2025年07月29日 スポーツカテゴリWEIスコア多角分析（360日間）
📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 分析結果
1. **時系列推移**:
– **総合WEI**のスコアは全体的に0.64から0.89の範囲で変動しており、月初にはいくつかの異常値が見られるが、その後、やや安定した動きを観測する。
– **個人WEI平均**と**社会WEI平均**のスコアも同様に、一定の変動を伴いながら、特に7月下旬からスコアが低下している点が特徴的である。
2. **異常値について**:
– 2025年7月中に複数の異常値が観測された日があり、これは多くの場合、特定の日に複数のWEI項目が一斉に変動していることに関連している。
– 異常値の日付は、スポーツイベントや社会的事件などの影響を受けた可能性が考えられる。
3. **季節性・トレンド・残差の分析（STL分解）**:
– トレンドとしては、初旬の不安定期を経て安定した期間が続き、月末に再び不安定化する傾向が見える。
– 季節性のパターンを見ると、特に月末にスコアが低下する傾向があり、これは何らかのアウトドアや文化活動の影響かもしれない。
– 残差部分においては、不規則な変動がいくつか見られ、これは予測不能な外的要因（例：社会イベント、経済変動）によるものかもしれない。
4. **項目間の相関**:
– 相関ヒートマップによれば、特に**個人経済的余裕**と**個人健康状態**の項目間で強い相関が見られ、経済的安定が健康面にも影響を及ぼす可能性が示唆される。
– また、**社会持続可能性**と**社会基盤**項目の相関も高く、持続可能なインフラが生活環境の全体的な向上に寄与していることが示唆される。
5. **データ分布**:
– 箱ひげ図からは、多くの項目で中央値が0.75から0.85の間にあることが分かる。このことは、WEIスコアが比較的良好な状態を示していることを意味する。
– しかし、いくつかの外れ値が存在し、特に**心理的ストレス**と**自由度・自治**の項目で注意が必要である。
6. **主要な構成要素 (PCA)**:
– 初めの2つの主要な成分（PC1とPC2）が合計で83%（77% + 6%）の変動を説明している。
– PC1は、個人と社会の諸要因（経済、健康、ストレス管理、自治などの全体的な幸福度）を全般的に説明し、特に個人の幸福感が大きな影響を担っている。
– PC2は相対的な要因で、より細かい項目間（例えば健康とストレス管理）の相関を説明している可能性がある。
### 結論
データの分析から、**個人経済**や**健康状態**が幸福度に大きく影響していることが見て取れます。また、変動の背景には、特定の文化的/社会的イベントが関連している可能性が示唆されます。特に、異常値の発生要因として経済や健康の両立がどのように機能しているのか、より詳細な調査が必要です。この分析は、政策立案者やコミュニティマネージャーにとって、特定の時期に政策を調整する際の指針となるでしょう。
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:
このグラフについての分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績データ（青いプロット）は、数値が0.6から0.9の範囲内で一定の傾向を示しています。この範囲内では大きな上昇や下降は見られません。
– 前年のデータ（緑のプロット）も同様の範囲内で推移しています。しかし、年度によって微妙な変化がある可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値が黒い丸で示されていますが、これが散布状態である部分がいくつか観測されます。
– 特に2025年7月から9月の間に孤立した異常値が示されています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（実績AI）は青、予測（予測AI）は赤で示されており、異常値は黒い丸で表示されています。
– 予測の不確かさ範囲（xAI/3σ）はグレーの領域で表示され、実績データと予測のギャップや変動を確認するのに役立ちます。
– 様々な予測モデル（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）が示されていますが、特に紫色のランダムフォレストの予測が明確に描かれています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年のデータの間には一貫したパターンが見られますが、予測モデルとの間で多少の乖離があります。
– 特にランダムフォレスト回帰は、他の予測手法と異なる動きを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データと前年のデータ間での大きな相関関係があります。それに伴い、予測データは全体的なトレンドをある程度捉えていますが、詳細な変動については乖離が見られます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– グラフからは、スポーツカテゴリにおけるパフォーマンスのばらつきや安定度が視覚的に示されています。
– 異常値の存在は、特定のイベントや条件が大きく異なる結果をもたらした可能性を示唆します。
– 精度の高い予測はビジネスにおける計画や戦略立案に貢献できますが、異常値や不確実性の認識は重要です。
全体として、データは一定の範囲内で安定していますが、外れ値や予測の不確実性を考慮することが重要です。
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:
グラフの分析結果を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 初期の期間（2025年7月頃）は、データポイントが密集しており、全体的に横ばいからわずかに下降する傾向が見られます。その後データが途切れ、再び2026年7月頃に再開すると、数値は明らかに上昇しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年9月頃に外れ値がいくつか見られ、他の値と大きく離れています。これが異常値として示されています。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のデータポイントは実績値を示しており、濃度が高い部分は特に安定したパフォーマンスを示しています。
– 緑色のデータポイントは前年の値を示し、明らかにパフォーマンスが改善している様子がわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 多様な予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が行われていますが、それらの関係性や予測精度に関する情報は明示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 期間の進行に伴い、データの集中度が高まっているように見え、2026年の方がスコアが向上しています。
6. **直感的に感じることとビジネス・社会への影響**:
– 初期の変動が大きい点から、システムやプロセスが安定し始める前の課題が示唆されます。ただし、後半の明らかな上昇はパフォーマンスの全体的な改善を示しており、戦略が効果的であった可能性を示唆しています。
– スポーツの分野では、トレーニング方法や技術が向上した、または新しいリーダーシップが導入されたことが影響している可能性も考えられます。
総じて、初期の試行錯誤を経て安定したパフォーマンス向上が見られる状態であり、成功的な進展を感じ取ることができます。
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**
– **上昇/下降**: グラフには明確な上昇または下降のトレンドは見られません。データは二つの期間に分かれて表示されています。
– **周期性**: 特に周期的なパターンは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値は黒丸で囲まれたデータポイントとして示されています。これらの外れ値は、傾向から外れた特異なデータを示しています。
– 急激な変動も特に目立たず、全体的に安定しているように見えます。
3. **各プロットや要素**
– **色**:
– 青色のプロットは「実績AI」による実際のデータを示しています。
– 緑色のプロットは「前年比AI」を表し、過去のデータに基づく比較を示しています。
– **密度**:
– 各プロットの密度は一定しており、特に密集している部分と薄い部分がはっきりしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 青色と緑色のプロットは異なる期間に現れており、それぞれのデータセットが異なる時間枠を表している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 同じ時期に収集されたデータ同士で高い類似性があるかどうかは、分かりにくいですが、外れ値を除き、比較的均一な分布をしているように見えます。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– グラフはスポーツ分野における「社会WEI平均スコア」のパフォーマンスを示していますが、上記の特徴から、データに大きな変動が無いことがうかがえます。
– 外れ値は分析と改善の余地がある点を示しており、これらを考慮することで、スポーツ戦略の最適化やより良い意思決定に繋げられるでしょう。
– 2つの期間の変動をより詳細に分析し、特定のイベントや要因がスコアに与える影響を探ることは、将来の予測精度向上に寄与する可能性があります。
このグラフから、安定しているが飽和しつつある傾向が伺え、改善には具体的な介入や新しい戦略の導入が考えられます。
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:
以下に、グラフの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 観察された期間中、実績（青点）に大きな変動は見られず、ほぼ一定のスコアで推移しています。
– 予測（異なる色の線）が示すように、特定の機械学習モデルによるスコアの予測にも一貫性があり、大きな上昇や下降はなし。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 異常値としてマークされた円で囲まれたデータポイントは一部存在していますが、全体の傾向を覆すものではありません。
– 突発的な変動も特に見られないようです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 実績（青点）は過去のスコアを示しており、一定の安定性を持っています。
– 予測モデルの比較が可能で、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰いずれも大きく異なるスコアを出すことはなく、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**:
– 過去データ（青点）と異なるモデルの予測データ（色付きの線）が相互に連動しているように見え、安定したスコアの予測を行っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 特定の上方向または下方向のトレンドは見られず、全般的にフラットな分布を示しています。
6. **直感的な洞察とビジネスへの影響**:
– データが示す安定性は、スポーツ分野において経済的余裕の維持ができていることを指すかもしれません。
– 外れ値が少数であるため、予測の信頼性が高く、経済的リスク管理が適切に行われていることが示唆されるでしょう。
– 社会的には、スポーツ選手や関連団体の経済的な健全性を示しており、スポンサーや投資家にとっては安心材料となる可能性があります。
全体として、このグラフは安定性と予測モデルの信頼性を示し、リスクが低い環境を反映していると考えられます。
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:
以下がグラフ分析とそこから得られる洞察の詳細です。
1. **トレンド**:
– 左側の2025年中頃のデータは、比較的一定の範囲での変動が見られ、0.8付近が多い。
– 右側の2026年にはデータ密度が高く、若干上昇傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 2025年中頃にいくつかの異常値が見られる（値が0.6付近に分布している）。
– 急激な下落は見られないが、異常値が散見されます。
3. **各プロットや要素**:
– 青色のプロットは実際の測定値で、緑色は前年の比較値。
– 濃い色のプロットはデータポイントの密度が高いことを示している。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– AIによる予測と実際のデータを比較できるが、2026年の予測値は未提供。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは概ね0.8付近で分布しており、一定している。
– 予測誤差も同様に狭い範囲に存在。
6. **直感的な印象と影響**:
– データはある程度安定しており、急激な変動が少ないことから、健康状態が安定していると解釈できる。
– ビジネスや社会においては、個人の健康管理が安定していることを示唆し、長期的なパフォーマンスの維持が期待できる。
視覚的な情報に基づいて、トレンドが維持されていることから、適切な健康管理が行われていると考えられます。データの分析を通じて、さらなる改善点が見つかれば、予防的な健康戦略を立てることができます。
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:
こちらのグラフを分析すると、以下の点が挙げられます。
1. **トレンド**:
– 初期の期間（2025-07-01から2025-09-01）には、実績データが分布しています。この期間、特定の上昇または下降トレンドが明確ではなく、比較的安定しています。
– 予測自体は横ばいの傾向があるように見受けられますが、2026年に向けて予測値はむしろ増加傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期データにいくつかの異常値（黒い丸）が観察されます。これらは、特定の出来事や原因で急激な心理的ストレスが発生したことを示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は過去の実績を示し、予測部分にはさまざまな色の線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）がありますが、視覚的には決定木による予測がラストプレースメントで目立ちます。
– 緑の点（前年の実績）は比較的低いWEIスコアで安定し、もとの期間の実績とは若干の違いが認められます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 過去の実績と予測を比較すると、予測値は前年の実績や特定の回帰モデルが示すトレンドよりもやや高い範囲で分布しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 最も顕著なのは、実績データ間のばらつきに対して、予測データがどの程度一貫しているかという点であり、一定の範囲に収まっています。
6. **直感的なインサイトと影響**:
– 人間が直感的に感じることとして、特にモデル予測に対する信頼度や実際のストレス状況のとの乖離がどのように測定されているかが挙げられます。
– ビジネスや社会への影響としては、長期間にわたる心理的ストレスのモニタリングが重要であり、このデータをもとにスポーツ選手のパフォーマンス管理やメンタルヘルスの改善に役立てることが考えられます。
この分析に基づき、さらなるデータ収集や精緻な分析が、より的確な予測と洞察に繋がる可能性があります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **実績データ（青色）**: 初期（2025-07-01から2025-09-01まで）のデータはほぼ安定しており、大きな変動は見られません。
– **予測データ（緑色）**: 新しい時期においてデータが密集していることは、何らかのレベルでの安定性を示唆しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– **異常値（黒色円）**: 初期の段階で数個の異常値が見受けられ、標準からの逸脱を示唆しています。この異常値は、システムの誤判定または一時的なパフォーマンスの低下が原因かもしれません。
3. **各プロットや要素**
– **前年度比較（淡緑色）**: 予測データとほぼ一致していることが、昨年度のトレンドと一致することを示しており、データが過去のパターンを踏襲すると予測されています。
– **予測（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）**: 各予測手法の線がプロットされていますが、これには特に強いトレンドは見えないため、複数のモデルを使った分析が行われた可能性があります。
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の間には期間が空いており、モデルが将来の予測に集中していると考えられます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期データには、全般的に0.6付近の値に集中しており、これは一定のパフォーマンスの水準を保っていることを示します。
6. **直感的な洞察と影響**
– **安定性と変化**: 初期の安定的なパフォーマンスがあり、これが継続して維持されることの意味合いが重要です。後半の予測データが安定していることは、良好なパフォーマンスの持続や改善可能性を示唆しています。
– **ビジネスや社会への影響**: スポーツにおけるパフォーマンスの安定性は、選手のメンタルやフィジカルサポートが継続して効果を発揮している可能性があります。また、予測の精度が高いことを確認できるため、戦略的な計画やトレーニングプログラムの改善に寄与す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:
このグラフの分析を以下に示します:
1. **トレンド**:
– 初期には青色の実績AIデータが集中して見られます。ここでは、スコアが0.4から1.0の間にある多数のデータポイントが観察され、横ばいのトレンドが見受けられます。
– 後半の緑色の前年比較AIデータでは、スコアが0.6から0.8の間に密集しており、僅かに上昇傾向が見られるようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色の実績AIデータには、黒い円で囲まれた外れ値が見られます。これらは通常の範囲から逸脱したデータポイントを示しています。
– グラフの中央から右にかけては、予測される範囲（灰色の領域）を外れる変動がないことがわかります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際のスコアを表し、緑色は前年のデータとしての比較を意味します。
– 紫の線はランダムフォレスト回帰による予測で、予測された結果が実績と同様の範囲に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AIデータと前年のAIデータは、同様の範囲内で推移しており、二つのデータセットが似たパターンを示していることを示唆します。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と予測のデータは、全体的に安定したパフォーマンスを示し、一部の異常値を除いては安定しています。
6. **直感的な洞察およびビジネスや社会への影響**:
– 初期の実績データは安定しており、最終的に改善の傾向が見られることから、スポーツカテゴリにおける公平性・公正さが、特定の期間に進展を見せた可能性が考えられます。
– 異常値を考慮することで、特定の要因が不平等に影響している可能性を早期発見するための指針となります。
– 全体としての安定感は、スポーツ業界における公平性の向上を示すものであり、関係者にとってポジティブな指標となるでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフの左側の青色のプロットは、過去のデータを示しており、やや密集しています。WEIスコアは高め（0.8-1.0の間）で安定しているように見えます。
– グラフの右側の緑色のデータポイントは、新たな期間を示しており、同様に高いScoreを維持していますが、少しばらつきがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 青色のプロットの中にいくつかの異常値が見られますが、全体のトレンドには影響を与えていません。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青色のプロットは実績を表しており、緑色は前年データを表しています。
– 異常値は黒い円で囲まれています。
– 緑の横ばい部分は前年データが過去と同様に高いスコアを維持していることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 過去と現在（または前年）のデータの関係を示しており、前年のデータが以前のトレンドをトレースしているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の高度な相関や新たな傾向は見られませんが、全体として高いスコアを維持する傾向が続いています。
6. **直感と社会的影響の洞察**
– このグラフから、人々が直感的に感じるのは、持続可能性と自治性が高水準で維持されているという安定性と信頼感です。
– ビジネスや社会的には、持続可能性の高いスポーツ関連のプロジェクトが安定して支持されていることを示唆しており、投資や協力の可能性を高めると考えられます。
以上の観点から、このグラフは持続性と自治性の観点で、スポーツ分野が引き続き健全であることを示しており、関係者に安心感を与えるでしょう。
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:
以下に、グラフの視覚的特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– グラフは2つの主要な期間に分かれています。最初の期間（2025年7月から9月）はスコアが比較的高い位置に集中しています。
– 2番目の期間（約2026年6月から）はスコアがやや低く、安定しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 最初の期間において、一部のスコアが他より高くなっていますが、これらは異常値として特に目立った変動ではありません。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 青い点は実績を示し、最初の期間に多く存在しています。
– 緑の点は前年との比較を示し、2番目の期間に集中しています。
– 紫色の線はランダムフォレスト回帰による予測を示していますが、実績に比べてあまり変動がないようです。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータが2つの異なる時期に対応しているため、直接の比較は困難ですが、実績の高かった期間の後に、前年のデータが使用されている可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績値が高かった期間は密度が高く、後の期間は相対的に低く安定しています。
6. **社会およびビジネスへの影響の洞察**:
– 最初の期間における高いスコアは、スポーツカテゴリにおける社会基盤や教育機会が充実していることを示唆しています。
– その後のスコアの安定は、前年と比較して持続的な関心と努力が保持されていることを示します。
– 教育や社会基盤の充実がスポーツ分野において押し進められている可能性がありますが、今後もその動向を観察し、予測モデルを活用した計画策定が重要になるでしょう。
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:
## グラフ分析
### 1. トレンド
– **実績データ（青い点）**: 初期の期間に集中しており、若干の変動がありますが全体的にほぼ横ばいです。
– **予測データ（緑の点）**: 後半に集中し、やや上昇トレンドを示しています。
### 2. 外れ値や急激な変動
– **実績データにおける外れ値**: 一部、異常値としてマークされていますが、多くは他のデータポイントに一致しています。
– **急激な変動**: 特に急激な変動は見られません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **青い点**: 実績値のデータポイント。
– **緑の点**: 予測されたデータポイント。
– **黒い円**: 異常値を示しています。
– **色付きの線（紫、ピンクなど）**: 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）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
– 実績値と予測値が異なる期間に存在し、過去のデータ（実績）を基にした予測モデルが将来のトレンドを見積もっています。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 実績値が高位に分布している一方、予測値はより広がりが見られます。
– 異常値は、実績値と予測値の双方に存在するため、注意が必要です。
### 6. 直感的な洞察とビジネス・社会への影響
– **直感的な理解**: 全体として、過去のデータを基に将来の社会WEIスコアが若干向上する予測です。予測モデル間での違いを示すことで、どの手法が最も適しているかの比較が行えます。
– **ビジネス・社会への影響**: 予測が成功すれば、多様性や共生、自由の保障がスポーツの領域で改善される可能性があります。これに基づいて政策や戦略を立案することで、さらに良い結果を導くことが考えられます。
この分析により、現状のパフォーマンスの維持や改善の余地が具体的に示されており、関連する分野での意思決定に貢献できるでしょう。
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:
以下に、このスポーツカテゴリの総合WEIスコア時系列ヒートマップの分析を示します。
1. **トレンド**:
– 全体を通して、色の変化に基づいて特定の期間に上昇や下降が見られますが、日によって変化があります。
– 明るい色（黄色や緑）から始まり、日を追うごとに暗い色（青や紫）へ変わることが多いです。特に7月20日から28日にかけて色が暗くなり、スコアの低下を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日や時間帯に急に明るくまたは暗くなるパターンが見られ、異常値や急激な変動を示しています。
– 例えば、7月19日や23日以降に顕著な変動があります。
3. **要素の意味**:
– 色はスコアを示し、黄色が高スコア、紫が低スコアを表しています。
– 時間に対するスコアの変動が分かりやすく、日ごとと時間ごとにスコアに違いがあることを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 各日付に対し、時間別にスコアが記録されているため、特定の時間帯でのみ現れるパターンが検出可能です。
– 時間帯によっては周期的にスコアが変わる動きが見られ、対照的な時間帯間の差が浮かび上がります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中（特に夕方から夜にかけて）のスコアが高くなる傾向があります。
– 分布的には、時間帯ごとにクラスタが形成されているようにも見えます。
6. **人間が直感的に感じることや社会的影響**:
– スコアの変動が見られる特定の日に重要なスポーツイベントや出来事があった可能性があります。これがスコアの急激な変化を引き起こしたかもしれません。
– このデータは、時間帯に応じた視聴者の関心の変動を把握するのに有用であり、マーケティングやプロモーションの最適化に役立つ可能性があります。
このグラフを使って、スポーツイベントの人気や関心度のピークを特定し、戦略的な計画を立てることが可能になります。
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:
このヒートマップは、360日間にわたるスポーツカテゴリにおける個人のWEI平均スコアを時間帯（時）ごとに示しています。以下に重要な洞察を示します。
1. **トレンド:**
– 色の明るさが異なる時間帯でスコアが異なることを示しています。全体的に緑から黄の範囲が続き、特定の日付に色が急激に変化しています。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 2025年7月24日以降、スコアが低下し、紫に近づいています。これはスコアが顕著に低いことを示します。
– 2025年7月6日から10日にかけて、明るい黄色のセルが見られ、スコアが高いことを示します。
3. **各プロットや要素の意味:**
– 色はスコアの高さを示し、黄に近いほど高スコア、紫に近いほど低スコアです。
– 特定の日付と時間帯に集中的に高スコアが見られることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 特定の時間帯にわたって高スコアを維持している期間があるため、活動のピークがあることを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 高スコアは特定の日付や時間帯に集中しており、一定の周期性がある可能性があります。
6. **人間が直感的に感じることと影響:**
– 特定の時間帯におけるパフォーマンスの向上あるいは低下を容易に視覚化できます。
– スポーツイベントやトレーニングの時間を最適化するために、この情報は有用です。最も高いパフォーマンスを発揮する時間帯に基づいて、トレーニングや競技のスケジュールを調整することができます。
– 特定のパフォーマンス低下が見られる地点で対応策を講じることができ、スポーツ選手の総合的な成績向上に寄与します。
これにより、時間管理やパフォーマンス分析において非常に価値のあるインサイトを提供できます。
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:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**:
– このヒートマップでは、時間帯ごとのスポーツカテゴリにおける社会WEI平均スコアの変動を表しています。
– 期間の前半（7月1日〜7月10日）は、日中に高いスコア（黄色や緑色）が見え、スコアが高いことが示唆されます。
– 7月11日以降になると、夜間時間帯でのスコアが上昇（7月23日以降に濃い青や紫色）し、低いスコアが示される傾向が出ています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月6日〜7月12日の間に、多くの時間帯で非常に高いスコアが確認でき、これは特定のイベントや活動が影響を与えた可能性があります。
– 7月24日以降、特に午後の時間帯で急激にスコアが低下している（紫色が多い）ため、これは何らかのネガティブなイベントがあったことを示唆しています。
3. **色と密度の意味**:
– 色の濃淡がスコアの高さを示しており、黄色に近づくほど高スコア、紫に近づくほど低スコアを意味します。
– 緑や黄色のスコアは、ポジティブな社会的活動やスポーツイベントの盛り上がりを示すことが考えられます。
4. **データの関係性**:
– 同じ時間帯でも日によってスコアが大きく変わることから、日々のイベントの影響が大きいことが分かります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 日中は一般的に高スコアが観察され、夕方以降にはスコアが下降する傾向があります。
– 日中と夜間で明確にスコアの分布が異なるため、時間帯による活動の違いがスコアに影響している可能性が高いです。
6. **人間の直感とビジネスへの影響**:
– ヒートマップからは、特定の期間やイベントに大きな影響を受けてスコアが変動することが直感的に分かります。
– 高スコアの日中の時間帯は、企業がマーケティングやプロモーションを行う好機と考えられます。
– 逆にスコアが低下する時間帯や期間には、改善のための対策や戦略変更が検討されるでしょう。
この解析により、特にイベントや時間帯によって顕著に変動するスコアを活用して、戦略的なビジネス判断を行うことが可能となります。
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:
このヒートマップの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 特に時間的なトレンドを示す情報はこのヒートマップからは直接得られません。このグラフは時系列データというより、相関関係を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値や急激な変動は相関関係の強弱として表されます。特に「個人WEI (経済的余裕)」と他の項目との相関が低いことが目立ちます。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 色の濃淡が相関の強さを表しています。赤に近いほど強い正の相関を示し、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**:
– 複数のカテゴリー間の相関関係を見ることで、同時に上昇または下降する可能性のある傾向を見つけることができます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「総合WEI」とほとんどの他の項目は強い正の相関（0.74から0.97）の範囲にあります。
– 「個人WEI (経済的余裕)」は他の要素とあまり相関しておらず、この分野での独立性を示唆しています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 社会WEIカテゴリ同士の相関が非常に高いことが、持続可能な社会の要素がどれだけ相互に影響を及ぼし合っているかを示しています。例えば、社会的公平性（公正さ）が他の社会WEIに大きな影響を与えていることがわかります。
– 経済的な余裕の欠如が他のウェルビーイング指標に直接的には大きく影響していないように見えるが、これは逆に、経済的支援を提供することで他の領域に対する間接的なポジティブな影響を期待できる可能性を示唆します。
この分析は、スポーツに関連するウェルビーイング指標がどのように連携しており、特定の指標が他の領域に与える可能性のある影響を検討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:
### 視覚的な特徴と洞察
1. **トレンド**
– 各ボックスプロットは比較的安定した分布を示していますが、特定のWEIタイプ間で異なる中央値を観察できます。このことから、期間中に劇的な上昇や下降のトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済余裕）」と「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」では外れ値が目立ちます。これらはデータセット内で極端なスコアを持っているエントリがあることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– ボックスプロットの中間線は中央値を示し、箱の上下は第1四分位数と第3四分位数を示します。ひげはデータの範囲を示しており、外れ値は個別の円で示されます。
– 色の差異は各WEIスコアタイプの区別を強調します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数のWEIスコアタイプが比較されており、それぞれ異なるデータ範囲と中央値を持つものの、極端な変動は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI平均」や「社会WEI平均」は、高い中央値を持つのに対し、分布の幅が狭く、スコアの集中度が高いことを示しています。
– 一方、「個人WEI（精神的ストレス）」や「社会WEI（社会基盤・教育機会）」は中央値が低く、分布の幅が広いことが確認できます。
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**
– 高い中央値が見られる「個人WEI平均」や「社会WEI平均」は、個々人の総合的な幸福感が良好である可能性を示唆します。
– 外れ値の存在は、特定の領域で個々の経験が大きく異なるため、ビジネスや政策においては個別の対応が要求される可能性があります。特に「社会WEI（共生、多様性、自由の保障）」でのばらつきは、社会的な課題が潜んでいる可能性があることを示唆しており、改善の機会を提示します。
全体として、このWEIスコアの分布比較は、スポーツ団体や社会政策機関が個人および社会の幸福感を評価し、改善するための基礎的な洞察を提供します。
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:
このグラフは、スポーツカテゴリのデータに対して主成分分析（PCA）を実施し、第一主成分と第二主成分に基づいてデータをプロットした散布図です。それでは、各ポイントについて考察を進めましょう。
1. **トレンド**:
– 第一主成分の寄与率が0.77であり、データの多くがこの軸に沿って広がっています。特定のトレンドというよりも、データが広範囲にわたって第1主成分に対して分布しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は特に目立ちませんが、第1主成分が-0.4から0.3、第二主成分が-0.15から0.15の範囲内で密集しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– データポイントはスポーツ関連の要素やサンプルを表している可能性があります。第一主成分が全体の変動の大部分を捉えているため、この軸に沿った位置はそのサンプルの主要な特徴を表していると推測されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データではなく、スポーツの特徴を主成分で示しているため、時系列間の関係性はこのグラフでは直接示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第一主成分がデータの主な変動を示していることから、大半のデータはこの軸の中心付近に集約されています。第二主成分はより小さい寄与であり、補足的な特徴を捉えていると考えられます。
6. **直感的な洞察および社会・ビジネスへの影響**:
– 主成分分析によって、スポーツデータの主要な特徴やパターンを抽出できることが示されています。これにより、スポーツのパフォーマンス分析や選手の特徴を理解する手助けとなるでしょう。データを可視化することで、特徴のグループ化や異常なパフォーマンスを持つサンプルを特定しやすくなります。結果的に、スポーツマネジメントや選手育成の改善に寄与する可能性があります。
このグラフを詳細に分析することにより、スポーツデータの複雑なパターンと主な特徴を捉えることができ、戦略的な意思決定に活用できるでしょう。
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。