📊 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**: 7月初旬には0.66前後であったが、7月中旬に向けて0.8以上のピークに達した。その後は連続して低下し、0.6台に落ち着いている。この変動は、7月6-11日および19-20日近辺で異常値として突出している高スコアと、20日以降の低スコアの影響が大きい。
– **個人WEI平均**: 初旬は0.65付近だったが、7月7日に最高の0.82を示した。その後の下降は、要因として全体的な心理的ストレスの増加や自由度の低下が挙げられる。
– **社会WEI平均**: 7月5日から8日にかけて大幅に上昇し0.9近くまで達したが、その後は徐々に低下し、7月24日以降は0.6台前半に安定。
#### 異常値
– **スポットライト**: 7月4日から8日にかけて連続して異常高値、そして20日以降に低値が見られる。これらは、市場における不特定要因（例えば、社会的イベントや経済政策の変更）が影響した可能性がある。
#### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 7月5日から11日にかけて、全体的なトレンドは上昇し、その後7月20日以降になると明確に下降している。トレンドの変化は政策の発表や製品の市場受容度の変動が影響している可能性。
– **季節性**: STL分解の結果は示されていないが、短期的なステージングイベントが社会的エンゲージメントを強化したことによる季節性の可能性がある。
#### 項目間の相関
– 経済的余裕と社会基盤との間には高い相関が見られる。これは、個人の自由度と経済力が社会的安定を支える主要要因であることを示唆している可能性がある。
#### データ分布
– **箱ひげ図(概念的に)**:
– 個々の項目はいくつかのピアにおける中央値からのばらつきが大きく、特に心理的ストレスや健康関係の項目で強い外れ値が見られる。
– これは、特に心理的ストレスが個人WEIの中で異常に高い状態の引き金になっていると考えられる。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1 (寄与率: 71%)** は、高い相関を持つ経済、健康、自由度の3要素を主に反映していると考えられる。
– **PC2 (寄与率: 9%)** は、社会基盤や多様性の保障に関わる要因を反映している。
– これにより、個々のWEIスコアが経済的要因と社会安定性の認識に強く影響を受けていることが示唆される。
### 総括
7月中旬の異常な上昇は、政策変更や市場イベントの影響を強く受けたと考えられ、その後の下降は影響が次第に収束したことを示唆している。WEIスコアの細分化した内容から、社会の経済的および自由度の変化が個々の体感に強く反映され、その結果マーケットや個人の行動が変容している様子がうかがえる。特に、心理的ストレスは時間とともに改善が見られず、持続的な対策が必要であると見られる。
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**:
– 初期には、WEIスコアが緩やかに上昇した後、低下し、その後安定しています。30日間で全体的には一定の範囲内での変動が多く、明確な上昇や下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い縁で示されており、いくつかの点が通常の変動範囲を超えています。特にスコアが低下したあたりでの外れ値が目立ちます。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を示し、赤い×は予測値を示します。
– グレーの帯は予測の不確かさの範囲を示しており、過去の実績と予測の重なり具合を示しています。
– ピンクと青い線は、それぞれ異なる予測モデルによる将来のトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値は同じスコア範囲内で推移していますが、予測値は実績値よりも不確実性が高いことが、予測の不確かさ範囲からわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値に対して予測値の分布は近似しているものの、予測の精度を向上させる余地があるようです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 見る人は、WEIスコアが一定の幅で変動していることから、新製品のパフォーマンスがまだ安定段階に達していないと感じるでしょう。予測モデルが示す将来のスコアからは、多様な予測がされており、特定の上昇または下降トレンドが確立されていないことが見て取れます。
– ビジネスへの影響としては、新製品の市場導入後の評価が一定していないため、改善や戦略の再考が必要なため、リソースの調整が検討される可能性があります。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 最初の10日間ほどは、WEIスコアが0.7から0.8の範囲で推移し、やや上昇傾向が見られます。
– その後、スコアは一時的に下降し、0.6付近で横ばいになります。
– 30日目付近では再び上昇の兆しが見えますが、全体的に変動が大きいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として示されているデータポイントがいくつか観察され、これらは全体のトレンドの理解を阻害する要因となります。
– 特定の期間で急激な下降が見られるため、要因の特定や対策が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績値を示しています。
– 赤い×印は予測値を示していますが、実績からの乖離が見られます。
– 異常値は黒い枠で囲われています。
– 灰色の範囲が予測の不確かさの幅を示しており、予測の信頼性を評価するために重要です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績のデータはランダムフォレスト回帰の予測と一部一致していますが、他のモデルとの乖離が顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間には乖離があり、異常値が予測精度に影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– このグラフからは、新製品のWEIスコアが初期の予測よりも不安定であることが示されています。これは市場での受容性に不確実性があることを示唆しており、特に急激な変動や外れ値が示すように、特定の問題が解決されていない可能性があります。
– ビジネスへの影響として、不安定な初期段階での製品戦略の再評価が必要であり、外れ値を生み出す要因を分析することで、製品改善やマーケティング戦略の見直しが求められるかもしれません。
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:
以下は、提供されたグラフの分析結果です。
1. **トレンド:**
– 実績データ（青いプロット）は若干の変動を伴いながら、主に0.75から0.9の範囲で横ばいです。
– 予測データ（赤いバツと線）は、3つの異なる回帰モデルを使用しており、それぞれ異なる将来のトレンドを示しています。線形回帰（薄紫の線）は横ばい、決定木回帰（シアンの線）は微増、ランダムフォレスト回帰（紫の線）は減少を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 黒い円で囲まれたデータが外れ値を示しており、これらは通常の範囲を超えたデータポイントです。これらの外れ値は、特定の日付における大きな変動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:**
– 薄い灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示し、AIによる予測とその信頼区間（xAI/3σ）を視覚化しています。
– 各色の線とポイントは異なる予測手法とその結果を示し、モデル比較に役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データと3つの予測手法があり、それぞれが異なる将来予測を提供しています。これらの比較から、トレンドの妥当性や各モデルの精度を確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは特定の範囲内で安定して分布していますが、予測データのスプレッドが広がっていることから、予測の不確実性が高いことが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 予測の不確かさ範囲が示されていることから、企業は新製品の市場反応に対して予防的な措置を考慮する必要があるかもしれません。
– 異なるモデルの結果を比較し、その中で最も精度の高いものを選択することが、ビジネス戦略の策定において重要です。
– 外れ値の存在は、マーケティング戦略の見直しや改善点の特定に役立つかもしれません。
この分析により、ビジネスは将来の市場動向を把握し、適切な戦略を構築する手助けとなるでしょう。
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:
以下は、提示されたグラフからの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、おおよそ一定の範囲（0.7から0.9の間）で推移しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫）はわずかに上昇する傾向を示していますが、全体としては安定した状態を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のプロットに黒い丸が重ねられており、これが外れ値を意味しています。これらは、他のデータからの逸脱を示唆していますが、全体の傾向に大きな影響を与えているわけではなさそうです。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実際のWEIスコアを示しています。
– 灰色の影は予測の不確かさを示しており、モデルの予測範囲を表しています。
– 紫のラインはランダムフォレスト回帰の予測を示し、予測の信頼区間内にあります。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– データ全体として、実績と予測の間に大きな乖離は見られないため、予測モデルは比較的正確であると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの密度は0.8付近に集中しており、個々のデータポイントが大きくばらついているわけではありません。
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**:
– WEIスコアが比較的高く安定していることは、新製品に対する顧客の経済的余裕がある程度確保されていることを示唆しています。
– 外れ値が存在するものの、全体の安定性を維持しているため、短期間の予測において大きなリスクは少ないと考えられます。
– ビジネスにおいては、新製品の投入が適切であり、顧客層が一定の経済的安定を保っていることから、マーケティングや販売戦略を現状のまま維持する価値があります。
全体として、このグラフは新製品に対する市場の安定した反応を示しており、今後の市場戦略に対するポジティブな要因と捉えられるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフでは、WEIスコアが30日間にわたり散らばっています。全体的に見ると、スコアは大きく変動せず、比較的安定した横ばいの傾向が見られますが、個別の点に若干の変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値が黒い円で囲まれており、特定の日に大きなスコアの変動があったことが示されています。特に、期間の終わり近くで低いスコアが観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは「実績（実績AI）」を示しています。
– 赤い×マークは「予測（予測AI）」で、未来のスコア予測を示しています。
– 黒い円（外れ値）は、標準的ではないデータポイントを示しています。
– 灰色の背景は「予測の不確かさ範囲」を示し、±3σの範囲でデータが分布す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**:
– 「線形回帰」「決定木回帰」「ランダムフォレスト回帰」といった3つの異なる予測手法の曲線があり、それぞれの予測結果は異なっています。特に、ランダムフォレストの予測は他の手法とは異なり、スコアが下がる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは全体的に0.6〜0.9の範囲に分布しています。特定の方法が一貫して優れているわけではなく、予測手法によって結果が異なる点が注目されます。
6. **人間が直感的に感じる洞察とビジネスへの影響**:
– スコアが安定していることから、新製品の健康評価が比較的一定であることを示唆しており、製品の安定性を示す良い兆候です。
– しかし、予測手法のばらつきから、将来的には健康スコアが変動する可能性があるため、継続的な観察と柔軟な対応が必要です。
– ビジネスにおいては、潜在的なリスクを認識し、必要に応じて製品改善やマーケティング戦略の調整を行うことが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期（2025-07-01から2025-07-15まで）の期間は、WEIスコアはゆるやかな上昇傾向です。
– 2025-07-15以降はスコアの変動が大きくなり、一部で急降下しています。
– 全体として、期間の後半では下降する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月下旬から8月初旬にかけて、特に外れ値（黒い丸で囲まれたプロット）が目立ちます。
– 急激な変動は7月下旬から8月初旬の部分で顕著です。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、安定した変動幅があります。
– 格子状の予測不確かさの範囲は、予測の信頼性に関する重要な指標です。
– ピンク、青、紫の線は異なる予測モデルを示し、ランダムフォレスト回帰は最も安定した予測を提供しているように見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実測データと予測データの間に目立った乖離が見られます。
– 各予測モデル間では、ランダムフォレスト回帰が実測に近しい結果を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは7月中旬から下旬にかけて、ある程度集中している時期がありますが、その後はばらつきが広がっています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間には、特に中盤からのスコアの急激な下降は異常と感じられるでしょう。この期間に重大なストレス要因が発生した可能性があります。
– ビジネスへの影響としては、この心理的ストレスのトレンドは新製品導入時のユーザーの心的負担を示しており、マーケティング戦略の見直しが必要かもしれません。
– 新製品の性能や魅力が期待を下回っている可能性があり、製品改善のためのインプットとして価値があります。
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:
このグラフに基づいて、以下の特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 全体的にWEIスコアは安定しており、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 期間の終盤で若干の低下が見られますが、急激なものではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 丸で囲まれたデータポイントは外れ値として示されています。これらは全体のトレンドから外れており、一部は特にスコアが低いです。
– 特定の日に大きな変動は見られず、個々のデータポイントは比較的一様に分布しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータを示しており、時間とともに緩やかに変動しています。
– X印は予測データを示しており、全体の実績データの範囲外に出ることは少ないです。
– 薄灰色の背景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**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が予測の線形性を異なる色の線で示していますが、大きな差は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体にわたり密集しており、特定のパターンの逸脱は見られません。
– 相関関係について特に顕著なものは見られません。
6. **直感的な洞察とその影響**:
– 人間が直感的にこのグラフを見ると、新製品の個人WEIが安定しており、急激な変動やリスクが少ないと感じるかもしれません。
– ビジネス上、これらの指標が維持されることは重要であり、安定した製品の性能を示唆しています。
– 外れ値の分析が重要であり、これが市場でどのように受け入れられているのか、どのように対応できるかを検討することが求められます。
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**
– **横ばい状態**：全体的に見て、WEIスコア（公平性・公正さ）は時間の経過に伴って大きな変動が見られず、おおむね同じ水準で推移しています。
– **軽微な下降トレンド**：後半にかけてスコアがやや下降傾向にあるようにも見受けられますが、顕著ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**は黒い円で示されており、特に7月中旬から後半にかけて幾つかの外れ値が確認できます。
– 急激な変動は見られませんが、外れ値の存在は一部の日に特異な出来事が影響している可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– **青い点（実績AI）**は実際のWEIスコアを示しています。
– **予測マーカー（×）**は未来のデータ予測値で、一部の予測は下降傾向が続くと示されています。
– **不確かさの範囲**が灰色の領域で示されており、これはモデルの予測信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使われており、それぞれ異なる予測結果を示しています。
– ランダムフォレスト回帰は他の手法に比べてより顕著な下降トレンドを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には一定の一致がありますが、未来の予測は下降を示しており、実績がこのパターンに追随するかは不透明です。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– **安定性とリスクの両方が見える**：WEIスコアはある程度の安定性を示しているものの、今後の若干の下降傾向は注意が必要です。
– **ビジネス面では**、この傾向が続くと評価が下がる可能性があり、製品や企業イメージに影響を及ぼす可能性があります。
– **社会への影響**としては、新製品の公平性が広く受け入れられているが、一部の評価が今後の信頼に響く可能性があります。積極的な対応策が求められるでしょう。
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:
以下の点に注目して視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータは全体として横ばいの傾向が見られます。しかし、後半にいくつかのデータポイントが低下していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として識別されているデータポイントは、他のデータポイントと比較してスコアが低く、異常値として認識されています。
– 特に、途中での数回の急激なスコアの変動が観察されます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績データを表し、黒い丸囲みは異常値を示しています。
– 予測AI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）による予測線が、将来のスコア予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データが並行して描かれており、実績データは予測モデルの精度を検証するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データポイントは全体的に0.8から1.0の範囲に集中しており、かなり狭い範囲に分布しています。
6. **直感的に感じることおよびビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが全体として高いことは製品の持続可能性と自治性が良好であることを示唆しています。
– 予測モデルによる将来的なスコアの低下は、持続可能性や自治性に対する課題の増加を示す可能性があり、製品の改良や戦略の再評価が必要かもしれません。
– ビジネスにおけるWEIスコアの低下は顧客の評価や市場競争力に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:
このグラフは、30日間にわたる社会WEI（社会基盤・教育機会）のスコアの時系列散布図です。分析結果は以下の通りです。
1. トレンド:
– 全体として、WEIスコアは0.8付近で横ばいの傾向を示しています。
– 期間の最初と終盤には若干の変動がありますが、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:
– 外れ値はいくつか存在します。特に期間の後半において、スコアが0.8を下回るプロットが観察されます。
– 外れ値は黒い円で囲まれています。
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、各日のWEIスコアを表現しています。
– 赤い×は予測データで、将来のスコアを表しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を表しており、将来のスコアがこの範囲内に収まることを示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による将来のスコアは緩やかな下降傾向を示していますが、現時点での実績データとは大きなズレは見られません。
5. 相関関係や分布の特徴:
– スコアの分布は0.7から0.9の間に集中しており、比較的安定しています。
6. 人間の直感とビジネス/社会への影響:
– グラフを見る限り、WEIスコアは安定しており、大きな変動は見られません。つまり、社会基盤と教育機会においては安定性が保たれていると考えられます。
– 予測で見られる緩やかな下降傾向は、将来的な改善の必要性を示唆します。何らかの施策が必要となるかもしれません。
全体としては、新製品の社会基盤・教育機会における影響は現時点では安定していますが、今後の予測に基づき、慎重な対応が求められるかもしれません。
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:
1. **トレンド**
– WEIスコアは全体的に0.6から0.8の範囲で横ばいですが、後半にかけてやや低下する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのプロットが他よりも低めで、外れ値として表されています。特に、7月中旬以降のいくつかのデータポイントが目立ちます。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットが実績値を示し、黒い丸で囲まれた部分が外れ値として扱われています。
– 予測曲線はランダムフォレスト回帰でやや下降気味です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ランダムフォレスト回帰の予測は下降傾向を示し、実績と密接に関係していますが、他の訓練されたモデルがないため比較はできません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは全体的に0.6から0.8の間でばらつきがあり、7月下旬から8月初旬にかけて一時的な低下が見られます。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**
– WEIスコアが7月後半から8月にかけて下降していることから、特定のイベントや市場の変化が影響している可能性があります。
– 社会的共生や多様性に対する新製品の取り組みが一時的に評価を下げた可能性があり、継続的な改善が求められます。
このグラフを通じて、新製品の社会的影響や受容に対するリアルタイムのフィードバックを得ることが可能であり、改良またはプロモーション戦略の見直しに役立つでしょう。
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:
1. **トレンド:**
– 時間帯における活動の周期性が見られます。特に7月6日から11日、そして7月18日から23日までの期間、特定の時間帯で活動が集中しています。
– 全体的な活動は7月末にかけて減少傾向にあるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月23日は非常に低いWEIスコアの外れ値が観察され、異常な活動の低下が示唆されています。
– 一方で、7月9日から11日には高いスコアが見られ、急激な増加が示されています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の濃淡はWEIスコアの強度を示しています。黄色と緑は高スコア、青から紫は低スコアを示しています。
– 特定の時間帯にスコアが集中しており、これが新製品の活動パターンに関連している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 特定の時間帯（例えば、7月6日から7月11日、7月18日から7月20日）にスコアが高まるパターンがあり、これらの期間が新製品のプロモーションやキャンペーンと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:**
– 活動のピークが週初めや週の中頃に集中しているため、ビジネスの戦略や消費者行動パターンが影響を与えてい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、およびビジネスや社会への影響:**
– 通常の活動パターンからの大きな逸脱は、消費者の関心やマーケティング戦略の効果を示しているかもしれません。
– ビジネスとしては、ピーク時を狙ったプロモーション活動やキャンペーン戦略の見直しが効果的かもしれません。
– スコアの低下期間に何らかの問題が発生している可能性があるため、これに対処するための対策が求められるかもしれません。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– トレンドとしては、全体的に一定のパターンが見えますが、特定の日付に濃い色（低いスコア）が目立ちます。
– 特に7月11日から7月19日にかけて、昼間（時間帯は14時から16時）に緑と黄色の色が多く見られ、比較的高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月23日と7月24日、17時から19時にかけてのある日には強い紫色の外れ値が見られます。この時間帯に急激なスコアの低下があることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションはスコアの高さを示しており、黄色から緑は高スコア、紫に近づくほど低スコアを表しています。
– 色の密度が高い時間帯は、その日時に活発な活動または重要な出来事があったことを示している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯でのスコアのばらつきがあり、相関関係が薄いかもしれません。特に夜間の低い活動は全体としても持続的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中を中心にスコアが高く、特に正午前後の時間帯で一貫しています。
– 夜間にはスコアが低く、特に23日付近で強い低下が見られます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、影響**:
– 午後（特に15時から18時）に高いスコアが見られることから、この時間帯が重要なビジネスタイムである可能性があります。新製品の市場でのパフォーマンスが良好であることを示唆しているかもしれません。
– 外れ値となるスコアの急落は、何かの問題（技術的な障害や市場の変動など）を示している可能性があります。迅速な対応が求められる状況かもしれません。
このヒートマップは、特定の新製品の市場での動向や内部的なオペレーションの効率性を視覚的に表し、意思決定を支援するツールとして重要です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の濃さが日付や時間帯によって異なりますが、全体的なトレンドは一貫していません。一定の法則があるわけではなく、変動が見られます。
– ある特定の日付（例えば、7月7日や7月23日）においては、より明るい色（高いスコア）が見られ、その後は色が暗くなり低下する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月24日から7月25日にかけてスコアが大きく低下しています。これは何らかの異常な出来事や大きな変化があったことを示唆します。
– 7月6日から7月11日にかけて連続してスコアが高いことも興味深い点です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色: 色の明るさはWEIスコアの高さを示しています。黄色に近いほど高く、青や紫は低い。
– 日時: 横軸の日付と縦軸の時間は、特定の時間帯におけるスコアの変動を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の日付の間で同じ時間帯に同様のスコアが見られることがありますが、特定の周期性は確認できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（15時～17時、23時）により高いスコアが現れることが多いようです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– これは新製品のWEIスコアに関連するため、スコアの上下が必ずしも安定しているわけではないことが分かります。消費者の関心や利用状況が変動している可能性があります。
– 高いスコアの日（7月7日、7月11日）に何らかのマーケティング活動やプロモーションが行われた可能性も考えられます。
– 7月24日以降のスコア低下は、新製品の持続的な関心を維持するために改善が必要な可能性を示しています。
このような変動を把握することで、マーケティング戦略や製品開発の方向性に役立つ情報を得ることができるでしょう。
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:
以下はこのヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフ自体は30日間のデータの集計による相関関係の視覚化であるため、直接的なトレンドではなく、どの要素が高い相関を持つかを示しています。
– トレンドに関してはこの図からは判断できませんが、相関の高い項目を基に、時間変化を個別に観察することで新たなトレンドが見える可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップは確率的な分布や変動の外れ値を示すものではないため、特定の時点での急激な変動は示していません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤色が濃いほど、相関が強いことを示しています。
– 左上の総合WEIと各カテゴリ（例: 個人WEI平均、社会WEI平均）は非常に高い相関を示しています（相関係数は0.93以上）。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目は比較的低い相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ヒートマップは時系列の相関関係を示していないが、高相関の項目は互いに似た時系列パターンを持つ可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」は相関が0.67と、中程度の正の相関を持っている。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の他の社会指標との相関は高く、関連性が強いことを示しています。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 高い相関を持つ要素間の理解は、新製品のマーケティングや社会的影響の測定に重要です。
– 経済的余裕には限界が見え、他の要因（心理的ストレスや自律など）が個人の幸福度に影響を与える可能性が示唆されます。
– 教育や社会基盤の要素が共生や多様性の指標と結びついていることは、持続可能な社会構築のための価値観の重要性を浮き彫りにしています。
このヒートマップを活用することで、製品開発の方向性や社会政策の策定に必要な重点分野を特定できる可能性があります。
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、新製品カテゴリのWEIスコア分布比較（箱ひげ図）についての分析です。
1. **トレンド**
– 各WEIタイプ間で全体的にスコアは高く、0.6から0.9の範囲に集中しています。周期的なパターンは特に見られませんが、左から右にかけてスコアの分布がやや下がっているように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（睡眠状態）」と「個人WEI（自由度と自治）」に外れ値が見られます。これによりこれらのカテゴリーは特定の条件下で不安定な要素があると考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 色のグラデーションがWEIタイプ間の違いを示しており、多くの箱が目立たず、整然と収まっていることがわかります。この場合、色自体は特に分析に大きな影響を与えませんが、可視化のために使用されています。
– 箱ひげ図の範囲が狭いものはスコアが安定しており、広いものは変動の大きさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 箱ひげ図は時系列データを示すものではなく、30日間の総合スコアをカテゴリーごとにまとめています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（持続可能性と自治生）」が特に高い中央値を示しており、これらのカテゴリーは優れたパフォーマンスを示しています。一方で、「個人WEI（経済状態）」はやや低めのスコア分布を示しています。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響の洞察**
– 多くの新製品が高いWEIスコアを保持していることから、ビジネスや社会にとってポジティブな影響を与えていると考えられます。特に社会的公正さや持続可能性に関する要因は重要視されており、これらが業界全体で強調されていることが、この高いスコアに反映されていると思われます。
– 外れ値が示す変動はリスク要因を指し示すか、イノベーションの一部かもしれません。これにより、適切な対策やさらなる研究開発が促進される可能性があります。
総合WEI STL分解グラフ
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**
– **上昇傾向**: グラフの冒頭部分で観察される。
– **下降傾向**: グラフ中盤以降に見られる。
– **長期トレンド**: 30日間で一度ピークに達し、その後下降し、少し上昇に転じている様子がトレンドプロットに描かれています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **急低下**: 7月中旬から下旬にかけて急な下降が見られる。
– **急増**: 同様に、短期間での戻りも認識できる。
– 外れ値や急激な変動は、特に7月20日頃に顕著であり、外的要因が影響した可能性が考えられる。
3. **各プロットの意味**
– **Observed**: 全体の動向が表示され、周期的な変動を伴う一般的な傾向が示される。
– **Trend**: 長期的な傾向を示し、マーケット全体の動きや新製品の評価の変遷を示す。
– **Seasonal**: 短期的な周期性を持ち、市場の季節的な変動やトレンドとは別の周期的展開の意思決定に寄与する。
– **Residual**: 他の要素で説明されない変動を示し、突発的な出来事やノイズを示唆する可能性がある。
4. **時系列データの関係性**
– トレンドと季節性プロットから、全体のトレンドが下降している中で、季節的変動が安定したパターンを見せていることが分かる。
– 残差プロットは他の要素から説明できない変動に焦点を当て、それが周期性の変動と多少関連していることが示唆される。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドが一度ピークに達し、その後に下がることで、時系列の変動幅が収束しているかのような印象を受ける。
6. **人間的な直感と社会的影響の洞察**
– トレンドの下降は、新製品の市場での認知度や評価が開始直後に強く、その後の維持が難しい状況を示唆する可能性がある。
– 季節的変動は、マーケティングキャンペーンや新製品投入のタイミングに影響を与える要因と考えられる。
– ビジネス上、この変動を考慮し、どの時点でのリソース投入がROIを最も増やすかを決定することができます。
個人WEI平均 STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、新製品カテゴリについての個人WEI平均スコアを30日間にわたりSTL（Seasonal-Trend decomposition using Loess）分解したものです。それぞれの観点から以下の視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– トレンド成分は最初は上昇し、中頃でピークに達した後、徐々に下降しています。これは、新製品の市場支持が一時的に高まった後、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**:
– 残差部分に顕著な外れ値と急激な変動が見られます。特に中旬に大きな下落、その後に上昇があり、これは一時的なイベントや市場の変化、または製品に対する意見の変化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**:
– **Observed**（観測値）: 総合的な動向を示し、波動がありながらも全体のパターンを捉えています。
– **Trend**（トレンド）: 長期的な増減傾向を示しています。
– **Seasonal**（季節性）: 定期的なパターンが小規模ながらも見られ、毎週の変動を示唆しています。
– **Residual**（残差）: トレンドや季節性では説明できない変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 季節性とうまく絡み合いながら総合的な観測値が形成されており、トレンドの変動と一致しています。このことは、新製品の人気が常に変動する要因を持っていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 残差の大きな変動は、一時的な市場の反応や外部イベントが大きく影響する可能性を示しており、トレンドの変動にはそれほど強い相関を感じません。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 本データからは、新製品の初期支持があったが、持続的に高まり続けることが難しいことが示されています。市場投入後の宣伝活動や改良が求められるかもしれません。また、外れ値を考慮に入れ、外部の要因や潜在的なリスクを低減させる戦略が必要です。マーケティング戦略は、この季節性と外部変動を考慮しなければならないでしょう。
この分析から得られる知見を元に、新製品の市場戦略を再評価し、適切な施策を講じることが重要です。
社会WEI平均 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分解グラフから得られる視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– トレンドのプロットを見ると、初めは上昇傾向にありますが、中旬を過ぎた時点で減少に転じています。終盤では緩やかに安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ObservedデータとResidualデータには中旬に急激な変動が見られます。特に、急上昇し急下降している部分は注目すべき点です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– Observed: 実際に観測されたWEI平均スコアの推移。
– Trend: 長期的な変動を示すトレンド成分。
– Seasonal: 30日間にわたる周期的なパターンを表していますが、比較的弱い波を描いています。
– Residual: トレンドと季節性を取り除いた後の残差を示し、細かい変動や外れ値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– TrendとSeasonalが組み合わされてObservedの形を作っており、それに加えてResidualが微細な変動を確認するために有用です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– Seasonalには一定の周期がありますが、それほど強い変動ではありません。Residualが示すように予測から外れたポイントがある程度存在します。
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に関する洞察**:
– トレンドが減少傾向に転じたことは、商品への関心が一時的に高まった後、失速している可能性を示します。このトレンド変化は製品戦略やマーケティングにおいて重要な指標となり得ます。
– 急激な変動は、外部要因やイベント（例えばセールや広告キャンペーン）の影響を受けた可能性があります。この知見は将来的な計画や調整に役立つでしょう。
これらの点を踏まえて、ビジネス側では次のステップを計画する際に、変動要因の特定とその対応策を検討する必要があるでしょう。
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:
この主成分分析（PCA）のグラフを分析します。
### 1. トレンド
– PCAのグラフですので、直接的な上昇や下降のトレンドは示されていません。ただし、散布の密度や方向性が情報を提供します。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 左上部分にデータ点が一つだけ離れて配置されています。これは外れ値を示しており、何か特異な要因が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
– 横軸（第1主成分）の寄与率が0.71と高く、変動に大きく寄与しています。縦軸（第2主成分）の寄与率は0.09なので、こちらは補助的な役割です。
– 散布図上のプロットの密集度から、データは幅広く分布していることが分かります。
### 4. 複数の時系列データの関係
– 時系列データの関係というよりは、異なる要素の関係性が示されています。主成分に基づくクラスタリングを行うことで、異なるデータ群を識別する手がかりとなります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 第1主成分が支配的であることから、この成分に関連する変数が他の変数と強い相関を持っている可能性があります。縦横が全く無相関で広がっているわけではない点から多少の相関は見られます。
### 6. 直感的に感じることとビジネスや社会への影響
– グラフ全体が示す分散は、多様な要因や新製品の特性のばらつきを示します。外れ値の存在は、特異なニッチ市場や非常に人気のある新製品に対応している可能性があります。
– 新製品カテゴリにおいて、マーケティング戦略や製品開発の焦点を当てる際に、どの因子が成功に寄与しているのかを特定する手助けになるでしょう。これにより、成功事例を効率的に複製するための手がかりを得ることができます。
全体的に、このPCAは、製品属性や市場パフォーマンスの特性を理解し、最適化するための有益な指針を提供します。
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。