📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析の結果、以下の知見が得られました。
### 1. 時系列推移とトレンド
全体的に、総合WEIスコアは序盤の0.7近辺から始まり、その後0.8台半ばまで上昇し、最終的にはやや下降しつつも0.82近辺で安定している様子が見られます。この経過は、特に7月初旬から中旬にかけての上昇が顕著であり、その後若干の変動を伴いながら高レベルで推移しています。
### 2. 異常値の検出
複数の異常値が検出されています。例えば、2025-07-05では総合WEIが0.78から再び0.7に低下しています。これらの異常値は、個別項目や外部要因による急激な変化、例えば、経済的な変動や社会情勢の変化に起因する可能性があります。
### 3. 季節性・トレンド・残差
STL（Seasonal-Trend decomposition using Loess）分解には触れていませんが、一般的に見て、データには明確な季節性パターンは見られず、トレンド成分が主にデータを説明していることが推測されます。変動には、経済的余裕、心理的ストレス、社会の持続可能性といった要素が影響を与えている可能性があります。
### 4. 項目間の相関
スコアの相関分析から、個人の経済的余裕が上がるとWEI全体のスコアが高まる傾向があることが見て取れます。社会的要素同士も強い関連性があり、特に社会の持続可能性、社会基盤の強さ、共生・多様性に関しては、複数の社会的要素が同時に進展していることが分かります。
### 5. データ分布
箱ひげ図を用いた分析では、複数の項目で中央値が上昇傾向にあり、全体のスコアが押し上げられていることが確認されました。外れ値はあるものの、全体的なトレンドに影響を与えるほど顕著ではないように思われます。
### 6. 主要な構成要素 (PCA)
主成分分析（PCA）からは、PC1が0.70の寄与率を示し、全体のデータ変動の大部分を説明していることがわかります。これは、データ全体の一貫した要因（特に社会や経済の安定性）が、総合WEIにとって主要な影響力を持っていることを示唆しています。PC2の影響は少ないが、これは個人的な健康や心理的要素が一部の変動に影響を与えることを示しています。
### 結論
この分析から、総合WEIスコアに対する様々な要因の寄与や影響を明確にすることができました。経済的余裕と社会的な持続可能性の向上が、WEI全体の向上に大きく寄与しているように見えます。データの変動には、一部の個人及び社会的要素の急変が関与していることが考えられます。これらの知見は、スポーツ分野での健康と持続可能な発展のための戦略策定において重要な指針となるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は全体的に横ばいからやや上昇傾向にあります。初期には若干の上昇が見られ、その後は安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数値が大きく離れた外れ値は見られませんが、一定の範囲内でのばらつきが観察されます。異常値のサークルは特にありません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績データを示し、赤い「X」は予測データです。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
– 予測データは異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）によって異なる結果を見せています。ランダムフォレストの予測が安定しているのに対し、他のモデルは変動しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– モデルごとの予測値が異なるため、選択するモデルによって将来の予測が変わることが示されています。実績データはこれらの予測モデルと一致する部分もあれば、異なる部分もあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データはある程度の緩やかな上昇の特徴がありますが、全体的な変動は小さいです。予測モデルの結果との相関は低いと考えられます。
6. **直感的な感覚と影響**:
– 人間はこのデータの安定性を感じることでしょう。スポーツカテゴリにおける現在のパフォーマンスが持続しそうだと理解できます。
– ビジネスや社会への影響としては、スポーツイベントや活動において現時点でのパフォーマンスが重要であり、新たな取り組みや改善が必要な局面ではない可能性があります。
– 予測モデル選択の重要性を認識し、複数のモデル結果を考慮することでより適切な戦略を立てること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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体で見たとき、WEIスコアは横ばいの傾向を示しています。実績の青い点は、ほとんどが0.8付近に集中しています。
– 線形回帰による予測（紫の線）は上昇傾向を示していますが、ランダムフォレスト回帰予測は一定の値で保たれています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は下部に1つあり、他のデータポイントよりも低いスコアを持っています。この点は特に異常な事象を示しており、詳細な検証が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、黒い円で囲まれた青い点が外れ値を指しています。
– 灰色の範囲は、予測の信頼区間を示し、データの変動幅を可視化しています。
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による予測が比較されていますが、線形回帰は時間の経過に伴いWEIスコアの上昇を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは中心に集まっており、密度が高い部分から外れ値までの一貫性が確認できます。
– 予測されたスコアは信頼区間内に常に収まっており、予測がある程度の正確性を持っていることが示されています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会的影響**
– 人間が直感的に感じるのは、一部の変動を除けば全体的に安定したパフォーマンスであることです。しかし、外れ値の存在は突発的な要因の可能性を考慮すべき点です。
– スポーツのパフォーマンス分析において、信頼区間を考慮することで、選手のコンディションや戦略の調整がより柔軟に行える可能性があります。また、予測モデルを活用することで、長期的な計画やトレーニングプログラムの効果を測定することができるかもしれません。
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:
1. **トレンド**
– 実績AI（青いプロット）は7月1日から徐々に上昇し、その後ある程度横ばいになっています。ただし、全体的には0.8以上の水準を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値が黒い丸で示されていますが、特に大きな逸脱は見られません。
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、予測データは直線で示されています。こちらには線形回帰（緑）、決定木回帰（青）、ランダムフォレスト回帰（ピンク）が含まれます。
– 予測の不確かさ範囲は灰色のシェーディングで示され、主に初期のプロットに影響を与えています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と各予測には若干の乖離がありますが、全体としては安定している印象があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の分布は比較的安定しており、大きな変動は見られません。
– 各予測モデルも大きく乖離せず、一貫性があるように見えます。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々はこの安定したWEIスコアにより、スポーツカテゴリにおいて安定したパフォーマンスを予期するかもしれません。この安定性はスポーツビジネスに安心感を与え、新たな投資やスポンサー獲得の可能性を高めるでしょう。
特に期間を通して大きな変動がないことから、予測精度が良く、ビジネスや戦略立案において信頼できるデータと評価される可能性が高いです。
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:
### グラフの分析と洞察
#### 1. トレンド
– **横ばいから緩やかな上昇**: 実績データ（青丸）が右側に行くほどやや上昇傾向ですが、大きな変動はありません。
– **予測値**: 線形回帰（青線）、決定木回帰（紫線）の両方が比較的横ばいで、ランダムフォレスト回帰（ピンク線）はわずかな上昇傾向を示しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: グラフ内に黒い丸で示されている外れ値がいくつかありますが、期間全体でそれほど目立ったものはありません。
#### 3. 各プロットや要素
– **実績（青丸）**: 個別の実際のWEIスコアを示していますが、密集している場所が多く、一定の範囲に収まっています。
– **予測範囲（灰色の帯）**: 予測の不確実さを反映しており、多く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
– 実績データと予測範囲/予測線が近接しており、全体的に良好な整合性を示しています。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは一定の範囲に集中しており、予測値と概ね一致しているため、相関性が高いと考えられます。
#### 6. 直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響
– **安定感**: グラフのトレンドは安定しており、経済的余裕の観点から見て、こちらのスポーツカテゴリにおいて顕著なリスクや急激な変動は見られません。
– **予測と実績の合致**: 予測モデルが実績とよく一致しているため、今後の戦略立案において信頼性の高いデータとして利用可能です。
– **ビジネスへの影響**: 安定したWEIスコアは、ビジネスプロセスやマーケティング戦略の安定性を示し、長期的な計画をサポートします。
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**
– 実績データ（青いドット）は、全体として0.8から0.85の間で安定しています。急激な上昇や下降は見られず、横ばいの傾向です。
– 予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、全体的に一定の安定した予測を示しています。特にランダムフォレスト回帰（薄紫の線）は0.85付近で安定した予測をしています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフ左側に0.8未満の一部の実績データが外れ値として認識されています。これらの外れ値は期間の初期の方に集中しています。
3. **各プロットや要素**
– 青いドットは、実績のWEIスコアを示しています。
– 黒い円は、外れ値を示しています。これにより、通常の範囲から外れたスコアを特定できます。
– 灰色のゾーンは、予測の不確かさの範囲を示しており、xAI/3σによって計算されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と各予測モデルの比較から、予測モデルが実績に対して一貫性のある予測を提供していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データとランダムフォレスト回帰の予測には高い相関性があるように見え、実績が0.8から0.85の範囲内に収まることを示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– WEIスコアが安定していることで、個人の健康状態が維持されていると考えられます。
– 外れ値は、短期間の急激な健康状態の変化を示している可能性があり、特別な注意が必要です。
– 予測モデルがほぼ一致した予測をしているため、信頼度が高いことが感じられ、この情報はスポーツ関連の健康管理やプログラムの計画に役立つでしょう。社会的には、安定した健康状態の維持は生活の質向上につながると考えられます。
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:
### グラフ分析:
1. **トレンド:**
– 実績データ（青いプロット）は、初期には0.6から約0.8まで上昇するトレンドが見られますが、その後は比較的横ばいで推移しています。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰など）は、今後のスコアが一貫して横ばいになると予測しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期のデータには複数の外れ値があり、特に0.6付近のプロットが注目されます。これが初期のストレス減少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:**
– 青い実績プロットは、実際のWEIスコアを示しています。
– 黒い線で囲まれたプロットは外れ値を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しており、信頼区間を表現しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 予測モデル間（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など）の関係が描かれていますが、全ての予測モデルが似たような横ばいの未来を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 初期における実績スコアのばらつきが大きいですが、徐々に安定していることから、ストレス管理が改善されている可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、および影響:**
– 初期のストレスのばらつきから、アスリートが調整段階であったことが考えられます。時間の経過とともにストレスが安定し、予測モデルが良好に一致していることから、心理的な安定が得られたと判断できます。
– ビジネスや社会的な観点からは、心理的ストレス管理のプログラムが成功している証拠とされ、これらのプログラムをさらに活用することで個々のパフォーマンス向上に繋がる可能性があります。
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**
– 実績データ（青い点）は約0.6から0.8の範囲で横ばいが続いています。
– 一方、予測データには二種類（決定木回帰／ランダムフォレスト回帰）が確認できます。ランダムフォレスト回帰（紫）は上昇トレンドを示しており、線形回帰（二種類）は一定のトレンドを予測しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部データには外れ値が認識されています（黒い円で囲まれた点）。これはデータの異常値や特異な出来事を示していますが、全体的なトレンドには大きく影響していません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の実績データを示し、予測の不確かさは灰色の範囲で示されています。
– 予測は赤いバツ（予測AI）で示され、その中でも予測手法によって異なるトレンドが示されています。
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の間に notable な乖離があることが分かります。ランダムフォレスト回帰は今後のWEIスコアの上昇を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体として、WEIスコアの変動は比較的小さく、安定しているといえます。特異値として認識される点を除き、データは一定の範囲で密に分布しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の視点から見た場合、データは一般的に安定しており、大きな変化がない中での外れ値の存在が目立ちます。
– ビジネスや社会的視点では、WEIスコアの安定性は安心感を与える一方で、今後の上昇トレンドの予測はポジティブな成長の可能性を示唆しています。ランダムフォレスト回帰の予測が正確ならば、今後の施策や戦略に対する期待と準備が求められます。
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**
– WEIスコアは、7月1日から開始し、徐々に上昇しています。特に、7月8日頃にはスコアが安定的に高い水準に達していることが見えます。
– その後、スコアは安定し、若干の上昇または横ばいの状態を保っています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の数日間はスコアにばらつきが見られ、小さな変動があります。7月8日以降は外れ値が示されていないため、データは比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIのスコアを示しています。
– 黒い円で囲まれた点は異常値として捉えられていますが、灰色の不確かさ範囲内に収まっています。
– ピンク色や水色の線は、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）による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データの間には、実績データが予測に近い形で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**
– グラフは予測モデルの線と実績データが比較的近い範囲にあることを示しており、高い相関があると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– このグラフから、スポーツにおける公平性と公正さが、時間とともに向上していると考えられます。これは、スポーツイベントや組織が持続的に改善していることを示唆しています。
– ビジネスや社会において、こうした向上は信頼や支持の向上につながり、さらなる投資や参加者の増加を促進する可能性があります。
全体として、事業戦略や方針がこの改善に寄与していることを示すための重要なデータとして活用できるでしょう。
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:
グラフの解析に基づく洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 実績のAI（青い点）は、全体的に横ばいで安定しています。
– 予測（ピンクの線、ランダムフォレストや決定木回帰）は、ほぼ一貫して横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として示されているデータポイント（黒丸で囲まれた点）がいくつか存在しますが、全体の傾向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**:
– 青の実績点は観測されたデータを示し、非常に安定しています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーの帯）は幅が狭く、モデルの予測が非常に信頼できることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 実績と予測が似た傾向を示しており、モデルの予測精度が高いことが伺えます。
– 緑（線形回帰）、青（決定木回帰）、ピンク（ランダムフォレスト）の予測は大きな差がないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実際のデータと予測データの間に強い相関があり、予測モデルがよく適合している可能性があります。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– スポーツにおける持続可能性と自治性は安定しており、将来的にもこの傾向が続くと予想されています。
– この安定したスコアは、スポーツの取り組みが持続可能性を追求するために効果的であることを示唆しています。スポーツ団体や関係者はこの安定性を基に、さらなる改善策を考える余地があると考えられます。
このグラフから、人間が直感的に感じることは、データが示す信頼性と予測の確実性です。ビジネスや社会への影響としては、計画や戦略の策定に役立てることが考えられます。
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:
## グラフ分析および洞察
1. **トレンド**
– 実績データの散布図では、期間中のWEIスコアはおおむね0.8付近に集まっています。長期的な上昇や下降トレンドは見られませんが、安定的に推移しています。
– 予測データは、時間の経過とともに微量の上昇を示しています。特に決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータポイントは約0.6付近で、他のデータから離れた位置にあります。これは外れ値として識別されています。これらは異常な状況またはデータ収集過程の何らかの誤差を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実績AIのデータを示しており、黒い円で囲まれた点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示し、その中での変動が予想される範囲を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測モデルごとに異なる傾向が見られます。
– 線形回帰の予測が最もフラットであり、ランダムフォレスト回帰が若干の上昇を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは0.8付近に密集しており、分布はかなり集中しています。
– 複数のアルゴリズムによる予測は異なりますが、WEIスコアの不確実性範囲内に収まっています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが全体的に高いことから、スポーツ分野における社会基盤や教育機会は一般的に充実している可能性があります。
– 外れ値は潜在的な課題や改善の余地を示しているかもしれません。特定のイベントや期間中の出来事が原因であれば、改善策を講じることで全体のスコア向上が期待できます。
– モデル予測の比較は、将来の政策や改善策の方向性を考える上で、様々なシナリオを提供し、効果的な意思決定をサポートします。
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**
– 実績のスコアは約0.6から徐々に上昇し、一定の範囲で安定しています。
– 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）によるスコアは、1の値で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつかプロットされていますが、全体のトレンドには大きく影響していないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点が実績データを表しています。
– 赤い×は予測値を示しており、実績からのズレが観察される箇所もあります。
– 黒い円は外れ値を示しています。
– グレーのエリア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**
– 実績と予測データの間にズレが見られますが、概ね上昇トレンドを共有しています。
– 予測モデルの間では出力が一致しており、一貫性が伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間に一定の相関が見られますが、予測値は高めに保たれています。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 予測スコアが高い状態を保っていることから、今後の社会における共生・多様性の保障が十分に可能であることを示唆しています。
– ビジネスや社会政策において、この安定した予測は安心感を提供し、長期的な計画を立てる際の指標となりますが、実績と予測スコアとのギャップを認識することが重要です。
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:
この時系列ヒートマップは、30日間にわたるスポーツカテゴリの総合WEIスコアを示しています。各日付と時間帯の組み合わせに色が割り当てられており、色相がスコアの強さを表しています。以下に主な洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 時刻別に色の変化が見られ、特定の時間帯（特に15時から16時）が比較的高いスコアを示しています。
– 日付が進むにつれて、スコアが徐々に高まる傾向が見られます（色が緑から黄色に変化）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日前後でスコアが急激に上昇しています。特に23時台のスコアが目立ちます。
– 7月11日には、ピークに達している箇所もあり、その後若干の減少が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションはスコアの強度を表しており、0.70（濃紫）から0.86（黄色）までの範囲で変動しています。
– 時間帯が限定されている点から、特定の時間帯にスコアが集中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**:
– 各時間帯で異なる色相が見られるため、時間帯ごとのスコアの違いや傾向が比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯と日付において、午後および夜間のスコアが他の時間に比べて高いことがわかります。スポーツイベントなどの影響が考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このヒートマップを見ると、人々がスポーツイベントを夜間や夕方に見る傾向があることが示唆されます。
– 高スコアの時間帯に広告やプロモーションを集中させることで、ビジネスの成功に貢献する可能性があります。
– このデータを活用することで、視聴者の行動パターンをより理解し、効果的なマーケティング戦略を立案できます。
これらの要点に基づいて、このヒートマップからの洞察を活用できます。
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:
このヒートマップは、個人WEI平均スコアの時系列変化を30日間にわたって示しており、時間帯ごとのスコアも視覚化されています。以下に、このグラフから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– スコアの色合いが変化している様子を見ると、特定の日や時間帯での活動が影響を与えているのがわかります。
– 特に初旬から中旬にかけてスコアが増加し、その後安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月4日の16時には、最低のスコアが見られます（深い紫色）。
– これに対して、7月11日の9時頃では高いスコア（黄色）が確認できます。これらは特異なパフォーマンスを示す可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、黄色が最も高いスコア、紫が最も低いスコアを示しています。
– 密な色の変化はスコアの変動や、活動の集中度を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 午前中（9時前後）に高スコアが頻繁に現れることから、活動がより集中しているか、もしくはより高評価を得られる状況が整っていることが推測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によってスコアに明確なパターンが見られ、例えば午前の時間帯に高スコアが集まりやすい傾向があるようです。
6. **直感的な感覚と社会的影響**:
– カラフルな表示が、時間帯別のパフォーマンスに注目を集める効果があります。
– 特定の時間か日に、スコアの改善が連続しているため、その要因や条件を探る価値があります。これは、トレーニングや活動の最適化につながり、競技パフォーマンスの向上に寄与する可能性があります。
このヒートマップから、スコアを改良するための戦略的な時間管理や活動のピークを見極めることができ、効率的な時間割の策定に役立つでしょう。
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:
グラフ分析について以下に説明します。
1. **トレンド**:
– 全体的に色が濃い（低いスコア）から明るい（高いスコア）に移行しています。
– 時間の経過とともに、午後から夕方にかけてのスコアが上昇している傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-02の16時から19時にかけて、特に濃い色（低スコア）が観察されます。これが外れ値と見なされる可能性があります。
– その後、短期間で明るい色に変化しているため、急激な変動が起きていることが示唆されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色は社会WEI平均スコアを示し、色が濃くなるほどスコアが低く、明るくなるほどスコアが高くなっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯が並行して分析されており、日中と夜間のスコアの変動が比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日や時間帯においてスコアが急変するといったパターンが存在するため、他の要因との相関を調査する価値があります。
6. **直感的に感じられることおよび影響**:
– 社会WEI平均スコアが日々の特定の時間帯で良化する傾向を持つため、スポーツイベントが特定の時間でより活発に行われている可能性があります。
– 業界にとって、特定の時間帯に合わせたプロモーションや活動を強化することが効果的かもしれません。
このヒートマップは、特定の時間における社会の活発度や関心の度合いと、スポーツイベントの時間配分の戦略的な計画に役立つでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 全体的に高い相関が多く見られる。色が赤に近づくほど相関が強く、青に近づくほど弱い。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値や急激な変動は視覚的には確認できない。ただし、一部の項目間で相関が極端に低い部分がある（例: 個人WEI(自由度と自治)と他の項目）。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡は項目間の相関の度合いを示している。赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど逆相関か無相関に近い。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データというよりも、30日間のデータをもとにした相関を示しているため、直接的な時間的トレンドは確認できない。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合WEIは多くの項目と高い相関を持っている。
– 社会WEI(公平性・公正さ)は、個人WEI(経済的余裕)以外とは比較的高い相関。
– 個人WEI(自由度と自治)は他の項目との相関が低く、独立性が示唆される。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 多くの項目が相互に密接に関連しているため、ある項目の改善が他の項目にも波及効果を与える可能性。
– 社会の公平性や多様性が個人の幸福感に大きく影響している可能性がある。
– 特にスポーツの文脈では、心理的ストレスや健康状態が他の要素と強く関連しており、選手のパフォーマンスやチームのダイナミクスに関与する可能性。
このような相関分析は、戦略的な意思決定や政策立案の際に非常に有用です。スポーツ業界では、個人と社会の相互作用を考慮に入れて、より包括的なサポート体制を整えることができるでしょう。
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:
箱ひげ図は、データの分布を視覚化し、各カテゴリがどのように異なるかを示します。以下に、このグラフから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
各カテゴリのWEIスコアの中央値は、カテゴリによって異なります。全体的に、スコアに大きな変動は見られませんが、カテゴリ間でわずかな上昇や下降の違いが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
多くのカテゴリで外れ値が見られます。特に「個人WEI（経済状態）」や「社会WEI（生態系整備・教育機会）」は多くの外れ値があり、データのばらつきが大きいことを示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の範囲（四分位範囲）を見れば、データのばらつきや集中度がわかります。
– ヒゲはデータの最大・最小を示し、中央の線は中央値です。
– 色や箱の幅は、視覚的にカテゴリ間の比較を容易にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
トレンドデータではないため、時系列データの関係性は直接的に示されていません。ただし、異なるWEIタイプ間の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
各カテゴリのスコアがどの程度均一に分布しているかがわかります。「個人WEI（心理的ストレス）」は非常に狭い範囲で集中していることを示しており、多くのサンプルが比較的近い値を持つことを示しています。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– 一部のカテゴリで大きなばらつきや外れ値が多いことは、該当分野での不均衡や改善の必要性を示唆しています。
– 比較的均質なスコア分布は、安定性を示し、信頼性のあるデータである可能性を示唆します。
– ビジネス上では、分布の異常が課題や改善ポイントを示す可能性があるため、戦略の見直しに活用できるでしょう。
全体として、このグラフは各WEIタイプの特性やばらつきを視覚的に理解するための有効なツールです。これを基に、さらなるデータ分析や戦略策定が可能です。
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:
このグラフは主成分分析（PCA）の結果を示しています。以下に分析結果を示します。
1. **トレンド**:
– 特定のトレンド（上昇、下降、周期性）は明確に見られません。ただし、多くのデータが第一主成分（x軸）の正の領域、特に0から0.2に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データポイントの一部が第一主成分の負の領域に位置しており、それらが外れ値として考えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は個々のデータサンプルを表し、第一主成分と第二主成分のスコアを示しています。第一主成分の寄与率は70%で、データのバラツキの大部分をこの軸が説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 主成分間の相関性を見ると、データは比較的分散しているため、それぞれの成分が異なる情報を持っている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 散布のパターンから、第一主成分がデータ分散に与える影響が大きいことが示唆されています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 第一主成分の高い寄与率は、少数の変数がデータ全体の特性を強く支配していることを示唆しています。この情報は、スポーツ分野での特定の要因やパフォーマンスを最適化するために重要です。
– 外れ値や分散の広がりを見ることで、異常なパフォーマンスや特異な例を特定するのに役立ちます。それを改善や戦略立案に活用可能です。
この分析を用いることで、スポーツにおける統計の特性を把握し、競技者のパフォーマンスや戦略的な意思決定に役立てることができます。
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。