📊 データ分析（GPT-4.1による）
**データ分析の結果**
1. **時系列推移**
– 総合WEI、個人WEI、社会WEI平均は、約360日間のデータでは明確な全体のトレンド（上昇、下降）は見られず、一定の範囲内での変動があります。特に、総合WEIは0.67から0.89の間で揺れ動いています。顕著な変動は、2025年7月7日から7月10日にかけての急激な上昇が見られます。
2. **異常値**
– 提供された異常値のデータには、日付2025-07-01と2025-07-02でのWEIスコアの大きな変動が見られます。特に、2025-07-02の0.73から0.67への急降下は顕著です。こうした異常値は、特定の要因（例えば経済指標の変動、特定のイベントの発生）が影響している可能性があります。
3. **季節性・トレンド・残差**
– STL分解を用いた分析は行われていませんが、データからやや季節的なパターンを仮定できるかもしれません。7月上旬のスコア上昇は、特定の社会的ないし市場の動きが影響した可能性があります。
– 残差については、不規則に見える日間での変動が観察されます。
4. **項目間の相関**
– 各項目間の相関が強い箇所は、個人の経済的余裕と個人健康状態の相関(0.75)や、社会の持続可能性と自治性(日付の中で0.8以上の持続)が見られます。これらの相関性は特定の生活の質に対する影響や優先順位を示唆しています。
5. **データ分布**
– 箱ひげ図を用いた分析では、ほとんどのスコアは中央値付近に集中しています。ただし、一部の外れ値（異常値）が観察され、特に2025年7月上旬は他の日付に比べてばらつきが大きいです。
6. **主要な構成要素 (PCA)**
– PCAの結果は、WEIの主要な変動要因として、PC1が62%の寄与率を持ち支配的な要因であることを示しています。これは、主要な変動要因が個人または社会の特定の要素（可能性としては経済指標や健康）であることを示唆しています。PC2の寄与率は15%で、複合要因が影響していると考えられます。
**総合的な観察と考察**
– データから見ると、特定の期間（特に7月初旬）は、異常な変動が多発しており、これらは突発的な出来事や測定誤差の可能性もあります。
– 経済的余裕や健康状態、社会的持続可能性が高い相関を持っていることから、政策的に強化することが望ましい要素であると言えます。
– 社会的な公平性や多様性に関連する項目の変動も観察され、これらの要素が社会の安定性にどのような影響を与えるかを継続してモニタリングすることが重要です。
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:
### グラフの分析と洞察:
1. **トレンド**:
– 左側(2025年7月頃)の開始時点では、実績AI(青色のプロット)は0.8付近で密集しています。この期間に特に目立った上昇や下降のトレンドは見られません。
– 右側(2026年5月以降)には前年(緑色のプロット)データが0.6から始まり、徐々に微増しながら0.8に近づいています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示される異常値が、開始点で0.8付近に密集している実績データ間にいくつか存在します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績AIで観測されたWEIスコアを示しています。
– 緑色のプロットは前年の比較AIでのスコアを示しています。
– 紫、ピンクの線はそれぞれ異なる予測手法(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)を表しており、一部のモデルではWEIスコアが1.0付近まで予測されていることが見て取れます。
– 灰色の帯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AIと前年AIのデータはおおむね似たようなスコア範囲内にありますが、前年データは若干の増加傾向を示しています。予測手法のいずれかが実際の実績を超えるスコアを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIのデータは密集し、6月初旬のスコア分布が相対的に広いことを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 実績と前年データの比較から、製品の評価において前年比で改善の可能性があることが示唆されます。予測モデルに基づく推定が正しければ、中長期的にWEIスコアがさらに改善する可能性があり、製品開発や市場戦略の成功を示唆しています。
– 一部の予測モデルが高いスコアを示しているため、これを基にした意思決定が特に重要となります。ビジネスにおいては、これらのデータを元にした戦略的な意思決定が求められるでしょう。
この分析により、今後のビジネスの方向性や製品改良について具体的な検討を行うことが重要です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 2025年7月頃、WEIスコアが比較的高い値に集中しています。全体としては横ばいに見えますが、少しの上昇トレンドがあります。
– 2025年後半以降のデータが不足しており、それ以降のトレンドを評価することは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月付近の最初のデータポイントの中で、いくつかの異常値が黒の丸で示されています。
– 予測AIによる異常点の中から、予測に対する乖離がある可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色のプロット**は実績データで、実際のWEIスコアを示しています。
– **赤い「X」**は予測モデル（実績AI）が立てた予測値です。
– **紫色の線**は異なるAIモデルによる予測データを示しています（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間の関係性**
– 複数の予測モデルによる予測が視覚化されていますが、実績データとの乖離が多いようです。予測の精度を向上させる必要があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データは一致していない状況が見られ、予測精度の改善が期待されます。
– 前年度のデータ（緑色のプロット）も表示されていますが、新年度との比較には慎重になる必要があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 実績と予測のずれがあることから、予測モデルの改善が求められます。
– 異常値が多く観測されることは、不確定要因が多い新製品カテゴリにおける市場の不安定性を示唆している可能性があります。
– ビジネス面では、製品への信頼性や市場のニーズを再評価する必要があり、新製品戦略に影響を与えるかもしれません。
このグラフからは、データの信頼性を高め、予測精度を向上させるための更なる分析とアプローチが必要です。
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:
以下はこのグラフからの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフ内の「実績（実績AI）」の青いプロットは、早期には比較的高い値で安定しており、その後データが途切れています。
– 「前年（比較AI）」の緑のプロット群は、後半に非常に高い値で集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「異常値」が複数検出されており、これは評価の初期に強調されています。
– 「予測（ランダムフォレスト回帰）」の値に急激な上昇が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の「実績AI」は実際の観測値を示し、これが信頼されるベースラインです。
– グレーの範囲は「予測の不確かさ範囲」を示しており、観測値に対する予測の不確かさを示唆しています。
– ピンクや薄紫の線は異なる予測モデルによる予測値を示しています。
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前年比較データとの相関を直接確認することは難しいですが、後者は高いスコアに集中しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データ、そして前年データの間に明確な相関が見られます。
– 前年と比較してスコアが高い状態が続けられるかが興味深いポイントです。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネスへの影響**:
– 初期段階では安定したスコアだったが、更新されたデータによってスコアが大幅に上昇し、これは新製品が市場で好調な影響を与えている可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会的には、製品が予測よりも成功していることを示しており、今後の市場展開や戦略に対してポジティブなサインといえます。
このグラフの分析は、新製品の社会的受容が時間の経過とともにどのように変化しているかを理解するのに役立ちます。
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:
以下は、グラフに関する分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 散布図の左側にある青いプロットは、2025年7月から2025年11月までの実績データを示しており、これらはほぼ横ばいで安定しています。
– 右側の緑のプロットは前年度のデータを示していますが、視覚的には2025年後半に他の時点と明確に区別される点が少ないです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の青いデータポイントの中には、外れ値として示されている点もありますが、全体的に範囲内にまとまっています。
– 緑のプロットには大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実際のデータで、紫や赤の線はそれぞれ異なる回帰モデルを用いた予測値を示しています。
– 赤い×は予測値を示していますが、その値は青い実績と大きくは外れていません。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 緑の前年度データと青の実績データの位置関係が明らかではなく、明確な相関は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間には安定性があり、予測が大きく外れることはありません。
– 密度的には青の部分が高いと言えますが、実績が予測範囲内に収まっているため信頼性があるデータと考えられます。
6. **直感的な印象やビジネスへの影響**:
– 実績データは予測モデルが示す範囲に収まっており、モデルの信頼性が高いことを示唆しています。
– 経済的余裕のスコアが安定していることは、消費者が新製品に対する感度が高い可能性があります。
– 外れ値の存在は、一部ユーザーの状況や市場の特殊な条件を反映しているかもしれず、注意が必要です。
プロダクトの戦略立案やマーケティングにおいて、安定性の評価や一部の異常値への対応策が求められるでしょう。安定したトレンドは、将来的な予測の信頼性を高める要因となります。
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：
### 1. トレンド
– **上昇トレンド**: 紫色のラインは、ランダムフォレスト回帰による予測を示しており、明らかに上昇しています。
– **安定した時期**: データの初期および後期にかけて、実績データや昨年の比較AIデータ（緑色）は比較的安定しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期のデータ中、いくつかの異常値が目立っています（大きな円で表示）。
### 3. 各プロットや要素
– **青色のプロット**: 実績値を示しており、全体的に0.6から0.8の範囲内で安定している。
– **緑色のプロット**: 昨年の比較AIのプロットで、似た範囲に配置されている。
– **ピンクのライン**: ランダムフォレスト回帰予測で、今後の増加を示唆。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 過去のデータと比較すると、新しい予測モデル（ランダムフォレスト）が強い増加トレンドを示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期と後期のデータはそれぞれ異なる相関を持っている可能性があります。初期の急激な変動と後期の安定は、システムやデータ収集に何らかの変化があったことを示唆しています。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **直感的な洞察**: 人々がこのグラフを見ると、健康状態が将来的に改善する予兆を感じるかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響**: 健康関連の新製品の成功や効果が認識されつつあると解釈でき、そのため予想通り一時的な課題が解決された後は改善されていく可能性があります。
このグラフは、健康状態の評価において有用なツールであり、一定の期間を通じて変化を追跡するために役立ちます。予測手法の進化により、今後の健康状態の改善を期待することができます。
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、以下の点を分析しました。
1. **トレンド**:
– 初期のデータは実績値（青色）が高めで、0.6から0.8の間に多く集まっています。
– 予測データ（紫とピンク）の一部は急速に上昇し、ピーク付近に達していますが、データが多くないので全体的なトレンドは不明です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータへの予測が急激に上昇していることが観察されますが、異常値として認識されているわけではありません（黒い円で囲まれている部分）。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データ、紫色やピンクの線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測を示しています。
– グレーのエリアは予測の不確かさを示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと異なる予測モデルとの間で乖離が見られるため、モデル間の一致は必ずしも高くない可能性があります。
– 前年のデータ（緑色）が参考として表示されていますが、詳細なトレンド比較は難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体的に中央値付近に集まる傾向がありますが、予測のばらつきが広いことが示唆されています。
6. **直感的な感想およびビジネスや社会への影響**:
– データが広範囲に分布しているため、ストレスレベルのばらつきが大きいことを示している可能性があります。
– ビジネスにおいては、不確実性が高いため、ストレス管理のための安定した対策が求められます。
– 社会的には、ストレスレベルを予測し、適切な介入を行うことで個人のウェルビーイングを向上させることが重要です。
このグラフからは、ストレス管理や予測精度の向上を考える必要があると直感的に感じられます。
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:
グラフについて以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– 最初の部分（2025年7月から9月頃）は、青の実績データが詰まっており、1.0に近い値を維持していますが、その後のデータは見られません。
– その後、2026年のデータ（緑）は完全に別の場所に集まっているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青の実績値の中に異常値が含まれており、それがグラフ内に特異点として示されています。
– その点は、他の実績値から外れているため、特別な要因があった可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い実績データは短期間での変動を示しており、ある特定期間で安定性を示していると考えられます。
– 紫の線は異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を示しており、それぞれに異なる将来的なスコアの動向を予測していると言えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列としては、青の時期と緑の時期が連続しておらず、データの間に大きなギャップがあり、それぞれ異なる時期でのパフォーマンスが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIのデータは高めのスコアに集中しており、安定したパフォーマンスを示していますが、その後のデータがないため、長期的な傾向を捉えるのが難しいです。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 最初の時期の高スコアは、製品やサービスが一定の品質基準を満たしていることを示唆していますが、データの間隔や異常値が示すように、一定のリスクや不確定要素が存在します。
– 2026年のデータでは値が下がっており、長期的な改善が必要かもしれません。
全体として、このグラフは初期の性能が高く評価されていたが、持続的な観察が必要であることを示しています。顧客満足度の維持や向上がビジネスにおける重要な課題とな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
1. **トレンド**
– グラフには2つの主要な時系列データのクラスターが見られます。左側は2025年の初期段階にかたまったデータ点があり、右側は2026年の中盤に集中しています。時間とともに大きなトレンドの変化は顕著ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータにはいくつかの異常値が検出されています。異常値は平均的なWEIスコアが0.6から0.8の範囲にある中で発生しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）においては、一時的にスコアが急激に1.0付近まで上昇しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績値は青い点で示され、2025年初期に集中しています。
– 緑色の点は前年データを示し、主に2026年に焦点が移っています。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示し、初期には狭く、後に広がっています。
– ピンクや紫の線は異なる回帰予測（線形、決定木、ランダムフォレスト）で、それぞれの予測手法の違いを表しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績と前年データの間には直接の連携は見られず、異なる時期に集中しています。
– 異なる予測モデルは、ランダムフォレストが極端な上昇を含む特徴的な予測をしているのが注目されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 同一期間内に存在するデータ点同士の密集度が高いため、時期ごとにデータが分離していると解釈できます。
– 分布自体はやや分散していますが、異常値の影響を考慮する必要があります。
6. **直感的な印象と影響**
– 人間の視点から見ると、このグラフは時間の経過と予測の不確実性が示されています。特に、異なる予測モデルの提示は意思決定における多様性を示しています。
– ビジネスへの影響としては、製品が市場でどれだけ社会的に公平や公正と見なされているかの変化を捉えており、新製品導入の戦略を調整するための基礎データとして活用可能です。異常値は特別なイベントや製品操作の影響かもしれず、さらなる分析が必要です。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの初期段階（2025年7月から9月）では、WEIスコアは比較的一貫しています。しかし、その後のデータは飛躍的に増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階に異常値がいくつか見られますが、その後のデータには外れ値がなく、スコアが安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– 実績（青の点）は一貫した性能を示しています。
– 緑の点（前年の実績）と比較して、WEIスコアが大幅に改善されています。
– 予測における様々な手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、初期データに基づく推定範囲を示しており、最終的なスコアには一致していません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の予測手法である線形回帰や決定木回帰の予測は、実際のスコアに対して過小評価している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間が経過するにつれ、WEIスコアが向上しており、何らかのプログラムや対策の効果が表れていると考えられます。
6. **直感的な洞察**:
– 初期の不確実さや変動にもかかわらず、持続的にWEIスコアが向上していることから、企業や製品が持続可能性と自治性を向上させているという強いメッセージが伝わります。この結果は、社会的な評価や信頼性向上につながる重要な指標となるでしょう。
ビジネスや社会における影響としては、持続可能性の向上が市場評価や消費者の好感度を高め、さらにはCSR（企業の社会的責任）の観点からも企業価値を向上させ得ることが考えられます。
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**:
– 初期の時点（2025年7月付近）での実績データは比較的高いスコア（0.8から0.9程度）で推移しています。
– 年が変わると、別の一連の実績データが低め（0.6付近）に集まり、過去のデータと対比されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間には、いくつかのデータポイントが外れ値（異常値）として示されています。
– 予測データの範囲外にあるような異常値もいくつか確認できます。
3. **要素の意味**:
– 青い点は実績（実績AI）を表し、濃い緑の点は前年のデータを示しています。これにより、前年との比較がされています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ範囲を示し、それを超えるデータは外れ値と考えられます。
– 紫色やピンク色の線は異なる回帰手法による予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年のデータが重なり合う部分もありますが、どういった傾向が変わったのか、それにより社会WEIスコアにどのような影響があったのかが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータポイントは密集しており、ある程度高いスコアを維持していますが、その後のデータはより広がりがあります。
– 期間が進むにつれ、スコアが異なる領域に移動していることから、何らかの外的要因が影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察**:
– 初期の高スコアは強固な社会基盤や教育機会を示している可能性がありますが、後の低スコアはその持続性に問題があることを意味しているかもしれません。
– 異常値の出現や予測精度の不確かさは、新製品の影響や市場の変化を暗示していると考えられます。
– ビジネスや社会において、教育機会や社会基盤の改善が必要である可能性が高く、政策改善や新たな制度導入の必要性を促すことが考えられます。
このデータをもとに、適切な対策や戦略を講じることが重要です。
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:
**グラフ分析と洞察**
1. **トレンド**
– グラフには「実績データ」（青色）と「予測データ」（赤色のX、紫色、ピンク色の線）があり、次第に評価日が進むにつれ、実績のWEIスコアがやや上昇傾向にあるように見えます。
– 紫（線形回帰）、ピンク（ランダムフォレスト回帰）などの予測は、初期段階（2025年中）は横ばいで、2026年の後半に急激に上がっている。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データにはいくつかの外れ値（異常値）が見られ、これがシステムや予測モデルに影響を与えている可能性があります。
– 特に2025年7月頃の大きな変動は、何らかの異常や重要なイベントがあったことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の実績データは、過去の実績によるWEIスコア。
– 赤色のXは、予測AIによるスコアの予測。
– 緑の点は前年の比較データで、現在と過去のパフォーマンス差を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと多様な予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間には、モデルによる多少の予測の違いが見られますが、全体としては上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は、初期にはややばらつきが見られますが、後半では予測値により収束しています。
– 特に、紫色の予測データは他の予測方法と比較して、特定の時点で急激なスコアの上昇を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアの上昇は、新製品の社会的な受容性や多様性の向上を表現しています。
– 初期の外れ値は、テスト期間や製品改善の兆候を示している可能性があります。特にWEIスコアが高くなることは、製品が社会にポジティブな影響をもたらす可能性を意味します。
– ビジネスにおいては、製品の強みを反映し、将来的なマーケティングや開発戦略において有用なデータとして活用されるでしょう。特に、スコア向上が持続するトレンドが見られれば、持続的な企業価値の向上が期待されます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 全体的に、時間が進むにつれてヒートマップの色が下段から上段へ向かって徐々に変化しています。これは、時間帯によってWEIスコアが変動していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期（7月1日から7月3日）に、特定の時間帯（下段）で暗い紫色が見られ、他の時間帯と比較して相対的に低いスコアが示されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化：紫色から緑、黄色へと変わることで、スコアが低いから高いに変化することを示します。
– 密度：特定の時間帯に連続して同じ色が続くことで、スコアの一定性や安定性を示します。
4. **時系列データの関係性**
– 同じ日の異なる時間帯でスコアに変動が見られます。このため、時間帯毎のスコアの変動傾向を分析することが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 上段の時間帯で高スコアが頻繁に見られるため、この時間帯が他と比較してパフォーマンスが良いことを示唆します。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフから、人々は特定の時間に新製品が好調であることを直感的に理解できるでしょう。
– ビジネス面では、高スコアの時間帯にマーケティングや販売活動を集中させる戦略が有効かもしれません。
– 社会的には、製品の利用頻度がある時間帯に集中している可能性を考慮し、ターゲット向けの施策が必要です。
これらの洞察に基づいて、さらに詳しいデータ分析や、必要な施策を検討することをお勧めします。
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:
以下のヒートマップについての分析を行います。
1. **トレンド**:
– 時系列ヒートマップ全体を通じて、特定の時間帯と日にわたってスコアの濃淡が変化しています。
– 16時台のスコアが特に高い（黄色～緑色）傾向にあることが見受けられ、一定のパターンが存在する可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時台におけるスコアの急増は、短時間の変動における外れ値のように見えます。
– また、19時台のスコアも一部低い（紫色）ため、この時間帯は別の動向がある可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、緑から黄色が高いスコア、青から紫が低いスコアを表しています。
– 一部の時間帯（特に16時）が高スコアであることから、顕著な活動が見られるかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付と時間の組み合わせによるスコアの違いを視覚化しており、曜日や特定の日付と時間の組み合わせがスコアに影響していることが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（例えば16時～19時）の色の変化は、その時間における活動の増減を示唆しています。これが特定の要因に関連しているかを深掘りする必要があるかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 16時帯の活動が活発であることは、ビジネス上のピークタイムに関する重要な情報を提供します。この時間に関連するプロモーションやキャンペーンが効果的である可能性があります。
– 19時のスコア低下は、活動の減少を示唆しており、この時間には別のアプローチが求められるかもしれません。
これらの洞察から、時間帯に依存した戦略立案やキャンペーンの最適化が求められる可能性があります。
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:
1. **トレンド**
– ヒートマップ全体を見ると、特定の時間帯と日付において色の変化があります。これは社会WEI平均スコアが時間とともに変動していることを示しています。
– 横ばいの部分と、変化が目立つ部分が日によって異なります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に明るい黄色や濃い紫のブロックは外れ値や急変を示唆しており、特定の日付や時間帯で異常なスコアの上下動があったことが示されています。
– 7月11日の昼間に顕著な変化があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡がスコアの高低を示しており、より明るい色が高スコア（0.90付近）、暗い色が低スコア（0.70付近）を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 7時から8時と、16時から19時におけるスコアの変動が顕著で、これらの時間帯に何らかのイベントや行動が影響を及ぼしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各日付における時間帯のスコア変動は、特定の時間に一致する傾向が見られます。特に朝と夕方における相関性が高いようです。
6. **直感的な印象と影響**
– このグラフを見ると、特定の時間帯に活動や関心が集中していることが分かります。新製品の社会的ウェルビーイングに与える影響を測定するためには、このような時間帯に注目することが重要です。この知見は製品やサービスの展開、マーケティング活動の最適化に役立つかもしれません。
要するに、時間帯や日付による社会の反応の変動を考慮した戦略が求められます。
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
このヒートマップは、WEI（Well-being Indicator）の相関関係を示しています。色が赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いことを示しています。
1. **トレンド**
– 一貫して強い正の相関を持つ項目が多く、特に「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI平均」との相関は非常に高い（0.90以上）。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI (自由度と自治)」は他の多くの項目に対して相関が比較的低く、一部の項目に対しては0.50を下回っている。
3. **各プロットや要素の意味**
– 強い赤色のセルは、非常に高い正の相関を示しており、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」のように緊密な関係が考えられる。
– 青色に近いセルは、負の相関を示しており注意が必要。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 強い正の相関は、これらの項目が似たような動きをする可能性が高いことを示唆します。例えば、社会的要素が個人のウェルビーイングにも影響を及ぼす可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総じて、WEI項目同士の相関は高く、多くの項目が0.80以上の正の相関を持っています。これは新製品が多くのウェルビーイング指標を良い方向に動かしている可能性を示唆します。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 高い相関を示す項目同士の連携を強化することで、全体的なウェルビーイングの向上が期待できます。
– WEI指標が正の相関を示しているということは、製品や施策が多面的にプラスの影響を与えている可能性があり、ビジネス戦略や社会政策においても統合的なアプローチが有効であることを示唆します。
この分析に基づき、具体的な対策を立てる際には、強い相関を持つ要素の連携を深め、相関の薄い（または負の相関を持つ）領域へのサポートを検討することが重要です。
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:
以下は、グラフから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフ内で各WEIタイプごとに独立した箱ひげ図が表示されており、360日間のデータを示しています。特定のトレンド（上昇や下降）は直接読み取れませんが、全体的な分布の比較が可能です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」には外れ値が見られます。このことは、これらのカテゴリで一部のデータポイントが他と異なることを示唆します。
– 箱ひげ図の長さ（ひげの長さ）から、各カテゴリでのデータ変動の程度も評価できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげ図は、WEIスコアの中央値、四分位範囲、そして外れ値を示しています。色の違いはカテゴリ区別に役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のWEIタイプの分布を比較することで、どのカテゴリがより広く、または狭い範囲のスコアを持っているかを理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（持続可能性と自給自足）」が最も狭い範囲で拡散しており、一貫性があることを示しています。
– 「個人WEI（経済状況）」や「個人WEI（心理的ストレス）」などでは、スコアのばらつきが大きいです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 外れ値があるカテゴリでは、個人の状況に著しい差異があるかもしれません。心理的ストレスの高低や経済状況の不安定さが反映されています。
– 持続可能性や自給自足が一貫して高得点であることから、それらの分野が企業の強みとして活用できる可能性があります。
この分析を基に、組織は特定の指標への改善を目指した戦略を立案し、社会的および個人的なWEIスコアのバランスを図る施策を検討できます。
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:
この主成分分析（PCA）グラフは、新製品カテゴリのWEI構成要素を視覚化しています。以下に示すのは、グラフの分析とその洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフには特定の上昇や下降のトレンドは見られません。点が全体的にばらけており、直線的なトレンドは示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上や左下に注目すべき外れ値があるようです。これらは、他の点から大きく外れた位置にあり、特異なデータポイントである可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 横軸は第1主成分（寄与率: 0.62）を表し、縦軸は第2主成分（寄与率: 0.15）を示しています。第1主成分が全体のばらつきに大きく寄与していることが分かります。
– 各プロットは、360日間の新製品データの主成分間の関係を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとしてのトレンドは示されていませんが、主成分間の散らばりのパターンはデータの内在する構造やクラスタリングの可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は特定の形状を持たず、ランダムなばらつきを示しています。明確な相関関係は見られませんが、全体として第1主成分のほうがデータの変動を多く説明しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人間が直感的に感じることとして、左上や右下の極端な点は、特定の特徴を持つ新製品を示している可能性があります。これらは市場で特に成功しているか、または失敗している製品かもしれません。
– ビジネスへの影響を考えると、これらの外れ値に注目し、何が他の製品と異なるのかを分析することで、新製品開発の戦略改善につながる可能性があります。
このPCAグラフは、新製品のデータがどのように他の製品と異なっているかという方向性の指針になります。製品パフォーマンスの特徴を抽出し、それに基づき効果的なマーケティングや開発を行う手助けをするツールです。
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。