2025年07月24日 スポーツカテゴリWEIスコア多角分析（360日間）
📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 総合分析
#### 1. 時系列推移
– **総合WEI（2025年7月1日から24日まで）**: 連日の変動が見られ、一部で大きな変動があります。最も顕著な変動は7月6日から9日、および20日から24日が含まれています。
– **個人WEI平均**: 日々の微少変動によって、全体的な上昇傾向が見られますが、中盤での低下も観察されています。
– **社会WEI平均**: 一貫して高いスコアを維持していますが、日によって若干の上昇傾向が見られます。
#### 2. 異常値
– **総合WEI**: 7月1日, 2日, 6日, 7日, 19日, 20日, 23日にはスコアの急激な変動が見られます。
– **個人および社会WEI**: 個人WEIで特に7月20日に低いスコアが観察されていますが、その背景には個々の詳細項目での変動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)
– **長期トレンド**: 社会WEIは全体的に一貫した上昇トレンドを示し、個人WEIは変動が激しいものの緩やかに上昇しています。
– **季節性**: 特定の曜日や時間にスコアが変動するパターンは、データセットの短期間においては明確ではありません。
– **残差**: 残差部分での幾つか大きな異常が確認され、外部ショックやイベントによる影響かもしれません。
#### 4. 項目間の相関
– **相関ヒートマップ**: 個人の心理的ストレスと経済的余裕には逆相関が見られ、ストレスを下げることが個々の経済的満足度の向上に寄与している可能性があります。
– **高相関**: 社会持続可能性と社会基盤の間に強い相関があり、これが社会的な安定感に寄与していることを示唆しています。
#### 5. データ分布
– **箱ひげ図分析**: 個人WEIや社会WEIでの変動幅を見る限り、個人の健康状態は一般に安定し均一ですが、経済面でのばらつきが見られます。
– **外れ値**: 多くの項目で観察され、特に心理的ストレスのスコアは変動が激しいです。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
– **寄与率**: 第1主成分（PC1）がデータの大半の変動(76%)を説明しており、主に社会基盤と多様性関連の項目が影響していると考えられます。第2主成分（PC2）は小幅(7%)ですが、より個別の変動要因を表している可能性があります。
### 結論
**総合WEI**の変動は、主要に個々の心理的ストレスおよび経済的余裕との相関に依存していることを示唆します。**社会WEI**の安定性は高く、特に持続可能性に大きく貢献しており、これは主成分分析でも強調されています。異常値の点では、特定の日付に急な変動が多く、これは社会的な出来事や外部ショックの影響かもしれません。続けて、WEIパフォーマンスを改善するには、特に心理的ストレスの管理と社会的公平性の強化に注力することが求められるでしょう。
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:
#### グラフ解析
1. **トレンド**
– **実績データ**（青い点）は最初の期間（2025年7月〜9月頃）に集中していて、横ばいの傾向があります。
– その後のデータ（緑色の点）は少し離れた日付で示され、以前のデータに比べてやや上向きの傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は特に見られませんが、初期のデータから後期のデータへの変移があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **青い点**は「実績AI」に基づく実績を示しています。
– **緑の点**は前年のパフォーマンスとの比較を示しています。
– 紫色の線等は異なる予測技法を表し、決定木やランダムフォレスト回帰など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**
– 同時に開示された異なる年のデータ（前年）は、実績データと比較してやや高めの傾向にあります。これは、何らかの改善がなされている可能性を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと前年のデータの間に強い直接的な相関は見られませんが、全体的なトレンドとしては上向きです。
6. **洞察および影響**
– 人々はこのグラフから、スポーツにおけるパフォーマンスが向上していると感じるでしょう。これにより、ビジネスはこのパフォーマンス向上をもとに、さらなる投資やマーケティング戦略を考える材料となります。また、新しい技術やアプローチの導入が成功している可能性が高く、継続的な改善が期待されます。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリにおける個人WEI平均スコアの推移を360日間にわたって示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を整理します。
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。最初の時期（2025年7月から9月頃）はスコアが0.8付近を中心に密集し、若干の下降傾向があります。
– 後半の時期（2026年5月以降）になると、スコアは安定して約0.6から0.8に分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間には、異常値としてマークされたデータポイントが見受けられ、通常よりスコアが低いことが示唆されています。しかし、全体的に大きな外れ値はなく、急激な変動も少ない印象です。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは「実績（実績AI）」を示しており、紫とピンクの線は異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）による予測値の傾向を示しています。灰色の範囲は予測の不確かさを示す標準偏差領域です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 最初と後半の期間におけるデータは時間の経過とともに大きな変化を示していないが、予測値と実績値の近さから、予測モデルの精度は安定していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データの分布は比較的一定で、初期段階と後期段階でのスコア幅は0.6から0.8の範囲内で変動しています。
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**:
– 特にスポーツの評価において、一定のスコア範囲内での安定性はプレイヤーやチームのパフォーマンスが安定していることを示している可能性があります。
– ビジネスにおいて、この安定的なパフォーマンスは、スポーツ関連商品の販売戦略やファンベースの拡大において重要な役割を果たすかもしれません。
総じて、このグラフは個人のスポーツパフォーマンスが安定しており、予測モデルが実績に対して適切に機能していることを示唆しています。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは二つの主要な期間に分かれています。最初のフェーズ（2025年7月から9月）では、データは軽微な下降傾向を示しています。
– 第二のフェーズ（2026年7月）では、数値がより高い範囲に集まり、安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにおいて、いくつかのデータポイントは異常値として強調されており、これは他のデータから外れた動きを示します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青のプロットは実績を示し、緑は前年のデータと比較されています。紫色の線はさまざまな予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年データの間には明確な相関が見られますが、予測と実績の間には予測範囲が大きく、予測精度について再評価が必要かもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布は初期は比較的密に集まっているが、後半は密度が減り、スコアが安定して高くなるようです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– スポーツカテゴリにおいて、2026年のデータが安定した結果を示していることから、何らかの改善が行われた可能性があります。
– ビジネスや社会においては、この安定性の向上は、注目度や関心の増加、もしくは成功した政策やトレーニングプログラムによるものであるかもしれません。
このグラフからは、初めは不安定ながらも、最終的にはパフォーマンスが向上しつつあることが読み取れ、さらなる安定性を目指すための施策が有効であることが示唆されています。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは2つの明確な時点でのデータ（左側と右側）に分かれています。
– 左側には実績データが多く、右側は予測値で占められています。
– 実績データは全体的に横ばいで、予測値も同様に見えますが、多少の変動が見られる。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青いデータポイントの中に、下に突き出た外れ値が1つ存在します。
– 異常値として識別されているデータも見られ、これは特定の影響因子が作用した可能性を示唆。
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表し、緑のプロットは予測値を示します。
– 線形回帰（灰色）、決定木回帰（紫色）、ランダムフォレスト回帰（ライトピンク）の予測手法がそれぞれの色で表現されており、予測手法ごとの違いが比較可能。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデル間でのスコアの類似性は、予測の一貫性やモデルの信頼性を示します。
– 線形回帰は予測範囲の下部ぎりぎりを計算しており、安定的で保守的な予測を行っていることが示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のプロットは比較的高い位置で密集し、それに続く予測もほぼ同じ範囲内に収まっています。
– これは、過去のデータを元にした予測が安定していることを示します。
6. **直感的な考察と影響**:
– 人間の視点からは、実績データがある程度安定しており、予測値もそれをベースにして保守的な評価がされていることが安心感を与えます。
– スポーツカテゴリで経済的な余裕を図る上で、このような予測モデルの信頼性は重要です。
– ビジネスへの影響として、安定した経済的余裕が確認できることは、スポンサーシップや投資の検討にプラスの影響を与えるでしょう。
この分析をもとに、予測の信頼性とモデル選択時の考慮をさらに検討することで、より最適な戦略が立てられるでしょう。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 初期（おそらく夏季）には水準が高く（0.8以上）、安定している。
– 中期にはスコアが急激に減少し、0.6以下に達する。
– 後期は再び約0.8に向上し、安定する。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間にいくつかの外れ値が観察されるが、スコア全体は比較的一貫している。
– 中期の大幅な低下が顕著な変動として示される。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **青いプロット**：実績データ。初期と回復期に集中。
– **赤いX**：予測データ。特定の区間での低下を示している。
– **黒い円**：異常値を示す。
– **緑のプロット**：昨年のデータで、回復期に焦点がある。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実データと予測データの間に明確な相関はないが、予測が実績に追随している。
– 昨年のデータが回復期の安定パターンに関与している可能性がある。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測の間に一部乖離が見られるが、回復傾向の予測が一定の精度で実現している。
– 外れ値は急激な変化を示唆しているが、一部は予測からもカバーされている。
6. **直感的な理解と洞察**:
– 全体を通じた健康管理の安定と波及効果を観察できる。特に、トップパフォーマンスを維持するための対策や負荷管理の必要性が感じられる。
– 一時的な健康状態の悪化リスクを示しており、スポーツマネジメントやトレーニングプログラムの調整が重要である。
– ビジネス面では、パフォーマンスの維持と改善が広告やサポートを通じた市場での競争力押上に寄与すると考えられる。
このグラフは、健康状態の時系列変化を視覚的に捉え、ターゲットとするパフォーマンス水準への調整を支援する重要なツールとなります。
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:
解析を行います。
1. トレンド：
– 初期の期間（左側）には敏感な変動が見られ、データポイントが密集していることから、頻繁な変動が推測されます。
– その後のデータ（右側）はより安定しており、密集した状態が続くため、比較的安定した心理状態であると考えられます。
2. 外れ値や急激な変動：
– 左側にいくつかの異常値（黒の円）が見られ、これらは異常な心理的ストレスが存在した可能性を示唆しています。
3. 各プロットや要素の意味：
– 青い点は実績データを表し、過去の心理的ストレスの実数値です。
– 緑の点は前年データを指し、前年の同時期と比較可能です。
– グレーの背景は予測の不確かさの範囲を示しており、現在および将来の予測がここに含まれることを示しています。
– 紫、黄、ピンクの線は異なる予測モデルの結果（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を表しています。
4. 複数の時系列データ間の関係：
– 異なる予測モデルの結果は、実績データの変動を反映していますが、各モデルの予測値には若干の違いがあります。
5. 相関関係や分布の特徴：
– 初期の実績データはやや散在した分布を示しますが、後半ではより密集した状態を示しています。これは、時系列が進むにつれて心理的ストレスが安定してきたことを示唆します。
6. 直感的な洞察、およびビジネスや社会への影響：
– 人々は初期の不安定な時期で、ストレス要因が存在した時期を経て安定期に移行していることを感知するでしょう。この変化は、スポーツ選手が新しい挑戦に順応したことや、ストレス管理が向上した可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会的には、このようなデータに基づき、心理的ストレスのマネジメントやサポートがより効果的に行われる可能性があります。潜在的なリスクを早期に発見し、対応策を取ることで、選手のパフォーマンスをより向上させることが可能です。
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:
以下は、与えられたグラフの分析です。
1. **トレンド**:
– データは二つの異なる時期に集中しており、初期には「実績（実績AI）」が青色の点で示されています。これらは比較的一定のWEIスコアを示していますが、徐々に低下しています。
– 後半のデータは「前年（比較AI）」の緑色の点で示され、こちらも比較的一定のWEIスコアを持っていますが、別の期間に集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 黒枠の丸は異常値を示しており、最初のデータ群に少数含まれています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は「実績」、緑色の点は「前年（比較AI）」を示しています。
– X軸の評価日は、異なる時期（約半年ごと）にデータが記録されたことを示しています。
– 背景のグレーの範囲は、予測の不確かさの範囲を示し、これが基準となってデータが変動しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 二つの時系列データ（実績と前年）は時間的に離れており、直接的な重なりはありません。それぞれ異なる期間のパフォーマンスを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値を除けば、どちらのデータも比較的一定のスコアに集中しており、時期による大きな変動や周期性は見られません。
6. **人間が直感的に感じるであろうこととその影響**:
– 最初の期間のスコアが低下しているため、パフォーマンスの維持や改善が課題となるかもしれません。
– 後半期間の比較的高いスコアに基づく未来の計画立案や、自信の構築に繋がる可能性があります。
– 全体として異なるアプローチにより、パフォーマンスの持続や向上を評価するための新たな指標が求められるでしょう。
これらの分析は、組織の戦略計画やパフォーマンス改善の指針となる可能性があります。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフには２つの期間が描かれています。最初の期間（2025年7月～2025年9月）には、実績（青い点）が比較的高いWEIスコアを示していますが、予測（ピンク色の線）の全体的なトレンドは緩やかな下降傾向にあるようです。
– 2026年6月～7月のデータでは、緑色の点で表示された前年との比較が示され、WEIスコアがやや密集していることから、スコアが落ち着いていることが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 最初の期間には、異常値として強調されたポイントがありますが、それ以外は大きな外れ値や急激な変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 「異常値」は、他のデータポイントと一貫性がないデータとして、データ集団から逸脱している事例を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰といった予測モデルが適用され、視覚的にその予測力の違いを確認できます。
– 予測の不確かさ範囲がグレーシャドウで示され、予測の幅を可視化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測との間には、ある程度の整合性がありますが、2035年10月から2026年5月までデータがないため、予測に頼らざるを得ない状況です。
– 2026年6月～7月のデータは、前年の実績と比較して安定したパフォーマンスを示しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の実績データは比較的一定範囲内で密集していますが、予測による下降トレンドが見受けられ、一部異常値が存在することで予測モデルが注意を払う必要があることが示唆されます。
– 後半のデータは、前年の比較が可能となり、全体的に安定性を示しています。
6. **直感的な感じ方と社会への影響**
– このグラフは、スポーツにおける公平性・公正性の測定が時間と共に変動し得ることを示しています。最初は不安定な動きがありますが、長期間では安定性が出てきています。
– ビジネスや社会において、この高いWEIスコアの維持は、スポーツ組織が公正さと公平性を保ちつつ持続可能な発展をする上で重要です。
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:
Based on the provided graph, here is an analysis and insight:
1. **トレンド**:
– 左側のトレンド線から、この期間の初めにわずかに上昇してから横ばいの傾向が見られます。
– 最新のデータ（2026年）の分布は、全体的に高いスコアで安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側の青い点の散布が示すように、初期のデータに異常値があります。
– 最新のデータ（緑の点）は、非常に安定しており、突出した外れ値は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青丸：過去の実際のデータ。
– 緑丸：後半の予測データ。
– 紫色の線は、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）による予測を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさを表していますが、このエリアは狭いことから、予測が比較的安定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**:
– 初期の実績データと比較して、予測データは一貫して高いスコアを保っています。
– 予測モデル全体が相互に一致しており、異常が少ないことから信頼性の高い予測であると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期段階でのバラつきが見られるものの、全体的に0.8以上のスコアであることから、強固な高パフォーマンスが維持されていると感じ取れます。
6. **グラフからの直感と影響**:
– 予測に関する限り、安定性が高いことから、持続可能な戦略が上手く機能していると考えられます。
– スポーツ界でのこの安定性は、自治性や持続可能性の取り組みに対する効果的な施策の結果であり、他の分野への波及効果が期待されます。
このデータを基に、さらなる戦略的な決定や持続可能性の向上に役立てることが考えられます。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは2つの時期に分かれています。最初の期間は2025年7月1日から2025年9月1日までで、次が2026年6月1日から2026年7月1日までです。
– 最初の期間では、実績AIのスコア（青色）はおおむね横ばいで、0.6から1.0の範囲に収まっています。
– 後半の期間では、前年（緑色）のスコアが多数存在し、0.6以上に集中しています。ここにも横ばいの傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色の点（実績AI）の中には、他と大きく外れているものは確認できませんが、0.6付近に点在しています。
– 予測（紫色の予測線）も、実績と大きく離れた位置にはないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色：過去の実績データ。
– 緑色：前年のデータ。
– 紫色の線：異なる予測手法による未来のスコア予測。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青と緑のデータは重ならない別の時期のものですが、全体的に0.6以上の範囲に集中しており、一貫した高スコアを維持していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 両時期のデータが高いWEIスコアで安定していることから、スポーツカテゴリにおける社会基盤・教育機会に強い基盤があると考えられます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– データは、スポーツに関連する社会基盤や教育機会が安定して強化され続けていることを示唆しています。
– 安定したスコアは、長期的に見てスポーツ関連の政策や教育プログラムの効果が続いていることを示している可能性があります。
– ビジネスや社会に対しては、今後もスポーツと教育の交差領域における投資や政策決定が重要であることを示しており、新しいインフラ整備やプログラムの採用が考慮されるべきです。
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（実績AI）**: 青いプロットは最初の部分で高いスコアを示していますが、やや低下している傾向が見られます。その後、データが存在しません。
– **予測（複数のモデル）**: ランダムフォレスト回帰（ピンク線）はやや低下する傾向にありますが、線形回帰（青線）や決定木回帰（紫線）は異なるトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 開始時点でいくつかの異常値（黒の円で示される）が実績データ内に存在します。これらは特定のイベントや要因によって生じた可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– **実績（実績AI）**: 青色のプロットは過去の実際のスコアを示しています。
– **予測（予測AI）**: 予測モデルはさまざまなトレンドを提案し、データがどのように変化するかの仮説を示しています。
– **前年（比較AI）**: 緑のプロットは前年のデータを示し、今年の予測と比較する基準を提供します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 前年のデータ（緑プロット）と比較すると、予測データには多様性が見られます。これにより、異なる予測モデルがどの程度の精度を持っているかを評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは密集した群を形成しており、一部のスコアは大きなばらつきを示しています。予測モデル間の相関を見ると、モデルごとに異なる解釈を得られることが示唆されています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人々は初期の高スコアを良好と感じ、予測の変動に不安を覚える可能性があります。社会やビジネスにおいて、それは共生・多様性推進の取り組み成功を測る指標として利用され、コミュニティの変革や政策の評価に影響を与えうるでしょう。
– 多様な予測モデルの存在は、データの複雑さと変化の可能性を示しており、デシジョンメイキングにおいて複数のシナリオを考慮する必要性を強調します。
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:
以下の時系列ヒートマップに基づく分析を行います。
1. **トレンド**:
– 日付が進むにつれ、色の変化がある時間帯があります。特に、15時から16時にかけて色が緑から黄色に変化しており、値が中程度から高値に向かっていることを示しています。
– 他の時間帯では、値の変動が少ないか、全く変動がないもようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時や23時のデータは日付ごとに大きな変動が見られ、特に23日は紫色のエリアが多く、急激な低下を示します。
3. **各プロットや要素**:
– 色のグラデーションは数値の高低を示し、黄色が高い値、紫が低い値を示しています。このため、15時前後の時間帯では活発な動きがあることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 15時台と16時台は、似たような値の動きを示しており、同様のパターンが繰り返されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– どの時刻も特定の日付で高値を示すことが少なく、一定の時刻に特化した変動が観察されます。
6. **直感と影響**:
– 人間の直感としては、特定の時間帯にユーザーの活動が集中していると感じるでしょう。ビジネスにおいては、特に注目すべき時間帯を特定し、対応策を講じることで効率化が期待できます。マーケティング活動の最適化やイベントの効果的なタイミングを見つけるための指針として利用できる可能性があります。
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:
以下に、グラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**
– このヒートマップは個人WEI平均スコアを色で表現しており、360日間の時系列データを示しています。
– 水平方向に見ると、時間が進むにつれて大まかな周期性が見られるように感じます。
– 特に7月初旬と中旬にかけてのスコアは緑から黄色に変わり、7月下旬には青から紫色の低スコアに変化しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月19日から23日にかけて、紫色や濃い青色が見られ、急激なスコアの低下を示しています。これは外れ値として注目すべきです。
3. **各プロットや要素**
– 色は個人WEI平均スコアの平均値を示しており、黄色が高スコア、青や紫が低スコアを表しています。
– 時間軸とスコアのヒートマップを組み合わせることで、いくつかの時間帯でスコアが集中的に高い（または低い）ことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 現在のグラフは特定の時間帯（および日付）が他の時間帯と比べて一貫して高いまたは低いスコアを示す傾向があることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 18時や15時頃に比較的高スコアが見られ、夜間ではスコアのばらつきが大きくなっています。この分布は、人々の活動パターンやスポーツに関する習慣の変化を反映している可能性があります。
6. **直感や社会・ビジネスへの影響**
– グラフから、人々のパフォーマンスが日によって異なり、特に特定のイベントや出来事により大きな影響を受けることがわかります。
– スポーツにおけるトレーニングや試合のスケジュールを最適化するために、このデータを活用することが考えられます。特に、パフォーマンスが低い時間を改善する戦略を立てることが重要でしょう。
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**
– 時間帯や日付により、色の変化が観察される。特に、7月10日から7月13日及び7月23日にかけての期間で高いスコアが示されている（黄色が多い)。
– 7月20日からはスコアが低下し、7月24日は最も低いスコア（紫）が示されている。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月20日から7月24日にかけて急激なスコアの低下が観察される。
3. **棒、色、密度が示す意味**
– 色が示すスコアの値は、ヒートマップのバーで示されている通り、緑や黄色は高スコア、青や紫は低スコアを表している。
4. **複数の時系列データ間の関係性**
– 複数の日にわたって同じ時間帯が高スコアまたは低スコアを示す傾向が存在する。
– 特定の時間帯（例えば15時や8時）は一貫して高スコアを示す一方、いくつかの時間帯（18時や19時）は低スコアを示したりする。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯ごとのスコアに明確な周期性は見られないが、特定の日付を中心にパターンがありそう。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– スコアの変動は、社会的活動やイベントの影響が考えられる。例えば、7月10日〜13日の高スコアの期間中にスポーツイベントがあった可能性がある。
– 7月20日以降の低スコアは、例として悪天候や社会的な制約があった時期かもしれない。
– スポーツ関連企業や団体は、こうしたデータを活用してイベント開催日を最適化したり、プロモーションのタイミングを調整することが考えられる。
このヒートマップからは、日付と時間帯による社会活動の変動を視覚的に把握することができ、そのインサイトを様々なビジネス戦略に活用できる可能性がある。
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、スポーツカテゴリーにおける様々なWEI項目の相関関係を示しています。以下、特徴と洞察を説明します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ自体は特定の上昇または下降のトレンドを示すものではありませんが、項目間の相関の強度を示しています。濃い赤色は強い正の相関を示し、ブルーは負の相関を示します。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 負の相関が明確に見られる部分（例: 経済的余裕と他の多くの項目）は、トレンドからは外れているとみなせます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡が相関の強度を示しています。値が0に近いほど相関が低く、1または-1に近いほど強い相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの関係性というよりは、全体的な関連性や方向性をこのヒートマップから読み取ります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 総合WEIと他の項目は非常に高い相関を持っています（特に共生・多様性・自由の保障）。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は、他の項目と比較してほぼ一貫して低い相関を示しています。
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**:
– 経済的余裕が他の精神的・社会的な項目と相関していない点が注目されます。このことは、他の要因がスポーツに与える影響をカバーする重要性を持つ可能性があります。
– 一方で、持続可能性と自治性が社会的なWEI（共生や多様性）と強い相関をもつのは、スポーツプログラムが長期的な社会的影響を持ちうることを示唆しています。これは、政策立案や社会設計において考慮すべき点です。
この分析を基に、WEI項目間の相関から、政策の改善や新たな戦略の立案に活かせる可能性があります。
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:
### グラフの直感的な洞察
#### 1. トレンド
– グラフ全体で、特定の上昇や下降のトレンドは見られず、横ばい状態が観察されます。各カテゴリ間での比較を行うための静的な分布を示していると考えられます。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– 各カテゴリに外れ値が存在しますが、特に「個人WEI（総合成績）」や「社会WEI（持続可能性と自給自足）」では外れ値が顕著です。
– 急激な変動そのものよりも、外れ値をチェックすることが重要といえます。
#### 3. 各プロットや要素
– 箱ひげ図はデータの集中度とばらつきを示します。箱が狭いほどデータが集中していることを示し、幅広い箱はばらつきが大きいことを示します。
– カラーの違いは異なるWEIタイプを示しており、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
– 複数カテゴリのデータは並列に配置されていますが、相関を示す具体的な情報はこのグラフからは得られません。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– 相関関係は明示されていませんが、各カテゴリ内の中央値や四分位範囲を比較することで、おおよその分布の違いを分析できます。
#### 6. 人間の直感とビジネスや社会への影響
– 人々が多様な視点（社会、個人、経済面など）からパフォーマンスを評価することの重要性を示唆しています。
– 外れ値の存在は特異なケースや潜在的問題領域を示している可能性があるため、特に対策を考慮すべきです。
– コンセンサスが必要な場面（例えばリソース配分や政策決定）では、集中度の大きいデータに注目することが有効です。
このグラフは、スポーツにおけるパフォーマンスの多面的な評価を可能にし、社会や個人がどの領域で改善が必要かを示唆します。
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:
この主成分分析（PCA）グラフは、スポーツカテゴリに関連するデータの要素構成を視覚化しています。以下に、グラフからの洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 主成分1軸に沿って右側に多数のデータポイントが集まっています。一方、左側ではデータポイントが分散しているため、特定の傾向は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 主成分1が−0.5付近に位置するデータポイントは、他のポイントと比べて外れ値と思われます。この場所は他のデータと離れており、何らかの特殊な現象を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青いドットの密度は、主成分1の0.0から0.2の範囲で高くなっています。このデータセット内での主要な傾向や共通性を示唆しているかもしれません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データの関係を直接示していませんが、散布の形状から、第1主成分が一定の集合を形成していることが観察されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 主成分1に対して、主成分2のデータは大きく広がりを見せていて、正負両方向にバラつきがあります。相関関係は弱いと言えます。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– データの中心付近に集まる傾向を持つため、ビジネスではこの部分が標準的または標準偏差に収まる範囲かもしれません。外れ値は異常値として扱われるか、特別なキャンペーンやイベントの影響を示している可能性があります。
– スポーツビジネスでは、新製品の成果やトレンドの変化をこのPCA分析から推測し、新規の戦略立案やアプローチの一助と考えられます。
この主成分分析を通して、データの主要な変動や異常を視覚的に捉え直すことができ、ビジネスや市場分析に活用可能です。
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。