📊 データ分析（GPT-4.1による）
解析結果を以下に示します。
### 時系列推移
#### 総合WEI
– **期間全体のトレンド**: 初期は0.68~0.73付近で横ばい状態ですが、7月6日頃から急激に上昇し、その後若干の変動を伴いながら高値で推移しています。最大値は0.89です。
– **顕著な変動期間**: 7月6日から9日にかけて0.8を超えるスコアが続いている箇所があり、その上昇は目立ちます。
#### 個人WEI平均
– **個人WEIの変動**: 一貫して0.70前後を中心に推移しており、7月7日~9日頃から再び上昇し0.80を超えることがあります。最大値は0.86です。
#### 社会WEI平均
– **社会WEIの変動**: 徐々に上昇する傾向が見られ、7月後半にかけて高価な値を維持しています。
### 異常値
異常値は、時系列で非常に高価または低価に突然転じる値です。異常な高値は7月7日~9日を代表例とし、一部のデータポイントが0.85やそれ以上を記録しています。これは、特定のイベントや新しいデータの影響で評価が急激に好転した可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解結果**:
– **トレンド**: 長期的なトレンドから、7月中のWEIスコアの上昇が継続的であることが示唆されます。
– **季節性**: 特定のイベントや市場の動向が関与している可能性あり。週の後半から徐々にスコアが上昇する傾向が見られます。
– **残差**: 説明されない変動がいくつか存在し、外的要因が一時的な上昇につながった可能性があります。
### 項目間の相関
– **相関が強い**: 個人と社会の間で共通するトレンドが見られますが、持続可能性や社会基盤と個人のストレス管理間に独特の関連があります。
### データ分布
– **箱ひげ図からの観察**: 各項目の中央値は0.7~0.8に集中しており、外れ値として0.6~0.9の範囲でのスコアが見られます。分布自体は比較的安定していますが、7月初旬の変動の激しさを考慮する必要があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1とPC2の寄与率**: 主にPC1が支配していることから、全体的なWEIの変動は一般的な動向や全体的な市場状況から強く影響されています。
– **構成要素の意味**: PC1は大部分の変動を説明し、社会的変数が強く寄与していることが示され、特に持続可能性、社会基盤、健康状態が全体的な評価に大きく影響していることが考えられます。
### 総合評価
全般的に、WEIスコアは7月中旬以降、高い水準にあり、社会的および個人的な改善がスコア改善に寄与している可能性が高いです。ただし、一部の一過性の変動や特定の低スコアが観測されているため、その値が示す背景因子は今後の詳細な分析が必要とされます。企業の施策や外部環境の変化がこれに寄与している可能性があります。
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:
このグラフの分析について、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイント（実績AI）は、若干の変動を伴いながらも0.6から0.8の間で横ばいのトレンドを示しています。全体としては大きな上昇や下降は見られません。
– 予測については、「線形回帰」は右肩上がりの上昇トレンド、「決定木回帰」と「ランダムフォレスト回帰」は安定した横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには、はっきりとした外れ値がいくつか存在し、黒い円で示されています。これらは通常の変動範囲外のデータを示しており、グラフの右側における実績データの不在とともに注目すべきです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示しており、これは既知のデータセットです。
– 赤い「✗」は予測値を示しています。
– 灰色のエリア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**:
– 予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）間での予測の一貫性や乖離が見られます。線形回帰が成長を示唆している一方、他の手法は安定的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの密度が高い領域は0.6から0.8の間で、比較的一定しています。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響**:
– 実績データが短期間で測定されており、予測の信頼性が異なります。線形回帰が成長を示している点は新製品カテゴリとして期待が持てる一方で、過信は危険です。
– 実績データには変動があり、外れ値は予測の課題や需要予測への影響を考慮する必要があることを示唆しています。
– ビジネス戦略としては、現状を継続的にモニタリングし、予測手法の改善や市場の変動に柔軟に対応することが重要です。
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:
以下は、グラフに基づく詳細な分析です。
1. **トレンド**
– **実績データ**（青いプロット）は初期には不規則ですが、徐々に安定して横ばい傾向を示しています。
– **予測トレンド**は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の異なるモデルに基づいて示されています。線形回帰は徐々に増加、他の2つは横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色の丸で囲まれた点が外れ値を示しています。これらはデータセットの不規則な点を示し、特に最初の2週間で多く見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は過去の実績を示し、異常値は黒い丸で強調されています。
– グレーの帯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**
– 線形回帰と他のモデルの予測間で異なるトレンドが示され、特に将来期間における予測が異なります。これは異なるモデルが異なる結果をもたらすことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは散布が広く、異常値の存在がデータの予測難易度を高めています。予測と実績の一致度が低い場合、モデル精度の改善が必要です。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 安定した実績スコアにもかかわらず、予測の範囲が広いことから、新製品の需要や受容に関する不確実性が高いことを示唆しています。予測精度の向上が求められ、モデルの最適化や追加データの取得が必要でしょう。また、ビジネス戦略の調整が必要になるかもしれません。
総じて、新製品のパフォーマンスはある程度安定していますが、予測の不確実性を減らすためのさらなる分析と対策が求められる状況です。
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:
以下は示されたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**
– 実績値（青のプロット）は、最初の15日間で若干の上昇傾向を示し、その後横ばいの状態にあります。
– この期間の予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づく予測パターンは、全体的に横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としてマークされたデータポイントがいくつか見られます。多くはグラフの左上部分に集中していますが、全体のトレンドに大きな影響を与えていないようです。
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、赤い「×」は予測値を示しているようです。黒い円で囲まれたプロットが外れ値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、この範囲内で多くの実績データは順当に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値との間には大きな乖離は見られません。特に、ランダムフォレスト回帰の予測が実績値に最もよく適合しているように見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値の分布には大きな変動は見られず、安定した上昇傾向を示していますが、外れ値の存在により分布の一部にばらつきがあります。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– 新製品の平均WEIスコアが安定していることは、製品の市場での受容性が一定であることを示唆しています。予測モデルの精度が高いため、今後の動向を予測するための有効なツールとなるでしょう。
– 外れ値の分析は重要です。外れ値の原因を特定し対策を講じることで、今後のマーケティング戦略や製品開発においてさらなる改善が期待されます。
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:
以下はグラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は概ね横ばいの状態が続いており、大きなトレンド変化は見られません。
– 予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はある程度の違いがありますが、ランダムフォレスト回帰が上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにいくつか異常値（黒い円で囲まれた点）が確認されますが、全体の傾向には大きく影響していないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点：実績のデータポイントを示しています。
– 赤い「×」印：予測AIによる予測データ。
– グレーの範囲：予測の不確かさを示す範囲で、これは予測がどれだけ確実かを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測はほぼ近い値を示していますが、複数の予測モデル間で若干の差があります。
– ランダムフォレスト回帰は他の2つよりも将来的な上昇を予測しているため、詳細な分析が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントの密度はある一定のレベルに集中していますが、一部の異常値により全体的にばらつきがあります。
6. **直感的な感想とビジネスへの影響**
– 全体として、新製品の経済的余裕指数は安定しており、予測モデルが将来的な上昇を示唆しているため、ポジティブな展望があります。これに基づいて新製品の投入やマーケティング戦略の調整が求められるかもしれません。
– 異常値が少数存在するため、これらの原因を調査することで、より正確な予測や戦略立案が可能になるでしょう。
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:
以下にグラフの分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 実績のスコアは全体的に横ばいで、大きな上昇や下降は見られません。
– 予測値（線形回帰）は徐々に上昇しており、将来的に健康スコアが増加すると予測されています。
– 予測値（決定木回帰およびランダムフォレスト回帰）は横ばいで、あまり変化がないと予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の点が外れ値としてマークされていますが、これが全体のトレンドや予測に影響を与えている可能性は低そうです。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青色の点は実測値を示しており、WEIスコアの実際の変動を反映しています。
– 赤い×印は予測される値で、モデルによる予測の精度を評価するために用いられます。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示し、予測の精度に対する信頼性を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で異なるトレンドがあり、線形回帰のみが上昇トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間で大きな乖離は見られないため、モデルは概ね実績をよく追随していると考えられます。
6. **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**
– 実績のスコアが安定していることから、製品の安定した性能を示唆しており、ユーザーへの信頼感を高めそうです。
– 予測モデルに基づく将来的な上昇は、新製品のさらなる改善や普及の可能性を示唆しています。ただし、決定木回帰とランダムフォレスト回帰は横ばいの予測なので、トレンドの精度を高めるためにさらなる検証が必要です。
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:
以下は、提供されたグラフから得られる分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績の青いプロットは、おおむね0.6から0.8の範囲で横ばいになっています。特定の期間で急激な上昇や下降は見られず、比較的一定しています。
– 予測（ランダムフォレスト）では、時間が経つにつれて徐々に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で囲まれたデータポイントとして示されていますが、特に際立った急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績（実績AI）を示しています。
– 予測の不確かさ範囲は、グラフ中の灰色のシェードで示されており、この範囲内に実績データが概ね収まっていることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データは3種類示されており、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰です。これらはほぼ同様の水平線を示していますが、ランダムフォレスト回帰のみが実績に近いある程度の上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測の不確かさ範囲に含まれており、予測モデルの精度は悪くないと考えられます。特にランダムフォレスト回帰が最も実績データに近い挙動を示しているようです。
6. **直感的な感覚やビジネス/社会的影響**:
– グラフ全体から見て、心理的ストレス（WEIスコア）は短期間で大きく変動していない印象を受けます。これは、新製品の導入がユーザーの心理的ストレスに対して比較的安定した影響を与えていると考えられます。
– ランダムフォレストによる予測が最も現状に沿っているため、このモデルがユーザーのストレスを予測する際に役立つ可能性があります。
– 企業としては、心理的ストレスの変動を抑えるようなユーザーフィードバックやサポートの充実が効果的かもしれません。
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:
以下にグラフの視覚的特徴とそこから得られるインサイトを提供します。
1. **トレンド**：
– 実績（青いプロット）はほぼ横ばいですが、微細な変動があります。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）は最初はステディですが、途中から上昇しているトレンドが見られます。
– 線形回帰（シアン色）、決定木回帰（緑色）の予測は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 外れ値（黒い輪）がいくつかのデータポイントに見られますが、全体のスコア範囲内に収まっているため、極端な異常値というほどではありません。
3. **各プロットや要素の意味**：
– 青いプロットは実績データを示し、見通しを与える基礎データです。
– 予測データ（赤いバツ）と実績の乖離はあまり大きくなく、比較的一貫しています。
– 灰色の影付きエリアは予測の不確かさ範囲を示し、予測に対する信頼の度合いを示しています。
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）の比較が容易であり、それぞれの手法の精度や適合性を評価できます。
– ランダムフォレスト回帰が後半で上昇傾向を見せる一方、他の予測は横ばいです。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 実績は多くのデータが0.7から0.8の間に集中しており、安定したパフォーマンスが示されています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**：
– このグラフを見た人は、予測が比較的安定していることを感じ、一部のモデルが将来的な改善を示唆していると理解するでしょう。
– ランダムフォレスト分析の上昇傾向は、将来的に製品のパフォーマンスが向上する可能性を示唆しており、ビジネス戦略において積極的な展開を促す要因となり得ます。
– 外れ値が多数ある点は、特定の市場条件や外的要因による影響を示している可能性があり、さらなる調査が必要です。
グラフを評価することで、予測モデルの選択についてより良い意思決定を行う手助けとなるでしょう。また、製品開発や市場戦略の異なるシナリオを考慮する際の手がかりを提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は主に0.6から0.9の範囲に集中しています。
– 予測（赤いプロット）は三種類のモデルが示されており、すべて一定の値を維持しています。これは今後のスコアが安定していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが「異常値」として黒い円で囲まれていますが、全体として大きな変動は見られません。これらの異常値は評価が不安定な時期に関連している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青：実績AIによる実際のデータ。
– 赤：「予測」として示されたAIの予測データ。
– 灰色の範囲：予測の不確かさを表していますが、狭い範囲であるため、予測の信頼性が高いと考えられます。
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は、初期の段階では実績が予測を上回っていましたが、その後予測に近づいて安定しています。これは、AIモデルが実績を反映して調整を続けた結果と考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは密集しており、評価は全体として安定しています。予測モデルもこれを反映した形で安定しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このデータは社会的公正さにおけるスコアであり、新製品の公平性を評価する重要な指標となる可能性があります。データの安定性は、新製品が市場において一貫した評価を得ていることを示しており、ビジネス戦略の一貫性や効果を示唆します。
– 安定した予測は、将来の市場導入や戦略においてリスクを最小限に抑えるためのガイダンスを提供しています。社会的または企業の取り組みが順調に進行していると判断でき、このままの方針を維持することが利益をもたらす可能性が高いです。
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:
以下の点について、このグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）はおおむね0.8から0.9付近に分布しており、特定の上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測の線形回帰（緑）、決定木回帰（青緑）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）は横ばいを示しています。特にランダムフォレストと決定木回帰は1.0付近で一定を保っていますが、線形回帰はやや下方の値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で示された外れ値がいくつか見られますが、全体的には実績値の範囲内に留まっています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を示し、黒い丸はこれらの間に位置する外れ値を表しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示し、その幅は小さいため、予測の信頼性が高いことを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測モデルの間には大きな乖離は見られません。これはモデルが実績に対して適切にフィットしていることを意味します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間には強い相関があるようですが、線形回帰の予測線は他のモデルより低めです。この違いはモデルの特性を反映している可能性があります。
6. **直感的感覚とビジネス・社会への影響**:
– グラフは新製品の持続可能性と自治性が高水準で安定していることを示唆しており、この分野における製品の信頼性の高さを直感的に伝えます。
– ビジネスにおいては、新製品の品質維持と改良の継続に専念することで、持続的な成功を収める可能性を示しています。社会的には、安定した持続可能性のスコアがこれらの製品への信頼を高めるでしょう。
この分析は、これらの要素が社会的な影響を与える可能性を認識し、新製品開発における戦略的計画に役立つでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（青のプロット）**: 時系列の初期には0.6台から始まり、0.8まで安定して上昇し、以降は横ばいの傾向が見られます。これは評価が改善された後に安定したことを示している可能性があります。
– **予測（紫と青のライン）**: 線形回帰（青）は一貫していますが、ランダムフォレスト回帰（紫）は初めに急に上昇し、その後横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数の外れ値が確認できます（黒い枠で囲まれた点）。この時期に何らかの異常要因があった可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素**
– **実績データ（青のドット）**: データの密集度が高く、信頼性を示している。
– **予測範囲（グレーのシェード）**: 一部の期間で不確かさ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**
– 実績がランダムフォレスト回帰の予測に追従しているように見え、精度がより高い可能性があります。
– 線形回帰は、データの一貫性を示しているため、安定した部分を予測するのには適しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績とランダムフォレスト回帰予測の間には高い相関があるように見えます。一方で、線形回帰は長期的なトレンドを捉えるのに有用です。
6. **人間の直感とビジネス・社会的影響**
– 実績が急激に改善し、その後安定していることから、新製品が市場で受け入れられていることが示唆されます。
– 不確実性が高い領域での予測に注意が必要です。この期間にフォーカスを当てることで、リスク管理の計画を改善することが可能です。
– 高いスコアは教育機会の改善を示しており、将来的な社会的メリットにつながる可能性があります。
このグラフから、製品の市場パフォーマンスの一貫した改善と予測の信頼性を評価することができ、今後の戦略計画に役立てることができます。
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:
このグラフについての洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 実績データのプロットは、約0.6から0.9の範囲に収まっており、横ばいに近い動きを示しています。
– 予測データは時間と共に上昇し、開始時は横ばいでその後わずかに上昇しています。特にランダムフォレスト回帰がわずかに上昇します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は数か所で観察され、特に評価初期に見受けられます。これらの外れ値は、モデルの予測と実績データとのずれを示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い丸が実績値を示し、予測値はピンクの線で示されています。外れ値は黒い円で囲まれています。
– 灰色の陰影部分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**
– 実績データと異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）がどのように異なる結果を生成するかが示されています。ランダムフォレスト回帰は他の手法に比べて変動が少ないです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データのスキャッタープロットは0.6を中心に密集しており、0.9に近い高いスコアのデータもあります。全体的にばらつきはありますが、一定の範囲でまとまっています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 購入者や社会が新製品をどのように受け入れるかを測る指標として、このグラフは適用性が高いです。安定した実績データは持続的な興味や満足度を示している可能性があります。
– 外れ値が示すギャップは、特定の社会的出来事や製品の特徴に対する反応として解釈されるかもしれません。このようなギャップを理解し対応することは、社会やビジネス戦略を改善するために重要です。
このグラフは、共生・多様性・自由の保障を考慮した新製品がどのように社会に影響を与えるかを視覚的に示す重要なツールとなっています。
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:
### グラフ分析の洞察
1. **トレンド**:
– 特定の時間帯（8時と19時）は、日が進むにつれてスコアが上昇する傾向があります。
– 8時は初めはやや低いスコアから始まり、後半の期間で一貫して高いスコアに移行します。
– 19時も同様に、日が進むにつれてスコアが上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時の時間帯において特定の曜日（2025-07-06）には急激な上昇があります。
– 19時も07月07日に顕著な変動が見られます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高低を示しており、黄色は高スコア、紫は低スコアを意味しています。
– 各行は特定の時間帯を示し、各列は異なる日を表します。
4. **時系列データの関係性**:
– 8時と19時の間で似たようなスコアのパターンが見られ、明確な相関性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 8時と19時はスコアが高くなる傾向にあり、マーケティング戦略や顧客のアクティビティが影響している可能性があります。
– 16時は比較的スコアが低く、ランダムな変動が見られます。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネス影響**:
– 朝と夕方の時間帯（8時と19時）における高スコアは、ユーザーが新製品に対してこの時間に最も関心を示していることを示唆しています。
– ビジネスにおいては、これらのピーク時に広告やプロモーション活動を強化することで、顧客エンゲージメントを効率よく増加させることが可能です。
– 16時のスコアのランダム性はさらなる調査の必要性があり、特定の要因が影響している可能性があります。これはターゲット市場の分析に役立ちます。
全体として、このヒートマップは新製品の存在感を強化するための最適な時間を特定するのに役立ちます。
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:
このヒートマップに基づいた解析を進めます。
1. **トレンド**:
– 日ごとの全体的な色の変化を見ると、時間帯によっても異なりますが、特定の日付（特に7月6日以降）において、色が明るい緑から黄色に移行する傾向があります。これはWEIスコアの上昇を示しています。
– 特に16時と19時が大きく変動していることが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日には、19時の色が明るく変わり始める前の色と比べて明らかに強い青色から紫色に変化しており、他の時間帯や日と比較するとこの部分が外れ値として考えることができます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しており、暗い色が低いスコア、明るい色が高いスコアを表しています。
– 特定の日付と時間帯で色が急に変わることで、WEIスコアが急上昇したことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日付でも異なる時間帯でのスコアの違いが顕著です。特に、16時と19時のスコアが目立って変化していることから、この時間帯が他の時間帯に比べてよりダイナミックに変化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色分布を見ると、16時から19時の間での変化が最も際立っており、全体的には時間帯ごとの変動より特定の時間での変動が強調されていることが確認できます。
6. **直感的な感じ方とビジネス・社会への影響**:
– 16時と19時におけるWEIスコアの顕著な変動は、この時間帯が特にユーザーの関心が高まる時間帯である可能性を示唆しています。ビジネス視点では、この時間帯に製品のマーケティング活動を集中させるなどの戦略的な対応が効果的かもしれません。
このグラフは、新製品のユーザーエンゲージメント（WEI）が時間帯や日により大きく変動していることを示しており、特定の時間に合わせた戦略が必要であることを示唆しています。
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:
このヒートマップは、新製品カテゴリにおける社会WEI平均スコアの30日間の時系列データを示しています。以下にその視覚的な特徴と得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 全体的にデータが断続的に配置されており、一定の周期性は見られませんが、一部の時間帯（特に16時台）でスコアが徐々に上昇している傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月4日と7月8日には突出した変動が見られ、色の変化が明瞭になっています。この変動は特定の日や時間に集中しており、イベントやキャンペーンが影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はスコアを示し、濃い紫から黄色に向かうにつれて高スコアを表しています。16時から19時にかけて色が変わる部分が多く見られ、夕方の時間帯に変動が集中していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯でのスコア変動が見て取れますが、特に19時台にまとまった変化が見られることから、この時間帯は何らかの重要な役割を果たしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯にスコアが上昇する傾向があり、これはターゲットマーケットの活動時間と一致している可能性があります。これにより、特定の時間にマーケティング活動を集中させる戦略が有効かもしれません。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 直感的には夕方以降にスコアが上がるため、この時間帯の消費者活動が活発であると感じられるでしょう。企業はこの傾向を利用して、効果的なプロモーション活動を企画することが重要です。また、曜日によるトレンドの違いを分析することで、さらなるインサイトが得られる可能性があります。
全体として、このデータは特定の時間帯における消費者の行動パターンを示しており、より深い分析を通じて、ターゲット層に対する効果的な戦略立案に役立つでしょう。
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、新製品カテゴリにおけるWEI（Well-being Indicator）の各項目間の相関を示しています。以下はその分析です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは主に各項目間の相関を示しているため、時間的なトレンドは直接示されていません。ただし、色の濃淡による相関関係の強さが視覚的に確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 全般的に、相関が非常に低い（青色）ものと非常に高い（赤色）ものが混在しています。一部の指標間で相関が極端に低いことが外れ値のように見えます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 赤色が濃いほど、相関が高いことを示します。例えば、「個人WEI平均」と「個人WEI（経済的余裕）」は相関が非常に高く（0.94）、個人の経済的余裕が全体的な福祉の平均に強く寄与していることが示唆されています。
– 青色は相関が低いことを示し、例えば「個人WEI（自由度と自治）」と「個人WEI（経済的余裕）」の相関が0.01と非常に低いです。これは、これらの要素が独立している可能性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データそのものは示されていませんが、各項目間の関係性により直感的な推測が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、個人と社会WEIの指標間で高い相関が多く見られます。特に「社会WEI（持続可能性と自治性）」と他の社会WEI指標間で高い相関が見られます（最大0.93）。
– 一方で、「個人WEI（自由度と自治）」と他の多くの指標で相関が低く、独立的であることが示唆されます。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**:
– 人々は、経済的な余裕と全体的な福祉評価が密接に関連していると感じるでしょう。これは、経済状況の改善が個人の幸福感を高めるという直感と一致します。
– 社会的な側面、特に持続可能性と多様性の確保は、高い相関を持つため、これらを改善することが社会全体の幸福感を高める可能性が示されています。
– ビジネスにおいては、製品やサービスの開発において、経済的な側面だけでなく、持続可能性や多様性の要素も考慮することが重要であると考えられます。これにより、消費者の全体的な幸福感を向上させることができ、市場での競争力を強化する可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 各カテゴリで明確な上昇や下降のトレンドは見られず、全体的に横ばいの分布となっています。箱ひげ図は30日間のデータを示しているため、短期間での急激な変動は特にありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI平均」と「社会WEI（共生・多様性・自由の擁護）」で外れ値が見られます。他のカテゴリでは特に目立った外れ値はありません。
3. **各プロットや要素**
– 各箱ひげ図は中央値、下位四分位数、上位四分位数、範囲（ヒゲ）、および外れ値を示しています。例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」は他のカテゴリに比べて分布が狭いことから、データのバリエーションが少ないことが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「総合WEI」と「社会WEI（公正性、公正さ）」の分布が似ているため、ある程度の相関が考えられます。2つのWEI間での相関を比較することは、さらなる分析の価値があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 多くのカテゴリで中央値が0.8以上と高いため、新製品の各WEI指標は一般的に良好な結果を示している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 多くの新製品が高いWEIスコアを達成しているため、全体的にポジティブなパフォーマンスが感じられます。これにより、消費者や投資家に対して新製品が社会的に好意的に受け入れられる可能性が高いと示唆されています。
– 外れ値が特定のカテゴリに集中する場合、その特異性についてさらなる調査が必要です。これは対象市場に対する特別な対応策を講じる機会を提供するかもしれません。
全体として、各カテゴリが高いWEIスコアを維持しており、外れ値の原因究明が次のステップとして求められます。
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:
この主成分分析（PCA）の散布図について、以下の点を分析します。
1. **トレンド**
– このグラフはPCAの結果を示しており、具体的な時間的トレンド（上昇や下降）は表していません。ただし、データポイントが広範に分布しており、特定の方向性の強い傾向は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのポイントが他の点から離れて分布しており、これが外れ値として見なせる可能性があります。特に第1主成分の正の方向に目立つ点があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 各ポイントは、30日間のデータの構成要素を示しています。第1主成分（寄与率: 0.61）はデータの大部分の分散を説明しており、第2主成分（寄与率: 0.15）は追加の分散を捉えています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– このグラフ自体には時系列データの要素はありませんが、第1主成分と第2主成分の相互関係が視覚化されています。
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、目立った直線的な相関は見られませんが、全体的に広がった分布をしています。これにより、データの多様性が示唆されます。
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**
– グラフが示す多様な分布は、新製品に多様な特性や要因が影響を与えている可能性を示しています。ビジネスにおいては、これを製品戦略に反映させ、特定のニーズや市場セグメントに対する適応力を高めることが求められます。特に、外れ値として現れる要素を特定し、それが競争優位性につながるかどうかを検討することが重要です。
総じて、このPCAグラフは、新製品の特性を多次元でどのように理解し、活用するかについての洞察を与えてくれます。
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。