📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 概要
本データセットでは、総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均、及び詳細項目におけるスコアが提供されています。分析を通じて、これらの要素の相関、異常、時系列でのトレンド、季節性などを考察します。
### 1. 時系列推移
– **総合WEIスコア**:
– 初期値は比較的高く、0.69から75付近に推移しているが、一部の期間で一時的に0.63付近まで低下しています。
– 時折急上昇し、0.80を超えることもある。
– 7月上旬は安定感に欠け、波のように変動していましたが、7月9日以降顕著に増加の傾向が見られました。その後も変動はあるものの、全体としては上昇基調です。
– **個別スコア**:
– 個人WEI平均と社会WEI平均の変動は全体的に連動しており、約0.6から0.9の範囲で上下している。
– 他のスコアから見ても、7月10日前後で社会的公正さ、持続可能性など社会関連のスコアが上昇のきっかけとなっている。
### 2. 異常値
– 複数の日付で異常値が検出されています。このような異常は、外部環境の変化（例えば経済的ショック）や、特定要因の急激な変動（健康状態やストレス）が影響している可能性があります。
### 3. 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**によれば、長期的なトレンドは上昇傾向にあるものの、短期的な変動が頻繁変動しており、残差部分では予測不能な変動があることが示唆されています。
### 4. 項目間の相関
– **相関性**:
– 経済的余裕、健康状態、心理的ストレスなどの値がWEIを直接左右しがち。
– 社会的公正さと持続可能性も高い相関が示され、社会インフラや教育の機会がWEI全体に寄与する度合いが高い。
### 5. データ分布
– 箱ひげ図に基づけば、中央値付近に多くのスコアが集まり、一部の外れ値が高低を左右する傾向。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1、PC2**:
– PC1は約67%の変動を説明し、主に経済的および健康状態に関連。PC2は約11%で、心理的ストレスや個人の自治に関連。
– PCAから、環境的・個人的な要素がWEIによる総合的評価に寄与していることがわかる。
### まとめ
本データではWEIスコアのトレンドが、経済的・社会的な面や個人の状況によって異なります。異常値は特定の日付で出現しており、これらがコミュニティや個人の対応に関連していることを示す可能性がある。よって、地域の抱えるその他の問題を解決するためには、政策策定者は健康、教育、心理的安定を考慮する必要があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青色のプロット）は、グラフの左側に集まっています。これは特定の期間に集中してデータが存在していることを示しています。
– 予測値（紫、ピンクの線）は徐々に低下していますが、複数の予測方法によって異なるトレンドが見られます。
– 前年（緑色のプロット）は大きく右側に位置し、高いWEIスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒色の円で示された異常値は、実績データ内にあるが、それほど多くはありません。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰で予測されるWEIスコアに違いがあり、特に線形回帰では急激な下降予測が示されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の実績データは、過去のWEIスコアの動きを示すもので、特定の期間にスコアが集中しています。
– 紫とピンクの線はそれぞれ異なる回帰モデルの予測を示しており、手法によって予測が異なることを示唆しています。
– 緑色の前年データが現在の予測よりも高いスコアを示しており、過去との比較で現在の予測がどう変わっているかがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データを比較することで、予測の精度を評価できます。
– 前年データとの比較では、特にライバル会社や市場全体の動向を理解するために有用です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはクラスタ化しているように見え、異常値が散発的に存在します。
– 緑色の前年データは高いスコアに分布しており、予測値はこの範囲に収まっていない状況です。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 実績データに見るとき、過去のスコアは一定の範囲に集中しているため、ビジネス戦略もそれに影響されていたでしょう。
– 現在の予測が過去のデータや前年データよりも低い場合、改善が必要な可能性があり、予測を活用して戦略を見直すことが重要です。
– 予測手法の違いがあるため、複数のモデルを利用して予測精度を高める試みが示唆されます。
このようなグラフ分析は、ビジネス戦略の策定に役立つほか、市場での競争優位性を維持するための指針にもなります。
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:
分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績データとして示されている青色のプロットは、期間の初期に分布しています。
– 前年のデータ（緑色）はグラフの後半に集中しており、全体的に上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色プロットにはいくつかの異常値が黒い円で強調されています。これらは他のデータポイントから大きくずれている点を示します。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青色のプロットは実績データを示し、緑色のプロットは前年のデータを表しています。
– グレーの背景はAI予測の不確かさを示す範囲で、範囲外に出ているデータポイントがいくつかあります。
– 紫、ピンク、赤の線はそれぞれ異なる回帰モデルの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AIのデータポイントは、比較的限られた期間に集まっており、その後の緑色データは前年のデータとして提示されています。
– 新しいデータが予測範囲外に位置しているため、現在の予測モデルが実際のパフォーマンスを完全には捉えていない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データ、前年データの明確なトレンドや相関は、グラフ上では見つけにくいが、前年データの上昇傾向が目立ちます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 新製品のWEIスコアが変動していることは、その市場での不安定さを示唆している可能性があります。
– 特に異常値は、製品の評価において問題点や改善が必要な領域を示している可能性があります。
– 前年データの増加傾向は、製品の市場での受容が良好に進んでいることを示唆しており、今後のビジネス戦略においてプラスの指標となります。
このグラフからは、製品の評価の変動とその背後にある要因を注意深く分析することが重要であることが示されます。異常値への対応や予測モデルの改良は、さらなる成功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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの左側において、実績（青いプロット）はWEIスコア0.8付近で密集しており、横ばい傾向が見られます。
– グラフの右側において、前年のデータ（緑のプロット）はWEIスコア0.6から0.9の範囲に分布しており、やや上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として示されたデータポイントが散在しているが、具体的な値や場所について詳細は明らかにされていません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青）**: 過去のデータであり、特に安定した傾向を示しています。
– **予測（青・紫・ピンクの線）**: 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が図示されています。線形回帰は比較的フラットな傾向を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータは時系列的に連続していますが、実績は前年のデータよりもスコアが安定して高い傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績は予測の信頼区間内に収まっているため、予測モデルは信頼性が高いと考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績データは短期的に安定しており、前年に比べて良好なパフォーマンスを示しています。
– この安定したトレンドは、新製品が市場にポジティブに受け入れられ、持続可能な価値を提供していることを示唆します。
– ビジネスにおいて、継続した改善または成功を意味し、将来の戦略計画における重要なインサイトとなるでしょう。
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:
このグラフに基づく分析は以下の通りです。
1. **トレンド:**
– グラフは二つの異なる期間に分かれています。一つは初期の期間でデータが密集しており、もう一つは後期に別のクラスターとして出現しています。この二つのクラスターの間には明確なギャップがあります。
– 初期のクラスター（2025-07-01 付近）は比較的安定しており、WEIスコアはほぼ同じ範囲に分布しています。
– 後期のクラスター（2026-07-01 付近）は色が異なり、2025年のデータと比較して多少異なる動きを示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 黒色の丸で囲まれたオーバーレイが異常値を示している可能性があります。これらの点が外れ値として認識されているようです。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青色は実績データを示しており、緑色は前年度のデータを示しています。
– ピンクと紫の線は、それぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の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（青色）と前年のデータ（緑色）は同じレンジにあり、傾向が類似していることを示唆しています。
– 予測モデルの結果は変動がありますが、全体としてWEIスコアの変化を予測しようとしていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績と前年度データが近接しており、これらの間には相関がある可能性を示唆しています。
6. **このグラフからの直感的な洞察と影響:**
– 初期の実績と前年のデータが密に分布し、安定していることから、過去のデータが比較的一貫していた可能性があります。
– 後期のデータは、ある程度の変化を伴った新しい状況を反映している可能性があります。
– ビジネス面では、新製品が市場に投入された際に異なる反応や消費傾向が見られる可能性があります。この変化がモデルの予測に反映されることで、未来の経済的余裕の動向を把握するための有用な見通しを提供するでしょう。
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:
分析します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体では、360日間の各時点でのWEIスコアがプロットされています。
– 左側のデータ（実績）は水平に分布しており、トレンドはほぼ横ばい。
– 右側に位置する昨年のデータと予測はやや上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ブラックの枠で囲まれたいくつかの点が異常値として表示されています。これらは他のデータポイントから顕著に外れており、注目すべきです。
– 線形回帰や決定木の予測に基づく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、緑の点は昨年のデータ、赤い×印は予測された値を示しています。
– 薄い線は異なる予測方法による予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと昨年のデータが近接しており、予測データと現実のギャップはあまりないことが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には一定の一致が見られ、予測アルゴリズムが効果的に機能していることが示されています。
– 昨年のデータとの比較により、今年の健康状態がやや向上している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 一般的に健康状態が安定していると感じられるデータです。
– 社会的には、この安定した健康状態の維持により、健康に対する意識の向上や予防策の有効性が増していることが考えられます。
– ビジネスにおいては、この安定した状態を基にした製品やサービスの開発・向上に役立つ可能性があります。
全体として、データは安定しており、特異な変動や重大な異常が少ない状態を示しています。予測モデルは現実のデータに近く、将来の健康状態の管理や改善に向けた指標として有用です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは2025年7月から2026年7月までのデータを示しています。
– 2025年7月から9月にかけては、実績値（青い点）が比較的高い範囲に密集し、その後、他の時期にかけてデータが表れていません。
– 2026年5月から7月にかけて、新たな集団（緑の点）が出現し、高いWEIスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが他のデータから外れており、異常値としてマークされています（黒い円）。
– 予測データ（特にランダムフォレスト回帰）は急激な変動を示している。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点**は実績値を示しており、心理的ストレスが測定されている。
– **緑の点**は前年の比較データであり、2026年の初夏においてストレスレベルが高くなる傾向を示している。
– **ピンクの線**はランダムフォレスト回帰による予測で、急激に下降していることから、その時期にストレスが緩和される可能性が示唆されている。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と過去データが明らかに異なるセグメントに分かれており、異なるトレンドが見られる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データの間で時期的な高低の違いが見られ、時期によって心理的ストレスのトレンドが変わる可能性がある。
– 異常値の存在は、特定の時期に独特なストレス要因が作用したことを示唆。
6. **直感的およびビジネス・社会への影響**:
– 人間としては、特定時期における心理的ストレスの上昇が直感的に認識される。
– 高いWEIスコアの時期に向けて、企業は従業員のストレス緩和のための措置を検討する機会を提供される可能性がある。
– ビジネス戦略としては、予測モデルで示されたストレス変動に基づき、適切なタイミングでの介入が求められる。
このグラフは、組織が心理的ストレス管理および従業員のパフォーマンス向上策を策定するための有用な洞察を提供します。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側（初期）では、データ点の分布が横に密集しており、明確な上昇や下降のトレンドがない。
– 右側に移ると思った期間が経過すると、データが一気に集中し、ここでのWEIスコアが高くなる傾向が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の青いプロットの中にいくつかの異常値（黒いアウトラインで示された点）がある。
– グラフ中盤のモデリング（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は一部で急速な変動を示している。
3. **各プロットや要素**
– 青い点「実績（実績AI）」は、実際に観測されたデータ。
– 緑の点「前年（比較AI）」は前年のパフォーマンスを示している。
– さまざまな色の線（紫や水色）は、異なる回帰モデルによる予測を示している。どのモデルも似た範囲でのスコアを予測しているが、わずかに傾向が異なる部分もある。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青い点「実績（実績AI）」と緑の点「前年（比較AI）」を比較すると、前年よりも一部で高いスコアを達成している瞬間がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータのばらつきや密度が高くないことから、初期段階ではスコアに対する高い不確実性が見られる。
– 一方で、後半はスコアが集中的に高まっている。
6. **直感的なインサイトと社会・ビジネスへの影響**
– 新製品の導入直後、WEIスコアは不安定であるが、次第に安定し、改善する兆候が見える。
– ビジネス的には、初期の不確実性をどう管理し、最終的にスコアを向上するかが重要となる。
– また、製品の成熟に伴う市場での受け入れが進む傾向が見られ、このスコアの改善は消費者の認知や満足度が高まっていることを示す可能性がある。
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**
– グラフには、開始時のWEIスコアが比較的高く（約0.6から0.9の範囲）、その後少し下降する傾向が見られます。
– 途中で急激な変動があり、スコアが急落していることが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のプロットに囲まれた異常値は、通常のスコア範囲を外れている部分であり、注目すべきです。
– 特に下降トレンド中に異常値が集中しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績データを表しており、実際のWEIスコアの動きを示しています。
– 緑色の点は前年のデータで、新製品と前年の比較がなされています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示し、XAI/3σでその範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青色と緑色のデータポイントを比較すると、前年と比べて現時点でのスコアが若干下降していることが可視化されています。
– 予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、将来的に若干のスコア回復を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間で相対的な一致が見られますが、異常値が多いため、データの信頼性に注意する必要があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 予測に基づくと、スコアの変動性が高く、安定性が課題となっていることがわかります。
– 社会的な公平性・公正さに基づく新製品であることから、企業にとってこのスコアの改善は重要であり、異常値の原因分析と対策が求められます。
– ビジネスや社会において、WEIスコアの向上はブランドイメージや消費者の信頼に直接影響するため、持続的改善が必要です。
この分析は、WEIスコアがどのような要因で変動しているのかの深掘りや、スコア改善に必要な施策の見直しに役立つでしょう。
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
– **上昇トレンド**: 初期の評価日（2025年7月頃）の青色プロット（実績AI）から、2026年6月以降にかけて緑色プロット（前年AI）が分布しています。前者が若干の上昇を見せていることから、WEIスコアが多少向上していると解釈できます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値の存在**: 青色プロットの中に黒い円で囲まれた点があり、これは異常値を示しています。これにより、一部の評価日において異常なスコアが記録された可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青色プロット**: 実績AIによる実際のスコア
– **緑色プロット**: 前年同月のスコア（比較AI）
– **色付きの直線**: 複数の予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）に基づく予測トレンド
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさの範囲
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測手法は僅差で異なった予測を示しますが、全体的に似た傾向を示しています。予測手法間の大きな乖離は観察されません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **実績と前年データのプロット位置の変化**: 全体的にスコアが高い位置に分散しており、年を通じてスコアが向上する可能性があります。
### 6. 直感的洞察とビジネス・社会への影響
– **直感的解釈**: WEIスコアが高く保たれており、持続可能性と自治性の改善が示唆されています。これは、企業のサステナビリティに対する取り組みが実効性を持っていることを直感させます。
– **ビジネス・社会への影響**: WEIスコアの向上は企業の社会的評価を高め、結果的に長期的な顧客支持の獲得や投資家への好影響をもたらす可能性があります。また、持続可能性の向上は、環境への影響を低減し、規制コンプライアンスを強化していく可能性があります。
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:
このグラフから得られる視覚的な特徴と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 初期と終盤で異なるグループにデータが分かれています。時間の経過に従って、データポイントが左から右に移動し、WEIスコアが異なる位置に変化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの点（黒色のサークル）は異常値として識別されていますが、大きな変動は示していません。
– 異常値は、特に初期のデータセットに集中しているように見受けられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績のデータを示しており、緑の点は過去のデータとして使われます。
– 予測モデルは4種類示されており、それぞれ異なる回帰手法が適用されています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる回帰手法によって予測された点は、全体的に一貫した予測範囲を維持しており、大きな相違は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータは、散布が比較的狭く密集しているのに対し、後半のデータはやや広がりを持っています。これは、予測時点でのモデルの確信度やデータの変動性を示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 時間経過とともに、WEIスコアが異なるパターンに変化することで、社会基盤や教育機会に対する関心やアプローチが変動している可能性があります。
– ビジネスにおいては、新製品の導入が教育機会にどう影響を与えるかの分析が重要であり、異常値や予測モデルを活用することで戦略の調整が考えられます。
この分析は、社会的な施策や製品戦略の計画を支援するために利用でき、WEIスコアの推移をトラッキングすることで、効果的な介入ポイントを特定するのに役立つでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 最初の部分では、WEIスコアが比較的高く安定していますが、中盤から後半にかけて大きな間が開き、スコアが再び出現しています。
– 初期のスコアは0.6から0.9のレンジに収まり、次の時期のスコアはやや低く集まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のプロットにいくつかの異常値とみられる点が見られ、黒い丸で示されています。これらはスコアが他のプロットと異なることを示唆します。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績を示し、高密度でありますが、その後の緑のプロットは散らばり始めています。
– 紫やピンクの線は予測値を示し、AIによる予測の異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示していますが、これも密度が違うことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測されるデータの位置には間があり、新しいデータが現れるまでの時間が示されています。
– 各予測手法が異なる範囲を示しているため、モデルによって予測精度や特性の違いが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期プロットは密集しており、次の緑色のデータは広がりがあります。散布が見られるため、後者のデータにはばらつきがあります。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**
– 最初の安定したスコアは製品が市場で成功していることを示唆しますが、その後のデータの空白と変動は市場や社会情勢の変化を反映している可能性があります。
– 新製品の社会的影響は高評価だった可能性がありますが、その後の変動は、需要の変化や市場競争の激化を反映している可能性があります。
全体として、このグラフは、新製品の市場への影響や受容、さらに予測モデルの精度の違いを視覚的に示しており、将来の市場戦略の策定に役立つ情報を提供しています。
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:
ヒートマップを分析すると、以下の視覚的な特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 時間の経過に伴って、特定の時間帯でスコアが変動しています。特に、7時～8時、および16時～17時の時間帯において色の変化が目立ち、日の移り変わりによってWEIスコアが上昇または下降しているように見受けられます。
– サイクル性はあまりはっきりしていませんが、一部の時間帯における緩やかな変化が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月19日、14時付近で急激な変動が感じられます。この時間帯では顕著な色の変化が見られ、外れ値として判断できます。
– 7月20日以降、8時台に急な変動が確認されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がWEIスコアの高低を示しており、より明るい色は高スコア、暗い色は低スコアを表しています。
– データが時間帯と日にちの2軸で構成されており、横の動線で時間の経過が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに異なるスコアの動きが見られ、特定の時間帯でスコアが似た動きをしていますが、他の時間帯は異なる傾向を示すこともあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯において似た傾向（同じ色合いの継続）が見られるため、これらの時間帯において一定の相関がある可能性が考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 朝や午後の特定の時間帯でスコアが顕著に高くなり、企業や製品にとってこの時間帯の戦略的アクションが考慮されるべきと言えます。
– 急激な変動や外れ値が特定の日付や時間に確認される場合、そこで何らかの要因が影響している可能性があり、分析の必要性があります。
このような解析を踏まえて、企業は新製品の発売やマーケティング戦略に対する適切なタイミングを見つける手助けとなるでしょう。また、予期しない変動が生じた場合は、その原因を突き止め、ビジネスの改善に役立てることが求められます。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップに見られる色の変化から、時間帯ごとに異なるスコアがおおむねサイクルになっているようです。特に、特定の時間帯（例：7時、15時）でスコアが高くなる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日から7月8日、7月16日、7月19日にはスコアが非常に高い部分が見られ、これらは他の日と比較して際立ったパターンです。
– 7月21日から22日にかけてスコアが低下している部分も見られ、これは急激な変動として注目できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、黄色に近いほどスコアが高く、紫色に近いほどスコアが低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯によるスコア変動が見られ、特定の時間帯に集中して高いスコアを示す日がある一方、日全体としてスコアが安定している日も確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間（例：7時や15時）にスコアが高いパターンが顕著で、これが他の日でも繰り返される点から周期的な要因が存在する可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– これらの時間帯に新製品が特に多くの関心を集めていることを示している可能性があります。企業戦略としては、ピークの時間帯に合わせたマーケティングやプロモーション活動が効果的かもしれません。
– 短期間でのスコアの高低が示す変動は、新製品の人気や評価が日々変わっている可能性を示し、柔軟な対応が求められます。
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:
以下は、提示されたヒートマップに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップには明確な周期性は見られませんが、一部の時間帯で色の変化が見られます。これは特定の時間帯で新製品の社会的評価が変動していることを示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黄色や濃い紫のプロットは、他と比べて著しく高いまたは低い社会WEIスコアを示しています。これらは、この時間帯に特異なイベントまたは評価の急激な変動があった可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーションは、時間ごとの社会WEIの平均スコアを表しています。緑や黄色は高いスコア、紫がかった色は低いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとにスコアが異なることから、ある時間帯特有の要因（例えば、メディア報道やSNSの話題性）が影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ時間帯でも日によってスコアが異なることが多く、特定の曜日が他の曜日と比べて高いスコアを示す場合があります。
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**:
– ヒートマップからは、特定の時間帯に新製品に対する社会評価が上がったり下がったりする様子が可視化されています。このような情報は、企業がプロモーションのタイミングを最適化したり、評価の低下した時間帯に対策を講じる上で役立ちます。
これらの洞察は、新製品の成功戦略立案において重要な要素となり得ます。エンドユーザーへの影響や市場の反応を理解することで、より効果的な意思決定が可能になるでしょう。
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:
### 1. トレンド
このヒートマップは具体的な時系列データではなく、360日間の相関関係を示しています。そのため、直接的なトレンドは示されていませんが、カテゴリ間の相関が継続的であることを示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
ヒートマップでは、直接的な外れ値や急激な変動は捉えにくいですが、低い相関（青色に近い要素）は特異な関係を示しています。たとえば、個人WEI (健康状態) と他の要素との相関が低いことがあり、注目に値します。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **赤色**：高い相関を示し、1に近づくほど強い関連性があります。たとえば、個人WEI (心理的ストレス) と個人WEI平均の間には非常に高い相関があります。
– **青色**：低いまたは負の相関を示します。たとえば、個人WEI (健康状態) は他の多くの項目との関連が低いです。
### 4. 複数の時系列データの関係性
このヒートマップでは、異なるWEI要素間の関係性を示しています。特に、社会WEI関連の項目（公平性・公正さ、持続可能性と自治性など）が強く関連していることがわかります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
全体的に、個人と社会の側面が複雑に絡み合っている様子がうかがえます。特に、社会WEI (共生・多様性・自由の保障) はほぼすべての他の項目との強い相関を示しており、重要な要素であることがわかります。
### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– **個人対社会**：個人の心理的ストレスは、個人および社会の他の側面と密接に関連しています。これは、共生や多様性が心理的健康に及ぼす影響を示唆しています。
– **ビジネスインサイト**：新製品において心理的ストレスを軽減する要素を強化することが、個人および社会への貢献につながる可能性があります。
– **社会インサイト**：健康状態と他のWEI要素との低い相関は、健康に対する独立したサポートが必要であることを示唆しています。
これらの洞察を活用することで、新製品開発の戦略に役立てることができます。社会的支援の強化、持続可能性の促進、多様性の包摂を目指す努力が、より良い結果をもたらすでしょう。
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:
このグラフは、新製品に関連するいくつかのWEI（Well-being Index）タイプのスコア分布を示す箱ひげ図です。以下の点に注目して分析を行います。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプの中央値は、全体的に0.75〜0.9の範囲にあります。ただし、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。横ばいの傾向にあると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 社会WEI（生態系整備）と社会WEI（共生、多様性、自由の保障）において、外れ値が観測されます。これらのケースでは、スコアが平均よりも著しく低いことを示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 箱の範囲は第1四分位数から第3四分位数までを示しています。ひげは最小値と最大値を示し、各タイプのスコアの分散を表しています。
– 色の変化は、各WEIタイプを区別するためのものです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの組み合わせであるため、個々のWEIスコアは、特定の時間点や季節に依存することなく評価されています。それぞれの分布が独立しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、WEIスコアの中央値は高く、70%以上のWEIをコンスタントに示しています。分布は一般的に狭く、むやみに変動することは少ないです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 高いスコアの安定した分布は、新製品カテゴリーのWEIが全般的に良好であることを示唆しています。これは、企業や社会に好影響を及ぼす可能性があります。特に、自由度や公正さにおける強みが際立っています。
– 外れ値の存在は、特定のWEIの課題や改善の機会を示唆しており、これに対処することで更なる向上が見込めます。
このグラフは、製品開発やマーケティング戦略において考慮されるべき重要な要素を示しており、全般的なポジティブな影響を印象付けています。
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:
この主成分分析（PCA）グラフについて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 明確な上昇や下降のトレンドは見られません。プロットは、主成分1と主成分2の両方の軸に広がっており、中心から一定の範囲で均等に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左上に目立つ外れ値が1点あります。これは他のデータポイントから離れた場所に位置しています。
3. **プロットの意味**
– 各ポイントは、新製品の360日間にわたるデータを表しており、主成分1と主成分2に基づいてデータが拡散していることを示しています。第一主成分の寄与率が0.67と高く、データの大部分の分散を説明しています。
4. **時系列データの関係性**
– 時系列データが明示されていないため、各ポイントが特定の期間を代表しているかは不明です。しかし、全体的な分布からは、特定のクラスターや序列が見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データがかなり広がっているため、主成分1と主成分2の間に強い相関は見られません。分布はランダムで、特定の方向への偏りもないようです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 視覚的には、データが全体的にまんべんなく分布しているため、新製品の特徴やパフォーマンスにきわだった偏りは見受けられないと直感されます。これにより、今後の製品開発において特定の主成分（特徴）への注力が必要かもしれません。
– ビジネスにおいては、外れ値の存在が特定の機会やリスクを示している可能性もあり、それが新しい市場またはチャレンジに対応するための指針となるかもしれません。
この分析は、データ全体の特性や新製品カテゴリ市場の多様性を反映していると考えられ、さらなる分析やデータ収集を通じて深掘りする価値があります。
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。
