📊 データ分析（GPT-4.1による）
### WEIスコア分析
**1. 時系列推移**
– **総合WEI**: スコアは0.7台後半から0.8台前半で推移し、特に7月9日（0.875）から7月14日（0.89）まで上昇を示しました。その後7月20日以降は一時大幅に低下し、0.6台にまで落ち込みました。その後、7月27日にある程度持ち直しています。
– **個人WEI平均**: スコアは0.6から0.8の範囲で変動しています。顕著な上昇は見られないものの、7月10日（0.83）や7月14日（0.84）には高いスコアを記録しています。
– **社会WEI平均**: このスコアは概ね0.8台から0.9台前半を維持し、7月13日以降、次第に集中してきています。
**2. 異常値**
– **総合WEI**: 7月6日、9日、10日、14日、そして7月17日から18日にかけて異常値が観測されており、特に7月9日と10日は最高スコア0.88付近を達成しています。これらの異常は、特異な社会や個人要因の混合が引き起こした可能性があります。
– **個別スコア**:
– **健康状態**: 7月5日（0.65）や7月20日（0.7）は低めの異常値として評価されています。
– **心理的ストレス**: 7月5日（0.5）や7月20日（0.5）、7月23日（0.5）は、一般的なストレス指標より下回っています。
– **自由度と自治**: 7月20日（0.45）はかなり低いスコアで、個人的な影響が大きかったと考えられます。
**3. 季節性・トレンド・残差**
– **季節性**: データには特定の季節性は見られませんが、週末や平日の変動が影響している可能性があります。
– **トレンド**: 序盤から中旬にかけては上昇トレンドでしたが、終盤の急落も観察されています。この変動は、社会的な変化や外部要因による影響の可能性を示唆します。
– **残差**: 定期的な急上昇や急落は、特定のイベントまたは政策が及ぼした反応とも読めます。
**4. 項目間の相関**
– 相関分析からは、経済的余裕と健康状態は一貫した関連性を持っており、どちらも個人WEIに大きく寄与していると考えられます。
– 社会持続可能性と公平性もかなり高い相関を示しており、社会的な評価基準が並行していることがわかります。
**5. データ分布**
– 多くのWEIスコアは比較的狭い範囲に集中していますが、幾つかの大幅な外れ値があるため、箱ひげ図が示す分布には介入による誤差がある可能性があります。
**6. 主要な構成要素(PCA)**
– PCAの結果によれば、PC1が77%の寄与率を持ち、WEIスコアに主要な影響を及ぼしている可能性があります。このことは、特定の社会的状況や政策によって、大部分の項目が一様に影響されていることを示唆しています。
### 背景考察
– **社会・個人の影響**: 各WEI項目の動きから、個人の健康状態やストレスが社会的要因と関連し、この時点でのスコアに影響を及ぼしたと考えられます。
– **政策と環境要因**: 突然の変動は政策変更や個人の環境要因の変化による可能性が高く
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:
以下の点を考慮したグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– **安定→低下→安定**: 最初の約10日間は0.8周辺で安定し、その後わずかに低下し、再び安定しています。
– **将来の予測**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の各モデルによる予測が表示されていますが、それぞれ異なる方向性を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がところどころにあり、特に7月下旬に集中しています。一部のデータポイントは予測の不確かさ範囲を超えています。
3. **各プロットや要素**:
– **青色プロット**は実績値を示し、散布の度合いから、一定の変動幅があることが見て取れます。
– **黒の円**で囲まれたプロットは、外れ値として認識されています。
– **灰色の範囲**は、予測の不確かさを示し、モデルの予測精度に関する情報を提供しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在のデータと将来予測の関係を見ると、予測モデルにより異なるシグナルが出ていますが、緩やかな下降トレンドも示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体的に0.6から0.8の間に分布しており、高い相関よりもむしろ安定した変動が見られます。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– データが安定していることから、現時点でのパフォーマンスは維持されていますが、将来の予測が一定していないため注意が必要です。
– スポーツ関連のビジネス戦略においては、この予測の不確実性を考慮し、柔軟な対応を計画しておくことが重要です。将来的なパフォーマンスの向上や、予測精度の改善も検討が必要です。
この分析がグラフの理解を深める助けとなれば幸いです。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体として、最初は安定した横ばいのトレンドを示していますが、中盤以降にやや減少しています。
– 期間の後半では、データのばらつきが大きくなり、スコアが低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 異常値（黒い丸で囲まれたデータポイント）がいくつか見受けられ、特に後半で顕著です。
– これらは、急激なスコアの変動があったことを示しており、何らかの外部要因や内部の変化があった可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示しています。初期と後期でスコアの分布が異なります。
– グレーの領域は予測の不確かさを示しており、実績データがこの範囲内でばらついている様子が見えます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 緑色、青色、紫色の線はそれぞれ異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しています。
– 短期的には予測が実績とよく一致していますが、長期になると予測間でのばらつきが出ており、それぞれのモデルによる予測結果が異なることが観察できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの密度が高い範囲と低い範囲があり、特に後半はスコアが一貫して下がっているように見えます。
– 各予測モデルの線は異なる特性を示しており、一部のモデルはより頑健に見える一方、他のモデルは急激な変化に敏感であることがわかります。
6. **直感的な洞察および影響**
– このグラフは、個々の選手やチームがその期間中にどのようにパフォーマンスを変えてきたかを示し、特に後半でのスコア低下とばらつきが関心を引きます。
– ビジネスや社会への影響として、スコアの安定性が競技戦略やトレーニング方法の見直しにつながる可能性があります。
– また、外れ値の原因を追究することが重要であり、それが改善によってパフォーマンスの向上につながる可能性があります。
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:
ここでは、グラフの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**:
– 最初の15日間、WEIスコアの値は0.9付近で比較的安定していますが、若干の減少傾向が見られます。
– 20日目以降、スコアが減少し始め、次の10日間で急激に0.7に低下する傾向が観察されます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– グラフ上の黒い丸で示されている外れ値が散発的に存在しますが、重大な影響を与えるものではないようです。
– 7月下旬から8月初めにかけての急激なスコアの低下が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績のスコアを示しています。
– 丸で囲われた部分は異常値を示し、スコアが予測から外れていることを示しています。
– 灰色の範囲で示される予測の不確かさ範囲は、予測の信頼性を加味しています。
– 色付きの線（青、緑、紫）は、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰を用いた予測トレンドを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 各予測モデルが示すトレンドは、それぞれ異なる傾向を持っていますが、全体的にスコアの低下を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の変動に対して、特定のモデルが強く反応しやすい傾向があるかもしれませんが、詳細な解析が必要です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**:
– WEIスコアの低下は、スポーツカテゴリでの何らかの課題を示している可能性があります。例えば、観客動員数の減少、スポンサーシップの低下などが考えられます。
– この傾向を捉え、早期に対策を講じることでビジネスの改善が期待されます。予測モデルに基づき、効果的な戦略を立てることが重要です。
このような情報を活用し、適切な戦略を計画することで、スポーツ業界全体へのポジティブな影響を期待できます。
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:
このグラフは個人のWEI（経済的余裕）のスコアを示す時系列散布図であり、以下の分析を提供します。
1. **トレンド**:
– 実績のデータ（青の点）は、おおむね0.7から0.85の間で変動していますが、明確な上昇や下降のトレンドは見られません。
– 一定の範囲内での横ばいのように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 一部、黒い輪で囲まれた外れ値があります。これらは通常の変動範囲から外れたデータポイントを示しています。
3. **プロットや要素の意味**:
– 青の点は実績を示し、赤い「×」は予測点です。
– 予測は、線形回帰（青線）、決定木回帰（緑線）、ランダムフォレスト回帰（紫線）で示され、それぞれが異なる予測方法の結果を表しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去の実績データと複数の予測方法による未来の予測データが同じスケールで示され、比較が可能です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは一定の範囲内（不確かさ範囲）に分布していますが、具体的な相関関係は示されていません。ただし、実績データの密度が高い領域が0.75付近にあります。
6. **直感と影響**:
– 人間はこのグラフから、過去の実績が安定しているが、予測される未来のスコアは一定の範囲（0.85付近）で推移すると感じるでしょう。
– ビジネスや社会への影響としては、安定した経済的余裕が見込まれるものの、外れ値の存在は特異なイベントや状況変化によるリスクがあることを示唆しています。予測を活用することで、さらなるリスク管理が可能となるでしょう。
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:
このグラフは、個人の健康状態を表すWEIスコアの30日間にわたる変化を示しています。具体的な分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– グラフの序盤と中盤は比較的横ばいの状態が続いており、安定した健康状態を示しています。
– 中盤以降にかけて若干の下落傾向が見られますが、大部分は0.8付近を維持しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日にスコアが大きく下がっている外れ値があります。これが短期的な健康状態の悪化を示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（実績AI）を示しています。
– 外れ値は黒い丸で強調されています。
– 灰色の帯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**:
– 予測のための3つのモデル（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。将来的に異なる予測が出されており、特にランダムフォレスト回帰では下落傾向が示されていることが注目されます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– スコアは全体的に一定範囲内（0.8付近）で分布していますが、一部の日に異常なスコアが観察され、そこが解析のポイントとなります。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 安定した健康状態が維持されている期間もあるものの、外れ値が健康リスクを示唆しており、個々のイベントやストレス要因を解析する必要があります。
– 予測モデルの異なる傾向は、健康管理における個別のアプローチを示唆し、それぞれの予測を考慮した柔軟な対応が求められる可能性があります。
全体を通じて、このグラフは個人の健康傾向を追跡し、未来のリスクを予測するための有用なツールとなっています。ビジネスや社会では、健康管理の改善や個別の対応策を講じる際の参考として活用できるでしょう。
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:**
– データ全体では、初めの2週間は概ね横ばい状態で安定していますが、3週目に入りスコアが減少しています。
– その後、下落を経て安定している様子が見られます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– グラフの初期段階で数値が高い外れ値が見られます。特に7月中旬に顕著です。
– 7月下旬から8月初旬にかけて、スコアは急激に下がった後、安定しています。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 青い点は個々の実績データを示しています。
– 黒い円で囲まれたプロットは異常値を示しており、特に注意すべきポイントです。
– ラインは異なる予測手法の結果を示し、予測の不確かさ範囲が背景色で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 実績データに対して予測データが示されており、線形回帰、決定木、ランダムフォレストの各モデルが予測をしています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは全般的に一定の範囲内に収まっており、分布が集中しています。
– スコアの急激な下落後は、予測と実績のデータ間にいくらかの乖離が見られます。
6. **直感的な洞察と影響:**
– 初期の安定したスコアが落ち込んでいる点は、心理的ストレスの増加または競技環境の変化が示唆されます。
– 急激な変動が選手やチームのパフォーマンスに影響を及ぼし、ストレス管理の必要性を提示しています。
– 異常値の存在は、重要なストレス要因が影響している可能性を浮き彫りにします。
このグラフから、人々は選手の心理的ストレスに対する警戒心を高め、適切なサポートについて検討すべきことを直感的に感じるでしょう。ビジネスや社会においても、心理的健康の管理が重要であることが再認識されるかもしれません。
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**
– 全体的に、WEIスコアは0.8付近に多く分布していますが、後半にかけて若干下降傾向にあるようです。時折、スコアが0.6の付近にも集中しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として、グラフ上で大きな円で囲まれているデータポイントがいくつか見られます。これらは異常値と考えられ、通常の範囲から外れていることを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットはAIによる実績データを示し、灰色の範囲は予測の不確かさを示しています。
– 紫とシアンの線は異なる予測手法による将来のトレンドを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績AIに基づくデータと予測値は全体として類似しており、予測の信頼性が示唆されます。特に、過去の実績値の集まりと予測値の線が近い一致を見せています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データの分布は、全体として0.8と0.6の近くに集中しています。ただし、時間の経過とともに密度が高くなる低いスコア群（0.6付近）が見られます。
6. **直感的な洞察および影響**
– 人々はこのグラフを見て、短期的な変動があるものの、全体的にはある程度安定したパフォーマンスが維持されていると感じるでしょう。
– しかし、後半にかけて若干のスコア低下が見られるため、持続的なパフォーマンス向上のためには何らかの対策が必要になるかもしれません。
– スポーツ分野では、このような指標の動きが選手のパフォーマンスやチームの戦略に影響を与える可能性があります。予測データは、今後の戦略策定に際して重要な役割を果たすことが期待されます。
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:
グラフを詳細に分析すると、以下の点が注目されます。
1. **トレンド**:
– 全体的なWEIスコアは7月の初めから中旬にかけて上昇し、その後は徐々に下降しています。
– 時間の経過とともに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**:
– グラフにいくつかの外れ値があり、それは実績データの中でも特にWEIスコアが極端に低いか高い場合です。
– 外れ値が示されている箇所は、特定のイベントや状況によって不公平や不公正が強調された可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際のWEIスコアを示し、予測と比較するために使用されています。
– 灰色の領域は予測範囲を示し、モデルがどの程度の不確実性を持っているかを示しています。
– 外れ値が黒い円で強調されています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測データは複数のモデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）によって提供され、それぞれ異なるトレンドを示しています。
– ランダムフォレストの予測線は、他のモデルよりも将来的により楽観的なスコアを示しているようです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績のデータが7月の中旬以降に分散していることが確認できますが、対照的に予測モデルは一般的な下降トレンドを示しています。
– 予測の不確かさ範囲と実際のデータの相関性も観察されます。
6. **直感的洞察と社会への影響**:
– 公平性・公正さのスコアについて、単に数値の変動だけでなく、背景にある要因を考慮することが重要です。
– スポーツにおける公平性の変動は、観客や参加者の満足度に影響を及ぼす可能性があり、競技運営組織にとって重要な指標となるでしょう。
– 長期的な改善を目指すためには、外れ値や急激な変動の原因を解明し、予測モデルを活用して将来のリスクを軽減することが求められます。
このグラフから、スポーツ界における公平性と公正さの現状を俯瞰し、得られたデータと予測に基づいて戦略的な意思決定をサポートすることが可能です。
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:
### 視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**:
– 実績データ（青い点）は全体的に0.8から1.0の間で横ばいの傾向を示しています。
– 予測モデルの傾向は以下の通りです:
– 線形回帰（ライトブルーライン）は僅かな上昇トレンド。
– 決定木回帰（緑色ライン）は横ばい。
– ランダムフォレスト回帰（紫色ライン）は若干の下降傾向。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値とされるオブジェクト（黒い円）は、特にグラフの初め部分に集中しており、急激な変動を示しています。これは実績AIのパフォーマンスが一時的に大きく異常化した可能性を示しているかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績（実績AI）を示し、一般的なWEIスコアを視覚化。
– 赤いXは予測（予測AI）を表し、将来のWEIスコアの予測を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表現し、モデルの信頼性に対する理解を助けます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 現在の実績データがある範囲で3つの異なる予測モデルが提供されており、それぞれが異なるトレンドを示している。ただし、全体的には大きな変動はなく、比較的安定した関係性です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異なる時期に見られるスコアの分布は比較的狭く、特に大きなスコアの偏りは見られません。
6. **直感的な感覚と社会・ビジネスへの影響**:
– スポーツカテゴリの社会WEIスコアは安定しているが、一部で予期し得ぬ変動が発生。この安定性は良い兆しである一方、予測モデルの不一致は更なる改善が必要であることを示唆。
– ビジネス面では、モデルの精度向上を図り、外れ値の発生源について詳しい分析が必要です。信頼性の高い予測ができれば、スポーツ業界や関係者にとって戦略的意思決定に役立つ情報を提供できるでしょう。
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:
以下はこのグラフから得られる視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青色の点）はほぼ一貫して0.8から0.9の間にあり、全体的に横ばいの傾向が見られます。
– 予測データ（直線）はやや下降傾向を示していますが、予想される変化は緩やかです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で表示されていますが、目立つものは少なく、実績データは比較的一貫性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示し、全体的に高いスコアを維持しています。
– 予測の不確かさ範囲（グレーのシェード）は、予測の信頼区間を示しています。実績データはこの範囲内に収まっており、予測が妥当であることを示しています。
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の間に目立った乖離はありませんが、時間の経過とともに予測はわずかな下降を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは0.8から0.9の間に密集しており、スコアの安定性が見られます。予測も同様の範囲をカバーしています。
6. **人間が直感的に感じること、社会への影響**:
– スポーツカテゴリーにおける社会基盤・教育機会のスコアは安定しており、スポーツ分野へのアクセスが良好であることを示しています。
– 微細なスコアの低下が予測されていますが、変動が小さいため、直近の大きな影響は少ないと思われます。
– スポーツに関わる教育機会やインフラが持続可能かつ安定して提供されている印象を受けるでしょう。
このように、スコアは比較的安定しているため、現在の政策や取り組みを継続することが推奨されます。ただし、将来的な変動に備えて柔軟な対応策を検討することも重要です。
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:
グラフの詳細な分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績のWEIスコアは、最初の期間はおおむね0.6から1.0の範囲内で変動しています。中盤から終盤にかけては若干の下降傾向が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか見られ、特に7月下旬から8月初旬にかけてスコアが著しく低下しています。これらは異常値としてマークされています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を示し、最初は安定していたものの、期間後半にかけて変動が増えています。
– ピンクと紫の線は予測（線形回帰やランダムフォレスト回帰）を示し、ランダムフォレストの予測は下降傾向で、線形回帰は横ばいになっています。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示していますが、これも比較的広く、予測に対する信頼性が高くないことを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと3種類の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）があります。異なるモデルによる予測がどの程度実績に合致しているかが比較できます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績スコアには若干の周期性があり、予測の中でもこの周期性が捉えられていない可能性があります。
6. **直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– スポーツ分野における社会的要因の動向を捉えるためには、スコアの安定性が重要です。予測の不確実性が大きいことは、戦略策定に際して注意を促します。
– 外れ値が示すイベントや状況の詳細な原因を探ることが、競技ルールや選手育成方針などの改善に役立つ可能性があります。
この分析は、競技マネジメントや政策立案の際に有用な示唆を提供する可能性があります。他のデータや要因とも連携して、スポーツの社会的価値を高める戦略が考えられます。
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:
以下の視覚的特徴と洞察が得られます。
1. **トレンド**
– 期間の初め（特に7月1日から6日）と終わり（7月24日から29日）において、スコアが低め（紫色や青）が見られます。
– 7月6日から19日にかけて、日中（特に14時から16時）にスコアが高くなる（黄色や緑）傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月19日には異なる時間帯（21時）のスコアが高いため、特定のイベントや活動があった可能性があります。
– 7月24日から29日にかけて急激にスコアが低下しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 色相はスコアの大きさを示し、色が明るくなるほどスコアが高いことを意味します。
– 16時から19時の間は特に活動的であり、スコアが高くなる傾向が強いです。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定の日（7月6日から19日）は昼間の活動がピークを迎えており、それ以外の日は夜間および夕方に変動があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 昼間にスコアが高いことから、日中の活動が影響を与えている可能性があります。
6. **直感的に感じることと影響**
– 昼間の活動が非常に活発であることを示しており、特に特定のスポーツイベントが多かった可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、特定の時期にイベントやプロモーションが成功した可能性があり、マーケティングや顧客誘致のプランを立てる上で役立つでしょう。
このヒートマップは、特定の時間帯や日における活動レベルを直感的に把握するのに役立つツールです。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **時間帯別**: 午前中（7時から12時）はデータがまばらで、16時から23時にかけて多くのデータが集中していることが見られます。これはスポーツ活動が夕方から夜にかけて活発であることを示唆しています。
– **日付別**: 7月6日から12日にかけて高いスコアが続いている傾向があります。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 7月14日、7月20日、7月23日、7月28日付近で特定の時間帯にスコアが低下している箇所が目立ちます。
– **急激な変動**: 7月18日から19日にかけて、スコアが高から低（黄色から緑）に急に変化している部分があります。
### 3. 各プロットや要素
– **色**: 色の変化はスコアの変動を示しており、黄色に近いほど高スコア、紫に近いほど低スコアを示します。
– **密度**: 描画されているマスの密度が少ない、または見られない時間帯や日付もあることから、データの取得ムラがあるか、活動がない日があることが考えられます。
### 4. 複数の時系列データの関係性
– 特に目立った周期性は見られない一方で、週の中頃（7月6日から12日）は比較的高スコアが続くトレンドがあります。また、週末にかけて（特に7月20日以降）、スコアのばらつきが増える傾向があります。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 特定の時間帯（特に夕方から夜）が比較的スコアが高く、活動が集中していることが伺えます。これは人々がスポーツ活動に時間を割く傾向があることと関連していそうです。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **直感的な洞察**: 多くの活動が夕方から夜にかけて行われており、参加者がその時間に一番活発に活動していることが示唆されます。いくつかの外れ値を考慮すると、特定の日に影響するイベントや環境の変化（例: 天候、休日など）があった可能性があります。
– **ビジネス・社会への影響**: スポーツ施設やジムは、このトレンドを活用し、夕方から夜にかけてのサービスやプロモーションを強化することで、利用率を最大化することが期待できます。また、スポーツイベントの企画や運営はこの時間帯に焦点を当てて実施することで効果的な集客が見込めます。
このヒートマップは、時間と日付に依存した活動パターンを視覚的に理解するための強力なツールであり、さらなるデータ分析や戦略立案に役立ちます。
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:
以下に、提供されたヒートマップグラフから得られる分析を示します。
1. **トレンド**:
– 時間帯によって異なる傾向が見られ、特に8時や16時、23時に高いスコアが頻出しています。
– ヒートマップは全体として7月1日から7月15日までは比較的安定しており、その後少し不規則になっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月24日の夜8時以降に急激な変動がみられます。この日時に特異なイベントが発生した可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示しています。濃い緑や黄色は高いスコアを、濃い紫や青は低いスコアを示しています。
– 例えば、15～18時の時間帯に上昇傾向がある日が複数見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 8～10時と15～16時の時間帯において類似したパターンがみられ、これらの時間帯にユーザーの活動が集中している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の時間帯において一貫したトレンドが見られ、この時間帯が社会活動やスポーツ関連の重要な時間として機能している可能性があります。
6. **ビジネスや社会への影響**:
– 午前中と午後に見られる高スコアの時間帯は、ユーザーのアクティビティやエンゲージメントが高い時間であり、ビジネス機会として活用可能です。
– 7月24日の変動には、特別なイベントやキャンペーンが関連していると考えられ、それに合わせたマーケティング施策が可能です。
このグラフから、人々が異なる時間にスポーツ活動をしている可能性が高いことが示唆され、そのパターンからユーザー行動に関する重要なインサイトを得ることができます。
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:
グラフはスポーツカテゴリにおけるWEI項目の相関ヒートマップを示しています。ここでは、相関の強さを色の濃淡で表現しており、赤が正の相関を、青が負の相関を示します。以下にグラフから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– 色分布の濃淡から特定の項目間で高い相関（赤色、緑色）が多く見られ、特に「総合WEI」と「個人WEI平均」、「社会WEI平均」が高い相関を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 色の変化として特に目立つのは、「個人WEI（経済的余裕）」と他の項目間では比較的低い相関（青色）が存在する点です。
3. **各プロットや要素**:
– 個々のプロットの色が濃いほど、項目間の関連性が強いことを示しています。
– 例えば、「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（心理的ストレス）」の間には高い正の相関が見られます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 30日間のデータに基づくため短期間ですが、全体的に「総合WEI」は他の多くの要素と正の相関があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「社会WEI（公平性・公平さ）」と「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」は非常に高い相関を示しています。
– 負の相関はほとんど見られませんが、「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るのは、全体のトレンドからの逸脱を暗示しています。
6. **人間が直感的に感じる要素と影響**:
– 「健康状態」や「心理的ストレス」との高い相関は、スポーツがメンタルヘルスに及ぼす影響を示唆します。
– ビジネスや社会においては、スポーツを通して得られる健康やストレス管理の重要性を強調することができ、スポーツの普及と関連した政策形成に結びつけられる可能性があります。
このヒートマップは、スポーツがウェルビーイング指数（WEI）にさまざまな影響を及ぼしていることを視覚的に示し、その相関関係を理解する手助けとなります。
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:
この箱ひげ図は、さまざまなWEI（ウェルビーイング指数）タイプにおけるスコア分布を示しています。以下に視覚的な特徴と洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 全体的にスコアは0.6から0.9の範囲に分布しており、特定のトレンドは見受けられませんが、いくつかのカテゴリで上下にばらつきがあります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 「個人WEI（経済状態）」と「個人WEI（心理的ストレス）」には顕著な外れ値が見られ、これらのカテゴリでのスコアのばらつきが大きいことがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 中央の線は中央値を示し、ボックスの上限と下限は第1四分位数と第3四分位数を表しています。線（「ひげ」）はデータ範囲を示しており、外れ値が点としてプロットされています。
– 色の違いは、異なるWEIタイプを区別するためのものと考えられます。
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いため、時間的関係性は示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 複数のカテゴリで中央値が非常に高い、または非常に低いわけではなく、中央値がボックスの中に収まっているカテゴリが多いです。「個人WEI（経済状態）」や「個人WEI（心理的ストレス）」はスコアのばらつきが大きいです。
6. **直感的洞察と影響**:
– スコアが広範に分布しているカテゴリは、個々人や社会の基準における差異が大きいことを示しています。特に心理的ストレスや経済状態は、個人差が顕著であることを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響としては、非常にバラつきのあるカテゴリに注目することで、改善すべき領域やサポートが必要な分野を特定することができるでしょう。
この箱ひげ図から、人々は自分の状態や環境に関する感情や経験が多様であることを直感的に理解できると考えられます。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このグラフは総合WEIスコアのSTL分解を示しており、以下のように分析できます。
1. トレンド:
– トレンド成分は初めは上昇し、その後下降しています。7月中旬を境に変化が見られます。初期は増加しているため、何か新しい効果的な活動が始まった可能性がありますが、その後の減少は成果の持続や環境変化の影響を示唆しています。
2. 外れ値や急激な変動:
– 7月中旬に急な増加とその後の減少があります。これにより重要な出来事があった可能性が考えられます。
3. プロットの要素:
– 各プロットは、観測されたデータとそれを構成するトレンド、季節性、残差を表しています。季節要素に上下の変動がありますが、比較的安定しています。残差は全体として小さい振動を見せています。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 観測値はトレンドと季節性の影響を強く受け、残差はその変動に対するランダムな影響を示しています。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 全体としてトレンドが観測値の主な動きを決定付けているように見えますが、季節的な変動も一定の周期で影響があることが示唆されています。
6. 直感的考察と影響:
– スポーツイベントや季節的な活動の影響が考えられ、特定のイベントが数値に影響を与えています。この変動パターンは、イベントのスケジューリングやリソースの最適化に役立ちます。
このグラフから、人間は変動のタイミングを重要なイベントや施策と結びつけ、戦略的な対応が必要だと直感するかもしれません。
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:
このスポーツカテゴリにおける個人WEI平均スコアのSTL分解グラフを分析すると、以下の特徴と洞察が得られます。
1. トレンド:
– 上段の「Observed」グラフでは、開始後12日間くらいで緩やかな上昇が見られ、その後に減少に転じています。
– 「Trend」グラフでも同様に、始めは緩やかな上昇をし、途中から下降しています。全体的にはこの期間で減少の傾向があります。
2. 外れ値や急激な変動:
– 「Observed」グラフでは、急激な上昇や下降が確認でき、特に7月18日以降に急な下降があり、外れ値として機能している可能性があります。
– また、最下段の「Residual」グラフには7月18日以降に大きな変動が見られます。
3. 各プロットや要素の意味:
– 「Seasonal」グラフは、周期的な小さな変動を示しています。変動は比較的小さいですが、周期的なパターンが存在します。
– 「Residual」グラフは観測値からトレンドと季節成分を除いた残差を示し、ランダムな変動が確認できます。
4. 複数の時系列データの関係性:
– 「Trend」が下降し始めると、「Residual」での急な変動が大きくなることが観察され、トレンドの変化がその他の成分に影響を及ぼしていることが考えられます。
5. 相関関係や分布の特徴:
– 「Observed」と「Trend」間において、トレンドの下降と共に観測値も下降する傾向が見られます。
– 「Seasonal」は小さな周期的変動を示していますが、トレンド変化と大きく関わってはないようです。
6. 人間が感じる直感と影響:
– 波を打ちつつも全体的に下降トレンドで推移しているため、スポーツ選手やチームの現在のパフォーマンスが下降しているという懸念を抱かせるかもしれません。
– 修正や対応策を講じる必要があるパフォーマンスの低下がされている可能性が考えられ、対策が求められます。
この分析は、パフォーマンスの維持や向上につながる戦略を検討する上で役立つでしょう。
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について詳しく説明します。
1. **トレンド**:
– トレンドのプロットを見ると、7月の初旬から中旬にかけて上昇し、その後下降する傾向があります。このことから、観察対象の社会WEIスコアは月の前半で何らかの要因によって高まった後、後半にかけて徐々に減少していることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 残差のプロットで、7月中旬から後半にかけていくつかの変動が確認できます。一部の急上昇や急降下が目立っており、これは特定のイベントや予期しない出来事によるものかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– **Observed**: 実際の観察データを示しており、全体的な挙動を把握できます。
– **Trend**: データの長期的な動向を抽出したもので、基本的な増減を視覚化します。
– **Seasonal**: 季節性を示し、データ内の周期的なパターンを描写しています。これにより、短期間での規則的な変動が確認できます。
– **Residual**: 実際のデータからトレンドと季節性を引いたもので、予測モデルには含まれない不規則な変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– トレンドと季節性が分解されているため、観察データの変動要因を個別に理解するのに役立ちます。トレンドは長期的な方向性、季節性は規則的な変化、残差はこれらには収まらない短期的な変動です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドの下降傾向や残差での変動は、短期的な外部要因により影響され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、および社会への影響**:
– グラフの上昇と下降から、人々はスポーツや関連する要因（イベントや政策変更など）が影響を与えていると感じるかもしれません。
– ビジネスへの影響として、この下降傾向が続く場合、特定のスポーツイベントやマーケティング戦略の見直しが必要になるかもしれません。また、急な変動がある期間に注目することで、何が影響を与えたか分析することができ、さらなる戦略改善につながる可能性があります。
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）による散布図は、スポーツカテゴリにおけるデータを可視化したものであり、以下のような点でいくつかの洞察を得ることができます。
1. **トレンド（上昇、下降、横ばい、周期性など）**:
– 第1主成分軸に沿って、データポイントは比較的広く分布しています。特に、右側（正の方向）に多くのデータが集まっているように見え、左側（負の方向）にも広がっています。これは、第1主成分がデータのばらつきを主に説明していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのデータポイントが中心のクラスタから外れた位置に存在しています。これらは外れ値として考えられ、特異なスポーツイベントやパフォーマンスを示唆する可能性があります。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– 各ポイントは、30日間の特定の観測またはイベントを表しており、第1主成分と第2主成分に基づいてデータが分散しています。色や密度は統一されており、特定のカテゴリ分けは見られません。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– この図では、時系列データとしての明確な関係性は直接示されていませんが、複数日間のデータが総合的に表現されているはずです。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分がデータの77%のばらつきを表し、第2主成分は6%のみをカバーしています。これは、第1成分がデータの主要な特徴を捉えていることを示唆しており、垂直方向の変動（第2主成分）は小さいです。
6. **このグラフから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に関する洞察**:
– 直感的には、データの多くが右側にクラスタリングしていることから、一部の特異なパフォーマンスやイベントがスポーツカテゴリの中で特に重要であることが示唆されます。
– スポーツイベントやパフォーマンスの中で、特定の要素または条件が成功に大きく寄与しているかを特定する手がかりとして使えるかもしれません。スポーツマネジメントやトレーナーが戦略を立てる上で有用な情報を提供する可能性があります。
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。