📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析結果を以下に示します。
### 時系列推移
– **総合WEI**: 時系列データを見てみると、初期には緩やかな変動をしつつ、7月6日から7月9日にかけて急上昇しています。それ以降は比較的高い状態で安定していますが、7月20日以降急激に下降しています。一時的な上昇の後も、再び下降を続け、低い状態で安定しています。
– **個人WEI平均**: 7月の最初の1週間は比較的高く、その後7月20日頃に大きく低下し、再び上昇しています。
– **社会WEI平均**: 個人WEI平均と同様に、初期の上昇後、7月20日頃に急激な低下を示していますが、その後も個人WEI平均ほどの回復を見せていません。
### 異常値
– **総合WEI**の異常値の日付（例: 7月6日、9日、20日、24日）は、一部の個人または社会要因が極端に高かったり低かったりすることが影響していると思われます。この期間では、**社会基盤**や**持続可能性**に関わる要因の変化が著しく、これらが異常スコアに寄与している可能性があります。また、特定の日付（例: 7月19日、20日）のスコアが低下していることから、社会全体のイベント（例: 政策変更や経済イベントなど）が影響している可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**: 長期的には上昇トレンド、次に急下降、その後安定した状態を示しています。このようなトレンドは社会的・経済的な大変動があり、WEIに大きな影響を与えていることを示唆しています。
– 季節性は、データの短期間の波形変動として現れますが、説明できない残差も多く、特定の要因だけではすべてのスコア変動を説明するには限界があります。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**: 例えば、**健康状態**と**心理的ストレス**、**社会基盤**、および**経済的余裕**の間には強い正の相関があります。つまり、個人の健康やストレスレベルの改善が経済的状況や社会的インフラの整備に依存することが読み取れます。
– 社会的持続可能性と多様性の間の弱い相関は、社会的な施策が必ずしも多様性の増減に直結しないことを示しています。
### データ分布
– **箱ひげ図**による分析では、特に健康状態および心理的ストレススコアに外れ値が見られ、そのばらつきが他の項目よりも大きいです。これは健康関連のスコアが不均一であることを示しており、特定の時期に健康状態の悪化やストレス増加が多発したと推測されます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1**の寄与率が高いことから、WEIスコアの大部分の変動は一つの主要な因子から影響を受けていると考えられます。具体的には、社会的公平性や持続可能性の向上がこの変動因子である可能性があります。**PC2**の寄与は小さいですが、健康やストレスのような個々の要素が特異に影響を与えたケースも追記する必要があります。
### 結論
総合WEIは時期やエベントによって顕著な変動を示しており、特に社会と個人の経済的・健康要因に大きく影響されています。WEI向上には、これらの要素への施策や支援が必要であることが伺えます。データからは一時的なストレス軽
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:
このグラフは、新製品カテゴリにおける総合WEIスコアの時系列散布図です。以下に詳細な分析を示します。
1. **トレンド**:
– 2025年のデータ（青いプロット）は、スコアが比較的高い水準で安定しています。
– 2026年のデータ（緑のプロット）は、2025年と比べてスコアがやや低めになっていますが、全体としては集まりが良く、一定の安定性が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータには「異常値」として認識された点がいくつかありますが、大きく外れた点はありません。
– 急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素**:
– **青色**のプロットは2025年の実績データ。
– **緑色**のプロットは2026年の前年データ。
– 異常値は黒い円で囲まれています。
– 予測のばらつき範囲（灰色）はAIによる不確かさの目安として表示されていますが、この範囲内に大半のデータが収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 2025年と2026年のデータに多少の差が見られますが、全体としては大きな相違がなく連続的な関係があります。
5. **相関関係や分布**:
– 両年の分布に大きな偏りは見られず、比較的集中した分布を示しています。
– 高いWEIスコアが安定して得られていることが示唆されます。
6. **直感的な感想とビジネスへの影響**:
– 人間が直感的にこのグラフを見た時、新製品の導入が成功しており、安定的に高い評価を受けていると感じるでしょう。
– この安定した評価が続くことで、ビジネスの強化や市場でのポジティブな認識の維持につながると考えられます。
– 新製品が既存の基準をよく保持していることから、顧客の信頼を得やすい状況です。
総じて、新製品は市場でのポジションを獲得しつつあるように見受けられ、事業にとって有望な兆候が読み取れます。
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:
このグラフは、新製品カテゴリにおける個人のWEI平均スコアの推移を示しています。以下は、このグラフに関する分析です。
1. **トレンド**:
– グラフ中の左側に実績（青のプロット）が集中していますが、右側に前年（緑のプロット）が見受けられます。
– 実績の間には明確な上昇または下降トレンドは見られず、スコアは0.6から0.8の範囲で大きな変化なしに横ばいで推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に、目立った外れ値は見受けられませんが、幾つかの異常値（黒丸）が左側に示されています。これらはスコアが0.6付近から0.8付近で、大きなばらつきはないものの、異常値としてマークされています。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績データを示しています。
– 緑のプロットは前年のデータを示していますが、実績とは異なる位置に集まっています。前年と比較して、前年のスコアがより均一に見えることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測には、明らかな相関関係は見られません。ただし、最新の実績データは前年の範囲内に入りつつあるように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは若干のばらつき（異常値）があるものの、0.6から0.8の範囲内で集中しています。
6. **直感的な感想と影響**:
– 直感的には、現時点での実績は比較的安定しており、大きな変動は見られないため、新製品が現状通りのパフォーマンスを保つ可能性が示唆されています。
– ビジネスへの影響としては、製品戦略の見直しや、データに基づき既存のパフォーマンスを向上させる方法を探る必要があります。この安定性は、長期的な製品開発やマーケティング戦略の策定における安定した基盤となるかもしれません。
全体として、このグラフは新製品のパフォーマンスが安定していることを示していますが、さらなる改善の余地がある可能性も示唆しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには、最初の期間（2025年7月～2026年3月）においてWEIスコアが横ばいであることが示されています。その後、データポイントが確認されている「前年（比較AI）」部分では、WEIスコアが90％前後に集中していることから、安定した高スコアのトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の「実績（実績AI）」の領域で、いくつかのデータポイント（プロット）が他より低い位置にありますが、急激な変動や明らかな外れ値は見られません。
3. **要素の意味**
– **青点（実績AI）**: 過去の実績データを示します。少しばらつきがありますが、WEIスコアは全体的に高い範囲を維持しています。
– **緑点（前年比較AI）**: 前年におけるデータで、ここでも高いスコアが維持されています。
– **紫・ピンク線（予測データ）**: ランダムフォレスト回帰やその他の予測手法による将来のスコアの予測を示しています。予測の幅が狭く、モデルが比較的信頼できることを意味しています。
– **外れ値**: 黒い円で囲まれていますが、全体の傾向を大きく変えるような影響は見られません。
4. **時系列データの関係性**
– 「実績（実績AI）」と「前年（比較AI）」の間にスコアの一貫性が見られ、新製品のパフォーマンスはかなり良好であることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係の明示的な存在は見られませんが、データが高密度で集まっていることは、スコアが一貫して安定していることを意味しています。
6. **直感と社会への影響**
– 新製品の導入は、社会的に高い評価を受けており、今後も安定した成果が期待されます。ビジネスへの影響としては、今後の製品戦略の成功につながる可能性が高いです。また、WEIスコアが安定していることは、製品が市場での競争力が高いことを示唆しています。
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:
1. **トレンド**:
– グラフはWEIスコアの時系列散布図です。前半（2025年7月～2025年12月）は青い点でプロットされ、一時的な下降が見られますが、その後は安定といった横ばいの動きをしています。後半（2026年）に緑の点で示された範囲は、過去のパターンとほぼ同様であることが予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い円で示された異常値がいくつか観察されますが、全体のパターンに深刻な影響を与えているわけではなさそうです。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青の点が実績、緑の点が前年のデータを示しています。予測には異なる色（ピンクの線など）のモデルが用いられており、多様な方法での予測が展開されていることが分かります。
4. **時系列データの関係性**:
– 過去のデータと現在のデータの間で顕著な差異は見られず、これからの予測も大きな変動は想定されていないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は全体的に一定しており、極端な増減は見られません。これは市場の安定性を示唆しています。
6. **直感的な感覚と影響**:
– グラフから得られる第一印象は「安定性」です。WEIスコアの安定は個人の経済的余裕が大きな揺れを見せておらず、健全であることを示していると考えられます。ビジネス面では、これから大きな戦略の変更が必要ない、安全圏にいるという安心感を提供する可能性があります。社会的には、経済的な安心感をもたらし、消費行動の持続につながるかもしれません。
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:
グラフに基づいて、以下のような特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 左側の青色のプロットは、約0.6から0.8の値を中心に横ばいのトレンドを示しています。
– 右側の緑色のプロットも同様に横ばいの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロットにはいくつかの異常値が存在し、これがデータの範囲から外れています。
– 右側の緑色のプロットには、急激な変動や外れ値が特に見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは「実績（実績AI）」を示し、いくつかの異常値が黒い円で強調されています。
– 緑のプロットは「前年（比較AI）」を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 翌年のデータと前年のデータが示されており、主に横ばい状態が続いていますが、予測との比較が示されているわけではないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの密度はどちらも平均的ですが、異常値を除けば範囲は安定しています。
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**:
– 今年も前年同様の健康状態が維持されていることが直感的に理解でき、製品やサービスが安定したパフォーマンスを提供している可能性があります。
– 異常値には注意が必要であり、何らかの問題がある場合はフォローアップが求められるでしょう。
全体として、このグラフは製品の健康状態が安定していることを示唆していますが、異常値の存在は注意を要する点です。この安定性は市場に対する製品の信頼性を示す一方で、異常が発生する原因を見極め、対処することが求められる場面もあると考えられます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側（2025年7月から9月）は、青い点で示される「実績（実測AI）」のデータが多く、特定の期間に集中しています。この期間のデータは比較的安定しており、大きな変動は見られません。
– グラフの右側（2026年3月から7月）には、緑の点で示される「前年（比較AI）」のデータがあり、こちらも安定して集まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点の中には、黒い丸で囲まれた「異常値」が存在しますが、これらは数個に留まっており、全体として大きな影響を及ぼしているわけではないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実際の測定値を示し、緑色の点は前年のデータで、比較を可能にしています。
– 黒い丸は異常値を強調しています。
– 「予測の不確かさ範囲」は、予想される範囲を示し、未来のデータ予測の参考になります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青い実績値と緑の前年のデータを比較すると、かなりの類似性が見られ、それぞれの期間での心理的ストレス状況に大きな変化はないと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは比較的一定なスコアで留まっており、大きな乖離は見られません。これは、新製品の導入が心理的ストレスに対して一定の影響を持っているが、時間とともに安定していることを示唆しています。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**
– 人間の視点からは、新製品導入に際しての心理的ストレスは、導入初期にはわずかに変動が見られるものの、全体として安定しており、よく管理されている印象があります。
– ビジネスや社会への影響として、新製品の導入が劇的に心理的ストレスを増加させたり減少させたりしていないことは、持続可能な導入戦略が成功している一因と考えられます。これにより、ストレス管理の成功例として他のプロジェクトにも応用可能です。
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:
このグラフは、新製品カテゴリにおける個人のWEIスコアの360日間の推移を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. トレンド:
– 期間の初めには、WEIスコアが0.4から0.9の範囲にわたって均一に分布しています。
– 期間の終わり頃には、スコアは0.55から0.7の範囲に集約されています。
– 時間の経過と共にスコアの分布が狭まり、上昇傾向が見られます。
2. 外れ値や急激な変動:
– 期間初期には、いくつかの外れ値として認識されるスコアがあります。これらは異常値として特定されています（円で囲まれています）。
– 徐々に変動が減少し、外れ値の出現も少なくなっています。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青のプロットは実績AIによるスコアを示しています。
– 緑のプロットは前年の比較AIによるデータを示しています。
– 予測の線（赤、紫、青、ピンク）は、それぞれ異なる回帰モデルを使った予測結果を示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 初期の実績データは分散していましたが、予測データは徐々に集中していることから、AIモデルが過去のデータを学習し、改善された精度の予測を提供していることが示唆されます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 分布は初期には広範であるものの、時間の経過とともに収束する傾向があります。
– 異なる回帰モデルの予測ラインが一貫した方向を示しており、モデル間の整合性があると推測されます。
6. 直感的な洞察と影響:
– 初期のスコアが分散しているため、個々の自由度や自治のばらつきが見られていますが、時間の経過と共に集約され、均質化されていることは、製品の成熟や市場の標準化があるかもしれないと感じられます。
– ビジネスや社会において、このデータは製品がより一般的な基準に従うよう進化していることを示唆し、消費者が製品の利用において統一された経験を持ち始めている可能性を示しています。
グラフの全体的な進化は、市場や個人の適応能力を映し出しているものとして理解できます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **時系列の分布**: データは主に二つの時期に分かれており、前半（左）は実績データ(ブルーポイント)が密集しています。後半（右）は前年データ（緑のポイント）が見られます。
– **トレンドの変化**: グラフ前半の実績データは集中的で、数値は比較的高い位置に集中していますが、後半にかけて若干の減少傾向が見られ、それが前年のデータで回復している可能性があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 外れ値として示されたポイントがあります（黒色の縁取り）。
– **急激な変動**: 実績期間内でのスコアの大幅な上昇または下降は見受けられません。
### 3. 各プロットや要素
– **色と密度**: 青いプロットは実績データ、緑は前年データを示しています。カラーコードで異なったモデルの予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されています。
– **予測のばらつきと範囲**: 色分けされた予測モデルのラインが見られ、予測によるバラつきや異なるモデルの予測の精度・信頼性を比較する手がかりとなっています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **比較評価**: 実績と前年のデータの相関や違いを視覚的に確認でき、前年との比較で安定性や改善の度合いを評価できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **分布の集中度**: 実績データがある1つの期間に集中しているのに対し、前年のデータは時間が経つにつれて段階的に変動しています。
### 6. 直感的な洞察とビジネス社会への影響
– **公平性の維持と改善余地**: 初期の高スコアが公平性・公正さを強調し、その後の若干の低下はこれを維持するための取り組みが必要であることを示唆しています。
– **予測モデルの有用性**: 複数の予測モデルがトレンド予測に用いられることで、より信頼性の高い計画策定が可能。
– **データドリブンの改善**: 昨年のデータが再び上昇傾向にある点を注視し、これを活かしてさらなる改善策を取ることが求められます。
この分析に基づき、製品の社会的公平性を高めるための具体的な戦略や施策が考慮されることが推奨されます。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **左側のデータ（青）**: 初期段階の実績データは0.8から1.0の間に密集し、散布としては横ばいのトレンドを示しています。
– **右側のデータ（緑）**: 将来の予測データは、実績データとほぼ同様の範囲内で安定しており、横ばいの傾向が見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 特に顕著な外れ値は確認されておりませんが、異常値としてマークされたデータがあるため、さらなる分析の必要があります。
– **急激な変動**: データ間の急激な変動は特になく、一貫性があります。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **青い実績プロット**: 過去の実績を示しており、全体として持続可能なスコアの高い位置にあります。
– **緑の予測プロット**: 将来の持続可能性を予測しており、実績AIと同一スコア帯に集中しています。
### 4. 複数の時系列データの関係
– **実績と予測の関係**: 実績と予測データの間には強い相関があり、実績に基づいた予測が適切に行われていることが示唆されます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **密度の分布**: データの密集度は高く、一貫性があります。
– **相関**: 過去と未来のスコアの相関は高く、予測モデルの精度を示していると考えられます。
### 6. 直感的な洞察とビジネスや社会への影響
– **直感的印象**: スコアは安定して高く、持続可能性と自治性が高いことが示唆されています。
– **ビジネス影響**: 新製品に関する持続可能性は評価されており、長期的な成功を期待できるでしょう。
– **社会的影響**: 環境保護や倫理的なビジネス運営においても高い評価を得られている可能性があり、積極的にコミュニケーションを図ることでブランド価値を高めることができます。
このグラフは、新製品の開発が持続可能で自治的な方向で進んでいることを示しており、将来的なビジネスの成長を予想する上で非常にポジティブな兆しを見せています。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは左から右に向かって標本が配置されており、開始部分（左側）では値が高めに安定していることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い縁取りの円で示される外れ値がいくつかあり、特定のデータポイントが他と異なる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**:
– **実績（青）**: 実際の観測値を示している。
– **予測（赤のX）**: モデルによる予測値。ただし視覚には見当たらない場合があります。
– **異常値（黒の囲み）**: 通常の範囲外にあるデータポイント。
– **前年（薄緑）**: 前年の値を表示し、現在との比較を示す。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去のデータと予測されたデータが時間軸に沿って相関し、前年のデータも平均との差を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測ラインが示され、それぞれ異なる傾向を示しているかもしれませんが、具体的な線は視覚には明確に示されていないようです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 総じて、社会WEIのスコアは安定していますが、一部に予期せぬ変動があることを示しています。予測と実績の差異がビジネス戦略に影響を与える可能性があります。
– 外れ値や異常は重要な要因として分析されるべく、変更や改善を検討する必要があります。
この分析は、データのさらなる解析や改善施策を検討する際の出発点として有用です。ビジネスや社会基盤の強化に向けて具体的なアクションを構築するための基礎情報を提供しているといえます。
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:
このグラフの分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフは2つの異なる期間に分かれています。左側の期間（2025年7月〜2026年3月頃）はWEIスコアが0.5〜0.8の範囲で横ばいであり、右側（2026年3月以降）は安定して0.6〜1.0の範囲にプロットされています。このことから、後半ではスコアが全体的に向上していると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の期間には、黒い縁取りで表示される異常値がいくつか見られます。これらはスコアの一貫性を低下させている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績を示し、緑色のプロットは前年の比較データとして表示されています。予測値は様々な色の線で示されていますが、これらはそれぞれ異なる回帰方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によるものです。
4. **データ間の関係性**:
– 実績や異常値が予測値の範囲内に収まっていることが多く、予測モデルがある程度正確であることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 右側のデータはより密集しており、高いWEIスコアに集中しています。これは、時が経つにつれ新製品が社会に良く適応してきていることを示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、ビジネスや社会への影響**:
– 人々はこのグラフから、新製品が時間の経過とともに社会的に受け入れられるようになったと感じるかもしれません。これは、企業にとっては製品の受容性向上を意味し、社会にとっては多様性や共生の促進を示す可能性があります。異常値の存在は、初期段階での調整が必要だったことを示唆するかもしれません。
このような分析に基づき、新製品の社会的影響をさらに高めるためには、初期段階のフィードバックを活かした改善が重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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体として明確な下降または上昇トレンドは見られませんが、特定の日や時間において集中的に活動が観察されます。
– 例えば、7月6日〜12日には色の密集が見られ、特に高スコアがこの期間で観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月18日や7月24日に暗い色のブロックがあり、これらは急激な変動や外れ値を示している可能性があります。色が暗いほどスコアが低いことを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 色のスケールはスコアを示しており、黄色に近いほど高スコア（0.85）、紫に近いほど低スコア（0.60）です。
– 垂直軸は時間帯を示しており、一日の中でどの時間に活動が集中しているかが視覚化されています。
4. **時系列データの関係性**
– 日付や時間ごとのデータが視覚化されており、時間ごとのパフォーマンスの変動を分析できます。
– 特に午後16〜18時台と夜22〜23時台に活動の集中が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯における活性化状態（色の変化）から、時間的なパターンが存在する可能性があります。
– 分布が偏り、本来需要が高いとされる時間帯においてスコアの変動が激しいことが予測されます。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– 活動が特定の時間帯や日に集中していることから、これらの期間におけるマーケティング活動の強化やリソースの再配分がビジネス効果を高める可能性があります。
– 社会的には、特定の集中的な時間帯や日において新製品の認知度や受容が高まっていると考えられます。
このようなヒートマップ分析は、新製品の反応をより良く理解し、次の戦略立案に活用できる重要な手がかりを提供します。
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**
– 全体的に、時期によって色が変わるため、時間帯や日によるスコアの変動が見られます。特定の傾向は見受けられず、むしろ日時によってばらつきがあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月24日の紫色のプロットは他の日付に比べて大きく異なるスコア（低いスコア）を示しており、これは外れ値や特異なイベントを示す可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は、スコアの大小を示しています。黄色に近づくほど高スコア、紫に近づくほど低スコアです。特に夕方から夜間にかけて活動が活発で、スコアが高くなる傾向があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– タイムブロックごとにスコアが変動しており、特定の曜日や時間がスコアに影響を与える可能性があります。特に夜間のスコアが日中よりも高くなる傾向がある。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 同じ時間帯（例えば夜間）のスコアに周期的な高低のパターンが見られ、何らかの外部要因（イベント開催、季節性など）が影響している可能性があります。
6. **人間の直感とビジネスへの影響**
– 人々は特定の時間帯（主に夜）により興味を示しているように感じ取れます。ビジネスにおいては、このパターンを活用してイベント開催やプロモーションを最適化することで、より効果的なマーケティングが実現できるでしょう。スコアが著しく低下する日（7月24日など）には、さらなる調査が必要かもしれません。この低スコアが問題に関する警告となる可能性があります。
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:
このヒートマップには、特定の日時での社会WEI平均スコアが色で示されています。以下に詳細な分析を示します。
1. **トレンド**
– 一定の時間帯においてスコアが連続して高い事が観察されます（特に7月6日〜12日）。
– 7月18日頃にスコアが一時的に下がり、その後再び上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日や7月24日に特に低いスコアが見られ、これは際立った変動を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化は社会WEI平均スコアの変動を示しており、黄色に近づくにつれてスコアが高いことを示します。
– 横の色のパターンは、特定の時間帯における一貫性や変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 全体として特定の日付、時間帯でスコアが集中して高いまたは低いことから、ここに関連性がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 日付や時間帯によりスコアが変動しており、特定の曜日や時間と社会的因子の相関が考えられます。
6. **人間が直感的に感じること、および影響に関する洞察**
– 一部の日や時間帯にスコアが突出していることから、イベントや社会的習慣、消費者の行動パターンが影響している可能性があります。
– ビジネス的には、特定の期間や時間帯に合わせたマーケティング戦略を考えることが有効かもしれません。
全体として、このヒートマップは新製品の計画や社会的イベントに関連した消費者行動の分析に役立つでしょう。また、急激な変動が観察された日付や時間帯に注目することで、具体的な要因を探る手がかりとなるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
このヒートマップでは、360日間にわたる「新製品カテゴリ」内のすべてのWEI項目間の相関関係が示されています。特定のトレンドが直接見えるわけではありませんが、相関の高い項目間の関係性は、時間を通じた一貫性を示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
ヒートマップ自体に外れ値や急激な変動は含まれませんが、相関が高いまたは低い値によって、特定の異常な関係が示唆されることがあります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– このヒートマップでは、色の濃さが相関の強さを示します。赤色に近いほど強い正の相関（+1に近い）、青色に近いほど負の相関（-1に近い）を示します。
– 例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」の相関は高く、0.95です。これは、この2つの指標が非常に強く連動していることを示します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目との相関は比較的低く、特に「個人WEI（自由度と自治）」との相関が0.24と低いです。
– 対照的に、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI平均」の相関はほぼ完全に一致しており、0.94です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は、他の多くの指標と高い正の相関を示しています。特に、「個人WEI平均」とは0.93の高い相関が見られます。
– これに対し、「個人WEI（自由度と自治）」は他の多くの項目との相関が低めであることが特徴です。
### 6. 直感的な感じやビジネス/社会への影響
– 強い相関を持つ項目間の連動性が示されており、例えば「総合WEI」と「社会WEI平均」が強く結びついているため、社会的な取り組みが全体的な評価に影響を与えていることが考えられます。
– ビジネスにおいて、これらの指標は新製品の企画やマーケティングの戦略において、特定の要素（例えば経済的余裕や心理的ストレス）に注力することで、全体のパフォーマンスを向上させる手段を提供するかもしれません。
このヒートマップは、新製品の評価に関連するさまざまな側面を明らかにし、どの要素が製品の成功に寄与する可能性が高いかを示す手がかりとなります。
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:
以下に、この箱ひげ図から得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは特定のトレンドを示していませんが、横ばいから軽微な変動があります。カテゴリ間でのスコアの幅は一部狭いものもあり、一部は広い傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 多くのカテゴリで外れ値が観察されます。外れ値は異常なデータポイントを示しており、これらに注目することで特異な出来事やケースに気付くことができます。
3. **各プロットや要素**:
– 各箱ひげ図内の箱の長さは、データの中央50%を示しています。箱が短い場合、そのカテゴリのスコアの一貫性が高いことを示し、箱が長い場合はスコアのばらつきが大きいことを示します。
– カラーの違いはカテゴリの違いを示しており、スコアの比較がしやすくなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるWEIカテゴリ間での直接の相関性は箱ひげ図からは明確ではありません。ただし、個々のカテゴリ内での分布の比較で何が一般的か特異かを判断できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布の幅が狭いカテゴリでは、スコアが均一に分布していることを示し、幅が広いカテゴリでは多様な結果が見られます。
6. **直感的な理解と影響**:
– このグラフを見た人は、新製品のWEIスコアが一定の一貫性を持ちつつ、カテゴリ間での違いが際立っていることを認識します。ビジネスにおいては、特定のカテゴリの改善が全体の最適化につながると考えられるため、外れ値の原因分析やスコア分布を理解することが重要です。社会的には、幅広いバリエーションがあるカテゴリからは、多様な消費者層への対応策を検討することもできます。
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）のグラフを分析すると、以下の視点で洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 主成分分析自体はデータのトレンドを示すというより、データの分散を最大化しているので、明確な上昇や下降のトレンドは見受けられません。このグラフは、新製品データの主要な分散方向を視覚化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– プロットの中には、他のデータ点と比べて極端に離れた外れ値のような点がいくつか見られます。特に第1および第2主成分の両方で突出した位置にある点があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各データ点は、新製品カテゴリのデータにおけるある期間の観測値です。第1主成分（寄与率0.71）は、そのデータの最も重視される方向を示し、第2主成分（寄与率0.09）は次に続く重要な情報の方向を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 主成分自体は時間の流れを直接示すものではありませんが、プロットがどのように分布しているかを考えることで、データ内の構造やクラスタの存在を考慮できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– プロットの分布を見ると、第1主成分に対してデータは広がりを持っていますが、第2主成分に対する広がりは限定的です。これにより、第1主成分がデータセットのほとんどのバラつきを説明していることがわかります。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– グラフは主成分の分布を視覚化するため、データの基本的な構造に関する洞察を得るのに役立ちます。新製品の開発を考える際、データが示す潜在的なカテゴリーやプロダクト特性を発見する手助けとなるでしょう。外れ値は特に、新たなトレンドや製品のユニークな特性を示している可能性があります。ビジネスでは、これらの新しい特性やトレンドを利用した製品戦略を考えられるかもしれません。
この分析により、新製品カテゴリの複雑なデータ構造をより理解し、戦略的な意思決定に寄与することが期待されます。
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。