📊 データ分析（GPT-4.1による）
## および分析:
1. **時系列推移とパターン**:
– **総合WEI**は、全体的に緩やかな上昇傾向を示していますが、特定の日付に急激な変動が観察されます（例: 7月6日から8日にかけての急上昇）。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**の両方が、総合WEIと似た動きですが、個人平均の変動幅が大きい日があります（例: 7月5日の低下）。
– **詳細項目**のスコアに関しては、特に**心理的ストレス**や**自由度と自治**が比較的大きな変動を示しています。
2. **異常値とその背景**:
– 異常値として検出された総合WEIのスコア（例: 7月1日と2日の変動）は、個人のライフイベントや特定の社会的出来事、例えば、重要なスポーツイベントや政治的な変化が影響を与える可能性があります。
– 個人の異常値は、特定の項目で急激な変化（例えば、7月5日の個人WEI平均の急落）が観察され、これも個人の健康や経済状況の急変が要因かもしれません。
3. **季節性・トレンド・残差（STL分析）**:
– 長期的なトレンドとしては、夏季（分析対象期間がちょうど夏にあたる）のスコアが全般的に高くなる傾向があります。
– 季節性要因が特定の休日やイベントによって影響を受けており、週末や特定の日付にスコアが上がる傾向が指摘されます。
– 残差成分はランダムノイズとして一定の幅で存在していますが、突然の変動を示す日の存在はその他の統計的要因（異常値）を示唆します。
4. **項目間の相関**:
– 各WEI項目間で、**心理的ストレス**と**健康状態**が強い負の相関を示している可能性があり、ストレスが健康に直接的影響を与えていることが考えられます。また、**個人の経済的余裕**と**社会の持続可能性**の間には、ポジティブな影響を及ぼし合う傾向があるかもしれません。
5. **データ分布（箱ひげ図）**:
– 各WEIスコアの分布を見ると、個人スコア（特に経済的余裕と健康状態）のばらつきが大きく、外れ値も頻出しています。特定の個人や少数の集団が全体的なスコアを引き下げている可能性があります。
6. **主要な構成要素 (PCA)**:
– **PC1が71%の寄与率**を持ち、これは総合WEIの主要な変動を説明します。PC1にはおそらく、社会的・経済的背景や季節性による影響が反映されています。
– **PC2の寄与率**は低いですが、これは通常、二次要因であり、最近の特定のイベントの影響を示す可能性があります（例: 急激な特定イベントによる一時的な影響）。
## 結論:
データの全体的な傾向は上昇していますが、特定の期間における大きな変動は注意が必要です。異常値の原因には、個人レベルではライフイベントや健康変化、社会レベルでは季節性要因やイベントの影響といった要素が考えられます。分析結果は、これらの要素に着目することで、より細かい戦略立案や改善策の策定に寄与するでしょう。
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:
### グラフの分析とインサイト
1. **トレンド**:
– 初期には実績データ（青いプロット）が集中しており、時間とともに横ばいからわずかな上昇が見られます。ただし、データの大部分は特定のタイムフレーム（開始直後）に留まっており、長期的なトレンドは明確ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としてマークされた点（黒い丸）は初期に多数見られ、これがデータの変動を表している可能性があります。これらは評価基準やデータ収集の不整合を示唆するかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 線形回帰や他の予測モデル（ランダムフォレスト回帰、決定木回帰）の予測線が追加されていますが、これらは極端に高いまたは低い傾向を示しており、実績データからの乖離が見られます。このことから、予測モデルの精度や適合に疑問が生じるかもしれません。
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との比較から、予測精度の評価が可能です。しかし、時間経過とともに実績データが途絶えているため、将来的な予測の信頼性に懸念が残ります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布としては初期に固まっており、その後データは提供されていないため、相関関係の分析は困難です。これはデータ収集や対象のシーズナリティに関連した制約として理解されるべきです。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 初期の実績データと異常値の多さから、スポーツ分野におけるデータの一貫性や予測モデルの適用に関して再評価が必要であると考えられます。
– このような変動や異常が頻繁に観測される場合、公正性や競技性の評価に影響を及ぼす可能性があります。
– モデルの改善やデータ精度の向上は、スポーツ分析や予測の信頼性を高めるポテンシャルがあります。
今後、このデータをもとにスポーツのトレーニングプログラムや選手のパフォーマンス分析に活用する際には、さらなるデータの収集とモデルの再調整が求められるでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**
– 初期の段階で、実績データ（青色）が集中的に配置されていますが、その後データがありません。
– 徐々に時期が進むにつれて、前年データ（緑色）が増えていることが見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 予測（実績AI）として赤色の十字が表示されていますが、現在の配置に外れ値や急激な変動は特に見られません。
– 紫色の線が途中で不連続に上昇していますが、具体的な変動の原因は不明です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績は青色、予測は赤色、前年は緑色で示されています。
– 薄いグレーのバンドは予測の不確かさ範囲を示しており、予測がどの程度の範囲でばらつくかの指標です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時期が進むに連れて、前年のデータが体系的に表示され、予測モデルである紫色のライン（いくつかの異なる回帰モデル）がそれに対して予測を行っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが一時期に集約されているため、明確な相関関係の判断は難しい状況です。
– 予測データと前年データが離れて配置されていることから、予測モデルの精度には注意が必要そうです。
6. **直感的な洞察および社会への影響**
– グラフ全体が示すのは、正確な予測や安定的なデータ収集が重要であることです。
– より多くのデータポイントとこれらの相関の理解が重要で、スポーツ分野での戦略的な改善に役立ちます。
– 予測の精度およびモデル選択が、将来の計画や戦略に重大な影響を与える可能性があります。
これらの洞察を基に、データの収集頻度や予測モデルの選択に改善の余地があることが考えられます。
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**
– 最初の期間（2025年7月から2025年9月）では、青のプロット点（実績AI）は一貫して高いWEIスコア（約0.8付近）を示しています。それ以降のデータ（2026年7月付近）は別の色のプロット（前年度データ）で表され、これも高いスコアを示しています。複数年のデータが直接比較できるように表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値は大きな円で表示されていますが、プロットにはほとんど見られず、全体的に異常な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青は実績、緑は前年度のAIによる推測データを示しています。
– 線（Linear回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、予測モデルによるトレンドを示しており、差異の範囲も視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在の実績と過去のデータが視覚的に比較されており、前年度のデータは今年の実績と高い相関を持っていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なる回帰モデルが重ねて表示されていることから、WEIスコアの予測におけるモデルの精度とそのばらつきが視覚化されています。
6. **直感的なインサイトと社会的影響**
– 人間はこのグラフから、WEIスコアが一貫して高い水準を維持していることを読み取るでしょう。これはスポーツのAI評価が安定していることを示唆します。
– ビジネス面では、一定の予測精度が確保されているため、新たな戦略やトレーニングメニューの評価に役立つ可能性があり、AIの信頼性も高いと感じるでしょう。
このグラフは、スポーツのAI評価が過去年との比較で安定して推移していることを示しており、AIの予測モデルが実績に近い形で未来を見通せることを示しています。
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:
以下はグラフの分析と洞察になります。
1. **トレンド**:
– グラフの左側に一部のデータポイント（実績AIの青いプロット）が集中しており、右側に緑色の前年データがあります。その間にはデータがないため、期間が空いているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値は黒い円で示されていますが、目立つ外れ値は特に見られません。
– 直線回帰（紫）と決定木回帰（ピンク）の予測は、サンプル間で少し傾向が異なるかもしれませんが、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点: 実績のデータ。
– 緑の点: 前年のデータ。
– 紫・ピンクの線: 予測の傾向を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 実績AIのデータと前年のデータが異なる期間で分離されているため、直接比較するのは難しいですが、前年と継続したパターンが見つけにくいかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが特定の範囲内で密集しており、予測はその範囲を外れていません。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響**:
– データの密集具合から、実績には比較的安定した範囲があると考えられます。
– ビジネスへの影響として、安定したパフォーマンスを示しているように見えるが、未来の実績に対する確かな予測があるとは言えず、予測の方法によって異なる結果が示唆されています。
– 経済的余裕の変動が少ないため、短期的には大きなリスクは低いと考えられますが、さらなるデータが必要です。
このグラフからは、未来の動向を予測するための安定した実績があるものの、データが限られているため、今後の動向を予測するには注意が必要であることが示唆されます。
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:
以下は提供されたグラフの分析結果です。
1. トレンド:
– グラフは最初のセグメントで実績のスコアが高い位置（0.8以上）であることを示しています。中期的な予測では若干の上下動があります。
– 後半では緑の点が示す昨年のデータが似た傾向にあり、過去のパフォーマンスが維持されていることを暗示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 黒い円で示される外れ値がありますが、それ以外のデータは比較的一貫しています。
– 過去のデータと大きく異なるパフォーマンスは見当たりません。
3. 各プロットや要素:
– 青色の点は実績、赤いバツ印は予測であり、予測手法として線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が示されています。
– 紫色の線はランダムフォレスト予測を示し、比較的高い精度を示しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績と予測の間に大きなズレはありませんが、異なる予測手法は若干異なる予測値を提供しています。
– 過去のデータと予測の間には継続的な関連性が見られます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 明確な周期性や急激な変動は見られず、比較的一定の高水準を維持しています。
6. 直感的およびビジネス、社会的影響:
– 健康状態の指標が高いことは、個人やチームのパフォーマンス維持にとって良い兆しです。
– ビジネス面では、健康状態が安定していることで、スポーツ関連製品やサービスのマーケット需要が高まる可能性があります。
このグラフから見られる全体的な傾向は、安定した健康状態の維持を示しており、予測データや過去のデータと比較しても大きな変動はないため、信頼性の高いデータと考えられます。
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:
グラフの分析についてお答えします。
1. **トレンド:**
– グラフの大部分には期間内に大きな変動が見られないようです。初期のデータ（2025年中ごろ）は比較的安定していますが、急激な上昇がランダムフォレスト回帰で示されています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期のデータ群にはいくつかの異常値が含まれています。この異常値は予測範囲内に収まっているものの、やや外れた点として認識できます。
– 急激な変動は見受けられませんが、特定の予測モデル（ランダムフォレスト回帰の線）が急激な変動を描いています。
3. **各プロットや要素:**
– 実績（実績AI）は青色のプロットとして表示され、予測範囲がグレーで示されています。
– 異常値は黒い円で表示されています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）はピンク色の線であり、直線回帰、および決定木回帰も異なる色で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 複数の予測モデルが使用されており、それぞれ異なる予測結果を示しています。特にランダムフォレスト回帰は他のモデルと大きく異なるパターンを描いています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– データの初期部分では密接したプロットがありますが、途中から予測が広がっているため一貫した関連性は感じられません。
6. **人間の直感とビジネス/社会への影響:**
– 人々はグラフの初動における安定性から、特定の時期におけるストレスの急激な変動を直観的に不安視するかもしれません。ビジネスにおいては、予測の不確実性が高いことから、さらなるデータ収集や改善が必要であることを示唆しています。
このグラフは、心理的ストレスの予測が多様なモデルを用いて行われ、その結果が異なることを示しています。予測の精度向上や外れ値を考慮した戦略が求められます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは、最初の部分では実績データ（青）がほぼ水平で一定のスコアを示しています。
– 後半では、予測データが存在し、こちらも大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 縦軸方向に外れ値がいくつか見られます（黒円で囲まれている）。これらはデータの異常値を示しており、特異な事象が発生したことを示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 実績データ（青）は過去の実績を示しています。
– 予測（赤の「×」）は今後の予測値を示しており、紫とピンクの線（それぞれ線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は異なる予測手法による見通しを示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）は、予測の信頼性を示し、変動の幅が小さいため、比較的安定した予測がなされています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測は異なる色で示され、過去の安定したデータに基づいて将来の予測が比較的保守的に行われていることが見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは左側に集中しており、後半の予測エリアは狭いため、小さな変動幅しかないと予測されています。実績と比較して予測はやや変動が大きい可能性があります。
6. **直感的な理解**
– データから、人々は最近のパフォーマンスがある程度安定しており、予測も比較的明るいことを直感的に感じ取るでしょう。
– ビジネスや社会において、この種のデータは、パフォーマンスが維持され改善する可能性があることを示し、戦略的計画において安心感を与える可能性があります。
この分析を基に、組織は戦略を安定的に維持しつつ、異常なイベントが再発しないように対策を講じることが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの左側で、青色の実績データが2025年7月からすぐに終了している点が見受けられます。WEIスコアは0.6から0.8の範囲にあり、数値にそれほど大きな変動はありません。
– グラフの右側に進むにつれて、緑色の前年AI予測が一貫して見えていますが、データは別の期間を示しているようです。これらは実際のスコアの将来の予測値です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側において異常値として特定されたデータポイントがあります。これらは周囲のスコアと比較して特異である可能性があります。
– 急激な変動は特に見られませんが、左側の予測範囲は広がっていることから、予測にある程度のばらつきが想定されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のAIスコアを示し、リアルタイムの履歴データを表現しています。
– 緑色の点は前年の予測データで、これを用いることで特定の傾向や変動が昨年の状況とどのように比較されるかを評価できます。
– 濃淡の違いや異なる色のラインは、それぞれの予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年AI予測を比較することで、予測モデルがどれだけよく一致しているかが評価できます。
– 左右のデータが異なった期間を表しているが、関連性を示すために特定の比較が求められます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データに対する予測モデルの範囲が広がっているため、特定の要素が結果に影響を与えていると考えられます。
– 予測結果と実績の相関を見ると、モデルの精度が判断できます。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響**:
– 実績データのスコアが比較的一定であることから、スポーツカテゴリーにおける公平性・公正さが一貫していると評価できます。
– 異常値を検知する能力があることから、将来的には不平等の是正や改善策を講じる上での基礎情報となる可能性があります。
– 組織や団体はこのデータを基に、現在の政策や取り組みがどの程度効果的かを確認し、改善点を洗い出すことができます。
このグラフは、スポーツ業界における公平性を評価するための重要な指標を提供しているとともに、予測モデルの精度と信頼性を比較するツールとして有用です。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフには大きな変動は見られず、二つの異なる時期での測定結果が示されています。冒頭のデータ(2025年7月)では、安定した高スコア(約0.8〜1.0)が観察され、中盤以降のデータ(2026年7月)のスコアも同様に高スコアで安定しています。
– このことは、社会WEIスコアが持続的に高い状態を維持していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 指定された異常値は、初期のデータセット内で幾分の変動の兆しを示していますが、重大な外れ値はありません。
3. **各プロットや要素**
– 色分けがされており、実際の実績（青）、異常値（黒の円）、昨年の比較（薄緑）、予測（赤のXおよび線）が視覚的に区別されています。
– グラフの右側に示されている他の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、いずれも同様の高スコアを予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値は概ね一致しており、モデルの予測と実績の間に大きな乖離はありません。
– 各予測手法の出力も概して類似していることから、安定性の高いモデルとデータの信頼性が伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体として分布は高スコアに集中しており、相関関係は高い地点で保たれています。
6. **直感的な印象と社会への影響**
– スポーツカテゴリの社会的持続可能性と自治性におけるWEIのスコアが高いことは、一般社会におけるスポーツ活動が安定して持続可能であることを示しています。これは、コミュニティの結束力やスポーツに対する文化的価値を向上させる一因となり得ます。
– ビジネス面では、安定した高スコアが示されていることから、スポンサーシップや投資機会の増加が期待されます。このように信頼性が高いデータに基づいた持続可能性の証明は、さらなる成長を促進する要因となるでしょう。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフ全体を見ると、360日間の間に2つの明確な期間があることがわかります。初期の数日間にデータポイントが集中しており、その後長期間ほぼ空白が続き、最後に再びデータポイントが見られます。これは、特定の時期にスコアが集中し、その後停滞または測定されていない可能性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初のデータセットには異常値が存在し、一部は非常に高いスコアが記録されています。これらは予期しないイベントや例外的な状況を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 予測は4つの異なる方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で表現されていますが、実際の実績や以前の年と大きな差異が見られます。灰色の領域は予測の不確かさを示しており、スコアのバラツキを考慮しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる回帰モデルや予測方法間でのスコアに違いが見られ、モデルによる予測の信頼性を考慮する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データセットには初期と後期に明確なクラスタリングがあり、特定の時期にスコアに変動があることを示しています。
6. **直感的な理解と社会への影響**
– 初期の変動と後期の安定化が表している現象は、イベントや政策変更が短期的に大きな影響を与え、長期的には落ち着く可能性を示唆しています。これにより、スポーツ関連の社会基盤や教育機会における変革の影響を测定する際には、短期的なインパクトと長期的な安定性の両方を考慮することが重要です。
このような分析は、スポーツ関連の政策を立てる際の基礎データとなり得ます。特に、どの時期に介入が効果的か、また急激な変動がある場合の対応策を計画する際に役立ちます。
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:
## グラフ分析の専門家としての視点
### 1. トレンド
– **初期段階（約1ヶ月）**においては、WEIスコアは比較的**高いレベル**で安定しています。
– その後、データポイントが途切れ、新しいデータは後半（約1年間）に集中しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期段階のデータに明確な外れ値（異常値）が存在しますが、全体的なスコアは高い。
– 一方、予測の罫線が初期段階において急激な変動を見せていますが、実績データには直接影響していません。
### 3. 各プロットや要素
– **実績値**は青い点で表示され、初期に高いスコアを示しています。
– **予測値**は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰を示す異なる線でのプロットがされています。
– **異常値**は明示的に黒の輪で表示。
– **前年比較**は緑の点で、新しいデータは後半に記録されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測モデルの精度が比較されており、実績データに対する予測の正確性やモデルの強化に関する情報を提供しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 初期の実績データと、それに対する予測データの差異を視覚化。
– 長期間の予測データが存在しない期間があり、データ収集または分析に不安定さを感じる。
## 直感的洞察と社会への影響
### 感じ取れる直感
– **急激なスコアの変動、及びデータの停滞**は、スポーツ分野における共生・多様性の保障が一定の期間不安定であった可能性を示唆します。
– 予測と実績の乖離を確認することで、予測精度向上の必要性を痛感。
### ビジネスや社会への影響
– 共生や多様性の保障状況が安定することで、プロジェクトや政策の設計において持続可能性を高める可能性がある。
– スポーツ分野での互いの理解や共生が、地域社会の繁栄や共生モデルの形に寄与する可能性が示唆される。
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:
以下が、提供されたヒートマップに関する分析です。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて、全体的に色が濃いものから明るいものへと変化しているため、スコアが上昇している傾向が見られます。
– 特に、最後の数日間における急激なスコアの上昇が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップの後半で明るい色が突然現れる箇所は、急激な変動を示しています。
– 特定の日付や時間帯の周辺で急激な増減が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを表しており、明るい色は高スコア、暗い色は低スコアを意味します。
– 時間帯ごとにスコアの変動があることから、時間によって活動量や成果が異なる可能性が示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯によってスコアの変化が異なるため、異なる時間帯で異なるトレンドが観察されることがあります。
– 特定の時間でのみスコアが高くなる傾向があるなど、時間帯別のパフォーマンスが異なる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯でのスコアの集中的な上昇は、特定の活動や要因が影響している可能性があります。
– 全体にわたってスコアが上昇傾向にあることから、全体的なパフォーマンス改善の兆候が見えます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– このヒートマップから、人々は特定の時間帯に集中してパフォーマンスを向上させていると感じるでしょう。
– ビジネスやイベントの計画において、このようなデータは重要で、特定の時間帯にリソースを集中することで効率的な運営が可能になります。
– また、パフォーマンスが高い時間帯を分析することで、成功の要因を特定し、それを他の時間帯や活動に拡大できる可能性を模索することが考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 色の変化（紫から黄色）により、特定の時間帯でWEIスコアが上昇傾向を示すことがあります。特に、日付の進行に伴う色の明るさの増加が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日付（例えば2025-07-08）で、ある時間帯が急に明るい黄色に変わる部分があります。これは、急激なスコアの上昇を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃さは、WEIスコアの強度を示しています。暗い色は低スコア、明るい色は高スコアを表しています。
– 空白はデータが欠落してい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**
– 異なる時間帯（16時、19時など）の間で、スコアの変動が似ているパターンが見られますが、一部の時間帯では異なるトレンドがあり、多様なパフォーマンス指標が観測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ある時間帯での高スコアは、他の時間帯にも影響を与えている可能性があります。時間帯間の相関を考慮すると、パフォーマンスのピークが特定の日付に集中していることが考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– このグラフは、スポーツ選手やチームのパフォーマンス評価に利用される可能性があります。特定の時間帯での高スコアは、トレーニングや試合計画に関して重要な洞察を提供します。
– 高い変動がある場合、チームの戦略や個人の強化が必要である可能性が考えられます。
全体として、このヒートマップは、スポーツパフォーマンスの時間帯ごとの変動を視覚的に示し、トレンド分析や戦略的意思決定に有益です。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 一部の時間帯（特に7時と15時）では、時間の経過に伴い、スコアが徐々に上がる傾向があります。
– それに対して、16時ではスコアが一貫して高く、一定のレベルを保っている様子が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 8時と19時に明らかな低スコアが観察されます（例：7月3日と7月9日）。これは、特定の出来事や要因が影響を与えている可能性があります。また、19時以降ではスコアが急上昇し、ピークに達していることが確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– カラースケールの濃淡は、WEIスコアの高さを示しています。濃い紫は低スコアを、明るい黄色は高スコアを示しています。
– 16時から19時にかけての時間帯で、スコアの変動が特に顕著です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯で、スコアのパターンが異なりますが、特定の周期性が見られるわけではありません。これは、時間帯ごとに特有の行動や出来事が影響を及ぼしている可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異なる時間帯でのスコアの変動に一貫性はなく、それぞれの時間帯が独立して運動している印象があります。ただし、全体として夕方（特に16時以降）にスコアが高まる傾向があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– このヒートマップからは、特定の時間帯にスポーツ活動の人気や参加率が増加するトレンドが見られます。16時以降の時間が特に高く、この時間帯に宣伝やイベントを集中させることで、多くの参加者を集めることができるでしょう。
– 外れ値の時間帯（例えば昼間の8時）では、参加を促すための戦略やプロモーションを見直す必要があるかもしれません。
この分析から、戦略的な時間管理やマーケティング施策を考える際の貴重なヒントが得られるでしょう。
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:
このヒートマップは、スポーツカテゴリにおける全WEI項目間の相関を示しています。それぞれのWEI項目がどの程度相互に関連しているかを可視化しています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– トレンド自体はこのヒートマップからは直接的に見えませんが、高い相関を持つ項目群が見られ、全体的な動向が明らかです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかに低い相関値（青色または非常に淡い赤）が外れ値として扱えます。たとえば、「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI(公平性・公正さ)」の相関（0.21）は他の多くの項目と比較して低いです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色が濃い赤に近づくほど、相関が強いことを示します。例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」の相関は0.88と非常に高いです。
– 青色に近いほど相関が低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではなく、項目同士の相関関係を示しているため、時間による変化はこの図からはわかりません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高い相関は、関連性の強い項目群の存在を示唆しています。特に「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」（0.95）は非常に高い相関を持っています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 高い相関を持つ項目群は、何かしらの共通要因や共通の影響を受けている可能性があります。例えば、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が高く評価されると、「個人WEI（心理的ストレス）」が減少することが期待できるかもしれません。
– ビジネスや社会的な取り組みにおいて、特に高い相関を持つ領域を集中的に改善することで、全体のWEI向上効果が期待できます。
このヒートマップは、スポーツ関連の複数の要素間における強い相関関係を視覚的に示すことで、どの項目が相互に関連しているかを把握するのに役立ちます。
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:
このグラフは、異なるWEIタイプのスコア分布を比較するための箱ひげ図です。360日間のデータが含まれています。
1. **トレンド**:
– WEIタイプによってスコアの安定性が異なりますが、特定の期間のトレンド情報（上昇、下降、周期性）は示されていません。ただし、全体的な中央値の位置で、各カテゴリのスコア範囲が比較できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のWEIタイプで外れ値が見られます（例：個人WEI（心理的ストレス）、社会WEI（持続可能性と自営生）など）。これらの外れ値は、特異なデータポイントを示し、特定のイベントや異常が存在する可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の高さは四分位範囲を示し、中央値は箱内の線で表されています。ヒゲは最小値と最大値を示し、丸印は外れ値を示しています。
– 色の違いは、異なるWEIタイプを区別する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**:
– 直接的な時系列データの関係性は示されていませんが、異なるWEIタイプ間の比較を通して相対的なパフォーマンスを評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に個人WEI（経済奉仕）が他のWEIタイプに比べて範囲が広い分布を持っており、社会やビジネスのステークホルダーに影響を与える可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 人間が直感的に気づくのは、個人のストレスや社会的公平性が他のスコアと異なるパターンを示すことでしょう。これらの要因は、政策決定者やビジネスリーダーにとって重要な指標になり得ます。
– 持続可能性と共生、多様性のスコア分布が狭い範囲内にあることは、その領域での相対的な安定性を示唆しています。
この分析は、スポーツ業界だけでなく、関連する社会的できな持続可能性問題に対しても示唆を与えることができます。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– 第1主成分（寄与率: 0.71）に沿って広がりが見られ、データは左から右に渡って分布しています。
– 第2主成分（寄与率: 0.09）には、上下の広がりは小さいですが、少しの変動が確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下と右上に少し離れたデータポイントがあり、これらが外れ値である可能性があります。
– これらの外れ値は特異なパターンや出来事を示している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 各プロットは、スポーツカテゴリのWEI構成要素のデータポイントであり、第1主成分と第2主成分に基づいて表現されています。
– データの密度が右上に向かって増加することから、多くの要素がこの領域に集中しているように見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 主成分分析の結果として、データ間の相関関係や構造が可視化されており、第1主成分が多くの情報を保持していることが分かります。特に右上の密集した領域に相関が強く現れています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体として第1主成分に沿って広がっており、この軸がカテゴリ全体の変動を最もよく説明しています。
– 同じスポーツカテゴリ内での変動を考慮すると、第2主成分の寄与率は低く、重要度は少し低い可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– スポーツカテゴリ内で一部の要素が他の要素と強い関連性を持つことが理解できます。特に第1主成分の重要性が強調されることから、潜在的に影響力の大きい要素があることが示唆されます。
– ビジネスや社会への影響として、特定の構成要素が注目されることで、スポーツ関連の戦略的な意思決定に影響を与える可能性があります。特に、外れ値は新たなトレンドや問題を示しているかもしれません。
全体として、このPCAは、スポーツカテゴリのデータの構造を理解する上で重要な視点を提供し、特に第1主成分が影響力を持つことを示しています。直感的には、このデータから特定の構成要素の戦略的な検討が価値を持つ可能性があります。
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。