📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合的な分析
#### 時系列推移
– **総合WEI**には全体として上昇トレンドが見られ、特に7月初旬から中旬にかけて0.70から0.89へ上昇しています。この期間内、特に7月6日から9日にかけて、WEIスコアの大幅な上昇が観察されます。
– **個人WEI平均**：比較的安定していましたが、7月5日に0.61という異常な低スコアが記録され、その後、上昇傾向に戻っています。
– **社会WEI平均**は非常に高いスコアを記録し、7月6日以降0.90以上を維持し、強い上昇トレンドを示しています。
#### 異常値の解析
– 7月1日と2日における**総合WEI**の変動（0.72、0.70、0.79、0.69）はスコアの自然な変動幅を超えています。これらの異常値は特定の社会イベントまたは影響力ある行事が背景にある可能性があります。
– **個人WEI**では7月5日の0.61が特筆され、特に健康状態や心理的ストレスが contributing factor であった可能性があります。
– 7月9日、10日にわたって複数の指標でスコアが高値を記録していますが、持続可能性と自治性および社会基盤・教育機会の高評価が特に目立ちます。
#### 季節性分析
– データに顕著な季節性は見られませんが、STL分解結果から長期的な成長と短期的な変動が同時に存在することが読み取れます。通常、スポーツ関連イベントの時期がこれに影響する可能性があります。
#### 項目間の相関
– 相関マップからは、**社会WEI**が他の多くの項目と強く相関しており、特に持続可能性と自治性や社会基盤に対する成績が高いことを示しています。
– 経済的余裕と健康状態の間には中程度の相関があり、これもWEIスコア全体に影響を与える重要なファクターとして認識されます。
#### データ分布
– 箱ひげ図から、ほとんどの項目が比較的低い範囲において安定していますが、健康状態や社会的持続可能性のスコアが特に高い自由度を示しています。
– いくつかの項目で外れ値が観察されます。特に、持続可能性および共生・多様性の保障が著明です。
#### 主要な構成要素（PCA）
– PCA分析の結果、PC1が70%の寄与率を持つため、これは主要な構成要素です。PC1の影響を受けるウェルビーイング指標は、特に社会的要因と見られる傾向があり、持続可能性と社会基盤に対する高評価が結びついている可能性があります。
全体として、7月の第1週から第2週にかけてのスポーツイベントまたは国際的な要因の影響により、データ全体に見られる急上昇が存在する可能性を示唆しています。今後の分析には、具体的な要因の特定とこれらの変動が他分野の影響を受けたかどうかをチェックし続けると良いでしょう。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリにおける総合WEIスコアの360日間の推移を示しており、複数の異なる予測モデルが視覚化されています。
1. **トレンド**
– 実績データ（青）は、評価期間の初期に少しの変動を見せた後、ほぼ一定を保っています。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**
– 黒丸で示された異常値は、実績データの中である程度の変動を持っていますが、大きな外れ値としての指摘は難しそうです。大きく乖離している点は見受けられません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の実績データは観察された結果を示し、緑の点は前年のデータとして他と比較されています。
– ピンクと紫の予測線は、異なる回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）によるもので、実績データ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**
– 実データ（青）と前年データ（緑）は、時間を追うごとにある程度一致しているように見えますが、評価期間中のデータ範囲に大きな変化は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの周りに明確な周期性やパターンは見られず、分布はやや均一です。
6. **直感的な洞察および影響**
– グラフのビジュアルとデータの安定性から、明確な季節性や突出したトレンドの不在は、新規戦略や改善が求められる可能性を示唆しています。このことは、安定したパフォーマンスの裏で、改善の余地を指摘するものかもしれません。
– ビジネスや社会の観点からは、過去と現在のパフォーマンスが大きく変動しない場合、新たな要因による市場変化を取り込む戦略が必要です。モデルによる予測が実績と大きく異ならないため、現行のデータ活用戦略は比較的効果的とも言えます。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– 2025年中頃に急激な変動が見られ、その後横ばいが続きます。
– 2026年に入るとデータが再び増加し始める兆候があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年7月以降にいくつかの異常値が見られます。これは異常なイベントやパフォーマンスの変化を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、最初は高めですがその後安定しています。
– 緑の点は前年の比較データを示し、一般的に実績よりも低めであることがわかります。
– ピンクや紫の線は複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）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**
– 実績値と前年の比較、それに予測値が並列に示されており、それぞれの関係性がわかりやすく示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値を除いてほとんどのデータはやや上向きの傾向があり、実績は予測と概ね一致していますが、所々で乖離が見られます。
6. **人間が直感的に感じることやビジネス・社会への影響**
– 異常値の時期には、スポーツ選手のパフォーマンスや新たな状況の影響があったと考えられ、これに応じた戦略や対応策が求められます。
– 将来のパフォーマンス改善や投資の意思決定において、予測モデルが有用であることが示唆されています。
この分析は、より深いインサイトを得るために過去のイベントや状況の詳細な情報と併せて活用されるべきです。
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
1. **トレンド**
– グラフの左部分では、実績（実績AI）のデータが高い値（約0.8から1.0）を示しており、わずかに横ばいの傾向が見られます。
– 右部分では、前年（比較AI）のデータが急激に上昇しており、これに伴って全体のトレンドが上昇していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は特に目立ちませんが、前年（比較AI）における急激な上昇が目を引きます。
– 予測の中でも一定の範囲外に大きく外れる点は見られないようです。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは濃い青色で示されています。
– 前年のデータは濃い緑色で、密集しており急激な変動を示しています。
– 予測データには異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が用いられ、それぞれが不同の傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年度のデータ間で直前には大きな変化がなく、徐々に得点が上がっていることが観察されますが、比較時期には明らかに増加しています。
– 予測と実際のデータの関係を今後慎重に観察することで、AI予測モデルの有用性を評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年の比較における明確な相関関係は示されていませんが、増加傾向は共通しています。
6. **直感的な洞察および影響**
– 人々は前年の急激な上昇に注目し、スポーツカテゴリの実績が大きく改善、もしくは状況が激変した可能性を考えるでしょう。
– ビジネス面では、急激な改善を示すデータが新たな戦略や投資のインセンティブとなる可能性があります。
– 社会的には、AI予測が今後の動向にどの程度信頼できるかの評価が重要になり、データの信頼性とモデルの有用性が重視されるでしょう。
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：
### 1. トレンド
– **横ばいと急変動**:
– 初期（2025年7月頃）は横ばいのトレンドが見られますが、2026年7月頃に急激な変動があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**:
– 初期データにはいくつかの異常値が観測されています。
– **急激な変動**:
– グラフ後半、特に2026年7月1日前後に急降下や上昇が見られます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青丸）**:
– 初期の期間には、実績データが多く示されています。
– **予測（赤×、紫およびピンクの線）**:
– 予測は様々な手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を用いて行われています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **比較（緑丸）**:
– 昨年のデータと比較することにより、今年の変動をよりよく理解できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **予測と実績の比較**:
– 実績は初期に多く、その後予測値と比較できるデータが増えています。
– 線形回帰よりも決定木やランダムフォレストの予測の方が実績に近いかを評価する必要があります。
### 6. 直感的洞察とビジネス・社会への影響
– **経済的余裕の変動**:
– 経済的余裕が急激に変動することは、スポーツにおける個人の意思決定に大きな影響を与える可能性があります。
– **予測の精度**:
– 予測の精度向上が求められる。特に急変動に対する予測モデルの改善が必要です。
全体として、このグラフは、スポーツに関連した個人の経済的余裕が、時間の経過とともにどのように変化し、それが予測されるかに関する洞察を提供しています。急激な変動が見られるため、特にこの変動に対する理解と予測モデルの精度向上が重要です。
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**
– グラフは360日間の期間を示していますが、実績データ（青色）は非常に限られた期間でのみ示されています。データの大半は予測に基づいています。
– 青色の実績データは、全体として横ばいの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値としてマークされている箇所がいくつかあります（丸黒色）。この異常値は、他のデータポイントから明らかに逸脱しています。
3. **各プロットや要素**
– 青色の点は実績データを示し、各予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がそれぞれ異なる色とパターンで示されています。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の帯状で示されていますが、幅は狭く、不確実性があまり大きくないことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は、実績データが終了した後に一致する形で示されているため、どの予測方法も同様のスコア範囲を予測しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と異なる予測方法の間には、予測データがほぼ同じ範囲で集まっているという、一貫した分布があります。
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**
– 異常値があることによって、データの健康スコアに何か特別な事象が影響を与えている可能性があります。この情報は、スポーツ選手の健康管理やパフォーマンス向上戦略の策定に役立つかもしれません。
– 予測範囲の狭さは、モデルが比較的高い精度を持っていることを示唆しますが、実績データの数が少ないため過信は禁物です。さらなるデータ収集とモニタリングが必要です。
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:
以下がグラフ分析とそこからの洞察です。
1. トレンド:
– 初期のデータ（2025年7月～2025年10月）では、WEIスコアは0.6から1.0にわずかに上昇しています。
– その後の期間（2025年11月～2026年7月）では、データがほぼ横ばいで、各時点でWEIスコアが安定しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 初期の方にいくつかの異常値（黒い円）が見られますが、それ以降のデータには外れ値は特に見られません。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青いプロットは実績を示し、初期に集中しています。
– 赤い「×」は予測結果を示し、データの前半部にわずかに出現しています。
– 緑色のプロットは前年との比較であり、一連のデータが提示されています。
– 薄紫、濃紫、ピンクのラインはそれぞれ異なる予測手法を示していますが、全体として横ばいに推移していることが分かります。
4. 複数の時系列データの関係:
– 実績データと予測データの一致が重要ですが、視覚的にはある程度の一致が見られます。前年データと比較しても大きな違いはありません。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 明確な相関関係は確認できませんが、予測範囲（灰色の帯）にほとんどのデータが収まっています。
6. 直感的な理解と社会への影響:
– データが横ばいであるため、心理的ストレスが安定していると解釈されます。スポーツなどのフィールドで、選手のストレス管理がうまくいっている可能性が考えられます。
– ビジネスへの影響としては、ストレス管理の手法や予測精度の検証が重要となり、これを活用することでパフォーマンス維持に貢献できるでしょう。
このグラフから、特に初期の異常値の分析や今後のデータを基にした予測の精度向上が重要課題として考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期において、WEIスコアの分布は0.7から0.8付近で安定しています。
– 2026年のデータにおいて、スコアは僅かに高い0.8付近に移行しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには特に目立つ外れ値は見られません。
– 初期のデータは密集しており、変動は少ないです。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– **青色の点**: 実績値を示しています。この時期における実パフォーマンスが表示されています。
– **ピンク、紫、水色の線**: 異なる手法による予測を示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
– **緑色の点**: 前年度の比較データを示しています。
– **灰色の領域**: 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**
– 予測の線は、初期の実績値を基にして異なる手法で近似した結果です。
– 各手法は高いスコアを予測していますが、それぞれの精度に関しての比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 異常値はなく、スコアは全体的に安定しているように見えます。
6. **直感的な感じとビジネス/社会への影響**
– データは一定の安定したパフォーマンスを示しているため、組織や個人の自由度と自治におけるポジティブな評価が予測されます。
– 継続的な高スコアは、スポーツカテゴリにおける自由度を推進する取り組みが成功している可能性を示唆しています。
### 最後に
このデータから見えることは、取り組みの成果が安定していると感じられます。スポーツ分野での個々の選手やチームのパフォーマンスを高めるには、引き続き同様のアプローチを維持しつつ、新たな技術や戦略を採用することが有効です。
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
1. **トレンド**:
– 初期には`WEIスコア`が高い (0.8から1.0の間)で推移していますが、その後突如データが途切れています。この期間に明確なトレンドを特定することは難しいです。
– 新たに出現したデータポイントは、2026年の日付に集中しており、これらは異なるパターンを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間に、異常値として円で示されたデータポイントが存在します。これにより、一部のスコアが全体のトレンドから外れた可能性が示唆されます。
– データが途切れた後の期間に、急激な変動があるかどうかは判断できません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績を示し、赤いプロットは予測を示しています。
– 紫、ピンク、緑の線は異なる手法による予測の範囲を示しており、これが将来の`WEIスコア`に関する予測の不確実性を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる日にちの間で、`実績`と`予測`が存在するため、過去のデータと予測モデルの性能比較ができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の期間は高いスコアが多いですが、異常値がいくつか見られます。
– データの途切れによって、今後の傾向や相関を判断することは難しくなっています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 当初の高い`WEIスコア`は、該当期間中の社会的な公平性や公正さの評価としては良好だったことを示唆しています。
– データの途切れや異常値の存在は、持続性や評価方法に対する再評価が必要かもしれないことを意味しています。
– 長期的な予測の不確実さから、制度改革やポリシー変更が検討される可能性があります。
この分析により、正確な解釈を行うためには、更なるデータや背景情報が必要です。
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:
以下のグラフに基づく分析を示します。
1. **トレンド**:
– グラフの初期（2025年7月）の実績スコアは高く（0.8-1.0の範囲）、その後はデータが途切れています。
– 2026年6月以降、予測AIによる予測が再び示され、スコアはやや低下しています（0.6-0.8の範囲）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの左側に「異常値」として円で囲まれたデータがありますが、この時点でのスコアは非常に安定しています。
– 特に目立つ急激な変動や一貫した外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青は実績データ、赤は予測データ、緑は前年のデータと示されており、過去と未来のスコアを比較できます。
– 緑の点が示す前年のデータは、未来の予測よりやや高めに位置しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰や決定木、ランダムフォレストなどの異なる予測モデルが使用されていますが、全体的な予測範囲は狭く、各モデルの予測は類似した傾向を示しています。
– 予測範囲が相対的に狭く絞られていることから、スコアのブレが小さいと予測されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なる予測モデルの結果は線形回帰、決定木、ランダムフォレストのいずれにおいても一貫して高いスコアを示していますが、やや下降トレンドを持つことが確認できます。
6. **直感的な感想および影響**:
– 初期の高い実績スコアに対し、未来の予測スコアは若干低下しています。このことは、持続可能性と自治性が一定の課題に直面し始める可能性を示唆しています。
– スポーツカテゴリでの持続可能性・自治性のスコアが安定または微減することは、改善の必要性を示し、予防的な対策の重要性を示唆している。AI予測の精度と安定性にも良い兆候が見られるため、将来的な計画策定にも役立つでしょう。
ビジネスおよび社会への影響としては、持続可能なプラクティスを強化し、AI予測を活用した戦略計画が鍵となるでしょう。
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
1. **トレンド**:
– グラフの最初の部分（2025年7月～9月）は、青い点で示された実績値が主に0.6〜0.8の間に分布しています。その後、突如として計測が途絶え、次のデータは2026年6月に緑の点で示されますが、0.8〜1.0の範囲に分布しています。このことから、データの空白期間を挟んでスコアが改善している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにおいて、一部異常値が報告されていますが、それらがスコア全体に与える影響は限定的であるように見えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値、緑の点は前年度のデータを示し、予測範囲がグレーのバンドで示されています。また、予測手法が複数あり、それぞれが線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰でプロットされていますが、データ欠損のため詳細な予測は困難です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在のグラフ状況では、実績値と前年の比較を行うのみで、予測モデルの発展性や関係性を検証する材料が限定的です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データが時間の経過とともにより高いスコアに向かって集約されていることが推測されますが、相関性を十分に評価するにはやや不十分です。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– 初期におけるデータのまとまりのある実績は、AIモデルにおいて比較的安定したパフォーマンスを示している可能性があります。データが得られていない期間は技術的な改善や外部因子による影響が推測されます。
– データの遅延およびその後の改善は、社会基盤や教育機会に関連する要因が改善されたことを示している可能性があり、スポーツ分野におけるより良い成果につながる可能性があります。
### 結論
このデータから得られるインサイトは、2025年後半から2026年にかけての休止期間を経て、スポーツにおける教育機会が向上している可能性を示唆しています。しかし、詳細な分析やモデルの適応力を評価するためには、追加の長期データが必要となります。ビジネスおよび社会においては、データ分析を活用したスポーツプログラムの強化や戦略立案が考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド:**
– 時間の初期段階（左側）でスコアは比較的高く、徐々にスコアが低下しています。その後、再びスコアが上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 青い実績データの中に、他と比べて高いスコアのデータ点（異常値）が見られます。
– スコアが最初に急速に低下し、その後の期間（右側）で一貫して高いスコアの範囲に集中しているのが観察されます。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点が実際のデータ、赤いバツが予測データを示しています。
– 緑の円は、「異常値」として識別されたデータポイントです。
– プロットの周囲の灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示しているようです。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 異なるモデルによる予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、最初のデータ期間では比較的一貫性があり、その後、値が収束しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データが一つの時間帯で集中しているため、データのばらつきが限られており、急激に変動しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響:**
– スポーツカテゴリにおける共生や多様性が途中で低下してから再び上昇する傾向が示唆されており、これは一時的な問題が解決した可能性を示唆しています。
– 横ばいの予測は、現状維持または既存の施策の維持を促すかもしれません。
– マネジメントや政策立案者は、データの初期段階で発生した問題に再び直面しないよう、予測モデルの結果を活用し、現場の改善や対応策を早期に講じる必要があるでしょう。
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、提示されたヒートマップに基づく洞察と分析です。
1. **トレンド**:
– グラフは時間帯と日付に基づいて色の変化を示しています。黄緑色から黄色の領域があるため、これらの時間帯や日に総合WEIスコアが高いことを示しています。特に、特定の日付では明るい色が多いことが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の急激な変化は見られませんが、暗い色（紫色）が突然明るい色になります。これは特定の時間帯にパフォーマンスや活動が大きく変動することを示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が総合WEIスコアを示しています。暗い色は低スコア、明るい色は高スコアを示していると解釈できます。黄色に近いほどパフォーマンスや活動レベルが高いです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに色のパターンが見られるため、特定の時間帯において一貫した動作があることが示されています。特に16時以降の時間帯で急速なスコアの増加が見られることから、何らかの外的要因または活動が影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によって色の傾向があるため、一部の時間帯に活動が集中している可能性が示されています。
6. **直感的な感じや影響**:
– 人々は、このグラフを見て特定の時間帯や日にスポーツ活動が盛んになっていることを直感的に理解するでしょう。ビジネスや社会への影響として、スポーツ関連イベントや活動の時間帯の計画に役立てることができます。高スコアの時期に合わせたプロモーション戦略やイベント開催が有効と考えられます。
これらの洞察を基に、具体的な行動や判断を行うことが可能です。
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:
このヒートマップは、時間帯ごとの個人のWEI平均スコアの変化を360日間追跡しています。以下に分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に、時間帯ごとのスコアは安定しているように見えますが、徐々にスコアが上昇している時間帯や日付が見受けられます。
– 例えば、7月7日から7月14日にかけて、いくつかの時間帯で明るい緑や黄色（スコアが高い）への変化が増加しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日付近の7~8時、16~19時における濃い紫の色は顕著で、低スコアを示しています。これらは外れ値として注目に値します。
3. **要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアを示し、紫に近いほど低く、黄色に近いほど高いスコアを表します。
– 各時間帯のスコアの変化が視覚的に示されており、特定の時間帯における高低を直感的に捉えることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各列は日付を、各行は時間帯を表しており、特定の期間や時間帯でのパフォーマンス変動が確認できます。
– 7時から8時、16時から19時の時間帯は特に変動が大きく、多様なスコアが観測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 朝と夕方にわたる時間帯での変動が大きく、多くのスコアが変化する時間における出来事や活動を特定することが重要です。
– このパターンは、スポーツのパフォーマンスが異なる時間帯でどのように変化するかを示唆しています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– スポーツトレーニングや競技の効果が特定の時間に影響を受けることを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、トレーニングのタイミングを調整することでパフォーマンスを最適化する機会があることを示しています。また、特定の時間帯のスコアの変動は、休息やトレーニング環境の最適化に関する指針となるでしょう。
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:
以下のポイントに基づいて解析します。
1. **トレンド**:
– グラフ全体として色が濃い青から明るい緑や黄色に変わっていくことから、社会WEI平均スコアが時間と共に上昇しているトレンドが見られます。
– 特定の時間帯において、顕著な周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部の時間帯では、急激な色の変化（特に16日は濃い青から明るい緑への変化）が確認でき、急激なスコアの変動があります。
– 9日から10日にかけてスコアがさらに上がり、黄色に変わっています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化はスコアの変動を示しており、青から黄色への変化はスコアが低から高へ移行していることを示しています。
– 各時間帯が独立して表現されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯における活動の増減が他の時間帯に影響を与えているようには見えません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な相関関係は視覚的に識別できませんが、特定の時間以降にスコアが連続して高い状態を維持していることがわかります。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**:
– このヒートマップから、スポーツ活動が時間と共に活性化されていく様子が視覚的に伝わります。特に夜間帯に活動が集中していると予想されるため、スポーツ施設やイベントの時間帯をこれに合わせることで、参加者数の向上につながるかもしれません。
– また、社会やコミュニティの活性化を示唆し、関連ビジネスがこれに対応したサービスを提供することが考えられます。
この分析は、スポーツや関連する活動の経時的な興味や参加意欲の変化を理解するための重要な手助けとなります。
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:
## 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップは、過去360日間にわたる全てのWEI項目の相関関係を示しています。全体的に濃い赤色が多いため、強い正の相関が多いことが伺えます。特に「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI（公平性・公正さ）」との相関が高いです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（自由度と自治）」とその他の項目との相関が全体的に低めで、特に「個人WEI（経済的余裕）」との相関は非常に低いことが注目されます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色調は相関の強さを示しており、赤色が強いほど相関が強く、青色は弱い相関または逆相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は非常に高い相関を示しており、社会的な要因が全体的なWEIにもたらす影響が大きいことが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「社会WEI（持続可能性と自治性）」の相関が比較的高く、これらが互いに影響を与える可能性があります。
– 「社会WEI」と関連する項目同士で高い相関が見られますが、一方で「個人WEI（自由度と自治）」は他の個人および社会的要因と乖離した動きをしています。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– ビジネスや政策立案において、社会的要因（特に公平性・公正さや多様性）が個人および総合的なWEIに重要であると考えられます。特に多様性と自由の保障がビジネスや組織全体のウェルビーイングに貢献していると解釈できます。
– 個人の自由度と自治が他の要因とあまり相関していないため、改善の余地や新たな政策提案の検討が求められるかもしれません。
これらの洞察を基に、より詳細な分析や施策の方向性を考えることができます。
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:
### グラフ分析と洞察
#### 1. トレンド
各カテゴリにわたる明確なトレンドは見られませんが、全体としてWEIスコアが高い範囲で変動していることがうかがえます。スタティックな分布であり、大きな周期性や著しい変動は確認できません。
#### 2. 外れ値や急激な変動
外れ値が多く見られるカテゴリがあります。特に「個人WEI平均」と「個人WEI（心理的ストレス）」では、外れ値が多く、これらの領域でデータ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
– 色の濃淡はデータの分布を示していると考えますが、一貫した意味付けは不明です。
– 箱ひげ図は中央値および四分位範囲を示し、特定のカテゴリでのスコアの集中度合いを把握するのに役立ちます。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
特に時系列データの関係が示されていないため、カテゴリ間での横断的な比較に注力することになります。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「社会WEI（生態系・持続可能性）」では分布が広く、異なるスコアが散在していることがわかります。
– 平均値が最も高いのは「個人WEI（精神衛生）」ですが、四分位範囲が狭く、安定した成績を維持していることを示しています。
#### 6. 直感的な洞察と影響
– 人々が直感的に理解しやすいのは、特定カテゴリでのばらつきとその中心傾向です。例えば、「個人WEI平均」の外れ値の多さは、個々のパフォーマンスが不安定であることを示唆し、その安定化が求められるかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、「社会WEI（公共性・公平さ）」のようなカテゴリにおける中央値の改善は、社会的責任を重視する組織にとって重要な目標となるでしょう。
このように、各カテゴリの特徴を把握し、持続可能な改善戦略を考慮することが求められます。
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:
1. **トレンド**:
– グラフはPCA（主成分分析）の結果を示しており、明確な時間的トレンドは示されていません。ただし、データは右上に集中している傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下に少数のプロットが存在し、これらが外れ値として考えられます。これらのプロットは他のデータと異なるパターンを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットは観測されたスポーツデータのサンプルを示しています。
– 第1主成分はデータの70%の分散を説明しており、第2主成分は8%を説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– PCAは次元削減手法であり、複数の時系列データ間の関連性をより単純な形で表現しています。右上にデータが集中していることから多くのサンプルが似たような傾向を持っていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は主に右上に集中しており、一部のプロットのみが他の場所に存在します。これはデータの多くが共通する特性を持っていることを意味します。
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**:
– 全体の分布を見ると、特定の特性を持つスポーツ関連データが多く存在する（右上）一方、他の特性を持つデータは限られている（左下）ことがわかります。
– スポーツ業界では、特定のパターンに属する選手やチームに対する戦略的なアプローチやフォーカスが求められるかもしれません。外れ値は新しい機会や脅威と捉えることができ、ビジネス戦略にインパクトを与える可能性があります。
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。
