📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析
#### 時系列推移:
– **総合WEIスコア**は概ね横ばいですが、短期間の変動が少なくありません。2025年7月2日には0.69375と0.7875といった振れ幅が確認でき、明らかな異常値(0.79や0.69)として検出されています。
– **個人WEI平均**は多少の揺れが見られますが、全体としては中程度の変動が連続しています。特に2025年7月5日の0.61は顕著な低値です。
– **社会WEI平均**は日による変動が激しく、特に7月2日と7月4日には明確な上下の振動があります。
#### 異常値:
異常値は変動幅が0.05以上の急激な変動が観測された部分です。これらの異常値の日付周辺では、特定の社会イベントや個人の条件変化(たとえば重大なスポーツイベントの結果や経済市況の急変)が影響した可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差:
データの変動が短期間であるため、長期的なトレンドは明確ではありません。ただし、時々の急激な変動は一定の季節性（スポーツイベント開催時期、メディア露出の増加、政治的イベントなど）と関連している可能性があります。残差成分は個々の要因では説明しきれない予測困難な要素を示唆します。
#### 項目間の相関:
– **個人経済的余裕**と**社会基盤**に若干の相関が見られます。これは、スポーツによる経済活動がインフラや教育機会の向上に結びついているかもしれません。
– **個人の健康状態**と**心理的ストレス**の相関は少なく、健康と精神的健康は独立した要素として考えることができそうです。
#### データ分布:
各WEI項目間の箱ひげ図からは、中央値が中庸に位置取る一方で、外れ値としての変動が認められます。例えば、心理的ストレスデータには複数の外れ値があります。
#### 主要な構成要素 (PCA):
PCA分析に基づく主要構成要素は、**PC1(0.36)**と**PC2(0.27)**となっています。これは、データの約63%をこの2つの構成要素で説明可能であり、特に経済成長と政治的自由度の寄与が考えられます。
### 結論
短期間内の急な変動を受けやすい総合及び各WEIスコアは、社会的またはスポーツ固有のイベントによって影響を受けやすいことが示唆されます。PCAによる主要な構成要素の分析からも、特に経済的要因と自由度に可変性が高いことが窺え、さらなる詳細な背景要因の探求が必要です。異常点の発生は複数日の連続したデータ監視やその時期のイベント解析によって、より細かな解明を進められるでしょう。
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:
### グラフ解析と洞察
1. **トレンド**:
– 時系列のデータは大きく二つの集団に分かれています。初期のデータポイントは左側、直近のデータポイントは右側に位置しています。
– 全体として、データが最初は高い値をとり、後に若干低い値で分布していますが、日付が近くなっているため、安定したトレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 中央の異常値のマーカー（黒丸）は初期のデータ点で確認できます。この部分で予測と実績AIの値と大きく異なる可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績AIによる実際のスコアを表し、赤い×印は予測AIの予測値を示しています。
– 緑色の点は前年の比較値を示しており、過年度の実績と現在の傾向を比較するのに役立ちます。
– 紫色とピンク色の線は異なる回帰モデルによる予測を示していますが、データの中での実際の影響を見出すのは難しい状況です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前年のデータが一定のスコア範囲に近づいています。これは前年の実績と現在の傾向が部分的に一致する可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 測定期間全体で、大きな変動は少ないようです。また、過年度の平均スコアに対しておおよそ近い値で推移しているため、一定の安定性が伺えます。
6. **人間が感じる直感とビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、初めは高いスコアで始まるが、予測が現状と一致していない可能性があることから、予測モデルの改善が必要と感じられます。
– スポーツのトレンド分析やパフォーマンスの評価において、予測と実績のギャップがある場合、プランニングやモチベーションに影響を与える可能性があります。
– 過去データと比較可能なスコアがあることで、以前の成功戦略や改善点を特定し、未来の計画に反映させることが可能です。
このグラフを利用することで、スポーツチームや選手のパフォーマンスをより正確に予測し、計画を最適化する手がかりを得ることが期待できます。予測の精度を上げることで、より効果的な戦略を立てることが可能となります。
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:
このグラフを分析すると、以下のような視覚的な特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 2025年7月から2025年8月にかけてのデータは比較的一定しており、その後データが少ないですが、緑の前年度のデータに比べるとやや高いWEIスコアを示しています。
– 2026年5月以降に急激にスコアが増加しているため、その要因を分析する必要があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期段階で異常値が観測されています。これらは異常値マークとして特定されています。この時期の異常が何に起因するかを確認することが重要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データ、緑は前年と対比されるデータです。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示しており、予測の信頼性を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データ（ピンクの線など）は実績データと対比され、各予測モデルの性能を比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データは低めのスコアを示し、予測モデルによる推移で大きな変動はなく、大枠での予測は実績と概ね一致していますが、予測モデル間での差異も見られます。
6. **直感的な洞察**:
– 2026年中盤以降のスコアの急増は、何らかの改善や新しい戦略の導入を示唆しているかもしれません。これが選手のパフォーマンス改善を示すものであれば、チームの戦略見直しや個人トレーニングの成果が反映されている可能性があります。
**ビジネスや社会への影響**:
– スコアの上昇はスポーツチームや個人の評価に直接影響を与える可能性があり、マーケティング戦略やスポンサード契約に関連する意思決定に役立つ情報といえるでしょう。
– 初期の異常値や変動を適切に管理・改善することで、より安定したパフォーマンスが期待されます。
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、グラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– 左側（2025年7月頃）は、実績データが0.7から0.8までの間を推移。
– 右側（2026年7月頃）では、前年の比較AIのデータが0.6から0.7弱の範囲で分布。
– 時系列が分断されており、期間内での変化が明確になっていない。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年9月以降、実績AIの範囲外に外れ値（○で囲まれたデータ）が散見される。
– ランダムフォレスト回帰による予測が突然1.0に上昇しているため、急激な変動があることが示唆される。
3. **各プロットや要素**
– 青が実績AI、緑が前年の比較AIを示し、両者の比較が可能。
– ランダムフォレスト回帰が非常に高い予測値を示し、補助的な他の予測手法と異なる結果を呈している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと前年AIデータの位置関係から、時間経過による変化の傾向を感じる。
– 予測手法により予測値が異なり、異なる手法による予測の多様性が確認できる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年の比較において、値の重なりが少なく、時間に伴う特性変化の可能性が示唆される。
– しかし、この期間を通じた明確な分布トレンドは確認できない。
6. **直感的な洞察と影響**
– 短期的な変動と複数の予測手法による異なる予測結果は、AI予測におけるモデルの不確実性を示唆。
– ビジネスや社会におけるAI使用の際、過信せず、常に複数のアプローチやデータソースを検討する必要性を感じる。
– 特にランダムフォレストの高い予測値は注意を要し、より詳細な検証が必要です。
この分析により、モデル選定やデータ解釈の重要性が強調されます。複数の手法を比較検討し、結果を安全な枠の中で評価することが推奨されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフが始まる日時点では、WEI（経済的余裕）スコアは0.8付近で安定しています。グラフには大きなトレンドの変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値とされるプロットは黒い円で示されていますが、これらが一部存在します。通常の範囲を外れているため、特別な事情を示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– **実績（青）**: 実際のデータを示しており、WEIスコアが時間とともにどう変化したかを示します。
– **予測（赤と紫系）**: 異なるモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が示されています。多少のブレはありますが総じて一貫していることが分かります。
– **前年（緑）**: 前年のデータが示されており、将来の予測と比較するためのベンチマークとして機能します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データ間は、全体的に予測モデルが実績と整合していることが確認できますが、予測値には若干の偏りがあるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値以外のデータは高いスコア範囲で安定しており、分布は主に0.8付近に集中しています。
6. **直感と影響**:
– 人々はこのグラフから全体的な安定性を感じ取るかもしれませんが、異常値の存在はスポーツ業界の特定の選手やチームの経済的状況における変動を示唆しています。
– 経済的な余裕を示すスコアの安定性は、そのスポーツ組織や選手の長期的な安定や信頼性を示唆する可能性があります。ビジネスやスポンサーシップの交渉などで重要な要素となるでしょう。
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:
以下はグラフの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの左側（過去）の実績値は直線的で、期間初めには0.6付近からスタートし、比較的上昇し0.8程度で安定しています。
– 現在に近づくにつれて、予測値は複数の回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）が表示され、少々ばらつきがありますが、全体として上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内の「異常値」は過去の実績の中で図示されており、この値が全体の中で異質であることを示しています。しかし、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**:
– 青色の点は実績値で、過去の健康状態の推移を表しています。
– 軽い緑色の点は前年との比較値で、今年度とどのように異なるかを示しています。
– 色付きの線は異なる予測モデルによる未来の予測値を示しており、回帰に基づく予測のバリエーションを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年比較、および複数の予測がそれぞれのモデルによって多少異なるトレンドを示しています。これは、データの多様性と予測モデルの違いを反映していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各モデルの予測値は全体的に実績値と類似した傾向で上昇を示していますが、微細なスケールで見ると、予測の幅は少し広くなっています。
– 各予測にはいくつかの広がりがあるものの、全体として安定性が高いと感じられます。
6. **直感的な洞察、および影響**:
– このデータは、個人の健康管理におけるゆるやかな改善傾向を示しています。
– スポーツ業界においては、過去データとAIを活用した予測が統合されることで、より適切なパフォーマンス管理が可能になると考えられます。
– 長期的な健康管理の重要性や予測技術の活用による将来的な健康状態の改善可能性が示唆され、ビジネスにおいても戦略的な意思決定に寄与するでしょう。
このグラフは、健康状態の改善傾向を示しつつ、異なる予測モデルを使用することで、より柔軟な未来の健康管理計画が立てられることを強調しています。
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:
1. **トレンド**:
– グラフは長期間（360日間）のデータを含んでいますが、プロットが両端に集中しており、中央にデータがありません。2025年7月に実績を示すデータがあり、その後しばらくデータが空き、2026年5月以降に再びデータが現れるトレンドが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績と予測データの間にはずれ値が見受けられます。また、予測値の中には急激な下降を示す推移が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績は青色の点で示され、予測は赤の「×」、異常値は黒の円で囲まれています。予測値の異なる方法に対して紫、ピンク、灰色などの線で示されており、それぞれ異なる回帰モデルの予測を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の実績データとその後の予測データは、明確な直線的関係または周期的関係を示していませんが、使用されるモデルは異なる傾向と予測のばらつきを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは比較的まばらであり、はっきりとした相関関係は見られません。ただし、終盤に示されたデータの一部は高いスコアを示しています。
6. **直感的に感じること、影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、データが期間を通して多様な範囲で変動を見せており、明確なパターンが存在しないことです。スポーツに関連する心理的なストレスの変動は、予測が容易でないことを示唆している可能性があります。この不確実性は、アスリートの支援プログラムの設計に影響を与えるでしょう。より精緻なデータ収集と分析が、将来的な意思決定を助けるかもしれません。
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:
分析を始めます。
1. **トレンド**
– グラフ全体には、二つの異なる期間があります。
– 左側は青い点で「実績」を示していますが、期間が短く、数値が減少または横ばいです。
– 右側は緑の点で「前年」を表しており、こちらも数値はあまり変化していないように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左の青い実績データの中に「異常値」として黒丸で示されている点があります。
– 少し下降した線上に、異常値が存在し、特異だったことがわかります。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は「実績」、緑色の点は「前年」、灰色の帯は予測の不確かさを示しているようです。
– 線（紫色）は、それぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を表していますが、実績と予測が大きく異なることが見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測と実績のずれが目立つため、予測モデルと実際のデータの乖離が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 左右のデータセットが独立しているように見受けられ、周期性や明確な相関は見られません。
6. **直感的な感じ方と影響**
– 実績データと予測が一致しておらず、「異常値」もあるため、予測精度の改善が求められます。
– スポーツにおける実績管理やパフォーマンス分析において、実データに基づく調整がビジネスや戦略決定に重要となると考えられます。
このグラフからは、結果と予測の不一致や外れ値の影響を十分に考慮する必要性を強く感じます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフのほとんどの期間は上昇も下降もなく、結果が横ばいです。特に予測（予測AI）として表示されている赤い×印の後、実績値が増減しておらず、一定のレベルに達していることが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の時点で、実績（実績AI）と予測（予測AI）との間に異常値（黒い円）があり、実際のデータが予測を大きく逸脱していることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績値は青いプロットで示され、予測値は赤い×印で表され、予測の前後の変化が可視化されています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、信頼区間を提供しています。
– 緑のプロットは前年のデータであり、現在の実績と比較するために用いられます。
– 線形、決定木、ランダムフォレスト回帰はそれぞれ異なる色で示され、予測モデルの結果が比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去のデータ（緑色）と比較して、現在の実績や予測がどのように変化しているかを視覚化しています。現在の実績が前年と同様の範囲に収まっていることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値と予測値の間には初期段階で大きなズレがありますが、その後は予測範囲内に収まっています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフから人間が直感的に感じることとして、初期には予測が不正確であった可能性が考えられますが、時間の経過とともに精度が向上している様子が伺えます。
– 現在の実績が予測の範囲内で安定していることは、予測モデルが効果的に機能していることを示唆しており、スポーツ関連の意思決定において信頼性のあるデータをもとにした改善策を講じる機会を提供しています。これにより、公平性や公正さの面で、より良い環境を構築す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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初の方は、実績のデータ（青のプロット）は高いスコア（0.8以上）で横ばいであり、その後予測データに進んでいます。様々な予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）での予測が、互いに異なるパターンを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青のプロットで、外れ値とされる点が最初の時期に存在します。ここでは実際の値が期待値からずれていることを示している可能性があります。
– 予測データの間で手法ごとにスコアが異なる点が見受けられ、特に線形回帰と他の方法でのスコアの変動幅に注目できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績データを示し、緑の丸は異常値です。
– 紫の線やプロットは予測手法別の将来的なスコアを示しています。
– 色の異なるプロットが予測の不確かさの範囲を示します（xAI/3σ）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と過去のデータ（青と灰色）が非常に高いスコアだったのに対し、未来の予測スコアは手法により幅がありますが、やや低下傾向も見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の全体的なスコアの一貫性が高い一方、予測では変動が大きく、特に異なる回帰モデルによる結果のばらつきが目立ちます。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 直感的には、これまでの実績が非常に好調だったため、将来に対する期待値が高まっているように見えるかもしれません。しかし、予測データのばらつきにより、不確実性が増している印象も持たれます。
– スポーツ組織や市場においては、予測に基づく戦略的な意思決定が求められるでしょう。特に予測不確定要素を考慮し、リスク管理計画の強化が考えられます。
この分析は、持続可能性と自治性を評価するための社会WEIスコアの理解を深め、将来的な方針の策定に役立つでしょう。
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:
以下に、グラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は、安定して高いスコアを示しています。
– 予測（紫色、緑色の線）は、実績と比較して、若干の変動を示すものの、全体としては安定したトレンドが続いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として示される黒い円で囲まれたデータポイントがありますが、数は少なく全体のトレンドには大きな影響を与えていないようです。
3. **要素の意味**:
– 青い点は実際のデータ値を、紫、緑の線は異なる回帰モデルによる予測を示しています。
– 緑の濃淡は、前年データを示しており、全体的なスコアの推移を確認できます。
– 灰色の線は予測不確かさ範囲を表しており、モデルの予測信頼度がこの範囲内に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**:
– 実績と予測のデータは重なり合い、実際のスコアと予測の近さを示しています。異なる予測モデルがそれぞれ類似した結果を示しており、競合する予測手法間での一致が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データは高い相関があるように見えます。
– 分布は比較的安定しており、大きな分散は見られません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 実績データが高く、予測データもこれを追従しているため、これはスポーツカテゴリの社会WEI（社会基盤・教育機会）が強い状態を示している可能性があります。
– ビジネスや政策立案において、高い安定性と信頼性を示しているため、これが持続可能な発展に寄与する可能性が考えられます。
– 外れ値の存在がわずかであることから、この分野でのリスクが低いと捉えられるかもしれません。
このような情報が、スポーツに関連する教育機会や社会基盤の強化にどう寄与するかを考慮することが重要です。
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:
このグラフを分析すると、以下のような特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実際のデータ（青い点）は初期において比較的高い値を示していますが、その後のデータポイントがないため、全体的なトレンドを判断するのは難しいです。
– 予測データ（Xマークや線）は一部上昇しているものの、終盤では特に変化が見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値として示される円形のマーカーは、他のデータポイントと比較して目立つため、外れ値や予測と異なる実績があったことを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実態を示し、異常値は特異なデータポイントを示唆。予測の線やXマークが、異なる統計モデルに基づく予測値を示しています。
– 緑色の点が前年のデータを表しており、昨年以上の実績・予測との比較ができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間の対応を見ると、決定木回帰やランダムフォレスト回帰が近似的に動いており、一定量の予測精度が見込めるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なる予測手法による結果の相違が見られるため、モデル選択が重要であることを示しています。
6. **直感的な感想およびビジネスや社会への影響**:
– 初期の高い実績が今後も継続するのか否かが、重要な関心事となりそうです。
– 外れ値が示されていることにより、特定時期において予期しないイベントや要因が影響を及ぼした可能性があります。
– 社会的な共生や多様性、自由の保障の推進としては、異常値をどのように管理し改善するかがビジネスにおいて重要なテーマとなります。特に、異常値の原因を探り、理解することでスポーツ分野におけるこれらの価値をさらに促進できる可能性があります。
全体として、データの変動や予測モデルへの理解を深めることで、社会的な指標をより改善しようとするアプローチが期待されます。
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:
このヒートマップを分析する際のポイントを以下に示します。
1. **トレンド**:
– 短期間での変動が大きく、特定の時間帯や日付において一定のパターンが見られます。
– 縦軸で見て、特定の時間帯で値が高くなる傾向があることが見て取れますが、全体として長期的なトレンドは把握しづらいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の時間帯において、特に値が高くなる（黄色に近い色）エリアがあり、これはスポーツイベントや重要な出来事が起こった可能性があります。
– 夜間や早朝に比べて、特定の昼間の時間に急激な変動が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化は総合WEIスコアの変動を示しており、色が濃いほどスコアが低く、黄色に近いほどスコアが高いと解釈できます。
– 特定の日付と時間帯での色の違いから、イベントや試合がそのポイントで行われ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**:
– 日付を横軸、時間帯を縦軸にした二次元的なデータが、日々どの時間帯が特に活発であるかを示し、週ごとの変動などを視覚的に捉えやすくしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午後から夕方にかけての時間帯にスコアが高くなる一致したパターンがあるため、これはファンがアクティブになる時間帯に関連している可能性があります。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 特定の時間帯のスコアのピークは重要なスポーツイベントや試合、メディア露出の増加と関連付けられる可能性があります。
– ビジネス的には、広告やプロモーションを行う時間帯を調整したり、イベントのスケジューリングを行う上での貴重なインサイトを与えるでしょう。この情報を基に、ファンエンゲージメントを最大化し、収益を改善するための戦略を考えることが可能です。
このグラフはスポーツ業界における影響を理解し、イベントの効果的な運営やマーケティングの戦略立案にとって有用です。
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:
この個人WEI平均スコアの時系列ヒートマップ分析では、以下のような視点が得られます。
1. **トレンド**
– 一部の時間帯（特に午後16時から19時）は、日ごとにスコアが異なる色で示され、変動しています。日によって相違があり、一貫した上昇や下降のトレンドは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 午後16時のスコアは、黄色（0.78）や深紫色（0.68）などの異なる色調が見られ、急激な変動が推測されます。
3. **各プロットや要素**
– 色はスコアの高さを示しており、黄色が高スコア、紫が低スコアを示しているようです。各時間帯の密度と色の変化により、時系列データの変動が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯によってパターンがあり、午後19時のスコアは比較的安定している一方、午後16時は日によって大きく変動しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとのスコアには明確な相関は見られませんが、各時間帯でのパターンの相違が特筆されます。
6. **人間の直感的な印象および影響**
– ヒートマップの色の変化は視覚的に直感的で、どの時間帯が重要かを簡単に把握できます。例えば、競技やトレーニングのタイミングを見直す際に、このようなデータは有用です。ビジネスへの影響としては、特定の時間帯のパフォーマンスを最大化するための意思決定に寄与するでしょう。
このように、スコアの変動やパターンの識別は、競技者やチームが戦略的に対応する際の参考になります。
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:
このヒートマップは、スポーツカテゴリにおける社会WEI平均スコアの360日間の変動を示していますが、表示されているのは一部の期間（2025年7月1日から5日）だけのようです。以下に詳細な分析を行います：
1. **トレンド**
– ヒートマップは短期間を示しているため、長期的なトレンドは判断しづらいですが、色の変化から短期間での変動を捉えることができます。
– 右方向に行くに従って明るくなっており、これはスコアが上昇している可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に7月2日と3日の夜間（8-16時）でスコアが急激に変化していることが、色の濃さの違いから見て取れます。
– 7月2日の夜はスコアが低く（紫色）、7月3日には明るい黄緑色に変わっています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 色相がスコアの高さを表しており、右の凡例によると、青から黄色にかけてスコアが上がっています。
– 日付と時間帯がx軸とy軸で示され、それぞれのブロックは特定の日時のスコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ヒートマップ全体で見ると、時間帯別のスコアの推移がわかりますが、見た範囲内だけでは一貫したトレンドは少なく周期性があるか判断しにくいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは時間や日付によって変動しており、特に日中のスコアが異なっています。これはスポーツイベントの時間帯などに関連するかもしれません。
6. **直感的に感じることおよびビジネスや社会への影響**
– 一般的にスコアが上がっている時間帯にスポーツイベントが活発化している可能性があります。
– 人々の注目が特定の時間帯に集中することで、関連商品の売上増加やイベント参加者数の増加など、経済的な影響が考えられます。
このヒートマップを基に、季節的なトレンドや特定イベントがもたらす影響をより詳細に解析することができれば、さらなる戦略策定に役立つでしょう。
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:
このヒートマップは、スポーツカテゴリにおけるWEI（Wellbeing Index）の項目間の相関関係を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は静的な相関関係を示しており、時間的なトレンドは表していません。ただし、相関度が高い項目は、時間とともに似たような動きをする可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は、相関マトリックスではなく、時系列のグラフでより明らかになります。このグラフからは特定の異常な相関は目立ちません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色は相関の強さを示し、赤色が正の強い相関を、青色が負の相関や弱い相関を示します。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は「個人WEI平均」と非常に高い正の相関を持っており、ストレスレベルが全体の個人ウェルビーイングに大きく影響していることが示唆されます。
4. **時系列データの関係性**:
– 各WEI項目は個別のデータセットとして見なせますが、強い正の相関を持つ項目群は、リンクして動く傾向があることが考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI平均」は他の多くの要素と高い正の相関を持っており、特に「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との関連が強いです（0.95）。これは、個人のウェルビーイングが多様性や社会的役割に関連している可能性を示唆します。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 人々は、個人の健康状態やストレスが、総合的なウェルビーイングに強く影響することに気づくでしょう。特にスポーツの文脈では、心理的ストレス管理と多様性の重視が極めて重要であることが感じられます。
– ビジネスや社会の文脈では、多様性とインクルージョンの促進が、社員やコミュニティ全体のウェルビーイング向上に役立つ可能性があります。このような高い相関を重視することが、包括的な政策やプログラム設計に反映されるべきです。
このように、ヒートマップから得られる視覚的な洞察は、多岐にわたる要因が複合的にウェルビーイングに寄与していることを明確に示しています。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは各WEIタイプのスコア分布を示しており、特に上昇や下降のトレンドを示すものではありません。よって、長期的傾向の分析を行うのに適した形式ではないです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 複数のWEIタイプにおいて外れ値が観察されます（特に「個人WEI（経済状態）」や「社会WEI（生態系・持続可能性）」）。これは、一部のデータポイントが全体のトレンドと大きく異なることを示しています。
3. **各プロットの意味**
– 各箱ひげ図の箱はデータの25パーセンタイル（第一四分位数）から75パーセンタイル（第三四分位数）までを示し、中央の線は中央値を表しています。ひげはデータの最小値と最大値を指し、外れ値は個別にポイントとして表示されています。
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直接的な関係性は見えませんが、各カテゴリの分布の幅や中央値を比較することで、どの領域が他よりも一貫性があるのかを判断できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」や「個人WEI平均」は比較的安定したスコア分布を持っており、外れ値が少ないです。一方で、「個人WEI（経済状態）」は大きなばらつきを示し、外れ値が多く見られます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、「個人の経済状態」や「社会の持続可能性」が特に多様で変動しやすい分野であるという点です。これは、経済的な不安定性や環境への意識が社会や個人にとって大きな課題であることを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、これらの多様性は政策立案や企業の戦略策定において考慮すべき重要な要素となるでしょう。スコアが安定している分野においては、特に強化を図る必要はなく、むしろ不安定な分野での改善策が求められるでしょう。
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に対する主成分分析（PCA）による二次元散布図です。以下に視覚的特徴と洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– PCAの結果から、明確な上昇や下降トレンドは見られません。データポイントは全体的にバラバラに散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右上や左下に位置する点は他のデータポイントから外れており、外れ値として注目すべきかもしれません。特に上下左右に離れたポイントは、異常な特徴を持つ可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– データポイント自体は、スポーツカテゴリにおける各要素の第1主成分と第2主成分に基づく配置を示しています。
– 第1主成分（寄与率: 0.36）と第2主成分（寄与率: 0.27）が示すように、これらの成分はデータのばらつきの主な部分を説明しています。
4. **時系列データの関係性**:
– このグラフは時系列データそのものではなく、主成分にまとめられた結果を示しています。そのため、直接的な時系列の関係性は示していません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの密度は均一ではなく、ある程度の群れ（クラスター）が存在するかに見えます。これは、特定のスポーツ要素が類似した特徴を持つ可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– データのバラつきと外れ値は、異なるスポーツ要素間の多様性や異質性を表しています。このような情報は、特定の要素にフォーカスしたトレーニングやリソース配分の計画に役立ちます。
– 外れ値やクラスタが見られることから、特定の要素やチームが他と異なる戦略や成果を持っている可能性が考えられます。これにより、競争上の優位性を見つける手がかり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。
