📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析の結果を以下に示します。
### 時系列推移
– **総合WEI**: この期間中の総合WEIは、0.69から0.79の範囲内で変動しています。全般的な傾向は中程度の変動ですが、全体のトレンドはやや上昇しつつあることが観察されます。特に2025-07-02の一時的な急上昇（0.7875）から下降（0.69375）が目立ちます。
– **個人WEI平均**: 最小値0.675から最大0.775の範囲で、トレンドを探るとこれも微妙に上昇傾向にあります。異常が生じた日付は2025-07-02が多いです。
– **社会WEI平均**: 一般に0.65から0.825まで、トレンド変動を捉えると不安定な推移が見られます。特に2025-07-04は非常に高い値を示す場面があります。
### 異常値
異常値は特定の日付のスコアにおいて散見され、2025-07-02には個人と社会の要素が共に異なった振る舞いを示しています。特に経済的余裕や健康状態の急上昇は一時的なイベントや要因（例えば、スポーツイベントの開催や健康に関わる新しいパートナーシップの発表など）に起因する可能性があります。心理的ストレスや社会の持続可能性と安全性の項目においても変動が大きく観察されます。
### 季節性・トレンド・残差
STL分解により、これらのデータは季節的影響よりも一時的な要因や外部の刺激に対して敏感であることが示唆されます。長期的なトレンドは発見しにくく、残差に依存する短期的な変動が顕著です。これらは外部要因に敏感で、スポーツ業界の特異な活動によるものかもしれません。
### 項目間の相関
相関ヒートマップを解析すると、「健康状態」と「心理的ストレス」の間に負の相関が見られる可能性があります。経済的余裕と他の個人項目間においては比較的正の相関が予測され、生活水準の改善が全体のWEI向上にも寄与していることが考えられます。
### データ分布
箱ひげ図から察するに、各スコアのばらつきは中程度で、特に社会WEIの要因において外れ値が何度か見られます。特に、異常値の影響を強く受ける可能性があるため、環境要因や社会イベントの要素を研究する価値があります。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCAによる主要な構成要素の寄与率から、大きな部分をPC1が占めているため、これは全体のバリアントに対して最も貢献する要素であると考えられます。PC1はおそらく社会の健康やインフラの改善に起因し、PC2は心の健康や自由度というより個人的な要素に関わっている可能性が考えられます。
### 結論
データ全体を踏まえると、WEIスコアはスポーツ業界の動向により一時的に大きく揺れることがあるものの、徐々に改善傾向にあると考えられます。特に、外部のスポーツイベントや社会資本の投資によって個々のカテゴリーのスコアが大きく変動する可能性が示唆され、これらに即した適宜な対策が求められます。
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:
グラフの分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**
– 実績値（青いプロット）は0.8の範囲に収まっており、短期間内のデータしかないため明確なトレンドは解釈しにくいです。
– 線形回帰（ピンク）や決定木回帰（紫）は、期間内において異なる予測を示していますが、急激なトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– プロットの初期には異常値（黒円）が見られます。これがデータに大きな影響を与えている可能性があります。
– 予測の不確かさ範囲（灰色のバー）も示されていますが、データの変動は大きくありません。
3. **プロットの意味**
– 青いプロット（実績）は実際のデータポイントを示します。
– 赤い×印は、予測値を示しており、実績値とはやや乖離があります。
– 緑のプロットは、前年度のデータです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値（異なる回帰モデル）の間には、多少の乖離があります。特にランダムフォレスト回帰と線形回帰が対照的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間には、一貫した相関関係は見られず、個々の回帰モデルによって異なる結果が出ています。
6. **直感的な洞察と社会的な影響**
– 実績と予測の乖離から、予測モデルの精度改善が求められる可能性があります。
– ビジネス的には、モデル選択が重要であり、特に異常値の影響を考慮に入れた分析が必要です。
このグラフからは、正確なモデリングと異常値に対する適応が重要であることが伺えます。より詳細な時系列データとモデルの精度向上を図ることで、より信頼性のある予測を行う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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– シリーズの期間は360日ですが、グラフ上では左端と右端にデータポイントが集中しています。
– 左端のデータは一時期（おそらく数日間）に集中しており、右端のデータも同様です。この配置からは長期間の安定的なトレンドは読み取れませんが、評価日の違いによる集中が見受けられます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 異常値はデータセット内で際立っており、特定の時点で何か異常なイベントが発生した可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 実績は青色の点でプロットされ、評価の一部期間に集中して表れています。
– 予測は赤い「×」印で示され、異常値は黒い円で囲まれています。
– 前年度のデータは緑色の円で表示され、各予測モデルの適用範囲がそれぞれ異なる線で示されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と予測データの間で大きな乖離はありません。ただし、期間の大半で実績よりも予測が存在しないため、比較が困難です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 現時点では期間ごとの相関関係や全体的なデータの分布の特徴は見受けられませんが、異常値が影響を及ぼしている可能性があります。
### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会の影響
– データが特定の時期に集中しているため、短期間での集中的なパフォーマンス向上が示唆されます。
– 異常値の存在は、予測モデルの精度や実績との差異を改善するための行動の契機となるでしょう。
– ビジネスや社会的な観点からは、特定の時期に何らかの重要なイベントや影響があった場合、さらなる調査が重要です。
このグラフから、データ収集の期間や頻度、異常値の背景についての追加調査が必要です。それにより、より具体的なインサイトを得ることが可能となります。
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:
以下に、グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側において、実績データは比較的安定しています。
– 予測に関しては、複数の回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が用いられていますが、特にランダムフォレスト回帰が大きな変動を示しています。
– 前年のデータが右側に集約されていますが、その期間では特に急激な変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側に異常値がいくつか示されており、これが全体のデータ傾向に影響を与えている可能性があります。
– ランダムフォレスト回帰の予測では極端な変動が見られますが、実績データと比較して乖離があるようです。
3. **要素の意味**:
– 実績（青い点）と予測（赤い×印）は過去と未来のデータを示しています。
– 異常値は黒い円で囲まれており、これが何らかの原因で通常の範囲を逸脱したものであることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データの乖離があり、特に予測モデルによってばらつきが見られます。これは予測の不確実性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**:
– グラフ全体を通じて、異なる回帰モデルによる予測が一貫していない部分があり、これが全体の相関性や傾向を読み取るのを難しくしています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 複数の予測モデルの結果が大きく異なることは、将来の見通しが不確実であることを示唆します。
– 異常値の存在は、具体的な要因が潜んでいる可能性を意味しており、より詳細な分析や対策が求められるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、このような変動や不確実性が、戦略的な意思決定やリスク管理に影響を及ぼす可能性があります。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリの個人の経済的余裕（WEIスコア）の360日間の推移を時系列で示しています。以下に視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフの初期段階では、WEIスコアの急激な上昇が見られます。その後はデータが表示されていませんが、最後に前年の比較AIデータが並んでいます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータで外れ値（異常値）が観測されています。これは、生データと予測データの両方に存在する可能性が示唆されています。
– WEIスコアの急激な上昇が見られ、それが特に異常値につながっている可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 実績AIのデータが青色で、予測（複数の方法による）のデータが赤色の×印で示されています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の各予測線が見られ、それぞれ異なる方法でトレンドを推測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと予測AIは、異なる時点のデータを示しており、それぞれの予測モデルがどの程度実績に基づくかが比較されています。
– 異常値と前年の比較AIによって、WEIスコアの去年との比較が行われています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは非常に限られており、全体的な相関や分布を判断するのは難しいです。ただし、初期の急激な上昇を除けば、比較的安定的なトレンドに移行している可能性があります。
6. **直感的な印象と社会的影響**
– 初期の急激な上昇や異常値は、何らかの外部要因（例えば、スポーツの成功やスポンサー契約の増加）が影響している可能性があります。
– ビジネス的観点では、このような急激な変動を適切に管理することが挑戦となるかもしれませんが、成功が評価指標にどのように反映されるかを見極めるためにも重要です。
このグラフは、スポーツ選手の経済的成功や安定性を追跡することに重要な役割を果たすかもしれません。予測手法によって異なる結果が示されているため、多角的な分析が求められることが示唆されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初のデータポイント（青い円）が約0.8付近にあることから始まります。その後、ランダムフォレスト回帰（紫色の線）が急激に1.0まで上昇しています。この高い予測スコアは実際には達成されなかったようです。
– その後、データ上には新たな評価日がないため、長期的なトレンドを評価するのは難しいですが、過去のデータ（薄緑色の点）と比較され、そのスコアはやや異なることが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の実績データの後に、その値に対する予測が急激に高く、実際の実績データとの差があり、予測が不正確である可能性を示唆しています。この点は外れ値として見ることができます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績で、実際に計測されたデータです。
– 大きな円（黒）は異常値を示しています。
– 緑の点は前年度との比較を示しており、時系列における変動やパフォーマンスの一部を示しています。
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（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）との乖離が見られ、特にランダムフォレストの予測が他のモデルに比べて高い結果を示していることから、モデルごとに予測精度に差がありそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特徴的な相関関係は見られませんが、予測と実績データとの間に大きな差があるため、モデルの適合度は再評価が必要かもしれません。
6. **直感的な感じ方とビジネス・社会への影響**
– 実績が予測値を大きく下回るケースでは、モデルの信頼性が問われる可能性があります。特に、スポーツや健康管理の分野では、現実のデータに基づく対応が重要です。
– ビジネスや社会への影響として、過度に高い予測が未達成の場合、選手や関係者のモチベーション管理に影響を及ぼす可能性があります。
このグラフは、予測と実績のギャップを縮めるための、モデル改善の必要性を暗示しています。内外部の変動要因やデータの偏りを再評価することも重要です。
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:
この時系列散布図は個人のWEI（心理的ストレス）スコアの変動を示しています。以下のポイントからこのグラフを解析します：
1. **トレンド**:
– 実績値（青）は最初の部分での変動は比較的少なく、安定しているように見えますが、急激な上昇や下降は見られません。
– 長期的なトレンドよりもむしろ短期的な予測（紫色の線）が中心となっているようです。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 初期に異常値（黒丸）が観測されていますが、これがストレスの急激な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**:
– 青は実績値、赤いバツ印は予測値を示し、その間に異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測ラインが引かれています。
– 線の密度や色の変化は、異なるモデルの予測値の信頼性や傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測値が並列に表示されおり、予測モデルが実績にどの程度マッチしているかを比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値の後に予測値が跳ね上がる傾向が見えるため、異常値が予測に依存しやすい特性があるかもしれません。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**:
– 異常値は即座に認識され、ストレス管理の重要性が強調されるかもしれません。
– スポーツ選手において、心理的ストレスがパフォーマンスに与える影響を計測し、適切なタイミングでの介入やサポートが求められることが考えられます。
これにより、特に異常値が検出された際のタイムリーな介入が重要であると直感的に理解され、予測値の信頼性とその応用可能性が検討されるでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは、評価日の始めに実績データ（青）が記録されており、そのあとに予測データ（赤）が続いています。
– 時系列の右端に緑のデータポイントがあり、これは前年のデータを示しているようです。実績値と前年データとの比較では、大きな変動が見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い縁取りのあるデータポイントは異常値を示しており、最初の評価日の一部に見られますが、その後のデータには現れていません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績を示し、予測データは線形回帰（紫）、決定木回帰（青緑）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）でそれぞれ異なる予測方法を用いています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示す範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データといくつかの予測モデリングの間で、スコアの変動が見られますが、全体的に大きな違いはなさそうです。
– 各予測モデルは実績データと類似した動きをしていますが、それぞれ予測の精度には若干の差異があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測値の範囲は実績値とそれほど大きくは異ならないため、予測モデルが実績を比較的精度良く捉えていることが示唆されます。
6. **人間が直感的に感じること及びビジネスや社会への影響**:
– このグラフから、人間は予測が比較的正確であること、また異常値が早い段階で認識されていることを直感的に理解できるでしょう。
– ビジネスや社会において、予測モデルの信頼性が高いことは重要な洞察をもたらし、データ駆動型の意思決定を促進します。
– 予測の不確かさが小さいことから、リスクが低く、スポーツ選手やチームの成績予測や投資判断に役立つ可能性があります。
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
– **上昇トレンド**: 初期の実績データでは、WEIスコアがゆるやかに上昇しています。
– **横ばいトレンド**: 線形回帰と決定木回帰では、一定期間でデータが横ばいに見えます。
– **予測の周期性**: ランダムフォレスト回帰の予測で、データポイントが大きく上昇しつつ安定しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期段階のデータにおいて、一部のデータポイントが異常値と表示されています（黄色の円）。
– **急激な変動**: 初期データの急激な変動はなく、むしろ予測結果で急な変動が見えます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績データ（青の点）**: 過去の実績を表しています。
– **予測値（赤の×）**: 予測されたスコアを示しています。
– **予測の方法**: 線形回帰（青の線）、決定木回帰（紫の線）、ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）が使われ、その精度や傾向の違いが観察可能です。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測手法の間には明らかな違いが見られ、ランダムフォレスト回帰が特に高いスコアを予測しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各予測手法は独自の相関パターンを持っており、特にランダムフォレストが他と異なる動きをしていることから、データへの適合性の違いが示唆されます。
### 6. このグラフからの直感と社会的影響
– **直感**: 初期のデータが安定している一方で、予測モデルでは大きな成長が見込まれており、スポーツ領域での公平性が迅速に改善される可能性があります。
– **ビジネス・社会への影響**: 高い予測値は、公平性や公正さに関する取り組みが功を奏している可能性を示し、スポーツにおける倫理的ガイドラインの強化や政策変更が考えられるでしょう。
このように、グラフはスポーツにおける公平性の進展を捉えており、予測精度の改善やデータのさらなる収集が重要です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期の評価日（2025年7月）から、WEIスコアは軽微な変動を見せていますが、全体的には0.7から0.8の範囲で高い水準を維持しています。
– 2025年7月からの実績データでは、明確な上昇または下降トレンドは見られず、わずかな変動が確認できます。
2. **外れ値と急激な変動**
– 予測データでは異常値が表示されていますが、実績データの範囲内に収まっています。大きな外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実際の実績値を示し、赤い「×」マークは予測値を表しています。
– 緑のプロットは前年のデータを示しており、安定したスコアを持続していることが伺えます。
– ピンクや紫の線は、異なる回帰モデルによる予測データを示し、予測の正確さを強調しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データが、概ね同じトレンドを示しています。また、異なる回帰モデルの予測も大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体として、実績と予測の間で強い相関があることが伺えます。
– WEIスコアは0.7から0.8の高い水準で安定しており、持続可能性と自治性がしっかりしていることを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフから、人間が直感的に感じるのは、評価基準が安定していることでしょう。これにより、持続可能性と自治性が今後も高く保たれることが期待されます。
– ビジネスへの影響としては、予測の信頼性が高いため、長期的な計画立案や資源配分が容易になる可能性があります。また、持続可能性が高いことは、スポンサーやパートナーシップの構築において有利に働くでしょう。
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:
この散布図を分析すると、次のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド:**
– 初期のデータポイント（2025年7月頃）は、かなりの逸脱値を示しており、その後に予測データが続きます。
– 予測データは非常に高いスコアで示されており、全体的にWEIが向上すると予測されています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期の「実績（実績AI）」において幾つかのデータポイントが63-67の範囲で変動しています。この点は他の予測データよりも低く、異常値と考えられるかもしれません。
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、それに続く紫色、ピンク色の線は様々な予測モデルによる予測を示します。
– 異常値として示されている可能性のある点は、実際のスコアが予想される範囲を外れていることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績と予測の間で乖離があることが確認でき、実績の低さに比べて予測がかなり高いことが分かります。
– 複数の予測手法によるデータは、概ね一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績と他の予測モデルのスコア間に明確な相関関係は見受けられず、予測は実績よりも高い安定したスコアを示しています。
6. **直感的な感覚や影響:**
– 直感的には、予測データがポジティブであるため、将来的なWEIの改善が期待できると感じるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、社会基盤や教育機会の提供において、今後の見通しが明るいと判断される可能性があります。ただし、実績値の低さが懸念材料となるため、改善が必要です。
このグラフは、スポーツカテゴリにおける社会基盤や教育機会の状況を示し、今後の戦略立案に活用できる重要なデータを提供しています。
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**
– 実績評価の初期に上昇傾向が見られますが、その後、2025年7月以降、新しいデータは示されていません。
– 各予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、いずれも上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにはいくつかの異常値が観測されており、これが評価に影響を与え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（青丸）**: 現実の評価データを示しています。
– **予測（赤いバツ）**: 各予測方法の結果を表しています。
– **異常値（緑の大きな丸）**: 通常のパターンから大きく外れた値。
– **前年（薄緑）**: 前年の実績を表示しています。
– **予測の不確かさ範囲（灰色線）**: xAI/3σの不確実性の範囲を示しています。
– 各予測モデル（決定木、ランダムフォレストなど）は異なるカラフルなラインで示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間には整合性があるものの、日付が進むにつれて予測の方が異なる動きをする可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの初期段階では高い変動がありますが、その後、予測が示すように比較的安定した上昇が見込まれます。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– スポーツにおける社会的な共生・多様性の向上は継続的に進んでいると感じられますが、初期の異常値は改善の余地があることを示唆します。
– ビジネスや社会において、より多様で包括的なアプローチを取ることで、長期的な成長が期待できるでしょう。技術的な要素（AIや機械学習モデル）の導入によって、より精密な予測と対応策が可能になると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップの色合いは、時間帯と日付の組み合わせに基づくスコアの変化を表しています。
– ある日は暗い色（低スコア）、他の日は明るい色（高スコア）を示しており、短期的な変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-04の16時から19時にかけて、非常に高いスコア（黄色）が観察され、これは他の日と比べて明らかに際立っています。この時間帯の急激なスコアの上昇は注目に値します。
3. **プロットや要素の意味**
– 色のグラデーションはスコアのレベルを示しており、青色から黄色にかけてスコアの上昇を示しています。
– 横軸は日付、縦軸は時間帯を示しており、特定の日と時間帯におけるスコアの変動を直感的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各日ごとの時間帯に着目すると、色の変化は一貫したパターンは見られないため、各日で異なるスコアの動向があります。
– スコアは特定の日に集中的に高まる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯（特に高スコア領域）でスコアが集中することは特定のイベントやアクティビティがその時間に行われた可能性を示唆します。
6. **直感的な印象とビジネスや社会への影響**
– 16時から19時の間に特定の日で高いスコアが観察されることから、特別なスポーツイベントやアクティビティが開催されたことが考えられます。
– スポーツイベントの人気や視聴者の関心が集中する時間帯を特定することで、広告やマーケティング戦略の最適化に活用できる可能性があります。
このヒートマップは、時間帯と日付別のスポーツ活動の評価や関心度を視覚的に捉えるのに優れたツールです。
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:
以下に、グラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフには短期間（7月1日～7月4日）の日時別データが示されています。全体として、この期間で明確な上昇または下降のトレンドは見られませんが、日付によって色の分布に変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日の16時台は、濃い紫色で他の日付や時間帯と比較して低いスコアであることがわかります。これが外れ値と見なされます。
3. **各プロットや要素**:
– 色はWEIスコアの値を表しており、紫から黄色にかけてスコアが上昇します。これにより、スコアがどのように変動したのかが視覚的に明確に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる日付や時間帯でのスコアの違いを直感的に比較することができます。同様の色は、類似したスコアを示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**:
– 同じ時間帯（例えば16時）で日付によるスコアの違いが見られ、これが何らかの外的要因やコンディションの変化によるものかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 特定の時間帯や日付が他よりも顕著に異なる場合、その要因を分析することで、スポーツのコンディショニングやトレーニングプログラムの改善に役立ちます。また、スポーツイベントでの選手のパフォーマンス向上にとって参考となるデータが得られるでしょう。
このように、ヒートマップは視覚的に即座にデータの分布と傾向を把握するのに適した形式であり、詳細な解析を行うことで、パフォーマンス評価や計画立案に活用できます。
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:
このヒートマップは、スポーツカテゴリの社会WEI平均スコアの時系列データを示しています。以下に注目すべき特徴と洞察を述べます。
1. トレンド:
– 期間全体で、スコアは特定の期間で急に高く、他の期間で低くなります。特に色の変化を確認することで、これが周期的なトレンドではないことがわかります。
2. 外れ値や急激な変動:
– 2025年7月4日に非常に低いスコアがあります（濃い紫色）。この期間に何か特別なイベントや要因があった可能性があります。
– 他の日時では、スコアが比較的一定していますが、色の変化は急激です。
3. プロットの意味:
– 色の濃淡はスコアの高さを示します。黄色が最も高いスコア、紫が最も低いスコアです。中央の色（緑系）は中間的なスコアを示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– このグラフでは、一つのカテゴリのデータしか示されていないため、直接の関連性について判断する材料はありません。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 全体としてスコアのレンジはそれほど広くないように見えますが、一日の中での変動は大きいことがわかります。この変動の理由は追加のデータや背景情報があれば、より詳細に分析できます。
6. 人間が感じる直感と社会的影響:
– 人々は急激なスコアの変動に注目しやすく、特に極端に低いスコアに不安を感じる可能性があります。
– ビジネスや社会においては、これらのデータを基に特定の期間に何が起こっているのかを分析することで、危機管理や将来のイベントに備えることができるかもしれません。
このグラフを深く理解するためには、追加的なコンテクストや理由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、スポーツカテゴリにおけるWEI（ウェルビーイング指数）の各項目間の関係性を示しています。以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド:**
– 長期的なトレンドの情報は与えられていませんが、相関値を元に各項目の関係の深さを評価できます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– ヒートマップでは外れ値は直接示されませんが、特定の相関値が著しく高い、または低い場合、異常な関係性として捉えることができます。
3. **各プロットや要素:**
– 色の濃さは相関の強さを示し、赤系統は正の強い相関を、青系統は負の相関を示します。
– 例えば、個人WEI平均と個人WEI（心理的ストレス）には非常に高い正の相関（0.91）があり、これらが密接に関連していることが示されます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 時系列データの詳細はありませんが、各項目の相関関係から、時間軸上での連動性を推測することは可能です。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 総合WEIと他の項目（特に個人WEI平均や社會WEI（共生・多様性・自由の保障））の間には強い正の相関が見られます。
– 社會WEI（社会基盤・教育機会）は多くの項目と低い相関を持ち、独立性が示唆されます。
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:**
– 心理的健康と総合的な福祉が強く関連していることから、スポーツ活動が精神的な健康に影響を与えうるという理解を深めることができます。
– WEI測定に基づいた改善策は、心理的ストレス軽減と社会的インクルージョンを中心に置くことが、スポーツ関連の政策や施策にとって重要であると考えられます。
この分析により、スポーツの分野における各要素間の関連性を理解し、今後の改善策や戦略立案において役立つ洞察が得られるでしょう。
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**
– 全体的には、WEIスコアの中央値に大きな変動は見られませんが、各カテゴリ間でのばらつきは異なります。
– 各ボックスプロットに時間的経過は表れていないため、周期性や時間的トレンドは直接的には評価できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数の「WEIタイプ」で外れ値が観察されます。特に「個人WEI（経済状態）」や「社会WEI（公正性・公平性）」などに多くの外れ値が存在します。これら外れ値は、特定の期間や個人/グループにおける大きな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**
– ボックスの範囲（四分位範囲）は、データの50%がこの中に入っていることを示します。範囲が広いものはスコアのばらつきが大きいことを示します。
– ヒゲの長さはデータの最小値と最大値を示しますが、外れ値は除きます。
– 色の違いは各カテゴリの視覚的な識別を容易にしていますが、特定の意味合いを示しているかは不明です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIタイプは異なる基準で評価されているため、直接的な関係性は不明確ですが、例えば「個人WEI（経済状態）」と「個人WEI（精神的ストレス）」の分布が似ていることから、これらのカテゴリ間に潜在的な相関がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定のWEIタイプ間でのスコアの分布は似ていますが、一貫性はないため、強い相関は見られません。
– 密度が高い（ボックスが細い）カテゴリは、スコアがより均質であると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 個人の経済状態や心理的ストレスのようなカテゴリでばらつきや外れ値が見られることは、特定のスポーツや活動が個人の状況に強い影響を及ぼしている可能性を示唆します。
– 社会的な公平性や生態系の維持に関するカテゴリの外れ値は、スポーツが社会全体の公平性や持続可能性にどのように寄与しているかについての重要な指標となります。
– スポーツ業界では、個人と社会に対するインパクトが重要視されるため、特定のスコアのばらつきに注目し、改善策を講じることが求められます。
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:
## グラフ分析：
### 1. トレンド
– 各データポイントに明確な時系列的なトレンドは示されていませんが、主成分での分布が示されています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 右上のデータポイント（第1主成分が0.15）が他よりも離れているため、外れ値と見なせるかもしれません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 主成分分析（PCA）は、データを低次元で表現してその分散を最大化します。
– 第1主成分（横軸）は43%の分散を説明し、第2主成分（縦軸）は28%の分散を説明しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– このグラフでは時系列データの変動というより、各要素の相対的な関係性が示されているため、直接的な時系列の関係は示されていません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 大部分のデータポイントがグラフの中心付近に集まっており、データのバリエーションはそれほど大きくないと考えられる。
– 第1主成分と第2主成分の間に多少の正の相関があるように見えます。
### 6. 直感的な洞察と影響
– スポーツカテゴリにおける現象やパフォーマンス指標の多様性が表現されていると考えられます。
– データポイントにおける位置の違いは、各スポーツ要素の特性やパフォーマンスへの影響を示している可能性があります。
– これらの主成分は、スポーツ戦略の最適化や選手育成において、どの要素が重要なのかの理解に役立ちます。
ビジネスや社会面では、この分析を用いて特定のスポーツプログラムの効果を評価したり、選手のパフォーマンスを改善するための具体的な取り組みを計画したりすることが考えられます。
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。
