📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータに基づき、以下のように分析を行いました。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は、初期（7月初め）では約0.67から0.69で推移し、その後幾度か変動を経て、7月中旬には0.8を超える水平へと高まりました。しかし、7月下旬になると再び下落し、最終的にはおよそ0.63付近にまで下がる傾向が見られます。
– **個人WEI平均**も同様の傾向を示し、特に7月中旬にかけてめざましく上昇し、その後下降しました。
– **社会WEI平均**も個人WEIと似たパターンを示し、特に7月8日から9日の間で大きなスパイクが観察されました。
### 異常値
– **異常値**として特筆すべきは、7月10日〜11日にかけての高いWEIスコア（0.89など）と、7月20日〜21日付近の低スコア（0.63）です。
– 前者の異常値は、社会WEIの持続可能性と自治性および多様性における高いスコアが関与している可能性があります。
– 後者は、特に個人WEIでの経済的余裕と心理的ストレスが低いスコアになっていることが寄与していると考えられます。
### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**を通じて、全体のトレンドが当初の上昇から中期にかけてのピークと、後期にかけての下降で構成されることが示されました。持続可能性や自治性に関連する社会的要素は一貫して高いスコアを示しており、これがトレンドの一部に寄与した可能性があります。
– **季節性**では顕著なパターンは見られず、トレンドが主要な動因であると考えられます。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**からは、社会的な公平性や持続可能性が経済的余裕と比較的強い正の相関を持ち、心理的ストレスと逆相関関係にあることが示唆されます。これにより、社会的な改善が個人の幸福感に及ぼす影響についての重要性が確認されました。
### データ分布
– **箱ひげ図**による分析では、各スコアのばらつきが比較的一様で、例えば健康状態や経済的余裕が中央に分布していますが、心理的ストレスや個人的な自由度は広範なばらつきを示しています。特に後者においては、個人が感じる自由度の主観的な要素が影響を与えていると推測されます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **主要な構成要素分析（PCA）**では、PC1が変動の67%を説明し、これが社会と個人の幸福感の主要な要因であることが示唆されました。PC2の寄与率は低めなので、追加の要因（例えば個人の健康に関する主観的な情報）が全体への影響を弱めに提供するものと考えられます。
最後に、WEIスコアの上昇・下降の背景には、特に社会的持続可能性と個人のストレス管理が深く関与している可能性があるため、政策や支援がこれらの領域を重点的に補強することが重要と言えます。
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AIのプロットされた青い点は、初期において緩やかな上昇傾向を示し、その後横ばいになっています。特に目立った周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 円で囲まれたプロットは異常値を示しており、全体のトレンドから外れるスコアがいくつか散在しています。この異常値の存在は、予測モデルの改善につながるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、予測されるスコアには赤い十字が使用されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、実績データの分布範囲の理解に役立ちます。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は、それぞれ異なるレベルで横ばいしていますが、予測値には明確な違いがないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと三つの異なる予測モデルの間に明確な関係性がありますが、現在のロケーションではそれぞれが類似の予測を出しています。ただし、実績値が予測値よりも大きくばらついていることが見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データのばらつきは予測モデルからのズレを示しており、予測と実際の間にややギャップがあると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– このグラフは、実際の性能が予測を上回る可能性を示しています。これは顧客が予測よりも製品を評価したというサインかもしれません。
– ビジネス的には、新製品の市場導入後の顧客反応を把握するための貴重なインサイトとなるでしょう。しかし、予測モデルの精度向上が必要です。
このグラフは、新製品が市場でどのように受け入れられているかの把握に役立ち、同時にモデルの最適化の必要性を示しています。
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、提示されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– **初期のトレンド**: グラフの開始時点から中頃にかけて、WEIスコアは若干の上昇傾向を示しています。
– **中後半のトレンド**: スコアは比較的安定しており、横ばいの傾向が見られます。
– **予測トレンド**: 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）による今後のトレンドはほぼ横ばいか小幅な減少傾向です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの中盤から後半にかけて、外れ値が数か所見受けられます（黒い円で表示）。
– 特に中盤に密集している箇所がありますが、全体のトレンドに大きな影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績（実測データ）を示し、X印は予測データを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、この範囲内に収まっていることが多いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データ（複数のモデル）は実績データの傾向と一致しており、特に決定木回帰とランダムフォレスト回帰は現状をよく捉えています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと各モデルによる予測データの間には相関があり、予測の正確性が一定程度保証されていることが伺えます。
6. **直感的およびビジネスへの影響**:
– 人間が直感的に感じることとして、スコアが比較的安定しているため、製品の安定したパフォーマンスが想定されます。
– しかし、予測結果が示唆するわずかな下降トレンドを無視せず、定期的なモニタリングと適切なマーケティング戦略が必須です。
– ビジネスへの影響として、これまでの安定傾向に対し、予測されたわずかな下降は潜在的課題を示唆し、改善のための施策が必要であることを示しています。
この分析に基づき、さらなるデータの収集と分析を行い、安定した製品の供給と市場での競争力を維持することが重要です。
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:
分析しますと、以下の点が観察されます。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは期間中に若干の変動がありますが、大きな上下動はなく、全体的に横ばいに近い動きです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付で低下する外れ値が数個確認されます。これらの外れ値は何らかの異常事象または予期しないイベントによる影響かもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績値を示し、それに対する予測値も示されていますが、実績と予測は非常に密接しているため、予測の精度は高いと考えられます。
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いずれの予測ラインも大きな差はないため、どの手法も実績データに対して適切に適合していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは特定の範囲内で安定した分布を持っています。大きくスコアが変動することは少なく、一定の環境下での一貫性を持っている可能性があります。
6. **人間の直感やビジネスへの影響**:
– 人々がこのグラフを見た場合、製品が市場で安定した評価を受けていると直感的に理解するかもしれません。この安定性は、ビジネスには良い影響を与え、新製品が市場に受け入れられていることを示す指標となります。
このグラフは、新製品の評価が時間の経過とともに着実であり、製品の市場パフォーマンスを適示する可能性を示唆しています。
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:
### グラフ分析と洞察:
1. **トレンド**:
– グラフの左側（初期の期間）では、実績のデータポイントは平坦に近く、横ばいに見えます。
– 予測期間に入ると、予測のラインは、線形回帰と決定木回帰が横ばいに近い、一方でランダムフォレスト回帰がやや上昇しています。これは、新製品が今後わずかながら経済的余裕にポジティブな影響を与える可能性があることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフに示された外れ値は、観測されたデータのいくつかに異常な動きがあったことを示しています。
– 外れ値は、異常な経済的な変動や、データ収集の誤り、特定のイベントの影響を示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績のデータを示します。密度が高く、相対的に一貫しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、範囲が狭いことから比較的予測が一貫性をも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**:
– 予測モデル間では、線形回帰と決定木回帰はほぼ同じ挙動を示していますが、ランダムフォレスト回帰はわずかに成長を示しています。これにより、異なるモデル間での結果の微妙な違いが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは全体的に安定しており、0.6から0.9の間に集約しているようです。これにより、予測が比較的一貫したものとなっています。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– このグラフを見ると、製品が市場でそれほど劇的な変化を引き起こさないように見えますが、ランダムフォレスト回帰が示す軽微な上昇は、新製品導入が徐々に、しかし確実に個人の経済的な余裕を改善する可能性を示しています。
– ビジネスとしては、長期的な成長を期待しつつも、現状の安定したパフォーマンスを維持するための戦略が求められます。
これらの洞察に基づき、新製品の市場における持続的な役割をより深く理解し、効果的なマーケティング戦略を立てることが重要になります。
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:
### グラフの分析と視覚的特徴の洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青い点）は、全体的に0.7から0.9付近で横ばいしています。
– 今後の予測では、線形回帰（青）、決定木回帰（シアン）、ランダムフォレスト回帰（紫）のいずれも穏やかな下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は、黒い円で示されていますが、特定の期間において明瞭な外れ値がいくつか認識できます。
– 中央付近に数回異常が発生しており、データのばらつきに注意が必要です。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青い点としてプロットされています。
– 予測の不確かさはグレーの背景に示され、これは予測の信頼区間を意味します。データのばらつきを視覚的に反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在の実績データと今後の予測データの関係性が明示されています。各予測手法により異なる未来の変化が予測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは、予測値と比較して分散が小さいです。予測データの間での相関は知覚できませんが、それぞれが異なる方法で未来を推定しています。
6. **直感的な理解やビジネス・社会への影響**
– ユーザーとしては、健康状態のスコアが安定していると感じられますが、今後のわずかな低下が予想されるため、関与する製品やサービスの効果を維持する必要性があるかもしれません。
– ビジネスでは、新しい健康製品が消費者に受け入れられており、安定性を保持していることが確認されましたが、予測される下降傾向を抑える施策が必要です。
予測の不確かさ領域を理解し、今後の動向を継続的にモニタリングすることで、より実際的かつ精密な戦略策定をサポートできます。
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**
– 実績データは概ね横ばいで、WEIスコアが0.6から0.8の範囲に集まっています。期間全体を通じて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**
– 外れ値がいくつか存在します。これらは黒い丸で囲まれた点で示されていますが、全体的な密度に大きな影響は与えていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績 (青い点):** 実際の心理的ストレスのデータを示しています。
– **予測:**
– 線形回帰（紫の線）、決定木回帰（緑の線）、ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）が予測モデルとして描かれています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）が設定されており、実績データの多くをカバーしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間のスコア変動に共通性が見られます。これにより、時間の経過とともにスコアがわずかに減少する傾向が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.6から0.8の範囲内に集中しており、比較的一定のストレスレベルを維持しています。
6. **直感的な分析とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアがある程度安定していることは、従業員や対象者が心理的ストレスを一定に管理している可能性を示唆しています。
– ビジネスへの影響として、新製品の導入がストレスレベルに大きく影響を与えなかったことは、製品の受け入れが順調である可能性を示しています。
– 外れ値はより個別の対応が必要であることを示唆しており、さらなる調査や介入が考えられます。
このグラフは、新製品の導入が個人の心理的ストレスに与える影響を時系列で示すものであり、予測をもとにした今後の対応策の策定に役立つでしょう。
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:
## グラフの洞察
1. **トレンド**
– 実績AIのスコアは約0.6から0.9の範囲で大きな変動があり、特に明確な上下のトレンドは見られません。
– 予測AIの3つの線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、7月22日以降に示されており、線形回帰は緩やかに下降していますが、決定木回帰とランダムフォレスト回帰はほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の日において、実績AIのスコアが丸で囲まれた外れ値が見られます。これらは特異な事象やデータの誤り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**
– 青い点は実際のAIによるスコアを示し、散布されていることから日ごとのばらつきの大きさを示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示し、幅広さからこの期間のスコアが非常に不安定であることを示唆しています。
– 予測AIのクロスは未定義ですが、おそらく将来の予測に関するもので、特に変動はありません。
4. **時系列データの関係性**
– 実績AIのデータは予測AIの予測範囲に収まっていることが多く、予測モデルの信頼性の一部指標となります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績スコアはばらつきが大きく、一定の周期性は見当たりません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このデータのばらつきと予測範囲の広さから、新製品の個人WEIスコアに関して不安定性が高く、予測精度が低いことが示唆されます。
– 予測線が横ばいまたは低下していることから、将来的に安定性の向上や改善が必要であることが考えられます。
– ビジネスでは顧客やユーザー体験の不安定性が示唆され、改善によって競争優位性を高める必要の重要性が感じられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のWEIスコアは主に0.6から0.9の間で変動し、明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、期間全体を通して横ばいの傾向にあるようです。
– 一方、予測データ（特にランダムフォレスト回帰）は緩やかに下降しています。これは、将来的に社会的公平性の指標としてのスコアが低下する可能性を示唆しているかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータ点で外れ値が観察されます。これらは特定のイベントやキャンペーン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**
– 実績AI（青点）は、実際に測定されたWEIスコアを示しています。
– 予測AI（赤い「×」印）と異なる回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による直線は、将来のスコアの予測を示しています。
– 異常値は黒い円で囲まれており、通常の変動範囲を超えたデータを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間には乖離が見られ、ランダムフォレストが他のモデルよりも実績データと一致しているように見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの濃淡が均一であることから、特定の日に特に高いまたは低いWEIスコアは出ていないようです。ただし、ランダムフォレスト回帰の予測が他のモデルに比べて実績値により近いことが観察されます。
6. **直感的印象とビジネスや社会への影響**
– 一般の人がこのグラフを見ると、一部の異常値や予測の乖離により、新製品の社会的公平性の持続可能性に対する懸念を抱くかもしれません。
– ビジネスにおいて、実績データの安定性を元にした戦略が求められますが、予測が指し示す潜在的な下降トレンドに予め対処することが重要です。社会的な影響に敏感な新製品の場合、この分析を基に改善策を考える必要があります。
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:
## グラフの視覚的特徴と洞察
### 1. トレンド
– **実績（青色の点）**: 約30日間にわたり、一定範囲での変動が確認されますが、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– **予測（線予測）**: 線形回帰、決定木、ランダムフォレストなど複数の予測モデルが使用されていますが、いずれも緩やかな上昇トレンドを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒い円）**: いくつかの外れ値が観察されますが、全体のトレンドに対して重大な影響は与えていないようです。
### 3. 各プロットや要素
– **実績**: 青い点としてプロットされ、実際のWEIスコアの推移を示しています。
– **予測範囲（灰色の帯）**: 予測モデルによる不確かさの範囲を示し、実績データがほとんどこの帯の中に収まっていることが確認できます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **予測モデルの関係性**: 線形回帰、決定木、ランダムフォレストの異なる手法が示されていますが、全体的に類似した傾向を示しており、予測の一貫性があると言えます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– WEIスコアの分布は安定しており、外れ値を除けば全体として大きな変動は見られません。予測範囲も狭く、モデルの予測精度が高いことが示唆されます。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **ビジネスや社会への影響**: 新製品のWEIスコアが一貫して高い範囲にあることから、持続可能性と自治性において高い評価を受けていることが考えられます。これは、製品が市場で持続的に受け入れられる可能性や社会的影響の高さを示唆します。
– **人間の直感**: 概ね安定した数値を保っているため、製品の信頼性や品質の高さを感じ取ることができるでしょう。緩やかな予測上昇傾向は、マーケットにおける製品の受容がさらに高まる可能性を示唆しています。
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:
この時系列散布図を分析すると、以下の点が挙げられます。
1. **トレンド**：
– 実績（青い点）は0.7から0.9の間で横ばいになっています。
– 「予測（線形回帰）」は緩やかに増加していますが、予測（決定木回帰）および予測（ランダムフォレスト回帰）はほぼ一定で横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 外れ値（黒い丸で囲まれた点）は期間の初期に多く見られ、その後は減少しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**：
– 青の実績プロットは観測されたデータポイントを示しています。
– 各予測モデルのラインは、そのモデルがどのようにスコアを予測しているかを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確実さの範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 実績と各予測モデルのラインとの間に差異が見られるが、大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 実績スコアの分布は0.7から0.9に集中しており、ある程度の変動性があることを示しています。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**：
– 新製品の社会基盤・教育機会に対する影響は安定しているように見えますが、初期に見られる外れ値は注意が必要です。これは、初期段階のテストや導入期における不確実性を示唆している可能性があります。
– ビジネスにおいては、予測の精度を向上させることで、より安定した製品展開が可能になるでしょう。社会的には、教育機会の提供が横ばいであるため、更なる向上策の検討が必要かもしれません。
このグラフは新製品の社会基盤への影響を示しており、安定した効果が期待できることを示唆していますが、初期の段階ではさらなる調査を行うことが有用です。
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_diversity_scatter_30日間_20250721232429.png.’, ‘type’: ‘invalid_request_error’, ‘param’: None, ‘code’: ‘invalid_image_url’}}
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:
### グラフ分析と洞察:
1. **トレンド**
– 色の変化から、7月の中旬に向けて若干の上昇トレンドが見られます。特に7月6日から7月16日にかけて、色が青から緑、黄色へと変化しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月19日から21日にかけて急激な変動が見られます。この期間の色が特に暗く（紫に近い）なっており、スコアが急落したことが示唆されます。
3. **各プロットや要素**
– ヒートマップの色はスコアの高さを示しており、緑や黄色はより高スコア、青や紫は低スコアを示しています。時刻ごとのデータなので、特定の時間帯でのスコア変動も分かりやすくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の時間帯におけるデータの変化が同時に起こっているように見えるため、スコアの変動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**
– スコアは時間帯によって異なり、特に16時と23時台に高いスコアが見られます。このため、これらの時間が新製品の注目時間帯である可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 全体的な高スコアの時間帯（特に16時と23時台）が、顧客の関心が高まる新製品の利用時間帯であることを示唆しています。この情報は、マーケティング戦略やプロモーションのタイミング決定に利用できるでしょう。
– 急激なスコアの変動は、新製品に関する問題や事件があった可能性が考えられ、それに応じた迅速な対応が求められます。
以上を基に、新製品の戦略的な展開や運営方針に関する意思決定を行う際に、このデータを活用することができます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 全体的に、ヒートマップの色は日にちごとに変わり、特定の周期性があるようには見えません。
– 日にちが進むにつれて、特定の時間帯での色が濃く（青から紫に変化）なる傾向があり、これはスコアの低下を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に、7月19日から21日にかけて、23時台に急激な変化が見られます。この期間は突然スコアが低下しているようです。
– 7月5日から11日にかけて、一部の時間帯（15時）で色の変化が見え、急激な変動があることを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを表しており、緑色から黄色が高スコア、青色から紫色が低スコアを示しています。
– 日時と時間帯で色が変化しているため、それぞれの日の特定の時間にスコアがどのように変わるかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の時間帯が並行して表示されているため、異なる時間帯におけるスコアの変動を比較できます。
– 例えば、15時と8時では色の変化に違いがあり、活動のピーク時間帯が異なる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯（15時, 8時）で、似たような色の変動が見られるため、これらの時間帯でのスコアが関連している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 日々の時間帯別にスコアが変動するため、特定の時間帯における新製品の使用状況や受け入れが変わっている可能性があります。
– 特に7月19日以降のスコア低下は、製品の課題や問題点を示唆しており、改善が必要な箇所を特定する手がかりとなります。
– ビジネスにおいては、ユーザーの活動が減少している時間帯に焦点を当てた施策が求められるでしょう。
このヒートマップは、時間軸での製品パフォーマンスを視覚的に理解する手段を提供し、戦略的な意思決定に役立ちます。
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:
ヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 期間全体で見ると、日中（15時から16時）のスコアが最も高いことが分かります。
– 特に7月5日から7月12日にかけて、スコアが高い（明るい色）のが目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月19日から21日は、スコアが急激に低下している（暗い青や紫の色になっている）ようです。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃さがスコアの強さを示しており、明るい色ほど高スコアを示します。
– 特に、7月1日や7月21日の一部時間帯ではスコアが低くなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとのスコアを見ると、15時から16時が一貫して高く、その他の時間は変動が大きいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアが高い時間帯（15時から16時）は比較的安定しているのに対して、他の時間は変動幅が大きいです。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 15時から16時には、社会的に重要な活動やイベントがある可能性があります。
– 週末や週初め（7月1日、7月19日以降）にスコアが低下していることから、ユーザーの関心が薄れるタイミングかもしれません。
– 新製品のプロモーションや広告は、特に高スコアの時間帯に集中させることで効果が高まる可能性があります。
このヒートマップから得られる情報を活かして、最も関心が高まる時間帯を狙ったマーケティング戦略を考えることができるでしょう。
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:
この相関ヒートマップは、新製品カテゴリのWEI（ウェルビーイング指数）における各項目の相関を示しています。以下のポイントに注目して分析します。
1. トレンド：
– ヒートマップ自体は静的な相関関係を示しており、時系列データのようにトレンドは示されません。
2. 外れ値や急激な変動：
– 外れ値や急激な変動自体はヒートマップから直接読み取れませんが、相関が低いセル（例：個人WEI（自由度と自治）と他の項目）に注目できます。
3. 各プロットや要素の意味：
– 色は相関係数を示しており、赤色が強いほど正の相関が強く、青色に近づくほど負の相関が強いことを示しています。0に近い色は相関がほぼないことを示します。
4. 複数の時系列データがある場合の関係性：
– 複数の時間にわたるデータではないため、時間的な変動は読み取れませんが、各項目間の関係性が可視化されています。
5. 相関関係や分布の特徴：
– 総合WEIと個人WEI平均、社会WEI平均は非常に高い相関を持っています（0.93と0.96）。
– 個人WEI（経済的余裕）は他の多くの項目と相関が低いです。
– 個人WEI（心理的ストレス）は個人WEI平均と高く（0.91）、他の個人WEI項目ともかなり高い相関があります。
6. 人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響：
– 総合的なウェルビーイング（WEI）は、個人および社会の要因と密接に関連しており、特に社会的な平等性や多様性の確保がウェルビーイングに重要であることが示唆されています。
– ビジネスにおいては、製品開発やマーケティング戦略を立てる際に、特定の個別要因（例：心理的ストレスや社会的公平性）が総合的な幸福感に与える影響に注意を払うことが重要です。社会的要因の改善が個人の幸福感に波及する可能性があります。
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**
– 各箱ひげ図は特定のWEIタイプのスコアを30日間で表しています。明確な上昇または下降のトレンドは確認できません。全体としては、横ばいで安定したパフォーマンスを示しているといえます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの箱ひげ図には外れ値が見られます。特に、「個人WEI（自由度と自治）」や「社会WEI（生態系、多様性、自由の保護）」で見られます。これはこのタイプのスコアが標準的な範囲外の値を示すケースがあることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図の箱部分は中央50％のデータ（第1四分位数から第3四分位数）の範囲を示し、センターラインは中央値を示します。髭は残りのデータを示し、外れ値は箱や髭から外れている点として示されます。
– 色の違いは異なるWEIタイプを区別するために使用されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフは時系列データではなく、異なるタイプ間のスコアの比較に重点を置いているため、時系列の関係性はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体として、各WEIタイプは異なる分布を持っていることがわかります。中央値が比較的均一ですが、四分位範囲の広さから、スコアの変動幅が異なることが示唆されています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 直感的には、特に「社会 WEI（生態系、多様性、自由の保護）」が外れ値を含む安定しない分布を持っていますが、これが意義のある洞察である可能性があります。
– ビジネス的には、生態系や多様性の保護に関する活動が注目されており、これに関連する製品開発やマーケティングの戦略を調整することで競争力を高める可能性があります。
– 社会的には、自由度や自治に関連するWEIのスコア変動が、今後の規制や政策に影響を与える可能性があります。これが新製品カテゴリにどう影響するかを注視する必要があります。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、総合WEIスコアのSTL分解を示しています。以下に、各プロットとその分析を示します。
1. **トレンド（Trend）**:
– トレンドプロットは上昇傾向で、途中でやや横ばいになった後、緩やかに減少しています。これにより、全体的には増加傾向があるが、最近の減少に注意が必要です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差部分のプロットでは、7月9日頃に急激な変動が見られます。この期間に何か特定のイベントや外部要因があったかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**:
– **Observed**: 実際の観測値で上昇後、最後に減少しています。
– **Trend**: 長期的なトレンドを示し、上昇した後に横ばいになります。
– **Seasonal**: 短期的な周期的変動を示し、小さな変動があります。
– **Residual**: トレンドや季節性では説明できない変動で、大きな突然のピークがあることから、異常値や特異なイベントを示します。
4. **時系列データの関係性**:
– ObserveとTrendは共に上昇を示し、Seasonalは小幅な変動しか示していません。大きな変動はResidualから来ているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの大部分は、トレンドに沿った動きになっています。大きなアウトライヤーはResidualから見て取れ、これが観測された変動の原因を探る手掛かりとなります。
6. **人間が直感的に感じる影響**:
– 上昇傾向のトレンドから、新製品に対する関心が高まりつつあると見受けられますが、急激な変動には注意が必要です。この変動はマーケティング戦略の見直しや、特定のイベントの評価に役立ちます。また、最近の減少により、将来の販売戦略やリソース分配の調整が必要になるかもしれません。
このグラフから得られる洞察は、新製品の導入や市場の反応を評価する上で非常に重要です。
個人WEI平均 STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、新製品カテゴリーの個人ウェイト平均（WEI）スコアの30日間にわたるSTL（季節・トレンド・残差）分解を示しています。以下、各要素について分析します。
1. **トレンド**: トレンドは最初、持続して上昇し中期で横ばいになり、最後に若干下降しています。これは、新製品の全般的な受け入れが初期から徐々に改善されているものの、最近の興味がやや後退している可能性を示唆しています。
2. **季節性**: 季節成分は小さい振動を示しながらも、全体的に上昇してから下降しています。おそらく、特定の要因が存在して、一定の周期的な変動を引き起こしています。
3. **残差**: 残差は7月上旬から中旬にかけて一時的に大きく増加していますが、後半には安定しています。これは突発的なイベントや外部要因がこの時期に影響を与えた可能性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**: Observedに含まれる要素はトレンドと季節性により決まっており、安定したトレンドの中に季節性の影響が組み込まれています。
5. **相関関係や分布の特徴**: トレンドと季節成分がObservedスコアを構成しており、トレンドの下降がそのままObservedの下降を引き起こしています。
6. **ビジネスや社会への影響の洞察**: 初期のスコアの向上は製品が市場で受け入れられ始めていることを示していますが、最後の下降は競合製品の登場や顧客の需要変化に対する警戒を促すかもしれません。また、特定のイベントが原因で残差が高くなっていることから、突然の変動に対する迅速な対応が重要です。
この分析を通じて、マーケティング戦略の再評価や新商品の改善ポイントの特定が、ビジネス成功に寄与する可能性があります。
社会WEI平均 STL分解グラフ
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社会WEI平均スコアのSTL分解を示しています。ここから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– トレンドコンポーネントは全体として上昇傾向にあります。特に初期から中盤にかけて急上昇し、後半にわずかに下降しています。
– これは新製品の評判や受け入れが初期段階で強く高まったことを示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差の部分では、特に7月9日前後での急激な上昇と下降が見られます。この期間に特定のイベントやニュースがあった可能性があります。
3. **各プロットの意味**:
– **Observed**: 総合的なスコアの変動を示し、他の三つの要素の合算です。
– **Trend**: 長期的な傾向を示し、この製品が市場でどのように受け入れられているかを表しています。
– **Seasonal**: 小さな周期的な変動を示し、週や祝日などによる影響を反映している可能性があります。
– **Residual**: 説明されなかった部分で、突発的な変化やランダムなノイズを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– トレンドと季節性の変動は独立しており、季節性パターンは小さな変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 見て取れる明確な相関関係はないですが、トレンドが上昇している間に季節性と残差が変動していることで、外部要因の影響を受けやすいことが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフからは、新製品は初期・中期にかけて非常に高い受け入れを得ていることが分かりますが、終盤での減少は注意を要します。この傾向が続く場合、マーケティングや改善施策が必要かもしれません。
– ビジネス上では、上昇傾向を維持するための戦略が求められます。また、下落の原因を特定し、対策を講じることで、製品の成功を長期的に持続可能にすることが可能です。
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:
### 分析:
1. **トレンド**
– グラフは主成分分析（PCA）の結果を示しており、主に第1成分と第2成分の間に広がりがあります。全体的に特定の方向にトレンドがあるわけではなく、データは分散しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第1成分が-0.4以下の箇所と、第2成分が0.15以上の箇所に外れ値が見られます。これらのポイントは他のデータポイントから離れており、特異な特性を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各点は30日間のデータポイントを示しており、特定の構成要素（WEI）の影響を可視化したものです。ポイントが密集している部分は、特定の特性が一般的であることを示します。
4. **複数の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、PCAにより抽出した要素間の分散を把握するために使われます。この場合、直接の時系列データの関係は見えないが、共通の変動要因を示すことがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布自体は、第1成分に沿ってやや広がりがあり、第2成分に沿って上下に分布しています。相関が強いものははっきりと見えませんが、全体としての広がりがあります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 新製品のカテゴリにおけるこの分析は、製品特性や特徴量が複数に分散して存在することを示しており、特定の製品グループが複数の異なる特徴を持つ可能性を示唆します。この情報により、ターゲティングやマーケティング戦略の多様性を考慮することで、より効果的な市場投入やプロモーションが可能になるでしょう。
### 直感的な洞察:
– データの分散は、製品が多様な特徴を持つことを示しており、特定のニッチや市場セグメントへのアプローチを再考する必要があります。また、外れ値は特殊な機会やリスクを示す可能性があるため、詳細な調査や戦略的な重視が必要です。
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。