📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析
#### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: 全体的に安定しており、0.67から0.73の範囲で変動。
– **個人WEI平均**: 若干の上昇傾向が見られ、特に2025-07-04に向けてスコアが上昇しています。
– **社会WEI平均**: 横ばい状態が多く、安定した状態を維持していますが、各評価日で小幅な上昇と下降が見られます。
#### 異常値
– **総合WEI**の異常値は、0.69375、0.66875、0.73。これらのスコアは特定の日に高いか低い値を示しています。背景として、新製品のリリースや外部環境（政策変更など）の影響が考えられます。
– 個人WEIと社会WEIのスコアの一部でも異常値が見られるが、これらは一般的に同様の要因が影響している可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– 長期的なトレンドでは、全体的に安定感が見られ、季節性よりも短期間での変動が目立つ。
– 季節性は特定の日に顕著なピークを示すが、不定期であるため、季節性というよりは一時的な要因の影響と考えられます。
– 残差は小さく、予測不能な短期変動を示すが、比較的安定している。
#### 項目間の相関
– 相関ヒートマップからは、特に**持続可能性と社会基盤**が他の要素と比較的強い正の相関を示しており、これらの要素がWEIスコアに与える影響が大きいと考えられます。
– **心理的ストレス**と他の項目との相関は低く、独立した変動要因と見なせる。
#### データ分布
– 箱ひげ図では、全体的にスコアのばらつきは小さく、中央値が高い位置にあり安定性を示していますが、個人WEI（経済的余裕）で異常値が散見されます。
– 外れ値は少なく、全体的に一貫性のある評価がされていることを示唆します。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1（寄与率41%）**は、持続可能性と社会基盤に関連し、幅広い要因群に影響を与える主成分です。
– **PC2（寄与率26%）**は、社会の多様性や自由度に主に関連し、社会的要素が反映されています。
### 洞察と結論
– 総合WEIの短期的な変動はあるが、全体としては安定しているため、成熟したプロダクトが持つべき健康な指標。
– 持続的なトレンドは、新製品の社会的受容性や経済的安定性に密接な関係があり、持続可能性が強力な要因。
– 個人と社会の要素間に強い相関があり、社会全体としての安定が個人のウェルビーイングを支えていることが示されています。
– 将来的には、持続可能性の推進がWEIのさらなる向上に寄与すると考えられます。政策立案や新製品の改善に役立つ可能性があります。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **初期のトレンド**: 初期の段階（2025年初頭）では、WEIスコアは0.6から0.8の間で上昇する兆しが観察されますが、その後はやや停滞が見られます。
– **後半のデータ**: 2026年の期間では、前年の値が提供されていますが、実績データはまだ存在しないようです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **初期の大きな変動**: グラフの初期において、異常値が観測されています。これは市場の変化や製品の初期評価の不安定さを示している可能性があります。
### 3. プロットや要素の意味
– **色と形**:
– 青色の丸は実績値を示し、その周囲に黒い円が表示されているのは異常値と考えられます。
– X印は予測値を表しており、紫とピンクの線が異なる予測モデル（線形回帰、ランダムフォレスト回帰）を表示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **予測と実績の差異**: 初期の期間では予測と実績に異なりがあり、この期間はモデル適用の難しさや市場の不確実性を反映している可能性があります。
– **前年との比較**: 後半のデータで前年の値が表示されていますが、実績がないため、予測とどのように一致するかはまだ不明です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データが比較的狭い範囲で動いており、特定の時期に異常としてマークされたデータポイントが密集しています。この分布は、評価基準や状況の変化に敏感であることを示唆します。
### 6. 人間の直感的な感じとビジネス・社会への影響
– **ビジネスへの影響**: 初期の不安定さは、新製品市場への参入時に見られる不確実性を示している可能性があります。これにより企業は、信頼性のある市場分析と迅速な対応策が必要であることを意識させられます。
– **社会的影響**: WEIスコアの変動は、製品の社会的受容度に関する直感的な洞察を提供し、顧客満足度やニーズの変化を示すかもしれません。
全体として、このグラフは新製品の市場導入の初期段階における不安定さを示しており、予測モデルを用いた洞察が重要である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**
– 初期のデータ点（2025年の7月頃）は急激に上昇しているが、その後横ばいの傾向を見せている。
– 2026年に入ってからのデータ（緑の点）は別の期間のもので、やや高い水準で安定している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 出だしの数値において、異常値として記録された黒い縁のデータが確認できる。これらが特別なイベントや誤差の可能性を示唆する。
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示し、モデルの予測と実際の数値の乖離を確認するために重要。
– 紫色の線は異なる回帰モデルによる予測値で、線形回帰や決定木回帰といった複数のアルゴリズムの結果を示す。
– 緑の点は前年のデータを表しており、そのデータと現在のパフォーマンスを比較する際に役立つ。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測値と実績値の整合性を検証するため、予測範囲内に実績データが収まっているかが見どころ。
– 前年データと直近の実績を比較することで、昨年からの成長や変化の兆しを捉えることができる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なる回帰モデルによる予測の違いを見ることで、どのモデルがより実績に近いかを推測できる。
– 数値が急激に上がった後の安定状態は、短期的な影響の後に市場が持続的な成長に移行した可能性を示す。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 消費者が新製品に非常に好意的に反応し、最初の需要が高かったことを示唆している。
– 予測モデルを活用することで、今後の市場動向をより深く理解し、マーケティング戦略や製品改良に役立てることができる。
– 市場の反応を的確に把握することで、適切なタイミングでの在庫調整や生産計画の見直しが可能となる。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **全体のトレンド**: 評価日が進むにつれ、スコアは全体的に上昇しています。特に、後半にある緑のプロットが過去のデータよりも高い位置にあります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: グラフ中央の大きな黒の円は、「異常値」を示しており、其他のデータから著しく外れている可能性があります。
– **急激な変動**: 初期データ（青のプロット）から中盤にかけてスコアが急激に変動しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青のプロット**: 「実績（実績AI）」を表しており、実際のデータを示しています。
– **赤の×印**: 「予測（予測AI）」で、未来のスコアを推測しています。
– **緑のプロット**: 「前年（比較AI）」として、現在の期間と前年のデータを比較するための基準を提供しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **予測データの関係**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測（それぞれ異なる角度で示されています）は、時系列的に異なるアプローチを採用しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **初期と中盤の比較**: 初期の実績データと中盤以降の予測データにギャップが見られることから、モデルの精度や市場の動向の変化などを考慮する必要があります。
### 6. 直感的な理解とビジネス・社会への影響
– **市場の潜在的変動**: 初期の急激な変動と相まって、外れ値の存在が市場での予期せぬ変動を示唆しています。新製品の受け入れに不確実性がある可能性が示唆されます。
– **将来の予測可能性の向上**: 複数の予測モデルを活用することで、将来的な数値をより精緻に予測し、より確固たる市場戦略を構築する助けになるでしょう。
この分析により、データの不確実性やモデルの適用範囲に関する検討が必要とされる可能性が顕在化しています。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 左側のデータ（2025年7月付近）は急上昇しており、新製品の導入初期に大きな変化が見られたことを示しています。一方、右側（2026年7月付近）のプロットでは、再び上昇トレンドに入っているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左のプロットの大きな円は異常値を示しています。急激な変動があったことを意味し、何らかの一時的要因が影響した可能性があります。
3. **プロットの要素**
– 色のついた点と線は、様々な予測モデルの結果を示しています。実績データ（水色の丸）、予測値（赤の✖）、および比較対象として前年度データ（緑の丸）が表示されています。
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）による推移がプロットされていますが、直線的なモデル（線形回帰）よりもゆるやかに変化する傾向を持つモデル（例えばランダムフォレスト回帰）がデータに合っているように見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値を除いて、プロットは比較的一貫した方向の変化を示しており、全体的には上昇トレンドが観察されます。
6. **人間が感じる直感とビジネスへの影響**
– 人々は新製品の導入が経済的余裕に一時的な影響を与えたことを感じるかもしれません。ビジネスにおいては、新製品の市場投入後、早期のフィードバックや市場の反応をしっかりと観察する必要があります。異常値の要因を探ることで製品戦略を改善する機会があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフには開始当初に一部データが集中し、その後大きく時間が空いて次のデータ点があることが分かります。
– 初期のデータポイントは近い時期に密集し、その後、長期間の空白期間が見られます。このため、期間全体のトレンドの判断が困難ですが、時期によって変動があることが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としてマークされたデータポイントが最初の期間に存在します。
– 急激な変動は見られず、その代わりに期間中のデータ分布の非均一性が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績（実績AI）のデータを示しています。
– 緑の点は前年の比較AIによるデータです。
– 外れ値は黒い輪で強調されています。
– 予測結果は、異なる回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）ごとに異なる色（灰色、青、紫、ピンク）で表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と実績、および前年比較が示されており、それぞれの比較が可能です。異なる回帰手法による予測のバラツキが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年のデータは一部食い違う可能性がありますが、予測は以前のパターンに基づき作成されています。この中で決定木やランダムフォレストなどの予測範囲が狭く安定していることから、精度・頑健性に差があることが示されています。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**:
– 新製品の健康状態を表す指標が時間と共にどのように変わるかに注目しています。ここでの重要な要点は、初期データにおける特異な結果や、予測が安定していることから、AIモデルの改善や新製品の品質管理に関する戦略的洞察が得られる可能性があります。
– また、この視覚的情報は、新製品の企画や改善における意思決定に資するものであり、市場に対する適応戦略の立案を助ける要素となり得ます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– データのほとんどは左側に集中しており、右側は少数のプロットのみです。全体的なトレンドとしては、最初の期間は高ストレス（0.6から1.0の間）で始まり、その後急速に消えたように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– ストレススコアが0.6から1.0の範囲にある多くのプロットがある中で、異常値がいくつか見られます。特に、開始直後に一つの異常値が目立ちます。
– その後、ロジスティック回帰による予測値はなく、データの消失が観察されます。このため、急激な変動が初期に見られたと推測されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– プロットは色と形によって異なる特徴を示しています。青は実績値、赤の×は予測値（今は観察されない）、灰色は範囲、紫、マゼンタは予測線です。
– 初期には複数の予測モデルが試行されており、それぞれ異なる回帰アプローチを呈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**
– 初期のデータ群に対し半年以上データが見られないロングギャップが存在します。これはデータ収集のギャップか、予測モデルの失敗を示唆することがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高ストレス領域では密度が高く、後期ではデータが存在しないため、初期の乱高下や予測に困難が伴っていた可能性があります。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– 当初の高いストレスが時間とともに解消された、と感覚的に感じるかもしれません。
– ビジネスの観点からは、観測期間のずれや予測の精度向上を図るための改良が求められるでしょう。
– 社会的には、新製品の導入時期に特有の一時的なストレスの増加が感じられる可能性がありますが、これが持続しないことが重要です。
このグラフからは、新製品の導入時における心理的ストレスの変動とデータ収集または予測モデルの改善の必要性が読み取れます。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 初期段階（2025年7月）の実績データは安定していますが、250日以降の予測ではスコアが上昇しています。特に、線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測方法で顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データの中で、目立った外れ値や急激な変動は見られません。ただし、後半の予測では、異なるモデルの予測間でやや大きなばらつきがあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点**は実績データを示し、安定した範囲であることがわかります。
– **赤い×印**は予測データです。複数の予測手法で異なる傾向が見られます。
– **緑の点**は前年データであり、参考用として表示されています。
– 各予測方法は異なる色の線で表示され、予測の不確かさを示しています。
– **異常値**として黒い円で囲まれたデータがありますが、大きな異常は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データから、一定の範囲内で変動していることが分かります。
– 予測データはそれに基づいており、年を通じての変化を捉えるために活用されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– このグラフでは明確な相関関係は示されていませんが、予測方法ごとのスコアのばらつきから、予測精度やモデルの特性を評価することができそうです。
6. **このグラフからの直感的な洞察**:
– 人間が直感的に感じるのは、明確に増加する傾向を持つ予測が示されていることです。
– 新製品の「自由度と自治」スコアが上昇すると予測されるため、市場に対する期待が高まっていると考えられます。
– ビジネスへの影響として、予測データを基にした戦略立案が重要となりそうです。特に高い予測スコアは、新製品の市場浸透や競争力向上を促進する可能性があります。
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:
以下はグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 現在のデータポイントは、2025年7月から2026年7月までの期間にわたっていますが、実績データ（青い点）が一部にしか描かれていません。これらのデータはわずかな期間のみをカバーしており、長期的なトレンドは見えません。ただし、前年度のデータ（薄緑色の点）は同じ期間を通じて横ばいですが、予測されるWEIスコアが同様に安定していることが期待されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青のデータポイント集合の一部に異常値と認識される丸印があり、これが特定の時点でのデータの予測からの逸脱を示している可能性があります。一方、ランダムフォレスト回帰の予測（紫の線）は、WEIスコアのかなり低い値を示しており、急激な変動の予測がなされていることが伺えます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青い実績データは、モデルが実際に観測したWEIスコアを示しています。異常値（黒丸）は特異な点を特定しています。
– 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）の異なる色の線は、将来のWEIスコアの推定として位置付けられています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測された範囲内（薄灰色の帯域）に実績データが収まっており、過去のデータと予測モデルとの間にそれなりの一致を示しています。同時に、予測モデルごとの違い（線の色）が予測の多様性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 汎用的なモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測は近い範囲にありますが、ランダムフォレストが他と異なる予測を示した部分が注目されます。
6. **このグラフから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**:
– 投資家やビジネス戦略家は、WEIスコアの一貫性と予測の信頼性について興味を持つでしょう。特に、ランダムフォレストモデルの予測する急激な変動は、製品戦略の調整が必要となる可能性があります。
– 社会的には、予測の低迷は新製品の公正性に関する懸念を引き起こし、改善の為の更なる取り組みが求められるかもしれません。
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:
以下にグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 初期段階での実績AI（青いプロット）は0.8から1.0の少し下あたりに上昇しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫色の線）は上昇しており、ポジティブなトレンドが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で示される異常値が初期に観察されます。これはデータ変動の認識や予測精度に影響を与える可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 実績AI（青）は実際のデータ。
– 異常値（黒）は突発的なデータの変動や計測エラーを示しているかもしれません。
– 緑の前年データは前年度の基準となるデータで、比較と改善の指標に役立ちます。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 各アルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる予測をしており、ランダムフォレストが上昇傾向を強調しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータで急な変動が見られるものの、その後は予測に沿った動きが見られます。全体としてポジティブで安定した予測トレンドです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 新製品の持続可能性と自治性が向上していることを示唆する好ましい上昇トレンドが観察されます。このポジティブなトレンドは、持続可能な社会や環境への配慮が高まっている証拠であり、マーケティング戦略や公共政策の方向性に影響を与える可能性があります。
– 異常値や初期の変動は、予測モデルのさらなる洗練化の必要性を示していますが、全体的に市場におけるポジティブな認識を助長する要素となっています。
このグラフは、新製品開発における持続可能性や自治性の向上といったポジティブな兆候を示しており、将来のビジネス決定に有用な情報を提供しています。
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:
**グラフ分析の特徴と洞察**
1. **トレンド**:
– 初期（2025年7月）には、WEIスコアが高値に位置し、安定していましたが、その後急激に低下しています。この急落は2025年末まで続いています。
– 2026年に入ると、WEIスコアは定期的に評価されているものの、以前の数値には戻っていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に異常値として示される数値がいくつか存在しますが、それ以外の期間では外れ値は見られません。
– WEIスコアが急激に低下する時期は異常であり、重要な変化を示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色や形が異なるプロットは、実績、予測、異常値、前年比較、及び複数の予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を示しています。
– 紫の線で示されたランダムフォレスト回帰モデルが、初期の急落を正確に示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間に、初期の急落後、明確な乖離が存在します。
– 複数の予測モデルは互いに異なる傾向を示していますが、全般的に期待される回復を描いていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の高い実績値は異常として扱われており、急落後に異常データとして扱われなくなっています。
– WEIスコアが下落し基準値に近づくことで、より予測モデルにフィットする様子が見受けられる。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 初期の急な下落は、社会基盤や教育機会における急激な変化、または何らかの不測の事態を示唆しています。
– 特に新製品において、この種の変動は市場の反応や製品の適応性に影響を与える可能性があります。
– 今後の予測がどうであれ、その変動の原因や背景を精査し、早急な対応策を講じることが重要です。
このグラフは、状況の急変を示しており、社会基盤や教育機会に関する政策やビジネス戦略の再評価を促します。
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:
このグラフを分析すると、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータポイントは左側に集中しており、その後の期間は予測データのみの表示です。予測では急激な変化は見られず比較的安定した傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初めに異常とマークされたデータポイントがありますが、その後は特に外れ値や急激な変動は記録されていません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、最初の・点だけが現実のデータです。その後、様々な予測手法によるデータが右に配置されています。
– 緑の点は前年のデータを指し、社会的要因の季節性などを考慮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**:
– 予測データが複数の方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を用いて行われていますが、それぞれの手法によってかなりの一致が見られることから、全体として安定していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測データ間で高い相関が見られ、モデル間の予測がどれも類似していることから、多様な手法によっても指標が安定していることが強く示唆されます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 実績値からいくつかの手法で予測された結果が非常に近似しており、ビジネスにおいてはこの分野（社会的価値への貢献など）が予測可能性が高いことを示唆し、施策の安定した効果を期待できる可能性を示しています。
– 昨年との比較によって、同様の成果が再現可能であることが強調されているため、社会的価値の持続可能性を担保するための施策の継続が有効であると考えられます。
このグラフから、特に異常値が除かれた後に安定した予測を得られることが示され、将来の社会的な施策における計画性と予測可能性が高いという印象を受けます。
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:
以下は、この時系列ヒートマップの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体に渡って色の変化を見ると、特定の上昇や下降のトレンドは確認しにくいですが、色が詰まっているため、時間帯によるパターンが視覚的に捉えられる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つのは、時間帯16時と日付2025-07-02における濃い紫色のセルです。これは、他の時間帯と比較して数値（WIスコア）が低いことを示しており、この点が外れ値である可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色は数値の高さを示しています。黄色は高いスコア、紫色は低いスコアを示しており、中間色はその間の値を示します。密度の概念はこのグラフでは特に扱われていませんが、色の濃淡が即座に視覚的な情報を提供します。
4. **時系列データの関係性**:
– 3日間の同じ時間帯を比較することで、日ごとの時間帯ごとの変化を視覚的に捉えられます。時間帯19時は全日で相対的に比較的低いスコアで一定しているように見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に見ると、時間帯8時ではスコアの変動があり、スコアが高い日（黄色、緑）が含まれていますが、19時は一貫してスコアが低いことを示しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの影響**:
– 高スコア（黄色）が示す時間帯8時では、新製品が市場で高評価を得ている可能性があります。16時の低スコアに関しては何らかの施策や対応が必要かもしれません。
– ビジネス面では、時間帯ごとのパフォーマンスを理解することで、効率的にリソースを配分し、戦略を策定するのに役立ちます。また、外れ値や低スコアの時間に対して、プロモーションや改善策の実施を検討することができ、製品の市場受容や販売戦略に影響を与えると考えられます。
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:
以下は、提供されたヒートマップグラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– データは時間帯ごとに分かれており、特定の周期性は視覚的には確認しにくいですが、色の変化から点数にわずかな変動があることが伺えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップにおける色の変化が徐々に行われているため、急激な変動はありません。ただし、特定の時間帯での色の明るさは他よりも高いため、そこが外れ値または極端な値となる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は個人のWEI平均スコアの高さを示しています。濃い紫は低いスコア、黄色は高いスコアを示しています。このため、時間帯ごとのスコアの変化が視覚的に分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフには複数のタイムスロットが表示されており、全体的なトレンドを確認したり、特定の時間帯のパフォーマンスを比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 情報量が限られているため、直接的な相関は視覚的に提示されていません。グラフにおける密集度や色の変化は、特定の時間帯でのスコアの変動を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じることとして、特定の時間帯でのパフォーマンスの改善が見られるかもしれません。このグラフからは新製品が特定の時間帯において成功している可能性が示唆されます。このような情報は、マーケティング戦略や製品改善のための貴重なインサイトとなりえます。
ビジネスへの影響として、時間別のパフォーマンスを基に適切なリソース配分やマーケティング活動の時間帯調整に役立つ可能性があります。
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:
以下の点について、グラフから得られる視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– このヒートマップからは、明確な上昇や下降のトレンドは見受けられません。日付ごとに異なるパターンが見られ、周期性も確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日の上部に見られる明るい黄色のセクションは、社会WEIスコアが他の日、他の時間帯と比較して高いことを示しています。これは外れ値や注目するべき変動として見なせます。
3. **各プロットや要素**:
– ヒートマップの色は、社会WEIスコアの強度を示しています。黄色は高い値、紫は低い値を示しており、2日の8時台に高いスコアが集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯でのスコアの変化が可視化されていますが、それらがどのように関連しているかは、このグラフからは明確にはわかりません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付と時間帯において、一部の時間帯でスコアが突出していることがわかります。特に1日の19時台と2日の8時台が注目です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのグラフを直感的に見ると、2日目の8時が上昇のピークであることから、何か特別なイベントやプロモーションが行われた可能性を考えるかもしれません。
– ビジネスへの影響として、特定の時間帯における高い関心を活用し、マーケティングや広告を集中させる戦略を検討する価値があるでしょう。
このヒートマップは、時間帯別のデータの変動を視覚的に把握するのに役立ちますが、さらなる詳細な分析が必要です。また、追加の情報によって、より深い洞察を得ることができるでしょう。
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:
ヒートマップの解析に基づき、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時系列トレンドを示しませんが、相関関係の強さを表現しています。そのため、個々の項目間の相関の概要を考慮することが重要です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– この種類のグラフでは、外れ値そのものは直接示されません。その代わり、非常に高いまたは低い相関係数が視覚的に際立ちます。
3. **各プロットの意味**:
– 色の濃さは、項目間の相関の強さを示しています。赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「個人WEI心理的ストレス」と「個人WEI健康状態」の間には正の相関（0.63）があり、心理的ストレスが健康状態に影響を与えている可能性があります。
– 「社会WEI（社会経済・教育機会）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」も高い正の相関（0.81）を示しており、社会的要因が教育や共生に影響することを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」は他の多くの項目と中程度から強い正の相関を持ち、特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と強い正の相関（0.75）を示しています。
– 一方、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の間には負の相関（-0.44）が見られます。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**:
– 高い正の相関は、特定のWEI要素が相互に影響を与え合っている可能性を示しています。例えば、心理的ストレスと健康状態、社会的要因と教育または共生の関連が挙げられます。
– 新製品開発やマーケティング戦略において、特に社会的要因が消費者の健康や教育機会に与える影響を考慮することが望ましいでしょう。
– 社会政策においては、持続可能性、教育機会、共生を促進する施策が相互に支え合う効果を持つ可能性があります。
このヒートマップは、どの要因が新製品の成功に直結するかを理解するための出発点として、有用な情報を提供していると言えます。
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、新製品のカテゴリにおけるWEIスコアの分布を比較したものです。それについての洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 複数のWEIタイプにまたがっているため、トレンド自体よりもスコアの分布に注目する必要があります。
– 目立った上昇や下降トレンドは見られず、スコアの範囲が注目ポイントです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各ボックスプロットにはいくつかの外れ値が見られます。
– 「個人WEI平均」や「社会WEI公平性・公正さ」などのタイプでは、スコアが極端に高い、または低いものがあります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 各箱の境界は四分位範囲を示し、中央の線は中央値を示します。
– 色が異なるのは、各カテゴリの視覚的区別を助けるためと考えられます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– WEIスコアのカテゴリー間に直接的な関連性は見られません。ただし、各カテゴリ間でのスコア分布には違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（生活基盤）」のように、分布が似ているカテゴリがあるか注視できます。
– 一部のカテゴリでは範囲が狭く、高スコアと低スコアが集中しています。
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**:
– 各WEIスコアの分布を見ることで、製品が社会的または個人的にどのように評価されているかを可視化しています。
– ビジネスでは、特定のWEIスコアが高いカテゴリを伸ばすことが戦略に繋がるかもしれません。
– 社会では、低スコアのカテゴリに対する改善が必要とされる可能性があります。
この分析は、製品やサポートサービスの強化、マーケティング戦略の調整、または社会的キャンペーンの展開の要因として考慮されるべきです。
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）を使用して新製品カテゴリのWEI構成要素の分布を示しています。以下にこのグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 特定の時間的トレンドを直接示しているわけではありませんが、クラスタの分布がわかります。特に、第1主成分が横軸、第2主成分が縦軸に対応しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第2主成分の値が0.10付近になっているプロットが、他の点と比べて大きく離れているため、アウトライヤーの可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットは、WEI構成要素を主成分空間で示しており、第1主成分と第2主成分の組み合わせで異なる特性を持つ要素がどのように分布しているかを示します。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列データではありませんが、分布状況がどのように構造化されているかを評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に特別な強い相関はないようです。分布が分散しており、特定の方向にバイアスは見られません。
6. **人間が直感的に感じることやビジネスへの影響**:
– この分析により、どの構成要素が新製品のパフォーマンスに大きな影響を与えているかを特定しやすくなります。特にアウトライヤーや端に位置する構成要素は、新たな機会やリスクとして特定され、ビジネス戦略の調整に役立つでしょう。
このPCAグラフは、製品開発や市場投入の際に、どの要素が競争優位性をもたらすかを理解するのに有用です。
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。