📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析結果を以下に示します:
### 時系列推移
– **全体のトレンド**: WEIスコア全体は、2025年7月1日から7月20日の間に一度大きく上昇していると見受けられます。特に、一部のWEIスコアは7月初旬から中旬にかけて増加傾向を示し、個人および社会WEI平均は上昇しています。
– **顕著な変動期間**: 2025年7月6日から9日、そして16日以降、WEIスコアの上昇が目立ちます。この変動は何らかの要因、例えば新製品の市場反応や季節的イベントの影響を示している可能性があります。
### 異常値
– 指摘された異常スコアの多くは、特定の日付に集中しており、総合スコアの上昇や低下に関連しています。異常値はシステムの内部変動や外部要因、例えば社会イベントや政策変更が影響した可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解の結果**: 長期的なトレンドとしては、7月の第2週から第3週にかけてWEIスコアの上昇が確認されます。季節的パターンは特に判別しにくいが、第2週から明らかな上昇が見られることから市場の変化がトリガーと考えられます。残差は一定の範囲内であるため、データに大きなノイズはないと考えられます。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**: 個人経済的余裕と社会基盤・教育機会の間に強い正の相関があり、新製品の経済的効果や社会基盤への影響を示唆しています。また、社会公正と持続可能性との関連も強く、社会的な施策や持続可能な取り組みが株価や企業イメージに繋がっている可能性があります。
### データ分布
– **箱ひげ図**: 各WEI項目の中央値がモデレート(中間)からやや高い値を示しており、ばらつきは項目間で比較的安定しています。外れ値も存在しますが、重大な偏りを示すほどではないようです。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1: 0.63, PC2: 0.12**: WEIスコアの主要な変動要因としてPC1が支配的であることが分かります。このことから、特定の因子に強く影響される傾向が見て取れます。市場全体の動きや特定の政策変更が主なドライバとして考えられるでしょう。
この分析から、新製品の市場受容とその影響が、WEIスコア全体に影響を与えていることを示唆しています。今後の戦略としては、これらの重点点に注目し、堅実な市場分析を行うとともに、可能な外部要因の影響を考慮することが求められます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は、最初は増加傾向にあり、次第に横ばいまたはわずかに減少の後、一定の範囲で安定している。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、および他の回帰モデル）は、今後も安定しているように見える。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い円で囲われたデータポイント）がいくつか存在するが、全体的な影響は小さい。
– 散布図内に急激な変動は見られず、比較的安定したデータが続いている。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示し、一部のプロットは外れ値として認識されている。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示し、今後の予測値がこの範囲内に収まる可能性が高いことを示している。
– 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）の予測線が異なる予測を提供しているが、全体として大きな差異はない。
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は全体的に安定した関連性を持ち、実績データのばらつきに対して異なる予測モデルが類似した予測パターンを提供している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは特定の範囲で密集しているため、全体的に高いWEIスコアが維持されている。
– 外れ値以外では、大きな異常は見られない。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 新製品のWEIスコアは順調に維持されており、全体的なポジティブな評価が続いていることを示唆している。
– ビジネスにおいては、新製品が市場で安定したパフォーマンスを発揮しており、この傾向が続くと期待できる。
– 将来的な不確実性はあるものの、大きな変動がなければ、今後も積極的な施策が期待される。
このグラフからは、新製品の安定性と今後の市場パフォーマンスに対する自信が得られるため、ビジネス戦略に良い影響を与え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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**
– グラフの中盤までは安定した横ばいのトレンドが見られますが、やや上昇傾向の部分もあります。
– 予測はやや上昇または横ばいに向かっているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのデータ点が異常値としてマークされていますが、大部分は安定しています。
– はじめの数日間に若干の変動がありますが、その後は安定。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を示しており、黒い円で囲まれたものは異常値です。
– 予測の区間は灰色の陰影で示されています。
– 予測ラインは線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の三種類で示されていますが、それら自体の範囲は狭いです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデルのアウトプットが似たようなトレンドを示しており、予測の一貫性が高いことが窺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測間の相関性は明確ではありませんが、全体の値は比較的一定の範囲に収まっています。
6. **直感的な印象とビジネスへの影響**
– 新製品が市場に出る際に、WEIスコアが比較的一定を保っていることは、初期段階でのユーザー満足度や需要が安定していることを示唆しています。
– これにより、会社は不足の品や過剰な製品投資なしに、新製品の生産計画を立てやすくなるでしょう。
全体として、このグラフは新製品の需要や受容における安定したパフォーマンスを示しており、未来の予測に対しても高い信頼性が期待できるようです。
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:
このグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、全体的に横ばいで、0.6から0.8の範囲に密集しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰）は、やや上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数の外れ値（黒い円で囲まれた点）が見られますが、これらも0.6から0.8の範囲内にあり、大きな変動はありません。
3. **各プロットや要素**:
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示しており、実績データはこの範囲内にしっかり収まっています。
– 予測の異なる手法が色分けされていますが、いずれも大きな差異は見られません。
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相関は高く、全体的に一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データはおおむね一致し、特段の相関関係が確認できます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このデータは新製品の社会的評価や受け入れ状況を反映している可能性があります。
– 現在の実績が安定しており、予測に基づくとやや改善の兆しが見られることで、製品の信頼性や魅力度が比較的高いと評価されているかもしれません。
今後は予測に基づき、製品の市場戦略を見直すことでさらなる評価向上を狙えるでしょう。
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
### 1. トレンド
– **実績データ**（青いプロット）が示すWEIスコアはおおむね0.75から0.85の範囲に横ばいです。
– **予測データ**は、3つの回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を利用していますが、特にランダムフォレスト回帰が若干の上昇トレンドを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 一部のデータポイントは黒い円で囲まれ「異常値」として示されています。これらの外れ値は、底の方に位置しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青いプロット**は、実績として記録されたWEIスコアを示しています。
– **灰色の領域**は、予測の不確かさ範囲を示しています。この範囲内に多くの実績データが収まっていることが確認できます。
– **予測線**は、異なる回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）に基づく将来の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
– 実績データと予測データの間には、ほとんどのデータポイントで一致が見られます。異常値以外は、予測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定であり、予測モデルはこれを反映し、一部のモデルで微妙な上昇を示しています。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– 持続的なスコアレンジが維持されることから、消費者が新製品に対する経済的余裕を持っていることを示唆しています。
– ビジネス面での影響として、予測は異常値を除き安定しており、企業はこの安定性を前提に販売戦略を考えることができるでしょう。
– また、異常値の原因を調査することで、消費者行動に潜むリスクや新たなチャンスを見つけることが可能です。
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:
このグラフについて、以下の点を分析します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は大体0.6から0.9の間で変動していますが、大きなトレンドは見られません。全体的に横ばいに見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれた点が外れ値として示されており、特に初期の部分でいくつか見られます。これらは他のデータポイントから外れていることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示しています。
– 赤い×は予測データを示していますが、これは最後の方の期間に限られます。
– ピンク色の線はランダムフォレスト回帰による予測トレンドを示しています、やや下降傾向を示しています。
– 灰色の領域は、予測の不確かさを示しており、ほとんどの実績データはこの範囲に含まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは予測の不確かさ範囲に収まる傾向があります。
– 予測データのトレンドは実績に対し軽微な低下を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体的に0.6から0.9の間に多く集まり、外れ値を除いて一様に分布しています。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– 現状維持の印象が強く、予測も急激な変化を示していないため、製品の健康状態は安定していると考えられます。
– 外れ値を分析することで、特定の要因が影響しているかを確認し、製品開発や健康管理の改善につながる可能性があります。
このグラフから、製品の健康状態は比較的安定しているものの、一部の外れ値の要因を探ることでさらなる改良が期待できると言えます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）はトレンドとしては安定しているが、僅かに上昇気味。
– 予測データ（紫色の線）は、緩やかな下降傾向を示している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 多数の実績データが外れ値として識別されており、特定の期間に集中している。これは異常なストレスレベルの時期があったことを示唆している。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIによるデータ。
– 黒色の丸は外れ値を示している。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、その範囲内にほとんどのデータが収まっている。
– 線は異なる回帰手法による予測を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰の予測との差異があり、実績は主に予測の範囲内にある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、実績データは予測の不確かさ範囲に密集しており、予測手法のうちランダムフォレストが実績値に近い。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 直感的には、心理的ストレスが安定しているが、特定の期間に異常値が出ることで不安定さが生じていると感じる。
– ビジネスや組織においては、ストレスマネジメントが必要であり、外れ値が多発する時期に特別な対策が求められるかもしれない。
– 予測手法が実際のストレス状況を捉えるのに有効かどうかを評価し、改善の可能性を検討することが今後の課題となる。
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**
– 実績データ（青のプロット）は全体として、WEIスコアが0.6から0.8の範囲に集中しています。期間を通じて大きな上昇や下降は見られず、総じて横ばい傾向にあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は一部存在し、黒い円で囲まれています。これらは通常のスコアの範囲を超えているデータ点を示していますが、頻度は高くないようです。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示し、実際のWEIスコアの推移を表現しています。
– 赤い「X」はAIによる予測スコアですが、プロット上には直接示されていないようです。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は、スコアが予測される範囲の信頼区間を示しています。
– 3種類の予測線（緑、青、紫）は、異なる回帰手法による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– グラフに示される3種類の予測（線形、決定木、ランダムフォレスト）はそれぞれ異なる傾向を示しています。特にランダムフォレスト回帰（紫）はよりフラットな予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定の範囲内に収まっており、短期間での大きな変動は観測されていないため、予測の不確かさ範囲とも一致しています。
6. **人間の直感とビジネスへの影響**
– 人間がこのグラフから直感的に感じることは、WEIスコアが安定しているという安心感かもしれません。極端な外れ値は少なく、スコアの変動が緩やかであれば、新製品に対する使用者の自由度と自治について大きな問題はないと評価されるでしょう。
– ビジネス面では、この安定性は予測に基づいた運営が可能であることを示唆します。しかし、外れ値が存在することから、時折、ユーザーの不満が顕在化する可能性があるため、改善策を検討する方が賢明です。
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**
– 実績のデータ（青いプロット）は、約0.6から0.9の間で変動しており、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。全体として横ばいで安定した状態が続いているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で囲まれた部分が異常値と示されていますが、これらは極端にスコアが高いまたは低い状況を示しているようです。特に異常に低いスコアは注目に値します。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青いプロット）は過去のデータを示し、予測（赤いプロットや線）は今後のスコアの予測を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、これが広がることは予測の信頼性が低くなることを意味します。
– 予測のモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）はそれぞれ異なる形で将来のスコアを予測しており、特にランダムフォレストが安定した高い予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは安定していますが、予測にはモデル間でのバラツキがあります。各モデルはそれぞれ異なるアプローチで評価され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定範囲で推移しており、特に大きく離れた異常値が多くはないようです。分布はおおむね0.6から0.8の間で均一です。
6. **人間が直感的に感じること**
– 見ている人は、全体的に安定しているが、異常値が時々出現する可能性があることを感じるでしょう。ビジネス影響としては、予測によると将来的にも高いスコアが期待でき、これは製品やサービスの社会的公平性・公正さが高いと期待されることを示します。
### ビジネスや社会への影響
– **安定したスコア**: 実績データの安定は、現在の製品が社会的に公平であると受け止められていることを示唆しています。
– **異常値の管理**: 特に低い異常値が現れることがあるため、これを如何に減少させるかが重要です。
– **予測の多様性**: 複数のモデルからの予測が揃って高いスコアを示しているため、製品の社会的評価は今後も高い水準を保つことが期待されます。
今後のマーケティングや改善策としては、異常値に注目し、これを発生させる要因を特定及び削減することが求められるでしょう。また、モデルの予測を参考に継続的に製品を最適化し、公平性・公正さを強化する施策が有効です。
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:
以下に、グラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データは大部分が0.8から1.0の範囲にあり、全体として安定しています。特段の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、ゆるやかに上昇しています。ただし、予測期間のデータのみのため、将来のトレンドを断言することは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上にいくつかの外れ値が示されていますが、これらは全体のデータ分布に大きな影響を与えているようには見えません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は過去の実績データを示し、安定したスコアを維持しています。
– 予測データは異なる回帰モデルによって異なり、線形回帰が最も安定した予測を示しています。
– 灰色の帯は不確かさの範囲を示し、一部データ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**:
– 各予測モデルは実績データの安定性を背景に、異なる上昇傾向を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の順に予測精度が異なり、ランダムフォレスト回帰が最も高い予測スコアを持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は0.8から1.0の範囲で大きく分布され、中心付近に密集しています。
– トレンドや外れ値を考慮すると、全体的に高い持続可能性と自治性を維持していることが分かります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 実績が安定していることから、製品は現時点で持続可能性と自治性を確保していると言えます。
– 予測が今後上昇トレンドを示しているため、さらなる開発や改善により、持続可能な発展が期待されます。
– ビジネスにおいては、予測をもとにした戦略的な計画が可能になり、結果的に製品の魅力や売上の増加が期待できます。すなわち、予測に基づく決断は経済的および社会的な利益をもたらす可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– 青い実線（実績AI）は、期間中ほぼ横ばいですが、後半にわずかな上昇が見られます。
– ランダムフォレスト回帰（紫の点線）は緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に目立つ一つの外れ値（大きく下にずれたプロット）があり、これは異常か特別なイベント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**:
– 青い円は実績値を示し、多くが予測の範囲内に収まっています。
– 異常値は黒い円で囲まれています。
– 予測範囲（灰色）はかなり広く設定されていますが、実績は概ねその中に収まっています。
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は決定木回帰とは異なり、日付が進むにつれて予測を上方修正しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一貫したパフォーマンスを示しており、予測との比較では大きな乖離は見られません。ただし、外れ値部分で一時的な変動がありました。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアが安定していることから、社会基盤や教育機会において大きな変更や問題はなさそうです。
– 予測が慎重であることは、社会政策においてリスク管理が優先されていることを示唆しています。
– 外れ値は特異なイベントが発生した可能性を示し、詳細な調査が必要です。このような異常は政策調整や改善の機会と捉えられるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青い点）は、おおむね0.6から0.9の範囲で横ばいの動きをしているように見えます。ただし、若干の上昇トレンドも見受けられます。
– 予測データは、線形回帰では上昇を示し、決定木回帰は横ばい、ランダムフォレスト回帰も上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い縁で囲まれた点が外れ値を示しています。これらは0.6の範囲で散見されますが、全体のデータに大きな影響を与え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のデータを表しており、実際の観測値を示しています。
– 紫、ピンク、シアンの線は、それぞれの回帰手法による予測を示しています。これらは未来の傾向を異なる方法で予測しています。
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）は異なる予測をしていますが、全体の傾向としてランダムフォレストと線形回帰が将来的な上昇を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは、評価日の経過とともに若干の変動が見られますが、特に強い周期性は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– もし新製品の開発や導入がWEIスコアに影響を与える要因であるならば、これらのスコアの上昇は、社会的な観点での成功を示唆している可能性があります。
– 企業にとっては、社会的要因を考慮した戦略が有効となる可能性があるため、このトレンドを基にした施策が求められるでしょう。
– 社会的には、共生や多様性、自由の保障が向上している兆候が見られ、これが新製品の受容に有利に働く可能性があります。
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:
以下は、この総合WEI時系列ヒートマップから得られる分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 一定の周期性があり、一部時間帯（例えば7時〜10時、16時〜19時）に高いスコアが頻出しています。
– 日付の進行に伴い、大きな変動は見られませんが、一部の時間帯ではスコアの変動が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 全体的に、急激な変動はありませんが、時折明るい黄色のスコアが現れます。これは、特定の日の特定の時間での顕著な上昇を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの変動を示しており、明るい色（黄色に近いほど）は高いスコアを示し、暗い色（紫に近いほど）は低いスコアを示しています。
– 時間帯ごとに色の濃淡が分かれることで、特定の時間での活動の増減が可視化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 横軸（時間）と縦軸（時間帯）の相互関係を確認すると、特定の時間帯でスコアが集中している時間を特定できるため、この関係性を利用して戦略的な時間帯を選定することが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係は観測されませんが、緑や黄色の色が出現する時間帯には、高い活動が連動しています。
6. **直感とビジネスへの洞察**:
– 人間の直感的には、ピークの時間帯に集中すべきであると感じるでしょう。このデータは、新製品のプロモーションや顧客との関わりの時間帯戦略に有用です。
– 社会的には、多くの人が活動するピーク時間を特定し、マーケティングやキャンペーン戦略を最適化するための指標となるでしょう。
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:
以下は、提供されたヒートマップに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとに色の変化が見られるが、全体のトレンドとしては特定の時間帯（例: 8時、15時、18時）で異なるパターンが出ている。
– 中盤から終盤にかけて（7月5日～7月19日）、特定の時間帯で高い活動（黄色、黄緑）が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 8時、15時、16時では、頻繁に高い数値（黄色、黄緑）を示しており、他の時間帯に比べて顕著に活動が多い。
– 変動は特定時間帯での急激な増加を示唆。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 色の濃淡がその時間帯のWEIスコアの平均値を示し、濃い色ほどスコアが高い。
– 特定の時間帯での色の変化が、活動や関心の変化を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 午前中（特に8時）と午後（15時）は特に活動が多く、これが毎日現れていることから周期的なパターンが考えられる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯でのスコアが他の時間帯より顕著に高く、特定の日付や時間に集中している。
– 分布は時間帯ごとに異なり、特定の時間（例: 7月5日から7月12日までの8時）の分布が他より高い。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 特定時間帯の高いスコアは、新製品の関心や使用がその時間に集中している可能性を示唆。
– ビジネスへの影響として、キャンペーンやイベントをその高い時間帯に合わせることで効果を最大化できる可能性がある。
– 社会的には人々の行動リズムや関心のピーク時間を把握する手がかりとなる。
これらの分析を基に、企業はマーケティング戦略や製品改善に役立てることができるでしょう。
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:
分析を行うと、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 日中（特に7時から8時と15時から16時）に高いスコアが集中しています。
– 夜間や早朝（特に0時から6時）は全体的にスコアが低いです。
– 7月5日から7月11日にかけては特に高いスコアの期間があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日から7日にかけて、スコアが急上昇しています。
– 7月18日の19時には急激な変動が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化はスコアの変化を示しており、黄色は特に高いスコアを示しています。
– 密度の違いは、特定の時間帯での活動の強さを反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯で類似した色が横並びしていることから、同じ時間帯のデータは似た行動が観察されがちです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に日中と深夜・早朝でスコアが大きく異なり、時間帯ごとに異なる特徴を示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**:
– 新製品に対する注目度や利用が特定の時間帯に集中していることから、マーケティングやサポートのリソースをこれらの時間帯に集中させるのが有効です。
– 期間中、特に7月5日から逆に注目が集まったことを考慮し、この時期に合わせて新たなプロモーションを検討することも効果的です。
このヒートマップから、特定の時間に注目が集まり、製品の浸透度や利用度に影響を与えている可能性があります。
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、新製品カテゴリにおける複数のWEI項目間の相関関係を示しています。
### 1. トレンド
– 上昇や下降のトレンドは直接見えませんが、30日間のデータによって示される相関関係は安定しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 各要素の相関値は視覚的に示されており、急激な変動や外れ値は特に見当たりません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 色の濃さが強いほど高い相関を示し、赤に近い色は強い正の相関、青に近い色は負の相関を示します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」「社会WEI（公平性・公正さ）」との間に非常に高い相関（0.92, 0.87）があります。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」も他の項目と比較的高い相関を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 社会WEI関連項目（特に「公平性・公正さ」や「共生・多様性・自由の保障」）は、個人WEI平均や総合WEIと高い相関を持っています。
– 「個人WEI（健康状態）」は他の項目との相関が全体的に低めです。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうこととビジネスへの影響
– 強い相関を持つ項目間の関係は、新製品がどの領域に最も影響を与えているかのヒントを与えます。たとえば、「総合WEI」と「社会WEI（公平性・公正さ）」が高く関連しているため、製品が社会の公平性や公正さを意識したものである可能性があります。
– 健康状態のWEIが他の項目と低い相関を示すことは、個別の施策や市場ニーズ調整が必要な可能性を示唆します。
これらの洞察を基に、ビジネス戦略を考え直すことが有益です。たとえば、新たな製品展開の際には、特定の社会的な価値をもっと強く打ち出すなどのアプローチが考えられます。
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:
以下はこの箱ひげ図から得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプのスコアは、おおむね一定範囲内に収まっており、上下のトレンドや周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 社会WEI（公平性・公正さ）と社会WEI（生産整備・持続会）には外れ値が見られます。特に、生産整備・持続会には複数の外れ値が存在しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ボックスの範囲はデータの中央値を含む50%の範囲を示しており、ひげは全体の変動範囲を示します。
– 色分けにより、異なるWEIタイプのスコア分布を視覚的に区別できるようになっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に時系列的なデータではなく、各WEIタイプのスコア分布を比較するためのグラフです。他のデータセット間の直感的な関係性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合的に、各WEIタイプは相対的に安定した分布を示しており、大きな変動はありません。
– 個人WEI（経済柔軟性）や社会WEI（持続可能性と自治生）はスコアの分布が広く、変動が大きいことがわかります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととビジネス・社会への影響**:
– 多くのWEIタイプが高スコアを示しており、新製品の社会的評価はポジティブと考えられます。
– 自由度や公正さ、持続可能性に高い信用を寄せていることが伺えますが、外れ値が示すように、生産整備や適応能力には潜在的な課題がある可能性があります。
– ビジネスの観点からは、個別のWEI要素に集中して改善を図ることで、全体の社会的評価の向上につながる可能性があります。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
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個人WEI平均 STL分解グラフ
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### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **Trend**グラフは、全体的に緩やかな上昇を示しています。これは、新製品のWEI（仮想的に考えると製品インデックスや評判など）が一定のペースで向上していることを示唆しており、市場での受け入れが良好である可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residual**グラフを見ると、2025年7月9日から7月11日にかけて急上昇し、その後急激に低下しています。これは、特定のイベントや外部要因がこの期間に影響を及ぼした可能性を示しています。キャンペーンや異常気象などが考えられます。
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、変動が比較的多いです。**Trend**は長期的な変化を示し、**Seasonal**は周期的な変動を示しています。**Residual**は説明されない変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 観測値の変動は主に季節性と残差成分で説明されます。短期間の変動は季節性による部分が大きいと言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節性とトレンド成分が全体の動きに大きく寄与している可能性があります。観測データが急激に動く箇所は残差が大きくなるため注意が必要です。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– グラフは、新製品の受け入れが順調に進展していることを表しています。継続的なトレンド上昇は製品のポジティブな市場評価を示唆しますが、一時的な変動要因（例: キャンペーンの成功、競合他社の動き）によって急激な変動があるため、そうした要因の影響を継続して監視することが重要です。
– 長期的な成長を支えるためには、季節性を考慮した計画が必要でしょう。
社会WEI平均 STL分解グラフ
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このSTL分解グラフを分析すると、次のような洞察が得られます。
1. **トレンド**
– トレンドのグラフは一貫して上昇しています。これは、社会WEI平均スコアが30日間で徐々に向上し続けていることを示しています。新製品の導入が社会的に好意的に受け入れられている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 観察値のグラフには、7月17日頃に急激なピークが見られます。これは一時的な要因（イベントやニュース報道など）によるものかもしれません。
– 残差のグラフでも同様のピークが見られ、その後急速に値が戻っていることから、外的な影響が一時的にデータに影響を与えたと考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 季節性（Seasonal）のグラフは、小さな変動を示しており、週末や特定の日に応じた需要の変化がわずかに存在する可能性を示唆しています。
– 残差（Residual）の大部分はゼロに近く、モデルがデータの変動を比較的良好にキャプチャしていることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 観察値、トレンド、季節性が結びついて全体のパターンを形成しており、観察されたスパイクは主に残差によるものであることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 観察値とトレンドが強い相関を持っているように見えます。特に上昇傾向の一環として、観察値も増加しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– グラフ全体から、人々がこの新製品に対して関心を持ち続けていることが直感的に伝わります。特にトレンドの一貫した上昇が、製品の成功や市場の拡大を示唆しています。
– ビジネスへの影響としては、トレンドの上昇を維持するために、ピンポイントでのマーケティングやプロモーションの継続が有効かもしれません。特定のイベントや状況が短期間での関心の動機となっているので、それを活かした戦略の立案が求められます。
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:
このグラフは、新製品カテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。これに基づく分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 視覚的には、特定の明確なトレンド（上昇、下降、周期性）は見られません。データは全体にわたってランダムに散らばっており、特定の方向に集まる傾向はないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データポイントの中で、特に第1主成分が-0.3以下または0.3以上の位置にある点と第2主成分が0.15以上にある点が外れ値と考えられるかもしれません。しかし、全体的にはデータが均等に広がっており、極端な外れ値は少ないようです。
3. **各プロットや要素**:
– 各データポイントは30日間における個別の観測値を表していると考えられます。第1主成分と第2主成分はデータの分散を最大限に捉えるために選ばれた軸であり、横軸が第1主成分（貢献率0.63）、縦軸が第2主成分（貢献率0.12）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データが含まれているかは明確ではありませんが、各プロットが異なる日付を示している可能性もあります。個々のデータポイントの位置は、30日間の時間軸に沿っての類似性や分散を表している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分との間には明確な相関は見られません。データは全体に広がっており、第1成分軸沿いにやや幅広く、第2成分軸に対しては比較的集中している印象です。
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**:
– この散布図を直感的に解釈する際、製品の多様性や市場における異質性が示唆されるかもしれません。明確なクラスターがないことは、新製品がまだ市場で安定したポジションを確立していない可能性を示唆しています。これは、新製品の市場評価や消費者の認識がまだ定まっていないためと解釈されることが考えられます。
この分析は、新製品の市場戦略や開発における方向性を示す手がかりになるかもしれません。例えば、どの特徴が消費者に評価されているかをさらに掘り下げることで、マーケティングや商品開発の方針を最適化することが期待できます。
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。
