📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEI**: データの期間中、総合WEIスコアは0.67から0.89の範囲で変動しています。特に、7月初めには0.69-0.73と低めで推移していますが、7月6日以降、顕著に上昇しています。7月7日から上昇が加速し、7月9日から10日にかけて高い水準（0.89付近）に達しています。
– **個人WEI平均**: 個人WEIも類似の傾向を示しており、7月1日〜7月6日は0.64から0.71の範囲ですが、7月7日から上昇を見せ、8日には0.82、最も高い7月10日は0.86に達しています。
– **社会WEI平均**: 社会WEI平均は7月1日から6日にかけて0.66-0.7と安定していましたが、7月7日以降急上昇が見られます。7月10日には0.91という非常に高いスコアを記録しました。
#### 異常値
– 複数の異常値が検出されました。例えば、7月10日の総合WEIの0.89など、急激な変化があります。
– 個人WEIの異常値では、7月7日–8日にかけての0.82などがあり、これは心理的ストレスや健康状態の改善が影響を与えた可能性があります。
– 社会WEIの高いスコア（0.90以上）は、持続可能性や社会基盤に関するスコアの上昇が影響している可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 全体として7月初で低下していたスコアが、中旬に向かって明らかに上昇しています。
– **季節性**: 短期間のデータから明確な季節性は特定しにくいが、朱月初にはスコアが低下し、その後回復するトレンドが見えます。
– **残差**: 異常値を示唆する10日間のピークなど、突発的なイベントや報道が社会的な期待値や評価に影響した可能性があります。
#### 項目間の相関
– 各項目間での相関では、「個人経済状況」と「社会公正さ」が比較的高い相関を示しています。
– 「健康状態」と「心理的ストレス」も関連が高い（逆相関）ように見受けられ、具体的な政策およびイベントの影響を示唆しています。
#### データ分布
– 各指標には異常値（特に高スコア）があるが、全体的なばらつきや中央値は比較的小さい。これは、安定した向上傾向を持っている事項の影響を反映している可能性があります。
– 箱ひげ図を用いた分析により、特に「持続可能性」や「経済的余裕」のスコアで外れ値が観測されています。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– PCAの結果では、主要な構成要素PC1が全体の65%を占め、特に「経済的余裕」と「社会的持続可能性」がこの成分に大きく寄与していると考えられます。
– PC2の寄与率は12%で、主に「心理的ストレス」や「共生、多様性が関連している可能性があります。これは、社会変動や政策変更の短期間の影響を示しているかもしれません。
#### まとめ
この期間中に観測されたWEIスコアの上昇は、一部の政策効果や社会的イベント、または外的要因（例えばメディア報道）により促進されたかもしれません。特に、持続可能性のスコア改善が全体のスコア向上に大きく寄与している可能性が高いです。排名の変動を理解
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**
– 初期の部分で実績（青いプロット）は比較的安定しているが、時間が進むにつれて予測（赤い×印）や昨年の値との比較（緑のプロット）が表示されている。
– 新製品のWEIスコアは最初の方で横ばい傾向が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の数点で異常値（黒い円）が存在し、これは短期的な変動や不安定要因を示唆する可能性がある。
– 異常値があることから、何らかの市場イベントや内部要因による一時的な影響があったと言える。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のAIによる実績データを示し、黒い円は異常値として扱われている。
– 各モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測結果が異なり、それぞれの将来予測の不確実性を示している。
4. **複数の時系列データの関係**
– 各モデルの予測（ピンク、紫、灰色）は将来的なデータの変動範囲を示しており、大きく異なることから将来の動きに対するモデル間の不確実性が見て取れる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データと昨年のデータ（緑のプロット）の間に大きな相関は見られない。
– データポイントの密度は最初の時期に集中しており、時間が経つにつれて予測の不確実性が高まり、モデル間の差異が顕著になる。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 初期の安定性と異常値を見て、企業は新製品の市場投入時に瞬間的な需給の変動によりリスクがあることを認識する必要がある。
– 予測の不確実性が高いため、異なるモデルに基づいた将来のシナリオ分析を活用し、柔軟な戦略策定が求められる。
– 総じて、新製品カテゴリにおけるWEIスコアは初期安定性を保ちながらも、外部要因による変動リスクに対する監視が必要であることを示唆している。
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:
### グラフの洞察:
1. **トレンド**:
– グラフ初期の実績データ（青い点）は、スコアがほぼ横ばいであることを示しています。
– 予測データ（赤いバツ印）は段階的に増加している様子が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 各種予測モデルの中でランダムフォレスト回帰（ピンク線）は、他のモデルよりも高い値へ急激に増加する傾向を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータを示し、この新製品の過去のWEIスコアの履歴を表しています。
– 緑の点は前年のデータとの比較を示しており、時点でのスコアの位置を示しています。
– 丸囲みが「異常値」として示されたデータは、特に注意が必要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルの予測は、実績データを元にした予測範囲内に収まっている。
– 線形回帰 （グレー線）、決定木回帰（紫線）、ランダムフォレスト回帰（ピンク線）の予測は、それぞれ異なる観点から増加を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データの分布は似ており、一定の相関性があることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフからは、新製品のWEIスコアが徐々に向上している可能性があります。
– 予測モデルの中での差異があることから、モデル選択により戦略が変わる可能性があります。
– 今後のビジネス戦略としては、スコア向上の要因を特定し、さらに促進するための施策を検討することが重要です。
このグラフを見ると、消費者や投資家は新製品の成長に対して楽観的である可能性がありますが、異常な変動には注意が必要です。
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:
以下は、指定されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 多くのプロットが評価されているのは左側で、新製品の導入直後から増加または変化のある期間です。その後、特定の期間ではデータが途切れる部分があり、その後大きな変化は見られないため、グラフ右側は新たなデータ開始として解釈されます。
– 右側のデータが密集して現れる傾向があり、これから計測が再開されたか、もしくは別のフェーズが始まったことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のデータポイントで黒い円で囲まれたエリアが異常値として識別されています。ただし、極端な外れ値はグラフには見当たらないように見えます。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点（実績AI）は実際のデータを示しています。
– 赤い×印（予測）は予想された値を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を示しており、予測の精度に関する情報を提供しています。
– 緑色の点（前年）は前年の同じ時期のデータと比較している様子です。
– 紫、ピンクのラインはさまざまな予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルが用いられており、それぞれの予測がどのように異なるかを比較することができます。
– 実績値とそれぞれの予測値を比べ、予測の精度を評価できるデザインになっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間で密集したデータから、データの変化が敏感に捉えられている時期があることが分かります。
– 前年のデータと現在のデータを視覚的に比較可能であり、トレンドの大きな変化の兆しを捉えることができる可能性があります。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– 左側のプロットは製品導入後のデータですが、大きな変動は見られず、予測モデルと実績が一致している箇所が多いです。
– 右側では、データの再開が示されており、ここから新たなトレンドが始まる可能性があります。
– 企業にとって、このグラフは新製品の市場への影響を長期的にモニターするための価値ある情報を提供し、計測の再開後に再度調整や戦略を練る必要性を示唆しているかもしれません。
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:
以下は、このグラフから得られる視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績のWEIスコア（青いプロット）は、最初の期間に高く設定されています。
– その後、予測（紫、ピンク、緑）のWEIスコアが365日間の範囲にわたって表示されていますが、大きな変動はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の評価日（2025年7月）のデータにおいて、黒い円で示される外れ値がいくつかあります。
– 特定の評価日には、異常値が実績データと重なっています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実際のWEIスコアを示し、緑の点は前年のデータとして参考にされています。
– 灰色の領域は、予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されていますが、それらはほとんど一致しており、明確な違いはありません。
– 予測データは全般的に安定していますが、実績データに基づく初期の外れ値とは異なる動きを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データには、相関が見られるが、初期の外れ値の影響で完全には一致していないようです。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– 初期の実績データが高く設定されているため、新製品が導入された直後に高い注目や期待があった可能性があります。
– 予測の安定性は、今後の経済的余裕（WEI）の維持を示唆しており、慎重な予測が行われている印象を受けます。
– 外れ値が存在するため、これが長期的なパフォーマンスにどう影響するか注意が必要です。ビジネス戦略としては、これらの外れ値をどう解釈するかが鍵になります。
このグラフは、予測モデルの選択がWEIスコアの予測にどのように影響するかを考察するための貴重な資料となります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青色）は一定の範囲で横ばい傾向を示しています。
– 線形回帰や決定木回帰の予測（赤色、ピンク色の線）は初期より少し高めの予測をしています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（紫色の線）は最初の値から急に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データには大きな外れ値（黒で囲まれた点）がいくつか見られます。
– 予測値には実データとは異なる急激な上昇が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点：実績のデータポイント。直感的に、安定したパフォーマンスを表しています。
– 赤色のクロス：予測データ。実績よりもやや高く、上昇が予測されています。
– 灰色の帯：予測不確かさの範囲。予測の信頼性やばらつきの程度を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績、予測、前年の比較（緑色の点）は、将来のスコアの向上を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一定範囲内での密集が見られ、予測値はやや上向きに分布しています。
– 予測間での相関が顕著です。特に、ランダムフォレスト回帰による急激な変動が予測されている点は特徴的です。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと及びビジネスや社会への影響**:
– このウェルネス指数（WEI）が安定していることを示しつつ、依然として改善が期待されていると感じられるでしょう。
– 急激な上昇を示す予測（特にランダムフォレスト）は、新製品や改善の可能性、またはデータの解釈の違いを示唆している可能性があります。
– ビジネスや社会的視点からは、健康状態の改善が期待され、関連プロジェクトや製品の成功につながるかもしれません。
### 結論
このグラフは、健康状態に関する個人のWEIスコアが過去の実績を基に将来的に改善する可能性があることを示しています。予測手法の違いが結果に影響を与えていることから、さらに詳細な解析や追加のデータ収集が有益です。
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:
### グラフの視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド:**
– データは開始直後に急激に上昇しており、特に6月以降に急激に上昇し、次いで8月以降に急減しています。また、2026年1月以降のデータは、2025年内との比較において右側にプロットされており、明らかに時間の不連続性があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期の期間には外れ値が観察され、これらは異常値として強調されています。急激な変動は主に初期の上昇に際し発生していると考えられます。
3. **プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績データを示し、黒い円が異常値としてマークされています。予測値が異なる回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）であり、特に線形回帰（赤）で外れ値とは異なる動きを示しています。
– 前年の比較データは緑色で示され、過去のパフォーマンスが明示されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データと異なる回帰手法での予測データとの間に明確な乖離があり、予測が正確でない可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 予測手法間、および実績データとの間で相関が欠如しており、データ分布が変動的である可能性があります。
6. **直感的な洞察:**
– このグラフを見ると、多くの人は初期には心理的ストレスが非常に高かったが後に改善したことを直感的に感じるでしょう。しかし、予測モデルが多様な結果を示すことから、ビジネスや個人に対する心理的ストレスの真の動きが不確定であると解釈されるかもしれません。
– 社会的には、ストレス管理の急激な変動がどのような要因で発生したのかを探ることが課題となり、その要素を精査することが新製品開発のための次のステップとなるかもしれません。
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:
以下は、グラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**
– グラフは個人のWEIスコアの推移を示しています。
– グラフの左側では、スコアはやや上下に変動しながらも全体としては安定しているように見えます。
– その後、予測値（線形、決定木、ランダムフォレスト）が示すように、急上昇の兆候が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間においては、WEIスコアが急激に上昇する部分があります（特に予測で）。
– 黒い丸で示される異常値は、他のデータ点から明らかに外れています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIによる実績値を示し、全体的に安定しています。
– 紫やピンク色の線は、異なる手法での予測を示しています。
– 緑の点は前年と比較したAIによるデータです。
– 予測値の不確かさの範囲が灰色の帯で示されており、確実性の幅が分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と異なる予測法による予測値が比較されていますが、それぞれの予測方法による傾向は共通して上昇を示しています。
– 各手法の相関性に多少の違いはあるものの、全体的な傾向は似ています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値を除けば、スコアの分布は比較的一貫しているように見えます。
– 同様に予測値も、全体として実績値と類似の分布を持っています。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**
– グラフ全体から受ける印象として、個人のWEI（自由度と自治）が時間と共に向上する予測がされています。
– これは、新製品が人々にとってより自由度や自治を与えるものである可能性を示唆しています。
– ビジネスにおいては、今後の製品開発方針やマーケティング戦略においてこの上昇傾向に対応する必要があるでしょう。
– 社会的には、自由度や自治が個人に与えられることで、個人の幸福度や生産性の向上につながる可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは期間の初期と終盤に2つの異なるデータクラスタを示しています。
– 初期段階では、実績値（青色）がある程度バラツキを持ちながら高い値を示しており、期間後半では昨年のデータ（緑色）が集中しています。
– 全体として、一定期間を経た変化やトレンドを示すのではなく、データが時間の経過と共に大きく異なることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データ群には異常値（黒い丸）が見られ、その付近に他のデータ点が密集しています。
– ランダムフォレスト回帰（薄紫色）の予測線が極端に異なる値を示しており、これは潜在的なモデルの過剰適合やデータ不整合を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、異常値は特に強調されているため、データの中で異なる振る舞いを示すポイントを強調しています。
– 予測モデル間の結果が大きく異なる場合があることから、モデル選択の重要性が示されている可能性があります。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 初期の実績AIと前年度のデータは異なった場所にプロットされていますが、相関が見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データ間には多少のバラツキがありますが、異常値によって相関関係が明確ではありません。
– 前年度データの分布は比較的狭い範囲に集中しています。
6. **直感的な感覚と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、データの不安定さとモデル選択の難しさです。
– 社会的公平性・公正さを評価するコンテクストでは、異常値や予測モデルのばらつきが問題解決のための重要なインサイトを提供すると考えられます。
– ビジネスや社会に対しては、新しい製品やサービスを導入する際に、公平性の観点からの評価を慎重に管理する必要があることを示しています。
この分析では、長期的なトレンドを把握するよりも、データの変動や異常値の検出に焦点を当てるアプローチが求められる場面と捉えることができます。これにより、社会的なインパクトをより良く理解する手助けになるでしょう。
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、新製品の「社会WEI（持続可能性と自治性）」スコアに関する360日間の時系列散布図です。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**
– 実績(AI)データは左側に集中しており、時間が経過するとともに右側の予測範囲に移行しています。
– グラフ全体としては、右側には予測のみのデータが確認され、実績データの継続的な上昇や下降のトレンドは不明瞭です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のデータポイントに外れ値が認識されていますが、それがどの程度の異常性を持つのかは具体的にはわかりません。
3. **各プロットや要素**
– 実績(AI)データは青色で示され、過去の実績を表しています。
– 異常値は黒い円で示されており、明らかに正常範囲を外れたスコアであることを示唆しています。
– 予測は、異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示され、様々なアプローチの予測結果が比較されています。
– 前年のデータ(灰色)が提供され、過去のパフォーマンスと比較することが可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測モデル間の関係性が示され、特にモデルの予測がどれだけ実績データと一致しているかが興味深い点です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時系列の左側に実績(AI)データの高密度な集中がありますが、右側は予測データのみであり、密度は低くなっています。
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に関する洞察**
– このグラフから、人間は新製品の社会WEIスコアの予測が、多くのAIモデルによって多角的に行われていることを理解します。
– 異常値の存在は、新製品の導入や改善時において潜在的なリスクを示唆し、継続的な監視が必要であることを強調していると考えられます。
– 企業は、様々なモデルの予測を用いて、持続可能性と自治性の向上に努める戦略を練ることが求められます。このスコアの向上が成功すれば、企業のブランド価値や市場での地位向上が期待されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側（過去データ）から右側（未来予測）にかけて、WEIスコアが一定から急上昇するトレンドが見られます。
– 特に決定木回帰とランダムフォレスト回帰による予測は、初期に急激な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の左側にたくさんの実績データが集中しており、予測に比べるとバラ付きが多い。
– 黒枠の〇マークが外れ値として示されていますが、全体の動きには大きく影響していないようです。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青いプロット）は初期に集中し、スコアが固定されています。
– 予測（紫系の線）では異なるモデルが異なる成長曲線を示しており、ランダムフォレスト回帰が最も高い予測をしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法によるスコアの将来予測が一貫して上昇しており、これらのモデルは全体的に似た傾向を示しますが、特定の時点での差異はあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと各予測データ間でスコアの上昇傾向がコモンテーマとなっており、予測が実績データの動きに基づいていることが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– 初期のデータが去年の実績を基にしていることから、過去のデータがAIによる予測にどの程度影響を与えたかがうかがえます。
– 社会基盤や教育機会における急激なスコア上昇が予測されており、これは新製品が市場や教育機関において急速に受け入れられている可能性を示しています。
– 社会的インフラや教育へのインパクトを考慮し、新製品の提供や展開における戦略をより一層洗練することが期待されます。
この分析に基づいて、データにしたがい具体的な戦略を立てると共に、異なるモデルが示す多様な予測を検討し、リスク管理に役立てるべきでしょう。
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:
## グラフ解析とインサイト
1. **トレンド**
– グラフの左側は青い実績データで、WEIスコアは0.8付近で安定しています。
– 右側は緑色の前年度データで、これも0.6～0.8の間に密集しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の青いデータに異常値とされるマークがありますが、数は少ないです。
– 全体的に急激な変動は見られませんが、予測値（特にランダムフォレスト）は大きく変動しています。
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、高い一貫性があります。
– 緑色の前年度データも安定しています。
– 異常値は円で示され、ごく少数です。
– 予測の信頼区間（灰色の帯）は狭く、予測精度が高いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青い実績データと緑の前年度データが密集し安定しており、それに対し予測モデルは幅広い変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年度データは相互に相関が高いと考えられます。
– 青と緑のデータの分布は大変似ていますが、予測値は多様です。
6. **直感的な印象と社会・ビジネスへの影響**
– 新製品のWEIスコアは、共生・多様性・自由の観点から非常に安定している印象があります。
– この安定性はビジネスにおいてブランドや製品の信頼性を高める要因となります。
– 異常値が少ないことは、新製品が安定した品質を維持しており、消費者の信頼を得ていることを意味する可能性があります。
– 総じて予測モデルが多様な視点を提供しているため、将来の変化に対する柔軟な対応が可能です。
このグラフは、社会的に影響力のある新製品が安定した評価を得ていることを視覚化しており、将来的な予測にも信頼性がある印象を与えます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 期間全体で、色の変化が見られることから、WEIスコアに時間とともに変化があったことが示唆されます。
– 特に期間の後半に明るい黄色が増加していることから、スコアが高まる傾向が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の急激な変化は、特に時間軸の異なる時間帯で強調されており、7月5日から7月6日への変化や、7月8日への変化が顕著です。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はWEIスコアの強さを示しており、濃紫色から緑、黄色にかけて値が高くなっていると考えられます。
– ヒートマップは視覚的に高スコアと低スコアの区別をしやすくしており、時間単位でのトレンド分析に役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日時と時間帯に応じてスコアが変化しており、特定の日や時間帯が特にスコアの上昇に寄与している可能性があります。
– 7月7日の午後以降、急激にスコアが改善している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは特定の日付と時間に特に高く、それが全体のスコアの上昇に大きく影響を与えている可能性が高いです。
– 各時間帯ごとの色の一貫性からは、時間帯による安定した傾向が読み取れるかもしれません。
6. **直感的判断とビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、製品が特定の時間帯で高い評価を受けているか、何らかのイベントがスコアの向上に寄与していることが考えられます。
– スコアが高い期間にはプロモーションやキャンペーンの効果が現れている可能性があり、ビジネス戦略において同様のアプローチを次の販促に利用することが考えられます。
– 社会的には新製品が市場で注目され、小売業者や消費者がその価値を評価していることが示唆されます。
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:
このグラフは、新製品カテゴリの個人WEI平均スコアを示した時系列ヒートマップです。以下にこのヒートマップの分析を行います。
1. トレンド：
– 色の変化を見て、データ全体にわたって上昇、横ばい、または下降トレンドが明確に現れているわけではありません。ただし、特定の日においては高スコア（黄色）と低スコア（紫）の変動が目立ちます。
2. 外れ値や急激な変動：
– 特に7月1日と7月10日に顕著な高スコア（黄色）が観察され、何らかのイベントや要因によって急激にスコアが上がった可能性があります。
– 対照的に、他の日におけるスコアは低い（紫）状態が続いています。
3. 各プロットや要素の意味：
– 色のグラデーションはWEI平均スコアの高低を示しています。紫色は低スコア、黄色は高スコアを示しています。
4. 複数の時系列データの関係性：
– 異なる時間帯におけるスコアの違いも観察されます。例えば、午後16時から19時の間は全体的に濃い紫色で、一貫して低スコアを示しています。
5. 相関関係や分布の特徴：
– 特定の日や時間帯に集中して高スコアまたは低スコアが見られ、一部の時間帯でスコアが比較的一定していない分布が見受けられます。
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：
– 特定の日において急激にスコアが上がるため、イベントやキャンペーンが成功している可能性を示唆しています。
– 反対に、多くの時間帯でスコアが低い場合、製品の関心が低下している可能性があり、改善策の検討が必要です。
– ビジネス戦略としては、高スコアを記録した時間や日を徹底分析し、どの要因がその成功につながったかを理解することが重要です。また、低調な時間帯を改善するための対策も検討することが求められます。
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:
このヒートマップについて以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体を通して、時間帯による変動があることがわかります。特定の時間において、ある程度一貫した高い値（緑から黄色）が観察されますが、急激な変動もあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日から7日にかけて、急激に色が変わる部分があります。これは外れ値の可能性があり、特に注意が必要です。
– 7月8日前後では高いスコア（黄色）が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの高さを示しています。紫から緑、黄色にかけて色が明るくなるほどスコアが高いことを意味するので、黄色い部分は注目すべき高スコアです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯（例: 8時、16時、19時）ごとにスコアが異なるパターンが見られます。特定の時間帯が他よりも一貫して高いスコア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**:
– 高いスコアは特定の時間帯に集中しており、これは時間枠ごとのユーザー活動やビーキング時の行動と相関する可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、および社会・ビジネスへの影響**:
– ユーザーの活動が集中している時間帯や、特定のイベントが行われた可能性のある日付を特定するのに有用です。これにより、マーケティングや製品のプロモーションを効果的に配置するタイミングを決定できます。
– また、スコアの変動が激しい日時や時間帯については、なぜそのような変動が起きたのかを分析し、リソースの最適配置やサービス改善に役立てることができます。
このヒートマップを活用して、時間帯や日付ごとの戦略的な施策を計画する際の参考にできるでしょう。
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:
このヒートマップは、新製品カテゴリのWEI項目間の相関を示しています。以下に視覚的な特徴とそこからの洞察を挙げます。
1. **トレンド**
– 時間の経過による変化は示されていないため、相関の強さが主な焦点です。
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」は非常に高い相関を示しており（0.91）、これが重要なトレンドです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は特に見られませんが、「個人WEI（自由度と自治）」は他の指標に比べて全般的に相関が低い印象があります。
3. **各プロットや要素**
– 色が濃いほど相関が高いことを示します。赤色系は正の強い相関、青色は負の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データの関係性はヒートマップ自体には含まれていませんが、各項目間の相関が時間に沿って一定かどうかには触れられていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総合WEIと他の多くの指標、特に「個人WEI平均」（0.91）や「社会WEI平均」（0.96）との相関が強いです。
– 社会的な指標（「公正性・公正さ」や「持続可能性と自治性」）間の相関も高いです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 強い相関がある項目間では、ある指標の改善が他の指標の改善に寄与する可能性が高いです。
– 個人の経済的余裕（「個人WEI（経済的余裕）」）と健康状態の相関（0.54）は、中程度であり、これに基づく施策の調整が考えられるでしょう。
– ビジネスや社会への影響として、特定のWEI項目の向上は全体的なWEIの改善に寄与できるため、重点的な改善領域を識別することが重要です。
このヒートマップからは、相関を活用した戦略的なアプローチが可能であり、新製品の導入やマーケティングにおける重点領域の設定に寄与することが期待されます。
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、新製品の複数のタイプについての360日間のWEIスコアの分布を示しています。それぞれのカテゴリーのスコアの範囲と中央値を視覚的に理解することができます。以下、各ポイントについての分析を提供します。
1. **トレンド**：
– 各カテゴリの中央値に大きな上昇や下降のトレンドは見られません。横ばいの状態が多く、全体的に安定した分布が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 「個人WEI平均」および「社会WEI（共生・多様性・自由の擁護）」では外れ値が確認できます。このことから、これらのカテゴリでは一部のデータポイントが他とは大きく異なることがわかります。
3. **各プロットや要素**：
– 各ボックスは、それぞれのカテゴリにおけるスコアの範囲の広さを示しています。「社会WEI（共生・多様性・自由の擁護）」が特に範囲が広いことが示されています。
– 色は異なるカテゴリを識別しやすくし、視覚的に区別するために使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– すべてのカテゴリが比較可能な同じ時間枠で配置されていますが、時系列的な動きは示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– すべてのカテゴリの分布は比較的均一ですが、中央値が高く、狭い範囲に集中しているカテゴリがいくつかあります。たとえば「個人WEI（経済的余裕）」は他のカテゴリよりやや低く、狭い分布を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**：
– 直感的に感じることとして、個人および社会の様々な要素がバランスよく高いスコアを持っているという印象を受けます。
– ビジネスや社会への影響において、特定のカテゴリでの外れ値や広い分布は、製品やサービスの提供において特定のユーザーグループのニーズを満たしきれていない可能性があることを示唆しています。改良や特別な対応が求められるかもしれません。
このグラフを元に、どのエリアが改善の余地があるのか、またはどのカテゴリが既に成功を収めているのかを検討することが可能です。
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:
この主成分分析（PCA）グラフについて、以下の点を考察します。
1. **トレンド**:
– PCAの場合、グラフ自体から明確な時系列トレンドを読み取るのは難しいです。データは空間的に分布しており、特定の方向への一貫した動きは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには明確な外れ値は見られないようです。ただし、第1主成分が正の値で極端に高い箇所や負の値で低い箇所にデータが存在するため、これらが特徴的な変動を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– プロットは新製品の特性を2つの主成分空間に投影したものです。各点は観測を示し、第1主成分（横軸）はデータの65%の分散を、第2主成分（縦軸）は12%の分散を説明しています。点は新製品の相対的な特性や差異を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフ自体は時系列データを含んでいないため、時系列における直接的な関係性は分析できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体的に均等に分布しており、一部のクラスターも見られます。第1主成分が主要な変動要因であることが示されており、第2主成分は補助的な役割を果たしている可能性があります。
6. **直感的なインサイトとビジネスへの影響**:
– 新製品の特徴や差異を理解するための有効な手段としてこのPCAが活用できます。異なる特性を持つ製品グループを特定することで、ターゲット市場の違いを明確にし、戦略的なマーケティングや開発が可能になります。また、新製品開発の際に考慮すべき主な要素を特定する手助けにもなります。
このPCAにより、新製品の様々な特性とその相互関係を把握することができ、効果的な戦略立案に役立つことが期待されます。
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。