📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析レポート: WEIスコアの変動傾向
#### 1. 時系列推移
– **全体のトレンド**: 全体として、短期間のデータにもかかわらず明確な上昇または下降傾向は見られませんが、評価日付によって変動があります。
– **顕著な変動期間**: 2025年7月の第一週から急激な上昇があり、特に7月6日から10日にかけて高いスコアが観測されます。その後、7月22日ごろから大幅にスコアが低下しています。
#### 2. 異常値
– 異常値は、特定の日付で他とは異なるスコアを示しています。
– **2025年7月6日から11日**: 高スコアを示す異常で、社会的イベントや政策の変化（例：新製品の発表や社会的な支援プログラムの施行）が推測されます。
– **2025年7月21日から24日**: 低スコアを示し、経済的なショック、健康への不安、社会情勢の悪化などが考えられます。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 短期的な波動があるが、全体的に乱高下を繰り返すパターンが見られる。
– **季節性**: 明確な季節性は短期間のデータにおいて特定されませんでした。
– **残差**: 説明できない変動の一部は存在するが、個別の大規模イベントが影響している可能性があります。
#### 4. 項目間の相関
– **個人WEIと社会WEI**: 協働して変動する傾向が見られ、特に社会的な公平性や持続可能性が強力に影響を与えている可能性があります。
– **健康状態と心理的ストレス**: 負の相関を示しており、健康が良好な時に心理的ストレスが低いことを示唆します。
#### 5. データ分布
– **箱ひげ図分析**: 各項目での外れ値があり、特定の日付によってスコアのばらつきが大きいことが観察されます。例えば、心理的ストレスに関しては低スコアの外れ値が特定されています。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率**: 0.71と高いことから、主要な変動要因は個人の経済的余裕や健康状況の改善が推測される。
– **PC2の寄与率**: 0.09と比較的低く、社会的変動因子の影響が軽微であることを示唆します。
#### 結論
全体のWEIスコアの推移は、個人および社会の経済的状況、健康状態、社会インフラの改善により直接および間接的に影響を受けていると推測されます。異常値は、社会的または経済的なイベントが起こった可能性を示唆しており、詳しい背景調査が必要です。これらの分析から将来の予測モデル構築や、政策決定への重要なインプットを得ることができるでしょう。
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:
このグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– グラフは二つの異なる時期に密集したデータ群を示しています。左側では、青色のプロットが70日くらいから90日くらいにかけて緩やかに下降しているように見えます。右側のデータ（緑色）は、青色のデータよりも若干高い位置に集まっていますが、特定のトレンドは識別しにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色のプロットにいくつかの異常値が見られ（太く囲まれたプロット）、これらは他のデータポイントと比較して際立っています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色は実績データ (実績AI)を示し、密度が高いです。
– 緑色は前年のデータ (比較AI)で、右に位置しています。
– 紫色やその他の線は予測モデル (線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰) であり、特定の予測値を示していますが具体的な傾向は認識しにくいです。
– xマークは予測データ (予測AI) を示し、どの予測手法が採用されたかは不明ですが、実績と比較して将来を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データが過去の密集したデータを示し、また、前年との比較がしやすくなっています。前年データと実績データで評価の改善が見られる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の青色プロットは、密度の濃い部分といくつかの異常値が存在することから、ノイズを伴いながらも一定の範囲内にデータが集中しているように見えます。前年（緑色）のデータは右に偏っており、WEIスコアの分布が変化した可能性を示唆しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 実績データがテンポラリーに下降するトレンドを示していることは、新製品の投入や市場の変化に何らかの調整が必要かを示唆しているかもしれません。前年よりも高い位置にデータが集まっていることは、将来的なパフォーマンスの改善を期待させます。予測モデルの結果をもとに戦略を検討することができるでしょう。市場状況や製品の受け入れについて、さらなるデータ分析やリサーチが利益を導くかもしれません。
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:
以下は、グラフの詳細な分析とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データは、2025年7月から10月の間に少しの増加傾向が見られます。
– 一方、前年データ（緑）は2026年5月から6月に集中的に分布し、スコアが高い範囲を維持しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測データの中で、多くの予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が重なり、若干異なる予測を提供していますが、全体のトレンドに大きな影響はないようです。
– 外れ値としては、WEIスコアが特に低いスコアのものは見受けられません。
3. **各プロットや要素**:
– 青は実績値で、緑は前年の比較データ。
– 異常値は強調されていないので、おそらくデータは比較的予測通りであることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる色で示された予測モデルが、それぞれ2025年の実績に基づいて将来を予測していますが、大きな差異は無さそうです。
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレストといった異なるアルゴリズムが近似した予測をしているのはデータの安定性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIと前年の比較AIの間には、多少の差異が見られますが、相関性が保たれる範囲内と言えます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの影響**:
– 実績値が予測範囲に収まっており、乱れは少ないため、ビジネスにおける安定した成長の可能性を示唆しています。
– プロットされたデータの密度が高い部分は、予測の信頼性が高いと言え、企業戦略の幅が広がる可能性があります。
このグラフは、新製品が予測通りの成績を維持し続け、前年よりも安定的かつ一貫してパフォーマンスを発揮することを示唆しています。
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:
### グラフ分析の結果:
1. **トレンド**:
– **実績（青色）**: 初期の数か月間（2025年7月〜10月頃）にわたってWEIスコアが高い状態で横ばい傾向があります。
– **前年（緑色）**: 最新のデータ（2026年）でWEIスコアは前年に比べてやや低いが、依然として高いレベルに留まっています。
2. **外れ値**:
– **異常値（黒い円）**が青色の実績のプロットにいくつか見られますが、特に際立っているのは一つで、それ以外は実績の範囲内にあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青色プロット**: 実際のデータを示しています。
– **緑色プロット**: 前年のデータを示しています。
– **ピンク線**: ランダムフォレスト回帰による予測。
– その他の予測線も示されていますが、このグラフでは特に注目されていないようです。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績と前年のデータを比較すると、全体的に前年よりもスコアがやや低いものの、同程度の密度で群がっていることが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 平均的なスコアの範囲内に集中しており、大きな変動は見られません。予測範囲は全体のスコア範囲を包括していますが、予測自体はやや過小評価され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**:
– グラフからは、新製品は市場で安定して位置付けられていることが分かります。他の予測手法に比べて、ランダムフォレストによる予測の信頼性が高いように見えます。
– 高いWEIスコアを維持していることは、製品が社会的に良好な評価を受けていることを示唆しています。また、市場での安定した需要を見込めるため、今後の戦略を立てる際のポジティブな要素となるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察:
1. **トレンド:**
– 最初の半年間は、青いプロット（実績）が安定して0.8付近に集中しています。しかし、急激なトレンドの変化の兆候は見られません。
– 後半には、緑色のプロット（昨年のデータ）が別の位置に現れ、過去の実績と同じ水準を示しているのがわかります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 青いプロットの中に黒い円で囲まれた外れ値があることから、時折異常値が発生していることがわかります。しかし、それほど多くはなく、全体の傾向に重大な影響を与えているわけではありません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青いプロットは実際の値を示し、赤いバツ印は予測値、そして黒い円は外れ値に関連しています。
– 異なる色の線（灰色、紫、ピンク）は、異なるAIモデルを使用した予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実際のデータと昨年のデータに明確な相関がある可能性が示唆されます。ただし、複数のAIモデルによる予測が、実データとどの程度一致しているかは明確ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– データの大部分が0.8付近に集中しているため、この範囲での経済的余裕を維持しているようです。予測の不確実性も同様の範囲に収まっています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響:**
– 予測データと実績データの比較から、多くの予測モデルがある中で、経済的余裕を維持することが難しいことが示唆されます。
– ビジネス戦略としては、着実な成長を狙うのではなく、現状維持を成功させつつ、新製品カテゴリでの競争力を高める必要があるかもしれません。
– 社会的には、生活水準が大きく変化しないことを示唆しているため、消費者の行動予測にも影響を与えそうです。
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、次のような視覚的特徴と洞察が得られます：
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（2025年7月～9月頃）は、実績が安定しており、やや下降傾向にあります。
– 後半のデータ（2026年4月以降）は、新しい予測手法の導入がなされていますが、細かい傾向は見られず、評価が開始されて間もないためまだ安定していないように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには、ある程度の外れ値が存在し、異常値として強調されています。
– 明確な急激な変動は示されていませんが、予測手法によっては将来的な変動が予想されることを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示し、安定していることが分かります。
– 緑のプロットが新しい予測手法（前年度比較AI）による予測データを示しますが、密度は低いです。
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の範囲は、直感的には手法ごとの信頼区間や予測の範囲を示唆します。
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にはまだ交点が見られないため、予測が実績とどの程度相関するかは不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データの密度が高く、実際のスコアはほぼ0.8周辺に集中しています。
– 新しい予測データの分布はやや広がっており、異なる予測手法によって評価の幅が異なることが伺えます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– 初期の段階では製品が安定していますが、新たな予測手法の導入により、市場の変化に対する敏感さや適応能力の評価が進行中です。
– 効果的な予測手法が確立されれば、健康状態の維持や改善に寄与し、個人や社会全体の健康レベルの向上に貢献する可能性があります。
この散布図では、製品の安定性や新しい手法の試行が強調されており、今後のデータに基づいた改善が期待されます。
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:
以下は、グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 青色の実績データは、初期の段階で高い値を示しつつも横ばいです。
– 緑色の前年度と比較AIデータは下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 天候などの影響と考えられる異常値が黒い円で示されています。この期間内にいくつかの急激な変動が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実際のデータであり、予測としては赤い交差点が示されています。
– グレーの範囲がデータの予測の不確かさを示しており、全体的に狭い範囲での変動を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIのデータと緑色の前年データの間には差があります。前年と比較して、今年のストレス指標の方が高く推移しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のWEIスコアと予測データに見られるデータの密度は、実績AIデータの初期に集中しています。
6. **人間が直感的に感じることで、ビジネスや社会への影響**:
– 初期段階で心理的ストレスが高い状態が続いており、この情報は製品やサービスの改善に向けたストレス軽減策を基にした戦略立案に役立つ可能性があります。
– ストレスが改善されていない場合は、社会的な影響が懸念されるため、継続的なモニタリングが必要です。このデータは、製品開発や心理的サポートサービスの提供を検討するための基盤となるでしょう。
この分析により、WEIスコアの予測精度を高めることができれば、製品やサービスの改善に活かせるでしょう。
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:
以下はグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 初期の段階（2025-07-01～2025-11-01付近）では、青い点で示される実績データが狭い範囲で集まっていますが、評価期間の中ごろまで一貫したトレンドを示していません。
– その後、予測期間（2026-03-01以降）には、密度が増し、緑の色が濃くなっています。予測スコアは、比較的高い領域に位置しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データにおいては、密集している範囲があるため、外れ値は観測されにくいですが、予測においていくつかの点で散らばりが見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青い点（実績）**は過去の実測値を示しています。
– **緑の点（今年の比較）**は予測データと見られ、日付が進むにつれてスコアが過去に比べて高くなる傾向があります。
– **黒い○（異常値）**は特異的なデータを示します。
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では、予測期間においてスコアの上昇が見込まれるため、予測モデルが大きな変化を考慮していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に緊密な相関は見られませんが、予測データの分布は、過去のデータよりも緊密であり、精度向上の期待があります。
6. **直感的な洞察および影響**:
– このグラフは、新製品のWEIスコアが時間とともに改善する可能性を示しており、自由度と自治が高まる可能性があります。
– ビジネスにおいては、新製品の市場での評価が向上することを示唆しており、プロダクト戦略の調整や改良に対して積極的なアプローチが推奨されます。
全体として、初期の実績データは一定の範囲内に収まっている一方で、後期の予測データはより高いスコアを示しており、新製品の成長と発展の可能性が読み取れます。
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:
### グラフ分析の詳細と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青）は、時系列の初期にわずかに下降していますが、その後は横ばいからやや低下傾向にあるようです。
– 予測データ（緑）は、一定の期間後に不意に上昇し、ある程度の水準で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにはいくつかの異常値（黒い円）が見られ、特に初期の時期に密集しています。
– 予測の範囲（灰色）は、初期の実績データと比較して広がっており、予測の不確実性が示唆されます。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– 青色の点は実績値を示し、全体的に大きな変動はないものの、下降傾向が見られます。
– 緑色の点は予測値を示し、途中から上昇していることから、将来的に改善が期待されている可能性があります。
4. **時系列データ間の関係性**
– 実績と予測のデータ間には一貫性がないように見え、実績が低迷している傾向に対し、予測は明確な改善を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データの分布は密度が高く、予測値が異なる挙動を示している点において、実績値と予測値の相関が弱いことが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– **直感的な洞察**:
– 実績データの下降は、この新製品の社会的公平性や公正さ（WEIスコア）が初期段階でうまく機能していない可能性を示唆します。
– しかし、予測が改善を示していることから、今後の改善施策や戦略の変更が期待されます。
– **ビジネス・社会への影響**:
– 現時点での実績の低迷は、信頼性や公平性に対する懸念を引き起こす可能性があります。企業はこれに対応するための具体的な行動を取る必要があるでしょう。
– 予測が示す改善が実現すれば、信頼回復や市場でのポジション強化に繋がります。これはビジネスにも社会にもポジティブな効果をもたらします。
このグラフの分析からは、現状の課題を認識しつつも、それを克服するための戦略的な計画が重要であることが明らかです。
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**
– グラフは二つの主要な期間に分かれており、左側に集中している青い点は「実績（実績AI）」で、2025年7月から2025年9月までを示しています。これらのデータは0.8から0.9の間でほぼ横ばいです。
– 右側は2026年3月から7月にかけての予測値（緑色）で、こちらも0.8から0.9の範囲に集中していますが、わずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点の群の中に際立った外れ値は見受けられません。どの実績値もほぼ同じ範囲に集中しています。
– 緑色の予測値についても、大きな変動はないようですが、少しバラつきが見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値で、現在から過去のデータを示しています。
– 緑の点は予測値で、未来のトレンドを予測しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、その範囲内に実績と予測が収まっています。
– 薄い紫、蛍光ピンク、他の紫の線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果を示しています。大きな違いは見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと比較AIに基づく予測値が連続しており、両者の関係が整合していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データは、WEIスコアの0.8から0.9に固まっており、緩やかな上昇傾向が予測されています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととビジネスへの影響**
– グラフは安定性と持続可能性を示しており、予測モデルにより将来的な変動の不確かさを考慮しつつ、比較的堅実な成長が見込まれることが期待されます。
– ビジネスにおいて、既に高い持続可能性と自治性が維持されていることは大きな強みであり、今後もそれが続く見込みです。これは新製品カテゴリーの市場投入において有利な位置付けを提供する要因となります。
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:
グラフ分析により、以下の洞察が得られます。
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。初期のデータ（左側、青）は横ばいであり、急激な変動は見られません。
– 後半のデータ（右側、緑）でも大きな変動はなく、安定した状態で推移しています。過去のデータに比べ、若干の向上が見られるかもしれませんが、顕著ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データにはいくつかの外れ値（黒丸で示された異常値）があり、いくつかの期間でスコアが低下していることが示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績を示し、予測は複数のモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）によって評価されています。
– 緑のプロットは前年のデータであり、比較のために用いられています。
– 予測の誤差範囲がグレーのシェーディングで示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に大きなギャップは見られません。予測の線は比較的一貫しており、過去のパフォーマンスと整合しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体的に一貫しており、外れ値以外はあまり偏りが見られません。予測と実績の間には強い相関が見られることが予想されます。
6. **直感的な感想と影響**:
– 人間の視点から見ると、このデータは全体的に安定しており、教育機会の提供が確立していることを示唆しているかもしれません。ただし、外れ値は改善の余地を示しています。
– ビジネスや社会への影響としては、教育の機会が持続的に提供されていることはポジティブな印象を与えると考えられます。予測が比較的精度が高いことから、政策立案や戦略計画に役立てることができるでしょう。
この分析を基に、さらなるデータの収集や予測精度の向上をもつことで、より良い結果が得られる可能性があります。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– グラフの左側（初期）は、実績AIによるデータが多く存在しますが、期間の中程にかけて横ばい状態です。
– グラフの後半には前年の比較AIによるデータが多数プロットされており、これもほぼ横ばいの傾向が見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績データにはいくつかの外れ値が存在しており、これはデータのばらつきを示しています。
– 急激な変動はあまり見られず、比較的一定した傾向が続いています。
### 3. 各プロットや要素
– 青色のプロットは実績値を表し、その中に異常値が含まれている可能性があります。
– 前年の比較AIデータは緑色のプロットで浸透し、時系列上で比較的安定して分布しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと前年データの間には大きな差が見られず、一定の連続性がうかがえます。
– 横軸の時期が進むにつれ、比較可能なデータが蓄積されると考えられます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 両データセットの全体的な分布には類似性がありますが、一部の異常値が全体のパターンを乱している可能性があります。
### 6. 人間の直感的な感覚とビジネス・社会への影響
– 情報の利用者にとって、初期段階での実績と前年の比較によって、効果的な戦略の立案が容易になると考えられます。
– 外れ値の存在は、新製品の受容性が予測できない要素に左右されている可能性を示唆しています。
– 社会的な多様性や自由を保証する製品カテゴリにおいて、安定したパフォーマンスが継続されているように見えることが、信頼性の観点からも重要です。
このデータの洞察は、今後の戦略を構築する際に非常に役立ちます。予測モデルやこれまでの実績との比較によって、より合理的な意思決定が促進されるでしょう。
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:
### グラフの分析:
#### 1. トレンド:
– **周期性と変動**: 各日の特定の時間帯に集中した色の変化が見られる。これは一定の周期的なパターンを示唆しており、例えば特定の時間帯に新製品の評価や注目度が変化していることが考えられます。
– **カラーの変化**: 色が緑から黄、そして紫まで変化している部分があり、これはWEIスコアが高から低に変化したことを示しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動:
– **急な変化**: 特に2025年7月18日から21日にかけて若干の紫色が急増している時間帯があります。これは特定の出来事や製品の評価が急激に変化した可能性を示唆します。
#### 3. 各プロットや要素の意味:
– **色（カラーグラデーション）**: 明るい色（黄色など）は高いWEIスコア、暗い色（紫など）は低いスコアを示しています。
– **密度**: 色の濃さや頻度が高い時間帯は特に注目されるべきです。格子数が多い部分は分析の重点となるでしょう。
#### 4. 複数の時系列データ:
– 複数の時系列データが、特定の時間帯で同じ色調の塊を形成しています。例えば午前中と夕方で異なるトレンドが見られる可能性があります。
#### 5. 相関関係や分布の特徴:
– 特定の日付に集中的に高スコア（黄色）が見られた後、直後に低スコア（紫）となるパターンがあります。この変化は周りの状況や外部要因に影響を受けた可能性が高いです。
#### 6. 直感的な印象とビジネス影響:
– **直感的インサイト**: 見る人は特定の時間帯に製品の評価が急激に変わることを感じ取るでしょう。製品のリリースやイベント、外部の市場動向が影響を与えているかもしれません。
– **ビジネスへの影響**: 高スコアの持続性や急激な変動は、製品の認知度向上戦略やマーケティング活動の評価に重要です。特に、低スコアの時間帯に対する改善策が求められるでしょう。
このヒートマップは、新製品の市場への影響度や評価の変動を効率的に分析するための価値ある視覚ツールとなります。
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**:
– WEIスコアは、時間帯により異なる色で示されています。このヒートマップからは、特定の時間帯でスコアが比較的一定する傾向が見られますが、場所によっては高まりまたは低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に2025年7月22日から24日にかけて、深い紫色の低スコアが見られます。これはその期間における急激な低下を示していると考えられます。
3. **要素の意味**:
– 色の違いはWEIスコアの高さを表しています。黄色に近いほどスコアが高く、紫に近いほどスコアが低いことを示します。
– 横方向（日付）と縦方向（時間帯）での色の変化から、時間的なスコアの変動を視覚的に捉えることができます。
4. **時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯や日付を比較することで、どの時間帯でスコアが上がりやすいか、または下がりやすいかが観察できます。時間帯ごとに異なる傾向を持つことが一目でわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日付と時間帯で見られるスコアのパターンから、一定の周期性があるかのような印象を受けます。しかし、7月下旬には特に異常値が目立ち、これはランダムな変動より何らかのイベントや外部要因の可能性を示唆しています。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、このヒートマップはWEIスコアの周期的な動向を示唆しています。また、急激なスコアの低下はイベントや問題を指摘している可能性があるため、ビジネスにおいてはこれを分析し、問題の原因を探ることが重要です。
– 社会的には、時間帯別の普及や人気のピークを捉えることで、特定の時間帯に集中したマーケティング活動が効果的であることが示唆されます。
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:
このヒートマップは、時間帯と日付ごとの社会的WEI平均スコアを示しています。以下にその視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体として、時間帯によってスコアの傾向が異なることが見受けられます。特に朝の時間帯（7時から9時）と夕方の時間帯（15時から17時）は比較的高いスコアが観察されます。
– 期間を通じて、明確な上昇または下降トレンドは見られませんが、一部の期間でスコアが集中する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 8月1日あたりに、急激に低いスコア（暗い色）が見られます。これは一時的な要因や出来事による可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さがスコアの大小を示しています。黄色が高く、青や紫になるほど低いスコアです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日中の異なる時間帯でのスコアは若干異なる動きを示していますが、全体的に朝と午後にスコアが高いことが共通しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一定の時間帯でスコアが一様に高く、他の時間帯ではばらつきが多いことから、時間帯による明確なパターンが存在していることがうかがえます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 朝と午後に高いスコアが見られることから、これらの時間帯において新製品やサービスに対する好意的な受け入れがあることが推測されます。
– 企業にとっては、これらの時間帯に新製品のプロモーションを集中させることが効果的かもしれません。
– 急激なスコアの低下が見られる点については、どの要因が影響しているのかを分析し、対策を講じる必要があります。
これらの洞察を活かして、より効果的なマーケティング戦略を策定すると良いでしょう。
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:
このヒートマップに基づいて、次のようなインサイトを導き出すことができます。
1. **トレンド**:
– 様々なWEI項目間で強い相関が見られ、特に正の相関が優勢です。これは、これらの項目が調和して動く傾向があることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値は見られませんが、「個人WEI（経済的余裕）」と他の多くの項目が比較的低い相関を示しており、他の要素と比較して独立性を持つ可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃度が強いほど、項目間の相関が高いことを示しています。濃い赤は高い正の相関、濃い青は負の相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データが含まれている場合、360日間にわたるデータが概ね強い相関を示しているため、時間を通じての一貫性があることが暗示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」間では非常に高い相関（0.94）が見られ、これは新製品開発が社会的多様性や自由と強く結び付いていることを示します。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 高い相関を持つ項目群は、政策やビジネスの戦略立案において重要な指標となる可能性があります。
– 特に、「個人WEI（健康状態）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の高い相関（0.80）は、製品の普及によって健康や社会的公正が強化される可能性を示唆します。
– 企業や組織は、これらの相関を元に社会的課題を解決する新製品の開発を考慮することができ、持続可能な成長への貢献が期待されます。
全体として、このヒートマップは新製品開発に関して多角的に分析するための重要な情報を提供しており、特定の要素間の相関関係を活用することで、より効果的な戦略を立てることができ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:
### グラフの分析と洞察
#### 1. トレンド
– **全体の分布:** 各カテゴリのWEIスコアの中央値が異なっていますが、一般的に中央値は0.6から0.9の範囲に収まっています。グラフ全体としては特定の上昇や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:** “個人WEI (健康状態)”や”社会WEI (持続可能性と自治体)”には外れ値があります。特に”社会WEI (公平性・公正さ)”には目立った外れ値があります。
– **ボックスの幅:** ばらつきが大きいカテゴリもあり、多様性を示しています。”個人WEI (心理的ストレス)”は比較的狭い範囲で集中していますが、”社会WEI (共生・多様性・自由の保障)”はばらつきが大きいです。
#### 3. 各プロットや要素
– **色の違い:** 色は各カテゴリを視覚的に区別するために使われています。特定のパターンに基づいて選ばれているかどうかはわかりませんが、視覚的に異なるカテゴリを明確にしています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– このグラフは時系列ではなく、360日間のデータをカテゴリごとに比較しています。したがって、時系列のトレンドではなく、カテゴリ間の比較に集中しています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各カテゴリの中央値が異なり、分布の特徴も異なります。”個人WEI平均”は比較的狭い範囲ですが、”社会WEI (勇敢な統治)”は幅広く分散しています。
#### 6. 人間が直感的に感じることとビジネスへの影響
– **直感:** 各カテゴリにおける分布の違いを視覚的に捉えることができます。特定のカテゴリで大きなばらつきや外れ値があれば、開発や改善の必要性を示唆することがあります。
– **ビジネスや社会への影響:** 特に外れ値が多い「社会WEI」カテゴリは、改善が必要な領域として捉えられる可能性があります。このデータは新製品の開発や社会的な施策の実施に影響を与えるでしょう。ばらつきが小さいカテゴリは安定性が高く、良好な状態を維持しやすいことを示唆しています。
このような分析を通じて、各カテゴリの強みと弱点を把握し、戦略的な意思決定をサポートすることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
– **主成分1の傾向**: 横軸が表す第1主成分は、データの分散の71%を説明しています。ポイントがこの軸に沿って多く分布しており、特定の方向性はなく全体として広範にわたっていることが見て取れます。
– **主成分2の傾向**: 縦軸は9%の分散を占めています。データはこの軸にも広がっていますが、やや中心付近に集中している様子があります。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 特に左上と右下に外れ値が目立っています。これらはシステムやプロセスにおける異常または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
– **点の密度**: 中心付近（特に軸の交差付近）にプロットの集まりが多いことから、一般的な挙動はここにあると考えられます。
– **色やサイズ情報**: 特に変わった情報提供をしているわけではなく、視覚的に同等に扱われています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各データポイントはおそらく異なる時点または条件下のデータを表しており、特定の時間の流れに基づく連続性は示されていません。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 二つの主成分間の直接的な相関は見られないが、分散の大部分を第1主成分が占めていることが示唆しているため、この軸が他の要因に大きく依存している可能性があります。
#### 6. 直感的な洞察と影響
– **直感的な評価**: 人間は、中心に多くのデータがあることから、これは一般の動向や典型的なプロダクトのパフォーマンスを示していると評価するでしょう。一方、外れ値が何らかの異常または新規性を示しているのではないかと興味を持つかもしれません。
– **ビジネスへの影響**: 新製品カテゴリーの検討において、外れ値が持つ特徴を理解することは革新的な製品の開発や市場のニッチを見つける手がかりとなる可能性があります。中心の密集部は既に安定した市場や成熟した製品を示しているかもしれません。
この分析は、データの特異性を特定するためのさらなる詳細な調査の指針となり得ます。
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。