📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 1. 時系列推移:
– **総合的傾向**: WEIスコア全体において、序盤は横ばいから上昇のトレンドが観察され、7月6日から7月10日にかけてスコアが急上昇していることが分かります。特に、7月6日からは、より高いスコア（0.87 ~ 0.89）が維持されている。
– **顕著な変動期間**: 7月の後半（特に7月19日、20日辺り）ではスコアの低下が顕著であり、その理由としては社会的および個人的なストレスの増加、および経済要因の変動が考えられます。
### 2. 異常値:
– **特定の日付の異常値**: 一部の異常値として、7月19日の0.77および20日の0.64が目立ちます。これらの日付のスコアは大幅に落ち込んでおり、おそらくこの期間における個人の経済的余裕や健康状態の悪化が寄与している可能性があります。
### 3. 季節性・トレンド・残差（STL分解）:
– **トレンド成分**: 長期的なトレンドとしては7月中旬からのスコア向上が確認でき、後半にかけての減少がはっきりと表れています。
– **季節的なパターン**: 週末や特定の日付での一時的な低下と回復が見られ、これには社会イベントや集中的なスポーツ活動なども影響を与えていると考えられます。
### 4. 項目間の相関:
– **項目間の関連性**:
– 個人の健康状態と心理的ストレスには一定の相関が見られ、健康の悪化がストレスを増加させている可能性があります。
– 経済的余裕と自由度と自治のスコアも相関が高い可能性があり、経済的な安定が個人の自由を保証していると推測されます。
### 5. データ分布（箱ひげ図による分析）:
– **ばらつきと外れ値**: 各WEI項目において、社会基盤・教育機会や共生・多様性のスコアが比較的安定しているのに対し、個人の心理的ストレスや自由度と自治性では大きなばらつきがあります。特に心理的ストレスや自由度においては、多くの外れ値が確認され、不安定な状況が示唆されます。
### 6. 主要な構成要素（PCA分析）:
– **主要な構成要素の寄与率**:
– PC1 の高い寄与率（0.76）は、主に経済的余裕、健康状態、またはこれらと関連する社会的要因が強く影響していることを示唆しています。
– PC2（0.07）の寄与は小さいですが、おそらく自由度と自治、共生・多様性が変動要因として影響を与えていると思われます。
### 結論:
累積的な評価として、WEIスコアの変動は社会的イベントと個人的な健康状態、経済状況に密接に関係していることがわかります。特に特定の期間に非常に高いストレスと低い自由度が観察され、それらが総合的なWEIスコアの一時的な低下を引き起こしています。この情報は、特定の改善施策を策定するうえで非常に有用です。具体的な社会および個人指標の調整が必要であることが示されています。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期は0.9近くのスコアで、緩やかに下降し0.8に安定。終了付近で0.7よりやや下に減少する。
– 総じて緩やかな下降傾向が観察される（特に7月中旬以降）。
– ランダムフォレスト回帰線はさらなる下降を示唆している。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として0.9近くのスコアが強調されているが、全体的に大きな変動はない。
– 多数の外れ値が見られるが、これらは異常としてマークされている。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績データは青の点で示され、予測データは赤の×印。
– 黒い枠で囲まれたプロットは外れ値。
– グレーの領域は予測の不確かさを示すエリア。
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により、予測モデルの精度を評価可能。
– ランダムフォレスト回帰は将来の値がさらに下降することを予測。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布としては、初期のスコアが高く、その後安定していく傾向。
– 予測値と実績値での顕著なずれは少ないが、緩やかな下降が予測される。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– スポーツにおけるパフォーマンスが緩やかに低下している可能性がある。
– 長期的にはさらなるパフォーマンス改善が必要とされる可能性も。
– 予測モデルによっては適切な改善策の立案が必要とされる。
この情報から、継続的なモニタリングとさらなるパフォーマンス向上策がビジネスや競技スポーツにおいて重要であると推測されます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの初期段階（7月1日から7月15日付近まで）は、WEIスコアが比較的一定で、軽い上向きのトレンドが見られます。
– その後、7月15日以降、スコアが下降し始め、一定の下落傾向にあります。
– 8月に入ると、予測線（紫）が示すように、さらに微小な下降トレンドが続いています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月15日以降、スコアにばらつきが増え、外れ値として強調されています。
– 特に7月下旬から8月初旬にかけて、スコアの変動が大きくなっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、一貫性のあるスコア変動を視覚的に示しています。
– 予測の不確かさ範囲（灰色のゾーン）は、スコアがどの程度変動する可能性があるかを視覚的に示しています。
– 紫の線は、今後のWEIスコアの予測トレンドを示しており、若干の下降傾向を見せています。
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（予測線）の一致度が比較的良いことから、今後も現在のトレンドが続く可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に、WEIスコアは0.6から0.8の範囲に集中していることがわかります。
– 外れ値を除けば、データは比較的密に分布しています。
6. **直感的な洞察とビジネス/社会への影響**
– トレンドが下降傾向にあるため、この個人のスポーツパフォーマンスが減少している可能性が考えられます。これは、トレーニング方法や体調管理の改善が必要であることを示唆しています。
– AIによる予測範囲はまだ広くないため、一時的な低スコアに過信せず、長期的な計画と戦略を見直すのがよいでしょう。
このように、データの理解を深めることで、個人パフォーマンスの向上や戦略の策定に役立つ具体的な指標を得られるでしょう。
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**
– **過去のトレンド:** グラフの左側にはWEIスコアが比較的一貫して高い（0.8から1.0）のが見られますが、小さな上下の変動があります。
– **未来の予測:** 線形回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測線はすべて、将来的なスコアの緩やかな低下を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 明確な外れ値（異常値）が幾つか黒い円で強調されています。これらはスコアが平均から大きく外れている箇所で、さらに分析が必要です。
3. **プロットの意味**
– **青のプロット:** 過去の実績データを示しています。密度が高いエリアは、安定したスコアが連続していることを示しています。
– **灰色の範囲:** 予測の不確かさ範囲で、今後のスコアがこの範囲内に収まる可能性が高いことを示します。
– **紫色の線:** 予測の異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）での未来のトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測データでは、線形回帰と決定木回帰、ランダムフォレスト回帰が提示されていますが、全体的に似たような下降トレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは2025年7月前半に高い値を維持していますが、その後、7月後半にかけて若干の低下が見られ、8月にかけて下降傾向が続く予測となっています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**
– **直感:** 現在の高スコアを維持できない可能性が示唆されています。データの変動や外れ値への対応が必要かもしれません。
– **ビジネスや社会への影響:** スポーツカテゴリにおける成績が下降トレンドを示すことは、スポンサーシップや視聴者数への影響を及ぼす可能性があります。特に外れ値が見られる部分の指標を改善することで、スコアの向上が期待されます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 7月1日から7月22日の間、WEIスコアは大きく変動せず、ほぼ横ばい。
– 予測線（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）は7月22日以降横ばいで、急激な変動は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 期間中、複数の外れ値があり、グラフ上で黒い円で囲まれています。
– 外れ値はおそらく特異なケースを示していますが、全体のトレンドには大きく影響していないようです。
3. **各要素の意味**
– 青い点は実績を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを示す範囲です。
– 赤い「×」で示される予測は実績の間で変動していますが、一貫して高精度であることが示唆されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測モデルが、7月22日以降の傾向を同様に予測していますが、実際のスコアの変動はやや多様です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは大部分が狭い範囲内に収まり、異常値もいくつか見られるものの、全体的には安定しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアがほぼ一定であることから、このスポーツカテゴリの個人の経済的余裕は安定していると言えます。
– 外れ値があるため、特定の時点での異常な要因があるかもしれませんが、長期間の持続的な影響は少ないと考えられます。
– ビジネスや社会への影響としては、安定したスコアが続く限り、経済的な施策の必要性は低いものの、外れ値の背景を探ることでさらなる経済状況の改善策を生む可能性があります。
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:
### グラフの視覚的特徴とインサイト
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**
– WEIスコアは7月初めには比較的安定しており、その後、7月中旬から下旬にかけて少し低下していますが、急落することなく比較的安定した状態を維持しています。
– 予測ラインは全体として緩やかな下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 数値の外れ値がいくつか存在し、特に7月下旬にいくつか見られます。これらは異常値として黒い円で示されています。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**
– 青いプロットは実際の実績を示し、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範囲を示し、それを囲む形でデータが配置されているため、ある程度の信頼性があることが示唆されています。
– 紫色のラインはランダムフォレストによる予測を示しており、線形回帰および決定木回帰と比較して少し異なる傾向を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が含まれており、それぞれの予測が若干異なる将来の変化を示していることが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データ自体は比較的安定して分布しており、予測と実績の間に大きな乖離は見られませんが、下降傾向は多くの手法で示唆されています。
6. **このグラフからの直感的な印象およびビジネスや社会への影響に関する洞察**
– このグラフからは、現在の健康状態のWEIスコアは安定しているものの、予測では下降傾向が示唆されています。これは、個人またはスポーツチームが今後のパフォーマンス低下につながる可能性があるため、積極的な健康管理やパフォーマンス向上策が必要とされることを示唆しています。
– ビジネス的には、スポーツ関連の製品やサービス、健康管理プログラムの需要が高まる可能性があります。特に、予測が示す潜在的なリスクに対する積極的な対応策が評価されるでしょう。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）はおおむね横ばいです。7月初旬から中旬にかけては0.6から0.8の間で安定しているように見えますが、徐々に変動が増加している様子が見られます。
– 予測の線（紫色）は下降トレンドを示しています。特に8月後半にかけて、WEIスコアが低下する予兆が示されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月の中旬と下旬にかけていくつかの外れ値（黒い円で囲まれた点）が見られます。これらは特定の日に非常に高いか低いストレスレベルが報告されたことを示しています。
– 特に7月初旬と中旬に低いスコアの外れ値があり、それは一時的なストレス軽減を示唆している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の過去のWEIスコアを示しており、密集度はその時期のストレスレベルの一貫性を示します。
– 黒い輪は外れ値を示しており、通常のストレスレベルから大きく逸脱したデータ点です。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の背景）は、予測モデルの信頼性に関する情報を提供し、現在のパフォーマンスに関して予測の一貫性を考慮する必要があることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の各モデルによって異なる将来的なストレスレベルの見込みが示唆されていますが、全体として下降傾向の予測が一致していることが重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績の青いプロットは分散が存在し、特定の日付に大きなばらつきがあることがわかります。これはストレスのトリガーとなる特定の出来事や条件が不定期に発生している可能性を示します。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 直感的には、持続的なストレスが不整合な外れ値や日ごとの変動として表れることがあるため、特に競技スポーツの選手や関係者にとって重大な影響を及ぼす可能性があります。
– ストレス管理や心理的サポートの導入が、パフォーマンスの安定性を向上させ、結果として競技や職務の効率にポジティブな影響を与えることが考えられます。
– 下降する予測トレンドは、今後のストレス管理戦略の強化が必要であることを示しています。パフォーマンス向上のためには、早急な介入が求められ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**
– 最初の約20日間は、WEIスコアが比較的一定である横ばいの傾向を示しています。
– その後、急激にスコアが低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に終盤で、WEIスコアが突然低下しており、何らかの外部要因や変化があった可能性があります。異常値としてマークされているデータ点もいくつか見られます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を表し、全体として高いスコアが維持されていますが、途中の急落が目立ちます。
– 紫の線は予測を表しており、特にランダムフォレスト回帰により未来のスコアがさらに低下する可能性が示唆されています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを表しており、予測のある程度の信頼性の幅を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の結果が異なり、未来のスコアの低下が予測されています。この違いは今後の対策や戦略に影響を与えるでしょう。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の横ばいのスコアから急激に低下する動きは異常であり、それが予測にも反映されています。最初の横ばい段階から突然の下落が、外的要因の影響を示している可能性があります。
6. **直感的インサイトと影響**
– このグラフを見ると、急激なスコアの変化が目立ち、何かしらの対策が必要だと感じられます。
– ビジネスや社会への影響として、急落を防ぐための戦略や改善策が急務であることを示唆しています。
– スポーツにおける選手やチームのパフォーマンス評価の指標として活用でき、早期に問題を特定し改善策を講じるための重要なツールとなり得ます。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**:
– 最初の15日間は上昇傾向にあり、その後下降しています。全体としてのWEIスコアは変動がありますが、特に急激な上下動が目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は、プロットが丸で囲まれているポイントで示されています。中盤から後半にかけて特に外れ値が目立ちます。
– 7月中旬以降にかけて急激なスコアの変動が見られます。
3. **プロット要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、予測と比較しています。
– グレーの陰影は予測の不確かさを示し、予測がどの程度分布内に収まっているかがわかります。
4. **複数の時系列データ**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの予測が表示されています。しかし、これらの予測は後半では若干の矛盾が見られます。
– 線形回帰とランダムフォレスト回帰の傾向線は、それぞれ異なる方向性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは全体的に高めに分布していますが、急激な変動も頻繁に見られます。
– 決定木の予測が実績データに最も近いため、短期間でのモデル適合が良好であることがわかります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– スポーツにおける公平性・公正性（WEIスコア）は、システムや運用面での変化に敏感である可能性があります。社会的な要因やイベントが、スコアの急変に影響を与えているかもしれません。
– ビジネスや社会においては、このような急激な変動は信頼性の低下や議論を引き起こす可能性があります。特に外れ値が多いことから、より多くのデータや詳細な分析が必要でしょう。
このグラフは、実績データと予測モデルを併せて分析することで、社会的な公平性や公正性をより深く理解する助けとなります。
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**
– 実績の点群は、全体的に0.8から1.0の間で安定しています。大きな上昇や下降は見られません。
– 予測曲線は、決定木回帰とランダムフォレスト回帰のいずれも微妙に下降する傾向を見せています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒丸で示される外れ値は、初期に数ポイント存在し、それ以降はほとんど見られません。これらの外れ値は初期のデータ収集プロセスのばらつきを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績を示し、大部分が0.8以上に集中しています。
– 灰色の領域は、予測の不確かさの範囲を示しており、実績の変動を反映しています。
– 決定木とランダムフォレストの予測線は、微細な下降を示しつつも、大部分の実績と一致しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績は、予測の不確かさの範囲内に収まっており、予測モデルが実績と一貫していることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のスコアは高い範囲に集中しており、持続可能性と自治性が比較的一貫して高い水準で維持されている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– このグラフからは、スポーツ分野における持続可能性と自治性が高い水準で維持されており、短期間では大きな変動がないことがわかります。
– 予測の不確かさの範囲内に実績が収まっていることから、予測モデルは信頼性が高いと言えるでしょう。これは今後の計画や政策立案において有益です。
– もし長期的に下降傾向が続く場合には、持続可能性に関する対策が必要かもしれませんが、現時点では安定していると考えられます。
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:
以下にグラフの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 全体的に見て、WEIスコアはほぼ横ばいで一定の範囲内に収まっています。劇的な上昇や下降は見られません。
– 各予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の予測線もほぼ水平になっており、今後も大きな変動は予想されていないようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の時点でいくつかの外れ値が見受けられます（黒い円で示される）。これらは特異な出来事やデータの異常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、分布は0.7から0.9の間に集中しています。
– グラフの中央での密度が高いエリアは、安定して観測されたスコアの範囲を示しています。
– 灰色のシェーディングは、予測の不確かな範囲を示しており、実績の大部分がこの範囲に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データに対する各予測モデルの結果は、全体的に実績データの範囲と一致しており、強い相関があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に強い相関が見られ、特に大きなズレは見受けられません。両者がよく一致しているのは予測モデルが有効に機能している証拠でもあります。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**:
– WEIスコアが安定していることから、スポーツの社会基盤や教育機会に大きな変動がないことを示しています。これは、スポーツ関連の事業やプログラムに携わる関係者にとってリスクの低い環境を提供していると考えられます。
– もし外れ値に対応する期間に特定のイベントがあれば、それに伴う対応が求められるでしょう。
このグラフから、スポーツカテゴリの社会基盤や教育機会が安定していることが伺えます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青色の点）は期間の最初から概ね高い水準を維持していますが、中盤以降は若干の低下が見られます。
– ランダムフォレスト回帰予測（紫色の線）は、右に行くほど緩やかに下降しています。決定木回帰（ピンク色の線）はほぼ横ばいで推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒い丸で囲まれており、実績データの中にいくつか見られますが、日常的なばらつきに収まりそうです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点：実績データを示しています。
– 紫色の線：ランダムフォレスト回帰の予測を示し、予測範囲は灰色のエリアで表示されています。
– ピンク色の線：決定木回帰の予測を示しています。
– 外れ値は、データの変則的な点や予期しない変動を示しています。
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多少の乖離がありますが、予測の方向性は一致しており、概ね正しいモデルを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データのばらつきは、一部の日を除いて比較的狭い範囲に収まっています。これは安定性を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 一般的に高いWEIスコアを維持していることは、スポーツカテゴリにおける多様性や自由の保障が良好であることを示唆しています。
– しかし、下降トレンドが続く場合、将来的に多様性・共生に悪影響を及ぼす可能性があり、関連する施策の見直しが必要です。
– 社会的には、特にコミュニティや組織がこれらの数値に依存して多様性戦略を策定している場合、その戦略が異なる未来に適応できるように準備する必要があります。
以上が、このグラフから得られる洞察です。持続的な取り組みが重要であり、そのプロセスにおいてデータに基づいた意思決定が求められます。
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:
以下に、提供されたヒートマップに基づく分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 大まかには、7月1日から7月24日にかけて、WEIスコアは全体として異なる時間帯でのばらつきがありますが、一定の周期性や一貫した傾向は見られません。
– 特定の時間帯で見られるスコアが日を追うごとに上昇または下降するという明確なトレンドは確認できません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月23日および24日においてスコアがかなり低下しているようです。この変動は特異であり、何らかの外的要因（イベントの終了や環境の変化）が影響している可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の濃淡はスコアの高さを示し、黄色から緑が高スコア、青から紫が低スコアを示しています。
– 主に7月7日から7月17日までの間、特定の時間にわたって高いスコアが見られ、日中の活動が盛んであった可能性を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時間帯は日によって明らかに異なるパターンを示しています。同じ時間帯のスコアが継続して高い日もあれば、バラバラの日もあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯（例えば、15時、16時、23時）で高スコア（黄色〜緑）の日が多いことから、ここでの活動が活発である可能性があります。
– 視覚的には、一定の時間が集中してスコアが高くなる傾向があります。
6. **人間の直感と影響**
– 人間は自然と、特定の時間帯で活動のスパイクを認識し、それが何か特別なイベントや活動の結果であると推測するかもしれません。
– ビジネスや社会的には、特定の時間帯に関連したイベントやキャンペーンを行うのに適した時間が特定できるかもしれません。低スコアの日や時間帯には改善策を考慮する価値があります。
このヒートマップは、時間帯ごとの活動やパフォーマンスの傾向を視覚的に分析するための重要なツールとして活用できます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 時間帯15時付近および23時付近において、特に7月初旬から中旬にかけて高いWEIスコアが維持されていることが見られます。
– 7月中旬から下旬にかけて、23時付近で特にスコアが急激に低下している傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月19日付近から23日までの23時の時間帯で、急激なスコアの低下（紫色）が検出されています。
– これに対し、15時の時間帯では比較的高いスコアが持続しています。
3. **各プロットや要素**
– 色の変化はスコアの違いを示し、黄色から緑は比較的高いスコア、青や紫は低いスコアを示しています。
– 時間帯別に色が集中し、日毎ではなく特定の時間帯での変動が顕著です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 15時台と23時台はトレンドが異なり、15時では安定的に高いスコア、23時では日を追うごとにスコアが下がっています。
– これらは時間帯が異なる活動や習慣に関連している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体として、午後から夜にかけてスコアが上がり、その後23時近くで下がる傾向がありそうです。
– 他の時間帯、特に7時から8時は高いスコアが一定して観測され、アクティビティが集中していることが推測されます。
6. **人間が直感的に感じるであろうことおよび影響**
– このデータからは、特定の時間帯でアクティビティが多く行われている様子が見受けられ、例えば人々が集中してトレーニングを行っている時間帯を示している可能性があります。
– 低下傾向の23時時間帯は、疲労や休息の必要性が考えられるため、パフォーマンス管理において改善の余地があるかもしれません。
– スポーツにおけるトレーニング時間の最適化や効率的な休息時間の設計に関するインサイトを提供できるでしょう。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– ヒートマップを見ると、7月初旬から中旬にかけて色が明るく変化していることがわかります。このことは、社会WEI平均スコアが高くなっていることを示しています。7月15日以降には色が暗くなり、スコアが低下していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 色の急激な変化は、特に7月19日から7月20日にかけて見られます。この期間での社会WEI平均スコアの大きな変動が示唆されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– ヒートマップの色は、スコアの高低を示しています。黄色や緑は高いスコアを意味し、青や紫は低いスコアを意味します。
– 縦軸の時間帯によって、日中の特定の時間帯に活動が集中していることが分かります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の時間帯（たとえば16時や23時）が活動のピークを持っていることがわかります。これによって、特定の活動が時間帯に依存して行われている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体として、特定の時間帯にスコアが上昇する傾向があります。たとえば、15時や16時に社会WEIスコアが高いことが多いです。
6. **直感的な洞察と影響**
– このヒートマップは、スポーツイベントや特定のアクティビティが時間帯別にどのように社会的影響を及ぼしているかを示していると考えられます。ピークの時間帯に合わせてイベントを調整することで、影響力を高められる可能性があります。
– ビジネスへの影響としては、観客数やエンゲージメントが高い時間帯に合わせて宣伝活動を行うことが有効でしょう。
この分析により、スポーツイベントの計画や戦略的な調整に役立つ洞察が得られると考えられます。
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:
このヒートマップは、スポーツカテゴリのWEI（Wellness Engagement Index）の各項目間の相関関係を示しています。以下に、分析と洞察を提供します。
### 1. トレンド
– **全体の相関**は高い値が多く見られ、特に「総合WEI」と他の項目との間に強い相関があります（0.83以上）。これは、全体的な健康指数が他の指標と密接に関連していることを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **個人WEI（経済的余裕）**は他の指標との相関が低めです。特に「個人WEI（自由度と自治）」との相関が0.12と極端に低い点が外れ値として注目されます。
### 3. 各プロットや要素
– **色の濃淡**は相関の強さを示し、濃い赤色は高相関、青色は低相関を意味します。強い赤色が多い部分は項目間の結びつきが強いことを示しています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 期間は30日間となっており、短期間での相関なので、季節性や長期トレンドは見られませんが、個別の要素間の関連が季節などによらず一貫しているか確認するには、より長期間のデータが必要です。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **個人WEI（心理的ストレス）**と他の個人WEI指標（健康状態、自由度と自治など）との間にも強い相関が見られます（0.68以上）。心理的ストレスが他の個人の健康や自由度と密接に関連していることがうかがえます。
### 6. 人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響
– **社会的幸福と個人の幸福感**が互いに影響を及ぼし合っていることが明確で、このカテゴリ全体が互いに影響し合っていることを示します。
– ビジネスや社会政策において、どの指標を優先的に改善するかを考える際に、この相関関係は重要です。例えば、総合的な幸福度を向上させるためには、まず心理的ストレスの軽減がカギになる可能性があります。
この分析によって、各項目の相互関連性が視覚的に理解しやすくなり、個別の施策の方針決定に役立つ洞察を得られるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 各カテゴリに対して30日間のデータを示しており、全体としてWEIスコアの範囲が広がっています。
– 特に「個人WEI(職業快適度)」は低め、「社会WEI(共生・多様性・自由の精神)」は高めの傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI(職業快適度)」や「社会WEI(生態系整備・教育機会)」では外れ値が目立ちます。
– これらは特定の日に大きな変動があった可能性を示唆しています。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図の中央の線は中央値を示し、箱の上下は第1四分位数と第3四分位数を示しています。これによりデータのばらつきや集中度を把握できます。
– 色の違いは各カテゴリの視覚的な区別を容易にしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIタイプ間のスコア分布の違いが明確で、一貫した分布が見られないため、それぞれ独立している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI」関連は、「社会WEI(持続可能性と自活生)」と相関が低いようです。
– 分布が広いカテゴリは、個人差や外部要因の影響を受けやすいことを示しています。
6. **直感とビジネス・社会への影響**
– 人間が直感的に感じるのは各カテゴリ間のパフォーマンスの違いであり、これにより改善すべき領域の特定が可能です。
– ビジネスや社会において、低いスコアのカテゴリは改善の余地があるため、注力すべき点として戦略を見直すきっかけになります。
この分析を通じて、競技や活動の際のストレス管理や、社会的価値の促進が課題となる可能性があります。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このSTL分解グラフを分析すると、以下の点が見て取れます。
1. **トレンド**:
– 中央の「Trend」プロットは、全体的に上昇してピークを迎えた後、下降しています。前半は上昇トレンドが強く、後半にかけて緩やかに下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「Residual」プロットに注目すると、7月9日や7月17日に大きなピークが見られます。これらは一時的な外れ値や不規則な変動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**:
– 「Observed」は総合の観測値を示し、「Trend」は長期的な傾向を、「Seasonal」は周期的な変動を、「Residual」は不規則な変動を示します。
– 「Seasonal」は、周期的な変動が存在することを示しており、一定の周期性が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 観測値は、トレンドと季節変動、残差が組み合わさって形成されます。トレンドが上昇している間は観測値も上昇しており、下落時には一部観測値も下落しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 観測値とトレンドの相関が強く、周期的な変動は特に顕著ながらも全体の動きに影響を及ぼしています。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– このグラフから、人々はスポーツに対する興味や関心が時間とともに変動していることを感じ取るでしょう。特に時期による変動がわかるため、スポーツ関連のイベントやマーケティング戦略を調整するためのインサイトを得ることができます。特に、外れ値にあたる時期には特別な要因があったと考えられるため、その原因を探ることが重要になります。
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:
このグラフは、個人のスポーツカテゴリにおけるWEI平均スコアをSTL分解したものです。これに基づいて、以下の分析を行います。
### 1. トレンド
– **トレンド（Trend）**: 始めは上昇し、その後は緩やかに下降しています。全体で見ると、最初の期間はパフォーマンスが高まっているが、後半に下がる傾向があります。
– このことから、途中までは成長を見せた後に何らかの要因でスコアが低下したと考えられます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **誤差（Residual）**: 中盤に急激な変動が存在しますが、それ以降は比較的安定しています。特に2025-07-09の急激な下降が目立ちます。
– **季節性（Seasonal）**: 小幅な変動のみで、特定の周期的なパターンは大きく見られません。
### 3. プロットや要素の意味
– **Observed**: 実際の観測データで、上記のトレンドや季節性、外れ値が全体に反映されています。
– **Trend**: 前述のように、全体的な変化傾向を示し、成長から減退への流れを捉えています。
– **Seasonal**: 周期は弱く、主要な変動要因にはなっていません。
– **Residual**: 観測値からトレンドと季節成分を取り除いたもので、異常が確認できるポイントがあります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 季節性とトレンドの間に明確な相関は見られませんが、Residualが大きく増減するところで、Observedに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
– トレンドとObservedの相関は高く、トレンドがスコアに与える影響が顕著です。Residualの変動は一時的で、長期的な影響は少ないです。
### 6. 人間が直感的に感じることと社会への影響
– **直感的理解**: 前半の成長からの急な下降は、選手のコンディションや環境の変更を示唆する可能性があります。
– **ビジネスや社会への影響**: スコアが競技パフォーマンスや選手評価に影響する場合、下降トレンドをどう改善するかが重要です。特にスポーツの指導者やマネジメントは、下降原因を探り次なる施策を検討するべきです。
最終的には、グラフから得られる情報を活用して、戦略やトレーニングの改善に役立つ示唆を得ることを目指すべきです。
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30日間の社会WEI平均スコアのSTL分解グラフを分析します。
1. **トレンド**:
– トレンドは、初旬から中旬にかけて上昇し、中旬以降に下降しています。初めは緩やかに上昇し、途中でピークに達した後、下降に転じています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差に急激な変動がいくつか見られます。特に、7月10日頃と7月15日頃にピークがあります。これらは、予測される動きを超えた出来事があったことを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**:
– **Observed (観測値)**: 総合的なスコアの変動を示しています。全体的に中旬まで上昇していますが、その後は急激に下降しています。
– **Trend (トレンド)**: 基本的な長期的変動を示しています。
– **Seasonal (季節性)**: 小さい周期性の変動が見られ、変動の幅は比較的小さいです。
– **Residual (残差)**: 不規則な変動を表し、急激な変動や外れ値を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 観測値はトレンドに強く依存していますが、季節性や残差によって一時的に変動しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと観測値間には強い依存関係がありますが、残差による外れ値によって観測値が上下に大きく動いています。
6. **直感的な洞察**:
– 社会WEIスコアは一時的なイベントや特異な状況に影響を受けている可能性があります。スポーツ分野で特定のイベントやニュースがあった可能性があり、ビジネスや社会に対して突発的な関心が寄せられたことが考えられます。これらのピークは、スポーツイベントの開催や注目度の急上昇に起因しているかもしれません。
全体として、このデータはスポーツに関連するイベントやトピックの人気度や関心の変動を示しており、市場分析や宣伝戦略の策定に有用な情報を提供します。
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:
このグラフは、主成分分析（PCA）を用いてスポーツ関連のデータを視覚化したものです。以下に分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 第1主成分（負荷率 0.76）の軸に沿って、広い範囲にデータが分布しています。データポイントは、一定の傾向というよりは全体的に散らばっています。
– 第2主成分の軸に沿っても、上下に広がりを見せています。この広がりに特定のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左下方向の極端な位置にいくつかのデータポイントがあり、これらが外れ値とみなされる可能性があります。これらは特異な状況やイベントを示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットは個別のデータポイントを示しており、それぞれの位置は第1および第2主成分の組み合わせに基づいています。
– 点の密度は、中央や右上にやや集中する傾向があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このPCAプロットは、時系列データの要因間の関係を示すことを目的としていますが、直接的な時系列の変化自体は示していません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分の影響が大きく、第2主成分はそれに比べて影響が少ないことが見て取れます。
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、特定の要因がデータ全体に強く影響している可能性を直感できます。そのため、対策や改善が必要な特定のスポーツ施策やイベントがないかを調べる価値があります。
– 外れ値の存在は、異常な出来事や限定的な条件がビジネスやパフォーマンスに影響しているかもしれないことを示唆します。これを無視せず、詳細な分析を行うことが重要です。
全体として、このPCAグラフは、データセットの主な構成要素を特定し、異常値をさらに調査する基盤を提供します。
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。