📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータをもとに、WEIスコアの分析を行います。
### 1. 時系列推移
– **総合WEI**: 全体的に0.65から0.75の範囲を変動していますが、7月2日、5日、6日に顕著な変動が見られます（例えば、7月2日の0.73や7月5日の0.79など）。これらの日付に異常値の影響が及んでいる可能性があります。
– **個人WEI平均**: 混在した傾向があり、特に7月2日と4日に高スコア（0.71、0.78）が見られますが、7月1日と5日に低い値（0.64）が記録されています。
– **社会WEI平均**: おおむね安定していますが、7月5日にかけてスコアが高い（0.78と0.84）日に異常値が報告されました。
### 2. 異常値
– 異常値は、日々の出来事やはやり、あるいは測定の不正確さによって影響を受ける可能性があります。例えば、新製品発表日や、外部の社会的または経済的要因の変動が、これらの日付のスコア変動に寄与しているかもしれません。
### 3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– STL分解によって、短期的な季節性は特にデータには現れていないことが示唆されますが、特定の日付に突発的な変動（残差）が生じていることが見受けられます。これはおそらく外部因子によるものです。
### 4. 項目間の相関
– **相関分析**: 個人WEI平均と総合WEIの相関は強いと考えられます（PCAからも主成分の寄与が高い）。社会モジュールも同様に影響していますが、個人の経済的要素と健康状態が重要な要素として現れている（PC1: 0.42）。このことは、個人の状況が全体のWEIに顕著に影響することを意味しています。
### 5. データ分布
– 箱ひげ図では、特に心理的ストレスと社会基盤に関する項目でばらつきが見られ、いくつかの外れ値の影響があります。これらは日々の変化、例えばストレスイベントや新製品の社会的受理度に関連している可能性があります。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析の結果として、第一主成分（PC1）は42%の寄与率を示し、総合WEIや個人WEIの変動を最も強く説明しています。第二主成分（PC2）は25%を占め、おそらく社会的要素がこの変動に関与しています。
### 結論
– **総合的な傾向**: WEIスコアは新製品の影響を受け、特定の日付に集中的な変動が発生しています。これは、例えば製品発表や市場の反応が大きい日に異常値を記録する可能性があることを示唆しています。
– **改善と注視対象**: 個人の経済状況や健康、心理的ストレスに関する対策を通じて、WEIスコアを安定化させることにより、製品戦略や社会戦略の効果を高める余地があります。社会基盤や人々の自由度と自治に焦点を当てると、全体のスコア改善につながるかもしれません。
これらの要素は連動しており、継続的なモニタリングと関連要因の詳細な分析が、WEIスコアのさらなる向上に資するでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績値は、7月1日から7月8日までの間に観察されており、0.6から0.8の間で小幅に変動しています。
– 予測値は、線形回帰モデルでは増加傾向を示しています。
– 決定木回帰モデルとランダムフォレスト回帰モデルは、一定の値（約0.7）に留まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつか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が、実績値の中で大きく乖離しているものはありません。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは、実際のAIによる実績値を表しています。
– 赤の「×」は、予測AIによる予測値で、通常とは異なる予測手法の結果を示しています。
– グレーのエリアは、予測の不確かさを示していますが、実績値の範囲と大きくは乖離していません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰による予測が、他のモデル（決定木回帰やランダムフォレスト回帰）と異なり、増加傾向を示しています。
– 実績AIの結果は比較的安定しており、これらの予測モデルの傾向と直接の相関はないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は一貫して横ばいで、分布は比較的均一です。
– 線形回帰の予測が右肩上がりなのに対し、他の予測モデルは直線を保っています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 線形回帰モデルによる予測が上昇していることから、今後の新製品のパフォーマンスに関して楽観視される可能性があります。ただし、実績値は現時点で大きな変動が見られないため、過度な期待はせず予測モデルの精度を再評価する必要があるかもしれません。
– 複数のモデルによる異なる予測は、今後の戦略決定において重要な資産となり得ますが、それぞれのモデルの強みと限界を理解して活用することが求められます。
このグラフから得られる主な教訓は、異なる予測モデルが提示する多様な可能性を考慮しながら、現在の実績を踏まえて戦略を調整することです。
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:
このグラフでは、新製品カテゴリの個人WEI平均スコアの30日間の動きを表しています。以下にこのグラフから得られる特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 急激な変動はなく、初期の実績部分（青のプロット）は比較的一定の範囲に密集しています。
– 予測部分（紫の線）は徐々に上昇していますが、その変動は小さいです。これは将来的に安定した成長が見込まれていることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績部分において、いくつかのデータ点が外れ値として強調されています（黒の円）。これは、時折異常なスコアが観察されたことを示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績値を示し、実績の範囲を把握するのに役立ちます。
– 紫色の線は異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）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**:
– 予測の各モデルは比較的同様のトレンドであり、将来における動向が一貫していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフの初期において、実績の分布は比較的一定で、範囲も狭いです。このことから、データは均一に近い傾向があると考えられます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 人間が直感的に感じることとして、この新製品の性能が予測されている範囲内で安定的に推移していること、そして予測に基づくと今後もわずかながら成長が続く可能性がある、といった楽観的な予想を持つかもしれません。
– ビジネスインパクトとして、製品の信頼性と予測可能性が高いことから、これを基にした戦略的決定や投資が考えられるでしょう。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績（実績AI）**は、グラフの左側で横ばいから若干の増減を繰り返しています。全体として安定しているが、少しの変動が見られます。
– **予測**は、三つの予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使われていますが、**ランダムフォレスト回帰**は徐々に上昇、他の2つは横ばいです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 過去の実績にはいくつかの外れ値（異常値）があり、これらは黒い円で強調されています。
– 大きな急激な変動は見られませんが、外れ値の存在は何らかの特異な出来事や要因の可能性を示唆します。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **青い点**は実績を表しており、予測と比較する基準となります。
– **赤い×**は予測を表しており、実績と一致しない箇所があるため、モデルの改善が考えられます。
– **灰色の領域**は予測の不確かさを示します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測と実績の間には若干の乖離があり、特にランダムフォレスト回帰が他のモデルとは異なる傾向を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績は0.6から0.8の範囲内で安定しています。
– ランダムフォレスト回帰が予測を上方修正していることから、実績の改善を期待し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
– 実績の変動が小さいため、新製品の初期の市場反応は安定していると感じるかもしれません。
– ランダムフォレスト回帰の上昇傾向は、このまま行けば新製品が今後成功する可能性があることを示唆しています。
– 外れ値の原因を理解し、原因分析と対策を行うことで、予測精度の向上や売上の最適化が可能になるかもしれません。
このデータから、あなたのビジネスチームは新製品の市場投入後も細かくモニタリングと対応が必要であることが考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は比較的一定に保たれ、特定の上昇や下降といった明確なトレンドは見られません。
– 予測データ（直線や曲線で示される）は、日付が進むにつれて僅かな上昇傾向が示されていますが、全体として安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い丸で囲まれたプロットが異常値として示されていますが、全体の傾向にはあまり影響していないようです。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点が実績データを示しています。
– 予測は異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されており、それぞれのラインがモデルに基づいた予測を表しています。
– 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。
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は整合しており、予測は実績に基づいて妥当性があるように見えます。
– モデル間の予測差は僅かで、一貫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**
– 実績データが狭い範囲（約0.6から0.8付近）に集まり、予測モデルの範囲内に収まっています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 新製品のWEI（経済的余裕）は安定しており、市場での受容が成功している可能性があります。
– この安定性は消費者の製品への信用や満足度を反映しているかもしれません。
– 異常値の少なさは予測精度の高さを示し、ビジネス戦略の見直しが不要であるか、必要最小限で済むことを示唆しています。
この分析は、製品の成功と今後のマーケティング戦略に自信を持つための一助となるでしょう。予測モデルの精度も良好であるため、データに基づいた意思決定をサポートすることが期待されます。
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:
以下は、示されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、最初の数日間において上下に変動しています。
– その後、30日にわたる予測のライン（赤、青、紫）はほぼ一定しており、上昇も下降も見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの初期段階で、大きなプロットが囲まれているものがあります。これは外れ値としてマークされています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示しています。
– 赤い×は予測された値と考えられます。
– 描画された灰色の範囲は、予測の不確かさ範囲を示しています。
– ピンクと紫の線は、異なる予測アルゴリズムの結果を表しており、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の各モデルに対応しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測線は全て水平方向でおおよそ一定ですが、異なるモデリング手法による微妙な差異があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布に大きな変動は見られません。異常値以外では、実績値は一定範囲内に存在しています。
6. **直感的な感触とビジネスや社会への影響**:
– グラフ全体として、初期の実績値は不安定なものの、その後の予測は安定したものになっています。これにより、将来の健康状態の予見において、大きな変動は予測されない印象を与えます。
– ビジネスにおいては、今後の健康状態やパフォーマンスが安定していることを示唆しており、新製品の導入による短期的な影響が最小限である可能性があります。しかし、初期の外れ値に注意が必要で、その原因を分析することが重要です。
このグラフを通じて、安定した予測が得られることは、安心した戦略策定の基盤となると考えられます。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、概ね一定で大きな変動は見られません。
– 予測データ（紫の線）は、緩やかな上昇傾向を示しています。特に、ランダムフォレスト回帰の予測がわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としては、黒い丸で囲まれている点がありますが、大多数のデータポイントが限定された範囲に集中しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 実績（青）は過去のデータを示し、現時点での心理的ストレスが大きく変わっていないことを示しています。
– 紫の線が示す予測値は、やや異なる傾向を見せており、今後のストレスの増加を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に若干の差異があり、予測の増加傾向が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現状では、実績と予測がそれぞれ異なる動きを見せており、一致しない部分が見受けられます。
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**:
– 人々が直感的に感じるかもしれないのは、現在の精神的ストレス状態は安定しているように見えるが、将来的にはストレスが増加するリスクがあるということです。
– ビジネスや社会への影響としては、心理的ストレスの増加に伴う生産性低下や健康問題が懸念されるため、早めの対策が推奨されます。
この分析からは、現在の安定性を維持しつつ、将来的なストレス増加のリスクを管理する戦略が重要であることが示唆されます。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、2025年7月1日から7月9日までの範囲に集中しています。この期間内ではスコアが一定の範囲に収まっています。
– 予測（Xマーク、線）は7月以降フラットで、目立った変動は認められません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い円）は存在しますが、明確な急激な変動は確認できません。グラフの中では特にスコアが著しく高いまたは低いデータポイントとして強調されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青）は実際のデータ。
– 予測は異なる方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で表示されており、すべてがほぼ類似のフラットな傾向を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示していますが、変動は小さいです。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には、大きな差異はありませんが、予測はより安定した傾向を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に大きな相関性は示されていません。分布は比較的均一です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績が初期に集中し、その後の安定した予測は、新製品が初期の段階で評価され、その後期待される性能を維持する可能性を示唆します。
– ビジネス上の影響としては、予測がフラットであることから、新製品の性能が安定していることが期待されますが、さらなるイノベーションが求められるかもしれません。新製品が市場でどのように受け入れられるかを引き続き監視することが重要です。
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**
– 実績のデータポイント（青いプロット）は初期（7月初旬）に密集しており、大きな変化は見られません。
– 予測データに関しては、線形回帰と決定木回帰は非常に安定していますが、ランダムフォレスト回帰は期間中に増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として認識されているデータポイントは少なく、実績データでも安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績値で、安定しています。
– 赤い「×」は予測値です。安定している線形回帰や決定木回帰と、増加しているランダムフォレスト回帰が示されています。
– 灰色の背景は予測の不確かさ範囲を示しており、実績データはこの範囲内にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測方法（線形、決定木、ランダムフォレスト）が比較されており、特にランダムフォレストの予測が他の方法に比べて右肩上がりであることが目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は予測の不確かさ範囲内に収まっており、モデルの予測精度が比較的高いことが示唆されます。
– データの密度も初期に集中しており、急激な変動はなく安定しています。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– WEI（社会公平性・公正さ）スコアが予測において顕著な変動を示さないため、この分野では大きな問題が発生していない可能性があります。
– 安定したスコアは、多様な予測手法を用いた場合の信頼性の裏付けになり、企業が新製品を市場に投入する際の戦略に役立つでしょう。
– ランダムフォレスト回帰によるスコアの上昇は、今後の改善や新規市場の開拓に向けてポジティブな兆候として捉えられます。
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:
以下にグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績（青色の点）はおおむね安定しており、特に大きな変動はありません。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク色の線）による予測は緩やかな上昇を示しています。
– 線形回帰（緑色の線）はほぼ横ばいで、変動が少ないです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸で囲まれた外れ値が1つ見られます。このデータポイントは予測と大きく異なりますが、それ以外のデータポイントは予測範囲内です。
3. **要素が示す意味**:
– 青色の点は実績値を示しており、ほぼ一定の範囲に集中しています。
– 予測には3つの手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されており、各モデルごとの予測の違いが示されています。
– 灰色の領域は不確かさ範囲を示し、予測がどの程度確実かを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法は独自のトレンドを示していますが、全体的に実績データはどの予測とも大きく外れない範囲にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的安定しているため、短期的な変動要因が少ないと考えられます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 新製品の持続可能性と自治性に関するスコアが安定していることは、製品が一貫した品質や性能を持っていることを示唆しており、これは消費者の信頼感につながる可能性があります。
– 緩やかな上昇トレンドは、今後の改善や成長を期待するための良い兆候として捉えられるでしょう。
– 外れ値の原因を特定し対策を講じることで、更なる安定性を確保することができるかもしれません。
以上の分析から、製品の市場パフォーマンスに対する信頼性を高めつつ、将来的な改善の余地も感じられると思われます。
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:
この時系列散布図から以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 実績のWEIスコア（青い点）は、7月1日から7月10日までやや変動しつつも横ばいの傾向を示しています。
– 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）は、線形回帰では緩やかな上昇トレンド、決定木回帰は安定、ランダムフォレスト回帰では一定の上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い円）は実績の中にいくつか認められますが、全体のトレンドには大きな影響を与えていないように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、赤い「×」は予測値を示します。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、xAI/3σを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測モデルの動きを比較すると、線形回帰は緩やかな上昇を描いており、ランダムフォレストもそれに近い動きをしています。決定木回帰は非常に安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測間に一定の相関がありそうですが、特に予測のうちランダムフォレストが実際の傾向を最もよく追随しているように見えます。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、現時点でのWEIスコアはある程度安定しているが、予測によれば今後の改善が見込まれるという印象です。
– ビジネスや社会において、WEIが改善していく予測は、社会基盤や教育機会が向上していくポジティブな兆候と捉えられるでしょう。特に持続的な社会経済の発展に寄与すると考えられます。
全体として、このデータは、現在の安定したパフォーマンスに加え、未来の可能性を示すポジティブな兆しを映し出しています。
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:
グラフの分析における視覚的な特徴とそこから得られる洞察について、以下に説明します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、7月1日から7月10日の間にやや安定した動きが見られ、緩やかな上昇トレンドが感じられます。
– 予測に関しては、線形回帰はほぼ水平に近い推移を示していますが、ランダムフォレスト回帰では明らかな上昇トレンドがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の実績データには黒い円（外れ値）が示されていますが、大きな変動はありません。
– 外れ値は通常の範囲内だと認識されているため、全体としては安定した動きです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の性能を示し、黒い円はそれらの中での異常値を示します。
– 灰色の領域は予測の不確かさを表し、予測のばらつきを示しています。
– 予測には異なる回帰モデルが用いられており、それぞれ異なるトレンドを予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰は異なるトレンドを示しており、特に後者は上昇トレンドを示しています。この違いはモデルの特性の違いかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 社会的なWEIスコアの動きは全体的に安定しているようです。異なる予測手法で異なるトレンドが示されていますが、実績データとは直接的な相関は見当りません。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響に関する洞察**
– 安定した初期の実績は、企業が新製品の共生・多様性・自由の保障において堅実な土台を築いていることを示唆しています。
– ランダムフォレストの上昇予測が示すように、今後はこれらの要素がさらに強化される可能性があります。これは社会的責任の向上や顧客へのポジティブなメッセージとして捉えられるでしょう。
このグラフからは、現時点での安定性と今後の成長可能性が示唆されており、企業にとっては積極的に共生と多様性の価値を高めていく良い機会となっています。
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:
分析を行うと以下の特徴が見られます。
1. **トレンド**:
– 横に5日間分データがありますが、色の変化から全体的に数日単位で周期的な変動があります。
– 各日の異なる時間帯で色のパターンが見られ、それぞれ異なるスコアが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日に非常に明るい黄色のプロットがあります。これは他の日や時間帯に比べて大きな値を示している可能性があります。
3. **プロット要素の意味**:
– 色の濃淡が数値の大小を示しており、色が明るいほど高スコア、暗いほど低スコアを示しているようです。
– 時間帯ごとの変化があるため、特定の時間帯にパフォーマンスが良いか悪いかが可視化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 明確な周期性があり、複数の時間帯で明確なピークとボトムが見られるため、これらが重複して現れる時間帯のパフォーマンスが影響を受けている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日のスコアは次の日に影響を与えているようで、スムーズなトレンドが見える反面、大きなスコアの変動を受けて外れ値として現れることがあります。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス、社会への影響**:
– 新製品の評価や受け入れに関するタイムリーな情報を得ることができ、ビジネス戦略の立案に重要です。
– スコアが最も高い時間帯を確認し、その原因を探って改良を加えることで、製品価値の最適化に貢献する可能性があります。
こうした分析から、新製品のローンチを調整する、マーケティング戦略を見直すといった具体的なアクションを導き出せます。
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:
以下は、このヒートマップに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 全体として、特定の時間帯や日にちでの顕著な傾向は見られませんが、一部のデータポイントで色の変化が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-04の8時、非常に高いスコア（黄色）が見られ、異常値や特異な事象の可能性があります。
– 同様に、2025-07-01の19時には低いスコア（濃い紫）が観察されます。
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。明るい色は高スコア、暗い色は低スコアを示し、視覚的にパフォーマンスや関心を評価できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間（縦軸）と日にち（横軸）の交差する部分において、多様なスコアの変化が見られますが、明確な周期性や傾向は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ヒートマップ全体としては、特定の時間または日は極端に異なるスコアを示し、相関を測るよりは変動の確認に適しています。
6. **人間が直感的に感じること＆ビジネスや社会への影響**
– ユーザーの注目や関心が、日や時間帯によって大きく異なることが伺えます。特定の時間や日にちにおけるスコアの急激な変化は、新製品への関心度の波を示している可能性があります。
– 顧客の関心や反応をリアルタイムで監視することで、マーケティング戦略やプロモーション活動に活かせるでしょう。
– 例えば、2025-07-04のデータに基づいて、キャンペーンや特定イベントがヒットした可能性が考えられます。それを反映して、今後のアクションプランを調整することが有利かもしれません。
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:
### グラフ分析:
1. **トレンド**:
– 日時と時間帯によって色の変化が見られます。時間帯によってスコアが大きく変わっているようです。
– 日数が進むにつれて、特定の時間帯で高いスコアを示す色（緑や黄）が増えているように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日の16時台で非常に高いスコアを示す黄色のプロットが見え、高い関心が寄せられたことを示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– ヒートマップの色の変化は、社会WEI平均スコアの変動を示しています。色が濃いほどスコアが低く、明るいほど高いスコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日に異なる時間帯でスコアの変動があり、群衆の関心度が異なることを示しています。特に夜間に近づくほどスコアが上昇傾向のようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中から夜にかけてスコアが上昇するパターンが見えます。これにより、製品に対する関心が夜にかけて高ま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**:
– 高スコアの時間帯は、ユーザーの活動がピークに達している可能性を示唆します。具体的なイベントやキャンペーンが影響しているかもしれません。
– ビジネス面では、関心が高まる時間帯に合わせてマーケティング活動を調整することが有効です。
– 社会的な視点では、特定の時間帯に製品に対する高い関心が集まる原因を分析することで、さらなるエンゲージメントを図ることが可能です。
このヒートマップは製品への関心のバリエーションを示しており、適切な時期や時間にアプローチを行うことが重要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは30日間の相関関係を示しており、時間的なトレンドよりも変数間の静的な関係性に焦点を当てています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関関係の中で、特に赤色や青色が濃い部分は、強い相関または逆相関を示していますが、外れ値や急激な変動は直接的に示されていません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 赤色が強いほど正の相関が強く、青色が強いほど負の相関が強いことを示しています。
– 例として、「個人WEI（精神的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」は比較的強い正の相関を示しています（0.67）。
– 一方、「社会WEI（持続可能性と自治性）」と「社会WEI（社会基盤：教育機会）」は負の相関を示しています（-0.47）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データは時系列というよりも変数間の関係性を示しているため、直接の時系列分析は難しいですが、異なる項目間の相互作用は明らかです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 強い正の相関を持つ項目（＞0.8）が複数発見され、特に「総合WEI」と「社会WEI（公平性・公正さ）」（0.89）が目立ちます。
– 負の相関も確認され、「個人WEI平均」と「社会WEI（社会基盤：教育機会）」は-0.39の相関を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 強い相関関係は、例えば新製品が市場に影響を与える際、特定のWEI項目が連動して変化する可能性を示唆しています。特にプラスの相関が強い組み合わせは、共に改善または悪化するリスクや機会を示します。
– 社会的要因が個人の精神的ストレスや健康に与える影響を理解することで、製品のマーケティング戦略やコンセプト設計における洞察を得ることができます。
このような相関関係の理解は、ビジネス戦略や政策決定において重要な役割を果たす可能性があります。特に新製品の展開や市場分析において、どの要素が緊密に連動するかを知ることは重要です。
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:
箱ひげ図を用いたWEIスコアの分布比較から、いくつかの視覚的特徴と洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 全体として、WEIスコアに大きな上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、各カテゴリ間で異なる中央値が見られるため、カテゴリごとに評価される要因が異なる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつかのカテゴリで観察されます。例えば、「個人WEI（経済状態）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の尊重）」カテゴリに外れ値が見られ、これらが特定の期間で異常なスコアを示したことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の中央の線は中央値、箱の上下辺は第1四分位数（Q1）と第3四分位数（Q3）、線（ヒゲ）は最大・最小値を表し、丸は外れ値を示します。
– 色は特定のカテゴリの識別を助けており、視覚的な区別に役立っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの例ではないため、時系列の変動や周期性は直接的には評価できません。ただし、30日間での分布の変化として評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各カテゴリには異なる分布の幅が見られるため、評価基準や対象が異なることが示唆されます。「個人WEI（心理的ストレス）」は特に狭い分布を持ち、低い分散を示します。一方で「社会WEI（生態系・持続可能性）」は広い分布を示し、高い分散を示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 各カテゴリ間のスコア差は、異なる要因がどの程度そのカテゴリに影響を与えているかを示しており、新製品の健康度や社会的インパクトの多様性を認識することが重要です。
– 外れ値の存在は、特定の期間や状況での異常な事象を示し、問題を特定して改善のための措置を講じる必要があることを示唆します。
このような分析は、新製品の市場ポジションや消費者への訴求点を効果的に理解するための貴重な手段となり得ます。
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構成要素を主成分分析（PCA）で表現したものです。それをもとにいくつかの視点で分析を行います。
1. **トレンド**
– トレンドを直接示すグラフではありません。各データポイントは異なる日付や条件を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 右上と左下に離れたデータポイントがあり、それが外れ値である可能性があります。これは特定の要因が他と大きく異なる特徴を持つことを示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 各点は異なる製品または日付での変動を示している可能性があります。第1主成分と第2主成分のそれぞれの値から、これらの要素がどのように分布しているかがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– グラフから直接的な時系列の関係性は見えませんが、主成分により異なる要素の影響が比較されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分には軽度の相関が見られ、特定の方向に集まっています。このことは、いくつかの要素が共通の基盤を持つ可能性を示唆しています。
6. **人間の直感及びビジネス・社会への影響**
– 主成分分析により、複数の要素を少数の主成分で説明できることがわかります。この情報は、新製品の設計や市場投入時の戦略に影響を与える可能性があります。右上や左下の外れ値を特定することで、特定の製品要素がどれだけ市場に影響を与えるかを評価し、最適化の余地を見つける手助けとなります。
この分析から、企業は製品の調整や改善を行い、より効果的に市場にアプローチするためのデータベースとして活用できるでしょう。
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。