📊 データ分析（GPT-4.1による）
## 概要
1. **時系列推移:** 総合WEIスコアは日々変動しています。データの範囲で観察すると、2025年7月初旬にスコアは0.7前後でスタートし、7月中旬には約0.87まで上昇していますが、その後再び低下しています。例えば、7月6日から9日の間にスコアが急上昇しているのが特徴的です。
2. **異常値:** 異常値として挙げられているスコアは、比較的低いもしくは高いスコアを持つ日があります。これらは、おそらく特定のイベントや政策変更、社会的出来事の影響を反映している可能性があります。特に、7月6日から7日にかけて大幅なスコア上昇が観察されており、この期間に何らかの重要な出来事があったと推測されます。
3. **STL分解:** 長期的なトレンドとしてはWEIの上昇傾向が見られます。7月の中旬にトップを迎え、そこで一度落ち着いてから再び下降に転じるのは、特定のイベントが終了したことを示唆しているかもしれません。季節性のパターンや残差からは、予想以上の変動を含む日を特定できますが、一定の周期性は見受けられません。
4. **項目間の相関:** 各項目の相関ヒートマップからは、社会的な項目間（持続可能性、社会基盤など）が高い相関性を示す可能性があります。個人と社会のスコア間には中程度の相関が見られ、お互いのスコアにやや影響し合っていることを示しています。
5. **データ分布:** 箱ひげ図からは、各WEIスコアのばらつき、外れ値を視覚的に確認できます。特定の項目においては、中央値よりも外れた値がいくつか見られ、これらが全体のWEIスコアに影響している可能性があります。特に総合WEIでは外れ値が強調されています。
6. **主要な構成要素 (PCA):** 主成分分析から、PC1が変動の73%を説明している結果です。これは主に社会的要因の変動を示唆しており、個人WEIと社会WEIの連動が高いことを示しています。PC2は8%しか寄与せず、補助的な要因となります。
## 考察
– **重要要素:** 総合WEIの重要な上昇や下降を引き起こした要因としては、社会の持続可能性やインフラストラクチャ関連の改善、または個人の健康状態や経済的余裕の変動が挙げられます。
– **異常反応:** 突然のスコア上昇や下降は、特定のニュースや政策の発表、スポーツ関連の大きな大会やイベントが影響を及ぼしている可能性があります。
– **改善する分野:** 持続的なWEI改善を図るためには、個人の心理的ストレスや自由度と自治の項目に着目し、適切な対策を行う必要があります。
結論として、総合WEIは社会的および個人的要因の影響を受けて高度に変動しており、特定のイベントがこれに直接的な影響を与えていることが確認できます。データ分析により特定の傾向や異常の要因を深掘りすることが、今後の戦略策定に有益でしょう。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリーの総合WEIスコア推移を示しています。以下の点に着目して分析します。
1. **トレンド**:
– グラフの初期段階では、WEIスコアが0.7から0.9の範囲内で比較的安定しています。全体的には僅かな上昇傾向がありますが、後半に入ると急にスコアが下がり、0.7から始まり0.62近辺で変動しています。
– 最初の半分はスコアの変動性が高く、急激な変動は観察しづらいですが、後半になると急激にスコアが低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い縁取りの白丸で示されていますが、特にスコアが急激に低下した日付付近で外れ値が多く見受けられます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際の実績を示し、赤いXは予測値、黒い縁取りの丸は外れ値を表しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、未来に進むにつれて不確かさの幅が広がっています。
– 線はさまざまな予測手法によるものです（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の乖離は、未来に進むほど増加していることが予想されます。各予測手法が将来のスコアの予測にどれだけ一致しているかは、今後の微調整が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 最初の期間では、スコアが高めの分布を示していますが、後半の下がった範囲では、異常値が増えるなど安定性を欠いている傾向があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 当初は安定したパフォーマンスが維持されているように見えますが、急激なスコアの低下は警戒すべき点です。スコアの低下は何らかの外的要因や状況の変化を示している可能性があり、スポーツのイベントや選手のパフォーマンスを見直す必要があるでしょう。
– 今後の予測手法や結果が事実と一致しない可能性があるため、予測モデルの精度向上が必要です。
このグラフは、スポーツ業界の経営や戦略的な意思決定に深く影響を与える可能性があり、迅速な反応と分析が求められる状況を示しています。
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:
### グラフ分析の専門家としての洞察
1. **トレンド**
– 実績データは、主に0.7から0.9の間でほぼ横ばいの動きを示しており、安定しています。ただし、データの初期には若干の上昇トレンドも見られます。
– 予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、全体的に若干の下降を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の日においてWEIスコアが大きく低下している外れ値が見られます。これらの外れ値は特に注意が必要です。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– **青色の点（実績）**：個人の実績がプロットされています。
– **灰色の範囲**: 予測の不確かさを示し、σレベルでの変動範囲を視覚化しています。
– **黒色で丸囲みされた点**: 異常値として認識されるデータポイントです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、実績データに基づいて異なる予測を示していますが、大きな乖離はなく、いずれもほぼ一致しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的安定しているが、異常値がいくつか見られる。予測の不確かさ範囲内に主に収まっていることから、モデルの信頼性はある程度高いと考えられます。
### 直感的な洞察と影響
– **人間が感じるであろうこと**:
– 実績データが安定しているため、個人のパフォーマンスがある程度評価されていると感じるでしょう。ただし、外れ値が示す劇的なパフォーマンス低下が気になります。
– **ビジネスや社会への影響**:
– 外れ値の原因が解明され、軽減策が講じられることが望ましいです。特に、スポーツのように個人のパフォーマンスが重要視される領域では、これらの変動が大きな影響を与える可能性があります。
– 予測モデルの結果は現状維持か微減傾向を示しているため、成長を促す施策の検討が必要かもしれません。
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**:
– 初期から中期にかけてのWEIスコアは比較的安定し、0.8から1.0の間で推移しています。
– 中盤以降、やや下降の傾向が見られますが、全体の変動は小さいです。
– 予測部分は概ね横ばいの線を描いています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 数箇所に外れ値が存在し、それらは主に中盤に集中しています。これにより社会的要因やスポーツイベントなどの影響がある可能性があります。
– 外れ値として黒い丸で示されるプロットがいくつか見られ、それ以外は大きな急変動は観測されません。
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示しており、真の観測値を表現しています。
– X印は予測値であり、ピンクと水色の線は異なる予測モデル（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**:
– 実績データと各予測モデルの間に大きなズレはなく、予測が比較的一貫していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは特定の範囲で散布されていますが、大きな分布の偏りは見受けられません。
– 外れ値を除けば、スコアの分布は安定しています。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**:
– 初期から中期の安定性は、スポーツカテゴリーのWEIスコアが持続的な人気や関心を示していると解釈できます。
– 外れ値の存在は、突発的なイベントや市場の変動によって生じた可能性があり、予測モデルのフィット感を調整する際の指標となります。
– 社会やビジネスにおいて、基礎的な安定性を保ちつつ、新たな需要やイベントによって一時的なスコアの変動があることを示唆します。このようなデータは、イベント企画やマーケティング戦略の立案に役立てることができます。
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**:
– WEIスコアは全体的に横ばいで、特に大きな上昇や下降は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントが黒い円で囲まれており、これらは外れ値として検出されています。
– WEIスコアの外れ値は通常の範囲外ですが、数は少ないです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示します。
– 予測は複数の方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で表示されていますが、これらは一致しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと各予測モデルの結果は、経済的余裕が安定していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは比較的密集しており、分散が少ないです。
– 予測と実績のスコアが同じ範囲にあるため、予測モデルの精度は高いと考えられます。
6. **直感的な感想とビジネスおよび社会への影響**:
– グラフから直感的に、個人の経済的余裕が安定していることが感じられます。これは、特にスポーツ関連の活動における安定した収入や支出管理を示唆しているかもしれません。
– 外れ値の存在は、選手の給与やボーナスなどの変動を示している可能性があります。
– ビジネスにおいては、安定した経済的余裕が続くことで、長期的な計画や投資が可能となるため、ポジティブな影響が期待されます。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリにおける個人の健康状態のWEIスコアを30日間追跡したものです。以下に、このグラフに基づく分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 全体として、実績AIによるスコアは約0.8付近で安定しています。
– 予測（線形回帰）は横ばいに見えますが、決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測では、軽微な変動が予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一定の時期に一部の大きなプロットが外れ値として認識されています。特に、最初の期間に0.6を下回るスコアが観察されますが、以降は上昇し安定しています。
– この急激な変化は健康状態の一時的な悪化とその後の回復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**:
– **実績（青いプロット）**: 実際の測定値を示しており、全体的に安定した状態にあります。
– **予測（赤いプロットと線）**: 今後の健康状態の予測。線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰といった異なるアルゴリズムによる予測が比較されています。
– **不確かさの範囲（グレーの帯）**: 予測の信頼性の幅を表しており、実際の測定の安定性を反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測と実績の間には大きな乖離は見えず、予測モデルは実績に準じた変動を示しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間には強い相関があると考えられますが、外れ値として認識された時期には乖離が生じています。
6. **直感的な洞察とその影響**:
– 人間がこのグラフを見た場合、健康状態が比較的安定していると感じるでしょう。
– ビジネスへの影響としては、健康管理の継続的なモニタリングや、特定の行動が健康にどのように影響するかを評価する際に有用です。
– 社会的には、個人の健康推進や健康維持のための戦略の策定に役立てることができるでしょう。結果的に、公衆衛生の改善や医療コストの削減にもつながる可能性があります。
この分析は、健康管理の継続的改善と予測精度の向上に寄与できるでしょう。
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:
画像のグラフについて以下の分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績のプロットは全体的に0.6から0.9の範囲で、比較的横ばいですが、期間中にわずかな変動が観察されます。
– 予測ライン（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は全体的に横ばいか、微妙に下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期（7月初旬）にいくつかの外れ値が見られ、これらはWEIスコアの突然の変動を示している可能性があります。
– 時系列全体を通して散発的に外れ値が存在していますが、大きな急激な変動は見られません。
3. **プロット要素の意味**:
– 青の実績プロットは実際の心理的ストレススコアを示しています。
– 黒い○は外れ値を特定しています。
– 予測不確かさ範囲が灰色で示され、全体に広がっており、予測の範囲を示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が類似した予測傾向を示しているが、多少の異なる傾きが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は比較的集中していて、予測モデルとの相関がありそうです。
– 横一線に近い予測と実績値の分布は、全体的な心理的ストレスが安定していることを示唆しています。
6. **直感的な感想と影響**:
– 人間の直感として、30日間の心理的ストレスが一定範囲に収まっており、大きな変動がないことから、安定した状態にあると感じるでしょう。
– ビジネスや社会への影響として、スポーツ選手の心理的ストレスが安定しているということは、パフォーマンスが予測可能で計画的なトレーニングが可能であることを示唆します。
この分析は、心理的ストレスが大きく変動しないことが高パフォーマンスの維持に寄与する可能性があることを示しています。選手のメンタルヘルスの管理には適切な介入が行われてい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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 初期のデータポイント（青い点）は比較的一貫しており、0.7から0.9の範囲で推移しています。
– 7月下旬から8月初旬にかけて急激な下降があり、その後も低い値で安定しています。
– 予測線（紫色）は緩やかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの外れ値（黒い丸で示された点）があり、特に7月中旬以降で目立ちます。
– これらの外れ値はデータの下降トレンドを助長しています。
3. **プロットの意味**
– 青い点は実績データを示し、青い実線はその範囲を表しています。
– 赤い×印は予測データですが、グラフにはありません。
– グレーの領域は予測の不確実性を示し、その範囲内でいくつかのデータが変動しています。
4. **時系列データの関係性**
– 実測データと予測線（ランダムフォレスト回帰）の最も顕著な違いは、予測が現実のデータよりも一貫して低い値を示している点です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実測値は予測よりも高いレベルで始まりますが、急激な下降を経て予測と一致します。これは、新しい要因または変更がデータに影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 直感的な観察として、初期のパフォーマンスが比較的良好であったことがわかりますが、後半に異常が現れています。
– スポーツに関するデータであることを考えると、選手またはチームのパフォーマンスが影響を受けている可能性があります。
– この下降トレンドが続く場合、トレーニングまたは戦略の見直しが必要かもしれません。
このグラフは、新しい環境要因や内部の変化（例えば怪我、チームの再編成など）が選手またはチームの自由度と自治に影響を与えた可能性を示唆しています。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリにおける社会WEI（公平性・公正さ）のスコアを時系列で示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を詳述します。
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータポイントは全体的に0.6から1.0の間でばらつきが見られますが、主に0.7から0.9の範囲です。
– 多くの予測（特に、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は時間とともに緩やかな変化を示していますが、急激な増加や減少はありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ内にいくつかの外れ値が見られますが、特定の時点ではないため、特定のイベントや状態に起因するかもしれません。
– WEIスコアが一時的に大きく低下する部分も観察されますが、すぐに回復しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績AIを示し、これは実際の観測値を反映しています。
– 紫、青緑、ピンクのラインはそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測を示しています。
– 黒の円は異常値を示しています。
– 灰色の領域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**:
– 各モデルの予測はおおむね似た方向性を持つが、線形回帰の予測は他のモデルに比べて緩やかに減少している。
– 決定木回帰とランダムフォレスト回帰の予測ラインは相互に非常に似ており、非常に安定した見通しを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間にはある程度の一致がありますが、時折実績値が予測よりも大きくなったり小さくなったりします。
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**:
– スポーツ業界における公平性・公正さの指標として、WEIスコアは比較的安定しており、大きな変動が少ないことから、組織やイベントが一貫した倫理的な基準を維持していることを示唆しています。
– 外れ値の存在は、特定のイベントや条件が異常な影響を与えている可能性があり、それを分析して改善策を検討する価値があります。
– AIモデルによる予測が安定しているため、今後の戦略や方針の検討において、比較的予測可能な行動が可能であると考えられます。
このグラフは、スポーツ業界における公平性・公正さの状態を追跡し、改善を図るための有用なデータと見なせます。
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**:
– 実績のデータポイント（青い点）は、全体的に安定して高いレベル（0.8以上）で推移しており、特に明確な上昇または下降のトレンドは見られません。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）のすべてのモデルは、比較的一定の傾向を示しており、大きな変化が予測されていないことが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のデータポイントにおいて、異常値（黒い輪）が観察されますが、これらは全体の分布に大きな影響を与えているわけではありません。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実際のスコアであり、黒い円は外れ値を示しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさの範囲であり、モデルがスコアをどれだけ確実に予測できるかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、全体的に実績のスコアに近い値を維持していますが、それぞれ微妙に異なる予測を提供しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のデータは高いスコア帯で密集しており、持続可能性と自治性が一定の水準に達していることを示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– スポーツの持続可能性と自治性が高まっていることが分かります。安定した高スコアは、この領域が現在の運営方法やプラクティスにおいて成功していることを示しています。
– 将来的にも似た傾向が続くことが予測されるため、関係者は現行の方法を維持しつつ、外れ値として観測される要素を改善することで、さらに持続可能性を高めることができるでしょう。
このグラフは、スポーツ関連の持続可能性と自治性が全体的に高レベルであり、これが今後も持続する可能性が高いことを示しています。
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
1. **トレンド**:
– グラフの中央部分を見ると、実績（青色のプロット）が概ね安定して高いスコアを示しています。ただし、期間の最初には大きなばらつきが見られます。
– 線形回帰（紫色）や決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（マゼンタ）の予測線は、全体として安定したスコアに向かっていることを示していますが、わずかに異なる傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の数日間には、0.6付近まで下がる外れ値が複数見られます。これらは異常値として黒丸で囲まれています。
– その後はスコアが0.8から1.0の間で推移し、比較的安定しています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色の点は実際の測定値を示しており、安定した群を形成しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色のシェーディング）は、予測モデルがどの程度実績をカバーしているかを示し、安定的なカバー範囲を確保しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測モデルは全般的に一致しており、モデルが実績をうまく把握していることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のプロット密度はスコアが0.8から1.0の範囲で高く、そこにデータが集中していることから、一般的に良好なパフォーマンスが維持されていることがわかります。
6. **直感的な印象と社会的影響**:
– 多くのプロットが高スコアに集中している点から、対象となる社会基盤や教育機会が安定して高い水準にあることを示しています。
– 初期の外れ値は、一部の不安定な要素や変動がある可能性を示し、改善の余地が考慮されるかもしれません。
– この安定したスコアは、スポーツ関係者や政策立案者にとっては、指標としてポジティブな要素であり、地域や国の格差を減少させるための基盤として役立つ可能性があります。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド:**
– 実績データ（青のプロット）は、最初は0.8から1.0の範囲で安定していますが、後半にかけて0.6から0.8の範囲で変動しています。全体的に横ばいの傾向ですが、下方向への変動が見受けられます。
– 予測ライン（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は後半で平行に並んでおり、わずかに下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 異常値（黒い円）としてマークされているデータポイントが所々に存在し、多くは前半に集中しています。
– 特に、急激なスコアの低下が見られる部分があり、これらが外れ値として検出され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（青いプロット）は、実際のWEIスコアの変動を示しています。
– 予測（赤い×）と予測ライン（緑、エメラルドグリーン、紫）は、異なるアルゴリズムによる今後のスコア推移を視覚化しています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示しており、それぞれのモデルが多少の誤差を含むことを暗示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 各予測ラインがほぼ一致していることから、異なる予測モデル間で大きな差異はなく、一貫性があることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績値の多くが0.8以上で集中していることから、この範囲が「通常」スコアと認識されている可能性があります。後半のスコアの下落現象は、通常範囲からの乖離を示しています。
6. **直感的な人間の解釈と影響:**
– スポーツカテゴリーにおいて、WEI（共生・多様性・自由の保障）の実績スコアが後半で低下していることは、社会的な問題（例えば、競技における公平性や多様性への配慮不足）が発生している可能性を示唆します。
– ビジネスや管理者にとっては、予防策や対応策の導入が提示されるべきであるという警告と捉えることができます。このデータが示唆する課題に対処することで、スポーツ運営や組織の健全性を高めるきっかけとなるでしょう。
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:
以下は、グラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 全体として、日ごとに変化する色のパターンから、特定の時間帯における変動が見られる。
– 時間帯に応じて、特定の日に特に高い活動（明るい色）が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日から7月12日、および7月14日から7月18日までの時間帯にわたって、より高い活動が集中している（緑から黄色）。
– 7月20日から7月22日までの活動は低め（暗い色）。
3. **各プロットや要素**:
– 色の明暗が活動の強度を示し、明るいほど高い活動を示唆している。
– 時間帯ごとの活動パターンが見えるため、特定の時間（15時、8時）は特に活発。
4. **複数の時系列データ**:
– 各時間帯が異なる日を通じて比較され、一部の時間帯は他よりも常に高い活動を示している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯での活動が周期的に現れる可能性がある。
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**:
– 特定の時間帯や日付に集中する活動は、特定のイベント（スポーツの試合日程など）や曜日（週末など）に関連している可能性がある。
– スポーツ関連のマーケティングやビジネス戦略において、これらの高活動時間をターゲットにすることで、効率的なアプローチが可能。
このヒートマップは、時間や日付ごとにスポーツに関連するウェブ活動の強度を視覚化しており、スポーツイベントの計画や放送のスケジューリングに役立てられるでしょう。
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:
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**
– 全体的なトレンドとしては、色の変化が周期的に見られます。特に7月初旬から中旬にかけて、日中における値の変動に周期性がありますが、その後の後半では若干平坦になる傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月20日に午後7時のスコアが急激に低下しています（濃い紫）。これは何らかのイベントや変更の影響かもしれません。
– 他の日の同じ時間帯と比べて異なる色を示す点が外れ値として認識されます。
3. **各プロットや要素**
– 色はWEI平均スコアを示し、色が明るいほど高いスコアを示しています（黄色や緑）。
– 時間帯に応じてスコアの変動があります。特定の時間帯にスコアが高くなる傾向が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時間帯（午前8時、午後3時、午後4時など）においてはスコアがやや高い周期的なピークが見られます。これは一日の異なる活動が影響しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯に高いスコアが集中していることから、これらの時間帯での活動が効率的である可能性があります。
6. **直感的な洞察および影響**
– ユーザーは、特定の時間帯でのパフォーマンスが高いことを感じるでしょう。この傾向は、その時間帯が最適な活動やトレーニングの時間であることを示唆しています。
– スコアが低下した特定の日や時間は、注意が必要な可能性があり、対応策を講じることが望まれます。コーチングやトレーニングプランの改善に繋がる有用な情報です。
この分析に基づき、スポーツにおけるトレーニング戦略の最適化やパフォーマンス向上を図る視点が得られます。
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:
このヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド:**
– 全体として、特定の時間帯におけるスコアの分布に変化があります。
– 特に15時から19時にかけて、スコアが変動しているようです。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 2025年7月5日と2025年7月7日、そして2025年7月21日以降において、スコアが急激に変化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:**
– 色の変化はスコアの増減を示しています。濃い青から紫は低いスコア、黄色は高いスコアを示しています。
– 特に15時から19時の間に見られる黄色や緑の部分は、スコアが高い時間帯を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性:**
– 各時間帯のスコアの変化を通じて、ピークとなる時間帯がいくつか存在することが示唆されます。
– 特にピークがくる日にちや時間が似ており、一定の周期性が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 特定の時間帯にスコアが集中して高く、夜間は特に低下しています。
– 昼間に活動が集中していることが示唆され、これはスポーツイベントなどが昼間に行われている可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響:**
– グラフからは、特定の時間帯や日における動きの活発さが分かるため、スポーツ関連のイベントがいつ開催されているかのヒントになります。
– 高いスコアの時間帯に合わせて、例えばマーケティングや広告のタイミングを調整するといったビジネス戦略につながる可能性があります。
– また、イベントの開催時間や開催日の改善に役立つ情報を提供するかもしれません。
全体として、このヒートマップはスポーツイベントの活発な時間帯や日にちを示し、これを元にしたビジネスやマーケティングの戦略に活用できる可能性があります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）：**
– 相関ヒートマップのため、特定の時系列トレンドは示していませんが、各項目間の相関関係の度合いが色で示されています。色が濃い赤に近いほど正の相関が高いことを示しています。
2. **外れ値や急激な変動：**
– 特定の外れ値や急激な変動はこのヒートマップでは表現されていませんが、色の極端な違いが目立つ箇所は異常なデータとして注目が必要です。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味：**
– 各セルの色は相関係数を示し、赤い色が濃いほど高い正の相関を示します。青に近い色は負の相関、または相関が低いことを示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性：**
– 時系列データではなく、統計的な相関を示しているため、特定の時間的変化は示されていませんが、項目同士の関連性が理解できます。
5. **相関関係や分布の特徴：**
– 高い相関関係のある項目がいくつか見られます。例えば、「個人WEI平均」と「総合WEI」、「社会WEI平均」が特に高い相関を示しています。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の項目と比較して、特に低い相関を示しています。
6. **このグラフから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：**
– 個人の平均的な幸福感や社会の多様性は、他の多くの指標と強く関連することが理解できます。これは、個人の幸福や社会の平等が全体的な幸福感に重要な影響を与える可能性があることを示唆しています。
– 経済的な余裕の低い相関は、経済状態が他の要因と独立した影響を持つかもしれないことを示しています。この点は、政策立案や社会改革において考慮されるべき重要な要素です。
全体として、このヒートマップは、特に個人や社会のウェルビーイングが全体のパフォーマンスに対してどのように関連するかを理解する上で役立つ情報を提供しています。
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:
このグラフは、異なる種類のWEI（ウェルビーイング・インディケータ）のスコア分布を箱ひげ図で示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 各カテゴリーのWEIスコアが独立しているため、全体的なトレンドを見るのは難しいですが、スコアの中央値や分散から各WEIタイプの比較が可能です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のデータセットで外れ値が観察されます。特に、個人WEI（ストレス）、個人WEI（睡眠充実感）、社会WEI（可能性と自活生）でいくつかの顕著な外れ値が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱の範囲は第1四分位数から第3四分位数までを示し、中央の線は中央値を表します。箱の外側の線（ひげ）は、データの範囲内の最小値と最大値を示しますが、外れ値は除外しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各カテゴリは時間に依存しないため、時系列的な関係性は見られません。しかし、異なるWEIタイプ間でスコアの分散を見ることで、領域ごとの安定性や変動性を比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人WEI（睡眠充実感）と個人WEI（心理的ストレス）は中央値が近いですが、分散が異なります。このことは、これらの要素が関連している可能性がある一方で、個々で異なる影響を持つことを示唆しています。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– WEIスコアの分布と外れ値が示すのは、特定の領域での一貫性の欠如または予期しない結果です。スポーツカテゴリーにおいて、特にストレスや睡眠充実感に関するWEIの改善は、選手のパフォーマンス向上や健康管理に繋がる可能性があります。また、社会的な公正さや持続可能性に関するWEIは、スポーツ組織やコミュニティ全体の長期的な発展に影響を与えるかもしれません。
この分析に基づいて、関係者は特定のWEIカテゴリに焦点を当て、改善や支援プログラムの策定を行うことができるでしょう。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、総合WEIスコアのSTL分解を示しており、観察値、トレンド、季節性、および残差に分解されています。
1. **トレンド（Trend）**:
– トレンドコンポーネントは全体的に上昇していますが、2025-07-13付近でピークに達し、その後はやや下降しています。このことは、全体的な流れとしては成長期にありつつも、最近減速していることを示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動（Residual）**:
– 残差にはいくつかの急激な変動があり、特に2025-07-05と2025-07-11に顕著です。この期間中に予期しないイベントや変動があった可能性があります。
3. **プロットや要素**:
– 観察値（Observed）は、他要素の合成結果を示しており、短期的には変動しやすいです。
– 季節性（Seasonal）の影響は0.05以下で比較的低く、特定の周期的なパターンの寄与は小さいと言えるでしょう。
4. **時系列データの関係性**:
– トレンドが下降し始めたあたりで、残差の変動が減少していることから、何らかの調整が行われた可能性があります。
– 季節性が大きく変動した後に残差がゼロに収まっているのも興味深い部分です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特段の強い季節性や周期性は見られず、トレンドの動きが観察値に大きく寄与している印象です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々はスポーツに関心を持ち続けていますが、最近のトレンドの下降に、競技の人気や参加者数の変動があるかもしれません。
– スポーツ業界において、近いうちに取り組むべき課題として、最近の人気の落ち込みを防ぐ何らかの施策が必要かもしれません。
全体として、この30日間のデータはポジティブな成長傾向を示しつつも、直近の減速に注意を払う必要があると考えられます。
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:
以下は、提供されたSTL分解グラフの分析です。
1. **トレンド**
– トレンドのグラフでは、最初上昇し、途中でピークに達した後、ゆるやかに下降しています。このことから、観察期間の途中で個人のWEI平均スコアが高まり、その後減少に転じたことが分かります。
2. **外れ値や急激な変動**
– オブザーブド（Observed）と残差（Residual）のグラフには急激な変動が見られます。特に7月17日頃に顕著なピークの後、急速に低下しています。この変動は、何らかの特異なイベントや異常値の存在を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 季節性（Seasonal）の影響は、比較的小さく、周期的な変動がわずかに存在します。影響はプラスマイナス0.05の範囲内であり、この周期要素は比較的小さいと言えます。
– 残差（Residual）は、7月13日以降に急に上昇し、その後安定しています。これは一時的な要因によって、観測値がモデルからずれている可能性を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンドと季節性の変動が観測データに織り込まれているため、それらの相互作用が個人WEIの平均スコアに寄与しています。急激な変動は主に残差によって説明されているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節性と残差の間には直接の相関は見られませんが、トレンドと残差のピークが一致している点で興味深い相互関係があるかもしれません。
6. **直感的な洞察および影響**
– 一般的な上昇傾向からピーク後の下降トレンドは、個人の活動やパフォーマンスの変化を示唆しており、これがスポーツイベントや練習方法の見直しを必要とする可能性があります。
– 企業やコーチングの観点からは、トレーニングや支援のタイミングを考慮するための重要なデータポイントとなり得ます。特に急激な変動に対しては、柔軟に対応できるアプローチが求められるでしょう。
このグラフから、イベントや個人のパフォーマンスの変動を慎重に監視し、適切な戦略を立てる必要があることが伺えます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– トレンド部分では、約30日間の間にスコアが上昇し、ピークを迎えた後、最終的にやや減少しています。全体的なトレンドは、上昇した後にわずかに下降するパターンを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差の部分で急激な変動が観察され、特に7月初旬から中旬にかけて大きなスパイクが見られます。これは一時的な要因による大きな変動を示唆しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**: 実際に観測されたデータで、スポーツカテゴリのWEIスコアの変動を示しています。
– **Trend**: 長期的な変動を抽出し、基準となるトレンドを浮き彫りにしています。
– **Seasonal**: 短期的な周期性を示しており、季節やその他の周期的要因による影響を示します。
– **Residual**: 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**
– トレンドと季節性の両方が観測されたデータに影響を与えており、残差には突発的な変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節性の影響が比較的一定である一方で、残差のスパイクは不規則な外部要因の可能性を示唆しています。トレンドと観測値は似た動きをしていることから、トレンドが主な変動要因と考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**
– グラフからは、スポーツカテゴリのWEIスコアが短期間のトレンド変動を受けながらも一定の周期性の影響を受けていることを示唆しています。急激な変動は特定のイベントや外部要因によるものかもしれません。このような周期性や変動のパターンは、マーケティングやプロモーションのタイミングを考える上で重要です。特に急激な変動の原因を分析することで、将来的な予測や対策が可能となるかもしれません。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– このグラフはPCA（主成分分析）の結果をプロットしたものです。特定の上昇や下降のトレンドは見受けられませんが、第1主成分に沿って広がりがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下にいくつかの外れ値が見られます。他の点と比べて、第1主成分と第2主成分の両方で低い値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各点は観測データを主成分空間に投影したものです。第1主成分が0.73の寄与率で最も影響力が大きく、第2主成分が0.08の寄与率でそれに次いでいます。
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ついては、このプロットからは直接読み取ることは難しいですが、各日ごとの観測が主成分空間上でどのように分布しているかを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 点は全体的に右下から左上に向かう分布をしており、第1主成分と第2主成分間に弱い負の相関がある可能性があります。
6. **直感的な感じとビジネスや社会への影響**:
– このようなPCAのプロットは、データの次元を減らして重要な変動要因を把握するためのものです。外れ値や特定のクラスタが見られることから、異なる戦略や選手のパフォーマンス評価に有用です。スポーツのパフォーマンス指標を分析することで、選手育成やチーム戦略の最適化につながるでしょう。
全体として、このグラフはデータの内在する構造を掴むための視覚化ツールであり、さらなる詳細分析や解釈には他の変数やコンテキストを組み合わせる必要があります。
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。