📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータの分析
#### 時系列推移
全体として、WEIスコアの推移は短期間での変動が激しく、上昇傾向を後半に示しています。特に、各カテゴリのスコアが7月初旬から中旬に向けて一貫して高くなる傾向が観察されます。7月1日からの数日はスコアが不安定で、7月6日以降は上昇し始め、7月8日以降は比較的一定の上昇を維持しています。
#### 異常値
異常値として指摘されたスコアは、総合WEIスコアで複数回出現しており、特に7月初旬の日付に集中しています。これらの異常値は、特定の日におけるイベントや、政策の変動、社会の状況などによって短期的な影響を受けた可能性が考えられます。
– 7月2日には、特に多様な異常値が観察され、スコアが0.69から0.87まで幅広く変動していることが確認できます。この日は、経済的なニュースや社会イベントなどが重なった可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差
STL分解の結果、トレンド成分は序盤で低下し、その後一貫して上昇しています。季節性の影響はそこまで大きくなく、データの変動は主にトレンドと残差によって説明されています。また、後半は残差が小さくなっており、これも安定したトレンドへの転換を示唆しています。
#### 項目間の相関
項目間の相関分析から、多くの社会的なウェルビーイング指標（公平性、公正さ、持続可能性と自治性など）は強い相関を持っており、社会的環境の改善が全体の社会WEIにポジティブな影響を与えることが示されています。逆に、個人指標の中では、健康状態や経済的余裕が強い相関を示しており、これらが個人の幸福感に大きく寄与していることが示唆されます。
#### データ分布
箱ひげ図によるデータ分布を見た場合、個々のWEIスコアは比較的一定の範囲に収まっていることがわかりますが、いくつかの異常値が特定されます。例えば、個人健康状態のスコアでは中央値が高く、中央値以上に多くのデータが分布していますが、ストレスに関しては中央値付近にバラツキが集中しています。
#### 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析では、第一主成分（PC1）が全体の70％の変動を説明しており、これが私たちのデータにおける主要な変動要因であることを示しています。PC1により、社会的要因全般（特に持続可能性や社会基盤）と関連する変動が支配的であると考えられます。第二主成分（PC2）は8％の寄与率ですが、詳細な要素（例えば、心理的ストレスや自由度）が独自の変動パターンを持つことを暗示しています。
### 総合評価
WEIスコアの動向は、データの中盤以降に社会の安定や改善を示唆しています。初期の不安定性は、経済不安や社会の不安材料等と一致する可能性がありますが、その後、社会構造の強化や持続可能な政策の実施によって、トレンドが改善されたと考えられます。このような指標の多くは密接に関連しており、これが社会全体の幸福度や持続可能性に影響していることが確認されます。
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:
以下はグラフの分析になります。
1. **トレンド**:
– 2025年7月から2025年11月まで、実績（青色のプロット）は0.8付近で安定しています。この期間に予測データ（赤色の×印）や異常値（黒のプロット）も見られますが、大きな変化はありません。
– 2026年6月から急激に実績が変動していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間では、異常値（黒の円）がいくつか0.8付近に存在しますが、それらはすぐに修正されたようです。
– 2026年6月以降に急激なスコアの上昇が見られます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青色の実績AIは、実際の観測されたデータを示しています。
– 緑色のプロットは前年のデータを示しており、これは新しいデータと比較する際に参考として役立ちます。
– 紫色の線（ランダムフォレスト回帰）は、2025年11月までの状態と2026年6月以降の急速な上昇を予測していないように見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 緑色の前年データと比較すると、2026年の急激な上昇が予期されていなかったことがわかります。この変化は前年には存在しません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは急激な変動を示しており、予測モデルはその動きを十分に捉えられていない可能性があります。
6. **人間の直感やビジネス、社会への影響**:
– この急激な上昇はスポーツ環境や選手たちへの外部要因が影響しているかもしれません。たとえば、新しいトレーニング技術の導入や規則変更などが考えられます。
– ビジネス面では、この変化をもとに将来の投資や戦略を再考するきっかけにすることができそうです。
全体として、このグラフは予期されていなかった大きな変化を示しており、その背景を探ることで様々な示唆を得ることができそうです。
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:
このグラフには、個人のWEI平均スコアの時系列データが表示されています。それぞれの要素を詳しく解析しましょう。
1. **トレンド**
– グラフ全体では、実績データが左側に集中し、予測データが右側に配置されています。過去のデータ（実績）はやや横ばいで、予測部分では多様な傾向が見られます。
– 予測は複数のモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）があり、それぞれ独自のトレンドを示しています。ランダムフォレスト回帰は比較的急激な上昇を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データには、1つの外れ値が見られます（黒い円）。この部分が特異なイベントや変動を示している可能性があります。
– 予測データもその範囲で異なる動向を示し、この外れ値が予測にどう影響するかを考慮する必要があります。
3. **各プロットや要素**
– 色の違いは異なるデータセット（実績、予測）、異なるモデルの予測に対するものです。紫色、青紫、緑のラインはそれぞれの予測モデルを示しており、それぞれの特徴的な動向を観察できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データとモデル予測の間に一定の離れが見られますが、これがモデルの精度や過去のデータとのフィット感を示す可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測の分布に開きがあることから、もしかしたらモデルが現実の動向をうまく捉えられていない、あるいは新たな要素が予測に組み込まれているかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間の直感としては、未来に向かってスコアが改善する期待感が示される一方で、外れ値が過去の何か重要な出来事を示唆しているように見えます。
– ビジネスや社会への影響として、予測が正確であれば、関係者は戦略を立てる上での貴重な情報を得られるでしょう。
このグラフは、過去のデータに基づく予測とその信頼性に関する貴重な洞察を提供しています。モデル間の比較、外れ値の分析、予測の信頼範囲の評価は、より良い意思決定に役立ちます。
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
– **全体の動き**: グラフの左端（2025年7月）から右端（2026年7月）にかけて、WEIスコアが大きく変動しています。この期間は360日で、最初の3ヵ月と最後の数ヵ月以外はデータがありません。
– **最初のデータ**: 2025年7月から2025年9月にかけて、スコアが高く横ばいまたは微増傾向にあります。
– **後半のデータ**: 2026年5月から2026年7月にかけて、別のデータポイントが出現しています。データの分布が再び高い値に集中しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 外れ値として、2025年7月の円で囲まれたデータがあります。これがおそらく特異的または異常な値として認識されています。
– その他の急激な変動は、特定の期間に見られませんが、時期が跳んでデータが入れ替わっている点が特徴的です。
### 3. プロットや要素の意味
– **色と形状**:
– 青色の点: 実績データ。過去の実際の結果を示しています。
– 緑色の点: 前年比較のデータ。前年の実績を基にした推定値を示している可能性があります。
– 白い囲いに黒線の点: 異常値です。
– **灰色の帯**: 予測の不確かさ範囲を示しています。
– **紫の線**: ランダムフォレスト回帰を使用した予測トレンドを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係
– 予測データと実績データが異なる期間に存在し、それらの直接的な比較は制限されていますが、特定のモデル（ランダムフォレスト回帰）を使った予測が並行して提示されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データが時期を隔てて配置されているため、直接的な時系列上の相関関係は見受けられませんが、予測と実際の値が高いスコアで整合していることから、モデル予測の精度が高い可能性があります。
### 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
– **直感的な理解**: コンテキストが無いと理解が難しいですが、大きく分かれた二つのデータ群が確認できます。初期データの高い安定性と、その後のデータの同様の安定性が、目立ちます。
– **ビジネス・社会への影響**: WEIスコアの変動が何らかのスポーツイベントや特定の時期に関連している場合、そのイベントの成否や参加者数、観客の関心度に影響を与える可能性があります。この種のデータがスポーツ業界におけるマーケティング戦略やシーズン計画に活用されるかもしれません。
この解析は、グラフ内のデータの広がりとトレンドを強調し、どのような未来の予測や戦略が考えられるかを示唆します。
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:
こちらのグラフについて、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期（2025年7月から11月）のデータは集中しており、その後（2026年7月頃）に再び密集しています。このことから、年間を通じてWEIスコアの大きな変動はあまり見られず、主に横ばいで推移している可能性が高いです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータセットにおいて、いくつかの外れ値が報告されています。これらの外れ値がどのようにして生まれたのかを詳しく調査することが重要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績値は青い点、予測値は赤いバツ印で表現されています。また、異常値が黒い円で示されており、前年度のデータは緑の点で表示されています。このことから、実績データと予測データ、およびその信頼性について考慮することができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データ間には大きな差異はありませんが、前年のデータと現行データの間には若干の変化が見られます。これが何を意味しているのか、さらなる分析が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイントが特定の期間で密集していることから、特定の要因が影響を及ぼしている可能性があります。線形回帰や決定木回帰によって示される傾向が、どの期間において強く現れるかを考慮する必要があります。
6. **直観とビジネス・社会への影響**:
– データの多くが安定していることから、個人WEIにおける経済的余裕は大きく変わっていないと感じられます。これはスポーツにおけるスポンサーシップ活動の安定や選手の経済的な安定性などに寄与する可能性があります。外れ値については、特定のイベントや政策の影響を反映しているかもしれません。
この分析は、さらなる深い洞察や具体的なアクションを導き出すための出発点となり得ます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータ（2025-07-01から2025-09-01まで）では、おおよそ横ばいで0.8付近のWEIスコアを維持しています。
– 後半の特定の日付における複数の異常値（緑色の点）は、前年のデータに基づく比較用と思われます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータの後に、異常値とされる点がいくつか観測されています。これらは0.6付近を示し、明らかに他の正常スコアと異なるパターンを示しています。
– 外れ値は通常のスコア範囲に入っておらず、何らかの異常状態やイベントが影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績AIによるWEIスコアの実績値を表しています。
– 緑色の点は前年のデータを示し、健康状態がどのように変化したかを比較するために使われます。
– ピンクや紫の線は異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測の結果を示します。予測値は、トレンドを反映して徐々に改善すると仮定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間経過によるモデル間の予測結果の違いを観察できます。ただし、すべての予測値が増加傾向になっているため、モデル間での大きな相違はないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績スコアから予測スコアへ、スコアが成長すると予測されています。これにより、健康状態改善の目安が得られます。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**
– グラフは、健康状態が改善を続けると仮定されているため、スポーツ選手などの持続的な成長を示唆します。
– ビジネスとしては、健康モニタリングやパフォーマンス向上に対する安心感を提供するデータです。予測モデルに基づくコンサルティングやアドバイスが効果を発揮する可能性があります。
以上の点から、このグラフはスポーツや健康管理など、実際の健康状態の追跡および予測において非常に役立ちます。各月や年単位での動向をモニタリングすることで、予防策や改善策を講じるための材料となります。
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:
### グラフの洞察
1. **トレンド**:
– グラフは、主にデータが左右に広がり、一定の期間は数値にあまり変化がないことが示されています。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、時間の経過とともに異なる動きを示していますが、全体的には大きな変化がないように見えます。初期の段階では数値が比較的安定しており、後半のデータは予測に基づいた異なるパターンになっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データには、いくつかの外れ値が見られます（黒い丸）。これらは通常の範囲から外れており、何らかのイベントや要因が影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データ（実績AI）を示しています。これに対し、予測データは紫やピンクの線で表されています。
– 異常値は黒い輪で示されており、これらのデータポイントは通常の範囲から外れていることを示しています。
– 緑色の点は昨年のデータを示しており、現在のデータとの比較が可能です。
4. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データの間には、時系列が異なる予測モデルごとに異なる相関関係や傾向があることが示されています。
5. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデルが異なる結果を示しており、AI技術による予測のバリエーションや精度の違いが見て取れます。
6. **直感的な感覚およびビジネスや社会への影響**:
– 観察日付の最初の方に多くの点が集中しており、その後は予測モデルに移行しています。これにより現在のストレスレベルが将来どのように変化するかを示すことができます。
– 持続的に高いストレスレベルは、スポーツ選手のパフォーマンスに影響を与える可能性があり、心理的サポートの必要性を示唆するかもしれません。
この分析に基づき、心理的ストレスを管理するための戦略的な介入や支援が必要になる場合があります。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリの個人WEI（自由度と自治）スコアの時系列データを示しています。以下にその分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、主に0.6から0.8の間でプロットされており、期間中に明確な上昇または下降トレンドは見られません。
– 予測データでは、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）によって将来のデータが示されていますが、各モデルにより予測される傾向が異なります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ（2025年7月頃）にいくつかの異常値（黒い丸）が見られ、これがデータの中にどのような影響を及ぼしているかが判断できます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績値であり、実績AIによるデータを示しています。
– 異常値と思われる箇所は黒丸で示されており、特定のイベントや条件の変化を示唆している可能性があります。
– 緑色のプロットは前年度の比較AIによるもので、前年との比較を意図しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と前年の比較が可能ですが、全体のデータ分布に変動は見られません。
– 予測モデルごとに異なるトレンドが提示されており、モデルの選択により将来予測が異なることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各予測モデルの違いにより、どのモデルがより実績を反映しているかを分析することが可能です。
– 分布は大きな変動を見せていないため、全体的な安定性があると読み取れます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– このグラフからは、システムや方針の変化により個人の自由度や自治がどのように影響を受けるのか、特に異常値が示す可能性を考慮することで理解を深めることができます。
– 将来の予測を正しく行うためには、適切なモデルを選定する必要があり、その結果によって経営や戦略の立案に役立つ可能性があります。
全体として、このデータは個人の自由度に関連するパフォーマンス評価を示しており、異常値およびモデルごとの予測を活用して、将来の改善や戦略策定に役立てることができます。
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:
以下の視覚的特徴と洞察が得られます：
1. **トレンド**:
– グラフは左側に集中しており、期間の初期にはデータ点が多く存在していますが、その後のほぼ360日間はデータがありません。
– 注目すべき周期性や明確なトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータ周辺には、いくつかの異常値が黒い縁取りで示されています。これは通常のデータと異質で、特異な状況や出来事を示している可能性があります。
3. **各要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しており、初期に多く観察されます。
– 線形や非線形の予測が色分けされた線で示されているが、その後の期間にはデータが不足しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 測定されたデータ（青い実績）と異常値の関係について、特に因果関係は示されていませんが、時間が進むにつれてデータが減少しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期のデータは比較的一貫性があるが、異常値が影響している可能性があり、データの信頼性を評価する際の要因となる。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 初期のデータ密度とその後のデータ不足は、データ収集手法や社会的イベントの影響、またはデータの信頼性に関する懸念を示唆するかもしれません。
– ビジネスや社会において、公平性や公正さの評価が一過性になっている可能性があり、持続的な追跡や改善が必要であると考えられます。
このグラフは、コミュニティや組織が一時的に公平性を高めた可能性があるが、長期的な戦略が必要であることを示しているかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– スコアは評価日が開始されてから急上昇し、その後も高い値を維持しています。これは、持続可能性と自治性に対する取り組みが評価日を進むにつれて効果的であることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として、0.8付近の評価がいくつか見られますが、全体的には高いスコアを保っています。急激な下げは示されていません。
3. **各プロットや要素**
– 青の実績点と赤の予測点の比較により、実際の結果が予測と一貫していることがわかります。
– 紫、ピンク、薄紫の線は、異なる予測手法の結果を示しており、それらの予測が概ね一致していることが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AI、予測AI、昨年AIのデータは互いに密接に関連しており、特に予測モデルがしっかりと機能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**
– 異なるAIモデルの予測は高い相関を示し、精度の高い予測がなされています。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフからは、高い持続可能性と自治性を維持している統計的信頼性が確認され、今後のスポーツ運営や方針に対してポジティブな影響を与える可能性があります。
– ビジネスや社会において、このデータは持続可能な施策が有効であることを示し、他の組織や分野でのベストプラクティスとして参考にされる可能性があります。
全体として、持続可能性と自治性の取り組みが成功し、予測と実際のパフォーマンスの間で強い一致が見られるため、今後の施策計画に自信をもたらす結果と言えます。
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**
– グラフは360日間にわたるデータを示していますが、実際のスコアは初期（左側）でのみ表示されています。
– 期間の初めにはスコアが上昇していますが、その後はデータが表示されていないためトレンドを確認することができません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータセットにはいくつかの異常値が確認されますが、特に目立った急激な変動はないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績を示しており、初期段階での実績が表示されています。
– 緑の点は前年のデータを示しており、これは現在のデータとは異なる期間のものであることを示しています。
– 紫とピンクの線はLINEAR回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測を示していますが、期間全体ではなく初期部分に集中しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在の時系列（青い点）と前年のデータ（緑の点）は異なる時間枠で表示されているため、直接の関係性を評価するのは難しいです。ただし、予測範囲が実績データの近くにいるため、予測の精度が一定程度あると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値がいくつか存在するものの、初期のデータは比較的密集しており、安定したパフォーマンスを示唆します。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– このグラフは社会基盤や教育機会に関連しているため、安定したスコアはスポーツ関連の教育機会や社会的な支援が順調に運用されている可能性を示唆します。
-しかし、データが初期部分のみ表示されており、長期的なトレンド評価ができないため、将来の計画や対策には最新データの追加が必要です。
この分析は、データの全体像を理解するための修正や補足を必要とする場合があり、特に長期間のデータが欠如している問題を解決するために、追加のデータ収集や異常値の検証が求められるでしょう。
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:
### 視覚的特徴とインサイト
1. **トレンド**:
– グラフの左側は、過去1年間のデータを示しており、右側には現在のデータがあります。
– 年度始めはスコアが高めで開始し、その後、急激にスコアが上昇します。特に最近のデータは0.8以上のところに集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いデータ点に異常値がいくつかあるようです。これらは著しく低いスコアを示しています。
– 最近のデータには黒い線で囲まれた異常値もマークされています。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 青い点は実績値を表し、緑色の点は昨年のデータと比較したポイントを示しています。
– 紫色の線は、異なる手法の予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）に基づく予測値です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測手法が似たトレンドを示しており、特にランダムフォレスト回帰と線形回帰は一致しています。
– 現在のスコアが昨年に比べて改善されていることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高いスコアが一般的であり、大部分のデータが0.8以上に分布しています。
– 異常値は今年度の初めに集中していますが、全体としては安定した分布を示しています。
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**:
– スコアの安定性と予測の精度が高いように見受けられ、組織やコミュニティの共生・多様性といった面でポジティブな進展があると考えられます。
– スポーツにおいて多様性や自由の保障の取り組みが成功していることを示し、これは社会的な信頼度の向上や新しい参加者の増加に寄与するでしょう。
全体として、このグラフは、スポーツにおける共生・多様性・自由の保障を効果的に推し進めていることを示しており、将来的にもその傾向が続くことが予測されています。
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、グラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 時系列に沿って色の変化が見られます。初めの方（7月1日～4日）は暗い色が多く、後半に向かって明るい色になっています。これは、WEIスコアが上昇する傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日以降から急激に色が明るくなっています。この日の変化は特に顕著です。また、特定の日（7月5日）付近で色の変化が顕著に見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの強さを示しています。濃い紫色は低いスコア、明るい黄色は高いスコアを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとのデータが示されており、特に15時以降には共通してスコアが改善される傾向が見られます。午後から夜にかけての時間帯でのスコア上昇が目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯が遅くなるほどスコアが上昇しています。このことから、スポーツ活動が主に夕方以降に活発になる可能性が考えられます。
6. **直感的な印象と社会への影響**:
– 一般的に、スポーツイベントや活動は午後から夜に集中する場合が多いです。このデータは、その活動時間におけるパフォーマンスや参加者の増加を反映している可能性を示しています。
– ビジネス的には、スポーツ関連イベントの開催タイミングやマーケティング戦略に対するインサイトを提供し、夕方以降の強化が有効かもしれません。
全体として、このヒートマップは、特定の時間帯や日におけるスポーツ活動の活発さや、パフォーマンスの違いを視覚的に示しています。
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:
以下は、与えられたヒートマップの分析です。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 時間帯別の色の変化から、ある特定の時間帯でスコアの変動があることがわかります。例えば、16時の時間帯は、日によってスコアが一定している傾向がありますが、19時や23時の時間帯には、特定日にスコアが急上昇する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月4日と7月6日にサプライの値が急降下している19時と23時の時間帯に注目すると、外れ値が観察されます。急に値が低くなっており、周囲のデータとは異なる動きを示しています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 色の濃淡は個人のWEI平均スコアを示しています。色のスケールによると、黄色に近いほどスコアが高く、紫に近いほど低くなっています。日付と時間帯のマトリックスを視覚的に理解するのに役立ちます。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– 異なる時間帯（例えば16時と19時）でのスコア変動の違いを時間経過に従って確認でき、特定の日付での時間帯間の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 16時の時間帯は比較的一定ですが、19時と23時には日付ごとに異なる動きがあります。特に、19時の大きな変化は周期的なイベントか、特定の重要なアクティビティによるものかもしれません。
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**:
– 特定の時間帯での急激なスコア変動は、ビジネスやトレーニングプログラムの最適なタイミングの特定に役立つかもしれません。例えば、19時の低スコアに対してトレーニング方法を調整することで、全体的なパフォーマンスを向上させることが可能です。
このヒートマップ分析に基づいて、パフォーマンス改善や活動計画の調整に必要な具体的な戦略を立てることができるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップでは、7月初旬に色が暗く、高い数値 (約0.70〜0.75) から始まり、日付が進むにつれて色が明るくなり、約0.85〜0.90に近づいていることがわかります。これにより、全体的にスコアが上昇しているトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に7月4日から7月6日にかけて急激な変動が生じており、時間帯ごとでの日ごとの差が大きく現れています。この期間では、一部の時間帯でスコアが大幅に変更されていることが示されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 横軸は日付、縦軸は時間帯を示しています。色の濃淡がスコアの高さを示しており、明るい色ほどスコアが高いことを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 日を追うごとにスコアが上昇しており、特定の期間（特に7月6日以降）に劇的な動きを含んでいます。これにより、特定の外部イベントが影響した可能性が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとにスコアが一貫して変わる傾向が見られ、特に午後から夜間にかけてスコアが上がる時間帯もあり得ます。
6. **直感的に感じるであろうこと**
– このグラフから、スポーツに関連する何らかのイベントやインシデントが特定の期間に発生した可能性が示唆されます。例えば、大きなスポーツイベントや成功した試合結果が影響を及ぼしているかもしれません。ビジネスや社会において、このデータはマーケティング戦略やイベント開催のタイミング決定に活用される可能性があります。
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から得られる洞察を以下にまとめます。
1. **トレンド**:
– 時系列データのトレンドそのものはヒートマップから直接読み取れませんが、相関の強さから傾向を推測できます。
– 高相関の項目は同じような動きをする可能性が高く、逆に低相関の項目は異なる動きを示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップから外れ値や急激な変動を直接判別することは難しいですが、低相関のペアは異なる動きがあった可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色は相関係数の強さを表しており、赤に近いほど正の相関が強く、青に近いほど負の相関が強いことを示しています。
– 例えば、「総合WEI」と「社全WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間には0.92の高い正の相関があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 高相関のペアは、同じ外的な影響を受けて動く可能性が高く、例えば、全体の社会的状況が良くなると「個人WEI（心理的ストレス）」も改善される可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（経済的余裕）」と他の多くの項目間では低い相関（〜0.39）が見られ、経済的要因は他の要因とは独立して動く傾向があることを示唆しています。
– 一方、全体として、大半の項目が正の相関を持っていることから、いくつかの共通要因が影響を及ぼしていると考えられます。
6. **直感的インサイトとビジネス・社会への影響**:
– 全体的に高度な相関が多く見られるため、統一された政策や外部要因（例：改革、法改正）は広範囲にわたって影響を及ぼす可能性があります。
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」の持つ強い正の相関（0.85）は、持続可能な社会構築が他の分野の改善においても重要であることを示しています。
– スポーツ環境の改善により、個人の「健康状態」や「心理的ストレス」、「自由度と自治」などが向上する可能性を示しています。これにより、組織や社会全体でパフォーマンスが向上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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– ボックスプロットの位置がすべて比較的高いスコアを示しており、全体的に良好な健康状態を反映しています。
– 具体的な時系列データとしてのトレンドは読み取り難いですが、一定の安定性があると言えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI平均」、「個人WEI（心臓）」などには多くの外れ値が見られます。このことは、多様なパフォーマンスや状態を反映している可能性があります。
– 外れ値が多い項目は、特に注視する必要があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– ボックスの高さはデータの分布の範囲を示しており、広いボックスはスコアのばらつきが大きいことを意味します。
– メディアンの位置は、各カテゴリの一般的なスコアレベルを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIタイプ間でのスコア分布の比較を見ることで、特定のカテゴリが他と異なるばらつきや偏りを持つかを確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（心臓）」が外れ値として多くの低スコアを持つ一方、「社会WEI（生態系・持続可能性）」などは比較的安定しています。
– パフォーマンスの幅が広いカテゴリは、個別の要因が影響を与えている可能性があり、それに基づく具体的な戦略が求められるかもしれません。
6. **直感的な解釈と影響**
– スポーツにおける健康指標の一環として、特定のWEIスコアが高いことは、良好な健康状態やパフォーマンスを示します。
– このデータは、異なる競技やトレーニング方法の影響を理解するのに役立ちます。
– 外れ値が多いカテゴリに対しては、特別なケアや改善プログラムを検討する必要があります。
– ビジネスやスポーツの戦略において、最適な投資やリソース配分を決定するための有用なデータとして利用可能です。
この箱ひげ図は、競技者やスポーツチームの健康状態を分析し、パフォーマンス向上につながる戦略を考えるための基盤データとして活用できます。
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:
PCA（主成分分析）のグラフは、データのパターンを視覚化するために使用され、特徴間の関係を解析するのに役立ちます。ここでは、スポーツカテゴリにおけるWEI構成要素を対象としています。
1. **トレンド**:
– “第1主成分” と “第2主成分” による視覚的な分布を見ると、データは広く散らばっています。特定の上昇や下降トレンドは見られませんが、右側に集まっている密なグループがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– “第1主成分” の軸の左下に単独の外れ値があります。この点は他のクラスタとかなり異なる位置にあります。
3. **要素の意味**:
– グラフ上のポイントは観測されたデータポイントを示しており、スポーツのデータにおける複数の変数が組み合わさって主成分として表現されています。
– 各プロットは観測データのWEI（おそらくパフォーマンス指標やその他の関連メトリクス）の特定の構成を反映しています。
4. **時系列データ間の関係性**:
– グラフは特定の時系列を表していないため、この観点からの解析は行えません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左上から右下にかけてデータが広がっているように見えますが、明確な相関は示されていません。
– 右側の上部に形成された集群は、特徴が似たデータを示唆しており、この特徴がスポーツに特有のパターンである可能性があります。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 主成分分析はデータの次元削減を行い、データの主要な変動を視覚化します。このグラフから、人間は特定のスポーツにおけるパフォーマンスパターンを見いだすことができ、データに基づいた戦略の策定に役立つでしょう。
– ビジネス的には、密集した地域は成功要因を示している可能性があり、離れた外れ値は改善が必要な要素や新たな機会を示唆します。
この解析は、各カテゴリに特化したさらなる分析やドメイン知識と組み合わせると、より特定的なインサイトが得られるでしょう。
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。