📊 データ分析（GPT-4.1による）
データ分析の結果、以下の重要な傾向やパターンが観察されました。
### 時系列推移:
– **総合WEIスコア**では、全体的なトレンドは安定していますが、一部で揺れ動く傾向が見られます。特に、2025-07-10付近で高いスコアを示した後、2025-07-20付近で急激な下降がありました。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**は、比較的一貫した動きがありますが、個人WEIがやや低い値で変動しています。
### 異常値:
– 異常値は複数の日付において検出され、2025-07-20に集中しています。経済的余裕や公平性・公正さに関連するスコアの急激な低下が関与している可能性があります。これは、特定の外部要因やイベントがこの期間に影響を与えた可能性を示唆します。
### 季節性・トレンド・残差 (STL分解):
– **トレンド**は上昇傾向を示していましたが、一部期間で上下に顕著な変動が見られました。これは個人経済のスコアや心理的ストレスなどの感情・経済指標が影響している可能性があります。
– **残差成分**は短期的な不規則変動を示唆し、特に社会基盤やインフラ面での変化が考えられます。
### 項目間の相関:
– 相関ヒートマップから、社会WEI項目が多くの他の項目と強い相関を示しています。特に、社会的持続可能性とインフラ面での強い関連が目立ち、これらが社会WEIを牽引しているようです。
### データ分布:
– **箱ひげ図**における各WEIスコアのばらつきは、個人WEIにおいて特に大きく、公平性・公正さが最も変動しています。
– 外れ値の検出も多く見られ、個人のストレスや心理的健康が問題に寄与している可能性があります。
### 主要な構成要素（PCA）:
– **PC1**（主成分1）が72%の寄与率を持っており、これが主に全体的な変動を説明しています。これは、社会の持続可能性や社会基盤の影響が大きいことを示しています。
– **PC2**（主成分2）は8%と低い寄与率ですが、個人の経済的余裕や心理的要因がこの構成要素を特徴付けています。
### 総括:
このデータの分析から、経済的要因と社会的持続可能性がWEIに大きく影響していることが明らかとなりました。特定の社会的イベントや政策変更が、測定されたスコアに反映されている可能性があります。特に異常値が集中している時期に、これらの項目に関連するイベントやメディアでの大きなニュースがあったかを、さらに調査することをお勧めします。
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**
– 実績（青のプロット）は期間初期に集中しており、安定しているように見えます。
– 年度後半には別の期間のデータ（緑のプロット）が開始され、数値がやや高く安定したトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒い円）は青い実績データの中に存在し、これが統計的に注目されるべき点です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色プロットは実績値であり、観測されたデータを表しています。
– 緑色プロットは前年データを示しており、比較するための重要な要素です。
– 異常値は正常な範囲から逸脱した値を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 現在のデータと前年データの間に大きな差異は見られませんが、今後の予測に影響を与える可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と前年データはそれぞれクラスターを形成しており、ある程度の安定性を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 予測モデルは複数提示されていますが、実績との一致度が注目されるポイントです。これにより、今後の戦略としてモデルの改善が必要とされる可能性があります。
– ビジネス面では、異常値を分析・改善する努力が成果に直接影響を与えるため、重要です。
この分析から、未来のスポーツイベントやトレーニング計画において、異常値の検出と修正が特に重要であり、予測モデルの精度向上が求められることが強調されるでしょう。
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:
以下のポイントについて分析を行います：
1. **トレンド**
– グラフには2つの異なる期間のデータが表示されています。
– 最初の期間（左側）は主に横ばいの傾向を示しており、後半（右側）のデータもほぼ同様に横ばいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データ（青色）の一部には異常値があり、これらはグラフ上で特に目立つ黒い丸で示されています。
– 後半のデータ（緑色）には顕著な外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色分けは、実績と予測を示しています。青は実績、緑は前年のデータを示しています。
– 線（紫とピンク）は異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰など）による予測を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年データの間に有意な変動はなく、比較的安定しています。
– 複数の予測モデルが用いられており、それぞれが将来のスコアの推移を少し異なる角度で予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布としては、各期間で凝集しているように見えますが、明確な上昇や下降トレンドは確認できません。
– 予測モデル間の細かな相違があり、特にランダムフォレスト回帰が他よりも高い精度を提供しているように見えます。
6. **直感や影響に関する洞察**
– データが年間を通じて安定していることから、このスポーツ関連の評価は季節性や外部要因にあまり左右されなさそうです。
– 安定していることは、関係者が戦略を計画・実行するうえで、比較的予測可能で計画的なアプローチを取れることを示しています。そのため、ビジネス上のリスクが低く、安定したパフォーマンスを求める投資家やスポンサーにとっては安心材料となるでしょう。
このようなデータの解析結果は、スポーツに関連するマーケティング戦略を立てる際に有益です。特に、選手育成やファンエンゲージメントの観点からは、いかに安定したパフォーマンスを維持するかが重要となります。
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:
このグラフについて、次のような分析と洞察が得られます。
1. トレンド:
– グラフは2つの明確な時期に分かれています。2025年7月から9月のデータ（青色の実績）と、2026年6月から9月のデータ（緑色の前年比較）。それぞれの時期で比較的横ばいの傾向を示しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 青色のデータには外れ値として黒で囲まれた点が複数あり、異常値として識別されています。これらは基準から外れたデータポイントで、今後の分析や予測で考慮する必要があります。
– 特定の期間に大きな変動は見られませんが、外れ値によるスコアのばらつきが確認できます。
3. 各プロットや要素の意味:
– 青と緑の点は、それぞれ異なる期間の実績を示しており、比較が可能です。
– 線（紫、シアン、マゼンタ）は予測モデルの異なる回帰分析結果（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しています。紫が決定木、シアンが線形回帰、マゼンタがランダムフォレストの予測です。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 青と緑のプロットが別々の期間を表しており、各期間における実績と予測の比較がなされています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– スコアの範囲は0.6から1.0付近で大半のデータが密集しており、違反を示す青の線からは外れていません。
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:
– 明示された時期の実績データの変動幅が小さいため、社会やビジネスにおける安定した活動を反映している可能性があります。
– 予測モデルが提供する異なる回帰予測のバリエーションは、異なる未来のシナリオに対する考慮すべき選択肢として利用できるでしょう。決定木回帰が青の線から若干ずれている点が一部見受けられるため、モデルの精度や適用範囲を見直す必要があるかもしれません。
この情報は、スポーツ活動や関連ビジネスにおける長期的なパフォーマンスの評価や、予測に基づく意思決定に役立つと考えられます。
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**
– グラフは2つの異なる時期に分かれており、初期の期間（2025年7月から9月）と後期の期間（2026年6月頃）が示されています。
– 2025年7月からの初期期間は横ばいですが、後半部分では大きく右にシフトしています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期期間において、数値が大きく異なる外れ値があります（異常値として黒い円で表示）。
– 後半期間には目立った外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素**
– 使用されている色や形から、実績（青のプロット）、予測（赤の×）、異常値（黒の円）、前年度（緑のプロット）が示されています。
– 予測手法の異なる線が引かれていますが、それぞれ線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰を示しています。
4. **異なる時系列データの関係性**
– 前半と後半のデータ間に明確な関係性は見られませんが、測定上明らかに分かれています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前半は比較的密集したデータながら、後半は安定して高いスコアを示しており、改善もしくは変化を示唆しています。
6. **人間の直感と社会的影響**
– 初期のデータでの外れ値や変動は、個人の経済的余裕に不安定さや予期しない事件があった可能性を示唆します。
– 後半での高い安定したスコアは、改善された管理やパフォーマンスの向上を示している可能性があります。
– スポーツ業界においては、資金管理や個人の経済状況の安定が重要であることを強調し、戦略の調整や対策が考慮されるべきです。
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:
このスポーツカテゴリの個人WEIの時系列散布図を分析します。
1. **トレンド**:
– 最初の部分では、データが高密度で分布しており、比較的高いWEIスコア（0.8以上）が多いです。
– 中盤から後半にかけてのデータははっきりしておらず、急激な落ち込みや上昇は見られませんが、散発的に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには外れ値がいくつか存在し、これらは円で囲まれています。これにより、異常値が簡単に識別可能です。
– 線形回帰や予測モデルによる急激な変動は観察されません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績データを示しており、後半に近づくとデータが見えなくなります。
– 緑の点は昨年のデータを示し、最新の予測結果と比較するために用いられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰（紫）、決定木（灰色）、ランダムフォレスト（ピンク）、これらのモデルは密接な関係を持ち、予測の幅を示していますが、異なる手法がそれぞれの外れ値をどう扱うかについて洞察を与えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の高密度データは、一定の期間で高いWEIスコアを維持していることを示唆していますが、データのばらつきや外れ値から、新規のデータ導入やモデルの改善が必要である可能性を示しています。
6. **直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– グラフからは、初期のパフォーマンスが高いが持続性に課題がある可能性が示唆されます。エンドユーザーは健康維持に対する一定の評価を持ちながらも、長期的な維持に懸念を感じるかもしれません。
– これにより、健康管理の向上を求める市場のニーズに合わせた新しいアプローチやサポートが求められるかもしれません。
このグラフは健康状態をモニタリングしつつ、長期的な戦略を考えるための良い指標となります。
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:
### グラフ解析
1. **トレンド**:
– 初めの期間（左側の青いプロット）は比較的密集しており、安定したウェイトが0.6〜0.9間にある。
– 後半期間（右側の緑色のプロット）は、スコアが0.5〜0.9とやや広範囲だが、大部分が0.7〜0.8の範囲に集中していることがわかる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の初期プロットに複数の外れ値（黒い丸）があり、これは異常値を示している。
– 予測（X印のプロット）は比較的直線的で、外れ値は少ない。
3. **各プロットや要素**:
– 青いプロットは実績データを示し、緑のプロットは前年や比較AIの予測を示している。
– グレーの陰影部分は予測の不確かさ範囲を示し、その中に入る実績が多い。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間には一般的な一致が見られるが、細かい外れが存在する。
– 異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測ラインがそれぞれ異なるスロープを持つ。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 青と緑のプロットは、一般的に重なりがあり、これは実績と前年データの間に相関性があることを示唆している。
– 配置密度が一定していないが、特に実績データの開始時に凝集している。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス、社会への影響**:
– 実績データと予測の比較から、心理的ストレスの管理ができている可能性がある。
– 始めの外れ値は、特定の時期に集中しているストレス要因があったことを示唆。
– ビジネスや社会的に見れば、心理的ストレスを安定させる手法が効果を上げているとの判断を促すかもしれない。
この分析により、現在のストレス管理は一定の効果を上げているが、外れ値が発生した期間における特定の要因を詳細に調査する必要があることが示唆されます。また、予測データは将来のストレス管理策を模索するための有用な指標となるでしょう。
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:
このグラフには、スポーツカテゴリにおける個人のWEI（自由度と自治）スコアの推移が示されています。以下は、グラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**
– 初期の段階（2025年7月から9月）は比較的一定で、スコアが0.6から0.8の範囲に集中しています。
– 中盤から後半にかけて急激な変化が見られ、2026年6月頃になると安定した高いスコアに戻っています。
– 明確な周期性は見られませんが、途中で急激な変化があるのが特徴です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の一部のデータポイントが異常値（黒い円）として認識されています。
– 中盤に急激なスコアの低下が見られますが、その後すぐに回復しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青色のプロットは「実績（実績AI）」を示し、短期間での変動が見られます。
– 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により示される紫、青、ピンクの線）がスコアの変動を捕捉しようとしていますが、急激な変動を完全には予測できていないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データ（青色）と予測データ（線）は、全体的には対応していますが、急激な変化の部分では乖離が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIのスコアは全体として中程度以上で、特定の時期に低下していますが、長期的には安定したパフォーマンスが期待できそうです。
6. **直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– 人間が直感的に感じるのは、急激な変動の要因とその後の回復の理由です。スポーツのパフォーマンスが落ちた期間には何らかの要因（例えば、怪我や環境の変化）が存在した可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、スコアが高い時期には個人のパフォーマンスが向上していると解釈でき、チームやプロジェクトの成功に寄与する可能性があります。予測モデルの精緻化により、急激な変動をより正確に予測できれば、効果的な事前対応が可能になるでしょう。
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:
1. **トレンド**
– グラフは初期の約半年間、WEIスコアが集中的に記録され、値はおおむね0.6から1.0の範囲にあります。後半の約半年間は、データが密集して表示され、スコアは0.6から0.8に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータには異常値がマークされています。特に、他のスコアと比較して異なる値が存在することを示しています。
– 折れ線で示されている予測も含め、データに一貫した急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データ、緑の点は前年比を示しています。
– いくつかの手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測が表現されています。
– 灰色の影は予測の不確かさの範囲を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと前年比データは類似した分布をしており、緑の前年比データは予測精度の評価に役立つかもしれません。
– 各予測手法の結果は、実績データを近似する形で予測されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年比データでは、スコアが高めに分布する傾向があります。予測はそれに基づき、データが0.6付近から1.0近くに分布する予測を出しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 人間は直感的に、スコアが継続的に高く保たれることが理想的であると感じるかもしれません。これは、スポーツにおける公平性や公正さの評価が一貫して高いことを示唆しています。
– ビジネスにおいては、こうした透明性や公正さの指標が強調されることで、信頼醸成やブランド価値の向上につながる可能性があります。
– 社会的には、スポーツにおける公正さの維持が、一般市民や競技者に対するメッセージとして重要であり、そこに注力することでスポーツ全体の価値向上につながる可能性があります。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **現在から数か月前**: データは左側に集中しており、高いWEIスコア（0.8から1.0）で横ばいの状態を示しています。
– **予測**: いくつかの異なる手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が適用されており、予測の範囲は広く、将来に向けてスコアが一貫して高く保たれることを示唆しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 初期のデータにおいて異常値が複数見られますが、それらは大きく離れているわけではありません。これらは個別の異常イベ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
– **色**: 青が実績データ、緑が前年データを示しています。これにより、時間の推移や前年比較が視覚的に容易になります。
– **線**: 各予測手法の線（紫、ピンク）は、将来の可能性を示しますが、それぞれの方法で異なるパターンを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績データと前年データは非常に類似しており、スコアの安定性を示しています。
– 予測手法間で推移の傾向が大きく変わらないため、いずれの手法でも高いスコアの維持が予測されることがわかります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と前年のデータにおいて高い相関が見られます。これにより、過去の安定した実績が今後も継続する可能性が高いことを示唆しています。
### 6. 直感的に感じることとその影響
– 全体として、高いWEIスコアを維持できていることが確認できます。これは、持続可能な方法でスポーツの自治性が保たれていることを示しています。
– ビジネス的には、安定したパフォーマンスが継続しているため、利害関係者にとっても安心な状態が続いていると考えられます。
– 社会的視点では、スポーツ分野における持続可能性の高まりを反映し、今後も高いレベルを維持する見込みがあります。
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:
1. **トレンド**
– グラフの左側では、青いデータポイントが多く現れ、WEIスコアが0.6から1.0の範囲で安定しているように見えます。
– 右側の緑のデータポイントも同様に高い範囲に密集しており、同様のスコア範囲が維持されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側に黒丸で示された外れ値があります。その他のポイントに比べて目立ちますが、全体的なトレンドに大きな影響を与えていないようです。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青いポイントは実績データを示し、緑のポイントは前年のデータです。両者が近い範囲で密集しているため、WEIスコアが一定の安定性を持っていることが示唆されます。
– 予測線（紫、シアン、ピンク）は異なるモデルからの予測を示していますが、大きな変動は見られません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データ（青）と前年データ（緑）は概ね一致しており、過去の実績の再現性があると考えられます。
– 予測データは±3σ範囲内に収まっており、予測モデルが適正に機能している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績、前年、予測のデータがすべて高いスコア領域に位置しているため、スコアの分布は高得点側に偏っています。
6. **人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響**
– WEIスコアが高く維持されていることから、スポーツカテゴリにおける教育機会が充実している可能性があります。
– 予測が安定していることで、今後の方針や投資に対する安心感を得られるかもしれません。
– ビジネスや社会活動においては、持続的な教育機会や社会基盤の整備を続けることが、引き続き重要であると考えられます。
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:
以下に、グラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフの初期において、WEIスコアは0.8から1.0の範囲に集中し、その後しばらくしてデータが途切れるように見えます。
– 大きな変動が少なく、比較的横ばいです。
– 最後の方で、再びデータが現れ、0.7から0.9の範囲に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータには異常値として強調されたポイントがあります。これらは通常のパターンから外れており、特異なイベントや観測ミスを示唆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（実績AI）を示し、これが主にグラフの初期部分で見られます。
– 緑の点は前年のデータを示しており、最後の期間に集中しています。
– 異常値は黒の縁取りをされています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 年度ごとのデータは明確に分かれていますが、全体的なスコアの範囲は比較的一貫しています。
– 新旧データ間で直接の比較は難しいですが、後半のデータが若干低い傾向にあるように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期と後半のデータセット間で、大きな違いがあるように見受けられますが、相関関係は明確ではありません。
6. **直感的な印象と影響**:
– WEIスコアには安定性があるが、異常値の存在は潜在的な問題や改善点を示唆しているかもしれません。
– スポーツにおける社会的な多様性や共生の推進が行われていることを示しており、組織の戦略や方針に影響を与える可能性があります。
– ビジネス的には、スコアの改善がさらなる参加者やスポンサーシップの増加につながる可能性があります。
この分析をもとに、組織は多様性や共生に関する施策の見直しを考えることができるかもしれません。
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:
この総合WEIスコアの時系列ヒートマップについて、視覚的な特徴とその洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 時間帯にわたって均一ではなく、特定の時間（例: 7時、19時）に変化が見られます。
– 特に19時のスコアが最も高く、一定のトレンドが確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月18日と19日の急激なスコアの変化が顕著です。
– 他の時間帯に比べて変動が大きく、特に7月19日の午後からスコアが急落しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡でスコアの高低を視覚化しています。明るい色（黄色）は高スコア、暗い色（紫）は低スコアを示します。
– 密度が高い時間帯（例: 19時）は活動や関心が高い可能性を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 朝方（7-8時台）と夜（16-19時台）が特に異なる動きを示しています。これは潜在的に異なるアクティビティが行われている可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間と日付に関連するスコアの変動があり、周期的なパターンが見られる可能性があります。これはスポーツイベントや社会的要因が影響している可能性があります。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**:
– 高いスコアが特定の時間帯に集中しているため、その時間帯がビジネスチャンスとして有望です。
– スポーツイベントの期間中や特定の時間帯でのウェブサイトトラフィックや広告キャンペーンの最適化に役立てることができます。
– 社会的な関心が高まる時間帯を理解することで、マーケティング戦略の改善につなげられます。
このヒートマップは、スポーツ関連の活動や関心のピーク時間を視覚的に理解するのに役立ちます。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– **時間帯ごとの傾向**: 主に午前7時、午後8時、午後11時のデータが記録されています。概して、午前7時と午後8時は比較的高いスコアを示していますが、午後11時はやや低くなっています。
– **全体的なトレンド**: ヒートマップの色が日にちが進むにつれて、特に終盤に紫と青に近づいている領域があり、個人のパフォーマンスが若干低下している可能性が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– **急激な変動**: 7月19日と7月20日には特に低いスコアが記録されています（紫色が出現）。これらの色は他の日に比べて明らかな異常値を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– **色**: 色の濃淡がスコアの高さを表しており、黄色や緑色が高いスコア、青や紫は低いスコアを示しています。
– **密度とバンド**: 色が均一に続く時間帯もあり、これはその時間内での一貫したパフォーマンスの証拠となります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **時間帯での変動**: 同じ日の異なる時間帯でのパフォーマンスにも違いがあり、例えば、午前と午後のスコアが異なることが観察されます。これは時間帯が個人のパフォーマンスに影響を及ぼしている可能性を示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**
– **相関**: 特定の時間帯（例：午前7時と午後8時）で一貫したスコアが示されており、個人がこれらの時間帯に効率的にパフォーマンスを発揮している可能性があります。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**
– **パフォーマンスの周期性**: 特定の時間帯に高いパフォーマンスが見られることから、個人の生理的なリズムやスケジュールへの適応が見られる可能性があります。
– **パフォーマンス低下の警告**: 低いスコアの日付や時間帯は、何らかの要因（疲労、ストレスなど）がパフォーマンスに影響を与えている可能性があり、その要因を管理することで総合的なパフォーマンスの向上が期待されるかもしれません。ビジネスやスポーツにおいては、こうしたデータによってタイムマネジメントの改善策が求められるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップの色の変化から、時間帯によって数値に一定の周期性が見られます。特に、午後の時間帯に数値が高い傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 8時台に暗い色が見られ、他の時間帯に比べて数値が低い可能性があります。この日は特に注意が必要です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃さは社会WEI平均スコアの大きさを示し、黄色に近いほどスコアが高く、紫色に近いほどスコアが低いことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯ごとのスコアの傾向を示しており、特定の時間に高まるパターンが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– このヒートマップから、午後の時間帯 (15時から16時) にかけて高いスコアが頻発することがわかります。スコアが競技のスケジュールや視聴者の活動と関係している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 高いスコアが観察された時間帯は、スポーツイベントや視聴者の活動が活発である時間帯と考えられます。これはビジネスにおいて、広告を集中的に行うべき時間帯を示唆している可能性があります。特に9時から16時の間、特定の曜日に広告活動を強化することで、より高い視聴者の関与を期待できそうです。
この分析は、スポーツイベントの時間配分や観客層をターゲットにしたマーケティング施策を計画する際の重要なヒントを提供するでしょう。
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:
分析に基づき、以下の洞察と直感を提供します：
1. **全体トレンド**:
– 高い相関（0.8以上）の多くは、同じカテゴリ内の異なる項目間で見られます。特に「総合WEI」と「個人WEI平均」「社会WEI平均」の間には強い正の相関が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ほとんどの相関が中程度から高い範囲で、一部だけが低い相関を示しています。特に「個人WEI（経済的余裕）」は、他の項目との相関が低い傾向にあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤いセルは高い正の相関を示し、青いセルは低い相関または負の相関を示しています。赤いセルが多い領域（特に左上と右下のエリア）は、それらの指標が強く関連していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの関係性に焦点を当てるというよりも、データ全体の項目間の瞬時の相関を示しています。時系列的な変動を想定するならば、深い関連性がある項目が同期的または非同期的に変動する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」、また「社会WEI（公正性・公正さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の間に高い相関があります。これらの領域は、個人の健康や自由に関する要素が、社会的な公正さや自由に密接に関わっていることを示唆しています。
6. **直感的印象とビジネス・社会への影響**:
– 視覚的には、赤い強い相関が図の上部と右側に集中しています。これは、多くのスポーツ関連の指標が相互に強く関連し、個人と社会の要素が相乗効果をもたらす可能性を示しています。
– ビジネス上では、これらの高相関な項目に投資することで相乗効果を得られる可能性があります。また、例えば、個人や社会の心理的健康に配慮することで、多くの指標が改善されることが期待できます。
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
1. **トレンド**
– グラフは360日間のデータを示していますが、箱ひげ図は分布の特徴を示しており、具体的な長期トレンドを捉えるのに適していません。したがって、上昇、下降、横ばいといったトレンドは直接読み取れません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 各カテゴリには複数の外れ値が存在しています。特に「個人WEI（経済余裕）」や「個人WEI（心理的ストレス）」では多くの外れ値が見られ、これらの項目でのスコアは他の項目よりも変動が激しいことを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 各箱ひげの「箱」はデータの25%から75%の範囲（四分位範囲）を示し、中央値を表示しています。箱が狭い場合、スコアのばらつきが少なく、一貫性があることを示します。
– 「社会WEI（持続可能性と自発性）」は他の項目よりも高い中央値を持っており、かつ外れ値が少ないことから、安定した高評価を得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**
– 複数のWEIタイプは相互に比較されており、特定の項目が他の項目と大きく異なる傾向を示していないため、全体的なバランスが取れていることが示唆されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に、グラフには各カテゴリで異なる特徴的な分布がありますが、相関関係を直接的に示していません。特に「個人WEI（経済余裕）」は他の多くの指標よりばらつきが大きいことがわかります。
6. **直感的に感じることと社会への影響**
– 人々は「心理的ストレス」や「経済余裕」において不安定さを感じることがあり、それが分布の幅広さや外れ値の多さに表れている可能性があります。
– 「社会WEI（持続可能性と自発性）」が安定して高評価であれば、その分野における政策やプログラムが人々に良い影響を与えていると評価されるかもしれません。
– ビジネスにおいては、特にばらつきが大きな分野に対する対応策を考えることで、個人の満足度を向上させる機会ともなり得ます。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **横ばいとクラスタリング**: データは特定の方向に顕著に向かっておらず、全般的に均等に分散されているため、明確なトレンドは見られません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 主成分分析（PCA）で典型的な外れ値が数個存在します。特に、第2主成分が-0.15〜-0.20の範囲にあるデータポイントが目立ちます。
– **急激な変動**: 顕著な変動は観察されませんが、特定の地点での密度の高まりが見られます。
### 3. 各プロットや要素
– **色と密度**: グラフ全体で一色でプロットされているため、特定のカテゴリやグループの差異を示しているわけではないと思われます。密集している部分はデータが集中していることを示します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **関係性の判断**: 単一の2次元プロットなので、時系列データの関係性は直接示していません。ただし、ポイント間の相対的な距離や配置が何らかの係数や評価を示している可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: 第1主成分（72%の寄与率）と第2主成分（8%の寄与率）に基づくため、第1主成分がデータの大部分を説明していると考えられます。データの分布はランダムに近く、左から右にかけて広がっているように見えます。
### 6. 人間が直感的に感じることとビジネスへの影響
– **直感的な理解**: データの分布から、特定の集団が存在する可能性が感じられ、PCAの結果が変数の内在するパターンを説明していることが示唆されます。
– **ビジネスや社会への影響**: このグラフは、特定のスポーツに関連したデータセットが持つ特性を示している可能性があります。異なる要素を持つグループ間での戦略決定やターゲット市場の決定に利用できるでしょう。また、外れ値の分析は、新規戦略開発や特異事象の特定に役立つかもしれません。
グラフから得られるこれらの洞察は、更なるデータ分析や仮説検証を必要とし、ビジネスや社会の戦略決定に役立つ可能性があります。
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。