📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEIのトレンド**: データを確認すると、全体的に0.66から0.79までの範囲で変動しています。7月2日の0.73や7月5日の0.79は特に高い値であることが見受けられます。この期間内で顕著な上昇や下降は見られませんが、7月2日から7月5日にかけてスコアが高めであることが認識されます。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人WEI平均は0.64から0.71の間で、社会WEI平均は0.66から0.75の間で概ね安定していますが、個人WEI平均については7月4日の0.78が突出しています。
#### 異常値
– **総合WEI**: 0.67の日付が複数あり、これらはいずれも異常として検出されています。背景要因としては、その日の個人または社会側の項目が著しく低下した可能性があります。
– **社会WEI平均における上昇**: 7月5日における0.84のスコアは異常値で、特に高い評価を受けています。
– **個別項目**: 経済的余裕の7月4日0.85や、健康状態が7月2日に0.80、7月3日に0.85などがあります。これらは、その時期に関連する政策変動や季節的な健康増進キャンペーンの可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **トレンド**: 長期的な上昇または下降の傾向は検出されませんでしたが、全体として持続的に高水準を維持しています。
– **季節性**: 特に観察されませんが、週末に向けて低下する傾向があるかもしれません。
– **残差**: 個別の日付でのスコア変動は、特定の外部要因やイベントの影響が考えられます。
#### 項目間の相関
– **強い相関**: 経済的余裕と社会基盤・教育機会は高い正の相関が観察されます。これは経済的な改善が教育や社会インフラの強化と矛盾なく進んでいることを示唆します。
– **弱い相関**: 心理的ストレスと他の個別項目では顕著な相関が認められず、ストレスはより個人的な要因に依存している可能性があります。
#### データ分布
– **箱ひげ図の分析**: 多くの項目が0.65から0.75の間に収まる傾向があり、外れ値は出現するものの全体の分布に与える影響は限定的であることがわかります。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1とPC2**: PC1の寄与率は0.45であることから、これはWEIスコアにとって最も影響の大きい要素を表していると考えられます。PC2の寄与率は0.26で、これも意味のある変動を示します。PC1には経済的余裕と社会基盤が強く寄与している可能性があります。
### 結論
今回のデータ解析では、WEIスコアの変動は概ね0.68前後で安定していますが、一部の層（特に7月初旬）のスコアが上昇傾向にあることが観察されました。また、経済状況や社会基盤、教育機会などの個別因子が全体的なWEIのスコア変動に影響を与えていることがわかりました。政策やイベントがそれらの因子に与える影響も考慮する必要があります。
データにおける異常値への対応や内部要因（例えばストレス管理や健康増進施策など）の強化が、今後のWEIス
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提供します：
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青色）は急上昇し、その後横ばいです。それぞれの予測モデル（線型回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測も異なりますが、全体的に高いWEIスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データにおいて一部のデータポイントが異常値として示されていますが、その後の予測には大きな外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の実績データと比較AIの前年度データ（緑色）は、歴史的なデータと新しい予測データを示しており、新製品導入後のパフォーマンスを比較しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間で予測の範囲が異なりますが、過去のデータとの一致を目指していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期実績データに対して各モデルの予測結果がどの程度一致しているかを観察することで、モデルの精度や傾向を評価することができます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 新製品の導入は初期に期待されるパフォーマンスを示していますが、予測の違いから今後の戦略的決定に際して調整が必要かもしれません。企業は、異なる予測モデルの結果を考慮し、柔軟な計画を立てることが重要です。
このデータは、新製品の導入効果を短期間で分析するための有力なツールとなり得ます。企業はこれを活用し、市場戦略を調整可能です。
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:
このグラフは、新製品カテゴリの個人WEI平均スコアの360日間の時系列データを示しています。以下に特定の視覚的な特徴と分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実測（実績AI）データは期間初期に集中し、その後のデータはありません。予測データは異なるモデルで提供されていますが、明確な上昇トレンドが予測されています。最近のデータがないため実績との直接的な比較は難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階において、いくつかの実績データのポイントが密集していますが、異常値として特に記載されたものはありません。
– 急激な変動は見られませんが、時系列の中でデータのギャップがあり、それは計測がされていないか、欠損データである可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データは青色のプロットで示され、予測データは各手法ごとに異なる色で示されています。特にランダムフォレスト回帰では、急激な変化が表現されています。
– 前年のデータが点で示されていますが、過去のトレンドらしきものは視覚的に確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法間で微妙に異なる未来予測がなされています。線形回帰とランダムフォレスト回帰との間に大きな差があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各予測手法の間で結果が大きく異なる点もあり、モデル選定の影響が現れている可能性があります。
6. **直感的洞察および影響**:
– 初期段階でのデータ量が少なく、予測の妥当性や信頼性については注意が必要です。特に、大きなデータギャップと予測結果の不一致があるため、ビジネスにおける戦略策定ではモデル選定や追加データの収集が重要です。
– 新製品の市場投入や改善の戦略を練る際には、多角的なニュースや追加データが有用であることが示唆されます。
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:
### 洞察
1. **トレンド**
– 新製品の社会WEIスコアは、初期には高い水準で始まっていますが、評価期間後半にはデータが無いため、トレンドの把握には限界があります。直感的には、予測データが提供されている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには異常値とされるデータ点がありますが、時間的に密集している他のデータと重なっているため、これらがどの程度外れ値かは明確ではありません。
3. **各プロットや要素**
– 青色の実績データ（実績AI）が主な過去データを示しています。
– 予測となる赤色の×マークは未来の見積もりで、紫色の線で表される異なる回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）の予測結果が示されています。各手法で異なる未来予測がされていますが、大まかな方向性は一致しています。
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直接的な相関が見られます。予測手法ごとの違いがビジュアル的に確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前年のデータ（緑の点）は、今期の実績データと比較されるべきですが、グラフが間欠的であるため、広範な比較は難しいです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 初期の高いWEIスコアから、徐々に実績が異なる動きを示すことが予測されています。ビジネス側では、初期成功にも関わらず、その後のパフォーマンスをどう維持または改良していくかが課題となり得ます。予測値は多様な回帰手法での結果を示しており、特定の手法に依存せず多角的に戦略を検討することの重要性を示唆しています。
このグラフを活用すると、今後の戦略や市場投入計画の精度向上が期待できます。実績と予測のギャップを解消するために、継続的なデータ解析や市場動向の把握が必要です。
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:
1. **トレンド**
– グラフ全体としてのWEIスコアのトレンドは明確ではありませんが、初期段階でのデータ（2025年7月）と後期のデータ（2026年7月）には一定の分布があります。
– 最初の数ポイントは約0.7から0.8の範囲で、次のプロットは少し上昇し、その後横ばいになります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データポイントにはいくつかの異常値が存在しますが、大きな急激な変動は観測されません。
– 異常値（黒い円で示される）は最初の部分に集中しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青色のドットは実績（実績AI）で、計測されたWEIスコアを示しています。
– ピンクと紫の線は予測されたトレンドを示していますが、傾きは顕著ではありません。
– 緑色の点は昨年の比較データを示し、現時点でのデータと比較することで、変化を判断できます。
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モデル間で大きな乖離はないようです。
– 昨年のデータと比較して、今年のデータはやや高いレベルにあるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 緑の昨年データと青の今年の実績データは、全体的に似たような分布を持っています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 新製品に対する経済的余裕（WEI）がどのような影響を受けているかが、時間とともに確認できます。
– 急激な変動が見られないため、消費者の経済的余裕は比較的一定である可能性があります。
– 新製品に対する顧客の受け入れや経済的な準備が整っていることを示唆する可能性がありますが、異常値の存在から市場の一部では不均衡があるかもしれません。
これらの洞察は、製品のターゲティングや販売戦略の策定に有用であり、マーケティング活動の調整にも役立つでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド:**
– グラフは一年間の期間をカバーしていますが、データは特定の期間に限定されています。
– 実績（青）は一定の水平に近く、わずかな増減があるものの、全体的には横ばいトレンドです。
– リニアリグレッション（直線回帰）やランダムフォレスト回帰予測は、将来のスコアの限界範囲を示しますが、急激な上昇傾向は見られません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 開始時に外れ値（黒円）が何点か見られ、これが全体のトレンドに影響を与えていると考えられます。
– ランダムフォレストの予測は、その外れ値を考慮しつつも、スタビリティがある予測を示しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実際の測定値を示し、定期的に収集されたデータに基づいていることを示しています。
– 緑の点は昨年のデータで、比較対象です。
– ピンクとむらさきの線（それぞれ、決定木とランダムフォレストの回帰予測）は、外れ値を考慮した将来のトレンド予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実測値と予測値の間に大きな乖離は見られず、予測が現実的であることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 選択された予測モデル（決定木とランダムフォレスト）は、異常値の影響を受けにくい適応的なアプローチです。
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に関する洞察:**
– 実際のデータと予測の間に大きな乖離がないため、製品のパフォーマンスは安定していると考えられます。
– 外れ値の存在は、予測精度の向上や新しい改善の余地を示唆しており、特に異常値対応のリスク管理が必要です。
– 健康状態の維持や改善に基づくこの種の製品分析は、消費者の信頼を得るための基盤となり得ます。
全体として、データは安定しており、予測モデルも現実的であるため、製品の健康推進に対するポジティブなサポートが見込まれます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 時間が経過するにつれて、心理的ストレス（WEIスコア）のデータは、明確なトレンドを示していません。初期のデータ点は散らばっており、新しい予測データも一貫したトレンドを持っていないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データにはいくつかの異常値があり、これらは通常の範囲を超えています。
– 急激な変動は特に見られませんが、予測の信頼区間と実績値とのズレが大きい部分があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– **実績（実績AI）**：青い点で示されるデータで、実際に測定された心理的ストレスを示しています。
– **予測（予測AI）**：赤い「×」マークが予測値として示されています。
– **異常値**：黒い円で囲まれた点が、通常のパターンから外れるデータポイントを示しています。
– **前年（比較AI）**：緑色の点が前年の同期間のデータを示しており、比較分析に役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 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）の結果が色分けされていますが、それぞれの予測手法が異なる予測を提示しているため、モデルの選択は解析に大きな影響を与える可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関は見られません。データポイントは全体として分散が大きいです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフは、新製品が市場に与える心理的ストレスを測定するのに役立つ情報を提供しています。異常値の存在は、特定の時期やイベントが心理的ストレスに影響を及ぼした可能性を示唆します。
– ビジネス的には、新製品の市場戦略やマネジメントにおいて、これらのデータを活用することで、顧客サービスや製品改良の指針を得られる可能性があります。
このデータは、企業が消費者の心理的リアクションを理解し、より良い製品提供を目指すための重要な手掛かりとなるでしょう。
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:
このグラフから得られる洞察を以下にまとめます。
1. トレンド
– 主なデータポイントは期間の開始時に集中しており、その後に実績のデータは欠如しています。また、異なる予測方法による離散的な予測点が配置されています。
2. 外れ値や急激な変動
– 初期段階にいくつかの異常値（黒い円）が観測されますが、それ以外に大きな変動は見られません。
3. 各プロットや要素が示す意味
– 青いプロットは実績データを示し、期間の初期のみ存在しています。
– 異常値（黒い円）はデータが期待値から外れた場所を示しています。
– 緑色のプロットは前年の値を示し、最近のデータとして配置されています。
– 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）が異なる形で示され、各モデル間の差異が見受けられます。
4. 複数の時系列データがある場合の関係性
– 実績データ、異常値、前年のデータ、予測データ間で明確な連続的関係性は見えません。予測データは実績無しの区間をカバーするだけとなっています。
5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データや異常値の位置から見て、この範囲内での変動が予測されていたことがわかります。
6. 直感的な洞察
– このグラフからは、過去のデータが限定的であるため、新製品の予測が難しいことが示されています。また、多様な予測モデルが使用されていますが、これらの予測の信頼性についての確証はなく、実績データが不足している状態です。
– ビジネスや社会への影響に関して言えば、新製品の導入時における不確実性やリスクを示唆しており、慎重なマーケティング戦略やさらなるデータ収集が重要となるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 現在の実績AIのデータは、全体的に0.5から0.8の範囲で推移しています。今後の予測として線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のいずれも、スコアが0.9以上になり、WEIスコアにある種の上昇傾向が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 上方に外れ値が見られます。これは予測モデルが期待する以上の成果を上げたことを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 実績データ（青い点）は、過去の実績を示しており、過去のWEIスコアが比較的安定していたことを示唆しています。
– 異常値（黒い円）は、予想から大きく外れたデータポイントを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績の青い点と、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）の線が示されており、それぞれのモデルが異なるスコアの上昇を予想しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測モデルによるスコア範囲は狭く、比較的一貫しています。これは、各モデルの予測が安定していることを示唆している可能性があります。
6. **直感的・ビジネス的な洞察**
– 新製品の社会的公平性や公正さのスコアが上昇すると予測されており、これは社会的評価の高まりを意味します。ビジネスにおいても信頼性の向上やブランド評価の向上につながる可能性があります。また、異常値の存在から、製品やプロセスの改善機会を示しているかもしれません。
この分析は、WEIスコアの細部な変動よりも、全体的な上昇傾向やモデルによる予測の信頼性を評価するためのものです。データの深掘りにより、さらに具体的な施策が導き出せるでしょう。
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:
### グラフの洞察と分析
1. **トレンド**
– グラフの大半の期間で、データがあまり変動していないようです。測定されたWEIスコアは一部の期間に集中しており、他の期間ではデータがなく、急激な変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初期のデータポイントに異常値が表示されていますが、全体的には大きな変動や著しい外れ値は少ないです。
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、比較的高いWEIスコアを示しています。
– 緑のプロットは前年の比較データで、2026年のデータと一致しているように見えます。
– 各種予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）により異なる期間で異なる推移を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測が表示されているのは初期部分のみですが、各予測モデルにより異なるスコア推移が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ自体は限定的で、相関関係を明らかにすることは難しいです。観測されたWEIスコアは狭い範囲に集中しています。
6. **人間の直感的な感じやビジネスへの影響**
– グラフからは、データがまだ多くの流動的な要素に依存している可能性があります。持続可能性の観点からは実績と予測の一致が重要であり、AIを用いた予測モデルがどの程度信頼できるかが問われるでしょう。
– ビジネス的には新製品の持続可能性に対する信頼を構築するために、予測モデルの精度向上が期待されます。
このグラフは、新製品の持続可能性と自治性の評価において、異なる予測技術の有効性をテストするステージにあることが考えられます。
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:
以下の点について分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青色プロット）は直近で横ばいで、0.7から0.8の範囲に集中しています。
– 予測のトレンドが3つあり、線形回帰（青線）は横ばい、決定木回帰（紫線）はやや上昇気味、ランダムフォレスト回帰（ピンク線）は上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で強調されています。実績の点と予測の範囲（灰色のエラーバー）の外に位置しており、異常値として特定されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い円は実際の実績データを示しています。
– 赤い×は予測値を示しており、これからの傾向を表しています。
– 小さな緑の円は前年のデータを示し、過去の傾向と比較するための参考情報です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在の実績と予測の誤差範囲が狭いことから、予測の精度が良好であると考えられます。
– 異常値が数値的に大きな乖離を示しており、その原因解析が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間で大きな相関がありそうです。
– 予測手法による違いが示されており、モデル選択の重要性が示唆されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 予測された上昇傾向が社会基盤や教育機会の改善を示唆しており、企業や政策立案者にとってはポジティブな指標。
– 異常値が示す潜在的な問題の原因を分析し、対応策を講じることが、社会インフラの維持改善に役立つでしょう。
このグラフは、データ分析における異常検出と未来予測の価値を直接視覚化しており、その結果に基づいて効果的な意思決定が行えることを示しています。
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:
このグラフは、新製品カテゴリの社会WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコア推移を時系列で示しています。以下、視覚的特徴とそこから得られる洞察を整理します。
1. **トレンド**:
– 初期の実績AIデータは安定しており、一貫した横ばいのトレンドを示しています。
– 各種予測手法による予測（二つ目の時点からの線）が上昇しながら異なるパターンを示すことがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としていくつかの点がデータの中に認識されていますが、大きな急激な変動は見受けられません。異常値は特に初期の実績AIに集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは、実績AIにより収集されたデータを示しています。
– 線や色付きのプロットは異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によるトレンドの予測を示しています。紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測で、比較的急な上昇を描いています。
– 緑色のプロットは、前年の比較データを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の実績データを基に、異なる予測手法がそれぞれ独自のトレンドラインを形成しています。予測は、特にランダムフォレストの場合、前年をモデルより上昇の角度で越えていくと予測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 最初の一連の実績データから、予測手法は時間の経過とともに大きな変化を予測しています。このことは、予測手法の選択が異なるトレンドを導き出すことを示唆します。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 実績データが一定の安定を示している頃から予測では上昇傾向が見られるため、今後の市場や社会において共生、多様性、自由の保障がさらに強化される可能性があります。
– 予測による上昇トレンドは、新製品やサービスがこの分野でのコンプライアンスや社会的責任の向上に寄与する可能性を示しています。業界はこの機会を活かして競争力を高めるための戦略を立てることができるでしょう。
この分析は、社会的価値の向上や新たな製品展開のヒントを得るためのものです。各予測手法による異なるトレンドの解釈や選択は、長期的な戦略設計に役立つでしょう。
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:
このヒートマップは、360日間にわたる新製品カテゴリの総合WEIスコアを示したものです。それを分析した結果を以下にまとめます。
1. **トレンド**
– 日付が進むにつれて、時間帯によってWEIスコアが異なる様子が見られます。
– 上部と下部で色が異なり、時間帯や日をまたいで特定のパターンがないように感じますが、周期性がある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 比較的均一な色分布が多い中、明るく際立つ色（黄色）は重要な変動を示している可能性があります。特に7月5日に明るい黄色が現れ、急激な変動を示唆します。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の変化は、WEIスコアの変動を示します。色が明るい方がスコアが高い（0.74に近い）、暗いほど低い（0.67に近い）ことを視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特に時間帯によってスコアが異なり、日によっても大きく変化しています。例えば、深夜や早朝と日中のスコアが異なる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 縦方向にスコアが濃淡で変わることから、ある程度の周期性や時間帯に対する相関があると考えられます。
6. **直感的な印象とビジネスへの影響**
– WEIスコアが高い時間帯に注力することで、ビジネスパフォーマンスを向上させる機会を見つけることができます。
– 新製品の投入やマーケティング戦略の時期を判断する上で、特定の時間帯や日付でのパフォーマンスが示されているため、有用な情報が得られるでしょう。
– 急激なスコア変動（黄色域）は、特別なイベントや状況に反応した結果である可能性があります。この影響を分析して、戦略の最適化に活用することができます。
このような分析により、企業は製品戦略やマーケティング活動の改善に役立てることができるでしょう。
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洞察を示します：
1. **トレンド**:
– 短期間のデータに基づいているため、長期的なトレンドを見つけるのは難しいですが、日ごとに濃淡が変わる様子が見られます。全体として、変化のペースは穏やかで、特定の周期性が見られるわけではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは、一部のセルが非常に明るく（黄色）なっていることから、そこにおいて平均スコアが突出している可能性があります。一方、暗い紫色の領域は全体的に低いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各セルの色の濃淡は、WEI平均スコアの大小を示しています。黄色に近づくほど高スコア、紫色に近づくほど低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形の時系列データとして、全体の傾向や相関を直接示す方法はありませんが、色の変化に基づく相対的な変化を見ることが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によるスコアの変動が見られるため、時間帯に依存した使用傾向がある可能性があります。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 一部の時間帯で突出したスコアが確認できることから、特定の時間帯に新製品の注目度や使用頻度が高まっている可能性があります。このようなパターンを突き止めることでマーケティング戦略を調整し、適した時間帯にプロモーションを行うことで、より大きな市場インパクトを得られるでしょう。また、境目の時間帯に対して戦略的な広告展開を考えることで、潜在的な利用者の増加につながる可能性も考えられます。
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:
以下に、提示されたヒートマップから得られる洞察を紹介します。
1. **トレンド**:
– 全体のトレンドは、わずかな増減がありますが、全体として大きな変化は見受けられません。この期間内では安定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯や日付で、急激に色が変化している部分があります。例えば、7月5日の16時には、より高いスコアを示す黄色が目立ちます。
3. **各プロットや要素**:
– 色はスコアの高さを示しており、紫色が低く、緑や黄色が高いスコアを表しています。密度が濃いほど、統計値が極端で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**:
– 再帰的なパターンや類似した色の配列が一部の時間帯に見受けられ、周期的なパターンがある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 典型的な時間帯に低スコアが多く、高スコアは特定の時間に集中していることがわかります。これは、新製品の影響が特定の時間帯に強く現れていることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に捉えることとして、特定の時間帯に集中してスコアが高くなる現象は、新製品がその時間に特に注目を集めている可能性があります。ビジネスにおいては、これを活用してプロモーションの時間帯を工夫し、効率的に成果を上げられる戦略があります。また、社会的にはこの時間帯に関連する出来事やトレンドを把握し、それに基づく行動が影響を与えている可能性も考えられます。
このヒートマップは、特定の時間帯に焦点を当てることで、新製品の注目される時間を可視化し、戦略的な意思決定に役立てることができるでしょう。
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、WEI（Well-being Indicator）の各項目間の相関関係を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– このグラフは時間的な変化を示すものではなく、それぞれの項目間の相関を示す静的なヒートマップです。そのため、トレンドの分析よりも相関関係の把握が重要です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは外れ値というよりも、強い正の相関（赤色のセル）や負の相関（青色のセル）が注目されます。個人のWEI平均と個人WEI（心理的ストレス）の間に強い正の相関（0.86）が見られます。また、社会WEI（公平性・公正さ）と個人WEI（経済的余裕）の間には強い負の相関（-0.61）があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各セルの色は、相関の強さと方向（正または負）を示しています。赤色に近いほど正の相関が高く、青色に近いほど負の相関が高いことを示します。値は-1から1の間で、より1に近いほど強い相関があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データというより、各項目間の関係性を理解するために使用されます。例えば、総合WEIと社会WEI（共生・多様性・自由の保障）の間に比較的高い正の相関（0.73）があることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人WEI（健康状態）と多くの他の項目との間に、やや低い相関（約0.0から-0.2）が見られます。これから、健康状態は他の多くの指標とはそれほど密接に関連していないことが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 経済的な余裕と心理的ストレスが強く関連していることから、従業員支援プログラムを検討する際には、経済的支援が心理的健康の改善につながる可能性があると考えられます。
– 公平性・公正さと多様性の保障の高い相関は、多様性が組織内や社会において公平感を醸成する役割を果たす可能性があることを示唆しています。
このヒートマップを基にした改善策や施策を考えることが、組織や社会のWEIの向上に貢献する可能性があります。
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:
### グラフの視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 箱ひげ図は各カテゴリごとのスコア分布を示しており、全体的なトレンドは示されていません。ただし、カテゴリごとにスコアの中心中央値が異なるため、特定カテゴリにおけるスコアの違いが存在します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は「個人WEI（経済繁栄）」や「個人WEI（自由度と自治）」などで見られます。これらは通常の分布から大きく外れており、特異なケースが存在する可能性があります。
3. **プロットや要素**
– 各箱ひげ図は、中央値、四分位範囲、および外れ値を含んでいます。
– 色の変化は異なるWEIタイプを区別するために使用されていますが、特別な意味を持たない可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データは特定されていないため、関係性については不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部のWEIタイプ（例：社会WEI関連）は、他と比較してスコアの幅が狭いため、安定している可能性があります。
– 外れ値が出ないものは一貫してパフォーマンスがあることを示唆することがあります。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 企業は、WEIスコアの高いカテゴリ（例：「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」）に注力することで、プロダクトやサービスのより良いパフォーマンスを引き出す可能性があります。
– 特定カテゴリでの外れ値の検討は、リスク管理や新たな機会発見に役立つかもしれません。
全体として、この分析は製品開発や改善のための貴重なインサイトを提供することができます。各WEIスコアの特徴を理解することで、どのカテゴリにフォーカスを当てるべきかが明確になります。
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:
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。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
### 1. トレンド
– グラフ全体を通して明確なトレンドは見られません。データは第1主成分と第2主成分の間で分布しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 横軸（第1主成分）で0.15付近、縦軸（第2主成分）で0.10を超えるプロットが他と離れており、外れ値として考えられます。
– 他のデータポイントは比較的均等に散らばっており、大きな変動は見られません。
### 3. 各プロットや要素
– 各プロットは、新製品カテゴリに含まれる異なる要素や特性を表しています。
– プロットの分布により、それぞれの要素がどのように主成分に寄与しているかが視覚化されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 時系列データの関係性は直接示されていませんが、360日間のデータを基にした主成分の分析結果が表示されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 第1主成分の分散が高いこと（寄与率 0.45）から、第1主成分がデータの特徴をよく捉えていると考えられます。
– 散布の中心は原点付近に集中しているため、データ間の類似度が高いことが示唆されます。
### 6. 人間が直感的に感じることと影響
– 外れ値の存在は特定の新製品が他の製品と大きく異なる特性を持っている可能性を示唆します。この製品に焦点を当てることで、独自の市場戦略が考えられるでしょう。
– 散布の特徴から市場全体がどのような方向に動いているのか、また各製品が市場内でどのような位置にいるのかを理解する手助けになります。この情報は製品開発やマーケティング戦略における重要なインサイトとなるでしょう。
この主成分分析は、新製品開発やマーケティングにおいて競争優位性を高めるための基礎データを提供できます。
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。
