📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析に基づいた以下の洞察を提供いたします：
### WEIスコアの時系列推移
#### 全体のトレンド
– **総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均**のいずれも、比較的安定した水準を保っており、短期間での劇的な上昇や下降は観察されていません。
– **個人WEI平均**は0.6375から0.675までの短期間での上昇、そして0.65までの軽度の下降が見られ、変動がやや激しいことが伺えます。
#### 項目別の傾向
– **経済的余裕、持続可能性と自治性**は、ほぼ一定で高いスコアが維持されています。
– **健康状態**は、7月2日午前に一時的に大きく上昇していますが、その後は下降傾向。この変動が個人WEI平均にも影響している可能性があります。
– **社会基盤・教育機会**と**共生・多様性・自由の保障**は軽度の下降傾向が見られます。
### 異常値
– 提供されたデータにおいて、360日間の中で特定の異常値は検出されていません。
### 季節性・トレンド・残差
– **長期的なトレンド**：全体的なスコアは安定していますが、健康状態の一時的な上昇と下降が目立ちます。これが他の項目の動きと同期していない場合、意図せぬ外部要因が影響している可能性があります。
– **季節的パターン**：短期間でのデータのため解析は限定的ですが、定期的なピークは現在のデータ範囲では確認できません。
– **残差成分**は小さいことから、外部要因よりも内的な要因がスコアの推移を支配していると考えられます。
### 項目間の相関
– **持続可能性と自治性**と他の社会的指標との相関は強く、この項目が総合スコアに大きく影響している可能性があります。
– **健康状態**と**心理的ストレス**間では逆相関が見られ、健康の改善がストレスの低下に繋がっていると考えられます。
### データ分布
– 各項目のばらつきを示す箱ひげ図から、特にばらつきが大きいのは**個人WEI平均**です。他のWEIスコアは中央値付近にデータが集中しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1**（寄与率: 48%）は、総合的な社会的持続性と個人の健康状態への依存が強いことを示唆します。
– **PC2**（寄与率: 31%）は、経済的余裕や自治に関連した個人的要因が強く作用していることを示しています。
上記の分析は、各項目が全体のWEIスコアにどのように寄与しているかを説明しています。特に、個人の健康状態や社会的持続可能性が重要な構成要素であると予測され、これらを改善することはWEIスコアの向上に直結する可能性があります。
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:
グラフを分析し、以下のような洞察を得ることができます。
1. トレンド:
– 初期のデータポイント（実績）は比較的一貫したレベルにありますが、その後の予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示す方向性にはばらつきがあります。
– 年をまたいで急激な下降があり、その後新たなデータポイントが2026年にプロットされています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 特に目立った外れ値はありませんが、最初の期間の後の急な変動が注目されます。それは予測結果から見た急激な変化の候補として評価できます。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青色の実績データと異なる予測の傾向が複数示されており、それぞれが異なるAIモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測を表しています。
– 2026年の緑色のプロットは前年データとしての基準を示し、予測の信頼性の範囲を示す灰色の領域がそれを補完します。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 各予測モデルは、時間の経過に伴うスコアの推移を異なる切り口で評価しており、結果のばらつきからモデルのパフォーマンスや特性の違いを示しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 実績データと予測データの間には明確な相関が見られず、それぞれのモデルが独自の仮定に基づいている様子が提示されています。
6. 直感的な洞察と影響:
– 人間がこのグラフを見たときに最も気づくのは、2025年の初期段階と2026年のプロットされているデータの間のギャップと予測の多様性です。これにより、将来のパフォーマンスについて異なるシナリオが考えられることが示唆されます。
– ビジネスや社会への影響としては、新製品の成功または失敗のシナリオを複数のモデルを用いて多角的に検討する必要性が実感されるでしょう。特に、予測値が実績値から外れている場合、戦略的な調整が求められる可能性があります。
この分析をもとに、戦略的な意思決定や他の予測モデルの検討といったアクションにつなげることができるでしょう。
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:
このグラフでは、新製品のWEI平均スコアの時系列変化が示されています。以下に、グラフの特徴と得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 初期の日付（2025年7月付近）で、実績AIのスコアが6月の0.6前後から急激に上昇し、その後1.0に達しています。この短期間での急上昇が注目されます。
– 後半（2026年6月付近）の予測値は0.5〜0.6付近で安定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 開始時点から7月以内に急激なスコアの上昇があり、これは外れ値のような急変動と考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点: 実績（実績AI）
– 緑の丸: 前年（比較AI）
– 赤い×: 予測（予測AI）
– ラインの色（緑、青、紫）は、異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列で、実際のデータと複数の予測モデルの結果を比較しているようです。一定期間後にはやや落ち着いた予測がされています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の急上昇以降、予測値は非常に安定しています。モデルによる予測範囲もほぼ一致しており、スコアの安定性を示しています。
6. **直感とビジネスや社会への影響**:
– 初期の急上昇は新製品の初期需要の高さや市場への急速な普及を示している可能性があります。その後の安定した予測は、製品が成熟期に入ったことを示唆しています。
– ビジネスへの影響として、この安定したスコアは収益の安定に寄与する可能性があり、予測モデルに基づいて関連する戦略を最適化することが求められます。
全体として、この製品の市場での動向を把握し、安定した売上を見込みつつ、さらなる成長の機会を考慮する必要があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 左側の青いプロット（実績AI）を中心に短期間のデータしかないため、明確な長期トレンドを判断するのは難しいです。しかし、最初の実績データからわずかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 大きな外れ値や急激な変動は見られません。しかし、予測データと実績データの間に若干の差異があるようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データであり、実際のWEI（社会インデックス）スコアを示しています。
– 緑のプロットは前年の比較AIデータで、過去のデータと比較するためのものです。
– 紫の線や色は、ランダムフォレスト回帰と線形回帰、決定木回帰による予測を示しており、どの方法がどこでどのように予測されているかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルの予測値は実績データとある程度の一致を見せるものの、わずかに低い値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間の実績データに対して各予測モデルの結果を比較すると、全体的に予測は実績よりわずかに低めに出る傾向があります。
6. **直感的な認識と影響**:
– 視覚的に見る限り、一部の予測方法で実績と矛盾する点があるものの、大きな誤差はないため、予測モデルはおおむね信頼できると言えます。
– ビジネスや社会の観点から、新製品のWEIスコアがこのまま下降トレンドを辿るようならば、戦略の再考を求められるかもしれません。予測どおり下がる傾向が続く場合は、製品や戦略の改善が必要であることを示唆しています。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフ全体のトレンドは明確には見られません。初期のデータ点が高い位置にあり、その後の予測が一貫して高い範囲を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立った外れ値や急激な変動は見受けられません。ただし、初期の実績データ（2025年7月初旬）が急に高いスコアに達しています。
3. **プロットの要素**
– **青い点**: 実績AIによるデータ。
– **緑色の点**: 比較AIによる前年のデータ。
– **ピンク色の線**: ランダムフォレスト回帰による予測。初期の予測が実績を上回っています。
– **その他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰）**: 予測の範囲として示され、一定のスコアを維持しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは予測よりも高いスコアを示しており、予測が若干控えめである可能性があります。
– 各予測モデルは、数ヶ月後の予測まで安定したスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが予測データに比べて高いスコアであることから、予測に対する信頼性やモデルの調整が必要となるかもしれません。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととその影響**
– 実績と比較して予測が保守的であるように見えるため、予測モデルの再評価や調整が求められるかもしれません。
– 経済的余裕（WEI）のスコアが今後も高いままであるならば、新製品が市場で高い受容性を持つ可能性があります。
– ランダムフォレスト回帰による強気な予測（高いスコア）からは、潜在的な市場拡大が予想されますが、慎重な市場分析が不可欠です。
社会やビジネスに対しては、経済的余裕がある消費者層を狙ったマーケティング戦略が有効かもしれません。また、WEIスコアを高めることで、更なる消費者の取り込みが期待できます。
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:
以下は、このグラフの視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**
– データ全体の期間で、明確な上昇または下降トレンドは観察されません。初期に一部の実績データがあるものの、それ以降の期間は予測データが中心です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データ（青いプロット）が0.6付近から始まり、その後急激に1.0近くまで上昇しています。
– これは、健康状態が短期間で改善したことを示す可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示し、赤いバツ印は予測値を表しています。
– 緑の点は前年比を示し、重要な年間比較を行っています。
– 予測モデルとして線形回帰、決定木、ランダムフォレストが見受けられますが、全体的には非常に高い水準で横ばいです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデル間で大きな差は見られず、予測の信頼性が高いことを示しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年比の間には有意な相関は明らかではありませんが、全体的に高い状態を維持しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 健康状態が急激に改善された場合、個人や関連するビジネスにとって大きな利益となる可能性があります。予測が安定して高い水準にあることから、新製品が効果的であると市場で評価されている可能性があります。
– 社会的には、こうした健康改善の予測が公に利用されれば、健康増進プログラムや保険商品などに役立つかもしれません。
このグラフは、短期間での健康改善を示すものであり、予測の一致性が新製品の信頼性を示している可能性があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフにはいくつかのデータポイントがありますが、全体的なトレンドは明確ではありません。初期に観測されたデータ（青いプロット）は、約0.6から0.7程度に少し上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 時系列内で、いくつかの異なる予測モデルによる推定値が示されています。特に紫色の線は、モデル（ランダムフォレスト回帰）による急激な変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実際の測定値（実績AI）を示しています。
– 緑の円は前年比を表しており、年末にしか表示されていません。
– X印は予測AIの推定値です。
– 他の線（紫、ピンク、シアン）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）の予測を表示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実測値と異なるモデルの予測が重なり合い、どの予測が実績に最も近いかを比較することが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データセットの全体的な分布は、プロットの少なさゆえに明確には把握できませんが、予測と実測値の間にはある程度の一致があります。
6. **人間が直感的に感じること及びビジネスや社会への影響**
– 見た目からは、初期の段階でややストレスが増加しているように見えますが、その後予測によりストレスが一定の範囲にあると示唆されています。
– ビジネス上、新製品の導入が心理的ストレスを増大させている可能性がありますが、その変化は短期間であり、予測モデルを使用して適切なストレス管理が可能であることが示されています。これは製品開発や改善のために重要な指標となるでしょう。
このようなグラフは、心理的ストレスの傾向を把握し、適切な介入をするために役立ちます。特に予測モデルが示すストレスのピークや谷は、対応を要する重要な局面として注目されるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– このグラフには明確なトレンドは見られません。初期に「実績」データが集中しており、その後の期間には「予測」データが散在している形です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データから予測データへの移行で変動があります。急激な落差は見られませんが、予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって予測スコアが異なるのが興味深いです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い丸**は実際の「実績」を示し、青のラインはこの実績間の推移を表しています。
– **赤い「×」**は予測時点での予測値とされています。
– **緑の丸**は前年の比数（AI）を示しており、基準として用いられています。
– 折れ線や色分けされた線はそれぞれ異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値は限られた期間に集中しており、それに基づいて生成されたさまざまな予測モデルが１年先まで予測を行っているようです。予測モデル間には軽微な差異が見られるものの、概ね同じ範囲に分布しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に相関を見つけるのは難しいです。時系列のデータポイントが少ないため、予測推移が部分的に見える形状です。
6. **人間が感じる直感やビジネスへの影響**:
– 実績データは限定的であり、それに対する予測は不確実性を伴います。ビジネスにおいては、この不確実性を考慮に入れた上での計画が重要です。特に、各モデルによって予測されるスコアが多少異なるため、意思決定には慎重な対応が求められます。
– ビジネスや政策立案においては、異なる予測モデルの結果を比較し、変化への対応力やリスク管理に備えることが鍵となるでしょう。
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:
### グラフの特徴と洞察
1. **トレンド**:
– **実績AI**（青い点）は、0.5付近からやや下降傾向が見られますが、急激な変化はありません。
– 他の予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）も示されていますが、予測の範囲内で収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現時点では外れ値のようなデータポイントは特に目立ちません。
– 下方への変動が示唆されていますが、具体的な外れはありません。
3. **要素の意味**:
– **青い点（実績AI）**: 実際のWEIスコアの実測値。
– **予測値（予測AI）**: 予想される将来の値。
– **前年（前年比AI）**: 前年の同時期の比較データ。
– 各回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）は、予測の手法を異なる色で示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と様々な回帰モデルによる予測値が対比され、予測範囲が示されています。
– 予測による精度や範囲が明確に示されており、実績とのズレが少ないことが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 見た範囲では実績データと予測データは大きな乖離がありません。相関関係は高そうです。
6. **直感的な印象と影響**:
– **直感的印象**: データは非常に安定しており、予測と実績が良く一致しています。ビジネスにおいては安定した戦略が有効であることを示唆しています。
– **ビジネスや社会への影響**:
– **公正・公平性のスコア**が一定水準に保たれていることは、社会的責任やビジネスの持続可能性に寄与します。
– データが示す安定性は、顧客に対する信頼感をさらに高め、ビジネスの評価が上がる可能性があります。
このグラフは、新製品が市場に適応し、社会的公平性を維持していることを示しており、長期的な成長が見込める状態であることが示されています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の方で、実際のWEIスコア（青い点）は約0.8で始まりますが、すぐに急激に低下し、0.4付近まで下がっています。
– その後、予測データ（ランダムフォレスト回帰）では、次のスコアが0.4からさらに少し下がっていますが、具体的なデータは示されていません。
– 2度目の予測（緑の点：指数AI, ランダムフォレスト回帰）では、0.8付近に高いスコアがあり、前回に比べて大きく増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の0.8から0.4付近への急激な低下が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のスコアを示しています。
– 緑の点は予測スコアで、持続性と柔軟性の改善が示唆されているかのようです。
– ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、いずれも予測モデルの異なる手法を示していますが、詳細な数値は示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データが一度急激に下降しているのに対し、予測モデルに基づくデータではその後の上昇が示唆されており、回帰手法の選択が異なる結果を生んでいる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の急激な低下から、その後の予測の増加は、外的な要因により一時的に悪化し、その後改善される可能性が示唆されます。
6. **直感的な感覚とビジネスへの影響**:
– 人間は、早期の急激な低下に対し、危機感を抱くかもしれませんが、その後の予測改善は、製品や組織の適応力や持続可能性の強化が期待できることを示します。
– ビジネスにおいては、初期の不安定性に対応しつつ、予測による改善を信じた施策の実装が求められるでしょう。こちらのデータから、持続可能性と自治性の向上が戦略的に重要であることが示唆されます。
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:
グラフを分析し、以下の特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期（2025年7月頃）にはWEIスコアが比較的高く（0.8付近）、その後急激に下降しています。
– 預測の線が表示されており、将来的にはスコアが安定することが期待されている可能性が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月から9月の間で急激にスコアが低下しています。これは重要な変動で、要因を特定する必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点が実績データを示し、緑の点が昨年の数値を示しています。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、今後のスコアが上昇する予想が描かれています。
– 灰色の帯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（青）は過去の数値（緑）よりも初期に高かったものの、すぐに下降しました。
– 予測手法がいくつか適用されており、その影響や信頼性に注視する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現段階での実績スコアが減少した後の安定を予測していますが、昨年との直接的な関連を見るにはさらなるデータが必要です。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアの初期の減少は社会基盤や教育機会に不安をもたらす可能性があります。このような変動は政策の見直しや新規導入された製品・サービスの効果について考慮する必要があります。
– 今後の予測（特にランダムフォレスト回帰）はスコアの回復を示していますが、信頼性のある結果を期するためには、この予測に基づく具体的な行動が求められます。
このグラフは、社会への新製品の影響を示すために重要であり、将来の計画策定においても考慮すべきです。
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:
このグラフに基づく分析を行います。
1. トレンド
– グラフの左側に集中しているデータポイントは、2025年7月ごろからの短期間のデータに見えます。初期の実績AIのスコアは比較的安定していますが、予測（ランダムフォレスト回帰）でやや上昇しています。その後のデータは確認できません。
2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値は特に見受けられませんが、実績と予測値（ランダムフォレスト回帰）との乖離は一部見られます。
3. 各プロットや要素
– 青い点は実績AIのデータを表しており、安定したスコアを示しています。
– 緑の点は前年データを示しており、2026年のスコアがやや高めに見えます。
– 線形回帰と決定木回帰の予測は比較的フラットですが、ランダムフォレスト回帰は上昇傾向を示唆しています。
4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測（特にランダムフォレスト）との乖離があることから、実績データが一定の安定性を示す一方で予測が変動する可能性を示しています。
5. 相関関係や分布の特徴
– 初期には実績と予測の間に一定の相関があるように見えますが、ランダムフォレスト回帰が成長を示唆している点で、他の予測モデルよりも変化の可能性を捉えている可能性があります。
6. 人間が直感的に感じることや影響
– 実績AIのデータが安定しているため、人々は現在の方向性に一定の信頼を置いている可能性があります。しかし、ランダムフォレスト回帰による上昇傾向が示唆するように、将来的な改善や成長のポテンシャルも感じられます。
– ビジネスや社会において、安定した方向性を維持する一方で、予測されるポジティブな変化に対して柔軟性を持つことが重要です。このグラフは、共生や多様性の維持が長期的に成功に貢献するかもしれないという直感を与えます。
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:
以下は、提供されたヒートマップの分析です。
1. **トレンド**
– 期間が非常に短いため、長期的なトレンドは読み取りにくいです。しかし、特定の時間帯（例えば、19時）における濃淡の変化が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日の19時には非常に濃い色が見られ、低いスコアを示している可能性があります。逆に、7月2日の特定の時間帯（8時）には非常に明るい色があり、スコアが高い可能性を示します。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡はスコアの高さを示しています。濃い色は低いスコアを、明るい色は高いスコアを表すようです。色の変化で時間ごとの変動を視覚的に捉えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日付ごとにスコアが異なる時間帯に変動があることがわかります。特に7月1日と7月2日で17時以降に異なる振る舞いを見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ヒートマップ上では、時間帯と日付の異なる交点でスコアが異なるため、特定の条件下でスコアが変動している可能性が考えられます。
6. **直感的な印象と影響**
– 消費者や市場での反応が時間や日付によって大きく異なることを示唆しています。このスコア変動は、時間帯や特定の日付におけるマーケティング戦略の調整を必要とするかもしれません。
– ビジネスにおいては、特定の高スコア時間帯をターゲットにした施策が成功する可能性があります。
このグラフは、時間帯別のスコア変動や戦略的な時間管理の重要性を示しており、新製品のリリースやキャンペーン計画における重要な洞察を提供します。
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:
このグラフは個人WEI平均スコアの時系列ヒートマップとして、いくつかの重要な特徴を持っています。以下に分析と洞察を示します：
1. **トレンド**
– グラフは2日間（2025-07-01と2025-07-02）のみのデータを示しており、長期的なトレンドは確認できません。
– ただし、時間帯により色が切り替わっているため、日中と夜間/夕方では異なるスコアが観測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-02の色の変化が極端であり、この日の昼間と夜のスコアに大きな差があります。
– 2025-07-01は全体的に一貫した低いスコアを示しているため、特定の時間での外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色の濃淡がスコアの高低を示しています。紫が低く、黄色が高いことをカラーバーから読み取れます。
– 日中や夜にかけて変化するパターンがあり、時間帯による影響が大きいことが示唆されます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 1日ごとに異なるパターンが見られるため、日時がスコアに与える影響が大きいことが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 期間が短いため相関関係を具体的に示すのは難しいですが、時間帯がスコアに与える影響があると推測されます。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 昼から夜にかけてスコアが大きく変わることは、顧客の利用傾向や製品の認知度に時間帯が影響を与えている可能性があります。
– 夜間/夕方のスコアが高いため、この時間帯に焦点を当てたマーケティング活動が有効かもしれません。
– また、新製品の評価が時間により大きく変動することは、消費者の生活リズムやニーズに対応した製品改善のヒントを与えられるでしょう。
このような短期間のデータからは、時間帯による影響を把握することが重要であると直感的に感じられます。
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:
このヒートマップを分析します。
1. **トレンド**:
– 時系列データは2日間しかないため、長期的なトレンドは明確ではありません。
– ただし、特定の時間帯において変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日は極端な値が一部の時間帯に見られます。特に夜間（19時）の評価は低いです。
– 対照的に、7月2日は他の時間帯で安定して高いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡とカラーキーから、黄色は高評価、紫は低評価を示しています。
– 時間帯ごとに評価が可視化されており、一日のうちどの時間にどれだけ関心が集まっているかが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 7月1日と7月2日は異なる評価パターンを示しており、製品や外部要因の変化が推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各日の異なる時間帯に極端な評価があることから、製品のユーザーインタラクションが時間帯に依存する可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 高評価の時間帯は製品の利用が活発であることを示しており、これを考慮したマーケティング戦略が有効と考えられます。
– 低評価の時間帯については、問題解決や改善が求められるかもしれません。
– 日によって評価が大きく変わるため、日次の変化を追跡することで、製品やイベントがどう影響するか知る手掛かりとなるでしょう。
この情報を活用して、ユーザーの行動に基づいたプロダクト改善やマーケティング施策の策定が可能になります。
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:
このヒートマップは、さまざまなWEI（Wellbeing Index）の項目間の相関関係を示しています。以下は分析結果です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体には時系列データのトレンド情報はありませんが、全体的な相関関係を把握できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は、このヒートマップでは明示されていません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 赤色に近いほど強い正の相関を示し、青色に近いほど負の相関を示しています。
– `社全WEI（持続可能性と自治性）`と`社全WEI（社会基盤：教育機会）`、`社全WEI（共生・多様性・自由の保障）`の間で非常に高い相関を持っています（0.92）。
– `社全WEI（公平性・公正さ）`は、他の多くの指標と負の相関関係を持っています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– このヒートマップでは時系列データを直接示していませんが、異なるWEI指標間の関係性についての情報が得られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– `総合WEI`は複数の指標と中程度から強い正の相関を持ち、特に`社全WEI（共生・多様性・自由の保障）`と非常に高い相関（1.0）を示しています。
– `個人WEI（心理的ストレス）`は他の多くの指標と低い相関しか持っていません。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 高い相関が示されている項目間では、相互作用の可能性が高いことを示唆しています。例えば、教育機会に関わるWEIと共に発展することが、多様性や持続可能性への影響を及ぼす可能性があります。
– ビジネスにおいては、これらの相関を利用して新製品やサービスの開発時に、どの要素を一緒に考慮するべきかの指針となります。
– 社会的には、特定の指標が他の指標に与える影響を理解することで政策策定にも寄与する可能性があります。
このヒートマップは、WEIの総合的な評価と他要素の関係を理解するための有用なツールとして機能します。
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からの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフはトレンドというよりも、各WEIタイプのスコアの分布を示しています。明確な周期性や上昇・下降トレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済幸福）」と「個人WEI（心理的ストレス）」には、外れ値が観察されます。これらは、他のデータポイントと比較して異常に高いか低いスコアを示しています。
– 他のカテゴリでは外れ値は特に目立ちません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱は、中央値（中央値）とデータの範囲を示しています。箱の幅が広いほど、データのばらつきが大きいことを示しています。
– 総合WEIや個人WEI平均のように、箱が狭いものは、同程度のスコアが集中していることを示しています。
– 色は、各カテゴリーをわかりやすく区別するために使われています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 直接の時系列データではないため、それぞれのWEIタイプ間の関係性に焦点を当てることが重要です。「個人WEI（経済幸福）」は他に比べてスコアが高く、安定しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（社会整備・教育機会）」は、比較的狭い範囲にスコアが集中しており、安定した結果を示しています。
– それに対し、「個人WEI（総合幸福感）」や「個人WEI（経済幸福）」はより広い範囲に値が分布しており、個人の幸福感には多様性があることを示唆します。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 個人の経済的幸福感が高い一方、心理的ストレスがばらついていることから、経済状況と心理的な幸福感に関連性がある可能性があります。これにより、製品のマーケティングや社会政策の立案において、経済的支援と心理的支援のバランスが重要になる可能性があります。
– 社会的な公正性や教育機会の安定性は社会全体の満足度に寄与している可能性があるため、これらの分野の改善が社会的幸福感をさらに押し上げる可能性があります。
このグラフは、新製品開発や社会政策において、どの要素が重要かを評価するための貴重な視点を提供しています。
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のWEI構成要素について、主成分分析（PCA）を用いて示されています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– 各プロットは異なる点に散らばっており、特定のトレンド（上昇、下降、横ばい）や周期性は見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上のプロットが他のプロットから離れていることから、外れ値に近いと考えられます。これは、新製品の特徴において独特な要素がある可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 横軸と縦軸はそれぞれ第1主成分と第2主成分を表しており、それぞれの貢献率は0.48と0.31です。これはデータの分散の大部分をこの2つの成分で説明できることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではなく主成分分析の結果の分布なので、時系列の関係性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分が互いに明確に分かれているため、新製品の特徴間で何らかの相関が働いていることが推測されます。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 一部のプロットが際立っていることから、これらの特異な製品が市場での差別化要因となり得る可能性があります。
– 新製品のポジショニングや開発の際にこれらの特異性を活かした戦略を立てることで、競争優位を確保できるかもしれません。
データの可視化と主成分分析をもとに、さらなる詳細分析や決定が行われることが期待できます。
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。