📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたWEIスコアデータについて分析を行いました。以下にその要約を示します。
### 1. 時系列推移
– **総合WEI**：データ全体を見ると、概して0.67から0.81という範囲で上下動しています。7月5日から6日にかけてのスコアには急上昇する日が見られる（特に7月5日0.785および7月6日0.81、0.82）。この上昇は他の時期と比べて際立ち、何らかの特別なイベントや活動があったことがある可能性があります。
– **個人及び社会WEI平均**：個人WEI平均は全体的に0.64から0.78の間で変動し、特に7月6日に0.78の高い値を取ります。社会WEI平均も同様に、特に7月6日に向けて高い値（0.85まで上昇）を観測。この傾向は社会的イベントや政府の発表などが影響を与えた可能性を示唆しています。
### 2. 異常値
複数の異常値が報告されており、特に総合WEIにおいて7月6日のスコア0.81と0.82は目立つ値です。また、7月5日の0.79も注目に値します。これらは外部の社会的、または経済的要因の影響を受けた可能性があります。個人WEI平均でも7月6日における0.78が特に高く、異常値要因分析に社会候補要因の考慮が必要です。
### 3. STL分解
STL分解は、時系列データのシーズナリティとトレンドを分解する手法として用いられますが、提供されたデータの期間が短い（30日間）ため、これらの変動を明確に分離するのは困難です。しかし、周期的変動に比べて残差は小さく、その残差は偶発的な外部の影響、もしくはノイズによって引き起こされたと推測されます。
### 4. 項目間の相関
各WEI項目間の相関をヒートマップで示した場合、特に「社会的持続可能性」と「社会的インフラストラクチャ」の間で高い正の相関が予測されます。これらの項目は社会の安定性と発展の指標として密接に関連していることが分かります。一方、心理的ストレスは個人的幸福感の項目とネガティブな相関があることが多い。
### 5. データ分布
箱ひげ図を用いると、各項目で一部に外れ値が観測され得ることが示されています。企業活動や政策発表といった社会的背景が個別スコアに大きな影響を与えた様子がうかがえます。
### 6. 主要構成要素 (PCA)
PCA分析の結果、PC1が変動の54%を、PC2が21%を占めています。これらは大部分のデータの分散を説明しています。特にPC1は経済的要因に重きを置いた総合的なスコア変動を示していると考えられ、PC2はそれに副次的に影響する社会的要因を表す可能性があります。
### 結論
総じて、評価期間における社会的および個人的要因がWEIスコアに影響し、その挙動は7月末にかけて社会の楽観的な未来に関する期待や政策施策の発表などに起因している可能性があります。この分析を通じて、どのような社会条件が人々のウェルビーイングにどのように影響を及ぼしているか、更に深く理解することができました。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 最初の期間では、実績（青い点）は0.6から0.8の間で変動しています。全体のトレンドとしては横ばいに見えますが、多少の変動が見られます。
– 予測（赤い「X」）は明確に直線的な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかの外れ値（黒い円で囲まれた点）が見られ、これが予測の不確かさを示す要因となっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点：「実績AI」による実際のデータ。
– 赤い「X」：「予測AI」による予測。
– 黒い円：外れ値を示しています。
– 灰色の範囲：予測の不確実性範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による異なる予測が提供されています。
– 決定木回帰（天青色）とランダムフォレスト回帰（紫色）の予測は、今後の強い上昇トレンドを示しており、線形回帰（薄青色）の予測とは異なる動きです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データの範囲に対し、予測モデルはより高い値を示しており、WEIスコアは将来的に上昇する可能性を考慮していることがわかります。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 実際のデータに対して予測が上昇トレンドを示しているため、事業者はこの新製品が将来的に成功を収める可能性を感じるでしょう。
– 外れ値の存在は製品開発や市場投入におけるリスク要因を示しており、その影響を最小化するための取り組みが必要です。
– 意思決定には、予測モデルの多様性を考慮した上で、戦略を柔軟に調整する必要があることを示唆しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は7月上旬に集中しており、その後の予測に基づくが明確な上昇トレンドが見られます。特に、ランダムフォレスト回帰(ピンク色の線)は大きく上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中に幾つかの外れ値（黒い縁取りの円）が見受けられます。ただし、それらが全体のトレンドに影響を与えているかは不明です。
3. **各プロットや要素**:
– **実績（実績AI）**: 青い点で示されるデータ。初期の30日間にわたる個別の実測値です。
– **予測（予測AI）**: 赤の「X」で示される予測値。実測データからの外挿です。
– **不確かさ範囲**: 灰色の帯で示され、予測に伴う不確かさを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測に基づく線形回帰（緑）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）の予測トレンドラインが並行して示されています。特にランダムフォレスト回帰は大きな上昇を予測しており、高い変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.6から0.9にかけての範囲で安定しているが、その後の予測に基づく増加が期待される状態です。
6. **直感的な感じ及びビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、将来的なスコアの上昇を示唆しており、製品のパフォーマンスや評価が今後改善する可能性が高いことを示しています。ビジネス的には、顧客満足度が高まる予測となり、販売やサービスの戦略を強化する根拠として活用できるでしょう。
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:
## 視覚的な特徴と洞察
### 1. トレンド
– **初期トレンド**: グラフの左側（2025-07-01から2025-07-07まで）では、WEIスコアが大部分で安定しています。
– **その後のトレンド**: 2025-07-07以降、新しい予測曲線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が現れ、特にランダムフォレスト回帰においてWEIスコアの上昇が予測されています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期のデータ（実績データ）には外れ値マークが指摘されていますが、異常な変動が多く見られるわけではなく、大部分は一定の範囲に収まっています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績データ（青いプロット）**: 見たところ安定しているが、微細な変動があります。
– **予測の不確かさ（灰色の範囲）**: 予測における信頼区間を示し、実績データがこの範囲内で収まっていることを示す。
– **予測曲線**:
– **線形回帰**: 横ばいです。
– **決定木回帰**: 横ばいです。
– **ランダムフォレスト回帰**: WEIスコアの上昇を明示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと予測データはしばしば乖離していますが、ランダムフォレスト回帰の予測においては将来的な強い上昇が期待されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期データ内での実績と予測の乖離は少なく、予測モデルの信頼性が高いと考えられます。
### 6. ビジネスや社会への影響に関する洞察
– **直感的な感覚**: 初期の安定した実績とその後のランダムフォレストの強い上昇見込みは注目に値し、特に新製品の市場投入の成功を示唆している可能性があります。
– **ビジネスインサイト**: 将来的な成功を予見するランダムフォレスト回帰の結果は、経営者がマーケティングや製品開発において積極的な施策を取るべきサインとして解釈できるでしょう。
全体的に、この30日間のグラフは新製品に対する期待感や市場の変化をよく表しており、将来的なビジネスチャンスの位置付けにおいて価値ある情報提供をしています。
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:
以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は横ばいで、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は安定して0.8のWEIスコアを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として特に目立つものはありませんが、特定のデータ点が不確かさの範囲（グレーの影）に近い位置にあることが確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の値を示しており、全体的に安定しています。
– ピンクの線は予測値を示しており、実績データに寄り添った形です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データとランダムフォレスト回帰予測は一致しており、決定木回帰とはわずかに異なる点があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測線間には強い相関があるように見えます。
– 実績データの分布は非常に狭い範囲での変動となっています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– WEIスコアが安定しているため、消費者の経済的余裕に大きな変化がない状況を示しています。
– 新製品の導入がこの期間において消費者の経済的余裕に悪影響を与えていない可能性があります。
– この安定性は、予測モデルの高い信頼性を示し、新製品の市場投入戦略の継続に対してプラスの要因となるかもしれません。
全体として、このグラフは新製品の導入が消費者の経済的余裕に大きな影響を及ぼしていないことを示しており、ビジネス戦略としての安定性を強調しています。
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:
以下はこのグラフの分析です。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、最初の期間に集中しており、その後データがありません。
– 予測データのうち、線形回帰（シアン）は横ばいで安定した水準を示しています。
– 決定木回帰（マゼンタ）は初期値を保ちつつ、その後も横ばいです。
– ランダムフォレスト回帰（紫）は時間とともに増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に1つのデータポイントが異常値（黒い円で囲まれた点）として識別されています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる線で示されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、実データの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法は実績データをベースに予測を行っていますが、結果が異なります。つまり、モデル間での予測方向性が異なる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは狭い範囲に密集しており、予測モデル間に見られる差異がこの初期データに基づいていると推測されます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、影響に関する洞察**
– 人々は、予測が現実のデータとどの程度一致するかを見て、各モデルの信頼性を評価しようとします。
– ビジネスや社会への影響としては、新製品のWEIスコアに基づく戦略的意思決定が考えられます。ランダムフォレストが示す増加傾向は、新製品の健康状態が改善または好況を示唆する可能性がありますが、実データが少ないため、慎重な解釈が求められます。
この分析から、予測モデルの選択が、新製品の評価や政策決定に影響を与え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:
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青い点）は、期間の初めにはわずかに上下変動しながらも、全体的には横ばいに見えます。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰）は、はじめに急上昇し、その後高値で安定しています。
– 他の予測モデル（線形回帰と決定木回帰）は横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには一部外れ値が見られます（黒い円で囲まれた点）。
– 特定の期間で急激な変動は見受けられませんが、モデル間での予測結果にはばらつきがあります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 実績（青い点）は、実際に計測された個人のWEIスコアを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、予測の信頼性についてのヒントを与えます。
– 線の色は異なる予測手法を示しています：ランダムフォレスト（紫）、線形回帰（緑）、決定木（青）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と各種予測の間で多少のズレが見られ、特にランダムフォレスト回帰は他と大きく異なる値を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のデータは均一に分布していますが、小さな範囲内で変動しています。
– ランダムフォレスト回帰とその他のモデル予測の間には明らかな相違があり、予測の不確実性が示唆されています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– WEI（心理的ストレス）の評価が持続的に高い状態であるため、これは新製品の導入に際し、消費者がストレスを感じている可能性を示唆します。
– 予測の不確かさが大きいことを考慮すると、予測モデルの改善が必要です。
– ビジネスにおいては、消費者の心理的負担を軽減し、予測の精度を向上させるための対策が必要です。このことは、製品改良やカスタマーサポートの強化の必要性につながる可能性があります。
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:
このグラフは、新製品カテゴリの個人WEI（自由度と自治）スコアの30日間の時系列データを示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
### 1. トレンド
– **実績データ**（青のプロット）は、最初の期間に比較的安定しており、どちらかというと横ばいです。
– **予測データ**では、異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づくスコアが示されています。線形回帰と決定木回帰の予測ラインはほぼ水平で一定ですが、ランダムフォレスト回帰はやや上昇トレンドを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グラフには、異常値（黒の円）として明示されているデータがいくつかあり、それは他のデータ点から外れた位置にあります。これらの異常値の存在は、予測の不確実性やデータのばらつき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
– 青のプロット：実際のWEIスコア
– 赤の×印：予測WEIスコア
– グレーの領域：予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）
– 色付きの線：異なる予測モデルの結果を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データは全体的に予測データの範囲内にあり、予測の信頼性を示しています。ただし、予測の種類によっては未来のトレンドが異なります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データの分布は比較的狭く、予測値の範囲内であるため、モデルは一定の信頼性があると考えられます。
### 6. 直感的な洞察やビジネス・社会への影響
– 人間の直感として、ランダムフォレスト回帰の上昇トレンドが最も期待感を持たれる可能性があります。これにより、新製品が自由度と自治に関連する評価で改善を見せる可能性に注目が集まります。
– ビジネス面では、異常値の原因解明が重要で、特に予測が外れる要因の分析が求められます。この情報は、新製品の開発やマーケティング戦略の改善に役立ちます。
このように、グラフを詳細に読み取ることで、新製品の影響をより深く理解し、今後の戦略策定に活用できるでしょう。
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）**：
初期段階でややばらつきはあるものの、全体としてのWEIスコアは0.5から0.9の間で変動しています。特に初期の数日間は変動があるものの、その後は安定しているように見えます。
– **予測（縦線群）**：
線形回帰は中程度（約0.6）を維持し、決定木とランダムフォレストの回帰は高いスコア（約1.0）を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのデータポイントが異常値として特定されています。これらはほとんどが初期の日付に集中していますが、最近ではそのような外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青いプロット**は実績の実際のAI評価を示しています。
– **赤い十字は予測値**を示し、グラフ上には示されていませんが、低から中の範囲で安定しています。
– **円で囲まれたプロット**は、異常値を示し、特に初期のデータで存在しています。
– **灰色の範囲**は予測の不確かさを示しており、見たところ、範囲が広いことで真のデータのばらつきを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が異なる傾向を示しており、特にランダムフォレスト回帰が最も高いWEIスコアを予測しています。これらの関係性から、モデルによって予測の信頼度や傾向が異なることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のばらつき（データ点のばらつき）が徐々に収束していることから、時間とともに安定性が増している可能性があります。
– モデル間の相違は今後のモデル選択や開発において重要な知見となります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このグラフからは、新製品の社会的な公平性・公正さにおいて、時間経過と共に安定性が増していることが分かります。また、モデルの予測精度が時間とともに異なることで、政策変更や製品改善などの必要性を示唆しています。
– 提供される異なる予測手法の結果は、最も適した評価手法を選択するための検討を促すものです。
– 社会的インパクトの評価がより直感的かつ迅速に行えるようになることで、企業は戦略的な意思決定を効率的に進めることができるでしょう。
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:
以下は、グラフの分析とそこから得られる洞察です。
### 1. トレンド
– 実績データ（青い点）は期間の前半でほぼ横ばいで、わずかに上下動があります。
– 予測データは3つの異なる手法で提供されていますが、それぞれトレンドが異なります。線形回帰（緑色）はよりフラット、決定木回帰（青色）は一定の傾向を示し、ランダムフォレスト回帰（紫色）は上向きです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績データの中に明確な外れ値は見当たりませんが、いくつかの点が不規則に上下しています。
– グラフには範囲を示す灰色のエリアがあり、その中に実績データが大半含まれています。
### 3. 各プロットや要素
– 青い点は実際の実績データで、予測は異なる色とスタイルの線で示されています。
– 外れ値は黒い丸で囲まれて強調されていますが、今回のプロットではそのような外れ値はほぼ認められません。
– 灰色の範囲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
– 各予測手法は異なる将来的な傾向を示していますが、全体的に大きな乖離はありません。
– 実績データが予測の範囲内に収まっており、予測モデルは実績値をそれなりに捉えていることが示唆されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データの分布は非常に狭い範囲にあり、安定しているように見えます。
– 異なる予測手法間の相関は明確ではありませんが、全体的に小さな範囲に収まっています。
### 6. 直感的な洞察とビジネス、社会的影響
– 実績が安定しているため、製品の持続可能性と自治性がこの期間において確保されていると考えられます。
– ランダムフォレストによる予測の上昇トレンドは、将来的に製品の持続可能性が向上する可能性を示しています。
– ビジネスとしては、現時点での安定性を基盤にさらなる改善策を模索することが推奨され、特に持続可能性の向上を目指す戦略が有効かもしれません。
この分析は、持続可能性と自治性に注目した製品カテゴリの改善や戦略計画の立案に役立てることができます。
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（青のプロット）は開始時に幅広い値を取っていますが、その後、約0.7から0.75の範囲に集中しています。
– 予測データ（線形、決定木、ランダムフォレスト）は、特に開始日後に安定して0.85から1.0の高いスコアで推移しており、今後の上昇を示しています。
2. **外れ値と急激な変動**
– 実績データにおける特定の日付では、明らかに0.8を超える外れ値が観察されます。これは特定のイベントや社会的要因による一時的な変動を示す可能性があります。
– 予測との間には一部の乖離があることが確認できますが、全体として長期的な比較では一貫性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青いプロット）は実際に観測された値を示しており、過去の変動とトレンドを表しています。
– 予測データは異なる色の線で示され、各種モデルによる予測値の変化を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、予測の信頼性や変動範囲を視覚的に把握できます。
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、ランダムフォレスト）はいずれも同様の上昇トレンドを示しており、異なる手法でも同様の結果が得られることを示唆しています。
– 基盤となるデータが安定していたことが予測の一致を生んでいる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の変動範囲に対し、各予測モデルのスコアは高く保たれていますが、変動はより小さく、安定した予測を示しています。
– 過去の実績データの方が多様な変動を示しており、実際のデータベースで予測がどれだけ正確であるかをさらに検証する必要があります。
6. **人間が直感的に感じることと社会・ビジネスへの影響**
– 予測の信頼性が高いことを示唆するデータは、プロジェクトや政策の前向きな進展を期待させます。
– 現実のデータと予測値の間の隔たりは、予想外のイベントや異常事態に備える必要性を示し、教育機会や社会基盤への取り組み強化が求められる可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は、期間の初期に集中しており、その後のデータポイントは示されていません。これは、データが最近のものであるか、更新が遅れている可能性を示唆しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は、初期は上昇し、その後は安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ中央に外れ値としてマークされたデータポイント（黒の円）がいくつかあります。これらは特定の要因によりスコアが予想を超えたことを示しています。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– 青の実績プロットは、実際のWEIスコアを示しています。
– グレーの領域は不確かさの範囲を示しており、予測と実測値の揺れ幅を表示しています。
– 赤のクロスは予測値ですが、予測に関する詳細なライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がないため、主にランダムフォレスト回帰に焦点が合わされているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルと実績データの間に乖離が見られます。特に実績データが少数しかないため、予測モデルがどの程度正確かを見極めるのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 外れ値を除くと、実績データは比較的狭い範囲に集中しており、全体的な分布は安定しています。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**
– 実績データが初期に集中しており、その後の具体的な数値が少ないことから、透明性やデータのタイムリーな更新が課題となる可能性があります。
– 外れ値の原因を詳しく分析することは、潜在的なリスクを軽減し、製品改善に繋がる可能性があります。
– 乱れのない予測（特にランダムフォレスト回帰）のパフォーマンスは高く評価される一方で、実績データが不足しているため、その信頼性を完全に評価するには限界があります。
このグラフは、特に予測の信頼性と、実際のデータに基づく現状の確認という2つの側面から、戦略的な意思決定に活用されるべきです。
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:
以下はこのヒートマップからの視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて、色が暗い紫から明るい黄色・緑に変わることから、全体的なWEIスコアは上昇していると考えられます。
– 直近の日付における急激な上昇が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025-07-06には、明らかな急激なスコアの上昇が見られ、外れ値として注目すべきです。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はWEIスコアを示しており、濃い色（紫）は低スコア、明るい色（黄色、緑）は高スコアを示します。
– 時計の時間を示す縦軸は、日中と夜間の違いを示している可能性があります。
4. **時系列データの関係性**:
– 時間帯（例えば、日中の時間）はスコアに影響しているように見えます。特に夜間のスコアは安定して低く、日中に高くなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、日中（特に8時から）のスコアの上昇と、時間帯による周期性があると考えられます。
6. **人間が直感的に感じること・ビジネス/社会への影響**:
– スコアの上昇が示唆するように、新製品の評価や認知度が日に日に改善している可能性が考えられます。
– ビジネスにおいては、ピーク時のマーケティング活動を強化することが成功の鍵となるかもしれません。
– 特に2025-07-06のようなスコア上昇の日には、何らかのイベントやキャンペーンが行われたことが考えられるため、その要因を調査することが今後の戦略に役立ちそうです。
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が得られます：
1. **トレンド**:
– 各時間帯における色の変化が視覚的なトレンドを示しています。全体として、時間によってスコアが徐々に変化している様子が見られますが、特定の日時で明確な上昇や下降のトレンドは確認しにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日の19時に非常に高いスコア（黄色）が観察され、これは他の部分と比較して急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が個人WEI平均スコアの高低を表しています。濃い紫は低いスコア、黄色に近づくほど高いスコアを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 時間帯別に分割されたデータが、特定の時間帯に突出したパフォーマンスを示す箇所があり、そこでの関係性を注目する価値があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一日の中で色が明確に変化することから、特定の時間帯にスコアが集中または変動が激しい可能性があります。
6. **直感的な洞察、ビジネスや社会への影響**:
– 7月6日の19時などは注目のイベントやキャンペーンがあった可能性があります。この時間帯に活動が集中した結果、スコアが上昇したことを示しているかもしれません。
– 高いスコアを示す時間帯は、マーケティングや広告展開の好機であり、その時間に合わせたプロモーション活動が効率的と思われます。
このような情報から、ビジネス戦略や運用の最適化に役立つ手がかり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:
このヒートマップは、新製品カテゴリにおける「社会WEI平均スコア」を30日間の時系列で示しており、日にちと時間帯ごとの変化を視覚的に捉えています。
1. **トレンド**:
– 初期（7月1日から3日）は低緯度の暗い色が多く、スコアが比較的低いことを示しています。
– 日付が進むにつれて、特に7月5日と6日には明るい色が出現し、スコアが上昇していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日には特に昼間の時間帯で明るい黄色（高スコア）があり、他の日とは異なる急激な上昇がみられます。
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、濃い紫は低スコア、黄色は高スコアを表しています。
– 時間帯ごとの変化を追うことで、特定の時間にスコアが集中するパターンが見えるかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日別に比較すると、ある時間帯に集中してスコアが上昇する傾向がありますが、特に7月6日の日中での急上昇が顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯による変動が大きく、一部の特定時間での急激なスコア上昇が注目されます。
– 日中のスコアの上昇と夜間のスコアの低下が目立ち、用途やユーザー活動の時間帯の影響を示唆しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 7月6日の急激なスコア上昇は、新製品が特定の市場で注目を集めている可能性を示唆しています。
– ソーシャルメディアやイベント、キャンペーンがこの上昇に寄与している可能性も考えられます。
– 午後の時間帯に明るい色が多いことから、市場活動やユーザーの関心が高まる時間帯である可能性が高いです。
このグラフは、特定の日付および時間帯での活動が新製品の承認や利用にどのように影響しているかを分析するのに役立ちます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは相関関係を示しており、上昇や下降のトレンドはありませんが、相関の強弱を色の濃さで視覚化しています。赤は強い正の相関（+1に近い）、青は負の相関（-1に近い）を表しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップ自体は外れ値を示すものではありませんが、顕著な負の相関（青いエリア）がいくつかあります。個人WEIの「経済的余裕」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」の間には特に顕著な負の相関があります。
3. **各プロットや要素**
– 強い正の相関を示す組み合わせが多いことがわかります。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」、「個人WEI（心理的ストレス）」、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の組み合わせでは非常に高い相関が見られます。
– 色の濃い赤や青が極端な相関関係を示しており、解釈のポイントとなります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列の直接の関連性ではなく、相関という視点で関係性を示しています。よって、変化の傾向そのものの解釈には限りがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高い正の相関が多く見られることが特徴です。特に総合WEIは他の多くの項目と強く正の相関を持っており、影響力の大きさが伺えます。
– 負の相関は比較的少ないですが、「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」の間にはマイナスの相関があります。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**
– 高い正の相関が多いことは、WEIのさまざまな側面が互いに影響し合っていることを示しています。例えば、個人の心理的ストレスが社会的な共生感覚や多様性を重視する風土によって和らげられている可能性があります。
– 経済的余裕の不足が教育機会の不足と関連しており、これが改善の必要がある分野であることを示唆します。
– ビジネスや社会的な施策において、特定のWEI要素に注目することで、関連する他の要素にも同時にポジティブな影響を与えられる可能性があります。
このヒートマップは、ビジネスや政策立案者が効率的にアプローチすべき関連分野を特定するための貴重な情報源となり得ます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフ内の各箱ひげ図は30日間のデータに基づいており、時間を考慮したトレンドは直接示されていませんが、新製品カテゴリ別にスコアの安定性や変動幅が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は特に「個人WEI（経済充実）」「個人WEI（心的ストレス）」で見られ、これらのスコアが一時的に大きく変動したことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱の長さは四分位範囲を表し、スコアの散らばり具合を示しています。箱が長いほど、スコアのばらつきが大きいことを意味します。
– 黒線は中央値を示し、スコアの中心値がわかります。
– 色の違いはカテゴリ（個人・社会）の違いを視覚的に区別しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データ自体は示されていませんが、異なるWEIタイプの比較が可能であり、どのカテゴリが他よりも安定または変動しやすいかがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 個人の「経済効果」および「心的ストレス」は広い範囲にばらついており、不安定な状況を示唆します。一方で、「社会WEI（公平性、公正さ）」などは比較的範囲が狭く、安定していることが示唆されます。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**
– 安定したスコア（箱が短く、外れ値が少ない）は製品やサービスが一定の満足度を提供している可能性を示唆します。不安定なカテゴリは改善の余地がある部分として注目すべきです。
– 「個人WEI（経済充実）」や「個人WEI（心的ストレス）」が不安定であることは、個人の経済状況や心理的健康に対する不安があるかもしれないことを示しています。これに対する支援や製品の改善は重要な課題です。
このグラフから得られる洞察は、新製品が社会や個人に与える影響をより深く理解し、改善すべきポイントの特定に活用できます。
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）のグラフは、30日間にわたる新製品カテゴリのWEI構成要素を示しています。以下にこのグラフから得られる視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフには明確なトレンドは見受けられません。それぞれのプロットは分散して配置されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上のプロットは他のデータポイントに比べてやや外れた位置にあります。これは他のデータポイントと異なる動きを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットは新製品の特定の日の特性を示しています。第1主成分（寄与率: 0.54）は最も多くのデータ分散を説明し、重要な変数要因を反映しています。
– 第2主成分（寄与率: 0.21）は補助的な要素を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データは直接的には示されていませんが、各点が日を代表している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に軽い負の相関があるように見えます。つまり、これらの要素は一部逆相関しているかもしれません。
6. **直感的な感じおよび影響**:
– このPCAグラフは、複雑なデータセットから主要な変動因子を抽出し、新製品における重要な特性や要因を特定するのに役立ちます。ビジネスにおいては、デザインやマーケティング戦略を最適化する際にこの分析が活用されるでしょう。また、外れ値や特異な点は新しい機会やリスクを示しているかもしれません。新製品の性能や市場反応を理解するための基盤として有効です。
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。