📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析と洞察
**時系列推移とトレンド**
– 総合WEIスコアにおいて、全体的なトレンドは比較的安定して横ばいながらも、特定日における変動が顕著に見られます。特に7月6日から7日にかけてのスコアが高い値（0.83以上）を示したのは注目に値します。
– 個人WEI平均と社会WEI平均のトレンドも類似しており、同じく一定の変動を伴いながらも、最終的には高値域で安定していることが確認できます。
**異常値**
– 指摘された異常値の中で、特に注目すべきは7月6日から7日にかけての急上昇です。これは、社会的イベントや政策変更などの外的要因が影響した可能性があります。逆に、7月2日と5日には一時的な低下がみられ、これに関しては健康やストレス関連のスコアが影響した可能性があります。
**季節性・トレンド・残差**
– STL分解からは、長期トレンドとして相対的に高い社会透明性やサステナビリティの向上と同時に、心理的ストレスの一時的増加が残差に含まれていることが推測されます。季節性要因は特に明確なパターンとして認識されませんが、特定のイベントとリンクしている可能性が高いです。
**項目間の相関**
– 個別のWEI要素間の相関を分析すると、特に社会的サステナビリティと多様性が他の指標と強い正の相関を持つため、これらが全体のWEIスコア改善を牽引している可能性を示唆しています。
**データ分布**
– 箱ひげ図では、特に7月6日から7日にかけてのデータが他の期間に比べて若干高い中央値を持つことが確認でき、また異常値として指摘されるこれらの日付を中心にスコアの散らばりがより顕著です。
**主要な構成要素 (PCA)**
– PCAの結果、PC1が65%の寄与率を持ち、これがデータの大部分の変動を説明します。PC1は、主に社会的な公平性と持続可能性が強く寄与しており、スポーツ分野全体の方向性を示す主要な要素とされています。PC2は12%に過ぎず、心理的ストレスや自治がこの成分に寄与していることを示唆します。
### まとめ
全般的に、分析した期間におけるWEIスコアは比較的安定しているものの、社会的なイベントや政策による影響が一部見られます。特に持続可能性や多様性がトレンドを推進している一方で、一部期間における個人のストレスや健康状態の悪化が異常値として表れています。これらの知見は、将来的な対策や政策形成において、有用な指針となるでしょう。
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:
以下のポイントについてグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青いプロット）は、2025年7月1日から7月5日までの間に変動していますが、大きなトレンドは見られません。
– 予測モデルを見ると、線形回帰、決定木、ランダムフォレストのいずれも8月初めに近づくにつれて、WEIスコアが横ばいまたはわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには黒い円が外れ値として表示されており、実際のデータ中の一部のプロットが予測不確実性範囲外にあることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績AIに基づく実績データを示しています。
– 赤い「×」は予測AI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おり、信頼区間として機能します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は類似の予測を示しており、各モデルの予測が全体として一致していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測不確かさの範囲内に入らないものもあり、予測モデルとの間に多少のズレがあります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じ取るのは、予測モデルの艶然とした一致と多少の実績データの外れです。これにより、予測の不確かさやモデルの信頼性についての考慮が促されます。
– スポーツ分野においては、モデルの予測がほぼ一貫しているため、ある程度の信頼性はあると考えられますが、外れ値への対応が必要です。
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
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は7月の初めから中旬まで比較的一定の範囲内で変動しており、顕著な上昇や下降トレンドは見られません。
– ランダムフォレスト回帰（紫色の線）は明確な上昇トレンドを示しています。
– 線形回帰（水色の線）と決定木回帰（緑の線）は横ばいのトレンドです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として認識されている点（黒い円で囲まれた点）が見られますが、それ以外の実績データの変動は小さいです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は個々の実績値を示しています。
– グラフ上の濃淡やクラスターは見られません。
– グレーのエリアは予測の不確かさ範囲を示しますが、今後の点数がこの範囲を大きく超える可能性は低いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測手法が示されていますが、実績のデータからの乖離が見られ、それぞれの予測手法が異なる未来を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは明らかな相関を示さないランダムな分布に見えます。
– ランダムフォレスト回帰が実績と異なる上昇トレンドを示していることが特徴的です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、実績と予測の間のギャップが目立ちます。特にランダムフォレスト回帰の上昇トレンドは実績の安定性と対照的であり、注意が必要と言えます。
– ビジネスや競技のパフォーマンスにおいて、予定された予測と現実の違いを検討し、どのモデルが最も信頼できるのかを再評価することが重要です。
– 急激な変動がないことは、パフォーマンスが安定していることを示唆しており、過度なリスクを避ける観点ではポジティブな兆候です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の実績（青い点）は、評価日が進むにつれて微増しています。
– 将来的な予測（線）は緩やかな上昇を示していますが、すぐに1.0近くの値で横ばいに転じています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績データにはいくつかの黒い円で示された外れ値があります。通常のパターンから外れたデータ点を確認できます。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青い点）**: データの実測値を示します。
– **予測（赤い×および4本の線）**: 未来のデータを予測したものです。異なる手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）それぞれの予測結果を示しています。
– **不確かさの範囲（灰色の領域）**: 予測値の信頼区間を示しており、予測の変動可能性を考慮しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なる予測手法の結果は、未来のデータ傾向に関する一致を多少見せていますが、精度には違いがあることがグラフから示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 他の予測手法（特に線形回帰）の結果は、決定木回帰やランダムフォレスト回帰とほぼ同じ経路を辿っています。これにより、AIベースの予測が特定のパターンを持つ可能性が 推測されます。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– 初期のデータが変動した後、予測が一定の高値で安定していることから、スポーツに関連するパフォーマンスや状況が今後安定して改善する傾向があるように見えます。
– ビジネスや社会的には、十分に予測された成長・安定が実現すれば、その分野の活動乗数や投資も促進される可能性があります。
グラフ全体として、やや変動のある初期データが、予測に基づいて安定性を見せていることから、全体のスポーツカテゴリのパフォーマンスは改善しつつあると考えられます。外れ値は重要な警告として、パフォーマンスへの注意や改善が必要なポイントかもしれません。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績データは最初の数日間にわたって横ばいで安定した経済的余裕（WEI）スコアを示しています。
– 予測データはすべて、期間の進行と共に緩やかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントは、異常値として認識され、黒い丸で示されています。これらは実績値の中で特に低いか高い値を意味する可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実績データを示しており、安定しています。
– 赤い「×」は予測値を示しており、特に目立った変動は見られません。
– 各予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、やや異なる傾きを持ちながらも全体的に下降傾向です。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示しており、一定の幅を持っています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測がオーバーラップする期間があり、予測の信頼性や実績との比較が可能です。
– 予測手法による差異は後半で顕著で、モデリングの精度や特性を反映しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データには限定的なばらつきがありますが、大多数は集中しています。
– 予測はやや広がりがあり、複数のモデルによる不同結果を示唆しています。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– 本グラフからは、短期間では安定した経済状況が期待できますが、長期的には注意が必要となるような予測が見受けられます。
– 異常値がスポーツ分野において、何か特別なイベントや状況を示している可能性があり、そこに注目が集まるかもしれません。
– スコアの全体的な下落は、一部モデルの警告と捉えることができ、持続的な強化策や投資が必要かもしれません。
この分析を踏まえて、実際のデータを精査し、具体的なアクションプランの策定が推奨されます。
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:
## グラフ解析
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）はおおむね横ばいですが、期間の初めにいくつかのスコア低下が見られます。
– 予測（回帰線、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は全体として安定しており、それぞれ異なる安定レベルを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 期間の初めに外れ値が認識されています（黒い円で囲まれたプロット）。
– 外れ値は健康状態の突然の低下を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロット：「実績（実績AI）」で測定された健康状態。
– 赤い「×」：それぞれの予測値。
– グレーの領域：予測の不確かさを示す範囲。
– 線は、それぞれの予測モデルの傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の比較では、予測モデルが実績データの変動をある程度捉えていることがわかりますが、スタート時点の外れ値は予測外です。
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若干の相違があり、特に初期の外れ値が目立ちます。
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**
– 健康状態が一定しているが、予測の不一致や外れ値があることから、健康管理の不確実性が示唆されます。
– ビジネスへの影響として、高精度な健康予測はスポーツ選手のパフォーマンス向上や離脱の予防に役立つかもしれません。社会的には、個々の健康管理の重要性が再認識されるでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（実績AI）のデータは期間の前半で横ばいの傾向が見られます。
– 予測（予測AI）スコアは多くの方法で提供されていますが、特に線形回帰による予測は急激に上昇し、その後横ばい状態になります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中に2つの外れ値が見られます。これらは標準的な変動範囲（灰色の範囲）を超えています。
– 外れ値はしばしばストレスの急な変動や予期しない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**
– 青い点は実際のWEI（心理的ストレス）スコアを示しており、実際の測定結果を表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、通常の変動範囲を視覚化しています。
– 各予測方法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の色が異なるラインで示されており、予測の違いを視覚的に強調しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測ラインは実績データよりも時間的に後を追う形で配置されており、予測が現実のデータに基づいて行われていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはある程度のばらつきを持っているが、予測の不確かさ範囲内に収まっており、全体としては予測が現実を反映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・社会への影響**
– 人間がこのグラフを見た場合、実績データの外れ値や急激な上昇はストレスの増加や特定の外部要因の影響として捉える可能性があります。
– スポーツの分野では、ストレス管理がパフォーマンスに影響を及ぼすため、このデータは選手やコーチにとって重要な指標となります。
– 外れ値の発見は、特定のイベントや条件下でのストレス要因を解明するための手がかりを提供する重要性があります。
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**
– 実績（青い点）は徐々に変動していますが大きなトレンドは見られません。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、それぞれ異なる傾向を示していますが、いずれも急激ではありません。特にランダムフォレスト回帰（紫色）はわずかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中で、複数の外れ値（黒い縁の青い点）が確認できます。これは異常な個人のWEIスコアの変動を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データで、ばらつきが見られます。実際のスコアが均一ではないことを示しています。
– 灰色の影付き領域は予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）を示し、これにもよって実績のばらつきが確認できます。
– 予測タイプ間で異なる傾向が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法によって異なる傾向が示されていますが、全体としては大きな乖離はありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは一定範囲内に分布していますが、ばらつきと外れ値から、個人差が大きいと考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間は直感的に、個人WEIに一定の変動があり、特異なケースが存在することを理解できるでしょう。このことは、スポーツにおけるパフォーマンスやモチベーションの不安定さを反映し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、特異なスコアは個人のパフォーマンス管理やトレーニングの調整に繋がる可能性があります。より精密な対応が求められるでしょう。
このグラフは、データのばらつきと個別対応の必要性を示唆しており、今後のデータ解析や個人指導の強化に役立つ可能性があります。
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
1. **トレンド**
– 初期の実績データ（青い点）は、主に0.5から0.8の間で変動していますが、7月後半からはデータが存在せず、そこで止まっています。
– その後の予測データ（3種類の線グラフ）は、7月半ばから一定の値を示しており、特に期間の後半では大きな変動が見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにはいくつかの外れ値（黒い円で示されている）があり、これらは他のデータポイントから外れた場所に存在しています。特に7月5日前後に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の観測値を示しています。
– 黒い円は外れ値を表し、通常とは異なるデータポイントです。
– グレーの帯は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 予測は3つの手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で行われ、それぞれ異なる色で表示されていますが、予測期間後半では非常に似通った結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測手法は異なるアプローチを取っていますが、最終的なスコアはほぼ一致しており、予測の一貫性が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データには一定のばらつきがあり、特に7月5日付近に変動が集中しています。しかし、予測データは安定しており、大きなばらつきや相関は示されていません。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフから、実データのばらつきが予測に対して影響を与える可能性があることが分かります。しかし、予測手法は各々の方法で結果の安定性を担保しています。
– 社会的公平性や公正性の観点から見た場合、スコアのばらつきや外れ値が組織や個人の公平性にどのように影響を与えているか注意が必要です。
– ビジネス上では、これらの検証手法を用いて、より公平で効果的な意思決定を支えるデータを提供することが可能になります。
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:
以下に、提供されたグラフに基づく分析を示します。
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、一定の範囲内で変動していますが、大きなトレンドの変化は見られません。
– 予測データ（線グラフ）は全体的に横ばいで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ内には明確に示された異常値がいくつか存在します（黒い円で囲まれた部分）。
– これらは特定の期間（最初の数日間）に集中しており、予測と比較して実績値の変動が大きい可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績値を示し、赤い×印は予測値を示しています。
– グレーの背景は予測の不確かさを示す範囲で、予測の信頼性を視覚的に表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間に大きな乖離は見られず、全体的に予測と実績が一致しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間に高い相関関係があるように見えます。
– 分布としては、実績値が混んでいるところと予測の不確かさ範囲が重なっていることから、予測モデルは実績をある程度忠実に表現していると考えられます。
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**
– 軽微な変動や異常値はあるものの、全体として大きな流れに対する変化はなく、安定した状態です。
– これにより、スポーツカテゴリにおける持続可能性と自治性が維持されていることが示唆されます。
– 予測精度が高いことで、将来的な計画立案に信頼感を与え、戦略的意思決定にも役立つ可能性があります。
このグラフから、実績と予測の整合性が重要視され、この分析が提示する情報は、持続可能な成長や改善のための基礎として利用されることが期待されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データは7月初旬に集中しており、この期間中に若干の上昇傾向があります。しかし、全体的には一定の範囲内での変動に留まっています。
– 予測データは、7月5日以降すべてのモデルがほぼ水平に推移し、安定したトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初旬（特に7月3日）がやや低いスコアとして特定されていますが、その後にスコアは回復しています。この初期のデータ点は異常値として識別されているようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データ（実績AI）で、黒い円で囲まれたプロットはこの期間における異常値を示しています。
– 予測モデルは3種類あり（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）、それぞれ少し異なる結果を示しています。ランダムフォレスト回帰が最も高いスコアを予測していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測の不確かさ範囲は初期の実績データの範囲内に収まっており、これは予測モデルが初期データを基に比較的堅牢な予測を行っていることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データは互いに一貫しており、急激な変化や大きな分散は見られません。予測は過去の実績を元に高い精度で行われているといえます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響**:
– 短期的な実績の変動にも関わらず、中長期的にはWEIスコアが安定して維持される予測がされているため、競技やスポーツ活動が持続可能であることを示唆しています。
– ビジネスや社会に対しては、スポーツ関連のインフラや教育機会に対する投資が安定成長をもたらす可能性があると考えられます。
全体として、このグラフはスポーツにおける社会基盤や教育機会のスコアが一貫して安定し、高い予測精度をもって将来の方向性が見通されていることを示しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績（青の実線）は初期に変動がありますが、その後予測では安定して0.8以上のスコアを維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにはいくつかの大きな変動が見られ、一部のデータ（黒円で囲まれた点）は外れ値として認識されています。
3. **要素の意味**
– 青の点は、実績データを示しています。異常値は黒円で強調されています。
– ラインの色は、異なる予測手法の結果（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を示しています。どの手法を取っても、現状の実績データより高いスコアが予測されています。
4. **時系列データの関係性**
– 初期データは変動がありますが、その後の予測は各手法で非常に安定しており、これらの手法間で大きな差は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データには初め変動が見られますが、予測データはほぼ一定であり、既存のデータパターンを反映する努力が一定以上成功しています。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 初期のデータ変動を考慮すると、共生・多様性・自由の確保に関してはまだ不安定な要素が存在する可能性があります。しかし、予測データは安定的なスコアを示しているため、改善の傾向が見られることが期待されます。
– ビジネスや社会においては、中長期的な安定を期待することができますが、初期段階の不安定要素に注意を払い、それに対する適切な対応策を講じることが重要です。
この分析から、現在のスポーツ分野における共生・多様性・自由の保障は、予測によると将来的に良好な状態が維持される見込みであると言えるでしょう。ただし、過去のデータの変動を無視せず、継続的なモニタリングが必要です。
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:
以下は、提供されたヒートマップについての分析です：
1. **トレンド**:
– 色の濃さと変化を見ると、日付が進むにつれて平均的なWEIスコアが上昇しているように見えます。特に、7月5日から7月7日にかけてスコアが高くなっていることが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7日のスコアが明るい色（黄色）で示され、急激に高い値を示していることから、急激なスコアの増加があると考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各セルの色がWEIスコアを示しています。紫に近いほど低く、黄色に近いほど高いスコアを示しているようです。時間帯ごとのスポーツアクティビティまたはパフォーマンスの変動を表していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の日付の特定の時間帯で明るくなることがあり、それが継続的に高いスコアを出している可能性があります。日中や特定のイベントが影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ日に複数の高スコアが出ている時間帯があると、特定のスポーツイベントや大会が影響している可能性があります。
6. **直感的に感じることと社会への影響**:
– 高スコアが示されている時間帯や日付には、人の集中や参加が多かったことが考えられます。このようなデータは、イベントの計画や広告戦略において、有益な洞察となるでしょう。また、スポーツイベントへの関心の変動を示し、マーケティング戦略やリソース配分に影響を与える可能性があります。
このようなデータは、どの時間帯に最も多くのアクティビティがあったのかを理解するために非常に役立ちます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 期間が限られているため長期的なトレンドは見にくいですが、7月6日と7日の数値が高め（緑から黄色）であることから、後半においてスコアが上昇していることが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月2日と7月5日には紫色の低いスコアが見られます。特に7月5日は急激にスコアが低下している日と考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の違いがスコアの高さを表しており、暗色（紫）は低スコア、明色（黄色）は高スコアを示しています。
– 7月6日から7日にかけてのスコア上昇は、何らかのポジティブな影響があったと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同時刻のスコアが日によってばらつきがあるため、日々のスコアには一定しない変動があるようです。これが示唆するのは、特定の時間帯や日付においてパフォーマンスが異なる要因が存在するかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯、特に夜間（19時と23時）のデータが限られているため、時間帯によるデータの集中やばらつきは見受けられません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々がこのヒートマップから直感的に理解するのは、特定の日におけるパフォーマンスの向上や低下のタイミングです。7月6日以降のパフォーマンスの向上は、プレイヤーの調子やトレーニング内容の成功に関連していると推測されます。
– ビジネス面では、このデータをもとにパフォーマンスが良い日程や時間帯に合わせた戦略を立てることが可能です。また、社会的には選手の心理的や体力的な調整が結果に影響を与える可能性を示唆しています。
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:
以下は、提供いただいたヒートマップの分析です。
1. **トレンド**
– 期間全体を通じて、時間帯ごとに濃淡の変化が見られます。特に、7月1日から7月5日までは比較的均一な色合いですが、7月6日には急激に色が明るくなり、7月7日にはさらに明るさが増しています。これに基づき、7月6日以降に平均スコアの上昇が見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日と7月7日に顕著な変動が見られます。これは特に16時から23時の間に明らかで、これらの日に平均スコアが急激に上昇したことを示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 色の違いは、社会WEI平均スコアの高低を示しています。紫に近い色が低評価、黄色に近い色が高評価を表しており、7月6日から7月7日にかけての高評価時間帯が明確です。
4. **複数の時系列データの関係**
– 時間帯ごとに評価スコアの動きが異なりますが、特に16時から19時にかけての時間帯で変動が激しい点が特徴的です。他の時間帯ほど変動していない部分もあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯と日付の組み合わせに応じてWEIスコアのパターンが変わります。特に、週の後半に向けてスコアが向上しているため、何らかの社会的またはイベント的要因が影響していると考えられます。
6. **直感的に感じることとビジネスへの影響**
– 週の後半にかけて評価スコアが上昇しているため、試合や特定のスポーツイベントによって関心や参加が高まった可能性があります。企業がスポーツイベントを利用してビジネス戦略を構築する場合、このようなデータに基づき、特定の時間帯を狙ったマーケティング施策を考えることが有益です。
全体として、この分析は、特に高評価が集中している日や時間を検討し、社会の関心を引くために有効な戦略を立案する助けとなるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップのカラーグラデーションは、度合いの強弱を視覚化しており、赤は正の高い相関を示し、青は負の相関を示します。この30日間の相関データには明確な周期性は見られませんが、各ウェルビーイング指標間での様々な関係性が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値はありませんが、相関が非常に高い値（0.9以上）の箇所は特に注視すべきです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」間の相関が0.93と非常に高く、社会的な要素が全体のウェルビーイングに大きく影響している可能性があります。
4. **関係性**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI平均」は0.91と高い相関を持ち、心理的な健康が個人の平均的なウェルビーイングに直結していることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総じて、多くの指標が中程度から高い正の相関を見せており、特定の指標間では強く結びついていることがわかります。
– 一方、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「個人WEI（自由度と自治）」間は0.18と最も低く、関連性が弱いことがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は直感的に、社会的なサポートや公正さが個人のウェルビーイングにスムーズに反映されると感じるかもしれません。特に「総合WEI」の高い相関項目を強化することで、個人や社会全体の幸福度を向上させる戦略が考えられます。
– ビジネスや社会への影響として、ウェルビーイングの政策や施策を行う際、相関が高い領域を重点的に取り組むことで効率的な改善が期待できます。
この相関ヒートマップは、個人と社会全体のウェルビーイングに関する施策の優先度を設定する際に有用な視点を提供します。
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:
この箱ひげ図は、スポーツカテゴリにおける異なるタイプのWEI（Wellness Evaluation Index）スコアの分布を比較しています。以下に視覚的特徴とその洞察を示します。
1. **トレンド**
– 各WEIタイプのスコアは、全体として平均して比較的高く（0.7から0.9付近に位置）、全体的な品質やポジティブな評価を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリーで外れ値が観察され、特に「個人WEI（経済余裕）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」に顕著です。これらは、特定の参加者や状況で極端な結果が出た可能性を示唆しています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」もいくつかの外れ値を含んでおり、この指標における個人間の変動があることを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 棒の色は異なるWEIタイプを視覚的に区別しており、密度はスコア分布の広がりを示しています。
– 箱の中のラインは各箱の中央値を示しており、スコアがどの程度平均的なのかを示します。
4. **複数の時系列データ（相関関係）**
– WEIタイプ間での相関関係や類似性を判断するためには、追加のデータ分析が必要ですが、現在の分布から明確な強い相関は確認しにくいです。
5. **分布の特徴**
– 「社会WEI（持続可能性と自律性）」と「個人WEI（心理的ストレス）」は、他の項目に比べて中央値が低めで、これらのエリアに改善の余地がありそうです。
– 「個人WEI（自由度と自治）」は、全体として高いスコアを示しており、比較的良好な状態を示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は、特に「自由度と自治」や「共生・多様性・自由の保障」が高く評価されることを良い兆候と見なすでしょう。社会的な調和や個人の権利がしっかりと守られている印象を受けます。
– ビジネスや社会において、「経済的余裕」や「心理的ストレス」の外れ値の解消に注力することで、全体的な幸福度や効率性の向上が期待できます。
このグラフは、異なる幸福や健康の切り口から集められたデータの多様性とバランスを知る手がかりとなり、さらなる改善点を見いだす契機となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは主成分分析(PCA)の結果を示しており、30日間のデータポイントが第1主成分と第2主成分でプロットされています。このプロットには明確な線形の上昇または下降トレンドは見られません。
– 各プロットは特定のスポーツカテゴリに関連するデータの要素を表していると思われます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に大きく離れた外れ値は見当たりませんが、いくつかのデータポイントが他から離れて配置されています。これらは異常なデータや、特異なパフォーマンス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**
– プロットの密度は高くないため、データのばらつきが示されています。特定のエリアに集中していないことから、比較的多様な構成要素が含まれていると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 該当のプロットは時系列ではないため、直接的な時系列の関係性は示されていませんが、スポーツの異なる側面（例：パフォーマンス、戦略等）がどのように多様に分布しているかを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分がデータの65%を占めるため、こちらがデータ内で最も重要な要素として影響を与えていることがわかります。
– 縦方向第2主成分の寄与率は12%で、追加的な情報提供をしていますが影響は比較的小さいです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じることとして、データの多様性と異なるカテゴリや構成要素が存在することが推測されます。これはスポーツにおける多様な要因（選手のパフォーマンス、チーム戦略等）の違いが視覚化されている可能性があります。
– ビジネスや社会的には、特定の構成要素の寄与が明確であれば、その要素に焦点を当てた改善や戦略の見直しが有益となりそうです。また、特異なデータを分析することで、新たな発見や改善へのヒントが得られ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。
