📊 データ分析（GPT-4.1による）
この分析では、提供されたデータに基づいてWEIスコアの動向とその背後にある要因を探索します。
### 時系列推移
– **全体的なトレンド**: データは30日間の期間をカバしており、全体としてはWEIスコアは徐々に上昇している傾向にありました。ただし、期間中の小さな起伏も見られます。
– **顕著な変動期間**: 特に2025年7月6日から8日の間でWEIスコアは急上昇し始め、7月10日にピークを迎えています。
### 異常値
– **検出された異常値**: 日付ごとに総合WEI、個人WEI平均、及び社会WEI平均においていくつか異常値が検出されました。例えば、7月6日には総合WEIが一時的に0.68まで下がった後、0.81と急上昇しています。
– **背景への推測**: このような異常値は、特定のイベントや政策の導入など、突然の外部要因が存在した可能性があります。また、データ収集の遅延や誤差の可能性も考慮すべきです。
### 季節性・トレンド・残差
– **季節的パターン**: 短期間の異常、特に休日や特定の社会イベントの影響で上昇するパターンが見受けられました。
– **残差成分**: データに説明困難なランダムな変動がわずかに存在していることが示唆され、短期的な不確実な要因が影響しているようです。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**: 各WEI項目間の関連性を見ると、個人WEI平均と個別の健康状態、経済的余裕が比較的高い相関を示しています。これは個人の健康および経済的安定が全体のWEIスコアに大きく寄与していることを示唆しています。
– **社会項目の関連性**: 社会公平性、持続可能性、社会基盤は相互に高い正の相関を示し、これらの社会的要素が総合的な社会的WEIの強い構成要素であることを示しています。
### データ分布
– **箱ひげ図からの洞察**: 各WEIスコアのばらつきを確認すると、中央値は高位に位置し、外れ値が多くなっています。外れ値の多さは、特定の出来事や経済的要因が短期的に異常値を形成する傾向にあることを示唆しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1とPC2の寄与率**: PC1が全体変動の64%を占めることから、主にWEIスコアを左右する要因は経済と健康関連の個人要素であると考えられます。PC2の寄与率が14%であることから、さらに詳細な要因解析が必要です。
総括すると、WEIスコアの変動は個人の経済状況と健康状態、社会の公平性と持続可能性が影響を及ぼす主要な要因であり、期間中の外部要因やイベント引き金がスコアの変動に深く関わ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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の約2週間、WEIスコアは0.6から0.8に向かって緩やかに上昇しています。
– その後、実績データが急激に減少し始め、予測値との差が広がっています。
– 予測値は比較的安定しており、一定の値に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に外れ値がいくつか存在し、黒い円で示されています。これはモデル予測と実際のデータの大きな乖離を示唆しています。
– 特に後半の実績データでは、予測値から大きく外れる点があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績のデータで、実際のWEIスコアの変動を示しています。
– 予測の不確かさは灰色の範囲で示され、時系列に沿って概ね一定の幅を持っています。この範囲が狭いほど、予測モデルの確実性が高いことを示します。
– 各予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる色の線で示されており、予測のパフォーマンスを比較することができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各種予測データが比較されていますが、初期の一部を除いて大半の期間で乖離が見られます。
– 特に後半において、実績データと予測データの間の一致が乏しいです。
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高い相関は見られません。予測モデルが実績の変動を十分に捉えていない可能性があります。
6. **直感的感覚とビジネス・社会への影響**:
– このデータが示唆する可能性として、新製品のWEIスコアが初期は予測通りに推移し、その後予測から外れ出したことは、製品の市場での受け入れられ方に不確定要素があることを示しています。これは市場戦略の再考を促すかもしれません。
– 外れ値が繰り返される場合、予測モデルの見直しが必要であり、業務プロセスの改善や新しいデータ取得が考慮されるべきです。
この洞察は、製品改善や市場戦略に生かされる可能性があります。
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:
このグラフの分析に基づき、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド:**
– 実績データ（青い点）には小さな上下動がありますが、全体的に横ばいです。一方で、ランダムフォレスト回帰による予測線（ピンク）は上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– グラフ上に黒い縁で囲まれた点が外れ値として示されていますが、これは限られた数しかなく、全体の傾向に大きな影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績のスコアを示しています。灰色の領域は予測の下方誤差範囲を示し、現在の実績のスコアがそ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:**
– 実績データと複数の予測モデル（線形回帰、水色、決定木回帰、紫色、ランダムフォレスト回帰）がプロットされています。各モデルによる異なる予測パターンが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは主に0.6から0.8の範囲に密集しており、予測モデルは全体的にその範囲付近をカバーしていますが、ランダムフォレスト回帰が特に高いスコアを予測しています。
6. **人間が直感的に感じる点とビジネスや社会への影響:**
– 現状、実績データは安定していますが、ランダムフォレストの予測がより高いスコアの増加を示唆しています。
– このことは新製品が今後人気を集める可能性を示しており、マーケティングや販売戦略の調整を考えるきっかけとなるでしょう。特にランダムフォレストの予測を重視する場合、今後の需要に対応するための準備が必要かもしれません。
全体として、現状の安定した実績と予測モデルの上昇傾向の間に注目すべきギャップがあり、この差がビジネス戦略の基盤となる可能性があります。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **実績AI**: 最初の期間でやや上昇傾向が見られ、その後、水平に近い動きになります。
– **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による予測ラインはフラットで、WEIスコアがほぼ一定です。
### 2. 外れ値や急激な変動
– いくつかのデータポイントは、太い黒い円で囲まれた外れ値としてマークされています。これらの点は通常の実績AIデータから外れています。
### 3. 各プロットや要素
– **青の点（実績）**は、実際のWEIスコアを表しています。
– **赤のX（予測）**は、予測されたスコアです。
– 各予測モデルには異なる色（線形回帰：赤紫、決定木回帰：シアン、ランダムフォレスト回帰：ピンク）が割り当てられており、視覚的に区別されています。
– 灰色の範囲は、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
– 実績と予測はおおむね一致していますが、予測数値はフラットなため、モデルの予測が過度に単純化されている可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは、一部の点で高い分散を示しており、特に初期のデータポイントに集中しています。
### 6. 人間が直感的に感じることとビジネスへの影響
– 実績データの初期上昇から一定の水準で安定化しているトレンドは、新製品の市場浸透が徐々に進行している可能性を示唆しています。
– 外れ値の存在は、特定の期間や事象が異質であったことを暗示し、それを分析することで新たなインサイトが得られる可能性があります。
– モデルの予測がフラットな点は、モデルの改善余地を示しています。特に、動的な変動を捉えるための改善が必要です。
– ビジネスにおいて、WEIスコアが良好に維持されていることは、顧客の支持を得ていると解釈できます。ただし、予測モデルの精度向上が今後の課題です。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績AIのプロットは比較的横ばいで一定しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は、緩やかな上昇トレンドを示しています。
– 線形回帰と決定木回帰の予測は、ほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績AIの中にいくつかの外れ値（大きな丸で囲まれている点）がありますが、全体的には一定の範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点（実績AI）は、個人WEIスコアの実際の観測値です。
– 赤い×（予測AI）は、予測されたスコアを表しますが、個別に明示されていないため詳細は不明です。
– 灰色の帯は、予測の不確かさを示す範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデルのトレンドを比較することで、ランダムフォレスト回帰が他のモデルと異なる上昇傾向にあることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIのデータの密度が高く、予測範囲に概ね収まっています。
– モデル間の予測結果は大きくは異ならず、多くのプロットが重なっています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 実績AIデータが予測範囲内に収まっていることは、モデルが現状をほぼ正確に捉えていることを示します。
– ランダムフォレストが上昇トレンドを示しているため、今後の経済的余裕が増加する可能性があります。これは製品の売上増加の予兆かもしれません。
– 予測が当たるとすれば、マーケティングや戦略を強化する好機と考えられます。
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**:
– 実績データ（青い点）は概ね横ばいで、0.6から0.8付近に集中しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）は緩やかに上昇していますが、他の予測（線形回帰、水色の線）は安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータ点（黒い円で示される）は他とは異なり、0.6以下や0.9以上に位置しています。これらは外れ値と見なされます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIによるデータ。
– 紫色、灰色、水色の線はそれぞれランダムフォレスト回帰、線形回帰、決定木回帰による予測。
– 灰色の影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**:
– 実績データと各予測手法の間には一部の分布で乖離が見られます。特にランダムフォレスト回帰は結果が持続的に上昇しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実際のデータは予測の信頼区間内に存在していますが、予測の種類によっては、実績と一致しない傾向も見られます。
6. **直感的な所感とビジネス・社会への影響**:
– グラフから、人々は予測の方法による異なる結果を注意深く考慮する必要があると感じるでしょう。特に、異なる手法から得られた予測が異なる場合、その選択がビジネスや健康状態にどう影響を与えるかを理解することが重要です。
– このデータは健康状態のモニタリングであり、不確実性を考慮しながら、最適な判断をするための洞察を提供します。予測結果と実績が一致する場合、信頼性が高まり、製品の市場展開により積極的な姿勢を取る可能性があります。
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:
以下は、このグラフの分析です。
1. **トレンド**
– グラフの初期段階（7月1日から7月15日）では、WEIスコアは安定しており、若干の上昇傾向が見られます。その後、スコアは徐々に上昇し、7月中旬にはピークに達しています。
– 予測（特にランダムフォレスト回帰）の線が一定に近いレベルで横ばい状態を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月上旬に数点の異常値が観察されますが、全体的なデータセットの分布に大きな影響を及ぼしていないようです。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績のデータポイントを示し、黒の円は異常値を示しているようです。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示し、安全な範囲内でスコアが変動しています。
4. **関係性**
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されており、それぞれ異なる予測を行っていますが、大まかには実績に沿った形になっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測モデルの結果と実際のデータの比較は、実際のデータが予測境界内で変動していることを示しています。特に、ランダムフォレストと決定木の予測が同様のトレンドを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– ストレスのWEIスコアが高止まりの状態で推移していることから、製品の導入や市場での受容に対するストレスが一定レベルに保たれていることが示唆されます。
– 予測と実績が近いことは、モデルが新製品の心理的ストレスを良好に予測していることを示し、ビジネスの意思決定や計画策定に有用なインサイトを提供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導入時における顧客の心理的反応を把握し、予測と実績の精度を確認するのに役立つと考えられます。
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:
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）スコアの30日間の変化を示しています。以下、グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察について分析します。
1. **トレンド**:
– 実績AIで示される青いプロットは、グラフの左側部分（最初の15日間）に集中しており、比較的安定したスコアを示しています。
– その後、予測AI（ランダムフォレスト回帰）は徐々に増加し、最終的に横ばいに見えますが、他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰）は一定の水準を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのプロットには黒い円で囲まれた外れ値が見られ、特に初期の日付においてWEIスコアが低い部分で多く観測されます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青いプロットは実際のデータを示し、予測モデルのパフォーマンスを評価するための基準となります。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、xAI/3σで示されています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は後半部分で実際のスコアを上回っているように見えますが、ランダムフォレスト回帰のみが上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データには変動がありますが、後半の予測データはより一定の傾向を示し、異なるモデル間の一致を観察できます。
6. **このグラフから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**:
– 初期のデータは不安定さがあるものの、予測モデルでは将来的に安定、もしくは改善が見込まれることが示されています。
– ビジネスの観点からは、不確定性を管理しつつ、予測に基づいた戦略を立てることができるでしょう。特に、ランダムフォレスト回帰の上昇トレンドは成長の可能性を示唆しているため、期待が持てる要素です。
全体的に、このデータは製品の未来予測に対する安心感を与えると同時に、異常に対処する柔軟性を企業にもたらすでしょう。
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:
以下は、グラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は横ばいの傾向を示しており、特定の上昇または下降トレンドは見られません。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、全体として比較的一定していますが、僅かな違いが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフにはいくつかの外れ値（黒い円）がありますが、多くは不確かさの範囲（灰色）内にあります。外れ値は重要なイベントや異常事象を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、黒い円は外れ値を示しています。紫、緑、シアンの線はそれぞれ異なる予測手法による予測を表しています。
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には、現在の数値と将来予測で違いが見られます。特に実績データは変動が多い一方で、予測データは非常に一定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間でのスコアのばらつきが大きい一方で、予測モデルはそのばらつきを捉えきれていない可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 実績データの変動に対して予測があまり適応していないことから、新製品の公平性評価は予測が難しい分野である可能性があります。社会的な潮流や意見の変化がこの分野に影響を与えている可能性があります。
– 予測が安定していることは、ある程度の信頼性を提案する一方で、外れ値が示す予期せぬ事象に対処するための柔軟な戦略が必要です。
このグラフは、予測モデルの精度改善や異常検知のアルゴリズム導入の可能性を考える際に有用な情報を提供しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は横ばい傾向で、比較的一定のWEIスコアを示しています。全体として、急激な上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で示された部分が外れ値ですが、非常にわずかな変動があります。これらは通常のデータ範囲を逸脱しているが、全体のトレンドに大きな影響はないと評価されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点（実績）は、実際のWEIスコアを示しています。
– 赤の「x」は予測値で、現実のデータと予測の差異を視覚化。
– グレーの帯は予測の不確かさを表し、実績の多くがこの範囲内に含まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測ライン（複数の色で示される）はほぼ並行し、将来的なスコアの推移を示しています。これらは、異なるモデルによる予測ですが、結論としては同様の結果に至っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の相関は高く、予測手法は実績データに対して頑健であると考えられます。予測と実績が密に分布しています。
6. **直感的な理解と社会的影響**
– このグラフから得られる直感的な印象は、製品の持続可能性と自治性が安定しており、予測に対する信頼性が高いことです。
– ビジネスへの影響として、持続可能性が高まることで消費者の信頼を獲得し、自治的技術を持つ製品が市場に強く影響を及ぼす可能性があります。
– 社会的には、この安定性は長期的な持続可能な開発に貢献する可能性が高いと考えられます。
この分析に基づいて、製品の開発やマーケティング戦略に対する自信を持つのが良いでしょう。
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:
このグラフについて分析します。
1. **トレンド**:
– 「実績」は概ね横ばいで、0.7〜0.8のスコアで推移しています。
– 予測において「線形回帰」と「決定木回帰」は横ばいですが、「ランダムフォレスト回帰」は1.0近くでの上昇期が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として指摘されているデータは、ほとんどが下側にあります。これらは実際の値よりも大幅に低い予測がされた時を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績を示し、これが実際のデータと一致している様子がわかります。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、その範囲を大幅に超える外れ値が存在します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって、予測のスコアに大きな差があることがわかります。特にランダムフォレストが他と異なるトレンドを示しているのが特徴的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績といくつかの予測はおおよそ一致していますが、大多数の値が0.7から0.8の範囲に集中しているため、この範囲を中心にした学習モデルの最適化が必要かもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 実績が横ばいであることから、現状での社会基盤や教育機会の向上には大きな変動が見られないことが示唆されます。
– 予測手法によって異なる結果が得られることから、予測モデルの選択が重要であり、適切なモデルの選択によってより正確な予測が可能になるでしょう。
– 現時点では大きな成長も減少も見られないため、さらなるデータ分析や外部要因の調査が必要です。
このグラフから得られる情報は、社会インフラや教育の施策立案において、現状の維持ではなく、予測モデルによる改善が必要であることを示唆しているといえます。
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:
このグラフに関する分析と洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 過去数日間、実績のデータポイント（青点）は0.6から1.0の間で変動しています。トレンドとしては、データが7月上旬から中旬にかけて上昇し、その後は安定しています。
– 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）の線は、低いスコアで安定した横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒の丸で表示されたデータポイント）が7月上旬に集中しており、スコアが急激に0.6近くになったことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のAIスコアを表しています。
– 黒い丸で囲まれた部分が外れ値として認識されています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーエリア）は、xAI/3σによって示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データが大きく離れていることが分かります。予測モデルは実績よりも一貫して低いスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データのスコアは全般的に上昇しており、予測とは逆の動きを示しています。このことから、予測モデルが実績の動向を十分に反映できていない可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 現在の新製品のWEIスコアは、実際のパフォーマンスが予測より優れていることを示しています。今後もこのトレンドが続くなら、新製品が市場で受け入れられ、多様性や自由保障への貢献が期待以上であることを示しています。
– 予測が実績に追いついていないため、予測モデルの精度向上が必要かもしれません。この歪みを調整することで、より信頼性の高い戦略を構築できるでしょう。
この分析は、社会的・ビジネス的な意思決定の参考として役立つ可能性があります。
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:
以下のヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 時間軸に沿ってWEIスコアが徐々に上昇しています。初めの数日間は低い数値が多いですが、その後上昇しており、全体的に緑や黄色の高いスコアに移行していることが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定のデータポイントや時間帯で濃い紫の低いWEIスコアが見られ、これが外れ値または急激な変動の可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高低を示しており、紫が低く、黄色が高いスコアを表しています。
– 日付ごとにWEIスコアが異なっており、時間帯による変化も見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯のデータが同時に示されており、それらの変化が時間とともに同期して上昇傾向にあるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間が進むにつれてスコアが上昇するパターンが見られ、時間帯によっても均一ではない変動があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアの上昇は、新製品の興味や利用が増加していることを示唆しており、マーケティング活動や製品改良が成功している可能性を示しています。
– 一部の時間帯での低スコアは、さらなる改善やターゲットマーケティングが必要かもしれないことを示しています。
– 全体的な上昇傾向は、新製品が市場に受け入れられつつあるというポジティブな兆候と考えられます。
このような視点から、ビジネス戦略の調整や新たな市場開拓への手掛かりとして活用できるでしょう。
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:
以下にヒートマップの分析をまとめます。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– このヒートマップでは、全体的に右方向（時間の経過に従って）が色の変化を示しています。特に7月6日以降、一部の時間帯で黄色っぽい色が増え、WEIスコアが向上していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日から7月2日の変化で、一部の時間帯が濃い紫色（低いスコア）から急激に青や緑色へ変わっています。これは急なスコアの改善を示唆しています。同様に、7月8日の黄色い部分は他の日付と比べて高いスコアのピークを示しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しています。紫色は低いスコア、黄色に近づくほど高いスコアを表しています。このスコアは、新製品の評価または受容度を示している可能性があります。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 日ごとに均一なパターンは見られず、日によるスコア変動が大きいようです。特定の時間帯（例えば昼や夜）のパフォーマンスに一貫性があるかは確認できません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 統計的な分析がなく視覚的な評価に基づくため、直接的な相関を推測するのは難しいですが、日にちが進むにつれてスコアの高い時間帯が増える傾向が見られます。
6. **このグラフから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**:
– 新製品が市場に投入された後、全体的な評価が日を追うごとに改善しているように見えます。これは製品の知名度が上がり、消費者の反応が良い方向に向かっている可能性を示唆します。このトレンドを維持できれば、ビジネスの成長につながるでしょう。また、どの時間帯に顧客が新製品をより利用しているかの洞察も得られるため、マーケティング戦略の最適化にも役立ちます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **周期性**: 時間帯ごとの色の変化を見ると、一定の周期性が見られ、特に夕方から夜にかけて高いスコアが観察されます（緑から黄色への変化）。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 7月8日のスコアが特に高い（黄色）、他の日と比較して目立っています。
– **急激な変動**: 7月6日と7月7日にかけてスコアが急上昇しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色**: 色のグラデーションはスコアの高さを示し、黄色が最も高く、紫色が低いことを示しています。
– **バラエティ**: 全体を通じて、特定の時間帯にのみ高いスコアが見られることが目立ちます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 同一日の異なる時間帯でスコアが異なり、特に夕方から夜にかけてのスコアが高い傾向があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 時間帯とスコアにおける正の相関が考えられ、夕方から夜にかけて数値が高くなる傾向があります。
### 6. 洞察と影響
– **直感的な印象**: 日々の活動や製品使用が夕方から夜に活発化する可能性が高いこと。
– **ビジネスインサイト**: この時間帯に焦点を当てたマーケティング戦略が有効かもしれません。製品使用ピークやキャンペーンタイミングを見直し、販売促進につなげることが可能です。
この分析から、特定の時間帯に注力することで、効果的なビジネス戦略の策定や社会的関与を促進する方法が見えてくるでしょう。
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、新製品カテゴリにおける30日間の各WEI項目間の相関を示しています。以下に、視覚的特徴とそれに基づく洞察を提供します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップは各項目の相関を示すもので、時間的なトレンドは直接示されていませんが、相関の変動はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 全体的に高い相関のエリアが多く、明確な外れ値は見られない。ただし、個人WEI（自由度と自治）は他と比べて相関が低いです。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃さは相関の強さを示しており、赤に近いほど強い正の相関、青に近いほど負の相関を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時系列としては扱えないが、複数のWEI項目間の関係性が示されています。特に社会WEI（共生・多様性：自由の保障）が多くの項目と高い相関を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合WEIは全体的に他の項目と高い相関を示し、特に個人WEI平均、社会WEI（公平性・公正さ）との相関が高いです。
– 個人WEI（自由度と自治）は相対的に相関が低く、独立した要素である可能性示唆。
6. **このグラフから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**:
– 人間は直感的に、総合WEIが他のWEI指標と高い相関を持つため、総合的に良好な評価が達成されやすいとの理解を得るかもしれません。
– ビジネス上では、社会的要因や個人の健康状態がWEIに重要な影響を与えることを示唆しており、新製品開発やマーケティング戦略において、これらの要因を重視する必要があります。
このように、ヒートマップからは複数のWEI項目が相互に関連しており、特に社会的要因が重視されるべきであることがわかります。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 本グラフはボックスプロットを用いて各WEIタイプの30日間のスコア分布を示しています。時間に沿った明確なトレンドは示されていませんが、各カテゴリ間の比較には有用です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI平均」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」のカテゴリに外れ値が見られます。これらは特定の日や出来事がスコアに大きく影響したことを示唆します。
3. **各プロットや要素**
– ボックスプロットの各要素は、中央値、四分位範囲、最小・最大値を示しており、分布のばらつき具合を視覚化しています。
– 色の違いが各WEIタイプの区別を明確にしていますが、このグラフ内での色の意味付けは特にないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データとしてのトレンドは見られませんが、異なるWEIタイプ間の相対的な位置やばらつきを比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各WEIタイプの分布は比較的狭い範囲に収まっているものもあれば、幅広くばらついているものもあります。これは各指標の安定性や感度の違いを示している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 一部のカテゴリにおける高い中央値（例：「個人WEI（自由度と自立性）」）は、関連する新製品がこれらの面で特に優れていることを示唆しています。
– 分布のばらつきが大きいカテゴリは、消費者の評価や期待が安定していない可能性を示唆しており、改善の余地があるかもしれません。
– ビジネスへの影響としては、特定のWEIタイプでの競争優位性を強化する戦略を進行すると良いでしょう。また、ばらつきの大きい分野には注意を払い、顧客のニーズへの理解を深めることが重要です。
総じて、このグラフは新製品の市場における競争力や顧客評価の安定性を多角的に分析する手助けとなるでしょう。
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:
このグラフは、新製品カテゴリに関するWEI構成要素の主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に視覚的特徴とそれに伴う洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体に明確な上昇または下降のトレンドは見られません。データポイントは全体にわたってランダムに分布しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内に特に目立つ外れ値はありませんが、散布が広がっているため、特定の領域に密集している箇所がないことが特徴的です。
3. **各プロットや要素**:
– x軸は第一主成分を、y軸は第二主成分を表し、それぞれの寄与率は0.64と0.14です。第一主成分がデータのバリエーションの大部分を説明していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データ自体はこの2D表示からは抽出できませんが、データポイントの集まりが意味するものとしては、製品の特徴や属性のバリエーションを主成分軸に沿って把握することが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 両主成分間に直線的な相関はないように見えるため、データが多様な方向に広がっていることが推測されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 直感的には、この分布は新製品が多様な特徴やパフォーマンス特性を持っていることを示唆します。市場において異なる顧客セグメントに対して様々な価値を提供できる可能性があります。
– ビジネス的には、新製品の開発やマーケティング戦略を考える上で、どの主成分が市場で重要さを持つかを特定することが重要になるでしょう。
全体として、このPCAプロットは製品の違いを高度に視覚化するための有用なツールと言えます。
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。