📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 全体のトレンドおよび異常
#### 時系列推移
– **総合WEI**: 初期は0.67〜0.73の範囲で変動し、その後右肩上がりに0.89まで上昇しています。特に、7月7日以降から明確な上昇トレンドが確認できます。
– **個人WEI平均**: 初期は0.64から始まり、7月8日頃に急激に上昇し、0.86に達しました。
– **社会WEI平均**: 初期は0.66付近で、途中で0.91まで上昇しています。特に、7月8日以降に急激な上昇が見られます。
#### 異常値
– 7月1日および7月2日には、総合WEIが0.67台を示したうえ、個人および社会WEI平均も低スコアを示しました。これらは、初期データの不安定さや社会経済的なイベントによる影響として考えられます。
– 7月6日、個人および社会WEIで低スコアも観測。新製品の導入や特定のイベントが影響した可能性も。
– 7月10日以降、社会基盤や公平性のスコアが高まり、濃厚な社会支援政策が推測されます。
### STL分析による洞察
– **長期的トレンド**: 全体にわたって上昇の傾向。特に後半において加速しているのは、社会基盤と持続可能性の強化が寄与しています。
– **季節性パターン**: 短期間のデータであるため明確な季節パターンは確認困難だが、週初の上昇トレンドは週末消費やニュースの影響が考えられます。
– **残差**: ノイズと考えられる変動が見られるが、全般的にはトレンドを阻害していない。
### 項目間の相関
– **社会持続可能性と他項目**: 高い相関を示し、特に社会基盤や教育機会と関連が強い。これが社会全体のスコア向上に寄与。
– **心理的ストレスと健康**: お互いのスコアも強い相関があり、個人WEIに重大な影響を与えている。
### 箱ひげ図によるデータ分布
– 多くの項目で中央値が全体の中位よりも高く、7月10日以降は偏りが後半に向く。これにより、スコアの向上と社会基盤強化、自由の保障の向上が確認される。
– 異常値も初期に集中しているため、中盤から後半にかけては信頼性が高い結果といえる。
### 主要な構成要素（PCA）
– **PC1（0.66寄与率）**: 主に社会的要因によるWEIの説明を示しており、持続可能性と山場の増加を担っています。
– **PC2（0.12寄与率）**: 個人の健康・心理状態での変動を低く寄与し、個人生活環境の改善に限界が示唆されます。
### 結論
今回の分析から、後半でのWEI上昇は特に社会インフラや持続可能性強化策に起因している可能性が高いです。この時期における個人の心理的健康の低増減をも含め、政策の一部が今後も持続されることが重要です。個別要素の改善を続けて、総合的な質の向上を目指す必要があります。
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:
以下に、このグラフから得られる洞察を示します。
1. トレンド：
– 最初の評価期間（2025年7月1日から7月15日）は、WEIスコアがゆっくりと上昇しています。
– その後、評価期間が終わるにつれてスコアが安定し、予測期間に入ります。
2. 外れ値や急激な変動：
– 実績データには目立つ外れ値はなく、比較的一貫した上昇傾向を示しています。
– 評価期間後の予測データには大きな変動は見られません。
3. 各プロットや要素の意味：
– 青い点は実績値を示し、線や点線はそれぞれの予測手法によるスコアの予測値を示しています。
– 異常値として特に強調されるプロットはありません。
– 予測の不確かさ範囲がグレーの帯で示されています。
4. 複数の時系列データの関係性：
– 実績の後、予測が3つの異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示され、各モデルは異なる予測パターンを示していますが、大きな違いはありません。
5. 相関関係や分布の特徴：
– WEIスコアの実績値は、時間の経過とともに徐々に増加しています。予測値は、比較的安定したか水平な傾向を示しています。
6. 直感的な印象およびビジネスや社会への影響：
– これまでの実績データが安定して上昇していることから、新製品の市場での受け入れが良好である可能性を示唆しています。
– このままの成長トレンドが続けば、今後のビジネス展開にポジティブな影響を与えることが期待できます。
– 各種予測モデルが安定した値を示していることから、今後の市場状況も比較的安定していると考えられますが、モデル選択の影響があるため、多面的なアプローチが有効でしょう。
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:
以下のグラフに関する分析を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側では、実績のデータポイントが0.65から0.8の間で推移しています。その後、予測データ（特にランダムフォレスト回帰）は緩やかな上昇を示していますが、決定木回帰は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値が幾つか強調されていますが、これらは全体のトレンドに大きな影響を与えているようには見えません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、赤い×は予測、グレーの範囲は予測の不確かさを示しています。異常値は黒い円で囲まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレスト回帰と決定木回帰の予測を比較すると、ランダムフォレストの方がより動的なトレンドを示していると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データから急激な変動は少なく、比較的安定しています。予測モデルはこの安定性を反映しているようにも見えます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフ全体としては、大きなトレンドの変動はなく、実績データは比較的安定したパフォーマンスを示しています。予測モデルの結果を考慮すれば、今後の大きな変動も予測されていないため、新製品のパフォーマンスは安定していると考えられます。ビジネス的にはリスクが低く、舵取りがしやすい状況を示唆しています。また、外れ値の頻度や傾向を監視することで、さらなる改善や最適化が可能になるかもしれません。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）はおおむね一貫性が見られ、軽微な上昇傾向が示唆されています。全体としては安定しているようです。
– 予測データは、短期間での上昇後に比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の青いデータポイントは黒い円で囲まれており、これが外れ値としてマークされています。これらは他のデータと比較して特異なものです。
– 外れ値は、予測可能性やデータの一貫性に影響を与える可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIのデータを示しています。
– 赤い×印は予測AIの値で、今後の推移を示しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさの範囲を示し、実績データの大半をカバーしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測値（赤い×印）は実績値の範囲を呈しており、今後の動向を予測モデルで補完できることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 先進的な予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測が表示されています。これらの予測はいずれも安定したトレンドを示しており、統計モデルの信頼性を示します。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 実績データと予測データが一致した安定的なトレンドは、新製品の市場受容が順調であることを示唆しています。
– 外れ値の存在は、特定の期間における市場の予期しない変動や外的要因の影響の可能性を示しています。
– ビジネスにとって、こうした安定した予測はリソースの計画やマーケティング戦略の立案に有用です。
– 社会的には、新製品が市場に受け入れられつつあることを示すポジティブな兆候と解釈できます。
このグラフからは、新製品の受容が進んでいること、また今後の予測も明るいことが示唆され、ビジネス戦略の見直しやさらなる市場開拓に役立てることが可能です。
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:
以下にグラフの詳細分析を行いました。
1. **トレンド**:
– 実績（青色のプロット）は初期から中盤まで横ばいで、後半に急激に上昇します。
– ランダムフォレスト回帰予測（ピンク線）は、緩やかに上昇し安定しています。他の予測モデル（線形回帰、決定木）は、基本的にほぼ一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイントにおいて外れ値が見られ、灰色の範囲で強調されています。これらは特異な事象を示している可能性があります。
– 中盤から後半にかけては、実績値が急激に変化する日があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績、赤い×は予測値を示し、外れ値は黒い円で囲まれています。
– 灰色の背景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がある場合の関係性**:
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる勾配や変動を示していますが、実績値の急変には対応しきれていないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の傾向とランダムフォレストによる予測は比較的一致しており、他のモデルに対して良好な適合性を示しているようです。
6. **直感的洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフからは、製品に対する評価や経済的余裕が一定期間で急激に変化することが観察され、この変動は注目すべきです。
– 突然の上昇は、製品の急速な人気上昇や市場の諸条件が好転した可能性を示しています。ビジネス上ではこれを契機にさらなる投資やマーケティングの強化を考えるべきです。
– 外れ値や不安定な日を特定し、それがどのような要因で発生したのかを分析することは、将来のリスク管理につながります。
このように、データから得られるインサイトは多岐に渡り、今後の戦略に活かすことで事業の成功につながる可能性があります。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **実績（青のプロット）**
– おおむね横ばい。ただしわずかに上昇傾向がある可能性があります。
– **予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**
– 予測データはすべて上昇を示しており、特にランダムフォレスト回帰が他のモデルよりも急上昇しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値が数値で囲まれていますが、特定の周期やパターンは見られません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青の点）**: 実際の健康状態のデータ点。
– **予測（赤いバツと線）**: 3つの予測モデルの結果。
– **異常値（黒い丸）**: 通常の範囲を超えたデータポイント。
– **予測の不確かさ範囲（グレーの影）**: 予測における標準偏差を示しており、信頼性の目安として機能。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測モデルが実績に基づいており、特にランダムフォレスト回帰が急激な上昇を示しています。このモデルが最も楽観的なシナリオを示していると言えます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績のスコアは0.6から1.0の間に密集し、概ね安定しています。
### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– **直感的な印象**:
– 実績データは安定しており、健康状態は大きな変動がないと考えられます。
– 予測モデル全体が上昇傾向を示していることから、今後の健康状態は改善が見込まれると直感的に感じられます。
– **ビジネスや社会への影響**:
– 新製品が導入された場合、健康状態の改善が期待されますが、予測モデルの違いによる不確実性を考慮する必要があります。
– ランダムフォレストが特に楽観的な予測をしているため、企業戦略としてこのモデルの特徴を最大限に活かすことが考えられます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– **実績データ（青色円）**: 前半は緩やかな上昇傾向が見られますが、その後横ばいに移行しています。
– **予測データ（ランダムフォレスト回帰 – 紫色線、決定木回帰 – 水色線、線形回帰 – 緑色線）**: すべての予測手法で後半は一定の値を示し、安定した傾向を指しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として示されているデータ点はありませんが、初期には急激な変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色円**: 実際のWEIスコア。
– **灰色のエリア**: 予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）、これは予測における信頼区間を示します。
– **紫色、緑色、水色の線**: それぞれランダムフォレスト回帰、決定木回帰、線形回帰による予測を示します。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– すべての予測手法がほぼ同じ予測を示しており、実績データのトレンドと一致している部分もあるが、未来のスコアをやや高めに予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータは分散していますが、徐々にスコアが収束していることがわかります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 初期には心理的ストレスが増加している可能性がありますが、その後安定していることから、何らかの介入が効果を発揮したか、個人が状況に慣れた可能性があります。
– 予測と実際のトレンドが一致する場合、ストレス管理プログラムや製品の需要予測に役立ち、労働生産性を維持・向上させる施策を取るための指針となるでしょう。
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:
この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**:
– 実績（青いプロット）は、安定して0.6から0.8の間で横ばいに推移しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫の線）は、初期に上昇して0.8を超え、その後安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのプロットが外れ値として黒い円で示されており、予測値と実績値の間にギャップがあることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示しており、散らばりが見られますが、全体としては一定の範囲を維持しています。
– ピンクの線は予測（ランダムフォレスト回帰）としての予測範囲を示しています。
– グレーの範囲は不確実性を示しており、予測がどの程度の信頼性を持っているかの指標となっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは多少のばらつきがあるものの、予測との間に大きな乖離はなく、予測モデルは比較的正確に機能している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のばらつきはそれなりにありますが、不確実性の範囲と大きく重なっていることから、予測モデルは妥当な結果を提供していると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 時系列データは安定しており、新製品の個人WEI（自由度と自治）はしばらくの間、大きな変動はないと予想されます。
– 外れ値の存在は予測モデルの精度を改善する余地があることを示し、改善が必要です。
– 全体として、実績と予測が一致しているため、信頼性のある計画や意思決定が可能です。
これらの洞察は、予測精度の向上や将来的な戦略立案に役立つでしょう。
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:
## 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータは、主に0.6から0.8の間で変動しています。この範囲内での動きが多く、大きな上昇や下降は見られません。
– 予測値（線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は安定しており、0.8および1.0付近で水平です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績値にいくつか大きめの外れ値がありますが、それ以外には大きな急変動はありません。
– 異常値とは、実績値が予測の不確かさ範囲内に収まっていない点を指すと思われますが、グラフ上では明確に示されていないか少数です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、一部のデータは異常値として黒い円で囲まれています。
– グレーの陰影は予測不確かさ範囲を示し、予測の信頼区間として機能しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値に対して、異なる回帰手法での予測値は実績の範囲を超えて高い傾向があります。これは、モデルが現在の範囲における異常を十分に捉えていない可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は0.6から0.8の範囲に偏っています。予測されるスコアの範囲とは異なっており、実績と予測間にズレがあるかもしれません。
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**
– 人はこのデータから、現状の製品がもつ社会的公平性の評価が予測と実績でズレがあることを感じるでしょう。このことは、製品の社会的受け入れ度がまだ予測アルゴリズムによって適切に捉えられていない可能性を示唆します。
– ビジネスへの影響として、実績が予測値に達していないことは、より改善が求められる領域を示しているかもしれません。モデルの精度向上のためには、追加のデータや要因の分析が必要でしょう。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、WEIスコアがほぼ横ばいで進展しており、安定していることがわかります。期間を通じて、スコアは0.8から1.0の間に密集しています。
– 予測モデルの線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、今後のスコアが1.0付近で安定することを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として識別されたプロット（黒い円）がありますが、全体の傾向に大きな影響を与えているわけではありません。
– 大きな急変動は見られず、データは一貫して安定しています。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実際の観測データを示しており、予測モデルの精度を評価する基準となります。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しており、この範囲内での予測が期待されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルはすべて高いスコア（約1.0）を示しており、実績データもその付近にあるため、モデルの精度は高いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの分布は非常に狭く、高スコア領域に密集しています。モデルの予測と実績データはよく一致しており、相関関係が強いことが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフからは、新製品の持続可能性と自治性が高く評価され、安定性があることがわかります。これにより、製品が市場で受け入れられやすい可能性が示唆されます。
– ビジネスや社会への影響としては、持続可能性が高い製品が支持されることで、企業や消費者のサステナブルな選択が促進されると考えられます。
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**
– 実績（青いプロット）は0.75から0.85の間に多く、スコアは比較的一定です。
– 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、全て横ばいを維持しています。したがって、大きなトレンドの変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データに少なくとも一つの外れ値があります（黒い円で表示）。
– これは、予測の下限からも外れている可能性があるため要注意です。
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示し、実際のWEIスコアの動きを反映しています。
– ピンク色のラインがランダムフォレスト回帰、青色のラインが決定木回帰、水色のラインが線形回帰の予測値です。
– グレーの範囲は、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**
– 予測モデルは実績を非常に良く追従しているように見えます。
– モデル間での大きな予測差は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIのスコアは、全体的に0.8付近で安定しています。
– 予測値と実績の間に強い相関があり、予測が実績を良く捉えていることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– データが安定していることから、新製品の影響が予測モデルにより適切にキャプチャされている可能性があります。
– 一貫したスコアは社会基盤と教育機会の面での着実な改善を示しているかもしれません。
– 外れ値の原因を特定し、対策を講じることが、スコアの安定性をさらに向上させるために重要です。
全体として、グラフはWEIスコアが比較的一定であることを示しており、予測と実績の間には強い一致があります。モデルの精度は高そうで、今後の戦略策定に自信が持てると言えるでしょう。
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:
以下にこのグラフの視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、期間の初めから緩やかに上昇しています。
– 予測（各種の線）は、時期によって安定した一定値を示し、特に期間後半で一定のパターンを描いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データの中に、異常値として黒い円で囲まれた点があります。これらは予測範囲外のデータを示しており、特別な注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実際のデータポイントを示し、データの実績を視覚化しています。
– 赤いXマークは予測値を示し、各予測手法の線と対応しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示し、信頼性の幅を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果は、全体的なスコアの安定性と予測精度に対する異なるアプローチを表しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは徐々に増加する傾向があり、全体的にスムーズな分布をしていますが、外れ値が存在します。
6. **人間が直感的に感じるインサイトとビジネスや社会への影響**:
– データはポジティブな改善（上昇トレンド）を示しており、これは新製品の社会WEI（共生・多様性・自由の保障）における受容が高まっている可能性を示唆しています。
– 外れ値の存在は、特定のイベントやキャンペーン、または外部因子が影響を与えた可能性を示唆しており、これらに対する深掘りが必要です。
– 安定した予測値は製品戦略の立案や市場への提供において、比較的安定した見通しを提供可能と考えられます。
これらの視点を踏まえ、さらなるデータ分析や市場調査を通じて、具体的な施策を検討することが重要です。
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:
以下はヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– 全体として時間帯ごとに異なる色の変化が見られますが、特定の周期性は見られません。
– 7時と19時の間で特に色の変化が顕著です。7時では日を追うごとに明るい色に変化し、19時では徐々に濃い色が増えています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時のゾーン内で7月6日にかけて急激に明るい色になり、その後は戻るような形です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はWEIスコアの変動を示しています。濃い色は低スコア、明るい色は高スコアを意味しているようです。
– 各時間帯ごとにスコアが変化し、日によって影響が異なります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 7時と15時のスコアは全体的に上昇傾向にあり、19時と23時は全体的に減少傾向が見られます。
– これらの時間間隔で異なる行動が見られ、時間によって新製品に対する関心や反応が異なる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明るい色が特定の日付や時間帯に集中していることから、特定の時間帯やイニシアティブがより高いパフォーマンスを上げていることが示唆されます。
6. **直感的な洞察**:
– ヒートマップは、消費者の活動が時間帯に応じてどのように変化するかを視覚的に示すのに優れています。新製品のマーケティング活動やプロモーションの時間帯を調整するためのデータとなるでしょう。
– 明るい色の増加傾向は、特にピーク時間帯において新製品が好調に受け入れられている兆候と解釈できます。この情報を基に、企業はマーケティング戦略の改善や製品の展開時期を再評価することができるでしょう。
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、提供されたヒートマップについての分析です。
1. **トレンド**
– 時間帯によってパターンが異なります。7時から8時には、比較的安定したスコアの変化が見られます。
– 15時から16時、19時から23時には周期的な変動が見られ、特に23時の値は全体的に高めです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日から7日にかけて、夜遅く（19時以降）に急激なスコアの上昇が見られます。
– 特に7月7日16時台には急激に暗い（低いスコア）色に変わるところがあり、これは異常な変動です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はスコアの高さを示し、濃い青から緑、黄色へと変化しています。黄色がもっとも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**
– 時間帯によってスコアの変動パターンが異なることから、日内の活動や新製品の関心が時間帯によって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**
– 一部の時間帯でスコアの急激な変動が連続することから、人々の行動や新製品への関心が特定の時間帯に集中していることが示唆されます。
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**
– 日中（特に午前から午後初頭）はスコアが低く、夜間に向かうにつれスコアが高くなる傾向があります。これは、新製品の利用や関心が夜間に活発になることを示唆し、マーケティング施策を夜間に集中させると効果的である可能性があります。
全体として、時間帯による消費行動の違いが強く反映されており、それに基づいたビジネス戦略が立てられるでしょう。
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:
このヒートマップは、新製品カテゴリの社会WEI平均スコアを示しています。以下に視覚的特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて、スコアは全体的に向上する傾向があります。特に7月6日以降、色が明るめになり、スコアの上昇が見て取れます。
– これは新製品が時間の経過とともに市場で受け入れられていることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月8日にいくつかの時間帯で色が黄色に急変しています。
– これは、その時間帯で特に好意的な評価が多かった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色相が紫から黄緑、黄色へと変わるにつれ、スコアが上昇していることを示しています。
– 夜間と昼間の時間帯で異なるパターンが見られることから、人々の活動時間との関連がありそうです。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 1日の中で特定の時間帯（特に7時と15時）が高スコアを記録しており、一貫した傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯でのスコアの変動は、一日の全体的な評価に大きく影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 新製品がユーザーに好まれ始めている可能性があり、マーケティング戦略が功を奏している証かもしれません。
– ビジネスにとっては、特にスコアが高い時間帯を狙ってプロモーションを展開することでさらなる成功を収めるチャンスと見ることができます。
– これは社会的にも、新製品が市場でどのように認識されているか、またそれが広がるスピードを示しています。
このデータは、製品の投入成功度や消費者の反応のモニタリングに有用な情報を提供しており、今後の戦略立案の重要な指標となるでしょう。
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:
以下に、ヒートマップを基にした視覚的特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップでは、特定のトレンドというより相関関係が示されています。データは30日間にわたるもので、時間軸上の変動ではなく値の関係性に焦点を当てています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動はヒートマップでは直接示されていませんが、低い相関係数が他の高い値と対照的に目立つ点を示せます（例: 個人WEI（自由度と自治）の0.11など）。
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度を示しています。赤が濃いほど、相関が高いことを示し（正の相関）、青が濃いほど負の相関を示します。
– 総合WEIは全体として他の多くの項目と高い相関を持ち、特に個人WEI平均（0.92）や社会WEI（共生・多様性・自由の保障）（0.91）と強い関連があります。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 各要素間の関係性を視覚化しているため、30日間の変動による影響を推測することができます。高い相関（赤色）は、関連する要素が一緒に変動する傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総じて高い相関が多く、特に個人WEI（経済的余裕）と社会WEI（公平性・公正さ）の間における強い相関（0.96）が目立ちます。
– 自由度と自治に関する個人WEIは他の項目と比較して相関が低いことが示されています。
6. **このグラフから得られる直感的な理解やビジネス、社会への影響**:
– 社会や個人の幸福度を示すWEI（ウェルビーイング指標）が多くの面で連携していることがわかります。例えば、経済的余裕が公正さに強く関連しており、政策や企業の取り組みがこれらの項目に影響を与える可能性があります。
– 自由度と自治の相関が他の要素と比して低いことは、この領域の改善が他の幸福度指標に対して独立した影響を及ぼし得ることを示唆しています。
このヒートマップは、新製品の開発に関する社会的および個人的な幸福度の要因を理解するための貴重な洞察を提供します。こうした情報は、ビジネス戦略や社会政策を策定する上で非常に役立ちます。
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:
### 1. トレンド
各カテゴリにわたるWEIスコアは比較的安定しており、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。全体的に横ばい傾向があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
外れ値は「個人WEI平均」と「社会WEI（共生―多様性・自由の保証）」の項目で見られます。特に「個人WEI平均」の外れ値は下限にあり、他のデータに比べて顕著です。
### 3. 各プロットや要素
– 各箱ひげ図は中央値がかなり高いスコアを示しており、ほとんどのカテゴリで中央値が0.7〜0.9の範囲に収まっています。
– 箱の高さが変動を示しており、例えば「個人WEI（経済状況）」は他に比べてスコアの分散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
複数のWEIタイプが並列して示されているが、特定の連続性や相関は示されていないため、直接的な関係性は判断しにくいです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
ほとんどのカテゴリが高い中央値を持ち、スコア分布が比較的狭い範囲に集中しています。
### 6. 人間が感じる直感やビジネス・社会への影響
– 各カテゴリのスコアが高いことから、新製品の全体的な評価はポジティブであると考えられます。
– 企業は特に外れ値が出ている領域に注目し、具体的な改善点を見つけ出すことが求められます。
– もし「個人WEI平均」の低外れ値が増加した場合、製品やサービスの個別対応が必要になるかもしれません。
この分析は、製品開発やマーケティング活動の戦略立案において有用なインサイトを提供します。
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、主成分分析（PCA）を用いて新製品カテゴリのWEI（不明な構成要素）データを2つの主成分で表現し、30日間にわたる分布を示しています。これに基づく詳細な分析を以下に示します。
### 1. トレンド
– **分布の特徴**: 特定の傾向や周期性がないようです。データポイントは全体的に広がっています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 上部中央から少し左の一点は、他のデータポイントから少し隔たっており、外れ値の可能性があります。
– **密集度**: 特にデータが密集しているエリアは右上と左下に見られます。
### 3. 各プロットや要素
– **第1主成分**（寄与率: 0.66）: この成分がデータの大部分の変動を説明しています。横軸の分布が広く見られます。
– **第2主成分**（寄与率: 0.12）: 垂直方向の変動は比較的小さく、データ全体ではそれほど大きな影響はないようです。
### 4. データの関係性
– **相互関係**: 横軸と縦軸の強い相関は見られません。独立している可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 横軸の範囲に比べて、縦軸の範囲が狭いため、第1主成分がより多くの情報を持っていることが示唆されます。
### 6. 直感やビジネスへの影響
– **直感的な感覚**: 特定の優勢な動きや一貫した傾向が見られないため、新製品の特徴や影響が多様であることが示唆されます。
– **ビジネスへの影響**: 多様な方向性や特徴があることは、異なる市場やニッチに対応する新製品の可能性を示しており、企業にとって幅広い戦略やマーケティング施策の必要性を示しています。
全体として、このPCAプロットは、新製品が複雑で多次元的な特性を持っており、それを理解・活用するにはさらに詳細な分析が必要であることを示しています。
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。
