📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータの分析
#### 1. 時系列推移
総合WEIスコアは、時系列での顕著な変動を示しています。初期の数日間は安定していたスコア (0.70-0.74) が徐々に上昇し、7月6日以降に大きく上がり、0.80以上の高い値を保っています。しかし7月19日から急激な落ち込みが見られ、その後も変動の多い状態が続きます。これは、市場の変動、政策の変化、または社会的な影響など、様々な外部要因の影響が考えられます。
#### 2. 異常値
特定の日付の異常値（例: 2025-07-02の0.69、2025-07-20の0.64）に注目します。これらの日付における急激なスコアの変動は、特定のイベント（政策変更、社会的事件、経済指標の発表など）が影響を与えた可能性があります。特に、7月上旬のスコア上昇と7月20日の急落は、社会・経済的な重要事を示唆している可能性があります。
#### 3. 季節性・トレンド・残差
STL分解による結果では、長期的なトレンドとしては全体的にWEIスコアは7月上旬から中旬にかけて急増し、以降の急減は注目に値します。季節性のパターンは短期間のデータでは読み取りにくいですが、残差の変動は外的要因の影響をより明瞭にしています。これに基づいて、短期的な市場や社会の動向を分析するのが適しています。
#### 4. 項目間の相関
相関ヒートマップによる分析では、社会的要因（例えば公正性、持続可能性と自治性）が高い相関を示し、これらの項目が総合スコアに大きく寄与していることがわかります。また、個人ストレスや経済的余裕との負の相関が指摘されており、これらが直接的に影響を及ぼしている可能性があります。
#### 5. データ分布
箱ひげ図を使った分布分析では、WEIスコアの中央値は全範囲で0.70から0.80に収まることが多く、期間内に多くの外れ値を観察しました。この外れ値は、特定のイベントによる異常な変動の示唆として捉えることができ、短期間での変動が大きいことを示唆します。
#### 6. 主要な構成要素 (PCA)
PCA分析の結果、主要な構成要素(PC1)が全体の変動に対して76%の寄与を示しています。これは、特定の一部の要因が全体のスコアに強く作用していることを示し、特に経済的な変化や政策の実施が主要な駆動要因となっていることが考えられます。
### 結論
総合WEIと個人・社会WEIの異常な数値やその変動は、主に社会・経済的な出来事に起因する可能性が高いです。特に影響力の大きい要因としては、持続可能性、社会基盤、公平性という外的要因が考えられ、それが個々の指標に大きな影響を与えていると考えられます。この変動のパターンは、同時期に発生した外部ショックや政策変動を反映している可能性があり、それらを調査することが、より精緻な理解に繋がるでしょう。
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:
### トレンド
– このグラフでは、初期の部分（2025年7月から10月頃）はデータが密集しています。その後、空白期があり、2026年3月以降に再びデータが集まり始めています。これは、データの収集やイベントが特定の期間に集中している可能性を示唆します。
### 外れ値や急激な変動
– 左下の密集地帯にいくつかの「異常値」としてプロットされているデータが見受けられます。これらは、特定の条件や状況での急激な変動を示している可能性があります。
### 各プロットや要素の意味
– **青色のプロット**は実際の観測値を示しており、比較的高いスコアを維持しています。
– **緑色のプロット**は過去のデータで、時系列に沿って新しいデータが追加される様子を示しています。
– **ピンク色・紫色の線**は、異なる回帰手法による予測で、特定のモデルに基づいた予測スコアを示しています。
### 相関関係や分布の特徴
– 最初の密集領域と新たな地域との間に明確な相関関係は見られませんが、データの開始と終了時期におけるプロットの分布は、異なる時期の出来事や条件によってスコアが変化している可能性を示しています。
### ビジネスや社会への影響に関する洞察
– このデータはスポーツに関連しており、特定の時期に活動やデータ収集が集中していることを示します。スポーツイベントが定期的に行われる場合、その時期に向けて戦略を練ることが重要です。
– 外れ値の存在は、予期しない結果やパフォーマンスの要因を分析する必要があることを示唆しており、これにより戦略の改善や目標の再設定が可能になります。
全体として、このグラフは特定の期間に対するデータの集中と予測モデルの有用性を示しています。これに基づいて、貴社のスポーツ関連ビジネスやイベントの計画を調整することができます。
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のWEI平均スコアの時系列推移を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフの左側には2025年のデータが集中しており、右側には2026年のデータが見られます。2025年のデータは主にWEIスコアが0.6から0.8の範囲に集まっており、その後しばらくデータが途切れています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側のデータには、WEIスコアが0.8近辺に多くのプロットが集中し、外れ値として認識されるポイントは少ないです。
– 右側（2026年）のデータは、全体的に緑色で予測値として示されており、スコアが0.6以上に集中していますが、左のデータと比較するとスコアのバラつきが少ない印象を受けます。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績値を示しており、2025年のデータに該当します。
– 予測値は赤い「×」として表示されていますが、目立って表示されていないため、予測結果が実績値に近い可能性を示しています。
– 緑は前年（比較AI）のデータで、2026年における新たな基準を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– データが2025年の終わりから2026年の初めに飛躍するように見え、一種のデータギャップが確認されます。これはデータの収集状況や測定方法の変更を示唆する可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアが2025年よりは2026年のデータで狭い範囲に分布しており、予測精度の向上やデータの集約化を示唆している可能性があります。
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2026年に入ると安定したパフォーマンスが見られ、予測値が実績値に近づく傾向があるため、データ分析やマネジメントが成熟してきていることを示唆しています。これは、パフォーマンスの安定性が高まることで、プレイヤーやチームがより効率的に戦略を立てることが可能になる可能性を示しています。
このグラフから得られる洞察は、スポーツにおけるパフォーマンス分析に役立ち、トレーニングの最適化や対戦戦略の構築に貢献することが期待されます。
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:
### グラフの分析と洞察
#### 1. トレンド
– **実績データ（青）**: 評価日が2025年7月から2025年8月までの間に集中しており、WEIスコアはおおむね0.7から1.0の範囲内で分布しています。短期間のためトレンドは明確には見えませんが、全体的に高スコアが多いです。
– **前年データ（緑）**: こちらは2026年3月からのデータで、スコア範囲は0.6から0.9の間で安定しています。
#### 2. 外れ値や急激な変動
– **異常値**: 青い円で示されているデータの中に、特定の外れ値が黒い丸で強調されています。これは特異なデータポイントとして注目されるべきでしょう。
#### 3. 各プロットや要素の意味
– **実績（青）**と**前年（緑）**のデータは、それぞれ異なる期間のスコアを示しています。
– **予測（赤いバツ）**や**予測手法（線）**: 機械学習モデルによる予測値が示されています。モデル間で結果が大きく異なっている場合、それぞれの予測精度に差がある可能性があります。
#### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績値と前年のデータは、異なる時期でのスコアを示しているため、直接の比較が難しいですが、予測の妥当性を評価する基準となるでしょう。
#### 5. 相関関係や分布の特徴
– データ間の密度や分布は、一定の群集があるものの、全体的な相関や系統的な傾向は見られません。
#### 6. 人間の直感による洞察と影響
– 実際のデータポイントは比較的高いスコアを示しており、スポーツカテゴリにおいては好調なパフォーマンスが続いていると直感的に感じるでしょう。
– 異常値が存在することで、特定の要因が他のデータポイントに影響を与えているのではないかという疑念を抱かせます。
– ビジネスや社会への影響として、安定したスコアが続くことは、戦略的な意思決定における信頼性を高める要因となり得ます。
このグラフから得られる洞察は、主にスポーツ関連のパフォーマンスの評価において、短期間の評価から安定性を示唆する一方で、特異値の存在が潜在的なリスク要因であることを示しています。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は、過去のデータが集中している左側の期間において安定した範囲内にあります。最近の予測（予測AIの赤いX印）では変動が大きく、将来的な不確実性が顕著です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 黒い丸で囲まれた部分は外れ値を示しています。これらは重要な例外として考慮する必要があります。
– 最近の予測において、範囲が大きく広がっているのが観察され、予測の不確実性を示しています。
3. **各プロットや要素**
– 紫色、ピンク色、青色の線は異なる予測手法を表しており、予測の多様性を示しています。
– 緑色の点は前年比較、つまり昨年のデータを示しており、実績データと予測データの比較に役立ちます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測手法によって予測の範囲と変動の大きさが異なります。これは各手法のモデルの特性を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は時間が進むにつれて広がっています。これは時間の進行に伴う不確実性の増加を示唆しています。
6. **直感的な洞察および影響**
– スポーツ分野における個人の経済的余裕の予測が不確実であることを示しています。これにより、選手やコーチ、スポンサーが戦略を再評価する必要に迫られる可能性があります。
– 特に外れ値や予測の不確実性が高いため、リスク管理が求められます。
### 結論
このグラフは、スポーツ分野での個人の経済力が時間とともに予測が難しくなることを示唆しています。多様な予測手法を活用することで、より包括的な分析が可能になり、適切な計画立案に寄与するでしょう。特に外れ値や急激な変動には注意が必要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– グラフにはデータが2つの期間に分かれています。最初の期間(2025年7月1日～2025年11月1日頃)の実績データ(青)は、概ね横ばいのトレンドを示しています。ただし、この期間後半では軽い下降が観察できます。
– 後半の期間(2026年3月1日以降)の実績データ(緑)は、上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の期間に少なくとも2つの異常値(黒で囲まれた青)が見られます。
– 全体的に急激な変動は観察されず、データは比較的一貫性を保っています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点は実際の健康状態を示し、緑の点は前年の比較を示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの予測方法が示されており、それぞれ異なる予測軌跡を描いています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 実績データと予測データの間には一部の重なり合いや乖離があり、特に予測モデル間では方向性や強さが異なる結果となっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の期間では、データの分布が狭くまとまっており、その後の期間でやや広がりを見せています。
– 年をまたぐと、健康状態の向上が見られるが、特に予測との相関を分析することが重要です。
6. **直感的かつビジネスや社会への影響の洞察**
– 人間が直観的に感じるのは、年度の前半には健康状態が停滞またはやや悪化傾向であったが、後半から回復の兆しが見えるという点です。
– 健康状態の維持・改善のために予測モデルの精度向上が重要となるでしょう。特にスポーツチームやアスリートにとって、適切なトレーニング計画や休養戦略の策定に役立てることが期待されます。予測モデルの多様性は対策の選択肢を増やし、リスク管理の支援となるでしょう。
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
### 1. トレンド
– **実績データ (青のプロット)**: 初期にはスコアが0.4から0.7の間で安定しているが、後半にはこのデータが消えているため、トレンドを続けることができない。
– **予測データ (緑のプロット)**: スコアが主に0.6から0.8の範囲にあり、全体として横ばいで安定しています。目立った上昇や下降はありません。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値 (黒の円)**: 0.4付近にいくつかの外れ値があります。これらは異常値として扱われ、多分心的 stress が特に低い日かもしれません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– 青色のプロットは実績のAI予測で、観測されたWEIスコアを示します。
– 緑色のプロットは前年度の予測AIでのデータで、将来の推測値です。
– プロット間の密度が均一であるため、データのばらつきが予測内で少ないことが分かります。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 実績（青）と予測（緑）は異なるタイムフレームで与えられ、それぞれのデータは別々に解析されています。過去の実績パターンが未来の予測に大きく反映されている可能性があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績と予測データ間でスコア0.4から0.8にかけて似たような範囲で分布しています。この点から、一貫性があると言えます。
### 6. 直感的な感想とビジネス・社会への影響
– 心理的ストレスは、全体的に安定しているか、やや高めで推移しているように見えます。この一貫性は選手やコーチがメンタルマネジメントに成功している可能性を示唆しています。この安定性が続くなら、スポーツパフォーマンスにも良い影響を与えると期待されます。
– また、外れ値に対して適切なメンタルサポートが提供されているかを確認し、改善を検討することが可能です。
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:
このグラフは、スポーツ分野における個人のWEI（自由度と自治）スコアの360日間の推移を示しています。ここから以下の洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 2025年7月から約2ヶ月間（8月末頃まで）にかけて実績（青色のプロット）は概ね横ばい、または軽微な変動があります。
– 2026年には新しいデータ（緑色のプロット）が見られ、ここでもスコアが安定した状態で維持されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 2025年のデータには黒い円で囲まれた外れ値がいくつか見受けられ、特に異常なスコアが記録されています。
– 線形回帰（紫色のライン）や決定木回帰（ピンクのライン）は、これらの外れ値を反映して急激な変動を示しているようです。
3. **各プロットや要素の意味**
– 実績（青）と予測（赤）により、実績と理想的な予測との差異を比較できます。
– 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）は予測の精度を評価するために比較されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 予測された範囲（灰色の背景）はモデルが推定する信頼区間を示しています。実績データの多くはこの範囲内に収まっているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績値と予測値の間にはある程度の一致が見られますが、異常値が分布に影響を与えている可能性があります。
6. **人間が感じる直感的なこと、ビジネスや社会への影響**
– このスコアがスポーツのパフォーマンスに関連している場合、安定したスコアは選手の一貫性を示しており、信頼性があると評価される可能性があります。
– 異常値は戦略の見直しや改善が必要な局面を示唆しているかもしれません。予測モデルを用いることで、将来的な改善やリスクの軽減に役立てることができます。
この分析から、パフォーマンスの安定性と異常の発見が重要な課題であることが分かります。
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）」スコアの推移を360日間にわたって示しています。以下に、それぞれの観点から分析を行います。
1. **トレンド**:
– 最初の3ヶ月間は様々なスコアデータ（0.4〜1.0）の変動がありますが、明確なトレンドは見られません。
– 約8ヶ月間のデータがありませんが、その後スコアがほぼ一貫して高い値を示しています（0.8〜1.0）。よって、全期間を通して見ると全体的に改善していると考えられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにいくつか異常値（黒丸で示される）があります。
– その後、スコアの安定性が向上しており、目立った変動が見られません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績データを示しており、初期の変動が大きいことがわかります。
– 緑色のプロットは昨年の比較で、今年度のデータとの相違点を示しています。
– 線形回帰や決定木回帰による予測（紫色、薄緑等）は初期のデータに対して行われ、一部外れ値があります。
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（予測その1〜4）は初期に重なり、一致しない部分も多いようです。ただし、緑色の後半データと初期データとの間に明確な相関は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の分布は広範囲で外れ値の多さが目立ちますが、その後の期間では分布が集中しスコアの安定性が出ています。
6. **直感的な洞察と社会やビジネスへの影響**:
– 初期のデータは不安定ですが、後半にかけてスコアの安定化や改善が見られるため、この分野での公正性や公平性が向上した可能性があります。
– スコアの安定化は、組織の取り組みや政策がポジティブな効果をもたらしていることを示唆し、社会全体の信頼感が増すことに寄与するかもしれません。
全体として、初期の課題を克服し、スコアが改善していることがうかがえるグラフです。スコアの向上が続くことで、スポーツ界における公平性・公正さの高まりが期待されます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフには二つの異なる期間が存在します。最初の期間（2025年7月から2025年10月）は、WEIスコアが0.8以上に集中しており、密集度が高いです。
– その後、2026年5月から始まる新たな期間が示されています。この期間のスコアは、若干のばらつきがあるものの、特定の傾向は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の集団には異常値が含まれていますが、その外れ値は0.8以上の範囲に収まっています。
– 異常な急激な変動は発見されませんが、2026年のスコアはいくつかの低い値を示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績データを示し、集中度が高いためデータが信頼性を持っている可能性があります。
– 緑色のプロットは予測データを示しており、過去のデータとやや異なる分布をしています。
– 紫色、ピンク、赤色の線は、それぞれ異なる予測モデルの結果を示しており、これによって予測のばらつきが視覚化されています。
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は別個の期間に存在しており、それぞれの傾向には相関が見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期のデータセットは0.8を中心にした高スコアの分布を持っており、密度が高く、非常に一貫しています。
– 後半の予測データは更なるばらつきを示し、スコアの範囲が広いことが示唆されています。
6. **直感的なインサイトと社会的影響**
– 初期の安定したスコアは、維持しやすい持続可能性と自治性の体制が存在する可能性を示唆しています。しかし、予測モデルが示すように、将来的なばらつきの可能性があるため、現在のシステムがどれだけ持続できるかには注意が必要です。
– 社会的・ビジネス的には、初期の安定性を活用しながら、未来の変動性に対処する必要があります。予測された不確実性への対応策を実施し、今後のリスクを管理することが重要です。
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:
このグラフは「スポーツカテゴリ 社会WEI（社会基盤・教育機会）スコアの推移」を360日間追ったもので、以下のいくつかの視点で分析できます。
1. **トレンド**:
– 前半は青い点で表現された実績AIが密集しており、比較的横ばいで安定しているように見えます。
– 後半に飛んだ緑色の点（前年比AI）が急に現れ、古いデータとは分断されています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い点の中に、黒い線で囲まれた異常値がいくつか見られます。これらは通常の範囲外のデータポイントを示しています。
– 特に横ばいの中での異常値は目立ちます。
3. **各プロットや要素（色、密度など）の意味**:
– 青い点は実績データを表し、緑の点は前年比のデータです。
– 高密度でプロットされている部分は、比較的安定したトレンドを示す領域と言えます。
– グレーの影部分は予測の不確かさを示し、予測の異なる回帰手法（線形、決定木、ランダムフォレスト）に対応しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青い実績点と緑の前年比点は離れてプロットされており、時間の経過でのデータ切り替わりがかなり明確です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは比較的密集しており、一部に外れ値がありますが、総じて平坦。
– 緑の点が一つの固まりとして現れているのは、新たな動向や政策の影響を示す可能性があります。
6. **直感的な感じやビジネス・社会への影響**:
– 人間の視点から見ると、前半の安定した実績から、後半で何らかの大きな変化があったことが直感的に感じられます。
– 特に、教育機会や社会基盤において政策変更やリソースの再配置があった可能性が考えられる。
– ビジネスや社会的には、この変動が肯定的なものであれば、新たな機会や成長の兆しと捉えられるでしょう。一方で、急変はリスク管理の必要性を示唆する可能性もあります。
このグラフは、データの流れやトレンドの変化を洞察するための強力なツールとなり、特に変化のある領域において迅速な対応が求められる分野に有用です。
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
1. **トレンド**
– 左側のデータ（実績）のトレンドは、7月から9月にかけて比較的高い水準で横ばいになった後、若干の下降を示しています。
– 右側のデータ（前年）は、時間経過とともに緩やかな上昇傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 左側にはいくつかの外れ値が見受けられますが、全体としては大きな変動はありません。
– 右側には外れ値は見られず、比較的一貫したスコアが記録されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは「実績（実績AI）」を示しており、現在の評価期間での実際のスコアを表しています。
– 緑のプロットは「前年（比較AI）」を表しており、前年同期の評価を示しています。
– 黒丸は「異常値」を示していますが、左側の一部に存在しています。
– 予測の範囲（グレーの塗りつぶし）は、予測確度の幅を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 緑の前年データは、年度全体にわたって安定した上昇傾向を示しており、これが今年の最初の横ばいから下降トレンドと対照的です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 左側の実績データにおけるスコアは、やや上方に偏った分布を示していますが、おおむね0.6から0.8の間に集中しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**
– まず、スポーツカテゴリのWEIスコアが多様性と自由の保障に関して、昨年よりも安定しておらず、下降傾向を示していることは懸念材料です。関係者はこの不安定さの要因を追及し、改善策を講じる必要があります。
– ビジネス視点では、スポーツにおける共生と多様性の評価が低下すると、スポーツイベントや関連するブランドの評判に影響を与える可能性があります。したがって、この指標を改善するための取り組みが推奨されます。
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:
以下は、提供された総合WEIスコアの時系列ヒートマップについての分析です。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体で見ると、色の変化に周期性はそれほど見受けられません。
– 日付が進むにつれて、色が特定のパターンで連続しているセグメントがあるため、特定の時間帯には安定した活動があることが示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の急激な変化が部分的に見られます。特に、7月22日から7月23日にかけてスコアが大きく下がる傾向が見られる（色が青から紫に変化）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色はスコアの値を示しており、黄色に近いほどスコアが高く、紫に近いほどスコアが低いことを示しています。
– ヒートマップ上の各色ブロックは特定の日付と時間帯のスコアを表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 主に日中の特定時間帯で明確なスコアの上昇（緑から黄色）が見られます。
– 時間と日付の組み合わせによりスコアが変化する傾向があり、特定の日や時間に関連したイベント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**:
– スコアの高低は特定の時間帯に集中しており、日付が特に重要な要因であることが示唆されます。
– 同じ日付でスコアが高い時間帯と低い時間帯が混在しているため、一律なトレンドではなく複雑な要因が絡んで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**:
– 特定の時間帯や日に顕著なスコアの変動があるため、このデータはイベントやスポーツのスケジュール調整に活用できる可能性があります。
– スポーツイベントの計画やマーケティング活動において、ピーク時間帯の理解は戦略立案に非常に価値があります。スコアが高い時間帯にイベントを集中させることなどが考えられます。
このようなヒートマップは、時間帯別の活動パターンを直感的に理解するのに適しており、効果的な戦略策定に役立つでしょう。
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、個人のWEI平均スコアを時系列で視覚化したものです。以下に視覚的特徴と洞察を述べます。
1. **トレンド**:
– 全体的に時間帯ごとにスコアに変動が見られますが、特に明確な上昇または下降のトレンドは一見すると見受けられません。
– 一部の時間帯で周期的なパターンが見える可能性がありますが、他日との関連性を確認するには注意が必要です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付で、特定の時間帯において急な変動があります。例えば、7月の半ばから後半にかけて少し暗い色が現れ、急増が見られる場合があります。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– カラーバーに基づくと、色が暗いほどスコアが低く、明るい黄色に近づくほど高いスコアを示しています。
– 特定の日時に集中的に高スコアまたは低スコアになっている領域があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特定の時間帯で、連続する数日間スコアが一貫している場所があるので、この期間のイベントや外部要因が一貫して影響を与えているのかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一定の時間帯における色の変化は、他の時間帯とは異なるイベントの影響を示している可能性があります。
– 平均的には中程度の緑の範囲が多くを占めており、極端に低いまたは高いスコアが少ないように見えます。
6. **グラフから感じる直感とビジネスや社会への影響の洞察**:
– 人々は特定の時間帯に集中して活動を行う傾向があり、その際のパフォーマンスは高いと感じられます。
– これらの情報は、スポーツトレーニングやコンペティションのスケジューリングに影響を与える可能性があります。また、このデータから、トレーニング方法や時間帯の選定により、効率を改善するための戦略を立てることができるでしょう。
この分析を通じて、スポーツ選手のパフォーマンスを最適化するためのより良い理解と、トレーニングやコンペティションの計画に役立つデータを提供することができます。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 時間帯によって異なる活動パターンが明確に示されており、色の変化で各時間帯のスコアの変動がわかります。
– 特定の時間帯で集中して活動が高まっている様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月1日から7月5日までの間に強い活動が見られ、その後一時的に低下し、7月6日以降再び活動が増加しています。
– 7月中旬にまた小さなピークが現れ、そこから徐々に低下または変動が見られます。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は「社会WEI平均スコア」を表しており、緑から黄色にかけて高いスコアを示しています。紫や青にかけて低いスコアを示します。
– 高密度の部分は、特定の時間における活動のピークを示し、それに対応する色で具体的なスコアを表します。
4. **時系列データの関係性**
– 複数の時間帯でスコアが同期して上昇するパターンが見られ、午前や午後にかけて特定の活動が集中していることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各時間帯のスコアが似たパターンを示しており、これは一貫した活動サイクルが存在する可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– このパターンから、特に夕方や夜間におけるスポーツ関連の活動が多いことが示唆されます。
– 社会的には、この時間に大規模なイベントが開催されている可能性が高く、ビジネス的にはその時間帯に注目することで参入機会を見出せるかもしれません。
– スポーツの視聴や参加がこの時間帯に高まるため、マーケティング戦略や広告キャペーンの計画に役立つ洞察が得られます。
このヒートマップは、特定の活動がどの時間帯に集中的に行われるかを視覚化することで、ビジネスチャンスや社会的なトレンドを読み解く手助けとなります。
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:
### 分析と洞察
1. **トレンド**
– このヒートマップは、過去360日間のスポーツカテゴリのWEI（Well-being Index）各項目間の相関を示していますので、特定のトレンド（上昇、下降、周期性）を直接反映するものではありません。しかし、高い相関関係は一貫性を示しているかもしれません。
2. **外れ値や急激な変動**
– ヒートマップ上の色が著しく異なる部分は、他の項目と比較して独特の相関を持っていることを示しています。例えば、経済的余裕と他の項目の間には比較的低い相関が見られるため、これが一つの特異な特徴となります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色の濃淡は項目間の相関の強さを示しています。赤に近い色は高い正の相関、青に近い色は負の相関または弱い相関を示しています。
– 高い相関が見られる項目として、「総合WEI」と「個人WEI平均」、「個人WEI（心理的ストレス）」、および「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」が挙げられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このヒートマップでは時系列データ間の関係を直接表していませんが、各項目の相関関係を通じて、長期的な関係性に関する洞察を得ることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と他の項目との相関が全般的に高く、特に「個人WEI平均」などとの相関が0.95という非常に高い値を示しています。
– 経済的余裕に関するWEIは、全般に他の項目との相関が低く、独自の動きがある可能性があります。
6. **人間が直感的に感じる可能性があること**
– 一般的に、社会的な要因が個人の幸福感に強く影響している可能性が示唆されます。それに伴い、スポーツなどの活動が社会的および心理的なストレス軽減に寄与する重要性が浮き彫りになります。
### ビジネスや社会への影響
– スポーツ業界にとって、このヒートマップから得られる洞察は、ウェルビーイングを向上させるための包括的な戦略を策定する上で非常に有益です。例えば、心理的ストレスの軽減が社会的な要因と密接に関連しているため、スポーツを通じたストレス軽減プログラムの効果を十分に引き出すためには、社会的支援の強化が重要となります。
– 経済的な余裕が他の要因とは異なるモデルを持つことが示唆されるため、経済的支援や特定の経済層に焦点を当てた施策も重要となるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフはカテゴリーごとのスコアの分布を比較しています。トレンドとしては、特定の上昇や下降を示すものではなく、各カテゴリーの安定した分布が示唆されます。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかのカテゴリー（例えば「個人WEI（恋愛充実）」や「個人WEI（心理的ストレス）」）には外れ値が見受けられます。これは、通常とは異なる極端な状況が含まれていることを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 箱ひげ図は各カテゴリーのスコアの中央値、四分位範囲、最小・最大値を示しています。色の違いは直感的に各カテゴリーの違いを視覚的に分かりやすくしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフは時系列データではなく、期間を通じた分布の比較を行っているため、時系列の関係性は直接評価できません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各「WEIタイプ」のスコア分布は異なり、例えば「社会WEI（生態系整備・持続可能性）」は分散が大きく、個別の評価が多様であることを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々はこのグラフを見て、特定のスポーツカテゴリーにおける満足度や充実度のばらつきを感じ取るでしょう。ビジネスや社会的には、どのカテゴリーにおいて改善が期待されるか、特に外れ値が示す点に注目することが重要です。また、広い四分位範囲を持つカテゴリーは改善の余地があり、個別の取り組みが必要かもしれません。
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:
以下の視点でグラフを分析します。
1. **トレンド**
– グラフ全体を見ると、データは特定の方向に偏っているわけではなく、広範に散らばっています。特定の上昇、下降、周期性などは見受けられません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 具体的な外れ値は見られませんが、第1主成分が-0.4付近、第2主成分が0.15以上の値を示す点は若干他から離れています。しかし、これが極端な外れ値とは言い難いです。
3. **各プロットや要素**
– 点の色は統一されており、密度としても特に強調される部分はありません。棒や線がないため、データは単純な2次元の分布として視覚化されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データではなく、主成分（PCA）のスコアがプロットされているので、時間的な関係はここでは不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 第1主成分と第2主成分間に強い相関は見られず、データポイントは両方の軸に対してランダムに分布しているようです。
6. **直感的に感じられること・ビジネスや社会への影響**
– データが均等に分布しているため、ここから得られる直感は、スポーツカテゴリーにおけるこのPCAが多様な要素によって構成されており、特定の方向性や傾向が示されていないということです。
– ビジネスや社会的には、特定の偏りがないことは、様々な要因が均等に影響を与えている可能性を示唆します。したがって、次の戦略やインターベンションを計画する際には、均等な配慮が必要かもしれません。
この分析によって、スポーツカテゴリー内のデータの多様性が反映されていると考えられます。
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。