📊 データ分析（GPT-4.1による）
**分析結果**
**1. 時系列推移**
– **総合WEI, 個人WEI平均, 社会WEI平均**のトレンドは、短期間での顕著な変動が観察されます。これらのスコアは0.65から0.8の範囲で変動しており、7月2日の特定の時間帯に急上昇しています。具体的には、7月2日16:05と16:16の間で急激な変化があります。
– 各詳細項目に関しても、7月2日の16:16に向けて上昇し、その後少し低下するパターンが見られます。
**2. 異常値**
– 提供されたデータには異常値が報告されていませんが、7月2日16:05〜16:16の間での急激な上昇は、短期間の変動として特筆すべきです。この急激な変動の背景には、特定のイベント（例えば、大型スポーツイベントや社会的キャンペーンなど）が起こった可能性があります。
**3. 季節性・トレンド・残差**
– 短期間のデータのため、季節性を識別するのは困難ですが、データの変動はこれらの期間的な外部要因に影響を受けている可能性があります。
– 長期的なトレンドは不明ですが、急上昇後の安定は一時的なものであると考えられます。
– 残差成分はおそらく一時的な変動を示しており、毎日の小さな揺れは通常の変動の範囲と考えられます。
**4. 項目間の相関**
– 相関ヒートマップが提供されていないため、具体的な項目間の相関性は不明ですが、関連性の強い要因としては、個人と社会の関連する属性（心理的ストレスや健康状態のような）が考えられます。
**5. データ分布**
– 箱ひげ図の詳細がないため、各項目についての具体的な分布は不明ですが、中央値に近いスコアの変動が最も顕著であり、外れ値がないことから、データは比較的一貫していると考えられます。
**6. 主要な構成要素 (PCA)**
– PCA分析によると、PC1（40%）とPC2（35%）が主要な変動要因であり、これらは、異なる時期の環境や社会背景の変化がWEIスコアに影響を及ぼしていることを示唆します。PC1は主に経済的余裕や社会の持続可能性に関連し、PC2は社会的交流や文化的要素に関連していると推測されます。
**結論**
WEIスコアの変動には、スポーツ関連の大規模イベントや社会的な取り組みの影響があると考えられます。個人と社会の要素が密接に関連しており、短期的な社会的要因がこれらのスコアに顕著な影響を与えています。今後の分析では、長期的なトレンドを把握するためにより多くのデータを収集し、具体的な関連性を評価する必要があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータポイント（2025年7月頃）は、やや高いWEIスコアで始まっています。その後の予測もほぼ同じ範囲で推移しています。
– しかし、大きなギャップが見られ、予測とは異なる終了点（2026年7月）では全体的に低い位置にまとまっています。これはパフォーマンスの低下や予測と実績の乖離を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つ大きな外れ値はありませんが、実績データが予測値から乖離しています。急激な変動はなく、比較的安定した変遷を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点（実績AI）は実際のパフォーマンスを示し、予測と比較して高い部分で始まっていますが、後に予測を下回っています。
– 緑の点（前年比）は特定の時期に集中しており、前年との比較を強調しています。
– 各予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）には若干の違いがありますが、全体的には同様のプラットフォーム上にいます。
4. **時系列データの関係性**
– 実績データと予測データは、始めは近い位置にいますが、時が経つにつれて乖離しているように見受けられます。これは予測モデルの精度の見直しが必要かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布としては、予測モデル間に大きな違いはなく、実績データとの差分が分析の対象となるべきです。
6. **直感的な理解と影響**
– このグラフからは、初期のモデル予測と実績との差異に気づくでしょう。この差異の原因を分析することで、モデルの改善や、新たな要因の考慮が必要となるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、予測モデルの再評価が必要であり、スポーツの成果をより正確に予測するための新たなデータポイントや方法の導入が考えられます。
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:
このグラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフには二つの明確な時期があります。最初の時期では、実績（青い点）は約0.8のWEIスコアで安定しています。その後、将来の予測（緑色の点）は約0.7で横ばいになっています。全体的にみて、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフにおいて、外れ値や急激な変動は特に見受けられません。データポイントは比較的安定して配置されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績データを示し、堅調なパフォーマンスを示唆しています。
– 緑色の点は予測値で、比較的安定した傾向を示しています。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰の予測を示し、青色の実績データに基づいて比較的一貫性のある予測をしています。
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大きな乖離は見られません。過去の実績に基づいて、将来も同様のスコアを保つと予測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間の相関は高いように見えますが、特別な分布の偏りや特徴はありません。
6. **直感的な印象と影響**
– 人間がこのグラフから感じるであろうことは、現在のパフォーマンスがほぼ維持されるという安心感です。特に急激な変動がないため、ビジネスや社会的な側面でも安定した状況が続くと予測され、長期的な計画を立てる上で安定性のある状況です。
この分析からは、データが安定しており、予測が現状維持を示唆していることから、計画は着実な進捗を重視したものにするのが適切であると思われます。
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:
以下の点について分析を行います：
1. **トレンド**:
– 実績（青）のデータは一定の範囲内で横ばいの傾向が見られますが、若干の上昇も示唆されています。
– 予測データ（紫、シアン、マゼンタ）はそれぞれ異なる傾向を示しており、特に紫（線形回帰）は上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データや予測の急激な変動は特に見られません。
– 予測の下限（灰色の範囲）は一部の実績データと重なっており、予測モデルの精度向上が期待されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点: 実績データ
– 緑の丸: 前年比
– 灰色の範囲: 予測の不確実性
– X印: 予測の中央値
– 線: それぞれの予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間での出力の差異があり、特に線形回帰（紫）が持続的な上昇トレンドを予測しています。
– 前年比（緑）から、実績が上昇したことが確認されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の下限を含め、全体的に近い範囲内に収まっており、強い相関は見られないものの、予測と実績の整合性が高いことが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績が予測範囲内にあることから予測モデルの信頼性が高いことが示されています。
– スポーツ分野での成果の安定と潜在的な上昇を示唆するため、関係者は今後の戦略においてこのトレンドを考慮することが有益です。
– 経季節的な要因やイベントがWEIスコアに与える影響を詳しく調査することで、更なるインサイトが得られるかもしれません。
この分析を基に、各ステークホルダーはより最適な意思決定ができるでしょう。
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**
– 初期に実績（青色）のデータポイントが集まっており、安定しているように見えます。
– 終盤には前年度（緑色）の比較データが見られますが、こちらも安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– データポイントは特に急激な変動はなく、比較的安定しています。
3. **各プロットの意味**
– 青色のプロットは実績（実績AI）を示しています。期間の初めに集中しています。
– 緑色のプロットは前年度の比較AIを示しています。期間の終わりに配置されています。
– 予測値がないため、予測手法による将来の見通しのデータが存在しません。
4. **時系列データの関係性**
– 実績と比較AIが時間的に離れているため、直接的な相関や比較についての洞察は限られています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年比較の両方が高めの位置で安定しています。相関についての詳細は示されていませんが、共に安定していることが観察されます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績と前年比較が安定していることから、この個人の経済的余裕は比較的強固であると考えられます。
– 予測情報がないため、未来の不確実性については不明ですが、過去の安定性が将来へ良い影響を与える可能性があります。
– ビジネス・社会的には、安定した経済的状態を有していることが投資や支出計画において有利に働くでしょう。
全体的に、この個人の経済的状況は健全であると感じられますが、予測データが追加されることで、より詳しい未来の展望が得られると期待されます。
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:
このグラフを分析すると、以下の点が明らかになります。
1. **トレンド**:
– 全体として、WEIスコアには一貫したトレンドは見られません。初期の評価期日には、実績点が一定しているように見えますが、その後の予測では変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側で実績（青い点）がある直後に予測（赤い点）がありますが、その後の予測は上向きの傾向を示しています。
– 特に、緑色の線で示される決定木回帰の予測が比較的高い値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（実績AI – 青い点）**: 実際の値を表している。
– **予測（予測AI – 赤い点）**: 未来の値を予測。
– **前年（比較AI – 緑の点）**: 過去の同時期の値との比較。
– **異なる予測方法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）**がそれぞれ異なる予測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**:
– 各種予測の方法が異なりますが、全体的にWEIスコアが高くなる傾向があり、特に決定木回帰が高い予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現在のデータセットからは明確な相関を見つけるのは難しいが、異なる予測手法が用いられている点に注目すべきです。
6. **直感的な感想とビジネス／社会への影響**:
– 直感的に見ると、競技力や健康状態が今後改善されるという期待があるように見えます。
– スポーツ団体や個人トレーナーにとっては、予測モデルを用いて適切なトレーニングや対策を立てるための指針となるでしょう。
このグラフは、AIを用いた個々の健康状態や競技力の予測を評価し、さまざまなモデルを比較する上で有用なツールといえます。予測が異なる方法で強化されると、精度の高い計画が可能です。
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:
## 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 初期のデータ（2025年7月頃）は、実績がほぼ一定であまり変動がないが、ランダムフォレスト回帰による予測は急激に下降しています。その後、データが途切れた後に再びデータが登場し、やや上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ランダムフォレスト回帰の予測結果は顕著な下降を示していますが、それに対する実績やほかの予測がフォローしていないため、外れ値の可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青の円）はプレーヤーの実際の心理的ストレスを示し、比較的安定しています。
– 予測（決定木、線形回帰、ランダムフォレスト）は将来のトレンドを示していますが、異なるモデルで異なる結果を出しています。
– 横ばいの決定木回帰と軽い上昇を示す線形回帰に対して、ランダムフォレストは急激な下降予測を示しており、モデル間で異なるパターンを見せています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は異なるトレンドを描いており、予測方法の違いがはっきりと表れている。
– 特に初期のランダムフォレストの急降下は、実績がそれに続かないため、他モデルの予測との差異が際立っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測（線形回帰、決定木回帰）は比較的安定しており、標準的な範囲内に収まっている一方で、ランダムフォレストの予測は急激な変動を示しています。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 人間がこのグラフを直感的に見た場合、急激な変動や異なる予測結果に注目し、モデル間の差異について疑問を持つかもしれません。
– スポーツにおける心理的ストレスの予測は、選手のパフォーマンス管理に直接影響を与えるため、信頼できるモデルの選択が重要です。
– ビジネスや社会への影響として、選手のメンタルヘルス管理やそれに依存するチーム全体のパフォーマンスの向上が考えられます。
この洞察は、データの見方の違いとモデル選択が選手の心理的ストレス管理にどのように影響し得るかを考える上で重要です。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **初期値**: グラフの左側（2025年7月付近）に実績データ（青）が集中しており、ほぼ一定した値を示しています。
– **予測値**: 予測（緑色の点）は将来的に右肩上がりの傾向を示していることから、WEIスコアが将来的に上昇すると予測されています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 現状では実績や予測のデータに顕著な外れ値や急激な変動は見られません。
### 3. プロットや要素の意味
– **青色の点**: 実績のWEIスコア。
– **緑色の点**: 未来の予測値。
– **色の線（予測手法）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰に基づく予測結果があり、相互に似た傾向を示しているようです。
– **灰色の範囲**: 予測の不確実性を示す範囲。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測の間にはギャップが存在しますが、予測手法（色別の線）によるモデルは一致しており、合理的に予測が行われていることを示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 複数の回帰手法が類似したWEIスコアを予測しており、異なる手法でも予測が一致している点は、モデルの信頼性を高めています。
### 6. 直感的な感じとビジネスや社会への影響
– グラフからは、自由度と自治に関する個人のスコアが今後上昇する予測がされていることが直感的に分かります。
– **ビジネスや社会への影響**:
– **スポーツ領域**では、個人の自由度や自己管理の能力が高まることで、より柔軟なトレーニングや自己啓発が進む可能性があります。
– **組織やチーム運営**において、個々の選手の自由度を如何に最大化できるかが重要な戦略になり得ます。
このように、データに基づく予測が一致しており、対策や戦略の策定においても有効に活用できる提示がされています。
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
#### 1. トレンド
– **実績（青色）:** 開始時に比較的高いスコアで安定している。しかし、全体的な数値は非常に少ないため、トレンドを特定するのは困難。
– **予測（紫色、黒色、シアン）:** 各種予測モデルの線は、初期時点でほぼ横ばいであり、システムに期待されている一定のスコア範囲を示唆。
#### 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ないように見受けられる。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点（実績AI）:** 実際のスクリーング結果。
– **緑の点（前年比AI）:** 基準点を示す前年の同様のデータ。
– **グレーの帯:** 予測の下振れリスクを示す範囲。
– **各色の予測線:** ラインが横ばいまたは若干上昇しており、異なるモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰）が予測に用いられている。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測は全体的に密接に関連しており、一貫したスコアを示している。各予測モデルのスコアは全体的に類似している。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測は全体的に平均に収束している。大きな乖離が見られないため、各モデルが適切にフィットしている可能性がある。
#### 6. 直感的な感想と影響
– 人間が直感的に感じるであろうことは、安定感と予測への信頼性。予測と実績の一致が高いことから、スポーツにおける公平性・公正さの維持が可能であることを示唆。
– **ビジネス/社会への影響:** スポーツ業界において、AIによる予測は競技運営や政策決定において重要な役割を果たし得る。特に、安定したスコアは公平性の観点から重要。
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
1. **トレンド**:
– 初期のデータは比較的高いWEIスコアで始まり、急激に下降しています。
– 中間の期間にはデータがなく、後半には別のスコアが現れています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の急激な下降が特徴的です。その後、データが途切れ、期間の後半には急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロット（実績）は実際のデータを示し、急激な下降のトレンドを持っています。
– 線形回帰（薄い色の垂直線）、決定木回帰（シアン）、ランダムフォレスト回帰（マゼンタ）は異なる予測モデルの傾向を示していますが、大きく乖離しています。
– 期間後半の緑色のプロットは前年や別の基準AIによるスコアとして注目できますが、具体的な動きはないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の実績データと予測モデルの間にはずれがあります。特に、ランダムフォレスト回帰モデルが急激に下降しています。
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の間には調和がなく、異なる動きを示しているため相関しにくいです。
6. **直感的なインサイトとビジネス/社会への影響**:
– 初期の急激な下降は、組織の持続可能性や自治性の減少を示唆しており、早急な対応が必要かもしれません。
– 予測と実績の違いは、予測モデルの改善の余地を示しています。
– グラフの後半で前年のデータが現れるため、比較時期としての利用が考えられますが、これにより改善や変化を示す必要があります。
このようなデータは、特にスポーツチームや組織が持続可能性を増強するための戦略を構築する際に重要です。持続的改善を目指す上で、データ収集や解析手法の見直しが求められます。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリにおける社会基盤・教育機会のWEIスコアの推移を示しています。以下に、グラフの視覚的特徴とその洞察を示します。
1. **トレンド**
– **開始時の急上昇**: グラフの左側では、実績（青い点）が急激に上昇し、その後は横ばいになっています。
– **比較の安定性**: グラフの中央部では、予測（薄い色の線）が示されており、それぞれのモデルは(線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰)ほぼ同じスコアを予測しています。これは、データが予測モデルにとって一貫していることを示すかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 見たところ、急激な変動や顕著な外れ値はありません。初期の上昇後は、安定した動きを示しています。
3. **各プロットや要素**
– **青の実績点**: 開始時のスコアの変化を示しています。
– **緑色の前年比（丸）**: 直近の日付で、前年と比較したスコアです。
– **様々な色の予測線**: 予測モデルの結果を表しており、それぞれが異なるアプローチでの予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期の実績データと予測データの関係を見ると、各予測モデルの出すスコアはほぼ一致している点が興味深いです。この一致は、データの予測が異なる手法でも大きくは変わらないことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測と実績の間の整合性が高く、それに伴いスコアが高いことは、データの品質が良好である可能性を示しています。
6. **人間の直感と社会への影響**
– グラフを直感的に見ると、途中のどの時点でも大幅にスコアが変化することなく安定しており、教育機会が一貫して提供されていると認識されやすいです。
– ビジネスや社会においては、制度や政策が効果的に維持されている兆候として評価できるでしょう。
このグラフは、社会基盤が安定していることを示しており、特に教育機会の提供において一貫性が保たれていることを示唆しています。これは、長期的な社会発展において良い兆候とみなされるでしょう。
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:
1. トレンド:
– グラフは2つの時間帯に注目できます。最初は冒頭の方で実績（青色のプロット）が集中しており、横ばい傾向を示しています。その後、次の段階で予測（淡い緑色のプロット）が発生している場所に点が集まっています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 外れ値や急激な変動は特に見られず、データは安定しています。
3. 各プロットや要素:
– 青色のプロットは実績スコアを示しており、一定期間にわたってほぼ一定の値を保っています。
– 緑色のプロットは前年比を示し、後半に位置しています。
– 軽い赤い×印は予測であり、実績より少し高い位置に示されています。
– 線（薄い灰色）は予測の不確かさの範囲を示しているようです。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績と予測、前年比は異なるタイミングで記録されており、実績と予測が近いことがわかります。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）も実績値に基づいて概ね一致しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– データは垂直に整列しており、各タイミングで安定したスコアが得られています。強い相関は見られません。
6. 直感的な洞察及び社会的影響:
– このグラフから、スポーツにおける社会的なWEIスコアが一定期間で安定していること、また予測も実績と大差ない範囲で行われていることがわかります。多様性や共生を重視したスポーツ施策が一貫して行われていると推察されます。社会的には、小さな改善点があれば、さらに多様性が促進される可能性があります。
以上の分析は、スポーツの社会的評価を定量的なデータを基に予測する際に有用です。このデータを通して実施可能な施策を考えることができ、意思決定に役立てることができます。
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:
以下が分析結果です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色相（色の変化）から見ると、大きなトレンドよりも短期間の変動が多く見られます。色の変化が激しいため、一定の周期性は確認しにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-03の黄色のプロットは他と比較してかなり高い値を示しています。これは外れ値的な急変動を意味しており、特定のイベントや出来事が影響を及ぼした可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高低を示しています。濃い色（紫）は低いスコアを示し、明るい色（黄色）は高いスコアを示します。このスコアはおそらくスポーツイベントの人気や視聴率、参加度合いを示していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各日の異なる時間帯でのデータがプロットされており、時間帯によるスコアの変動が確認できます。スコアは日中よりも夕方に高い傾向があるように見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日や時間に集中して特定のスコアが上昇する特徴があります。7月3日付近のデータは特にその傾向が強いため、特定の要因が関与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、ビジネスや社会への影響**:
– ヒートマップは、特定のイベントやキャンペーンがスコアにどのように影響するかを視覚的に示しています。7月3日の高スコアは大規模なスポーツイベントがあった可能性を示唆します。このようなデータは、マーケティングの機会や時間帯別の視聴者行動を理解するために重要です。企業やスポンサーにとっては、影響力の大きいイベントへの適切なリソース配分をする手助けとなります。
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:
以下は、提供された個人WEI平均スコアのヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– 日付ごとに異なる時間帯にスコアが変化していますが、全体の明確な上昇または下降傾向は見られません。周期性もはっきりとはしていないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日の8時にスコアが急激に高まっている（黄色）が、他の時間帯や日付でのスコアに比べて異常値と見なせます。
– 7月1日の8時には非常に低いスコア（紫色）が観察され、これも外れ値として認識できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色でスコアの高低を表現しており、黄色が最も高く、紫色が最も低いスコアを示しています。
– 色の変化で、その日の特定の時間帯のスコアの変動を視覚的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日における異なる時間帯間の比較が可能であり、例えば7月1日は8時と19時で色が異なり、明らかにスコアが変化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– この短期間のデータから強い相関関係を見つけることは困難ですが、時間帯によるスコアの変動がある程度存在する可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– スポーツのパフォーマンスにおいて、特定の時間帯でスコアが改善されている様子が確認できる点は、練習や競技のタイミング調整に役立つかもしれません。
– パフォーマンスの変動がない時間帯を理解することで、効果的な休憩時間やトレーニングの最適化に繋がる可能性があるでしょう。
この分析は、特定のスポーツ活動のパフォーマンス測定に対する直感的な理解を深めるのに役立ち、データに基づく改善策を考える手助けになるでしょう。
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:
分析として、以下の点に注目します：
1. **トレンド**
– ヒートマップの色から、時間ごとの変化が示されている。色の変化を見ると、均一なトレンドではなく、変動がある様子が見て取れる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 全体を見渡すと、右上の非常に暗い色、特に紫が目立つ。これが急激な変動や外れ値を示している可能性がある。
3. **色が示す意味**
– 色の濃淡は社会WEI平均スコアを反映しており、右のカラーバーによると、紫が低スコア、黄色が高スコアを示している。青から緑は中間を示す。
4. **時系列データの関係性**
– 時間、日付ごとの変化がほぼマトリックス状に分布しており、複数の時系列データの上下関係や周期性があるように見える。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯（例：16時と19時）において変化する傾向がある。日付によってスコアが上昇または下降している。
6. **直感的な印象と影響**
– スポーツにおいて、特定の時間帯や日によって社会の関心度やウェルビーイングに変化が見られる可能性。これがイベントや試合の日程によって影響を受けているかもしれない。
– 社会やビジネスにおいては、マーケティングやイベントのタイミングを調整することで、より高い成果が期待できる。
このヒートマップは、タイミングや日程が重要な要素であることを示唆しており、それらを最適化することでスポーツ関連の取り組みを成功させる戦略につながる可能性があります。
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:
このヒートマップから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**
– これはヒートマップであり、時系列データの変動ではなく、相関関係を示しています。そのため、トレンドの分析は直接行えません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色の濃淡からは、高い相関と低い相関を視覚的に確認できますが、外れ値や急激な変動はこの形式では示されていません。
3. **各プロットや要素の意味**
– プロットの色は、各WEI（ウェルビーイング指標）間の相関の強さと方向を示しています。赤が濃いほどプラスの相関が強く、青が濃いほどマイナスの相関が強いことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 個人WEI平均と個人WEI（健康状態）、個人WEI（心地調ストレス）、総合WEIなどは、比較的強い正の相関が見られます。
– 例えば、社会WEI（公平性・公正さ）と社会WEI（持続可能性と自治性）は相関が低いことが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 個人WEI（心理的ストレス）と他の個人WEI項目は比較的相関が強いですが、社会WEI（持続可能性と自治性）との相関は低いです。
– 総合WEIと社会WEI（共生・多様性・自由の保障）は非常に高い正の相関を持っています。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**
– 個人の健康状態が他の個人要因と密接に関連しているため、健康改善が全体的なウェルビーイングの向上に影響を及ぼすと考えられます。
– 社会的要因は個人の心理的ストレスとは低い相関を持つため、個別のアプローチが必要かもしれません。
– 高い相関が見られる項目を強化することで、総合的なウェルビーイングが改善される可能性が示唆されます。これにより、企業や政府は、重点分野を絞った政策形成が可能になります。
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:
この箱ひげ図は、異なるWEI（競技の感覚や持続可能性など）タイプのスコア分布を比較しています。以下に、グラフから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– WEIスコアの中央値は、全体的に0.6から0.8の間に集中しています。特定のWEIタイプに大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のWEIタイプには外れ値が見られます。特に「個人WEI（感覚状態）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」で外れ値が多く確認できます。
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」は、スコアの範囲の変動が比較的小さいです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各ボックスの幅は四分位範囲を示し、スコアの分布のばらつきを表します。特に、「個人WEI（心理的ストレス）」は分布が広く、スポーツ活動が多様な影響を与える可能性を示唆しています。
4. **時系列データの関係性**:
– グラフは単一の時点の比較なので、時系列としてのトレンドは示していませんが、いくつかのタイプで密度の違いが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人のWEIスコアは比較的密集しているのに対し、社会的なWEIスコアはばらつきが大きいです。これは、個々の活動と社会的環境の違いに起因する可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– スポーツに関連する活動は、個人と社会の側面で異なる影響を持つ可能性があります。個人の感覚や精神的健康に影響を与えるだけでなく、社会的な公正さや持続可能性にも貢献することが示唆されます。
– ビジネスや社会へは、多様な活動を通じて特定の領域を強化することで、全体的なWEIスコアの向上を図ることができると考えられます。
このグラフの分析は、スポーツ関連の活動がどのように個々のウェルビーイングや社会的価値に影響を与えるのかを理解するのに役立ちます。
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、スポーツカテゴリに関する主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に詳細な洞察を示します。
1. **トレンド**:
– データポイントが散らばっており、はっきりとした上昇、下降、または周期的なトレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上と左下のプロットは他と比べて離れています。これらは外れ値として特定される可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットは、個別の観測またはデータポイントに対応しています。棒や色での追加情報はないため、主成分の分布のみを考慮します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとしての関係性はグラフからは直接的に確認できませんが、主成分の組み合わせが異なる傾向を示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分間の相関は比較的弱く、ある程度の分散があるため、各要素の独自性が示唆されます。
6. **直感的な感覚とビジネス、社会への影響**:
– グラフからは多様なデータの存在を確認でき、スポーツ業界における異なる要素や性能指標の複雑さを示唆しています。
– 外れ値は特定のイベントやパフォーマンスが他と大きく異なることを示す可能性があり、競技のフォーカスポイントとしての活用が考えられます。
– 主成分の分布が広がっていることは、多様な要因が存在することを示しており、これは戦略的な意思決定に役立つ可能性があります。
この分析がスポーツ業界のデータの特性を理解し、より良い戦略策定に役立つことを期待します。
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。
