📊 データ分析（GPT-4.1による）
今回のデータ分析について、要点をまとめていきます。
### 時系列推移
**総合WEIスコア**は、全体として上昇トレンドを示しています。7月初旬に経済的余裕や社会基盤など、詳細項目のスコアがバランスを欠いた時期が観察されるものの、徐々に全体のWEIスコアは安定し、高い状態を保っています。この傾向は、おそらく新製品の市場への適応や施策の効果が出始めたことと関連している可能性があります。
### 異常値
異常値としてリストされているいくつかのスコアは、おそらく短期的な出来事や不確実性の反映です。例えば、総合WEIのスコアが、同じ日付で複数の異なるスコアが存在することは、データ収集や分類における不整合が原因かもしれません。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
トレンドの上昇は、持続的な施策や拡大市場によるものと考えられます。季節性の要素が明確に捉えられない一方で、特定の時期にスコアが特異的に変動していることは、イベントや施策の影響の可能性があると推測されます。残差は、予測モデルが捉えきれない短期的で突発的な変動を示しますが、現状大きな偏差はないようです。
### 項目間の相関
相関ヒートマップによれば、**社会的変数（社会基盤、持続可能性、共生と多様性）**は関連性が高く、それに伴って個人の自由度や心理的ストレスにも影響を及ぼしています。これから、社会構成要素の改善が個人の生活の質向上に寄与することが示唆されます。
### データ分布
箱ひげ図からは、特定のスコアが外れ値として観察されますが、全体の中央値は上昇傾向にあり、ばらつきも抑えられつつあります。これは、施策が均一に効果を発揮し始めている表れとも取れます。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析では、第1主成分（PC1）が60%の寄与率を持ち、個人及び社会両面の影響を大きく受けていることがわかります。このことは、全体的な幸福度向上において、社会と個人のバランスが大きく寄与していることを示唆します。第2主成分（PC2）は16%を占めており、詳細要因の変動を含んでいます。
### 総括
全体的に、WEIは安定的かつ上昇傾向を見せており、詳細項目ごとの改善が全体スコアに良い影響を与えていることが伺えます。今後のデータ分析には、季節性や特異変動の要因をさらに深掘りしていくことが必要です。コアバリューとしての社会インフラや公平性は、個人のより良い生活の基盤となり続けることを踏まえ、継続的な観察と施策の見直しが求められます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフは評価期間が360日間で、新製品のWEIスコアの推移を示しています。
– 初期の期間ではデータ点が重なり合っており、その後、スコアは一時的に0.8から1.0まで上昇しているように見えます。しかし、その後すぐにデータの表示が途絶えています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側には、異常値として示されている黒い円が複数見受けられます。
– 異常値はおそらく、予測モデルが予測した範囲外のスコアを指しており、これがどのように製品評価に影響しているかを考慮することが重要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青）：** 実際のAIによる測定値。
– **予測（赤）：** 予測されたAIのスコア。
– **異常値（黒）：** 通常値から外れていると判断された数値。
– **前年（緑）：** 前年のAIスコアとの比較。
– 予測モデルごとに異なる色の線があり、それぞれの予測の異なる傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はすべて異なる予測結果を示しており、モデル間での差異が存在します。
– 各予測アルゴリズムは、将来のスコア変動の見込みが異なることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは初期には密集して存在し、それがしばらくするとスコアが上昇している様子が描かれています。
– モデル間での予測スコアのばらつきから、予測の信頼性や精度の違いが読み取れます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– WEIスコアの上昇は製品に対する支持や人気の増加を示唆しており、今後のマーケティング戦略を見直す良い指針となり得ます。
– 異常値の発見は、運用中のシステムやデータ収集プロセスに改善の余地がある可能性を示しており、異常値の原因を特定することで品質管理を強化することができます。
– 複数の予測モデルを用いることで、製品評価の将来の変動に対する多角的な視点を持つことが可能となります。これは、リスク管理や戦略策定に寄与します。
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:
グラフに関する洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 初期段階では、実績（青）と予測（ピンク）の点が横ばいを示しています。
– 中盤から後半にかけて、前年度（緑）のデータは相対的に安定しており、明確な上昇または下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としてマーキングされたデータ（黒い円）が初期に数点存在しており、その他のデータポイントから離れています。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンク）は、いくつか急な変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 「実績」は青、「予測」はピンク、「前年度」は緑、異常値は黒い円で表されています。
– 予測の範囲（グレーの範囲）も描かれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データは初期に近いが、予測データは後半へ向けて変動が見られます。
– 前年度データは予測及び実績とは異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の相関は部分的にありますが、予測の変動により強い相関は見られにくいです。
– 前年度との類似性も高くはなく、独立した動きを示しています。
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**:
– 初期の不安定な予測がビジネス意思決定に影響を与える可能性があります。
– 前年度のデータに基づく安定したパフォーマンスが求められる一方で、新たな予測モデルの改善が期待されます。
– 異常値の多さが、新製品における需要の不確実性を示しており、リスク管理が重要です。
これらの観察から、予測精度の向上と市場の変動性に対する管理が重要であると言えます。
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:
1. **トレンド**
– **実績（青色）**: 初期に急上昇が見られ、その後は安定しています。
– **昨年（緑色）**: WEIスコアが一貫して高い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値マーク（黒枠の円）がいくつか見受けられ、これらは注視すべき点です。特にWEIスコアが大きく変動したと考えられます。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青色のプロット）**: 初期に多くの点が集中しています。
– **予測（ピンク色のライン）**: 予測は数種類（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がありますが、いずれも初期の実績データに基づく予測です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 昨年のデータと今年の実績は並行して高い値を示していますが、予測モデルはそれぞれ異なる特性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部予測モデルは実績データとの相関を見せているが、異なる予測が混在しています。
6. **直感的な洞察**
– 初期に大きな上昇を見せた新製品は、非常に注目されていた可能性があります。高いWEIスコアは顧客の関心を示唆しますが、その後の安定は市場に受け入れられた結果かもしれません。ビジネスへのインパクトは、新製品の成功を反映していると考えられ、今後の製品戦略にも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:
このグラフでは、個人の経済的余裕を示すWEIスコアの推移を時系列で示しています。具体的な分析を以下に示します。
1. **トレンド**
– 時系列上、データは大きく二つの時期に分かれています。最初の期間（左側）はデータポイントが集中的で、スコアは概ね0.8付近で推移しています。次の期間（右側）も同様に0.8から0.9付近でのデータ集積が見られます。
– 全体として、WEIスコアは横ばい傾向にあるように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は存在していないようです。データは比較的一様で、急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは同期データ（実績）を示しており、黒と緑は過去のデータと比較したものです。
– ピンク、紫、紺色の線は各種予測モデルによる出力を示していますが、全体的に大きな差異はありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 独立した時系列として処理されており、互いに重なり合っているため個別の影響や相関は見出しにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ分布は比較的均一であり、予測モデルによる見込みも一致していることから、相互の相関は低い可能性があります。
6. **直感的に感じることとその影響**
– WEIスコアが安定していることから、個人の経済的余裕に対する変動は少ないと推察されます。これは、経済的環境が安定しているか、あるいは新製品の導入が経済的影響を大きく及ぼしていないことを示しているかもしれません。
– ビジネス観点では、新製品が市場での安定性を維持している可能性があり、企業戦略における投資やマーケティングに影響を与えるでしょう。
この分析から、特段のリスクや変動が示されないため、長期的な戦略を立てる上での安心材料と言えるかもしれません。
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:
このグラフを分析してみましょう。
1. **トレンド**:
– 初期（2025年7月から9月）の実績（青のプロット）は約0.7から0.8の範囲で横ばいに推移しています。
– その後、データが途切れ、再開される2026年6月以降、前年（緑のプロット）はデータの密度が高く、複数の時点で0.8周辺に集中しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには異常値（黒の○）がいくつか見られますが、重大な偏差ではないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青色）は個人WEIスコアの実際の記録を表し、予測（赤色）はモデルによる予測値を示していますが、予測値自体は目立ちません。
– 予測のばらつき範囲（灰色）、線形回帰（紫色）、決定木回帰（緑色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク色）がありますが、これらは可視化されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の実績データと後半の前年データは、視覚的に分かれています。データがない期間があり、トレンドの連続性を妨げています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前年のデータは、実績データと比べて値のバラツキが少なく、やや高いスコアに集中しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 一貫したデータが途中で途切れ、その後高いスコアが続く前年データが表示されています。健康状態の維持や改善に寄与する新製品の影響が長期的にポジティブであることが示唆されるでしょう。
– データの途切れが継続していることが重要であり、測定や記録のプロセスに改善の余地があると考えることができるかもしれません。
– 健康管理の意思決定において、実績データと予測の比較をより明確にすることが必要です。この改善で個人や企業の健康戦略がより緻密になる可能性があります。
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**:
– 初期のデータ（青い点）は非常に密集しており、ほぼ水平に分布しています。これは、期間の初期における心理的ストレスの変動が少なかったことを示しています。
– その後、紫色の決定木回帰とランダムフォレスト回帰が上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い円）は実績データにおいて確認でき、かなり目立っています。これらのデータポイントは他の実績データから逸脱しているため、特定の異常なイベントや状況を表している可能性があります。
3. **プロット要素の意味**:
– 青と緑の点は実績と前年からの比較を示しており、心理的ストレスの直接的な測定値を示しています。
– 紫色の線は様々な回帰モデルによる予測を示しており、ストレスの将来的な動向を示唆しています。
– 灰色の帯は予測の信頼区間を示しており、この範囲内でのストレスの変動が予測されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値、前年比較、及び様々な予測が一緒に示されており、現状と予測の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は初期において、比較的低い変動で横ばいでしたが、一部の外れ値によってその後の期間に影響を与えている可能性があります。
6. **直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– 時系列の初期段階での安定したストレス水準とその後の急な変動は、仕事や生活環境の大きな変化、あるいは新たな課題の発生を示唆します。これにより、企業はストレス管理の必要性を感じ、適応策を開発する可能性があります。
– 予測モデルがストレスの上昇を示唆しているため、今後の問題の予防策を準備する必要があるかもしれません。これには、職場環境の改善や個人的なストレス管理支援が含まれるでしょう。
このグラフは個人の心理的ストレスの変動を効果的に視覚化しており、予防的な意思決定を支援するために有用です。
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
1. **トレンド**
– **実績（青プロット）**: 初期段階で0.6〜0.8の間でやや一定しています。明確な上昇や下降トレンドは見られず、横ばいが続いているようです。
– **予測（決定木回帰、紫ライン）**: 遭う段階で軽微に増加しており、さらに予測結果も同様の範囲を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としては、初期段階において赤色で示された予測におけるデータポイントがあります。
– 他のデータポイントは、比較的安定しています。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青）**: 実際のデータポイントです。
– **異常値（黒枠の円）**: データ群において異常と見なされる点。
– **予測**: いくつかの方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）により示されていますが、大きなばらつきはありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ期間で実績と予測を比較することが可能です。両者は同じトレンドを共有しているようで、過去の実績を元に将来予測が行われているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 記録された実績と予測の範囲が似ており、一定の相関関係が見られる可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– **ビジネスへの影響**: WEIスコアの安定性は、新製品の市場での受容度が一定であることを示唆しています。急激な変化がないという点から、持続可能な市場ポジションが確立されている可能性があります。
– **社会への影響**: 新しい製品であっても、広く受け入れられており、大きな異常がないことから、消費者の期待を一定程度満たしていると考えられます。
この分析を通じて、個人の自由度と自治を測る新製品が市場でどのように受け入れられているかを理解するための情報を提供できるでしょう。
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:
以下に、グラフの分析とその洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色）は初期に集中しており、急激な上昇や下降は見られません。周期性も確認できません。
– 予測データ（紫色の線）は一定のパターンを持たず不規則に見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績には異常値としての印がなく、比較的一貫性があります。
– 予測範囲（灰色背景）はあるものの、それを大きく超えるデータは見当たりません。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実績値を示し、一部には黒い枠が付けられて強調されています。
– 緑色のプロットは前年データ（比較）であり、後半に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データの重なりが少なく、予測の不確実性が高いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年のデータが並行して異なるパターンを示しているため、強い相関は見られません。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 実績値が一定の範囲内で安定しているため、社会的に新製品が公平性を損なっていないと解釈されるかもしれません。
– 予測データが不確実であることは、将来の戦略において慎重なアプローチを必要とする可能性を示唆しています。
全体として、このグラフは新製品の社会的公平性の現在の状態を示していると考えられますが、予測に基づく将来の展開には注意が必要です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータ（実績AI）は0.8から1.0の間に集中しており、その後はデータが右端に急に移動しています。これは時間経過と共にデータ収集方法や対象の変化があった可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に急激な変動や外れ値は確認できませんが、初期と後期のデータ配置に大きな隔たりがあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青いプロット）は初期に集中的に存在し、その範囲内での予測（線、図形）は多様な方法で行われています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など）。
– 前年（緑）に比べ、データが右側に移動しており、予測精度や対象の変化を示す可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なる方法で実績を追随しており、モデルの比較評価が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが特定の範囲に集中していることから、予測範囲の外れた地点（特に大きな変動が見られなくなった地点）での予測精度の確認が必要です。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフを見る人は、新製品の持続可能性と自治性を示す指標（WEI）が時間とともに何らかの形で変化していることを直感的に感じるでしょう。ビジネスにおいては、この変化が製品やサービスの市場適応度合いや戦略的な変更を反映している可能性があります。持続可能性や自治性が高まっている場合は、環境意識の高まりや自治的機能の向上を示唆しています。
この分析をもとに、新製品の戦略改善やモデル改良の検討に進む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:
グラフを分析し、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期のWEIスコアは横ばいから若干の上昇を示しています。特に線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測がこの傾向にあります。
– 時間が経つにつれて、前年のデータと比較した場合、スコアは少し押し下げられているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期にはいくつかの異常値が見られます。予測された範囲外に位置するスコアもいくつか観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データで、主に初期に集中しています。
– 緑の点は前年のデータ、右側に位置しており、比較の参考となっています。
– 薄紫の線（ランダムフォレスト回帰）はゆるやかな上昇傾向を示しています。
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（特にランダムフォレスト回帰）が密接に関連しており、予測が実績をベースにしていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの多くは予測範囲内に収まっており、大きな乖離は観察されません。しかし、いくつかの予測方法（線形、決定木、ランダムフォレスト）が異なる傾向を示す場面もあるため、モデル選択の際に検討が必要です。
6. **直感的な感覚と社会・ビジネスへの影響**:
– データのトレンドは、社会基盤や教育機会の評価に安定性があることを示唆しています。長期間にわたる横ばいのスコアは、現状維持が続いていることを示しており、特別な介入や変革が必要である可能性があります。
– 外れ値や異常値の存在は、新しい取り組みや政策が特定の時点で実験されている可能性を示唆しているかもしれません。
この分析は、社会的インフラや教育の機会がどのように機能しているか、またはどこに改善の余地があるかを理解するための指針として役立つでしょう。ビジネスや政策立案者は、これらのトレンドをもとに具体的な計画を検討する必要があります。
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:
### グラフ分析と洞察:
1. **トレンド**:
– グラフの初期部分では、多くのデータ点が一箇所に集中しており、WEIスコアは0.6から0.9の間に存在しています。時系列が進むにつれて、データの範囲が拡大し、特に後半部分で変化が顕著に見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ群に複数の外れ値が確認されます。このうち幾つかはデータ内で特別にマークされています（大きな円で囲まれた点）。
– 中盤から後半にかけて、データポイントが急激に増え、多様性が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、一定の範囲内に多くの点が存在します。
– 緑の点は前年データを示し、後半にかけて増加傾向を示しています。
– 紫とピンクの線は、予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測範囲を示しており、地元化が予測スコアに反映されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年データの比較では、緑の点が青い点と重なることが多く、前年と同様のパターンを示しています。これにより、安定した基本的な軌跡があると推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データは緊密に集中し、分布の幅は狭いですが、緑のデータポイントが大きく広がることから年を通じてさまざまな要因が関わる可能性が見られます。
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、人々はこの新製品が市場に歓迎されつつあるとの直感を持つでしょう。後半のデータの変化は、製品や取り組みがより広範に受け入れられつつあることを示唆しています。
– ビジネスにおいては、認知度と市場浸透性が増強されており、戦略的な展開が成功を収めている兆候と考えられます。
– 社会的には、共生・多様性・自由の保障というテーマに対する支持が増加していることを示し、企業や製品がこれらの価値に対する貢献を強化することでさらなる成功を収める可能性があります。
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:
このヒートマップの視覚的特徴とそこから得られる洞察について分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは時間帯別（7時から23時）と日にち別（2025-07-01から2025-07-13）のWEIスコアを示しています。
– 日にちによる明確な上昇または下降トレンドは見られませんが、一部の日や時間において高いスコア（黄色）が見られます。
– スコアは特に午前中（8時）と夕方（16時）に高くなっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-08の8時と19時に明らかな高スコアが見られ、他の時間帯や日にちと比較して際立っています。
– 特定の日や時間における急激なスコアの変動は、新製品に対する消費者の反応の変化を示唆している可能性があります。
3. **各プロットの意味**:
– 色の濃淡がWEIスコアのレベルを示しており、濃い紫から黄色へ行くほどスコアが高くなります。
– 密度や色の変化は時間帯による関心の高さを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯でも日によってスコアに差があり、新製品の注目度や販売状況に日毎の変動があることが示されています。
– 夕方の時間帯（特に16時）に高スコアの日が複数あるため、特定の時間帯に対する消費者の関心が高い可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコアの分布は散発的であり、特定の傾向を識別するのは難しいです。
– ある特定の日や時間が他と比べて際立ったスコアを示すことで、イベントやプロモーション活動など外部要因の影響が考えられます。
6. **直感的な感じと影響の洞察**:
– 新製品の注目度や市場受容度を把握する際、特定の日や時間帯における関心の高さが理解できます。
– ビジネス戦略として、特に高スコアとなった時間帯に焦点を合わせたプロモーション活動が効果的である可能性があります。
– 社会的に見ても、新製品の情報や反応がエネルギーのように時間帯によって変動していることが分かります。
このグラフは、ことあるごとに直感的に消費者行動パターンを把握するのに役立ちます。新製品の市場戦略を改善するためのデータとして有用です。
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:
### 視覚的な特徴と分析:
1. **トレンド**:
– 色の分布から見ると、時間の経過とともに色が変化しており、特に時間帯によって異なる傾向が見られます。午後の時間帯（15時～19時）においては、緑や黄色が多く、比較的高いスコアを示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯（23時）には紫色が多く、他の時間よりも明らかに低いスコアを示しており、これは外れ値として注目できるでしょう。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡でスコアを表現しており、薄い色（黄色）が高いスコア、濃い色（紫）が低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**:
– 特定の時間帯でのスコア変動が、日ごとに異なるパターンを形成しています。特に午後の時間帯にスコアが全体的に高まる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午後の時間帯に高いスコアが観察されることから、働き方やライフスタイルが影響していそうです。特に午後から夕方にスコアが改善するのは、作業効率の向上や製品需要のピークと関連しているかもしれません。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの影響**:
– ヒートマップの色の変化から人々は、特定の時間帯に製品やサービスの使用が集中していることを直感的に理解しやすいです。この情報から、ビジネスはピーク時間帯に合わせたマーケティング戦略を展開することができ、効率的なリソース配分やキャンペーン計画に役立ちます。
全体として、このヒートマップは新製品の使用状況や評価の時系列的な変動を視覚化するのに非常に有効であり、戦略的な意思決定をサポートするツールとなります。
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:
以下に、ヒートマップの分析を示します。
1. **トレンド**
– 時間による周期性が見受けられます。時間帯によって色が変わるため、社会WEI平均スコアには1日の中での周期的な変動があるようです。
– 特に17時から19時にかけて、スコアの上昇を示す色の変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日時において、色が明らかに変わる部分があります。特に2025年7月8日や2025年7月11日など。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色のグラデーションは社会WEI平均スコアを示しており、一般に明るい色ほど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**
– 時間帯ごとに明確にスコアが変化しているため、人々の活動が終わる夕方から夜にかけてスコアが上がる傾向があると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 昼間の中間の時間（例えば15時〜16時）は相対的に暗い色が多く、スコアが低い状態を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 多くの人が活動を終了する夕方以降に社会WEIスコアが上昇するので、製品や広告の投入時期をこれに合わせることで効果を最大化できる可能性があります。
– 夜間に高いスコアを示すことから、オンライン活動が盛んな時間帯であるとも推測されます。この時間帯にターゲットを絞ったマーケティング戦略が効果的かもしれません。
これらのポイントから、製品やサービスの投入タイミングやマーケティング戦略の調整が可能と考えられます。
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:
このヒートマップは新製品カテゴリのWEI（ウェルビーイング・インデックス）間の相関を示しています。以下に、視覚的特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**
– ヒートマップは全体的に赤からオレンジ色の範囲が多く見受けられ、全体としてWEI項目が高い相関を示していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値は見られません。ただし、「個人WEI（自由度と自治）」の行・列は他の指標に比べて相関が低めです。
3. **各プロットや要素**
– 赤色が濃い部分は高い正の相関を示します。特に「総合WEI」は他の多くの項目と強い相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ヒートマップ上には時系列データは直接表示されていませんが、長期間（360日間）のデータに基づいています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特に「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI（公平性・公正さ）」との相関が非常に高いです（相関係数が0.9以上）。
– 「個人WEI（経済的余裕）」も他の多くの指標と強い相関を持ち、一部例外を除きおおむね高い相関があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 視覚的に濃い色が多いことから、人々の総合的なウェルビーイングは個々の項目（経済的余裕、健康状態、心理的ストレスなど）と密接に関連していることが伺えます。
– ビジネスにおいて、新製品の開発やマーケティング戦略に加えて、これらの要因がウェルビーイング向上の重要なポイントとなる可能性があります。企業が個々のWEI項目を改善することにより、顧客との親和性を高めることができるかもしれません。
このヒートマップは、個々の生活の質を向上させるために、関連性の高い項目間での相互作用を適切に理解し、対策を講じることが重要であることを強調しています。
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、新製品カテゴリにおける各WEIスコアの分布を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を整理します。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプのスコアに明確な上昇や下降のトレンドは見られません。360日間の一定期間をカバーしているため、各ボックスプロットは一貫したスコア分布を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 個人WEI(経済的余裕)と社会WEI(共生・多様性・自由の保障)のタイプで外れ値が確認できます。これにより、これらのタイプにおいて異常なデータポイントが存在することを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ボックスの上部25%と下部25%の間に中央値（太い横線）が示され、分布の中心を表しています。
– ボックス自体はスコアの範囲を示しており、長さはデータの分散を示唆しています。たとえば、個人WEI(心理的ストレス)は特に狭い範囲で分布していることから、スコアが比較的安定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**:
– 単一の時間軸を持たないため、時系列データの関係は特定できません。ただし、各箱ひげ図は特定期間のデータに基づいています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIタイプの中央値は比較的一定ですが、特定のタイプではスコアの変動が大きいものと小さいものが混在しています。特に、個人WEI(生産性)は比較的広い分布を持ち、違いが顕著です。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 人々が直感的に感じ取るかもしれないのは、特定のWEIスコアがどの程度信頼できるかや、改善すべき領域です。例えば、心理的ストレスのスコアが他の指標に比べて安定していることはポジティブな兆候である一方、経済的余裕における外れ値の存在は、社会的・経済的な不均衡が存在することを示唆しています。この点は、企業が労働環境や福利厚生の改善などを通じて対応する重要性を示しています。
この分析を基に、さらなる詳細な評価や戦略的意思決定のためのデータの追加分析が推奨されます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– この散布図は主成分分析（PCA）の結果を示していますが、明確な上昇、下降、または周期的なトレンドは視覚的に確認できません。各データポイントは360日間の期間に対応し、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
– 右上や左端に配置されたデータポイントが、その他のデータと比較して外れ値として考えられます。特に、第1主成分で0.3付近、第2主成分で0.15付近に位置する点が明確に他と離れています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 各ポイントは、WEI構成要素のデータの変動を第1主成分（60%の寄与率）と第2主成分（16%の寄与率）で表現したものです。これにより、データの次元を減らし、2次元空間で重要な情報を可視化しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数のデータポイントが均等に分布しているため、強いクラスタリングや明確な相関関係のあるグループは見当たりません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データは全体として0付近に密集していますが、第1主成分方向にやや広がりを持っています。このことは、第1主成分がデータの変動の主要な説明要因であることを示しています。
### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– このPCAグラフを通して、データの次元を減らすことで、新製品カテゴリにおいて、複数の変数がどのように互いに関係しているかの理解が深まります。マーケティングや製品開発において、外れ値を特定することで、新たなチャンスやリスクを見出す可能性があります。
– また、分布のばらつき具合は、製品が顧客に与える印象や市場での受け入れられ方に関する洞察を提供し、戦略的な意思決定の材料として機能するでしょう。
全体として、この分析は、新製品の特徴とその市場での位置づけをより明確に把握し、戦略的計画を立てる上で役立ちます。
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。