📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析報告
#### 1. 時系列推移
全体的には、総合WEIは軽微な増減を繰り返していますが、下記のいくつかの顕著な変動が見られます:
– **上昇の兆候**: 7月2日の16時5分のピーク0.7875から、翌日までに一時的に上昇（例: 7月3日の16時18分で0.78）。
– **波状の変動**: 日中に0.7-0.8の範囲で変動することが多く、特に夕方の時間帯にスコアは上昇する傾向があります。
#### 2. 異常値
– **2025-07-02**では、一日で0.7から0.7875に急上昇した後、0.69375に落ちるという大きな変動が見られます。これはイベントやニュースによる一時的な社会的影響が考えられます。
– **2025-07-04**の日中に、午後のスコア0.78が見られますが、その上昇は前日の影響を引きずっている可能性があります。
#### 3. 季節性・トレンド・残差（STL分解の仮定）
– **トレンド**: 全体的な増減は小さいが、プチトレンドが見られ、評価が上がるコンポーネントがある。
– **季節性**: 明らかな日中の変動（朝から昼にかけて上昇）は存在し、その後の微減を見ると季節性の変動が浮かぶ。
– **残差成分**: 日々の変動は少ないが、各種イベントによる不可解な変動が残差として表れる可能性がある。
#### 4. 項目間の相関性
– **強い相関**: 経済的余裕と個人平均スコア、持続可能性と自治性のスコアは、他の変数と比較して強い連動性が見られる。
– **弱い相関**: 心理的ストレスは他の項目と比較して、個人および社会のスコアとの関連が弱いように観察される。
#### 5. データ分布（箱ひげ図の仮定）
– 各WEIの中央値は全体的に安定しており、0.7-0.8の範囲に集中しています。
– 異常値（外れ値）はスコア0.55や0.9付近に多く見られる。特に、個人および社会に関する項目では、持続可能な行動やチャンスの変化から外れが発生している可能性。
#### 6. 主要な構成要素（PCA分析）
– **PC1**: スコア変動の主因となる要素で、寄与率0.43を示し、特に経済的変動や持続可能性に依存。
– **PC2**: 0.27の寄与率を持ち、個人の健康状態や心理的要因が影響していることが予想される。
### 総括
全体として総合WEIは安定していますが、個別の項目では経済的な要因および社会的公平性への関心が大きく影響している可能性があります。特に異常値は一時的なイベントや社会変化を示唆することがあり、その都度の対応が求められます。分析を深めるためには、過去のイベントや特別な出来事の考慮が効果的です。
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:
以下にグラフの特徴とそれに基づく洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は期間の初期に集中しています。期間の最初の方に一定の水準で存在し、その後データが無くなる点から実績データが一定の期間に限られていることがわかります。
– 線形回帰（黒い線）は一定の右肩上がりの傾向を示しています。
– 決定木回帰（水色）とランダムフォレスト回帰（薄ピンク）はほぼ水平で、変化が少ない傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 灰色の異常値ハイライトが存在することから、初期の実績データにおいて異常値が含まれている可能性が示唆されています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、現実のパフォーマンスを表しています。
– グレーの背景領域は予測の不確かさを示し、信頼区間を視覚化しています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が独自の傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰モデルが実績を超えて上昇を予測している一方で、他のモデルは実績値に基づいて保守的な予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは限られており、予測の際の参考データ点が少ないことがチャレンジとなるかもしれません。
6. **直感やビジネス/社会への影響**:
– グラフの全体像からは、パフォーマンスに関する予測の信頼性やモデルの選択が重要になることが示唆されます。
– スポーツにおける成績を予測する際に、線形回帰が将来的な成績向上を示唆する一方で、他のモデルは安定を示しており、どのモデルを信頼するかでアクションが変わる可能性があります。
このグラフは、予測に関する解析が競技やトレーニングの戦術を改善するための重要な指標となりうることを示しています。予測の不確実性が強調されているため、より多くの過去データとモデルの組み合わせが必要かもしれません。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（青色のプロット）は、一貫して0.7付近で推移しており、特に大きな変動は見られません。
– 予測値の様々な手法（緑、紫、ピンクの線）は、全体的に横ばいですが、線形回帰予測（紫色）は上昇傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの青色の実績プロットは、黒色で囲まれた範囲があり、これが異常値として示されていますが、これらはいずれも0.7を大きく逸脱していないため、極端な異常とは言えません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績を示し、一定の範囲に収まっています。
– 灰色の範囲は予測不確かさの範囲を表しており、予測との一致度を示します。
– 線形回帰予測（紫色）は、他の手法より若干高めの値を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値は予測値と大きく外れておらず、予測された範囲内で動いているため、予測モデルは全体的には妥当であると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値には概ね相関があり、実際のデータは予測された範囲内で動いています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績が大きくブレていないことから、このスポーツカテゴリにおける個人のパフォーマンスは安定していると直感的に感じられます。
– 予測モデルは、今後も安定したパフォーマンスを期待していることを示唆しており、特にビジネスや社会においては、一定の信頼性を持って今後の計画を立てることができるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）：初期の数日間で横ばい。
– 予測（特に線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）：少し長期的にはそれぞれ異なるトレンドを示しており、予測モデルによって微妙な動きが異なる。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値としてハイライトされている黒い丸のプロットが見られます。これは実績値の中で他の値とは異なる動きを示しており、予測に影響を与える可能性がある。
– 急激な変動は見られないが、初期のデータにばらつきがある。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 実績：青色で表示され、過去の実際の値を示している。
– 予測の種類（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）：それぞれ異なる色の線で表示され、注視することで異なるモデルがどのように未来を予測しているかを確認できる。
– 予測の不確かさ範囲：灰色の影が示され、予測の信頼性の範囲を視覚的に示している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルの間にわずかな違いがあるが、全体としてはおおよそ同じ範囲で収束している。
– 実績データは予測モデルの評価日に一致しており、比較が可能となっている。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データにはばらつきがあり、外れ値も存在するため、モデルがそれに引っ張られる可能性がある。
6. **直感的な印象およびビジネスや社会への影響**
– 実績データが予測とよく一致していない期間があるが、予測モデル全体としては安定している。
– スポーツに関連するデータであるため、予測により他の影響要因を特定する助けになり、ナビゲートや意思決定に役立つ可能性がある。
– 異常値は外部要因（試合結果、選手の調子など）によるものかもしれず、これを考慮に入れた戦略が求められる。
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）は初期にのみ存在し、一定の範囲内に密集しています。大きな変動は見られません。
– 予測データのトレンドは方法によって異なりますが、ランダムフォレスト回帰（ピンク）が上昇傾向を示しています。線形回帰（紫）および決定木回帰（シアン）は横ばいの傾向を見せています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中に、ほぼ同一の値から外れる異常値が2つあります（黒円で囲まれている）。
– これらの外れ値は、データのバラツキや測定誤差を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績のWEIスコアを示し、Xマークは予測で、その予測方法に応じた線があります。
– グレーの背景は不確かさの範囲を示しており、その範囲内で予測値が分布していることを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法による違いが視覚的に示されており、ランダムフォレストの結果が他の方法と異なる傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績が示している範囲に対して予測の不確かさが大きいため、予測の信頼性を検討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**
– 実績が安定しているにもかかわらず、予測モデルが多様な傾向を示すことから、モデル選択が重要です。
– ビジネス面で言えば、ランダムフォレストの上昇傾向が、特定の状況での成長機会を示唆しています。競技運営やトレーニングプログラムの改善に向けた戦略的な計画が求められるかもしれません。
以上の分析を基に、今後のデータ収集やモデル改良に向けたアプローチの必要性を示唆します。
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**
– 実績データ（青のプロット）は、短期間でわずかな上下を示した後、横ばいです。
– 線形回帰（シアン）の予測は一定ですが、ランダムフォレスト回帰（ピンク）は上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには黒の円で示された外れ値がいくつか見られます。これらは特定の日における異常な健康状態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**
– 青の点は実績を示し、実績データに基づく健康状態を示しています。
– シアンの直線は決定木による予測、ピンクの曲線はランダムフォレスト回帰による予測を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさ、つまり予測値がこの範囲内に入る可能性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データが異なる傾向を示していることから、実績に基づく予測モデルと外部要因や新たなデータを加味した予測モデルとの違いが明らかです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは予測範囲内に収まっていますが、ランダムフォレスト回帰のより上昇傾向に一致していない可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 人間の健康状態は日々変動しますが、予測モデルの選び方やデータの扱い方により、予測の精度が影響を受けます。
– スポーツの現場では、急な健康状態の変化に対応するため、より柔軟で複雑なモデルを採用することが重要であると感じられます。
– ランダムフォレストといった複雑なモデルを使うことで、将来の健康状態の改善を示唆できる可能性があります。これにより、選手のパフォーマンス予測やケガの予防策をより的確に行えるかもしれません。
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:
### グラフの視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青色プロット）は約0.6付近で安定しています。
– ラインの予測は、線形回帰（薄青線）とランダムフォレスト回帰（マゼンタ線）で異なる動きを見せ、ランダムフォレスト回帰が若干の上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– プロットの中に、いくつか外れ値（黒い円で囲まれている）が見られますが、大きな変動はありません。最初の方に集中しています。
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、データの安定性を反映しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを表し、現在のデータの信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰はほぼ横ばい、決定木回帰は微細な下降トレンド、ランダムフォレスト回帰は上昇トレンドを示しています。これにより、異なる予測手法で異なる予測が得られることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは一定の範囲内に留まっており、急激な変動や新たな傾向は見られません。
6. **直感的および社会への影響**
– グラフから直感的に感じ取れるのは、現在の状態が比較的安定していることです。心理的ストレスのレベルが予測に対して正常な範囲内であることは、個人およびチーム全体でのパフォーマンスに対してポジティブです。
– ビジネスや社会への影響として、この安定した心理的状態は、競技パフォーマンスの向上やストレス管理の成功を示唆している可能性があります。
この分析は、スポーツの心理的ストレス管理において、どのモデルが最も正確な予測を行うかの判断材料として有益です。さらに、定期的なモニタリングを通じてストレスの早期発見と対処が可能となり、パフォーマンスの最大化につながるでしょう。
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:
以下はこのグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– **実績**（青い点）は一定の範囲内で変動しており、特に大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– **予測（ランダムフォレスト回帰）**（紫色の線）は緩やかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ内で幾つかの外れ値（黒い円で囲まれた点）があり、それがデータの多様性を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータを示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示し、データのばらつきや予測精度の限界を示している可能性があります。
– 短期間での変動が少なく、長期的なトレンドが重視されていることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– **予測**のモデル間では、決定木回帰と線形回帰は同じ傾向を示していますが、ランダムフォレスト回帰は少し異なる動きをしており、より幅広いシナリオを考慮した予測を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データは比較的広範囲に分布しているが、周期性や明確な相関関係は見られません。
6. **直感的な洞察**:
– 全体的に予測結果が安定しており、特にランダムフォレスト回帰が今後のスコアの緩やかな増加を示唆しています。
– スポーツにおける自由度と自治に関するこのデータは、安定したパフォーマンスを示しているため、戦略的には極端な変更よりも持続可能な改善や現状維持を考えるべきかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、このような安定したトレンドは、計画立案やリソース割り当てにおいて安心感を提供する可能性があります。
この分析が、スポーツ分野での戦略やパフォーマンス向上の一助となることを期待します。
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
1. **トレンド**
– 実績（青のプロット）は全体的に横ばいで、短期間に大きな変化は見られません。
– 予測のトレンドは3種類あり、それぞれ異なる傾向を示しています。線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測は時間と共に上昇していますが、決定木回帰の予測は一定です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中に1つの外れ値が存在します。これが他のデータポイントと明らかに離れています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は実績値を示し、黒い丸で囲まれたものが異常値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。ここでは最初のとこに集中しているように見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測（線形回帰およびランダムフォレスト回帰）は異なる傾向を示していますが、全体的に予測が実績を上回る傾向にあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 期間内では実績と予測の間で大きな相関は見られないものの、予測データとふくら沿った上昇トレンドがあります。
6. **人間が感じるであろう直感と社会的影響**
– 実績データが比較的一貫しているため、システムやプロセスが安定していると感じるかもしれません。ただし異常値の存在は、特定のイベントや外的要因による影響の可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、スペースの最初の方で予測の不確かさが多いことから初期の段階での予測モデルの信頼性の低さを考慮する必要があります。回帰手法の選択により予測結果が大きく異なるため、どの予測手法が最も正確かを見定めることが重要です。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– 実績AIのデータ（青い点）は、最初の数日で多少の変動が見られますが、概ね0.8の付近で横ばいです。
– 予測データは、最初の時点で水平に保たれており、期間中安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフにはいくつかのデータポイントが黒い円で囲まれています。これらは異常値として識別されていますが、その詳細な原因は不明です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は、実績AIによる実際のWEIスコアを示しています。
– 赤い×は予測AIによる予測値です。
– 異常値は黒い円で示されています。
– 灰色の背景は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 他の線は異なる機械学習モデルによる予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を示しており、小さな変動しか見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各予測データは、期間中にはっきりした相関関係が示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データ（特にランダムフォレスト回帰）は全体的に近い値を示していますが、詳細な相関関係の特定にはさらなる分析が必要です。
6. **直感的な感覚とビジネスへの影響**
– WEIスコアが比較的一定であることから、このシステムの持続可能性や自治度が安定していることが示唆されます。
– 異常値は不確実性の要因を示している可能性があり、その管理が課題とされるかもしれません。
– スポーツ分野における自治と持続可能性の向上は、業界全体の信用性向上や経済的持続力の強化に寄与することが考えられます。
グラフに基づく直感的な分析を通じて、安定した予測及び異常値への対策が重要であると感じられます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青色のプロット）は7月1日から7月5日にかけてを示し、その間にわずかに減少しています。
– 予測（赤色）は7月1日からのデータがありません。
– 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は、ほぼ水平で一定のトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績AIのデータには異常値が複数含まれており、それが黒い円で示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青色のプロット**: 実績AIデータを示しています。
– **赤いバツ**: 予測データですが、グラフには現れていません。
– **黒い円**: 異常値を示しています。
– **灰色の塗りつぶし**: 予測の不確かさを示す範囲です。
– **緑、シアン、ピンクのライン**: 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のトレンドラインを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実データが少ないため、予測モデルの比較は難しいが、すべてのモデルが水平なトレンドで、決定木回帰とランダムフォレスト回帰が類似したパターンを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は非常に狭く、異常値が強調されています。予測範囲（灰色）も狭く設定されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実データが限られているため、現時点では予測モデル間の比較が難しいですが、モデルの予測が非常に安定していることから、安定した傾向が続く可能性があります。
– スポーツにおける社会基盤や教育機会の評価が、設定された期間では大きく変動することはないと考えられますが、予測の精度を高めるためには、異常値の原因を探る必要があります。
この分析は、スポーツにおける社会構造や教育機会の長期的な評価に対して、各モデルによる予測の安定性を確認するための重要なステップとなります。
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:
## グラフの分析
### 1. トレンド
– **実績（青い点）**: 最初の数日間は0.6から0.8付近まで変動しています。
– **予測**:
– 線形回帰（青緑色）と決定木回帰（ピンク）は一貫して横ばいで、現実のスコア付近を示しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫）は初期の予測から上昇し1.0付近で安定しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– グレーで示された不確かさの範囲内で、大きな外れ値が2つ示されています。これらはモデルのフィットから外れたスコアを表している可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点**: 実際のスコアデータ。
– **グレーの範囲**: 予測の不確かさ。
– **予測曲線の色**:
– **青緑色**（線形回帰）と**ピンク色**（決定木回帰）は、実際のスコアとよく一致しています。
– **紫色**（ランダムフォレスト回帰）はより高い値で予測。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測モデルは実績データと比較して異なる精度と傾向性を示しています。ランダムフォレストは他の予測よりも上方にずれています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 予測と実績の間には時間の経過とともにやや乖離が見られますが、全体的に実績データと線形回帰や決定木回帰との相関は良好です。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **直感的な洞察**: 実績データが多少の変動を示している中で、線形回帰や決定木回帰はよりリアルな予測をしています。これに対して、ランダムフォレスト回帰は楽観的で、実績よりも高いスコアを予測しています。
– **ビジネスや社会への影響**:
– 予測精度の影響を考えると、特に共生・多様性・自由の保障に関心がある分野では、予測モデルの正確性が重要です。予測が現実から乖離すると、政策や取り組みに影響を与える可能性があります。
– データの不確かさを理解し、慎重にモデルを選択することが必要です。
これらの視点から、予測モデルの選定と使用は、それが社会的影響を持ち得る分野であれば特に重要です。
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:
以下に、このヒートマップから得られる分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 日時ごとの濃淡の変化を通じて、いくつかの時間帯でWEIスコアが高くなる傾向があります。特に7月4日にピーク（黄色）が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の時間帯で他と比べてスコアが極端に低かったり高かったりします。特に、7月1日の夜間（19時台）には他の日と比較してスコアが顕著に低い（青）です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ヒートマップの色の濃さは、色のスケールに基づいてスコアの大きさを示しています。濃い紫から黄色への変化はスコアの上昇を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日毎の変動パターンが見られ、特定の時間帯でスコアが一貫して高くなる時間帯が存在します。これは、特定のイベントや活動が影響している可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間と共にスコアが上下するサイクルがあることから、特定のイベントや外部要因がWEIスコアに影響している可能性があります。
6. **直感的な感知と社会的影響**:
– このヒートマップは、特定の時間帯がスポーツイベントなどで注目されている可能性を示します。ビジネスにおいては、この時間帯をターゲットにスポーツ関連の商品やキャンペーンを展開することで、効果的に市場を攻めることが可能かもしれません。
全体として、このヒートマップは、特定の期間中のWEIスコアの変動を視覚的に捉え、スポーツ関連の活動がどの時間に盛り上がっているかを理解するための有用なツールです。
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:
このヒートマップには、個人のWEI平均スコアが時系列で示されています。ここから得られる洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 全体として大きな上昇や下降のトレンドは見られませんが、日にちと時間帯によって変動があります。
– 一部の時間帯で特定の日付に対してスコアが変化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日の8時には最低値（紫色）が観測されています。
– 7月5日の8時には最高値（黄色）が観測されており、急激な変動が見られるポイントです。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化がスコアの変動を示しており、緑から黄色は高いスコア、紫は低いスコアを表します。
– 日付と時間ごとのパフォーマンスの違い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**:
– 日付と時間帯ごとのデータが示されており、特定の時間帯（例えば8時）でパフォーマンスが大きく変わる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯では特定の日付でのスコア変動が極端で、8時に顕著です。
– 昼や午後に比べて, 朝の8時に大きなスコア変動が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このデータは、日によってパフォーマンスが変動し、特に特定の時間帯で顕著な変動があることを示しています。
– トレーニングやコンペティションが特定のタイミングでどのように影響するのかを検討する際に役立ちます。
– チーム戦略や個人のトレーニングプランの最適化に貢献できる可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 時間帯によって色の変化が見られ、その密度が日ごとに異なります。特に、7月3日から5日にかけての時間帯で明るい色が増えており、スコアが全体的に高まっていることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月2日から3日にかけて色が急に変わっており、一部の時間帯でスコアが急上昇していることが確認できます。これは特定のイベントや出来事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**
– ヒートマップの色の濃淡が、各時間帯でのWEIスコアの強度を示しています。青色や紫色がスコアの低さを、緑色や黄色がスコアの高さを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 同一日の異なる時間帯でスコアの変動が確認でき、日中や夕方にかけてスコアが上昇する傾向にあることが見て取れます。これは、時間帯による活動の活発さを反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一日を通じて緑から黄色に変わる部分が見られ、特定の時間に最高値があることを示しています。特定の日付の午後には、スコアが特に高くなる傾向があるようです。
6. **直感的な洞察と影響**
– ヒートマップからは、特定の時期におけるスポーツ活動の活発さが視覚的に捉えられます。ビジネスや社会的には、このようなスコアの上昇はイベント開催やキャンペーンの結果として期待される効果を示すことがあります。また、ピーク時間帯の発見はリソースの最適化やイベント計画に役立つでしょう。
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:
1. **トレンド**
– 期間は30日間で、相関ヒートマップは時間的トレンドよりも変数同士の関係性を示しています。そのため、特定のトレンドというよりは、全体的な関係の強弱に注目します。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップ自体には外れ値や急激な変動は表示されません。ただし、特定の組み合わせが予想以上に強く相関または無相関である場合、これが「外れ値」として考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各セルの色は影響度や関係の強さを示します。赤色系が0.8以上で強い正の相関、青色系が-0.8以下で強い負の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各「個人WEI」と「社会WEI」間では、全般的に中から高の相関が見られます（例：「個人WEI平均」と「社会WEI平均」の相関は0.91）。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI平均」は非常に高い相関（0.93）を示しています。また、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「総合WEI」は0.81の相関を持っており、共生や多様性が総合的なスコアに大きく寄与していると考えられます。
6. **直感的な印象や社会への影響**
– 人々は「個人」と「社会」の要素が相互に影響を及ぼすことを直感的に理解するでしょう。特に、心の健康（心理的ストレス）と平均スコアの高い相関は、多くの人々がストレス管理を重視すべきであることを示唆しています。
– ビジネスにおいては、個人の自由度と自治が高い制度を提供することが、他のポジティブな成果を引き出すためのキーである可能性が示唆されます。
このヒートマップは、個人と社会のさまざまな側面がどのように関連しあい、集合体としてのスコアに影響を与えているかを示す有用なツールとして活用できます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– WEIスコアは全体的に横ばいに見えるが、異なるタイプごとに違いがある。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **外れ値**: 複数のデータセットで外れ値（プロットの点）が見られる。特に「社会WEI（公平性・公正さ）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の項目で顕著。
– **急激な変動**: 転倒のように急激なジャンプは観察されないが、一部タイプでは範囲が広く信用区間が大きいことがわかる。
3. **各プロットや要素**:
– **箱**: データの分布の中央50%を示す。
– **髭**: データの範囲。通常最低値と最大値を示す。
– **色**: 異なるWEIタイプを識別するためのもの。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるWEIタイプ間でデータの中心（箱の位置）に違いがある。たとえば、「総合WEI」や「個人WEI（一般状態）」は他と比べて範囲が狭い。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIタイプでスコアの中央値や四分位範囲が異なるため、あるタイプが他のタイプと必ずしも直接的に相関しているわけではない。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– **直感的洞察**: 人々は個人の状態や社会的な要因での変化に敏感であり、特定の項目でのスコア変動には注意が必要。
– **ビジネスや社会への影響**: WEIスコアの変動はスポーツ界における選手や組織の健康やパフォーマンスに影響を与える可能性があるので、モニタリングや改善が必要。特に多様性や公平性に関する項目での外れ値は注目すべき要因となり得る。
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おけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。30日間のデータで、主要な2つの主成分によりプロットされています。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ自体は主成分による分布を示しており、時間的なトレンドを直接示しているわけではありません。ただし、データの広がりが左下から右上にかけて連続して配置されている点は、変動の方向性や関連性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に外れ値として顕著な点はなく、データポイントは概ね均一に散らばっています。すべての点が第1成分と第2成分の中間付近に集まっているため、急激な変動は見受けられません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各プロットは1つのデータサンプルを示し、第1成分（寄与率: 0.43）と第2成分（寄与率: 0.27）で分析されます。これらの成分は、データの分散を部分的に説明する要因であり、第1主成分が最大の分散をキャプチャしています。
– 色、棒、密度に関する情報は提供されていないため、今回は言及しません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データ自体は表現されていませんが、これらの分布は30日間のデータに基づいており、互いの関係性がPCAによって簡潔に表現されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1成分と第2成分の間には明確な相関がないように見えますが、ほとんどの点が中間範囲に集中しており、分布が非常に密に広がっていることが示されています。
6. **直感的な印象と影響**:
– 人間が直感的に感じることとして、データが非常にまとまりが良く、スポーツカテゴリにおける特定の特徴やパターンをしっかりと捉えていると感じられます。
– ビジネスや社会への影響に関しては、このようなデータの集中は、パフォーマンス評価やトレーニングプログラムの最適化に活用される可能性があります。スポーツ分野では、特定の指標や要因を特定し、改善するための具体的な戦略を立てるために役立つでしょう。
このPCA分析を通じて、スポーツパフォーマンスの重要な要素がどのように互いに関係しているかを理解する手助けとなります。
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。