📊 データ分析（GPT-4.1による）
まず、提供されたデータについて時系列の推移、異常値、各指標間の関係、データ分布、そして主要な構成要素について分析を行います。
### 時系列推移とトレンド
– **総合WEI、個人WEI平均、そして社会WEI平均**：
– 全体として、スコアは0.70から0.80の間で頻繁に変動しています。特に2025年7月2日と7月4日はスコアの変動が著しく、これが異常値として認識される要因になっています。
– 総合WEIは、7月2日に一時的に0.7875まで上昇し、その後0.69375へ急落していますが、これは一時的な変動として捉えることができます。
– **重要な詳細項目**（経済的余裕、健康状態、心理的ストレスなど）：
– 健康状態は一般に0.80付近で安定していますが、7月5日では0.65へと低下しています。
– 経済的余裕は0.70から0.85の間で変動しており、高いスコアをキープすることが難しい状況が見られます。
### 異常値と背景要因
– **異常値分析**：
– 総合WEIの異常値は、特に7月1日から3日に多く検出され、急激な上昇と下降が原因となっています。これらは一時的な政策変更、経済や社会的なイベントによる影響が考えられます。
– 個人WEI平均と社会WEI平均はともに、社会基盤や心理的ストレス、持続可能性によって大きく影響を受けるようです。例えば、個人WEI平均の急落（7月5日0.61）はストレスや自由度と自治のスコア減少と関連しています。
### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド分析**では、長期的に見た時の持続的な上昇または低下は示されていませんが、短期的な急上昇・急下降のパターンが繰り返されています。
– **残差**では説明できない変動が見られるため、追加の外的要因（例えばスポーツイベントの影響や政策変更等）が作用した可能性があります。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**からは、社会WEI平均と持続可能性の間に強い相関が見られ、また、公平性・公正さと個人WEIの経済的余裕も比較的高い相関を示しています。このことから、社会的な公平性が個人の経済感に影響を与えることが示唆されます。
### データ分布
– **箱ひげ図**からは、各WEIスコアに大きな外れ値があることが確認されました。特に心理的ストレスのスコアは非常に均一な分布ではないため、個別に変動が大きいです。
### 主要な構成要素 (PCA)
– **主要な構成要素分析**では、PC1とPC2が総変動の59%を説明しています。これは、WEIにおける主要な変動要因として、持続可能性や社会基盤が寄与していることを示します。
### 結論
– データは、短期間でのスコア変動が著しく、一部の異常値を説明するためには特定の外的要因があったと考えられます。政策、経済的イベント、その他の社会的要因が急激なスコア変動として現れたことを考慮する必要があります。
– WEIを改善するためには、特に経済的余裕、心理的ストレスの解消、そして公平性の確保に注力することが重要です。
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:
以下は提供されたグラフの詳細な分析です。
1. **トレンド**
– グラフの最初と最後でデータポイントが存在しますが、その間は空白です。最初のデータは2025年7月付近で、その後のデータは2026年7月にあります。それらの間にデータが無いことから、トレンドの具体的な上下は判断しにくいですが、初期のデータと後期のデータの位置から大きな変化があった可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイントに「異常値」としてマークされたものが存在します。これは、他のデータポイントから大きく離れているか、予想外の値であることを示しています。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青い点）** は最初の期間に集中し、その後は示されていません。
– **予測（赤いX）** は初期の期間に少数見られますが、こちらも欠如が目立ちます。
– **前期（緑色）** のデータが後期に密集しています。
– 複数の回帰線（紫、青、水色）が示されていますが、これらは主に初期のデータから派生した予測モデルと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 初期のデータと後期のデータの間に関連性は明確ではありませんが、それぞれの期間において異なるパターンが見られる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは非常に限られており、全体的な相関を見出すのは難しいです。特に後期のデータが一部のモデルに基づいた予測と一致するかどうかは確認できない状況です。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– データ欠損があるため全体像がつかみにくく、結果的にどのような傾向があるのかを判断するのは難しいです。しかし、異常値の存在や予測モデルに基づく修正が行われた可能性が注目に値します。スポーツにおけるパフォーマンスの予測や評価において、データの完全性や継続的な取得がその有効性に影響を及ぼすことを示唆しているかもしれません。管理者は、データの取得と分析においてこれらのギャップに対処し、精度の向上を図ることが重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは2つの異なる時期に渡ってデータが集中しています。初めの期間（2025年7月から9月）と後の期間（2026年6月から7月）の2つが目立ちます。各期間でのスコアは横ばいで、大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータセットでは、白い丸で示された異常値が存在します。これは通常のスコア範囲から外れていることを示しており、特異なイベントやエラーが考えられます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示し、緑の点は前年のデータを示しています。異常値は黒で縁取りされた白い丸で表示されています。
– 予測されるデータ範囲は三角形やXで示され、多様な機械学習アルゴリズム（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が使われている模様です。
4. **複数の時系列データの関係**
– 青い実績データは、緑の前年データとは時期が重なっておらず、直接的な比較はできないが、同様の分布を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 青い実績データと緑の前年データは、スコアの幅が限られており、同様の範囲で密集しています。予測はこれらのデータを基にして計算されているようです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフからは、安定したパフォーマンスが示されており、大きな改善や悪化は示されていません。スポーツ選手のコンディション管理やトレーニングの調整に有用な基礎データとなり得ます。
– 異常値については、さらなる調査や対策が必要かもしれません。原因を探って調整することで、成績向上につながる可能性があります。
これらの洞察を通じて、パフォーマンス維持やさらなる分析の方向性を示すことができます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– WEIスコアは、最初は横ばいで、後半に大きく上昇しています。特に2026年2月以降は顕著な上昇傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 横ばい期間に数値が安定しており、急激な変動はないように見えますが、特定のプロットが異常値としてマークされています。
– 予測では、2025年後半に一時的な上昇が見られますが、実績にはその影響が見られません。
3. **各プロットや要素**
– 実績は青で示され、予測は赤い「×」で表示されています。
– 異常値は黒い円で囲まれています。
– 色の異なる線（紫、緑）は異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測です。
– 薄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**
– 異なる予測モデルの間で、スコアの予測に一貫性がありますが、時折異なる動きを示していることが見受けられます。
– 実績と予測の間に乖離がある部分も一部あります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績に比べ、後半ではマークが多く、密な分布を示しており、スコアの安定性の増加が考えられます。
6. **直感的及び社会への影響の洞察**
– 人々はこのスコアの上昇を好意的に受け取る可能性が高く、スポーツカテゴリーでのパフォーマンスが向上していると解釈するでしょう。
– ビジネスにおいては、スポーツ関連サービスや製品の市場にプラスの影響を与える可能性があります。
– 予測と実績の間に差異があるため、さらなる分析とモデルの改良が必要かもしれません。
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）のスコアの推移を示しています。以下に各ポイントについての分析を示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体に明確なトレンドは見られませんが、実績データ（青い点）は安定しているように見えます。
– 予測データ（×）の線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰のプロットが右に向かって表示されており、予測の幅が狭いことがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ左側では異常値（黒の丸）が見られますが、これが実際のスコアの変動を示しているのではなく、予測からの逸脱を指していると考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績AIの結果であり、予測データ（赤い×）と比較されている様子が見受けられます。
– 緑色の点は前年の比較AIデータを示しており、現行の実績とどう異なるかを比較するのに役立ちます。
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ズレが見られますが、全体的に予測は実績と比較して精度が保たれています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 比較的安定した経済的余裕の中で、予測の範囲が比較的狭く設定されているので、高い確度のモデルが構築されていると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ビジネスや社会への影響として、このデータは予測モデルにより高い信頼性を示唆しており、個人の経済的な安定性に対する安心感を提供する可能性があります。
– 異常値の検出は、より慎重な資源の割り当てや予防策の提案に役立つでしょう。
全体として、このグラフは経済的な余裕の変動を視覚化しており、予測モデルが現状のスコアを適切に捉えつつ、将来的な動向を示唆するものと考えられます。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリにおける個人のWEI（健康状態）を360日間に渡って示した時系列散布図です。以下に視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフの左側に実績データ（青い点）が集中しており、全体として上昇傾向が見られます。
– 一部の予測データ（紫とピンクの線）では、更に高いスコアが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い丸で囲まれた部分は異常値として特定されており、他のデータポイントよりも低い位置にあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績AIによる実データ。
– 紫の線（線形回帰）、青の線（決定木回帰）、およびピンクの線（ランダムフォレスト回帰）は異なる予測アルゴリズムの結果。
– 緑の点は、前年データとして比較のために示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルは、実データに基づいて上昇トレンドを予測しています。ただし、回帰の方法によって将来の予測には多少のばらつきがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測モデリングは全体的に一貫した上昇傾向を示しており、それらが共通の成長パターンを描いています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– このデータは個人の健康状態が時間とともに改善していることを示唆しています。異常値は特定の時点での健康問題を示す可能性があり、注意が必要です。
– スポーツや健康管理のプログラムにおいて、特定期間の進捗を定量化することで、予測精度を高めたり、介入策を適時に講じることができる貴重なツールとなります。
全体として、このグラフは健康状態の向上を示すポジティブな傾向を描いており、予測モデルによってそのトレンドが強化されていることが分かります。
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**
– 初期データ（青のプロット）はおおよそ横ばいのトレンドを示していますが、いくつかの予測（特に紫色の線）は下降トレンドを示しています。
– グリーンの予測範囲は、より長期にわたって流れがどのように変わるかを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で示されている異常値がいくつかあり、これが心理的ストレスの想定外の上昇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**
– 青い点は実績データを示し、赤い「×」はAIによる予測です。
– 黒い丸は異常値を示しており、注視が必要です。
– 緑色の点は前年のデータで、比較のために利用されます。
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に差異がありますが、全体としてAI予測は実績データに近い値を示しています。
– 前年のデータと比較すると、一部の期間で類似性がありますが、異常値の発生頻度に変化があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは全体的には0.4から0.6の範囲内に集中しており、極端な変動は一部の異常値によってのみ見られます。
6. **直感やビジネス・社会への影響**
– 人々は、心理的ストレスが安定しているように見えるが、一部の時点で急激なストレス上昇があることに警戒するでしょう。
– スポーツ選手や関係者にとって、異常値はストレス管理の重要性を示しており、予防策や対応策が必要です。
このグラフから得られる洞察は、心理的ストレスのマネジメントがスポーツパフォーマンスを維持するために重要であることを示しています。また、異常値に対する早期の介入が、選手の幸福とパフォーマンスの持続に寄与する可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 期間全体を通して、目に見える一貫したトレンドは存在していません。データは初期に集中してプラットしており、後続のデータは存在しないか、ごく少数です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値としてマークされたデータポイントが見られます。予測（予測AI）のデータと比較してもこれらの異常値は目立っています。
– 実績AIのデータポイントの一部は予測の範囲を外れており、急激な変動が存在する可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータを示しており、赤い×は予測されたデータです。
– 異常値は黒い円で示されています。
– 緑の点は前年のデータを示しているため、歴史的なデータとしての比較が可能です。
– 各予測は異なる回帰手法に基づいており、色分けされています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる回帰モデル間での予測が示されており、それぞれのモデルが異なる予測値を提供しています。実績データとは一部乖離があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIデータと予測AIデータの間には明らかなずれがあります。しかし、データ数が少ないため確固たる結論を出すのは困難です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 多くの予測が実績よりも高いスコアを示唆しており、実績に対して過大な予測が行われている可能性があります。
– スポーツにおける個人の自由度と自治を示す指標であるため、これらの予測と実績の乖離は、個人のパフォーマンスの不確実性やデータの不備を示唆している可能性があります。
– ビジネスや社会において、このデータを基に戦略を立てる場合には、予測の過信を避け、実績データと異常値の要因を慎重に検討する必要があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは大きく二つの時期に分離しており、初期の日付においていくつかのデータ点がありますが、それ以降のデータは後の時期に集中しています。
– 初期における「実績」は比較的横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間に「異常値」がいくつか存在します。これらは一般的なデータ点から逸脱しており、何らかの異常が発生した可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点は「実績」を示し、予測と異なる場所にプロットされています。
– 緑の点は前年の「比較AI」を示しており、一定の高い水準で安定しています。
– 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）の線が表示されていますが、これらの全てが似たような範囲で伸びています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルは全体として似た水準で伸びているが、「前年（比較AI）」とは異なる傾向を示しています。このことは、これらのモデルがデータを異なる視点で解釈していることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「実績」は比較的低い水準でありますが、予測と前年のデータは高い水準を保っています。このことは「実績」と「前年」や「予測」との間に大きなギャップが存在することを示唆します。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– データが示す社会的公平性の評価は非常に異常なパターンを示しており、これはスポーツにおける公平性の向上の必要性を感じさせます。
– ビジネスや社会においては、このようなデータは改善の指針として用いることができ、スポーツ分野での公平性をよりよく理解し、実践するための基盤を提供します。
このグラフは、特定の期間において実践された施策や介入がどのように社会的公平性に影響を与えたかを分析するための重要な資料となるでしょう。
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:
このグラフを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 初期の頃（2025年7月〜8月頃）はWEIスコアが0.8から1.0の間で高く保たれており、予測値もそれに近い値を示しています。
– しかしグラフの右側に表示されている「前年（比較AI）」のデータは全体的に低い値を示しており、これは一貫した下降トレンドを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータには異常値が目立ち（黒い円で示された部分）、モデルと実績の間で多少の不一致が生じています。
– ランダムフォレスト回帰、決定木回帰、線形回帰などの予測は異なりますが、全体の予測トレンドは一貫しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、スムーズな推移を示します。
– 色分けされた線は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測値を示しており、それぞれの手法の違いが視覚化されています。
– 緑色の「前年（比較AI）」のデータは、将来の比較として非常に重要です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と異なる予測モデルのデータは、スコアの変動幅を示し、安定性や予測の信頼性に関する洞察をもたらします。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データと予測範囲は一致しており、短期的には予測が適正であることが伺えます。
– 異常値の存在は、予測値と実績値の間に潜在的な偏差があることを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– このグラフから、短期的にはWEIスコアが高く安定していることが視覚的に理解できますが、長期的には下降傾向が見え隠れしており、このままでは持続可能性に問題が生じる可能性があります。
– スポーツカテゴリにおける持続可能性や自治性の改善が必要であり、これらの指標の長期的な改善が期待されます。このデータに基づき、組織や関係者は対策を講じる必要があるでしょう。
この分析は、データの詳細な理解や問題の早期発見に役立つと考えられます。
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:
以下にグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データは初期の数日間だけで散布されており、その後は急激に減少して安定していることがわかります。
– その後、予測データとして数種類の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使われていますが、予測の信頼区間も提示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の青丸データポイントには変動がありますが、この後、異常値が検出されています。
– 異常値からは、初期に何らかのデータ処理や測定上の変動があった可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績データを示し、特定の終点に近づくにつれてデータがありません。
– 緑色の点は前年のデータ（比較用）で、同様のかたまりで分布しています。
– 予測は異なるモデルが使われており、それらの信頼性を確認するために範囲も提供されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– モデルによる予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、実績データが得られなくなる時点からの変動を示しており、安定した予測がされているように見えます。
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大きな差はなく、一貫したトレンドを維持しています。
6. **直感的な感想とビジネスや社会への影響**:
– 初期の急落や異常値から、データ収集方法の改善や外部要因による変動の明確化が必要であると感じられます。
– 一貫した予測ができている点から、スポーツカテゴリの教育機会の予測は信頼性があり、有効な意思決定に使える可能性があります。
この分析から、パフォーマンス改善のためのデータ品質管理が重要である一方、貴重な予測データとしての利用価値も高いことが考えられます。
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、スポーツカテゴリの「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」スコアの推移を示しています。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025年7月から11月頃）では、実績AI（青色）は比較的安定していますが、その後のデータは示されていません。
– 2026年3月以降に急激な変化があり、前年（緑色）データが示されていますが、詳細なトレンドは不明です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ（2025年7月頃）には異常値（黒い輪郭）が確認でき、予測と実績の間に差異があることが示されています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実績ＡＩによるスコアを示しています。
– 緑色は前年のデータを示し、これが基準または比較として使用されていることが分かります。
– さまざまな予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示され、それぞれ異なる予測を提示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の相対的関係が、予測の不確かさ（グレーの範囲）によって示されていますが、予測値が逐次的な連続性を持つかどうかは明らかではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期と後期でデータの集中度が変わり、初期は変動が大きく、後期は緑色プロットにデータが集中しているように見えます。
6. **直感的洞察や影響**:
– 初期の変動や異常値は、スポーツ分野のある種の出来事や政策変化による影響が示唆されます。
– データの集中が後半に見られることから、安定期もしくは政策効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として、政策や方針の変更が長期的に持続可能な効果をもたらすか検討が必要です。
総じて、このグラフは初期の予測の不確定性から、徐々に安定したスコアに向かうプロセスを視覚化しています。データの解釈には、追加的な文脈情報が重要です。
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スコアを時系列で示しています。以下、視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 日付ごとにスコアの変動が示されていますが、長期間では特定のトレンドを明確に観察するのは難しいです。
– 短期間での色の変化は、スコアが日によって変化していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付、特に2025年7月4日に、黄色く示される部分が目立ちます。この部分は急激なスコア上昇を示し、外れ値として考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の違いはスコアの高低を表現しており、濃い色は低スコア、明るい色は高スコアを示します。
– スコアは0.70から0.78の範囲で変動しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯（行）においても色が変わっていることから、日内の変動が存在する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– このヒートマップ単体では、他の変数との相関関係を確認することは難しいですが、明らかに日によってスコアが異なるパターンが見られます。
6. **直感的およびビジネス・社会的影響**:
– ユーザーは、このヒートマップを見て、特定の日付や時間帯に特に注目します。特に急激な変動時や異常値が示された時、自らの戦略や計画に影響を与える兆候と捉えるでしょう。
– ビジネスとしては、スコアの急変がイベントやプロモーション、または予期せぬ出来事と関連している可能性を考慮し、原因分析や対応策を検討する必要があります。
このようなヒートマップは、視覚的に情報を直感的に把握する助けとなり、迅速な意思決定を支援します。
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:
このヒートマップは、各日における個人のWEI平均スコアを時系列で示しています。観察されるポイントを以下にまとめます。
1. **トレンド**:
– 全体を通して、色の変化から大きなトレンドの検出は難しいですが、2025-07-01から2025-07-06までの間に、スコアが明らかに変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日に比較的高いスコア（黄色）が観察されており、急激にWEIが上昇しています。これは一時的なパフォーマンスの向上を示唆している可能性があります。
– 2025-07-02はスコアが非常に低く（紫色）、これが外れ値として見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が濃いほどスコアが低くなり、薄いほど高くなります。これは、時間帯別に個々のパフォーマンスのばらつきや変動を視覚的に評価するための重要な手がかりです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯（例えば、2025-07-05午前8時台）は、他の時間帯に比べて一貫して高いスコアを示しています。このことは、特定の時間帯でパフォーマンスが集中する可能性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定のパターンとして、時間帯によりスコアの集中度が変化しているようです。例えば、午前8時から午後16時にかけて色調が変化しており、時間帯によるパフォーマンスの傾向が示唆されています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このヒートマップから、人々は特定の日や時間帯での最も効率的または最悪のパフォーマンスを直感的に認識できます。特に、2025-07-05の高スコア時間帯は、ビジネスやスポーツの計画において高いパフォーマンスを引き出しやすい時間として注目する必要があるかもしれません。
– 社会的には、パフォーマンスの変動要因を理解し、より良い成果を達成するためのスケジューリングやリソース配分を適切に行う助けになるでしょう。
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:
以下は、このヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 全体として、色の変化に周期性があることはあまり見受けられませんが、期間ごとに異なる色合いがあります。
– 一部の期間で明るい色が多く見られ、他の期間では暗くなっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-04の部分で、周囲の色と大きく異なる濃い紫色（非常に低いスコア）が見られます。これは急激な変動や外れ値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**
– 色が濃いほどスコアが低く、明るいほどスコアが高いことがカラーバーからわかります。
– 日付と時間帯ごとのスコアを示し、トレンドや異常を可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯が別個に示されているため、異なる時間での変動を一目で把握できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯（夕方から夜間）で明るい色が見られ、スコアが高い可能性が示唆されます。
– 時間帯や日付によって顕著なパターンがありますが、単純な相関を見つけるのは難しいです。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– 異常値がある日は重要なイベントや障害があった可能性があり、特別な対策が必要だったかもしれません。
– 高いスコアの時間帯は利用が多い可能性を示しており、顧客ニーズに対応するためのビジネス戦略の策定に役立ちます。
– 低いスコアの時間帯は改善策やプロモーションの機会として捉えることができるでしょう。
このヒートマップは、特定の期間での活動やパフォーマンスの変動を視覚的に把握できる重要なツールです。
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:
このヒートマップは、スポーツカテゴリにおける様々なWEI項目の相関関係を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**
– このグラフは相関ヒートマップであり、時系列トレンドではなく、項目間の相関関係に焦点を当てています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 全体的に外れ値を示すデータポイントはありませんが、一部の相関が特異的に低い、つまり負の相関やゼロ付近の相関が観察されます。特に、社会WEIの「社会経済・教育機会」と「個人WEI（経済的余裕）」は負の相関を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は相関の強さを示します。赤色は正の相関を示し、青色は負の相関を示します。色が濃いほど、相関が強いことを意味します。
– 「個人WEI平均」と「個人WEI（健康状態）」は非常に高い正の相関（0.94）を示しており、健康状態が個人のWEIに強く関連し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**
– 時系列データのトレンドは示されていませんが、各項目の関連性を示しています。例えば、「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間に強い正の相関関係（0.78）が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 高い相関を示す組み合わせがいくつか存在します。「個人WEI平均」と「個人WEI（健康状態）」、「個人WEI（経済的余裕）」の間には強い相関が見られ、個々の健康や経済状態が個人の全体的な幸福度と密接に関わっていることが分かります。
6. **直感的な洞察およびビジネス・社会への影響**
– 健康状態や経済的余裕が個人の幸福に寄与することが明確なら、スポーツや健康関連のプログラムは個別の健康状態を改善し、WEI全体を高めるために有効です。
– 社会的要因（共生、多様性の保障）が全体のWEIに強く影響していることから、社会政策の構築においても注目することが重要です。
このヒートマップから、人間が直感的に理解できるのは、個人や社会の多様な要素が互いに影響を及ぼし、連携しているということです。それに基づいて、個人の幸福と社会の福祉を向上させるための政策や取り組みが考えられます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 各カテゴリの中央値は概ね横ばいであるが、カテゴリごとにスコアの分布に違いが見られる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのカテゴリで外れ値が観察される（例: 個人WEI（心理的ストレス）や社会WEI（生態系整備））。
– 特定のカテゴリで急激な変動は見られないが、全体的な分布にはばらつきがある。
3. **各プロットや要素**:
– 箱ひげ図は、スコアの中央値、25パーセンタイル、75パーセンタイル、範囲（ウィスカー）を示している。
– 色の違いはカテゴリの差別化に役立っている。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に明確な時系列データは示されておらず、期間全体で一定のスコア分布が確認できる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係は示されていないが、個人と社会WEIの異なる側面の間で異なる分布が確認でき、特定のカテゴリ（例: 公正さ、心理的ストレス）での密度が低い。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 人間が感じる印象として、一部のカテゴリでパフォーマンスの改善の余地があるように見受けられる（例: 心理的ストレス）。
– ビジネスや社会への影響として、特定カテゴリの改善に向けた戦略が必要である可能性が示唆される。
このような洞察は、スポーツおよびその関連分野におけるパフォーマンスや幸福度改善に役立ちます。例えば、心理的ストレスに関連する部分でのスコア向上が、全体的なパフォーマンスや福祉に寄与する可能性があります。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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### グラフ分析とインサイト
1. **トレンド**
– グラフは主成分分析（PCA）の結果を示しており、異なる方向への明確なトレンドは見られません。ただし、データが分布している範囲において、第1主成分上での分布の範囲が広いようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最右上に近いデータポイントが他とやや離れているため、外れ値として注目される可能性があります。また、左下にも少し離れたポイントがあります。
3. **各プロットや要素**
– プロットされた点は主成分空間におけるデータの位置を示しており、第1主成分と第2主成分の負荷量を確認できます。第1主成分の負荷量が0.33、全体の情報の中でそれぞれ80%以上を説明する要素は示されていないため、構成要素間の相関はそれほど強くはないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データは含まれていないため、特定の関係性は観察できません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的にデータはばらついており、特別なパターンや強い相関関係は認められません。ただし、第1主成分が一定の幅で分布しているということから、データセットの中でこの成分が一番多くのばらつきを説明していることが示されています。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**
– スポーツカテゴリーにおけるデータの主成分分析は、複数の変数がどのように異なる観点で変動しているかを理解するツールとして有用です。この分析を通じて、関心のある特定のスポーツパフォーマンスやメンタル面の要素、競技の特性をより深く理解し、戦略的な改善や競技者育成に役立てられる可能性があります。
– 具体例として、特定の競技でのパフォーマンス向上やメンタルヘルス向上策を講じるための指針として役立つかもしれません。
このようなPCA分析から得られた情報は、意思決定の指針としてだけでなく、新しい疑問点を発見する契機ともなります。分析を深めることで、さらに有意義なインサイトを引き出せる可能性があります。
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。