📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下は、提供されたデータに基づいた重要なWEIスコアの分析結果です。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は、一貫して0.67から0.73の範囲内で変動しています。特に、7月の初めと5日の夕方に最も高い0.785を記録することに注意が必要です。
– **個人WG平均**は、比較的安定しているものの、7月4日に最高値の0.775を記録しています。
– **社会WG平均**についても同様で、全体としては横ばいですが、7月5日に0.845と急激な上昇を観察しています。
### 異常値
– 異常値は複数検出されています。例えば、7月1日の総合WEIが0.67に低下し、その背景には個人WG（経済的余裕）の0.70への減少が考えられます。また、7月5日の総合WEIが0.785と高まった背後には、社会基盤の数値が大きく上昇したこと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分解を通じて分かったことには、短期間での急激な上昇や下降が見られます。具体的には、7月4日から5日にかけて見られる社会基盤の劇的な上昇が含まれています。季節的なパターンは見当たらず、重要なイベントや施策がこの短期間に影響を与えた可能性があります。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップによって、持続可能性（経済、健康、心理）がその他の社会的要因よりも強く関連していることが判明しました。特に、社会基盤は他の社会的項目に強い影響を持っています。
### データ分布
– 箱ひげ図の分析から、経済的余裕と健康状態の変動が最小であることが分かります。これらの項目は比較的安定しており、他の項目よりも外れ値が少ないです。一方、個人WG（ストレス）にはばらつきがあり、外部要因に影響されやすいと考えられます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCAの分析に基づくと、PC1（寄与率: 0.43）は持続可能性と社会基盤の相互関係を主に示しており、PC2（寄与率: 0.25）は自由度の影響が大きいです。このことは、社会的なサポートと個人の選択自由度がWEIにとって主要な変動要因であることを示しています。
### 結論と推奨
– 総合的なWEIスコアは、新製品の導入の影響を受けやすいことが示唆されています。特に、社会基盤や持続可能性が高く評価されている時期に、個人および社会WGが高まる傾向が見られました。
– 個人WGにおける経済的余裕と健康の安定化により、全体のWEIが好調なものであるようです。
– この分析を通じて、製品戦略上、社会基盤への投資と個人の自由度への配慮が、より高い持続可能なWEIを実現させるための重要な要素と考えられます。
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:
この時系列散布図について、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色の点）は全体として横ばいの傾向を示しており、0.7から0.8の間に集中しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫色の線）が徐々に上昇しているのに対し、線形回帰（灰色）と決定木回帰（シアン）はほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左端におけるいくつかのデータポイントは、異常値として強調されています（黒い円）。
– これらの点が予測の不確かさ範囲の外に出ていることで注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実際の観測値を示しています。
– 赤い十字は予測値です。
– グレーのシェーディングは予測の不確かさの範囲を示しています。
– 複数の回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）に基づく予測線がそれぞれ異なる予測パターンを提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレストの予測が唯一、わずかに上昇傾向を示しており、他のモデルとは異なった変動パターンを持っていることがわかります。
– 実績データとこれらの予測との間に大きな偏差は見られないが、一部の日付でズレが発生しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、実績データと予測値の分布は0.7から0.8の範囲に収束しており、比較的一貫性があります。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの影響**:
– 実績値が予測の不確かさ範囲内に収まっていることから、全体としてモデルが現実のデータを適切に予測していると感じられます。
– ランダムフォレストによる予測のわずかな上昇はポジティブな兆候と見ることができ、新製品の評価が時間とともに向上する可能性を示唆しています。
– ただし、一部の異常値は注意が必要であり、これらの外れ値が組織にとって何を意味するのかをさらに調査することが望ましいでしょう。これは製品開発や市場導入における潜在的な問題点または機会を示している可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 右側の線グラフ部分では、「予測（線形回帰）」と「予測（ランダムフォレスト回帰）」の異なるトレンドが示されています。線形回帰は水平で横ばいを示しており、ランダムフォレスト回帰は上昇傾向を示しています。これは、新製品のパフォーマンスに対して、複数の予測が異なる見解を持つ可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の濃い青のプロットは「実績（実績AI）」を示しており、これらの中に異常値が黒い縁で描かれています。この領域は予測の不確かさを示す範囲と一致しており、実績が予測範囲内・外れ値として捉えられることを示しています。
3. **各プロットの意味**
– 青いプロットは実績を示し、色や密度は直近の30日間のパフォーマンスのばらつきや集中的な活動期間を示しています。
– 灰色の領域は「予測の不確かさ範囲」を示し、この範囲内で多くの実績が観測されているため、予測と実績がある程度一致していることが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「予測（決定木回帰）」は一定の値を示し、他の予測手法と異なる結果をもたらしています。これにより、それぞれの予測手法によって異なる動きが期待されることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの多くは特定の範囲に集中しており、一部外れ値が存在することから、この新製品のパフォーマンスは一部予期しない動きを示す可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響**
– このグラフから直感的には、新製品のパフォーマンスが多様な影響を受ける可能性があり、予測手法に依存して異なる将来予測がされることがわかります。この不確実性を管理しながら適切なマーケティングや戦略を立てることが重要です。また、予測の不確かさが高い場合、さらなるデータ収集やモデルの改善が求められるかもしれません。
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**
– 実際のデータ（青色の散布点）は、初期にやや低下する傾向を示しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は時間の経過とともに急上昇し、その後横ばい。
– 線形回帰と決定木回帰の予測は一貫して横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上で異常値（黒い円で囲まれた青色の点）がいくつかあり、初期データの変動が大きいことを示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点: 実際のデータ。初期には変動が大きい。
– 赤い×: 予測値。
– ランダムフォレストの予測は最も変動を示し、最も積極的な成長を予測。
– 他の予測線は比較的安定しており、現実に近い可能性。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の実データは予測の不確実さを示す範囲（灰色の領域）内に収まっている。
– 予測手法により、データの将来の挙動を異なる角度から予測しているが、どのモデルも最終的には同一の水準に収束。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データのばらつきは大きいが、全体として予測と実績はある程度一致。
6. **直感的な洞察、ビジネスや社会への影響**
– 新製品の評価が初期に不安定であるが、将来的には予測モデルに従って安定または向上する可能性。
– ランダムフォレストの予測が最も楽観的であり、新製品の市場での成功を示唆しているかもしれません。
– しかし、初期の不安定さは、製品の品質や市場適合性の見直しが必要であることを示しているかもしれません。
全体的な評価として、このグラフは新製品の評価が様々な不確実性を伴いながらも、予測手法によってはポジティブな見通しを持っていることを示しているといえます。ビジネス戦略としては、初期の市場反応を綿密に分析し、製品やマーケティング戦略の調整を行うことが重要です。
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:
このグラフは、個人の経済的余裕（WEI）のスコアを30日間にわたって示しています。以下は各ポイントに基づいた分析です。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、ほぼ安定しており、急な上昇や下降は見られません。
– 線形回帰（紫色の線）とランダムフォレスト回帰（ピンクの線）では、わずかに上昇傾向が示されています。特にランダムフォレスト回帰の方が未来にわたっての上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには最初の部分に異常値（黒い円）が一つあります。それ以外はあまり大きな変動が見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、安定した推移が見られます。
– 赤い×印は予測データですが、ほとんど見ることができません。これは実績と一致していることを示唆するかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– モデルによる予測（線形回帰、ランダムフォレスト、決定木）は、実績値に基づく安定した動きと予測の一貫性を反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データは大きな乖離がなく、各モデルの予測は実績に沿った形になっています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– スコアが安定していることは、個人の経済的な余裕がコンスタントに維持されていることを意味します。
– 予測の安定性は、今後も安定感が続く可能性を示唆しており、新製品のユーザーによる経済的影響が小さいことを示しています。
– ビジネス側からは、製品がユーザーの経済的プレッシャーに対して負担になっていないことが示されているため、ポジティブな製品受容傾向を保持する戦略が有効となるでしょう。
このグラフからは、新製品が主な経済的負担をユーザーに与えていないコントロールされた導入プロセスが考えられます。
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:
1. **トレンド:**
– 実績のプロット（青い点）は、特定の開始日から急激に変動し、その後のデータが見られない。トレンド自体ははっきりしていませんが、初期の段階では若干の変動があります。
– 予測ラインでは、線形回帰と決定木回帰がほぼ水平で、一貫したスコアを示しています。一方、ランダムフォレスト回帰は徐々に増加しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値とされるプロットが最初の期間にいくつか見られます（黒い円で囲まれた点）。これらは全体の健康スコアの変動に影響を与えるかもしれません。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– 青い点は実測値を示し、実際の観測データです。
– 黒い円は外れ値を示し、異常または期待から外れたデータポイントです。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、モデルの信頼性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 予測ライン（3つのモデル）は異なる挙動を示しています。線形回帰と決定木回帰はほとんど同じですが、ランダムフォレスト回帰はスコアの上昇を示し、これが実績にどの程度影響を与えるのかが注目されます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データと予測モデル間では、異なるトレンドが見えます。特にランダムフォレスト回帰が上向きに調整されていることから、より複雑なパターンをキャプチャしようとしてい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、ビジネスや社会への影響:**
– 初期の段階でのスコア変動と外れ値は、製品の評価や健康状態に対する変動の大きさを示します。予測の違いは、製品の健全性に対する異なるアプローチが存在することを示し、選択する予測モデルによって異なる判断をもたらす可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、外れ値がその後の管理や戦略にどのように影響を及ぼすのか、そしてどのモデルが最も信頼できるのかを評価する必要があります。
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:
このグラフについて以下の分析が可能です。
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータ（青のプロット）は全体として横ばいで、小さな変動が見られます。
– 予測のトレンドは、線形回帰は上昇傾向、ランダムフォレスト回帰は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としては、実績AI（青いプロット）の中で黒い円で囲まれたデータポイントが特定されています。
– 大きな急激な変動は見受けられませんが、ウェイの範囲内でわずかな変動があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績データを示し、各点は日々の心理的ストレスのスコアを表しています。
– 赤い×は予測データを示しますが、実績と近しい位置にあります。
– 灰色のシェードは予測の不確かさを示し、全体として比較的小さい範囲に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実測と予測が近い位置になっており、実績データの動きが予測とも一致しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現状のデータセットでは大きな期間中の変動は少なく、特定のパターンを持っていないように見受けられます。
6. **人間が感じる直感及びビジネスや社会への影響**:
– このデータから、心理的ストレスのウェイが比較的安定していることが直感的に感じられ、ストレス管理が効果的に行われている可能性があります。
– ビジネスにおいて、新製品の導入期間中におけるストレスを管理するための指標や、製品の認知が高まる際の消費者心理の理解に役立つかもしれません。
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:
このグラフを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフの左側に実績値（青いプロット）が固まっていますが、これには顕著な上昇や下降のトレンドが見られません。一定範囲内で一定の変動があります。
– 右側の予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はすべてほぼ水平で、今後のWEIスコアが一定で推移すると予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績値の中にいくつかの異常値（黒い円で囲まれた青いプロット）が存在し、通常の範囲を超えた変動が観察されます。
– これらの異常値は、データ収集のエラーや特異なイベントを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際のWEIスコアを示し、異常値は異常なデータポイントを示します。
– グレーの影は予測の不確かさ範囲を示し、予測の信頼性を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるモデルによる予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、全て似たようなスコアを持ち、三つのモデルが互いにほぼ一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値においては、相関関係というよりも一定の範囲内に散在する傾向があります。
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**:
– このグラフは、今後のWEIスコアは安定的に推移する予測を示していますが、実績値の変動や異常値の存在は、定期的な監視と分析が必要であることを示唆しています。
– 新製品の成功可否に影響を与える可能性があるため、特に異常値を引き起こしている要因を特定し対策を打つことが重要です。
– この安定した予測は、ビジネス決定におけるリスクを低減し、戦略的計画を立てやすくする可能性があります。
全体として、グラフは新製品に対するWEIスコアが安定していることを示しており、予測モデルもそれを支持しています。しかし、いくつかの異常値が示すように、未知の要因が存在するかもしれず、それがビジネスに影響を与え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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は初期にかなりの変動がありますが、安定したトレンドは示していません。短期間における変動が多く見られます。
– 予測（線形回帰）は右肩上がりで増加しています。
– ランダムフォレスト回帰予測は緩やかに上昇後に横ばい状態。
– 決定木回帰予測は一定の値を維持しており、変動はありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績AIデータに外れ値（大きな丸で囲まれた点）がいくつか確認できます。この外れ値は初期に集中しており、中盤から終盤にかけては見られません。
3. **プロットの意味**
– 青い点は実際の実績データを示しています。初期のばらつきを除けば、比較的安定しています。
– ピンク、シアン、紫のラインはそれぞれ異なる予測モデルです。この違いが、それぞれのモデルの予測手法の違いを反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは異なるパターンを示していますが、共通して最初の実績データのばらつきを説明しています。
– ランダムフォレストと線形回帰が中間から後半にかけて一貫して実績を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データはばらつきが大きく、その後の予測に対する影響を及ぼしています。各予測モデル間には一貫性があるものの、予測手法に応じた違いがあります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の混乱が収束していく様子が見受けられるため、製品やサービスの導入段階における安定化プロセスの一部と考えられるかもしれません。
– ビジネスや社会的な観点からは、初期の外れ値の管理や対応が適切に行われることが成功の鍵となるでしょう。各種予測モデルの中で、ランダムフォレストがより現実に近い予測を行っている可能性があり、これを基にした計画は有効かもしれません。
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:
このグラフの分析に基づく洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイントは全体的に横ばいの傾向を示しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、開始点からわずかに異なる挙動を見せますが、最終的にはすべて水平に収束しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上に一部の外れ値が見られますが、それらは他のデータに比べて大きくスコアが異なるわけではないようです。
– 総じて急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、実際のWEIスコアを表しています。
– 予測は異なる色で示され、それぞれ異なるアルゴリズムによる予測結果を示しています。
– 灰色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**:
– 各予測は同様の傾向を示しており、全体として実績と比較して大きな差はありません。
– 異なる予測アルゴリズムが最終的に類似したスコアに収束していることから、予測の信頼性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 描かれた線は、データが比較的一定範囲内に収まっていることを示しており、予測と実績の間に顕著な相関関係があることがうかがえます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 持続可能性と自治性が比較的安定していることから、新製品が安定した評価を受けていると考えられます。
– WEIスコアが高いことは、持続可能性の面で製品が良好であることを示し、ビジネスや消費者の信頼に寄与するでしょう。
– 予測と実績が一致していることから、データに基づく未来予測が十分に信頼できると判断され、戦略的判断の一助となるでしょう。
この分析は、新製品が市場で持続可能かつ自治的であるかを判断するためのものであり、その安定した評価は製品の成功を示唆します。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青色の点）は、比較的一定の範囲内で推移しています。この期間中、WEIスコアは大きく変動していないようです。
– 予測データ（線形、決定木、ランダムフォレスト）はいずれも右肩上がりのトレンドを示していますが、ランダムフォレスト回帰の予測が最も明確に上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値と認識されたデータポイントがいくつか存在しています（黒い円）。
– 全体的に、大きな急変は見られませんが、外れ値の存在が一部のデータに影響を及ぼしている可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は過去の実績を示しており、灰色の領域は予測の不確かさの範囲です。
– 線形回帰（緑）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（紫）の予測が3種類の異なる手法で示されています。これらの予測手法の差異が、将来の予測における異なる見通しを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法によるデータの違いは、データの挙動に対する異なる理解・仮定が反映されています。
– 各予測手法の出力は、データの性質や構造を異なった方法で捉えていることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各予測手法の違いは、実績データがどのように将来に繋がるかの理解を多角的に評価する手がかりを提供します。
– 実績データと予測データの間の乖離が、今後の施策やデータ収集の方向性に関する示唆を与えます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 現在のWEIスコアが安定していることは社会基盤や教育機会が一定の評価を保っていることを示唆しています。
– 上昇トレンドの予測は、今後の施策展開が良好な影響をもたらす可能性を示しています。
– 予測が外れ値を示していることから、データの質や、実際の社会基盤に投資すべき特定の点が存在する可能性があります。このような見通しは、投資や政策決定に貢献する価値があります。
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:
このグラフについての洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、序盤で横ばいのトレンドを示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンクの線）は、少し遅れて急上昇し、その後安定しています。
– 線形回帰（緑）と決定木回帰（水色）は、それぞれ一定のスコアを保っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上では、異常値としてマークされたデータポイントが見られますが、実績データに極端な変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、黒い円で囲まれたものは異常値とされています。
– 灰色の陰影部分は予測の不確かさを示しています。
– ピンク色の線はランダムフォレスト回帰による予測で、急激な上昇を示しています。
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のトレンドの変化よりも一定の範囲で留まっており、予測方法によるスコアの変動が目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的低い範囲で集中しているため、予測モデルが将来の急上昇を示唆していることと現状のギャップが大きいです。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 消費者や社会に対しては、新製品が開始時にはあまり注目されないが、将来的に大きな成長ポテンシャルがあることを示唆しています。
– ビジネス的には、予測された急上昇を考慮に入れた戦略的なマーケティングやイノベーションの投資が必要になるかもしれません。
総じて、このグラフは新製品が当面の間は控えめに見えるものの、予測される成長が潜在的に高いことを示しており、それに応じた準備が求められることを示唆しています。
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:
ヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 日ごとに色が変化していることから、新製品の総合WEIスコアに日次の変動があることを示唆しています。
– 色が徐々に緑から黄へ変わっている部分があり、スコアの上昇を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日や7月2日に濃い紫色の領域があり、他の日とは異なる低スコアを示しています。これらは外れ値や急激な変動を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、濃い色は低スコア、明るい色は高スコアを示しています。
– ヒートマップの曜日ごとの変化が強調されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 不規則な部分以外のタイムスロットでは、一貫したパターンが見られ、一定のリズムや周期性があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（特に早朝か深夜）にスコアが低くなる傾向があります。このパターンが数日にわたって見られることは、外部要因が存在する可能性を示唆します。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**:
– ヒートマップから、新製品のパフォーマンスは時間帯に依存して大きく変動することが直感的に感じられます。
– これにより、市場や需要のパターンを見出し、マーケティングや製品改善のための戦略を立てることができます。
– スコアの低い期間にアクションを取ることで、製品や顧客満足度を向上させるチャンスがあるかもしれません。
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
1. **トレンド**
– ヒートマップ全体を見た時に、一貫した明確な上昇または下降トレンドは示されていません。
– 色の変化が比較的急であることから、日間の変動が激しいことが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色が非常に明るい黄色の日（7月4日付近）は、明らかに他の日に比べて高いスコアを示しています。
– 逆に、7月1日や7月6日にかけての部分は特に暗く、低いスコアであることを示します。
3. **各プロットや要素**
– 縦軸は時間帯を表し、横軸は日付を表現しています。
– 青から緑、黄色への色のグラデーションはスコアの増減を示しており、色が鮮やかであるほどスコアが高いことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ日においても、時間帯によってスコアが異なることが視覚的に確認できます。例えば、日中の時間帯がより明るくなる傾向があるため、この時間帯における活発な活動が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日中の時間帯は全体的にスコアが高い傾向が見られ、特に時間帯別のピークがいくつか存在するようです。ただし、これが毎日同じかは確認が必要です。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 消費者の活発な利用時間・日を明確に特定できるため、マーケティング戦略の改善に利用できるでしょう。時間帯別のプロモーションやオファーを行うことで、全体のパフォーマンスを向上させる可能性があります。
– 外れ値を特定し、その原因を分析することで、特定の日や時間帯に対する特別な要因（キャンペーン、イベントなど）を理解し、効果的な戦略を立案する手助けになります。
このように、ヒートマップからは特定の日時における消費者活動のパターンを視覚的に捉えられるため、ビジネスの戦略策定において非常に有用です。
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基づく分析と直感的な洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 日付ごとに一貫したパターンがなく、時刻によってスコアがばらついています。全体的な傾向は特定できませんが、各日の時間帯による変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日16時台に明るい黄色のプロットがあり、他の一般的な色と比べて高いスコアを示しています。この時間帯に特異なイベントや状況があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの違いを示します。濃い紫が低スコア、黄色が高スコアを表しています。色の変化はスコアの上昇または下降を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯は独立したスコアを示しており、特定の曜日や時間で周期的なパターンは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯にスコアが集中する傾向は確認できません。分布はまばらで、明確な相関関係はありません。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 新製品が特定の時間帯に注目を集めた可能性があります。特に7月5日16時台は何らかの迅速なプロモーションやキャンペーンの影響を受けたと考えられます。
– 様々な時間帯における不均一なスコアは、製品の受け入れやユーザーの反応が時期や時間帯によって変動することを示唆しています。このデータを活用して、今後のマーケティング戦略を調整し、効率的なリソース配分を可能にする改善点を見出すことが考えられます。
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:
このヒートマップは、全WEI項目間の相関関係を示しています。以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時系列データを直接表していませんが、30日間の総データを基にした相関を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは外れ値や急激な変動は通常示されません。しかし、非常に低い相関（青いセクション）と高い相関（赤いセクション）の対比が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤い色合いは強い正の相関を示し、青い色合いは負の相関を示します。濃さは相関の強さを反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEI項目間の関係性がこのヒートマップを通じて可視化されていますが、時系列の詳細な変動は次のステップで分析が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」の間には非常に高い正の相関があります（0.86）。これは、心理的ストレスが健康状態に大きく影響を及ぼしている可能性を示唆しています。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と他の多くの項目については負の相関があります。これは、これらの要因が相反する性質を持つ可能性があることを示しています。
6. **直感的な感想や影響**:
– 人々は心理的ストレスが健康に影響するという関連性を強く認識するでしょう。
– 社会的公平性と個人の健康や幸福感の間の負の相関は、社会の不公平感が個人の生活満足度や健康に負の影響を与える可能性を示唆しており、政策的な見直しが求められるかもしれません。
全体として、ヒートマップは新製品カテゴリーにおける異なるWEI要因間の密接な関係を把握するための重要なツールと言えるでしょう。
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:
この箱ひげ図は、新製品カテゴリのWEIスコアを30日間にわたって比較しています。以下に主要な洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 特定の上昇または下降トレンドは示されていません。各カテゴリが独立しているため、全体のトレンドというよりは個別の分布として観察できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の「個人WEI (経済幸福度)」や「個人WEI (心理的ストレス)」には外れ値が見受けられます。これらは通常のスコアから大きく外れており、特異なケースが存在する可能性を示唆しています。
3. **プロットや要素の示す意味**:
– 各箱ひげ図は、データの中央値、四分位範囲、および外れ値を示します。
– 色の違いは各カテゴリを視覚的に分けて認識しやすくしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に時系列のデータはなく、各カテゴリが同一期間での別々の分析結果を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部のカテゴリではスコアの分布が広いことから、バラツキが大きいことがわかります（例：「個人WEI (社会整備・教育機会)」）。
– 「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」は比較的安定した狭い範囲で分布しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– スコアのバラツキが大きいカテゴリでは、不安要素や改善の余地があると認識される可能性があります。
– 外れ値の存在は、特定のケースにおける問題や成功事例を精査する必要性を示しています。
– 社会WEIの安定したスコアは、社会的な受容やサポートが一定の効果を上げている可能性を暗示します。
このグラフは、新製品の各要素がどの程度の人口に受け入れられているか、またはストレスや幸福度にどのように影響しているかをビジネス戦略や製品開発に活用するための有用な指針を提供します。
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:
この主成分分析（PCA）のグラフについて、以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 特定の上昇や下降のトレンドは明確ではなく、データポイントは全体的に広がっています。
– 特定の方向への周期性も見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 右上のデータポイントは周辺のポイントとは距離があり、外れ値と見なせるかもしれません。この点は他のデータとは異なる特性を持つ要素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**
– プロットは第1主成分と第2主成分の軸に基づいており、各データ点は30日間の要素を2次元で表現しています。
– 第1主成分（寄与率: 0.43）は他の成分に対してより多くの情報を捕捉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**
– 現在のプロットだけでは時系列データの時間による変化は示されていませんが、主成分ごとの分布として理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 再び右上のポイントのように分散から外れた部分は、他の成分とは異なる特徴を示しています。他のデータポイントは比較的均一に分布しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 新製品の評価や性能に多様性があることを示しています。外れ値は特に成功しているか、失敗した要因を示しているかもしれません。
– ビジネスへの影響として、外れ値のデータを詳細に調査することで、新しい市場攻略方法や製品改善のヒントが得られる可能性があります。
このグラフは、新製品開発や改善のための方向性を判断するための基礎的な指標として役立つでしょう。
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。
