📊 データ分析（GPT-4.1による）
データの分析を進めていきます。
### 時系列推移
– **総合WEI**: データ全体を通して、総合WEIのスコアは0.65から0.90の間で変動しており、特に7月初旬（7/6〜7/10）および中旬（7/17）にスコアの急上昇が見られます。逆に、7月下旬（7/19〜7/23）の間にはスコアが0.64まで低下。
– **個人WEI平均**: 個人WEIも多様に変動しており、7/5の0.61から7/10の0.83まで幅広く変動しています。
### 異常値
– 特に異常値と判断されたのは7月20日と7月23日で、総合WEIが0.64から0.66まで低下する点です。この期間の中には、特に個人の心理的ストレスや社会的公正性の低下が顕著なため、特定のイベントや社会現象が影響した可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差
– **STL分解**: 長期的にはスコアは全体的に上昇傾向を示していますが、特定の周期性は見られません。一方で、説明できない変動（残差）は7月中旬から下旬にかけて観察され、これが異常値の原因を示唆しています。
### 項目間の相関
– 相関ヒートマップ分析によると、社会的公正性や持続可能性が総合WEIに対して強い影響を持つことが分かりました。また、個人の経済的余裕と健康状態が密接に関連している可能性も示唆されています。
### データ分布
– 箱ひげ図の分析から、いくつかの項目で中央値に大きなばらつきが見られます。特に、個人の心理的ストレスと社会基盤のスコアは変異が大きく、外れ値もいくつか見つかっています。
### 主要な構成要素 (PCA)
– PCA分析により、最も強い影響を与えるのはPC1で寄与率は76%です。これは、おそらく全体的なスコア変動に影響を与える全般の健康制度や社会福祉の影響を示唆するものと思われます。
### 総評
このデータセットは、7月を通して多くのスコア変動が観測されており、特に社会的公平性や持続可能性が重要な影響要因として特定されました。また、個人的な健康や経済的余裕の変動も社会イベントや政策の影響を受けており、それが総合WEIに対する重要な影響を及ぼしています。この期間に特定の社会イベント（例：感染症の拡大、重大災害）があった場合、その影響が数値として反映されている可能性があります。したがって、特定の期間に注力し、詳細な社会背景を分析することが求められます。
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:
## グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績データ（青色の点）はある期間を通じて微細な変動を伴いながら全体的に横ばいまたはわずかな上昇を示しています。しかし、期間の後半で若干の下降傾向を観察できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部、黒い円で囲まれた外れ値が見られますが、頻繁ではなく、特定の出来事や異常なコンディションによる一時的なものと考えられます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青色の点は実績データで、予測は紫の線で表されています。特にランダムフォレスト回帰による予測は緩やかな下降トレンドを描いています。
– 灰色の帯は予測の不確かさの範囲を示し、これが時系列の中期にかけて狭まり、その後拡大しています。これは予測の精度が変動することを意味します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– いくつかの予測モデルが提供されていますが、全体的に予測が現在の実績データに比べて低めにトレンドする傾向があるようです。これは現在の状況が持続可能性に疑問符がつけら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**
– 実績のWEIスコアは0.6から0.9の範囲に集中しています。安定したフェーズに移行しているように見える一方、後半の下降トレンドには注意が必要です。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 人間がこのグラフを直感的に見た際、期間の後半の下降には警戒が必要との感覚を抱く可能性があります。スポーツに関連するビジネスにおいては、この下降トレンドがパフォーマンスや関連する指標に影響を与えることが懸念されます。また、将来的な傾向が下降することを意味するならば、刷新のための戦略的介入が求められるかもしれません。
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
1. **トレンド**
– 初期の日付では、スコアはおおむね横ばいですが、日にちが進むにつれてスコアにバラツキが見られます。
– 転換点以降は若干の下降傾向が見られ、この後も下降が続く可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値としてマークされたプロットがいくつかあります。これらは予測範囲から外れたデータであり、異常な要因が働いた可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点が実績を示しており、おおむね範囲内に収まっています。
– 予測は3種類の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で行われており、それぞれ異なる傾向を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを示しており、大まかにこの範囲内に実績データが収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる予測手法が示す傾向が、実績データの変動とどの程度一致するかを検討することが重要です。線形回帰とランダムフォレスト回帰は、異なる将来の傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 現在のデータには明確な周期性や大きな変動パターンは見られません。しかし、外れ値の存在が平均スコアに影響を与えている可能性があります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**
– 一般的にはこの個人のWEIスコアは比較的安定していますが、予測では今後のリスクも示唆しています。
– スポーツにおける個人評価として、このスコアの安定性は競技パフォーマンスの一貫性に寄与しています。
– 外れ値が頻繁に生じている場合、競技者に何らかの改善が必要かもしれません。予測手法を駆使することで、パフォーマンスを向上させる戦略を考える手助けになるでしょう。
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:
1. **トレンド**:
– 初期から中盤にかけて、WEIスコアは比較的安定していますが、小さな上下の変動があります。
– 終盤にかけてやや下降トレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データの中に外れ値がいくつか見受けられ、それらは特別にマークされています。
– 突然のスコア低下が数箇所で見られます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示しており、黒い縁で囲まれた点は異常値として認識されています。
– 灰色のエリア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**:
– 緑と紫の線は異なる予測モデルによる予測値です。ランダムフォレスト回帰は横ばい、決定木回帰は下降傾向を示します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体的に0.7から1の範囲に集中しているが、言及されている外れ値が少数存在します。
– 線形回帰の傾向線は、データの下降を暗示しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間の感覚としては、全体的に安定しているように見えるが、最近の下降トレンドが少し気になるかもしれません。
– スポーツ分野において、WEIスコアの低下は競技や組織のパフォーマンスに影響を及ぼす可能性があります。スコアの急な変動は戦略の見直しやトレーニングの改良が必要であることを示唆しています。
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:
以下の視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– WEIスコアは全体的に横ばい、または微妙な下降傾向を示しています。安定した範囲に収まっていますが、一部でスコアの低下も見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 中ほどに外れ値が数個見られます。特に、異常値はプロットが密集している中央付近で観察され、いくつかのプロットが周囲のデータ点から大きく外れています。
3. **各プロットや要素**
– 実績データは青色のプロットで示されています。予測AIのデータは赤色で、これが予測スコアを示している可能性があります。
– 灰色の範囲は「予測の不確かさ範囲」を示し、予測データがこの範囲内に収まっていることが期待されます。
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関係性は、予測値が実績の変動を捕捉できているかが観察ポイントです。予測スコアは、モデルによって差があるものの、全体的には過去の実績範囲内に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 相関関係は明確には示されていませんが、密集した青いプロットは、短期間内での安定性を示唆しています。特定の時期にスコアが集中しているため、スポーツにおける特定のイベントや条件の影響を受け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**
– データが示す安定したトレンドは、この個人またはグループが経済的に比較的安定しており、不確定な要因にもかかわらず、管理された状態にあることを示しています。
– 外れ値や急激な変動が観察される部分は、特定のイベントや状況の変化、または外部要因による影響を受けた可能性があり、これに基づくさらなる分析が必要です。ビジネスや社会的な要因がこのパターンにどのように影響しているかを探ることが重要です。
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、グラフから得られる洞察をお伝えします。
1. **トレンド**
– 実績データ（青いプロット）は、概ね横ばいからやや減少の傾向にあります。特に、7月下旬にかけて低下し、その後やや持ち直しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 途中で若干の外れ値（黒い円で囲まれたプロット）が見られます。これらは特異なイベントや変化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**
– 青い点は実績データで、赤いバツは予測AIによる予測値です。
– グレーのエリアは、予測の不確かさ範囲を示しています。
– 複数の予測線（色違いの線）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。
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若干の乖離を示し、予測の不確かさがあることが視覚化されています。予測モデルが複数存在するため、それぞれの予測の間での変動や違いも確認できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績は概ね0.8付近で推移しており、予測の幅もこの範囲内に収まっています。大きな逸脱は見られませんが、予測モデルによるトレンドの予測には差異が見られます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフからは、WEI（健康状態）が概ね安定しているが、一時的な変動が存在することがわかります。健康状態の継続的なモニタリングの必要性を示唆しています。
– スポーツ選手やチームのトレーニング計画において、予測モデルを活用することで、より良いパフォーマンスの維持や改善が期待されます。
この分析は、期間中の健康状態の変遷を理解し、将来のパフォーマンスを最適化するための洞察を提供します。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 初期（2025-07-01から2025-07-25頃まで）の期間では、WEIスコアが比較的一定で高い値を保っています（約0.7から0.9）。
– その後、スコアは急激に減少し、0.5近くまで下がっています。
– 最終的な期間では、スコアはやや安定してきているように見受けられ、0.5から0.7の範囲で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025-07-01の近くで一つの外れ値が観察されます。これは他の点と比較してかなり低い値を示しています。
– グラフの後半（2025-07-25以降）で多くの点が急に0.6以下に下落しており、異常な心理的ストレスの増加が示唆されます。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績のデータを示しています。
– 外れ値は黒の円で囲まれています。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
– ランダムフォレストによる予測がピンク、回帰直線が紫で示されています。線形回帰の方がスコアが下がる予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の間に顕著な差異があります。特に予測は実績よりスコアが高くなることを示しており、実際のストレスが予想以上に高かった可能性が示唆されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の高いスコアと後期の低いスコアの間の急激な変動が見られます。これにより、特定の期間で大きなストレス変動が存在した可能性があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– 初期の高いスコアから急激に低くなることから、何らかのイベントや要因が個人の心理的ストレスを急激に増加させた可能性があります。
– ビジネスにおいては、スポーツ選手の心理的ケアの必要性が示唆され、特にストレスが急増する原因の特定と対策が求められます。
– 社会的には、心理的ストレスの重要性を再認識し、予防策やサポート体制を強化することが考えられます。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**
– 時系列のデータは、初期の期間では0.8付近で横ばいが続いていますが、途中から若干の下降トレンドが見られます。
– 予測モデル（ランダムフォレスト回帰）は、右下がりのトレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 多くのデータ点が0.8付近に密集している一方で、0.6以下の異常値としてマークされた点が見られます。これらは特定の期間に集中しています。
– 突然値が大きく下がる地点が数カ所見受けられ、一部は予測の不確かさとしてグレーの領域に入っています。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績を示しており、大多数の点が予測の不確かさ範囲内にあります。
– ピンクのラインはランダムフォレスト回帰予測で、線形回帰の予測よりも不確実性を持ちつつ詳細なトレンドを描き出しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測の線形回帰とランダムフォレスト回帰の線は、特定の期間で異なる予測を示しています。
– 決定木回帰も異なる動きを示し、より高い未来の値を提示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間に一定の相関があるものの、異常値や予測範囲外のデータも存在しており、モデルの改善が望まれます。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフを見ると、スポーツ選手やチームのパフォーマンスに起伏がありつつも、全体として若干の下降傾向が見受けられます。これは短期間の戦略修正や改善点の発見が必要であることを示唆しています。
– また、予測モデルは多様ですが、それぞれに改善の余地があります。特に、異常値が競技の重要局面で発生している場合、戦略的な見直しが必要と感じられるでしょう。ビジネスや社会では、選手やチームのトレーニングや戦略変更に繋が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:
このグラフは、スポーツカテゴリの社会WEI（公平性・公正さ）スコアの時系列散布図です。以下に視覚的特徴と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青点）は全体的に安定していますが、中盤から後半にかけてスコアがやや下降しています。
– 線形回帰（紫線）は一貫して下降トレンドを示しています。
– 決定木回帰（青線）はほぼ一定で、安定した予測を示しています。
– ランダムフォレスト回帰（ピンク線）も同様に一定の予測を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 円で囲まれた外れ値がありますが、大きな急変動は見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青の実績データと予測データの間にいくつかの外れ値があります。
– グレーの領域は予測の不確かさを示し、xAI/3σの範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測（特に決定木とランダムフォレスト）は比較的一致していますが、線形回帰予測は異なるトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは高いWEIスコアの範囲内に集中しており、比較的ばらつきが少ないです。
6. **直感的な洞察と社会への影響**:
– スポーツにおける公平性・公正さが高く維持されつつあるが、中盤以降のスコア低下は注意深く監視する必要があります。
– 線形回帰の下降トレンドから、今後のスコア低下のリスクを感じる可能性があります。
– 公平性・公正さの維持はスポーツコミュニティの信頼向上に寄与するため、改善策の継続的な検討が重要です。
このグラフは、スポーツ組織やコミュニティが公平性を維持するための効果的なポリシーの策定や実施の評価に役立つでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は概ね横ばいであり、高いWEIスコアを維持しています。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なる傾向を示していますが、大きな変動はなく、予測の線の変動も限られています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は初期の数日に観察されますが、その後は安定しています。
– 一部、異常値が強調されて描かれています。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロット：過去30日間の実績。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しており、実績値がこの範囲内で推移していることが確認できます。
4. **複数の時系列データの関係**
– 予測ラインは、異なる手法間で傾向が異なりますが、全体的に安定したスコアを予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のスコアは0.8から1.0に集中しており、スポーツのWEIスコアが高い水準で推移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と影響**
– このデータから、スポーツカテゴリーの持続可能性と自治性が高いことがわかります。予測も安定しているため、外部要因による大きな変動がなければ、この状況は続くと思われます。
– ビジネスや社会の観点から見ると、現在の高水準を維持するための戦略が有効に働いている可能性があります。予測モデルが示す異なるシナリオを考慮しつつ、持続可能性の高いビジネスモデルの継続が期待されます。
このような分析により、今後の方針や戦略立案に役立つ洞察を得ることが可能です。
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:
1. **トレンド**
– 実績（実績AI）のスコアは全体として0.8前後で安定しており、大きな上昇や下降は見られません。おおむね横ばい状態です。
2. **外れ値や急激な変動**
– グラフには外れ値がマークされていますが、その数は少なく、実績のスコアには突発的な変動はほとんど見られません。
3. **各プロットや要素**
– 青のプロットが実績（実績AI）を示し、その他の予測は異なるモデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）での予測です。
– 予測の不確かさ範囲がグレーで示されているため、予測の信頼性を視覚的に捉えることができます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各予測ラインは異なった方法での予測ですが、長期間のトレンドを確認するにはまだデータが不足しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績のスコアは比較的一定で、変動の幅が小さいことから信頼性の高いデータと評価できます。
– 予測値と実績との間に大きな乖離は見られませんが、個別の予測モデル間で若干の違いがあります。
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**
– 横ばいのトレンドは、安定的なパフォーマンスを感じさせます。これは社会基盤や教育機会が一定水準で維持されていることを示唆しています。
– 外れ値が少なく安定していることは、政策や計画の信頼性を高め、安心感を提供するでしょう。
– ビジネスや社会においては、一定の信頼性に基づく投資や計画が行いやすくなり、教育関連の施策にも好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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の期間（7月上旬から中旬）では、WEIスコアは比較的高く、0.8から1.0の範囲で横ばいになっています。
– しかし、7月中旬以降に一時的な下降が見られ、その後もスコアはやや低め（約0.6から0.8）で推移しています。
2. **外れ値と急激な変動**
– 7月中旬にスコアの急な下降が発生し、外れ値として認識されています。
– この急激な変化は特異なイベントや変化があった可能性を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 青い点は実績データを示し、多くは一定の範囲内に収まっています。
– 不確かさの範囲はグレーで表示され、7月下旬以降は実測値が下限に近づくことが多いです。
4. **時系列データの関係性**
– 複数の予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が使用されています。
– ランダムフォレスト回帰が他のモデルと比較して保守的な予測を提供しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 予測と実測の間には多少の乖離が見られますが、予測モデルは全体のトレンドを概ね捉えています。
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**
– WEIスコアの下降と変動は、共生や多様性、自由の保障に対する関心や取り組みに変化があった可能性を示唆しています。
– ビジネスや社会においては、これらの要素の低下はスポーツ業界における多様性やインクルージョンの取り組みに対する警鐘として受け取られるかもしれません。
– 組織やコミュニティにとっては、WEIスコアの継続的なモニタリングが重要となります。これにより、インクルーシブな環境を維持するための施策を適時に講じることが可能となります。
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:
グラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 時刻別に見ると、特定の時間（例えば、8時と23時）でスコアがよく記録されていることに気付きます。
– 日付ごとには大きな周期性は見られませんが、一定の時間で活動が集中しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の期間（例えば、2025-07-13、2025-07-20）は他の日と比べて色の変動が激しく、急激にスコアが変わっていることが伺えます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– カラースケールはスコアを表しており、黄色が最も高いスコア、紫が最も低いスコアを示しています。緑や青は中間に位置します。
– 色の分布から、同じ時間に活動が集中している傾向があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 同じ時間帯に活動している頻度が高く、特定の日付に集中する傾向が見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは昼間（8時、16-19時、23時）に良好であり、夜間や早朝にはスコアが低い傾向があります。
6. **直感的な洞察と社会的影響**:
– スポーツ活動は特定の時間（特に8時、16時、23時）に集中しており、これは人々の生活スタイルやスポーツ施設の利用可能時間に関連している可能性があります。
– ビジネスへの影響として、特定の時間帯に広告やイベントを集中することで、効果的なマーケティング戦略が立てられるかもしれません。
このような時間ごとのスコア変動は、トレーニングや試合の最適なスケジュール設定に役立つでしょう。また、スコアが急激に変動する要因を分析することで、更なるパフォーマンス向上の手がかりが得られるかもしれません。
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:
このヒートマップは、スポーツカテゴリにおける個人のWEI平均スコアを30日間にわたって時系列で示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 色の変化を見ると、7月11日から7月21日にかけては比較的鮮やかな緑や黄色が多く、スコアが高めで推移している様子が見られます。
– 7月22日以降になると色が暗くなり、スコアが低下している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に7月23日と7月24日の夜間（22時、23時）に鮮やかな紫色が出現し、急激にスコアが下降している点が外れ値として注目されます。
3. **プロットや要素の意味**:
– 色のグラデーションはWEIスコアの高さを示しており、黄色に近づくほどスコアが高く、紫が示す値は低いことを示しています。
– 横軸は日付、縦軸は時間帯を表しており、どの時間帯にスコアが高いか低いかを視覚的に把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日中（特に15時から18時）にかけての色調は比較的安定しており、活動的またはパフォーマンスが一定である可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の日付で急激なスコア低下が確認でき、その前後でどのようなイベントがあったかによって因果関係を探る余地があります。
6. **人間の直感や社会的影響**:
– このグラフから、人間は特定の曜日や時間にパフォーマンスが変動する可能性があると直感的に感じ取るでしょう。
– ビジネスや社会において、アスリートや関係者への戦略的フィードバックやトレーニングの調整に役立てることが考えられます。また、スコアの変動原因に関するさらなる分析を行うことにより、スポーツビジネスに貢献する可能性があります。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– タイムライン全体を通じて、さまざまな時間帯におけるスコアに一定の変動が見られます。特に7月6日から7月13日までは、全体的にスコアが高い（黄色〜黄緑）状態が続いていることがわかります。
– 時間帯による周期性があり、日中の特定の時間（例えば15時〜18時や23時）にスコアが高まる傾向が見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月23日の夜遅くに急激にスコアが低下している（紫色部分）が観察されます。この日は何か特別なイベントがあった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡がスコアを示しており、黄色に近いほどスコアが高く、紫色に近いほどスコアが低いことを示しています。
– 密度が高い時間帯は、活動が活発であることを示していると考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の日時におけるスコアの上昇や下降が、他の日付及び時間とどのような関係を持っているのかを見ると、その時期に関連するスポーツイベントや社会現象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**
– スコアの変動において、一定の時期に集中して高いスコアが出現する分布の特徴があります。
6. **直感的な感想と影響**
– 視覚的に明るい色が多く見られる期間は、イベントや天候、休暇が影響している可能性があります。
– 社会WEIスコアは、スポーツイベントの視聴率や参加者数に影響を受けている可能性があり、そのために関連するビジネス戦略やマーケティング活動の計画に利用されるでしょう。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– ヒートマップ自体は時間的トレンドを示すものではありませんが、相関の強さ・弱さが30日間での関係性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 相関のヒートマップでは外れ値や急激な変動を直接示すことは難しいですが、低い相関値（例えば、個人WEI（経済的余裕）と他の項目）が外れ値に近いと考えられます。
3. **各プロットや要素:**
– 相関係数の値が色の変化として視覚的に示されています。値が1に近いほど強い正の相関を、0に近いほど関連性がないこと、-1に近いほど強い負の相関を意味します。
– 特に、赤色が濃い場所（0.8以上）は項目間の強い正の相関を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– ヒートマップは時系列データ同士の関係性よりも、それぞれの変数間の相関を示しています。個人WEI平均と総合WEI間の強い相関（0.95）は、これらが密接に関連していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 強い相関：総合WEIと個人WEI平均（0.95）、個人WEI（心理的ストレス）と総合WEI（0.91）。
– 弱い相関：個人WEI（経済的余裕）と社会WEI（多様性・自由の保障）（0.21）。
– 社会的公平性や持続可能性に関連する項目は、比較的高い相関を持つ傾向があります。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響:**
– 強い相関は、特定のWEI項目に集中することが総合的な幸福やウェルビーイングに大きく影響することを示しています。例えば、心理的ストレスの管理が重要であることが直感的に分かります。
– 弱い相関が示す部分では、新たな施策やアプローチが必要である可能性があります。特に、経済的余裕が他の要素と関連性が低い場合、経済対策が別個に考慮されるべきかもしれません。
– ビジネスの観点では、これらの相関を用いることで、顧客の幸福度や満足度を高める施策の優先順位付けに役立ちます。
このように、ヒートマップは重要な相関関係を視覚的に示し、直感的な理解を助けるための強力なツールといえます。
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:
以下は、提示された箱ひげ図から得られる洞察です。
1. **トレンド**:
– 現在のグラフは30日間のデータを示しており、個々のWEIタイプごとに分布が示されていますが、時系列トレンドは明示されていません。それぞれの箱ひげ図を比較することで、特定のWEIタイプ間での成績の違いを確認できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 複数のWEIタイプで外れ値が確認されます。例えば、「個人WEI（経済的余裕）」や「個人WEI（心理的ストレス）」には下方に外れ値があります。これらは特定の要因が影響して数値が大きく逸脱している可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 箱ひげ図は中央値、四分位範囲（IQR）、最大・最小を示します。色の変化は視覚的に異なるWEIタイプを区別する役割を果たしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– グラフは時系列というよりもカテゴリ別の分布を示しているため、各カテゴリ間の関係性が強調されています。異なるWEIタイプ間の中央値や分布範囲の違いは、各カテゴリの特性や構造の違いを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（持続可能性と自治生）」など、比較的分布が広いカテゴリは、スポーツの持続可能性への関心や取り組みが多様である可能性を示しています。
– 一方、例えば「個人WEI（経済的余裕）」は分布が狭く、経済的状況が比較的均一であることを示しているかもしれません。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– グラフから直感的に感じられる重要なことは、各WEIタイプごとに異なる強みや弱みがあることです。例えば、「社会WEI（共生・多様性・自由の擁護）」のスコアは他より高く、スポーツ界がこれらの分野で良好な評価を得ている可能性を示しています。
– ビジネスや社会への影響としては、WEIスコアが高い領域においてさらなるリソースを投入して強化することが考えられます。また、スコアの低い領域については改善の余地があることを示唆しており、これらの分野に注力することで全体的なパフォーマンス向上が期待できます。
全体として、このグラフはスポーツに関連する多様な要素のパフォーマンスを比較し、どこに焦点を当てるべきかの理解を助けます。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
解析結果は以下の通りです：
1. **トレンド**:
– トレンド部分を見ると、全体的に緩やかな上昇から下降に転じる傾向が見られます。約15日目までは緩やかに増加し、その後下降する形になっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差グラフにおいて、特に後半に急激なピークが2箇所観測されます。これは予測不能な出来事や短期間の変動を表している可能性があります。
3. **要素の意味**:
– 「Observed」は実際の観測値を示し、「Trend」はスムーズにしたトレンド、「Seasonal」は周期性を示しています。
– 「Seasonal」は小さな変動が多く、特定の短期間の周期性が垣間見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 観測値には周期性とトレンドの両方が影響していることが確認できます。周期性は短期間での変動を示すもので、それにトレンドの変化が上乗せされています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「Observed」と「Trend」は比較的一貫した動きをしており、ピークの位置が似ていますが、「Residual」がその差異や予想外の動きを示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 初期に成長を示していたが、後半に減少していることから、特に後半における外部要因（季節性や予想外の出来事）が影響した可能性があります。
– ビジネスやスポーツイベントのプランニングにおいて、特にピークや外れ値への対応策が求められます。需要予測やマーケティング戦略の見直しが必要かもしれません。
これらの洞察は、ビジネスや運営側が状況を把握し対応策を立てるのに役立つでしょう。
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:
このグラフはスポーツカテゴリの個人WEI平均スコアのSTL分解を示しています。各パネルを分析し、以下の洞察を提供します。
1. **トレンド**
– トレンドラインは初め上昇し、途中から下降しています。これは、全体的なWEIスコアが期間の前半で改善し、後半で悪化していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差パネルにおいて、7月25日に急激な変動が見られます。これは短期間での予測困難な変動を示します。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**: 実際の観測値を示します。
– **Trend**: 長期的な傾向を示します。
– **Seasonal**: 短期間の周期的な変動を示します。このパネルでは多少の周期性が見られます。
– **Residual**: トレンドと季節性を除いた後の変動です。ノイズや外れ値がここに現れます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– トレンド、季節性、残差が合わさり、実際の観測データが形成されていることが分かります。季節性とトレンドが観察された変動に寄与しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 季節性のパターンはランダムですが、ある程度の規則性をもって変動しています。残差は通常ゼロに近い値をとります。
6. **直感的な洞察と影響**
– 期間の後半でWEIスコアが悪化しているため、スポーツ選手のパフォーマンス低下や環境の変化が疑われます。例えば、選手の疲労、ケガ、戦略の変化などが考えられます。これらの変動が継続する場合、トレーニングや戦略の見直しが必要な可能性があります。
この分析は今後のスポーツパフォーマンスやトレーニングプランの改良に役立つかもしれません。
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:
このグラフは、社会WEI平均スコアのSTL分解を30日間にわたって示しています。いくつかの観点から分析します。
1. トレンド:
– **上昇から下降:** 全体のトレンドは最初に上昇し、その後下降しています。これは最初の15日間でスコアが徐々に上昇し、後半にかけて減少するという形です。
2. 外れ値や急激な変動:
– **急激な変動:** オブザーブドセクションで7月中旬ごろに急激な変動が見られます。この変動は急なイベントや出来事が影響した可能性があります。
3. 各プロットの意味:
– **Observed:** 実際に観測されたデータ。
– **Trend:** 長期的な方向性を示しており、初めの上昇とその後の下降が顕著です。
– **Seasonal:** 季節性成分は周期的な変動を示しており、一貫したパターンがあります。
– **Residual:** 予測モデルで説明できない変動を示しています。7月の終わりに大きな変動があり、これは予期しない出来事の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:
– トレンドはゆっくりとした変化を捉え、季節性が短期間の周期を示しています。これは、観察データに現れる急激なピークやディップに対する反応を減速させています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– トレンドの変動と観察データの動きには強い相関があり、季節的なパターンがこの変動を支えています。
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:
– このグラフからわかるのは、スポーツ関連の活動（たとえばイベントや試合）が特定の時期にピークを迎え、その後に関心が低下することです。スポーツ業界や関連ビジネスは、こうした周期を理解し、マーケティング活動やプロモーションを調整することで利益を最大化できます。また、急激な変動は短期間のイベントやニュースが原因かもしれず、これを即座に捉えることで状況に対応する能力が求められます。
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:
以下は、提供されたグラフに基づく分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– このグラフは主成分分析(PCA)の結果を示しています。期間が30日間であるため、時系列トレンドを直接示しているわけではありませんが、第1主成分に大きなバリエーションが見られます。第1主成分が主にエクスプレインしていることが示唆されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフのデータポイントは均等に広がっているように見え、特に目立つ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**:
– データポイントは第1主成分（寄与率: 0.76）と第2主成分（寄与率: 0.06）で構成されています。第1主成分が大部分の分散をエクスプレインしており、第2主成分の影響は少ないです。
– 色や密度に関して特別な差異は示されていないようです。
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の直接的な関係性を示すものではありません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分は第2主成分に比べてデータ確保のための主要な方向を示しており、プレイヤーのパフォーマンスや特性を示唆し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**:
– 主成分分析が示すように、スポーツにおける特定の要素やパフォーマンスが第1主成分に強く影響していることがわかります。
– この情報は、スポーツチームや選手の評価、トレーニングプログラムの最適化、新たな戦略の策定に役立つ可能性があります。特に、特定のパフォーマンス指標に焦点を当てて改善を図る際に役立ちます。
全体として、主成分分析はデータの次元を減らし、主要な要素だけに焦点を当てるため、ビジネスやスポーツ戦略の基礎的な理解に役立ちます。このグラフから得られる情報は、具体的な戦略計画や改善策を立案する際の重要な手がかりになるでしょう。
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。