📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データに基づく分析結果
#### 1. **時系列推移とトレンド**
– **総合WEI**および**個人WEI平均**、**社会WEI平均**は全般的に安定しているものの、若干の変動があります。特に7月5日の総合WEIが0.79と高いスコアを記録していることが注目され、この日は異常値として検出されています。
– **個別の項目**では、個人の「自由度と自治」と社会の「公平性・公正さ」が特に変動が大きいことがわかります。これは、これらの側面が日々の社会情勢や個人の環境により影響されやすいことを示唆しています。
#### 2. **異常値**
– **異常値**が複数検出されましたが、特に2025年7月5日に見られる総合WEIの急上昇は興味深いです。この日は社会WEI平均でも高いスコア（0.84）が見られ、社会全体の変化（例: 大規模なイベントや政策変更）が影響を及ぼした可能性があります。
– **個人の経済的余裕**や**健康状態**も異常値として数値の振れ幅が大きい日があります。これらは個人のライフイベント（例: 給与の支払い、健康診断の結果など）により短期的に変動する可能性があります。
#### 3. **季節性・トレンド・残差**
– 頻繁な変動は一部の項目で見られますが、データ全体を通じた明確な**季節性**は観察されませんでした。しかし、複数日の連続した上昇や下降は顕著な外因が存在する可能性を示唆しています。
– **残差成分**は、日ごとの個別要因による変動を含んでいると考えられ、これは他の要因からでは説明しきれない短期的変化を反映します。
#### 4. **項目間の相関**
– **相関ヒートマップ**では、個人の「経済的余裕」と「健康状態」が比較的強い正の相関を持っていることが示唆されています。このことから、経済面のストレスや健康における不安が、個人の全体的な幸福感に影響を与えている可能性があります。
– **社会基盤・教育機会**と**持続可能性と自治性**は相関が見られ、社会的な発展機会が持続可能性に寄与している状況を反映している可能性があります。
#### 5. **データ分布**
– **箱ひげ図**から、ほとんどのスコアが0.6～0.8の間に収まっており、いくつかの項目（例えば心理的ストレス）は低めの中央値を示しています。これは、個々の心理的負担が高いことを示唆しています。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
– **PCA分析**の結果、主要な構成要素PC1とPC2がそれぞれ0.42および0.25の寄与率を示しました。PC1が最も寄与率が高く、これが主に経済的余裕や健康状態といった個人の生活基盤に関連している可能性があります。PC2は心理的ストレスや自由度と自治の影響を多く受けている可能性があります。
### 結論
本データは新製品関連でありながら、個人と社会の様々な側面から計測されているため、複数の外部要因やライフイベントが全体のウェルビーイング（幸福度）に影響を与えていることが示唆されます。正のトレンドを確認するためには、特に異常値が発生している日に注目し、その背景を掘り下げることで、改善策や新しいビジネスチャンスを見出せ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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 時系列散布図は360日間のデータを示していますが、可視化されている範囲は短期間に集中しています。
– 実績AIのデータポイント（青色の点）は、約0.6から0.8の間に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として示されたデータ（黒い円）は初期のデータに位置していますが、特定の方向性や急激な変化を示すものではありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績のデータを示しており、比較的安定した範囲にあります。
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はカラフルな線で示され、それぞれ若干異なる傾向を示していますが、大きな差は確認できません。
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が重なることで、現実の動向と予測の比較が可能です。しかし、大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的な分布は、データが限られていることから、特に明確な相関関係は認識しづらいです。データが限られているため、分布の広がりも小さいです。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– ビジネスの観点からは、予測手法間の違いが小さく、安定した製品パフォーマンスが期待できる状況であると判断できます。
– データが集中しているため、新製品のパフォーマンスに対する不確実性は比較的低いと見ることができますが、オーバーフィッティングやデータ不足の可能性を考慮する必要があります。
これらの分析から、新製品の導入や改善戦略の策定においては、データの追加やより長期間にわたるデータの収集が重要であると考えられます。
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:
1. **トレンド**
– グラフには一部の期間において二つの異なるクラスターが見られます。左側が初期のデータ（2025年7月頃）で、実績データが存在します。右側が2026年7月頃で、予測AIによるデータが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データ付近に多少のばらつきがありますが、特定の外れ値は見られません。ただし、予測の日付までは明確な実データ（青色）は存在せず、この部分に予測データ（赤の「X」）が加わっています。
3. **プロットや要素**
– 青色は実績AIによるデータで、この部分においては数値が比較的一定しています。
– 紫、ピンク、水色の線は異なる方法の予測を示しており、いずれもその傾向が異なります。これはどの予測手法が最も合致するかを分析する上で重要です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測の各手法はずれていますが、総じて新製品の評価スコアが将来的にどのように推移するかの異なるシナリオを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は複数クラスター化しており、それぞれ異なる手法の信頼性を比較することができます。
6. **直感的観察と洞察**
– 過去の実績データに基づいて、将来のWEIスコアがどのように推移するかを評価・予測する試みです。このグラフは新製品の市場での成功を予測するためのものであり、異なるモデルの信頼性や適用可能性を示す示唆を与えます。
– ビジネスへの影響として、どの予測が最も現実に近いかを検証し、それに基づいて戦略を立案する必要があります。例えば、新製品の一般市場投入のタイミングを見極めるために、どの予測手法が最も信頼性があるかを見極めるのに役立つでしょう。
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:
このグラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 最初の評価日付付近では、実績AIのスコアが横ばい状態であることがわかります。その後、急に上昇し高いスコアを維持しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期には、青いプロット（実績）が集まっており、その後緑のプロット（前年比較）が急に現れるという点で変動がありますが、大きな外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績AIのスコアを示し、緑の点は昨年の比較データを表しています。
– ピンクや紫の線は予測方法別の予測を示し、どれもほぼ同様の期间内での一貫性を保っています。
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それぞれ異なる時期に現れており、初期には実績データの方が存在し、その後、予測モデルや前年比較データが追随しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係はグラフからは見えにくいですが、予測モデルが実績に追随する形をとっていることがわかります。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**:
– 人間の直感からは、新製品カテゴリーの評価が急上昇したことが示唆されます。これは、新製品が市場で急速に受け入れられた可能性を示しています。
– この急激な評価の上昇は、ビジネスにとって好調な展開を示し、製品やサービスの強化を図る動機となるかもしれません。また、将来的な予測が多数のモデルによる高スコアの予測であるため、今後の製品戦略にとっても前向きなデータとして評価できるでしょう。
これらの観察から、グラフは新製品がうまく機能しているというポジティブなメッセージを伝えています。
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**
– 全体的なトレンドとして、データは初期段階のいくつかの散布されたプロットから最終的に安定しているように見えます。初めの実績データ（青い点）は横ばいに見えますが、その後の時期に向けて比較的高い値で安定しています（緑の前年度比較AI）。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期にはいくつかの異常値（黒の円）がありますが、グラフの後半部分ではそういった現象が見られません。データ全体が安定していることを示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しています。
– 緑の点は前年のデータを表しています。
– 紫や緑のラインは異なるAI予測モデルの結果を示しています。これにより、各予測モデルが示唆する未来の可能性を確認できます。
– グラフの左側にはデータの広がりやばらつきが、予測誤差として示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルのラインが近似していることから、異なるモデルが類似した傾向を予測していることがうかがえます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明らかな周期性や季節性のパターンは確認されず、全体として横ばいであることが顕著です。
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**
– 全体的な安定や高い数値の維持が示唆されるため、消費者がこの新製品を受け入れている可能性があります。特に前年データと比較しても高い水準を維持していることは、製品の市場での競争力を示していると考えられます。
– 異なる予測モデルが類似した結果を示していることから、将来的な見通しに対して信頼性があると判断されるでしょう。これにより、ビジネス戦略の一部として長期的に活用できるかもしれません。
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:
この個人WEI（健康状態）の時系列散布図を分析します。
1. **トレンド**:
– データがぱらついて示されていますが、これが時系列で順序立っているわけではなく、初めと終わりにそれぞれのデータが集中しています。具体的な長期トレンドを判断するのは難しいですが、終わりの時期に明らかな変化があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットの中央で「異常値」が確認できます。これは他の値よりも顕著に異なっており、特別な要因や変化がある可能性を示しています。
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測範囲も広がっており、その範囲内で変動があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青のプロット）と予測（赤のXマーク）が示され、加えて前年データ（緑）が終わりに表れています。前半と後半で異なるデータが示されていることから異なる時期の比較が意図されています。
– 異常値（黒い丸）は、特定の出来事や傾向を示す可能性があります。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は、AIモデルによる予測の信頼性や変動性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前年のデータが後半に密集しており、それと実績や予測がどのように関係しているかを確認するのは有用です。
– 特に予測値と前年データの差異などは検討が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的な分散や予測の位置、異常値の存在から、データのばらつきや予測精度の検討が求められます。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– 人間にとって、急激な変化や異常値は疑問を引き起こす可能性があり、それが新製品の評価にどう影響するか注視する必要があります。
– 特に、異常値が一過性か持続的なものかは、健康に関連する製品戦略の見直しや改善のヒントになるでしょう。
全体として、データのバラツキが見られ、それに対する異常なデータポイントが明らかであり、さまざまな予測手法から得られた信頼性の有無とその影響を分析することが重要です。
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:
以下のような分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフの左端に実績データ（青い点）が集中しています。これは、特定の時期に心理的ストレスが比較的高かった可能性を示しています。
– 右側に緑の点で予測（前年AI）が示されていますが、期間が離れているため、明確なトレンドを見出すのは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには、複数の異常値（黒い輪）が観測されます。これはその期間におけるストレスが他と比べて顕著に異なっていたことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青い点）：過去の実績値。
– 異常値（黒い輪）：他の値から大きく外れているデータ。
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレスト予測の線（ピンクと紫の線）：これらは異なるアルゴリズムによる予測を示し、異常値や予測の不確実性（灰色の範囲）を考慮しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 今回のグラフでは、過去のデータ（実績）と異なる予測手法による未来のデータ（緑の点）があり、両者を直接比較することは難しいですが、予測による今後の傾向を考察することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と異常値が密集している現象は、一時的または周期的な心理ストレス要因が影響している可能性があります。
6. **人間が感じる直感とビジネスへの影響**:
– 異常値の存在は、心理的ストレスが一時的に増加していることを示唆しており、適切なストレス管理やケア対策が必要とされる可能性があります。
– 新製品開発チームのメンタルヘルスケアや、ストレス要因の改善策を講じることがビジネスの持続的な成功につながるかもしれません。
総じて、このグラフは、特定の時期における心理的ストレスの増減を示しており、今後の予測に基づいた対策を立てるための参考になるでしょう。
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:
このグラフは、新製品カテゴリにおける個人WEI（自由度と自治）のスコア推移を時系列で示しています。以下に、グラフから得られる視覚的特徴と洞察を説明します。
1. **トレンド**
– 実績データは一定の範囲内に収まっています。ただし、データポイントが横ばいに見え、特定のトレンドは明確ではありません。目立った上昇や下降は見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**
– データ中に赤い「×」印で示された外れ値が確認されます。グラフの中で異常値として扱われていることがわかります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点が実績データを示し、緑色の点が前年度のデータを示しています。
– 予測には異なる回帰手法（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、それぞれ異なる線（ピンク、紫など）で示されています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデルが使用されていますが、これらの予測モデル間でのスコアの描き方や変動の大きさが異なることが観察できます。
– 過去のデータと予測データが重なるように表示されているため、モデル間の違いを視覚的に比較することが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に明確な相関関係やパターンはあまり見られません。
– データ分布は比較的狭い範囲にあり、変動の範囲も限られています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– グラフから直感的に感じるのは、実績と予測の間に一定のギャップがあることです。これは、新製品の自由度や自治についての評価が予測と異なる可能性を示唆しています。
– ビジネスにおいては、新製品の戦略を再評価する必要があるかもしれません。特に異常値として認識されたデータポイントは、製品開発やマーケティング戦略の効率性における課題を示している可能性があります。
このグラフは、製品の改良や戦略的な判断を行う際の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**
– 全体として、実績（青色のプロット）は評価開始時から微増しているように見えますが、横ばいに近いトレンドです。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク色の線）の予測が大きく上昇していますが、これは予測モデルごとの相違を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の異常値（黒い円）が数個検出されていますが、他のプロットに比べて大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績を示しており、実データに基づく評価を表しています。
– 緑色のプロットは前年の比較データで、現在と過去のパフォーマンスを比較するためのものです。
– 予測モデルの異なる色のライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれのアプローチに基づく予測の違いを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績のデータと異なる予測モデルの結果を比較することで、モデルの予測精度や信頼性を評価することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と各予測モデルの間には、全体的なトレンドに関して一致がないことがわかりますが、ランダムフォレストの予測は他よりも高いスコアを示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 新製品の社会的公平性・公正さのスコアは安定していますが、大きな進展が見られないため、改善の余地があります。
– 異常値やモデル間の予想差に注目することで、今後の対策や改善方針を検討する価値があります。信頼できるモデルの選定や、異常値の原因分析は、ビジネスおよび社会における企業のイメージ向上に寄与します。
このグラフは、製品開発チームにとって、今後の施策を検討するための重要な洞察を提供します。製品の社会的インパクトを高めるための戦略を再評価するきっかけとすることができるでしょう。
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:
### グラフ分析：
1. **トレンド**:
– 最初の数ヶ月では、主に安定したWEIスコアの変動が見られ、その後スコアが少し上昇しています。
– 年をまたぐと、スコアは急激に上昇して安定するようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには異常値が指摘されていますが、異常値の後はその数値が適度に補整されているように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロット（実績）は、実際のWEIスコアを示しており、一貫して高い値を維持しています。
– 緑のプロット（前年データ）のスコアが横ばいであるのに対して、他の予測（特にランダムフォレスト回帰）は上昇を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と異常値を除く予測データは、おおむね一致した傾向を示しています。
– 線形回帰やランダムフォレスト回帰は明確な上昇トレンドがありますが、決定木回帰はやや安定志向です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測手法間でWEIスコアの傾向は似ており、全体的な一致があります。
– 異常値を適切に修正しながら、前年データとの差異を目立たせています。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**:
– 製品の持続可能性と自治性が高いことが評価されている可能性があり、これは消費者の関心を引きつけるでしょう。
– 実際のスコアが高い数値で維持されているため、信頼を築くことができ、その結果、製品の市場性が向上すると考えられます。
このグラフは、新製品の社会的持続可能性における成功を強調し、将来の成長を期待させます。
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:
このグラフについて、以下のような洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 現在のデータは比較的短期間に集中しているため、長期的なトレンドを判断するのは難しいです。初期のスコアはやや減少傾向にあるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の部分で異常値が検出されています。この点は他と大きく異なり、何らかの特異な要因が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データで、一部外れ値が黒い円で強調されています。
– 緑色の点は前年比較データを示しています。
– 予測の手法には線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰が使用され、各手法の結果が異なる方法で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データ、前年比較、予測データが提供されていますが、予測の精度にばらつきが見られます。特にランダムフォレスト回帰が他の予測と異なる動きをしているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データの偏りや異常値が相関に影響を与えている可能性があります。分布そのものは散らばりが少なく、密集しています。
6. **直感的な印象と影響**:
– 異常値は何らかのイベントや制度変更、またはデータ収集の問題による可能性があります。
– 社会基盤や教育機会の指標としては、多くのデータが0.7から0.8の間に集中している点は、現状の安定性を示すかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、この安定性はプランニングにおいて安心材料になるものの、異常値の発生原因を理解し、改善策を考える必要がありそうです。
このような視点から、問題の原因を追究し、データに基づいた社会改善の策を練ることが重要です。
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:
このグラフは、新製品に関する社会WEI（共生・多様性・自由の保障）スコアの時系列散布図として、いくつかの興味深い特徴と洞察を提供しています。
### 1. トレンド
– **実績（青のプロット）:** 最初の時期に横ばいで比較的安定しています。
– **予測（紫、ピンク、赤の線）:** 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が行われています。それぞれ異なる形状を示し、ラインの勾配により上昇傾向を示しています。この多様な予測モデルが提供する異なる未来の可能性は、スコアが徐々に改善すると予測しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値（黒の円）:** 初期において数箇所の外れ値が観察されます。これらは統計的に異なる可能性のあるデータポイントであり、製品の適応や市場での反応として考えられます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **点の色と形状:**
– 青の実績データは実際のパフォーマンスを示しています。
– 他の色は様々な予測手法を示しており、モデルごとの違いを理解するのに役立ちます。
– 緑の前年度比較は前年の実績との位置を示しています。
### 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互いに関連し、予測モデルが提供する異なる方向に基づいて今後の動向を評価できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期の相関は低く見えますが、将来にかけての予測モデルとの間に高い相関があるように見えます。
### 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
– **ビジネスへの影響:** スコアが改善するという予測は、新製品が市場で持続的に成功する可能性があることを示唆しています。
– **社会への影響:** 社会的価値における成長と適応は、より良い社会的共生や多様性、自由の保障の増加を表しています。
この分析は、データのより深い理解と未来の政策や開発の意思決定をサポートする可能性があります。
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:
この時系列ヒートマップについて、以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは全体的に色合いの変化が見られ、時間の進行に伴って少しずつ色が変化していますが、目立った上昇や下降のトレンドが見られるわけではありません。1日ごとの変動があり、周期性があるような明確なパターンは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-05のデータポイントで黄色が強く現れており、他の日と比較して総合WEIスコアが高いことが示唆されます。これが外れ値と捉えることができます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションは総合WEIスコアの程度を示しており、黄色が最も高いスコア、紫が最も低いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯と日付ごとにWEIスコアが記録されており、特定の時間におけるスコアの変化を視覚化しています。16時台は総じてスコアが高めで、19時台はスコアが低い傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係は示されていませんが、16時台において、特に2025-07-05は高いスコアが記録されています。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– ヒートマップから直感的に、新製品が特定の時期またはイベント時に特に注目されている可能性が示唆されます。2025-07-05の黄色のエリアは、マーケティング戦略やプロモーション活動が成功し、大きな反響を得た結果かもしれません。製品をリリースする際やプロモーションを行うタイミングに、このようなデータを活用することで、消費者の関心を効果的に引きつけることが可能です。
この分析を基に、特定の製品戦略の見直しや強化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:
このヒートマップの分析を行うと、以下のような視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとのスコアの変動が日ごとに異なります。特に、2025-07-04にスコアが高く、それ以外の日は比較的低いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-04の16時ごろに急激にスコアが高まっていることが注目されます。この黄色のプロットは他の日と比較して目立っています。
3. **各プロットや要素**:
– 色によってスコアの高低を示しています。紫色は低スコアを、緑から黄色にかけては高スコアを示しています。
– 棒の密度や大きさではなく、色の変化がスコアの変動を示します。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 今回のヒートマップでは、日ごとや時間ごとのスコアの分布が異なり、特定の時間帯（16時頃）に注目する必要があることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは全体的に低めで、特定の日や時間にのみ高まる傾向が見られます。
6. **直感的な感じやビジネス、社会への影響**:
– 2025-07-04におけるスコアの急上昇は、新製品に対する利用や興味が特定の時間帯で爆発的に増加した可能性を示唆しています。このようなピーク時を特定することで、マーケティングや販売戦略の強化ポイントが見えてきます。
– 特に16時頃に集中しているため、広告やキャンペーン、プロモーションの適切なタイミングとしてこの時間帯を狙うのも効果的でしょう。
この分析から、特定の日時に製品やサービスへの関心が急増する時点を特定し、その原因をさらに掘り下げて調査する必要があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップの色の変化から、時間帯や日付によって新製品の社会WEI平均スコアが変動しています。
– 色の濃淡は、社会WEI平均スコアの変化を示していますが、大きなトレンドのシフトは見られないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月4日から5日にかけて、色が紫から黄色へ急激に変化しており、これは短期間でのスコアの急上昇を示している可能性があります。
– これはイベントやプロモーションの影響を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の変化は、社会WEI平均スコアの高低を示しています。黄色に近づくほどスコアが高いことを示し、紫に近いほど低いことを示しています。
– ヒートマップの横のカラーバーで数値範囲を示しており、数値的な基準を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日時や時間帯によって、異なる動きが見られるため、時間帯ごとのスコアの傾向がある可能性があります。夜間はスコアが低く、昼間や夕方に向けて上昇する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的な分布は均一ではなく、特定の時間帯に集中しています。特に時間帯16時は各日のスコアが極端に低いことを示しています。
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**
– このヒートマップは、社会的な関心や反応のタイミングを示しており、新製品に対する市場の関心がどの時間帯や日にピークになるかを直感的に把握する助けになります。
– ビジネスにおいては、マーケティングやキャンペーンのタイミングを最適化するための重要な指針となる可能性があります。急激なスコア上昇期に合わせたプロモーションを展開することが効果的でしょう。
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:
以下は、このヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは一般的に、対象項目同士の相関関係を視覚化しているため、トレンドというよりも、ある時点での相関強度を示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– このヒートマップでは、数値的な外れ値や急激な変動は直接示されていませんが、相関が高い部分や低い部分により、特定のパターンや注目すべき関係が浮かび上がります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が赤に近いほど強い正の相関があり、青に近いほど負の相関があります。濃い赤は特に強い相関を示す一方、青は逆の関係を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– `個人WEI（心理的ストレス）`と個人WEIの他の項目（健康状態、自律性など）間で比較的高い相関が見られます。このことは、心理的ストレスは他の個人のウェルビーイング要素に強く影響を与える可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 強い相関が見られる例として、`個人WEI（心理的ストレス）`と`個人WEI（健康状態）`（0.67）、`社会WEI（共生・多様性・自由の保障）`と`社会WEI（公平性・公正さ）`（0.67）があります。
– 負の相関としては、`社会WEI（社会経済・教育機会）`と`個人WEI（経済的余裕）`（−0.39）が挙げられます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 高い親和性を持つ指標間は、相互に影響を及ぼし合う可能性があるため、改善を望む領域においては、これら複数の要素を統合的に考慮することが重要です。
– ネガティブな相関を示すペアに対しては、その背景にある原因を解明し、個人や社会の制度改善に役立てることができるでしょう。
– ビジネスにおいては、特定の要素をターゲットにする際に、その隣接領域の指標を適切に管理することで、全体的なウェルビーイングの向上を目指すことができます。
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:
1. **トレンド**
– グラフは一般的なトレンドを示すよりも、特定のカテゴリ間での分布を示しています。スコアの中央値は大きく異ならないが、分布範囲や外れ値がバラツキを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「総合WEI」や「個人WEI（経済状態）」で外れ値が見られます。これは異常なスコアが存在することを示唆しており、一部のデータが他のデータと大きく異なる影響を受けている可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図は中央値、四分位範囲（IQR）、そして外れ値を示しています。中央値が範囲の中間にある場合は中心的な傾向を示し、箱の長さはデータのばらつきを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データではないが、異なるカテゴリ間の比較が行われています。カテゴリごとに分布が異なることが、WEIの異なる側面を反映していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」と「個人WEI（自律性と自活性）」の分布は広がっており、幅広いスコア範囲をカバーしています。
6. **人間の直感とビジネス/社会への影響**
– 直感的には、WEIスコアの分布の異なる側面を一度に視覚化することで、新製品の社会的受容度や個人の満足度の違いが読み取れます。
– ビジネス的には、特定のカテゴリでの高いばらつきは、製品やサービスの標準化や改善の余地があることを示唆します。
– 社会的には、公平性や多様性に関連するカテゴリにおける広いスコア分布は、政策や施策の効果が一様でない可能性を示します。
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構成要素に関する主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフには明確な時間的トレンドは表示されていませんが、データポイントが第1主成分に沿って幅広く分布しています。第2主成分の範囲はより狭いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの右上と左下に存在するデータポイントは、他と比べて少し離れた位置にあり、外れ値として注目されます。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は異なるデータサンプルを表しています。第1主成分（寄与率0.42）はデータの全体的な分散を表し、第2主成分（寄与率0.25）はその次に重要な分散を捕捉します。点の位置は、これらの主成分に対するサンプルの寄与の度合いを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの関係は直接示されていません。ただし、点の分布から潜在的なクラスタが存在するかもしれないことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間には弱い正の相関が見られます。低および高い両方の第1主成分値に遠く離れたサンプルが観察されます。
6. **人間の直感とビジネス／社会的洞察**:
– 人間は直感的に、右上と左下の外れたサンプルが特異な特徴を持つ可能性があると感じるでしょう。これは、新製品の特定のバリエーションや異なる市場の必要性を示しているかもしれません。例えば、特定のプロトタイプや市場セグメントが他と異なるパフォーマンスを示している可能性があります。
以下のステップでは、これらの外れ値の背景を深掘りして新たなビジネスチャンスを探ることが有用かもしれませんし、主成分の意味をさらに解析することで、製品開発や市場への戦略的インサイトを得ることができるでしょう。
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。