📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 重要な傾向、異常、パターンの分析
#### 時系列推移
– **総合WEIのトレンド**:
– 問題の発生頻度や強度に関して、全体的に値は0.7近辺で変動していますが、7月2日には0.7875という高値を示し、その後に急激に0.69375まで下落するなど、特定の期間に変動があります。
– このことから、干渉や特定のイベントの影響を受けやすいと考えられます。
– **個人WEI平均**:
– 個人の平均も概ね0.7前後で変動していますが、7月2日と7月5日にそれぞれ大きな上下の変動が見られます。
– 特に7月5日に0.78から急激に0.61まで低下しており、何らかの劇的な影響要因が考えられます。
– **社会WEI平均**:
– 社会平均は、比較的安定しているものの、7月2日と7月4日に大きなスパイクがあります。
– 特に7月2日の0.8という高値は、前後の日程と比較して異常値として浮き出ています。
#### 異常値
– 7月2日や7月5日などに検出された異常値が目立ちます。特にこれらの日は、いくつかの詳細項目においても異常スコアが発生しています。
– 異常スコアは、イベントや環境的要因、または社会的、経済的なショック（例えば政策の変更やスポーツイベントの影響など）による可能性が考えられます。
#### 季節性・トレンド・残差
– STL分解が行われた場合、長期的なトレンドから大幅な変動が観察される日が多く、季節性というよりもランダムなイベントの影響が強い。
– 残差成分からは説明の難しい日々の変動があり、この範囲は管理可能性や予測可能性の問題を示唆します。
#### 項目間の相関
– 経済的余裕と社会基盤の高い相関があると推測されます。これは、経済面が社会的安定に直接影響を与えていることを意味します。
– 健康状態と心理的ストレス間の中程度の逆相関も見られ、心理的側面が身体的健康に影響を及ぼしていることを示しています。
#### データ分布
– 箱ひげ図を基に、個人・社会のカテゴリのスコア分布において幾つかの外れ値が存在します。特に、経済的余裕や健康状態で中央値から大きく外れる値があり、これを特異値として把握する必要があります。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1（32%寄与率）**: 個人の経済状況と社会的な持続可能性が影響を与えていると考えられ、この成分は経済的自立やバランスの良いやり取りに基づきます。
– **PC2（26%寄与率）**: 健康と公平性に関連し、特に体育や健康に関するイベントの直接的な影響を示している可能性があります。
### 結論
データの変動は、突発イベントの影響を受けやすく、短期的な状況改善や外部要因への対応が必要です。特に、異常値の日における具体的な要因分析とその理由に基づく改善策が求められています。また、PC1とPC2から示される構成要素に対する効果的な政策や方法が導入されれば、さらなる安定と最適化が期待できます。
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:
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータは、0.7から0.8の範囲で横ばいになっています。
– ランダムフォレスト回帰の予測はわずかに上昇している一方で、他の予測手法（線形回帰、決定木回帰）はほぼ一定です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには、いくつか明確に異なる（異常値）点がありますが、大部分は密集しています。
– 大きな急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データで、予測データから若干の乖離を示します。
– 黒丸で囲まれたプロットは異常値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIのデータと予測AIのデータはある程度一致していますが、実績データの方が少しバラツキが大きいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測の間には高い相関が示唆されますが、予測は実績よりもなだらかで一定です。
6. **直感的洞察と社会への影響**:
– 実績データが予測範囲内に収まっていることから、予測モデルは全体的に性能が良いと言えます。
– スポーツ関連のデータであるため、過去の実績に基づいた予測が計画やトレーニング戦略に影響を与える可能性があります。予測モデルを利用することで、より良い意思決定を支援できるでしょう。
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:
以下のポイントに基づき、グラフから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 赤の散布点（予測）と青の点（実績）は、最初の数日間でやや高いWEIスコアを示していますが、以降の予測（特にランダムフォレスト回帰と線形回帰）ではスコアが僅かに下降しています。これはスコアが安定状態から徐々に低下する可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の実績点（青い点）は、黒い円で囲まれており、これらは外れ値を示しています。これらの外れ値が成績にどのような影響を与えたかを検討する必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– プロットは個々のデータポイントを表し、灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。ランダムフォレスト回帰の線（紫色）は予測のトレンドを表し、境界外に落ちる外れ値は慎重に分析する必要があります。
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と決定木回帰は似たようなトレンドを示しており、予測には一貫性が見られます。一方、線形回帰はスコアがわずかに下降する傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績点の多くが上部に集まっており、全体としてはスコアが比較的一定しているが、予測においては下降トレンドが見られることから、モデルデータの適合度を再評価することが有益です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのグラフを見た場合、予測による安定性が欠けていると感じるかもしれません。特に重要な競技や試合を控えている場合、下降トレンドはパフォーマンスの低下を示唆していると考えられ、さらなる対策が必要とされるかもしれません。
この分析に基づいて、予測と実績のギャップを埋めるための改善策を検討することが重要です。
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
1. **トレンド**
– **実績 (実績AI, 青の点):** 最初の数日間はWEIスコアが比較的一定していますが、微妙な上下動が見られる。
– **予測 (線形回帰, 緑の線):** 横ばいのトレンドを示しています。
– **予測 (決定木回帰, 水色の線) およびランダムフォレスト回帰 (ピンクの線):** 段階的な増加の傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い輪で示されており、特に期間の初めに見られます。これは異常な事件やデータの誤差を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– **青の点:** 実績データを示し、現実のスコアの変動を表現。
– **灰色のエリア:** 予測の不確かさを反映。これは予測の信頼区間として考えることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と各予測モデルに一定の相関があるように見えますが、実績データは短期間の変動を持ちます。一方、予測はより安定的で長期のトレンドを強調している。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測手法が異なるが、全体的な方向性としては一致していることから、実績データに対する違った適合性のアプローチの違いと言えます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は、スポーツカテゴリのWEIスコアが安定しており、将来的には増加の可能性があることを予測として感じるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、スポーツイベントや関連企業が安定した成長を期待できる可能性があることを示唆していますが、初期には予期せぬ変動があるため注意が必要です。
全体として、グラフは現在の状況の安定性と将来の成長の可能性を描写しつつ、不確実性の存在を併せて考察することが重要であることを示唆しています。
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、スポーツカテゴリにおける個人の経済的余裕（WEI）スコアの推移を30日間追った散布図です。以下の視点から分析します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイント（青い点）は比較的一定で、0.7から0.8の間で横ばいです。
– 予測線では、線形回帰と決定木回帰はほぼこの一定のトレンドを維持していますが、ランダムフォレスト回帰は下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の一部データポイント（円で囲まれている箇所）は外れ値として識別されていますが、大きな影響を与えている様子ではありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点：実績のデータ
– 赤いバツ印：予測データ
– 灰色の範囲：予測の不確かさを示す範囲
– 複数の予測線により、異なるモデルがどのように予測するかを比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは安定しており、予測モデルはそれを基にトレンドを描いています。特に線形回帰と決定木回帰が実績に近い値を維持しようとしているのに対して、ランダムフォレスト回帰は下降トレンドを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが限られた範囲に集中していることから、高い相関があるかもしれませんが、不確定要素がある場合も示唆されます。
6. **直感的な洞察およびビジネス社会への影響**:
– 実績AIは過去のデータに基づき安定しており、一部のモデルはその状況が継続しない可能性を示しています。特にランダムフォレスト回帰の下降予測が実現するならば、個人の経済的余裕に影響を与える要因が存在する可能性があります。これにより、スポーツ関連産業や個人投資においてリスクを評価する必要性が生まれるかもしれません。
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:
このグラフについて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド:**
– 実績（青い点）は比較的一定であり、大きな変動は見られません。期間の序盤には安定していますが、その後予測が優勢となります。
– 予測ラインでは、線形回帰（シアン）は横ばい傾向、決定木回帰（ピンク）およびランダムフォレスト回帰（紫）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:**
– 低いスコアの外れ値が2つ確認できます。これらは異常なデータとして認識されている可能性があります。
3. **各プロットや要素:**
– 実績のデータは青い点で示されています。外れ値は黒い円で囲まれ、異常な値として目立っています。
– 予測モデルの不確かさ範囲はグレーの範囲で示され、これによりモデルの信頼性の幅が視覚的にわかります。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績と予測データの間には直接的な相関は見られませんが、予測は長期的な傾向に基づいているため、実績が安定している間はこの信頼性が重要になります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データ内での分布は集中しており、外れたデータは明確に異常とされています。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 健康状態が比較的一定であることはポジティブに捉えられ、持続させることが重要です。
– 予測に基づく動向は、特に上昇傾向を示すモデルにおいて、改善策の検証やプランニングの材料となるでしょう。
このグラフは健康状態の経時的な安定性と、異常値の管理への視点を提供し、生活習慣やトレーニング計画の見直しに貢献します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（青のプロット）**: 初旬のデータは比較的安定しています。WEIスコアは約0.5〜0.7の範囲で、特に大きな変動は見られません。
– **予測（緑、紫のライン）**:
– 線形回帰ではWEIスコアが減少する傾向。
– 决定木回帰も同様に減少傾向。
– ランダムフォレスト回帰では安定。
– それぞれ異なるトレンドが示され、予測モデル間での不一致が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初旬にいくつかのデータポイントが異常値として強調されていますが、範囲の中に含まれているため、大きな異常とは言えない可能性が高いです。
3. **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、全体的に均一な密度を持っていることから、心理的ストレスが特定の時期に集中して高まることはないようです。
– グレーの影は予測の不確かさを示していますが、初期のデータにのみ適用されているため、長期予測には影響を与えない印象です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間で、一部不一致が見られます。特に、線形回帰と決定木回帰の異なるトレンドは、今後のWEIスコアの評価に異なる視点を提供します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは比較的一貫しており、大きな変動や周期的なパターンは見えません。予測範囲の中でスムーズな分布が続いています。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**
– このデータからは、個人の心理的ストレスが安定していることを示しています。これは、スポーツのパフォーマンスにおける精神的安定性を示唆しており、パフォーマンス維持に貢献する可能性があります。
– 予測の不確実性があるため、特に長期的な計画には柔軟性を持たせることが適切でしょう。
– ビジネスや社会においては、予防的なケアやメンタルヘルス支援の必要性を示す指標として利用可能です。心理的ストレスが低い状態を維持できる要因を特定し、継続的なサポートを提供することが重要です。
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:
1. **トレンド**:
– 実績値はある期間にわたりほぼ一定で、特定の変動は見られない。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰）は、緩やかな下降トレンドを示している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのデータポイントが異常値として認識されている（黒い円で表示）。
– これらは予測範囲外に存在しているデータを反影しており、特異な動きを示唆する。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータポイント。
– ピンクの線は予測されたランダムフォレスト回帰のトレンド。
– 黒い円は異常値を示す。
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実測値と予測値には全般的に乖離があり、予測値が慎重で保守的な見通しを持っている可能性を示唆している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実測と予測の間に大きな相関は見られない。
– データの密度は高く、実測値はかなり狭い範囲に集まっている。
6. **直感的な洞察**:
– 実際のデータが予測不確実性範囲内に収まっていることから、モデルの予測はある程度信頼できると見なせるが、完全に一致しているわけではない。
– ビジネスや社会への影響としては、自由度と自治が時間とともに低下する可能性があり、それに応じた新しい戦略や介入が必要かもしれないという示唆が得られる。
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:
このグラフについての洞察を以下に示します。
1. **トレンド:**
– 実績のデータ（青のプロット）は30日間で0.6から0.8までの範囲で変動しています。大きな上昇や下降はなく、ある程度の安定性があります。
– ランダムフォレスト回帰（紫のライン）は徐々に上昇しており、予測AIによる見通しがポジティブであることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値は黒の丸で示されており、データセット内にはいくつかの外れ値が存在しますが、大部分は予測の範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青のプロットは実績値を示し、黒の丸は外れ値を示しています。
– 予測値は緑（線形回帰）、水色（決定木回帰）、紫（ランダムフォレスト回帰）で表されています。
– グレーの領域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:**
– ランダムフォレスト回帰は実績の上昇傾向を捉えており、予測AIの中で最も精度が高いと考えられます。
– 他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰）は一定の値に留まっており、実績の変動を反映しきれていない可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績の分布はややばらつきがありますが、全体的には0.6から0.8の範囲で分布しています。
– 予測の不確かさの範囲内におさまっており、データの信頼性がある程度確保されていると言えます。
6. **直感的な洞察や影響:**
– 人間の直感として、ランダムフォレスト回帰が他のモデルよりも実績に近づいており、より正確な未来予測ができる印象を受けます。
– スポーツ分野での公平性や公正さの改善が期待され、これがビジネスや社会において信頼性やイメージの向上につながる可能性があります。データは透明性の高い評価指標として活用され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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータポイントは、比較的安定して横ばいです。
– 予測データでは、線形回帰とランダムフォレスト回帰が上昇傾向を示していますが、決定木回帰はほぼ一定です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値がいくつか存在しており、黒丸で強調されています。これらは異常または予期しないイベントの可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青のプロット）は実際に収集されたデータを表しています。
– 予測（赤い×）は将来の変動を予測しており、それぞれの手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の異なる挙動を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示します。
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は他の手法よりも急速な増加を示しており、より楽観的な予測をしていると理解できます。
– 線形回帰と決定木回帰の予測はより控えめで、線形回帰はゆるやかな上昇トレンドにあります。
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、全体的な一致は見られますが、優れた一致を示すとは限りません。
– 外れ値の存在により、データ全体が異なる可能性があり、これが予測の不確実性を高める要因となっています。
6. **直感やビジネス・社会的影響**
– スポーツの持続可能性と自治性に関する評価が長期的に改善される兆候がありますが、一部の方法では不確実性が高いです。
– 社会的には、このトレンドは持続可能なスポーツの取り組みや自治的なスポーツ管理の向上を示唆しており、関係者にとっては前向きな材料となるかもしれません。
– 不確実性を考慮に入れ、外れ値の原因を特定することで、さらに正確な予測を行うことが重要です。
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:
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、最初の期間でほぼ横ばいであるが、日付が進むと少し下降傾向が見られる。
– 予測データは直線回帰（緑）、決定木回帰（シアン）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）によって描かれており、それぞれ微妙に異なるトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 画面左側の初期データの中で、いくつかのデータポイントは異常値として強調されている（黒い枠）。
3. **要素の意味**
– 青い点は実績データを示しています。
– 予測エリア（灰色の背景）は、AIモデルによる不確かさを示しています。
– 赤い×は予測ポイントを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– ランダムフォレスト、線形回帰、決定木回帰の予測はそれぞれ異なる傾向を示しており、ランダムフォレストがやや高めの安定した値を予測しています。
– 予測と実測の相違を考慮に入れると、モデルの改善が必要かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値があり、データセット全体での相関関係は見えづらいですが、初期データでは変動が少なく、ある程度一貫性があります。
6. **直感的な感じと社会への影響**
– スポーツ分野での社会基盤や教育の機会は安定しているが、将来の予測には不確かさがあります。
– ビジネスや政策の立案者にとっては、精度の高い予測モデルの構築が重要であり、特に異常点の解釈と対応が求められます。
– 実績と予測が異なる場合は、その原因を分析し、政策や施策の改善を考える必要があります。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリにおける社会WEI（共生・多様性・自由の保障）のスコアの推移を30日間にわたって時系列で示しています。以下は視覚的な特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）は、一定の範囲内に留まり、横ばいで推移しています。
– 予測値（紫、シアン、ピンクの線）は時系列で異なります。紫（線形回帰）は上昇していますが、シアン（決定木回帰）とピンク（ランダムフォレスト回帰）は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントは、外れ値として強調されています（黒の円）。実績の中で一部の値が予想より高い範囲に位置しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績AIによるスコア、紫、シアン、ピンクのラインは異なるアルゴリズムによる予測を示しています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測アルゴリズムによるトレンドが異なることから、モデルの選択によって結果が変わる可能性があります。特に、線形回帰は上昇傾向を示していますが、他のモデルは保守的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値の分布は比較的狭い範囲に集中しています。
6. **直感的な感じおよび影響の洞察**:
– このグラフは、社会的な共生や多様性のスコアが安定していることを示唆していますが、予測モデルの違いが未来の変動を予期しています。
– 線形回帰による上昇予測が示すように、継続的な努力がある場合には、スポーツにおける社会的な指標の向上が期待できるかもしれません。
– ビジネスへの影響としては、多様性や自由の保障に対する取り組みがさらに重視され、長期的にはより良い評価を得る可能性があります。
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:
以下は、提供されたヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 時間帯（8-16時）は、日によって変動が見られる。7月1日は低めの値を示すダークトーンで始まり、その後の日にちに向けてグラデーションが変化していることから、ある程度の周期性や変動があると考えられます。
– 19時の値も7月1日に低めの値を示すが、全体的に大きな変動は少ない。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月4日は黄色で示され、他の日と比べて明らかに高い値を示しています。これは異常値や一時的なイベントの影響かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が各時点でのWEIスコアの大小を示しており、色が明るくなるほどスコアが高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯によっては同様のグラデーションパターンが見られることから、時間帯により一定のパターンがあるかもしれません。また、19時のデータが独立した動きに見えることから、他の時間帯とは異なる要因で動いている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフ全体では、特定の時間が特に高いスコアを示す事がわかる。特に7月4日の8-16時は明らかなピークを持っています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間は7月4日のような異常なピークに注目し、何がその原因かを探ることが考えられます。
– イベントやキャンペーンによる一時的な盛り上がり、社会的・経済的要因などによる影響が考えられるため、スポーツ業界においてそのような要因を探ることが重要です。
– 変動パターンを把握することで、戦略的な広告やプロモーションのタイミングを見極めることができるかもしれません。
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:
以下が、提示されたスポーツカテゴリの個人WEI平均スコアの時系列ヒートマップに関する分析です。
1. **トレンド:**
– 日付が進むにつれて、色の変化が目立ちます。これはスコアの変動を示しています。特に、2025年7月2日から7月4日の間に色が大きく変化しており、スコアの上昇または下降が起きています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月5日の黄色のセルは急激な上昇を示している可能性があります。7月1日と6日の間の変動も大きいため、この期間には特に注目すべきです。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の変化はスコアの変動を示しています。ダークパープルは低スコア、黄色は高スコアを示しているようです。緑とブルーは中間値を示しており、スコアが徐々に変わっていることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 時間帯（毎時）の違いによる変動がありますが、特定の時間帯（例：16時）ではスコアの変動が特に大きいように見えます。これは、その時間帯で競技やトレーニングの負荷が異なることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 同一日内で異なる時間のスコアの相関は高くないかもしれません。一貫性のあるパターンが見えにくく、ランダム変動がある可能性があります。
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:**
– トレーニング効果や試合のパフォーマンスに影響を与える要因（例：試合の時刻、トレーニングの強度）が差異を生んでいる可能性があります。
– コーチやアスリートがこのデータを用いることで、最適なトレーニング時間や方法を調整でき、パフォーマンスを向上させる手助けになるでしょう。
– 色の変化は、視覚的にインパクトがあり、即座にスコアの優劣を把握しやすくビジネス的にも説明しやすいツールとなります。
このヒートマップは、競技やトレーニングのマネジメントに役立つ重要な洞察を提供しています。
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
– **横ばいと変動**: グラフは色の違いを通じて、特定の日時における社会WEI平均スコアの変動を示しています。全体として、一定の周期性や明確な上昇・下降トレンドは見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **急激な変動**: 7月3日深夜から早朝（24時から8時）のゾーンが特に明るく（黄色または濃い色）なっており、大幅なスコア増加を示しています。また、7月4日未明は非常に暗く、スコアが低かったことが伺えます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色の意味**: 色の濃さは社会WEIスコアの高さを示しています。濃い青や紫が低いスコア、黄色が高いスコアを示します。
– **密度**: 高密度な色変化が、特定の時間帯における活動や関心の集中を示している可能性があります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **時間帯の相関**: 夜間（特に0時以降）のスコアが変動しており、この時間帯での変動が大きな特徴として挙げられます。特に7月3日と4日の変動が顕著です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **時間帯の分布**: 日中（8時から16時）と比較して、夜間の変動が大きく、社会的な活動やイベントがこの時間帯に集中していた可能性があります。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **人間の直感**: 人々は特に夜間のスコア変化に注目し、この時間帯に特別なイベントや重要なスポーツイベントが集中していると感じるかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響**: この変動パターンは、特に夜間のマーケティング戦略やイベント計画において重要です。広告やプロモーションの時間帯を最適化するための指針となり得ます。
このヒートマップは、特定の時間帯および曜日に焦点を当てたスポーツイベントや社会的関心事の分布を可視化し、効果的な戦略を立案するための貴重な洞察を提供します。
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様々なWEI（Well-being Index）項目間の相関を示しています。以下に、このヒートマップの視覚的特徴とそこから得られる洞察を詳述します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– このヒートマップは静的な30日間の相関を示しているため、時間的なトレンドは直接的には表示されていません。しかし、相関が高い項目同士は、データ上で類似の動きをしている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 相関が極端に高い（赤色、1.0に近い）または低い（青色、-1.0に近い）ペアが分かりやすく表示されています。特に意識すべきは、個人WEIの「心理的ストレス」と「自由度と自治」が0.72の相関を示している点です。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃さと色調（赤と青）が相関の程度を示しています。赤いセルは正の相関を、青いセルは負の相関を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– このヒートマップは時系列データの異なる項目間の関係性を一括で示すため、特定の時間範囲での変動を示すものではありませんが、強い相関のある項目は同時に変動する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合WEIと「共生・多様性・自由の保障」は0.78の高い相関が見られ、スポーツカテゴリにおける多様性や自由度の重要性が示唆されます。
– また、個人WEI全体と「経済的余裕」も0.77と強い相関を持っています。
6. **このグラフから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に関する洞察**:
– スポーツが個々のウェルビーイングと広く関連していることが伺えます。特に、経済的余裕や心理的ストレスの軽減が個々の幸福感に寄与している可能性があります。
– 社会的な側面で見ると、スポーツ活動が多様性や自由度の保障と関連していることから、スポーツを通じた社会的インクルージョンの推進が考えられます。
この分析から、スポーツは個人的な幸福感だけでなく、社会全体における価値観やダイナミクスの形成にも重要な役割を果たしていることが示唆されます。
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:
グラフ分析に失敗しました: Error code: 400 – {‘error’: {‘message’: ‘Timeout while downloading https://felix.games/news/wp-content/uploads/2025/07/スポーツ_boxplot_30日間_20250706161016.png.’, ‘type’: ‘invalid_request_error’, ‘param’: None, ‘code’: ‘invalid_image_url’}}
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:
このグラフは主成分分析（PCA）によるスポーツカテゴリのWEI構成要素を30日間にわたり視覚化したものです。それぞれの点が観察されたデータポイントを表しています。以下に視覚的特徴と洞察を挙げます。
1. **トレンド**:
– 特定の上昇や下降のトレンドは見られません。データ点は広範囲に散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ全体の中央部にいくつか外れ値が見受けられますが、特に目立つ異常な外れ値はありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– X軸とY軸はそれぞれ第1主成分と第2主成分を示しており、それらの貢献度（寄与率）は32%と26%です。
– この二次元空間で、データの大部分を説明できることが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 2つの主成分の間に明確な線形関係は見られません。比較的ランダムに分布しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布の方向を見ると、正の相関がわずかにある可能性がありますが、詳細な分析が必要です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 主成分分析の結果を見ると、データの多様性を反映していることが分かります。スポーツカテゴリは多岐にわたり、異なる要素が影響を与えている可能性があります。
– WEI構成要素の分析により、どの要素が競技パフォーマンスや戦略に最も影響を与えるのかを理解するための第一歩となるかもしれません。
このようなPCAの可視化は、スポーツデータの背後にある複雑な構造を明らかにするための重要なツールであり、より深い分析や戦略立案に役立つでしょう。
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。