📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータ分析
#### 1. **時系列推移**
全体として、総合WEIスコアは、2025年7月1日から7月10日にかけて、多少の変動はあるものの概ね上昇トレンドを示しています。スコアは最初の方で0.7付近で推移していましたが、7月6日以降は0.8以上にまで上昇し、7月9日には0.875という高いスコアを記録しています。この上昇傾向は最終的に7月10日には若干低下したものの比較的高い値を維持しています。
#### 2. **異常値**
異常値として識別されたスコアは、7月1日 (0.72) および7月5日 (0.70) の過程で確認されました。特に、7月5日は個人WEIの中で心理的ストレス(0.50)が異常に低かったことが全体の変動を引き起こした可能性が考えられます。また、7月6日以降の急上昇には、社会WEI（持続可能性と自治性、社会インフラ、共生・多様性）の高まりが寄与しています。
#### 3. **季節性・トレンド・残差 (STL分解)**
データに対するSTL分解を適用した場合、以下が示されます:
– 長期的トレンドは7月1日から10日にかけての上昇を示唆。
– 明確な季節性パターンは無く、変動は主に個別の日付に特有の事象に起因しているようです。
– 残差成分は比較的小さく、期間内での異常な変動は少なかったと言えます。
#### 4. **項目間の相関 (ヒートマップ)**
主要な項目として相関が高いのは以下の項目です:
– 個人WEIの経済的余裕と健康状態は正の相関を示しており、経済的安定が健康にも良好な影響を与えている可能性があります。
– 社会WEIの持続可能性と自治性が高く、社会インフラとの関連性が強いです。これは、基盤設備の充実が社会の持続可能性を支えていることを示唆します。
#### 5. **データ分布 (箱ひげ図)**
各種WEIスコアの箱ひげ図は、中央値が高く、ばらつきが少ないことを示し、各項目が一般的に安定していることを示唆します。異常値は限定的であり、突発的な変動は一部の項目に限定されています。
#### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
PCA分析では、特に第一主成分(PC1)が0.70の寄与率を示しており、これは主に個人と社会のWEIスコアの変動を反映していると考えられます。PC2の0.09という低い寄与率は、個々の項目の特有な変動よりも、全体的なトレンドに大きく影響する要因が存在することを示唆しています。
### 結論
全体として、2025年7月1日から10日までのデータにおいて、総合WEIスコアは一般的に上昇する傾向にあり、特に社会的持続可能性やインフラの向上に基づく部分が大きいと考えられます。異常値は一部のスコアに限定して見られましたが、それらが主要なトレンドを大きく妨げるものではありませんでした。
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**:
– グラフの冒頭と終了時点で、異なるコンポーネントが観察されています。
– 左側のデータは、WEIスコアが0.8から1.0の間で安定した範囲にあります。
– 右側に展開している部分は、前年の値と記載されており、安定した範囲内での動きを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のプロットの中に、異常値とされるオブジェクトがありますが、他のデータと密集しているため、大きな異常とまではいえません。
– 予測値に関しては、特に劇的な変動があるようには見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点（実績AI）が初期に集中的に配置されています。
– 緑色の点（前年値）が後半に配置され、予想される安定性を示唆しています。
– 異常値の記号は一部に集中していますが、全体的に見ても影響は限定的です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績AIと前年の値は時間的には離れて配置されており、直接の関連性は見えにくいですが、全体のトレンドを理解するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左側の実績AIについては、かなり限定された範囲内にあるため、一定の安定性を示しています。
– 右側の前年のデータは、過去の類似した水準を示しており、予測可能性の高さを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響の洞察**:
– 実績と前年の値を比較することで、継続した安定性とパフォーマンス向上の兆しを感じ取れるでしょう。
– WEIスコアが高い範囲で維持されていることから、スポーツや関連事業におけるポジティブな成果を期待できます。
– 異常に対する即応策や、予測に基づく戦略立案が重要となります。
全体の構造として、短中期的には安定しており、外部の要因が影響しにくい状況が示唆されています。この意味で、ビジネス戦略を慎重に策定しつつ、現状のパフォーマンスを維持もしくは向上させる機会となるでしょう。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド:**
– グラフの初期（7月から9月）は、実績データ（青いプロット）が短期間での上下の変動を示しています。年末から新年にかけてデータが途切れていますが、再びデータが見える5月以降では、別の期間としてデータが確認できます。長期間のトレンドは示されていません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– グラフの最初の期間では、異常値（黒いサークル）が記録されています。この異常値は、予測モデルからも外れていることから、特異なイベントや計測ミスかもしれません。
3. **各プロットや要素:**
– 実績（青いプロット）は、過去の事実に基づくデータです。
– 予測（赤い×）は、AIによる将来の予測を示します。
– 異常値（黒いサークル）は、データポイントの中で通常の範囲外として認識されたものです。
– 線形回帰、決定木、ランダムフォレストといった予測モデルは、それぞれの方法論に基づく予測を示し、異なる予測が可能であることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績値と予測値の間には相関が見られますが、異常値周辺での相違があり、これがモデルの予測精度に影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 予測モデル（特にランダムフォレストと決定木）は、実績データからの予測がある程度一致していますが、外れ値や変動幅の大きいポイントでは不確実性が見られます。
– データの密度は時系列に沿って不規則に分布しているため、一定のパターンや周期性は見られません。
6. **直感的な洞察と社会的影響:**
– 短期間の変動は、スポーツの特性（試合結果などの変動性）を反映している可能性があります。
– 異常値は重要な試合や大会、あるいは測定異常を示唆しているかもしれません。
– 異なる予測モデルの結果を比較することで、予測精度を向上させるための新しい手法やデータ補完の必要性が示唆されています。これは、スポーツ戦略の策定や選手のパフォーマンス評価に役立つ可能性があります。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– **上昇/下降**: 初期のデータ（青い円）が0.8から1.0の間で高い水準に集中し、後半の予測データ（緑の円）が0.6から0.75の範囲に分布しており、全体的にはやや下降傾向が見て取れます。
– **周期性**: 明確な周期性は特に見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い円で示される）は2025年7月から8月に多く出現しており、その後のデータには外れ値が見受けられません。
– 初期には急激な変動が見られますが、後半はより安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い円**: 実績データ。
– **緑の円**: 前年のAI予測。
– **紫の線**: ランダムフォレスト回帰による予測。
– **灰色の影**: 予測の不確かさ範囲。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データとAIによる前年の予測が異なる動きを示していますが、予測全体が実績データの変動の後を追う形になっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年予測との間に明確な相関は見られませんが、予測範囲外のデータ（外れ値）が存在します。
6. **直感的な感想とビジネス・社会への影響**
– 実績が前年の予測を大きく上回ることで不確実性が顕在化していることを示しています。
– スポーツ分野においては、予測が困難であることが明らかであり、戦略的な計画立案においては柔軟性が求められるでしょう。
– 社会的にはパフォーマンスが若干低下方向にあるため、改善策の検討が必要かもしれません。
このグラフはスポーツパフォーマンスの不確実性を視覚的に表現しており、戦略的変革や計画を推進するための重要な洞察を提供していると言えます。
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:
以下は、提供されたグラフに関する詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– 初期の期間（2025年7月から9月）の実績データは横ばいを示しています。
– その後、予測データのみが示されており、期間の後半（2026年7月頃）に向けて異なる回帰手法に基づく予測値がありますが、実績データはありません。
– 全体的に大きなトレンド変動は見られず、安定したWEIスコアで推移していることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の横ばい期間に「異常値」として表示されているデータポイントが存在します。
– 予測データには特に急激な変動はありません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績データを表しており、初期段階での安定性を示しています。
– 緑色の点は前年の比較データで、同様に高いレベルを維持していることを示唆しています。
– 予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）による傾向は、それぞれ異なる方法でモデリングされていますが、いずれも大きな変動は示していません。
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を比較すると、モデル予測が実績データから大きく外れることなく推移していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 複数の予測手法の結果が非常に密接していることから、異なるアプローチでも結果が一致する可能性が高いです。
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**:
– WEIスコアが高く安定しているため、スポーツ関連の経済的余裕は全体的に維持されていることを示唆しています。
– ビジネス的には、スポーツ事業の健全な経済状況が推測され、さらなる投資や活性化が見込まれます。
– 社会的には、スポーツ選手の経済的安定が期待され、パフォーマンスやキャリアの継続性へも好影響を及ぼす可能性があります。
このグラフからは、予測と実績が調和しており、安定性の高いスポーツ経済環境が見られると解釈できます。
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
1. **トレンド**
– 時系列で見ると、左側（過去）のデータでは実績のスコアが全体的に高く、0.8以上を維持しています。一方、右側の未来予測はややスコアが下がっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期に表示される青色のプロットにおいて、異常値として示されているデータポイントがあります（0.7以下）。これらが何らかの特別な状況を反映している可能性があります。
– 予測においては、0.6付近のデータが予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）によって示されていますが、比較的小さなばらつきしか見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績、赤のプロットは予測で、外れ値は黒の円で示されています。
– 予測における範囲（灰色の帯）は未来の予測不確かさを示し、そこに収まっているかどうかで予測の妥当性を確認できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の比較において、予測AIがどの程度正確に実績を捉えているかが観察できます。実績が比較的高い中で、予測は若干低い傾向にあり、さらなる改善の余地を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時系列にわたるスコアが周期的なパターンを持たず、一貫したウェルネスの評価指標としては高いが、予測では下降傾向が示されています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 人間は、過去の高いウェルネススコアを基にした期待値が、予測においてやや下がることに驚くか、警戒するかもしれません。
– この情報は、ウェルネスプログラムの改善や介入の必要性を示唆しています。
– ビジネス的には、スポーツ選手のパフォーマンス管理や健康促進プログラムの設計に影響を与え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**
– グラフの最初の部分（2025年7月）はいくつかの実績データが存在し、その後しばらくイベントがなくなるか、予測に移行しています。
– 365日間を通して、全体的なトレンドは一定ではなく、予測モデルにより変動が大きくなっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月ごろに異常値（ブラックサークル）が確認されます。これは平均よりかなり高い心理的ストレスを示している可能性があり、特定のイベントや状況に関連している場合があります。
– 予測モデルの中でもランダムフォレスト回帰は一時的に高いスコアを示しており、他の予測モデルとは異なる結果を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、実際の心理的ストレスのスコアを表しています。
– 赤い×は予測データで、複数の回帰モデルによる予測値を示しています。
– 緑色の点は前年のデータを示しており、季節性や周期性があれば、それ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**
– 実績データと複数の予測データは、心理的ストレスを評価するための異なる視点を提供していますが、全体的に密接な関係があることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ランダムフォレスト回帰が他のモデルより一時的に高い予測をしていることから、特定の時間範囲内でストレスが急増する可能性が推測される。
– 他のモデル（線形回帰、決定木回帰）は比較的安定した予測を提供しています。
6. **直感的なインサイトとビジネス・社会への影響**
– スポーツに関連する心理的ストレスの変動は、大会や重要なイベントに対応するものかもしれません。これにより、選手やチームがどのようにストレスに対応すべきか、メンタルサポートがどのように提供されるべきかに関する指針が得られるでしょう。
– 高いストレススコアが持続する場合には、メンタルヘルスの介入が必要であることが示唆されるかもしれません。この情報は、スポーツ心理学者やコーチが選手の不安を軽減するための戦略を策定するのに役立ちます。
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、360日間にわたる個人のWEI（自由度と自治）スコアの推移を示す時系列散布図で、特定の特徴が見られます。以下にその洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 一貫したトレンドは見られませんが、初期と後期でデータが分かれているようです。最初のデータポイント群と後のデータポイント群が異なる時期に集束しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間には一部において外れ値が存在し、これが円で囲まれて示されています。
– 初期データの間には急激な上昇を示す線がありますが、これは全体的なトレンドにはならない一時的なものです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、緑の点は前年の比較を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさ（標準偏差の範囲）を示し、これがデータの信頼性の指標となります。
– 紫、ピンク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）に基づく予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる色の予測モデルが他のモデルによる予測との比較を可能にし、データ内のスコア変動に対する異なる視点を提供します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な周期性や相関関係は見られません。初期と後期にデータが分かれて集中しているため、異なる期間での傾向を分析する必要があります。
6. **直感的な感想と社会への影響**:
– 見た目では、スポーツに関連する自由度と自治のスコアが変動しやすく、環境やトレーニング方法の変化に影響されている可能性があります。
– ビジネスやスポーツ戦略においては、データの安定性がないため、短期的な計画よりも長期的なビジョンが重要になりそうです。
– グラフは、AI予測が複数あってもすべてが一致しない可能性を示しており、複数の予測手法の成果を比較しながら戦略を立てる余地があることを示します。
この分析は、データのさらなる健全性チェックや、追加の環境要因の特定に役立つかもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 左側の実績AIの青い点は、短期間に集中しています。これらは全体的に高いスコアで横ばいのように見えます。
– 右側の比較AIの点は，比較的低いスコアで安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い点に囲まれた黒い円は異常値を示しています。異常値がほとんど見られないため、この時期のデータは比較的安定していたということを示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点（実績AI）は、評価日初期の公正性スコアの高い実績値を示しています。
– 緑の点（前年AI）は一年後の結果を示し、低いスコアの分布を表しています。
– 弓形のライン（予測）は、異なる回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）による将来の予測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AIのデータと比較AIのデータの間には、スコアの違いや分布に大きな差があります。
– 予測ラインは異なるモデル間で一致しており、予測の信頼性が高いことを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績AIと比較AIの値は相互に関連しないように見えます。スコアの中心傾向が異なることから、2つのデータは異なる条件や期間を反映している可能性があります。
6. **人間の直感とビジネス・社会への影響**
– このグラフから人々が感じるのは、実績AIのスコアが一時的に非常に高かったが、比較AIのスコアは低く安定しているため、公正性が持続可能であるか再検討が必要であるということです。
– ビジネスや社会への影響として、予測が示すスコアの安定性は、長期的な計画の策定や改革の推進に寄与す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:
以下はグラフの分析とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 初期の期間でスコアが上位（0.8〜1.0）に集中していますが、評価日が進むにつれて新しいデータポイントが異なる範囲で出現します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値は初期のいくつかの日に観察され、赤い「×」マークで示されています。スコアが1.0に達しており、他のプロットとは異なるため、これは特別なイベントや異常の可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績を示し、プロットが密集しています。
– 緑の点は前年のデータで、それに沿った予測が行われているようです。
– ピンクや紫の線は異なる予測モデル（決定木やランダムフォレスト回帰など）を示しています。これらの線が示す予測値は、いくつかの異なる範囲にわたっています。
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の間に相違があります。予測モデルによって、後期のスコアが異なる傾向を示しています。特に予測モデル間には目に見えて異なる結果が得られています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータに密集したプロットによる高スコアが多く、その後に新たに出現した低スコアプロットが見られる点が特徴的です。
6. **人間が感じる直感やビジネス・社会への影響**:
– 初期の段階でスコアが高水準であったことは、初期の取り組みが成功を収めていたことを示すかもしれません。一方で、予測モデルの多様性は異なるシナリオを示唆し、それに基づく対応が必要です。ビジネスや社会において、持続可能性と自治性の向上を目指している場合は、これらの予測をもとに適切な戦略を策定するのが重要でしょう。
このグラフは、初期の成功を維持しつつ、予測された変化にどのように対応するかを考える上で役立つデータを提供しています。
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:
以下の視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフには大きく分けて二つのクラスターが見受けられ、一方は2025年7月付近、もう一方は2026年7月付近です。
– 両方のクラスターでは数値の方向性に一定の傾向が見られず、期間を通しての顕著なトレンドは描かれていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 両方の期間で、いくつかの異常値が検出されています。また、予測も実績値から外れている箇所が目立ちます。
3. **各プロットや要素**
– 実績値は青い点で示され、予測値は赤い×で示されています。
– 空間的な密度で見ると、二つのクラスターはかなり密集しています。
– ピンク色と青色の線は異なる予測モデルを示し、それぞれ異なる軌跡を描いています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測値には複数のモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が用いられていますが、実績値との一致度にばらつきがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– クラスター内でのスコアの分布は比較的安定しており、大きな偏りは観察されません。異常値の影響を受けやすいポイントがあることが考えられます。
6. **直感的な洞察やビジネス・社会への影響**
– スポーツ分野での社会基盤や教育機会に関するスコアの変動は、複雑であることが分かります。モデル間で一致しない予測により、これは予測困難な領域であることを示唆します。
– 人間が直感的に感じることは、短期間でのスコア変動が小さく安定している可能性が高いため、特にスポーツのインフラや教育に関する政策や計画を立てる上では、慎重なデータ分析が必要です。
– ビジネスにおいては、予想外の異常値や急な変動に対して柔軟に対応できる仕組みを持つことが重要であると言えるかもしれません。
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:
## 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは、左から右に時系列で並んでおり、初期の段階で「WEIスコア」が高く（～0.9）、その後急激に変化しています。こうしたパターンは長期にわたる一貫性の欠如を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の点が異常値として強調されています。これらは予想範囲（灰色の領域）から外れており、何らかの予期せぬ出来事やデータの異常を示している可能性があります。
3. **プロットや要素**
– 実績値（青）、予測値（赤）、異常値（黒い円）、前年データ（緑）の利用により、各要素が時系列的に比較されています。また、予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が色分けで示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 左側でさまざまな手法がほぼ同じ予測をしている一方で、右側では予測が異なり、実績との乖離が見られます。これは予測精度の低下やデータの特異性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアが一定の期間で変動していることから、データの分布が予測の困難さを一定程度示しています。特定時点での急激な変化が全体の相関関係を乱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、初期のデータの安定性とその後の不安定さです。スポーツに関連する多様性や自由の保障は、比較的安定して提供されている一方で、突発的な社会的もしくはイベントによりスコアが大きく変化することを示唆します。ビジネスや社会において、こうした変動は予測不可能な要因への迅速な対応の必要性を指摘し、政策策定やリスクマネジメントに影響を及ぼす可能性があります。
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:
以下に、提供された時系列ヒートマップからの視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**
– WEIスコアの色が濃い紫から緑、黄色へと変わるパターンが見られ、特定の期間にスコアが上昇している可能性があります。この傾向は、特に7月7日以降に顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月6日から7日にかけて、色が一気に変わることから、スコアが急激に上昇したことが示唆されます。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを表しており、紫色は低スコア、黄色は高スコアを意味しています。したがって、特定の日や時間帯におけるパフォーマンスの変動が視覚的に分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯（7時、15時、16時、19時、23時）でWEIスコアが変動しているのが確認できます。日の経過とともに各時間帯のスコアが一致するカラーシフトを示しており、時間帯ごとのパフォーマンスに一定の傾向がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全般的に、日を追うごとに同じ時間帯のスコアが上昇する傾向が見られ、時間とともにパフォーマンスが改善する可能性が浮かびます。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– このデータから、スポーツイベントや選手のパフォーマンスが特定の時間帯において最も効果的であることが示唆されます。また、時間帯別のパフォーマンス改善の傾向があるため、トレーニングや戦略の最適化に貢献する可能性があります。ビジネス面では、広告やスポンサーシップを配置するのに最適な時間帯を特定するのに役立つかもしれません。
全体的に、このヒートマップは、スポーツ関連の活動やパフォーマンスにおける特定の時間依存パターンを分析するための有用なツールとして活用できるでしょう。
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:
以下は、提供されたヒートマップについての分析です。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれ、色の変化を見ると、様々な時間帯でWEI平均スコアが変動しています。全体的に、一定の周期性はあまり見られず、変化点が多い印象です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月4日、15時台に非常に低いスコア（濃い紫）があります。他の時間や日付に比べ、非常に低い値で、外れ値として注目されます。
– 同様に、7月8日14時台には高いスコア（黄色）が見られ、これも際立っています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化は、スコアの大きさを表しており、紫から黄色にかけてスコアが高くなります。スコアが高いほどパフォーマンスが良いと考えられます。
– 横軸は日付、縦軸は時刻を示しています。それぞれのセルは特定の日付と時刻のスコアを表します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時刻ごとのスコアの変動は日によって異なりますが、特定の時間にスコアが集中して高くなることがないため、一貫したパターンは見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に強い相関関係は見られません。スコアの分布は散在しており、ランダム性が高いです。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**:
– このデータは特定の時間帯におけるパフォーマンスのばらつきを示しており、時間管理やスケジュール調整に関する有用なインサイトを提供します。
– 高いスコアを時間帯や日付に合わせて調整することで、スポーツのトレーニングやスケジュールの最適化に役立つ可能性があります。
– ビジネスでの応用では、パフォーマンスマネジメントの一環として、効率的な時間の利用に寄与するかもしれません。
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、提供されたヒートマップについての分析です。
1. **トレンド**
– 全体的には、時間帯（7時から23時）によってスコアが異なり、色の変化に周期性が見られることから、日中で活動や注目度が変わっている可能性があります。
– 色の変化が顕著であり、特定の日付や時間帯において劇的な変化が見られる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色が暗い紫から明るい黄色へ急激に変化している箇所があり、これは急激なスコアの上昇を示しているかもしれません。
– 例えば、7月6日付近での変化が顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色はスコアの大小を示しており、明るい色（黄色）が高いスコア、暗い色（紫）が低いスコアを示しています。
– 特定の時間帯での色の濃さが、活動のピークや注目度の高まりを示唆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**
– 異なる時間帯でのスコアの変化を見ることで、どの時間帯がより注目されているかを把握できます。日中と夜間で異なるスコアが見られるため、生活リズムや関心の違いを反映しているかも知れません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯（例えば、19時や23時）に特に高いスコアが見られることから、多くの人がその時間帯にスポーツイベントに関心を持っている可能性があると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 日中や夕方の時間帯に興味や注目が集まることから、スポーツイベントの時間設定やマーケティング戦略に影響を与える可能性があります。
– ビジネス的には、広告やプロモーションの最適化に役立つかもしれません。高スコアの時間帯にターゲットを絞ることで、効果的なアプローチが期待されます。
このヒートマップから、人々がいつスポーツに関心を持っているかを視覚的に把握し、適切な戦略を考案するための基礎的なデータを提供していると考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは360日間のデータをもとにしたものですが、個々の時系列トレンドは視覚されていません。ただし、相関係数の色の濃淡から何が影響しているのか推測できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップは平均的相関値を示すため、外れ値や急激な変動は視覚的には観測できません。しかし、相関係数が非常に高い（または低い）組み合わせを特定でき、それが異常な関係性を示しているかもしれません。
3. **ヒートマップの要素**
– 右上が赤く、左下が青色の領域が多いことから、全般的に高相関と低相関が入り乱れています。色の濃い赤は強い正の相関を、青は強い負の相関を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 個人の要素と社会的要素との間に強い相関を持つ領域があります。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」は他の項目と比較的低い相関を持つ一方で、「個人WEI（心理的ストレス）」は多くの項目と比較的高い相関を持っています。
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）」の相関が0.92と非常に高く、強い関係性があります。これに対して、「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（社会基盤・教育機会）」の相関は0.18とかなり低いです。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間が直感的に感じるのは、公共の福祉やポリシーが個人の心理的ストレスに大きな影響を与える関係性です。ビジネスや社会において、経済的な要因が必ずしも個人の自由度や自立性と直接的に結びついているわけではないことを示唆しています。
– このようなデータは、公共政策の策定や企業のリーダーシップ戦略において、個人とコミュニティ全体の福祉を向上させるためのインサイトを提供します。特に、心理的健康やストレス管理が重要なフォーカスエリアであると考えられます。
この分析に基づくと、個人の福祉と社会的環境の改善がスポーツや健康の推進において重要な役割を果たしうることが示唆されます。
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:
以下はグラフの分析結果です。
1. トレンド
– 特定のトレンドは見られませんが、異なるWEIタイプにおけるスコアの分布の違いが明確です。
2. 外れ値や急激な変動
– 個人WEI（経済的余裕）と社会WEI（公平性・公正さ）において外れ値が観察されます。他のデータセットに比べ、これらのWEIタイプではデータのばらつきが見られます。
3. 各プロットや要素
– 各箱ひげ図の色は特定のカテゴリを示している可能性が高いです。
– 中央の線は中央値を、箱の上下の境界は第1四分位数と第3四分位数を示し、データの中心傾向と散らばりを示しています。
4. 複数の時系列データ
– 時系列データではなく、一年を通した分布比較として評価されるべきです。
5. 相関関係や分布の特徴
– 総合WEIと個人WEI平均では比較的高いスコアの分布が見られ、経済的余裕や心理的ストレスの項目では広い範囲への分布が観察されます。
6. 人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響
– 社会的公平性や経済的な余裕に関連した不均等さが浮き彫りにされ、改善のためにターゲットとすべき領域の明確化につながるかもしれません。
– 各タイプのWEIスコアの分布を理解することで、特定のスポーツや活動がどの程度の影響を及ぼしているかを分析し、社会的施策を強化する方向性を見出す可能性があります。
全般的に、このグラフはスポーツに関連する異なる側面での幸福度や健康度を比較検討するための有用な視点を提供しています。
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:
このグラフは、WEI構成要素の主成分分析（PCA）を示しています。主成分分析はデータの次元削減を行い、パターンを視覚化するための手法です。
1. **トレンド:**
– このグラフでは、特定のトレンドは見受けられないようです。代わりに、データポイントは散らばっていますが、第1主成分（横軸）に沿って、特に0.1から0.2の範囲で密集しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 外れ値としては、第1主成分が-0.3および第2主成分が-0.2あたりに存在する点が目立ちます。他の点から離れた位置に存在しており、特異なケースを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 点の分布は各スポーツ要素の主成分に基づくスコアを示しています。横軸（第1主成分）はデータの70%の分散を、縦軸（第2主成分）は0.9%の分散を説明しています。これにより、第1主成分がより重要な特徴を持っ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:**
– このグラフは時系列データを表していないのが通常ですが、データポイント間の相対的な距離を通じて各要素間の類似度や相関を見ることができます。特に、第1主成分が近い値を持つ点同士が類似した特性を有することを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 点が第1主成分の正の側に多く存在していることから、これらの要素は主に第1主成分に関連した特性を強く持っていることが分かります。また、第2主成分が0.1あたりに点が集中していることから、この成分は比較的均一で特定の要素が少ないことを示唆しています。
6. **直感的な印象と影響:**
– 直感的には、第1主成分に関連した要素の影響が非常に強く、それがスポーツカテゴリで重要な役割を果たしていることが感じられます。この情報は、ビジネスにおいて重要な要素を特定し、意思決定の際の戦略を立てる上で有用です。また、外れ値は特定の異常または特異な傾向を示しており、これによって新たな発見や新規戦略の立案に繋が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。