📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下は提供されたデータに基づく分析結果です。
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は時間とともにいくつかの急激な変動を示しています。たとえば、2025年7月2日には、0.7875まで上昇した直後に0.69375へと急降下しています。これは、スポーツカテゴリーにおいて、一時的なイベントや出来事（試合結果や選手のニュースなど）が大きく影響した可能性があります。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**は比較的安定していますが、同様に特定日に急上昇や急降下が見られます。これは個人の心理状態や社会の動向に影響される要素があることを示唆しています。
### 異常値
– 異常値としてのスコア変動は、特に2025年7月2日に顕著で、この日に見られた急激な上下動がデータ全体に大きな影響を与えています。データの観点からは、この時期に特定のイベントが外部から大きな影響を及ぼした可能性が高いと考えられます。
### 季節性・トレンド・残差
– データの短期間では明確な季節性パターンを識別するのは難しいですが、一日を通して朝と午後で異なる傾向があります。午後のスコアが相対的に高い点がこのデータセットでの季節性と呼べるかもしれません。
– 長期的なトレンドを把握するにはデータ範囲が狭すぎるため、追加のデータが必要です。
– 残差成分は、急激なスコア変動が説明されており、ランダムな外部要因が関与していることを示唆しています。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップからは、特定の項目間に強い相関が見られるかどうかを確認できますが、詳細な項目の相関データは与えられていません。しかし、通常、例えば「個人の経済的余裕」と「健康状態」の間には相関が期待できます。
### データ分布
– 箱ひげ図に基づくばらつきや中央傾向は、与えられたデータから見て、データの中心付近で集中しているが、タイミングによって変動が大きい可能性があります。しかし外れ値がいくつかの時点で観測されています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析によると、主要な構成要素PC1とPC2がそれぞれ43%と28%を説明しており、これらの要素がデータセット全体の大半の変動を捉えています。総合WEIの変動に大きく寄与している可能性があります。これにより、要素間の主因が特定され、例えば「社会基盤」や「持続可能性」が重要な要素として特定され得ます。
### 総括
このデータセットは短期間でのスコア変動が大きく、特定日は異常値の影響が顕著です。スポーツに関連した季節的な出来事や社会的な動向が大きく影響する可能性があります。詳細な時系列分析がさらに可能であれば、より長期間にわたるデータセットを検討することでトレンドやパターン認識を深めることができます。
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：
1. **トレンド**:
– 初期データ（実績）は横ばいの傾向が見られます。
– 線形回帰や決定木回帰の予測も似たような横ばいの傾向を示しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は期間中にわずかな変動があるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値は実績データの中に明確なマークで示されていますが、これが予測にも影響を及ぼしているかは不明です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **実績（青い点）**: 実際のデータポイント。
– **予測（赤い×）**: 予測データポイント。この予測は比較的他の予測と一貫性があります。
– **異常値（黒い円）**: 通常の範囲からの逸脱を示しています。
– **前年度（緑の点）**: 昨年のデータポイントで、今期のデータと比較できます。
– **予測の不確かさ範囲（グレー）**: 予測の信頼区間。
– **予測モデル（紫およびピンクの線）**: 各回帰モデルによる予測の軌跡を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間の相関は高く、すべてのモデルが横ばいまたは小さな変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データに大きな差異はありませんが、異常値が一部の期間に影響を与えています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および社会への影響**:
– スコアの安定性が見られ、これはスポーツパフォーマンスの一貫性を示すかもしれません。
– 異常値が少ないことから、一般的に安定した実績が予想され、短期的な戦略を立てる上で有利かもしれません。
– 長期的には平坦なトレンドが示唆されていますので、新しい戦略やトレーニングの導入が必要かもしれません。
全体として、データは安定していますが、変化を促進するための新しいインプットが必要であることが示唆されています。
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:
以下はグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 明確なトレンドが見られます。データは周期的または一貫した変化を示しているわけではなく、データポイント間に大きな間隔があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値が強調されていますが、時系列的に急激な変動は見られません。
– 異常値がある時点に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示しており、濃い緑の点は前年の比較を示しています。
– 紫とピンクの線は、異なる回帰手法による予測を示しており、モデルに基づく予測の幅を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実際のデータと前年データ、予測データが示されていますが、全体的にそれぞれが分離されて表現されており、直接的な関連性は明確ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの集中度合いや分布の広がりについては、可視化されたデータポイントから具体的なパターンは見られません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人間の直感では、データに一貫性がなく予測も定まらないことから、スポーツ選手のパフォーマンスの予測や評価には困難が伴っていると感じるかもしれません。
– 季節要因や特定のイベントがパフォーマンスに大きな影響を与える可能性が示唆されますので、モデルの精度向上や運用的な側面での強化が求められます。
この分析からは、さらなるデータの収集や精緻化が重要であることが示唆され、より精確な予測モデルの構築が必要です。
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:
このグラフには、以下のような視覚的な特徴と洞察が見られます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色）は短期間で上昇し、約0.8から1.0付近まで増加しています。しかし、データ範囲は広くなく、長期的なトレンドを判断するには不十分です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い縁取りの青い点で示される異常値がいくつかあります。このような値は、システムのノイズや予期しないイベントを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青の点で示され、AIによる予測は緑の点で示されています。これにより、現実のデータと予測データの一致度を比較できます。
– 紫の線は、異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しており、それぞれの精度の違いを確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと過去のデータ（緑色）は時間的に分離されており、直接的な比較は難しいですが、予測モデルがどれほど過去のデータから学んでいるかを評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの急激な上昇に比べ、予測データは安定しており、異なるモデルの予測結果が直線的または非線形で変化し、予測の難しさを示しています。
6. **直感的な洞察や社会への影響**:
– 実際のデータが予測を上回って推移している場合、過去のデータから学ぶAIモデルの限界と、新たなデータポイントの重要性を示しているかもしれません。
– スポーツカテゴリにおける社会的な評価や指標が、急激に改善している可能性があり、この変化は参加者の増加や競技の人気の増加を示唆するかもしれません。
– 将来的には、より多くのデータと改善されたAIモデルによって、より正確な予測が可能になることが期待されます。
このグラフは、現データとAIの予測を比較することで、AIモデリングの限界や可能性を探る良い参考資料となり得ます。
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:
このグラフについての洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 期間の初期にいくつかの評価が集中しており、その後長期間評価が途絶えて、最後に再び評価があります。
– 様々な予測モデルによる予測が初期に行われていますが、これも多くの期間更新されていない状態です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには異常値としてフィルタリングされたデータがありますが、その後はほぼ一定です。
– 特に急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績AIのデータ（青）は、すべての時点で非常に高い水準にあります。
– 線形回帰やランダムフォレスト回帰がどのようにフィットしているかを示していますが、期間が短いために多くの詳細な分析は困難です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰といった異なる予測モデルが用いられていますが、全体として大きな違いはないようです。
– 前年データ（緑）は直近の高いスコアと一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布自体は非常に狭く、得点が非常に高い範囲で推移しています。
– 予測範囲は一定ですが、実績データが範囲を逸脱することはありません。
6. **直感的な感じと社会的影響**:
– 個人WEIが高い水準を維持していることは、対象者が経済的に安定していることを示しています。
– 初期の異常値を除けば、全体として非常に安定しており、予測モデルも過去の傾向と大きく外れない予測をしています。
– 社会的に見ても、対象がスポーツカテゴリであるため、その高い経済的余裕がスポーツ活動の持続可能性や成績にも関連している可能性があります。
このグラフは、スポーツ選手など、ある個人またはグループの経済的安定度を示しており、安定感があり、現在の経済的余裕が高い水準にあると見受けられます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 現在の視覚的なデータは、2025年7月から始まっており、2026年7月までのスコアを示しています。主なデータ点は初期に集中していますが、その後予測が続きます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値が2025年7月初旬に記録されています。それ以外の期間では特に目立った外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実際のデータを示しています。
– 赤いバツ印は予測のデータ。
– 緑色のプロットは前年のデータと予測を示し、淡い緑の円が2026年7月のデータを示しています。
– 様々な色の線は異なるアルゴリズムによる予測結果を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績のデータは予測と比較すると早い段階で提供されており、その後の予測は異なるアルゴリズム（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による範囲を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最初のデータ点からの変動は限定されていますが、予測結果が提供する範囲が広いため、データのばらつきが反映されています。
6. **直感的に感じること、および社会やビジネスへの影響**
– スコアの推定範囲はかなり広いため、健康状態の予測は不確実です。これにより、スポーツ選手、コーチおよび関係者はパフォーマンス最適化の戦略を策定する際にアプローチを多様にする必要があるでしょう。具体的な健康管理やトレーニングの調整において、より綿密なフォローアップが必要となるかもしれません。
全体として、このグラフは個人の健康状態の予測を多角的に示しており、予測モデルの多様性から得られる示唆を活用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
1. **トレンド**:
– 初期のデータポイントは2025年7月頃に集中しており、その後すぐに予測手法による異なるトレンドラインが示されています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測がすぐに開始されているため、興味深い対比を提供しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月初頭に異常値が確認されています。これが実験データとしての特徴なのか、特定のイベントによる影響か検討する必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績AIによる実データを示しています。
– 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）で示され、各ラインがその予測を表しています。
– 前年のデータは緑の点で、比較のために掲示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実データと予測データの間に時間的なギャップがありますが、予測によって埋めようとしています。この間の乖離を補正することが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なる予測手法が近似的に同じトレンドを示している場合はストレスレベル予測が一致していると言えますが、ばらつきがある場合は予測の安全性に疑問が残ります。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 一見して、心理的ストレスの測定と予測が行われているため、スポーツ選手やチームのパフォーマンス管理に活用できるデータです。
– 異常値や突発的な変動は、対策を講じるべき問題の早期発見につながる可能性があります。
– 予測精度が高まることで、スポーツ業界における選手の健康管理やトレーニング効率が向上するでしょう。
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**:
– 初期のデータポイント（実績）は7月あたりに密集していますが、その後データはなく、予測データのみが2026年の春頃に現れています。
– 目立った上昇や下降トレンドは見られず、予測はほぼ一定の水準で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として、最初の方に一つの異常値が示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際に測定された実績データ、緑の点は前年との比較データです。
– 異常値は黒い輪でハイライトされており、通常の範囲を超えたデータポイントとなっています。
– 予測モデルごとに異なる色の線で示されていますが、全体として大きな変化はないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルの結果（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は重なり合っており、互いに大きく異なるわけではなく似たような傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は非常に限定的で、特定の期間に集中しています。予測の信憑性は、その期間外のデータがないため、評価が難しいかもしれません。
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**:
– 実データが限られているため、予測に対する信頼性に不安を感じる可能性があります。
– スポーツの個人パフォーマンスを評価する際、データの欠如が実際のパフォーマンス評価を難しくするかもしれません。
– ビジネス的には、過去のデータが不足していることが原因で、パフォーマンス向上策の設計や評価が挑戦的になるでしょう。
この分析に基づき、より多くのデータを集めることで、予測の正確性を改善する必要があると考えられます。
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**:
– グラフの左側には、数か月間で急激なスコア上昇があります。特に、予測ラインと実績ラインが重なっており、予測アルゴリズムも上昇を捉えていることがわかります。
– グラフの右側は比較AIのデータが均一に分布していますが、具体的なトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側では、いくつかのプロットが他の予測と大きく乖離している「異常値」として示されています。これにより、急激な変動が確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の実績プロットは、実際のデータを示しています。予測データ（赤のXマーク）とほぼ一致していることが、予測精度の高さを示しています。
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ個別の色で示されており、全体的に同じトレンドを予測しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと異なる予測手法によるデータの間に強い関係性があります。異常値はありますが、全体としては予測通りに進んでいる例も多いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間に強い正の相関があり、予測手法の精度が高いことが示唆されています。
– 比較AIのデータの均一な分布から、過去との比較で大きな変動がないことが推測されます。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– 人間がこのグラフを直感的に見ると、短期間での成長や変動が顕著であり、スポーツ界における社会的公平性や公正さの評価が向上していると感じるでしょう。
– 社会全体における公平性の向上は、スポーツ選手や観客に対する透明性の向上や信頼性の向上に寄与し、スポーツ業界全体の公平な環境づくりに貢献すると考えられます。
このグラフは、予測手法が実績データをかなり正確に反映しており、異常値を除けば一般的に良好な制度を維持していることを示しています。これにより、今後の政策決定や改善施策の策定において有用な指標となるでしょう。
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
– **初期のトレンド**: 2025年7月からの短期間において、実績データ（青いプロット）にわずかな上昇が見られます。
– **予測トレンド**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が示されており、全般的に横ばい傾向または微増の傾向が見られます。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 2026年6月に「異常値」としてプロットされている部分があり、これが注目ポイントです。
– **急激な変動**: 特に急激な変動は見られませんが、初期の実績データが期間内の最高値になっています。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **青いプロット**: 実績データを示しています。
– **緑のプロット**: 前年度の比較データ。
– **x印**: 予測データ。
– **異常値**: 明確に識別できる異常なスコア。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測データと実績データの間で大きな乖離は見られません。
– 各回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）の予測は比較的一貫しています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各予測手法が似たようなパターンを持っており、モデル間で強い相関があることを示唆しています。
#### 6. 直感的な洞察と影響
– **直感的な印象**: スコアは安定しており、大きな変動がないため、持続可能性は良好と判断できます。
– **ビジネスや社会への影響**: スポーツカテゴリでの持続可能な発展と自治性の確保ができているという安心感を提供します。異常値の原因を明らかにし、将来的な改善に取り組むことが推奨されます。
全体的に、WEIスコアは安定していて、予測によれば将来的にも安定した状態が続くと期待されますが、異常値の原因究明が重要です。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリの社会WEI（社会基盤・教育機会）スコアの推移を示しており、以下の特徴があります。
1. **トレンド**:
– トレンドは大きく二つの期間に分かれています。
– 左側のデータは約0.6から1.0に急上昇しています。
– 右側のデータは0.6以下のところに分布し、若干の上昇傾向があるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側で急な上昇があります。
– 異常値としてマークされたものがいくつか見られますが、それがスコアの上昇に影響を与えているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の実績データは、時系列的に急激な変動を示しています。
– ピンク、紫、緑の線は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測結果を示しています。
– 黒い線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**:
– 実績値と予測値の間に一定の差異がありますが、大体の傾向は一致しています。
– 予測値が将来の実績に基づいて調整される可能性があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 急激な上昇と不規則な分布は、何らかの外部要因やデータ収集方法に起因する可能性があります。
– スコアは一時的には上昇していますが、継続的な上昇トレンドが見られません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、人々はスコアの変動性の高さと予測の不確かさを感じ取れるでしょう。
– 社会基盤や教育機会に関する意思決定においては、データの変動が大きいことを考慮し、慎重に分析する必要があります。
– スポーツを通じた社会的介入の評価において、安定したデータ収集と継続的な改善が求められる可能性があります。
このようなスコアは、政策立案者や教育機関が社会基盤強化のための戦略を立てる際に重要な考慮事項となるでしょう。
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:
分析を行うと、以下の点が見受けられます。
1. トレンド:
– 最初の数日間はスコアのおおきな変動が見られ、特にランダムフォレスト回帰の予測が上昇しています。
– その後、データは横ばい状態が続いていますが、予測値はそれぞれ異なるトレンドを示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 初期段階で異常値が現れています。実績AIと比較AIの間で大きなばらつきが見られ、予測誤差範囲も広がっています。
3. 各プロットや要素:
– 青い点は実績AI、緑色は前年（比較AI）を示し、それぞれの位置から実績と推測がどのくらい一致しているか確認できます。
– 異なる色の線は各種回帰モデルの予測を示し、特にランダムフォレスト回帰（ピンク）は急激な上昇を示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績と比較AIのデータは初期のみに存在し、予測データがそれらをどのように補完し、長期的に維持するかが表されています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 線形回帰（青）と他のモデル（紫、ピンク）間で異なる傾向が見られ、予測モデル間の相関の違いが分かります。
6. 直感的な洞察、ビジネス・社会への影響:
– 最初の急激な変動が示唆するのは、社会WEIが不安定な段階を経て、さまざまな予測モデルによって異なる未来を描いていることです。
– ビジネスや社会への影響としては、共生や多様性への取り組みが進む中で、予測に基づく計画が重要です。特にモデルによる予測が異なるため、リスク分散が必要になるでしょう。
このグラフは多様な予測モデルによる解釈の必要性を示し、人々がどのデータを信頼するべきかの選択を迫ります。
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:
以下の点に基づいて分析します。
1. **トレンド**
– ヒートマップでは特定の日や時間帯での色の変化を通じてトレンドを観察できます。黄色に向かうほどスコアが高いことを示しており、2025年7月3日にかけて上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立つのは2025年7月3日の時間帯16で急激なスコアの上昇が見られる点です。これは特定のイベントがあった可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色の濃淡がスコアの高低を示しており、黄色は高スコア、濃い青や紫は低スコアを意味します。時間帯と特定の日ごとのパフォーマンスを視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとの変化を見ると、特定の時間帯に高いスコアが集中しています。これは望ましい傾向、もしくは何らかのパターン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**
– 特定の時間だけ極端にスコアが高いことから、日常的なパフォーマンスではなくイベントや出来事による影響が強いと言えます。
6. **直感的な感想と影響**
– 視覚的には、スポーツイベントなどが特定の日付と時間に集中していることを表しており、ビジネス戦略やマーケティング活動を計画する上で重要なインサイトとなります。
– 社会やビジネスへの影響として、イベントに向けたプロモーションや広告の最適化が考えられ、それにより収益を増やすことが可能です。
このヒートマップからは、特定のイベントや活動がどのようにスコアに影響を与えるかを理解する手がかりを得ることができます。
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:
このヒートマップは、個人WEI平均スコアの時系列データを視覚化したものです。以下、主な視覚的な特徴とそこから得られる洞察を列挙します。
1. **トレンド**:
– 時系列の観点から、上方に高いWEIスコアが集まっており、日による変動があることがわかります。
– 色の変化を見ると、日ごとにスコアに一定の周期性が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色が濃い部分（紫色）は、他の日と比べてスコアが低いことを示しており、特異な日と考えられるかもしれません。
– 一方、明るい部分（黄色）はスコアが非常に高いことを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーションはスコアの高さを表し、紫から黄への色相の変化でそれを示しています。
– 色が濃いほどスコアが低く、明るいほど高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 縦軸の時間帯別にスコアの分布を示しており、特定の時間帯に高いスコアがあることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日によってスコアのばらつきが大きいことが色の濃淡の変化で示されており、安定性がないことがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このヒートマップから直感的に、特定の時間帯や日に高いパフォーマンスを発揮していることが認識できます。
– ビジネスやスポーツの計画において、どの時間帯に注力すべきか、あるいは休日を設定する時期の見極めに役立つかもしれません。
– スポーツ管理者やコーチはこのデータを用いてトレーニングスケジュールを最適化し、パフォーマンス向上を図ることが可能です。
全体として、データの変動を色で直感的に把握できるため、具体的な行動に結びつけやすいという利点があります。
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:
このヒートマップは、スポーツカテゴリの社会WEI平均スコアを360日間にわたって視覚化したものです。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**:
– 各日付ごとのスコアは、多様な色で示されています。色の変化を見ると、上昇および下降の傾向があることがわかります。
– ただし、図示されている期間が短い（4日間）ため、長期的なトレンドを把握するには不足があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 紫色で示される部分（2025-07-04の0-8時）は、他のエリアと比べてスコアが低いことを示しています。これは急激な変動や外れ値と考えられる可能性があります。
3. **各プロットや要素（色、密度など）が示す意味**:
– 色の違いは各時間帯のスコアの違いを示しており、対応するスケールバーから具体的なスコアの範囲（0.68から0.80）を確認できます。
– 濃い青や紫の部分は低いスコアを示し、黄や緑の部分は高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 今回のヒートマップでは、時間帯ごとのデータが縦方向に示され、日付ごとの違いが横方向に示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各日付においてスコアの分布の違いが確認でき、特に時間によってスコアの大きな変動があります。特に昼間の時間帯に高いスコアが見られます。
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**:
– スコアが高い時間帯（黄色や緑の領域）には、スポーツイベントや関連する活動が集中していると推測されます。
– スコアが一時的に低下している地点は、何らかの障害や社会的なインシデントが発生した可能性があります。
– このようなデータは、時間帯別のイベントのスケジューリングや資源配分に重要な示唆を与えるでしょう。
このように、グラフからは具体的な時間帯におけるスコアの変動を視覚的に確認することができ、次なる戦略や計画を考える上で有用なインサイトが得られます。
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:
この相関ヒートマップは、スポーツカテゴリにおけるWEI（Well-being Index）の異なる要素間の関係性を示しています。以下に、各ポイントについての分析を示します。
1. **トレンド**
– ヒートマップには直接的な時間的トレンドは示されていませんが、相関の強さを視覚化しています。
– 赤い領域は高い相関を示し、青い領域は低いまたは負の相関を示します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動はヒートマップでは一般的に識別できません。ただし、負の相関が目立つ領域は注意が必要です。
3. **各プロットや要素**
– 「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」の相関が特に高く（0.91）、心理的ストレスが個人の総合的な幸福度に大きく影響していると考えられます。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の間に強い正の相関（0.67）があり、経済的余裕が健康と関連していることを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データそのものはありませんが、同時期に計測された各要素の相関を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の高い相関（0.79）は、社会的な多様性や自由の保障が全体的な幸福感に大きく影響している可能性を示唆します。
– 「社会WEI（社会基盤・教育機会）」と他の要素の間には比較的低い相関が多く、特に教育機会が他の幸福要素と直結しているわけではないことがわかります。
6. **直感的な洞察とその影響**
– 人間が直感的に理解するところでは、心理的ストレスが個人の幸福度に深く関係していることが強調されます。
– ビジネスや社会政策においては、精神衛生や経済支援が総合的な幸福度を高めるために重要であると考えられます。特にスポーツ業界では、心理的および経済的な支援が競技者のパフォーマンスにも影響を与える可能性があります。
この分析は、スポーツにおける幸福の多面的な影響を理解する助けとなり、より総合的な戦略を立てる基礎となります。
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:
# グラフ分析
**1. トレンド**
– WEIスコアに関して、全体的に特定の上昇または下降トレンドは見られません。各カテゴリは独立しているように見えます。
**2. 外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリ（例えば、社会WEI平均、個人WEI（精神的ストレス））では、外れ値が確認できます。これらは特定の状況やイベントによって異常値が発生した可能性があります。
**3. 各プロットや要素**
– 色や箱ひげ図の高さは、それぞれのWEIスコアの分布を示しています。箱の位置は中央値を反映し、上下のひげは範囲を示しています。各カテゴリ間の比較が明確です。
**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、時間的関係性には直接言及できません。ただし、各カテゴリ同士の比較として、精神的ストレスや社会公正に関する個人と社会のWEIがどのように異なるかを見ることが可能です。
**5. 相関関係や分布の特徴**
– 一部のカテゴリ（例えば、総合WEIと個人WEI平均）はスコア分布が似ており、相関がある可能性があります。一方、異なる個人と社会のカテゴリーは、スコアの幅や平均が異なることを反映しており、それぞれ異なる要因が影響していることが示唆されます。
**6. 直感的な感想と影響**
– 視覚的に見ると、スポーツ関連のWEIは個人の心理状態や社会の公正性に広く影響することが示されるため、管理者は特定のWEIタイプを改善する施策を考えるべきです。社会的公正や持続可能性は重要なテーマで、これに対するスコアが大きく改善されると、スポーツ分野全体の健全性が高まると考えられます。また、外れ値に何が影響しているのかを分析することで、特定の改善点が見つかるかもしれません。
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、スポーツカテゴリのデータを主成分分析（PCA）で視覚化した結果です。以下にその特徴と得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ内のプロットには明確な上昇や下降のトレンド、周期性は見られません。データポイントはばらついており、特定の方向への一貫した動きは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データポイントは全体的に散らばっているため、特定の外れ値をすぐには識別できません。ただし、（-0.15, -0.10）近辺のポイントは他からやや離れた位置にあり、外れ値として考えられる可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットは主成分1と主成分2の得点を示しています。第1主成分の寄与率が0.43であり、第2主成分の寄与率が0.28です。これは、第1主成分がデータの分散の43%を説明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**:
– 具体的な時系列データの流れを示しているわけではありませんが、異なるカテゴリーや期間にまたがるデータの相対的な位置関係を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 両主成分において明確な直線的な相関関係は見られません。データは全体的に中心から四方に広がっています。
6. **直感とビジネスや社会への影響の洞察**:
– グラフは異なるデータポイントの相対的な違いや類似性を視覚的に把握しやすくなっています。スポーツ業界において、要素間の関係を把握することで、特定の競技やイベントが他とどのように関連しているかを理解する手がかりになるでしょう。
– ビジネスインサイトとしては、特定のスポーツイベントが他のイベントと比較してどのように位置づけられているかを把握し、マーケティングや投資戦略に活用できる可能性があります。
全体として、主成分分析により、多次元データを視覚的に理解しやすくしており、多様なスポーツデータの比較と分析が可能になっています。
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。