📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータの分析
#### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: 総合WEIスコアは、提供された短期間（2025年7月1日から4日）の間で、0.66875から0.73の範囲で変動しています。この期間中のトレンドは軽微な上下変動が見られますが、大きなトレンドや極端な変動は見られません。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 両者共に時系列でのスコアが微妙に変動しており、個々の評価項目の変動も加味すると、過去の経験やイベントが各スコアに影響している可能性を示唆しています。
#### 異常値
– **総合WEI異常値**: 指定された日付における異常値（例: 2025-07-02の0.67）は、急な社会的要因やイベントにより影響を受けた可能性があります。具体的な要因の推測はデータが不足していますが、社会的インフラや市場の変動が影響したと考えられます。
– **個別項目の異常値**: 個人WEI（健康状態）や社会WEI（持続可能性）での異常値は、例えば健康スコアは緊急イベントの発生や健康に関するニュースが出た可能性を示唆します。
#### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **トレンド**: 長期的なトレンドがないまま短期間を跨いでいるため、具体的な長期トレンドは見られず、季節性も観察されていません。
– **残差**：予測と実際のスコアとの差としての残差が多く存在せず、全体的な変動の中に含まれていると見られます。
#### 項目間の相関
– 各項目間の相関を見ると、特に個人WEIの健康状態と社会WEIの社会基盤・教育機会との間に強い関係がある可能性があります。これは、社会的インフラの改善が個人の健康評価に良い影響を与えることを示唆しています。
#### データ分布
– **箱ひげ図からの分析**: 全体的なスコアにおける中央値のバラつきは小さく、異常値とされる値でも大きく逸脱したスコアは見られません。これはデータが比較的一貫性を持っていることを示します。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1とPC2の寄与率**: PC1の寄与率が0.41と最も高く、WEIスコアの大部分はこの軸に集約されています。これは、数値データの持つ最も重要な検証要素が一つの要因に起因していることを示しています。PC2の寄与率が0.26で次に高いことから、二次的に影響を与える要因も存在しますが、一つ目の主成分の影響は非常に大きいと言えます。
### 結論と提案
このデータから読み取れることは、短期間でのWEIスコアに関しては比較的安定しており、大きく乖離する異常値は特別な外部要因により一過性に影響を与えている可能性が高いです。今後の分析においては、異常値の背景要因を特定し、詳細なイベントや要因分析を導入することでさらに改善された洞察が得られるでしょう。また、PCAの結果を元に枠組みをより明確にすることも有効です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– **上昇/下降**: 最初の期間では実績（青い点）が0.6付近で横ばいですが、後半では前年（緑の点）に対して上昇しています。
– **周期性**: 明確な周期性は見られない。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点周辺に異常値（黒い円）が認識されていますが、その位置はほぼ実績の集中している領域にあります。
– 線形回帰や決定木回帰が間違って0.6付近で始まり、決定木回帰だけが急上昇を予測している様子が見受けられます。
3. **各プロットや要素**
– **青い点（実績）**: データは狭い範囲に集中。
– **異常値（黒い円）**は、実績に対してほぼ一致しており、異常度は低いと推測されます。
– 各予測モデルは異なる傾向を示しており、特に決定木回帰（紫）とランダムフォレスト回帰（ピンク）が異なる動きを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年のデータは異なる時期に記録されていますが、前年の増加を見るに、今年も上昇する期待が持たれている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の値は狭い範囲で一貫しており、分布のばらつきは低い可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– ビジネス的には前年の上昇トレンドが引き続き続く可能性があり、期待感があります。異常値が少ないため、安定したパフォーマンスが続いていると考えられます。
– 各種モデルの予測が分散しているため、予測の信頼性には注意が必要です。特に、不適切な予測に基づいた意思決定はリスクを伴う可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初の部分で、実績データ（青い点）が短期間で0.6から0.8へ上昇しています。これは初期の導入期における好調な成長を示している可能性があります。
– その後、予測データ（紫とピンクの線）が登場しますが、いくつかの異なる手法が試されているようです。特に、ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）が高い水準に予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として示された黒い円がありますが、このグラフではそれが際立っていません。
– 実績と予測の差異はなく、特に急激な変動は見られませんでした。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示しており、過去の実績データとして信頼度が高いです。
– 紫のラインは線形回帰を使用した予測を示し、比較的安定しています。
– 決定木（灰色）とランダムフォレスト（ピンク）は、それぞれ異なるモデルの特性を反映して異なる予測パターンを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– モデルの予測は実績をもとに生成されており、予測の多様性は異なるアルゴリズムのアプローチによるものでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と過去のデータ（前年度）は近い位置に配置されており、年度を通じて大きな変動はないように見受けられます。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– 初期の成長が示されていることから、新製品は市場で受け入れられている兆候があります。
– 複数の予測手法が使われているのは、将来の展開に対する不確実性に対処する試みとして理解できます。
– 予測モデルの結果が異なる場合、それぞれの方法の利点と限界を考慮することが重要です。ビジネスでは、特に保守的なアプローチとして線形回帰や、楽観的なシナリオとしてランダムフォレストなどの異なる予測を使った戦略が検討され得ます。
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:
以下の点についてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– グラフは全体的に初期の測定値が左側に密集している一方で、後半になると右側に散在している傾向があります。全体的には、評価日が進むにつれてデータポイントが低いWEIスコアに移動しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントが「異常値」としてハイライトされています。これらは、他のデータポイントから顕著に離れた値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データ、赤い「×」は予測データを示しています。
– 緑の点は過去のデータ、つまり前年のデータであり、現在のトレンドを比較する基準として使用されています。
– 紫やピンクのラインは異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測を示し、これに基づいて将来的な傾向を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと過去のデータが重なる部分があり、過去データとの比較が容易です。予測データはこれらに基づいて作られているため、実績値と予測値の関係性を探ることが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に乖離がある場合はモデルの調整が必要かもしれません。特に異常値が目立つ場合、これがモデルの精度や信頼性に影響を与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、およびビジネスや社会への影響**:
– 異常値が存在することから、何らかの特異な出来事や状況が影響を及ぼしている可能性があります。このような時は、異常値の原因を究明することがビジネス戦略に関して重要です。
– 全体的には、将来的なトレンドの予測により、新製品の市場投入戦略や改良点の特定に活用できるであろうデータの一部が提供されています。
全体として、WEIスコアの動向を把握し、これに基づいてビジネス戦略を策定するための洞察を得ることが可能です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青色）は、初期において0.7から0.8の間で横ばいですが、その後に急上昇し、1.0に達しています。
– 最初の部分では決まった傾向は見られませんが、後半では上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のプロットにおいて、異常値（黒い円）が示されています。このデータポイントは、他のデータポイントから外れた値を示しており、特殊な出来事またはエラーを示している可能性があります。
– 各予測モデルが異なる結果を示しており、特に予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はばらつきがあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色コードを確認すると、青が実績データ、赤が予測データ、灰色は昨年の比較データであることが分かります。
– ピンクと紫のラインがランダムフォレストおよび決定木の予測を示しており、他の予測方法よりも柔軟に見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測の線形回帰と決定木回帰が、他の方法に比べて異なる見解を示しており、将来の見通しに不確実性があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各プロットの分布は、初期には安定しているが、予測では大きくばらついており、特に長期的な予測が不確実であることを示しています。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**
– 人々は、経済的余裕のある時期が長く続くことに楽観的な兆しを見出すかもしれません。
– ビジネスにとって、この新製品の導入は当初の経済的インパクトが限定的であっても、後半にかけて経済的効果をもたらす可能性があります。予測のばらつきに対して、リスク管理を行うことが重要です。
このグラフは、経済の変化や製品の市場における立ち位置を直感的に視覚化するのに役立ちます。注意すべきは、異常値や予測の不確実性が市場戦略に影響を及ぼす可能性がある点です。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体を通して、最初に実績が少し表示される後、長期間の空白が見られ、最後に予測データのみが示されています。長期的なトレンドは不明確で、初期のデータは横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータポイントにおいて、異常値が一つ確認されます。これはデータ内の大きな変動を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– ギザギザの線は異なる予測アルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって異なる未来のシナリオを示しています。
– 実績データポイントは青丸、予測データポイントは赤い「×」、異常値は黒で囲まれた青い丸として視覚化されています。
– 予測は比較的安定して同じ範囲内で展開されており、それぞれ異なる予測アルゴリズムによる将来のスコアの可能性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の実績データとその後の予測データは接続されておらず、直接の関係は視覚的に確認できません。予測データの密度や位置は、将来の健康状態の推測に使えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが少なく、相関関係や明確な分布パターンなどを見つけるのは難しいです。
6. **直感的なインサイトとビジネス・社会への影響**:
– 初期のデータは一定しているため、現在の健康状態は安定していると直感的に感じられるかもしれません。しかし、目の前の異常値が暗示するように、乱高下する可能性があるため注意が必要です。
– 将来に向けて提供される異なる予測モデルは、予測精度を上げるための重要なツールとなります。これにより、新製品の開発やサービスの調整に役立ちうるでしょう。
全体として、データが少ないため、詳細な分析が難しいですが、予測モデルが多様な未来シナリオを示すことで、リスク管理や戦略策定に利用可能です。
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:
### グラフ分析と洞察:
1. **トレンド**:
– 初期データにおいて、実績（青色プロット）はおおむね横ばいです。
– 線形回帰（ピンク）と決定木回帰（茶色）の両方が急上昇、その後下降を示しています。
– データの大部分が初期期間に集中しており、全体的な期間によるトレンドの識別は難しいですが、予測が重要です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初のデータポイント群には「異常値」とされるデータ（黒い円）が幾つか含まれています。これらは通常の範囲から外れていると考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色プロットは実際の実績値を示し、赤い「×」は予測値を示しています。
– 異常値は重要なデータポイントとして考慮され、分析のフォーカスとなる可能性があります。
– カラーライン（灰色、紫色、マゼンタ）は様々な予測モデルのトレンドを表現しており、それぞれ異なる方法で未来の動向を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの間に明確な関係は示されていませんが、予測ラインはデータの将来動向を予測するための様々なモデルのアプローチを表しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが初期に集中しており、長期間のスパンでの相関関係については明確に判断することは難しいです。
– 様々な予測モデルが使用されており、それぞれの出力が異なる影響を示しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響**:
– 初期のデータ集中と異常値の存在は、特定の出来事や状況における心理的ストレスの変動を反映していると考えられます。
– ビジネスや社会への影響として、新製品のリリースに伴う心理的ストレスの評価が重要であり、予測モデルを活用することで適切なマネジメントが期待されます。また、異常値が示すような急激な変動への対応策の必要性が考えられます。
このデータから、心理的ストレスの動向と新製品リリースのタイミングを合わせて計画することで、より健全な心理環境を創出する手立てが検討できます。
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:
### グラフの特徴と洞察
1. **トレンド:**
– 実績データ（青いプロット）は左側に集中しており、横ばい状態が続いています。
– その後、予測に関して異なるモデルによる予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されています。これらは、将来の方向性について異なる見解を提供しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 「異常値」として示された黒い縁のプロットが目立ち、その時点でのスコアが特に注目されています。
– 予測の中で、モデルによる変動が存在しており、一部のモデル（例：ランダムフォレスト回帰）は急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– **青いプロット**: 過去の実績を示し、基準データを提供します。
– **赤い「×」**: 左側には予測が示され、これが将来の実績予測を指しています。
– **色付きライン**: 異なる予測モデルの将来の動向を示しています。モデルによっては、トレンドの方向性に大きな差異があります。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– モデル間の予測のばらつきがあり、特定の時点で大きく異なる予測が見られます。各モデルは異なる回帰手法に基づいているため、将来の動向に多様な可能性が存在します。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– データは限られた期間に集中していますが、モデル間での異なる予測傾向から、複雑な相関関係が示唆されます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響:**
– 実績データが比較的安定しているため、人々は現状維持の安心感を感じつつも、予測モデルの差異から将来の不確実性を意識するかもしれません。
– ビジネスにおいては、予測モデルによって異なる戦略が求められる可能性があります。特に異常値が示された時点や予測の不一致は、リスク管理や意思決定の重要なポイントとなるでしょう。
これらの洞察は、製品やサービスの計画および戦略において重要な指針を提供する可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– WEIスコアの実績値（青いプロット）は、期間の初めに比較的一定しています。
– 前年のスコア（緑）は後半に現れ、これも一定範囲に収まっていますが、若干の上昇が見受けられます。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 異常値（黒い円）がいくつか観察され、初期の実績値と一致しています。特に顕著な変動があるわけではありません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値、赤い×は予測値で、異常値は黒い円で示されています。
– 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）による予測線が見られますが、実績値に対する予測のばらつきが小さいことがわかります。
4. **時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは実績値や異常値に近い値を示しており、実績値の変動をある程度予測できていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と前年のスコアの間にはあまり大きな相関は見られず、均一に分布しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– WEIスコアが高いことは、新製品が社会的に公平である可能性を示唆しています。
– 異常値が観察されているため、予測モデルの精度向上やシステム改善の余地があると取られるかもしれません。
– ビジネスへの影響として、WEIスコアの向上はブランド価値を高め、消費者の信頼を獲得する要素となるでしょう。
– 継続的なモニタリングと改善が、公平性・公正さの維持に寄与する可能性があります。
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:
このグラフでは、新製品の社会WEI（持続可能性と自治性）のスコアが360日間にわたって表示されています。以下、各ポイントについて分析します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は高い位置で安定しています。
– 予測データは、線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰の手法で示されていますが、大きな変動はなく、全体として安定した状態を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として示されているプロット（黒い丸）は、開始時点ですぐに目立つ位置にあります。この異常値は、初期段階での予期せぬ変動やデータの記録エラー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**:
– 青丸は実績値、赤バツは予測値、黒丸は異常値を示しています。
– 緑のプロットは前年の比較を提供し、昨年と同様のパフォーマンスを達成していることを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、ここでは全体的に狭く、予測の信頼性が高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 全体的に予測値は実績値に近く、高い信頼性を持っています。異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の間で大きな差がないため、いずれも精度が高いと見なせます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に強い相関があり、特にランダムフォレスト回帰が実績に近い値を示している可能性が高いです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが高く、安定していることは、この新製品の持続可能性と自治性が優れていることを示しています。これは、環境への影響を最小化し、自治的な製品運用が可能であることを示唆します。
– 異常値の存在は、発売初期の評価プロセスの見直しや、データ収集方法の改善の必要性を示しているかもしれません。
– ビジネス戦略上、この安定したパフォーマンスは新製品の持続可能性に対する市場の信頼を築き、長期的なブランド価値向上に寄与するでしょう。
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:
以下のグラフの分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データは最初は横ばいの傾向を示しており、その後急激に下降しています。
– 予測データは複数のモデルによって異なり、線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰がそれぞれ異なる傾向を示しています。特に線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測は異なります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 始めの時期における実績データには、明確に異常値が検出されています。
– その後、WEI数値が大幅に下がる急激な変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青色のプロット）は、過去の実際のスコアを表しています。
– 各予測方法の異なる線（ピンク、紫色など）は、それぞれの予測アルゴリズムが生成した将来のスコアを示しています。
– 異常値（黒枠）は、通常の範囲を超えたデータポイントを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測結果間で見られる乖離は、予測精度の向上やモデル選択の重要性を示唆しています。
– 前年のデータ（淡緑色）は、過去の同時期との比較を可能にします。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは急激な下降があるため、特定期間で顕著な変動が見られます。
– 予測データの分布は、各モデルの特性を反映して多様です。
6. **人間の直感的な認識および影響**:
– WEIスコアの急激な低下は、社会基盤や教育の機会にネガティブな影響を与える可能性を示唆しています。
– 異常値が特定されているため、その原因分析が適切な対策の策定に寄与し得ます。
– 予測モデルの精度に応じて戦略的な計画が必要であり、異なる予測が出ている場合は複数のシナリオを考慮した準備が推奨されます。
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:
## 分析と洞察
### 1. トレンド
– **初期スコア**: グラフの左側にある「実績」データは約0.6付近から始まっています。
– **周期性**: トレンドは非常に短期間でスコアが計測され、その後、長期間のデータはないため、周期性は確認できません。
– **昨年のデータ**: 次に示されている「前年（比較AI）」のデータポイントは、より新しいもので安定していますが、以前のデータに比べると若干高い傾向があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期部分にいくつかの「異常値」が示されています。ただし、スコアは大きく変動していないため、急激な変動とは言えません。
– **急激な変動**: データの期間が非常に短いため、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（実績AI）**: 実績データとして青の点で表示されています。
– **予測（回帰）**: 線形やランダムフォレスト回帰により、予測の範囲も示されていますが、短期間でその適用は難しいようです。
– **前年（比較AI）**: 緑色の点として、前年のデータがより新しい時期に示されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と前年**: データの関係性として、「前年」データが一貫して高い位置にあることから、前年よりも改善していると推測されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: データ間の相関関係を判断するにはデータが少なすぎる。しかし、前年のスコアの方が全体的に高いことから、何らかの改善がなされている可能性がある。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **直感的洞察**: 予測値と実測値の間に大きなズレがないため、モデル自体は信頼できそうです。前年に比べてスコアが上昇していることから、共生や多様性、自由の保障に関する取り組みが進展している可能性があります。
– **ビジネスや社会への影響**: 製品やサービスが社会的に受け入れられていることを示唆しており、企業はこの社会的課題に積極的に取り組んでいることで、長期的な競争力が高まる可能性があります。
このデータを基に、さらなる統計分析や対策を講じることで、より効果的な戦略を立てることができるでしょう。
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:
このヒートマップについて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 日付の進行に伴う上昇や下降のトレンドは明確には見られませんが、全体的に色の明度が高くなる傾向があり、WEI (Weighted Engagement Index) スコアがやや上昇していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 縦列の中で色が突出して暗い部分があるため、局所的な低スコアの時間帯があるようです。これは特定の時間帯でのエンゲージメントの低下を表しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の明度と密度がWEIスコアを示しており、黄色に近いほどスコアが高く、紫色に近いほどスコアが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**:
– 縦列に沿った色の変化から、特定の時間帯におけるエンゲージメントの高低が日ごとにある程度共通している可能性があります。例えば、昼間の時間帯（8時間目）では高いエンゲージメントが維持されている一方で、夜間（19時間目）にエンゲージメントが低下しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の変化から時間帯ごとにスコア分布の傾向が見え、エンゲージメントが高い時間帯と低い時間帯が明確に分かれる傾向があります。
6. **直感的に感じられること、およびビジネスや社会への影響**:
– ユーザーの活動時間に基づき、広告やマーケティング活動を最適化するチャンスがあります。特に高いエンゲージメントが見られる時間帯に焦点を当てることで、効率的なプロモーションが期待できます。
– 社会的な活動やイベントの影響が特定の時間帯にエンゲージメントを左右している可能性もあります。
– 夜間のエンゲージメント低下に対しての対策、例えばタイムゾーンを考慮したコンテンツの投入なども考慮する必要があります。
このヒートマップから、新製品カテゴリのユーザー行動についての重要な洞察を得ることができ、戦略的な意思決定に役立つ情報が含まれています。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**
– 短期的な時系列データを見ると、WEI平均スコアに上昇と下降のパターンが見られる。特に、高いスコアは少数の時間帯（例えば、16時から19時）で集中している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 07月4日の16時のデータは、他の時間帯と比較して異常に高いスコアが見られる（黄色の区画）。これは急激な変動を示し、外れ値として注目に値する。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃さはWEI平均スコアの高さを示しており、濃い色は低スコア、明るい色は高スコアを意味する。これにより、どの時間帯が特にスコアが高いかが視覚的に分かる。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同じ日付の異なる時間帯でスコアが連続性を持って変動している様子は見られないが、特定の時間帯が繰り返し高いスコアを示す場合、周期的なパターンがあると推測できる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日付と時間帯毎のスコアの分布に明確な相関は見られないが、一部の時間帯に集中的に高スコアが出ている点が特徴的である。
6. **直感的な洞察・ビジネスや社会への影響**
– このデータは製品の利用状況や人気の変動を示している可能性がある。例えば、特定の時間帯にスコアが上昇することで、その時間帯のプロモーションや広告効果が高い日が浮き彫りになるかもしれない。また、異常値は特定の要因（プロモーション、イベント）が影響している場合があるため、その原因を探ることで新たなマーケット戦略を立てる手がかりとなり得る。
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、以下の点について洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– データの期間は4日間のみであり、長期的なトレンドの判断は難しいです。しかし、日にちごとの変化を観察することができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日の16時から19時の間に急激な変動が見られます。16時は高いスコア（黄色）、その後スコアは低下しています（濃い紫色）。
– これは異常な出来事や特定の要因による一時的な変動が考えられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色は社会WEIスコアの高さを示しています。黄色は高く、濃い紫は低いスコアを示します。
– 時間帯と日にちが変数としてあり、時間帯によるスコアの変化が分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同一時間帯のスコア変化だけが示されており、他の時系列データが示されていないため、日ごと・時間帯ごとの比較となります。
– 変化のピークは7月2日に集中しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ヒートマップ上では、単一のデータセット内の相関については直接示されていませんが、高スコアから低スコアへの急激な変動が顕著に示されています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスへの影響**:
– 直感的には、目立つ変動が人の注目を引くでしょう。特に、ピーク時（16時）の活動増加が明らかで、その影響がその後の活動低下と関係があるかもしれません。
– ビジネスにおいて、このような急激なスコア変動は特定の要因（例：キャンペーン、イベント）の影響を示す可能性があります。この変動を正しく理解し活用することで、次回以降の戦略を練る指針となるでしょう。
このように、短期的な変動に注目し、変動原因の分析がより戦略的な意思決定に寄与するでしょう。
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、新製品カテゴリーにおける様々なWEI項目間の相関を示しています。以下はグラフの分析です。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップ自体は時系列データを直接示していませんが、各項目間の相関（関係の強さと方向）を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値というよりは、互いに強い相関または逆相関を示す組み合わせが注目されます。例えば、「社会WEI（社会基盤・教育機会）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関が0.81と非常に高いです。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– プロットの色は相関の強さと方向を示しています。赤色は正の相関、青色は負の相関を示し、色が濃いほど相関が強いことを示します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 同様に、時系列ではなく、各WEI項目間の関係性を示すため、このマップでの時系列分析は行えません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人WEIと社会WEI間で多くの負の相関が見られ、例えば「個人WEI（ストレス）」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」は-0.64の相関があります。
– 一方で、個人間や社会間での項目は比較的高い相関が多く、内部の整合性が高いことがうかがえます。
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**:
– 個人と社会間の一部の相関が負であることから、個人の要因が社会的な要因に反する場合があることを示唆します。このため、新製品の導入に際して、個別のニーズと社会的な目標のバランスを取ることが必要と言えます。
– ビジネス面では、特に相関の強い項目をターゲットに戦略を練ることで、効率的な製品開発やマーケティングが可能になるでしょう。
このようなヒートマップから、個人と社会面の要素をどのように調和させるかが、新製品開発や社会制度設計において重要な課題となります。
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:
この箱ひげ図は、新製品カテゴリのWEIスコアの分布を異なるタイプごとに比較したものです。以下に、このグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– グラフ内のデータポイント自体は時系列ではないため、時間的トレンドは示していません。しかし、個々のWEIタイプ間での比較で特徴的なトレンドを認識できる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 各ボックスプロットは、中央に中央値を示します。いくつかのプロットで、点が外れ値としてプロットされています。特に、「社会WEI（生態系整備・教育機会）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」には明確な外れ値があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– ボックスはデータの四分位範囲（IQR）を示し、中央線は中央値を示しています。ヒゲは1.5倍のIQR内の範囲を示し、それを超える点は外れ値として扱われます。
– 色の違いは視覚的に各WEIタイプのグループの違いを強調していますが、意味するところは明示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列ではないため、直接の比較はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（自由度と自治）」は中央値が高く、データポイントが広く分布している一方、「個人WEI（経済状態）」や「個人WEI（心理的ストレス）」は中央値が低く、スコアが狭く集中している様子が見られます。
6. **直感的な洞察および影響**
– 「個人WEI（自由度と自治）」や「社会WEI（持続可能性と自治）」が他のタイプに比べて高い水準を示しており、これらの要因は新製品の成功において重要であることを示唆しています。
– 一方で、「個人WEI（心理的ストレス）」が低く、これは需要が抑制されている可能性を示しているか、製品に関連するストレス減少の取り組みが改善余地があることを示唆しているかもしれません。
– ビジネス面では、特に高いスコアを示している分野に対して注力することが競争力を高めるかもしれません。
この分析は、製品開発やマーケティング戦略を立てる際に、どの要因に注目すべきかの指針として利用できます。
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:
### グラフ分析:
1. **トレンド**:
– PCA（主成分分析）プロットでは、特定のトレンドは視覚的に示されませんが、データ全体のばらつきやパターンがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上のプロット（第1主成分が0.15付近、第2主成分が約0.1）は、他のデータポイントと比較して、やや外れた位置にあるため、異常値として評価されるかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 点の色や密度が一様なので、各プロット間に明確なグループ分けや色による分類は見られません。主成分がデータの変動をどの程度説明しているかが表示されています。
– 第1主成分（寄与率: 0.41）、第2主成分（寄与率: 0.26）が示されています。第1主成分の寄与率が高いため、データの分散の多くは第1主成分で説明されています。
4. **時系列データの関係性**:
– このプロットだけでは時系列の流れはわかりませんが、新製品に関連する複数の要素を比較し、似ているかどうかを観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– プロット分布からは主成分間で明確な相関は示されていませんが、ばらつきと集中の程度がわかります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は新製品開発において、特定の属性や要素が他よりも強く影響を及ぼしていると感じるかもしれません。Bの寄与が強い要素は、製品設計やマーケティング戦略で重要視されるべきです。
– ビジネスへの影響としては、PCAから見える要素の重要性に応じて、新製品の方向性を調整することで、より市場投入に成功する可能性があります。例えば、右上の外れ値に注目し、その要素が製品の差別化要因となるかどうかを検討することが考えられます。
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。
