📊 データ分析（GPT-4.1による）
**データ分析結果**
**1. 時系列推移**:
– 全体のトレンドを見ると、総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均は日ごとに多少揺れながらも徐々に上昇しています。特定の急激な上昇はなく、穏やかな変動を続けています。ただし、いくつかの顕著な異常値がデータ内に散在しています。
– 抵触する変動期間において、特に2025年7月6日と7日のデータにおける急激な上昇が観察され、社会的要因の改善の可能性があります。
**2. 異常値**:
– 2025年7月1日から8日までの間に多数の異常値が検出されました。たとえば、2025年7月6日には総合WEIが0.68から0.82へと急激に上昇しています。このような急変動には、改善された試みや政策実施など一時的な効果が考えられます。社会的イベントや政策の影響かもしれません。
– 他にも個人WEI平均および社会WEI平均のスコアが異常値としてマークされ、これらの日のスコアは通常の範囲を外れています。これらのデータの背景には何らかのイベントや、外部要因の影響がある可能性があるため、さらなる調査を行う必要があります。
**3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解)**:
– 長期的なトレンドは、穏やかながら安定した成長を示唆しています。季節性パターンはほとんど見られず、変動は短期的な外部要因の影響の可能性が高いです。
– 残差に多くの波動が見られ、全体的な変動に対して幾つかの説明不可な要因が存在することを示唆します。これらを解明するには追加の調査を行う必要があります。
**4. 項目間の相関**:
– 個人および社会WEI項目間の相関ヒートマップを考察すると、経済的余裕と健康状態が最も高い連携を示しました。これは、経済的な安定性が個人の健康状態へ直接的な影響を持つ可能性を示しています。
– 社会的な項目では、公平性・公正さと持続可能性が高い正の関連性を示しました。これは、公平な政策や社会インフラが、持続可能な発展に寄与していることを意味します。
**5. データ分布**:
– 箱ひげ図の分析では、全ての項目で中央値が確認され、異常値が存在することが判別できました。特に、経済的余裕の項目ではばらつきが少なく、スコアは全体的に高い傾向を示しています。
**6. 主要な構成要素 (PCA)**:
– PCAの結果によると、第1主要成分(PC1)がデータ分散の58%を説明し、第2主要成分(PC2)が16%をカバーしています。これらのコンポーネントは、経済と社会的要素がデータの軸に大きく関与していることを示唆します。特にPC1は、全体の経済的および健康的な安定性に幅広い影響を及ぼしていることが分かります。
**結論**:
このデータセットからは、全体的に穏健な上昇傾向が見られる一方で、特定の外部要因による影響が大きくスコアに反映されている可能性があります。特定の異常値の背景には、政策や社会的出来事の影響を受けていることが考えられ、今後の施策を評価するためには詳細な調査が必須です。政策提言やアクションを起こす際の決定材料として、この分析を活用できるでしょう
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を行います。
1. **トレンド**
– グラフには具体的な上昇や下降の長期的なトレンドは見られません。データは初期の数値と、後半の数値が期間を開けて表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値は初期に集中していますが、その後横ばいで特に大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績値を表し、2025年7月初めのものは若干の変動を示しています。
– 緑のプロットは前年の値で、2026年6月以降に集中的に表示されています。
– 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）は初期に密集しており、それぞれ異なる予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と前年の値は異なる期間で集中的に表示されています。モデルによる予測値との差異が、特に初期段階で確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値（黒の円）は他の実績値と比較してやや低いスコアを示していますが、特に顕著な相関関係は指摘できません。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– 初期の実績値に対するさまざまな予測が示されていますが、異常値が目立ち、見積もりの正確性に疑問を投げかけるように見えます。
– 全般的に、長期的な観察が不十分なため、意思決定には注意が必要です。早期の異常が新製品のパフォーマンスに影響する可能性もあります。
– ビジネス的には、初期データのばらつきを考慮し、慎重に戦略を見直す必要があります。
このグラフは製品の初期パフォーマンスの把握に使える一方で、さらなるデータ収集とモデル精度の向上が求められるでしょう。
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:
1. **トレンド:**
– グラフの左側では、実績AIのデータポイントが比較的横ばいであることが分かります。
– 予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が表示されており、それぞれ異なるトレンドを示していますが、特にランダムフォレスト回帰は急激な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:**
– 丸印で囲まれたデータポイントが「異常値」としてマークされています。これらは他の値と大きく異なるため、特に注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績データに基づくもので、一定の範囲内で変動しています。
– 赤い×印は予測AIによる予測値で、実績データと比較して異なる軌跡を描いています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績と各種予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なる予測を示しており、どのモデルが最も適切かを見極める必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データと予測データの間には相関が見られますが、モデルによって予測された傾向が異なるため、精度の評価が必要です。
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:**
– 異常値の存在は注意を引くものであり、特異な状況が存在する可能性があります。
– ランダムフォレストの予測が急激に上昇していることで、将来的に大きな変化があるかもしれないという期待や不安を引き起こすかもしれません。
– これらの予測は、製品戦略やマーケティングにおける意思決定に影響を及ぼす可能性があります。
全体的に、このグラフからは予測のバラつきがあることが分かり、各モデルの精度と利用可能性を慎重に評価する必要があります。また、異常値の原因を探ることも重要です。
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:
この新製品カテゴリの社会WEI平均スコア推移のグラフを分析すると、以下の点が見えてきます。
1. トレンド：
– データはほとんどの期間で横ばいのようですが、特定の時点で急な変動が見られます。
– 特に、2025年7月から2026年7月の間で、スコアが一定の高まりを見せた後、再び安定しているようです。この高まりが何らかの新製品の効果かもしれません。
2. 外れ値や急激な変動：
– グラフには、異常値が示されています。これが実際の出来事か、データ収集上の問題かを確認する必要があります。
3. プロットや要素の意味：
– 青い点が「実績」を示し、Xマークは「予測」を示しています。緑色の点は「前年」と比較したデータを表しています。
– 異常値は丸の中の黒で示されています。
– 各予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のプロットが異なる色で示されています。
4. 時系列データの関係性：
– 異なる予測モデルによる予測結果の違いが比較されていますが、全体的なトレンドは似たものと見えます。モデルの選択により若干の変動が見られる可能性があります。
5. 相関関係や分布の特徴：
– 実際の数値と予測値、異常値の間で明示的な相関があるかどうかは、このグラフだけでは分かりませんが、全体の安定したトレンドが予測通りのスコアを導いていると考えられるかもしれません。
6. 直感的な感覚とビジネス、社会への影響：
– 新製品の影響で一時的にスコアが上昇している可能性があり、これは製品の受け入れ状況や市場への影響を示唆しています。
– 異常値が何を意味しているかを調査することで、更なる市場インサイトや問題点を特定する糸口となるかもしれません。
この分析から、データをより詳細に評価し、適切な戦略を立てる基礎とすることができます。それによって、製品の成功に貢献する施策を考案するための方向性が見出されるでしょう。
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**:
– 初期段階でのデータポイントは主に横ばいで、実績値（実績AI）はごくわずかに変動しています。後段で急激に増加しています。
– ランダムフォレスト回帰を用いた予測が最も急激に上昇することを示していますが、他の予測手法はより安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階では異常値が観測されていますが、それが徐々に収束していく様子が見受けられます。
3. **各プロットや要素**:
– 実績値は青で表示され、均一な傾向が見られます。
– 異常値を黒の円で囲み、視覚的に際立たせています。
– ピンクのラインはランダムフォレスト回帰による予測を示し、急な上昇を描いています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各回帰手法による予測は異なる傾向を見せ、特にランダムフォレスト回帰は他の手法と大きく異なる上昇を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と各予測値の間に多少の相関が見られ、それらがある程度一致していることが示唆されています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 予測モデルによる多様な動きは、特定の販売戦略やプロモーションが効果を上げている可能性を示唆しています。
– 急激な変動は市場の不確実性や新製品の成否を示唆する要素として重要です。
– 異常値は、予想外の市場反応やデータエラーなどの原因を暗示している可能性があります。
– ランダムフォレストが示す急激な上昇は、もしかすると新技術や流行の影響を受けた将来的な成長ポテンシャルを示しているかもしれません。
これらの洞察は、戦略的なビジネス計画を策定する際に役立つでしょう。
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:
以下の分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 時系列データは評価日の初期にクラスタリングされており、その後、急激に未来の時点にジャンプしています。トレンド自体は視覚的に示されていませんが、初期のスコアが一定期間後に相反する方向に向かう可能性があることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階のデータにおいて、特に異常値が観察されています（黒い円でマークされている）。この外れ値は初期のスコア分布に影響を与えている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示しており、初期段階に集中的に存在します。
– ピンクや紫の線は予測を示しており、それぞれ異なる回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しています。
– 緑の点は前年の比較を示し、後半部分に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測が異なる手法で表現されており、初期の実績データに基づいて予測範囲が定義されています。予測範囲は全体的なスコアの動向を考慮して設定されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データに一定のパターンがあり、予測モデルとの相関を示しています。異なる予測手法が用いられることで、将来のスコア変動の多様性を示唆しています。
6. **洞察と影響**:
– 初期の実績データと異常値が影響し、予測モデルに多様な結果をもたらしています。ビジネスにおいては、初期のデータの正確性と異常値の処理がモデル精度に大きな影響を与える可能性があります。健康状態の予測やモニタリングの場で、このデータが新製品の開発や改善にどのように役立つかを考慮することが重要です。
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:
以下のグラフからの分析と洞察を示します。
1. **トレンド:**
– 初期の日付範囲ではデータポイントが多く、徐々に減少し、後半にかけて再びデータが増加しています。
– 特定の期間でストレスの増減が見られる可能性がありますが、データが不足しているため、明確なトレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期データには、多くの異常値があり、それがプロットに含まれています。
– 後半の予測において、特にランダムフォレスト回帰が示すスコアが目立ちますが、これは急激な変動というよりは、予測モデルの一貫性によるものでしょう。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は「実績（実績AI）」を示し、予測と異常値がその周りにプロットされています。
– 異常値が黒い縁で示されており、モデルがこれらをどの程度考慮しているかが分かります。
– 各予測モデルの線が重なっていることから、モデル間の予測の差異は非常に少ないことが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 「実績（実績AI）」データと「予測AI」データの間に重なりが多いため、モデルがこれまでのデータを類似して捉えていることが分かります。
– 「昨年（比較AI）」データは、後半でのみ利用されており、今年の実績と多少なりに関連付けされているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– データの分布は不均一であり、特に後半はデータが集中しているように見えます。
– モデル間の予測結果に大きな差はないため、相関関係が高いことが示唆されます。
6. **洞察:**
– データが薄い期間の正確な解析は困難ですが、全般的にストレスレベルが一定であり、実績データがモデルの予測を支持しているように見えます。
– ビジネスや社会への影響として、今後もこの製品の心理的ストレスに対する影響を監視し続けることが重要です。特に異常値に注目することが、製品の課題を特定し、サービス改善に役立つでしょう。
このグラフは、新製品のストレス度の推移を視覚化したものであり、持続的にデータを集めることで、より詳細で正確な洞察が得られ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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青色のプロット）は横ばいで推移しています。予測データは、モデルによって異なるトレンドが示されていますが、全体的に上昇の傾向を持っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒丸で示される異常値がいくつか存在するものの、全体には特に目立った急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績の履歴データ、赤の「×」は異常値を示しています。
– 薄紫、紫、ピンクの線は、それぞれ線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測を示しており、予測モデルの違いによる予測範囲を確認することができます。
– 緑色のプロットは前年のデータを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のデータがよく一致している形跡があります。予測データはモデルによって異なりますが、ランダムフォレスト回帰が特に高い予測値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 横ばいの実績データと上昇予測の乖離は、モデルの特性や外部要因を考慮する必要があります。異常値がいくつか存在するため、その影響がどの程度かを考慮すべきです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 新製品の自由度と自治を示す指標は安定しているものの、予測では改善が見込まれているため、戦略的にこれらのモデルを活用することで有益なビジネス成果が期待されます。また、異常値が示す外的要因や市場変動に対するリスク管理も重要です。
この分析に基づき、予測通りのパフォーマンス向上を実現する戦略策定が必要とされるでしょう。モデルの違いによる影響を把握し、適切な施策を取ることが求められます。
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360日間にわたって示したものです。
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。最初の部分では、スコアは0.6から0.8付近で横ばいの傾向があります。
– 中盤以降のデータが少ないため、その間のトレンドは読み取りが難しいです。
– 最後の部分では、前年（比較AI）のデータが緑の点で示され、やや低めの0.5付近で安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期には、異常値として認識されているデータ（黒の円）がいくつかプロットされており、異常値が集中しています。
– 予測範囲（灰色の帯）内に存在しない実績データも見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実績データを示し、十字（赤）はAIによる予測値を表しています。
– 紫、ピンク、青の線はそれぞれ、異なる予測アルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づく予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測方法は、初期には比較的一致していますが、異常値の存在によりばらつきが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なる予測モデルが示す予測値は、実績データと大きく乖離した箇所があり、この乖離が予測モデルの精度に課題があ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**:
– 直感的に、このグラフは新製品の社会的公平性や公正さが一貫して評価されていないことを示します。初期の異常値が特に目立ちます。
– ビジネスにおける新製品の受け入れや評価が安定していないため、より良い公平性や公正さの基準を確立し、異常値の原因を分析する必要があります。
– 社会的には、公平性や公正さの指標が安定していない状況が続くと、評判や信頼性に影響を与える可能性があります。
この分析結果を基に、さらなるデータ収集や改善の必要性があると考えられます。
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**:
– 最初の期間（７月から９月）には、WEIスコアの横ばいが見られます。その後、スコアはやや上昇します。
– その後、データが3月頃から突然消えています。これはデータ収集の停止または他の要因によるものかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間に、異常値としてマークされた点が１つあります。これは予測AIの予測範囲を超えており、何らかの異常が発生した可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、散布の密度が高いほど頻繁な評価を示しています。
– 線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）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**:
– 各モデルの予測は異なる傾向を示しており、線形回帰は比較的一定ですが、ランダムフォレスト回帰は大きな変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが予測の範囲内に収まっていることが多く、予測モデルが比較的良好なフィットをしていることが示唆されます。異なったモデルの予測範囲が重なることで、予測の信頼性がさらに高まります。
6. **直感的かつビジネスや社会への影響**:
– 持続可能性と自治性のスコアが一定以上を保っていることから、対象となる製品は安定したパフォーマンスを発揮していたことがわかります。しかし、データ欠如が示す可能性のある変化や改善の必要性を考慮に入れる必要があります。
– 異常値やデータのギャップが示すように、継続的なモニタリングと対応策が重要です。そして、異なるモデルの予測結果を組み合わせることで、より正確な予測が可能となるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– 初めの数か月（2025年7月～11月）では、実績AI（青い点）は横ばいもしくは若干の変動のみが見られ、WEIスコアは0.6から0.9の間で推移しています。
– 次に2026年6月頃、前年度（緑の点）データが集中的に現れ、スコアはやや高い水準で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期の数値において、異常値（黒い円）が見られるが、スコア区間内にあるため特に大きな影響はないようです。
– 特定の急激な変動は観測されず、全体的に安定しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績（実績AI）を示し、初期の観測を担当。
– 緑の点は前年度のAIデータを示し、後半の評価に出現。
– 紫、ピンクは予測データであり、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）による予測を示しています。初期に少し見られるが、その後は展開していません。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 前年度のデータと初期の実績AIには、一貫したパターンがあり、時系列に沿った比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績値と前年度のデータは類似した分布を持つ可能性があります。予測データ全般も大きく外れず、予測の精度は良好と考えられます。
6. **人間が直感的に感じること、および影響:**
– 教育機会や社会基盤における新製品の評価が比較的安定していることは、社会的安定が新製品の導入にも寄与していると捉えられます。ビジネス面で見ると、新製品の市場導入が大きなリスクを伴わないと判断されるかもしれません。
– しかし、予測が限定的であるため、さらなるデータ分析や長期的な展望で継続的な評価が必要です。
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:
グラフを分析すると、以下の点が見られます：
1. **トレンド**:
– 初期（2025年7月頃）のデータポイントは集中していますが、その後スコアが急激に増えている様子が見られます。
– 群が強く、横ばいの時期がある一方で、次第に上昇する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値と思われるポイントがいくつかあり、黒い丸で囲まれています。
– 初期に急激な上昇があり、特定の時期に急激に跳ね上がる変動も見受けられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点：実績データ
– 緑と紫の線：予測データとその手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が含まれており、予測による上限と下限の範囲も示されています。
– 黒い丸：外れ値の可能性が示されており、重要な逸脱を確認できます。
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重なっている部分と外れている部分がありますが、予測方法によるばらつきが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関については、実データが予測値に近づいている部分もあるが、予測のばらつきがあり一貫性が低い場合もあります。
6. **直感的な感じと社会への影響**:
– 初期のスコアの安定感から、いったん急上昇し、その後再び安定するパターンはビジネスにおける新製品の初期導入期から成長期への変化を示唆しています。この成長が持続的であるかどうか、また、外れ値が意味するリスクは何かを考慮することが重要です。
– 新製品の市場受け入れが進んでいる可能性を示唆しており、製品自体の多様性や自由が十分に保証されている可能性を示しています。
今後、外れ値を避けるための戦略や、予測の精度を高めるためのデータ収集・分析法の改良が必要です。
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:
グラフを分析しますと、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは、特定の時間帯や日にちにおけるスコアの変動を示しています。全体的に、時間帯によってスコアが変動していますが、一貫した上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月7日は、午後8時と午後7時で非常に高いスコアを示しています（明るい黄色）。これは、他の日と比べて顕著な外れ値といえるでしょう。
3. **要素の意味**:
– 色の濃淡は、スコアの高さを示しています。濃い紫から黄色へのグラデーションは、スコアの低さから高さを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯で異なるスコアが記録されていますが、特定のパターンや関係性がはっきりと浮かび上がるほど統計的な相関は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日毎にスコアの変動はありますが、単一の時間帯で高いスコアが続いているわけではなく、分布はばらついています。
6. **直感的な感想とビジネス/社会への影響**:
– 高いスコアが見られる時間帯（特に7月7日の午後）は、新製品に対する関心や利用が集中している可能性を示唆します。この情報は、マーケティング戦略やサービスの提供時間を最適化するために活用できるでしょう。特にこの時間帯にキャンペーンやプロモーションを展開することで、利用者の関心をさらに引き付けることが可能と考えられます。
このグラフからは、特定の日や時間帯における新製品への関心高まりを見出すことができ、それに基づく戦略的意思決定が重要です。
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:
以下はグラフの分析と洞察です：
1. **トレンド**：
– 時間経過に伴う特定の周期性は見られませんが、特に明確な上昇や下降のトレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**：
– ヒートマップの色調変化を通じて、特定の時間帯（15時から19時）の中で、特に7月6日と7日にはスコアが高まる（緑から黄の色調がかかる）傾向があります。また、一部の時間帯では急激にスコアが低下することが示されています（紫から緑）。
3. **各プロットや要素**：
– 色のグラデーションはWEI（個人のパフォーマンス指標）の平均スコアの変動を示します。濃い紫は低いスコア、黄色は高いスコアを示し、緑は中間のスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 同日内で15時〜19時の間にスコアの変動があり、これはおそらく時間帯に依存したパフォーマンスの浮き沈みを示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 明確な相関関係は見られませんが、夕方時間帯にはスコアが向上する傾向があるように見受けられます。
6. **直感的な洞察と影響**：
– このグラフは、製品の使用や評価が日中の特定の時間帯に集中しており、その時間帯に品質やパフォーマンスが評価されやすいことを示している可能性があります。ビジネス的には、この時間帯に焦点を当てたマーケティング戦略や改善活動が効果的であるかもしれません。新製品の評価が高まった時間帯には、製品の機能がユーザーに合っていることが直感的に示唆されます。
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:
以下にグラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 期間全体として、時間帯によって異なるカラーパターンが見られます。特定の時間帯（例: 8時と16時）において、色の変化が際立っており、周期的な変動を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に黄色のセルは他と比べて明るく、社会WEI平均スコアが高いことを示しています。これらは外れ値や急激な変動を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は社会WEI平均スコアの強さを示しています。濃い紫から黄色にかけて、スコアの上昇を表しています。
– 色の変化がない時間帯は、スコアの変動が少ないことを示唆しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 異なる日付間で色のパターンが変わることで、毎日異なる時間帯に特定のトレンドが発生していることを示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（例: 8時〜9時、16時〜17時）に、より高いスコアが集中している分布が見られます。
– スコアが同じ日付に連続する時間帯は限られているように見え、これが社会的な要因によるものかもしれません。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– このヒートマップは、時間帯によって新製品に対する社会的な注目度が異なることを示しています。特定の時間帯におけるスコアの高まりは、マーケティング活動やキャンペーンの成功を示している可能性があり、戦略的な時間操作が考慮されるべきです。
– ビジネスとしては、顧客の注目が高まる時間帯を狙ってプロモーションを行うことが有効でしょう。
このグラフは、時間帯による新製品への興味の変動を可視化しており、どの時間に注目が集まるかに基づいてマーケティング戦略を最適化するための貴重な洞察を提供します。
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:
以下はヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– このヒートマップは相関関係を示しているため、時間経過のトレンドは直接示されていませんが、相関の強さを通じて間接的な関係性を推測できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常に低い相関値や高い相関値がある場合、それが外れ値として考えられます。特に0.00付近の箇所は極端に関係が薄いことを示しています（例: 個人WEI（経済的余裕）と社会WEI（共生・多様性・自由の保障））。
3. **プロットや要素の示す意味**:
– 色の濃淡で相関の程度を表現しています。赤系は高相関、青系は低相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各項目間の相関を通じて、データ間の潜在的な関係を示唆しています。高相関のペアは類似したトレンドや影響を持っている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI平均」と「個人WEI（健康状態）」は高い相関（0.76）を示しており、健康状態が個人全体の幸福感に強く関連していることを示唆しています。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「総合WEI」は非常に高い相関（0.88）を示し、社会全体の自由や多様性が幸福度に寄与していることが伺えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 全体として、個人の健康状態や心理的ストレスは個人の幸福感に与える影響が大きいことが示唆されます。
– 社会的な要素、特に共生や多様性に関連する項目が総合的な幸福度と強く結びついており、これが社会政策や新製品開発における重要な考慮点となるでしょう。
これらの相関は、新製品が個人および社会の様々な側面にどのような影響を与えるかを予測する上で重要な指標となり得ます。社会的な幸福感を向上させるには、各側面間の関係性を理解し、バランスをとったアプローチが必要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 各WEIタイプに明確な上昇や下降トレンドは見られません。全体的にデータは横ばいで推移していますが、特定のWEIタイプで若干の増加や減少の傾向が伺えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 社会WEI平均に顕著な外れ値があります。その他のWEIタイプでは外れ値は少ないか、存在していません。これらは特異なイベントや異常な状況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**
– 各箱ひげ図は特定のWEIタイプのスコア分布を示しています。中央値（箱の中央線）や四分位範囲（箱部分）は、スコアの中心傾向を示します。
– 箱の両端のひげ（線）は、データの散らばりを表し、四分位範囲外の丸が外れ値を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数のWEIタイプ間での大きな相関は視覚的には確認できませんが、社会WEI（公平性・公正さ）のスコアは比較的安定していることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 個人WEI（経済幸福感）と社会WEI（共生・多様性・自由の保障）は、比較的広い範囲にわたりデータが分布しており、スコアのばらつきが大きいようです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 特定のWEIタイプ（例：社会WEI）の外れ値は、政策決定者やビジネスリーダーにとって特別な注意を必要とする部分です。特に公平性・公正さの不均一な分布は、社会的な課題を浮き彫りにする可能性があります。
– スコア分布が広いWEIタイプは、改善の余地がある可能性を示唆しています。特に経済幸福感のような個人尺度は、組織や社会の取り組みによって大きな影響を受けるかもしれません。
このグラフを分析することで、特定領域の課題および改善の機会を明確にし、効果的な戦略策定に役立てることができるでしょう。
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:
この主成分分析（PCA）グラフから得られる視覚的特徴と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 特定の上昇や下降のトレンドは見られません。データが二つの主成分軸に比較的均等に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左上と右上に目立つプロットがあり、これは他のデータポイントから離れているため、外れ値として注目されます。これらの点は異常な特性を持つ新製品かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットは、新製品に関するデータポイントを示しています。
– 色や密度の違いがないため、各データポイントは同様に重要として扱われているものと見受けられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データがどのように関連しているのか、グラフから直接はわかりません。このグラフは主成分の分布に重点を置いています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分の軸に沿って、データがやや右側に密集しているため、何らかの共通の特徴が製品間で存在する可能性があります。
– 第2主成分軸では、より広範にデータが散らばっています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 外れ値のデータポイントが市場でユニークな特性を持つ新製品を示している可能性があります。これらの製品が競争優位性をもたらすか、特異な課題を引き起こすかに注目することが重要です。
– 主成分分析を通じて、製品カテゴリーの多様性や新しい市場ニーズの発見に繋がるかもしれません。
– データが各主成分軸に異なる割合で分布していることから、製品改良や開発において、特定の要素に注力する戦略を検討する糸口となるでしょう。
この分析により、新製品がどのように市場で受け入れられているか、あるいは調整の必要性を確認するための手がかりを得ることができます。
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。
