📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下に、提示されたデータに基づき28日間（2025年7月1日から2025年7月28日まで）のWEIスコアに関する分析をご紹介します。
### 時系列推移
1. **トレンド**:
– **総合WEIスコア**：最初は0.70をわずかに下回るところから始まり、7月6日以降増加し、その後横ばい状態を維持しています。
– **個人平均と社会平均**：個人平均は総じて社会平均より低めで推移していますが、社会平均は一定の安定性を示しながらも、やや上昇傾向が伺えます。
2. **顕著な変動期間**:
– 7月6日付近の急激な上昇（例：0.87）は、異常値として確認されています。これに続く日々はスコアが一定の高水準を維持します。
### 異常値
– **7月6日と7月7日における急激な高スコア（例：0.87）**：
– 急激な上昇は、特定のイベントやニュース、社会的な変化が個人や社会全体の満足度や幸福感に影響を与えた可能性が考えられます。
– **低スコア（例：7月23日の0.62）**：
– 社会的または個人的要因によるネガティブな影響、（例：経済状況の悪化や個人の健康上の問題）として考えられます。
### STL分解
1. **季節性**：
– ショートタームでの変動よりも、比較的安定したパターンが示唆しています。
2. **トレンド**：
– 長期的に見ると、総合WEIスコアは7月の中旬から後半にかけて撤退傾向にあるが、ある程度の安定領域を維持しています。
3. **残差**：
– 見えない未説明の変動要因が存在する可能性が示される。
### 相関
– **相関ヒートマップ**:
– 提示されていませんが、こうした分析により、例えば「経済的余裕」と「社会インフラストラクチャ」が強い相関を持つことが分かる可能性がある。
### データ分布（箱ひげ図）
– スコアのばらつきは主に中程度で、安全で多様な個人の満足度や社会構造が反映されています。
– 分布の端にあるアウトライア（例：非常に高いスコア）は、特定の社会イベントに起因しているかもしれません。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率（0.69）**から、多くの変動は第一主成分によって説明されていることが分かります。
– **強い影響**：この要因は、おそらく経済的安定性または心理的ストレスの変動に関連している可能性があります。
### 今後の考察
– **エベントモニタリングを強化**して、急激な変動を引き起こす社会的、経済的要因を特定することが次のステップとなります。
– 複数指標の相関分析を活用し、特定分野においてのストラテジー調整やプレゼンテーションに役立つデータの可視化を進めていくことが重要です。
本分析をもとに、異常値の背景に存在する根本原因の掘り下げや、それに基づいた戦略展開が期待されます。
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:
以下は、提供されたグラフからの分析のポイントです。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は概ね横ばいで、期間中の変動はそれほど大きくありません。
– 予測データ（紫とシアンの線）は、ランダムフォレスト回帰では緩やかな下降傾向を示しています。この傾向が続く場合、WEIスコアが減少する可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で囲まれたデータは外れ値として示され、期間中にいくつか見られます。これらは異常値として扱う必要がありますが、全体のトレンドに大きな影響を与えていないようです。
3. **要素の意味**:
– 青い点は実際の実績データで、赤い「X」は予測を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示し、実績データは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**:
– 実績データと予測データは大きな乖離はなく、ほぼ予測の範囲内に実績があります。
– 線形回帰および決定木回帰の予測は、実績に非常に近い推移を示していますが、ランダムフォレスト回帰は異なる下降傾向を示します。
5. **相関関係や分布**:
– データは比較的均一に分布しており、特定の傾向に強く偏ってはいません。
– 不確かさの範囲内で実績データが動いているため、新たな要因が加わらない限り、予測通りの動きをする可能性が高いです。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– サービスの安定性が保たれているように見え、今後の信頼性の指標として利用できそうです。
– ただし、緩やかな下降傾向が見られるため、将来的なサービスの改善や新たな戦略の導入を検討することが望ましいです。
このような分析を基に、次のアクションプランや戦略の策定に役立てることができます。
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:
1. **トレンド**:
– 最初の20日間では、WEIスコアは横ばいもしくは微妙に下降傾向にあります。
– その後、予測が始まる2025年8月1日以降に、予測された傾向は一貫して下降しています（特にランダムフォレスト回帰）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示された外れ値がいくつか存在し、特に期間の初期と中盤に見られます。これらは何らかの異常や予期しないイベントがあったことを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績のWEIスコアを示し、赤いXが予測AIによる予測を示します。
– 灰色のバンドは予測の不確かさの範囲を示します。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の三種の予測モデルがそれぞれの色で描かれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各種予測データの間に多少の差異があり、特に予測の不確実性が高い部分があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データにおいて、安定したパターンが見られ、日々の変動はあるものの大きな上下動はありません。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 予測データの下降傾向は、ビジネスにおけるパフォーマンス低下の予兆を示唆している可能性があります。
– 外れ値の発生や急激な変動は、新サービスのリリースや市場の変化など、特別なイベントにより引き起こされる可能性があり、これに対する対策が必要でしょう。
– 特にランダムフォレスト回帰の予測が下降トレンドを示しているのは警戒が必要で、リソースの配分や戦略の見直しが求められるかもしれません。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは最初の期間において、WEIスコアがやや上昇する傾向が見られ、その後横ばいから若干の下降傾向に変わっています。しかし全体的に大きなトレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データポイントに外れ値がいくつか観察されます。特に初期と中盤あたりに異常値が目立ちます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績データを表しており、じわじわとした変動が見られます。
– 黒い丸で囲まれているプロットは外れ値としての異常値を示しており、異なる動向を示していることを反映しています。
– ピンク、シアン、紫の線はそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しており、予測の不確実性も加味されています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データは全体的に近い値を示していますが、予測モデルによる差異も微妙に見られます。特にランダムフォレスト回帰が下降傾向を強く示す一方、線形回帰と決定木回帰はほぼ横ばいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は比較的一定しているため、外れ値を除けば大きな変動は少ないです。予測モデルがこれを捕捉している様子がわかります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 使用されているモデルの予測では、将来的なWEIスコアの推移に関し、やや保守的または安定した見通しをしています。ランダムフォレストは下降予測をしているため、この予測に基づくと、新サービスの成功には注意が必要かもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、WEIスコアがサービスの持続可能性や顧客満足度を評価する指標の一つであるならば、継続的な評価と改善策が求められるかと思います。予測モデルを活用し、先を見据えた戦略を立てることが有効です。
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:
このグラフについて以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績スコア（青い点）は全体的に横ばいで、急激な上昇や下降は見られません。
– 予測値（決定木回帰・ランダムフォレスト回帰）は今後もやや横ばいから緩やかな変動を示しており、特に決定木回帰は上昇、ランダムフォレスト回帰は緩やかに下降しています。
2. **外れ値**:
– いくつかの外れ値が円で強調されており、特にWEIスコアが0.6を下回る地点が目立ちます。
– これらの外れ値は経済的余裕の特異な変動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**:
– 青い点が実績、赤い×が予測値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、xAI/3σに基づくものです。
– 線形回帰は一定、決定木回帰はわずかに上昇、ランダムフォレスト回帰は緩やかに下降を示します。
4. **時系列データの関係性**:
– 実際のスコアと予測値の間に大きなギャップは見られず、予測モデルは実績を比較的良く捕捉しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績スコアは0.7から0.9の範囲に密集しており、予測モデルとある程度一致しています。
– 予測モデル間では異なる傾向が見られますが、全体のスコア範囲内で変動しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績が予測の範囲内に収まっているため、現状の経済的余裕は安定していると感じられます。
– 予測は個人の経済的余裕が今後も大きく変動しないことを示唆しており、新サービスの安定性が期待できます。
– ビジネスや社会への影響として、予測通りの安定した経済状況が維持されれば、新サービスが計画通りに展開できる可能性が高いでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青色の点）は概ね0.6から0.9の範囲に集中しています。
– 予測トレンドライン（緑、青、水色の線）は緩やかに下降しています。これは、健康状態スコアが今後若干低下する可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 円で囲まれた異常値がいくつか見られます。これらは予測とのズレが大きいポイントで、何らかの特異な要因があるかも知れません。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績（青い点）に対応する予測（赤い×印）と、その上下に不確かさの範囲が示されています。
– 不確かさの範囲は比較的一定で、モデルの信頼性が安定し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**
– 実績と各モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）間でのデータの一致度がわかります。モデル間の予測に大きな差異はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはある一定の範囲内でばらついていますが、予測データはより密に集まっており、モデルがデータの傾向を安定して捕らえていることが示唆されます。
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**
– 健康状態スコアがそろそろ下降していくという予測に基づき、効果的な介入や改善策を実施することが重要です。特に、現在では異常値として出現する特異値に対してなぜ発生しているのかを調査し、対応策を講じる必要があります。
– また、予測範囲が安定しているため、今後の健康状態管理において安心感を持てるでしょう。
このグラフは健康状態の予測を効果的に行い、介入策や計画策定に重要なインサイトを提供します。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの初めから中盤にかけて、スコアは0.6から0.8の範囲で若干の上下があるものの、全体としては比較的安定しています。
– 後半に入るとスコアはやや低下し、0.6を中心に推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの後半で、いくつかのデータポイントが異常値としてマークされています。これらの点は、他のデータから外れた値を示しており、心理的ストレスの急激な変動を示唆します。
3. **各プロットや要素**:
– **青い点**は実績値を表しており、個人の心理的ストレスの実際の測定結果を示します。
– **赤い×印**は予測値を示しています。
– **灰色の範囲**は予測の不確かさの範囲を示しており、この範囲内での値の変動が予想されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績のデータと予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の関係を見ると、実績データが予測範囲の中に収まっていることが多いです。しかし、外れ値は予測範囲を超えています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは若干の変動はあるものの、比較的一定の範囲内で収まっています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 実績データの変動が少ないことから、個人の心理的ストレスは短期間で大きく変化しない場合が多いことが示唆されます。しかし、外れ値が示す急激な変動は、特定の出来事や状況が心理的ストレスに大きな影響を与える可能性を示しています。
– ビジネスにおいては、外れ値のタイミングや原因を特定することで、ストレスを軽減するための対策を講じることが可能です。社会的には、ストレス管理やメンタルヘルスへの関心が高まる可能性があります。
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:
以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは2025年7月1日から2025年7月22日まで、概ね横ばい状態を維持しています。
– その後、スコアが緩やかに下降する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上に異常値として囲まれている点がいくつか見られます。これらはスコアの中で他と大きく異なるデータポイントです。
– 特に期間後半にかけての急なスコアの変動が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 青の点は実績（実績AI）を示しており、個々の日付における実際のWEIスコアを表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰に基づく予測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**:
– 実績データと予測データが共存していますが、トレンドを見ると実績が繰り返し異常値を示す中、予測は後半で緩やかに下降すると見込まれています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は比較的広範囲に広がっており、異常値も随所に見られます。
– 実績スコアが安定せず予測不確かさも広い範囲を示しています。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアの不安定さと異常値の多さは、新サービスの自由度と自治が定まっていないことを示唆します。これはサービス受益者の混乱を生む可能性があります。
– 商業的には、サービス提供における一貫性の欠如や予測信頼性の低さを指摘しているため、改善が必要です。
– 社会的には、サービスの信頼性向上によって利用者の安心感と満足度を高めることが推奨されます。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **上昇・下降**: グラフの初期段階では、0.7から0.9の範囲で比較的一貫した高いスコアを維持していますが、中盤以降、大きな下降傾向が見られ、最終的には0.4付近にまでスコアが低下しています。
– **周期性**: 目立った周期性は見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: いくつかのプロットが大きな黒い縁取りで示されており、これらは外れ値として認識されています。
– **急激な変動**: 特に中盤以降のスコアの急激な下降が特徴的です。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績**: 青いプロットは実績データを示し、全体として一貫性があるものの、途中で低下しています。
– **予測**: 様々な回帰手法が用いられており、線形回帰は安定したスコアを予測、決定木回帰も同様に安定を示していますが、ランダムフォレスト回帰は下降を予測しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **予測手法の違い**: 決定木と線形回帰は予測が比較的安定している中、ランダムフォレストは実績の下降に近い予測を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績とランダムフォレストの予測との間に多少の相関が見られる可能性がありますが、線形および決定木との関連は弱そうです。
### 6. 洞察
– **直感的な理解**: 初期の好調な状況から急速にパフォーマンスが低下している様子が伝わり、何らかの介入や改善策が必要であることが示唆されています。
– **ビジネスや社会への影響**: 初期の成功が持続できていないため、もしこれはサービスや製品に対する指標である場合は、信頼性や品質への再評価が必要です。予測が異なる手法に依存していることから、分析手法の再検討も行うべきです。
全体として、予測の多様性を活かして、適切な対策を講じることが重要です。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のプロット）はおおむね横ばいですが、若干の変動があります。
– 予測では、線形回帰と決定木回帰は横ばい、ランダムフォレスト回帰は緩やかな下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で囲まれたプロットで示されており、少数の大きな外れ値が見られます。
– 赤い「×」印が予測値を示し、実績と予測にいくらかの乖離があることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績値を表し、予測値との比較が可能です。
– グレー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**:
– 実績と各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、実績値を基準としてどの程度予測が正確かを評価するために使われています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには一定のばらつきが見られますが、大部分は高いスコアを維持しています。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**:
– 高いスコアは持続可能性と自治性が評価されていることを示唆しています。ビジネスにおいては、持続可能なサービスの展開が効果を上げていると考えられます。
– しかし、一部の外れ値や予測と実績の乖離は、改善の機会を示しており、プロセスやサービスの評価方法の見直しが必要かもしれません。
この分析を基に、持続可能性の向上や予測精度の改善に役立つ具体的な施策を検討することが望ましいでしょう。
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:
以下の点に基づいてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績AIデータ（青いプロット）は、全体として横ばいで安定しているように見えます。しかし、長期的には少し下降する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内に、他のデータポイントから外れている異常値（黒い丸で囲まれたデータポイント）がいくつかあります。特にWEIスコアが0.6近辺で最低を記録している箇所があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際の実績値を示しています。
– 赤いバツ印は予測されたデータポイントを示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3種類の予測ラインあり）。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、少し広がっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各種予測方法によるスコアは、全て実績値の変動をある程度追随していますが、予測精度に多少のばらつきがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値間には高い相関があると推測されますが、いくつかの外れ値や時折生じる急な変動により、予測が難しい部分もあるようです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 全体的に安定した運用が行われているように見えますが、一部の異常な変動が問題になる可能性があります。
– この安定性は、新サービスの社会基盤や教育機会の改善に寄与するでしょう。
– 外れ値は潜在的な改善ポイントを示唆しており、これに対処することでさらなるサービス品質向上が期待できます。
全体的に、この種の分析はサービスの品質管理や予測モデルの精度向上に直接役立つ情報を提供するでしょう。予測の不確実性の範囲を考慮し、改善を重ねていくことでより信頼性の高いサービス提供が可能となると考えられます。
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**
– 初期の段階でスコアが0.8以上の高値で推移していますが、時間が経つにつれてやや低下し、0.6付近で安定しています。
– 予測データ（線形回帰とランダムフォレスト回帰）では、一般的に今後やや減少傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの中盤に少数のスコアが急激に低下している点があります。これらは外れ値として認識される可能性があり、ビジネス上又は社会的な現象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AIのスコアを示しており、パフォーマンスの実態を表しています。
– 紫色の線は未来の予測を表し、モデルの予測結果を示しています。
– 黒い円は外れ値を示しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさの範囲を示しており、予測のばらつきを表しています。
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比較では、実績が予測の範囲内に収まっていることが多いですが、一部外れた点もあり、予測の精度を考察する余地があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の方向性や周期性は見られず、データは全般的に水平に近い点を示しています。
– 一部急な下降があるため、その周辺が注意点です。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから、当該サービスの社会的インパクトが非常に高く評価されていたが、やや軟化していることが読み取れます。
– ビジネスや社会に対して、スコアの低下はサービス改善の必要性を示唆しており、特に急激な変動があるため、根本原因を特定し、適切な対策を講じることが求められます。
– また、多様性や共生に対する配慮が一時的に不足している可能性があり、それに対する社会的な反応を見て取ることができます。
このデータを基に、今後の施策やサービスの改善が求められるでしょう。具体的な対応策や戦略を立てるためには、更なる詳細分析が必要です。
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:
以下の点について分析を行います。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化から、期間の前半において全体的にスコアが高く、後半に向けてやや低下している傾向があります。
– 時間帯別で見ると、16時から23時台に特に活動が集中しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日から11日、16日、18日など、特定の日に特定の時間帯で急激にスコアが増減しているのが見られます。これは外れ値として注目すべきです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの強度を示しており、黄色や黄緑が高スコア、青紫系が低スコアを示しています。
– 時間帯ごとの色の分布を見ることで、どの時間帯が特に影響を受けているかを把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データには顕著な周期性は見られず、不規則にピークが発生しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（16時〜23時）が他の時間帯よりも一般的にスコアが高い傾向があります。
– 日ごとのスコアの分布には一貫性がないため、突発的な要因や日による変動が大きいです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– ビジネス面では、特定の時間帯（16時〜23時）に新サービスの使用が集中していることから、この時間帯にターゲットを絞った施策が有効かもしれません。
– 突発的なスコアの上昇や低下が見られるため、外部イベントやマーケティングキャンペーンの影響を受けている可能性があります。
– 社会的には、スコアが高い時間帯にはユーザーが活発であるため、この時間帯の顧客体験を向上させる施策が重要です。
このヒートマップから得られる洞察に基づいて、さらなる分析や対応策を考慮することが重要です。
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:
このヒートマップは、新サービスカテゴリの個人WEI平均スコアを時系列で示しています。以下に視覚的特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 特定の時間帯（15～18時と23時）にデータが頻繁に記録されています。
– 序盤（7月1日～13日）と後半（7月23日以降）で色が大きく変化し、スコアの顕著な変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日15時、7月18日16時、7月22日23時などで黄色が観察され、急激なスコア上昇を示しています。
– 特に7月22日以降の18時以降に濃い紫色が見られ、スコアが大幅に低下しています。
3. **要素の意味**:
– 色の変化（紫から黄色）はスコアの変動を示し、明るい色ほどスコアが高いことを表しています。
– 継続的に観察される時間帯があることから、特定の時間でサービスが顧客に対してアクティブである可能性が示されています。
4. **時系列データの関係性**:
– 時間帯によるスコア変動が明瞭で、特に15～18時と23時台での変動が目立ちます。
– 初旬、中旬、下旬でスコアの傾向に変化があるように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯による特徴的なスコア分布があり、サービスの使用量や満足度が時間帯によって異なる可能性があります。
6. **直感的な見解と影響**:
– 見る人は、特定の日時でサービスの質や使用状況に変化があると感じるでしょう。
– ビジネス的には、特定の時間帯の顧客体験を改善する機会があり、また、スコアが急上昇している日時の成功要因を特定することで他の時間帯にもその戦略を適用できるかもしれません。
– 社会的には、時間帯や日ごとに顧客の関心がどのように変化するかを理解する助けになり、マーケティングやサービス提供の改善に役立てることができます。
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:
分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**
– ヒートマップの色の変化を見ると、初期の日付（7月1日から6日）は緑色から徐々に黄色に移行し、高いスコアを示しています。月の中頃（7月12日以降）はスコアが緑色に戻り、その後青から紫への変化でスコアが低くなっていることが示されています。このように一定の周期性は見られない。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日や7月13日には一時的にスコアが非常に高く（黄色）なっていることが分かります。対照的に、7月23日以降、スコアが急激に低くなる（紫色）部分があります。
3. **各プロットや要素**
– 色のグラデーションはスコアの強度を示しており、黄色に近いほど高スコア、青から紫に近づくほど低スコアを示します。特に23時や16時の時間帯に高いスコアが連続して見られる。
4. **データの関係性**
– 時間帯ごとのスコアの変化から、特定の時間帯（特に日中の時間帯）に高いスコアが集中する傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間的にスコアが高い時間帯がいくつか存在し、その後急激にスコアが下がる日もあることが相関として見受けられます。
6. **社会やビジネスへの影響**
– サービスの利用が特定の時間帯や日に集中していることを示唆しており、これはキャンペーンやイベントが実施された可能性があります。急激なスコアの低下はサービスの向上や改善の余地を示しており、新サービスの認知度向上や利用促進のための別のアプローチが必要かもしれません。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは時間の変化を示さず、相関性を表示するものであるため、時間的なトレンドは直接表現されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済的余裕）」の相関係数が他の項目と比べて全般的に低く、特に「総合WEI」とは0.24と小さな値を示しています。これは外れ値と見なせるでしょう。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色が濃い赤に近いほど正の強い相関を示し、青に近いほど負の相関を示しています。白に近い色は相関が低いことを示ています。
4. **複数の項目の関係性**
– 多くの項目が総合WEIと強い正の相関を持っており、特に「個人WEI平均」と「社会WEI平均」は0.96と0.96で非常に高い結びつきを持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一般的に、個人と社会のWEI項目内では比較的強い相関が見られ、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（自由度と自治）」の相関（0.71）はそれを示しています。
– 一方で「個人WEI（経済的余裕）」は他の項目と低い相関を持っています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 経済的な側面が他の要素と独立していることから、個人が感じる「経済的余裕」が他の幸福指標と一貫して結びついていない可能性があります。これは、経済的な支援や教育が個人の他の幸福要因に与える影響が限定的であることを示唆しています。
– 「個人」と「社会」のWEI平均が強い相関を持っていることから、個人の幸福が社会的な要素と密接に関連していることが示されています。
このヒートマップを分析することで、新たなサービス開発や政策立案時に重点を置くべきポイントとして、特定のWEI項目の関連性を理解するのに役立ちます。特に、経済的な要因が他の指標から独立している可能性は、経済支援策が他の幸福増進策と連携していない場合にどのように影響を及ぼすかを考慮する必要があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 各WEIタイプの箱ひげ図が示しているのは、30日間における各タイプのWEIスコアの分布です。トレンドについては直接は示されていませんが、位置と広がりで評価できます。
2. **外れ値と急激な変動**
– 特に「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」に外れ値が見えます。これはこのタイプのスコアが一定の範囲外に大きく変動していることを示しており、特異なケースが存在することを示唆しています。
3. **プロットの要素**
– 色分けされた棒それぞれが異なるWEIタイプを表しています。
– 箱の中央線は中央値、箱の上端と下端は第1四分位数と第3四分位数を示しています。
– 箱の外の”ひげ”はデータの範囲を示し、外れ値は個別にプロットされています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 複数の要素間で直接的な時系列の関係を示すわけではありませんが、異なるWEIスコアの比較を通じて各タイプの健全性や課題を相対的に見ることが可能です。
5. **相関関係と分布の特徴**
– 個別WEI（自由庇護と自治生）や社会WEI（生態系整備、解禁機会）は中央値が比較的高く、分布も集中しているため、これらのスコアは安定していることを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 「持続可能性と自治生」などは高いスコアを維持しており、これらの要素が強みと捉えられる可能性があります。これは、関連するサービスや製品が比較的良好に機能していることを示唆しています。
– 外れ値が見られる領域は注意が必要で、特に「共生、多様性、自由の保障」に関しては、サービスの改善や新たな施策が必要かもしれません。
### 結論
この箱ひげ図を通じて、新サービスの各カテゴリがどのように評価されているか、またどの領域に問題や強みがあるかを把握することができます。これは、今後のサービス改善やリソース配分に役立つ情報を提供するものと考えられます。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– トレンドのプロットは、全体的な上昇から始まり、中旬から下降に転じています。
– 新サービスに対する関心や使用が徐々に減少していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– Observeredプロットで特に目立った外れ値は見られませんが、急激な上昇および下降が数回見られます。
– ７月中旬と月末に小さなピークとボトムが観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– Observed: 総合的な観測値を示しており、7月初旬から中旬にかけてピークがあります。
– Trend: 全体的な長期的傾向を表し、最初の上昇傾向から次第に下降しています。
– Seasonal: 季節性を示し、約1週間ごとのサイクルがあるように見えます。
– Residual: 残差を表し、モデルがキャプチャしきれない変動を示しています。中旬の急激な変動の後、再び安定し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**
– トレンドとSeasonalの影響を受けた観測値（Observed）は、周期的な変動と長期的傾向の両方が寄与していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– Seasonalの小さな波が短期的な変動を引き起こしており、それが観測値に影響しています。Residualsは、これらの要素では説明できない短期的な変動部分に関するものです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間がこのグラフを見た場合、新サービスが初期には多くの関心を引いたものの、その人気は減少しつつあり、周期的な影響が見られると直感するでしょう。
– ビジネスへの影響としては、サービスの成長が期待されたほど長続きしていないということで、新たなマーケティング戦略やアップデートが必要かもしれません。
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:
以下のSTL分解グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 上部のトレンドグラフでは、開始からしばらくは緩やかな上昇が見られるものの、中間地点を過ぎたあたりから下降に転じています。この期間全体としては、全体的な下降傾向が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最上部のObservedグラフにおいて、7月中旬から後半にかけて急な下落が見られます。急激な変動は、特に7月20日付近での低下が顕著です。
– Residualグラフにおいても同様に、この期間に大きな変動が確認できます。
3. **プロットや要素の意味**:
– Observedプロットは全体の動向を示しており、その動きが主にトレンドとSeasonalで構成されています。
– Seasonalは周期的な変動を表しており、1ヶ月以内にいくつかの波があります。最大の変動は期間中盤に見られます。
– ResidualはトレンドとSeasonalに説明されない変動を示しており、これが急激に変化することで外部ショックの可能性が示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– Observedはトレンド、Seasonal、Residualの合成で成り立っており、それぞれが独立しているわけではありません。トレンドが下降していることが全体のObservedの下降に寄与していることが明らかです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– Trendが上昇から下降に転じることがObservedの下降にダイレクトに影響を与えています。短期的な変動（Residual）も、その変動がObservatoryに影響する重要な要素としています。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 人間の直感としては、7月20日付近の急落が最も注目され、何らかの市場やサービスでの変動、顧客の行動変化が推測されます。
– ビジネスへの影響としては、下降トレンドが続く場合、サービスの質や需要見直しが必要になる可能性があります。
– 短期の波動（Seasonal）の存在は、特定の週または日での需要変動を的確に捉え、マーケティングやサービス提供の戦略調整に役立てることができるでしょう。
このグラフから得られる洞察に基づいて、戦略改善の方向性を検討することが重要となります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– **観察されるトレンド**: 全体として、初めは上昇傾向にあり、その後減少傾向が見られます。この傾向は、最初の15日間でピークに達し、その後下降しています。
– **トレンド成分**: 徐々に上昇し、その後減少する明確な傾向が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **観測値**: 中間に急激な上昇と減少の波が見られます。
– **残差**: 特定の日付での急激な変動が観測され、これは標準的なパターンからの逸脱を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed（観測値）**: WEIの実際の測定値を示しています。
– **Trend（トレンド）**: 長期的な変動パターンを示しています。
– **Seasonal（季節成分）**: 定期的な周期性を示しており、小さな振幅で変動しています。
– **Residual（残差）**: トレンドと季節性を取り除いた後のランダム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、季節性、残差の組み合わせにより観察されたデータが形成されており、それぞれが異なる要因（例えば、長期的な需要、季節的な需要、ランダムな変動）を表しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドの上昇と下降に対応する形で観測値も変動しているため、明確な相関関係が見られます。
– 季節成分は周期的な波を示しており、特定の周期ごとに繰り返されるパターンがあることが示唆されています。
6. **ビジネスや社会への影響の洞察**
– **ビジネスへの影響**: 新サービスの評価が一時的に上昇した後、低下していることから、マーケティング戦略や顧客満足度の改善が必要かもしれません。
– **社会的インサイト**: サービスへの関心が初期には高まったが、持続性がないことが明らかであり、持続的な価値提供が求められます。
全体として、このグラフから得られる直感的な理解として、新サービスの評価には短期的な変動と季節的な要因が影響を与えており、トレンドをより安定させるための戦略的介入が重要となるでしょう。
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:
以下は、グラフから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフは散布図として描かれており、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。
– データは主に第1主成分軸（寄与率: 0.69）に沿って広がっていることが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第2主成分軸（寄与率: 0.08）の0.15を超える部分にいくつかの外れ値が見え、これらは他のデータ点とは異なる動きを示しています。
– 第1主成分の0.3以上や-0.3以下のエリアも注目すべきで、多くは分布の主流から外れています。
3. **要素の意味**:
– 各データ点は、WEIの新サービスカテゴリに関連した観察結果であり、2つの主成分によって分解されています。
– 第1主成分は寄与率が高いため、データの分散における主要な要因を示していると考えられます。
4. **データ間の関係性**:
– 各データ点は相互にバラバラですが、第1主成分の方向に沿ったパターンが見え、これはある種の一貫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**:
– 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、第1主成分の影響が全体の変動に大きいことがうかがえます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– このグラフを基に、新サービスの構成要素は多様な要因の影響を受けることが直感的に伝わります。
– 主要なパターンや外れ値を把握することで、サービスの改善点や新たな展開の可能性を探ることができます。
– 第1主成分の寄与率が高いため、その要因を深く理解することでビジネス戦略の向上が期待できます。
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。