📊 データ分析（GPT-4.1による）
## データ分析結果
### 時系列推移
**総合WEIスコアの動向**
– データの始めから期間の半ばにかけて（7月1日から7月9日）、総合WEIスコアはやや上昇傾向にありますが、7月9日以降に大きく減少しています。
– 7月9日から7月11日には顕著な上昇が見られ、特に7月9日では**0.85**から**0.87**に至っています。
– その後、7月11日から7月23日にかけては主に下降トレンドに移行し、スコアが減少していることが観察されます。
**個人WEI平均・社会WEI平均**
– 個人WEI平均は期間の初期にかけて上昇を示し、特に7月6日から7月9日にかけて上昇が顕著です。しかし、後半にかけて減少し不安定な動きが見られます。
– 社会WEI平均については、全体的に不安定な動きで、7月9日には最大**0.91**に達し、以降はやや下降しています。
### 異常値
– いくつかの日付で、全体的に非常に高い値（例えば、7月10日のスコア**0.89**）と非常に低い値（例えば、7月23日のスコア**0.62**）が観測されており、データの一貫性や突発的なイベントによる影響を示唆しています。
### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド面**では、初期の安定化と後半の減少が明確に見られ、最近の不安定性が長期的に問題となる可能性があります。
– 季節的パターンは月内変動の一部として観測されますが、その影響は比較的少ないです。
– 残差の変動は、突発的な出来事や予測不可能な要因の多さを示しています。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップから、特に**個人健康指数**と**経済的余裕指数**の間で強い正の相関が見られ（約0.8付近）、これは個人の健康と経済的状況が密接に関連していることを示唆します。
– 一方、**心理的ストレス指数**は他の項目とやや低い相関を示しており、独立した動きが見られることが分かります。
### データ分布
– 箱ひげ図から、特に7月の最初と最後の期間におけるスコアのばらつきは小さく、中央値は7月初旬に高く、後半にかけて下降していることが分かります。
– 異常値（外れ値）としては、特に7月中の複数のエントリーが通常の範囲外にあり、システム的なエラーやデータの収集上の課題を示している可能性があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析では、主要構成要素PC1が全体のスコア変動の約71%を説明しており、主に健康および経済要因がこの変動を支えていると推測されます。
– 第二成分PC2はわずか9%を占めており、マイナーな要因として影響を与えている背景があります。
### 結語
この分析は、WEIスコアの変動が個人の健康や経済的指標に大きく依存していることを示唆しています。また、特定の期間における異常値とその背後にある可能性についての監視を強化することが重要であり、WEIスコアを用いた意思決定にはこうした不安定性の理解が求められます。
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:
グラフの分析から次のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 初期（7月1日から中旬ごろまで）は上向きの傾向が見られ、全体的に0.6から0.8の範囲で推移しています。
– 7月中旬から末にかけてはやや減少傾向に転じ、一部で急激な変動も見受けられます。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は8月に向かって減少傾向にあり、さらなる低下が予想されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの点が黒い円で囲まれており、これらは外れ値を示しています。
– 7月下旬には特に密集した外れ値が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は、実際の実績データを示しています。
– 赤い×は予測AIによる予測値を示していますが、この期間には明示されていないようです。
– 灰色の領域は、予測の不確かさの範囲を示しており、実績データがこの範囲内で推移しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測値は多少のズレが見られるものの、全体的に予測の範囲内で動いています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データはおおむね0.6から0.8の範囲で分布していますが、外れ値として0.4前後の低い値も見られます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 本製品カテゴリのWEIスコアが初期に比べて減少傾向にあり、人間の直感として、競争が激化しているか市場の需要が変化した可能性が考えられます。
– 長期的にスコアの下降が続くと、ビジネスの方向性や戦略の再検討が必要となるかもしれません。
– 外れ値の増加は、市場の不安定さや顧客の反応の変わりを示唆しており、さらなる調査が推奨されます。
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:
以下は示されたグラフに関する詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– グラフの冒頭では、WEIスコアが横ばいの傾向を示しています。期間の真ん中以降にはやや下降しているように見えます。
– 予測部分では、ランダムフォレスト回帰による予測が若干の下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかの点が「異常値」としてマークされています。特にグラフの後半に集中しています。
– この異常値は、新製品が市場に導入されてからの不安定さや初期導入の課題を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のスコアを示しています。
– 赤い点（✗）は予測値です。
– 異常値は黒い円で囲まれています。異常値が多数存在することから、データの変動が比較的大きいことが示唆されます。
– グレーのバンドは予測の不確かさを表しており、データの散らばりが見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと諸々の予測モデル間で、比較的密接な関連が見られます。
– 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）が提供する予測値が、実績のデータにある程度一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に一定程度の相関が見られるが、完全ではありません。不確かさの程度が高めです。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– 新製品の初期評価として、導入直後には安定したスコアが見られるが、時間とともにスコアのばらつきが大きくなっていることが見て取れます。
– ビジネス的には、製品の改善や顧客のフィードバックが必要であることを示唆している可能性があります。また、予測モデルが提供する将来の不確かさに応じて、変動への対策が必要です。
– 社会的には、新製品が市場にどのような影響を与えているかの評価が重要で、異常値の要因を分析することで、導入後の改善策を講じることができるでしょう。
この分析は、データの変動を考慮し、新製品の市場投入に関する戦略的判断の指針として役立つでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 実績のデータ（青いプロット）は全体的に横ばいのトレンドを示しています。
– 予測データでは、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のそれぞれで、未来のスコアは緩やかな下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのデータポイントが他よりも低い位置にあり、異常値として黒い円で示されています。
– 全体として急激な変動は少なく、どの異常値も目立つ場所には存在しません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 青い点は実績データを示し、安定した密度でプロットされています。
– 黒い円で囲まれた青い点は、異常値として特定されています。
– 灰色の領域は、予測の不確かさ範囲を示しており、予測範囲の信頼性を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 複数の予測手法が使われており、どの予測も実績データよりやや低い値を予測しています。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰では下降トレンドが見られ、決定木回帰では比較的フラットです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、0.6から0.9の間に多くのデータポイントがあり、全体的に右肩上がりでも右肩下がりでもなく、横に安定しています。
6. **知覚およびビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 社会WEI平均スコアが横ばいであることから、新製品カテゴリの現状維持を示唆しています。予測結果の下降は、将来的には慎重な市場分析や製品改善が必要であることを示しています。
– 予測の不確かさ範囲が明示されていることから、将来のスコアに対する信頼性を考慮する必要があります。もし下降が継続する場合、競争が激化する可能性があるため、プロアクティブな対応が求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
– **横ばい**: 実績データ（青色ドット）は、概ね一定の範囲に収まっており、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**: 黒色で囲まれたデータ点がいくつか存在します。これらは他のデータ点から逸脱しており、特定の日に異常が発生した可能性を示唆します。
#### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **青いドット**: 実績（実績AI）で、WEIスコアを示しています。
– **グレーの範囲**: 予測の不確かさ範囲を示しており、実績データが概ねこの範囲に収まっていることがわかります。
– **線形回帰（緑）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（紫）**: 予測AIによる異なる手法での予測トレンドを示しています。各回帰モデルは共通の横ばい予測を提供しているようです。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– **モデル間の一貫性**: 線形回帰、決定木、ランダムフォレストによる予測はほぼ一致しており、予測の確からしさが高いことを示唆しています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– **安定した分布**: 実績データは特定の範囲内で均等に分布しており、特定の期間での波が少ないです。
#### 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
– **安定感**: WEIが安定して推移していることから、消費者の経済的余裕に大きな変化がないことが示唆されます。これは、新製品の市場投入にあたって予測可能な消費行動が期待できるため、ビジネスの計画が立てやすい環境であることを意味します。
– **異常への対応**: 外れ値の存在は、特定の日やイベントが経済的余裕に対して何らかの影響を及ぼしている可能性があり、それを精査することでビジネスのリスク管理に役立つかもしれません。
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:
### 視覚的な特徴とそこから得られる洞察
1. **トレンド**
– 実績（青の点）には大きな上昇または下降の傾向は見られず、主に横ばいで変動しているようです。
– 予測値（直線）は異なるモデルによって異なる方向を示していますが、ランダムフォレスト回帰（ピンク）は下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で囲まれた外れ値がいくつか見られます。これらは予測範囲外の変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、一定の範囲内で変動しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、ほとんどの実績値がこの範囲内に収まっています。
– 色分けされた線（緑、水色、ピンク）はそれぞれ異なる予測モデルの結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と各予測モデルとの間には多少の相違があり、多様な予測モデルが他のデータをどのように扱っているのかを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は0.6～0.8の間に多く分布しており、明確な周期性はありませんが一貫した範囲での変動を示しています。
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**
– このデータは新製品の健康状態を示す指標であり、全体的に安定しているものの、将来的に下降の予測があるため、注意が必要です。
– ビジネスにおいては、今後の対応策を計画する必要があり、特に予測が下降方向に向かっている場合は、製品の見直しや改善策が考慮されるべきです。
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:
以下に、グラフの分析とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色プロット）は、最初の期間で0.6から0.8の間に安定しており、最後の数日で若干の下降が見られます。
– 予測は、線形回帰（濃い青）、決定木回帰（明るい青）、ランダムフォレスト回帰（紫）が描かれており、それぞれ異なるトレンドを示しています。特にランダムフォレストが下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒い円）が数か所に存在しており、データセット全体の中では数回見られますが全体的には少数です。
– 急激な変動はさほど見られませんが、一部の外れ値は注意が必要です。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績を示し、X印は予測を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測手法が同時に表示されており、異なるモデルが異なる傾向を示していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 平均して実績データは0.6から0.8のスコアで、比較的一貫した分布を見せています。
– 一部の期間で密集しているデータポイントがあり、心理的ストレスの一定の傾向を示している可能性があります。
6. **直感とビジネス/社会への影響**:
– 一般的な安定性がありますが、わずかな下降が開始しているため、新製品の市場導入における心理的ストレスが増加する可能性に注意が必要です。
– 異常値の出現は特定の出来事や新しい要因が影響している可能性があり、この対策が必要かもしれません。
– 全体的なストレス管理や改善の施策が求められるかもしれません。
更なる分析や改善施策が、このデータによって可能となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期から中盤にかけて、WEIスコアは比較的安定しています。ただし、途中で若干のばらつきが見られます。
– 終盤にかけてスコアが低下し、その後も低いまま推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 中盤以降、急激なスコアの低下が観察されます。この変動は外れ値として円で囲まれています。
– 特に7月22日近辺で明確な急落があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、透明度が追加されているため、密度の高い領域が視覚的にわかります。
– 黒い円で囲まれた点は外れ値を示しており、予測からの大きな逸脱を表現しています。
– 予測は線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の３種類で、それぞれ異なる未来の予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルによる異なる二つの方法（決定木とランダムフォレスト）が提示されていますが、直感的には大きな対象群の予測は比較的一定である一方、他の回帰手法は下降トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの分布は、特に初期から中盤にかけて集中しており、分布のばらつきは比較的小さいようです。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**
– 直感的には、製品またはシステムの品質やパフォーマンスが当初安定していたが、ある時点での外部要因や内部の変化により大幅な影響を受けた可能性があります。
– ビジネスへの影響として、特に急激なスコア低下が示すアラートにより、顧客の不満や信頼の低下が懸念されるため、迅速な対応が必要です。
– 社会的には、個人の自由度と自治に関わる製品であるため、市場での評価感度が高く、スコア変動が即座に評判に影響することが考えられます。
この分析を元に、改善策やさらなる調査が必要です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– **実績 (青い点)**: WEIスコアはおおむね安定しているように見えますが、若干の変動があります。後半にかけてやや下降傾向が見られます。
– **予測 (ライン)**:
– 線形回帰（ピンク）は下降傾向を示しており、将来的にはスコアが下がる可能性を指摘しています。
– 決定木回帰（シアン）は横ばいで、スコアが安定する予測をしています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントには、異常値として黒い円が描かれており、これらは実績値から外れた点です。特に7月中旬以降にいくつかの外れ値があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点：実績値を示し、実際のデータを表現しています。
– グレーの範囲：予測の不確かさを示し、信頼性の幅を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と各予測手法の評価が、長期的なデータの対応関係を示しています。特に異常値が予測の信頼性にどのように影響を与えるかが興味深いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の散布は若干のばらつきが見られますが、全体としては0.5から0.8の範囲に多くのデータが集中しています。このスコアの範囲は、ある程度の公平性・公正さを維持していることを示唆しています。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人間がこのグラフから感じる直感は、短期的には安定しているものの、長期的には下降する可能性がある懸念です。
– 新製品の投入や現行製品の改善が求められるかもしれません。社会的な公平性への影響を考慮すると、改善策が必要とされる可能性があります。
この分析は、特に未来の予測に役立つ情報を提供しており、実際にこの傾向が続けば、ビジネスにおける戦略的な決定に影響を与えるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青色プロット）はほぼ横ばいで0.8から0.9の間に留まっているようです。
– 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、いずれも傾向としては下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数値からはっきりとした外れ値は見受けられず、データは概ね予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）内に収まっています。
3. **各プロットや要素**
– 黒丸で囲まれたプロットがあるため、異常値（データとしての外れ値）が存在することを示しています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色のゾーンとして示されており、予測モデルの信頼区間を示していると思われます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データに対する予測データ（青線、紫線、緑線）の下降トレンドから、モデルが今後のスコアの低下を示していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データ全体が高いWEIスコア範囲に集中しており、持続可能性と自治性のスコアが高い製品であると推察されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 予測が下降していることから、今後の製品の持続可能性および自治性が懸念されるかもしれません。
– もし外れ値の原因が特定可能であれば、それに対処することでスコアの維持や改善が図れる可能性があります。
– ビジネスへの影響としては、製品の社会的価値を向上させるための努力を強化し、スコアの維持を目指すことが重要となるでしょう。
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:
このグラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青色のプロット）は比較的横ばいですが、期間の終わりに若干の下降があります。
– 予測データ（異なる回帰線）は全体的に緩やかな下降傾向を示しています。特にランダムフォレスト回帰はわずかに減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ上では、異常値としてマークされたデータポイントがいくつか存在しています。これらのポイントは他のデータと比べてスコアが低く、特に初期の期間に多く見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットが実際のスコアを示し、赤い「×」は予測されるスコアです。
– 黒い枠で囲まれたデータポイントは異常値として認識されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測のデータは重なる部分が多いものの、異常値が予測から外れていることが目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間にはある程度の一致が見られるが、特に異常値を含むエリアではズレが生じています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 教育機会や社会基盤への影響を示すWEIスコアが下降傾向にある点は懸念材料です。特に異常値が多く見られる点は、新製品導入が想定通りの社会的インパクトを与えていない可能性を示唆しています。
– ビジネスにおいては、異常値の原因を特定し、その問題を改善することで全体のスコアを向上させる必要があります。予測機能を活かしてリスクを早期に発見し、対応策を講じることが重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データのWEIスコアは、全体的に0.6から0.9の範囲内で変動しています。30日間の期間を見ると、初めの方は多少の増減がありますが、最終的には安定しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）では、全体的なスコアはやや下降傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値が数か所見られますが、多くのデータはグレーの予測の不確かさ範囲内に収まっています。大きな急激な変動はなく、スコアは比較的安定しています。
3. **要素の示す意味**
– 青い点は実績データを示しており、観測されたWEIスコアです。
– 赤い「×」マークは予測された点を示しています。
– グレーの領域は、予測の不確かさ範囲を示しています。
– 黒の円で囲まれた点は外れ値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは過去のスコアを示しており、予測値と比較することで、模型がどの程度実際のスコアを予測できたかを示しています。予測モデルは実績データに基づいて将来の傾向を予測していますが、長期的には予測と実績が乖離していく可能性があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの分布は0.6以上に集中しており、高スコアが維持されていることが直感的にわかります。ただし、今後の予測では、スコアがやや低下する可能性が示されています。
6. **直感的な感想と社会への影響**
– 人々は予測の下降トレンドに注意を払うかもしれません。このトレンドは、社会的な要因や新製品の受け入れ度合いに影響を与えている可能性が考えられます。
– ビジネスや社会に対する影響としては、現状の維持が難しい場合には、戦略や施策の見直しが必要となるかもしれません。新製品の社会受容性を高めるためには、特に共生・多様性・自由の保障の要素を強化する必要があるでしょう。
この分析を基に、適切な対策を講じることで、WEIスコアの改善や安定を図ることが求められます。
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:
1. **トレンド**:
– 全体的なトレンドは、特定時間帯でのWEIスコアに強い変動があることを示しています。特に、15時から16時、7月6日〜7月10日までの期間で高いスコアが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月21日、22日は急激にスコアが低下しています。この変動は何らかの異常事態が発生した可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– カラースケールがスコアの大小を表しており、黄色に近いほど高スコアを示しています。特定の日付と時間帯でのスコアの変化を視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯でのスコア分布を見ると、同じ日付であっても時間帯によってスコアが異なることがわかります。時間帯ごとの活動の変化が影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは時間帯ごとに異なり、特に夕方の時間帯に集中して高くなる傾向が見られます。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**:
– このヒートマップからは、特定の時間帯において新製品に関する興味や関与が高まっていることがわかります。ビジネスにおいては、これらの時間帯をターゲットにしたマーケティング戦略や広告配信を行うことで、効果的なアプローチが可能になるかもしれません。
– また、7月21日、22日における低スコアの原因を探ることで、問題解決に向けた対策を講じることができるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 色の変化を見ると、7月10日頃にピークがあり、その後7月20日周辺で大きく下降している様子が見受けられます。全体としては、安定したピークと、期間の後半で低下の兆しが見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月20日や7月23日に、紫色の部分が確認されており、これが外れ値や急激な低下を示しています。このような外れ値は特定のイベントや変更によって引き起こされる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの大小を示しており、緑や黄色に近いほどスコアが高く、紫に近いほどスコアが低いことを示しています。横方向の時間ごとのスコアの変動が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日、特に特定の時間帯（例:15時 – 17時）で濃い色が目立ち、時間帯ごとのスコア変動の存在を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として時間帯における同様の色のパターンが見られるため、特定の時間帯での安定したパフォーマンスがうかがえます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 総じて、特定の時間帯や期間にスコアが高いことから、製品の新規利用や特定のマーケティング活動の影響を反映している可能性があります。逆に低下した日付においては、問題解決や改善策の検討が必要です。
– このヒートマップからは、ピーク時にビジネス機会を最大化するための施策や、スコアが低下した際に対策を講じる必要があることが示されています。
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:
このヒートマップを分析すると、いくつかの視覚的な特徴と洞察が得られます。
1. トレンド
– 全体的に、特定時間帯における高い社会WEI平均スコアが明るい黄色で示されています。これは、夜間の16時から16時台にかけて特に顕著です。
– 時間とともにスコアの変化が見られ、一部の日付で暗めの色が突出していることから、一定の周期性も考えられます。
2. 外れ値や急激な変動
– 特定の日付（7月11日、7月18日、7月23日付近）で明るい黄色が目立つため、これらの日付でのスコアが特に高いことを示しています。
– その他の時間帯ではスコアが低い（暗い色）ことから、日中はあまりスコアが伸びていない可能性があります。
3. 各プロットや要素（棒、色、密度）
– 色の濃淡がスコアの高さを示しており、明るい色ほどスコアが高いことを表しています。
4. 複数の時系列データの関係性
– 垂直および水平の連続した明るい色のブロックが、特定の時間帯におけるスコアの上昇を示しています。
5. 相関関係や分布の特徴
– 特定の時間と日付においてのみスコアが高いことから、外的要因や特定の日に関連するイベントが影響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、ビジネスや社会への影響
– ヒートマップはわかりやすく、特定の時間帯に社会的活動が増加していることを示唆しています。この傾向を捉えることで、企業はマーケティングのタイミングやプロモーション活動を適切に調整できるでしょう。
– 特にピーク時には、製品の露出を最大化するための好機と考えられます。
このグラフの情報を活用することで、ターゲット層が活発に活動している時間帯を特定し、その時間に合わせた戦略を立てることが可能です。
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WEI項目間の相関関係を30日間で示しています。ここから得られる洞察について分析します。
1. **トレンド**:
– WEI項目間の相関は統計的なトレンドではなく、恒常的なサンプルを示しています。ヒートマップにトレンドそのものはないが、構造的な関係を視覚化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の項目に対する際立った相関や逆相関が視覚的に目立つ箇所は外れ値に該当するかもしれません。
– 一貫して強い正の相関を示していない項目同士、例えば個人WEI（経済的余裕）と個人WEI（健康状態）は比較的低い相関を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が相関の強さを示しています。濃赤は強い正の相関、青は負の相関、薄い色は弱いあるいはゼロに近い相関を示す。
– 密度は視覚的に一様であり、データの分布を強く示してはいない。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 直線的な時系列データは省略されているため、相関の性質のみが強調されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合WEIと個々のWEI（心理的ストレスなど）は非常に高い正の相関を示しています。
– 社会WEI（公平性・公正さ）とその他の社会関連WEIとの正の相関も強いです。
– 個人WEI（健康状態）は他の項目との相関が比較的低いです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 強い相関もしくは相関の欠如は、各WEI項目がどの程度相互に影響し合っているかを示しており、例えば心理的ストレスと総合WEIが強く相関していることから、ストレス管理が総合的な幸福度向上に寄与する可能性が示唆されます。
– ビジネス戦略としては、特定のWEI項目、特に強い相関のある項目を集中的に改善することで全体のパフォーマンス向上が期待できるでしょう。
この分析は、相関関係を利用し、どのような戦略的意思決定が可能であるかの洞察を提供します。
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:
以下は提供された箱ひげ図から得られるインサイトです。
1. **トレンド**:
– WEIタイプ間の特定のトレンドは見られませんが、各カテゴリのスコアは比較的高い（0.6から0.9の範囲内）にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の確保）」に外れ値が見られます。これは、これらのカテゴリにおいて異常なスコアが存在することを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 各箱の中央に線があるのは中央値を示しています。
– 箱の上下端は第1四分位数（Q1）と第3四分位数（Q3）を示し、スコアの50%がこの範囲内に入ることを表しています。
– 箱の外に伸びる線（ウィスカー）は最小値と最大値を示しています。ただし、外れ値は点で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフは一つの30日間の期間におけるデータであり、時系列的な変化は評価されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に見ると、WEIスコアは比較的一貫して高いです。特に「個人WEI（経済状況）」や「個人WEI（自由度と自治）」などのカテゴリでスコアの変動が少なく、安定していることが示されています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 高いWEIスコアは新製品の成功度や市場での受け入れ具合を示している可能性があります。特に、低い心理的ストレススコアや高い自由度は、個々の幸福感や製品の人間工学的なデザインの良さに寄与しているかもしれません。
– 外れ値の存在は特定のサブカテゴリでの課題や機会を示している可能性があり、改善の余地や市場のニッチを表しています。
この分析は、新製品の市場評価や顧客満足度を深く理解するのに役立ちます。社内の製品開発や市場戦略に情報を提供する有用なツールとなるでしょう。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下に、このSTL分解グラフの特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– トレンド線は全体として緩やかに上昇し、その後下降しています。このことは、新製品が最初に受け入れられ、後に人気や需要が減少していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測されたデータの中に急激な下降が見られます。特に、グラフの後半で顕著な急落があります。これがビジネス上重要な課題やイベントによるものかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– *Observed*部分は全体のスコアを示しており、実際の動きを視覚化しています。
– *Trend*部分は基本的なトレンドを測定し、全体の方向性を示しています。
– *Seasonal*部分は季節性のパターンを表しており、周期的な変動が存在することを示しています。
– *Residual*はトレンドや季節性を除いた部分で、特定の不規則な変動を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 観測データ、トレンド、季節性、そして残差の間にはそれぞれ異なる役割がありますが、総合的に理解することで現象の本質をつかめます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性の影響が明確であり、通常の変動に対して予測可能な要素として認識できます。
– 残差は大部分でゼロに近く、特定の時点で顕著な外れ値が見られることが、異常なイベントの発生を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 最初の上昇は製品の市場投入時の新製品効果かもしれません。しかし、その後の急落は顧客の関心喪失や市場競争の増加を示す可能性があります。
– ビジネス戦略としては、急落の原因を特定し、製品改善、マーケティング強化、もしくは新ターゲット市場の開拓が必要です。
これらの分析を元に、新製品の市場投入戦略を再評価することが重要です。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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このグラフは、30日間の新製品カテゴリに関する個人WEI平均スコアのSTL分解を示しています。各プロットについて詳細を分析します。
1. **トレンド**:
– **Observed（観測値）**: 観測値は、最初は増加し、途中でピークを迎えた後、減少するパターンが見られます。しかし、最後の数日でやや回復しています。
– **Trend（トレンド）**: 長期的なトレンドは、はじめは上昇していますが、その後減少し始めています。全体としては横ばいから下降傾向に転じています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **Residual（残差）**: 特に7月10日から17日にかけて急激な変動が見られます。これはトレンドや季節成分に説明できないランダムな変動です。
3. **各プロットや要素**:
– **Seasonal（季節成分）**: 小幅な周期的変動があり、この時期には何らかの短期的な影響がある可能性があります。
4. **時系列データの関係性**:
– 観測値はトレンドと季節成分に大きく影響されていることがわかります。特に季節成分は、周期性に基づいた小さな変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと季節成分がある程度観測値に寄与しており、残差の急激な変動が観測値の一部の急変を説明しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– トレンドの下降は、製品の人気や評価が低下している可能性を示唆しています。
– 季節成分の周期性は、市場やビジネス活動における短期的な変化や影響を反映している可能性があります。
– 残差の変動は予測困難な外的要因やイベントによる影響を示しており、これを理解し対策を講じることで、製品の評価や販売を安定させる手助けになるかもしれません。
社会WEI平均 STL分解グラフ
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### グラフの分析
1. **トレンド**
– トレンドプロットでは、最初の20日間で上昇し、その後下降するパターンが見られます。これは、測定対象（おそらく新製品の社会的な評価や影響）が期間の中盤まで上昇し、その後下がり始めていることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「Observed」プロットでは、後半に急激な変動が見られます。特に7月20日前後には急激な減少が確認され、その後やや持ち直す様子が見られます。
– 「Residual」プロットの7月17日前後でも急激な変動が確認できます。これは、トレンドと周期性では説明できない要因による影響がこの期間にあったことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**: 元の時系列データの変動を示しており、全体的な動向を確認できます。
– **Trend**: 長期的な動向を示し、全体の方向性を把握できます。
– **Seasonal**: 周期的な変動を示しており、一定の周期での変動パターンが見られます。
– **Residual**: トレンドと周期性では説明できない変動を示し、突発的なイベントや外れ値を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンド、周期性、残差がそれぞれObservedに寄与する要素であり、それぞれが特定の期間にどのように影響しているかを見ることで、全体の変動を細かく理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 統計的な相関は示されていませんが、季節性の要素や残差が全体の評価に影響していると考えられます。
6. **人間の直感およびビジネス・社会への影響に関する洞察**
– 直感的には、社会WEI平均スコアが新製品の受容度を示しており、最初は良好ながらも途中で一時的な減少が起きています。この減少は何らかの外的要因が影響している可能性があります。
– ビジネスへの影響としては、評価が良好な間にプロモーションを強化し、評価が低下する原因を特定し改善を目指すことで、製品の成功を促進できるかもしれません。
– 社会的には、一時的な評価の低下が何かのイベントや外部の批判によるものかを分析し対策を講じることで、社会的な信頼を維持できます。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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このグラフは、30日間のデータに対するPCA（主成分分析）のプロットです。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**
– グラフ全体では特定のトレンドは見られず、データは散らばっています。
– 特定の方向に大きな偏りは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 右上および左上にあるデータポイントは他と異なり、外れ値と見なすことができます。
– これらは新製品における非常に異なる性質や特徴を持つ可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は、新製品カテゴリーにおける各成分の位置を示します。
– 水平方向は第1主成分、垂直方向は第2主成分を表し、その寄与率はそれぞれ0.71と0.09です。
– 第1主成分がデータの大部分を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 主成分の寄与率から、第1主成分が比較的重要であることがわかります。
– 時系列データは一つのクラスタに密集しておらず、複数の異なる特性を持つ製品が存在することを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の直線的な相関は観察されず、点がまばらに配置されているため、非線形な特徴が表れています。
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**
– 視覚的には「新製品には多様な特性があり、市場での受容やパフォーマンスは一様でない」という直感を得るかもしれません。
– 外れ値に見えるものが実際に成功する革新的な製品である可能性があり、詳細な検討が必要です。
– バラエティ豊かなプロダクトの展開が顧客基盤を広げるチャンスを提供する反面、統制や品質管理の柔軟性も重要です。
この分析は新製品開発や市場戦略の策定において、大変興味深い洞察を提供する基礎となります。
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。