📊 データ分析（GPT-4.1による）
## WEIスコアデータ分析
提供されたWEIスコアデータについての分析結果を以下に示します。
### 全体のトレンドと変動
– **時系列推移**:
– 総合WEIは、初期に0.7付近で変動が見られますが、7月6日を境に急激に上昇し、0.85～0.90の範囲を維持しています。この上昇は特に7月6日の夜に顕著です。
– 個人WEI平均も総合WEIに近い動きを示し、特に7月6日以降のスコアの上昇が目立ちます。
– 社会WEI平均は、7月2日から急速な増加を見せ、6日以降は0.9以上をキープしています。
### 異常値の考察
– **異常値**:
– 各日付およびスコアに対する異常値が検出されています。これらの異常値は一般的にトレンドから大きく外れている日やスコアを示唆しています。
– 具体的には、7月5日と6日には個人の心理的ストレスや経済的余裕の項目が異常値として検出されており、この期間に何らかの突発的なイベントがあった可能性があります（例: 経済的ニュースの影響、社会的出来事など）。
### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**:
– 長期的トレンドとして、初期のスコアから大幅な改善が見られます。特に7月6日を境にWEIスコアが上昇していることが強調されます。
– 季節的変動は明確に示されていないものの、データ全体にわたって小さな波が存在します。
– 残差としては、不確実性や説明できない変動がありますが、これは日々の予想外の出来事または測定誤差によるものと推測されます。
### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**:
– WEI項目間での強い相関関係がいくつか観察されます。例えば、社会的持続可能性と公平性のスコアが密接に関連しており、社会構造の改善が複数のスコアに波及していることが示唆されます。
– また、個人の健康状態と心理的ストレスの間には逆相関が見られる可能性があり、健康状態が良くなることでストレスが軽減されている可能性があります。
### データ分布
– **箱ひげ図**:
– WEIスコアには一定のばらつきが見られますが、異常な偏りや著しい外れ値はあまりありません。付随する項目では個人の心理的ストレスで一部の期間に極端に低い値が観察され、これは特定の出来事や環境の変化に起因する可能性があります。
### 主成分分析 (PCA)
– **主要な構成要素の寄与率**:
– PC1が70%の寄与率を示しており、WEIスコアに対する主な変動要因を強く表しています。PC2はわずか9%の寄与率で、二次的な要因を示唆しています。
– 主成分分析は、データの大部分が少数の成分で説明されていることを明示しており、WEIの全体的なトレンドや変化は主にいくつかの主要因によって支配されていることを示しています。
### 結論
– 7月6日を境に、総合的なWEIスコアの著しい上昇が観察され、これはおそらく社会的または個人的に大きなプラスの影響を受けるイベントがあったことを示唆しています。
– 特定の日付における異常値は、それぞれの項目における劇的
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、提供されたグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータ（青い点）は、全体的に緩やかに上昇している傾向が見られます。
– 時系列の途中から、予測データ（ピンクの線）に移行しています。予測データは安定して高めの値を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのデータポイントが外れ値として黒い円で強調されています。これは通常の範囲から外れたデータを示しています。
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います。
– ピンクの線はランダムフォレスト回帰による予測を、薄紫と淡い緑の線はそれぞれ決定木回帰と線形回帰の予測を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表しており、その範囲内での変動が予想されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測手法が使われていますが、すべての予測手法は似たような結果を示しており、一貫性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現時点では、実績データに急激な上昇や下降は見られません。全体的に予測は安定しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフからは安定した成長が見込まれる印象を受けます。この安定的な予測は、スポーツカテゴリにおける戦略の一貫性や市場の安定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は、予測の信頼性が高い場合、安心して未来計画を立てることができるという利点があります。
このグラフが示唆するのは、スポーツにおける総合WEIスコアの今後の安定成長の見通しです。
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:
以下にこのグラフの分析を示します。
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青い点）は横ばいに近いトレンドを示していますが、わずかな下向きの傾向も見られます。
– 予測データ（赤いバツ印）と予測線（紫色の線）は上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– データに外れ値として示されたポイントがあります（黒い円で囲まれた青い点）。
– 実績データの範囲に大きな急激な変動は見られませんが、予測の上昇トレンドとはギャップがあります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は過去の実績を示しています。
– 赤いバツ印は未来の予測されています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示し、予測の精度や信頼性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績の青い点と予測の赤いバツ印の間には、一貫した上昇傾向の予測が見られるため、実績に基づく予測の信頼性が課題になります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的狭い範囲で分布しています。
– 予測は上向きに拡大し、特定の成長を示唆していますが、実績と多少の乖離が見られます。
6. **直感的な感想や影響の洞察**
– 実績の安定性に対して、予測がより楽観的に見えるため、人間がこれを見た場合、予測の妥当性についての疑問を持つかもしれません。
– ビジネスにおいて、このような予測に基づく意思決定はリスク評価が必要であり、実績のブレを超えて大きな成長を予測している部分が現実に合致するかどうかが重要です。
このグラフは、予測が事実とどのくらい一致するのか、また、はいらく誤差範囲にある外れ値がどのように処理されるのかといった点で興味深いテーマを提起しています。
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
– **最近の実績データ**は、ほぼ横ばいで0.7から0.9の間で推移しています。
– **予測データ**は、横ばい状態から急速に1.0に向かって上昇しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**として強調されたデータポイントは見られず、大部分の実績データが同じ範囲内に収まっています。
### 3. 各プロットや要素
– **青いプロット（実績）**：過去の実績が密集して存在しています。
– **赤いxマーク（予測）**：今後、スコアが上昇する予測が立てられています。
– **グレーの範囲**：不確かさ範囲を示しており、実績データの変動域をカバーしています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数の予測手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）が使用されており、それぞれが同様に上昇トレンドを予測しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データが比較的安定しているのに対し、今後は大幅な上昇が予測されており、予測手法がその一致度を示していることから、モデルの自信がうかがえます。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– 人々がグラフを見ると、現状維持から大きな進歩へと向かうステップが期待されるでしょう。
– **社会的影響**としては、スポーツ関連のプログラムやプロジェクトが成功し、多くの支持を集める可能性があります。
– **ビジネス的影響**として、スポーツ関連の市場が活気づき、投資価値が高まるかもしれません。
この分析を通じ、将来のポジティブな予測に基づいてスポーツの発展や成長につながる施策を考慮することが望ましいです。
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:
このグラフに基づいて、以下の洞察を提供します。
1. トレンド:
– 実績（実績AI）のデータはほぼ横ばいです。
– 予測のライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はやや上昇していますが、全体的に緩やかです。
2. 外れ値や急激な変動:
– 初期の数値のデータポイントの中にいくつか異常値マークがありますが、それらはグラフのその他のデータと大きく変わるわけではありません。
– 急激な変動は特に見られません。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青い点は実績データを示しています。
– X印は予測AIのデータポイントです。
– 異常値は黒い〇で囲まれています。
– 灰色のエリアが予測の不確かさ範囲を示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績データはやや不安定ですが、予測データのラインは安定して上昇しています。
– 異常値が少し偏っているように見えますが、それが全体のトレンドに大きく影響しているわけではありません。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 予測AIのデータは統計的に整理されており、実績データとは密接に関連しているように見えます。
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:
– 人間には、実績の変動性に比べて予測がやや楽観的であることが直感的に感じ取れるかもしれません。
– スポーツの分野において、経済的指標が安定しているとしたら、これは選手や関係者にとって良い兆候と言えるでしょう。経済的な余裕が確保されることで、長期的な成長や投資の意欲につながる可能性があります。
– この安定したまたは改善の兆しが見える予測は、スポーツ市場関係者にとってプラスのメッセージとなりそうです。
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:
以下はこのグラフにおける詳細な分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025年7月1日～7日）は、WEIスコアが比較的安定していますが、わずかに低い日があります。
– その後、予測されたトレンドラインが上昇しています（特にランダムフォレスト回帰による予測）。これは、今後の健康状態の改善を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に2つの外れ値があります。これは特定の日に健康状態が極端に変動したことを示しています。原因としてはストレス、怪我、病気などが考えられます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のデータポイントです。これらは個人の実際のWEIスコアを示しています。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示し、今後のスコア改善を示唆しています。
– グレーのシェーディングは、予測の不確かさの範囲を示しており、予測の信頼性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**:
– 実績データと複数の予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）との比較が可能です。これにより、様々なモデルによる予測精度や信頼性を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データには一定のばらつきがありますが、予測モデルによって将来的な安定性が示唆されています。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 直感的に、予測モデルが健康状態の改善を示唆しているため、個人は生活習慣の改善やトレーニングの効果を感じ取る可能性があります。
– ビジネス的には、このデータを利用して健康改善や予防策の提案が考えられ、健康関連サービスのマーケティングに活用できそうです。
全体として、このグラフは個人の健康状態をモニターし、未来の改善傾向を予測するのに役立つツールといえます。
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:
このグラフの分析に基づいて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期（約1週間）のデータは変動していますが、その後は比較的横ばい状態にあると見受けられます。
– 予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はほとんど同様のラインを描いています。期間の後半では、ランダムフォレストによる予測が若干上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データにいくつかの外れ値が存在します（黒い円で囲まれたプロット）。それ以降は安定しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測値が異なる色の線で示されています。
– グレーのシェーディングは予測の不確かさの範囲を示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**:
– 実績データと予測データが並行して表示されており、予測モデルは過去のデータを元に今後のストレススコアを推定しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 期間の初期におけるデータの分布は不安定ですが、期間の後半にかけて安定し、予測モデルにも顕著なトレンドが見られます。
6. **直感的な感じやビジネス・社会への影響**:
– 初期の不安定な心理ストレススコアは、個人のコンディションが整っていなかった可能性を示唆しています。
– スポーツ選手やチームのストレス管理が重要であることを示しており、適切なメンタルサポートがパフォーマンスの改善につながる可能性があります。
– ビジネスにおいても、予測モデルは従業員のストレスを管理し、職場の生産性向上に役立つ可能性があります。
このグラフは、実績と予測データを比較し、個人の心理的ストレスのトレンドを把握する上で役立つ貴重な情報を提供していると考えられます。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリにおける個人のWEI（自由度と自治）スコアの30日間の時系列を示しています。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は横ばいです。
– 予測線のうち、線形回帰（紫）は上昇トレンド、決定木回帰（青）とランダムフォレスト回帰（ピンク）は一貫した水平線を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータには外れ値があり、これらは黒い円で示されています。これらは、パフォーマンスの急激な変動や異常値の可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の実績を示し、散布されているものの、ほぼ一貫しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示していますが、非常に狭い範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の線が重なる部分がある一方で、線形回帰の予測が他の手法よりも増加を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の変動性が低く、予測された線（特に決定木とランダムフォレスト）がそれに追随しています。
6. **直感的に感じることと影響**:
– 予測において異なるモデル間の一貫性があり、精度の高い予測が可能と感じられます。スポーツにおけるパフォーマンスの安定性が示唆されています。
– ビジネスや社会への影響としては、安定したパフォーマンスの予測がトレーニング戦略や資源配分における意思決定を容易にする可能性があります。
全体的に、実績データと予測結果は一致しており、特に安定したパフォーマンスの持続が期待される状況です。予測モデルの精度が高く、異常な変動を減少させるためのさらなる分析と戦略が有益です。
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:
### グラフの視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績（実績AI）の青いプロットは徐々に上昇しています。初期の段階で0.6付近から始まり、後半には0.9近くに達しています。
– 予測（予測AI）の赤いプロットは途中で急激に上昇し、その後は緩やかに推移しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い輪郭のプロットが外れ値を示しており、これは実際のデータと予測のずれが大きい点を示しています。これらの外れ値は数回観察されます。
– 特に、急激なスコアの変動はありませんが、初期の段階では少し不安定な変動があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示し、実績AIがどのようにスコアを実測したかを表しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示し、予測がどの程度の範囲でブレる可能性があるかを示しています。
– 熱別に予測の不確かさ範囲を超えた異常値が記されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 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）が平行して表示されていますが、特にランダムフォレスト回帰（ピンクの線）が他と差異があります。線的なパターンは観察されません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間に大きな偏差が時折観察されますが、全体的には一致しているように見えます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 実績と予測が一致しており、予測モデルの精度が高いことを示唆しています。
– スポーツ業界において、このような公平性指標が上昇していることは、社会的公正性の改善を意味し、スポーツの競技性や観客の満足度を高める可能性があります。
– 一方で、外れ値が存在する点は、個々の試合や出来事で予測が難しい要素が依然として存在することを示しています。これらの外れ値の分析は、さらなる改善に役立つでしょう。
これらの要素を考慮することで、データはスポーツがより公平で公正な方向に向かっていることを示しており、今後の課題や方向性を示しています。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ**（青い点）は最初の7日間で上昇し、その後は高いスコアで安定しています。
– **予測データ**（線）はおおむね横ばいで安定しているが、ランダムフォレスト回帰（紫の線）は最高の値に達しています。
### 2. 外れ値
– グラフには2つの外れ値が検出されています（黒い丸）。これらは他のデータポイントに比べて明らかに低いスコアを示しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点**: 実績データを示しています。
– **黒い丸**: 外れ値を示しています。
– **灰色の領域**: 予測の不確かさの範囲です。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 複数の予測モデルがありますが、特に線形回帰（緑）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（紫）の順に高いスコアを示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと予測データは概ね一致しており、特に新しいデータが追加された際にもその傾向が維持されています。
### 6. 直感的な洞察と影響
– 人間がこのグラフから直感的に感じるのは、「組織や活動が高い持続可能性を維持している」ということです。
– ビジネスや社会に対する影響としては、これらのスポーツイベントや活動が環境や自治体に対して持続可能であることを示し、投資や支援の価値を感じさせる可能性があります。
このグラフから、全体として積極的な結果が読み取れるため、今後も持続可能性の維持および改善を意識しながら活動を続けることが重要です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、初旬に0.6付近から始まり、その後0.8を中心に横ばいで推移しています。
– 予測データは、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つが描かれています。特にランダムフォレスト回帰が1.0付近の高い予測を示します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として認識されている点があり（黒い輪が付けられた青いプロット）、予測範囲外に跳ねた点があります。この点は急激な変動として考えられます。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点と黒い輪は実績を示し、それに対する予測範囲が影の領域で表示されています。
– ピンクと紫の線はそれぞれの予測モデルの結果を示し、モデルの異なる精度や期待値がわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測を比較すると、予測モデルはやや過剰に高い値を予測しているように見えます。特にランダムフォレスト回帰は最も高い予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データはややばらついており、一部外れ値として認識されています。予測モデルによる高い安定した線が、実績のばらつきを補おうとしていると考えられます。
6. **直感的な印象と影響**
– 直感的には、実績と予測のギャップが重要なポイントです。ビジネスにおいては、予測が過大であれば過剰投資のリスクがあり、過小であれば機会損失のリスクが考えられます。
– 社会基盤と教育機会の観点からも予測精度を上げることが、リソース配分の適正化に寄与するでしょう。
全体として、実績値の変動に対し慎重な予測モデルの選択が求められる場面であり、データのバラつきをどのように予測に反映させるかが重要です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、最初にゆるやかに上昇しています。この期間中に小さな変動も観察されますが、概ね安定しています。
– 予測値（線形回帰、水色の線）は、過去のデータから予測された横ばいのトレンドを示しています。
– 決定木回帰（緑色の線）およびランダムフォレスト回帰（紫色の線）も最終的に高いスコア域で安定していますが、微妙な差異が見られます。特にランダムフォレスト回帰は、他の予測モデルよりも高い予測値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータ点は黒い円で強調されており、外れ値として識別されています。この点は、他のデータ点に比べて著しく低いスコアを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 灰色の範囲は、予測の不確かさの範囲を示しており、xAI/3σに基づいています。この範囲は、予測の信頼性を評価するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと異なるモデルの予測値を比較することで、モデルの精度や傾向を評価できます。ランダムフォレストが他の手法よりも高い精度を持つ可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 短期間にわたるデータであり、相関の明確な評価は難しいですが、全体的に上昇傾向が見られることで、ポジティブな相関があると考えられます。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 直感的には、WEIスコアは安定して高い状態を維持しています。これは、スポーツ分野における共生、多様性、自由の保障が着実に根付いていることを示唆しています。
– 外れ値の存在は、特定の出来事や要因が一時的な不調を引き起こした可能性を示し、これらの要因を特定し対応することが重要です。
– 社会的には、多様性と自由を尊重する動きが一般的であることが読み取れます。ビジネスにおいては、多様性を促進するポジティブな指標として活用できるでしょう。
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**
– グラフの色の変化から、7月7日以降に高いWEIスコアが見られる時間帯があります。特定の日付や時間に急激なスコア上昇がある可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日から7月9日までの期間で、昼間の時間帯（15時と16時頃）にスコアが高まる外れ値が観察されます。この部分は急激な変動を示しており、特定のイベントやアクティビティが影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化（紫から黄色への遷移）はWEIスコアの変動を視覚化しています。紫は低スコア、黄色は高スコアを示しており、特定の色の明るさがスコアの強さを反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列に渡って明らかな周期性は見られないものの、特定の時間帯（15時から16時）で日付による変動が顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは特定の時間帯と強い相関があり、特に夕方以降に高まっている傾向が見られます。
6. **直感的な感じやビジネスへの影響**
– グラフから直接感じ取れるのは、スポーツ関連のエンゲージメントが夕方から夜にかけて増加しているという点です。これは、テレビ放送や試合の開催時間が影響している可能性があります。ビジネスやマーケティング戦略としては、この時間帯に集中してキャンペーンを展開することで効率的な影響を期待できます。
### 結論
このヒートマップは、スポーツイベントや関連アクティビティが時間帯に依存したパターンを持つことを示唆しており、特定の時間におけるマーケティングやアクティビティの最適化には非常に有用です。
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:
1. **トレンド**:
– ヒートマップは色の変化でトレンドを示しています。色が濃い紫から緑、黄色へと変わることで、数値の上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月8日に8時のスコアが急激に黄色に変わっています。この日は他のデータポイントよりもかなり高い値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高低を示し、紫が低く黄色が高い値を示しています。
– ヒートマップの各セルは特定の日時におけるWEIスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに規則性やトレンドが異なるようです。特に夜間の時間帯において、より高いスコアが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯（特に19時以降）で、スコアが高くなる傾向が見られます。
6. **直感的洞察と影響**:
– スポーツのパフォーマンスが時間帯で異なることを示唆しています。夜間に高いパフォーマンスが見られる傾向は、一日の疲労の回復や食生活などが影響している可能性があります。
– トレーニングや試合の時間調整が必要とされることを示唆し、パフォーマンス最適化のための戦略に役立つデータと言えます。社会的には、個々のスケジュール調整やスポーツイベントの時間設定に影響を与え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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップ上の色合いの変化から、時間帯と日にちによるスコアの変動が見られます。
– 降る時間帯（7時から8時）と夕方（15時から16時）のスコアは安定して変動しており、日が経つにつれて若干の上昇が見られます。
– 16時から19時のスコアに関しては、日によってかなりの変動が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特にスコアが濃い色（低スコア）から明るい色（高スコア）への変化が急な区切りで見て取れる日や時間帯が存在します。例として、7月5日と7月6日にかけて明るい色の割合が増えています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、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。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日にちごとの比較を行うことで、特定の時間帯（例えば夕方）は一貫してスコアが上昇する傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯によってスコアのばらつきが異なり、特に夕方の時間帯に高スコアが集中しています。
6. **直感的に感じることおよびビジネスや社会への影響**
– ビジネス面では、スポーツ関連のアクティビティは特定の時間帯に人気が集まっていることが示唆され、この時間を狙ってプロモーションやイベントを設定することが有効かもしれません。
– 社会面では、特定の日や時間帯での活動活発化（例: 夕方）によって地域コミュニティの活性化が考えられます。
このように、ヒートマップを通じて特定の時間と日にちにスポットを当て、その変動を理解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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは相関関係を示しており、時間の推移を直接表しているわけではないため、明確なトレンド（上昇、下降、周期性）は視覚的に確認できません。しかし、カテゴリ間の一貫した相関の強さを通じて、概念的な一致や不一致を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値そのものはヒートマップでは示されにくいですが、相関係数が著しく低い（0.0に近い）あるいは高い（1.0に近い）ペアは、一般的な傾向から外れている可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の濃さで相関の強さを表しており、赤に近いほど高相関、青に近いほど低相関を示します。赤色のプロットは特に関連性が強いことを示し、青色は低い関連性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」が高い相関関係にあり、これらの要素が互いに影響し合っていることを示唆します。対照的に、「個人WEI（自由度と自治）」は他の多くの項目と低い相関を示しており、独立性が高い可能性が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」や「社会WEI（持続可能性と自治性）」は強く結びついており、特定の社会的要素が密接に関連していることが明らかです。
6. **直感的に感じられることとビジネス/社会への影響**
– 高い相関を示す要素間でのポジティブなフィードバックループが可能であるため、改善戦略において特定の項目に集中的にアプローチすることで他の指標にも波及効果が期待できるでしょう。
– 低い相関を示す項目同士は、個別のアプローチが必要であることを示唆しています。特に「個人WEI（自由度と自治）」は他の要素から独立して改善が検討されるべきかもしれません。
この分析から、社会やビジネス施策の重点をどのように設定するかのヒントが得られ、相関の強い項目に基づいて戦略を調整することで、効率的な改善が期待できそうです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体として大きなトレンド変化は見られませんが、各カテゴリ間にスコアの違いがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に「社会WEI平均」「個人WEI（持続可能性と自律性）」「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」で外れ値が観察されます。これはカテゴリ内で一部のデータが極端に異なることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図はデータの分布と中心傾向を示しており、四分位数（25％、50％、75％）が描かれています。
– 棒の長さはデータの範囲を示しており、短い棒はデータの安定性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列の要素はありませんが、異なるWEIタイプ間で比較しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の尊重）」は比較的安定した分布を示し、外れ値が少ないです。
– 一方、「社会WEI平均」は広い範囲にデータが分散し、複数の外れ値が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 各WEIタイプの分布の違いは、それぞれの評価基準における差異を示唆しており、調整や改善のポイントの識別に役立ちます。
– 外れ値の要因分析が進むことで、対象とする領域のストラテジーやポリシーの策定に貢献でき、適切な対策が可能となるでしょう。
この分析により、どのカテゴリが一貫性を欠いているか、または改善が必要かを特定しやすくなります。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。以下に、各ポイントについての分析を行います。
1. **トレンド**:
– 特定の方向への明確なトレンドはないようです。データポイントはゆるく広がっており、全体的に一定のパターンは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分で-0.2以下や0.2以上の位置にあるデータは他と離れており、外れ値の可能性があります。
– 特に、第1主成分-0.3付近と0.2付近に点が集中していることで、特徴的な集団や行動を示し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**:
– 各点は個別のスポーツデータを示しており、第1主成分と第2主成分での変動を表しています。
– 主成分の負担率からは第1主成分がより多くの分散（70%）を説明していることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このプロットには時系列データとしての関係性はありませんが、各点の相対的な位置が異なる競技パフォーマンスの違いを示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 点は均等に分布しており、第1主成分に沿った高い相関が見られるわけではありません。ただし、第2主成分が比較的小さい範囲に収まっています。
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**:
– この分析は、スポーツ成績の違いや、何らかの特徴的なパターンに基づくクラスタリングの可能性を示しています。
– 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パフォーマンス改善のための指標として活用できるでしょう。スポーツ科学の分野では、異なる競技や選手の特性を理解し、トレーニングや戦略に反映する可能性があります。
このPCAプロットを通じて、データの構造を把握し、未知のパターンや動向を見出す手がかりとすることができます。
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。