📊 データ分析（GPT-4.1による）
この30日間のWEIスコアデータを分析し、いくつかの重要なポイントを強調します。
### 時系列推移
– **総合WEI**、**個人WEI平均**、**社会WEI平均**は、日々のフラクチュエーションがあるものの、全体としては安定した傾向を示しています。WEIスコアは概ね0.66から0.73の範囲内での変動を見せ、特段の強い上昇または下降のトレンドは見られません。
– **顕著な変動期間**は、7月2日の朝に急増し、その後午後にはやや低下しています。このフラクチュエーションは短期的かつ一時的なもので、長期的なトレンドには影響を与えていません。
### 異常値
– 提供されたデータには特定の日付で異常値として指摘されるような極端なスコアは検出されていません。データは連続性があり、急激な変動も特記されていません。
### 季節性・トレンド・残差
– 提供されたデータで**STL分解**が行われていないため詳細な季節性分析の結果はありませんが、スコアは安定した範囲内で推移しており、季節的な変動の影響は含まれていないと推測されます。
### 項目間の相関
– 相関分析により、**個人WEI平均**と**社会WEI平均**はお互いある程度の連動性を示している可能性があります。これは、個々人の経済状況や健康状態が、社会全体のウェルビーイングにも影響を及ぼしていることを示唆しています。
### データ分布
– 箱ひげ図に基づく各スコアの分析では、特段の外れ値はありません。全般に、中央値は0.7前後に集中しており、WEIスコアのばらつきは極端な広がりを見せないという特徴があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCAによる分析では、主要な構成要素の寄与率として**PC1**が42%、**PC2**が30%と示されています。これにより、PC1がWEIスコアに対する最大の貢献要因であり、PC2もかなりの影響を持つことが理解されます。これらの主要成分が反映している可能性があるのは、個人と社会の要素が互いに相関し影響を与えるような構造です。
### 全体の考察
このデータから読み取れる全体的な意味は、WEIスコアが特定の個別要因に大きな依存を持たず、むしろ、多様な個人・社会の要素が混然一体となって安定したウェルビーイングの状態を維持していると解釈されます。特に重要なのは、短期間での経済や社会状況の変化によって大きな影響を受けていない、比較的安定した「新製品」のカテゴリに特化したウェルビーイングの指標であることが分かります。
この結果は、企業や政策立案者がWEIスコアに基づく戦略を策定する上で、個別要素の改善と共に全体のバランス維持が重要であり、長期的な施策を検討する際の基礎情報として活用できる可能性があることを示唆します。
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:
### 視覚的な特徴と洞察:
1. **トレンド:**
– 実績（青いプロット）は短期間で0.6から0.8の間で小さな変動があります。この範囲内で横ばいが続いているように見えます。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）は上昇トレンドを示し、線形回帰と決定木回帰（それぞれライトブルーと緑の線）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績データは狭い範囲で集まり、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:**
– 青いプロットは実績値を示し、Xマークは予測値を示している可能性があります。
– 複数の回帰モデルが予測を行っていますが、モデルごとに異なるトレンドが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データは安定している一方で、ランダムフォレストモデルの予測は将来的な成長を示唆しています。線形回帰と決定木回帰は現状維持を暗示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは予測の不確かさ範囲（灰色の範囲）に収まっており、モデルの予測と現実の変動幅が乖離していないことを示します。
6. **直感的な印象およびビジネスや社会への影響:**
– 実績データの安定は、現状の製品が市場で一定の評価を得ていることを示しています。
– ランダムフォレストの上昇予測は、マーケティング活動や機能改善が功を奏している可能性を示唆しています。
– 予測モデルの異なる傾向を分析することで、新製品の市場投入戦略やリソース配分戦略を最適化する方法を模索することができます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ***実績データ:*** 最初の数日間にややばらつきがあるものの、全体的に横ばいのトレンドを示しています。
– ***予測データ:*** ランダムフォレスト回帰のモデルは、スコアが時間とともに上昇し、最終的には高い値で安定すると予測しています。他の予測モデル（線形回帰と決定木回帰）は、横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の数日間に若干のばらつきがありますが、極端な外れ値は見られません。一貫性のあるデータが示されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– ***実績データ:*** 青色の点で表示され、過去の個人WEI平均スコアを示しています。
– ***予測データ:*** 線や色によって異なる予測モデルの結果が示されています。
– ***不確かさ範囲:*** 灰色の帯は予測の不確かさを示し、多くのデータが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**
– 各予測モデルは異なるトレンドを示していますが、ランダムフォレスト回帰が一番積極的な上昇トレンドを示しています。他のモデルは実績データと同様に横ばいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データとの間に大きな相関は見られませんが、一部のモデル（ランダムフォレスト）は成長の可能性を示唆しています。
6. **直感的な感覚とビジネス影響**
– ランダムフォレスト回帰が示唆するように、現状の横ばいから将来的に成長の可能性があると直感的に感じられます。これは、新製品の市場での受容が時間とともに改善される可能性を示しており、長期的にはビジネスの成功につながるかもしれません。
– 一方で、他のモデルは保守的な予測を維持しているため、大きな期待を持つ前に慎重な分析が必要です。
長期的な成長の兆しが見られる一方で、現状のパフォーマンスを維持しつつ、新たな戦略を考慮することが重要です。
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:
このグラフは、新製品カテゴリーにおける社会WEI平均スコアの30日間の推移を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を説明します。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は比較的安定しており、大きな上昇や下降は見られません。
– 線形回帰モデル（紫色）は、今後のスコアの下降を予測しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク色）は、ほぼ横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには目立った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**:
– 青い点は実績データを示し、比較的高いスコアを維持しています。
– 赤い×は予測データの位置を表していますが、詳細は示されていません。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表し、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**:
– 実績データと異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）のトレンドを比較することで、予測の一貫性や信頼性を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一貫性があり、予測モデルが示すトレンドと比較して安定しています。
6. **直感的および社会的・ビジネス的影響**:
– 実績データが安定していることから、現在の製品の市場受容は良好であると考えられます。
– 線形回帰が示す下降トレンドは、今後の市場変化や競争激化の可能性を示唆しているかもしれません。
– 新製品のパフォーマンスを継続的に監視し、必要に応じてマーケティング戦略を見直すことが推奨されます。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **実績（青いプロット）**: 初期段階で横ばいの傾向があります。
– **予測（線形、決定木、ランダムフォレスト回帰）**: 時間と共に緩やかに上昇する傾向がありますが、ランダムフォレスト回帰では最も急な上昇を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 特定の外れ値や急激な変動は見られません。すべてのデータは比較的一定の範囲にとどまっています。
### 3. 各プロットや要素
– **実績**: 青い点で示され、評価期間の初期に集中的に現れています。
– **予測値の不確かさ範囲**: 灰色の領域が示唆する不確実性範囲は狭く、モデルの予測がかなり自信を持って行わ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
– 各モデルの予測ラインは、開始地点での実績を基に予測されており、モデル間での予測開始は一貫しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– モデルの予測が徐々に上昇している点から、経済的余裕のスコアが将来的に改善する可能性を示唆しています。
### 6. 洞察と影響
– **直感的理解**: 経済的余裕が安定し、将来的には改善する可能性があります。人々が経済的余裕を感じることで、新製品のさらなる購買意欲が高まる可能性があります。
– **ビジネスへの影響**: 予測に基づくと、新製品の市場は徐々に成長する見込みです。予測精度が高いため、企業はこのデータを元に戦略を立てることができます。
– **社会への影響**: 経済的余裕が改善する兆しがあるため、消費者の生活満足度の向上や経済活動の活性化が期待されます。
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:
以下の視点からグラフを分析します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は初期の数日間に集中しています。この短期間では、特定のトレンドは観察できませんが、全体的にスコアは安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実測値に顕著な外れ値や急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実際のデータを示しています。
– 赤いバツ印は予測されたデータポイントですが、表示されていません。
– 予測の不確かさ範囲（グレー）は、実績と予測のバンドを示していて、現時点では実績データのみが含まれています。
– 3つの予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全て一定のラインを示しており、全期間で同じ予測をしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在提供されている範囲の中では、各予測モデルが同様の予測結果を示しており、モデル間の差異は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実測値が短期間に集中しており、予測との詳細な相関関係を分析するのは難しいです。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 新製品の健康状態（WEI）が導入初期の段階で安定していることは好ましい兆候です。今後のデータ収集とモデル精度の向上が重要です。
– 予測モデルが異なるにもかかわらず一様な結果を示していることは、現時点でのデータがモデルに十分なバリエーションを提供していない可能性を示唆します。さらなるデータ収集がモデルの改善に役立つでしょう。
今後のフォローアップとして、より長期間の観測と追加データポイントが必要です。現時点での安定性は良好であるものの、予測や分析の精度を高めるためにさらなる情報が重要です。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– 最初の期間（7月1日から7月5日まで）は、WEIスコアが約0.6付近で安定しています。
– その後、予測した線（特に決定木回帰とランダムフォレスト回帰）は徐々に上昇し、1.0付近で横ばいになる傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実測データに外れ値や急激な変動は見られませんが、予測されたデータに一部の変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青いプロットは実際のデータ点であり、0.6付近で一定です。
– 各色の線は異なる回帰手法による予測を示しており、特にランダムフォレスト回帰が最も正確な予測を行っている可能性があります。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、他の予測手法と比べてより狭い範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 各予測モデルは実績データに基づき、異なる傾向を示しますが、最終的に同じ水平線に集中します。これにより、各モデルは似た結論に至る可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データと予測データの間にはわずかな相違がありますが、全体的に同じ方向を向いています。
6. **人間の直感やビジネスへの影響:**
– 初期の安定した実績は、現状維持の心理的ストレスが続くことを示唆しています。
– 予測が上昇していることから、将来的に新製品が市場に与える影響や、ユーザーへの影響が増大する可能性があります。
– ビジネス的には、予測されたストレスの増加は製品の改善やサポート体制の見直しを促すかもしれません。
このグラフから、データに基づいたしっかりとした予測がされていると感じられますが、特定の時点での想定外の変動に備える必要もあることが示唆されます。
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:
以下は分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、日付の初期に集中的に存在し、限定的な期間でわずかな変動があります。
– 予測データ（様々な色の線）は、比較的安定しており、特に線形回帰とランダムフォレスト回帰は横ばい状態を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには大きな変動は見られず、ほぼ一定範囲内（0.6-0.9）に留まっています。
– 急激な変動や明らかな外れ値は見受けられません。
3. **各プロットや要素**:
– **青いプロット**: 実績データ（実績AI）を示しています。
– **灰色の帯**: 予測の不確かさ範囲。
– **色付きの線**: 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測結果。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現状、予測モデルによる異なる予測が表示されていますが、全体としては実績データの範囲内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一定の範囲に集中しており、大きな散らばりや特異なパターンはありません。
– 予測モデルは、実績データの範囲内で安定した予測をしています。
6. **直感的インサイトとビジネスや社会への影響**:
– 実績スコアが短期間かつ限定的な変動しか示さないため、現時点での自由度と自治に対する変動の影響は小さいと考えられます。
– 予測モデルが同様のスコアを予測していることは、将来的にも大きな変動が予想されないことを示唆しており、安定維持が可能であることを示しています。
– 新製品における自由度と自治の観点からは、特に強化が必要な領域ではないかもしれませんが、長期的なトレンドを注意深く監視することが重要です。
全体として、このグラフは短期間での安定したパフォーマンスを示しており、大きなインパクトや変動は見られませんが、ビジネスの安定運営には寄与するデータと言えるでしょう。
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:
## 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青色の点）は、「7月1日」から「7月5日」の間で表示され、概ね平坦な傾向があります。
– 予測（赤い×）は見当たりませんが、異なる予測手法が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データにおいて、特に外れ値や急激な変動は見られません。しかし、法定木回帰による予測は急激に下降しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、一定の範囲（グレーエリア）内に収まっています。
– 予測には、異なる回帰手法が使用されています。
– 線形回帰（シアン）は一定を保っています。
– 法定木回帰（紫）は下降傾向を示しています。
– ランダムフォレスト回帰（マゼンタ）も一定を保っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データからの一定のトレンドと、法定木回帰の下降が対照的です。その他の予測手法との比較において、法定木回帰は異なる結果を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは安定していますが、法定木回帰が下降を示しているのは、何らかの外的要因やデータセットに基づく誤差の可能性があります。
6. **人間の直感的感覚と社会への影響**:
– 人々は概ね安定している状況を安心材料とするため、実績データの安定性はポジティブに受け取られるでしょう。
– ただし、法定木回帰の下降は、潜在的なリスクや問題を示唆しており、ビジネスの意思決定を再評価する必要があります。
– 新製品の社会的公平性が評価されているため、持続可能で公正な製品展開が重要です。法定木回帰の傾向は特に注意を払うべきです。
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:
以下は、グラフを解析した結果です。
1. トレンド:
– 実績（青い点）は最初の5日間、安定して同じスコアに保たれています。
– 予測データ（紫、赤、ピンク）は、それぞれわずかに異なるトレンドを示していますが、全体としては上昇傾向にあります。
2. 外れ値や急激な変動:
– 実績および予測データにおいて、特定の外れ値や急激な変動は見受けられません。実績データは非常に安定しています。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青い点は実際の実績データを表しています。
– パープル、ブルーのラインはそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を示しています。
– 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. データの関係性:
– 各予測方法は異なる程度の上昇を示していますが、全体的に同じ傾向を持っています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績と予測データは相互に良く連携しており、高い相関が期待できます。
6. 直感的な洞察とビジネス、社会への影響:
– 実績データが非常に安定しており、予測もわずかながらポジティブな傾向を示していることから、この新製品は持続可能性と自治性の面で健全な状態にあると言えます。
– 予測の不確かさが小さいため、今後も安定したパフォーマンスを期待できるでしょう。これは、製品の信頼性や市場での受容性に対する安心感をもたらすでしょう。
このようなデータから、ビジネス戦略のさらなる改善や社会的な評価向上を図れる可能性があると考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は7月1日から7月5日まで一定範囲で安定しており、その後のデータはありません。
– 線形回帰予測（紫色の線）は徐々に下降しています。
– ランダムフォレスト回帰予測（ピンク色の線）は安定しているように見えますが、他の予測とは異なる一定の水準を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ範囲に急激な変動や明らかな外れ値は見受けられません。
– 予測モデル間での変動が大きく、法定木回帰予測は特に急激に下降しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実際のデータを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、実績データがこの範囲内に収まっていることが確認できます。
– 各予測モデルには異なる線が割り当てられ、その動向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各予測モデルによる結果が異なる動きを見せています。特に、線形回帰と法定木回帰の予測が下降傾向を示しており、ランダムフォレスト回帰は一定の水準を保つ予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データ間の相関は強いと見ることができますが、予測との相関は低いです。特に、法定木回帰の予測は大きく異なります。
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**
– 直感的には、実績データの安定性が示唆される一方で、予測モデルによる結果が統一されていないため、将来の不確実性が感じられます。
– 予測の不一致は、データやモデルに基づく政策やビジネス戦略を立てる際に慎重な判断が必要であることを示しています。特に教育機会や社会基盤に関連する指標であるため、地域社会への影響力や将来的な計画の見直しと検討が必要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– **実績（青いドット）**: 初期の一定期間にわたってほぼ一定で、特に上昇や下降のトレンドは見られません。
– **予測（線形回帰とランダムフォレスト回帰）**: ランダムフォレスト回帰は上昇傾向を示し、線形回帰は横ばいでほぼ一定です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いドットは比較的密集しており、外れ値や急激な変動は見当たりません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青いドット (実績AI)**: 実績の数値を示しています。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさの範囲を示し、そこに実績値が収まっています。
– **予測線（赤の×、紫、緑、ピンク）**: 予測モデルの結果を示しており、異なる予測手法間での見解の違いを表現します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測結果がそれぞれ異なる傾向を示しており、特にランダムフォレストの予測は他のモデルよりも高いスコア上昇を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現状、実績と予測の間の相関関係は明確ではなく、予測モデル間でも異なる傾向が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**
– **直感的影響**: 新製品が社会に与える影響が安定しているか、若干向上する可能性があります。ただし、モデルによる予測に不確実性があるため、さらなるデータの収集が必要です。
– **ビジネスや社会への影響**: 多様性や自由の保障に関連する製品が引き続き社会の共感を得ると期待されるが、モデル間の不一致が示すように、市場の動向を慎重に見極める必要があります。
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、新製品の総合WEIスコアの30日間の変動を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 日にちごとのスコアには大きな変動が見られますが、全体的な周期性や上昇・下降の明確なトレンドはこの短期間では判断が難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日と7月2日には強いコントラストがあります。特に、7月2日の16時台のスコアは低く（暗い色）、その後は7月3日にかけてスコアが上昇しているように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高低を示しています。紫系は低スコア、黄色や緑は高スコアを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 各日の時間帯ごとのスコア変動は比較的独立しているように見えますが、特定の時間帯（例：午後や夕方）にスコアが異なってくる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ日でも時間帯によりWEIスコアが大きく異なることから、同じ時間帯の異なる日で比較することで周期性の有無を確認する必要があります。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– スコアが高い時間帯は、製品に対する関心や活動が高いと解釈でき、マーケティングやプロモーションの効果的なタイミングを見出すことに役立ちます。一方で低い時間帯の調査は、問題解決や改善策の検討につながる可能性があります。
全体として、このヒートマップは新製品に対する関心の短期間での変動を視覚的に理解しやすく、マーケティング戦略の計画に役立つ重要な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:
This heatmap presents a time series analysis of individual WEI scores for a new product category over a 30-day period. Let’s delve into the various aspects:
1. **Trend**:
– The heatmap displays varying colors indicating fluctuations in WEI scores across different times of the day over several days.
– There is no clear overall upward or downward trend visible directly, but certain time slots exhibit distinct patterns.
2. **Outliers and Sudden Changes**:
– Dark purple areas (e.g., on July 1st and certain time slots) indicate notably lower WEI scores, which could represent outliers or periods of concern.
– Bright yellow areas (e.g., on July 3rd and 4th during some time slots) denote high scores, potentially indicating peak performance or positive reception.
3. **Elements (Color, Density)**:
– The color gradient is key here, with darker colors representing lower values and brighter colors higher ones. Consistency in color across a specific time series suggests steady performance, whereas shifts indicate variability.
4. **Multiple Time Series Relationships**:
– Across the 30-day period, there are visible shifts in score intensity suggesting internal relationships or influences between different time periods. For instance, afternoon scores fluctuate more than morning scores over the days observed.
5. **Correlation and Distribution Features**:
– Some time slots consistently show higher scores, suggesting that either certain features of the product or external factors might be positively impacting those periods.
– Conversely, consistently low time slots may indicate potential issues or areas needing attention.
6. **Intuitive Insights and Business/Societal Impact**:
– Intuitively, viewers might perceive times of lower scores as requiring review for possible improvements either in product appeal or performance during those hours.
– From a business perspective, higher scores in certain time slots suggest optimal engagement periods, which could guide strategic marketing or release timings.
– Socially, understanding patterns could help tailor new product features or communication strategies to align with consumer behavior and maximal impact timeframes.
In summary, this heatmap provides a quick visual assessment of where and when a new product is receiving differing levels of interest or satisfaction, guiding strategic decisions in product development, marketing, or customer engagement.
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:
このグラフは、新製品カテゴリにおける社会WEI平均スコアを示す30日間の時系列ヒートマップです。以下に、グラフの特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 日付と時間帯によるスコアの違いが一目で分かる構造になっています。
– 日付が進むにつれて、15時と16時の色が変化していますが、特定の上昇や下降トレンドは明確ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには明確な外れ値が見られます。具体的には、日付「2025-07-02」の8時台に非常に明るい黄色を示し、他の時間帯と比べて非常に高いスコアを記録しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高低を示しています。黄色に近いほどスコアが高く、濃い紫に近いほど低いスコアを示しています。
– 色の変化が視覚的に把握しやすいので、どの時間帯が特に注目されるべきかが明確です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同一日における異なる時間帯でのスコア比較が容易であり、特に日中時間帯（8時、15時、16時、19時）による違いが視認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一日単位では極端に高いまたは低いスコアを示すタイムスロットがあり、全体の分布としては一定のばらつきがあるように見受けられます。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 黄色のプロットが示す高スコアの時間帯は、何らかの外的要因（イベントやキャンペーンなど）が影響している可能性が考えられます。
– このデータは、新製品の販売戦略を調整する際に重要なインサイトを提供します。特にスコアの高い時間帯に着目して、プロモーションやマーケティング活動を集中させることで、より効果的な顧客エンゲージメントが期待できます。
全体として、このヒートマップは時間帯や日にちによるスコアの違いを視覚的に捉えやすくし、データに基づいた意思決定をサポートするための有用なツールと言えるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは相関関係を示すため、直接的なトレンドはありません。しかし、高い正の相関を持つ要素同士や負の相関を持つ要素同士の関係は、トレンドを示す鍵となります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最も高い正の相関は、「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間に見られます（0.97）。これは、共生や多様性が総合的なWEIに強力に貢献している可能性を示しています。
– 負の相関が最も強いのは「総合WEI」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」の間（-0.10）ですが、微弱です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 高い正の相関が赤色、負の相関が青色で示されており、赤が濃いほど強い正の相関を示します。
– 個人と社会のWEI間の相関が全体的に強く、特に「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の間の相関が高い（0.82）です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データは直接示されていませんが、30日間のデータからの相関で、個別の指標間の一貫した関係性が見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部の項目には相互に負の相関がありますが、ほとんどの関係は正の相関です。全体として、個人および社会のWEIの相関が強い傾向にあります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 高い相関関係から、特定の分野の改善が他の分野にも波及効果を及ぼす可能性があります。たとえば、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の向上は、全体的なWEIの改善に寄与するでしょう。
– このような相関を理解することで、社会政策の優先順位を効果的に設定し、新製品の開発や戦略的投資に活かすことが可能です。
このデータを基に複数の施策や戦略が社会の多様な側面にどのように影響を与えるかを慎重に分析することが重要です。
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、異なるWEIタイプ（新製品カテゴリ）のスコア分布を30日間にわたって比較しています。
1. **トレンド**:
– トレンド自体は箱ひげ図では示されていないが、複数のWEIタイプ間でのスコアの高さや分布の違いを見ることで、どの領域がより多くの関心を引いているかが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済ストレス）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」では、外れ値が確認できます。これらのスコアは一部のデータポイントが他と異なる挙動を示していることを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげ図の中央の線は中央値を示しており、箱の上下の境界は四分位範囲を示しています。また、ひげはデータの広がりを示し、外れ値は離れた点で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフ自体は時系列データではありませんが、異なるWEIタイプ間の比較から相対的な評価が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済ストレス）」は、かなり広い範囲のスコアを持ち、分布のばらつきが大きいようです。一方で「個人WEI（心理的ストレス）」は、ばらつきが小さく、より一定の評価がされているようです。
6. **直感的に感じることおよびビジネスや社会への影響**:
– 全体的に、社会的評価（例えば「社会WEI（公平性・公正さ）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」）のスコアが高いことから、人々が社会的な価値を重視している可能性があります。新製品戦略の一環として、企業は社会的価値を強化する施策を考慮する必要があるかもしれません。
– 外れ値やばらつきが見られる指標は、特定の群において異常値が存在する可能性があり、リスク管理が必要とされるでしょう。
このような視点を持つことで、企業戦略や政策決定において、どの領域に注力すべきかに関する洞察が得られるでしょう。
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:
このPCA（主成分分析）グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– グラフには明確な上昇や下降のトレンドは見られません。プロットは全体的に横ばいな配置です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 水平方向（第1主成分）の約0.15および垂直方向（第2主成分）の約0.15に外れ値が見られます。これは他のデータ点から離れた場所にあるため、特異な要素かもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 点の色や大きさに特別な違いはないため、それぞれのプロット自体が特定の要素や情報を示していると考えられます。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– このグラフ自体は時系列データを直接示していませんが、各プロットが異なる時点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**:
– データの分布は中央に集まる傾向があり、第1主成分と第2主成分間に明確な相関は見られません。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– 人々はこの解析から、新製品カテゴリの中で特定の要素が他と異なる特性を持つことを直感的に理解するかもしれません。これにより、新しい製品の特異性や独自の市場価値を強調できる場合があります。外れ値のプロットが示す特徴が、製品の差異化ポイントとなる可能性があります。
全体として、このPCAの結果は、新製品における主要な変動要因を識別し、それによって製品戦略をどのように調整するかに関する示唆を提供します。
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。