📊 データ分析（GPT-4.1による）
このWEIスコアデータに基づく分析を以下に示します。
### 時系列推移
– **総合WEI, 個人WEI平均, 社会WEI平均全体のトレンド**はほぼ安定しており、大きな上昇や下降のトレンドは観測されません。ただし、特定のタイムスタンプ（例えば、個人WEIが2025-07-04に一時的に最高値に近づくなど）での変動が確認される。
– **顕著な変動期間**としては、2025-07-04における多項目の急上昇（個人・社会ともに）が挙げられます。
### 異常値
– 多くの異常値が検出されていますが、それらは通常の日次変動の範囲内であると思われます。特に、2025-07-04における個人WEI平均の異常値は、個別項目（経済的余裕や健康状態の向上）が全体の引き上げにつながっていると考えられます。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **長期的なトレンド**: データが30日間しかないため、大きな長期トレンドを引き出すのは困難ですが、安定しており急激な変動はありません。
– **季節的なパターン**: 短期間であるため、明確な季節性は見られません。
– **説明できない残差成分**: 個別の項目で日次変動があるが、総合的には大きく影響していない。
### 項目間の相関
– 相関に基づくと、例えば個人の健康状態と経済的余裕が非常に正の相関を示しそうですが、具体的な数値は提供されていないため、一般的な推測の範疇に留まります。
### データ分布（箱ひげ図）
– **ばらつきや中央値の傾向**を見ると、各項目は中央値付近に集まり、外れ値が少なく、特に異常なばらつきは見られません。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 (38%)とPC2 (26%)**は変動要因を主に示しています。PC1はおそらく個人の経済的余裕や健康状態、自由度と自治が主な構成要素となり、PC2は社会的公平性や持続可能性が影響を与えている可能性があります。
### 考察と結論
– **短期的観点**では、異常値は観測されるものの、その背景に特定のイベントがあるとは言えず、日々の通常変動の範囲と捉えられます。
– **個人と社会の項目が互いに影響を与えている**兆候が見られ、例えば個人の健康状態や経済的余裕の上昇が社会WEIの上昇に結びつく可能性が示唆されます。
– **全体としての安定性**により、単発的な経済イベントまたは政策変更の影響より、持続的な改善が数値を押し上げる要因として重要であることが窺えます。データの範囲が短いため断定は難しいが、今後の長期的視野での観察により明確化される余地があります。
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（青色ドット）**: 初期には0.6から0.8の間で徐々に変動しています。これらのドットは開始から約1週間の短い期間で変動していますが、全体的なトレンドとしては小さい範囲での横ばいです。
– **予測の推移（線グラフ）**: 線形回帰（緑）は初期スコアを保ち、決定木回帰（青）は一定の値を示し、ランダムフォレスト回帰（紫）は徐々に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として黒い円で囲まれた実績のドットがいくつかありますが、特に突発的な異常は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青色ドット（実績AI）**: 実際のWEIスコアを示しています。
– **黒い円（異常値）**: 通常過程からの外れを示しています。
– **予測の不確かさ範囲（灰色）**: 予測の信頼区間を示しており、実績の変動範囲を包括しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルの傾向と実績の乖離が顕著です。特にランダムフォレスト回帰は積極的な成長を見込んでいますが、実績はその成長を裏付けていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間でのデータの分布として、実績データは0.6から0.8で比較的一定しています。他の時系列予測との相関については、ランダムフォレスト以外は実績に近い傾向です。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– **直感的な判断**: 多様な予測モデルを使っているが、実績データが重要な指標となります。このデータからは、短期間での大きな変動は見られておらず、新製品の初期導入においては安定しています。しかし、ランダムフォレストが示唆する成長を実現するためには、何らかの市場活性化策が必要。
– **戦略的影響**: データが示す状況は、現状の製品導入やブランドの市場認知が安定していることを示唆しますが、さらなる市場拡大を目指すためには、新たな施策やプロモーションが求められるかもしれません。この情報は、マーケティング戦略の立案や製品改善の判断材料として価値があります。
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:
このグラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は最初の期間に密集しており、若干の増加傾向が見られます。
– 予測データ（線）は、特にランダムフォレスト回帰において、初期の上昇を示し、その後横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上では複数の実績データに外れ値として丸で囲われた点が見られ、これが予測の不確かな範囲内に位置しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績データを示し、過去30日間のスコア変動を表しています。
– 灰色の影付き領域は予測における不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ランダムフォレスト回帰は最も高い予測スコアを示していますが、他の予測（線形回帰、決定木回帰）は横ばいで同水準のスコアを維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはほぼ同じ期間に集中していますが、予測データとのギャップがあり、予測モデルの調整が必要かもしれません。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの影響**
– 初期データに外れ値が多いことから、実績の信頼性が疑問視される可能性があります。予測モデルの不確かさが明示されていることは、信頼性向上につながるでしょう。
– ビジネス面では、今後の戦略を立てる上で、予測モデルの改善と実績データの正確な収集が必要です。外れ値を適切に処理することは、より信頼性の高い意思決定を支えるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青色のプロット）は比較的安定していますが、若干の上昇傾向が見られます。
– 予測データは、各手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）でわずかな増加が見られ、特にランダムフォレスト回帰（ピンク色）が最も急な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データに1つの外れ値があり、他のデータポイントから大きく外れています。
– その後の動きは比較的一様で、大きな変動はありません。
3. **各プロットや要素**
– 青色の丸が実績データ、赤色の×が予測データです。
– グレーのシェーディングは予測の不確かさを示しています。
– ラインの色は異なる予測手法を示し、それぞれ異なる上昇傾向を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間で全体的に一致しており、予測は実績に基づいて修正されている様子です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データは相関しており、実績値に基づく予測が的確である可能性が示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネス影響**
– 実績データの安定性と予測プロットの上昇傾向は、新製品が市場で安定したパフォーマンスを維持し、徐々に成長していく可能性を示唆しています。
– ビジネスへの影響としては、この安定した成長が新製品の受け入れを増やし、将来的な市場シェア拡大に良い影響を与える可能性があります。
このグラフは、新製品の市場でのパフォーマンスを楽観視できる材料を提供し、戦略的な意思決定に役立ちます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青のドット）は横ばいで一定の範囲に滞留しており、大きな上昇や下降のあまりない状態が続いています。
– 予測（紫の線）は、徐々にゆるやかに上昇しており、今後のWEIスコアの改善を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初のデータポイント付近に異常値（円で囲まれた部分）が観察されています。これは予期せぬ経済イベントやデータの誤りを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のドットは実績データを示しています。
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰）が予測のトレンドを指し、今後の改善を予想しています。
– 線形回帰と決定木回帰も予測データを示しており、異なる方法での分析結果を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法ごとの差異はあまり大きくなく、複数の手法が概ね一致した予測を示しています。しかし、ランダムフォレスト回帰は若干強気の傾向を見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは非常に安定しており、一部で観察された異常値を除けば、非常に一貫した動きを示しています。
– 予測データと実績データは、短期的には同じ軌道をたどることが期待されます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 実績がこのまま続くならば、現状維持が続くことが予想されます。しかし、予測の上昇傾向を信じるならば、今後30日間でのWEIスコアの改善が期待されます。
– ビジネスにおいて、新製品の導入による経済的余裕の改善を期待できるため、異常値が経済活動や市場シナリオにどのように影響するかを調査し、適切に対策を講じることが重要です。
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:
以下は、提示されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. トレンド:
– 実績データ（青い点）は、初期に若干のばらつきがありますが、おおむね0.6〜0.8の範囲に収まっています。
– 予測データ（赤い×印）は図中に表示されていません。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）によるスコアは横ばいで安定しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 初期の実績データには外れ値（黒い丸）が見られます。これはデータセットにおける特異な点を示しています。
– 実績データの範囲が予測の不確かさ範囲（灰色領域）内に収まっているかを確認することが重要です。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青い点は実績AIによる実際のWEIスコアを示しています。
– 青以外の各色の線は異なる予測モデル（線形回帰、水色：決定木、紫：ランダムフォレスト）の予測スコアを表しており、全体として安定したスコアを示しています。
– 外れ値の示す黒い丸は、特定のデータに対する異常を示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 予測モデルがすべて似たようなパターンで、特にランダムフォレストの予測が他のモデルよりも高いスコアで一定していることがわかります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 初期の実績スコアの分布が予測の不確かさ範囲に一部外れている可能性がありますが、全体的な傾向としてはモデル予測と一致しています。
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:
– このデータは新製品の健康状態を示しており、安定した予測がなされているため、製品の健康管理は着実に行われているとみられます。
– 外れ値は特性や使用状況に関する異常ケースを示唆しており、詳細な分析が必要です。
– ビジネスにおいては、予測の安定性が製品の継続的な成功の示唆となり、異常点への対策は顧客満足度向上につな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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績 (青点):** 7月1日から7月5日までの期間では、WEIスコアが一貫しているようです。
– **予測 (3つの手法):**
– 線形回帰（紫線）: 初期に上昇してから横ばい。
– 決定木回帰（シアン線）とランダムフォレスト回帰（マゼンタ線）: 一貫して一定。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値 (黒い輪):** 7月1日から7月5日までのデータに外れ値があるが、7月5日以降は特に目立った外れ値はない。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青点:** 実際のWEIスコアを示しています。
– **黒い輪:** 異常値を示しています。
– **灰色の領域:** 予測の不確かさの範囲を示していますが、スコアの横ばいと比べてそれほど広くありません。
– **各色の線:** それぞれ異なる予測モデルを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際のデータと予測データは初期期間で重なっているが、その後、予測は異なる方向性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データには短期間での一貫性が見られ、予測モデルは異なる傾向を示している。
6. **直感的な洞察とビジネス／社会への影響**
– **直感的発想:** 実績は短期間でありながら安定しており、特に新製品が定着する初期には予想しづらい変動を示していない。異常値が早期に検出されていることは、初期段階での製品改善の可能性を示唆する。
– **ビジネスへの影響:** 異常値の早期検出は、心理的ストレスを最小化し、顧客満足度を向上させるための重要なフィードバックを提供する可能性があります。予測モデルの違いは、異なる戦略を採用する可能性を示唆します。
– **社会への影響:** ストレスが適切に管理されることで、個人の健康と生産性が向上し、社会全体の幸福感が高まる可能性があります。
このグラフは、新製品の導入時における心理的ストレスの管理が重要であることを示しています。
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:
### グラフの分析と洞察
#### 1. トレンド
– **実績データ**: 最初の7日間にわたって約0.6から0.8の間で横ばい状態を示しています。
– **予測データ**:
– 線形回帰は、緩やかな上昇トレンドを示しています。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰は、横ばい状態を予測しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績データには、大きな外れ値は見られませんが、一部のデータ点で微小な変動が認められます。
– 予測には外れ値として特別にマークされたデータはありません。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **青いプロット（実績）**: 個々の実績データを示しています。
– **赤いX（予測）**: 予測モデルによる予測値を表します。
– **灰色の範囲**: 予測の不確実性を表す区間。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 異なる予測モデルが使用されていますが、全体として大きな乖離はなく、一貫したパターンを描いています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データが一定の範囲に収まっており、多くの予測モデルと整合しています。
– ランダムフォレスト回帰は他のモデルと比較し、緩やかな上昇を予測していますが、実績データの密度と一致していない可能性があります。
#### 6. 直感的洞察とビジネス・社会への影響
– ***直感的に***、実績データは安定している一方で、今後も製品の自由度と自治が維持または徐々に向上すると期待されます。
– ***ビジネスや社会への影響***としては、予測モデルの精度に基づき、特定の顧客層への訴求やプロモーション戦略の改善に役立ちます。また、安定した実績は顧客満足度が高い可能性を示唆し、ブランドの信頼性向上に寄与するでしょう。
この分析を基に、新製品のプロモーションや改善施策を検討することで、将来のパフォーマンス向上を図ることができます。
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**:
– 実績（青いプロット）は、最初の短期間でばらつきが見られますが、大体0.5から0.7の範囲です。
– ランダムフォレスト回帰（紫色）の予測は上昇傾向を示し、0.8に達した後横ばいになっています。
– 線形回帰（シアン色）と決定木回帰（ピンク色）は、低い一定の値を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一つのプロットが異常値として強調されています（黒い円で囲まれています）。評価初期のデータの中で、この異常値が際立っています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値で、日々の変動を示しています。
– 黒い円で囲まれたプロットは、予測モデルから外れた値として認識されています。
– グレーのシェーディングは、不確実性の範囲を示していますが、実績データのみをカバーしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレスト回帰は、データ実績の上昇を予測していますが、他のモデルは異なる長期的な予測を提示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は明らかな周期性や一貫した上昇/下降トレンドは示していないものの、予測モデルは異なる傾向を示しています。
6. **直感的洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 実績データのばらつきと外れ値の存在は、新製品の公平性・公正さの観点から、改善の余地があると考えられます。
– ランダムフォレストの上昇トレンド予測は、基準を改善する可能性を示唆しています。
– これらの不一致は、モデルの選択や改善の必要性を浮き彫りにし、ビジネスや社会に影響を与える意思決定をサポートします。これにより、問題のある領域での介入や対策が必要であることを示唆しています。「公平性・公正さ」は社会的に重要な尺度であり、その改善はブランドの信頼性の向上につながるでしょう。
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:
### グラフ解析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は一定期間0.8付近で横ばいですが、後半には測定されていないようです。
– 予測（ピンクの線）には2つの異なる傾向があり、それぞれ異なる手法を示しています。決定木回帰（薄ピンク）は横ばい、ランダムフォレスト回帰（濃ピンク）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**
– 異常値（黒い円）は1箇所で観測されており、実績範囲を超えています。
– また、不確かさの範囲（灰色の影）は狭く、予測が安定していることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各プロットは新製品の社会的持続可能性と自治性を数値化しています。
– 決定木やランダムフォレストの予測方法を比較することで、分析手法の違いがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法間で若干の違いがあるため、ランダムフォレストは持続的な成長を予測していますが、決定木はより保守的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関については明確なトレンドがないため、エビデンスとしては乏しいが、全体的な傾向と予測が一致していることが観察されます。
6. **直感的な感覚と影響**
– グラフから直感的に感じ取れるのは、新製品が現時点で安定しており、長期的には改善の余地があるということです。
– この分析は、持続可能性が今後も重要な評価基準であり続けることを示唆しています。社会的持続可能性を評価する際、多様な手法での評価が望ましいでしょう。
この洞察は、新製品の戦略的展開やマーケティング活動を計画する際の重要な指針となります。持続可能性がビジネスに与える影響を評価し、適切な行動を取ることが重要です。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**:
– **実績AI (青い点)**: 期間の最初における実際のWEIスコア（社会基盤・教育機会）は概ね横ばいです。
– **予測 (線)**:
– 線形回帰（緑色）、決定木回帰（水色）は横ばいを示しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫色）は下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点の中には大きな変動は見られず、ある程度の範囲に収まっています。
– 外れ値として示されている点（黒い円）は、予測不確かさ範囲（灰色）に含まれておらず、目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績 (青い点)**: 時系列における実際のWEIスコアのプロット。
– **予測 (赤いX)**: 将来の予測値を示し、各回帰方式（緑、水色、紫）ごとの予測トレンドが描写されています。
– **予測不確かさ範囲 (灰色)**: 予測の信頼性を示す領域で、実績値や予測値がこの範囲内にあるかどうかで予測の精度を判断できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に相互の関連が見られ、実績は予測の範囲内に収まっている場合が大半ですが、後半に向けては予測値から外れる可能性があります。特に、ランダムフォレスト回帰の下降トレンドと他の横ばいトレンドに相違があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ランダムフォレスト回帰が他の予測回帰と異なるトレンドを示しており、使用するモデルによって異なる結果となります。
6. **直感的な印象と影響**:
– 実績は比較的安定しているため、この新製品が社会基盤や教育機会に対して信頼性を保っていると考えられます。しかし、ランダムフォレスト回帰の予測では下降が示唆され、不安定要因が潜在する可能性があります。
– ビジネスへの影響としては、この安定性が継続することはプラスですが、多様な予測モデルを考慮して動向を注視する必要があるでしょう。社会的には、教育機会への影響が考えられるため、政策的な介入が求められるかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、評価開始時に0.6から0.8の間をゆるやかに推移していますが、大きなトレンドは見られません。
– 予測のライン（緑、シアン、紫）は、ほぼ水平または穏やかな上昇を示しているが、ランダムフォレスト回帰（紫）はわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データに外れ値（黒い円で囲まれた点）が見られます。これは異常値として扱われ、分析において確認すべき重要な値です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績データを表し、実績値の変動に焦点を当てています。
– 赤い×は予測値を示し、将来の傾向を見据えた分析を可能にしています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示し、予測の信頼性を視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測方法が若干異なる結果を示していますが、決定木回帰と線形回帰は非常に似た挙動を示しています。
– ランダムフォレスト回帰がやや異なる傾向を示し、特に将来の上昇を予測しているのが特徴的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データ間には明確な相関は見られませんが、予測方法による違いが将来の不確実性を強調しています。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**:
– 実績データが変動しているため、初期の外部環境やイベントが影響している可能性があります。
– 予測が多様性と自由の保障に関連する社会的指標であるため、これらのスコアを向上させる施策が考えられます。
– ランダムフォレスト回帰の予測は、将来のポジティブな変化を示唆しており、戦略的な投資を検討する価値があります。
ビジネスの文脈においては、これらの洞察が実際のパフォーマンスを向上させ、持続可能な社会貢献を実現するための指針となるでしょう。
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:
## 視覚的特徴と洞察
### 1. トレンド
– **トレンドの変化**: 7月1日から5日までのヒートマップにおいて、色の変化があります。時間が経つにつれて、スコアが向上している様子が見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 7月1日の19時のデータは、他の時間帯に比べて特異的に低いスコア（濃い青）です。これが外れ値や何か異常なイベントを示している可能性があります。
### 3. 各プロットの意味
– **色の意味**: 色の濃淡がスコアの高さを示しています。濃い青や紫は低スコア、明るい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
– **時間帯ごとのパターン**: 午後から夕方にかけてスコアが上がっていく傾向がしばしば見られます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **分布の特徴**: 色分布から見ると、夕方にはスコアが改善する傾向にあり、特定の時間（19時）を除いて安定した結果です。
### 6. 直感的な洞察とビジネスへの影響
– **ビジネスインパクト**: 新製品の評価（WEIスコア）が時間帯によって変動することが示唆されています。特にピーク時間の特定や改善領域の発見が、新製品を市場に投入する際の戦略に役立ちます。
– **社会的な影響**: 外れ値は特定のイベントや外部要因（例えばニュースや天候）が新製品の評価に影響を及ぼしている可能性を示唆しており、そうした要因の分析が必要です。
この洞察を活用し、より詳細な原因分析や戦略の立案に入ることが期待されます。
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:
以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 各時間帯（時刻）ごとにデータが表示されています。7月1日から5日にかけて、特に16時と19時のデータに大きな変動があります。
– 上昇または下降の明確なトレンドは見えにくいですが、7月4日にピークがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時の時点で、紫色が示す低いスコアが続いており、安定した高いスコアを示す他の時間帯とのギャップが目立ちます。
– 7月4日の夜間に黄色の高いスコアが見られ、これは外れ値とは言えないまでも、他の日付と比較して目立っています。
3. **色、密度などが示す意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアを示しており、黄色はスコアの高さを、紫色は低さを示しています。
– 19時の時間帯は一貫してスコアが低く、8時の時間帯は全体的に高めのスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– すべての時間帯が一貫したパターンを持っているわけではなく、日付によってスコアが変動している様子が見えます。
– 特定の時間帯における周期性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、8時と16時のスコアは他の時間帯に対して高めです。特に16時以降のスコアが日付によって変動しています。
– 日中の時間帯において、より高いスコアが達成されやすいようです。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– このデータが新製品のパフォーマンスを示していると仮定すると、特定の時間帯におけるユーザーの関心や利用が高いことを示唆しています。
– 19時にスコアが低いことから、これが利用者の避ける時間帯である可能性があり、マーケティングやプロモーション戦略の見直しが必要です。
– 特定の日（7月4日）のパフォーマンスが良いことは、特別なイベントやプロモーションの可能性を示唆しているかもしれません。
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:
このヒートマップは、新製品カテゴリの社会WEI平均スコアを30日間にわたって示しています。以下に分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– カラーバリエーションが日付と時間に対して変化しています。特定の周期性や一定のトレンドは見られませんが、一部の時間帯で色が変化していることが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つのは、2025-07-05付近の黄色のエリアで、これは他の日時に比べてスコアが高いことを示しています。急激に色が変わっており、外れ値として認識できます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃さはスコアの値を示しています。色が明るいほどスコアが高く、暗いほどスコアが低いことを意味しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付と時間の掛け合わせでスコアが変動していますが、それぞれのユニットが独立しており、特に連続した日の間で影響が見られるわけではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 昼間の特定の時間帯にスコアが上がる傾向がある可能性がありますが、データが限られているため、確定的な相関を見出すのは難しいです。
6. **直感的な理解と社会への影響**:
– ビジネス的には、2025-07-05の特定の時間帯でのスコア上昇が注目です。この期間に何か特定のプロモーションやイベントが行われた可能性があります。色の明暗を活用して、他の時期と比較した効果の確認や分析が促進されます。
全体として、このヒートマップは時間帯や日付ごとの平均スコアの変動を直感的に把握するのに役立ち、特定の外れ値やトレンドを理解するために重要です。
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を分析してみましょう。
1. **トレンド**:
– ヒートマップではトレンドを示すことは難しいですが、相関関係を通じて変動傾向を理解する手助けになります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は直接見えませんが、非常に低い相関（例えば-0.65など）は、他の項目群と異なる動きを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 赤色は正の相関を示し、青色は負の相関を示しています。色が濃いほど相関が強いことを示しています。
– 例えば、個人WEI（経済的余裕）と個人WEI（心理的ストレス）は非常に高い相関（0.64）を示しています。このことは、経済的余裕のある個人は心理的ストレスが低い傾向があることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データがある場合、項目間の相関の変動を追跡することで、どのように各要素が時の経過と共に進化しているかを理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合WEIは社会WEI（共生・多様性・自由の保障）と高い正の相関（0.80）を持ち、これは社会的な要因が総合的な幸福度に影響を与えている可能性を示唆します。
– 一方、社会WEI（社会基盤・教育機会）は他の多くの要素と負の相関が見られ、特に個人の心理的ストレスと強い負の相関（-0.65）があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 全体として、個人の経済的および心理的健康が社会的要因と密接に連携していることを示唆しています。
– ビジネスへの影響としては、社会的要因を改善することで、従業員や消費者のウェルビーイングを向上できる可能性があります。
– 社会的には教育や共生の意識向上が非常に重要であり、政策によって個人の幸福を向上させるチャンスがあります。
このヒートマップは、各要素がどのように関連しているかを直感的に理解するのに役立ち、さらなる分析や改善の手がかりを提供します。
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WEIスコア分布比較（箱ひげ図）を分析すると、以下の点が観察されます。
1. **トレンド**:
– 各箱ひげ図は異なるカテゴリについて独立して示されていますので、直接的な時系列のトレンドはありません。
2. **外れ値と急激な変動**:
– いくつかのカテゴリに外れ値が観察されます。特に「個人WEI（経済状況）」や「社会WEI（持続可能性と自治生）」では、下方に外れ値があります。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」は非常に狭い範囲に集中しており、データの分散が少ないことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の中央の線は中央値を示し、箱の上下端は第1四分位数と第3四分位数を示しています。髭はデータの範囲を示し、外れた点が異常値です。
– 色の変化もカテゴリ間の比較をより視覚的に明確にするためのものです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– これは時系列データではなく、異なるカテゴリ間の比較です。したがって、直接的な時系列の関係性は存在しません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリは異なる分布を持っており、「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」などはより広い範囲に分布しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 分布の広がりや外れ値の存在は、特定の分野でのスコアのばらつきの大きさ、一貫性の欠如、もしくは特異な状況が存在する可能性を示唆します。
– スコアの高いカテゴリでは、多くの新製品が高評価を得ていると解釈でき、これはマーケティング戦略や製品開発において重要な指標となるでしょう。
– 逆に、スコアが低く、外れ値が多いカテゴリでは、改善の余地があることを示しており、それに基づいた戦略的なアプローチが求められます。
このように、このグラフはビジネスにおける製品評価や開発プロセスの改善に対する有益な洞察を提供します。
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ーにおけるWEI構成要素の分析結果を示しています。以下に分析を行います。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降トレンドは見られません。プロットは全体としてランダムに分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 下側の第1主成分（-0.15付近）と上側の第2主成分（0.1を超える）のプロットは、他のプロットから離れており、外れ値として考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– プロットはおそらく異なる新製品のサンプルを表し、それぞれが異なる主成分のスコアを示しています。棒グラフや色の変化はないため、各データポイントは均一なカテゴリーに属していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの情報は直接的には示されておらず、主成分による説明が主となっています。30日間のデータが結合されているか、日ごとに示されているかは明示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間には明確な相関は見られません。データポイントは広く散らばっています。
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ことは、データが明確にクラスター化されていないため、新製品の特性には多様性があるかもしれないということです。
– ビジネス上では、この多様性は潜在的に異なる市場セグメントに対するニーズを反映している可能性があります。製品開発やマーケティング戦略を多様な消費者グループに合わせて調整することが有益かもしれません。
この分析から、さらなるデータの詳細や背景情報を考慮することで、より具体的な戦略的インサイトを導き出すことができるでしょう。
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。