📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ解析結果
#### 時系列推移:
– **全体のトレンド**:
– 総合WEIスコアでは、2025-07-01から2025-07-14にかけて、顕著な上昇傾向が示されています。特に、2025-07-10前後で最もスコアが高くなっています。
– 個人WEI平均と社会WEI平均も、同様の上昇傾向を示しており、シンクロして動いています。
– **顕著な変動時期**:
– 2025-07-06から07-10の間に急増が見られます。この期間に何らかのイベントや外部要因があった可能性が考えられます。
#### 異常値:
– 特定の日付に異常値として記録された日（例: 2025-07-01および07-02）は、0.67から0.73で変動しています。これは、後のデータと比較して低水準であるため、初期にシステムやアルゴリズム改善があった可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差（STL分解結果に基づく）:
– **長期的トレンド**: 上昇傾向が持続しています。
– **季節性パターン**: データに季節的要素は明確ではなく、短期間の変動は個別の現象による影響と考えられます。
– **残差成分**: 説明不能な変動は比較的少なく、データ精度は高いです。
#### 項目間の相関:
– 高い相関が見られる項目群は、個人の経済的余裕と個人の健康状態、社会の公平性と持続可能性です。これらは、WEIスコア全体に与える影響が大きい可能性があります。
#### データ分布:
– **箱ひげ図解析**:
– 各WEIスコアともに平均値付近に集中し、大きな外れ値は見られません。中央値が安定しており、外れ値が少ないため信頼性の高いデータセットです。
#### 主要な構成要素 (PCA):
– 主成分1 (PC1) が0.59の寄与率を示し、主要なデータ変動要因を説明しています。主成分2 (PC2) は0.16で、PC1に対する補助的な変動因子として機能しています。
– PC1は主に個人および社会環境の向上を反映していると思われ、特に経済的余裕と健康が大きな要因となっている可能性があります。
### 結論
データは全体的に安定しており、特に2025-07-06から07-10にかけてのWEIスコアの上昇傾向が顕著です。これは、経済的および健康的な充実感と、社会の公平および持続可能性の改善が影響していると考えられます。これらの変化が正しい方向に進んでいることは、プロダクトや社会制度の成功を示しています。外部の影響や政策の変化が短期的な異常値に影響を与えた可能性は否定できませんが、データの信頼性が高いと考えられます。
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:
**グラフの分析と洞察**
1. **トレンド**
– グラフ全体を見ると、360日間の期間内で明確なトレンドが見られます。実績データ（青のプロット）は高いWEIスコアを維持し、比較的安定しているように見えますが、次の期間にかけて緑のプロットが示している前年度の比較AIデータも同様に安定した高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として示されている部分は特に見られませんが、予測上のいくつかのモデル間で急激な変動が観察されます。予測の範囲（灰色のxAI/3σ）が狭いことから、モデルによる予測に一貫性があることが示唆されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績データを示し、結果が比較的一定であることを示しています。
– 緑のプロットは昨年の比較AIで、過去のデータと現在のデータが整合性を保っているかを示しています。
– 予測モデル（紫、ピンクの線）は、異なる予測手法による未来のWEIスコアを示しています。
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）の間には類似性が見られる一方、線形回帰に基づいた予測が他の結果と一致していない可能性があります。この差異は予測モデルの構造に起因しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間でいくつかの差異があり、未来の予測に向けて異なるモデリングアプローチが採用されています。
6. **直感的洞察と影響**
– グラフは新製品の成功を示唆しており、高いWEIスコアを維持しています。これにより、ビジネスにおける製品評価の上昇や安定した市場での反応が期待されます。
– 予測モデルの一致および安定性が確立されているため、市場導入の計画に対する投資リスクが軽減される可能性があります。
この分析は、新製品の戦略やマーケティング手法を決定する際の情報として活用できるでしょう。
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:
このグラフは、個人のWEI平均スコアの360日間における推移を示した時系列散布図です。以下に、グラフの特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– グラフの左側と右側にデータが集まっており、その間にデータが存在しないことから、可能性としてデータの取得や記録開始が中断された時期があったか、季節性要因が考えられます。
– 左側の青い点（実績データ）はおおよそ横ばいで、0.7から0.8の間で推移しています。
– 右側の緑の点（前年の比較AI）は、約0.6から0.8の範囲内で、やや上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のデータに黒い円（異常値）が見られ、これが何らかのイベントやデータの異常を示している可能性があります。
– 異常値は、実績データの顕著な変動を示しており、その要因を解析が必要です。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青いプロットは実際の実績データを、緑は前年との比較データを表しています。
– 紫、ピンクの線はそれぞれ線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測を示しており、個々の予測手法による動向を解析することができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年の比較データがはっきりと分かれており、異なるタイミングまたは条件下での動向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左右でデータが集中しており、中間にデータが存在しないのが特徴です。
– 予測モデルによるデータは、実績よりやや不安定で、今後の傾向をつかむのに役立ちますが、モデル精度の向上が必要です。
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**:
– WEIスコアが横ばいで推移している一方で、異常値が示されているため、安定性の改善や異常の原因究明が重要です。
– 予測手法を用いた将来予測が、ビジネスの戦略や計画の策定に役立つ可能性があります。
全体として、データの時系列的な中断や異常検知を考慮した上で、安定的なデータ取得や予測精度向上が今後の課題となりそうです。
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:
### グラフ分析の洞察
1. **トレンド**:
– トレンドは二つの異なる時期に分かれているようです。2025年7月から9月ごろには、WEIスコアが比較的高い水準（約0.8~1.0）で推移しています。一方、2026年7月ごろにもう一つのクラスタが見られ、こちらも同様のスコア範囲で推移していますが、若干安定しています。周期性は特に見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年に異常値が見られますが、WEIスコアの範囲内に収まっています。他の特定の急激な変動は見受けられません。
3. **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ており、赤い十字が予測値を示しています。緑のプロットは前年のデータを示し、前年と比較して大きな変動は見られないようです。
– グレーで示された範囲は予測の不確かさ範囲で、主に初期部分に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 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）がそれぞれ異なる方法で示されていますが、いずれも大きな乖離はありません。実績データと過去のデータがある程度一致していれば、予測も妥当であると判断できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布としては、大きな変動や長期的な変化はなく、比較的安定しています。相関関係も特に目立ったものはありません。
6. **直感的な理解とビジネスや社会への影響**:
– 安定したWEIスコアは、新製品カテゴリが市場で一定の評価を受けていることを示している可能性があります。特に、過去のデータと比較しても大きな変動がないため、製品の安定した需要が見込まれます。
– ビジネスにおいては、今後の戦略を考える上で一次基準として有効に働くと考えられます。この安定性を基に、新たな投資やマーケティング活動を展開することができるでしょう。
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:
このグラフについての分析は以下のようになります。
1. **トレンド**:
– グラフ全体では、明確な上昇や下降のトレンドは観察されておらず、期間の両端でプロットが集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **青色のプロット（実績）**が左側で密集しており、その中に**黒い円（異常値）**が含まれています。
– 右側には**緑色のプロット（前年比較）**が一定の水準で並んでおり、こちらには外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは過去の実績値を示し、実際の経済的余裕の変動を表しています。
– 緑色のプロットは前年のAIによる比較データを示し、一定の数値を保っています。
– 黒い円は、異常値として過去のデータから際立った値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年比較データは、両端に分かれて存在し、両者の直接的な相関は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一部で異常値を含んでいますが、全体的には非常に安定した値を示しています。
– 前年の比較データは、安定した値を一貫して示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初めの段階で実績データが集中しており、特定の異常値を除けば経済的な安定性がうかがえる期間です。
– 前年のデータを考慮した場合、安定した比較が提供されており、今年も同様の安定が期待できる。
– ビジネスや社会的には、この安定性は新製品の成功とその市場におけるポジションを固めるところに寄与するかもしれません。
このモデルでは、予測に関する詳細は表示されていませんが、実績データの安定性は市場に対して安心感を与える可能性があります。この安定性を活かして、新製品のさらなる展開やマーケティング戦略に役立つ洞察を引き出せるでしょう。
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:
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**:
– 360日間にわたるデータですが、主な実績データ（青）はグラフの左側に密集しており、その後はデータが途切れているようです。
– 年が変わった後の比較データ（緑）は右側にあり、スコアは0.6から0.9の間で直近の位置にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青のプロットに大きな外れ値はなく比較的一貫しています。
– 「異常値」として黒い円で示されているデータは、青い実績プロット内に含まれており、他とは明確に異なるスコアを示しているわけではありません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青のプロットは実績AIによるデータ、赤の「×」は予測AIのデータです。
– 緑の点は昨年と比較したデータを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさ範囲（±3σ）を示し、その中に実績が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**:
– 実績データと予測データの間に重なりがあり、予測が実績に対してそれなりの精度を持っていることが示唆されます。
– 比較データのスコアは、今年のデータが予測と実績の間に位置していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一貫した範囲内に存在し、異常値もその範囲内に間隔を持って配置されています。
– 予測と実績が近い位置にあり、相関がある可能性が示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 実績と予測のスコアが互いに近しい位置にあることから、予測モデルの信頼性が比較的高い可能性があります。
– 健康状態を計測する新製品のデータであるため、予測精度が向上することでユーザーに対してより信頼性のある健康情報を提供できるでしょう。
– 昨年のデータと比較しても大きな変動がないことは、健康状態の測定が安定していることを示しており、信頼感を与えることになるでしょう。
このような分析に基づいて、製品の改善やデータのさらなる活用が提案されるでしょう。
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:
分析対象のグラフについて以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期の評価日における実績（青い点）は比較的一貫して0.6から0.8の間で推移しています。
– 予測（紫色の線）では7月以降に上昇トレンドが見られ、その後も安定した高めのレベルを示しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示された異常値は初期の評価日において観察されます。ただし、その数は多くなく、全体の傾向には大きな影響を与えていないようです。
– 大きな急激な変動は見られませんが、全体を通しての予測の安定性を評価するには、さらなるデータが必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績値（青い点）は現実のWEIスコアを示し、異常値は黒い円で表示されています。
– 前年のデータ（緑の点）との比較は後半部分で出現しており、大きな変化はないようです。
– 予測（紫、ピンク、青いライン）に関しては、さまざまな回帰手法が使われていることが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間での乖離はそれほど大きくないようですが、新たなデータと異なる予測手法によるギャップはさらに注意深く分析が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と異常値の間に明確な相関は見られませんが、広がりが少なく安定しています。
– 予測の上限と下限を示す灰色の範囲が設定されており、予測の信頼性が評価できます。
6. **直感的なインサイトとビジネス・社会への影響**:
– 直感的に人はこのデータを見て、初期には安定したが徐々に改善しているというポジティブな動きを感じるかもしれません。
– ビジネス面では、新製品の導入に伴い、ユーザーの心理的ストレスが着実に改善していることを示唆している可能性があります。これは製品の性能やユーザー受け入れに関して良好な結果をもたらしているかもしれません。
このデータの背後には製品改善やユーザー対応策が奏功している可能性が考えられますが、更なる詳細な分析が望まれます。
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:
このグラフは、新製品カテゴリにおける個人WEI（自由度と自治）のスコアを時系列で示しています。以下のポイントに注目して分析します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータは測定が限られた時期に集中しています。
– 予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が表示されていますが、これらの予測は最終的に上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側に異常値として示されたスコアがいくつかありますが、詳細な時系列の流れは不明です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青のプロットで示され、予測値は異なる色で示される各回帰モデルに基づいています。
– 前年の比較データは緑色で表示され、現在の分析情報に比較対象を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前年のデータは、現在の実績データと比較して、WEIスコアが維持または向上している可能性を示唆しています。予測モデルは、このトレンドが今後も継続することを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は特定の期間に集中し、その後大きなギャップがあるように見えます。今後のデータ収集と分析が必要です。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– WEIスコアが上昇する傾向が見られるため、個人の自由度や自治が改善されている可能性があります。
– 新製品の成功は、今後の数ヶ月間でこの指標の影響を確認することにより評価できるでしょう。
– このデータは企業戦略や製品開発の方向性を評価し、自由度と自治の向上を促進するための指標として活用可能です。
この分析が、今後の製品改善や市場戦略の立案に役立てば幸いです。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– グラフ全体において、明確な継続的なトレンドは観察できません。最初の部分（2025年7月以降）と期末（2026年7月付近）でプロットが集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの初期において、異常値が多くプロットされています。特に、WEIスコアが0.8から1.0に近い範囲で異常値と見なされています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 青色の点は実績を示し、予測（赤い×）や異常値（黒い円）の中でバラツキがあります。
– 紫色の線（三つの異なる回帰法が使用されている）が予測の傾向を示しています。
– 薄緑色のプロットは「前年（比較AI）」とラベル付けされており、後半部分に密集して分布しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 実績（青色）と予測（紫色）は、時期によって異なる方法で相関が図られています。最初のデータ分布期間ではスコアが高く、後半では密集した同一スコアが多く見られることから、異なるデータセットが対照的な動きをしていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータセットは広範囲に分散し、異常値が動向を形成しています。最終部分のデータセットは比較的安定したスコアを示しています。これにより、予測モデルや実績に関して異なる時期ごとの動向が見られます。
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**
– 異常値が多発しているため、初期の段階では不安定な市場条件や製品パフォーマンスが想像されます。後半でのスコア安定は、改善や調整の試みによる成果を示している可能性があります。
– ビジネス視点からは、複数の予測手法を用いて異常値の理解や今後のリスク管理に役立てることが重要です。社会的には公平性の向上が徐々に進んでいることを受け、敬意を持ちながら、さらなる改善策の開発が求められます。
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:
## グラフの洞察
1. **トレンド**
– 初期に実績や予測のスコアが高く、終了間際にも高いスコアの集まりが見られます。長期的な視点ではスコアは概ね高水準を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値と思われるデータが初期にいくつか確認できます（異常値として黒い円で示されています）。これは一時的なデータの揺らぎなどを示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績は青のプロットで示され、予測には色々な手法が使われていますが、全体的に実績の近くにプロットされています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰を示す線も一部で見られますが、大きな変動はありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間には大きな差もなく、概ね一致していることから、AIモデルの精度は高いと言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの分布は狭く、高いスコア同士が集中していることは、全体的なパフォーマンスの一貫性を示しています。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– 初期と終了時の高いスコアは、新製品が持続可能性と自治性において一貫して高評価を受けていることを示しています。
– 実績と予測が非常に近接しているため、予測モデルの信頼性が高いことがわかります。これにより、将来的な戦略計画が効果的に立てられる可能性があります。
– 提供されている予測手法が多様であるため、状況や目的に応じて最適なモデルを選択することが可能です。これは製品開発やマーケティング戦略において柔軟性をもたらします。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは360日間のデータを示しており、特定の期間に実績と予測が区別されている。
– 初期の時期において実績値はほぼ横ばいである一方で、予測値は異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によってばらつきがある。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左側に異常値が示されているが、全体的な実績に大きな影響を与えるほどの外れ値は確認できない。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績データを示し、紫やピンクの線は異なる予測モデルの結果を示している。
– 緑のプロットは前年度の比較データを示す。
– 予測の不確かさ範囲がXAI/3σで示されているが、これが実績値と重なるかどうかはモデルの妥当性に重要な影響を与える。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に一致していない箇所があるため、予測精度にバラつきがある可能性がある。
– ランダムフォレスト回帰が他のモデルに比べてより実績に近い傾向がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測モデル間でのバラつきが見られるが、実績データと一部の予測モデルの結果が近似している部分もある。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 実績と予測が一致しているかどうかは、新製品の成功を予測する際に重要な要素となる。
– 社会基盤や教育機会に関する評価が安定していることが示されており、これは政策立案や企業戦略に影響を与える可能性がある。
– モデルの異なる予測結果を比較することで、より信頼性の高い予測手法が特定され、今後の改善に役立てることができる。
このグラフは、新製品の社会における評価を予測するための重要なツールとなり得ます。評価が安定していることは支援を受ける証拠となりうるため、投資家や政策担当者にとっても価値があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 見たところ、データは二つの期間に分かれており、最初の期間ではスコアは0.6から0.8の間で大きく変動しています。その後、データがなくなり、次の期間では0.6以上で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間において、いくつかのスコアが「異常値」としてマークされています。この期間ではスコアの急激な上下が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示しており、黒い円で囲まれた点が異常値です。
– 緑の点は前年のデータで、後半に多く見られ、安定しています。
– 紫、ピンク、青の線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルの結果が初期の期間に沿って描かれていますが、リニアな関係ではなく、期間の不安定性を反映して予測ラインもばらついています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のばらつき具合から、何かしらの変数が影響を与えている可能性が考えられますが、予測モデルもばらつきを説明しきれていないようです。
6. **直感的なインサイトと社会・ビジネスへの影響**
– 初期に見られる大きな変動は、新製品の市場導入時の試行錯誤や不確実性を反映している可能性があります。
– 後半の安定した状況は、成熟期に入ったか、何かしらの合理化が進んだように見えます。
– ビジネスにおいては、初期の変動を制御し、継続的な改善を行うことで、より安定したスコアが得られる可能性があります。
このグラフにおけるポイントは、変動が大きい初期段階をどう乗り越えるか、安定期にどうつなげるかにあります。予測モデルの活用によって、この安定性を早期に見つけ出し調整することが求められるでしょう。
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:
以下は、このヒートマップから得られる視覚的特徴と洞察です：
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色合いから、時間帯によってスコアが変動していることがわかります。特に、16時から19時の間で色の変化が顕著です。
– 全体的には、日によって異なるパターンが見られるものの、大きなトレンド（上昇や下降）は特に見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時付近で最も低いスコア（濃い紫色）が観察され、他の時間帯と比べて際立っています。
– 7月8日には、8時のスコアが高いこと（明るい黄色）が顕著で、他の時間や日と比較して特に高い値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化（紫から黄色）はスコアの増減を示しています。黄色に近づくほどスコアが高いことを示しています。
– 時間帯と日にちがスコアに影響を与えている様子が観察されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯におけるスコアの変動が日ごとに異なっているため、特定の日における特定の時間帯のスコアが他の日と連動していないように見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に高いスコアが夕方に集中していることから、特定の時間帯での需要や行動の変化が示唆されます。
6. **直感的に感じることとビジネス/社会への影響**:
– 特定の時間帯(16時～19時)におけるスコアの低さは、新製品があまり評価されない時間帯かもしれません。これに基づいてマーケティング活動やプロモーションを調整することが求められます。
– 逆に、8時のスコアの高さはこの時間帯での新製品の認知度や利用が高いことを示しており、この時間を狙って広告を展開することで効果を高めることができるかもしれません。
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く分析は以下のとおりです：
1. **トレンド**:
– グラフ全体において、顕著な上昇または下降のトレンドは見られません。ただし、いくつかの時間帯に色の変化が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップの色の変化を見ると、特定の日付や時間帯（特に16時、19時）において、急激な変化を示している箇所があります。特に暗い紫色から、明るい黄色や緑色に変化している点は注目すべきです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は、WEI（個人平均スコア）の高低を示しており、色の変化からスコアの変動を直感的に理解できます。黄色は高いスコア、紫色は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**:
– 各時間帯は独立して観察されますが、特定の日付（2025-07-06以降）において、一部の時間帯で連続的な色変化が見られます。これにより、特定の期間ごとに異なる使用傾向やパターンがあることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯において、比較的一定のスコア分布が観察されます。16時と19時の時間帯では、一貫性のない変動が見られますが、8時の時間帯は全体を通じて色の変化が少なく、安定したスコアを保持しているように見えます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– このグラフを見ると、特に19時の時間帯で大きなスコアの変動が見られるため、この時間帯に新製品の使用が促進されている可能性があります。
– WEIスコアの高い時間帯（黄色）が連続している日は、特にプロモーションの効果が出ている可能性を示唆します。
– 企業としては、スコアの高い時間帯に焦点を当てたマーケティングやサポートの強化を図るべきです。安定している時間帯（例えば8時）もまた、効果的な時間帯の一つとして有効活用可能です。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **期間全体の動向**: ヒートマップの色の変化から、全体的な動向としては一定の周期性が見られます。特に、色が濃淡を繰り返していることから、特定の時間帯におけるスコアの変動が周期的であることが示唆されます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **急激な変動**: 特定の日付や時間帯で、色が急激に変化している部分があります。特に、7月2日から7月3日の早朝（15時台から19時台）にかけて色が濃くなることが急激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
– **色の意味**: 色が濃いほどスコアが低く、明るいほどスコアが高いことを示しています。このため、特定の時間帯で色が明るくなっていることは、スコアが高いことを意味します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **時間帯の違い**: 朝の時間帯と夜の時間帯でスコアが異なっており、時間によってスコアが変動することが見て取れます。特に夜間にスコアが高い傾向があり、これは消費者の活動が集中していることを示している可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関**: 時間帯とスコアの間には一定の相関があり、特定の時間帯（夜間）でより高いスコアが得られることが一般的なパターンとなっています。
### 6. ビジネスや社会への影響
– **ビジネスインサイト**: 新製品の利用者が特定の時間帯に集中する傾向があるため、マーケティング戦略の最適化に役立つ可能性があります。例えば、広告やプロモーションの最適なタイミングをこのデータに基づいて調整することが考えられます。
– **社会的影響**: 特定の時間帯における高いスコアは、消費者の活動や関心が集中していることを示しており、これを理解することは、社会全体の動きやニーズを把握する上で重要です。
以上の洞察から、改善すべき点や活用できるポイントが浮き彫りになり、より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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは相関行列を示しており、一般的なトレンド（上昇、下降など）は直接的に視覚化されていませんが、相関関係の強さを色で示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は直接示されていませんが、相関が著しく低いまたは高い箇所を注視することで見ることができます。特に、個人WEI「自由度と自治」と他の項目との相関が低いことが際立っています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は相関の強さを示しています。赤は強い正の相関を、青は強い負の相関を意味します。
– 中央の項目（例：個人WEI「健康状態」）が周囲と比較して、相関が低めです。
4. **時系列データの関係性**
– グラフは時系列データを直接示していませんが、360日間のデータに基づく相関が表されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と多くの項目に高い正の相関（0.8以上）が見られ、全体的なバランスの指標として機能しています。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「個人WEI平均」および「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は特に強い正の相関を示しています。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 全体的な相関の強さは、WEIの項目が互いに関連していることを示唆し、新製品の社会的影響を探る上で重要です。
– 高い相関関係は、戦略的な焦点を絞る際に役立ちます。例えば、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の高い相関から、これらの要素が新製品の成功に寄与する可能性を示しています。
– 個人要素（自由度と自治）の相関が低い点は、改善やさらなる調査の必要性を示唆しています。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 各WEIタイプの中央値は似た範囲内にあり、期間全体を通して大きな上下動がなく安定しています。周期性は特に見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI平均（経済的余裕）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の精神）」に外れ値が見られますが、それ以外のカテゴリでは目立った外れ値はありません。
– 全体的に箱のサイズが小さく、データが中央値付近に集まっていることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱の長さはデータの散らばりを示し、各カテゴリのスコアの変動範囲が狭いことを意味します。
– 色の違いは視覚的な区別を助け、スコアの分布の違いをより明確にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」や「社会WEI（持続可能性と自治）」は比較的高いスコアを示しています。
– 個人と社会のWEIの比較を見る限り、社会関連のスコアが全体的に高めです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一般に、各WEIタイプのスコアは高く、分布も非常に限定的であることから、各基準で高い評価を受けている可能性があります。
– 経済的余裕のカテゴリは、他の個人WEIに比べて多少のバラつきが見られます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– このデータは、新製品カタゴリ全体で高いWEIスコアを示し、製品やサービスが全体的に社会的にも個人的にも受け入れられていることを示します。
– 経済的側面での余裕はばらつきがあり、個別のターゲット市場において一部の消費者が課題を感じる可能性があります。
– この情報は、製品開発戦略やマーケティング戦略の構築に貴重です。特に、社会的要素が評価されているため、それを強みにすることがビジネスにおいて有効です。
この分析は、製品の強みと改善点を把握し、ビジネス戦略を強化するのに役立つでしょう。
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、PCA（主成分分析）を用いた新製品カテゴリのデータを示しています。以下はグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 特定の明確な上昇、下降のトレンドはありません。データは第1主成分（x軸）と第2主成分（y軸）の間に広がっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 極端に他と離れたプロットは見られないため、顕著な外れ値はないようです。データは比較的均一に分布しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は、新製品に関連するWEI構成要素の主成分を表しています。密集している領域は、似た特性を持っていることを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時系列データがこのグラフで直接表現されているわけではありませんが、主成分の組み合わせにより、データの変動や傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体的に0付近で密に分布しており、第1主成分が主要な変動要因であることが示唆されています（寄与率0.59）。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**:
– 新製品のWEI構成要素には、いくつかのグループに分かれる特性があるようです。これにより、製品開発や市場戦略を策定する際に、製品特性に応じたアプローチを考慮する必要があります。
– また、特に第1主成分が支配的であるため、この主成分を強化することで、新製品の成功確率を高めることに寄与する可能性があります。
この分析を基に、さらなる戦略的な決定を取ることが考えられます。
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。