📊 データ分析（GPT-4.1による）
以下の分析を基に、提供されたデータに焦点を当てたWEIスコアの動向について示します。
### 時系列推移：
– **総合WEI**は、データの初期（7月1日から6日）の間で0.7前後であり比較的安定していましたが、7月7日以降に急上昇し、7月10日には0.88に達しています。この上昇は、一時的ではなく続いており、7月の後半にも0.85以上の高いスコアを保ち続けています。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**については全体的に上昇傾向が見られ、特に7月6日以降で顕著です。
### 異常値：
– 7月2日の0.79や0.69、7月5日の0.61などが異常値とされています。これらはおそらく、具体的なイベント（スポーツ関連で特に影響力のあるニュースやイベント）が社会的評価を大きく動かしたことによるものと考えられます。
– 7月6日には0.88のピークが見られ、その背景には個人健康状態や社会の持続可能性項目のスコア上昇があり、潜在的に大規模な改善施策やエンゲージメントの向上があった可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差：
– STL分解を考慮すると、長期的なトレンドはプラスの方向に傾いているようで、特に7月上旬から中旬にかけて続々と改善が見られます。季節性要素は、あまり際立ったパターンは見られず、変動要因はイベントベースのものかも知れません。残差からは、一部予測不能な変動性もあるため、個別アクションや外部ショックに備える必要があります。
### 項目間の相関：
– 相関が強い要素としては、**社会持続可能性**と**社会公正**が挙げられるでしょう。持続可能性が保たれている状況下では、公正さも評価されています。
– 個人項目内では、**健康状態**と**心理的ストレス**が逆相関している傾向があり、健康管理の充実はストレス緩和に寄与している可能性があります。
### データ分布：
– **箱ひげ図**によると、いくつかのWEI項目において外れ値が確認できます。特に7月初旬の変動幅が広く、その後に抑制された状態が続くことが示されています。この変動幅の抑制は、パフォーマンスの安定化の兆候とも言えるでしょう。
### 主要な構成要素 (PCA)：
– PCA分析により、PC1が非常に高い寄与率（69%）を示しており、これがWEIスコアの主要な要因になっています。PC1の影響を受ける多数の個人・社会要因の統合されたパフォーマンスとして解釈できます。
総じて、7月上旬には不安定さを見せていたものの、後半に向けてスコアの安定と上昇が見られ、スポーツカテゴリに特有のサージがあったことがデータから示唆されます。これらのフィードバックを強化しつつ、異常値の背景要因をより詳細に分析することは、最適なWEIの向上戦略に繋がります。
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:
グラフを分析します。
1. **トレンド**
– 実績データは、全体としてやや横ばいから若干下降傾向を示しています。最初の20日間程度で緩やかな下落が見られるが、その後横ばいになっています。
– 予測データ（特に線形回帰と決定木回帰）は横ばいで、安定した予測を示していますが、ランダムフォレスト回帰は上昇し、その後横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績データにいくつかの外れ値が見られます。特に、特定の日に実績から外れた異常値が観察され、これは予測不確かさの範囲外に出ている部分です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点が実績データ、ピンクと紫の線が予測の異なる手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの程度を示しています。実績データの大半は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**
– 予測モデルの異なる手法間での差が見られます。特に、ランダムフォレストの予測は上昇傾向を示していますが、他のモデルは横ばいです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは特定の期間で密集する傾向があり、予測不確かさの範囲に収まっています。
6. **直感とビジネス/社会への影響**
– 初期の急激な変動や外れ値は、スポーツのパフォーマンスが変動しやすく、外部要因の影響を受けやすいことを示唆しています。
– 予測が安定しているため、ビジネス側では予測に基づく計画の策定が可能です。特にランダムフォレストによる上昇傾向の示唆は、ポジティブな市場展開や改善を反映する可能性があります。
この分析から、予測の精度と外れ値管理が重要であることがわかります。スポーツの分野では特に重要な要素として、実績データの変動要因を特定し、予測モデルの適用と改善を考慮することが必要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の実績データ（青い点）は横ばいに推移しており、0.7〜0.8の範囲で安定しています。
– 予測データは異なったモデルによって異なり、線形回帰は上昇、決定木回帰は一定、ランダムフォレスト回帰はやや下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としては、一番低いWEIスコアを示すデータポイントが一つ確認でき、その他ほとんどのデータはクラスタされています。
3. **各プロットの意味**
– 実績（青い点）：過去の実際のWEIスコア。
– 予測（×マーク）：異なる回帰モデルによる予測値。
– 異常値（黒い円）：典型的なパターンから離れた値。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の帯）：予測の信頼区間。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは比較的安定しているのに対し、予測データはモデルにより異なる傾向を示す。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データのクラスタリングは一貫性のあるパフォーマンスを示唆していますが、予測モデル間には大きなばらつきがあります。
6. **直感的な感じや社会への影響**
– 実績データの安定性は、個人のパフォーマンスが安定していることを示していますが、予測の不確実性から、今後のパフォーマンスの変動は予測が難しいことを示唆しています。
– ビジネスやスポーツマネジメントにとって、予測精度の向上が重要です。モデルによる予測の信頼性の違いを理解し、最適な方法を選択することが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は全体的に緩やかな上昇傾向を示しています。
– 予測データ（異なる回帰モデル）は、基本的に横ばいで安定したトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内で囲まれている外れ値（黒い円）は数か所にわたって観察されるが、それほど大きな影響を及ぼしているようではありません。
– 青い実績データの中にいくつか急な変動がありますが、全体的なトレンドには大きな影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青のプロットが「実績AI」を示し、モデルの現実を表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示し、予測の信頼性を示唆しています。
– 異なる色の線（緑、青、紫）は異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示していますが、全てが同様に予測値を維持しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは予測モデルと比較してわずかに上昇していますが、大きな乖離は見られません。
– 複数の回帰モデルの予測がほとんど同じであることから、モデル間の一致度が高いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データが均一に分布しており、スコア的には一様に上昇していることから、全体的な安定的な成長を示唆します。
– 予測と実績の間には現在大きな相関はありませんが、全体的な一致が見られます。
6. **直感およびビジネスや社会への影響**:
– グラフから直感的に感じられることは、スポーツ関連のWEIスコアが安定して上昇しているため、業界全体が成長している可能性が高いです。
– モデル全体が一致度高く、予測も安定しているため、今後の計画や戦略をたてる上で信頼性が増すでしょう。
– 健全な成長の兆しは投資する対象としての魅力を高める可能性があります。
この分析は、スポーツ産業が引き続き成長を続け、安定した投資先ととして有望であることを示唆しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は全体的に横ばいで、顕著な上昇や下降は見られません。これは個人の経済的余裕がこの期間中、比較的一定していたことを示しています。
– 予測（緑、青、紫の線）も非常に横ばいで、予測方法間の大きな差異はありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い円で示されていますが、数が少なく、全体の傾向には大きな影響を与えていないようです。
3. **各プロットの意味**
– 青い点は実績データを示しています。散らばりはあるものの、全体的に0.7から0.8の範囲に収まっています。
– グレーの背景は予測の不確かさの範囲を示していますが、実績データはその範囲内にしっかり収まっています。
4. **データ間の関係性**
– 実績データと予測データ（異なる手法による）は非常に一致しており、実際の変動をよくモデル化していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布**
– 散布の密度が高いことから、データは一定範囲で集中しており、あまり大きく変化しないことを示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– この安定したWEIスコアは、個人の経済的状況が持続的であることを示しており、個人が予算管理や資産形成についてある程度の安心感を持っている可能性を示唆します。
– スポーツに関連するビジネスは、従来の経済的行動パターンに依存して戦略を立てることができるでしょう。大きな変動がないため、急激な経済状況の悪化や改善に伴う即時対応の必要性は低いと考えられます。
これらの要素を考慮に入れ、個人の経済的行動を予測し、適切な対応を取るための基盤とすることができます。
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:
グラフを詳しく分析してみましょう。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青い点）はおおむね横ばいで、約0.8付近に集中しています。
– 予測（紫の線）は、若干の上昇を示していますが、比較的一定の範囲で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績には数個の外れ値（黒枠の丸）が見られます。例えば、最初の期間に0.6以下のスコアの点があります。
– 他のデータに比べて低いこれらの値は、一時的な健康状態の変化を示唆している可能性があります。
3. **要素の意味**:
– 青い点は実際に観測された健康状態を示しています。
– オレンジの×印は予測値を示しており、そこから未来の状態を推測することができます。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、実際の変動が予測通りになるかはこの範囲内での変動が考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績のデータセットは、予測のトレンドラインとは異なるパターンを示すことがあります。
– 予測と実績の間に多少の相違がありますが、それは予測モデルの精度や不確実性の影響と考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、約0.8付近に密集しており、比較的安定していると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 健康状態は安定しているが、予測では若干の改善が見られる可能性が示されています。
– 外れ値の存在は、特定の期間や出来事での健康状態の変化を示しているかもしれません。
– 健康状態の安定化は、スポーツパフォーマンスの向上や持続可能性の改善に寄与する可能性があります。
この分析により、データに基づいた健康管理やパフォーマンスの最適化に役立つ洞察を得ることができます。
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測るWEIスコアの時系列推移を示しています。以下にこのグラフの特徴と洞察を分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は、全体的に0.6から0.8の範囲で横ばい傾向が見られます。
– 予測データは、特にランダムフォレスト回帰（紫の線）で、グラフの後半部分でスコアが上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期には異常値（黒い円で囲まれた青いプロット）がいくつか観察されます。これらはWEIスコアに急激な変動があったことを示しています。
3. **各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、黒い円は異常値を示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示し、AIの予測がどの程度の誤差を持つかの見積もりです。
4. **複数の時系列データ**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの予測モデルがあります。ランダムフォレスト回帰はスコアが上がると予測しており、他の2モデルの予測は安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは一定の範囲で安定しているが、予測モデルとの間に乖離が見られる部分もある。
6. **直感的な洞察**:
– 人間の心理的ストレスが時期により変動し、予測では今後の上昇を示しています。スポーツ選手やコーチは、精神的な健康状態の管理に力を入れる必要があることが示唆されます。また、異常値は特定のイベントや環境の変化が影響を与えている可能性を示唆します。
– ビジネスや社会においては、予測を使ってメンタルヘルスケアの強化タイミングを考えるための指標として活用できます。
このような分析は、対象者のパフォーマンスや健康を向上させるために役立ちます。
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
1. **トレンド**
– 期間の初め（2025年7月1日から7月半ばまで）に実績（青いプロット）が多く観測されています。この時点では、全体的にWEIスコアが横ばいの傾向を示しています。
– 予測データ（ピンクと水色の線）が7月15日以降に描かれ、線形回帰はやや上昇傾向を示している一方で、決定木回帰とランダムフォレスト回帰による予測は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 幾つかの点が異常値として黒い円で囲まれています。これらは、他のデータポイントから外れた低スコアを示しており、これらの異常値を引き起こした可能性のある要因を探ることが重要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は「実績（実績AI）」によるデータを示しています。
– 赤い「×」は「予測（予測AI）」を示していますが、プロット数は少ないです。
– グレーの帯は、予測の不確かさ範囲を示しており、予測における信頼度の幅を示しています。
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が多少異なる挙動を示しており、実績データは変動が多いのに対して、予測データはより直線的なものであることが示されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– グレーの帯の範囲内で多くの実績データポイントが観測されており、予測の妥当性がある程度確認できます。
– 外れ値を除けば、データの分布は比較的一様です。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– 人間が直感的に感じることとして、実績データの一貫性の欠如と予測データの信頼性に対して疑問が生まれる可能性があります。
– ビジネスやチーム管理においては、異常値の原因を突き止めることが、選手のパフォーマンス改善や戦略の再評価に繋がる可能性があります。
– 予測データの上昇傾向は将来のポジティブな成長を示唆しているかもしれませんが、期待に沿うためには計画や戦略の定期的な見直しが重要です。
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:
1. **トレンド**
– 初めの数日間は緩やかな上昇トレンドが見られ、次第にスコアが0.8付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の数値には少し散らばりがあり、上昇する軌道に外れ値が含まれていますが、その後は安定しています。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績を表しており、灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
– 予測として表示されている3つのライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、すべて比較的一貫しており、WEIスコアが0.8〜1.0の範囲内で推移することを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデルは予測の範囲内に収まっており、その差異は小さいです。これは、モデルが現実の範囲を十分に捕捉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**
– 初期の実績データと予測データは比較的相関しており、それに基づく予測は信頼性が高いと考えられます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 全体として、このグラフはスポーツの公平性・公正さが時間の経過とともに改善され、安定していることを示唆しています。これは、スポーツ団体や政策決定者にとってポジティブな指標となり得ます。特に、公平性に関連する施策が効果を出している可能性を示唆し、今後もモニタリングと施策の継続が望まれます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は、全体として横ばいですが、初期には0.8程度でのばらつきが観察され、徐々に高水準（1.0近く）に収束しています。
– 予測（ピンクと赤系の線）も1.0付近での安定を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのプロットが下方に逸れており、外れ値としてマークされています。これが示すのは、一部の測定日における不通常または予測精度の限界かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績のデータポイントを示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、これが示すのは予測がどの範囲まで変動し得るかです。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の異なるモデルが予測に使われ、互いに近い値を与えていることから、モデルの予測が安定していることを示唆しています。
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がほぼ一致しており、予測モデルが実績を適切に追従していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの分布は初期で0.8付近に集中し、その後1.0に近づいてきます。これは改善が見られる可能性を示唆します。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 継続的な高いWEIスコアは、スポーツ組織における持続可能性および自治性の向上を示唆します。
– 外れ値が少数であるため、全体のパフォーマンスに大きな影響はないものの、それらの要因を探ることでさらなる改善が見込まれます。
– ビジネス的には予測精度が高く、安定した政策や投資判断に寄与する可能性があります。
このような分析から、スポーツ組織の持続可能な発展のためのデータ駆動型のアプローチが促進されるでしょう。
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:
以下が提供されたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– 青いプロットは、7月初旬に急に低下し、その後、概ね0.8から1.0の範囲で安定しています。
– ランダムフォレスト回帰の予測は緩やかに上昇していますが、他の予測手法は横ばいの傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期にいくつかの顕著な外れ値があり、その後はWEIスコアが比較的安定しています。
– 特に7月1日付近ではスコアが大きく下振れています。
3. **各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、一部が異常値として指摘されています（黒い丸で囲まれた点）。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示しており、大部分の実績値は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**:
– 実績データと予測データは概ね一致しており、予測の不確かさ範囲にも収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体として実績値は高い水準で安定しているが、一部予測の範囲を外れる外れ値が存在します。
– 異なる予測手法間でのトレンドの違いは最小限です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– スポーツカテゴリにおける社会基盤や教育機会のスコアは、全体的に高水準に保たれていることがわかります。
– ビジネスや教育界においては、予測の信頼性が高いため、計画的な運営や資源配分に信頼が置けます。
– 初期の外れ値はスポーツイベントや教育プログラムにおける突発的な要因による可能性があります。迅速な対応が求められる場面であると考えられます。
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
1. **トレンド**
– 実績のデータ（青い点）は、期間の初めから中盤にかけて全体的に上昇傾向を示しています。
– 予測データ（ピンク色、青色、水色の線）は、7月中旬以降で横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の実績データには、黒い円で囲まれた外れ値があります。これらは予測から外れている値です。
– 初期のデータポイントでスコアの急激な上昇が見られます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績のWEIスコアを示しており、多様性や共生の現状を反映しています。
– 予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、今後のスコアの推移を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示し、信頼区間として活動しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各種予測モデルの数値の相関性を視覚的に比較できます。予測モデルは全て同様の水平傾向を示しており、短期的な予測のロバスト性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データポイントは50%以上が0.8以上を維持しており、全体的に高いスコアを示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– 一般的にはスポーツにおける共生や多様性の推進が進んでいることを示唆するポジティブな指標と言えます。
– 予測データの安定性は、今後の政策や施策の計画においても安定的な成果を期待できる可能性があります。
– 外れ値の存在は、特定のイベントや外部要因が一時的にスコアに影響を及ぼすことを示唆しており、これに対する対応策が求められるかもしれません。
このグラフは、スポーツ分野での社会的な多様性と共生の進展を数値化し、将来のトレンド予測を考える材料として活用できます。
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:
1. **トレンド**:
– 朝の7時から8時にかけて、特に高いスコアを示しています。時間帯として安定して高いパフォーマンスを維持。
– 他の時間帯（16時と19時）ではスコアが不規則で、周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月4日から7月6日にかけて、19時にスコアが低下するが、7月7日以降は再び上昇。この変動は注意が必要。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡がスコアの変動を示しており、黄色に近いほど高スコアを意味。
– 朝のセッションは一貫して高いパフォーマンスを示し、利用者の関心が高いことを示唆。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 7時と8時のセッション間でスコアが高い一方、16時と19時のセッションは低めのスコアが目立つため、時間帯に依存したパフォーマンス違いがある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 朝の時間帯のスコアが高く、活動や使用が集中している可能性。
– 16時以降はスコアにばらつきがあり、時間帯が大きな影響を与えている。
6. **グラフから直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– 朝の時間帯にスポーツ活動やトレーニングがより人気なため、ビジネスはこれを利用して朝の時間帯に特別なプロモーションを行うと効果的。
– 夕方のセッションを活性化させるためには、イベントやクラスを増やす工夫が必要。
– スコアの低い時間帯に特化した戦略が求められる。
ヒートマップからの全体的な洞察としては、マーケティングやサービス提供時間の最適化に活かせる情報が得られます。
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、提供された個人WEI平均スコアの時系列ヒートマップについての分析です。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて、全体的にスコアが緑色から黄色の色彩に移行していることから、スコアがやや上昇傾向にあることが示されています。
– 特定の時刻（例：15時や19時）において、濃い色が集中していることから、周期的なスコアの変動がある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年7月5日に見られる濃い紫色の領域は、他の日と比較して異常に低いスコアを示しており、外れ値の可能性があります。
– 16時にかけて、色の急激な変化が見られることから、短期間でのスコアの大きな変動が考えられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡はスコアの高低を示しており、黄緑から黄色にかけて高いスコアを示しています。
– 特定の時間帯におけるスコアの違いが視覚的に表現されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 16時と19時のスコアには関連があるように見え、これらの時間帯間でのパフォーマンスに相関がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアが日付と時間を通じて徐々に上昇する傾向が強いです。
– 特定の時間に高いスコアが集中しており、一部の時間帯には一定のパターンが存在するかもしれません。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 日中の特定の時間帯でのスコアのパターンは、競技やトレーニングのスケジュールに影響を与える可能性があります。
– 外れ値や急激な変動が大きい日は、体調や環境の変化があったと考えられるため、対策が必要かもしれません。
– スコアの向上傾向は、トレーニングの効果が現れていることを示しているかもしれません。
このようなデータの分析は、個人のパフォーマンスを改善したり、トレーニング計画を最適化するのに役立ちます。
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:
分析を行います。
1. **トレンド**:
– ヒートマップは日付に対する時間帯ごとの社会WEI平均スコアを示しています。
– 7月6日から目立った色の明るさの変化があり、全体的にスコアが向上しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月6日と7月11日は顕著な明るい色（高いスコア）が午後19時と23時に見られ、急激なスコアの増加が示唆されています。
– 7月前半はスコアが低く、後半に向けて安定的に高くなっています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃度がスコアの高さを示しており、暗色は低スコア、明色は高スコアを表します。
– 主に午後と夜間にスコアが高く、朝が低い傾向があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日付での時間帯ごとに色が変化し、特定の日付における人々の活動レベルや関心度にパターンがあることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一般的に、午後と夜間の時間帯が高いスコアを示すことが多く、スポーツイベントの影響である可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々がスポーツイベントに関心を示す時間帯と日付が見て取れます。特に週末や特定のイベントがあったと思われる日は、スコアが高く、社会的な関心度が高いことを示しています。
– ビジネスにおいては、このデータを利用して広告やイベントを最適な時間に配置することが可能です。また、社会的な影響としては重要な関心事やイベントの計画に役立つ情報が得られます。
このグラフを通じて、特定の時間帯がスポーツに対する関心のピークとなることが視覚的に明らかになっています。
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:
### グラフ分析と洞察
この相関ヒートマップは、スポーツカテゴリにおけるWEI（Wellness Index）の項目間の関係性を示しています。以下にこのヒートマップの視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**
– ヒートマップとして提示されているため、トレンド（上昇、下降）は直接的に示されていませんが、色が濃くなるほど相関が強く、色が薄くなるほど相関が弱いことが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の相関が著しく低い場所（青に近い色）は、他の部分と比べて例外的な関係を示しています。たとえば、個人WEI（自由度と自治）と他の多くの項目間の相関が低いことが目立っています。
3. **各プロットや要素の意味（色、密度など）**
– 赤いプロットは高い正の相関を示しており、青いプロットは低い（または負の）相関を示しています。例えば、総合WEIは個人WEI平均、社会WEI（公平性・公正さ）、社会WEI（共生・多様性・自由の保障）と強い正の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データが特定されているわけではありませんが、30日間のデータに基づいて項目間の固定的な関係が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 総合WEIと他の多くの項目（個人WEI平均、社会WEI平均など）との間に強い正の相関があります（0.88〜0.96）。
– 個人WEI（自由度と自治）は他の多くの項目と比較的低い相関を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 健康状態や心理的ストレスの項目がWEIに与える影響の重要性が示唆されます。特に心理的ストレスは他の多くの項目と一定の相関を持っており、ウェルビーイングへの影響が大きいことが予測されます。
– 社会的な公平性や共生の重要性も示されており、これらの要素が個人および社会の両方のウェルビーイングに寄与する可能性があります。
このヒートマップによって、人々が健康や幸福に貢献する環境要因への理解を深め、これらの要因を考慮に入れたスポーツイベントや練習プログラムの設計が可能になります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 全体として、WEIスコアの中央値は比較的高い位置にありますが、カテゴリによりばらつきがあります。
– 時系列ではないため、直接的な上昇や下降のトレンドは観察されません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値がいくつかのカテゴリ（特に「社会WEI平均」や「個人WEI平均」など）で顕著に見られます。
– 特に「個人WEI（心的ストレス）」では非常に低い外れ値があります。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図の箱の幅はデータの分散を示し、「社会WEI（共生、公平性、公正さ）」などは狭い範囲でまとまっています。
– 総合的に、中央値が高く安定しているカテゴリと、外れ値が多いカテゴリに分かれています。
4. **時系列データの関係性**
– 時系列データではないため、直接的な自明な変化はありません。ただし、異なるカテゴリ間での比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 大半のカテゴリは0.6から0.9の範囲に中心があるが、一部「個人WEI」項目でより広い範囲を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– WEIスコアは多くのカテゴリで安定して高い水準にあり、これは評価対象のスポーツ分野が総じて好意的に評価されていることを示唆します。
– 外れ値が多いカテゴリは、特定の評価要素が強く影響しているかもしれず、そこを中心に改善の余地があるかもしれません。
– スポーツ組織や団体にとって、心理的ストレスの管理など、特定の課題があることが示唆されております。これを改善することで、さらなる社会的信頼と選手のメンタルヘルスの向上が可能になるでしょう。
総合WEI 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総合WEIスコアをSTL分解したものです。各プロットの詳細を分析していきます。
1. **トレンド**:
– トレンドは明らかに上昇しています。時間が進むにつれて、スコアは徐々に上がっていることがわかります。これは、スポーツカテゴリにおける全体的なパフォーマンスや人気度が高まっていることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差グラフにおいて、7月9日前後に急激に上昇する外れ値が見られます。これは一時的なイベントや異常値がデータに影響を与えている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed (観測値):** 実際に観測されたスコアの変動を示しています。この部分でも7月上旬から中旬にかけて上昇傾向が強調されています。
– **Trend (トレンド):** 長期的な上昇傾向を示しており、持続的な改善や成長を示唆しています。
– **Seasonal (季節成分):** 短期的な変動が見られ、季節的要因や周期的な変動が影響を及ぼしていることを示しています。
– **Residual (残差):** トレンドや季節性に説明されない変動部分を示しており、特に7月9日-10日頃の変動が顕著です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと観測値は共に上昇傾向にあり、観測値の一部は季節成分の影響を受けていることがわかります。残差は一時的に非常に高くなっていることから、特定の要因が一時的に影響を与えたことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと観測値は高い正の相関があると考えられます。これは、基礎的な成長トレンドが観測に反映されていることを示しています。また、季節成分による周期的な変動も見逃せません。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 運動関連の商品販売やイベント参加者数の増加が予測されます。7月9日周辺の急激な残差の上昇から、特定のイベントや出来事が大きな注目を集めた可能性があります。この時期を重点的にマーケティングすることでより多くの機会を捉えることができるでしょう。
全体として、スポーツカテゴリにおける関心や活動量が持続的に増加していることが伺えるグラフです。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **Observed:** 30日間にわたる観測値は、大きくは上昇トレンドを示しています。ただし、短期間における変動も見られます。
– **Trend:** 緩やかな上昇傾向が明確です。この上昇は、一貫したパフォーマンスの向上を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residual:** 2025-07-07あたりで急激な変動があります。これは短期的な要因（たとえば、特別なトレーニングやイベント）が影響した可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– **Observed:** 個々のデータポイントが、日々のパフォーマンスを示しています。
– **Trend:** 基本的なパフォーマンス向上の傾向を把握できます。
– **Seasonal:** 定期的な変動を示しており、このスポーツパフォーマンスに自然なリズムがあることを示しています。
– **Residual:** 観測されたデータと予測されたトレンドや季節性を差し引いた残りで、予期しない変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **Observed、Trend、Seasonal、Residual:** Observedはその他の分解要素の合計として考えると、各要素が全体のパフォーマンスにどのように寄与しているかがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ObservedとTrendの間に中長期的な正の相関があります。一方、Residualは一時的な異常を示し、必ずしも一定の方向性を持たないです。
6. **直感的な感覚やビジネス・社会への影響**
– このグラフから、人々は着実なパフォーマンスの向上を感じ取れるでしょう。ただし、一時的に大きな変動がもたらす影響を注意深く観察する必要があります。
– ビジネスや社会では、トレンドが上向きであることから、持続的な投資や注力が価値を生むと予想されます。また、一時的な外れ値については、その要因を明確にし、同様の状況が再発しないように対応策を講じることが重要です。
このように、STL分解によりパフォーマンスデータの詳細な内訳とその推移を把握することが可能となっています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフのトレンド部分は一定の上昇傾向を示しています。これは、スポーツカテゴリの社会WEI平均スコアがこの30日間で着実に成長していることを表しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差部分で7月7日から7月11日にかけて急激な変動が見られます。この期間に予想外のイベントや外部要因の影響があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– 観測値（Observed）は実際に記録されたデータを示しています。
– トレンド（Trend）は長期的な傾向を表し、ここでは上昇しています。
– 季節性（Seasonal）は周期的な変動を示し、若干の波動が見られます。
– 残差（Residual）は観測値からトレンドと季節性を除いたもので、突発的な変動を示します。
4. **時系列データの関係性**
– 観測値はトレンドと季節性の合成となっており、観測された増減は主にこれら2つによって説明されます。残差の急激な変動は一時的なもので、トレンドには影響を与えていません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドが安定して上昇しているのに対し、季節性は一定の周期性をもちながらも、中立的な影響を及ぼしています。大きな外れ値による影響も限定的です。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– 一般的にポジティブなトレンドが見られるため、スポーツカテゴリに関する関心や活動が向上していると解釈できます。特に急激な残差のピークがあった期間は注目に値し、その期間のイベントやニュースがスポーツ関心に一時的な影響を与えた可能性があります。ビジネス的には、上昇トレンドに基づき、スポーツ関連のマーケティングやプロモーションの効果を高めることが期待されます。
これらの洞察は、スポーツ業界における意思決定に役立つかもしれません。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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このグラフは、スポーツカテゴリにおけるWEI構成要素の30日間の主成分分析（PCA）を示しています。以下の点について詳細に分析します。
1. **トレンド**:
– データは一定の傾向を示しているのではなく、各日の日別の変動を主成分でマッピングしたもので、周期性よりも日々の特性の多様性が表れています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1成分軸での-0.4付近と-0.3以下に急激に外れたプロットがあります。他の多くのデータ点から離れており、異常値や特異なイベントを示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各プロットはおそらく個々のスポーツイベントまたは日ごとの指標を表しており、色や密度の情報はグラフには反映されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 第1主成分と第2主成分の組み合わせから、データが2つの方向に広がる様子がわかります。イベントの種類や条件が影響していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データポイント全体の分布から、第1成分の方が第2成分よりも多くのバリアンスを説明していると見受けられます。相関関係は明示されていないものの、密集している領域と外れた領域の存在から複数のパターンが推測されます。
6. **直感およびビジネス・社会への影響**:
– 人間がこのグラフを見た場合、特定のイベントや時期におけるパフォーマンスの変動や特異な出来事を視覚的に把握することができます。例えば、外れ値にある日は特筆すべき出来事を反映している可能性が高く、ビジネス戦略やマーケティングの調整にも活用され得ます。この分析はスポーツのパフォーマンス評価や戦略の見直しに貢献します。
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。