📊 データ分析（GPT-4.1による）
## 総合WEIスコアの分析
### 時系列推移
– **全体のトレンド**: 期間の冒頭から徐々にスコアが上昇している傾向が見られます。初期の数値は0.7台前半で、日数が経過するにつれて0.8台中盤から後半に向上しています。
– **顕著な変動期間**: 7月2日から7月3日にかけてスコアが急上昇しているため、特筆すべき変動期間といえます。また、7月6日以降は0.83以上と高いスコアを持続しています。
### 異常値の検出
– 異常値として検出されたスコアは、特に開始期間の7月1日から3日の間に多いです。例えば、2025-07-02のスコア0.79と0.69、2025-07-03のスコア0.78などがあります。
– **推測される背景要因**: スポーツイベントの開催影響を受けた可能性があります。特に短期間での急変は、イベントや外部要因によるものと考えられます。
### 季節性・トレンド・残差
– **トレンド**: 長期的には上昇し続ける傾向が見られるため、今後も持続的な改善が期待されます。
– **季節性パターン**: データ範囲内で明確な季節性は見えにくいですが、週末やイベント前後に変動がある可能性があります。
– **残差成分**: 予想される流れとは異なる、ランダムなスコア変動があります。これはしばしば外部要因や特定の条件の影響で説明されます。
## 項目間の相関分析
– 各項目間の相関から見ると、特に「健康状態」と「心理的ストレス」には相関が見受けられます。健康が良好であれば、ストレスが低くなることが予想できます。
– 特に「社会的公平性」と「持続可能性」は、社会的ウェルビーイングに関連強化する要素として重要な相関があります。
## データ分布分析
– **箱ひげ図**: 上下に散らばった外れ値も見られ、特に初期の日数では中央値からの広いばらつきが観察される。
– 各項目内の分布を見ると、中央値はスコアが全体的に上昇する方向に向いています。スコアが0.85以上のより安定した範囲に収束する傾向があります。
## 主成分分析 (PCA)
– **主要な構成要素**: PC1が70%の寄与率を持ち、主要な変動要因として機能しています。したがって、全体のスコア変動の大部分はPC1による影響となります。
– **意味**: PC1は、たとえば経済的影響、健康状態、および心理的ストレスがWEI全体に与える影響力を示唆しています。
### 総合所見
今回の分析によって、WEIスコアは特定の頃に高まる傾向があり、外部要因による影響も受けやすいことが示されました。スポーツイベントや時節の変化に伴い、WEIスコアがどう変動するかを引き続き注視することが重要です。また、計測のさらなる改善とデータの一貫性を図るために、定期的な分析と報告を続けていくことが望まれます。
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**:
– 全体として二つの異なる時期のグループが観察されます。
– 左側では、2025年7月頃に集中的にプロットされています。
– 右側では、2026年6月頃に新たなグループが集まっています。
– 明確な上昇や下降のトレンドは見られず、間にデータのギャップがあるのが特徴的です。
2. **外れ値と急激な変動**:
– 左側のプロットには異常値（黒の〇）が見られますが、明確な急激な変動はありません。
– 両側のプロット間には明らかなギャップがあります。
3. **要素の意味**:
– 実績（実績AI）は青いプロットで示されています。
– 予測（予測AI）は赤い「×」で、予測の信頼できる範囲は灰色の帯で示されています。
– 異常値は黒の〇で示されています。
– 前年のデータは緑色で示され、視覚的にここに過去との比較が確認可能です。
– 予測には線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰（それぞれの色で示される）がありますが、ここではランダムフォレスト回帰のみが可視化されています（紫の直線）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測のポイントが重なることなく表示されています。
– 緑色の前年データが右側に新たに追加されており、前年とこの年のデータが比較できるようになっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各プロットが極めて密集しているため、データが集中的であることを示しているが、相関についてはこのグラフでは判断が難しいです。
6. **直感と影響**:
– 直感的に、データポイントが年の後半に集まり、前半には少ないことが目立ちます。これは、年度ごとの評価や測定が影響している可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、前年のデータと新しいデータの比較により、進行中のプロセスについてのフィードバックを提供しやすく、予測モデルの検証や改良に繋がるかもしれません。
このグラフからは、スポーツ関連のパフォーマンスデータが年次評価されている様子が見受けられます。また、予測モデルの結果と実績が比較されているため、今後の戦略に対するヒントを得ることができます。
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:
このグラフ分析から得られる洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、初期の期間に高い値で安定していますが、期間後半に急激な上昇を示しています。
– 前年データ（緑のプロット）は、後半にわずかな上昇傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間にいくつかの外れ値（異常信号）が観測されています。
– 大きな変動はランダムフォレスト回帰（紫線）で見られ、急激な上昇を示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、初期よりも後期の方が狭い範囲であり、精度の向上を示唆しています。
– 線形回帰や決定木回帰も示されており、ランダムフォレストと異なるトレンドを描いています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ランダムフォレスト回帰は他の予測方法と比べて大きな変動を示し、予測の方法に応じた結果の一貫性をしっかり評価する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 直感的には、実績と前年のデータが似たような特性を示しているが、前年は少し低めの傾向があります。
6. **人間が直感的に感じること**:
– 初期には安定しつつ、後期に成果が向上していることから、改善や適応の努力が実を結んでいると感じられます。
– ビジネスや社会への影響としては、この種の急激な成果向上は、組織の効率化や新しい戦略の効果を示唆しているかもしれません。また、分析結果を正確に受け止めるために、予測方法を多角的に評価する必要性を教えています。
この分析によって、戦略や対策によりさらなる改善を期待できますが、予測手法の選択とその精度について慎重に検討する必要があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータ（青色のプロット）は一定の範囲内で散らばっているが、全体のトレンドとしては評価日付が進むに連れてWEIスコアが低下しているように見える。後半のデータ（前年の比較AI）は、中央に集中して分布している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データには外れ値が存在し、一部のプロットが他と離れている（黒い輪で囲まれたプロット）。
– 急激な変動が見られるわけではないが、初期と後後のデータセット間で明確な変化がある。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績値を示しており、紫色と灰色で示された線は予測範囲と予測モデルの結果を表している。
– グリーンのプロットは前年のデータで、比較のために用いられている。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は直線または範囲で表示され、未来のスコア予測を示している。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と前年の比較値のプロット位置が異なり、前年のデータはスコアが集中している。
– 予測と実績の間には若干のズレがあり、モデルによる予測範囲との差異が見られる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値はやや横ばいであるが、前年の比較データは明確な上昇傾向を示している。
– 相関関係は直接的には示されていないが、予測モデルの接戦度などから詳しく検証する価値がある。
6. **直感的な解釈と社会への影響**
– 社会WEI平均スコアの低下は、スポーツ分野におけるパフォーマンスや評価基準の変化を示唆している可能性がある。
– 予測モデルが来年の更なる変化を仮定していることから、これに基づいた対策が求められる。
このグラフの分析を通じて、スポーツ関連の評価や訓練における改善点を見出すことができるかもしれません。また、ビジネス戦略やパフォーマンス評価の見直しが必要である可能性も考えられます。
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、提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– グラフが示す期間の最初と最後の部分で、データポイントが密集しています。ただし、中央部分ではデータが少ないか、存在しないようです。
– 初期の青い実績データと、後半の緑の「前年」データの間には大きなギャップがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い丸の「異常値」が初期のデータに見られます。これらは他のデータ点とは異なる挙動を示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は「実績（実績AI）」を、緑の点は「前年（比較AI）」を表しています。
– 紫とピンクの線は、それぞれ「決定木回帰」と「ランダムフォレスト回帰」による予測を表しており、異なる予測手法による結果を可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 初期の実績データと、後期の前年データには直接のつながりがないため、これらが同じデータセット内の異なる区間として考えられている可能性があります。
– 予測モデルが実績データに基づいて将来的な予測を試みていますが、具体的な傾向は表示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– グラフには重大な相関関係が示されていないように見えます。データは極端な初期値と後期値の双方に集中しています。
6. **直感的な感じと影響**:
– このデータからは、初期と後期で非常に異なる条件や状況があることが直感的に感じ取れます。例えば、個人の経済的余裕が時間の経過に伴って変動しており、特定の出来事（例えば、競技パフォーマンスや市場の変動）が影響を及ぼした可能性があります。
– ビジネスや社会において、初期段階での異常値はリスクまたは機会を示しているかもしれません。この場合、適した戦略の策定が重要です。
このグラフは、スポーツの経済的影響を分析する際に、データの乖離や変動への理解を深めるために使用される可能性があります。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの左側で多くのデータが集中していますが、その後に新しい予測モデルに基づいてスコアが上昇しています。右側のデータ点は、全体的により高いスコアを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の初期データには異常値がいくつか見られます（黒色の大きな◎）。
– これらは予測と比べると外れた値となっており、健康状態の急激な変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績値を示し、初期のデータは主にここに集中しています。
– 緑色の点は前年のデータであり、おそらく基準として利用されている可能性があります。
– 紫、青、ピンク色の線はそれぞれ異なる予測モデルの結果を示しており、予測の中で多様な結果を提示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と異なる予測モデルの結果が比較され、一貫性と相違点を見極めるために用いられています。
– 右側の最新データでは予測の一部が一致しているように見え、より信頼性のある予測を期待できそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データは範囲が広く、予測モデルの誤差範囲内に収まらないものもありますが、予測後のデータは一致度が高いです。
6. **直感とビジネス/社会への影響の洞察**:
– 初期のデータの変動は健康状態が不安定であることを物語っていますが、予測モデルが改善したことにより、安定した健康状態の管理が期待できます。
– より高精度な予測が可能であれば、スポーツ選手や健康に影響される職業の個人にとって有益です。例えば、パフォーマンス向上や怪我の予防に役立つ情報を提供できるかもしれません。
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:
以下は、提供されたグラフから得られる洞察と分析です。
1. トレンド:
– グラフの左側には過去の実績（青色）が多く、右側には予測（緑色）が多く表示されています。
– WEIスコアは全体として安定しているように見え、特定の期間に急激な上昇や下降は見られません。
2. 外れ値や急激な変動:
– 黒色で示された異常値は過去のデータにおいていくつか見られますが、その数は多くなく、全体における影響は小さいように見えます。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青色（実績AI）と緑色（前年比較AI）は、それぞれ実績データと前年のデータを示し、現在のトレンドの比較に役立ちます。
– ピンク色や紫色の線は予測モデルによる予測を示し、ランダムフォレストと決定木回帰が使用されています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 実績（青色）と前年データ（緑色）を比較することで、過去と現在のストレスレベルの違いを分析できます。
– 異なる予測モデルの結果を比較することで、予測の精度や信頼性を評価することができます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– データは全体的に0.6から0.8の間で安定しています。
– 異常値は、通常の範囲を超えたデータの存在を示し、特定のストレス要因の影響を暗示する可能性があります。
6. 人間が直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響:
– WEIスコアが安定していることから、この個人は心理的ストレスをある程度コントロールできている可能性があります。
– 異常値が少数しか存在しないことから、予測モデルの信頼性は比較的高いと直感的に受け取られるでしょう。
– スポーツ業界やメンタルヘルスの分野において、こうした安定的なストレス管理はパフォーマンス向上に寄与する可能性があります。
全体として、グラフは適切なストレス管理と予測モデルの効果を示しており、持続的な心理的安定のための基盤を提供しているように見えます。
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:
このグラフについて以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– 時系列のデータに明確な上昇や下降のトレンドは見られません。実績データ（青色）は一定の範囲内にありますが、未来の予測は異なる方法によって異なります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の方は、黒の円で示された外れ値があります。これらは他の実績データと比較して目立ち、異常な出来事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**:
– 青のプロットは実績を示し、整列しています。この安定性は現在の実績の信頼性を示唆しています。
– 予測（赤い×）は不確かさがあり、一部は予測の範囲を超えています。
– 緑のプロット（前年のデータ）は明確に右側に位置し、前年の傾向を示しています。
– 紫、ピンク、ネイビーの線は予測モデルの異なりを示し、線形回帰、決定木、ランダムフォレストの手法による予測を表しています。それぞれ異なる予測をしており、多様な見解が存在することが伺えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在の実績と予測の間のズレが見られます。特に、予測範囲が広がっていることは、未来の不確実性が高いことを示しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと外れ値の間にほとんどのデータが収束しており、外れ値以外は相対的には安定しています。前年データとの比較からは多少の改善や変化が見られるか注視が必要です。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– グラフを見ると、実績データは安定しているにもかかわらず、予測の信頼性にばらつきがあり、長期的な計画には慎重さが求められます。スポーツにおいては、選手やチームの性能が変わる要因が多岐に渡るため、これらの予測を元に柔軟な戦略を立てる必要があるかもしれません。また、外れ値の発生がシステムの異常や外的要因の影響を示唆するので、これを特定し、対処することが重要です。
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**
– 期間の最初から最後にかけて、WEIスコアに大きな変動が見られます。特に初期にはスコアが高く、その後に急激に低下し、最後まで低い水準で推移しているのが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の時点で、多数のデータポイントが非常に高いスコアを示しており、その後急激な下落が見られます。この変動は外れ値として捉えられる可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは「実績AI」のデータを示しており、実際のスコアを表しています。
– 赤い「予測（予測AI）」のマーカーは、実際の結果とは異なる予測値を示しています。
– 緑のプロットは前年のデータを示しており、変動の基準点として利用されます。
– 紫、ピンク、灰色の線はそれぞれ異なる予測モデルに基づく予測を表しており、予測の多様性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青い実績データと、他の予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）との間に明確な差異があります。これは実際の状況が予測から大きく乖離していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータが高く、その後急激に低下したことから、一時的な要因が存在した可能性があります。予測データと実績データの間に強い相関は見られません。
6. **直感的・社会的洞察**
– 初期の高いスコアは、もしかすると短期間の改善努力やプロジェクトによるところが大きいかもしれません。急激な低下は、その努力が持続されなかったか、本質的な問題が顕在化した可能性を示唆します。
– 社会的公平性における評価指標が一時的ではなく、持続可能な形で維持されるための取り組みが必要とされるでしょう。
– 組織や政策立案者にとって、このようなデータを基にした戦略的判断が求められるかもしれません。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 開始から途中までの実績スコアは横ばいに近く、0.8-0.9の範囲に安定しています。
– その後、予測範囲では複数のモデルによる予測が見られ、特に予測の分布が広がっていることから、将来的な方向性に関して多様な見解があると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 描かれている異常値（黒色の丸）は初期に集中しており、これが実績値の変動とどのように関連しているかが重要です。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色点は実績値を示し、最初の期間ではほぼ一定です。
– 緑色の点は前年のデータであり、現行データとの比較に役立ちます。
– 予測モデルは多様で、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰などが試されています。それぞれの帯（灰色、紫色、その他）はモデルによる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**
– 各モデルの予測範囲に重なりがあり、これが予測の不確実性を示しています。実績と前年のデータを基に異なるアプローチを試みている点が見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは開始直後は高く安定していますが、予測においては増加または減少の兆候を示していないため、現状維持を前提にしているようです。
– 異常値の発生が現状の定常性に影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス、社会への影響**
– グラフからは、このスポーツカテゴリにおいて現行の持続可能性が高い水準で維持されている様子がわかります。
– しかし、将来の傾向は多様であり、適切なモデルの選択が重要です。特に異常値の扱いやモデルの選定はビジネス・社会的意思決定に大きな影響を与える可能性があります。
– 予測の不確実性を考慮し、継続的な評価と適応が必要となるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初めの数値は約0.6から0.8に急速に変化しています。
– 以降、スコアは比較的高い水平で安定していますが、その後の時系列には明確なトレンドが見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期値において、異常値として示されているプロットがあります。このポイントは突出しているものの、その後のスコアの変動とは独立しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績値を示しており、観測されたデータが視覚化されています。
– 緑の点は前年との比較で、過去データを基にした予測モデルとの対比を示しているようです。
– ラインは複数の予測モデルの結果を示し、いずれもスコアが高い範囲にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測ライン（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）がほぼ同じ水準で推移しており、これらは相互に支持する形をとっています。
– 実際の観測データも予測の範囲内で変動しているため、予測モデルの精度は高いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一部の異常値を除けば、観測データは概ね高いスコアで安定した分布を持っていることがわかります。
6. **直感的インサイトとビジネスへの影響**
– 高スコアへ移行し、その後の安定が示されていることから、社会基盤や教育機会が向上している可能性があります。
– 予測モデルの結果と実データが一致していることから、今後も現状が維持または改善されると期待されます。
– ビジネスや教育政策において、このようなデータが示す成果を取り入れることは、さらなる改善や資源の効果的配分に役立つでしょう。
このグラフは、社会基盤と教育機会における成果を視覚的に確認するための有効なツールであり、データ駆動型の意思決定を支える基盤となりえます。
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**:
– 360日間のうち、グラフの初期（2025年7月頃）は、WEIスコアが約0.6〜0.8の間で安定しています。
– その後、急激にスコアが向上し、0.9〜1.0付近で安定しています。期間の後半にも高いスコアが続きます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期には異常値が見られ、突然のスコアの上昇が示唆されています。
– 時間が進むにつれて、スコアが比較的均一になり、異常な変動は減少します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点が実績データを示し、赤色の「X」は予測データです。
– 異常値は黒い円で表示され、これが特に初期に集中して見られます。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰などの予測モデルによる補助線がそれぞれ表示されていますが、後半のデータの一致が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルが初期においては異なる結果を示しているものの、時間が経つにつれてどのモデルも同様の結果を予測しているように見えます。
– 前年の比較データ（緑の点）とも合致しており、過去の実績に対する信頼性が確認されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のばらつきが収束していることから、政策や運用の変更、またはデータの収集方法の改善などが考えられます。
– 前年データとの相関が強く、再現性の高さがうかがわれます。
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**:
– WEIスコアは、スポーツにおける共生・多様性・自由の保障を数値化したものですが、全体の傾向として改善がみられることは好ましいと言えます。
– ビジネスへの影響として、スポーツ業界における多様性や包括性の価値が高まれば、社会的評価の向上やスポンサーシップの増加に寄与する可能性があります。
– また、異常値の減少はデータの精度向上や測定手法の改善を示唆しており、継続的な取り組みが反映されていると言えます。
この分析を基にさらなるデータ収集や施策の改善が促進されることで、よりよい社会の実現に貢献でき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:
以下は、この総合WEIスコア時系列ヒートマップに基づいた分析です。
1. **トレンド**:
– 時間経過に伴う顕著な上昇トレンドが見られます。特に、7月6日以降に明るい緑や黄色が増えており、スコアの上昇が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月4日から7月6日の間で、一部の時間帯（特に夕方から夜）で突然の明るい色が見られ、これは急激なスコアの変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコア値を直接示し、濃い色は低い値、明るい色は高い値を示しています。密度の濃い部分は活動レベルが高い、または注目度が高い時間帯を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる時間帯（例：午後と夜）でスコアの変動パターンが似ており、これは一貫した行動パターンやスポーツイベントのタイミング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**:
– テンプル間にstrong色の変化が見られ、特定の時間帯におけるスコアの一貫性が存在します。これらの時間帯は特に何かの影響を受けているか、重要な活動期間であると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 一般的に、スコアの上昇や明るい色の増加はプラスの反応やイベントの成功を意味し、スポーツイベントが人気を博している可能性があります。このグラフは、特定期間のマーケティング活動やスポンサーシップなどの戦略的決定に対し、重要なインサイトを提供します。また、特定の時間帯の特定は、イベントの最適なタイミング設定や観客のエンゲージメントを向上させる手がかりとなります。
この分析により、ビジネスや社会への影響として、スコアと時間帯による消費者動向やイベント成功指標を活用することで、効果的な戦略を立案することが可能です。
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:
以下のポイントが注目に値します。
1. **トレンド**:
– 期間を通じて、特定の時間帯（8時、16時、23時）におけるスコアが時間とともに変化しています。特に8時と16時はスコアが上昇傾向にあるように見えますが、一貫してはいません。
– 23時のスコアは比較的一定で、少なくともこの期間に大きな変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 16時のスコアが特に7月4日に大幅に低下しています。これは異常な外れ値として注目に値します。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示しており、濃い紫は低いスコア、黄色は高いスコアを意味します。
– 密度や色の変化は、その時間帯における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**:
– 時間帯ごとに異なるトレンドが見られ、それぞれの時間帯が独立して変動しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（8時、16時、23時）内でのスコア変動は、他の時間帯と必ずしも連動していないため、時間帯別のパフォーマンスが際立っています。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**:
– 時間帯ごとにパフォーマンスが変動するため、日々のスケジューリングや最適な活動時間の選定が重要です。
– 朝、昼、夜のスコアを比較することで、個人やチームの育成やトレーニングのタイミングを見直す機会となるかもしれません。
このヒートマップでは、特定時間帯のパフォーマンスの改善やトレンドの変動を視覚的に捉えることができ、競技者やコーチにとって貴重な情報となるでしょう。
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:
グラフの分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– 明確な周期性が見られます。特に時間帯ごとに色が変わり、特定の時間帯でのスコアの変動が周期的に観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付（2025-07-05）の23時以降で急激なスコアの上昇が見られます。この時間帯は他の時間帯よりも高いスコアが続いています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの高低を示しており、紫から黄色にかけてスコアが上昇することを意味しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは時間帯ごとに分割されており、特定の日付に対する時間帯のパフォーマンスを示しています。特に夕方から夜にかけてスコアが高まる傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは夜間帯（特に20時以降）で高くなる傾向が見られます。また、7月6日以降は全体的にスコアが安定して高い状態が続いていることがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このデータは、夕方から夜にかけて社会的なウェルビーイングやパフォーマンスが上昇することを示唆しています。スポーツイベントや活動がこの時間帯に集中している可能性があります。
– ビジネスにおいては、スポーツ関連のサービスやプロモーションをこの時間帯に合わせることで、より効果的にターゲット層へリーチすることができるでしょう。これは、スポーツイベントの視聴行動や参加活動とも関連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:
この相関ヒートマップは、スポーツカテゴリにおけるWEI（ウェルビーイング指数）の項目間の関係性を表しています。以下はこのヒートマップから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 特定の時間軸に関する情報はないため、周期性やトレンドの分析はこのマップからは行えません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップには特定の時系列データの急激な変動は示されませんが、相関係数が顕著に低い箇所（青色）が、全体の相関の中で外れ値として見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は相関係数の強弱を示しています。赤色に近いほど正の相関が強く、青色に近いほど負の相関が強いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このマップでは、時系列データの関係性よりも項目間の相関を強調しています。
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）」の間で非常に強い正の相関（0.91）が見られます。
– 一方、「個人WEI（経済的余裕）」と他の多くの項目には低い相関が見られます。特に個人WEI（自由度と自治）との相関が0.12と低いです。
– 他にも、個人WEI（精神的ストレス）と社会WEI（公平性・公正さ）の間には0.38と中程度の相関があります。
6. **人間の直感と社会への影響**:
– 人々は「総合WEI」が社会のウェルビーイングと強く関連していることを直感的に感じるでしょう。これは、福利厚生が多くのWEIカテゴリーでの全体的な満足度を向上させる可能性があることを示唆しています。
– 経済的余裕が他の要素に対してあまり強く影響しないことは、経済的な支援だけでは十分ではなく、広範囲なアプローチが必要であることを暗示しているかもしれません。
このヒートマップによって、スポーツに関連する福祉や心理的要因、社会的要因の間の複雑な関係性が示されており、政策策定やプログラム開発の際の重要なインプットとして利用できるでしょう。
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:
この箱ひげ図は、360日間にわたり異なる「WEIタイプ」におけるスコアの分布を示しています。以下に解析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 特定の「WEIタイプ」において優位性を示す傾向が分かります。たとえば、「個人WEI（経済成就）」や「社会WEI（共生、公平性）」の中央値が高く、他のカテゴリよりも安定している印象です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数の「WEIタイプ」で外れ値が存在しており、特に「個人WEI（自由度と自治）」と「社会WEI（共生、公平性）」は散発的な低スコアが観察され、これが全体の安定性に影響を与えている可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各箱の中の線は中央値を示し、箱の上下端は第1四分位数と第3四分位数を表示します。ひげは範囲を表し、その外に外れ値がプロットされています。
– 色は各カテゴリを区別し、直感的な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**:
– データは時系列として直接は示されていませんが、異なる「WEIタイプ」におけるスコア分布の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人に関わるWEIスコア（自由度と経済成就）は、そのスコアの高さと分布の広がりとの間にある種の相関があるように見えます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 高い中央値と狭い分布の「WEIタイプ」は、その分野での強みを示唆しており、これが戦略策定やパフォーマンス評価の指針になる可能性があります。
– 外れ値が多い場合、そのカテゴリにおける不安定性が懸念されるかもしれません。そのため、将来的な改善策の策定が必要です。
全体として、このグラフから、各「WEIタイプ」のパフォーマンスやその安定性を把握し、改善策の方針を考えることができます。
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、スポーツカテゴリーにおける「WEI構成要素」の主成分分析（PCA）の結果を示しています。360日間にわたってデータが収集され、以下の点に注目できます。
1. **トレンド**:
– グラフには明確な時間の流れは表示されていませんが、データの空間分布は全体的に右上方向に移動しています。これは、第1主成分（寄与率0.70）がデータの分布に大きく影響していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下に1つの明確な外れ値が見られます。このデータポイントが他の点から大きく離れているため、特異な要因または異常値の可能性があります。
3. **プロットや要素**:
– 各点はそれぞれのデータサンプルを示しており、 第1主成分が0.70の寄与率を持つため、横軸の変動が分析において最も重要な役割を果たしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとしての関係性は直接示されていませんが、より右上に位置するポジションが増えています。このことは、何らかのパラメータが向上している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間には正の相関が見られます。右上に集中するデータポイントが多く、一般的なトレンドや共通の特徴が存在することを示しているかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々はこのグラフから、データが特定の方向に改善または進化していると感じるでしょう。スポーツの競技力が一定の指標において向上している可能性があります。ビジネスやトレーニングプログラムの成功、または特定のスポーツ指標の向上を示しているかもしれません。
上記の分析から、このPCAは特定のパフォーマンス要因やトレーニングの進歩を評価するのに役立つことが考えられます。特異なデータポイントについては、追加の調査や検証が必要です。
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。