📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEIのトレンド**: 見られたトレンドとしては、最初の約10日間ほどは0.65から0.7の水準で変動し、その後0.75まで上昇し、その後再び0.8-0.85の範囲で徐々に下落しました。0.8以上のスコアを特に高い水準と考える場合、ここでのピークは2025年7月9日から10日にかけて見られました。
– **顕著な変動期間**: 特に7月6日から8日にかけての急激な上昇（0.7から0.85への上昇）と7月19日から24日にかけての下落（0.85から0.62への落ち込み）という強い変動が見られます。
#### 異常値
– **特定の日付とスコアの異常値**: 7月1日（0.69）、7月20日（0.69）、7月21日の急激な落ち込み（0.63）などは異常値として考えられます。
– **背景推測**: これらの異常値は、個人や社会的要因に起因する変動、もしくはデータサンプリングの影響の可能性があります。例えば、特定の日に特異なイベントや市場変動が発生した場合などが考えられます。
#### STL分解
– **季節性トレンド**: 現時点での短期間データの中には明確な季節性パターンは判別しづらいが、重大なイベントや情報発信が影響している可能性があります。
– **長期トレンドと残差**: 長期トレンドは0.7を下回ることが少なく、イベントによる残差が高まることで短期間の変動がしばしば起こっている様子が見受けられます。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ分析**: 社会の持続可能性やインフラが高い相関を示していますが、心理的ストレスや経済的余裕との関連では個人WEIがスコアに寄与していないことが窺えます。
#### データ分布
– **箱ひげ図によるデータ分析**: 各詳細項目はおおむね正常範囲内で分布が確認されており、いくつかの外れ値（異常値として上述）が顕在化しています。
#### 主な構成要素 (PCA)
– **構成要素の寄与率**: 第一主成分 (PC1) が0.71の寄与率を持ち、全体のバラツキ（個人と社会のWEI指標の大部分）において最も説明力があることが示唆されます。これは、特に持続可能性や社会基盤・教育機会の得点が総合WEIにかなり影響を及ぼしていることを示唆しています。
### 結論
全体的に、総合WEIのスコアは社会的要因と個人の経済的・健康要因が密接な関連性を持っているように推察されます。スコアの急激な変動や特定の個人カテゴリにおいての急落があり、これらが異常値として捉えられる場合においては、市場変動、政策影響、データ収集方法に関する要因が考えられます。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のプロット）は、月の前半にかけては安定してやや高いスコアを保っていますが、後半にかけて下降しています。
– 予測の線形回帰（紫色の線）も、将来的な下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれた点が外れ値で、特に中旬近くでいくつか観察されます。この期間に何らかの異常なアクティビティがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青い点）は実際のWEIスコアを示します。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の影）は、予測モデルの誤差範囲を示しており、観測された実績データの多くがこの範囲内にあります。
– 線形回帰と決定木回帰（緑色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク色）は、予測手法の違いを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測（複数の手法の比較）を見比べると、実績データはモデルの予測の範囲内に収まっているため、モデルは比較的適切に状況を捉えていることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実データは全体的に0.6から0.9の範囲で密集していますが、後半は少しバラツキが見られ、スコアが低下する傾向があります。
6. **直感的およびビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 前半のWEIスコアが高いことは、新製品が市場で良好に受け入れられていた示唆がありますが、後半での低下は何らかの市場の変化や競合の影響、製品の新鮮さの減少などが考えられます。
– 長期的にスコアが下がり続ける予測は、販売戦略やマーケティングを再考する必要性を示唆しており、新たなキャンペーンや製品改良が求められる可能性があります。
全体として、このグラフからは新製品の市場導入後の動向と将来の課題が示唆されています。
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:
### グラフからの洞察
1. **トレンド**
– **初期トレンド**: 期間の最初（2025-07-01から07-21まで）では、WEIスコアは緩やかな上昇トレンドを示しています。
– **中盤の停滞**: 07-22以降スコアは停滞し、一部では下降傾向が見られます。特に中盤から後半にかけて、スコアが安定していない様子が窺えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが外れ値として示され、これらは特に変動の大きい箇所で見られます。
– 中盤（07-22頃）に急激なスコアの低下が見られ、多くの外れ値が存在します。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点（実績AI）**: 実際のWEIスコアを示しており、個々のデータポイントの変動を可視化しています。
– **ピンクの線（予測、ランダムフォレスト回帰）と水色の線（予測、決定木回帰）**: 予測モデルによる将来のWEIスコアの予測値を示しています。
– **灰色の帯**: 予測の不確かさ範囲を示しており、未来の予測には幅があることを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値には若干のずれがありますが、全体としては類似した方向性を持っています。特に予測の範囲は実績のスコアリングに近接しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部の期間でスコアの変動が大きく、実績と予測の間の整合性に欠ける部分がありますが、大局的には同調しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフからは、初期の製品評価は概ね安定していますが、後半にかけて評価の低下が懸念材料として浮かび上がっています。この変化は市場での製品評価や受け入れに影響を与える可能性が高く、特に7月22日以降のデータは注視する必要があります。
– ビジネス的には、製品の改良やマーケティング戦略の見直しが必要となる可能性があります。特に外れ値となる部分の原因分析は急務です。
全体として、このグラフは新製品の評価動向を読み解く上で重要な情報を提供しており、特に中盤から後半にかけての評価の低下に注目することが重要です。
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:
このグラフには、以下の視覚的な特徴と洞察があります。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は全体として0.6から0.9あたりの範囲で横ばいを示し、特に大きな上昇または下降のトレンドは見られません。
– 予測（線グラフ）は、わずかな下降を示しており、将来的にスコアの低下が予想されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 主に0.7から0.9の範囲内にプロットされており、いくつかのプロットが円で囲まれた外れ値として表示されていますが、多くは陰影の範囲内で変動しています。
– 時折、スコアが0.6を下回るプロットが見られ、これが外れ値として特定されています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは、実際のWEIスコアを示しています。
– 各プロットに囲まれた黒い円は外れ値を示しています。
– グレーの陰影は予測の不確かさの範囲であり、ここに多くの実績データが収まっています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績データの変動は主に0.6から0.9の範囲で行われており、予測のプロットがこの範囲内に近接していますが、若干下降する傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの密度は0.7から0.9に高く、比較的一定のスコアを保持しています。
– 予測には少し下降トレンドが見られ、これが今後の変化を示唆している可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– このグラフから直感的に見て、現在の製品は安定した評価スコアを保持していますが、予測された軽微な減少は製品の魅力が少しずつ低下する可能性を示しています。
– 特に外れ値が増えている場合には、品質管理の改善やマーケティング戦略の再検討が必要となるかもしれません。
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:
このグラフは、新製品カテゴリの個人WEI（経済的余裕）のスコア推移を30日間にわたって示しています。
### 1. トレンド
– **横ばい**：プロットされたスコア全体に大きな上昇や下降のトレンドは見られません。概ね安定した推移が見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**：数点のデータが黒い円で囲まれており、これらは外れ値として識別されています。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青点）**：実績AIによるスコアで、多くのデータポイントがグラフの中間に密集しています。
– **予測（赤い×）**：予測AIによるスコアが見られますが、あまり変動していないようです。
– **不確かさの範囲（灰色の領域）**：ほとんどのデータ点はこの範囲内にあり、予測値の精度が高いことを示しています。
– **予測手法の線（緑、青、水色、ピンク）**：様々な予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がありますが、ここでも大きな変動は観察されていません。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測モデルによるスコアの線は、比較的一定であることから、予測モデル間の一致性が高いと考えられます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– スコアは0.6～1.0の間に分布し、特定のパターンや周期性は見られません。
### 6. 直感的に感じること、影響の洞察
– **安定性の示唆**：WEIスコアが特に変動しないことから、この新製品カテゴリにおける消費者の経済的余裕は安定しています。
– **ビジネスインサイト**：この安定性は、製品の市場需給の安定や現状の価格設定が適切であることを示している可能性があり、価格や供給戦略を大きく変える必要はないかもしれません。
– **社会的影響**：経済的余裕が安定していることは、消費者がこの製品カテゴリに対して一定の信頼感や安定した購買力を持っていることを示しており、経済の健全性とも関連付けられるでしょう。
このように、グラフからは製品に対する市場の反応を読み取ることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は大部分が0.6から0.8の間に位置し、全体的には大きな上昇や下降トレンドは見られません。しかし、周期的な変動がわずかにあります。
– 三つの予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）では、特にランダムフォレスト回帰がわずかに下降トレンドを示しています。
2. **外れ値と急激な変動**
– 複数の外れ値が観察され、黒い円で示されています。外れ値は特定の期間に集中して発生していないため、特定のイベントに起因するものではない可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示しており、時間経過とともにデータがどのように分布しているかを明確に示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は予測の信頼性を示しており、多くの実績データがこの範囲内に入っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 三つの異なる予測モデルはそれぞれ異なるパターンを示しており、特にランダムフォレスト回帰が他のモデルよりも現行データを下回る予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.6から0.8の範囲に密集しており、比較的一定の健康状態を維持していることを示しています。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– グラフからは、健康状態スコアの変動がそれほど大きくなく、安定していることが見て取れます。しかし、外れ値の存在は一部の個体での健康状態の揺らぎを示唆しており、特別な介入が必要かもしれません。
– ビジネスの視点では、この安定した状況は新製品の信頼性を示していますが、外れ値に対する対応策を考えることで製品の改善と信頼性の向上が期待されます。
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:
以下にグラフの分析結果を述べます。
1. **トレンド**:
– 序盤（2025年7月1日から中旬）に向けて全体的にWEIスコアが上昇しましたが、中旬以降にかけては減少しています。
– 予測ライン（線形回帰）は横ばい、ランダムフォレスト回帰は下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒の円で囲まれたデータポイント）は、時系列データの中に散見され、特に後半に集中しています。
– 急激な変動は見られませんが、全体としてのばらつきが大きくなっているようです。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績を示しており、WEIスコアの推移が視覚化されています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しています。
– 予測手法に応じたラインが敷かれ、それぞれの手法が異なる予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測手法間で予測に差があり、特に離脱期における予測のズレが顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は、序盤から中盤にかけて集中的に高いスコアを示していますが、後半になるとばらつきが増しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 序盤に新製品によるストレスが徐々に増加し、その後落ち着きを見せている可能性があります。
– ビジネスにおいては、新製品導入直後のストレスを軽減する施策が有効かもしれません。
– 社会面では、ストレス管理や支援策の強化が長期的な安定に寄与するでしょう。
統合的に見て、新製品の導入に伴う初期の心理的ストレスは一時的に高まりますが、次第に落ち着きを見せる傾向があるようです。予測モデルを駆使し、必要な対応策を検討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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 7月初旬から7月中旬にかけては、WEIスコアが全般的に安定していますが、若干の変動があります。
– 月末にかけて一部のデータポイントによりWEIスコアが低下しています。
– 予測線に関しては、線形回帰と決定木回帰は横ばいに近く、ランダムフォレスト回帰は下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 横ばいが続く中、特定の日にスコアが大きく下がる外れ値が存在します。
– 特に、7月下旬にいくつかの外れ値が観察されます。
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、予測AIからのデータです。
– 赤い十字は予測AIによる予測値を示します。
– 円で囲まれたデータポイントは、異常値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、AIによる予測精度を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データとそれぞれの予測手法の間で、特に今後のトレンドにおいて異なる予測がされています。
– ランダムフォレスト回帰が最も大きな変動を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データ内で強烈な相関は見られませんが、外れ値が分布に影響しています。
– 線形回帰モデルが最も保守的な予測を行っています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 直感的に見ると、現時点ではWEIスコアは全体的に高い水準を保っていますが、一部に不安定な要素があることが顕著です。
– ビジネスへの影響として、予測結果がバラついているため、新製品の導入または改善策には慎重なアプローチが必要になります。
– 社会的には、個々の自由度と自治の評価が一貫してポジティブであることは新製品に対する良好な市場認知を示唆していますが、外れ値により潜在的なリスクも考慮する必要があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青のプロット）は7月上旬から中旬にかけて比較的高い位置にあり、その後やや減少傾向があります。
– 予測（予測AI、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はすべて長期的には横ばいからわずかな減少を示しています。特にランダムフォレスト回帰（紫線）は明確な減少トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが異常値（黒の円）として検出されています。特に7月下旬から7月21日に急な落ち込みが見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績データを示し、現在の実績がどの程度の変動を示しているかが分かります。
– 黒の円で示された外れ値は、これらのデータポイントが通常の範囲外にあることを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表し、未来の予測がどの程度のバラツキを持つ可能性があるかが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の全体的な動きに大きな乖離は見られませんが、予測が特定の時点で急激に変化することは少ないです。これは予測モデルが実績データの突然の変動に対して敏感に反応し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には一応の整合性があり、相関は見られますが、個別の異常値の影響で一部乖離が発生しています。
6. **直感的な印象と社会的影響**
– このグラフから直感的に感じられるのは、実績データに対して予測が時折過度に楽観的か、または保守的になってしまう傾向があるということです。
– ビジネスにおいて、WEIスコアの安定が製品の評価に影響を及ぼすため、特に外れ値部分の原因を特定し、改善することが長期的な製品の信頼性向上に寄与するでしょう。
### ビジネストロ指摘
– 異常値の背後にある原因を調査し、改善策を講じることが重要です。
– 予測モデルの精度向上やモデル選定によって、将来の予測精度を高めることが求められます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は0.8から1.0の間に分布しています。全体的に横ばいかつわずかな変動があります。
– 予測データの線は緩やかに下降しています。特に、線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測線が示されていますが、いずれも大きな変化はありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として強調されたデータポイントがいくつかあり、それらは大きく他のプロットから離れています。
– 実データの中で急な変動は見られませんが、外れ値を考慮すれば、異常な変動の可能性が示唆されています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しており、黒い枠で囲まれた点が外れ値を表しています。
– グラフには予測の不確かさを示す灰色の範囲もあり、いくつかの予測線が異なる回帰モデルを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績のデータは比較的一定ですが、予測データはわずかに下降を示しているため、今後の持続的なパフォーマンスについて注意が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は主に0.8から1.0の範囲に位置し、比較的高いWEIスコアが保たれています。全体として正の相関を維持しています。
6. **直感的な感じと影響の洞察**
– 人間の直感では、全体的に高い持続可能性を保っているが、外れ値や予測の下降傾向に注意が必要だと感じるでしょう。
– ビジネスや社会への影響として、この製品が現在のパフォーマンスを維持または改善しない場合、責任感や信頼性が懸念される可能性があります。特に外れ値に対する洞察や対策が必要です。また、持続可能性と自治性のスコアが下がることが社会的信頼に影響を与え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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）はおおむね0.7から0.9の範囲で変動しており、全体として横ばいの傾向が見られます。
– 予測（紫の線）は、わずかながら減少傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点で囲まれている外れ値がいくつか見られます。これは、予測モデルが実績を正確に予測できなかったデータポイントです。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点：実績値。
– 紫の線：予測値。
– 外れ値（黒円）：他のデータポイントから大きく離れている値です。
– グレーの帯は、予測の不確かさ範囲を示しており、モデルの信頼性を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値において、一部の期間で乖離が見られる。特に外れ値がある部分では、予測と実績の差が顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値の分布は比較的均一であり、0.7から0.9の範囲で多数の点が集中しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– WEIスコアが横ばいであることは、社会基盤や教育機会において大きな改善も損失もない状態を示唆しています。
– 予測が減少傾向であることから、今後の対応策が必要とされる可能性があります。予測に基づいて教育機会の維持・向上を図る施策が求められるかもしれません。
– 外れ値はモデルの改良点を示しており、さらなるデータ分析やモデルの調整が必要です。
このグラフは、社会基盤の現状を把握し、今後の施策を検討するための重要なデータ源となります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データは全体的に横ばいで、約0.6から0.9の間に散らばっています。
– 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）は全て微妙な下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには複数の外れ値が存在し、特に評価日「2025-07-22」付近で多数のデータポイントが他より低くなっています。
– 黒い丸で囲まれた外れ値も確認でき、これらが分析の焦点になるでしょう。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績AIによる実測値を示しています。
– 赤いバツ印は予測AIによる予測値を示しています。
– グレーの範囲は予測値の不確かさを示し、xAI/3σ範囲内に大部分が収まっているため、予測の信頼性が高いと考えられます。
4. **複数の時系列データ関係**:
– 実績データと予測モデルによるデータには明確な一致はありませんが、一部の期間では実測値と予測値が重なっています。
– 各予測モデルの傾きが異なるため、モデル選択による結果の違いが強調されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布はランダムに見えるため、特定のトレンドや周期性は見られませんが、一般的に高めのスコアで維持されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– スコアの大部分が高い水準で保たれていることから、この新製品カテゴリは社会的価値（共生・多様性・自由の保障）において一定の評価を得ていると考えられます。
– 外れ値や短期的な下降傾向があるものの、予測モデルが示す微下降トレンドに従えば、短期間の調整が必要かもしれません。この調整は、新製品の設計やマーケティング戦略への影響を及ぼす可能性があります。
全体として、外れ値の対処と予測モデルの活用が、実績向上と社会的価値を高めるための鍵となるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 時間帯によって明確なトレンドが現れています。特に、7日から10日および15日から19日にかけて、昼間の時間帯（特に15時から18時）でスコアが高くなっています。また、全体的には、初旬に高かったスコアが中旬に安定し、月末にかけて再び上昇する兆しがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 18日や23日には、他の時間や日と比較して急激なスコアの低下が見られます。これらの日には何らかの異常なイベントや外部要因が影響した可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はスコアの大小を示し、黄色高、青が低を表しています。昼間の時間帯はスコアが高くなる傾向があります。
4. **時系列データの関係性**
– データは時間帯と日付の2次元で示され、特に昼間の活動が活発であることを示しています。このパターンは、多くの業務時間や日中の消費者活動に起因する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 昼間は高いスコアが多く夜間は低くなる傾向が顕著です。また、中旬から月末にかけて、スコアの幅広い分布が見られ、変動が激しくなっています。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– ヒートマップからは、昼間の時間に製品への関心や活動が特に高まっていることが分かります。これにより、マーケティングや販売活動をこの時間帯に集中させることで効果を高めることができるでしょう。逆に、スコアが低くなる時間帯には、メンテナンスやシステム更新を行うのに適しているかもしれません。
このデータを使用することで、消費者の活動パターンを把握し、効果的な戦略を立てる手助けとなるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体的なトレンドとしては、最初の方に高いスコアが観測され、その後中間で上昇と下降を繰り返しています。後半にかけてスコアが下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月7日から7月12日にかけて、明るい黄色の急激な上昇が見られますが、その後、7月20日以降に急速に下降し、スコアが低くなる外れ値が見受けられます。
3. **要素の意味**
– 色の変化が頻度やスコアの大きさを示し、明るい黄色は高いスコア、暗い紫は低いスコアを示しています。
– 日付と時間軸が示すように、このヒートマップは新製品に対する注目度や評価の時間的変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特に午前中と午後の時間帯にスコアが集中していますが、午後の方がかなり高いスコアが頻繁に現れています。これにより、午後に消費者の関心が集まる傾向があると予測できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一般的に、週の中盤で高いスコアが観測されるが、週末に下降傾向が見られることから、製品の特定の使用タイミングやプッシュ戦略が影響している可能性があります。
6. **直感的インサイトとビジネスへの影響**
– 人間が直感的に感じるであろうこととして、「新製品が最初のうちは高い期待を集めたが、その後関心が薄れてきている」と理解できます。
– ビジネスへの影響として、初期段階の勢いを維持し、後半のスコア低下を防ぐためのマーケティング戦略や製品改善が必要であると考えられます。特に、午後の関心の高さを活かしたプロモーションが有効かもしれません。
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:
## 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 特定の時間帯で色が変わるパターンに注目すると、特に日付が7月7日から7月12日ごろにかけて黄色やライトグリーンの色が濃くなっており、スコアが高いことを示しています。この期間は比較的高い活動レベルが見られます。
– 7月20日以降、特に夕方や夜にかけての時間帯では青や紫系の色が現れ、スコアが低下していることが見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月20日の時間帯にポツンと目立つ色の変化があります。これらの日付では、何か特異なイベントがあった可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はWEIスコアの高さを示しています。色が黄色やライトグリーンに近いほどスコアが高く、青や紫は低いことを示しています。
– 横軸は日付を、縦軸は時間帯を示しています。各プロットは特定の日の特定の時間帯におけるスコアです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 夜間や午後にかけてスコアが下がる傾向があり、朝から昼にかけて活動が活発であることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯ごとに見ると、特定の日や時間帯で突発的な高スコアが見られるが、これは新製品に示された関心や特定のイベントの影響を反映している可能性があります。
6. **直感的に感じることとビジネス/社会への影響**:
– このグラフから、人は新製品のプロモーションやイベントが特定の日付や時間帯に集中していると感じるかもしれません。
– ビジネスにおいては、活動が特に活発な期間を狙ってキャンペーンを設定することが効果的かもしれません。
– 社会的には、特定の時間帯や日付での参加者や関心の集中がわかるため、ターゲティングやマーケティング戦略を検討する上での参考になります。
このように、30日間のWEIスコアの変化は、新製品に対する関心の変動や市場への影響を視覚的かつ定量的に理解するための有力なツールとなります。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– ヒートマップは固定された30日間のデータに基づいているため、時系列のトレンドというよりも、現在あるデータの相関関係を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップでは外れ値というより、相関の強さを示す色合いが表示されているため、「急激な変動」の概念はありませんが、相関が特に弱いまたは強い要素は目立ちます。
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相関が強く、青に近いほど相関が弱いことを示しています。
– 「総合WEI」は多くの要素と強い相関（0.89-0.97）を持っており、特に「個人WEI平均」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と非常に高い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**
– 時系列データはこのグラフでは直接表示されていませんが、各要素間における相関が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関の強さは赤色で示され、軽度から中度の相関（青からオレンジ）も多く見られます。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の間の相関（0.17）のように、非常に低い相関を示す要素もあります。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は他の要素と一貫して高い相関を持っています。
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**
– 直感的に、総合的な幸福感や安心感が、様々な社会的および個人的要素と強く関連していることが分かります。このことから、全体的な社会政策や製品開発においては、特定の側面に孤立して注力するのではなく、複数の要素を統合したアプローチが重要であると考えられます。
– 個別の側面、特に経済および健康に関する要素は相対的に独立しており、これらの課題は個別に対策を講じる必要があるかもしれません。
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、新製品カテゴリの異なるWEIスコアタイプ間での分布を箱ひげ図で示しています。以下のポイントから洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 全体的にWEIスコアは0.6から0.9の範囲に密集しており、大部分が高いスコアを維持しています。
– 明確な上昇や下降トレンドは見受けられないが、各カテゴリで横ばいの傾向が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（自由と自治）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」に外れ値が観察されます。これはデータセット内の異常な変動や逸脱を示唆します。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーションが左から右にかけて明るくなっており、視覚的に異なるカテゴリを識別しやすくしています。
– 箱ひげ図の箱部分が広いほど、スコアのばらつきが大きいことを示しています。「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は特に幅広い分布を示しているため、ばらつきが大きいことがわかります。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– データは異なるカテゴリのスナップショットであり、時系列ではありませんが、各カテゴリにおける偏りや集中度を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個別のWEIよりも「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が特に中位数が高く、社会的要因がスコア向上に寄与している可能性があります。
6. **直感的洞察およびビジネス・社会への影響**:
– 高いWEIスコアは、製品が個人や社会に対して良好な影響を与えていることを示唆し、ポジティブな市場評価につながる可能性があります。
– 外れ値の存在は特定の評価項目が一般的な社会・個人の期待やニーズに一致していない可能性を示唆しており、評価項目の見直しや製品開発戦略の再考が求められるでしょう。
このグラフから新製品の様々な側面がどのように評価されているかを直感的に把握しやすく、特定カテゴリでの改善や強化のための方向性を示唆しています。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このSTL分解グラフを分析すると、以下のような洞察を得ることができます。
1. **トレンド**：
– トレンドは最初増加し、その後安定、最後に下降しています。これは新製品カテゴリーでの初期の成長後に停滞期が訪れ、その後少し下降を始めた可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– `Observed`データでは、期間後半に急激な減少があり、目を引きます。
– `Residual`では、7月7日から7月16日にかけて大きなピークが見られ、それ以外は安定しています。これは予期しないイベントや外部要因が一時的に影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素**：
– `Observed`プロットは総合的なWEIスコアの変動を示しています。
– `Trend`プロットはデータの全体的な方向性を示し、長期的な視点を提供します。
– `Seasonal`プロットは周期的なパターンを示しており、新製品に関連する定期的なイベントや行動を反映している可能性があります。
– `Residual`プロットは説明されない変動を示し、異常値や予測不可能な変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 全体的には、`Trend`と`Observed`は密接に関連していますが、`Residual`は標準的な変動からの乖離を示しており、周期性の影響を受けていない独立した要因の存在を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– `Seasonal`と`Observed`の関連性はあるものの、直接的相関は弱く、季節的影響は短期的な変動に寄与しているようです。
6. **直感的な洞察とビジネスまたは社会への影響**：
– 初期の成長とその後の減少は、新製品の市場での一時的なトレンドか競争による影響を示唆しています。
– `Residual`の急激な変動は、マーケティングキャンペーンや外部の経済的ショックなど、単発のイベントを示唆しています。
– ビジネス面では、このような動向を分析して製品戦略を調整する必要があります。例えば、新製品の販促活動の見直しや市場環境の変化への対応が求められるかもしれません。
この分析から、製品や市場に関する重要な戦略的洞察を引き出すことができ、適切な対応策を考える手助けとなります。
個人WEI平均 STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは個人のWEI平均スコアをSTL分解で示しています。30日間のデータを観察すると、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– トレンドは全体として緩やかに上昇した後、下降に転じています。これは新製品の人気が初期段階で上昇して、その後需要や評価が減少している可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最も目立つ急激な変動は残差のプロットであり、特に7月9日と7月17日に顕著なピークが見られます。これは不測の事態や外部ショックの可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**は全体の観測されたデータで、トレンド、季節性、残差の合算です。
– **Trend**は基本的な方向性を表します。
– **Seasonal**は周期的な変動を表し、新製品が特定のパターンに従っていることを示します。
– **Residual**は説明されなかった変動で、予測不能な要素を含みます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと季節性がObservedの動きをかなり説明している様子ですが、残差も無視できない変動要素を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 残差のプロットに一定のパターンが見られるものの、基本的にはランダムに変わっているようです。
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**:
– 新製品の潜在的な成功は初期には高い関心を集めたが、何らかの要因で減少しています。市場調査や製品改良のためのフィードバックが必要かもしれません。
– 経済的・社会的要因が短期間での変動に影響をおよぼした可能性があるため、それに応じた対策を検討することが重要でしょう。
これらの洞察を基に、ビジネス戦略や製品の改善策を策定する際の重要な指針が得られるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **Observed**: 全体として、期間の中盤でピークを迎え、その後急激に下降するパターンがあります。
– **Trend**: 緩やかに上昇し、中盤でピークに達した後、再び下降しています。これは一時的な上昇傾向があった可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residual**において、7月中旬に急な上昇と下降が見られます。これは予測できないイベントや、突然の市場変動が発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**: 実際に観測されたデータで、社会WEI平均スコアの全体的な動向を示します。
– **Trend**: データの長期的な傾向を示し、全体的な上昇または下降の流れを把握するのに有用です。
– **Seasonal**: 季節的な変動を示し、小さな周期的変動が観察されます。
– **Residual**: トレンドと季節成分を除いた後の残りの変動を示し、予測不能な要因を捉えることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドとシーズナルデータが組み合わされて、Observed値が形成されています。Residualは、これらのモデル化された成分では予測できない部分を表しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドは緩やかに上昇から下降へ転じており、シーズナル成分と相互に影響しあっていることが予測されます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 観察された急激な落ち込みは、消費者や市場の期待を下回る出来事（例えば、製品の問題や市場環境の変化）が影響している可能性があります。
– 一時的な上昇トレンドは、新製品が市場で好意的に受け入れられつつある初期段階を示している可能性があります。
– ビジネス戦略としては、急激な変動理由の調査と、安定的な成長を続けるためのリスク管理が重要となります。
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:
以下にグラフの分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフは散布図であり、明確な上昇や下降のトレンドは見受けられません。プロットが全体にわたって均等に分布しているため、主成分1と主成分2の相関は弱いと考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 主成分2が0.15以上、主成分1が0〜0.2の範囲に位置するプロットがいくつか見られます。これらのプロットは他と比較して若干の外れ値的な位置にあり、特異なパターンを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットは新製品カテゴリ内の個別のデータポイントを表していると思われます。主成分1が寄与率0.71、主成分2が寄与率0.09であることから、主成分1の方がより多くの変動を説明している重要な要素と考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– これは主成分分析に基づく散布図で、時系列的な関係性ではなく、各データポイントの間の分布や相関に基づくものと言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ポイントが比較的満遍なく分布していることから、主成分1と主成分2の間に特に強い線形関連はないと考えられます。また、中心付近にプロットが集中する傾向があります。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 主成分1は大部分のバリエーションを説明しているため、新製品の特性に対する最も重要な要因を示唆している可能性があります。主成分分析を活用することで、新製品の中でどの特性が市場でのパフォーマンスに大きな影響を与えるかを理解し、製品開発やマーケティングの戦略に役立てることができます。
この分析を基に、新製品の改善点を特定することや、特定の要因に焦点を当てた戦略策定が考えられます。
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。