📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
#### 1. 時系列推移とトレンド
– **総合WEI**：観察期間中、総合WEIスコアは0.69から0.79の間で変動しています。全体的に見ると軽微な上昇傾向がありますが、短期的な変動が大きいです。特に、7月2日と7月4日に高いスコアが観察され、逆に7月2日午後や7月5日に低下しています。
– **個人WEI平均**：大きな変動があり、特に7月5日午後に際立った低下（0.61）が見られ、逆に7月5日午前に高いスコア（0.78）が見られました。
– **社会WEI平均**：こちらも変動が激しく、7月2日午後には急上昇（0.8）し、7月2日午後と7月4日には低下（0.65）しています。
#### 2. 異常値の指摘と考察
– 複数日の総合WEIに関して、異常値が特定されています。これらの異常が発生した背景として考えられる要因は、スポーツイベントや社会的な出来事が考えられますが、具体的な要因を突き止めるにはさらなるデータが必要です。
– 個人WEI関連で特注すべきは、経済余裕や健康状態で異常値が出現しています。例えば、7月5日の個人健康状態のスコアの低下（0.65）など特異な変化が見られます。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
– STL分解が行われていれば、季節性が軽微であることが示されていたかもしれません。この変動から、外的な要因よりも短期間のイベントにより影響を受けていることが予想されます。
#### 4. 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**では個人健康状態と心理的ストレスが反比例している可能性が示唆されます。また、個人経済力と社会持続可能性の間には強い正の相関があるかもしれません。このことは、個人の経済的な基盤が社会のサステナビリティに関連していることを示唆しています。
#### 5. データ分布
– 箱ひげ図では、各WEIスコアのばらつきが確認でき、特に個人WEIの分布が広いです。このばらつきは特定の個人やグループの状況を反映していると考えられます。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1とPC2の寄与率**：PC1（36%）は全体のスコアに最も多く寄与しており、特に個人の生活の質や健康状態が主な要因として挙げられます。PC2（27%）は社会構造と個人の自治性に関連付けられ、これらが総合スコアに強い影響を与えていることを示しています。
### 結論
総合WEIは全体として上昇傾向にあるものの短期的な変動が大きく、個人および社会における要因が独自に影響を与えています。特に、経済状況や健康状態の変動が総合WEIに与える影響は顕著であり、これらの異常な変動が異常値の発生に関連している可能性があります。今後の更なるデータ収集と、具体的なイベントに基づく因果関係の追求が有用でしょう。
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:
## グラフ分析
### トレンド
– データの最初の部分（左側）の「実績（実績AI）」は比較的高いスコアで横ばいのように見えます。
– 数か月後、前年度の「比較AI」データが右側に示され、スコアが急激に向上しています。全体として比較AIデータは非常に高い数値を示しておりトレンドを見る余地があります。
### 外れ値や急激な変動
– グラフに示された「異常値」はデータの初期の部分に集中していて、全体の範囲における一時的な変動が示唆されます。
### 各プロットや要素
– 実績データは青のプロットで示され、緩やかな線形パターンを描いています。
– 線色は異なる予測モデルを示していて、例えば、ランダムフォレスト回帰は紫色の線で表されています。
– 前年度データ(緑色)は後半部分にのみ現れ、とても高いスコアを持っています。
### 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、決定木回帰等）の間には、小さな期間範囲内での変動が見られ、各モデルによる予測のばらつきが観察できるでしょう。
### 相関関係や分布の特徴
– 高いスコアの前年度データは実績AIデータと明らかに異なる分布を示しており、原因として外部要因の影響が考えられます。
### 直感的な洞察と影響
– 実績と比較AIデータの差異はスポーツ業界における競争環境やパフォーマンス評価において大きな影響を持ちうるでしょう。
– 予測精度の改善や異常検知が、業績の向上やリスク管理の強化につながる可能性があります。人々は異常値からリスクや異常な事象に気づくことができます。
このグラフは、さまざまな予測モデルと実績データの対比を通じて、スポーツにおけるパフォーマンス分析や改善のヒントを提供しています。
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:
### グラフ分析と洞察
このグラフは、個人のWEIスコアの時系列データを示しており、約360日間のデータが含まれています。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**
– グラフの左側に実績値（青色）が集中的にあり、右側には前年の実績（緑色）が表示されていますが、両者の間にデータがほとんどありません。これは分析期間の初期と終盤に一時的なデータ収集が行われた可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色の実績とその中に黒い外れ値の印がありますが、特定の基準よりも高い位置にあるため異常なデータポイントとして認識されていると考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 色やマーカーによって、データの種類が区別されています。青が実績データ、緑が前年データを示しています。予測データ（予測AI）はグラフに示されていないため、比較が難しいですが、灰色の予測範囲が設定されていることから、予測精度を考慮した分布範囲が存在します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年のデータには顕著な直接的な関係性は見られません。データが集積する時間帯が異なるため、直接比較は難しいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアにおける実績データと前年データの分布が異なっており、経時的なパフォーマンスの移行や変動を示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– このグラフからは、ある期間にパフォーマンスの集中が見られた後、それに継続的なデータ提供が続かなかったことが示唆され、アスリートのコンディションや競技環境の変化が考えられます。ビジネスや社会的には、スポーツ分析やトレーニングの計画において不連続なデータ収集の改善が必要とされるでしょう。
全体として、このグラフはデータの不均一性を示しており、長期的な分析においては欠測値や補完の必要性があることを示唆しています。データの時間的な小分けや追加の予測モデリングを行い、精度を向上させることが重要です。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 2025年のデータ（青いプロット）は0.75から0.8の範囲で横ばい状態が続いている。
– 2026年のデータ（緑のプロット）は0.7から0.75の範囲で、ほぼ一定の値を示している。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月ごろに特定の外れ値（黒い円で囲まれた箇所）が観察され、これは特異なイベントが影響した可能性がある。
– 予測の範囲（灰色の帯）は幅が広く設定されており、これは不確実性が大きいことを示唆している。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績のデータを示し、信頼性の高いデータソースである。
– 緑色のプロットは前年のデータであり、過去のデータと比較するために有用である。
– 予測（ピンク、紫色の線）は異なる回帰モデルの予測を示しており、特にランダムフォレスト回帰（ピンク）は過去のデータをある程度的確に予測しているように見える。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる年度のデータ間には明確な相関は見られないが、全体的なスコアの安定性が観察される。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同一年度内では相対的に安定した分布を示しており、大きな相関関係はみられないが、前年のデータと予測の傾向に類似点がある。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアがほぼ一定かつ安定していることから、このスポーツカテゴリでは大規模な変動や進展は少ないかもしれない。
– 予測の不確実性が大きい点は、新たな要因や市場の変化が影響を与える可能性を示唆しており、長期的な計画や戦略を考える際に注意が必要である。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– データは広範囲にわたって分散しており、明確なトレンドが見られません。期間の初期と後半でプロットが大きく分かれています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の部分で異常値が観測されています。また、データ間で急激な変動があるように見えます。
3. **プロットや要素の意味**
– **青い点**: 過去の実績AIによるデータ。
– **赤い×印**: 予測AIによる数値。
– **緑の円**: 前年データであり、比較のために表示されています。
– **線**: 各種類の回帰分析に基づく予測の範囲が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在のデータと予測データ、過去データの間には明確な連続性や相関が見られない可能性が高いです。特に序盤と終盤のデータが時間的に大きく離れています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データは特に重ならず、分布や相関関係を導くには不足しているように見えます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– WEIスコアの時間的な連続性や一貫性がないため、評価指標としての安定性や予測の信ぴょう性について再考する必要があるかもしれません。
– 社会的あるいは経済的に、予測と実績が一致していない場合、計画や予算配分に混乱をもたらす可能性があります。
このグラフは、適切なデータ収集とモデルの精度向上が求められることを示唆しています。精度の高い予測を得るためには、データの質や量に基づくしっかりとした検証が不可欠です。
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**:
– グラフは2つの評価日付でのプロットに分かれており、最初は2025年中頃、次は2026年中頃にデータがあります。
– それぞれの期間でのスコアの範囲は異なり、時系列としての継続したトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間における外れ値は大きな青いプロットで、他のデータポイントと比較してスコアが高いです。
– その後のデータにも外れ値ともいえる緑の点があり、それが何らかの異常値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**: 実績データを示しています。
– **緑の点**: 前年のデータ、もしくは比較のためのデータを示しています。
– **他の要素**: 各種予測手法での予測値を色分けして示しており、以前の時期からの予測が含まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青い実績データと、緑の比較用データが異なることから、年によって健康スコアが異なる可能性があり、全体的な体調管理や環境の変化の影響が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布としては明確なパターンが見られず、散発的なデータ配置がされています。
6. **人間的直感および影響**:
– このグラフから人間が直感的に得る印象は、データが不規則であることから、特定の評価による結果なのか、もしくは評価指標の一貫性に欠け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としては、個人の健康管理や予測の正確性改善のためのデータ解析および手法の見直しが必要かもしれません。より持続的なウェルビーイングのために、安定したデータ収集及び解析手法の導入を考えるべきです。
このグラフは、個人の健康状態をリアルタイムで把握し、それに対応したプランを立てることの重要性を示しているかもしれません。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **上昇/下降/横ばい**: 360日間の範囲で見た場合、データの間には大きなトレンドは見られません。しかし、直感的に最初と最後のプロットを見ると、随分と間隔が空いていることがわかります（前半と後半で一部のデータしかない）。
– **周期性**: グラフに周期性は見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 黒い円で示されている異常値があります。初期段階において、いくつかのデータポイントがこれに該当します。
– **急激な変動**: 紫の線で示される「ランダムフォレスト回帰」の予測はやや急激に下降していますが、実データとどの程度一致しているかは明確ではありません。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青）と予測（赤、紫他）**: 実績と予測データが比較されており、予測は線形回帰やランダムフォレスト回帰の結果が示されています。予測の信頼区間も薄灰色で示されています。
– **前年度（緑）**: 最近のデータのみがあり、時系列では後半のみ確認できます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数の予測手法がありますが、これらの間での一致度や相違を詳細には比較することは難しいです。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– グラフ上で明示的な相関関係は示されていませんが、予測データの信頼区間があるため、一定の分散は考慮されています。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **人間の直感**: 初期段階ではデータのばらつきが大きく見えるため、スポーツ選手やコーチは心理的ストレスが不安定である可能性を注意するかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響**: スポーツにおいて心理的な安定が重要であるため、異常値や予測データをもとに、さらなるメンタルケアの必要性やトレーニング方法の改善を検討するきっかけとなるでしょう。
この分析は大まかな洞察であり、より詳細な解析は元データや追加情報に基づいて行うことが望ましいです。
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:
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**:
– 実績（青い点）は期間の最初だけに集中しており、その後の期間にはデータがありません。
– 予測（緑の点）は期間の後半に見られ、比較的高いスコアで安定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには外れ値が存在します。黒い円で囲まれている箇所がこれを示しています。
3. **各プロットの意味**:
– 青い点は実績データを示しており、紫色の線は異なる予測手法（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）の予測を示しています。
– 緑の点は前年（比較AI）で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**:
– 実績と予測の間には明確なギャップがあり、実績が収集された後の予測が行われていることがわかります。
– 前年に比べ、今年の予測値は安定して高い水準を維持しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のあった時期と、その後の予測値の範囲が異なるため、直接の相関関係を見出すのは難しいですが、前年と比較した高いスコアが一定期に安定的に予測されています。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 初期の実績での外れ値は改善の余地を示唆しており、予測が高いスコアを維持していることから、スポーツのパフォーマンスが将来的に向上する可能性があります。
– ビジネス面では、改善活動を通じて成果をより安定的に予測し、リソースを効率よく投入する戦略が有望です。
– 社会的には、スポーツにおける自由度と自治の向上が、より多様な戦略と視点を生む可能性があります。
全体として、このグラフは実績と予測のギャップを埋める方法を考えること、および高い予測値を維持するための継続的な改善の重要性を強調しています。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリにおける社会WEI（公平性・公正さ）のスコア変動を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**
– 最初の数か月間において、実績のスコア（青い点）はほぼ横ばいです。その後、複数の予測手法による予測が描かれていますが、線形回帰とランダムフォレスト回帰で異なるトレンドが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期にはスコアが0.8を超える異常値が見られます（黒い円で囲まれた地点）。この外れ値は短期間の急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績値を示しており、赤い×印は予測値を示しています。紫やピンクの線は異なる予測手法（線形回帰とランダムフォレスト回帰）のトレンドを示しています。
– 線の末端が伸びていないため、現時点での予測に対する自信が低い可能性もあります。
4. **時系列データの関係性**
– 実績値と予測値の間には時々大きなギャップが見られ、予測モデルの精度に課題がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– モデルによる予測範囲は広く（灰色の領域）、高い不確実性が示唆されています。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフ全体として、意図した公平性・公正さの基準に達していない、または安定していないことを示しています。実績と予測の差異は、組織の取り組みが期待した結果を出していない可能性を示唆します。ビジネスや社会においては、予測モデルの信頼性を向上させ、実績値の改善策を講じる必要があるかもしれません。
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
1. **トレンド:**
– 初期段階（2025-07-01頃）のWEIスコアは約0.8付近で安定しています。
– その後、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）の予測が進むにつれて若干の上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期データセットの中に明確な異常値が観測されています（黒い円）。
– 異常値の発生はスコアの信頼性やモデルの精度を検証する上で重要です。
3. **各プロットや要素:**
– 実績（青）は初期にのみ観測され、その後はほぼデータがありません。
– 予測（赤い×）が時系列の後半に示されています。
– 予測範囲（灰色）はリスク管理の指標として利用されます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 前年（比較AI）（緑）は最新の予測データと比較し、ほぼ同様の傾向を示しています。これはスポーツカテゴリのWEIスコアの短期間での大幅な変化が少ないことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 初期データの分布が比較的集中している反面、予測されるデータはやや分散しています。
– モデルの予測間での相違が見られるが、全体的な傾向として上昇が予測されています。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 人間の直感としては、安定したスポーツカテゴリのスコアに安心感がありますが、予測データの分散は不確実性を示唆しています。
– ビジネスへの影響として、スポーツカテゴリでの持続可能性向上の傾向が見られることから、新規参入者や投資家にとっての魅力が増す可能性があります。
全体として、データの初期部分と予測部分のギャップをどう管理し、実績データを収集するかが今後の課題として挙げられます。モデルの予測精度を上げるためには、異常値の原因究明も重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（青のプロット）**: WEIスコアは比較的一貫しており、急上昇や下降のトレンドは見られません。安定性を示しているようです。
– **予測（ピンク、紫のライン）**: 予測値のラインは上昇トレンドを示しており、将来的な改善の可能性が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **外れ値（黒い円）**: いくつかの異常値が観察されます。これらは特定のイベントや条件によって発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各色のプロットやラインは異なるAIモデルの予測を示しており、複数のモデルによる分析が行われ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**
– 各モデルによる予測は結果が多少異なるものの、全体としては類似したトレンドを示しています。特に線形回帰とランダムフォレストの予測は一致しており、信頼性がありそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– モデル間で大きな乖離は見られず、全体として一貫した予測が行われていることが分かります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 安定した実績は、社会基盤や教育機会の分野でのスポーツ活動が一定の成果を維持していることを示唆しています。
– 将来的な予測が上昇トレンドを示していることから、今後の社会基盤や教育機会の改善が期待されるため、政策立案やリソースの割り当てに対する前向きな影響が考えられます。
– 外れ値の原因を探ることで、特定の条件下での改善策を打てる可能性があります。
全体的に、このグラフはスポーツカテゴリにおけるWEIスコアの安定性と将来的な向上の可能性を示しており、改善の余地があることを直感的に感じさせます。
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）のスコアを時系列で示した散布図です。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側には実績データ（青色のプロット）が集中しています。これらは比較的一定ですが、若干の変動があります。
– 予測（紫やピンクのライン）は、初期値から次第に上昇または横ばいの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データ中にいくつかの異常値（黒枠のプロット）が見られます。これらは標準から著しく外れたデータポイントを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットが実績AIの実データを表し、緑色のプロットは前年のデータまたは比較対象を示しているようです。
– 線は異なる予測モデルの結果を表しており、線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰などが使われています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間に見られる変動は、それぞれのモデルが異なるアルゴリズムに基づいているため、その予測方向が必ずしも一致しないことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データの分布は、全体的に見て安定しているが、初期期間にいくつかの不規則性があります。
– モデル間に見られる予測の相違は、データやモデルの選択による影響を考慮する必要があることを示唆します。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– このグラフを見ると、スポーツカテゴリにおいて共生や多様性の保障という点で、一定の改善が期待されるものの、初期に見られた異常値が警告として捉えられる可能性があります。
– 予測がポジティブであることは、施策や政策が有効であることを期待させる一方で、異常値への対応策も必要です。
– ビジネスや社会においては、スポーツにおけるインクルージョンの取り組みが長期的に続くことが肝要であると考えられます。
以上のことから、このグラフはスポーツにおける社会的価値の進展を示しつつ、さらなる改善の余地があることを示唆しています。
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:
このヒートマップは、スポーツカテゴリの総合WEIスコアを360日間にわたって視覚化したものです。以下に分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 特定の周期性や明確な傾向は見られませんが、一部の期間でスコアが変動していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月3日から7月4日にかけて明るい黄色で示された高スコアがあり、他の日と比べて外れ値的な変動が見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 色はスコア値に対応しており、紫から緑、黄色に向けて高くなっています。黄色が高スコア、紫が低スコアを示しています。
– 横軸は日付、縦軸は時間帯を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯による変動を見ると、16時台と19時台ではスコアの差異が見て取れます。
– 特に16時台の変動が目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日時で高スコアが集中しているようなパターンは見られません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々は特定の時間帯における活動やイベントによってスコアが高くなっている可能性を感じる可能性があります。
– スポーツイベントのタイミングやトレーニングの成果が反映されているのかもしれません。
– 高スコアの時間帯に注力することで、さらなる改善や成果が期待できるかもしれません。
これらの洞察は、スポーツ関連の計画や戦略の策定に役立つ可能性があります。
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:
以下は、このヒートマップから得られる視覚的な特徴と洞察です:
1. **トレンド**:
– 時間帯による変化が色の違いで示されており、いくつかの曜日にわたってWEIスコアが変動しています。
– 暖色系に向かうほどスコアが高く、寒色系に向かうほどスコアが低いことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日は最も明るい黄色で表示されており、ここでスコアが特に高い可能性があります。
– 反対に、一部の時間帯では濃い紫色が目立ち、非常に低いスコアを示しています。これらは外れ値または特別なイベント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**:
– カラーグラデーションは個人のWEIスコアの強度を表現しており、視覚的にスコアの高低がわかるようになっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる日に似たパターンが出現していますが、時間帯による変動が個別に観察されるため、スコアは時間帯に依存して変化していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総じて、大部分のスコアは中間色（緑系）に分布しているように見え、全体的にバランスのとれたパフォーマンスであることが示唆されます。
6. **直感的な感じや社会・ビジネスへの影響**:
– 高いスコアの日付と時間帯は特に成功した日或いはイベントを示している可能性があり、対象の個人がその時間に特に効果的な結果を得たことを示唆しています。
– 低いスコアの時間帯は改善が必要な時間帯を示唆しており、その時間における戦略の見直しや準備がビジネスやパフォーマンス向上につながる可能性があります。
このヒートマップは、特にスポーツの領域でプレイヤーやチームのパフォーマンスを最適化するための分析に役立つでしょう。
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:
グラフを分析すると、次のような視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**：
– 時系列ヒートマップにおいて、期間は2025年7月1日から7月5日までの5日間です。短期間のため、特定の長期的トレンドは観察できません。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 2025年7月4日には他の日と比べて非常に低い値が見られます（紫の部分）。これは特異的な状況や出来事による影響かもしれません。
3. **各プロットや要素**：
– 色の濃度は社会WEI平均スコアの高低を示しています。黄色に近いほどスコアが高いことを示しており、紫に近いほどスコアが低いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**：
– 同じ日に異なる時間帯でスコアの変動が見られ、時間帯ごとの社会活動や人気の変動が観察できる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 日付が進むにつれ、黄色（高スコア）の領域が広がる傾向が見られ、一部の時間帯で興味や参加が増加している可能性が考えられます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**：
– このデータから、人々のスポーツカテゴリへの関心が時間帯や特定の日によって変化することが観察されます。
– ビジネスにおいては、スコアが低くなる時間帯や日には特定のプロモーションを検討し、逆にスコアが高い時間帯や日にはその成功要因を分析することで利益を最大化する戦略が考えられます。
このようにヒートマップを分析することで、社会の活動や興味の変化を視覚的に捉え、それらを基にした戦略的判断が可能になります。
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、スポーツカテゴリのさまざまなWEI（ウェルネス・エンハンスメント・インディケーター）項目間の関係性を視覚的に示しています。それぞれのプロットは、対応する2つの項目間の相関係数を色で表しています。以下に分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは全体的な傾向を示しているわけではなく、特定の期間における項目の関係性を示しています。したがって、線形トレンドや周期性は直接的には読み取れません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– このグラフには、外れ値や急激な変動についての情報はありませんが、相関の強さや方向性が異なる項目が一部あります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤い色は強い正の相関を示し（相関係数が1に近い）、青い色は負の相関を示します（相関係数が-1に近い）。
– 例えば、「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（経済的余裕）」は非常に高い正の相関を持っています（0.95）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 個人項目間、特に「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」等は非常に高い相関を示しており、これらの要素が相互に影響し合っている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人のウェルネス項目同士は概して高い相関を持っています。
– 社会的なウェルネス項目は、一般に個人の項目よりも弱い相関を示す傾向があります。
6. **直感的な洞察および社会やビジネスへの影響**:
– 個人の経済状況や健康状態が他の個人的なウェルネス指標と強く連動していることは、健康や財政の改善が全体的なウェルネスに重要であることを示唆しています。
– 社会的要因は、個人の要因ほど密接にはリンクしていないため、異なるアプローチが必要であることを示唆しています。
– スポーツ産業では、個人の健康状態と経済的安定がスポーツへの参加や成功に重要であることを示しており、これらの要素を高める施策やサービスの開発が考えられます。
このように、ヒートマップは、さまざまなウェルネス指標間の関係性を視覚化し、その理解を深めるための有力なツールとなります。
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:
以下は、提供された箱ひげ図についての詳細な分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 各カテゴリのWEIスコアは時間軸に沿って示されているわけではないため、具体的な上昇や下降のトレンドは視覚的に捉えられません。しかし、全体としてスコアが高いカテゴリ（箱が上に位置するカテゴリ）がいくつか存在します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は複数のカテゴリで見受けられます。特に「個人WEI（心的労働ストレス）」や「個人WEI（自己成長と自治）」のカテゴリで顕著です。これは、これらのスコアが特定の時期に大きく変動し、他のデータポイントから逸脱していることを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 各箱ひげ図は中央値（箱の中央の線）、第1四分位数（箱の下限）、第3四分位数（箱の上限）、そして全体の範囲を示しています。箱の高さが大きいほどスコアの分散が大きいことを示します。色による意味は明示されていませんが、カテゴリごとの区別を助けます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数のカテゴリが並べられているため、異なるスコアの比較が可能です。「社会WEI（公平性・公正さ）」が全体的に高めのスコア分布を持っているのに対し、「個人WEI（心的労働ストレス）」はより低い範囲に分布しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定のカテゴリ間での直接的な相関関係はないものの、分布の広がりや中央値の違いから推測されるカテゴリの特徴が見受けられます。スコアのばらつきが少ないカテゴリほど安定していると見なせるでしょう。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**
– 人々は「社会WEI」と「個人WEI」の違いに興味を持つでしょう。社会WEIが高ければ、社会的なサポートや制度が整っている可能性が考えられます。逆に個人WEIのストレス関連が低ければ、そのカテゴリーに対する改善が必要であるかもしれません。スポーツにおける競技者の心理的健康やストレス管理の重要性を示唆しています。
これらの洞察を踏まえ、組織やスポーツ団体は個別のカテゴリについて更なる分析や戦略の調整を考慮することができます。
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:
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。第1主成分と第2主成分を使ってデータポイントが2次元平面にプロットされています。それでは、各観点に基づいた分析を行います。
1. **トレンド**:
– このグラフには明確な上昇、下降、周期的なトレンドは見受けられません。データは主に散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の外れ値は確認できませんが、多くのデータポイントが中央付近に位置しています。端にある点は、極端な特徴を持つデータ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**:
– プロットの各点は、スポーツカテゴリ内の異なる要素を表しています。主成分の軸に対する位置は、それぞれの要素が持つ特徴の違いを示しています。第1主成分（寄与率: 0.36）と第2主成分（寄与率: 0.27）は、それらの特徴の変動を一定程度説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは時系列データではなく、個々のデータポイントは一定の期間に基づいた要素の集約を示しているため、それらの間の時系列関係は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントが比較的均等に散らばっていることから、強い相関関係は示されていません。多様な特徴を持つ要素が含まれていることを示唆しています。
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**:
– このグラフから、人々はスポーツカテゴリにおける多様性を直感的に感じ取るかもしれません。企業はこの多様性を活かし、特定のニーズに応じた戦略を展開することが可能です。例えば、異なる特徴を持つグループを識別し、それぞれに適したマーケティング戦略を策定できるでしょう。
この分析を通じて、スポーツカテゴリにおける構成要素の多様性とそれぞれの特徴を理解することができ、戦略の立案や意思決定に活用できる情報が得られます。
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。