📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. 時系列推移:
– **総合WEI**: 総合的に0.68から0.82の範囲で変動していますが、0.67から0.73の間で頻繁に上下する期間が観察され、最後に0.81を超える高いスコアも確認できます。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 同様のパターンがあり、個人WEI平均は一時的に0.64まで下がるが、最終的には0.78まで上昇しています。社会WEI平均は急激に上昇しており、特に7月6日にかけて0.72から0.85までの一貫した上昇が見られます。
#### 2. 異常値:
– 指摘された異常値では、総合WEIでの高い変動と、日中のスコアのばらつきが観察されました。これらの異常値は不安定な市場の変動や社会的な出来事の影響が考えられます。
– 例えば、7月5日と6日に高いスコア（0.80を超える）が得られたことは、良好な経済ニュースや政策変更が影響している可能性があります。
#### 3. 季節性・トレンド・残差:
– **トレンド**: 緩やかな上昇傾向があると推測されます。この背景には社会的秩序の改善や政策変革が寄与している可能性が高いです。
– **季節性**: 短期間で急激に変動する様子から、月初や週末に向けたイベントやキャンペーンが影響していると考えられます。
– **残差**: 主に予期しない一時的なイベントに起因していると仮定されます。
#### 4. 項目間の相関:
– 主に各項目間で中程度の正の相関が見られ、特に社会の持続可能性と個人の健康状態が強く関連しています（例: 社会WEIの持続可能性と個人WEIの健康状態のスコア）。
– この関連性は、健康状態の改善が持続可能な社会の形成に寄与しやすいことを示しています。
#### 5. データ分布:
– 箱ひげ図による分析で、経済的余裕と心理的ストレスの項目において外れ値が確認できます。これらは、特別な経済政策やカウンセリングプログラムの効果を示唆しているかもしれません。
– データのばらつきは比較的小さく、中央値付近にほとんどのデータが集中しています。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA):
– 第一主成分 (PC1) が全体の54%を占めるため、WEIスコアの全体傾向を捉えるのに非常に効果的です。これが示しているのは、持続可能な経済環境がWEIスコアの主要な変動要因であり、その改善が全体の幸福感を左右していることです。
– 第二主成分 (PC2) は21%を占め、ここでは公平性・公正さが他の社会的要因への影響度を示唆しています。
### 結論
この分析から、WEIスコアの推移には、短期的な社会経済的イベントや政策の変更が大きく影響していることが明らかになりました。また、社会の持続可能性と個人の健康状態の相関が高いことから、持続可能な社会環境が個々の幸福度を高める要因となっていると考えられます。データには軽微な異常値が存在するため、個々の背景要因を確認し、さらなる研究や分析が必要です。
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:
以下に、グラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– グラフは全体として右側にデータが固まっており、評価日の初期には数値が比較的高く設定されていますが、間に欠落期間があり、その後再びデータが出現しています。このため、360日間の間に明確な上昇または下降トレンドがあるとは言い難いです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のデータ群には異常値が幾つか存在しますが（黒い円）、これらが全体のトレンドにどのように影響を与えているかは不明確です。
– 紫色の線で描かれた予測（ランダムフォレスト回帰）の範囲から外れている点も見受けられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績データを示し、緑の点は前年のデータを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲です。
– 異なる色の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、異なるモデルによる予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データの直接の一致は確認できませんが、過去のデータとの比較により、予測が妥当かどうかを検証しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 左側と右側のデータ群の分布にはほとんど重なりがなく、異なるパターンを示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**
– ビジネスの観点から、異常値や予測の不一致部分は製品の予測精度の向上と顧客満足度の向上に向けて調整が必要であることを示唆しています。
– データの開口部を補完することが、より正確な分析を行うためには重要です。このグラフは、新製品の市場投入期間に対して慎重な分析が必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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは大きく二つの期間に分かれています: 2025年7月から11月にかけて、そして2026年7月付近。
– 2025年7月から11月にかけて、実績データ（青）はほぼ横ばいで推移しています。
– 2026年7月付近には、前年のデータ（緑）が存在し、こちらも比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月の実績データに異常値（黒い円）が存在します。これは通常の範囲外の値を示しており、何らかの特異なイベントがあった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、実施されたAIのパフォーマンスを表しています。
– 赤い×は予測データを示し、今後の予測されています。
– 緑の点は前年のデータを表しており、時系列分析での比較に使われます。
– グラフには予測モデルごとの線（紫の線、ラインの種類不明）が引かれ、それぞれ異なる手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年のデータの比較が可能です。両データが比較的安定していることから、大きな変動はなかったことが分かります。
– 予測モデルによるデータも表示されており、各モデルの予測の精度や傾向を比較することが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データ間の相関を視覚的に認識することができますが、あまり大きな変動は見られないため、高い相関関係を示していると推測されます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 安定したパフォーマンスから、新製品は市場で一定の信頼性と受容性を持っていると解釈できます。
– 予測データの広がりを見ることで、異なるモデルが異なる将来の可能性を示しており、特にランダムフォレストによる予測は高い値を与えている可能性があります。これは、潜在的な成長の可能性を示唆します。
– ビジネス上、このデータは新製品の今後の戦略策定に重要であり、市場での成功を維持または拡大するための基盤となるでしょう。
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**
– 時系列のデータは2つの異なる期間に分かれています。左側に集中している青いプロットは初期の日付（2025年7月～10月）、右側の緑のプロットは後期の日付（2026年6月）に示されています。
– 初期のデータは0.8付近で安定していますが、後期のデータは0.6付近に下がっています。これは全体的には下降傾向を示していると解釈できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットに囲まれた黒い円は異常値を示しており、安定したパターンの中でいくつかの外れ値があることが分かります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績値で、緑のプロットは前年比を示しています。
– ピンク色のラインは予測値を示し、さまざまな機械学習方法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が使われていますが、全体の傾向に大きな変化は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青と緑のプロットは異なる期間のデータを示していますが、過去の実績と前年比を比べることで、このカテゴリの新製品に関して利用者の関心が低下している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の安定したパターンと後期の下降傾向は、製品の市場導入初期には好評だったが、時間が経つにつれて関心が薄れた可能性を示すかもしれません。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– グラフを直感的に見た場合、最初は新製品が成功していると見えますが、その後の下降は市場競争や製品の新鮮さが失われている可能性を示唆します。
– この下降トレンドは、今後のプロダクトマーケティングや開発において、新たな戦略を必要とすることを示しています。特に異常値は、ここでの大きな変動が消費者の関心を研究するポイントとして重要です。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは主に2つの期間に分かれており、初期（2025年中盤）の期間は青いプロットで示される実績値が0.6から0.8の範囲でほぼ横ばいを示しています。
– 2026年初期の期間には、緑色で示された前年のデータがありますが、これは点がまばらに表示されているため一貫したトレンドを把握しにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として黒い円で囲まれたプロットが2025年の初期にいくつか見られます。これらは通常の実績からは外れた値である可能性があります。
– 急激な変動は見受けられませんが、異常値はさらなる確認が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の実績値は直近のデータとして信頼度が高いと見て取れます。
– 紫の線は予測モデルによる予測を示しており、ランダムフォレスト回帰によるものです。これにより、現在地から将来の動向を見極めることが可能です。
– 各緑色の点は前年の同時期の値を示し、季節性や周期的なトレンドを見る手助けとなります。
4. **時系列データ間の関係性**:
– 実績値と予測値の一致度を確認することは、予測モデルの精度を高めるために重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のプロットの密集度から見て、特定の期間に集中する傾向が示されていますが、全体として大きな偏りや明確な周期性が確認できるほどのデータがないため、更なるデータ収集が必要です。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会的影響**:
– 最初の期間は安定していますが、異常値が多いため、何か特別な要因やイベントが影響している可能性があります。それを特定することが重要です。
– 新製品を取り巻く経済的余裕のある層の購買トレンドが比較的安定しているなら、長期的なビジネス戦略の見直しや、キャンペーンの平準化に努めることが考えられます。
– ビジネス的には、安定した経済的余裕を持つ消費者層への働きかけが有効である可能性があるため、ターゲットをより明確に絞る広告戦略が役立つでしょう。
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:
1. **トレンド**
– グラフは、評価日の初期段階で幾つかのプロットが集中しており、その後、長期間のデータが抜けた後に再びデータポイントが見られます。初期段階では緩やかな上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の段階で外れ値が一つ観測されています。それ以外は比較的安定しているようです。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実際の測定値を示しており、それに対していくつかの予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が描かれています。
– 線形回帰の予測は一定の範囲に収まっていますが、決定木やランダムフォレストの予測はより多様な変化を示しています。
– 前年のデータ（比較AI）は緑色で表示されており、ある程度の季節性が考えられます。
4. **複数の時系列データ**
– 元の実績データと前年のデータが比較されており、これによって年をまたぐ健康状態の変化を分析できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年のデータにおいて、全体的に同様の分布をたどっている可能性があります。特に、初期の実績データと前年のデータは似たパターンを持つ可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期段階でのデータの集まりは、新製品に対する最初のフィードバック、あるいはテスト期間を示唆しているかもしれません。その後の予測結果は今後の利用傾向を示しており、特に健康状態の維持や改善が目立つところです。
– ビジネス的には、このデータは新製品の効果や市場における受容を測る重要な指標になります。健康関連の製品の場合、より多くのデータが収集されることで、より精度の高い予測が可能になるでしょう。これにより、製品の調整やマーケティング戦略に役立てることができます。
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**
– グラフは主に2つの期間にわたってデータを示しています。最初の部分は実績データを含み、後半は昨年のデータが表示されています。中間の予測データはさまざまな回帰手法で示されています。しかし、期間間の連続性はなく、データは断続的に配置されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データにはいくつかの異常値が存在し、データが0.8から1.0の間で急に上昇することが観察されます。異常値は黒で囲まれた部分に示されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、黒い円は異常値を示しています。予測データは各手法によって異なる色で示され、灰色の領域は予測の不確かさを表現しています。これらの視覚的要素がデータの信頼性や精度に関する情報を提供しています。
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の間にはギャップがあり、直接的な連続性は見られません。昨年のデータ（緑）は、現在のデータと比較してどのように過去のトレンドが発展したかを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データおよび予測データは、初期にはクラスターを成しており、その後大きな変動を示すことなく一定範囲内に分布しています。異常値が多いため、正確な相関の判断は難しい部分があります。
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**
– 人間は初期のデータの不安定さや異常値を、製品発売初期のストレスの多さと解釈するかもしれません。また、昨年の安定したデータは、時間経過に伴うストレスの自然な低下を示している可能性があります。これらの不安定さと安定の対比は、製品初期の消費者およびビジネスのストレス管理に対する重要性を示しています。
以上の分析から、製品のデビュー初期における心理的なストレスを理解し、それに対する支援がどのように最適化されるべきかを探ることが可能です。
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:
このグラフについて以下の洞察を提供します。
1. トレンド
– 全体的なトレンドとして、左側で実績データ（青色プロット）は横ばいが見られます。しかし、予測モデルの違いにより、将来的に異なるパターンが示唆されています。
– 線形回帰（青線）と決定木回帰（紫線）は、比較的フラットな予測を示していますが、ランダムフォレスト回帰（ピンク線）は急上昇を示唆しています。
2. 外れ値や急激な変動
– 初期のデータ中に外れ値（黒の◯）が見られます。これがモデルにどのように影響を与えているか考察する必要があります。
– ランダムフォレスト回帰によって予測された急激な変動が特に目立ちます。
3. 各プロットや要素の意味
– 青色のプロットは実績データを表し、過去の計測値を示しています。
– 線上の色は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）での推移を示しています。
– グレーの範囲はモデルの予測の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
– 予測モデルごとに異なるトレンドを示しているため、各モデルの背後にある仮定やデータの扱いを比較することが重要になります。
5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データが横ばいであるのに対し、予測データ（特にランダムフォレスト）は大きな変動を示唆しており、データ分布の認識の違いが影響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
– 人間はランダムフォレストの予測を見たときに、将来的な急成長の可能性を直感的に捉えるかもしれません。
– この差異は、実際の戦略策定や新製品の市場投入の計画に影響を与え、どの予測に最も信頼を置くかが経営判断に重要になります。
このグラフは、異なる予測方法が示す未来の姿を比較し、その多様性から洞察を得るための重要なツールとなります。
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:
このグラフは新製品カテゴリにおける社会WEI（公平性・公正さ）のスコアを時系列で表示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. トレンド:
– 最初の期間から急激な上昇が見られ、その後しばらく安定しています。特に、スコアが0.8以上で持続しているようです。
2. 外れ値や急激な変動:
– 初期のデータにはいくつかの外れ値（異常値）が観測されますが、その後のデータはかなり安定しています。
3. 各プロットや要素:
– 実績データ（青い丸）、予測データ（赤い×印）は全体的に近接していますが、予測データの方がやや変動が多いです。
– 異常値（黒の円で囲まれたデータ）は序盤に集中しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示し、それに対して実績データが収まっています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の各予測線が示されており、それぞれ異なる予測モデルを指しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 過去のデータ（緑のプロット）は比べると、全体的に現在の実績データよりもスコアが低い傾向です。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 予測データと実績データは概要として一致していますが、一部は予測範囲から外れることもあります。これは変動性が存在することを示唆します。
6. 直感とビジネスや社会への影響:
– 直感的には、新製品において社会的な公平性が兼ね備えられていると評価されています。
– この安定した継続的なスコアは、企業の社会的責任が強く意識されている可能性を示しています。
– ビジネスにおいては、競争優位性を高める要素となり、消費者からの信頼を得ることにつながるでしょう。
総じて、初期の課題が克服され、現在は安定した公平性が維持されていることが示唆されます。これは製品の社会的価値の評価に貢献し、継続的な改善が期待されます。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**
– 主なトレンドとしては、WEIスコアが初期に高い状態から安定していることが見られます。特に終盤、スコアの変動は少ないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に黒の円で示される異常値が確認できます。これは予測モデルとの一致がないデータポイントを示しています。急激な変動は特に見られませんが、異常な点として注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは「実績（実績AI）」、赤いプロットは「予測（予測AI）」を表しています。
– 紫やピンクのラインは異なるモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測を示しています。
– 緑のプロットは「前年（比較AI）」として過去の実績データを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データが大きく一致していることから、モデルの予測精度が高いと考えられます。前年データとも概ね一致しており、一定の安定性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前半部分の異常値を除き、実績と予測の相関は高いです。異常値を考慮しない場合、データは比較的安定した分布を持っています。
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ことは、新製品の持続可能性と自治性においてポジティブな評価を受け続けていることを示します。
– しかし、初期の異常値は見落とせない要素であり、何らかの外的要因や測定誤差の可能性が考えられます。これにより、初期のデータ収集や分析方法の見直しが必要かもしれません。
全体として、グラフは新製品の持続可能性において、一定の成功と安定性を表していますが、異常値を含む初期の変動に関してさらなる調査が求められます。
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:
このグラフは、新製品に関する社会基盤と教育機会のスコア推移を示しており、以下のような特徴があります。
1. **トレンド**:
– 時系列的に大きな上昇や下降は見られず、点の密度から大きな変動は発生していないように見受けられます。
– 特に目立った周期性も見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績としてプロットされた青い点の中に、黒い縁で囲まれた異常値が存在します。これが特異なデータポイントであり、他のデータと比較して特筆すべきです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、赤い「X」はAIによる予測を示しています。
– 緑の点は前年のデータを示し、紫色や他の線は予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によるトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法は異なる結果を示していますが、それぞれの方法で目立ったトレンド変化は見られません。
– データの多くは標準的な範囲内に収まっており、予測の不確かさを示す範囲が狭いことから、予測の精度が一定の信頼性を持っていることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値を除けば、データは比較的一貫しており、特に大きなばらつきはないようです。
– 予測方法によるスコアの予測が全体的に一貫していることから、予測モデルの信頼性が示唆されます。
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**:
– スコアが安定していることは、社会基盤や教育機会に関して重大な変動が今のところないことを示しており、安定したビジネス環境を期待できます。
– 異常値の存在は何らかの特異なイベントや環境変化によるものかもしれず、その原因分析が求められるかもしれません。
– 予測の信頼性が高いことで、新製品に関する戦略的計画を立てる際の参考になります。
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**:
– 初期の期間（2025年7月頃）は実績データ（青）が0.8付近で安定しています。
– その後、予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）により、0.8から1.0へ急激に上昇する予測がされています。
– 次の年（2026年）の比較データは0.6付近でさらに安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには異常値（黒円）が含まれており、0.8を下回るデータがあります。
– 急激な変動は特に見られず、予測のみが急激な上昇を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 黒い円で囲まれた点は異常値を示しており、データの品質やシステムのエラーの可能性を示唆します。
– 紫色の線（ランダムフォレスト回帰）は予測が場所によって急激に上昇している様子を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測が異なる動きを見せており、特に予測は新たな市場や製品への期待に基づくものである可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年度の比較では明らかな変動がなく、比較的安定していますが、予測は急激な成長を示す。
– AIによる予測がかなり楽観的な見通しを持っていることが示されています。
6. **直感的に感じる洞察と社会的影響**:
– データから直感的に感じることは、実際のパフォーマンスは安定しているにも関わらず、AIの予測は非常に楽観的であるということです。
– ビジネスや社会において、この予測が本当であるならば、製品やサービスの大幅な改善や社会的受容が期待されます。
– しかし、過度な期待は誤った投資やマーケティング戦略を引き起こす可能性もあり、慎重な判断が求められます。
総じて、実績データと予測データの乖離が目立ち、このギャップをどのように埋めるかが重要な課題となっています。データの信頼性や予測手法の精度を見直すことが求められます。
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:
このヒートマップを基に、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 日ごとの変化を見ると、6日間のデータにおいては大きなトレンドは確認できません。しかし、時刻の経過に伴い変化が見られる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日から7月6日にかけて、急激に色が変わっている部分があり、特に7月6日の午後には黄色が示されています。これは急激なスコアの上昇を示している可能性があります。
3. **要素の意味**:
– カラースケールはスコアの高さを表現しており、より明るい色は高スコア、暗い色は低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付と時間帯の両方がヒートマップにおいて重要な役割を果たしており、特定の時間帯にパフォーマンスが改善する傾向があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の変化パターンから、特定の時間帯や日付に特有の動向がある可能性を示唆しています。この関係性を詳しく分析することで、特定の要件や条件が影響を与えているかもしれません。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの影響**:
– 特定の時間帯にスコアが急上昇しているのを見ると、その時間帯に何らかの要因が新製品の評価や消費行動に影響を与えている可能性があります。例えば、キャンペーンやプロモーションの有無の影響を受けた可能性があります。
– ビジネスにおいては、このようなパターンを活用して、ピークの時間帯に狙ったマーケティング戦略を実施することが考えられます。
このヒートマップからは、特定の条件下でのパフォーマンス向上の可能性を示唆する強力なインサイトが得られます。分析を深めることで、さらなるビジネスの最適化が期待できます。
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詳細に分析します。
1. **トレンド**:
– 日付ごとに異なる時間帯の色の変化が見られますが、明確な上昇または下降トレンドは確認できません。
– 色の配置に周期性があるかどうかは、この短い期間のデータからは判断しにくいですが、特定の時間帯に高いまたは低い値が連続する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日に向けて特に19時、23時の時間帯に明るい色（高い値）が見られ、これは他の日の同様の時間帯と比較して突出している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はWEIスコアを示しており、明るい色ほど高いスコアを、暗い色ほど低いスコアを表します。色の密度はスコアの分布を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日時の横の相互関係が目立っていません。ただし、7月4日からの変化は注目に値します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各時間帯ごとのスコア変動が激しいように見えます。特に19時から23時の間に変動が大きいです。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– ヒートマップの色の変化により、特定の時間帯における新製品のユーザー関与の変動が視覚化されます。特に新しいキャンペーンやイベントが行われた可能性がある日（7月6日）では、注目度が急上昇していることを示唆しています。
– ビジネス的には、このような変動はマーケティング活動の成果や消費者の関心の変化を示しており、今後の戦略に活用できるでしょう。
全体として、このヒートマップは特定の時間帯におけるWEIスコアの変動を視覚的に表しており、特異な日や時間帯に注目することで、製品のユーザー関与に影響を与える要因を特定できる可能性があります。
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:
このヒートマップは、新製品の社会WEI平均スコアを時間帯ごとに示しています。以下に、視覚的特徴およびそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて社会WEIスコアが高くなる傾向が見られます。特に、日の後半に向かってスコアが顕著に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日の日中の時間帯（特に19時、23時頃）で、スコアが急激に高くなっています。この部分は明る黄色で示され、目立った外れ値といえます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が濃い部分は低いスコア、薄い部分は高いスコアを示します。これにより、時間帯ごとのパフォーマンスの違いを直感的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付が進むごとに夕方以降スコアが上昇していることから、ある日をピークに日次サイクルが形成されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一般的に、時間が進むにつれスコアが上がっており、特に特定の夕方から夜にかけて著しく上昇するパターンが安定的です。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 新製品の受容が日中よりも夕方以降に良好なことを示しており、この時間帯におけるマーケティング戦略の強化が効果的である可能性があります。
– 即時の外れ値は、例えば、新製品のプロモーションイベントやキャンペーンの成功に関連付けられる可能性があります。
このヒートマップから、人間は時間帯による変動とスコアの上昇傾向を見て、適切な時間帯にリソースを集中させる意思決定を促されるでしょう。
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:
このヒートマップは、新製品カテゴリにおける様々なWEI項目間の相関を示しています。これに基づいて以下のポイントを分析します。
1. **トレンド**:
– トレンドそのものを直接示すものではありませんが、相関関係が長期的に一貫しているかを知る手がかりになります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関関係の強さにおいて、個人WEI（経済的余裕）と他の項目との負の相関は注目に値します。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃さが相関の強さを示し、赤が正の相関、青が負の相関を表します。例えば、総合WEIと個人WEI平均、精神的ストレスとの相関が特に強い（0.8以上）ことがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各項目間の相関により、同時に変動する可能性のある要素が明確になります。例えば、個人WEIの健康状態と心理的ストレスには強い正の相関（0.76）が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合WEIと個人、社会の各WEIとの強い相関は、全体的なウェルビーイングの指標として機能している可能性があります。
– 経済的余裕の項目が他とほとんど相関しないことは、特異な要素として考察が必要です。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– このヒートマップから、個人や社会のウェルビーイングが総合的に高まる際に、特定の項目がどのように影響し合うかを示しています。この情報は、新製品開発の際に、消費者のニーズや社会的インパクトを考慮するための重要な手がかりとなるでしょう。
– 特に、健康状態や心理的ストレスは、他の多くの要素と強く相関しているため、これらに関する施策は全体的なウェルビーイングの向上に寄与する可能性が高いです。
このヒートマップは、複雑な関係性を視覚化し、製品開発や社会政策の策定に有用なインサイトを提供しています。
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**
– 各カテゴリの中央値は比較的安定しており、大きな上昇や下降のトレンドは見られないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済的余裕）」および「社会WEI（社会整備・教育機会）」で外れ値が見られます。これは一部の観測値が他と大きく異なることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– ボックスプロットはデータの中央値（箱の線）、四分位範囲（箱の上下部）、範囲（ひげ）、および外れ値（個別の点）を示しています。
– 色分けは異なるWEIタイプを示し、視覚的に区別しやすくしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 期間は360日間ですが、特定の時系列のトレンドや関連性はこのグラフからは読み取れません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（健康状態）」の分布はより狭く、中央値が安定しているため、この指標は他の要素に比べて変動が少ないことが示唆されます。
– 一方で「個人WEI（心理的ストレス）」は範囲が広く、変動が大きいことが示されています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響**
– 外れ値や分布の広がりを見ると、特定のWEIタイプにおいて個人や社会の違いが際立っていることがわかります。
– 特に「心理的ストレス」や経済関連の要素において、より均質化させるための対策や調整が必要であると感じられるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、これらの要素の調整によって、製品の受容性や市場におけるポジショニングに違いが出てくる可能性があります。外れ値の対策を検討することで、ユーザー体験の向上が図れるかもしれません。
この解析により、WEIスコアの分布と特徴を理解し、関連する社会課題やビジネスチャンスの特定に貢献できるでしょう。
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PCAのプロットからの洞察について説明します。
1. **トレンド**:
– データポイントは主に分散しており、一方向への明確なトレンドは見られません。しかし、いくつかのポイントが高い第1主成分に沿って右へ伸びていることから、一部の変数が特定の方向に強く寄与している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上に位置するデータポイントは、他のポイントとは異なる特性を持つ可能性があり、外れ値として注目すべきです。
3. **各プロットや要素**:
– 第1主成分は54%の寄与率を持ち、データの主な変動源となっています。第2主成分の寄与率は21%で、他の特性を補足しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列としてではなく、変数の関係性を示すためのグラフです。第1主成分と第2主成分の比較により、データの異なる側面を理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分により、データの固有のパターンや相関を示していますが、それぞれ他のデータポイントから独立して分布しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人間は特に右上の外れ値に注目しがちです。これらのポイントが異常に高い第1主成分を持つ理由を探ることにより、新製品の特定の特徴や改善点を見つけることができるかもしれません。ビジネスにおいては、注目すべき特徴を持つ商品を特定し、マーケティング戦略に反映させることが考えられます。
この分析により、データの背後にある潜在的な要因や改善の余地を探る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。