📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析の結果、以下のような傾向と洞察が得られました。
### 時系列推移
– **総合WEI**: 全体的なトレンドは、初期にやや低いところから徐々に上昇し、特に7月7日から10日までの間に顕著な上昇が見られます。この間最高点を2025-07-10に達し、その後はやや安定しています。
– **個人WEI平均及び社会WEI平均**: 両者ともに同様の上昇トレンドを示していますが、社会WEIが個人WEIよりも強い上昇を見せています。特に、2025-07-08からの社会WEIの急激な上昇は顕著で、WEI全体のスコア向上をリードしていると考えられます。
### 異常値
– 初期の日付（7月1日～3日）に見られる低めの異常値は、改善基調の初期段階での不確定さを示している可能性があります。一方で、7月8日以降の高めの異常値は、社会的ストレスの一時的な改善や政策的介入によるものと考えられます。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– データ内に顕著な季節性は見当たらないため、日々の変動は主にトレンドとランダムな変動によるものと解釈できます。
– 残差の変動は比較的小さく、外部の影響よりも測定方法や評価基準毎の小さなばらつきを示唆しています。
### 項目間の相関
– 各WEI項目間の相関から、「社会基盤・教育機会」と「持続可能性と自治性」の間に強い関連性があり、社会的改善が持続可能性の向上に寄与していることを示唆しています。一方、「個人WEI（心理的ストレス）」は全体的に関連性が弱く、個人単位の心理的ストレス管理が独立した課題である可能性を示唆します。
### データ分布 (箱ひげ図)
– 各WEIスコアの中央値は、時期が進むにつれて上昇しています。特に社会WEIのスコアは伸びが顕著で、分布のばらつきが減少して中央値に集束しつつあります。
– 外れ値として高まっているスコア（特に7月6日以降）は、異常値ではなく新製品の評価向上を反映した正常な範囲内の変動であると見られます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析におけるPC1とPC2の寄与率を見ると、PC1が0.59と支配的で、これがWEIの主要な変動要因であることが分かります。これは、個人WEIおよび社会WEIから貢献を受けていると考えられ、特に社会的改善の影響を強く受けていると想定されます。
全体として、新製品カテゴリのWEIデータは、初期に不安定な時期を経つつも、7月初旬から中旬にかけて改善基調に入り、特に社会的要因の貢献が大きい傾向が示されています。
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**
– 実績データ（青色の点）は、開始時から緩やかに上昇しています。
– 予測データ（紫色の線）は、一定の上昇を示しています。特に、ランダムフォレスト回帰に基づく予測が高めに設定されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中に外れ値がいくつかありますが、全体的に予測範囲内に収まっています。
– 散布図の中に急激な変動はあまり見られませんが、少数の点が明らかに異常値としてマークされています。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績データを示し、比較的一貫性のあるパターンを持っています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は実績値の多くを含んでおり、予測の信頼性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測があり、それぞれ異なるトレンドを示しています。ランダムフォレストと決定木の予測が概ね一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のWEIスコアと予測の間に一定の一貫性が見られます。予測の分布は大まかに実績の分布に沿っています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 上昇トレンドは新製品の受け入れが順調であることを示唆しています。
– 予測されるWEIスコアの上昇は、積極的な市場進出やプロモーション活動の成功を示す可能性があります。
– 外れ値が存在するため、市場の一部セグメントでの不確実性や予期せぬ反応に注意が必要です。
全体として、グラフは新製品の市場投入が良好であることを示しており、予測も楽観的でビジネスにプラスの影響を与えることが期待されます。
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:
このグラフは、新製品カテゴリーにおける個人のWEI平均スコアを30日間にわたって示しています。このグラフを分析すると、以下の視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青色のプロット）は、最初は緩やかに上昇していますが、途中からほぼ横ばいのトレンドを示しています。予測（線形回帰と決定木回帰）は比較的一定であるのに対して、ランダムフォレスト回帰は増加傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の頃には、いくつかの異常値（黒い丸で囲まれた点）があり、これらはデータのばらつきを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実際のデータを、紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示しています。薄い紫色の線は決定木回帰、ライトブルーの線は線形回帰の予測を示しています。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**:
– 観測された実績データと各種モデルの予測との間で、予測精度とその不確実性を比較できます。ランダムフォレスト回帰は他のモデルとは異なる増加傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 観測データの分布が初期には不規則だが、徐々に安定する傾向が見られる。異常値は、特定の時点でのイベントや外部要因の影響を示唆する可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスへの影響**:
– 初期の変動や異常値は、市場導入初期の不確実性や消費者の反応を示しているかもしれません。横ばいの期間は市場での安定や成熟を示唆する可能性があります。また、ランダムフォレスト回帰の予測による今後のスコア上昇は、新たな戦略やキャンペーンの成功による成長の期待を表しているかもしれません。
この分析から、WEIスコアの推移を理解し、反応を予測することで、マーケティング戦略や製品改善への洞察が得られるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青色のプロット）は全体的に一定の範囲で変動していますが、大きな上昇や下降の傾向は見られません。
– 予測値（予測AI）は直線的に微増しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示されており、いくつかのデータポイントは他と明らかに異なります。これらは新製品の市場受容度における異常な反応を示している可能性があります。
– 急激な変動は見られませんが、外れ値の存在が注意を引くポイントです。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色の点**: 実際のWEIスコアの実績を表しています。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示し、どの程度予測が異なる可能性があるかを示しています。
– **紫色の線**: 予測（ランダムフォレスト回帰）で、今後の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**
– 実績と予測の間には一定の差異がありますが、大まかに同じレンジに収まっています。
– 予測が徐々に増加しているのに対し、実績は比較的一定の変動を続けています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係は明示されていませんが、予測が過去の実績の変動パターンを元にしたものと考えられます。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 外れ値が示すように、特定のタイミングで製品がどのように受け入れられているかに大きな変動があります。これは市場戦略の見直しやプロモーションの影響を示唆する可能性があります。
– 予測が増加傾向にあることから、新製品の受容度が徐々に向上する期待が持てますが、予測の不確かさも考慮する必要があります。
この分析は、ビジネスの意思決定者にとって市場動向を理解し、戦略を策定するための有益な情報となるでしょう。
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:
このグラフは、新製品カテゴリにおける個人WEI（経済的余裕）のスコア推移を30日間追跡したものです。それでは、各分析点に基づいて洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 実績のプロットは7月1日から7月15日にかけて比較的横ばいに見えます。
– 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、時間が進むにつれてWEIスコアが増加する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として認識されるデータ点がいくつかあり、これらは予測の不確かさ範囲内にない可能性があります。
– WEIスコアの急激な変動というよりも、外れ値が特定の日付に集中して存在していることが確認できます。
3. **各プロットや要素**
– **青の点**: 実績データを表しています。主に横ばい。
– **赤の「X」**: 予測値です。将来の上昇トレンドを示唆。
– **グレーのシェード**: 予測の不確かさ範囲を示しています。
– **線型回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の線**: これらはそれぞれ異なる予測モデルに基づくスコアの将来の推移を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実測値と予測値を比較することで、将来の展開を理解する手がかりになります。予測は全体的な増加を示していますが、実測値はまだそれが具現化されていないことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は狭いスコア範囲に集中している一方で、予測は広い範囲にわたる上昇傾向を示しています。これは予測モデルが新しい要因を取り入れている可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– 直感的に感じられるのは、現在の経済的余裕の状態は安定しているが、新しい製品などの影響で将来的により良い状態へと向かう可能性があるということです。
– ビジネスにおいては、予測が正しければ、新製品の需要が増加し、競争優位性を強化する手段となるかもしれません。
– 個人の経済的余裕の改善は、消費行動の積極化を促し、市場全体にポジティブな影響を与える可能性があります。
この分析から得られるのは、新製品カテゴリにおける個人の経済的余裕が今後のマーケットにどのような影響を与えるのかを深く理解するための基礎情報となり得るということです。
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:
以下にこの散布図の分析を示します。
1. トレンド：
– 実績データはおおむね0.6から0.8の範囲で安定しており、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 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）は、微細な上昇傾向を示していますが、大きな変動はありません。
2. 外れ値や急激な変動：
– 実績データは全体としてクラスター化されていますが、いくつかの外れ値が目立っています。これらの外れ値は異常値としてマークされています。
3. 各プロットや要素：
– 青い点は実績AIによる実データを示しています。
– 赤い「×」は予測AIによる予測値。
– 外れ値は黒い円で囲まれています。
– 予測の不確かさ範囲は、グレーの背景として示され、主に実績データの範囲をカバーしています。
4. 複数の時系列データの関係性：
– 3つの予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全て実績データの範囲内に収まっています。
5. 相関関係や分布の特徴：
– 実績データは比較的一様に分布していますが、中心にやや高い密度が見られます。
– 予測モデル間に大きな違いはなく、似たような予測を示しています。
6. 直感的な洞察とビジネスへの影響：
– 実績データが安定しているため、現時点での新製品の健康状態に大きな問題はないと考えられます。
– 予測モデルの一貫性は、予測の信頼性を示し、今後の健康状態も現状を維持する可能性を示唆しています。
– 外れ値の原因を分析することで、特定の条件下での健康状態の異常を早期に検出し、対策を講じることができると考えられます。
このグラフをビジネスで活用するには、外れ値の詳細な原因調査と予測の精度向上が鍵となるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは主に横ばいのトレンドがあり、データはWEIスコアが0.6から0.8の間に多く分布しています。
– 期間が進むにつれて、スコアがやや上昇する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として識別されたデータポイントが複数見られ、特に初期の段階で目立っています。
3. **各プロットや要素**:
– 実測値は青色の点で示されており、異常値は黒い丸で囲まれています。
– 予測の不確かさ範囲がグレーの帯として描かれていますが、多くのデータはその範囲内にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰や決定木、ランダムフォレストによる予測が示されていますが、特別大きな相違は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 点の密度が高い部分は安定した心理的ストレスレベルを示している可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– 多くのデータが一定範囲に集中しており、個人の心理的ストレスレベルは比較的安定していると見受けられます。
– 外れ値は特定の出来事や変化が影響している可能性があり、これをモニターすることで、適切な介入策を講じることができるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績のスコア（青のプロット）は、比較的横ばいです。明らかな上昇や下降のトレンドは確認できません。
– 予測(線形回帰)は一定です。
– 予測(ランダムフォレスト回帰)は逐次的に増加し、特定の時点で平坦化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットの一部に黒枠の円が見られ、これが異常値を示しています。それらは一般的な範囲から外れている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績を示し、日々の変動を確認できます。
– 赤い×は予測です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、xAI手法による3σ範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間にはズレが見られますが、全体として一定の範囲に収まる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のスコアは大部分で0.6から0.9の範囲に集中しています。
6. **直感的な感覚およびビジネス/社会への影響**:
– 実績が安定しているため、現在の戦略や製品に対するユーザーの満足度は一定であると考えられます。
– 予測モデルが異なる結果を示しているため、今後の方向性や新しい施策の導入には慎重な検討が必要です。
– 異常値が存在することから、特異な事象やイベントが影響している可能性があるため、これを分析することで新たな機会を見出すことができるかもしれません。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）のデータポイント（青）はおおむね横ばいで、0.6から0.8の範囲内に収まっています。
– 期間が進むにつれて、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）では上昇傾向が見られ、特にランダムフォレスト回帰の曲線が顕著に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として示された地点は見当たりませんが、実績データに比べると予測データが大きく異なり、特にランダムフォレスト回帰は実績値からの乖離があります。
3. **要素の意味**:
– 各色のラインは異なる予測モデルを示しています。線形回帰（緑）、決定木回帰（青）、ランダムフォレスト回帰（紫）がそれぞれ異なる予測を提示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、実績データポイントの間に位置しています。
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の予測は、より楽観的なスコアを予測しており、他のモデルと差があります。
– 実績データと他の予測モデルの差異は、特に長期間で大きくなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、おおむね0.6から0.8の間に集中しており、比較的一定の分布を保っています。
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**:
– 短期的には実績データが安定していますが、予測モデルが示すように、将来的には新製品の社会的公平性や公正さのスコアが改善される可能性があります。
– ランダムフォレストの楽観的な予測は、新製品の普及や社会的検討が進むことによるポジティブな影響を示唆しているかもしれません。しかし、実績と予測のギャップには注意が必要です。
– ビジネス上では、この予測が現実のものとなれば、製品の市場での信頼性の向上や広範な受け入れにつながる可能性があります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は全体的に横ばいですが、わずかな上昇トレンドが見られます。
– 予測データは3つの異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示され、それぞれ異なるトレンドを示しています。ランダムフォレスト回帰（紫色）は若干の上昇トレンドを予測しており、他の2つは比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い輪で示されており、いくつか存在します。これらの外れ値は予測モデルの精度に影響を与える可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータを示し、予測（赤い「×」）と比較することができます。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、ランダムフォレスト回帰モデルはやや確信がある予測を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルの予測は実績データとそれぞれ異なる関連を示します。ランダムフォレストが最も実績に近い形をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的密に分布しており、予測と大きな乖離はないように見えます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 持続可能性と自治性のスコアが高いことは、製品が環境に配慮し、リソースの効率的な使用を促す可能性があることを示しています。
– ビジネスにおいては、環境意識の高い製品としてマーケティングすることで競争優位を築く機会があるかもしれません。
– 社会においては、消費者が持続可能性を重視する傾向が強まる中、こうしたスコアが高いことはブランドイメージの向上につながる可能性があります。
このグラフからは、新製品が持続可能性の高い選択肢であることを強調し、それに基づく戦略的なアプローチを考慮する必要があると言えます。
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:
このグラフには、社会基盤・教育機会に関連する新製品のWEIスコアが示されています。以下に、視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 実績のスコアはほぼ横ばいで推移しています。
– 線形回帰と決定木の予測は一貫していますが、ランダムフォレスト回帰のみが上昇トレンドを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントが異常値としてマークされていますが、全体的には大きな急激な変動は見られません。
– 初期のスコアはやや低めですが、徐々に安定しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い実績点は実際のデータポイントを表し、丸で囲まれているのは異常値です。
– 予測の不確かさ範囲が灰色の帯で示されています。
– 各予測手法の線はモデルが期待するトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ランダムフォレストの予測による上昇トレンドと、他の予測手法との間には明らかに違いがあります。
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内にほとんど収まっており、モデルの予測が比較的正確であることを示唆しています。
6. **直感的な印象と影響**
– 一般の人々は、スコアが安定していることと、大きな変動がないことから、現状が維持されていると感じるかもしれません。
– ランダムフォレストが示すポジティブな予測が実現すれば、今後の社会基盤や教育機会への新製品の貢献が期待されます。ビジネスの観点からは、モデルを見極めて戦略的な計画を立てることが重要です。
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**
– 実績データ（青いプロット）は、最初はゆるやかな上昇傾向を示しており、評価日が進むにつれてスコアが上昇しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は急に上昇し、一定の高いスコアで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには、初期のWEIスコアでいくつかの外れ値が見られます（黒い円のプロット）。これは、特定の日や条件で異常なスコアがあった可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実際のAIによる実績データを示しており、スコアの変化を時系列で追跡しています。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、将来のスコアが現時点で比較的高く予測されていることを示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示し、この範囲内で変動する可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値には、評価日の後半に向けてスコアが増加するという関係性があります。ただし、実績値の細かい変動に比べ、予測はより直線的で安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は全体としては上昇傾向にあり、予測はさらに高いスコアを目指していることがわかります。分布としては、初期のデータポイントが低めであり、徐々に密度が上がっています。
6. **直感的洞察と影響**
– 人間の直感としては、WEIスコアが評価期間中に改善していることは、製品やサービスのポジティブな社会的影響を示す可能性があります。
– また、予測が高いスコアで安定しているのは、今後もその影響が続くと期待できることを示唆しています。これは、企業や社会政策において多様性や共生の促進に対する肯定的な評価として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:
## 分析
### 1. トレンド
– **期間全体の概要**: 新製品の総合WEIスコアが30日間にわたって示されています。
– **時間帯ごとの動き**: 日中（15時～23時）の時間帯にわたるスコアの動きが観察されます。
– **色の変化**: 一般的に、グラフの色が青から緑、黄色に変化するにつれてスコアが上昇していることを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **急激な変動**: 特に7月5日以降の一部時間帯で、色が急激に変わっており、これが急なスコアの変動を示唆します。
– **外れ値**: 7月上旬にはより暗い色（低スコア）が観察され、中旬以降は色が明るくなりスコアが安定してきています。
### 3. 各プロットや要素
– **色**: 色の明暗でスコアの高低が示されています。濃い色が低いスコア、明るい色が高いスコアを意味します。
– **密度**: 一定の時間帯に色調が集中していることから、その時間帯に特に影響力のあるイベントや要素がある可能性があります。
### 4. 複数の時系列データ
– 時間帯ごとに日々の変化があり、これにより時間帯によるスコアの変動パターンが示されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 日中の時間帯（特に午後から）にスコアが上昇傾向にあるため、ユーザーの活動がこの時間帯に多く影響している可能性があります。
### 6. 直感的な洞察およびビジネスや社会への影響
– **ビジネスチャンス**: ピーク時間帯（16時~19時）におけるスコアの高まりは、ビジネスにとって製品のプロモーションやマーケティング施策を強化する良いタイミングを示しています。
– **製品戦略**: スコアの変動に基づき、改善点や新たな機会を探ることで製品の魅力を向上させることができるでしょう。
全体として、このヒートマップからは新製品の市場インパクトや利用者の反応を視覚的に把握しやすく、戦略的な洞察を得るための重要な手がかりとなるでしょう。
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:
以下に、ヒートマップの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 各時間帯におけるスコアの変化に注目すると、7時・15時・16時帯でのスコアは比較的安定している。
– 15時の時間帯ではより高いスコア（緑色に近い）が多く、他の時間帯よりパフォーマンスが良好な傾向。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 8時のスコアは変動が大きく、特に2025-07-10には突発的に高いスコア（黄色）が見られる。
– 19時でも数日の間に低いスコア（濃い紫色）が続いている。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示し、黄色に近いほどスコアが高くパフォーマンスが良い。
– 紫色はスコアが低いことを示し、特定の日や時間帯に課題がある可能性を示唆。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯に異なるトレンドが存在し、特に8時と15時での違いが顕著。
– 日々のスコアの変動を時間帯ごとに分析することで、特定のリズムや傾向を見出せる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとのスコアの違いがあり、特定の時間ではスコアが安定して高い。
– 特定の日（2025-07-10）の急激なスコア上昇は、特異なイベントがあった可能性を示唆。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– 15時の時間帯が比較的好調で、ビジネス活動のピークタイムとして注力する価値がある。
– 8時の変動は朝の対応に改善の余地があることを示唆し、初期対応の改善が必要。
– 特定の日における急激なスコアの上昇や下降を分析することで、プロモーション活動や外部要因の効果を測定できる。
全体として、このヒートマップは、各時間帯や日ごとのパフォーマンスの違いを視覚的に示し、スコアの変動原因を深掘りするための手がかりを提供します。
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:
### 視覚的特徴と洞察:
1. **トレンド**
– グラフ全体にわたって、ある程度周期的なパターンが見られます。時間帯ごとにWEIスコアが大きく変動していることが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7時から8時、15時から16時、19時から23時にかけて色の変化が見られ、特に19時から23時にかけて顕著なスコアの低下が見られます。
3. **各プロットの意味**
– 色の変化はWEIスコアの変動を示しています。黄色に近い色は高いスコアを示し、紫色に近いほどスコアが低いことを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯で異なるスコアの動きがあり、時間帯による相関関係が見て取れます。特に昼間の時間帯は一貫してスコアが改善していることが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各時間帯で周期的な動きが見られ、特に16時から19時にかけてはスコアが改善する傾向があります。これらの動きはユーザーの活動パターンや新製品に対する関心の変動を反映している可能性があります。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**
– このグラフを直感的に見ると、夕方から夜にかけてユーザーの関心が低下し、日中に回復する様子が伺えます。このパターンは、マーケティングやプロモーションのタイミングを調整するのに役立つでしょう。例えば、朝と昼にプロモーションを集中させることで効果を最大化できる可能性があります。また、夜間のスコア低下が続く場合には、製品やサービスの改善を検討する余地があるかもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
このヒートマップは新製品カテゴリのWEI項目に関する相関を示しています。以下に視覚的な特徴とその洞察を解説します。
#### 1. トレンド
– トレンドを見るための要因は少なく、30日間の短期間を対象にしているため明確なトレンドは把握しにくいですが、特定の項目間に強い相関関係があることは確認できます。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 特定のペアには低い相関が見られるものの、それ自体が外れ値として突出しているわけではなく、全体的に高い相関が多い印象です。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– 色の濃淡で相関の強弱が示されています。赤が濃いほど正の相関が強く、青が濃いほど負の相関が強いことを表しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 個々の時系列データがどう変動したかをこのヒートマップから直接把握することは難しいですが、全体的な関係性を視覚的に確認可能です。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「個人WEI平均」と「総合WEI」は非常に強い相関（0.90以上）を持っています。
– 「社全WEI（公共性・公正さ）」と「社全WEI（共生・多様性・自由の保障）」も高い相関（0.93）が見られます。
– 一方で、「個人WEI（自由度と自治）」と他項目間には相関が低めのペアがいくつか存在します。
#### 6. 直感的洞察とビジネスへの影響
– 新製品の開発において、個人や社会のWEI要素の連結性が高いことが、製品の受容性や市場でのパフォーマンスに影響する可能性があります。
– 相関が強い項目を重点的に改善することで、効率的な開発やマーケティング戦略を考案できるでしょう。
– 社会的要素と個人の要素の相互関係は、新製品が提供する付加価値の形成において重要です。
全体として、このヒートマップは新製品の企画・開発における重点ポイントを見極める手助けをするためのビジュアルデータといえます。
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WEIスコア分布比較（箱ひげ図）に基づく分析です。
1. **トレンド**:
– 全体的に各WEIタイプのスコアは比較的安定しています。大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI平均」や「社会WEI（共生）」で外れ値が見られます。これらの領域では特定の期間で例外的にスコアが低下していることが示唆されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の中央の線は中央値を示し、箱の上下は第1四分位数と第3四分位数を示します。これはデータの中央50%の範囲を表しています。
– 箱の外のひげは、外れ値を除いたデータの最大範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプ間で類似した分布がいくつか見られます。たとえば、「個人WEI（経済状況）」と「個人WEI（心理的ストレス）」は中央値が比較的近く、箱の範囲も似ています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「個人WEI（心身的ストレス）」は中央値が最も高く、分布が安定しています。
– 「社会WEI（共生）」はもっとも中央値が低く、データ全体のばらつきも大きいです。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– いくつかのWEIタイプで高いスコアと安定した分布が見られることは、関連する新製品が市場に十分に受け入れられている可能性を示唆します。
– 外れ値の存在は、特定のカスタマーセグメントまたはライフイベントがこれらのスコアに大きく影響している可能性を示しており、さらなる調査が必要です。
– 社会的要素に関連する低いスコアは、関連する社会的問題や課題が存在することを示す可能性があります。これを考慮に入れた製品戦略が求められます。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下のポイントについて解析します。
1. トレンド:
– 「Trend」プロットに示されているように、30日間で一貫して上昇しています。これは、新製品の評価または受容が時間とともに改善していることを示唆しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 「Residual」プロットでは、特に7月9日あたりに急激に増加し、その後急減しています。これは、急な需要変動やイベントが影響を及ぼした可能性があります。
3. 各プロットや要素の意味:
– 「Observed」: 総合的な動きを示します。全体の傾向や具体的な時期でのパフォーマンスを視覚化できます。
– 「Trend」: 長期的な動向を反映し、市場の受容度や評価が成長していることを示唆します。
– 「Seasonal」: 周期的な変動があり、約7〜10日間のサイクルが見られます。これは、特定の日や週によって顧客の関心や行動が変わる可能性を示しています。
– 「Residual」: 短期的な変動や予測不可能なイベントを示します。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 「Observed」は、「Trend」「Seasonal」「Residual」の合成であり、それぞれが総合的な評価にどのように寄与しているかがわかります。
5. 相関関係や分布の特徴:
– トレンドと季節性の要因が観測値に対して大きな影響を及ぼしており、残差は比較的小さく、不規則です。
6. 人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響:
– 新製品の評価は向上しているが、市場の変動性があるため、戦略的な計画が必要です。トレンドの上昇はポジティブな影響を与えますが、急激な変動に対処するための迅速な対応も重要です。定期的なサイクルを活用して販売促進策を効果的に配置することができます。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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このグラフはSTL分解を用いた個人WEI平均スコアの30日間の動きを示しています。各コンポーネントを詳しく見ていきましょう。
1. **トレンド：**
– 徐々に上昇しています。期間全体で約0.70から0.78に増加しています。新製品に対する平均スコアが改善している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動：**
– Residual（残差）グラフにおける7月9日の急上昇と、その後の急激な低下が目立っており、この日に特異なイベントや評価の変動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味：**
– “Observed”（観測値）は実際のデータを示し、”Trend”（トレンド）は長期間にわたる変動を、”Seasonal”（季節変動）は周期的な変動を、”Residual”（残差）は観測値からトレンドと季節変動を除いたものを表しています。
4. **複数時系列データの関係性：**
– Trendの上昇にもかかわらず、SeasonalとResidualで短期間の変動が見られます。短期間の変動と長期的な成長が同時に存在する状況が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 季節変動による周期性が一定のパターンを示しており、観測されたパターンは繰り返し的です。残差の変動は一過性の可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響：**
– トレンドの上昇は、新製品が市場でさらに好評または広く受け入れられている可能性を示唆しています。
– しかし、短期間の急激な変動は特定の出来事や市場の反応を反映している可能性があるため、モニタリングと適応が重要です。
– トレンドが持続する場合、製品の販売戦略を最適化し、さらに市場開拓を進める機会が見込まれます。
さらなる分析や統計モデリングにより、より詳細な洞察を得ることができるでしょう。
社会WEI平均 STL分解グラフ
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グラフ分析に失敗しました: Error code: 400 – {‘error’: {‘message’: ‘Timeout while downloading https://felix.games/news/wp-content/uploads/2025/07/新製品_social_avg_stl_decomposition_30日間_20250716232548.png.’, ‘type’: ‘invalid_request_error’, ‘param’: None, ‘code’: ‘invalid_image_url’}}
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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このグラフは新製品カテゴリのWEI構成要素に対して主成分分析（PCA）を行った結果を示しています。30日間のデータについて解析された結果です。
1. **トレンド**:
– 主成分分析（PCA）の結果を示しているため、通常の時間経過による「トレンド」を見ることはできません。しかし、データ全体が全領域にわたり広がっていることから、変動の幅があることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のプロットが他の点よりも極端に離れている点があります。これらは外れ値として考えられ、この主成分の条件下で異常な動きを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– プロットは第1主成分と第2主成分に対するスコアを示しており、それぞれの点は観測されたデータポイントを表しています。棒や色などの追加的な要素はありませんが、データ密度は特に第1主成分が正側の領域で高くなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 主成分分析を使っているため、時系列ではなく、多次元データの相関を低次元に集約することで関係性を見ています。データの配置からは、第1主成分と第2主成分の間に弱い正の相関があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分の寄与率が比較的高いため、この成分がデータのばらつきを強く表現しています。第2主成分の寄与率が小さいですが、まだデータの重要な特徴を表している可能性があります。
6. **直感的な感じ及びビジネスや社会への影響**:
– このグラフはデータの広がりと分布を示し、新製品の要素がどのように関連しており、どのくらいのバリエーションがあるかを理解する手助けになります。ビジネス上の意思決定において、特定の要素や特徴がどのくらい影響を持っているかを評価するための洞察を提供します。全体として、新製品の戦略的な開発や市場分析で援用できる情報を引き出すことができると考えられます。
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。