📊 データ分析（GPT-4.1による）
提供されたデータの分析を以下に示します。
### 1. **時系列推移**
– **総合WEIスコアのトレンド**：
– 期間の初め（7月初旬）にスコアは0.7付近からスタートし、中旬にはスコアが0.86に達するなど上昇傾向を示しますが、下旬には0.6台に下がる不安定さが見られます。
– 全体的に、中旬はスコアが高めですが、下旬にかけて急な下落が確認されます。
### 2. **異常値**
– 指摘された異常値から考えると、特定の日に大きく逸脱したスコアが現れています。例えば、7月2日にはスコアが0.69と低く、7月10日には0.88まで上がっています。
– **背景要因の可能性**：
– スポーツイベントなど外的要因や社会的な出来事が関与している可能性があります。また、個人またはチームの成功や失敗が社会的なプレッシャーや心理的なストレスを引き起こしている可能性があります。
### 3. **季節性・トレンド・残差**
– **トレンド**：
– 7月初旬から中旬にかけて上向き、または比較的安定していますが、後半にかけて下降しています。
– **季節性**：
– 明確な季節性は見られませんが、週を通しての社会的イベント（スポーツ試合やトーナメント期間）などが影響している可能性。
– **残差**：
– 不正確なスコアやイベントに対する反応が残差として現れている可能性があります。
### 4. **項目間の相関**
– **相関ヒートマップ**：
– 個人経済（personal_economic）と社会的余裕（土台）が、持続的な高相関を示しています。
– フェアネスとサステナビリティが高い相関を示し、社会の整合性や公正さが持続可能性と関連していることが示唆されます。
### 5. **データ分布**
– **箱ひげ図観察**：
– 幅広いスコアのばらつきが見られ、中位点は0.7前後から0.85の間ですが、大きなスコアのスプレッドが外れ値として確認されます。
– 特に、極端に低いまたは高いスコアはイベントまたはプレイヤーの個別の影響を示す可能性があります。
### 6. **主要な構成要素 (PCA)**
– **PC1 (77%寄与率)**：
– PC1が主にこのデータ変動を説明しており、個別の介入や注目されるイベントの平均値の差によって最も影響を受けていることを示唆しています。
– **PC2 (6%寄与率)**：
– PC2は主により微細なサブトレンドを示し、少数の大きなイベントまたは出来事が一部の項目に影響を与えていると考えられます。
### 結論
このデータは、スポーツカテゴリにおける個人と社会の要因の影響を受けた複合的な指標群を示しています。特に、異常値が示唆するイベントや社会的変動は、スポーツ競技や関連するニュースイベントの影響として注目する必要があります。政策立案者やイベントマネージャーは、スコアが低下するトレンドや個々の項目間の相関性を考慮し、具体的な改善策を模索すべきです。
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:
1. **トレンド**:
– 最初の20日間は微細な上向きのトレンド。
– その後、スコアが徐々に下降し始めていることが観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で囲まれたデータ点として表示されています。
– 特に、7月中旬から後半にかけて急激な下降が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は過去の実績データであり、実績AIによるものです。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しており、その範囲内にほとんどのデータが収まっています。
– 予測は、異なる回帰手法で表現されています（線形、決定木、ランダムフォレスト）。
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（3種類の回帰手法）の間には明確な比較が可能で、特にランダムフォレスト回帰が他の手法に対して下降トレンドを示しています。
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の範囲で集中していますが、後半に向けてばらつきが広がっています。
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**:
– 初期の安定性から次第に不安定な状況が出現していると感じられます。
– スポーツカテゴリにおけるこの変動は、ゲームのパフォーマンスや市場の受け入れに影響を与える可能性があります。
– 予測モデルの選択が将来の戦略に影響し、最適な方法を選ぶための慎重な考慮が必要です。これは、ビジネス戦略や競争力強化に資する情報を提供します。
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:
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色点）のトレンドは、最初の2週間は概ね横ばいから僅かな上昇を示し、その後若干の下降を示しています。
– 予測データ（ランダムフォレスト回帰の紫色線）は一貫して緩やかな下降傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかの実績データ（黒丸で囲まれた点）が外れ値として識別されています。これらのデータポイントは、異常値として特定される範囲にあります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色の点は、実際のWEIスコアのデータです。
– グレーの陰影部分は、予測の不確かさ範囲を示しています。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測、淡い紫はその将来予測の傾向を示しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 特定の時点で外れ値が出現しており、それらが未来の予測にどの程度影響を与えているか考慮する必要があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは相対的に狭い範囲で集まっており、比較的一貫したパフォーマンスが見られます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– パフォーマンスが安定しているように見えるものの、最近のデータはわずかに下降傾向にあるため、このトレンドが続くと将来のWEIスコアに悪影響を及ぼす可能性があります。
– 外れ値が示す異常な点を分析することで、潜在的な改善点やリスクを特定できるかもしれません。
– 全体的に、予測に基づく早期の対策が求められます。特にスポーツの分野では、トレーニングや戦略の調整が成功の鍵となるでしょう。
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:
## グラフの分析:
### 1. トレンド
– **過去30日間の実績データ**:
– グラフの左から中盤にかけて、WEIスコアは0.8以上で比較的安定した状態が見られますが、後半においては徐々に低下しているようです。全体的には、緩やかな下降トレンドが感じられます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**:
– 異常値として丸印で強調されているデータポイントが存在します。これらは平均から外れた特殊なイベントや不可解な変動かもしれません。
### 3. 各プロットや要素
– **色と形**:
– **青い点**は実績データを示しており、過去の30日間のWEIスコアの分布を表しています。
– **赤い×印**は予測データで、それに基づく様々な予測モデルの線（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。
– **灰色の範囲**は予測の不確かさの範囲を示していますが、実際のデータは予測範囲内に収まっています。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測モデルごとに異なる傾向があります。特に、決定木回帰とランダムフォレスト回帰ではモデルの予測が一致しておらず、ランダムフォレストがより強い下降傾向を示しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績データと各予測の相関がわかりやすく、特に予測の不確かさが少ないことが特徴的です。
### 6. 直感的な洞察およびビジネスや社会への影響
– **スポーツカカテゴリの社会的評価が今後低下する可能性がある**:
– 予測モデルでは下降トレンドが示されており、スポーツ関連のイベントやニュースが社会的に注目を集めにくくなる可能性が示唆されています。
– **戦略的対応の必要性**:
– この傾向を逆転させるためには、新たな試みやイノベーションが必要かもしれません。特に、異常値の分析による新たな発見は、改善のヒントになる可能性があります。
このグラフから、業界の関係者は今後の動向に注意を払い、戦略的な対策を検討するべき局面にあると言えます。
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:
このグラフは、30日間のスポーツカテゴリにおける個人のWEI（経済的余裕）のスコアを時系列で示しています。いくつかの特徴とそれに基づく洞察を以下に分析します。
1. **トレンド**:
– グラフの右側で予測されたトレンド線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されており、全体としてやや下降傾向にあるようです。
– 実績値は一定の範囲内で横ばいですが、後半に若干の変動があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフにはいくつかの外れ値（黒い円で囲まれた点）が見られます。これらは通常のパターンから逸脱している値として注目に値します。
– 特に期間の後半に外れ値が集中しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い実績データのプロットがWEIの実際の変動を示しています。
– 外れ値を黒枠で強調表示しており、異常なデータ点の識別に役立てられています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさを示しており、一定の幅で実績値の変動をカバーしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる色の予測線（青、ピンク、水色）が、それぞれ異なった回帰手法による予測を示しており、若干の違いはあるものの大きな差は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は一定の範囲内で分布しているが、予測線が示すモデルの傾向と実績値の変動にはいくらかの相違があり、モデルの精度向上の余地があるかもしれません。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフ全体から、個人の経済的余裕スコアは安定しているものの、今後下降する可能性があるという直感が得られます。
– スポーツに関連する産業やビジネスへの影響として、個人のWEIスコアが低下する傾向は、消費活動にも影響を与える可能性があり、注意が必要です。
この分析はデータの変化や外れ値の対応などにおいて、将来の戦略策定に役立つでしょう。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**
– 初めの約20日間は、WEIスコアは0.8付近で安定していますが、後半にかけてやや下がっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフの左側に外れ値がいくつか見られ、特に最初の週に顕著です。これらは異常値としてマークされています。
3. **プロットの意味**
– 青い点は実績のデータを示しており、黒い丸で囲まれたものは異常値として分類されています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、全体としてWEIスコアが0.8以上を維持していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 直線（ピンク、紫、シアン）は異なる予測方法による未来の傾向を示しています。ランダムフォレスト回帰（ピンク）はWEIのさらなる下降を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは概ね0.8付近で安定していますが、一部急激に低下している箇所があります。
6. **人間が直感的に感じること、ビジネスや社会への影響**
– WEIスコアが全体として安定しているのは良い兆候ですが、一部の外れ値および後半でのスコアの下降は注意が必要です。このトレンドが続く場合、健康状態が悪化する可能性があるため、予測に基づいた対策を考慮することが重要です。
– ビジネス的には、スポーツ選手のコンディション維持に関して、データに基づいた改善計画を立てることが求められます。特に外れ値の原因を調査し、改善することで全体のパフォーマンス向上につながる可能性があります。
人間の直感としては、安定的なスコアを維持するために必要な対策を早めに講じる必要があると感じるでしょう。
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
– **全体の動向**: グラフの初期から中盤において、WEIスコアは比較的安定して0.8から0.9の範囲内で推移しています。後半にかけては減少傾向が見られ、特に7月20日以降は急激に下降する傾向があります。
– **周期性**: 明確な周期性は見られませんが、一定の下がり方があります。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 外れ値は黒いマークで示され、中盤から後半にかけて点在しています。これは特定の事象やストレスのピーク時が存在している可能性を示唆しています。
– **急激な変動**: 特に7月20日以降の急激な下降は注目すべき変動です。
#### 3. 各プロットや要素
– **実績データ（青い点）**: 個々の点が選手の日々の心理的ストレスを表し、全体的な傾向の理解を補助しています。
– **予測データ（ピンクおよび紫の線）**: 線形回帰やランダムフォレストによる予測があり、特にランダムフォレストは大幅なストレスの減少を予測しています。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 予測の不確かさ範囲も描かれており、確度が変わり得る状況を示しています。特に予測は現実の動きから外れているように見える点もあり、モデルの利用に注意が必要です。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– WEIスコアは全体にわたり、一定の範囲内に収まっていたが、後半に分布が広がりつつある、もしくは抑えられているものがあります。
#### 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
– **プレッシャー管理の重要性**: この選手が後半に向けて心理的なストレスが増加している可能性を示唆しており、適切なマインドセットの維持やケアが必要でしょう。
– **パフォーマンスへの影響**: ストレスの増加がパフォーマンスにどのように影響するかの洞察を提供し、トレーニングや試合へのアプローチが検討されるべきです。
このグラフは、心理的ストレスが選手のパフォーマンスに与える影響を予測し、適切な対策を講じる上で重要な指標となり得ます。
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:
1. **トレンド**:
– 実績（実績AI）は約0.7から0.8の間を保ち、全体として横ばいの傾向が見られます。
– 予測（ランダムフォレスト回帰）は、今後の傾向として下降しています。
– 逆に、予測（線形回帰）と予測（決定木回帰）の傾向線はほぼ水平です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月下旬から8月初めにかけて、数値が0.6を下回る外れ値が複数見られます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実際のWEIスコアを表しており、多くの点が高いスコア範囲に集中しています。
– 外れ値は黒い枠で強調されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データが全体的に横ばいである中で、ランダムフォレスト回帰のみ徐々に低下する予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体のスコアがほぼ一定の範囲に収まっている一方で、散布の上下の変動は限定的です。
6. **直感的な洞察と影響**:
– スコアが全体的に安定しているため、この個人またはチームのパフォーマンスは安定していると評価できます。
– しかし、新たな外れ値の出現やランダムフォレスト回帰による下降傾向の予測は、将来的なパフォーマンスの下振れリスクを示唆しています。
– 社会的・ビジネスへの影響としては、安定したパフォーマンスは信頼の元になりますが、リスク管理が必要です。特に下降の予測をどのように捉え、対応するかが重要です。
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:
視覚的特徴と洞察を以下にまとめます。
1. **トレンド**:
– 過去数週間の実績データ（青色プロット）は、当初は高いスコアを示していますが、その後減少傾向に転じています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、次の期間のスコアが横ばいまたは減少する可能性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値がいくつか見られ、特に中盤以降のスコアの変動が顕著です。
– 複数のプロットが重なっていますが、特にスコアが下がっている部分での異常値が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績データは青いプロットで示され、過去の実際のパフォーマンスを示しています。
– 予測データは異なる色のラインで示され、線形回帰（青緑）、決定木回帰（紫）、ランダムフォレスト回帰（水色）の異なるモデルによる予測トレンドが表示されています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、実績データが大部分この範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データには、始めの方で多少の一致が見られますが、時間が進むにつれてモデルによる予測は分岐しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データの開始直後に高いスコアが続く一方、後半にかけてスコアが下落傾向にあるのが分布の特徴です。
– 予測データは、実績の減少に対応し、慎重に評価されていることを示しています。
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**:
– 社会的公平性がテーマであるため、初期の高いスコアは、当初の公平性が保たれていた可能性を示唆しています。
– しかし、今後のスコアの減少と異常値の存在は、公平性に対する懸念を呼び起こす可能性があります。
– 予測データの減少傾向は、業界や組織において何らかの改善が必要であることを示唆していると考えられます。
今後の改善策や戦略を立てるためには、これらのデータを詳細かつ継続的に分析し、外れ値の原因を特定することが重要です。
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:
分析を始めましょう。
1. **トレンド**:
– 実績（青点）は、全体として高いスコア（0.8〜1.0）を維持していて、軽微な上下の変動があります。
– 時系列の後半で、予測線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はやや下降する傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上にはいくつかの外れ値（黒い円）がありますが、全体的な傾向に大きな影響はないようです。
3. **各プロットや要素**:
– 青い実線プロットが過去の実績を示しており、青い円がそれに対応します。
– 予測の不確かさを示す範囲が灰色の領域に示されています。
– ピンクと紫の線は将来の予測を表しており、それぞれ異なる回帰モデルに基づく予測です。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績と予測モデルの間には整合性があり、予測モデルは過去の実績を考慮して未来を予測しています。
– 異なる回帰モデルによる予測は、互いにやや異なるが全体的な傾向は類似しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績の分布はスコア範囲0.8〜1.0に固まっています。
– 外れ値が時折見られますが、全体的な分布に大きな影響はありません。
6. **人間の直感と社会への影響**:
– スコアは一般的に高く、持続可能性と自治性は良好と考えられます。
– 予測では若干の下降傾向が示されていますが、すぐさま懸念を引き起こすレベルではないようです。
– ビジネスや社会的には、2～3週間内の安定を維持しつつも、長期的な改善策を模索することが推奨されます。
このグラフからは、持続可能性の健全な状態と、将来への軽微な注意が必要であることが示唆されます。
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**:
– 実績値（青のプロット）は主に0.8付近で安定していますが、若干のばらつきがあります。
– 予測（横線）は穏やかに下降しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 明らかな外れ値がいくつか見受けられます。これらは大きくスコアから外れたものとして、データの異常値として処理が必要かもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実績値を示し、黒い円で囲まれたものは外れ値を強調しています。
– 予測値は異なる回帰手法によって示され、色分けされています（緑、シアン、紫）。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の比較では、予測の不確かさの範囲内で実績値が推移していますが、一部外れ値が予測範囲を超えている。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値は0.8付近に密集しており、分布に偏りが見られます。
6. **直感的洞察と影響**:
– WEIスコアは社会基盤や教育機会の指標として重要であり、その安定性が示されています。ただし外れ値の存在からデータの精度や信頼性について再評価が必要かもしれません。
– ビジネスや社会では、安定したスコアが示されていますが、予測されている小さな下降トレンドに対応した政策や対応策の検討が求められます。外れ値の原因が解決されれば、さらに期待できるパフォーマンスを引き出せる可能性があります。
この分析はデータに基づいた戦略の策定に有用であり、現状の確認や改善点の探求に役立つでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 実績データ（青丸）は、期間全体を通じておおむね0.7から0.9の範囲内で推移しており、横ばいに近い状態を示しています。
– しかし、7月下旬以降にWEIスコアが急激に低下し始め、その後も低い値が続いています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 期間の中頃や後半に、いくつかの異常値（黒丸）が確認できます。特に7月下旬の変動が顕著です。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青丸は実績値を示し、散布がある程度の範囲（0.7 – 0.9）に集中しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、この範囲が予測AIの信頼区間を表しています。
– 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）が異なる傾向を示しており、特に線形回帰は今後の下降トレンドを示唆しています。
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（赤）は全体的に近い値を示していますが、後半に向けて予測がやや楽観的に見えます。
– 決定木回帰、ランダムフォレスト回帰は比較的安定した予測を出していますが、線形回帰は急激な下降を予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは、スコアの中心に集中していますが、時々大きな変動を見せることがあります。これは外部要因の影響を受けやすいことを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は、一貫したスコアの中で突然の低下に注目するかもしれません。この変動は社会的な不安定さやスポーツ組織の課題を示唆している可能性があります。
– WEIスコアの下降が続くなら、スポーツ分野の共生や多様性への取り組みが不十分であると判断されるかもしれません。これに対する対策が求められるでしょう。
このようなスコアの変化を適切に解釈し、必要な対応策を講じることが、社会的な信頼性と多様性の向上に繋が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:
以下は、提供された時系列ヒートマップに関する分析です。
1. **トレンド**:
– 色の変化を見ると、特定の時間帯（例えば8時から10時、16時から17時）が緑から黄色にかけて高いスコアを示しており、これは特定の活動時間にスコアが集中している可能性を示唆しています。
– 7月下旬になるほどスコアが低下する傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 19時から20時台のスコアが他の時間帯に比べて比較的低い（青色）日があります。また、7月22日周辺で急激な変動があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの大小を示しています。黄色が高スコア（0.875付近）、紫が低スコア（0.650付近）を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各時間帯のデータを比較すると、特定の時間にスコアがたびたび高くなっていることから、その時間帯に関連した活動やイベントが繰り返し発生している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは特定の時間帯に集中的に高くなる傾向がありますが、その他の時間帯では散発的で不規則なスコア分布が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このデータから、人々が特定の時間帯にスポーツ活動を行っていることが伺えます。夏の夕方や夜間にかけて活発化している可能性があります。
– ビジネスや社会的には、スポーツ関連のイベントやサービスを提供する際、時間帯を意識した戦略を立てることで、顧客のニーズに応じたサービスを提供しやすくなるかもしれません。
このヒートマップは、スポーツ活動の時間的パターンを視覚的に理解するのに役立ち、多様な戦略立案に活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:
このヒートマップから、以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– グラフ全体では、特定の時間帯に水平方向に色が変化するパターンが見られますが、大きな長期トレンドは確認しにくいです。ただし、期間中、特定の日においては、時間帯ごとの強度が変化する様子が見て取れることから、スポーツのパフォーマンスは日に応じて変わっていると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 濃い紫色や黄色のブロックが目立ち、これらは他の部分に比べ顕著に異なるスコアを示しています。特に、7月19日と7月24日付近で急な変動があることが確認できます。
3. **各要素の意味**:
– 色はスコアの強さを示しており、明るい黄色は高いスコア、濃い紫色は低いスコアを表しています。時間帯によってスコアの違いがあり、特定の時間においてパフォーマンスが際立っていることが見受けられます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 本ヒートマップは単一のデータセットですが、見方を変えると、異なる日付や時間帯に複数のパフォーマンスピークを持つことから、個別に輝く時間帯があることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯で反復的な高スコアの出現があるため、これらの時間帯で何らかの環境もしくはイベントがスコアに影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な理解と影響**:
– スポーツのパフォーマンスが時間帯に敏感であることから、訓練のスケジュールを調整し、最も効果的な時間帯を利用することがパフォーマンスの向上につながる可能性があります。また、企業やチームにおいては、重要なイベントやパフォーマンスが求められる際にはこのデータを基に戦略の改善が考えられます。
全体として、このグラフは特定の日付と時間帯でのスコア変動を詳しく示し、スケジュール調整やパフォーマンス最大化のための重要な情報を提供していると考えられます。
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:
このヒートマップは、スポーツカテゴリにおける社会WEI平均スコアの時系列データを示しています。以下のポイントについて分析します。
1. **トレンド**:
– 全体的に異なる時間帯や日に大きな変動がありますが、周期的な一定のパターンは見られません。
– 初旬から中旬にかけて明るい色が多く、高めのスコアが観察されますが、後半にかけて暗い色が増え、スコアが低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月18日から22日にかけては高スコアが見られますが、その後急激にスコアが低下しています。
– 7月1日や7月25日以降の特定の時間帯でスコアが際立って低く、青や紫の色で示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションは、スコアの高さを示しており、黄色に近いほどスコアが高いことを表しています。
– 特に15~16時台は高スコアが多く、この時間帯にスポーツ活動が活発である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**:
– 日中（特に午後）のスコアが高く、夜間や早朝のスコアは低い傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 午後の時間帯に好調なスコアが多い一方で、夜間のスコアは変動が大きいことから、時間帯に依存したスポーツ活動の活発さが反映されていると思われます。
6. **人間が直感的に感じること、社会への影響**:
– スポーツ活動が盛んな時間帯は、15~18時頃であり、この時間帯に焦点を当てたイベントや活動を増やすことで、参加者を増やす戦略が考えられます。
– 後半のスコア低下は運営や資源配分に警告を発している可能性があります。この情報を基に、イベントのタイミングやリソース配分の最適化を図ることができるでしょう。
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:
このヒートマップは、スポーツカテゴリにおけるWEI（Well-being Index）項目の相関関係を示しています。以下に分析を示します。
1. **トレンド**:
– ヒートマップなので「トレンド」というよりは相関の強弱を示しています。全体的に高い相関（赤色）が多く見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップでは外れ値として明確に目立つ部分はなく、相関が一貫しています。ただし、「個人WEI（経済的余裕）」が他の多くの要素と低い相関を示しています（青色）。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色が赤に近いほど高い正の相関を示し、青に近いほど低い相関を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データというより、データ間の関係性を示しています。高相関項目は関連性が強く、影響を与え合っている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特に「個人WEI（心理的ストレス）」と「個人WEI（健康状態）」は非常に高い相関を持っています（0.92）。
– 「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」と「社会WEI（公平性・公正さ）」も高い相関関係にあります（0.89）。
– いくつかの要素は中程度の相関を持ち、特に「個人WEI（経済的余裕）」が他の要素と低い相関を示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 経済的な余裕がそれほど大きな影響を与えていないのは興味深い点ですが、精神的ストレスや健康状態との高い相関は予想される結果です。
– 公平性や社会的多様性が高い相関を示すことは、社会全体の包摂性と個人の幸福が結びついていることを示唆しています。これは政策的な意義を持ち、包括的な社会プログラムの重要性を示しています。
このヒートマップから、人間は社会や組織において精神的健康と公平性の維持が重要であると直感的に感じるでしょう。
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:
この箱ひげ図に関する視覚的な分析と洞察を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフは30日間のデータを集計しており、特定の時間軸に対してのトレンドは示されていません。
– 各カテゴリ間での相対的なスコアの高低を比較するためのものです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部のカテゴリ（例えば「個人WEI（経済状態）」と「個人WEI（心理的ストレス）」、「社会WEI（公平性、公正さ）」）では多数の外れ値が見られます。
– このことは、これらのカテゴリでのスコアのばらつきが大きく、個々のケースでの異なる影響が強いことを示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 箱ひげ図は四分位範囲を示しており、中央の線は中央値を表しています。
– 箱の上下端は25％〜75％の範囲を示し、上下のひげはデータの最大・最小範囲を示します。
– 色の違いはカテゴリを区別し、各カテゴリ固有の指標を示唆しています。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 時系列データとしての表現はありませんが、異なる「WEIタイプ」間での比較が可能です。
– 個人、社会、総合のカテゴリが存在し、それぞれのデータに固有の特性や傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 分布が狭いカテゴリ（例：「個人WEI平均」）は、安定したスコアを維持している可能性があります。
– 外れ値が多いカテゴリは、スコアの変動が大きく、異常値が多発していることを示しています。
6. **人間が直感的に感じることおよび社会的影響**:
– 社会における不平等や個人の心理的・経済的困難がスコアに影響を与えていることを認識できます。
– 社会およびビジネスにおいては、これらの分布からリソースの配分や支援が必要なエリアを特定するのに役立ちます。
– 特に外れ値が多いカテゴリは、政策的な介入が必要であることを示す可能性があります。
全体として、この箱ひげ図は、スポーツカテゴリにおけるWEIスコアの多様性や安定性、不安定な要素への警鐘を視覚的に示しています。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは、スポーツカテゴリにおける総合WEIスコアの30日間の変動をSTL分解で示しています。各要素について以下のように分析します。
1. トレンド：
– トレンドは初期から徐々に上昇し、7月13日ごろをピークに、その後下降しています。これにより、全体としてスコアの上昇から減少への転換が見られます。
2. 外れ値や急激な変動：
– 「Observed」のプロットでは、7月16日から7月19日にかけて急激な減少が観察されます。
– 「Residual」にも7月11日から7月16日にかけて一時的な急上昇と急下降がありますが、その後はほぼゼロに戻っています。
3. 各プロットや要素の意味：
– 「Observed」は実際に観測されたスコアを示しています。
– 「Trend」は全体の傾向を表し、中期的な変動を捉えています。
– 「Seasonal」は周期的な変動を示し、約1週間の周期で変動しているようです。
– 「Residual」は予測やトレンドに対する誤差を示し、ランダムな揺らぎを意味します。
4. 複数の時系列データの関係性：
– 「Trend」と「Seasonal」は「Observed」に大きな影響を与えています。「Trend」の下降が「Observed」の減少に寄与していることが明らかです。
– 「Seasonal」のピークと「Residual」の変動が一致し、「Observed」の急激な変動に寄与しています。
5. 相関関係や分布の特徴：
– 「Trend」と「Observed」は正の相関を持ち、トレンドの変化は「Observed」の主要な動きに対応しています。
6. 直感的な理解とビジネス/社会への影響：
– スポーツのカテゴリーにおけるパフォーマンスや評価（例えば、チームや個人のスコア）が、特定の期間において上昇し、その後のイベントや状況により低下した可能性があります。
– ビジネスやマーケティング戦略では、このようなトレンドと周期性の理解がイベントのタイミングや資源の配分に役立つでしょう。特に、急激な変動やトレンドの減少に対して適応するためのアクションが求められるかもしれません。
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、グラフから得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフ内の「Trend」部分は、最初は上昇しており、その後下降に転じています。全体的には、緩やかな下降トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「Residual」セクションにおいて、7月13日から7月17日にかけて急激な増加があります。これは、観測されるデータが予想と大きく異なっていることを示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 「Observed」は実際に観測されたWEIの値を示しています。
– 「Trend」はデータの全体的な推移を示し、長期間の傾向を観察します。
– 「Seasonal」は周期的な変動を示し、特定の日付間での繰り返しパターンを表しています。
– 「Residual」は観測されたデータからトレンドと季節変動を除外した残余部分を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「Observed」から「Trend」と「Seasonal」、「Residual」に分解されており、それぞれの要素が独立してデータの特徴を表現しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「Seasonal」のセクションでは、一定の周期があることがわかります。ただし、大きな変動は残差によるものと考えられます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 最初の上昇トレンドが下降に転じたことから、スポーツカテゴリにおける個人のWEIが一時的にピークを迎え、その後下がっている可能性があります。これにより、トレーニングや戦略の見直しが必要かもしれません。
– 外れ値の存在は特定のイベントや試合がこの期間中に大きな影響を与えた可能性を示しており、異常なパフォーマンスを分析する価値があります。
全体として、このSTL分解は、WEIの変動要因を視覚的に理解するのに役立ち、今後の改善や分析に向けた貴重な洞察を提供します。
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:
このSTL分解グラフから得られる洞察を以下に詳述します。
1. **トレンド**:
– 「Trend」プロットでは、30日間にわたり初期に上昇し、ピークに達した後、緩やかに下降しています。全体的なトレンドとしては短期間内での一時的な上昇が確認されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「Observed」グラフでの急激な上昇と下降が起こっている日があります。特に中盤にかけての上下動が顕著です。
– 「Residual」では、始めと終わりで極端な変動は見られず、比較的静かな動きですが、僅かなピークがいくつか存在します。
3. **各プロット要素の意味**:
– 「Observed」は、全体的なスコアの動きを示しています。
– 「Trend」は、基本的な長期的変動を捉えています。
– 「Seasonal」は7月初旬と中旬に顕著な周期性を示し、季節的な要因の影響を反映しています。
– 「Residual」は、他の要素で説明しきれない変動を示しており、ノイズや予期せぬイベントの発生を示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 「Observed」と「Trend」が上昇傾向のタイミングが合っており、これが全体のパターンを形作っています。
– 「Seasonal」は、周期性を持ちながらも一定の振幅で上下動を示しており、観測データに影響を与えています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「Seasonal」と「Residual」が一部の日付で同調的なピークを示しています。
– 全体として、観測データはトレンドの緩やかな斜率を背景にしつつ、周期成分と残差成分が変動を加味しています。
6. **人間の直感とビジネス/社会への影響**:
– このデータがスポーツに関連しているため、特定のイベントや要因（例：試合、選手のパフォーマンス）が観測データに影響を与えている可能性があります。
– 緩やかなトレンド上昇後の下降は、興味を引くイベントの終了や、関心の変動を示しているかもしれません。
– このデータは、スポーツファンの興味の変遷を理解するのに役立ち、マーケティング戦略やイベント計画に影響を与える可能性があります。
これらの点を考慮することで、データの動向に対する理解を深め、より戦略的な意思決定を促すことが可能です。
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）の散布図について、以下のポイントを分析します。
1. **トレンド**
– 特定の上昇、下降、周期性は明確ではありませんが、全体的にデータが広がっており、特定の方向への一貫した動きは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– X軸の負の領域（-0.4付近）で下に大きく離れた点があります。これが外れ値として考えられるかもしれません。
3. **各プロットや要素**
– 各プロットはデータポイントを示しており、主成分1および主成分2に基づいて特徴を示しています。縦軸（第2主成分）の寄与率は0.06で、横軸（第1主成分）の寄与率は0.77と高いです。つまり、第一主成分がデータの変動をより多く説明しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフ自体は時系列データを直接示しているわけではなく、変数間の構造的な関係を示しています。主成分1が比較的データの分布に関するより多くの情報を持っている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 全体的に、データはX軸に対してY軸で若干のばらつきがありますが、明確な線形相関は観察されません。点が密集している領域は右側（Xが正の値）に多く見られます。
6. **直感的な感じやビジネス・社会への影響**
– データがどのようにクラスタリングされているかを観察することで、スポーツに関連する異なるカテゴリや特徴（例えばパフォーマンス評価や選手の特性）を抽出できるかもしれません。ビジネスにおいては、どの要素がパフォーマンスに大きく影響しているかを理解するための手がかりになるでしょう。
全体として、第一主成分が大きな役割を果たしているため、その軸上でのデータの動きに集中し、スポーツパフォーマンスに関連する重要な要素を特定することが可能です。
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。