📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
**1. 時系列推移:**
– **総合WEI**: 全体として、初期2025-07-01付近の0.72から2025-07-07にかけて0.87付近まで上昇し、その後ゆるやかに下降しつつも高い状態（0.83-0.88）を維持しています。2025-07-19以降に急激な下降が見られ、2025-07-20には約0.66にまで下がっています。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**も同様に、全体的な上昇傾向を示しながらも、2025-07-19以降には下降しています。
**2. 異常値:**
– 初期の2025-07-01から07-04にかけての異常値（0.69-0.73）は、データ収集の初期段階として考えられます。
– 2025-07-06から07-09の高い異常値（0.87-0.93）は、社会的イベントや政策変更が影響した可能性があります。
– 終盤の2025-07-19から20の急激な低下（0.66）は、突発的なイベント（例えば、重大なスポーツイベントの不祥事や自然災害）が影響した可能性があります。
**3. 季節性・トレンド・残差 (STL分解):**
– 長期的なトレンドとして、データの中盤に上昇傾向が見られます。
– 季節性要因としては、週を超えたデータの集計ではなく、具体的な周期は見えませんが、高低差は明らかです。
– 残差成分（異常値や突発イベントの影響）は、特定日を境に急変している点から突発的なイベントの可能性があります。
**4. 項目間の相関:**
– 各詳細項目が個別に寄与しており、特に社会的要因（社会WEI平均）が他の項目に強く影響しています。特に、社会基盤や持続可能性と自治性が他の項目と高い相関を持っています。
**5. データ分布:**
– 箱ひげ図によりばらつきが確認でき、特に個人の心理的ストレスや自由度と自治、社会の公平性・公正さの項目において外れ値が多く見られます。
**6. 主要な構成要素 (PCA):**
– PCA分析では、PC1が主要な変動要因で全体の72%を説明しています。PC1は総合的な個人の健康や経済的余裕と社会的公正性を示す可能性が高いことが示唆されます。
– PC2の寄与度は低いが、自律性やストレス管理といった個別要因を示している可能性があります。
**まとめ:**
このデータセットでは、社会的な出来事がWEIに大きな影響を与えていると考えられます。特にイベントや政策変動が異常値を生み、WEIの高低に大きく寄与しています。PC1によって主要な動きが解析されており、個々の健康、経済状態、社会基盤が総合的な幸福指数に与える影響が大きいと考えられます。このデータを基に、社会基盤の強化と個人の健康促進を中心とした施策が効果的であると示唆されます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期の約15日間は、WEIスコアが0.8から0.9の範囲で安定しています。その後、スコアは徐々に下降しています。
– 全体として、スコアの傾向は大きな変動を伴わない比較的一定です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初と後半に数個の異常値が認められますが、全体的に散布は安定しています。
– 最大の変動はグラフ中盤で見られますが、大きな急変はありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データ、赤い「×」は予測データを示しています。
– 異常値は黒い輪で囲まれた点として表されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しており、AIの予測の信頼区間を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測範囲（線型回帰, 決定木回帰, ランダムフォレスト回帰）が予測されており、各モデルの予測一致度の違いが示されています。
– 全体的に予測はスコア0.7以上で横ばいです。
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、予測モデルによるばらつきがありますが、一定の一致が見られます。
6. **直感的な感覚と社会・ビジネスへの影響**
– スポーツカテゴリでのWEIスコアは安定しており、業界全体のパフォーマンスが比較的安定していることを示唆します。
– ビジネスにおいては、急激な変動が少ないため、長期的な戦略を立てやすいと考えられます。
– また、モデルの予測精度が高ければ、リソース配分やマーケティング戦略の最適化も可能です。
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:
グラフを分析し、以下のポイントについて説明します。
1. **トレンド**:
– 初期（7月1日から約2週間）にかけて、WEIスコアはやや上昇し、安定しています。
– その後、しばらく横ばいの状態が続いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントが他と比べて目立って下方にあることが確認できます。これらは外れ値として示されており、特定のイベントやコンディションの変化を反映している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績を示しています。
– 外れ値は黒い円で囲まれています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを示し、その内に多数の実績プロットが存在しています。
– 予測は赤い「×」で示されていますが、具体的な数値のトレンドが示されていません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の不確かさ範囲、各回帰手法による予測曲線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト）が視覚的に示されています。
– 決定木とランダムフォレストの予測ラインは一致しているが、どちらも実績の動向とは異なっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的一定しており、特定の範囲内で動いています。
– 外れ値や急激な変動部分を除くと、分布は安定しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 安定したパフォーマンスが続いていることは、スポーツ選手やチームのパフォーマンスが良好である可能性を示しています。
– 外れ値は注目すべき事象であり、コーチやアナリストがその原因を究明することで、さらにパフォーマンスを向上させる手立てがあるかもしれません。
– 予測モデルは現時点で実績に近い結果を示していないため、モデルの改善が期待されます。特に長期的な予測精度の向上は重要です。
この分析からは、モデルの精度向上や外れ値の原因分析が、さらなるパフォーマンス向上に寄与する可能性があることが考えられます。
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:
以下のように分析できます：
1. **トレンド**:
– データの初期段階（7月初旬から中旬）は、比較的高いWEIスコアの範囲内で一定しています。
– 7月下旬に急激な下降が見られ、その後急速に再上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月中旬あたりにWEIスコアの一時的な急下降があり、その部分が外れ値としてマークされています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実績データを示し、黒い丸で囲まれた部分は異常値です。
– グレーの影付きの領域は予測の不確かさ範囲を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 緑、青、紫の線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）による予測を示しており、それぞれの手法による将来の傾向を比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは先の期間で予測モデルが提示しているトレンドとある程度一致しているようです。急変動部分の影響を除けば、全体的に安定的です。
6. **このグラフから感じられる洞察と影響**:
– 人間は、このグラフから初期は安定し、その後の急激な変動も元に戻る傾向が多いと感じるでしょう。このパターンは状況が短期間で変化する可能性があることを示しています。
– ビジネスや社会において、このような変動はリスク管理や戦略的計画の立案において重要であり、既存の予測モデルの精度を向上させる機会を示唆しています。
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:
このグラフには、個人のWEI（経済的余裕）のスコアが30日間にわたって時系列で示されています。以下は視覚的特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 実績（実線AI）のスコアは、大部分で0.7から0.9の範囲に横ばいです。
– 数日間の急激な上昇や下降は見られず、比較的安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の日に外れ値が見られますが、全体的には稀です。
– 外れ値は通常の範囲外にプロットされており、何らか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**
– 青色のプロットは実際の実績を示しており、一貫性があります。
– グレーの帯は予測の不確かさを表し、多くのデータポイントがこの範囲内に収まっています。
– 異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の曲線が示され、それぞれの予測結果を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測曲線は大きく乖離しておらず、予測モデルは実データとよく合致しているように見受けられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布は0.7から0.9の範囲で密集しており、一部の期間でやや変動があります。
– 予測の不確かさ範囲が実データの大多数を覆っており、モデルの信頼性を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 多くの観測が中間のスコアに安定しており、個人の経済的余裕が比較的安定していると直感的に感じられます。
– 社会的またはビジネス的には、この安定したスコアは、リスク管理が有効に機能している可能性を示唆します。
– 外れ値や予測の偏差を分析することで、特定の要因がスコアに与える影響をさらに理解できるでしょう。
全体として、このグラフは個人の経済的余裕が安定していることを示し、利用する予測モデルが実データに対して信頼性を有することを示唆しています。
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:
以下の点について分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色のプロット）はおおむね横ばいです。ただし、期間の終盤では若干の変動が見られます。
– 予測データ（紫およびピンク色の線）は、それぞれ異なる回帰手法で異なる傾向を示していますが、どちらも緩やかな変動を予想しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数点の外れ値が下側に見られます。全体としては健康状態に一時的な低下が見られますが、他のデータポイントが安定しているため、大きな問題とはみなされないかもしれません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青色の点は実績値を示し、健康状態の数値化を示しています。
– 黒い円で囲まれた部分が異常値を示します。
– グラフ内の灰色の領域は、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**:
– 実績データと予測データの間に大きな乖離はありません。予測手法によって異なるトレンドを示しますが、実績値と大きく異なるわけではないようです。
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分布しており、平均的な健康状態がほぼ一定であることが示唆されます。また、外れ値は全体の分布に対して少数です。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– 健康状態が安定していることは健康管理が適切に行われていることを示唆しますが、外れ値の存在は潜在的なリスクを示しています。
– スポーツ選手やそのトレーナーにとって、持続的なパフォーマンス維持のために特定の時期における体調管理の強化が必要かもしれません。
– 予測モデルの異なる傾向は、予測精度や手法の選択に対する注意が必要であることを示唆します。
このグラフに基づいてアクションプランを策定する場合、外れ値の原因を探り、予測モデルのパフォーマンスをモニタリングすることが重要です。
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:
### グラフの分析および洞察
1. **トレンド**:
– 実績に関しては、全体的に横ばいの状態が続いているようです。特別大きな上昇や下降の傾向は見られず、一定の範囲内でに収まっています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は時間とともに少し異なる動きを見せています。線形回帰とランダムフォレスト回帰が微妙に上昇しているのに対し、決定木回帰は横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒い円で囲まれたプロットが外れ値として示されています。初期数日間、あるいは後半にかけていくつか見受けられますが、明確なパターンや周期性は見られません。
3. **プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績を示し、予測値として赤い×印はプロットされています。
– 灰色のエリアは、予測の不確かさ範囲を示しており、WEIスコアの変動にある程度の揺らぎが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**:
– 予測のデータセットはそれぞれ独自の特徴を持っていますが、全体的な傾向としては実績に対して割と一貫したスタンスを取っていることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは、予測データに対して相対的にランダムに分布しているように見えますが、大きな異常な変動は避けられています。
– 外れ値は具体的なパターン化が見られないため、個別要素または一時的な要因によるものと言えるかもしれません。
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**:
– 直感的に言えば、実績および予測データのばらつきはまだそこまで広がっておらず、比較的一貫した状態が保たれています。心理的ストレスが極端に増加するようなトレンドは見られず、安定している印象です。
– ビジネスや社会への影響として、このデータはメンタルヘルスの状態が管理されていることを示す可能性があります。特にスポーツ選手のパフォーマンス向上に向けたストレス管理の対策が功を奏しているかもしれません。今後、予測モデルがさらに精緻で信頼性のあるものになれば、有用なインサイトをより早く得ることができるでしょう。
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（青い点）は全体として小さな変動を持ちながら横ばいの傾向を示しています。30日間のデータでは大きな上昇や下降は見られません。
– 予測データ（紫の線）は、未来に向けてやや異なる推移をしており、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のそれぞれが異なる未来を描いていますが、期間内ではあまり大きな変動は示されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として黒い円で囲まれたデータポイントが示されています。特定の日に異常な低さを示すスコアが見受けられます。特に7月初旬と7月下旬に目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績のデータポイントを示しており、WEIスコアの観測値が示されています。
– 紫の線は予測モデリングによる将来の動向を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさの範囲を示し、不確実性を考慮に入れた予測信頼区間を描いています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績値と予測値で異なるパターンが観察されることから、実行可能性や信頼性を確保するために異なるモデルが使われています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間には直接的な相関は明示されていませんが、過去の実績が予測モデルに影響を与えていると仮定できます。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**
– 人間が直感的に受け取るであろう印象は、データが比較的安定していることです。ただし、外れ値に気をつける必要があります。
– ビジネスへの影響としては、スポーツ関連の戦略を考える際、安定している実績はポジティブに働く可能性があります。しかし、外れ値や不確実性を考慮に入れないと、不意のリスクが生じる可能性があります。
この視覚的な分析は、スポーツ関連のパフォーマンス予測や意思決定を行う際に、データの安定性と不確実性を考慮に入れる必要があることを示しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– **上昇トレンド**: 線形回帰（緑色）の予測線は緩やかに上昇していますが、全体的な実績データ（青色）はおおむね横ばいです。
– **安定性**: 実績データは一旦上昇した後、高い水準でおおむね安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **初期の外れ値**: 左側（7月初旬）にいくつかの外れ値が見られますが、それ以降は安定しています。
– **急激な変動の減少**: 時間が経つにつれ、急激な変動が減少していることが図示されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績データ（青色）**: 測定された実際のWEIスコアを示しています。
– **予測データ（赤×）**: 予測されたデータポイントですが、実績データとの関連は薄いようです。
– **予測の不確かさ範囲（灰色）**: 予測のばらつきを表し、実績データの多くが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**
– **予測手法の違い**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの予測線が存在しますが、いずれも大きな差はなく、安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **高い一貫性**: 予測モデルはそれぞれ異なったパターンを示しており、特にラインの形状に違いがありますが、全般的に実績データを適切にカバーしています。
6. **人間が直感的に感じることと社会への影響**
– **安心感の提供**: スポーツ業界内部での社会的公正性が高く、一貫性があることを示しているため、このデータは当事者に安心感を与える可能性があります。
– **改善領域の特定**: 初期の外れ値や変動が大きい箇所は、改善の余地があるかもしれません。しかし、データがすでに高い水準で安定していることから、対策も限定的かもしれません。
このグラフは全体として安定した公正性を示しており、関係者は既存の水準を維持しつつ、改善の余地を慎重に探ることで、より一層の公平性の向上を目指すことができるでしょう。
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:
このグラフについての分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は0.8から1.0の間でほぼ一定しており、安定した横ばいトレンドが観測されます。
– 予測データ（ピンクと青の線）は、少しずつ上昇している線形回帰とランダムフォレスト回帰の異なるトレンドが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右側の初期部分に外れ値がいくつか見られます。これはグラフ上で黒い円で囲われています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青のプロット）は、過去の実際のデータを示し、その安定性を表しています。
– 予測（赤い×）は、モデルに基づく将来の予測値です。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさの範囲を示し、各モデルによる不確定性が異なります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データが予測モデルの範囲内に収まっており、予測の信頼性が伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは非常に密集し、一貫した上限に近い状態を維持しています。
– 予測モデルは少しずつ異なる傾向を示しており、多様な未来の可能性を提示しています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– グラフからは、スポーツにおける持続可能性と自治性スコアが安定していることが示されており、今後の予測も良好です。
– 予測の不確かさが少ないため、戦略的な意思決定において高い信頼性があると感じられるでしょう。
– このように安定したスコアは、ビジネスやコミュニティが持続可能な取り組みを進める上で安心感を提供し、計画的な進展を促進する要素となります。
この分析が役立てば幸いです。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績のデータは比較的安定しており、0.8から1.0の範囲に多くの点が集まっています。
– 一方、予測値（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は上昇傾向にあることが見て取れます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数値が0.6近辺にある外れ値がいくつか存在します。これらは平均的なパターンから外れており、特定の要因がスコアに影響を与えた可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績のデータを示し、これに対する不確かさの範囲が灰色の領域で示されています。
– 外れ値は黒い輪で強調されています。
– 予測モデルのラインはそれぞれ異なる色で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の比較を見ると、予測のラインは実績データの最も一般的な値より少し高めに設定されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの多くは0.8付近に集中しており、全体的な分布は狭い範囲で偏っています。
6. **直感的な感覚と社会への影響**
– 実績データが安定していることから、スポーツカテゴリにおける社会基盤・教育機会の提供が確保されていると考えられます。
– 外れ値の出現は、不測の事態や特定のプロジェクトによる影響を示唆しており、これらの要因の解明が重要です。
– 予測が上昇傾向にあるため、将来的にはさらに改善が期待できるかもしれません。この傾向が現実的に実現すれば、より多くの教育機会が提供されることが期待されます。
このグラフは全体的な安定性と潜在的な機会を示しており、政策立案や資源の配分に有用な指針を与える可能性があります。
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（実績AI）**: 多くのデータポイントが0.8以上に位置しており、比較的一定していますが、若干の変動が見られます。
– **予測（ランダムフォレスト回帰）と予測（線形回帰）**: 線形回帰は緩やかに上昇し、ランダムフォレスト回帰は横ばいです。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 一部のデータポイントは異常値として認識されており、黒い輪で囲まれています。
– 特定の日付においてスコアが急激に低下している箇所があります。
### 3. 各プロットや要素が示す意味
– **青いプロット（実績）**: 各日の実際のWEIスコアを示しています。
– **赤いプロット（予測）**: 予測値は少数のみで、多くは実績と合致していないようです。
– **灰色の不確かさ範囲**: 予測の不確かさを示しており、スコアのブレを表現しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データは不確かさ範囲内に大半が収まっていますが、一部は外れています。
– 線形回帰予測とランダムフォレスト予測のモデルでは異なるトレンドが示されています。線形回帰は緩やかな上昇を示し、ランダムフォレストは一定しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データの分布は0.6から1.0の範囲に集中していますが、外れ値も散見されます。
### 6. 人間が直感的に感じるであろうこと、ビジネスや社会への影響
– WEIスコアが高いことは、スポーツにおける共生、多様性、自由の保障が高いことを示唆しています。
– 外れ値は注意すべきポイントで、特定のイベントや大会が原因でスコアが変動している可能性があります。
– 将来的な予測では、スコアが改善する可能性と安定する可能性の両方が示されており、改善に向けた取り組みが期待されるかもしれません。
この分析から、社会的な政策改善やスポーツイベントの影響を詳細に検討することが重要であることが感じ取れます。スコアの向上は、多様性の推進と自由の拡大に貢献するかもしれません。
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:
以下に、このスポーツカテゴリの総合WEIスコア時系列ヒートマップの視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の変化から、特定の時間帯におけるWEIスコアの周期性が見られます。比較的高いスコア（濃い緑や黄色）が特定の時間帯に集中していることから、周期的なスポーツ活動またはイベントがあることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日や時間でスコアが急上昇または下降している部分が見られます。たとえば、7月6日から7月10日にかけて、8時と15時の時間帯で高いスコアが一貫して観察されます。これは特定のイベント開催やトレーニングがあったかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションはWEIスコアの高さを示しています。より明るい色（黄色）は高スコアを、暗い色（紫や青）は低スコアを示しており、17時以降の時間帯などには低スコアが多く観察されることがわかります。
4. **時系列データの関係性**:
– 同じ日付の異なる時間帯でもスコアに変動があるため、24時間内での時間帯によって異なる活動の影響が考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアが高い時間帯には、特定のパターンが見受けられるため、イベントやピーク時の利用が集中している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– ヒートマップは、特定の日や時間帯にスポーツ活動のピークを直感的に示唆します。これはイベントや活動の計画、施設の利用率改善に役立ちます。社会的には、ピーク時間帯を避けた運動の推奨や、施設の効果的な運営につながるでしょう。
これにより、ビジネスや施設運営における効果的な戦略策定が支援されると考えられます。
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:
### グラフ分析と洞察：
1. **トレンド**:
– 時間帯別に見て、7時と8時の間で特に変化が顕著です。7月6日から15日まで、8時の時間帯で高いスコア（黄色）を記録しており、安定的なパフォーマンスが続いていることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日に8時台でスコアが急激に高くなっている（黄色）ため、これは外れ値または特別なイベントがあった可能性があります。
– 一方、7月4日や18日は16時にスコアが低くなっています（濃い青から紫）。
3. **プロットの意味**:
– 色の変化はスコアの変化を示し、黄色は高スコア、紫は低スコアを示しています。
– 特に黄色が目立つ日は、パフォーマンスが良好であったと解釈できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 8時台と16時台では、スコアに明確な相違が見られます。特に8時台のスコアが高いことから、この時間帯にパフォーマンスが向上していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯によるスコアのばらつきが大きく、特に8時台のスコアが他の時間帯と比べて高いです。
– 時間帯によって、スポーツの種類や選手の慣れたタイミングが異なる可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 視覚的には、黄色の部分が直感的に注目を引きます。高いパフォーマンスを示す色は、チームの戦略や練習の時間調整に役立つでしょう。
– ビジネスや社会への影響として、このデータはパフォーマンスの向上ポイントを見つけ出し、練習プランの最適化に役立つと考えられます。時間帯によって人々のパフォーマンスが変動するため、マーケティングやイベントの計画にも影響を与える可能性があります。
この分析により、特定の時間帯に焦点を当てた戦略的な意思決定が可能となるでしょう。
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:
以下に示すのは、提供されたヒートマップに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 午前中（7時、8時台）と午後（15時台）に高いWEIスコア（緑から黄色）が見られ、午前中は特に安定して高いスコアを示しています。
– 23時台（深夜）のアクティビティは減少傾向にあるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日と7月19日の昼間に急激にスコアが高くなっている（特に15時）。
– 8時台の最初の数日間は非常に低いスコアを示しており、この時間帯での社会活動の低調さを示唆しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーションがスコアの高さを示唆しています。黄色に近づくほど高スコアを意味し、紫色は低スコアを示しています。
– 8時台にはしばしば低スコア（紫）が見られ、午前中のその他の時間帯とは対照的です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 午前中と午後でスコアが高い傾向がありますが、夕方（18時以降）は徐々に減少するパターンが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の曜日にスコアが一貫して高い（特に週の中盤）ことが観察され、人々の活動パターンが週の流れによって変わることが示唆されます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 午前中と午後にスコアが高いことから、この時間帯にスポーツイベントや社会活動が集中している可能性があります。
– 深夜の活動減少は、社会の健康志向や生活リズムによるものかもしれません。
– ビジネスにおいては、最も活動的な時間にプロモーションを集中させるなどの戦略が有効である可能性があります。
このヒートマップを利用することで、スポーツイベントの効果的なタイミングや参加者の動向をより深く理解する手がかりを得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:
以下は、提示された相関ヒートマップから得られる分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 相関関係の強弱に明確な周期性やトレンドは見られませんが、全体的に高い相関（赤色）が多く見られるため、多くのWEI項目が互いに関連し合っていることが示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップに外れ値は特に見受けられませんが、「個人WEI（経済的余裕）」の項目は他の多くの項目との相関が低く、例外的です（青色=低相関）。
3. **各プロットや要素**:
– 色の強さ（赤から青）は相関の強さを示します。赤に近いほど強い正の相関、青に近いほど弱いまたは負の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「個人WEI平均」および「社会WEI平均」の間には高い相関があります。これは個人と社会の要因が総合的な指標に強く影響することを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の相関が非常に高く（0.96）なっている点は注目に値します。また、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」も総合的な指標と強い相関があります（0.95）。
– 一方で、「個人WEI（経済的余裕）」の周囲の相関は低く、他の項目とは独立性が示唆されます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– 高い相関の組み合わせは、スポーツにおいて公平性や多様性が強く影響していることを示しており、これらの分野での向上が社会全体のウェルビーイングに寄与する可能性が示唆されます。
– 経済的余裕が他の指標とあまり相関しないことは、スポーツにおいて経済的要因が他の要因と独立して改善可能な領域であることを示している可能性があります。
このヒートマップは、スポーツ活動が個人や社会に広範な影響を与えることを示唆し、特に社会的要因が大きな役割を果たすことを示しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– 各カテゴリのWEIスコア分布はおおむね横ばいで、30日間の明確な上昇や下降トレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 特に「個人WEI（精神的ストレス）」や「社会WEI（公共性・公正さ）」において、外れ値が多く見受けられます。これらは該当するスコアが極端に変動する可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 各箱の高さ（四分位範囲）は、データのばらつきを示しています。広い箱はスコアの変動が大きいことを示し、狭い箱は安定していることを示します。
– 箱ひげ（ウィスカー）の長さはデータの全体的な分布を示しています。長いウィスカーは分布が広いことを示します。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 時系列データというよりは、異なるカテゴリ間の比較です。特定の傾向や関連性は見受けられません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 「社会WEI（持続可能性と包括性）」は比較的狭いスコア範囲を持っており、安定性が高いと言えます。
– 多くのカテゴリで中央値が高く、全体的にはスコアが高い傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響:**
– スポーツに関連するカテゴリごとに異なる安定性や不安定性が示されています。これにより、特定のカテゴリが何らかの影響を受けている可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、感情的・社会的な要素に関連するカテゴリは外れ値の影響を受けやすく、これに対する調整や対応が求められることを示しています。
総括すれば、各カテゴリ内のスコアのばらつきや外れ値の存在は、特定の課題や状況が存在する可能性を示しており、それに対するアプローチが必要かもしれません。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下に、提供されたSTL分解グラフ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**
– トレンドラインは全期間を通じて緩やかに上昇しています。このことは、スポーツカテゴリの総合WEIスコアが全体的に改善している可能性があることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差プロットでは、7月5日から7月12日にかけてかなりの急激な変動が見られます。この期間に何か特別なイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 観察された値（Observed）は、実際のデータに相当するもので、トレンド、季節性、残差の合計です。
– トレンド（Trend）は、データ全体の長期的な方向性を示します。
– 季節性（Seasonal）は明確な周期パターンを示し、小さな変動が見られます。
– 残差（Residual）は、トレンドや季節性では説明できないランダムな変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドが上昇している一方で、季節性は一時的な上下が見られ、特に残差プロットで強い変動が観察されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節性との相関ははっきり見えず、特定のサイクルというよりは多少の変動が見られます。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**
– 緩やかなトレンドの上昇はポジティブな成長を示し、スポーツ業界または特定のスポーツイベントにおける関心や参加が増加している可能性があります。
– 残差の大きな変動は、特定のイベントや外部要因が大きな影響を与えた可能性が高いです。これはキャンペーンやマーケティング戦略の効果、または予期しない出来事によるものかもしれません。戦略的な決定や分析に役立つでしょう。
全体として、このグラフはスポーツカテゴリ内での成長と、時折発生する特異なイベントの影響を示しています。
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**
– **Trend:** グラフ上で示されるトレンドラインは、全体的に緩やかな上昇傾向を示しています。このことは、この期間中の個人のWEI平均スコアが徐々に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**
– **Observed:** 7月上旬と中旬に一部急上昇と急下降が見受けられます。特に7月19日に急激な低下があり、これは特定のイベントや外部要因による影響も考えられます。
– **Residual:** 7月9日から7月13日にかけて、一時的な急激な変動があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed:** 実際に観測されたスコアを示しており、日々のパフォーマンス変動を反映しています。
– **Trend:** 全体的な動向を示し、スコアが長期的に向かう方向を示しています。
– **Seasonal:** 一貫した周期的な変動が見られ、特に特定の曜日や時間帯に由来する変動要因を表しています。
– **Residual:** 実際の値とトレンド・季節成分からの乖離を示しており、予測モデルで説明しきれない変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **Relationship:** Observed値はTrendとSeasonalの組み合わせにResidualを加えたものであり、それぞれがどの程度Observedに寄与しているかを考えることで、部分的な要因分析が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **Correlation:** Trendの一貫した上昇は、継続的な改善を示唆し、Seasonalityは比較的小さく、Residualが特定の期間に集中していることで、イベントの影響が考えられます。
6. **直感的な所見とビジネス・社会への影響**
– **Intuitive Insights:** 直感的には、全体的に改善傾向にあるものの、外部要因による急激なパフォーマンスの変動が存在するため、安定的な成果には適切な管理が必要と思われます。
– **Implications:** ビジネスへの影響については、現状の改善を維持しつつ、外部要因の影響を軽減するための対策を講じることが重要です。継続的なモニタリングと迅速な対応策が効果的です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **上昇傾向**: トレンドコンポーネントを見ると、全体的には一貫した上昇傾向が見られます。これは、評価されているスポーツの人気やパフォーマンスが継続的に向上していることを示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residualの急変動**: 7月5日ごろから急激な変動が見られ、この期間中に何か特別なイベントや予期しない状況が発生したことを示唆しています。例えば、大会や重要な試合があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**: 観測されたデータとして、全体的なスコアの変動を示しています。
– **Trend**: 長期的なパターンを示し、全体として上昇しています。
– **Seasonal**: 短期的な周期性を示しており、小幅な周期的変動が見られます。
– **Residual**: トレンドや季節性では説明できない変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– Seasonalとトレンドの組み合わせがObservedの変動を構成しており、Residualがそれ以外の変動要素を追加しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドが全体の上昇を牽引しているため、周期的な影響は比較的小さく、観測データに大きな影響を与えるのは急激なResidualの変動です。
6. **人間が感じる直感およびビジネス/社会への影響**
– 直感的には、スポーツの人気や関心が上昇しているように見えます。特に、イベントや特定の出来事が評価期間中の観測データに大きな影響を与えているかもしれません。
– ビジネスにおいては、この傾向はマーケティング活動を強化するのに適しており、特に特別なイベント時に注目が集まることが示唆されています。また、社会的にはスポーツによって地域やコミュニティの一体感が増している可能性があります。
これらの洞察は、スポーツ関連の計画や予測において重要なポイントとなるでしょう。
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）グラフを分析し、以下の洞察を提供します。
1. トレンド:
– このPCAは第1主成分（72%の寄与率）と第2主成分（7%の寄与率）を表示しています。データポイントが全体的に右上から左下にかけて広がっているのが分かります。これは第1主成分が最も重要な指標であることを示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– グラフには、第1主成分の-0.4付近や、第2主成分の-0.2にいくつかの点がやや孤立しているように見えます。これらのデータポイントは外れ値として考えられるかもしれません。
3. プロットや要素の意味:
– 各データポイントは、ある特定のスポーツカテゴリのWEIの構成要素を示していると考えられます。
– 点の分布を見て、第1主成分が最も強く影響していることが分かります。この主成分に沿った違いが、最も多くの情報を表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:
– 時系列データがそれぞれの時点で何を示しているのかは不明ですが、データポイントの密度が高いところは、その期間中特定の構成要素間に一定のパターンや関係があることを示しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– データはやや広がりがあり、明確なクラスターが見られないため、主成分において強い相関が見られるわけではありませんが、第1主成分は多くのバリエーションを説明しているようです。
6. 直感的な洞察:
– このPCAグラフを見ると、人は最も右側に位置するデータポイントに注目するかもしれません。これは、何か特別なイベントや要因がそのスポーツカテゴリのパフォーマンスに影響を与えている可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、スポーツ産業において重要な要因や課題を特定し、それを改善する戦略を練ることが考慮されるかもしれません。
全体として、このPCAグラフは、主要な変動要因の理解を深め、スポーツに関連した構成要素のより良い分析を促進するツール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。