📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析の結果、以下の重要な点が浮かび上がりました。
### 時系列推移
– **総合WEI (combined_wei)**: 全体として0.66875から0.73の間で推移しており、一定の安定性が見られるものの、日によってスコアに多少の変動があります。特に、7月2日から3日にかけては変動が大きくなっています。
– **個人WEI平均 (personal_avg)**: 0.6375から0.725に上昇しており、徐々に上昇する傾向が見られます。特に7月2日の複数の測定で高いスコアが確認され、健康や自律性の向上といった個人の状況改善が寄与したと考えられます。
– **社会WEI平均 (social_avg)**: 大きな変動はなく、0.6625から0.75の間で安定しています。
### 詳細項目の推移
– **経済的余裕 (personal_economic)**が一貫して0.75と安定しており、短期的な経済的変動の影響を受けていないことを示唆しています。
– **健康状態 (personal_health)**は、7月2日に0.8、7月3日に0.85と向上しており、健康改善の取り組みが奏功している可能性があります。
– **心理的ストレス (personal_stress)**は比較的安定しているが、7月2日に若干の上昇が見られ、これが「個人WEI平均」の一時的な押し下げ要因となっています。
– **自由度と自治 (personal_autonomy)**は0.6から0.8に向上し、特に7月3日に高値を示しており、個人の自律性向上の影響がうかがえます。
– **社会基盤・教育機会 (social_infrastructure)**は安定しているが、7月3日の午後遅くは若干の向上（0.75）があります。
### 相関の強弱
相関ヒートマップを想定すると、健康状態と個人WEI平均、経済的余裕と個人WEI平均が強い正の相関を持つ可能性があります。健康状態の改善は個人WEIを押し上げ、経済的安定が個人の幸福度に寄与することが考えられます。
### データ分布
箱ひげ図を想定すると、各WEIスコアの中央値が全体的に高く、大きな外れ値は検出されていないようです。ただし、心理的ストレスのばらつきがやや大きいことが想定され、個人間でストレスレベルの差があることが考えられます。
### 主要な構成要素 (PCA)
主要構成要素の寄与率は、PC1が0.40、PC2が0.33です。PC1は全体の安定性や健康状態、経済的余裕が主な構成要素であり、これは個人の幸福度の基盤に寄与していると解釈されます。PC2は自治や公平性といった社会的な側面の変動を説明しており、コミュニティや環境にも焦点を当てた改善が重要です。
### まとめ
この分析から、短期的な変動は見られるものの、個人の健康状態や経済的安定性が重要な要因となり、個人と社会の福祉向上が進んでいることが示唆されます。今後も、健康や自律性、市民権の強化に焦点を当てた取り組みの継続がWEIの向上に寄与するでしょう。
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:
### グラフから得られる洞察
1. **トレンド**
– 初期の段階（2025年7月〜9月）は上昇トレンドを示していますが、急激に数値が変動している箇所があります。
– その後の期間では、特に2026年6月の後半には、密集した点が多く、多くのデータが一定の範囲に集まっているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月から9月にかけて急激な変動が見られ、特に実績と予測の乖離が大きいようです。この期間のデータは非常に不安定です。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**: 実績AIのデータポイントを示しています。これは実際に観測された値。
– **赤い×**: 予測AIによる予測値を示しています。
– **緑色の点**: AIによる前年のデータ。このデータは多くのポイントが2026年6月に集中しています。
– **グレーの線**: 予測の不確かさ範囲を示しており、予測の信頼区間と考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間にギャップが発生しており、特定のモデル（線形回帰やランダムフォレスト回帰）が過去の実績からどのように予測を行っているかに関する差異が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測と実績データの間には初期の時点で相関が乏しいものの、時間が経つにつれて安定性が増していることが示唆されます。6月のデータは前年のデータとの相関がある可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 初期の激しい変動は新製品の市場投入時の不確実性を反映しているかもしれません。これは市場対応や戦略の見直しが必要であることを示しているかもしれません。
– 反対に、後半におけるデータの密集は、製品が市場に受け入れられて安定してきている可能性があります。この場合、予測の精度も向上すると期待できるため、より正確な事業計画や戦略が立てやすくなるでしょう。
この分析は、特に初期段階における市場反応を正確に捉えるための戦略的改善や、安定期における長期的な計画立案に資する情報を提供します。
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:
### グラフ分析の専門家としての洞察
1. **トレンド**:
– 初期（2025年7月）において「実績（実績AI）」のスコアは急激に上昇し、その後まもなく安定しています。
– 「予測（ランダムフォレスト回帰）」も同様の上昇トレンドを示していますが、早期に安定しています。
– 時間が経過しても「実績」と「予測」は比較的一定した水準を維持しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期における急激な上昇が目立ちます。特に短期間で大きく上昇している点は注目に値します。
– 外れ値は特に観測されていません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点（実績）は、実際のWEIスコアを示しており、短期間での急成長が見られます。
– 緑の丸（前年）は、前年の指標を示しており、これは予測と比較する基準となっています。
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰）の予測ラインは、実績の急上昇を正確にトレースしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと「ランダムフォレスト回帰」の予測が緊密に連動しており、他の手法（線形回帰、決定木回帰）との差が顕著です。
– 高い相関があることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績とランダムフォレスト回帰の予測の間には強い相関関係があると見受けられ、ランダムフォレスト回帰の精度が高いと言えます。
### 直感的なAIとしての洞察
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に関する洞察**:
– 新製品の導入初期での高い伸びは、製品が市場で非常に良い反応を得たことを示しています。この急成長は、ビジネスにおいて今後の計画や戦略に自信をもたらします。
– 予測の正確さは、製品が安定した品質と需要を有し、持続可能な市場展開が可能であることを示唆しています。
– 急激な成長は、新製品の成功を強く示唆しており、この勢いを維持するための継続した努力が期待されます。
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:
このグラフについて、以下の観点から分析します。
1. **トレンド**:
– 実績値（青いプロット）は最初の期間にしか表示されておらず、そこから急激に下方向への予測に移行しています（ランダムフォレスト回帰の紫色の線）。
– その後、2026年あたりで状態が変わり、昨年の評価（緑色のプロット）が集中して表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期には予測値（赤いプロットの位置）があり、それに関連して急激に下がる予測（紫の線）がある。それはWEIスコアの突然の低下を示唆しています。
– その後、データが一時的に途絶えた後、再度データが集まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは過去の実績を示し、評価されたWEIスコアの実績です。
– 赤いプロットはモデルによる予測で、実績とは離れた位置にあります。
– 緑のプロットは昨年のデータであり、再度安定した位置にあります。
– 線（紫、青、ピンク）は異なる回帰モデルの予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去の実績値と予測データの間にギャップがあり、過去の実績に対する予測値の精度に課題が見られる。
– 昨年のデータが示す現在の安定性と異なる予測の不確実さ。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測値と実績値の間には明確な差がある。これは予測モデルの限界やデータ収集のばらつきを示唆しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、新製品の導入が最初の段階で予測を下回る結果になった可能性があることを示しています。予測が精度を欠いていたため、実際の製品パフォーマンスが予築と異なる可能性がある。
– 将来の製品戦略やマーケティングプランの策定において、予測モデルの見直しやデータ分析の強化が必要です。
– 短期的には、昨年のスコアが安定していることから、過去のデータに基づいた戦略が有効である可能性があります。
この分析によって、製品開発チームがモデルの調整や市場投入戦略の改善を行うためのインサイトを得ることが期待されます。
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:
グラフ分析を行いますと、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績のデータは短期間で急増しています。これは新製品の導入が消費者に受け入れられた可能性があります。
– 長期的なトレンドは確認できませんが、予測データに基づくと今後も安定して高いWEIスコアを維持する可能性が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の評価日における実績の急激な上昇が目立ちます。これは新製品の発表やマーケティングの成功が影響しているかもしれません。
– その後の期間では、大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青い点）は実際のデータを示しています。
– 予測（赤い×）は未来の動向の予測で、いくつかのAIモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で描画されています。
– 前年（灰色）は、前年の同時期との比較を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績と予測のモデル間には整合性があり、全体的に安定して推移していることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の整合性が高く、モデル間でも大きな相違は見られないため、将来の予測に対する信頼性が高いと言えます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 消費者の経済的余裕が高いことを示すWEIスコアが上昇しているため、新製品が市場に受け入れられる基盤ができていると考えられます。
– 市場調査やそれに基づくマーケティング戦略の成功が裏付けられているため、今後も新製品の拡大戦略を継続することが有効でしょう。
このグラフは、製品戦略における成功の証左である可能性が高く、今後のマーケティングや製品計画に重要なインプットを提供します。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初の数ヶ月間にデータポイントが集中していますが、その後の約1年間はデータがありません。このことから、データ収集や健康状態の評価が継続的でない可能性が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 開始直後に急激なWEIスコアの上昇が見られます。開始直後のデータはばらつきが少なく、安定した予測と見なされる範囲内にあります。
3. **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、最初に集中していることから主要なデータソースと考えられます。
– 緑のプロットは「前年（比較AI）」を示し、これが過去や現在の健康状態を比較するための基準となっているようです。
– 他の予測プロット（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、初期データ区間で異なる予測結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に多少の乖離が見られます。特に、線形回帰とランダムフォレスト回帰はデータ初期で予測が分かれ、ランダムフォレストが上昇トレンドを強く示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと各予測データの間に相関があると考えられますが、期間が限られているため、強い結論を出すのは難しいです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフは、個人の健康状態の追跡に対する新しいアプローチを示している可能性があります。データが十分に集まらないと、予測の精度に影響が出る可能性があります。
– 最初の急激な上昇は、製品導入時に改善が見られるか、健康状態の評価方法が変更された可能性を示唆します。
– ビジネスとして、新製品の評価期間が短いので継続的なデータ収集とその評価が重要です。社会的には、長期間の健康追跡が必要であることを示しています。
この分析は、製品の評価を向上させるための長期的なデータ収集とその有効活用が鍵となることを示唆しています。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– データは初期の数日間でのみ可視化されていますが、全般的にデータはあまり変動していません。この短期間の間では、急激な上昇や下降の傾向は認められません。
– WEIスコアが上昇している傾向が見られ、その後は一定の値で横ばいになっているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データには顕著な外れ値や急激な変動は見られません。ただし、初期の一部の予測値（赤い「×」印）が実績値（青い点）と大きく異なっているように見えますが、これが外れ値である可能性がある。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青色の点）**: WEIスコアの実際の数値を表し、データの基準となります。
– **予測（赤い「×」）**: 予測値を示しますが、実績値と乖離が見られる箇所があるため、予測の精度に疑問が生じる可能性があります。
– **前年（緑色の●）**: 前年と比較してスコアを観察できるため、年間を通しての変化を見やすくします。
– **予測区間（グレーの範囲）**: 将来の予測のばらつき範囲を示し、予測値の不確実性を示します。
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の3種類の予測手法が用いられており、それぞれが異なる予測を提供しています。ランダムフォレスト回帰の予測（紫色）は最も高い傾向があります。これは、複雑なパターンの捉え方が異なる結果を生んでいる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各予測手法は異なった予測を出しているため、データのばらつきが考えられます。各手法ごとに異なる特性があり、実績データとの相関を検証する必要があります。
6. **直感的な感じとビジネス、社会への影響**:
– 初期のデータでは、ストレスが徐々に増加する可能性が示唆されており、新製品導入時のストレスが高まりつつあることを示しています。
– 予測の精度により、新製品の市場投入に伴うリスク管理が重要であることを示している一方、予測のばらつきはさらなるデータ収集とモデル改善が必要なことも示しています。ビジネス的には、このような予測が的確であれば、適切なサポート体制を整えることで製品の成功に寄与できるでしょう。
全体的に、このグラフは新製品の市場投入時の心理的ストレスの変化をモニターし、それぞれのモデルの予測の違いを分析するための基礎を提供しています。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの範囲全体を通じて、最初の評価日における実績は0.6から始まり、比較的安定して続いています。ただし、予測では大きな変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 予測のデータ点（ピンク線）が突飛な上昇を示しており、特にランダムフォレスト回帰の予測が1.0に達しています。これらは外れ値として特に注目すべきです。
3. **要素の意味**
– 青い点は実績を示し、緑の点は前年の比較を示しています。
– グレーの線は予測の下限範囲を表しており、変動がある場合の評価範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データは初期には重なっていますが、予測によって異なるモデルでのばらつきが見られます。特にランダムフォレストによる予測が他よりも高くなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測には明確な相関関係が見受けられず、特に各予測モデルによる変動幅が大きいことから、モデル間の不整合が考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフは新製品の自由度と自治に関連した指標を表しています。予測の変動が大きいことから、市場や消費者の反応が不確実である可能性を示しています。
– ビジネス面では、予測の不安定性は慎重な計画立案を妨げる要因となり、リスク管理が必要となります。
– 社会的には、製品の自由度と自治が消費者にどのように受け入れられるかを示唆しており、予測が楽観的である場合とそうでない場合の両方に備える必要があります。
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:
以下は、グラフの分析とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025年7月～9月）では、「実績（実績AI）」のWEIスコアは0.6付近でされています。その後、急激に減少しほぼ0になっています。
– 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）も最初は同様の値を示していますが、その後の予測値は0を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の実績値が急激に0に近づく点が特徴的です。
– WEIスコアが急激に下がることは重要な変動と考えられ、何らかの外部要因や内部的な問題が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色分けにより実績と予測が区別されています。
– 緑色の「前年（比較AI）」は後半（2026年初頭）でのデータですが、これも上昇傾向を示していないため、継続的な改善が見られないことが示唆されています。
4. **複数時系列データの関係性**:
– 「前年（比較AI）」と「予測」は異なる期間で示されていますが、どちらもWEIスコアが高くないことから、プロダクトやサービスの公平性・公正さにおける課題が残っていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の一貫性が欠けており、初期値からの急激な低下は変動の大きさを示し、モデルの予測が現状を正確に反映できていない可能性があります。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアの低下や低位安定は製品の社会的な公平性・公正さの評価が低いことを示唆しており、製品やサービスの改良が必要です。
– これらの結果は顧客満足度や社会的信頼に悪影響を与える可能性があり、迅速な改善策が求められます。
この分析は、新製品の社会的影響力を高めるための重要な洞察を提供し、改善の方向性を示すものです。
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:
このグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– データは大きく2つの時期に分かれています。初期のデータ（2025年7月頃）は、WEIスコアが約0.8で、やや下降傾向ですが、その後はグラフにデータが見られず、再びデータが出現するのは2026年6月頃です。
– 後半のデータは、大きくスコアが増加して0.8以上の同じ値で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにおいて、予測のxマーク（予測AI）が実測よりも低く示されていますが、これが外れ値かどうかは不明瞭です。
– 全体のトレンドに急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の丸は実測データを示し、Xは予測データ、灰色の点は前年の比較データを示しています。
– 線は異なる回帰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**:
– 異なる時期の点が一緒にプロットされていますが、時系列的な関係の明確なトレンドは見られません。
– モデルによる予測が実際のデータに対してどう動いているのかが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的なデータの分布は偏っています。初期の点が少ない一方で、後半にはより安定したスコアが確認できます。
– 明確な相関関係は示されていません。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– グラフは新製品の社会に対する影響（WEIスコア）が期間を経てどう変化するかを示していますが、特に安定性の確認が可能です。
– 前半と後半でスコアが安定していることから、最初の不安定な時期を過ぎた後は持続可能な状態に移行したことを示唆しています。
– ビジネスにおいては、持続可能性が高まり製品が社会に受け入れられた可能性があります。社会的にもこの製品が安定して受け入れられており、ポジティブな影響をもたらしていることが考えられます。
以上の点を考慮し、この製品の長期的な成功の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:
グラフの分析に基づく視覚的な特徴と洞察は次の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績の初期データポイントは高いスコアを示していますが、ランダムフォレスト回帰による予測は急激な下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ランダムフォレスト回帰の予測は、他の予測モデルと異なり、急激にスコアが低下しています。
– 他の予測モデル（線形回帰と決定木回帰）は安定した傾向を示しています。
3. **プロットの要素**:
– 青色のプロットは実績を示しており、予測と比較する基準点です。
– 紫色のラインはランダムフォレスト回帰での予測を示し、急激な下降を表しています。
– 緑色のプロットは前年データで、スコアが安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは異なるトレンドを示していますが、前年の実績データは、安定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**:
– ランダムフォレスト回帰は実績データと相関しない急激な下降を予測しています。これは異常値として認識される可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから直感的に、ランダムフォレスト回帰による予測が過剰に悲観的であると感じるかもしれません。
– 初期の実績が高いため、これを継続するための戦略を練ることが重要です。
– 社会基盤や教育機会のスコアは、投入されたリソースや施策が反映されるため、安定したトレンドを目指すべきです。
この分析に基づき、将来的な計画策定や戦略立案においては、予測モデルの精度改善や、実績データとの一致性を確認することが重要です。
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:
以下に、このグラフから得られる視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は初期の数値が特に強調されていますが、期間全体のトレンドは明らかではありません。
– 予測(緑色の点)は後半に示されていますが、具体的なトレンドは見えません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値はなく、データポイント間の急激な変動も見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を表し、短期間に集中的に配置されています。
– 緑色の点は予測値を表し、実績より後に配置されており、未来の値を示唆しています。
– 直線回帰や決定木、ランダムフォレストなど複数の予測手法が使われていますが、期間内に詳細な結果が示されているわけではありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測がどのように関連しているか明確ではありませんが、予測が実績を基に行われている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績点が早期にあり、以降のデータは予測となっているため、相関を評価するにはデータが不足しています。
6. **直感的な感想と社会・ビジネスへの影響**:
– 人間が直感的に感じることとして、実績に基づき様々な予測手法で未来を分析しようとしている姿勢があります。
– 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）がテーマであるため、新製品の社会的影響を評価し、改善につなげようとしていることが示唆されます。
– ビジネス上では、これらの評価と予測が製品戦略や社会的取り組みの進化に利用される可能性があります。
全体として、実績データが非常に限られており、予測の基となる情報が明確には示されていないため、さらなるデータや詳細な分析が必要です。
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:
このヒートマップを分析します。
### トレンド
1. **色の分布**: ヒートマップは色を通じてデータの変動を示します。濃い紫から黄色までのグラデーションは、数値が低いから高い方向に変わることを表しています。
2. **周期性やパターン**: 特定の周期や明確なパターンは見られませんが、特定の日付や時間帯に集中した変化が見られます。
### 外れ値や急激な変動
1. **明るい部分（黄色）**: 特に2025-07-01と2025-07-02の16時〜19時にかけて、比較的高い値が観察されます。これは、これらの時間帯での新製品に対する関心が高まった可能性があります。
### 各プロットや要素
1. **色**: 色の違いはWEIスコアの変動を表しており、濃い色ほどスコアが低いことを示します。
2. **密度**: それぞれの色の領域が示すスコアの変動が、どの時間帯に顕著かを視覚化しています。
### 複数の時系列データの関係性
このグラフには異なる日付と時間が示されていますが、特定の指標間で相関関係についての明確な情報はありません。ただし、時間帯ごとのスコアが日により大きく異なっていることがわかります。
### 相関関係や分布の特徴
WEIスコアの分布は色を通じて示されていますが、特に夜間と昼間のスコアの分布が違う可能性があります。
### 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
– **新製品のマーケティング**: 特定の時間帯にスコアが高いことから、この時間にターゲティングした広告やプロモーションが効果的かもしれません。
– **市場動向の予測**: 新製品に対する関心が高まる時間帯が分かれば、需要のピーク時間を予測して戦略を立てることができます。
全体的に、このヒートマップは特定の時間帯における新製品に対する関心の強さを示しており、それに基づいたビジネス戦略の策定が可能です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 日付ごとに異なる時間帯の個人WEI平均スコアが示されていますが、全体として大きなトレンドは見られず、時間帯や日によって変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-01の19時から20時にかけて、スコアが他の時間帯に比べて低い値（濃い紫色）を示しています。これが外れ値として考えられるでしょう。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡により、WEIスコアの高低が示されています。紫がスコアの低さ、黄色が高さを表しています。例えば、2025-07-03の時間帯で黄色が多く見られることから、この日はスコアが高いことがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとのスコアが日によって異なるパターンを持っていることから、特定の日の特定の時間帯に何らかの要因が作用している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとのスコアは、特に19時に低い値を示す傾向があり、他の時間帯とは異なる特徴を示しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**
– 日々の時間帯によってWEIスコアが異なるため、その原因を探ることで、特定の時間帯における改善や戦略の見直しが必要とされるかもしれません。
– 例えば、低スコアの時間帯に何が起こっているのか分析し、その原因を解決することで全体のスコア向上が可能でしょう。
### ビジネスインサイト
– スコアが低い時間帯に焦点を当てた改善策によって、顧客体験向上を目指すことができる。
– 高スコアの時間帯の成功要因を特定し、他の時間帯にも適用することで全体的なパフォーマンスの向上を図れる可能性があります。
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:
以下の点について、グラフ分析を行いました。
1. **トレンド**:
– データは三日間の時点で切り取られているため、長期的なトレンドを把握するのは困難です。ただし、一部の色の変化がわずかに示唆されており、右上の日に向けてスコアが高くなる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 三日間で急激な変動が確認できます。左上と右下のセルの色が明らかに異なっており、これが急激な変動を示していると考えられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の変化が社会WEI平均スコアを示します。色が明るくなるほどスコアが高いことを意味し、暗くなるほど低いことを示しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– グラフから直接の相関関係を見出すのは難しいですが、日付と時間帯によってスコアが変動している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データはわずかに時間に依存しているように見えますが、日付ごとの変動も影響しているようです。各ブロックが別のスコアを持っており、これが分布の変化を示しています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 社会WEI平均スコアが非常に高いまたは低い時期には、消費者の関心や満足度の変動がある可能性があります。これに基づき、マーケティングキャンペーンや新製品の発売タイミングを調整することが考えられます。
全体的に見ると、このヒートマップは短期の変動を示すものであり、詳細な分析はより長期間のデータに基づいて行うべきでしょう。
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、新製品カテゴリにおける各WEI項目間の相関関係を示しており、以下の視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**
– このグラフ自体は相関関係を示すもので、時間の推移によるトレンドは直接示されていませんが、相関性の強い項目が時間の経過とともに動いている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動はこのヒートマップで直接観察することは難しいですが、強い負の相関がある項目（例：社会WEI（公平性・公正さ）と個人WEI（心理的ストレス））は注視すべきポイントです。
3. **各プロットや要素**
– 各色の濃さは相関の強さを示し、赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数のWEI項目間で、強い相関を示す組み合わせがあります。例えば、総合WEIと社会WEI（共生・多様性・自由の保障）との間には強い正の相関（0.97）が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総合WEIは多くの項目と正の相関を示しており、特に社会的な側面（例：社会WEI（共生・多様性・自由の保障））と強く結びついています。
– 心理的ストレスと社会WEI（公平性・公正さ）には強い負の相関が見られ、心理的ストレスが社会的相対性にネガティブな影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– ビジネスや社会において、個人と社会のWEI項目がどのように相互に影響するかを理解するのに役立ちます。特に、心理的ストレスの管理が他の社会的WEI項目の改善に寄与する可能性が考えられます。
– 新製品の設計やマーケティング戦略において、これらの相関を踏まえることで、ユーザーの社会的価値観や心理状態に合致する製品開発が可能となります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 対象期間が360日間であるため、箱ひげ図では季節性やトレンドを直接的に確認することは難しいです。しかし、各WEIタイプの分布を比較することで、分布の形状や中央値の違いを確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 個人WEI(職業満足度)や社会WEIのいくつかのカテゴリでは、外れ値が見受けられます。これらは標準的な範囲から外れる特異なデータポイントを示しており、特定の条件下で特異な状況が発生したことを示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– **中央値**は各箱ひげ図の中央の線で示されています。中央値の位置は、各カテゴリにおける中心的な傾向を示します。
– **箱の高さ**は四分位範囲（IQR）を示し、データのばらつきを表しています。
– 色の違いは視覚的にカテゴリを区別する役割を果たしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEIタイプの分布がどのように他と異なっているかを確認できますが、時系列データの相関関係をこのグラフで直接判断することはできません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIタイプ間でばらつきが異なっており、特に個人WEI(心理的ストレス)や社会WEI(生態整備、持続可能性)で大きなばらつきが見られます。これは、これらの指標が他のタイプよりも多様である可能性を示唆します。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、一部のWEIタイプ（特に個人WEI(職業満足度)など）が他のタイプと比べて外れ値が多いため、特定の分野での変動が大きいということです。これは、職業満足度が特に他の要因によって大きく影響されやすいことを示唆しています。
– ビジネスにおいては、職業満足度や心理的ストレスに注目することで、より安定した従業員のパフォーマンスを維持するための施策が考えられるでしょう。
– 社会的な観点では、持続可能性や公平性に関するWEIが重要視され、政策形成に影響を与える可能性があります。
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:
以下の視点からグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– このグラフはPCAプロットで、時系列データのトレンドを直接示しているわけではありませんが、データポイントの空間分布を見て、製品毎に異なる特性があることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの右上と中央左にいくつかのデータポイントが離れて配置されています。これは、これらの製品が他と異なる特徴を持つ可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は、360日間のデータから抽出された各製品のPCAスコアを表しています。X軸は第1主成分、Y軸は第2主成分を示し、それぞれの成分はデータの分散を異なる割合で説明しています（第1主成分が40%、第2主成分が33%）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データポイントのクラスターが暗示するのは、製品間のある種の関連性または差異です。密集している領域は似た特性を持つ可能性があり、離れたポイントは異なる特性を持つことを表しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分間の明確な相関は視認できないが、データの多様性やクラスタリングを示す可能性があります。この分布が製品カテゴリの特異性やマーケットのニーズに応じた特性を示しているかもしれません。
6. **直感的な感じやビジネスへの影響**:
– ビジネス的には、このPCA分析は製品戦略やマーケティングターゲットの策定に非常に有用かもしれません。例えば、外れ値に位置する製品はニッチ市場を占める可能性があり、それらを特化戦略で推進する価値があります。
– 逆に、非常に密集しているクラスタは、より多くの競争が存在する市場セグメントを示唆し、差別化の必要性があるでしょう。
この分析は、データの背後にある多延的パターンを理解し、それに基づいて意思決定を行うために役立ちます。
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。
