スコアの集中度を示し、ひげはデータの広がりを示します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性:**
– 異なるWEIタイプ間でのスコアのばらつきや重なりが観察されます。特に、いくつかのカテゴリ間でスコアの分散が大きく異なるため、異なる基準や測定方法がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 一部のWEIタイプ（例：「総合WEI」や「個人WEI平均」）は、比較的高いスコアを維持し、かつ安定した分布を示しています。これは、全体的な評価の安定性を示す可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響:**
– 高いスコアの分布は、良好なパフォーマンスや満足度を示唆しますが、外れ値の存在は、特定の領域での不一致や改善の余地を示すかもしれません。特に「心理的ストレス」の外れ値は、従業員のウェルビーイングや組織内のストレス管理に関する懸念を喚起する可能性があります。これは、企業が従業員支援プログラムを見直す動機づけになるかもしれません。
全体として、このグラフは新サービスの各WEIカテゴリにおけるパフォーマンスの多様性と不均一性を示しており、改善すべき領域を特定するのに役立ちます。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **Trend 部分**では、最初から中頃までは上昇傾向が見られ、後半にかけて若干の下降があります。
– 総じて、最初の上昇は比較的緩やかで、後半にわずかな下降が続いていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residual 部分**で顕著な変動が観察でき、その後再び安定しています。これは一時的な異常値や予期しないイベントの可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– **Observed 部分**では、全体的に一定のアップダウンが見られますが、大きな急変動というよりは緩やかな変化が見えます。
– **Seasonal 部分**においては、周期的な変動は小さめですが一貫して波を描いています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 観測値(Observed)は、トレンド(Trend)のスムーズな変化と季節性(Seasonal)の細かな変動に影響を受けていることがわかります。Residualで示される急激な変動は、これらとは独立した外部要因か個別のイベントの可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドの緩やかな増加に伴い、Observedデータも全体として増加傾向にありますが、季節性による一時的な下降が見られます。
6. **直感的見解と影響**
– 人々は新サービスに対して全般的に肯定的な評価をしているように見えますが、途中の急な変動は外部イベントやマーケティングの影響などを示唆する可能性があります。
– ビジネス的には、初期のポジティブなトレンドを維持しながら、急変動の要因を分析し、次の行動に活かすことでサービスの信頼性を高めることが重要です。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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この30日間の個人WEI平均スコアのSTL分解グラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. トレンド:
– **上昇トレンド**: トレンドコンポーネントを見ると、一定の時間が経過した後、明確に上昇しています。開始時点の横ばい状態から、最終的に増加へと転じていることがわかります。
2. 外れ値や急激な変動:
– **急激な増加と減少**: 特に最初の約10日間で、観測データと季節変動に急激な変化は見られませんが、中盤以降には急激な変動が見られます。特に7月13日以降の観測値と残差コンポーネントでは急激な上昇とその後の下降が顕著です。
3. 各プロットや要素:
– **観測データ**: 徐々に上昇を示し、特定の点で急激な変動があります。
– **トレンド線**: 最初は横ばいで、その後確実に上昇しています。
– **季節性コンポーネント**: 小さな振動が定期的に発生しており、おおよそ周期的なパターンが見られます。
– **残差**: 急激な外れ値の際に、一時的なスパイクを示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– **観測データと残差の関係性**: 残差のピークは観測データの急激な増減と一致しており、異常を示唆しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– データ全体としてトレンドは上昇を示していますが、周期的な変動や急激な外れ値を考慮する必要があります。
6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響:
– **成長の兆し**: 全体的に、上昇トレンドは新サービスの受け入れが進んでいることを示しており、今後の成長が期待できる兆しです。
– **変動への注意**: 中盤以降に見られる急激な変動は外部要因の影響や、キャンペーンなどの特定のイベントが関与している可能性があり、注意深く監視する必要があります。
全体として、このグラフはサービスの好調な成長とともに、特定の変動要因の管理が重要であることを示しています。
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:
このグラフは、「新サービス」カテゴリの社会WEI平均スコアを30日間の期間でSTL分解したものです。以下に各要素を分析し、洞察を提供します。
1. **トレンド**
– トレンドグラフは前半で上昇し、中盤でピークを迎えた後、後半で緩やかに下降しています。これは、最初の2週間でサービスの人気が高まり、その後需要が落ち着いた、または新サービス効果が薄れてきたことを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差グラフを見ると、特に7月5日から7月10日にかけて急激な変動があります。この期間に何か特別なイベントや外的要因が影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 観測値（Observed）は全体の動きを示しており、トレンド、季節性、残差の合成結果です。
– 季節性（Seasonal）は小さな周期的な変動を示しており、短期間での需要変動を捉えています。
– 残差（Residual）は予測できない変動部分を示し、予測モデルの外れを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドと季節性の両方が観測値に影響を与えていますが、観測値の急変動には残差の影響が大きいようです。つまり、外的要因が予測困難な変動をもたらしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節性グラフは小さな周期的な変動を示しており、トレンドの上昇・下降と連動しています。これにより、一時的な需要の変化の影響を理解できます。
6. **洞察とビジネスや社会への影響**
– 観測されたトレンドの上昇は、新サービスが一時的に注目されたことを示していますが、後半の下降から、その人気が持続しない可能性があることも示唆されます。
– トレンドの変化と残差の急変動を鑑みると、マーケティング戦略の見直しや新たな需要喚起の施策が必要かもしれません。
– 季節性からは、一時的なプロモーションや競合状況により、需要が短期的に変化することがわかります。
全体として、サービス導入当初のトレンドを捉えつつ、さらなる持続可能な成長のための戦略が必要であることが示唆されます。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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以下は、提示されたPCAの散布図から得られる視覚的な特徴と洞察です。
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。データは全方向に広がる散らばったパターンを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上の極端な位置には、いくつかのデータポイントが存在し、これらが外れ値の可能性があります。特に、第1主成分が-0.4付近、第2主成分が0.15以上や-0.2以下の点などがそれに該当するかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各ポイントは新サービスの異なる構成要素を表していると考えられ、第1、第2主成分はこれら構成要素の相対的重要性を示しています。第1主成分の方が寄与率が高いため、全体のばらつきに与える影響が大きいです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データ自体は直接的には表現されていませんが、30日間のデータに基づくため、時間経過によるパターンや変動が暗に含まれています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分には弱い相関が見られますが、特定のクラスター（特にx軸が0.1以上の部分に密集）が存在する点は注目に値します。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– データの広がりを見ると、新サービスカテゴリーの構成要素が多様であることが示唆されます。主成分分析により重要度が示されているため、特に第1主成分における高いデータポイントに焦点を当てることで、新サービスの成功を導く要因にアプローチできる可能性があります。
– また、クラスター化された部分は、特定の属性が共通しているサービス群を示す可能性があり、その特性の詳細な解析が潜在的な市場ニーズを明らかにする手がかりとなるでしょう。
この図は新サービスの理解と改善点の発見に貢献し得ます。特に、複数のクラスターを識別し、それらをターゲットとした戦略を策定することで市場での競争力が高まる可能性があります。
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。