📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析
#### 1. 時系列推移
– **総合WEI**: 全体的に0.7から0.73の範囲内で変動しており、大きなトレンドの変化は観察されていませんが、2025年7月2日のデータには一時的なピーク（0.7875）があり、その後すぐに0.69375まで低下しています。
– **個人WEI平均**: 総合WEIと同様に、安定した推移をしているものの、一時的に高くなる事例が7月2日に見られています（特に16:05の時点で0.775）。
– **社会WEI平均**: こちらも総合WEIと同様のピークとその後の低下がありますが、総じて0.7から0.8の範囲で変動しています。
#### 2. 異常値
– データ提供によれば、特に異常値は検出されませんでした。このことから、すべてのデータポイントは予測の範囲内にあると判断できます。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
– データは数日間の短いものであるため、長期的なトレンドや季節的なパターンを見いだすのは困難です。しかし、短期間内の変動は短期的な出来事（例えば、イベントや特別な活動）が影響を及ぼしている可能性があります。
#### 4. 項目間の相関
– 全体の相関関係は提示されておりませんが、一般的には個人および社会的な要素が総合スコアに影響を与えていることが考えられます。各項目がどの程度相関しているかを見ることは、例えば経済的余裕の改善が他の個人カテゴリーに及ぼす影響を判断するのに役立ちます。
#### 5. データ分布
– 全体的なWEIおよびサブ項目の分布におけるばらつきは控えめですが、個々の項目（例: 社会基盤・教育機会）の急激な変動は一部の短期間での活動によるものである可能性があります。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1（47%）とPC2（32%）の寄与率**が提供されています。これは、これらの二つの成分がデータの約79%のバリエーションを説明していることを示しています。PC1はおそらく、経済的および健康関連の要素が大きく寄与しているのに対し、PC2はおそらく心理的要素や社会基盤に関連した変動を示唆しています。
### 詳細分析
– **経済的余裕**と**健康状態**: 両者は全体的に高いスコアを維持していますが、特に2025年7月2日の16:05に顕著に高くなっている点が挙げられます。この変動は、経済的イベントや健康に関連するキャンペーンが影響を与えた可能性があります。
– **心理的ストレス**は日によって変動が見られますが、特に変動幅は大きくなく、一貫して0.6付近で推移しています。
– **自由度と自治**のスコアもほぼ安定しており、全体的にプラスの安定度を示しています。
– **公平性・公正さ**、**持続可能性**、および**共生・多様性**は、社会的変動に敏感な指標であり、特定のイベントの前後でスコアの変動が観察されることが予測されます。
### 結論
このデータからは、スポーツカテゴリにおけるWEIのスコアは、短期間でのイベントによる変動を見せるものの、長期的には安定したトレンドを保っていることが分かります。特定のイベントにおいては一時的な影響が見られ、これがスコア
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（実績AI）**: 2025年7月初めに高いスコアを示していますが、その後のデータがないため、トレンドは不明です。
– **予測**: 2026年6月頃には再び高いスコアが予測されていますが、その間のデータが欠落しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 期間内に明確な外れ値や急激な変動は観察されません。ただし、実績データの密度が高い部分と予測の間でギャップが存在します。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青の点（実績AI）**: 実際に観測されたスコアを表します。
– **緑の点（前年データ）**: 過去のデータとして2026年中盤に集中していますが、前年のデータであるため直接のトレンドとは異なる可能性があります。
– **線（回帰予測）**: 各種回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）による予測が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測の間に大きな時間ギャップがあり、連続的な関係性を評価するのは困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に直接の相関は見えませんが、予測は実績の高いスコアに基づいているようです。
6. **直感的な洞察と影響**
– **直感的な感覚**: 実績データが限られていることから、動的な状況や突然の変化に対する不安が残る可能性があります。
– **ビジネスや社会への影響**: モデルが正確に予測されれば、将来のスコアの改善が期待され、スポーツチームや関連団体にとってはポジティブな情報となります。ただし、実績とのフィードバックループが欠けているため、予測の信頼性を確認するためのさらなるデータが必要です。
### 総括
このグラフは、スポーツカテゴリのWEIスコアの推移を示しており、将来のスコアの予測が提示されています。実績と予測の間のギャップを埋めるために、より体系的なデータ収集と分析が必要です。また、予測の結果については、慎重に評価する必要があります。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータポイント（青い点）では、WEIスコアは高めで安定しています。
– しかし、2025年頭から急激にスコアが低下しているのが見られます。
– 後半（2026年）のデータは新たな予測（薄緑の点）を示しており、これは改善傾向です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 主な急激な変動は2025年7月頃のWEIスコアの急降下です。
– この変動は統計的な分析や特別な外的要因、例えば怪我やルールの変化等、によって説明される可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実際のパフォーマンスを表しているようで、初期には安定しています。
– Xの赤いマークは予測を示し、実データよりも一貫して高い期待値があったようです。
– 線形回帰や決定木回帰（薄青や紫の線）は異なるアルゴリズムでの予測を表します。
– 緑の円は前年のデータを示しており、予測の前提として役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）間での差異が見られます。これによりモデルの精度や基準の健全性を評価することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データは予測よりもやや低めで、年度の後半に向けて実績と予測の差は広がっています。
– 特に2025年の急激な減少後、予測が再評価され、その後の予測ではスコアが高めに維持されています。
6. **直感的な感想およびビジネスや社会への影響**
– 人間が直感的に感じるのは、急激なスコアの低下が何らかの重要な要因によるものである可能性です。この現象はスポーツのパフォーマンス、選手の健康状態や技術的な戦略の変更などに影響を及ぼすかもしれません。
– ビジネス上、モデルの精度と信頼性を見直す重要性があります。一部の予測モデルが期待通りのパフォーマンスを示さなかった場合、企業やチームにとって大きな決定を再考する機会となり得ます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 前半の期間においては、実績と予測に横ばいのトレンドが見られます。
– 後半の期間は、予測データが高い値（0.8以上）に集中しており、横ばいまたはわずかな上昇トレンドが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に顕著な外れ値や急激な変動は観察されません。ただし、初期の実績値から急激に予測が上がる示唆がある可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青いプロット（実績AI）は、実績データを示しています。
– 緑のプロット（前半AI）は、過去の比率データを表しています。
– 色の異なる線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる予測モデルの出力を示しており、ほぼ同じ傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 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）は、似たような結果を示しており、予測の安定性が示唆されます。
– 初期実績と後半の予測間にデータの連続性が見られず、モデルの移行が表現されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測データと大きく異なる範囲にあり、モデルトレーニングにおけるスキルギャップがある可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 初期の実績から大幅に乖離した予測値が将来的に提示されており、データギャップや予測精度の向上が求められる状況です。
– スポーツ業界における波乱要素や将来性を考慮し、新しい戦略や政策を考える必要性を示唆しています。
このグラフは、経時的データと予測の比較を通じて、将来のパフォーマンス評価と改善の可能性を示す重要なツールです。
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**
– グラフには大きな上昇や下降は見られず、横ばいの状態が続いているように見受けられます。これは、個人のWEIスコアが安定していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つ外れ値や急激な変動は見受けられません。データは全体として一貫しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青）**: 実際のAIによるスコア。安定しており、他の予測方法と同様の傾向を示しています。
– **予測（赤いX）、直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰**: 複数のAI予測モデルが使用されていますが、大きな差異はないようです。
– **前年（緑）**: 前年のAIスコアも同様の値を示しており、前年からの変化は少ないことを示しています。
– **予測の下限（灰色）**: スコアの範囲が示されており、全体として狭い範囲で安定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**
– 複数の予測モデルの結果が示されていますが、すべてが似たような動きをしており、一貫した予測を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データが全体としてほぼ一定の値に集中し、バラつきが少ないことが示されています。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– このグラフから、スポーツにおける個人の経済的余裕（WEI）は比較的安定しており、長期間にわたって大きな変動がないことが直感的に感じられます。
– スポンサーや投資者は、この安定性を基に長期的な戦略を立てることができるかもしれません。また、選手自身も経済的な側面の計画を立てる際の指標として活用できるでしょう。
この分析は、データの解釈に基づいて結論を導出するための指針となり得ます。グラフの安定性は、ビジネスや社会における持続可能な成長の可能性を示唆します。
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、個人の健康状態を表すWEIスコアの時系列散布図です。以下のポイントに基づいて分析します。
1. **トレンド**:
– グラフには大きなトレンドが見られません。任意の3つの予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は主に水平に近く、スコアの変動が少ないことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績（青い点）と過去の比較（薄緑色の点）が非常に近く、極端な変動は見られません。また、予測範囲（灰色）も狭いことから、大きな外れ値や急激な変動は観察されていないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は過去の実績値で、赤い「X」はAIによる予測値を示しています。
– 3本の異なる色の線（青、緑、ピンク）は、それぞれ異なる予測手法による予測値のトレンドを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法の間での結果の変動は少なく、これらのモデルは同様の予測を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**:
– 現時点で目立った相関関係は見られません。プロットは限られた期間内でのスコアの安定性を示しています。
6. **直感と社会への影響**:
– このグラフからは、個人の健康状態が比較的安定しているという直感を得られます。大きな変動が少ないため、健康管理が行き届いている可能性があります。ビジネスや社会的には、個々の健康モニタリングが有効であり、予測モデルに基づいた健康指導が有効的であることが示唆されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期段階で実績値（青ドット）が示されており、その後に予測データが続いています。全体としては、実績値が最初は高かったものの、急激に低下しています。
– 前年の比較（緑の丸）は限られた期間にしか表示されていません。予測においては、緑でマークされた前年同時期の値との比較が行われています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の実績データから予測への移行部分で急激な変動が見られます。予測（ランダムフォレスト回帰）の急激な下降が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青ドット）は過去の正確なデータを示し、予測（Xなど赤色）は将来の期待値です。
– 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測値がそれぞれ異なるトレンドを示すことで、異なるモデル間の予測差を視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なるモデルによる予測の違いを比較できます。例えばランダムフォレスト回帰は最も急降下しますが、他のモデルはそれほど変動がありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 短期的な実績値とその後の急激な予測の変動から、高ストレス状態の急激な変化が示唆されます。また、予測の不確実性を示す下方誤差（灰色の影）が広がっているので、現状のデータにはまだ不確実性が存在します。
6. **人間の直感的な感想とビジネスや社会への影響**
– ストレスの急激な変化は、スポーツにおける心理的なプレッシャーや潜在的な課題を示唆します。
– ビジネス面では、ストレス管理が重要であり、予測モデルの選択が結果に大きく影響することから、異なるモデルの採用を検討する必要があります。
– 社会的には、心理的ストレスの予見ができることで、より迅速な対応策を講じることが可能となり、アスリートのメンタルヘルスサポートに繋がる可能性があります。
全体として、このグラフは、心理的ストレスの大幅な変動を示し、モデルの選択とその予測精度が重要であることを示唆しています。
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:
1. **トレンド**:
– グラフでは初期の実績（青い点）が比較的安定しており、次に予測（赤い点）が上昇傾向にあることが示されています。
– 全体として、期間の後半には予測や比較のデータ（緑の点）が表示されていますが、視認可能な実績や予測データが限られています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ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**:
– 青い点は実績データを表し、赤い「X」は予測データを示しています。
– 緑の点は前年同期比のデータであり、比較のために使われています。
– 線は異なる予測方法（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。
– 灰色の帯は予測の不確実性（下限・上限）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時系列データ（実績、予測、前年同期比）の間である程度の整合性が見られます。ただし、データが少ないため、具体的な関係性を分析するのは困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 期間の初期に実績と予測が似た傾向を持つことが示されていますが、データ密度や範囲が限られているため詳細な相関分析は難しいです。
6. **直感的な感じや影響**:
– このグラフからは、将来的なWEIスコアの向上を目指すための異なる予測手法の有効性をテストしていることが感じられます。
– ビジネスや社会的には、予測が精度良く行えることで、スポーツイベントや選手のパフォーマンスをより正確に評価し、戦略的決定を支える可能性があります。
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
– **初期値 (実績AI)**: 2025年7月頃に高めのスコアが見られる。
– **予測 (直線回帰, 決定木回帰, ランダムフォレスト回帰)**: すべてが横ばいまたは微減の傾向を示しており、特にランダムフォレスト回帰は急な減少傾向が見られる。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **急激な変動 (ランダムフォレスト回帰)**: 期間の初めに急激なスコアの減少が見られる。この変動が予測における潜在的な不確実性を示している可能性がある。
#### 3. 各プロットや要素
– **色と線**:
– 実績AIは青のプロットで示され、データの基準としての役割を果たしている。
– 予測は各種回帰手法で色分けされていて、多様な手法での検討を示唆。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測手法間で一定の一貫性はあるが、ランダムフォレスト回帰は初期に大きく下がる傾向を見せており、その後は他の手法と同様に横ばいの傾向。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– **正確な予測の困難さ**: 実績AIと各予測手法の間には差異があり、特に初期段階でのスコアの変動がそれを示唆している。
#### 6. 直感的な洞察と影響
– **直感的な感じ方**: グラフを視覚的に捉えると、初期に大きな変動を示す手法に不安を感じるかもしれない。しかし、予測範囲の狭さや横ばいが長期的な安定性を示唆している。
– **社会的・ビジネス的影響**:
– 公平性・公正さを示すスコアの変動は、スポーツ業界全体の倫理的基準や公平なプロセスに対する関心に影響を与える可能性がある。
– 企業や組織は、本業務や評価基準の見直しを検討するインパクトを受ける可能性。
この分析において、グラフはさまざまなAI予測手法の使用による多角的な洞察を得る手助けとなりますが、初期の予測の精度向上が、今後の課題となりそうです。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフの初期（2025-07-01）には若干の上昇トレンドが見受けられますが、その後、通常の予測において横ばい状態が確認できます。
– 期間の終盤（2026-06-15付近）に向けて、予測値が高くなる動きがあり、前年度のデータが特に強調されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に急激な変動や外れ値は見られませんが、初期の予測範囲（xAI/3σ）は実績AIより低めに設定されており、その後、実績値に近づく動きが見られます。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青い点）は初期に複数あり、基本的なトレンドを示しています。
– 予測の下限がさ（灰色の線）は、AI予測の保守的な範囲を示しており、初期には実績よりも低くなっています。
– 線形回帰（ピンクの線）、決定木回帰（水色の線）、ランダムフォレスト回帰（紫の線）の各予測手法が示されていますが、大きな差異は見られません。
4. **時系列データの関係性**
– 各予測手法は、徐々に前年度の強調されたデータ（緑色）に向かって上昇する方向性を持っているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の相関関係は、初期に乖離が見られるものの、終盤にかけて整合性が増しているように見えます。
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**
– このスポーツカテゴリにおける持続可能性と自治性のスコアが、考えうる予測範囲内で動いていることから、現状維持や微増を期待している可能性があります。
– 特に、次年度の計画や戦略においては、徐々に増加するトレンドを活かし、持続可能性と自治性の向上を目指す体制構築が考えられます。
– 社会的には、このスコアの推移を見守りつつ、どの予測手法が最も現実に即しているかを見極めることが重要になるでしょう。
このグラフは、持続可能性と自治性の向上が期待される状況を示唆しており、その予測精度と手法の違いを活かして最適解を導く試みがなされています。
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:
グラフを分析すると、以下のような視覚的な特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 初期段階（2025年7月ごろ）のスコアは高い値（約0.8以上）を示していますが、中盤以降はスコアが表示されていません。
– 2026年6月頃のデータポイントは再び高いスコアを示しています。
– 時系列全体を通して、大きな増減は見られません。ただし、一時的にデータが欠落しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 具体的な外れ値や急激な変動は確認できません。しかし、期間によってデータの密度が異なり、特定の期間にデータが集中的に現れています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（実績AI）**は青色の点として表示され、特に初期に観測されています。
– **予測**は異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって区別されていますが、すべてが比較的同じ高いスコアを示しています。
– **比数AI**のデータポイントは後半において高いスコアを示しており、これが将来の比較基準として設定され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**:
– 異なる予測手法間でのスコアは大きく変化しておらず、一定の信頼性をもって予測が立てられていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値が整合性を持っていますが、データの欠落期間があるため正確な相関関係を判断するには不足しています。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– スポーツカテゴリにおける教育機会のWEIスコアは、比較的高い数値を維持していることから、社会基盤が充実している可能性が示されています。
– スコアの安定性は、スポーツに関連する教育や社会基盤の持続的な支援が行われていることを示唆します。この安定した支援は、社会的な平等や機会の促進に寄与する可能性があります。
このグラフからは、スポーツと教育が緊密に結びついていることが読み取れ、継続的な投資や支援が重要であることが示されています。
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:
このグラフは、時間経過に伴う社会WEIスコアの推移を示しています。以下のポイントに注目してください。
1. **トレンド**:
– 2025年初頭から中盤にかけて実績AI（青色）は比較的一定の範囲にあります。ただし、この一貫性の後、予測AI（緑色）が2026年に急上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 予測AIにおける急激な上昇が見られます。特に、2026年初頭以降のデータポイントは急激に増加しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実績AIを示しており、実績スコアを表しています。
– 緑色は前年比較AIを示し、時間の経過に伴う予測を表しています。
– 灰色の帯は予測の変動範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AI（青）と前年比較AI（緑）の間には、初期のデータで相関が見られません。未来の予測（緑）で強い上昇傾向が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データは比較的安定していますが、しばらくして急激な変動が予測されているため、時間の進行に伴う変動が非常に大きくなっています。
6. **直感的な洞察および社会への影響**:
– 初期の安定感に対し、予測では急激な変化が予想されており、これはスポーツの社会的影響の変化や、新たな多様性への対応が予期されている可能性を示します。
– 予測での急上昇は、政策変更や社会的なイニシアチブの影響を反映しているかもしれません。
この変動は、スポーツが多様性と自由の保障を促進する強力なプラットフォームとなる可能性を示唆しています。スポーツ組織や政策立案者がこの傾向を理解し、準備することが重要です。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の洞察が得られます：
1. **トレンド**:
– 期間はたった3日間ですが、それぞれの時間帯で異なる色の変化が見られます。
– 明確な上昇や下降トレンドというよりも、各日の時間ごとに異なる変化があることが強調されています。周期性は特に見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日の16時台に派手な黄色の外れ値が見られます。これは急激な変動を示している可能性があります。
3. **各要素の示す意味**:
– 色相はスコアの値を示しており、色が濃いほどスコアが低く、明るいほどスコアが高いことを意味しています。
– 特定の時間帯に集中して高いスコアが出ていることが示唆されています。
4. **時系列データの関係性**:
– 各日の異なる時間帯でスコアが変わることから、時系列に沿ったスコアの一貫性は見られません。
– ある時間帯での高いスコアが他の時間帯に影響している可能性は低いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの分布はランダムであり、特に明らかな相関性は見受けられません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフは、特定のスポーツイベントやその影響を時間ごとに追跡し、特定の時間帯に何が起きているのかを調べるのに役立ちます。
– ビジネスにおいては、スポーツイベントが視聴率や参加者数などにどのように影響を及ぼすかを分析するために活用できるでしょう。
– 社会的には、これらのデータは市民のスポーツ参加習慣や行動を分析し、健康促進のための政策策定に役立てることができます。
このヒートマップからは、特定の時間帯に注目すべき変動があることがわかります。この変動がどのような要因によるものなのかをさらに分析することで、スポーツイベントの成功要因や改善すべき点を見出すことができるでしょう。
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:
このヒートマップは、360日間にわたる特定のスポーツカテゴリにおける個人のWEI平均スコアを示しています。以下にこのグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 明らかな周期性は見受けられないが、色の変化により日ごとの変動が視覚化されているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の変化が急な点（例えば、紫から黄色）では急激なスコアの変動があったことを示唆しています。
3. **各要素の意味**:
– 色はスコアの高さを示しており、黄色は高スコア、紫は低スコアを示しているようです。
– 横軸は日付、縦軸は時間帯を示しています。
4. **データの関係性**:
– 時間帯ごとに異なるパターンを示しており、スコアの変動は時間帯にも依存している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯と日付において顕著なスコアの変動があり、これがプレーヤーのパフォーマンスパターンに関連している可能性があります。
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**:
– スコアの変動から、特定の日付や時間帯におけるパフォーマンス改善の必要性が強調されるかもしれません。
– この情報は、トレーニングスケジュールの調整や戦略の最適化に役立ちそうです。また、ピークパフォーマンスの時間帯を特定することで、選手のコンディション管理や試合の配置に活用できるでしょう。
このヒートマップはパフォーマンスの把握や戦略立案に重要な示唆を提供するものであり、データに基づいたアプローチを可能にします。
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:
以下の観点から、グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは色の変化を示し、全体的なトレンドを捉えるのに役立ちますが、期間が3日間では全体的なトレンドを示しづらいです。それぞれの日付における時間帯ごとの変化を確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の19時における値が紫で、スコアが非常に低いことを示しています。この時間のデータが他の日に比べて特に低い点が外れ値と考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 色のスケールはスコアを示しており、黄色は高いスコア、紫は低いスコアを示しています。ヒートマップの色の変化を見て、一日の中でのスコアの変動を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 短期間のデータであるため、各日の時間帯ごとの変化が重要です。7月3日に高いスコアが見られる一方で、7月1日の夜にはかなり低いスコアが記録されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によってスコアが違う傾向が見られますが、全体のパターンを明確にするためにはより多くの日数のデータが必要です。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– このデータセットでは、特定の時間帯にスコアが低下しているため、時間帯のターゲティングやイベントのスケジューリングを見直す必要がある可能性があります。スポーツイベントの成功に影響を与える要素として考慮されるべきです。
より詳細な分析には、より長期間のデータや他の補助的な情報が必要です。
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、360日間にわたるスポーツカテゴリのWEI項目間の相関を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– ここでは時系列データのトレンドではなく、項目間の相関が示されています。項目ごとの相関が一定であるため、トレンドの変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 強い正の相関（0.8以上）や負の相関（-0.3以下）に注目すべきですが、このヒートマップでは極端な外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 赤色が強い正の相関を、青色が負の相関を示します。
– 特筆すべきは「総合WEI」と「個人WEI平均」、および「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との強い正の相関です。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 時系列データではなく、カテゴリー間の関係性が示されています。
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）」がかなり高い相関（0.64）を示しており、心理的ストレスが健康状態に影響を与えている可能性があります。
– 「社会WEI（社会基盤・教育機会）」は他の項目との相関が比較的低く、独立性が高いことを示しています。
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**:
– 強い相関関係の項目に注目することで、スポーツ活動が心理的および健康面の福祉に与える影響を把握する手助けとなるでしょう。
– 社会的指標と個人の幸福感の関連性を理解することで、政策立案や企業のCSR活動の方向性を考える際の参考となる可能性があります。
このヒートマップは、スポーツに関するさまざまな指標間の関係性を理解するための有用な視点を提供しています。相関関係を活かして、どのような側面が注目されるべきかの指針が得られます。
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:
以下のポイントでグラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– 各WEIタイプの分布は比較的安定しており、特定のトレンド（上昇や下降）は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのWEIタイプ（例：個人WEI平均、社会WEI平均）には外れ値が多数見られます。これはデータのばらつきや一部の異常値を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図はデータの中央値、四分位範囲、外れ値を視覚化しています。各要素の密度は、スコアの集中度と差異を示しています。
– 色の違いは、明らかに異なるグループを表現するために使われ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**
– 時系列としては直近の変動や推移は視覚化されていませんが、各項目の相対的な比較がしやすく設計されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に密集しているサンプルと、広がっているサンプルがあります。たとえば、「社会WEI (生態系・持続可能性)」はより広範で、他よりもバラツキが大きいです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々はこのグラフから特定のWEIタイプが他よりも一貫性がなく、影響を受けやすいと感じるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、外れ値が多い分野においては、その分野の安定性や信頼性が課題になる可能性があります。また、持続可能性や多様性に関連する項目は、大きな改善の余地があると解釈される可能性があります。
全体として、このグラフはスポーツ分野における各種WEIスコアの分布とばらつきを明示しており、特にデータのばらつきや外れ値が注目すべきポイントとなります。
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:
このプロットは、スポーツカテゴリのWEI構成要素における主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に、グラフの特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– このグラフは散布図であり、時間的な変化を示すものではないため、具体的な上昇や下降のトレンドは示されていません。主成分に基づく空間での分布が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値とされるプロットは特に見受けられません。それぞれのプロットが異なる位置に偏っていますが、異常に見えるものはありません。
3. **各プロットや要素**:
– プロットは2つの主成分（第1主成分と第2主成分）の空間に配置されています。
– 第1主成分は47%の分散を説明し、第2主成分は32%の分散を説明しています。つまり、データの約79%をこれらの2つの主成分で説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは時系列データではありませんが、各データポイントが異なるスポーツカテゴリの特徴を表していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– プロットは比較的均等に分布しており、第1主成分と第2主成分の間に顕著な相関は見られません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このPCAの結果は、各スポーツカテゴリの特徴を主成分で視覚化することにより、どの要素がスポーツ内での主要な違いを生むかを知る手助けとなります。
– ビジネスやマーケティングの観点からは、この分析が各スポーツイベントの特性を理解し、それに応じて戦略を立てる助けとなる可能性があります。
– また、スポーツの特定の要素がどのように他と異なるかを理解することで、よりターゲットを絞ったアプローチが可能になるでしょう。
このような分析は、データがどのように分散し、どの要素が最も影響を及ぼしているかを示し、総合的な理解を深めることができるため、さまざまな決定に有用です。
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。