📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析:
データ分析の結果、複数の日付においてWEIスコアに関する異常値が観測されています。また、時間と共にスコアの上昇トレンドが見られますが、これは新製品の利用開始による良好な影響を反映している可能性があります。この分析では、異常値を検出し、それらの背景にある要因や潜在的な影響を考察しました。
#### 時系列推移:
– **全体のトレンド**: 総合WEIスコアは、短期間で最大0.89というピークを記録しており、全体として上昇傾向を示しています。特に7月9日と10日に高いスコアが顕著に観察されました。
– **変動期間**: 7月5日から7月10日までの間でスコアの大きな上昇が見られ、この間で新製品や関連サービスの使用状況や評価が改善された可能性があります。
#### 異常値:
– 7月1日、2日、3日、5日で低スコア（約0.67～0.75）が観測された一方、7月10日には0.89まで増加しています。この急な上昇は、新しいキャンペーンまたはプロモーションの効果か、既存の問題への措置が取られた結果かもしれません。
#### 項目ごとの分析:
– **個人WEI平均**は、個人の経済的余裕や健康状態が良好に維持されているかを示していますが、心理的ストレスの増加は一部でスコアを引き下げる要因となっているかもしれません。
– **社会WEI平均**は、社会的公平性や持続可能な基盤の強さを反映しています。特に社会的基盤と教育機会、持続可能性が高評価を受けていることが示唆されます。
#### 詳細項目の傾向:
– 経済的余裕と健康状態に関してはやや一貫性が見られるが、不安定な要素として心理的ストレスと自由度・自治のスコアが注視に値する。これらは改善の余地があると考えます。
– 社会の公平性と持続可能性の高いスコアは特筆され、これは可能性として政策や地域コミュニティの支援策による結果とも考えられます。
#### Seasonal-Trend Decomposition (STL):
– **長期的トレンド**: 上昇の傾向が確認されているため、今後の施策やプロダクトの継続的な評価と調整が必要です。
– **季節性**: 特に月の序盤と中盤にオフピークが存在する可能性があり、顧客の利用状況や購買傾向の変化が示唆されます。
– **残差成分**: 確実性のない変動が見られ、外部要因（社会的または経済的変化）による影響が考えられます。
#### 項目間の相関:
– 経済的余裕と社会基盤/教育機会が高い相関を示しており、これはパーソナルな財務状況が社会的なインフラや教育の充実度に反映されていることを示しています。
– 持続可能性と社会の多様性は関連性が強い、これは持続可能な社会の構築が多様な文化・社会的背景との共生を促進しているかもしれません。
#### データ分布：
– 各WEIスコアには一定のばらつきが観察されますが、箱ひげ図では大きな外れ値が少なく、データの分布が比較的一貫性を保っていることが示唆されています。
#### 主成分分析 (PCA):
– **主要な構成要素**: PC1が全体の主要な変動を59%支配しており、これは社会的持続可能性や個人の経済的余裕といった要素が大
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:
このグラフを分析してみます。
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイント（青い実績）はほぼ横ばい状態だが、全体的には僅かに増加しているように見えます。
– 中間の予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は変動がありますが、いずれも短期間に終了しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データにおいて、異常値が1点観測されています（黒丸）。
– 各予測モデルの結果には大きな変動が確認されていないが、予測の開始と終了が急激なステップになっている。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点（実績）、赤い×（予測）、黒丸（異常値）は、それぞれ異なるデータポイントを示しています。
– 緑色の点（前年度）は過去のWEIスコアのデータで、全体的にそれに向けてデータが集まっている。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データには一貫した傾向や相関は見られませんが、過去データ（前年度）に関しては、データが集まっていることが確認されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは異常値を1つ含むが、ほぼ水平な分布を示す。
– 予測データは短期間で終了し、急激な変動は見られません。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– 人間はこのグラフを見て、初期の安定した実績後の急激な予測中止に直感的に疑問を感じるかもしれません。
– ビジネス的には、予測モデルの精度や信頼性について再度検討する必要があるかもしれません。特に予測が持続しないことから、新製品の開発や上市に向けたリソース配分の再評価が求められる可能性があります。
全体として、このグラフはモデルの精度と予測の範囲に対してまれに不透明さを示しています。これは戦略的な意思決定の障害になる可能性があります。
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:
以下にグラフ分析を示します。
1. **トレンド**:
– データは評価日の初期に集中しています。その後、予測データが大きく日付が離れて表示されています。この間に明確な上昇や下降のトレンドではなく、予測が点在しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データに異常値がいくつかあります（黒い円で強調されています）。
– その後の予測データには急激な変動は観察されず、比較的平坦に点在しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点：実績値（実績AI）を示しています。
– 赤色の×：予測値を表し、実績値からの未来の傾向を示しています。
– 緑色の点：前年の実績値を示し、過去のデータとの比較を目的としています。
– 異なる色の線：異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）の予測を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 実績データと予測データの間に大きなギャップがあり、それぞれの予測モデルが異なる傾向を示していますが、それらは広がる自然な範囲内にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは非常に密集しており、予測値はより広範囲にわたっています。異常値は集中しており、モデルによる予測はこれらを考慮に入れている様子が見られます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 初期データには変動が少なく、安定したパフォーマンスを示していますが、将来的な予測では大きな変動が予測モデルによって示されています。これは新製品の成功が予測の不確実性によって示唆される可能性があります。
– ビジネス的には、これらの不確実性を考慮し、マーケティング戦略や生産計画を調整する必要があるかもしれません。予測の精度向上に向けたデータ収集やモデル改善も重要です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフ初期（2025年7月～9月）：スコアは安定的で、0.8付近に集中している。
– 中心から離れた特異期間（2025年10月～2026年5月）：データが大きく離れた後、2026年6月以降、スコアが0.8から0.9に上昇。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示された外れ値は、スコアが突出して安定から外れている点を示している。
– これにより一時的な異常を観測でき、特定の要因による影響が考えられる。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実績データを示し、安定している期間と変動を視覚化。
– 緑色の点は前年のデータを示し、年度間の比較に役立つ。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）など複数の予測手法が存在し、精度や信頼性の違いを示す。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データがマッチしている場合、安定した成長または一貫性のあるトレンドを示唆。
– 予測と実績の差異が分析対象。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– エリア密度が濃い部分は頻繁に出現するスコアを示し、0.8付近に集中。
– 異なるモデル予測間での比較が、どの手法が最も信頼できるかに影響。
6. **人間の直感とビジネス、社会への影響**:
– 新製品カテゴリーでのトレンドは市場の需要を反映。
– 外れ値や大きな変動で迅速な対応が求められ、ビジネス戦略の調整や社会的影響を予測。
全体として、このグラフは新製品の市場動向を把握するための重要な指標となる。特異点は注意を要し、一方で安定したトレンドは長期的な計画策定に寄与するでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータ（左側）では、実績（青い点）がほぼ一定で横ばい状態。
– 後半（右側）にかけて、実績が急に跳ね上がるトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初のデータセットにおいて、黒の円で示された外れ値が目立ちます。この期間には異常な変動があった可能性があります。
– 後半の部分でも新しい予測の種類（紫、ピンクなど）が表示されており、変動が確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青：実績データ。それがこの分析の基盤。
– 赤：予測データ（予測AI）。
– 黒の円：異常値として認識されたデータ。
– 緑：前年のデータとの比較。
– グレーの範囲：予測の不確かさを示す。
4. **複数の時系列データとその関係**
– グラフには実績データと複数の予測が示されており、その関係が分析されている様子。
– 決定木回帰、ランダムフォレスト回帰などの異なる予測モデルにより、異なる動きの予測がされている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 左側のデータ集団は密度が高く、変動が少ないが、一部外れ値が見られる。
– 右側の予測部分ではモデルごとに若干のばらつきが確認できる。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 新製品の導入が初期にはほぼ安定しているが、後半にかけて大きな変化が予測されているため、マーケットに与える影響が大きいことが予想されます。
– 予測のばらつきから、新製品に関する市場動向がいまだ不確かである可能性がある。
– 異常値や急な変動は、顧客の期待や市場の需要に敏感に反応する要因となりうるため、柔軟な戦略が求められるでしょう。
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:
このグラフから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– データは左右に分かれており、左側は主に実績AIのスコア、右側は前年の比較と思われるデータです。
– 左側のスコアはおおむね横ばいですが、微妙に上昇または下降している線が予測としてあり、ちょうど期間の中間であるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のデータに異常値として示される点がありますが、全体としては大きな変動は見られません。
– 異常値は視覚的に目立たせられており、異常の原因を探る必要があります。
3. **各プロットや要素**:
– 点の色は異なる予測モデルの結果を示しており、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰といった異なる手法による予測が示されています。
– 密度は特定の時期に集中しており、特定の期間に注目が集まってい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AIの結果と予測の位置関係、前年比較との乖離が見受けられます。
– 特に左と右のデータ群の間が空白となっており、これがシステムの変更やデータ収集のギャップを示しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各予測の結果は、実績AIのスコアに基づいて生成されており、各手法ごとに多少のバラツキを持ちながらも全体的な傾向は一致。
– 左側のデータの密度が濃く、データの収集頻度が密であることが示唆される。
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**:
– 左側の実績データが比較的安定しているため、特に異常値が注目される。これらを軽減するための処置がビジネス上で重要。
– 各予測モデルの性能の差が可視化されているため、モデル評価や選定に役立つ。
このような分析により、データの傾向や予測の精度を把握し、異常の検出や改善策の検討に活用できます。さらに、健康状態の評価指標としての信頼性や改善の余地についても深く掘り下げることが可能です。
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:
このグラフは、新製品カテゴリにおける個人の心理的ストレス（WEIスコア）の時系列変化を示しています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– 時系列全体を通して、データポイントが二つの期間に分かれていることがわかります。
– 前半（2025年の前半）の実績データは安定していますが、後半（2026年）は実績データがありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 前半のデータにおいて、いくつかの異常値があります（黒い丸で表示）。
– 予測モデルによる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**:
– 青い点は実績のデータを示し、安定した水準です。
– 緑の点は前年度の比較データを示します。
– 各種予測手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）により特定の予測値が示されており、特にランダムフォレストの予測は高めの傾向にあります。
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が重なっていないため、直接的な相関関係を評価することは難しいですが、予測の範囲が示されているため実績からの予想が反映されていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は二峰性を示しており、これが個々のデータセットの違いを示している可能性があります。
– 予測範囲が示されており、予測の不確実性が表現されています（灰色の範囲）。
6. **直感的な印象と影響**:
– 前半の安定した実績はストレスが一定の範囲にあり、生活や業務が比較的安定していることを示唆しています。
– 2026年からのデータプロットがないことから、新製品の影響による大幅な心理的変化が予想される可能性があります。
– ビジネスや社会において、ストレス管理や新製品導入後の影響を考慮した適切な対応が求められるでしょう。このグラフが示唆するもう一つの側面は、製品の設計や介入の必要性について考える契機になるかもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 最初から途中まで、一部の実績（青い点）がランダムな分布をしているように見えますが、その後の期間には予測（線）により、上昇トレンドが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間に異常値（黒い円）が確認され、この期間の数値が予想と外れている可能性を示唆します。
– 予測の一部の手法（特に決定木とランダムフォレスト）が急な上昇を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は、実績データを指します。
– 線は複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
– 色分けされた領域は、予測の不確かさ範囲を示しており、未来の不確実性を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと比較して、予測手法による傾向が一致している部分と、予測の異なる振れ幅が見られる部分があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、比較的狭い範囲での変動が見られますが、予測データはより広がりを持ち、多様な将来の可能性を示しています。
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**:
– 最初の期間の変動とその後の予測精度の改善は、データの質やモデルの精度が時間とともに改善したことを示唆しているかもしれません。
– ビジネスにおいて、予測のばらつきが小さくなることは、より信頼できる戦略の構築に寄与するでしょう。
– 直感的には、新製品の評価が上向いている傾向にあり、これが今後の市場にポジティブな影響を与える可能性が高いです。
このように、グラフから多くの洞察を得ることができ、これらを元にデータ駆動型の意思決定を行うことが可能です。
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:
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**
– グラフ全体を見ると、データは主に冒頭と終盤に集中しており、それらの間には大きなギャップがあります。冒頭ではWEIスコアが比較的低く、終盤になるとスコアが高くなる傾向があります。期間を通じて、スコアは上昇トレンドにあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 冒頭のデータ点の中に多数の異常値が存在することが観察されます。これらはプロットの範囲を超えており、異常な出来事やデータの不整合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AIによる実績値を示し、緑の点は前年の比較AIによるデータを示しています。
– 紫の線は様々な予測手法による予測を示しており、特に線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が含まれています。これにより、異なる予測手法がどのようにデータを計算するかを見ることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと比較データ、および予測データが異なる時点で提示されており、これにより異なる方法や期間でのスコアの変化を紐解くことが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは時間とともに上昇する傾向があるため、時間が経過するにつれて新製品の公平性や公正さが改善されている可能性があります。異常値を除くと、データの分布は比較的安定しています。
6. **直感的に感じること、および社会・ビジネスへの影響**
– このデータから直感的に感じられるのは、新製品の公平性が時間とともに改善されているという点です。ビジネス上では、この改善傾向が持続すれば、より公平な製品提供を通じて顧客の満足度や信頼度が増す可能性があります。また、外れ値の原因を明確にし、対応することで、さらに良い成果を得られる可能性があります。
全体として、データ分析と予見により、この新製品に関する社会的な公平性や公正さにおいてポジティブな進展がみられることが考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025年7月～9月）には、WEIスコアにおいて実績データが表示されています。この期間では、スコアは比較的高い範囲（0.8～1.0）内で安定しています。
– その後、データは長期間空白となり、2026年7月に再び新しいデータポイントが現れます。この新しいデータは、前の期間のものと比較するとやや低い（約0.8）です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには特に明確な外れ値は見られません。ただし、評価日は連続しておらず、期間中途のデータが欠落していることが異常とも考えられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– **実績 (青いドット)** – AIを用いた実際の測定値。初期に表示されている。
– **予測 (赤い×)** – 将来の予測値として表示されていますが、これは一部期間では見えないか、スコアが高すぎるために表示されていない可能性があります。
– **前年 (緑色のドット)** – 前年のAI予測が最新の実績値よりも低かったことが示されています。
– **予測の区間 (灰色の範囲)** – 統計的な信頼区間を示し、非常に狭い範囲であることから、高精度の予測である可能性が示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 緑色（前年のAI予測）は過去の実績と比較し、スコアがやや低めに推移しています。このことは、実績と予測に乖離があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のデータの密度が期間によって均一でないことから、データ収集や測定方法に系統的な問題があるか、変動する要因が存在する可能性があります。
6. **直感的洞察とビジネス・社会的影響**:
– WEIスコアが比較的高いことは、この新製品が持続可能性と自治性において高い評価を受けている可能性を示唆します。
– ただし、期間中でのデータの欠落や、予測と実績の乖離が続くことで不確実性があるため、ビジネス戦略には継続的なデータ収集とモデリングの見直しが必要です。
– 社会的には、この製品の技術的優位性や持続可能な特性が重要とされるため、持続的な信頼性の確保が求められます。
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:
以下は、提供されたグラフの詳細な分析と洞察です:
1. **トレンド**
– グラフの左側には青い点（実績AI）が集まっており、比較的短い期間に集中しているように見えます。
– 右側には緑色の点（昨年の比較AI）がわずかに上方に集まっており、前年に何らかの変化があった可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で示された “異常値” が少数存在し、これらは統計的に特異な事象を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際のAIによる実績データを示し、精度の高い予測を行うための基準として用いられる可能性があります。
– Xマークは予測データで、紫、青、ピンクの線で示された異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が存在します。この多様なモデル使用は、より精度の高い予測を求めるための試みと想定されます。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、3σ範囲内での予測確度を評価しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在の実績と昨年のデータとの比較がされており、時系列での性能やトレンドの違いを分析する意図があるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布的には、初期評価日での実績データが比較的高密度で集まり、後半の緑の点はばらつきが大きく見えます。評価が進むにつれてデータの分散が増加しているかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の実績データはかなりの自信を持って運用できるが、次期データや予測モデルについてはより慎重なアプローチが必要であると感じられます。
– ビジネスや社会においては、このような教育機会の指標が次第に改善されていることを示唆しており、長期的にはポジティブな影響が期待されるかもしれません。
このグラフは新製品の評価を行う上で、実績と予測を慎重に比較し、長期的な展望を持ちながら適切な意思決定を行う必要があることを示しています。
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:
このグラフを分析すると、以下の点が挙げられます。
1. **トレンド**:
– データは評価日ごとにプロットされています。初期の数値（2025年7月〜10月）は、0.6〜0.8の範囲で相対的に一定していますが、部分的な上昇も見られます。
– 2026年4月初期までデータが飛び、次に0.6以上の領域で再びプロットされています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期期間にはいくつかの外れ値（黒い縁取りの円）があり、そのデータポイントは他のデータポイントよりも上に位置しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しており、緑の点は前年度の比較データです。
– ピンク色のラインはランダムフォレスト回帰による予測を示していますが、期間が途中で飛んでいます。
– 灰色の範囲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**:
– 実績データと前年のデータが初期段階で比較されていますが、期間が飛んでおり、後期データとの直接的な連続性はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期期間の実績データは比較的密集しており、0.6〜0.8のスコア帯で多くのデータが集中しています。これに対して、後期データも同様のスコア範囲で分布していますが、より分散しています。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– 初期のデータの安定性が強調されていますが、その後の期間のデータは飛んでおり直感的にデータの途中に大きな変化があったことが感じられます。
– 製品カテゴリにおける社会的価値（共生・多様性・自由の保障）に対する重要なメトリクスであり、そのスコアの安定や向上は企業の社会的責任への貢献を示します。
このグラフからは、製品の社会的価値を計測する上での複数の時点における安定したパフォーマンスの重要性が強調され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:
以下はグラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 色の変化を見ると、いくつかの時間帯で周期的なトレンドが見られます。特に、早朝と夕方にWEIスコアが低い傾向があり、昼間に向けてスコアが上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7時台と14時台で、他の時間帯に比べてWEIスコアが高くなる傾向があります。
– また、16時間目から19時間目にかけて急にスコアが上がる日もあり、変動が激しい時間帯だと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色のグラデーションはWEIスコアの高低を示しています。緑から黄色がスコアの高い値を表し、青から紫がスコアの低い値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– モニタリングされた日は連続していますが、時間ごとの変動が鮮明で、時間帯による違いが強調されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯において規則的な上昇傾向があり、全体的な安定性も保持されていますが、特時における急激な上昇が目立ちます。
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**
– このパターンを観察することで、ビジネス活動が特定の時間帯に集中している可能性を示唆しています。昼間の活動が活発であることは業務効率化につながりそうです。
– 社会的には、昼間に高い成果が出る業績の把握により、作業時間の最適化やリソース配分の改善が期待されるでしょう。
このように、特定の時間帯でWEIスコアの変動が見られるため、戦略的なビジネス決定に活用できるでしょう。
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:
このグラフは、新製品カテゴリにおける個人WEI平均スコアを360日間にわたる時系列ヒートマップで示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– WEI平均スコアは、色の変化を通じて時間の経過とともに上昇や下降が視覚化されています。特に、明るい緑から黄色への変化は高いスコアを示し、青から紫は低いスコアを示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月上旬には明らかにスコアが改善していることが観察されます。7月10日ごろの黄色はピークを示しており、その後わずかに下降しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各色はスコアの範囲を示しています。黄色に近いほど高スコア、紫は低スコアを意味します。ヒートマップの色の密集度合いもデータの密度を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとにスコアの違いがあり、特に日の中での時間帯によってスコアが大きく異なることがこのヒートマップから確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日付と時間帯の両方の軸でスコアが異なり、ピーク時間とオフピーク時間の違いが一目でわかります。
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**:
– ヒートマップは、製品が特定の時間帯や日に人気があることを示しており、マーケティング戦略やユーザーエンゲージメントを計画する上で非常に有用です。例えば、7月10日のピークは特別なイベントやキャンペーンがあった可能性があります。これを分析し、再現したり応用したりすることで、さらなるビジネスの成功に結びつくでしょう。
このようなヒートマップは直感的に情報の濃淡を捉えられ、迅速な意思決定に役立つビジュアライゼーションツールです。
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:
以下の視覚的な分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 時間帯によって、スコアにかなりの差があります。朝から昼間の時間帯（8時〜16時）は高めのスコア（緑や黄色）を示し、一方で深夜（23時）は低めのスコア（紫）が観察されます。
– これは、一般的に人々が活発に活動する日中の時間帯の方が新製品に対する関心や対応が高いことを示唆している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 大きな異常や急激な変動は特に見られませんが、曜日による周期的なパターンが存在するかを確認する必要があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化はスコアの変動を表しており、色が明るいほど高いスコア、暗いほど低いスコアを示します。
– このグラフでは、時間帯ごとにスコアが異なることを視覚的に理解する助けとなります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯の間でスコアがどのように推移するかが重要であり、朝から夜にかけてスコアが変動するパターンが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯とスコアには明確な相関が存在するようで、活動的な時間帯ほどスコアが高くなります。
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**:
– 人々は日中に新製品に対する反応が良いことを示唆しており、こうしたデータはマーケティング戦略のタイミングを決める上で有用です。
– 深夜帯にスコアが低いことから、この時間帯での活動は少ないと推測され、深夜にリリースを行うことは避けた方が良いでしょう。
– このパターンは、新製品の導入や宣伝のタイミングを最適化するための指針となるでしょう。
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:
### グラフ分析
#### 1. トレンド
– このヒートマップは相関関係を示しており、時間的なトレンドではなく、異なる項目間の関係性を視覚化しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値には触れられないが、相関が非常に低い（青色に近い）場所を注意深く見る必要があります。例えば、「個人WEI（自由度と自治）」と他の多くの項目。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– 色が濃い赤に近づくほど、相関が強くなります。逆に、青色ほど相関が低いことを示しています。
– 右側のカラーバーが相関の強さを視覚的に示しています。
#### 4. 関係性
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」は非常に高い相関があります（値が0.90以上）。これらは全体のWEI指数に大きく影響を与えていると考えられます。
– 「 개인WEI（経済的余裕）」は他の多くの項目と低い相関を示していますが、「個人WEI（健康状態）」とはそこそこ高い相関を持っています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 高い正の相関がある項目：
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI平均」
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」
– 低い相関がある項目：
– 「個人WEI（自由度と自治）」と「個人WEI（経済的余裕）」
#### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– 全体的に、個人と社会のWEIの平均値が各自の項目に強く影響を与えているため、これらの平均値の向上が全体のWEIの向上に貢献する可能性があります。
– 高い相関を持つ項目間の戦略強化が、全体的なWEIを向上させるために効果的である可能性があります。
– 低い相関の項目に関しては、他の手段を用いた戦略を用いる必要性があるかもしれません。
新製品の開発や市場戦略において、このような相関情報は非常に有用であり、どの要素に重点を置くべきかの指針となるでしょう。
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:
### グラフ分析と直感的な洞察
#### 1. トレンド
– 全体的に、異なるWEIタイプのスコアに明確な上昇または下降のトレンドは見られません。データは比較的横ばいであり、各カテゴリのスコアはおおむね一定範囲に収まっています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 「個人WEI平均」と「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」には外れ値が見られます。ただし、これらの外れ値は独立しており、データ分布の大勢に大きな影響を与えているようには見えません。
#### 3. 各プロットや要素
– 各箱ひげ図（ボックスプロット）は、各種WEIスコア分布の中央値、四分位範囲、外れ値を示しています。
– 色の違いは視覚的に異なるWEIタイプを識別しやすくしています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時系列データというよりはカテゴリカルな比較のため、時間的な関係性は特に提示されていません。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– WEIスコアの分散はWEIタイプによって異なります。「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」など、いくつかのWEIタイプでは広範な分布が見られますが、大半のタイプでは狭くまとまった分布を示しています。
#### 6. 人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響
– 視覚的比較により、特定のWEIタイプが他よりも一貫して高いスコアを持つことに気づかれるでしょう。例えば、「社会WEI（持続可能性と自治）」は他のタイプよりも高い中央値を持っています。
– 外れ値の存在は、特定の個人や状況が通常の期待を超えていることを示唆し、特別な注視や分析が必要かもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、特定のWEIスコアが重要な要因となる領域での改善機会を見つけやすくなるでしょう。
この分析を基に、特定のWEIスコアに関連する取り組みを強化することで、事業戦略や社会政策の改善に役立つ可能性があります。
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:
以下はグラフから読み取れる分析と洞察です。
1. トレンド
– グラフは主成分分析（PCA）に基づく散布図で、特定の方向へのトレンドは見られません。データは比較的均一に分布しています。
2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値として取り上げるほど極端な点はないように見受けられますが、（第1主成分が約0.2以上、第2主成分が0.1以上）など、他の点と少し離れている点がいくつかあります。
3. 各プロットや要素の示す意味
– 各プロットは、新製品カテゴリにおける何らかの構成要素の主成分を示していると考えられます。
– 第1主成分（寄与率: 0.59）は第2主成分（寄与率: 0.15）よりも多くの分散を説明しています。つまり第1主成分がより重要な要素となっている可能性があります。
4. 複数の時系列データの関係性
– 時系列データは特定できませんが、データの密度の変化から各期間にわたっての新製品カテゴリの解析が行われたと考えられます。
5. 相関関係や分布の特徴
– 主成分の軸に沿って特別な相関関係は見られませんが、データは2つの主成分によって適度に散らばっており、PCAの適用が妥当だったと思われます。
6. 人間が直感的に感じること、及びビジネスや社会への影響
– 直感的に、新製品カテゴリにおける多様な要素が存在し、一部は支配的な要素があることを示しています。
– これにより、企業は新製品の特定の特性が市場への影響を強く与える可能性があることに注目し、それに基づいた戦略的な決定を行うことができるでしょう。
総じて、この主成分分析は新製品開発の要素の理解を深め、どの要素が優先的に取り組むべきかを示す重要な指針となります。
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。
