📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEIのトレンド**: 期間を通じて総合WEIはおおむね上昇傾向を示し、特に2025-07-06から2025-07-10にかけて顕著な上昇が見られます。後半には一部の日でスコアが0.9まで達する日があり、異常と考えられる高値がいくつか見受けられます。
#### 異常値とその背景要因
– いくつかの評価日に見られる総合WEIスコアの急激な上昇（特に0.85以上）は、社会的または経済的変動が原因である可能性があります。このような変化は通常、例えば新しい製品の市場投入、政策変更、または外部の社会的イベントなどに起因することがあります。
#### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **トレンド**: 全体的に昇り調子を保っており、特に7月初旬から中旬にかけての急激な上昇が見られます。
– **季節性**: 日々の小幅変動が観察されますが、大きな周期性は見られません。
– **残差**: いくつかのデータポイントにおいて大きな残差があり、これは説明しがたい一時的な変動を示唆しています。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップの示唆**: 個人WEI平均と社会WEI平均、そして個人の経済余裕と社会的公平性が特に高い相関を示しています。これは、個人の経済状況改善が社会的公正感の高まりと連動している可能性があります。
#### データ分布
– **箱ひげ図からの観察**: 多くの指標で外れ値が存在しますが、総合的に中央値は増加傾向にあります。特に個人健康状態や心理的ストレスの項目はばらつきが少なく安定しています。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率（65%）**: 全体のWEIに最も影響を与えているのは、おそらく一貫した社会インフラストラクチャ改善や個人的な経済状況の向上である可能性があります。
– **PC2の寄与率（12%）**: これは特に心理的要因や個人の自立性の変動が考えられます。
### 総合所見
この期間中、全体としてのWEIスコアは上昇傾向にあり、特に幅広い項目にわたって改善が報告されています。一方で、個々の評価日には異常に高い変動点が見られ、これらは外部要因（例えば、特定イベントや製品リリース）による影響の可能性が高いです。また、個々のWEI要素が全体のスコアにどのように寄与しているかを理解するためには、PC1およびPC2の因果関係を深く掘り下げる必要があります。
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:
1. **トレンド**:
– グラフ全体として、実績（青のプロット）のトレンドは概ね上昇しています。しかし、予測の始まる地点からは予測に従う形でトレンドが変化しています。
– 線形回帰（緑）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（紫）は、上昇して一定に安定する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 囲まれた黒い円のプロットが外れ値として示されていますが、大多数の実績プロットに近接しています。
– 大きな急激な変動はみられません。
3. **各プロットや要素**:
– プロットの密度が高いところは、実績が多数観測されたことを示します。
– 予測範囲（灰色影）は、未来の実績が含まれる可能性のある領域を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと3種類の予測モデルの関係性を見ると、予測モデルは実績の上昇トレンドを維持しつつ異なる挙動を示しています。
– 各予測モデルは異なる手法で未来のトレンドを評価しており、それぞれの特性（線形、非線形など）によって異なる将来予想をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは0.6〜0.9の間での分布が観察され、短期的には増加傾向が見受けられます。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**:
– 人間の視点からは、新製品は市場で徐々に受け入れられてきていると直感的に感じるでしょう。
– この上昇トレンドが続くならば、製品の競争力が上がり、市場シェア拡大につながる可能性があります。
– 予測の異なるモデル間の差異は、戦略的意思決定におけるリスク管理と一致させることが利益を最大化するために重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初の方では個人のWEIスコアが緩やかに上昇しています。その後、急激に予測値が増加し、一定の値で横ばいになる様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内で一部のデータポイントが他と異なる挙動（外れ値）を示していることが分かりますが、主な傾向には大きな影響を与えていません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点が実績データを示し、紫の線がランダムフォレスト回帰による予測を表しています。
– 灰色の範囲が予測の不確かさを表しており、一般に予測との乖離が小さいことが示唆されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間に全体としては一致が見られますが、時折予測が実績を先読みしているような部分があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総じて、実績データは予測（特にランダムフォレスト回帰）が比較的うまく追随していることがわかります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会的影響**
– このグラフから得られる直感的な印象として、予測モデルが一定の精度で実績を推定できていることで、新製品の市場受け入れをうまく捉えていると感じるでしょう。
– ビジネスにおいては、最初のトレンドの上昇が継続するならばブランドや製品の地位向上が期待できるため、戦略的なマーケティングの調整が有効かもしれません。
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:
このグラフの分析から得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 実績データのトレンドは、全体的に上昇しています。初期の段階では0.6付近に集中しており、その後0.8付近にシフトしています。
– 予測値は三つの異なるモデルによって示されています。線形回帰（青）の予測は一貫して独立していますが、他のモデル（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）の予測はより高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにはいくつかの外れ値が存在し、これらは黒い輪郭で示されています。これらの外れ値は、他のデータポイントと比べて異常に高いスコアを示しています。
3. **要素の意味**
– 青い点は実績値を示しており、実際のWEIスコアの変動を表しています。
– 色分けされた線は異なる予測モデルによる予測値を示し、それぞれのモデルが異なる見解を提供しています。
– 灰色のシェーディングは予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 異なる予測手法間に違いがあり、特にランダムフォレスト回帰の予測は実績データに近いです。
– 線形回帰による予測は実績と乖離しており、予測精度が低い可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データには分布の拡がりがあり、そのデータは相関のある動きを見せています。予測値と実際のデータが強く相関している予測はランダムフォレスト回帰です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は実績データの上昇トレンドと精度の高いランダムフォレスト回帰の予測に希望を感じるかもしれません。
– ビジネスへの影響として、新製品の成功や市場への適合性が示唆されます。高いWEIスコアは社会的関心や受容が強いことを意味するため、製品戦略の強化に繋がるかもしれません。
全体として、このグラフは新製品の市場パフォーマンスを評価するために非常に重要な指標を提供しており、特にランダムフォレスト回帰が社会的成功の指標として役立つ可能性があります。
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**
– 散布図から観察される実績（実績AI）スコアは、主に0.7から0.8の範囲で安定しているように見えます。
– ランダムフォレスト回帰による予測は、最初は実績データと同様の範囲ですが、その後期には急激に上昇し、0.8から1.0の範囲になっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データはほぼ一定の範囲で維持されていますが、いくつかの異常値が示されています。
– 予測データの上昇傾向は、特に直感的で急激です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のWEIスコアを示しており、安定的です。
– 異常値は黒い円で囲まれていますが、これは実績データ内での変動を示しています。
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のプロットは、それぞれのモデル予測の変動を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間に少しの乖離が見えますが、特にランダムフォレスト回帰では後期に大きな差異が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの相関は初期段階ではよく合致していますが、後期になると特にランダムフォレスト回帰で乖離が目立ちます。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– 人間が直感的に感じることは、実績データは安定しているが、予測手法（特にランダムフォレスト回帰）によっては、将来的に急激な改善がある可能性があるという期待感です。
– ビジネスへの影響として、このパターンは新製品の市場投入が順調に進んでいることを示唆し、今後の売上増加や市場拡大への期待を寄せることができます。特にランダムフォレスト回帰の予測では、潜在的な経済的余裕が大きく向上する可能性を示唆しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、全体的に横ばいの傾向を示しています。一方で、予測データ（異なる線のパターン）が後半に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントは黒い丸で囲まれており、これが外れ値を示しています。外れ値は健康状態のスコアが急激に低下または上昇した箇所で、異常な変動があったことを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績を示し、紫の線がランダムフォレスト回帰による予測を示しています。他の色で線が描かれている箇所（緑、青、紫）は、異なる予測手法（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。
– グレーの影が描かれている部分は、予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは予測データの傾向をある程度下回っていますが、外れ値や急激な変動が見られます。予測は全体的にスムーズで一貫性のある上昇トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個々の実績データは、特に上下に散らばっており、予測モデルがそれに対して適応している様子が見受けられます。予測モデル間での変動は小さく、全体的に安定しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 健康状態のスコアが一定期間中に安定していることを示しているため、この新製品が健康状態の維持に役立っていると解釈できます。
– しかし、外れ値が指摘される部分に注意が必要で、健康面でのリスクが潜在的に存在する可能性があります。このことは、新製品の改良や使用法の見直しを検討する際に重要なインサイトとなるでしょう。
– ビジネスにおいて、安定した健康状態の維持能力がマーケティング面でのアピールポイントになる一方で、外れ値に対する対応策も求められるかもしれません。
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**
– 前半（7月1日から7月15日まで）はおおむね横ばい。しかし、やや上昇傾向が見られます。
– 後半（7月15日以降）は二つの予測ラインが示しています。線形回帰とランダムフォレスト回帰のトレンドがありますが、線形回帰は横ばい、ランダムフォレスト回帰は微増を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ前半において、いくつかのプロットが異常値として認識されています。これらはおそらく、急激な心理的変動を反映しており、何か予想外の出来事が発生した可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績を示しています。
– 赤の×印は予測値です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
– それぞれの予測ラインは異なるモデルを用いた予測であることを示しています。
– 外れ値は黒い輪で強調されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測値と実績値には一致が見られ、特に線形回帰による予測が横ばいであることから、今後の変動が少ないと分析されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データが近接しているため、高い相関があるように見受けられます。予測モデルが実績に基づいているため、この相関が考えられます。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響の洞察**
– 前半の異常値や上昇傾向から、ユーザーは新製品に対する初期のストレスや混乱を感じた可能性があります。しかし、後半ではストレスが安定または減少することが予測されており、製品の受容が進むことが期待されます。
– ビジネス的には、初期の不安定期を乗り越えることができれば、顧客が新製品を受け入れ始める良い兆候と捉えられます。このデータは、新製品の導入を検討する際の重要な基礎情報となるでしょう。
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:
以下に、このグラフから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は大部分が0.6から0.8の範囲内にあり、多少の変動はあるものの、全体として大きな増減はないように見えます。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫色の線）は、期間の後半でスコアの上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 白抜きの丸で示された外れ値がいくつか存在していますが、全体のデータに大きな影響を与えるものではないようです。
3. **要素の意味**:
– 青い点は実績のスコアを示しており、個人のWEI（自由度と自治）を表現しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は、予測モデルの精度に対する自信の低さを示しています。
– 複数の予測モデルによる比較が行われており、モデル間でのスコアの予測範囲の違いが観察できます。
4. **時系列データの関係性**:
– 線形回帰およびランダムフォレスト回帰モデルは、翌月に向けた異なる予測を行っており、ランダムフォレスト回帰の方が急激な上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの間には特定の周期性は見られず、比較的一様に分布しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフからは、製品の個人WEIが期間を通じて安定しており、一部の変動は存在するものの、大きな改善または悪化は観察されていません。
– ランダムフォレスト回帰が強調する上昇の予測により、今後のパフォーマンス向上が期待されるかもしれません。製品の開発やマーケティング戦略において、これらの予測を活用し、注力すべきポイントを特定することが可能です。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データは短期間内でややばらつきが見られるが、全体としては安定しており、周期的な変動は見られない。
– 予測データ（特に線形回帰）は一定のラインに達している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ内に一部外れ値が見られるが、大きな変動はない。
– 予測の不確かさの範囲がグラフに示されており、予測が合理的な範囲に収まっている。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点が実績データを示し、紫とピンクの線が予測値を示している。
– 外れ値は黒い丸で囲まれている。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと異なる手法による予測データが比較されており、予測の信頼性が確認できる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– このデータセットには特に強い相関関係は見られないが、予測法が安定していることが示唆される。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのグラフから受ける直感は、今回の新製品において公平性と公正さが比較的一定の範囲に収まっており、予測モデルが生産性を改善するために適用可能であることを示している。
– ビジネスにおいて、予測モデルは新製品の社会的インパクトを把握するのに役立ち、より公平で公正な製品設計や戦略の策定をサポートする可能性がある。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**
– 実績（青色のプロット）は横ばいで推移しています。全体的なスコアは0.8から0.9の間に収まっています。
– 予測（ピンクの線）は1.0付近で安定しており、高めのスコアが期待されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 大きな外れ値は見られず、実績も予測も比較的一貫した値を示しています。
– 異常値として識別されているデータポイントがいくつかありますが、大勢に影響を与えてはいないようです。
3. **各要素の意味**
– 実績AI（青色のプロット）は過去30日間の実際のスコアを示しています。
– 予測AI（赤のバツ）は予測されたスコアですが、プロットは見当たりません。
– 不確かさの範囲（グレーの背景）は、実績データが主にこの範囲内で推移していることを示しています。
– 予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の違いにより、予測スコアが少し異なりますが、特にランダムフォレストは常に1.0を指しています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績と予測には直接的な相関性は見られないかもしれませんが、実績が予測にかなり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**
– 実績データは狭い範囲に集中しており、安定した分布を示しています。
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**
– 実績データの安定性は、新製品の持続可能性や自治性の高いスコアが維持されていることを示唆しています。持続的な価値が提供されている可能性があり、顧客やステークホルダーの信頼を獲得していることが考えられます。
– 予測も良好であるため、将来的にも安定したパフォーマンスが期待できると考えられます。これは、製品戦略やマーケティング戦略においてポジティブな兆候です。
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、社会基盤・教育機会に関する新製品のウィークリー・エンゲージメント・インデックス（WEI）スコアを30日間追跡したものです。以下は視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）はグラフの左側に集中しており、期間の後半には表示されていません。このことから、最初の10日間程度にデータが集中して記録された可能性があります。
– ランダムフォレスト回帰による予測（ピンクの線）は、ほぼ横ばいである一方、若干の上昇傾向も見られます。
2. **外れ値と急激な変動**:
– グラフ内の大きな円で示された外れ値は数個あり、特にスコアが低いエリアで目立ちます。これは何らかの異常や予期せぬイベントの発生を示唆します。
3. **プロットの意味**:
– 青い点は実際のデータを示し、大きな黒い円は外れ値を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表しており、信頼区間として機能しています。初期の実績データはこの範囲内に多く含まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフには三種類の予測が示されており、それぞれ異なる色の線で表されています。予測の種類によってトレンドに微妙な違いがありますが、全体的には大きな変動はなく安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データに対して予測線が並走しており、比較的一貫しています。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– 実績が期間後半で示されていないため、データの欠落や収集の不均一性が考えられます。これは、新製品の一般的な関心や使用が減少したのかもしれません。
– 教育機会や社会基盤への影響としては、最初の数日に高い関心、もしくは予期せぬ課題に直面した可能性があり、その後の関心を維持する戦略が求められるかもしれません。
– 外れ値処理やデータの追加収集により、より精緻な評価や適切な戦略の立案が可能となるでしょう。
全体として、このデータからは新製品の初期段階でのエンゲージメントが見て取れますが、持続的な関心を得るための施策が必要とされる状況です。
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:
このグラフについての分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データは、主に0.6から0.8の範囲内での変動が見られます。全体的に一定の範囲内で横ばいのように見えます。
– 予測データ（ライン）は期間の後半部分で最初に大きく上昇し、その後安定する傾向を示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績としてプロットされた青いデータポイントの中に異常値が含まれています（黒い丸の囲み）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の実績データを示しており、Xマークの予測データと比較されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示していますが、その範囲に収まる実績データは多くないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には差異がみられます。特に後半部分で予測が上昇しているのに対して、実績はそのような上昇を示さずにとどまっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの密度は一様で、0.6から0.8のエリアに集中しています。
– 予測のほうが実績よりも高いWEIスコアを想定しているようです。
6. **直感的に感じられることと社会・ビジネスへの影響**:
– 社会WEIスコアが安定している点は、共生や多様性、自由の保障に関する取り組みが一定水準を維持している印象を与えます。
– しかし、予測データが示す目標に達しない場合、企業や組織は追加の施策が必要となるかもしれません。
– ビジネスや政策決定において、予想を上回る実績を達成するための戦略が求められるでしょう。
グラフ全体からは、現状の取り組みでは予測に達しない可能性があり、さらなる改善が必要であると判断できそうです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 一般的に、時間の経過とともに色が青から緑、黄色へと変化しており、WEIスコアの上昇傾向が見られます。このことは、新製品カテゴリの人気や関心が高まっている可能性を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の期間で、スコアの上昇や急激な変動が見られます。特に7月6日から7日にかけて、16時台のスコアが急上昇しています。この現象は、プロモーション活動やニュース報道などの外部要因による影響かもしれません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡と変化は、スコアの変動を示しています。青が低スコアを意味し、緑から黄色に向かうにつれてスコアが上昇していることを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 特に異なる時間帯（例：16時、19時、23時）間でスコアに変動が見られるため、時間帯ごとに注目度が異なるようです。例えば、夕方や夜間にスコアが高くなる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは一定の周期性を持たず、特定の曜日や時間帯に依存しているわけではないが、時間帯によって変動している可能性があります。
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**:
– 直感的に、新製品に対する関心は上昇していることが感じ取れます。この上昇は、マーケティング担当者やプロダクトマネージャーにとって、プロモーションの成果を見極めるための重要なインサイトとなります。また、これにより需要予測や在庫管理の改善につながる可能性があります。
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:
以下の観点からこのヒートマップを分析します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– グラフ全体を通して、特定の時間帯（特に8時、15時、19時と23時）で異なる行動パターンがあります。
– 日付が進むにつれて、色の変化が見られ、特に7月6日以降に明るい色が増えています。これはWEIスコアの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**:
– 19時から23時にかけて、7月1日には非常に低いスコア（濃い紫色）が観察されますが、その後急激に色が明るくなります。これは外れ値的な行動を示唆しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの大小を示しており、黄色に近づくほど高いスコアを意味します。
– 特定の時間帯（特に8時と15時）で緑や黄色の色が目立ちます。これは、これらの時間帯でのパフォーマンスが他の時間帯に比べて高いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 異なる時間帯でのスコア推移に一定の関連性が見られます。特に朝の8時と夜の19時以降に関して、スコアの変化が関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアが時間帯によって異なるパターンを形成しています。特定の時間帯でのスコアが上がると他の時間帯でも上昇する傾向があるようです。
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**:
– このヒートマップは、新製品の評価や使用状況の時間帯ごとの分析を示しています。特定の時間帯でのスコアの増減は、その時間帯にユーザーが製品をより多く利用している、または評価している可能性を示唆しています。
– 特に終日平均してスコアが改善していることで、新製品の受け入れが徐々に進んでいることを示唆します。また、特定の時間帯での向上は、その時間帯に合わせたマーケティングやサポートの戦略改良に役立つかもしれません。
この分析を基に、製品展開やユーザーエンゲージメントの向上につながるアプローチを考案することができます。
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、提供されたヒートマップの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 時間帯による変動が見られ、特に夜間の値が他の時間帯とは異なる傾向を示しています。
– 日付が進むにつれて、一部の時間帯では値が上昇傾向にあるようです（特に7月の初旬から中旬にかけて）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯や日に、色が急に変化している部分があります。これは外れ値や急激な変動の可能性を示します（例: 2025年7月7日から8日の変化）。
– 目立つ変動は、16時から19時の時間帯で見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いは社会WEI平均スコアの変動を表しており、濃い紫色は低スコア、黄色は高スコアを示します。
– 横に並ぶ色のブロックが時間ごとのWEIスコアを示しており、日付ごとのパターンを視覚化します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯の変動により、異なる日付間の相関関係が見える場合があります。
– 特定の日付で明らかに異なる模様があるため、時間帯の影響が強い可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（16時、19時）でのスコアが相関している場合があり、習慣的な活動やイベントが考えられる。
– 夜になるとスコアが大きく変動する場合があるため、時間帯がスコアに与える影響が顕著です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 夜間にスコアが変動することから、新製品の影響が出やすい時間帯や活動があるかもしれません。
– 組織や企業は、この時間帯に重点を置くことでマーケティングやキャンペーンの効果を最大化する戦略を検討する価値があります。
– スコアの変動が顕著な日や時間を特定することで、新製品のリリースやプロモーションのタイミングを調整することができるでしょう。
このヒートマップは、時間帯ごとの社会的なフィードバックや関与の度合いを示唆し、戦略的な意思決定に役立つ情報を提供しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップは特定の時系列データというより、項目間の相関関係を示しています。したがってトレンドとしては、「どの項目間で強い相関があるか」を確認することになります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは数値の外れ値や急激な変動は示されませんが、予想外の低い（青系）もしくは高い（赤系）の相関値を探すことができます。「個人WEI（自由度と自治）」と他の多くの項目との相関は、低い値（青系）が目立ちます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃さや色相は、異なるWEI項目間の相関の強さを表しています。濃い赤は高い相関を、青は低い相関を示します。例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI平均」は強い正の相関があります（0.91）。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時系列データではありませんが、複数の項目がどのように関連しているかが視覚化されています。特に「総合WEI」と他の項目は全般的に高い相関を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI平均」は非常に高い相関を持っています（0.94）、これが社会的な指標間での関連性の強さを示しています。
– 個人と社会間での関連性は、比較的強いものもあれば、弱いものもあります。特に「個人WEI（自由度と自治）」との関係が弱いことが目立ちます。
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**:
– 高い相関を持つ項目群は、関連した改善策や政策の一貫しているアプローチが可能です。例えば、心理的ストレスと個人WEI全般（平均を含む）が高く相関しているため、ストレス管理が総合的なWEI改善にプラスの影響をもたらし得る可能性があります。
– 一方で、個人の自由度と社会的な指標における相関が弱い点から、個々の自治や自由に重点を置いた施策が他の項目の改善に大きな影響を与えない可能性が示唆されます。
これらの相関関係は、製品開発やマーケティング戦略において重要なインサイトを提供します。特に、どの要素が他の要素の向上に結びつくのか、またはそうでないのかを理解することは、有効な戦略を構築する上で役立ちます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– WEIスコアの中央値は、異なるタイプ間で大きな上下動は見られません。ただし、箱ひげ図の位置が異なるため、各タイプの平均スコアにはばらつきがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI平均」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間に外れ値がありますが、全体としてその数は少ないです。
– これらの外れ値は、特定の新製品カテゴリーにおいて異常な成功または失敗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**
– 箱の上端と下端は第1四分位数と第3四分位数を示し、中央の線は中央値を示します。ひげは範囲内のデータの広がりを示します。
– 色の違いは、タイプごとの識別のためです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データの繋がりはこのグラフからは直接示されていませんが、各タイプのWEIスコア分布を見ることで、特定の新製品カテゴリーが他よりもパフォーマンスが良いかを把握するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 中央付近の密集度が高いほど、一般的にデータのばらつきが少なく、安定したパフォーマンスを示しています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」はばらつきが比較的少なく、安定していることが示唆されます。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– 新製品のカテゴリーごとのスコアの分布を見ることで、潜在的な成功または失敗要因を特定し、戦略的な投入や改善に役立てるインサイトを得ることができます。
– あまりにも多くの外れ値があるカテゴリーに関しては、見直しや改善の必要性が高いと直感的に感じられます。
この分析により、この30日間でどのWEIタイプが最も成功しているか、またどのカテゴリーで改善が必要かを特定するのに役立つ重要な情報が得られます。
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:
この散布図の主成分分析（PCA）では、新製品カテゴリのデータが二次元空間にプロットされています。以下に分析を行います。
### 1. トレンド
– 特定のトレンドや周期性は見受けられませんが、データは大きく2つのクラスタに分かれているように見えます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 特定の外れ値や急激な変動は観察されませんが、プロットがやや広範囲に分布しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– プロットされている点は、個別の新製品やその特性を示していると考えられます。
– 第1主成分が65％の分散を説明しており、第2主成分は12％を説明しています。これにより、第1主成分に沿った方向がデータの変動を最も強く反映していると推測されます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時系列データ自体の情報は提供されていないため、時間的な関係性は不明ですが、データの分布状況から、ある種の共通のパターン化が背後にある可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 第1主成分と第2主成分の間には明確な相関がないように見えます。
– データは若干右上にかたむいており、正の相関がある可能性がありますが、非常に強いものではありません。
### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響の洞察
– 直感的に、この分析は新製品の特性やパフォーマンスを理解するために行われており、どの製品が他の製品と異なるか、どの特性がパフォーマンスに寄与しているのかを把握する助けとなります。
– ビジネス面では、主成分分析によって識別された主要な特徴を強化することが、製品戦略の見直しやマーケティング戦略において重要となるでしょう。たとえば、売り上げや顧客満足度に影響を与える要因を特定できる可能性があります。
このPCAをより活用するためには、どの変数が各主成分に影響を与えているのか（成分負荷）をさらに探ることが有効です。
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。