📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析結果をまとめると、以下のような洞察が得られます。
### **1. 時系列推移**
– **総合WEIトレンド**:
– トレンドは、7月初旬から中旬にかけて緩やかに上昇していますが、ところどころで急激な変動が見られます。
– 特に7月2日、6日には一時的な大幅変動がありましたが、これらは個人および社会的要因によって引き起こされた可能性があります。具体的な要因は、社会基盤や多様性保障の急上昇です。
### **2. 異常値**
– **異常値の検出**:
– 多くの異常値が特定され、7月2日と7月6日の急落および急上昇が注目されるポイントです。これらの日は、社会WEIと関連する詳細項目（特に社会的な持続可能性と共生・多様性保障）が顕著に変動しています。
### **3. 季節性・トレンド・残差**
– **STL分解結果**からは、全体的に上向かうトレンドが認識されます。一部の期間では、持続可能性と多様性のスコアが季節的変動に影響を受け、予測モデルには捕捉されにくい残差が生じています。
### **4. 項目間の相関**
– **相関ヒートマップの分析**:
– 個人WEI平均と社会WEI平均は強い相関を持って高い相関係数を示しており、両者間で影響が強く及ぼし合っていることが示唆されます。
– 社会の持続可能性と社会基盤・教育機会は、相互に強い関係性を持っており、それらが共に変動していることが分かります。
### **5. データ分布**
– **箱ひげ図からの洞察**:
– 健康状態については中央値が高く（0.85-0.90の範囲）、ばらつきが比較的少ないことから、安定していることがわかります。
– 一方、個人の経済状況や心理的ストレスのスコアは、時に極端な値を示し、特に経済的余裕は周期的な揺らぎ（異常値として言及されている値）を示しています。
### **6. 主要な構成要素 (PCA)**
– **PCAの結果**:
– PC1が0.70という高い寄与率を持ち、主要な変動要因の多くがこのコンポーネントに集約されています。PC2の寄与率が低いことから、データの大部分の変動は一つの主成分に強く依存すると言えます。このことは、個人と社会的な要素の共通の影響要因が大きいことを示しています。
総じて、今回のデータ分析は、社会的および個人的な要素の応答がWEI全体に複合的に影響していることを示しています。継続的な観察と各要素に対する対策が必要であり、個別の要素がどのように全体のWEIに影響を及ぼしているかを理解することが重要です。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリにおける30日間の総合WEIスコアの変動を示しています。以下はこのグラフから読み取れる視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は開始から約1週間は安定した動きを見せ、その後若干の下降トレンドがあります。
– 予測データ（線）では、線形回帰と決定木回帰が安定した値を示している一方、ランダムフォレスト回帰はゆるやかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データには黒い円で囲まれた外れ値が見られますが、そう多くはなく全体としては比較的一貫した動きです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点：実績データ
– 赤い×：予測
– 黒い円：外れ値
– グレーの範囲：予測の不確かさ
– 各色の線：異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測データは相互に異なるトレンドを示しています。特にランダムフォレスト回帰予測は将来に向けての上昇を強く示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには全体的に安定した範囲が見られ、分布としては密集しています。予測との比較では、ランダムフォレスト回帰が最も実績の変動に敏感な反応を示しているようです。
6. **直感的な理解と影響**:
– 人々は予測が安定していることに安心しつつ、ランダムフォレスト回帰の示す成長の可能性に興味を持つかもしれません。この成長は、新たなビジネスチャンスや投資の可能性を示す要因となることが考えられ、特にスポーツ市場における拡大の兆しとして捉えられるかもしれません。
このような分析により、スポーツ市場の戦略設計や投資判断に役立てることが可能です。
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:
このグラフを詳しく分析します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青い点）は横ばい傾向が見られます。大きな上昇や下降はなく、安定しています。
– 予測のデータ（特に紫色のランダムフォレスト回帰）は上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データにおいて、一つの異常値が見受けられます（黒い縁の円で囲まれた点）。この点は他のデータポイントよりも明確に低い位置にあります。
– 全体的に大きな変動はなく、整然としています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、比較的一貫性のあるパターンを形成しています。
– 赤いバツ印は予測データで、灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
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、過去のデータに基づいた将来予測が示されています。ランダムフォレスト回帰は特に増加傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青い点は非常に狭い範囲に分布しており、安定した実績を示しています。
– 予測モデルによって今後の上昇を予測しているが、これが実効的になるかは不確かさの範囲で議論の余地があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 現在の実績は安定していますが、今後は予測によって上昇傾向にあると示唆されています。これが実現すれば、個人または組織のパフォーマンス向上に寄与する可能性があります。
– スポーツ分野におけるパフォーマンス向上は、選手やチームの競争力を高めるための新たな戦略やトレーニング方法の採用を促進するかもしれません。
このグラフは、予測モデルによる異なる見解を提供し、実績をベースに将来的な戦略を考案する手助けをするものです。
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**:
– 実績データ（青い点）は上昇傾向を示しています。ただし、7月初旬から中旬にかけてやや横ばいになる兆しも見られます。
– 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）は全体として高いスコアを維持する予測をしています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数の異常値（黒い丸で囲まれた箇所）が見られますが、それらは比較的高いスコアに位置しています。
– 予測範囲から外れたデータは少なく、実際の変動は予測範囲内に収まっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のスコアを表し、多くが高水準で安定しています。
– 紫、青、ピンクの線は異なる手法の予測を示し、それぞれが異なる将来の傾向を予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と実績が密接に一致しており、特に線形回帰とランダムフォレスト回帰の間には一貫性が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測が非常に近似していることから、モデルの精度が高いことが予測されます。
6. **直感的な感想と影響**:
– 人間が見た場合、安定したパフォーマンスと、今後も高水準を維持する可能性があると感じるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、信頼性のある成長トレンドと予測の一貫性を基に、戦略的な意思決定が強化される可能性があります。
– 高い実績スコアとそれに基づく予測は、関係者にとってポジティブな影響を与えるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績（青いプロット）**: 主に横ばいで、大きな上昇や下降は見られませんが、一定の時間帯で軽微な変動があります。
– **予測線（ピンク、紫、緑）**: 予測演算としてはほぼ水平で、今後も大きな変動は予測されていないようです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い円で示される外れ値が散見され、一部の時点で他と比べて急激な変動が発生しています。これらの外れ値は、何らかの異常事象や特殊な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（実績）**: 実際のデータを示しています。こうした実績データは、過去の傾向を理解するための重要な情報源です。
– **ピンク、紫、緑のライン（予測）**: 各アルゴリズムによる将来の予測。ほぼ同様の結果が示されており、予測が一致していることがわかります。
– **グレーの範囲**: 予測の不確かさを示しており、一定の範囲での予測変動を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現状、実績データと予測データは一致しており、整合性のある予測が行われています。予測手法間では大きな差異がないため、全体的に安定した状態と考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的狭い範囲に集中しており、高い相関があると考えられます。予測と実績の相関も高いと推測されます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– **直感的な影響**: 実績データが安定しているため、スポーツ市場における個人WEIの安定感を感じることができます。
– **ビジネス・社会的影響**: この安定性は、スポーツ関連ビジネスの計画や投資に際して、予測可能な市場環境を提供する可能性があります。また、外れ値に対する対応が課題となるかもしれません。
全体として、このグラフは個人の経済的余裕がスポーツの現場でどのように維持されているかを示しており、戦略的な意思決定における指針となることでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）はほぼ横ばいですが、後半にかけて少し上昇しています。
– 線形回帰（青い線）はわずかに上昇しているように見えます。
– ランダムフォレスト回帰（紫の線）は、期間を通じて断続的に上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期にいくつかの外れ値（黒い円で囲まれたプロット）が見られますが、その後の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**:
– 青いプロットが実際の健康状態を示し、黒い円は外れ値を示しています。
– 灰色の範囲は不確かさの範囲を示し、予測の信頼性を視覚化しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の色違いの線は、異なる予測モデルの結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 健康状態データと予測線には、全体的に小さな変動がありますが、大きく乖離することはないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは安定しており、予測の不確かさも比較的小さいため、全体としては安定した健康状態が示されています。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– このデータからは、個人の健康状態が良好であることがわかります。急激な変動や外れ値が少ないため、安定した健康維持ができていると考えられます。
– ビジネスや社会的には、この安定性は安心をもたらします。スポーツやフィットネス産業においては、個別の健康データを活用することで、より精緻な健康管理やパーソナライズされたプログラムの提案に役立つでしょう。
このグラフは個人の健康管理に役立つ指標を提供し、異なる予測モデルの比較を通じて今後の健康維持に応用できます。
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:
このグラフは、個人の心理的ストレスを示すWEIスコアの時系列散布図です。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイント（青の丸印）は、7月初旬に若干の変動はあるものの、全体として比較的安定しています。
– 線形回帰予測（緑）と決定木回帰（シアン）はほぼ横ばいですが、ランダムフォレスト回帰（紫）は上昇の兆しを示しています。特に後半では、上昇の傾向が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月初旬にいくつかの外れ値が観察されます（黒い円で囲まれた部分）。これらはストレスが特定の要因で急激に変動した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実際の測定データを示し、これが心理的ストレスの実態を表しています。
– グレーの領域は予測の不確かさの範囲（xAI/3σ）を示しており、予測の信頼性を評価する際に有用です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測モデルは若干異なる未来像を示し、特にランダムフォレスト回帰が現実のデータの傾向とは異なる将来の上昇を描いています。これに対し、線形回帰と決定木回帰はより実績に近い予測を行っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは、時期によって若干の変動はありますが、大きな変化は見られません。この安定性は、スポーツ選手の精神状態がある程度一定であることを示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及びビジネスや社会への影響**:
– 人間的な視点では、一定のストレス状態が続いていることに安心感を覚える可能性がありますが、外れ値は注意が必要です。
– ビジネスでは、パフォーマンスの安定化戦略を検討するために、このデータを利用できるでしょう。また、コーチやマネージャーは異常値や変動に注目し、早期の対応策を講じることが望ましいです。
このように、時系列データの分析を通じて、個人のパフォーマンスや健康状態に関する有意義な洞察が得られます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績（青色）は、全体的に一定の範囲内で推移していますが、特定の上昇や下降のトレンドは見られません。
– 予測ライン（線形回帰とランダムフォレスト回帰、決定木回帰）は誤差範囲内に収まっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかの実績データが外れ値としてマークされています（黒色の縁取りのある点）。
– これらの外れ値は一般的なデータ範囲から外れていますが、急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値で、全体的に0.6から0.8の間に密集しています。
– 灰色の背景は予測の不確かさを示しており、これは変動幅が小さいことを示唆しています。
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が青色の範囲に引かれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各モデルによる予測が異なる形で示されていますが、決定木回帰（青緑色）と線形回帰（紫色）の間には若干の上昇トレンドの差異があります。ランダムフォレスト回帰（ピンク色）は、一定の範囲で横ばいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、狭い範囲内に集中しており、一定の安定性があることを示唆しています。
– 外れ値を除けば、全体的なWEIスコアは一貫性があります。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– データが一定の範囲内で安定していることから、個人の自由度と自治が一定の水準で維持されていると考えられます。
– 外れ値が存在することは、特定の期間や条件下で個人の自治が阻害される可能性があることを示唆しており、それをどう改善するかがビジネス上の課題となるでしょう。
– 複数の予測モデルが安定した結果を示しているため、今後の予測にも信頼性があると考えられます。
このグラフを基に、スポーツに関する個人の自由度と自治の状況を理解し、改善策を検討することが重要です。モデル間の予測の差異を理解しつつ、実際のトレンドを追い続けることが求められます。
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:
### グラフの特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフのデータポイントは初期（7月初旬）から中旬にかけて上昇トレンドを示している。
– 後半に近づくと、一定のレベルで横ばいになっているように見える。
2. **外れ値や急激な変動**
– 散布図には黒い丸で囲まれた外れ値が少数存在することが分かる。これらは他の点群から離れて現れている。
– 外れ値の存在は、特異な出来事や例外的な状況を示唆する可能性がある。
3. **プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績データを示しており、これが主なデータの動向を示している。
– 紫色の線は、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）に基づく予測を示している。これらは将来の動向を予測しているが、実績データとは一部乖離がある。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、実際のデータがこの範囲に収まることが期待される。
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には多少の乖離が見られるが、予測の不確かさ範囲内に収まっているため、一応の信頼性がある。
– 各予測モデルが類似した結果を示しており、安定した予測ができていると考えられる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが上昇トレンドを描く一方で、予測はそのトレンドを反映しつつも、過度に高く予測していない点から、少し保守的とも言える結果になっている。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**
– 直感的には、スポーツの公平性・公正さの評価が徐々に向上していることが予想される。これは、スポーツ組織による持続的な改善努力を反映している可能性がある。
– 社会的には、このトレンドが持続することで、公平性感が向上し、参加者や観客の満足度が増すことでスポーツへの関心が高まる可能性がある。
– ビジネス面では、公平性の向上により、スポンサーシップや広告などの商業活動が促進されることが予想される。
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:
### グラフ分析および洞察
1. **トレンド**:
– **実績（実績AI）**: 初期段階では、WEIスコアは0.8から1.0の範囲で安定しています。全体的に横ばいの傾向が見られます。
– **予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）**: すべての予測方法で、非常に安定したWEIスコアが維持されると予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータ点が周囲のデータから外れていますが、全体のスコア範囲から大きく外れるものではないため、急激な変動とは言えません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– **青色の点**: 実績データを示しています。
– **赤色の「×」**: 予測AIによる予測を示しています。
– **黒い輪郭**: 外れ値を示していますが、通常のスコア範囲内に収まっています。
– **灰色の領域**: 予測の不確かさを示しています。データの予測範囲の幅はあまり広くなく、モデルの高い信頼性を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 実績と予測の間には大きな乖離はありません。すべての予測が実績データと一致しており、精度の高い予測がされていることが窺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データ自体は、0.8から1.0の範囲に密集しており、非常に限定的な変動を示しています。全体として、安定的な評価が行われています。
6. **このグラフから人間が直感的に感じることおよび社会またはビジネスへの影響**:
– このグラフからは、WEIのスコアが非常に安定していることが感じ取れます。この安定性は、スポーツにおける持続可能性と自治性が現在、良好な状況にあることを示唆しています。将来のビジネス戦略においては、リスクが低いことを意味し、さらなる投資や開発が推奨される状況と言えるでしょう。また、予測の不確かさが低いため、この安定性が続くという信頼性の高い見通しが持てます。
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:
以下は、与えられたグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青のプロット）は、多くの部分で0.8前後で横ばいに見えます。予測値（紫の線）は、安定して高値を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの外れ値が0.8を下回っています。ただし、大半のデータポイントはこの範囲内に収まっています。
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、多数のデータポイントが集まっています。
– （x, y）座標が外れたデータポイントは、要因によって変動した可能性があります。
– 紫のラインは予測の結果で、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）が使われていることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは予測の範囲内に多く収まっており、予測モデルがデータをよく捉えていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの多くは0.8以上であり、強い一貫性が見られます。これはスポーツ分野での社会基盤や教育機会が安定していることを意味するかもしれません。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– グラフからは、予測モデルがスポーツにおける社会基盤や教育機会のスコアを良好に捉えていることがわかります。このため、政策決定者やスポーツ関連の機関は、長期的な計画遂行のために、こうしたモデルを参考にできる可能性があります。
– 実績値が予測をほぼ下回っていないことから、現状の取り組みに継続的な効果があることが考えられ、改善策を講じる場合における参考として活用できます。
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:
1. **トレンド**:
– 初期の実績データ（青い点）は0.6から1.0近くまで、徐々にスコアが上昇しています。
– 予測データ（線）はそれぞれ安定しており、値が大きく変化しない状態です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 茶色の円で示された外れ値がいくつか存在しますが、それらは比較的安定した実績データの範囲内に位置しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 実績データ（青い点）は過去の実績を示しており、スコアの上昇を表しています。
– 予測は異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で行われており、各手法が異なるスコアを予測しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法は異なるものの、全体的に安定した値を予測しており、実績データの上昇をある程度維持する兆しがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは初めの数日で急上昇し、その後安定してきているように見えます。分布に特に偏りがあるわけではありませんが、外れ値がいくつか確認できます。
6. **このグラフから人間が直感的に感じるであろうこと、社会への影響に関する洞察**:
– 直感的には、スポーツカテゴリにおける社会的共生、ダイバーシティ、自由の保障が向上していると感じられます。
– ビジネスや社会への影響としては、スポーツにおける多様性の推進が成功しつつあるとの印象を与え、多様性や共生を支える政策のさらなる発展に寄与する可能性があります。
– 予測が安定していることから、将来的な計画や戦略を立てる際には安心感があるでしょう。ただし、外れ値には注意を払い、予期しない変化に対する準備も必要です。
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:
以下は、与えられた総合WEI時系列ヒートマップについての分析です。
1. **トレンド**:
– 7月1日から5日までは、全体的に低めのスコア（青や紫）が観察される。
– 7月6日以降に急激にスコアが上昇し（緑や黄色）、特に16時や19時に顕著。
– 時系列として見ると、特定の時間帯で徐々にスコアが良くなっている傾向がある。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に19時の時間帯では、7月5日から6日にかけて急激なスコアの上昇が見られる。
– 7月1日から4日にかけてのスコアの濃い紫色が、全体として低調だったことを示す。
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、黄色に近づくほど高スコアを表す。
– 青や紫は低スコアを示している。
– 縦軸の時間（7時、8時、15時、16時、19時、23時）ごとのスコア変動が観察できる。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 16時と19時のスコアが大きく変動しており、その他の時間帯との関連を示唆するかもしれない。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 成績が良くなるにつれ、時間帯ごとに共通の改善傾向がみられ、特に7月6日から7日が一つの転換点。
6. **直感的に感じることや社会的影響の洞察**:
– 7月初旬は低調であったが、7月6日以降の改善が直感的に回復の兆しを感じさせる。
– スポーツイベントや活動における取り組みの変化が、スコア上昇に貢献しているかもしれない。
– 一連のデータから、特定のイベントが週中に影響を与えた可能性があり、この情報はパフォーマンス向上の戦略立案に役立つかもしれない。
このような洞察から、時間帯や日ごとの戦略的なリソースの投資や調整を検討することができるでしょう。
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:
このヒートマップは、特定期間における個人のWEI平均スコアを可視化したものです。以下のポイントで分析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフ全体を通して、明確な上昇または下降トレンドは見受けられません。色の変遷は一定の周期性を示すようには見えませんが、一定の繰り返しパターンが存在する可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025-07-05には、スコアが急激に他の日より低く（色が濃い紫で示される）、これは急激な変動として注目されます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示し、濃い紫が低スコア、黄色が高スコアを示しています。
– 特に18時から19時の間で色の変化が活発に見られ、分析の焦点となる時間帯といえるでしょう。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯のスコア変化が異なり、特に16, 18, 19時台で顕著な変化が見られます。この時間帯における活動や状況の変化がスコアに影響を与えている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 高スコアが連続する日と低スコアの日が交互に現れるような分布。これは対象者のコンディションや活動パターンの影響を示す可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– ビジネスにおいては、パフォーマンスの最適化や改善が求められる時間帯や日が特定できるため、戦略的な休養や調整の計画に活用される可能性があります。
– 社会的な視点では、個人の健康状態やパフォーマンスの指標として、定期的なモニタリングやフィードバックに役立てることができます。
全体として、このヒートマップはトレーニングや改善のための具体的な行動計画を立てる上で有用な情報を提供していると言えるでしょう。
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:
以下は、提示されたヒートマップの分析です。
1. **トレンド:**
– 時間帯によってスコアが異なるトレンドを示しています。16時と19時帯は初め低いスコアから始まり、徐々に高くなっていく傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 16時帯の最初の数日は比較的低いスコアを示していますが、それ以降は急激にスコアが上昇しています。
3. **要素の意味:**
– 色の濃淡がスコアの高さを表しています。紫の濃い色合いは低いスコアを、黄色に近い色は高いスコアを示します。
4. **複数の時系列データ間の関係性:**
– 8時、16時、19時の三つの時間帯が異なるスコアの動きを示しており、それぞれの時間帯が他の時間帯とは異なるパターンの変化を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 各曜日の特定の時間帯でスコアが高くなる特徴があり、これは特定の日や時間におけるイベントや活動に起因している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 多くの人がスポーツ活動に参加する時間が特定の時間帯に集中している可能性があります。この情報を基に、スポーツイベントの企画やマーケティング戦略の最適化が考えられます。
– 社会的な活動の時間パターンを把握することにより、施設の運営効率や広告効果を向上させることが可能です。
このヒートマップは特定の時間帯の活動レベルを視覚的に把握し、ビジネスや社会活動の戦略立案に役立てることができるでしょう。
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:
このヒートマップは、スポーツカテゴリのWEI（ウェルビーイング・指標）間の相関関係を示しています。以下に分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– トレンドとして特に目立つのは、個人や社会の間で共有される高い相関関係です。「個人WEI平均」や「社会WEI平均」といった指標は多くの他の指標と高い相関があります。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は全体的に低い相関を示しており、他の指標との関係性が弱いことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値に近い形で低い相関となっているのは、「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」や「個人WEI（自由度と自治）」との間の関係です。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色が濃い赤色になっている部分は高い相関（0.8以上）、青色が濃い部分は低い相関を示しています。
– 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間は非常に高い相関（0.94）を示し、総合的なウェルビーイングと社会的な価値観の間の強い関連を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– ヒートマップは時系列データではなく、項目間の相関を示すもので、特定の時系列のトレンドはありませんが、「個人」と「社会」平均が他の指標と強い関係を持つことを浮き彫りにしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、個人と社会のウェルビーイングは相互に関連していることがわかります。特に「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間には非常に高い相関があることから、これらの社会的な価値が上がるとウェルビーイング全体も向上する可能性があります。
6. **人間の直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– 直感的には、個人と社会のウェルビーイングが互いに影響を及ぼし合っていると感じるでしょう。個々人の健康状態やストレスレベルが全体のウェルビーイングを動かし、社会の構造やサポートが個人の幸福感を左右することが示唆されます。
– ビジネスや社会政策の観点から、特定の個人の指標を改善するよりも、社会全体で公正性や多様性を推進することがウェルビーイング全体を向上させる鍵となる可能性があります。
このヒートマップは、様々なWEI項目がどのように関連し合い、相互に影響するかを視覚的に示しており、ウェルビーイングの向上に向けた包括的なアプローチの必要性を浮き彫りにしています。
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:
このスポーツカテゴリのWEIスコア分布比較（箱ひげ図）についての分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に、スコアは0.6から1.0の範囲で分布しており、大きな上昇や下降のトレンドは特に見られません。各WEIタイプは独立した回ごとの測定と考えられます。
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（経済的余裕）」や「個人WEI（心理的ストレス）」に外れ値が多く、分散が大きいことを示しています。
3. **各プロットや要素**:
– 「総合WEI」や「個人WEI平均」は中央値が高く、スコアが0.8以上に集中しています。
– カラーリングは、各WEIタイプの種類を示しており、視覚的に異なるカテゴリを区別しています。
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、各データの中央値や四分位範囲の高さから、個々のカテゴリにおける安定性や変動性を比較することが可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 複数のWEIタイプ間で分布の広さや中央値が異なっており、それぞれの項目におけるスコアのばらつきを示しています。
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」は比較的安定した分布を示しており、信頼性のある指標と見なすことができます。
6. **直感的な洞察および影響**:
– このグラフから直感的に感じるのは、スポーツカテゴリにおいて心理的および経済的な要素が個人ごとに大きく異なり、これがWEIスコアの多様性を生んでいる可能性です。
– ビジネスや社会においては、これらのデータは各領域の強みや改善点の分析に利用することが可能であり、特に外れ値の原因を探ることで、より多様なアプローチを通じた支援や施策の立案に役立つかもしれません。
総合WEI STL分解グラフ
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（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– **トレンド成分**は全体的に上昇しています。これは、観察された期間中に総合WEIスコアが安定して増加していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residual成分**に急激な変動が見られるのは初日のみで、その他の日はほぼ0に近く、大きな外れ値は存在しません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– **Observed成分**は、トレンドと季節成分の合計で構成され、データの実際の変動を示しています。
– **Seasonal成分**では、ある程度の周期性が確認できます。プラス・マイナスの変動が短い期間で繰り返しています。
– **Residual成分**は外れ値や予期しない変動を示していますが、ほとんどがゼロに近いことは、このモデルがデータをよくフィットしていることを示唆しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– トレンドの上昇が続いている一方で、季節性の影響により短期間での変動が観察される形になっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドが上昇し、それに伴い観測値も増加傾向ですが、季節性による変動が定期的に影響しています。
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に関する洞察**
– 一貫したトレンドの上昇は、スポーツ市場において全体的な関心やパフォーマンスが向上している可能性を示唆します。
– 季節成分からは、特定のイベントやシーズンがスポーツの人気に影響している可能性が伺えます。これを利用してマーケティング活動を最適化することが考えられます。
– 外れ値が少ないことから、分析結果に対する信頼性も高いといえるでしょう。
個人WEI平均 STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– トレンドは一貫して上昇しています。期間を通じて、少しずつではありますが、着実に個人WEI平均スコアが上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月5日前後で急な減少が見られます。その後、スコアは急速に回復しています。これは一時的な外的要因か、非習慣的な出来事によるものかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– **Observed**: 一般的な傾向としては上下の変動がありますが、トレンド成分と比較すると上昇基調です。
– **Trend**: 全体の動向として上昇傾向が見られ、長期的に見てもポジティブです。
– **Seasonal**: 周期的な変動は短期的にありますが、比較的安定しています。
– **Residual**: ノイズ成分は非常に小さく、モデルが観測値をうまく説明していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– Observedの変動は主にトレンドとシーズナリティの影響を受けており、残差の影響は小さいです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドが一貫して上昇しているため、シーズン要因が短期間の急激な変動の説明に役立っています。全体的な観察からは、ポジティブな方向性が維持されています。
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**:
– 一貫して上昇傾向にあるため、個々のパフォーマンスやチームの成果が向上しているという印象を与えます。もしこれがアスリートのスコアであるなら、トレーニングや戦略が効果的であることを示している可能性があります。ビジネスでも同様に、ポジティブな成長や改善策の効果を示しているかもしれません。
このグラフは、短期的な変動を考慮しつつも長期的な上昇のトレンドを確認するために有効であり、戦略的な決定に貢献する情報を提供します。
社会WEI平均 STL分解グラフ
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社会WEI平均スコアをSTL分解したものです。各コンポーネントについて分析します。
1. **トレンド**
– トレンドは明確な上昇傾向を示しています。これは、過去30日間にわたって社会WEIスコアが着実に改善していることを意味します。
2. **外れ値や急激な変動**
– Residualコンポーネントにおいて、特に7月1日に大きな負の外れ値が見られます。これは、その日に特定のイベントがあって異常な変動が起こった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– Observed: 観測された実際の数値。
– Trend: 全体の長期的な傾向を示す。
– Seasonal: 周期的な変動を示す。
– Residual: トレンドと季節性を排除した後のランダムな変動。
4. **複数の時系列データの関係性**
– Trend、Seasonal、Residualによって観測されたデータが構成されていることが明確です。トレンドは全体の総合的な改善を示し、季節性と残差は短期間の変動要因を補足しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドの上昇は観測値の上昇と一致しており、基本的には一貫性があります。Seasonal成分は周期性を持っており、約3〜4日のサイクルがあります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– スポーツに関連する社会活動やイベントが増加傾向にあることを示しており、全体的に関心が高まっていることが示唆されます。ビジネスにおいては、このトレンドを活用して関連商品やサービスの需要が高まることを期待できるかもしれません。急激な変動は外的なイベントによるものと考えられ、それが何かを分析することが今後の戦略に役立つでしょう。
このように、STL分解を通じてデータの複雑な構造を理解し、ビジネスや社会の動向を予測することができます。
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:
この主成分分析（PCA）を用いたグラフから以下のように分析できます。
1. **トレンド:**
– データが広く散らばっていることから、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 第1主成分の軸に対して、データが比較的右側に集中している傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 下方・左側（第1主成分-0.4付近、第2主成分-0.2付近）に位置するデータポイントや、上方・左側（第1主成分-0.3付近、第2主成分0.1付近）に位置するデータポイントは外れ値として注目できます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 各点は、スポーツカテゴリーにおける個々の日やイベントを表している可能性があります。
– 第1主成分の貢献度が高い（70%）ことから、この軸がデータの主要な変動要因を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 特定の期間のイベント間で強い関係性は視覚的に明らかではありません。ただし、右上に集まりが見られることから、一部のイベントに集中的な関連性があるとも考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 第1主成分の正の側と第2主成分の正の側にデータが集中しており、これらのイベントやデータポイントに共通する特徴を見出せるかもしれません。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響の洞察:**
– 視覚的に直感的なクラスターが見えるため、特定のスポーツイベントや活動における共通の成功要因や課題を浮き彫りにすることができるでしょう。
– ビジネスの観点からは、どのイベントや活動が大きく貢献しているかを特定し、戦略的な戦術の策定に役立てることが可能です。
全体として、このPCAグラフは、データの多様性を明らかにしつつ、何が主要な変動要因であるのかを把握するための貴重な情報を提供しています。
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。