📊 データ分析（GPT-4.1による）
データを分析し、WEIスコアの推移、異常値、季節性、トレンド、相関、データ分布、PCA分析の結果について詳述します。
### 総合WEIについて
– **時系列推移**:
– 総合WEIスコアは7月初旬から中旬にかけての高まりの後、全体的に減少トレンドを示しています。後半の低スコアは特に7月の下旬に顕著です。
– 特筆すべきは7月6日から7月10日にかけて、値が急上昇し、0.89を記録した点です。その後、7月15日まで高スコアが続きましたが、その後再び下降しました。
– **異常値**:
– 7月9日と10日にかけて、総合WEIで0.85から0.89の高スコアが観測されました。一方、7月21日以降は0.63の低値に達し、特に7月23日以降の数日は0.61前後に低迷しています。特に7月24日は0.61と非常に低い値を記録しました。
– **背景要因の推測**:
– 高スコアは社会的イベントや政策変更等による短期的な改善を示唆しているかもしれません。また、低スコアの持続は、広範囲に影響を及ぼす経済や社会的問題が背景にある可能性があります。
### 個人WEI平均について
– **個人WEI平均**:
– 7月上旬には0.75から0.82と比較的高く一定していますが、7月下旬の値は大きく低下し始めています。特に7月最後の週は0.60台に低下しています。
### 社会WEI平均について
– **社会WEI平均**:
– こちらも同様の傾向を示し、7月初旬の高スコアから徐々に低下していき、最終的に0.62あたりまで減少しています。
### STL分解
– **長期トレンド**:
– 長期的には下降傾向が示され、特に下旬にかけては大幅な低下を示しています。
– **季節性パターン**:
– 短期間での急激な伸び縮みがあり、特定の社会イベントや政策変更、自然災害などの影響が短期的にPRやメディアでの露出の影響を受けた可能性があります。
– **残差成分**:
– 存在する短期変動はおそらく突発的なイベントによるもので、詳細な精査を必要とします。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**:
– WEIスコアの構成要素間で強い相関があり、すべての要素が相互に影響し合っていることを示唆しています。例えば、おそらく公平性と持続可能性、社会基盤と教育機会が関連しています。
### データ分布
– **箱ひげ図**:
– 多くの項目でばらつきが確認され、特に心理的ストレスや健康状態などで顕著です。集中した中央値が見られるものの、多くの外れ値が存在します。
### PCAによる主要な構成要素
– **PCA分析結果**:
– 主成分分析によって、最大の変動要因はPC1（寄与率0.71）で決定され、主に経済的余裕と健康状態が強い影響を持っています。
これらの情報を総合すると、7月という特定のタイミングで多くの短期的な変動を経ながら、全体的には低下が見られるかつ、経済や健康、社会的公平性への関与が強く、これらがWEIスコアに影響を与えていると分析できます。異常値は特定の出来事に応じたものである可能性が高いです。社会政策
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
– **実績データ（青色）** は7月から8月にかけて集中的に記録され、その間は比較的一定、少し上昇傾向が見られる。
– **前年のデータ（緑色）** は翌年の7月から新しく加わっており、前年の同時期の値に対する比較が可能。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値（黒丸で囲まれた箇所）がいくつか見られ、大半のデータポイントが密集している範囲から外れている。これらは特異な出来事により生じた可能性がある。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青色の点** は実際のデータ、**緑色の点** は前年のデータを示している。
– **予測の下限および各回帰モデルの予測線**は、予測範囲の幅と予測の方向性を示している。
– 特に予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果が異なり、それぞれのモデルが異なる結果を提供しており、モデル選定の重要性を示唆。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 過去のデータと予測との比較により、新製品のWEIスコアの持続性や予測の正確性について考察できる。
– 前年との比較から、季節性や周期性を推測することが可能。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 分布は一部期間に限定され、特に夏頃にデータが集中。周期的または季節的な要因が影響している可能性。
– 同様の時期に異なるモデルにより予測が行われており、結果の差異はモデルの特性から来ている。
### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– このグラフからわかるように、新製品のWEIスコアは短期間に集中しており、市場投入直後の反応が強く、持続可能な成長戦略が必要。
– 外れ値の存在は、予測不可能なイベントや異常な消費者行動を反映し、新商品のリスク管理における重要な指標となる。
– 今後の戦略には、モデルの精度向上やより包括的なデータ収集による詳細な分析が求められる。これにより、製品の市場パフォーマンスの向上が期待できる。
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:
このグラフでは、「新製品カテゴリ」の個人WEI平均スコアの推移が示されています。以下に視覚的な特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– グラフの左側（約2025年7月から9月）は実績値が示されており、値はおおむね安定しています。
– 中間に予測のラインがあり短期間の予測値が示されていますが、時間の経過で予測が大きく異なる様子はありません。
– 2026年のデータは前年の値として緑のプロットで示されており、前年と比べてWEIスコアはやや高い傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のプロット内には異常値として丸で囲まれた点がありますが、大きな変動はみられません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青いプロットは実績値を表し、X印は予測値です。予測が実績とどの程度一致しているかを見ることができます。
– 緑色のプロットは前年のデータを示し、今期のデータとの比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績と予測、および前年の値の比較が可能で、去年からの改善が伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測は、予測範囲の中に収まっていることが多く、モデルの予測精度は統計的に信頼できる範囲です。
6. **直感的感想および社会的影響**:
– グラフからは前年と比べて新製品のパフォーマンスが向上していることが示唆されます。これは製品の改善や市場での受容が進んでいる可能性を意味し、ビジネスにとって良い兆候です。
– このままのトレンドが続けば市場の反応がさらに良くなり、新製品が多くの消費者に受け入れられるでしょう。
全体として、グラフは新製品のパフォーマンスが向上していることを示しており、これを受けて将来の戦略を練る助けとなるでしょう。
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:
このグラフは、新製品カテゴリにおける360日間の社会WEI平均スコアの時系列散布図を示しています。
1. **トレンド**:
– グラフは二つの主要な期間に分かれています。最初の期間ではスコアが高く、安定しています（約0.6から0.8）。
– 2つ目の期間では、スコアはやや分散しており、継続的に高い水準（約0.7から0.9）を維持しています。
– 期間の間にデータが存在しないため、期間空白があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ群にいくつかの異常値が見られますが、影響は軽微です。
– 期間の最後にもスコアの変動があるように見えますが、明確な外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実績データ、緑色が前年度のデータで、この二つは主に比較を目的としています。
– 異常値は黒い円で表示され、初期の実績データ周辺に存在しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績と前年度データが分離されて表示されており、前年度のデータは全体的にスコアが高かったことを示しています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測範囲も描かれていますが、モデルごとに異なる傾向を示しています。線形とランダムフォレストの予測はやや高く、決定木回帰は下降気味です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測値との間で強い相関は観察できませんが、異なる予測モデル間では予測のばらつきが少なくありません。
6. **人間が感じる直感およびビジネスや社会への影響**:
– 実績データの初期段階の変動と異常は、新製品導入初期の課題を示唆している可能性があります。
– 前年度のデータが高いスコアを示しており、これは過去の高い成功基準と比較して現状を評価する必要があることを示しています。
– ビジネスの観点では、過去の高い実績周期を維持または拡張するための戦略的検討が必要です。予測モデルの不一致は、新たな市場条件や外部要因の潜在的な影響を考慮する必要があることを示唆しています。
全体として、このグラフは新製品の社会的受容度を測るための重要な指標を提供しており、過去の成功と新たな市場の動向に基づいて戦略を再評価することが推奨されます。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **青のプロット（実績AI）**はデータの初期から横ばいになっています。
– **緑のプロット（前年度比較AI）**はデータの終盤において水平にプロットされています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **黒の円（異常値）**が初期に散見され、ある種の外れ値を示しています。
– 後半に急激な変動は認められません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青のプロットと緑のプロット**は、それぞれ実績と前年度データを示し、AIによる予測や比較を行っています。
– **紫、ピンク、赤紫の線**は異なるアルゴリズムによる予測を示しており、予測の手法間での比較が可能です。
### 4. 複数の時系列データ間の関係性
– 初期の**実績AI**のデータは横ばいを示しており、それに連動する形で他の予測アルゴリズムも類似の動きをしています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期データの実績値とAI予測には強いリンクが確認でき、過去データに基づく予測手法として信頼性があります。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– このグラフからは、AIを用いた新製品の経済的余裕度の評価が、比較的安定していることを示唆しています。
– **ビジネスへの影響**として、安定したパフォーマンスの維持に寄与し、長期的な戦略策定に役立てられる可能性があります。
– **社会的には**、このデータの安定性が消費者の信頼を得る一助となり得ます。
このグラフは、AIによる予測と実績の連携が重要であることを示しており、それが新製品の市場でのポジショニングに影響を与える可能性があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフは360日間のデータを示しており、前半と後半で異なるグループとしてデータが分かれています。
– 前半（2025年7月〜10月ごろ）：データポイントが密集していますが、全体的なトレンドは横ばいです。
– 後半（2026年6月〜）：こちらもデータポイントが密集していますが、明確な上昇または下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 主にグラフの左側に外れ値が集中しています（黒い枠で囲まれたポイント）。
– データは時間的に分かれており、後半に外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績AIによるデータで、主に前半に出現しています。
– 前半にある複数の予測モデルによる線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が視覚的に示されていますが、実際のデータとの一致度はそれほど高くありません。
– 緑色の点は前年のデータを示し、後半が主体。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルは主に前半に適用され、ギャップが見られるため、モデルと実績AIとの照合により改善の余地があります。
– 前年度のデータと現在の予測の相関性や一致度は、このグラフだけでは判断が難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関関係は見られないが、外れ値がワンショットで出現することが特徴的です。
– 前後の期間でのデータ密度の変化が顕著であり、これは何らかのイベントや変更を示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**
– 前半と後半のデータの隔たりは、プロダクトの改善やリリース、新バージョンの展開などを反映している可能性があります。
– 外れ値が減少していることから、製品や手法の改善があったと感じられます。
– ビジネス的には、改善後の安定化が重要で、健康状態やユーザー満足度の計測がより重要になってくると考えられます。
このグラフからは、新製品の改善の流れやモデルの改善余地の理解が可能であり、将来的な戦略に重要な示唆を与えることができます。
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**:
– 実績AIのデータ（青）は2025年の中頃に集中しており、その後データが途切れています。この時期の心のストレスレベルは比較的一定の範囲内で推移しています。
– 予測AIのデータ（緑）は1年後に示されており、予測されたストレスレベルが同様に範囲内で一定しています。変動が少なく、安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青の実績データにいくつかの異常値（黒で囲まれたプロット）が見られます。これは通常のストレス範囲から外れたデータポイントを示しています。
– 緑の予測データには明確な外れ値は見られませんが、データの分布は比較的狭い範囲に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データ（過去の心理的ストレス）を示し、緑のプロットは予測されたストレス値を示しています。
– 異常値は黒で囲まれたプロットで示され、通常のパターンからの逸脱を知らせています。
– 塗り潰された領域は予測の不確かさの範囲を示しており、予測値がどの範囲内で変動する可能性があるかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIと予測AIのデータは異なる期間に配置されており、直接的な相関関係は見られません。しかし、予測AIが示す未来のストレスパターンは、実績AIデータの一般的な傾向に基づいている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一部に異常値を抱えながらも一定の範囲に集中しているのに対し、予測データはより狭い範囲に密集しています。これは将来のストレスレベルが比較的安定すると予測されていることを示します。
6. **直感的洞察と影響**:
– 人間がこのグラフから得る直感的な洞察としては、心のストレスレベルが一貫して観察され予測されていることが挙げられます。一部の異常値は心の健康に注意を促すものです。
– ビジネスや社会への影響として、ストレス管理プログラムや新製品の導入がストレスレベルにどのように影響するかの評価に使用できます。特に実績データと予測データが安定していることは、ストレス管理施策が有効に機能している可能性を示唆しています。
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**
– グラフ全体を見ると、評価は主に2つの異なる期間に分かれています。最初の期間（2025年7月から9月）は、実績スコア（青いプロット）は比較的安定しており、大きな変動は見られません。
– 後半の期間（2026年6月から7月）は、前年（緑のプロット）のスコアを示しており、こちらも大きな変動は見られず安定していますが、実績スコアとは異なる色で描かれています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間における実績スコアにはいくつかの異常値（黒い縁取りのプロット）が観察されます。これらの異常値は、標準的な範囲から外れた数値を示しています。
3. **プロットや要素**
– 青色のプロットは「実績（実績AI）」を示しており、実際の記録されたWEIスコアを意味します。
– 緑色のプロットは「前年（比較AI）」を示し、前年のデータを比較のために表示しています。
– 色の違いは、データの期間やモデルの違いを視覚的に示す役割を果たしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年のスコアの間に、同じ周期での比較が行われていますが、これらのデータはシーケンシャルに表示されているため、直接的な関連性というよりは、別々の期間のデータの比較を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グラフ全体に示されている分布はかなり均一で、特定のトレンドや周期性の指標がみられません。異常値は一部見られるものの、全体的な分布に影響を与えていません。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– グラフを見た際に直感的に感じることとして、データが二分された期間で提供されていること、また異常値が特定の期間に集中している点があげられます。
– ビジネスや社会への影響として、新製品カテゴリーのWEIスコアは全般的に一定の範囲にあるため、製品の市場浸透や利用者の自由度と自治に関する影響が安定的である可能性を示唆しています。
– 異常値の存在は、特定の要因が一時的に製品の使用感や評価に影響を与えた可能性を示しています。分析によってその原因を特定することが、さらなる製品改善に寄与するでしょう。
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:
### グラフ分析の詳細
1. **トレンド**
– **実績（青）**: 評価の初期段階では、WEIスコアは0.6から0.8の範囲で横ばいしています。
– **予測（複数色）**: 線形回帰と決定木回帰などの予測手法は、少し異なるトレンドを示していますが、全体として安定した傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒丸）は、評価開始時期のデータで見られますが、比較的スコアの範囲内（0.6から0.8）に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青）**: 現在の社会WEIスコアの実績値。
– **予測（線）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測値がそれぞれ異なる方法で表示され、今後のスコアの動向を示唆しています。
– **前データ（緑）**: 過去の同時期のデータとして、前年の傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去データと現在の実績および予測データの間には、一貫性のある範囲での変動がありますが、長期的なトレンドよりは短期的な予測に焦点を当てているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は、比較的一貫しており、中心から極端には外れていませんが、異常値が強調されています。
6. **人間が感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響**
– 人々は、現在の社会WEIスコアの安定性に安心感を覚える可能性があります。予測モデルの多様性は、異なるシナリオの考慮を促します。
– ビジネスへの影響としては、製品の「公平性・公正さ」に対する安定した評価は、ブランドイメージの向上に寄与すると考えられます。特に異なる予測モデルの結果が一致した場合、信頼性が高まるでしょう。
### 総評
グラフは、現在および予測される社会WEIスコアの安定性と一貫性を示しており、ビジネスや社会にとって安心できる状況を示しています。分析された異常値や予測曲線を利用して、今後の戦略をより緻密に策定することが重要です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 期間の前半では、実績は比較的高いスコア(0.8付近)を維持しています。
– 後半にはデータが途切れていますが、ここで予測線が表示されており、ほぼ一貫して高い水準にとどまることが予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値はありませんが、予測と実績で多少のばらつきがあります。
– 初期の一部に異常値とマークされたデータポイントがありますが、その数は少ないです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは「実績」、赤い×マークは「予測」です。予測線には4つの異なる色が使われ、それぞれ異なる回帰モデルを示しています。
– 緑のプロットは前年のデータを示しています。これにより比較が可能です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績、過去のデータ、および予測モデル間でのスコアの変化は小さく、ほとんどが重なっていることがわかります。これは予測モデルが実績に基づいてうまく適合していることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布図のプロットが密度高く集中していることから、この新製品の持続可能性と自治性のスコアは一貫して高いようです。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– グラフからは製品の持続可能性と自治性の評価が非常に高く、安定していることが示されています。ビジネス面では、顧客満足度の維持に寄与し、競争力を保持する可能性があります。
– 社会的にも、安定した持続可能性と自治性の高い評価は、企業のブランドイメージ向上にもつながるでしょう。
全体として、このグラフは製品の持続可能性と自治性が非常に良好であることを示しており、今後もこの高いレベルを維持できるという楽観的な見解が得られます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは明確に二つの異なる期間に分かれています。2025年7月から2025年10月までは青いプロット（実績）が集中しています。その後、2026年5月から2026年8月にかけて緑のプロット（前年）が表示されています。
– 各期間でのスコア分布は横ばいで、劇的な変動が見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロット（実績）の中にはいくつかの外れ値が当初で見受けられますが、それらは異常値としてマークされています。
– 時期の移行段階（2025年10月〜2026年5月）にはデータがなく、ここでの変化は不明です。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実際の実績を示し、比較的高い密度で一定の領域に集まっています。これに対し、緑色のプロットは前年のデータであり、こちらも一定の範囲に集まっています。
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）はそれぞれ異なる色の線で示され、モデリングされているが、詳細な傾向や異常点との関連が不明です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる年でのデータの分布が比較されており、時系列ごとのバリエーションや、各モデルの予測が視覚化されています。ただし、データの間の具体的な相関や跨ったトレンドは視認しにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の相関関係は明確ではなく、モデル間での予測精度の差異も視覚的な比較が難しいです。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**
– 人々がこのデータを見ると、特定の時期における継続的な社会基盤・教育機会の評価の安定性を直感的に感じ取るかもしれません。
– ビジネスへの影響としては、新製品が社会に与える影響が短期間では大きな変化を見せていないため、長期的な評価が重要と考えられます。
### 総合的な洞察
このデータは、新製品の社会基盤や教育機会への影響を短期間で測定しており、基本的には安定しているように見えます。しかし、データの欠落期間があるため、2025年末から2026年初の急激な変動やトレンドを見逃している可能性があります。ビジネス戦略や社会政策を考える上で、継続的なモニタリングと詳細な解析が必要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 左側の青い点（実績）は比較的高いスコアで集中していますが、期間が進むにつれ実績データがなくなり、緑の点に移行します。
– 右側の緑の点（前年比較AI）は密集しており、安定していますが、実績と比較して全体的にスコアが低めに見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点の中に黒で囲まれたものが異常値として示されています。これらは他よりもスコアが低いか高い数値を示しています。
– 異常値が存在することで、スコアが一時的に上下する可能性が示唆されています。
3. **プロットや要素の意味**
– 様々な色の線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が示されていますが、実際にはこれらのモデルの予測範囲に実績が収まっていない印象です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 緑の点群（前年比較AI）は、過去の実績データと異なる特性を示しています。青の実績データと比較しても、スコアの傾向が異なる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年比較データの間に直接的な相関は見受けられません。データが分断されており、二つの期間でスコアが異なります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 直感的には、新製品の社会的な評価指標が変動しており、安定的な成長が見られない状態と考えられます。これが市場での評価に影響を与える可能性があります。
– 異常値の存在は、予測モデルの精度を確認する必要性を示唆しています。改善が必要かもしれません。
– 特に長期間にわたるデータ管理と、モデルの精度向上に向けた対策が重要となります。この流れを改善することで、より一貫性のある製品評価と社会的な影響が期待できます。
この分析により、新製品が社会的にどのように受け入れられているかを考察する上で、さらなるデータの改善とモデルの調整が必要であることが示されています。
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:
以下は、新製品カテゴリの総合WEIスコアの時系列ヒートマップに関する分析です。
1. **トレンド**:
– カラーマップの変化により、一定の周期性が伺えます。特に、グリーンや黄色が続く期間と、ブルーやパープルが続く期間があります。
– これは、特定の時間帯や日付において、スコアが周期的に上昇または下降していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の時間帯や特定の日付では、急激にスコアが増減しています。特にヒートマップの黄色（高スコア）とパープル（低スコア）で明確です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの大きさを表しており、明るい色（黄色）は高いスコア、暗い色（パープル）は低いスコアを示しています。
– 時間軸での密度は、ある時間帯におけるスコアの集中を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯でスコアの変動がありますが、直接の関係性については明確なパターンが見られません。それぞれの時間帯の日付ごとの変動が特徴的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として、特定の時間帯で高得点または低得点が出やすいパターンがあるようです。
– 日中の時間帯よりも、夜間の時間帯にスコアの変動が大きい傾向があります。
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**:
– ビジネスにおいて、特定の時間帯でのマーケティングや販売戦略の強化が必要かもしれません。例えば、スコアが高い時間帯はプロモーションを強化する機会です。
– 他方で、スコアが低い時間帯は改善の余地があると考え、調査や改善策を講じることが有効です。また、リソースの配分を最適化するための指標としても活用できます。
このヒートマップは、消費者行動や市場動向の洞察に役立ち、新製品の投入戦略を練る上での重要なデータを提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
– **時間ごとのパターン**: 7時から8時、および15時から16時にかけて、スコアが高めのブロックが見られます。
– **日にちごとのトレンド**: 7月17日から23日にかけてスコアが上昇し、23日以降に急激に下降している様子が見られます。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 19日の17時に非常に低いスコアが見られ、これは明らかな外れ値です。
– 7月23日以降、スコアが急落しており、これも重要な変動です。
#### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **色の変化**: 色はスコアの高さを示し、黄色が高得点、青や紫が低得点を示します。
– **棒の密度**: 各時間帯のスコアを示すため、頻繁に高いスコアが観測される時間帯が存在し分布に影響しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 特定の時間帯や日付に集中して高得点が見られることから、新製品の評価が日中に高まる傾向を示しています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特定の時間帯（15時〜16時）と日付（7月10日〜17日）の間に相関があるように見えます。この間に高い評価が繰り返されています。
#### 6. 直感とビジネス・社会への影響
– **人間の直感**: スコアが高い時間帯（通勤時間帯）は製品の使用頻度が高まることが予想される。
– **ビジネスへの影響**: 製品の使用頻度や評価が特定の時間に集中することで、マーケティング活動やサービスの提供タイミングを調整することで効果的な戦略を立てることができる。
– **社会への影響**: 製品の人気が高い時間帯や日付に社会全体での需要の変動が予想される。特定の日に低評価が目立つ場合、社会的なイベントや外部要因が影響を及ぼした可能性も考えられます。
この分析は、新製品の魅力を最大限に引き出すための基礎となります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 時間帯 7時から23時にかけてのスコアが観察されています。日付により変化がありますが、全般的に16時から18時にかけてのスコアが低め（紫色）であり、これが周期的に現れています。特に、7月の初めと終わりにかけて明確な違いが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 例外的に高いスコア（黄色）が特定の日付、時間帯で見られます。例えば、7月10日から12日にかけての16時から18時はスコアが高く、これは通常とは異なる活動や外部要因による可能性が考えられます。
3. **色の意味**
– 色の変化はスコアの高低を示しています。黄色は高スコア、紫や青は低スコアを示し、ヒートマップの分布から特定の時間帯や日付での変動を視覚的に確認できます。
4. **時系列データの関係性**
– 同一時間帯でも日付による変動が見られ、これは曜日やイベントに左右されている可能性があります。また、中央から後半にかけて夜間のスコアが高くなる傾向が見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯で一貫したスコアの変化を観察することで、特定の社会的またはビジネス上の要因が考えられるでしょう。
6. **直感的な洞察と影響**
– スコアが高い時間帯は新製品が多くの関心を集める可能性がある時間帯として、マーケティング活動や広告効果を高めるための時間として利用できます。また、特定の急激な変動は、その時間帯や日付における特殊イベントやニュースの影響が示唆され、迅速な対応や分析が求められます。これは、製品戦略や社会的取り組みに影響を与える可能性があります。
このヒートマップは、特定時間帯での活動戦略や改善策の策定に役立ちます。
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
– ヒートマップ自体は静的な表示で、時間的な変化を示しませんが、360日間のデータに基づく相関関係を示しています。
– 強い相関関係（正の相関）が多く見られるため、全体として調和のあるデータセットと考えられます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– ヒートマップから直接的な外れ値や急激な変動は見えませんが、相関が特に低い項目は異なる挙動を示している可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– 色の濃淡が相関の強弱を示しており、赤色に近いほど正の相関が強く、青色に近いほど負の相関があるか弱い正の相関となります。
– 特に、赤色が濃いプロットは相関が強いことを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 全体として、個人と社会に関わるWEI項目は相互に強い相関関係を持っています。特に「個人WEI平均」と「総合WEI」など。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の相関は非常に低く、これらの要素は独立している可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「総合WEI」は他の多くの項目と高い相関を示しており、中心的な基準としての役割を果たしています。
– 社会的な要素（例えば、公平性）が他の項目と高い相関を持っており、包括的な影響力を持っている可能性があります。
### 6. 人間が直感的に感じることや影響
– このヒートマップから、多様性と共生、社会的公平性が他の多くの要素と密接に関連していることが分かります。これにより、新製品開発において社会的な影響や倫理が考慮されることの重要性が浮き彫りになります。
– 経済的要素と健康状態が独立していることは、異なるアプローチがこれに対処する必要があることを示唆しています。
ビジネスへの影響としては、新製品の開発やマーケティングにおいて、個人の幸福指数と社会的要素を統合的に考慮することが、成功の鍵となる可能性があります。
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:
グラフを分析すると、以下のポイントが挙げられます。
1. **トレンド**:
– WEIスコアの中央値は「総合WEI」から「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」に向かってゆっくりと下降しています。全体的な傾向としては安定しているようですが、少しずつ変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（職業環境）」と「社会WEI（生命維持・教育機会）」では、いくつかの外れ値が見られます。これらのスコアは分布の主流から大きく外れた結果を示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の違いは各WEIタイプの識別に役立ちますが、具体的な色の意味は見えません。ただし、中位数および四分位範囲が分かりやすく、スコアの中心傾向と分布の広がりを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– データがどのように時間とともに変化したかは示されていませが、箱ひげ図により、期間内のスコア分布の全体的なパターンを視覚化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの分布は軒並み均質化していますが、「個人WEI（心理的ストレス）」のように一部のスコアは下側に伸びていることがあります。それに対して、「社会WEI（持続可能性と自治体）」は幅広いスコアを示し、均一ではない分布が見受けられます。
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**:
– 新製品の評価や社会への影響を考える際、個別のWEI要素のバランスが求められます。特に外れ値は、特定の領域で改善が必要であることを示唆しており、ビジネス戦略において注意が必要です。
– 「心理的ストレス」など特定のWEIタイプの低下は、長期的に見て社会や労働環境改善の必要性を示唆しているかもしれません。
この分析は、データを基にしたビジネスや政策の方向性を考える際の基盤となる情報を提供します。
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、グラフの主要な特徴と得られる洞察を示します。
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。データは第1主成分及び第2主成分に比較的ランダムに分布しています。
– トレンドというより、全体としては広がりがある散布図です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左上と中央上部に外れ値と見えるデータポイントがあります。他のデータポイントから離れており特異です。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は、PCAの結果で表される主成分のスコアを示しています。このグラフでは、第1主成分がデータ全体の71%の分散を説明していることから、かなり重要な軸であると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフは単一の観点からPCAを示しているため、時系列データの関係性よりもデータの分布の特徴が強調されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関は見られません。むしろ、分布は広範囲にわたり、全体として弱い相関があるように見られます。
– データはややクラスター化の傾向がありますが、明確なクラスターは識別できません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– おそらく、異なる製品または特性の評価結果を主成分分析で可視化していると考えられます。
– 上位の主成分を持つデータポイントが、潜在的に重要性が高い要素を持つ新製品を示している可能性があります。
– 外れ値は特別な市場セグメントや新しい機会を示唆し得るため、ビジネス戦略として注視する価値があります。
この分析を基に、新製品開発や市場戦略の調整における指標としてPCAを活用できるでしょう。
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。