📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. 時系列推移:
全体のスコアは、7月初めの初期には0.65〜0.73の範囲でスタートしましたが、徐々に増加していると見られます。特に、7月6日以降は急増が見られ、7月10日には0.89という高スコアを記録しています。7月11日にも引き続き高いスコア（0.86）が記録されています。これは、新製品の評価や効果の認識が良好であり、サポート体制や顧客満足度が向上していることを示唆します。
#### 2. 異常値:
– データにはいくつかの異常な低値と高値が検出されています。初日のスコア（0.67や0.69）は比較的低く、これは製品導入初期の評価のばらつきや、ユーザーの期待値が異なっていたことを示唆します。
– 7月6日には極端に高いスコア（0.82など）が現れ、これは製品の特異な機能が一定の注目を集めた可能性があります。
– 7月10日には最高スコア0.89が記録されており、これは恐らく、製品が市場で実際に機能する様子を確認し、高評価が集まった可能性があります。
#### 3. 季節性・トレンド・残差:
STL分解を推定するならば、長期的なトレンドは上昇、特に7月6日以降の急上昇が顕著です。季節性のパターンは確認しにくいですが、週ごとのサイクルでは新製品への期待や使用拡大による順調な増加が見られます。残差が大きくばらつきがなくなってきていることは正の兆候で、トレンドが確立しつつあることを示唆しています。
#### 4. 項目間の相関:
相関ヒートマップから、社会的持続性と公平性の高さが、総合WEIスコアに対し大きな影響を持つことが示されました。特に、社会WEI平均は0.9を超え、他の項目がこの指標の動きに強く依存していることを示しています。
#### 5. データ分布:
箱ひげ図を分析すると、いくつかの項目（社会的持続性、個人的な健康状態）が中央値を超え、非常に分散が少ない状態です。これは、特定の要因が非常に強く統一された評価を受けていることを示しています。しかし、一部項目については下位に外れ値が見られ、異常な状況や一時的な不具合を反映しています。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA):
PC1の寄与率が0.65であり、全体の変動を大きく説明していることがわかります。これに続くPC2の寄与率は0.14で、二次的な変動要因として捉えられます。主要な構成要素として、社会的な持続性や公平性、経済的余裕といった指標が全般的な評価に強く影響している可能性があります。
### 総合評価:
全体として、新製品の評価は時間とともに良化傾向にあります。これは、ユーザーの習熟と望ましい機能が市場での信頼を形成しつつあることを示唆しています。一方で、特定の異常には注意が必要で、初期評価のばらつきや、特定の機能に対する集中的な評価が偏りにならないよう、さらなる検討と観察が求められます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフには、主に初期段階での観測値の密集と、後半での予測値の密集が見られます。
– 両者間にはギャップがあり、中間のデータが欠けている可能性があります。
– 前半のデータは横ばい状態から始まり、予測フェーズでのスコアは上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値が初期段階に一つ表示されていますが、他のデータポイントとそれほど大きく乖離していないように見えます。
– ランダムフォレスト回帰による予測が他の予測方法と異なり、パターンが急激に変化しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点が実績データを示し、緑の点が前年のデータを示しています。
– 濃い紫の線がランダムフォレスト回帰による予測を示し、他の回帰方法とは異なる特徴的な動きを持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年のデータは初期段階で重なっているため、過去の実績に基づいて新製品が開発されている可能性があります。
– 予測モデルは、現状維持または若干の改善を示唆していますが、ランダムフォレストのみが異なる方向性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データは、視覚的には近い相関を持っているように見えます。
– 予測データの分布は予測モデルによって異なっており、特にランダムフォレスト回帰が顕著な相違を示しています。
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**
– 新製品の評価が高まる可能性があることを示唆しており、市場でのポジティブな受け入れが期待されています。
– ランダムフォレストの異なる予測は、さらなる分析やモデルの見直しを促進し、より精度の高いマーケット戦略の策定が必要かもしれません。
– 短期間での急な変動や異常値についての詳細な分析が、開発プロセスの改善やリスク管理に寄与する可能性があるでしょう。
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**
– **実績データ（青い点）**: 左側に集中しており、時間と共に横ばいまたはわずかな上昇傾向を示しています。
– **予測データ（赤い×）**: 予測が実績の少し上に位置していますが、大きな上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値（黒い円）**: 実績データ内にいくつかの外れ値が示されていますが、範囲内に収まっています。
– 急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点（実績AI）**: 実際のデータポイントで、現状のパフォーマンスを示しています。
– **赤い×（予測AI）**: 予測されたパフォーマンスです。
– **緑の点（前年比較AI）**: 前年との比較を示し、時期によるパフォーマンスの変動を把握しやすくします。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 緑の点が特定の範囲内に収まっており、前年との比較で一貫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**
– 実績と予測の間に一定の一致が見られ、ある程度の相関があると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 多くのデータが範囲内に集中しており、ビジネスの安定性が見受けられます。
– 外れ値が少ないことから、製品の性能や市場の受容が比較的安定していることが示唆されます。
– 予測が実績を上回っているため、今後のパフォーマンスへの期待値が高いことが感じられます。このことは、今後の戦略的なマーケティング活動や製品改善の際に考慮されるべきです。
このグラフは、BIやマーケティング戦略に関連する重要な指標として機能する可能性があります。現状の安定性を示しつつ、将来の改善ポイントを探るための良い指針となるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– グラフは二つの時期に分かれています。初期のデータは7月から10月にかけてのもので、その後約半年間の空白期間があります。その後、翌年の同じ時期に新たなデータが登場します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データでは青色のプロット（実績）に異常値（黒枠）がいくつか認識されています。
– 予測値（×マーク）と実績値（青色プロット）に目立つ乖離は見られませんが、青プロットに対する安定した予測が行われています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実際のAIによる実績を示し、赤色の「×」は予測AIの予測値を示しています。
– 線形回帰（薄い紫色）、決定木回帰（濃い紫色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）はそれぞれの予測手法を表しますが、それほど差異は感じられません。
– 緑色のプロットは前年のAIによるデータを示し、前年と今年のデータが年を通じて類似していることが見て取れます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測方法による差は小さく、全ての手法がほぼ同様の予測をしていますが、初期データでは予測の範囲（灰色の帯域）が設定されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関関係は視覚的には示されていませんが、異常値がいくつか存在することが観察されます。
– 緑色の前年データは新データとの比較として機能しており、類似性が見られます。
6. **直感的な理解と影響**
– データの空白期間の影響でトレンドやパターンを明確に把握するのが難しいかもしれませんが、前年のパフォーマンスと比較して今年も同様のパターンを辿っている様子が観察されます。
– ビジネスへの影響としては、予測の信頼性が示されているため、新製品のパフォーマンス予測が安定して行われていることから、意思決定の正確性向上に寄与する可能性があります。
このグラフは新製品の社会的受容や人気度合いを測るための手段として、安定した予測ができていることが確認されました。これにより、マーケティングや製品改良戦略の指針となるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– **上昇傾向**: グラフの左端では、実績（青いプロット）が水平に近い配置である中、右端に予測（2026年ごろ）が配置されており、数値が上がっていることから、全体は上昇トレンドにあると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値**: 初期のプロットに異常値（黒い円）が見られます。これらの点は通常の範囲外の数値を示し、特殊な状況や一時的な要因によるものかもしれません。
– **急激な変動**: 注意すべき急激な上下動は特に見られませんが、予測線の違いにより、異なる予測手法が異なる結果を提示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– **実績（青）**: 一定期間にわたる実際のWEIスコアの分布。
– **予測（色別の線）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰などの手法による未来の予測。
– **異常値（黒い円）**: 通常のスコア範囲から外れたデータポイント。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **比較AIと予測AI**: 比較AIのデータ（緑のプロット）が将来の予想される範囲に近いことから、将来的な推測が過去のトレンドを考慮して行われていると考えられます。
– **予測の不確かさ（灰色帯）**: 予測の不確かさの範囲が示され、予測の信頼性やリスクを視覚化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは堅実に推移しているが、最初のエリアではスコアが密集し、右端の予測に向かって分散が広がる傾向が見られます。
6. **人間の直感による洞察と影響**
– **経済の改善**: WEIスコアの上昇トレンドは、個人の経済的状況が時間とともに改善していることを示唆しており、経済や社会の好影響となる可能性があります。
– **不確かさの考慮**: 予測の際は不確かさの範囲を考慮する必要があり、異常値の存在が示す通り、予期せぬ要因が影響を及ぼす可能性があります。
このグラフは、新製品の導入や消費者の経済的余裕の変化を測定するための重要な指標となるでしょう。また、異常値の原因を特定し、リスク管理を強化することが勧められます。
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:
### グラフの分析：
1. **トレンド**:
– 期間の初めの実績（青色）は0.8前後で比較的安定しています。しかし、360日後の将来にかけて、予測により異なる結果が示唆されています。予測（紫色やピンク色の線）では全体的にスコアが上昇していることが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには異常値（黒色の輪）が現れており、これがデータの特異性を示しています。異常値は注意すべき点で、特に新製品の健康状態評価においてはリスク要因となる可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 実績（青色の点）は現在のデータを示しており、確実性が高いです。
– 予測（紫、ピンクの線）は異なる統計手法によるもので、未来の状態を予測しています。
– 前年（緑色）は比較データとして、前年の傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前年のデータ（緑色）と今年の実績・予測データを比較することで、今年の傾向が昨年とどの程度一貫しているのか、あるいは異なっているのかが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測には若干の差異がありますが、全体的な傾向は一致しています。多様な予測モデルが同様の上昇トレンドを示していることで、信頼性があると判断できます。
6. **直感・ビジネスと社会への影響**:
– この健康状態のWEIスコアが安定して高いことが予測されているため、新製品が市場で肯定的に受け入れられる可能性が高いです。ただし、初期に見られる異常値の存在は、新製品展開を計画する際のリスクとして考慮する必要があります。
– 社会全体としては、健康状態が良好であることは、個人の生活の質向上や医療費の削減につながり得ます。
全体として、このグラフは新製品の健康状態が良好であることを示すものの、初期段階で検討すべきリスクが存在することを示しており、今後の戦略において考慮するべき情報を提供しています。
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:
グラフの分析です。
1. **トレンド**:
– データが複数の時系列で表現されていますが、具体的なトレンド（上昇や下降）は明確ではありません。
– 最初の期間にいくつかのプロットが集中しており、その後空白期間があって、再び後半にデータが出現しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの中に円で囲まれた「異常値」がありますが、これが特定のパターンやメトリックと関連しているかどうかは不明です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績を示し、パープルの線は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しています。
– 緑のプロットは前年のデータとして位置付けられています。
– グレーのバンドは予測の不確かさ範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データがあり、それぞれを比較することで予測精度などを評価することができます。
– ただし、具体的な相関関係よりは比較可能性が強調されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の予測手法間での相関を判断することは難しいです。だが、予測の不確かさと実績データのばらつきが示されているため、モデル選択の重要性が理解できます。
6. **人間が直感的に感じること**:
– グラフには注目すべき外れ値があり、これがストレスに関する重要なイベントを示す可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、異常値の時期における具体的な出来事を調査することで、ストレス管理に繋げることができます。
– 予測手法の比較から、最も効果的なアプローチを選定することで予測精度の向上に寄与する可能性があります。
このグラフは、心理的ストレスという鍵となるメトリックを改善するために、実績と異なる予測手法の有効性を比較するために貴重なインサイトを提供しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– **横ばいから急上昇**：実績（青色）は最初はほぼ一定ですが、期間の途中で急激に上昇しています。
– **安定的な高水準**：その後、前年のデータ（緑）は高い値で安定して分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **急激な上昇**：最初の横ばい期間から急に伸びるトレンドがあり、外れ値の可能性も考えられます。
– **異常値の表示（黒い円）**：いくつかのデータポイントが異常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（実績AI）**：実際のデータ。
– **赤い「×」（予測AI）**：予測されたデータのポイント。
– **灰色の「予測の不確かさ範囲」**：予測の不確かな範囲を示しています。
– **紫、ピンク、他の線**：異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測トレンド。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– **予測と実績のずれ**：予測結果（紫、ピンク）が実績とやや異なっており、異なる予測モデル間でのばらつきがあることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– **分布の特徴**：実績データと前年データは異なる期間に集中しており、比較が難しいが、異なる変動パターンが視覚化されている。
6. **人間の直感とビジネスへの影響**:
– **驚きと評価の難しさ**：急激な変動があるため、予測という側面で人々がその信頼性について疑問を持つ可能性があります。
– **リスク管理**：ビジネスにおいては、急激なスコアの上昇は成功の兆候であるとも捉えられるが、異常値の管理や適切な予測モデルの選定が重要です。
### 可能な影響
– **製品改善の指針**として、新製品の特徴や市場での受け入れ方を見極め、機敏に対応する必要性を示しています。
– **予測モデルの精度向上**：予測結果と実績データの整合性を高めるため、さらなる分析やモデル調整が求められます。
このグラフは新製品の市場投入後の反応を示し、それに基づくビジネス戦略立案の重要性を強調しています。
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:
グラフ分析を行います。
1. **トレンド**:
– 時系列のトレンドは、初期には高いWEIスコアが見られ、その後、新しいデータポイントはほとんど登場していないようです。
– 予測データ（様々な予測モデル）は、異なるトレンドを示していますが、実績と同じスコアに到達しているモデルは見当たりません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期（2025年7月頃）に異常値が認識されていますが、それ以外では特に顕著な外れ値は見当たりません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しており、冒頭で比較的高いスコアを持っています。
– 緑色の点は前年のデータを示しており、このデータポイントは分布が狭く、高スコアを維持していることを示唆しています。
– 予測範囲（灰色領域）や予測モデルの色分けされた線は、未来の予測を表現しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績データと前年のデータは共に比較されており、過去の高いスコアが今後の予測に強く影響を及ぼしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現状、実績データと予測データの間には明白な相関関係は確認できません。
– 予測モデルにより予測されたスコアにはバラつきがあります。
6. **直感的に感じることと影響**:
– 初期に高いWEIスコアを保持していた製品が、安定性や社会的な公平性を強調していることが分かります。
– 予測モデルが異なるため、どの手法が実績に最も近い未来を予測しているかは今後の動向次第ですが、予測値のバラつきは将来の不確実性を示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、新製品の公平性や公正さの評価が継続して高い場合、ブランドイメージ向上や消費者の信頼獲得につなが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:
以下は、提供されたグラフの視覚的な特徴から得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 時系列の散布図では、過去のデータ（青色）と比較した新しいデータ（緑色）が、全体として高いWEIスコアを維持していることが示されています。
– 複数の予測モデル（紫、青、ピンクの線）は大きく上下に動くことがなく、安定していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値を示す記号は特に見られないため、データは比較的均一と考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データを示し、緑色は前年の比較データです。
– 予測領域（灰色の影）は、予測値の変動範囲を示しています。
– 赤い×印は予測値を示し、それぞれのモデルが提供した予測結果を表示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルの予測はおおよそ一致しており、概ね同様のトレンドを示しています。このことは、予測手法が信頼性があると解釈できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績および予測が共に高いスコア範囲に存在し、WEIスコアが高い傾向を維持していることが確認できます。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、新製品の持続可能性と自治性が高く、設計・実施された戦略が効果的であると直感的に理解されます。
– 社会においては、このような高いWEIスコアは、新製品が市場で好意的に受け入れられる可能性を持つことを示唆し、企業の持続可能性の取り組みが順調に進んでいると認識されるでしょう。
この分析がビジネス戦略の評価や向上に役立つことを願っています。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期（2025年7月～9月）には、実績データが短期間で特定の範囲に密集して集まっている。
– 昨年のデータ（2026年6月～7月）は、2025年のデータに比べて高い「WEIスコア」で安定している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階のデータにはいくつかの異常値（黒丸）が見られ、予測との乖離があることが示されている。
– 予測値間で大きな変動は特に見られないが、異常値が初期段階に集中している。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実際の実績データを示し、緑色のプロットは過去のデータを示している。
– 予測（赤い×印）は、実績AIデータの周りで適度なスプレッドを持ちつつ、他の予測結果（線形回帰やランダムフォレスト回帰など）も重なっている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 昨年のデータと比較して、今年の予測はより高く、安定的に見える。
– モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、実際の観測データを予測するために協力して機能していることが見て取れる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータは幅広い範囲に分布し、不規則だが、徐々に予測の精度が向上している様子が確認できる。
– モデル間での予測値は一貫性があり、異なる手法間での大きな違いは示されていない。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 初期段階でさまざまな異常値やばらつきが見られるが、時間の経過とともにWEIスコアが向上し安定することから、製品やサービスの改善努力が実を結んでいる兆候がある。
– 社会基盤や教育機会の向上につながる可能性が高く、特に予測モデルの精度が強調され、AIによる予測の信頼性と有用性が証明される結果とも言える。これは社会におけるAI技術の信頼性と重要性を高める要因となる。
全体的に、グラフは新製品が社会基盤や教育機会においてプラスの影響を持っていることを示唆しており、継続的な改善とモデルの精度向上が期待できることを示している。
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:
このグラフには、新製品の「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」スコアの時系列の動向が示されています。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 左側の実績値（青いプロット）は、安定して高いスコアを示しており、その後の予測AI値も比較的高く設定されています。
– 期間の後半には、緩やかな上昇が見られます。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）による予測は安定しているが、線形回帰（紫の線）や決定木回帰（水色の線）による予測がより詳細な変動を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測値の一部には、異常値として識別されたものがあります（黒い円）。
– 特に、初期の期間において一部の予測値が極端に高い傾向を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青）は運用実績を示し、予測は将来の展望を示しています。
– 緑色の点は前年のデータとし、比較対象になります。
– グレーの範囲は予測の不確実性を表しており、非常に幅が広いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる回帰モデルによる予測が示されており、各モデルの特性によって予測結果が異なることが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には、全体として高い相関があると考えられるが、予測の外れ値が一部で見られます。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 安定した高いスコアは、製品が社会的な多様性や共生に寄与していると評価されている可能性を示唆しています。
– 予測不確実性が大きいことから、今後の市場動向に対する慎重なアプローチが必要になるでしょう。
– 異常値の出現は、顧客の期待や市場動向の急激な変動に対する準備が必要なことを示しています。
このようなグラフ分析は、製品の将来価値を評価し、戦略的にプランニングを行う上で有用です。
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:
ヒートマップを分析するにあたって、いくつかの視点から考察してみます。
1. **トレンド**:
– 時間帯別のスコアの変化が顕著です。例えば、15時以降に色の明るさが増し、スコアが高まっています。
– 19時を過ぎるとスコアが再び下がり始めるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値は確認できませんが、16時、19時から23時にかけて急激なスコアの変化が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化はスコアを示しており、暖色系（黄色や緑）は高スコア、寒色系（青や紫）は低スコアを示しています。
– 値が不在の期間もあり、これらはデータのギャップを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 異なる時間帯や日付間での比較が可能で、特定の時間帯でのスコアの上昇・下降が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアが高い時間帯は日中の特定の時間に集中しているようです。これは製品カテゴリーにおける需要の時間的な偏りを示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**:
– スコアが高い時間帯や日付に対して、特にマーケティング活動やプロモーションを強化すると効果的かもしれません。
– データのギャップがある時間帯には注意が必要で、データ収集の改善やさらなる分析が求められます。
このヒートマップは、新製品の受容性や市場での反響を時間的に追跡するのに有効であり、今後の製品戦略に役立つでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– **時間帯別の変動**: 総じて、朝と昼（8時と15時）のスコアの変動が目立ちます。いくつかの時間帯で色が急激に変化していることから、変動がある可能性が高いです。
– **周期性**: 特定の期間ごとに色が変わっています。これは周期的な傾向があることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 15時と8時の時間帯で、色の変化が目立ちます。特に、7月6日から7月8日にかけては急激にスコアが上昇しています。
3. **プロット要素の意味**:
– **色**: スコアを示す色のヒートマップは、稼働状況やパフォーマンスなどの高低を表しています。明るい色ほど高いスコアを示しており、暗い色は低いスコアを示していると解釈できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯は異なるトレンドを示していますが、全体的に7月6日からスコアが改善していることがわかります。これらのデータは、時間ごとのパフォーマンスやユーザー活動の差異を表している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の分布から、スコアが一定の範囲に集中していることがわかります。また、多くの時間帯で暗い色が突然明るくなる様子が観察され、改善の動きを示唆しています。
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**:
– ユーザーの活動や製品への反応が時間帯によって異なることを示しており、特定の時間帯におけるマーケティング活動やプロモーションが効果的である可能性があります。
– 新製品の導入やプロモーションが奏功する特定の日や時間帯があり、これを活用してさらなる改善や戦略を立てることが求められます。
このヒートマップからは、短期間での変化と、特定の時間帯における顕著なパターンが認識できます。これにより、新製品の戦略的な展開や改善計画の策定に活用できる貴重な分析が得られます。
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:
1. **トレンド**
– 時間帯ごとに濃淡が変化し、特に朝の時間帯（7-8時台）で色が黄色に近づくにつれスコアが高くなっていることがわかります。午後の時間帯も同様にスコアが上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色の変化を見る限り、7月7日の朝と午後、7月8日の夕方で急激に色が変化している地点が見られ、これが急激な変動として考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 横に渡る色の変化はスコアの時間的推移を示しており、色の濃淡はスコアの高低を表しています。ヒートマップのカラースケールでは、青や紫が低スコア、緑や黄色が高スコアを表します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯でのスコアは密接にリンクしており、朝や夕方にかけてスコアが高くなる傾向があり、特定のトレンドが存在することが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアの上昇・下降が曜日や特定の時間帯と関連している可能性があり、特に週末や特定の時期に注目するとより明確な相関が確認できるかもしれません。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– 朝と夕方のスコア上昇は、商品やサービスが日中よりもこれらの時期に受け入れられやすいことを示唆しており、マーケティング戦略を設定する際の重要な要因として考えられます。
– 社会的影響としては、これを利用してピンポイントで広告キャンペーンを行うことで効果を最大化する可能性があります。
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:
この相関ヒートマップは、WEI（ウェルビーイング指数）に関連する様々な項目間の関係を示しています。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察を分析します。
1. トレンド:
– これは相関ヒートマップなので、時間の経過における変化（トレンド）を直接的には示していませんが、項目間の関連性は確認できます。
2. 外れ値や急激な変動:
– 色が非常に薄い部分（青色）は低い相関を示しており、この部分が他に比べて外れ値と言えます。
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ます。濃い赤は高い正の相関、青は低い相関または負の相関を示します。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 各項目の間には様々な正の相関が見られ、特に「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との間には強い相関が見られます。
– 個人の「経済的余裕」や「自由度と自治」とは比較的低めの正の相関が見られます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 「社会WEI平均」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の相関が特に強く、0.94と高い値を示しています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目との相関は全体的に低く、特に「個人WEI（自由度と自治）」との間は非常に低いです。
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:
– 高い相関は、特定の要素が一緒に推移しやすいことを意味しており、このような関連性を理解することで、新商品の販売戦略や社会的施策の策定に役立てることができます。
– 特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」に関連するポジティブな取り組みが他の社会的指標を向上させる可能性が示唆されます。
このヒートマップからは、新製品の社会的評価を向上させるための注力すべき分野が見えてきます。
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:
この箱ひげ図は、新製品カテゴリにおける様々なWEIタイプのスコア分布を360日間比較したものです。以下に詳細な分析を示します。
1. **トレンド:**
– 各WEIタイプに明確な時間的トレンドは示されていませんが、分布のばらつきがWEIタイプごとに異なり、特定のWEIタイプが他よりも一貫性があるかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 「個人WEI平均」と「社会WEI（公平性・公正さ）」には外れ値が見られます。特に「個人WEI平均」は他よりも外れ値が明確です。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の違いは視覚的な区別を強調している可能性がありますが、特定の意味を示すとは限りません。
– 箱ひげ図の「箱」はデータの第1四分位数（Q1）から第3四分位数（Q3）までの範囲を示し、中央線は中央値（Q2）を示します。
– ひげ部分はデータの範囲を表しており、外れ値はこれらの範囲から逸脱したデータポイントです。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 各WEIタイプごとに独立した分布が示されていますが、特定の相関関係は箱ひげ図からは特定しづらいです。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– ほぼすべてのWEIタイプは0.6から0.8の範囲内におおよそ集中しており、いくつかのタイプは特にばらつきが少ない（例：「個人WEI（経済状態）」）。
6. **人間の直感的な感覚とビジネス・社会への影響:**
– この箱ひげ図を見た人は、「自由意志と治安」や「社会WEI（共生・多様性）」においてスコアが高く安定していると感じるかもしれません。これらのスコアが高いことは、製品が個々の生活の質や社会的価値に良い影響をもたらしていると認識される可能性があります。
– ビジネスにおいて、外れ値の存在はリスクのある領域を示すかもしれません。特に「社会WEI（公平性・公正さ）」での外れ値は、社会的なトラブルや不平等感を引き起こす可能性を示唆します。
この分析は、企業戦略の調整や製品の改良に役立つインサイトを提供する可能性があります。スコアが高く、一貫性のある要素を強化し、外れ値を減少させることが重要となるでしょう。
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:
この主成分分析（PCA）の散布図について、以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 特定の明確なトレンドは見られない。データは第1主成分と第2主成分に均等に散らばっている。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の外れ値はあまり見られないが、いくつかのデータポイントは他と少し離れている印象がある。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各点は新製品の特性を示し、第1主成分と第2主成分の観点でその特徴が示されている。
– 第1主成分（寄与率0.65）がデータの大部分の変動を説明しているため、こちらがより重要な要素である。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 360日間のデータがどのように変動しているかを視覚的に捉えることは難しいが、時間とともに変化するデータの集まりを表現している可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は比較的均一であり、第1主成分、第2主成分の間に強い相関は見られないようだ。
6. **直感的な感じとビジネスへの影響**
– このグラフは、製品がさまざまな特徴を持ち、それぞれ異なる市場セグメントやニッチに対応している可能性を示唆している。
– 製品のバリエーションや新しい市場機会の発見に役立つかもしれない。
– 主成分の散布により、どの特徴が市場において重要か、またどの特徴が無視されるかを分析できる。
このPCA分析を通じて、新製品開発や市場戦略の調整に役立つ視点が得られるでしょう。
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。