📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析を行った所、以下のような傾向と洞察を得ました。
### **時系列推移:**
– **総合WEI:** 7月の始めは比較的低い値から始まり、月の後半にかけて上昇傾向を示しています。特に、7月5日から7日にかけては急激な増加が見受けられます。
– **個人WEI平均:** 個人のWEI平均は、7月初めはやや低調で、その後時間の経過とともに緩やかに上昇していることが確認できます。
– **社会WEI平均:** 社会WEI平均は個人WEI平均よりも高めの水準を保ちながら7月全体を通じて上昇しています。
### **異常値:**
– 7月1日から3日にかけての低い総合WEIスコアは、これからの改善によって目立つようになり、また7月6日夕方から夜間にかけてのWEIスコアの突出も異常と見なされます。
– これらの異常の背景として、夏のイベントや個人や社会的な活動の変動が考えられます。
### **季節性・トレンド・残差 (STL分解):**
– 長期的なトレンドが上昇している一方で、曜日または日時による季節的な変動も見られ、社会イベントや習慣に関連した短期の変動が考えられます。
– 残差の分析により、特定の無計画のイベントや独立した出来事が影響している可能性が示唆されます。
### **項目間の相関:**
– 個人と社会WEI間で高い相関が見られ、個人の幸福度が社会的環境に強く依存していることが示唆されます。
– 「個人の経済的余裕」と「社会持続可能性」もまた、関連がある可能性が示唆され、安定した経済が持続可能な社会を支えていると考えられます。
### **データ分布 (箱ひげ図):**
– 総合および個別スコアの中央値と四分位範囲は、特に後半にかけて安定しており、高い水準で維持されていることが分かります。異常値はデータのばらつきの中で突出している場合が多いです。
### **主要な構成要素 (PCA):**
– PC1 (0.64) が主要な寄与率を持ち、全体の変動の大部分が1つの具体的な方向性に依存していることを示しています。このため、全体の幸福指数に最も影響している要因を特定する必要があります。
### **総括:**
月初のWEIスコアは低調でしたが、後半になるにつれて安定的な社会活動や季節的イベントにより増加傾向にあります。異常値は特別なイベントや日常的な変動に起因する可能性があり、個人と社会的な要因は密接に関連しています。主要な構成要素分析により、WEIスコアに大きく影響を与える特定の要素をさらに深く掘り下げることで、WEIの更なる向上に貢献できると考えられます。
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:
このグラフは、新製品カテゴリの総合WEIスコアの30日間の推移を示しています。以下に具体的な分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績のスコア（青色）は、徐々に上昇しています。
– 全体的に見ると、WEIスコアは一定の成長傾向にあることが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内の黒い縁取りのある点は、外れ値として特定されていますが、大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実際のAIの実績値を示しています。
– 赤い×は予測値を示し、実績と予測の間に若干の差異があることがわかります。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示し、この範囲内にほとんどのデータが収まっています。
– 線形回帰（青緑）、決定木回帰（青）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）の三種類の予測モデルが示されており、特にランダムフォレスト回帰が高いWEIスコアを予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間での差異が見られ、ランダムフォレスト回帰が特に他のモデルよりも高いスコアを示唆しています。
– 実績データと予測データの間には、全体的に収束している様子が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは全体的に穏やかな上昇傾向にあるものの、予測範囲内で大きな相違は見られません。
6. **グラフからの直感的な洞察と影響**:
– このグラフからは、新製品の市場パフォーマンスが好調であると直感的に感じられます。
– ランダムフォレスト回帰の予測が特に高いスコアを示していることから、このモデルの信頼性が高いと解釈できるかもしれません。
– ビジネスにおいては、新製品の市場投入が効果的に進んでいることを示しており、今後のプランニングや資源配分に対してポジティブな影響を与えるでしょう。
全体として、グラフは新製品の市場での好調な動きを示しており、予測モデルを活用することでさらに詳細な市場動向の予測が可能で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**
– 最初の10日間はWEIスコアが0.6から0.8の範囲で微増し、その後横ばいになっています。
– 予測段階で、ランダムフォレスト回帰は急激な上昇を示しており、線形回帰と決定木回帰は横ばいを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階でいくつかのデータポイントが異常値として強調されていますが、全体のトレンドに大きな影響を与えていないように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青色の円）**: 実際のWEIスコアの推移を示しています。
– **異常値（黒い円）**: 予測される範囲から外れたデータポイントを示しています。
– **予測（紫色の線）**: 今後のトレンド予測、それぞれ異なる方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）があります。
– **予測の不確かさ範囲（グレーの範囲）**: 予測の信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の違いが明瞭で、特にランダムフォレスト回帰の予測は他の手法とは異なり高いスコアを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データは比較的平坦で一定の範囲に収まっています。
– ランダムフォレスト回帰は、予測が急に上昇することを示しており、実績のデータとは異なるパターンを示しています。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– 同じデータを元に異なる予測手法を比較することは、新製品の今後のパフォーマンス予測において多様なシナリオを考慮する重要性を示しています。
– ランダムフォレストの予測が実現すれば、ビジネスにとって大きな成功を意味する可能性がありますが、それにはリスクも伴います。
– 実績データが予測の不確かさ範囲内に多く収まっていることから、予測モデルの精度は基礎的には信頼できると感じられるでしょう。
グラフ全体として、新製品の市場への受け入れを慎重に観察し、予測を定期的に見直すことが勧められます。
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:
1. **トレンド**
– **実績(AI)**の青い点は、全体的に緩やかに上昇するトレンドを示しています。
– **予測**は、7月8日以降に予測される3つの手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）すべてで高いスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つ外れ値はなく、データは比較的安定しています。ただし、いくつかの点が黒い円で囲まれており、それが外れ値として認識されています。
3. **各プロットや要素**
– **青い点**：実測データを示しています。
– **赤い×**：予測点です。
– **黒い円**：外れ値の可能性があるポイント。
– **灰色の範囲**：予測の不確かさを示し、3σの幅を持っています。
– **3本の線**：予測手法による異なる予測結果を示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
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一貫性があり、特に大きな逸脱は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは、予測の結果とも整合しており、強い相関関係があると考えられます。
6. **直感的印象とビジネス・社会的影響**
– 実績データの上昇傾向は、新製品の成功の兆しを示しており、今後の予測も楽観的であることから市場での受け入れが良いことが示唆されます。
– 外れ値の少なさや予測の安定性は、新製品のパフォーマンスが予測通りで、ビジネス戦略が適切に運営されていることを示唆しています。
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
1. **トレンド**
– 実績のデータポイントは横ばいで一定の範囲に集中しています。
– 予測線を見ると、線形回帰と決定木回帰は横ばいを示していますが、ランダムフォレスト回帰はわずかに上昇する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– データポイントの中にいくつかの外れ値が存在し、それらは異常値としてマークされています。
– これらの外れ値は予測範囲から大きく逸脱しており、特異な個人の経済状況やイベントを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青い点）**: 実際の観測データです。
– **予測（赤いバツ）**: 予測モデルによる評価。
– **異常値（黒い円）**: 平均の3シグマ範囲を超えた異常データ。
– **予測範囲（灰色の範囲）**: モデルの予測における不確実性を示します。
4. **複数の時系列データの関係**
– 各予測モデルの挙動が異なり、ランダムフォレスト回帰のみが経済的余裕の将来的な改善を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測範囲内に多くが収まっており、モデルの予測が実情に近いことを示していますが、時折予測を超える異常値が見られます。
6. **直感とビジネスや社会への影響**
– 多くの消費者が安定した経済的余裕を持っていることを示唆しており、新製品の市場投入に対して前向きな印象を与えます。
– 外れ値の存在から、顧客層の中では特定の金融ストレスを抱えるグループがある可能性があり、これをターゲットにしたマーケティング戦略が必要かもしれません。
– ランダムフォレストモデルによる将来的な上昇トレンド予測は、製品の需要が増加する余地を示唆しており、これはビジネス拡大の機会を示しています。
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:
このグラフは、新製品カテゴリにおける個人のWEI（健康状態）のスコア推移を示しています。以下に、グラフの特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、期間の前半で横ばい傾向を示しています。
– 予測ライン（特にランダムフォレスト回帰）は徐々に上昇していますが、比較的穏やかです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントが異常値として強調されています（黒い丸で囲まれている）。
– この異常値は、データの変動が予測の範囲を超えている可能性を示唆しているため、特に注目が必要です。
3. **各プロットの意味**:
– 青い点は実績のデータを示しています。
– 赤い×は予測データであり、異なるモデルによる予測を表しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 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**:
– 各予測モデルが異なる予測トレンドを示しており、ランダムフォレストが最も高いスコアを示しています。
– モデル間に明確な優位性は見られませんが、各モデルの精度と信頼性を評価する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは全体として安定していますが、異常値は外れたデータポイントとして明確に識別可能です。
– 予測値のトレンドと実績値との間には、多少の隔たりが見られます。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 異常値の存在は、健康状態における潜在的な問題を示唆しています。このことは、製品の改良ポイントとして重要です。
– 予測が実績を上回ることは、将来的な改善の可能性を示し、ビジネスとしての期待を持たせる要素と言えるでしょう。
– 異なるモデル間の比較は、より信頼性の高い予測を得るための鍵となります。
これらの洞察は、新製品の健康関連ビジネス戦略の調整や、さらなる研究開発の指針として活用できます。
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:
このグラフについて、以下のような分析を行います。
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青いプロット）は横ばいまたは若干の上昇傾向がありますが、ほぼ一定の範囲に収まっています。
– 予測値（赤い×印）はデータの後半になると、実績と異なる動きを示しており、上昇に向かっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データに複数の外れ値（黒い輪郭の円）が見られますが、これらは、特定の期間（主に最初の10日間）に集中しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータを表し、赤い×印は予測のデータです。
– 外れ値として認識されたデータは黒い丸で強調されています。
– 予測の不確かさ範囲（グレー）は、実際のデータの不確実性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは一定範囲内での変動が続き、予測データはこれを超える形で上昇しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には乖離が見られ、予測はデータの後半でより高いストレスレベルを示しています。
6. **人間の直感やビジネス・社会への影響**
– 新製品カテゴリにおいて、心理的ストレスが高まる可能性があることが示唆されています。特に予測データが高くなっていることから、対象者への影響が増す可能性があると考えられます。
– ビジネス的には、予測に基づき適切なストレス管理や介入が必要とされるかもしれません。特に新製品の導入による影響を考慮し、適切なサポートが求められます。
このような分析を通じて、データの解釈や活用方法についての洞察が得られるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 始めの方（7月1日～7月15日頃）では、WEIスコアが0.6-0.8の範囲で分布しています。
– 予測データによると、7月15日からは安定した上昇トレンドが見られ、特にランダムフォレスト回帰モデルでは目立った伸びを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのスコア（黒丸で囲まれたデータポイント）は外れ値として扱われています。特に、初期には他のデータポイントから外れたものがあります。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの領域）内に収まっていることから、全体としての変動の範囲についての信頼性は高いと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の実績点は現在のスコアを示し、赤い「X」は予測AIの予測値を示しています。
– 予測は様々な手法で行われ、緑、青、ピンクのラインで示されていますが、ランダムフォレストの予測（ピンク）が特に目立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間で異なるトレンドを示していますが、ランダムフォレスト回帰は顕著な上昇を予測しています。
– 線形回帰と決定木回帰の予測はほぼ一致していますが、ランダムフォレストとは異なる傾向を示している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データの分布はかなり密集しており、分散が小さいです。これに対し、後の予測データでは大きなトレンド変化が見られます。
6. **直感的洞察およびビジネス・社会への影響**
– 実績データの安定したパターンから、新製品のWEIスコアは順調だと感じられます。
– ランダムフォレストの予測による大きな上昇は、もし実現するならば新製品の強力な市場拡大の可能性を示唆しています。
– 企業はこのデータを用いて新製品の市場での受け入れを評価し、戦略的なマーケティングや製品改善を行うことが期待されます。
この分析により、さまざまな予測手法によるスコアの変化を検討し、最も信頼できるモデルを選択することで製品開発やマーケティングの戦略を洗練させることが出来るでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期の実績データでは若干の変動が見られるものの、徐々に安定しています。その後、全体的には上昇傾向が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの開始点付近に外れ値マークが複数あり、その後のデータが平坦化しています。この点は数値が急激に変動していた可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 青色の実績プロットは比較的密集しており、データが集中していることを示しています。
– 予測値（赤い×マーク）は比較的高いスコアに集中しており、予測が楽観的であることを示唆しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表しており、初期段階での不確実性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**
– 実績値が横ばい状態から上昇する際に、予測値もそれを反映していますが、予測の開始時点は実績よりも高く設定されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には一致性が見られるものの、一部の期間では予測が実績よりも高めに位置しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の変動により、不確実な市場導入の期間があった可能性がありますが、その後は安定を示しています。
– 安定化傾向により、製品が市場に浸透していることを示唆し、社会的に公正性が認められつつあると判断されます。
– 予測が楽観的な傾向にあるため、場合によっては過度な期待が存在するかもしれませんが、全体としてはポジティブな見込みです。
これにより、ビジネスとしてはより広範な市場での成功の可能性があると期待できるため、さらなる改善やマーケティングの強化を検討する価値があるでしょう。
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:
このグラフは、新製品カテゴリの社会WEI（持続可能性と自治性）スコアの30日間の動きを示しています。以下に、グラフの視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）はおおむね横ばいで、0.8から0.9の範囲にあります。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、紫色）は高スコア1.0で安定しており、楽観的な予測を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにおいて大きな外れ値や急激な変動は見られませんが、一部のデータ点は予測の不確かさ範囲（グレーのシェード）から外れている場合があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データ。
– X印は予測データ。
– グレーのシェードは予測の不確かさ範囲を示しています。
– 紫色の線がランダムフォレスト回帰による予測。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルのうち、ランダムフォレスト回帰が安定した予測を示しており、実績データよりやや高い水準にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的小さい範囲内で安定しており、予測データはその範囲よりもわずかに高い値を示している。
6. **直感的な感じやビジネス・社会への影響**
– 実績データの緩やかな動きと、予測モデルの楽観的なシナリオは、新製品の持続可能性と自治性が好調に進んでいることを示唆しています。ビジネスにおいては、これが製品の市場における良好なパフォーマンスを示す可能性があります。持続可能性と自治性が重要視される社会的なトレンドにおいてプラスの影響を与えると考えられます。
この観察から、製品または施策の戦略的調整に対するポジティブな予測が得られるでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 現在の実績（青色のプロット）は、期間の早い段階で0.6から0.8の間で変動しており、比較的安定しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（薄紫の線）は全般的に0.8付近で安定しており、ほとんど変動が見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績のプロットにいくつかの外れ値（黒い丸で囲まれたプロット）があり、これは特異なイベントや誤差の可能性が考えられます。
– 急激な変動は目立っておらず、個々のプロットの間に安定性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色の実績プロットは、時系列での実際のデータを示しています。
– グレーの背景は予測の不確かさの範囲を示し、予測がこの範囲内に収まっているかどうかを確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰（緑色）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（薄紫色）の予測データが重なっていますが、ランダムフォレストが最も信頼性のある予測を提供してい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3つの予測モデルの間に大きな乖離は少ないが、外れ値があり、それが予測モデルの精度に影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察および影響**
– 実績データが予測範囲内で安定しているため、現時点では大きな問題はないと考えられますが、外れ値の原因を分析し、将来的なリスクを軽減することが重要です。
– このグラフは、新製品の社会基盤や教育機会において比較的安定した貢献を示唆しており、特別な対策がなければこのトレンドが続くと予測されます。ただし、異常値が何らかのリスクを示唆しているかもしれないため、詳細な分析が望まれます。
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
1. **トレンド**
– 実績データ（青色のプロット）は、初期に0.6から0.8の間で変動しています。この期間に若干の上昇がありますが、全体的には安定しています。
– 予測データ（X印）は0.8から1.0への上昇を示し、特にランダムフォレスト回帰による予測ラインが高い水準での安定を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには、一部のプロットに目立つ外れ値（黒い丸で囲まれた部分）があり、異常値として顕著です。この外れ値は、システムの異常検知や市場の予期せぬ変動を示唆しているかもしれません。
3. **要素の意味**
– 青色のプロットが実際の観測データを示し、日々のスコアの推移を可視化しています。
– 予測の不確かさ範囲はグレーの背景に示されており、AIモデルの信頼性を評価する助けとなります。
4. **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といった予測モデルが用いられており、それぞれ微妙に異なる予測を提示しています。ランダムフォレスト回帰が最も高い予測値を示しているのに対し、線形回帰は比較的控えめです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.6から0.8の範囲に集中しており、偏りが少ない均一な分布となっています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 短期間でのスコアの安定性は市場の信頼性や製品の受容性を示している可能性があります。
– 異常値の存在は、予期せぬリスク要因を反映しているかもしれず、さらなる注視が必要です。
– 高い予測値は、今後の製品や社会的取り組みに対するポジティブな影響を予測していますが、これが現実のデータに反映されるには時間と追加の条件が必要かもしれません。
このグラフは市場分析やリスク評価、将来予測に有益な情報を提供しビジネス戦略の策定に活用できます。
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:
以下のグラフに基づく洞察を提供します。
1. トレンド:
– グラフは30日間のヒートマップで、特定の時間帯（8時、15時、16時）に集中しています。
– 8日の16時から9日の8時にわたり、特に明るい色（高いWEIスコア）が見られます。
2. 外れ値や急激な変動:
– 8時からの明るい黄色は、急激なスコアの上昇を示唆しています。
3. 各プロットや要素の意味:
– 色はスコアの高さを表し、暗い色が低スコア、明るい色が高スコアを示しています。
– 特に、緑から黄色に変わる部分で高いスコアが確認できます。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 時間帯によってスコアに顕著な変化があります。特定の日にちでは異なる時間帯でも同様のパターンが見られることがあります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 時間ごとのスコア変動があり、特定の時間帯（特に朝8時と夕方）でスコアが変動する傾向があります。
6. 直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響:
– 日中（特に8時と16時）に活動が集中していることは、新製品の使用が職場や学校の活動と関係しているかもしれません。
– 大きなスコアの変動は利用者の集中に影響を及ぼし、マーケティングやプロモーションのタイミングに影響を与える可能性があります。
– スコアの上下変動が頻繁にある場合は、季節性や特定のイベントに関連する可能性があるため、さらなる調査が必要です。
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:
以下のヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 全体的に見て、色の変化により時間帯ごとに平均スコアが変動している様子が分かります。
– 特に16時から23時にかけて、日が進むにつれてスコアが上昇しています。このことから、午後から夜にかけて新製品の個人WEI平均スコアが高まる傾向が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日には16時頃から急激にスコアが上昇し、特にその後の時間帯で顕著な変動があります。この変化は、特定の要因（例えば新商品のプロモーションやイベント）が影響を及ぼした可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡は個人WEI平均スコアの高さを示しています。濃い色は低スコア、明るい色は高スコアを示し、特に黄色が高スコアであることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日ごとの時間帯にスコアの変動があり、一部の時間帯ではスコアが特に上昇することがあります。このことから、特定の時間帯における新製品の注目度が時間とともに高まっているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは昼間よりも夕方から夜にかけて顕著に高くなるため、この時間帯に注目されやすいことが示唆されます。
6. **直感的な感じおよび影響に関する洞察**:
– 人々が活動的になる夕方以降に新製品への関心が高まっていることを示唆しています。マーケティングやプロモーション戦略として、夕方以降のタイミングで新製品のキャンペーンを実施すると効果的であるかもしれません。
– ビジネスへの影響として、効率的なプロモーション時間帯を見極めることで、製品の露出を最大化し、消費者の関心を引きつけることが期待されます。
このヒートマップは、特定の時間帯における新製品の注目度を把握するための有用なツールであり、戦略的な意思決定に役立てることができるでしょう。
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:
この時系列ヒートマップを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 総じて、ヒートマップ内で時間と日期を通して異なる色合いが見られ、これは新製品カテゴリの社会WEI平均スコアにおける変動を示しています。
– 一部の時間帯で色調の変化が特に目立ち、周期的な変動が見られる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色が明るくなるポイント（特に黄色や緑）が、急激なスコアの上昇を示しています。これらは注目すべき時間帯として考えられます。
3. **プロットや要素**:
– 色の密度や輝度が高いほど、社会WEI平均スコアが高いことを示しています。特に明るい黄色や緑は高スコアの象徴です。
4. **時系列データの関係性**:
– 幾つかの時間帯と日付の組み合わせで類似したパターンが見られ、これらが関連している可能性があります。
– 全体的に、日中よりも夜間の時間帯でスコアが高まっているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコアは特定の時間帯に集中しており、これは時刻による利用者の行動パターンや新製品への注目度の変化を反映しているかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ヒートマップから、特定の時間帯での社会的な関心や反響が視覚的に顕著に示されており、マーケティングやプロモーション活動の最適なタイミングを予測するのに役立ちます。
– ビジネスにおいては、このようなスコアの上昇時期に合わせてキャンペーンを打つことで、消費者の関心を最大限に引き出せる可能性が高いでしょう。
このヒートマップは、新製品に対する社会的な反応を視覚化するための有効なツールであり、タイムリーなデータ駆動型意思決定をサポートします。
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:
この相関ヒートマップから見える視覚的特徴と洞察を以下にまとめます。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– ヒートマップ自体は時系列の動向を示すものではなく、項目間の静的な相関関係を視覚化したものです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つ外れ値はありませんが、個々の相関の強弱が注目されます。
3. **各プロットや要素（色、密度など）が示す意味**
– 色の濃さは相関の強さを示しています。赤に近いほど強い正の相関、青に近いほど負の相関、白に近いほど無相関を意味します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 時系列データは扱っていませんが、複数のWEI項目間の相関を解析することで、項目間の影響関係が理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総合WEIは「個人WEI平均」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と高い相関（0.90）を持っています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の相関は1.00と非常に高く、これらは直接的に関連付いている可能性があります。
– 一方で、「個人WEI（自由度と自治）」は他の指標との相関が比較的低い（最大でも0.71）ことが分かります。
6. **このグラフから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に関する洞察**
– 個人の健康状態と経済的余裕が深く結びついているため、経済政策が健康の改善に寄与する可能性が示唆されます。
– 高い公共性や公平性が、全体的なWEIの向上に重要であることが分かります。社会政策の側面で、公平性を強調することが社会全体のWEI向上に寄与するでしょう。
– 多様性や自由の保障も、社会全体のウェルビーイングに強い影響を与えているため、多様性を尊重する企業文化や政策がプラスの影響をもたらすと考えられます。
このように、WEI間の相互作用を理解することで、施策の優先順位付けや社会改善のためのインサイトが得られます。
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:
この箱ひげ図は、新製品カテゴリにおける30日間のWEIスコアの分布を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– WEIタイプごとにスコアの分布が異なり、特定の傾向や周期性は見られません。
– 総じてWEIスコアは0.6から0.9の間で分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 個人WEI（持続可能な生活様）には、外れ値が見られます。
– 全体的には、外れ値はあまり見られず、データは比較的安定して分布しています。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の高さはIQR（四分位範囲）を示し、上限と下限の線はデータの全体的な範囲を表しています。
– 色の違いは視覚的に区別をつけるためと思われますが、特定の意味については追加情報が必要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプは独立したデータとして示されており、時系列比較としての関係性はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIタイプで分布が異なるため、強い相関を示すものは見当たりません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのグラフを見た際、各WEIタイプでのパフォーマンスの違いに注目するでしょう。
– 総合的および個別のWEIスコアの比較により、特定の分野での改善が必要なことが明らかになるかもしれません。
– ビジネスや社会的影響として、特定のWEIスコアが著しく低い場合、それに関連する新製品やサービスの改善が求められる可能性があります。
全体的に、このグラフは新製品カテゴリにおける30日間の各WEIスコアの状況を把握するのに有用で、スコアのばらつきに基づき戦略を考えるのに役立ちます。
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、新製品カテゴリのWEI構成要素の主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体に明確なトレンドは見られませんが、第1主成分軸に沿って値が広がっていることから、この軸が主要な要因であることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に顕著な外れ値は見られませんが、第1主成分で0.2以上や-0.2以下の点は、他と比較して異なる動きを示しており、特に注目すべきデータポイントです。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は、新製品カテゴリにおける構成要素を30日間で評価したものと考えられます。
– 第1主成分（寄与率0.64）がデータセットの大部分の分散を説明しており、横軸での広がりが大きいです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 2次元プロットでは時系列を示していませんが、異なる日付ごとのデータがこの空間に配置されていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間に明確な相関は見られません。分布は広がる方向が異なり、互いに独立している可能性が高いです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 主成分がシンプルに2つで説明されているため、対象製品がある程度の特徴の集約ができていると考えられます。
– ビジネス面では、第1主成分が重要で、これを改善または最適化することで、新製品の強化が期待できるかもしれません。
– 分散が大きいことから、多様な構成要素があり、製品の差別化や市場戦略の多様化にも活用可能です。
このように、PCAを通じて製品の構成要素の理解と最適化に向けた指針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。
