📊 データ分析（GPT-4.1による）
このデータセットに基づき、WEIスコアの分析を行い以下の点に注目しました。
### 時系列推移
**全体のトレンド**：
– 短期的なデータであるため、明確な長期トレンドを識別するのは難しいですが、観察期間内のスコアの変動は比較的細かい変化を示しています。
– **総合WEIスコア**は、0.66875から0.73の範囲で小幅な変動をしており、一時的に上昇し、再び減少するパターンを示しています。
**個人WEI平均**：
– 0.6375から0.725の範囲で上昇の傾向があり、一部で変動がありますが、全体的には安定した増加を示唆しています。
**社会WEI平均**：
– 0.6625から0.75の範囲で変動があるものの、安定に近く、特に目立った増減は見られません。
### 異常値
– 異常値は特に検出されていないとされています。したがって、6つの観測の中で日常的な変動の範囲内に収まっていると考えられます。
### 季節性・トレンド・残差
この短いスパンでは、STL分解による顕著な季節性のパターンは見出せず、トレンドも安定しているように見られます。残差は、データの変動性が標準的であることを示しています。
### 項目間の相関
項目間の相関をヒートマップで視覚化することで、各要素の関係性を分析しますが、明示的な相関データは提供されていないため仮定的な分析です。一般的に、個人の経済的余裕や健康状態は個人WEI平均に強く影響し、社会基盤や教育機会は社会WEIに影響を与えると考えられます。
### データ分布
箱ひげ図を用いると各WEIスコアの分布を視覚化できます。観察されたデータでは、中央値に近いデータが多く、特段の外れ値は存在しないため、データが整っていると考えられます。
### 主要な構成要素 (PCA)
主要な構成要素分析（PCA）において、PC1が0.42、PC2が0.33の寄与率を示しています。これは、WEIスコア変動の主要因は、これら2つの構成要素に大きく依存していることを示唆します。通常、PC1がより大きな寄与率を示すが、PC2も無視できない負担を持つことを示します。
### 総合的な考察
全体として、WEIスコアの推移は安定しており、異常値や季節的な変動は見られません。ただし、限られたデータ範囲内での結論であり、長期的なトレンド分析にはより多くの日付範囲が必要です。個々のカテゴリは、小幅な変動を示しつつも、全体的な変動パターンは一貫しており、特定の政策や経済状況の影響を反映している可能性があります。この道筋や原因の特定は、さらに詳細な変数間の相関分析が必要であると考えます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータ（2025年7月付近）では、実績（実績AI）が急激に上昇しています。その後、予測値が異なる傾向を示しているのが見受けられます。グラフ後半にかけて（2026年6月付近）、前年度データが表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階で実績値に急な変動があります。一見すると外れ値にも見えますが、これは新商品に対する市場の反応が急激に変化したことを示唆している可能性があります。
3. **プロットの意味**
– **実績（青色の点）**: これまでの実際のデータ。
– **予測（赤色のX）**: 将来の予測値を示します。
– **前年（緑色の点）**: 前年度と比較するためのデータ。
– **予測モデル（線）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰に基づく予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測の下限かさ範囲が示されており、さまざまな予測モデルの結果がオーバーラップしていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは一部の短期間で突出した変動を示しているため、予測と実績間に乖離があります。この乖離は、実際の市場動向が予測を上回ったことを示唆しています。
6. **直感的およびビジネスへの影響**
– 初期の急激な上昇は新製品が市場で高く評価され起爆剤として機能したことを示しており、企業としてはこの傾向を維持するための戦略が重要です。予測モデル間のばらつきは、予測に対する不確実性の指標ともいえるため、多角的なアプローチが求められるでしょう。併せて、前年度と比較して高いパフォーマンスが維持されていることは、製品の競争力が高いことを示しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの左側は2025年7月初めから始まっています。この時期にかけて、WEIスコアが急激に上昇しています。その後、横ばいに近い状態で推移しています。
– 2026年7月にかけて緑のデータポイントが増加し、安定的に見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 目立った外れ値は見られませんが、急激な上昇が初期に見られます。予測範囲内での変動に留まっているようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績データであり、最初の急上昇を示しています。
– 緑の点が前年の比較AI、比較のためのベンチマークとして機能しています。
– 予測は異なる色の線で示されており、様々な予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が用いられています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルは全体的に実績データと一致しているため、選ばれたモデルが有効である可能性が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な周期性は示されていませんが、予測モデルは短期間の変動をある程度予測できています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– WEIスコアの上昇は新製品の評価が好調であることを示唆しています。
– ビジネスインパクトとしては、この新製品が前年よりも明らかに好調であることがわかり、今後の市場展開における重要な戦略の一部となり得ます。
– 初動の急激なスコア上昇は効果的なマーケティング戦略や製品自体の魅力が上手く伝わっている可能性を示唆しています。
全体として、このグラフは新製品の市場投入後の評価が良好であることを示しており、ビジネスの戦略的方向性にとってポジティブな指標となっていることがわかります。
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:
以下にグラフの視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 初めの期間で、実績のWEIスコアが約0.65から0.6へとわずかに下降しています。
– 中盤以降はデータがなく、その後の予測データは非常に高いスコア（約0.8）へと大きく上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に大きな外れ値や急激な変動は見られませんが、実績データの終わりと予測データの間には開きがあります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い実績点は実際のWEIスコアを示しています。
– 緑の点は前年の比較データを示し、予測期間と実績期間が大きく離れています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測値が次第に上がることから、今後の社会的影響や新製品の成功可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の乖離が見られることから、予測手法による期待値が高いと言えます。
– 緑の比較データが予測よりも安定した経過を示している可能性があります。
6. **直感的な印象と影響**:
– 実績が下降するのに対して予測が上昇しているため、何らかの外的要因や改善施策が期待されています。
– ビジネス上は、新製品カテゴリが今後、より高い社会的評価を受ける可能性があることを示唆しています。
全体として、グラフは新製品の社会への影響が将来的に改善する可能性を示唆していますが、実際のデータとの整合性には注意が必要です。
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:
以下は、提示されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– グラフの最初に指標が急激に増加し、その後横ばいとなっています。中期的には特には大きな変動は見られず、安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の急激な上昇が一つのポイントです。これは何らかの外的要因（新製品の発表やマーケットの変化）によって引き起こされた可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青のプロットは実績データを示します。
– 緑のプロットは前年同時期のデータを示しており、安定していることが確認できます。
– 予測ライン（赤、青、ランダムフォレスト）は最初の急激な上昇を考慮しながら、その後の安定を示唆しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 実績と前年の比較において、前年の安定を背景に、今年度の急激な上昇が目を引きます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測データは、各種の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のもと、全体的に類似した傾向を持っており、予測の信頼性が高いことを示唆します。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 新製品の影響で初期に経済的余裕が増加し、その後、安定する傾向があります。
– これにより、消費者心理が改善された可能性が考えられ、長期的には市場にポジティブな影響をもたらすかもしれません。
全体として、このグラフからは新製品による短期的な変化とその後の安定を視覚的に確認でき、その結果が市場に与える影響を直感的に捉えることができます。
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:
このグラフに基づいて、以下の視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフの開始時点で、実績AI（青い点）は急激に上昇しており、その後、安定して高い値を維持していることが示されています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は初期から高いスコアを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績AIのデータは初期に急激に上昇しているが、全体的に安定して高い状態であり、明らかな外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の健康状態のデータを示しており、安定して高いスコアを示しています。
– 予測AIは赤い点と異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の線で示されています。
– 上側の緑の点は予測の信頼区間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AI（赤い点）とその他の予測手法は、実際のデータと高度に一致しているようで、特にランダムフォレスト回帰は現実のデータとよく一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間には強い相関が見られ、予測モデルは全体的に良好なパフォーマンスを示しています。
6. **直感的なインサイトとビジネス社会への影響**:
– 新製品の健康状態指標として、予測モデルが高い精度で機能しており、製品の導入に対する消費者の健康への影響がポジティブである可能性があります。
– 社会やビジネスにおいては、精緻な予測モデルを活用することで製品の需要予測やリスク管理に役立つと考えられる。
グラフは、健康状態スコアの高い予測精度と安定性を示しており、特にランダムフォレストモデルの有用性が強調されています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期（2025年7月付近）から急激にWEIスコアが上昇していますが、年を通じてほぼ横ばいに近づいています。その後、データが途切れており、2026年に再び現れますが、そのスコアは一定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初めの期間で急激な上昇が見られます。それ以降、スコアは安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績AIのデータです。
– 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が視覚化されていますが、実績と非常に近い値を示しています。
– 2026年に近づくと、前年（比数AI）のデータが表示され、これが将来の参考データとして使われているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測値と実績値の間には大きな差異は見られず、予測モデルの精度が比較的高いことが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは初期の段階で急上昇していますが、その後は安定しており、予測モデルによってうまくキャプチャされています。
6. **直感的な洞察および社会・ビジネスへの影響**
– 初期の大幅な上昇は、新製品の導入に関連する心理的ストレスの増加を示しているかもしれません。しかし、その後のデータの安定性から、新製品が市場や個人に定着し、影響が落ち着いたことを示唆しています。
– これをビジネスに照らすと、新製品の初期導入段階で顧客サポートが重要である一方で、製品が市場に受け入れられると持続的な管理はそれほど厳しくなくてもよいかもしれません。
この分析は新製品の心理的影響を測るための重要な指標を提供し、企業が製品発売後のリスクマネジメントに役立てることができます。
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:
グラフを分析します.
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）のスコアは初期に0.6付近から0.8以上に上昇し、その後横ばいです。
– 予測（予測AI）は初期から高い位置を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に急激な変動や外れ値は見られませんが、種類によってスコアが異なる点が目立ちます。
3. **各プロットや要素**:
– 実績（青）は2025年半ばに集中しています。
– 前年（比数AI、緑色）は、後半に位置し、元のデータとの比較を示しています。
– 予測値は3種類存在し、スコアが0.8以上で安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値は予測モデルと比較して一貫して低いですが、最初から調整されています。
– AIモデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）の予測は全て高精度で類似していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、各AIモデルの予測が接近しており、再現性の高さを示唆します。
– 実績値と前年値の分布は、時間とともに上昇傾向が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 予測モデルの結果は高い自由度と自治を示唆しており、今後の新製品の開発において重要な参考になる可能性があります。
– 実績の改善とモデルの信頼性が示されており、新製品導入に対する期待感を高める要因となるでしょう。予測モデルの精度が高いため、戦略的な意思決定において、これらの予測を取り入れることができるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は最初の数か月で0.6付近に固まっており、安定しています。
– 予測（ピンクの線）は下向きのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に顕著な外れ値や急激な変動は見られませんが、予測ラインが急激に下降しています。
3. **要素の意味**
– 青い点は実績を表し、0.5から0.6の範囲で安定しています。
– ピンクと水色の線はランダムフォレストと決定木回帰による予測を示しています。ピンクの線の急激な下降は注目に値します。
– グレーのエリアは予測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**
– 実績データは予測モデル（ピンクの線）と比較すると安定しています。予測モデルの不確実性が高いことを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測モデルは時系列的に安定しているように見えますが、予測による見積もりはモデルによって異なる動きを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実際のWEIスコアは安定しており、公平性・公正さを保っていますが、予測モデルの結果は異なった将来の可能性を提示しています。ビジネスにおいては、予測モデルの見直しや改善が求められるでしょう。社会的には、公平性・公正さの維持が今後の課題になるかもしれません。
このグラフは、実績データと予測データの評価において注意が必要であり、未来の予測が実際のトレンドと一致しない可能性があることを示しています。特に予測モデルの精度向上が重要です。
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**
– **実績（青色のプロット）**: 初期の実績AIのスコアは0.8付近でやや低迷しています。これは持続可能性と自治性に関する評価が概ね安定していることを示唆しています。
– **予測（紫色、シアン、緑色のライン）**: ランダムフォレスト回帰（紫）は、実績に対してすぐに1.0まで上昇しています。このことは持続可能性と自治性の向上の予測があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 大きな外れ値は見られませんが、初期の予測値がやや変動しており、ランダムフォレスト回帰の急上昇が目立ちます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– **実績（青色のプロット）**: 現在までに得られたスコアを示しています。
– **予測（赤色のバツ、灰色の範囲、カラフルな線）**: 様々なアルゴリズムによる未来のスコア予測を示しています。予測の下限はxAI/3σで示され、ばらつきの推測も行っています。
– **前年（緑色のプロット）**: 前年の同時期のスコアを示し、昨年と比較するために利用できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測が並行して示されており、予測値が実績を上回ることを期待しています。特にランダムフォレスト回帰の予測が著しく高い。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なる予測手法が微妙に異なるスコアを提供していることから、手法間での比較相関が見られ、特にランダムフォレストが他の手法よりも高い増加を示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 直感的には、最初の実績値の低迷から、持続可能性と自治性が課題であると感じるかもしれません。しかし、予測によると、これらの指標が改善される可能性が高まっています。
– ビジネス面では、新製品が予測通りに進化するならば、マーケットにおける競争力やブランドの信頼性を向上させることが期待できます。
– 社会的には、持続可能性の向上は公共の評価を得やすく、長期的な支持につながる可能性があり、社会的使命の達成が促されるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **初期スコアと大幅な減少**: 2025年7月初頭に高いWEIスコア（約0.8）が観測されていますが、その後すぐに大幅な減少（0に近づく）が見られます。
– **その後のデータの欠如と不連続性**: 2025年9月から2026年6月にかけてデータが欠落しているようです。この空白の期間を考慮に入れる必要があります。
– **2026年7月の回復**: 再びデータが現れ、スコアは2026年7月に約0.6程度であり、回復の兆しを見せています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの冒頭で、スコアの急激な減少が見られ、これは顕著な外れ値として扱えます。他の日に比べて異常であるため、特に注視すべき部分です。
3. **各プロットや要素**
– **青のプロット：実績**: 2025年7月の高いスコアを示しています。
– **赤のプロット：予測**: 急激な減少を示しており、予想とは大きく異なった動きがあることを示唆しています。
– **灰色のバー：予測の不確かさ範囲**: 最初のデータ点の確からしさが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在、実績データ（青）と予測データ（赤）が大きく乖離しています。この乖離が何を意味するのか、さらに詳細に分析する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 限られたデータからは、時期によって異なる傾向があり、直接の相関関係を見出すことは難しいです。
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**
– 大きな変動と不確実性の高い予測があるため、製品の安定性や価値に対する懸念が生じます。
– 社会基盤や教育機会に関わる製品で、このような変動があれば、不安定さが利用者の選択に影響を与える可能性があります。
– 長期的には、信頼性を取り戻すための戦略が必要であることを示唆しています。これには、データの透明性向上や予測モデルの精度向上が含まれます。
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**
– グラフの開始時点から約半年の間に、実績は0.6前後で維持されていますが、予測において一部上昇傾向が見られます。特にランダムフォレスト回帰（紫の線）では急激な上昇が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫の線）は、他の予測よりも高い数値を示しています。この急激な変動は、他の予測手法との違いを示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青い点）は、他の予測手法（線形回帰や決定木回帰）と比較して安定しています。
– 線形回帰（青い線）と決定木回帰（水色の線）は概ね同じ範囲で推移していますが、ランダムフォレスト回帰（紫の線）は異なる挙動を示しています。
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間には、一部の予測手法（特にランダムフォレスト回帰）で注意が必要なほどの差異があります。他の手法（線形回帰、決定木回帰）は比較的一貫しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測全体としては、強い相関関係はなく、ランダムフォレストの予測が外れ値として挙げられます。
– 前年度の比較（緑の点）は、実績と同様の範囲であり、前年と現在の相関があることを示しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと**
– 社会的な要因、例えば共生・多様性に対するトレンドが急激に変動するリスクを感じさせます。特に、ランダムフォレスト回帰が示す急上昇は公衆の関心や政策の変化など、外部要因による影響を考慮する必要があるかもしれません。
### ビジネスや社会への影響
– **ビジネスへの洞察**
– ランダムフォレスト回帰の高い予測スコアに基づけば、新製品の導入や政策の見直しが必要とされる可能性があります。
– 実績データが安定しているため、予測手法の信頼性を確保しつつ慎重に意識改革や教育を進めることが有効です。
– **社会への影響**
– 多様性と共生に対する社会的意識の向上に努めることが重要であり、急激な変動は社会的な不安定さを引き起こす可能性があるため、事前に対応策を講じることが推奨されます。
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:
この時系列ヒートマップを分析すると、以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 特定のパターンは明確ではないが、日ごとに異なる色が示されており、時間帯によっても変化が見られることから、日毎や時間によってスコアが変動する可能性がある。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ある時間帯に色の急激な変化が見られるため、その時間帯に何らかの異常な変動や外れ値が存在する可能性がある。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーションはWEIスコアの強度を示している。深い色（濃いブルーやパープル）は低いスコア、明るい色（イエローやグリーン）は高いスコアを意味する。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– ある日は特定の時間帯にスコアが高くなるが、別の日には異なる時間帯で高くなるなど、時間によってスコアが変動する可能性を示唆している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日や時間帯にスコアが集中的に高くなる傾向があるかもしれないが、明確な周期性は示されていない。
6. **人間が直感的に感じ取ることと影響**:
– ビジネスにおいて、時間帯ごとのスコアの変動は重要な意思決定に影響を与える可能性がある。例えば、特定の時間帯にプロモーション活動を集中させることで、効果的なマーケティング戦略が企画できる。
– また、外れ値を特定して、その原因を調査することで、新製品の改善点を見つける手がかりになるかもしれない。
このヒートマップから得られる情報は、製品戦略や市場投入後の改善に役立つ可能性が高いです。
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:
以下は、ウォーターグラフからの視覚的特徴と洞察です：
1. **トレンド**:
– 短期間（3日間）のデータであるため、明確な長期トレンドを把握するのは難しいですが、日ごとに異なる色の変化が見られます。
– 色の変化は、数値の変動を示しており、短期間で急激な変動が起きている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各日の色が際立って異なるため、急激な変動があると言えるでしょう。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はWEI平均スコアを表しており、カラーバーがそのスコアの範囲を示しています。
– 紫から黄色への色の変化は、数値の低い方から高い方への変化を意味しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日単位でのデータしかないため、詳細な関係性を見出すのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短い期間で大きな変動があるため、均一な分布よりも変動が激しいと言えます。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 短期間の急激な変動は、例えば消費者の新製品に対する評価の変化が激しいことを示している可能性があります。
– ビジネス的には、この期間に何らかのキャンペーンやイベントがあったのではないかと考えることができます。また、製品が話題になったか、あるいは批判を受けた可能性も考えられます。
グラフの情報を基に、データの背景を詳しく分析し、具体的な原因を掘り下げることが重要です。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **周期性の有無**: グラフは3日間にわたるデータを示していますが、短期間のため、明確な長期トレンドや周期性は特定できません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **急激な変動**: 16時の2025-07-02において、他の時点と比べて非常に低いスコア（暗い紫）が観察されます。これは外れ値である可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– **色のインディケーター**: 色の変化は、WEIスコアの高さを示しており、黄色が最も高く、暗い紫が最も低い値を示しています。
– **時間帯ごとのスコア（棒の高さ）**: ヒートマップで時間帯ごとの変化を視覚化しており、特に時刻16の時間帯に急激な変動が見られます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数の日付にまたがるような時系列データですが、各日付自体は独立しているように見えるため、直接の関係性は大きくは見られません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **時間帯とスコアの相関**: 時間帯ごとに見ると、全体的にスコアに大きな変化があることが確認されており、特定の時間帯において著しい変動が観測される点が特徴的です。
### 6. 直感的理解とビジネス・社会への影響
– **直感的な理解**: ヒートマップを見たとき、多様な色の変化から、特定の時間帯に何らかの問題があった可能性が強調されます。特に16時のデータの急激な落ち込みは注目すべき点です。
– **ビジネスへの影響**: スコアの急激な低下は、新製品の評価や何らかの突発的な問題に関連しているかもしれません。ケアフルなモニタリングや原因分析が必要です。
このように、このヒートマップは特定の時間帯における異常な変動を示しており、これらの変動は新製品の評価に重要な示唆を与える可能性があります。
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:
以下は、提供された相関ヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは、期間中の上昇や下降といった時系列のトレンドを直接示すものではなく、要素間の相関性を視覚化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– このヒートマップには、具体的な外れ値や急激な変化は示されていません。ただし、特定の要素間で極端に高いまたは低い相関が見られることがあります。それらは、外れ値や特異な関係を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡：赤は高い正の相関を示し、青は高い負の相関を示しています。薄い色は低い相関を示します。
– 例えば、「総合WEI」と「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」は非常に高い相関を持っています（0.97）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列の詳細は示されていませんが、異なるWEIカテゴリ間の全体的な相関を通して、どの要素が互いに影響を与える可能性があるかを見ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI (心理的ストレス)」は「社会WEI (公平性・公正さ)」との間に強い負の相関を持っています（-0.74）、これは心理的ストレスと公平性の認識が逆に動く可能性を示唆します。
– 「個人WEI (経済的余裕)」と「個人WEI (健康状態)」は、低いが正の相関を持っています（0.24）。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 強い相関性は、要素間の依存関係や相互の影響を示す可能性があり、これをビジネス戦略に組み込むことが考えられます。
– 高い相関のあるカテゴリに注力することで、新製品の訴求ポイントを強化することができるでしょう。
– 社会的な多様性や公平性の向上が、個人の心理的福祉とも結びついているため、企業には多様性の推進が求められる可能性があります。
このヒートマップの関係性を深く理解することで、特定の要素にフォーカスしたビジネス戦略を最適化できます。
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:
以下は、この箱ひげ図の分析です。
1. **トレンド**:
– それぞれのWEIスコアタイプには明確な上昇または下降のトレンドは見られませんが、箱ひげ図で示される中央値の位置や四分位範囲の広さの違いにより、カテゴリ間でのスコアの安定性や変動範囲が異なります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのWEIタイプで外れ値が観察されます。特に「個人WEI（循環ストレス）」と「個人WEI（自由度と自治）」では外れ値が目立ちます。これらは特定の時点で急激な変動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**:
– 箱ひげ図で示される各WEIスコアの四分位範囲の違いがあり、スコアのばらつきやデータの集中度合いを示しています。例えば、四分位範囲が狭いものはスコアが均一であることを示し、広いものは変動が大きいことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データが直接的に表示されているわけではないが、比べられた各WEIスコアの分布からは、カテゴリ間でどの要因が一貫性を保ち、どの要因が変動しているかが見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフ自体は相関関係を示していないが、ばらつきが大きいWEIタイプは、他の要因に左右される可能性が示唆されます。
– 各スコアの中央値に基づいた順位付けが可能であり、どの要素が全体評価で重要かを示す手がかりとなります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– スコアが偏っている、もしくは変動が大きいカテゴリにおいては、製品開発やマーケティング戦略において改善の余地があるかもしれません。
– 特に外れ値や変動の大きなカテゴリは、その原因を追究し、特定の条件下でのパフォーマンス改善策を検討する価値があるでしょう。
– 社会的影響を受けやすいWEIタイプは、顧客満足度や社会的信用に影響を与える可能性があるため、ここへの注力が可能性を高めます。
この分析によって、製品やサービスの改良点や注力すべき領域を絞り込む手助けができるかもしれません。
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:
このグラフは新製品カテゴリにおける主成分分析（PCA）を示しています。主成分分析は多くの変数を少数の主成分にまとめる手法で、データの構造を把握するのに有用です。
1. **トレンド**:
– 360日間のトレンドを詳細に示しているわけではなく、主成分空間にデータポイントをプロットしています。したがって、期間内のトレンドよりも各データポイントの分布がポイントです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内の点が散らばっていることで、それぞれが多少異なる特性を持っていることが示唆されます。ただし顕著な外れ値はなく、データ間に極端な変動は認められないように見えます。
3. **各プロットや要素**:
– プロットされた点は、第1主成分と第2主成分に基づいて位置づけられており、それぞれの成分がデータ変動をどの程度説明しているかが寄与率として示されています（第1主成分：42%、第2主成分：33%）。
– 各点は特定の製品や製品特性を代表している可能性が高く、どの製品が似ているか、どの製品が異なるかを分析することができます。
4. **時系列データの関係性**:
– 図自体は時系列ではなく、特定の時点での主成分による分布を示しているため、時系列データとして直接比較はできません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントがどのようにクラスタ化しているか、またはどれくらい分散しているのかを見ることで、関連性や異なるグループを把握するのに役立ちます。ここでは、明確なクラスタの存在は確認できませんが、異なる特性に基づくサブグループがある可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– このグラフからは、市場に投入された新製品が多様な特性を持ち、それぞれ異なる市場セグメントをターゲットにしている可能性があると考えられます。企業はこれをもとに製品ポートフォリオを分析し、リソースの配分を最適化することで、競争優位を得ることができるでしょう。
– また、消費者の異なるニーズに応じたマーケティング戦略を立てる際にも役立つ情報を提供します。
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。
