📊 データ分析（GPT-4.1による）
**データ分析レポート**
**1. 時系列推移とトレンド分析:**
– **総合WEI**は、データ期間中にいくつかの上下変動を示しています。初期段階では0.67から0.71の間を推移し、その後0.85以上に達する上昇トレンドが観察されます。特に2025年7月6日からの急激な上昇が顕著です。この期間では0.7程度から0.82まで跳ね上がり、その後も高い水準を維持しています。この上昇には、**個人WEI平均**および**社会WEI平均**の向上が寄与している可能性があります。
**2. 異常値分析:**
– 異常値とされた日付（例: 2025年7月1日、スコア0.67）は、通常の範囲を僅かに下回る結果です。他の項目、特に個人の幸福関連（心理的ストレスや自由度）に低い値が見られ、一時的なストレス要因や個人の裁量権の不足が影響をおよぼしたかもしれません。
**3. 季節性・トレンド・残差の分解:**
– **STL分解**によると、トレンド成分は徐々に上昇していますが、残差成分には周期的な上下変動が見られます。特に、季節性に基づく変動は少なく、むしろ不規則要因による変動が多く観察されます。
**4. 項目間の相関:**
– 相関ヒートマップによると、**社会的持続可能性**や**社会的多様性**が高い相関を示しており、社会基盤や社会の公平性が総合WEIに強く影響することが示唆されます。一方、**個人的なストレス**は他の個人的な要因と相関が低く、一時的または個別事象に由来する可能性があります。
**5. データ分布:**
– 各WEIスコアの箱ひげ図を分析すると、総じて中央値が高位にあり、ばらつきも比較的狭いです。**経済的余裕**や**社会的持続可能性**の中央値が高いことから、これらがWEIスコアを支える基盤であることが示唆されます。少数の外れ値はあるものの、全体的な分布は良好です。
**6. 主要な構成要素 (PCA) 分析:**
– PCA分析によれば、**PC1**は総分散の59%を説明しており、これは主に**社会的持続可能性**と**個人的経済的余裕**に依存しています。**PC2**は16%を占め、**心理的ストレス**および**自由度と自治**に関連しています。このことは、社会インフラの強化が個人の経済状態を通じて直接的に幸福度を高めることを示しています。
**結論:**
提供されたデータセットは、総合的に観察すると社会的側面（とくに持続可能性と公平性）の強化がWEIスコアを上昇させる要因として顕在化します。重要なのは、ストレス管理や自治の向上を図ることで短期間でのWEIの改善が見込まれるということです。社会基盤の強化と個人の精神的健康に対する適切な対策のバランスが求められます。
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:
グラフを分析すると、以下の点が浮かび上がります。
1. **トレンド**
– グラフの左側において、WEIスコアが高い状態で密集しています。しかし、これらのデータはすぐに終了し、その後空白期間が続いています。
– 右側には、再び高いスコアのデータが現れます。これらは去年の比較AIによるもので、一貫して高いパフォーマンスが維持されているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側に異常値が1つ示されており、他のデータ点と比べて高スコアです。これは特異なイベントや異常な状況かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データで、予測データには様々な色と形で示されています。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）が用いられていますが、明らかな傾向は示されていません。
– 緑の点は前年のデータを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは明確なトレンドを示していないように見え、データ間の相関は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は初期に集中し、その後途切れた後、再び高スコアポイントに集中しています。初期のデータは予測の不確かさが示されており、信頼区間が広がっています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 実績データと前年の実績が高スコアで一致しているため、前年と同程度のパフォーマンスが予測されます。
– 跳ね上がった異常値は特定の戦略やキャンペーンによる成功事例を示す可能性がありますが、一般的なトレンドではないため、注意が必要です。
– データの短期間の混乱と再上昇は、製品や市場の変化に適応することが必要であることを示唆しています。
製品のパフォーマンスを高水準で保つことの重要性と、モデルの予測に過度に依存しない注意が必要とされるでしょう。
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:
以下に、提示されたグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 初期の段階では、実績AI（青色の点）が高いWEIスコアを維持しています。
– 2026年に向けて、前年比較AI（緑色の点）のみが観察され、実績データとの間には特定の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（黒色の円で囲まれた点）は、実績データの中にわずかに存在しています。これらは特定の時点で極端なデータを示唆しています。
– 並行して表示されている予測（ピンクと水色の線）は、実績データから大きく外れていることはありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色分けされた予測線（線形回帰、水色、決定木回帰、ピンク、ランダムフォレスト回帰、紫）の使用により、異なるAIモデルの予測能力が比較されています。
– 予測不確かさ範囲（灰色）は、予測の信頼区間を示しており、予測の変動幅を理解するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは前年比較AIと並列に移動しており、同様の傾向を示しています。ただし、これらのデータセット間の相関は視覚的には確認できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的高いWEIスコアで安定していますが、新しい年度のデータはその安定的な傾向を維持するかは不明です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績の高いスコア維持は製品が市場で良好なパフォーマンスを示していることを示唆しており、これはビジネスにおいて肯定的な指標となります。
– 予測の信頼区間が狭いことは、安定した市場環境を示唆し、戦略立案の確実性を高めます。
– 長期的に安定した成長を目指すなら、異常値の原因を調査し、同様の事象の発生を予防することが求められます。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **上昇トレンド**: データポイントは二つの異なる時期に分かれており、前半は2025年7月ごろで、後半は2026年7月ごろに見られます。前半は横ばい気味ですが、後半にかけてやや上昇しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期のデータ（青い点）には、黒い円で囲まれた外れ値が存在します。
– **急激な変動**: 特に見られませんが、前半の予測区間（灰色の帯）外にデータが散らばっている点に注目できます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点**: 実績データを表します。
– **緑の点**: 前年と比較したデータ。
– **紫のライン**: 予測の異なる手法による回帰線を示していますが、データ間で一貫性が低いようです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 青い実績データは緑の前年データとは異なる傾向が見られ、特に後半では前年を上回るデータが多く見られます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期の実績データと前年データには重ならない部分がありますが、2026年のデータは集中しており、前年のデータとある程度近似しています。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **ビジネスへの洞察**: 後半のデータは前年よりも高い値を示しており、新製品の社会的影響は時間の経過とともにポジティブなトレンドにあると考えられます。この傾向が続く場合、これをもとにしたマーケティング戦略や製品改良に活かせるかもしれません。
– **社会的影響**: 新製品が社会に受け入れられつつあることを示唆しており、ポジティブな受容が広がっていると解釈できます。
全体として、このグラフは新製品の社会的な受容が改善の兆しを示していることを示唆しており、ビジネス戦略の調整に役立つ情報を提供しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の実績データ（青色）は、予測期間中の異なる時期にわたって一貫して高いスコアを示していますが、やや上昇傾向にあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数多くのデータポイントが重ねられた領域にはブラックの丸（異常値）がいくつかあります。これにより、大部分のデータと何か差異のある時期が示されています。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績（青色）と予測（赤いバツ）の間での乖離はそれほど見られません。
– グレーの陰影は予測の不確かさ範囲を示しており、その中に実績データがほぼ収まっています。
– 線形回帰（紫色）、決定木回帰（シアン）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）の線が互いに似た傾向を示しています。これらすべてが今後の予測を補完しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データに対する予測（赤）は、実績データの過去の動きに基づいて推定されています。これにより、将来の経済的余裕を予測するためのモデルの信頼性が担保されているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データ、異常値の間に顕著な相関や特異な分布は見られない。
6. **直感的な洞察と影響**
– ビジネスへの影響として、経済的余裕が安定して高い水準にあることは新製品の販売の成功につながりやすいと考えられます。
– グラフが示すように、異常値の要因を特定し改善することで、さらなる余裕向上が期待できます。
– 社会的にも経済的余裕が安定していることは、消費意欲の増加や生活の質向上につながる可能性があります。
この分析を基に、企業は新製品の市場投入やキャンペーンのタイミングを考慮することが効果的でしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 左側のグラフには、データポイントが密集しており、時系列的には変動が少ない横ばいの傾向が見られます。
– 右側のグラフは、ほぼ360日後に急激な変動がある様子が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフに黒い円で示された異常値がありますが、特定のパターン内に収まっているように見えます。
– 右側の大きな変動は注目に値します。過去の横ばい傾向から大きく外れています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、ほぼ一定の範囲内で変動しています。
– 線形回帰や決定木回帰の予測線があるが、過去の実績データと大きく乖離しているエリアも見受けられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に一定の相違があり、特に後者の予測データにおいて顕著です。
– 予測データが時間経過と共にばらつきが大きくなる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左側の安定期におけるデータには強い相関と一定の密度が見られるが、右側は分散が広く、相関が弱い。
6. **直感的な感じ及び影響**:
– 左側の安定期と右側の変動期のコントラストが大きく、これにより新製品が市場にどのように影響しているかを示唆しています。
– 突然の変動は、新製品の導入や市場の変化によるものである可能性が高い。
– この変動は、ビジネス戦略の調整やマーケティングキャンペーンの影響を測定するためのインサイトを提供します。
まとめると、このグラフは健康状態の評価が新製品導入前後でどのように変化したかを示唆しており、異常値や急変動に対するさらなる調査が必要です。これにより、今後の戦略的な決定に貢献するでしょう。
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:
このグラフを分析すると、以下のポイントが考えられます。
1. **トレンド**:
– 実績データは、開始時点で安定しており、ほぼ横ばいです。
– 予測データの線形回帰と決定木回帰は緩やかな上昇を示していますが、ランダムフォレスト回帰に関しては急な上昇があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データに異常値（ブラックサークル）が観察され、これは安定した範囲からの逸脱を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績データ（青）**は、過去のストレススコアの履歴を示しています。
– **予測データ（赤のX）**は線形回帰、決定木回帰、およびランダムフォレスト回帰の予測を示しており、それぞれのモデルの特性に基づいた予測を可視化しています。
– **前年のデータ（緑）**は、比較のために使用され、新しいデータがどう変化しているかを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測モデルを比較することで、将来的なストレスの変動を予測できます。特に、ランダムフォレストが変動に敏感であることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的にWEIスコアは一貫したレンジ内にあり、特に異常値以外のデータは安定しています。
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**:
– 安定した実績データは、過去の心理的ストレスがコントロールされていた可能性を示し、将来の予測に基づく準備をすることが重要です。
– ビジネスにおいて、急激なストレスの上昇が予測される場合は、適切な対策が必要です。特にランダムフォレストによる急上昇予測は、可能性のあるストレス要因の増加を示唆しており、予防策の検討が求められます。
全体として、このグラフはWEIスコアの予測と過去のデータによる傾向の理解を助け、意思決定や対策の計画に役立つ情報を提供しています。
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:
1. **トレンド**:
– グラフには、2025年7月ごろから始まったデータが示されています。最初の期間にはブルーの実績データがあり、0.7から0.8の間で横ばいの傾向を示しています。2025年8月以降はデータが飛び、2026年7月にグリーンの前年データが増えていますが、これも横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 紫の「ランダムフォレスト回帰」の予測データが、他のデータ点と比べて高い場所に位置しており、外れ値の可能性があります。また、異常値を示す黒の円がグラフの最初の方に見られます。
3. **各プロットや要素**:
– グラフ内の色やマーカーは、異なるデータセットやモデルを区別しています。ブルーは実績データ、グリーンは前年データ、ピンクや紫は予測のタイプを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績のブルーデータとグリーンの前年データには重複期間がありません。予測データが期間中に連続しているわけではなく、間に空白期間があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データの間に明確な相関関係は見られません。それぞれの時系列が別々に存在しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 直感的には、製品の使用感や自由度、自治に関する評価がどの程度維持されるか、あるいはどのモデルが適切な予測を提供できるかが問われています。この製品がビジネスに与える影響として、主に異常値や予測のズレが市場の期待を別の方向に導く可能性があります。安定した評価を維持しているが、予測モデルの精度向上が今後の課題といえるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **初期段階**：グラフは最初に集中してスコアが分布しています。
– **中期から後期**：予測AIの手法による異なる予測ラインが横ばいから急上昇している。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期部分において、いくつかの異常値がマークされています（黒い円）。
– 予測モデルの一部は急激な変動、特に線形回帰が示す急上昇を見せています。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青い点）**：実際の社会WEIスコア。
– **予測（赤い✕印）**：予測AIによるスコア。
– **異常値（黒い円）**：データセット内の異常な値。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測のデータは、異なる手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）があり、それぞれ異なるトレンドを示している。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特定の期間におけるデータの密集、次に急激な予測変動が見られる。
– 各予測手法間で結果がかなり異なり、特に線形回帰による大きなスコアの上昇が目立つ。
### 6. 直感的な洞察とビジネス/社会への影響
– 初期段階での実績値の密集具合から、初期市場の安定性がうかがえます。
– 異常値の存在は、特定のイベントや製品リリースが起因であった可能性が高い。
– 予測モデルの間での大きな違いは、モデルの選択がビジネス戦略に重要であることを示唆しています。
– 線形回帰による予測スコアの急上昇は、予測が過度に楽観的な可能性を示していますが、成功すれば市場での優位性を示すことが可能です。
以上の分析に基づくと、慎重なモデル選択と異常値の背景分析が、今後の社会WEIスコアを向上させるために重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 前半（2025年7月から2025年9月頃まで）において、データポイントは全体的に高いレベルで横ばいです。
– 後半では、データが右端に移行し、再び高いレベルでの安定した状態が見られます。長期間にわたりWEIスコアは一貫して高い状態が維持されているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータ群に異常値が存在しています。これは特定の時期における異常な動きや、予測から外れた挙動を示します。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点が実測値、赤い×印が予測値を示しています。
– 黒い円は異常値とされ、特定の地点で異常なスコアが観察されています。
– 緑の丸は前年の比較表示で、前年と比較して同様に高いスコアが観察されているようです。
– 上部の色付きの線（予測の信頼区間と異なる予測モデル）は、予測された範囲と異なる予測手法の比較を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 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）の結果は、全体的に高いスコアを維持しています。それぞれの予測は大きな相違なく、信頼性を持っているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値は相関しており、異なる予測モデル間でも大きな差がないことから、モデルは十分な精度でスコアを予測できていると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– WEIスコアが全体的に高いことから、この新製品は持続可能性と自治性に優れたパフォーマンスを示していると感じられます。
– 異常値は何らかの予期しないイベントや外部要因による一時的な影響を示している可能性があります。
– 高いスコアと安定性は、市場での競争力を支える要因としてビジネスにおいて重要な意味を持つでしょう。
製品が継続的に高い評価を得るためには、このような高スコアを維持することが競争優位性に貢献します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 時系列データは大きく二つのクラスターに分かれています。
– 初期のデータ（左側）は、横ばいの傾向を示しており、ほとんどの実績値が0.6から1.0の範囲に集中しています。
– 後半のデータ（右側）は、高いWEIスコア（0.8から0.9付近）に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データには複数の異常値（大きな円）が観察され、それらは0.6付近で見られます。これらは通常より低いWEIスコア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**:
– 青い点は実績を示し、赤い「X」はAIによる予測値です。
– 線の異なる色は各種予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測値を示していますが、初期の予測はずれが多いように見えます。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 前年（緑の点）との比較は右側のクラスターで行われています。
– AIによる予測と実績との差が大きく見える場面もあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期と後半のデータセット間でスコアの分布が異なり、後者はより高い値に集中しています。
6. **直感的な捉え方とビジネス・社会への影響**:
– 初期の異常値は、新製品導入の課題や初期段階での実行上の問題を示唆しているかもしれません。
– 後半のデータが高い値に集まっていることから、製品やプロジェクトが成熟し、社会基盤・教育機会（社会WEI）が向上していると考えられます。
– 予測手法の改善が必要であることを示す場合もありますが、深化した理解が最終目標です。この改善は、社会基盤の発展や教育機会の均等化に好影響をもたらす可能性があります。
### 結論
グラフは、新製品の初期段階とその後の成長を示しており、特に社会的影響を評価する際に重要な洞察を提供しています。データの分布の変化は、初期の課題から現在の成熟度への移行を示唆しています。
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:
こちらのグラフについて、以下のような洞察が考えられます。
1. **トレンド**
– グラフの初期（約2025年7月）のデータポイントは0.7から0.8の範囲内に集中していますが、急激に増加して1.0付近に達しています。その後、データの密度が高い時期へ移行しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期には、0.8を超える急上昇を示すデータポイントがありますが、それ以降は横ばいになっています。異常値が多数見られ、灰色の領域外に位置しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青いプロットは「実績（実績AI）」を示し、多くのデータがそのプロット上に集まっています。
– ピンクと紫の線は「予測（ランダムフォレスト回帰）」と「予測（決定木回帰）」を示し、これらのモデルが一貫した動きを予測していることを表しています。
4. **関係性**
– 初期の青いデータポイントと異常値の関係性は、一部の予測モデルが異常値に追随していないことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の青いプロットにはばらつきが見られますが、その後のデータは特定の範囲に収まり、安定した分布を示しています。
6. **直感と影響**
– 初期の急激な変動は、新製品の導入初期における市場反応の一環である可能性があります。
– この製品が社会的に高い評価を受けたことを示しており、持続可能性や共生性の観点から市場で強い支持を得ていることが考えられます。
– ビジネスにおいては、社会的価値を強調することで、製品のイメージが大きく向上している可能性があります。
グラフからは、製品の社会WEIの評価が長期間に渡って改善・安定していることが読み取れます。これは、企業のCS（企業の社会的責任）戦略が成功を収めていることを示唆していると考えられます。
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:
以下のポイントに基づいて、視覚的な特徴とそこからの洞察を提供します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップの色の変化を見ると、スコアは日によってばらつきがありますが、特定の時間帯で異なる傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に16時から19時までの時間帯で、スコアが低め（紫色）の時間と、高め（緑や黄色）の時間があります。この変動が顕著です。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色が濃いほどスコアが高く、薄いほどスコアが低いことを示しています（色のバー参照）。
– 16時と19時台でスコアが低いのが目立つのに対し、他の時間帯では黄色や緑の高いスコアが見られます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 各時系列（時間帯）ごとにスコアが変動しており、特定の時間帯に集中した変化が見られます。
– 特に18時から19時の間で急激なスコア上昇がある日（例えば7月5日）が目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付と時間帯の間には一定の相関関係があるように見えます。例えば、午後よりも昼12時以降のほうが一般的にスコアが高くなる傾向があります。
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**:
– 消費者の活動が午後に高まっている可能性が考えられます。そのため、新製品の投入やキャンペーンはこの時間帯に合わせると効果的かもしれません。
– 夕方にかけてスコアが低い時間帯は、戦略的な見直しが必要かもしれません。何かインセンティブを与えることで、この時間帯の関与を増やすことができるかもしれません。
この分析がビジネスの意思決定に役立つことを願っています。
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:
以下の点について、グラフを分析します。
1. トレンド:
– このヒートマップには、明確な上昇または下降のトレンドは見られませんが、時間ごとに異なるパターンが観察できます。
– 色が変化することで、日によるスコアの違いが示されています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 特定の日と時間に明るい色（黄色）が目立ち、これはスコアが高いことを示しています。
– 一方で、もっとも暗い色（紫）はスコアが低いことを示しています。時間帯によって大きな変動があることがわかります。
3. 各プロットや要素:
– 色の濃淡がスコアの高低を示しています。緑から黄色に変わるにつれ、スコアが高くなることが視覚的に示されています。
– 時間軸ごとに異なるスコアが配置されており、特定の時間でのパターンが確認できます。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 時間帯で異なるパターンがあり、日々の活動や行動に基づく変動があるかもしれません。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 特定の日や時間帯でスコアが集中しているパターンはなく、むしろランダムに分布しているように見えます。
6. 直感的およびビジネスインサイト:
– このグラフから、特定の時間帯に製品が特に好まれている時間があるのかもしれないという洞察が得られます。
– ビジネス面では、顧客の利用パターンを把握し、マーケティング戦略を調整することで、より効果的にターゲットにアプローチできる可能性があります。
– また、外れ値として出現する高スコアの日付や時間帯は、特別なイベントやキャンペーンが行われた結果かもしれません。この点を深掘りすると、さらなるビジネスチャンスが見つかるかもしれません。
この情報から、製品の利用状況に対するより深い理解が得られるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 日ごとのデータには全体的な周期性は見られませんが、一部の時間帯で色の変化があります。
– 時間帯ごとに異なる色のパターンが見られ、特に7時から8時と16時から19時に顕著な動きがあります。これは、その時間帯での活動が活発である可能性を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は見当たりませんが、特定の時間（16時から19時）にのみデータが存在することが目立ちます。この時間帯は他の時間よりも社会活動指数が高い可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEI（社会活動指数）の値を示しています。色が明るいほど指数が高いことを示し、濃い色は低い指数を示します。
– ヒートマップのデータは、時間帯と日付に基づいて視覚的に示されており、その密度の変化が活動の集中を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 多くの時間帯が欠けており、活動のピークが特定の時間に集中している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとに異なる分布が見て取れ、特定の時間での活動が活発であることが示唆されます。例えば、8時を超える多くのセグメントが明るい色をしていることから、その時間帯の活動が毎日一貫して高い可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 特定の時間帯（16時から19時）での活動の集中は、通勤パターンや勤務スケジュールに関連している可能性があります。
– 新製品の発表やキャンペーンが行われた場合、特定の時間帯をターゲットにすることで効果的なマーケティングが可能になるかもしれません。
– ビジネスにおいては、特に活動が集中している時間帯を狙ったサービスの提供や広告掲載が効果的であると考えられます。
全体として、このヒートマップは特定の時間帯における社会的行動の強さを視覚的に示し、それに基づいて戦略的なビジネス判断を下すのに役立つ情報を提供しています。
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:
### ヒートマップ分析
1. **トレンド**
– ヒートマップにトレンドは直接的に表示されませんが、長期的なデータを表示する際の相関関係の密接さが間接的なトレンドを示すことがあります。
– 総合WEIと個人WEI（平均値）や社会WEI（共生・多様性・自由の保障）との相関が高い（0.89）ことから、総合的な人間の幸福度や多様性に関する項目が製品のパフォーマンスや受容に重要な影響を与えると推察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 主にブルー系の低い相関を示す値が外れ値に近いです。特に、個人WEI（自由度と自治）には一部の項目（例：0.27, 0.02）が低相関として目立ちます。これらは他の指標と独立していると考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡が相関性の強さを示しており、濃い赤は強い正の相関を、青は負の相関を示しています。多くの項目は中程度以上の正の相関があります。特に、個人WEI（経済的余裕）と個人WEI（健康状態）の0.50以下の相関は他と比べて明るく低めです。
4. **時系列データの関係性**
– 具体的な時系列データは示されていませんが、相関関係を通して長期間にわたる関係が推察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総合WEIと他の指標の多くが強い相関関係（0.79以上）を持っています。
– 一部の項目間では中程度の相関（0.5〜0.7）が見られ、これは互いにそれほど依存していない項目もあることを示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**
– 総合的な幸福度指標と多様性、公正性などの社会的な要素が高い相関を持つことは、新製品の開発においてこれらの要素を考慮することが消費者の受容を高め、成功につながる可能性があることを示しています。
– 個別の自由度や自治を重要視する顧客層には、他の要素とは異なったアプローチが求められるかもしれません。
このヒートマップは新製品カテゴリにおいて、顧客の幸福度や社会的な価値を重視することが全体的なパフォーマンスに重要な影響を与える可能性があることを示しています。
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:
箱ひげ図を使用したWEIスコア分布比較の分析として、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 全体的に、WEIスコアは0.6から0.9の範囲に分布しており、強い上昇や下降のトレンドではなく、比較的安定したスコアを示しているように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 個人WEI平均（経済状態）と社会WEI（生産基盤・教育機会）には外れ値が存在します。これらは特定の期間や状況で極端なスコアを示した期間があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図の中央の線は中央値を示し、箱は25パーセンタイルと75パーセンタイルの間を示しています。ひげはデータ全体の範囲を示していますが、外れ値があればそれはこの範囲から外れています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各カテゴリ間で大きな差異はなく、スコアが大きく異なるカテゴリは見られません。しかし、個人WEI（自由度と自治）や社会WEI（共生、多様性、自由の保障）は比較的小さなスコア範囲で集中しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的な相関情報はグラフから直接は分かりませんが、スコアの範囲が広いカテゴリほど、外部要因の影響を受けやすい可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 一貫して高スコアを維持するカテゴリは、製品やサービスの安定性を示しますが、外れ値が多いカテゴリは、消費者の経験にばらつきがある可能性を示唆しています。
– 社会WEI（持続可能性と自治生）や個人WEI（心理的ストレス）は比較的小さい範囲で安定しており、これらの領域での新製品がユーザーの特定のニーズを満たす可能性があります。
この分析から、製品の開発や改良において注力するべき領域や、特定のカテゴリでのリスクと機会を検討するための基礎が得られるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– PCAのプロットは、トレンドを示すものではなく、各観測データが第一主成分と第二主成分の空間にどのように分布しているかを示しています。この場合、特定の方向に明らかなトレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフに特定の外れ値は見られませんが、右上や左下に位置するプロットは、他の点から離れており、特異な特徴を持つデータポイントである可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各プロットはデータポイントを表し、第一主成分（PC1）と第二主成分（PC2）でのデータの位置を示しています。PC1が全体の分散の59%、PC2が16%を説明しています。つまり、PC1がより多くの情報を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データに基づくわけではないため、時系列データ同士の関係性はこの散布図からは分析できません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは全体的に散在しており、明確なクラスタや相関関係は見受けられません。このことは、新製品カテゴリのデータが多様である可能性を示唆します。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 新製品が市場に出た際、その特性の多様性や異質性を検討する際に役立ちます。このPCAの結果から、新製品の特徴には大きな多様性があり、一部の製品は特異な特徴を持つことが分かります。ビジネス的には、特異な特徴を持つ製品はニッチ市場での成功機会を持つ可能性があります。
このグラフは、新製品の特性を視覚的に理解し、製品開発やマーケティング戦略における方向性決定に役立つ情報を与えてくれるものです。
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。