📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータ分析結果
#### 1. 時系列推移とトレンド
– **総合WEI**: データから観察すると、2025年7月1日から7月10日にかけて、総合WEIは徐々に上昇し、特に7月10日にはピーク（0.89）を記録しています。しかし、ここから急激に下降し、7月26日には0.59に達しています。その後、再び回復の兆しを見せています。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**: これらのスコアも総合WEIと同様のパターンを示し、初めに上昇、次に大幅な減少が見られます。特に7月9日からの個人WEIの急上昇は特筆すべき点です。
– **詳細項目トレンド**: 経済的余裕、健康状態、自由度と自治などの個人項目は、期間内で比較的一様な動きを示しましたが、一時的なスパイクやドロップが観察されます。
#### 2. 異常値
– 異常値はデータ中の特定のポイントで見られる急な変化を示します。7月10日（0.89）や7月20日（0.65）のような大きなスコアの変動が異常値として挙げられ、これらは何らかの特別な出来事が背景にある可能性を示唆しています（例えば、政策の変更や社会イベントなど）。
#### 3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **全体的なトレンド**: 長期的には増加傾向が見られますが、中期的には急な上下変動があります。
– **季節性**: 季節的なパターンは特に見られず、短期間で顕著な周期性の変動は確認されていません。
– **残差成分**: 説明のできない変動として異常値が残りますが、これは特異なイベントによるものかもしれません。
#### 4. 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**を用いた分析では、総合WEIに対して、社会的余裕や個人の健康が強く影響を与えていることが示唆されています。特に、経済的余裕と健康状態の項目に比較的強い正の相関があります。
#### 5. データ分布
– **箱ひげ図分析**からは、持続可能性と自治性が常に高得点周辺に集中しており、ストレス管理スコアは期間中低く推移していることがわかります。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1**が0.71の寄与率を示しており、WEIを構成するデータ変動の大部分を説明しています。これから、経済的余裕や健康状態が特に重要な要素であることが示唆されます。
### 総合コメント
データは、新製品に関する社会の受け入れや個人の満足度を測る重要な指標を提供しています。急激なスコアの変動や異常値については、外部要因（例：政策の変更、新製品の市場への適用など）の影響を考慮する必要があります。今後の施策として、特に心理的ストレスと自由度・自治の向上を図る取り組みが重要です。これによって、より安定かつ高いWEIスコアを目指すことが可能になるでしょう。
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**:
– **実績データ（青）**は、期間の前半に集中して存在し、WEIスコアは0.6から0.8の範囲にある。
– **次年度データ（緑）**は、期間の後半に集中しており、WEIスコアが0.8から1.0の範囲で位置している。これは、WEIスコアが上昇している可能性を示す。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数個のプロットが他から離れて存在しており（黒円で囲まれたデータポイント）、これが**異常値**とされている。
– 急激な変動は見受けられず、データは比較的集中的な分布を示している。
3. **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**は前年度データの比較を示している。
– **黒色の外れ値マーカー**は異常なデータポイントを強調。
– **予測の幅（灰色）**が一部に見え、ある程度のスコアのばらつきが予想されることを示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年度データの間に強い上昇トレンドが見られる。これは前年データとの比較で全体的なスコアが改善していることを示唆している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 前年度データにおいて、データポイントは右肩上がりに密集しており、データが一貫して向上傾向にある可能性が示されている。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、新製品の成功または性能改善を指している可能性が高い。特にWEIスコアの向上は顕著で、これは製品の市場での評判や消費者の受け入れが向上していることを示す。
– ビジネス戦略として、顕在化している異常値に対する詳細な分析と、引き続きスコアを向上させるための対策が必要とされるだろう。
このグラフは、新製品のパフォーマンスが時間とともに改善していることを示しており、今後の市場戦略に役立つ貴重な洞察を提供している。
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:
このグラフに基づく分析を以下に示します。
1. **トレンド**
– 前半部分（左側）は2025年7月から8月頃にかけて、実績データ（青）のWEIスコアが0.6から0.8の間で推移しています。
– 後半部分（右側）は過去データ（緑）が2026年のデータで0.8付近でやや上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側にはいくつかの異常値（黒い円）が見られ、特に0.6付近で散見されます。
– 予測モデルの範囲（灰色）が示唆する中で、これらの異常値は一般的な範囲から外れた動きを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青いデータポイントは実績の動きを示し、双方のグループで分かれています。
– 緑のデータポイントは過去の比較データであり、主に後半に集中しているため、過去のパフォーマンスは良好だったと言えます。
– 複数の予測線（紫、ピンクなど）があり、それぞれ異なるモデルによる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（青）と予測（紫など）の間にはある程度の整合性があり、特に前半部分では予測が実績と一致している時期があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績と予測の間には相関があるように見えますが、異常値はこれを乱している可能性があります。
– 全体的に、予測が実績をうまくフォローしているかどうかを考慮することが重要です。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 前半の期間に見られる異常値は、新製品の市場への受け入れが変動している可能性を示唆します。
– 予測と実績が一致しない場合、戦略の再評価が必要かもしれません。
– 後半の安定したパフォーマンスは、製品が市場での確固たる地位を確立した可能性があります。
全体として、このデータは新製品の市場導入時の動向を慎重に監視し、異常の原因を特定して迅速に対応することで商業的な成功を確実にするための価値ある洞察を提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは約360日間の社会WEI平均スコアを示しています。
– 最初の大半でスコアは約0.6から0.8の範囲で変動していますが、後半になるとスコアがやや安定して0.8付近に移行しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 縦にエラーバー（紫色）が表示されており、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が示されています。
– 黒い円で示された点は異常値を示していますが、特定の期間内に集中しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実績データを表し、徐々に増加または安定化傾向を示しています。
– 緑のプロットは前年の比較データで、全体的に安定して高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる回帰手法による予測は、実績と異常値の間を補完するように描かれています。
– 前年データとの比較では、現在のスコアが名無しさんの予測範囲内にあることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の黒い異常値と、その後の安定した実績の増加トレンドは興味深い対照です。
– 実績に対する予測のエラーバーが示す不確実性は特定の期間で高いですが、全体的には予測が実績をよく補足しています。
6. **直感的な感想と影響**:
– グラフ全体から、製品の社会的受容が徐々に安定してきたことが読み取れます。
– 異常な変動は初期の市場投入段階で起こりがちな現象ですが、安定期に入った後の良好な実績はビジネスにとって良い兆候です。
– ビジネス的には、改善された安定性と予測精度の向上が新製品の信用や市場シェアの向上につながる可能性があります。
全体として、データは新製品が市場にどのように受け入れられ、適応しているかを示しています。製品の進化を社会的視点から理解するのに役立つツールです。
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**
– 初期段階では、実績データが劇的には変動しておらず、約0.7から0.8の範囲で横ばいのトレンドを示しています。
– 中盤から後半にかけてのデータ（緑色の点）は、実績に比べて上昇した範囲に位置しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階で赤い×マーカーで表示されている予測値は、実績値とは多少乖離しており、異常値と推測されるマーカー（〇）が一部存在していますが、大きな急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、緑の点は前年データを示します。
– 赤い×印は予測データで、線形回帰と決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の比較が図示されています。これにより、予測の不確実性やモデル間の違いが示されています。
– グレーの陰影は予測の不確実性範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と前年データの比較において、前年のデータがより高い水準にあることがわかります。予測値から見ても、前年水準に戻るのが見込まれていると推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値はかなり密に分布しており、予測データもほぼ同一範囲に収まっています。これにより、モデルの予測精度は現在のデータ状況にうまくフィットしていることがわかります。
6. **直感的な洞察およびビジネスへの影響**
– グラフからは、実績値と予測値、前年データが非常に異なるトレンドを示しているため、予測の精度を高める必要性が示唆されています。
– ビジネスにおいて、この経済的余裕の指標は、新製品の販売戦略や市場投入時期を決定する際の重要な要素となります。特に、新製品が予測データの高水準に達した場合、販売計画を上方修正する必要があるかもしれません。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは大きく分けて二つの期間に分かれているように見えます。
– 前半（2025年7月から2025年11月付近）：実績データ（青色）は狭い範囲で横ばい。
– 後半（2026年3月から2026年7月）：昨年データ（緑色）も高めのスコアで横ばい。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部、前半部分に異常値が散見されますが、一般的には大きな異常な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青色プロット：実績（実績AI）を示しており、データが密集しています。
– 緑色プロット：前年度データ（比較AI）で、後半に集まっています。
– 予測線は複数の回帰モデルを示していますが、実績と大きくは離れておらず、予測精度が確保されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測、及び前年度データは大まかに同じ軸上にあるため、関連性があると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前半と後半で評価スコアのレンジが異なっていますが、両方とも比較的狭い範囲での変動。
– 異常値マークが示すデータポイントは、予想される範囲を超えていますが、前半部分のみのため特殊条件があった可能性。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– 前半部分のデータは新製品の実験段階を示唆し、安定した性能を確保している。
– 後半部分のデータは、昨年の安定した状態を示し、新製品が市場に貢献していると解釈できます。
– 異常値の存在は、潜在的な改良点を示唆しますが、全体のトレンドから逸脱はしていないため、大きな問題ではない可能性。
– 消費者の健康状態改善の一助になる製品であり、継続的なモニタリングと改善が必要。
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:
以下は、このグラフから得られるインサイトです。
1. **トレンドの分析**:
– 実績データ（青色）は、最初の期間（2025年7月から9月）に集中しています。この期間の後にデータがないため、このセクションだけを見るとトレンドは明確ではないかもしれません。
– 予測（緑色）は、翌年（2026年7月まで）のデータを示しており、ある程度の分布の広がりがあります。大きな上昇や下降のトレンドは特に見受けられませんが、データはやや低めに再分布されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データの中に、強調された異常値があります。これらは他のデータポイントと明確に異なり、特定の期間中に測定された異常な心理的ストレス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**:
– 実績データ（青）は個人の心理的ストレスの測定結果を示しています。
– 異常値は、特定のイベントや状況の影響を反映しているかもしれません。
– 予測データ（緑）は来年の期間について予想された心理的ストレスを示していますが、これは新たな要因や意図的な介入戦略を基に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**:
– 実績データと予測データの間には直接的な視覚的対応はありません。それぞれ独立しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データ自体には大きな変動がなく、一部の異常値を除いて安定しています。
– 予測データでは、データポイントが広範に展開していますが、特定のパターンは見当たりません。
6. **人間の直感およびビジネスや社会への影響**:
– パターンの変化や異常値は特定のイベントや心理的ストレスに関連する要因を示唆しているかもしれません。
– 予測データが広がりを持っているのは、このカスタマーセグメントの不確実性やリスクがまだ評価段階にあることを示唆しています。
– ビジネス的には、異常値の原因を調査し、その理解を基に製品やサービスの改善を図ることで、顧客満足度の向上を図れる可能性があります。
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:
1. **トレンド**
– グラフは360日間のデータを示しており、評価日の後半にはスコアが散発的に上昇しています。前半部分では、実績データが横ばいで分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにはいくつかの異常値が観察され、特に前半に集中しています。後半にはデータが少なく、外れ値の影響が小さくなっています。
3. **各プロットや要素**
– 実績データ（青い点）はWEIスコアの実際の実測値を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の各予測（ピンク、紫、緑の線）は、異なる予測モデルが示す未来予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各種予測モデルが実績データに基づいて異なる傾向を示しています。これらはモデルの違いにより予測の幅やスコアが異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は偏在しており、モデルによる予測ではスコアのばらつきを示しています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 後半にかけてWEIスコアの増加が予測されており、製品の自由度や自治に対して肯定的な未来が見える可能性があります。
– 実績データが予測と一致せず外れ値が多い場合、モデルの再評価や改善が必要かもしれません。
– ビジネスにおいては、新製品の市場反応や受け入れに関して戦略の修正が考慮されるべきです。
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:
以下は、グラフから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフは2つの異なる時期のデータで構成されているようです。初めの期間（左側の青のデータ点）は、やや乱れているものの、全体的に微減傾向があります。
– 後半（右側の緑のデータ点）は、やや低い値から高くなるトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色の実績データにはいくつかの外れ値があり、異常値として明確にマークされています。
– 急激な変動は、青色から緑色のデータに移行する際に見られます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青色の点は、直近の実績データを示し、外れ値は黒い丸で囲まれています。
– 緑色の点は、前年のデータを示しています。
– 紫色や他の線は、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）の予測値を示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在の実績データと前年のデータを比較することで、ある種のパターンやトレンドが見られるか検討できます。
– 全体的に前年のデータが高いWEIスコアにあることに対して、現在のデータにはもう少し変動があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青色のデータの分布はやや密集しているが、相関関係を見つけるにはデータが不規則に見えます。
– 緑色のデータは比較的一定の高いスコアに密集しています。
6. **直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– 初期の実績データの不安定さや変動は、新製品の導入時や実施初期の不安定さを示唆しているかもしれません。
– しかし、前年のデータが安定した高いスコアを示していることから、長期的には社会的な公平性や公正さは維持されている可能性があります。
– ビジネス環境において、初期の変動をどう管理し、徐々に安定していくかが重要です。予測モデルを活用して未来の動向を推察し、戦略に組み込むことが求められるでしょう。
全体として、このグラフは新製品の社会的影響における初期の不安定さと、それを越えた後の安定した未来を示唆しているように感じられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 前半: 実績のほとんどが0.8から1.0の範囲内に収まっており、比較的高い水準を維持しているようです。データはばらつきがあるものの、全体的に大きな増減はないため、横ばい傾向が見られます。
– 後半: 前年のデータが集中しているため、持続的かつ安定したパフォーマンスが続いている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としては、「異常値」が記されていますが、これが具体的にどのデータに該当するのかは明示されていません。0.8以上のスコアが主に観測される中で、特記すべき大きな変動は認められません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績データを表し、前年のデータ（緑の点）と比較されています。これにより、予測データとの緯度確認とパフォーマンス分析が行われていると考えられます。
– 予測モデルとして、線形回帰、多項式回帰、ランダムフォレスト回帰が使われており、それぞれ異なる傾向を示すかもしれませんが、具体的な予測が基になっているのかはわかりません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データと実績データ、前年データの比較から、予測精度の向上や実際のパフォーマンスとのギャップを分析する意図があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 単一のスコア範囲内で比較的一貫した分布を示しており、持続性と自治性の観点から安定的なパフォーマンスを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフ全体が安定性を示唆しており、新製品が市場に受け入れられていることが示唆されます。持続可能性と自治性が高いスコアで維持されれば、製品の市場での競争力も持続的に高いことが期待されます。
– 予測手法が複数使用されているため、最適な手法の選択やモデルの適用が今後の戦略として重要になります。
これは単一のグラフからの見解であるため、今後の分析ではより多面的な指標や追加データも考慮するとさらに深い洞察が得られるでしょう。
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:
グラフの分析と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– 2025年7月から2025年9月の期間に実績（青い点）が集中し、その後データが空白となり、2026年7月頃に前年のデータ（緑色の点）が現れています。
– 実績のスコアは比較的安定しており、大きな変動は見られません。
– 予測データは提供されていませんが、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが異常値として黒丸で示されていますが、全体の傾向に大きな影響を与えているようには見えません。
3. **プロットの意味**
– 青い点は実績データ、黒丸は異常値、绿色の点は前年の比較データを示しています。データ全体が非常に集中していることから、スコアの変動は小さいと考えられます。
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は異なる期間にあり、直接の比較は難しいですが、大きなスコアの変動がないことから、安定したパフォーマンスが続いていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの分布は狭い範囲に集中しており、変動が少ないことを示しています。これにより、データは比較的一貫性があると予想されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフ全体から、社会基盤や教育機会に関連する新製品カテゴリでは、比較的安定したパフォーマンスが示されていると考えられます。
– ビジネスや社会への影響として、安定したスコアは社会基盤・教育における新製品の導入が一定の成果を上げていることを示唆し、継続的なサポートや改善の必要性を感じさせます。
このグラフは、将来の投資や戦略決定において、堅実なパフォーマンスを前提として計画を立てるのに役立つでしょう。
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:
グラフを分析したところ、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 初期（左側）のデータはかなり集中しています。また、評価日として表示されている日付の間に、データポイントが左右に分かれていることから、この期間中に急激な変化またはシフトがあった可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初のクラスタにいくつかの異常値が存在しており、それらは輪郭が付けられています。これらの外れ値は、実績と比べた際の異常な振る舞いを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青い点）**: これは実際のWEIスコアを示しています。
– **予測（異なる色の線）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰などで予測された値を示し、それぞれ異なる予測手法による結果を比較することができます。
– **前年度（緑の点）**: これらは前年度のデータであり、新しいデータとの比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前年度のデータ（緑色の点）が新しいデータと異なる位置に偏っているため、1年間でWEIスコアに大きな変化があったことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータは狭い範囲に集中していますが、後期のデータは分布が広がっており、スコアの多様性の増加またはデータの不確実性を示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とビジネス・社会への影響**:
– 急激な変化や異常値が存在するため、企業や社会にとってのリスクや改善の機会を示しています。これらの変動は、政策の変化や社会的イベントに起因している可能性があります。
– また、異なる予測手法の使用により、どの手法がより効果的であるかを検証する機会があると言えます。
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:
以下に、ヒートマップの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**:
– 全体を通して、色の変化から見て急激な上昇または下降トレンドは見受けられません。
– 色が均一に広がっている時間帯と日付があり、周期的なパターンが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の箇所（特に7月23日と7月25日）の色が特に濃くなっており、ここでのWEIスコアが他と比べて低いことを示しています。
– これらの急激な変動は特定の外部要因が影響している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 棒の色はWEIスコアの値を示しており、黄色から緑は相対的に高いスコア、青から紫は低いスコアを示します。
– 色の密度が高い時間帯は、新製品に対する関心が強いことを示すかもしれません。
4. **時系列データの関係性**:
– 時間と日付が縦横軸に示されており、特定の日付や時間帯での濃淡の変化がどのように進行しているか観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一貫した高いまたは低いスコアの時間帯が存在し、特定の時間に対する人々の関心が集中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**:
– 人々は特定の日や時間に新製品に強く反応していることが読み取れるため、市場調査や広告のタイミングにおいて、このデータは非常に有用です。
– 低いスコアの日付については、何らかの改善策や別のマーケティング戦略が必要かもしれません。
– 社会的な関心がどの時間帯に集まるかを把握することで、それに合わせた効果的なプロモーション戦略を立てることができるでしょう。
全体として、このヒートマップは新製品への消費者の関心の変動を視覚的に把握し、市場戦略に活用する良い材料となる情報を提供しています。
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:
以下は、このヒートマップに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 色の濃淡で示されるデータポイントは、主に横ばいのトレンドを示しています。全体として、さほど急激な変化は見られません。
– ただし、全体的に中盤から後半にかけて鮮やかになっていることから、値が徐々に増加している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月23日前後に暗い紫色が顕著に現れており、ここで急激な減少があったことが示唆されます。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の変化はスコアの変化を示唆しています。黄色が最高スコア、紫色が最低スコアに相当します。
– 各正方形は特定の日と特定の時間帯のスコアを表し、24時間にわたる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**
– 時間帯別のデータが縦に並んでいるため、日中と夜間のスコアの差異を観察できます。特定の時間帯に強いスコアの変動が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯によってスコアに変化が見られるため、特定の時間帯が高いパフォーマンスを示す可能性があります。特に、最盛期は7月初旬と終盤の夜間に集中しているようです。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの影響**
– 最も注目すべきなのは急激なスコアの下降とその回復です。これには特定のイベントやキャンペーンが影響している可能性があり、製品の市場反応を理解する重要な手がかりとなるでしょう。
– 継続的な購入パターンを改善したり、特定の時間帯に集中したマーケティング活動を行うなど、より戦略的なアプローチを駆使することが求められます。
全体として、このグラフは新製品の使用状況や顧客のエンゲージメントに関する貴重な洞察を提供してくれます。
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、ヒートマップの分析結果です。
1. **トレンド**
– 鮮やかな色の変化から、日ごとや時間帯によってスコアが変動していることがうかがえます。
– 日付による周期的な変動は見られないため、特定の曜日や日付による影響は少ないかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色の濃淡から、特に7月中旬（7月9日、7月11日）や下旬（7月23日以降）にスコアが著しく変動しています。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡は社会WEI平均スコアの高低を示し、黄色が高く、紫が低い値を示しています。
– 高いスコアがいくつかの特定の日付と時間帯に集中していることから、その時間に特定の新製品の注目が高まった可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時間帯（特に15時-16時）において、高いスコアが集中しています。
– 異なる時間帯や日付で色の変化が顕著なため、それぞれの時間の特性を考える必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 色のパターンは特定の時間に偏っているため、その時間が重要な顧客接触ポイントである可能性があります。
– データ全体にわたる均一性がなく、特定の時間帯に集中することが分かります。
6. **直感的な印象とビジネスへの影響**
– 注目すべき時間帯は、製品のプロモーションやマーケティングキャンペーンを集中するのに適していると考えられます。
– 変動が激しいため、リアルタイムでの効果測定と素早い対応が必要となるでしょう。
この分析を基に、さらなる詳細なデータの調査や他のビジネス指標との比較を行うと、有効な戦略構築に役立つ可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップではトレンドを直接視覚化することは難しいですが、相関の強弱がトレンドの指標になります。高い相関は、要素間の強い関係性や類似したトレンドを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値や急激な変動には直接言及されていませんが、他の要素と比較して相関が低い場合、その要素が特異である可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が相関の強さ（−1から1）を示している。赤色は高い正の相関、青色は負の相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「総合WEI」「個人WEI平均」「社会WEI平均」「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」などが高く相関しており、これらの要素が密接に関連していることを示唆しています。
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」「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との相関は非常に高く（0.93-0.97）、これらは一緒に動く傾向があります。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の要素とは低めの相関を示しており、特異な要素である可能性があります。
6. **直感的な感覚およびビジネスや社会への影響**:
– 高い相関関係を持つ要素群が見られ、これらは新製品の生産やマーケティング戦略に対して共通の影響を及ぼす可能性がある。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と他の要素の相関が低いことは、経済的要素が他の社会的要素とは独立して変動することを示唆しており、経済的余裕が少なくとも短期的には他の指標に強い影響を与えないかもしれません。
全体的に、ヒートマップは要素間の関連性を視覚化し、特定の要素セットが新製品の評価や受け入れにどのように影響するかを分析するのに役立つツールです。高い相関が見られる部分は特に注意深く分析し、ビジネス戦略の基盤として利用する価値があります。
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:
このグラフは、新製品カテゴリにおけるさまざまなWEI（ウェルネス・エンゲージメント・インデックス）タイプのスコア分布を箱ひげ図によって比較しています。以下に、各視点からの洞察を述べます。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 明確な時間的トレンドは示されていませんが、各WEIタイプごとに中央値や分布範囲に差異があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数種類のWEIタイプで外れ値が観察されます。特に「社会WEI（持続可能性と治療）」および「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」で小さな外れ値が見られます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 各箱ひげ図は特定のWEIタイプにおけるスコアの中央値、四分位範囲（IQR）、そして範囲外の外れ値を示しています。
– 色のグラデーションは各カテゴリの違いを視覚的に表していますが、特に統計的な意味を持っているわけではないようです。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時系列データではなく、異なるWEIタイプ間の比較なので、直線的な関係性は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布の広がりを見ると、「社会WEI（公平さ・公正さ）」は中央値が高く、比較的一様なスコアを持ち、安定しているように見えます。
– 一方、「個人WEI（心理的ストレス）」はスコアの変動が大きく、不安定であることが示唆されます。
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**:
– WEIスコアのばらつきは、新製品の持続可能性や心理的ストレスに関連した社会や個人の反応が多様であることを表しており、製品開発に際してこれらの要素に重点を置く必要性を示唆しています。
– WEIスコアが高い領域に注力することで、新製品の好意的受容が期待され、逆に低い領域の改善が開発労力の優先度として検討されるべきでしょう。
全体として、このグラフは新製品開発におけるさまざまな指標がどの程度達成されているかを測定し、特定の指標がどの程度の変動幅を持っているかを示しています。最終的に、製品戦略やマーケティング戦略の調整に役立つ情報が得られると思われます。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– PCAのスコア散布図であり、一般的なトレンドの検出は難しいですが、第1主成分と第2主成分の値が広範囲にわたって散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つ外れ値がいくつか見られます。例として、第1主成分が約0.4で第2主成分が0に近い点や、第2主成分が約0.2で第1主成分が0以下の点があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各点は、360日間のデータポイントのいずれかを表しており、点の位置はそれぞれの観測値が第1および第2の主成分にどれだけ寄与しているかを示しています。
– 第1主成分（寄与率0.71）は、データの変動の大部分を説明しており、第2主成分（寄与率0.09）はそれに続きます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数のデータポイントが集まっている部分、特に右上のクラスターは、データが似た特性を持っていることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 主成分分析により、第1および第2主成分がデータの最も変動する方向を示していますが、2つの成分間には明確な相関は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、データが一貫性よりも多様性を持っているということでしょう。ビジネスにおいては、新製品カテゴリが広範な特徴を持つ可能性があるため、が異なる消費者ニーズに対応できることを示唆しています。
– 社会的には、多様な特徴が存在することで、さまざまな消費者の嗜好に対応できるフレキシビリティが求められています。
このPCAプロットは、新製品の特性が非常に多様であり、それに応じたマーケティング戦略が必要であることを示しています。
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。