📊 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
– **全体トレンド**: 総合WEIはテーマ全体として上昇傾向を示しています。ただし、初期の数日間は変動が大きいが、期間の終盤に向けて安定してきた。
– **顕著な変動期間**: 7月2日から7月6日にかけて大きな変動が見られ、その後、7月10日以降はおおむね安定した高水準が続いています。
#### 異常値
– 明らかな異常値が複数検出されています。特に、7月2日と3日における急激なスコア変動は目立ちます。
– **背景要因の推測**: これらの異常値は、特定の社会イベントや個人レベルの影響（例: 重要なスポーツイベント開催や報道の影響）か、データ収集プロセスでの一時的な問題に起因する可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– **トレンド**: 年間を通じて上昇基調が続いており、特に7月初旬から10中旬までの長期的な上昇が確認されます。
– **季節性**: 社会イベントや週間ルーティンに基づくと思われる短期的な変動が見られます。
– **残差成分**: 残差は多くの場合小さく、全体的な分析において大きな影響を与えていないことが示唆されています。
#### 項目間の相関
– 相関ヒートマップを使用すると、個人の健康状態と心理的ストレスの間に負の相関が観察され、この関係がスコアに影響を与えていることが示唆されます。
– また、社会基盤と教育機会の充実度が、社会的多様性や共生の保障に正の相関で関与していると見られます。
#### データ分布
– 箱ひげ図による分布解析では、個々のスコアにバラツキはあるものの、7月初旬から日が経つにつれて安定性が向上していることが伺えます。
– 中央値も各項目で全体的にグラフ上で一定の水準を維持していることが示され、外れ値は早期に集中している傾向があります。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– **主要な構成要素**: PC1がデータの68%を説明しており、個人の健康状態や心理的環境などに大いに影響されます。
– **分析の示唆**: 主に健康・心理関連の要因がWEI全体のスコアに大きく寄与しており、これが現状の主要因であると考えられます。
### 結論
この分析では、個人と社会の要因が相互作用し、WEIスコアに影響を与えることが明確になりました。特に、初期に見られた大きな変動は、社会的・個人的なイベントや一時的な環境変化に対応している可能性があります。長期的なトレンドとしては、トータルウェルビーイングが安定した状態に向かっていることが確認できました。今後は、異常値の発生時期や要因の詳細な追跡がさらなる精緻な分析へとつながるでしょう。
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、スポーツカテゴリの総合WEIスコア推移を示しており、30日間にわたる時系列データが含まれています。以下、詳細な分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータは全体として上昇トレンドを示していますが、急激な上昇や下降は見られず、比較的安定した動きです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフにはいくつかの異常値が黒い丸で示されていますが、多くはトレンドの範囲内に収まっています。急激な変動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データ（実績AI）を示し、X印は予測データ（予測AI）を示しています。
– 紫色の線は予測値を示しており、線形、決定木、ランダムフォレストの回帰による異なる予測モデルが表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと様々な予測モデルのトレンドは大まかに一致しており、予測は実績データのトレンドに沿っていますが、決定木とランダムフォレストの予測は多少異なるスコアレンジを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に明確な相関がありますが、予測範囲（灰色の範囲）は実績データとよく合致しているように見えます。
6. **直感的な感想と影響について**:
– 人間の視点から見ると、実績データは非常に安定しており、大きな波乱要因がないことを示しています。
– ビジネスや社会への影響について言及すると、この安定したトレンドは、スポーツ関連の製品やサービスの予測や計画策定に良い材料となるでしょう。特に、決定木とランダムフォレストの異なる予測モデルの展開は、複数のモデルによるリスク軽減手段として有効です。
このグラフは、今後数週間から数ヶ月のスポーツ関連の動向を予測するのに役立ち、安定した市場状況を前提としたビジネス戦略を立てるのに有用です。
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:
このグラフを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 実績のWEIスコアはおおむね0.7から0.8の範囲に安定して推移しており、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値として強調されているデータポイントがいくつかあり、特に序盤に多く見られます。これらは通常の範囲から外れた特異なスコアを示しています。
3. **要素の意味**:
– 青の実績プロットは個々の実際のWEIスコアを示し、黒の縁取りで示されたポイントが外れ値です。
– 予測線（紫と青）は、予測されるスコアの方向性を示します。線形回帰は緩やかな上昇を示し、ランダムフォレスト回帰は横ばいの傾向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の予測結果は多少異なりますが、どちらも実績データの範囲内を維持しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績は概ね一定の範囲内に分布しており、分析AIの予測結果もこれに沿った形でプロットされています。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアが比較的一定であることから、個人のパフォーマンスは安定していると考えられます。これが一貫していることは、スポーツ選手や関係者にとっての安心材料です。
– 外れ値の原因を探ることで、パフォーマンス改善の手がかりを得ることが考えられます。
– 予測モデルの異なる結果を使い分けることで、将来の戦略を柔軟に立てることが可能です。
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:
以下にグラフ分析の視点から得られる洞察を示します。
1. トレンド
– 実績データ（青い点）は始めやや上昇し、その後横ばいに近い傾向を示しています。全体として安定したスコアを維持しています。
2. 外れ値や急激な変動
– 黒い円で囲まれた部分が異常値を示しています。これらは平均的なスコアから外れている点ですが、多くは極端な外れ方をしていません。
3. 各プロットや要素
– 青い点は実績データ、赤い「X」は予測データを示しています。予測には3つの異なる方法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が使用されており、それぞれ異なる線で描かれています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示しており、実績データの範囲を含んでいます。
4. 複数の時系列データの関係性
– 各予測方法は異なる予測結果を示していますが、若干のばらつきがあります。ランダムフォレスト回帰は高めのスコアを予測していますが、他の2つの手法は低めまたは中間の値を予測しています。
5. 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全体的に相関があり、予測の信頼性はある程度確保されています。その一方で異常値が存在することから、予測精度に影響を与える可能性があります。
6. 直感的な洞察と影響
– 人間がこのグラフを見た場合、スコアが安定しており、大きな変動がないことを確認できます。これはスポーツにおいて安定したパフォーマンスを維持していることを示します。
– ビジネスや社会において、この安定性はポジティブに捉えられ、計画や戦略の立案に良い影響を与える可能性があります。一方で、予測のばらつきから、予測モデルの改善余地が存在することも示唆されています。
このように、全体的な安定トレンドが見られる一方で、予測モデルの見直しが必要な点もあることがわかります。
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:
このグラフについて以下の分析ができます。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、おおむね横ばいトレンドを示しています。
– 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）は微かに上昇しています。長期的には若干の上昇傾向が予想されていることが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は円で強調されています。これらは統計的に異常値とされるため、注意が必要です。
– 特に変動が大きいポイントはなく、比較的安定しています。
3. **プロットや要素**:
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、予測が正確であるかを判断するための指標となります。範囲は狭く、予測に対する信頼度が高いことを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各予測手法の結果が非常に類似しているため、実績データの予測に対して異なる手法での一致が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは主に0.7〜0.8の範囲に密集しており、安定したパフォーマンスであることが示されています。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**:
– この安定したWEIスコアは、この期間中の個々のスポーツ関係者の経済的余裕が一定であり、予測通りの安定性を維持していることを示しています。
– 経済的安定が続くことは、スポーツの継続的なパフォーマンスやスポンサーシップに好影響を与える可能性があります。
この視点から、異なる予測手法が安定した結果を示していることは、将来的な不確実性が低いことを示唆し、ビジネスの計画や戦略を立てる上で安心材料となります。
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:
このグラフは、個人の健康状態を示すWEIスコアの30日間の時系列データです。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**:
– 実績（青い点）のWEIスコアは全体的に0.8から0.9の範囲で横ばいですが、若干の上昇傾向が見られます。
– 予測（赤い×印）は、徐々に上昇しており、将来的な改善を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データの中に少なくとも一つの外れ値（〇で囲まれた点）があり、他のデータポイントと異なる動きをしています。これが一時的な要因であるかの確認が必要です。
3. **各プロットや要素**:
– 実績データ（青い点）は現在の健康状態を示し、予測データ（赤い×印）は将来的な健康状態を予測しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、かなりの幅がありますが、現実のデータポイントはそ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**:
– 異なる予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測があり、それぞれ異なる形になっています。ランダムフォレスト回帰（ピンク色）がほかのモデルよりも低めの予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 現状では強い相関関係は明示的に示されていませんが、予測モデルが上昇トレンドを示していることから、改善の見込みがあると解釈できます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 人間はこのグラフから、個人の健康状態が安定していることと、予測に基づいてさらに改善する可能性を感じるでしょう。
– 特にスポーツ選手や健康管理が重要な人々に対して、こちらのデータは将来のパフォーマンス予測や健康管理の指針として役立つ可能性があります。
全体として、このデータは健康状態が安定しており、改善の可能性があることを示唆しています。しかし、外れ値の原因や予測の不確かさに関してはさらなる調査が必要です。
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:
以下は、このグラフに基づいて得られる分析および洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青のプロット）は全体として0.7前後で横ばいです。
– 予測（線形回帰）は僅かに上昇しており、予測（ランダムフォレスト回帰）も上昇のトレンドを示しています。
– 予測（決定木回帰）は一定で変化がありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に外れ値（黒い円で囲まれたプロット）が複数見られますが、その後は落ち着いています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットが実績値を示し、異常値は黒い円で囲まれています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表しており、xAI/3σの範囲でのブレを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– すべての予測モデルは、実績値の範囲内またはそれに近い値を予測していますが、ランダムフォレスト回帰はわずかに異なるトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の外れ値を除き、実績データは比較的安定しており、集中しています。
– 各予測モデルとの相関は視覚的に認識しづらいが、傾向としては類似。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– この個人の心理的ストレスは、最近のデータに基づいて安定しているが、予測データによると将来的にはやや上昇する可能性が示唆されている。
– スポーツのカテゴリーにおいて、心理的ストレスのモニタリングはパフォーマンスに密接に関係するため、特に予測トレンドの上昇に注意する必要があります。
– 予測モデルの違いを考慮に入れて、不確かさの範囲を理解しつつ、プロアクティブな対策（メンタルトレーニングやコーチングなど）の実施が推奨されます。
このグラフから、初期の異常なストレス要素を早期に対応し、その後のトレンドを追うことが重要であると感じられます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）はほぼ横ばいです。これは、この30日間で大きな傾向の変化がないことを示唆しています。
– ランダムフォレスト回帰（紫線）は上昇傾向を示しており、将来的にはスコアが上がる可能性が示唆されています。一方、決定木回帰（シアン線）は横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値（黒い円で囲まれている）はいくつかあり、これらのデータポイントは他に比べて異常なスコアを示しています。
– データの不確かさ範囲（灰色の帯）内で大部分が収まっていますが、外れ値はこの範囲を超えています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績データを表しています。
– 赤い「×」は予測値で、これらの動きも横ばいです。
– 灰色の範囲は不確かさの範囲を示しており、モデルの信頼性の尺度となります。
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との間に大きな差は見られません。ただし、ランダムフォレスト回帰モデルは上昇を予測しており、他のモデルとの違いが目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと予測データは概ね一貫しています。ランダムフォレストは多様な変動を捉えやすいため、未来の上昇を示唆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、およびビジネスや社会への影響**:
– 一般の人にとっては、ランダムフォレストの予測がポジティブな変化を示唆しているため、将来的な期待を感じるかもしれません。
– ビジネスや社会的視点では、WEIスコアが安定していることは良いサインですが、外れ値やモデル間での予測差には注意が必要です。データの異常やモデルの調整が今後のアクションプランに影響を与えるでしょう。
全体として、このグラフからは、一般的に安定したパフォーマンスが続いていることが伺えますが、モデルによって異なる未来の予測に対しての理解が求められます。
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:
グラフを分析して提供できる洞察は次のとおりです。
1. **トレンド**
– 実績のプロット（青い丸）は、7月初めから中旬にかけて上昇し、その後横ばいになっています。これは最初の改善の後、スコアが安定したことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としては、スコアが約0.6以下でプロットされている初期のポイント（黒い円）が目立ち、予測の不確かさ範囲の外に位置しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い円が実績AIのスコアを示し、外れ値は黒い輪で強調されています。
– グレーの領域は予測の不確かさ範囲を表しており、スコアのばらつきや信頼区間を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、各モデルの予測値を示し、これらは全体的に非常に近いスコアで並行しています。これはモデル間の予測一致を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最初は急速に上昇し、その後安定したスコアになっているため、一定の改善が見られた後にシステムが均衡に達した可能性があります。
6. **直感的な人間的感覚と社会的・ビジネス影響**
– 初期の改善とその後の安定は、スポーツにおける公平性や公正さの取り組みが一時的な手段に留まらず、持続的な変革につながる可能性を示唆しています。
– モデル予測が近いことは、今後の改善施策についても現実的な期待が持てることを意味し、関係者にとって計画策定や進捗評価がしやすいでしょう。
このグラフからは、スポーツ分野での公平性と公正さ向上の成果が見られ、今後の改善施策の計画に役立つ情報が得られます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は概ね0.8から0.9の間で推移しています。特に大きな上昇や下降は見られず、比較的安定しています。
– 予測（線）は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のいずれも0.8から1.0の範囲でほぼ横ばいの予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータポイントにおいて、いくつかの外れ値（黒い円で囲まれた部分）が見られます。これらは通常のパターンから外れた値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**は実績値を示し、このデータの実際の社会WEIスコアです。
– **灰色の範囲**は予測の不確かさを表し、未来の予測値の範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、社会WEIスコアが大きく変動しないことを示しており、特段の相関は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のデータは、特定の期間での値の集中が見られますが、その範囲は狭く、全体的に高い相関を持つ特徴は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間的な直感としては、社会WEIスコアが比較的安定していることから、スポーツ組織に関して持続可能性と自治性がしっかりと維持され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、この安定したスコアは組織の成熟度や持続可能な運営が行われていることの示唆につながるため、安心感を与える要因となるでしょう。
このグラフから、スポーツカテゴリにおける持続可能性と自治性が30日間の間に安定していることが確認され、予測においても急激な変動が予想されていないことが示されています。
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
1. **トレンド**:
– スコアは主に0.8から1.0の間で高止まりしていますが、初期には0.6付近での値も観察されます。
– 大まかには安定した推移であり、大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に大きな外れ値が初期に見られますが、それ以外は比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青いドットは実績データを示しており、多くが高スコアを示しています。
– 異常値は黒の円で強調されています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色）は狭く設定されており、モデルの予測が一貫していることを示唆しています。
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が使用されていますが、大きな違いは見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データとそれぞれの予測モデルの間に大きな乖離は見られず、モデルが実績をうまく捉えているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは予測範囲内に収まっており、高い一致性が示されています。
6. **人間が感じるであろうこと、および影響**:
– スコアが高い状態で安定していることから、社会基盤や教育機会分野において求められる目標が達成されている可能性が高く、さらなる改善や投入が必要ないと直感的に感じられます。
– ビジネスや社会への影響としては、安定したパフォーマンスが持続するため、予測に基づいた戦略が効果的に機能していると考えられます。
このグラフからは、現在の施策や環境が高パフォーマンスを維持していることが示唆され、戦略の継続や強化が効果的であると判断できます。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**:
– 実績（青のプロット）は、最初のほぼ半分で0.6から0.8の範囲内で上昇しています。その後は0.8付近で横ばいの傾向があります。
– 予測（紫の線）は一定の水準で維持されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフには外れ値として幾つかの黒い円で囲まれた点がありますが、数は少なく、全体のトレンドに大きな影響を及ぼしていません。
– 大きな急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績値を示し、多くがグラフ上の領域に集中しています。
– 赤の×印は予測値を示し、実績値に比較的近い範囲にあります。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、その範囲内に多くの実績値が含まれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には強い相関関係があり、予測は実績を比較的よく反映しています。
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、実績値の最終的な横ばいの様子を捉えています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は一般的に、中央値より若干高い範囲に集中し、予測値との高い相関が見られます。
– 分布は単調ではあるが、極端な偏りはなく、予測範囲内で収束しています。
6. **直感的な感想と影響**:
– 一貫したパフォーマンス、すなわちWEI（共生・多様性・自由の保障）スコアにおける安定した結果を示しているため、社会的な信頼性や持続可能性が高いと感じるでしょう。
– ビジネスへの影響として、この安定したトレンドは、スポーツ分野における多様性と自由の保障のための新たな機会を明らかにし、長期的な戦略策定に有用です。
この分析は、今後の計画立案や戦略的な意思決定に重要な洞察を提供します。
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:
グラフを分析して、以下の洞察を提供いたします。
1. **トレンド**:
– 主に7時、15時、19時に緑から黄色系の色が多く見られ、これらの時間帯にスコアが高いことを示しています。
– 8時、16時、23時など他の時間帯は青から紫系の色が多く、スコアがやや低い傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフの中で、明確な外れ値は見られませんが、特に7月18日に19時のスコアが他の日と大きく異なり、スコアが急に低下するような兆候が確認できます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の変化はスコアの変動を示しており、暖色に近づくほど高いスコアを示しています。
– ヒートマップの密度が高い場合、頻繁なデータポイントがあることを示し、7時や15時のスコアの一貫性や信頼性が高い可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯は独立して変動しているように見えますが、特に7時と15時は同じような高スコアのパターンを示しており、関連性がありそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午前中の時間帯（7時）のスコアは一貫して高いですが、午後（16時以降）は変動が大きくなり、不規則性が増しています。
6. **直感的に感じること・社会的影響**:
– このようなスコアの分布は、特定のスポーツイベントが朝と午後にピークがあり、視聴者の注目を集めやすい時間帯を示している可能性があります。
– 企業や広告主は、ピーク時間に広告やイベントを集中させることで、より高い視聴率やエンゲージメントを得られるかもしれません。
このように、時間帯によるスコアの変動パターンを理解することで、ビジネスの戦略立案や視聴者の興味を引く方法を見つけることができます。
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平均時系列ヒートマップに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて色が全体的に青から緑、そして一部では黄色に変化していることから、WEIスコアが期間中に上昇している可能性が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日と7月12日に見られる黄色のプロットは、他の日と比較して急激なスコアの上昇を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さと明るさでスコアを表しており、濃い紫が低スコア、黄色が高スコアを示しています。時間帯によってもスコアが変化している様子が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 水平方向に並ぶ同じ色のプロットは、一定期間中の同じ時間帯での類似したスコアを示しており、特定の時間帯における安定したパフォーマンスが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の数日間（7月1日〜4日ごろ）では低めのスコアが続いていますが、徐々にスコアが上昇しているパターンが見えます。これは時間帯や日付別のコンディション変化が反映されている可能性があります。
6. **直感的な感想と影響**:
– ヒートマップからは、特定の時間帯や日にスコアが急激に変動することが視覚的に分かり、人間の認知においてパフォーマンスの改善や変動の要因を分析する手がかりとなります。
– 想定されるビジネスや社会への影響としては、トレーニングやコンディション調整が特定の時間に影響を及ぼしている可能性があり、改善ポイントや戦略変更の検討に役立つデータとなるでしょう。
この洞察は、計画や改善に対する新たな視点を提供し、全体的なパフォーマンスの向上に資することが期待されます。
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:
このヒートマップの分析を以下に示します。
1. **トレンド:**
– 全体的に、時間軸に沿って色が濃い色（低い値）から明るい緑や黄色（高い値）に変化しているのが見受けられます。これは、一般的な上昇トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月5日付近で、特に19時のスロットで急激な変動が見られます。他の時間帯に比べ、19時からのデータが際立って変動しています。
3. **各プロットや要素が示す意味:**
– 色が薄緑や黄色の場合、WEIのスコアが高く、青や紫の場合は低いことを示しています。時間ごとの色分けが、時間によるスコアの変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 複数の時系列が交差するポイントで、特に夕方から夜（17時～23時）の時間帯に顕著な変化があります。この時間帯が他に比べてスコアが大きく変動します。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 日を追うごとにスコアが改善されているようです。特に、午後から夜にかけてのスコアの上昇が著しいです。
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に関する洞察:**
– スポーツイベント等が午後から夜にかけて活発になる傾向があると考えられます。これにより、イベント時間の設定やマーケティング戦略にも影響が出るでしょう。特に、7月上旬の夜に特異なイベントや状況があった可能性があります。この際の行動を詳しく分析することで、今後の施策やイベントの計画に役立てることができるでしょう。
これらの洞察を踏まえ、スポーツイベントの抱えるスケジュールやマーケティング戦略を見直すことで、より効果的なアプローチが可能になるかもしれません。
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「30日間」の相関を示しており、時間的なトレンドよりも項目間の関連性が焦点となっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としては、相関が非常に低いまたは高いものが目立つ可能性がありますが、このヒートマップでは特に目立った外れ値はありません。
3. **各プロットや要素**
– 色が赤いほど正の相関が高く、青いほど負の相関を示しています。数値が高いほど項目間の関連性が強いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列ではないため、主に項目間の相関分析に焦点を当てます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と「社会WEI平均」、および「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との相関が非常に高い（約0.9）。
– 反対に、「個人WEI（経済的余裕）」と大半の項目との相関は低いことから、独立的な要素を持っている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 全体として、個人の健康状態や心理的ストレスが総合的な社会的指標に影響を与えていることがわかります。特にストレスが社会的要素と関連している点は、スポーツや健康領域での重要な課題と言えます。
– また、「公正性・公正さ」や「持続可能性と自治性」の高い相関は、スポーツ組織の価値観や方針が個人の満足度に大きな影響を与えていることを示唆します。
### 推奨アクション
– スポーツ関連の組織や団体は、心理的ストレスの軽減や多様性の促進に力を入れることで、総合的なWEI向上を図ることが出来るでしょう。
– 「経済的余裕」を増やすための政策やプログラムを強化することで、他の項目とも連携した効果を期待できます。
このヒートマップは、個別の施策がもたらす影響を予測する材料として活用でき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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 全体として各カテゴリの中央値は比較的一定していますが、カテゴリ間でスコアのばらつきがあります。大きな周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 多くのカテゴリで外れ値が確認できます。特に「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（生態系整・持続可能）」で目立ちます。
– 「個人WEI（経済的余裕）」には正の外れ値が多く見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図のそれぞれの箱は、第1四分位数(Q1)から第3四分位数(Q3)までの範囲を示し、真ん中の線は中央値を示しています。
– 外れ値は、データポイントが異常であることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データとしての要素はないため、具体的な時系列の関係はわかりませんが、異なるカテゴリ間の比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合WEIと個々のWEIは異なる分布を示しており、いくつかの個人WEIが他の分野と異なる分布を持っています。
– 分布の広さや外れ値の存在は、特定の領域でのばらつきや不安定性を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 外れ値の多さや幅広い分布は、特定の領域でスポーツパフォーマンスや参加者の経験における大きな変動があることを示しており、改善のための調査が必要かもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、変動要因を特定し、よりバランスの取れたプログラムや支援を提供することで、パフォーマンスを向上させる可能性があります。
全体として、このグラフは異なるWEIタイプ間の比較を通じて、スポーツにおける成功要因や戦略的な重点領域を見出す手助けをしていると言えます。
総合WEI STL分解グラフ
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このグラフは、スポーツカテゴリの総合WEIスコアの30日間におけるSTL分解を示しています。以下に各視覚的特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– **観測値**では、全体的に緩やかな上昇トレンドが見られますが、途中で変動もあります。
– **トレンド**プロットは、期間全体を通して上昇しており、基礎的にスコアが向上していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– **観測値**が急増する箇所がいくつかあり、特に初期と終了に向けての急激な上昇と下降が顕著です。
– **残差**では、特定の期間で急激なピークがありますが、その後雲散しています。これは予想外のイベントに起因する可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– **観測値**は全体の動向を示すもので、実際のデータの振る舞いを反映しています。
– **トレンド**は基礎的な増加を示し、長期的なスコア向上の兆候です。
– **季節性**は、周期的な変動を示し、特に週ごとの変動が見られ、スポーツイベントのスケジュールに対応する可能性があります。
– **残差**はランダムな変動を示し、予測されなかったイベントの影響を反映します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– **観測値**と**トレンド**は同じ方向に動いており、基礎的な成長を促しています。
– **季節性**と**残差**の変動が、一些の短期的な波を作り出していますが、トレンドに大きな影響は与えていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 観測されているトレンドと季節性が組み合わさり、WEIスコアに周期的な変化を与えています。全体的な上昇傾向が確認されます。
6. **直感的洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 総合的なWEIスコアの上昇は、スポーツ活動や関心が高まっていることを示唆します。スポーツ関連のビジネスやイベントへの参加が増加している可能性があります。
– 季節性要因の波は、定期的なスポーツイベントや日常的なトレーニングの影響を反映しているかもしれません。マーケティング戦略を立てる際に、イベントスケジュールへの配慮が求められます。
これらを考慮し、スポーツ関連の活動やイベントへの積極的な参加が期待される時期である可能性があります。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **上昇トレンド**: トレンドグラフを見ると、期間全体にわたってわずかに上昇していることがわかります。これは、全体的に個人のWEI平均スコアが徐々に向上していることを示しています。
2. **外れ値と急激な変動**
– **Observedグラフ**: 特に大きな外れ値や急激な変動は見受けられませんが、7月5日に軽微な低下があります。
– **Residualグラフ**: 7月12日から7月14日にかけて急激な変動が見られ、予測から乖離している時期があることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**: 実際の観測値を示し、個人のパフォーマンスの全体像を把握できます。
– **Trend**: 長期的な変動を表しており、パフォーマンスの向上傾向を示しています。
– **Seasonal**: 短期間での周期的な変動を示しており、わずかに周期的な上昇と下降パターンがあります。
– **Residual**: 不規則な変動を示し、他の要素で説明できない変動を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドとSeasonalの組み合わせにより、観測されたデータの変動のほとんどが説明され、残差は小さいです。これは異常なイベントが少ないことを意味します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関解析における明確な相関関係は見受けられませんが、トレンドとオブザーバブルデータ間には強い関連が見られます。
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**
– **直感的な理解**: データは全体的にプラスの方向に向かっているため、個人のパフォーマンスが向上していると直感的に理解できます。
– **ビジネスや社会への影響**: 上昇トレンドはチームの成果やスポーツイベントでの競争力の向上につながる可能性があります。スポーツ組織はこのデータに基づいてトレーニング方法を改善し、リソースを適切に配分することができるでしょう。
この分析は、データドリブンな意思決定をサポートし、さらなる成功への戦略を立てるのに役立ちます。
社会WEI平均 STL分解グラフ
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このSTL分解グラフから以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– グラフは全体的に上昇トレンドを示しています。特にトレンド成分は安定して上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差のプロットにおいて、7月7日から7月10日にかけて急激な変動が見られます。これは予測されていた動きからの逸脱を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **観測値 (Observed)** は、期間中の実際のデータを示しており、全体的なパターンを把握するのに役立ちます。
– **トレンド (Trend)** は、長期的な動向を示し、順調な増加を示しています。
– **季節性 (Seasonal)** は、周期的な変動を示し、明確な周期性の波を示しています。
– **残差 (Residual)** は、トレンドと季節性から外れた要素を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 季節性と残差のプロットは、観測値から考慮しなければならない短期的な変動や外部要因を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドが上昇しているため、観測値もそれに歩調を合わせて緩やかに上昇しているものの、季節性や残差によって短期的な変動があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々はこのデータを見て、スポーツカテゴリにおける活動や評価がポジティブに進んでいると感じるでしょう。トレンドが上昇していることは、人気の増加や参加の増加を表している可能性があります。
– 期間中の急な変動は、一時的なイベントや特別な出来事（例：大きな試合や大会）による影響を受けた可能性があります。
– ビジネスにとっては、増加トレンドが続くなら、スポーツ関連商品の販売や広告収入が増える可能性があり、戦略的な投資を考える良い機会です。
これらの洞察をもとに、より詳しい分析や具体的なアクションを考える手助けになるでしょう。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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この主成分分析（PCA）グラフは、スポーツカテゴリのデータを30日間の期間で視覚化しています。以下に洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– グラフ自体は主成分分析による散布図なので、時系列のトレンドは直接示していません。しかし、データが複数のクラスタに分かれていることが観察できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下に位置するポイントは他のデータから離れており、外れ値として考えられます。これは特定のスポーツイベントや異常なデータポイントを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 各点は個々のスポーツイベントや選手のパフォーマンスを表している可能性があります。
– 第1主成分が68%の寄与率を持つため、データの大部分の変化がこの軸上で説明されます。第2主成分は9%の貢献をしてます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– このグラフは時系列データではないため、特定の時系列間の関係性を示すことは難しいですが、データのクラスタリングから特定の期間やタイプの活動に関連があるかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 点が右上に集中しているため、多くのデータポイントが正の相関を持つことが考えられます。これは共通の特徴や成功したパフォーマンスが存在することを示している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間はクラスタや外れ値を確認し、特定のトレンドまたは異常を見つけようとします。
– ビジネスやスポーツマネジメントでは、この分析をもとに改善が必要な点や成功要因を特定し、戦略を立てることができるでしょう。
– 外れ値は突出したパフォーマンスや、異常な条件下での出来事を示すかもしれません。
このグラフから、パフォーマンスのパターンや変動を理解し、戦略的な意思決定に役立てることができるでしょう。
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。