📊 データ分析（GPT-4.1による）
**分析結果**
1. **時系列推移と全体傾向**:
– データはわずか3日間の記録に基づいているため、長期的なトレンドを確立するのは難しいです。しかし、提示されたデータからは、7月1日は高めのスコアを示しており、その日の午後に一部の指標が顕著に変動していることが確認できます。また、第3日目（7月2日）には、個人および総合WEIスコアにおいて軽微な下降が見られます。
– 変動幅から、大幅な変化はなく、日を追う毎に複数のカテゴリで少しずつスコアが動いていることが見えますが、全体的には横ばいのレベルにあります。
2. **異常値とその可能性**:
– 提供されたデータに異常値は検出されませんでした。しかし、7月1日の午後には一部指標（特に社会基盤と持続可能性）で大きな変動が見られます。これが一時的なイベントや政策変更などに起因する可能性があります。
3. **季節性・トレンド・残差**:
– 短期間のデータでは季節性を特定することはできませんが、仮に長期データがあれば、STL分解によって長期的なトレンドと季節的パターンの識別が可能となり、変動要因の理解に役立ちます。
4. **項目間の相関**:
– 各項目の相関を直接見ることができませんが、社会的要因（例えば、社会基盤・教育機会や持続可能性と自治性）は概して高いスコアを持っており、この要素が高ければ、より安定した社会環境が推測されます。個人的な項目（心理的ストレス）が低いと、これら社会的要因に影響されやすい可能性もあります。
5. **データ分布とばらつき**:
– バラつきに関する箱ひげ図の情報がないため、詳細な評価が難しいものの、各項目で一部大きなスコア変動が見られています。これは、基準が異なる要因の影響を受けた結果かもしれません。
6. **PCA分析結果**:
– PCAの結果、主成分1（PC1）は全体の86%を説明しており、主要な変動要因であることがわかります。PC1が非常に高い寄与率を持っていることから、数個の重要な指標がスポーツカテゴリにおけるWEIに強く影響していると考えられます。次に、PC2が残りの14%を説明しますが、影響は僅かなものです。
**結論**:
現在のデータは、スポーツカテゴリにおける短期のWEIスコア及びその関連性を示唆しています。特に社会的な要因と個人的な心理的要因の相互作用が、個人の幸福感や満足度に影響を与えている可能性があります。詳細な分析を行うには、長期的データの取得とそれに基づくSTL分解、さらなる相関分析が望まれます。
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:
このグラフについての分析は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– グラフの最初の部分では、実績値（青色）と予測値（紫色）は一見横ばいに見えますが、その後、急激に下降しています。その後、比較として示される前年度データ（緑色）が右側に現れ、高い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 紫色の予測値が急激に下降している点が目立ちます。これはこの期間の異常な変動として注目するべきです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績データ、赤いバツ印は予測の中央値を表しています。
– 緑の丸は比較のための前年度データを示しており、特定の時期に高い値を取っています。
– 予測の信頼区間が非常に広がっていることから、将来の予測に対する不確実性が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値とその予測値は初めは似た動きをしていますが、その後大きく乖離しています。一方、前年度のデータは独立して高い値を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績値と予測値の間には相関が見られますが、その後の急激な変動でその関係性が崩壊しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期の安定した実績値が急に下降することで、競技成績や選手のパフォーマンスに対する不安を感じるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、予測が非常に不確実であるため、スポーツに関する企画や投資は慎重に行う必要があります。
全体として、このグラフはスポーツ関連のデータにおける予測の難しさを伝えており、特に急激な変動時には注意が必要であることを示しています。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**:
– 2025年7月ごろ、実績（青色）のWEIスコアは急激に低下しています。
– それ以降、0付近で横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期における青色プロットの急激な低下は非常に目立ちます。
– この急変は、何らかの重大な出来事やミスが影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青色（実績）は一度の急激な変動を示しており、それ以外の時点では見受けられません。
– 紫色の「予測（ランダムフォレスト回帰）」は、急激に低下した時点の変動に追随する形で予測されています。
– 他の予測モデル（緑、赤、シアン）は、初期の段階で高めのスコアを保っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、全体的なトレンドを把握しているものの、初期の急落には追随できていない部分があります。
– 前年（薄緑）はそれなりの安定を示していますが、急変の影響はほとんど受けていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータには実績とランダムフォレスト回帰による予測の一致が見られ、急変を境に乖離が広がっています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 突然の指標の低下は何らかのリスクや問題を示唆しており、緊急対応が必要だったか、さらなる分析が重要です。
– モデルの追従性の改善が必要であり、今後の予測精度向上に向けての改良が提案されます。
– ビジネス面では、この急変に対する早期の認識と対応が成否を分ける要因と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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体を見ると、点が非常に少ないため、全体的なトレンドを把握することが難しいです。しかし、実績（青い点）と予測（赤い点）の間に一貫した線が引かれていますが、その間には乖離があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績値から離れた緑色の比較AIの点があり、時系列全体においてこの点が外れ値に見えます。
3. **各プロットや要素**
– **青い点**：実績値を示しており、テストされたAIのデータです。
– **赤い点**：未来の日付に対する予測値を示していますが、データポイントがありません。
– **緑の点**：比較対象のAIのデータで、外れ値として識別される可能性があります。
– 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）を示していますが、詳細なモデル性能や予測値は表示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 視覚的な関係性は示されていませんが、予測モデルは実績データに基づいており、何らかの評価が行われたようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 提示されているデータからは明確な相関関係や分布の特徴を判断するのは難しいですが、実績値と予測値の間に何らかの統計的評価が可能であると思われます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 直感的に人々は、実績値と比較AIとの隔たりを疑問視するかもしれません。比較AIのパフォーマンスが非常に異なるため、この結果はAIアルゴリズムの選定や改善の必要性を示唆しています。
– ビジネスや社会的には、予測があまりに外れると意思決定に悪影響を及ぼす可能性があり、モデルの精度改善が求められます。また、異なる予測手法を比較することが重要です。
このグラフからは、データ収集の精度、比較方法の改善、予測モデルの見直しが必要であることが示唆されます。
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、最初の期間で急激な上昇を示した後、横ばいとなっています。後半に再度データが現れていますが、これは異なる期間のデータを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の急上昇部分が目立ち、その後の横ばいは安定を示します。後半のデータは時期が飛んでおり、異なる状況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**:
– 青い点は実績(実績AI)、
– 赤い×印は予測(予測AI)、
– グレーの太線は予測の不確かさの範囲、
– 緑の線上の点は昨年の同時期の値を示しています。
– ラインが異なる回帰手法を示しており、それぞれが微妙に異なる予測を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測は実績に追随していることが見て取れます。異なるアルゴリズムの回帰線は、この予測精度を確認するために役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが非常に限られているため、明確な相関を見出すのは難しいですが、初期には実績と予測が整合しており、その後のデータでは示されていない区間が存在する可能性があります。
6. **直感的洞察と影響**:
– 最初の急激な増加は、個人のWEIに大きな変化があったことを示唆しており、これはスポーツにおける大きな成功や収入の増加を反映しているかもしれません。
– 後半のデータのギャップは不確実性を示す可能性があり、情報的な空白を埋めるため追加のデータが必要です。
– ビジネス面では、迅速な反応が求められる状況への備えや、長期的な安定の確保のための対策が必要となることがあります。
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:
グラフから得られる洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 最初の部分では、実績が急激に減少し、その後ゼロで横ばいになっています。
– 予測は複数のモデルで行われており、短期的な予測は実際のデータポイントとやや一致していますが、長期的な予測は示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月上旬に急激なスコアの減少が見られ、その後安定しています。急激な変動は健康状態の大きな変化を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青の点は実績値を示しており、ピンクと緑の線は異なる予測モデルの結果を表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確実さの範囲を示しており、予測がどの程度信頼できるかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルによって多少異なる予測値が示され、これによりモデル間の精度や傾向の違いが浮き彫りになります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係に関する直接的な情報は不足していますが、健康状態の変動が激しいことから、外部要因が強く影響している可能性があります。
6. **直感的な理解と影響**:
– 初期の急激な減少は、特定の健康イベントやライフスタイルの変化が影響している可能性があるため、注意が必要です。
– ビジネスや社会に対して、継続的な監視と迅速な対応が不可欠です。特に健康に関するサービスでは、早期介入や改善策の提供が重要となるでしょう。
この分析により、過去のデータからの傾向と予測モデルの精度を理解し、将来の健康状態管理に役立つ戦略を立てることができます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– **実績AIのスコア（青いプロット）**: 初期にやや高い値を示しており、その後に急激な低下があります。
– **予測アルゴリズム（紫、緑、及び水色の線）**: 初期値は実績データと一致しており、予測にかけるバリエーションがありますが、急激な変動が予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に観測された急激な低下が顕著で、これは重要な外れ値として認識できます。
3. **プロットや要素の示唆**
– **青いプロット（実績AI）と、各予測手法**（線形回帰、水色; 決定木、緑; ランダムフォレスト、紫）は異なる予測アプローチによる結果を示しています。
– 色の違いが異なる予測手法を示しており、予測のバリエーションを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法が実績値を基にしていることがわかり、予測の開始点は実績に基づいています。急激に低下するトレンドはすべての手法で一致しており、緊密な関係があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な相関関係は見られないものの、初期値がすべての手法で近接しているため、観測後の動きには一定の関連性が視覚化されています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の直感的には、最初の急激な低下はストレスの急な増減や劇的な状況変化を示唆します。
– スポーツ選手やチームのパフォーマンス管理にとって、このような急変は注意が必要で、心理的なサポートの重要性が浮き彫りになります。
– ビジネスや社会への影響としては、ストレス管理の手法や予測システムの改善が必要となる可能性があります。
このグラフは、特に急激なスコア変動に対するアラートを提供し、予防的な対応策を考えるための基盤を提供していると言えるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初の期間（2025年7月）は、WEIスコアが0.6付近で推移していますが、その後、急激に0に近づいています。
– 終盤（2026年7月）は、異なる色で示された予測データが0.8から0.9の範囲に集まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年8月以降の急激なスコア低下は注目に値します。これは異常と捉えられ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（実績AI）」を示し、初めの数値が高いです。
– 青色の最初のプロットから紫の予測（ランダムフォレスト回帰）線まで、大きな下落があります。
– 終盤の緑と灰色のプロットは、予測の下限や「前年（比較AI）」を示し、数値がかなり上昇しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測値は全体的に結論的にWEIスコアの回復を示唆していますが、予測の精度や方法の違いによるばらつきが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データと予測モデル間の相関が明確ではありませんが、最終的なスコアの傾向は似ています。
– データの分布は、初期の実績データと後の予測で大きく異なり、変動が著しいです。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– この急激な変動と予測に基づけば、スポーツ分野でのWEIスコアの信頼性や測定手法の見直しが必要かもしれません。
– ビジネス的には、方法論の改善や新しい測定技術の開発が求められる可能性があります。
– 社会的には、データに基づく意思決定の際に、急激な変動によるリスクを考慮し、慎重な判断が必要となるでしょう。
この分析では、特に変動の原因や予測手法の選定について、より詳細な検討が求められます。
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:
以下のグラフの分析を行います：
1. **トレンド**:
– グラフの冒頭でWEIスコアは比較的高い位置で始まっていますが、その後急激に下降しています。その後、2025年9月以降にデータポイントが見られず、しばらくデータが続いていません。
– 2026年7月に別のデータポイントがあり、WEIスコアは再び高い値に設定されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の数回のデータポイントで急激な下落が見られ、その後の期間ではデータが見られません。
– その後の数ヶ月間、データポイントがなく、2026年7月に再びデータポイントが現れ、高いスコアに戻っています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青のプロット**は実績を示しており、初期の高スコアとその後の急激な低下を示しています。
– **ピンク、シアンの線**は予測モデルによる予測を示しています。
– **緑の点**は基準AIのスコアを表しており、2026年7月の数値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルの線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が初期の急降下を示していますが、それ以降のデータは提供されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の高いスコアから低いスコアへの急激な変動は注目に値します。実績と予測が一致していない可能性があります。
6. **直感的感覚と影響**:
– スポーツにおける公平性と公正さの測定が急激に変化するのは異常です。この変動はデータ収集やモデルの問題、あるいは外部要因（例えばルール変更やイベントの影響）による可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、もしデータが実際の不公正さを示している場合、ルールの見直しや改善の必要性が浮き彫りになり得ます。また、モデルの予測能力が改善されるべきことを示唆しています。
この分析から、このスポーツカテゴリにおける公平性の問題が重要であり、その改善に努める必要があると考えられます。
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
1. **トレンド**
– 左側の青色の実績データ(実績AI)は2025年7月に評価されていますが、それ以降のデータはありません。
– 右側の緑色の前年データ(比較AI)は2026年7月に評価されており、前年と同程度のスコアを示しています。
– 全体として、評価の間にデータが存在しないため、明確な時系列トレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は見受けられません。点はそれぞれ異なる時間にしかプロットされておらず、比較できる連続したデータがありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは「実績AI」を示し、開始時点でのスコアです。
– 緑色のプロットは「比較AI」を示し、1年後の同月のスコアです。
– 紫色の実線は「ランダムフォレスト回帰」による予測値を示していますが、詳細を判断するには集中したデータがありません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「実績AI」と「比較AI」のデータが1年離れており、直接の関係性をグラフからは判断できません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– プロットが離れているため、相関関係や具体的な分布の特徴を明らかにすることは難しいです。
6. **直感的な理解と影響**
– 人間が直感的に感じ取るのは、一貫したデータがないことへの難点です。サステイナビリティのスコアが変わらないことが示されれば、それは良い兆候と捉えることもできます。
– ビジネスや社会への影響としては、評価日間の活動の変化や改善の有無を詳細に監視することが重要です。このグラフを基に戦略を立てるためには、より詳細なデータや分析が必要でしょう。
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:
このグラフには、スポーツカテゴリにおける社会基盤・教育機会のWEI（社会WEI）のスコア推移が示されています。各ポイントや線の示す意味を分析し、以下に洞察をまとめます。
1. **トレンド**
– データは360日間にわたり、初期の実績データ（青い点）は比較的高いスコアを示しています。
– 順次的な予測データ（赤い×マーク）はなく、予測の精度範囲を示す部分のみが表示されています（灰色の影）。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内に目立つ外れ値や急激な変動はないようです。
– 予測下限の範囲が非常に低い状態から始まり、その後安定していることから、初期段階での不確実性が高かったことが示唆されます。
3. **各プロットや要素**
– 実績データ（青い点）は、初期にしっかりとしたスコアを持ち、それ以後のデータがないため、それ以後の状況を正確に予測するのは難しいです。
– 線形回帰（青い線）、決定木回帰（水色の線）、ランダムフォレスト回帰（紫の線）など、異なる予測手法が使用されていますが、予測データは示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データポイントが少なく、分析は難しいですが、予測手法の中でどれが最も有効かを判断するのは難しい状況です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータが示すスコアは高く安定しており、それに基づく予測の偏差が低く設定されました。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– このデータが示すのは、初期の教育・社会基盤のスコアが高いことです。これにより、教育の機会が高い可能性があります。
– スコアが高いことは、社会基盤と教育機会が適切に提供されていることを示唆しており、スポーツ産業における人的資源の充実が期待されます。
– しかし、中長期の予測が不確実であることから、一時的な状況の変化や外部の影響による変動のリスクを考慮する必要があります。
全体として、短期的には高いスコアと安定性が確認できますが、中長期での状況を予測するためには、より多くのデータと分析が必要です。
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:
以下のグラフについて分析を行います。
1. **トレンド**
– このグラフには2025年から2026年にかけてのデータが示されていますが、明確なトレンドは見られません。プロットが少なく、予測や実績の変動が捉えられていないため、分析の範囲が限定的です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動として特筆すべき点は見られません。データの密度が低いため、数値の多様な変動は不明です。
3. **各プロットや要素**
– 実績AI（青い点）は、グラフの左側に存在しています。線形回帰やランダムフォレスト回帰の予測（ピンクの直線）が示されており、これらが過去の実績を基にした予測モデルの出力であることがわかります。
– 前年のデータ（緑の点）は時系列的に右側にあり、予測とは関連しています。
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定性的な比較ができ、彼らは時間の進行に伴い変化しますが、その具体的な傾向や結果は提供されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ数が少ないため、相関関係や分布の特徴を判断する材料は十分ではありません。
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**
– 直感的には、過去の実績と予測の一致度が不明瞭であり、全体像を掴むのは困難です。WEI（共生・多様性・自由の保障）は、社会的な重要性が高い指標ですが、改善のためにはより多くのデータと詳細な分析が求められるでしょう。
**結論：**
このグラフは短期間のデータに基づいており、具体的なトレンドや変動の理解には至りません。より長期間にわたるデータを収集し、体系的な解析を行うことで、社会やビジネス面への具体的な影響分析が可能になると考えられます。
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:
グラフの分析に基づいて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**
– ヒートマップは、特定の期間（2025年7月1日から2日）での数値データの分布を示していますが、360日間の全体的なトレンドは視覚的には見えません。したがって、この短期間のデータでは、長期的な上昇、下降、または周期的なトレンドは特定できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月1日の19時に非常に高いスコア（黄色）があります。これは他の時間帯や日付と比較して際立っています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃さはスコアの強度を示しており、黄色は非常に高いスコア（約0.7200）、紫は低いスコア（約0.7000）を示します。したがって、特定の時間帯に大きな変動があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 1日ごとのスコアリングですが、1日3時間枠のデータしかなく、その間に大きな変動があることが示されています。特定のイベントや状況が短期間で顕著に影響を与えた可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データが非常に限られているため、全体の分布や他の変数との相関関係を分析するのは困難です。しかし、各日付と時間帯が異なるスコアを示していることから、他の外部要因やイベントスケジュールが影響している可能性があります。
6. **直感的な理解と影響**
– このヒートマップから、特定のイベントやスポーツ試合が2025年7月1日に行われ、19時にピークパフォーマンスが見られたと直感的に感じることができます。スポーツ関連ビジネスやメディアは、このピークに合わせてプロモーションや広告を計画する価値があるでしょう。また、急激なスコアの変動は、特定の戦略や選手のパフォーマンスが大きな影響を及ぼした可能性を示唆しています。
この情報を活用することで、スポーツイベントの企画やマーケティング戦略において、効果的な判断や改善策を検討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:
このヒートマップは、特定の期間における個人のWEI平均スコアを示しています。以下にそれぞれの点についての分析を述べます。
1. **トレンド**
– グラフは2日間のデータを示していますが、各日の特定の時間帯にスコアが集中している様子が見えます。周期性や長期的なトレンドを分析するには日数が少なすぎるため、長期間のトレンドを議論するのは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の時間帯（7月1日の19時）は非常に高いスコアを示しています（黄色で表示されている）。この点は他のデータポイントと比較して高い値であり、注目すべき外れ値として考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– ヒートマップの色は値の大きさを示しており、黄色は高いスコアを、濃い紫は低いスコアを示しています。
– 7月2日は全体的に低いスコアの領域が多く見受けられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同一カテゴリ内で2日間の時間帯のデータを比較できますが、現在の表示では具体的な相関関係を見出すことは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは一部の時間帯で集中しており、特定の一日（特に7月1日）におけるスコアの変動が大きいことがわかります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 高いスコアの時間帯では、個人のパフォーマンスが非常に良好であったことを示しており、特定のイベントや活動が影響している可能性があります。
– これにより、同様の時間帯や条件での活動を促進することが、生産性の向上や業績の改善につながる可能性があります。
このグラフは、特定の活動や状況が個人のパフォーマンスにどのように影響を与えるかについて洞察を与えることができ、これに基づく改善策や戦略の立案に役立つと考えられます。
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:
このヒートマップを分析しますと、以下の視覚的な特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 全体として、この短期間のデータ（2025年7月1日と7月2日）のみが可視化されています。したがって、長期的なトレンドを読み取ることは困難です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の点で色の変化が非常に顕著です。7月1日と7月2日の間で急激な変動が見られ、これはデータにおける著しい変化を示す外れ値が存在する可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡で高い得点と低い得点が示されています。黄色は高いスコア（約0.725）、紫は低いスコア（約0.719）を示しています。
– これにより、時間帯ごとのスコアの変動がわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このヒートマップは1日の時間ごとのデータを比較するように設計されているため、明確な時系列間の関係性を見出すのは難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日時ごとにスコアが大きく異なっており、時間帯によるスコアの相関性は低いかもしれません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人間は色の変化に敏感であるため、このように色差が大きいデータセットでは、感情的な反応や特定のイベントに対する関心が高まっている可能性があります。
– スポーツイベントや特定の試合に対する関心度が、大きく変動していることを示唆しており、マーケティングやイベント管理において、注目すべきポイントです。
このヒートマップは、特定の期間におけるスポーツイベントの社会的関心の変化を示す重要なデータを提供し、マーケティングやイベント計画における策略を考えるうえで有用です。
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、スポーツカテゴリにおける様々なWEI（ウェルネス指標）の相関を示しています。ここから得られる重要な洞察を以下にまとめました。
1. **トレンド**:
– 直接的な時系列データではありませんが、相関のパターンを観察することで、関連性が強い領域と弱い領域がわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関値が極端に高い（赤に近い1）または低い（青に近い-1）部分に注目することができます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 赤色の部分は各WEI項目間に強い正の相関があることを示しています。例えば、「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」「個人WEI（自由度と自治）」などの間で強い正の相関が見られます。
– 青色の部分は各WEI項目間に強い負の相関があることを示しています。例えば、「個人WEI平均」と「社会WEI（社会基盤：教育機会）」間では負の相関が観察されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではないため直接的な時系列の関係は示されていませんが、相関が高い項目同士が、日々どのように影響し合う可能性があるかを推測できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 例えば、「個人WEI平均」と他の個人WEI項目（経済的余裕、健康状態、心理的ストレス）とは、非常に高い正の相関（0.97〜1.00）が見られます。
– 一方、「社会WEI（社会基盤：教育機会）」と他の多くの指標とは、負の相関が目立ちます。
6. **直感的・社会への影響**:
– 個人のウェルネスが他の個人指標と強く連携しているため、個人の健康や心理状態が個人の全体的な生活満足度に大きく影響を及ぼしていることが示唆されています。
– 社会的な指標（特に教育）は個々の幸福感と必ずしも一致していないことから、スポーツやライフスタイルが教育機会から独立した影響を持つ可能性を示します。
– このような相関は、政策形成やスポーツ施策の立案において、個人の健康と社会的制度の両方を考慮したアプローチが重要であることを示しています。
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
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのWEIスコアの中央値はほぼ横ばいとなっていますが、カテゴリ間でのスコアレンジには明確な差異があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 個々のボックスプロット内での外れ値は少なく、急激な変動も特に目立つ部分は見受けられません。
– ただし、いくつかのカテゴリ（例：「個人WEI（自由度と治安）」）では、レンジが非常に広くなっており、分布のばらつきが大きいことが示されています。
3. **各プロットや要素**:
– 左側のカテゴリ（例：「総合WEI」、「個人WEI平均」など）は、スコアが比較的小さく、ばらつきも小さいです。
– 右にいくにつれスコアの中央値が上昇し、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は最も高い中央値を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列ではないため、時間的な関係性は示されていませんが、異なるカテゴリの間での比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– カテゴリ間の相関関係が示されていないが、分布の幅や中央値の違いがそれぞれのカテゴリの異なる特徴を表しています。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 人々は「社会WEI（共生）」のスコアが高いことから、共生や多様性が重視されているスポーツの側面にポジティブな影響があると感じるでしょう。
– 低いスコアのカテゴリは、改善の余地がある分野を示しており、これらの領域に焦点を当てることで、スポーツ業界全体の向上が期待できます。
全体として、この箱ひげ図は、スポーツにおけるさまざまな指標のバランスと多様性を視覚的に示しており、各要素の解析に基づいて、戦略的な改善を行うための示唆を提供しています。
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:
グラフは主成分分析（PCA）の結果を示しており、データが3つの主成分で表されています。それぞれのプロットは異なるデータポイントを示しており、スポーツカテゴリ内での変動を捉えています。以下に詳細な洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 特定のトレンド（上昇、下降、周期性）はPCAのプロットでは直接示されていませんが、データの分散と各成分の重要性を視覚化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2つのプロットがPCA空間で明確に離れて配置されており、一方に大きく偏っています。これは異なるデータセットや特徴的なカテゴリが存在している可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットはそれぞれ異なるデータセットを代表しており、第1主成分が86%の情報を持ち、第2主成分が14%の情報を持っています。したがって、第1主成分が変動の大部分を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの関係性は直接視覚化されていないため、データセット間での差異や共通点に対する考察が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分1と主成分2のプロットの位置から、データ間にある程度の相関または分散が見られます。点が遠くにあることでデータセット間の明確な違いが示されています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– スポーツデータ分析において、特定の要素（例:パフォーマンスメトリックや選手の特性）が異なるグループを形成している可能性があります。この情報は、チームの戦略立案や選手の育成計画に活用できるでしょう。
– 分析結果を基に、各クラスタがどのような特徴を持つのかをさらに深掘りすることで、マーケティング戦略やプロモーションにおけるターゲティングに貢献できるかもしれません。
このグラフは、スポーツデータの多次元的な把握とその応用可能性を示すための重要な指標になります。
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。
