📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ解析を行った結果、以下のような傾向や観察が見られました。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は時間の経過と共に幾つかの振幅を持ち、0.76-0.85の範囲で大きな変動が観察されます。特に、2025年7月2日から7月15日にかけて不規則なピークを示しています。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**も似たような時間的変動が見られ、個人の要因と社会的要因の変動が総合スコアに大きく寄与していることが示唆されます。
### 異常値
– 異常とされる日付が多く存在します。このうち、2025年7月6日や7月19日は他の日付に比べて特に多くの異常スコアが記録されています。このような異常は、技術的なエラー、突発的な社会的現象、あるいはデータ入力ミスなど様々な要因が考えられます。
### 季節性・トレンド・残差
– 長期的なトレンドとしては、スコアが全体的に上昇するか、または高止まりしています。季節性についてはSTL分解を行っていないため明確でないですが、短期間のピークの存在が確認されています。残差については、突然の落ち込みや急上昇が一部日において記録されています。
### 項目間の相関
– 各WEI項目間の相関は、**個人の経済的余裕**と**社会基盤**が比較的高い相関を示しており、詳細な関連性を調査する価値があります。
– 項目間の強い関連性は、総合スコアへの影響を説明する上で重要です。
### データ分布
– 箱ひげ図から、ほとんどのスコアは0.7 – 0.8の範囲に集中しており、目立つ外れ値もいくつか確認されています。外れ値は多様性や心理的ストレスに関連したデータポイントに特に多く見られます。
### 主成分分析（PCA）
– **PC1**が0.71の寄与率を示しており、総合的にデータの大部分を説明しています。しかし、第二主成分（**PC2**）の寄与率は極めて低く、データの二次的な情報を提供するには無視できるほどです。これは主に一本調子の傾向を示しており、さらなる多様性ある要因の探査が必要と言えます。
### 背景にある可能性のある要因
– 経済指標や健康状態の変化が個人スコアに、また社会的な安定性やインフラの充実度が社会スコアに影響している可能性があります。
– 特定の日に異常に高いスコアが多く見られることから、祭りやイベント、または突発的なポリシー変化などの影響も想定されます。
### 結論
このデータセットから、WEIスコアは様々な個人および社会的要因からの影響を受けており、日別のスコア変動には特に注意を払い、さらなる調査が必要です。異常値の原因を理解し、持続可能な改善策を見つけることが重要です。
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**
– 初期の実績（青）は、2025年7月から緩やかに減少傾向を示しており、最終的には0.6付近に落ち着いています。
– 緑色のプロットは前年度のデータを示しており、比較的安定していますが、後半で少し増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青のプロット（実績）において、外れ値がいくつか存在し、異常値（黒丸）として識別されています。
– 紫色の線は予測であり、特にランダムフォレスト回帰において顕著な下落を示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 各色のプロットは異なるデータセットや予測手法を示しており、異常値の検出や予測モデルの多様性を強調しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、信頼区間となります。
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は一致しておらず、特にランダムフォレスト回帰の出力は他の手法と異なる大きな変動を持っています。
– 前年度のデータは現年度の実績とある程度平行して推移していますが、年度後半で異なる動きが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データの分布は全体的に重なっていますが、変動幅が異なります。
– 異常値が多く、予測モデルにとって不確定要素が大きいことが示唆されています。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– 人間が直感的に感じるのは、初期の予測と実績の乖離、異常値が多いことから新製品のパフォーマンスが予測と期待を裏切る可能性が高いことです。
– ビジネス的には、新製品の戦略見直しが必要であり、特に異常値の原因を分析することが重要です。また、予測手法の精度向上が求められます。
– 短期的な影響としては市場への不確実性が高まる可能性があり、長期的な戦略計画の見直しが必要になるでしょう。
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:
このグラフの分析を以下にまとめます。
1. **トレンド**
– 前半期（2025年7月から2025年9月頃）には、実績（青）は0.6から0.8の範囲でほぼ横ばいに推移していることが観察されます。
– ピンクの線は予測（ランダムフォレスト回帰）で、実績の後に少し下降傾向を示しています。
– その後の期間（2026年3月から2026年7月頃）には、前年のデータ（緑）で横ばいの傾向が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間において、いくつかのデータポイントが「異常値」として黒い円でハイライトされています。これらは予想と実績が大きく異なる部分を示しています。
– 計測範囲内における急激な変動は見られませんが、予測と実測の乖離が重要な特徴です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青は「実績AI」を示し、実際の測定データを表しています。
– 緑のプロットは前年のデータを示しています。
– ピンクの線は「ランダムフォレスト回帰」による予測です。
– 異常値は黒い円で示されており、注意が必要な箇所です。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の帯として示されていますが、それが終わった後は実績データと変わっているタイミングがあることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データが異なる期間に提示されているため、直接的な比較は難しいですが、前年データの安定したパターンに対し、実績データの予測やその後の挙動は注視が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のスコアには一定の範囲で集中しており、予想からの逸脱を示す異常値が含まれています。
– 前年のデータは比較的安定している様子を見受けられます。
6. **人間が感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**
– このグラフからは、新製品のパフォーマンスに安定しない部分があることが感じられ、異常値がビジネスにおけるリスクを示唆しています。
– 新製品の市場への導入時の変動性や不確実性を示しており、予測の改善や異常管理の強化が必要となる可能性があります。
このグラフは、新製品の評価や市場反応を分析するための貴重な情報源であり、異常値の要因を探ることで更なる改善点を見つけることができるでしょう。
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:
以下にグラフの視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 2025年7月から10月まで、実績値（青いプロット）は0.6から0.9の間に分布しています。この間、全体的に横ばいの傾向が見られます。
– その後、予測（ランダムフォレスト回帰）のピンクの線が緩やかな下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットのいくつかのデータポイントは、他のポイントから離れている異常値として扱われており、黒い円で示されています。
– 全体的なプロットに急激な上下の変動は見られませんが、異常値が存在することから、何らかの外部要因が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い実績のプロットは実際のAIによる測定値を示しており、X印の赤いプロットは予測値を示しています。
– 緑のプロットは前年のデータです。前年に比べ、やや高い値で推移していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前年のデータ（緑のプロット）が2026年以降において密集していることから、前年の同期間においても類似のトレンドが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現時点では、青の実績データは緑の前年データに対して一貫して高い位置にあるため、成長傾向にある可能性があります。
– ランダムフォレスト回帰を用いた予測は、一定の一貫性をもって下降傾向を予測していますが、それが実際にどの程度当てはまるかには注視が必要です。
6. **洞察とビジネスへの影響**:
– このグラフからは、新製品が市場で一定の受け入れを得ていることが示されています。
– 異常値の存在や予測と実績の相違が見られることから、製品の社会的な影響や他の外的要因をさらに調査する必要があります。
– ビジネス戦略としては、予測データに基づくリスク管理や異常値を生む要因の特定と対策が重要となります。
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:
このグラフは、新製品カテゴリにおける個人のWEI（経済的余裕）スコアを示しています。以下に、視覚的な特徴とそれに基づく洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 時系列でのデータは、データが二つの異なる期間にわたってプロットされています。最初の期間（2025年7月）は、スコアが主に0.8付近で安定しています。次の期間（2026年6月以降）にもスコアが0.8付近で安定している様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として、2025年のデータがいくつか強調されています。それ以外の急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青い点で示されており、予測は交差として示されています。2026年のデータは緑色で前年のデータを比較しています。この色の違いが、異なる期間や方法論を直感的に区別するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データと実績データは、それぞれ異なる手法で分析されていますが、互いに大きくズレているようには見えません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは一貫して高いWEIスコアを維持しています。分布としては、全期間を通じて安定しているように見えます。
6. **直感的な理解と影響**
– 人々は、新製品の導入が個人の経済的余裕に対してプラスの影響を及ぼしていると感じるかもしれません。これにより、新製品の市場投入が個人の生活にポジティブな変化をもたらしていると受け取る可能性があります。
– 定常的なWEIスコアは、経済的に安定した状況が続いていると解釈でき、新製品が少なくとも個人の経済的余裕を悪化させていないことを示唆しています。
このグラフからは、新製品が個人の経済状況に安定した影響を与えていることが示唆されます。ビジネス的には、新製品が市場において受け入れられ、一貫した経済的余裕を提供できていることを示す可能性があります。
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:
このグラフは新製品の個人WEI（健康状態）に関する時系列散布図で、複数のモデルによる予測と実績が示されています。以下に視覚的な特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 初期の実績（青色）は0.6から1.0の範囲で安定しています。
– 時間が経過すると、前年度（緑色）のデータは、全体的に高いスコアの範囲に集約されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の青色プロットには、異常値があることが示されています（黒い輪）。
– 予測（紫色、ピンク色の線）は、異常値を（XAI/3σ）範囲に収める努力がなされていることを示します。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の実績データはモデルのテスト結果。
– 緑色は前年度の実績との比較を表しています（前年同時期のデータとして参考に）。
– 紫色とピンク色の線はそれぞれの予測モデルを表し、異なる予測手法が用いられています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の実績と前年度の比較は、スコアの進展を評価するために重要。
– 予測手法の異なる結果がどのように実績と一致または乖離しているかの分析が重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは初期から後半にかけて分布が狭まり、安定性が増しているように見えます。
– 異常値を除去した場合のデータセットの影響を評価することが価値があります。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 初期のデータはばらつきがあり、モデルの調整や改良が求められます。
– 継続的な改善が進むと予測され、製品の信頼性と市場での受容度が高まる可能性があります。
– 健康指標の安定性が維持されることで、消費者信頼が向上し、ビジネスの成功に寄与するでしょう。
このグラフは、異常値を特定し、予測モデルの性能を比較し、健康状態の評価の向上に基づく意思決定に役立ちます。
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**
– 初期の段階では、「実績AI」によるWEIスコアはやや高い位置にプロットされていますが、その後、急速な下降トレンドが見られます。
– その後の期間は空白になっており、年が明けると「前年（比較AI）」によるデータが続いています。この部分では、スコアは比較的安定していて弱い上昇傾向にあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期段階にはいくつかの異常値が黒い丸で示されています。これらは他のデータポイントから大きく逸れており、特異なストレスイベントが発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは「実績AI」による実測データを示しています。データの密度が高い部分は、観測されたストレススコアが一貫して推移していた時期を示しています。
– 緑色のプロットは「前年（比較AI）」によるデータを示し、前年の同じ時期の比較を可能にします。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「実績AI」と「前年（比較AI）」のデータの間に明確な関係がありますが、全体を見ると、前年のデータが安定していることが分かります。
– 新製品の導入が「実績AI」で示された急激な変動に影響した可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「実績AI」における初期のデータは、一定の範囲内（予測の不確かさ範囲）に集中していますが、異常値はこれを逸脱しています。
– 「前年（比較AI）」はより多くのデータポイントが一定の範囲内に密集し、安定した状況を示しています。
6. **直感的洞察と影響**
– 初期の急激なスコア変動は、ストレスレベルの増加や変動が新製品の影響である可能性を示唆しています。これがビジネスにおいては製品の導入初期における消費者や顧客のストレス反応の指標となるでしょう。
– 後半に安定した前年データの存在は、新たな要因がなければ、前年は比較的落ち着いた状態であったことを示しています。
– これらの情報は、今後の製品開発や市場投入戦略において、消費者の心理的負担を軽減するための重要なインサイトとなり得ます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは、360日間の期間における個人WEI（自由度と自治）のスコア推移を示しています。
– 前半の期間（2025年7月1日から9月1日）はデータポイントが集中的に存在し、その後、長期間にわたってスコアが記録されていないようです。
– 2026年3月1日から再びデータが現れ、全体的に高いスコアが維持されているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの前半で、いくつかの異常値が観測されます（黒い円で囲まれた青いデータポイント）。
– 後半のデータには、スコアが一貫して高いという特徴があり、初期のデータとは対照的です。
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示し、緑色のプロットは前年データ（比較AI）です。
– 異常値は黒い円で視覚的に強調されています。
– 矢印と線は予測のタイプ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）ごとの予測範囲を表しています。
4. **時系列データの関係性**
– 実績データと前年データが同じ時期には同じような傾向を示しており、前年と同様のパターンが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前半は変動が多く、異常値も多く見られますが、後半ではデータが高いスコアに集約され、安定しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 前半のデータに比べて後半では個人の自由度と自治が増加していると考えられ、新製品の成功を示唆しています。
– 異常値や変動のある前半のスコアは、新製品の導入初期の不確実性や課題を反映している可能性があります。
– ビジネス的には、後半に向けての安定した高いスコアは製品の受容度が高まっていることを示し、戦略の成功と市場での地位向上を示唆しています。
– 社会的には、製品が自由度と自治を増加させ、消費者の要求や期待を満たしていることと関連していると思われます。
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:
このグラフは、新製品カテゴリにおける社会WEI（公平性・公正さ）のスコアの時系列推移を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青）のデータは、評価日の前半（2025年中）に集中しており、比較的安定しています。後半（2026年以降）は、過去のデータを比較したもの（緑）が示されています。
– 青い実績データは、評価期間の初めに高く、その後徐々に低下しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 評価の初期に、いくつかのデータポイント（黒い丸で強調されたもの）が他の点と比べて際立っており、異常値とされています。
– 急激な変動は特に見られず、全体的にデータは安定しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青のプロットはその時点での実績値を示し、緑のプロットは前年の同様の時期のデータを比較しています。
– 異常値の強調によって識別されているポイントもあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と前年データの比較により、時間経過による変化を視覚的に容易に確認することができますが、互いに直接の相関は見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は初期に集中しており、その後、比較データが少ないため、相関の分析は困難です。初期の実績データ間には若干のばらつきがあるものの、大きな相関関係は確認できません。
6. **人間が感じる直感と社会やビジネスへの影響**:
– 初期に高かった公正性スコアが時間とともに下がっていることは懸念材料です。これは、新製品がリリースされるたびに持続可能な公正性の維持が課題であることを示唆しています。
– ビジネス面では、公正性の低下が顧客満足度やブランドイメージに影響を及ぼす可能性があるため、早期の是正が求められます。
この分析は、製品やサービスの持続可能性や長期的な公平性を考慮した戦略立案に役立ちます。
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:
**視覚的特徴と洞察**
1. **トレンド**
– グラフは、最初の期間（2025年7月から約半年）でWEIスコアが高い段階で横ばいである。次に期間を通じて（2026年3月以降）スコアが異なるレベルで安定したように見える。大きな上昇や下降の傾向は見られない。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間中、いくつかのデータ点は異常値として示されているが、その後の期間には異常値は観察されない。
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、全体的に高いスコアを保っている。
– 緑の点は昨年のデータであり、新たなデータとは明確に異なる安定したパターンを示す。
– 線や影付きの領域は様々なAIモデルによる予測とその信頼区間を示しており、予測と実績の差異が小さい。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 緑色の点群（前年のデータ）と青色の点群（実績データ）は、異なるタイミングでのWEIスコアを示しており、新製品の持続可能性と自治性が比較的安定して評価されている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なる期間におけるスコア分布が安定しており、全体的に高いスコアを維持している。
– モデルの予測結果は実績とよく一致しており、高い信頼性を示唆している。
6. **直感的に感じることと社会的影響**
– このグラフから人間が直感的に感じることとして、製品が持続的で安定したパフォーマンスを発揮していることが挙げられる。
– ビジネスにおいて、持続可能性と自治性が高い評価を得ていることは、市場での競争力強化と消費者への信頼性向上に直接的に寄与する。
– 社会的にも、持続的な製品開発と自治性の高い技術は、環境問題への貢献と企業の責任ある姿勢を強調する。
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
– **実績データ（青色）**: 最初の期間において、WEIスコアは軽微な下降トレンドを示しています。
– **予測データ（緑色）**: その後の期間はWEIスコアは上昇傾向にあります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 幾つかのデータポイントは黒い円で示されており、これが外れ値として特定される可能性が高いです。
### 3. 各プロットや要素
– **色の違い**: 青は実績、緑は予測を示しており、緑の淡い色は将来の予測データを表しています。
– **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使用され、それぞれ紫、ピンク、灰色の異なる線で視覚化されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測の対比**: 最初の実績から続く将来予測の段階で、モデルがどの程度実績に基づいた予測を作成できているかを評価できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 緑のデータポイントは多くの範囲にわたって密集していますが、一部の異常値がそれから離れていることが、全体の安定性や均一性に影響を与える可能性があります。
### 6. 直感的に感じることと影響
– **人間の直感**: 初期のデータは変動があり、将来に不確実性があるものの、予測値が楽観的に表示されていると感じるでしょう。
– **ビジネスや社会的影響**: 社会基盤や教育機会の改善が期待されており、予測指標が正しければ、これらの分野における投資や政策決定にプラスの影響を与える可能性があります。ただし、外れ値や予測範囲の広がりも考慮に入れる必要があります。
このデータの背景や前提条件によっても解釈は変わる可能性がありますので、それらについての更なる調査が推奨されます。
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:
1. **トレンド**
– グラフの左側では、最初は高いWEIスコアが多数の実績データ（青色の点）として観測されていますが、ある時点からスコアが急激に下降しています。次に、予測データが表示され、若干異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）が表された紫色の線が見えますが、全体的なトレンドとしては下降が示唆されています。
– その後、右側のデータポイント（緑色）は前年度の比較データであり、こちらではある程度安定したスコアが維持されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの冒頭にある幾つかのデータ点は異常値として円で囲まれています。異常値は、高いスコアが維持された後の急激な下降の中で見られ、特に最も高いスコアから衝撃的にスコアが下がるポイントで強調されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の実績データは現在のスコアパフォーマンスを示しており、紫色の線は予測手法に基づく予測値です。緑色のデータは前年度のデータで、安定性を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しており、全体的なデータのばらつきを視覚的に表現しています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 実績データと予測データ間では、実績データの降下後、予測データも下降が続きますが、予測手法によって若干のばらつきが存在します。前年度に比べ、現在のスコアは下降傾向です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの相関は、降下という一致点を持ちながらも、予測不確かさが強調されています。前年度データは、現在の低迷の傾向を強調する役割を持っています。
6. **直感的なインサイトとビジネス/社会への影響**
– 人間が直感的に感じることとしては、高いパフォーマンスからの急激な下降を、何らかの外部要因や新製品の失敗と結びつける可能性があります。この下降トレンドは、社会的要因や市場環境の変化によるものであるか、製品そのものの問題点であるかを分析する必要があります。ビジネスへの影響としては、急激なスコアの下降に対して対策を講じる必要があるかもしれませんし、前年度の安定したデータパフォーマンスを参考にし、新製品の改善を検討する必要があります。
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:
このヒートマップに基づいて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 主に上部（時間軸が0時から6時）で中程度（緑から黄）の日が一週間ほど続いています。
– 中央部（時間軸が16時から18時）では、一貫して高めのスコアが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の時間帯と日付間で濃い色（紫）があり、これらは他の日付に比べてスコアが低いことを示します。
– これらの色や外れ値は15日以降に集中しており、変動が激しくなっているようです。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さや低さを直感的に表しています。黄色が最も高く、紫が最も低いスコア。
– 棒の密度はその時間帯におけるイベントの頻度や重要性を示唆している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 高スコアの時間帯が午後から夕方にかけてあるため、新製品がこの時間帯により効果的である可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一定の周期性が見られますが、特定の日にスコアが集中するなど、外部要因による影響が考えられます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 消費者の興味が午後から夜にかけてピークに達する可能性があるため、マーケティング戦略をこの時間帯に合わせるのが有効かもしれません。
– 一部の時間帯に極端に低いスコアがあることから、製品やサービス提供における課題を示唆するかもしれません。適切な改善策を検討することが必要です。
この解析は、製品の設計やマーケティング戦略、そしてビジネスオペレーションを改善するために活用できるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– このヒートマップは時間帯と日付の両面からデータを示しており、多くの時間帯で色が変化しています。特定の日付に集中してスコアが高まるパターンが観察できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色の強さ（黄色）は特定の時間帯に急激に上昇しています。特に、7月7日から7月16日にかけて、夜間（23時）に顕著なスコアの増加があります。
– 7月19日と7月23日にも一部の時間帯で急激な色の変化が見られることから、瞬間的な変動があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– カラースケールはスコアの高さを示しており、黄色が最も高く、緑から青、紫にかけてスコアが低下していることを示しています。
– 明るい色（特に黄色）は高いWEIスコアを示し、ユーザーの積極的な活動を反映していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯ごとに活動パターンが異なっており、特に夕方から深夜にかけて、スコアが上がる傾向が見られます。
– 日付ごとの変動は頻繁で、特定の日付（例えば7月11日から16日）の間に一貫してスコアが高いことが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 夜間の活動（18時～23時）が多くの場面でスコアが高いことがわかるため、この時間帯に何らかの集中した活動がある可能性があります。
– また、日の初めや終わりにかけてのスコアが低いことから、活動のピーク時間が限定されていることが確認できます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– ビジネス的には、このデータは消費者の行動パターンを把握し、ターゲットマーケティングやキャンペーンの時期選定に役立つ可能性があります。
– 特に特定の時間帯に活動が集中しているため、サービス提供やマーケティング活動をこの時間帯に合わせることで効果的な顧客獲得が期待できるかもしれません。
– 社会的には、夜間にかけてのオンライン活動が盛んなユーザーの存在を示しているため、その背景にある生活スタイルやニーズを深掘りすることが有用です。
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、提供されたヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– 時間帯（午前から午後）における変動が観察されます。特に、午後から夜にかけてのデータが多く存在しています。
– 日付が進むにつれ、色が濃くなったり薄くなったりする傾向がありますが、全体的に周期性は見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日、7月4日、7月26日に該当する時間帯では、データが非常に少ないか、特定の色が目立っており、これらが外れ値もしくは特異なポイントと解釈できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションは、社会WEI平均スコアの強度を示しており、黄色に近づくほど高く、紫に近づくほど低い値を意味します。
– 特定の日付と時間帯で色の濃度が急激に変化する点は、スコアの急上昇または下降を示していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日毎のデータの分布に偏りがあり、一部の日付でのみデータが取得されているようです。
– 時間帯によって、規則的にデータが取得されている様子はなく、散発的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午後から夜にかけての時間帯（15時以降）に集中してデータが示されており、社会活動が活発化する時間と考えられます。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 新製品の社会的評価が、時間帯によって異なることが示唆されます。特に、午後から夜間にかけての評価が多く記録されています。
– これは、消費者の活動時間や、新製品の利用が増えるピーク時との関連を示しているかもしれません。
– より高い評価（黄色に近い色）が集まるトレンドを把握することで、マーケティングやプロダクト戦略において、最適なリリース時間帯やプロモーションタイミングを見極めるための有用なインサイトが得られます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップは時系列データのトレンドを示すものではなく、各要素間の相関関係を示しています。よって、特定の上昇や下降のトレンドは直接的には読み取れません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色が極端に青や赤に偏っている箇所を注意深く見ると、特定の要素間における相関の強さや弱さが見えます。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の間には比較的低い相関（0.32）が観察されます。これは通常のパターンから外れる部分です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 赤色に近いほど相関が高く（正の相関）、青色に近いほど相関が低くまたは逆相関（負の相関）を示しています。「総合WEI」と多くの項目が高い相関を持っていることがわかります（例: 個人WEI平均、社会WEI平均など）。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 各WEI項目間の相関はこのマップで示されています。ここから、たとえば「個人WEI（心のストレス）」と「個人WEI（自由度と自治）」の間に比較的高い相関（0.72）が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高度に相関している要素のペアとしては、「個人WEI平均」と「総合WEI」（0.95）、また「社会WEI平均」と「総合WEI」（0.93）が挙げられます。これらは、一方が向上すると他方も向上する可能性を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 高い相関を持つ領域は、特定の施策が他の領域にも波及する可能性を示しています。例えば、「総合WEI」を改善する施策が多くの他の項目へのポジティブな影響を持つかもしれません。
– また、「個人WEI（経済的余裕）」における弱い相関を見ると、経済的要因と他の福祉要因は必ずしも連動しないことを示しており、複合的な政策立案が必要であることを示唆しています。
このヒートマップを通じて、WEI（幸福指数）の各側面がどのように関連しているかを深く理解することは、政策立案者や経営者にとって重要な手がかりとなるでしょう。
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:
この箱ひげ図は、新製品カテゴリーのWEIスコアの分布を示しています。以下、視覚的特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– WEIスコア全体としては、一定の水準を維持していますが、平均に若干のばらつきがあります。
– 各カテゴリの中央傾向（中央値）の位置は、視覚的なトレンドとして注視できますが、長期的な上昇または下降のトレンドは明確ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値が存在するカテゴリがいくつかあり、特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（社会整備・教育機会）」で顕著です。
– これらの外れ値は、特定の期間またはイベントによる非常に際立った変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱はデータの四分位範囲（IQR）を示し、中央の線は中央値を示しています。
– 箱の上下の「ひげ」は通常、データの範囲を示します（1.5倍IQR）。
– 色の変化は、様々なWEIカテゴリ間の違いを強調していますが、色そのものが意味するものはグラフには明示されていません。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 各WEIタイプ間でスコアが重なっている部分がいくつかあり、これらのスコアが一定の基準を共有している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは、一定の範囲内に集中しており、各WEIタイプ間に直接的な相関関係があるかどうかは視覚上では不明です。
– 分布はおおむね対称ですが、いくつかの歪んだ分布も観察されます。
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**
– WEIスコアが安定して高いことが、製品の社会的受容における強みとして理解され得ます。
– 外れ値の存在は、特定の問題領域への注意を喚起する可能性があり、対応が必要となるでしょう。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の精神）」などのカテゴリは、持続可能性や多様性への関心が高まりつつある現代社会において、特に注目に値します。
このグラフから得られる直感的な感覚は、製品がいくつかの評価項目で非常に良好なパフォーマンスを示している一方で、特定の問題領域においてはさらなる改善が必要であるということでしょう。企業としては、外れ値が示す問題箇所へのアプローチが、次のステップとして重要になると考えられます。
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:
## グラフ分析と直感的な洞察
1. **トレンド**:
– グラフは主成分分析（PCA）による分布を示しています。特定の日数ごとの明確な上昇、下降、周期性は見られませんが、データは全体にわたって広がっています。
– 第1主成分と第2主成分の両方で、特定の方向への明らかな傾向（特定のトレンド）は見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左上（第1主成分が-0.4付近、第2主成分が0.2付近）に外れ値と見られるデータポイントがあります。
– 他のデータポイントに比べて顕著に離れているため、特異な特徴を持つエンティティを示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は、新製品カテゴリー内での個別のデータポイント（例: 製品特性や販売量の組み合わせ）を示しています。
– 第1主成分（寄与率: 0.71）は、データの大部分の変動を表現していることを示します。第2主成分はさらなる細部を追加するための情報を提供します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列というより分布の可視化が目的なので、個々のデータ点間の直接的な時間的関係は示されていない。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は全体的に広がっており、第1主成分に対して若干分散が大きめです。これは、第1主成分が多様な要因を強く反映していることを示唆します。
– 第2主成分はより密集して見え、特定の特性に関してのバラつきが第1主成分ほどではないことを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– このグラフは新製品の特性の多様性を垣間見ることができるツールになります。
– 外れ値は新しいトレンドになる可能性を秘めた革新的な要素を持つ製品を示すかもしれません。
– 幅広い分布は、製品カテゴリーの多様性を感じさせ、さらなる市場調査の必要性や、特定のニッチを狙ったマーケティング戦略の策定に役立ちます。
このグラフからは、新製品の特徴を包括的に理解し、多様性をもとにした戦略的な意思決定がビジネスにおいて有効であることが示唆されます。
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。