📊 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の傾向**: WEIスコアは全体的に0.7から0.9の間を推移しています。2025年の初めから一貫して上昇する傾向がありましたが、特に7月中旬に高スコアのピークが見られました。その後7月下旬に急落しています。
– **個人と社会のWEIスコア**: 個人WEIスコアは安定していますが、7月の特定の日には心理的ストレスと健康状態の変動がありました。社会WEIスコアは7月全般に高く、特に7月上旬に一時的な上昇が観察されました。
2. **異常値の分析**
– 7月1日、2日、5日、7日、11日に特筆すべき異常な低スコア、特に健康状態や経済的余裕のカテゴリで観察されました。また、7月20日に顕著な低スコアがいくつか検出されました。これらの低異常値は、一般的には個人のストレスや経済的要因に関連している可能性があると考えられます。
3. **季節性・トレンド・残差**
– **STL分解の概要**: 長期的には上昇トレンドがありますが、短期的な季節変動があります。特に、週末や祝日の前後に小規模な落ち込みが見られる点が特徴的です。残差はランダム配列、予測を難しくしています。
4. **各項目の相関分析**
– 相関ヒートマップによれば、持続可能性と自治性が社会的多様性と高い相関関係を持っています。また、個人的および心理的要因、特に健康状態と経済的余裕の間に中程度の相関がありました。
5. **データ分布**
– 箱ひげ図を通じて検証したところ、様々なスコア間にばらつきがあり、特に個人的な経済的余裕の項目にはいくつかの外れ値が存在していることが確認されました。中央値は各カテゴリーで平均して高い水準を保っています。
6. **主要な構成要素分析 (PCA)**
– PCAの結果、PC1が主要な変動要因であり、寄与率0.72を示しています。これから、健康状態、心理的ストレス、社会的持続可能性がWEIの全体評価に強く影響していることが示唆されます。
### 総合的見解
データから、特定の日に異常値が確認され「イベント」や「ストレスの多い状況」が影響した可能性が考えられます。特に個人と社会のWEIが各日で高度に変動しており、健康状態や経済的余裕の変動が著しく、社会年中行事や気候条件が間接的に関与しているかもしれません。この分析は、スポーツ関連の活動が日常的な幸福度や社会的持続性に与える影響を理解するために有用です。
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:
以下は、提供されたグラフの詳細な分析です。
1. **トレンド**:
– グラフは評価日の開始から7月1日あたりまで実績データがあり、その後途絶えています。その後、5月1日あたりから「前年（比較AI）」のデータが再び現れ、増加傾向を示しています。
– これにより、トレンドは主に横ばいから、後半にかけて上昇していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の実績データ（青の円）の中にいくつかの異常値が識別されており、これらは通常の実績データから外れたプロットです。
– 前年のデータに関しては、明らかな外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青のプロットは実績（実績AI）を示し、黒の枠で囲まれたプロットは異常値を表しています。これらのデータは7月以前に集中しています。
– 緑のプロットは前年の（比較AI）データを示しています。これらのデータは主に5月以降に見ることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年比較AIのデータに直接的な重複はありませんが、実績の終了から前年データの開始までの間に大きな時間的ギャップが存在します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「実績」と「前年」のデータが異なる期間に集中しているため、直接比較は困難ですが、前年のデータが実績を元にした予測の範囲内に入っていることは一貫性を示唆しています。
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**:
– このグラフからは、スポーツ領域において前年の傾向を活用して将来予測を立てることができる可能性が示されています。
– 異常値の存在は、データの品質問題や予期せぬ事象が考慮されるべきことを示唆しています。
– 全体として、成長傾向が見られるため、この業界またはスポーツカテゴリの競争力が上がっている可能性があります。
この分析は、データに基づいた意思決定や戦略構築の助けとなるでしょう。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– グラフには、色ごとに異なる時期が表示されています。2025年7月から2025年10月にかけて青色のプロットで実績データが示され、2026年6月以降に緑色で前年データが表示されています。この間にデータが欠落しており、トレンドの明確な推移がわかりにくいです。青色の実績データは、0.8前後で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いデータの中には異常値が見られますが、この影響が全体に大きな変動を引き起こしているわけではありません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績データを示し、緑色の点は前年のデータです。グレーの領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 紫、ピンクの線は予測されたトレンドラインですが、予測値のプロットは見当たりません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青の実績データと緑の前年データは別の期間のものです。よって、直接的な関連性を示すデータはありません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年データはそれぞれの期間で分布しており、目立った相関は見られません。
6. **人間が直感的に感じること、および影響**
– 結果は安定しているように見えるが、一部に異常値があるため、可能性のある原因を調査する必要があります。
– 競技パフォーマンスの安定性も示唆されますが、予測のラインが明確にプロットされていないため、予測の信頼性については更なる情報が必要です。
このグラフから得られる重要な洞察は、異常値の原因分析と時間を通じた安定性の確認です。スポーツの分野では、選手のパフォーマンスを向上させるための指針となるでしょう。
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:
視覚的な特徴とそこから得られる洞察は以下の通りです：
1. **トレンド**:
– グラフの左半分では、青いプロット（実績AI）が高いWEIスコア（約0.7〜0.9）付近で密集しています。これは安定的な高スコアを示しています。
– 右半分の緑のプロット（前年データ）は、同様に高い水準で始まり、わずかな変動を見せつつクラスターを形成しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のプロット群には異常値（黒のリング）がいくつか観察されますが、大きな変動はありません。
– 全体的に外れ値が少なく、スコアは比較的一貫しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青は実績データ、緑は前年データを表しています。
– 紫と赤の線は異なる予測手法の結果を示し、AIの予測がこれらの範囲内に収まっていることが重要です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現実の実績データ（青）と前年データ（緑）のパターンが類似しており、年々の基準維持またはわずかな進歩が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年データの密な分布から、高い相関が推測されます。
– 予測データのトレンドと現実データが一致することが、モデルの正確性を指示します。
6. **直感とビジネス・社会への影響**:
– 高いWEIスコアが長期間維持されていることから、スポーツカテゴリにおけるパフォーマンスまたは評価が安定的に高いことが示唆されます。
– 社会的には、この安定性は信頼性やパフォーマンスに肯定的に寄与し得ます。
– ビジネスにおいては、投資やスポンサーシップの決定にプラスの影響を与える可能性があります。
このグラフは、AIの予測が実績と前年のトレンドをしっかり捉えていることを示し、予測精度の高さを裏付けています。
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:
1. **トレンド**:
– 初期段階ではWEIスコアが高く、横ばいに推移しています。
– 時間が進むにつれて、データポイントの配置に大きなギャップがあり、一貫したトレンドは見当たりません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期に異常値（〇）が見られます。これにより、特定のイベントや誤差の可能性が示唆されます。
– 後半のデータは緑色で密集していますが、目立った外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青色（実績AI）は実際のWEIスコアを示し、主に初期段階に集中しています。
– 緑色のプロットは前年の比較AIで、後ろの期間にだけ存在しています。
– 予測範囲や他の予測方法は紫色や灰色で表示されていますが、初期にのみ存在しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測データにギャップがあり、後半のデータは予測や前年比較が中心となっています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の異常値を除けば、青と緑のデータは比較的安定した分布を示しています。
6. **直感的洞察と影響**:
– 初期に高いWEIスコアの密集が見られ、経済的な安定が強調されています。
– 急激なデータのギャップは、特定の影響を受けた可能性があり、予測精度やデータ収集の課題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、スポーツ選手の経済的余裕の変動は、トレーニングや競技への参加に影響を与える可能性があります。
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:
### グラフ分析の視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフの最初の部分（2025年夏頃）は、実績データ（青色）が比較的高く安定していることが観察されます。
– 後半（2026年春頃）も同様にデータが安定していますが、データの色が緑色で表示されており、前年の比較として示されているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データの中に目立つ外れ値は見当たりません。すべてのデータポイントが均一な範囲に共通しているように見受けられます。
– 左側のデータポイントには、いくつかの異常値（黒いアウトライン付き円）がありますが、大きな変動は確認できません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いが予測手法やデータの種類を示しています。例えば、青は実績を示し、緑は前年のデータを示しています。
– 予測（AIや異なる回帰法に基づいた予測線）は、それぞれ異なる色の線として表示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測（赤色×）と実際のパフォーマンスの間に大きなズレはありません。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のすべてが、実績データとおおよそ一致した範囲で予測を行っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に目立つ相関関係や周期性は見受けられません。
– 各実績の範囲は安定しており、予測もその範囲内に収まっています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– データが安定して高い水準にあることから、対象者の健康状態は良好であると、直感的に理解できるでしょう。
– スポーツカテゴリにおいて、一貫したパフォーマンスが維持されていることは、競技者や関係者にとってポジティブな影響を与えるでしょう。
– ビジネス上、このような安定したデータはスポンサーシップや投資の対象として関心を引きやすいため、長期的に信頼されるデータといえます。
このグラフからわかるのは、ウェルネスや健康状態が比較的一貫しており、予測と実績の差異が少ないため、信頼性の高い状態だということです。このような結果はスポーツ選手やそのサポートチームにとって、安心材料となります。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 期間の前半（2025年7月から2025年11月）は、実績（青色）のデータが1の近くで横ばいの状態になっています。
– 期間の後半（2026年5月から2026年7月）では、前年度のデータ（薄緑色）も同じく高スコアで公開されており、あまり変動が見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の段階（2025年9月）において、異常値が0.6付近に存在していますが、特に急激に大きくずれたポイントは見当たらないようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青のプロットは実績を表し、大部分が高スコア（約0.9-1.0）で安定しています。
– 異常値は黒色の円で表され、標準的なスコアからの逸脱を示しています。
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が異なる傾向を示している可能性がありますが、全体的な大まかな予測範囲は重なっているようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年度の比較では、どちらも高いスコアで類似のパターンを示していますが、前年度がやや分散していることが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 一般的に、データの大部分が高い位置で推移しており、心理的ストレスが均一に低いことを示しています。
– データの分布は、高スコア領域にあることから、安定した低ストレス状態を示唆しています。
6. **直感的に感じること、および社会的影響**
– 人間の視点から見ると、一貫して高いスコアは、選手の心理的ストレスが継続的に低く、健康的な心理状態を維持していることを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、安定した心的健康を維持することで、選手のパフォーマンス品質が安定し、結果的にスポーツの価値向上やブランドの信頼性増加につながる可能性があります。
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:
1. **トレンド**
– グラフは、主に左側に集中しており、WEI（自由度と自治）スコアが7月から9月にかけて観測されています。右側は同程度の濃さで、数ヶ月後（2026年5月以降）に新たなデータが登場しています。
– 左側はやや横ばいのスコアを示しており、右側も同様の傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのデータ点は異常値としてマークされています。これらは、他のデータ点に比べて異s常に低い値を示しており、特に7月から9月にかけて観測されています。
– 示された予測の範囲を超えるデータは見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データを示し、より暗い緑色のプロットは前年のデータを示しています。
– 予測は3つの異なる回帰手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が用いられ、それぞれ異なる色で示されています。
– グレーのシェードは予測の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**
– 実績データと前年のデータが直接比較できる形でプロットされています。両者のスコアは似通っているように見えますが、右側の濃い緑のプロットは若干低めの値を示す傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データでは、若干の下降傾向がある時期と、ほぼ横ばいの時期がある模様。全体的な分布は狭く、中央付近にデータが集中しています。
6. **直感的な洞察、およびビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが時間とともに大きく乱れることはなく、予測範囲内に留まっていることから、自由度と自治の安定性が示唆されます。
– スポーツにおける個人の自由度と自治の向上は、選手の満足度やパフォーマンスに影響を与える可能性があり、その改善は長期的に良い結果をもたらす可能性があります。
– 異常値は調査の必要があり、今後のトレンドや戦略に合わせた調整が重要です。
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:
このグラフについて以下の点を分析します。
1. **トレンド**:
– グラフの左側に集中的にプロットされている実績値は、全般的に0.6から0.9の範囲にあります。その後、データの間には約1年のギャップがありますが、右側に移行した際に0.7から0.9付近の高いスコアでの予測値が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側にある異常値は、他のスコアに比べてやや低い位置に点在しており、予測モデルにどの程度影響を及ぼすか考慮が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、緑の点は前年との比較のための予測値です。紫、緑、ピンクの線は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の結果を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には時間的なギャップがありますが、同じスケールで測定されているため、予測したスコアの質を前年の実績と比較して評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は若干のばらつきが見られますが、全体として約0.7から0.9に集中する傾向があります。予測値も同様の範囲で推移しているため、モデルの精度は高いと考えられます。
6. **直感的な洞察**:
– グラフが示唆するのは、スポーツカテゴリにおける公平性や公正性の測定が比較的ステディなレベルを保持しているということです。それに加えて、予測モデルが過去の実績を反映して今後の傾向を高く見積もっていることから、改善あるいは維持の努力が行われ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、スポーツ業界における公平性の視点が重要なテーマであり続け、大きな変動がないことは安定した施策の効果を示していますが、継続的な注視が必要です。
このような視点から、グラフを読み解くことができます。
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
– **初期の期間（左側）**: WEIスコアは、0.8から1.0の範囲で横ばいに推移しています。
– **後期の期間（右側）**: 具体的な数値が減少し、データポイントがより集中している傾向があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期の時点でいくつかの異常値が見られ、黒い円で囲まれたデータポイントです。
– **急激な変動**: 特に見られませんが、初期のデータ範囲の広がりと比較して後期の安定性が際立ちます。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点**: 実績データで、初期の広がりがある部分を示します。
– **緑の点**: 前年の比較データで、後期に集中して表示されています。
– **紫、ピンクのライン**: 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）の結果を示します。それぞれの予測モデルの結果が重なって予測範囲を形成しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **初期 vs. 後期**: 前年との比較では、緑の点が示すように集中しており、前年と今年の間の安定性が見られます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **全体の分布**: 初期のデータは広く分布しているのに対し、後期のデータはより集中しており、安定的な傾向があります。
– **相関性**: 初期の外れ値が後期には見られないことで、予測精度やデータの収束性が向上していると推測できます。
### 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
– **直感的な感覚**: 初期のデータの広がりからの改善と、後期に向けた安定性を直感的に感じることができます。これにより、多くの人がWEIスコアの改善を感じられるでしょう。
– **ビジネスや社会への影響**: 持続可能性と自治性の評価が改善されていることから、組織の持続可能性への取り組みが効果を上げていることがわかります。スポーツカテゴリにおいても同様に、改善の効果が見られることでしょう。
このグラフは、データの管理や予測の精度の向上を示すとともに、持続可能な戦略の結果を反映しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンドの評価**
– **上昇/下降/横ばい**：グラフは2つの期間に分かれています。最初の期間（2025年7月から2026年1月）では、スコアが0.8から1.0の間で密集しており、一定の範囲で横ばいです。次の期間（2026年5月以降）では0.6から0.8の間で新たな範囲にシフトしていますが、こちらも横ばいです。
– **周期性**：特に周期性は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第1期の左側にいくつかの異常値が見られ、それは上部から外れています。
– 動的な急激な変動は見当たりませんが、期間ごとにスコアが異なるレンジになっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **実績（青色）**は、実際のスコアを示し、それらが互いに近接していることから一貫性を伺えます。
– **予測（赤色）**は過去データと比較して異なるプロットが存在しません。
– **異常値**は強調されていますが、PEレベルに対して異常が小さいため、大規模な影響は示されない可能性があります。
– 線形、決定木、ランダムフォレストといった様々な回帰手法がそれぞれ異なる傾向を示しています。
4. **時系列データの関係性**
– 第1期の8か月間のデータは第2期のデータと明瞭に分かれています。つまり、2つの時期間で環境や条件の変化があった可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時系列スコアは特定の時間帯での転換ではなく、全体的な変化を示しているため、短期間の変動ではなく長期的な変動に関連している可能性があります。
6. **直感的な感覚と影響の洞察**
– 人間がこのグラフから受ける印象として、急激な変動がなく、安定したパフォーマンスが伺えます。一方で時期ごとにスコアの範囲が異なることは、教育機会や社会基盤に関して施策が大きく変わったことを意味しているかもしれません。
– ビジネスや社会的には、第一期から第二期へのスコアの減少傾向があるため、教育分野や基盤の再強化が求められる可能性があります。
このグラフは、スポーツ分野での社会基盤や教育機会に関するパフォーマンスを示しており、特に大きな変化がない安定的な時期と、その後のスコアがやや下振れする時期の存在を示しています。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析および洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフは、測定期間の初期には実際のスコアが高く安定していることを示しています。その後の期間においては、データが不足しているように見え、再びデータが現れた際には若干のスコアの変動が見られますが、全体的には高いスコアを保持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のころにいくつかの異常値が観察されています。これらはデータのばらつきや外部要因による突然の変動の影響を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを示し、緑と赤の点は過去データと予測データを示しています。
– 線回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の異なる予測モデルが使用されていることが示されています。それぞれが異なる特徴を持ち、予測の信頼性を評価する指標となります。
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の比較から、モデルが実際の動向をある程度正確に予測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**:
– 初期と後期でデータの分布が異なるため、一貫したスコア保持のためには安定した外的条件の維持が必要です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 高いスコアを保持し続けることは、共生・多様性・自由の保障が社会において重要視されていることを反映しています。
– スポーツにおける社会的価値の高まりが示唆され、このトレンドの維持がスポーツ産業や社会全体の意識向上に寄与する可能性があります。
このグラフを通じて、社会的WEIの改善がスポーツ分野でどのように具現化されているかを明確に説明でき、今後のさらなる改善のための戦略立案に寄与するでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップ全体の色の変化から、時間帯ごとにWEIスコアが変動していることがわかります。特に、特定の日付に集中して、高い指数（黄色や緑色）が観察される時間帯があります。
– 明確な周期性は特にありませんが、7月5日から7月17日にかけて高いスコアが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日と7月20日に見られる低いスコア（青や紫の部分）は、他の日に比べて異常値として映ります。この変化は注目すべきです。
3. **各プロットや要素**
– 色の濃淡はスコアの大きさを示し、明るい黄色や緑が高いスコア、青や紫が低いスコアを示しています。
– 時間帯と日付の組み合わせにより、ある時間帯での活動がより盛んなことが示され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**
– 異なる時間帯で異なる活動パターンが見られるが、特定の日付では特定の時間帯に集中して高いスコアが見られる。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の日付と時間帯に依存した南ヨーロッパ活動があり、環境やイベント、あるいはスポーツの大会など外部要因が影響している可能性。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 特定の時間帯に高いスコアが集中していることから、これを利用してスポーツイベントの開催時間を調整したり、広告の最適化を行うことが考えられます。
– また、7月1日や20日のような低スコアの日は、特別な変更や外部要因による影響を調査するべきです。
このように、時間帯ごとのスポーツ活動の活発さや変動は、ビジネス戦略の見直しや市場の潜在的な機会を探る上で価値ある情報を提供します。
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:
このヒートマップは、特定の期間（2025年7月1日から7月20日まで）における個人のWEI平均スコアを時間帯ごとに示しています。視覚的な特徴および洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 明確な周期性は見られないが、特定の日や時間により高い/低いスコアの傾向が存在。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月20日の時間帯23時が他の日と比べて著しく低いスコアを示している。紫色はスコアが非常に低いことを示唆。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さはWEIのスコアを示しており、一般的に緑色は中程度、黄色は高い、紫色は低いスコアを表している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 一日の中でも特定の時間帯（15時から17時）のスコアに高いパフォーマンスが見られる。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日（特に7月7日〜7月15日）にスコアが良い傾向が見られ、スコアが安定して高い。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 個人のパフォーマンスにおいて、特定の時間帯や日付に高いパフォーマンスが発揮されていることは、活動のスケジュール調整などに役立つ可能性がある。
– 場合によっては、このデータから最も成果を出しやすい時間帯をターゲットにトレーニングや重要な活動を行うと良い。
全体として、特定の日付と時間帯が個人のパフォーマンスの向上に影響を与えており、その情報に基づいて戦略的なプランニングが可能でしょう。
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:
### グラフの解析と洞察
1. **トレンド**:
– 全体的に、特定の時間帯（特に15時と7時ごろ）で高いスコアが観察されます。ヒートマップの色が濃い黄緑色から黄色に変わることで示されているように、これらの時間帯では一貫して高い評価が得られているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 8時台には、特に7月2日と5日に紫色が見られ、スコアが低い外れ値があることがわかります。
3. **要素の意味**:
– 色相が緑から黄色に変わる部分は高いスコアを示し、紫から青に変わる部分はスコアが相対的に低いことを意味しています。ヒートマップのこの色の変化は、時間帯ごとのスコアの変動を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯にわたり類似のパターン（15時の高スコアと7時の上昇トレンド）が見られるため、これらの時間帯では一般的に活動が活発である可能性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯間での一貫したスコアの高さは、何らかの関連活動があることを示唆しており、時間帯ごとのスポーツイベントやアクティビティの人気度が影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、特定の時間にスポーツ活動が集中しているということです。ビジネス的には、これらの時間に広告やキャンペーンを集中させることで、ターゲットオーディエンスへの露出を最大化できる可能性があります。
– 社会的には、特定の時間帯がスポーツや活動にとって重要であることは、都市計画やスポーツイベントのスケジューリングに影響を与えるかもしれません。
このグラフから、時間帯ごとのスコアの変動を細かく把握することで、効率的な資源配分やマーケティング戦略の立案に繋がる可能性が示唆されています。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップ全体を通して、高い相関を示す赤色が多いため、多くのWEI項目間で強い正の相関が見られます。これは、スポーツに関連するさまざまな要素が密接に関連していることを示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に低い相関を示す青色に近い部分は、「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」で、相関が0.19と低く、ここは特異な関係性を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 横軸と縦軸の各要素の間にある色の濃淡で、相関係数の大きさが示されています。赤色が濃いほど相関が強く、青色が濃いほど相関が弱いことを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データとしての変動ではなく、項目間の固定された相関を示しているため、直接の周期的な変動やトレンドは捉えられません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と「社会WEI（公平性・公正さ）」は0.96という非常に高い相関を示し、社会的要因が総合的なパフォーマンスに大きく影響していることが分かります。
– 個人の健康状態と社会的な要素（「社会WEI（持続可能性と自治性）」など）の間でも比較的良好な相関が見られます（0.62）。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– スポーツの分野において、個人の心理的ストレスや社会的な公平性が他のWEIと強く結びついていることから、ウェルビーイング全体を高めるには、これらの要素に焦点を当てた政策やプログラムが有効でしょう。
– また、社会的要因とスポーツのパフォーマンスが密接に関連していることは、社会政策がスポーツ界に与える影響の大きさを示唆しており、特に公共政策の策定において考慮すべき重要なポイントです。
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:
この箱ひげ図は、異なるタイプのWEIスコア分布を比較しています。それぞれのボックスプロットはデータの中央値、四分位範囲、外れ値を示しています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– 上昇や下降トレンドはありませんが、異なるカテゴリ間でスコアの分布に違いがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済幸福度）」と「社会WEI（生態系整備・教育機会）」にはいくつかの外れ値が見られ、異常な変動を示しています。
3. **プロットの要素**:
– 色によってカテゴリを区別していますが、特に違いは視覚的に強調されていません。
– 中央の線は各カテゴリの中央値を示し、箱の上限と下限は第1四分位数と第3四分位数です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ期間のデータを使用しているため、カテゴリーごとの比較が主で、時間的な関係は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（持続可能性と自治体）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」は高い中央値を持ち、安定しています。
– 「個人WEI（心理的ストレス）」は中央値が他より低いにもかかわらず、広い分布を持っています。
6. **直感的洞察および影響**:
– 人々は「社会WEI（持続可能性と自治体）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」が他より安定して高く、社会的幸福度の重要性が反映されていると感じるかもしれません。
– 逆に「個人WEI（心理的ストレス）」の低いスコアは、個人のストレス管理に対するさらなる支援が必要であることを示唆しています。
– ビジネスや社会において、個人の心理的幸福度の向上が求められており、特にストレス管理やメンタルヘルスのサポートが重要な課題となりそうです。
この分析は、スポーツに関連する社会や個人の幸せや福祉に対する影響を見極めるための施策を考える手がかりとなるでしょう。
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）の結果に基づくグラフについて、以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– データは明確な直線的なトレンドを示しておらず、全体として散らばっています。ただし、データの密集度は右側に多く見られ、これは特定の特徴がより強調されている可能性を示唆します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分で-0.2未満、第2主成分で-0.1未満の点が外れ値として考えられます。これらの点は、他のデータから大きく離れているため、異常なパターンや特異な要素を持つ可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は特定のスポーツイベントや選手の成績に関連しているかもしれません。第1主成分は0.72の寄与率を示しており、データの大部分の変動を説明しています。第2主成分は補助的な要素（0.08）を表しているため、影響は少ないです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– データは単一の散布図で示されており、時系列の変化自体は示していませんが、サンプルの間でどのような特徴が共通しているのか、または異なるのかを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分が第2主成分に比べて多くの変動を説明しているため、横軸方向に関連性の強い要素が存在することがわかります。右上の集中した点群は、関連性の強い特徴を持つデータであると考えられます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– この分析からは、スポーツにおける主要な成績要因や特徴が浮かび上がり、新たなトレーニングや戦略のヒントに繋がる可能性があります。特に密集した領域は成功要因の特定や最適化に貢献できるでしょう。また、外れ値に注目することで、予想外の要因やリスクを特定することも可能です。
全体として、このPCAプロットは、データセットの中でどの要素が重要であるかを示し、さらなる詳細分析のための基盤を提供しています。
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。