📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
**1. 時系列推移:**
– **総合WEI (Combined WEI):** 過去約1ヶ月で、0.63から0.89まで幅広い変動を示しており、特に7月上旬に向けて増加し、その後に頻繁な変動が見受けられます。これは新製品の導入や市場の変化が影響した可能性があります。
– **個人WEI平均:** 7月上旬では、スコアが徐々に高まる傾向を示し、その後中旬になるとやや停滞も見受けられます。
– **社会WEI平均:** 個人WEI平均よりも高い平均値を示し、7月中旬にかけてやや高位安定しています。
**2. 異常値:**
– **異常値の検出:** 多くはスコアの極端な上下がある日付に集中しています。特に、7月19日の0.68や7月20日の0.65 (Combined WEI) が目立ちます。これらの日付には、特異なイベントや外部環境の変化が影響した可能性が考えられます。
– **原因推測:** 異常値は、特定の期間内に集中する点から、新製品の突然の需要変動や市場反応の可能性が示唆されます。特に心理的ストレスや自由度と自治に関するスコアの日々のばらつきが影響した可能性があります。
**3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解の仮定に基づく考察):**
– **トレンド:** 全般的に上昇傾向を示す期間がある一方、数日の急落がトレンドを乱しています。これが新製品に対する市場の反応やニーズの変化に起因する可能性があります。
– **季節性:** デイリーの周期的な変動パターンも観察され、特に週初から週末にかけて労働環境の変化に起因する可能性が高いです。
– **残差:** 残差には大きな変動がなく、データのバラつきは多くの場合、季節性やトレンドに組み込まれていると考えられます。
**4. 項目間の相関:**
– **高相関:** 個人WEIと社会WEIにおいて、心理的ストレスと経済的余裕の相関が強いことから、個人の心理的状態が全体評価に強く影響していることが示唆されます。
– **低相関:** 自由度と自治という個人の選択に基づく測定は、他のスコアと独立性が高い傾向があります。
**5. データ分布 (箱ひげ図の解釈があれば):**
– 各スコア項目には、中央値が継続的に上昇するトレンドが見られ、箱ひげの長さが変動の大きさを示唆しています。特に個人の心理的ストレスや経済的余裕の項目では外れ値も見受けられるため、瞬間的な変化に対する要因分析が必要です。
**6. 主要な構成要素 (PCA分析):**
– **PC1 (寄与率: 0.71):** 最も顕著な変動要因であり、個人のWEI平均が大きく寄与します。特に心理的ストレスや経済的余裕が挙げられ、個人の内的要因が全体のWEIスコアを決定することが示唆されます。
– **PC2 (寄与率: 0.09):** 貢献度は低いですが、社会的要因、特に社会基盤や教育機会に関連する要素が含まれている可能性があります。
これらの分析結果を再評価し、次のステップとして異常値の根本原因を追求し、個人及び社会要因の改善に取り組むことが推奨されます。分析
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**:
– 初めの約180日間は、WEIスコアが安定しており、ほとんど変動がないように見えます。
– その後、プロットの間に大きな空白期間があります。
– 後半の部分では、WEIスコアが再び安定した水平パターンで維持されていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには、異常値と識別された点があります。
– 中期のデータには急激な変動は見られませんでした。データの分布が比較的狭い範囲に集中しているため、スコアの変動が少ないことが示されています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実績データを示し、初期の安定したパターンを表しています。
– 緑色のプロットは前年のデータとされ、後期の安定したスコア範囲を示しています。
– 紫色の線は様々な予測手法を表し、予測の幅は比較的小さいです。
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の間には、時間的な連続性がなく、大きなギャップがありますが、どちらも安定した動きを示しているため、同様の市場動向を反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期と後期でデータの分布に相関関係は見られませんが、どちらも一定のスコア範囲に収まっていることは共通しています。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**:
– このグラフからは、新製品の市場評価あるいは品質が一定の基準を満たしていることが示唆されます。
– 異常値が初期に存在することから、製品の改善が行われて安定化した可能性があります。
– ビジネスにおいて、新製品の安定したパフォーマンスは市場での信頼性を高め、長期的な成功につながるかもしれません。
全体として、データは新製品がリリースされた直後に多少のばらつきが見られるものの、時間と共に安定的な評価を得られることを示唆しています。この情報は、製品戦略や品質管理の観点で重要となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– グラフは二つの主要な期間に分かれています。最初の期間（2025年7月から10月）はWEIスコアに変動が少なく比較的安定しています。次の期間（2026年6月頃）は異なるWEIスコアでデータが再び現れますが、全体として増加傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期のデータ（青の実績）は固まっており、特に顕著な外れ値はありません。予測に基づく異常値がいくつか示されていますが、そこまで大きくWEIスコアから逸脱しているわけではありません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績値で、測定されたデータを示しています。これらは初期に集中しています。
– 緑の点は前年の比較データで、2026年中盤に集中して配置されています。前年と今年のデータを比較することで、前年よりスコアが上がっていることが視覚的に判断できます。
– 異常値と予測変数（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は予測されていますが、主要なデータセットの一部としては表示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績値と前年のデータを比較することで、前年に比べて全体のパフォーマンスが向上していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 分布の広がりは2025年中の狭い範囲と2026年中の新たな範囲に分かれます。この切り替わりがあるため、特定の環境や条件の変化が影響している可能性があります。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響:**
– 直感的には、新製品の導入などで一時的な評価の変動があるかもしれませんが、最終的には前年よりも改善されています。
– ビジネスへの影響として、新製品戦略の効果の確認や、初期の反応に対する対応が求められるでしょう。社会的には、新しいトレンドや製品に対する評価の大きな上昇が期待される時期があることを示しています。また、評価改善の成功事例として活用が可能です。
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:
## 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– **上昇トレンド**：青色の実績データ（7月から8月）が示すように、初期の期間には横ばいで安定しています。その後は予測としてのプロットが示されますが、時期が大きく離れた2026年の緑色の前年比較データとの間に明確な上昇が見られます。このことから、WEIスコアは過去のデータと比べて向上していることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**：黒いサークルで示された外れ値が見られますが、そのスコアは平均から大きく離れていないため、データの信頼性は高いと考えられます。
– **急激な変動**：特に急激な変動は見られませんでしたが、時期が進むにつれてスコアがやや向上する傾向があります。
3. **各プロットや要素**
– **青の円**：実績データを示し、過去の動向を反映しています。
– **緑の円**：前年の比較データを示し、スコアの向上を示唆しています。
– **灰色の範囲**：予測の不確かさを示し、予測の信頼区間を表しています。
– **塗りつぶし**：異常値を強調していますが、密度分布としては大きく偏りは見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のいずれも同程度の信頼区間に収まり、予測の妥当性が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは緩やかな上昇傾向があり、特定の季節性や周期性は見られませんが、新製品の受け入れが徐々に改善されていることが考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会的影響**
– WEIスコアは時間とともに改善傾向にあり、新製品が市場で受け入れられている可能性があります。これにより、増収やブランドイメージの向上につながるかもしれません。
– 外れ値が非常に少なく、均一なスコア分布からも、安定した製品評価が得られていることを示している可能性があります。
全体的に、新製品のWEIスコアは時間とともに向上しています。このトレンドが続くならば、さらなる市場拡大や品質改善が期待できます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 左側の青色の散布図は、時系列的に多少の変動はあるものの、全体として水平に近いトレンドを示しています。
– 右側の緑色のデータは比較的均一に分布し、安定した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**
– 異常値として黒色の円で示されたデータポイントがいくつか見られます。これは何らかの予期しないイベントや測定ミスを示唆する可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績データを示し、実際の経済的余裕のスコアを表現しています。
– 緑色のデータポイントは前年の比較を示しています。
– 紫色の線は予測線を示しており、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）による異なる予測成果を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データ（青）と前年データ（緑）に明確な相関関係がありそうです。前年と比べて大きな変動は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に、データは特定の変動範囲内にクラスタリングされています。各予測モデルの線が、実際のデータをどの程度近似できているかが確認できます。
6. **直感的な感覚やビジネス・社会への影響**
– 実績データと予測データはおおむね一致しており、モデルが経済的余裕をしっかりと予測できていることを示唆しています。予測と実測が大きく乖離していないため、ビジネス上の計画立案においても信頼性のあるデータとして使用できるでしょう。
– 異常値の発見は、早期にリスクを特定し管理するために重要であり、適切な対策が求められます。
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:
## 視覚的特徴と洞察
### 1. トレンド
– グラフは2つの時期に分かれています。前半（2025年7月-2025年10月頃）のデータは横ばいで、その後データがなくなり、後半（2026年6月-2026年7月頃）のデータが再び現れています。
– 後半のデータは、前半に比べてやや上昇傾向にあります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 前半の時期に数個の異常値（黒い丸で囲まれたデータ）が見られます。
– これらの異常値は、大きく下方に離れています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 青色のプロットは実績データを示し、緑色のプロットは昨年のデータを表しています。
– 紫、ピンク、緑色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表しています。
– 灰色の枠は予測の不確かさの範囲を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 前年度のデータは、後半の2026年の実績値に近い場所にプロットされています。前年に対するスコアの改善が示唆されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは前年度データとおおよそ一致しており、予測モデルの信頼度を裏付ける結果となっているようです。
– 異常値は、全体のトレンドとは異なる動きを見せており、他のデータポイントに大きく影響を与えていないようです。
### 6. 人間の直感およびビジネスや社会への影響
– 人間の視点からは、前半の異常値が具体的な要因で説明できるかどうか気になるところです。製品やサービスのアップデートや、マーケティングキャンペーンなどがこの時期に実施されていた可能性が考えられます。
– ビジネス上は、スコアが徐々に改善していることを示しており、ヘルスケア製品やサービスが利用者に好意的に受け入れられている可能性があります。顧客満足度の向上や市場の拡大の兆しと捉えられるかもしれません。
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:
## 分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側に密集した青い点（実績）は、一定の範囲内での横ばい傾向を示しています。データは特に7月から始まっており、0.4から0.7の範囲に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として黒い枠で囲まれた丸がありますが、他のデータに比べて大きく離れているわけではありません。
– 全体的には大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しています。
– 紫色と他の色の線は異なる予測モデルによる予測を示し、予測の違いを確認できます。
– 緑の点は前年のデータを示しており、前後の関係を把握するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青い点（実績）と緑の点（前年）の比較を通じて、全体の安定性が評価できます。大きな変動は見られません。
– 予測と実績の差異を観察することで、モデルの精度を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの比較により、全体的なWEIの動きが一定であること、また予測モデルがそれをうまく捉えているかを評価できます。
– データ分布は一般的に0.4から0.7の間で広がっています。
6. **直感的・ビジネス・社会への影響**
– グラフから人間が感じるのは、WEI（心理的ストレス）が比較的安定している状況です。予測モデルの信頼性が一定程度に保たれていることが確認できます。
– 新製品が個人の心理的ストレスに対して大きな影響を及ぼさないことを示唆しており、製品の市場導入に際してネガティブな感情・心理的コストを伴わない可能性があります。
この分析は、新製品の開発やマーケティング戦略の策定において、特に消費者感情や心理的な側面を考慮する際に有用な示唆を与え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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは2つの異なる期間で構成されています。前半（2025年7月〜9月頃）は実績値が多く、後半（2026年5月〜7月頃）は予測値です。
– 実績部分では、データポイントはおおむね0.5から0.9の範囲に集中しています。一方、予測部分のデータは0.7前後に集まっており、比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにおいて、異常値（特に0.4付近）のデータポイントがあります。これが何を意味するのかを確認する必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データで、緑の点は予測データです。
– 予測には異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が用いられていますが、マーカーでの大きな変化は見られません。
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明確な連続性は示されておらず、期間が空いていますが、実績に続く予測では、若干スコアが上昇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**
– 実績データはややばらつきがあるものの、予測データはより密集しており、今後の予測における安定性を示唆しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 実績データのばらつきや異常値は、初期の製品テストや導入段階での不安定性を示しているかもしれません。しかし、予測データの安定性は、この製品またはサービスが成熟しつつあることを暗示しており、将来的な機会やリスクマネジメントの参考になります。
このグラフを通じて、製品開発の初期段階から導入の過程での変動と、予測による安定性への移行を視覚的に確認することができます。ビジネス戦略においては、初期の変動を改善し、予測の精度を高めることで、より成功率の高いプロジェクト運営が可能になるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績（青色）**: 初期の実績データが0.4から0.8付近に集中していることがわかります。全体的には上昇と横ばいの混合が見られます。
– **昨年のデータ（緑色）**: 新しい期間にデータが集中し、全体的に高いスコアを達成しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒い円で強調）**: 初期実績データには外れ値が含まれており、一部が他のデータポイントから離れていることがわかります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青色）は実際に観測されたデータ**。その中に外れ値が含まれています。
– **昨年度のデータ（緑色）は参考データ**として提供されています。
– **予測**:
– ピンク（線形回帰）、紫（決定木回帰）、緑（ランダムフォレスト回帰）で示されています。それぞれ異なる手法を用いて未来のスコアを予測しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 異なる予測手法の間での大きな乖離は見られず、全体として安定した予測がなされている印象です。昨年のデータと新しい測定期間の間には明確な進展が見えます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 過去の実績と予測は密接に関連しているように見え、これが予測モデルに影響を与えている可能性があります。
### 6. 直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響
– 初期のスコアの揺れを克服して、昨年データではより高いスコアが安定して観測されています。この進捗は、製品の公平性や公正さにおいて改善が見られることを示唆しています。
– ビジネスや社会において、このような改善はブランドの信頼性向上や市場での競争優位性の強化に寄与する可能性があります。また、予測モデルが有効に機能していることを考慮すると、今後の計画策定にも自信を持てるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフは2つの期間に分かれています。初期の期間（左側）は実績データが密集しており、WEIスコアが約0.8から1.0の間に留まっています。後期の期間（右側）は予測データが示されており、これも0.8を超えるスコアで高い位置にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間において、異常値とされるデータポイントがいくつか存在していますが、スコアの範囲外ではないため、大きな影響はないと考えられます。
3. **プロットと要素**
– **青い点**（実績データ）と**緑の点**（前年比較）はそれぞれの期間の実データを示しています。グレーの背景は予測の不確かさを表しています。
– 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）が使用されていますが、後期の予測スコアは全体的に高く、モデルごとのばらつきは小さく見えます。
4. **時系列データの関係性**
– 実績AIと前年データの間で顕著な変化はみられません。予測データが後期においても持続的に高スコアを維持していることは、製品が持続可能性と自治性の面で改善または安定していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データはやや高めのばらつきがありますが、予測は安定して高スコアを示しており、一貫性が増しています。
6. **直感と影響**
– このグラフを視覚的に観察すると、製品の持続可能性と自治性のスコアが改善され、安定していることが分かります。ビジネスにおいては、製品の高い持続可能性が市場競争力を強化し、消費者の信頼を得やすい状況に寄与すると考えられます。
このデータは、企業が持続可能性に対する取り組みを強化していることを示し、将来的な持続的成長の基盤を築いていると解釈できます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– **初期のトレンド（左側）**: 実績値（青）が若干の下降傾向。また、線形回帰（ピンク）と判断木回帰（紫）は下降トレンドを示しています。
– **後期のトレンド（右側）**: 前年度データ（緑）は安定しており、特に顕著な上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ左側にある黒い円は「異常値」を示しており、一部の時点でWEIスコアが予測範囲から外れていることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青色のプロット**: 実績値。最初の部分で急激な変動があり、その後安定。
– **赤いバツ印**: 予測値。実績値に近接していることが多い。
– **ピンク、紫のライン**: 異なる回帰手法の予測。一貫したトレンドを提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データ間で大きな乖離は見られず、異なる回帰手法も似たトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値が限定的な範囲で発生しているため、全体のデータ分布は比較的一貫しています。予測範囲（灰色の影）がある程度の精度で実績値をカバーしています。
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**
– **教育機会と社会基盤の安定性**: 後期の安定したスコアは、社会基盤と教育機会の安定を示唆しており、政策の継続的な実施がうまく行っている可能性があります。
– **新製品の改善点**: 初期の下降トレンドと異常値は、新製品が市場での課題を抱えている可能性を示唆しています。製品改善や市場適応の必要性があるかもしれません。
全体として、このグラフは新製品や社会基盤の健康状態と改善の必要性を示すための重要な視覚ツールとなっています。
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:
このグラフは、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコア推移を360日間にわたって示しています。以下、視覚的な特徴とその洞察を挙げます。
1. **トレンド:**
– 期間初期のデータ（青色のプロット）は、比較的一貫して高いWEIスコア（0.7から1.0の範囲）を示しています。
– 期間後半のデータ（緑色のプロット）は、全体的に青色よりもスコアが低く、0.5から0.7の範囲に集中しています。
2. **外れ値と急激な変動:**
– 一部のデータ点が「異常値」として黒い円で強調されています。特に初期に密集して出現していますが、その後の期間には見られません。
– 緑色の予測データでは、大きな急激な変動は見られず、比較的安定しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青色は実績データで、緑色は昨年の比較データ。
– ピンクの線や影領域は複数の予測モデルによる将来の予測範囲を示しています（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:**
– 青の実績と緑の昨年の比較データの間に、明確なトレンドの違いが見られます。この差異は、社会WEIスコアの変化を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 初期データは高スコアに集中している一方、後半は低めのスコアに散らばっています。このスコアの変化が、何らかの環境や政策の変化によって引き起こされた可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 初期高スコアがその後の低スコアと比べて優れた実績を示しているため、社会的または政策的な要因がWEIスコアの変化に影響を与えている可能性があります。
– 予測範囲が比較的狭いことは、これからの変動が予測可能であることを示しており、適切な対策を講じることでスコアの改善が見込めるかもしれません。
– ビジネスや社会においては、共生・多様性への取り組みがこの変動に影響していると考えられるため、これを改善する施策が求められるかもしれません。
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:
このヒートマップについて、以下の点を分析します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 色の変化からは、特定の日程に集中して活動があるように見受けられます。緑や黄色が多い時間帯は他に比べて活動が活発だったことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月19日から24日にかけて、急激に色が濃くなる部分（特に紫色）は負のスコアを示しており、活動量が減少した時期を表している可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色のグラデーションは活動の強さや頻度を示しています。黄色は最も高い活動を示し、青や紫に近づくほど活動が低下していることを意味します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時刻における変化は明確に見られ、特に集中した活動時間帯（15時から17時）が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間と日付によって活動の集中時間が異なりますが、特定の時間にピークが集中しています。
6. **このグラフから人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 活動が集中する時間帯に合わせてリソースを配分することで、効率的な運用が期待されます。7月中旬から下旬にかけて活動が急減しているため、ここで何らかのイベントや要因がある可能性が考えられます。この時期の活動低下に対する対策が考慮されるべきでしょう。
全体的に、このマップは新製品の注目を集めるべき時間帯や、需要変動への迅速な対応が可能になります。
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:
このヒートマップについて分析します。
1. **トレンド**:
– 日を追うごとに色が緑から黄色に変化する時間帯があり、特に午前8時と午後3時から7時の間で観察されます。これらの時間帯ではスコアが一時的に上昇していることが示唆されます。
– 19日以降に顕著な変化が見られ、その後スコアが急激に低下し、濃い紫色を示しています。これは人気が急に落ちているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月19日と7月21日から23日にかけて、目立った低いスコア（紫）が見られます。特に午後から夜にかけて大幅なスコアの減少があります。
3. **色や密度が示す意味**:
– 色の変化はスコアの変動を示しています。黄色は最高に近いスコアを、紫は最低のスコアを示しており、色の濃さがスコアの高さを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日でも時間帯によってスコアが異なっており、特定の時間帯に集中して高いスコアが記録されています。これは特定の時間帯で新製品がより注目されていることを示しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日全体の中で、特定の時間帯のスコアが高いことから、それが全体の平均を引き上げる要因となっています。特に、午後の時間帯が重要なポイントになっています。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– 一般的には、午前と午後の特定の時間帯に新製品に対する関心が高まっており、企業はこの時間帯にマーケティング活動を強化すると良いでしょう。
– スコアの急激な低下は製品への関心の減少や競争の激化を示しています。ビジネスにおいてはこれを改善するための施策が必要かもしれません。
このヒートマップを用いて、特定の時間帯にターゲットを絞ったキャンペーンやプロモーションの効果を評価することができるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 主に7月5日から7月19日の間で、複数の時間帯において高いスコア（緑から黄色）が観察されています。
– 初期と後期にはスコアが低い（青から紫）のが顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月19日に単独で緑色を示す点があります。この特定のタイムフレームで急上昇している可能性があります。
– 7月21日から25日に急速な低下が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色は社会WEIスコアを示しており、色が黄色に近づくにつれてスコアが高いことを示しています。
– 棒の高さは各時間帯でのスコアを示していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同様の色パターンが異なる時間帯で見られ、特に昼間（14-16時）と夜間（22-23時）で顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとにスコアが異なり、昼間の方が高スコアを示す傾向がありますが、全体としての時間的な周期性は見られません。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 昼間の高スコアは、人々が新製品に対してポジティブな反応を示している可能性を示唆しています。特に働く時間帯に関するニーズに製品がうまく応えている可能性があります。
– 7月21日以降のスコアの低下は、新製品の効果や関心が薄れている可能性を示しており、製品の更新や改善が求められるかもしれません。
このグラフは、特定の時間帯での製品の受容度や関心の変化を理解する手助けとなり、新しいマーケティングや戦略の導入に役立つ情報を提供しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップは静的な相関関係を表しており、特定の時間経過によるトレンドは示していません。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップでは外れ値というよりは、予想外な低相関や高相関が目立ちます。例えば、個人WEI（健康状態）と個人WEI（経済的余裕）の低相関（0.30）は目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は相関の強さを表します。赤色が濃いほど正の相関が強く、青色が濃いほど負の相関が強いです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフ自体は時間軸を直接表していないため、時系列データの関係を詳しく見るためには追加の情報が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 個人WEI平均と総合WEIの相関が高い（0.95）、また社会WEI（共生・多様性・自由の保障）と社会WEI平均も非常に高い（0.94）のが特徴です。
– 大部分の項目は正の相関を示していますが、個別の低相関（例: 個人WEI（自由度と自治）と個人WEI（健康状態）の0.17）もあります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間はこのヒートマップを見て、特に強い相関がある項目間で類似した動きがあると考えるでしょう。たとえば、各種の個人WEI指標が総合WEIと強く相関していることは、個人の幸福度やストレスレベルが全体的な評価に重大な影響を及ぼす可能性があることを示唆しています。
– ビジネスや社会においてこれらの相関は、公共政策や製品開発の方向性を決定する際に重要です。たとえば、公平性や持続可能性に関連する社会WEIの項目が相互に強い相関を持っているため、これらを同時に改善する施策は効果的かもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体として、特定のトレンド（上昇や下降）は見当たりませんが、各カテゴリは比較的安定しているように見えます。
– 横ばいの分布が多いことから、360日間にわたるスコアの変動は大きくないと考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」には2つの外れ値があります。この外れ値は、特定の出来事や条件によってこの要素で極端なスコアが出たことを示唆します。
3. **プロットや要素の意味**
– 各箱ひげ図は「WEIタイプ」ごとのスコア分布を示しています。
– 中央の線は中央値を示し、箱の上限と下限は第1四分位数（Q1）と第3四分位数（Q3）を示します。
– ひげは一般にデータの範囲を示しており、外れ値は個別の点として描かれています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 全てのWEIタイプが同一の時系列で記録されているため、それぞれが他のタイプとどのように関連しているか、または関連していないかを観察することが可能です。
– WEIスコアのばらつきには違いが見られ、「個人WEI（健康栄養）」や「社会WEI（生態系、持続可能性）」の分布の幅は広く、変動が大きいことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 箱ひげ図の中央値や四分位範囲が示すスコアのバリエーションは、各WEIタイプの相対的な重要性や安定性を視覚化しています。
– スコアのばらつきは、目標設定や評価基準の見直しに役立つ可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」の外れ値は、この領域におけるストレス管理や精神的健康の重要性を示しているかもしれません。
– 全体として均質なスコア分布は、各WEIタイプがバランスを保つことの価値を示し、このカテゴリ全体の製品戦略において重要な指標となります。
– 特定のWEIタイプでのばらつきや外れ値は、リソースの再配分や戦略的介入の必要性を示唆する可能性があります。
ビジネスや社会への影響として、WEIスコアにおけるこれらの分析結果は市場における製品やサービスの見直し、改善への足掛かりとなるでしょう。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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この主成分分析（PCA）のグラフについて、以下のように分析することができます。
1. **トレンド**:
– 特定の明確なトレンドや周期性は見られません。データポイントは全体に分散しており、特に一方向への動きはないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左上と右上にあるデータポイントは、他の点から離れており外れ値として考えられます。これらは他のデータポイントに比べて際立っています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 第1主成分と第2主成分に基づき、データのばらつきを視覚化しています。
– 第1主成分の寄与率が0.71であり、これはこの成分がデータの分散の大部分を説明していることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に時系列データではなく、総合的なプロットであり、異なる時間点のデータが他の要素とどのように相関するかを見ることは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフ全体を見ても特定の相関は見られません。データは広く散らばっていることから、データ間の強い相関はないと推測されます。
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**:
– 新製品の評価として、広く分布していることは特徴が多様であることを示しています。これは、さまざまな特徴が市場でどのように受け入れられるのかを示唆しているかもしれません。
– 外れ値が示すものは、特定の商品や要因が他のものとは異なる影響を与えている可能性を示唆しており、これはさらなる分析を必要とするでしょう。
この分析を通じて、さらなる市場調査や開発方向性の策定に役立つ洞察を得ることが可能です。
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。