📊 データ分析（GPT-4.1による）
## 総合分析
### 時系列推移とトレンド
– **全体の傾向**: データを見ると、最初の数日では総合WEIスコアがかなり揺れ動くが、日付が進むにつれて安定する傾向があります。
– **顕著な変動期間**: 特に2025年7月8日から10日にかけて、総合WEIは急上昇し、これが全体的なピークを形成しています。その後、7月20日には低下し、さらに7月23日に大幅な低下が見られます。
### 異常値の背景
– **異常値の検出**: 提供された異常値のリストから、総合WEIは日によって大きな変動があります。例えば、7月19日は異常に高いスコアが観察され、7月20日にはスコアが大幅に低下しています。
– **背景要因の推測**: これらの異常は、社会的または経済的なイベント、例えば新製品の発売時期、あるいは市場動向の変化が影響している可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差の分析 (STL分解)
– **トレンド**: 長期的なトレンドは不安定で、期間中に数回の急上昇と下降が見られます。
– **季節性**: 特に7月の始まりと終わりに強い季節的なサインが見られます。これらは製品のキャンペーンやプロモーション時期に起因するかもしれません。
– **残差**: トレンドや季節性では説明できない大きな変動が複数日観察され、これは外部要因による予期せぬイベントなどが影響している可能性があります。
### 項目間の相関
特定の項目間の相関が高い場合、それは片方の項目がもう片方の項目をよく説明することを意味します。このデータでは、以下の項目に注視されます：
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 両者がかなりの相関を示し、お互いに影響を及ぼしている可能性があります。
– **経済的余裕と社会公平性**: 経済的自立度が公平性の認識に関連している可能性があります。
### データ分布
– **箱ひげ図の観察**: WEIスコアの分布は、中央値周辺に集中し、外れ値が散見されます。特に2025年7月中旬以降、スコアのばらつきが大きいです。
### 主成分分析 (PCA)
– **主要な構成要素**: PC1が0.70の寄与率を持ち、データのほとんどの変動を説明します。これは、主要項目が全体のWEIスコアに大きな影響を与えていることを示します。個々の項目が全体スコアの変動にどう寄与しているかを理解するには、詳しく解析する必要があります。
### 結論
総合WEIスコアの推移は数回の急上昇と下降が見られ、特に特定の日において大きな異常値が観測されました。これらの変動は、新製品のキャンペーンや市場動向が影響している可能性があります。また、関連項目の相関や主成分分析から、特定の項目が全体のスコアに大きく寄与していることが示唆され、それらの項目を重点的に分析することが推奨されます。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**
– このグラフは、2つの異なる期間を示しています。左側には青い丸のプロット（実績）があり、右側には濃い緑のプロット（前年比AIの比較）が集まっています。
– 左側の青いデータポイントは、評価日が進むにつれてわずかに下降する傾向があるように見えます。
– 右側の緑のプロットは、ほぼ安定しているが、若干の上昇傾向が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の青い実績データに異常値として黒丸が示されていますが、大きな変動は見られません。
– 右側のデータには異常は示されていません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の丸プロットは実績値を示し、実際のパフォーマンスを表しています。
– 緑色のプロットは前年比を示し、現在との比較を視覚化しているようです。
– 異常値は実績データの中で異常と捉えられる値を示しています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさ範囲を示しており、実際の値がこの範囲内に位置する可能性が高いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 左と右のプロットの間には、時間的に空白の部分があり、2つのデータセットは連続していません。
– 両者の位置関係から、グラフ上では直接の関係性は示されていないと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 左右のデータ間で大きな分布の違いがあります。左はやや集中的で変動が小さいですが、右はより均等に分布しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフからは、新製品の初期パフォーマンス（左側のセット）は不安定であるが、前年比と比較すると改善が見られるかもしれない（右側）という事が考えられます。
– ビジネスへの影響として、予測範囲内での変動により製品戦略を調整し、パフォーマンス最適化に向けた施策が必要と感じ取ることができます。
– 消費者にとって、製品の安定性が増すことで信頼性が向上する可能性があるため、ポジティブな影響を与えるでしょう。
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（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 実績のデータ（青色）は2025年から2025年半ばまであり、その後は実績データがなくなり、予測データに移行しています。実績データの期間には、緩やかな上昇から急な下降があります。
– 緑色のデータは2026年以降の予測を示し、全体的にやや上昇するトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年の実績データには、異常値とされたデータ（黒い円で囲まれたもの）がいくつかあり、他のデータから著しく外れています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青色: 実績データ
– 緑色: 予測データ（昨年の同期間との比較）
– 紫色の線: ランダムフォレスト回帰による予測
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 実績データと予測データは時間的に連続しておらず、ギャップがあります。これはデータ取得間隔の影響かもしれません。
– 予測と実際のデータの間に直接的な重なりはないため、過去のパフォーマンスが現在の予測にどの程度影響するか明示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値が多く含まれるため、全体の分布は一様ではなく、特に初期の実績期間でのスコアの変動が大きいです。
6. **このグラフから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に関する洞察**:
– 初期の実績データに安定性がなく、変動が激しいことから、市場や製品に対する不確実性がうかがえます。これに対しての今後の予測はより安定しているため、市場が成熟しつつある、または改善策が施されると期待されています。
– ビジネスにおいて、この種のデータは製品の改善計画やリスク管理に重要であり、異常値の発生原因を特定し、抑制することが求められます。
– 将来的には、予測データに基づく戦略立案が可能であり、特に予測が安定的な上昇を示している場合は、製品やサービスの売上向上につながる可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の期間（2025年7月〜2025年12月）は、WEIスコアが0.8以上に集中していましたが、徐々に減少し、2026年に入るとスコアが0.6付近に停滞する傾向が見られます。
– その後、2026年7月頃に再度スコアが0.8以上に戻る傾向が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 新製品カテゴリにおける異常値は見られませんが、急激なスコアの減少が2025年後半から2026年初頭にかけて見られます。
3. **プロットや要素**
– 青色のプロットが実績を示し、これには一貫した上昇トレンドは見られず、変動的です。
– 線回帰などの予測手法が用いられていますが、実績データと予測データの間には若干の乖離があるように見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 前年同期（緑色）との比較では、スコアの変動パターンが異なることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前半と後半で分布が異なっており、初期はやや均一なのに対し、後半はより密集したスコア分布が見られます。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– 初期の導入期には市場の関心が高かったが、次第に成熟し落ち着いた印象を与えます。
– しかし、最近のデータでは再び関心が高まる兆しが見え、この新製品の市場での受容や改良が行われた可能性があります。
– WEIスコアの回復は、予測モデルの改善や実績の向上につながっているかもしれません。
この分析に基づき、ビジネスとしては新製品の改善やマーケティングの効果が数値に反映された可能性があり、ポジティブな展開が予想されます。
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:
このグラフを分析するにあたり、以下の点を考察します。
1. **トレンド**:
– `実績` (実績AI) は左側のプロットで、データポイントが非常に密集しています。
– 360日間の期間で`実績`には大きな変動が見られないため、ほぼ横ばいの傾向があると言えます。
– `前年` (比較AI) のデータは右側にあり、こちらも密集しているが、やや異なる位置にプロットされています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– `異常値`は明示的に表示されているが、グラフの内容からは大きな外れ値や急激な変動は確認できません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– `実績`（青）が一つのグループを形成しており、`前年`（緑）は別の場所にあります。
– 予測モデル（赤十字、紫、ピンクの線）は、異なる方法により予測結果を示していますが、実績とは離れているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– `実績` と `前年` の位置関係から、年ごとの変化が見られる可能性があります。
– `予測` は複数のモデルで示されており、それぞれのモデルの予測範囲が異なることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– `実績`と`前年`の比較から、いくつかの相関関係が示唆されるが、予測モデルとは一致しないことが明らかです。
– このことは、新製品の導入効果が予測と実績の間で異なること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、およびビジネスや社会への影響**:
– グラフからは`実績`と`前年`が顕著に分かれていることが直感的に感じられます。
– ビジネス上では、過去の実績に基づく予測が今後の行動計画に影響を与え得ることを示唆しています。
– 抑えられた変動から、この製品カテゴリにおける市場の安定性が考えられ、将来の計画の立案においてリスク管理が重要です。
総じて、このグラフは新製品カテゴリーにおける経済的余裕の推移を示しており、実績と予測の違いを明らかにしています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 一年のうちで、最初の約半年間はWEIスコアにあまり大きな変化がなく、スコアは0.6から0.8の範囲内で横ばいです。
– 後半にかけて、データが強い上昇トレンドを示しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間では、外れ値（異常値）が数点観測されており、それがスコアの不安定さを示している可能性があります。
– 決定木回帰モデルの予測が、他のモデルと比べ大きなく離れることがあり、特異な動きをしていると示唆されます。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績のデータは青いプロットで示され、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）はそれぞれ異なる色で示されています。
– サンプル内の異常値（黒い縁取りのある個々のプロット）は、実績データの上下に僅かに出現しています。
– 昨年のデータ（緑色）は今年のスコアの傾向を比較するために提供されており、スコアの改善傾向を強調しています。
4. **複数時系列データの関係性**
– 予測と実績間には一定の誤差が見られますが、概ね予測が実績データの傾向を追っているようにも見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと各予測モデルの相関を直に見ることは難しいですが、実績データが一番安定し継続的な軌跡を描いており、予測の不確実性の幅を提供しています。
6. **直感的な印象と社会・ビジネスへの影響**
– グラフからは健康状態（WEIスコア）が年を通じて改善傾向にあることが直感的に捉えられるため、個人や組織の健康管理プログラムの成功を示している可能性があります。
– ビジネスや社会において、このデータは個人の健康改善の証拠として用いられ、新製品やサービスの成功に対する信頼を高める可能性があります。
この分析に基づき、製品開発や健康関連サービスの向上に向けた意思決定が促されると考えられます。
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:
このグラフには、新製品の個人WEI（心理的ストレス）の時系列データが示されています。主なポイントを以下に挙げます。
1. **トレンド**:
– 2025年7月から9月にかけて、WEIのスコアは比較的高い値で横ばいしています。ただし、その後の予測ではスコアが徐々に低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示されている外れ値が数点存在します。これらは特定のイベントや状況によるものである可能性があります。
– 予測手法によるWEIのスコア（緑、紫、ピンク）は実績値よりも低く予測されています。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績（実測値）を示し、緑は前年（比較AI）とされています。
– 予測は異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されており、いずれもピンクや紫で表現されています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測が明確に分かれており、予測の方が低い水準で推移しているため、ストレスが今後低下すると見込まれています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年データの間に大きな乖離は見られませんが、予測が全体的に低いことから、今後のストレス軽減が期待されています。
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**:
– 最初はストレスが高い状態が続いていましたが、これからの新製品導入やその他の要因により、心理的な負担が軽減される可能性があります。
– ビジネスにおいては、予測されたストレス低下はポジティブな指標であり、新製品の成功や従業員のメンタルヘルス改善を期待できる点として評価されるでしょう。
この分析では、実績と予測とのギャップに着目して、今後のトレンドやビジネスへの影響を考慮することが重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 描かれたデータポイントは、360日間の期間にわたる個人WEI（自由度と自治）のスコアを示しています。
– 1月から9月にかけてのデータは実績として青色のプロットで示されています。9月以降は大きな推移がなく、安定した状態に見えます。
– 2026年に入ると、前年のデータに基づく予測が追加され、こちらも安定したパターンを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値は黒の円で示され、いくつかの期間に出現していますが、大きな変動はほとんど見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の円は実績値を示し、高い密度で散布しています。
– 緑のプロットは前年の予測データで、これらも比較的一定したスコアを示しています。
– 紫、ピンク、灰色の線は、それぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）からの予測を示しており、これらも概ね一定した傾向を保っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測（前年、異なる回帰モデル）のスコアは大体一致しているため、モデルの予測精度が高いことがうかがえます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各推測モデルによって得られる予測結果が実績値と類似することから、高い相関が認められます。
– データ分布は多くのケースで範囲内（灰色の背景）に収まっており、安定した分布を示しています。
6. **直感的およびビジネス・社会への影響**
– 実績と予測が一致しているため、新製品の個人WEIの測定は非常に安定していると感じられます。この安定性は、製品の信頼性の高さを示しており、消費者やビジネスパートナーからの信頼を得る一助となるでしょう。
– 長期的な安定性が確認できるため、マーケティング戦略や計画において安心してプレゼンに利用できるデータと言えます。
– 定期的な評価が行われていれば、市場のニーズに応じた改善も迅速に図れるでしょう。
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
1. **トレンド**
– 初期の時期（2025年7月から2025年10月）において、青のデータポイントが密集しており、横ばいのトレンドが見られます。
– 後半（2026年5月から2026年7月）では、緑色のポイントが同様に密集していますが、若干の下降傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の青いデータには黒の円で囲まれた異常値が存在しています。
– 紫の線形回帰予測には明確な下降傾向が見られ、特定のタイミングで急下降が予想され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**
– 青色は実績データを示し、実績の軌道を示しています。
– 緑色のデータポイントは前年との比較、または別の予測データセットを示しています。
– 異常値を黒い円で明示することで、特異なパフォーマンスが視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間に乖離があり、特に予測が実績を下回る傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの密度は初期と後半で異なり、初期のほうが高い密度を示しています。
– 実績データの範囲内での予測精度が低く、一部の範囲で過小評価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**
– 公平性・公正さ（WEIスコア）が時間とともに低下する可能性があるため、このままでは新製品の社会的評価が悪化する恐れがあります。
– 予測と実績の乖離は、新製品の市場投入前にさらなる調整や改善施策が求められることを示唆しています。
### 洞察
新製品の社会的評価を維持・向上させるためには、初期の実績データを分析し、今後の戦略に反映させることが重要です。また、予測の精度向上や異常値の原因分析が必要です。
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:
このグラフの分析結果を以下に示します。
1. トレンド:
– 実績データ（青のプロット）は安定しており、比較的高いWEIスコアで推移しています。
– 予測データ（ピンク、紫の線）も安定しており、大幅な変動は見られません。
2. 外れ値や急激な変動:
– 初期と後半でしっかりとしたWEIスコアの安定が見られ、一部に異常値が見られますが、全体としては非常に安定しています。
3. 各プロットや要素:
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、予測結果はこの範囲内にあります。
– 緑色の点は前年のデータで、直近の実績データと比較可能です。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 過去の実績と予測の安定性が一致しており、予測手法の有効性が示唆されます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 各手法による予測値に大きな差異は見られず、予測モデルの信頼性が窺えます。
6. 直感的な感想とビジネス・社会への影響:
– 高いWEIスコアが一貫して維持されていることは、新製品の持続可能性と自治性に対する取り組みが成功していることを示しています。
– これにより、長期的な企業イメージの向上や投資の増加が期待されます。
– 予測モデルの信頼性も高く、将来の戦略計画に役立ちます。
このように、グラフからは新製品が持続可能性と自治性において良好なパフォーマンスを示していることが分かります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは2つの主要な期間にわかれています。2025年7月1日から2025年9月1日までの期間と、2026年3月1日から2026年7月1日までの期間です。
– 2025年のデータポイントは多くが0.6から0.9の範囲に位置しており、比較的高いWEIスコアを示しています。ただし、激しい変動は見られません。
– 2026年のデータは、若干の減少傾向が見られ、一部のデータポイントが0.6付近に位置しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータには、いくつかの異常値が観察されます。これらは特定のイベントや不測の事態が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実測値を表しており、2025年に集中して記録されています。
– 緑のプロットは前年のデータ（比較値）を示し、2026年に移動していることが明確です。これは変化を捉えるための基準として役立ちます。
– 紫、ピンクなどの線は異なる回帰モデルによる予測を示しており、これにより将来的な動向を測ることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データは前年のデータと真の測定データにより構成され、それぞれの前年からの変化を比較しやすくしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 複数の予測モデルの結果が類似した範囲に収束しているため、ある程度の信頼性があると考えられます。
– データの密度は特定の時期に集中しており、均一ではないことから、一定の周期性があ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**:
– 2026年のデータは前年と比較してやや減少しており、教育機会や社会基盤における微減の兆候を示唆しています。これは、社会的要因や政策の変化などの影響を受けている可能性があるため、政策立案者や教育機関は警戒が必要です。
– また、新製品カテゴリとしてのこのメトリックは、製品の社会的影響や受容を評価するための一つの指標となります。企業はこのデータを用いて、製品の改良やマーケティング戦略を調整すると良いでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフには、スコアが最初の期間（2025年7月頃）には高い（0.8〜1.0）範囲にプロットされ、次第に低下している傾向が見られます。
– その後、評価日が進むにつれて、スコアは2026年中盤で再び増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間には異常値として示されたプロットがいくつか見られます（黒い円）。
– これらの異常値は、初期のデータ点での異常なスコア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**
– 青色の点は「実績（実績AI）」のスコアを示しています。
– 緑色の点は「前年（比較AI）」を示しており、2026年の後半で一貫して増加しています。
– 紫色とピンク色の線は「予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）」を示しており、直近の期間での予測を提供しています。
– 灰色のシェーディングは、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は明確に分かれており、前年のデータが後半に増加しているのに対し、実績は減少からの上昇です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年の値には直接的な正の相関が見られず、むしろ前年の増加が後期に寄与しています。
6. **直感的なインサイトと社会・ビジネスへの影響**
– 初期のスコアが高いが減少していることから、新製品が最初は良好なパフォーマンスを示したが、持続性に欠ける可能性があります。
– 後半でのスコア回復は製品や戦略の改善を示唆していますが、前年との比較での増加が特筆されるべきです。
– ビジネス的には、この変動を基に戦略の見直しが必要であり、特に後半での改善は次のアクションに役立つと言えます。商品改善やマーケティング戦略の見直しが社会的要因に対応しているかを考察することが求められます。
この分析は、製品ポートフォリオ戦略や市場アプローチの再評価のきっかけとなるでしょう。
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:
以下は、このヒートマップから得られる視覚的な特徴と洞察です：
1. **トレンド**:
– このヒートマップでは、時間帯と日付ごとのWEIスコアが示されています。スコアが高い領域は緑から黄色、低い領域は青から紫で示されます。
– 明確な周期性は見られませんが、一部の時間帯に高スコアが集中しているのが目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 時間帯18と19には、明らかに低いスコアが数日見られます。
– 18日のスコアが高い日が数日あり、これは潜在的な異常として注目すべきです。
3. **各プロットや要素**:
– 緑から黄色の色は高いWEIスコアを示し、製品の成功を示唆しています。
– 紫色の部分は低スコアを示し、問題がある可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯で高スコアが集中していることから、特定の時間帯に製品への関心が高まっていることが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日付によるスコアのばらつきと時間帯によるバリエーションが見られますが、特定のパターンは明らかではありません。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの影響**:
– 高スコアの時間帯は、プロモーションやマーケティング活動が効果的である可能性を示唆しています。
– 低スコアの時間帯や日付は、レビューやフィードバックをもとに改善の余地があるかもしれない。
– ビジネスの観点からは、高スコアの時間帯を見極めてリソースを集中させることで、効率的なマーケティング戦略が立てられ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:
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**
– 時系列に沿って、特定の時間帯におけるWEI平均スコアのパターンが見られます。特に、7時、15時、16時、23時にわたって活発な動きが確認でき、それ以外の時間帯ではデータが少ない状態です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月22日から23日にかけて、スコアが濃い紫色となっており、急激な低下が見られるのが特徴的です。この異常な変動は、何らかのイベントや外部要因によるものかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は、WEI平均スコアの高低を示しています。黄色が高スコアを、紫色が低スコアを指します。この色の変化により、特定の日や時間帯でどの程度の評価を得たかが一目で分かります。
4. **時系列データの関係性**
– 7時、15時、16時、23時では、スコアが比較的高く保たれており、安定して活動が行われたことが考えられます。他の時間帯との差異が大きいため、これらの時間帯が重要なポイントである可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体として、昼間の特定時間におけるスコアが高い傾向にあり、これはビジネス活動や顧客エンゲージメントの増加を反映している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は、これらの時間帯に新製品が特に吸引力を持つことを感じ取るでしょう。企業においては、これを踏まえたマーケティング戦略やプロモーションが有効であると考えられます。また、急激なスコアの低下が見られた期間については、特別な要因がないか検討し、必要に応じて対応策を講じることが推奨されます。
全体的に、このヒートマップは新製品の評価や市場とのかかわりが時系列にどう変化したかを理解するための貴重な情報を提供しています。企業はこれを活用し、さらなる分析や戦略策定を行うことが重要です。
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:
1. **トレンド**:
– 全体として、強い周期性や一貫したトレンドは見られません。
– しかし、一部の時間帯（特に8時や15時）で増加傾向が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月10日や7月18日に8時と15時のスコアが急激に上昇している点が特筆されます。
– これらの日に特定のイベントやプロモーションが行われた可能性があります。
3. **プロットの要素**:
– カラースケールは数値の大小（通常はスコアや濃度）を示唆しており、黄色が高スコア、紫が低スコアを示します。
– 色の密度の違いは、特定時間のアクティビティの活発さを表しています。
4. **複数の時系列データ**:
– 時間帯ごとにデータが整理されており、各時間帯のデータが個別に観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同一日付内で異なる時間帯の相関は薄いように見受けられますが、8時と15時には一部の共通性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 一部の時間帯に高スコアが集中していることから、特定の製品や情報が一時的に注目される傾向があると考えられます。
– これらのピークはビジネスチャンスとして捉えやすく、プロモーションやマーケティング計画の調整に役立ちます。
– 急激な変動は、一時的なキャンペーンの効果やニュースの影響などを示唆しています。
全体として、時間帯ごとに異なるマーケティング戦略を講じることが効果的である可能性があります。特に顕著なピークがある日付は重要なイベントを示しているかもしれないため、さらなる調査が推奨されます。
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:
1. **トレンド**
– ヒートマップは相関関係を示しているため、トレンドというよりも項目間の関連性に焦点が当たります。色が濃い赤に近いほど強い正の相関を示し、青になるほど負の相関に近づくことがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップにおいて外れ値や急激な変動は具体的に示されませんが、異常に低い相関（青色に近いセル）が他のセルと比較して相対的に分かります。
3. **各プロットや要素**
– カラーバーの色調は、項目ごとの相関の強さを示しています。たとえば、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（経済的余裕）」の間に強い相関が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データ自体は示されていませんが、各WEI項目間の相関関係を通じてその相互依存性が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高い相関が見られるのは「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI平均」です。また、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と多くの他のWEI項目との間にも高めの相関があります。
6. **直感的に感じることと影響**
– ヒートマップから直感的に感じ取れるのは、多くのWEI項目間で強い相関が存在することです。ビジネスにおいては、特定の分野の改善が他の要素にも波及効果をもたらす可能性があります。たとえば、心理的なストレスの改善が個人の経済的余裕の向上に寄与するかもしれません。
全体として、このヒートマップは、企業や政策立案者が戦略を立てる際に、WEI指標間の関係性の理解を促進し、包括的なアプローチを採用するための基礎を提供します。
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:
1. **トレンド**
– グラフ全体としてのトレンドは見られませんが、各カテゴリの分布の中心（中央値）の位置に注目すると、ウェルビーイング指標が幅広く、左右にそれぞれ異なる特性を持っていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのカテゴリで外れ値（例えば「個人WEI（持続可能性と自律性）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」）が観察されます。これらは特定の測定対象において、他と異なる極端な値が見られることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各ボックスは、カテゴリごとのスコアの分布を示しており、中央の線が中央値を示します。ボックスの両端は第1四分位数(Q1)と第3四分位数(Q3)であり、上下のひげはスコアの範囲を示しています。
– 色の濃淡はカテゴリの異なる分類を示し、視覚によるグループの識別を容易にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 全体的に時系列データではないが、360日間の平均として見られるため、各カテゴリの持続的なパフォーマンスを評価することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各 WEI タイプ間で比較した際、均一性と個々の偏りが観察されます。「個人WEI（経済状態）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」のように、中央値が上位にある傾向は、特定の社会的・経済的要因が高評価を得ていることを示唆します。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– 各カテゴリのWEIスコアの分布を見ることで、どの要素が社会や個人において高く評価されているのかが直感的に理解されます。
– ビジネスや社会にとって、これらのカテゴリーで高いWEIを維持することは競争優位性や社会的信用を得るために重要です。特に、外れ値が現れる分野では、個別対策を考慮する必要があります。
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:
このグラフは、新製品カテゴリのWEI構成要素に対する主成分分析（PCA）の結果を示しており、データポイントは第1および第2主成分のスコアをプロットしています。以下に詳細な分析と洞察を示します。
### 1. トレンド
– **全体的な配置**: データポイントは、二つの主成分間に均等に広がっており、明確な上昇または下降トレンドは見受けられません。
– **クラスタリング**: 特定の領域での密な集中はなく、全体に広く分布しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 第1主成分で-0.4以上または0.3以下、第2主成分で0.15以上のデータポイントは外れ値として考えられます。
– 外れ値に相当するデータポイントはいくつか存在しますが、極端なものではありません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **プロットの分布**: スコアが0を中心に散在しており、データが主成分によってうまく表現されていることを示唆しています。
– **第1主成分の寄与率が大きい**: 第1主成分の寄与率が0.70と高く、この主成分がデータを説明する主な要素であることがわかります。
### 4. 複数の時系列データがある場合の関係性
– このPCAプロットのみでは時系列の情報は直接得られませんが、期間360日間のデータに基づくため、データ間の関連性を示唆しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関**: 主成分間に顕著な相関は見られませんが、分布の形状から、第1主成分が支配的な傾向があると言えます。
– **分布**: ディスク状にデータが広がっており、基本的な分布がバランスしていることを示しています。
### 6. 人間が直感的に感じること、およびビジネス/社会への影響
– **直感的な理解**: 多様なプロダクトやカテゴリが存在し、それらには異なる属性があることを示しています。
– **ビジネスへの影響**: 新製品開発では、異なる属性を持つカテゴリに目を向けることで、潜在的な市場セグメントを発見できる可能性があります。
– **市場戦略**: 主成分が異なる特徴を示していることから、イノベーションやカスタマイズされたアプローチが必要であると考えられます。
このPCAは、新製品の多様性とその潜在的な市場への影響を評価するために役立つビジュアルなツールです。
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。