📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. 時系列推移
– **総合WEIスコア**: 時系列的に見ると、中盤以降の上昇トレンドが顕著です。特に7月6日以降、急激な上昇が見られ、0.9近くまで達しています。この上昇は社会WEIや個人の健康状態の改善によって寄与されている可能性があります。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 両者ともに7月中旬以降、スコアの上昇が顕著です。個人WEIにおいては、経済的余裕や健康状態、自由度と自治が好調であることが影響しているようです。
#### 2. 異常値
– **考えられる要因**: 異常値として挙げられている7月1日から2日、5日は総合WEIスコアが比較的低かった時期です。これは個人の心理的ストレスが他の日より高かったこと、社会的な公平性・公正さが一時的に低下していたことと関連するかもしれません。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
– **長期的なトレンド**: 総合WEIスコアは、概ね上昇基調です。特に社会的持続可能性やインフラ基盤が向上し続けています。
– **季節的パターン**: 時系列が短いため詳細な季節性は見えにくいですが、中旬から後半にかけての上昇は、外的要因による改善があったのかもしれません。
– **残差**: 説明できない残差部分は小さく、モデルのフィットは全体としてよいと考えられます。
#### 4. 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**: 個人の経済状態と社会の持続可能性の間に高い相関があります。これは、個人の財務の健全性が社会全体の持続可能性へ良い影響を与えていることを示唆しています。
– **その他の相関**: 心理的ストレスと自由度・自治も関連性があり、ストレス低減が自己自治感を高めている可能性が示されます。
#### 5. データ分布
– **箱ひげ図分析**: 個人WEI各項目について、中央値が全般的に高い一方で、一部の日のスコアは全体より低く、内的・外的なストレスイベントや経済的状況の変動が原因と考えられます。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **分析結果**: PCAの結果、主要な構成要素はPC1が0.71の寄与率と特に優れており、総合的な変動要因には社会的要因の割合が高いことがわかります。PC2の寄与率は低いため、重要度が低い。
– **意味合い**: PC1の強い関連性は、社会全体の改善がWEIの上昇における主要な要素であることを示唆しています。
### 結論
全体的に、2025年7月に渡るWEIスコアの動向は中盤以降一貫して上昇しており、特に個人の健康状態の改善と社会的持続可能性・インフラの向上が関連しています。各指標が異常を示した時期は、社会的公平性や個人のストレスに問題があった可能性があります。大局的に、社会要因がWEIに対する影響度合いが最も大きいと言えます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフの左端から中程にかけて、実績（青いプロット）は全体として緩やかに上昇しているように見えます。
– 予測（赤い×印）は、この実績と連続している形で表示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「異常値」として示されているデータ（黒い丸で囲まれている部分）は、他のデータポイントからわずかに外れた位置にあり、注意を引く要素となっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは過去の実績データを示し、評価日ごとに実際のパフォーマンスを表しています。
– グレーの陰影は予測の不確かさの範囲を示し、モデルの予測精度を視覚的に表現しています。
– 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰による予測（青、緑、紫の線）は、異なる予測手法による将来の傾向を示唆するものです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法によるラインの違いは、各手法が異なる仮定やパラメータに基づいていることを反映しています。全体として、実績データとこれらの予測手法がどの程度一致しているかを視覚的に確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的一貫性があり、高い相関を保ちながら小さな範囲内で変動しています。外れ値は少ないですが、注意深く観察することが必要です。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**
– グラフを見ると、スポーツ関連のパフォーマンスが全体的に向上しているというポジティブな印象を受けるでしょう。
– 予測の不確実性が可視化されているため、ビジネス戦略の形成やリスク管理に役立つ情報が提供されていると感じられるはずです。
このグラフからは、スポーツカテゴリのパフォーマンスが今後どのように変化する可能性があるのかを理解する手助けになります。また、予測の不確かさを考慮しながら、今後の戦略的な意思決定を行う際の指針となるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青色のプロット）はおおむね横ばいで、0.6から0.8の範囲で変動しています。
– ランダムフォレスト回帰と決定木回帰の予測（紫と青の線）は横ばいです。
– 線形回帰の予測（紫色の三角形で示される）は上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2つのデータポイントが異常値として識別され、大きく黒で囲まれています。この期間では、これらの点が目立つ変動として捉えられます。
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、時系列の実際の計測値です。
– 黒い円は異常値を示しており、通常の範囲外の値を意味します。
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲を示し、予測モデルの精度に関する情報を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるモデルの予測が提供され、予測の一致状況と実績との一致度が確認できます。予測間に若干の差がありますが、おおかた同様の範囲に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測のデータは同じ方向性を示していますが、実績のばらつきが存在し、これが異常値として認識されています。
6. **直感的な感じと影響**:
– 人間が感じる主な印象は、安定したパフォーマンスであるが、特定の日には予想外のイベントが発生した可能性があるというものです。
– ビジネスや社会への影響としては、予測モデルによる安定したトレンドの把握が可能になる一方で、異常値が問題となる場合があるため、モニタリング体制が重要です。予測の信頼性と実際のズレをどのように対応するかが考慮されるでしょう。
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**:
– 最初の段階では、実績（青い点）が比較的安定しているが、徐々に上昇していることが確認できます。予測では、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のいずれも安定的なトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績のデータの中にいくつかの外れ値（黒い縁取りのある点）が見られます。これらは通常のトレンドから大きく外れた値で、特別な出来事や誤測などの可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実際の実績データを示しており、予測と比較のための基準となります。
– 赤い「×」は予測値を示し、今後の可能性を示唆します。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示し、実績と予測がどの程度一致するかの見込みを提示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルの結果（色別の線）は、実績データと大きく乖離していないため、共通の成長傾向が示されています。しかし、細かい違いは特定のモデルの特徴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**:
– 序盤の実績データは密集しており、その後は予測によってより安定した分布を示唆しています。
6. **直感的な印象と社会的・ビジネス的影響**:
– 人間の直感として、このデータは全体的に上向きの傾向を示しているため、スポーツ分野において継続的な成長が期待できることを示しています。外れ値は注意深く監視する必要がありますが、全体的な予測の安定はポジティブな見通しを提供します。
– 社会的には、成功が続けばスポーツ産業全体への投資が促進される可能性があります。ビジネス面では、健全なトレンドを見ることでスポンサーや関係機関は積極的な戦略を構築する可能性があります。
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:
以下にグラフの分析を示します:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は全体的に横ばいです。
– 予測曲線は、線形回帰（紫色）がわずかに上昇、ランダムフォレスト（ピンク色）はさらに緩やかな上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフにはいくつかの外れ値（黒い丸）が観測されますが、全体のトレンドに大きく影響を与えている様子はありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いドットは実際のAIによる実績データを示し、赤いバツ印は予測値を示しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示し、それが比較的狭いことから、予測に対する信頼性が高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰とランダムフォレストの予測がほぼ同じ方向を示しており、予測モデル間で一貫性があることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.7から0.8の間に多く分布しており、比較的狭い範囲に集中しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフを見ると、実績値が安定していることがわかります。このことは、個人の経済的余裕が最近の期間で安定していることを示唆しています。
– 予測に基づくと、今後も安定もしくはわずかな上昇が見込まれるため、経済的環境における驚異的な変化がなければ、個人の生活の質は維持される可能性が高いです。
– スポーツ分野での経済的な安定は、個人がその活動に集中しやすくなるため、競技成績にもプラスの影響を与えるかもしれません。
このグラフを通じて、人々は自身の経済状況の推移を確認し、適切な行動を決定するのに役立てることができるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実測値（青い点）は主に0.8から1.0の範囲にあり、この期間では大きな上昇や下降は確認できません。ただし、若干の変動が見られます。
– 予測ライン（紫色の線）はやや上昇しています。特にランダムフォレスト回帰の予測では、最も高い値を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 0.6付近の外れ値が一部観測されます。これは健康状態の異常な低下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**
– 実績値は青い点で表示されており、観測された健康状態を示しています。
– 黒い円で囲まれた点は外れ値として認識されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、xAI/3σでの範囲をカバーしています。これは予測の信頼性を示すための手段です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データには線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの異なる手法が適用されています。それぞれ異なる傾向を示していますが、線形回帰と決定木回帰の結果は似通っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実測値は比較的一定しており、0.8以上に高く分布しています。予測データは実測値を追いかける形となっており、全体として一定の相関が伺えます。
6. **直感的に感じることやビジネス・社会への影響**
– 健康状態（WEIスコア）が全般的に高い水準を維持していることは、対象の健康が良好な状態であることを示唆しています。
– 外れ値が示す健康の低下は注意が必要であり、さらなる観察や対策が必要かもしれません。
– 予測の不確かさが可視化されているため、予測モデルの信頼性を評価するのに役立ちます。
– 長期的には、ランダムフォレストのようにより複雑なモデルが、健康状態の予測において有効である可能性があります。社会的には、こうした予測技術は個々の健康の維持や管理に役立つ可能性があります。
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:
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は、おおむね安定していますが、一部で軽微な上昇が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側にいくつかの異常値（黒い円で囲まれているもの）が存在しています。これらは通常の範囲を超えた値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績のデータを示しており、黒い円は異常値を示しています。
– グレーのエリアは予測の不確かさを示しています。
– ラインはそれぞれ異なるアルゴリズムによる予測結果を示しており、直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の結果を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測の異なる手法間で、最終的には安定した予測値を示していますが、特に7月中旬から8月にかけてはほとんど変動がありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは全体として0.5から0.8の範囲に集中していますが、いくつか0.6を下回る外れ値があります。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– グラフからは、個人の心理的ストレスが全体として安定しているが、いくつか突出したストレスイベントが発生した可能性が考えられます。
– ストレスマネジメントの重要性が示唆され、スポーツ選手のメンタルヘルス支援が不可欠であることを浮き彫りにしています。
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**
– 実績のデータは7月1日から14日までやや横ばいで変動しており、0.6から0.8の間で推移しています。
– 予測データでは三種類の回帰モデルが使用されており、それぞれ異なるトレンドを示しています。
– 線形回帰は安定した上昇トレンドを示しているが、決定木回帰は横ばい、ランダムフォレスト回帰はやや上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの実績データポイントに大きな円があり、外れ値として強調表示されています。
– 外れ値は特にスコアが低い（約0.6）の時に見られます。
3. **プロットの意味**
– 青い点は実績のスコアを示し、Xマークは予測値を表しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示しており、広さから3σ範囲内の可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各回帰モデルの予測データは、最初の14日間で異なるパターンを示し、後続の予測は異なるトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績スコアは全体として比較的一定で、広範囲の変動は少ないです。しかし、外れ値から一部の予測モデル（例: ランダムフォレスト回帰）が外れ値から影響を受けている可能性が考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフから人間が直感的に感じるのは、実際のスコアが不安定である一方で、各予測モデルのアプローチにより予測が異なることです。
– ビジネスやスポーツチームのマネジメントにおいては、この不確実性の管理が重要です。特に、外れ値が重大な意味を持つ可能性があるため、予測モデルの選択や精度の向上が求められるでしょう。
この分析により、データの不確かさや予測モデル選択の重要性が浮き彫りとなり、戦略的な意思決定に寄与できると考えられます。
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
– **トレンドの変遷**: 初期の期間（2025-07-01から2025-07-08）にかけてWEIスコアは明らかに上昇しています。その後、スコアは比較的安定した高い水準で維持されています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期のデータポイントの一部に外れ値が見受けられますが、それらは次第に安定しており、大きな変動は見られません。
#### 3. 各プロットや要素
– **実績（実績AI）**: 実績のデータは青のプロットで表現されています。それらは初期に集中して示されており、全体的に上向きの傾向を示しています。
– **予測の不確かさ範囲**: グレーのエリアは予測の不確かさを表しており、初期は広いですが後半は収束しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– **予測手法の比較**: 3つの異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が予測に用いられています。これらは最終的に同じ高い水準で収束しており、それぞれの手法が一致する高い予測精度を示唆しています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: 初期のWEIスコアが徐々に上昇していることから、特定の要因が改善されることで公平性が向上している可能性があります。
#### 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
– **直感的印象**: スコアが上昇し安定していることから、公平性や公正さが向上しつつある運動施設やイベントの改善が示唆されています。この傾向は、スポーツ業界において公平性を重視した施策が効果的に実施されている可能性を示しています。
– **ビジネス・社会への影響**: WEIスコアの向上は、社会的にポジティブな変化を遂げていることを示しており、特にスポーツ企業や団体が公正なプレー環境を提供することで、参加者や観客からの支持を得やすくなることが予想されます。
このグラフは、WEIスコアが時間とともに改善している傾向を示し、社会的公平性がスポーツ業界において強化されつつあることを明示しています。これは最終的により良いコミュニティと持続可能な業界の発展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:
こちらのグラフについて、以下の洞察を提供いたします：
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のドット）は、最初の期間（2025年7月1日～7月5日頃）がやや低めで、その後横ばいまたはやや上昇しています。
– 予測モデル（直線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、すべて高いスコアの近辺でほぼ横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の数日間にいくつかの外れ値（黒い円で囲まれた点）が見られ、その後は安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いドットは実績値を表し、予測と比較するための基準です。
– 黒い円は外れ値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表していますが、グラフ全体としては大きな変動がないことを示しています。
– 紫色およびピンクの線は予測モデル（決定木、ランダムフォレスト）を表し、それぞれが異なる手法での予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測モデルの間に大きな乖離は見られず、予測が実績に追随していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関が高く、予測モデルが実績値をよく捉えています。特に、ランダムフォレスト回帰の線が実績の平均とよく一致しているように見えます。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**:
– グラフから直感的に感じ取れるのは、スポーツにおける持続可能性と自治性がある程度確立されており、予測不確実性の範囲に安定しているということです。
– ビジネスや社会においては、このデータの信頼性が高いことが示されているため、計画や政策決定に役立つ可能性があります。予測が安定していることから、持続可能な結果を期待でき、リスク管理が容易であると考えられます。
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**:
– 実績のデータ（青いプロット）は主に横ばいですが、初期には0.6付近の低い値も見られます。
– 予測データ（線）は一定の傾向を示していますが、それぞれ異なるモデルで若干の違いが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い円）はデータのばらつきの中で強調されていますが、全体として重大な急激な変動は見られません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い実績プロットはサンプル間の変動を示し、主に0.8以上の領域に集中しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色エリア）は、予測値の幅を示し、全体的に狭い範囲で安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル（線）の予測値は微妙に異なるものの、全体的に一貫した傾向を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは密集しており、予測範囲とほぼ一致しています。分布に大きな偏りはありません。
6. **人間が直感的に感じることおよび影響**:
– グラフは予測と実績がかなり一致していることから、社会基盤や教育機会に関する安定性を示しています。
– 極端な外れ値が少ないことは、データの信頼性が高いことを示唆しており、スポーツ関連の政策や教育戦略の策定において、計画が成功している可能性があります。
このグラフからは、現在の施策が効果的であり、スポーツの社会的基盤強化が順調に進んでいると捉えることができます。データの安定性は、長期的なプランニングや政策決定において重要な役割を果たすと考えられます。
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（実績AI）のプロットは2025年7月1日から7月9日ごろまでは上昇傾向が見られ、一部は高い水準で横ばいとなっています。
– 予測（ランダムフォレスト回帰、線形回帰、決定木回帰）はすべて一定のラインを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部のデータポイントは異常値としてマークされていますが、大部分は安定しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– ブルーのプロットは実際の実績データを示しており、黒い円で囲まれているものが異常値です。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の領域）が設定されていますが、実際のデータはその範囲内に収まっています。
– 各予測モデル（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手法を反映していますが、結果は大きく変わりません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在の実績データは予測の不確かさ範囲内に収まっているため、予測モデルの信頼性が示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は比較的一貫しており、突然の変動が少ないです。
6. **直感的な理解とビジネスや社会への影響**
– データはスポーツカテゴリのWEI（共生・多様性・自由の保障）スコアを示しており、今後も安定したパフォーマンスが期待されます。
– データの安定性は、スポーツ界での共生や多様性が継続されていることを表しているかもしれません。この安定性は、組織やスポンサーにとってポジティブな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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 時間帯ごとのWEIスコアに一定の周期性が見られます。特に16時から19時にかけての時期でスコアが増加傾向にありますが、23時から翌日のスコアが低下するパターンがあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップの濃い紫色はスコアが低いことを示し、黄色に近づくにつれスコアが高いことを示しています。16時から19時の間に急激にスコアが上昇する日があることが確認できます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡がスコアの高さを示し、濃い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを示します。特定の時間帯で日ごとに色の変化があることから、時間帯ごとに異なるアクティビティがあると予測できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯のスコアには明らかな相関はありませんが、全体的に午後から夜にかけてスコアが高くなる傾向があります。また、日によっては明確な上昇や下降が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 午後の時間帯でスコアの変動が大きく、夜間は安定して低い状態が続く傾向があります。
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**
– ヒートマップの色の変化から、スポーツイベントや関連するアクティビティが午後から夜にかけて活発になることが直感的に理解できます。ビジネス的には、この時間帯に合わせたマーケティング戦略やイベントプランニングが有効かもしれません。例えば、午後や夕方の高いスコアを狙ったキャンペーンや広告配置が効果的です。さらに、夜間の低いスコアを改善するためには、新たな取り組みが検討されるべきです。
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:
以下は、提供された「スポーツカテゴリ 個人WEI平均スコア 時系列ヒートマップ（30日間）」についての分析です。
1. **トレンド**
– 時間帯別に見て、特に8時と16時のスコアは、序盤低く、後半に上昇するような傾向があります。これは、スポーツパフォーマンスが時間と共に向上したことを示唆しています。
– 他の時間帯（特に19時）は比較的一貫性があり、日によって大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月5日付近に、16時でスコアが急激に低下しているのが目立ちます。この日は何らかの要因でパフォーマンスが一時的に低下した可能性があります。
3. **色の意味**
– ヒートマップの色は、スコアの高低を示しています。濃い紫色が低いスコア、明るい黄色が高いスコアを表しています。
– 色の変化から、日ごとのスコアの変動を視覚的に捉えることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯のスコアは、ある程度の周期性を持ちながら変動しています。特に、8時と16時の時間帯での変化が類似しており、これらの時間帯に関連性があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 同じ時間帯内でのスコアの変動はあるものの、全体としては、単一のピークではなく、徐々にスコアが上がっていく様子が見られます。これは、一日の始めよりも終わりの方がパフォーマンスが向上する傾向があることを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– 直感的には、一日の中で体力や集中力が徐々に高まっていくことを想像させます。スポーツトレーニングや戦略立案において、効果的な時間の活用が重要であることを示唆しています。
– ビジネスや社会においては、特定の時間帯でパフォーマンスが最高となることを意識したスケジューリングやプランニングが有益です。特に、午後のトレーニングや試合設定が効果的かもしれません。
この分析を基に、さらなる検討や調整が行われると、より高度なパフォーマンスの最適化が可能となることでしょう。
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:
グラフの視覚的な分析を行い、以下の点についての洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 7時、8時、16時の時間帯で、色の変化が見られます。特に7月6日以降、黄色系の色が増え、スコアが上昇する傾向が見られます。
– 各時間帯でのスコアの上昇が強調され、全体的に時間の経過とともにスコアが上がっているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に、8時の時間帯で7月1日に最も低いスコア（最も暗い色）が観察されます。7月6日に急激なスコア回復（明るい色）が見られます。
– 19時の時間帯でも、7月5日以降にスコアが急激に改善しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの大小を表し、青系が低スコア、黄色系が高スコアを示しています。
– より明るい色になるほどスコアが高く、パフォーマンスが向上したことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯によってパフォーマンスが異なることが示されており、特に7時から8時、16時から19時にかけてのスコア変化が顕著です。
– 典型的な「業務時間外」のピークが時間帯に反映されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各日付におけるスコアの変化が時間帯によって異なり、顕著なピーク時間が存在することが読み取れます。
– これがパフォーマンスの特定の時間帯への依存度を示している可能性があります。
6. **直感的な感じと社会的影響**:
– スポーツイベントやトレーニングの効率性が特定の時間帯に左右されている可能性を示唆しています。
– スコアの改善が見られる時間帯が特定できるため、トレーニングやイベントの計画に活用できそうです。
– スコアが改善する日や時間を特定することで、さらなる効率化やパフォーマンス改善に向けた効果的な戦略を立案可能です。
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:
このヒートマップは、異なるWEI（おそらくウェルビーイング・インデックスの略）指標間の相関関係を示しています。以下に、このグラフから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 明確なトレンドは示されていませんが、相関性のパターンが見られます。例えば、全体的に赤（高相関）と青（低相関）の領域があることから、特定の組み合わせで高い相関関係があることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値はヒートマップにはありませんが、他の関係に比べて相関が低いところ（青い領域）が顕著です。
3. **各要素の意味**:
– 赤色が濃いグラデーションは高い正の相関を示し、青色が濃いグラデーションは負の相関、または低い相関を示します。
– 総合WEIと多くの指標で高い正の相関があります（例: 社会WEI平均、社会WEI「共生・多様性・自由の保障」など）。
4. **時系列データの関係性**:
– これは相関のヒートマップであり、時系列の動向ではなく、指標間の関係性にフォーカスしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と他の指標（特に「社会WEI共生・多様性・自由の保障」）との間で非常に高い相関があります。
– 「個人WEI（自由度と自治）」は他の指標との相関が比較的低く、特異性が示唆されます。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 高い相関を持つ指標群は、相互に影響を与えている可能性があります。例えば、「総合WEI」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」など。
– 社会やビジネスにおいて、これらの関連性は特定分野に集中投資や改善活動を行う際の重要な判断材料となるでしょう。
– 特にスポーツ組織や関連施策において、ウェルビーイングの向上が全体的なパフォーマンスや満足度向上に寄与することを示唆しています。
このヒートマップは、全体の指標間での相関を視覚的に捉えるために有効であり、特に戦略的な計画の策定において有用な情報を提供します。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 各WEIタイプのスコアは、互いに大きな変動は見られないものの、比較的安定しています。30日間の期間を反映した分布であり、周期的な変動は発見しにくい段階かもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリ、特に「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」には外れ値が見られます。これらは、特定の時点で異常なスコアが記録された可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 箱ひげ図は各WEIの中央値、四分位範囲、外れ値を示しています。中央値が高く、箱の幅（四分位範囲）が狭い場合、スコアの一貫性が高いと解釈できます。特に「総合WEI」と「個人WEI平均」はスコアが高く、一貫性があることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各カテゴリは独立しており、直接的な相関関係は見られません。ただし、多くのカテゴリーで外れ値が存在するため、全体的なスコアの変動を考慮する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 中央値や四分位範囲から、いくつかのWEIタイプが全体として高い一貫性を持ち、他のものはばらつきがあることがわかります。「社会WEI（持続可能性と自治性）」は、他の多くのカテゴリよりも中央値が低く、ばらつきがあります。
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**
– スコアが高いカテゴリは、要素における強いパフォーマンスを示唆します。特に「総合WEI」や「個人WEI平均」は、良好な状態を示しています。一方、外れ値が多いカテゴリは、特定の課題や不整合を抱えている可能性があるため、追加の調査が必要です。
– ビジネスや社会への影響として、これらのスコアは特定の方針策定やリソース配分の見直しに役立ちます。特に、外れ値が多いカテゴリにおけるパフォーマンスの改善が求められます。
総じて、このグラフはWEIスコアのバランスと一貫性を示しつつ、特定の問題領域を特定するのに有益です。
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:
1. **トレンド**:
– グラフには明確な時間的トレンドは見られず、各データポイントは30日間の観測における主成分を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第一主成分が-0.3付近のデータポイントが外れ値と考えられます。その他のポイントは比較的一貫性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットは日ごとの異なる要素の組み合わせを示しています。
– 第一主成分（寄与率: 0.71）が強くデータの変動を説明しており、第二主成分（寄与率: 0.08）は補助的な役割です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データが具体的に表示されているわけではなく、全体の分布が主成分間の関係を示しています。左下から右上にかけてのグループ化が見られ、この関係は各データの変量に関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分が強く寄与しているため、横軸方向の分布の広がりが目立ちます。
– クラスタリングの兆候が見られ、特に右上の領域に多くのポイントが集中しています。
6. **直感的な理解とビジネス/社会への影響**:
– データは多くの変数間の関係を圧縮し、要素間の類似性を示しています。
– スポーツカテゴリにおける特定イベントや戦略が明確に影響している可能性があります。
– 分析結果を用いて、どの要素が最もパフォーマンスを向上させているかを特定し、戦略的に対応することで競争優位を得られる可能性が考えられます。
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。
