📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析概要
#### 1. **時系列推移と全体のトレンド**
– **総合WEI**は、7月初旬に安定しながら推移し、その後段階的に上昇し、7月10日以降は0.8から0.85の高い領域で変動しています。これは、一般的な改善傾向を示唆しています。
– **個人WEI平均**及び**社会WEI平均**とも同様の上昇トレンドを示していますが、7月初旬の値はより不安定で、個人WEI平均は一時的に低下する傾向がありました。
– **詳細項目**の中では、特に「持続可能性と自治性」が驚異的な高さを保っていますが、他の項目に比べて「社会多様性」がより変動性を示しています。
#### 2. **異常値**
– 異常値は特に7月初旬のWEIスコアに集中して見つかっており、安定期への移行中に生じた過渡的不安定性を反映している可能性があります。
– 経済的余裕や心理的ストレスの低スコアを背景に、初期のスコアの変動が発生したことが示唆されます。また、後半の高いスコアは、持続可能性や社会インフラの改善が異常を引き起こした要因と考えられます。
#### 3. **季節性・トレンド・残差 (STL分解)**
– トレンドとしては、7月上旬から徐々に上昇し、下旬には安定期に入る様子が明瞭です。
– 季節性はあまり見られず、社会的インフラの改善や共生の進展が説明できない残差成分の低下に寄与しています。
#### 4. **項目間の相関**
– 高い相関が認められるのは「持続可能性」「共生」「インフラ」であり、これらが社会WEI平均の主要な推進力であることが示されています。
– 一方、個人の心理的ストレスや経済的余裕は他の項目から独立しており、個人WEI平均に対して単独の要因として作用しています。
#### 5. **データ分布**
– 箱ひげ図からは、主要な指標が全体的に中央値に集中する特性を示し、外れ値は7月初旬に多く確認できます。
– これにより、社会情勢の変化や個人の経済状況の改善が中盤以降のスコアに安定化をもたらしたことが分かります。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
– **PC1（60%寄与）**は全体のWEIスコアに非常に強く影響し、特に「持続可能性」と「社会公平性」から構成され、社会の共通目標が強く反映されています。
– **PC2（15%寄与）**は「心理的ストレス」と「経済的余裕」と関連し、個人の幸福感や経済指標がここで重要な役割を果たしています。
### 総合的評価
本データセットから、WEIスコアが明らかな改善傾向を示していることが確認されます。この傾向は主に持続可能性の向上と社会インフラの強化によってもたらされており、個人の心理的ストレスと経済事情が直面する課題はまだ散見されるものの、総合的な進展はポジティブです。今後、個人的および社会的アプローチがより均衡されることでさらなる成長が期待できます。
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**:
– 実績（実績AI）は緩やかに上昇しています。初期には変動がありますが、徐々に安定しています。
– 予測（線形回帰）は将来にわたって横ばい傾向です。
– 予測（決定木回帰）と予測（ランダムフォレスト回帰）はともに上昇傾向を示していますが、ランダムフォレストの方がより傾きが大きいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて、いくつかの外れ値（黒円で囲まれた点）が見られます。これらは異常現象が発生した可能性を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実際のデータで、各値にわずかなばらつきがあります。
– 灰色の影は予測の不確かさの範囲を示し、実績データがその範囲に多く含まれています。
4. **関係性**:
– 異なる予測モデルの結果を比較することで、どのモデルが実績データに最も近い予測をしているか理解できます。ランダムフォレスト回帰がより攻撃的な予測をしています。
5. **相関関係や分布**:
– 実績データの多くは0.7から0.8の範囲に密集しており、上昇トレンドの中にあります。予測データもこの範囲に沿った形で進んでいます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 実績が上昇基調にあるため、新製品カテゴリでのWEIスコアの改善が見られます。これはビジネスにおいて、製品の受容が進んでいることを示唆しており、成長の兆しとみなせます。
– 外れ値の存在は、特定のイベントや市場の変化によって一時的な変動があったことを示し、それを分析することが今後の戦略に役立つかもしれません。
全体として、このグラフは新製品のパフォーマンスが改善方向にあり、将来の予測もポジティブであることを示しています。
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:
分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフ上の実績データ（青い点）は、全体的に横ばいに近い傾向を示しています。大き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（ピンク）は、徐々に上昇する予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として認識されているデータポイントがいくつかあります（黒い円で囲まれている）。これらは通常のパターンから外れた異常な値とされています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青い点）は、製品の過去30日間の実際のWEIスコアを示しています。
– 予測（赤いバツ）は、モデルによる予測スコア。
– 灰色の領域は、予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレストと他の予測手法（線形回帰と決定木回帰）の間で、一貫性や予測のばらつきが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一定の範囲内に留まり、多くの点が似たようなスコアを示しています。
– 大きな相関関係は直接見受けられませんが、外れ値が存在するため、その影響を考慮する必要があります。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**:
– 新製品のWEIスコアが安定していることはポジティブに捉えることができますが、外れ値の原因を調査することが重要です。このような異常値が改善の機会を示すこともあり得ます。
– 今後の予測ではスコアが上昇する傾向にあるため、製品の成功や需要の拡大が期待できます。企業はこれを活かして販売やマーケティング戦略を調整することができます。
全体として、データの安定性を確保しつつ、外れ値を活用したさらなるインサイトの発掘が求められます。
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:
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青の散布図）は全体的に0.6から1.0の間で動いており、特に急激な上昇や下降は見られません。全体的には横ばい傾向。
– 予測データのトレンドも横ばいで、特に線形回帰と決定木回帰の予測ラインは近い値を示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としてマークされているデータポイントがあり、特に最初の方に多く散見されます。
– これらの外れ値は0.6付近の下の方に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実際の観測値を表しています。
– xAI/3σで示された灰色の範囲は、予測の不確かさの範囲を示し、通常のデータ変動の予測範囲を表しています。
– 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）が示すラインは、それぞれのモデルによる予測の軌跡を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルのラインはよく似た傾向を示し、全体を通して大きな乖離は見られません。
– 実績と予測データの間に大きなずれはなく、モデルが安定していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.7から0.9の間に多くのデータ点が分布しており、平均的なスコアがこの範囲に集中していることを示しています。
– 外れ値を除くと、データは予測範囲内に収まっています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間観点では、製品の社会的な受容度は安定しており、大きな変動は少ないと感じられるでしょう。
– 外れ値は一部の異常な事象や消費者の反応を示唆している可能性があり、これを分析することで製品改善のヒントが得られるかもしれません。
– ビジネスへの影響として、予測と実績が一致していることから、現在の戦略を維持しつつ、外れ値の原因を探ることでさらなる最適化が期待できます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データは30日間にわたり横ばい状態で、あまり大きな変動は見られません。
– 予測データについては、線形回帰とランダムフォレスト回帰の2つの異なるトレンドが示されており、前者が横ばいに、後者がわずかに上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかの外れ値（黒い丸で囲まれた点）が見られますが、全体的には密集しており、大きな急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを表し、一貫して比較的高いWEIスコアを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、小さいながらに一定の幅があります。
– 予測の線は異なる予測手法を示しており、それぞれ異なる未来の動向を予測しています。
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間に明確な相関関係は示されていませんが、予測の不確かさに関する情報が提供されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は比較的狭く、0.7から0.9の間に集中しています。相関よりも安定性が見られます。
6. **人間が直感的に感じることおよびビジネス影響**:
– 実績データの高い安定性は、現在の製品の市場での受容が確立されていることを示唆しています。
– 予測データは異なるシナリオごとに製品のパフォーマンスが改善する可能性を示しており、新しい戦略やマーケティング施策の導入がこの傾向を継続または加速させる可能性があります。
– ビジネスやマーケティングチームは、外れ値の発生原因を分析することで、さらなる改善のためのヒントを得ることができるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は安定した範囲内に集中しているが、全体的な上昇や下降のトレンドは見られない。
– 予測データは三つの異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づいているが、大きな違いはなく、安定している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値とされる点がいくつか存在しており、それは予測の不確かさ範囲（灰色のエリア）に含まれている。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データ（実測値）を示す。
– 赤いバツ印が予測データを示し、各手法によって微妙に予測結果が異なる。
– 黒い円は異常値を強調している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法間での予測値の差異は小さく、全体的に一致している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの密度は高いが、特定の傾向や相関は見られない。
– 不確かさ範囲内に大半のデータが収まっていることから、モデルの予測精度は高いと判断される。
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**
– 本グラフは健康状態の評価において、新製品が安定した結果をもたらしていることを示唆しており、製品の信用性が強化される可能性がある。
– 外れ値の頻度や範囲次第では、製品の利用において注意点が必要かもしれないが、現状では予測範囲内に収まっているため、大きな問題は発生していないように見える。
– 安定した性能が確認できれば、さらなる市場拡大や利用者の増加が期待できる。
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
1. **トレンド**
– 始めに、実績データ（青色の点）が平均0.6から始まり、その後、評価期間にわたり徐々に0.8付近まで増加しているように見えます。これは、心理的ストレスが増加している可能性を示唆しています。
– 予測データ（ピンクの線）は、次第に上昇し、最終的には1.0に達しており、ストレスが今後も増加することを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階でいくつかの外れ値（黒い丸で囲まれた点）が観察されます。これらは初期のストレスレベルの異常な変動を示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青の点は実際のストレス測定値、ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測を示しています。また、灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
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が存在し、予測は実績データのトレンドをなぞる形で増加しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績および予測データは1次関数的に増加しており、全体として強い相関関係が見られます。
6. **人間の直感とビジネスへの影響**
– 人間がこのグラフから直感的に感じるのは、ストレスが緩やかに増えているという状態です。これが続けば、ビジネス上のパフォーマンスや効率に悪影響を及ぼす可能性があります。早めのストレス管理や支援が必要とされるかもしれません。
このグラフは、特に新製品の投入における従業員のストレス状況を示している可能性があります。もしこれが企業の状況を反映しているならば、従業員のメンタルヘルス対策が課題となり、効率的なサポートが求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初めの期間 (7月1日〜7月15日頃) は、WEIスコアが概ね0.6〜0.8の範囲に留まっています。この期間のスコアは比較的安定しています。
– 7月中旬以降、WEIスコアに上昇傾向があります。特に予測データ（紫のライン）は8月にかけて上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントに黒い円で囲まれている外れ値があります。スコアが他の値から大きく離れていることを示しています。
– 最初の半月に特に外れ値が多く見られます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績のデータを示しており、評価期間中の実際のWEIスコアです。
– 紫のラインはランダムフォレスト回帰予測を示しており、今後のスコアの上昇を予測しています。
– 緑と水色のラインは、線形回帰と決定木回帰の予測をそれぞれ示しています。線形回帰では微増、決定木回帰では横ばいの予測です。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 三つの予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）の間で異なる傾向が見られます。ランダムフォレストが最も楽観的な上昇予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの実績データは通常0.6から0.8の範囲に分布し、特別な大きな変動は観察されません。
– 外れ値の存在は、データにおける不均一性を示唆します。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 安定したWEIスコアの維持と、予測での上昇トレンドがあることは、今後の製品の採用や顧客の自由度と自治に対する期待感を高める可能性があります。
– 外れ値の存在を考慮すると、時々顧客体験や製品パフォーマンスにばらつきがみられることが示唆されます。このため、特定の期間や状況での対応が必要となるかもしれません。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績AIの青のプロットは全体的に0.6から0.9付近での範囲内での変動を見せていますが、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測AIは開始日から右肩上がりの傾向があり、最終的に0.9付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒の円で囲まれた外れ値がいくつか存在しますが、これらは予測の信頼区間内にあるため、大きな問題ではない可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績値を示し、黒の円は異常値を示します。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、この範囲内での実績値の変動は許容範囲と考えられます。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3種類の予測線がありますが、特にランダムフォレスト回帰が最高値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIデータと予測AIデータの間には一定の乖離がありますが、それぞれの予測手法が異なる結果を示しているため、比較の際にはその特性を考慮する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的狭い範囲に集中しており、予測と実績の相関が強いことが推測される。
6. **人間が直感的に感じ取ること、およびビジネスや社会への影響**
– 実績データが予測の不確かさ範囲内にあることから、予測の信頼性が比較的高いと見なせます。
– 社会的公平性を向上させるための新製品の実装が進んでいることと関連付けられ、実績と予測のスコアが高いことはポジティブな影響を示唆しています。
このグラフからは、新製品の社会的な受容とそれに基づく公平性が予測通りに進行していることが理解でき、予測手法の選択が目的に応じたインサイトを提供していると言えるでしょう。
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**
– 初期の実績AI（青い点）はほぼ横ばいで、若干の上昇傾向を示しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は最初の変動後、非常に安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつか確認でき、黒い円で示されていますが、全体のトレンドに大きな影響は与えていません。
– データの初期に若干の変動がありますが、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、その中の黒い円は外れ値を示します。
– 色別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）による予測を示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示していますが、狭い範囲に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル間の関係性は非常に類似しており、モデルごとに大きな相違はありません。
– 各モデルは実績データを反映しつつ、未来予測部分では非常に安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと各予測モデルの間での相関は高く、安定した予測が行われていると判断できます。
– データの分布は、外れ値を除けば比較的一貫しており、全体的な信頼性が感じられます。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– 初期のデータが安定して成長し、予測が一貫して高いスコアを示しているため、新製品の社会的評価（持続可能性と自治性）が安定していることが伺えます。
– ビジネスにおいては、この安定性が長期間続くことを示唆しており、新製品の持続的な成功が期待されます。
– 社会的には、新製品が持続可能性と自治性を重視していることが確認でき、環境や社会的貢献から高く評価される可能性があります。
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**:
– 実績（青い点）は0.8〜1.0の範囲に密集しており、横ばいの傾向が見られます。
– 予測（紫の線）は将来的に急激な上昇があり、その後横ばいになると予測されています。特にランダムフォレスト回帰の予測がすでに高いスコアで安定している点が注目されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績の中で、0.6付近に少数の外れ値が存在しますが、全体としては一定の範囲に留まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のWEIスコアを示し、X囲みの黒線は異常値を示します。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を表しており、かなり広がっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の異なる予測モデルが示されています。ランダムフォレスト回帰が最も高い予測値を示し、決定木回帰がそれに続いています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に大きな相関は確認できませんが、今後の予測値が高いことから、改善の期待が高まっている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフはWEIスコアが今後改善される可能性を示唆しています。特に教育機会や社会基盤の向上が期待されるため、ビジネスとしては新製品を通じてこれらの分野での価値提案が可能です。社会的には、今後の政策や教育投資に対する肯定的な影響を予測できます。
このグラフから、将来的なポジティブな変化の兆しを捉え、製品開発や戦略立案に役立てることができます。
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:
このグラフについて、以下の洞察を提供します。
1. トレンド：
– 実際のデータ（青い点）は、日にちが進むにつれて緩やかに上昇しています。初期には不安定ですが、徐々に安定して高いスコアを維持しています。
– 予測（線）はそれぞれ初めて変動し、安定した動きを示しています。
2. 外れ値や急激な変動：
– 初期段階でいくつかの外れ値があり、そこからスコアが急激に上昇しています（異常値を示す円で囲まれた点）。
3. 各プロットや要素の意味：
– 青い点は実測値を表し、実際の動向を示しています。
– 予測値は異なるモデルで示され、将来的な傾向を評価しています。
– 予測の不確かさの範囲は、実測値と予測値の間での変動を理解するために重要です。
4. 複数の時系列データの関係性：
– 実測データは、安定した予測トレンド（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）に接近しているように見えます。
5. 相関関係や分布の特徴：
– WEIスコアは時間とともに上昇する傾向が見られ、モデル間での予測値は類似したパターンを示しています。
6. 直感的な感覚とビジネス・社会への影響：
– WEIスコアの継続的な成長は、新製品が社会的にポジティブな影響を与えている可能性を示唆します。
– 特に共生・多様性・自由の保障が強化されていると直感的に感じられ、ビジネスや社会にとって健全な成長が期待されます。
このグラフからは、新製品が成功し、社会的な価値やインパクトを持って成長していることが読み取れます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 長期間にわたり、時間帯によって色調に大きな変化があります。例えば、7時の時間帯が一部で強い色（黄色）に変わっているのが目立ちます。
– 全体として、日によって色の変化が見られ、これは計測値に周期性がある可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップの色が突然黄色に変わる部分があります。これは急激な変動や特定のイベントがその時間帯に起きた可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色は総合WEIスコアを示し、紫から黄色に変化するほど数値が増加していることを示しています。特に、7月10日頃から色が鮮やかになり、スコアが高かったことを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数時間帯でのスコアの変動があり、ある時間帯での高スコアは他の時間帯に影響を与えているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によって顕著なスコアの違いが見られるため、ある時間帯での高スコアは利便性やニーズの違いを示す可能性があります。
6. **直感的に感じることとビジネスへの影響**:
– 黄色の高スコア部分は、製品やサービスが特定の時間において、顧客に非常に受け入れられていることを示しているかもしれません。これに基づくと、企業は特定の時間帯に集中的にプロモーション活動を行うことを検討する価値があると考えられます。
### 社会経済的影響
– このヒートマップから特定の新製品がどのように消費者に受け入れられているかが理解できれば、さらなる開発やマーケティングの最適化に役立ちます。また、製品の利用がピークとなる時間を把握することで、リソース配置の効率化に貢献することが期待されます。
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:
以下の視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 時系列ヒートマップ全体を通して、特定の時間帯に色が変化していますが、特定の日に急激な上昇や下降は見られません。ただし、特定の時間帯（19時～23時）では値が少なくなっており、その間にわずかに周期的な動きが見られるかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月10日と7月16日の昼の時間帯（15時～16時頃）に最も高いスコア（黄色）が見られ、これは急激な変動を示している可能性があります。他の時間帯に比べて顕著に高い値です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はWEIスコアの高低を反映しており、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。また、時間帯による変化のパターンが発見できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時系列データがある場合、それぞれの時間帯で異なるスコアを示すことにより、各日ごとの動向の違いを示しています。時間帯のスコアの分布により、午前・午後・夜間の利用パターンが異なることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの分布は特定の時間帯（例えば7月10日と7月16日）で顕著な高まりを示し、これらの日は特別なイベントやプロモーションがあった可能性があります。
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**:
– 高いスコアが特定の時間に集中していることから、その時間帯に特定の需要が集まることが予想されます。製品やサービスの使用がその時間帯に集中しているため、リソースをその時間に集中させることで、顧客満足度や売上向上につながる可能性があります。また、このデータがプロモーションプランや在庫管理の調整に役立つ可能性があります。
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:
このヒートマップは、新製品カテゴリにおける社会WEI平均スコアを30日間にわたって示しています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– 時間帯別の色の変化から、期間全体にわたってWEIスコアに大きな変動が見られます。中盤以降、多くの時間帯でスコアが上昇し、特に黄色の高スコアが目立っています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月8日または9日あたりでスコアが急上昇したことが示唆されます。この日付で他の日とは異なる色の領域が広がり、急激な上昇があったと考えられます。
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、黄色に近づくほど高スコアを表しています。淡い青や紫はより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**:
– 各時間帯におけるスコアの動きは比較的一貫性があり、似たタイミングで変動しています。これは、特定の出来事が複数の時間枠で同時に影響を及ぼしている可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係はこのヒートマップから直接は読み取れませんが、特定の期間のスコア上昇は製品が市場で何らかの反響を受けている兆候かもしれません。
6. **直感とビジネスや社会への影響**:
– この新製品カテゴリが市場で注目を集めている可能性があります。特定の期間における高スコアの出現は、新製品の効果的なプロモーションや消費者による高関心を示唆します。企業にとって、そのタイミングに似た施策やイベントが有効である可能性があります。
このヒートマップは、新製品の市場での反応を視覚的に追跡し、適切なマーケティング施策を検討する上で有用な洞察を提供するでしょう。
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、30日間にわたる新製品に関連する複数のWEI項目間の相関関係を示しています。以下に、このグラフから得られる視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– ヒートマップは特定の期間内のデータを示しているため、直接的な時間的トレンドは示していませんが、WEI項目間の強い関係性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 相関ヒートマップ自体は時系列データの急激な変動を示すものではありませんが、このマップ内では、一般的に相関が低い特定の項目間（例: 個人WEI(自由度と自治)と他の項目）は異なる動きを示す可能性があります。
3. **プロットや要素が示す意味**
– 色の濃淡が相関の強さを示しています。赤色が濃いほど相関関係が強く、青色が強いほど負の相関や弱い関係を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列の直接的な情報はヒートマップには見られませんが、各WEI項目間の相関関係が分析できます。
– 例えば、全体的に社会WEI（共生・多様性・自由の保障）が他の項目と高い相関を示しており、これが他の要素に及ぼす影響が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総合WEIと他の多くの項目（個人・社会の複数のWEI）との間に強い正の相関があります（例: 個人WEI平均、社会WEI（共生・多様性・自由の保障））。
– 個人WEI(自由度と自治)は他の項目と比較して相関が弱く、孤立した性質を持つと考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– 最大の相関を持つ項目の間の関連性は、組織や政策において特定の施策が複数の要素に同時に影響を及ぼす可能性を指摘します。
– 個人WEI項目の中でも、「経済的余裕」や「心理的ストレス」などが特に他の項目と相関があることから、これらの要素を改善することで全体的な幸福度の向上が期待できるかもしれません。
要するに、このヒートマップは、新製品カテゴリーに関する様々な要素がどのように関連しているかを理解する手助けとなり、その相関性を利用してビジネスや社会政策の決定に役立てることができます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 30日間のデータですが、カテゴリごとの分布を見る限り、特定の上昇や下降のトレンドは見られません。箱ひげ図は時系列トレンドよりも分布の形を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」で外れ値が見られます。他のデータポイントと比べて大きく外れています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **箱ひげ図の要素**:
– 箱（四分位範囲）は中央の50%を表し、中央値（太い線）はデータの中心を示します。
– ヒゲはデータの範囲を示しますが、外れ値を除外する通常の範囲を示します。
– **色**: 色合いが異なりますが、色が何を意味するかは明示されていないため、特定の指標やカテゴリを示すためのものです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列での変化ではないため、カテゴリ間の直接的な関係はこのグラフからは読み取れません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリの中央値と分布が多少異なることが分かります。「総合WEI」や「社会WEI（共生整備・教育機会）」は中央に集まり、安定していますが、「個人WEI（経済状態）」はより広範に分布しています。
6. **直感的な印象と影響**
– 人間がこのグラフを見ると、新製品の各WEIスコアにおけるバラツキを視覚的に捉え、どの要素がより変動しやすいのか（例：個人の健康状態など）を直感的に理解できると考えられます。
– ビジネスや社会への影響としては、新製品の成否はどのWEIカテゴリーで顕著に違いが出るかに依存する可能性があります。例えば、健康状態や自由度は直接的にユーザーの満足度に影響し得るため、これらの外れ値や広い分布は企業側で着目すべきポイントとなります。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下はグラフの分析とそれに基づく洞察です。
1. **トレンド**
– グラフの「Trend」プロットは一貫して上昇しています。このことは、新製品のWEIスコアが全体的に改善していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「Residual」プロットに7月7日付近で急激な変動が見られます。これは特定のイベントや要因による一時的な変動である可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**: 実際に観測されたデータ。
– **Trend**: 長期の基礎的な傾向を示す。
– **Seasonal**: データの周期的な変動を表現している。
– **Residual**: トレンドおよび季節要因を除いた残りの変動を示す。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドと季節性の変動は独立しており、トレンドは一貫して上昇している一方で、季節的な変動が見られることから、新製品の評価に定期的な外部要因が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**
– データ全体の変動は主にトレンドの上昇によるものであるが、短期間の波動は季節性や残差が寄与している。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 全体的に新製品の評価が改善しているため、市場での受容が良好であると考えられます。一時的な上昇（Residualの変動）は特定のプロモーションや市場イベントに関連している可能性が高いです。企業はこの基礎的な成長を維持するために、外部要因のさらなる分析が求められます。また、季節性の影響を理解することで、マーケティングやプロモーション活動の最適なタイミングを見極めることが可能です。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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このグラフは、個人WEI平均スコアのSTL分解を示しています。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**:
– トレンドラインは右肩上がりで、全体的に上昇傾向を示しています。これは、この新製品カテゴリの人気や成果がこの期間で増加していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差における2025-07-07から2025-07-11にかけての急激な増加とその後の減少があります。これは特定のイベントやキャンペーンが影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**は実際の観測値です。これにトレンドや季節性が含まれます。
– **Trend**は長期的な変動を示します。
– **Seasonal**は周期的な変動を示し、ここでは小さな周期的変動が見られます。
– **Residual**は観測値とトレンドと季節性を除いた残差で、予測と合わないランダムな変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドが上昇傾向であるため、観測の変動も高くなる傾向があります。季節性は小さな変動を起こし、全体的な傾向に影響を与えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドの上昇によって、観測データ全体も上昇しやすい環境にあります。季節性要素はその上下差を補完しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– この新製品は時間の経過とともに人気が高まっている可能性があります。この傾向が続くならば、さらに投資を行っても良い戦略的なタイミングと考えられます。
– 残差の急激な変動を調査し、それに対応する要因を分析することで、今後の戦略に役立つ洞察を得ることが可能です。
全体的に、この新製品は成功への道を辿っていると考えられ、特にその上昇トレンドは企業や投資家にとって魅力的な要素となるでしょう。
社会WEI平均 STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このSTL分解グラフからは、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– トレンドは全体的に上昇しています。これは、新製品カテゴリの社会WEI平均スコアが一貫して向上していることを示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測値に大きな外れ値は見られませんが、7月後半に向けてのスコアは緩やかに上昇しています。
– 残差には7月初旬の急激な変動が見られますが、その後は0付近で安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed（観測値）**: 30日間のデータそのものを示しています。
– **Trend（トレンド）**: 長期的な増加傾向を示し、製品が市場で成功している可能性を示唆します。
– **Seasonal（季節性）**: 短期的な周期的変動を示し、特定の時期に評価が高まる可能性があります。
– **Residual（残差）**: モデルで説明できない変動。大きな変動はシステム外の要因に起因する可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドラインと季節成分が全体的な評価の上昇に寄与しています。特に季節成分が一定の周期性を持っており、全体の上昇を後押ししている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関について明確な情報は得られませんが、観測値とトレンド、季節性は整合しています。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 緩やかな上昇トレンドは社会的影響力や消費者受けが好調であることのサインかもしれません。
– 商品やサービスのマーケティング活動が成功している、または市場の需要が高まっている可能性があります。
– 残差がほぼゼロに戻っていることから、予想外の動きが少ないことが分かります。これは市場の安定性を示唆します。
このような分析を通じて、新製品の市場動向や今後のマーケティング戦略に関する意思決定に役立つ洞察が得られます。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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このグラフは、主成分分析（PCA）を用いて新製品カテゴリのデータを視覚化しています。以下に分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– 特定の明確なトレンドは見られません。データは広範囲に散らばっており、特定の方向性を示していないように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値は見受けられません。ただし、いくつかの点が他の点から少し離れているため、それらが何らかの異常を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各点は、おそらく個々の観測を示しています。
– 第1主成分（寄与率: 0.60）と第2主成分（寄与率: 0.15）が示されています。この寄与率から、第1主成分がデータの分散をより多く説明していることがわかります。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列データというより、異なる観測の2次元空間での分布を示しているようです。時間的な変化は直接的には示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは中心付近に集約されていますが、全体的には広い範囲に渡って分布しています。相関関係については特に強調されるパターンは見受けられません。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– このグラフから、製品の多様性や異なる特徴を持つデータの広がりを示唆しています。
– ビジネスの観点から見ると、特定のクラスターが形成されていないため、製品の特性や市場のニーズが多様である可能性があります。これにより、新製品の開発やマーケティング戦略において、特定のターゲットに絞り込むのではなく、多様なニーズを考慮する必要があるかもしれません。
全体として、このPCAグラフは新製品カテゴリにおけるデータセットの多様性とその特性を示唆しており、さらなる分析や理解が必要であることを表しているでしょう。
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。
