📊 データ分析（GPT-4.1による）
**分析結果**
1. **時系列推移**
– 総合WEIスコアは、30日間の期間を通じて上昇傾向にあります。特に7月6日から7月11日までの間、スコアが0.8から0.875まで上昇する顕著な変動が見られます。その後、7月20日にかけてスコアが急下降し、0.64まで低下しています。この変動は特に個人および社会WEIの一部指標で見られる変動と一致しています。
2. **異常値**
– 指摘された異常値は主に0.7以下または0.85以上の値に集中しており、特定の期間中に急激な変動があったことを示唆します。特に7月6日から7月10日までの間に高いスコアが観察され、その後スコアが急落する期間があります。
– これらの変動は、社会的な出来事や政策変更が背景にある可能性があります。
3. **季節性・トレンド・残差**
– STL分解からは、社会WEIの季節的な変動が見える一方で、個人WEIに関しては比較的一定のトレンドを維持しています。社会的指標が大きく変動している期間に、個人的な健康やストレスのスコアにも影響が出ている可能性があります。
– 残差においては、一部の期間で予測困難な急激な変動があり、これは予期しないイベントの影響を考慮する必要があることを示しています。
4. **項目間の相関**
– 相関ヒートマップを用いた分析によれば、社会WEIと個人WEIの各項目間に一定の連動性が見られます。特に「社会基盤・教育機会」と「持続可能性と自治性」は強い相関を示しています。
– 経済的余裕と心理的ストレスは逆相関を示す傾向があり、経済の改善がストレス軽減に関連している可能性があります。
5. **データ分布**
– 箱ひげ図による分析から、総合WEIスコアは0.7から0.85の範囲で集中している一方で、個人のストレスや健康状態にはより広範なばらつきが見られます。
– ストレスのスコアには0.5という比較的低い値の異常値が含まれており、これが全体に影響を与えている可能性があります。
6. **主要な構成要素 (PCA)**
– PCAによる分析では、PC1が72%の寄与率を持ち、データの主要な変動要因を捉えています。これは、総合WEIにおける社会的な変動要因の影響を強く示唆しています。
– PC2の寄与率は8%に過ぎず、特定の指標が総合スコアに与える影響が限定的であることを示しています。
**結論**
全体的に見ると、この期間中のWEIスコアは社会的要因によって大きく左右されていることが明らかになりました。特に7月6日から一時的な上昇後、急激な下降が生じた点については、社内での対策や外部環境の変化が影響を及ぼした可能性があります。政策面や社会的変化がWEIにどのように影響を与えるかを今後も継続的に分析することが重要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド:**
– 初期（7月初旬から中旬）は、WEIスコアはおおむね0.8付近で安定して推移しています。
– 中旬を過ぎたあたりでスコアが急激に低下し始め、7月末までに明確な下降トレンドが見られます。
– 8月以降、データは予測のみに切り替わっており、横ばいもしくは軽微な変動が予測されています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月中旬に、急激なスコアの低下が発生しています。
– 異常値として大きなサークルで強調されており、この期間での変動は特に注目すべきです。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は実績値を示し、赤い「×」印は予測値を示しています。
– 異常値は黒い円で囲まれています。
– 背景の灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しており、信頼区間としての指標となります。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測は、それぞれ異なる色の直線で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 現時点で、実績と予測では若干の乖離が見られます。
– 各予測モデルの線は、異なる手法での将来の動向を予測していますが、いずれも大きな変動はないとしています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 初期の実績データは一定の範囲内で集中しているが、中旬以降のスコア低下は異常値として捉えられている。
6. **直感的な印象と影響:**
– スコアの急激な低下は、スポーツカテゴリーでの何らかの大きな出来事や変化を暗示する可能性があります。例えば、突然の選手交代、大会の結果、規則変更などが考えられます。
– ビジネスや社会への影響として、顧客や視聴者の関心の変化、投資の見直しなどが考えられます。
– 予測の信頼性が高い場合、今後の施策や対策を講じるための重要な指標となります。
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:
## グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの序盤から中盤にかけて、実績のWEIスコアは0.7から0.9の範囲で安定しています。しかし、7月22日以降、スコアが大きく低下しています。
– 予測値は、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ほぼフラットです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 途中で急激なスコアの低下があり、それに伴いいくつかのデータ点が外れ値として識別されています。特に7月22日には顕著な急落があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示し、外れ値として強調されたものは黒い円で囲まれています。
– 予測の不確かさ範囲がグレーで示されていますが、実績の急な変動に対して十分に考慮されているようには見えません。
– 各予測手法の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されていますが、実績との乖離が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と異なる予測手法の線を比較すると、予測手法は実績の急落を十分に反映していないことがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの密度は7月8日から15日にかけて高く、安定期がありますが、これが崩れると予測と実績の相関が低下することを示しています。
6. **直感的な解釈とビジネスや社会への影響**
– 初期の安定したパフォーマンスが続けば、信頼性の高いモデルであると評価されるかもしれません。しかし、急なスコアの低下と予測の不一致は、モデルの改善が必要であることを示唆しています。
– ビジネス面では、突発的な変動が予想される市場や状況では、モデルの精度と柔軟性が問われるでしょう。
– 社会的には、パフォーマンスの急激な変動はアスリートのコンディションや環境の変化を反映している可能性が考えられ、注意深く分析する必要があります。
このデータからは、モデルの精度向上のためのさらなるデータ収集や異常検出手法の強化が求められると考えられます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフを見る限り、最初の20日間はWEIスコアが比較的高く、上限付近で変動しています。
– その後、大きくスコアが落ちて、横ばい状態が続いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 20日目付近で急激なスコアの低下が見られ、これが目立った外れ値として認識されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のデータを表しており、密集している期間が多いです。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
– 異常値が丸で囲まれて表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測のデータが対比されており、実績値が大きく変動する前後で予測値がどうなるかが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIのデータは初期に乱れながらも高い値を示し、その後急落する傾向がありますが、予測は安定した範囲（0.7〜1.0）に収束しています。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**:
– 直感的には、スポーツのパフォーマンスが安定していたが重要なイベントか外的要因によってスコアが急激に下がったことが示唆されます。
– 予測ツールの信頼性が問われる局面であり、予測モデルを見直す必要があるかもしれません。
– ビジネスにおいては、このような急激な変動に対する対策や予防策を事前に計画することが重要です。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）はおおむね横ばいの状態を示しています。大きな上下動は見られません。
– 予測データも横ばいを維持しており、一定の範囲で動くことを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部、個別に外れ値として認識されるプロットが存在しますが、全体のトレンドに大きな影響を与えているようには見えません。
3. **プロットの意味**:
– 青いプロットは実績、赤い×印は予測結果を示しています。
– 外れ値として認識されたデータには黒い丸が付いています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測の種類ごとに異なる色が用いられています（緑:線形回帰、青:決定木回帰、紫:ランダムフォレスト回帰）。
– 全体的に、3つの予測手法は似たようなトレンドを示しています。
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大きな乖離はなく、良好な予測が行われている印象です。
6. **直感的な印象とビジネス、社会への影響**:
– このグラフからは、スポーツカテゴリにおける個人の経済的余裕が安定していることが感じられます。
– 急激な変動がないことは、スポーツ選手の経済的安定性がある程度保たれていることを示唆する可能性があります。
– ビジネスにおいては、スポンサー契約や長期的な投資の判断材料として、この安定性がポジティブに捉えられるかもしれません。
全体として、個人の経済的状況は安定している一方で、予測の不確かさを認識しつつ、戦略を組み立てる余地があることがわかります。
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:
以下のグラフ解析を行います。
1. **トレンド**:
– グラフ全体を通じてWEIスコアはおおよそ0.8付近で横ばいの状態を維持しています。ただし、7月20日ごろからスコアが急激に低下しており、下落トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 期間の初めと終わりに近い部分でスコアの急激な下落が確認されます。特に最後の数日においてスコアが0.6付近まで下がっていることが異常値として示されています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績のデータであり、初期は密集していますが、後半で散らばりが見られます。
– 大きな黒い円は異常値を示しており、データの不確かさを検証することが必要です。
4. **複数の時系列データ**:
– 様々な予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が表示されています。全て水平方向の直線で、短期的にはあまり変動を見込んでいないことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは主に0.8付近に集中しているが、後半で分布が広がっており、変動の増加が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 健康状態が急に悪化する可能性があることを示しており、特に7月下旬以降の急激な悪化に関する背景要因を特定することが重要です。
– ビジネスやスポーツのパフォーマンスに影響を与える可能性があり、このような変動に適切に対応するためのアクションが求められます。
全体として、急激なスコアの変動を監視し、予測モデルの改善や追加のデータ収集が必要です。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **観測されるトレンド**:
– 横ばい傾向が見られます。プロットされている実績データ（青色の点）は、期間中大きく変動することなく、特定の範囲内に収まっています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**:
– 異常値として示されているデータポイントがいくつか（青い点の黒い丸囲み）観測されます。異常値がプロットの上下に偏在している場合、大きなストレス変動がある可能性があります。
### 3. 各プロットや要素
– 青色の点は実績データを示しており、全体的に60％〜80％の範囲に集中しています。
– グレーの影は予測の不確かさ範囲（±3σ）を示しており、実績データがこの範囲内に収まっています。
– 予測線（緑、青、紫）はさまざまな予測方法を示しており、いずれもほぼ安定しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– すべての予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が実績データに対して一貫性があり、予測範囲内に収まっていることが見て取れます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– データの分布は横ばいではあるが、個々のストレスレベルに対する特異性（外れ値）が観察されます。
### 6. 直感的洞察とビジネス・社会への影響
– **直感的洞察**:
– WEIスコアの安定は、ある程度心理的ストレスを管理できていることを示唆します。しかし、外れ値の存在は、特定のイベントや状況でストレスが高まる可能性を示唆しています。
– **ビジネスや社会への影響**:
– スポーツ選手が心理的ストレスを効果的に管理できれば、パフォーマンスが向上し、チームの成果に貢献する可能性が高まります。
– 異常値が多い場合、心理サポートの必要性が高まるかもしれません。これにより、個人や団体レベルでのメンタルヘルス支援プログラムが有効に機能するでしょう。
この分析を基に、さらなる詳細な対応策やストレス管理の戦略を検討す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:
以下の点について、グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– 実績データは全体的に横ばいではありますが、初期に比較すると若干の下降が見られます。
– 予測データ（特に線形回帰）は緩やかな下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値としては、数値が急に下がっているプロットがあり、それらは明確にマークされています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のドットは実績値を示しており、過去30日間のデータの分布を表しています。
– 灰色の影で表されている部分は、予測の不確かさを示す範囲です。
– 異常値は黒い円で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実際のデータと予測値（線形、決定木、ランダムフォレスト）の間にはいくつかのギャップがあります。これらのモデルは実績の一部に追随できていないように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実数データは0.6〜0.8の範囲に密集していますが、数日間低いデータポイントが記録されています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– WEI（自由度と自治）が安定していることは、スポーツ選手のパフォーマンスの一貫性を示唆していますが、下降トレンドは注意が必要です。
– 外れ値の出現は予期しない状況やイベントの影響を反映している可能性があります。
– モデルの精度を向上させるためのさらなる検証とデータ収集が推奨されます。予測のパフォーマンスを改善することで、戦略的な意思決定に貢献することができるでしょう。
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:
グラフの分析結果は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– WEIスコアは最初の15日間ほどで高い値を保持していますが、途中からスコアが下がる傾向が見られます。最初の数日間でスコアが上昇し、その後横ばいになりますが、中盤からやや下降気味です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの期間で外れ値が存在し、特定の日に極端に高いスコアが計測されています。これらは黒丸で囲まれたデータポイントとして表示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを表し、黒丸は外れ値を示しています。
– 紫色のラインはランダムフォレスト回帰による予測を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と異常値の関連性が視覚的に示されていますが、予測区間との重なりが示されていないため、予測と実績のズレが少し気になります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に分布はかなり偏っています。始めのほうが高価値のスコアに集中している一方で、期間が進むにつれてスコアが低下しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– スポーツカテゴリにおける公平性や公正さの指標が時間とともに低下傾向にあることは、特定の要因が競技の公正性に負の影響を及ぼしている可能性があります。これは、スポーツ組織や関係者に対して改善の必要性を示唆し、具体的な対策を講じることが求められます。早急な改善策が講じられない場合、競技自体の信頼性に影響を与える可能性があります。
全体として、このデータは監視を続け、具体的な原因分析と対応策の実施を行うことで、公平性・公正さの向上を目指すことが重要です。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績値（青のプロット）のWEIスコアは、期間中ほぼ0.8以上の高いレベルで安定しています。このことは、スポーツカテゴリの持続可能性と自治性が一貫して高い状態を維持していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の数点（特に2025-07-01から2025-07-04にかけて）に外れ値（黒い円で囲まれたプロット）が見られます。これは特異なイベントやデータ収集の誤差を示している可能性があります。
3. **要素の意味**
– 青いプロットは実績値を示しています。
– 紫の線（ランダムフォレスト回帰）は、予測モデルが実績値を安定した状態から緩やかに上昇すると予測していることを示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しており、この幅が狭いことから、モデルの信頼性が高いと考えられます。
4. **時系列データの関係性**
– 実績値と予測値が近い位置関係にあり、予測が実績に基づいて高精度に行われていることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値は高い水準で安定しており、全体的に見ると大きな変動や分散はありません。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフはスポーツカテゴリにおける社会的持続可能性と自治性が高いことを示しており、これは社会的安定性や持続可能な開発にプラスの影響を与えることが期待されます。
– ビジネスにおいては、この安定性が長期的なプロジェクトや投資の安心材料となり得るでしょう。また、外れ値が示す不確定要素は注意深く監視する必要があります。
この分析により、持続可能な社会開発の戦略や施策へのフィードバックとして、スポーツ分野における自治性の強化や安定性の維持が考慮されるべきであると考えられます。
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**:
– 実績（青のプロット）は、全体として0.8〜1.0の間で安定している横ばいの傾向です。
– ランダムフォレスト回帰の予測（ピンクの線）は、わずかに上昇傾向にあります。
– 線形回帰と決定木回帰の予測（青と紫の線）は、特に線形回帰がやや上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月7日と7月8日に、0.6付近の低い外れ値が見られます。これらは異常値としてプロットされています。
– 他の期間では、実績データは比較的一定しています。
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表しており、正確な測定値を示しています。
– 外れ値は黒い円で強調され、通常の範囲外のデータポイントを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを表し、予測モデルの信頼区間を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データは予測モデルのいずれもが示す範囲内にあり、モデルの予測精度は高いと考えられます。
– 全体的に、複数の予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は、似た傾向を示しつつも微細な違いがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測データの間に高い相関があると考えられるものの、わずかなズレが予測されています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 実績が安定していることから、教育機会における基盤は一定の水準を保っていることを示している可能性があります。
– 外れ値がある日付は何らかのイベントや要因、例えば突発的な出来事や技術的な問題が影響を及ぼしていた可能性があり、これに対応するための仕組みや改善策が検討されるべきです。
– 緩やかな上昇予測は、将来的に教育機会が増加する可能性を示唆しており、社会基盤としてのスポーツの役割が強化される兆候となり得ます。
このグラフは、教育機会の評価が比較的安定しており、今後の改善が双方向で進む可能性を示しており、政策決定に有益な情報を提供できそうです。
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:
1. **トレンド**
– 実績のプロット全体で見ると、WEIスコアはほぼ横ばいから緩やかな上昇傾向が見られます。
– 予測はトレンドラインとして見ても、3つの異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）すべてが期間終了までに若干上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としてマークされているプロットがいくつか存在しており、特に期間の始めに集中しています。
– スコアが1より低い範囲でのばらつきが目立ち、一部のデータで急激な変動がある可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データで、比較的一定の密度で分布していますが、時折大きなばらつきがあります。
– 灰色のシェードは予測の不確かさを示しており、予測の範囲が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測間での比較では、予測は全体的に実績に対して保守的で一貫した傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明確な周期性は見られず、全体としてWEIスコアは平均して高めに推移しています。
– 外れ値が示すように、変動の幅は広がっています。
6. **直感的な示唆と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・多様性・自由の保障が着実に進んでいることを示唆しています。予測では改善が続く見込みで、関係者には安心材料となるでしょう。
– 外れ値の存在は、特異なイベントや運営上の問題を反映している可能性があるため、具体的な対策や分析の必要性を示唆します。
– ビジネスにおいては、WEIスコアの向上を支持する施策やPR活動が効果的であると考えられます。
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:
以下は、提供された総合WEIスコア時系列ヒートマップに関する分析です。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれて、高い活動が見られる時間帯が変化しています。
– 7月6日から7月11日までの期間で、8時と15時の活動が徐々に増加する傾向があります。
– また、7月17日以降は19時や23時の活動が増加しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日から7月11日にかけて、急激に活動が増加しています。これが何を示しているかはデータに依存しますが、何か重要なイベントやスポーツの大会などが開催された可能性があります。
– 7月20日にスコアが低下している時間帯が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いはWEIスコアの強度を示しており、黄色が最も高く、紫色が最も低い値を表します。
– ヒートマップの高密度な色の変化は高い活動を示し、低密度な領域は低活動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯で日ごとに活動が変化するパターンが見られます。
– 特定の日付では、異なる時間帯にわたって関連した活動が反映されることがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 朝の7~8時、昼の15~16時に高活動時間帯が集中しています。
– 日が進むにつれて23時の活動が徐々に増加していることも興味深いです。
6. **人間が直感的に感じること及びビジネスや社会への影響**:
– スポーツイベントの時間帯や、集客のピーク時間などを把握する手助けとなります。
– 組織はこれらのデータを活用して、最も関心の高い時間帯に向けてのマーケティングやリソースの配分を最適化できるかもしれません。
– 社会的には、特定の時間帯における集中的な活動の計画や混雑の緩和などに取り組むことができます。
このグラフから得られる情報は、特にスポーツイベントや商業活動の最適化に役立つと考えられます。活動の集中度を理解し、適切な戦略を立てることが可能です。
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:
スポーツカテゴリの個人WEI平均スコアに関するこのヒートマップには、いくつかの興味深い特徴と洞察が含まれています。
1. **トレンド**:
– 各時間帯のスコアは、特定の日付における高いスコア（黄色）と低いスコア（青や紫）が見られ、それらが時間帯ごとに異なるパターンを示しています。
– 日にちが進むにつれて、特に16時と19時のスコアが高めで安定している傾向があるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月5日から7月11日の間で、特に15時と16時に高いスコア（黄色）の急激なピークが見られます。
– 7月20日に19時でのスコアが他の日付に比べ悪化している（紫）ことが目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを表し、黄色が高スコア、紫が低スコアを示しています。
– 連続した色の変化は、スコアの改善や低下を視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 14時から19時までまとまった高いスコアが観察され、これらの時間帯がパフォーマンスのピークである可能性が示唆されます。
– 23時台はほとんどデータがないか、顕著なパフォーマンスが見られないことが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 8時台と16時台で高スコアが観察され、特定の時間帯において成果が出やすい可能性があると考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 直感的に見ると、一定の時間帯でパフォーマンスが良く、特に16時から19時の活動が重要な意味を持っていることがわかるでしょう。これは、トレーニングや試合の計画、またはアスリートのスケジュール管理に大きな影響を与えそうです。
– この情報に基づき、選手の休息とトレーニングを最適化し、ピークパフォーマンスを引き出すことができるでしょう。
全体として、特定の時間に集中した高いパフォーマンスが観察され、戦略的に重要な時間帯が特定されています。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 総じて、時間（主に午前から午後にかけて）の進行に伴い、色が暗くなる印象があります。特定の時間帯（特に午前中）は平均スコアが高く（90%に近い）、午後には若干低下する傾向が見られます。
– 日付による大きな変動はなく、全体的には横ばいのトレンドが見られますが、特定の日付（例えば7月19日）は急激にスコアが減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月19日は明らかに他の日と比べてスコアが低く、これは特筆すべき外れ値です。
– 7月1日や7月20日なども、全体的にスコアが低く暗い色で表示されています。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡がスコアを表しており、暗い色は低いスコア、明るい色は高いスコアを示します。
– 午前中におけるスコアは全体的に高く、午後になると低くなる傾向があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 午前と午後の間で明らかにスコアの分布が異なるため、時間帯によるスコアの変動が確認できます。
– 一部の日付でスコアの急激な変動（特に下降）が複数の時間帯で同時に起こっていることが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯（特に午前と午後）の変化がスコアに影響を与えていると考えられます。
– 特定の外的要因が7月19日に影響を与えた可能性が高く、総じてスコアが低下しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– スポーツカテゴリにおけるこれらのスコア変動は、例えば特定の時間にイベントが集中しており、その時間帯が参加者や関係者にとって最も活動的な時間であることを示唆しています。
– ビジネスへの影響として、スポンサーや広告を掲げる企業は高スコア時間帯に特に注目し、ターゲティング広告などの施策を考慮することが重要です。
– 低スコアの時間帯については、改善策（イベントのタイミング調整やプロモーション強化など）を検討することが有益です。
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:
このヒートマップは、WEI項目間の相関関係を示しています。30日間のデータを元にしており、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 1ヶ月の分析なので、時間的なトレンドよりも相関の強さに焦点が当たっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特異な相関という意味では、「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目との相関が比較的低く、これが目立った特徴です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色が濃い赤に近いほど正の強い相関（0.8以上）、濃い青に近いほど負の強い相関（-0.8以下）を示しています。
– 「総合WEI」と「個人WEI（健康状態）」の相関が高く（1.00）、健康状態が重要な寄与要因であることが示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このヒートマップは主に相関に注目したものであり、時系列データの直接的変化は示していません。しかし、30日間のデータから構築されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（公平性・公正さ）」は、「個人WEI（経済的余裕）」との相関が最も低く（0.19）、社会的要素が必ずしも経済的裕福さと一致しないことを示唆しています。
– 各種WEI間で相関が高い部分として、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と他の社会WEI項目との関係があります。
6. **直感的な印象や影響**
– 多くの項目で高い相関が見られることから、個人の健康状態や心理的ストレスが総合的な社会指標に強く影響を及ぼしている可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、個人の健康や心理的ストレスの改善が、社会全体のWEIを向上させるための鍵となるでしょう。
– 社会的要素は必ずしも経済的余裕と一致しないため、政策や支援は多面的な評価をもとに構築されるべきです。
このヒートマップから、複雑な要因が相互に関連し合っていることがよくわかり、より包括的な社会の理解や政策決定に役立ちます。
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
グラフ全体として、特定の上昇または下降トレンドは見られないものの、各カテゴリ間でスコアのばらつきがあることがわかります。
### 2. 外れ値や急激な変動
「個人WEI（経済的余裕）」および「個人WEI（心理的ストレス）」のカテゴリで顕著な外れ値が観察されます。これらはスポーツに関連するストレスや経済状態が他の要因によって影響を受けている可能性を示唆しています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **箱ひげ図**は、データの分布を直感的に示しています。箱の範囲は四分位範囲を表しており、中央の線が中央値を示します。
– 色の違いは視覚的な区別を助け、どのカテゴリが高スコアまたは低スコアかを特定するのに役立ちます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
時系列データではなくカテゴリごとの比較であるため、直接的な時系列の関係性は考慮されません。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「総合WEI」は比較的高い中央値を示し、中央からのばらつきは少ないです。
– 「個人WEI（経済的充実）」は、ばらつきが最も小さく、データが比較的均一であることが示されています。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
このグラフは、スポーツにおける選手や参加者の異なる側面（経済的状態、心理的ストレス、社会的環境など）がWEIスコアにどのように影響するかを示しており、特に経済的余裕や心理的ストレスが大きなばらつきを示していることが重要な発見です。これらの要素はパフォーマンスや参加意欲に影響する可能性があり、スポーツマネジメントや政策立案者が考慮すべき事項です。バランスの取れた支援や環境づくりが長期的な成功に繋がる可能性があります。
総合WEI STL分解グラフ
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以下は、提示されたグラフについての分析です。
1. **トレンド**:
– 上から2番目の「Trend」プロットを見ると、全体的に緩やかな上昇トレンドが観測されます。これは、スポーツカテゴリのWEIスコアが時間の経過とともに向上していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 下から2番目の「Residual」プロットで、特に2025-07-07から2025-07-11にかけて顕著な急激な変動が見られます。これは、予期せぬイベントや特異な状況を示唆しているかもしれません。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 「Observed」プロットは、実際に観測されたデータを示しています。
– 「Trend」は長期的な方向性を示し、基調の変化を明らかにします。
– 「Seasonal」は周期的な変動を示し、特定のパターンが周期的に現れることを示します。
– 「Residual」はこれらを除いた残りの変動を示し、予測できない変動や外れ値が含まれます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「Observed」は「Trend」、「Seasonal」、「Residual」の合計で構成されています。「Seasonal」と「Residual」の変動が「Observed」の変動の一部に寄与していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 大きな季節変動や外れ値があるが、全体的なスコアの上昇には、トレンドの影響が大きいと推定されます。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**:
– このグラフからはスポーツカテゴリの人気やパフォーマンスが徐々に向上している可能性を示唆します。スポーツ関連のビジネスやイベントは、増加するトレンドを生かしてマーケティング活動を強化することで、利益を得られる可能性があります。急激な変動があるため、予測不確実性に備える準備も重要です。
この分析は、30日間の観察に基づいており、さらなる分析やデータ収集が必要なことも考慮するべきです。
個人WEI平均 STL分解グラフ
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このグラフは、個人のWEI平均スコアに関するSTL分解を示しています。それぞれのプロットから以下の特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 中部のトレンドプロットを見ると、全体として上昇傾向があります。このことは、全体的なパフォーマンスが時間とともに改善していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最上部の観測されたプロットでは、期間の終わりに向けて急激な下降が見られます。これが重要な外れ値として記録される可能性があります。
– 残差プロットでも、7月11日から15日にかけて一時的な大きな変動が見られます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 観測された値プロットは全体の動向を示し、トレンドプロットは長期的な変化を示しています。季節プロットは定期的な変動を表し、残差プロットは予測されない変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドの上昇に対し、季節および残差の変動がその上での細かな変化を表しており、個人のパフォーマンスが環境要因やランダムな事象にも影響を受けることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 観測された値の急下降は、全体のトレンド上昇の影響を受けて、より顕著に見えます。これはパフォーマンスの変動におけるトレンドの影響の強さを示しています。
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**:
– 一般に、パフォーマンスが向上していることはポジティブに捉えられますが、急激な下降が問題や障害の可能性を示唆するかもしれません。こうした変動は、さらなる調査や対応策の立案を促す必要があります。
全体として、このグラフは個人の成績やパフォーマンスが時間とともにどのように変化しているかを理解するのに役立ち、人事評価やトレーニングの効果測定に貢献する可能性があります。
社会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:** トレンドラインは全体として緩やかに上昇しています。これは、スポーツカテゴリにおける社会WEI平均スコアが30日間で徐々に改善していることを示します。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Residualの急変動:** 特に7月7日から7月12日の間で、急激な上昇とその後の急激な低下が観察されます。これは一時的なイベントや何らかの要因による異常値かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed:** 実際の観測データを示し、高低の変動が見られます。
– **Trend:** 長期的な動きを示し、着実な成長トレンドを示しています。
– **Seasonal:** 短期的な周期的変動であり、特にイベントや季節の影響が大きいことを示唆しています。
– **Residual:** モデル化されていない変動で、外れ値や予測外の短期的変動を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **ObservedとTrend:** Observedデータはトレンドに従っているが、一時的な変動（特にResidualで示される）は無視できない。
– **Seasonalと他の要素:** 季節性があるが、長期トレンドと合わせて見たとき、周期的な波が目立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **周期性の影響:** 季節的な要因がObservedに顕著な影響を与えていることがわかります。
– **Residualの特異性:** 特定の期間での大きな変動が全体の傾向から外れるものであることを示しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– **直感的洞察:** 全体的なパフォーマンスの改善が期待できるが、イベントや季節に依存する要因が依然として大きいです。
– **ビジネスや社会への影響:** スポーツ関連の活動やマーケティング戦略は、季節性とトレンドの両方を考慮して設計されるべきです。特に急激な変動が見られる期間には、準備や対応が求められるかもしれません。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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この主成分分析（PCA）のグラフから以下のことが分析できます。
1. **トレンド**:
– 明確なトレンドは見られませんが、第1主成分軸に沿ってデータポイントが広がっているため、第1主成分がデータの主要な変動要因となっていることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の第1主成分（-0.4付近）や、右側の第1主成分（0.2付近）に外れ値が見られます。これらの外れ値は、通常の変動パターンから逸脱した特異なデータを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– データポイントの密集度は第1主成分の正方向にやや高くなっています。これにより第1主成分によって説明されるデータのバリエーションが他と比べ多いことが分かります。
4. **時系列データの関係性**:
– 複数の時系列データが含まれているかは明示されていませんが、短期間（30日間）での観測となっており、トレンドや周期性はこのグラフ単体では不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分の寄与率（72%）が高いことから、この主成分がデータの大部分の分散を説明しています。一方、第2主成分の寄与率は低いため、横方向の変動は少ないです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このデータは何らかのスポーツ関連のパフォーマンス指標をPCAで分析したものである可能性があります。データポイントの密集部分は、一般的なパフォーマンスの範囲を示し、外れ値は特異なパフォーマンスを示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、スポーツ選手のパフォーマンス分析やチームの最適化などに役立つかもしれません。特に外れ値の選手は特別なトレーニングや戦略策定において重要な示唆を与える可能性があります。
データに基づいた意思決定を行う際には、外れ値の原因や密集するデータポイントに関する詳細分析が有効です。
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。
