📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析と傾向
1. **時系列推移**
– **総合WEI**: 7月初旬から中旬にかけて、スコアは0.70〜0.89の範囲で推移しており、全体的には上昇トレンドが見られます。特に7月6日以降、0.80以上を維持している日も多く、7月14日に0.89の最高値を記録しています。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**: 両者とも7月初めに最低値付近を経験した後、中旬にかけて着実にスコアを上げています。社会WEI平均は特に強い上昇傾向を示し、最大で0.93に達しています。
2. **異常値**
– 多くの日での異常値は、総合WEIが0.7以下または0.85以上の日に発生しています。特に7月1日から7月5日までの低い異常値は、個人の健康状態や経済的余裕の不安定さと関連している可能性があります。
– 7月6日の異常な上昇は、社会的な公平性と持続可能性の顕著な向上に対応している可能性があります。
3. **STL分解**
– **トレンド**: 総合WEIスコアの上昇は慢性的な改善を示唆しています。
– **季節性**: 季節性のパターンとしては見られないため、短期間のデータにおいてはこちらは特定されません。
– **残差**: 説明しきれない変動が残留しており、これは短期的な社会的イベントや個人レベルの一時的なストレスに起因しているかもしれません。
4. **項目間の相関**
– 高い相関があるのは、個人健康状態と心理的ストレス、社会的持続可能性と公平性です。個人の健康とストレスが直接連動する一方で、持続可能な社会構築が公平性への影響を与えることが予測されます。
5. **データ分布（箱ひげ図）**
– 一部の個別WEI項目、特に心理的ストレスと社会インフラ、社会持続可能性には外れ値が見られます。これらは突発的な要因でスコアが変動していることを示します。
6. **PCA分析**
– **PC1（69%寄与）**は、おそらく全体の健康状態、持続可能性と公平性を強調しており、これがWEIスコアの大部分を構成していることを示唆します。
– **PC2（8%寄与）**は、個々の自由度やストレスの変動に関連している可能性があります。これは、少数の異常値を引き起こす要因とも考えられます。
### 結論と考察
– **改善の指針**: 心理的ストレス管理や経済的余裕の安定が、総合WEIのさらなる向上に寄与すると考えられます。個人の健康改善も、社会インフラ支援により促進が可能です。
– **異常値発生の要因**: スポーツ界での特定のイベントや社会的動向（例：競技不安定性、政府政策の変更等）が、短期間のスコア変動を引き起こしていると考えられます。
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:
以下に、グラフから得られるインサイトを述べます。
1. **トレンド**:
– グラフの左側（2025年7月付近）では実績AIのデータ（青色）が密集しており、比較的高いWEIスコアを示しています。
– 右側（2026年6月付近）には前年のデータ（緑色）が存在し、こちらも高いスコアを維持しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値が黒い円形で示されており、こちらも高いスコア付近で観測されています。
– 急激な変動は顕著には見られませんが、予測（ランダムフォレスト回帰）では上昇トレンドが示されています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実際のデータを示し、緑色のプロットは前年の比較AIを反映しています。
– 予測モデル（ランダムフォレスト、線形回帰、決定木回帰）は紫色やラベンダー色で示されていますが、特にランダムフォレスト回帰が高精度で上昇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AIと前年AIのデータは時間的に離れており、それぞれ独立していますが、類似した高いスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIと前年AIのスコアは共に高めで安定しており、安定したパフォーマンスを維持していると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– 全体として高いスコアを維持しつつ、予測モデル特にランダムフォレストは精度高く未來のポジティブな成長を示唆しています。
– これにより、スポーツ関連のビジネスにおいても高いパフォーマンスが期待され、投資や施策の成功につながる可能性が高いです。
このように、全体的なスコアの高さと安定性、未来へのポジティブな予測が見られる点で強い信頼感が持てると考えられます。
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:
グラフ分析に失敗しました: Error code: 400 – {‘error’: {‘message’: ‘Timeout while downloading https://felix.games/news/wp-content/uploads/2025/07/スポーツ_personal_avg_scatter_360日間_20250717214546.png.’, ‘type’: ‘invalid_request_error’, ‘param’: None, ‘code’: ‘invalid_image_url’}}
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:
このグラフは、スポーツカテゴリーの社会WEI平均スコアの推移を表した時系列散布図です。以下に、視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフには、はっきりとした二つの期間に分かれたデータが示されています。左側の青色のプロット（実績）と右側の緑色のプロット（前年データ）が明確に分かれています。
– 青色の実績データは比較的高いスコアで横ばいの傾向を示しています。
– 緑色の前年データも同様に高いスコア範囲に位置しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色のデータにおいて、黒い円で示された外れ値がいくつか確認できます。特定のデータポイントで他と比べて高くなっています。
– 大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青色のプロットは実際の実績データを示しており、比較的高い範囲で安定しています。
– 緑色のプロットは前年のデータを示しており、同様の範囲に分布しています。
– ピンクや紫の線は、予測モデルの結果を示していますが、グラフには明確に描画されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青と緑のプロットは、同じ運動分野における安定した高スコアを示しています。前年との比較では大きな変化は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 上記の外れ値を除き、データは全体として高いスコアで安定しています。WEIスコアの全体的な分布に関して偏りは見られません。
6. **直感的印象とビジネスへの影響**:
– 直感的には、スポーツ分野において高い社会的貢献やパフォーマンスが維持されていることが感じられます。
– 最も重要な要素は、安定性と高評価を維持していることで、スポーツ分野における人気や価値の高さを示しています。
– ビジネスや社会への影響としては、このような高いスコアが続くことで、更なる投資や注目が集まる可能性があります。
このグラフからは、スポーツの社会的価値が持続的に高いことが示されています。この安定性は、関連するビジネスやマーケティング戦略を策定する際の重要な要素となるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは明確に二つの時期に分かれています。最初の部分（2025年7月から9月初旬まで）に密集した青いプロットがあり、その後、データは2026年6月までなくなり、再び緑のプロットが現れます。
– 線形回帰（紫線）とランダムフォレスト回帰（ピンク線）の予測は、実績データの範囲に基づいて描かれていますが、期間の中心付近で線が途切れています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データ内に一つの異常値（黒い円）が見受けられますが、その他のデータポイントは比較的一様に分布しています。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績AIによるもので、2025年中に集中しています。
– 緑のプロットは前年の値を示しており、2026年6月に集中しています。これは季節性または年度別の比較を示唆しています。
– 異常値は通常の範囲からの逸脱を示しており、特別な要因が関与している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測は同じ期間内に存在せず、それぞれの時期に独立して分布しているため、比較は困難です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データには直接の相関は見られませんが、類似した分布をしています。
– 全体的に、WEIスコアはある程度の範囲（0.7から0.8程度）に収まっているようです。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響**
– グラフは、特定の期間における一回限りのデータ収集が行われ、その後予測が異なる期間で行われていることを示唆しています。
– 異常値の存在は、その期間中に特異な出費や経済状況が発生した可能性を指しています。
– この傾向は予算管理や資金計画に影響を与える可能性があり、スポーツ関連の経済的な予測や計画に注意が必要です。
これらの分析により、データの背後にある要因をより深く探求することが求められるでしょう。特に、異常値の要因や異なる期間のデータを統合する方法についての検討が必要です。
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:
画像のグラフについて以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025年7月から11月）は実績値が0.6から0.8の範囲に集中しています。
– 予測値（線形、決定木、ランダムフォレスト）はいずれも上昇傾向を示していますが、明確なトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値（黒の〇）が散見され、一部はWEIスコアが低い値にあります。
– 実績の低値（青の〇）が異常値として表示され、これらは特異なケースとして注視が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青）は実際の健康状態を示し、予測（赤い×）はAIによる予測です。
– 各予測方法（線形、決定木、ランダムフォレスト）は異なる線で表示され、異なるトレンドの違いを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測方法によって若干の差はありますが、全体的に予測範囲が現実と一致しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには一定の範囲（0.6-0.8）内で分布する傾向があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 人間が感じる直感としては、予測が実績に基づき信頼できる可能性があること。
– 健康状態のモニタリングや改善のためにAI予測を活用することで、競技パフォーマンスや医療現場での判断に寄与する可能性があります。
このグラフからは、AIによる健康状態の予測が実績と密接に関連しており、特に異常値の特定が重要であることが示唆されます。これはプレイヤーの健康状態維持のための改善策の一助となると言えるでしょう。
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。以下に各ポイントについて分析します。
1. **トレンド**:
– 初期段階では、実績AIのスコア（青色）が主に0.7〜0.8の範囲にあることが見受けられます。
– 後半（2026年初め）には、予測が表示され、特に緑のプロットは0.8以上で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に見られる異常値（黒い線で示された円）が確認され、これらは実績スコアの分布から外れた値として考えられます。
– 特に、2025年の初めに一つの明確な外れ値があり、ストレスの急激な変動を示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績（実績AI）のスコアを示しており、過去のデータを反映しています。
– 赤い×は予測（予測AI）を示しており、将来的な傾向を表しています。
– 緑色のプロットは前年のスコアを示しており、比較のために提供されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 緑のプロット（前年）と青の実績プロットの比較により、前年と同様または若干の改善が見て取れます。
– 予測のスコアは安定的な値を示し、前年のデータとかなり一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に、実績データと予測データは0.8に近い値での安定性を示していますが、初期には若干のばらつきがあります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 全体として、安定した心理的ストレスレベルが予測され、特に予測の信頼性が高いと判断されます。
– スポーツにおいて心理的ストレスの管理はパフォーマンスに大きく影響するため、この安定性は選手にとって好影響でしょう。
– 企業やチームはこのデータを活用して、個人のストレス管理計画をより効果的に開発することが可能です。
このグラフからは、短期の変動はあるものの、長期的には安定した傾向が示されていると言えます。
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:
以下の点に基づいてグラフを分析します。
1. **トレンド**
– 現在から未来にかけて、データポイントが2つの異なる期間に分かれているようです。最初の期間はデータが密集しており、2つめの期間ではデータが明らかに分散しています。
– 最初の期間では全体的に横ばいのトレンドが見られ、2つめの期間では多少の上昇が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間には外れ値がいくつか見られ、それは異常値として囲われています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青色の点は「実績」を示し、高密度で集まっています。
– 緑色の点は「前年」との比較を示し、こちらは高めのスコア周辺に集まっています。
– 紫、青、ピンク色の線は異なるアルゴリズムによる予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績、前年データ、予測が異なる時期にまたがって表示されているため、比較しやすいですが、明確な相関性は少ないようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データにおける中央値付近に密集し、外れ値があるため、分布は非対称です。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 実績データの際立った安定性と、前年データが比較的高い位置にあることから、近い将来のスコア改善の可能性を示唆しています。
– このスコアは、制度やトレーニングの改良により影響を受ける可能性があるため、時間をかけた改善プロセスとしての評価として利用できるでしょう。
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
– **実績AI（青色プロット）**：評価初期には比較的高いスコア（0.8から1.0）で安定しています。
– **前年（緑色プロット）**：範囲はやや広がりますが、全体的に高いスコアを維持しています。
– 時系列全体としては、**周期性**や**明確なトレンド**は見られませんが、スコアが高い範囲での変動があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値（黒色円）**：初期のプロットが多数の異常値として識別されています。これは予測モデルと実績データの不一致を示唆します。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **予測（赤色×）**：予測スコアがモデルごとに示されていますが、異常値に注意が必要です。
– **公差範囲（灰色エリア）**：予測のばらつきを示していますが、変動は見られません。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **実績AIと前年データ**：どちらも高スコアを維持していますが、異常値により実績AIのデータが影響を受けている可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 各モデルによる予測のばらつきは小さく、予測モデルたちの差異による分布の特徴は特に顕著ではありません。
### 6. 人間の直感的な感じや社会への影響
– データが示す公平性・公正さのスコアは全体的に高いですが、異常値が繰り返し現れる初期の予測精度の改善が課題です。
– **ビジネスや社会への影響**：スポーツの公平性や公正さを評価する上で、高いスコアは信頼性を示す一方で、異常値の管理と予測モデルの精度向上が求められます。
全体として、スポーツカテゴリの社会的公平性指標は高く評価されていますが、異常値が影響しないようにするための継続的な改善が必要です。予測モデルのアルゴリズムの改善やデータのクレンジングが考慮されるとよいでしょう。
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**
– 基本的なトレンドは見受けられませんが、評価日ごとに離れた時点でデータがプロットされています。実績データが頻繁に更新されないか、精査される時期が決まっている可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データ点において、いくつかの点が標準的な範囲から外れていることが確認できます。異常値として認識され、軽微な変動要因が考えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青の点（実績データ）が主な評価基準として用いられています。
– 赤い「×」印は予測データですが、他の予測方法（線形、決定木、ランダムフォレスト）があることから、多様な手法で分析していることが示されます。
– 異常値は特に強調されており、何かしらの注意・対策が必要な可能性があります。
4. **時系列データ間の関係性**
– 過去実績と比較して、最新データの予測される範囲にわずかな違いが見られるため、時系列的に安定していない箇所があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布に大きな偏りは見られず、全体的には安定した傾向がありそうです。ただし、早期データ群と後期データ群の間での間隔が広いため、評価周期が異なるのかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**
– このような分散データは、正確なトレンド把握には注意が必要です。予測モデルは信頼性を確保しつつ、実績データのブレに注意を払いながら運用する必要があります。
– 社会的・ビジネス的には、一貫したパフォーマンス維持に加えて、異常値や変動範囲がビジネス成果にどのように影響するかを理解することが重要です。
データの背景にスポーツにおける持続可能性があると考えられるため、適切な評価や予測手法により、持続的な発展に寄与する可能性があります。モデルの精緻化や異常値管理が、データの信頼性向上につながるでしょう。
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:
以下は、提供されたグラフからの視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**
– データは2つの主要な期間に集中しています。最初の期間（左側）は実績のデータで、スコアは0.6から0.9の範囲に分布しています。後半の期間（右側）は前年のデータで、スコアは全般的に高めです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の実績データには異常値がいくつか見られます。予測領域から外れた値が存在することが示唆されています。
– 欠測データがあるか、データの取得間隔が不均一な可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータを示し、緑の点は前年のデータを示しています。
– 紫や灰色の線で示された範囲は予測モデルの信頼区間と予測値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年のデータが対照されており、前年の方が全般的に高いスコアを示しています。これはある程度の改善がなされたことを示唆しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 正確な分析にはデータの具体的な数値が必要ですが、全体的な傾向として過去のデータと前年データの間にポジティブな関係があるように見えます。
6. **直感的な感想および影響**
– スポーツの社会基盤や教育機会が前年に比べて改善されている可能性があります。この結果は、コミュニティや政策決定者にとってポジティブな変化を示しているかもしれません。予測モデルの結果もおおむねポジティブな方向性を示しています。
– データの上昇傾向が続く場合、より多くのリソースを教育機会の改善に投資する根拠となり得ます。
これらの洞察は、提供されたビジュアルデータを元にしたもので、さらなる分析やコンテキストが必要です。
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**
– 左側（2025年7月から2025年11月にかけて）は、ほぼ横ばいで、高いスコア（0.8以上）で安定しています。
– 中央の部分（2025年11月から2026年5月頃まで）はデータがなく、右側に2026年5月以降の緑のデータが見られることで、スコアが0.6付近で再び安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側の実績データ（青い点）のうち、いくつかの箇所で大きな円で示された異常値がありますが、全体のスコア範囲内に収まっているようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データは青い点で示され、予測データは様々な色の線で示され、評価モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異な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AIと予測AIデータは時系列的に明確に区分されています。
– 予測データは、過去の実績データの点群とは異なるモデルで将来を予測していることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは高いスコアで一貫しており、密集した分布を持っています。予測データもおおむね高いスコアを維持することを示唆しています。
6. **直感的かつ社会的・ビジネス的洞察**
– 高いスコアが続くということは、社会的な多様性や自由の保障がスポーツ分野で安定していることを示唆しています。
– 新たな期間に向けたモデルの予測は、引き続きこれらの要素が維持されることを期待していますが、モデルごとに予測値にばらつきがあるため、注意深い分析が必要です。
– 外れ値が少ないことは、安定的で信頼性のあるデータセットであることを示し、社会的取組の効果を評価するための良質な基礎を提供します。
このようなグラフから、人々はスポーツ分野での社会的な進展を見ることができ、ビジネスや政策においても前向きな影響が期待できるでしょう。
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、提供された総合WEIスコア時系列ヒートマップの分析です。
1. **トレンド**:
– グラフは、特定の時間帯（特に7時から23時の間）でスコアが記録されています。色の変化は、期間中にスコアが上昇していることを示唆しています。
– 期間を通じて明確な上昇または下降のトレンドは見受けられませんが、午後の時間帯で高いスコアが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激なスコアの変動は特に見られません。スコアは比較的安定した範囲にあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 横軸は日付を示し、縦軸は時間帯を示しています。
– カラーバーの色の変化（紫から黄色）はスコアの変動を示し、高スコアは緑から黄色の範囲にあります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯で異なる色が観察されますが、特定のパターンや相関は明確ではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一日の特定の時間帯にスコアが高まる傾向があり、この時間帯が特定の活動と関連している可能性があります。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 人間の直感として、午後から夜の時間帯（特に17時以降）で高いスコアが観察されるため、これはスポーツイベントや観戦が活発になる時間帯を示唆しているかもしれません。
– ビジネスや社会への影響として、この時間帯をターゲットにしたマーケティング活動や、関連イベントの計画が考慮されるでしょう。
全般的に、このヒートマップは視覚的に時間帯ごとのスコアの変動を把握するのに適しており、スポーツに関連する活動のピーク時間を特定する手掛かりを提供しています。
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:
このヒートマップを分析すると、以下の視覚的特徴と洞察が得られます：
1. **トレンド**:
– 色の変化から、時間に従って個人のWEI平均スコアにいくつかの上昇と下降が見られます。特に7月6日以降のスコアが緑から黄色への変化でわかるように、全体的にスコアがやや高く推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日が最も低いスコア（最も暗い色）を示しており、外れ値と考えられます。その後、再びスコアが上昇しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しています。紫に近いほどスコアが低く、緑や黄色に近づくとスコアが高いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 不規則な変動はあるものの、多くの時間帯でスコアが似たような動き方をしていることから、ある程度の周期性や共通性が見られるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯（例えば7-8時、16-19時）が他の時間帯に比べて全体的に高いスコアを示していることから、時間帯による一定のパターンが存在しているかもしれません。
6. **人間の直感およびビジネスや社会への影響**:
– このグラフから直感的に「朝と夕方にスコアが高くなる傾向がある」と感じるかもしれません。これは、日中の活動が人のパフォーマンスに影響を与え、一定のリズムが存在することを示唆します。ビジネスやトレーニングのスケジューリングにおいて、これらの時間帯を考慮して効率的に活動を配置することが求められるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 横軸（時間）に対して色の明るさが変わっていることから、時間の進行に伴いWEIスコアが増加傾向にあると思われます。この増加は、通常業務日の始まりから終わりまでの時間帯に見られ、時間と曜日によって変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月1日と7月6日以降に明るい黄色のエリアがあり、急上昇した日時が目立ちます。この変動が何らかのイベントや活動に関連している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さがWEIスコアを示しており、紫色は低いスコア、黄色は高いスコアを意味しています。特定の曜日や時間帯に特定の色が集中していることで、その時間帯にスコアが上昇または下降するパターンが見受けられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは時間帯（7時～23時）ごとに区分されており、おそらく業務やアクティビティの成果を時間帯別に把握するためのものです。全体を通じて特定の時間帯にスコアがより高いことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 早朝（7時から8時）および夜間（19時以降）のスコアが比較的低く、活動が集中する日中の（午後）スコアが高い傾向にあります。各日によって始まりのスコアは変動がありますが、時間の経過とともにスコアが一貫して上昇していると解釈できます。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– このデータは、例えば、小売業やスポーツ施設での人の流れや参加率を示す可能性があります。特定の時間帯に高いスコアが見られることから、人々の関心や参加率が高い時間帯を特定することができます。ビジネスにおいては、スタッフの配置やイベントの開催時間の最適化に役立つでしょう。また、社会的には、特定の時間帯に集中することでの混雑やリソースの最適利用についての指標としても利用可能です。
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、異なるWEI（ウェルビーイング指標）項目間の相関関係を示しています。以下はこのグラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– ヒートマップ自体が特定のトレンドを示しているわけではありませんが、赤や青の濃淡から相関の強さを見ることができます。赤が濃いほど正の相関が強く、青は負の相関を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（自由度と自治）」と他の項目との関連は、他と比べて低いものが多く、比較的独立していることを示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 赤色が濃いほど正の相関が強いことを示し、個々のWEI項目が他の項目とどの程度類似したパターンを示しているかを視覚的に理解できます。
4. **時系列データの関係性**
– 時系列データそのものではありませんが、360日間のデータから得られた平均的な相関関係が示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」は他の多くの項目と0.84以上の相関を持つことから、総合的なウェルビーイングの指標として信頼性が高いと考えられます。
– 特に「社会WEI（公平性・公正さ）」は、「総合WEI」と0.96という非常に高い相関関係を持っています。
6. **直感的な印象や影響**
– 高い相関を持つ項目間（例: 「総合WEI」と「社会WEI（公平性・公正さ）」）は、比較的類似した影響を持つと考えられます。これにより、社会的な政策がウェルビーイングに及ぼす影響を評価する際の重要な指標として役立つでしょう。
– 「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（精神的ストレス）」の相関が低いため、経済的余裕が直接的に精神的ストレスを軽減しない可能性が示唆されます。
このヒートマップは、スポーツとウェルビーイングの間の複雑な関係を明らかにし、効率的な政策立案や個別指導プログラムの策定に有用な情報を提供します。
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:
以下のグラフ分析を提供します。
1. **トレンド**:
各カテゴリのWEIスコアは大きな変動がなく、特定の周期性や明確な上昇・下降トレンドは見られません。各ボックスの幅が比較的一定であることから、期間を通じて安定したスコアを持っていると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
いくつかのカテゴリに外れ値が観察されます。特に「個人WEI平均」や「個人WEI(経済状態)」、「社会WEI(共生・多様性・自由の保障)」に多くの外れ値が見られます。これらは特定の個人や状況で異常な値を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 箱の中央の線は中央値を示し、ボックスは第一四分位数（Q1）から第三四分位数（Q3）までを表しています。
– 箱の外の「ひげ」はデータの範囲を示し、その外側の点は外れ値を示しています。
– 各ボックスの色分けは、カテゴリの違いを視覚的に区別しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
各カテゴリ間の直接的な相関は見られませんが、スコアの分布が類似しているカテゴリ間で、一定の関連性が考えられます。例えば、「個人WEI(経済状態)」と「社会WEI(持続可能性と自治性)」はスコアの範囲が似ています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
分布は全体的に中央に集中していますが、特定のカテゴリは外れ値が多く、分散が大きいことを示しています。これにより、カテゴリ間でスコアの信頼性や一貫性に違いがあることが示唆されます。
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**:
– 人々は、特定のカテゴリでスコアのばらつきが大きいことに気づき、これが個人や社会の特定の領域における不安定さを示しているかもしれないと考えるでしょう。
– ビジネスにおいては、これらの不安定性を改善するための施策が必要かもしれません。
– 社会的には、多様性を尊重し、弱い部分を支援する努力が求められるかもしれません。
全体として、この箱ひげ図は、異なるカテゴリにおけるWEIスコアのばらつきと安定性を視覚的に示しており、見直しが必要な要素を特定するのに役立つでしょう。
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）のグラフを分析すると、以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– 主成分1（横軸）と主成分2（縦軸）には、はっきりとした上昇または下降の一貫したトレンドは見られません。データポイントは横軸に沿って広がっています。左側よりも右側に多く密集しているため、右側に重要な特徴や要素が存在する可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下にいくつかの単独で存在するデータポイントがあり、外れ値である可能性があります。これらは、異常なパフォーマンスや特異なイベントを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 各プロットは個別のサンプルや事件を表しています。
– 右上部分にはデータが多く密集しており、これらは共通した特徴を持つ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**:
– このPCAプロットは、すべてのデータが2つの主成分にまとめられて表示されており、時間的要素は直接示されていません。
– しかし、データが360日間にわたるため、時間の流れに伴ってどのような変化があったのか詳しく見るには、時間ベースの分析が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分1と主成分2の間に直接の相関は見られませんが、集合的に得られた要因がスポーツイベントやパフォーマンスにどう関係しているかを示していると推測できます。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**:
– グラフの右側に密集するデータは、共通のパフォーマンス以上または肯定的な結果を示している部門や選手を示している可能性があります。これにより、成功要因の解明や改善につながるでしょう。
– 外れ値は、特異な成功や失敗を指し示し、さらに詳細な調査が必要です。
– スポーツ成績やイベントの分析は、チームや選手の能力に関する戦略的な決定をサポートします。
この分析は、データからの洞察をさらに深めるために、追加の詳細解析をサポートする基盤として役立つでしょう。
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。