📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析の結果、以下の主要なポイントが明らかになりました。
### 1. 時系列推移
**総合WEIのトレンド:**
– 初期の数日間は総合WEIに不安定な変動が観察され、0.69〜0.78の間を上下しています。特に、7月1日から7月3日にかけてのスコアの乱高下が目立ちます。
– 7月初旬以降、総合WEIは徐々に上昇し、7月6日から9日にかけては0.83〜0.91の高スコアを記録しています。この期間は全体的に上昇傾向にあると言えます。
**個人、社会WEIのトレンド:**
– 個人WEI平均も、初期の乱高下を経て7月6日以降は安定した上昇を見せています。
– 社会WEI平均は、7月6日頃から特に高スコアを示し、持続可能性や社会基盤要素がこの上昇を牽引している可能性があります。
### 2. 異常値
– 指摘された異常値は特に初期に集中しています。例えば、7月2日の異常低値（0.69）や7月6日の異常高値（0.87）は注意すべきです。
– これらは、突然の社会イベントや個人の健康・心理的要因の変動が影響した可能性が高いです。
### 3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– トレンド成分は7月6日以降の顕著な上昇を示しており、特に社会的要因（持続可能性、社会基盤）が寄与していると考えられます。
– 季節性は特に見られず、残差のランダム性からは、データにいくつかの予期しない変動が含まれていることが示唆されます。
### 4. 項目間の相関
– 相関ヒートマップ分析では、社会的スコア間の高い相関が明らかです。特に、社会基盤と持続可能性間で強い相関が見られ、両者がWEIにとって重要な要素であることがわかります。
– 個人WEIでは健康状態と心理的ストレスが反対方向に動く傾向があり、健康改善はストレス低減につながる可能性があります。
### 5. データ分布
– 箱ひげ図解析から、WEIスコアは全体的に中程度から高いスコアを示しますが、個人WEI（経済的余裕、心理的ストレス）に外れ値が存在することが明らかです。特に、個人経済の低スコアが目立つ箇所がいくつか観察されています。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析によると、PC1が70%の変動を説明しています。これには主に社会的要因が寄与していると推測されます。
– PC2はわずか9%の寄与で、主に個人要因、特にストレスや自由度が影響していると考えられます。
### 全体の見解
データからは、特に7月6日以降社会的な要因によって総合WEIが安定改善していることが読み取れます。これは政策や地域イベント、または大規模なスポーツイベントの成功が背景にあるかもしれません。一方で経済的余裕や心理的ストレスといった個人要因は、より不安定であり、一部の影響を受けやすいことから、これらの対策が必要です。
以上の分析から、持続可能性と社会基盤の整備がWEI向上のカギであることがわかりますが、個々の経済的健康や心理的健康のサポートにも注力が求められます。
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:
グラフを解析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績値（青いプロット）は横ばいまたは軽度の上昇が見られます。
– 緑色のプロット（昨年のデータ）はグループ化されており、WEIスコアがほぼ横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で示された異常値が一つ存在します。これは他のデータポイントから外れており、特異な出来事を示している可能性があります。
– 紫色の予測（ランダムフォレスト回帰）は一度急激に上昇している点が見受けられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示し、観測された事実です。
– 緑のプロットは前年のデータで、過去との比較に使えるデータです。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、予測モデルの信頼区間と見ることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 昨年のデータと今年の実績値の間に類似のパターンがあるため、季節性の影響があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な周期性は現れませんが、予測モデルによる上昇傾向が予測されています。予測モデルの特異な変動が実績値と比較して過敏な可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアが高い状態を維持しており、今後も安定が期待されます。一部の異常値や急激な変動は、政策変更や市場の変動など外部要因の影響かもしれません。
– スポーツ業界において、過去と類似のトレンドが見られるため、将来的な戦略や計画において参考にする価値があります。
このグラフから得られる情報は、特に予測に基づいた意思決定に活用できるでしょう。
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:
分析結果は以下の通りです。
1. トレンド
– グラフは2つの異なる時期でデータが示されています。最初のデータ群（左側）は2025年中盤で、次のデータ群（右側）は2026年中盤です。各期間での横ばい傾向が見られ、両者間の期間にはデータが存在しません。
2. 外れ値や急激な変動
– 最初のデータ群において、オレンジ色の異常値マーカーが見られます。この点はその期間の他のデータポイントと比較して低い値を示しています。
– 2026年に向けて他の予測曲線が外れ値から大きな変動を示していないため、この異常値が特異なものであると考えられます。
3. 各プロットや要素
– 青色の点は実績データを示しており、一貫して特定の水準で推移しています。
– 緑色の点は前年データとして、すべての点がほぼ同時期に密集しています。
– ランダムフォレスト予測は紫色の線で表示されており、最初のデータ群では一定の上昇傾向を予測していますが、次のデータ群においてはそれが描画されていません。
4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データの時系列は安定しており、それとの比較で前年データもほぼ同等の値を示しています。
– 予測データと実績データとの差異が顕著な周期は特に見当たりませんが、期間が切り替わる合間にはデータのギャップがあります。
5. 相関関係や分布の特徴
– 時系列データ内での変動はわずかで、実際には水準が維持されている傾向があるように見えます。
6. 直感的なインサイトと社会への影響
– 人間の直感としては、データが特定の期間に集中しているため、シーズンや特定のイベントに関連したものである可能性があります。
– 実績が定常的な価値を持つことは、パフォーマンスが安定していることを示唆し、戦略的な計画の継続や修正の根拠となり得ます。
– ビジネスや社会において、過去のデータに基づく予測の正確性を評価する指標としても役立つでしょう。予測の不確実性が少ないことで、意思決定におけるリスクが軽減される可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績AIによるデータ（青いプロット）はグラフの左側に集中し、高い値から始まり、急激に減少しています。
– しかし、その後のデータはありません。特に目だった周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初のデータポイントの中で、上部に位置するものは異常値を示しています（黒い円で囲まれています）。
– 短期間で急激に低下するトレンドが見られますが、その後予測部分でデータが再び増加しているという変動があります。
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、黒い円は異常値を強調しています。
– 右側の緑のプロットは前年のデータを表示し、予測データ（赤いプロット）はその間にあり、さまざまな回帰モデル（灰色、紫色、赤紫色）によって予測されています。
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は大きく変動しており、前年データはより高いレベルにあります。
– 予測データは前年データを上回る傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データの間には大きな乖離があり、実績データの急激な減少は前年データと逆の動きです。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 人々は実績データの急落に注目し、それがどのようにビジネスやスポーツの成功に影響を与えるかを心配するかもしれません。
– 予測データは、将来的な回復を示唆していますが、不確実性は依然として高いです。
– モデルの予測が現実と一致するかどうかが、今後の改善戦略に重要と考えられます。
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**
– 時系列データには明確なトレンドが見られず、前半と後半でWEIスコアの分布が異なります。
– 初期段階ではデータが密集しており、後半ではスコアがやや高い位置に偏っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側に異常値と示される黒色のプロットが見受けられ、何らかの要因で特異な値を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績（青いプロット）と予測（赤いバツ印）の間に明確な区分があり、予測手法による異なる回帰線（紫、黄、ピンク）が引かれています。
– 線形回帰や決定木、ランダムフォレスト回帰の予測範囲が示され、異なる結果が得られることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性と相関**
– 今回のデータでは、過去の実績と予測値を比較するダイナミクスが重要です。前年度の比較として緑色のプロットがあり、新しい予測との比較に使われます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の分布（左側）はWEIスコアがより集中していますが、後のデータ（右側）はやや高いスコアに偏り、変動性があります。
6. **直感およびビジネスや社会への洞察**
– グラフは、個人の経済的余裕のトレンドの変化を視覚的に示し、初期には安定していたが、後に何らかの要因で改善したことが示唆されます。
– スポーツカテゴリにおけるWEIスコアの変動は、例えば選手の収入やスポンサー契約の影響を受けている可能性があり、スポーツ業界の経済的動向を反映しているかもしれません。
このデータはスポーツ関連の経済的トレンドを分析し、特に異常値を分析することで、個々の選手やチームなどの経済状況改善の要因を探る手がかりとなる可能性があります。
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:
以下は、示されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフは年初に一部のデータ点が集中していますが、その後、データがほとんど見られず、調査期間の終盤に再びデータが増加しています。
– 線形回帰や決定木回帰に基づく予測が比較されており、これらの予測は期間中の特定のトレンドを示しています。しかし、実績データが増えていないため、正確なトレンド判別は困難です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 年初に異常値が記録されています。この点は明らかに他のデータポイントと異なり、何らかの一時的な健康状態の変化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**:
– 青色が実績であり、緑色が前年のデータを示しているので、これらを比較することで年次の健康状態の変化を観察可能です。
– 紫色で示された予測線は、ランダムフォレストによる回帰で、より詳細な予測を試みています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去の実績と比較し、予測モデルが実際にデータの変動をどれだけ追随しているかの確認が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 短期間のデータであるため、相関関係についての確固たる結論を出すのは難しい状況ですが、一時的な健康状態の増減が明確になっています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 健康状態の一貫性がないことは、スポーツにおける選手のコンディション管理の難しさを示唆しています。
– 予測モデルが活用されているため、将来的には健康状態の効果的な監視や事前対応策が取られる可能性があります。
このグラフは、スポーツ選手の継続的なパフォーマンスと健康管理における課題や可能性を洞察するのに役立つでしょう。特に、予測モデルの改善によってより良いコンディション管理が可能になるかもしれません。
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:
このグラフについて以下の点で分析を行います。
1. **トレンド**
– 実績値（青色）は初期の数日間で一定の範囲で横ばいですが、その後のデータは表示されていません。
– 前年の比較値（緑色）は別の期間に連続的にデータがあり、全期間でほぼ一定からやや増加傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期にはいくつかの異常値（黒色）が確認でき、通常のデータから外れた動きが見られます。
– 予測結果（赤色のバツ印）はさまざまな回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）での予想が最初の期間に集中しています。
3. **各プロットや要素**
– 青色の実績値は実際の測定データを表し、紫、青、水色の線はそれぞれ独自のモデル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います。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時系列データが異なる期間にあり、直接的な重なりは見られませんが、予測モデルが実績値とどの程度一致するかの比較ができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績値と前年の値の直接の相関関係を示すものはありませんが、異常値がモデル予測と一致しないことが示されています。
6. **直感的に感じることおよび影響**
– 人間の直感としては、初期におけるストレスレベルの変動が大きく、安定していないことが示唆されます。
– ビジネスへの影響としては、ストレスマネジメントの必要性が考えられます。特に、スポーツの現場では心理的負荷の管理が求められるため、適切な対策やフォローアップの重要性が高まるでしょう。
このグラフをもとに、スポーツ選手の心理的ストレスを評価し、適切なサポート体制の構築が求められる可能性があります。
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:
### 分析:
1. **トレンド**:
– グラフは最初に現在の実績データ（青色）がまとまって表示され、その後、異なる予測手法による予測データが右側に示されています。予測範囲はおおむね同様の水準を維持しており、大幅な上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒の丸（異常値）は、特定のデータポイントが平均的なトレンドから外れていることを示しています。異常と見なされる要因が何かは明確ではありませんが、初期データの中で見つけられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青色の点**: 現在の実績データ
– **緑色の点**: 前年のデータを参考にした予測
– **紫、ピンク、ラベンダーの線**: それぞれ異なるAIモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるAIモデルの予測が提供されていますが、いずれも大幅な偏りなく密接していることから、手法によって予測のバラつきが少ないことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間に明確な相関関係は示されていませんが、予測データは過去のデータを基にしており、比較的安定した予測が見てとれます。
6. **直感的理解と社会への影響**:
– 視覚的には、安定したトレンドが示されており、短期的に異常が生じたとしても全体的には大きくブレないことが示唆されています。スポーツの領域において、特に選手のパフォーマンスが安定していることは、チームの戦略やマーケティングにおいて重要な判断材料となるでしょう。外れ値については精査が必要ですが、全体としての安定感がビジネスの計画やスポンサーシップに好影響を与える可能性があります。
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:
1. **トレンド**:
– データは評価日の初期に集中し、その後は散発的に明示されています。初期段階にはある一定のスコアがあり、続いて次の年に再度スコアが観測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒い縁取りのプロット）は初期のデータで見られ、特定のデータポイントが他と異なることを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績のデータを示し、一定のスコアが続いていることを表しています。
– ピンク、紫、灰色のラインは異なる予測手法を示しており、初期の予測には若干のバラツキが見られます。
– 緑の点は前年のデータを示します。これにより時間の経過による変動が観察されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データと前年の実測データの一致や差異を観察することができます。異なる予測モデル間での一致の度合いも見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のころに高いスコアが見られ、後半では多少のバラツキがあります。相関性は図からは直接的には見えませんが、予測モデルの信頼性を確認することができます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 異常値や予測のバラツキが示しているのは、スポーツにおける公平性や公正さの評価が予測困難であり、外的要因による影響が大きいことを示唆しています。
– 社会的には、公平性や公正さの評価基準が一定でないことについての議論や、改善のための戦略が考慮されるべきです。
– ビジネスでは、予測モデルの精度向上により、より的確な戦略立案やモニタリングが求められるでしょう。
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
このグラフは、スポーツカテゴリにおける「社会WEI（持続可能性と自治性）」のスコアの時系列変化を示しています。以下に、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
– **横ばいのトレンド**: グラフ全体として、スコアは最初は高い位置（0.8から1.0付近）で維持され、その後、時間の経過とともに再度高くなっているように見えます。
– **周期性**: スコアが周期的に高くなる傾向が見られるかは不明ですが、時系列データは全体的に一貫性があるように見えます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 最初の期間において異常値が認識されていますが、それ以外は外れ値は特に見られません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青いプロット）**: 実際のスコアを示しており、安定して高スコアを維持しています。
– **予測（×印）**: 予測ラインが幾つか見え、異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）での予測が色分けされています。各モデルは高スコアを維持する予測をしています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績と予測の一致**: 実績データは予測範囲内に収まっており、予測精度が高いことを示唆しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **高いスコアの一貫性**: 初期および後期に高スコアを維持しており、社会的持続可能性と自治性が全体として高く評価されていることを示しています。
### 6. ビジネスや社会への影響に関する洞察
– **信頼性と安定性**: このデータセットは高い持続可能性と自治性を維持していることで、スポーツ分野での社会的信頼や組織的安定性を示唆していると言えます。
– **予測精度の高さ**: 予測モデルが実績と良く一致しており、今後の計画策定において有効なデータインプットとして利用できる可能性を指摘しています。
このグラフから、人間が直感的に感じることは、スポーツ分野における持続可能性が確立されつつあり、未来に対しても楽観的であるといった信頼感が得られることです。この情報は、関連する政策立案やマーケティング戦略の構築に資する可能性があります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 過去と最近の日付でデータが密集しており、中央の日付範囲にはデータがほとんどありません。初期は0.8付近で高いWEIスコアが見られ、その後一旦データが途切れます。最近のデータでは再び0.6～0.8の範囲で高いスコアが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値が初期のデータ付近に存在しています。また、一般にデータの変動は比較的少ないですが、データが途切れた後の再開時にスコアが急落していることがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青いプロット）**が実際のデータを示し、**予測（赤い交差）**が予測値を示しています。予測の範囲もあり、線形回帰、決定木、ランダムフォレストによる異なる予測モデルが描かれています。予測の不確かさ範囲が初期に描かれていますが、最近のデータには反映が少ないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルの結果はおおむね一致しており、特にランダムフォレストによる予測値が初期データにフィットしていることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データに限って言えば、比較的高い一貫性がありますが、その後のデータ収集の空白期間の影響で相関関係を探るのは難しいです。
6. **人間の直感やビジネス・社会への影響**
– スポーツにおける社会基盤や教育機会の評価として、初期には良好な結果が得られましたが、中断期間の後に同様のレベルで回復していることは、基盤の強さを示唆しています。この結果は、スポーツ教育の持続的な価値を証明するものであり、政策立案や教育プログラムの推進に寄与するでしょう。データの空白期間をどう埋めるかが今後の課題と考えられます。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 初期（2025年7月頃）はWEIスコアが0.8〜1.0の高スコアを示していますが、その後大幅に変動しています。
– 時間が経つにつれ、スコアは大きく下がり、2026年7月頃には約0.6付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期には観測された外れ値（異常値）がいくつか存在しており、これがスコアの変動に影響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**:
– 「実績（実績AI）」は青の点で示され、過去のスコアを表しています。
– 「予測（予測AI）」は赤の×で示され、未来のスコアに対する予測を示しています。
– 異常値は黒の円で明示されています。
– 前年のスコアは緑色の点で表され、比較のために参照されています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表し、その範囲内を予測が多く通っています。
– 様々な色の線（青、紫、ピンク）は異なる回帰モデルによる予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の両方が示されており、過去のデータが予測の基礎となっています。
– 線形回帰と決定木回帰、ランダムフォレスト回帰モデルは、それぞれ異なる予測パターンを示しており、特にランダムフォレスト回帰は他の予測よりも一貫して高いスコアを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期から中期にかけて、実績スコアが高く、時間とともに予測スコアが安定しています。
– 複数の予測モデルが類似した結果を示しているため、データは安定している可能性があります。
6. **人間の直感と社会への影響**:
– 初期の高スコアはポジティブな状況を示唆していますが、急激な低下は警戒感を生むかもしれません。
– スポーツにおける共生や多様性の施策が初期に大きな効果を発揮したが、その持続可能性が問われています。
– WEIスコアの向上策や持続可能な施策の検討が必要であると感じられ、これがスポーツ業界の多様性施策に影響を及ぼす可能性があります。
この分析は、スポーツ業界が共生・多様性・自由の促進に向け、過去の成功を持続するための新たなアプローチが求められていることを示唆しています。
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:
以下は、このグラフから得られる視覚的な特徴とその洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフ全体で一貫した周期性や明確な上昇、下降トレンドは確認できません。一定の期間での高い値と低い値が混在しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップで明るい色（黄色や薄緑色）が急激に現れるエリアは比較的高いスコアを示しています。例えば、2025-07-06から2025-07-07にかけて急激にスコアが上昇しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高低を示しています。濃い紫と青系は低スコア、緑や黄色系は高スコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 縦軸は時間帯を示しており、特に23時での黄色の高スコアが目立ちます。これにより特定の時間帯での活動が影響を及ぼしている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的なスコアの分布は特定の時間に集中しているように見え、特に午後遅くから夜にかけてスコアが高い傾向が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– この種のヒートマップはスポーツイベントやトレーニングの効果を視覚化するために有用です。高スコアの時間帯が一致している場合、そこでの活動や戦略が成功している可能性を示唆します。また、スポーツ関連ビジネスでは、このデータを用いて商品やプロモーションのタイミングを調整することで、効率的なマーケティングを行うことが可能です。夕方から深夜に向けてのアクティビティが活発であることから、夜間のイベントやトレーニングセッションを重点的に行うことが有利であるかもしれません。
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、このヒートマップからの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 全体的に、日付ごとに時間帯によって色の変化が見られ、特に夕方から夜にかけての時間帯でスコアが上昇しているように見えます。
– 16時から19時、23時の範囲でスコアが比較的高くなっており、この時間帯における活動の効果が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明確な外れ値として、7月6日の15時の黄色の区画があり、急激なWEIスコアの上昇が読み取れます。
3. **各要素の意味**:
– 色はWEI平均スコアを示しており、緑から黄色は高いスコア、紫や青は低いスコアを表しています。この色変化はパフォーマンスの変動や活発な時間帯を示します。
4. **時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに色の変化があるため、時間帯ごとのパターンが読み取れます。特に19時の時間帯は、他よりも高いスコアを連続して示していることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコアの時間帯が限られており、多くの時間帯で中程度または低いスコアが確認できます。これは特定の時間に優れたパフォーマンスを発揮しやすい傾向があることを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス社会への影響**:
– 見る人は、夕方から夜の時間帯が特に成果を上げやすい時間帯であると感じるでしょう。この情報は、トレーニングや仕事の最適なスケジュールを決定するために利用できるかもしれません。
– この傾向は、運動プログラムやスポーツイベントの計画において効率的な時間利用を図るためのガイドとして活用できるでしょう。
このヒートマップは、個人の活動のタイミングとパフォーマンスの関連を視覚的に捉えるための有用なツールとなっています。
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、提供された社会WEI平均スコアの時系列ヒートマップに基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフ全体を見て、時間帯が午後から深夜（15時～23時）にかけて高いスコアを示しています。
– 6月ユーザー活動では、試合やイベントが集中していることが推測されます。
– 7月の期間全体で横ばいに近いが、特定の日にスコアが高まるパターンがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日と7月8日にはスコアが特に高く、約0.90に達していることがわかります。この日はスポーツイベントや試合があった可能性があります。
– 7月5日の16～19時の間はスコアが低く、そこでの活動が少なかったことを示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの強弱を示しており、黄色が最も高いスコア、紫が最も低いスコアを示しています。
– 矩形の幅が時間を、縦の位置が日付を示し、一日の中の時間帯ごとのスコアを見ることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同一日内での時間帯によりスコアが変化し、特に午後と夜に高くなることから、一般的な視聴習慣を反映している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは日付を追うごとに一貫して午後から夜に最も高くなり、その後、スコアが低下している時間帯もいくつかありますが、全体的な関連性は非常に強いと見られます。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**:
– スポーツイベントは多くの視聴者を引きつけ、特に午後から夜にかけての視聴者数が増加するため、この時間帯を狙った広告キャンペーンや関連商品の販売戦略を計画するのが効果的です。
– 特定の曜日や時間帯に視聴者数が特に高まるため、イベントのスケジューリングに関するインサイトを得ることができます。
このヒートマップは、視覚的に視聴者の行動や関心の高さを把握するのに役立ちます。
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
このヒートマップは相関関係を示しているため、時系列トレンドそのものは直接表示されていません。ただし、360日間における相関の強さを視覚的に確認できます。
#### 2. 外れ値や急激な変動
外れ値はヒートマップでは表示されませんが、相関係数が1または-1に近い場合、高い正または負の相関が存在することを示しています。たとえば、特定の項目間において異常に高いまたは低い相関がある場合、それは外れ値や異常な変動を示唆するかもしれません。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **色**: 色は相関の強さを示しています。赤色が強いほど正の相関が強く、青色が強いほど負の相関が強いことを示しています。
– **密度と色の変化**: 密度の高い（赤い）領域は強い正の相関を示しています。たとえば、「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との間には強い正の相関があります。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
このヒートマップでは、各項目の相関関係によって、さまざまなスポーツ関連の指標がどのように相互に影響し合うかを示しており、特定の項目間の一貫性や関連性を反映しています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は複数の項目と高い相関を持っており、これは多様性や自由の保障が全体的にポジティブに影響していることを示唆しています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」や「個人WEI（健康状態）」は、他の要素との相関が比較的低めであり、これらは独立した要素としての特徴を持っていることが伺えます。
#### 6. 直感的な洞察と影響
このヒートマップを直感的に見ると、社会的な要素が個人の成果や健康状態に強い影響を与えていることが感じられます。特に、共生や多様性の強化が重要であるというインサイトが得られます。スポーツの分野においては、個人の心理的ストレスと経済的余裕との関係は他の要因ほど強くないため、これらの独立した課題への対策が必要であると考えられます。
また、政策やビジネスにおいては、社会的な要素を強化することで、個人の健康やパフォーマンスを向上させる可能性が示唆されます。したがって、これらの相関結果はプランニングや戦略策定に重要な指針を提供するでしょう。
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**
– 各ボックスプロットは異なるWEIタイプの分布を示しており、特定の上昇、下降、周期性などのトレンドを示しているわけではありません。ただし、WEIタイプごとのスコアの分布の違いが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 各ボックスプロットの上又は下に位置するポイントは外れ値を示しています。例えば、「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」では複数の外れ値が見られます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 箱ひげ図はデータの中央値（ボックス内の線）、四分位範囲（ボックスの上下端）、分布の範囲（ひげの長さ）、および外れ値（ボックスとひげの外にあるポイント）を視覚化しています。
– 色の違いは、各WEIタイプ間の違いを視覚的に示すために用いられています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データではなく、360日間での各カテゴリのWEIスコアの分布であるため、関連性の推察は困難ですが、各WEIタイプのばらつきや分布範囲の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」のように外れ値が多いカテゴリは分布のばらつきが大きいことが分かります。
– ボックスの位置が高いものは、360日間に渡って高いWEIスコアを維持したカテゴリであることを示しています。
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**
– このグラフから、人々はどの領域でストレスや不平等感を感じやすいかを把握できます。「個人WEI（心理的ストレス）」の外れ値の多さは、時折極端なストレスを経験する個人がいることを示唆しています。
– 「社会WEI（生態系、持続可能性、調和）」や「社会WEI（公平性、公正さ）」のようなカテゴリは比較的バランスの取れた分布を示しており、持続可能な社会システムの構築に関する成功のヒントを提供する可能性があります。
総じて、このグラフはスポーツカテゴリーにおける各種要素の影響およびそれに伴う社会的・個人的な影響を理解するための手がかりを提供しています。
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:
### グラフ分析と直感的な洞察:
1. **トレンド**:
– PCAのグラフでは、具体的な時間の流れというよりも、データがどのように異なる要因に分布しているかが示されます。このグラフでは、第1主成分に沿って右上に集中しているデータポイントが目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下の一部のポイントは、他の多くのデータポイントから離れて分布しており、外れ値として考えられます。
3. **各プロットや要素**:
– データポイントは異なるスポーツ活動やイベントを表現している可能性があります。第1主成分（寄与率: 0.70）は全体的な変動の大部分を説明し、横軸での分布のバラツキがデータの主要な変動要因で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**:
– 時系列の概念はPCAでは直接表されないため、主成分間の相関関係からデータのクラスタリングや分散を解釈します。多くのポイントが右上に集まっていることから、類似した特性があると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 非対称な分布で、第1主成分方向に強い相関が見られ、データの多様性がこの方向で最も顕著であることがわかります。
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**:
– 人々はグラフ全体の右上の密集を一つのクラスタとして直感的に捉えるでしょう。これにより、スポーツイベントやアクティビティがある特定の条件下で類似の特性や成果を生む可能性があることを示唆しています。ビジネス面では、これらの共通点を活かしてマーケティングや製品展開を最適化できるかもしれません。特に外れ値については、ユニークな市場機会を表す可能性があり、詳しい分析が求められるでしょう。
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。