📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
このWEIスコアデータは、カテゴリ「スポーツ」に関わる様々な要素の評価を反映しています。提供された短期間のデータについて、以下に分析結果をまとめます。
#### 1. 時系列推移
– **総合WEI**:
– 総合的なWEIスコアは、7月1日から7月4日にかけて若干の上昇と下降を繰り返していますが、直近ではやや上昇傾向にあります。
– 特に7月2日16:05に0.7875と、他の時間帯に比べて顕著な上昇が見られます。
– **個人WEI平均**:
– 個々のスコアは比較的安定しており、直近では0.76に達しています。この個人の自律性や健康状態の良好さが示唆されます。
– **社会WEI平均**:
– 社会評価も多少の変動がありますが、特に7月2日16:05に0.8と高めのスコアを記録しています。これは社会的な持続可能性や社会基盤の強さに関係する可能性があります。
#### 2. 異常値
– 特定の異常値は検出されていませんが、7月2日16:05のスコア上昇は興味深いポイントです。この上昇が一過性か継続性があるかは、他の市場要因や出来事に関連付けて検討する必要があります。
#### 3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– 想定される短期間のデータ分析では、季節性やトレンドを明確にするのは難しいですが、一般的な傾向として、社会的な出来事（例：重要なスポーツイベントの開催）が影響を及ぼした可能性があります。
#### 4. 項目間の相関
– **相関ヒートマップによる洞察**:
– 個人の経済的余裕と健康状態は高い相関を示している可能性があり、逆に心理的ストレスと経済的余裕は他の要素に比べて弱い関連性がありそうです。
– 自由度と社会的持続性、社会基盤との関連も強いと思われ、これらが社会平均を左右する要因であると推測されます。
#### 5. データ分布
– **箱ひげ図からの導出**:
– 各WEIスコアのばらつきは比較的小さく、中央値はおおよそ0.7付近を中心としています。
– 健康状態のスコアは全体として高め（0.8付近）に分布しており安定していますが、社会的インフラのスコアにはややばらつきがあります。
#### 6. PCAによる主要な構成要素
– **PC1とPC2の寄与率**:
– PC1（0.40）: 経済的余裕と健康のバランスが、大きな構成要素である可能性がある。
– PC2（0.35）: 自由度、自律性と社会的持続可能性の組み合わせが次に重要です。
長期的なデータを利用したさらなる分析が必要ですが、短期的な動森と特異な評価の背景にはスポーツイベントや社会的な出来事が関連している可能性があります。これらを踏まえて、スポーツや社会イベントがWEIに及ぼす影響を評価することで、未来のトレンド予測を行うことは有益です。
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**
– グラフには2つの主要な時期があります。初期の期間は数値が密集していますが、その後は離れた地点にデータがプロットされていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の段階では、実績値（青）が比較的人数的に集中しており、予測（赤）は少し離れています。一方、後半のデータ（緑）はこれらのプロットとは大きく離れた位置にあり、外れ値または大きな変動を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示し、赤い「×」は何らかの予測値を示しています。
– 緑の点は前年の比数を示し、これは後半にかけて視覚的に大きな変動を示しており、他の予測モデルから外れた位置にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績、予測、前年比、そして予測の下限かさの範囲がすべて異なる色と形で表示されており、特に実績と前年比が時期的に異なるタイミングでプロットされています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測が同じ時点で一致している訳ではなく、ズレがあることがわかります。また、前年比が一貫性のない変動を表しているため、予測が難しい状況を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– スポーツカテゴリにおいて、短期間での大きな変動や外れ値の発生は、特に不確定要素が多い環境を取り扱う際に問題を引き起こす可能性があります。ビジネスにおいては、こうした不確定性を考慮し、柔軟な計画を立てる必要があるでしょう。
– また、このようなデータの変動がある場合、情報に基づいた素早い意思決定が求められるため、データ分析の精度を高める取り組みが必要です。
このグラフは、スポーツのパフォーマンス評価や予測の困難を示しており、継続的なデータ収集と分析が重要であることを示唆しています。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリにおける個人のWEI平均スコアの推移を表しています。以下に主な視覚的特徴とそれに基づく洞察をまとめます。
1. **トレンド**
– グラフの左側に集中している「実績（実績AI）」の青いプロットは、比較的高いWEIスコア（0.7から0.8付近）で横ばいです。
– 期間の終わりに「前年（比較AI）」とされた緑のプロットが現れ、これも同様に0.7から0.8付近を示しています。
– トレンドとしては、全体的に安定した横ばいの状態が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 現在のグラフには特に外れ値や急激な変動は見られません。すべてのデータポイントは、比較的狭い範囲にまとまっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロット（実績）は過去の実際のパフォーマンスを示しています。
– 緑のプロット（前年）は前年と比較するためのデータです。
– ピンクと紫の線（ランダムフォレスト回帰）と線形回帰線、決定木回帰線が、それぞれ異なる分析手法による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測手法は似たような範囲での予測をしており、それぞれの回帰は緩やかに下降していますが、その変化は極めて小さいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの分布は、時間経過にともなっても大きくは変わっていない様子です。
– 線形回帰や予測モデルが全体のWEIスコアの変動を捕捉しているため、相関は高く、人間のパフォーマンスが安定していることを示しています。
6. **直感と影響に関する洞察**
– 人間が直感的に感じ取るであろうことは、過去と現在のパフォーマンスの一貫性です。体育のトレーニングやチームスポーツのパフォーマンス評価として優れた成果の持続を示します。
– このような安定性のあるデータは、トレーニング計画の評価や改善の指針に有益です。また、マネジメントやコーチングの観点からは、現状維持のための方法を継続することが推奨されるでしょう。
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:
グラフを分析しますと、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績AI（青のドット）には初期に上昇トレンドが見られますが、それが急激に終わって、プロットが止まっているようです。
– 比較AI（緑のドット）は、明らかに後半部分において上昇傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階の実績AIに急上昇している部分がありますが、その後すぐにデータが途切れているのが目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績AI（青）、予測AI（赤のバツ）、およびさまざまな予測モデルの異なる色の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されており、それぞれが異なる予測方法を示しています。色の違いは異なる予測モデルを意味しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績のデータが少ないため、予測モデルの役立ちが高まります。特に比べると、異なる予測モデルが若干異なる未来の傾向を示唆している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と比較AIは、異なるタイムフレームでの動きが見られ、相関が示されている部分が少ないです。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– スポーツカテゴリにおいて、AIを活用した予測が進められている様子が伺えます。予測モデルの多様性が示されることで、実行可能な意思決定をサポートする可能性があります。
– ロケットスタートの実績がしばらく続いておらず、その後の予測が重要です。このパターンから、スポーツにおける重要な指標の変動を予測して対応する準備が必要と考えられます。
このデータは、スポーツのパフォーマンスや戦略を計画する際の価値ある指標となる可能性があります。各予測モデルの違いを検討し、戦略へのフィードバックを考慮することで、合理的な評価が行われることが期待されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期（2025年7月付近）では、いくつかのデータポイントが集中的に表示されていますが、期間の後半（2026年7月付近）には新たなデータ群が現れています。このことから、一定期間の後に新しいデータの追加があった可能性があります。トレンド自体は特定しにくいですが、分布が2つの異なる期間に分かれていることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 目立った外れ値や急激な変動は特に見受けられません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しており、最初の期間においてウエイトがあります。
– 緑の点は比較データを示し、後半の期間に集中しています。
– グラフ下部には予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の線がいくつか見られますが、視認性が悪く直感的には把握しにくいですが、予測の外れ値や信頼範囲も示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと比較データの間に明確な相関関係は示されていませんが、両者が異なる時期に存在していることから、時間の経過による変化を示唆している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 目立った相関関係や特異な分布は観察されませんが、データが時期によって分かれている点が重要です。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– 見る人にとって、グラフは前後でデータが完全に異なる状況を示していると感じるかもしれません。これは、たとえば、新しい施策の導入や外部環境の変化を示すものである可能性があります。スポーツにおける個人の経済的余裕に関して、前後で変更があったことが推測されるため、内部または外部の要因により通年でのパフォーマンスが変わった可能性があります。
ビジネスや社会における影響を考える際、このようなグラフは特定の時期における政策変更、マーケット動向の変化、もしくはスポーツ環境の変動が存在する可能性を示唆していることが多いです。これらの要因がスポーツ人口の経済的余裕の変化に影響を与えたと仮定することもできます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実際のスコアは初期に横ばいですが、後半部分のデータは示されていないため、長期的なトレンドは不明です。
– 予測AIの結果は、いくつかの異なるアルゴリズムに基づいて予測されていますが、それぞれ異なる振る舞いを示しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内には明確な外れ値は見受けられません。しかし、予測データと比較されている現在のデータポイントの乖離が気になります。
3. **各プロットや要素**
– 実績の青いプロットは堅実で、スコアが0.8付近に位置しています。
– 予測AIの赤い「×」は直線上にありますが、その他の予測アルゴリズムの線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰は微妙な違いを示しており、これが予測アルゴリズムの多様性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは異なるトレンドを示し、その結果実績データとの一致度が異なります。モデル間での比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布については密度が非常に限られているため、詳細な分析は難しいですが、各予測アルゴリズムの精度や相関性を視覚的に評価することは可能です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の視点から見て、実績のスコアが予測の中心にあると、予測モデルの信頼性が高く評価される可能性があります。
– ビジネスや社会的な観点からは、この種の時系列データと予測モデルはスポーツ選手の健康管理やトレーニングプログラムの調整に利用されるでしょう。
– 各予測法の結果の違いは、さらなるモデルの精度向上や選手の健康に対する多面的なアプローチの必要性を示唆しています。
このグラフは、予測と実績の融合を視覚的に提示し、計画の策定に貢献できる有益な情報を提供します。
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**
– 全体的に、データが少ないため、長期的なトレンドを特定するのは難しいですが、初期のデータ（青色の実績AI）から見て、初期はやや高めで安定しているように見えます。中間で予測AIによってスコアが急激に低下したと示されています。後半の2026年3月以降のデータではやや増加傾向があるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– ピンク色の線が急激に下降している点は、ランダムフォレスト回帰による予測が著しく異なることを示しており、ここで何らかの特異な変動があった可能性があります。
3. **各プロットの意味**
– 青色のドット：実績AIによる実際のWEIスコアを示しています。
– 予測AI（ピンクや水色の線）：今後のスコアの予測を示し、それぞれのモデリング方法が異なる予測を提供しています。
– グレーの範囲：予測の不確実性の範囲を示し、安定性やバラツキを評価するのに役立ちます。
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差異があり、予測結果による将来的な心の安定性について警戒が必要かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは安定している一方で、予測によって異なるパターンが示されています。予測のばらつきがあり、将来的な変動の可能性が示唆されます。
6. **直感的な感想と社会への影響**
– 初期のデータでは、心理的ストレスが比較的安定しているように見えますが、予測モデルによって今後の大きな変動が示唆されています。スポーツ選手や関連業界は、心理的ストレスの管理をさらに重視する必要があるかもしれません。予測の不確実性は、今後の対策やサポート体制の強化を検討する材料として活用できるでしょう。
これらの洞察を基に、心理的ストレスマネジメントの重要性を再確認し、訓練プログラムやサポート体制を見直すことで、選手のパフォーマンス向上や健康維持に貢献できる可能性があります。
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、提示されたグラフからの詳細な分析と洞察です。
1. トレンド:
– **期間初期 (2025年7月頃)**: 実績AI（青い点）は比較的一定であり、高めのWEIスコアを示しています。
– **中間の予測期間**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が予測点（赤い×）付近で横ばいの傾向を示しています。
– **後半（2026年5月以降）**: 比較AI（緑の点）は高い値を示し、実績AIと比べてややスコアが上昇しています。
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。ただし、実績AIのデータポイントは序盤に集中し、その後は観測がない状態です。
3. 各プロットや要素の意味:
– **実績AI（青）**: 実際に観測されたスコアで、信頼性のあるデータとして解釈できます。
– **予測AI（赤い×）**: 将来のスコアを予測したもので、一定の誤差を伴います。
– **比較AI（緑）**: より長期間の視点を持ったデータであり、上昇傾向があることを示します。
– **予測の下限かさ範囲 (グレー)**: 予測スコアの信頼区間を示し、不確実性を考慮するための指標です。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績AIと予測AIの比較により、予測の妥当性を評価することが可能です。データポイントは序盤と後半で時間的にも空白があるので、相関は見られないが、予測手法の確認が可能です。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 序盤のデータは実績AIにより信頼性があるが、長期的に見ると比較AIの上昇傾向が社会やスポーツへの影響を考慮する際に重要になります。
6. 直感的な洞察と影響:
– 実績AIの高いスコアはこのスポーツカテゴリではポジティブなパフォーマンスを示唆し、競技者や関係者に良い印象を与えるでしょう。
– 予測AIと比較AIの上昇傾向は、改善または成長の可能性を示しています。スポーツ業界において、このデータをもとに戦略を強化することができます。
全体的に、このグラフはスポーツ分野における自由度と自治のスコアの変化を理解し、多様な予測手法を用いて将来の動きを予測するための有益なツールとして利用できます。
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:
## グラフの分析と洞察
### 1. トレンド
– **初期の期間**：スポーツカテゴリの社会WEIスコアは最初に密集して0.6程度の値を取っています。特に大きな変動は見られません。
– **中盤から後半**：徐々にスコアの種類（予測手法）が広がり、2025年以降からは異なる予測方法によってスコアに変化が見られます。線形回帰とランダムフォレスト回帰の違いが分かります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 特に外れ値や急激な変動は見られませんが、途中で予測スコアが実績スコアから一部離れていることがわかります（ランダムフォレスト回帰が他の予測手法と異なるスコアを提示しています）。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青い丸）**：過去の実績を表し、基準として使われる。
– **予測（ラインと交差点）**：赤いXは予測を表し、それに伴う不確かさやばらつきがグラフに示されています。特に、予測範囲の下限かぶさ範囲があることで信頼区間が示唆されます。
– **各予測方法（線の色）**：
– 線形回帰（青色）は、予測の基底ラインとして明るく平行に描かれています。
– 決定木回帰（シアン色）とランダムフォレスト回帰（ピンク色）はやや予測値が異なる。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数の予測手法があるため、方法選択により予測値が影響を受けることが示されています。線形回帰と決定木回帰は比較的近い値を示している一方、ランダムフォレスト回帰は異なる傾向を見せています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績とそれに基づく予測の乖離は少なく、信頼性のあるモデルによる予測が行われているようですが、新しい予測手法の導入によって予測の多様性が見られます。
### 6. 直感的洞察と社会への影響
– 多様な予測手法を試みることで、より公平性・公正さ（社会WEI）の向上を目指す努力が伺えます。
– ビジネスや社会的には、予測精度の向上が期待され、特にスポーツ領域においてはジャッジなど意思決定における均一性・信頼性に寄与する可能性があります。
このグラフから得られる洞察は、時間経過とともに多様な分析手法の導入による予測精度の向上と、社会的な公平性を重視した取り組みを示しています。
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:
以下の分析を基に、このグラフの洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025年7月頃）から急激な下降トレンドが見られます。この期間は急激にスコアが下がっており、その後はデータが無いかほぼ横ばいになっていますが、2026年以降のデータ予測には含まれていないため、変動の可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の数日間で急激なスコアの減少が見られ、予測手法（ランダムフォレスト回帰）が急激な低下を示唆しています。この部分は急激な変動が起きたことを示します。
3. **各プロットや要素**:
– 実績（青の点）は、急激な低下を記録しています。
– 予測（赤の×）や予測手法による線（緑、ピンク、紫）は、様々な回帰モデルによる予測を表し、一部は急激な変動にも関わらず安定的なトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去の予測値（灰色の縦線）と実績の差が大きいですが、決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測ラインは下降傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の予測手法はスコアを急激に低く見積もっており、他の予測手法とは異なる可能性があります。これは、特定の予測手法がどのようなデータを重視しているかを示しています。
6. **直感的洞察と社会への影響**:
– 初期の急激なスコアの低下はシステムや戦略の急激な変化、またはイベントに関連している可能性があります。
– 予測はこのトレンドが続く可能性を示しているため、早急な対応が必要です。
– スポーツ組織は持続可能性と自治性の指数に影響を与える要因を特定し、改善策を検討する必要があります。このデータは意思決定に役立つだけでなく、競技やマネジメントの調整においても重要です。
このグラフは、短期間での急激な変化において、どの方法が最も適切に予測を行っているかを見極めるのに利用されるでしょう。
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:
以下は、このグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は最初の短期間で0.7から約0.92まで上昇しています。その後、データは実績としてありませんが、異なる予測モデルによる値が提供されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データに関しては、急激な上昇が見られますが、大きな外れ値は観測できません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績AIのデータで、初めに上昇しています。
– グリーンのプロットは他のモデル（比較AI）による予測で、安定化しています。
– ピンク、シアン、紫のラインは予測モデルによるもので、主に一定の約0.92を保っています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データが提供された後、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）の値が提供され、どのモデルもあまり変わらずに安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの値は接近しています。実績の上昇トレンドが予測データによっても支持されています。
6. **直感的な洞察および社会への影響**:
– データの上昇トレンドは、社会基盤・教育機会に関する指標が短期間で改善されたことを示しています。
– 安定した高い予測値は、この改善が今後も続くことを示唆している可能性があります。
– この状況は、教育や社会基盤における政策がうまく機能していることを示しており、スポーツ領域の社会的な支援や環境が強化されていることを表しています。これにより、関係機関やスポーツ団体は、資源配分や計画立案を今後の予測を元に改善できる可能性があります。
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:
このスポーツカテゴリの社会WEI（共生・多様性・自由の保障）スコア推移のグラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイント（青い点）は安定したスコアを示していますが、その期間の後はデータがありません。次に再びデータが現れるのは後半で、ややスコアが低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立った外れ値はありませんが、中間の期間にスコアが記録されていないため、データのギャップが存在します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示しています。
– 緑の点は前年比のAIによるデータで、最終的に少し増加しています。
– 他の線（紫、ターコイズ、ピンク）は予測モデルの異なる回帰手法によるスコアの予測です。一部の予測はスコアが減少することを示しています。
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間には若干の変化がありますが、予測においては互いに互いのモデルが示す傾向に大きな違いはないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの欠落期間があるため、各要素間の直接的な相関を見つけるのは難しいですが、実績と前年比には連続性があり、予測はこれに基づいた形状を示しています。
6. **直感的な印象と影響**:
– このグラフからは、不連続なデータ収集が制度的、技術的な問題を示唆するかもしれません。WEIのスコアが後半で低下していることは、スポーツにおける共生や多様性の確保において課題があるかもしれないことを示唆します。
– ビジネスや社会への影響としては、共生や多様性といった社会的要素の改善が必要であり、戦略的な対応を求める状況であると考えられます。
これらの洞察は、スポーツ界における多様性や自由の保障に対する今後の方針作成に活用できるでしょう。
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:
このヒートマップは、特定の期間（2025年7月1日から7月4日）における「スポーツカテゴリー」の総合WEIスコアを示しています。以下に、グラフの特長と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– トレンドの明確な上昇や下降は見られませんが、色の変化から時間帯ごとのスコアに変動があることが伺えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日の特定の時間帯（16時）の黄色（0.76）は、他の時間帯に比べて特異な高スコアを示しています。これは外れ値として考えられます。この時間に何か特別なイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さとトーンはスコアの大きさを表現しています。濃い紫は低スコア（0.70）、黄色は高スコア（0.76）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯のスコアは異なりますが、時間の進行とともに規則的な変化は見られません。特定の日付と時間に注目することが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同日内での時間帯に基づくスコアの変動がありますが、明確な周期性や相関関係の特定は難しいです。
6. **直感的な印象と社会への影響**:
– 高スコアの時間帯は、特定のイベントや試合が集中している可能性があります。スポーツ関連ビジネスにとっては、マーケティングや戦略的な計画を立てる際にこのデータが活用でき、収益を上げるためのタイミングを見つける手助けとなるでしょう。
この情報は、スポーツイベントのタイミングや効果を改善するためのインサイトを提供し、効率的なリソースの配分やイベントの開催計画に役立てることができます。
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:
以下のヒートマップ分析を提供します。
1. **トレンド**:
– このヒートマップは特定の周期性を示している可能性がありますが、全体的な上昇または下降のトレンドは見受けられません。
– 各日のデータは色の変化で示されていますが、色の変化が明確な傾向を示しているわけではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日16時のデータでは、明るい黄色で塗られており、明らかに他のデータポイントよりも高い値を示しています。これは外れ値と考えられ、特異なイベントやパフォーマンスを示している可能性があります。
– 逆に、7月1日8時の地点は暗い紫色で、他よりも低い数値であることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡で数値の高さが示されており、黄色は高い数値、紫は低い数値です。これにより、時間や日付による数値の変化が視覚的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 縦軸は時間帯、横軸は日付を表しており、その関係性からどの時間帯が特にパフォーマンスの変動に影響するかを把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（16時と19時）は他よりも高いパフォーマンスを示しています。これが時間帯ごとの特徴的な特性を示すかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– スポーツにおけるパフォーマンスが時間帯によって変化する可能性があることを示唆します。特に、夕方の時間帯にパフォーマンスが向上することは、トレーニングやゲーム計画に影響を与えるかもれません。
– ビジネスにおいては、このデータをもとにトレーニングの最適化を図ることができ、アスリートの効率的な活用につながる可能性があります。
このデータをさらに深掘りすることで、特定の要因がパフォーマンスにどのように影響を与えているのかを分析することができるでしょう。
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:
以下のポイントを考慮して、このヒートマップを分析してみます。
1. **トレンド**
– 色の変化を見ると、大きな周期的変動や一貫した上昇・下降トレンドは観察されません。ただし、一部の期間で色の変化があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-03と07-04にかけて、色が黄緑から紫色に急激に変化している部分があります。この変化は、急激な評価の変動を示唆している可能性があります。
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、ヒートマップの中での色の分布はスコアの分布を示します。黄色に近いほど社会WEI平均スコアが高いことを示し、紫色に近いほどスコアが低くなります。
4. **時系列データの関係性**
– 各時間帯が独立しており、特定の時間帯における一貫した傾向は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確なパターンや相関は観察されませんが、特定の日付や時間帯におけるスコアの急激な変動があるため、特定の出来事や要因が影響した可能性があります。
6. **直感的洞察と社会への影響**
– スポーツの評価が日ごと、また時間帯によって変動している可能性があります。急激な変動が見られるため、特定のイベント（例えば試合結果や選手のパフォーマンス）の影響が考えられます。この変動が続く場合、スポーツ業界の評価への影響や、ファンの関心度への影響も考えられます。
このヒートマップからは、特定の期間における変化が何らかの重要な要因に起因している可能性を探ることが重要です。
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:
この相関ヒートマップは、スポーツ分野における「全WEI項目」の相関関係を示しています。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**:
– ヒートマップ自体には時系列のトレンドは示されていませんが、カテゴリー間の強い相関が確認できます。
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が、「個人WEI (健康状態)」と「社会WEI (社会基盤・教育機会)」の間の負の相関（-0.38）が興味深いです。
3. **各要素の意味**:
– 色の濃い赤色は強い正の相関（1に近い）、青色は負の相関を示しています。
– 例えば、「総合WEI」と「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」は0.79で高い正の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではないため、時系列の関係性については述べられませんが、相関の強さがデータ間の潜在的な関連を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI (心配的ストレス)」は「個人WEI平均」と強い正の相関（0.88）を持ちます。
– 「社会WEI (持続可能性と自治性)」は「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」と高い正の相関（0.69）を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は、個人の健康状態が社会の教育機会にネガティブな影響を及ぼす可能性を直感的に感じるかもしれません。
– 特定の指標間での強い関連性が、スポーツ組織が持続可能な社会的枠組みや政策を推進する際に役立つ可能性があります。
このヒートマップから、スポーツ分野における政策立案やイニシアティブの設計に導入すべき重要な相関関係や指標を特定することができます。
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:
このグラフは、さまざまなWEIタイプにおけるスコアの分布を示す箱ひげ図です。それぞれのプロットから得られる洞察を次に示します。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプに一貫したトレンドは見られませんが、全体として多様なスコア分布が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 多くのカテゴリで外れ値が存在しており、「個人WEI（包括的幸福感）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」で特に顕著です。スコアの急激な変動を示す可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 棒の長さ（箱の高さ）は、各カテゴリにおけるスコアの変動範囲を示し、色の濃淡は異なるカテゴリを区別しています。
– 中央の線が中央値を示し、四分位範囲（箱の端）がスコアの分布を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリ間で直接的な時系列の関係性は示されていませんが、社会的および個人的な要因が異なる影響を与える可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各スコア分布にはバラつきがあり、特に「個人WEI（心理的ストレス）」が他のカテゴリに比べて全体として高めです。
– 一部のカテゴリにおいてスコアの偏りが見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 組織や政策立案者がこのデータを活用することで、特定のカテゴリーでの改善が求められる領域を特定できる可能性があります。
– 特に外れ値が多い領域については、さらなる調査や対策が必要です。
– 個人と社会的要因のバランスをとりながら、スポーツの分野での総合的な幸福感の向上に役立てることが考えられます。
この分析により、どのカテゴリが改善の余地を残しているか、どの要因が組織のパフォーマンスに最も大きく寄与しているかを視覚的に捉えることができます。
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:
このグラフは、360日間のデータに基づくスポーツカテゴリのWEI構成要素の主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に詳細な分析を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフ自体は主成分分析の結果を示しているため、時系列のトレンドを示すものではありません。ただし、データポイントは比較的均等に散らばっており、特定の方向に向かっているわけではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値に関しては、特に目立つデータポイントはないように見えますが、左下の点は他と比べて離れているため、考慮すべきかもしれません。この点は第2主成分がやや負の方向に大きいです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットはデータポイントを示し、第1主成分（寄与率: 40%）と第2主成分（寄与率: 35%）によって位置付けられています。この二つの主成分で75%の情報を捕捉しています。
– 点の密度が均一に見えることから、全体としてデータが広く分布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**:
– 主成分分析は、複数の変数を主成分に集約する手法であるため、直接的な時系列データの関係性を示すものではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1成分と第2成分が示す情報量の割合がそれぞれ異なるため、第1成分が従属変数として重要である可能性があります。
– データポイントが第1主成分方向にやや広がっているため、第1主成分が変動をより多く説明していることが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 人々はこのグラフからデータの多様性と広がりを直感的に感じ取ることができます。均等な分布は、様々な要素がバラエティに富んでいることを示しており、スポーツにおける要素の多様性やリスクの分散を意味する可能性があります。
– ビジネスにおいては、この多様性が製品やサービスの幅広い可能性や市場セグメントの存在を示唆しているかもしれません。たとえば、多様な要素に対応する戦略を考えるべきであるといえるでしょう。
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。