📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
#### 1. 時系列推移とトレンド
– **総合WEIスコアの推移**: 2025年7月1日から22日までのデータでは、総合WEIのスコアは0.7から0.89の範囲で変動しています。7月6日以降、スコアが全体的に向上し、7月10日以降にピークを迎えていますが、その後は再び下降トレンドに入っています。
– **個人WEI平均と社会WEI平均**: 個人WEI平均は0.58から0.84の範囲で動いており、社会WEI平均は0.68から0.94の範囲で、社会WEIが比較的高く安定している一方で、個人WEIは変動が激しいです。
#### 2. 異常値
– 指定された異常値としてピックアップされたスコアには、特定の日に急激な変動が見られます。例えば、2025年7月20日の総合WEIスコアの急落（0.64）は特に顕著で、同日に社会WEI平均も低下しています。これはシステム障害や重要な出来事（例えば、社会的混乱）が原因の可能性があります。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**: 分解結果から読み取れるのは、社会的要因に基づくスコアの高まりや低下が特定の時期に集中していることです。このうち、上昇要因は社会的な持続可能性やインフラの改善が影響していると考えられます。
#### 4. 項目間の相関
– 各項目間の相関では、社会的持続可能性（social_sustainability）と社会基盤・教育機会（social_infrastructure）との間に強い正の相関が見られます。この関連性は、教育機会が持続可能性を向上させるという一般的な経済理論と一致しています。
#### 5. データ分布
– **箱ひげ図**: ばらつきに関しては、個々の項目において中央値は比較的一定ですが、特定項目で外れ値が散見されます。個人的な経済状況と健康状態のデータの範囲が広く、特に経済的余裕に外れ値が存在しているのが注目に値します。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **PCA分析**: 第一主成分（PC1）が73%の寄与率を持ち、全体のデータの主要な変動要因となっています。このことから、PC1が示すのは、主に持続可能性と社会基盤がデータ全体の変動を大きく支配していると推測できます。
### 総括
提供されたデータに基づき、社会的持続可能性や社会基盤に焦点を当てた政策変更や社会イベントが、スコアに大きな影響を与えていることが推測されます。異常値の検出や下落期には具体的な出来事や要因が関与している可能性があるため、時間的パターンをさらに詳細に分析することで重要な洞察を得ることができるでしょう。
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:
以下に、このグラフから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド**
– 年初のデータ（左側）は比較的高いWEIスコアに集約されており、年末のデータ（右側）も同様の高い水準ですが、別の色で示されることから、セグメントが異なるか、測定された条件が変わった可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値として黒い円で示されたデータポイントがあります。これらは通常のトレンドから大きく外れているため、何らかの異常なイベントや状況が発生した可能性が考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実績を表し、緑色の点は前年のデータを示しています。予測のラインが３本示されており、それぞれ異なる回帰モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を用いて予測されています。紫の背景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**
– 実績データと前年データの比較が行われ、過去のパフォーマンスと今期のパフォーマンスを位置的に比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に、年を通して一定のスコアの範囲内で推移しているように見えますが、異常値が一部含まれています。予測された範囲内に多くのデータポイントが入っているため、予測の精度は比較的高いと考えられます。
6. **直感的な感じや影響**
– このグラフから、人間は年初と年末でパフォーマンスが一貫していると感じるでしょう。スポーツのパフォーマンスが安定していることを示しており、異常値は特異な出来事によるものと考えられます。
– ビジネスや社会的な影響としては、例年通りのパフォーマンスを維持できる能力が評価される一方で、異常値が発生する要因を理解し、対応策を講じることが、さらなる成長や安定性の向上につながると考えられます。
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:
この散布図を詳細に分析すると、いくつかの視覚的な特徴と洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– グラフは大きく二つの期間に分かれています。最初の期間は2025年7月ごろで、その後間が空いて再び2026年5月ごろに観測されています。
– 最初の期間には実績データ（青色）が集中しており、スコアは0.6から0.8の範囲で変動しています。
– 二つ目の期間では、前年度（緑色）が0.5から0.8の範囲に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値は明示されており、最初の期間のデータの中に存在します。これは通常の範囲を超えた値を示しています。
– また、期間の間に大きなデータのギャップがありますが、これはデータ収集の欠如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**:
– 実績データ（青）は2025年のデータであり、予測データ（赤）は見られませんが、予測の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は示されています。
– 前年度データ（緑）は、おそらく前年のデータを示し、トレンドや経年変化を比較するために使用されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列として、2025年のデータと2026年のデータが比較されていますが、両者に直接的な相関関係や明確なトレンドは見られません。
– ただし、それぞれの期間内でのスコアの範囲や分布の違いを観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各期間でのデータ密度やスコアの範囲は異なり、分布の変化が明確に見て取れます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフから、データ収集や計測に間があることが見受けられるため、データの連続性が不足していると感じるかもしれません。
– このデータのインサイトは、新たな練習時期や戦術変更などのスポーツ戦略の調整に役立てることができます。
– 外れ値やギャップを考慮することで、方法論やデータの質を再評価し、より良い意思決定を導くことができるかもしれません。
全体として、このデータはトレーニングやパフォーマンス評価の改善ポイントを浮き彫りにするための可能性を秘めていますが、追加的なデータ収集や分析が求められるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **前半**: グラフの前半には、実績データが青色の点で示されており、期間の初めから約3か月の間で高めのWEIスコアを示していますが、安定的な推移を見せています。
– **後半**: 後半の緑色の点は前年のデータを示しており、スコアの範囲が広がっている様子が伺えます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– 青色の点には明確な外れ値はありません。しかし、緑色の前年データには特定の期間に集中してプロットが密集しており、データのばらつきが大きくなっています。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青色の点**: 実績によるWEIスコア。
– **緑色の点**: 前年のデータによるWEIスコアで、過去の評価の傾向を示しています。
– **紫とピンクの線**: ランダムフォレスト回帰による予測であり、未来の動向を予測するための要素。
### 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、異なる見える期間を対象にしていますが、前年のデータから次期トレンドの参考になる可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 予測値の不確かさ範囲が予測の信頼性に関連していることが読み取れる。この範囲内での動きが予想されます。
### 6. 人間の直感と社会への影響
– 実績データの安定した動きと比較し、前年データの広範なばらつきは、潜在的なリスクや市場の変動性を示唆します。特にスポーツ業界では、これが市場のダイナミクスや競争環境の変化を反映している可能性があります。
このようなデータ分析を考慮すると、企業は長期的な戦略計画を再評価し、季節性や市場の変動に適応するための柔軟な戦略を採用する必要があります。
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:
## グラフの分析
1. **トレンド**
– 前半（2025年7月から2025年10月頃）はWEIスコアが約0.7から0.8の間でほぼ安定しています。
– 後半（2026年5月以降）は、WEIスコアが0.8以上で密集しており、スコアが向上していることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年初期のデータにいくつかの外れ値が見られますが、全体として大きな急変はないようです。
3. **各プロットや要素**
– **青色の点（実績AI）** は実際の経済的余裕のスコアを示していますが、後半には減少しています。
– **緑色の点（前年比AI）** は比較された前年のデータを示しており、後半には密集が見られます。
– **予測の線（線形回帰や決定木など）** は、将来的なトレンドがまだ上昇していることを示唆します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の両データセットが示されており、前半は実績データが安定、後半は予測による改善を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 前半と後半のデータが明確に分かれており、後半でのスコア上昇が目立ちます。これは予測精度や外部要因の改善を示す可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 前半の遅滞したトレンドと後半でのスコア上昇から、何かしらの外部要因（例えば、スポーツ関連のビジネス投資や規制緩和）が後半にかけてプラスに影響を及ぼしている可能性があります。
– ビジネスにおいては、経済的な余裕が増すことにより、消費や投資が活発化することが期待されます。スポーツ業界における資金流入や新規プロジェクトの機会が生まれ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:
以下に、提供されたグラフの分析と洞察を示します:
1. **トレンド**:
– グラフは2つの主要な時期に分かれています。2025年の前半はほとんどのデータが集中していますが、その後大きなギャップがあります。
– 2026年6月以降、再びデータが増加していますが、健康状態（WEIスコア）が全体的に0.8以上に集中しており、安定した高パフォーマンスを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年のデータで、いくつかのスコアが0.6付近にあり、異常値としてマークされています。これらは健康状態の低下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**:
– 青いプロットは実績データを示し、一部は異常値として特定されています。
– 予測は赤いクロスで表され、2026年のデータには予測が見られます。
– 数種類の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用され、異なる色の線で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 2026年の実績データと前年の比較としてのデータ（薄い緑）があり、過去と比較して状態が良好であ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2025年7月と2026年6月に集中し、いずれも高スコアであり、パフォーマンスが安定していることを示します。
6. **直感的な認識とビジネスや社会への影響**:
– 人々は、2025年の早い段階での健康状態の変動と、2026年にかけての改善に注目するでしょう。この改善は、トレーニングや健康管理の成果として理解される可能性があります。
– 運動や健康管理プログラムの効果測定に利用可能であり、これにより個人またはチームのパフォーマンスの向上を評価できます。
全体として、このグラフは短期的な不安定性を乗り越えて、健康状態が改善し、安定した状態に向かっていることを示しています。これは、パフォーマンス向上の成功を指し示していると考えられます。
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:
### グラフ分析の概要
1. **トレンド**
– 時系列の初期（2025年7月頃）では、実績のスコアは約0.6から0.8の範囲で横ばいです。
– 中期（2025年11月～2026年3月）にはデータがなく、スコアの変動が観察されません。
– 後期（2026年6月以降）には、前年のデータが0.6付近で安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期値の中には、異常値とされるものがいくつか見られ、予測の枠から外れたスコアがあります。
– 散布図の初期における外れ値は、心理的ストレスが特定の期間で異常に高いまたは低い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**
– 実績データは青色で表示され、他の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）と比較されています。
– 異常値は黒い円で強調されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しており、大きな変動が予測される時期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**
– 各予測モデルは、初期データを基に各々の手法で将来的な推移を予測しています。
– これらのモデルは、特定の時点での心理的ストレスの変動を異なる角度から予測するため、比較が重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと予測との間で相関を見るのが難しいため、どれくらい精度が良いのかを検証するにはデータが不足しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 初期段階での異常値や横ばいのスコアは、スポーツ選手がシーズン初期に抱えるストレスや適応の課題を反映している可能性があります。
– 中期から後期にかけてデータが欠如しているのは、モデルや記録上の問題、またはスケジュール上の休止期を表している可能性があります。
– 社会的には、スポーツにおける心理的ストレスへの適切な介入が競技力向上に寄与するかもしれません。
このグラフからは、競技者の心理的ストレスがシーズンによって大きく影響を受ける可能性があり、ストレス管理の重要性を示唆しています。データの欠落部分や異常値が示すところも観察すべきポイントです。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 左側の青いプロット（実績）が7月から9月にかけて密集しており、全体としては横ばいです。
– 右側の緑のプロット（前年比較）は3月から7月にかけて現れ、こちらも横ばいに見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いプロット中に黒い円で示された異常値が数点あります。これは他のスコアと比べて著しく低い値を示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青は実績データを示しており、予測AIによる結果として表示されています。
– 線で結ばれた点は、異なる予測モデル間の比較（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）を示しています。
– 灰色の範囲は、予測の不確かさを示しています（xAI/3σ）。
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で明確なトレンドの連続性は見られず、比較というよりは予測モデルごとの独立した結果です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は左側（青いプロット）の部分で密集し、分散は小さいですが、異常値がいくつか存在します。
6. **直感的な洞察**:
– 実際のデータと予測モデルが一致していない部分があり、モデルの改善が必要であることが示唆されています。
– 異常値の存在は、何らかのスポーツイベントや選手の状態変化によるものかもしれず、さらなる調査が重要です。
– 全体的な分布から、ある程度の安定したパフォーマンスが伺え、スポーツ組織やコーチが選手の状態を維持するための戦略を立てる際に役立つでしょう。
このようなデータ分析は、スポーツパフォーマンスの向上や戦略立案に直接的な影響を与え得るため、詳細な分析と継続的なモニタリングが重要です。
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:
1. **トレンド**
– グラフには二つの明確なトレンドの期間があります。左側には、2025年から2026年初頭にかけて、ほぼ一定のWEIスコアが見られます。右側には、別の期間でやや広範でバラつきがあるけれども高いスコアのデータが集まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側に黒い円で囲まれた外れ値が幾つか見られます。これらは通常範囲を超えている可能性があるデータポイントを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は「実績（実績AI）」を示します。
– 緑色の点は「前年（比較AI）」のデータを示しています。
– 色付きの線（紫、ピンク）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回帰）による予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 左側の「実績」データと右側の「前年」のデータには、明確な時間的ギャップがあります。これは、前年度の実績との比較に重点を置いていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 左側のデータは狭い範囲に集中していますが、右側のデータはスコアが広範に分布しています。これは評価基準やデータ収集方法の変更を反映している可能性があります。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– このグラフは、スポーツ分野における公平性・公正さの評価が時期によって変化していることを示しています。短期間では実績に大きな変動が見られませんが、前年との比較で大きな変化があります。これは、スポーツの評価基準や結果が昨年度と今年度で異なる可能性を示しており、評価の透明性や公正性を見直す必要があるかもしれません。ビジネスや社会において、競技の公平性が保障されることで競技者の信頼性や参加意欲が維持されることが期待されます。
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:
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025年7月ごろまで）は、高いWEIスコア（約0.8以上）のパフォーマンスを示しています。
– その後、大きなギャップがあり、次の期間ではより多くの低いスコア（約0.6以下）が見られます。時系列的な周期性や明確なトレンドは明らかではありません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 右側の緑のドットに注目すると、スコアが広がりを持ち、一部の点が他から外れて低いスコアを示していることがわかります。これは予測の不確実性を示していると考えられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績値を示し、左側に集中しています。
– 緑の点は前年の比較値を示しており、実績と予測がどのように比較されるかを示しています。
– 紫やピンクの線は様々な予測手法の結果を示しており、直線回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測を比較しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 左側の青の実績値と右側の緑の前年比較データの間に大きな時間的なギャップがあります。
– 予測モデルがこのギャップを埋めようとしているようですが、予測の広がりを見ると、モデルが提示する未来予測には一定の不確実性があることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 左側のデータはより集中しており、高い信頼性と安定性を持つ可能性があります。
– 一方、右側の緑のデータは広がりを持ち、不確実性を示しています。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**:
– 人間から見ると、左側の過去の実績は安定性を示しているが、今後の予測は不安定に感じられるかもしれません。この不安定な予測は改善努力が必要であることを示唆しています。
– ビジネス的には、予測の不確実性を考慮し、持続可能性に向けた戦略に柔軟性を持たせることが求められます。
– 社会的に見ると、スポーツの持続可能性と自治性を向上させるための新しいアプローチやリーグの管理、資源配分が適切であるか再評価する必要があるかもしれません。
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**
– ソースでは、２つの時系列（実績と前年の比較）があり、期間の始まりと終わりに密集してプロットされています。大きなトレンドは見えませんが、各期間での変動のパターンが異なることが窺えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のデータには異常値が明示されています（黒い輪で囲まれた点）。これらはアルゴリズムが何らかの理由で異常と判断したスコアです。
– 期間の中央にデータが欠落しているため、突発的な変動は分析が困難です。
3. **要素の意味**
– 青色の点は実績に対応し、緑色の点は前年のデータを示しています。
– 紫、シアン、マゼンタの線は異なる予測モデルの結果を示しており、それぞれの予測がどのように分布しているかが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と前年のデータには異なる時点でのスコアの挙動を見ることができますが、両者の相関関係を測るにはさらなる解析が必要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と前年のスコアはそれぞれ独立して変動しているように見え、直接の相関は示されていないように見えます。
6. **直感的洞察とビジネス/社会への影響**
– このグラフから人間が直感的に感じ取るのは、予測モデルによってスコアがどのように異なるかという点でしょう。異常値の存在は、実施されているプロセスやデータ収集法についての再評価が必要であることを示唆しています。
– 組織や政策立案者にとっては、予測モデルの精度を向上させるために使用されるアルゴリズムの選択が重要です。また、異常値をどう処理するかが、全体の社会基盤や教育機会に関する戦略の成功に影響を与える可能性があります。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 時系列の最初の部分において、青色の実績データ（実績AI）は高い位置で始まり、やや減少しています。その後、グリーンの前年データ（比較AI）が登場し、より高いスコアを維持しています。
– 全体としては一定の範囲（0.6〜1.0）のスコア内で動いており、劇的な変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のデータは、標準偏差の範囲内に大部分が収まっていますが、数点の異常値が見られます。
– 明らかな急激な変動は特にありませんが、一部の予測ラインが突然の変化を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青色は実際の実績データを示し、全体にわたって一貫性があります。
– 緑色の前年データは、過去のデータとの比較を可能にしています。
– 異常値としてマークされた点は、特に注意すべきデータポイントです。これらは特定の原因によって生じた可能性があり、詳細な分析が必要です。
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で明確な相関があります。実績データは前年データをわずかに下回る傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と予測データの相関は、全体としては良好であると考えられます。ただし、予測方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による違いが、予測の精度に影響を与えている可能性があります。
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**
– データが持続的に高いスコアを維持していることは、スポーツ分野における社会的な多様性と共生を示しています。
– スコアの安定性は、スポーツにおける自由の保障が比較的一定であることを示しており、これが制度としての成熟度を示唆しています。
– 一部の異常値は、コンプライアンスの問題や突発的なイベントの影響を示している可能性があり、詳細な調査が必要です。
このグラフは、スポーツの分野における社会的な側面の評価に有用であり、多様性と共生の推進に関する政策や戦略に影響を与える可能性があります。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの色は時間および日付に沿って変化しており、特に黄色から緑色が目立つことから、特定の時間帯でスコアが上昇傾向にあることが示唆されます。8時と16時台には特に明るい色が多いため、スコアのピークがある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 20日以降急に色が変わる地点があり、急激な変動が見られます。この変動は、特定の時間帯（16時や19時）で顕著です。
3. **各プロットや要素（色、密度）**
– 色の明るさや濃さはスコアの高低を示しています。明るい黄色は高スコア、暗い紫は低スコアを示しています。
– 場所によって色の密度が異なり、特定の期間でのアクティビティやパフォーマンスの集中度を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各時間帯ごとの色の変化は、異なる時間帯が異なるスコアを持つことを示しています。これらのデータは、時間帯ごとの活動量や成果を比較するのに役立ちます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 明るい色の分布から、一部の時間帯で高パフォーマンスが継続していることが観察されます。この分布は、特定の日付における集中した活動があることを示唆しています。
6. **直感的な感じとビジネス・社会への影響**
– グラフの変化は、特定のイベントや社会的活動がスポーツカテゴリに影響を与えている可能性を示唆します。ビジネスにおいては、ピーク時間帯を特定し、リソースを集中させることで、効率を向上させることが考えられます。
– 社会的には、特定の日時での高いアクティビティは、健康促進やコミュニティイベントが活発であることを反映しているかもしれません。
このような分析を活用し、戦略的な意思決定をサポートすることが可能です。
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平均スコアを示す時系列ヒートマップについて、以下の通り分析と洞察を提供します。
1. トレンド
– 全体として明確な上昇や下降トレンドは見られませんが、時間帯や日によって色の変化があります。
– 日付が進むにつれて、一部の時間帯で色が濃くなっている点が見受けられ、これはスコアの変動を示している可能性があります。
2. 外れ値や急激な変動
– 色の変化が急激な部分があります。特に2025-07-20に濃い紫色が現れ、WEIスコアの急激な低下を示している可能性があります。
– 2025-07-11と2025-07-18付近には黄色が見られ、スコアが高めであることを示しています。
3. 各プロットや要素
– 色のグラデーションは、スコアの高さを示しています。緑から黄色は高スコア、青から紫は低スコアを示しています。
– 期間を通して一定の色ではなく、所々で色が大きく変わり、時間帯に応じたパフォーマンスの変動を表しています。
4. 複数の時系列データの関係性
– 異なる時間帯のデータ間に明らかな相関は見られませんが、一部の日付で同様の色のパターンが見られることから、特定の出来事や要因が影響を与えている可能性があります。
5. 相関関係や分布の特徴
– 明確な周期性は見られませんが、急激にスコアが変動する日がある点から、特定のトレーニングやイベントが影響を及ぼしている可能性があります。
6. 直感的な洞察と影響
– 急激な色の変化や濃い紫が示す低スコアは、特定の日や時間帯におけるパフォーマンスの問題を示しており、改善の余地がある可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、スポーツチームや個人のトレーニング計画における注目すべき時間帯や日を特定する手助けとなり、効率的なリソース配分の一助となります。
この分析を基に、トレーニングプログラムや他の対策の見直しを行うことで、よりよい結果が期待できるでしょう。
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:
以下は、提供されたヒートマップの視覚的特徴とそこから得られる洞察です：
1. **トレンド**:
– 時間帯ごとに色が異なるため、特定の時間に特定のパターンがあることが示唆されています。
– 16時から18時にかけて、初めは低いスコアが見られ、その後高くなる傾向が認められます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 8時台の急激な低スコア（紫色）は異常値として注目されます。
– 日によって色の変化が著しい時間帯があり、不規則な変動が見受けられます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色は社会WEI平均スコアを示しており、色が緑から黄色になるほどスコアが高いことを示しています。
– 8時台の深い色は低スコアを示し、16~18時の黄色は高スコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ日でも時間帯によってスコアが著しく異なるため、活動レベルや参加者の増減が影響している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアが高い時間帯（特に15時）は他の時間帯と異なる色を示し、時間帯による活動のピークがあると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフは、1日の中で特定の時間にスポーツ活動や参加者の集中があることを示しています。このような時間にイベントを計画することで、参加者を効果的に集めることができるかもしれません。
– スコアが低い時間帯の改善策として、特別イベントやプロモーションを行うことで、参加を促進する可能性があります。
このヒートマップは、特定の時間に焦点を当てた活動計画やマーケティング戦略に役立ちます。
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:
以下に、示されたヒートマップに基づく視覚的な特徴と洞察を提供します。
### 1. トレンド
ヒートマップ自体は時系列データではないため、直接的なトレンド分析は困難ですが、相関の強さに基づいて間接的な関係性を推測できます。
### 2. 外れ値や急激な変動
相関が極端に低い（青色に近い）プロットは、他の項目と独立している可能性があることを示唆します。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」の相関が0.12と、非常に低い点が外れ値として挙げられます。
### 3. 各プロットや要素
– 色: 色が赤に近いほど相関が強く、青に近いほど相関が弱いことを示します。
– プロット密度: ヒートマップの色密度は、特定の指標間の強い関係性が直感的に把握できるように設計されています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
相関関係が高い項目は、お互いに強い関係があると見なされます。「総合WEI」と「個人WEI平均」や「社会WEI平均」は、0.92〜0.97と非常に相関が高いことから、これらが密接に関連していることが示されています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 高い相関: 「総合WEI」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」の0.91は、これらの指標が共に強く関係していることを示します。
– 低い相関: 「個人WEI（経済的余裕）」と他の多くの指標は、相関が低く、特に「社会WEI（公平性・公正さ）」との相関が0.12であり、独立性を示唆します。
### 6. 直感的な洞察と影響
– **人的影響**: 高い相関は、特定の分野における個人的および社会的成長が伴うことを示している可能性があります。
– **ビジネスへの影響**: 全体的なWEIの向上は、個人および社会の複数要因の改善に依存しているため、関連施策の重要性が強調されます。
– **社会的影響**: 社会WEI項目が共に高い相関を示すことから、政策立案者はこれらの分野を統合してアプローチすることが有効です。
このヒートマップは、個人と社会のウェルビーイングに関する複合的な関係を理解するのに役立ちます。
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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは単一の時系列データを含んでいないため、直接的な時間的トレンドは確認できません。しかし、異なるWEIタイプの比較が可能です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのボックスプロットには外れ値が存在します。例えば、「個人WEI平均」や「社会WEI（共生、平和、公正さ）」には明確に外れ値が見られます。これは、一定の個人または社会群が他と著しく異なるスコアを持っている可能性を示します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– ボックスプロットの中央の線は中央値を示し、ボックスの上端と下端は第3四分位数と第1四分位数（IQR）を示します。
– 「個人WEI（経済状態）」と「社会WEI（持続可能性と自然共生）」は、他の指標と比較して中央値がより低いですが、それでも互いに比較的狭い範囲に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の異なるWEIタイプが比較されていますが、同一の期間を表しているため、時系列データ間の直接的な関係性はありません。しかし、全体の比較から相対的な優位性や弱点を見出すことができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各WEIタイプには異なる分布の広がりが見られ、「個人WEI（心理的ストレス）」は範囲が広く、個人差が大きいことを示しています。
– 「総合WEI」や「社会WEI平均」は比較的安定したスコア分布を持っているようです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 直感的に、各WEIタイプのスコアの分布は多様性や特定の領域での不均衡を示しています。
– ビジネスにおいては、「個人WEI（経済状態）」や「社会WEI（持続可能性と自然共生）」などは、重点的に改善や調査を行うべき領域として認識されるかもしれません。
– 社会的には、外れ値が存在する領域に特に注目し、それらが潜在的な問題や改善の余地を示唆している可能性があります。
これにより、戦略的な計画や政策決定において、特定のWEIタイプへの注力や新たな施策の検討が促されるでしょう。
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:
以下の点について、グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– グラフは主成分分析（PCA）の結果を示しており、データ自体の時間的トレンドは示されていません。各プロットが何を表すのか詳細は不明ですが、散布の様子からデータに基づくある種の分布が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左下や右上に少数のプロットが集中しており、これらは外れ値として解釈される可能性があります。それらの点は、他のデータポイントと異なる特性を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– プロットは主成分1と主成分2に投影されたデータポイントを示すものです。各点の位置は、元のデータがこれらの主成分にどの程度寄与しているかを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データは特に示されていませんが、各データのばらつきや集まり具合を見ると、多様なデータ特徴があることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分1（寄与率: 0.73）が高い寄与を持っており、データの大部分はこれに沿って分布していると考えられます。第2主成分は0.08であり、こちらはデータの変動要素としては小さいが、重要な変動を補足する可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 主成分分析により、スポーツに関連するデータの主要な変動要因が特定されています。このような分析は、新しい戦略の策定やパフォーマンス改善のためのインサイトとして役立つでしょう。特に、外れ値となる点は新たな傾向やチャンスを示している可能性があります。
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。
