📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコア分析結果
1. **時系列推移**
– **全体トレンド**: データは短期的な増減が見られますが、特に7月6日と7日にかけて高い値を示しています。特に、7月6日に0.8を超える値が観察され、これは全体のトレンドに大きな影響を与えています。全体的には緩やかな上昇傾向が認められます。
– **顕著な変動期間**: 7月2日から7日までの間、スコアが多くの異常値を含む劇的な増加を見せており、特に7月6日以降に社会的要素の高いスコアが確認されています。
2. **異常値**
– 異常値は特定の日時に集中しており、7月2日、6日、および7日に多くのスコアが急に変動しています。特に、総合WEIや社会WEI平均のスコアが急上昇していることが特徴です。これはおそらく、特定の社会イベントや政策変更が影響している可能性があります。
3. **季節性・トレンド・残差**
– STL分解を考慮すると、季節性パターンは強くなく、主にトレンド成分が変動を支配しています。7月前半のデータは比較的安定していますが、7月中旬に向けてトレンドが上昇しています。
– 残差の変動が大きい日が存在し、それが異常値と結びついています。
4. **項目間の相関**
– 相関ヒートマップからは、社会基盤や教育機会、持続可能性、自治性が特に強く関連しており、社会的要因がスコアに対する主要なドライバーであることを示唆しています。例えば、社会的持続可能性と社会インフラストラクチャー間の相関は非常に高いと予想され、これがWEIスコアを押し上げる主な要因となっているようです。
5. **データ分布**
– 箱ひげ図では、スコアのばらつきが大きい項目があり、特に個人の経済的余裕や健康状態のデータには多くの外れ値があります。これにより、一定の集団におけるこの項目の影響力の強さが示唆されます。
6. **主要な構成要素 (PCA)**
– PCA解析では、PC1が67%の寄与率を持ち、データ変動の主要部分を捉えていることが示されています。PC1が高い寄与率を示すことは、WEIの変動が社会経済的要因によって大きく影響されていることを示唆しています。PC2の寄与は低めですが、これは残りの異なる要因（例えば個人の心理的要因）がわずかに影響を与えていることを表しています。
### 結論
短期間に渡るWEIスコアの上昇は、主に社会的な要因によるもので、持続可能性や教育の機会が大きな影響を与えています。一方で、異常値の存在は、特定のイベントが個人と社会のWEIを予想外に押し上げる要因であった可能性を示唆しています。今後、どの要因が長期的に安定した成長に寄与するかを詳しく分析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:
このグラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 実績データ（青い点）のトレンドは、全体的に大きな変動が少なく、横ばいに近い状態に見えます。これは期間内で大きな変化がなかったことを示唆しています。
– 予測データは直線（線形回帰、決定木回帰）および線形に近い状態（ランダムフォレスト回帰）で示されており、いずれも大きな変化を予測していないことが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつかハイライトされています（黒い円で囲まれた青い点）。これらは実績データから見た際の異常なデータポイントで、一般的なトレンドから外れる動きを示しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 実績データは青い点で表され、予測データは赤い「×」で示されています。これにより、予測と実績の比較が視覚的に簡単にできます。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しており、予測値がどの程度の範囲に入るかを示唆しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 実績データと予測データの間に大きな相違は見られず、予測モデルは、過去のデータに基づく正確な見積もりを提供していると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの密度は、主にグラフの左側（初期の日付）に集中しています。これは、最初の期間に多くのデータが収集されたことを示しています。
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**:
– 人間の直感として、グラフからは安定したパフォーマンス、あるいは安定した市場の動向が感じられます。この安定性はリスクが少なく、予測可能性が高いことを示すため、ビジネスにおける計画や戦略策定に安心感を与えます。
– しかし、外れ値の存在は、この安定性が賭けに出ない限り、一部の時期に予期せぬ変動がある可能性があることを示唆しており、注意が必要です。
全体として、実績と予測が一致していることは良好なモデルの性能を示唆しており、短期間の予測には有用であると考えられます。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリにおける個人のWEI平均スコアの時系列変化を示しています。以下は、このグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフの冒頭では、実績のデータ（青いプロット）は比較的一定の値に集中しています。しかし、予測データ（パープルおよびピンクの線）は、期間の後半に向けて上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データ内には、黒い円で囲まれた外れ値がいくつか見られます。特に期間の初めにおいて、これらは予測された値から大きく外れていることを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、全般的に狭い範囲に分布しています。
– 予測データは、直線回帰（青い線）、決定木回帰（緑の線）、ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）によって異なる傾向を示しています。ランダムフォレスト回帰は他の方法に比べて急激に上昇しています。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲を示しており、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**:
– 実績データと各予測モデルの間には、一定のズレが見られます。特に、AIによる予測は実績値よりも高いトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のWEIスコアは比較的安定していますが、外れ値によって一部のスコアが変動しています。予測は、傾向として上昇しており、特にランダムフォレスト回帰が顕著です。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 実績は安定していますが、予測では成果の向上を期待しています。これは個人のパフォーマンスが今後改善される可能性を示唆しています。
– スポーツ界でのパフォーマンス向上を目指すために、予測データは戦略の策定に役立つでしょう。スポーツチームや選手のコーチング戦略において、どの方法が最も正確性が高いかを検証することが肝要です。
この分析により、データの現在の傾向や予測に基づいた戦略的意思決定が促進されると考えられます。
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:
グラフを分析しますと、以下の特徴が見られます。
1. **トレンド**:
– 実績（青色のプロット）は日付が進むにつれて軽微な上下はありますが、全般的に横ばいです。
– 予測（ピンク色の線）は二本描かれており、それぞれ異なる回帰手法を示しています。どちらも7月9日以降、パフォーマンスが安定して維持されることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の数日間にいくつかの異常値（黒い円で囲まれたプロット）が観察されますが、それ以降のデータには目立った外れ値はありません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青のプロットは実際のデータです。黒い縁の円は異常値を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示す範囲で、初期の部分に限られています。
– ピンクの線は異なる回帰手法による予測を示しており、安定した高水準を保つ予測となっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと複数の予測手法の結果が重なり合っており、予測が実績をある程度正確に補足できているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績に対して大まかに横ばいか、緩やかな上昇が観察され、その後は高いレベルで安定しています。
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**:
– 初期の変動や異常値を除けば、全体的にスポーツカテゴリのWEIスコアは安定しており、予測もこれを裏付けています。これは、関連するビジネスやチーム運営において安定したパフォーマンスを期待できることを示唆しているでしょう。
この分析に基づいて、スポーツ業界関係者は初期の不安定さを精査する必要がありますが、全体的には良好であると考えられます。
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**
– 実績データは、比較的一定の範囲に集中しており、横ばいのトレンドが観察されます。
– 予測データ（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は全て緩やかな下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データの中にいくつかの外れ値が存在し、それらは特に強調されています。
– 急激な変動は見られません。
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、安定しています。
– 赤いバツ印の予測データは、将来的な下降を示唆しています。
– グレーの異常値マークは、予測データでの不確実性を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各予測モデルのデータは、いずれも下降トレンドを示していますが、実績データは安定しています。
– 予測モデル間では、若干の勾配の違いが見られるが、共通の下降トレンドがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には弱い負の相関があると推測されます。
– 分布は比較的狭い範囲に集中しており、横ばいのパターンを示しています。
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**
– 人間がこのグラフを見たとき、現状は安定しているが、将来的に少し不安要素があることを感じるでしょう。
– スポーツ業界において、個人の経済的余裕が減少する可能性が示唆されており、マーケティングやスポンサーシップ活動に影響を与える可能性があります。
– 下降トレンドを逆転させるために、新しい戦略や対策が必要かもしれません。
この分析を元に、ビジネス戦略の見直しや新たな施策の計画を考えることが求められます。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **実績（実績AI）**: 初期は約0.8のスコアで横ばい。期間の後半ではデータがない。
– **予測（線形回帰）**: 最初からフラットで0.8スコア。
– **予測（決定木回帰）と（ランダムフォレスト回帰）**: 共に0.8から始まり、7月5日を境に1.0に上昇し、その後は安定しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 二つの外れ値が7月5日に観測されています。スコアが0.8未満に大きく下降。
### 3. 各プロットや要素
– **実績（青点）**: 実際の健康スコア。わずかに変動があるが概ね安定。
– **予測（赤×）**: 実績に基づく予測値。完璧な一致ではない。
– **異常値（黒丸）**: 実際の観測から外れたデータ。
– **予測の不確かさ範囲（灰色）**: 地域によって実績が不確実な範囲を示す。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測**: 実績は最初の期間に集中し、予測は全体を見越して安定している。
– **予測モデルの違い**: 線形回帰はフラットで、決定木およびランダムフォレストは途中で上昇。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データがある期間は限られており予測値と多少のズレがあるものの、総じて予測値は安定しています。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうこと、社会への影響
– **健康状態の安定性**: 初期は安定し外れ値を除けば信頼性が高い。選手の健康管理において予測モデルがどれほどの価値を持つかを測ることができる。
– **予測モデルの異なる効果**: 決定木やランダムフォレストの予測は特に変動する場合に有用であることを示唆。
– **外れ値の処理**: 外れ値の頻出が問題として認識され、さらなる原因調査と管理が考慮される。
全体として、健康データのモニタリングが適切に行われ、特に予測モデルを用いることでスポーツ分野でのパフォーマンスと健康の維持が図られることが期待されます。
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:
以下は、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**
– 実績データ（青の点）は、スコアが0.6から0.8の範囲で横ばいのトレンドを示していますが、細かい変動があります。
– 予測値（線）は上昇および横ばいを見せています。特に赤い線（線形回帰）は微増していますが、青およびピンクの線（決定木回帰とランダムフォレスト回帰）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の異常値（黒い丸で囲まれた点）が見受けられ、これは心理的ストレスの急激な変動を示している可能性があります。
– 特にグラフの幅が狭い範囲であるため、これらの外れ値は顕著です。
3. **プロットや要素の意味**
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しています。実績データのいくつかはこの範囲外に存在し、予測の精度が不安定であることを示しています。
– 色の違いはそれぞれ異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測手法が提供されているが、すべての手法がほぼ同じ最終値を予測しており、共通のトレンド認識を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データには若干の変動があるものの、全体として0.6から0.8の範囲での安定した分布を示しています。外れ値があるため、一定の注意が必要です。
6. **人間が直感的に感じるインサイトと社会への影響**
– 実績データに見られる一貫性のある変動は、人間が生活の中で経験する通常のストレスの上下変動を反映しているかもしれません。
– 外れ値はストレスの急増を示しており、競技者やその支援チームがその管理に注力する必要性を示唆しています。
– ビジネス面では、異常なストレスレベルの予測と管理が重要となり、適切な介入策を講じることで競技者のパフォーマンス向上に寄与する可能性があります。
この分析を基に、さらなるデータ取得やモデルの改善を見据えることが有益です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータは初期期間（7月1日〜7月9日）においてほぼ横ばいで推移していますが、その後のデータは示されていません。
– 予測値に関しては、線形回帰が緩やかに上昇し、ランダムフォレスト回帰も同様に上昇しています。一方、決定木回帰は一定の値で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには外れ値がいくつか存在しており、特に最初の期間内で明確に示されています。これらの外れ値は、多くが集まる部分から逸脱しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示し、各プロットの周囲にある黒い円は外れ値を示しています。
– 予測データは赤い「X」で示され、モデルにより異なる色の線で示されています。
– 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**
– 実績データに基づき、各予測モデルはデータのトレンドを異なる方法で捉えていることがわかります。線形回帰とランダムフォレストは上昇トレンドを示し、決定木は平坦です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの密度は、0.6から0.8の範囲に多く分布しており、全体的に集中しています。予測がこの範囲から外れることは珍しく、堅実なパフォーマンスの維持が示唆されています。
6. **直感的な感じと社会への影響**
– このグラフを見ると、パフォーマンスが一定の水準を保ちながら着実に改善されているように感じます。特にスポーツのカテゴリでは、選手やチームが安定したパフォーマンスと予測精度を向上させていること示唆しています。
– ビジネスやコーチングにおいては、アナリストはこのデータを基に戦略を調整し、トレーニングの重点を見直すことが期待されます。トレンドの改善傾向は、成績向上の兆しであり、ポジティブなインパクトを持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:
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）のスコアを示しています。これについて、以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青点）は期間の初めに集中しており、その後は確認できません。予測データが期間の終わりまで一定の値を保っているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつか外れ値が見られます（黒い円で囲まれた部分）。これらは予想から大きく外れた値を示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績のスコアを表します。黒い円は外れ値を示しています。
– 薄紫の線（ランダムフォレスト回帰）が最も高く安定した予測を示しています。
– 他の予測手法（線形回帰、決定木回帰）は下層に位置していますが、それぞれ一定の値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法は、初期の実績データから学習されており、それらの安定した予測は過去のデータをベースにしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは分布にばらつきがあり、一部の予測手法では捉えられていない外れ値が存在します。予測の精度にはばらつきがあることが示唆されます。
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**:
– 実績データのばらつきと外れ値の存在は、スポーツにおける公平性や公正さの評価が容易でないことを示している可能性があります。
– 予測の安定性が求められる分野では、予測手法の違いに応じた行動が必要となるでしょう。特に、ランダムフォレスト回帰のように安定した高い予測を示す手法が有効かもしれません。
– スポーツイベントや組織運営におけるデータ活用の精度を向上させ、持続可能な社会的公平性・公正さの実現に寄与す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**
– 初期のデータポイント（青い点）は、一定の範囲内で変動していますが、全体的には0.8付近に集まっています。
– 途中から3種類の予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が追加され、ランダムフォレストは直線的に1.0に向かって上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として黒い線が囲んでいるデータポイントがいくつかあります。これらは典型的なスコアから外れていることを示しています。
– 大きな急激な変動は特に観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、初期はランダムな変動があります。
– ピンクの線はランダムフォレストによる予測値を示し、モデルがデータを1.0に収束させる傾向を持つことを示しています。
– 灰色の陰影は予測の不確かさ範囲を示し、最初の青いデータポイント範囲と一致しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測線の間に視覚的な違いがあり、予測のほうがより高い範囲で安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.8付近に集中し、予測では異なる回帰モデルによるバリエーションがありますが、全体的に予測は安定した傾向にあります。
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**
– 実績データが0.8付近で安定していることは、現在の持続可能性と自治性の状態が一定範囲内であることを示唆しています。
– 予測データが1.0へ向かうことは、改善の見込みがあることを示していますが、どのモデルが実際の将来に一致するかを評価する必要があります。
– 実績と予測の差異は、小さな改善または調整によって実績データが理想的な状態（予測）に近づく可能性があることを示唆しており、政策や戦略の指標として使用可能です。
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
1. **トレンド**
– 実績値は一定の範囲内で変動していますが、徐々に増加しています。
– 予測ラインのうち、特にランダムフォレスト回帰が高い予測値を示しており、横ばいの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータ点が他の点よりもはるかに低い値を示しており、外れ値として登録されています。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットは実績値を示しており、グレーの範囲は予測の不確かさを表しています。
– 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）のいずれも予想値を上方に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルはどれも実績値の変動を受け、近未来に向けての異なる予測を示しています。特にランダムフォレスト回帰が高めに予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 多くの実績値が高い値で集中しており、分布的にはバラツキはありますが徐々に増加する傾向を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 直感的には、スポーツの教育機会が増加しているという前向きなメッセージが受け取れます。
– 外れ値による短期的な変動を除けば、全体として改善傾向が見られ、長期的に教育の質や機会が向上される可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会面では、スポーツ関連のプログラムや政策の効果が反映されていると考えられ、さらなる投資や施策が期待されます。
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:
視覚的な特徴とそこから得られる洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は全体的に0.6から0.8の範囲内で推移しています。大きな上昇や下降は見られませんが、小さな変動があります。
– 予測データ（様々な予測モデルで表現）は7月5日以降に始まり、その後のデータで高いスコアを示しています。ランダムフォレスト回帰が最も保守的な予測を示していて、全体的に1.0に近い高い予測をしているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の日付で特定の異常値（実績データ内の黒い丸で囲まれている点）が確認できます。これらは他の日と比べて特にスコアが低い日としてマークされています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色で分かれているプロットは異なる予測手法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、この範囲内に実際のスコアが収まる可能性が高いことを意味します。
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を対比すると、実績が予測の範囲内で推移するかを確認できますが、予測が開始された後は実績データがありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは密集していますが、予測データは上向きに動いています。これは予測がポジティブな方向に重みを置いている可能性を示唆しています。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、一般に予測精度が高いことを示す場合、スポーツカテゴリの社会的な共生・多様性・自由の保障についてポジティブな変化が期待されていると感じ取れます。
– ビジネスや社会への影響としては、スポーツ関連の活動における多様性やインクルージョンの向上が予測され、多様なコミュニティがより活発になる可能性が示唆されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 色の変化を通して、特定の時間帯（特に夕方から夜間）における数値が徐々に上がっていく傾向が見られます。特に、日付が進むにつれて、明るい色（黄色や黄緑）が増えています。
– 日中のスコアは比較的安定しており、夕方と夜にかけて上昇するパターンがあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月6日と7日の夕方から夜にかけて、急に高いスコア（黄色）が観察されます。この点は他の日と比べても顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色のグラデーションは、スコアの高低を示しており、紫から黄色に向かうほどスコアが高くなります。
– 夕方と夜の時間帯にスコアが高くなる傾向があり、特定のイベントやアクティビティの影響を受け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**
– このグラフに主だった複数の時系列データはありませんが、各時間帯でのスコアが時間とともにどう変わるかを見ることができます。同じ時間帯でも日によるスコアの変動が確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコア分布は、日付が進むにつれて特定の時間帯に集中しており、一部のセグメント（夕方や夜）で特に高い値を示す傾向があります。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**
– 人間の直感として、このスポーツ関連の活動やイベントが夕方から夜にかけて活発化することが予測され、ビジネスタイム後の利用率を高めるためのマーケティング戦略に活用できるかもしれません。
– 社会的には、このような時間帯のスポーツイベントは地域の活性化や健康促進につながる可能性があります。
この分析は、時間帯におけるスポーツ活動の動向を理解し、最適な戦略立案に役立てることができます。
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:
1. **トレンド**
– グラフは時系列ヒートマップ形式で表示されており、全体的に日付が進むにつれて色が変化しています。特に7月6日に高いWEIスコアが示されていることから、この日付付近に上昇トレンドがあることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日に黄色で示される急激な上昇が観察されます。それ以外の日付には急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 色によってWEIスコアが示されており、濃い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを示しています。
– 特に、7月5日と7月6日にかけてスコアが急激に上昇していることが明確です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各日付における異なる時間帯にスコアがどのように変動しているかが示されており、7月5日から7月6日の上昇は全体的な時間帯において確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 7月初旬は全体的に低いスコアが示されており、その後徐々に上昇し、7月6日にピークを迎えるパターンが見られます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– このヒートマップから、7月6日には特に突出したパフォーマンスが見られることから、この日が何らかの重要なイベントや試合日であった可能性があります。
– これに基づき、スポーツイベントのプロモーションやファンエンゲージメントの機会がこの特定日付にフォーカスされるべきであるという洞察が得られます。
– 高いWEIスコアの日に合わせた商品キャンペーンやイベント開催によるマーケティング戦略が成功する可能性があります。
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:
1. **トレンド**
– 時系列ヒートマップが示すカラースケールから、時間帯ごとのスコアの変動が把握できます。特定の時間帯で色が変わる（例：紫から黄緑や黄色）箇所があり、これらはスコアの明確な上昇を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に7月6日から7月7日にかけて急激にスコアが上昇している（濃い青から黄色へ変化している）箇所があり、これは異常値または特定のイベントによる変動として解釈できるでしょう。
3. **各プロットや要素**
– 色の変化がスコアの変動を示しています。暗い色（紫や青）は低いスコア、高い色（黄緑や黄色）は高いスコアを示しています。各時間帯での色の濃淡が、スコアの分布やパターンを提供します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– さまざまな時間帯に同様の色が現れることは、これらの時間にスコアが似た傾向を示している可能性を示唆しています。複数の時間帯でのパターンの類似性は、周期的な要素を示すかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ある特定時間帯と特定日においては、スコアが高くなる傾向（明るい色）が見られ、その類似性と周期性を指摘できるでしょう。スコアの振れ幅が一部の時間で顕著であることから、何らかの外的要因が影響していると考えられます。
6. **人間が直感的に感じること**
– 明るい色が示す時間帯は、特に高い関心や活動が集中していると考えられ、スポーツイベントや関連活動が影響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、その時間帯に集中的なリソース配分やマーケティング活動が効果的であることが考えられます。特定のイベント日にスコアが高まっている場合、それを利用したプロモーション戦略が機能するでしょう。
これらの洞察から、スポーツの特定イベントとの関連や、その影響を活用した戦略計画が立てられます。分析に基づいた意思決定が貢献します。
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:
### グラフ分析と洞察
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相関を示しており、直接のトレンドを示すものではありません。しかし、時間の経過に伴う相関パターンが一定である場合、期間にわたるつながりや一貫性を示唆することがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値というよりは、相関が低い（青に近い）箇所が他の高相関（赤や橙色に近い）部分と比べて目立ちます。特に「個人WEI（経済的余裕）」と多くの項目との相関が低いことが注目されます。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 色のグラデーションは、項目間の相関の強さを示しています。赤色に近いほど相関が強く（1に近い）、青色に近いほど相関が弱い（0に近い）ことを意味しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 各WEI項目は、一定期間にわたる相互関係を示しているため、カテゴリ間の関係の強さを直接比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」間の強い正の相関（0.93）が明らかで、これらが非常に関連していることを示しています。
– 逆に、「個人WEI（経済的余裕）」は他の多くの項目と相対的に低い相関を持っています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」との相関が比較的高い（0.66）ことから、これらが関連している可能性が示唆されます。
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**
– 全体として、社会的要因と総合的な福祉が密接に関連していることが示されています。特に、共生や多様性が重視される社会において、個人の総合的な福祉が向上する可能性があります。
– ビジネスにおいては、心理的ストレスや健康状態の向上が従業員の経済的状況に強い影響を与えるとは限らないことが示唆されています。そのため、組織の健康プログラムやストレス管理の施策を強化することが、従業員のパフォーマンスを向上させ、組織全体に利益をもたらす可能性があります。
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:
この箱ひげ図は、各カテゴリのWEIスコアの分布を視覚化しています。以下の観点から分析を行います。
1. **トレンド**:
– 特定のトレンド（上昇、下降）は箱ひげ図から直接見て取れませんが、各カテゴリごとのスコアの分布状態を比較できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のカテゴリで外れ値が見られます。たとえば、「個人WEI（経済的余裕）」や「個人WEI（精神的ストレス）」で、中央値から大きく外れたデータポイントがあります。
– 「個人WEI（経済的余裕）」の変動は特に大きく、全体の範囲が他のカテゴリと比べて狭い一方で、外れ値が多く見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各箱は25%から75%の範囲（四分位範囲）を示し、中央の線は中央値を示しています。この情報を使って、カテゴリ間の比較が可能です。
– 色の違いは視覚的区別を目的としており、特定の意味（たとえば、カテゴリの重要度）を持っ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**:
– 複数カテゴリが比較されているものの、時系列データではありません。ただし、30日間のデータということで、比較的短期間のスコア変動の可視化に役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（社会整備・対話会）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」は他のカテゴリに比べて中央値が高く、スコアの分布も安定しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、「個人WEI（経済的余裕）」や「個人WEI（精神的ストレス）」のスコアが不安定で、多くの外れ値が存在することかもしれません。これらのカテゴリは、個人の生活の質に大きく影響を与える要因である可能性があります。
– ビジネスや社会において、これらのスコアの改善は重要です。特に「社会WEI（持続可能性と自治生）」のようなカテゴリが比較的安定している場合、持続可能な開発や政策の推進が考えられます。
このグラフを検討することで、各カテゴリのスコアの安定性と課題が浮き彫りになり、議論や改善のための具体的な指針として役立つでしょう。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリのデータに対して行われた主成分分析（PCA）の結果を示しています。30日間のデータを基に、2つの主成分をプロットしています。
1. **トレンド**:
– データは2つの主成分に分布しており、特定の上昇や下降トレンドは見られません。横方向と縦方向にそれぞれにばらついています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左下や右上にいくつかの点が散見され、これらが外れ値として考えられます。一般的なデータの分布からやや離れています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 各点は、おそらくスポーツに関連した異なるデータポイントや変数を示しています。第1主成分と第2主成分がそれぞれ支配的な変動要因を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 単一の時系列ではなく、30日間を通じて異なる時点のデータが複数の主成分に投影されることで、直交する2つの軸に基づく関係を視覚化しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分分析では、データの主要な変動要因を異なる軸に分け、また、その方向に彼らの相関関係を表します。このグラフでは、第1主成分がより多くのばらつきを説明しています。
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**:
– データポイントが比較的一様に分布しているため、特定の要素が極端に支配的でないことを示しています。これは、様々な要因がスポーツにおけるデータの変動に影響している可能性を示しています。
– スポーツデータの多様な側面を考慮に入れた戦略の策定や、特定の外れ値や異常値を調査して問題点を洗い出すことで、パフォーマンスの改善や新たなインサイトの発掘が期待されます。
このグラフは、主要な変動要因をつかむための視覚的なツールとして非常に有効であり、さらに深い分析を行うための出発点となることが考えられます。
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。