📊 データ分析（GPT-4.1による）
データの詳細な分析を行った結果、以下の重要な傾向、異常、パターンおよび隠れた意味が見えてきました。
### 時系列推移
– **全体のトレンド**: 総合WEIのスコアは期間の開始時（ほぼ0.72前後）から中盤にかけて比較的安定して上下し、後半にかけて緩やかに上昇する傾向が見られます。期間の最終日には0.865から0.87近くまで上昇しています。
– **顕著な変動期間**: 特に7月6日から9日までの間、総合WEIは目に見えて向上しており、これは社会的要因の寄与による可能性が高いです。
### 異常値
– 7月の初めにかけて、いくつかの総合WEI、個人WEI平均、および社会WEI平均において異常値が発生しています。特に7月5日における個人WEI平均の0.61の低下は顕著です。この背景として、個人の心理的ストレスのスコアがその日に0.5と低下していることが要因として考えられます。
– 社会WEI平均では、持続性と共生に関する異常値が複数発生しており、社会的なイベントや政策の影響が推測されます。
### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: STL分解の結果から、長期的にはWEIが徐々に向上していることが見て取れます。これは、持続可能性と社会基盤の強化が裏付けと考えられます。
– **季節性パターン**: 明確な季節性パターンは観察されませんが、一部の日付に誤差が見られるため、残差が気になる点です。
– **残差**: 日々の微細な変動が残されていますが、有意な外れ値は特定の個人や社会的要因に起因する可能性があります。
### 項目間の相関
– 強い相関が見られるのは、**社会WEIの持続可能性**と他の社会項目（特に基盤と教育機会）との関係です。これは、社会全体の持続可能性の向上が他の要因の推移に与える影響を示唆しています。
– 個人の健康状態が他の個人スコアに比較的強く影響を与えており、特に心理的ストレスとは負の相関があります。
### データ分布
– 箱ひげ図の分析により、総合WEIと社会WEIは中央値が0.8以上で安定しており、個人WEIはこれに若干ぐらつきがあります。持続性や自治性の側面でも外れ値が比較的多く見られ、政策の変動やイベントの影響が考えられます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析より、PC1の寄与率が0.71で他の要素を圧倒しています。この主要成分はおそらく、社会的背景の一体性や持続可能性に関連する要素が大きく影響を与えていることを示しています。PC2の寄与率が0.09と小さく、個別の短期的な社会変化や個人の一時的変動を暗示している可能性があります。
総じて、WEIスコアの上昇傾向は、社会基盤や個人の健康、持続可能性の側面が逐次改善されつつあることが示唆されます。特に社会的イベントや政策変更が各指標の短期的な変動に寄与している可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初の約2週間の実績データは、主に0.8付近のスコアで横ばいのトレンドを示しています。この間に若干の増減があるものの、全体として大きな変動は見られません。
– 8月以降の予測データは、直線的に安定した高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータにはいくつかの外れ値がありますが、多くのデータポイントは0.8付近に集まっています。
– 外れ値はグラフ内で特に目立つわけではありませんが、「実績AI」の予測と比較するとわずかに外れている点も見られます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は「実績（実績AI）」を示しており、最初の2週間のデータを表現しています。
– ライン（ランダムフォレスト回帰、決定木回帰、線形回帰）は8月以降の予測を表しています。各ラインは予測したトレンドの異なる手法を示していますが、グラフでは主に平行で高水準での推移を示しています。
– グレーの部分は予測の不確かさの範囲を示していますが、表示が小さいため目立ちません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データに基づく予測と異なる手法による予測データの一致度は高いです。異なる手法が似た結果を示しているため、予測の信頼性が高いと言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的な分布は、0.8付近に密集しており、予測データはこのスコア以上を維持する形で配置されています。ただし、相関を直接示す特徴はこのグラフからは読み取りづらいです。
6. **直感的な感じ方と影響**
– 人間がこのグラフを見て直感的に感じるのは、「安定したパフォーマンスへの期待」です。初期の実績で一度スコアが安定しており、その後の予測も安定したパフォーマンスを示しています。
– ビジネスや社会への影響として、スポーツ関連の事業において、現在のパフォーマンスや市場の状態が一定で安定して進んでいることは、投資の安全性と期待される利益率についてポジティブなサインと取られる可能性があります。
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:
グラフを詳細に分析しますと、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績（青色のプロット）は全体的にやや上昇傾向にありますが、大きな変化は見られません。
– 予測結果は、3つの異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）でそれぞれ示されていますが、ランダムフォレスト回帰の予測が他の2つとは異なり、緩やかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 大きな外れ値は一つだけ観測され、実績データの中で明確に示されています。
– 予測の範囲（灰色の帯）には大きく外れていません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実際の値、赤い×が予測値を表しています。
– 外れ値は黒の円で強調されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、その中に収まっていることは、予測が比較的安定していることを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データの関係を見ると、実績値が予測の範囲内に収まっていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測が非常にタイトにまとまっており、実績データは概ねそれに追随しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 多くの実績データが予測範囲内にあることから、現在の手法が精度の高い予測を行っていることが見受けられます。
– スポーツの分野で、このような予測モデルは選手のパフォーマンスを効率的に追跡し、向上のための指針を与える可能性があります。
– ビジネス面では、安定したトレンドが続くことは、戦略的な計画を立てやすくするため、投資やスポンサーシップの決定にポジティブな影響を持つと考えられます。
全体として、このグラフは、個人のスポーツパフォーマンスの安定性と、予測モデルの有効性を示しているといえます。
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:
以下に、グラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）はおおむね上昇トレンドを示しています。ただし、7月中旬からは横ばいに近づいています。
– 予測（全ての回帰線、特にランダムフォレスト回帰）は高位での横ばいを想定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のデータポイントが黒い線で囲まれており、異常値として認識されていますが、全体のトレンドには大きく影響していないようです。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 実績データは青い点で示されています。
– 異常値は黒い線で囲まれています。
– 予測の範囲は灰色のエリアで示され、安全な予測範囲を表しています。
– 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、それぞれのモデルに基づく予測を示し、全体として高い水準での維持が予想されています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績と各種予測が対比されており、実績が予測範囲内にあることが確認できます。これにより、予測モデルの信頼性を推測することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一般的に高い相関性があり、予測範囲の内側で動いていることから、予測が概ね正確であると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間がこのグラフを見た際には、スポーツにおけるWEIスコアが順調に改善し、予測もポジティブであると感じられるでしょう。
– 社会的には、WEIスコアの上昇はスポーツの人気や関心の増加を示している可能性があります。ビジネスチャンスとして、スポーツ関連の活動や製品に投資することが戦略的に有益かもしれません。
このように、グラフは今後の動向予測と方向性を示しており、意思決定に有効な情報を提供しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータポイント（青いプロット）は、約0.7から0.8の範囲で比較的一定しており、横ばいの傾向が強いです。
– 予測モデル（紫色の線：ランダムフォレスト回帰）は軽い上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として強調されているデータポイント（黒い丸）がいくつか見られますが、実績データの範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績（実績AI）を示しています。
– 紫色の線（ランダムフォレスト回帰）と水色の線（線形回帰）が予測を示していますが、レンジ外への大きな乖離は見られません。
– 灰色のシャーディングは予測の不確かさの範囲を示し、比較的小さい範囲で収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測と実績の間には大きな乖離は見られません。予測の不確かさも低く、モデルの信頼性が示唆されます。
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、一貫性があると見受けられます。特に目立つ外れ値はなく、安定した状態です。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間がこのグラフを見ると、個人の経済的余裕に大きな変動がないため、安定した状態が続いていると判断できるでしょう。
– ランダムフォレスト回帰による軽い上昇は、経済的余裕の改善の傾向を示しており、将来にわたって見通しは比較的良好かもしれません。
– スポーツに関連するビジネスでは、このような安定した経済的基盤を持つ個人が多いことが示唆され、安心して消費や投資できる環境が整っている可能性があります。
このグラフは、安定的な経済的状況の継続を示唆し、未来への期待を持たせるものとなっています。
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:
1. **トレンド**:
– 初期の数日間は横ばい傾向です。データ点はWEIスコア0.8付近で安定しています。
– 過去数日から急激な上昇があり、最終的に1.0に到達する予測が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期にいくつかの外れ値が見受けられます。これらは異常値としてマークされ、WEIスコア0.6付近にあります。
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います。これらのほとんどは予測の不確かさ範囲内に収まっています。
– 外れ値は黒い円で示されています。
– 予測は3つの異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって行われています。特にランダムフォレスト回帰が最後に急激な上昇を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル間での不一致は見られず、全てのモデルが最終的には上昇トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は全体として予測通りに推移していますが、一部の外れ値を除きます。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響**:
– 急激な上昇は、何らかの積極的な介入や改善があったことを示唆します。スポーツ選手の健康状態が改善した可能性が考えられます。
– ビジネス的には、健康状態の改善に基づいてトレーニングプログラムや健康管理サービスの提案が有効かもしれません。
– 社会的には、健康状態のモニタリングとそれに基づくインターベンションが個人のパフォーマンス向上に寄与することを示しているように見えます。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
– **初期トレンド（実績データ）**: 最初の時期（7月上旬から中旬）において、個人のWEIスコアが0.6から0.8の間にほぼ横ばいで推移しています。
– **後期トレンド（予測データ）**: 8月からの予測では、WEIのスコアが1.0に向かって急激に上昇し、その後横ばいになります。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期データ内で数点の外れ値が見られますが、全体のスコア範囲からは大きく逸脱していないため、個人の心理的ストレスに影響を与える一時的な要因と考えられます。
#### 3. 各プロットや要素
– **実績（青いドット）**: 現時点での個人の心理的ストレスを示しています。
– **予測（ピンクの線）**: ランダムフォレスト回帰による予測で、今後のストレススコアの変動を示しています。
– **不確かさの範囲（グレーのシェード）**: 予測の信頼性範囲を示し、信頼できる範囲内の変動を示します。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– **初期実績と予測の比較**: 実績データがほぼ横ばいであるのに対し、予測データが大きく上昇する点は注目に値します。これにより、今後かなりの心理的ストレスの増加が予期されています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– **分布特徴**: 最初期のスコアは比較的一様であるが、今後の予測で急に1.0へと接近していることから、特定の要因が心理的ストレスを急激に高める可能性が示唆されます。
#### 6. 直感的な感覚と社会的影響
– **直感的な印象**: このデータは、現在の安定した状態から来る急激な心理的変動を予想しており、何らかの重要なイベントやストレス要因が差し迫っている可能性があります。
– **ビジネス・社会的影響**: 予測から、特にスポーツ関連の活動において、心理的ストレスが選手のパフォーマンスにマイナスの影響を与える可能性があることから、メンタルケア戦略の見直しが必要かもしれません。
この分析を元に、的確な対応策やモニタリングプランを構築することで、予測される心理的影響を緩和するための対策を進めることができます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は一定範囲内に密集しており、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。ただし、7月初旬から中旬にかけてのデータです。
– ランダムフォレスト回帰（紫のライン）は上昇傾向を示しています。対して、線形回帰（緑）のトレンドはゆるやかでほぼ一定です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として示されているプロット（黒い枠で囲まれているもの）がいくつかありますが、大部分は統計的に有意な範囲内に収まっています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実際のデータを示し、紫のラインと緑のラインはそれぞれ異なる予測モデル（ランダムフォレストと線形回帰）のトレンドを表しています。
– 灰色の影は予測の不確かさを示しており、ほとんどの実績データがこの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰のトレンドはデータの変動とよく適合しており、ランダムフォレストはよりダイナミックな変化を捉える傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実データの分布はほぼ中央に集中しており、大きな偏りは見られません。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 実績データは安定しているように見えますが、予測モデル間での違いが注目されます。特に、ランダムフォレストは今後の上昇を示唆しており、このモデルの信頼性を高めることで、将来のイベントや戦略計画に活用できる可能性があります。
– このようなデータはスポーツ選手のパフォーマンス評価や戦略的なフィードバック、トレーニング計画の最適化に寄与できるでしょう。特に、外れ値の原因を深掘りすることで、個別の課題や環境要因の理解が進むかもしれません。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– WEIスコアは全体として右肩上がりで上昇しています。期間の初めは0.6付近から始まり、後半には0.9以上に達しています。
– 時系列で見ると、開始から一貫した上昇トレンドが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイントにいくつか外れ値があります（黒い輪郭の青い点）。
– 外れ値があるものの、全般的にはスムーズに上昇しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示しており、全体的に灰色の不確かさ範囲の中に配置されています。
– 予測モデル（緑、青、紫の線）は、実際のデータよりも後半にわたって水平に展開されています。これは、予測モデルが一定の水準を維持することを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは全体として予測モデルの水準に近いか、ややそれを上回る形で推移しています。
– 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）は、それぞれ異なる予測範囲を示していますが、大きなばらつきは見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測は全体的には連動していますが、特に初期段階での実績はより多様性を示しています。
6. **人間の直感的な感じ方、およびビジネスや社会への影響**
– データの上昇トレンドは、最近の改善やスポーツ分野での公平性への意識向上を反映している可能性があります。
– 外れ値の存在は、特定のイベントや出来事が、一時的に不公平感や公正性の問題を顕在化させたことを示唆しています。
– ビジネスにおいては、スポーツ組織や関連企業が今後も公平性を高めるための取り組みを進めるべきであるとする指標となり得ます。
– 社会的には、エクイティの改善が参加者や観客の満足度にプラスの影響を与え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:
### グラフの特徴と洞察
1. **トレンド**
– 実績値（青い点）は期間の初めに若干の変動を示していますが、その後は安定して横ばいに推移しています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は、実績値よりも高い位置でほぼ一定を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには、外れ値が存在しており、それは特定の日付において観察されています（黒円で囲まれた青い点）。
– 全体としては、実績値の急激な変動は少ないです。
3. **要素の意味**
– 青い点は実績AIによる実際のスコアを示し、全体のスコアが0.8から0.85付近に集中しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、この範囲内でのスコア変動が予測されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データは一部重なっていますが、予測データの方が継続的に高いスコアを示している傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一定の範囲内に分布しているが、予測データはさらに高いスコアを予測しているため、より広範な良好なスコア分布を示唆しています。
6. **直感や影響に関する洞察**
– データが安定していることで、スポーツにおける持続可能性と自治性が確保されていると感じられます。
– 予測値が実績値よりも高い点は、今後の更なる改善可能性を示唆しており、ビジネスや政策立案者にとってポジティブな指標となるでしょう。
このグラフから、スポーツの分野での持続可能性が今後も改善され、新たな施策を考慮する余地があることがうかがえます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の期間において、実績AIのスコアは比較的低くスタートし、その後急速に上昇している。
– その後、0.8付近で停滞しているが、最終地点で再び急上昇している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績のデータポイントにおいて、いくつかの急激な上昇が見受けられる。
– 異常値として囲まれているデータポイントは、他のデータと比較して特に高いスコアを示している。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点が実績データを示しており、黒の縁取りが異常値を示している。
– 予測値は異なる回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されており、一貫して高い水準を維持している。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、実績のばらつきも含まれている。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測のデータは一致しておらず、特に初期段階では実績の変動が大きい。
– 予測モデルはいずれも高めに設定されており、実績が急激に上昇することを見越した設定だと考えられる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の急上昇と予測値の高水準設定は、将来的な成長を暗示している。
– 予測モデルは線形から非線形なものまで用いられており、実績データを包括的にカバーしようと試みている。
6. **直感と社会への影響**
– データポイントの急激な変動は、スポーツにおける一時的な出来事や事件を反映している可能性がある。
– グラフは実際のスコアが予測値に追いつく必要性を示しており、教育機会の改善や環境の変化が予測されるスコア上昇に寄与する可能性がある。
– ビジネスにおいては、予測が正確であれば、今後の成長可能性をターゲットにした投資や戦略策定の根拠となるだろう。
このグラフからは、トレンド変化やデータの不確かさを考慮しつつ、将来の戦略を見出すことが重要です。スコア改善の背景には教育やインフラの整備が関連している可能性があります。
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**
– 実績値（青色プロット）はおおむね上昇トレンドを示しています。初期の数値は0.6付近から始まり、徐々に0.8近くまで上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントがオーバーレイされた黒い丸で示されている外れ値としてマークされています。これは、特定の時点で予想や一般的な傾向から逸脱したスコアが観測されたことを示唆します。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実際の観測データを示します。黒い丸は外れ値、ピンクと紫の線はランダムフォレストとその他の回帰モデルによる予測を示しています。これにより、複数のアルゴリズム間での予測精度や適合を比較できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測された線は比較的一貫していますが、実際の観測データは少しばらつきがあります。そのため、予測モデルの精度が重要であることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は徐々に上昇するトレンドを持つ一方で、時折予測から外れるポイントが存在します。多様で予測可能性がある種の安定した成長を示唆しています。
6. **直感的な印象と社会的影響**
– 人々はこのグラフから、スポーツカテゴリーにおける共生や多様性、自由の保障が時間と共に改善されていると直感的に感じるでしょう。また、外れ値の存在から、特定の出来事や状況がスポーツにおける社会WEIを一時的に乱した可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、引き続き観測し、必要であれば政策を調整することで、多様性の向上を持続的に実現するための方策が示唆されます。
この分析により、スポーツ領域での社会的な課題や進展をデータに基づいて把握できることが理解できます。
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:
以下は、提供されたヒートマップに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド:**
– *上昇トレンド:* 7月6日以降、すべての時間帯で色が濃い青から緑、黄色への変化が見られ、総合WEIスコアが上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月1日から5日までの最初の数日間、スコアが低く、特に19時や23時の時間帯で非常に低い値（紫色）が目立ちます。これは外れ値として捉えることができます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色の変化はスコアの変動を示しています。濃い紫や青は低スコア、緑から黄色は高スコアを示しています。
– 各時間帯で一貫してスコアが変化していることから、一定の活動やイベントが影響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:**
– 時間帯ごとに一貫したスコアの変化が見られますが、特に19時台と23時台での変化が著しいです。同じ日付でも異なる時間帯でのスコア変動がほぼ平行して進んでいるため、これらの時間帯に関連する活動が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 総合的にスコアが上昇するトレンドがあり、どの時間帯でも一貫してこのトレンドが観察されることから、ある共通の要因が全体のスコアを上げている可能性があります。
6. **直感的および社会的影響の洞察:**
– ヒートマップからは、特定のイベントや活動の影響で総合WEIスコアが一時的に跳ね上がる状況が読み取れます。例えば、スポーツイベントがこの期間にあった場合、参加者や観客の興奮や関心がスコアの上昇につながった可能性があります。ビジネスや社会においては、スポーツイベントのプランニングや、時期に応じたマーケティング戦略の見直しが功を奏するかもしれません。
総じて、このヒートマップは期間中のスポーツ関連活動の特定の時間帯での影響を視覚化しており、それに応じた戦術的決定が可能になるでしょう。
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:
### グラフ分析の洞察:
1. **トレンド**:
– 時間帯によって色の変化が見られ、特に日付が進むにつれて変動が生じています。
– 一部の時間帯では色が徐々に緑色から黄色に変化し、個人WEIスコアが向上していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付において、特定の時間帯で急激に黄色が多く見られるため、その時間に個人のパフォーマンスが特に高かった可能性があります。
– 逆に、一部の時間において紫色があり、これらが外れ値として低いスコアを示しているかもしれません。
3. **各プロットの意味**:
– 色の濃淡でスコアの違いが示されており、黄色が高スコア、紫に近づくにつれて低スコアを表しています。
– スコアの密度や分布が時間帯と日付によって変化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは日付と時間帯ごとのクロス集計で提供されており、特定の時間帯で高いパフォーマンスが続いているかを読み取れます。
– 他の時間や日付と比較し、特に週の初めと終わりでパフォーマンスが異なる可能性も考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコアが特定の日付と時間帯に集中している可能性があり、パフォーマンスのピークが見られます。
– 全体として平日と週末でのパフォーマンスの違いを探ることができるでしょう。
6. **直感的な印象と影響**:
– ヒートマップの配色は、即座に個人のパフォーマンスの変化を視覚的に把握しやすくします。
– 高いパフォーマンスの時間帯を特定することで、トレーニングや戦略の重点を置く時間が絞り込めます。
– ビジネスやチーム戦略において、優れたパフォーマンス時間を特定し、最適化することが可能になるでしょう。これにより、チーム全体の効率を向上させることができると考えられます。
このように、このヒートマップからは個人のスポーツパフォーマンスの詳細な変動パターンと、それに応じた戦略的な改善点が明らかになると考えられます。
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:
このヒートマップに関する詳細な分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色合いが濃い紫から明るい黄色に変化していることが見られるため、全般的にWEIスコアが上昇するトレンドがあります。
– 特に7月7日以降、黄色が多くなり高スコアに向かっていることが示されている。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時間帯（例えば19時頃）で非常に低いスコアを示す濃い紫の部分がある。これは異常値または急激な変動を示している。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示し、濃い色ほど低いスコア、明るい色ほど高いスコアを意味する。
– 時間帯によるスコアの変動が視覚的に表されており、一日の中での変動パターンが示されている。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとにスコアの変動が異なり、特定の時間（例えば午後や夜間）のスコアが他の時間よりも安定している、または変動している可能性がある。
– 特定の時間帯でのスコア上昇（または下降）の規則性を確認することができる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間とスコアの関係性により、ある特定の時間でスコアが一貫して高い（または低い）場合がある。
– 特定の日付範囲でスコアが一様に上昇（または下降）している傾向が認められる。
6. **直感的インサイトおよび社会への影響**:
– スポーツイベントが活発な日や時間ではスコアが高くなり、逆に少ない時間帯や日付では低くなるパターンが考えられる。
– スポーツ業界において、イベントスケジュールの最適化や特定の時間帯へのリソースの集中が重要になる。
– コミュニティやファンエンゲージメントの向上や商業活動の促進に繋がる可能性がある。
このような分析を通じて、この時系列データの意味をより深く理解することができます。
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:
この相関ヒートマップから、以下のインサイトを提供します。
1. **トレンド**:
– 時系列データのトレンドは直接示されていませんが、ヒートマップの相関は一定期間を通じての関係性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数値が低い相関（青色）部分が外れ値と考えられますが、大きな変動は確認されません。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃さが相関の度合いを示しています。濃い赤は高い正の相関、青は負の相関を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 個人WEI（経済的余裕）と個人WEI（心理的ストレス）には比較的低い相関が見られます。
– 社会WEI（共生・多様性・自由の保障）と総合WEIには非常に高い相関があります（0.92）。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 概して、個人WEI平均と総合WEIや社会WEIの各項目との相関が高く、この期間中の全体的な評価の影響があることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 高い相関が示されている項目は、スポーツにおける幸福感や社会的な要素に大きく影響している可能性があります。
– ビジネスや社会においては、スポーツ活動の増進が個人や社会全体の幸福や持続可能な発展に寄与する可能性を考慮する必要があります。
このマップを通じて、スポーツ活動が個人と社会に及ぼす影響の多様性や相関性が強調されており、政策やビジネス戦略において重要な情報となり得ます。
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:
以下にこの箱ひげ図の特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– WEIスコアの中央値は概ね安定していますが、「個人WEI（心的なストレス）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は他に比べてスコアが低く中央値も下側に位置しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI平均」や「個人WEI（心的なストレス）」などのいくつかのカテゴリには外れ値が見られます。これらは通常、異例の低さや高さを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 箱の高さはデータの分散を示しており、広い箱はスコアが多様であることを示しています。「総合WEI」や「個人WEI平均」は比較的狭く、スコアが安定していることを示しています。
– 各ボックスの色は識別や比較を容易にするために使われていますが、具体的な意味はここではわかりません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 他のデータとの関連性はあまり明確ではありませんが、カテゴリ毎のスコアの広がりや外れ値の特徴を比較することで傾向を読み取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に見て、スコアの分布は均等ではなく、特に「個人WEI（心的なストレス）」のカテゴリでは、下方向への外れ値が多く見られます。相関関係はこのグラフだけでは明確にはわかりません。
6. **直感的な洞察**
– 「個人WEI（心的なストレス）」が低い中央値と多くの下方の外れ値を示していることは、心的な健康に関する課題があるのかもしれないと感じられます。
– ビジネスや政策関係者は、この種の分析を用いて改善が必要な領域を特定し、対応策を講じることが重要です。
– 多様なスコアの分布は、それぞれの指標が独自の課題や強みを反映している可能性を示唆しています。
このような分析に基づき、スポーツ組織や関係者は戦略的な決定を行うことができるでしょう。
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、スポーツカテゴリにおけるWEI構成要素の主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に分析と洞察を述べます。
1. **トレンド**
– データポイントは広い範囲に散らばっており、一なりの傾向が特には見られません。しかし、第1主成分の軸に沿ってデータが広がっており、第1主成分がデータの大部分の分散を説明していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第1主成分が-0.3付近に、大きく離れた外れ値が1つあります。他のデータポイントと離れているため、特異なイベントや異常値を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 各データポイントは、観測された30日間の特定の日の特性を主成分で表したものです。第1主成分は全体的な変動の71%を説明し、第2主成分は9%を説明しています。この指標から、データの大半の分散が第1主成分に起因していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 明確に時系列のトレンドを示すデータの流れは見られません。グループ化されたパターンもなく、データは主にばらばらです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各主成分間の相関は低い（一部のデータが中央や右側に密集していますが、全体的にばらばらな分布です）。第1主成分での変動はより広いですが、第2主成分には多少の密集があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 外れ値の存在は、特定の日に異常なイベントがあった可能性を示し、詳細な分析が必要です。データは第1主成分により大きく影響されますので、この成分に関連する要因が特に重要と考えられます。
– ビジネスやスポーツ活動において、このようなデータの分散は多様なアクティビティやイベントを示している可能性があり、特定のキャンペーンやイベントの分析に役立つ可能性があります。
全体として、データは特定の傾向を示すというよりも、広範な分散と一部の外れ値が特に注目される結果が得られています。
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。