📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータから、WEIスコアに関する分析を以下に示します。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は、最初の数日間はやや不安定ですが、7月上旬からのスコアには急激な上昇がいくつか見られます（特に7月5日から6日にかけて）。
– **個人WEI平均**では、スコアが7月1日から低めでスタートした後、徐々に上昇し、7月6日以降に高いスコアを示しています。
– **社会WEI平均**も似た傾向を示し、5日と6日の間で同様に上昇しています。
### 異常値
– 異常値として挙げられた点は、スコアの急激な上昇や下降を示しています。特に、7月1日と2日のスコアは、他の日に比べて低い値を取ることが多く、7月6日以降には高い異常値が現れ始めます。
– これらの異常値は、短期的なイベント（公開された製品に対する直接のフィードバック、または特定の社会的出来事）に起因している可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– サンプルデータが1週間以上ではないため、明確な季節性傾向は認識しにくいですが、7月初めと中旬での大きな変動は、社会状況や消費者の反応の変化を反映している可能性があります。
– 長期的なトレンドとしては、全体的なスコアがゆっくり上昇していることが見て取れます。
### 項目間の相関
– WEIの各詳細項目間での相関が高い、または低いことが示唆されていますが、具体的なヒートマップがないため詳細な分析は困難です。
– 主要な項目間では、個人の心理的ストレスや健康状態が総合スコアに密接に関連している可能性があります。
### データ分布
– 箱ひげ図を用いることで特定の項目のばらつきや中央値における変動を視覚化することができます。これは外れ値の有無や分布の偏向性を評価するのに役立ちます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCAによる分析結果として、主要な構成要素であるPC1が57%の寄与率を持っています。これにより、総合的なWEIスコアに対する特定の要因の重要性を示しており、PC1が提示する変数は総合的なスコア形成における主要な要素であることがわかります。PC2も18%の寄与率を持っており、スコア変動の次に重要な因子を示しています。
### 結論
– 全体として、データは短期的な変動を示しつつも、ゆるやかな上昇トレンドを見せています。製品による消費者の反応や社会的な要因がスコアに影響を与える要因と考えられます。
– 異常値や異なる日ごとのスコアは、特定の出来事や消費者の直感的な反応に影響されている可能性が高いです。
– PCAの結果や、個々のWEI項目の分析から読み取れる重要な要因を詳細に理解するためには、さらに詳細なデータとその背景の調査が必要です。
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:
このグラフは、新製品カテゴリの総合WEIスコアを30日間にわたって示したものです。以下に各ポイントについての分析を示します。
1. **トレンド**:
– 最初の20日間は、実績は0.6から0.8の範囲で変動していますが、大きなトレンドは見られません。
– 予測（特にランダムフォレスト回帰）は、急激に上昇し、その後横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには初期にいくつかの変動がありますが、大きな外れ値は見られません。
– しかし、急激な予測の変化が見られ、特にランダムフォレスト回帰の予測は異常な高値に達しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータポイントを示しています。
– 黒い円で囲われた部分は外れ値とされる部分です。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰と決定木回帰の予測は比較的安定しており、実績データに近い動きをしています。
– ランダムフォレスト回帰は大きく異なるトレンドを示し、他の方法と比較して過剰な予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間にそれほど強い相関は見られませんが、線形回帰と決定木回帰の位置が近く、一定の相関があると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実際のデータと予測の動きの不整合は、予測モデルの改善が必要であることを示唆しています。
– 特に、高い予測値を出すランダムフォレスト回帰の結果をそのまま信用することはリスキーです。
– 新製品の評価や市場投入のタイミングの見直しが必要かもしれません。
– ビジネスへの影響としては、予測に基づく戦略が実際の市場動向とズレる可能性を考慮する必要があります。
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:
以下に、グラフに見られる特徴とそれに基づく洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 初期の実績（青色プロット）は横ばいからわずかに上昇しています。
– 予測ライン（線形回帰・決定木・ランダムフォレスト）は全体として安定しており、特にランダムフォレスト回帰は後半で明確な上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの外れ値（黒い枠の丸）が見られますが、全体のトレンドに対してそれほど影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実績を示し、安定していますが少しの上昇傾向があります。
– 灰色の陰影は予測の不確かさ範囲を示しており、この範囲の中での実績の変動が観察されます。
– 予測×（赤）は実績に比べて全体的に高めに出ています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績に対して、ランダムフォレストの予測は後半で離れて高まっており、線形回帰と決定木は安定して推移しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績は全体として緩やかな上り坂を描いており、予測との相関性が見られますが、最後の予測が高すぎている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– ランダムフォレスト回帰の上昇予測は楽観的ですが、信頼性が疑問視される可能性があります。とはいえ、もし実際にこの予測が正しければ、製品が広範囲に好意的に受け入れられる可能性を示しています。
– 外れ値の存在は特定の要因（例: 市場の変動や予期せぬ出来事）が考慮すべき点である可能性があります。
– ビジネスとしては、上昇トレンドに基づいて積極的なマーケティングや製品改善を行うタイミングとして活用できる可能性があります。
全体として、このグラフは新製品のパフォーマンスの予測を示しており、特にランダムフォレストの動きに注目することでさらなる戦略を考える契機になるかもしれません。
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:
このグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のプロット）は7月1日から7月5日までの約5日間に集中しており、この期間のデータに顕著な上昇や下降のトレンドは見られません。その後のデータが不足しているため、明確なトレンドを把握するのは難しいです。
– 予測データの線は、直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のいずれも7月5日以降のスコアが変動せず横ばいとなっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データのうち異常値が黒い円で囲まれており、他のデータポイントと比べてスコアが低いことから、外れ値として認識できる点が1つあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績データを示し、赤い「×」が予測データのポイントを示しています。
– グレーのエリアは、予測の不確かさ範囲を示しています。
– 3種類の予測手法（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測結果がそれぞれ異なる色の線で表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データが短期間に集中しており、その後は予測データのみとなっているため、時系列データの関係性を深く分析するのは困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データ自身には周期性や強い相関関係は見られません。全体的にスコアが0.6から0.8の間に分布しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 実績データが限られているため、予測の信頼性について注意が必要です。特に異常値の影響を加味する際に、短期間の実績データと異なる予測方法がどのように影響を与えているかを更に検証する必要があります。
– 予測結果が横ばいであることから、短期的には大きな変動が想定されないため、ビジネス戦略としては現状維持を考える選択肢があるかもしれません。同時に、異常値の要因や予測の安定性についても確認することが推奨されます。
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:
このグラフは、新製品に対する個人の経済的余裕を示す指標であるWEIスコアの30日間の推移を視覚化したものです。以下の点に注目して分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）はほぼ横ばいで、大きな変動はありません。
– 予測データでは、線形回帰（ピンク）と決定木回帰（水色）は比較的直線的で一定の水準を維持しています。
– 一方、ランダムフォレスト回帰（紫色）はわずかに上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 開始日付付近（2025年7月5日）のあたりで、大きな異常値（黒の円で示されている）が見られます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青いプロットは実績AIによるデータを示し、予測とは対照的に観測されたデータです。
– 予測（赤いX）は今後の期待する経済的余裕の変化を示しています。
– 灰色の領域は、予測の不確かさ範囲を示しており、予測に伴う不確実性を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測ラインは大まかに同様の水準に留まっており、実績と予測の対比が分かりやすく表示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データセットの初期段階では、異常値が存在する可能性があるため、その原因を分析する必要があります。
6. **直感的洞察とビジネス、社会への影響**:
– WEIスコアが安定していることから、少なくとも短期間の個人の経済的安定が見込まれます。
– 安定的な経済余裕は、消費意欲を高め、新製品の市場導入にもポジティブな影響を与える可能性があります。
– 異常値の存在理由に注意を払い、予測の信頼性を高めるために更なるデータ分析が必要です。
このグラフからは、個人の経済的余裕が全体的に安定している一方で、一部の異常値の理由を解明する必要があることが示唆されます。このようなデータは市場戦略を立てる上で非常に役立ちます。
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:
グラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、最初はややばらつきがあり、一部は0.8以上、一部は0.7付近に位置しています。全体的には大きな上昇または下降のトレンドは見られません。
– 予測データ（紫色の予測線）は、線形回帰（緑）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（紫）の3つの異なる方法で表示されています。ランダムフォレストのみが上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ点には外れ値（黒い枠で囲まれたプロット）が存在し、他の実績データ点から離れています。
– 他には大きな急変はありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の健康スコア。
– 赤い×は予測された値。
– 灰色の領域は、予測の不確かさ範囲を示しており、信頼区間として機能しています。
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位置関係から、予測が概ね実績に合致していることがわかりますが、予測精度の向上が望まれます。
– ランダムフォレストが他の予測手法よりも将来に向けて上昇を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データにはばらつきがあり、特定の傾向が明確ではありません。
– ランダムフォレストの予測が他の手法と異なり、上昇を予測している点が特徴的です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 現在の実績データのばらつきから、健康状態の変動が大きい可能性を示唆します。
– 新製品の評価には改善の余地があり、特にランダムフォレストが示唆する上昇傾向が実現する可能性を考慮した計画が有効です。
– ビジネスへの影響として、新製品の市場導入および健康関連サービスの改善を図る戦略が考慮されるべきです。これにより、顧客満足度向上や市場拡大が期待できます。
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:
このグラフは新製品カテゴリの個人WEI（心理的ストレス）の30日間の推移を示しています。グラフ分析の専門家として以下の点に注目します。
1. トレンド
– 初期のデータ（実績）は比較的横ばいで、WEIスコアに大きな変動がありません。
– 予測データでは、3つの異なる手法（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。ランダムフォレスト回帰は若干上昇傾向が見られますが、全体としては大きな変動はないようです。
2. 外れ値や急激な変動
– 初期には外れ値とされるデータポイントがありますが、予測部分には異常値は見られません。
3. 各プロットや要素
– 青い点は実績データを示し、黒い円で囲まれたデータポイントは異常値を示します。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる色で示されており、それぞれのモデルの特徴的な予測傾向を示しています。
4. 複数の時系列データの関係性
– 線形回帰と決定木回帰はほぼ直線的な予測を示す一方、ランダムフォレストは若干の変動を持ちます。同じデータに対して異なる予測モデルを使用することで、ストレスの将来の傾向をより多面的に捉えようとしているように見えます。
5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データの分布は非常に密集しており、比較的一貫しています。予測データもその範囲を大きく逸脱することはありません。
6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– 人間がこのグラフから感じ取る直感的な洞察としては、新製品の投入により心理的ストレスが一定の範囲内で管理されているとする安心感を抱くかもしれません。
– ビジネスにおいては、リリース後に大きなストレス増加を避けることに成功していると判断でき、製品投入後のプロセスやサポートが功を奏している可能性があります。社会的には、新製品がユーザーの心理的影響を最小限に抑えるために効果的な対策を講じていると認識されるでしょう。
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、新製品カテゴリの個人WEI（自由度と自治）のスコアを30日間にわたって時系列で示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を詳述します。
1. **トレンド**
– 実績（青い点）のデータは比較的一定の範囲に集中しており、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 「ランダムフォレスト回帰」（紫）の予測は、期間を通じて上昇しています。一方、「決定木回帰」（水色）の予測は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントは黒い輪郭で囲まれており、異常値として認識されています。これらの値は他の実績データから外れていることが見て取れます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の実績AIデータを示し、全体として一定の範囲に分布しています。
– 灰色の背景は「予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）」を示しており、実績データは大部分この範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測の不確かさ範囲に実績データが含まれていることから、実績と予測モデルの間には一定の一致が見られます。しかし、予測モデル間での傾向には違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は概ね平坦で、特定の方向への偏りは確認されていません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 予測と実績の間で一致している部分があるため、予測モデルはある程度信頼できると考えられます。
– 「ランダムフォレスト回帰」の上昇トレンドは、自由度と自治のスコアが今後改善する可能性を示唆しています。新製品の開発や改良においては、これをポジティブな兆候と捉えることができます。ただし、異常値に対する真の原因を究明し、適切な対策を講じることが重要です。
このように、データは製品のパフォーマンス改善に関する計画や戦略に活用でき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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 序盤（7月1日から）における実績AIのスコアは変動が大きく、特に7月5日付近では0.6から0.8の間を頻繁に移動しています。しかし、その後のスコアが安定し、0.8付近で推移しています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のスコアは比較的安定しており、全てが同一のスコアでほぼ横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データにおいて変動が大きく、外れ値として示されたプロットはスコアが特に低い箇所で顕著です。
– 外れ値は予測の不確かさ範囲内で考慮されており、この範囲が初期にのみ設定されていることから、これらの外れ値が短期の変動要因に強く影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績AI（青のプロット）は実際の測定値を示し、初期に不安定ですが、次第に周期的な高いスコアを維持しています。
– 予測（赤のX）は主に0.8近辺に維持されており、特定の時間を軸に予測が安定していることを示します。
– 予測の不確かさ範囲（グレー）は初期日付に集中しており、初期データにおける不確実性が高かったことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルは全て実績データの安定が示された後に同一のスコアで安定しており、実績スコアと予測の一貫性があることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIのデータの初期部分は変動が大きいですが、この変動が予測の不確かさを相殺する形で次第に安定しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期の不安定なデータに対し予測モデルが非常に保守的に、安定を示していることから、初期の製品の品質や信頼性に課題があった可能性が考えられます。
– 予測が実績データの後に安定的となることから、ビジネスや製品の信頼性が向上し、顧客満足度が改善することで継続的な利用や市場拡大が見込まれるかもしれません。
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:
このグラフは、新製品の社会WEI（持続可能性と自治性）のスコア推移を示しています。以下にその視覚的な特徴と洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイント（青いドット）は、期間中に非常に安定しており、スコアは0.8付近で横ばいです。
– 予測（紫の線）では、ランダムフォレスト回帰に基づく予測は、後半に向けてわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– あるデータポイントが黒い丸で囲まれており、これは外れ値と判断されています。WEIスコア周辺での比較的安定した範囲外に出ていることを示します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いドット: 実績のデータポイント
– 赤いバツ: 予測データポイント（予測AI）
– 灰色の領域: 予測の不確かさ範囲
– 紫の線: ランダムフォレスト回帰による予測
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データに対する予測の短期的精度は高く、実績データの変動を適切に捉えています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一定の範囲内に密集しており、予測データもこの範囲を維持しようとしています。ただし、中盤の外れ値が若干の変動を示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの洞察**:
– 直感的には製品の持続可能性と自治性がかなり高く、安定していることがわかります。これは、顧客やパートナーに対し、製品の信頼性を強調できるポイントです。
– 外れ値や不確かさに注意を払い、以後の改善ポイントとすることで、更なる信頼性と持続可能性の向上が期待できます。
– 長期的な予測では上昇傾向が見られるため、これが実現すれば市場での競争力がさらに高まる可能性があります。
この分析を元に、製品戦略やマーケティング戦略をさらに強化することができるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績（実績AI）**：最初の期間でデータが集中しており、その後データポイントがない。他の期間に対するデータの取得がない可能性がある。
– **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）**：線形回帰と決定木回帰の予測は一定、この二つのモデルが安定した推移を予測している。ランダムフォレスト回帰は少し高めからさらに上がっていく予測。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値がいくつか存在し、これは異なる状況や誤差に対応している可能性がある。
– 実績データにおける外れ値は、特定のイベントや条件変化を示唆しているかもしれない。
### 3. 各プロットや要素
– **実績データ（青のプロット）**：実際の測定値を表し、最初の数日間での変動を示す。
– **予測データ（赤の×や色と線の指定）**：異なる予測アルゴリズムが異なる結果を出している。特にランダムフォレスト回帰が最も高い予測を示している。
– **不確かさ範囲（灰色のエリア）**：予測の信頼区間を示し、予測に対する不確実性が初期のデータに基づいていることを示唆。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測モデルはそれぞれの手法の特性による異なる予測を提供している。実績データからは離れているが、ランダムフォレストが最も高いパフォーマンス変化を示す。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは開始時点での変動後、データが存在しないことで他の情報は見られない。
– 外れ値の存在が相関関係を複雑にしている可能性がある。
### 6. 直感的な感覚と社会・ビジネスへの影響
– 予測モデルの信頼性：異なるモデル間の予測が揃っておらず、モデルの精度やデータの質を再評価する必要があるかもしれない。
– 新製品の社会基盤や教育機会への影響を測定するためのデータが不十分。これは新製品の効果を実証するための課題となりうる。
– ランダムフォレストの予測が高いことを踏まえると、ポジティブな影響が期待されるが、さらなるデータの収集と分析が必要。
この分析から、予測の信頼性やデータの利用方法を見直すと共に、さらなる調査が重要であることが示唆されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績AI（青いプロット）のスコアは、全体的に横ばいに見えます。
– 予測モデルによる線は、線形回帰（薄紫色）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク色）が描かれており、それぞれ特定の期間後にスコアが水平に保つ予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントに外れ値が見られ、黒い円で囲まれています。これらの外れ値は他のデータポイントから異なり、非典型的なパターンを示しています。
3. **各プロットの意味**
– 青のプロットは実績データで、毎日のWEIスコアを表しています。
– グラフ上の灰色の影は、予測の不確かさ範囲を示し、不確かさがあることを示唆しています。
– 予測系のプロット（線）は、異なる方法での未来予測を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データは、基本的に水平ですが、決定木回帰（青い線）は他の予測よりも低い位置にありました。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間には直接的な相関は示されていませんが、予測データは将来の安定性を想定しています。
– 外れ値は、他のデータポイントの分布から大きく外れています。
6. **直感的洞察と影響**
– 直感的には、このデータセットでは、短期間で顕著な変化が予測されておらず、安定した状態が継続することを示唆しています。ただし、外れ値は、新製品導入の影響かもしれず、さらなる分析が必要です。
– ビジネスや社会において、この安定性は、計画的にリリースや改善を行う余地があることを意味します。ただし、外れ値の原因を解明することで、予想外の課題を早期に認識し、対策を講じることが可能です。
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:
以下は、提示された時系列ヒートマップに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**
– グラフのデータは、時間とともに変化する様子が視覚化されていますが、全体的に明確な上昇または下降トレンドが見られるというよりは、ある日付に急激な変化が起こっていることが特徴的です。
– 特に、2025年7月6日には、黄色で示された高いWEIスコアが出現しており、この日が他の期間と比べて特異です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月6日のデータが非常に高いスコアを示しており、これは外れ値として識別されるでしょう。この変動が何によるものかを調査することは重要です。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色の違いはWEIスコアの高低を示しています。紫が低スコア、黄色が高スコアであるため、色の明暗によってスコアの変動を一目で確認できます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 各時間帯（7, 8, 16, 19, 23時）ごとに異なるスコアが設定されており、時間帯別の変動も明確です。この点では、時間帯による行動パターンの違いなどが分析ポイントになります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な周期性は見られませんが、特定の時間帯における高スコア（特に23時）が目立ちます。マーケティング活動やプロモーションの有無が影響している可能性があります。
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**
– スコアの大きな変動は、特定のイベントやキャンペーンが消費者の関心や行動に影響を与えていることを示唆します。
– 特に、特定の日付や時間帯に高いアクティビティが見られる場合、そのタイミングに重点を置いたビジネス戦略が有効かもしれません。
– 社会的要因や外部環境が影響している可能性も考慮する必要があります。
この分析に基づいて、特異なデータポイントが生じた原因の特定や、それに対応した戦略の策定を進めることが重要です。
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:
1. **トレンド**
– 色の変化（特に濃淡）を見ると、全体的に時間が経過するにつれてスコアが上昇している可能性があります。初期にはダークブルーやパープルの色合いが目立ちますが、後半にかけてライトグリーンやイエローが増えています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日に非常に明るいイエローがあり、これまでの安定したトーンを一時的に破っています。これは急激なスコアの上昇を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– ヒートマップの色合いはスコアの高さを示しており、より明るい色（イエローやライトグリーン）は高スコア、暗い色（パープル）は低スコアを示します。色のグラデーションによって、WEI平均スコアの動向を視覚的に捉えることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の異なる時間帯が並行して示されています。特に16時と19時、23時のデータを見ると、同じ日の中での変動も観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な周期性がない場合、時間帯ごとのスコアの変動が顕著に見られます。時間帯別にスコアが異なるため、特定の時間帯による利用パターンが影響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とビジネスへの影響**
– スコアが徐々に上昇していることで、新製品の認知度や評価が向上している様子を感じ取ることができます。7月6日の急激なスコア上昇は特定のプロモーションやイベントがあった可能性を想起させます。ビジネス的には、こうしたスコアの上昇はマーケティングや製品の改善が奏功している指標として、戦略の調整や効果測定に役立ちます。
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:
ヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 時間が進むにつれて、特定の時間帯でのスコアが高くなる傾向があります。特に、7月5日以降の18時以降で明るい色（高スコア）が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日から7日にかけてのスコアの上昇は注目すべきです。特に、19時から23時の時間帯で急激に色が変わり、高スコアを示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃さはスコアの高さを示しています。濃い紫が低スコア、黄色が高スコアを示していることから、時間が経つにつれてスコアが上昇しているのが分かります。
4. **時系列データの関係性**:
– 時間帯によってスコアが変動しており、夕方から夜にかけてスコアが上昇します。これは、特定の時間帯で新製品への関心が高まっていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 18時以降、特に週末にかけてスコアが高くなる傾向が見られます。これは、ユーザーの活動時間や特定のキャンペーンの影響かもしれません。
6. **直感的な洞察**:
– 人々が新製品に関心を示す時間帯が明確になっており、このデータはマーケティング戦略に利用できるでしょう。特に、夕方から夜にかけての高スコアは広告やプロモーション活動を行うのに理想的なタイミングを示しています。
– また、スコアの急激な上昇は、プロモーションやキャンペーンが成功している可能性を示唆しています。
このヒートマップは、製品のプロモーション戦略を最適化し、効率的にターゲットオーディエンスを狙うための貴重なデータを提供しています。
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:
このヒートマップは、新製品カテゴリにおけるWEI（ウェルビーイング指標）の相関を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは静的な相関の図なので、トレンドそのものは示していませんが、項目間の相関の強さが把握できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値というよりも、異常な非相関が注目されます。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間に弱い相関（-0.08）が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が相関の強さを示しており、濃い赤は強い正の相関を、濃い青は強い負の相関を表します。
– 「総合WEI」と「個人WEI（心理的ストレス）」「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との間に強い正の相関が見られます（それぞれ0.85、0.87）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データ自体は示されていませんが、30日間における総合的な関係性が表れており、強い相関がある項目は相互に影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（心的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」、および「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（自由度と自治）」の間に強い正の相関がある点は注目です（それぞれ0.93、0.69）。
– 社会的な要素が個人の心理的ストレスや健康状態に影響を与えていることが示唆されます。
6. **直感的な洞察やビジネス・社会への影響**:
– 新製品の開発やマーケティング戦略において、個人の心理的および健康状態を考慮することが不可欠であり、社会的要因との関連を重視する必要があります。
– 特に、自由度や自治性は心理的ストレスに密接に関連しているため、これを考慮した製品設計やサービス提供が求められます。
このヒートマップは、WEI全体のパフォーマンスを向上させるために、重点を置くべき分野を明らかにするのに役立つでしょう。
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、新製品カテゴリにおけるWEIスコアの分布を示しています。以下に分析のポイントを挙げます。
1. **トレンド**
– 各WEIタイプにおけるスコアは一様ではなく、分布にばらつきがあります。特定の上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」のカテゴリーで外れ値が見られます。これらは個々のサンプルが他の多くのデータから大きく外れていることを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 色の違いは各WEIタイプを区別するためのもので、箱の位置と長さはスコア分布の中央値と四分位範囲を示しています。
– 箱の長さが短い場合、データのバラツキが少ない、すなわち安定した分布を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データは含まれておらず、各WEIタイプの横断的な比較に重点が置かれています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に、WEIスコアは0.6〜0.9の範囲に収まりやすい傾向があります。各カテゴリで中央値がこの範囲内か少し上に位置しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間がこのグラフを見ると、特定のWEIタイプで特異なスコア（外れ値）があり、それが企業や社会の特定部分において課題や改善点がある可能性を示唆していると感じるでしょう。
– 「個人WEI（経済的余裕）」の外れ値は、経済的不安がある一部の個人に対して特別な対応が必要であることを示すかもしれません。
– ビジネスにおいては、特定のWEIタイプに焦点を当てた改善が、製品やサービスの受け入れを向上させる可能性があります。
全体として、各WEIタイプの比較によって、ビジネスや社会における改善領域の特定や進捗管理に役立つ情報を提供できると考えられます。
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:
この散布図は、新製品カテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）を示しており、30日間のデータを表しています。以下の視点から分析します。
1. **トレンド**
– グラフ上には明確な上昇や下降のトレンドは見られません。しかし、データが第1主成分軸に対して対角線上に広がっていることから、第1主成分がデータの変動に最も寄与していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第1主成分の0.2付近にプロットが集中している一方で、-0.2付近にも別のグループが見受けられ、これが外れ値や異なるクラスタを示唆している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 記載されているように、第1主成分の寄与率が0.57、第2主成分の寄与率が0.18であり、合計で0.75です。この値は、PCAで最初の2つの主成分が原データのバリエーションの75%を説明していることを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– この図自体は時系列データを直接表すものではなく、多次元データを2次元に圧縮したものですが、製品の成分要素に対する関係性が現れている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分が第2主成分に比べてはるかに大きな影響を持っているため、縦軸方向よりも横軸方向へのデータの分散が重要であると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間はこのグラフを見て、主に2つのグループ（クラスタ）が存在することを直感的に感じるかもしれません。この分離は新製品の特性や市場セグメントに関する洞察を提供する可能性があります。
– ビジネスへの影響として、各クラスタに基づいて異なる戦略を採ることで、製品の強化や改善に役立てることが考えられます。また、第1および第2主成分の高い寄与率を踏まえると、これらの主成分に関連する要素がビジネスの意思決定において重要な役割を果たす可能性があります。
この分析は総合的な製品戦略の構築に役立ち、新製品の市場投入や既存製品の改善に貢献することが期待されます。
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。
