📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 時系列推移
– **総合WEI, 個人WEI平均, 社会WEI平均**:
– 7月1日から2日にかけて総合WEIは0.71875から0.7に減少しています。最初の2つのデータポイント（7月1日）は僅かに増加し、最終データポイント（7月2日）で減少しています。
– 同様に、個人WEI平均も7月1日から2日にかけて0.725から0.675に減少しました。一方、社会WEI平均は7月1日の最初の計測から次の計測で増加し、7月2日には横ばいになっています。
– **詳細項目**:
– **経済的余裕**と**ストレス**は、7月1日から2日にかけて変動があり、ストレスは持続的に減少しています。
– **健康状態**は7月2日に0.8から0.7に変化し、顕著な下降が見られます。
– **自由度と自治**も7月2日には0.75から0.65に急降下しています。
– **社会基盤・教育機会**は大きな変動があり、7月1日の2回目の計測で0.6に大幅に下がる一方、翌日には0.85に戻っています。
### 異常値
与えられた情報では、「異常値はなし」とされています。ただし、詳細項目の中で急激な変動（例えば、自由度と自治、社会基盤）が見られるため、この変動が何かしらの事件や出来事に起因する可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
この短期間のデータではSTL分解を具体的に行えるほどのサイクルは見えませんが、長期的なトレンドとしては、個々の指標の変動が全体のWEIに影響を与えていると考えられます。季節性の要因よりは単発のイベントや政策の変化が影響している可能性があります。
### 項目間の相関
各項目間の相関を考えると、例えば、**健康状態**と**ストレス**には負の相関が見られるかもしれません。これは、一般的に健康状態が悪化するとストレスが増加する関係を反映していると考えられます。また、**経済的余裕**が高い場合、**自由度と自治**が高くなるような正の相関が考えられます。
### データ分布
データセットが3つのタイムポイントのみ含まれているため、箱ひげ図を用いての詳細なばらつき解析は困難ですが、社会基盤項目の変動が大きいため、潜在的な外れ値があると示唆できます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率は0.86**: WEI全体の変動に最も寄与する要因です。恐らくこれは健康、経済的余裕、社会基盤といった大規模な構造的要素が含まれている要因です。
– **PC2の寄与率は0.14**: これにより、ストレスや自由度など、乱雑な変動が引き起こす小さな要因が含まれている可能性があります。
### 結論
この短期間での分析では、全体的な傾向としては一貫した下落が見られる時期（7月2日）があります。STLや詳細な相関分析が難しいデータですが、この時期に起こった外部要因（イベント、スポーツ関連の出来事）が影響を与えている可能性があります。今後のデータ収集で、より長期間の分析や、個々の要素の深入りした相関解析が求められるでしょう。
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:
以下の視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青色のプロット）は初期において高いWEIスコアを維持しています。
– 予測の線形回帰は急激な下降トレンドを示していますが、法決定木とランダムフォレスト回帰の予測は一定のスコアを維持しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 全体的に外れ値は見受けられませんが、線形回帰による急激な減少は注目に値します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績は青い点で示されており、過去のデータを表しています。
– 予測（赤のプロットと線）は未来の動向を示し、異なる回帰モデルによって異なる予測がされています。
– 偏差（xAI/3σの範囲）はグレーの帯で表現され、不確実性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測間で大きなギャップは見られませんが、モデル間で将来的な動向に対する見方が分かれています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現状の実績とモデルの予測においては一致している部分がありますが、長期的には異なる見解が存在します。
6. **直感的な感じおよび影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、予測がかなり異なることから、どのモデルを信頼すべきかの判断が難しくなるかもしれません。
– スポーツ業界において、これらの予測はパフォーマンス評価や戦略立案に直接影響を与える可能性があります。例えば、線形回帰の予測が正しい場合、急激なパフォーマンス低下への対策が急務となるでしょう。一方で、法決定木やランダムフォレストの予測が正しければ、現状維持のアプローチでも問題ないかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータポイント（青い点）は、最初の数日間一定していますが、その後のデータは表示されていません。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰（青と紫の線）は、ほぼ横ばいのトレンドを示しています。
– 決定木回帰（緑の線）は急激な下降を示しており、全体の傾向と異なります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 決定木回帰の結果には急激な変動がありますが、これは他の予測モデルと一致していません。
– 実績データとこれらの予測の乖離がある点は注目に値します。
3. **各プロットや要素**
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）は、最初の数日間にわずかに広がっていますが、その後は水平が続いています。
– 他の予測モデルの線は、非常に安定しており、実績と予測の間に大きな差がないことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと線形回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は一致しているように見えますが、決定木回帰は異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と線形回帰、ランダムフォレスト回帰との間に強い相関があるといえます。一方、決定木回帰は異なるパターンを示しており、実績との相関は低いと考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 多くの予測モデルが安定したトレンドを示す中、決定木回帰だけが異常な動きを示しています。これにより、予測結果のバラツキやモデル選択の重要性について考えさせられます。
– スポーツのパフォーマンス評価において、異なるモデルの結果を比較することで、より信頼性の高い分析を行う必要性が示唆されます。この解析結果に基づき、戦略やトレーニングの調整が必要になる可能性があります。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリの30日間の社会WEI平均スコアの推移を示しています。以下に視覚的特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**
– 実績データは初期しかありませんが、予測データを見ると、予測AIの線形回帰とランダムフォレスト回帰がやや上昇しています。一方、決定木回帰は横ばいです。
– 全体的には、微増の傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データは二点のみで、著しい外れ値や急激な変動は確認されていません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点が実績値を示し、赤い点が予測値を表しています。
– 線形回帰（紫色）とランダムフォレスト回帰（ピンク色）は、一定の上昇トレンドを描いており、短期的な上昇が期待されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法によってトレンドにやや違いがあります。線形及びランダムフォレストは上昇傾向を示し、決定木回帰は安定しています。これは、手法間での予測精度やデータの解釈の違いを反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが少ないため、詳細な相関分析は困難ですが、予測データ間では一致が見られない部分もあり、手法間の差異が見て取れます。
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**
– 線形回帰やランダムフォレスト回帰の予測が上昇していることから、短期的にスコアが改善する可能性があります。このトレンドは、スポーツ関連の社会的取り組みや施策の効果を示しているかもしれません。
– 逆に、決定木回帰による横ばいの予測は、今後の成長が不安定である可能性も示唆しています。
– ビジネスにおいては、成長するセグメントへの投資や施策強化の判断に役立つかもしれません。
全体的に、スポーツカテゴリの社会的評価は改善が期待されるものの、手法間で予測に差があるため、注意深い分析と戦略見直しが必要です。
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:
以下にグラフの分析を述べます。
1. **トレンド**:
– 実績AI（青い点）には初期段階でのわずかな変動がありますが、その後一定しています。
– 各予測線（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全体として横ばいを示していますが、ランダムフォレスト回帰（紫色）は一部でわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには初日から数日の間に若干の変動がありますが、外れ値といえるほどではありません。
– その後は特に大きな変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のWEIスコアを示し、安定していることを表します。
– 各予測モデルはそれぞれの方法による予測値を示し、全体として安定性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIのデータは全体として安定しており、予測モデルの結果とも一致しています。モデル間の差は大きくなく、全体として類似したパターンを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には高い相関が示されているように見えます。予測が現実のデータに非常に近いことを示しています。
6. **直感的洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフから得られる直感的な洞察として、スポーツ分野における個人の経済的余裕が安定していることが感じられるでしょう。
– これは、その期間において大きな経済的変動がなかったこと、もしくは予測に基づいた安定した判断が行われていることを示唆します。
– 社会的には、スポーツ選手の経済的安定が維持されていると解釈され、安心感をもたらす可能性があります。
この分析を基に、スポーツ関連の経済的動向が安定していることを示す指標となり得るでしょう。
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:
グラフの分析に基づいて、以下のような洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績のプロット（青い点）は、はじめは高い位置にありますが、その後のデータポイントがないため、初期の状態を維持していると仮定しづらいです。
– 予測（法定木回帰、紫色）は急激に下降し、途中からほぼ一定の状態になっています。この急落は、健康状態における急激な変化を示唆しています。
– 他の予測モデル（線形回帰、水色とランダムフォレスト、ピンク）はほぼ一定のトレンドを示し、安定した健康状態が予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 紫の法定木回帰の予測で目立つ急激な下降があり、これはデータの異常な変動や新たなイベントの影響を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データ（青）は現在の健康状態を示します。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は実際の結果が予測からどの程度ずれ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**:
– 各予測モデルは異なるパターンを示していますが、法定木回帰のみが初期に大きな変動を予測しています。これらの違いはモデルの特性や入力データの違いに起因する可能性が高いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各モデルの予測が異なることから、データが一貫していない可能性を示唆します。また、実績点の欠如部分についての追加データ収集が求められるかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の直感としては、「健康状態が大きく悪化するリスクが潜在している」と感じるかもしれません。このような予測が公表される場合、スポーツ選手やそのトレーナーに対して大きな警告となり、健康管理の改善や戦略の見直しが必要とされるかもしれません。
ビジネスや社会的には、急激な変化を示す予測を重視して、早めの対応策を検討することが重要です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績値（青いプロット）はWEIスコア約0.6で始まっています。
– 予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は安定していますが、法定木回帰のみ急激に下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 法定木回帰の予測（紫の線）は、急激に下降し、7月13日近辺で大きな下落を示しています。他のモデルの予測は安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロット：実績値を示しており、評価の開始時点で若干の変動が見られる。
– 灰色の範囲：予測の不確かさ範囲を示しており、初期には少し広い範囲です。
– 各モデルの予測（直線やカーブ）は、統計学的異常や新しい経過を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 法定木回帰による予測のみ、他のモデルおよび実績と大きく異なる動きをしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値はモデルの予測値と比較的近い範囲にあり、一部モデル（法定木回帰）を除いて他のモデルと調和的です。
6. **人間の直感的な理解とビジネス/社会への影響**
– 法定木回帰による急激な下降は心理的ストレスに対する新しい影響要因が発生した可能性を示します。これはトレーニングや日常の活動における大きな変化を反映しているかもしれません。スポーツ界では、心理的ストレスがパフォーマンスに直接影響を与えるため、これによりサポート体制の見直しや新たな戦略の立て直しが必要になるかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は初めの3日間のみであり、比較的一定の高い値を示しています。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰（マゼンタとシアンの線）は、一定の水準を保っていることから横ばいのトレンドを示しています。
– 決定木回帰（紫の線）は急激に減少し、ゼロ近くで一定になっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 決定木回帰の急激な下降は注目すべきです。この急変動は異常と捉えられ、モデルのフィッティングの精度に疑問を抱かせます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点：実績値を示し、信頼できるデータとして扱われます。
– グレーの範囲：予測の不確かさを示しますが、それに対して予測値は安定しています。
– 各モデルの線：異なる予測モデルの結果を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と線形回帰・ランダムフォレスト回帰の予測は一致しているが、決定木回帰は大きく異なる結果を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と他の予測モデル（線形回帰・ランダムフォレスト回帰）との間には高い相関が見られますが、決定木回帰とは低い相関です。
6. **直感的に感じることと影響**
– 実績が最初に高い値を示しているため、パフォーマンスが良好であることを示唆しています。
– 決定木回帰の予測が急落しており、モデルの選択や設定に課題がある可能性を直感的に感じるでしょう。
– 長期的なビジネスやスポーツマネジメントの計画において、信頼性の低い予測は重要な意思決定に悪影響を及ぼす恐れがあります。
このグラフの分析は、予測モデルの信頼性を評価する上で重要であり、将来的な改善策を模索する指針となるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド:**
– 実績（青いプロット）は一定の範囲内に集まっており、最初の数日間のみ表示されています。予測データがそれ以降をカバーしています。
– 線形回帰（シアン）、決定木回帰（紫のライン）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）が予測データを示していますが、ほとんど変動はなく、横ばい状態です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 決定木回帰の予測は、初期に急激に減少し、その後非常に低い値で横ばいとなっています。これは他のモデルの予測と大きく異なるため、異常な変動と見なされます。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– **実績（青点）:** 実際に観測されたWEIスコア。
– **予測（Xマークと色分けされたライン）:** モデルによる予測値。
– **不確かさ範囲（グレーの帯）:** 予測の信頼区間を表しています。実績はこの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績値はすべての予測モデルの初期値とほぼ一致していますが、決定木回帰モデルのみ違うトレンドを示します。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 各予測モデルの予測値は、実績値との間に差異があることが観察されます。特に、決定木回帰の予測パターンは異常で、他のモデルや実績と一致していません。
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:**
– 実績値が予測不確かさ範囲内に収まっていることから、このスポーツカテゴリにおける公平性・公正さの指数は、短い期間で安定していると考えられます。
– 決定木回帰の予測に見られる急激な下降は、モデルの適用範囲の不適合性や過学習の可能性があるため、モデル選択の見直しが必要かもしれません。これが改善されれば、より正確な未来の予測が可能になるでしょう。
– スポーツにおける公平性や公正さは社会に重要な影響を持つため、このようなデータ分析によって将来の改善施策が提案される可能性があります。
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**:
– グラフ内のデータは、評価日が進むにつれて横ばいです。具体的には、全体を通してWEIスコアに大きな変動が見られないため、安定した状態を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– **実績（青い点）**: 初期の数日間だけのデータが提供されており、それ以降のデータはありません。初期データが安定していることを示しています。
– **予測（他のプロット）**: 予測手法ごとに色分けされています。ランダムフォレスト回帰による予測（ピンクの線）が他の予測（灰色、緑色）より高めに推測されています。これは、確率的または非線形要因を強く考慮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**:
– データは一定の範囲内で横ばいのため、各モデルの予測も一貫しています。特にランダムフォレスト回帰が他の手法に対してわずかに高めに予測していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各予測モデルは概ね同じ傾向を示していますが、ランダムフォレスト回帰の予測がやや高いスコアを示しており、他のモデルが予測した線と少し異なっています。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**:
– 全体として解釈できるのは、「スポーツカテゴリーにおける社会WEI（持続可能性と自治性）のスコアは安定しているが、大きな成長を見込むのは難しい」といった内容でしょう。経営や意思決定においては、現状の維持を目指す策が適していると直感的に感じ取られます。また、ランダムフォレストの予測を考慮に入れるならば、非線形的な要因も視野に入れて長期的な戦略を考える余地があるかもしれません。
このような状況安定なデータは、長期的な戦略や目標設定の際に有用な指針となる可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– 予測（ランダムフォレスト回帰）がほぼ1.0に近いので、安定した高スコアを予測しています。
– 法線回帰、線形回帰も同じく高スコアを予測し、これもほぼ一定です。
– 実績データ（青）は、大きなばらつきが見られますが、トレンドとしては他の予測とうまく合流しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データは期間の開始時に揺らぎを見せ、範囲の外に偏る可能性のある初期段階での外れ値が存在しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青の実績データとピンクのランダムフォレスト回帰予測が目立ちます。
– 灰色の「不確実さ範囲」は予測の幅を示していますが、狭いので予測の精度が高いことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレスト、法線回帰、線形回帰が共に高いスコアで揃っていることから、これらのモデルが類似したパターンを持っていることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの一致度が高いところがある一方で、初期段階の実績データはやや外れたパターンを見せています。
6. **洞察および影響**:
– スポーツ教育機会に関しては、モデルによる高いスコアの一貫した予測から、今後も充実した状況が続く可能性があります。
– 初期の実績データの変動は、新プログラムや政策の開始など外部要因による影響を反映している可能性があります。
– 社会的な視点から見ると、充実した教育機会の提供が予定されており、新しいタレントの発掘や教育レベルの向上が期待されます。
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:
以下に、グラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）に関してはわずかな上昇が見られますが、非常に限られた期間のみのデータです。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）は一貫して水平で、変動がないことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現在のところ、実績データはわずかしかなく、急激な変動や外れ値は観察されていません。
3. **要素の意味**:
– 青い点: 実際の実績データ。
– ピンクの線: ランダムフォレスト回帰による予測。
– グレーの帯: 予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 現在の実績データは少なく、予測の精度を高めるためにはさらに多くのデータが必要です。ランダムフォレストは現時点で安定した予測を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測層と実績層の直下に誤差範囲があり、実績がこの範囲内に収まることで予測の信頼性が裏付けられています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 現段階ではデータが限られているため、安定した予測には至っていません。このようなスコアの変動が少ないことから、短期間での大きな変化は予想されません。
– スポーツ分野における共生や多様性の推進は、社会的な取り組みや戦略の長期的な視点から重要です。データが増えるほど、もっと精緻な分析が可能となり、より正確なトレンドや影響要因が特定され、戦略的な意志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:
以下は、提供された総合WEIスコアの時系列ヒートマップについての分析です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは2日間にわたる変化を示しており、はっきりとした時間系列のトレンドは観察されませんが、特定の時間帯の違いが明確に表れています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月1日の19時のセルが高いスコアを示しており（黄色）、この日付と時間帯に特別な出来事や異常値があった可能性があります。
– それに対し、2025年7月2日の8時は低いスコア（紫）で示され、ここでも急激な変動が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– ヒートマップの色調（黄色から紫のグラデーション）はスコアの高さを示しています。黄色が最も高く、紫が最も低い値です。
– 密度の高い黄色は、特定の日の特定の時間に集中して高い活動や関心があったことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 今回のヒートマップは日付と時間という2軸でのスコア変化を示していますが、複数の時系列が広がって関係性を持つというよりは、特定の時間帯で集中して変化があるという形です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付と時間におけるスコアの極端な変化が目立ちますが、他の時間帯との相関は特段見当たりません。
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**:
– このグラフは、特定の時間帯におけるスポーツへの関心が高まったことを示している可能性があります。これは大きなイベントや試合などが行われたことを示唆しているかもしれません。
– スポーツ業界においては、このようなピーク時の動向を把握することで、効率的な広告配置や視聴戦略を立てるのに役立ちます。
このような分析を通じて、データの背後にあるストーリーを理解することができます。
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:
グラフ分析の専門家として、この時系列ヒートマップの視覚的な分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフには7月1日と7月2日の2日間のデータが表示されています。色の変化が激しいため、非常に短期的な変動があると見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時には非常に高いスコア（黄色）を示していますが、7月2日は著しく低下しています（紫色）。この急激な変動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**:
– 色の変化はWEIスコアの変動を示しています。黄色は高スコア、紫は低スコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフには2日間のデータのみが示されており、相関を判断するにはデータが不足しているため詳細な関連性は不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 7月1日と7月2日で非常に異なるスコアが記録されているため、これらの日付の間に何らかのイベントが影響を与えた可能性があります。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– この変動からは、何かスポーツイベントや選手のパフォーマンスに大きな影響を与えた事象があった可能性を示唆しています。例えば、コンディションの変化や外部要因の影響が考えられます。
– ビジネスインパクトとして、このような変動はパフォーマンスレビューやトレーニングの改善に利用される可能性があるため、戦略的な意思決定に貢献するでしょう。
このデータの急激な変化の原因を特定するため、詳細な分析や補足情報が役立ちます。
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:
This heatmap illustrates the average social WEI score in the sports category over a 30-day period, focusing on specific dates. Let’s analyze each aspect:
1. **Trending Patterns**:
– The heatmap primarily shows data from two days: July 1 and July 2, 2025. A clear pattern or trend over a more extended period isn’t visible, suggesting data for other days is missing or not represented.
2. **Outliers and Sudden Changes**:
– July 1 shows dark purple at what appears to be the 19th hour, and July 2 shows bright yellow during the 8th hour. These stark color contrasts suggest significant fluctuations in scores between these two periods.
3. **Meanings of Elements**:
– The color gradient represents the intensity of the WEI score, with dark purple being lower scores and bright yellow being higher.
– The isolated colors (purple and yellow) indicate specific periods with distinct scores, highlighting potential outliers or significant events impacting these scores.
4. **Relationships Between Time Series Data**:
– There are no clearly linked time series in this representation. The graph solely shows variations in average scores across specific hours of different days.
5. **Correlation and Distribution Features**:
– The graph lacks sufficient data points to accurately determine correlation across more extended periods. Given the isolated data points, it’s more suited to identifying short-term spikes or dips rather than broader patterns.
6. **Intuitive Insights and Potential Impacts**:
– Human observers might infer that some events during these hours either raised or lowered social engagement or perception metrics within the sports context. This could be due to specific sports games, player announcements, or other events greatly influencing public sentiment.
– Stakeholders could leverage this insight to explore what happened during these hours and further investigate causes to enhance positive engagements or mitigate negative ones.
In summary, while the heatmap provides detailed snapshots for specific times, expanding the dataset across more days would enhance pattern recognition and trend analysis. The current insights are powerful for pinpointing particular periods of interest that may warrant further investigation.
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:
このスポーツカテゴリのWEI項目相関ヒートマップから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– このヒートマップは特定の時間変化ではなく、項目間の相関を示しているため、トレンドの変動よりも項目間の関係性がわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 高度な相関（正または負）が明確に色分けされているため、特異な外れ値は目立ちません。ただし、特定の組合せで0に近い相関は、他の組合せと比べて目立ちます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の濃淡：赤は正の相関を示し、青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。
– 例えば、個人WEI（心理的ストレス）と個人WEI（健康状態）は強い正の相関（0.87）を示しており、一方で社会WEI（社会経済・教育機会）とは強い負の相関（-0.87）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数のカテゴリがどのように相互に関係しているかが示されています。個人の心理的な要素と健康状態に関する項目は密に関連しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 個人WEI平均はほとんどの項目と強い正の相関を持ち、特に経済的余裕と心理的ストレスとの相関が強いです。
– 社会WEI（公平性・公正さ）は複数の項目と中程度の正の相関を持ちます。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– 個人の心理的および健康状態が他の社会的要素とどのように関連しているかを理解することで、より効果的なストレス管理や健康促進策の立案に役立つ可能性があります。
– 負の相関が示す項目間の対立的関係を認識することにより、バランスの取れた政策設計や優先順位の設定に役立つかもしれません。
このヒートマップは、個人および社会のさまざまな側面がどのように結びついているかを視覚的に理解するための強力なツールです。これらの関連性を理解することで、より包括的なアプローチが可能になるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフには特定の時間的トレンドは示されていませんが、箱ひげ図により複数のスポーツカテゴリのスコア分布が表示されています。一般には、個々のカテゴリの中央値や分布のばらつき程度を比較することができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のカテゴリに外れ値が存在します。例えば、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」など、スコアが大きく離れた場所に外れ値があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の範囲は第1四分位数から第3四分位数を示しており、中央値が箱内の線で示されています。
– ひげはデータの範囲を示しており、外れ値はその範囲外の点で示されています。
– 各カテゴリの色分けは、異なるタイプのWEIスコアを効果的に区別するためのものです。
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グラフからは直接読み取れませんが、異なるカテゴリ間のスコア分布の広がりを比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部のカテゴリ間でスコアの重なりや類似した分布が見られるため、これらのカテゴリ間に何らかの関連がある可能性があります。
– 例えば「個人WEI（心的ストレス）」と「個人WEI（自由度と自治）」のスコアは、中央値が似ています。
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**:
– このグラフは、特定のスポーツカテゴリが他のカテゴリよりどれほど良く、または悪くパフォーマンスしているのかを示しています。この情報は、スポーツ管理者や政策立案者が重点的に改善すべき分野を特定するのに役立つでしょう。
– スコアのばらつきが大きいカテゴリでは、その内部での不均一性が問題となるかもしれません。これは、そのカテゴリにおけるメンバーの経験や満足度のばらつきを示唆しています。
このような分析により、スポーツ組織は戦略的な決定を行い、特定の問題に効果的に対応するためのデータ主導のアプローチを採用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:
この主成分分析（PCA）グラフを分析します。
1. **トレンド**
– PCAはデータの変動を主成分に集約する分析です。この場合、第一主成分が全体の86%、第二主成分が14%の情報を説明しています。構成要素ごとに上昇や下降のトレンドは示されていませんが、第一主成分が大部分の変動を説明しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– プロットされた点自体には急激な変動や外れ値は見受けられません。しかし、第一主成分の分布範囲は広いため、一部のデータが他よりもかなり技術的に異なっている可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– グラフ上の各点は、スポーツに関する異なる要素の総合的な特性を示しています。第一主成分の値が大きく異なる点は、関連する要素が他とは異なった影響を持ってい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**
– 時系列データとしての具体的な関係性は明示されていません。主成分分析はデータの全体的な変動を捕捉しているため、異なるデータ要素間の相違を特定しやすいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第一主成分と第二主成分との間に直接的な相関は見られません。二次元上の分布は離散的であり、異なる特性を持つ要素が存在する可能性があります。
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**
– このPCAグラフから、人間は特定のスポーツ要素が他と大きく異なり、分析する価値があることを感じるかもしれません。ビジネスとしては、これらのユニークな要素を特定し、戦略を最適化することで市場に対する競争力を高めることが可能です。社会的には、特異なデータ点は新しいトレンドや需要を示すことがあり、それに基づいた製品やサービスの開発が期待されます。
この分析は、データの変動と関連性を理解するための第一歩となるでしょう。
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。