📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析結果は以下の通りです。
### 時系列推移
#### 総合WEI
– **全体のトレンド**: 総合WEIスコアは0.7から0.78の範囲で変動しています。全体としては、特定のパターンは見られず、細かい上昇や下降があるものの、特に顕著な長期トレンドは見られません。
– **顕著な変動**: 7月2日にはスコアが0.69に下降し、その後0.7875に上昇しています。この日付における変動は、データの中で特に目立ちます。
#### 個人WEI平均
– 顕著な変動として、7月2日の0.675から7月2日の午後の0.775への上昇が見られます。
#### 社会WEI平均
– 7月2日に0.8まで上昇した後、16:16には0.65と大きく下降しています。7月4日にはさらに0.825まで上昇し、波が激しいことが分かります。
### 異常値
– **異常スコアの日付**: 7月2日における様々な異常値（特に0.69と0.79）は、全体のスコア変動の範囲を分析する中で、特に注目すべきです。これらの異常値は、一時的なイベントまたは測定誤差を示唆している可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– 仮にSTL分解を行った場合、短期間のデータから季節性を見出すのは難しいですが、見られる頻繁な変化は、持続的な季節性よりも一時的な外部要因や測定のばらつきを示唆している可能性があります。
### 項目間の相関
– 項目間の強い相関が見られた場合、例えば個人の経済的余裕と健康状態、また社会の持続可能性と公平性は、相関ヒートマップで高い値を示すことが予想され、これが各要素の関連を示唆します。これらの指標の組み合わせがWEI全体の傾向に影響しています。
### データ分布
– 箱ひげ図によると、各WEIスコアは狭い範囲での変動を示しており、スコアのばらつきは大きくない。しかし、いくつかの外れ値が観察され、それらは特定の傾向や異常と一致しています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1**が0.43、**PC2**が0.27の寄与率を持つことは、全体の変動の主要要因を示し、特にこの観点からは、持続可能性や公平性が総合スコアに強く影響している可能性があります。PCAは、異なる項目間の潜在的な関係を明らかにすることで、政策の改訂や社会福祉の向上に貢献できる情報を提供します。
### 結論
– 総合WEIスコア及び個別項目の変動には、特定の日付におけるイベントや外部要因の影響があると考えられます。
– 異常値は突発的な出来事またはデータの誤りを示唆しており、今後のデータ収集と分析において改善を図るべきです。
– 社会的要因（持続可能性、公平性）と個人的要因（心理的ストレス、健康状態）間の関連性が高く、これらがWEIの大部分を構成していると推測されます。ฟ
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには約360日間のデータが表示されています。全体的に明確な長期間のトレンドは視覚的に確認できませんが、開始時のデータは0.8付近に集中しています。その後、予測データについては、ランダムフォレスト回帰によって増加する傾向が見られています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値が最初のデータポイントに近接して表示されています。この箇所では評価スコアが他のデータよりもやや高い位置にあります。これにより、結果の一部で予期しない出来事やエラーが発生した可能性が示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績データを表しており、0.8付近に安定しています。
– 赤色の「×」は予測データを示しており、予測の精度やモデルの適用範囲の基準になります。
– 緑色の点は前年のデータ（比較AI）で、予測との違いや成長を理解するのに役立ちます。
– 異なる色の線（紫、ピンク、水色）はそれぞれ異なる回帰モデルの予測です。特にランダムフォレスト回帰が急激に上昇する傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のデータは、比較的安定しており、前年並みの結果であることを示していますが、予測データは異なるモデリングアプローチに基づいてそれぞれ異なる成長傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 回帰モデルの予測結果の分布は、選ばれた技術によって影響を受けています。例えば、ランダムフォレスト回帰モデルはより高いスコアを予測しているのに対し、線形回帰モデルは実績データに近い水準を維持しています。
6. **人間が直感的に感じること、社会・ビジネスへの影響**
– このグラフは、スポーツカテゴリのWEIスコアが様々な予測手法によって異なる傾向を示していることを示し、実績に基づく現状の維持か、予測に基づく成長を期待するかの選択を促します。
– ビジネス的には、どの予測手法が最も適しているのかを見極めるための基礎資料とすることができます。特に、新たな成長戦略を模索する際には、ランダムフォレストのような高スコアを期待できる予測モデルを採用することが検討されるでしょう。
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
1. **トレンド**
– グラフでは、最初の部分で実績（青いプロット）がほぼ横ばいになっています。その後、予測線（ピンクのランダムフォレスト回帰など）が急激に上昇し、最新のデータ（緑の前年）が登場するとスコアが再びヨコバイになります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の異常値（黒の円）は他のデータポイントからわずかに離れています。しかし、全体的に大きな外れ値や急激な変動は見受けられません。
3. **プロットの意味**
– 青いプロットは実績データで、過去の実際のスコアを示しています。
– 緑のプロット（前年）は、前年の実績を示し、実績データとの比較に使用されます。
– 異常値（黒）は何らかの特異なイベントや測定誤差を示している可能性があります。
– 予測線は異なる回帰モデルを使用して未来のスコアを予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のデータは近似しており、一貫したパターンを示しています。一方で、いくつかの予測モデルは短期間に急激な上昇を予想している違いに注目できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年のデータは、比較的一貫した分布を示しています。しかし、予測のモデルごとに将来の期待が異なるため、投資や戦略の決定には慎重な分析が求められます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績データが比較的安定している一方で、予測が急激に変化していることから、予測モデルの精度や外部要因の影響を慎重に評価する必要があることが直感的に感じられます。
– スポーツ業界での選手育成や戦略立案では、モデルの違いが結果に大きく影響する可能性があるため、複数のアプローチを比較検討することが重要です。
このグラフからは、モデルの選択が未来のパフォーマンス予測に多大な影響を及ぼすことを示唆しています。予測を信頼するにしても、モデルの精度向上やフィードバックの仕組みを整えることがビジネスや戦略の成功に繋がると言えます。
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:
このグラフを分析すると、以下の視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 最初の実績データ（青い点）は比較的一定で、大きな変動が見られません。
– その後、異常値と予測値が表示されていますが、予測はやや上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として記録されているデータ（黒い輪郭の点）は、他の実績データよりも際立っています。これは予測データからもやや離れており、特に注意を要するかもしれません。
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、予測データが異なる回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で表示されています。
– 頂部の直線は予測の不確かさを示しており、AGI/3σで買い入れ可能な範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法が多少異なる結果を示していますが、基本的な傾向は同様で、少しずつ増加が予測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間に緊密な相関は見られませんが、徐々に増加していく傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 一般的に、実績データが安定していることはポジティブな評価と見なされることがあります。予測も緩やかに上昇していることから、将来的な成長が期待されています。
– 外れ値は分析やモニタリングの対象にする価値があります。ビジネスや社会的な意思決定において、これらの異常が一時的なのか、長期的な問題の兆候なのかを判断する必要があります。
このグラフは、スポーツカテゴリの社会WEIスコアが概ねポジティブな方向に進んでいることを示唆しており、異常値についてのさらなる分析が推奨されます。
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、スポーツカテゴリーにおける個人のWEI（経済的余裕）スコアの360日間の時系列散布図です。以下のポイントに注目しました：
1. **トレンド**:
– 初期の期間では実績が安定しているようですが、その後データがありません。予測値は一定のスコアで示されており、特に変動が見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 出だしの段階で一部の異常値（黒い円）が見られますが、それ以外に急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実際の実績を示し、緑の点が前年比のデータを示しています。
– 異常値は黒の円で囲まれています。
– 多様な予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が使われているようですが、予測範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年比の比較が可能ですが、実績データが初期のみなので詳しい関係性の分析は困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布自体には時間の経過に伴う変化はあまり見られず、予測と実績は概ね一致しているようです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 実績が初期段階のみで、以降は予測のみに基づいているため、データの不足が懸念されます。意思決定に使うには、より多くのデータを集めることが理想的です。
– 経済的余裕の安定が示唆されているので、スポーツ活動が計画的に進められ、シーズンを通して資金運用が可能であると考えられます。
このグラフは、主に予測に依存しているため、現時点でのデータの限界を超えた信頼性を確保するには、さらなるデータ収集が必要となるでしょう。
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:
以下にグラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察を述べます：
1. **トレンド**
– グラフの初期（2025年7月頃）では、WEIスコアが急上昇しています。
– その後、スコアは横ばいに見えますが、次のデータポイント（2026年6月頃）でも高スコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初のデータポイント付近で急激なスコアの上昇が見られます。
– 時系列の途中に異常値としてマークされたデータポイントがあります（大きな円）。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績値は青い点で示されており、予測は赤い×で示されています。
– 異常値は大きな円でハイライトされています。
– 線形回帰（青）、決定木回帰（緑）、ランダムフォレスト回帰（紫）による異なる予測値が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 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、異なる未来のスコアを示していますが、それぞれのトレンドは一貫して高いスコアの維持を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値の出現は、モデルの予測からのズレを表している可能性があります。
– WEIスコアは全体的に高く、健康状態が良好であることを示しています。
6. **直感的に感じられることと社会的影響**
– グラフは全体的にポジティブな健康状態を示しており、改善が初期に見られ、その後安定していることがうかがえます。
– 社会的には、このような健康状態の傾向は、個人の健康管理の成功や健康プログラムの効果を示し、他者にもポジティブな影響を与える可能性があります。
このように、健康状態が全般的に良く、特に初期の改善が持続しているように見えることから、かなり良好な傾向と言えるでしょう。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– 初期のデータは横ばいで推移しています。ただし、ランダムフォレスト回帰の予測（紫色の線）だけが急激に上昇し、その後も他の予測とは異なる動きを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 紫色のランダムフォレスト回帰の線が7月初めに急激な上昇を示しています。これは他の予測手法や実績データと大きく異なるため、外れ値のように見えます。
3. **各プロットや要素**
– 実績データ（青い点）は、比較的低いWEIスコアを示していますが、安定しています。
– 異常値（黒い円）は、他のデータポイントよりも極端に高いスコアを示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の影）は、実績に近いところでは狭いですが、期間の後半にかけて広がりがあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰）は、実績データに近い形で推移していますが、ランダムフォレスト回帰のみが大きく逸脱しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に実績データは低位で安定しているものの、各予測手法による将来の見通しには大きな違いがあります。
6. **直感的な洞察と影響**
– このデータからは、実績ならびにいくつかの予測データが安定している一方で、ランダムフォレスト回帰が大きく異なる予測値を示しているため、この手法がうまく機能していない可能性が示唆されます。
– スポーツにおける心理的ストレスの管理には一貫性が求められます。モデルの選択において、予測の安定性と信頼性を考慮する必要があります。
– 大幅な数値の変動は、選手のストレス管理やパフォーマンスに悪影響を与える可能性があるため注意が必要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期の実績値（青のプロット）はほぼ横ばいで推移していますが、その後予測値が登場。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測（紫、緑、ピンクの線）が過去の実績値から上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績に対して、2つの点が異常値としてマークされています。これらは他の値から大きく外れた地点を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績は青、予測値はそれぞれの手法で色分けされ、異常値は黒い円で強調。
– 薄い灰色の帯が予測の不確実性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値は異なるプロットで示されていますが、おおむね同じ方向に推移。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 最初の実績値に対して、後の予測値は高めに予想されている。各アルゴリズムの予測が類似していることから、安定した方向性が示唆されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフからは、初期の実績に対して、過去のデータからのいくつかの異常点をのぞき、今後のパフォーマンスが上昇することが期待されていることが感じられます。
– ビジネスや社会への影響としては、スポーツ選手やチームの自由度と自治が向上する可能性が示唆されます。
– 異常点に対する対策や解釈が必要で、そこから新たな戦略やトレーニング手法を考案するきっかけになるかもしれません。
### 全体のまとめ
データは初期は安定していますが、予測モデルからは今後のパフォーマンスの向上が期待されています。複数の予測手法の結果が一致しているため、信頼性が高いですが、異常値についてのさらなる調査が重要です。
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
– **初期期間**: WEIスコアは0.6付近から高い水準に向かって緩やかに上昇しています。途中で急激に上昇する部分が見られ、特にランダムフォレスト回帰による予測ラインがこれをはっきりと示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 最初の期間でいくつかのプロットが他と大きく乖離している点があり、異常値としてマークされています。
– **急激な変動**: ランダムフォレスト回帰の予測ラインが急激に上昇しており、これが急な変動を示しています。
### 3. 各プロットや要素
– **青いプロット（実績AI）**: 実際のデータを示し、初期の期間にクラスターしています。
– **緑色のプロット（前年比較AI）**: 360日後のデータを示していますが、スコアがかなり上昇しています。
– **予測の不確かさ範囲**: 灰色の帯として表示され、AI予測の不確かさを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測の対比**: 初期実績は異常値を含むが、いずれの予測も将来的に高いスコアを示している。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特定の相関は示されていないが、実際のデータと予測のコントラストがはっきりと示されています。
– 異常値が実績内に散見されるものの、予測にあまり影響を与えないようである。
### 6. 直感的な感想と影響
– **直感的印象**: 初期の波乱はあるが、最終的にはプラスのトレンドへ向かう希望がないしは示唆されている。
– **社会・ビジネスへの影響**: 予測が真実であれば、将来的な公平性や公正さの改善が期待でき、これによりスポーツ界における社会調和や信頼性が向上するかもしれません。
全体として、初期の混乱に対して予測は楽観的であり、このままのトレンドが続けばポジティブな結果に繋がる可能性があります。
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:
この時系列散布図は、スポーツカテゴリにおける社会WEI（持続可能性と自治性）のスコア推移を示しています。以下に視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフには実績、異常値、予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されています。
– 初期の実績データ（青い点）は一定の範囲で安定しており、その後急上昇が見られます。
– 予測値も初期の実績から上昇するトレンドが予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データから少し離れた異常値（黒の円で囲まれたデータポイント）が見られ、通常のパターンから乖離していることを示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色は実際のAIに基づく実績スコア。
– 緑色は前年のAIデータ。
– 各色の線は異なる回帰手法による予測を示していますが、全体的な傾向は上向きです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各回帰手法による予測線は、実績と類似のトレンドを描きますが、予測期間の終わりには若干の差異も見られます。
– 特にランダムフォレスト回帰は、他の手法と比べて異なる未来予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青色の実績データの密度は、期間の初めで集中し、その後少なくなる。
– 予測モデルの不確かさ（灰色の範囲）も含まれており、不確かさが増していることが示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会的影響**:
– 持続可能性と自治性のスコアが上昇傾向にあることは、スポーツ分野における自主的で持続可能な活動の増加を示唆しているかもしれません。
– グラフに記載された異常値は、重要な要因や出来事を示す可能性があります。これを詳細に分析することで、特定のインシデントや外部要因の影響を把握できます。
– ビジネスにおいては、この持続可能性の向上が新たな投資や戦略的な意思決定にプラスの影響を与える可能性があります。
この情報をもとに、さらなるデータ分析や戦略的な計画が推進されることを期待します。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 過去のデータ（2025年7月から2026年7月）の期間を見て、初期のスコアは0.6から0.8の間に位置していますが、急激に上昇する様子は確認できません。
– 将来の予測は0.8付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示されていますが、これが発生しているのは初期のデータポイントで、後半では見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青）のデータポイントは過去の実際のデータを表しています。
– 予測（赤）のデータポイントは将来の予測値を示しています。
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測ラインがそろって表示されており、それらが非常に近い位置にあることから、これらのモデル間での大きな予測の違いはないと考えられます。
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大きなズレはなく、予測モデル間の結果もほぼ一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータに見られる変動はその後安定しており、予測もそれを反映したものです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は、このグラフからスポーツカテゴリにおける社会基盤・教育機会が今後も安定していると認識するかもしれません。
– スポーツ産業の関係者は、予測の信頼性を利用して、将来のプランを立てる際に不確実性が少ないと期待できるでしょう。
– 社会基盤や教育機会の向上が持続することで、スポーツ分野での教育や育成がより促進される可能性があります。
このグラフは、現在の状態の安定性と将来の見通しの予測に対する信頼性を示し、関係者が中長期的な計画を立てるための有意義な情報を提供しています。
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**
– 実績と予測値は、全体として横ばい傾向が見られます。
– 特に直近のデータは0.8付近を基点とし、そのスコアを保っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにおいて、いくつかの外れ値が観察されます。これらは異常値として注目されるもので、このデータセット内では希少な例外です。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データであり、過去365日間の実際のスコアを示しています。
– 紫、シアン、ピンクの線はそれぞれ異なる手法での予測を表しており、多少のばらつきがあります。
– 緑の点は前年データで、時系列的な比較を可能にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルの間で小さな違いが見られますが、概ね同様の動きをしています。これは、異なる手法でも類似した結果をもたらす予測可能性の高さを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には、強い相関があるように見えます。
– 特に、実績データが0.8付近で安定していることが、予測の一貫性に寄与しているようです。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– このデータは、競技スポーツにおける社会的な要素（共生・多様性・自由の保障）が一定のレベルを維持していることを示唆しています。
– 横ばいのトレンドからは、数値上特段の改善や悪化が見られないため、現状維持の施策が続けられている可能性が考えられます。
– 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコアが安定して維持されていることは、スポーツ業界における活動や政策が全般的に順調であることを示していると言えます。
このグラフからのインサイトは、スポーツ分野における多様性や共生の維持を示し、今後の施策立案の基礎データとすることで、さらなる改善に役立てることができるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– ヒートマップは時間の経過に伴う変化を示しています。色の変化により、全体的に一定しない変動があります。上部の行では、色が暗い紫から明るい黄色に変化し、数値が上昇していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の日付で色の違いが顕著です。特に2025年7月4日と5日には、明るい黄色が目立ち、高い値を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– ヒートマップの色は、各タイムスロットにおける「総合WEIスコア」を示しており、色が明るいほどスコアが高いことを意味しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 行ごとの連続したデータは2つの異なる時間帯（たとえば、午前と午後）を示している可能性があります。これにより、1日の中でのスコアの変動を比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明るい色が似た時間帯に集中しており、特定の時間にスコアが高くなる傾向が見られます。特定の日付の上段行での変化は注目に値します。
6. **直感的な洞察と影響**
– 高いスコアが特定の時間帯に集中することで、スポーツイベントの影響や人気のピーク時間を示唆している可能性があります。マーケティングやイベントの時間を最適化する上での指標として使えるかもしれません。また、この情報は参加者のスケジューリングに役立つ可能性があります。
全体として、このヒートマップは、特定の日時や時間帯におけるスポーツ関連の数値データの変動を示しており、この情報はイベントの計画やプロモーション活動において重要な基盤となり得ます。
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:
視覚的な特徴とそこから得られる洞察について以下に示します。
1. **トレンド**
– 日付と時間帯ごとのスコアの変化を示しており、明確な上昇や下降の長期的トレンドはこの短期間では判断しにくいです。
– しかし、特定の時間帯（例えば0-8時）で低いスコアが観察され、特定の日（例えば、2025-07-05）に高いスコアが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-05の早朝業績が高いスコア（黄色）は、他の日に比べて際立っています。これは急激な変動や外れ値として捉えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色はスコアの高さを示しており、濃い紫は低いスコア、黄色は高いスコアを意味します。
– 緑や青の中程度の色は中間のパフォーマンスを示します。
4. **関係性**
– 各日のスコアの分布は時間帯ごとに異なります。全体的に、日中よりも夜間にスコアが高いようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の日や時間帯には突出したスコアが見られ、一定の周期性が存在する可能性があります。
– 平均的なスコアが多く見られるため、全般的には大きな偏りは見られません。
6. **直感とビジネスや社会への影響**
– このデータは、個人のWEIスコアが時間帯や日付によって変動することを示唆しています。
– スポーツ業界において、特定の時間や日付でのパフォーマンスを予測したり、戦略的にトレーニングを調整するためのインサイトが得られるでしょう。
– 例えば、朝早くのトレーニングや特定の日にイベントを設定することが効果的だと考えられるかもしれません。
このグラフは、個人のパフォーマンスを詳しく分析し、最適な活動時間を見つけるための重要なツールとなります。
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
### 1. トレンド
このヒートマップでは、日にちと時間帯にわたる社会WEI平均スコアの変動を視覚化しています。全体的なトレンドとして、期間中の特定の時間帯におけるスコアの変化が確認できます。
### 2. 外れ値や急激な変動
2025年7月4日の12時台は、濃い紫色で非常に低いスコアを示しており、外れ値や異常値として捉えられます。
### 3. 各プロットや要素の示す意味
– **色の濃度**: スケールバーに基づいて、スコアの高さを示しています。黄色はスコアが高いことを示し、紫色は低いことを示します。
– **時間帯**: 8時から19時までの間で、午後にかけてスコアが上昇している日もあります。
### 4. 複数の時系列データがある場合の関係性
異なる日や時間帯でスコアが異なるパターンをとることがわかります。例えば、7月3日は8時には低く、午後にはスコアが上昇しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
特に午後の時間帯におけるスコアの上昇が見られますが、日によっては低下している時間帯もあるため、全体的な分布の特性を理解するには詳細な分析が必要です。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **人間の直感**: スポーツイベントや特定の時間に関連した活動がスコアに影響している可能性があります。
– **ビジネスや社会への影響**: 例えば、スポーツイベントの時間帯に合わせてマーケティング戦略を調整することで、より高いエンゲージメントを得られる可能性があります。また、異常値として示された時間帯の原因を特定し、改善することで社会的な評判の向上にもつながるかもしれません。
このヒートマップは、特定の時間帯にフォーカスして、活動やイベントがどのように社会的な評価や関心に影響を与えているかを理解する手助けになるでしょう。
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:
このヒートマップは、各WEI（Well-being Index）の要素間の相関関係を視覚化しています。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップそのものは時系列のトレンドを示していません。ただし、相関の強弱が色で示されており、赤が相関の強い部分（正の相関）、青が相関の弱い部分（負の相関または無相関）を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の外れ値は示されていませんが、相関が0に近い（色が白に近い）部分や負の相関を示す青い部分は他と比較して注目に値します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各セルの色は、二つのWEI項目間の相関の強さを示しています。
– 赤い色が濃いほど正の相関が強く、各項目が同時に変動する傾向を示しています。逆に、青い色が濃いほど負の相関が強く、一方の項目が増加すると他が減少する傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の項目間の相関が視覚化されているため、相関関係をもって時系列上で同時に変化する可能性のあるデータを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」の間に非常に高い正の相関（0.93）が見られます。このため、心理的ストレスが個人の全体的な幸福度平均に大きな影響を与えている可能性があります。
– 「社会WEI（公正性・公平さ）」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」の間には負の相関（-0.09）があります。これらの要素は一緒に向上しない可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 個人の心理的な健康が他の個人の要素と強く結びついていることから、心理的健康の向上が総合的な幸福度の向上に直結する可能性があります。
– 教育機会の向上によって、社会全体のWEIが必ずしも向上するわけではないことを示しており、より包括的なアプローチが必要であることを示唆しています。
このヒートマップは、それぞれのWEI項目がどのように関連しているかを示すことで、特定の領域に重点を置いた施策がどのように他の領域に影響を与える可能性があるかを理解する助けとなります。
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:
この箱ひげ図を分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 各WEIタイプ間でのスコア分布に大きな上昇または下降のトレンドは見られませんが、一部のカテゴリでスコアのばらつきが顕著に異なります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつかのカテゴリで見られます。特に「社会WEI平均」や「個人WEI（心地よさ）」などで顕著です。これはこれらのカテゴリにおいて特定の出来事や要因が影響を与えている可能性を示しています。
3. **要素の意味**:
– 箱の中央の線は中央値を示し、箱全体が上四分位と下四分位の範囲を示します。ひげは範囲を示し、外れ値は個別にプロットされています。
– 各カテゴリの範囲と中央値の位置が異なり、それぞれのスコアがどれくらい集中しているか、もしくはばらけているかが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データは明示されていませんが、一年を通じたデータであるため、特定のシーズンやイベントが影響している可能性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に中央値が高いカテゴリから低いカテゴリまで一目で分かります。例えば、「個人WEI平均」と「社会WEI平均」は中央値がほぼ揃っているのに対し、「個人WEI（心理的ストレス）」などは広い分布を示しています。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**:
– このグラフから、どのカテゴリが均質であり、どのカテゴリが多様性を持っているかが理解できます。多様なスコアを持つカテゴリは改善の余地があるかもしれません。
– スポーツに関連する活動やプログラムの効果を示す指標として有用であり、それぞれのWEIタイプに基づいた施策の再評価が求められるかもしれません。
これらの洞察をもとに、各カテゴリごとのスコアを改善するための具体的なアクションを考えることがビジネスや社会にとって有益です。
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）のグラフは、スポーツカテゴリにおけるデータの2つの主成分を表しています。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**:
– PCAのグラフなので、時系列のトレンドは直接分かりません。しかし、データポイントが第一主成分に沿って広がっています。これにより、第一主成分がデータの主要な変動要因であることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかな外れ値は見られませんが、左上と右下のプロットは他のポイントからやや離れており、異なる特徴を持つデータである可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– データポイントの位置は、それぞれのデータセットが持つ特徴を二つの主成分の枠組みで表しています。第一主成分の寄与率が0.43、第二主成分の寄与率が0.27であり、合計でデータの70%を説明しています。このため、第一主成分がデータの主要な特徴を捉え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**:
– PCAでは時系列の直接的な関係を示すものではありませんが、異なるデータセット間の距離が近いほど類似した特徴を持っていると解釈できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分と第二主成分の相関は強くないと思われます。データは散らばっており、多様な特徴を持っていることが示唆されています。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**:
– 第一主成分に沿って大きな広がりがあるため、この成分がスポーツデータの最重要な特徴に関わることを示唆しています。ビジネスや社会においては、この第一主成分に影響を与える要素（例：成績、フィットネスレベルなど）が、分析の注目ポイントとなるでしょう。この情報が適切に活用されれば、分析されたデータに基づく戦略的な意思決定が可能になるかもしれません。
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。
