📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析結果に基づき、以下が主要なポイントです。
### 時系列推移と主要な傾向
– **総合WEIスコアは、** ときどきのアップダウンを検出しながら0.60〜0.90の範囲で変動しています。7月上旬から中旬にかけてスコアが上昇し、一方で7月下旬には一時的に低下しています。全体としてのトレンドは徐々に回復に向かう傾向が見られます。
– **個人平均マックススコアと社会平均マックススコア** についても、同様のトレンドが観察され、社会的要因と個人の幸福指標が共鳴し、他の項目のスコアに影響を与えている可能性があります。
### 異常値の検出
– 複数の日付で累積評価が0.70以下の低い総合WEI異常値が発生しています。特に、7月21日から7月24日は多くの項目で低スコアが観察されており、この期間に発生した社会的または個人的な要因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分解結果** は、長期的なトレンドは上昇傾向を示す一方で、7月中旬にかけて異常な増加が認められます。残差成分は予期しにくい変化を示唆しており、特定の出来事（例えば社会イベントや政策の変化）が関連している可能性があります。
### 項目間の相関
– **社会持続可能性と個人経済的余裕** が他の項目と強い正の相関を示しており、経済的要素と持続可能性の概念が、全体的なWEIスコアに対して影響を及ぼしていることを示唆します。
### データ分布分析
– **箱ひげ図** から、ほとんどのWEIスコアは0.65から0.85の間に収まり、中央値は0.70付近にあります。外れ値は特に低スコアのケースで目立ち、期間ごとのバリエーションが大きいことが分かります。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCAによる解析で、主要な構成要素であるPC1とPC2がスコア変動の大部分（PC1: 0.70, PC2: 0.09）を説明しています。このことは、データ全体の変動要因が一部の要素に特に支配されていることを示しています。
#### 今後の行動提案
– パフォーマンス不均衡や下降期に対して、対策や改善のための施策を講じる必要があります。
– 国や地域での具体的な影響要因を分析し、短期的にパフォーマンス向上を図るためのインプットを強化することが望ましいです。
これらの分析から、長期的なトレンドの理解とともに、個人と社会の各要素がWEIスコアに及ぼす影響を踏まえた戦略的なアプローチが必要です。
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:
1. **トレンド**:
– グラフの左側に実績データが集中しており、大部分が一定の範囲内にあります。
– 右側には前年のデータが表示されており、多少のばらつきはありますが、全体的には高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに異常値がいくつか見られますが、全体の傾向から大きく外れているわけではなく、一定の範囲内です。
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ており、実績が予測の枠内に収まっていることが分かります。
– 異常値は黒い円で囲まれ目立っています。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 実績データと前年のデータは別の区分に表示されており、比較がしやすくなっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のスコアはある範囲内に収まっており、前年と比較して安定しているように見えます。
– 前年のデータはより高いスコアが多く、全体のパフォーマンスが上がっ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**:
– 新製品のため、安定した性能を保ったことが確認できるのはポジティブな指標です。
– 異常値は監視が必要ですが、全体的な影響は限定されています。
– 前年と比べて高いスコアではあるものの、さらなる改善が期待されるかもしれません。安定したスコアが維持できることで市場に対して信頼感を与えるでしょう。
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、グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. トレンド:
– グラフは2025年から2026年にかけての360日間にわたるデータを示しています。データは主に二つの期間に分かれており、最初の期間（2025年中盤）はスコアの変動が小さい一方で、後の期間（2026年初頭）は変動が大きいです。
– 過去のデータ（青色プロット）は一貫したトレンドを示していませんが、予測データ（前年度、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる動き方を示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 初期のデータセットに異常値（黒円）が見られます。これらは予測と大きく外れており、何らかの要因による特異なケースと考えられます。
3. 各プロットや要素の意味:
– 色分けにより、実績データ（青）、予測（赤）、過去データ（緑）が区別されています。これは過去との比較や予測精度の評価に役立ちます。
– グラフに示された予測区間（灰色の帯）は、予測の不確実性を示しており、この範囲内での変動が予想されます。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 過去のデータと予測データの間には、明確な関係性や一貫性が見られません。これは、データの分散が大きいか、予測モデルが実績と乖離していることを示唆しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– データには明確な相関関係は見られませんが、期間によってスコアの分布が密集している点が特徴的です。
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:
– 実績データと予測データの乖離が大きいため、モデルの改善が必要かもしれません。このままの状態では予測の信頼性に疑問があります。
– 注意すべきは、異常値が多く予測モデルに影響を与えている可能性があるため、データクレンジングを行うことが推奨されます。
– ビジネス面では、予測に基づいた意思決定においてリスクがあり、慎重さが求められます。
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:
グラフを分析する際、以下のポイントに注目します：
### 1. トレンド
– **実績（青点）**：時系列的には安定しているように見えますが、若干のばらつきがあります。全体的に0.7から0.8の間に密集しています。
– **前年（緑点）**：右側にまとまっており、前年よりも高いスコアが評価されやすい傾向が示唆されます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値（黒円で囲まれた点）**：一部の青点が大きく囲まれており、通常の範囲を超えた異常なデータポイントを示しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **予測モデルの線（ピンク、青、紫の線）**：それぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しており、予測精度やモデルの適合性について比較できます。
– **グレーの領域**：予測の不確かさの範囲を示しています（±AI/3σ）。
### 4. 複数の時系列データの関係
– **実績と前年の比較**：前年のデータと比較して、新製品カテゴリが成長し、新たな市場を獲得している可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **青と緑の点の関係**：両者の間に直接的な相関は見えませんが、前年のデータに対して現在の実績がどの程度向上しているかを示しています。
### 6. 直感的洞察とビジネスや社会への影響
– **洞察**：実績データの安定性から、新製品はある程度市場で受け入れられており、前年との比較で成長が見られます。一部の異常値は市場変動や外部要因に起因する可能性があります。
– **ビジネスへの影響**：予想モデルに基づき、今後の戦略を決定するのに役立ちます。また、異常値の調査により、潜在的なリスクや新たな機会を発見することができます。
この分析に基づき、事業戦略やマーケティング施策に反映させることができるでしょう。
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:
このグラフに基づいて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 時系列データは二つの期間に分かれています。最初の期間（初めの半年）は実績データ（青）が示されています。トレンドは横ばいであり、大きな変動は見られません。
– 後半の半年は前年のデータ（緑）が示され、こちらも横ばいですが、やや分布が広がっている印象です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い丸の部分）は実績データの中に見られ、大きな変動はなく安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は「実績AI」による実績データを示し、X軸の評価日ごとにWEIスコアを表示しています。
– 緑色の点は「前年の比較AI」による前年のデータで、経済余裕スコアの参考情報となっています。
– 紫色の線やマーカーは予測モデルに基づいた未来の予測を示しています。特にランダムフォレスト回帰は他のモデルと異なり、微妙な異なる予測を提供している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年のデータが密接に関連しているように見えますが、データの広がりに違いが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一定の範囲内で推移しており、予測エリアの範囲を超えることはありません。
– 前年のデータは実績データよりも若干広範囲に分布しており、多様性が見られるかもしれない。
6. **直感的理解とビジネス/社会への影響**:
– WEIスコアが1に近いことから、経済余裕が高い個人を対象としていることが示唆されます。
– 頻繁に外れることがない安定したデータは、顧客層の一定の安定性や信頼を表し、製品やサービスの継続した利用を見込めると考えられます。
– ビジネスや政策策定時には、前年のデータと比較することで、時間の経過による市場の変化をより詳しく分析することが可能です。
この分析に基づき、ビジネス戦略やマーケティング方針の策定に役立てることができます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– **実績データ（青色）**: 最初の期間では、データは比較的安定しており、微細な変動はあるものの、大きな上昇や下降は観察されません。
– **予測データ（緑色）**: データが途切れている期間の後に現れるこのデータは、全体としてわずかに上昇しています。これは、予測された健康状態が改善していくことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **異常値（黒丸囲み）**: 記録された実績データの中にいくつかの異常値があり、通常の範囲と比較して低い値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の違い（青、緑、紫、赤）は、各データセットの性質（実績、予測の手法など）を示しています。
– 異常値は健康状態の予期しない変動を意味しており、これらはさらなる調査が必要です。
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明確な変換点が見えるため、これらのデータは時間が経過するにつれて変化する健康状態を示しています。
– 予測手法の間で大きな差は見られず、大部分が一致しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測と実績のデータポイントは明確な相関性を示しており、prediction bounds（予測の不確かさ範囲）内に収まっています。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– グラフの最初の部分で実績データが安定していることは、過去の健康管理がうまくいっているか、基準内にあることを示しています。後半の予測部分で健康状態が改善することは、導入された新製品または取り組みがポジティブな影響を与える可能性を示唆しています。
– ビジネスにおいては、新製品の効果が確認できるため、さらなる投資や開発が妥当であることを支持します。
– 一方で、異常値の存在は潜在的なリスクや障害を示唆しており、これらに対処するための戦略が必要です。
このようなグラフ分析は、新製品の効果を評価し、健康管理や改善に役立つインサイトを提供します。
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、与えられたグラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青）は比較的一定の範囲に収まっていますが、その後、予測データ（Xマーク）が続き、谷の形をしています。これにより、心理的ストレスの上昇と次に減少する傾向があるとみられます。
– 前年（緑）と比較しても、総じてやや低めの値に位置しています。
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が観測されています。これは特定の時期に心理的ストレスが急激に変動したことを示しています。
– 予測範囲外の点は予測領域（灰色の範囲）から外れていますが、多くはこの範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実際のデータを表し、黒い円で囲まれたものが異常値を示しています。
– 線状、決定木、ランダムフォレストの回帰モデル（紫）は予測データの傾向を示していますが、要するにストレスレベルの低下を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータには相関が見られ、このモデルが前年のパターンに基づいていると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには多少の変動がありますが、予測データはより安定した分布を示しています。
– 線形回帰と他の予測手法については、データの散らばり方からして異なる時点でのストレスの動向を多角的に分析しています。
6. **このグラフから直感的に感じることと社会的影響**:
– グラフから、ストレスレベルは予測期間において徐々に低下していくことが示唆されています。ビジネスや社会的には、これが製品の普及や利用に伴うストレスの低減を意味することが考えられ、特に新製品導入期に顕著なストレスが発生するという典型的なパターンを避ける手法が効果的であることが伺えます。
このような分析を元に、ビジネス戦略を練り、消費者心理の理解を深めることで、より良い施策や製品改良に繋げられるでしょう。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– グラフ上のデータは二つの時期に集中しています。一つ目は2025年7月からの数か月間、二つ目は2026年春から夏にかけてです。
– 2025年の実績データ（青色）は保守的にWEIスコアが0.4から0.7の間に分布しています。
– 2026年のデータ（前年度比較AIの緑色）は、全体的にスコアが高く、以前より高い位置に集まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は2025年期間中に観察され、それらは高いもしくは低いスコアを示しています。
– 緑のプロットには、少なくとも一つの低い外れ値が2026年のデータに見られます。
3. **プロット要素**:
– 個々のデータポイントの色と形状により、データが複数のAIモデルによって生成されたことが示されています。
– 青色の実績値は実績AIモデルによるもので、緑色は前年度比較AIモデルによるものです。
4. **複数時系列データの関係性**:
– 2025年および2026年のデータポイントの比較により、時系列ごとにWEIスコアの増加が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体の分布は徐々に全体スコアが上昇しているようです。
– 一貫したスコアの上昇は、時間とともに新製品カテゴリのWEI（自由度と自治）の認識が改善していることを示唆しています。
6. **洞察および影響**:
– 初期の低スコアから後のデータでの改善は、新製品の自由度や自治に対する評価が一般的に向上していることを示している可能性があります。
– 外れ値や予測範囲を超えるデータは、新製品導入の際の試行錯誤を反映しているかもしれません。
– ビジネスにおいては、この改善が製品自体の競争力向上や顧客満足度の増加につながると考えられます。
このグラフからは、新製品のインパクトが時間とともに向上している傾向が読み取れます。高いWEIスコアの継続は消費者の信頼を得るために重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青）のデータは、全体的に安定しており、最初の期間（2025年7月～9月）の間はやや下降傾向が見られます。
– 前年（緑）のデータは、期間を通じて横ばいですが、実績より高い位置に分布しています。
– 予測（紫、緑、ピンクの線）は最初の実績データを用いて計算されていますが、実質的な傾向は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青の実績データには、いくつかの異常値があり、大きなばらつきがあります。特に、中央値に対してかなり低い値が付けられています。
– 異常値の影響を検討することが重要です。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データ、緑は前年のデータ、赤の×は予測を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表す範囲であり、これは予測データの可能性の広がりを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績データと前年のデータを比較すると、前年の方がWEIスコアが高く、この差が意味するところを考察する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の分布は少し偏っており、低いスコアが多く見受けられます。
– 前年のデータは、より広く高い位置に分布しています。
6. **人間が直感的に感じることと社会・ビジネスへの影響**:
– 実績のばらつきや異常値は、基本的な製品やサービスの公平性と公正性の課題を示す可能性があります。
– 予測の結果が異常値と一致すれば、予測手法の改善が必要です。
– このWEIスコアの向上は、ブランドイメージや顧客信頼の向上に直結し、新製品カテゴリの成功に重要です。予測結果を基に戦略的な改善が期待されます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは350日間にわたる「WEIスコア」の分布を示しています。
– **実績（青色）**は0.8付近での横ばいが続いています。一方、**前年（緑色）**は1.0付近で安定しています。
– **予測（紫色系）**も同様に0.8付近での横ばいを示していますが、異なる回帰手法で多少のバラツキがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の青色の円が示しているように、実績データにも異常値がいくつか含まれています。これらは個別の事象である可能性があります。
– 急激な変化というよりは、全体的に安定している印象です。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青色）**は現在のWEIスコアを、**前年（緑色）**は過去の安定性を示しています。
– **予測値（紫色の線）**は異なる回帰手法による予測の多様性を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の両方で、0.8周辺のスコアを示しているため、予測が実績とよく一致していると言えます。
– 前年のデータと比較して、WEIスコアは低下していますが、実績データはそのまま維持されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが予測データの範囲内に収まっているため、モデルの精度は良好です。
– 異なる予測モデル間の差異はほぼ無視できる程度です。
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**
– WEIスコアは持続可能性と自治性の指標であり、0.8付近で安定していることから、現状での持続可能性はある程度確保されていると直感的に感じられます。
– しかし、前年のスコアと比較することで、スコアの低下が見られるため、長期的な視点での対策が必要かもしれません。
– ビジネスにおいては、持続可能性の向上策を講じることで、社会的信用を高める余地があることを示唆しています。
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:
このグラフから以下の視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 左側の実績（青色）はほぼ横ばいですが、点が密集しており、変動が極端ではないことがうかがえます。
– 右側のデータ（緑色、前年の比較AI）はやや密集しており、一定の範囲内での変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データには異常値が存在し、一部の点が他と大きく異なっていることがわかります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は「実績（実績AI）」を示しています。多くが予測の範囲（灰色の範囲）内に入っています。
– 赤い×印は「予測（予測AI）」で、青い実績データとどう対応しているかが興味深いです。
– 緑の点は前年のデータで、実績と比較することで季節的または年間の変動を分析できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータで密度や範囲の違いが見られ、時間経過によるトレンドや変動を理解するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布が一定の範囲に留まっており、予測が概ね実績と一致していることが、全体的なモデルの精度を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、過去の実績に近いデータで予測を行うAIモデルの精度の高さが強調されます。
– ビジネスや社会において、教育機会や社会基盤の整備が安定的であることが示唆され、今後の計画立案に役立つ可能性があります。
この分析は、社会基盤や教育機会に関する戦略の見直しや、将来の施策の策定に有用です。市場の変動や政策の影響を考慮した上で、このデータを活用することが重要です。
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:
### グラフの解析
1. **トレンド**:
– 実績データ（青）は、期間の前半に集中していますが、明確な長期的なトレンドは見られません。ただし、特定の期間にわたって多少の乱れがあります。
– 予測データ（緑）は、実績データの終了時点以降に表示され、次の年には高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ内に異常値（黒い円）がいくつか観察され、特定のスコア値が際立っています。
– 予測の手法ごとに異なるカラーの線があり、それぞれが異なるトレンドを示唆していますが、急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青のプロット）は、過去のWEIスコアを表し、予実の比較に用いられます。
– 予測データ（緑のプロット）は、将来のWEIスコアを予測しており、数種類の回帰手法（色分けされた線）が含まれています。
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の間で明らかな繋がりは見られませんが、予測手法は実績データを基にしていると思われます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間のデータしかないため、明確な相関は判断できません。分布は期間ごとに異なります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績が横ばいであったにも関わらず、予測された将来の高いスコアは、ポジティブな変化あるいは施策の改善を期待させます。
– ビジネスや社会の観点から、将来のスコアの上昇は、社会的共生や多様性の面での取り組みが強化される可能性を示唆しています。また、新製品開発における持続可能性や社会的影響を重視する方針を反映しているのかもしれません。
この分析により、未来の展望として、社会における多様性や自由の向上が見込まれることが示唆されます。
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:
### グラフ分析:
1. **トレンド**:
– このヒートマップでは、一定の周期性や長期的なトレンドは見られず、局所的な変動に焦点を当てる必要があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月22日から23日にかけて、非常に低いスコア（暗い紫色）が観察され、この期間での急激な変動として注目に値します。
– その他の期間では比較的均一なスコアが観察され、特定の時間帯での変化は少ないです。
3. **ヒートマップの要素**:
– 色の違いはスコアの変動を表しており、青緑から黄色にかけてはスコアの上昇、青から紫にかけては低下を示しています。
– 青緑と黄色の部分は比較的高いスコアを示し、これが一定の時間に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 明確な時間帯間の関係性は見られませんが、特定の時間に高いスコアが集中していることから、その時間帯に何かしらのプロモーションや需要増加があった可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– ヒートマップの分布から判断すると、スコアはそこまで大きな変動なく、特定の低スコアのイベント以外は比較的安定しています。
6. **直感的洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、特定の日時に極端に低いスコアがあることです。これは外的な要因（例: 天候やイベント、技術的な障害）が影響を及ぼした可能性があります。
– ビジネスに対する影響として、このような急激な変動が計画的か否かを分析し、次回の類似した状況での戦略を見直す必要があります。また、スコアが高い時間帯を活かして新製品のプロモーションを強化する手立ても考えられます。
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:
1. **トレンド**:
– グラフ全体を見ると、一定の色の連続が複数箇所で確認でき、横ばいの傾向が示されています。
– 特定の期間で色が集中していることから、クラスターパターンが存在しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップで色が急に変わる箇所は、外れ値や急激な変動を示唆しています。特に濃紫色や黄色の部分が目立ちます。
– 特定の日付において、数値が大きく低下していることがわかります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の変化はWEI平均スコアの変動を示しており、濃紫色が低値、黄色が高値を表しています。
– 横軸が日付、縦軸が時間帯を表しているため、時間帯によるスコアの変動も確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯に連続して色が変わることがあり、これが複数データ系列の関連を表している可能性があります。
– 特定の時間帯がデータ変動の中心になっていることが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日付の連続した区間と時間帯の特定の時間にスコアが集中しており、相関関係があると考えられます。
– 一部の時間帯でスコアが高くなる傾向が強調されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 時間帯によるWEIスコアの変動が確認でき、特定の時間帯にユーザー活動や新製品への需要が集中している可能性があります。
– ビジネスへの影響として、スコアが高い時間帯にプロモーション活動を集中させるなどの戦略が考えられます。社会的には、消費者行動や関心の変化が示唆されます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 全体的に特定の時間帯において、周期的な変化が見られます。
– 例えば、7時から8時、15時から16時、23時あたりに、比較的一定の高いスコアが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月22日から25日の間に、スコアが顕著に低下していることが観察されます。
– この変動は、特定のイベントや外部要因によって引き起こされた可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の変化はWEIスコアの変動を示し、緑から黄色が高スコア、青から紫が低スコアを示しています。
– また、16時や23時の時間帯は、視覚的にスコアが高めの色調で表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとのスコアの変動を比較することで、ピークタイムやオフピークタイムが識別できる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯に高いスコアが繰り返されているため、その時間帯には利用者が集中している可能性を示唆します。
– スコアの低下は、利用の分散や競合製品の影響を考える必要があります。
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**
– 高スコア時間帯が明確であるため、マーケティングや広告のタイミングをこの時間帯に集中させるのが効果的です。
– 低スコア時間帯の要因を分析し、改善策を講じることで、全体のスコアを底上げできる可能性があります。
– 競合他社の活動や顧客のフィードバックにより、戦略を調整する必要があるかもしれません。
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:
このヒートマップは、新製品カテゴリのWEI（Wellbeing Index）項目間の相関関係を示しています。以下に、このグラフから得られる洞察を説明します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップそのものに直接的なトレンド（上昇、下降、周期性）は反映されていませんが、相関関係が強い項目（赤色）と弱い項目（青色）が視覚的に分かりやすく表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは、外れ値や急激な変動は直接表現されていませんが、相関値が極端に低い（青色に近い）場合、小さいデータセット内の変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さは、項目間の相関の強さを示しています。赤に近いほど強い正の相関、青に近いほど弱い相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各WEI項目間の相関性を見ることで、どの要素が別の要素と密接に関連しているかがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」「社会WEI平均」の間には強い相関（それぞれ0.95, 0.97）が見られます。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（自由度と自治）」や「個人WEI（健康状態）」との相関も高いです（それぞれ0.74, 0.73）。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の多くの項目との相関が比較的低い（一見して青色に近い）ことがわかります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 高い相関関係が見られる項目は、改善策が相互に効果を与える可能性があることを示唆しています。例えば、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「総合WEI」が高い相関を持つため、社会的多様性への取り組みが総合的なウェルビーイングの向上に寄与する可能性があります。
– 一方で、相関が低い項目については、個別の改善戦略が必要かもしれません。
この分析は新製品の導入や政策決定に対し、どの要素に着目すべきかの指針を提供する一助になるでしょう。
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、新製品カテゴリにおける複数のWEIタイプのスコア分布を比較しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– WEIスコアは大部分のカテゴリで横ばいですが、「個人WEI（緊張状態）」では分布が広がっていて、スコアのばらつきが顕著です。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は他のカテゴリーと比較して高いスコアを持っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 各ボックスには複数の外れ値が存在しています。「個人WEI（心的ストレス）」や「社会WEI（生態整備・持続農業）」では下に外れ値が、多く出現しています。
– 外れ値が多いカテゴリでは、異常要因や特異な状況が存在する可能性があります。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– ボックスの中央の線は中央値を示し、上下の四角形は25％と75％の四分位数を示しています。この範囲の長さはスコアの変動幅（ばらつき）を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データの関係性はこの箱ひげ図からは直接読み取れませんが、WEIの各指標が新製品のパフォーマンスとどのように対応しているかを分析することは可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係はこのグラフからは直接わかりませんが、各カテゴリのばらつきの比較から、一部のWEIタイプは一貫性のあるパフォーマンスを持っていることが示唆されます。
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**
– 全体として、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の高スコアは、新製品開発において多様性と持続可能性が重要な柱となっていることを示しています。
– 広いばらつきを持つWEIタイプ、特に「個人WEI（緊張状態）」については、製品の改善の余地や市場セグメントの再評価が必要かもしれません。
このようなグラフ分析は、製品戦略の調整や改善点の特定に役立ちます。
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:
このグラフは主成分分析（PCA）を用いて新製品カテゴリのデータを可視化したものであり、360日間のデータセットについての洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体を見渡すと、明確な上昇や下降のトレンドはなく、データポイントは比較的均等に散らばっています。
– 第1主成分と第2主成分の間に特定の周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 上部中央に目立つ外れ値があります（第2主成分が0.20付近）。
– これらの外れ値は、特定の期間中に新製品が他の要因と異なる特異なパターンを示したことを示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– プロットは散布図であり、それぞれが日別の新製品の特性を示しています。
– 第1主成分の寄与率は0.70で、第2主成分は0.09です。これは、第1主成分がデータのバリアンスをより多く説明していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 直接的な時系列データの示唆はありませんが、プロットの散布が特定のパターンを形成していないことから、強い時系列の相関関係はないと思われます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 軽度の正の相関が見られる可能性がありますが、顕著な相関は確認できません。
– データは主に第1主成分の正の値に集中しており、製品がこの方向で多くの変動を持つことを示唆しています。
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**:
– この分散は、新製品の特性が多様であることを示しており、単一の製品が市場にリードしているわけではないことを示唆しています。
– 外れ値の存在は、特定の製品や時期で特異な市場の反応があったこと、またはデータエントリーのエラーを含む可能性があります。
– ビジネス的には、多様性を活かして幅広い消費者層にアプローチすることが重要と考えられ、そのための戦略を検討するのが良いでしょう。
このグラフからは、製品戦略の調整や新製品開発の方向性を最適化するための貴重な手がかりを得ることができます。
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。