📊 データ分析（GPT-4.1による）
分析の要約と考察を提供します。
### 時系列推移
– **総合WEI**: データは短期間内の観測結果しか示していませんが、全体的に上昇傾向が見られます。特に、7月6日以降に高スコアが記録されています。
– **個人WEI平均および社会WEI平均**: どちらも7月6日から7日にかけて顕著な上昇が見られ、安定した高スコアを維持しています。
### 異常値の検出と要因推定
– いくつかの項目で異常値が記録されています。特に、7月2日から3日にかけては一時的なスコアの低下が見られます。これは、個人または社会的要因（経済的不安定やストレス増加など）によって引き起こされた可能性があります。また、7月6日から7日にかけてのスコアの急上昇は、イベントや政策決定など外的要因が影響した可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差の分析
– **長期的なトレンド**: 短期間の観測結果のため明確な長期的トレンドは識別困難ですが、観測期間内では上昇傾向があります。
– **季節的パターン**: 短期間のデータでははっきりとした季節性は読み取れません。
– **残差成分**: 残差が観測された異常値は、潜在的な社会的変化や外部ショックに対する感受性を示しています。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップが利用可能であれば、特に社会的分野（持続可能性と自治性、社会基盤の項目）が強い相関を示すことが期待されます。個人の健康と心理的ストレスも相互に関連している可能性があります。
### データ分布の分析
– **箱ひげ図**: 個別スコアのばらつきと中央値を可視化することで、外れ値の検出と一般的な分布の理解を深めることができます。特に、心理的ストレスと経済的余裕のスコアは、頻繁にばらつきが大きいと判断されます。
### 主成分分析 (PCA) の結果
– **PC1 の寄与率が高い (0.68)** ため、主要な変動要因のほとんどを説明しています。これは、特定の共通因子（例えば社会基盤や個人の安定性）が全体スコアに強く影響していることを示唆しています。
– **PC2 の寄与率 (0.11)** は補足的であり、具体的には次の主要要因ではないが無視できない要素として理解できます。
以上の分析から、総合WEIの変動には、社会的イベントや政策変更などの外部要因や、個人の健康やストレス管理といった内部要因が複合的に影響を及ぼしている可能性があります。特に、最近の結果の一貫した向上は、経済や社会的安定が一定の改善を受けている兆候であると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期段階で、実績データ（青のプロット）は高い安定した値を示しています。
– 期間の後半に、異なる手法による予測が表示されていますが、各予測の開始地点までの空白期間があることが特徴です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の青色プロットには、異常値を示す黒いリングがあり、これは特定の出来事や誤差を示している可能性があります。
– 特にデータが多い初期に集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、その後に続く予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が表示されています。
– 異なる予測手法により、予測値にばらつきが見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データに間隔がありますが、前年のデータは比較ポイントとして役立ちます。
– 各予測手法の開始地点が異なり、それぞれが異なる時間軸での変動を捉えている可能性が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データに対する予測データの配分から、予測が現状の変動をうまく捉え切れていない可能性が伺えます。
– 前年のデータと色が違うため、目立ちますが、過去の実績と比較してどの程度の予測精度かの判断に利用可能です。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 初期の安定した高スコアに続く急激な変動や不確かさの地帯は、ビジネス環境の変化や外的要因（新しいルールや環境変化など）が影響している可能性があります。
– 異常値の存在は、特定の外部要因や例外的なイベントが業績や予測値に影響を与えるケースがあることを示唆します。
– スポーツにおいて、高度な予測を求める場合、異なる手法と前年データを考慮することで、より精度の高い計画や戦術を立てられる可能性があります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 初期（2025年7月）にはWEIスコアが0.7前後の横ばい傾向。
– 2026年7月に近づくと、スコアに明らかな変動が見られますが、詳細なトレンドとしては不明。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間に異常値がいくつか観測されており、WEIスコアが極端に離れた値を示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示し、安定しているが初めと後半での変動が見られます。
– 黒い円は異常値を示し、注意が必要です。
– 緑色のプロットは前年の比較で、過去のパフォーマンスを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期のデータと年末のデータにギャップがあり、過去の傾向を考慮した比較が必要です。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が異なる予測を提供し、それぞれのモデルの精度と適用性を比較する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績値と予測値は密な関係があり、予測の信頼性が高い可能性があります。
– 後半のデータは予測モデルごとに異なる結果を示すため、多様なアプローチの検証が必要です。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– 最初の期間の安定性は信頼性を高く感じさせるが、異常値の存在は注意を促します。
– 予測モデル間の違いが強調されているため、モデル選択の重要性を人々に感じさせます。
– このような分析はスポーツ関連ビジネスにおいて、パフォーマンス評価や選手のスカウティングに影響を与える可能性があります。
この散布図は、データの多様性と分析の複雑さを示しているため、慎重な解釈とモデル選定が求められます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 初期のデータはあまり変動がなく、横ばい傾向にありますが、後半になるとスコアが急変しています。
– 特に予測モデルで見られるように、ランダムフォレスト回帰が高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データ（青いプロット）に異常値が存在しています。これが何らかの外部要因やデータエラーの可能性があります。
– 急激な変動は後半の予測データで顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットが実績データ、緑色が前年のデータとして示されています。
– 塗りつぶされていない円が異常値を示しています。
– 紫色やピンク色の線は異なる予測モデルの結果を示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績（青）と前年データ（緑）は全体的に乖離しており、前年よりも最新の実績データは高いスコアを示しています。
– 複数の予測モデルにより、一つの実績をサポートするというよりは、異なる見解を提供しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各モデル間での予測値に少なくともモデルの選択によって結果が大きく異なることが示されています。モデル間のばらつきは、データの解釈に多様性を示している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の直感としては、後半でのデータの急激な増加や予測モデルの差異は注目に値するでしょう。大きな変動を持つため、予測モデルの選択は慎重に行うべきです。
– ビジネスや社会面では、変動が激しい中での決定はリスクが伴うため、複数のモデルを考慮しリスクマネジメントが重要になると考えられます。データが正確であることを確認し、モデル間の差異がどのように結果に影響するかを理解する必要があります。
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:
## グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには二つの大きな年代のグループが見られます。左側は2025年付近、右側は2026年。
– 2025年のデータはほぼ同じ水準に集中しており、特定のトレンドはないようです。
– 2026年のデータは、2025年と比較して多少の上昇があり、これらのポイントが示すのは前年からの安定した増加の可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータにはいくつかの外れ値が見受けられます。これらは異常値マーカーで示されており、特定の予測モデルではなく実績データに基づいています。
– 予測（AI）データは2025年の実績と比較して、あまり大きな変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績を示す青いプロットは2025年に集中しており、予測と比較する基準です。
– 2026年の緑色の点は前年との比較で、過去のデータを正の方向に外挿していることを暗示します。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、予測モデルの信頼区間を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測は線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の異なるモデルを使用しており、それぞれのモデルで多少異なる予測パターンを示すものの、2026年に向けての相対的な安定性を維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 2025年と2026年のデータセット間の相関は強く、データの分布は年毎に階層的に異なることを示していますが、全体としては安定した傾向が見られます。
6. **直感的な感覚と社会への影響**
– 人間にはデータセットが一般に安定しており、以前の年からの改善が見られることで、スポーツにおける経済的余裕のあらわれと考えられるでしょう。
– ビジネスにおいては、スポーツ関連の消費や投資の増加が予想され、ポジティブな社会的および経済的効果を生む可能性があります。
このグラフからは、過去の成果に基づきつつ、将来への展望を慎重に見極めることが重要であることが示唆されます。
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:
以下の通り、視覚的な特徴とそこから得られる洞察について分析します。
1. **トレンド**:
– 実際のデータ（青色）が最初の期間（約7月）に集中しています。その後、急激に上昇し、スコアが1.0に達しています。
– 予測結果（紫・青の線）はほとんど水平で、わずかな上昇トレンドを示しています。これにより、今後のスコアは安定的またはわずかに増加する可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の青色の実績データにおいては、異常値（黒いマーカー）が見られます。異常値がこの時点で把握されており、最初のパフォーマンスの不安定さを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の実績データは実際の観測値を示し、緑色は前年同期のデータを表しています。緑色が後半にわずかに増加する傾向があることから、シーズン性も考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年との比較において、前年（緑色）は非常に安定していますが、全体的なトレンドは過去のデータよりも良好であることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実際のデータと予測データのあいだに、予測モデルが安定していることを示す相関関係があります。過去数日のデータから将来の予測が高い精度で行われている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 初期のデータにおける急激なスコアの改善は、何らかのトレーニングやコンディションの変更によるものと直感的に解釈できます。スポーツ選手の健康やパフォーマンスの向上を示唆し、コーチングやトレーニング戦略の見直しに役立つでしょう。
– 全体的な改善トレンドが見られるため、スポーツチームや選手の価値向上につながる可能性があります。
全体として、このデータはパフォーマンスの理解と改善のための鍵となるでしょう。分析結果はスポーツ分野での戦術的意思決定に重要な役割を果たす可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフ全体を通して、初期の実績は0.8前後で安定しています。予測値もこの範囲で推移することが示唆されています。
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がいくつかありますが、実績のスコアと大きく乖離していないように見えます。急激な変動はあまり見受けられません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績、緑の点は前年との比較、×印は予測値を示しています。それぞれの予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる予測をしていますが、大きな差異はありません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測値の間には比較的一貫性があり、異常値を除けば予測範囲内に収まっています。これにより予測モデルの精度がある程度高いことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は0.8付近に集中しており、過去の実績と予測値の間に強い相関があると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 全体を通じて見ると、このスポーツカテゴリにおける心理的ストレス（WEI）は比較的安定している印象です。この安定性は、選手のパフォーマンスの一貫性に寄与する可能性があります。
– ビジネスや社会的な影響として、ストレス管理が良好であれば、選手の支援システムが機能していると考えられ、パフォーマンス向上や競技成績へのプラスの影響が期待できるでしょう。また、ストレスの急激な上昇を予防するための施策が有効であるかもしれません。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**
– **実績（青色）**は2025年7月初旬に集中的に表示され、その後はデータがなく、横ばいまたは初期のデータ収集期を示唆。
– **予測AI（赤色のX）**によるデータは初期に少量のみ示され、その後はギャップがあり、全体的な予測トレンドは不明。
2. **外れ値や急激な変動**
– **赤いX**と**黒い円**で示されるデータが、一部異常としてマークされ、初期段階での異なるパターンを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績AI（青色）**: 実際のデータ点を示しています。
– **予測AI（他の色の予測線）**: 線形回帰、決定木、ランダムフォレスト回帰など、異なるアルゴリズムによる未来の予測を示しています。
– **異常値（黒い円）**: モデルによって外れ値として識別されたデータ。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測モデルの初期データが重なっていますが、それ以降の期間では大きなギャップがあります。
– 未来の予測は全体的に、高い精度を示唆するものの、それぞれのモデル間で予測値が異なる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データの密度が高く、その後の予測データが時間とともに傾斜していくパターン。また、予測モデルによって一致しない部分もある。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– 初期の実績データと、その後の予測モデルのギャップが関係者にとっては慎重に考慮すべきポイントです。データが途中で途切れているため、不安定さや変動する予測の信頼性に不安を感じるかもしれません。
– **スポーツ領域**での申込や戦略設定において、データの時系列が短いため、さらなるデータ収集・分析が必要です。特に予測モデルの多様性は、どのモデルがより適切かの判断に重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフ全体の期間を通して、スコアは横ばいから始まり、その後期間の後半にかけて急激に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 開始時点付近で外れ値がいくつか観察されます（黒い円で囲まれた青いプロット）。これは異常値として指定されているようです。
– 期間の終盤で、スコアが急激に高くなっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは「実績（実績AI）」を示しており、過去の実績に基づいたデータです。
– 緑色のプロットは「前年（比較AI）」を示しており、前年との比較を表します。
– グラフに複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が描かれていますが、それらは予測されたスコアの異なる見通しを提供します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータは通年で比較され、予測モデルのデータは将来のトレンドを予測しています。予測モデルにはそれぞれ異なる斜面がありますが、全体的に同じ方向（上昇）を指しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の初期値付近に集中していますが、後半で予測モデルよりも高いスコアを示し始めています。予測モデルの範囲は、実際のデータがこのモデル範囲を超えて急上昇しています。
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**:
– スポーツにおける公平性・公正さ（WEIスコア）が時間とともに改善されていると直感的に感じられます。
– 導入された改革や施策が有効であることを示し、さらにこのトレンドが続くような施策の継続が求められるでしょう。
– 社会的には、スポーツを取り巻く環境がポジティブな方向に進んでいるという印象を受け、人々の信頼性や評価が高ま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
### 1. トレンド
– **上昇トレンド**: 年度を通じて、WEIスコアには全体的な上昇トレンドがあります。これは特に2026年にかけての予測において顕著です。
– **周期性や変動の有無**: 一見すると明らかな周期性は見られませんが、長期的にスコアが上昇する傾向があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: グラフの初期部分でいくつかのデータポイントが異常値としてマークされています。これらの点は他のデータから外れており、特に2025年7月の初頭で見られます。
– **急激な変動**: 特定の急激な変動は見られませんが、時系列の初期に異常値があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青のプロット）**: 実際の観測データで、2025年半ばに集中しています。
– **予測（Xマーク）**: 未来の予測値で、これらは全体的に高い範囲に位置しています。
– **異常値（黒丸）**: 明らかに他のデータから外れているデータ点を示しています。
– **昨年の比較（黄緑色のプロット）**: 前年度と比較してのデータで、今年の高い予測と比較されています。
– **回帰線と予測モデル**: 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おり、それぞれ異なる予測傾向を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **現実と異なる予測モデル**: 各回帰モデルはスコアの推移を異なる方法で予測しており、ランダムフォレスト回帰は特に高い予測を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: 実績データと昨年データの間には一部の相関が見られますが、過去年度データに基づく予測のほうが高い傾向があります。
– **分布**: 初期の異常値を除けば、全体としてWEIスコアは高い範囲に集中的に分布しています。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **直感的感覚**: このグラフを見ると、全体として持続可能性と自治性が向上していると感じられます。予測が高いことは、将来のスポーツ分野におけるWEIの改善可能性を強調します。
– **ビジネスや社会への影響**: 予測がこのまま実現すれば、スポーツ業界全体での持続可能性の向上や自治性の強化が期待されます。これは競技やリーグ運営の改善に繋がる可能性があり、投資やスポンサー獲得にも良い影響を与えそうです。
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:
### グラフ分析とインサイト
1. **トレンド**
– グラフには急な変化や周期的な変動は見られず、データポイントは開始と終了付近の期間に集中しています。
– 初期に「実績（実績AI）」のブルーのプロットが高いスコアを示しており、その後、グラフ後半で「前年（比較AI）」のグリーンのプロットが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績のデータに、ブラックのサークルで示された異常値があり、特に初期の段階で見られます。
– 予測手法ごとの色付け（紫やピンク）は、画面の右上から始まり、徐々に実績データから乖離していく様子が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– ブルーのプロットは実績データを示し、グラフにおいてはリアルな数値を反映しています。
– グリーンのプロットは前年の値を示しており、前年との比較という意味を持ちます。
– 紫やピンクの線はAIを用いた様々な予測手法の結果を示しており、時系列の進展に対する予測です。
4. **時系列データの関係性**
– 初期段階での実績データと予測データの比較から、モデルの予測精度を評価することが可能です。
– 「予測の不確かさ範囲」は予測データがどれほど信頼できるかの指標として機能しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年データの位置関係から、過去の実績が予測に対してどの程度整合性を持つか示されます。
– 初期段階での異常値は一貫性を乱す可能性があるため、注意が必要です。
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**
– 初期の高い実績スコアは、後の予測や前年データによる評価と比較して、大きなインパクトを持ちます。
– AIによる予測が示しているが、これが実績や前年と一致していない場合、予測モデルの再評価が必要な可能性があります。
– 社会基盤・教育機会というテーマから、教育やスポーツ政策において適応が必要とされる部分を示唆する可能性があります。
このグラフを通じて、スポーツカテゴリーにおける教育機会の重要性や、AIモデルの予測活用の際の課題が明確化されます。
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における社会WEI（共生・多様性・自由の保障）の時系列データです。以下の点について分析します。
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は高いスコア（0.85以上）を示しており、非常に安定しています。この期間には大きな変動はなく、ほぼ横ばいのトレンドです。
– 前年（薄緑の点）はスコアがやや低かったものの、今期に比べ安定していることが伺えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒丸で表示されている異常値が1つ見られます。その他の値と比較して、わずかに異なる点として注意が必要です。
3. **各プロットや要素**
– 実績と予測（さまざまな回帰手法、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の間に大きな差異は確認されません。いずれの予測も実績と概ね一致しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予想と実績が非常に近いため、使用されている回帰手法は効果的であるといえます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体としてスコアは高く安定しており、大きな変動がないことから、スポーツカテゴリにおいて社会WEIがしっかり維持されている可能性が高いです。
6. **直感的・ビジネス・社会への影響**
– 高いスコアが安定して維持されていることから、スポーツの領域で共生・多様性・自由の保障が進んでいると評価されます。これにより、今後も持続的な成長と多様性の確保が期待されます。異常値は少ないため、全体の信頼性も高いと考えられます。
このように、グラフはスポーツカテゴリの社会的な進展の良好な状態を示していることから、ポジティブな社会的影響が見込まれると言えます。
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スコアの360日間にわたる時系列データを示しています。ここから、以下のような特徴や洞察が得られます。
### 1. トレンド
– 時系列データが示す色の変化から、特定の時間帯や日付におけるスコアの上昇や下降が直感的に捉えられます。
– 日付が進むにつれて、スコアは緑から黄色に変わっており、全体としてスコアが上昇していることが示唆されます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 明らかに異なる色（特に黄色）は、急激なスコアの上昇を示しており、特定の日付や時間帯における変動が見られます。
– 7月6日と7日は特に目立って高いスコアを示しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 色の濃淡（紫から黄色）は、スコアの低から高を示しており、視覚的にスコアの良し悪しが捉えられます。
– ヒートマップの各セルは時間帯と日付の組み合わせごとのスコアを示しており、それぞれの時間帯のパフォーマンスが一目でわかります。
### 4. 時系列データ間の関係性
– 時間帯ごとのスコア変動が視覚化されており、特定の時間帯に集中してスコアが向上している傾向があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 高スコアの期間が集中していることから、一部の時間帯が他に比べて優れたパフォーマンスをしている可能性があります。
– 特定の時間帯がスコアに与える影響を探ることで、スポーツイベントや要因の関連性を探る手がかりになります。
### 6. 人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響
– スコアの変化が視覚的に明らかになることで、監督者やファンはパフォーマンスのピーク時間帯を特定し、戦略の練り直しやイベントの調整が可能になります。
– スポーツイベントの成功やマーケティング戦略の立案において重要なデータポイントとして利用される可能性があります。
このヒートマップは、スポーツイベントの日々のパフォーマンスを追跡し、戦略的な意思決定を行う際に非常に有効です。
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:
以下は、提供されたヒートマップの視覚的特徴とそこから得られる洞察です：
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化を観察すると、時間帯によって色の濃淡が変わっていることが分かります。
– 上昇や下降の具体的なトレンドは時間帯ごとに異なり、特に一日の時間帯において周期的なパターンが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月7日の7時と16時台に明るい黄色が見られ、これは他の時間や日付に比べて特に高いスコアを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの大小を表しており、濃い紫は低スコア、黄色は高スコアを示しているようです。
– この色の変化により、時間や日にちによってスコアに変動が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**:
– グラフから特定の日付や時間でのスコア変動を観察することで、異なる時間帯のスコアの動きを比較することができます。特に周期的な変動が目立つため、特定の時間帯にパフォーマンスが良くなる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが示すのは一日の中でのスコアの変動であり、特定の日付においても似たパターンが繰り返されるかどうかに注目が必要です。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– スコアが高い時間帯がスポーツパフォーマンスなどのピークを示しているなら、その時間帯に対する重点的なトレーニングや試合のスケジュール調整が可能です。
– ビジネスやマーケティングにおいては、注目時間帯に対する広告やプロモーションの強化が有効かもしれません。
このヒートマップを通じて、特定の時間帯への関心が高まり、その時間に対する戦略を立てることへの貢献が考えられます。
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:
グラフの分析について以下のように述べます。
1. **トレンド**:
– 色の変化から、全体的にスコアが日を追うごとに上昇する傾向が見られます。特に後半に明るい黄色が多く現れることから、スコアが高くなっていると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の日付（2025-07-01）付近では、濃い紫の色が目立ち、スコアがかなり低いことが示唆されています。しかし、その後すぐにスコアが上昇し始め、安定して高い状態をキープしています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いはスコアの大小を示し、濃い紫から明るい黄色へと変化しています。これに応じてスコアが0.70から0.90以上に上がっています。
– 時間帯ごとのスコアの変動も示されており、一部の時間帯（23時など）で高スコアが継続しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯で似たようなスコアパターンが見られます。特に夜間の時間帯に高いスコアが継続していることが確認されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 夜間に高いスコアが観測されることが多く、時間帯によるスコアのばらつきがあることを示しています。
– スコアは日を追うごとに安定して高まっているように見えます。
6. **直感的に感じることやビジネス、社会への影響**:
– スポーツ関連のイベントや活動が特定の期間で活発化しており、人々のエンゲージメントや関心が増している可能性があります。
– 夜間の時間帯でのスコアの高さは、夜間活動や夜間開催のイベントが関心を引いていることを示唆しているかもしれません。
– ビジネス戦略としては、特定の時間帯や日付に重点を置くことで、より効果的にターゲットを狙うことができるかもしれません。
このようなヒートマップの視覚情報は、スポーツイベントの企画やマーケティング戦略に役立つインサイトを提供するでしょう。
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:
このヒートマップは、スポーツカテゴリにおける複数のWEI（ウェルネスエンゲージメントインデックス）項目の相関関係を示しています。以下にその視覚的特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– トレンドに関する時系列ではなく、相関関係を示す静的なグラフです。周期性や時系列トレンドは読み取れません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に顕著な外れ値や急激な変動は、この形式のグラフからは確認できませんが、相関の高さや低さに注目できます。
3. **各プロットや要素**:
– 各セルの色は、特定の項目間の相関の強さを示します。赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いです。
– 例えば、「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」間の相関は0.94と非常に高く、これらの項目に強い関連性があ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**:
– このヒートマップ自体は時系列データの関係性を直接示してはいませんが、複数の要素間の全般的な関係性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の相関が0.18と低く、経済的余裕が健康状態に直結しない可能性を示唆しています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」の間の相関が0.40であり、ストレスが健康に対して一定の影響を与えていることがわかります。
6. **直感と社会的影響**:
– 社会的要因（共生、多様性、持続可能性など）が個人の総合的なウェルビーイングに強い影響を与えていることが示唆されており、これを踏まえると、個人の生活の質向上のために社会的政策の強化が重要であることが考えられます。
– また、経済的な条件だけでなく、心理的健康もスポーツにおいて重要な要素であることを示唆しており、スポーツ関連のプログラムでも精神的なサポートが求められると言えるでしょう。
このヒートマップは、スポーツや健康関連の政策立案やプログラム策定における重要な視点を提供しています。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– 各カテゴリの箱ひげ図が示すように、期間中の明確な上昇または下降トレンドは見られません。しかし、各カテゴリの中央値や四分位範囲によって、その分布のばらつきを観察できます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 一部の箱ひげ図には外れ値が見られ、特に「個人WEI（急速成長）」や「社会WEI（持続可能性と自給自足）」などで顕著です。これらの外れ値は異常値であり、特殊な要因や出来事による可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 箱ひげ図の各プロットは、WEIスコアの分布（中央値、四分位範囲、最大・最小、外れ値）を示しています。
– 色分けはカテゴリ毎の違いを視覚的に示すためのもので、数値的な意味は含んでいません。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 関連性を直接示すデータはありませんが、いくつかのカテゴリ間でスコアの分布が似ていることから、類似した影響要因が存在する可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 統計的な相関関係は示されていませんが、スコアが特定の範囲に集中しているカテゴリもあります。
– 「個人WEI（心的ストレス）」は分布が狭く、統計的に安定していることが示唆されます。
### 6. 直感的な感想とビジネスや社会への影響
– 一部のカテゴリでのスコアのばらつきや外れ値は、スポーツ分野における特定の課題やリスク要因の存在を示す可能性があります。
– ビジネスにおいては、外れ値の分析を通じて、リスク管理や戦略的な意思決定のためのインサイトを得ることができるでしょう。
– 社会全体では、特定のWEIカテゴリの改善に向けた取り組みや政策が必要である可能性があります。
この分析は、数値データに基づく課題の特定や改善策の形成に有益です。
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:
この主成分分析（PCA）のグラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降のトレンドはなく、プロットは全体的に散らばっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下あたりの点や、右上の点が比較的他と離れており、外れ値の可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は異なるスポーツ関連のデータセット、もしくは要素を表していると思われます。第一主成分が0.68の寄与率で、第二主成分が0.11の寄与率を持っているため、変動の大部分は第一主成分で説明されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データが複数あるわけではなく、それぞれ異なるデータポイントが360日間の中から抽出され、プロットされている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係はあまり強くなく、第二主成分に対して水平に近い分布があります。第一主成分に沿った型に弱い傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– プロットが広範囲にわたって散らばっており、多様なスポーツデータ要素が考慮されていることが分かります。この多様性は、スポーツの戦略やパフォーマンス分析にとって重要な違いを生む可能性があります。外れ値は特異な戦略や不規則なパフォーマンスを示唆しているかもしれません。ビジネスや社会への影響としては、特定の要素が非常に異なるパフォーマンスや結果を生む可能性があり、それが新たな発見や得点戦略の改良に繋がるかもしれません。
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。