📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータに基づく分析結果は以下の通りです。
### 時系列推移・総合WEI
– **全体のトレンド**: 総合WEIスコアは、時間の経過とともに上昇傾向がありましたが、一部の期間で顕著な下降や変動が見られます。2025年7月6日から7月20日までの時期に特に乱高下が顕著です。
– **顕著な変動期間**: 7月6日から7月21日にかけて、WEIスコアは0.67から0.87の範囲で大きく変動しています。特に7月19日には0.68から0.87の大きなスコア幅が見られます。
### 異常値の検出
– **異常値の指摘**: WEIスコアの急激な上下が、特定の日付に見られます。例えば、7月19日の夜間に0.87から0.68へと急激な低下が見られます。これは時刻が重複していることからも、データ収集に問題がある可能性を示唆しています。この期間、異常値が多く検出されています。
### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 直線的な上昇トレンドは明確ですが、データ間に短期的な波動や突発的な変動（残差）が見られます。
– **季節性パターン**: 明確な周期性は見られませんが、特定の日にしばしば規則的な動きがあることが示唆されます。これは日常的なイベントや外部要因に関連している可能性があります。
– **残差成分**: 突発的な低下が周期的に現れることから、外部的なショックやデータエラーがある可能性。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**: 個人WEIと社会WEIの間には中程度の正の相関があり、個人の状態が社会的要因とある程度の関連があることを示しています。特に、持続可能性と自治性は他の社会的な項目と強い相関を示し、全体のふるまいに大きな影響を持っています。
### データ分布
– **箱ひげ図**: 個々のWEIスコアは0.65から0.85の範囲に集中していますが、一部の詳細項目において、特にストレスについて外れ値が多く見られます。これは特定の心理社会的イベントが個人の記録に影響を与えている可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **構成要素の寄与率**: PC1が67%の寄与率を示しており、これが主な説明因子となっているようです。個人と社会の要素が共に大きな影響を持ってWEIスコアを形成していると考えられます。
– **意味する内容**: WEIの最も大きな変動は、個人健康と個人経済状態の複合的な影響を強く受けていると見られます。PC2の寄与（12%）も考慮すると、微妙な変動を分析する上で健康とストレス軽減戦略が影響を持つと推察できます。
### 総合的結論
このデータセットは短期的なイベントの影響を受けやすく、また特定の不規則なデータ収集の影響も含んでいる可能性があります。総合WEIの向上を図るには、個人の健康管理の改善と経済的支援施策に加え、社会的持続可能性の強化が重要です。さらなる詳細な分析では、突発的な変動や日別の影響要因をより詳細に分析し、変動要因を特定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:
1. **トレンド**
– 実績（青色）は期間の初めに集中しており、比較的高いWEIスコアで推移していますが、その後のデータがないためトレンドを明確に判断することは難しいです。
– 前年（緑色）は後半に集中しており、前期間よりも若干高いスコアが観察されています。これが新製品の評価に関する上昇トレンドである可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色の実績データには異常値が示されていますが、それ以外の急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青色が実績のデータポイント、緑色が前年のデータを示しており、それぞれの異常値が黒の丸で囲まれています。
– 予測モデルによる散布（ピンク色、紫色、他）は、一定の範囲内で安定しているように見受けられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年のデータは別々の期間で集計されており、比較ではなく独立したトレンド分析が必要です。
– 異なる予測モデルによる範囲が選ばれていますが、その関係は詳細には明記されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実測値と前年のデータの間に明確な相関関係を示す要素は観察されません。
– データの密度は緑色の前年データが高く、一定の範囲内に集中しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 新製品に関する評価スコアは高い評価を受けているように見え、企業にとっては好ましい状況です。
– ビジネスの観点からは、前年のデータに見られるわずかな上昇トレンドをどう活用するかが鍵となるでしょう。
– また、異常値の存在は製品開発やマーケティング戦略の改善に関する示唆を与えます。
グラフ全体から、新製品の市場評価が高い一方で、データの時期により評価が少し異なることが分かるため、分析結果を基に戦略を練ることが重要です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフでは短期的なプロットが多く見られ、左側では実績が揃っており、後半では将来の予測が主に描かれています。全体として、特定の期間に増加するトレンドが見られ、特に後半のデータで顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示されており、初期のデータに集中しています。これにより初期段階での予測精度の問題や市場の不確実性が示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データ、緑は前年度のデータを示しています。
– 線や色は異なる予測手法を示しており、これは未来のトレンドを理解するために重要です。特にランダムフォレスト回帰が強調されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは、初期に集中し、その後の空白期間と未来予測の間にギャップがあります。これにより、変化の主な時期と予測の信頼性の向上が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータは密なクラスターを形成していますが、その後は散らばりが見えます。これは、新製品導入時の市場反応の変動を反映しています。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– 人間はこのデータから、最初の不確実性を踏まえて予測精度を上げた段階的な改善を感じ取るでしょう。ビジネス的には、初期の混乱を乗り越えて、新製品が予測に基づいて適切に展開されている様子が伺えます。社会的には、新製品に対する市場の受容と適応が予測によって計画されていることが重要です。
このグラフは新製品の導入とそれに対する市場の受け入れを示唆しており、予測手法の有用性が確認されています。
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:
以下は、グラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 左側の実績データ（青いプロット）は一定の範囲内で横ばいの傾向があります。急激な上昇や下降は見られません。
– 右側の前年データ（緑のプロット）も特定の範囲に集中しており、大きな変動は確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにいくつかの外れ値が見られます（黒い丸で示されている部分）。
– 予測（赤いバツ）と実績プロットの間に大きなズレは見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示しており、実績データがこの範囲内に収まっている点から、予測が適切であると言えます。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の異なる手法による予測が紫、緑、ピンクの線で示されていますが、それらも安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データ、前年データ、そして各種予測が同様の範囲に収まっており、全体的に一貫しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データは類似の傾向を示し、予測データもこれに沿った形であり、相互の相関関係が高い可能性があります。
6. **直感的に感じることやビジネスへの影響**
– 新製品のWEIスコアは安定しており、大きなリスクや急激な変化が少ないことから、ビジネスにとって安定した市場環境が期待できます。
– 外れ値が存在するものの、それが全体のトレンドを強く影響するわけではないため、注意深く監視しつつも、大きく変動するリスクが低いと考えられます。
このグラフが示唆するのは、新製品の社会的受容が比較的安定しており、予測精度も高いため、戦略を計画的に推進できるということです。
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**
– グラフには二つの異なる時系列データが示されています。初期段階（2025年7月1日から11月1日まで）は青い点で表されている実績値（実績AI）があり、その後、2026年のデータも緑色の点で示されています。
– 前半は数値が0.7から0.8の間で安定しています。後半になると0.8以上に安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績データでいくつかの異常値が観測されますが、全体的には安定した変動を見せています。
– 緑色の2026年データには異常値が見えません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の実績データを表し、X印は予測データです。
– 外れ値は黒の円で囲まれており、異常なデータポイントを示しています。
– 異なる色の直線（紫、青、緑）によって異なる予測手法の結果が示されているが、ここでは全ての予測線が左側のデータに集中し、右側のデータには影響を与えていないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データ間の時間的な重複は少なく、実績データが先に記録され、以降の期間に予測が行われています。
– 2025年のデータと2026年のデータに明確な関連性は見られませんが、2026年データが全体的に高いことから、時間が経つにつれて経済的余裕が改善した可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最初の期間では、実績データの分布が狭く、後半になるとデータの散布範囲は狭まっています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測手法が示されていますが、予測能力における差異は示されていません。
6. **直感的な感想とビジネスへの影響**
– 経済的余裕が時間と共に改善していることは、個人およびビジネスにとってポジティブな兆候です。
– 予測と実績データが一致していないことは、予測モデルの精度向上の余地があることを示唆しています。
– 総合的に、予測をより市場の現実に近づけることが、計画策定において価値を提供するでしょう。
このデータを用いて、個人の経済的余裕を向上させるための戦略や新製品開発に関するインサイトを得ることができるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– グラフには、左側と右側に分かれてデータがプロットされています。左側のデータポイントは青色（実績データ）で示されていますが、これらは比較的安定しており横ばいに見える傾向があります。
– 右側には緑色の「前年」としてのデータがあり、これも一定の範囲内での分布を示していますが、時間経過に伴う特定のトレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 左側のデータには黒い円で特定された外れ値があります。これは、一般的な範囲から外れているデータポイントを示しています。
3. **各プロットや要素:**
– 青い点が「実績（実績AI）」を示しており、これは測定されたスコアの分布を表しています。
– 緑色の点は前年のデータを示しており、過去のデータと比較するために使われます。
– 「予測」データはグレーで、推定範囲内（σAI/3σ）に示されており、未来のスコア予測に関する情報を提供しています。
– 紫、青緑、マゼンタの線はそれぞれ「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が、これらに関する具体的なトレンドはグラフ上で視覚的に確認できません。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 「前年データ」は比較のために使われ、実績データとの間で直接的なトレンドや周期的な関係は確認できませんが、期間にわたる基準値として機能する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 各データセット間に強い相関は見当たりませんが、固定された範囲内における安定したスコア分布が示唆されています。
6. **直感的洞察と影響:**
– グラフのデータは、新製品の健康状態に関連した個々のWEIスコアを時系列で追跡しており、直感的には全体的な健康維持の状況を示しています。安定したスコア分布は、製品が健康状態を適切に管理できている可能性を指摘しています。
– ビジネスにおいては、予測と実績の比較から生じるデータに基づいて改善策が講じられる可能性があります。また、異常値の存在は、異常検知やさらなる分析が必要であることを示唆しています。
– 社会への影響としては、製品がユーザーの健康維持に与える影響を継続的に評価し、改善することで消費者の信頼度向上やブランドイメージの強化が期待できます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 左側（2025年7月～9月）：青のプロット（実績AI）は高いスコアで安定しています。
– 右側（2026年5月～7月）：緑のプロット（昨年AI）は中程度のスコアで安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期（2025年7月～9月）：黒い円で示された外れ値が複数見られ、一部の評価において異常値があることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績AIを示し、連続的に変動しています。
– 緑のプロットは前年のデータを示し、これは現在のデータと比較するために重要です。
– 赤い×の予測データは、異なる予測手法の予測値を示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データは2つの異なる期間に偏っており、過去と現在のデータを比較して分析することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の期間と後期の期間の間に相関が存在するかは不明確ですが、全体的な傾向を見ると、前年データと現在の実測データが異なるパターンであることが分かります。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**
– 初期の高いストレススコアが徐々に中程度のスコアにシフトしていることから、製品に対する市場の反応が変化している可能性があります。
– 外れ値の存在は、特定の時期やイベントがストレスレベルに大きく影響を与えたことを示唆します。
– ビジネスにおいて、新製品のマーケティング戦略やカスタマーサポート体制の見直しが必要とされるかもしれません。外れ値を検討することで、顧客の不満が発生した可能性のある要因を特定できます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 左側には、評価日が過去に集中しており、WEIスコアが0.6から1.0の間に密集しています。これに対して、右側では2026年5月頃の評価日に急に実績値が増えています。
– 期間の大部分でWEIスコアはほぼ一定の状態を保ち、顕著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**:
– 左側には、散布されたデータポイントの中にいくつかの異常値が存在し、特にスコアが0.4付近にあります。これらは標準的な値から外れており、目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示しており、観測されたデータの実際のスコアを反映しています。
– 緑の点は前年比を示しており、新たなデータとの比較に役立ちます。
– 異常値は黒で囲まれており、通常の範囲外のデータポイントを示しています。
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）が用いられており、それぞれ異なる色の線で表現されていますが、期間の大部分でこれら予測は大差なく、過去の実績値と予測スコアが重なり合っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左側では実績と予測（特にランダムフォレスト回帰との一致）が確認でき、未来のデータとの乖離がほとんどないです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 左側ではデータが過去数ヶ月に集中しているが、右側では6ヶ月後に大量の新データの出現があり、これは新製品のリリースや市場投入に関連したピークである可能性があります。
– このグラフは、新製品が市場で一定のスタンダードを持っていることを示唆しますが、突然のデータ増加は市場の変化を示唆し、新たな戦略展開が必要となるかもしれません。
このグラフから、過去の安定したパフォーマンスと未来の急激な市場変化を捉えることができ、ビジネスや社会にとっての適応や対策が必要であることが示唆されます。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは二つの異なる期間に分かれています。初期の評価期間には実績AIのデータ（青色プロット）が表示されており、WEIスコアが0.5から1.0の範囲で変動していましたが、徐々に減少しています。その後、評価日が約半年後に移行しており、この間データがありません。
– 二つ目の期間では、昨年の比較データ（緑色プロット）が示されていますが、スコアが明らかに低く、持続的に0.4から0.6の範囲にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初のプロット群では、幾つかのデータポイントが0.9以上に位置し、目立った外れ値として特定されています。
– 期間の変わり目には急激な変動やギャップがあり、データの不連続性が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色プロット（実績AI）は実際のデータを示しています。
– 赤色の「×」は予測値を示し、様々な手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で予測されていることが分かります。
– 緑色のプロットは前年のデータを示しており、過去との比較を意図しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期のデータと較べた前年のデータのスコアが全体的に低下していることから、何らかの要因で公平性・公正性が減少した可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データには広範な分布が見られた一方、昨年のデータはより狭い範囲に密集しています。これには組織の方針や外部環境の変化が影響しているかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期のスコアのばらつきが減少したことから、新製品の公平性が統一されつつあることを示唆していますが、前年データの全体的なスコアが低いため、体系的な改善が必要とされる可能性があります。
– ビジネスにおいては、公平性の低下が顧客満足度や市場での評価に影響を及ぼす可能性があり、特にこれが新製品の採用に影響を与える恐れがあります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは2つの明確なクラスタに分かれています。左側のデータ（2025年7月1日～9月1日）は主に0.8から1.0の範囲に集中しており、右側のデータ（2026年6月頃）はやや降下しています。全体として、安定感よりも一定の変動があります。特に新しいデータポイントはやや低めです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のクラスタには一部、他のデータポイントから離れた異常値が見られますが、右側には異常値は顕著ではありません。時系列的には急激な変動はあまり目立たない。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青色で示され、予測には赤色の”x”マークが使用されています。異常値は黒円で示され、比較用データは緑色です。予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は各色の直線で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測手法が用いられ、それぞれのモデルが示す範囲にばらつきがあります。2026年6月の緑色のクラスタが未来の予測に基づくものと考えられますが、全体的に予測データは若干低下傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左側のデータは高スコアに集中し、未来のデータはやや分散しています。予測の不確実性が高まりつつある可能性が示唆されます。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**:
– このグラフは、新製品の持続可能性と自治性に関する指標が、時間の経過とともに若干の低下を示すことを示唆しています。これは、製品開発や市場戦略の見直し、特に持続可能性の向上策が必要である可能性を示します。また、予測モデルの信頼性や予測精度を向上させる余地があるかもしれません。ビジネス上の戦略の転換やデータ分析手法の改善が今後の鍵となるでしょう。
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**
– **初期段階**: 2025年7月から2025年9月にかけて、実績値（青いプロット）は安定していますが、わずかに上昇する傾向が見られます。
– **後期段階**: 2026年3月以降、スコアが再び安定化あるいは微増しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の段階で見られる異常値（黒丸）は、他のデータポイントから外れている点が特徴です。これらは異常な事象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**
– **青いプロット**: 実績値（実績AI）を示しており、過去のパフォーマンスを評価します。
– **赤いばつ印**: 予測値（予測AI）で、予測されたデータポイントを示します。
– **緑のプロット**: 前年のデータを示しています（比較のため）。
– **線の色**: 予測の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しますが、いずれも一定範囲内で平行に推移しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値は初期段階で一致していない場合もありますが、その後の時点で緑のプロットと近づいている点が見られます。また、予測値は3つの異なる手法でほぼ同一線上におり、一定の安定感を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期段階のデータは密集しており、全体として一貫した上昇パターンが見られますが、異常値が注意を引きます。
– 各予測手法は、若干の差異を除いてほぼ均一に推移しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 初期の異常値は、予期しないファクターが新製品の導入時に影響を与えた可能性を示唆しています。ビジネス的には、これらの要因を特定し対策を取ることが必要です。
– 予測結果が安定していることから、長期的には社会基盤や教育機会において、新製品が肯定的な影響を持ち続ける可能性が高いことを示しています。これは、企業にとっては持続可能な成長を模索する機会となるでしょう。
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:
The graph provided is a time series scatter plot focused on the “社会WEI (共生・多様性・自由の保障)” for a new product category spanning 360 days. Let’s analyze the graph based on the specified aspects:
1. **Trend**:
– The initial period shows high density of actual values (blue dots) around the 0.8 WEI score mark, indicating a relatively stable performance initially.
– There is a noticeable gap and then a cluster of green dots later on, suggesting a potentially different phase or set of measurements, possibly referring to last year’s AI predictions or another significant change.
2. **Outliers and Sudden Changes**:
– Black circled dots denote outliers, particularly around the 0.6 to 0.8 score range early in the timeline, indicating unexpected performance deviations.
– These outliers suggest areas where actual performance might have diverged significantly from predictions.
3. **Elements (Dots, Colors, Density)**:
– Blue dots represent actual AI performance, while green ones are last year’s AI performance.
– Predicted values (colored lines) from different models (linear, decision tree, random forest) hint at attempts to capture the trend but show variation in their predictive performance.
4. **Multiple Time Series Relationships**:
– Each model offers a predictive line which interacts with the actual data points, indicative of varying efficacy in modeling the data.
– The grey band shows the standard deviation range, indicating prediction confidence intervals.
5. **Correlation and Distribution Features**:
– Early on, prediction bands are narrow, suggesting high confidence or consensus among models, contrasted with wider variations as time progresses, indicating less consensus or more variability in the outcomes.
6. **Intuitive Human Insights and Implications**:
– Observers might sense stability in the initial period followed by uncertainty or change, reflected by shifting plot density and outlier presence.
– The presence of outliers and variation can imply operational or external changes impacting WEI scores.
– From a business or social perspective, the initial stability followed by divergence may call for investigating external influences, adapting strategic responses, or revisiting predictive models to account for observed anomalies.
Overall, the plot reveals a story of initial predictability followed by challenges in maintaining performance, highlighting areas where predictive and measured outcomes diverge significantly. This suggests a need for ongoing model evaluation and adaptation to new conditions or data.
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:
このヒートマップは、新製品カテゴリの総合WEIスコアを360日間で追跡したものですが、ここに示されている特定の期間についての分析を行います。
1. **トレンド**:
– 全体的に色の変わり方はほぼ横ばいですが、特定の期間で微妙な変化が見られます。
– 色が緑から黄へと変わる傾向がある場所は、改善を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月20日から21日付近で急激に色が濃く（青紫色）、低い値（-0.85以下）が記録されている。これは急激な変動や外れ値の可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションは、特定の時間でのWEIスコアの変動を示します。濃い青や紫は低いスコアを示し、緑から黄は高いスコアを示します。
– 時間ごとのスコアの変化が、横軸の日付に対して縦軸で現象されています。
4. **関係性**:
– 複数の時系列データは特に示されていませんが、時間帯ごとのパターンが識別可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯において黄色が目立ちます。主に7日目から9日目の昼間にかけて。活動や成果のピークがここであった可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ピークの期間と低下の期間をうまく利用することで、製品のリリースやマーケティング戦略を調整することが考えられます。
– 社会的やビジネス的には、この変動をもとにし、特定の時間帯での投資や広告を集中させる戦略が有効となるかもしれません。
全体として、このデータは特定の時間と日付において、製品パフォーマンスや関心に関する重要なインサイトを提供しています。この変動を詳細に分析することで、将来的な計画に貢献できる可能性があります。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**
– 各時間帯（7時, 8時, 15時, 16時, 18時, 19時, 23時）での色の変化を観察すると、全体的に色が緑から黄色に変わる部分と青に戻る部分があります。これは一部の時間帯で数日間にわたりスコアが高くなり、その後低下しているトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 例えば、7月6日から7月11日にかけて7時と15時のスコアが他の時間帯と比較して高い（黄色）ことが見て取れ、これが外れ値として浮き出ています。その後急激に青や紫（低スコア）に戻っていることも示しています。
3. **色の意味**
– 色のグラデーションはスコアの高低を示しています。紫に近ければスコアは低く、黄色に近ければスコアは高くなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとのスコアの変動が異なることから、特定の時間に対するユーザーの関心や使用状況が異なることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯によってスコアが高くなるタイミングが重複している部分もあるため、ある時間帯のスコア向上が他の時間帯にも影響を及ぼす可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 一部の時間帯における高スコアは、特定のプロモーションや製品リリースがその時間帯で成功した可能性を示しています。これにより、マーケティング戦略やリソース配分を時間帯に応じて調整することで、さらなる効果を得られるかもしれません。
このヒートマップは、時間帯別のユーザーインタラクションの変化を視覚的に示しており、適切なタイミングでのマーケティングアクションやリソースの最適化のための貴重な情報を提供しています。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは特定の時間帯（7時、8時、15時、16時、23時）についてのデータを示しています。
– ヒートマップの色を通じて、特定の日付や時間帯におけるスコアの変化を視覚的に把握できます。色が緑から黄色に変わる領域では、スコアが高いことを示しています。例えば、7月5日から7月9日の7時、15時、23時には高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 全体として、時間帯によりスコアの変動が見られますが、特に7月5日から7月12日の範囲で急激な変動が観察されます。7月12日の7時や23時のスコアは他と比べて顕著に高いです。
– 7月19日の15時のスコアの低下も注目すべきポイントです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションはスコアの高さに対応しており、緑や黄色はより高いスコア、青や紫は低いスコアを示します。
– データは日付と時間帯で区分され、各日付ごとに特定の時間帯のスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 7時や15時、23時は繰り返し高いスコアを示すことがあり、特定の時間帯は他の時間帯よりも影響が大きい可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯による繰り返しパターンがあり、特に7時、15時、23時におけるスコアの変動は注目に値します。
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**:
– 7月初旬は一般的に新製品の関心が高まる時期かもしれません。特に7時や23時の高いスコアは、消費者が朝や夜に商品に関心を持っていることを示している可能性があります。
– このデータは広告やプロモーション活動の最適な時間帯について示唆を与える可能性があり、ビジネス戦略において利用できます。例えば、特定の時間帯に合わせてキャンペーンを集中させるなどが考えられます。
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:
このヒートマップから、以下の視覚的特徴と洞察が得られます：
1. **トレンド**:
– ヒートマップは固定期間での相関を示しているため、時系列データのトレンドそのものは直接表示されていませんが、相関度合いによって長期関係の傾向を推測できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値的な要素は視覚的に特定できないものの、低相関（青系）のセルが他の高相関（赤系）と比較して目立ちます。例えば「個人WEI（自由度と自治）」と他の要素との相関が低いことがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が濃い赤に近いほど、項目間の相関が高いことを示しています。例えば、「個人WEI平均」と「総合WEI」は非常に高い相関（0.93）を示しています。
– 青系のセル（例: 「個人WEI（自由度と自治）」と「個人WEI（経済的余裕）」の0.01）は、相関が非常に低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データ自体は提示されていませんが、相関の観点から、例えば「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が高い相関を他の多くの項目と持っている点から、社会的要因が広く影響を及ぼしていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（心的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」の高い相関（0.73）から、心的ストレスと健康の状態が密接に関連していることが推測されます。
6. **人的直感およびビジネスや社会への影響**:
– 高い相関項目（例えば「個人WEI平均」と「総合WEI」）は、個人の幸福度を向上させることが総合的な幸福度を高めるために重要であることを示唆しています。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が多くの項目と相関が高いことは、多様性と共生が他の社会・個人要素に大きな影響を与えていることを示し、これを強化することで全体的な幸福度向上が見込めることを示しています。
この分析から、幸福度に関する施策は相互に関連しており、統合的かつ包括的なアプローチが有効であることが分かります。
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:
この箱ひげ図は、新製品カテゴリにおける様々なWEI（Well-being Index）スコアの分布を示しています。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– WEIスコアシリーズに特定の時間的トレンドは示されていません。このグラフは異なるカテゴリ（総合WEI、個人WEI、社会WEIなど）のスコア分布を示すものであり、時系列データではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」には外れ値が存在します。これらは特に個別のスコアが全体のトレンドから外れていることを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図は中央値、四分位範囲、及び最大・最小の値を示しています。箱の高さはそれらの分布の広がりを示し、特に「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」の範囲が広く、スコアのばらつきが大きいことが観察されます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– このグラフでは時系列データが直接比較されているわけではありませんが、WEIスコアの異なるカテゴリ間での比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリ間の相関は箱ひげ図からは直接読み取れませんが、スコアの密度と変動がカテゴリ間で異なっていることがわかります。「個人WEI（自由度と自治）」では特に高い平均値が観察されます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– WEIスコア、特に社会的な分野での広いばらつきは、企業や政策決定者にとって重要な指標となります。例えば、「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」のばらつきは、社会的包摂や多様性への対応が一様でないことを示しており、改善の必要性を示唆しています。
– これに対して、スコアの高い安定したカテゴリ（例えば「個人WEI（自由度と自治）」）は成功している分野として認識され得ます。
このグラフから直感的に得られる印象として、カテゴリごとのWEIスコアのばらつきや外れ値から、それぞれの指標が社会的および個人的な安寧にどのような影響を及ぼしているのかが理解できます。
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:
この主成分分析（PCA）のグラフは、データを二次元の空間に射影し、主要な変動要素を示しています。以下に、このグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 特定の明確なトレンドは見られませんが、データは二つの主成分にわたり広範に分散しています。
– データは相互に相関していることが見られる場合もあり、全体の中心に向かって集まる傾向がありますが、それ以外は広く分散しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 主成分1（X軸）で約0.3以上または-0.3以下に位置する点や、主成分2（Y軸）で約0.15以上または-0.15以下に位置する点が外れ値として考えられる可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各点はデータポイントを表し、X軸の第1主成分とY軸の第2主成分に基づいて配置されています。
– 点の密度が高い部分は、共通の特徴を持つデータ群を示し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**:
– PCAによって次元削減が行われたため、時系列として具体的にどう変化したかはこのグラフからは読み取れません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが均等に分布しているため、第1主成分と第2主成分の間には特に有意な相関はない可能性がありますが、一部のクラスターが存在することを示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスへの影響**:
– 新製品の特徴を上手く分類できる可能性があり、どの要因が製品の差別化につながるかを見極める手助けになります。
– ビジネスでは、特定のクラスターに属する製品をターゲットとして、マーケティング施策を展開することが考えられます。
– 外れ値に該当する製品が、ユニークで特別な価値を持つことを示唆しているかもしれず、新しいニッチ市場の開拓を考慮する価値があるかもしれません。
この分析により、新製品開発や販売戦略の最適化につながる情報を得られる可能性があります。
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。
