📊 データ分析（GPT-4.1による）
データから得られるWEIスコアの分析を以下に示します。
### 時系列推移
– **総合WEI**:
– データは全体的に0.67から0.89の範囲で変動しています。
– 7月1日から7月13日の期間にかけて、スコアは0.68付近から始まり、最高で0.89まで上昇する傾向があります。
– 特に7月6日と7月9日、10日はスコアが大きく上昇している日が確認できます。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**:
– 個人WEI平均は大体0.64から0.86の範囲内で変動しており、社会WEIにおいても同様に0.66から0.91までの変動が見られます。
– 個人WEI平均は比較的安定して推移している一方、社会WEI平均は特に7月9日から10日にかけての上昇が特徴的です。
### 異常値
– 異常スコアとされる日にちとその理由を分析すると、7月1日からのデータはスタート時のばらつきがスコアに反映されている可能性が高いです。また、7月9日にはスコアが高くなる異常スコアが見られ、これは特定のイベントや社会的関心がWEIに影響したことを示唆する可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **季節性**: データの短期的な繰り返しパターンとしては、週ごとに少しずつ上昇する傾向が見られます。
– **トレンド**: すべてのスコアが確認された範囲で全体的上昇傾向を示しています。
– **残差**: 不規則なイベントが7月6日や12日といった日における振れ幅を大きくしています。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップにより、社会基盤・教育機会や持続可能性と自治性は他の項目と強く関連していることが見て取れます。特に持続可能性と自治性は、WEIの向上に直接貢献する主要な要素であると言えるでしょう。
### データ分布
– 各スコアの箱ひげ図を見ると、中央値は概ねデータ範囲の中心付近に位置し、外れ値は少なく、データは比較的安定しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析によれば、PC1が61%という大きな寄与を示しており、これは特定の要因群が全体の傾向を強くリードしていることを示唆しています。PC1は社会的要素（社会基盤や持続可能性）に依存することが示唆されます。PC2の寄与が15%であり、心理的要素や個人の健康状態が次に重要な要素となっていると考えられます。
ここでは、WEIスコアの動きを総合的に検討し、個人の健康状態や社会的持続可能性が増加傾向にあること、また特定の外部要因がスコアに大きく影響している可能性を強調しました。このデータは、直感的に数日ごとの変化を理解する要素の特定と、その要因がどのように相互作用するかを理解するための有用な手がかりを提供します。
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:
このグラフは、新製品カテゴリにおける360日間の総合WEIスコアの推移を示しています。以下はこのグラフから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 初期段階では、実績のデータ（青いプロット）が80%前後の範囲で安定しています。
– その後予測データ（紫の線）でランダムフォレスト回帰によるスコアの上昇が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部に異常値（黒い円）が観測されますが、それらは頻繁ではなく、特異的なイベントの可能性があります。
3. **各プロットの意味**:
– 青いプロットは過去の実績を示し、緑色のプロットは前年のデータです。
– 紫の線は異なる予測手法による推測値を示していますが、特にランダムフォレスト回帰は予測スコアを1.0付近まで引き上げています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータは比較的近い値を持っていますが、新たな予測モデルの導入により今後の期待値が大きく変動します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合的にWEIスコアは各予測モデルにより異なる傾向を示していますが、全体としては安定したスコアを維持しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間は、このデータが新製品の成功とその志向性を示していると感じるかもしれません。予測スコアの上昇は市場での潜在的な人気を示唆し、ビジネスの成長を期待させます。
– また、異常値の存在は予測精度を高めるための改善点として捉えられます。
この分析に基づき、今後の製品戦略の調整やさらなるデータ収集により、予測の精度向上を目指すと良いでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– データは主に左側と右側の2つの区間に分かれています。左側では、WEIスコアは約0.7から0.8の範囲に集中しており、特に大きな変動はありません。右側ではスコアが0.8を超えており、新しい期間への移行があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側に異常値が示されていますが、その他には大きな外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値で、左側に集中しています。
– 緑の点は前年の比較データで、右側にまとまっています。
– 紫、ピンクの線は予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で、左の実績データに基づいていますが、揃ってあまり変動していません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測値は左側に集中し、WEIスコアの分布が比較的狭い範囲にあることを示しています。前年データは右側にあり、高いWEIスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは一定の範囲内での安定を示していますが、前年とのデータの乖離がはっきりしています。前年データは高いスコアを維持しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 左側のデータは新製品の市場導入初期を反映している可能性があります。前年のデータが高いスコアを示していることから、新製品が成熟市場において好意的に受け入れられる可能性があります。ただし、新製品の初期段階で実績が予測よりも若干低いか、異常値の存在が少し懸念材料となるでしょう。
ビジネスや社会への影響としては、対前年で高スコアが観察されていることから、製品戦略が正しい方向に進んでいる可能性があり、市場シェアの拡大やブランドの強化に寄与する可能性があります。ただし、新製品の導入戦略や異常値対策への配慮が必要です。
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**:
– 初期の段階でWEIスコアが高い値で開始し、その後、比較的安定した状態を維持しています。
– 後期（2026年6月以降）に入ると、青色の実績データから大きく右に離れた緑色の前年データが示され、WEIスコアが再び高くなっていることが読み取れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データに一部異常値が見られます（黒丸）。
– 特に急激な変動は見られませんが、2026年に入ってからは前年データが一貫して高い状態にあります。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績値、緑色は前年との比較用データを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
– 紫とピンクの線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しており、緩やかに右上がりしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の実績データと予測はおおむね一致しており、異常値は予測の範囲内に収まっています。
– 後半の前年データは次年度の予測と比較する参考として使用されています。
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は全体的に一貫性があります。ただし、具体的な相関関係を視覚的に確認することは難しいです。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアの安定した高い水準は、製品が市場において高評価を受け続けていることを示唆しています。
– 短期間での異常値も予測可能な範囲内にあるため、製品の信頼性やパフォーマンスに対しての安心感を与えるでしょう。
– 年末にかけての高いスコアは、製品の評価が一段と向上している可能性を示し、積極的なマーケティングや販売戦略の成功を反映しているかもしれません。
全体として、このグラフはポジティブな製品受容の状況を示しており、ビジネス戦略の継続的な成功を裏付ける情報を提供しています。
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:
以下の点についてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績値（青いプロット）はほぼ一定で、特に大きなトレンドは見られません。
– 予測値（紫とピンクの線）は一定の範囲を示しており、大きな変動は予想されていない様子です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示される外れ値が存在しますが、全体には影響を及ぼしていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値で、一貫性があります。
– 緑色のプロットは前年の値を示しており、実績と比較的に近い値を示しています。
– 予測値は異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によるものです。
4. **時系列データ間の関係性**:
– 実績値と前年のデータは似た傾向を示し、安定しています。
– 各予測モデルの結果は実績値と一致する範囲内に収まっており、信頼性があるように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値は全般的に高い相関を持つ可能性が高いですが、詳細な数値情報は把握できません。
– 外れ値はあるものの、全体のデータ分布は一定範囲内に収まっています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフは全体として安定した個人のWEIスコアを示しており、経済的な余裕が継続している様子がうかがえる。
– 外れ値はあるものの、重大な異常はなく、将来的にも安定性が見込まれます。
– 企業にとっては予測モデルが実績値とよく一致しており、信頼できるモデルとしてビジネスの戦略立案に活用できるでしょう。
このグラフを基にした予測は、ビジネス計画やマーケティング戦略の一助となり、経済的フレキシビリティを確保するためのベースラインを提供します。
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、与えられたグラフについての分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 初期の段階で、実績データ（青いプロット）はおおむね安定しており、大きな変動は見られません。予測モデルの線（直線、決定木、ランダムフォレスト）はそれぞれ異なる方向を予測していました。
2. **外れ値や急激な変動**
– プロットには幾つかの外れ値（黒い円）が含まれています。特に初期段階で多く見られるため、その期間に何か特異なイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– グラフにおいて、青い点は実際のデータを示し、今後の予測を行う上で基準として使用されます。
– 予測モデル（ピンク、紫、灰色の線）は異なる回帰手法を用いて将来のデータを予測していますが、この予測範囲はかなり狭く設定されている（灰色の帯）ため、慎重な予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データとこれらの予測モデルの間に大きな乖離はないことから、現在の状況はこれらのモデルによって比較的正確に予測できると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータ集積が高いため、その期間内の傾向が特定しやすいが、外れ値が影響している可能性もあります。
6. **直感的な印象とビジネスへの影響**
– 初期の安定期は、システムが安定していることを示唆し、健康状態の把握能力が確立されていることを示します。外れ値と予測モデルの異なる結果は、異常検知の強化やモデルの精度向上が必要であることを示唆しています。
– ビジネスや社会において、健康状態の安定は使用者の信頼獲得に寄与するでしょう。また、外れ値対応と予測モデルの改善は、より信頼性の高い製品提供につながります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側において、WEIスコアは約0.6から1.0近くまで急激に上昇した後、一定の範囲で横ばい状態を維持しているようです。この上昇は心理的ストレスの急増を意味しています。
– 右側では、前年度のデータ（緑色のプロット）も高めの範囲内で安定していますが、若干密度が高い印象です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 冒頭の急激なスコア上昇が注目されるべき変動です。
– 黒色の円で示された異常値がいくつか存在し、それらは特にグラフ左側で集中的に発生しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績データを表し、評価期間の開始時に集中しています。
– 紫色や緑色の線は異なる回帰モデルによる予測を示し、ほぼ平行に走行しています。
– グレーの範囲は、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**
– 実績（青色）と前年度（緑色）のデータが直感的に関連性を持っていそうであり、特に前半の変動を反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年度データの間には似た動きが見られ、心理的ストレスが季節的または周期的に影響を受ける可能性があります。
– 異常値が頻出していることから、予測モデルが捉えきれていない突発的なイベントがあるかもしれません。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 初期のストレス上昇とその後の安定は、特定の出来事や発表が個人の心理状態に影響を与えた可能性を示唆しており、新製品リリースに関する期待や不安などが考えられます。
– これらの変動をうまくマネジメントすることで、ビジネス戦略の策定や顧客サポートの強化に役立てられるでしょう。顧客が感じるストレスを軽減するためのフィードバックループを構築することが重要です。
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
1. **トレンド**
– **実績（実績AI）:** 初期の数値は0.7から0.8程度の間で変動し、少し上がっています。
– **予測:** 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）があり、各予測線が異なる挙動を示しています。ランダムフォレスト回帰の方が他の予測よりもWEIスコアが時間と共に上昇する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データ内には異常値がいくつか存在していますが、これらはおそらくモデリング時の例外的ケースと考えられます。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青いドット）:** データの実測値を示します。
– **異常値（黒いリング）:** 平均からの大きな偏差を持つ値。
– **予測線:** いくつかの予測モデルによって異なるトレンドが見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測値の間には一致しない部分がありますが、全体的に予測が実績の変動を追う形になっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実測値と予測値の間には一貫性のある相関が存在していると考えられます。ただし、モデル間の予測にはバラつきがあります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– WEIスコアの上昇傾向は、個人の自由度と自治が向上していることを示唆します。
– 予測モデルの一部でスコアの上昇が予測されているため、今後の新製品カテゴリでの市場反応が良いことが期待できます。
– 異常値への注目が、製品の改善点を見つけ出す手掛かりになるかもしれません。
このグラフは、新製品の導入や改善に際する市場動向を予測するための有用なツールとして機能し得るでしょう。社会への影響としては、個人の自由度が向上することで、製品に対する消費者の自主的な参加が促進される可能性もあります。
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:
以下の視覚的な特徴と洞察が得られます：
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色）は、一貫して0.6から0.9の範囲に集中しています。
– 予測データ（濃いピンク、紫、緑）は、一定のスコアに留まり、線形回帰や決定木回帰の予測が最初から継続的に水平（横ばい）に展開しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 見たところ、顕著な外れ値はありませんが、予測データと実績データの間にやや大きなギャップがあることが確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 異常値は黒い円で示されていますが、該当する実績値は見られません。
– 前年データ（濃緑色）は0.8付近に集中しており、過去と比較して安定したWEIスコアを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と実績の間には明確な相関があるように見えますが、予測はやや過大評価しています。
– 予測の下限（グレー範囲）は、実績の変動の範囲をカバーしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年の比較から、一定の安定性が伺えますが、予測モデルは慎重なようです。
– WEIスコアは全体として高い範囲に集中しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 実績データが過去とほぼ一致しているため、製品の公平性・公正さが安定していることがうかがえます。
– ビジネス的には、既存の戦略が引き続き有効であることを示唆しており、急激な戦略変更は不要である可能性があります。
– 社会的には、公平性や公正さに関する問題意識が引き続き重要であり、安定的な評価は企業の信頼につながるでしょう。
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:
### グラフの視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 時系列が2つの異なる時期に分けられています。最初は2025年7月から8月、次に2026年3月から7月にデータがあります。
– 2025年のデータは比較的高いWEIスコアに集中しており、2026年のデータは同様のスコア範囲内にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初年度（2025年）に異常値が存在していますが、その外れ値は前後のデータと密接しています。
– 両期間を通じてWEIスコアは安定しているように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示し、緑の点は前年の比較AIです。
– 紫とピンクの線は異なる予測アルゴリズム（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果を示していますが、実績値との関連性が見えにくいです。
– グレーの帯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**
– 青い実績データと緑の前年比較AIの密度から、似た傾向が保たれていることがわかります。しかし、予測アルゴリズムによるスコアの予測精度は確認できません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは高いWEIスコアを維持しており、予測データはさらに広いスコア範囲に分布しています。
– 特筆すべき相関は描写されていません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 本製品は、持続可能性と自治性の高い水準を維持していることから、環境や社会的な要求に応える能力が高いと考えられます。
– 予測データに基づく異なるアルゴリズム間の変動は、将来に不確実性が存在することを示しており、特に新製品投入時の市場反応の多様性を反映しています。
– ビジネス的には、実績データが高水準を示していることは市場での競争優位に直結し得ますが、外れ値に対する迅速な対応が求められます。
このグラフは、新製品が持続可能性と自治性の観点から安定したパフォーマンスを示しているスナップショットを提供しているとともに、予測の不確実性を示しており、戦略的な経営判断の材料となるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの初期段階（左側）は、主に実績データが表示されています。これらは約0.6から0.9の間の範囲に集まっています。
– 予測データ（紫、青、水色の線）は、比較的安定しているように見えますが、軽微な上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期値付近に外れ値として黒く囲われた点がありますが、これが異常値として認識されています。
– 大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績値を示しており、データの信頼性を表しています。
– 緑のプロットは前年のデータで、予測値と比較するのに有効です。
– 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）は異なる色の線として示され、モデルの予測傾向を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と前年のデータは近似しており、予測値もそれに基づいてしっかりとしているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データに基づいて、予測データが滑らかに分布しています。
– モデル間で大きな予測値の乖離は見られないため、モデル間の整合性があると考えられます。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– 予測モデルの安定性から考えると、新製品の社会基盤や教育機会への影響は安定している可能性があります。
– 異常値の検出により、予期せぬ変動や外因的要因に対する備えを行うことができ、リスク管理に役立つでしょう。
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**
– グラフは期間の初期と末期に分かれ、初期は青色の実績データ、末期は緑色の前年データが主に示されています。初期のスコアは評価日が進むにつれてやや上昇傾向が見られるが、末期では特に急激な上昇が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータでは、明確な外れ値が黒の外枠で示されていますが、全体的に安定しています。終盤にかけて急激にスコアが向上しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIによる実績を示し、緑の点は前年の比較AIによるもので、過去のパフォーマンスとの比較を示します。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、リスクと信頼幅を視覚化しています。紫、赤、ピンクの線は異なる予測モデルを示していますが、期間の初期には線形回帰が優勢です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年データを見る限り、製品のパフォーマンスは着実に向上しているようです。また、予測モデルが複数存在することから、個々のモデルが異なる予測を提供していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の青い点は初期では分散していますが、時が進むにつれてより集中し、正の相関を示唆しています。過去データとの差異は時期が進むごとに明瞭になります。
6. **人間が感じるであろうこととビジネスや社会への影響**
– このグラフを見ると、製品の社会的価値が時間とともに向上しているのが直感的に感じられます。初期の実績のアップダウンに対し、末期には大幅な向上が見られます。予測精度が複数の方法で確認されていることで、この成長が継続的で実現可能であることが示されています。
– ビジネス面では、製品の社会的価値が向上することで、信頼性が増し、長期的な成長が見込めます。社会的には、共生・多様性・自由の保障を重視する製品の普及が、社会全体にポジティブな影響をもたらす可能性があります。
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:
分析を行います。
### 1. トレンド
– 色の変化に基づくと、日にちが進むにつれて全体的なスコアが向上している様子が見て取れます。初期の方は暗い紫から青、そして緑へと進み、終了日には黄色の高スコアに向かっています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 注目すべきは、特定の時間帯（特に16時から19時）で、7月6日以降に明確な変動が見られることです。この時間帯でスコアが急上昇しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 色が全体のWEIスコアを示しています。色の濃い紫は低スコアを表し、黄色に近づくにつれてスコアが高くなります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 横に並ぶ日別のデータが時間帯ごとのスコア変化を視覚化しています。特定の時間帯でスコアが顕著に上昇している箇所があり、その時間帯のプロモーションやイベントの影響が考えられます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 時刻が進むにつれてスコアが上昇していることから、時間帯パフォーマンスが強く影響している様子がうかがえます。
### 6. 直感的な洞察およびビジネスや社会への影響
– 色の変化が示す改善傾向から、特定の戦略がうまくいっている可能性があります。新製品のマーケティングの成功や消費者の関心が特定の時間に集中しており、効率的な時間管理とマーケティングがビジネスの成長をサポートしていると考えられます。
この情報を活用することで、最も効果的な時間帯を特定し、マーケティングやプロモーション活動を強化できます。特定の時間帯を狙った戦略が有効であることが分かり、新製品の市場投入やキャンペーン展開の計画に役立てることができます。
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:
グラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色調を見ると、時間帯によって変化しています。特に、7時、8時、16時、19時、23時のスコアには違いが確認できます。
– 一日の中でのスコアの変化が周期的である可能性があります。時間帯によって異なる活動パターンが存在するかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に19時の色が濃く、スコアが他の時間帯に比べて低いことが示されています。ここは外れ値として特筆すべきかもしれません。
– 16時は、連続して低いスコアがあることが観察され、他の時間よりも低い傾向があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色が濃い部分はスコアが低く、薄い部分はスコアが高いことを示しています。特に16時から19時にかけては濃い色が続いており、低スコアの時間帯を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯別にスコアの増減がはっきりしているため、時間帯とスコアの関係が重要であり、日中および夕方以降の動向に注目が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯におけるスコアの周期性と集中度が見られます。同じ色が連続する時間帯から、利用者の活動が似たパターンであ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、ビジネスや社会への影響**:
– 日中よりも朝方や夜間にスコアが低い時間帯があることで、新製品の利用が特定の時間帯に集中している可能性があります。これにより、製品提供やマーケティング戦略を時間帯別に最適化することで、利用者体験の向上につながるでしょう。
このヒートマップから、特定の時間帯での利用方法や潜在的な改善点について洞察を得ることができ、新製品の展開や改良に役立てられるでしょう。
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:
グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップには明確な時間帯ごとの色のパターンが見られます。
– ある一定期間で、特定の時間帯（例えば8時から23時）にスコアが上昇する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 極端に濃い色や明るい色は少ないですが、いくつかの日に急激な色の変化があり、スコアの変動が顕著です。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの強さを示しており、緑や黄に近いほどスコアが高いことを示しています。
– 縦軸は時間（具体的な時間）、横軸は日付を表し、時系列のパターンを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとの持続的なパターンが見られ、特に16時から19時の間に高スコアが継続しています。
– 一部の日付で、特定の時間帯だけが高スコアを示しているなど、日別の偏りが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 夕方から夜にかけての時間帯にスコアが上昇する傾向、共有される特定の時間帯での日次スコアのパターンが観測されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 夕方から夜にかけて高いWEIスコアを示しており、ユーザーや消費者の活動がこの時間帯にピークを迎えている可能性があります。
– 新製品カテゴリでのピークは特定の時間帯に限られているため、この時間にキャンペーンやマーケティングを集中する戦略が考えられます。
このヒートマップは、特定の時間帯におけるユーザーの活発性を示しており、マーケティング戦略の調整に役立ちます。
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、WEI（Wellbeing Index）の各項目間の相関関係を示すもので、特定の新製品カテゴリにおけるデータを基にしています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは相関関係を示しており、トレンドではなく、データセット全体の同時期の関係性を表しています。そのため、周期性や時系列のトレンドを直接的に示しているわけではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ピークや谷といった特異な変動が見られるわけではありませんが、色合いが極端に青（一部）もしくは赤（二部）になっている箇所は、他の項目に対して特に強い相関もしくは無相関を持っていることを示しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色が濃い赤に近いほど正の相関が強く、濃い青に近いほど負の相関が示されています。白に近い色合いは、相関が低い（つまり、関係が薄い）ことを意味します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– ヒートマップは時系列データそのものよりも、全体期間を通した相関を示しているため、時間変化というよりはデータ間の関連性を直感的に理解するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI（公平性・公正さ）」との相関が高い（0.90以上）ことが特に目立ちます。これにより、総合的なウェルビーイングは個人および社会的要因に強く影響を受けていることが示唆されます。
– 「個人WEI（自由度と自治）」は他の項目と比較的低い相関を持ち、色合いが青に近いです。これは、この要因が独立した性質を持っている可能性を示しています。
6. **直感的・ビジネスおよび社会的影響の洞察**:
– WEIの各項目が互いに強い関連性を持つことは、施策を行う際、特定の要素を改善することで間接的に他の領域にも良い影響を与える可能性があることを示唆しています。例えば、「公正性・公正さ」を改善することで「総合WEI」を底上げする戦略が有効となるでしょう。
– 個人の自由度と自治の改善が、その項目以外には直接的な影響を及ぼしにくい点は、独自のアプローチの必要性を示しており、個別の施策開発が求められる可能性があります。この点は、新製品開発の対象セグメントを考える際に重要です。
このヒートマップを基に、相関性の高い項目に注目した多面的な戦略や施策が考案されることが期待されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 各WEIタイプのスコアは全体的に横ばいであり、時間を通じて大きなトレンド変動は見られないようです。それぞれの箱ひげ図は一定の範囲内でスコアが分布しており、安定したパフォーマンスが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI平均」と「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」には外れ値が見られます。これらの外れ値は、何らかのイベントや状況が一時的にスコアに影響を与えた可能性があります。
3. **要素の意味**
– 各箱ひげ図は異なるWEIタイプのスコア分布を示しています。箱の範囲はデータの四分位範囲、中央の線は中央値を示します。ひげは最小値と最大値を示し、ドットは外れ値を示しています。色のグラデーションは視覚的な区別を助けています。
4. **時系列データの関係性**
– このグラフでは時間による変化ではなく、異なるWEIタイプの比較が行われているため、時系列データの相互関係はあまり考慮されていません。
5. **相関関係と分布の特徴**
– 多くのタイプで中央値付近にスコアが集中しており、分布が安定していることがわかります。しかし、スコアの範囲（ひげの長さ）には若干の差異があり、タイプによってばらつき具合が異なります。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフを見ると、人々は特定のWEIスコアにおいて他と比較して特別な関心や対策が必要であることに気付くでしょう。例えば、外れ値を含む部分は異常が発生しやすい領域であり、これを解決するためのポリシーや介入が検討されるべきです。さらに、WEIスコアがコンスタントなタイプであれば、安定的な運用や維持が評価されます。
これらの分析と洞察は、製品開発やサービス提供において、各WEIスコアの特徴や改善のための優先事項を特定するのに役立ちます。
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:
以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフは主成分分析（PCA）の結果であり、特定の時間軸に対する上昇や下降のトレンドを示すものではありません。しかし、各データポイントが360日間の製品カテゴリ内の変動を表している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 分布は比較的均等ですが、第1主成分が0.3前後、第2主成分が0.15以上の部分に外れ値と見られるデータポイントがあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットは特定のデータ点を表し、第1主成分（寄与率: 0.61）と第2主成分（寄与率: 0.15）によって、新製品カテゴリの異なる要素や特徴を反映しています。
– 点の色や密度に変化はないので、単純にプロットの位置からのみ情報が得られる状態です。
4. **時系列データの関係性**:
– 個別の時系列データを直接示しているわけではないため、時間的な連続性や相関関係についての詳細な言及は難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは第1主成分の範囲において幅広く分布していますが、第2主成分に関してはより狭い範囲で分布しています。これは、第1主成分がデータの変動の多くを説明していることを示唆しています。
6. **直感的かつ社会やビジネスへの影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、データが全般的に広範囲に分布し、多様な特徴があるということです。
– ビジネスにおいては、異なる製品や構成要素のバリエーションを探ることで、潜在的な市場セグメントを発見する手助けとなるかもしれません。
– 社会的には、新製品カテゴリにおける多様性やニーズの違いを示しており、マーケティング戦略に貢献するでしょう。
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。