📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析を行うにあたり、以下のような考察が可能です。
### 時系列推移とトレンド分析
– **総合WEIスコア**は0.65から0.9の範囲で変動しており、全体的に上昇トレンドを示していますが、2025年7月上旬から中旬にかけて変動が激しい部分が見受けられます。特に7月5日から6日にかけては急激な増加（0.69375から0.87）があります。この期間中の通常とは異なる高いスコアはデータ異常や外部イベントの影響が考えられます。
– **個人WEIおよび社会WEI**のスコアは、それぞれのリストごとに掲載されているリード値からも伺える通り、一定の周期性を持ちつつも大きく分散しています。個人WEIが特に0.78から0.85の範囲で堅調に推移し、社会WEIのスコアは特に高い値を示しています (最高で0.95)。
### 異常値とその背景
– 特定の日付、例えば7月6日と23日に観測されたスコアは、異常値として記録されています。これらの日付における急激なスコアの変動は、新たな政策や社会制度の変更、またはデータの記測エラーの可能性があります。
– 7月6日には全体的に各カテゴリのスコアが上昇しており、特に「持続可能性と自治性」が0.92に上昇しています。これは一時的な政府の推進政策や社会的意識の高まりと関連するかもしれません。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– 高頻度の日内変動が見られ、短期的な数値の変動が主に7月初旬から中旬にかけて現れています。
– 残差成分は、ランダムな外部要因の影響を強く受ける可能性があり、対応する具体的な施策やイベントを洗い出す必要があります。
### 項目間の相関性
– 個別要因間の相関からは、**経済的余裕**と**社会基盤・教育機会**が特に強く関連していると予測されます。
– 高い寄与率を示す「公平性・公正さ」や「持続可能性と自治性」は、社会の全体的な評価向上に寄与している可能性があります（相関が強く、互いに上昇を促している）。
### データ分布と箱ひげ図結果
– 各WEIスコアの分布において、中央値が0.7前後であることから、全体的には中程度の評価に集中していることがわかります。
– 外れ値が混在しているため、個々の要素がデータの極端な値に敏感である可能性が示唆されます。
### 主成分分析 (PCA)
– **PC1**の寄与率が高いため、意思決定で全体的なトレンドに最も影響を与える要因を理解する上で最も重要な成分になります。
– 分析により、価値観の変化や社会的関心事項の重点化が、WEIの大部分の変動に影響を与えていると考えられます。
まとめとして、全体的にこのデータは7月の何らかの外部要因（政策変更や社会イベント、技術の導入など）の影響を強く受けている可能性があることが示唆されます。さらなる詳細分析と時局的情報の統合が、より徹底した理解に不可欠です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実データ**（青い点）は、評価期間の開始時点で比較的一貫性のあるパターンを示していますが、全体的には大きな変動は見られません。
– 時間の経過とともに、前年のデータ（緑色の点）は若干の上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点の中に黒丸でハイライトされた外れ値があります。これは異常値を示しており、特定の期間で異常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**
– **青の実績データ**：実際のWEIスコアを示しています。
– **緑の昨年データ**：昨年のスコアの分布を示し、今年との比較を可能にします。
– **予測値（ピンク、ライトブルー、紫）**：異なるアルゴリズムを用いた予測モデルの結果を示しており、ランダムフォレストや線形回帰、決定木回帰が含まれます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実データと昨年のデータの関係を見ると、今年のデータは昨年よりもやや低く、安定している傾向があります。予測データはこれらの傾向に基づいて構成されており、異なるモデルが異なる予測を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実データはランダム性があり、予測結果との整合性はモデルによって異なります。線形回帰やランダムフォレストによって示される予測範囲は幅広く、モデル間の相関性は限定的です。
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要素として、データが全体的に安定していることが見受けられます。特に外れ値が少なく、大きな変動がないため、新サービスの成功はある程度予測可能です。
– ビジネス面では、予測モデルの精度向上が課題となる可能性があります。それぞれのモデルが異なる結果を示しているため、どのモデルが最も信頼できるかを見極めることが重要となります。また、異常値に対する対応策も考慮されるべきです。
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:
以下の分析をご提供いたします。
1. **トレンド**:
– 初期の実績（青点）は全体として0.6から0.8の間で推移していますが、特に大きな上昇や下降トレンドは見られません。
– グラフの後半にある前年データ（緑点）は、全体的にやや上昇傾向が見られるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績点の中には、他よりも離れている点があります。これらが異常値とされていますが、それらは全体のパターンに大きく影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の実績（過去の実績AI）は、直感的に現況を示しており、その範囲は±3σで示されています。
– 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）の結果が、未来の予測を試みています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データ間には比較要因が示され、実績値の現在の動向と前年のデータを比較しているように見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データに大きなばらつきは見られないものの、データは密集しており、一貫性のある動きを示していることが伺えます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– グラフを見る限り、現在のサービスの安定性と過去に比べての成長が感じられます。異常値とされるデータもあるため、システムの精度向上やサービス改善につなげていくことが期待されます。
– AI予測モデルを用いた予測は、今後の計画策定や戦略に役立つ可能性があります。たとえば、線形回帰やランダムフォレスト回帰を比較することにより、どのモデルがより信頼性のある結果を提供するか判断する助けとなるでしょう。
このグラフから、データの初期段階における安定性と適切な予測手法の選択が重要であることが示唆されます。
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:
以下に、このグラフに関する詳細な分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 左側には、過去の実績データ（青のプロット）が集中しており、ほぼ一定の範囲（約0.6から1.0）に分布しています。この期間では、明確な上昇や下降の傾向は見えず、横ばい傾向にあります。
– 予測データ（線付きのプロット）は、実績データを元に外挿されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ内には異常値（黒い縁のサークル）がいくつか存在しますが、全体の傾向に対する影響は少ないようです。
– また、予測の信頼範囲の外に出るデータポイントは見受けられません。
3. **要素の意味**:
– 青の点は実際のデータを示し、データの固まりからコンスタントな傾向がわかります。
– 緑の点は過去のデータ（比較用）で、将来の予測エラーを考える上での基準となります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは時系列で並べられているが、予測や過去のデータとの関係を特定するのが難しいセットアップになっています。予測モデルは明確なトレンドを示していない（横ばい）データに基づいているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データ内での相関関係は見えにくく、かなり一様に分布しています。分布範囲は狭い範囲に集中しています。
6. **人間の直感やビジネス・社会への影響**:
– 人間の直感からすると、このデータは新サービスが短期間で急速に変動することはなく、少なくとも現状では安定していると感じられるでしょう。
– ビジネスへの影響としては、予測に大きな変動がないことから、現在のサービスの安定性に自信を持てる一方で、成長の可能性を模索する必要があります。
– パフォーマンスが一定であることはマーケティングや改善戦略の再評価を促すかもしれません。特に、気づけていない成長機会や市場の変化に対する柔軟な対応が求められるでしょう。
以上で、グラフの視覚的特徴とそこから得られるビジネスや社会への影響に関する洞察を説明しました。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青色プロット）は7月から9月まで横ばいの状態にありますが、各期間で異なる予測手法が表示されています。全体としては安定的な動きで非常に大きな変動は見当たりません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として識別されたデータ（黒い縁取りのプロット）は少数ありますが、全体的な影響には大きくないようです。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データを示します。異常値として識別されるプロットは黒で強調されています。
– 緑色のプロットは前年データで、ある程度の群れをなしながら密に集まっています。過去の実績を参照にした分析がされたことがわかります。
– 予測の範囲や予測値は、線で示されており、それぞれ異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使われています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在の実績と前年の実績が比較されており、前年データは横ばいの傾向を示しています。
– 予測が行われている部分を見ると、未来の動きに対する不確実性が可視化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データの位置関係から類似性を推察できますが、予測時点ではデータが離れ始めている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフからは、個人の経済的余裕に大きな変動がないことがわかります。
– 各予測手法が示す未来の動きについて、それぞれのモデルが異なる範囲を示しているため、意思決定に際してはモデル選択が重要となる可能性があります。
– ビジネスや社会においては、新サービスの展開にあたり、予測モデルの精度および将来の市場の動きに関する動向を注意深く観察することが求められます。
この分析から、新しいサービスの提供方法や投資決定に関して慎重かつ戦略的なアプローチが必要であることが示唆されています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフは360日間のデータをカバーしており、最初の部分では緑色のデータが密集していますが、その後の青いプロットは一定の範囲で横ばいの推移を示しています。
– 全体として、個人WEIスコアの劇的な変動はなく、比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で示されたプロットは「異常値」を示しており、青い実績データではいくつかの外れ値が見られます。
– 急激な変動は特に見られない、安定したデータセットです。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績AIによるスコア、緑は前年同時期のデータを示しています。
– 赤いバツ印は予測スコアで、緑のスコアと比較することで予測の正確性を推測できます。
– グレーの背景は予測の不確かさを示し、±3σの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青い実績データと緑色の前年データには相関が見られ、前年の健康状態が一定の指標として機能している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データの間には類似のパターンが見られ、WEIスコアの予測がある程度可能であることを示唆しています。
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に関する追加情報が提供されていますが、特に決定木回帰が実績に近いように見えます。
6. **人間の直感と社会への影響**
– グラフからは健康状態が比較的安定していることが感じ取れ、サービスの利用者に安心感を与える可能性があります。
– ビジネス面では、健康状態管理サービスの信頼性が高まるため、顧客基盤の拡大が期待できます。
– 社会的には、個々の健康状態の予測精度が向上することで、医療リソースの効率的な配分が可能になるかもしれません。
この分析は、個人の健康管理や予防医療におけるデータ活用の重要性を示しており、長期的な視点での健康維持戦略の改善に繋がる可能性があります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– **初期データ**: 実績（青色点）は、初期の期間に一定の範囲内で時間的に横ばいの傾向を示しています。
– **予測データ**: 各モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測は、横ばいや若干の下降傾向を示していますが、全体的に小さな変化です。
2. **外れ値や急激な変動**
– **異常値**: 黒色のリングで示されたデータ点が異常値として特定されています。これらの異常値は初期に集中しています。
– **急激な変動**: 並んでいる他のデータと比べ、これらの異常値はWEIスコアの急激な変動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**
– **実績（青色）**: 実際のデータポイントを示しており、この期間におけるストレスレベルの推移を可視化しています。
– **予測**: 予測モデルの違いにより、微妙に異なる方向性を示しており、予測の不確実性を表しています。
– **前年（薄緑）**: 前年のデータが7月以降に偏っており、前年との比較を容易にするための情報を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測モデルの間で大きなずれは見られず、モデルが実績に基づいた適切な予測をしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値が初期データに多く見られ、これが全体のWEIスコアにどのように影響したかが重要です。
– 前年と比較して大きな変動が生じていないようにも見えます。
6. **直感的な印象とビジネス/社会への影響**
– **直感的な理解**: 初期期間に目立った異常値があり、その後は比較的安定。ストレス管理が最初は不安定だったが、改善した可能性が考えられます。
– **ビジネスへの影響**: 新サービス提供において、初期の不安定さを克服し、長期的な安定に寄与することが期待されます。予測モデルの有用性を活かして、今後のストレス管理の施策を改善する材料となるでしょう。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績（実績AI）**: 青色のプロットが示す過去のデータは、この期間初期に存在し、期間中央では存在しないことがわかります。
– **予測（予測AI）**: 赤い「×」で示された予測データは、過去の実績データよりも分布が広がっている可能性があります。
– **前年（比較AI）**: 緑色のプロットは、ほぼ水平方向で一定の範囲に分布しており、周期性や明確な上昇・下降トレンドは見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期のデータ（異常値として黒い輪で囲まれているもの）が散在しています。これらは顕著に高いまたは低いスコアを示しており、システムの異常や特異なイベントによるものかもしれません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（実績AI）**と**予測（予測AI）**は過去のデータと推定される将来のデータを示しており、色で明確に区別されています。
– **予測の不確かさ範囲**（灰色陰影）は、将来予測の不確実性の幅を示しており、信頼区間とも言えます。
– **予測モデル**: 複数のモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）で異なる予測がなされていることが示され、それぞれ異なる予測手法による結果の違いを視覚化しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績**と**予測**は初期には重なる部分があり、予測精度や新しいデータの追加に対するシステムの反応を評価するのに有用です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 過去の実績データと予測データには相関が見られず、予測データのばらつきが大きい。
### 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
– **不確実性の認識**: 実績データの終了と予測開始のギャップから、未来予測に対する不確実性が高いことが直感的に感じられるかもしれません。
– **異常値の影響**: 異常値の存在は、システムの信頼性についての疑問を投げかけ、さらなる調査やモデル改善が必要である可能性があります。
– **ビジネスへの示唆**: 新サービスの導入や改善の際に、異常や不確かさに対する対応戦略を練ることが重要でしょう。
このグラフを分析することで、サービスのパフォーマンスを継続的に評価・改善するためにさらなるデータ収集や精密なモデルが必要であることがわかります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは2つの主要なセクションに分かれているようです。左側には青い実績データがあり、右側には緑の前年データがあります。
– 青い実績データは期間中に大きな変動はなく、比較的一定の傾向があります。緑の前年データも似た傾向を示していますが、多少のばらつきが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の青いプロットにいくつか丸で囲まれた外れ値があります。これらは異常値を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、緑は前年のAIによる比較データです。
– 紫の線は予測に関するさまざまな回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のスコアを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しています。
4. **関係性**:
– 実績データと前年AIデータの間に類似性があり、予測の精度が高い可能性があります。特に、過去の実績は未来のスコアの予測に影響を与えていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 両者のデータは比較的一貫しており、顕著な周期性や急激な変化はありません。全体として安定した分布を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのグラフから得る直感的な印象は、現在のサービスは比較的安定しており、将来的にもその傾向が続く可能性が高いということです。
– ビジネスや社会への影響として、サービスが社会に与える公平性・公正さが安定していることは、利用者からの信頼を維持するために重要です。
このグラフの分析は、新サービスの評価における重要なインサイトを提供し、今後の改善や対策を講じるための基礎を築く可能性があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは約360日間の「WEI スコア」の推移を示しています。
– 初期の期間では、実績のスコアが横ばいであり、安定しています。だが、色が緑色になる後半の期間には、別のグループとしてスコアが高い状態でまとまっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として強調されているデータが初期の期間に見受けられますが、それ以外は比較的一貫したスコアとなっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いデータ点は実績値を示しており、紫の線は予測のモデルを表しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 外れ値は明確に強調されており、黒い丸で取り囲まれています。
– 緑色のデータ点は前年のスコアを示しており、現在のスコアと比較するための指標となっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルと実績データ間には、大きな乖離が見られず、モデルの信頼性が示唆されます。
– 年度ごとにスコアの変化があるため、恒常的な要因よりも時間的に依存する要素が大きい可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の初期の密集度は高く、点のバリエーションが少ないです。
– 後半の期間では、スコアが全体的に高い範囲で密集しており、続くポジティブなトレンドを示しています。
6. **直感的な理解とビジネスへの影響**:
– 初期から後半にかけてスコアが改善されていることは、サービスの持続可能性および自治性が向上していることを示唆します。
– 予測モデルと実績データが一致しているため、今後のビジネス戦略において予測に基づいた計画が有効であることが期待できます。
– 外れ値の存在は、特定の要因による突然の影響やシステムの改善ポイントを示しており、詳細な分析が必要です。
このデータを基にした戦略形成は、持続可能なサービス提供の推進およびその自治性の向上に寄与すると考えられます。
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
1. **トレンド**
– 左側のデータ（2025年）は実績AIのスコアで、比較的高い位置（0.8付近）で密集しています。
– 右側のデータ（2026年）は前年のデータで、ややバラつきはありますが、0.6から0.9の範囲で推移しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 計画段階の予測AIデータは外れ値として目立ちます。特に異常値とされた点は、通常のデータ範囲から外れていることを示しています。
3. **要素の意味**
– 青いプロットは実績AI（2025年）を表し、安定した実績を示しています。黒い円は異常値を示しており、特定の期間で期待外のスコアが記録された箇所です。
– 緑色のプロットは前年（2026年）のデータで、ある程度の範囲内で変動しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと前年のデータの間には、全体的なスコアの範囲が類似しているが、新しいデータはより均一に分布し、調整が行われている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは大きく2つの異なる期間に分かれます。実績データと前年のデータは互いに分断されていますが、どちらも平均に近いスコアを保っています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人は、2025年のデータが予測よりも良好で安定していると感じるかもしれません。前年データはやや変動がありますが、全体としては安定しています。
– ビジネスや社会においては、予想以上のパフォーマンスを示すことができると期待される可能性があります。一方で、予測からのズレや異常値には注意が必要です。
このグラフは、新サービスの社会基盤や教育機会における取り組みの効果測定として有用であり、データの精度や信頼性についてのフィードバックを提供する手段と考えられます。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフは二つの異なる期間に分かれています。初期の期間には、実績（実績AI）が主に0.6から0.8の間に横ばいのトレンドを示しています。その後、予測が初めて現れるポイントで急激にスコアが変化しています。
– 後半のデータ（前年度データ）は0.65から0.95の範囲に密集しており、こちらも安定した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**
– 実績データの中にいくつかの異常値が存在し、それらは他のデータポイントから明らかに外れています。
– 初期の実績データの間にいくつかの急激な変動がありますが、それは予測手段ごとに異なります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績AIの実際のスコアを示し、これらは比較的密集しています。
– 緑のプロットは前年のデータを表し、こちらも比較的集中しています。
– 予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測の範囲が異なっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データの間に連続性や明確な移行が見られますが、それらの間には予測モデルによる介入が見られます。
– 予測手法の違いにより、未来のデータポイントの予測に幅があることが示されていますが、それらがどのように変化するかは曖昧です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは濃密に集まっており、データが0.6〜0.8の範囲に集中しています。
– 前年データもまた、0.65〜0.95の範囲に密集していますが、若干の上下変動があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフからは、特定の期間におけるWEIスコアが安定していることがわかります。これにより、社会の共生・多様性・自由の保障が着実に維持されている印象を受けることができます。
– 異常値の出現は、時系列データの予測が予測手法に依存していたり、予期しない変動が起きる可能性があることを示唆しており、これに対処するための更なる調査や対策が必要となるかもしれません。
– ビジネスにおいて、このような安定したスコアは、顧客維持や新しいサービスの開発において信頼性を提供する要素となり得ます。しかし、急激な変動は、ギャップの解消や適切な予測モデルの選択を考慮する必要を示唆しています。
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:
このヒートマップは、新サービスカテゴリにおけるWEIスコアの時系列データを可視化しています。以下に各ポイントについて分析を示します。
1. **トレンド**:
– 全体として、強い周期性は見られませんが、特定の時間帯での活動が活発であることが示されています。
– 日付と時間に応じて色が変化しますが、一貫した上昇または下降のトレンドは見えません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ明るい黄色のブロック（2025年7月6日、15時台と18時台）は、他の時間帯よりも高いアクティビティを示しており、注目すべきポイントです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はWEIスコアの強度を示しており、黄色が高得点、青から紫にかけて低い得点を示しています。
– 時間帯と日付の軸は、特定の日や時間におけるサービス利用状況を明らかにしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 指定された期間内でのデータ分布は、一部の時間帯に集中しており、その点で異なる日付間における関係は見つかりにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯の集中と言える分布が見られ、一部の高スコアセクションが目立っていますが、全体の密度はばらついています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ユーザーが特定の時間帯に新サービスを頻繁に利用していることを示唆します。このデータは、ユーザーの行動パターンを理解し、ピンポイントでサービスを最適化するのに役立ちます。
– ビジネス的には、特定時間帯の強い利用状況を把握することで、サーバー負荷の管理やプロモーションの計画に役立ちます。低い利用状況の時間を改善するための施策を検討することも価値があります。
このヒートマップは、特定の時間でのサービス利用のピークを示し、対策や改善のためのインサイトを提供します。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 色の変化を観察すると、時間帯ごとに異なるパターンが見られます。たとえば、開始日の時間帯8時や23時は比較的高いスコア（緑色）を示しており、これはこれらの時間帯がユーザーに人気な可能性を示唆します。
– 途中で徐々にスコアが下がる時間帯（青や紫色への移行）が見られ、ユーザーの関心が一定せず、日ごとに変動する様子が伺えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップの色が急激に変わる時期や時間帯があり、特に7月22日から24日にかけての期間に紫や青が目立つのが確認できます。これは特定の日にスコアが大きく落ち込んだことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色が濃い部分（青や紫）は低いスコアを表し、明るい部分（緑や黄色）は高いスコアを示します。色の変化を通じて、どの時間帯がより好まれているかを直感的に理解できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとにほぼ独立して色が変わっており、他の時間帯との直接的な関係は見られませんが、いくつかの異なる時間帯で似たようなスコアを持つパターンがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な周期性は観察できませんが、一部の時間帯では定期的に高いスコアを示す傾向があります。たとえば、8時と23時、この時間帯は高いスコアを多く示しているためユーザーの活動がその時間に集中している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの影響**
– 時間帯ごとのスコアのばらつきから、ユーザーが利用するサービスの時間帯が分かれており、マーケティングやサービス提供のターゲティングに役立てることができます。
– スコアの急落が見られる日には、特定の原因やイベント（システムの不具合やマーケティング施策の失敗など）があった可能性があり、これを分析して改善策を取ることが重要です。
このヒートマップは、ユーザー行動やサービス使用状況を時間帯ごとに把握できるため、新しいサービスの展開や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:
## ヒートマップの分析:
### 1. トレンド:
– **時間帯別の変化**：
– 7時から10時、15時から17時の時間帯で黄色から緑色の色が多く見られることから、これらの時間に高いWEIスコアが観察される。
– 18時以降と14時前はスコアが低く、特に21時以降に暗い紫と青色が多い。
### 2. 外れ値や急激な変動:
– **7月24日**：
– 19時のスコアが突出している。他の日と比べ明らかに低い。
– **7月20日、7月6日**：
– それぞれ1つの時間帯で急激に高いスコアが観察されている。
### 3. 各プロットや要素の意味:
– **色の変化**：
– スコアの高低を示す色。黄色が最も高く、紫色が最も低い。
– **色の密度**：
– 一日の中でスコアが一貫して高い（黄色から緑色のエリア）のは、安定した強いパフォーマンスを示唆。
### 4. 時系列データの関係性:
– 一部の時間帯（朝と午後）のスコアが安定して高いことを示すが、夜間には顕著にスコアが下がる傾向がある。
### 5. 相関関係や分布の特徴:
– 日中のスコアは一貫して高く、夜には低くなる周期性がある。
– 突飛に高いまたは低いスコアがある場所は、特定の出来事や要因を示唆。
### 6. 直感的に感じること、および影響:
– **直感的な感想**：
– 日中にサービスが最も活発に利用されていることが視覚的に分かる。
– **ビジネスや社会への影響**:
– 高いアクティビティの時間に合わせてサービスやマーケティング戦略を立てることができる。
– 異常値（外れ値）の原因を調査することで、さらなるビジネスの改善が図れる可能性がある。
このヒートマップは、時間や日による変動を視覚的に捉え、サービスの利用傾向を確認するための効果的なツールとなります。
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:
この相関ヒートマップから、以下の視覚的特徴と洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 全体的に、各WEI（World Economic Indicator）項目は互いに強い正の相関を持っており、特に「個人WEI平均」と「総合WEI」間では非常に高い相関（0.94）が見られます。これは、個人の生活の質が総合的な幸福指標に大きく寄与していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の項目と比較して相関が低くむしろ負の相関（例: 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）との相関は-0.15を示しています）があります。この独立性は、経済的安定が他の幸福要因と必ずしも一致しない可能性を示しています。
3. **プロット意味（色、密度など）**:
– ヒートマップの色が赤に近いほど、項目間の相関は強い正の関係を示し、青に近いほど負の相関または相関がないことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「個人WEI（自由度と自治）」と「個人WEI（心理的ストレス）」は0.76の高い相関を持ち、心理的な満足度が自治権と密接に関連していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公正性・公平さ）」と「総合WEI」、および「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は高い相関を示しています。これは社会的公平性や多様性が社会全体の幸福感に直結していると考えられます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 直感的には、個人の幸福度が社会全体の幸福度に強く影響を与えていることが明示されています。このため、政策立案者や企業は、個人の経済的および心理的なニーズを満たすことによって、社会全体の幸福度を向上させることができるでしょう。また、経済的余裕が他の要因と強く関連していないことから、経済的援助だけでは十分でない可能性があることが示唆されています。この点を考慮した調整が必要となるでしょう。
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:
以下のポイントでグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 全体的に、WEIスコアは0.6から0.9の範囲に分布しています。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**:
– 「個人WEI（経済柔軟性）」と「個人WEI（心理的ストレス）」には外れ値が見られ、特にストレスの外れ値はスコアが低いことがわかります。これは特定の期間やイベントで大きく影響を受けた可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図は各カテゴリの中位数、四分位範囲、及び外れ値を示しています。色の違いはカテゴリを区別するために使われています。
– 「個人WEI（自由度と自治）」は中央値がやや高く、安定している印象を与えます。
4. **時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプは明確な周期性や全体の相関関係を示していないが、一定の安定性を維持しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ほとんどのWEIタイプは0.7から0.8の範囲に集中していますが、「総合WEI」や「個人WEI（経済柔軟性）」はやや広範囲に分布している傾向があります。
6. **直感的な洞察および影響**:
– ビジネス面では、「個人WEI（心理的ストレス）」の低スコア外れ値が組織の効率や幸福度に影響を与える可能性があります。
– 社会的には、「社会WEI（共生、多様性、自由の確保）」の比較的広範なスコア分布は多様性の条件が変化しやすい点を示唆しています。
この分析が戦略的な意思決定や今後の改善に役立つでしょう。
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、提供された主成分分析（PCA）グラフについての分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として明確なトレンドは見られませんが、各主成分軸に沿った広がりに注目できます。第1主成分に寄与する変動が最も大きく、プロットが広範囲に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分が-0.3以下、または0.3以上の領域にあるデータポイントは外れ値として注目できるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットは、新サービスの中で異なる要素（例えば、パフォーマンス指標や顧客評価など）に基づくデータポイントを表しています。密度が高い領域は、これら要素の組み合わせがよく見られる典型的なパターンを示していることが考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフでは、時系列の明確な要素は示されていないが、カテゴリーの要素の相関が視覚化されていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分が0.67と非常に高い寄与率を示しており、データセット全体の変動の大部分を説明していることがわかります。第2主成分の寄与率は低いため、第1主成分に比べて情報量が少ないです。
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**:
– 人間はこのプロットを見て、新サービスのある要素が他に比べて非常に影響力を持っていることを理解すると考えられます。この情報は、新しいサービスの設計や戦略的決定、リソース配分に非常に有益であり、どの要素に注力すべきかを示唆しています。
このグラフは、データの主要なパターンや変動要因を視覚的に理解するのに役立つツールであり、特にビジネス戦略の調整や新サービス開発の方向性を見出すのに重要です。
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。