📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析と洞察
#### 1. **時系列推移**
– **総合WEIスコア (Combined WEI)**: 2025年7月1日から2025年7月19日までのデータでは、スコアの範囲は0.66875から0.865の間で変動しています。全体的な傾向を観察すると、初期は一貫性がないが、後半にかけて上昇傾向が続いていることが見られます。特に7月8日以降、スコアは著しく上昇し、より安定して高スコアを記録しています。
– **個人WEI平均 (Personal Avg)** と **社会WEI平均 (Social Avg)**: 個人WEI平均は概ね0.6から0.8の範囲で中程度の変動を示す一方で、社会WEI平均は後半にかけて0.7から0.9へと明らかに上昇しています。初期の個人WEIの揺らぎは、社会的要因の影響を受けやすいことが示唆されます。
#### 2. **異常値**
– 複数の異常値が特に総合WEIと個人WEI平均において検出されました。例えば、7月6日や7月9日には高いスコアが見られ、背景としては特定の社会イベントや政策の影響が考えられます。
– 総合WEIが7月6日に0.82まで急上昇し、その後も高い数値を維持したのは、社会的な施策上の成功や公共福祉に対するポジティブな改変があった可能性があります。
#### 3. **季節性・トレンド・残差 (STL分解)**
– 季節性パターンは著しくありませんが、長期的にはスコアが上昇するトレンドが見られます。特に夏季に近づくに従って、個人の健康や社会的な活動が活発になる傾向がある可能性があります。残差は、別要因の一時的な影響を反映していると考えられます。
#### 4. **項目間の相関**
– 相関ヒートマップにおいて、経済的余裕と健康状態、社会的持続可能性と自治性との間に高い正の相関が見られます。これは、個人の生活の質が社会的インフラの充実によって向上することを示唆しています。
#### 5. **データ分布**
– 箱ひげ図では、多くの項目で中央値が高いことがわかります。これにより、データが右に偏っている（つまり高スコアが多い）ことを示しています。外れ値は多数観測され、これが異常値としてリストされたスコアと一致している可能性があります。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
– 主成分分析（PCA）の結果、主要な構成要素（PC1）が全体の60%の変動を説明しています。これは、特定の要素が総合WEIスコアの変動に大きく寄与していることを示しています。恐らく経済的要因や持続可能性の影響が強いと推測されます。
### 結論
本データ分析からは、個人と社会の指標が総合WEIスコアに大きく寄与していることが”主要なトレンドです。特に社会インフラの改善、経済的安定性、そして健康への取り組みがWEIスコアを上げる要因として考えられます。また、異常値の多発は、外部環境の急激な変化への敏感さ、あるいは新製品導入のための特定施策が一時的な影響を及ぼした可能性を示しています。
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:
以下は、提示されたグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– WEIスコアが0.7-0.9の範囲で始まり、期間後半に急激にスコアが上昇しています。グラフの左側ではスコアが比較的安定していますが、右側（後半）ではスコアが大きく増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側にいくつかの「異常値」がプロットされていますが、極端な値はあまり見られません。
– 右側では、予測が不確かさ範囲内で急変しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績データを示し、実績はグラフの左側に集中しています。
– 緑の点は前年度のデータを示し、右側に集中しており、明らかに上昇しています。
– 散布図全体として、新製品の評価が急激に改善していることが示されているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績（青）と前年度（緑）のデータ間に、急な増加傾向が見られ、これは時系列的な進歩を意味します。
– 異なる予測手法（紫、ピンク、ライラックなど）は、前年度データの散布箇所で密集しており、大きく予測が異はないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データとその予測値間に、基本的な傾向として一致が見られるが、後半の予測での増加が顕著です。
– データ分布に特筆すべき異常は見当たりませんが、範囲が大きく狭まった（不確かさの減少）ことはポジティブな解釈ができるでしょう。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– グラフ全体から見て、新製品の評価がポジティブに進化していることから、企業にとっては市場での受容性が良好であると判断できそうです。
– 特に、予測が改善されつつあることから、今後のマーケティングや製品開発の方向性にとても希望が持てるでしょう。
– 社会的にもこの製品が何らかの形で受け入れられていることが示唆され、企業のブランド価値向上に寄与する可能性も考えられます。
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:
以下は、提供されたグラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– **実績（青の点）**: ほとんどが同じ時期に密集しており、一部上昇の兆しが見られる。
– **前年（緑の点）**: 実績と距離が離れており、別の時期に集まっている。このことから、前年との比較が難しいが、異なるトレンドであることを示唆。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒丸）がいくつか存在し、実績の中で突出または低下しているデータポイントがある。
– 予測（赤の×）は特定できないが、実績とのずれがある可能性。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点（実績）**: 一定の範囲内における実績データを示す。
– **黒い丸（異常値）**: 他のデータから大きく外れる異常データ。
– **緑の点（前年）**: 昨年の同時期との比較データとしての役割。
– **紫の線（予測）**: 複数の予測モデルに基づく将来の見通しを示す。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータは一致しないが、比較のために並べられている。
– 予測は、実績データとは異なるトレンドを示す可能性が高い。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年のデータ間に直接的な相関は見られない。
– ソフトな上昇トレンドが見られるが、異常値の影響で分布は広がりを見せている。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 新製品における実績データに基づく予測分析は重要であり、特に異常値の原因解明が必要。
– 予測が異なるモデリング手法で異なる結果を示す場合、他の外部要因を考慮に入れることが重要。
– 実績と前年のデータの不一致が市場変動や製品の人気の変化を示唆する可能性がある。
このグラフから、直感的に、新製品のパフォーマンスにはまだ不確実性があると考えることができる。継続的なデータ収集と分析が改善の鍵となるでしょう。
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:
このグラフを分析すると以下のことがわかります：
1. **トレンド**:
– 初期において、実績データ（青い点）は比較的一貫して高いWEIスコアを示しています。最近のデータ（緑）は継続的に高いスコアを示しており、比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかの黒い円で示された外れ値が初期の時期に見られますが、これらは全体のトレンドに大きく影響を与えていないようです。
– 時系列データが移行するにつれて、異常値は減少しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値（実績AI）、黒い円は異常値を示しています。
– 緑の点は前年の実績AIであり、今年の実績と関連付けて高いスコアを維持しています。
– 紫などの線はさまざまな予測モデルのデータを示していますが、後半の期間は欠如しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前年のデータは現在の実績データと一致する傾向があり、安定した高スコアを維持しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データの間には強い正の相関があると考えられます。また、スコアが高い状態で一定の密集が確認できます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 高いWEIスコアが安定しているということは、新製品が市場において良い評価を維持していることを示唆しています。外れ値や異常値が減少しているのは、製品の品質改善や市場の理解が深まった結果かもしれません。
– ビジネスにおいては、新製品の成功を示すポジティブなサインとして捉えられ、さらなる投資やプロモーションの継続によって市場シェアの拡大が期待できるでしょう。
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:
このグラフを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフは個人のWEIスコアの推移を示しています。2025年7月から9月初旬まではデータが集中的に存在し、その後2026年3月以降に連続してデータが続いています。
– 目立った上昇や下降のトレンドは見られません。期間が途絶えているため、全体的なトレンドを把握するのは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータには特に異常値として示されたプロット（黒で囲まれている）が確認できます。これは他のデータポイントと比較して異なる経済状況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**:
– 青は実績、赤の「✗」は予測、緑は前年のデータを指しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、予測は異なる手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）によって視覚的に区別されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 2025年のデータは実績と異常値が重なっており、比較期間内で異なる手法による予測が一つの予測モデルに収束している様子が見られます。期間のギャップがあるため、長期間の分析は不完全かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 2026年のデータは緑のクラスターが見られ、前年とほぼ同じ範囲に収束していることから、季節性や安定した経済環境を暗示している可能性があります。
6. **直感的な感想とビジネス社会への影響**:
– 限られた期間での変動や予測精度の不確実性を考慮すると、新製品の市場は安定しているが、潜在的なリスクもあります。
– ビジネスにおいては、過去の実績と予測精度を向上させるためのモデル改良に注力することで、WEIスコアの適切なモニタリングと予防策の計画が重要と考えられます。
この分析は限られたデータに基づいていますので、詳細なインサイトを導くためにはさらに多くの情報やデータが必要です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– **実績AI (青いプロット)**: 基本的に横ばいのトレンドを示しています。大きな上昇や下降はなく、一定の範囲で保たれています。
– **予測 (紫の線)**: 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰といった異なる方法で予測されていますが、それぞれの傾向は横ばいのように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **異常値 (黒い円)**: 左側のデータセットの中に異常値が表示されていますが、全体のデータから大きく外れているわけではないようです。
– **急激な変動**: 大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青色のプロット**: 実績値（実績AI）を示しています。
– **緑色のプロット**: 前年のデータです。相対的に高く保たれているようです。
– **紫色の線**: 予測を示していますが、3つの異なる回帰モデルの中ではランダムフォレスト回帰の影響が最も大きいように見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値、前年データの比較により、ほとんどの時間で大きな乖離は見られず、ある程度の一貫性を維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データセット全体としては、狭い範囲内に収まっており、ばらつきが少ないため分布は安定しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– **健康状態の安定性**: WEIスコアは安定しており、製品が効果的であると判断できるかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響**: 製品の安定性が確認できるため、このデータは新製品の信頼性を強調する材料となり得ます。ビジネス展開においては、さらなる市場進出や顧客増加が期待されます。
– **今後の予測の信頼性**: ランダムフォレスト回帰など、異なる予測モデルの使用が相互に補完し合い、予測精度の向上に寄与していることが示唆されます。
全体として、データは良好なコンディションを示しており、将来的な利用価値が高いと考えられます。
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**
– 初期の期間（2025年7月-8月）の実績データ（青いプロット）は、ほぼ一定に見えます。
– その後、データが空いている期間を経て、2026年3月-8月にかけて、前年AIデータ（緑のプロット）が集まっているが、こちらもあまり変動がないように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間に黒い円で表示されているいくつかの外れ値がありますが、頻度は高くないです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績値で、一定のパターンを示しています。
– 緑のプロットは前年のデータを示しており、過去の傾向を確認するために役立ちます。
– 紫、ピンク、薄ピンクの線は異なる予測手法による未来のトレンドを予測していますが、それぞれは急激に高まっている状態です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値、前年の値、予測値は、異なる期間内のデータを比較するために用いられており、予測手法ごとに異なる未来の動向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的一定ですが、予測値は大きく異なる変動を示しています。特に、ランダムフォレスト回帰と線形回帰の予測が際立ちます。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 初期の期間、心理的ストレスのレベルが安定していることは評価可能ですが、その後の予測に関しては手法によって結果が大きく異なるため、不確実性が高い印象を持つでしょう。
– ビジネスへの影響として、予測が正しければ次の年に向けて適切な対策を講じる必要があり、特に特定の手法の予測を信じるかどうかを慎重に判断する必要があります。社会的には、これらのストレスレベルがどのように影響するのかを考慮しつつ、予防策を講じることが求められるかもしれません。
このように、グラフにはさまざまな異なる情報が含まれており、それぞれの関係性や特性を理解することで、より深い洞察が得られるでしょう。
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:
このグラフについて分析すると、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフは開始時に実績データ（青色）が高めで比較的安定していますが、その後データが途切れ、予測モデルに切り替わっています。
– 一番最後の期間に過去データ（緑色）が再び表示され、こちらも安定している様子です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データ部分においていくつか異常値がありますが、大多数のデータはほぼ同じ水準に留まっています。
– 予測ツールの予測結果（紫、ピンク）も概ね安定していますが、途中で若干の上昇傾向が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示しており、紫色、ピンク色の線は異なる予測モデルによるWEIスコアの推定結果を示しています。灰色のシェーディングは予測の不確かさを表しています。
– 緑は過去の比較データを示しており、ここも安定しています。
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は期間が異なり、直接的な比較はできませんが、予測値は実績データの変動範囲内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体的に高いWEIスコアを維持しています。予測モデルもそれを支持する形で、特に大きな変動を予測していません。
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**:
– このグラフから受ける印象として、新製品の導入初期には高い自由度と自治が保たれていることが分かります。
– ビジネス的には、WEIスコアは高い位置を保っており、組織の政策や製品が個人の自由度と自治をサポートしていると解釈することができます。
– 異なる予測モデルの結果が大きく異ならないため、今後の見通しも安定していると言えます。
全体を通じて、このグラフは新製品に対するWEIスコアが堅調に推移していることを示し、これからの安定したパフォーマンスが期待できると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 期間の初め（2025年7月頃）には、実績（青いプロット）が安定しており、WEIスコアは0.6から0.8の範囲にあります。
– その後、2025年11月頃に予測が2つ（決定木回帰の黄色とランダムフォレスト回帰の紫色）で異なるトレンドを示していますが、全体として、横ばいからわずかに上昇へと移行しています。
– 2026年5月頃から再びスコアが測定され、多くの緑色のプロット（前年AI）が一貫した高いスコア（0.8から1.0）を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データではいくつかの異常値（黒いサークルで囲まれた青いプロット）が見られますが、一般的な範囲外に大幅に逸脱しているわけではないです。
3. **プロットや要素が示す意味**
– 実績は青のプロットで示され、比較的安定しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しており、その中での変動は大きくありません。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰による予測は非常に近い値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の実績と異常値データがある中で、予測データがその後伴い、特に2025年後半には予測が将来の実績に先行する形となっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測（特に線形回帰とランダムフォレスト回帰）は、時期ごとに密接な相関を持っているように見えます。
– 初期のWEIスコアの分布は比較的狭い範囲に集中していますが、後期の緑色プロットはより高いスコアを示します。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– 初期に測定されたデータは平均的かつ安定した性能を示すが、その後の予測によってより高い社会的公平性を達成する可能性が示されているため、これはポジティブな展開と見なせる。
– 予測モデルの性能が改善されたことにより、ビジネスではより高い水準の公平性を期待でき、企業の社会的責任（CSR）や市場での競争優位性にも寄与する可能性があります。
総じて、予測モデルの改善により新製品の社会的公平性が向上する可能性があり、その健全な影響が期待されます。
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、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青色）は0.8から0.9の間で横ばい状態です。
– 予測されたデータ（緑色）は0.8から1.0に向けて上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色の実データに異常値がいくつか見られますが、全体のスコア範囲内に収まっています。
– 紫色の「ランダムフォレスト回帰」ラインが特に急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青と赤の点が各アルゴリズムでの実績と予測データを示しています。
– 灰色の帯は予測の上下限の範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 緑の「前年」との比較は、前年よりもスコアが高いというポジティブな傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測値と大きな相関が見られ、予測範囲内に収まっています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフは新製品が持続可能性と自治性で高いスコアを示していることを示しています。
– ビジネスにおいては、新製品の開発が順調で、今後の成長が見込めることを示唆しています。
– 社会的な影響として、持続可能性の向上が評価され、企業のイメージ向上に寄与する可能性があります。
このような分析は、新製品の市場投入や改善策を評価する上で特に重要です。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **上昇・下降・周期性**: グラフは時系列散布図で、最初の期間と後半の期間でプロットが分かれています。左側のデータ（2025年）は実績が安定しており、右側のデータ（2026年）においても安定していますが、異なるサンプルに基づく比較のようです。
– **横ばい**: 2025年の実績は大きな変動がなく、横ばい状態が続いているように見えます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 2025年の初期に観察される異常値がいくつかありますが、全体としては安定しています。
– 予測は、ランダムフォレスト回帰により若干の上昇が示唆されています。
### 3. 各プロットや要素
– **色と形状の意味**:
– 青のプロットは実績データを指し、安定しています。
– 紫のラインは予測がありますが、それぞれ異なる回帰手法により異なります。
– 緑のプロットは前年と比較していますが、値が若干異なることが示されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測手法ごとの結果が異なるため、ランダムフォレスト回帰を除き、大きな変化がないようです。このことは、予測における手法選定が結果に与える影響が小さい可能性を示唆しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各データポイントは一定の範囲内に集中しているため、極端な外れ値を除き、分布の多様性は少ないと言えます。
### 6. 直感的な洞察および影響
– 人間はこのようなグラフを見たとき、新製品の社会基盤や教育機会の評価は比較的安定していると感じるでしょう。
– この安定性は、新製品が市場や社会基盤において期待通りに機能している可能性があることを示唆します。
– ビジネスや社会への影響としては、長期的には新製品の評価が安定し、持続可能な価値提供が続くことが期待されます。
全体として、このグラフは新製品の安定性と予測の信頼性を示し、持続的な価値提供における期待を人間に植え付ける要素があると言えます。
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:
このグラフは、新製品の「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」スコアの推移を360日間にわたって示しています。
1. **トレンド**:
– 最初の2ヶ月（約2025年7月〜9月）では、スコアは0.6を中心に安定していますが、8月中旬に一時的な上昇が見られます。
– その後、データが途絶え、次に2026年5月以降の予測データが登場します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月から9月の青色のプロットには、2つの大きな外れ値が見られます。
– これらは通常のスコア範囲を大きく超えており、何らかの特異な出来事があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットが実績データで、緑色が前年との比較データです。
– 紫色の線が異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しており、各手法間で予測に差があるのがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年度の比較データがあり、スコアの変動は前年と類似したトレンドを示しています。
– ただし、前年のスコアが示されている時点ではより高いスコアで安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データの分布は密集しており、0.6から0.8の範囲内に集中しています。
– この期間におけるWEIスコアの安定性を示唆しています。
6. **直感的な感想と影響**:
– 初期の実績データから、安定性を確認しつつも外れ値があるため、管理体制や一時的なイベントの影響が懸念されます。
– 予測データが次年度にかけて多様な予測モデルによって異なる結果を示しており、将来のWEIスコアの不確実性を反映しています。
– 社会的な改善や製品戦略の見直しが必要かもしれません。こうした分析結果は、ビジネスや社会政策における重要な指針を提供するでしょう。
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、グラフから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフは24時間の時間帯ごとに区切られています。特定の時間帯に色が変化していることから、日内変動があることが示唆されます。
– 色の変遷から、ある期間を経てWEIスコアが上昇または下降している時間帯があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として際立つ部分は特に見受けられませんが、一部時間帯（特に7時や15時）で急激に色が明るくなっている部分があります。これはWEIスコアの急上昇を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの値を示しており、黄色や緑が比較的高いスコア、紫や青が低いスコアを示しています。色相の違いはスコアの変化を可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯や日付で異なる色が見られ、特定の時間に高スコアが集中しているところがあります。これにより、日中の特定の時間におけるパフォーマンスが高まることが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定時間帯での一貫した色の変化から、時間帯特性が製品のWEIスコアに影響を与える要因である可能性があります。
6. **直感的な洞察及びビジネス・社会への影響**:
– これらの時間帯の変動を理解することで、企業は新製品のリリースやマーケティングを適切な時間に合わせることができるでしょう。
– 消費者の活動が時間に依存しているならば、その理解によってターゲット時間を設定し、集中したマーケティング戦略を立てることが可能です。例えば、15時など高スコアが集中する時間帯にキャンペーンを実施することが考えられます。
この分析を活用し、マーケティング戦略や製品開発の意思決定をより効果的に行うことができるでしょう。
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:
以下のグラフについての分析です。
1. **トレンド：**
– 日ごとに異なる時間帯における変動が可視化されており、明確な全体的上昇や下降トレンドは見られません。ただし、各時間帯での色の変化を観察すると、周期的なパターンがある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動：**
– 特定の時間帯（例えば、19時）における非常に低い値は、外れ値として注目されます。この日だけの要因による可能性があります。
3. **各プロットや要素：**
– 色の違いは、WEI平均スコアの変動を示しています。色の変化は数値の上昇または下降を反映しています。
– 濃い紫色は低いWEIスコア、黄色や緑色は高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：**
– 各時間帯が異なる変動を示しており、日中から夕方にかけてスコアが変動する様子があります。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 色分布から、特定の日付や時間でスコアが高いことが指摘できますが、全体として均等に広がっているように見えるため、大きな相関は見られません。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響：**
– このヒートマップからは、特定の時間帯でのパフォーマンスの違いが直感的に把握できます。高いスコアを示す時間帯に商業活動を集中させることで、効率的な戦略を立てることが可能です。
– また、外れ値を調査することで、改善点や効率化の余地を見つけることができます。
このように、このヒートマップは、時間帯別のパフォーマンスを理解し、戦略の最適化に役立てるための重要な手がかりを提供します。
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:
このヒートマップから次のような分析と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとに異なる日付で色の変化があります。特定の時間帯では変化があるものの、全体的な長期トレンドの変動は読み取りにくいです。
– ただし、特定の日付（例えば、2025-07-08や2025-07-18）において、特定の時間帯で一時的に明るい色になっている傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明るい色（黄色）の部分は、急激なスコアの上昇を示しており、これがおそらく外れ値や急激な変動を表しています。
– 例えば、2025-07-08の時間帯23や2025-07-18の時間帯19に顕著な色の変化があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さと明るさは、社会WEI平均スコアの高さを示します。濃い色（青色や紫色）は低いスコアを、明るい色（緑色や黄色）は高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**:
– 異なる時間帯間で同じ日にスコアが高くなるパターンが見られないため、時間帯同士の直接的な関連性は低いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（例えば、時間帯8や16）ではスコアが中程度になる傾向がありますが、この期間にわたって散発的に色が変わることが観察されます。
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**:
– このデータから示唆されるのは、特定の日や時間帯における社会活動の高さや新製品に対する関心が変動する可能性です。
– 明るい色の日付と時間帯に新製品のキャンペーンやイベントがあったかどうか検討すると、効果的なマーケティング戦略を立てる手がかりになるかもしれません。
このヒートマップは、特定の日付と時間帯をターゲットとした社会活動やマーケティング活動の最適化に役立つ可能性があります。
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:
以下は、提供された相関ヒートマップから得られる分析です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は時系列データではないため、トレンドは直接示されていません。しかし、関連性の傾向は見出せます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関の強さが低い組み合わせ（相関係数が-0.04など）は、他に比べて異質な関係性を示しています。
3. **各プロットや要素（色、密度）**:
– 色の濃淡が相関の強さを示します。赤色が濃いほど強い正の相関、青色が濃いほど強い負の相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEI項目間の相関は多様です。「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI（持続可能性と自治性）」との相関が特に高いことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は他のカテゴリと比較的相関が低いようです。
– 「総合WEI」と他項目との相関がほとんど0.7以上である点から、他のWEI項目が総合WEIに大きな影響を与えていることが伺えます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 全体的に高い相関関係が見られることから、各項目は強く関連しています。これは、新製品の導入戦略において、異なるWEI項目を統合的に考慮することが重要であることを示しています。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」といった社会的要素が「総合WEI」に高い影響を与えているため、企業はこれらの要素を強化することで全体のWEIの向上が期待できます。
この分析に基づき、WEIの向上に向けた戦略を策定する際に、強い相関関係を持つ項目を重点的に考慮することが重要です。
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:
### グラフの視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 期間は固定（360日間）であり、時系列データではなくカテゴリごとの分布を評価しています。そのため、時間軸におけるトレンドはありません。
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」の外れ値は他のデータと比較して顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱ひげ図は特定の新製品カテゴリのWEIスコアの分布を示しています。
– 箱の範囲（四分位範囲）はデータが集中している範囲を示し、中央値が示されています。
– 色の違いは視覚的な区別を助けるためと思われますが、具体的な意味は記載されていません。
4. **複数のカテゴリデータの関係性**
– 各カテゴリの中央値はおおむね0.70〜0.85の範囲に集中していますが、各カテゴリで分布の広がりが異なります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 表面上はカテゴリ間での明確な相関は見られませんが、個別のWEI要素（例：心理的ストレス、自由度と自治）は比較的狭い四分位範囲を持ち、安定したスコア分布を示しています。
6. **直感的な理解と影響**
– 人間が直感的に読み取るのは、「総合WEI」が他のカテゴリと比較してやや高い安定性を持っている可能性があるという点です。
– ビジネス面では、特に外れ値があり幅広い分布を示すカテゴリは、戦略的なレビューが必要と思われます。社会への影響としては、「公平性・公正さ」での外れ値は、特定の要因で改善が必要かもしれません。
この分析は、製品やサービスの改善、及びビジネス戦略の策定において有用な出発点を提供する可能性があります。
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:
このグラフはPCA分析を用いた新製品カテゴリーのWEI構成要素の散布図です。このグラフを分析することで、サンプルの分布や特徴を理解できます。
1. **トレンド**:
– 特定の上昇や下降トレンドは観察されませんが、データは全体として広く分布しています。
– 中央付近に高い密度が見られ、一部のデータは外側に分散していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントは、他のデータポイントから離れていることが目に付きます。これらは外れ値の可能性があり、特異な要因が働いているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 点の分布を見る限り、第一主成分が全体においてより重要であることが示されています（寄与率が0.60）。
– 第二主成分の寄与率は0.15で、第一主成分に比べて影響は小さいです。
4. **時系列データの関係性**:
– 時系列データではなく、複数のサンプルの分布を示しているため、直接的な関係性を示すのは難しいですが、分布から特徴パターンを確認することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布図に強い線形相関は見られませんが、全体的な傾向として第一主成分に沿った広がりが見られます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– ビジネスにおいては、第一主成分が重要な指標で、製品やサービスの成功に大きな影響を及ぼしている可能性があります。
– 外れ値が示すように、一部の製品が他の製品と異なるパフォーマンスを示し、特異な市場ニーズや状況に対応していることが考えられます。
– 分布のパターンをさらに分析することで、新製品の特異性や市場でのポジショニングを見つける手助けになるでしょう。
このグラフから、データの理解と改善のための次のステップへの指針が得られる可能性があります。
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。