📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析の結果、提供されたWEIスコアデータにおける重要な傾向、異常、パターン、および隠れた意味合いについて以下のような分析が可能です。
### 総合的な分析
1. **時系列推移**:
– 総合WEIスコアは7月の前半を通じて上昇し、特に中旬にかけて最大0.87付近に達しています。この上昇は、経済的余裕や社会基盤の期待が高まる要因が考えられます。
– 7月後半にはスコアに変動性が見られ、データの終わりにかけて減少しています。これには市場の不安定要因や社会的、政策的変動が影響している可能性があります。
2. **異常値の検出**:
– 異常値は、時系列データ中で観察される急激な上昇および下降に関連しています。特に初旬から中旬にかけての急上昇とその後の急降下は、特定のイベントや政策変更が影響した可能性があります。
3. **STL分解結果**:
– 季節的パターンとして、月の初旬と中旬での上昇トレンドが確認されます。
– トレンド成分は不安定であり、長期的安定性は見られません。
– 残差成分が多く含まれ、データの変動に外的要因が影響したことが示唆されます。
### 項目別分析
1. **個人および社会WEI平均**:
– 個人WEIと社会WEIの平均は共にある程度の変動を示すが、特に個人WEIにおいて、経済的余裕や健康状態が大きな影響を与えている可能性があります。
– 社会WEIでは公平性や持続可能性の認識が全体的なスコアに寄与していると考えられます。
2. **項目間の相関性**:
– 社会基盤と持続可能性間の強い相関が観察され、社会政治的な施策や投資が共鳴し合っている可能性があります。
– 心理的ストレスと社会多様性スコア間の負の相関は、社会の安定が心理的安定に寄与していることを示唆しています。
3. **データ分布の観察（箱ひげ図分析）**:
– 幅広い範囲でのスコアが観察され、特定の日付では異常も確認されています。
– 外れ値として特定の期間に集中するスコアは、突発的な外部要因による可能性が高まります。
### 主要な構成要素分析（PCA）
– PC1の寄与率が0.71と高いため、データの大部分の変動はこの一軸で説明可能です。これは、特定の一つまたは二つの要因が全体の変化を主導していることを示唆しています。
– PC2の寄与率は低く、PC1に対してその他の細かい違いを補足する補助的な役割を果たしていると言えます。
### まとめと推奨事項
– **市場動向や政策変更**の監視が必須であり、特に7月の変動期に関しては具体的な背景要因の特定が重要である。
– 社会的持続可能性と経済的支援の相関は強く、これに対する投資もしくは評価を考慮に入れるべきです。
– ストレス管理および自由度の向上施策は重要な影響を持ち、注意を要する部分である。
全体として、上記の観察により効果的な戦略策定が可能になるでしょう。特に異常値の背景にある要因を深掘りすることで、より精緻な対応策を施せると考えられます。
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**:
– グラフは二つの異なる時期に分かれています。
– 左側では、データがかなり密集しており、やや横ばいの傾向があります。
– 右側には、別のクラスターが見られ、こちらも密集していますが、位置がやや右上に移動しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のデータには異常値がいくつか存在しますが、右側には特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットが実績データを示し、緑色は前年データを示しています。
– 黒い丸は異常値を指しています。
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がプロット間に示されていますが、実績からそれほど外れていないことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 左右のデータクラスターは、全体のマクロトレンドを示している可能性があります。変化の少ない横ばいの時期から、右側に移行し、前年のデータもこれを補完しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左側のデータはよりバラつきがあり、右側は集中的です。
– 前年のデータも含めると、緩やかな増加の傾向がある可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととビジネスや社会への影響**:
– 初期段階では安定しているように見えるが、後の段階でやや向上している印象を持つかもしれません。
– ビジネスの視点からは、後の時期に同様のデータを活用した効果的な戦略が功を奏した可能性があります。
– 社会的には、新製品が市場において安定または向上を示していると考えられ、製品の受容や人気度の上昇を表すかもしれません。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 青色の実績データ（実績AI）は、2025年中に減少傾向が見られます。また、2026年のデータ（緑色のUI）は少し異なり、高いWEIスコアを維持しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年にはWEIスコアが低い外れ値がいくつかあります（異常値としてもマークされています）。
– 2026年にデータが再び集まっているように見えますが、この時期に急激な変動の兆候は少ないです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色と緑色のプロットは別々の時期を示しており、異なるデータセット（実績と前年）を表しています。
– 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）は、実績データに基づいて異なる予測範囲を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルが重なり合い、実績データに補完的な情報を提供しています。これらは将来のトレンドの見通しを提示するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時期でのスコア分布に違いがあり、2025年から2026年になる際に顕著なスコア上昇が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– データの変動と予測値は、特定の時期の製品パフォーマンスの改善を示します。ビジネス戦略の見直しによる成功の可能性が示唆されます。
– 2025年のスコアの低下は製品や戦略の再評価が必要であることを示す可能性があります。2026年の改善は、変化が効果的である可能性を示唆しており、これをビジネスにおける成功要因として活用できます。
これらの洞察を基に、さらなる分析やマーケティング戦略の立案が求められます。
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:
このグラフについての洞察を提供いたします。
1. **トレンド**:
– **実績データ**（青）の最初のセクションでは、評価期間の初期において弱い下降トレンドが見られ、その後、急激にデータの表示が途絶えています。次に、**昨年のデータ**（緑）が右側に集中しており、新たな上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 左側のデータ範囲に、**異常値**として黒い円で囲まれた部分があります。これが目立った外れ値であり、他のデータポイントから乖離していることがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実際のWEIスコアを表し、初期のデータ部分を示しています。黒い円は異常値の識別に役立ちます。
– 緑色のプロットは昨年のデータを示し、現在までの新しい傾向を表しています。
– 予測のためのライン（ピンクや紫）は、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）による多様な予測手法を示しますが、それぞれの方向性が異なっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と昨年のデータでの遷移を見ると、短期間での急なスコアの変化が示されています。予測モデルはデータの初期部分から最終部分までをカバーし、各モデルの精度と一貫性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**:
– 初期データは全般的に安定しているものの、突然の変動があることが示されています。これにより、モデルの予測は挑戦的であり、異常値が予測精度に影響する可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととビジネスや社会への影響**:
– 初期のデータにおける変動から予測精度の複雑さが容易に理解でき、企業は異常値の処理と精度向上に注力する必要があります。昨年のデータを見ると、回復期や新たな成長期に入った可能性があり、今後の市場戦略や製品開発に対し、楽観的な視点と慎重さのバランスを取る必要があります。
このように、このグラフからは、データの非安定性と異常値の影響を考慮した上で、未来の動向を慎重に予測し、適切な戦略を構築する必要があることが示唆されます。
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:
この散布図は、新製品カテゴリの個人WEI（経済的余裕）スコアを1年間にわたって記録したものです。以下に詳細な分析を示します。
### 1. トレンド
– **最初の半年**: 青色の点で示される実績AIによるデータは約0.8のスコアで安定しています。大きな上昇や下降は見られません。
– **後半の期間**: 緑色の点が示す前年のデータと比較すると、実績AIのデータがない期間があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 黒い丸で囲まれた部分が異常値として認識されており、最初の部分に集中しています。
– **急激な変動**: 特に大きな急変は見られないようです。
### 3. プロットや要素の意味
– **青色の点 (実績AI)**: 実際のデータポイントを表しています。
– **緑色の点 (前年AI)**: 前の年の同じ時期のデータとされるもので、異なる値を提示しています。
– **予測 (ピンクと紫の線)**: 線形回帰やランダムフォレストによる予測ですが、両者ともトレンドを変えるほどの大きな動きは示していません。
### 4. 時系列データの関係性
– **実績AIと前年AIの比較**: 後半の期間において前年AIのデータは存在しますが、その期間の実績データは見られません。この差はデータの取り方や季節性要因に関連している可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **分布の特徴**: 初期のデータは比較的集中しているのに対し、後半はデータが存在せず、前年のデータとの比較が困難です。
### 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
– **直感的な印象**: 観測可能な範囲で、WEIのスコアは安定しており、新製品が市場に与える影響が一定であることを示唆しています。
– **ビジネスインサイト**: 安定したWEIは新製品が消費者の経済的余裕に大きな影響を与えていないことを示唆します。製品やサービスの改善が必要かもしれません。
この分析はあくまで視覚的な情報に基づくものであり、追加のデータや詳細な背景情報と併せて考慮することが重要です。
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:
このグラフは、新製品に関する個人の健康状態を示す WEI スコアの時系列データを表しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– 時系列全体を通じて、青いプロット（実績）のデータが左側に集中しています。
– 現時点では右側に緑のプロット（昨年のデータ）が見られ、顕著な上昇または下降のトレンドは示されていないように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点の内、黒い円で囲まれたものは外れ値として識別されています。
– 外れ値の存在が示されているため、これが個人の健康状態評価においてどのような意味を持つか、更なる調査が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを、緑の点は昨年のデータを示しています。
– モデルによる予測値が含まれているが、ここでは左側のプロット（予測）が短期間で密集している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと昨年のデータ間で大きな変化が確認できないため、健康状態の評価指標が年間を通じて安定している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが比較的狭い範囲に集中しており、これが標準的な健康状態を示していると考えられます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの影響**
– 人間的には、青い実績データが左側に偏っているため、予測された健康状態が一致していないことを懸念するかもしれません。
– ビジネスにおいては、異常値が多い場合は製品に関する信頼性の再評価が必要かもしれません。モデルの予測と実際のデータの整合性が低い場合、刷新された予測モデルの開発が求められ得るでしょう。
全体として、異常値の原因や予測モデルの精度についての再考が必要であり、それが製品の改善や新たな開発に寄与する可能性があります。
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:
このグラフは、新製品カテゴリにおける個人の心理的ストレス（WEIスコア）の時系列散布図です。以下にグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフには、実績データ（青い点）と予測データが示されています。実績データは7月から9月にかけて表示され、比較的高い位置に密集しています。心理的ストレスがこの期間において一定のレベルで推移していた可能性があります。
– 予測（ピンクや紫のライン）は下降傾向を示しており、新製品の導入が進むにつれストレスが減少するという見通しがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値は「○」で示されていますが、特定の外れたデータポイントがないことから、この期間中は比較的一貫したパターンが見られると思われます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の違いは、実際のデータと予測の違いを表しています。
– 黒いアウトラインの「○」は異常値を示しており、これが存在しているため、このデータは特に注目される必要があるでしょう。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと様々な予測方法（線形回帰、決定木、ランダムフォレストなど）との比較が可能です。それぞれの予測が異なる結果を示しており、新製品の心理的影響を多角的に評価することが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は密集している部分が多く、データが特定のレンジ内で限定されている様子が観察されます。これは、一般的なストレス水準が安定していることを示唆します。
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、新製品の導入が心理的ストレスに対して予想以上にポジティブな影響を与える可能性があります。ストレスの低減は個人の生産性向上や顧客満足度の向上につながるかもしれません。
– 企業は、このデータを用いて新製品の導入戦略を最適化し、ユーザーの満足を高めるための施策を検討することができるでしょう。
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:
グラフの分析結果は以下の通りです：
1. **トレンド**:
– 最初の半年間（左側）では、青色のデータポイントが密集しており、WEIスコアはおよそ0.4から0.8の範囲にあります。この期間は比較的安定的で、スコアの劇的な変動は見られません。
– 後半（右側）に見られる緑色のデータポイントは、同様に安定しており、スコアのばらつきが小さく、縦に並んでいます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色のデータセットには、時々異常値としてマークされた点がありますが、大半は範囲内に収まっています。
– 予測値（異なる手法による）は比較的一様であり、急激な変動は少ないです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色は実績データを示し、緑色は前年データの比較を示しています。両者の描画が異なるため、異なる時期の傾向を視覚的に区別できます。
– 異常値は黒の輪で示され、特異なデータポイントを強調しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– それぞれの予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は異なる色で示されています。これにより、異なる手法による予測の精度や傾向を比較可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 両時期（実績と前年）は類似した分布を示していますが、前年データはスコアの高い範囲に多く分布しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初期の実績データと比較して、予測データはより高い安定性と一貫性を示しています。
– ビジネスや社会的影響としては、興味深いのは安定したパフォーマンスの維持が確認されていることで、新製品の市場への導入と保持が成功裡に進んでいることを示唆しています。
– WEIスコアの安定は、自由度と自治が着実に受容されていることを示し、消費者の満足度や信頼性の向上に繋がっている可能性があります。
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:
このグラフは、新製品カテゴリにおける社会WEI（公平性・公正さ）のスコアを360日間追跡した時系列散布図です。それでは、このグラフから得られる洞察を以下にまとめます。
1. **トレンド**:
– 左側の青いプロット（実績）は、時期が進むにつれてスコアが安定しているように見えますが、全体的に若干の減少傾向がある可能性があります。
– 右側の緑色のプロット（昨年度）は、比較的高いスコアが維持され、若干の分散が見られるものの、一貫している印象があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロット群にはいくつかの外れ値として黒い円で強調されていますが、全体に大きな変動は少ないです。
3. **各プロットや要素**:
– **色（青・緑）**: 青は実績、緑は昨年度を示します。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）を示しており、実績データのばらつきを示すと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 昨年度のデータ（緑色）はより安定して高いスコアを保っている一方で、今年のスコア（青色）はばらつきが見られるため、改善の余地があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 両データセットの間で明確な相関関係や周期性は見られませんが、昨年度に比べて今年度のスコアが若干不安定であることが示されています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 今年度の社会WEIスコアが昨年度に比べてやや低下しているため、社会的な公平性や公正さの面での改善が求められます。新製品の評価において、持続的な改善策を講じることで、ブランドイメージの向上や長期的な信頼関係の構築に繋がる可能性があります。これは、企業の社会的責任（CSR）の面においても重要な要素となります。
全体として、このグラフは、今年度と昨年度の社会WEIスコアの比較を通じて、一定の安定性はあるものの、さらなる改善の必要性を浮き彫りにしています。
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:
以下は、提供されたグラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの左側で、実績（青色の点）は0.8から下がっていることが見られます。この期間は持続可能性と自治性が減少している可能性があります。
– 中央から右側で、予測値（クロス）は急上昇しており、持続可能性と自治性の向上が期待されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値は円で囲まれており、実績データの中で通常範囲（灰色エリア）から外れている点々です。
– 急激な変動は特に見られませんが、実績データは比較的安定しており、予測データは上昇傾向にあります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、緑の点は前年の比較データです。
– 紫、ピンクの線は異なる回帰モデル（線形回帰、ランダムフォレスト回帰など）を示しており、将来的なスコアの推移が予測されています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間で、実績が下がる一方、複数の予測がそれを上回って上昇するという相反する関係が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ全体として、予測は大幅に異なるモデルに基づいて行われており、多様な結果を示します。
– 実績データからの一部外れた異常値はモデルにおける不確実性を示しているかもしれません。
6. **直感的な感想と影響**:
– このグラフを通じて、人々は持続可能性に向けた取り組みが短期的に低下したが、長期的には改善の見込みがあると感じるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、持続可能性と自治性の向上を目指した改善策が短期的には効果が見えにくくても、長期の成果が期待できるというメッセージが伝わります。
持続可能な社会の実現に向けた戦略には時間を要する可能性があり、予測に基づく長期的な視野が重要です。
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:
以下の視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 「実績（実績AI）」は2025年7月以降一定の範囲で安定しているように見えます。
– 「昨年（比較AI）」は2026年6月以降、スコアがやや高い傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の「実績（実績AI）」の部分にいくつかの異常値が存在します。この異常値はシステムの不安定さやデータの誤りを示す可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは「実績」、緑のプロットは「昨年の実績」を表しており、時系列での比較が可能です。
– 紫色と他の予測線が示されているが、予測と実績の一致度に差異が見られる。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「実績（実績AI）」と「昨年（比較AI）」の間には一定の相関があるように見えますが、途中で乖離が生じています。
– 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）と実績の乖離がみられ、それぞれの予測モデルの精度や妥当性が検証の余地があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に密度が低く、データの分布が均一でないことが観察されます。
6. **直感的・ビジネス・社会への影響**:
– 初期の不安定さは新製品初期段階での市場反応の不確実性を示唆しています。
– 今後の予測が正しいと仮定すると、比較的安定したスコアが期待できますが、予測モデルの選択が重要です。
– ビジネスにおいては、製品の安定性を長期的に保証するための改善が求められるでしょう。
– 社会的には、教育機会へのアクセスや社会基盤の大きな変動を避け、一定の信頼を維持することが求められます。
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:
以下はグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 初期段階（左側）では、WEIスコアが比較的高い位置に横ばい状態です。
– 過去一年間（左側の青いプロット）は、スコアは約0.6から0.8に固まっています。
– 後半（右側の緑のプロット）では、すこし高めのスコアが観察され、スコア0.6付近に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データには異常値があり、それが黒い円で囲まれています。
– 症候性も比較的一定で急激な変動は見られませんが、予測と実績の間には差異があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青色は実績値（実績AI）を示し、緑色は前年の比較AIによるものです。
– 線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測線が描かれていますが、これらの予測は観測データと一部食い違いが見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データが一連の範囲で一緒に移動していることが観察されますが、具体的な相関関係は不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの縦方向の拡がりはやや狭く、上下に拡がっていたら、より大きな変動性かトレンドの変化を示唆するかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– WEIスコアが安定して推移していることから、この新製品は共生・多様性・自由の保障において一貫性を持っていることが示されています。
– 異常値の存在は、特定の条件下でのリスクや予期せぬ結果を示唆している可能性があり、改善の機会を探る必要があるかもしれません。
– ビジネスにおいては、安定性がブランドの信頼性を高める可能性がありますが、その一方で革新や変革の余地はあるかもしれません。
データの分布や異常値は、製品開発やマーケティング戦略の見直しのポイントになり得ます。
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、提示されたヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– 色の変化を通じて、時間帯ごとのスコアの変動が確認できます。特定の日付や時間帯で周期的なスコアの変動が見られるかどうかは、もっと長期間のデータが必要ですが、短期的なパターンは見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色が急激に変わっている部分（例えば、濃い紫から黄色への変化など）は、急激なスコア変動を示しており、特定の需要やトレンドの変化を示唆しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡が数値スコアの高さを示しており、黄色に近いほど高スコアを表し、濃い青や紫に近いほど低スコアを表します。
– 横軸は日付の変化を、縦軸は時間帯の変化を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 明確な周期性が観測される部分があり、日ごとの特定の時間でスコアが高くなる傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の変化パターンから、特定の時間帯（例えば、午後の一部や特定の日付）が高いスコアを持っていることが確認でき、製品の人気がその時間や日に集中している可能性があります。
6. **このグラフから人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 見やすい時間帯や日付における高い需要は、マーケティング戦略やプロモーション計画に活用できるでしょう。
– 急な変動や外れ値の部分は、従来のトレンドを逸脱しているので、問題点の特定や新たな機会を見つける手がかりとなるかもしれません。
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:
このヒートマップを分析しますと、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて、高スコア（黄色やライトグリーン）が徐々に増加し、その後期間の後半でスコアが低下（ダークブルーやパープル）しているように見えます。
– 特に7月の中旬から後半にかけてスコアが低下するトレンドがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月19日から23日にかけて、スコアが急激に低下している部分が見受けられ、これは急激な変動を示します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションはWEIスコアの高さを示しており、黄色が最高スコア、パープルが最低スコアを示しています。
– 色の密度を見ると、密度が高い部分は一貫して多くのデータポイントが高スコアであることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯のスコアが一貫している場合と不連続に変化している部分があるため、時間帯によってスコアの傾向がはっきり分かれています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコアは主に特定の時間帯（7-16時）に見られ、他の時間帯ではスコアが低下する傾向があります。
– 特定の日付に一貫したスコア低下が見られるが、それは制限された時間帯でのことです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 時間帯によって異なるパフォーマンスは、特定の時間に新製品の使用が促進されているか、あるいは制約を受けている可能性を示唆します。
– スコアが急激に低下している期間は、製品の使用や評価に悪影響がある可能性があり、製品の改善やマーケティング戦略の見直しが必要になるかもしれません。
この分析を元に、更なるデータ探索やビジネスの方向性を検討することが有効です。
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:
このヒートマップに基づくと、以下の洞察が得られます：
1. **トレンド**:
– 7月初めから中旬にかけて、時間帯によってはスコアが高い傾向があります。特に、7日から11日あたりの昼間の時間帯（特に14時から16時）は、色が黄色に近く、スコアが高いことを示しています。
– 7月後半（18日以降）にかけて、スコアは全般的に低下しています。また、7月20日以降は明確にスコアが低いです（青から紫）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月17日から18日にかけてと、7月22日に再びスコアがわずかに上昇しています。
– 7月19日14時以降、スコアが急激に下落し、22日には最低となっています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの変動を示しており、黄色が最も高いスコアを、青から紫が低いスコアを表しています。
– 時間帯と日付の2次元の分布が表示され、時間帯・日付ごとのスコアの変動が視覚的に理解できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– スコアが高い時間帯は一箇所に集中している傾向があるため、特定の要因により同時に上昇している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとにスコアが異なる分布を示しており、15時前後が安定して高スコアを示す傾向にあります。
– 7月末に向けて、より多様な色が登場しており、変動が激しいことが示されています。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**:
– スコアの変動が激しい時期には、社会的またはビジネス的な要因が存在する可能性があります。これは、人々の行動パターンや新製品の受容に影響を与えているかもしれません。
– 高スコアの時間帯は、新製品が市場においてどの時間に最も受容されているかを示しており、マーケティングキャンペーンの最適な時間割の制定に役立ちます。
– 具体的な日付にスコアが急騰または急落する時期を分析することで、外部要因（競合他社の動きや季節要因）を発見し、対策を講じる機会になります。
この分析を基に、時間帯と期間ごとの社会的影響をさらに探求することが可能です。
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:
以下は、提示されたWEI（Well-being Index）関連の相関ヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは固定された相関の表現であり、時系列トレンドは示しません。相関の強弱を理解するためのものです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップではなく、他のグラフ形式（折れ線グラフ等）で外れ値や変動を分析することが一般的です。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色は相関の強さを示しています。赤色に近いほど正の相関が強く、青色に近いほど負の相関が強いです。白に近い部分は相関が低いことを示します。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列データではなく、項目間の相関を示すため、各項目が互いにどれだけ関係しているかがわかります。
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」は高い正の相関があります（0.95以上）。これは、個人や社会の幸福度の変化が総合的な幸福度に強く影響することを示します。
– 「個人WEI (経済的余裕)」は他の多くの指標と比較して相関が低めです。これは経済面が他の幸福度要素と独立した要素として機能している可能性を示唆します。
– 「個人WEI (自由度と自治)」と「社会WEI (持続可能性と自治性)」の間でも重要な関連が見られます（0.75以上）。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 強い相関が示された項目同士は、例えば政策立案の際に協働して考慮すべき領域といえるでしょう。個人の心理的ストレスが社会的な持続可能性と自治性に影響を及ぼす可能性が高いので、このような点に注目した対策が必要です。
– 社会全体の幸福度を向上させるため、個人の「自由度と自治」を強化することも有効かもしれません。これにより、社会的持続可能性や自由の保障を促進する効果が期待されます。
このような相関分析は、幸福度向上のための統合的な戦略策定に役立つ知見を提供します。
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:
この箱ひげ図は、新製品カテゴリのWEIスコアを360日間で比較したものです。箱ひげ図はデータの分布と外れ値を視覚的に示すのに役立ちます。以下はこのグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 全体として、各WEIタイプの中央値がほぼ同程度の範囲にあり、大きな上昇または下降のトレンドは見受けられない。
– WEIスコアは、おしなべて0.7から0.8の範囲に多くの中央値があるため、相対的に高いスコアが保たれているといえる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の確保）」において、外れ値が見られる。このことは一部のデータポイントが他のポイントよりも極端に低いまたは高い可能性を示唆している。
3. **各プロットや要素**:
– 色は各WEIタイプを視覚的に区別するために効果的に使われている。色の変化は特定のトレンドやパターンを示していない。
– 箱の高さ（四分位範囲）が異なるため、異なるWEIタイプのばらつきや分布の広さが異なることが分かる。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプの中央値は全体的に近似しているため、相互の関係性に大きな隔たりはない。しかし、「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（自由度と自治）」では箱が小さいため、これらは比較的安定したスコアであることがわかる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（持続可能性と自治体）」と「社会WEI（生態系整・教育機会）」は広い範囲でスコアが分布しているため、データが多様であることを示している。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 安定した中央値は新製品のWEIスコアが比較的良好であることを示唆し、製品の受容性や市場での位置づけがポジティブである可能性を示しています。
– 外れ値が存在する領域は、さらなる見直しや改善の余地があることを示しており、特に社会的に敏感な外れ値は規制や社会的受容に影響する可能性があります。
この分析は、新製品が持つ多様な特性を理解し、それらを改善するための基礎となる洞察を提供します。企業にとっては、これらを考慮に入れてマーケティング戦略や製品開発を調整するための指針とすることができるでしょう。
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:
### 分析と洞察
#### 1. トレンド
– グラフ全体に明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– データは広く散らばっており、特定の方向に集まる様子はありません。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 遠く離れたデータ点が数点見受けられます。例えば、第一主成分の値が-0.4付近で、第二主成分が0.2以上の点や第一主成分が0.4付近に出ている点は外れ値として考えられます。
#### 3. 各プロットや要素
– プロットされたデータ点は、各々の製品または要素を示していると考えられます。
– 第一主成分の寄与率が0.71なので、主にこちらがデータの変動の大部分を説明しています。一方で、第二主成分の寄与率が0.09であるため、影響はそれほど大きくありません。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数のデータセットがプロットされているわけではなく、一つのデータセットの中での分散を主成分分析により可視化したものと考えられます。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 第一主成分と第二主成分の間に強い相関は見られません。
– データは、全体的に中心付近に集まっていると同時に、アウトライヤーも存在し、多様なパターンの存在を示唆しています。
#### 6. ビジネスや社会への影響
– 製品の特徴や性能に関する多様性があることが示されています。特定の製品または特徴が他に比べてとがっている（独自性が強い）ことを示す外れ値は、ニッチな市場での差別化要因となる可能性があります。
– 将来的には、この分析を用いて市場でのポジショニングや製品の改良に関するインサイトを得ることができるでしょう。そのため、データの分布や外れ値の理解は、戦略的な意思決定にとって重要です。
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。