📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 時系列推移
– **総合WEI**: 小さなサンプルではあるものの、日々の総合WEIスコアは0.69から0.79の範囲で推移し、顕著な変動日としては7月2日（0.69、0.79）と7月4日（0.78）が挙げられます。全体的には安定した範囲内であるが、短期間内での高低の変動が見られる。
– **個人WEI平均**: 0.68から0.78で推移し、安定的に0.70付近に多くの日が集中しています。興味深いのは7月2日には上昇し、その後再びやや低下するパターンが見られる。
– **社会WEI平均**: 予測可能な変動内にあるが、7月2日(0.65)および7月4日(0.82)に大幅な変動が観察されました。
#### 異常値
– **総合WEIの日付**: 7月2日に変動が最も大きく、0.69（低）から0.79（高）への幅広いスコアが観察されています。これは、重大な社会イベントやニュースがこの日のスコアに影響を与えた可能性を示唆します。
– **個人WEI平均の異常値**: 同じく7月2日に明らかな変動があり、心理社会的ストレスや健康イベントの影響があるかもしれません。
– **社会WEI平均**: 7月2日の低いスコアから推測すると、社会的公平性や持続可能性に関する出来事が影響した可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差
– データの期間が短いため、季節性の影響を直接推測するのは困難です。しかし、特定の日（特に7月2日）に大きなイベントが発生し、それがトレンドに組み込まれている可能性があります。残差成分は個別の予測不能なイベントやデータ収集の誤差によるものと推測されます。
#### 項目間の相関
– もし相関ヒートマップが利用できた場合、特に個人の経済的余裕および社会基盤との関連が強い可能性があります。経済的余裕の変化は他の個人および社会的な要因に影響を及ぼすことが予想されます。
#### データ分布
– 箱ひげ図を用いれば、総合WEIと個人・社会WEIのばらつきが確認できます。全体的に中央値付近にスコアが集中しているものの、一部に大きなばらつきが見られ、特に異常値が示唆するようにデータ収集のタイミングや状況が不安定であった可能性が考えられます。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1（43%）とPC2（28%）**は、データの大部分の変動を説明します。これらの主要成分は、「経済的余裕」および「社会の持続可能性」がWEI全体のスコアに最も影響を与えていることを示唆します。例えば、PC1が経済的な指標に関連する一方、PC2が健康などの個人指標をカバーしている可能性があります。
### 結論
データの大部分は安定しているものの、特定の日付での顕著な変動から、スポーツや社会的なイベントが影響を及ぼしている可能性が高いです。分析から、経済的な変動や社会基盤、持続可能性といった要素が、個人や社会両方のスコアに大きな影響を与えていると考えられます。将来的には、異常値が発生する背景の詳細な調査と、多角的な指標の追跡が重要であると考えます。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は7月1日から7月5日までの間にしか表示されておらず、その期間での変動は小さいです。
– 線形回帰予測（青い線）は一定で、動きがありません。
– 決定木回帰（赤紫の線）は右肩上がりになっています。時が経つにつれてスコアは上がると予測されています。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）は開始時点から急激に上昇し、その後横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間に一つの外れ値が確認されています（黒い縁取り）。
3. **各プロットや要素**:
– **青いドット**: 実際の実績データポイントを示しています。
– **赤いバツ**: 予測AIによる予測値です。
– **黒いリング**: 外れ値を示しています。
– 灰色の範囲が予測の不確かさを示しており、範囲内でのスコアのばらつきが考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 三つの異なる予測モデルが表示されており、それぞれの予測モデルによる将来の傾向が異なることが分かります。特に、ランダムフォレスト回帰による予測が最も楽観的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データと予測間での直接的な相関は目立ちません。予測モデルは異なる傾向を示していますが、実績データの範囲内に収まっています。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**:
– 初期データが限られているため、予測の信頼性には注意が必要です。特に、異なる予測モデルが異なる結果を示しているため、決定を下す際には多角的な視点が必要です。
– スポーツに関連するパフォーマンスの評価や戦略立案に使われる場合、外れ値の原因や予測モデル間の差異を理解することが重要です。これにより、選手のトレーニングやチームの戦略を適切に調整することができるでしょう。
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、個人のWEI平均スコアの30日間にわたる推移を示しています。以下に分析ポイントを示します：
1. **トレンド**：
– 実績（青い点）は初期段階に集中しており、その後、一定のWEIスコア周辺で横ばいです。
– 線形回帰の予測（薄紫の線）は上昇趋势を示していますが、決定木回帰（青い線）は横ばいのまま。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）も上昇しています。総じて、モデルによって異なる予測が行われており、不確実性が存在します。
2. **外れ値や急激な変動**：
– グラフ内で明示的に特定の外れ値は示されていませんが、最初のデータポイント群の位置から見ると、初期にいくつかの変動があったことが示唆されます。
3. **各プロットや要素**：
– 青い点は実績データを示し、黒丸で囲まれたものが異常値として特定されています。
– 灰色の領域は予測不確かさ範囲を示しており、この範囲内での変動が予測されています。
– 予測モデルごとの違いが比較されており、線形回帰とランダムフォレストはやや異なるスコアの変動を示唆しています。
4. **関係性**：
– 予測モデルによって示されるトレンドは異なるため、データの変動性に対するモデルの反応が多様であることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– データは初期に集中し、その後は予測に基づくプロットが続いています。相関や分布においては、初期の密度が高く、その後の予測としての推移はトレンドに多様性があります。
6. **人間が直感的に感じることと影響**：
– 初期の実績データが既に安定して一定の水準にあり、その後の予測がどうなるかに注目が集まります。
– ビジネスやスポーツの場面では、安定したパフォーマンスの維持が重要であり、予測の変動が大きい場合は管理や対応が必要となります。
– モデルの予測が異なるため、外部要因や突発的な出来事が今後のスコアに影響を及ぼす可能性があることを示唆します。
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**
– 実績（青いプロット）は初期に急激な変動を示しているが、期間全体を通じて一定の範囲に分布している。
– ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）では、最初は急激に上昇し、途中から安定している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにいくつかの外れ値が確認できる（黒い円で表示）。
– これらは予測の不確かさ範囲（灰色の範囲）内に含まれている。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、予測AIによる予測と比較される。
– 赤い「×」はAIの予測で、実績との比較が可能。
– 線形回帰や決定木回帰などの予測モデルが比較のためにプロットされており、いずれも安定した傾向を示しているが、ランダムフォレストはより高い予測値を見せている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデル間で不一致があるが、大きな外れは少ない。
– 各モデルが異なるアプローチを取るが、ほぼ同様な結果を目指していることがわかる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測データには一定の相関があり、特にランダムフォレストは模倣する形で回帰を見せている。
– 実績データに対して他の予測モデル（線形、決定木）はわずかに低めに推移している。
6. **直感的な人間の視点とビジネス/社会への影響**
– 実績に対して予測モデルが全体として信頼できると考えられるが、外れ値が存在するため注意が必要。
– ランダムフォレストが他のモデルよりも柔軟で、急な変化に対応できていることが直感的に理解できる。
– スポーツの予測などにおいて、極端な変動に対するモデルの信頼性が増し、戦略的に利用される可能性がある。
このグラフから、ランダムフォレストが最も変動に対応した予測を行っていることが強調され、モデル選択において考慮すべきであると思われます。また、外れ値の存在から、さらなるデータの精査が必要かもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド:**
– 実績（青色の点）のデータは、グラフの左側に集中しており、期間中の明確なトレンドは見られません。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク）は、右方向にゆるやかに上昇しています。これは将来的な改善を示唆しています。
– 線形回帰（青い線）は、一定の値を保ち、横ばいの傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– いくつかのデータ点は他よりも低く、異常値として強調されています。
– 外れ値は0.6付近で、他の点から逸脱しています。
3. **各プロットや要素の示す意味:**
– 実績のデータ点は、個人の経済的余裕（WEI）の現実的な変動を示しており、ほぼ一定の範囲に収まっています。
– 異常値は、予期しない出来事や一時的な状況を反映している可能性があります。
– 線形回帰と決定木回帰の比較から、データの解釈が変わることがあります。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– ウェーブレット回帰と決定木回帰の予測値は平行に走っているため、一定の信憑性があるかもしれません。
– ランダムフォレスト回帰は他のモデルとは異なるトレンドを示し、データの変動に敏感です。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データの範囲は狭く、密度が高いことが特徴です。
– 異常値の有無がモデルの予測に与える影響を考慮する必要があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響:**
– 一部のデータの異常値は、予期しない困難やチャンスを提供するイベントを暗示しているかもしれません。
– 長期的には、ランダムフォレスト回帰が示す改善トレンドが実現されれば、個人の経済的安定性に寄与する可能性があります。
– ビジネスにおいては、異常値の背後にある要因を特定し、リスク管理や戦略の見直しが重要かもしれません。
このグラフから、全体的な安定性を保ちながらも、特異な事象が将来の計画にどのように影響するかを考慮することが重要です。
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:
1. **トレンド**
– 実績のデータは最初の一週間にわたり一定で、その後データは途絶えています。
– 予測データは時間とともにわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数値0.8付近の最初のデータポイント（異常値として表示されている）が外れ値と見なされています。
– 全体的に急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータを示していますが、データ期間内の前半だけに存在しています。
– 予測（赤いx、ライン）は異なったモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づいています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを表しており、特に初期に幅が広いです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データの終わりと予測の始まりに重なりがないため、直接の比較は困難ですが、最初の予測は実績データに続く形で自然につながっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは一定であり、予測はゆるやかな上昇を示しています。期間中の特異な動きはありません。
6. **直感的な感想と影響力**
– 実測データが限られた期間しかないため、その後の健康状態を予測する信頼度が課題となります。
– ビジネスや社会への影響として、予測に基づいた先回りした健康状態改善策が必要かもしれません。
– 不確かさに対するアプローチとして、複数の予測モデルを活用することが示されていますが、正確性を図るにはさらなるデータが求められます。
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
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は最初の数日に集中して表示されています。トレンドとしては、予測ライン（ランダムフォレスト回帰）は緩やかに上昇しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として、グレーで囲まれている部分内に黒い円が表示されています。この区域内に数日分のデータが集中しており、特定の期間における変動があったことが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示しています。
– 赤い×印は予測データです。
– 線の色は異なる予測モデルを示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– グレーの四角は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データが予測データと乖離しており、予測の不確かさが大きいことを示しています。
– 複数の予測モデルの中で、ランダムフォレスト回帰の予測が使用されていますが、実績データからの乖離が目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 短期間にデータが偏って分布している（実績データが最初の数日に集中）ため、全体の相関を見るのは難しいですが、予測モデルの信頼性に疑問を呈する可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– このグラフから直感的に感じるのは、測定された心理的ストレスが特定の期間において急激に変動している可能性です。
– ビジネスや社会への影響としては、ストレス管理の重要性や、予測モデルの精度向上の必要性が考えられます。これは特にスポーツのようなプレッシャーのかかる環境において重要です。
このような分析により、心理的ストレスの理解と管理へのインサイトを提供し、適切な対策を講じることが可能になります。
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、提供されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイント（青い点）はほぼ横ばいの状態を示しています。一方、予測の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はわずかに上昇傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントが異常値としてハイライトされています（黒い丸）。これらは一般的な傾向から外れている要素です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は過去の実データを示しており、各モデルによる予測と比較する基準となります。
– 薄い灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示し、現在のデータからどれほど予測が信頼できるかを表します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 3つの予測モデルの線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はほぼ同じように並行して上昇しており、それぞれのモデルが似たような未来予測を示していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間には明確な相関関係は示されていませんが、全体的に安定しています。
– 異常値が存在するが、それらの影響は限定的です。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととビジネスや社会への影響**:
– プレイヤーやチームのパフォーマンスが比較的安定していることを示しており、大幅なリスクは想定されません。
– 予測されるわずかな上昇はポジティブな兆候と見られるかもしれませんが、そのインパクトは現段階では限定的と考えられます。
このグラフから、全体として安定したパフォーマンスが見受けられ、多様なモデルによる予測がほぼ一致していることで、将来の予測が比較的信頼に足るものであることが示唆されます。これにより、次の戦略計画やパフォーマンス改善施策の基礎情報として活用できるでしょう。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリにおける社会WEI（公平性・公正さ）スコアの30日間の推移を示しています。以下に、視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフの序盤（7月1日～7月5日）の実績データは、スコアが0.6付近で大きな変動は見られません。
– 予測データのうち、ランダムフォレスト回帰による予測（ピンクの線）は、最初は上昇し、その後横ばいになります。
– 線形回帰（水色の線）と決定木回帰（薄青の線）はほぼ同一で、一貫して横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日に異常値がマークされています。これは予想外のスコア変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青い点で示され、予測の不確かさ範囲は灰色の領域で示されています。
– 異常値の円は、この期間で予期しないスコア変動を示唆しています。
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が他の二つの予測手法（線形回帰と決定木回帰）と異なる動きを示し、より動的な予測をしていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、全体的に安定しているが、予測手法の違いが反映された結果としてランダムフォレスト回帰が異なる動きをしています。
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**:
– 人々は、AI予測モデルがより正確であることを期待し、異なる手法間で予測に違いがあることで不安を感じるかもしれません。
– コンシステンシーが重要な場合、横ばいの予測が偏見の少ない安定性を示すと評価される可能性があります。
– 異常値の存在は、スポーツにおける公平性・公正さが予想外の状況に影響される可能性も示しています。
このグラフは、モデルの予測精度を比較することや、社会的な公平性の評価における信頼性を検討するのに役立つでしょう。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **実績（青点）**: 期間の前半に集中しており、一定の範囲内でややバラつきがありますが、大きなトレンドは見られません。
– **予測 (紫線、シアン線、マゼンタ線)**: ランダムフォレスト回帰（マゼンタ線）は、わずかに上昇傾向を示しています。線形回帰（シアン線）と決定木回帰（紫線）は、ほぼ横ばいです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値は黒い丸で示され、期間内にいくつか確認できます。これらは実績値が予想範囲を逸脱したことを示唆しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青点**: 実際の観測データ。
– **黒丸**: 外れ値を示しており、特定の日に通常の範囲を外れた観測値があったことを示します。
– **灰色領域**: 予測の不確かさを示しており、実績データのバリエーションの範囲として理解できます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測モデル間の差異があり、ランダムフォレスト回帰は他のモデルよりも変動を捉える能力が高そうです。
– 決定木回帰と線形回帰は、長期的なトレンドを捉えることに注力しており、波の少ない予測となっています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは周期性がなく、全体としては穏やかな変動のみを示しています。
– 予測モデルはそれぞれ異なるアプローチですが、全体のトレンドが大きく異なるわけではありません。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **社会的インサイト**: 実績データの不規則性とモデル予測の乖離があるため、スポーツ活動の変動要因が多様であることを示唆しています。この変動は気候、社会情勢、政策変更など外部要因からくる可能性があります。
– **ビジネスへの影響**: スポーツ施設や関連サービスの運営において、変動性の理解と対応が重要です。このグラフで見られる外れ値の時期には、さらなる調査と対応が求められるでしょう。
このように、異なる予測アプローチが取られ、それぞれの特徴が明らかにされていますが、実績データと予測線から一貫した理解を得るためには追加の分析や条件の検討が重要と言えます。
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:
以下にこのグラフの特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は期間の初期にやや変動していますが、全体的に急激な変化や周期性は見られません。
– 予測データは線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3種で示されています。線形回帰（青）はほぼ横ばい、決定木（緑）はやや下降、ランダムフォレスト（紫）はむしろ上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の数値において異常値が黒丸で示されており、観測されたデータの中で大きな変動があったことがわかります。
3. **要素の意味**
– 青い点は実績AIによる過去のデータ。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は、どの予測手法でも初期に広く、その後は狭まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレストの予測は、初期の実績データの変動を吸収し、それぞれ異なる推移を見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 三つの予測手法の中で、線形回帰と決定木の予測は初期の変動を考慮した上で、数値を低下させ続けていますが、ランダムフォレストはより楽観的な予測を示しています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと**
– 異常値とその周辺の広範な不確かさは、初期データの不安定さを示しており、予測の信頼性に対する不安を増強します。
– ランダムフォレストの予測は高い値を示しており、未来に対するポジティブな予測とも取れます。
**社会やビジネスへの影響**
– 社会WEI（社会基盤・教育機会）のスコアを改善するためには、初期データの不安定性を解消し、信頼できる予測を得るためのデータ収集の改善が必要です。このモデルの結果を基に、将来的な改善策の策定に役立てることができるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 青いプロット（実績データ）は初旬に集中し、その後データがない。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）は徐々に増加し、最終日にやや横ばいになる。
– 線形回帰（青色の線）と決定木回帰（シアンの線）は横ばいで、変化がない。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初旬にいくつかの外れ値が観察され（黒い円で囲まれた青いプロット）、特異な状況を示唆している。
– その後、予測において急激な変動は見られない。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは過去の実績。
– 黒い円は外れ値を示し、特定の時期に異常値が発生していることを示唆。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示し、実績データに対する不確実性の度合いを表している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測モデルとの間には一貫性がない。実績は初旬に限局しており、予測はその後の期間を対象としている。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測モデル間で強い相関は見られない。
– 外れ値を除くと、予測は一貫した上昇または横ばいのトレンドを示すが、初期の実績と一致しない。
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ける社会的評価（共生・多様性・自由の保障）は予測では向上すると示されるが、過去のデータはそれを完全に裏付けていない。
– 外れ値が存在するため、特定のイベントやアクションが評価を大きく左右した可能性がある。
– 社会的な要因を考慮に入れた戦略が効果的であることを示唆しており、今後の取り組みでさらなる改善が期待される。予測の結果を利用して、持続可能な社会的影響を考慮したプランニングが重要。
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:
このヒートマップから以下の洞察を導き出すことができます。
1. **トレンド**
– ヒートマップには周期的な変動は見られず、特定の期間内での一貫したトレンドは観測できません。
– 時刻ごとの変動が見られますが、特定の一貫した上昇や下降の傾向は見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月3日の16時のデータは黄色で示されており、他の時刻や日付と比較して高いスコアを示しています。
– 7月1日の19時と対照的に、低い値を示していることがわかります。急激な変動がある時間帯です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡がスコアの高さを示しています。黄色は高いスコアを、濃い紫色は低いスコアを示しています。
– 色の違いによって時間帯ごとスコアのばらつきが視覚的に確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日ごとの比較では明確な関係性は見えず、特定のパターンは示していませんが、時間帯による変動が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯によるスコアの固有の分布が見られ、特に夕方から夜にかけての19時までのスコアが低く、一部の時間帯（16時頃）に高い点があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– ヒートマップは特定の時間帯にスコアが高くなる傾向を示しており、時期的な影響やスポーツイベントの開催時間など、外的要因が影響している可能性があります。
– 高スコアの時間帯にイベントやプロモーションを集中させることが、戦略的に効果的かもしれません。
– 日々のスコアの変動があり、細かな時間帯ごとの分析が重要とされ、スポーツ関連イベントの計画に活用可能です。
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:
以下の視点からこのヒートマップを分析できます。
1. **トレンド**:
– 短期間（4日間）ですが、時間帯によるスコアの変動が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時の7月2日のスコアが低い（濃い紫）ことは注目に値します。この時間だけ他と比べて著しく低いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 色の濃淡でスコアの高さを表しています。黄色に近いほどスコアが高く、紫に近いほどスコアが低いことを示しています。
– 7月1日の19時と7月2日、3日の16時以外は全体的に安定したスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 16時は日によって大きな変動があり、安定していないことがわかります。他の時間は比較的安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（特に16時）でのパフォーマンスの変動が見られ、他の時間帯と関連性が薄い可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間に直感的な印象を与える要素として、時間帯によるパフォーマンスの違いが顕著です。特定の時間帯に何らかの問題や要因が存在する可能性があります。
– ビジネスや社会的観点から、このようなデータはパフォーマンス向上や効率的な時間管理、リソースの最適化に活用できます。
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:
以下のヒートマップについての分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 特定の周期性は見られません。短期間での急激な変動が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-03にかけて急激に色が変わっています。特に、2025-07-03の一部の時間帯が他の日と比較して、固有の高スコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色は、スコアの高さを表しています。明るい色（黄色系）は高スコア、暗い色（紫系）は低スコアを示しています。
– 深夜（0時）から午前8時までの時間帯と16時以降に低スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日でも時間帯によってスコアが大きく異なります。一般的に、夕方から夜にかけてスコアが変動しやすい傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中（8時から16時）の時間帯は他の時間帯に比べてスコアが高い傾向があります。
– 特定の日時において、深夜から早朝にかけてのスコアが特に低くなることが観察されています。
6. **直感的な印象と影響**:
– スポーツイベントが特定の日や時間帯に【大きな影響を与えている】ことを示唆します。
– ビジネスへの影響としては、特定の時間帯の高スコアがイベントの成功や参加者の多さを示すかもしれません。
– 社会的に見ると、ヒートマップはスポーツイベントのピーク時間を把握し、適切なリソースの配分やマーケティング戦略に役立てることができます。
具体的な活動による影響を理解するためには、さらに詳細な日時と内容の特定が必要です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– ヒートマップは相関関係を示すものであるため、直接的なトレンド（上昇、下降）は示していません。異なる期間で作成されたヒートマップを比較することでトレンドを分析することができます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– マップ上では、明るい青から濃い赤までのカラーグラデーションを使用して、相関係数の強さと方向を表しています。0に近い値は青色で示され、負の相関を示します。一方、1に近い濃い赤は強い正の相関を示しています。
– 特に、個人WEI（心理的ストレス）と個人WEI（健康状態）の間に高い正の相関（0.75）が見られます。これは通常関連性が高いと考えられる分野であるため、この相関度合いは驚きではありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡：濃い赤色のプロットは強い正の相関を示し、淡い青色は負の相関を示します。
– ディアゴナルの位置は自分自身との相関を示し、すべて1.00になります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとしての解釈というよりは、異なるWEI（ウェブ・エンゲージメント・インデックス）要素間の関係性を把握するためのマップです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合WEIと各要素との相関が比較的強く、特に個人WEI平均（0.70）や個人WEI（経済的余裕）（0.91）といった要素と強いつながりが見られます。
– 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）と社会WEI平均との高い相関（0.88）も注目すべきポイントです。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**:
– このヒートマップから得られる直感的な印象として、一部の個人の要素（特に心理的ストレスや健康状態）が全体的なエンゲージメントに大きく寄与していることが見て取れます。
– ビジネスや社会の視点では、特定の要素間の強い相関を活用して、個人やコミュニティのウェルビーイングを向上させるための戦略を立てることが重要です。例えば、経済的余裕の向上が他のポジティブな結果に関連している場合、その改善に焦点を当てることが有効です。
全体として、このヒートマップは各WEI項目間の複雑な関係を視覚的に示しており、個別のエンゲージメント要素が全体にどのように影響するかを理解するための有用なツールです。
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:
以下の観点からこの箱ひげ図を分析します。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリのWEIスコアは全体的に安定していますが、いくつかのカテゴリでばらつきが見られます。
– 「個人WEI（経済状態）」や「社会WEI（生態系整備・教育機会）」ではスコア範囲が広いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI平均」や「社会WEI平均」でいくつかの外れ値が確認できます。これらは例外的なデータを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の中の線は中央値を示し、箱の上下は第1四分位と第3四分位を示します。
– 箱の長さはデータの集中度を示し、ヒゲの先は範囲を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ここでは30日間のスコアですが、特定の時間の関連性は視覚的には明示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（幸福感状態）」と「個人WEI（自由感と自治）」のスコア分布は似ています。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」は全体的に他のカテゴリよりも高いスコアを持っています。
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**:
– データのばらつきにより、不確実性や不安定さの存在が感じられます。これは、特定のWEIカテゴリで均一な改善策が難しいことを示唆しています。
– ビジネスや政策策定においては、特に低スコアやばらつきの激しいカテゴリにおいて、重点的な対策が必要です。
このグラフは、スポーツに関する特定のWEIスコア分布を可視化し、改善が必要な領域を特定するのに役立ちます。外れ値や広い範囲のカテゴリでは、さらなる分析が推奨されます。
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）のグラフを分析しますと、いくつかの重要な視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 主成分1（横軸）は0から0.15にかけてデータが集まりがちで、主成分2（縦軸）も0から0.15に同様の傾向があります。このことは、データが特定の方向に集中している可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内に特異な外れ値や急激な変動が見受けられません。データが均等に広がっているように見えます。
3. **各プロットや要素**:
– 各点はおそらく30日間の中での異なる日のデータポイントを示しており、これらがどのように分布しているかは、スポーツに関連した特定のパターンや傾向を示している可能性があります。
4. **複数の時系列データ間の関係性**:
– 時系列データが存在する様子は明確ではありません。異なる日ごとの関係性を十分示すためには、各データポイントがどの日を示しているかの追加情報が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的な分布は、中心近くに集中しているため、特定のスポーツイベントやパフォーマンスのパターンが主要な成分に影響を与えている可能性があります。
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**:
– データが主にポジティブ方向に位置していることから、スポーツカテゴリにおいて何らかのポジティブなトレンドや進展があると解釈される可能性があります。
– スポーツ興行、チームパフォーマンス分析、トレーニングプログラムの改善などにおける成功要因を特定し、さらなる最適化に役立つ可能性があります。
この分析は、スポーツに関連するデータの理解を深め、特に主成分に基づくトレンドの解明によって、効果的な戦略の策定に貢献するでしょう。
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。