📊 データ分析（GPT-4.1による）
データの分析から、以下のポイントが見えてきます。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: ここ数日で、評価日時ごとに小さな変動を繰り返していますが、0.66875から0.73の範囲に収まっています。このように、短期的な変動はあっても、全体としては安定した水準を保っていると考えられます。
– **個人WEI平均**: 個人WEI平均も小さい変動がありますが、0.6375から0.725の範囲です。特に2025-07-03には0.725と高い値を示しており、特定の個人成分が向上した可能性があります。
– **社会WEI平均**: 社会WEIの変動範囲は0.6625から0.75で、他の指標と比べてやや高値を示すことが多いです。これは社会要因において比較的安定して評価されていると考えられます。
### 詳細項目の推移
– **経済的余裕**や**社会基盤**は、いくつかの日付で評価が一定（0.75または0.7）であり、比較的安定しています。
– **健康状態**: 評価ごとに大きな差異があり、特に2025-07-03の0.85という値はこの期間中で最高値です。健康改善の施策の可能性を示唆します。
– **心理的ストレス**: この指標も若干の上下を繰り返していますが、最大値は0.65、最小値は0.55です。
– **自由度と自治**および**公平性・公正さ**: 他の項目と比較してやや低めの値で推移していますが、特に自由度は0.75の高値を示した時点があり、個人の自治権が一時的に向上したかもしれません。
### 季節性・トレンド・残差
– **長期的なトレンド**: 全体としては小さな変動を繰り返しつつも、安定化へ向かうトレンドを示唆しています。
– **季節的なパターン**: 短い期間のデータでは季節性を特定しにくいですが、個々の評価日の繰り返しが短期サイクルとして現れる可能性があります。
– **残差成分**: 説明しきれない変動はありますが、比較的予測可能な範囲に留まり、外部要因がスコアに影響する場面もあると考えられるでしょう。
### 異常値
設定された評価基準や観測時間データの限られた範囲から、顕著な異常値は検出されていません。
### 項目間の相関
– 経済的余裕および健康状態は、個人WEIに対して相関が強い可能性があります。
– 心理的ストレスは、個人および社会的評価から見ると独立した変動要因として作用する可能性があります。
### データ分布
– 各スコアデータの箱ひげ図では、中央値が中位に位置し、そこからの大きな外れ値はほとんど見られません。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1とPC2**: 主成分分析では、PC1が全変動の40%、PC2が33%を説明しています。これにより、全体の73%の変動は二つの成分でカバーされており、主に経済的要素や健康関連がWEIの変動要因に大きく寄与していると考えられます。
全体としての評価では、WEIスコアは各要因の安定した管理と調整が行われている可能性を示唆し、特に健康状態や自由の評価が今後の上昇因子となる潜在性を持っています。データが示す範囲では、政策や施策が個人の福利にプラス
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:
以下にグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– グラフの初期には、実績（青色）が横ばいまたはわずかに増加しているように見えます。
– 中盤から終盤にかけて、データは左から右に比較的一貫して大きなギャップがあります。これは、予測データが後を追う形で配置される一方で、実績と予測が大きく異なることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 全体として大きな外れ値や急激な変動は見られませんが、予測値と実績値の間に大きな差異が見られます。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績を示し、緑のプロットは前年のデータを示しています。この2つのグループは、時間軸の最初と最後にそれぞれ分布しています。
– 予測（決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に関しては、青い実績と予測の間に線が引かれています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年のデータは時間軸の両端に位置しており、予測データと実際の実績が直接比較できない位置にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイント間に大きな相関関係は見られませんが、青い実績が予測の範囲外にあることから、予測モデルの精度に疑問が生じます。
6. **人間が直感的に感じることやビジネスへの影響**
– 直感的には、このグラフは予測モデルが現実の結果をうまく反映していないことを示しています。
– ビジネスとしては、既存のモデルの見直しや改善が必要であり、過去のデータと予測のずれを埋めるための新たなアプローチの模索が推奨されます。
このグラフは、新製品のWEIスコアのパフォーマンスを測定しており、予測と実績の間の大きな違いが今後の課題であることを示唆しています。
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**
– 初期の実績データ（青いプロット）が高いスコアを示しているものの、その後データが途切れています。続いて時間が経過し、予測されるデータ（緑のプロット）が右端に出現しており、再び高いスコアを示しています。一本のトレンドとしては途中にブレークがあり、データが復活するというパターンです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の段階で急激な上昇がありますが、それ以外に目立った急激な変動や外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示し、緑の点は予測です。紫の線はランダムフォレスト回帰による予測で、安定して高いスコアを予測しています。
– 他の予測モデル（直線回帰、決定木回帰など）のプロットは見られないため、ランダムフォレストが最も信頼性があると判断されている可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データの間に時間的なギャップがあるため、最初の実績データから次の予測までを結ぶ直接的な関係性は示されていません。これは外因的要因や製品の市場環境の変化を示唆しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布的にはデータの間に不連続な差が存在するため、相関関係を論じるのは困難です。主に高スコアが一貫していることを確認できます。
6. **直感的な感想と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、初期には良好なパフォーマンスがあり、その後は一時的な不確実性があったものの、予想がポジティブであるという安心感です。
– ビジネス的には、新製品が市場に影響力を保持しているものの、一時的な低迷期があった可能性があります。この停滞期間にはリソースの割り振りやマーケティング戦略の見直しが必要だったかもしれません。しかし、予測データがポジティブであることから、今後の市場展開には期待が持てると考えられます。
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:
### グラフの解析
1. **トレンド**
– WEIスコアは当初高いレベルにありますが、その後急激に下降しています。最初の下降後はデータがなく、間が空いてから再び高いスコアが記録されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間に急激な減少が見られます。特に7月以降のスコアは大きく下がっていますが、その後スコアの記録がしばらく途絶えています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青いドット）**: 初期の実績スコア。高いスタートを示しているが、すぐに下降。
– **予測（赤い×）**: 予測の基準ポイント。
– **前年（緑ドット）**: 時間が空いての高いスコア、前年平均との比較が示されている可能性。
– **予測の下振れリスク（灰色の帯）**: 予測と実績とのギャップを考慮するための範囲。
– **予測モデルのライン（青、シアン、マゼンタ）**: 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が表示されており、予測の変化を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデルが最初の数ヶ月の動きをカバーしていますが、その後のデータ欠落期間に関しては予測がないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最初の期間での急激な減少が強調され、モデルによる予測範囲は広い。しかし、予測がバラついているため、モデルの正確性に課題がある可能性があります。
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に関する洞察**
– このグラフからは、新製品の初期パフォーマンスが期待を下回っている可能性があります。その後、データのギャップがあり、情報不足により将来的な兆候を予測することが困難です。このような急激な変化が示される場合、製品の市場でのパフォーマンス、競争力、消費者の受け入れに対する影響に注意を払う必要があります。ビジネス上、さらなるデータ収集と分析が必要であり、予測モデルの改善が求められるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフ上では、「実績（青）」データと「予測（紫）」が示されています。短期的に見ると、実績データは横ばいから始まり、その後急激に上昇しています。予測ではこの後も上昇が続くというトレンドが見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値や急激な変動はありません。ただし、予測データの折れ線が急激に上昇している部分は、潜在的な変動の可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青のプロットは「実績（実績AI）」で、紫の線は「予測（ランダムフォレスト回帰）」です。これらは個人の経済的余裕の変化を示しています。
– 緑のプロットは前年と比べたAIの指標を示しています。最新の実績と比較可能です。
4. **関係性**:
– 実績と予測の比較が行われており、予測が実績データのトレンドを追従・予測しています。特にランダムフォレスト回帰の予測は実績と良く一致しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在提供されているデータから直接的な相関などは読み取りにくいですが、徐々に上昇する傾向が強いため、今後の経済的余裕の増加が期待されます。
6. **直感と影響**:
– グラフからは、個人の経済的余裕が今後増大することが強く示唆されており、これは消費者の購買力の向上を意味する可能性があります。ビジネスにとっては新製品への投資を増やす良い兆候と見ることができます。
– 企業にとっては、これらの予測を活用した新製品の開発やマーケティング戦略を再評価するチャンスです。また、経済全体への影響も考慮することで、さらなる成長戦略の策定が可能となります。
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:
以下の点について、提供されたグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– グラフの初期（2025年7月）は、実績値（青い点）が0.6から上昇し、0.9以上に達しています。短期間で健康状態の改善が見られます。
– その後、長期間にわたってデータが途切れているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測値（赤い×）や線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は一定の数値を示していますが、期間が限られており、長期的な変動は示されていません。
– 初期の急激な上昇については、外れ値とは言えないまでも注目が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIの実際のデータを示し、一時期の健康状態の改善を示しています。
– 緑の点は前年の比較値で、長期的に比較すると安定しています。
– 予測の下限は灰色の縦線によって示され、予測モデルと実績が大きな差を持たないところが見受けられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に明確な相関は見られませんが、予測の下限が実績に触れることなく推移しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布としては、初期の急激な上昇以外に著しい特徴は見られません。
6. **直感的感覚とビジネスや社会への影響**:
– データの欠落期間が長いことから、継続したモニタリングがされていない可能性があります。この製品の評価には継続したデータ収集が重要です。
– 初期の健康状態の大幅な改善はポジティブな指標ですが、これが長期間持続可能であるかの分析が必要です。
– ビジネス的には初期の効果が宣伝要素になる可能性がありますが、持続性と安全性の保証が求められます。
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**
– 時系列データは非常に限定的であり、全体的なトレンドは識別しにくいです。ただし、初期のデータポイントにおいて心理的ストレス（WEIスコア）は比較的高く、急激に上昇した後、再び元の水準に戻っています。この動きは通常の周期の一部である可能性がありますが、データ不足のため、断定はできません。
2. **外れ値や急激な変動**
– データが非常に少ないため外れ値を特定するのは難しいですが、初期の時点での急激な上昇は特筆すべき変動です。この上昇は特定のイベントや状況に起因しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しており、実際の心理的ストレススコアを表しています。
– 予測データ（赤い×と緑の点）は将来のスコアを異なるモデルで予測していますが、現時点では互いに大きな乖離が見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 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）は異なる傾向を示す可能性がありますが、全体的な傾向は限定的なデータセットのためまだ明確ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データが限られているため、明確な相関関係や分布の特徴を見つけるのは難しいですが、実績と予測の違いは注目すべきです。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフを見た人は、心理的ストレスがある時期に急上昇したこと、将来的な予測がまだ不確実であることに気づくでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、新製品の導入や環境の変化が個人の心理的ストレスにどのように影響するかを理解する手助けとなります。また、どのモデルがより正確な予測を提供するかを継続的に評価することが重要です。
全体として、データの範囲を広げ、さらなるトレンドと変動を観察することが、今後の分析において鍵となります。
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:
## グラフ分析の洞察
### 1. トレンド
– **初期の動向**: 2025年7月初めでは、WEIスコアは0.6から始まり、急激に上昇しています。
– **予測トレンド**: 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる方法を示しており、特にランダムフォレスト回帰は高いスコアを予測しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 現段階では、データが限られているため、外れ値といえるものは見られません。しかし、実績と予測の間に顕著なギャップがある点が興味深いです。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（実績AI）**: 青い点で表示されており、初期には限られた数のデータポイントしかありません。
– **予測（予測AI）**: 赤い「×」マークで示され、全体的なトレンド設定に用いられています。
– **前年（比較AI）**: 緑の点で示されており、過去のデータとの比較に役立ちます。
– **予測の方法**: 異なる色の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる予測手法を視覚化しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと予測データは異なる変動パターンを示しており、特に予測手法の間で異なる未来のシナリオが描かれています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期データからは相関を見極めるのは難しいですが、ランダムフォレストが他の手法よりも高いスコアを予想していることが目立ちます。
### 6. 直感的洞察と影響
– **直感的洞察**: このグラフから、初期のデータ不足にもかかわらず、予測手法によってかなり異なる未来予測が得られることがわかります。特に、学習手法により予測精度に差が出ているようです。
– **ビジネスや社会への影響**: 新製品のパフォーマンス予測において、異なる手法の予測結果を組み合わせ、多角的な戦略を立てることが重要です。予測の不確実性を考慮しながら、計画を策定する必要があります。
このグラフは、製品の未来のパフォーマンス予測において、さまざまなモデルを使用することの重要性を示唆しています。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 新製品の社会WEIスコアは、最初に比較的高い値を示していますが、その後急激に下降しています。この急降下は、期間が進むにつれて0に向かっており、明らかにネガティブなトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の数日間で急激な下降があります。この異常な変動は分析の重要な焦点であり、何かしらのネガティブな要因が突然作用した可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– グラフ内で複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されています。
– 実績（青色のプロット）は、最初に高い値を示した後に急落していることが視覚的にわかります。
– 比較として前年度のデータが緑色のプロットで示されていますが、こちらは比較的安定しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIのデータと予測AI、前年度のデータを比較すると、実績AIと予測AIには大きな乖離があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測AIのスコアは実際のデータと一致していない箇所が多く、特に急激な下降時に相関が見られません。
– 前年度との比較で大きな変動があるため、特定の外部要因が影響を及ぼした可能性を考慮すべきです。
6. **直感的な洞察およびビジネスへの影響**
– このグラフからは、新製品の社会的な公平性や公正さが著しく低下したことが分かります。これにより、市場における製品の信頼性や顧客の意欲が低下する可能性があります。
– ビジネスへの影響として、消費者の信頼を取り戻すための対策が求められます。ブランドの価値や社会的な認識を向上させるための積極的なマネジメントが必須でしょう。
このような急激なスコアの変動は、製品の改善やマーケティング戦略の再考を促す重要なサインです。適切な対策を講じなければ、長期的なブランド価値の低下を招くリスクがあります。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **全体的なトレンド**: 時間が進むにつれてWEIスコアに急激な変動は見られず、各プロットは特定の期間に集中しているように見えます。
– **上昇・下降**: 初期データポイントから予測される範囲が定まっており、急激な変化はほとんどありません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 特定の期間において、いくつかの予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレストなど）によるプロットの位置が異なるため、異なる予測が出ています。ただし、これらは外れ値とは言えません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青い丸）**: 過去の実績値を示していますが、数が少ないです。
– **予測（赤いX、線）**: 予測による未来のスコアを示しており、予測手法によって異なるスコアを示しています。
– **前年（灰色の丸）**: 過去のデータとしての基準点。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測データと実績データの関係が明確でないため、未来の予測がどの程度実現可能かは不明ですが、異なる予測手法がほぼ同じ期間に集まっています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 統計的な外れ値は示されていないが、予測の範囲と実際のデータの間には一貫性が見られ、相関関係があると考えられます。
### 6. 人間の直感的な印象と影響
– 予測された値は非常に安定しており、重大な変動がないようです。これは新製品の持続可能性と自治性についての信頼性を示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、この安定性は経営的な意思決定に安心感を与え製品戦略の確立に役立つ可能性があります。
この時系列散布図は、予測と過去の実績の間でこの新製品が持つ可能性と課題を視覚的に示しており、データ駆動の戦略策定に有用です。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期段階では、実績（青色プロット）が高いスコアで始まり、その後急激に低下しています。
– その後の予測プロットは徐々に増加傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績の急激な低下は注目すべき外れ値として把握できます。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫色）は極端な減少を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績AI、他の色のプロットは線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測を示しています。
– 緑色のプロットは前年の比較AIを示し、安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績のデータは予測の基盤となり、各モデルによる予測の過程で、実績との乖離が観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測（特に線形回帰と決定木回帰）は、当初の乖離が徐々に一致するような傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 最初に急激な低下があるため、予測手法を考慮する際にリスク管理が重要と感じられるでしょう。
– 安定した前年のデータ（緑色）は、新たな施策導入の効果を測定するためのベンチマークとして重要です。
– 予測が改善を示していることから、新製品の成功が期待され、社会基盤と教育機会の向上に寄与する可能性があります。
このグラフからは、新製品の当初の困難とその後のポジティブな予測が示唆されており、ビジネスプロセスを見直しつつ、長期的な改善が期待できることを示しています。
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:
以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、期間の初めに約0.6で横ばいです。予測は異なる方法で行われ、期間の後半に向けて予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 急激な変動や外れ値は目立ちません。ただし、予測データが急に高まることは注意が必要です。
3. **各プロットや要素**:
– プロットごとの色や形状（例えば、緑の点やxマーク）は異なる予測や実績を示しています。
– 紫の線はランダムフォレストによる予測、青い線は決定木による予測、黒い線は線形回帰を示しています。
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並行して示され、それぞれが異なる予測手法で計算されています。予測と実績データの一致度合いを比較することが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測の下限は割り当てられているが、実際のデータと予測のばらつきがあるため、精度を確認する必要があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 新製品の社会的な受容が見える化されており、将来的な予測をもとに社会の共生や多様性といった価値観がどう変わるかを考慮する必要があります。
– ビジネス的には、積極的に予測を活用することで、製品開発や改良に役立てることが可能です。ただし、予測方法の精度と信頼性を強化することが重要です。
この分析がより多くの洞察を提供するためには、さらに詳細なデータや背景情報が必要かもしれませんが、以上がこのグラフから得られる主要な洞察です。
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:
以下は、提供されたヒートマップに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップは、色の変化によって時系列データを視覚化しています。色が明るくなるほどスコアが高いです。時間の進行に伴い、スコアの変化が見られますが、3日分のみのデータなので長期的なトレンドを判断するのは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明るい色（黄色）が7月1日に観測されることから、この日は相対的に高いスコアが記録されています。逆に、7月2日は紫色のため、スコアが低下しています。この1日間での変化は急激なものであり、何か特別なイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の違いがスコアの大小を示しています。色のバーはスコアの範囲を示しており、データポイントの濃淡がWEIスコアの変動を視覚化しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 日ごとに1日の中で時間帯ごとに色が変化しているため、特定の時間にスコアが変動していることが示唆されています。この変動は時間ごとのパフォーマンスや需要の変化を表しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各時間帯のスコアは完全に一致しているわけではないため、特定の期間での性能や需要のピークを示している可能性があります。
6. **このグラフから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に関する洞察**:
– 視覚的には、明るい色に引き寄せられがちです。ビジネス的には、スコアが高い時間帯や日付を特定することで、製品のリリースタイミングやプロモーション活動の最適化に役立つ可能性があります。また、急激な変動は市場の感情やトラブルの兆候を示しているかもしれず、それが早期に解決すべき課題として浮上す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のスコアの時間的な変動を示しており、ビジネス戦略を調整するための参考として利用できます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 各日付ごとに色の変化が見られるため、個人WEI平均スコアに時系列的な変動があることが示されています。特に7月1日から7月3日にかけて、色の濃淡が変化していることから、値の変化が生じていることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に7月1日の一部（午後時間帯）では、色が非常に濃い紫色をしており、スコアが著しく低いことを示しています。これは顕著な外れ値である可能性があり、注目に値します。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡はスコアの高低を示しており、黄色は高スコア、紫は低スコアを示唆しています。
– 他の日付や時間帯では緑や黄緑の色合いが優勢であり、比較的安定した高スコアを保っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ日付内での時間帯による比較により、一日の中でもスコアの変動があることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の日時・時間に依存するスコアのパターンが見られるため、何らかの要因が特定の日付や時間での変動に影響を与えている可能性があります。
6. **人間の直感とビジネスへの影響**
– 視覚的には黄色の領域が目を引くため、高スコアの日時が特にビジネス上の成果や活動と関連していると感じられるでしょう。
– 低スコア（紫色）の部分は改善の余地があるとして注目すべきであり、具体的な要因分析が求められます。ビジネスやプロジェクトのタイムリーな対応が重要です。
この分析をもとに、特にスコアが低下している部分への対策や、高スコアを保つための施策を考慮することが求められます。
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:
以下は、このヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– 明確な周期性は見られません。色の変化が日ごとに異なるため、周期的なパターンはなく、日単位で異なるスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは、色が急激に変化することは外れ値や変動の可能性を示すことがあります。この期間中、日や時間帯ごとにスコアが大きく変わる部分（特に色の大きな変化がある部分）が見られ、特定の日や時間に重要なイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の強度やトーンが異なることで、スコアの高さを示しています。濃い紫色から黄色にかけて色が変わることで、スコアが低い（紫）から高い（黄色）へと推移します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このヒートマップは、特定の日と時間が縦横に示され、スコアの分布を示しています。日にち別と時間帯別にスコアが変化しており、それぞれの間に何かしらの関係がある可能性を探ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日ごとのスコアが大きく変動している一方で、時間によるパターンは少なくとも３日間では一貫していないように見えます。特定の時間や日に重要な変動がある可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ヒートマップのビジュアルは、特定の日や時間に重点を置くべきであることを示唆しています。特に、特定の時間帯や日がスコアの高低に大きく影響しているため、製品やサービスの評価がその時間に強く依存している可能性があります。ビジネスへの影響として、顧客エンゲージメントや市場での反応をより深く理解し、戦略的な計画の策定に役立てることができるでしょう。
この分析を基に、さらなるデータの収集や調査を継続することが、ビジネスや社会的な成果の向上に繋がるでしょう。
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:
以下は、提供されたヒートマップの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– これは相関ヒートマップであり、時系列データのトレンドではありません。各要素の相関係数を示しています。そのため、時間的な上昇や下降のトレンドよりも、要素間の相関関係に焦点を当てます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップには、特定の外れ値や急激な変動は示されませんが、他の項目との相関係数が突出して強い場合は注目に値します。たとえば、総合WEIと社会WEI（共生・多様性・自由の保障）の相関が非常に高い（0.97）ことがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が濃い赤に近づくほど正の相関が強く、青に近づくほど負の相関が強いことを示しています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は「社会WEI（公平性・公正さ）」と負の相関（-0.63）を持っており、心理的ストレスが高いと感じる人々が公平性を欠如していると感じている可能性を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同時に発生する相関から、複数の要素がどのように連携しているかを示します。例えば、「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（精神的ストレス）」の間には強い正の相関（0.42）が見られ、健康状態の影響を受けるストレスレベルが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 社会WEI（持続可能性と自治性）と他の要素間でかなり正の相関が見られ、特に社会WEI（共生・多様性・自由の保障）とは0.79の高い相関があります。
6. **人間の直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 高い相関が示している項目間の関係性は、特定のWEI要素が他の要素に影響を与える可能性を示唆しています。例えば、個人の健康状態が全体的なWEIを押し上げる影響があるといえるでしょう。
– ビジネスや社会の場面では、相関の高い項目間での施策を重視すると効果的かもしれません。健康増進プログラムとストレス管理の取り組みが役立つ可能性があります。
このヒートマップを通して、企業や政策立案者がどの領域にリソースを投じるべきか、あるいはどの指標を連携して向上させるべきかの手がかりを得ることができます。
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:
この箱ひげ図は、新製品カテゴリにおける様々なWEIタイプのスコア分布を比較しています。以下にその分析を示します。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは全体的に横ばいであり、新製品に関するWEIスコアが特定の期間にわたって大きく上昇または下降するトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「社会WEI平均」や「個人WEI（心理的ストレス）」では外れ値が確認されます。これらのデータポイントは他のデータとは大きく異なるスコアです。
3. **各プロットの意味**:
– 色の違いは異なるカテゴリを表し、それぞれの箱がWEIタイプに対応しています。箱ひげ図の箱部分はデータの四分位範囲（中央値、上位四分位数、下位四分位数）を示し、ひげは最小値と最大値を示しています。
– 密度が高い箱は、スコアがその範囲に集中していることを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプは別々のメトリクスであり、直接的な時系列関係はありませんが、比較することでどのタイプが最も変動しているか、または安定しているかを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データセット間の明確な相関は図表から判断できませんが、いくつかのWEIタイプ（たとえば、個人WEIの異なる側面）は、平均値が似ているため、近い経験値を持つ可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 「社会WEI」と「個人WEI（持続可能性と自治性）」は比較的高いスコアを示し、製品が社会的持続可能性や個人の自治性に寄与することを示唆しています。
– 社会やビジネスへの影響として、特定のWEIタイプが市場で重要視される要素である可能性が考えられます。これは、製品開発やマーケティング戦略の中でより焦点を当てるべき領域であるかもしれません。
– 外れ値の存在は、特定の領域での不安定性や問題点を示唆し、それを理解し改善することで、製品の価値をより高めることができるでしょう。
このグラフは、製品の様々な要素が顧客に与える影響について、さらなる分析を行うための基礎データを提供しています。
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、主成分分析（PCA）を用いた新製品カテゴリのWEI構成要素を示しています。以下に詳しい分析を示します。
1. **トレンド**:
– 360日間のデータを主成分に変換した結果として、明確な時間的トレンドはこのグラフには直接表現されていません。主成分分析は次元圧縮技術であり、変数間の関係性を把握するために用います。
2. **外れ値や急激な変動**:
– プロットにおける外れ値としては、グラフの右上および左下に位置する点が挙げられます。これらの点は他の点群から距離があり、特異な特性を持つ可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 横軸（第1主成分）と縦軸（第2主成分）はデータの分散を最大限に説明する方向を示しています。これらに散らばるプロットは、各カテゴリのデータポイントの分布を示しています。
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の直接的な関係性を示すものではありませんが、異なる日付やカテゴリのデータがどのように異なるのかを把握するための手段となります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 点群は比較的分散しており、第1主成分では右側に、第2主成分では上側に外れた点があるため、これら主成分方向の分散がある程度の重要性を持っていることを示唆しています。
6. **ビジネスや社会へのインサイト**:
– この分析は、新製品の各構成要素がどのように異なるか、そしてどの要素がある特定の群に属するかを理解するのに役立ちます。外れ値として示されたデータは、成功の要因や改善すべき領域を特定するのに役立つかもしれません。たとえば、外れ値が新しい市場の可能性やニッチを示す場合、それに対する戦略的アプローチが必要です。
このグラフからは、製品構成要素間の関係性を深く理解し、どの要素が他と異なる特性を持つかの見極めが可能です。
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。
