📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEI（combined_wei）**: 30日間のデータではないため断片的ですが、7月1日の午後にかけて微増し、その後7月2日午後に急上昇し、再度微減しています。これは短期間での変動ですが、特に7月2日16時台のスコアが最も高く（0.7875）、その後急激に下がっている点は留意すべきです。
– **個人WEI平均**: 7月1日のほぼ静的な状態から、7月2日にはやや変動しているように見えます。特に16時頃の高スコア（0.775）から微減していることが確認されます。
– **社会WEI平均**: こちらも7月1日に若干の上昇が見られ、7月2日16時に最も高いスコア（0.8）を示しています。その後若干の減少が見られます。
#### 異常値
– 提供されたデータ内には明確な異常値は検出されていませんが、7月2日16時のスコア急増（特に社会WEIや社会的持続可能性）が一時的な要因によるものかを考慮する必要があります。これには大規模な社会イベントや政策発表などの影響が考えられます。
#### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 断片的なデータから長期的なトレンドを明確にするのは難しいですが、短期間での一時的な上昇と減少が見られます。
– **季節性**: 明確な季節性パターンは見出せません。各データポイントは短期間で収録されており、季節的変動を検出するには不十分です。
– **残差**: 短期間での急な変動は、データ収集やイベントに関連する説明不能な要素を示している可能性がありますが、詳細な残差分析はこのデータセットでは困難です。
#### 項目間の相関
– 相関ヒートマップが未提供ですが、社会WEI平均と個人WEI平均の動きが類似していることから、両者は強い相関を示している可能性があります。特に、社会的持続可能性のスコアが高い時点で、総合WEIや他のサブカテゴリーも上昇している点が注目されます。
#### データ分布
– 短期間かつ少数の測定値のため明確な箱ひげ図による外れ値やばらつきの分析は困難です。提供されたデータはおおよそ0.65から0.9の間で分布しています。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1寄与率: 0.47**: 主に全体のスコア変動に最も寄与しており、個人の経済的余裕や健康状態が強い関与要因である可能性が示唆されます。
– **PC2寄与率: 0.32**: 社会に関連する要素、例えば持続可能性や社会的多様性、インフラの要素が強く関連している可能性があります。この積み重ねが短期間での変動に影響を与えていると考えられます。
全体的に、7月2日午後のスコア上昇は特定の社会経済的イベントまたは政策の発表に起因している可能性が高く、その影響がデータに現れていると考えられます。今後、より多様で長期的なデータ収集が必要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績AIのプロット（青い点）は、短期間で安定しているが微細な上昇傾向が見られます。
– 予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、どれも緩やかな上昇を示しています。このことから、全体的には少しずつ成長が予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データ内で異常な外れ値や急激な変動は見受けられません。予測の不確かさ範囲（グレーの領域）も狭く、全体として安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点：過去の実績データ
– 赤い×：AIによる予測点
– グレーの領域：予測の不確実性範囲
– 線形、決定木、ランダムフォレストの回帰線：異なるモデルによる予測。この3つの線はおおむね一致しており、予測結果の信頼性を高めています。
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はトレンドとして一貫性があり、異なる予測モデルも同様の方向性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測モデル間で強い相関があり、データの変動幅が小さいため、信頼性が高い印象を受けます。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– スポーツカテゴリの指標が徐々に上昇し続けることを示しており、長期的には良好なパフォーマンスが期待できます。
– 予測に信頼性があり、投資や戦略の見直しには安心して活用できるデータといえるでしょう。
このグラフからは、スポーツ関連の指標が安定して成長していることが感じられ、今後のポジティブな展開に期待が持てます。
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:
以下は、提供されたグラフに基づいた分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青の点）は期間の初めに集中しており、以降はデータがありません。これは、最近のデータがまだ取得されていない可能性があります。
– 予測（xAI/3σによる範囲、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なる未来のトレンドを示していますが、大きな変動はなく、全体的に横ばいから若干の変化という印象です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現時点で実績に外れ値は見られません。予測についても大きな外れ値や急激な変動は示されていません。
3. **各プロットや要素**:
– 青点の実績は、期間の初めに一定のパターンを示し、予測の信頼性を測るベンチマークとして機能します。
– 予測範囲（灰色）は不確かさの範囲を示しており、緊密に集中しています。これは、予測モデルが高精度であり、予測間の一致がある可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 期間内において、実績と予測の間に大きな変動や乖離がありません。予測モデルの一貫性が保たれていることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが限られているため、正確な相関関係を判断するのは難しいですが、全体の傾向は慎重に横ばいを示しています。
6. **直感的な洞察および社会的・ビジネス的影響**:
– 人々は、初期の安定した実績に基づき、これからの予測が信頼できると感じるかもしれません。この、ほぼ一定の予測は、選手やチームの安定的なパフォーマンスを確信させる要因となります。
– ビジネス的には、スポーツマネジメントやスポンサーシップ契約において、これらの予測が元に選手の未来の価値やパフォーマンスの評価に用いられることが考えられます。
総じて、このグラフは安定性と予測の一致度が高いことを示しており、特に外れ値も見られないことから、スポーツにおけるパフォーマンスの安定性を示唆しています。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリにおける社会WEI平均スコアの30日間の推移を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド:**
– 実績AI（青色のプロット）は横ばいで、スコアは約0.7付近に集中しています。
– 予測（線形回帰、法決木回帰、ランダムフォレスト回帰の3種類）は、それぞれ異なるトレンドを示しています。
– **線形回帰**（緑色の直線）は、過去のデータをもとに少し上昇した予測をしています。
– **法決木回帰**（紫色の線）は、以降やや上昇して緩やかに横ばいに向かっています。
– **ランダムフォレスト回帰**（ピンク色の線）はやはり上昇傾向を示していますが、法決木回帰よりも急です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績データは比較的狭い範囲にあり、大きな外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青色プロットは過去の実績で、現在利用可能なデータを示しています。
– 各予測は、異なるアルゴリズムによる今後のトレンド示唆を提示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの幅を示し、予測の信頼性や変動を視覚的に表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データが約0.7で安定しているのに対し、いくつかの予測モデルは今後のスコアの上昇を示唆しており、将来的な成長可能性を示しております。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 各モデルの予測は、実績データの範囲から多少の逸脱を示していますが、線形回帰と法決木回帰のトレンドは実績データに比較的一貫しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響:**
– 予測モデルが今後の上昇を示唆していることから、スポーツカテゴリにおける社会的関心の高まりや活動の増加が見込まれる可能性があります。
– スポーツ関連の投資やマーケティング戦略の立案に活用できる洞察が得られると考えられます。
このグラフは、異なる予測モデルが提示する見通しを比較検討する上で有用です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績値は、初期の日付範囲でのみ記録されています。予測は初期の実績値をもとに横ばい傾向が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績のデータポイントは、非常にクローズドな範囲にありますが、特に目立った外れ値は見当たりません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青色の点）**: 実績のWEIスコアを示しています。このスコアは評価期間の冒頭で克服されていることが分かります。
– **予測（赤色の×）**: 今後のWEIスコアの予測値です。
– **不確かさの範囲（灰色の領域）**: 予測の信頼区間を示します。
– **線（ピンク、緑、シアン）**: 各予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）に基づく予測値を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測モデルによってほぼ同じ結果を示すことから、実績データが予測を強く左右していることが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各予測モデルの結果が極めて近接していることから、予測モデル間での強い相関があると考えられます。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**
– 現状維持の予測が多いため、今後のWEIスコアが大きく変動する可能性が少ないと受け取れる。これは、スポーツ選手の安定した経済状況を示唆していますが、新しい要因が加わらない限り、大きな成長やリスクは見込めないと言えます。改善やリスク回避のための柔軟な財務戦略が推奨されます。
この分析は、個人の資産管理や財務計画策定の指針として活用される可能性があります。
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:
このグラフは個人の健康状態を測るスコア（WEIスコア）の30日間の推移を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**：
– 実績値（青色の点）は、初めの数日間に記録されており、それ以降のデータはありません。
– 線形回帰（ピンク）とランダムフォレスト回帰（紫）は共に緩やかに減少しています。
– 法決木回帰（緑）は一貫して水平を保っており、変化が少ないです。
2. **外れ値や急激な変動**：
– はっきりとした外れ値や急激な変動は見られません。実績データは限られた日付に集中しています。
3. **プロットや要素の意味**：
– 青い点は実績データを表し、灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
– 各予測手法（線形回帰、法決木回帰、ランダムフォレスト回帰）の線が予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 各予測手法は異なる傾向を示していますが、法決木回帰以外は下降傾向を表示しています。法決木回帰は水平で、変化が少ないため、スコアが一定だと見積もっています。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 実績のデータが少なく、相関関係を検証するには不十分ですが、予測モデル自身の間には大まかな一貫性があります。
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**：
– 実績データが少なすぎて明確な結論を出すのは難しいですが、予測が当たると仮定すると、少しずつ健康状態が悪化する可能性があります。
– 健康に関するサービスや製品の開発においては、早期の対策が求められる可能性があります。
このグラフからは、今後の詳細なデータ収集が必要であり、健康状態の維持・改善のための予防策を考慮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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績値（青いプロット）は最初の時期に表示され、0.5から0.6の範囲内で小さな変動があります。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測は横ばいのトレンドを示しており、将来的な変動を予測していません。
– 法決木回帰の予測は徐々に下降しており、30日間で心理的ストレスが減少する可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実測データにおける極端な外れ値や急激な変動は見られません。
– 法決木回帰の線は長期間にわたって下降しており、予測された値の変動を示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は過去の実績データを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しています(±3σ)。
– 各予測ライン（紫、緑、マゼンタ）は異なる回帰モデルによる将来のストレスの変化を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルはいずれも一定のレンジにおさまっていますが、法決木回帰のみが将来のストレスの低下を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は一定の分布を示しており、強い相関や一定のパターンは見られません。
– 各回帰モデルは異なる動きを示しており、データの変動性に影響を受けている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフを見た人は、現在のストレスレベルが安定していると感じるでしょう。
– 法決木回帰が示すように、ストレスが将来的には減少する可能性があるため、ストレス対策が効果を発揮する可能性があります。
– ビジネスや社会の文脈において、心理的ストレスが安定または低下傾向にあると判断されると、周囲に安心感をもたらすかもしれません。
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:
このグラフを分析すると、次のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績は横ばい傾向にあり、初日からほぼ変化がありません。
– 予測された3つのモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、微妙な上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績のデータは安定しており、外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績データを示しており、評価が安定していることを表しています。
– 灰色は予測の不確かさの範囲を示し、予測範囲内で実績が収まっていることを示しています。
– 各予測モデルは異なる色で示され、将来的なトレンド予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは異なるアルゴリズムを使用していますが、全体的なトレンドは似通っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現状の実績データは予測の不確かさの範囲に収まっており、予測と実績の間には強い相関がありそうです。
6. **直感的な印象とビジネス／社会への影響**:
– 実績データが安定していることから、現在のパフォーマンスが一定であることが直感的に理解できます。
– 予測モデルは僅かな成長を示しており、今後のパフォーマンスの向上が期待されるでしょう。
– スポーツの自由度と自治に関わる指標であるため、この安定性と成長の見込みは、選手やチームの自己管理能力がうまく機能していることの証左かもしれません。これにより、組織の戦略やトレーニングプログラムの継続的な評価が重要と考えられます。
全体的に、過去のデータが安定しており、予測が今後の成長の可能性を示しているため、戦略的な計画において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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績 (青色の点) は比較的安定しており、大きな変動が見られません。
– 線形回帰 (緑色) と決定木回帰 (紫色) は横ばいのトレンドを示しています。
– ランダムフォレスト回帰 (紫色) は下降トレンドを示していますが、他の予測手法と結果が異なります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績値に目立った外れ値はありませんが、予測が外れている日があります。予測と実績のズレが気になる点です。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実際のデータを示し、予測との対比が重要です。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しており、実績値がほぼこの範囲内に収まっていることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測手法が提供されており、特にランダムフォレスト回帰は他の手法と異なる傾向を示しています。異なる手法の比較は予測の精度向上に役立つでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値は全体として大きな乖離がないため、相関は高いと考えられます。
6. **直感的な感覚と社会への影響**
– 公平性・公正さ（WEI）が重要視されるスポーツ分野において、予測と実績の一致度が高いことは信頼性確保に寄与します。
– ランダムフォレストの予測が他と異なるため、さらなるデータ解析やモデルの改良が必要かもしれません。
– 継続的なモニタリングで公平性を強化し、スポーツ運営の透明性向上に繋がる可能性があります。
このグラフは、まさにスポーツ業界において公平性を分析し、継続的に改善していくための有効なツールとして活用されそうです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– グラフに示されている実績AIのデータポイント（青い点）は横ばいですが、予測に関しては線形回帰（紫の線）は上昇傾向を示しています。一方で、ランダムフォレスト回帰（シアンの線）はほぼ一定です。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 現時点で目立った外れ値は見られず、実績のスコアは予測範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績AIのデータを表しており、予測される不確かさ（灰色の範囲）内に収まっています。
– 紫の線（線形回帰）は直線的な成長を表しています。
– シアンの線（ランダムフォレスト回帰）は安定性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 予測手法によって、将来的なスコアの見通しが異なります。線形回帰はスコアが上昇すると見ていますが、ランダムフォレスト回帰は変動が少ないと予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績は予測された不確かさの範囲内であり、安定した動きを示しています。相関関係については、現在の実績と予測の間に強い相関があると考えられます。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響:**
– 実績が予測の範囲に収まっていることは、現在の運営が計画通りであることを示唆しています。将来的な予測としては、線形回帰の予測に従うと成長が期待できますが、ランダムフォレストの予測は安定性を維持していることを示しています。
– これは、計画を維持しながら新しい取り組み（例えば、新規顧客層の開拓など）が成長機会を提供する可能性があることを示唆しています。ビジネスとしては、成長を重視するなら積極的な投資が求められ、安定を重視するなら現状維持の戦略が取られる可能性が高いでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期に急激な上昇がありますが、その後横ばいで安定しています。特に、ランダムフォレスト回帰の予測ラインは1.0で安定しており、線形回帰と決定木回帰の予測ラインもほぼ同じスコアで横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データには変動が見られ、外れ値と思われるような値も少しあります。ただし、予測結果には急激な変動や外れ値は見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 実績データ（実績AI）は青い点で示されています。初期の不確かさがあるものの、その後の予測では安定。
– 予測AIの結果がそれぞれ異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で表示されていますが、いずれも同様のスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデル間でのスコアは密接に一致しており、実績データ後の予測ではモデル間の大きな差異は見られません。したがって、異なるモデル間での関係性は安定的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの初期段階での差はありますが、予測ではモデル間での相関が強く、一貫したスコアが見られます。
6. **直感やビジネス・社会への影響の洞察**
– 実績データの初期変動に対して、予測モデルが一貫した高スコアで安定しているため、将来的な見通しは良好と感じられるでしょう。これは、スポーツの社会基盤や教育機会が安定して成長する可能性を示唆しており、長期的にポジティブな影響が期待できると考えられます。
このような分析を元に、具体的な施策や予測に対する信頼性の評価、改善の機会が検討されることが望ましいでしょう。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、評価日2025-07-01から2025-07-05の間に存在していますが、それ以降の期間には見られません。この期間におけるトレンドは特に見られず、評価期間内の変動もわずかです。
– 予測データ（線）は、ほぼ横ばいまたはわずかに下降傾向で表示されています。これは、将来的にWEIスコアが安定または少し低下すると予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内に大きな外れ値や急激な変動は見られません。プロットの範囲はかなり狭いです。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は過去の実績データ（実績AI）を示しており、比較的安定しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色のシャーディング）は、予測の信頼区間を示しています。実績データはこの範囲内に収まっています。
– 線は複数の回帰モデルを使用した予測（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、わずかな違いがありますが、全般的に似た傾向を描いています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは異なる方法で計算されていますが、全てが大きく異なる予測を示さず、同じような将来の動向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データは狭い範囲に分布しており、数値を一定範囲に保っていることが分かります。これは社会的な安定性を表している可能性があります。
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**:
– WEIスコアが安定しているという現状は、共生や多様性がよく維持されていることを示唆しています。ただし、わずかな下降トレンドがあるため、さらなる改善や維持活動が求められることを示しています。
– ビジネスや社会においては、共生や多様性の取り組みが評価されていることが重要であり、このスコアの変動がコミュニティや政策の効果を示す指標となり得ます。さらなる改善策を検討する際の指針として利用される可能性があります。
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:
このヒートマップは、あるスポーツカテゴリの総合WEIスコアを時系列で可視化しています。30日間のデータが示されていますが、ここに表示されているのは3日分です。
1. **トレンド**:
– 全体的なトレンドは明確ではありませんが、一部の時点で急激な変化が見られます。
– 時間軸（行）による変動が激しく、一貫した増減パターンがないように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日に非常に低いスコア（紫）が観察されますが、その日の別の時間帯には高いスコア（黄色）もあります。
– 同様に、7月3日にも異なる時間帯でのスコアが大きく異なります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの大小を表しており、紫が低いスコア、黄色や緑が高いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同日における異なる時刻間でのスコアのばらつきが大きく、時間帯によるスコアの変動が顕著です。
– 特に、16時台と19時台の比較が興味深いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは時間によって大きく変わるため、特定の時間帯が他の時間帯に比べて高スコアを持つ可能性があります。
– 時間帯ごとのパフォーマンスのばらつきを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 日中の活動量やパフォーマンスが時間によって大きく異なることを示唆しています。
– スポーツイベントのスケジューリングや選手のコンディショニングにおいて、最適な時間帯を見つけることが重要です。
– ビジネスにおいては、スポーツイベントの視聴率や広告効果を最大化するために、時間帯の選択が重要になります。
このグラフは、時間帯による変動を意識しながら、特定の要因やパターンを特定するための導入として役立ちます。
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:
このヒートマップでは、個人のWEI平均スコアが示されています。色の変化に基づいて、以下のような特徴と洞察を得られます。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて色が変わっているところがあり、日ごとにスコアが異なることがわかります。
– 具体的な上昇や下降のトレンドは確認できませんが、特定の日に顕著な変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-02の特定の時間帯で急激にスコアが黄色（高スコア）になっているため、この日または時間帯に何か特別な出来事があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの高さを示しており、紫色が低スコア、黄色が高スコアを表しています。
– 特定の時間帯ではスコアの変化が顕著です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日の特定の時間帯で異なるスコアが見られるため、日単位や時間単位での評価が可能です。
– 時間帯ごとにスコアが大きく変動していることから、日中や夕方のアクティビティが影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の変化は時間帯ごとに異なり、特定の時間にスコアが集中して上昇する傾向があります。
– コントラストの強い部分は重要なイベントやパフォーマンスの違いを示しているかもしれません。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– スポーツにおける選手や個人の成績が曜日や特定の時間帯に強く関連している可能性を示唆します。
– このような可視化は、トレーニングや試合の時間を最適化するための判断材料として有効です。
全体として、このヒートマップは時間と日付に応じて変動する個人のパフォーマンスを視覚的に把握するための有用なツールです。特に特定の時間帯や日付での突出したパフォーマンスに注目することができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは3日間にわたるスコアの変動を示しています。
– 時間帯別に色が変化していることから、時間に応じた周期性がある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月1日の19時と2025年7月3日の8時に極端な色の変化が見られます。この部分が外れ値として考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 色の強さはスコアの高さを示しています。色が濃い部分（濃紫色）は低いスコアを、明るい部分（黄色）は高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 7月1日から7月3日までスコアが時間ごとに異なり、特定の日付と時間帯に顕著な変化が見られるため、一時的または日差の要因がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 7月2日のスコアは比較的一定であり、特定の時間に極端な変動が見られます。複数日にわたっての変動は少ないように見受けられます。
6. **直感的な感想と社会への影響**
– 直感的に分かるのは、一部の時間帯でスポーツに関連する活動が極端に少ないか、逆に非常に活発であることです。
– このヒートマップからは、特定の時間帯にスポーツ関連の関心が高まることが予測でき、この時間帯に向けたマーケティング活動やイベントの開催が効果的である可能性があります。
この分析は、期間が限られているため、解釈に注意を要しますが、一時的なパターンや特定のイベントの影響を特定するのに役立ちます。
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:
この相関ヒートマップについて、以下の洞察を提供します。
### 1. トレンド
– 全体的に、個人WEI平均と自由度と自治の間に強い正の相関が見られます。
– 社会WEI項目（共生・多様性：自由の保障）とほとんどの項目との間に強い相関があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 社会WEI（公平性・公正さ）と社会WEI（持続可能性と自治性）の間の低い相関が目を引きます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 色が赤色に近いほど正の相関が強く、青色に近いほど負の相関が強いことを示しています。
– 高い相関（0.8以上）を示す赤色のセルが散見され、多くの項目が関連していることがわかります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 個人及び社会WEIの複数の項目が30日間の間でどう相関しているかを示し、関連性を把握するための基礎情報を提供していると言えます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 個人WEI（心理的ストレス）と個人WEI（健康状態）は非常に強い相関があり（相関係数0.93）、心理的ストレスが健康状態に影響を与えている可能性を示唆します。
– 社会WEI（共生・多様性：自由の保障）と他の多くの指標が強い相関を持ち、体系的な要因が存在する可能性を示します。
### 6. 人間が直感的に感じることと社会への影響
– 個人の健康状態や心理的ストレスが、個人及び社会の他のウェルビーイング指標と密接に関連しており、全体的な幸福度に対する影響が大きいことを直感的に理解できます。
– ビジネスや社会においては、多様性の受容や自由の保障が、全体のウェルビーイングに重要な役割を果たしている可能性が示唆され、政策や組織運営の観点で考慮する必要があるかもしれません。
この分析をもとに、これらの項目間の相関をより詳細に調査し、個人や社会のウェルビーイングの向上策を検討することができるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 期間は30日間であり、横ばい傾向や固定された分布があることを示唆しています。各カテゴリのWEIスコアの中央値の変化に大きなトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリで外れ値が観察されますが（例：個人WEI（経済幸福度）、個人WEI（精神的ストレス））、急激な変動は見られません。外れ値は、特定の個人や状況が平均傾向から逸脱していることを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図では、中央値が太い線で示され、四分位範囲、最小値、最大値、および外れ値が示されています。例えば、社会WEI（持続可能性と自立性）は、中央値が高く、四分位範囲も広いです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データ自体は時系列というよりもカテゴリ間の比較です。競合する複数のWEIスコア間の関係性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各カテゴリのスコアが比較的異なり、特定のカテゴリ（例：個人WEI（自由度と自治））で広い分布を持っていることから、異なる要因がスコアに影響している可能性があります。
6. **直感的に感じることおよび影響**
– 人間が直感的に感じる印象としては、「どのカテゴリがより高い満足度や幸福度を示しているか」が重要でしょう。高い中央値や広範な四分位範囲は、対象のスポーツ活動や社会活動が多様な満足度を提供していることを示しています。
– ビジネスや社会への影響としては、外れ値や広い分布があるカテゴリに注目することで、特定の改善や支援策が必要な領域が浮き彫りになるかもしれません。スポーツ振興や社会政策の策定において、特に評価の低いカテゴリに焦点を当てることが重要です。
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）のグラフは、30日間のスポーツに関連したデータのWEI（ワーク、エネルギー、インパクト）構成要素を視覚化しています。以下に、このグラフから得られる洞察を解説します。
1. **トレンド**:
– PCAプロットでは一般的な時間的なトレンドを見ることはできません。ただし、データの分布傾向を見ることができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分（横軸）と第2主成分（縦軸）上には外れ値は特に見られませんが、プロットの位置により異なる変動パターンが見られます。
3. **各プロットや要素**:
– プロットは個々のデータポイントを示しています。色や密度には特に変化がないため、比較的均一なデータ分布であることが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数のデータポイントが見られ、主成分上に広がっているため、データセット全体に一定のばらつきがあることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分には一定のばらつきがありますが、大きな相関は見られません。データは両主成分軸に沿って分布しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、多様なデータセットがスポーツ活動の特徴を幅広く示していることです。これにより、様々なスポーツのパフォーマンス要素をPCAを通じて理解することが可能になります。
– ビジネスやスポーツ産業においては、これらの要素がどのように総合的なパフォーマンスに寄与しているかの解釈を通じて、新たなトレーニング方法やエネルギー効率化の手法を特定する手がかりが得られるかもしれません。
このPCAプロットは、全体的なデータセットの多様性とそれに基づくスポーツ関連の洞察を提供するための有力なツールとなります。
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。