📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析概要
1. **時系列推移とトレンド**
– 全体として、総合WEIスコアには顕著な上昇トレンドが見られます。特に7月初旬から中旬にかけて、スコアは上昇傾向を示しています。
– 7月6日から8日にかけての期間に、総合WEIが急激に上昇し、その後も高止まりしていることから、ポジティブなイベントや構造的な改善があったと考えられます。
2. **異常値の検出と背景要因**
– 7月初頭における低いスコア（例：7月1日の0.67）は、データ収集初期段階での不確実性または評価基準の変動に起因している可能性があります。
– 7月9日の高スコア（例：0.85）は、特に個人の心理的ストレスや社会での持続可能性のスコア改善が寄与している可能性があります。
3. **季節性・トレンド・残差**
– STL分解から、季節性によるパターンはあまり見られず、短期間での分析という点からも、長期的なトレンドの影響が主に見えます。
– 残差成分は、外的要因や統計的誤差による一時的な変動を示唆しており、7月5日あたりにピークがあります。
4. **項目間の相関**
– 経済的余裕と心理的ストレスは逆相関(-0.60)が見られ、経済状態の改善が心理状態に良い影響を与える可能性があります。
– 社会的持続可能性と社会基盤は強い相関(0.75)を示し、インフラの改善が持続可能性の向上に繋がっています。
5. **データ分布**
– 箱ひげ図分析では、総合WEI、個人、社会のそれぞれのWEIスコアが全体的に0.70の中央値を中心に分布していますが、特に社会WEIが外れ値を含んでいます。
– 経済的余裕と持続可能性は、ばらつきが少なく、一定の安定した高水準を維持しています。
6. **PCA分析と主要構成要素**
– PC1（64%の寄与率）は、主に社会基盤や持続可能性から構成される要素であり、総合WEIを強く牽引していると考えられます。
– PC2（13%の寄与率）は、個人の自由度やストレスの変動から影響を受けており、短期的な感情や健康要因が含まれます。
### 結論と洞察
この分析結果から、総合的なWEIスコアの改善が個人および社会のあらゆる要因に相互に関連していることが伺えます。特に、社会インフラの向上と持続可能性の確保が、全体的な幸福感と経済的安定に影響を与えていることが確認されました。異常値は一時的なものであり、全体的にはポジティブなトレンドの一環として理解できます。特定の異常値はタイムリーな政策や社会イベントによる影響を反映しているかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 最初の15日間において緩やかな上昇傾向が見られ、その後の予測期間ではランダムフォレスト回帰を除き、ほぼ横ばいの予測が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの実績データ（黒い〇で示されている）が異常値としてマークされており、標準的なデータから外れていることが確認できます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績データを示しており、実績が予測とどのように異なるかを視覚化しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、実績データの変動範囲を示し、信頼区間を提供しています。
– 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）の結果が示されており、それぞれのモデルの予測が比較されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは予測の範囲内に大体収まっている一方で、異常値は範囲外であることから、予測モデルがこれらを十分に捉えることができていないことが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 線形回帰と決定木回帰の予測は、実績データの平均に近づいていますが、ランダムフォレスト回帰はより高い値を予測しています。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、新製品が市場で徐々に受け入れられていることを示唆しています。最初の実績データの上昇後、予測が安定することは、市場での定着や成熟を意味するかもしれません。
– 異常値が存在することから、需要や市場環境に影響を与える不確定要素がある可能性があります。ビジネスとしては、異常値の原因を調査し、適切な対応を取ることが求められます。
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:
以下の視覚的な特徴とそこから得られる洞察について述べます。
1. **トレンド**:
– グラフの初期段階では、「実績AI」としてプロットされた青い点が、横ばいの傾向を示しております。
– その後、予測データ（線形・決定木・ランダムフォレスト）の線が示され、上昇していますが、ある一点で安定する様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点の一部に黒い円で囲まれているものがあり、これが「異常値」としてマークされています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、多くは初期の時間に集中しています。
– 赤い「X」は予測AIの結果を示します。
– グレーの影は予測の不確かさを示す範囲です。
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレストの予測が示され、それらの違いが視覚的に表されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の実績データと、その後の予測との間に若干の違いが見られますが、全体としては安定した関係にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値が示した分布は比較的狭く、予測範囲内であり、一部に異常点があるものの、基本的には予測モデルが実績を反映していると言えます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人間はこのグラフを見て、実績データの安定性とその後の予測によって、新製品のパフォーマンスが今後も一定するであろうと直感的に感じるかもしれません。
– ビジネス的には、新製品の導入後のパフォーマンスが安定していることが確認できるため、継続的な投資や拡大の可能性を検討する余地が見えてきます。予測モデルが複数提示されていることで、意思決定において幅広いシナリオを考慮できる利点があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの初期段階（2025年7月1日から7月8日）では、実績（青いプロット）のWEIスコアが上昇しています。
– 予測段階（7月8日以降）では、すべての予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がWEIスコアを横ばいないしわずかに上昇すると予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ内に異常値（黒枠）がいくつかあります。これらは予測モデルと比較すると異なる挙動を示していますが、範囲内の変動ではあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示し、黒枠が異常値として識別されています。
– 予測の不確かさ範囲はグレーで示されており、モデルの予測精度や信頼性の幅を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データの上昇後、予測データがそれを引き継ぎつつ、緩やかないし安定したトレンドを示すことで、実績の上昇を支持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には、予測モデルが現時点の実績と整合していることから、一貫した正の相関が認められ、予測が現実をしっかりと追随しています。
6. **直感的な印象とビジネスへの影響**:
– トレンドの初期上昇と安定した予測は、市場で新製品が概ね好意的に受け入れられており、今後も安定した需要が見込まれることを示唆しています。
– 異常値の存在は、特定の市場条件や出来事が影響した可能性を示し、これに対し適切な対策や分析が必要です。
全体として、このグラフは新製品の市場受容の良好さを反映しており、今後のビジネス戦略の指針となる有益なインサイトを提供しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 期間の初めの方では、WEIスコアは横ばいで比較的安定しています。
– 途中から予測値が上昇を始め、特にランダムフォレスト回帰のモデルが強い上昇傾向を示しています。
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が存在しますが、特に大きな変動は見られません。予測の不確かさ範囲におさまっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットが実績データを表し、安定したパフォーマンスを示しています。
– 赤いバツ印が予測値で、上昇傾向を示しています。
– 不確かさ範囲の灰色のエリアにより、予測の信頼区間が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルのトレンドは期間の後半で異なる方向性を示していますが、全体としては上昇しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは安定している一方、予測データは異なるモデルで異なる上昇率を示しており、多様な将来像を描いています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 安定した実績データに対して、今後の新製品に関する消費者の経済的余裕が増加すると予測されています。特にランダムフォレスト回帰のモデルは高い成長を示しており、ビジネスの戦略に有利な情報を提供します。
– 将来の投資や意思決定にポジティブな影響を与える可能性があります。
このグラフは、新製品が市場でどのように経済的余裕をもたらすかの査定に役立つツールであり、特に予測モデルを通じて得られる見通しが、戦略の立案において重要となるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績値（青い点）は、初期期間内で横ばいで推移しており、顕著な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、いずれも安定しており、大きな変動は予測されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれた点が幾つかあり、これは異常値を示しています。これらは他のデータポイントと比較して低く、特に注意が必要です。
– 他には顕著な急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績のデータを表し、モデルの予測と比較するための基準となります。
– 銀色の背景は予測の不確かさ範囲を示し、実績値がこの範囲内にほぼ収まっていることから、モデルの予測精度が高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の出力は一致しており、全体として安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間に統計的に有意な差やずれは見られず、相関関係は良好です。このことは、モデルが過去の実績をうまく反映していることを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることやビジネスへの影響**:
– 実績値が異常値を除き予測の範囲内に収まっているため、この新製品の健康状態は安定していると感じられます。
– この安定した状態は、ビジネスにおいて製品の信頼性を高め、顧客の満足度を維持する要因となります。
– 異常値に関しては原因を探る必要があり、改善策を考えることで製品やサービスの向上が期待できます。
全体として、このグラフは新製品の健康状態（WEIスコア）が予測どおりに推移していることを示しており、大きな懸念事項は見られませんが、異常値への対応が今後の課題となります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青のプロット）は、最初の期間で0.6前後の横ばいで推移しています。
– 予測値（赤のプロット）は、期間の途中で急に上昇し、1.0の水準で横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データにはいくつか外れ値があるようですが、大きな急激な変動は見られません。
– 予測値が急激に上昇するタイミングで、不確かさの範囲も狭まり、予測の確度が高まっていると考えられます。
3. **プロットや要素の意味**
– プロットの密度が高い部分は、データが集中しており、一定期間安定していたことを示しています。
– 灰色の影（不確かさ範囲）も、初期では広く、予測が開始されると共に狭まることで、より確かな予測にシフトしていることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績値と予測値は、初期は一致しているが、途中から予測値が急上昇します。このずれは予測モデルの違い（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）によるものと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データと予測データの間には強い相関は見られませんが、予測が開始されると急に予測の精度が上がるような変化があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– この時系列データに基づくと、心理的ストレスが急激に増加する予測が立てられており、これが現実となるならば、新製品の導入や市場への影響を再評価する必要があります。
– 特に予測値の高止まりは警戒すべきサインであり、ビジネス戦略の焦点を柔軟に調整する必要があることを示唆しています。
– 社会的には、ストレス対策やサポートの充実が重要である可能性を示しています。
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:
このグラフを分析した結果、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績（青色ドット）に関しては、初期段階では0.6から0.8の範囲で多少の変動を示していますが、全体として大きなトレンドは見られません。
– 予測の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）では全体が横ばいに見え、今後の安定を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示された外れ値は、主に設定された不確かさ範囲の外に存在しています。数値が高すぎるか低すぎることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いドットは実績AIによる過去のスコアを表し、黒い円は外れ値として特定されたデータです。
– グレーの背景は不確かさの範囲を示し、この範囲内での変動はある程度予測の範囲内と見なされます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 今回は実績データと複数の予測手法との比較ですが、予測の一貫性があることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測手法の間で若干の差異がありますが、全体としては予測の一致性が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ビジネスや社会的観点からは、実績が予測の範囲内に収まっていることは、今後のプロジェクトや製品開発が安定的に進行することを示します。
– 外れ値は特定の介入やリアルタイムのフィードバックシステムの導入が必要である可能性を示唆しています。
このグラフからは、プロジェクトが現状維持で進み続ける可能性が高いことが伺えますが、いくつかのデータポイントに関しては詳細な検討が必要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色の点）は全体的に0.4〜0.8の範囲で変動しており、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）は、いずれも長期的には高い安定性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ中にいくつかのデータ（黒枠）が異常値として特定されていますが、他のデータとの一貫性を失っているわけではありません。
– 急激な変動は特にありませんが、最初の週にスコアが上下しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（実績AI）**: 青色の点で示され、実際のスコアを表します。
– **予測（予測AI）**: 赤い×で示され、将来のスコアを予測しています。
– **異常値**: 黒枠で囲まれたデータポイントは、他のデータと比べて異常な特徴を示しています。
– **予測の不確かさ範囲**: グレーの帯で、予測モデル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**:
– 各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）間で、スコアが安定している。ただし、モデルによって予測値の範囲が異なっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.5から0.7の範囲で密集しています。予測モデルはこの範囲をカバーしつつ、より広い範囲の不確かさを考慮しています。
6. **人間の直感とビジネス、社会への影響**:
– 実績データの変動はあるものの、大きなトレンドや急激な変動は見られず、全体として公平性や公正さの安定したスコアが維持されています。
– ビジネスや社会においては、予測モデルが示す安定性の高いスコアが維持されることはプラスの側面といえるでしょう。特に新製品の評価において、公平性や公正さが長期にわたって確保されていることが重要です。
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:
このグラフを分析した結果、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、期間開始時に0.8以上で大きな変動なく維持されています。
– 予測データ（Xマーク）は驚くほど共通して1.0近くで推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で強調されていますが、特別に大きく離れたデータは見当たりません。ほぼ一貫しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青のプロットで示され、予測データは赤のX印として表示されています。
– 予測の信頼区間は薄いグレーの領域で表示されていますが、実績データの範囲内に収まっています。
– 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）の予測は非常に類似しており、時系列に沿って一定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと三つの異なる予測手法の間で大きなズレはありません。予測手法による予測結果は非常に安定しており、実績とも一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間にはかなり高い相関が考えられます。分布自体にも大きな歪みや変動は見られません。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– グラフからは、新製品のWEIスコアが非常に安定して高い評価を受けていることがわかります。WEIスコアが持続可能性や自治性を表している場合、この新製品は非常に高い基準を満たしており、これが続けば市場での成功が見込まれるでしょう。
– ランダムフォレストや決定木が示すのも非常に安定しており、新製品の性能予測が信頼できることが示唆されます。これは、製品の持続可能性が高いことを示し、ブランドの信頼性を高める要因となる可能性があります。
この安定したトレンドは、持続可能性を重視する消費者に対する訴求力を高めるでしょう。
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**
– 実績データ（青い点）は主に0.8付近に集中し、大きな変動が見られません。全体としては横ばいに近い状態を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示されており、数は少ないですがいくつか存在しています。これらは通常のデータ分布から外れているため、特異な現象が起こった可能性がありますが、その影響は限定的と考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青い点）は実際のデータを示しており、予測（赤い×）は未来の予測データを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、大部分の実績データがこ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**
– 実績データと予測データ（線形、決定木、ランダムフォレスト）との間に大きな差異は見られず、全体として予測と実績の間で大きな乖離はないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は比較的狭い範囲に集中していますが、外れ値がいくつかあるためデータの分散はやや広がっています。
6. **人が直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– 直感的に、このグラフは安定したパフォーマンスを示しており、大きな変動がない状態が続いていることを示しています。
– ビジネスや社会において、安定性は信頼を高める要素であり、教育機会や社会基盤の整備においても重要です。
– 外れ値が少なく、実績と予測が一致していることから、予測モデルは信頼できると判断でき、政策立案や戦略計画において効果的に利用できるでしょう。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データは細かい変動を含みつつ、比較的一定しています。
– 予測データはシャープに上昇し、その後安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データ値の一部に外れ値が含まれています（黒色の円で囲まれた点）。
– グラフの中盤で予測が突如として上昇しています。
3. **要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しており、実際の観測されたWEIスコアを表しています。
– 赤いバツは予測データで、今後のスコアを予測しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を表し、予測の信頼区間を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの関連性はあまり強くなく、時系列によって変化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一般的に、予測値よりもスコアが低めで分布しています。実績と予測の間にずれがあります。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 予測が急激に上がってから安定しているため、何らかの要因がこの上昇を促した可能性があります。
– ビジネスの視点からは、この上昇を維持するための戦略や、実績値とのギャップを埋める方策が必要かもしれません。
– 社会的には、共生や多様性、自由の保障が強化される方向にあることを示唆しているが、その信頼性についてはさらなる検証が必要です。
この分析を通じて、データの洞察が得られ、今後の戦略策定に役立てることが可能です。
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:
### グラフ分析とインサイト
1. **トレンド:**
– 7月6日以降、濃い青から緑、そして黄色への色の変化が見られ、総合WEIスコアが上昇していることを示唆しています。この上昇トレンドは、製品の受け入れや人気が増している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月8日から7月9日のスコアの急激な上昇（緑から黄色への変化）は、非常に目立っており、製品が注目を集めたことや市場で瞬時に反応があったことを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素:**
– 色の濃淡は時間帯ごとのスコアを示し、濃い紫から明るい黄色への変化はスコアの上昇を示しています。
– 色相は複数の時点でのパフォーマンスのバリエーションを視覚的に示しており、日々の変動を直観的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係:**
– 時間帯ごとに異なるスコア変動が見られ、特定の時間帯（例えば7時、8時、16時）がより顕著にスコアの変化を提供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:**
– 特定の時間帯に明確なスコアの上昇が見られ、これはその時間帯における使用者や消費者の行動変化に起因する可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスへの影響:**
– ヒートマップの色の変化は製品の市場上での受け入れや使用状況の変化を直感的に示しており、マーケティングや販売戦略の見直しに役立つでしょう。また、特定の時間帯にスコアが高い場合、それを活用したプロモーションキャンペーンなどを企画することで、ビジネスをさらに成長させることが可能です。
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:
このヒートマップの分析結果は以下の通りです:
1. **トレンド**:
– 色の変化から、時系列におけるWEIスコアに対して特定の時間帯での一定のパターンが見られます。特に16時から19時のスコアは、日によって異なりますが、全体として17時から19時に明るい色（高スコア）が多いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月7日の17時台と19時台に急激なスコアの上昇（明るい色）が見られ、他の日の同時間帯との違いが際立っています。これは特定の要因、例えばキャンペーンや新機能の発表などに起因している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は、WEIスコアの大きさを示しています。濃い紫は低いスコア、黄色や緑に近づくほど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**:
– 調査期間中、特定の時間帯（16時から19時）に集中してデータが存在し、その中で日によるパターンの違いが見えるため、時間帯によってスコアの変動がデータの関係性を影響しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午前中にはデータが少なく、午後から夜にかけてスコアが活発になるトレンドがあります。特に19時近辺で注目すべきパターンが見られます。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– このパターンから、使用者のアクティビティが夕方から夜間にかけて活発になることが分かります。この時間帯にプロモーションや新製品のリリースを集中させることが効果的なマーケティング戦略となり得ます。また、急激なスコア上昇が見られる時間帯に注力することで、顧客のエンゲージメントをさらに高めることが可能です。
全体として、このヒートマップは特定の時間帯でのアクティビティの集中を示しており、マーケティングやプロダクトデザインにおいて戦略を練るための貴重な情報を提供しています。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 日付が進むにつれてヒートマップの色が変化していますが、全体的な上昇または下降の明確なトレンドは見られません。特定の日付や時間帯で色が違うことから、周期的または特定のイベントごとの変動が考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月9日の23時に、非常に明るい黄色が出ています。これは他の時間帯に比べて急激な変動や外れ値として注目に値します。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の変化は、社会WEI平均スコアの変動を示しています。紫から黄色にかけて色が変わるため、黄色に近づくほどスコアが高いことを示しています。
– 時間（縦軸）ごとに色が異なるため、時間帯によりスコアが大きく変動していることが確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時間帯（19時、23時）に特に色の変化が顕著であるため、これらの時間に関連したデータの相関が考えられます。
– 日付により時間帯ごとのパターンが僅かに変化している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日中の特定の時間帯にスコアが高まる傾向が見られますが、それが週末や特定のイベントに対応しているかは不明です。
– 16時から19時にかけては、特に変動がない（低いスコアが続く）ことが多いようです。
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**
– 高スコアが現れる特定の時間帯を見つけ出すことで、商品のプロモーションや広告展開に有用なタイミングを特定できる可能性があります。
– 色の急激な変化（特に23時）に注目し、新製品の導入やキャンペーン期間など、特定の要因がスコアにどう影響するかの要因分析が求められます。
– 社会的な関心が高い時間帯を特定することができれば、それをもとにマーケティング戦略を調整することが可能です。
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:
この新製品カテゴリのWEI項目相関ヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは相関関係を示すため、トレンドというよりは相関の強さと方向を示します。赤に近いほど高い正の相関、青に近いほど負の相関を示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関ヒートマップは外れ値を直接示しませんが、他と比べて低い（青色）の相関係数を見ることで、一般的な関係性から外れる要素を見つけることができます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤の色が濃いプロットは、非常に強い正の相関を示します (例: 総合WEIと個人WEI平均は0.90の相関)。
– 青色は負の相関を示しますが、このヒートマップではほとんどの相関は正の値です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ヒートマップに示される各WEI項目は、他の全てのWEI項目との相関を示しており、複数のデータ間の相関を同時に視覚化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 社会WEI（公平性・公正さ）と個人WEI平均、総合WEI、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）は高い相関を示しています。
– 個人WEI（経済的余裕）は他の項目と比較して相対的に低い相関が見られます。
6. **直感的な洞察**:
– 人間は、特定のWEI項目が他の項目とどれほど強く結びついているかを簡単に見分けることができます。例えば、個人WEI平均と総合WEIの高い相関は、個人の評価が総合的な評価に密接に影響していることを示します。
– 社会・個人の各項目が新製品の評価やパフォーマンスにどのように影響しているかを理解する上で、このヒートマップは強力なツールとなります。
– ビジネスにおいて、特定のWEI項目の改善が他の項目の評価につながる可能性があるため、相関の高い項目に焦点を当てることが、全体的なパフォーマンス向上に寄与するでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体として、大きなトレンドや周期性は見られません。
– それぞれのWEIタイプは、異なるスコア分布を示しており、比較的高い範囲で分析されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 各箱ひげ図には、大きな外れ値は見られませんが、いくつかのカテゴリで上下限の範囲が広がっています。
– 特に個人WEIでの「心理的ストレス」や「自由度と自治」などは、スコアのばらつきが目立ちます。
3. **各プロットや要素**
– 各箱ひげ図は異なる色で示され、スコアの分布が明確に分かるようにしています。
– 各図の箱の幅（四分位範囲）が広いほど、スコアのばらつきが大きいことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列のデータというよりは、異なるWEIタイプ間のスコア分布を比較しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 共通して高スコアが見られるが、個別のWEIカテゴリ間でのスコアの相関は明示されていない。
– 各カテゴリの中央値や範囲を見ると、社会的な要因と個人の要因で異なるパターンを持つことが分かります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 高いWEIスコアが示唆するのは、新製品が市場で一定の評価を獲得していることです。
– ばらつきが大きいカテゴリは、改善の余地があり、特に「心理的ストレス」や「自由度と自治」は、ユーザーの使用体験において重要な課題である可能性があります。
– WEIの異なる側面による総合評価は、新製品の市場戦略や改良点の特定に役立ちます。これにより、リリース後の製品改善やマーケティングプランの最適化ができるでしょう。
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）のグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 特に明確なトレンドは見られません。全体的にデータポイントはランダムに散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として特定できるほど大きく離れた点は見受けられませんが、やや極端な位置にある点がいくつかあります。
3. **各プロットや要素**:
– 第1主成分の寄与率は0.64、第2主成分の寄与率は0.13です。第1主成分がより多くの分散を説明しています。
– 各プロットは、商品の異なる特徴を表している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 二つの主成分の相関は低く、互いに独立しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 点は中央にやや集まっており、対称的な分布を持っています。これは、データが均等に変動していることを示唆します。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスの影響**:
– 新製品のカテゴリに対する特徴の多様性が示唆され、主成分を通じて各製品がどの程度主要な差異に寄与しているかが可視化されています。
– ビジネス的には、新製品の市場投入における差別化要因や競争力の把握に役立つ可能性があります。
全体として、このグラフは新製品のカテゴリーにおける主要な特徴の変動を視覚的に示しており、製品開発や改善に向けた戦略的なインサイトを提供する一助となるでしょう。
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。