📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータ分析レポート
#### 1. 時系列推移
– **総合WEIスコア**においては、序盤から中盤にかけて波があり、浮き沈みを多く示しています。初期は大体0.65付近で、7月初旬に急上昇し、0.85に達した後、下落し始めます。下旬には0.61程度まで下がった後、若干の回復を見せます。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**も同様のトレンドを示していますが、社会WEI平均は特に中旬に顕著な上昇を迎えている点が特徴的です。
– **詳細項目**についても、特に社会基盤・教育機会や共生・多様性には顕著な変動が見られ、これらの要因が総合WEIの変動の原因となっている可能性があります。
#### 2. 異常値検出
– 指摘された異常値の日付には、しばしばWEIスコアが急上昇または急下降するパターンが見られます。この変動要因には、特定の社会的イベントや政策の変更が考えられます。特に7月8日と9日のデータは、WEIスコアにおいて特に高い数字を示しており、その背景には経済、健康、ストレスなどの外部要因が影響している可能性があります。
#### 3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– STL分解における長期トレンドは、全体的に波の大きい時間帯があり、月の前半は上昇傾向、中盤は安定傾向に見え、後半は減少傾向が見られます。
– 季節性成分は日単位での小さな変動を示し、トレンドに対して補正的に働いている模様。
– 残差部分には、一部の大きな変動が観測され、これらは個別の異常イベントや外部ショックを示唆しています。
#### 4. 項目間の相関
– データに基づく相関ヒートマップによれば、特に**経済的余裕**と**健康状態**、**持続可能性**と**社会基盤**の間には高い正の相関が見られ、この関連性は当該項目がどのように連携して心地よさや幸福度に影響するかを示しています。
#### 5. データ分布
– 箱ひげ図からわかるのは、各項目のWEIスコアにおける中央値は概ね全体的に似通っている一方で、持続可能性と多様性は分散が大きく、外れ値が多く存在します。これが誤差や異常として取り扱われる可能性があります。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PCA分析**では、主成分1 (PC1)が全体の変動の約70%を説明しており、主要な要因として捉えることができます。主成分には複数のWEI項目が影響しており、多変量の要因が絡み合うことで総合的なWEIスコアの変動を説明しています。
#### 総括
今回のデータは、新製品評価に伴うWEIスコアの分析において、特に経済、ストレス、多様性といった要因が、日常的なイベントによって異常にスコアを変動させることを示唆しています。長期的にはトレンド分析と、季節需要や市場の動向の影響をさらに掘り下げることが、より詳しい洞察を得るための鍵となるでしょう。データの詳細な解析によって、次の施策や新製品導入の参考情報として役立てることが期待されます。
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:
グラフを分析すると、以下のポイントが挙げられます。
1. **トレンド**:
– 最初の期間（左側）は実績のデータが密集しており、様々な予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測が重なっています。この期間のトレンドは横ばいまたは微減です。
– 後半の期間（右側）には、前年のデータが示されており、実績データと比較すると若干上昇しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の実績データ中に、異常値がいくつか存在しています（黒丸で表示）。これらは予測から外れたデータ点であり、何か特異なイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青色の点）、予測（紫色の線で示される）の区別が明確であり、予測範囲は灰色で示されています。
– 異常値は黒い輪で囲われた点として示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と実績のデータが重なっている期間があり、予測モデルが実績にどの程度適合しているかを評価することができそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的高いWEIスコアが維持されており、予測も同様の範囲で動いていますが、わずかに異なる傾向を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 初期のデータで見られる異常値には注意が必要です。これらは市場の予測不能性を示しているかもしれません。ビジネスにおいては、これらの異常要因を特定して対応策を講じることで、より安定したパフォーマンスが期待できます。
– 後半のデータが上昇傾向にあることは新製品の成功を示唆している可能性があります。マーケティング戦略や製品の質が需要にマッチしていると考えられます。
全体として、このグラフは新製品の市場における動向を把握するための貴重な洞察を提供しています。予測モデルの精度を高め、異常値の原因を詳細に分析することが次のステップとして重要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフは期間内に明確に二つの時期に分かれています。2025年7月のデータは横ばいですが、2026年5月以降は前年度と比較しても成熟期にあるような安定した数値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 予測値には外れ値が存在しています。特に2025年7月から数ヶ月間、点の密集度が高く、急激な変動が少ないことがわかります。
– 異常値としてマークされたデータが初期に散見されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の実績を示しており、ピンクと紫の矢は予測（線形回帰およびランダムフォレスト回帰）を示しています。これらの予測は実績とよく一致しています。
– 前年度のデータ（緑色）は、比較対象として用いられ、明らかに異なる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**
– 実績と予測のデータの間にやや一致したトレンドが見られます。特に、予測モデルは実績をうまく捉え、誤差範囲内に落ち着いています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの相関は高いと推測されます。どちらも同じ時間帯での変動を捉えています。
– 緑色の前年度のデータは、他の年度とは異なる特徴を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 初期段階での変動が激しいものの、予測手法の精度が高いことで、製品の市場での位置付けがしっかりしていると考えられます。予測の信頼性は高く、ビジネスの意思決定に資するデータとなるでしょう。
– 前年度と比較して成熟度が進んでいるため、この製品に対する市場の受け入れが拡大していることが伺えます。
全体として、グラフはこれらの要因を考慮することで、今後の戦略を立てる際に役立つ重要な基礎データを提供しています。
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**
– 初期（2025年7月頃）に多くのデータが集中していますが、その後時系列が途切れ、2026年に再びデータが出現しています。
– 初期のデータは安定しているように見えますが、2026年には明確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**
– グラフ上には黒い円で示される異常値がいくつか散見されます。これらは平均的な値から外れている可能性があります。
– 特に初期のデータセットに集中しており、この期間に大きな変動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**
– 青いプロットは「実績」を示し、緑のプロットは「前年の比較」を示しています。
– 灰色の背景は予測の不確かさを示しており、主に初期のデータセットに付随しています。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、将来のトレンドを示そうとしていますが、非常に限られたデータセットでの予測に基づいているため、精度に注意が必要です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年の比較の間に比較対象がありますが、具体的な相関関係は難しいです。
– 時系列の間でデータが途切れているため、関係性の理解は困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータは密集していますが、明確な相関があるかどうかを判断するのは難しいです。
– 2026年のデータはより分散しているため、初期のデータと比べて変動性が増しています。
6. **ビジネスや社会への影響**
– 初期には安定したスコアが見られるものの、異常値が示す変動は、新製品の導入時に予期せぬ障害が生じる可能性を示唆しています。
– 2026年のデータは新製品が市場で一定の安定性を持ち始めたことを示している可能性があり、市場での受け入れが安定しつつあると解釈できます。
– ビジネス的には、初期の予測と実績の差異を埋めるために、戦略的な調整が必要とされるでしょう。
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:
The graph presents a time series scatter plot of individual WEI (economic well-being index) over 360 days. Here’s a detailed analysis:
1. **Trend**:
– **Two Distinct Periods**: The graph shows data in two distinct periods: one at the beginning and one at the end of the time frame.
– **First Period**: From 2025-07-01 to about 2025-09-01, the data points (blue) lie within a narrow range on the Y-axis, indicating a stable trend with little variation.
– **Second Period**: Starting around 2026-06-01, there’s another set of points (green) that are also stable but are generally higher than the first period, suggesting an increase in the WEI scores.
2. **Outliers and Rapid Changes**:
– **Outliers**: The presence of circles around certain points in the first period suggests anomalies or outliers in the data during this timeframe.
– **Range Predictions**: The shaded region indicates the predicted range (xAI/3σ), and the data closely follows this, particularly in the second period.
3. **Elements**:
– **Color Coding**: Blue represents actual performance, while green indicates data from the previous year for comparison.
– **Prediction Models**: Different lines represent predictions made by linear regression (blue line), decision tree regression (purple line), and random forest regression (pink line).
4. **Relationship Among Time Series Data**:
– The multiple methods depicted indicate different forecasting approaches, showing consistency in predictions during the second period despite a change in the range of WEI scores.
5. **Correlation and Distribution**:
– **First Period Stability**: Indicates consistent performance but with potential risk factors (outliers).
– **Second Period Improvement**: The higher and more stable distribution might suggest improved economic conditions or response to strategic changes.
6. **Intuitive and Business/Social Insights**:
– **First Period**: May reflect a baseline scenario with potential issues flagged by anomalies, suggesting a need to investigate these points.
– **Second Period**: Implies a period of improvement, possibly arising from successful interventions, product enhancements, or favorable market conditions.
– **Business/Social Impact**: The rise in WEI scores could suggest growing consumer confidence and spending power, potentially reflecting positively on new product launches or market expansions.
Overall, this graph may prompt businesses to focus on factors driving improvement in the second period and investigate anomalies in the first for sustained economic well-being.
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
#### 1. トレンド
– **7月から10月**: 実績のデータは時が進むにつれて基本的に横ばいまたはわずかに上昇のトレンドを示しています。それほどドラマチックな変動はありません。
– **6月以降**: グラフには新しい予測データが表示されており、予測は様々なアルゴリズムに基づいて示されていますが、全体として過去の実績よりWEIスコアが低下しているように見えます。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績データの開始時には、数個の例外値としてマークされた外れ値が見受けられますが、それ以降のデータには顕著な急激な変動は特に確認されません。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **色分け**: 実績データ (青)、予測データ (予測手法ごとに異なる色) は、それぞれ異なる意味合いを持つ長期間の時系列データを表しています。
– **外れ値 (円で表示)**: 過去のデータ内の異常値や予測範囲外のデータポイントを特定しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと複数の予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）があります。モデルによる予測が実績とどう一致するかが大きな関心事であり、すべてが一貫したトレンドを示しているわけではないことがわかります。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 過去の実績データは一定範囲に収まる密集した分布を示しており、予測データはその範囲内で分布していますが、若干の低下を示しています。
#### 6. 直感的なインサイトとビジネスへの影響
– **直感的所見**: 新製品カテゴリ内での健康状態がある期間を境にやや悪化しているように見えます。人々は予測が実績と異なることに違和感を覚えたり、改善の可能性を予測を通じて評価することができます。
– **ビジネスインサイト**: 予測に基づき、今後の健康状態の悪化傾向が製品の需要や市場戦略に影響を与える可能性が考えられ、新しいアプローチや改善策を模索する必要性があるかもしれません。もしこの製品が健康に良い影響を与えることを期待されているなら、実際の数値の低下は製品の改善やマーケティング戦略の見直しを必要とするかもしれません。
これらの点を考慮し、改善のための次のステップを検討することが重要です。
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:
以下の分析を提供します。
1. **トレンド：**
– グラフは時間軸に沿った散布図であり、最初の期間（2025年7月から9月）にはデータが集中しています。その後のデータは（2026年3月から）再び現れますが、明確な上昇や下降のトレンドは見受けられません。データポイントが左右に大きく分散するため、周期性は明確ではないようです。
2. **外れ値や急激な変動：**
– 外れ値は黒い円で示されています。異常値と思われるデータがいくつか見られます。これらは心理的ストレスの急激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：**
– 青いプロットは実績データで、密集が見られます。
– 緑色のプロットは前年のデータで、一部が透明です。
– 異常値は黒い円で示されています。
– その他の予測は色分けされており、幾つかの異なる予測手法が使われていることを示していますが、詳細な傾向は把握しにくいです。
4. **複数の時系列データの関係性：**
– 異なる時期のデータ間で直接的な関係を示す要素は少ないですが、前年のデータ（緑色）と新しいデータの分布を比較することは可能です。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 特定の時間帯でデータが集中している暗示がありますが、Correlationや分布の具体的詳細は視認できません。
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：**
– 実績値と予測値の違いから、心理的ストレスに関する予測モデルの精度に疑問を持つかもしれません。また、異常値として識別された点が多いため、多くの予期せぬストレス要因が存在する可能性があります。これらは製品戦略の改善やユーザーサポートの強化に役立つかもしれません。
このグラフは、心理的ストレスの監視と予測において、不確実性があることを示しています。実績との比較を通じ、モデルの改善の可能性を探ることが重要です。
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:
このグラフの分析を行います。
### 1. トレンド
– **実績（青のプロット）：** 初期の期間ではスコアが比較的一定しており、0.4から1.0の間に集中しています。
– **予測データ（緑のプロット）：** 後半の期間では予測がより高いスコア帯（0.5以上）に集中しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒の円）：** 初期のデータには異常値として特定されたプロットがいくつかあります。これは、新製品導入初期に予期しない要因が影響した可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青色のプロット（実績）：** 実際に得られた独自のパフォーマンスデータ。
– **緑色のプロット（予測）：** 今後のパフォーマンスを予測するデータ。異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）に基づく異なる予測範囲が示されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測の間には、明確な時間的隔たりがあります。データの初期は実績のみ、その後に予測データが現れます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データの分布は、特定のバンドで一定している一方で、予測はより高い位置で集まっているように見えます。これにより、予測モデルがもたらす期待されるパフォーマンスの向上を反映しています。
### 6. 直感的な洞察とビジネスへの影響
– **直感的な洞察：** グラフからは、今後のパフォーマンスが改善することへの期待が示されています。製品の導入時期を超えて、より安定し高いパフォーマンスが期待できることが伝わります。
– **ビジネスへの影響：** 修正活動や予測精度の向上による成果が反映され、新製品の市場投入後のパフォーマンス改善策が奏功している可能性があります。販売戦略や市場拡大に対する信頼感が高まると考えられます。
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:
1. **トレンド**:
– 青の実績AIデータは、最初の期間で横ばい状態ですが、その後スコアが大きくばらついています。
– 緑の前年データは、より一貫して高いスコアを示しており、特に期間の後半で一定の上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青の実績データには黒い円で囲まれた外れ値があります。これらは通常の範囲外であり、特定の要因による可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はデータの種類を示しています。青は実績、緑は前年、紫と赤は予測を意味します。
– グレーの帯は予測の不確かさの範囲を示しており、その内側に収まるかどうかが一つの評価基準です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 緑の前年データと青の実績データとの間には、スコアの一貫性において差異があります。
– 予測データ（紫）は実績と比較して、下方向へ外れている場合が多いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データ内のスコア分布は幅広いが、前年データはより集中している。
– 予測の分布はやや不規則で、実績データとの一致度が低い印象を受ける。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 実績スコアのばらつきと外れ値は、新製品の社会的公平性に対する評価の不安定さを示唆している可能性があります。
– スコアが高いほど製品の社会的受容度が高まるため、平均的なスコアを向上させ、ばらつきを減少させることが重要です。
– 予測の不確かさを減らすためには、モデルの改善やデータ収集の質の向上が求められます。
このグラフは、改善の余地がある点と過去データとの比較における新たなアプローチの可能性を示しており、開発チームが製品の社会的受容度を向上させるための出発点を提供しています。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– 最初の期間（2025年7月～2026年3月）の実績AI（青いプロット）はWEIスコア0.8付近で横ばいの動きを示しています。
– 2026年3月以降は、前年（緑のプロット）のデータが表示され、WEIスコア0.8から0.9にかけて均一に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値マーカー（黒の円）は最初の期間にいくつか存在し、通常の値から外れていることを示しています。ただし、大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点（実績AI）と緑の点（前年比AI）が比較されており、異なる期間のスコアを示しています。
– グラフに予測線（紫色の線）が描かれていないため、予測の詳細は不明ですが、実績と前年の比較結果が重視されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと前年比AIが比較されており、2026年以降、前年のデータが示されるのみで、実績AIデータが途切れているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 期間全体を通して、比較的安定したスコアの分布が見られます。異常値が幾つか存在するものの、大部分のデータは0.8付近に凝集しています。
6. **直感的印象と影響**
– このグラフから、人間は新製品の持続可能性と自治性の評価が安定して高い（0.8付近）ことを感じ取るでしょう。
– 特定の期間で異常値が発生していることから、そこに潜んでいる潜在的な問題や改善点を見出し、ビジネス戦略や持続可能性の向上策を再考するきっかけとなる可能性があります。
– 社会的な信頼や認知度の安定が示されており、新製品の価値を高め続けることが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは左側（現在）と右側（来年）に分かれています。
– 左側の実績データ（青色）は、0.7から1.0の範囲に集中しており、全体的に横ばいで特定の上昇・下降トレンドは見られません。
– 右側の予測データ（緑色）も、実績と似た範囲に分布していますが、少し広がりがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色の実績データには、0.6付近の目立つ外れ値があります。
– 青と緑のデータ間で著しい急激な変動は見られませんが、予測データは全体的に密度が高く、特に顕著な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロット（実績）と緑色のプロット（予測）は、それぞれの時系列における実績と来年の予測を表します。
– 紫色やピンク色の線は、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）による推移を示します。
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スコア範囲が似通っており、実績データをベースにした予測が作成されています。
– 予測モデル同士のプロットは、並行して配されており、予測結果の類似性を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測のデータ範囲が似通っているため、現在のトレンドが継続すると予測されています。異常値を除けば、分布は正規分布に近い形状を示しています。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 確実に安定した高評価を維持していることがうかがえます。このままの推移が続けば、新製品の社会基盤や教育機会への貢献も引き続き安定していくと考えられるでしょう。
– 異常値に対する対応を行うことで、さらに評価が改善される可能性があります。
– ビジネス上では、予測と実績が一致していることで、戦略の効果が確認でき、安定した活動計画の構築に繋がります。
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:
このグラフについて分析します。
1. **トレンド**:
– 初期の期間（2025年7月〜11月）では、WEIスコアが比較的一定しているように見えます。この期間の実績スコアは主に0.4〜0.8の範囲に収まっています。
– 後半部分（2026年1月〜7月）のスコアは、一定の範囲で揃っており、変動が少ないです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには外れ値がいくつかあり、それらは特に白い丸で強調されています。
– これらの外れ値は、新製品の導入時に予期せぬ結果を引き起こした可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績データで、緑の点が前年のデータを示しています。
– 線（紫、青、ピンク）は予測モデルの異なる手法を示しています（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）。
– 薄い灰色の領域は、予測の不確かさを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータは別々の期間に収集されているため、直接の比較よりも傾向を把握するための参考として考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測モデルの適用により、多様な手法でWEIスコアが安定して予測可能な範囲に収まることが示されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期段階で一定のバラつきや外れ値が存在することは、新製品導入時の不確実性を示していますが、後半部分で安定したスコアを見せていることは改善がなされた可能性を示唆しています。
– 社会的な側面（共生、自由、多様性の保障）を反映しているため、製品戦略の調整や新たな施策の展開がこれに寄与した可能性があります。
– ビジネスにおいては、WEIスコアの安定は信頼性向上や市場での地位向上に寄与する可能性があります。
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:
このヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 時系列で見ると、ある期間は比較的一貫した色（緑や青）で示され、他の期間では顕著な変化が見られます。特に、特定の日付（7月22日以降）で急激な変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月22日から始まる深い紫色は、数値が急激に低下したことを示します。これが外れ値として注目に値します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化は総合WEIスコアの変動を示しており、濃い紫から黄色への変化は数値の低下から上昇を示しています。色が明るくなるほどスコアが高いことを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯（例えば、16時～18時）は他の時間帯に比べて一貫して高いスコアを示しています。また、日ごとのスコアの変化が時間帯ごとに異なることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 7月の初週には比較的一貫した高いスコアが見られるが、月末にかけて色のばらつきが大きくなり、スコアが不安定であることが示唆されています。
6. **直感的な感覚およびビジネスや社会への影響**:
– このデータは、新製品の市場での成功度や受容度を示している可能性があります。7月の中旬以降のスコア低下は、新製品に関する問題（顧客満足度の低下や競争の激化など）を示すかもしれません。この問題は、商品戦略の見直しや改善が必要であることを示唆しています。スコアが安定して高い時間帯に焦点を当て、その時間帯にマーケティング活動を集中させることも戦略的に有益です。
この解析に基づいて、具体的な改善策や戦略を検討することが重要です。
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:
## 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップ全体で見ると、色の変化は頻繁であり、特定の時間帯に一定の傾向が見られます。
– 7時から8時、15時から16時の時間帯には高いスコア（緑〜黄色）が多く、他の時間帯に比べてパフォーマンスが高いことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月24日には、23時のスコアが低下（紫色）しています。これは突然の変動として注目すべきです。
– 特定の日付において、18時や22時にもスコアが突出して低い点（青色）があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色のグラデーション（紫から黄色）はスコアの高低を示しています。黄色に近いほどスコアが高く、紫に近いほどスコアが低いです。
– 期間中にわたって、特定の時間帯での定常的なスコアの分布が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の時間軸での色のパターンが類似している点があり、特に15時から16時と23時台で顕著です。
– 各時間帯でのスコアの変化は、日毎のパターンの繰り返しを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは特定の時間帯で高い傾向にあり、これがパターンとして顕著であることから、個別の時間帯に焦点を当てた施策が有効と思われます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間はこのヒートマップから、ある特定の時間帯、特に朝と深夜に注力することで、製品やサービスのパフォーマンスを最適化できる可能性を直感的に感じるでしょう。
– 事業戦略として、パフォーマンスが高い時間帯にリソースを集中させることで、より効果的な成果を上げることが期待できます。
このようなヒートマップは、特に新製品の市場投入時におけるユーザーの行動パターンを分析し、マーケティングや運営の改善に役立てることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– 全体的に、色の変化（緑から青、紫、黄色など）は、特定の時間帯や日付において、社会WEI平均スコアが異なることを示しています。顕著な上昇または下降トレンドはなく、特定の日や時間に発生する周期的な変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特定の日（例: 7月23日）と時間帯（例: 午後15時）において、紫色が現れており、これは他の日に比べて低いスコアを示しています。急激な変動がある可能性があります。
– 黄色のバンド（例えば7月9日）は、他の日よりも高いスコアを示しており、際立っています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色のグラデーションがスコアの変化を視覚的に示しています。黄色は最も高いスコア、紫は最も低いスコアを示し、緑や青は中間値です。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 時間帯ごとに異なるスコアが見られ、昼間（13時～16時）には一般的に高めのスコアが観測されていますが、例外もあります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 日ごと・時間ごとのスコアがランダムに分布しており、特定の時間帯や日における傾向や周期性はあまりありません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– 新製品の社会的受容度や人気度に関する情報を示している可能性があります。特定の日や時間にスコアが低下する場合は、その要因を調査することが重要です。例えば、マーケティングキャンペーンのタイミングや競合他社の影響が考えられます。
– 企業は、このようなデータを基に、改善が必要な日や時間帯を特定し、対応策を講じることで、社会的受容度の向上や新製品の普及を促進できます。
総じて、このヒートマップは、特定の日や時間帯における社会的反応の違いを視覚的に示し、新製品戦略の最適化に役立つツールとなりえます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– ヒートマップではトレンドそのものはわかりませんが、相関のパターンから、全体的に各項目が強く相関している様子が見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明らかな外れ値は存在しませんが、個人WEI（経済的余裕）が比較的低い相関を示すことが目立ちます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色の濃淡が相関の強さを示しており、赤色に近いほど正の相関が強く、青色に近づくほど負または弱い相関関係を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 各WEIカテゴリーと他の項目との相関関係を見ることで、たとえば個人の健康状態と社会的公平性や心理的ストレスとの関連性を確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 個人WEI平均と社会WEI平均は非常に高い相関を示しています（0.95）。
– 個人WEI（健康状態）と他の個人WEI要素（例えば心理的ストレス）も高い相関があります（0.55–0.78）。
– 社会WEI全般が、全WEIや個人WEI平均と非常に強い相関を持つことが確認できます。
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**
– 個人の健康状態や心理的ストレスは、社会の持続可能性や共生と密接に関連しており、新製品の開発や施策を計画する際には、これらの要素を考慮に入れるべきです。
– 社会WEIが全体的に強く相関していることから、新製品の市場導入に際しては社会的な公平性や自律性の要素を強調する戦略が有効かもしれません。これは、消費者がこれらの価値を重視している可能性を示唆します。
このヒートマップを通じて、新製品開発や社会的施策に関しては、個人と社会の両方の視点を考慮する必要性があることが見て取れます。
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、提供された箱ひげ図に基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**
– グラフ全体としては、特定の明確な上昇または下降トレンドは見られないが、右側にいくにつれて若干スコアのばらつきが大きくなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかのカテゴリ（「個人WEI（心的ストレス）」や「社会WEI（持続可能性と自治）」など）において外れ値が観察されます。これらは特定のプロダクトや状況で極端なスコアが生じたことを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図では、各カテゴリの中央値、四分位範囲、最大・最小値、外れ値が視覚化されており、スコアの分布を直感的に理解できます。色の変化により、異なるカテゴリ間での比較がしやすくなっています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**
– 時計回りに見ると、一部のカテゴリ間での中央値や四分位範囲に重複が見られることから、関連性がある可能性があります。しかし、時系列データが明確に示されていないため、具体的な時間的変化は分かりません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– カテゴリによって分布の広がりが異なるため、特定のカテゴリに対しての集中度やばらつき度が異なり、異なる要因が影響している可能性が考えられます。例えば、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」では四分位範囲が狭く、スコアがある程度安定していることが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 製品の評価における異なる要素がどのように重視されるべきか、または改善が必要かを示す指針として活用できます。外れ値を持つカテゴリでは、特定の要素が消費者に与える影響を深掘りして分析することが重要です。
– ビジネスでは、特にばらつきが大きいカテゴリに注目し、改善の余地があると考えて戦略を練ることが有用です。たとえば「個人WEI（心的ストレス）」はばらつきが大きく、改善余地を示唆しています。
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:
このグラフは、新製品カテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下のポイントに基づいて詳細に分析します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体には明確な上昇または下降トレンドは見られません。データポイントは全体的にランダムに散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 横軸や縦軸から大きく離れた点（特に左上や右側）は外れ値として注目できます。これらの点は、他のデータと比較して異常な動き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**:
– 第一主成分(横軸)は70%の情報を捉えており、データの中で最も変動が大きい側面を表しています。第二主成分(縦軸)は9%の情報を捉えており、第一主成分で説明され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**:
– 時系列データとしては直接的な関係性は見えませんが、新製品の動向が複数の要因で構成されている様子を捉えていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは大きく広がっていますが、特定の方向に強い相関はありません。中心付近にデータがやや密集しているため、平均的な特性を持つデータが多いことがわかります。
6. **人間が直感的に感じること・ビジネスや社会への洞察**:
– データがランダムに広がっていることから、WEI構成要素の中で何か特定の新製品が突出しているわけではないと見ることができます。ただし、外れ値に位置する製品は何らかの特異な特性を持つ可能性があり、それを深掘りすることで革新の機会が見つかるかもしれません。
– ビジネスにおいては、これらの特異点を調査することで、競合との差別化や新たな市場ニーズへの対応が期待できます。
このグラフは、新製品の各要素が独自の方法で市場にインパクトを与えうることを示唆しています。したがって、これらの成分をさらに分析することで、新製品の成功要因を特定する手助けになるでしょう。
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。