📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたWEIスコアデータを分析した結果、以下の洞察を得ました。
### 主な傾向:
– **時系列推移**:
– 全体の総合WEIスコアは、初期の安定した状態から、7月7日以降に顕著な上昇を示し、7月10日にピークを迎えました。その後8月初旬に向けて下降する傾向が見られます。
– 個人WEI平均および社会WEI平均の推移は、全体的なトレンドと密接に関連しており、特に7月10日頃に高いピークを示しています。
### 異常値の検出:
– 7月5日、7月10日、7月19日などの高いスコアに異常値が見られ、これらの日は社会・個人の両平均においても顕著な上昇が同時に見られるため、特定の社会イベントや政策がこれを促した可能性があります。
– 特に7月20日から7月23日の間にかけて、複数の低いスコアが記録されています。これにより、経済的な問題や社会的な不安が影響したのかもしれません。
### STL分解の結果:
– **長期的なトレンド**: 長期的には、データセットの中心付近でピークを形成しています。これは時折の上昇がWEIスコアを押し上げている可能性を示します。
– **季節性パターン**: 季節性パターンは明確ではなく、特定の曜日や特定の日付にスコアが影響する要因は見出せませんでしたが、政策や経済的なイベントの影響が一時的な変動を引き起こした可能性があります。
– **残差成分**: 説明できない残差成分が存在し、特定の意外な変動がデータの中に潜んでいることを示しています。
### 相関分析:
– **相関ヒートマップ**からは、個人WEIの健康状態、経済的余裕が社会的な項目（持続可能性やインフラ）と高い相関を示している可能性があります。これらの要素が強く労力に影響していると考えられます。
### データ分布:
– **箱ひげ図**を通じて各WEIスコアの分布を視覚化した結果、異常値がいくつか存在していることが確認できます。特に経済的余裕や社会的持続可能性の領域でのばらつきが他よりも少なく、全体の中での安定性が見出されています。
### 主要な構成要素 (PCA):
– **PCA分析**による主要な構成要素の寄与率は71%（PC1）、9%（PC2）という結果から、PC1が大半のデータの変動を説明し、こちらが主な分析対象となるべきことが示唆されています。この主成分は特に、経済的および社会的な変動要因を反映している可能性があります。
この分析より、WEIスコアにおける個人の健康、経済的な余裕度、そして社会インフラが総合スコアに強く影響していることが分かりました。特に、政策や大イベントがこれまでのウェルビーイングに対して短期的に大きな影響を与えた可能性が高いです。さらなる詳細なデータがある場合、それによってより具体的な因果関係を明確に把握できるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– 最初の15日間は若干の変動を伴いながら安定した高値を維持しています。その後に下降傾向が見られ、30日目に至るまで緩やかに下落しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値が複数示されており、特に後半に目立っています。この外れ値には注意が必要で、データの異常値や特定のイベントが影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 青いプロットは実績値を表し、赤い×印は予測値です。異常値は黒い円で囲まれています。予測の不確かさ範囲（灰色の背景）は一定しており、予測のブレは少ないですが、実績がその範囲を外れている点が注意すべきポイントです。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 予測曲線には3種類（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）があり、特にランダムフォレスト回帰が将来の大きな下落を示しています。予測方法によって異なる結果が出ているため、複数の角度からの分析が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は一般的に0.6〜0.8の範囲に集中していますが、予測値と実績値には乖離が見られます。この場合、モデルの精度や人間の予測の調整が必要とされるかもしれません。
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**
– 人間が直感的に感じる点は、予測が楽観的過ぎる可能性があるということです。特に、予測値が安定している一方で、実績が下降傾向にある点が心配材料です。これは、ビジネス戦略を見直す必要性を示唆しており、新製品の市場対応やプロモーション戦略の再評価が必要かもしれません。また、外部要因（市場の変化、競合の動きなど）の影響を考慮することが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体で見ると、実績（青色のプロット）は初めの方でわずかな上昇を見せていますが、その後は約0.8のレベルで横ばいになっています。その後一部で下降を見せ、安定したスコア範囲内を維持しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測は緩やかに下降していますが、線形回帰と決定木回帰は横ばいの予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値とされるプロット（黒色の輪郭付き）は、中盤以降に数多く確認されます。これは予測モデルからのズレを示しており、特にWEIスコアが低下した後に多く見られることが特徴です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績は青色のプロットで示され、予測（AI）との差異はプロットのばらつきとして現れています。
– 「予測の不確かさ範囲」（灰色の帯）は、予測の信頼性の幅を示しており、時系列の後半では若干広がっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績の変動は予測によって異なる解釈がされています。特にランダムフォレスト回帰は独自の下降予測を示しており、これは他のモデルの予測と対照的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは全体的に狭い範囲で分布していますが、一部に大きなばらつきがあります。これは特に後半で明確で、外れ値の集中が影響しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 初めの安定期から急なスコア低下と外れ値の増加は、製品やサービスの顧客満足度低下、競争環境の変化、あるいは外部要因（例: 市場トレンドの変化や季節的要因）の影響を示唆しています。
– 予測の違いは、そのモデルが異なる視点や方法を持ち込んでいることを示し、将来的な戦略策定において多角的アプローチの重要性を強調しています。特にランダムフォレスト回帰の下降予測は注視が必要です。
これらの点を踏まえ、データの背景や市場の具体的状況を考慮することで、さらなる詳細な洞察が得られるでしょう。
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:
以下は、このグラフから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**
– 実績値（青いプロット）は全体的に横ばい。大きな上昇や下降が見られません。
– 予測値に関する線（緑、青、紫）はそれぞれ異なる傾向を示していますが、ランダムフォレスト回帰の予測（紫）は下降トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値が黒い円で示されており、特に終盤に集中しています。これらは急激な変動を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績AIのデータを示しており、安定した範囲内に多数が集中しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示しており、その幅の中で実績値が大部分位置しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測と実際のデータが全体的に一致し、決定木と線形回帰の予測は近似しているようです。ランダムフォレスト回帰の予測のみが減少傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は全体的に0.7から0.9の間に分布しており、安定したパフォーマンスを示しています。
– 予測の不確かさは比較的小さく、確度の高い予測がされている可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 実績が比較的安定しているため、新製品の社会的受容は堅実と考えられます。
– 予測モデルの中でランダムフォレストが下降を示している点は注意が必要で、何らかの潜在的なリスクや市場変動が予測されています。
– 企業は予測の精度を上げるためにデータ分析を強化し、特に下降予測モデルに対処する準備を整えるべきです。
この分析は、新製品の市場反応や将来の動向を評価する際に役立ちます。
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:
### 分析:
1. **トレンド**:
– 散布図における実績のデータ（青色の点）は、全体として一定の範囲内に留まっており、明確な上昇または下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として強調されているデータポイントがいくつか存在しており、時折通常の範囲を逸脱しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（実績AI）は青色の点で示され、予測（予測AI）は赤色の×で示されています。一部のデータポイントは黒丸で囲まれ、外れ値として示されています。
– 予測の不確かさ範囲がグレーの背景で示されています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測がそれぞれ異なる色の線としてプロットされています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と異なる予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）の間で微細な差異が存在しますが、大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはある一定の帯域内に集中しており、予測モデルの全体的なトレンドと一致していることから、高い相関があると考えられます。
6. **直感的印象とビジネスへの影響**:
– 全体的に見ると、経済的余裕（WEIスコア）は安定していることが示唆されていますが、いくつかの外れ値が存在することで、一定のリスクも存在するとも言えます。
– ビジネスへの影響として、新製品の市場導入の際、特定の期間や顧客に対して何らかの問題が発生している可能性があり、外れ値を生む原因の分析が求められるでしょう。これは、ターゲティング戦略の見直しや市場環境の再評価に役立つ情報です。
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:
このグラフでは、個人のWEI（健康状態）スコアが時系列で表示されています。以下は視覚的特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– スコアのトレンドは全体的に横ばいですが、直近では予測AIの線が少しずつ分かれ始めています。特に、ランダムフォレスト回帰の予測は下降傾向です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの黒い円で示された点が外れ値です。これらは他のポイントから離れており、スコアに大きな変動があったことを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績AIによる実際のスコア。
– 予測AIの結果は、赤い「×」で示されています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示し、予測値がこの範囲内にあることが期待されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレストの各予測方法が比較されています。この段階では各予測が互いに大きく乖離しているわけではありませんが、ランダムフォレストが最も大きく異なるトレンドを示していることが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは0.6〜0.8の間に集中しています。外れ値を除けば、比較的狭い範囲にわたってスコアが分布しています。
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**:
– このグラフからは、健康状態が概ね安定していると理解できますが、外れ値が示すような急激な変動には注意が必要です。ビジネスや健康管理の観点からは、異常値の原因特定とそれへの対応策が重要です。将来的な予測精度を向上させるためにも、各予測手法の精度検証が必要です。特にランダムフォレストの予測傾向が他と異なるため、その原因を検討する価値があります。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のドット）の心理的ストレススコアは、期間全体を通して比較的横ばいですが、やや下降傾向が見られます。
– 予測データ（プロット）が複数あり、それぞれ異なるトレンドを示しています。線形回帰と決定木は横ばいですが、ランダムフォレスト回帰は下降傾向を予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で示されていますが、期間の後半に集中しているようです。これが示すのは、特定の時間帯に予期しない心理的ストレスの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**:
– 青い点が実績を示し、予測は赤いバツ印で示されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示すエリアで、変動の可能性がある範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測モデルの相関が重要です。実績データと線形回帰や決定木の予測は似た傾向ですが、ランダムフォレストの予測は下降しており、異なる動向を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは約0.6から0.8の範囲に密集しており、安定した心理的ストレスレベルを示しています。
– 外れ値の位置は、予測不確かさの領域を超えることがあり、この不規則性が将来の予測に影響を与える可能性があります。
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**:
– グラフから感じられるのは、全体的に安定した心理的ストレスレベルですが、外れ値の存在がストレスの急激な変動を示唆しており、ストレス管理の必要性を思い起こさせます。
– ビジネスにおいては、新製品の導入が従業員の心理的ストレスに予想外の影響を及ぼしている可能性が考えられ、調整が必要かもしれません。
これらの洞察をもとに、さらなる調査や予防策を講じることが有益でしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– データポイントは全体として高いWEIスコア（0.6から0.9の範囲）で安定しています。
– 最後の方では一部のスコアが低下していますが、全体的には大きな変動がないように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として黒い輪郭で囲まれたデータポイントがあり、特に7月22日以降にいくつかの急激な低下が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、全体的に高いスコアで分布しています。
– 赤いバツ印が予測データですが、具体的に表示されているわけではありません。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレストの3つの予測が表示されており、特にランダムフォレストは低下する傾向を予測していますが、他の2つはほぼ横ばいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定の範囲で安定しているが、一部突然の変動があります。
– 予測手法による違いが明らかで、特にランダムフォレストによる予測が他と異なっています。
6. **直感的な感想とビジネスへの影響**
– 直感的には、現在のパフォーマンスは比較的安定していますが、一部の外れ値や急激な下落は注意が必要です。
– ランダムフォレストが示す低下傾向に対する対策が求められるかもしれません。
– この分析は、製品の使用感や成功の指標として活用でき、新製品の改善や将来の計画策定に貢献します。
全体として、データの安定性は業務に対する信頼感を強化しますが、さらに詳細な分析が必要です。
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
1. **トレンド**
– 最初の20日程度は緩やかに下降する傾向が見られますが、その後は横ばいか微増の方向に変化しています。
– 各予測モデルのトレンドは異なります。特にランダムフォレスト回帰による予測は急激に減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 図中で黒い円で示された外れ値が複数存在しています。特に中盤以降に集中しています。
– 急激な変動はあまり見られませんが、全体的にスコアのばらつきが一定範囲内で保たれています。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青い点で示され、予測データはそれぞれ異なる色の線で示されています。
– 予測の不確かさ範囲はグレーのバンドで示されています。
4. **時系列データの関係性**
– 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）が使用されていますが、それぞれ異なるトレンドを示しています。
– ランダムフォレストによる予測は、他の手法と比較して特に低下傾向を強く表しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.6から0.8の範囲内に多く集中しており、比較的安定しています。
– 予測と実績の一致度については、モデルによりばらつきがあります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフから、人々は新製品の社会的公平性や公正さに対する一定の信頼を寄せているように見受けられますが、特定の時期に不安定さが現れています。
– ビジネス上、新製品の評価維持や向上にはさらなる分析と戦略が必要です。
– 社会への影響として、予測の信頼性を高めることで、公平性に対する社会的信用を向上させる可能性があります。
各予測モデルと実績データの間の違いを理解し、改善点を模索することが鍵となります。
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:
以下はこのグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 実績のAIスコアは0.8から1.0の間に密集し、横ばいの傾向が見られます。
– 予測（線形回帰と決定木回帰）は安定しているのに対し、ランダムフォレスト回帰は僅かに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにおいて、一部のポイントに異常値が見られますが、全体のトレンドに大きな影響はないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績スコアを示しています。
– 灰色エリアは予測の不確かさを示しています。この範囲内に実績スコアが収まっていない場合があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は非常に類似しており、特に決定木と線形回帰の予測が近接しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは安定しているが、予測精度に不確かさがあります。
– 実績スコアの密度は高く、0.8から1.0の間にクラスターが形成されています。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– 直感的には、新製品の持続可能性と自治性の評価は比較的一貫しています。
– ビジネスや社会において、このような持続可能な評価が続くことは、将来的な製品戦略に良い影響を与え、消費者の信頼を維持することができると考えられます。
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:
以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
時系列データの初期段階では、WEIスコアは0.75から0.9の範囲で横ばいで推移しています。しかし、観測期間の後半に向かってスコアがやや低下しているように見えます。予測モデルの中で、線形回帰とランダムフォレスト回帰はスコアの漸減を示しています。一方、決定木回帰はほぼ一定を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
初期のデータには数個の外れ値が存在し、それは0.75を下回っています。これらは異常値として強調されています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 実績（青い点）: 過去の30日間で観測された実際のWEIスコア。
– 異常値（黒い円）: 他のデータポイントから著しく外れているポイント。
– 予測結果: 線形回帰（ピンク）、決定木回帰（シアン）、ランダムフォレスト回帰（パープル）で表現されており、それぞれが異なる予測方法による将来の傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
すべての予測モデルが似たようなスコア範囲内で推移していることから、異なる回帰手法でも大きな変化は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
分布は特定のクラスターを持たないように見え、データの大部分が中間範囲に集中しています。
6. **直感的洞察と影響**:
初期のスコアは比較的安定しているため、新製品の社会基盤・教育機会への影響は良好と考えられます。しかし、後半のスコアの減少は市場や社会的な要因に何らかの変化が生じている可能性を示唆しています。これにより、今後の改善や戦略変更が必要になるかもしれません。
これらの点を考慮すると、短期間での強い懸念はないものの、長期的には持続可能な成長の確保が課題となるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ**: 最初の20日ほどで高い水準を維持、後半に向けてスコアがやや減少しています。
– **予測データ**: 線形回帰と決定木回帰はほぼ横ばいですが、ランダムフォレスト回帰はやや下降傾向を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期にいくつかの外れ値がありますが、全体的に大きな急激な変動は見られません。
– 後半のスコアの減少を伴ういくつかのデータポイントが外れ値としてマークされています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績データ（青）**: 過去30日間の実際のWEIスコア。
– **予測（赤×）**: 将来の推移を予測した値。
– **異常値（黒○）**: 通常のトレンド外の点を示します。
– **予測の不確かさ範囲（灰色帯）**: 予測データの変動範囲を示し、スコアの信頼性を評価。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測**: 実績がやや下降傾向で、いくつかの予測手法でもこの傾向を予想しています。
– 特に、ランダムフォレスト回帰が下降を予測しており、最も保守的な評価を見せています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 全体的にWEIスコアの範囲は0.6から0.9の幅広がりを持っています。
– 異常値が示すように、何らかの要因が一部の日付で本来のトレンドからの逸脱を引き起こしています。
### 6. 直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響
– **直感的な理解**:
– WEIスコアの変動は、新製品が支持されているか、まだ市場に適応できていないかを示す指標となります。
– **ビジネス・社会的影響**:
– スコアの下降傾向は、製品やサービスの改善が必要であることを示唆しており、特定の時期や要因が影響を与えていることを示しています。
– 社会的には、多様性や自由の保障といった要素が持続的に評価され続けることが重要です。
このグラフは、新製品の社会的受容性を定量的に評価し、洞察を得るための効果的なツールとして利用できます。分析結果に基づき、戦略的な改善策を講じることが求められます。
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:
以下は、この総合WEIスコアの時系列ヒートマップから得られる洞察です:
1. **トレンド**:
– 一般的な傾向として、午後や夜間の時間帯で緑から黄色（高スコア）への変化が見られます。これは新製品の評価や認知がこの時間帯で高まることを示唆します。
– 7月16日以降からスコアの低下が観察され、7月23日頃から再び高まりを見せています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月19日頃には急激なスコアの低下（暗い緑から青へのシフト）が見られます。この短期間の低下は特定のイベントやニュースの影響かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しており、黄色に近づくほどスコアが高いことを示しています。
– 時間帯によってスコアが異なるため、消費者の活動や市場の動向に応じた反応があることがうかがえます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯でのスコア変動を見ることによって、ユーザーの活動時間や消費パターンを分析することができるでしょう。
– 特定の期間でのスコアの上昇（例: 7月6日から7月11日）が他の時間帯に波及するかを検討することで、マーケティング戦略が効果的かどうかを判断できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコアが特定の時間帯に集中しており、日中の活動が販売や認知の向上に寄与していると考えられます。
– 夜間のスコアの上昇は、顧客の購買意欲が上がる時間帯として注目されるべきです。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– このヒートマップは、マーケティングやプロモーション活動のタイミングを見直す手がかりを提供します。
– 商品の発表やキャンペーンが新製品に対する認知拡大にどの程度効果的であるか検討するうえで、重要なデータです。
– 特にスコアが低下する時間帯に対策を講じ、継続的なスコアの上昇を目指すことがビジネスの成功につながるでしょう。
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:
グラフを詳細に分析します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 日付が進むにつれて、一定の周期性があるように見えます。特に、初旬と中旬にかけての数日間でスコアが高く、その後月の後半にかけて変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月の開始と終了付近に急激な変動があります。特に7月1日と7月27日付近で色の変化が急激です。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の違いはスコアの違いを示しており、緑から黄色が高スコア（0.80付近）、青から紫が低スコア（0.60未満）を表しています。
– 時間帯（縦軸）が特定の日付でスコアの違いを生んでいるようです。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 同じ時間帯で別の日に異なるスコアが出現していることが見受けられ、特に16時から19時の間に変動がはっきりしている点があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総じて、時間帯にかかわらず月の中盤で全体的に高いスコアを記録していることが分かります。
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**:
– ヒートマップが示すように、特定の時間帯において定期的に高いスコアを記録することは、新製品への関心が特定の時間帯や期間に集中している可能性を示唆しています。このようなパターンは、マーケティング戦略や労働力の配置に影響を与えるかもしれません。特に、キャンペーンやプロモーションを集中させる時期を選ぶ際に有用です。また、製品の評価や利用頻度のピークを見極めることで、効率的な在庫管理や生産計画を立てる手助けとなるでしょう。
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:
以下はこのヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 色の変化に基づき、時間帯ごとの平均スコアには周期的な変化があります。特に、7月1日から7月12日頃までは明るい緑や黄色を含む、比較的高いスコアが見られ、その後徐々に暗い色へ移行しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月18日、23時の時間帯に急激な変化があり、黄色い色は顕著です。他にも、7月7日の特定時間帯に明らかな色の変化があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃さはスコアの高さを示しており、黄色が高く、紫に近づくほどスコアが低いことを意味します。時間帯（縦軸）と日付（横軸）で色分布を確認することで、特定の時間や日のスコア傾向が視覚化されています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 他の時系列ヒートマップと比較することで、異なるカテゴリや製品のパフォーマンスを分析できます。単一のヒートマップからは同じ時系列内の比較が中心ですが、一部の日付でスコアが高く、その後一気に低下していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午前8時から12時、および夕方16時から19時にかけて、スコアに変動がありますが、具体的な相関パターンは特定しにくいです。これは社会活動や特定イベントに関連している可能性があります。
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**:
– ヒートマップの変動により、特定のイベントやキャンペーンが成功している時間帯や日付が特定しやすくなっています。特に、色が濃くなる日や時間帯に焦点を当てて、マーケティング戦略を練ることが考えられます。また、新製品導入の影響を見極める助けになるでしょう。
全体として、このヒートマップは日次および時間帯ごとのパフォーマンスを視覚的かつ直感的に評価する助けになります。具体的な施策や現象がスコアの変動と関連付けられる場合、さらに詳細な調査が可能です。
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:
このヒートマップは、新製品カテゴリにおけるWEI（Wellbeing Index）の各項目間の相関を30日間の期間で示しています。以下に、その視覚的な特徴と洞察を紹介します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ヒートマップは相関関係を示しているため、トレンド自体は示しません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の外れ値は視覚的に明確には示されていませんが、相関係数が低いペア（たとえば「個人WEI（健康状態）」と他の項目との相関）は、他の項目と異なる傾向を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃さは相関の強さを示し、赤色が濃いほど正の相関が強く、青色が濃いほど負の相関が強いことを表しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との相関が非常に高く（0.93以上）、これらは互いに強く連動していることを示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 多くの項目間で強い正の相関が見られ、特に「総合WEI」と他の多くの指標が強く関連していることがわかります。
– 「個人WEI（健康状態）」は他の項目との相関が比較的低く、多様な要因が関連する可能性があります。
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に関する洞察**:
– ビジネスにおいて、特に総合的なウェルビーイング（総合WEI）を向上させるためには、個人と社会の両方の指標のバランスを考慮することが重要であると考えられます。
– 高い相関を持つ項目（「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」など）に注目することで、改善すべき重点領域を識別できます。
これらの観察と洞察は、製品開発やマーケティング戦略、社会福祉政策の策定に役立つ可能性があります。
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:
この箱ひげ図は新製品カテゴリのWEIスコアの分布を比較したもので、以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは特定の増減トレンドは見られませんが、タイプごとに中央値や範囲が異なることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（職業充実）」「社会WEI（共生、持続性、自由の保障）」では外れ値が見られます。
– 外れ値は、これらのカテゴリにおけるスコアの異常な低さを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各箱ひげ図の箱は25パーセンタイルから75パーセンタイルまでを示し、中央の線は中央値を示しています。ひげは範囲を示し、外れ値は個別にプロットされています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時系列データは表示されていませんが、異なるWEIタイプ間での相関や比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（職業充実）」と「社会WEI（社会基盤、教育機会）」は中央値が比較的高く、範囲が広いことから、個々のスコアが分散している可能性があります。
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**:
– 個人や社会に関するWEI同士の比較は、新製品の印象や受け入れ度合いを考える上で重要であり得ます。高いスコアのカテゴリでは、製品やサービスのポジティブな影響が期待されます。
– ビジネスにおいては、特に外れ値が見られるカテゴリでの改善が潜在的に必要であることを示唆しています。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、STL分解により新製品の総合WEIスコアを解析したものです。以下に、各要素ごとの特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 初期は上昇傾向が見られ、中盤から後半にかけては下降傾向に転じています。
– この変化は、新製品の最初の高評価がその後に減少した可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測値（Observed）のプロットで、7月中旬にピークを迎え、その後急激に減少している点が目立ちます。
– この変動は、何か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**は総合的なスコアで、全体のトレンドを直接表しています。
– **Trend**は長期的な傾向を示し、製品のライフサイクルの初期と中期の変化をキャプチャしています。
– **Seasonal**は周期的な変動を示し、短期的なリズムやサイクル（例えば週末効果）が存在する可能性を示唆します。
– **Residual**は予測されない変動を示し、ノイズや特異なイベントの影響を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと季節成分、残差がどのように組み合わさって観測データを形成しているかが示されています。特に、季節性とトレンドの変動が観測される急激な変動に寄与していることが読み取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節成分と残差の間には直接の相関は見られないが、観測データ全体の変動は両者がトレンドと組み合わさることで生じていると考えられます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスへの影響**:
– 初期の上昇の後に勢いが失われているという印象を受けます。これにより、新製品のマーケティング戦略や商品ラインの調整が必要かもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、短期的なキャンペーンやイベントの効果を最大化するための施策が必要かもしれません。また、初期の勢いを維持できるような継続的なマーケティングや改良が考慮されるべきです。
これにより、新製品の発売戦略やマーケティング活動に関する重要なインサイトが得られます。
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STL分解グラフでは、新製品カテゴリの個人WEI平均スコアの30日間の動向を示しています。以下に詳細な分析を提供します。
1. **トレンド:**
– トレンドコンポーネントは、月初から中旬までは緩やかに上昇しており、その後下降傾向にあります。これは、新製品の導入初期に興味や注目が集まっていたものの、時間とともに減少していく典型的なパターンを示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 最後の数日間に急激な上昇が見られる点は興味深く、これは短期間のプロモーションやイベントがあった可能性を示唆しています。
– 残差コンポーネントには、いくつかの急激な変動が見られ、特に月中頃と月末近くで顕著です。これは個別の要因による一時的な影響かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– **Observed:** 観測されたWEIスコアの総合的な動き。
– **Trend:** 長期的な動向。
– **Seasonal:** 短期的な周期性のある変動を示しており、一定のバラツキを確認できます。周期的な消費行動や新製品の話題性を反映している可能性があります。
– **Residual:** 予測されない変動を示し、予期せぬイベントがあった可能性を示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– トレンドとシーズナルの変動は相互に絡み合い、特にトレンドの下降とシーズナルの急激な変動とが同時に発生しています。これにより、固定的な需要に対する短期的な影響を測ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– トレンドが下降するなかでも、シーズナルの波は維持されており、新製品が一定の関心を保ちながらも、新しさによる興味が薄れつつある状況を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響:**
– 初期の上昇は、興味や話題性が高かったことを示唆しますが、その後の下降は消費者の関心低下を示唆します。長期的な成長を考えた際、新製品が持続的な注目を集めるための戦略、例えばアップデートやプロモーションが重要になります。
– また、急激な変動は、市場の変化やキャンペーンの効果を反映している可能性があり、新製品のマーケティング戦略を再検討する指標となります。
このグラフから得られる洞察は、新製品のライフサイクル管理やマーケティング戦略の策定において非常に重要です。
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:
このグラフは、新製品カテゴリの社会WEI平均スコアを30日間の期間にわたってSTL分解したものです。ここでは、視覚的な特徴と得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– トレンドのプロットは、前半で上昇しつつ、後半で下降しています。これは、新製品関連の社会的関心が初めは高まっていたものの、後半にかけて減少していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– オリジナルの観測値では、7月中旬に急激な上昇が見られますが、その後急落しています。これは何らかのイベントや発表が原因であるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**: 実際の観測されるデータ。
– **Trend**: 長期的な傾向を示し、全体の増減を把握します。
– **Seasonal**: 季節性のパターンを示し、周期的な変動を見せます。
– **Residual**: 観測値とトレンド・季節性を除いた残差で、予測されていない変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドが中盤で減少しているにもかかわらず、季節性は小さな振動を維持しています。これにより、実際のスコアの変動はこのトレンドと季節性の組み合わせの影響を受けていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドの上昇と下降に季節性が付随しているため、周期的な変動も重要ですが、全体のスコアに与える影響は限定的です。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフから、人々は初期の新製品に対する興味を失っている可能性があります。これは、継続的なマーケティングの必要性や製品の改善を示唆しています。また、急激な変動は外部要因の影響かもしれず、これらを観察しておくことが重要です。社会的な評価や口コミの重要性が高まりやすいカテゴリであることを考慮し、アクションを取ることが求められます。
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:
このグラフは、新製品カテゴリのWEI構成要素について、主成分分析（PCA）を用いた散布図です。以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 特定の上昇や下降トレンドは明確に示されていませんが、データが特定範囲内に分布しています。周期性も特に見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左上（第1主成分が-0.4、第2主成分が0.2付近）にあるポイントは外れ値のように見えます。このデータポイントは、他のデータと異なる特性を持つ可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いドットは各データポイントを示し、特定の製品や要素の主成分特性を表しています。第1主成分と第2主成分の値によって、その要素が製品にどの程度寄与しているかがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 30日間のデータですが、明確な時系列の変化を視覚的に示す要素はありません。このグラフは主に構成要素間の関係性を表しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 点は広範囲にわたり分布していますが、わずかに右下から左上に向かって幅広い分布を持ち、一部のクラスターが形成されています。これは、第1主成分と第2主成分の間にわずかな負の相関があることを示唆しているかもしれません。
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**:
– このグラフからは、新製品に含まれる多様な要素が多様な特性を持っており、それが市場での成功や失敗に影響する可能性があることが直感的に理解できるかもしれません。
– 外れ値に注目することで、特別な特徴を持つ製品や要素を特定し、それが特定の消費者ニーズに応えられるかもしれません。
この分析は、新製品の設計やマーケティング戦略の策定において有用です。データポイントの分布と外れ値の理解は、より差別化された製品戦略の開発につながるでしょう。
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。
