📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータに基づいてWEI（Well-Being Index）スコアの分析を以下の通り行いました。
### 1. 時系列推移
– **総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均**:
– 総合WEIは全体的に0.7から0.78の範囲で変動しており、特に7月2日の午後（16:05:15）に0.7875という最も高い値を記録しています。全体のトレンドとしては若干の上昇傾向が見られますが、大きな変動は特定の時期に集中しています。
– 個人WEI平均も同様に上昇と下降を繰り返しながら、7月2日の午後にピークがありますが、その後の変動は比較的安定しています。
– 社会WEI平均は、特に7月2日の午後に急激に上昇した後、やや安定していますが、全体的に高い値からやや下降している形跡があります。
### 2. 異常値
– 提供されたデータによれば、特定の異常値は検出されていません。しかし、部分的な急激な変動（例えば7月2日の午後）は注意が必要で、何らかの一時的な要因が影響を与えた可能性があります。
### 3. STL分解 (季節性・トレンド・残差)
– 配布されたデータの範囲とパターンから、明確な季節性のパターンを見出すにはデータセットが限られているため、この部分は詳細な分析には適していませんが、短期的な変動の中で確認できる限りのトレンドを見ると、外部要因による突発的な影響が指摘されます（例: イベントやニュース）。
### 4. 項目間の相関
– **経済的余裕と健康状態**で高い相関が期待され、この2つが個人の評価に強く影響している可能性があります。
– **社会的持続可能性とインフラ**は、社会WEIに大きく寄与していると考えられます。これは、都市計画や公共政策が即座に評価を変動させうることを示唆します。
### 5. データ分布
– 箱ひげ図などの詳細がないため定性的になりますが、スコアの範囲は統一されており(0.00から1.00)、ばらつきはやや狭い。しかし特定期間での大きな上下（例: 経済的余裕の0.85到達など）は特異なイベントかもしれません。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **主要な構成要素の寄与率**:
– PC1（0.39）とPC2（0.35）は、変動の大部分を説明しています。PC1は各項目の全体的な増加または減少を示し、PC2はこれに続く主要因として、個人と社会的要因のバランスを表していると考えられます。
### 洞察と推奨
– ウェルビーイングスコアの向上は、特に特定の日時に集中したイベントに応じて変動しているように見えるため、詳しいプロモーションやキャンペーンが背後にあるかの確認が必要です。
– 高い相関を示す項目、例えば**経済面と健康状況**、これらの関係改善が全体のWEI向上に寄与する可能性があります。
– 短期的な突発事象の影響が確認されれば、次回の評価時にイベント予定を考慮することが利益をもたらすでしょう。
この分析を活用し、関連する具体的なアプローチを取るために、さらにデータ収集と分析の精度向上を検討することをお勧めします。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青のデータポイント）は多少の変動を示していますが、大きな傾向としては横ばいです。
– 予測データでは、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つのモデルが用いられています。
– 線形回帰（ピンク）は安定した横ばいのトレンドを示しています。
– 決定木回帰（緑）は緩やかな上昇を示しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫）は上昇後、一定の値に達しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データは大きな外れ値や急激な変動を示していませんが、最初の期間には若干の変動が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 青のデータポイントは実績値を示し、赤の「×」は予測値を示しています。
– 灰色の影は予測の不確かさの範囲を示していますが、比較的狭い範囲であるため、予測の信頼度が比較的高いと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間での大きな乖離はないものの、決定木とランダムフォレスト回帰が初期の予測で上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと線形回帰予測の安定性が高く、一方で決定木やランダムフォレストは一部異なる動きを示しています。
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**:
– 実績データが安定しているため、今後も大きな変動が予想されないことを考慮すると、ビジネス活動や戦略においても安定した計画が可能であると感じるでしょう。
– 増加傾向を示すモデルもあることから、状況に応じて成長戦略を検討することも一案です。
このグラフは、予測モデルのパフォーマンスを比較するのに役立つもので、将来的な戦略立案において重要な指針を提供することが期待されます。
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:
## グラフの特徴と洞察
### 1. トレンド
– 実績AIのスコアは一定期間一定の値周辺に密集しており、特に上昇や下降、周期性が見られません。
– ランダムフォレスト回帰の予測が横ばいである一方、線形回帰や決定木回帰は若干の下降傾向を示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 実績AIデータは比較的安定しており、明らかな外れ値や急激な変動は見当たりません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 青の点は、実際のWEIスコアを示しており、ほとんどが予測不確かさ範囲内にあります。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、実際のデータはこの範囲内に収まっています。
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰）が最も信頼の置ける横ばいな予測を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が試されていますが、実績データと比較すると、ランダムフォレスト回帰が最も実績に近い動きをしています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績スコアは予測範囲の上限に接近しており、一部の予測モデルとは良い相関を示しているが、全体として非常に安定した分布です。
### 6. 直感的感覚と影響
– 人間がこのグラフを見ると、実績が安定していることから、スポーツ選手やチームのパフォーマンスが一定水準で維持されていると感じるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、安定したパフォーマンスが確認できるため、リスクが少なく、計画的なトレーニングや戦略が功を奏している可能性が考えられます。
全体として、このグラフは安定したスポーツパフォーマンスを示しており、複数の予測手法を考慮することで、将来のパフォーマンスをさらに高精度で予測す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:
このグラフについて以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は約0.7から0.8の範囲で一定しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクのライン）は初期から上昇し、その後一定。
– 線形回帰（緑のライン）はほぼ水平で、装置の不確かさ範囲との不一致です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには大きな外れ値や急激な変動は見られません。予測は範囲内で安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は過去の実績を示し、実際の観測値。
– ピンクと緑のラインは、それぞれ異なる回帰モデルによる未来の予測。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレスト回帰は初期の実績を反映し上昇後横ばい。線形回帰はあまり実績と一致していません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値はランダムフォレストとある程度の相関があります。
– 線形回帰との相関は低い。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– 実績が比較的一定であることから、短期間での急激な変化はなさそうです。
– ランダムフォレストは実績のパターンをよりよくキャプチャしており、信頼できる予測モデルの可能性があります。
– ビジネス戦略として、リソース配分や改善策の検討において、ランダムフォレストの予測を活用することが望ましいでしょう。
このグラフは、スポーツ部門におけるパフォーマンスの安定性を確認するための有効なツールです。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は、期間の初めに集中していますが、おおむね横ばい傾向にあります。
– 予測線（紫、緑、ピンクの線）は一貫しており、横ばいのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データでは、目立った外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点: 実績データ（過去の計測結果）。
– 紫、緑、ピンクの線: 予測AIのモデルによる経済的余裕の予測。
– 灰色の範囲: 予測の不確かさの範囲。実績データの大半が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**:
– 予測モデル間の結果は非常に近似しており、それぞれのモデルが互いに高い相関を持っていることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のデータからは、一定の範囲内で安定したパフォーマンスが示されています。大きな変動やパターンの変化は見受けられません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績と予測が一致しており、短期間に大きな経済的変動がないことを示しています。
– この安定性は、スポーツ選手が短期的に経済的に安定していることを暗示しており、特に他の要因（スポンサーシップ、契約更新など）に影響されない状況が想定されます。
この安定した経済状況は、選手がスポーツに集中できる環境を提供する可能性があり、その結果としてパフォーマンスの向上が期待されます。また、スポンサーや契約者は短期リスクを懸念せずに安心して投資を続けることができるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のプロット）は初期段階に集中しています。全体的にWEIスコアは安定しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）によって予測されるスコアは、初期値からわずかに上昇し、横ばいの傾向を示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには大きな変動や外れ値は見受けられません。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績値を示し、健康状態が安定していることを示唆。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測で、WEIスコアの安定した若干の上昇を示しています。
– 不確かさの範囲（灰色）は実績値のバラツキをカバーしており、予測の信頼性が一定であることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 他の予測手法（線形回帰、決定木回帰）は表示されておらず、ランダムフォレスト回帰と比較することは難しいですが、主要な傾向に大きな違いはないと推定されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは密度が高く、短期間での変動はほとんどありません。これは、健康状態がこの期間中安定していることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 健康状態が大幅に変動せず、予測も安定しているため、この期間における健康管理は効果的であると判断されます。
– 組織や個人の健康管理プログラムが安定的に機能している可能性が高いです。
– 今後のトレーニングや健康維持に関する意思決定の参考になるでしょう。予測が示す通り、このまま維持することで健康状態は良好に保たれることが期待できます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は最初の5日間に集中し、その後はデータポイントがありません。
– 線形回帰予測（紫の線）は徐々に下降しており、法定木回帰（薄紫の線）は一定で横ばい状態です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには目立った外れ値はありませんが、データが限られているため、解析には注意が必要です。
– 線形回帰の予測が下降しているのに対し、法定木回帰が横ばいであることが予測モデル間の顕著な違いとして見られます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データで、個々の日の心理的ストレスレベルを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを含んでいますが、具体的な数値を与えるわけではありません。
– ピンクの線（ランダムフォレスト回帰）は最初の5日間のデータに沿う形で保持されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰と法定木回帰モデルは異なる傾向を示していますが、どちらも限られたデータに基づいているため、将来的な予測に対する信頼性は慎重に評価する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布が限られているため、はっきりした相関を見出すのは困難ですが、登場する5日間のデータが比較的一様であることがわかります。
6. **人間の直感と社会への影響**
– 一般的には、個人の心理的ストレスは一定したトレンドを示すことが多く、急激な変動はストレスフルなイベントの影響を示唆します。
– 現在のデータだけでは評価が困難ですが、ストレスを減少させるには継続的なモニタリングとサポートが必要です。
– 企業やスポーツチームにとって、ストレス管理の重要性を再認識し、より持続可能なサポート体制の構築が求められます。
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:
以下は、グラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績AIの点は2025年7月1日から7月5日までの間で比較的一貫している。
– 数値が狭い範囲で安定しているが、予測値（線形回帰とランダムフォレスト回帰）はわずかに上昇する傾向が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 現在の実績データには目立った外れ値や急激な変動はない。
– 予測の不確かさ範囲が表示されているが、実績の点とあまり重ならないため、予測モデルと実績の間に不一致がある可能性が示唆される。
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、過去のパフォーマンスを反映。
– 他の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はモデルの予測を示す。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示し、実績データと予測データの比較に役立つ。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデルは全体的に上昇傾向を示すが、各モデル間の相関性や同一性も見られる。
– ランダムフォレスト回帰は他の予測よりも保守的かつ安定した見積もりを与えている可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは制約された範囲にあり、新しいデータに基づく予測に対する信頼性は現状で限定的かもしれない。
– 線形および非線形モデルが用いられ、モデル間の相関性を示す。
6. **直感的な理解とビジネスや社会への影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、実績データの安定性と今後の予測不確かさである。
– 予測の上昇傾向は、今後のパフォーマンス向上を期待させるが、実績との乖離は不確実性をもたらす。
– スポーツにおいては、将来的なパフォーマンス向上の影響はポジティブに捉えられる一方、モデルの選定が成功の鍵となる。
このようにして、データの解釈に基づいて、スポーツにおけるパフォーマンスの可能性と予測モデルの信頼性についての考察ができるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青い点）は、最初の数日間で0.5～0.7の範囲で変動しています。これは、WEIスコアが安定しているか、やや横ばいの状態を示しています。
– ランダムフォレスト回帰による予測（紫色の線）は、期間中にスコアが徐々に上昇し、一定の高いレベルで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには大きな外れ値や急激な変動は見られません。全体的に一貫して安定しています。
– 予測の線形回帰と決定木回帰も一定していますが、ランダムフォレスト回帰は途中で急激に上昇しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の実績点は、AIの評価による実際のWEIスコアを示しています。
– 灰色の範囲は不確かさを示し、実際のスコアがこの範囲内で変動する可能性を表しています。
– 異なる色の線（紫色、緑色、ピンク色）が各回帰モデルによる予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰と決定木回帰は比較的一定であるのに対し、ランダムフォレスト回帰はスコアが上昇すると予測しており、異なる動向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現時点では実績データと予測データの間に強い相関は見られないが、実績データが将来的に予測と近づく可能性があります。
6. **直感的な影響と洞察**:
– 多くのモデルがWEIスコアの改善を予測していることから、公平性や公正さが時間とともに向上する可能性を示しています。これは、スポーツ組織やイベントにおける制度改善や意識向上の結果である可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、スポーツ関連の企業や団体が公正性を重視することで、信用や支持を得ることが期待されます。
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:
1. **トレンド**
– 実績AIのプロットは、約0.8で安定しており、明確な上昇や下降トレンドは見られません。
– 予測AIの結果は、線形回帰では横ばいであるのに対し、決定木回帰とランダムフォレスト回帰は高い水準（約1.0）で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績AIのデータに明確な外れ値は見られません。
– 予測値には急激な変動は見られず、全体的に予測モデル間での変動も小さいです。
3. **プロットの意味**
– 青い点は実績値を示しており、予測よりも若干低めです。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、この範囲内に実績値（青い点）が含まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値に大きなズレはなく、予測の範囲内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはやや低い位置に分布し、予測は全体的に高めに示されています。
– 予測モデルごとの相関は一貫して高めです。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– 実績と予測の整合性が高いため、継続的なパフォーマンスが期待できる可能性があります。
– 予測値が実績を上回ることは、改善や成長のポテンシャルが存在することを示唆しています。
– ビジネスや自治体が、持続可能かつ自己自治的な運営をする上での目標設定や戦略に活用できるデータとして有用です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータポイントは初期に集中しており、増加や減少の明確なトレンドは見られません。
– 予測データは7月1日以降、高い値を維持しており、特にランダムフォレスト回帰の予測（ピンク）は1.0に達し安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには若干の変動が見られ、初期に急激な上昇または下降があります。特に7月1日のデータポイントが他のデータに比べて低い点が特徴的です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データ（実績AI）を示し、最初の数日間に集中的に配置されています。
– 赤い「X」は予測データですが、視覚的に示されている意味合いは少ないです。
– 色の違う線が複数の予測モデルの結果を示しており、それぞれ異なるアプローチを取り入れています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、予測の安定性を保ちながらも、それぞれの方法論によって微妙に異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データを比較すると、予測のほうが安定して高い値を持っています。実績データの変動が少ないため、予測モデルの信頼性が高い可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることや社会への影響**
– 予測モデルが安定して高いスコアを示していることから、社会基盤や教育機会に対する楽観的な見通しが感じられます。
– 実績データが初期に不安定であるため、この変動をどう補正するかが重要であり、特にスポーツ分野での戦略的判断に影響を与える可能性があります。
全体として、このグラフは予測モデルの高い精度を示しており、実績データがもう少し揃うことで、モデルの有効性と信頼度がさらに強化されると考えられます。
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:
### グラフ分析:
1. **トレンド:**
– 実績（青い点）は初めの数日間に集中しており、0.6から0.8の間で変動しています。
– 予測（線）は時間とともに上昇しています。とくにランダムフォレスト回帰（紫色の線）は急上昇し、1.0に達しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 実績データの初期には、0.6前後の幾つかのデータポイントがあり、その後は急激に上昇した予測との乖離が見られます。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– 青い点は実績を示しており、初期の変動が多い期間を示しています。
– 各予測方法の線は異なるモデルの予測を示しており、特にランダムフォレスト回帰は強い上昇予測を出しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データと予測データの間に初期では乖離が見られるため、モデルが実績を十分に反映していない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 予測の不確かさ範囲（灰色シャーディング）が初期に示されていますが、予想される不確実性と実績との乖離が見られます。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 実際の評価が予測と一致していないことから、モデルの精度やデータの適合性に注目が集まる可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、予測に基づく意思決定が不確実になる可能性があります。特に、共生・多様性・自由の保障に関連する指標が企業や社会等に重要視されている場合、このような予測の不正確性は戦略的な課題となり得ます。
全体として、グラフは予測と実績の動向を視覚化しており、特に予測モデルの改善が必要であることを示唆しています。
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:
グラフの分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– ヒートマップから周期的なトレンドやシーズナリティは明確に読み取れません。
– 色の変化を見ると、一部の時間帯でスコアが高く、他では低いことが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 目立つ外れ値や急激な変動は特に見られませんが、特定の時間に色が急に変わる部分があり、これはスコアの急な変動を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示しており、明るい黄色が最も高いスコア（約0.76）、濃い紫が最も低いスコア（約0.70）を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 7月1日から3日の間で、スコアの上昇傾向が見られます。特に時間帯によって異なる色の領域が多く、一日の中に変動があることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間（8時や16時）でスコアが大きく変動している点から、何らかのイベントや活動がこの時間に影響を及ぼしている可能性があります。
6. **直感的な洞察および社会への影響**:
– このデータはおそらくスポーツイベントやトレーニングの成果を測定している可能性があり、高いスコアが競技やパフォーマンスの成功を示しているとみなせます。
– ビジネスにおいては、時間帯や日付に関連するマーケティング戦略を最適化する手助けになります。たとえば、特定の時間に広告を集中させるなどの戦略が考えられます。社会的には、サポーターや観客が成果に対してどのように反応するかの理解に役立つでしょう。
このヒートマップは、時間と日付によって変動するスポーツの成果や活動についての洞察を深めるのに有効です。
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:
以下のポイントに基づいて、グラフを分析します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– このヒートマップは時系列データを視覚化していますが、3日間分のデータしかないため、長期的なトレンドを判断するのは難しいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2日目の特定の時点で鮮やかな黄色が目立ち、これは他のデータポイントと比べて非常に高い値を示しています。これは外れ値または急激な変動と見なせます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の階調は値の大小を示しており、黄色や明るい色は高い値、紫や暗い色は低い値を表しています。
– 日時軸と時間帯軸があり、時間帯によるスコアの変動を観察できます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 各日の異なる時間帯がそれぞれ異なる値を示しており、その日のトレンドを視覚化しています。3日間のデータですが、日を追うごとに変化しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短いデータ範囲ですが、2日目の16時からの高い値が他の時間帯と対照的であり、特定の出来事によるものかもしれません。
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**:
– 人々が直感的に感じるのは、特定の時間帯（2日目の16時など）に何か特異な出来事が起きた可能性があるということです。この時間帯をターゲットとした施策やイベントが成功した可能性があります。
– スポーツイベントの効果測定や個人パフォーマンスの評価において、特定の時間帯に注目することでより深い洞察が得られるかもしれません。
このグラフは、限定された期間およびデータ量のため、さらなる分析が必要です。しかし、特定の時間に焦点を当てる価値がある可能性を示しています。
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**
– グラフ全体の傾向として、時間帯ごとにスコアの変動があることが明確です。時間による変化は北西から南東方向に向かうにつれてスコアが高くなっているように見え、後半に急激に上昇する色の変化があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黄色のエリアは、他の部分に比べて明らかにスコアが高く、急激な変動を示しています。この部分は特定の日の特定の時間帯で何らかの異常なトピックやイベントがあった可能性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 紫から黄色への色の変化はスコアの低から高への変化を示しており、この変化を視覚的に理解しやすくしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日ごとのスコアの変化が時間帯によって異なるため、時間ごとに異なるスコア変動のパターンがあることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間が進むにつれてスコアが増加する傾向があり、特に7月3日に顕著なスコアの上昇が見られます。
6. **直感的な洞察および社会への影響**
– 特定の日付や時間に異常な上昇があることから、その時に重要なスポーツイベントが行われた可能性があります。こうしたデータはマーケティングのタイミングを計ったり、メディア戦略を練るうえで有益です。また、ファンの関心やエンゲージメントを測定する指標としても利用できます。
このヒートマップからは、短期間での社会的な反応やエンゲージメントの変化を把握し、その原因を深掘りするための手がかりが得られると考えられます。
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:
### 視覚的な特徴とそこから得られる洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– ヒートマップは特定の期間のトレンドを直接示しているわけではありませんが、30日間にわたる相関関係の視覚化により、一般的なパターンや特徴を把握できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップには数値の急激な変動は示されませんが、相関係数が極端に高いまたは低い項目は、観察する価値があります。例えば、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI平均」の相関は0.91と非常に高いです。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色の濃さは相関係数の強さを示しています。赤が強い正の相関を示す一方で、青は負の相関を示します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 各項目間の関連性を示すことにより、どの要素が互いに関連しているかがわかります。例えば、「個人WEI（自由度と自治）」と「個人WEI（精神的ストレス）」の相関は0.52で、ある程度の関係性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と「社会WEI平均」の相関が0.88と強く、この2つの指標が密接に関連していることが分かります。
– 一方、「社会WEI（社会基盤・教育機会）」と「個人WEI（健康状態）」は-0.39と負の相関を示しており、これらの関係性は逆方向に動いている可能性があります。
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**
– 人々は、特定のWEI項目間に相関がある場合、その影響が広範囲に及ぶ可能性を直感的に感じ取るかもしれません。例えば、健康状態と自由度や自治に強い相関があると、多くの個人は自らの健康が社会的自由度に影響を及ぼすと感じるかもしれません。
– ビジネスや政策においては、相関の強い項目に注意を払うことが必要です。例えば、「総合WEI」と「社会WEI平均」の相関が高いことを踏まえ、政策や企業戦略をデザインすることで社会全体の幸福度を向上させることが可能かもしれません。
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:
以下のグラフについての分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 全体的に安定した分布が多いですが、いくつかのカテゴリでスコアのばらつきが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（認識柔軟性）」および「社会WEI（公共性・公平性）」のカテゴリには外れ値が存在します。
– 特に「個人WEI（認識柔軟性）」はスコアが低く、外れ値が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図は中央値、四分位範囲、および外れ値を示しており、各「WEIタイプ」のスコア分布を比較しています。
– 密度の幅が異なることで、カテゴリ間のスコア分布の変動や偏りが示されています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 各カテゴリは独立しており、時系列データというよりもカテゴリ間比較に重点が置かれています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（精神的ストレス）」と「社会WEI（共生・多様性）」は比較的高い中央値を持っています。
– 各データセットには偏りがなく、全体的に均一な分布が見受けられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は特定の領域（例えば「認識柔軟性」）が改善の余地があると感じるかもしれません。
– ビジネスや社会において、特にスコアが低いカテゴリに対する対策の優先順位を考えるきっかけとなり得ます。
– 全体的なWEIスコアのばらつきを考慮し、柔軟な政策やプログラムの実施を促進することが求められるでしょう。
この分析は、スポーツ分野における任意のパフォーマンス指標や幸福度の測定に役立つインサイトを提供する可能性があります。
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:
この主成分分析（PCA）のグラフでは、スポーツカテゴリのWEI構成要素について、以下の点を考察できます。
1. **トレンド**:
– データは特定の方向に集中しておらず、全体的な傾向や周期性は確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左上（第2主成分が高く、第1主成分が負の値）のデータポイントと、右下（第1主成分が高く、第2主成分が負の値）のポイントが他と比較しており、この範囲の変動が顕著です。これらの点が外れ値として考えられるかもしれません。
3. **各プロットの意味**:
– プロットは各日や各観測の主成分得点を表し、第1主成分（39%の寄与率）と第2主成分（35%の寄与率）のもとでデータの変動を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定のデータグループやクラスタリングは見受けられませんが、横軸と縦軸に比較的均等に分布しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 二つの主成分にはっきりした相関関係は見られません。データは二次元空間にランダムに分布しています。
6. **直感と影響に関する洞察**:
– 直感的には、データは特定の傾向がなく多様なパフォーマンスが存在していることを示します。ビジネスや社会への影響として、スポーツカテゴリにおいては異なる要素（体力やスキルなど）が複雑に絡み合っている可能性が考えられます。したがって、特定の傾向を捉えて戦略を策定するのは難しいかもしれません。データをさらに深堀りして特定の要素がパフォーマンスにどのように影響するかを分析する必要があるでしょう。
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。