📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析の概要
#### 時系列推移
– **総合WEI**: 初期のスコアは約0.72ですが、7月6日以降に著しく上昇し、0.87近くまで達しています。この期間には特に上昇の変化が顕著です。
– **個人WEI平均**: 0.68-0.83の範囲で変動。ただし、一時的な低下（7月5日・0.61）が観察され、その後徐々に上昇。
– **社会WEI平均**: およそ0.71から開始し、8日以降は0.85を超えています。
#### 異常値
– **スコアの観察**: 異常と検出されたスコアは7月1日、2日に集中しており、特に7月2日の0.69、7月5日の0.61（個人WEI）などの顕著な低下があります。この期間における経済的・健康的要因の低下やストレスの増加が関与している可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差（STL分解から）
– **トレンド**: 全体的に上昇傾向。特に7月6日以降、顕著な持続的上昇が示唆。
– **季節性**: 日次データのため、効果が限定的。
– **残差**: 説明できない変動として、7月初期（特に7月1日、2日）の不安定さが目立ちます。
#### 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**: 個人と社会の変動要因は強く連動。健康状態、ストレス、経済的余裕、自由度と自治の項目が特に関連性が高い。
#### データ分布
– **箱ひげ図から**: 多くの項目が中央値付近に集中し、幾つかの低いスコア（特に自由度と自治、心理的ストレス）が外れ値として目立つ。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **PC1の寄与率**: 70%と高く、総合WEIの変動を主に説明。これは、個人および社会的要因のもたらす変動が主導的であることを示唆。
– **PC2の寄与率**: 9%で補完的要因。詳細項目例えば経済的余裕や心理的ストレスが高い相関性に位置。
### 結論と考察
– **トレンドと異常**: 7月6日以降の持続的な上昇トレンドは、個人・社会両者における一貫した改善を示唆。特に、社会的相互作用やイベントの可能性、または経済的要因の改善が要因と思われます。
– **外部要因の考慮**: 特定の日に顕著な変動が見られることから、外部のイベントや季節的な影響を考慮する必要があります。特に、異常値が示された7月初期には何らかのイベントがあった可能性があり、それが影響したかもしれません。
– **政策や戦略への示唆**: 個人のストレス管理や、自由度と自治の要因を重視することが、さらなるWEIの安定性向上に寄与する可能性があります。
各項目の推移や異常をもとに、詳細な介入策を設計し、望む結果を高めるためのアクションが有効です。データのさらなる分析と背景にある要因の精査が継続して求められます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフの左側にある実績値（青いプロット）は、比較的安定しており、0.7から0.9の範囲に集まっています。一方、予測値（赤い×印で示される）が中盤以降から増加し、最終的には1に近づいています。これは、何らかの要因によるかもしれませんが、予測モデルがポジティブなトレンドを見込んでいると解釈できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グレーの陰影エリアは、予測の不確かさを示しており、実績値のほぼすべてがこの範囲内に収まっています。したがって目立つ外れ値はありませんが、初期の実績が範囲をぎりぎり外れることがある点は注視すべきです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実測値を示し、グレーのシャーディングが予測の不確かさの範囲を示しています。赤い×印は予測値であり、見込まれる将来の動きを暗示しています。また、異なる回帰モデルの線が将来の異なる予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰がそれぞれ異なる予測を示していますが、線形回帰の予測は他のモデルより控えめである点が注目です。他の非線形モデルがより急激な上昇を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値の分布は比較的均一であり、特定のトレンドや周期性は見られません。しかしながら、予測は一方向に強いトレンドを示しており、その背景にはデータのパターンや外部要因の影響が考えられます。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– 予測が上向きであることは、スポーツカテゴリの指標が将来的に向上することを期待できることを示唆しています。これは、トレーニングの改善、新しいデータや戦略、または技術革新がプラスに働くことを意味しているかもしれません。ビジネスと社会の観点からは、投資やリソースの配分を考慮する際に、将来的な可能性を感じさせるデータと言えるでしょう。
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:
以下のグラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– 初期のデータ（青色の点）は約0.7から0.8の範囲で横ばいです。
– 予測データ（線）が大きく分かれており、ランダムフォレスト回帰では上昇トレンドがみられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の実績データポイントが異常値として示され、丸で囲まれています。特に7月8日付近に注目されます。
– 急激な変動は予測データに見られ、特にランダムフォレスト回帰の予測が顕著です。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを表し、安定しています。
– ラインは異なる予測モデルを示し、色分けされています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは横ばいであるのに対し、予測データはモデル間で異なる傾向を示しています。
– 決定木回帰と線形回帰予測は比較的一定である一方、ランダムフォレスト回帰は上昇傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データには特定のパターンは見られませんが、予測モデル間での大きな違いが目立ちます。
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**
– 実績の安定性から、この個人のパフォーマンスは堅調であると見られます。しかし、予測モデル間での大きな差異や異常値がビジネス上のリスクや機会を示唆することもあります。
– スポーツにおけるパフォーマンスの向上や変動に関する方針の決定において、信頼できる予測モデルの選択が重要です。
このグラフは、異なる予測モデルが提供する見通しの多様性を強調し、これを考慮した戦略的決定が必要です。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**：
– グラフの初期部分（7月1日から7月8日頃）は、WEIスコアが緩やかに上昇していることがわかります。その後、スコアは0.9から1.0の範囲でほぼ安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 外れ値として黒い丸で囲まれているデータポイントがいくつかありますが、著しい変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素**：
– 青色のプロットは「実績（実績AI）」を示し、実際のデータを表しています。
– ピンク色と水色の線は、それぞれ「予測（ランダムフォレスト回帰）」および「予測（決定木回帰）」を示しています。これらはある時点から予測に基づいて水平に延びています。
– グレーの影は予測の不確かさ範囲を示しており、実データがこの範囲内に収まっていることを期待しています。
4. **複数の時系列データの関係**：
– 実績データは予測が始まる前に表示されており、予測モデルのラインはこれを以降のデータ予測として利用しています。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 実データ自体は一定の範囲で安定しているため、予測モデルもこれに準じて安定しています。
6. **このグラフからの洞察**：
– 初期のデータは上昇傾向にありましたが、その後安定したことから、スポーツカテゴリにおけるWEIに関する社会的評価や関心は、一定のラインを維持していると考えられます。
– ビジネスや社会への影響として、スポーツに関連するマーケティングや投資などの戦略は安定性を期待できる場面であると言えます。予測モデルは大きく変動しないことから、大きな外乱が無い限り、この傾向が続くことを示唆しています。
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:
このグラフから、以下の視点で分析を行います。
### 1. トレンド
実績のデータ（青い点）は7月初旬から中旬の期間に横ばいの傾向を示しています。その後はデータがありませんが、予測の線は概ね横ばいから緩やかに上昇しています。特にランダムフォレスト回帰（紫色）は他の予測手法よりも成長を表しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
数値が極端に低い外れ値がいくつか存在し、それらは黒い丸でハイライトされています。それらの外れ値が発生する理由が不明ですが、特異なイベントやデータ収集の異常などが考えられます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 青い点は実績であり、実際の観察データを示しています。
– 赤いバツ印は予測値を示しています。
– グレーの部分は予測の不確かさ範囲を示し、ここから予測の信頼性を評価できます。
– 三種の予測モデルのライン（シアン、緑、紫）は、異なる予測手法による将来の可能性を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
複数の予測手法による異なるラインは、特にランダムフォレスト回帰が他の二つの手法よりも楽観的に未来のスコア上昇を見込んでいることを示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
実績データの分布は0.7から0.8の間に集中しており、安定している印象があります。一方、外れ値が出ることでデータのばらつきが見られますが、その頻度は高くありません。
### 6. 直感的、社会への影響
このグラフは、個人の経済的余裕が比較的安定しており、将来的にはゆるやかな改善が予測されていることを示しています。外れ値を改善することでさらなる安定性を得られる可能性があります。ビジネスや社会において、こうした経済的余裕の推移は市場の消費動向に影響を与える可能性があります。予測が上昇傾向にあるため、将来的には消費の活発化が期待できるでしょう。
全体として、このグラフからは安定したトレンドと心許される改善予測が見られますが、外れ値が多いため、注意が必要です。
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:
解析しますと、以下の通りです：
1. **トレンド**
– 7月初めから中旬にかけて、スコアは大体0.8付近で横ばいです。その後、予測AIによって示された未来の見通しでは、わずかな上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月初旬に2つの顕著な外れ値（低いスコア）が見られます。これらは異常なイベント、たとえば体調不良や怪我など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**
– 青い点は実績データで、赤い点は予測値、それに対する不確かさの範囲が灰色の帯で示されています。また、異常値は黒い円として表現されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測は複数の回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）によって表され、各モデルで若干異なるスコアの推移を示していますが、全体的に同じような傾向を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは非常に狭い範囲に集中しており、通常の日々の変動が非常に少ないことが示唆されます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 日々の健康状態が安定しており、将来的な健康状態の改善が期待される。もし異常値に関係するイベントが頻繁に起こるとすれば、その原因を追求する必要があるかもしれません。安定して高い健康状態は、個人のパフォーマンスの向上に寄与します。
全体として、このグラフは個人の健康状態が全般的に安定しており、改善の傾向があることを示していますが、外れ値に注意を払うことが重要です。
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:
以下に、このグラフの分析結果と直感的な洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ点（青色）が左側に集中しているため、最初の10日間に心理的ストレス（WEIスコア）が観測されています。
– おおよそ0.6から0.8の範囲に散らばっており、その中で大きな上昇や下降は見られません。ただし、期間が全体的に短いため、長期的なトレンドは不明です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として黒い円で囲まれたポイントがいくつかあります。これらは他のデータポイントから逸脱しているため、特に注意が必要です。
– 特に特記すべき急激な変動は見られませんが、外れ値があるため、一部の選手に特異なストレスイベントがあった可能性があります。
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、密度が高い部分で選手の心理的ストレスが安定していることを示しています。
– 紫色の線はさまざまな予測モデルによる予測値を表し、線が水平であることから予測が均一になっていることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測モデル間に明確な関連性は見受けられません。モデルによって予測範囲が異なるため、モデル間の予測の信頼性や精度の評価が求められます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはおおむね0.6から0.8の範囲にあり、一部の外れ値はこれを越えています。
– 今後のストレスレベルの管理にはこの範囲や外れ値が重要な指標となる可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– 多くの点が予測モデルの範囲内に収まっているため、モデルがある程度正確であると受け取られるでしょう。
– 外れ値は個別のストレス要因（試合日程や個人的な事情など）を表す可能性があり、これらへの対策が求められます。
– スポーツ組織やコーチは、このデータを用いて選手個々の心理的なストレス管理プランを策定し、パフォーマンスの最適化を図ることができるでしょう。
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:
### グラフ分析とインサイト
1. **トレンド**
– 実績（青のプロット）は比較的安定しており、大きな上昇や下降は見られません。
– 線形回帰予測（紫の線）はわずかに上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントが太い枠で囲まれており、これは異常値としてマークされている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績値を示しており、継続して測定されています。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測で、未来のトレンドを示唆しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示し、予測のばらつきを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際のデータと予測データの位置関係から、予測モデルは現状のデータを基に今後の緩やかな成長を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値はコンパクトにまとまっており、異常値を除けば安定した分布を示しています。
– 予測データは実績値と連続しており、一貫した流れになっています。
6. **人間が直感的に感じること、社会・ビジネスへの影響**
– 実績データの安定性から、個人のWEIスコアは大きな変動がなく、信頼できる基礎が形成されている印象を得ます。
– 組織や個人が長期的なパフォーマンスを予測する際の安心材料となり得ます。
– 急激な変動や異常値への警戒が必要ですが、全体としては一定の信頼性が感じられます。
このグラフは、スポーツ選手の持続的なパフォーマンス向上や管理において、有用な指標として活用できるでしょう。予測を活かすことで、今後のトレーニングや調整に向けた計画を立てやすくします。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、期間の初めから終わりにかけて上昇しています。このことは、社会的公平性や公正さのスコアが改善していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータ点が外れ値（黒い円）として示されていますが、大多数のデータポイントは予測範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データ、ピンクの線は予測（ランダムフォレスト回帰）を示しています。予測はかなり安定しており、高いレベルでスコアを示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示していますが、予測モデルによって異なります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が異なる手法で表示されていますが、ランダムフォレストが最も安定した高いスコアを示しています。
– 厳密には過去の実績データから逸脱していますが、全体的なトレンドと一致していることが確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測データとの間に正の相関があるように見えます。実績が上昇している一方で複数のモデルも高いスコアを予測しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– スポーツ分野での社会的公平性や公正さが改善する方向にあると考えられ、多様性やインクルージョンの取り組みが進められている可能性があります。
– このような傾向はスポーツ団体がより良い公正性を目指していることを示し、ビジネスや社会においてもその影響が期待されます。また、予測モデルを利用することで、さらに公平性を改善するための具体的施策の設計に役立てられるでしょう。
このグラフは、予測モデルと実績データがどのように一致しているかを示し、社会的公平性の増進につながる兆しを描いています。
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:
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）の時系列データを30日間で示しています。以下にその特徴と洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– 実績（青い点）は全体的に0.8から始まり、0.9近くまで上昇しています。その後、安定しているようです。
– 予測（紫色の線）は最初から高めに安定した状態です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上に示された外れ値（黒い丸）は少数ですが、初期の数日間に集中している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点：実際のデータポイント。
– 紫色の線：異なるアルゴリズムでの予測データ。
– 灰色の領域：予測の不確かさ範囲が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データには、最初はギャップがありますが、日が進むにつれて実績が予測に追いついているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの上昇は予測を追従しているようです。これにより、予測モデルが現実のデータをある程度反映していることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフは、持続可能性と自治性の向上を示しており、対象のスポーツカテゴリにおけるイニシアチブが段階的に効果を上げていることを示唆します。
– ビジネスや社会的には、実際のデータが予測に追いついてくることは、取り組みが正しい方向に向かっていることを指し、関与する組織への信頼を高める可能性があります。
全体的に、このデータは持続可能性の向上を示し、今後も継続的にモニタリングすることによりさらなる洞察が得られるでしょう。
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**
– 初期の数日間に急激な上昇がありますが、その後は0.8から1.0の間で安定しています。全体としては上昇トレンドが見られます。
– 上昇した値は、かなり高いレベルで維持されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 見られる範囲には異常値としてマークされたデータポイントがありますが、これらは数が少なく、全体のトレンドに大きくは影響していません。
3. **各プロットの意味**
– **実績（青い丸）**: 実際の社会WEIスコアを示しています。
– **予測（赤いバツ）**: AIによる予測値を示しています。
– **異常値（黒い丸）**: 期待される範囲を大きく逸脱した値を示しています。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示しており、範囲内の変動は許容されると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルの違いによる3本の予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、全体として概ね一致しており、実績の範囲内に収まっています。特にランダムフォレスト回帰の予測が実績に最も近いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは全体的に高いスコアを保っており、予測データも同様の位置にあります。予測と実績の間には強い相関があると考えられます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– スポーツカテゴリにおける社会基盤・教育機会のスコアが高水準を維持していることは、この分野の政策や施策がうまく機能していることを示唆しています。
– 将来的な予測も堅調であるため、今後も安定した成長が期待されます。このトレンドは、スポーツ関連の教育やインフラが充実していることを反映しており、持続可能な成長を支える基盤がしっかりしている可能性が高いです。
全体として、社会WEIスコアの高水準と安定性は、スポーツ分野における社会基盤や教育機会の充実度合いを示しています。予測が実績をしっかりと捉えているため、今後もこの傾向が続く可能性が高いと考えられます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータ点（青色のプロット）は、初期の低いスコアから徐々に上昇しています。30日間のうち最初の段階で増加し、その後はやや高いスコアで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータは外れ値（黒い円で囲まれたデータ点）として強調されていますが、それは初期のスコアで見られる傾向です。それ以外の急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットが実績。紫色の線（直線）は予測を示し、線の種類が異なるのは予測手法の違いを示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示し、初期のデータに対して適用されているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績の上昇に対して、予測はいずれも高いスコアを維持することを示唆しています。予測手法によって微妙に異なるが、全体的には安定した成績を見積もっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績スコアは、全体として0.6から0.9程度の範囲に分布していますが、予測値は0.8以上を示し、今後の安定した成績を見込んでいます。
6. **人間の直感的洞察と社会・ビジネスへの影響**
– このグラフから、スポーツの分野でWEIスコアが徐々に上昇しており、共生・多様性・自由の保障に関するパフォーマンスが改善していることが感じられます。
– ビジネスや社会への影響として、組織が多様性を高め、様々な視点を受け入れることで、継続的な成長が期待され、その取り組みが成果を挙げていることが評価されるでしょう。
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
1. **トレンド**
– 時間帯ごとに異なるトレンドが見られます。特に午後7時から8時、午前8時から9時にはスコアが高くなる傾向があり、強い周期性が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 午前10時から11時の時間帯で、7月6日以降にスコアが急激に上昇し、特に7月7日には最高値に達しています。この急激な変化は特筆すべきです。
3. **各要素の意味**
– 色の濃淡がスコアの強度を表しています。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。このヒートマップでは、高スコア帯が特定の日や時間帯に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 午前中と午後の特定の時間帯でスコアが上昇する傾向があり、これは特定のイベントや活動が集中する時間帯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**
– 同日の異なる時間帯でスコアが異なるため、日中の行動やイベントに応じたスコアの変動があることが示唆されます。
6. **直感的に感じることと影響**
– このグラフから、特定の時間帯にスポーツ関連の活動が活発になっていることが強く示唆されます。特に7月7日の活動は非常に高く、重要な試合やイベントがあった可能性があります。ビジネス的には、スポーツ関連のマーケティングやイベント企画において、時間帯を考慮した戦略が立てられそうです。社会的には、人々の活動パターンの把握により、健康イベントの最適なタイミング設定に役立つ可能性があります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 各時間帯で異なるパターンが見られます。特に、8時、15時、19時、23時の間で色の変化があり、時間帯ごとのパフォーマンスが異なることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日の8時には明るい黄色（高WEIスコア）が見られ、他の日に比べて際立っています。これは、特定のイベントや特筆すべきパフォーマンスがあった可能性を示唆します。
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ており、明るい色ほど数値が高いことを示しています。
– 15時の一部のブロックが空白であるため、データが欠損しているか、その時間に活動がなかったことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとのスコアの変化から、時間帯による活動の傾向を分析できます。午前中（特に8時）と夕方のスコアが特徴的で、特定の時間に集中したパフォーマンスが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 見た目では特定の時間帯にスコアが高くなる傾向があるため、パフォーマンスに集中する時間が決まっている可能性があります。
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**
– 人間が直感的にこのヒートマップから受け取る情報としては、特定の時間帯に集中して高いパフォーマンスがあることが理解しやすいです。
– ビジネスにおいては、パフォーマンスが高い時間帯を狙ってマーケティングや広告活動を行うなどの戦略が立てられそうです。また、労働時間の効率化やリソースの再分配に活用でき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:
以下は、提供されたスポーツカテゴリの社会WEI平均スコア時系列ヒートマップの分析です：
1. **トレンド**:
– 全体として、時間帯による変動があるものの、特定の上昇や下降のトレンドは見られません。
– 日々の変動が大きく、周期的なパターンも視認しづらいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付の特定の時間帯で急激な変動があります。例えば、真ん中の時間帯で濃い色が急に薄くなる部分があります。
3. **各プロットや要素**:
– 色の変化はスコアの変動を示しています。暗い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを表しています。
– 水平方向の日付軸と垂直方向の時間軸により、何日目のどの時間帯にどのようなスコアが記録されたかが一目でわかるようになっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付ごとの時間帯間でのスコアの変動は、ある程度一貫したパターンを持っているように見えますが、相互に直接関連性が高いとは限りません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 同じ時間帯でも日付によりスコアが大きく変動しているため、一貫した相関関係は見られません。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– ある特定の時間帯にスコアが低く、それが複数日繰り返される場合、その時間帯に何かしらのスポーツ活動やイベントが行われている可能性があります。これは社会的な行動パターンの変化を示唆するかもしれません。
– スコアの変動が激しく、特定のトレンドがないことは、外部要因でスポーツカテゴリのインタレストや参加が影響を受けている可能性があります。ビジネスとしては、この不確実性はマーケティング戦略の柔軟性を求めるでしょう。
このグラフから得られる情報は、スポーツ関連イベントのタイミングや参加者の行動パターンを分析する上で有用です。
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**
– ヒートマップ全体を見て、いくつかの項目間で高い相関が見られますが、特定の上昇または下降のトレンドではなく、30日間の相関関係を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップ上では特に外れ値や急激な変動は見られませんが、相関値が低い箇所（例えば、個人WEI（自由度と自治）と他の項目の相関）は注目すべきかもしれません。
3. **要素の意味**
– 色の濃さは相関の強さを示しており、赤い色に近いほど相関が高く、青い色に近いほど相関が低いことを示しています。このため、濃い赤のセルは強い正の相関を、濃い青は強い負の相関を示します。
4. **時系列データの関係性**
– 各項目は別々の軸として表示されていますが、時系列データとしての相互関係は示されておらず、カテゴリ間の直接的な相関を示しています。
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）」間に非常に高い相関（0.95）が見られます。また、「個人WEI平均」と「個人WEI（経済的余裕）」間にも高い相関があります（0.62）。
– 一方で、「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（公共性・公正さ）」間では相関が低い（0.20）ことがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 高い相関を示す項目同士は、関連する取り組みや施策が相互に影響を与えやすいことを示しています。例えば、「総合WEI」は多くの他の項目と高い相関を持つため、総合的なパフォーマンスの向上が他の領域にも良い影響を与える可能性があります。
– 一方、相関が低い項目は、それぞれ独立している可能性が高く、別々のアプローチが必要となるかもしれません。
– スポーツカテゴリにおけるこれらの相関は、チームや組織の運営方針や、個人の健康管理における重要な指針となり得ます。
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、スポーツカテゴリの異なるWEI（経済的インパクト指数）タイプのスコア分布を示しています。以下、グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 明確な上昇や下降のトレンドは描かれていませんが、一般的にスコアの中央値は高めでばらつきがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのWEIタイプで外れ値が見られます。特に「個人WEI（経済余裕）」や「社会WEI（公共性・公正さ）」に外れ値が顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の範囲は各WEIタイプのスコアの第1四分位数と第3四分位数を示し、中央値が箱の中の線で表されています。
– 外れ値はそれぞれのWEIタイプ内のスコアの極端な値を示しています。
– 色の違いは視認性を高めるためのものと考えられますが、特定の意味はなさそうです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データは含まれておらず、30日間のスコア分布全般を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体としてスコアの中央値は0.8から0.9の範囲に集中しており、各WEIタイプにより分布のばらつきに違いが見られます。
– 「個人WEI（経済余裕）」と「個人WEI（心理的ストレス）」では幅広いスコアの分布が見られ、多様な影響が示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから、人々は特定のWEIタイプが他に比べてより一貫して高得点を持つのを直感的に理解でき、この情報は社会政策や個人支援プログラムのフォーカスエリアを決定するのに役立つかもしれません。
– 経済的余裕や心理的ストレスが含まれる個人WEIは、外れ値も多く、不安定な要因の影響を受けやすい可能性があります。これらに対する特別な注力が必要かもしれません。
このデータは、スポーツ政策や個人支援プログラムの改善へのインサイトを提供し得るものであると考えます。
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:
### グラフの特徴と洞察
1. **トレンド**
– 主成分分析（PCA）に基づく散布図であり、データ自体の時間的なトレンドというよりは、データセット間の相関関係を強調しています。第一主成分が70%という高い寄与率を持ち、データの大部分を説明していると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 大きな外れ値は見られず、データ点は全体的に均等に分布しています。ただし、いくつかのデータ点は左下に孤立しているため、特殊なカテゴリを示す可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– データ点のクラスタリングが見られ、特に右側の第1主成分が正の多くのデータ点は、似たような特性を持つグループを示す可能性があります。
4. **複数の時系列データ**
– 時系列データそのものではなく、データセット間の分散と共分散を表します。したがって、時間の経過による変化ではなく、データの特性に基づくグループ化が行われています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分が第2主成分より大幅に高い寄与率を持ち、データの横軸方向の特性が主要な要因であることを示唆しています。第2主成分は9%の寄与率を持ち、補助的な側面を説明しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– データがどのように構成されているかを視覚的に捉えられるため、新しいパターンや類似パターンを発見しやすくなります。ビジネスやスポーツの領域において、特定のパフォーマンス要因のグループ化や、異なる戦略の評価に役立つでしょう。
### 全体的な分析
このPCAのグラフから、データの大部分は第一主成分によって説明され、これが主要な変動要因であることが理解できます。他のデータ点の配置を見て、異なるカテゴリーや特性を持つデータグループの特定や、それらの比較分析を行うことが可能です。これにより、意思決定の最適化や新しい戦略の策定に役立つ洞察が得られる可能性があります。
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。