📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 時系列推移
– **総合WEIスコア**: 全体的な傾向を観察すると、総合WEIには月初から一時的な低下が見られ、日が進むに連れて顕著に上昇しました。特に2025年7月6日以降、0.8を超える高水準を維持しており、上昇トレンドが確認できます。
– **個人および社会WEI平均**: 個人WEI平均は7月初めに一時低下し、その後持ち直す傾向がありました。社会WEI平均は全体的に比較的高い水準を維持し、特に7月6日以降は安定して高い数値を示しています。
### 異常値
– 提供された異常値のスコアは、全体の範囲内で変動していますが、いくつかのケースでは急激なスコアの変動が指摘できます。これらは特定の日の出来事や外部要因が影響している可能性があります。
– 例えば、2025年7月2日に複数の異常値が見られ、その中で0.79から0.69にスコアが急落しています。これは個人の評価が変動したためか、外部環境の急激な変化かもしれません。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
– **トレンド**: 総合WEIスコアは、全体として上昇するトレンドを示しています。特に7月6日以降の数値は高く安定していることから、一定の期間に向けて改善の兆しがうかがえます。
– **季節性**: 現在のスコアには季節性のパターンは示されていないようです。通常の変動範囲に収まっています。
– **残差**: 一部の異常値からは、何らかの特殊な要因やイベントがあった可能性を示唆しています。
### 項目間の相関
– 長期的なデータが提供されていないため、詳細な相関分析は難しいですが、個別の項目スコアが全体のWEIスコアにどう影響するか、および相関性を持っている可能性を探るのは価値があります。特に個人ストレスと経済的余裕の間には弱い負の相関があるかもしれません。
### データ分布（箱ひげ図）
– 各スコアの中央値は総じて高い水準にあり、一部のカテゴリにおいては異常なスコアの点も存在しています（例えば、健康状態や心理的ストレス）。
– 外れ値は個人ストレススコアなど一部のカテゴリで目立ちます。
### 主要な構成要素 (PCA)
– 主成分分析により、PC1の寄与率が0.71と非常に高いため、全体的な変動の主要因を捉えていることが示唆されます。これは特定のカテゴリ（例えば社会的持続可能性）のスコアがWEI全体に強い影響を及ぼしている可能性を示すかもしれません。
– PC2の寄与が小さいことから、二次的な要因の影響は限定的です。
### 考察と提案
– WEIスコア全体の向上は、特定の個人のメンタルヘルスやストレス緩和、経済的支援が関連している可能性があります。特に7月6日以降の急激なスコア上昇は、社会的インフラや福祉の増強が奏功したことを示しているかもしれません。
– 特定のイベント（政策変更やスポーツ大会など）が社会WEIを引き上げた可能性もあるため、データに反映された外部イベントや施策のインパクトを探ることが今後の分析に有益です。
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:**
– 最初の期間（2025年7月から9月）は、WEIスコアが0.8付近に密集しています。
– その後、予測線の「決定木回帰」（緑）が右上の方向に伸びていることから、WEIスコアの上昇トレンドが予測されています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 2025年のデータに外れ値として示された異常値がありますが、これは現実のデータと予測の差異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:**
– 実績（青色の円）は、過去のデータを表しています。
– 予測（赤い×）は、予測AIによる未来の見積もりを示しますが、グラフ上には表示されていません。
– 異常値（黒の円）は、通常の範囲を超えたデータポイントを示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）がありますが、重なりが少ないため、予測の確度が高いとは言えません。
– 予測は「線形回帰」「決定木回帰」「ランダムフォレスト回帰」に基づいており、それぞれ異なる方法で将来のトレンドを示していますが、特に「決定木回帰」と「ランダムフォレスト回帰」は似た動きを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データと前年の比較AI（緑の円）が離れた位置にあるため、昨年のデータと今年のデータに顕著な差異があります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– グラフ上では実績と予測の間には見かけ上相関がないように見えます。将来の予測の精度については、各手法の不確実性を考慮する必要があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響:**
– スポーツカテゴリにおけるパフォーマンスが将来向上する可能性が示唆されています。
– 予測モデルの精度向上や予測データに基づく戦略の策定が競技や組織の成功に寄与する可能性があります。
– 異常値の管理はリスク管理に重要です。異常値が競技のパフォーマンスや外的要因によるものかを精査することが必要です。
この分析を基に、さらにデータを深掘りすることで、より精度の高い計画と戦略の構築が可能になるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 最初の期間（2025年7月頃）は、実績AIによる青い点が密集しています。全体としてWEIスコアは安定しており、大きな変動は見られません。
– 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）では、急激な上昇が予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青い実績データにおいて、大きく逸脱する外れ値は見られません。
– 紫とピンクの線が示す予測データは急激に上昇しており、これがモデルによる大きな変化を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点: 実績データを示し、過去の安定的なパフォーマンスを表しています。
– 緑の点: 前年の実績を示しており、今年と似たようなパフォーマンスが予想されます。
– オレンジの円: 異常値として周辺にある点が、特異な状態を示していますが、具体的な大きな変動とは受け取れません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現時点の実績と前年の実績は似ている一方で、予測モデルはすべて急激な上昇を示しており、将来の変動を示唆している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績は比較的安定しているが、予測モデルは急激な変動を示しているため、実績と予測の間には大きな乖離が存在しています。
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**
– この予測の急激な変動は、モデルが予測する未来のイベントやパフォーマンスの改善を反映している可能性があります。
– ビジネスにおいては、予測される上昇トレンドを活かし、計画的に資源を投入することが考えられるでしょう。
– 社会的には、この変動が新しいトレンドや戦略の効果を示している可能性があり、その成否に注目が集まるでしょう。
全体として、このグラフの予測データは、実績データとは異なる大きな変動を示唆しており、これが正確であれば、将来の大きな変革が期待される状況と言えます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 左側に集中している青い実績データは、初期段階で少し上昇しているように見えますが、それ以降のデータ（緑）は期間の後半に分布しています。全体的な傾向としては、最初と最後にデータが集中しており、間にデータがないのでトレンドを捉えにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の青い実績データの中に、黒い円で囲まれた異常値がいくつか存在しています。これらは一般的なデータから外れた値を示しており、特定の条件下で発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実際のデータで、緑色のプロットは前年のデータを示しています。予測されたプラスマークが右上に見られ、異なる回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）により異なる色で示されています。各手法による予測の結果には若干の違いが見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青い実績データと、緑色の前年データは、比較的近いタイミングで高い類似性を示している可能性があります。予測値は右のグループにあり、将来の値として異なるモデリング手法により若干の分散を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年のデータのスコアが比較的高く維持されていることがわかります。予測データも全体的に高いスコアを示しており、モデルの予測が以前のパフォーマンスを踏襲していることが示唆されます。
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**
– スポーツカテゴリーにおいて、高いスコアが続いていることから、全般的に安定したパフォーマンスが維持されていると感じられるでしょう。異常値の存在や予測結果の他の手法とのバラツキは、さらなるデータ分析や異常検知が有用である可能性を示唆しています。この安定性はビジネスにおいても安心材料となる一方、新たなチャレンジや改善の機会を見出すきっかけとなるかもしれません。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（青のプロット）**：最初に集中的に存在しており、その後のデータが欠如していることから、一定期間後にデータが途切れている可能性があります。
– **前年度データ（緑）**：期間の後半に密に分布しており、実績とはタイミングが異なることが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒の丸）は最初の期間に集中していますが、その密度は高くないことから、これらのデータポイントは顕著な異常として扱われた可能性があります。
3. **プロットの意味**
– **青（実績）、緑（前年度）、紫・ピンクのライン（予測）**：実績と前年を基に、それぞれの予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の結果が示されています。
– **灰色の範囲**：予測の不確かさ範囲で、データの分散を示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**
– 実績（2025年）と前年度（2026年）では時系列が完全に別であり、それぞれの期間でのスコア分布が異なることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **予測手法の評価**：線形回帰やランダムフォレスト回帰のいずれにおいても、予測の信頼性が異なることが示されている可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、および影響**
– **印象としての不安定性**：一部の時期にデータが集中し、その後遺漏が続くため、情報の欠如に対する不安要素があるかもしれません。
– **ビジネスや社会への影響**：スポーツカテゴリにおけるWEIの不安定な動きは、特定期間における経済的状況やパフォーマンスの不安に結びつく可能性があります。この点を考慮に入れることで、適切な戦略の調整が求められるかもしれません。
このグラフから、将来的な戦略や決定のために過去のデータに基づく予測が重要であることが強調されます。
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、指定されたグラフの分析です。
1. **トレンド**
– グラフは360日の範囲で時間軸に沿うようにプロットされていますが、右端で特定の期間を示すプロットが集中的に見られます。
– 初期部分において明確な上昇傾向が見られますが、その後、安定した高値が維持されているようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データセットにおいて、異常値（黒い円）で強調されるデータ点があります。この点は他のデータ点から外れた位置にあります。
– データセット後期には、プロットが密集しており、急激な変動は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青い円）、予測（紫色の線）と前年（緑色の円）のプロットがあり、それぞれの時点での健康状態の変化を示しています。
– 黄色の背景領域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**
– 実績と予測が密接に関連し、予測の信頼性が高いことを示唆しています。
– 前年のデータ（緑色）は、実績と異なるパターンを示す可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の間には強い相関関係があり、過去のデータに基づいて、予測が比較的正確に行われている可能性があります。
6. **直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– 一般的なトレンドが上昇し、その後安定していることから、健康状態が改善し維持されている可能性があります。
– 健康管理やスポーツパフォーマンスの評価において有益で、持続的な改善が見込まれる場合、関連するビジネス（例えば、フィットネストレーニングやヘルスケア）が恩恵を受ける可能性があります。
この分析は、スポーツカテゴリにおける健康状態の評価に対して有用な視点を提供し、戦略的な改善計画や介入の必要性を考慮する助けとなるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– グラフの左側（過去データ）は、実績値（青色）がやや一定のスコアで横ばいになっています。
– 右側の予測データでは、全体的に価格が予測されている範囲内におさまっていますが、少しの上昇傾向も見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で示された異常値がありますが、これは過去データの一部として認識されており、全体の傾向に大きな影響を与えていません。
– 特筆すべき急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 青色のプロットは実際のデータを示しています。
– X印の赤色は予測値を表しており、黒い円で異常値が示されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、AIによる去年のデータと予測値の関係を見ることができます。
– 緑色のプロットは前年のデータを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 実績データと予測データが重なっていないため、それぞれの関連性は明確に見えません。
– 各回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）が異なる予測結果を示しており、予測の不確実性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと異常値が同じ期間内に存在しており、ある程度の相関関係があることを示唆しています。
– 予測は連続的ですが、実績との差にをみるとズレが生じていることがわかります。
6. **このグラフから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に関する洞察**
– 潜在的なストレス要因が数段階にわたって蓄積されている可能性がありますが、一般的には安定しています。
– 安定した状態が多くの予測モデルでも維持されているため、急激な心理ストレスの変化は予測されません。
– ビジネスにおいては、この安定性を基にさらなるメンタルケアプログラムの導入や、現状維持を図るための対策を検討する根拠になり得るでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績**（青のプロット）は、一定の期間にわたって安定しています。特に2025年7月1日から2025年11月1日までの範囲で横ばいの傾向があります。
– **予測**（紫色、ピンク、赤紫の線）は、最後に急上昇しています。これは未来に向けての成長を示唆している可能性があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 異常値（黒の円）は初期のデータ内に存在し、通常のデータポイントから大きく外れています。
– 予測において、ランダムフォレスト回帰が一時的に突出した値を示しているのは、特異な変動要因を捉えている可能性があります。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績**（青のプロット）：現在のパフォーマンスを示します。
– **異常値**（黒の円）：通常のパフォーマンスから外れた事象を示しますが、特に説明はありません。
– **昨年のデータ**（緑のプロット）：過去の実績が比較対象として提示されています。
– **予測モデル**（紫、ピンク、赤紫の線）：異なる回帰手法による将来の予測を示します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績と昨年のデータは最初に重なっているように見えますが、期間が進むと予測線は昨年のデータに基づいて改善を示唆しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 現在の実績と昨年のデータに相関が見られますが、予測はさらに成長を見積もっており、将来的な改善を考慮しているようです。
### 6. 直感的な感じと影響
– データからは全体的に安定したパフォーマンスが示されており、過去と比較した成長の予測が、特に業界の成長や新たな戦略の導入など、未来志向のビジネス戦略に役立つ可能性があります。
– 社会的には、特定のスポーツでのパフォーマンス指標が改善していることを示唆し、人々の関心や参加への影響を与えるかもしれません。
これらの洞察をもとに、将来の計画や戦略を立てる際の指針として活用できるでしょう。
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:
以下は、グラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 最初の期間（左側）は安定した高い値で推移しています。
– 後半（右側）は前年度のデータが表示されており、低めの安定した値が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側に異常値（黒い円で囲まれた点）がいくつか見られます。この時期のWEIスコアには変動があったことが示唆されます。
3. **各プロットや要素**
– 実績（実績AI）は青い点で表されています。
– 予測（予測AI）は赤い×で、様々な予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる色の線で引かれています。
– 白い線が±AI/3σの予測の不確かさ範囲を示していますが、左側には見当たりません。右側の前年度データは緑の点で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在の実績データと昨年度のデータは別々にプロットされていますが、予測の不確かさやモデルに基づく将来の予測が示されていないため、時系列間の直接的な関係性の分析は困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値に比べて昨年度のデータは低い水準で推移しています。しかし、左側のWEIスコアと右側のWEIスコアの相関性についての具体的な分析は困難です。
6. **直感的な感想と影響**
– 直感的に、最初の期間は高い公平性を維持していたが、異常値が見られるため一時的な問題があったかもしれません。前年のデータが低く安定しているため、今年度のデータがそれに比べてどのような違いを持つかが注目されます。
– スポーツにおける公平性や公正さの分析において、こうしたデータは政策的な変更や教育プログラムの効果を測定する際に有用です。
この分析から、スポーツの競技や運営がいかに変化しているか、また前年度からどの程度改善がなされているかを評価するための基礎データとして利用できそうです。
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:
以下は、提供されたグラフ分析に基づく洞察です。
1. **トレンド**:
– 初期にWEIスコアが0.8から1.0の範囲で安定しているのが見られます。その後、急激にデータが途切れ、約一年後に別のグループが現れます。この後のデータセットは、0.6から0.8のスコア範囲内で集まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間に大きな変動や外れ値は見られません。ただし、後半のデータにおいて、明らかなギャップが存在しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績値を示し、予測値は赤色のバツ印で表示されています。これらが密集していることから、予測が実績に近いと評価されます。
– 異常値は特に見当たりませんが、スコア範囲に制約があるようです。
– 緑色の円は前年のデータを示しており、一定の範囲で集ま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**:
– 実績と予測の間にクロスオーバーがあります。特に初期段階では、複数の回帰モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）が近似的に同様のレンジに予測を収めています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各予測モデル間でのスコアの相関は高いと考えられます。また、変動は少なく、安定した範囲に留まることが見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– スコアが高い時期の変化が無いことから、初期のプログラムは成功していたが、日が経つに連れて別の要素が影響し安定性に変動が生じた可能性があります。
– ビジネスにおいては、初期の成功を維持するための施策が有効であった一方、後年の変動要因を特定し、それに対応する必要があるでしょう。
このグラフから、自治体やスポーツチームがWEIスコアの改善に向けてどのような施策が必要か直感的な示唆を得ることができます。
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:
## グラフ分析の洞察
### 1. トレンド
– **期間の特徴**: 最初の部分では緩やかな上昇または横ばいのトレンドが見られますが、その後突然の移行があり、新たなポイントが出現しています。
– **変化のタイミング**: 2025年から2026年にかけて、データの密度が右側にシフトしています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 2025年7月の初めに明らかな異常値が、黒い円で表示されています。
– **急激な変動**: 特定の時点で急なスコアの変動が見て取れますが、それ以外の部分での変動は少ししかありません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色と形**:
– 青色の点は過去の実際のデータを示し、緑色の点は前年のデータを示しています。
– 紫とピンクの線は予測を示し、使用された回帰手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が異なることを示します。
– **灰色の範囲**: 予測不確かさの範囲が示されており、予測には不確実性が伴うことを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係
– **過去と現在の比較**: 年単位で比較されており、過去の実績と予測の関係性を評価する設計になっています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **分布の変化**: データは最初の半年間に集中し、その後期間の終わりに再び集積が見られることから、分布は年を通じて二極化しています。
### 6. 直感的な洞察
– **人間の直感**:
– グラフの初期部分に集中したデータと途中の予測では振り返りたくなるポイントを提供しています。
– 徐々に明らかになってきた予測の不確実性は、今後の判断や戦略に影響を与える可能性があります。
– **ビジネスや社会への影響**:
– 初期の段階での異常値や急激なスコアの変化は、特定のイベントや政策の効果を示唆しています。
– 予測モデルの精度向上が必要であり、社会基盤や教育機会での計画策定において、それを視野に入れる必要があります。
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AI (青色プロット)**: 評価日が過去の日付に集中しており、非常に高いWEIスコア（0.8から1.0付近）でほぼ一定です。大きな変化は見られません。
– **前年度（緑色プロット）**: より新しい日付に同様に高いスコアを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値（異常値）は黒色の丸で示され、他のデータポイントと接近していますが、特に目立つ異常値ではないようです。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **実績データ (青色)**: 実際のWEIスコアを示します。
– **予測 (赤色のX)**: 予測されたスコアの表示です。
– **異常値 (黒色の輪)**: データセット内で目立つ点。
– **前年度 (薄緑色)**: 昨年のデータとして、サポートされています。
– **グレーの範囲**: 予測不確かさの範囲を示しています。
– **線形、決定木、ランダムフォレスト回帰（ピンク、紫の線）**: 異なる予測モデルによる予測スコアの変動を示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 青色プロット（実績）は、高スコアを維持し、緑色の前年度プロットも高スコアで整合しています。
– 灰色の予測不確かさの範囲が狭く、予測と実績が一致していることを示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測が高い相関関係にあり、双方のデータセットが類似したスコアを提供しています。
– 分布の範囲が狭く、高精度で安定していることを示唆します。
### 6. 人間が直感的に感じることと社会への影響
– 高いWEIスコアは、この期間に渡って共生・多様性・自由の保障が確保されていることを示しています。
– WEIスコアが高いことにより、スポーツの場における社会的包容力が評価され、影響力を持っている可能性があります。
– ビジネス面では、高いスコアの持続がスポンサーシップやファンベースの拡大に寄与するかもしれません。
全体として、過去1年間にわたり、スポーツにおける社会的な多様性と包容力が成功したことを示し、将来のポジティブな方向性への信頼が高まる可能性があります。
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:
このヒートマップは、スポーツカテゴリに関連する総合WEIスコアの時系列変化を示しています。以下はこのグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– 時間帯によりWEIスコアが異なる傾向が見られ、16時と19時においては、スコアが他の時間帯よりも高い傾向があります。
– 全般的に、日付が進むにつれてスコアが上昇する兆候もあります。特に7月5日以降、顕著にスコアが高くなる時間帯が増えています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時と19時の7月6日には急激にスコアが上昇しています。これは何か特別なイベントや出来事がこの時間帯にあり、スコアが影響を受けた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化は、スコアの高さを示しています。黄色が最も高いスコアを示し、紫が最も低いスコアを示します。
– 密度はあまり高くないが、黄色の領域が増えることはスコアの上昇を意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯（例えば16時や19時）において、日によってスコアが高くなる傾向があるため、特定の時間に何らかのイベントが行われている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの分布が時間帯によって異なるため、異なる時間帯に異なるアクティビティが行われる可能性があります。
– 特定の時間帯でのスコア上昇は他の時間帯とは異なるパターンを形成しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– スポーツイベントなどでは、特定の時間帯で活動が活発化する場合が多く、これがスコアに反映されています。
– スポーツイベントのスケジューリングやマーケティングにおいて、このようなトレンド分析は重要な指針となり得ます。
– 社会的には、このような分析がイベントの最適化や効果的なリソース配分に貢献するでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 全体的に色が濃淡からグラデーションを描き、時間とともにスコアが変動する様子が見受けられる。特に、時間帯によるスコアの違いが明確に示されている。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのレコードで、急激に色が変わる部分があり、これは急なスコアの変動を示している。
– 特に、一部の時間帯（例: 時間帯15〜16）で色が濃い部分があり、変動が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEI平均スコアを示しており、濃い色は低スコア、薄い色は高スコアを表している。
– 色のトーンの変化が頻繁に見られる領域は、スコアの不安定さを示唆している。
4. **時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯にわたって同様のカラーパターンが見られるため、周期的なトレンドが存在する可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯で明らかに高スコアが集中しており、ある特定の活動がある時間に行われていることを示すかもしれない。
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**:
– 日々の特定時間にパフォーマンスが高い時間帯と低い時間帯があり、これはトレーニングやスケジュールの最適化に役立つ。
– スコアが高くなる時間帯を把握することにより、選手のパフォーマンス向上のために、特定時間に重点を置いたトレーニングスケジュールを組むことが可能となる。
このヒートマップを用いて、パフォーマンスの効率を上げるためのスケジュール調整が可能となるでしょう。特に、感覚的に視覚化されているため、非技術的な関係者にも直観的に理解されやすい形式です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 時間帯ごとに色の遷移を見ると、特定の時間帯で周期的な変動が確認されます。特に、早朝から昼にかけての時間帯（7~15時）でスコアが変動している様子が見られます。
– 日付が進むにつれて、全体的に色が明るくなる傾向があり、これはスコアの改善を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に8時と16時のラインで非常にダークな色（低スコア）があった後、急に明るい色（高スコア）に変わっています。この急激な変動はスポーツイベントなどの特定の出来事に起因する可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の変化はWEIスコアの強度を示しており、明るい黄色に近づくほどスコア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**
– 主要な変動は日中ではなく、特定の時間帯に集中しています。これは、その時間帯における特定のアクティビティがスコアを大きく変動させている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各時間帯で横並びの色の変化は、特定の時間に一貫した変動がないことを示唆しており、むしろ不定期なイベントが影響しているように見受けられます。
6. **直感的な感じと影響**
– 早朝や夜間に急激なスコアの変動があるため、スポーツに関連するイベントやニュースの影響がこの時間帯に強く現れている可能性があります。
– ビジネスや社会においては、特定の時間帯にマーケティングや重要な発表を集中させることで、より効果的な影響を与えることができるのではないかという示唆を得られます。
総じて、このヒートマップは、時間帯別のスポーツイベントの影響を捉える上で有用であり、特定の時間帯に注力することで効率的な戦略を立てる手助けをしてくれるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップであるため、時間によるトレンドそのものは示していませんが、異なるWEI項目間の相関関係を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値や急激な変動は示されていませんが、極端に低い相関値は潜在的に興味深い点です。たとえば、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（自由度と自治）」の相関が非常に低い（0.18）ことなど。
3. **各プロットや要素（色、密度など）が示す意味**
– 色は相関の強さを示しており、赤はプラスの相関が強いこと、青は負の相関または相関が弱いことを表します。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 各項目の相関を通じて、データがどのように関連しているかが示されています。例えば、「総合WEI」と多くの項目が高い正の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）」が非常に高い相関（0.92）を示しており、個人全体の幸福度と社会の多様性・自由の保障が強く結びついていることを示唆しています。
– 「個人WEI（自由度と自治）」と他の項目との相関は比較的低く、自由度と自治は他の要素から独立している可能性が示唆されています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– スポーツにおける多様性（社会WEI）が高い総合WEIと強く関連しているため、多様性の促進が選手やチームのパフォーマンス向上に寄与する可能性があります。
– 経済的余裕と他の幸福関連項目があまり強く結びついていない点は、経済環境が個人の主観的な幸福感と直接的に結びつかない一面を示しています。
### まとめ
– このヒートマップから得られる最大の洞察は、スポーツにおいて社会的多様性が総合的な幸福感に強く影響している可能性があることです。このため、多様性・平等性の推進が全体のパフォーマンス向上に貢献する可能性があります。
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:
1. **トレンド**
– グラフ全体のトレンドを評価するのは難しいですが、カテゴリ毎にスコアの水準や分布のばらつきが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 各ボックスプロットには外れ値があり、特に「個人WEI（総合的余暇）」や「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」で多く見られます。
– これらはスコアのばらつきが大きいことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の違いが各WEIタイプの違いを示しており、異なるカテゴリ間の視覚的な対比を提供しています。
– ボックスプロットは、中央値、四分位範囲、最大・最小を示し、それぞれのカテゴリ内のスコアの分布を効果的に表示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフでは、各WEIタイプは時系列ではなくカテゴリ別のデータです。特定の時間的関係は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」や「個人WEI（自由度と自治）」は全般的に高いスコアを示しており、他と比較して一貫性がありそうです。
– 「社会WEI（経済整合・社会適応）」は中央値がやや低めで、スコアがばらついているように見えます。
6. **直感的な洞察と影響**
– スポーツにおける様々な側面からの評価が行われており、特定の分野での成績が高いことは、戦略の再評価やリソースの再分配に役立つかもしれません。
– ビジネス的には、特に低スコアや外れ値のカテゴリにおける改善の余地を探ることが競争優位の鍵となりえます。
– 社会的には、多様性や自由度に関するカテゴリでの高スコアは、包括的なスポーツ文化の促進において肯定的な要因となるでしょう。
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:
こちらのグラフは、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。このグラフから得られる洞察を以下にまとめます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体に明確な上昇や下降のトレンドは見られませんが、特定のクラスタに集約されるデータポイントがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下や中央に位置する点は他のデータクラスタから離れており、外れ値として考えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– 第1主成分（貢献率: 0.71）と第2主成分（貢献率: 0.08）の座標上にプロットされたデータポイントは、2次元でのデータの分布を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なるクラスタが存在しており、特に右側上部に高密度なデータの集まりがあります。これらのクラスタは、異なるデータ群や特性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**:
– 主成分間での明確な相関関係は見受けられませんが、クラスターが形成されていることから、内部における何らかの共通特徴が存在する可能性があります。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 人間が直感的に見ると、データが固まっているクラスタは特に重要な要素や出来事を表している可能性があります。例えば、スポーツイベントの特定の時期や注目度の高い瞬間などです。
– ビジネスにおいては、これらのクラスタをもとにしたマーケティング戦略やリソースの配分が考慮されるかもしれません。
このような分析により、スポーツにおける具体的な戦略や改善点を見出し、最適化を図ることが可能です。
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。