📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下に、提供されたWEIスコアデータの分析結果を示します。
### 時系列推移とトレンド
– **総合WEIスコア**の傾向:
– 2025年7月のデータに基づくと、全体的なスコアは0.65から0.87の間で変動しており、一定の上昇から下降のパターンを示しています。
– 月初から中旬にかけてスコアが比較的高く、その後下降していく傾向があります。
– 7月下旬から8月初めにかけ、若干の回復が見られます。
– 各カテゴリのWEIスコア（個人WEI、社会WEI）を見ると、時期により顕著な波があり、季節的な影響や社会的要因が影響を及ぼしている可能性があります。
### 異常値とその背景
– 指定された異常値はいくつかの日付において観測され、それらは大きくスコアが底辺または上昇した瞬間に記録されています。
– 例えば、7月初めにかけてスコアが高くなっているデータは、社会的なイベントや政策変更の影響を受けている可能性があります。
– 異常に低いスコアは、社会的な混乱や個人的なストレスの増加を示唆する可能性があります。
### 項目間の相関と影響
– 相関マトリクスに基づくと、総合WEIスコアは多くの個別項目（特に持続可能性と社会基盤）の数値と強く関連していることが示唆されています。
– また、心理的ストレスは他の個人的ストレス要因（健康状態、自由度と自治）と関連が強いことがわかり、これらが総合的な健康や自由に影響を及ぼしている可能性があります。
### データ分布と外れ値
– 箱ひげ図から、社会インフラ、心理的ストレスの項目において広範なスコアのばらつきが観測され、それは特定の社会的または地域的な要因が影響している可能性があります。
– 外れ値としての役割を果たす可能性のあるスコアは、通常の社会的/個人的行動範囲を超えていることを示唆します。
### 主成分分析 (PCA)
– マクロの傾向として、主要な変動は第一主成分 (PC1) に大きく依存しています。PC1は70%の変動を説明しており、全体としてWEIに最も大きな影響を与えている項目です。
– この結果は、特定の要因が他の要因よりも総合スコアの変動において重要な役割を担っていることを示唆しています。第二主成分 (PC2) は9%の寄与で、より細かな影響を与える要因を表している可能性があります。
**総評:**
– WEIスコアの変動は季節的なイベントや社会的要因、個人の健康と経済状況などが寄与しており、これらがスコアに影響を与えています。
– 異常値は社会の動揺や政策変更を反映する可能性があり、これらの出来事に予防的または反応的に対処する計画の策定が求められます。
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
### 1. トレンド
グラフには2つの明確に異なるデータクラスタがあります。一つは初期の実績データ（青い点）で、もう一つは後半の前年データ（緑の点）です。これらのクラスタは、時間が経過するに従い一旦減少した後、後半に再び上昇する傾向を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
青い実績データには、黒い丸で囲まれた外れ値がいくつか見られます。これらは異常値として認識され、予測と実績が大きく異なる可能性を示唆しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 青色（実績データ）は、新製品の過去のパフォーマンスを示します。
– 緑色（前年データ）は、昨年の同時期のデータを示し、比較の対象となります。
– 外れ値は、通常のパターンから逸脱したデータ点を強調しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
予測の軌跡（線や色の異なる予測モデル）は非常に幅広い範囲をカバーしています。これは、モデル間での予測の整合性があまりないことを示唆しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
実績データと前年データに大きな差があります。前半の実績データは0.6から0.8の間に集中していますが、後半の前年データはそれよりも高く分布しています。
### 6. 直感的な洞察とビジネスへの影響
人間の視点から見ると、実績と前年のデータの間に大きなギャップがあることが気になります。このギャップは、新製品カテゴリが変化しているか、または市場条件に影響されている可能性があります。ビジネス戦略として、異常値の分析やモデルの予測精度を改善することが、これからのパフォーマンスを高める鍵となるでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青）は左側に集中しており、急激な変更は見られません。
– 予測データ（緑）は右側にあり、時系列に沿って上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青の実績データには黒い円で示された異常値がいくつか見られます。
– 緑の予測データにも密集度が異なり、一部のデータ点が比較的遠くに散在しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績値を示しており、緑の点が予測データです。
– グレーのエリアは予測の不確かさの範囲を示していますが、この範囲外に大きく外れた点はないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現時点では、実績データと予測データが時間的に離れているため、直接的な関係は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは特定の期間でのクラスターを形成しており、予測されたデータも別の期間でクラスターを形成しているように見えます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 新製品として、初期の実績評価は安定していますが、将来的な予測では成長が期待されています。これに基づくマーケティング戦略や投資検討が有効でしょう。
– 異常値の存在は、品質改善や評価基準の見直しの必要性を示唆しているかもしれません。
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:
以下に、グラフの分析とそれに基づく洞察を示します。
1. **トレンド**:
– **実績（青のプロット）**: 初期に比較的狭い範囲で安定しているように見えますが、その後データは途切れています。
– **前年（緑のプロット）**: 後半にのみ存在し、実績とは異なるトレンドを示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **外れ値**: 初期部分に確認できるようです（黒い丸）。
– **急激な変動**: 初期のデータセットでは大きな変動は少なく見えますが、すべて欠けているため見逃されている変動があるかも知れません。
3. **各プロットや要素**:
– **実績（青）**: 静的で安定していますが、次の年のデータと直接的な比較ができない状況です。
– **前年（緑）**: 新製品の過去のデータとして、今後の予測や評価に重要。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– **実績と前年の関係**: 直接的な重なりがないため、シーズナリティやその他の関係性を分析するのが難しい。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– **分布**: 初期にはデータの密度が高いが、その後のデータは不明瞭。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 初期データ（実績）がどのように変化するかを把握することが重要ですが、データが途切れている。
– 前年データは未来のトレンドを予測する際に役立つが、過去のデータが現在の実績とどれだけ類似しているかを理解する必要があります。
– 社会的なWEI（社会的影響指数）がどのように変化し続けるかを考慮することは、次年度の製品戦略を考える上で重要。
このグラフから、人々がまさにこの点で関心を持つであろうと考えられる重要な課題は、持続的なデータ収集の重要性と、過去のデータを活用して将来のトレンドを把握することです。
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:
### グラフ分析のポイント
1. **トレンド**
– グラフは二つの異なる期間が示されています。2025年半ばから2025年終わりまでの「実績（実績AI）」はおおむね0.8付近にあり、特に大きなトレンドの変化は見られません。2026年初めからの「前年（比較AI）」も0.8から0.9に位置し、大きな動きがないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータには外れ値が示されていますが、これの示す範囲からは大きく逸脱していないため、経済的余裕（WEI）における大規模な変動はないと考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は「実績」を、緑色の点は「前年」を示しており、それぞれが同一レベルでの格付けを介して視覚的に認識されています。予測の信頼性を示す予測の不確かさ範囲も特に偏りはなく、予測指標として安定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**
– 実績データと前年データはそれぞれ分かれていますが、全体として0.8から0.9の範囲にあるため、基礎的な経済的余裕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**
– WEIスコアには大きなばらつきがなく、非常に安定した分布が見られます。このことから、社会や市場の大きな変動とは逆の動き（安定）を見て取ることができます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 個人の経済的余裕が安定していることから、消費傾向が安定していることが予想されます。新製品の導入に際しても、大きな予期せぬ影響を受けにくいと考えられるため、マーケティングや宣伝戦略におけるリスクが相対的に低いと予測されます。
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:
このグラフは新製品の個人健康状態を示すスコア（WEI）の時系列データで、360日間の変動を分析しています。以下に視覚的な特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 評価日の左側（2025年）にはスコアがほぼ横ばいで、0.6から0.8の範囲に密集しています。
– 2026年に入ると、点の位置が右側に大きく移動しており、新たな健康状態指標が導入された可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側にある青色の実績データにはいくつかの「異常値」が観察されますが、大きな外れ値は確認できません。
– 右側の緑色のデータは予測であり、全体的にはある程度規則性がありますが、密度にばらつきが見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 各色は異なるAIモデルでの予測を示し、線形回帰、決定木回帰及びランダムフォレスト回帰の結果を比較しています。
– 記録された実際の値と予測範囲が示されていますが、予測はやや広い範囲をカバーしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 左右のデータ間に直接の相関は見られませんが、異なるAIが予測したデータが一貫して配置されており、モデル間での予測の相違は小さいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の相関パターンは見られませんが、2026年のデータはより広範囲に分布し、健康状態に多様性が増したことを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフは、2026年に新たなデータ収集方法が導入され、より豊富な健康状態情報が得られている可能性を示しています。
– 特に新しいAI予測が導入されたことで、健康状態の予測精度が向上する可能性が高く、個人の健康管理や政策決定に影響を与えるかもしれません。
全体として、データは新しい製品が一貫した健康状態の改善をもたらしている可能性を示唆しており、引き続きモニタリングすることで、より深い理解が期待されます。
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:
### グラフ分析についての洞察
1. **トレンド**
– グラフには、青い点で示された実績データと、緑の点で示された前年比較データがあります。実績データは主に7月から9月に集中しており、一定の高い水準を維持しています。
– 前年比較データは、やや分散しているものの、全体的に減少傾向にあるように見えます。これは、心理的ストレスが軽減されている可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い丸で囲まれた外れ値がいくつか見受けられます。これらは特定の時期における異常な高ストレスを示しており、その原因を探る必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データ（青色）は、現在の心理的ストレスレベルを示しています。
– 予測データ（x印など）は予測AIによる今後のストレスレベルの予測を示しており、実際のデータと比較することで予測精度を評価できます。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3種類の予測モデルがありますが、色分けが不明瞭で視覚的な評価が難しい可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データには、期間によって異なる影響が見られることがあります。特に、前年データの減少傾向は、新しい介入や対応策が成功している可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測データには外れ値が多く、一般的には予測の精度向上が求められます。実際のデータは予測よりやや高い傾向にあるようです。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**
– グラフからは、新製品やサービスが個々人の心理的ストレスに与える影響を測定し、改善を行うための有用なフィードバックが得られることが期待されます。この情報は、製品開発や事後評価に活用できます。
– 外れ値が示す異常なストレスの高まりは、特別な介入を必要とするサインとして解釈されるかもしれません。
このグラフは、企業が心理的ストレスの管理をより適切に行うための基準を提供し、新たな政策や製品改善の基盤として利用できます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは、2025年7月から2026年6月までの期間をカバーしています。
– 初期段階（2025年）では、実績のスコアは比較的高く、0.5から0.8の間に集中しています。
– 2026年になると、スコアは依然として0.5から0.8の範囲に集中していますが、安定性が高くなっているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの異常値（外れ値）が描かれており、これは特定の時点での例外的な出来事を示している可能性があります。
– 初期の異常値は、0.4近辺及び1.0に達するものがあり、これがデータにおける急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績(実績AI)を示しており、最初の評価期間のスコアを表しています。
– 緑のプロットは前年の数値を示しており、色の濃さがトレンドの安定性を表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**:
– 実績値と予測値は異なる位置にあり、予測値が実績値と異なる動きを示しています。この差異は誤差や予測モデルの課題を示す可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は比較的狭い範囲（0.5-0.8）に集中しているため、安定したパフォーマンスを示しています。
– 異常値の存在は、特定時点における例外的な条件やイベントを示唆しているかもしれません。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– データは全体として安定しており、新製品のパフォーマンスが一貫していることを示唆しています。
– 異常値は、予測モデルの改善や市場の変動要因を把握するための手掛かりになる可能性があります。
– 予測モデルによる異なる手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が示されており、それぞれの手法の結果を比較することで、今後の戦略立案に役立つでしょう。
このグラフの分析により、企業は新製品の市場での成功の指標を確認し、異常な変動が見られる部分を特定することで改善策を検討する必要があります。
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:
グラフの各要素を分析し、以下のようなインサイトを得ることができます。
1. **トレンド**:
– 初期の実績（青色）は横ばいから軽い下降傾向が見られ、その後は急激な変動があります。
– その後、前年度のデータ（緑色）は時間が進むにつれて安定した状態になり、やや上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データにいくつかの外れ値（異常値）が存在していることが黒い○で示されています。これらはデータのばらつきや計測上の問題を示している可能性があります。
– 特に実績データの途中に急激な変動がありますが、その後は安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績を示し、緑のプロットが前年データを示しています。これにより、新製品のスコアの変化が見られます。
– 予測のための直線回帰（ピンク）、決定木回帰（紫）、ランダムフォレスト回帰（ライトブルー）が示されていますが、これらは初期の変動に対して想定した予測モデルのようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年の比較を見ると、前年より低いWEIスコアで始まり、その後安定して改善していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データとその後のデータの相関をしっかりと捉え、徐々に安定しているものの、実績と前年データの差異は確認しておく必要があります。
6. **直感と影響**:
– 初期段階のデータのばらつきは、新製品の導入時の不確実性や調整の必要性を反映していると解釈できます。
– 最終的な安定と上昇は、新製品が時間とともに公平性・公正さの面で改善したことを示しています。これらは、長期的な運用の改善がビジネスや社会的に好ましい影響を与えている可能性が高いです。
このグラフは、製品の導入から安定期に至る過程を追跡する上で有用なビジュアルツールとなり得ます。初期段階のデータに注目しつつ、改善の兆しを示す点を見逃さないようにすることが重要です。
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
– **過去の実績**: 左側に青色のプロットで示されている過去の実績は、主に0.8から1.0の範囲に集中しています。このことから、過去には高いWEIスコアを維持していたと考えられます。
– **予測データ**: 右側に緑色のプロットで示されている未来の予測は、引き続き0.8付近で安定しているため、持続可能性と自治性の面で変わらない状況が予測されています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– プロットの範囲は比較的狭く、0.8から1.0の間に密集しており、極端な外れ値や急激な変動は見られません。
– 異常値として〇で囲まれた青いプロットが存在しますが、それらもスコアの範囲内に位置しています。
#### 3. 各プロットや要素
– **色**: 青色が実績を示し、緑色が予測を示します。
– **密度**: 左側の青い実績データが高密度で分布しており、一方、右側の緑色の予測データも同様の密度で分布しています。
– **範囲指定**: グレーの背景範囲は予測不確かさ（±AI/3σ）を示しており、予測がこの範囲内にあることを示しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 青色と緑色のプロットには時間的ずれがありますが、スコアのレンジは一貫しており、過去データと予測データは整合性を保っています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特定の法則や周期性は見られず、分布は比較的ランダムに見えます。これはスコアが安定している一方で、新製品の導入において予想外の要因が少ないことを示唆しています。
#### 6. 直感的な洞察とビジネスへの影響
– **直感的感覚**: スコアが一貫して高い状態を維持しているため、新製品の持続可能性と自治性が確保されている感覚があります。
– **ビジネスの影響**: 安定したスコアは、企業が持続可能な慣行を維持し、自治性を高めるための取り組みを続けていることを示唆しています。これにより、長期的な競争力の強化が期待されます。
このグラフは、新製品の社会面での持続可能性と自治性の確保に対する楽観的な見通しを示しており、今後の市場投入も比較的順調に進む可能性を示唆しています。
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
1. **トレンド**:
– グラフは2つの異なる期間に分かれています。最初の期間（2025-07-01 ～ 2025-09-01）は横ばいに見え、次の期間（2026-05-01 ～ 2026-07-01）も横ばいですが、スコアが上昇しています。全体的な傾向として、スコアは時間とともに若干上昇傾向にあるように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階のデータには異常値がいくつか見られ、主に2025-07-01 ～ 2025-09-01の間に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは「実績（実績AI）」を示し、一部は異常値として認識されています。
– 緑のプロットは「昨年（比較AI）」を示しています。
– 薄紫色とピンク色の線はそれぞれ「決定木回帰」と「ランダムフォレスト回帰」による予測を示しています。
– 灰色の範囲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**:
– 異なる回帰モデルが示されていますが、予測は若干の違いがあるものの、全体的なトレンドは類似しています。昨年のデータと比較して新しい時期のデータは高いスコアを達成しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2026年のデータは2025年に比べて密集度が高い傾向にあり、安定性が向上してい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**:
– 新製品の導入により社会基盤・教育機会の指標が改善されている可能性があります。
– 初期段階では不安定な動きが見られましたが、時間とともに安定してきている様子が見えます。
– 企業や政策立案者にとって、多様な予測モデルを用いて将来の動向を分析することが重要であることを示唆しています。これは特に、社会インフラや教育機会の拡充において重要な要素となりえます。
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:
### グラフの視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 最初の180日間は青色のプロット（実績AI）で示されていますが、WEIスコアは比較的高水準（0.5〜1.0）で安定しています。周期性や明確な上昇、下降トレンドは見られません。
– 次の期間（最後の180日間）は緑色のプロット（前年AI）で示され、小幅な変動があるものの全体としても安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色の実績AIプロットにはいくつかの外れ値が見られ、特に0.6付近でそれが顕著です。
– 紫色の線で予測されたデータ（線形回帰やその他のモデル）は長期的に安定しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の実績データは実際に観測されたWEIスコアを示しています。
– 緑色の前年データとの比較は、季節性やパターンのチェックに役立ちます。
– 黒い枠線のついたプロットは異常値を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 青と緑のプロット間で目立った時系列の関係性は見られませんが、どちらも比較的安定したWEIスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIと前年AIの間に強い相関は見られませんが、双方とも似たスコア帯での安定性が確認できます。
– 散布図全体としてWEIスコアの低い範囲での密度が高いことが確認できます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– WEI（社会共生・多様性・自由の保障）スコアが全体的に安定している点から、新製品がこの領域での基準を満たしていることを示唆しているといえます。
– 異常値がいくつか見られるため、これらの要因を特定し、改善することが今後の戦略において重要です。
– WEIスコアの保持や改善は、企業の社会的信用やブランド価値に直接影響を与えるため、長期的な視点での改善策が求められます。
このグラフは、新製品の持続可能性や倫理的基準を測定する上で重要な指標となりえます。安定性が確認されているものの、異常値の解明と対策が企業の優先課題となるでしょう。
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:
このグラフは、新製品カテゴリの総合WEIスコアを示す時系列ヒートマップです。以下に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**:
– 時間帯によってWEIスコアの変化が見られ、特に15時から16時、23時に高いスコアが観測されます。
– 日付による周期性は特定できませんが、いくつかの期間でスコアの増減が特徴的に現れています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月24日から7月25日にかけて急激なスコアの変動が見られます。
– 特に、23日から24日と25日には色が濃くなる箇所があり、極端な値がありそうです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さはWEIスコアの大小を示しており、明るい黄色は高スコア、濃い紫は低スコアを表します。
– グラフの色の変化から、特定の時間帯や日付が重要なポイントであることが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯（15時から16時、23時）でスコアが高まるパターンがありますが、20時以降にスコアが低下する傾向も見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中の特定の時間帯でスコアが高くなる傾向があるため、製品に対する需要や関心がその時間帯に高まる可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々はこのグラフから、特定の時間帯が新製品の注目を集めるタイミングだと感じるでしょう。
– ビジネス的には、この高スコアの時間帯をターゲットにしたマーケティング戦略の立案が重要であり、新製品の注目度を高める機会として活用できるでしょう。
このような視覚データは、特定の時間や期間に製品やサービスの需要が高まるパターンを把握するのに役立ちます。
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:
以下に、グラフ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:
– 全体的に時間帯に応じて異なるパターンが見られます。
– 縦軸の時間が進むにつれて、スコアに変化があるようです。特に、夜間の時間帯（21時、23時など）において、スコアが高くなるようです。
2. 外れ値や急激な変動:
– 特定の日付（2025-07-22と2025-07-23）において、急激な変動が観察されます（黒や紫で表示されている部分）。
– これらの外れ値は、特定のイベントや異常な活動によって引き起こされた可能性があります。
3. 各プロットや要素の意味:
– 色の濃さがスコアの強度を示しており、黄色が最大、紫が最小のスコアに対応しています。
– 色の分布から、特定の時間帯でスコアの偏りがあることが見て取れます。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 所々で昼間の時間帯と夜間の時間帯でスコアが異なる動きをしています。
– 同じ日付内でも、時間帯が異なる場所でスコアがばらついていることが見られます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 特定の時間帯でスコアが連続している傾向があり、ある程度の規則性があると予想されますが、日ごとに変動があります。
6. 直感的な洞察およびビジネス、社会への影響:
– 特定の期間に新製品の人気や評価が変動している可能性が考えられます。
– 日中よりも夜間に活動が活発になることから、社会的な習慣やビジネスへの影響があるかもしれません。
– 突出した変動が見られた際には、ビジネス戦略やマーケティングの調整が必要となることが考えられます。
このヒートマップは、特にマーケティング戦略や製品改善の手がかりとして活用できる貴重なデータを提供していると考えられます。
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:
このヒートマップは、新製品カテゴリの社会WEI平均スコアを時間（時間帯と日にち）ごとに可視化したものです。以下の特徴と洞察があります。
1. **トレンド**:
– 特定の日付（7月6日から7月20日）にかけて、日中（特に時間帯：8時、15時、22時）に平均スコアが高く（緑から黄色）、その後やや低下しています（青から紫）。
– 7月22日以降は、夜間の時間（18時から19時、23時など）にスコアが上がったり下がったりしています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月15日と7月23日の変化に特に注目できます。ここでの色の変化（特に紫）は、急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の密度はスコアの高さを示しており、緑から黄色が高得点、青から紫が低得点を示します。スコアが高い（黄色）部分は新製品の興味や使用が高まっている時間帯を表しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 各時間帯でのWEIスコアが一貫して高い部分があり、時間帯別に異なる消費者行動パターンが示唆されています。
– 特定の時間帯で高得点が持続することは、ターゲットマーケティングのチャンスを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 昼と夜の時間帯でスコアが変動しており、時間帯による相関が存在する可能性があります。特に夜間の変動は、特定のイベントやマーケティングキャンペーンの影響と一致するかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 直感的に、このグラフは新製品が特定の時間帯で消費者に最も関心を持たれていることを示しています。キャンペーンを行った時間帯や日付に対応している可能性もあります。
– ビジネス面では、このデータは特定の時間にプロモーション活動を集中させる戦略的な決定をサポートします。このスコアの変動を細かく解析することで、新製品の市場反応をより詳細に把握できるでしょう。
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:
このヒートマップは、360日間の新製品カテゴリーにおける各WEI（Well-being Indicator）項目間の相関を示しています。以下に、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**:
– 特定のトレンドというより、相関の方向性が示されています。赤い部分は高い相関を示し、青い部分は低い相関を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 高い相関を示す赤いセルが目立ち、特に「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」は高い相関を持っています（相関係数0.95以上）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が相関の強さを示しています。濃い赤色は非常に高い相関を示し、濃い青色は低い相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の間では相関が低く（0.33）、対照的に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との相関が高く（0.94）、個人の経済的余裕と社会的な公正性は直接の関係が少ない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に「個人WEI平均」と「総合WEI」は非常に高く相関しています（0.95以上）、これは個人のウェルビーイングが総合的なウェルビーイングの指標と密接に関連していることを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 高い相関を持つ指標同士は、相互の影響を受けやすいことが予想されます。特に「個人WEI平均」と「社会WEI平均」の高い相関は、改善策を立てる際に個人と社会の両方の観点からアプローチする重要性を示唆しています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」が「個人WEI（自由度と自治）」と高い相関を持っていることから、心理的ストレスの低減には個人の自由度や自治の向上が有効かもしれません。
– 企業や政策立案者は、相関の高い領域に注目し、これらの指標を改善することで全体のウェルビーイングを向上させる戦略を検討することができます。
このヒートマップは、個人と社会のウェルビーイングの関連性を視覚的に理解するための有意義な情報を提供しています。
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WEIスコア分布比較の箱ひげ図（ボックスプロット）から得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのWEIスコアは横並びで表示され、個々のカテゴリのトレンドを示しています。
– 全体的に、スコアの中央値は大体一貫していますが、カテゴリ間での差異が存在します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のカテゴリ（個人WEI【簡素充実】、個人WEI【心理的ストレス】など）には外れ値が存在しています。
– これらの外れ値は、特定の要因やイベントが異常なスコアを引き起こした可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図は各カテゴリ内でのスコアの分布を視覚的に示しています。
– ボックス部分は第一四分位数から第三四分位数までをカバーし、中央の線は中央値を示します。
– ひげは最大・最小値を示し、外れた点が外れ値を示します。
– 色の違いはカテゴリを区別し、視覚的に判別しやすくしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データがないため、異なるWEIタイプ間の直接的な時系列関係は示されていませんが、各カテゴリの分布や中央の傾向を比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリのスコア分布に対する相関関係を直接示すものではありませんが、分布の広がりや中央値の差異がカテゴリ間のパフォーマンスの違いを示しています。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– このグラフを見ることで、ユーザーは特定のWEIタイプが他のものよりも一貫性がある、または変動が大きいといった直感を得られます。
– ビジネスや社会的観点からは、特定のWEIタイプにおけるスコアの分布が広い場合、改善の余地が多く存在することを示唆しており、それに基づく戦略的アクションが求められます。
– 個人の福祉指標が特に低い場合、それに応じたサポートや介入が必要かもしれません。
この分析により、どのカテゴリに注力すべきか、あるいはどのカテゴリが特定の影響を受けているかを理解するのに役立つでしょう。
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:
主成分分析（PCA）のプロットから得られる洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– グラフ全体としては明確な上昇や下降のトレンドは見られず、データは散らばっているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左上に一つ明らかに他のデータから離れた点があります。これが外れ値として注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 棒ではなくドットで表現されており、各ドットがある日のデータポイントを示しています。
– 横軸は「第1主成分」（寄与率: 0.70）が示され、縦軸は「第2主成分」（寄与率: 0.09）です。第1主成分がデータ変動の大部分を説明していることがわかります。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列データが直接的に可視化されているわけではなく、主成分でのプロットであるため、時間ごとの関係性はこのグラフからは直接わかりません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分に沿った方向にデータが広がっており、多くのデータが0を中心にして上下に散らばっています。
– 特定のクラスタリングは見られませんが、散布の中心付近にデータが密集している部分が見られます。
6. **直感的な感覚とビジネスへの影響**:
– ビジネスやプロダクト開発において、各主成分が具体的に何を表しているかを分析することで、新製品に関する重要な特徴や課題が見えてくる可能性があります。
– 主成分分析を継続的に実施することで、新製品の市場での受容や特徴が時間と共にどのように変化しているかを捉えることができ、戦略的意思決定に役立つでしょう。例えば、外れ値として浮上した要素が重要な新規特徴を示唆する可能性があります。
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。