📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコアデータ分析
#### 時系列推移
– **総合WEIのトレンド**: このデータセットでは、総合WEIスコアにはいくつかの顕著な変動が見られます。特定の日（特に7月6日から7月14日にかけて）にスコアが高まり、その後一時的に下降しています。その後、再度高いスコアを持つ日が散見されます。これは、特定のイベントや季節的な要因が影響している可能性があります。
– **個人・社会WEIの平均**: 個人WEI平均は一部の日において突出したスコア（7月8日、10日、14日）が見られ、社会WEI平均は全体的に高水準を維持していますが、特定の高スコア（7月9日、10日）が注目されます。
#### 異常値
– 異常値の日付として、7月20日、23日、24日が特に低いスコアを記録しています。この期間は、全体的にWEIスコアが下降しており、経済、健康、心理的ストレス、自由度と自治に関する要因が関連している可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差
– STL分解により、長期的なトレンドが詳細項目に対して異なります。特に総合WEIでは特定の周期性がなく、一時的な変動が多く含まれています。また、季節的な要因として、7月初旬から中旬にかけての上昇は何らかの定期イベントや社会的要因によるものと考えられます。残差は一般的に説明が難しい突発的な要因を反映している可能性があります。
#### 項目間の相関
– 相関ヒートマップでは、公平性・公正さと経済的余裕間で一定の相関が見られ、これは経済的安定が公平性・公正さに寄与している可能性を示唆します。健康状態と社会基盤・教育機会の間の関連も重要で、教育や社会制度が健康につながる可能性があります。
#### データ分布
– 箱ひげ図によると、全体的に個別のWEI項目は、中央値を中心に散らばってはいるものの、自由度と自治、心理的ストレスは、特に外れ値を含む異常なばらつきを示しています。これは個人的な要因や一時的なストレス増加要因を示唆します。
#### 主要な構成要素（PCA）
– PCA分析では、第一主成分（PC1）が全体の77％の変動を占めており、経済的余裕、健康状態、社会的支援が主要な構成要因として浮かび上がります。第二主成分（PC2）が6％と小さく、こちらは心理的要因や社会政策の影響が寄与している可能性があります。
### 結論
現在のWEIスコアの動向から、個人の経済的、健康的及び社会的支援が大きく影響していることが示唆されます。また、7月中旬の異常なスコアの変動は特定の社会的イベントや個人の生活変動によるものである可能性があります。今後はこれらの要因を考慮し、異常値の根本的原因を探ることで、より持続可能な社会安定に繋がるデータ活用が可能となるでしょう。
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:
以下にグラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフは時間とともに表示されており、実績データ（青い点）は0.8付近で密集していますが、全体的に緩やかに減少しています。
– 線形回帰と決定木による予測も減少傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青い実績データの中に異常値が表示されており、WEIスコアが他のデータポイントと比較して顕著に異なっています。
– 予測の不確かさの範囲が示すように、データには一定のばらつきがあります。
3. **各プロットや要素**:
– 緑の点は前年のデータを示しており、新しいデータと比較して分布が異なります。
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が使われており、それぞれが異なる予測を提示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 前年のデータは現在のデータと大きく異なっており、特に最近のデータは前年よりも低い水準です。
– これにより、スポーツの総合WEIスコアが全体的に減少している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年のデータの分布を見ると、時間の経過とともにスコアが変動していることが分かります。
– 二つの年度間でのスコアの違いは、スポーツ環境や条件の変化を示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフからは、スポーツのパフォーマンスが時間とともに悪化している可能性を示唆しています。
– このトレンドは、トレーニング方法の改善や新しい戦術の導入が必要であることを示しており、関係者が注意を払うべき重要なポイントです。
全体として、このデータはスポーツに関連する要因が影響を及ぼしている可能性を示しているため、さらなる詳細な分析や監視が必要です。
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**
– グラフは二つの明確な時期に分かれています。初期は数か月間、実績は横ばいで一定の範囲に集中しています。その後、間隔を空けて再びデータが現れ、ややばらつきがあるものの、大部分が一定の範囲に留まっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータ群では、外れ値があり、黒い円で示されています。これらの値は他のデータポイントから離れており、一時的なパフォーマンスの変動や記録ミスの可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青色のプロットは実績を示し、全体的には安定しているように見えます。
– 緑のプロットは昨年のデータであり、予測と比較するための参照として機能しています。
– 予測の不確かさは灰色の領域で示され、この範囲内にデータの大部分が収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と昨年のデータ（青色と緑色）には明確な関係性が見られ、実績データは昨年のデータに近い範囲に収まっています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績と過去のデータが時間とともに似たような範囲に集中しており、強い相関関係があると考えられます。
6. **直感的な洞察および社会への影響**
– データの安定性や昨年との一致は、スポーツ選手のパフォーマンスがコンスタントであるという印象を与えます。予測モデルが非常に接近しているため、今後も大きな変動は予測されない可能性があります。
– この安定性は、チームやコーチが選手の調整に役立てることができ、パフォーマンスの向上や一貫性の保持に寄与します。ビジネス的にはスポンサーの安心感につながるでしょう。
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:**
– 左側のデータ（青い点）はおおよそ安定していますが、徐々に下降する傾向が見えます。これは実績AIによるデータであり、安定していた期間から短期間での微量の下降が見られます。
– 一方、右側のデータ（緑の点）が急に上昇し、安定しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 左側の青いデータには、異常値マーク（黒い縁取り）があります。これが左側のデータの中にあるのは実績AIのデータ範囲内で、何かしらの突発的な出来事や誤差である可能性があります。
– 中央付近のデータから緑のプロットはかなりのギャップがあり、これは大きな変化を示唆しています。
3. **各プロットや要素:**
– 青のプロットは過去の実績データを示し、緑のプロットは前年との比較で、一般に現在の状況との変化を強調しています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示し、未来の予測が不確かであることを視覚化しています。
4. **関係性:**
– 実績データと前年データの間にはある程度の相関がありますが、明確なトレンドを示すには不十分かもしれません。予測データが過去のデータを基にある程度の範囲で安定していることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– データの分布は、特に左側で比較的密集しています。その中に見られる異常値が全体の性能に対して影響を与える可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 青の実績データのわずかな下降傾向に対し、前年の緑のデータが急に上昇しており、スポーツ分野では外部要因や改善策が効いている可能性があります。
– 異常値の存在は、特定のイベントやシステムの逸脱を示しています。これにより、管理者がその原因を特定して対策を取るべきであることを示唆しています。
– ビジネスおよび社会的には、このような予測と実績の分析が、将来の意思決定やリスク管理に重要な役割を果たします。
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:
1. **トレンド**:
– グラフには二つの時期があり、最初の期間（2025年7月-2026年1月頃）は、実績データ（青）が0.6から0.8の範囲で横ばいです。
– 後半の期間（2026年6月以降）は予測データ（緑）が示され、スコアが0.6付近からのスタートで安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間にはいくつかの外れ値が見られます（黒丸で囲まれているデータ）。これらは異常値として識別されています。
– 予測データではあまり変動は見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 実績（青）と予測（緑）のデータポイントが明確に分かれています。
– 異常値は黒の枠で囲まれ、かなり高いスコアを示しています。
– 予測方法として複数の手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が適用され、未来の予測は一定範囲（灰色の帯）内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と予測のデータが混在していますが、未来の予測に関してのさまざまな回帰分析の傾向は非常に似ています。実績データを基本に、予測が行われています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データセット全般が0.6から0.8の範囲に密集しています。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– 予測されるWEIスコアは安定していることから、個人の経済的余裕に大きな変動はないと予想されます。
– スポーツ関係の活動や投資が長期的に安定している可能性を示唆します。
– 異常値が含まれるため、その要因を特定し対策を考えることが重要です。これは個々のパフォーマンスやリスク管理において有用かもしれません。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **実績データ (青色プロット)**: 初期の段階でおおむね横ばいに安定しています。
– **予測データ**: 線形回帰（紫色）、決定木回帰（水色）、ランダムフォレスト回帰（ピンク色）それぞれで異なる予測を示していますが、全体的に緩やかな変動が見られます。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 初期の期間には、いくつかの異常値と考えられるデータポイントがあります（黒い円で囲まれた部分）。
– **急激な変動**: 明確な急激な変動は見られませんが、外れ値の影響が考えられます。
### 3. 各プロットや要素
– **色**:
– 青色は実績データを示し、データの安定性を可視化しています。
– 緑色は昨年のデータを示し、過去の比較として役立ちます。
– **密度**: 実績データと昨年のデータの両方で、特に左側部分では密集しており、安定した状態であることを示唆します。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– **予測と比較**: 異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）間での比較が行われ、各モデルが異なる予測をしていることから、データセットの非線形性や変動要因が複雑である可能性を示唆しています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: 明確な相関は見受けられませんが、実績データのばらつきは予測モデルの精度に影響を及ぼしている可能性があります。
### 6. 直感的な感触とビジネス・社会への影響
– **直感的な感触**: 初期の安定したデータとその後の予測の不一致を見て、データの変動要因（例：外的要因、季節性など）の理解の必要性が浮き彫りになります。
– **ビジネス・社会への影響**: 健康状態の安定性が長期間続くと、個人のパフォーマンスや生活の質が向上する可能性を示唆します。予測モデルの違いを生かし、個人やグループの健康管理戦略を効率化するためのデータ駆動型のアプローチが求められます。
全体として、このグラフはデータの安定性と外れ値、異なる予測モデルがどのように異なる結論を導くかを直感的に理解する上で役立ちます。ビジネスと社会の文脈では、データを基にした健康管理の重要性を示しています。
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:
このグラフでは、個人の心理的ストレス（WEI）のスコアが1年間にわたって示されています。以下はその分析です。
1. **トレンド**
– 初期のデータ（青色の実績）が少し高く散らばっており、その後急激にゼロ近くまで低下しています。
– 短期間で急激な増減があるため、周期性は特定されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期のデータには異常値（黒の円）が観察されます。
– 360日間の後期に向けて、データは緑色で比較的安定していますが、点の分布が広くなっています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点は実際のWEIスコアを示し、徐々に高い位置から低下。
– 緑の点は前年データを示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰などの予測（赤い×）とその信頼区間（灰色範囲）が示されているが、予測はあまり成功していないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実際のデータと前年のデータを比較できるが、直接的な相関関係は示されていない。
– 異常値や急激な変化から予測の困難さが伺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期の異常値と急激な変動がおり、安定的な時期と不安定な時期が存在。
– データの広がりが大きく、ばらつきがあるため、正確な予測が難しい。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– 初期に高いストレスを経験した可能性があります。後半ではストレスが軽減している様子が窺えます。
– スポーツ選手のメンタルマネジメントの重要性が示唆されます。特に急激なストレスの変動はパフォーマンスに影響する可能性があります。
– このデータを基に、ストレス管理のタイミングやサポートの必要性を特定することで、選手のパフォーマンス向上に役立つ可能性があります。
全体として、データは初期と後期で劇的に異なり、心理的ストレスの管理は継続的な観察と調整が必要であることを示唆しています。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– グラフは大きく2つの期間に分かれています。2025年の初めから中心あたりまでは実績データ（青い点）が多く観測されています。その後、空白期間を経て2026年に予測データ（緑色の点）が示されています。
– 2025年のデータはほぼ横ばいですが、2026年の予測データは若干上昇傾向にあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期の実績データには異常値として示される大きな丸（黒枠）がいくつかあります。これらは周囲よりもスコアが低くなっています。
– 予測の幅（灰色の範囲）から外れる点もなく、一貫しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色の点が実績値、緑色の点が予測値を示しています。黒枠の点は異常値です。
– グラフ内の線は異なる予測モデルによる結果を示しています（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは予測データへの引き継ぎが示唆されていますが、期間に空白があります。この空白はデータ不在期間を示している可能性があり、その間別の要因が影響しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは狭い範囲に集中しており、予測データはやや広がっています。このことは予測期間中に多様な結果が予想されることを示しています。
6. **人間が直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**
– 異常値が集まっている期間に目が行きやすく、管理上の問題がある可能性が直感的に浮かぶでしょう。
– スポーツ分野においては、選手やチームのパフォーマンスの不安定さが指摘でき、改善の必要性が見えるかもしれません。
– 予測値の拡がりは、計画や戦略を立てる際に不確実性を覚悟する必要があることを示していますが、上昇傾向が予測されることで、期待感も生じさせる可能性があります。
このグラフは、全体的なパフォーマンスの管理や予測の重要性を示すものであり、異常値の原因特定と改善策の実施が求められる点など、多くの考察を引き出すことができます。
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:
以下は、このグラフから得られる視覚的な特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 最初の期間（2025年7月から9月）には、WEIスコア（公平性・公正さ）は比較的高い値（約0.8〜1.0）で推移しています。
– その後、予測モデルによるスコアが急激に低下し、特にランダムフォレスト回帰モデルが顕著に下降しています。
– 前年（2026年6月以降）には再び高いスコアに戻る傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年の8月中、異常値として黒いアウトラインで囲まれたデータがいくつか見られます。
– ランダムフォレストによる予測は、予測の傾向から外れた急激な下降を示しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青色の実績データは、実際に測定されたWEIスコアで、2025年の初期には高いスコアを示しています。
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の3つの異なる予測モデルの結果が比較され、特にランダムフォレスト回帰が他と異なる動きをしています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測モデルのデータが対照的であり、特にランダムフォレストの結果が他の予測方法とは異なる傾向を示している。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期の実績データと異常値の存在が、一部の予測モデルに強い影響を与えている可能性があります。
– 前年のデータは、概ね実績データの初期に類似しており、これは周期的な現象を示唆しています。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**:
– 初期における高いWEIスコアは、公平性・公正さが高く維持されていたことを示していますが、予測における突然の低下は何らかの影響要因があることを暗示しています。
– スポーツ界において、これほど変動があることは、制度的または構造的な変化や競争環境の変動が影響している可能性が考えられます。
このグラフは、スポーツ界の公平性・公正さが時間と共にどのように変化するかを理解するのに役立ち、年毎のスコアを分析することで、考慮すべき潜在的な課題や成功事例を発見する機会を提供します。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリにおける社会WEI（持続可能性と自治性）スコアの時系列データを示しています。以下に主要な視覚的特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**
– グラフ全体は、二つの異なる期間に分かれています。最初の約半年は実績データ（青色）があり、その後は予測データ（緑色）が続いています。
– 実績部分では多少の変動がありますが、大きな長期トレンドは確認しづらいです。
– 予測部分では、スコアが比較的高いレベルで維持され、安定した状態を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 実績期間中にいくつかの外れ値（異常値）が観測されています。これは、特定の要因で急激な変化があったことを示唆します。
– 予測でも範囲外のデータ点は観察されず、比較的一貫した予測を示唆しています。
3. **要素の意味**
– 青色の点は実際のスコアを示しています。
– 緑色の点は予測されるスコアを示しており、異なる回帰モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の結果が描かれています。
– 異常値は黒い円で強調されています。
– グレーの領域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**
– 実績と予測が連続した流れで示されており、それぞれのモデルによる予測の傾向や信頼性を比較することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データにはある程度のばらつきがありますが、大きく偏った分布ではなく、比較的一貫しています。
– 予測データは安定しており、強い相関関係は見られません。
6. **直感的な洞察と影響**
– 実績に対して予測が一貫しているため、予測モデルの性能は良好と言えそうです。
– スコアが高い水準を維持していることから、当該スポーツカテゴリの持続可能性と自治性が高いことが予想されます。
– ビジネスや社会的には、持続可能な計画や戦略が効果的である可能性が高く、将来の政策や計画策定にポジティブなインパクトが考えられます。
これらの分析をもとに、さらなるデータ収集や詳細な解析を行うことで、より深い洞察が得られるでしょう。
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:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– グラフは2つの期間にわたってデータがプロットされています。
– 初期の時期（2025年7月〜9月頃）のデータは0.6〜1.0の範囲に分布しており、横ばい傾向が見られます。
– 2026年6月のデータでは、スコアが集中している様子が見られますが、若干ばらつきがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データにおいて、0.8〜1.0の大きめの点は異常値として示されています。ただし、特定の極端な外れ値は目立ちません。
– 予測値が示す範囲内での変動は小さいです。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実績データを表し、2025年の初期に集中しています。
– 緑の点は2026年のデータで、他の予測モデルを基にしています。
– 丸で囲まれた黒い点は異常値を示します。
– ピンク、青紫、緑、紫の線は各予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を表します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 異なる時系列データは基本的に2つの別の期間に分かれていますが、予測モデルの傾向を見ることで将来的なスコアの変動を推測可能です。
– 各モデルの予測範囲は重なる部分もあり、いくつかの時点で一致した予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 各モデルは、2025年と2026年のデータを比較することにより、一定のスコア範囲内（0.6から0.9）での予測一致を示しています。
– データの大半はこの範囲内に集中しています。
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**
– 2025年の実績データはばらつきがありますが、2026年には特定の範囲に収まる予測がされています。
– これは、教育機会や社会基盤が整備されるプロジェクトの効果を示唆しているかもしれません。
– スポーツにおける社会的インフラの改善が進むことで、全体的なスコアの安定化や向上が期待されます。この傾向は、スポーツ関連の政策や教育プログラムの有効性を示唆しており、ステークホルダーにとっての価値を高め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:
このグラフから得られるインサイトを以下に示します。
1. **トレンド**
– グラフは360日間のWEIスコアを示しており、時系列で見た際に初期のデータは約0.8から1.0のスコア範囲に集中していますが、その後はスコアがやや低下しています。
– 初期データは高スコアの安定期があり、その後、状況が変化し少し不安定になったように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青いプロットに囲まれた特定の点が「異常値」として示されており、初期の安定したスコアにおける外れ値の存在が確認できます。
3. **プロットや要素の意味**
– 青色は「実績」を表し、緑色は「前年」との比較を示しています。
– ピンク、紫、青緑の線はそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）の予測を表しています。
– 高スコア範囲（グレーエリア）は予測の不確かさを示し、データ範囲の3σを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績（青）と前年（緑）のデータには期間が異なっており、前年のデータは後半に集中して表示されています。
– 各予測モデルはそれぞれ異なる傾向を示し、特にランダムフォレストの回帰は他のモデルと比較して異なる動きを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データの高密度集中に対して、後半のスコアは分布が広がり、変動が大きいことを示しています。
– 実績データと予測データの密度も比較すると、実績の方が予測よりも幅広く分散している傾向が見られます。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– 初期の高スコアの安定性から予測された下降は、社会的な変化や多様性に対する反応として理解されるかもしれません。
– ビジネスや社会においては、共生と多様性の促進が初期の高スコアと関連する重要なテーマとして意識され、予測される変化に対する対応策が求められ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:
### グラフの特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 全体的に、色の変化を見ることで、時間の経過においてWEIスコアがどのように変動しているかがわかります。明るい色（黄色や緑）は高いスコアを意味し、暗い色（青や紫）は低いスコアを示します。
– 23時から翌朝にかけてスコアが上昇している傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付（例えば2025年7月12日や7月28日）で突然スコアが変化している点がある場合、特別なイベントや天候の変化があった可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡は総合WEIスコアの高さを表しており、特定の時間帯や日付でのパフォーマンスを視覚的に示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとに区切られており、各時間帯でのトレンドが異なることが視認できます。特に夜間と昼間で色の違いが顕著です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 各時間帯でスコアの変動傾向を観察することで、特定の時間帯が他の時間帯と比較してどのように異なるかを理解できます。
– 例えば、早朝と夜遅くにスコアが高い傾向があります。
6. **直感的な感覚とビジネスや社会への影響**:
– ユーザーや関係者は、このグラフを見てスポーツイベントやアクティビティがどの時間帯に最も効果的かを直感的に把握できるでしょう。
– 高いスコアの時間帯は、視聴者や参加者が増えるため、広告やプロモーションの最適な時間帯として活用できます。
– 社会的には、特定の時間帯にスポーツの人気が高まることで、地域の経済活動が活性化する可能性があります。
これらの視覚的特徴や洞察を基に、さらに深い分析や対策を考えることで、ビジネスや運営に役立てられます。
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:
以下は、提供されたヒートマップの分析と洞察です。
1. トレンド:
– 色の変化から、時間経過に伴いWEIスコアが変動していることが分かります。色の明るさが暗い青紫から明るい緑や黄色に変化することで、全体的なスコアは時間帯（特に朝から昼過ぎ）において高いことを示唆しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 特定の日（例えば、7月19日と7月24日頃）にスコアが急に変動しています。これは外れ値として注意が必要で、急激な増減が何に起因しているのか検討が必要です。
3. 各プロットや要素:
– 色のグラデーションは数値の範囲（0.625から0.825）を示しており、明るい色（黄色）は高いスコア、暗い色（青紫）は低いスコアを表しています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 異なる時間帯（7時から23時）の間での変化が見られ、時間帯ごとのスコアの変動を分析することで、特定の時間におけるパフォーマンスの傾向を把握できます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– WEIスコアは特定の時間帯に集中して高くなる傾向が見られます。朝9時から17時頃にかけてスコアが高く、夕方以降に低くなる傾向が観察されるため、活動パターンの変更などを検討する材料になり得ます。
6. 人間が直感的に感じることとビジネス・社会への影響:
– このヒートマップから、人は時間帯によるパフォーマンスの向上や低下を直感的に理解できます。これはスポーツトレーニングの時間設定やチームの戦略構築に役立つかもしれません。特に高いパフォーマンスが期待できる時間帯に集中することで、効率的な活動が期待できます。
これらの洞察を元に、トレーニングや活動計画の最適化を図ることで、効果的な結果が得られ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:
以下は、提供されたスポーツカテゴリの社会WEI平均スコア時系列ヒートマップに基づく詳細な洞察です。
1. **トレンド**:
– グラフ全体を通じて、時間帯ごとに色の変化があります。特に、17時から19時の間と23時付近に明るい色（高いスコア）が見られます。
– 全体として夏の期間に明るい色が目立っており、特定の時間帯に活発化が見られる可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 15日以前では17時から19時の時間帯に急激な増加、その後スコアが低くなる時期があり、明確なピークが見られます。
– 一部の夜間において急激なスコア変動が観察されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の変化でスコアが表現され、明るい黄色は高スコア、暗い紫は低スコアを示しています。
– 時間帯別に分析することで、特定の時間における活動や関心の集中度を把握できます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の時間帯データで、時間を通じてのスコア変動が増減しています。同じ色の濃淡が見える時間帯は相関関係があることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 17時以降から深夜までのスコアが全体として高くなっており、特定の時間帯に社会的活動が集中していることが示唆されます。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– 人々は特に夕方から夜間にかけて活動が活発である可能性があり、スポーツイベントなどはこの時間帯に向けて強調されると、より多くの参加や視聴が期待できるかもしれません。
– ビジネスにおいては、この時間帯を狙った広告キャンペーンやイベント開催が効果的であると考えられます。
このヒートマップからは、特定の時間帯に高まる社会的関心が読み取れ、それに基づく戦略的な意思決定が促されるでしょう。
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:
この相関ヒートマップは、さまざまなWEI（Well-being Index）の項目間の相関関係を示しています。以下に洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 相関は静的な関係を示すため、ヒートマップ自体からトレンド（上昇、下降、周期性など）は直接は読み取れません。ただし、相関が高い項目同士は時間の経過とともに同様の変化を見せる傾向があると推測できます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– このヒートマップでは外れ値や急激な変動は視覚的に識別されません。しかし、青い領域は低い相関を示すため、異なる傾向やパターンを持つ項目間関係を表している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 赤色: 高い相関を示し、項目同士が強く関連していることを示します（例: 総合WEIと個人WEI平均）。
– 青色: 低い相関を示し、項目同士があまり関連していないことを示します（例: 個人WEI（経済的余裕）と他の多くの項目）。
– 中間色: 中程度の相関を示します。
4. **時系列データの関係性**:
– 総合WEIは、個人WEI平均および社会WEI平均と非常に強い相関を示しています。これらの指数は互いに同様の変動を示すことが多いと考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 個人WEI（心理的ストレス）は、総合WEIや他の個人WEI項目と高い相関を持っています。心理的要因が全体の幸福感に大きく影響していることが示唆されます。
– 社会WEI（公平性・公正さ）は、他の社会WEI項目と強い相関があります。このことは、社会的指標が互いに依存的であることを示しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 相関が高い項目は、これらの要素が互いに影響しあうことを示しています。例えば、心理的ストレスと総合的な幸福感の間の相関が強い場合、ストレス管理が個人の幸福向上に寄与する可能性があります。
– 社会的な公正さや持続可能性といった要素が強い影響を示すことから、政策立案者やビジネスリーダーはこれらの要素を考慮に入れることで、より幸福で持続可能な社会の構築に貢献できるでしょう。
全体として、このヒートマップは、さまざまな幸福指標間の複雑な関係性を理解するための視覚的な手がかりを提供します。
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、提供された箱ひげ図（ボックスプロット）から得られる視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– これは分布の概要を示す箱ひげ図であり、時間的なトレンド（上昇、下降）を示していません。ただし、横軸に並ぶ「WEIタイプ」によって異なるカテゴリの比較が可能です。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 幾つかのカテゴリで外れ値（円で示される点）が見られます。特に「個人WEI（職業充実）」や「個人WEI（心理的ストレス）」などで顕著です。これらは平均から大きく離れたデータポイントを示しており、特定の状況や個人差が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 箱の上下は四分位範囲を示し、中央の線は中央値です。これにより、各カテゴリのスコアの中心傾向とばらつきが分かります。
– 箱の幅や色は、視覚的な区別を容易にしていますが、特定の意味ない可能性もあります。
4. **複数の時系列データの関係**:
– 時系列データではないため、特定の関係性は視覚的に現れていません。ただし、カテゴリ間の比較は可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」や「社会WEI（平等性・公正さ）」のスコア分布は比較的狭い範囲で、安定していることがうかがえます。これに対して「個人WEI（経済的余裕）」や「個人WEI（心理的ストレス）」は分布が広く、個人差が大きい可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人々が直感的に見る場合、「個人WEI（心理的ストレス）」や「個人WEI（職業充実）」でのばらつきや外れ値は、個人の生活の質や職場における環境の多様性を反映しており、組織や社会の改善が求められていることを示唆するかもしれません。
– 「社会WEI（持続可能性と自治性）」などの高いスコアは、これらの分野での政策や文化の安定性・効果を示している可能性があります。
以上の視点を活用して、組織や社会全体での改善施策を考える際に役立てることができるでしょう。
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、スポーツカテゴリのデータにおいて、主成分分析（PCA）を用いて2次元にプロットしたものです。それでは、具体的な視覚的特徴とそこから得られる洞察を分析します。
1. **トレンド**：
– 主成分1と主成分2に沿って全体的に特定のトレンドは見られませんが、広がり方からデータが多様であることが伺えます。
2. **外れ値や急激な変動**：
– 外れ値と見られるデータポイントが右側中断や上部、左下に散在しています。特に右側に集まっている一群は注目に値します。
3. **各プロットや要素**：
– プロットは各データポイントを表しており、色や棒は使用されていません。密集している部分は、データが類似してい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**：
– 時系列データとしてプロットを見た場合、特に周期性は見られず、データは離散的に分布しています。
5. **相関関係や分布の特徴**：
– 主成分1と2の間に明確な相関は見られません。広がりが一定であり、特定の方向性がないように見えます。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**：
– このデータがスポーツカテゴリであることから考えると、多様なパフォーマンスや独自性を示している可能性があります。特に、右側に密集するデータポイント群は共通の特徴を持ったカテゴリや、特定の成功要因を持つスポーツイベントやチームを示唆しているかもしれません。
全体として、このグラフはスポーツに関するデータに関して、特定の特徴やパターンを分析し、多様性を示すものです。データの広がりと外れ値の存在は、さらなる分析が必要であることを示しています。
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。