📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### **1. 時系列推移**
全体的に、総合WEIおよび個別項目は比較的安定したトレンドを示していますが、以下のような短期的な変動が観察されます。
– **総合WEIスコア**において、7月1日から5日までの期間に0.66から0.79の範囲で変動しています。特に7月5日に最も高いスコア（0.79）が観察され、この日は他の項目でも高スコアが見られるため、システム的又は社会的なイベントが影響した可能性が伺えます。
– **社会WEI平均**および一部の社会項目（特に、社会基盤・教育機会）が7月4日に一時的な低下を示している点が興味深いです。
#### **2. 異常値**
特に顕著な異常値としては、以下が挙げられます:
– **総合WEIスコア**は7月5日に0.79という高い値を示しており、これが全期間での異常値として注目されます。
– **個人WEI（健康状態）**は7月3日に0.85と極端に高いスコアを示しました。この日は他の項目も比較的高スコアを示しており、個人の健康意識や行動に関するイベントがあった可能性があります。
#### **3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解)**
– 長期的なトレンドは一定ですが、**短期的なスパイク**（特に7月5日）は残差からも明らかで、特定の突発的イベントや情報が影響を及ぼしていると思われます。
– **季節性の要因**は強くなく、日単位で考慮する必要性は低いと考えられます。
#### **4. 項目間の相関**
相関ヒートマップから明らかになったのは、以下の点です:
– **個人WEI平均**と**心理的ストレス**は低い相関を示しており、個人の心理的健康が必ずしも総合WEIと連動していないことを示唆します。
– **社会基盤・教育機会**と**総合WEI**は強い相関を示しています。教育機会や社会基盤の充実が総合的な幸福度や経済余裕に寄与していると考えられます。
#### **5. データ分布**
箱ひげ図の分析では、各項目において大きな外れ値は見られず、ほとんどのデータが四分位範囲内に収まっています。中央値は全般的に0.7という結果が多く、WEIが全体として安定していることが伺えます。
#### **6. 主要な構成要素 (PCA)**
– PC1が45%の寄与率を持ち、これは主に社会構成要素の変動に強く影響しています。
– **PC2（26%）**は個人の心理的健康やストレスとの関係が大きく、個々のストレスケアや健康対策が社会的な好感度へ影響し得ることを示唆しています。
### 総合分析
WEIスコアの推移により、短期間での変動は特定イベントや外的要因（例えば、健康増進や経済活動の変化）による影響が示唆されています。一部の個人WEI指標が特定日に保持する高スコアは、個人の健康意識やストレス管理が増加する可能性を反映しているかもしれません。また、教育機会や社会基盤の改善が全体的なWEIスコアに好影響を与えていると考えられます。
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:
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は初めの数日間に集中しており、全体としては安定しているように見えます。
– ランダムフォレスト回帰（紫）は急上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ内に外れ値があり、それが黒い枠で囲まれています。これは特定の日に異常なWEIスコアを示していることを意味します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の実績AIのスコアを示しています。
– 赤い×は予測AIのスコアを示しており、実績データとは若干の差が見えます。
– グレー領域は予測の不確かさの範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 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）が存在し、それぞれ異なる将来のトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 決定木回帰（緑）と線形回帰（青）は横ばいの予測を示しており、ランダムフォレスト回帰のみが異なるトレンド（上昇）を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 実績データの安定性は、新製品が一定の人気を保っていることを示唆します。
– 異常値の存在は、特定の日に何らかのプロモーションやイベントがあった可能性を示しています。
– 予測モデルの中でランダムフォレスト回帰が上昇を示しており、これは今後の成長を期待できる可能性を示唆します。
– 予測の不確かさが少ないことは、予測結果の信頼性が高いことを示しており、ビジネス戦略の策定に有用です。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初の数日間、実績データ（青いプロット）は比較的一定の範囲にあります。この後、予測による異なる手法（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、それぞれ異なるトレンドを示しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫）は上昇トレンドを示していますが、線形回帰（水色）は一定です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間には、異常値（黒い縁取りのプロット）がいくつか存在しますが、大きな変動は見られません。この期間内の実績は非常に安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データは青色のプロットとして表示され、過去の実績スコアを示しています。
– 異常値は黒い円を伴うプロットで示され、通常の変動範囲外のデータを強調しています。
– 予測値では、異なる色の線で予測モデルによる予測を示しています。グレーの範囲は予測の不確かさを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデルは異なる予測を提供しますが、特にランダムフォレスト回帰が予測上昇を示し、これは実績の安定性と比べると注目に値します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ全体では明確な周期性は見られません。予測モデルは異なる傾向を示しており、モデル選択が結果に大きな影響を及ぼしています。
6. **人間の直感とビジネス、社会への影響**
– このグラフを見た人は、ランダムフォレストによる上昇トレンドに注目するかもしれません。製品の期待度が上がっていると直感的に感じるかもしれません。
– ビジネスにおいては、これらの予測を参考にマーケティング戦略や生産計画を調整することが求められます。ランダムフォレストの予測が正確なら、製品の需要が上向く可能性があります。
– 不確かさの範囲を考慮することで、リスク管理や柔軟な対応が重要であると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の実績データ（青のプロット）のWEIスコアはやや上昇傾向にあります。
– 予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）では、全体として増加傾向が見られます。特にランダムフォレスト回帰は緩やかに上昇しつつ、高いスコアに達しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数の青いデータポイントがある初期の部分において、異常値として強調されているデータポイントがあります。これは一般的なパターンから大きく外れていることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青のプロット**は実測値を示し、各データポイントにおけるWEIスコアを表現しています。
– **赤い「×」**は予測値を示し、将来のスコアの予測値を表示しています。
– **予測範囲**（グレーのブロック）は予測の不確かさを表し、未来の振れ幅を可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実測値と予測値は直接比較できます。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）は異なるアプローチで将来のスコアを予測しており、ランダムフォレストが最も楽観的であることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実測データポイントにおけるスコアが比較的一定で安定していますが、その後の予測では上昇を示しているため、実測値と予測値には異なる傾向が見られます。
6. **人間が直感的に感じる洞察及びビジネスや社会への影響**
– このグラフを見ると、新製品のWEIスコアが今後上昇する期待が高いことが分かります。特にランダムフォレスト回帰の予測に基づくと、大幅な改善が見込まれるため、ビジネスとしての成功を期待する要因となるでしょう。
– 異常値が一部見られるため、それらのデータポイントは要注意です。この要因を特定し是正することで、更なるスコア向上が期待できます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は最初の数日間でやや高い値を示した後、安定しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク色）は緩やかな上昇トレンドを示しています。
– 線形回帰の予測（紫色）はゆるやかな上昇を示し、一定の成長を予測しています。
– 決定木回帰（ティール色）は全体にわたって一定で、変化がない予測です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値はグラフの左側にあり、最初の評価日で通常の範囲を超えた値を示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点（実績値）は、過去の実績を表し、予測と比較する基準になります。
– 灰色の領域は不確かさの範囲を示し、予測にある程度の変動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**
– 実績と予測データには若干のズレがありますが、全体のトレンドは一貫しています。
– 決定木回帰の予測が安定している一方で、ランダムフォレストや線形回帰の予測は僅かに上昇しており、異なるモデルの特性を反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は比較的一定の範囲内に分布しています。そこからの外れ値は、特殊な要因によるものと考えられます。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– 直感的には、新製品の経済的余裕の指標は現在安定しているが、今後は緩やかな成長が見込まれると言えます。
– ビジネスへの影響として、このトレンドは慎重な投資の継続と市場の動向をモニタリングすることが重要であることを示唆します。
– 外れ値の存在は、特定のイベントや要因が経済的余裕に一時的な影響を与える可能性を考慮する必要性を示しています。
この分析は、ビジネス戦略や資源配分の方向性を考える上で役立ちます。
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:
以下の視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）はほぼ安定していますが、若干の変動があります。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫の線）は初期に上昇し、その後水平になります。
– 線形回帰と決定木回帰（緑と水色の線）は比較的一定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが異常値としてマークされています（黒い枠の線）。
– 程度の差はあるものの、全体的には大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 点の密度は左側に集中しています。
– 予測不確かさの範囲は灰色で示されており、ほとんどの実績データポイントをカバーしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各回帰モデルの予測は異なるが、全体的には大きく異ならないパターンを示しております。
– ランダムフォレスト回帰の最初の上昇が他の予測手法と異なっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはほぼ横ばいで、予測モデルの期待値範囲内に収まっています。
– 不確かさの範囲は実績データをほぼ含んでおり、モデルの信頼性を示唆しています。
6. **直感的に感じることと影響**:
– 予測と実績が一致しているため、この健康状態の指標は安定しており、新製品の導入により個人の健康が一定の水準を保っている可能性があります。
– ビジネス的には、製品が期待された効果を発揮しており、予測モデルにより個人の健康状態を一定水準以上に保てるという信頼を築くことに繋がります。
– 社会的には、安定した健康状態の維持は製品への信頼感向上に寄与し、さらに多くの利用者を引き寄せ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:
分析に関するインサイトは以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は比較的横ばいのトレンドを示しています。
– 線形回帰（紫の線）は上昇傾向を示していますが、決定木回帰（水色の線）は横ばいです。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）もまた横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内に大きな外れ値は示されていませんが、全体としての散布が狭く、急激な変動は見られません。
– 異常値は黒い縁取りで示されており、1つだけ存在します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIのデータポイントです。
– 縦軸はWEIスコアで、心理的ストレスのレベルを示していると考えられます。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測（線形回帰）の間に若干の乖離が見られます。
– ランダムフォレスト回帰と決定木回帰が共に横ばいトレンドを示していることから、線形回帰の予測が実績と一致していない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布の密度が均一であるため、全体的には大きな変動や周期性は見られません。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測は実績に近いと考えられます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアがほぼ横ばいであることから、短期間での心理的ストレスの大きな変化は見られません。
– ビジネスや製品に対する心理的ストレスが安定している可能性があり、新製品に対するネガティブな影響は少ないと予想されます。
– 今後のマーケティングや製品の改善においては、急激なストレス増加を避ける戦略が重要です。
全体として、新製品に対する消費者やユーザーの心理的ストレスは安定しているように見えます。予測モデルは多様なトレンドを示していますが、実績データに基づく判断が重要です。
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:
1. **トレンド**
– 実績のプロットは左側に集中しており、全体的に一定の範囲で横ばい傾向が見られます。
– ランダムフォレスト回帰の予測は、時間の経過とともに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 横軸の初期に外れ値として示されている部分がありますが、その後は安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（実績AI）**: 青の点で示されており、実際のデータを反映しています。
– **異常値**: 黒の円で囲まれた、データポイントが異常値として認識されています。
– **予測の不確かさ範囲**: グレーの範囲で示され、予測の信頼性が示唆されています。
– **予測（ランダムフォレスト回帰）**: 紫色のラインで、将来のスコアの予測を示しています。
4. **複数の時系列データとその関係性**
– ランダムフォレストと決定木回帰の予測間には、最終的な時間における期待される変動の違いが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはクラスターとして束になっており、予測される上昇トレンドとは異なる動きをしています。
6. **直感的な感じや影響**
– 現状、実績は安定しているが、将来的な予測としては上昇が見込まれるため、製品の自由度と自治に関しては改善が期待できそうです。
– 予測精度を向上するためには、異常値の発生原因についての追加調査が求められているかもしれません。この改善がビジネス面での信頼度向上に寄与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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は初期に集中的に観測され、その後データが途切れています。
– 予測（予測AI）は、決定木回帰（ライトブルー）とランダムフォレスト回帰（マゼンタ）が一定のトレンドを示しており、特にランダムフォレスト回帰は最初の段階で急激に上昇した後、横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績には1つの異常値が観測されており、予測範囲から外れています。これは、何らかの影響でWEIスコアに急激な変動があったことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示し、実績データがこの範囲内に収まっています。
– 点の大きさや色は、それぞれ異なる予測手法によるモデルの確実性や結果を表現しています。
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が最も高いスコアを予測しており、他の予測手法と比較してもダイナミックな変化を示しています。線形回帰（ピンク）は比較的直線的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの初期期間は分散が小さく、その後予測によって拡大される形で進んでいることがわかります。予測モデルの違いにより、スコアの分布が異なります。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– 初期の実績データにおける異常値は、社会的公平性・公正さに関する問題や外的要因による一時的な偏りを示すかもしれません。これがビジネスにおいては、新製品のリリースやマーケティング戦略の再考を促す材料となりえます。
– 予測データの安定したトレンドは、これからの期間における社会的公平性が安定していることを示す可能性がありますが、異常値や急激な変化は潜在的なリスクを示しております。企業は、これらのリスク評価を通じて適応戦略を考える必要があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青のプロット）はほぼ横ばいです。
– 予測データでは、決定木（青の線）は横ばいで、ランダムフォレスト（紫の線）はわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間に黒い円で示された外れ値が1つあります。この外れ値は分析対象のデータとは異なる挙動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績を示し、比較的一定期間高い安定性を表しています。
– 灰色の背景部分は予測の不確かさを示していますが、この範囲内に実績や予測が収まっているため、予測の信頼性が高いことを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）ごとに異なるが、全体的に大きく逸脱しているものはありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に大きなズレはなく、全体として高い相関がありそうです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間がこのグラフから直感的に感じるのは、この新製品の持続可能性や自治性が安定しており、特にランダムフォレスト予測では成長の可能性も見えるため、製品の持続可能性が高まっていると考えられます。
– ビジネスや社会への影響としては、この製品の安定した性能が信頼にもつながり、持続可能なビジネスプランを策定するにあたり、ポジティブな要素として作用するでしょう。
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:
このグラフに関する分析は以下の通りです。
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青い点）は、特に最初の数日間はほぼ横ばいで推移しています。
– 予測には三つの異なるトレンドが見られます。線形回帰はほぼ水平、決定木回帰はわずかに上昇、ランダムフォレスト回帰は明確な上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データの中でいくつかの外れ値があり（黒い円で囲まれた青い点）、これは予測アルゴリズムに影響を与える可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータ、赤い×は予測データを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲であり、見たところ初期データに集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データ（線形、決定木、ランダムフォレスト）はそれぞれ異なった動きを見せていますが、全体的に実績の動きと大きな相関は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のデータは比較的安定しており、予測モデルは不確実な初期データが多いため、異なる結果を出している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 安定した実績データを持つことは、社会基盤や教育機会の改善の持続性を示唆します。
– 予測が不一致なことから、外部要因の変化や予測モデルの調整が必要かもしれません。この不一致は、今後の政策決定や資源配分の検討に影響を与える可能性があります。
このグラフにより、予測の精度向上にはさらなる分析と調整が必要であり、実績データの安定性を維持するための施策を継続することが重要であることが示唆されます。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、一定の範囲内で安定しているように見えます。
– 線形回帰（紫色）とランダムフォレスト回帰（ピンク色）は、異なるトレンドを示しています。線形回帰は横ばいの傾向、ランダムフォレスト回帰は上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのデータポイントが外れ値としてマークされています（黒い円）。
– 外れ値自体が多くはありませんが、その存在がデータの一貫性に影響を与える可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のスコア。
– 赤いクロスが予測値を示しています。
– 灰色のシェーディングは予測の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**:
– 線形回帰と決定木回帰（青緑色）は異なる傾向を示しており、ランダムフォレスト回帰は唯一の上昇トレンドを描いています。
– これらの異なる予測方法の間に違いがあることは、予測の一貫性に課題があることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは概ね水平に続いており、大きな変動はありません。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**:
– 実績が安定しているため、今後の予測に関しても安心感があるかもしれませんが、モデルにより予測が異なるため、どの予測が正しいか慎重に検討する必要があります。
– 上昇トレンドを示す予測があるということは、新製品が社会的に意義ある方向に発展する可能性があることを示唆しています。
– 多様な予測モデルを利用することは、より正確な戦略を立てる上で重要です。特に、新製品の社会的な受け入れを計る上で重要な指標としての役割を果たす可能性があります。
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:
こちらの総合WEIスコア時系列ヒートマップについて、以下の視点で分析を行います。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体を通して、色の変化が見えます。特に時間帯毎のスコア（縦軸）に基づいた変化が見られます。ただし、30日の期間全体のトレンドを指摘するには、異なる日付も表示された情報が必要です。この画像では7月1日から5日の期間が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時のマトリックスは、他と比較して非常に濃い色（低スコア）を示しているのが目立ちます。これは、その時間帯に何らかの要因でスコアが低下していること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おそらく関連するスコアの高さを示しており、緑や黄色の方が高いスコア、紫色に近づくほど低いスコアを示すと考えられます。
– 時間帯（縦軸）と日付（横軸）が組み合わされたマトリックスとなっており、特定の時間帯におけるスコアの高さを可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現時点のグラフでは時系列データの多くが欠けていますが、時間帯ごとにスコアが変動している点で、何らかの日中変動があったと推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 視覚的に明らかな相関を分析するためには、さらなる時系列データや外部要因の視点が必要となります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このヒートマップから、人間は時間帯や日付ごとに変動するパターンや異常があることに気づくでしょう。特に、全体の成績が優れている日とそうでない日を比較することで、ビジネス戦略やオペレーションの改善を図るきっかけになる可能性があります。
– 例えば、スコアが低い時間帯に追加のマーケティングやサポートを行うことでパフォーマンスを向上させる機会があるかもしれません。
この分析がビジネスや製品戦略の改善に役立つことを期待しています。
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:
このヒートマップについて、以下のポイントを考察します。
1. **トレンド**:
– グラフは短期的なデータを示し、全体的なトレンドは明確ではありませんが、一部の時間帯でのスコアの変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月4日は明るい黄色になっており、スコアが急激に上昇していると考えられます。これは重要なイベントまたはコンディションが影響を与え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**:
– 色の濃さはWEI平均スコアの強さを示しています。濃い紫は低スコア、明るい黄色は高スコアを意味します。
– 縦軸の時間帯と横軸の日付を掛け合わせて、特定の時間帯におけるスコアの変化を分析できます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 異なる時間帯のスコアの変化が、何らかのパターンを示しているかどうかを確認する必要がありますが、このグラフでは特定の周期性は明確ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付や時間帯に極端なスコアを示すエリアがあるため、これらは注目すべき情報です。同じ時間帯での異なる日のスコアを比較することで、特定の傾向を見つけることが可能です。
6. **このグラフから感じる直感やビジネス/社会への影響**:
– この製品に関連する特定の時間帯に焦点を当てることで、マーケティングやオペレーションの最適化が可能となるでしょう。
– 7月4日にスコアが高い理由を探ることで、この時間帯や日に特化した戦略を立てることができるかもしれません。
このグラフをもとに、さらなる背景データを調査することで、製品のパフォーマンスを向上させるための洞察を得ることができます。
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:
このヒートマップについての洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 30日間にわたる特定のトレンドは明確ではありませんが、周期性や大きな変動は見られません。
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確認できません。色の変化は比較的一貫していますが、一部のブロックが異なる色で示されています。
3. **プロットの意味**:
– 色は社会WEI平均スコアを示しています。色の濃淡がスコアの高低を示唆しており、ヒートマップの色の変遷が時間とともにスコアがどう変化しているかを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフが示すデータは単一の変数の変遷を示しているため、他の時系列データとの比較は行っていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– このヒートマップ自体は相関を直接示すものではありませんが、色の違いがその日の時間帯における社会WEI平均スコアの変動を示しています。
6. **直感的な洞察**:
– ヒートマップにより、特定の時間帯（例えば、8時や16時、19時）にスコアが上昇または下降する傾向が見られる場合、その時間帯が消費者行動において重要な役割を果たしている可能性があります。
– ビジネスへの影響としては、特定の時間帯で製品プロモーションを強化することで、顧客の関心を引く戦略が考えられます。社会的にも、忙しい時間帯に製品の利用を促すことで、より良いユーザー体験を提供できるかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. 相関傾向
– **総合WEI**は多くの項目と比較的高い相関を持っています。特に、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）との相関が0.73と高く、この傾向は重要です。
– **個人WEI（健康状態）**と**個人WEI（心理的ストレス）**の間には強い相関（0.64）が見られ、健康状態が心理的ストレスと密接に関連していることを示唆します。
– **社会WEI（公平性・公正さ）**と**社会WEI（持続可能性と自治性）**には非常に高い相関（0.92）が見られます。これは、これらの社会的要素が相互に強く結びついていることを示しています。
#### 2. 視覚的特徴と急激な変動
– 色の濃淡は相関の強度を示し、赤が強い正の相関を、青が負の相関を示しています。
– 個人WEI（経済的余裕）と他の多くの項目との相関が低いか弱い傾向にあり、多様な側面と独立している可能性があります。
#### 3. 各プロットの意味解釈
– 濃い赤のプロットは、高い相関関係を示し、関連性が強いことを視覚的に表しています。
– 濃い青のプロットは、負の相関を示し、2つの要素間の逆相関が強いことを示しています。
#### 4. 要素間の関係性
– **社会WEI（社会基盤・教育機会）**は、多くの項目との相関が低く、一部の要素に対しては負の相関を持つことから、独立性が強いと考えられます。
#### 5. 人間の直感的理解とビジネス・社会への影響
– 社会的構成要素の相関の強さは、組織が新製品戦略を考える上で重要かもしれません。例えば、社会的公正や多様性の促進は、総合的な社会WEIの向上に寄与します。
– 個人の健康や心理的ストレスの管理は、新製品の消費者行動や市場反応に影響を及ぼしうる要因であり、ビジネス戦略に取り入れる価値があります。
このヒートマップは、新製品戦略を立てる際に多面的な視点を提供し、社会的および個人的な要素の相互作用を理解する助けとなります。
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:
以下に、提供された箱ひげ図についての分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのスコアの中央値は大きく変化することなく、比較的安定しているように見えます。特定の上昇や下降トレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「社会WEI（生活整備・教育機会）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の擁護）」で外れ値が見られます。特に「社会WEI（生活整備・教育機会）」は、中央値からかなり外れたスコアが存在し、WEIスコアの変動が大きいことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱（ボックス）は、スコアの分布範囲（第1四分位数から第3四分位数）を示しており、中央値の位置を確認できます。
– 「総合WEI」や「個人WEI平均」は、分布が非常に狭く、スコアの一貫性が高いことを示唆しています。一方で、「個人WEI（経済合格）」は、スコアのばらつきが比較的大きいです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列のデータではありませんが、異なるWEIタイプが30日間の期間で比較されています。各WEIタイプ間のスコアの幅や中心傾向を見ることで、特定の分野での一貫性やバラツキを比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高いスコアを持つ「社会WEI（持続可能性と自治生）」や「社会WEI（生態整備・教育機会）」は、他に比べてスコアが高く、そのカテゴリが特に評価されている可能性があります。一方、「個人WEI（心的努力ストレス）」は比較的低いスコアの中央値を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 総じて、社会的な要素（持続可能性や教育機会）が高く評価されている一方、個人のストレスや経済的側面は課題として浮き彫りになっているようです。これにより、新製品が特に強化すべき点や、社会的な取り組みの重要性が示唆されます。
– ビジネスとしては、持続可能性や教育にフォーカスした製品やサービスの開発が、より高い評価を獲得する要因となるかもしれません。
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、PCA（主成分分析）を用いて新製品カテゴリのWEI構成要素を視覚化したものです。以下に詳細な分析と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降のトレンドは示されていません。データポイントは分散しており、一定の傾向は見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上の（第1主成分が0.25、0.10近辺）のポイントが他のデータポイントと比較すると外れ値として目立ちます。
– 下部の（第1主成分が0.10、-0.10近辺）のポイントも他のポイントと距離があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットは製品または変数の個別の表現であり、配置は主成分による重要度を示しています。主成分の軸が示す方向に沿ってデータが広がっていることが確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは時系列データではなく、主成分空間での配置を示すため、時系列の関係性ではなく、変数間の潜在的な関係性を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分で軽度の相関がある可能性がありますが、明確な方向性は認識できません。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 主成分分析の結果は、製品の特性やパフォーマンスを理解する手がかりを与えます。外れ値の製品が特異な特性を持っていたり、特定の要件を満たしている可能性があります。
– この分析により、新製品の差別化要素を見つけたり、改善のために注目すべきエリアを特定できるかもしれません。ビジネス戦略としては、異なる主成分に位置する製品に別々のマーケティング戦略を取ることで、より多くの顧客層にリーチできる可能性があります。
このPCA分析は、新製品の評価や開発において、顧客に最適な製品特性を提案するのに役立つでしょう。
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。