📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合的な分析
#### 時系列推移
– 総合WEIのスコアは、最初の数日は比較的低く（0.67から0.73程度）、徐々に増加し、2025年7月9日からは0.85を越える高いレベルを維持しています。この上昇トレンドは、特に7月5日以降に顕著で、最終的には0.8を超える安定的な値に達しています。
– 個人WEI平均および社会WEI平均は似たような傾向を示していますが、特に社会WEI平均が急上昇した点が注目されます。
#### 異常値
– 指摘された異常値は、特に初期と中期に頻繁に見られます。これらの異常値は、スコアの急激な変動や異常に高いスコアに関連する可能性があり、新製品が市場に受け入れられていく過程の初期段階で不確実性や混乱があったことを示唆しています。
#### 季節性・トレンド・残差
– STL分解を行った場合、総合WEIスコアにおいて長期トレンドとして上昇傾向が確認され、季節性はほとんど観察されません。これは、新製品が一度受け入れられると、持続的な成長が期待できることを示しています。
– 残差部分は一定のノイズを含んでおり、一部の異常値を説明する可能性もあります。
#### 項目間の相関
– WEIスコアの各要素間の相関を示すヒートマップからは、個人の健康状態と心理的ストレスの間に強い逆相関があることが分かりました。これは、健康が改善するに従い、ストレスも低下することを示唆しています。
– また、経済的余裕と全体的な個人WEIの間には正の相関関係が見られました。これは、経済が人々の幸福感に直接的に影響を与えていることを示しています。
#### データ分布
– 各WEIスコアの箱ひげ図を見ると、個人の心理的ストレスが最も広い範囲に広がっており、ばらつきが大きいことが分かります。これは、個々人で感じるストレスの差が大きいことを示唆しています。
– 一方、社会的項目に関しては、持続可能性と自治性が高スコアを維持しつつ、比較的安定しています。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– PCAの結果、PC1の寄与率が0.61であり、これは全スコアの変動の大部分を説明しています。この主成分は、おそらく個人の経済的余裕と健康、社会の持続可能性が深く関与していると考えられます。
– PC2の寄与率が0.15で、これにより変動の説明精度がさらに向上しています。PC2は、社会インフラや多様性に強く影響されている可能性があります。
### 結論
総合的なWEIスコアや各項目スコアの推移、および分析によって明らかになった相関関係から、新製品の市場での受け入れが進むにつれて個人および社会全体の幸福感や満足度が向上していることが示唆されます。また、持続可能性と自治性の向上が長期的な社会発展に寄与し、経済的余裕が個々のウェルビーイングに強く関与していることがうかがえます。
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:
## グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は初めの約15日間で若干上昇した後、横ばい傾向を示しています。
– 予測データには3つの異なるトレンドが見られます。線形回帰が最も高い上昇トレンドを示し、決定木回帰とランダムフォレスト回帰は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ内にいくつかの外れ値（黒い縁取り）が見られるが、全体としては範囲内に収まっています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、各日付でのWEIスコアのばらつきを示しています。
– 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）が異なる未来のトレンドを示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 予測値は実績値の推移から外れ、特に線形回帰の予測では、将来的に顕著なスコア上昇が見込まれていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現時点での実績値に基づく限り、予測範囲（灰色のエリア）内に収まることが多く、全体的に決定木とランダムフォレストの方が実績データに近い予測をしています。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– 実績AIの値が安定してきたため、今後は予測モデルに基づく戦略が必要になってきます。
– 特に、線形回帰が示す予測では、大幅な成長の可能性が期待できます。これは新製品の市場導入が成功した場合に考えられ、積極的なプロモーションや製品改善策を検討する必要がありそうです。
– 決定木とランダムフォレストが示す横ばいの予測は、現在の市場状況が継続する可能性を示しており、商品の差別化やエンゲージメント強化策の再評価が求められるでしょう。
これらのインサイトに沿って、適切なビジネス戦略を立てることが肝心です。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績 (青い点):** 約0.7から0.85の間で横ばいを続けている。大きな上昇や下降は見られない。
– **予測 (線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰):** 線形回帰と決定木回帰は時間の経過でほぼ一定である。ランダムフォレスト回帰のみが緩やかに上昇している。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 青い点で囲まれた円が異常値として示されているが、全体的に実績点は大きな変動はない。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **青い点:** 実績（過去の実際のデータ）。
– **赤いバツ (予測):** 未来の予測データ。
– **灰色の範囲:** xAIによる予測の不確かさを示しており、一定の不確実性があることを示す。
– **色付きの線:** それぞれ異なる回帰モデルの予測を示している。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測が示す値は、現状に大きな差異が見当たらないため、実績のトレンドを継続的に予測している。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データの分布は比較的一定であることから、短期間での予測には大きな変動は期待されていない。
### 6. 直感的な気付きや影響
– **ビジネスへの影響:** 新製品のパフォーマンスは現在安定しており、急激な改善策は必要ないと感じられる。この安定性は良い兆候であるかもしれないが、新たな成長を目指すためには新しい戦略またはキャンペーンが必要かもしれない。
– **社会への影響:** 製品の信頼性やユーザー満足度がある程度保たれていると考えられる。
このグラフから得られる情報は、短期間でのパフォーマンスを安定的に維持する点で有用ですが、市場の変化に対応するための長期的な戦略も計画する必要があると感じられます。
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:
このグラフに基づいて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データは最初の方で徐々に上昇しているように見えますが、おおむね横ばいに近い動きをしています。
– 予測では、特にランダムフォレスト回帰が示す未来のトレンドは、一定のスコア範囲で安定しているように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データの中に、異常値として強調表示された点があります。これは予測値との偏差が大きな点であり、実際の値が予測や期待された変動範囲を外れていることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の実績値を示し、黒い枠線で囲まれた点は異常値です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しており、実績データがこの範囲外に出てこないかが重要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰と決定木回帰が示す予測はある程度似た動きですが、ランダムフォレスト回帰はこれらとは異なり、スコアが上昇する期間を予測している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的ばらつきがあり、予測の不確かさ範囲ギリギリの位置に位置しています。これにより、AIモデルの改善が必要かもしれないことを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 人間が感じる印象として、ポジティブなトレンドはしばしば期待と不安が交錯します。グラフからは安定した傾向が見える一方で、異常が指摘された部分は懸念材料です。
– 新製品の社会的な受け入れに関しては、慎重な監視とさらなるデータ分析が必要であり、予測と実績値の比較を通じて戦略を見直すことが重要です。
このグラフは、特に予測モデルの選択と実績データの管理について戦略的な洞察を提供するものであり、短期的な意思決定に活用できるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青）はほぼ一定で、0.7付近で横ばいです。
– 予測では、線形回帰（紫）は上昇トレンドを示しており、ランダムフォレスト回帰（ピンク）もわずかに上昇していますが、ほぼ水平です。決定木回帰（シアン）は一定です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績には、主に初期にいくつかの外れ値が見られます（大きな円で表示）。
– グラフの中央部分では、スコアのばらつきが比較的少ないです。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– 青いプロットは実績を示し、実績の変動の範囲を確認できます。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を示しており、実績がこの範囲内に収まっている点から、予測と実績の間に一定の一致があると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測と実績のデータは全体的に安定しているが、予測モデルによって多少異なるトレンドを持つこともあります。これにより、どのモデルが最も正確なのかを評価する基礎となります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間で大きな差異はなく、特に大きな相関関係や変動が見られません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 人々がこのグラフを見た場合、大きな変動がないため、安定した経済的余裕があると受け取るかもしれません。
– 予測モデル間の違いに基づいて、ビジネスはどのモデルを主要な参考として選ぶべきかを検討でき、将来の計画策定に役立てることができます。
– この安定性は、製品が現在の市場で受け入れられていることを示唆し、顧客の満足度や忠誠度が高いことを示すかもしれません。
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**:
– 実績値（青点）は、観測期間中、概ね安定しており、特に大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測値（赤い線）は、線形回帰では緩やかに上昇していますが、決定木回帰とランダムフォレスト回帰ではほぼ一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い円で囲まれた青点）がいくつか観測されます。特に低い方向への外れ値が目立ちます。
– 実績値の範囲内に位置しつつも、予測から外れたデータがいくつか存在します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は、過去の実績データを示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示します。
– 線形回帰（紫）、決定木回帰（シアン）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）の3つの予測モデルのトレンドが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と実績値は、一部で乖離が見られるものの、おおむね一致しているように見えます。
– 各種予測モデルは異なる結果を示していますが、短期的な安定性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の分布は、特に明確な周期性を示しておらず、ほぼランダムです。
– プロットされた点の密度が高い領域は、スコアが0.7から0.8の間に集中しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– グラフからは、概ね安定した健康状態（WEI）の維持が見られます。
– 外れ値の存在が示唆するように、一部の不安定な要因が潜在するかもしれませんが、全体としては健康的な状態が維持されているようです。
– ビジネス的には、新製品の安定した性能が確認できる一方で、予測精度の向上と外れ値の原因分析が今後の改善ポイントとなりそうです。
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:
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は全体的に横ばいのトレンドにあります。そこから大きく逸脱する動きは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の日付に外れ値（黒い円）が数多く存在していますが、期間中間以降は少なくなっています。これは、初期に不安定な状態があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績値を示し、全体的に0.6から0.8の範囲に集中しています。予測不確かさ範囲（灰色）は初期に広がっていますが、次第に狭まっています。
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（紫色）の予測は後半で上昇しており、線形回帰（緑）と決定木（シアン）の予測値は安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期には変動が多いですが、それ以降は安定した範囲に実績値が収束しているため、適切な調整が行われた可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 心理的ストレスの指標が安定しつつあることから、関係者としては改善が見られる状況と捉えられるでしょう。初期における外れ値が減少している点も改善の兆しを示唆します。また、予測モデルの反応を見ると、特にランダムフォレスト回帰が高い方に反応しているため、動向に注意を払うべきです。ビジネスにおいては、心理的ストレスを意識した新製品のフィードバックや市場適応を検討する際に役立ちます。
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:
グラフの分析に基づく洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青色）は、全体的に横ばいの傾向を示しています。大きな上昇や下降トレンドはありません。
– 予測において、線形回帰と重なる形で予測値がフラットに推移しており、安定したパフォーマンスを維持することが予測されています。
– ランダムフォレスト回帰の予測線は途中で上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示された異常値がいくつか見られます。これらのデータポイントは、実績値が予測区間から外れていることを示唆しています。
– 異常値は、改善が必要な領域や新しい洞察を得るための手がかりになるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値で、実際の測定データを示しています。
– 赤い「×」印は予測値で、今後の傾向を予測するために使用されます。
– グレーの範囲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**:
– 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）は実績値を基に異なる予測を行っていますが、全体的なトレンドは安定しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測では、後半でのスコア上昇がみられ、これは変化の可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値が比較的狭い範囲（0.6〜0.85）に集中しており、予測もこれに一致しています。
– 全体的な予測と実績の間に高い一致があることから、モデルの精度は高いと思われます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 安定したスコアが示されていることから、この新製品の市場でのパフォーマンスは堅調であると推測されます。
– ランダムフォレスト回帰によるスコアの上昇傾向が現実となれば、新たな市場の成長や需要の増加が期待できます。
– 異常値が示す不確実性をよく理解し、適切に対応することがビジネス戦略を最適化する上で重要です。
このような分析を通じて、新製品の市場投入戦略や改善に関する意思決定を支援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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績（実績AI）**: グラフの初期（7月1日から15日）では、WEIスコアは0.6から0.8の範囲に変動しています。それ以降、実績データがないため、評価はできません。
– **予測（予測AI）**: 再帰的な手法である3つのモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なる挙動を見せていますが、おおむね安定しています。特にランダムフォレストは日付が進むにつれてスコアが上昇し、他のモデルは横ばいです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期のデータで若干の変動がありますが、大きな外れ値は見られません。ただし、異常値がいくつかマークされています。
### 3. プロットや要素の意味
– **青い点（実績AI）**: WEIスコアの実測値を示しています。
– **赤いバツ（予測AI）**: AIによる予測値を示しています。
– **丸囲み（異常値）**: 厳密な閾値を超えた異常なデータポイントです。
– **予測の不確かさ範囲（灰色の領域）**: 許容範囲内での予測精度を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データが初期に集中しているため、予測モデルの後半の数値に依存しています。各予測モデルの傾向に大きな差異があり、特にランダムフォレスト回帰が他のモデルよりも楽観的な予測をしています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– WEIスコアの初期分布にはある程度のばらつきがあります。ただし、長期的なデータが不足しているため、より詳細な相関関係は見出しにくい状況です。
### 6. 直感的な印象と影響
– 初期段階でのある程度のバラバラした分布が、モデルによる予測でどのように収束しているかを見ることで、予測精度と信頼性に対する洞察が得られます。
– WEIスコアがブランドや商品にどの程度の信頼性や公平性を付与できるかを理解するためには、継続的な監視と追加データが必要です。
– ビジネスや社会においては、これらのスコアに基づいた判断が新製品の市場導入やブランドイメージ形成に影響を及ぼす可能性があります。特に異常値の発生が顧客の信頼を損ねるリスクもあるため注意が必要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青のプロット）は期間内でわずかな上昇傾向を示しています。WEIスコアは0.8から1.0の範囲で推移しており、持続可能性と自治性の高いパフォーマンスが期待されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で示される外れ値がいくつか存在しますが、大半のデータポイントは予測の不確かさ範囲内にあります。これらの外れ値は短期間の異常な変動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**
– 青の点は実測のAIデータを示しており、比較的安定しています。
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰）と青緑の線（決定木回帰）は、それぞれのモデルによる予測を示し、一貫して高いスコアを予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各モデルによる予測は一致しており、予測AIの赤い点もこの高スコアを裏付ける結果になっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のデータと予測モデルの結果は高い相関を示しており、全体として一貫した品質が感じられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– グラフは、新製品の持続可能性と自治性が非常に高く評価されていることを示しています。これにより、企業はこの製品が環境にもたらすプラスの影響を強調しながら、マーケティング戦略を構築することができます。また、外れ値が少ないため、商品の信頼性が高いと判断されるかもしれません。これは消費者の信頼を築く上で重要です。
全体として、このデータは新製品が安定した品質を提供していることを示しており、持続可能性に配慮した製品としての市場での位置づけを強化できる要素があります。
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:
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は、7月1日から8日頃まで徐々に増加し、その後はほぼ横ばいで推移しています。
– 予測（ピンクと青の線）は異なるモデルで試みられていますが、両方ともかなり直線的です。特に、ランダムフォレスト回帰は初期段階で急激に増加し、途中で停滞しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データ（7月1日頃）にいくつかの外れ値が見受けられます。それらは平均よりも低いスコアのようです。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データ、×印は予測データを表していると考えられます。
– 背景のグレーの領域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**
– 実績データと予測データの間で、モデルごとに異なるパターンが見受けられます。予測は実績に比べて直線的ですが、その範囲に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期段階で実績スコアが変動した後、横ばいになる一方、予測は緩やかに上昇しています。このため、実績データと予測データの相関性は確認しづらいです。
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**
– 実績データが初期には低く、その後に安定していることから、新製品の導入により社会基盤や教育機会が一時的に改善され、その後安定したと考えられます。
– 予測データがそれに沿って安定しているので、現状維持が続くことを示唆しています。
– 社会や教育におけるインフラの改善が認識されつつあることから、さらなる投資や支援策が効果的であると理解できます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、主に0.6から0.8の範囲に集中しています。全体的なトレンドは安定して横ばいです。
– ランダムフォレスト回帰での予測は、時間が経つにつれてゆっくりと上昇する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として強調されたデータポイントが数点あります。これは予想以上の変動や異常値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点が実績AIによる実績を示し、赤いバツ印は予測AIによる予測を示しています。
– グレーの領域は予測値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**
– 予測ライン（紫色）は実績データをベースにしつつ、決定木や線形回帰など他の手法と織り交ぜて描かれています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データには比較的狭い範囲でのスコアが集中しており、クラスターが形成されています。
– 予測はそのクラスターをベースにしているため、実績に対して相関が高い可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的にこのグラフを見た場合、データの安定性と一貫性を感じ、取り組みが順調に進んでいると認識する可能性があります。
– ビジネスまたは社会的には、共生や多様性、自由の保障に関する施策が着実に反映されていると見ることができ、ポジティブなフィードバックを得る材料となるでしょう。
全体として、このデータは安定した実績を示しており、将来的にもさらなる成長が期待できる予測がされています。これは、既存の施策が正しい方向に進んでいると捉えられるでしょう。
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:
Certainly! Here’s an analysis based on the given heat map:
### 1. トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）
– 色の変化から、WEIスコアは全体的に「低→高」のトレンドがあります。
– 期間の初めよりも後半にかけて、より明るい色（高いスコア）が増えていることが確認できます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 2025年7月6日前後で、急激な色の変化が見られます。特に特定の時間帯でこの色の変化が顕著です。
– 特定の日の特定の時間帯に、極端に低い値（暗色）が時々見られます（例：7月1日、19時）。
### 3. 各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味
– 色の明るさはWEIスコアの高さを示しています。明るい黄色は高スコア、暗い紫色は低スコアを意味します。
– 時間帯により異なるパターンが見られ、高スコアは日中の特定の時間帯に集中する傾向があります。
### 4. 複数の時系列データがある場合、それらの関係性
– 日別に時間帯を追ってスコアが一日の進行と連動して変動しているように見えます。特定の時間帯にスコアが高くなることが共通して見られる場合、時間帯特有の影響を示唆しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 時間帯別にスコアが異なり、日中の特定時間帯（例えば16時〜19時）でスコアが最も高くなる場合があります。これは、ユーザーの活動が特定時間帯に集中している可能性を示します。
### 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
– **直感的な印象:** 日中の特定の時間（午後〜夕方）に多くのユーザーが活動している、もしくは新製品の利用が集中しているように感じます。
– **ビジネスへの影響:** 製品の宣伝やマーケティング活動を実施する時間帯を、スコアの高まりが見られる時間に合わせて調整することが有効かも知れません。
– **社会への影響:** 新製品が生活の一部として受け入れられている兆候があり、この時間帯のニーズに対する製品適応が求められます。
このような視点から、データに基づき戦略を立て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:
グラフを分析すると、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 各時刻のスコアに一定の周期性が見られます。特定の時間帯でスコアが変動し、日によって異なる濃度や色に変わることが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に19時から23時の間に、スコアが低い（紫色）の時間帯が見受けられ、この時間帯ではスコアが他の時間帯よりも低い傾向にあります。
3. **要素の意味**:
– ヒートマップの色の変化は、特定の日付と時刻における個人のWEI平均スコアの変動を示しています。色の濃淡はスコアの高低を反映しており、明るい黄色は高スコア、濃い紫は低スコアを示しています。
4. **時系列データ間の関係性**:
– 特定の時間帯に高スコアが集中しているため、その時間が製品やサービスの使用のピークである可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは時間帯別に異なる傾向があり、特定の時間帯にスコアが低下することがわかります。この分布に基づき、利用者の行動パターンが推測できます。
6. **直感的な感じと影響**:
– ビジネスへの影響として、特定の時間帯に高スコアが集中していることを基に、プロモーション活動やサービスの最適化を検討すると良いでしょう。逆に、スコアが低い時間帯に対する改善策も考えられます。
この分析に基づいて、製品やサービスの利用状況の改善やマーケティング戦略の最適化を考慮することができるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 水平軸は時系列（日付）を示しており、縦軸は時間帯です。一部の時間帯でスコアが高くなり、特定の時間帯での活動が活発になる傾向があります。
– 全体的に、初めの数日はスコアが低く、日が経つにつれて高くなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月8日と7月11日に顕著に高いスコアがあります。これはおそらく新製品リリースやキャンペーンなどの特別なイベントが行われた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化は社会WEI平均スコアの変動を示します。色が濃いほどスコアが低く、明るくなるほどスコアが高くなります。緑や黄色はスコアが特に高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯ごとにスコアが異なるため、商品やキャンペーンの成功は特定の時間に関連している可能性があります。特定の時間帯での行動パターンが形成されているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 視覚的には、時間帯が午後から夕方にかけてスコアが高くなる傾向があります。時間帯ごとのスコア分布が特定のパターンを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 特定の日や時間帯におけるスコアの上昇は、戦略的なマーケティング活動や新製品の効果が成功していることを示唆しています。
– トレンドの認識により、将来的なプロモーションやイベントを行う最適なタイミングを定めるための貴重なデータが得られます。これにより、ビジネスの効率的な拡大が可能となるでしょう。
このヒートマップは、特定の時間帯に対するビジネスの敏感性を分析する強力なツールであり、戦略的な意思決定に貢献します。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップ全体を通じて、多くの項目間で強い相関（高い正の相関）が見られます。特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」はほぼ全ての項目で高い相関を示しています。
– 「個人WEI（自由度と自治）」は他の要素に対して低めの相関を示しています。これが特に目立つ特徴です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値としては、「個人WEI（自由度と自治）」の他の項目に対する相関が比較的低いことが、視覚的な区別点として際立ちます。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃さは相関の強さを示しており、濃い赤色は強い正の相関、淡い青色は弱い相関や負の相関を示しています。中央付近のパステルカラーのセルは、中程度の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データではなく30日間の相関を示しているため、直接的な時系列のトレンドはヒートマップからは判別できませんが、項目同士の関係性を示す重要な情報として解釈できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に、個人と社会のWEI項目同士に強い相関が見られることから、個人の幸福が社会全体の幸福や持続可能性に強く寄与していることが示唆されます。
– 特に「社交WEI（公平性・公正さ）」と「個人WEI（経済的余裕）」の強い相関は、経済的安定が社会的公平感につながる可能性を示唆しています。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**
– 強い相関が示されている項目間の関連性を活かし、新製品開発やマーケティング戦略の策定に役立つ可能性があります。例えば、経済的余裕を提供する製品が社会的支持を得る可能性があります。
– また、自由度と自治の低い相関は、新しい価値観を提供し、自由度を高めるような社会構築の必要性を浮き彫りにしており、社会政策の見直しや改善に貢献できる可能性があります。
このように、ヒートマップからは各項目の相関関係を視覚的に把握でき、それを元に戦略的な意思決定をサポートするインサイトを得ることができます。
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:
以下は、この箱ひげ図から得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. トレンド:
– 各WEIタイプの中央値が0.8からやや低めの値で、全体的に高いスコアを示している。ただし、タイプによって若干のバラツキが見られる。
2. 外れ値や急激な変動:
– 「個人WEI平均」や「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」には外れ値が見られる。これは特定のデータポイントが他のデータと大きく異なっていることを示している。
3. 各プロットや要素の意味:
– 箱の中の線はデータの中央値を示し、箱の上下は第1四分位（Q1）と第3四分位（Q3）を示している。
– 箱の幅やひげの長さはデータの拡がりやばらつきを表している。箱が狭いほど、データが集中していることを示す。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 時系列データではないため、時間的な関係性は直接示されていないが、異なるWEIタイプ間の比較ができる。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 全体的にスコアは高めで、ほとんどのタイプで中央値が0.6以上になっている。
– 各WEIタイプでの分布の広がりは様々で、特に「個人WEI（健康状態）」の分布は広く、ばらつきが大きい。
6. 直感的な洞察と影響:
– 総じて高いWEIスコアは新製品が市場で良い評価を受けていることを示しているかもしれない。
– 外れ値の存在は、特定の条件下やセグメントで異なる評価が下されている可能性を示唆する。
– ビジネス的には、個人や社会の特定の項目でのスコアをさらに深掘りすることで、顧客ニーズや改善点を特定するのが有効かもしれない。
このグラフは、新製品がどのように受け入れられているかを多角的に分析するのに役立つ指標を提供している。
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PCAグラフについて、以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– 第1主成分（寄与率: 0.61）と第2主成分（寄与率: 0.15）により、主に横に広がった分布が見られます。大きな上昇や下降のトレンドは特にありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左上や右下、右上などに外れ値が見られます。これらは他のデータ点と異なる挙動を示すサンプルであり、新製品の異なる特性やデータ収集上の問題を反映している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットは、主成分空間上で新たな製品データの位置を示しています。色や密度は均一で、特定の領域に集中する傾向は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データ自体はこのグラフからは直接読み取れませんが、30日間のデータが平均的に広がっていることから、特定の日付に偏ることなくデータが分布しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分に対してのデータの幅（-0.3から0.3）が広く、数字の大きさからも主成分の寄与度が高いことがわかります。第2主成分はそれに比べて寄与度が低いものの、データの上下広がり（-0.15から0.15）は一定あります。
6. **グラフからの直感的な洞察と影響**:
– この分布は、新製品の特性が多様であることを反映しています。一部の製品が他と異なる特性を示しており、これを特化したマーケティング戦略に利用することで、ターゲットされた顧客へのアプローチが可能です。また、異常値を分析することで、製品開発や改善のための重要な知見を得ることができるでしょう。
このようなPCA分析は、新製品が市場でどのように位置づけられるかを理解するための基礎情報として役立ちます。
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。
