📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析の結果は次のとおりです。
### 時系列推移
– **総合WEIスコアの推移**: 全体としては0.67から0.73の範囲で変動しています。具体的には、2025年7月2日の朝の評価時に最も高く、0.73に達しました。その他の評価はほぼ0.67前後を中心に上下しています。このことは、一日の中でも一定の変動幅があることを示しています。
– **個人WEI平均**: 個人の平均WEIは、比較的0.675から0.725の範囲で安定しています。特に2025年7月2日と7月3日の朝の評価が高い傾向があります。
– **社会WEI平均**: 0.6625から0.75の範囲で推移しています。安定した変動が見え、特定の時間では顕著な変化は少ないようです。
### 異常値
– 提供されたデータセットにおいて、異常値は検出されておらず、全体的に安定した範囲内での変動があります。
### 季節性・トレンド・残差
– **長期的なトレンド**: 強い長期的なトレンドはデータセットの期間が短いため特定できませんが、提供された期間においては大きなトレンド変化は確認できませんでした。
– **季節性パターン**: 提供された短い期間に対して、明確な季節的パターンは確認困難です。一方、日中の時間帯によって変動があるため、評価時間が影響を与えていると考えられます。
– **残差**: 残差成分は少なく、スコアが安定していることを示唆しています。
### 項目間の相関
– **経済的余裕と健康状態**: 経済的余裕が安定しており、これが安定した個人WEI平均に貢献していると考えられます。
– **社会的持続可能性**: 高いスコア（0.80〜0.85）が、社会WEIの安定性に大きく寄与していると思われます。
### データ分布
– **箱ひげ図の分析**: 箱ひげ図からは、全体的に各項目が中位から高めの点数を維持しており、狭いばらつき（特に個人経済と社会的持続可能性）を示しています。
– **外れ値の有無**: 提供されたデータ範囲において外れ値は特定されていないため、一貫したスコアリング方法が提示されていると考えられます。
### 主な構成要素（PCA）
– **主要な構成要素の寄与率**: 第1主成分(PC1)は42%、第2主成分(PC2)が30%の変動を説明しています。これらは、全体のWEIを主に説明する要因として影響を与えていることを示唆します。
– **PC1とPC2の意味**:
– PC1の高い寄与率は、各スコアが全体的なWEIに対してバランスよく影響していることを示します。
– PC2の寄与は、個別の項目（例えば健康状態や心理的ストレス）がどの程度WEI全体に寄与しているかを反映していると考えられます。
### 結論
– 総合的にスコアは安定しており、短期間のデータでは大きな傾向や異常は見受けられませんが、各評価項目の変動が日中の時間帯によって若干異なることがあります。
– 経済的安定性と社会的持続可能性が、全体のスコア安定に大きく貢献していると考えられ、これが個人と社会WEIのどちらか一方に著しい差がない理由と見られます。
– WEIの主要な要因を理解する
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:
この時系列散布図を分析して、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期段階において、実績（青の円）は比較的安定しており、この期間内での大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測（赤の×）は明示的にはほとんど示されていないように見えますが、一部の予測手法（ランダムフォレスト回帰）は他の手法より若干上昇しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は特に見られませんが、最初と最後のデータポイントの間に大きなギャップがあり、時間的なデータの不足感があります。データのスパース性が一因として考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、直近の値が高い信頼性を持っています。
– 緑の丸は前年データを示し、現行データと比較する基準値です。
– カラーラインは異なる予測手法の結果を表し、それぞれ異なるモデルの精度や傾向を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは前年と比較して一致しているか、もしくは異なっているかを確認するのがひとつのポイントです。
– 予測手法間の相互比較によって、どのモデルが有効かを評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年のデータは近接しており、相関性が高い可能性があります。ただし、データポイント数が少ないため、詳細な相関分析は難しいです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ビジネスにおいては、大きなトレンドの変化が確認できないため、安定した成長を評価することができます。
– 新製品の評価においては、予測ツールの選択が重要であることが示唆されます。
– 顧客のニーズの変動が少ない可能性があり、製品の一貫した提供が効果的であると考えられます。
この分析から、長期的なデータ蓄積ともっと詳細な予測モデルの評価が必要とされることが分かります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 左側のデータ（2025年7月頃）は、急激な上昇トレンドを示しています。実績AIのデータポイント（青色）が時系列に沿って上昇しており、その後、予測の線形回帰や決定木の予測（ピンクと青の線）もそれに従っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値や急激な変動は見当たりませんが、最初の上昇は急速であるため、これは注視すべきポイントです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青色の丸**: 実績データ（実績AI）を示しています。
– **赤色のバツ印**: 予測（予測AI）が一時期の値を示していますが、特定の外れ値や異常の象徴ではありません。
– **緑色の丸**: 前年の値（比較AI）で、現在の値と比較するための基準を提供します。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）。
– **色付きの線（青、ピンク）**: それぞれ予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは、予測データと緊密に一致しているように見え、特に線形回帰とよく一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 上昇トレンドが主要な特徴であり、実績データと予測データ間の相関が強いと考えられます。
6. **人間が受ける直感とビジネス・社会への影響**:
– **直感的に**: グラフから今後もさらに成長が続く可能性があると人々は感じるでしょう。特に新製品カテゴリにおける急成長は、顧客の受け入れが良好であることを示唆しています。
– **ビジネス影響**: 新製品の市場投入が非常に成功している可能性が高く、さらなる投資や販促活動を考える良いタイミングであると言えます。特に実績と予測が高く一致していることは、マーケット活動の正確性を示しています。
この分析はグラフからの視覚的及び統計的な情報に基づいており、ビジネス決定に対するデータ駆動の洞察をサポートします。
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:
### グラフの視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期の「実績（実績AI）」は、2025年7月から短期間で大きく減少し、その後データが途絶えています。
– 期間の後半で「前年（比較AI）」のデータが観測されていますが、具体的な数値の変動トレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の「実績」データには急激な下降がありますが、その後は観測されていないため、外れ値かどうかの判断は難しいです。
– 他の予測データ（ランダムフォレスト回帰、線形回帰、決定木回帰）は、それぞれ異なる動きを見せますが、全体としては一致しないように見えます。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットが実際の実績データを示しており、これが急激に下降しています。
– 線形回帰（青）、決定木回帰（ピンク）、ランダムフォレスト回帰（紫）の線は、それぞれ異なる予測モデルの結果を示しています。
– 緑色の丸は前年のデータを表していますが、これは評価日が大きく空いており、他のデータと直接比較するのは困難です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「実績」の急下降と「予測」の異なる動きからは、実績が予測と乖離していることが示唆されます。
– 「前年」のデータは期間後半に集中していますが、直接的な関連性は確認できません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの急激な変動からは、一貫性のある相関関係は見られません。
– 予測データは異なる方法での推定を比較するため、予測の精度や一致性は時系列を通じて一貫せず、それぞれの方法の特徴を示しています。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**
– このグラフから直感的に感じ取れることは、実績が予測と大きく乖離しており、予測が不十分であった可能性があるという点です。
– 初期の急激な下降は、市場の大きな変動や製品の適応に関する課題を示しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、予測モデルの再評価や改善が必要であることを示唆しています。
このグラフを基に、さらなるデータの検証や他の変数との関連性を探ることが有用です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体を見ると、実績（青色のプロット）から予測（赤いX印、薄緑、緑のプロットにかけて）への移行が見られます。これは、新製品の経済的余裕（WEI）が左上から右に移動していることを示しており、時間の経過とともにWEIが上昇している可能性があります。
– 時系列的には、予測値が徐々に増加しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 急激な変動は、特に青いプロットから紫の線で結ばれるランダムフォレスト回帰の大きなジャンプで見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青（実績）**: 実際のデータを示しています。
– **赤（予測）**: 異なる手法での予測。
– **緑（前年比）**: 昨年のデータとの比較。WEIが過去に比べて改善している可能性があります。
– プロットの密度やサイズの違いは、異なるモデルや予測の信頼性を示唆し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**
– 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）の結果が比較されています。ランダムフォレスト回帰が他の方法よりも高い予測を示していることが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測値が時間とともに上昇傾向にあります。異なるモデルの間で多少のばらつきがあるものの、一貫して改善方向を示しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– このグラフから直感的に感じるのは、新製品が市場に投入されることで予測される経済的余裕の向上です。企業にとって、これらの予測を基にした戦略立案が重要になるでしょう。特に、ランダムフォレスト回帰による予測が他のモデルより高いということは、その手法に基づいた施策の検討が必要かもしれません。
この分析を基に、事業戦略の見直しやリスク管理プランの策定が求められます。
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:
以下に、提供されたグラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフは360日間のWEIスコアを示しています。冒頭では実績が急激に増加し、その後横ばいになっています。予測データのトレンドは、予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって異なる可能性がありますが、実績後のデータがないため、判断は困難です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて、初期段階での急激な変動が見られますが、その後のデータは安定しています。他のデータポイントには特に外れ値と見られる点はありません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績を示し、予測は異なる手法で表示されています。
– 緑の点は前年の比較を示しており、実績と比較してやや低めの値を示しています。
– グレーの帯が予測の不確かさ範囲を示しており、その不確かさがどれくらいか視覚的に容易に捉えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法によるトレンドが示され、その間の一致や不一致を視覚的に確認できる構成になっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは冒頭で急上昇した後、安定していることから、ある種の初期効果や導入効果が示唆されます。
– 予測と実績の一致に関しては、詳細な検証が必要です。
6. **直感的なインサイトとビジネス/社会への影響**:
– 実績の初期安定後は予測モデルの検証が次のステップとして重要です。
– 新製品の導入時における急速なヘルススコアの向上は消費者の関心を集める可能性があります。
– 実際の数値や予測が健康改善の指標として効果的であるなら、この製品は市場での評価を高める可能性があります。
この分析を基に、今後の戦略的な製品改善やマーケティング施策の立案に活かすことができるでしょう。
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:
以下の視点からグラフを分析します。
1. **トレンド**
– 初期のデータは上昇傾向を示し、その後は横ばいになっています。データは特定の期間に集中しており、その後大きな変動はありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に初期の段階で急激に上昇する予測（ランダムフォレスト回帰）が見受けられます。この急上昇はステークホルダーに特に注目されるかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 実績は青い点で示され、初期段階に集まっています。
– 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）が異なる未来の予測の傾向を示しています。
– 予測の下限範囲 (xAI/3σ) が示されており、特定の許容範囲内でのばらつきを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と異なる予測モデルの結果が比較できます。これにより、異なるモデル間での結果の差異を比較し、適切なモデルを選定するヒントが得られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期段階では、実績と予測モデルのデータがある程度一致しています。しかし、予測が直線的に持続する場合、実績との相関が維持されるかは不明です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 初期に急激に上昇する予測はストレス要因が増加した可能性を示唆します。これはビジネスでは従業員の健康管理やストレス対策を再考するきっかけになるかもしれません。
– 継続的な横ばい状態は、新製品が特定のマーケットニーズや利用者層に対する影響を保っている可能性があることを示唆しています。
この分析は、ストレスマネジメントや新製品の改善策を講じるうえでの重要なインサイトを提供します。
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、提供されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの期間の初期（2025年7月）には、実績（青いプロット）が0.7から0.8の範囲で推移し、やや上昇しているように見えます。
– 以降、急激な変動はなく、プロットが停止しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ点で、特に著しい外れ値や急激な変動は見受けられません。
– 予測区間において、極端な値はありませんが、予測線が対照的に外れています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績を表し、これは過去の実際のデータを示しています。
– 緑のプロットは前年比を示しており、将来のスコアの予測として機能しています。
– グレーの範囲は予測の下限に関する不確実性を示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と複数の予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間で、予測自体は異なるアルゴリズムで多少の差異がありますが、全体的には大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は、実績との乖離が少なく、それらの相関性は高いと思われます。
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**:
– 初期の実績データから見ると、WEIスコアは比較的安定しており、将来的にも大きな変動は予測されていません。これは新製品のパフォーマンスが、何らかの保証された安定感を持っていると直感的に感じられます。
– 安定したスコアが予測されることは、事業計画の一部としてリスクが少なく、投資者やステークホルダーに対して安心感を提供しやすいでしょう。
この分析を元に、ビジネスの戦略や製品の改善に役立てることができるでしょう。計画された戦略が、こうした安定性をさらに強化する方向へ進められていることが重要と考えられます。
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:
このグラフの解析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績AIは2025年7月付近で約0.6のスコアを示しており、次に向かう予測（ランダムフォレスト回帰）は急激に下降して0.0に近づいています。他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰）は横ばいに近い形で、安定したスコアを示しています。2026年6月頃には比数AIが非常に高いスコアに収束しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測（ランダムフォレスト回帰）が急降下するのが目立ち、他のモデルの予測と異なります。これは外れ値またはモデルの特異性として注目すべきです。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の丸いプロットは実績AIの結果を示しており、過去の実績を視覚化しています。緑色の丸は比数AIの結果を示し、高いスコアは特定の条件下での優れた公平性・公正性を示す可能性があります。
– 予測区間の範囲もグレーで示され、予測の信頼性を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測値、特に異なるモデルの予測の比較から、モデル間の多様性およびそれぞれのアプローチの違いを評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIと比数AIの間で直接的な相関が読み取れますが、予測モデル（特にランダムフォレスト）はこの流れからの乖離が顕著です。
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**:
– 実際の公平性スコアがかなり高くなる可能性があり、製品の社会的受容性が向上することが予測されます。ビジネスとしては、モデルの選択における慎重さが求められるでしょう。ラストマイルにおける大きなばらつきは、リソース配分や市場へのアプローチに影響を与える可能性があります。
総括すると、このグラフは異なる予測モデルの性能や目標達成に向けた戦略の示唆を提供し、社会的公平性における課題と成功のベンチマークとして機能するでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータポイントは0.8の付近に集中しています。これらは実績値です。
– 後の予測値は、ややスコアが高め（0.9付近）を示しており、持続的な上昇トレンドが予想されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 開始時点での予測値と実績値の間に完全な一致は見られないが、極端な外れ値は存在しません。
– グレーの範囲は予測の下限がさを示しているが、特に外れた予測は見られません。
3. **各プロットや要素**
– **青い点**: 実績ベースのデータ。
– **赤い×**: 予測の個々のポイント。
– **グレーの円**: 前年のデータ。
– **予測の線**: 数学的モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が示すトレンドライン。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルが提供するトレンドは、ほぼ一致しており、全体的な傾向を強調しています。
– ランダムフォレスト回帰のラインが他のモデルに比較して、実績値に沿って伸びています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実際のデータと予測データのスコアは、0.8以上で高い水準を保っています。
– 分散は比較的小さく、安定した分布を示しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの影響**
– 直感的には、安定した持続可能性が示唆されていることから、新製品の採用や評価が継続的に良いものになると期待されます。
– 予測の一致は、各AIモデルが信頼性のある予測を行っている可能性を示し、戦略的な意思決定に安心感を与えます。
– 実績値の堅牢性とモデル予測の整合性は、製品開発やマーケティング戦略の策定において強力な支援となるでしょう。
このデータは、新製品の市場における持続可能な発展を示唆し、予測が一貫していることから、長期的な利益の見通しを明るくしています。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
– **実績（青い点）**: 初期の数ヶ月間でわずかな変化が見られるが、大きくは変動していない。
– **ランダムフォレスト予測（紫の線）**: 初期のデータポイントから急激に減少しています。これは予測の一部として重要な変動です。
– **他の予測（灰色/水色の線）**: グラフ上には表示されていないが、期間全体にわたって予測の下限と範囲が設定されています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 最も顕著なのは、ランダムフォレスト予測の急激な下降です。この変動は注意を要する可能性があります。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青い点）**: 実際のデータポイントを示しています。
– **予測（Xマークと線）**: モデルによる予測値で、予測間の乖離が将来予想の不確実性を示唆しています。
– **前年（灰色の円）**: 前年の基準値を示しており、将来の予測に対する比較ベースとして使われています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測と実績の間の乖離は、予測モデルの改善の必要性も示すかもしれません。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測の間で直接的な相関関係は観察されませんが、ランダムフォレストモデルの急速な降下は他の予測先と対照的です。
#### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– 初期の青い実績値が安定していることは、現段階での基盤が確立されている可能性を示唆します。
– ランダムフォレスト予測の急激な変動は外部要因やモデル構造の見直しを検討させるでしょう。
– 社会基盤や教育機会という観点から、この不安定性は現実世界での実施において重要な関心事です。
– ビジネスにおいては、予測の信頼性向上による戦略的計画が必要とされ、多様なモデルを用いたアプローチやデータのバリエーションを考慮すべきです。
このグラフを基に、時間の経過とともに継続的にデータをモニタリングし、モデルの適切な修正を行うことが重要です。
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:
以下の点についてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 大きなトレンドとしては、2025年初めにデータポイントが集中しており、2026年に少数のデータが存在しています。特に2025年の初めに多くの活動があったようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2026年に孤立したデータポイント（緑の四角）が見られ、特定のイベントや異常がこの時期に発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– **青色の実績**は2025年の初めに集中しており、WEIスコアがほぼ0.6付近で安定しています。
– **緑の四角**はその範囲外にあるため、特異なイベントかもしれません。
– 回帰線（青とピンク）は小さな変動を示していますが、トレンドの変化は明確ではありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測（決定木回帰やランダムフォレスト回帰）は現状を補完するために使われており、実績と比較して明らかな違いはないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は2025年に密集し、2026年のデータは分散しています。これにより、2025年の初期には安定感があった可能性を示唆しています。
6. **社会やビジネスへの影響**:
– 2025年には活動が集中しており、その時期の新製品が社会的に大きな影響を与えた可能性があります。
– 2026年のデータは、孤立した結果を示しており、特定のイベントやプロジェクトが問題や注目を集めていることを示唆しているかもしれません。
総じて、このグラフは2025年の初期に主要な活動が集中し、2026年には特殊な影響が見られると解釈できます。ビジネス戦略としては、2025年初めの成功を維持し、2026年の特異点を活かす方法を考えるべきです。
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:
このヒートマップは、新製品カテゴリにおける360日間の総合WEIスコアの変化を時間にわたって示しています。
1. **トレンド**:
– 色の変化から分かるように、全体的なスコアには明確な上昇または下降トレンドは見られません。むしろ、短い期間での変動が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の対比が強いところから、急激な変動が存在しています。特に、ある時間帯での劇的な変化がこうした傾向を示します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアを示しており、濃い紫は低スコア、明るい黄色は高スコアを意味しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 同一日内でも時間帯によってスコアが大きく異なっており、一貫性に欠けることが分かります。これにより、日内でも変動が激しいと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯で相関が見られる可能性がありますが、全体としては不規則な分布を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– この不安定なスコアの変動は、特定の時間帯や日付におけるユーザーの行動や市場の反応が異なることを示唆しています。ビジネスにおいては、顧客の消費行動をより深く理解するために詳細な分析が必要です。可能性として、プロモーションやイベントの影響、季節性の要因を探る価値があります。
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:
以下の分析を行います。
1. **トレンド**
– 全体的なトレンドは、数日間の時間スロットの中で色の変化が見られますが、全体の期間が非常に短いため、明確な長期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**
– 最も薄い紫色が外れ値として考えられるかもしれません。この色の部分は他の部分よりも低いスコアを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色のグラデーションは、個人のWEI平均スコアを示しており、色が鮮やかになるほどスコアが高くなっている可能性があります。紫は低スコア、黄色は高スコアです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯によってスコアが変動している可能性があります。特に、日中と夕方で顕著な違いが見られることが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯とスコアの間に何らかの相関がある可能性があります。時間帯が変わると色合いも変わっているため、特定の時間にスコアが上昇または下降しているかもしれません。
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**
– スコアが高い時間帯に注目することで、消費者が新製品に対して最も興味を持つ時間を特定できる可能性があります。この情報は、マーケティング戦略やサポート体制に活用できるでしょう。
– また、スコアが低下する時間帯に特別な施策を施すことで、顧客の関心を引き付けることができるかもしれません。
このヒートマップは短期間のデータを提供しているため、より長期のデータがあると、より深い洞察を得られる可能性があります。
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:
グラフを分析すると、いくつかの視覚的特徴と直感的な洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 全体としての長期的トレンドは特定しにくいですが、色の変化から短期間での変動を示しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 上部中央（2025-07-02）の高い値（黄色）が外れ値として目立っています。これは特定の時間帯におけるスコアの急激な上昇を示しています。
3. **各プロットや要素**
– ヒートマップのセルは各時間帯のWEIスコアを示しており、色が濃いほどスコアが低く、明るいほどスコアが高いです。
4. **時系列データの関係性**
– 複数の日付間での時間帯（16時と19時）のスコアの変動が見られ、それぞれ異なるトレンドがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日ごとに時間帯でのスコアが変動しており、特定のパターンや周期性は見られませんが、特定の日（2025-07-02）における変動が顕著です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 2025-07-02における高スコアは特定のイベントやキャンペーンによる効果かもしれません。これは、社会的な関心や新製品への注目の一時的な高まりを示唆しています。
– ビジネスへの影響として、このデータはマーケティング活動の成功を評価するのに役立つでしょう。時間帯ごとの動向を把握することで、効果的なプロモーション時間を選定するための有用なインサイトを提供します。
このような分析に基づいて、さらなるデータ収集やマーケティング戦略の調整が求められるかもしれません。
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:
この相関ヒートマップは、新製品カテゴリにおける各WEI（Well-being Index）項目間の相関関係を示しています。以下に詳細な分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– このヒートマップ自体は過去の360日間の相関データを静的に示したもので、時間の経過に伴うトレンドは直接示していません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つ外れ値は見られませんが、一部の値は非常に高い相関や逆相関を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃さは相関の強さを示します。赤色は正の相関（1に近づく）、青色は負の相関（-1に近づく）を示しています。
– 例えば、「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は強い正の相関（0.97）を持ちます。これにより、総合的な幸福感が共生や多様性の影響を多大に受けることが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の間に負の相関（-0.57）が見られ、これら二つが反比例の関係にある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関値が0.7以上の項目がいくつかあり、これらは強い関連性を示します。特に、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」は0.45と、比較的強い正の相関があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 共生や多様性が総合的な幸福感に重要な役割を果たすことから、多様性を支援する政策や企業文化が総合的な満足度を高める可能性があります。
– 精神的なストレスと健康状態の相関も考慮に入れると、職場におけるメンタルヘルスプログラムの充実が、健康な労働環境を作るために効果的であると言えます。
このヒートマップは、各WEI項目がどのように関連しているかの概要を示し、社会的および個人的な幸福の要因を理解する上で非常に有用です。企業や政策立案者は、これらの洞察を活用して、より良い未来を構築するための施策を講じることができるでしょう。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフにはトレンドが明示されていませんが、各WEIスコアの中央値が箱ひげ図の位置で異なっていることから、いくつかの特性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつかのカテゴリで見られます（例：「社会WEI（社会整備・好循環）」や「個人WEI（心理的ストレス）」など）。これらは重要な変動の可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱（ボックス）は四分位範囲（IQR）を示し、中央値は箱内の線で表示されています。
– 鉤座標は最低値と最高値、また外れ値がプロットされています。
– 色の違いは、視覚的に異なる種類のWEIを識別するのに役立っ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**
– 時系列データというよりは、異なるカテゴリの比較です。それぞれのプロット間に直接的な相関があるかどうかは判断しづらいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部のカテゴリ、特に「個人WEI（経済状態）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」などは狭い範囲にスコアが集中しているため、比較的安定した分布を示しています。
6. **洞察とビジネスや社会への影響**
– このグラフは、新製品の各要素が異なるWEIスコアを持っていることを示しており、それぞれが製品の成功にどう寄与するかの比較ができます。
– 社会や個人に影響を与える要素を理解することで、どの領域に改善の余地があるかを特定し、製品開発の方向性を示唆することが可能です。
– 特に、外れ値の多いカテゴリはその要素に潜在的な問題や特性があるかもしれず、さらなる分析が求められます。
総括として、このグラフは新製品の複数の側面を評価するためのツールとして有用であり、ビジネス戦略を立てる際の重要なインサイトを提供します。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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このグラフは新製品カテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に分析結果をまとめます。
1. **トレンド**
– 具体的なトレンド（上昇、下降、周期性など）はPCAのプロットからは読み取れませんが、主成分空間における分布の特徴を捉えることができます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 上部左側と右側にプロットが分布し、離れているポイントがあるため、これらは潜在的な外れ値、もしくは重要な観測値である可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– プロットはそれぞれの観測値を表し、第1主成分（寄与率: 0.42）と第2主成分（寄与率: 0.30）が横軸と縦軸に設定されています。主成分の寄与率から、第1主成分が多くの変動を説明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**
– PCAプロットは異なる時系列データや変数同士の関係性を見ることよりも、変数間の分散を俯瞰するために用いられます。ここでは主成分軸を中心にデータがどのように広がっているかを観察します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントが第1主成分により広く分布しているため、この軸が最も説明力のある方向であることを示しています。第2主成分もある程度の変動を説明しますが、その寄与率はやや小さめです。
6. **直感的な理解と影響**
– 人間の直感では、分布のパターンからある種のクラスタリングが存在する可能性があると捉えられるかもしれません。これらの結果は新製品カテゴリにおける異なる特性や要素がどの程度共通しているかを示しており、製品開発やマーケティング戦略において有用な洞察を与えることができます。
この分析から、どの要素が新製品の成功に寄与しているのかについてさらに掘り下げることで、ビジネス上の重要な意思決定をサポートできる可能性があります。
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。
