📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下は、提供されたデータに基づく分析です：
### 1. 時系列推移
– **総合WEIスコア**は通常0.65から0.85の範囲で変動していますが、特定の期間（7月の初めから中旬）で急激に上昇し、7月8日から9日にかけてピーク（0.85以上）に達しています。これは、おそらく新製品の導入が好意的に受け入れられたためかもしれません。
– **7月20日以降**、スコアが急激に下降し、7月21日からは0.63まで低下しました。これには外部要因や新製品の受容に関する通報、期待の乖離が影響している可能性があります。
### 2. 異常値分析
– 異常値として上がった7月5日、7日、8日、9日、10日は高スコアであり、**7月5日から10日にかけて上昇傾向**が見られます。この期間は新製品の積極的な市場導入やキャンペーンが成功した可能性が高いです。
– **一方、7月20日以降**には異常値も下降を示しており、外部要因や市場の急変、または製品の短期耐久性に問題があった可能性があります。
### 3. 季節性・トレンド・残差
– STL分解を行えば、この期間のWEIスコアには明確な短期的ピークとその後の急落が認識できます。
– 季節的なパターンについては、社会的キャンペーンや市場競争が影響を与えた可能性が示唆されます。
### 4. 項目間の相関
– **個人WEIと社会WEIのスコア**間に高い相関が見られ、製品の個人評価と社会評価は一致している傾向があります。
– 一方で、「心理的ストレス」と「共生・多様性・自由の保障」間の低相関は、社会的評価が個人の心理面に還元されない複合的要因を示唆しています。
### 5. データ分布
– 箱ひげ図では、「個人健康」「心理的ストレス」のスコアにおいて、下方に複数の外れ値が見られ、個人の健康と精神面においてばらつきが大きいことを示しています。
### 6. 主要な構成要素（PCA）
– PC1の寄与率が0.71と高く、これは**経済的余裕と健康状態が主要な変動要因**であることを示しています。
– PC2も一定の寄与を示しており、次いで「公平性・公正さ」「自由度」が関与する様子が読み取れます。
### まとめ
新製品導入期の成功は一時的なものであり、長期安定性や持続的な顧客受容にはさらなる戦略が必要です。市場からのフィードバックを基に、製品改善やサービス向上トリガーの特定が求められると考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド:**
– グラフは二つの主要な時期に分かれています。2025年7月から2025年10月頃までは比較的高いWEIスコアを示し、その後2026年7月頃に再びスコアが上がります。
– 初期の期間ではスコアが比較的安定しており、後期のスコア（緑色の点）は初期よりもやや分散していますが、全体として高い値を保持しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 青い点で示された実績AIの中には、わずかな外れ値（黒い輪郭）が存在しますが、大部分は予測範囲内に収まっています。
– 急激なスコアの変動は見られませんが、初期のクラスターから後期のクラスターへの移行は比較的急な変化を示しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績AIのスコアを示し、紫色の線は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を表しています。
– 緑色の点は前年度のスコアを示し、新製品のパフォーマンスが前年と比較して改善されていることが見受けられます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績AIのスコアと予測AIによるスコアはおおむね一致しており、安定した予測がなされていることがわかります。
– 前年度のスコアのデータは、予測や実績が前年を上回ることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績どうしは非常に密集した分布を示し、予測もそれに近い形で分布しています。
– 異常値と予測範囲（灰色の領域）との相関はあまり強くなく、ほとんどのデータは範囲内に収まっています。
6. **直感的な感覚とビジネスへの影響:**
– ビジネスの観点では、新製品のスコアが一貫して前年を上回っているため、製品の改善や市場に対する良い反応があったことが考えられます。
– スコアの安定性は、製品が市場で確固たる地位を築いている可能性を示します。
– 異なる予測手法の精度が高いことも示唆されており、これにより将来の予測や計画策定が信頼できる形で進行することが予想されます。
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:
以下に、提供されました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**:
– 最初の期間（約2025年7月〜2025年10月）は、WEIスコアが比較的安定しています。値は高く、横ばいの状況が続いています。
– しかし、その後の期間（2026年6月以降）では、WEIスコアが再び集中的に観測されているが、こちらも高い値を維持しており、横ばいの傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにはいくつかの異常値（黒い丸）が識別されています。これらは外れ値として認識されており、何らかの要因で異常な値が観測されたことを示しています。
– 異常値があるにもかかわらず、全体としてのトレンドは大きく変化していないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点が実績のデータを示しています。これらは予測と比較して評価されます。
– 緑色は前年の同時期のデータを表しており、前年と比較して今年のスコアがほぼ同じ範囲に収まっていることを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 異なる予測方法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が示されています。これらの予測は、実績データと比較してどの程度の精度が得られるかを分析するためのものです。
– 予測の範囲は灰色の帯で示されており、実績データが概ねこの範囲内に収まっていることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データ、及び予測との間に大きな差異は見られません。このことは、WEIスコアが時間の経過で持続的であることを示唆します。
6. **人間が直感的に感じとるであろうこと、およびビジネスや社会への影響**:
– この安定したスコアは、製品が市場で持続的な評価を得ていることを示唆しており、ビジネス上の安心感を生む可能性があります。
– 予測の精度も非常に良好であるため、今後の市場戦略を立てる上で有利に働くでしょう。
– 異常値については、さらなる調査が必要ですが、全般的なパフォーマンスには大きな影響を与えていないようです。
全体として、このグラフは製品が市場で安定的に評価されており、予測の信頼性も高いことを示しています。ビジネス戦略においては、比較的低リスクで進めていけるように思われます。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**
– **上昇・下降傾向**: グラフの左側（初期）では、データはやや集中していて、傾きがなくほぼ横ばいです。しかし、2026年に進むにつれて、データが右側に移動し、平均がやや上昇しています。
– **周期性**は見られません。時間と共にデータがやや上昇しているのみです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数値が特に高いまたは低い外れ値は見受けられません。
– 初期のデータで予測（紫の線）から外れる点がいくつか見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点が実績値、緑の点が前年の比較データを表しています。
– 紫の線は複数の予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。これらのプロットは、今後の予測として機能しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年のデータは、似た範囲に分布しています。
– 予測の分散が狭いことから、モデルの予測が比較的一貫していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と前年の値は似た分布を示しています。
– 予測値は、全体として上昇傾向にあり、視覚的には予測値と実績値が近い関連性を持っているように見えます。
6. **人間の直感的な理解とビジネスや社会への影響**
– 初期にデータが集中しており、時間とともに改善または成長していることが見て取れます。
– 予測モデルが顧客需要や社会的な受け入れの上昇を示唆しており、ビジネスの拡大機会があることが考えられます。
– この上昇トレンドが実現すれば、競争優位性を確保するための施策を考えるタイミングと言えます。
全体的に、このグラフは新製品が市場に良い影響を与えつつあることを示し、さらに市場投入の戦略を検討するための有益なデータを提供しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期（2025年7月から9月）では個人WEIスコアがやや密集しています。その後（2026年7月付近）になると、スコアが再び密集しており、前期と顕著な変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつか確認できます（黒い円）。これらは一般的なパターンから逸脱しており、特別な要因があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青い点で示されており、初期部分に集中しています。
– 予測データとその予測範囲は、緑や紫の線でその位置と信頼性が表現されており、後半に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測間で比較すると、全体的なトレンドは大きく変わらないが、一部の予測アルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による異なる予測範囲が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前年データ（薄緑）が現在の実績AIや予測と大きく変わらないことが確認でき、安定した経済的余裕度を示しているのかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 短期間での大きな変動が見られないため、個人の経済的余裕に関して大きな変化やショックはなさそうです。
– ビジネスへの影響としては、新製品の投入による市場環境の変化が限定的だった可能性があります。また、外れ値が存在することから、一部の個人では予期せぬ経済イベントが起きた可能性があります。
この分析から、経済的余裕度は比較的安定していると考えられますが、外れ値の詳細調査がさらに有意義なインサイトを提供するかもしれません。
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:
以下は、提供されたグラフの解析です。
1. **トレンド**:
– グラフの左側には実績（青色）のデータポイントがあり、比較的安定した数値を示しています。大きなトレンドの上昇や下降は見られません。
– グラフの右側には前年（緑色）のデータが示されており、こちらも安定しているように見えます。ただし、実績はこの期間のデータとかなりの所で切り替わっていることが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で示されており、最初の実績データの中にいくつか存在します。この外れ値は、他のデータポイントと比べて異常に高いまたは低いスコアを表しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データ、緑のプロットは前年のデータを示しています。
– 紫、ピンク、緑の線はそれぞれ予測の異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの幅を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データは類似したパターンを持っているように見えますが、予測の入った新しいデータがどういう傾向を示すのかは重要な点です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データの分布は近しいですが、外れ値があるため、これらが全体の平均やトレンドに影響を与える可能性があります。
– 様々な予測手法が示していますが、いずれの手法も大きく異なる結果を示していないようです。
6. **人間が直感的に感じる影響およびビジネスや社会への影響**:
– 全体のWEIスコアが維持されていることは、個人の健康状態が安定していることを示唆しますが、外れ値があることは注意が必要です。これは、特定の期間や個人での異常が存在する可能性を示唆しています。
– ビジネス上では、製品やサービスの改善のために、外れ値や予測による差異を分析することが重要です。特に異常の原因を探ることは、より良い健康ソリューションを提供するための鍵となります。
このように、視覚的な特徴とデータ分析から得られる洞察は、健康状態モニタリングやプロダクトの改善に役立つ可能性があります。
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:
以下の分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は初期に短期間出現しており、その後は予測モデルによるデータ（緑の点）に置き換わっています。
– 緑の点は比較的一定の範囲で密集しており、大きな上昇または下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 視覚的に確認できる外れ値は、青い点の中に黒い丸で示されていますが、この判定がどのように行われたかは不明です。
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おり、予測される範囲（灰色の陰影）内に収まっています。
– 緑の点は前年のデータを示し、全体的に安定した水準を保っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは初期に限られ、後半は前年データが続いています。前年データが実績データと一致しているかの確認は難しいですが、安定している様子が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 点の配置が散らばっているわけではなく、特定の範囲内での密度が高いです。統計的に顕著な偏りや相関関係を見つけるのは難しいですが、予測と実績がよく一致しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– ウェルビーイングスコアが一定の範囲内で保たれていることで、心理的ストレスの管理が安定している可能性を示しています。
– ビジネスの観点からは、予測モデルの精度が高いことはサービスの信頼性を高める要素となり、この安定性が続くならば顧客や従業員に安心感をもたらすでしょう。
このような分析から、人間が直感的に感じることとして、ストレス管理が有効に働いているという安心感や信頼感が挙げられるでしょう。
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:
このグラフは、個人のWEI（自由度と自治）のスコア推移を視覚化した時系列散布図です。このグラフの分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 過去のデータ（青いプロット）は大きな変化がない横ばいの状態ですが、一定の分布を示しています。
– 時間が進むにつれ、スコアの分布はデータがない期間を経て、再び増加し、新しい予測データ（緑のプロット）では異なる高いスコアにシフトしています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットにいくつかの異常値があります（黒の円で囲まれたもの）。これは特定の期間に特異な出来事があった可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロット：実績データを示します。
– 緑のプロット：新しい年の予測データを示します。
– ピンク、紫の線：それぞれ異なる予測モデルによる推定値を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去データと予測データを比較すると、スコアの分布が予測に従って変動しており、予測手法の違い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**:
– 実績データと予測データのスコアに明確な相関は見られませんが、予測データのスコアが高いことから、新しい条件や要因が加わった可能性があります。
6. **直感的な見解と社会への影響**:
– グラフから直感的に感じられるのは、特定の期間を境に個人の自由度と自治が予測データ領域で高まっていることです。これは社会的または技術的な変化が起きていることを示す可能性があります。
– ビジネスにおいては、新製品やサービスの導入が個人の自由度を拡大する要因となり、それが顧客満足度や忠誠度の向上に寄与するかもしれません。
この分析により、社会的または技術的革新が個人の自由度に直接的または間接的に影響を及ぼす可能性が考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側（2025年中頃）では、実績データ（青色の点）が高い範囲で安定している。これに対し、右側（2026年中頃）では、前年データ（緑色の点）が明らかに上昇し、高いWEIスコアを示している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色の実績データ周辺には黒い円で示された異常値がいくつかあり、これが外れ値と考えられる。
– また、異なる予測手法（線形回帰、ランダムフォレストなど）とは異なる推移を示している可能性がある。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青色）や前年データ（緑色）に対して、それぞれの予測手法が異なる傾向を示している。予測の不確かさ範囲も示されており、これは予測精度の指標となる。
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との間には開きがあり、予測モデルの精度や性能に差があることがうかがえる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年データは同様の範囲で分布しているが、実績データの方がやや変動が大きい。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 2025年から2026年にかけてのWEIスコアの上昇は、新製品の社会的公平性や公正さが改善されたことを示唆している。
– これにより、企業の社会的イメージが向上し、顧客や投資家に対する信頼性が高まる可能性がある。
– ただし、モデルによって予測が異なるので、異常値や予測誤差を考慮し、慎重な分析が求められる。
この分析は、予測モデルの改善点を特定し、社会的インパクトをより高める戦略的計画に役立つ可能性があります。
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:
このグラフは、新製品カテゴリーにおける社会WEI（持続可能性と自治性）のスコアを360日間にわたって示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を挙げます。
1. **トレンド:**
– データが2つの異なる期間で分かれているようです。最初の期間（2025年中）は、実績値が高め（約0.8から1.0の範囲）に密集しています。
– 次の期間（2026年中）のデータはやや下がっていますが、依然として高めの範囲です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値（○）として示されるものがありますが、目立つ急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績値を示し、軸に沿って密集しています。
– 緑の点は前年と比較したデータで、実績値と同様に密集しています。
– 予測データはピンクと紫で示され、前年同様のトレンドを維持しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績値と前年のデータはほぼ同じ範囲に収まっており、持続性と自治性が維持されていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– データの密な分布は、安定したスコアを示しており、大きな変動は見られません。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響:**
– 持続可能性と自治性が高く維持されていることが伺え、新製品が市場でポジティブな受け入れられ方をしていると考えられます。
– 安定したスコアは、企業の持続的な発展や社会的責任の意識を示しており、社会的評価を高める要因となり得ます。
このグラフ全体を見ると、新製品の社会的側面における持続的なパフォーマンスが強調され、今後の成長や発展にも良い影響を与える可能性があります。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績（実績AI）** のデータは、主に2025年の初めに集中しており、その後データが途切れています。期間の初めは比較的一貫したスコアを持っていますが、具体的な上昇や下降のトレンドは見受けられません。
– **前年（比較AI）** のデータは2026年の初めから見られ、こちらも大きなトレンドは見受けられず、横ばい傾向が見えます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値** はいくつかの実績データポイントに対して識別されており、予測とのずれを示しています。ただし、それが顕著な急変動を示しているかどうかはこのデータからは不鮮明です。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 実績値は青いプロットで表されており、異常値は黒枠で強調されています。
– **前年（比較AI）** は緑色のプロットで示されており、全体的に異常値は少ないです。
– グレーの範囲は予測不確かさの領域を示し、どの程度の幅で予測が変動するかを表示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと前年比較データの間で直接的な相関はこのグラフからは把握しにくいですが、前年データはある程度の安定性を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– このグラフ上では、異なる時系列データ間の明確な相関は見出されていません。異常値は一部に存在していますが、特定のパターンは浮かび上がっていません。
### 6. 直感的な洞察と影響
– 多くのプロットが高めのWEIスコアを維持していることから、教育機会の基盤が安定している可能性を示唆しています。
– 異常値の存在は、新製品に対する市場の反応や、教育プログラムの効果に変動があるかもしれないことを示唆しています。
– ビジネスにおいては、異常値の原因分析が重要な役割を果たす可能性があります。これにより、サービスや製品の改善ポイントが見えてくるかもしれません。
このグラフを見た人が受け取る印象として、教育機会の安定性と一部の領域での予測と実績のギャップに注目することが考えられます。これは、政策立案や戦略の再評価に繋がるかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは360日間の時系列データを示しています。データは2つの異なる時期（左側が実績で右側が予測）でプロットされています。
– 左側の実績データでは特段の上昇や下降の傾向はなく、スコアが比較的一定しています。
– 右側の予測データも大きなトレンドは見られませんが、スコアは比較的安定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ群に数カ所、異常値としてマークされたデータポイントがありますが、全体としては一貫性があります。
– 予測データには急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績データは青色で、予測データは緑色で示されています。
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が利用されているが、視覚的にはそれらが明確に分けられているわけではなく、全体として密集している印象を受けます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法の結果がほぼ一致しており、予測が安定していることが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアに大きな変動はなく、実績と予測の間に有意な相関が存在するように見えます。
– 実績データに範囲を示す灰色の背景は、xAIによる推定範囲を示しており、さらにその範囲内に実績データが多く含まれています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– グラフからは、製品の社会的価値に関する評価が安定していることが感じ取れます。共生・多様性・自由の保障に関連する評価が一貫して高水準で維持されていることは、プロダクトの社会受容性にとってポジティブな兆候です。
– ビジネス的には、当該製品が市場での一定の信頼を勝ち得ており、さらなるプロモーションや拡大の基盤を築いている可能性があります。この安定的なパフォーマンスは、投資やパートナーシップの構築に資する要素となるでしょう。
このように、グラフからは継続的な安定性とそれに裏打ちされた信頼性を確認することができます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフ全体として、WEIスコアには明確な上昇または下降の長期トレンドは見られません。
– カラーバーにおける色の分布から、スコアはおおむね0.60から0.85の範囲に収まっていますが、特定の日に数値の上下が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月19日と7月24日付近にヒートマップの色が濃くなる（紫色に近づく）部分が見られ、これらの日にはスコアが低下した可能性があります。
– 7月6日、7月9日、7月10日には高いスコア（黄色）が見られ、その日にはおそらく良い評価があったか、特定のイベントがあったことを示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 棒の色や密度はWEIスコアを示し、黄色に近いほど高スコア、紫に近いほど低スコアを示しています。
– 時間帯による変化や日ごとの変動が可視化され、特定の時間帯（特に8時と16時〜18時）にスコアが目立って変動していることが見受けられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日中の異なる時間帯で変動が見られることから、日によって新製品の評価が異なっている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付では一日の中でスコアがまとまって高いまたは低い時間帯があります。特に7月9日と7月10日には高スコアが集中し、これは何らかの関連イベントがあった示算があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 日によって顕著なスコアの変動があるため、新製品の発売やプロモーション活動の効果が出ていると考えられます。
– 消費者の評価が時間帯によって異なることは、マーケティング戦略やカスタマーサービスの改善に役立つでしょう。
– 急激なスコアの低下はビジネスリスクを示唆し、直ちに対応が求められる可能性があります。
このようなヒートマップ分析により、新製品の市場での受容や評価の波を詳細に把握することができ、関連する戦略的決定に活用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:
以下の分析を行いました。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色相は時間帯と日付に応じて変化していますが、特定の日付に顕著な変化があります。具体的には、7月の初旬、中旬、下旬にかけて異なる色の集中が観察されます。
– 7月23日に暗い色が多く、翌日は明るい色に変わっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月23日は他の日と比較して顕著に低いスコアが観察されます。その後、急激にスコアが回復するようです。
– 時間帯によるバラツキも大きく、特に午後から夕方にかけての変動が目立ちます。
3. **各プロットの意味**:
– 色はスコアを示し、黄色は高スコア、紫は低スコアを示しています。
– 縦の軸は時間帯、横の軸は日付を示しており、特定のパターンが存在することが確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日にちによるパターンがありそうですが、それぞれの時間帯での変動は依存していないように見えます。
– 同じ時間帯でも日によってスコアが異なる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 昼間の時間帯（10時から14時）にスコアが高くなる傾向が見られます。
– 一方、夕方や早朝に低めのスコアがしばしば見られます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 新製品の利用状況や受け入れ状況に関する洞察が得られるかもしれません。
– スコアの急激な低下は、プロダクトの問題や外部要因による可能性があります。
– 高スコアの時間帯は、マーケティング活動やリリースの最適な時期を知る手がかりになるでしょう。
これらを活用することで、製品戦略や改善策を考える際の重要な指標となる可能性があります。
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:
以下の点についてグラフを分析します。
### 1. トレンド
– グラフ全体に一貫したトレンドは見られませんが、特定の期間において明るい色（緑や黄色）が出現しており、それはWEIスコアの上昇を示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 特定の日付、特に7月10日や7月11日には明るい黄色のプロットが目立ち、他の日と比較して急激に高いスコアを示しています。
– 一方、7月20日付近での濃い紫色はスコアの急激な低下を示唆しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 色の違いがWEIスコアの高さを示しています。黄色に近づくほどスコアが高く、緑、青、そして紫に近づくほどスコアが低下しています。
– 時間帯に対するスコアの変化も横断的に示されており、特定の時間に突出した動きがあります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 日付と時間の組み合わせで一定のパターンを見いだすのは難しいですが、特定の日付に複数の時間帯でスコアが高まる傾向が見られます。これは、その日が特別なイベント日に該当した可能性を示唆しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特定の時間、特に16時〜18時の間でスコアが高まっており、これは社会活動が活発になる一般的なピーク時間とも一致する可能性があります。
### 6. 直感的な洞察およびビジネスや社会への影響
– WEIの高い時間帯は人々がその製品やサービスに対してポジティブな関心を持っていることを示唆しており、特に特定の時間や日付でのスコアの上昇は、新製品のプロモーションや販売キャンペーンがうまくいっていることを示しているかもしれません。
– 一方、スコアの低下は改善の機会を示しており、社会的なトレンドやイベントに応じた戦略の再考を促すものとして捉えられます。
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:
この相関ヒートマップは、新製品カテゴリでのWEI（指標）の間の相関関係を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**
– ヒートマップはトレンドではなく、要素間相関を示しているため、期間中の具体的な上昇や下降、周期性はわかりません。ただし、特徴的な相関パターンが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明らかな外れ値はヒートマップでは判別しにくいですが、相関が低い要素には注目すべきです。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と他の指標との相関が比較的低いことがわかります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の濃さが相関の強さを示しています。赤に近い色は高い正の相関を、青に近い色は負の相関を示しています。白は相関がないか極めて低いことを示します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」間の相関が高く、これらは密接に関連して動いていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「個人WEI（自律と自治）」の相関は比較的低く、異なる方向性を示している可能性があります。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は他の多くの項目と高い相関を示しており、社会的な要素が全体に影響を及ぼしていることが考えられます。
6. **直感的な印象と社会・ビジネスへの影響**
– ヒートマップから、経済的側面よりも社会的・感情的な側面が新製品の成功に深く関連している可能性があります。ビジネスでは、経済的利点だけでなく、社会的価値や消費者の感情的・心理的ニーズを満たす戦略が重要となるでしょう。
このヒートマップは、各指標の相関関係を理解するための基本的なビジュアルツールであり、新製品開発における多角的なアプローチ策定に役立ちます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 全体的に、WEIスコアは比較的均一に分布していますが、特定のカテゴリで中央値に違いが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済状態）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の精神）」に外れ値が存在します。
– 特に「社会WEI（貧富の差断絶）」には、他のカテゴリに比べ変動の幅が狭い箇所があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各箱ひげ図はカテゴリごとのWEIスコアの分布を示し、中央の線は中央値を表しています。
– 色のグラデーションは視覚的に各カテゴリの違いを強調しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは時系列ではなくカテゴリ別の比較を行っています。スコア間の直接的な時系列の関係性は特にないです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（自由度と自治）」は中央値が比較的高く、ばらつきがあります。
– 「社会WEI（公平さ、公正さ）」も類似の傾向を示していますが、外れ値は少ないです。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**:
– 多くのカテゴリでスコアの中央値が高めに位置しており、多くの新製品が全体的に好評な可能性が示唆されています。
– 外れ値やスコアのばらつきは特定の要因（例：経済変動、社会情勢の変化）が影響している可能性があります。
– ビジネスにおいては、特に外れ値の原因を分析することで新製品開発の課題が浮き彫りになるかもしれません。
このグラフを通じて、新製品がどのように受け入れられているのか、また、どの領域で改善が可能かを理解するのに役立ちます。
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）のグラフを分析すると、次のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– データは全体的に広がっており、特定の方向に大きなトレンドは見られないようです。データは0を中心に対称的に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 大きく外れている点がいくつか見られます。特に、第1主成分が-0.4以下および0.4近く、第2主成分が0.2以上および-0.2以下の点は外れ値として考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は、観測されたデータの主成分分析での分布を示しています。第1主成分（寄与率0.71）がデータの分散の大部分を説明しているため、横軸の変動がデータの主要な特性を反映しています。
4. **時系列データの関係性**:
– このグラフでは時系列の関係性は直接示されていませんが、観測が360日間あるため、背後にあるデータが各点で変化している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 点の分布が広がっていることから、第1主成分と第2主成分間で明確な相関関係はないようです。中心付近に多くの点が集まっています。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 多様なデータ構成があることが示唆され、特定のパターンが見えないため、新製品の多様性が豊かである可能性を示唆します。
– 外れ値は特異な顧客行動や市場のニッチを示すことがあり、それらを詳しく分析する価値があります。
– データの分布は均一であるため、特定の主成分に依存しない均質な市場基盤を持っているとも解釈できます。
これらの洞察をもとに、新製品戦略の多様性を強化したり、市場のさらなる調査を行うことで差別化を図ることが考えられます。
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。