📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析レポート
#### 1. 時系列推移とトレンド分析
– **総合WEIスコア**の時系列推移を観察すると、2025年7月7日から7月19日までは相対的に安定しており、高水準（0.80以上）で変動しています。しかし、7月20日以降、スコアが急激に低下し（0.65～0.70）、このトレンドは8月初旬まで続いています。この急激な低下は特に7月20日から21日に顕著です。
#### 2. 異常値の検出と分析
– **異常値**は多くのデータポイントにおいて検出されており、特に7月20日以降の低下が異常とされる点が多いです。これらは環境の急激な変化や社会的・経済的ストレスによるものである可能性があります。
#### 3. 季節性・トレンド・残差分析
– **STL分解**から、主要なトレンドとしては一貫したスコアの低下が見受けられ、特に経済や健康状態がWEIスコアに影響を与えていることが示唆されています。残差成分はほぼ無視できる程度ですが、時折解決できない外的ショックが存在する可能性があります。
#### 4. 項目間の相関とパターン分析
– **相関分析**によるヒートマップでは、経済的余裕、健康状態と心理的ストレス間に強い関連が見られ、これらの要素がWEI全体に大きな影響を及ぼしていることが確認できます。例えば、経済的余裕と健康状態の低下が心理的ストレスの増加を引き起こしており、WEIスコアに悪影響を及ぼしています。
#### 5. データ分布と外れ値
– **箱ひげ図**を用いた分析では、個々のWEI項目スコアが概ね0.70前後に集中しており、特定のスコアに外れ値が見られます。特に7月20日以降では複数の項目で外れ値（異常値）が検出されており、これがスコアの低下に寄与していると推測されます。
#### 6. 主成分分析による構成要素の寄与
– **主要な構成要素 (PCA)** では、PC1が0.73という高い寄与率を示しており、これが主要な変動要因を構成していることが示唆されています。これは、経済および健康関連の項目がWEIスコアに与える影響が最も顕著であることを意味します。
#### 傾向事例
– 7月上旬は総合的に高水準を保っていましたが、下旬から実質的な低下が始まっており、これは特に個人レベルの健康状態の悪化、経済的ストレスの増加によるものと推測されます。また、社会の持続可能性と自治性が比較的一貫して高い値を保っていることが、一定の安定要因として働いていることが示唆されています。
#### 結論
本分析から見て取れるように、WEIの動きは主に個人の経済状況、健康、ストレスによる影響が大きいと言えます。異常値の検出とトレンド分析の結果を考慮すると、一部の外的要因や政策変更が必要とされる時期に差し掛かっていることが示唆されます。特に個人のウェルビーイング向上を目的とした対策が緊急に求められています。
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
1. **トレンド**
– 初期の数日間では、WEIスコアが比較的安定しており、わずかな上昇と下降の小さな動きが見られます。
– 中間の期間に急激な下降トレンドが観察され、その後は回復して横ばいの傾向が続きます。
– これらのパターンは、製品の安定したパフォーマンス基調における一時的な不調を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値は黒の丸で示されており、急激なWEIスコアの減少が見られる時期が特定できます。
– これらの外れ値は、予測または製品運用における問題を示唆している可能性があります。
3. **要素の意味**
– 青い点は実績値を示しており、全体的な製品のパフォーマンスが可視化されています。
– 赤い「X」は予測AIによる予測値を示し、今後のパフォーマンスを予測するために使用されます。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示し、実績との乖離を検討する手がかりとなります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法（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、各手法の予測範囲はかなりの幅広さがあり、将来のパフォーマンスの不確かさを反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの安定した時期と変動する時期が混在しているため、製品の安定稼働を目指すには何らかの改善が必要とされます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの影響**
– グラフを見たときに、変動が大きいことから製品の安定性に懸念が生じる可能性があります。
– 経営者や製品管理者は、特に異常値の期間に注目し、根本原因を特定することが求められます。
– ビジネスにおいては、製品の信用を維持するために、変動要因への対策や予防策を講じる必要があります。
このようなグラフは、製品のパフォーマンス評価や改善ポイントの抽出における重要なインプットとなります。
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:
## 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 序盤は安定した横ばいのトレンドが見られますが、中盤以降はスコアが変動し、若干の下降トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数値が急に低下する箇所と、それに続く回復の動きがあります。外れ値として強調されているデータポイントもあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しており、予測データ（赤い×）と比較すると、実績が予測を下回ることが多いようです。
– 灰色の影は予測の不確かさ範囲を示しています。
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を比較すると、実績が予測に比べて変動幅が大きく、不確実性が高いことが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は中盤で分散が大きくなっていますが、序盤と終盤では比較的安定しています。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– 人間の直感では、変動の激しい時期による不安が生じるかもしれません。製品の信頼性や市場の採用に時間がかかる可能性があります。
– ビジネスにおいては、予測を改善し実績の変動を抑えるための施策が必要かもしれません。市場の初期評価やトライアルの結果を慎重に分析することが重要です。
このグラフから、製品の市場投入段階での課題や注目すべき兆候を把握す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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 大部分のデータは0.7から0.9の範囲に密集しており、全体的には横ばいの傾向があります。
– 期間の後半では、予測が始まり、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰で異なる未来のトレンドが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントが直感的な範囲を超えており、異常値として示されています。
– 特に中盤以降に、スコアがやや下がる局面があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データ、黒の丸で囲まれた点は異常値です。
– 予測は、赤い「×」で表され、異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）により異なるトレンドが描かれています。
– 灰色の影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**:
– 実績データから、予測モデルによるスコアの推移が想定されています。モデル間で異なる予測のトレンドが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの密度は全体的に均等で、特定の時点での異常な集積はなく、分布は均等です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 新製品が市場で安定した反応を得ていることが見て取れます。初期の関心や評価が継続すると考えられます。
– しかし、予測によれば、選択するモデルによって今後の動向が異なるため、慎重な計画が必要です。特に異常点の原因を探ることで、未然にトラブルを防ぐことが重要です。この分析を通じて、評価の安定性を維持しつつ、異常や予想外の動向に備えることで、ビジネスのサステナビリティを高めることが可能です。
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**
– 実績データは主に0.7から0.9の間を横ばいで推移しており、大きな上昇や下降のトレンドは観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが外れ値として異常値として示されていますが、全体のトレンドには大きな影響を与えていないようです。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点が実績のデータポイントで、外れ値は黒い円で囲まれています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）が示されており、xAI/3σの手法が使用されています。
– 予測は複数の手法で示されています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測線（特にランダムフォレスト回帰）との間に大きなギャップはなく、実績データは予測に比較的近い位置にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は比較的密集しており、0.8前後に集中する傾向があります。
– 実績データの変動幅は限定的です。
6. **洞察とビジネス・社会への影響**
– 経済的余裕の指標が安定していることは、個人の経済状況が短期的には安定していることを示唆します。
– 新製品の影響を受けた個人の経済的状況が極端に変化しないことから、価格が過度に高くない、または消費者がその支出を十分に支えられる状況にある可能性があります。
– ビジネス的には、予測モデルが実際のデータに近く信頼性があるため、今後の需要予測や経済政策の策定に活用できそうです。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド:**
– WEIスコアは全体的に横ばいの傾向があるが、若干の変動が見られる。
– 期間の後半にかけて、スコアがやや下降しているように見える。
2. **外れ値や急激な変動:**
– グラフには数多くの外れ値が円で囲まれて表示されている。
– これらの外れ値は、特定の日に大きな健康の変動があったことを示している可能性がある。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は「実績（実績AI）」であり、実際の健康スコアを表している。
– 外れ値は黒で縁取られた円で表示され、通常の変動範囲外のデータポイントを示している。
– 線形回帰や決定木、ランダムフォレストを用いた予測もプロットされ、予測手法による結果の違いが示されている。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データとこれらの予測の間には多少の違いが見られ、特にランダムフォレスト回帰が時間経過に伴っての予測を提供している。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– データは0.6から0.9の間に密集しており、全体的に比較的一定の範囲内に収まっている。
– データの密度は中央付近が最も高い。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 各予測手法の違いは、異なるアルゴリズムの強みと弱みを考慮する際の指針となるかもしれない。
– 予測手法の結果が分かれることは、ビジネスにおいて意思決定時に使用する予測手法の選定に影響を与える。
– 外れ値は異常な健康状態を示すため、これを監視することで製品やサービスの改善ポイントが見えるかもしれない。
全体として、このグラフから得られる情報は新製品の健康状態評価において重要な洞察を提供し、適切な施策や製品改良の方向性を示唆する。
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:
このグラフについて以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– 初期段階では、WEIスコアは横ばいから微減のトレンドが見られますが、全体として大きな変動は少ないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日に異常値がいくつか観測されています。これらのデータポイントは黒の輪郭が付いており、予測範囲から外れていることが示唆されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績データを示し、グラフ内で比較的重要な変動が見られます。
– 赤い「×」印は予測データを象徴していますが、一定していない予測パターンが見られます。
– グレーの領域は、不確実性の範囲を示しており、その大きさは一貫していますが、いくつかの実績データはここに収まっていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）との予測データがプロットされており、これらの間には差異が存在します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは全般的に0.4から0.8の間に分布しています。
– 線形および機械学習モデルの予測は、実績の範囲内または外に位置することがあり、予測モデルの精度のばらつきを示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアの安定性は、個人の心理的ストレスに大きな変動がないことを示唆しています。
– 予測モデルの精度の差異は、他の要因（外的ショック、未考慮の変数）が影響する可能性を示しており、今後のモデル改良や新たなストレス要因の特定に繋げる必要性を示唆します。
– ビジネスでは、心理的ストレスの変動が少ないため、従業員の生産性に影響が少ないと考えられるが、不測の事態に備えた柔軟な計画が重要です。
この分析は、グラフから直感的かつデータに基づいて得られる洞察を提供し、さらなるデータ解析や組織的な対応策に役立ちます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体的に見て、WEIスコアは当初0.8付近に多くの点が集中しており、徐々にばらつきが増えて0.5から0.8の範囲で動いているように見えます。
– 時系列の後半になるほど下がる傾向があり、おおむね下降トレンドです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として認識されたデータポイントがいくつかあり、通常の範囲を大きく外れたスコアが時折見られます。特に0.4を下回るスコアは注目に値します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績データを示し、外れ値は黒い円で囲まれています。
– 予測結果は「×」マークで示され、異なる回帰モデル(線形回帰、決定木、ランダムフォレスト)による予測の違いが示されています。異なる線の方向がモデルごとの見解の異なることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なるモデルの予測は、今後のスコアについて様々な見解を提示しています。線形回帰は安定を示し、ランダムフォレストは減少を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアのばらつきは一様ではなく、予測の不確かさが大きいことが示唆されています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– WEIスコアが下降傾向なのは、自由度と自治が求められる状況において、個人やチームがその要求に応えられていない可能性を示唆しています。
– 予測の不確かさが高いため、今後の対策には様々な視点からのアプローチが必要になるでしょう。
– 企業が新製品を導入する際、予測モデル選択の慎重な分析が重要で、特に不確実性が高い場合には多角的な評価がビジネスの成功に直結すると考えられます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– WEIスコアは初期には比較的一貫して高い（0.8以上）状態にあったが、全体的には少しずつ下降している。特に中旬から下旬にかけての期間で低下が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれているデータポイントは異常値を示している。この期間には数個の外れ値が観察されるが、その他は比較的一貫したトレンドを示している。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIの実際のデータであり、それが中心に位置している。一方で、灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、この範囲内での変動が予測される。
– 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は、異なる予測手法のそれぞれによる将来の推定を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– さまざまな予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、実際のデータに応じて異なる予測を行っているが、ランダムフォレスト回帰のラインが急激な下降を示しており、その他の予測手法と異なる動向を持つ。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体として、徐々に下降する傾向を持ちながらも、散布される範囲は0.8から0.5付近に集中している。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– ビジネスにおいて、初期の高スコアを維持できないことは、社会的公平性や公正さに関する消費者の信頼低下を示しているかもしれない。予測手法間の異なる結果からは、これからの対策が不確かであることも示唆される。
– 予測の違いに基づく戦略の見直しが必要であり、より正確なデータ解析やモニタリングが要求される。
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、このグラフに基づいた分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績のデータは、全体として横ばいで推移していますが、7月下旬から8月にかけて若干の下降傾向が見られます。
– 予測データはモデルによって異なり、線形回帰は今後も横ばいを示唆している一方で、決定木やランダムフォレストは異なるトレンドを示しており、特にランダムフォレストは下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにいくつか外れ値として特定されたデータポイントが見受けられますが、それらは大きな変動を示さず、比較的一定の範囲内にあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青色の点）は、現在の実際のWEIスコアを示しています。
– 予測データ（赤色の×）はAIによる予測値で、異なる予測モデルの結果が示されています。
– 外れ値はデータの異常値として強調表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データに対して、各モデルの予測がどのように対応しているかが分かるため、実績と予測の乖離や一貫性を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は比較的狭い範囲に収まっていますが、一部の予測モデル（特にランダムフォレスト）は広範な変動を示しています。
6. **直感的な感覚と社会・ビジネスへの影響**:
– WEIスコアが安定していることから、現時点では新製品の持続可能性と自治性が維持されていると解釈されます。
– しかし、予測モデルによる将来的なスコアの変動、特にランダムフォレストによる下降傾向が示されている点には注意が必要です。改善策を検討する必要があるかもしれません。
– ビジネス戦略としては、この情報を基にリソースの最適化や新たな取り組みを通じて、持続可能性をさらに強化する施策が有効と考えられます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察:
1. **トレンド**:
– 実績値は全体的に横ばいに近いが、若干の上下の変動があります。
– 決定木回帰の予測は横ばいですが、ランダムフォレスト回帰の予測は減少傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数点が異常値（黒い円で囲まれた青いプロット）として認識されています。これらは他のプロットとは明らかに異なるスコアを示しています。
– 大きな急激な変動は見られませんが、一部の期間で密度の偏りが見られます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、Xは予測値を示します。
– 灰色の背景は予測の不確かさの範囲を示しており、この範囲内に多くの実績値が収まっています。
– ピンクと水色の線は異なる予測手法（ランダムフォレスト回帰と決定木回帰）による予測傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績の散布から見ると、予測モデルが実績と一致する部分はありますが、ランダムフォレスト回帰の予測が減少傾向を示す一方で、実績は明確な下降を示していないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は比較的狭い範囲に集中していますが、一部に外れ値が存在します。
– ランダムフォレスト回帰と決定木回帰の予測の間に差異が見られるため、モデル間での予測精度の違いが示唆されます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 実績が安定していることは、新製品の社会基盤や教育機会への影響が即座に変化するわけではないことを示唆しています。
– 異常値の存在は、特定の要因がこのメトリクスに影響を与えている可能性を示し、それを理解することで改善の余地があるかもしれません。
– 将来的にはランダムフォレストの予測による下降トレンドが現実化する可能性があるため、予防的措置が考慮される必要があります。
### 結論
このグラフは、新製品が社会基盤や教育機会にどのように影響を及ぼしているかを示す指標として捉えることができます。改善の可能性や潜在的なリスクを理解するために、より詳細な分析と予測モデリングを行うことが推奨されます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 全体として、WEIスコアの値は横ばいに近いですが、軽微な下降傾向が見られます。スコアは0.5から0.8付近で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 多くのデータポイントはクラスター化されており、急激な変動や顕著な外れ値は見受けられません。ただし、0.6以下に点があるため、その部分は注目に値します。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットが実績であり、黒い枠線を持つ丸は異常値を示しています。グラフでは異常値が複数存在しています。
– 予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）はそれぞれ別の終点に向かって変化しています。それぞれ異なる方法での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**
– 実績データと予測データが同一座標系で示され、特に予測モデルによるスコアの異なる動向が見られます。線形回帰は水平に保っていますが、ランダムフォレストは下向きの傾向を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– x軸の評価日が進むにつれ、データポイントの密集度が減少しているように見えます。全体的な分布には明確なパターンはなく、ランダム性が高いです。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– WEIスコアの安定性が見られるものの、若干の下降が懸念されます。これは、新製品カテゴリにおける社会的評価の微細な変動を示唆し、特に多様性や自由の保障といった要素の持続性を示す指標となります。
– 予測モデルが示す異なるトレンドは、将来の動向の不確実性を反映しています。これにより、持続可能な戦略立案や改善のための指標としての利用が考えられます。
このグラフは、製品の社会的影響における重要なインサイトと、改善の機会を提供するものとなっています。
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、提供されたヒートマップについての詳細な分析です：
1. **トレンド**
– 時系列における色の変化を見ると、全体的には横ばいの傾向が見えますが、特定の時間帯や日においては顕著な変動が見られます。
– ある日を境にして急激に濃い色（低い数値）になる部分が観察され、その後再び戻る傾向があるが大きな周期性は確認しにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日付と時間帯において、急激に色が暗くなる部分が見られます。特に7月19日から24日にかけて、平均WEIスコアが低めで急激に変動していることが分かります。
– 濃い紫色で示されている日は特異な動きがあり、その理由については詳細な分析が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– ヒートマップの色の濃淡は、WEIスコアの高低を示しており、黄色から緑、そして青や紫へと変化するにつれ、スコアが低下することを示しています。
– 密集している場所はスコアの変動が激しいか、アクティブな時間帯である可能性があります。
4. **関係性**
– 時間帯によってスコアが一貫して高いまたは低いパターンが見られる。特に深夜帯になるとスコアが高くなる傾向があるように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯による差異が顕著であり、夜間帯のスコアが比較的高い状態が続いています。一方で、昼間の特定の時間にスコアの急激な低下が見られる可能性があります。
6. **直感的な感覚と社会・ビジネスへの影響**
– このヒートマップからは、特定の時間帯や日に何らかのイベントや外部要因によって、WEIスコアが影響を受けていると直感的に感じられます。
– ビジネスにおいては、特異な日付に向けた対策や原因調査が必要になるでしょう。また、夜間の高スコアの時間帯を利用したマーケティングやキャンペーンが有効かもしれません。
これらの分析はさらなるデータや背景情報と合わせて解釈することで、より具体的な戦略の策定に役立つでしょう。
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:
以下のポイントに沿って分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップのカラーバリエーションから、大きなトレンドは見られません。ただし、特定の時間帯や日に色の変動が見られるため、短期間の変動があることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 濃い紫色のプロット（特に7月19日、7月23日）は、他の日と比較して異常に低いスコアを示しています。これらは外れ値として注目に値します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの強度を示しており、黄色や緑色は高スコア、青や紫は低スコアを示します。時間軸に沿ってスコアの変動を視覚的に理解できるようになっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとのスコアが日によって異なるため、日中と夜間のスコアに違いがある可能性があります。これにより、特定の時間帯がより活発であることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、7月19日から7月23日にかけてスコアが低いことが観察されます。この期間に特有の出来事や問題があった可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– スコアの低下が記録された日は、製品の使用に何らかの問題があったのかもしれません。この期間に対する調査や分析を深めることで、改善の機会を見つけることができるでしょう。また、特定の時間帯のスコアの変動はユーザーの活動パターンや製品の利用法に関する洞察を提供します。
このグラフは、製品のパフォーマンスモニタリングやユーザー体験の評価に重要な情報を提供するものであり、観察された異常値に関する追加の分析が推奨されます。
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:
1. **トレンド**:
– 日中(7時と15時)の値は比較的安定していますが、23時にかけて色が濃く（値が低く）なることが多いです。
– 期間全体で明確にピークや谷が存在するわけではなく、平準化したトレンドが見られるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月19日と7月23日に、非常に暗い色（紫色）が見られ、これらの日に一時的に数値が低下したことを示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色が黄色に近いほど高い値（0.90付近）を示し、紫色に近づくほど低い値（0.65付近）を示しています。
– 色の変化はスコアの変動を示しており、特定の時間帯や日にちに注目すべきポイントを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日中と夜間で異なるスコアの傾向が見られます。夜間の値が低くなるパターンが存在するため、昼夜での社会的要素の変化を意識する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係は見られませんが、夜間（特に23時）に向かって値が低下する傾向があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 新製品に関する社会的関心は、日中に比較的高く保たれるが、夜間に減少する傾向があるかもしれません。これは消費者の行動パターンや新製品への興味の変化を反映している可能性があります。
– これにより、特に新製品のプロモーションやマーケティング活動は、消費者が最も関心を持ちやすい時間帯に集中させることが効果的かもしれません。
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（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– このヒートマップは30日間の相関を示しており、時系列のトレンドというよりも、各項目間の相関関係を表現しています。期間上での特定のトレンドは示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 0.3以下の青い領域は相関が低いことを示しています。個々の要素間で特異な相関値が見られる場合、潜在的な外れ値として注目することができます。例えば、個人WEI（経済的余裕）との他の要素との相関は比較的低くなっています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色は相関の強さを示します。赤い色は高い相関（正の相関）、青い色は低い相関または負の相関を示します。色が濃いほど相関が強いことを意味します。
– 総合WEIや個人WEI平均、社会WEI平均は他の多くの要素と高い相関を示しています（0.8以上）。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時系列データは直接示されていませんが、全ての相関関係が30日間の観察に基づいて算出されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合WEIとその他のWEI（個人、社会）の相関が非常に高く、これらの指標が共通の要因に影響されている可能性が考えられます。
– 個人WEI（経済的余裕）と他の項目（特に個人WEI（心理的ストレス）や自由度と自治）との相関が比較的低いことが目立ちます。
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**:
– 人々は直感的に、健康状態、経済的余裕、心理的ストレスがそれぞれ異なる影響力を持っていることを理解するでしょう。ビジネスや社会政策において、全体的なWEIを改善するためにはこれらの要素間のバランスが重要です。
– 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）は他の社会的および個人のWEIと高い相関を持ち、社会的多様性と自由が個々の幸福にとって重要である可能性を示唆しています。
– ビジネス戦略や社会政策の策定において、相関が高い要因を優先的に改善することで、より大きな成果を得られる可能性があります。
このようなヒートマップは、各WEI項目間の関連性を理解し、戦略的な意思決定を行うための示唆を提供します。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 全体的に箱ひげ図がプロットされており、上昇や下降、周期性を示す明確なトレンドは観察されません。しかし、カテゴリ間でのスコアの変動を見ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「社会WEI（社会整備・教育機会）」と「個人WEI (職業満足)」などに外れ値が見られます。特に「個人WEI（職業満足）」の下側に顕著な外れ値があり、特定の要因がこのカテゴリに影響を与えている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱ひげ図の中央値はカテゴリ内のデータの中心傾向を示します。「個人WEI（経済余裕）」「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」は特にスコア範囲が広く、バラツキが多いことを示唆します。
– 色のグラデーションが異なるカテゴリを分かりやすく識別するために使われています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データは扱っていませんが、異なるカテゴリ内のスコア分布を比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は、他のカテゴリに比べてスコアが低めでやや狭い範囲で分布しています。これは心理的ストレスが他の指標と比べ、より一様に小さい範囲に収まっていることを示唆します。
6. **人間が直感的に感じること**:
– 各カテゴリの多様性とばらつきを知ることで、特に経済的要因や社会的公平さに重点を置く必要があると認識される可能性があります。特に「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」などの広範なスコア分布は、多様性に対する感受性が高まっていることを示しているかもしれません。
### ビジネスや社会への影響
– **社会的な優先事項**:
– 多様性や公平性に対する関心が高まっている可能性があり、これらの領域への資源やエネルギーの投資が期待されます。
– **製品開発や政策立案への影響**:
– 各カテゴリのデータを活用し、新しい製品の設計や政策の策定において、スコアの高い領域を強化することが考えられます。
– **組織におけるストレス管理**:
– 「心理的ストレス」が比較的低いことを考慮し、労働環境のストレス軽減策を講じることが、全体的なWEIスコアの向上に結び付く可能性があります。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下のSTL分解グラフから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– トレンド（Trend）部分では、全体的に減少傾向が見られ、途中から緩やかに上昇へ転じています。このことは、新製品のWEIスコアが一時的に低下し、その後回復しつつあることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測値（Observed）において中盤で急激な落ち込みが見られ、特に顕著な変動点があります。これにより短期間で大きくスコアが変動している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**: 実際の観測データを示しています。
– **Trend**: 長期的な傾向を示し、全体的な増減傾向を明らかにします。
– **Seasonal**: 季節性を示しており、一定の周期性があることを明示しています。
– **Residual**: トレンドと季節性を除いた後の変動を示しており、ランダムな変動やノイズを見ることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドの下落と季節性のピークが一致する場所があり、季節性の影響がトレンドに影響を与えていると考えられます。この調和が見られる部分ではビジネス上のアクションを考えるための重要なポイントとなり得ます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性の波形パターンとResidualの変動を考慮すると、観測値に与える影響は限られながらも存在し、各要素が一体となって総合的なスコアに貢献している様子が伺えます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 中盤の急激な下降やその後の持ち直しは、外部要因や業界の動向に迅速に対応する必要性を示唆しています。ビジネスにおいて、短期的なキャンペーンの効果や市場の受け入れに迅速に対応する戦略が求められます。また、季節性が示すように、特定の時期に戦略を集中させることが効果的である可能性があります。
このデータに基づいて、企業は若干の市場変動や周期性を見越しつつ、柔軟で迅速な対応を図ることで、製品の成功確率を高められるでしょう。
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:
以下は、このSTL分解グラフに基づく分析結果です。
1. **トレンド:**
– トレンドのグラフでは、全般的に下降傾向が見受けられます。特に前半で緩やかに下降し、中盤以降は横ばいに近い動きも見られますが、全体としては下がっています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 残差のグラフでは、大きな急激な変動が1か所見受けられます。この時点で何らかの外的要因が働いた可能性があります。
3. **各プロットや要素の示す意味:**
– 観測値は、トレンドと季節性を組み合わせた全体的な動向を示しています。
– 季節性のグラフは、短期間での周期的な変動を見せており、一定のリズムが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:**
– 観測値はトレンドと残差の影響を受けており、特に一時的な急変を残差が補正しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– トレンドと季節性は比較的安定しており、残差の影響が観測値に対して大きい点が突出しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響:**
– グラフ全体として、製品のパフォーマンスはやや下降傾向にありますが、季節性があるため、一時的な不調と捉えられる部分もあります。
– 急激な変動があるため、不確実性や不安定な要素が存在する可能性があります。このため、製品やサービスの安定性を向上させるための施策が求められると考えられます。
– ビジネスとしては、季節性のトレンドを活かした販売戦略の改善が効果的かもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **Trend (トレンド)プロット**は全体的に減少傾向を示しており、始めの方では徐々に減少し、途中で安定した後、再び上昇し始めています。
– このことは、過去30日間で社会WEI平均スコアが一時的に減少した後、回復の兆しを見せていることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residual (残差)プロット**において、2025年7月中旬と7月後半に急激な変動が見られます。この時期に何らかのイベントや変化があった可能性があります。
– **Observed (観測値)プロット**でも一時的な急激な減少がありますが、その後回復しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed (観測値)プロット**は全体の動きを示しており、トレンドや周期性が重なった結果です。
– **Trend (トレンド)プロット**は長期的な変動を示しています。
– **Seasonal (季節性)プロット**は短期的な周期性を示しており、約1週間ごとに繰り返されています。
– **Residual (残差)プロット**は、観測値からトレンドと季節性を引いた残りの変動であり、突発的なイベントを示す可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **Seasonal (季節性)とResidual (残差)**は、短期的な変動を作り出し、これが観測データの変動に影響を与えていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節性の周期的な動きは、観測データの変動の一部を説明していますが、それだけでは説明できない大きな残差があります。これが外部要因による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**
– 当該期間中の社会WEI平均スコアの減少は、新製品の市場評価や社会的な評価に影響を及ぼした可能性があります。
– 特に中旬から後半にかけての変動は、新製品の受け入れや外部のイベントによる影響が考えられます。この変動に対応するためには、さらなる分析や調査が必要です。
– 社会的影響を考慮する際、周期的な動きに合わせたマーケティング戦略の再考が重要となるでしょう。
全体として、STL分解を通じて得られた詳細情報は、製品戦略や社会的対応への洞察を深める助けになります。
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、新製品カテゴリーのWEI構成要素を主成分分析（PCA）によって解析した散布図です。以下に、視覚的な特徴とその洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体には明確な上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、中央を中心に比較的広い範囲にデータが分布していることが分かります。
– 明確な周期性は観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの点が他のデータから明らかに離れた位置にあります。特に第2主成分が0.20付近の点や第1主成分が-0.40付近の点が外れ値として目立ちます。
3. **各プロットや要素**:
– 点（データポイント）の密度は、グラフの中央部付近で高く、それに向かって密集しています。
– 色や棒は特に使用されておらず、ポイントの分布が情報を伝えています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時系列データというよりも、各日のデータセットが主成分によってプロットされています。
– 明確なクラスタリングは見られませんが、各ポイントの広がりが一定であり、分布が均一であることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分軸（寄与率0.73）が第2主成分軸（寄与率0.08）よりも大きな割合を占めており、データの違いをよりよく説明しています。
– 両軸ともに0を中心とした対称的な分布を示しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスへの影響**:
– データの多くが原点に近い位置に散在していることから、新製品の特徴が平均的であるか、広範囲に共通している可能性があります。
– グルーピングが見られないことから、ビジネスとして製品の差異化が必要であり、競争が厳しい可能性が示唆されます。
– 外れ値の存在は、特異な特長を持つ新製品を示しているかもしれないので、戦略的に注目することで市場における差別化を図るチャンスとなるでしょう。
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。