📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下に、提供されたデータの分析内容を示します。
### 1. 時系列推移
– **総合WEIスコアの推移**: 全体として、総合WEIスコアは上昇傾向にあります。特に、7月6日から7日にかけて、スコアが急激に上昇し、0.87や0.84といった高い数値を記録しています。ただし、7月2日や5日にはスコアが0.70近辺に下がるなど、不安定な動きも見られます。
### 2. 異常値の検出とその背景
– **異常値について**: 異常値は幾つかの日付で観察され、特に7月6日と7日にかけて高いスコア（最大0.87）が確認されました。この異常は、社会的イベントや政策の変化、あるいはスポーツ業界での特別な出来事に起因している可能性が考えられます。一方で、7月2日などにスコアが低くなるのは、経済的な変動や健康関連のニュースが影響したのかもしれません。
### 3. 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 全体的なトレンドとしては、徐々にスコアが改善される方向にあることが示唆されます。
– **季節的なパターン**: 明確な季節性は示されていませんが、イベントに応じた短期的な上昇・下降があります。
– **残差**: 統計的に説明されない乱数的変動（残差）は、予測しにくい突発的なイベントやデータノイズに関連する可能性があります。
### 4. 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**: いくつかの項目間に強い相関があります。例えば、個人の健康状態と心理的ストレスが逆相関している場合などは、ストレス管理が健康状態と強く関連することを示します。また、社会的持続可能性が高い時、社会全体の他のスコアも向上する傾向が見られます。
### 5. データ分布
– **箱ひげ図の分析**: 各WEIスコアのばらつきは比較的狭い範囲に収まっています。外れ値としては、非常に高いスコア（例：社会的持続可能性）や低いスコア（例：個人の経済的余裕）が一部の日に集中して見られます。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PCA分析結果**: PC1が0.67という高い寄与率を持ち、これは全体のスコア変動に対する主要なドライバーを示しています。PC1はおそらく、全体的な社会経済の環境や政策変更の影響を表している可能性があります。PC2は、各カテゴリの専門性や狭い範囲の変動を説明していると考えられます（寄与率0.10）。
### 総括
WEIスコアの変動は、社会的イベント、政策変化、及び特定の経済状況に大きく影響されることが確認されました。また、個人の心理的ストレスと健康状態が重要な要因と見られ、これらが社会全体のパフォーマンスに影響を及ぼす可能性があります。各指標の互換性と相互作用を理解することで、より効果的な改善策を講じることができるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 最初の期間（2025年7月～8月頃）は、実績値が0.7から0.9に上昇しています。その後、データはしばらく表示されていませんが、後半（2026年5月以降）に再びデータが出現し、スコアが0.8〜0.9の範囲で安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月から8月にかけて、スコアは急激に上昇しました。しかし、その後急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青い点）**：2025年の初めに実績として記録されているが、その後表示されない。
– **予測（赤いバツ）**：見られません。
– **前年度（緑の点）**：2026年5月以降に見られ、安定している。
– **予測モデル（線分）**：予測の信頼区間、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が表示されているが、実際のデータと予測データの差異は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測モデルの線があるが、実績データとの相関は不明。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と前年度のデータは濃い範囲で集中しており、スコア0.8以上を示しています。
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**
– 初期の急激な増加は、何らかの成功や進展を示している可能性があります。その後の安定は、一定のパフォーマンスが維持されていることを示唆しており、ビジネスやスポーツの継続的な成功を反映している可能性があります。この安定性は、マーケットや関係者に安心感を与えるかもしれませんが、将来的にはさらなる改善が求められるかもしれません。
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:
以下にこのグラフの分析結果と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフの初期部分ではほぼ横ばい状態が続いており、突然の高いスコアのピークが見られます。
– その後、長期間データが空白で、終了間際にまたスコアが発生していますが、この部分も横ばいに近いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかに異常値とラベル付けされたデータポイントが数点存在し、特に最初の期間に集中しています。
– 予測のデータポイントが突出しており、急激な変動も一部に見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績データを示しており、最初と最後に集中しています。
– 緑のプロットは昨年の比較データで、最新のデータと近接しています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測を示しており、突発的な上昇が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと過去のデータは最新の時点で重なるが、紫の予測ラインはこれらよりも高い値を示唆しています。
– データが乖離している部分があるため、モデルの予測の信憑性についての再評価が必要かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値のためのデータは他のデータから大きく外れており、無視できない影響を持つ可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直観的に感じるのは、異常値と予測のズレがある程度の懸念を生じさせることです。
– ビジネスや社会的には予測モデルの改善による信頼性向上が重要です。予測の精度が高まれば、これを活用した戦略的意思決定が向上する可能性があります。
このグラフが示唆するのは、データの安定性と予測の正確性に対するさらなる改善の必要性です。
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
– **初期期間（2025年7月 – 2025年9月）**: 実績AIや異常値が示すポイントが0.8から1.0の範囲に密集しており、スコアは高めで安定しているように見えます。
– **後期期間（2026年4月 – 2026年7月）**: 前年度の比較AIのスコアが増加している様子が見られ、0.6から0.8のレンジで変動しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期期間において、いくつかの異常値が観察されます。これらは青いプロットから少しずれている黒い円で表されています。
– 時系列の異なる期間に渡って分離された分布が見られるため、データにギャップや異なるフェーズ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（実績AI）**: 初期期間におけるデータがこの色で示され、成果が安定していることを示唆しています。
– **緑の点（前年度比較AI）**: 後期期間のデータを示しており、前年よりもスコアがやや下落し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
– 初期と後期のデータセット間に明確な相関はなく、違ったトレンドが存在しているように見えます。先行研究や急激な社会変化があった可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 分布は二つの明確なクラスターに分かれており、それぞれ時期が異なる。これにより、この間のデータに何らかの影響要因があったことが示唆されます。
### 6. 人間が直感的に感じること、社会への影響
– **直感的な印象**: 初期と後期の違ったデータセットは、何かしらの境目や変化があったことを示唆するため、ビジネスの戦略転換や社会政策の影響を考慮する必要性があるかもしれません。
– **社会への影響**: このデータセットは、スポーツカテゴリーの評価基準や市場の変動を反映している可能性があります。投資判断やマーケティング戦略においてこれらのトレンドを参照することが、より良い結果につながるでしょう。
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**:
– グラフの左側に複数のデータポイント（実績と予測）が密集しています。この部分には、若干の変動が見られるものの、全体的には安定している傾向があります。
– 右側のデータポイントは予測の結果であり、時間が進むにつれてスコアが向上しているように見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の段階で、一部のデータポイントが他の値と異なる位置（外れ値としてマーク）にあります。これは観測または計測の誤差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**:
– **実績（実績AI）** は青色で示され、観測済みのデータを表しています。
– **予測（予測AI）** は赤の「×」で示され、予測されたデータです。これらの予測は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰といった異なる方法で補完されています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示しており、この範囲内に実際の値が存在する確率があることを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測手法によるデータが示されていますが、すべての手法が次第にスコアの向上を示しており、手法間の相違は小さいようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測データは全体としてスムーズなトレンドを描いています。特異点を除くと、予測手法はどれも一貫性のある結果を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このグラフから、個人のWEI（経済的余裕）は安定して良好な状態を維持しつつ、今後改善が見込まれるという希望的な展望が得られます。
– 人間が直感的に受け取れるメッセージとして、予測が現実的であり、今後の経済的状況に対して安心感を抱かせる要素があることが考えられます。
– また、幅広い予測範囲により、様々なシナリオを考慮した計画立案が可能となり、リスク管理においても効果を持ちます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの左側には、2025年7月から始まる実績データが見られます。最初の段階でスコアは0.6から0.9に上昇し、その後横ばいになっています。周期性は特に見受けられません。
– 右側には2026年に向けての予測があり、多くの予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が提示されていますが、詳細データはあまり見えません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月あたりのプロットで異常値が一つ確認されます。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点が実績（実績AI）を示しており、異常値は黒い枠で強調されています。
– 線は予測値であり、異なる回帰方法を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさ範囲を示しており、モデルの予測精度を把握するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフの左側と右側で時系列が完全に分かれており、これがデータの途切れまたは別のフェーズを示すかもしれません。左は実績、右は予測であり、両者の関連性を見て今後の健康状態を推測します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データとの間に顕著な相関は示されていませんが、予測は全体的に実績データに基づいて構築されていると考えられます。
6. **直感的洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 人々は左側の実績データを基にして安定した状態にあると感じるかもしれませんが、予測の信ぴょう性については疑問を持つ可能性があります。
– ビジネスや社会の観点からは、健康状態の予測が実績データとどの程度整合しているかを検証し、その信頼性を評価することが重要です。特にスポーツ業界においては、選手のコンディションを予測するための重要な指標として使われるでしょう。
全体として、このデータは適切な予測モデルを活用すれば、個人の健康スコアを継続的に管理・改善するための有益なインサイトを提供する可能性があります。
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**
– 初期の期間（2025年7月頃）では、実績AIによる実際のデータ（青のプロット）が比較的一定の傾向にあります。
– 転換点に異常値（黒枠）が見られ、その後予測が上昇する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データ中の異常値が注目に値し、この点が後の予測に大きく影響を与えている可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 実績AI（青）は実際の測定値を示し、予測AI（赤※今回は不在）は将来の予想値を示す予定です。
– 異常値が黒枠で強調され、過去のデータに基づく予測範囲（薄紫のバンド）が示されています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰といった複数のモデリング手法が比較され、紫、薄青、ピンクのラインでそれぞれの予測を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と異なる予測モデル（線形回帰・決定木回帰・ランダムフォレスト回帰）が近似していますが、外れ値の影響を受けた上に異なる予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値が一定の高いレベルで推移し、外れ値が現れている地点で一部モデルの予測が急上昇していることから、モデルの選択によって異なる予測が提供されていることが分かります。
6. **直感的洞察と影響**
– 人間が直感的に感じやすいのは、外れ値がストレスのピークを示している可能性と、その後の予測の変動。特に、心理的ストレスデータで突発的な増加があると、緊急対応や対策が必要とされる可能性があります。
– ビジネスや社会的には、ストレスが高まった時期に何らかの特別な介入やサポートが必要であることを示唆しています。スポーツ選手へのメンタルケアや生活環境の調整などが求められるでしょう。
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**:
– グラフ内のプロットは2025年7月から2026年7月までの360日間を覆っており、視覚的な大きなトレンドは観察されませんが、データは2つの時間枠に閉じた評価のように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の各プロットに異常値が指摘されていますが、それを超える急激な上下の変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績は青色のドット、予測は赤の「X」で表示され、異常値が黒の輪で囲まれています。
– 予測の不確かさが灰色の範囲で示されています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が、それぞれ異なる色で表示されていますが、全体のデータに対して大きな変動はないように見受けられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と複数の予測モデルの比較がなされているが、大きな乖離は見られません。
– 特に、2025年と2026年の2つの期間でのスコアの平均には大きな違いがないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に密接な相関が予想されます。予測が広範囲に広がっていないため、予測モデルは適切な範囲での推測を行っていることを示唆します。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の目から見ると、データは時間枠内で安定しており、予測もそれに対応しているように感じられます。
– スポーツの文脈ではこの安定性は競技者のパフォーマンスの堅実さを示唆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は、予測の精度が良いことから、今後のパフォーマンス管理や戦略形成が容易になると予想されます。特にパフォーマンスの異常値（外れ値）が早期に識別されることは、トレーニングや計画において有益です。
この分析から得た洞察は、競技パフォーマンスの向上やトレーニング計画の最適化に活かされるでしょう。
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:
このグラフを分析すると、いくつかの重要な特徴と洞察があります。
1. **トレンド**:
– 実績（ブルー）はグラフの左側に集中しており、特に目立った上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測（紫、赤、緑の線）は、決定木やランダムフォレスト回帰によって異なる動きを見せていますが、特にランダムフォレスト回帰は一貫して高い値に達してから横ばいになっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い円で囲まれた点）は実績のデータポイント内に見られます。これらは実績値が予測範囲から逸脱していることを示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 実績（ブルー）は、実際の競技やイベントにおける社会的公平性のスコアを示しています。
– 予測の線は、様々な回帰モデルによる将来の予測を示し、それぞれ違ったスコアを提示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 実績データは予測データの初期部分と一致しており、予測の精度を評価するための有用な基準となっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データは予測範囲内に収まることが多いですが、外れ値も存在します。これはモデルがすべてのケースを捉えきれていないことを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフからは、予測モデルが実績データに対して十分な精度を持っているかについての評価が必要です。外れ値の存在は実世界での不確実性や変動を反映しており、それに対応するための予測モデルの改善が重要です。
– ビジネスや社会への影響としては、スポーツイベントにおける公平性・公正さを高めるためには、外れ値への対応や適切な予測モデルの選択が求められます。
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:
グラフを分析すると、以下のような視点が得られます。
1. **トレンド**:
– 日付が2025年から2026年の360日間をカバーしています。
– WEIスコアは初期には横ばいで高い水準（およそ0.8-1.0）を示していますが、その後データがない期間を経て、2026年には若干の増加が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月1日にいくつかの異常値が示されていますが、それ以降のデータ範囲内では大きな外れ値や急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色は実績データを示し、X印の予測（赤色）は予測データを示しています。
– 紫やピンクの線は異なる回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測です。
– 前年のデータ（緑色）は比較のために使用され、予測の不確かさ範囲も考慮されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルの予測範囲は実績データとおおよそ一致し、ある程度の信頼性を示唆しています。
– 前年のデータと当年の実績・予測データの間には大きな違いは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データセット全体で見られるWEIスコアの安定性から、スポーツ分野での持続可能性と自治性は良好と評価される可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– WEIスコアの高い安定性は、スポーツ組織や関係者にとっての持続可能性と自治性の確保を示しており、長期的な戦略立案に安心材料を提供します。
– 予測範囲の狭さは、数値の正確性が高いことを示唆し、経営や運営の判断材料としての信頼性を高めます。
全体として、グラフからはスポーツ業界における持続可能性と自治性が安定しており、将来的にも健全な発展が期待されることが直感的に感じられます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– **前半（2025年）**: 実績（青のプロット）は主に0.6から0.8の範囲で横ばい。緩やかな変動が見られる。
– **後半（2026年）**: 前年と比較すると（緑のプロット）、少し上昇し、0.8以上のスコアに移動している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒の円で示され、2025年7月から9月にかけていくつか観測される。これは、その期間に異常な社会基盤や教育機会に関する出来事があった可能性を示唆。
– 急激な変動は特に見られないが、プロットの密度が急に変わる点に注意が必要。
3. **各プロットや要素の意味**
– **色と線**: 緑のプロットは前年のデータを示し、今年のデータと比較するのに役立つ。
– **線の種類**: 線形回帰や決定木回帰など、異なる予測モデルが表示されており、それぞれ今年の動向を予測する方法を示唆。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測のデータが異なるモデルで示されており、ランダムフォレスト回帰（紫）が他のモデルよりも高い予測を示している点が注目に値する。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと他の予測線の分布（σ範囲内）が相対的に近いため、全体として一致しているが、ランダムフォレスト回帰はやや楽観的。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– スポーツカテゴリで社会基盤や教育機会の向上が求められていることが分かる。特に2026年の上昇傾向は、政策改善やプログラム導入が成功した可能性を示唆。
– 外れ値は予期せぬ出来事や政策効果のばらつきを示しており、今後の改善計画において要注意。
グラフは、スポーツにおける社会基盤と教育機会の動向が年間でどのように変化し、特定の時期における異常値がどのような要因に関連しているか分析するのに役立ちます。また、予測モデルを使用して将来的な計画を立てる際の参考にもなります。
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:**
– 見たところ、左側のデータポイントはWEIスコアが比較的一定していますが、右側のデータポイントはスコアが0.8以上に安定しているようです。このことは、ある時点でのスコアの急激な変化や飛躍を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 異常値として示された黒いリングがありますが、これらは通常の範囲から大きく外れたスコアです。また、予測モデルごとのスコアのばらつきがあります。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績データ、緑の点は前年データ、さまざまな色の線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しています。
– 紫の範囲は予測の不確かさを示し、この範囲内での推移を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績値と異なる予測モデルの関係を見ると、異なるモデルが異なる精度や予測傾向を持っていることがわかります。特に、ランダムフォレスト回帰（ピンクの線）が他のモデルと異なる予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– WEIスコアは一定の期間で安定しているものの、各期間の初期と後期で大きな変化が見られ、これは社会的または経済的な要因がスポーツカテゴリに影響を与えた可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会的影響:**
– グラフから得られる直感的な洞察は、ある時点で政策や社会的イベントが大きな影響を与えた可能性が高いことです。スポーツカテゴリにおける共生・多様性・自由の保障が向上する傾向が見られ、多様性や共生に関する取り組みが功を奏していると推測できます。
– ビジネスまたは社会的な影響としては、スポーツ業界がより多様性を受け入れることで社会的な支持を得ている可能性があります。また、このトレンドによりスポーツ関連ビジネスが積極的に多様性を促進することで、さらなる市場拡大やブランド価値の向上を期待できます。
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:
この総合WEIスコアの時系列ヒートマップについて、以下のような分析ができます。
1. **トレンド**:
– 色の移り変わりは、紫から緑、そして黄色の範囲に至るまでの変化を示しており、特定の時間においてスコアが上昇していることを示唆しています。
– 特に、2025-07-06にかけて明るい黄色が見えるため、急激なスコア上昇の兆候が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時から23時の7月6日にかけてスコアが急上昇しています。他の時間帯と著しく異なるため、何らかのイベントや外部要因が影響を及ぼした可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さと明るさがスコアの高低を示しており、濃い紫が低スコア、明るい黄色が高スコアを示しています。このことは、視覚的に直感的にデータの変化を理解するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付ごとに一日の異なる時間帯の振る舞いを比較することにより、日中のスコアの変動パターンが見えてきます。例えば、15時から16時にかけて一貫してやや高いスコアが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日にスコアが大幅に変動している場合、他の日と比較して特異であることを示しています。これにより、特定のイベントが特定の時間に集中している可能性が示唆されます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このグラフは、特に注目すべき異常値とピークを特定するのに役立ちます。例えば、特定の時間帯に高スコアが見られる場合、マーケティングやイベントの最適なタイミングとして利用できます。また、急上昇は、競技スポーツにおける特別な試合やイベントがその時間帯に行われた可能性を示唆しています。
全体として、このヒートマップは時系列データの変動を視覚的に把握しやすくし、適切な意思決定を支援する情報を提供します。
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:
以下にグラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 色の変化を日付ごとに観察すると、上から下に向けて全体的に色が明るくなる傾向があります。これはスコアが全体的に上昇傾向にあることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 期間中に特に目立った変動は見られませんが、7月1日には低スコア（濃い色）が観察され、7月6日には高スコア（明るい色）が見られます。これらの時点で特異なイベントが起きた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各セルの色はスコアの大きさを示しており、濃い紫色は低スコアを、黄色は高スコアを示します。
– 時間帯ごとの色の分布により、日内の活動パターンの違いも視覚的に捉えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日ごとの時間帯別データが示されているため、日内および日間のスコア変化を比較できます。例えば、16時間のところでスコアが比較的安定しているが、19時間のところでは高くなる傾向が観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の変化に基づいてスコアの分布が均一ではなく、ある特定の日と時間に集中していることがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このヒートマップから、人々は特定の時間帯にパフォーマンスが向上していると感じるかもしれません。特に7月6日のスコアの急上昇は注目に値し、その背景にあるイベントや要因を分析することが有益でしょう。
– スポーツ業界では、このようなデータを用いて訓練の時間や内容を最適化し、成果を向上させる可能性があります。また、ファンやスポンサーへのアピールとしても活用できるでしょう。
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:
グラフは、スポーツカテゴリの社会WEI平均スコアを示した時系列ヒートマップで、特定の時間帯ごとの変動を視覚化しています。
1. **トレンド**:
– 時間帯（縦軸）ごとに色が異なるため、周期性や定期的な変動を確認できます。
– 日付が進むにつれて全体的に明るい色（高スコア）になっている傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つのは、2025年7月6日と7日の明るい黄色。これらは急激なスコアの上昇を示しています。
3. **要素の意味**:
– 色の濃さはWEIのスコアを示しており、濃い色は低スコア、明るい色は高スコアを示しています。
– ヒートマップの色の変化は、特定の時間帯での活動の違いや、データの集中度を示します。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 各時間帯でのスコア変動が同じ日に一様に起こっている、例えば7月6日の全時間帯が明るい色になっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日付と時間帯の組み合わせでスコアが異なるため、ある種の相関や特定のパターンが存在すると推測できます。特定の日や時間帯に何らかのイベントやアクティビティが集中している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、明るい色の日に何か特別なイベントがあったのではないかということです。
– ビジネスや社会において、スポーツイベントや特定のキャンペーンが大きな影響を及ぼした可能性があります。この影響評価は、類似イベントの企画や投資判断に役立つでしょう。
この分析から、ヒートマップを通じて特定の時間帯や日付にスポーツがどのように影響を受けているかを評価したり、イベントの成功度を測ったりすることが可能です。
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:
以下に、このヒートマップから得られるインサイトを提供します。
1. **トレンド**:
– このヒートマップは相関関係を示しており、時系列上のトレンドは直接示されていませんが、相関が高い項目同士が一緒に動く傾向があることを意味します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは個々の相関値に異常な変動が現れることはありませんが、特に目立つのは色が極端に赤や青に変化する点です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 深紅色（+1に近い）ほど強い正の相関を示し、青（-1に近い）ほど強い負の相関を示します。白に近いほど相関が低いことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI平均」は非常に高い相関（0.95以上）を持ち、これらは一緒に変動する傾向が強いです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」の相関が他の多くの項目に対して低く、独立しているようです。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は他の多くの項目に対して高い相関を持ち、特に「総合WEI」と「社会WEI平均」と非常に強い関係があることがわかります。
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**:
– 全体的に、個人毎や社会的な幸福指標が何かしらの形で相互に関連していることを示唆しており、特に社会的な公正や多様性が全体の幸福指標に影響を及ぼしていることは、施策などの計画において重要です。
– スポーツなどの分野での取り組みが経済的・社会的な安定感、そして個人の健康や幸福度に対して広範に影響を与える可能性を示しています。
総合的に、このヒートマップは、スポーツカテゴリにおける複数要因の影響を視覚的に理解するのに有効であり、社会政策や健康関連の取り組みにおける指針として使われることが期待されます。
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
この箱ひげ図は各「WEIタイプ」のスコア分布を示しており、期間を通じた上昇や下降などのトレンドは直接示されていません。トレンドを見るためには、時系列データが必要です。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 個人WEI（心配事とストレス）や社会WEI（持続可能性と自立共生）に外れ値があります。これはこれらのカテゴリで、異常に高いまたは低いスコアが観測されたことを示しています。
– **急激な変動**: 期間の中での急激な変動は箱ひげ図からは直接わかりませんが、複数の外れ値は変動が大きい可能性を示唆しています。
### 3. 各プロットや要素
– **箱**: 各カテゴリの中央値と四分位範囲（IQR）を示しています。例えば、個人WEI（心配事とストレス）は中央値が非常に低い一方、IQRが狭いことがわかります。
– **ひげ**: 分布の拡がりを示し、上限または下限を超える値は外れ値となります。
– **色**: 色の違いは各カテゴリーの認識に役立ちますが、このグラフでは特定の意味はなさそうです。
### 4. 複数の時系列データ
時系列データの比較はこのグラフでは行われていません。期間中のスコアの変動を知るためには、追加の時系列グラフが必要です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– スコアは多様で、特に個人WEI（社会的な結合）は中央値が高く、広範な分布を示しています。
– 社会WEI（公平性・公正さ）は他と比べて低い中央値を持ち、考慮すべき課題が見受けられます。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **人間が直感的に感じること**:
– 特定のカテゴリでの外れ値は、その分野の不安定さを示唆します。
– 書き出された傾向はスポーツの心理的または社会的影響を評価するための基盤となります。
– **ビジネスや社会への影響**:
– 心理的ストレスや社会的な評価が重要な課題であるため、今後のスポーツプログラムや政策策定の際、これらの領域に焦点を当てる必要性があります。
– 持続可能性と自立共生の外れ値は、環境や社会モデルの再評価を求める兆しとなるかもしれません。
このグラフは、スポーツに関連する様々な要素の測定に基づく全体的な健康や社会の指標を示しており、それに基づく戦略的な改善の考察に役立ちます。
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:
この主成分分析（PCA）のグラフから得られる視覚的特徴と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として明確な上昇や下降のトレンドは見られません。プロットは第1主成分に沿って横ばいの分布を示していますが、第2主成分に関しては若干の上下変動が認められます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第2主成分が-0.15以下または+0.10以上のプロットは外れ値と見なされる可能性があります。特に-0.20付近に位置するプロットは他と大きく離れており、顕著な外れ値といえます。
3. **プロットの意味**:
– 各プロットはデータポイントの主成分空間内での位置を示しています。第1主成分は全体の変動の67%を説明しており、第2主成分は10%を説明しています。第1主成分における高い値は、分析において重要な要素を示唆します。
4. **時系列データの関係性**:
– 単一の時系列データが具体的に図示されているわけではありません。しかし、データポイント間の関係性を考察することで、異なる要素や特徴間の類似性や相違点を理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは第1主成分に沿って分布しており、第2主成分にわずかな変動があります。これは第1主成分がデータセットにおける主要な変動要因であることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の直感では、データのまとまりや、特異なデータポイントに着目するでしょう。この分析結果は、スポーツにおける特定の要素（例えば、プレーヤーのパフォーマンスや試合の結果）の変動を主要因として捉えるのに役立ちます。外れ値は非典型的なパフォーマンスや異常事象を探るための手がかりとなるかもしれません。ビジネスや社会への影響としては、スポーツ戦略の策定や選手育成の方向性の決定に活用されるでしょう。
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。
