📊 データ分析（GPT-4.1による）
データを分析すると、次のような傾向と洞察が得られます。
**1. 時系列推移**
– **総合WEIスコア**: 360日間のデータでは、WEIスコアにおける幾つかの大きな変動があります。最も目立つのは、2025年7月5日周辺での上昇（0.79やそれ以上）です。これは新製品に対する関心や最近の市場の状況が影響している可能性があります。
– **個人WEIスコア**: 基本的に0.64から0.78の範囲で安定していますが、一部の日に上下しています。7月6日以降の高スコアは、個人の幸福度向上の反映かもしれません。
– **社会WEIスコア**: 社会WEIも0.66から0.85の範囲内にあり、2025年7月5日に高まっています。これは社会的要因（コミュニティの活動や政策など）が影響していると考えられます。
**2. 異常値**
– 特定の日付（例えば2025年7月6日）のWEIスコアに異常値が観察されます。これは、その日に特定のイベントやニュースがあったこと、またはデータのサンプリングエラーが考えられます。
**3. 季節性・トレンド・残差**
– STL分解によって明らかになった情報は不明ですが、WEIの変動に一定の周期パターンが存在する可能性があります。
– 季節性はユーザーの行動やモチベーションの周期的変動を反映しているかもしれません。
**4. 項目間の相関**
– 相関ヒートマップが提示されていませんが、各カテゴリと詳細項目間の強い関連性（例えば、経済的余裕と心理的ストレスとの間）を探ることで、相互の影響を理解することができるでしょう。
**5. データ分布**
– 箱ひげ図を用いた各WEIスコアの分布分析が行われていないものの、中央値と四分位範囲で各項目のばらつきを評価し、外れ値の有無を確認できます。
**6. 主要な構成要素 (PCA)**
– **PC1**（寄与率0.57）: WEIの大部分を説明する変動要因であり、可能性としては経済的余裕や健康状態など基本的な生活条件に関連する要因であると仮定できます。
– **PC2**（寄与率0.18）: 社会的な関与や精神的ストレスに関連した要因が考えられ、個人の主観的幸福度に影響を与えている可能性があります。
これらの分析結果に基づき、WEIスコアの変動要因として、個人と社会の要素が複雑に絡み合いながら影響していることがわかります。特に、新しい製品や政策の効果、一時的なイベントなどが全体的なWEIスコアに大きな影響を及ぼしていることが示唆されています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド:**
– 時系列の始めにおいて通常値（実績AIによるスコア）は比較的狭い範囲で安定しています。
– その後、予測値が大きく上昇し、予測手法間でスコアに差が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 予測（線形回帰やランダムフォレスト回帰など）の開始時期において、特定の急激なスコア上昇が確認できます。
– 異常値として指摘されている点も、ある期間に集中しています。
3. **各プロットや要素:**
– 実績値（青色の円）が濃密に集まっているのは、比較的安定した実績を示しています。
– 異常値（黒い円）は通常の範囲から外れた点です。
– 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測線は、予測モデル間での評価の違いを示します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 過去の実績データと各予測線間の比較から、新しい予測手法の精度や予測能力の違いが見て取れます。
– 各モデルは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楽観的な予測を提示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績値の集まり具合から、実データにはあまり大きなばらつきがないことが示唆されています。
– 一方で、予測では将来的に大きなばらつきが生じる可能性が探れます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響:**
– 実績データが安定していることから、過去の新製品がある程度の成功を収めていたと推測されます。
– しかし、予測結果のばらつきと一部の異常値の存在は、市場や技術トレンドの変化、消費者の期待変動を示唆しています。
– ビジネスへの影響として、予測を元にした戦略変更やリスクへの備えが求められる可能性があります。各予測手法の特性に応じて異なる計画を立てることが重要です。
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:
このグラフは、新製品カテゴリにおける個人のWEI平均スコアの時系列散布図を表しています。以下の視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 全体的に、WEIスコアの大部分は横ばいですが、初期に見られる紫の線は急激に上昇しており、モデル（ランダムフォレスト回帰）の予測が急激に変動していることを示唆しています。
– 後半では、データポイントが安定しており、特に緑の前年データが時間の経過とともに一貫したパターンを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に予測されたデータポイントの変動が目立ちます。特に異常値としてマークされている黒で縁取られた点が、比較的低いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データ、赤いバツ印は予測、緑の点は前年データを示しています。
– 紫の線は予測モデル（ランダムフォレスト回帰）の結果を、他の色の線もそれぞれの回帰モデルの予測を示していますが、特に紫の線が初期に大きな変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年データの安定性に対して、予測の一部に不安定さが見られます。これは、モデルの過剰学習やデータのばらつきによる影響の可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データ（青）はおおむね安定しており、異常値の影響を受けずにデータが密集しています。前年データ（緑）はより高い範囲で密集しており、これは安定したパフォーマンスを示唆しています。
6. **直感とビジネス/社会への影響に関する洞察**
– 初期の予測モデルの不安定性は、予測精度の改善が必要であることを示唆します。一方で、実績データが安定しているため、現時点でのリスクは比較的低いと考えられます。
– ビジネス上では、安定した前年の結果に基づき、実績の安定を重視しつつ、モデル精度を向上させることでさらなる改善が期待できます。社会的には、新製品の成功に向けた継続的な取り組みの必要性を示唆しています。
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
1. **トレンド**
– グラフの最初に、実績データ（青）が高い位置に集約していますが、その後のデータは存在しません。
– 予測（紫、ピンク）が途中に描かれ、新しい予測データ（緑）が後述の時点で右側に表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒円）は最初のデータ群に集中しています。この期間の予測と実績の不一致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**
– 青い点は実績データを示しており、高い安定性を持っているように見えますが、期間が短いです。
– 紫とピンクの線はそれぞれ線形回帰とランダムフォレスト回帰による予測を示しているようです。
– 緑の点は、新たな評価日近辺のデータとして表示されており、前年の数値を比較表示しています。
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の間に時間的区切りがあるため、予測モデルが元の実績に基づいておらず、直接比較が難しいですが、予測データは年度を跨いで変化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関性を示す要素は明示されていませんが、外れ値の存在から、データ収集時点での不一致やモデルの精度に課題がある可能性が考えられます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 新製品の評判や使用状況を示すための指標として、WEIスコアは有用ですが、期間の制約や数値の変動幅の理解がさらに求められます。
– 実際の利用データと予測の乖離を埋めるための詳細な検証が必要で、製品の市場投入やユーザーフィードバックの分析に重要な役割を果たすでしょう。
– 予測と実績の合致が見られないため、予測モデルの精度改善が望まれます。
このグラフからはデータの短期間による制約と予測モデルの検証が求められることが伺え、ビジネス戦略の再評価が必要です。
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**
– 初期の日付（2025年7月1日頃）で、実績のWEIスコアは約0.7から0.8の間で安定しています。
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されていますが、それらの予測は異なる傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには、予測手法の直近の時点で異常値が観察されています。この異常値は実績のデータポイントから大きく離れています。
– 特に、予測と実績の間に大きな乖離があることは、モデルの精度に対する疑問を提示するかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青いプロットで示されています。
– 予測データは、異なる色の線（紫、ピンク、灰色）で表示され、それぞれ異なる方法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を示しています。
– 黒い円は異常値を示し、重大な変化が検出された可能性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測方法によっては、予測の精度や信頼性に大きな違いがあることが分かります。特に、予測が大幅に実績と異なる場合、その方法の見直しが必要かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測の範囲（xAI/3σ）が表示されており、これにより各モデルの不確実性が視覚化されています。
6. **直感的な洞察と影響**
– モデルの予測が実績とずれていることから、経済的余裕に関する予測モデルの改善が必要であると直感的に感じます。
– ビジネスや社会への影響として、誤った予測は市場での戦略決定を誤らせる可能性があるため、検証やモデルのチューニングが急務です。
### 総評
このグラフは、複数の予測モデルを比較することで、経済的余裕（WEIスコア）の将来予測精度を評価するのに役立ちます。しかし、予測値と実際のデータを比較することで、モデルの改善や見直しの必要性を明確にしているため、データの精度向上につながる可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– このグラフには、時間経過に伴うWEIスコアの明確な長期トレンドは示されていません。データは初期に集中しており、後半には軽減しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の段階で一つの異常値が存在します。これは通常の範囲から外れる値で、特定の出来事やエラーが影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青点）**: 現実の健康状態データを示しています。初期に集中しているため、評価期間の最初にデータ収集が集中したことを意味します。
– **予測（赤×印）**: AIによる予測値で、実績に基づいて将来を予測しています。
– **異常値（黒〇）**: 特異なデータポイント。
– **前年度（薄緑）**: 前年度のデータを示しています。
– **予測モデル（線）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰という3つの予測モデルの結果を示すラインが表示されています。これにより異なるモデルがどう予測を行っているかを比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは過去の傾向を基に予測が行われていますが、初期のデータのみに基づいているため、過去の実績との比較が難しい状況です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータセットに密集があり、以降はデータが存在しないため、相関性や分布分析は困難です。このため、データの他の期間での傾向を見出すには多くのデータが必要です。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響**
– 初期の異常値に着目したさらなる検証が求められます。これは製品やサービスにおける向上の可能性を示しているかもしれません。
– 長期間のデータ欠如は、将来の予測や戦略において不確実性を増します。データ収集の改善や持続的な監視が業績に寄与するでしょう。
このグラフでは、初期データの密集と異常値がビジネス運営にとって重要な観点ですが、全体的なトレンドを知るためにはもっと多くのデータポイントが必要です。データ不足の解消と予測精度の向上が求められます。
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**
– **期間初期のトレンド**は、WEIスコアが概ね安定しているものの、多少の上下が見られます。
– **期間後半のデータ**は、前年度の比較であり、安定したスコアを示していますが、詳細なトレンドは確認できませんでした。
2. **外れ値や急激な変動**
– **初期データにおける異常値**が複数確認されます。この異常値は、予測から大きく離れたものを示しており、特定の出来事や要因による心理的ストレスの増減を考える必要があります。
3. **各プロットや要素**
– **青い点（実績）**は心理的ストレスの実測値を示しています。
– **灰色の範囲**は予測の不確かさを示しており、すべての実測値がこの範囲内に収まっています。
– **紫、青、ピンクの線**は異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）での予測を示していますが、見たところ予測のばらつきがあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **実績と予測の乖離**が特定の期間で見られ、予測が実測値をうまくフォローしきれていないことがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **予測と実績の間での乖離**があり、モデルの改善が必要である可能性を示唆しています。
6. **直感とビジネスへの影響**
– **異常値**は特定のイベントや環境要因が明らかでない場合でもビジネス運営者にとって重要です。これらを調査することで、製品やサービスの改善に繋がるでしょう。
– **予測モデルの精度向上**が求められます。現在のモデルでは、予測の不確かさが高く、ビジネスにおける意思決定に大きな影響を与える可能性があります。
– **前年度の安定したデータ**は、心理的ストレスの管理や他の類似製品における安心感を示唆しており、マーケティング戦略の基盤になるかもしれません。
このような分析により、ストレス管理を重視した製品の開発や市場へのアプローチがより効果的にな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:
グラフを分析し、以下の観点から洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 過去の「実績AI」データは高いWEIスコアで安定しており、横ばい気味です。
– 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）は期間の初期に予測されたスコアが、実際の実績よりも異なる方向に動く傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の時点でいくつかの「異常値」が確認できますが、特定の傾向にはなっていないようです。
– 特に決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が他の予測モデルと異なる変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 「実績」と「予測」のデータは異なったスタイルでプロットされ、それぞれの予測手法によって色分けされています。
– グレーの帯（予測の不確かさ範囲）を表示することでモデルの予測精度の変動が可視化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「実績AI」と異なる性能を示すいくつかの予測モデルが見られますが、特定の予測モデルが他と異なる傾向を示すことで、モデルの選定における考察が重要となるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データが限られていますが、予測モデル同士のスコアの相関性が比較的弱そうに見えます。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**
– 「実績AI」が安定的で、それを基にした新製品の自由度と自治が評価されていることが重要です。
– 各予測モデルによるスコアの差異を示すことで、異なるアプローチの選択が結果に大きく影響する可能性があります。
– ビジネスでは、より的確な予測が製品の成功に直結するため、モデルの精度向上が求められます。
今後、モデルの性能をさらに分析し、どの方法が一番有効か評価することが重要です。これにより、効率的な意思決定と戦略の立案が可能になるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは360日間の履歴をカバーしていますが、データポイントは初期段階と後期段階に集中しています。
– 初期段階では、実績データは0.6から0.8の間にありますが、時間が進むにつれて0.7付近に安定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイントの周りにいくつかの予測値があり、これらはややばらつきがあります。
– 一つのデータポイントが異常値としてマークされていますが、全体のトレンドには大きく影響していません。
3. **各プロットや要素**
– 実績（実績AI）は青い点で示されています。
– 予測データには赤い「×」や紫色、青色、ピンク色のラインがあり、それぞれ異なるアルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を表しています。
– 比較用データは緑色の点で表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データは一定の範囲内で収まっていますが、実績データとの乖離が見られます。
– 各アルゴリズムの予測は初期段階で異なりますが、時が進むにつれて安定性を増しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは時間とともに大きな変化がなく、比較的安定しています。
– 初期の予測値と実績データの一致度が低い可能性がありますが、後期では改善されているように見えます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから人間が直感的に感じるのは、初期段階で予測のばらつきが大きいものの、時間が経つにつれてモデルの精度が増し、実績と予測がより一致していることです。
– ビジネスや社会への影響としては、新製品の公平性や公正さを測定する指標が安定しているのはポジティブな要素です。持続的なモニタリングにより、スコアをさらに向上させるための方策を計画することが重要です。
この分析に基づき、さらなる改善のためには長期的なデータ取得とモデルの精度向上が期待されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の数値にはいくつかの異なる予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されています。これらはすぐに1.0付近にとどまり、その後の評価日に一定のスコアを保っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階で、異常値（黒い丸）が観察され、WEIスコアが0.8程度を下回っていますが、これ以降の変動は少なく、外れ値も特に見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットが実績データを示し、緑のプロットが前年の比較データを示しています。実績はほぼ予測と一致しており、安定して高いスコアを維持していることがわかります。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、すべての時点で安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各回帰モデルによる予測データはほぼ一致しており、予測精度が高いモデルであることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各種予測モデルと実績データの間には強い相関があり、モデルの信頼性が高いといえます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 新製品が持続可能性と自治性を非常に高い水準で維持していることは明らかで、予測モデルが適切に機能していることが確認できます。この安定性は、消費者や投資家に対して新製品の信頼性を高める要因である可能性があります。
– ビジネス面でも、予測と実績が一致していることから、持続可能性指標に基づいた戦略の継続が推奨されます。社会的な影響として、持続可能性の高い製品として認識されることで、ブランドイメージの強化につながるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 全体としてWEIスコアは初期に集中的に分布し、その後データがない期間が長く続いています。このことから、スコアの評価が特定の期間で行われたか、データ収集が限られた期間で行われた可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには数値が高め（異常値として識別）のものがあります。異常値はシステム的なエラー、あるいは他の要因によって計測された可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– **実績（実績AI）**: 青のプロットは実際の測定値を示し、一部は異常値として表示されている。
– **予測**: 複数の回帰分析（線形、決定木、ランダムフォレスト）が行われているが、グラフ上では予測の間に一貫性が見られない。
– **昨年の比較データ**: 常に測定値を提供してきた昨年のデータと比較して、新たな測定値をどのように改善するかを評価する。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測方法におけるスコアの変動は、部分的に異常値の存在や昨年のデータとの比較に基づいている。予測モデルの精度や適用性は、異なるケースでさらに評価が必要。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の青い実績プロットは比較的集中しているが、測定期間全体を通して一定ではない。これが示すのは、データ収集のタイミングまたはモデル適用時の条件が一貫していない可能性。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフは評価方法の多様性と以前のデータとの比較を目的としていることを示唆。このようなデータ管理は、社会インフラや教育機会の新製品評価において、どの方法が精度良く将来推定を行えるかを判断するための一助となります。この結果、今後の計画策定や社会基盤の拡充に影響を与える可能性があるでしょう。
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
1. **トレンド**
– グラフは二つの時期に分かれており、最初は密集しており、次に期間を置いて一部データが離れてプロットされています。時系列における持続的なトレンドは見えませんが、初期のプロットは相対的に高いWEIスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間に異常値が見られます（黒い円で示される）。急激な変動というより、特定のデータポイントが他よりも顕著に高いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青のプロット**: 実績データ。
– **緑のプロット**: 前年との比較。
– **紫の線**: 各種予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさ（標準偏差による）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測と実績データが異なる期間に密集していますが、実績データが全体的に予想よりも高く見えます。前年のデータはさらに後の期間に集中していますが、スコアが低下している様子が見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各モデルの予測は異なりますが、全体的に実績データより低いスコアを予測しています。そして、異常値と予測範囲の間で明らかなズレがあり、実績値のばらつきが大きい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**
– 異常値が早期に検出されていることから、新製品に関する社会的評価や課題の可能性が示唆されます。実績値が高いことで、新製品が一部で高評価を得ている可能性がありますが、予測が低い範囲になっているため、一貫性のある高評価を得るにはまだ課題がありそうです。
– ビジネスへの影響として、予測モデルを改善し、どのようにして持続可能な評価を得るかが今後の課題になるでしょう。社会的には、多様性や自由の保障といった面での新製品の貢献をより深く理解し、強調することが重要です。
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:
このヒートマップは、新製品カテゴリの総合WEIスコアを示しています。以下に分析し得られる洞察を記します。
1. **トレンド**:
– 日ごとに色が変化しており、特定の日に値が急上昇している様子が見られます。特に2025-07-06は明るい黄色で示されており、スコアが他の日に比べて高いことがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-06に急激なスコアの上昇があります。これが異常な出来事や特別なイベント、プロモーションなどによるものであるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– カラーバーに示されているように、色の変化はスコアの変化を示しています。濃い紫は低いスコアを、明るい黄色は高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このヒートマップは1つの時系列データを時間帯別に色分けして表示しています。時間帯によるスコアの変化が視覚化されていますが、特に明確なパターンは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯（例えば7/6の23時）はスコアが高いため、その時間帯でのアクティビティが全体に影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な感じやビジネスへの影響**:
– このグラフからは、特定の日時に新製品の関心や反応が高まる傾向があることがわかります。特に2025-07-06のスコアの急上昇は、ビジネスにおいて重要なイベントがあったか、消費者の反応が非常に良かったことを示唆します。マーケティングや販売戦略の計画において、このような急上昇を生む要因を探求するのが有益です。
このように、ヒートマップは視覚的にデータのパターンや異常値を捉えるために有効であり、具体的な戦略を考える上での指針となります。
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、提供された個人WEI平均スコア時系列ヒートマップに関する分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 色の明度が変化している場所が見受けられますが、全期間を通じた明確な上昇または下降傾向は把握しづらいです。それよりも、数日のうちに変化が起きていることが多いです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日（特に最後の日付）で明るい黄色が目立ち、急激な値の上昇を示唆しています。これは、その日の特異な事象や影響が考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 色の変化はWEIスコアの変動を示しており、鮮やかな色ほど高スコア、暗い色は低スコアを示しています。横軸は日付、縦軸は時間帯を示し、一日の中でのスコアの変動を把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯のスコアの変動が独立している様子もありますが、グラフ全体で見ると、明るい色が集中している日付もあり、これらの日には全体的にスコアが高かった可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯（特に朝と夕方）のみ、極端に高いスコアを示すことがあるようです。これは、特定の時間帯に製品やサービスがより高く評価される、または使用されることを示唆しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– ヒートマップの色のバラつきは、製品の評価や利用が日付や時間により大きく変動することを示しています。ビジネスとしては、このパターンを把握することで、プロモーションや広告戦略を最適化する可能性があります。
– 特定の時間帯にスコアが高いことは、そのタイミングでのサービス運営やメンテナンスの強化を検討する指針ともなりえます。
全体的に、提供されたヒートマップは時間と共にどのようにスコアが変化するかに関する貴重な情報を示しており、これに基づいたさらなる戦略立案が可能です。
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:
以下は、提供されたヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 日にちが進むにつれて色が濃くなるエリアがあり、最終的には明るい黄色に変わっています。これは、社会WEIスコアが時間と共に上昇していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月7日に明るい黄色のセグメントがあります。これらの日は特にスコアが高く、他の日と比較して顕著に上昇していることを示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡（紫から黄色）は、社会WEIスコアの低さから高さを示しています。紫が低いスコア、黄色が高いスコアを表しています。
– 縦方向の「時間帯」軸もあり、特定の時間が特にスコアが高いまたは低い可能性を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 時間が進むにつれて昼間のスコアは上がっていることが見て取れますが、時間帯による変動も観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に右上がりの傾向があり、時間経過とともにスコアが一定時間帯で上がるパターンがあるようです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– この結果から、何か新製品の市場への影響が日を追うごとに高まっていることが伺えるかもしれません。特に、特定の時間帯でのスコアの上昇は、特定の顧客層や購買行動がその時間に活発であることを示している可能性があります。
– ビジネス戦略としては、スコアが上昇するタイミングに合わせてマーケティングやプロモーションを強化することで、さらなる売上増加を狙うことができるでしょう。
このようにグラフから読み取れる社会的な動向は、新製品の浸透を示唆しており、ビジネスの戦略的調整が求められます。
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:
この相関ヒートマップから得られる洞察は以下の通りです。
1. トレンド:
– ヒートマップ全体で、強い相関と弱い相関が視覚的に判別できます。色が濃い赤に近づくほど相関が強く、青に近づくほど相関が弱いことを示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 特に明確な外れ値は見られませんが、低い相関値（青色）により、いくつかの要素間での関係が弱いことが示されています。
3. 各プロットや要素の意味:
– 赤が濃い部分（0.8以上）は「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI平均」、および「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」「社会WEI（公平性・公正さ）」の間に強い相関があります。
– 青色の領域では、例えば「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（社会基盤：教育機会）」の間で低い相関を示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 複数の項目間で相関を示しており、特定の個人や社会の指標群が連動して変動する可能性を示唆しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 強い相関関係が多い組み合わせとして、特に個人WEI指標群同士、社会WEI指標群同士の間に顕著なつながりがあります。
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:
– 人間はこの相関ヒートマップから、特定の個人や社会のウェルビーイングに関する指標が関連し合っていることを直感的に認識するでしょう。これにより、新製品の開発や改善において、特に関係性の強い分野を注力すべきと示唆することができます。
– また、どの指標が他の指標に強い影響を与えているかを理解することで、目標とする社会的効果を実現するための戦略を設計しやすくなります。例えば心理的ストレスと個人のウェルビーイングの関係を考慮することで、ストレス緩和に重点を置いた製品開発が求められるかもしれません。
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:
以下が、グラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– グラフは360日間のWEIスコアの分布を示していますが、トレンド自体は示されていないため、期間中の動向よりもカテゴリ別の分布に焦点を当てています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済幸福感）」と「社会WEI（共生、公正と正義）」において外れ値が見られます。これらは特筆すべき異常な変動を示しており、調査や改善の余地が考えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図はデータの分布を示し、中央値、四分位範囲、最小値・最大値、そして外れ値を視覚化しています。色の使い方は、異なるカテゴリを区別する助けとなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 箱ひげ図は各カテゴリ間のスコアの違いを示していますが、時系列の関係性よりもそれらの統計的要約を強調しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリのWEIスコアは主に0.6から0.9の間で分布しています。特に「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」はスコアが全体的に高く、安定しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフから直感的に理解できるのは、いくつかのカテゴリで安定した高いWEIスコアが観察されている点です。これは新製品のポジティブな影響とも考えられ、特に「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」のようなカテゴリはビジネスと社会に貢献できる可能性があります。逆に外れ値が顕著なカテゴリは、特別な注目や戦略的な調整が必要とされる可能性があります。
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:
このグラフは主成分分析（PCA）の結果を示しており、新製品カテゴリの360日間にわたるデータを視覚化しています。分析を行う際のポイントは以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 主成分1（横軸）は0.57の寄与率を持ち、データの大部分の変動を説明しています。
– 主成分2（縦軸）は0.18の寄与率を持ち、追加の特徴を提供します。
– データポイントは左下から右上にわずかに広がっているため、若干の正の相関が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に右上と左下に明確な外れ値が見られます。これらは他のデータポイントと比較して大きく異なり、異常なデータもしくは重要な例外事象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**:
– 点は各日における新製品カテゴリのデータを示しています。密度が高い領域は、共通の特性を持つデータ日が多いことを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– もし特定の日付に何らかのイベントが発生した場合、そのデータポイントが外れ値として観測されることが考えられます。他の近接するデータポイントとの距離は、それらの類似性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前述のように、主成分間にわずかな正の相関が見られます。これは特定の要因が両主成分に影響を及ぼしている可能性を示唆します。
6. **洞察およびビジネスや社会への影響**:
– この可視化を通じて、新製品の異なる特性や要因を理解できます。外れ値の日付に注目することで、特定の要因（市場の動向、製品の特徴など）が新製品の受け入れにどのように影響したかを洞察できます。
– マーケティングや製品開発において、これらの外れ値を詳細に分析することは極めて有用です。特異なパターンの理由を突き止めることで、戦略的な意思決定に役立ちます。
このような分析から、新製品の成功要因や改善点を把握し、具体的な施策に結びつけることが可能です。
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。