📊 データ分析（GPT-4.1による）
## データ分析結果
### 時系列推移
全体として、**総合WEI**スコアは期間の初めに低く始まり、中旬にかけて上昇している傾向が見られます。最終的には再び下降傾向になります。特に、2025-07-06から2025-07-10にかけて、高い部分を維持していることが注目されます。一方で、最終的に7月20日には最低値の0.64を記録しています。
個人WEIおよび社会WEIの平均についても似たような傾向ですが、社会WEIは個人WEIよりも全期間にわたって安定した高値を示します。
詳細な項目で見ると、**心理的ストレス**と**自由度と自治**の変動が大きく、期間中に急激な変動が何度か見受けられます。
### 異常値
異常値は指定日に複数検出されています。特に、7月20日には数多くのWEIスコアが異常値として記録されています。これらの日は、全体的に多くの要素でスコアが低下しているため、外的要因(社会情勢、スポーツ関連の行事または規制)による影響が考えられます。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
限られた時系列データのため、明確な季節性は特定困難ですが、トレンドは全体的に**中旬にピーク**を迎え、その後下落していることが分かります。残差においては、以上の日に大きな変動が見られ、特に7月20日の急激な低下が際立っています。
### 項目間の相関
WEIの各項目間の相関性は、特に個人の**健康状態**、**心理的ストレス**、**社会基盤・教育機会**と**社会の持続可能性**のスコアが強く関連しており、社会的安定性が個人のストレス低減や健康に直接影響を及ぼしていることが示唆されます。
### データ分布
各項目の箱ひげ図からは、**個人経済**と**心理的ストレス**のバラつきが顕著です。これらの要因は個人の生活の質に大きく影響しており、時には外れ値が頻繁に見られることから、利用者の多様な生活状況を反映していると考えられます。
### 主要な構成要素 (PCA)
PCAの結果、**PC1**がデータの主な変動要因を説明しており、主要な寄与率を持っています。この成分は、人々の総合的な福祉や社会的安定性を取り巻く経済および心理的側面の両方から影響されていることを示しています。
### 結論と要因の考察
データから読み取れる主なメッセージは、社会環境や経済的安定性が個人の健康やストレスに及ぼす影響が強いことです。7月20日に異常値が多く見られた点については、外部的なイベントや社会的変化が影響している可能性が高く、これが生活状況に直接反映されたと考えられます。
全体として、WEIスコアの推移は個々の要因が及ぼす相互の連携と、これらがどのように日常的な社会生活の向上に寄与しているかの洞察を提供するものです。사회적 안정성의 중대한 변동에 유념이 필요합니다.
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **上昇・下降傾向**: グラフ全体として、初期の数日はスコアが安定して比較的高い（約0.8以上）ですが、その後、軽微な下降と再上昇を繰り返しています。期間の後半に急激な下降が見え、その後にやや横ばいの傾向があります。
– **周期性**: 特に顕著な周期性は見られませんが、一部の小さな変動が観察されます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: グラフ内に黒い円で示された外れ値がいくつか見られ、特に急激な下降の部分で明白です。
– **急激な変動**: グラフ中盤でスコアが急激に下がっている箇所があり、これが注目されるべき急変です。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青い点）**: 実際のデータポイントを示しています。
– **予測（赤い×と線）**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの異なる予測モデルが用いられ、それぞれに対応する線が示されています。
– **不確かさの範囲（灰色の範囲）**: 予測データに対する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
– 予測値3種類（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の挙動はほぼ同一であることから、モデル間の一致があることが見て取れます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データは予測データの範囲内に収まる傾向があり、予測モデルの精度が高い可能性があります。ただし、一部の外れ値によってモデル予測からのズレが確認できます。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **人間の直感**: 時系列における急激な変化は関心を引き、何らかのイベントや要因が背後にあるのかを疑う心理が働くでしょう。
– **ビジネスや社会への影響**: 外れ値や急激な下降は、スポーツカテゴリでの予期しない出来事（例：選手の怪我、天候影響など）を示唆しており、迅速な対応が要求される状況を感じさせます。予測モデルの精度が高い場合、戦略的な意思決定に寄与する可能性が高いです。
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:
1. **トレンド**:
– 期間平均のWEIスコアは7月の間、ほぼ0.75付近で横ばい状態です。
– 8月以降は、予測データが進行しており、わずかな上昇トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月中旬にいくつかの外れ値が見られます。特にスコアが0.6付近に急落しています。これは何らかのイベントやスコアリングミスが影響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値を示しており、X印は予測を示しています。
– 大きな円で囲まれたプロットは外れ値を示しています。
– 灰色の帯は予測の不確かさを示し、今後のトレンドを予測する際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**:
– 現在のところ、実績データと予測データが連続しているため、一貫した関係性が想定されます。予測モデルが実績をどの程度反映しているかが評価ポイントです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は比較的均一ですが、重要な変動や外れ値が存在することで、イベントや不確実性が影響していることが示唆されます。
6. **直感的な洞察**:
– このグラフを見た人は、7月中旬の外れ値に注目し、原因を特定し改善策を検討することが重要であると感じるでしょう。
– 予測の信頼範囲が狭く示されているため、予測の精度が比較的高いと考えられます。
– スポーツカテゴリにおけるパフォーマンスの安定性や波の把握は、選手のトレーニング調整や戦略の立案に寄与します。
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:
### グラフ分析:
1. **トレンド**:
– グラフ全体的には、最初の期間は0.8付近で推移し、その後いくつかの変動を経て、また0.8付近に戻る傾向が見られます。
– 大きな周期性は見られませんが、期間中に若干の上昇と下降を繰り返しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 灰色の不確かさ範囲内にあるものの、一部のスコアが突出して外れているデータポイント（異常値として丸で囲まれた部分）が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の実績AIのプロットが観測データの実績スコアを、紫色のラインが予測値を示しています。予測区間は線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰でモデル化されています。
– 灰色の帯は予測の不確かさ範囲を示し、その幅により予測の精度や信頼性が視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測ラインとの相関が示されており、いずれも未来の値を概ね0.8付近で予測しています。
– 異なる予測モデルが比較的一貫する予測を提供していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 観測データは試行がある程度の分散を持ちながらも0.8付近に集中しているため、この期間中のスコアへの影響が安定している可能性があります。
6. **直感的に感じることとその影響**:
– 人間の視点では、このWEIスコアが非常に安定的であることを感じ取れるでしょう。これはスポーツのパフォーマンスや関連指標が今後も一定の水準を保つことを示唆しています。
– ビジネスや社会的には、パフォーマンス指標が安定しているということで、計画や政策の安定性に寄与する可能性があります。急激な変動が少なく、長期的に計画できることは多くのステークホルダーにとって有利です。
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:
### グラフの分析と洞察：
1. **トレンド**:
– 最初の30日間（2025-07-01から2025-07-30）の実績データは、全体として0.7から0.85の範囲で安定しています。特に大きな上昇や下降のトレンドは見られません。
– その後の予測データはほぼ一定で、三つの異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がほぼ同じ水準で横ばい状態を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 期間中にいくつかのデータポイントが外れ値として示されています。ただし、これらが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**:
– **青い点**は実績のデータを示し、**黒枠の円**が外れ値を示しています。
– 灰色の陰影は予測の不確かさを示しており、この範囲内での変動が予想されます。
– 三つの色分けされた線が異なる予測手法に基づく予測を表しており、いずれも0.8付近を示しています。
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見られず、予測が実績に近接していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの分布は比較的均一で、0.7から0.85の範囲に集中しています。
6. **直感的洞察と社会への影響**:
– このグラフからは、個人のWEIが安定している可能性が示唆されます。
– スポーツカテゴリにおいて、個人の経済的余裕が安定していることは、パフォーマンスの維持や向上に寄与する可能性があります。
– 予測が安定していることは、将来の計画や投資判断がしやすいことを意味しています。
全体として、このグラフは個人の経済的余裕が短期的に安定し、予測可能性が高いというメッセージを提供しています。これは、スポーツにおける持続可能な開発や政策決定において重要な要素となるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– グラフ全体として横ばいのトレンドが見られますが、7月中旬にかけて僅かな下降があります。その後、健康状態が急激に下がっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月中旬以降、スコアに急激な低下があります。この時期には異常値がいくつか記録されています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実測値を示しています。大部分は高いスコアを維持していますが、いくつかの異常値が目立ちます。
– XAI/3σ の不確かさの範囲に落ちる実測値もあります。
– ライン（緑、青、紫）はそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を表しています。短期的には似た予測を示していますが、詳細が異なります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の間に大きな差異は見られませんが、予測期間が終了後には若干異なる動きがあります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 相関関係は明確ではありませんが、健康スコアが一定の範囲（0.8付近）で安定していることが多いです。
6. **人間の直感や社会的影響に関する洞察**:
– 一般的に健康状態が安定しているように見えますが、急激な低下がある時期は健康管理に注意が必要と捉えられるかもしれません。
– スポーツ選手や関係者はこれを警告として捉え、適切な休息やトレーニング調整を考慮する必要があります。
– 社会的･ビジネス的には、データに基づいた予測モデルを活用することで、スポーツ選手の健康管理を向上させる可能性があります。ただし、モデルの不確実性も考慮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:
以下の視覚的分析と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– 初期のデータポイントは若干の上昇から横ばい、最後にかけてやや下降しています。
– 過去のデータ（青色の点）は不規則な変動を示していますが、いくつかの期間は安定しています。
– 予測データ（ピンク色、青色、緑色の線）はほぼ一定で、わずかな下降傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いデータポイントの一部に黒い円で囲まれた外れ値が観察されます。
– これらの外れ値は、ストレスが急激に増減した時期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**
– 青い点は実績データを示し、実際の心理的ストレスの測定値です。
– 黒い円で囲まれたものは異常なストレスレベルを示しています。
– 線は予測されたストレスの推移を示し、様々な予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測範囲（灰色の帯）も描かれています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データを比較すると、予測は比較的一貫しており、予測の不確かさ（灰色の帯）は狭い範囲に収まっていることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データのスキャッターにはある程度のばらつきがありますが、一般に0.6から0.8の間に集中し、比較的高いストレスレベルを示しています。
6. **直感とビジネスや社会への影響**
– ストレスレベルが概ね高い状態であるため、この個人は継続的な心理的負荷を抱えている可能性があります。
– 予測データの安定性から、今後のストレスレベルが大きく変動することはないと予測されますが、リスク管理として外れ値の発生に注意する必要があります。
– ビジネスや個人の生活におけるストレス管理計画を検討する材料となり得ます。
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:
このグラフについて以下のように分析できます。
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータ点は7月初旬から中旬にかけて、おおむね0.6から0.8の範囲で横ばいの傾向を示しています。
– 7月中旬以降、数値が下がり始め、7月20日以降にはさらに減少しています。
– 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）は全体的に減少傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月22日、7月23日付近で、実績AIのデータにおいて急激なスコア低下が観察され、外れ値としてマークされています。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績AIを示し、黒い円で囲まれたものが外れ値です。
– 灰色の陰影部分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**:
– 予測の手法別に線が描かれており、各手法間での予測に若干の違いはありますが、全体的に似た傾向を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時期にスコアが急激に低下し、その後、トレンドラインが予測として下方にシフトしています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスへの影響**:
– 調査期間中、全体的なスコアの低下や不安定さが確認できます。
– スポーツにおける個人WEIの低下は、選手のパフォーマンスの不安定さや不調を示唆する可能性があり、それによりチームやスポンサーへの影響が考えられます。これに対する適切な分析と対策が求められるでしょう。
総じて、このデータは個人のパフォーマンスの変動を示しており、予測データを基に将来的な改善策を講じることが重要です。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青い点）は、初期においては約0.6から始まり、0.8以上に上昇していますが、中盤で再び0.6に下降し、その後は横ばい状態が続いています。
– 予測データ（線）は、直線的な動きで、若干の上昇傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフにはいくつかの外れ値（黒い円で囲まれた点）があり、特定の時期に急激な変動が発生したことを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績の数値を示しています。
– 黒い円は異常値を示し、特定の期間に急激な変動があったことを示唆しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、未来の予測に対する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**
– 実績データと予測データの間には明確なトレンドの違いがあります。実績データはかなりの変動がある一方、予測データは安定しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データの初期と中盤で大きな変動が見られますが、後半は安定しています。予測値がそれを覆うような形で横ばいを描いているため、未来の予測は安定的であることが期待されています。
6. **人間の直感とビジネスや社会への影響**
– グラフを見たときの直感としては、初期の急激なスコア上昇がありましたが、それが持続しなかったことにより、スポーツにおける公平性や公正さが一時的なものであった可能性が示唆されています。
– 予測データが安定していることから、今後の対策や施策がこの安定性を維持する可能性がありますが、競技公平性の改善の余地があることも示されているかもしれません。社会的には、この分野の改善に向けた継続的な努力が期待されます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績AIによるWEIスコアはおおむね安定しており、0.8から1.0の間で推移しています。全体的には横ばいのトレンドが見て取れます。
– 一方で、予測の線形回帰とランダムフォレスト回帰の線は緩やかに上昇しているため、今後スコアが改善する可能性が示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の数値には0.8を下回る外れ値がいくつか見られます。これらは特定の出来事や条件による異常な状態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**
– 実績AIは青い点で示され、全体的なスコアの動向を視覚化しています。
– 外れ値は黒い円で強調されており、注目すべきデータポイントとして取り上げられます。
– 予測の不確かさ範囲は灰色の帯で示され、未来の予測に伴う不確実性を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIと各種予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示すスコアは互いに近い範囲に収束しており、既存のデータに基づく信頼性のある予測であることが示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測データの間に明確な相関関係があり、安定した発展が見込まれます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアが高めに維持されていることは、スポーツ分野における持続可能性と自治性が比較的高い状態であることを示唆しています。
– 外れ値が存在することから、特定のイベントや状況がスコアに影響を与えている可能性があり、これらの要因を特定し、対策を講じることが重要です。
– 今後の予測から、持続可能な発展が期待でき、組織やコミュニティのステークホルダーにとってもポジティブな影響をもたらす可能性があります。持続可能性の向上を目指した戦略がより重要になると考えられます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は全体的に横ばいで、約0.8のWEIスコアの範囲内で安定している。しかし、期間の初めに近づくほど、若干のばらつきが見られます。
– 予測データ（直線）は3本ともわずかに上昇傾向を示しているが、全体の変化はほとんどありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 主に期間の前半に外れ値（0.6付近）が見られ、この部分は全体のトレンドから逸脱しています。しかし、これらの外れ値以外は比較的一貫したスコアが維持されています。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データを示しており、その密度は期間の真ん中あたりで最も高く、安定したパフォーマンスを示唆しています。
– 外れ値は黒い円で示され、これらの点は他のデータポイントと大きく異なるスコアを持っていることを示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲を示し、予測が比較的信頼性の高いものであることを示唆しています。
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相関性は高いと思われ、予測が実績と比較して極端に異なることはない。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データのスコアは0.8付近に集中し、一部のデータに外れ値が存在します。
– 予測データも同様の範囲にあり、比較的一貫したパフォーマンスが期待できる。
6. **直感的な理解と影響**
– スコアの安定性は、スポーツカテゴリにおける社会基盤や教育機会が安定して提供されていることを示唆しており、長期的な信頼性を感じさせます。
– 外れ値の存在は、期間中の特定のイベントや状況変化が影響を与えた可能性があります。
– 予測が安定していることから、今後も同様のパフォーマンスが期待され、戦略の策定や改善計画などに役立てることができるでしょう。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリの社会WEI（共生・多様性・自由の保障）スコアを30日間追跡した時系列散布図です。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフの初期（2025-07-01から2025-07-15）にスコアが上昇し、その後、ほぼ横ばいで安定しています。周期性は特に見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのデータポイントが標準的なトレンドから逸脱し、外れ値としてマークされています。これらは実測スコアとは異なる行動を示しており、特定のイベントや状況によって引き起こされた可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点が実績を示し、黒い円で囲まれた部分が外れ値です。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示しています。これは予測がどの程度信頼できるかを示唆します。
– 線は異なる予測モデル（線形、決定木、ランダムフォレスト）によるスコアの予測を示し、それらは比較的一貫した未来のトレンドを指し示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと異なる予測モデルの比較から、予測の精度やこの分野でのスコアの将来を推測できます。予測は概ね似たような範囲を指しており、モデル間での対立は少なそうです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは0.8から1.0の範囲で高い密度を持っており、高い一貫性を示します。予測と実績がほぼ一致しているため、今後のスコアも同様の範囲で推移する可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネス/社会への影響**:
– このグラフから、スポーツカテゴリにおける社会的な多様性や共生の保障が安定的であることが伺えます。急激な変動が少ないため、現状の努力が維持され続けるならば、安定した社会環境が保たれると期待されます。
– ビジネスや社会への影響として、安定したスコアは多様性のあるスポーツ環境の構築や、関連プロジェクトへの信頼を後押しする可能性があります。
全体として、このデータが示すのは、スポーツ界において共生や多様性の保障が持続的に実践されている状況であり、今後もその取り組みを支持し続けることが重要であるということです。
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:
この総合WEIスコアの時系列ヒートマップから以下の洞察を得られます：
1. **トレンド**:
– ヒートマップの色の移り変わりを見ると、全体的にスコアが上昇（色が緑から黄色に変化）している期間があることがわかります。
– 例えば、7月6日から7月18日にかけて、特定の時間帯で強いスコアの上昇が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月19日と7月20日に、明らかにスコアが下がる（色が紫色や青色になる）時間帯があります。これは急激な減少を示しており、何らかのイベントや問題が発生した可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの大きさを示しており、黄色が高いスコア、紫色や青色が低いスコアを表しています。
– 各時間帯が異なるスコアを持ち、時間帯によって注目されるイベントやアクティビティが変動することがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯で異なる日付に共通のトレンドが見られるため、日次で似たような傾向がある可能性があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯と日によってスコアが大きく異なるので、スコアは特定の時間帯に依存している可能性があります。特に午後15時から23時の間に大きな変動が見られます。
6. **直感的な感触および影響**:
– スポーツというカテゴリから、人々が特定の時間帯に集中的に活動している様子が直感的に理解できます。
– 高いスコアの時間帯は、イベントが開催されている、もしくは多くの視聴者がいることを示しているかもしれません。
– 急激なスコアの変動は運営上の問題や天候などの外的要因による影響が考えられ、それを改善することでさらなる最適化が期待できそうです。
このようなヒートマップを活用することで、イベント運営者やマーケティング担当者はコンテンツの配置やプログラムの調整を行う際の重要な指針を得ることが可能です。
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:
このヒートマップは、個人のWEI平均スコアを時間帯ごとに示し、日付を軸に展開しています。以下は、グラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 日付全体を通してスコアが概ね安定していますが、特定の日付や時間帯に若干の変動があります。
– 特に、7月6日から7月18日までの約2週間の間には、一部の時間帯でスコアが高い状態が続いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月20日の一部時間帯でスコアが急激に低下しています（紫の領域）。この領域は明らかに他の時間帯と異なるため、注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さがスコアの高さを示しています。黄色に近いほどスコアが高く、紫に近いほどスコアが低いことを示しています。
– 一部の時間帯（例えば、8時、15時、23時）は全般的にスコアが高く、それらが重要な時間帯である可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯でのスコアの一致が見られることから、これらの時間帯には関連性がある可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一般的には、特定の時間帯において高いスコアが集中して見られます。このことは、個人の活動パターンやパフォーマンスが時間帯によって異なることを示唆しています。
6. **直感的な感想と社会的影響**:
– ヒートマップからは、個人の活動が特定の時間帯に集中していることが読み取れます。これは、スケジュール管理やエネルギーのピークに合わせた活動計画の策定に有益な情報を提供します。ビジネスや個人のパフォーマンスを最大化するために、これらの時間帯を活用する戦略が考えられるでしょう。
この分析により、個人の行動パターンを理解し、効率性を最大化するためのインサイトが得られると考えられます。
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:
以下は、提供されたヒートマップに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– 全体として、ヒートマップの色の明るさは期間内で上下しており、日によって異なるパターンがあります。毎日の平均スコアは、明るい黄色（高スコア）と暗い青または紫（低スコア）の間で変動しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 8時間と16時間の間に急激な変動が見られ、特に2025年7月4日に紫色の低スコアが出現しています。また、7月20日に一部で顕著に低いスコアが確認できます。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はスコアを表しており、黄色系が高いスコア、青や紫系が低いスコアを示しています。曜日と時間帯によって、スコアの濃淡が顕著に表れています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 8時と16時に色の濃淡が異なることから、時刻によってスコアに違いがあると考えられます。また、特定の日に複数の時間帯でスコアが急変していることがみえます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアの色分布は、時間帯によって変化があるように見えます。例えば、7月5日から7月12日にかけて、8時から16時の間で高スコアが続く傾向が見られます。
6. **直感的な感想と影響**:
– 週の中で特定の時間帯（特に8時や16時）は、スコアが上昇する傾向があることから、人々が集中して活動する時間帯である可能性があります。
– スポーツイベントや社会イベントが原因で、特定の日や時間帯にスコアが変動している可能性があります。この情報は、市場やイベントの計画に役立つかもしれません。
以上の洞察は、ヒートマップの色のパターンと変動を通じて、潜在的な時間帯の活動レベルやイベントによる影響を示唆しています。これらのデータは、ビジネスや社会イベントの効果的なスケジュールに使用できるでしょう。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
#### 1. トレンド
ヒートマップでは30日間の相関が示されていますが、トレンド自体は示されていません。各項目間の関係性を見ることで、特定の時期に強い相関が形成された可能性を探ることができます。
#### 2. 外れ値や急激な変動
ヒートマップでは外れ値や急激な変動は視覚的に表されていません。ただし、相関が非常に低い（青色に近い）部分として「個人WEI（経済的余裕）」と「個人WEI（健康状態）」の間に見られる低い相関（0.26）が、他の高い相関と比べて例外的です。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– 色の濃淡が相関の強さを示しており、赤に近いほど高い相関、青に近いほど低い相関です。
– 濃い赤の対角線は全ての項目が自己と完全な相関を持つため、視覚的に最も強く表現されています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
時系列データとして各項目の変動を示してはいませんが、多数の項目が相関関係にあることを示しています。例えば、「社会WEI（公平性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」間の高い正の相関（0.9）は、これらの要素が同時に強化される可能性を示唆します。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 「総合WEI」が他の多くの項目、特に「個人WEI平均」(0.92)、「社会WEI共生・多様性・自由の保障」(0.90)と高い相関を持っていることが分かります。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の多くの項目と低い相関を示しています。これは経済的要素が他の文化的・社会的要素とは独立している可能性を示唆します。
#### 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、人々は個人的な幸福度や社会的幸福度が密接に関連していると直感的に感じるでしょう。特に社会的な要因（公平性、共生、多様性など）が個人の総合的な幸福感に影響を与えることが視覚的に理解しやすいです。
– ビジネスや政策形成においては、特定の指標が他の指標に与える影響を元に、持続可能なプログラムを計画する際に有用です。また、特に社会政策を考える際には、社会的な公平性や多様性の重要性が強調されます。
このヒートマップは、個々の要素間の関連性を明確に示し、全体的な幸福やパフォーマンスの改善に向けた統合的アプローチを取ることの有効性を示唆しています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– トレンドとして、特定のWEIタイプにおいてスコアが高い傾向があることがわかります。しかし、箱ひげ図は時間の経過における変動を示すものではないため、期間を通じた上昇や下降といったトレンドは特定できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのWEIタイプで外れ値が観察されます。特に、「個人WEI（心理的ストレス）」や「社会WEI（経済整備）」などで外れ値が多く、これは特異なスコアを持つ個人または状況が存在することを示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 色の違いは、異なるカテゴリーを示しています。箱ひげ図の箱の高さ（四分位範囲）は、スコアの分布のばらつきを示し、線（ヒゲ）は範囲を示します。
– 平均や中央値の位置を確認することで、各カテゴリーの中心傾向を掴むことができます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データとしては扱われていないため、直接的な関係性は検出できません。しかし、異なるWEIタイプ間の相対的な比較は可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」や「個人WEI（経済状態）」は比較的高いスコアを示しています。「個人WEI（心理的ストレス）」はスコアが低めで、外れ値が多いことが特徴です。
6. **直感的な印象と影響**
– このグラフからは、経済的要因が個人のWEIに強く影響する可能性があることを示唆しています。また、心理的ストレスの影響が大きな分散を示しており、その管理が重要であることが感じられます。
– ビジネスや社会への影響としては、特定のWEIタイプで低スコアや多くの外れ値が観察される場合、そこに改善が必要な分野が存在する可能性があります。特に、心理的ストレスに起因する要素に対策を取ることが社会的な安定に寄与するでしょう。
この箱ひげ図から得られる洞察は、スポーツ分野において各種要因が選手のパフォーマンスやウェルビーイングにどれほど影響するかを示唆するためのものであり、戦略的な計画に活かすことができます。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下の観点から、グラフを分析します。
1. **トレンド**
– グラフ全体のトレンドは、上昇傾向を示しています。特に前半で顕著に上昇していますが、後半にかけて若干の下降傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 観測値（Observed）の7月17日以降に急激な減少が見られ、その後回復しています。これは特定の日に何か異常なイベントがあった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– `Observed`は全体の観測されたデータで、実際の現象を最も良く示しています。
– `Trend`は長期的な傾向を示し、データの基調を把握するのに役立ちます。
– `Seasonal`は周期性を示し、特にスポーツカテゴリの需要や関心の季節変動を理解するのに役立ちます。
– `Residual`は観測データの不規則な部分を示し、特異なイベントやノイズを反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– `Seasonal`が一定の周期性を持ち、観測値の変動とリンクしていることが特徴です。
– `Residual`の変動が大きくなると、観測値の変動も大きいことがわかります。これにより急激な変化の背後に環境的な要因がある可能性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– `Trend`と`Observed`の高い相関が見られますが、`Residual`が影響する部分で一時的な変動があります。このような変動はスポーツイベントやニュースなどによって引き起こされる可能性があります。
6. **人間が直感的に感じること、および社会・ビジネスへの影響**
– トレンドが上昇していることから、スポーツカテゴリへの関心が全体的に高まっていることが示唆されます。
– 外れ値や急激な変動は特定のイベントによって市場や消費者の関心が急変する可能性を示しています。そのため、ビジネスにおいてはこれらのピークを予測しながらマーケティングや商品提供のタイミングを調整することが重要です。
このように、グラフの分析から、スポーツカテゴリの関心の動向やその背後にある要因を把握することができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **上昇トレンド:** トレンド成分は緩やかな上昇を示しています。7月1日から7月21日にかけて、WEI平均スコアが高まっていることを示しています。
– この上昇は、個人のパフォーマンスや取り組みが改善されていることを示唆しているかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**
– **Observedの急激な変動:** グラフの中盤から後半にかけて、急激な上昇と下降が見られます。特に7月17日以降、顕著にスコアが下降しています。
– これらの急変動は、特定イベントや外部要因による一時的な影響が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed:** 実際に観測されたスコア。全体の動きをつかむことができます。
– **Trend:** 長期的な傾向を示し、基調となる方向性を確認できます。
– **Seasonal:** 繰り返しのある周期的な変動を示し、短期的な変動要因を抜き出しています。
– **Residual:** 他の要因では説明できないランダムな変動部分。7月の中旬にやや増加し、それ以外でゼロ付近が続きます。
4. **時系列データの関係性**
– SeasonalとResidualの変動が、Observedの動きに影響を与えている様子が見て取れます。
– Trendの安定した上昇に対して、Seasonalが小さな波を刻むことでObservedの変動に寄与しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– Trendの上昇に伴い、Seasonalの変動やResidualの増加部分が一時的に関連しているように見えます。ただし、Residualはコントロールしにくい変動を表します。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– **改善への取り組み:** 直観的には、個人のパフォーマンスが総じて向上している印象を受けます。これがチーム全体の成果や士気向上に繋がる可能性があります。
– **一時的な要因の影響:** 短期的な落ち込み（特に7月17日以降）は、健康問題や外的圧力など、特定状況が改善の妨げとなる可能性があるため、対策が必要かもしれません。
全体として、このグラフは個人のWEI平均スコアが向上傾向にありながらも、一時的な変動には注意が必要であることを示唆しています。
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:
このSTL分解グラフは、社会WEI平均スコアの30日間の動向を示しています。以下にそれぞれの要素に関する洞察を示します。
1. **トレンド**
– ***Observed (観測値):*** 全体的に見ると、観測されたスコアは月初めから中旬にかけて上昇し、その後はピークを迎え、最終的にやや下降しています。
– ***Trend (トレンド):*** トレンドは明確な上昇傾向が続き、その後は横ばいからわずかに下降しています。このことは、根本的なスコアの改善があることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– ***Residual (残差):*** 大きな変動は一部の期間で見られ、特に観測期間の中盤に急激な上昇と後の減少があります。この変動は一時的なイベントや状況の変化による可能性があります。
3. **各要素の意味**
– ***Trend:*** 中長期的な基調を示し、スポーツカテゴリーにおけるWEIスコアの全体的な上昇が見られます。
– ***Seasonal (季節):*** 定期的な変動を示しており、小幅な季節性の影響が見られます。
– ***Residual:*** トレンドや季節性で説明できないランダムな変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドと観測値の関係は、全体的に一致しており、特定の期間での急激な残差の変動が観測値の大きな変動に影響していると言えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 最初の期間の残差変動により、観測値の急な変化が生じていることが、特に中盤で明らかです。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– 人間が直感的に感じ取るのは、最初の半月でのスコアの増加による楽観的な見方と、急激な変動がもたらす不安です。
– ビジネスや社会においては、この上昇トレンドはポジティブな市場の関心を示しており、スポーツ関連の事業やイベントの活発化が予見されます。また、急激な変動は市場や消費者の不安定感を引き起こす可能性があるため、注意が必要です。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリのデータに対して主成分分析（PCA）が行われた結果を示しています。以下の点について分析します。
1. トレンド
– 横ばいのデータポイントが多く、特定の方向への明確なトレンドは見られません。
2. 外れ値や急激な変動
– 第1主成分で-0.3以下、第2主成分で-0.1を超えるデータポイントが外れ値として考えられます。
3. 各プロットや要素
– 点は個々のデータポイントであり、色や密度の違いはありません。プロットが示すのは、データが第1主成分と第2主成分によってどのように分布しているかです。
4. 複数の時系列データがある場合の関係性
– このグラフ自体は時系列データを直接示していませんが、30日間のデータを元にPCAが適用されています。
5. 相関関係や分布の特徴
– 第1主成分と第2主成分との間に明らかな相関は見られませんが、点は比較的広範囲に分布しています。
6. 直感的な感じや社会への影響
– このグラフから直感的には、異なる種類のスポーツイベントや活動が第1と第2主成分によって影響を受け、異なる軸上に多様に広がっていることを示しています。スポーツにおいて多様性や変化のある要素が含まれている可能性があります。
– ビジネスや社会的には、この多様性が市場のニーズに応えるための異なる戦略を取る必要性を示唆しています。また、特定の外れ値に注目することで、新しいニッチ市場の開拓が可能かもしれません。
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。
