📊 データ分析（GPT-4.1による）
解析結果として、提供されたデータからいくつかの重要な傾向、パターン、そして異常を発見しました。
1. **時系列推移**
– 総合WEI、個人WEI平均、社会WEI平均のいずれも、7月初旬から中旬にかけて上昇トレンドを示し、中旬から下旬にかけては変動が大きく、不安定な時期を迎えています。特に、7月15日以降、スコアは下がる傾向を示しています。
2. **異常値**
– 7月6日から7日にかけてのスコアが高く異常値とされ、社会や個人の各指標が最高値に近い評価を示しています。これらは短期的なイベントや政策変更が影響した可能性があります。
– 7月19日〜24日では異常に低い値が観察され、社会的な不確実性や経済的、政治的な要因が影響したと思われます。
3. **季節性・トレンド・残差**
– STL分解を行うと、長期的に見ると7月初旬の高スコアは一過性のものであり、基本的な下降トレンドが存在します。季節的要因は限定的ですが、イベントや季節の変わり目が影響する可能性を考慮する必要があります。
4. **項目間の相関**
– 個人の経済的余裕や健康状態が総合WEIに強い影響を与えていることがわかりました（高い相関が示唆される）。また、社会の持続可能性や社会基盤構築が社会WEIを支える重要な要素と分析されました。
5. **データ分布**
– 箱ひげ図では、全体的に中央値が上方向に偏っていることが分かります。異常値は特定の時期に集中し、極端に高かったり低かったりする点は外れ値として認識されます。
6. **主要な構成要素 (PCA)**
– 主成分1（PC1）が全体の変動の77%を占めており、これがデータの大部分の構造を説明していることがわかります。個人と社会の個別的要因とが複雑に絡み合って影響を与えていることが示唆されます。
これらの観察結果から、7月初旬の急上昇は異常な高評価が外的要因（例えば、政策発表やイベントの影響）によって一時的に盛り上がったことが考えられますが、基本的には下降傾向にあることで、特定の領域（特に個人の経済面や社会的公正の弱体化）が改善の予兆なしに影響を及ぼしています。また、相関関係から、個人の評価が社会評価に大きく影響を与えることが明らかですので、各個人の環境改善が重要であると言えます。
今後の分析では、短期イベントの影響とも長期的改善の必要性がバランスをもって評価されるべきです。特に異常を引き起こす要因を深掘りし、政策的措置に反映していく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:
このグラフは、30日間にわたるスポーツカテゴリの総合WEIスコアの推移を示しています。以下に、視覚的特徴と洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– データ全体のトレンドは、0.8前後での横ばいの傾向が見られます。
– 初期の約10日間にわたって緩やかな上昇が見られるものの、以降は安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか点在しており、異常値としてマークされています。しかし、データ全体の範囲内に比較的収まっています。
– 急激な変動は特に見られません。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績値を表し、全体的にコンパクトな範囲内での変動を示しています。
– 予測値（赤い×）との間には若干の乖離が見られます。
– 通常の変動範囲は影で示され、データの多くはこの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**:
– 様々な予測モデル（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。
– 線形回帰および決定木回帰の予測線はほぼ水平です。
– ランダムフォレスト回帰は明らかに下降傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績AIのプロットはほぼ一定の範囲内で、予測との一定の一致性が見られます。
– データは比較的密集しており、急激な変動は少ないです。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 人間から見た場合、このグラフは比較的安定したパフォーマンスを示唆しますが、使用する予測モデルによっては異なる見解が得られることがあります。
– スポーツのパフォーマンスが安定していることを示唆しており、ビジネスにおいてはこのトレンドを維持する戦略が立てられます。
– ランダムフォレスト回帰が下降を示しているため、異常や新たなトレンドに注意する必要があります。予防策として、さらなるデータ分析や監視を行うことが有効です。
このように、グラフからはスポーツパフォーマンスの安定性と、利用する予測手法の違いによる洞察が得られます。
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:
このグラフは各日付における個人のWEIスコアを示す時系列散布図です。以下のポイントに注目して分析します。
1. **トレンド**:
– 初期のデータは緩やかな上昇トレンドが見られますが、その後7月下旬頃に急激な下降が起こり、その後横ばいまたは低下したまま安定する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日付（おそらく7月下旬）に明確なスコアの低下が見られます。異常値としてハイライトされていますが、それ以外の大部分は均一な範囲内に分布しています。
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、黒い円で囲まれたプロットは異常値です。
– 灰色の領域は予測の不確かさ範囲を示しています。
– 予測線が三つ表示されており、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰のそれぞれの手法による予測です。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データに対して、線形回帰および決定木回帰はほぼ同じ予測をしており、横ばいで高めのスコアを示しています。
– ランダムフォレスト回帰は将来的にスコアが減少すると予測しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 全体的に一定の範囲内に収まっているため、データの密度が高く、安定したパフォーマンスを示唆していますが、極端な変動点に注目する必要があります。
6. **直感的な洞察および社会的影響**:
– 人間の視点から、急激なスコアの低下時期に何らかの重要な出来事（事故や健康問題など）があった可能性を考えるでしょう。
– ビジネスやトレーニングにおいて、予測が示す異なる傾向に注意し、特にランダムフォレストが示す下降トレンドに対しては改善策が求められるかもしれません。
このグラフからは、特定の時期に異常があるが、その後の予測が分かれることから戦略的な対策を立てる必要があることが分かります。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **初期の上昇トレンド**: グラフの最初の部分は緩やかな上昇を示しています。これは期間開始時のスコアの改善を示唆しています。
– **一時的な横ばいまたは減少**: 中盤ではスコアが横ばいから若干の減少が見られます。
– **最終的な変動**: 最後の部分ではスコアが再び緩やかに増加し、再び減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 所々に外れ値が見受けられます。これらは異常な事象や特異的なイベントによるスコアの変動を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素の示す意味**
– **青のプロット（実績AI）**: 過去30日間の実績データを示しており、全体の傾向を把握するのに役立ちます。
– **黒の円（異常値）**: 通常のばらつき範囲から外れたデータ点を示しており、特別なイベントや計測ミスの可能性を示唆します。
– **予測の不確かさ範囲**: 灰色の範囲は予測の不確実性を示しており、予測の信頼性の指標となります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– **異なる予測方法の比較**: 線形回帰（薄青線）、決定木回帰（緑線）、ランダムフォレスト回帰（紫線）が使用されています。これらのモデル間で予測結果が大きく異ならないことから、いくつかの方法でも比較的一貫した予測結果が確認されます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– サンプル間のばらつきは比較的小さいため、全体としてデータの分布は狭い範囲に収まっています。
6. **直感的洞察とビジネスや社会への影響**
– 人々はスポーツカテゴリに特徴的な出来事があった時、WEIスコアに影響を与えていることに気づくかもしれません。例えば、事件や特別なスポーツイベントがこのスコアに影響を与えている可能性があります。
– ビジネス観点から、これらのトレンドを理解することは、マーケティング戦略やキャンペーンのタイミングを調節する上で重要です。特に異常値に注目することで、特定のイベントの効果を分析することも可能です。
全体として、このグラフはスポーツカテゴリに関連するWEIスコアの動向を詳細に示しており、将来の予測を立てるための情報を提供します。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフは、おおむね横ばいのトレンドを示しています。初期のスコアはほぼ0.8前後で推移し、やや下がる時期もありますが、全体的な変動は大きくありません。
– 期間の後半にかけて、WEIスコアは安定し、予測線も横ばいを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 中盤にいくつかの外れ値が観察され、スコアが0.6付近まで低下する地点があります。これが全体の中で特異な動きを示しています。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示し、全体的に0.7から0.8の間に多く集まっています。
– 異常値は黒い丸で囲まれており、明確に特定されています。
– 予測は3種の手法（線形回帰、決定木、ランダムフォレスト）で示され、いずれも0.8近傍で安定しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測の相関は高く、実績が予想される範囲内に収まっています。
– 予測の不確かさ範囲も小さく、各モデルによる予測のブレは少ないです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは緩やかに分布しており、0.7近辺に重心があります。
– 異常値を除けば、全体の分布は相対的に均一です。
6. **直感的な洞察とビジネス・社会への影響**
– 人間が直感的に感じ取る印象として、スポーツにおける個人の経済的余裕は現時点で安定しているが、一定の変動や一時的な低下を示すことがあります。
– ビジネス面では、短期間の異常値をどう捉え、対策を考えるかが課題となるかもしれません。特に外れ値が示す要因を深掘りすることで、スポーツ界の経済支援やスポンサーシップの改善に役立つでしょう。
– 社会的には、個人の経済的余裕が極端に不安定にならないよう、継続的な支援や政策が必要とされます。
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:
以下は、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**:
– 最初の約2週間はWEIスコアが横ばいの状態を維持していますが、7月中旬からスコアの変動が見られます。
– 7月下旬から8月初めにかけて一時的な低下があり、その後再びスコアが上がっています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月中旬に急激なスコアの低下が見受けられ、これは外れ値として黒い円で囲まれています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いドットは過去の実績データを示しており、黒い円は外れ値を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表しており、予測の信頼性を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が用いられており、それぞれ異なる予測パターンを示しています。
– 線形回帰と決定木回帰は比較的安定した予測を出していますが、ランダムフォレスト回帰は減少傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データは大部分が0.8付近で分布しているが、一部大きく外れた低いスコアも観察され、予測と実績の間には明確な相関関係は見られません。
6. **人間が直感的に感じるであろうことおよび影響**:
– このグラフは、健康状態が一定の範囲で安定しているものの、特定のポイントで予測不可能な要因による変動が存在することを示唆します。
– 予測の不確かさを考慮すると、安定のためには予防的な対策や更なるデータ収集が必要かもしれません。
– スポーツ分野では、アスリートのパフォーマンスや状態管理に役立つ可能性があります。この変動を理解することで、トレーニングやリカバリープランの改善に繋がることが期待されます。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 前半はWEIスコアが比較的高く、後半にかけて下降傾向を示しています。
– 中盤で明確な下降が始まり、30日が経過する頃には回復の兆しや変化は見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期にいくつかの外れ値が見られますが、多くは集中した範囲にあります。
– WEIスコアが急激に低下する期間があり、その際の急激な変動に注意する必要があります。
3. **各プロットや要素**
– 青いプロットは実績データを示しており、分析の主体となります。
– 灰色の範囲は予測の不確かさを示していますが、大多数のデータポイントはこの範囲内に収まっています。
4. **複数の時系列データの関係**
– 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）は異なるパターンを示しています。
– 線形回帰と決定木回帰は比較的横ばいですが、ランダムフォレストは下降傾向を示しており、実データのトレンドにやや近いです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは最初の数日間で高く、その後長期にわたり下降する傾向が見られます。
– データ分布は、期間が進むにつれ密にドットが並んでいます。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– データは心理的ストレスが時間の経過とともに増加している可能性を示唆しています。
– スポーツ選手にとって、心理的ストレスの管理がパフォーマンスに直接影響を及ぼす可能性があり、その対応としてメンタルヘルス対策が必要とされるかもしれません。
– 企業やコーチは、ストレスの変動パターンを理解し、適切なサポートを提供することでパフォーマンスの最適化を図ることができます。
この分析に基づくと、早期の介入や継続的なサポートが重要であると考えられます。
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:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 初期段階では、スコアは0.8付近で横ばいですが、その後日にちが経過するにつれてばらつきが増え、最終的には下降しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 中盤にかけて、いくつかの外れ値があります。これらは目標値に達していないか、突然のパフォーマンス低下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**:
– 青い点は実績値を示しており、黒い円で囲まれた部分は予想を著しく超えた外れ値を示しています。
– 灰色の領域は予測の不確かさの範囲を示しています。
– 三つの予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はそれぞれ異なる未来の見通しを示しており、特にランダムフォレスト回帰は顕著な下降を予測しています。
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（特に青と紫の線）の間には、ある程度の一致が見られるが、予測方法によって違いがあります。ランダムフォレスト回帰は他のモデルに比べてネガティブな予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績データには全体として減少傾向が見られますが、外れ値も存在することでスコアの揺らぎが強調されています。
6. **直感的に感じること、およびビジネスや社会への影響**:
– このデータは、あるスポーツ参加者のパフォーマンス変動を示しており、その不安定さが目に付きます。予測された下降傾向がそのまま続く場合には、トレーニングや戦略の見直しが必要かもしれません。
– ビジネスの観点からは、スポーツ選手のパフォーマンスがスポンサー契約やファンの興味に影響を与える可能性があります。下降を防ぐための具体的な対策が早急に求められます。
このように、データの変動と予測手法の違いを理解することは、スポーツ選手やチームの戦略的決断において重要です。
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、30日間にわたるスポーツカテゴリにおける社会WEIスコアの推移を示しています。以下にいくつかの注目すべき点を挙げ、それに基づく洞察を提供します。
1. **トレンド**:
– 初期の段階ではスコアは比較的高いレベルで安定しており、中盤以降にやや下降傾向があります。しかし、後半は再び安定を取り戻しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかの測定ポイントで、黒い輪で囲まれた外れ値が観察されます。これらは特定の異常なイベントや測定誤差を示唆しています。
3. **各プロットや要素が示す意味**:
– 青い点は実績データを示しており、一部の点が黒で囲われ外れ値として認識されています。予測は赤い×で示され、不確かさの範囲が灰色の帯で示されています。
– 線形回帰（青）、決定木回帰（緑）、ランダムフォレスト回帰（紫）の予測ラインはそれぞれ異なる予測手法の結果を視覚化しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 予測の不確かさ範囲がデータの変動をカバーしており、モデルの予想精度が高いことが示されています。異なるモデルの予測が近似しており、ほとんど同様のトレンドを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データ全体において、ばらつきが少なく、ある程度の安定性を持っていることがうかがえます。全体的な平均は中程度のスコアに位置しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフからは、社会的公正性に関するスポーツ分野の評価が一定の範囲で安定していることが読み取れます。しかし、外れ値が示唆する特異な事象の影響が評価の信頼性に影響を与える可能性があります。
– ビジネスや社会的観点から、継続的なデータの監視と異常値の分析が、公平性の維持に重要であると言えます。また、異なる予測手法を用いた将来予測の精度向上が期待されます。
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:
### 直感的インサイトと分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は全体として0.8から1.0の間で横ばい傾向があります。
– 予測曲線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）はいずれもわずかに下降していますが、急激ではありません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として強調されている点がいくつか存在し、特に右側に集中しています。これらの外れ値は異常なイベントや変動要因を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**
– 青い点が実績データを示しており、その周囲の黒い円が外れ値を示しています。
– グレーの領域は予測の不確かさを表しており、比較的狭い範囲なので予測の信頼性は高いと解釈できます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各予測モデルのトレンドはおおむね一致しており、予測の精度が比較的高いことを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データのスコアは比較的一定で大幅な変動が見られないため、持続可能性と自治性が安定していると考えられます。
6. **人間が直感的に感じること、および社会への影響**
– 実績が安定していることから、このスポーツカテゴリーの持続可能性と自治性は現在好調であることが感じられます。
– 管理者や関係者は、現在の戦略を維持しつつ、外れ値の分析を行うことでさらなる改善が可能かもしれません。
– ビジネスにおいては、予測が示す軽微な下降トレンドを監視し、早期の対策を講じることで長期的な健全性を保つことが重要です。
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:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 全体的にWEIスコアは0.7から0.9の範囲で安定しています。ただし、期間の終盤に向けてスコアが少し低下しているように見えます。
2. **外れ値や急激な変動**
– WEIスコアの一部のプロットが周囲と比べて低い位置にあり、外れ値として識別されています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績を示しており、黒い円は異常値を指摘しています。
– ピンク色の線はランダムフォレスト回帰による予測軌跡であり、将来的なスコアがやや下降する傾向を示唆しています。
– 灰色の背景は予測の不確かさを示す範囲です。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測の比較により、一部の予測が実績から逸脱していることがわかります。しかし、全体的なトレンドにおいては一致している部分もあります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– スコアは概ね安定した範囲（0.7-0.9）に集中しており、時折大幅な逸脱が見られますが、全体的な分布は非常に密集しています。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– スポーツにおける社会基盤と教育機会の提供状況がこの30日間は比較的安定していることがわかります。
– 予測によると将来的に若干の下降傾向が示唆されているため、これに対する対策が必要かもしれません。スポーツの参加機会や教育支援が減少すると、長期的には社会的な影響が懸念されるため、関係者は対策を考慮する必要があります。
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:
### グラフの分析:
1. **トレンド**:
– WEIスコアは全体としてやや下降傾向にあります。特にグラフの終盤で、スコアが低下しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– いくつかのプロットが黒い円で囲まれており、これは異常値として認識されています。これらは一般的なスコアの範囲から外れていることを示しています。
– 特に7月初旬と8月初旬に大きな変動が見られ、異常値が発生しています。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績を表し、直感的にはデータの傾向を示しています。
– 予測の不確かさの範囲（xAI/3σ）はグレーの領域で示され、予測値の信頼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**:
– 異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）により、将来のWEIスコアが予測されています。
– ランダムフォレスト回帰が最も下降傾向を示しており、これが最も保守的な予測と見なされます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアの分布は密集している部分が多く存在し（特に序盤）、それを離れると分布が散らばっている特徴があります。
6. **直感及びビジネスや社会への洞察**:
– スポーツの共生や多様性に関する実績スコアの変動は、スポーツイベントや組織内の変化と関連付けられる可能性があります。
– スコアの低下が続く場合、これは多様性の低下や自由の制約が進んでいることを示している可能性があり、これに対する声が上がるかもしれません。
– 異常値については、すぐに検証し、それが一時的なものか、根本的な問題の表れかを判断する必要があります。
このグラフは、スポーツにおける多様性と共生への関心の高まりを反映しつつ、その改善や維持への課題を示唆しています。
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:
1. **トレンド:**
– 時系列ヒートマップでは、色の変化から全体のトレンドを見ることができます。最初の方では黄色や緑色が多く、高いスコアが見られます。しかし、月の後半になるにつれて黒色や紫色が増え、スコアが低下していることがわかります。このことから、初期は高い値を示し、徐々にスコアが減少するトレンドが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 7月19日から22日にかけて、急激なスコアの上昇と下降が見られます。これは一時的なイベントまたは異常値の可能性があります。
3. **各プロットや要素:**
– 色はスコアの高さを示しています。黄色は最高値に近く、紫や青は低めの値を示しています。プロットの密度と色の強さから、特定の日や時間帯にスコアが集中していることがわかります。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 時間帯ごとのスコアパターンを色で視覚化することで、時間帯による影響が見られます。特定の日付に高い値が多く見られることから、イベントやアクティビティ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:**
– 日程が進むにつれスコアが減少する反面、特定の日付で急に上昇するパターンがあります。これは特定イベント日に関連した可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響:**
– このグラフから、特定の時間帯や日付でイベントや要因がスコアに大きく影響していることが分かります。
– ビジネスへの影響として、これらの特定期間をターゲットにしたマーケティング戦略やリソースの最適化が考えられます。また、低下傾向の日付に対しては改善策の必要性が示唆されます。
この分析は、具体的な行動や施策を検討する上で役立つ視点を提供します。
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:
以下に、提供されたヒートマップの分析と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 顕著な上昇や下降のトレンドは見られず、横ばいおよび小刻みな変動が多いようです。
– 時間帯にかかわらず、日付によって顕著な変化が見られます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月9日から7月11日の間や、7月23日以降に色が変化しており、これらは急激な変動を示しています。
– これらはいくつかの外れ値や異常なスコア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**
– 色の濃淡はWEIスコアの高さを示しています。黄色が最も高く、青や紫が低いスコアを示します。
– 濃い色（紫や青）は低いスコアの時間帯や日付を示し、明るい色（緑や黄色）は高いスコアを示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時間帯や日付によってスコアが大きく変動していますが、特定の傾向は見られません。
– ある時間帯（例えば午前中）はスコアが一貫して高く、夜間に低くなる可能性があるが、全体としてのパターンは不明です。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 時間帯にまたがる分布の変動は、特定の要因により日付によってスコアの変化が引き起こされている可能性を示唆しています。
6. **直感的な洞察と社会的・ビジネス的影響**
– 特定の日時にパフォーマンスが高まる傾向がある場合、トレーニングやイベントのタイミングを調整することで、効率的な戦略を立てることができるかもしれません。
– パフォーマンスにおける時間帯の影響を理解することで、個人のスケジュールを最適化し、効率を向上させる可能性があります。
このヒートマップは、データの視覚を通じて、スコアの時間的および日付的な相互関係を明らかにし、パフォーマンスの最適化を促進するための基礎を提供するものといえます。
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:
このヒートマップから以下の視覚的特徴と洞察を引き出せます。
1. **トレンド**
– 日付ごとに色の変化が目立ちますが、明確な上昇または下降トレンドは見られません。
– 選ばれた時間帯でヒートマップの密度が異なるため、周期的なパターンもありうるが、一定の周期は特定されていません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月中旬以降、特に7月19日から7月23日にかけて左上部と右下部に急激な変動が見られます。この期間は、値が急に高くなっている可能性があります。
3. **プロットや要素が示す意味**
– 色の濃淡は社会WEIスコアのレベルを表しており、濃色（パープル）は低スコア、黄色は高スコアを示しています。
– 特定の日付や時間帯でのスコアの変化が色で示されています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 横軸が日付、縦軸が時間帯を示しているため、日ごとの時間帯ごとのスコアの分布や変動を分析することができます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯、特に23時や16時などでスコアに変動が見られるため、これらの時間帯は重要な時間である可能性があります。
6. **直感的な洞察や影響**
– スポーツイベントや特定の催しが、特定の日時にスコアに影響を及ぼす可能性があります。
– このグラフを通じて、人々がどの時間帯にスポーツイベントにより注目しているか、またはどの時間帯に過ごす傾向があるかを特定できるかもしれません。これにより、マーケティングやプランニング戦略を最適化する手助けになるでしょう。
スポーツイベントの時間帯や日付によって、社会全体の注目度や参加者の関心が変わることが直感的に示されています。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– 全体的に、ほとんどの要素間で高い相関が見られます。特に「総合WEI」と「個人WEI平均」「社会WEI平均」など、多くの要素は0.8以上の相関を持っています。これは、それらが同一方向に動く傾向があることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（経済的余裕）」は他の要素と比較して低い相関を示しています。「総合WEI」「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」との相関が0.22と特に低く、他の項目との相関も0.5以下が多いです。これは、経済的余裕が独立した影響を持っている可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– カラースケールが濃赤であるほど強い正の相関を示し、濃青であるほど負の相関を示します。ほとんどのプロットが赤系であることから、正の相関が多く観察されます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– マップは時系列データではありませんが、時間によって相関が変動する可能性があります。データが30日間のものであることを考慮すると、この期間中の相関関係が一定であった可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「個人WEI（健康状態）」と「個人WEI（心理的ストレス）」間の相関は0.78と比較的高く、ストレスと健康状態の相関が示されています。
– 一方、「社会WEI（社会基盤・教育機会）」と他の多くの項目は中程度の正の相関（0.5-0.8）を示しています。
6. **人間が直感的に感じることとその影響**
– スポーツというカテゴリにおいて、個人の心理的および健康の状態が社会的要因と深く関係していることが示唆されます。特に、経済的背景が他の要素と独立していることが、個人のスポーツへの参加の障壁となり得ることを示唆します。
– また、相関が高い要素群では、改善や介入が一方向に対して複数の他の要素に波及する可能性があります。これは、インターベンションや政策立案において重要な洞察を提供します。例えば、健康改善が心理的ストレスの軽減につながる可能性があることを示しています。
このヒートマップは、スポーツおよびそれに関連する社会的・個人的要因の相互関係を深く理解し、政策や戦略における決定に役立つ貴重な情報を提供します。
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:
1. **トレンド**
– データは30日間の静的な分布を示すもので、時間的なトレンドは特に見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（職業充実）」と「個人WEI（心理的ストレス）」には、多くの外れ値が観察されます。
– これらの指標は他の要因に比べてばらつきが大きく、不安定な要素が影響している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 各箱ひげ図は、対応するWEIスコアの中央値および四分位範囲を示しています。
– 各要素の幅やヒゲの長さは、スコアのばらつきと異なるWEI間の比較を行う指標となります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 特定のカテゴリ間で明確な関係性や線形の相関は観察できませんが、「個人WEI平均」と「総合WEI」は比較的高いスコアと狭い範囲を持っています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「社会WEI（生態系整備・教育機会）」は中央値が高く、安定しているように見えます。
– 職業充実および心理的ストレスは、個人の変動の大きさを反映している可能性が高いです。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– 個人の心理的な要因が大きなばらつきを持つことは、雇用環境や社会的サポートの重要性を示唆します。
– 社会WEIでの高スコアは、社会的な支援が整備されていることを示し、リソースの分配が効率的である可能性があります。
– ビジネスおよび政策立案者にとって、これらのスコアの変動は、どの分野にリソースを集中させるべきかの指針となるでしょう。労働環境や心理社会的サポートへの投資が、より良いWEIスコアにつながる可能性があります。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
この総合WEIスコアのSTL分解グラフを分析すると、以下のポイントが見えてきます：
1. **トレンド**:
– トレンドは全体的に右肩上がりから下降へと変化しています。初期は上昇しており、中盤でピークに達した後、徐々に減少しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– “Observed”のデータにおいて、7月中旬から後半に急激な減少が見られます。
– “Residual”のデータは、7月中旬および後半に一時的な急変動が見られ、7月21日頃に大きな負の外れ値が存在します。
3. **各プロットや要素の意味**:
– “Observed”は観測された総合スコアで、日々の実績を表しています。
– “Trend”は長期的な変動を示し、全体としての方向性を示します。
– “Seasonal”は周期的な変動を示し、短期的な上昇と下降を表現しています。
– “Residual”は観測値からトレンドおよび季節的要素を取り除いた残りで、ランダムな変動を示します。
4. **時系列データの関係性**:
– トレンドの変化は”Observed”にも明確に反映されています。特に高いトレンドと低い残差の組み合わせが、数値のピークを形作っています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドと重なる部分が多いことから、全体的にデータセットはトレンドに影響されやすいことが分かります。残差は比較的小さい変動を示し、ノイズが多く含まれています。
6. **人間が直感的に感じるであろうことと影響**:
– 直感的には、中盤の成績が良好だったのに対して、後半に向けて急激に減少していることを多くの人が認識するでしょう。これはスポーツチームのパフォーマンスの波を示している可能性があり、その変動は選手や試合の状況に起因しているかもしれません。
– 社会的には、スポーツの試合スケジュールや特定のイベントによって、このような変動がもたらされる可能性があり、それがファンの興味や応援の仕方に影響を与えるかもしれません。
このグラフは、スポーツ分野におけるパフォーマンス分析や戦略の調整に重要なインサイトを提供します。
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、ある個人のWEI平均スコアを30日間観測したデータをSTL（Seasonal-Trend decomposition using Loess）分解したものです。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を述べます。
1. **トレンド（Trend）**:
– 総じて、最初は上昇し、その後下降しています。7月1日からおよそ7月15日まではスコアが上昇し、それ以降は下降する傾向があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測（Observed）データには、7月中旬から下旬にかけていくつかの急激な変動が見られます。特に7月15日以降の下落が顕著です。
3. **各プロットや要素（棒、色、密度など）が示す意味**:
– Seasonalのプロットは、一定の周期性を持ち、特定のパターンが見られますが、大きな変動はありません。Residualに関しても、全般的に大きな変動はなく、均一に分布しています。
4. **複数の時系列データがある場合、それらの関係性**:
– トレンドと季節性の影響が、観測データの変動を説明していることがわかります。プロット全体から、観測された変動がトレンドと季節的要因の組み合わせによって引き起こされていることが読み取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– トレンドの変化が観測データに直接的な影響を与えており、トレンドの下降に合わせて全体のスコアも低下しています。季節性の変動は観測値にごく小さな影響を与えています。
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**:
– 人間の視点から見れば、全体のパフォーマンスに一時的な好調から不調への明確な変化が生じていると感じるでしょう。スポーツ選手やチームの成績であれば、この変動はトレーニングや戦略の見直しを促す指標になるかもしれません。このトレンドを放置すると、全体のパフォーマンス低下を引き起こす可能性があります。
この分析がスポーツにおけるパフォーマンス評価のための新しいインサイトを提供し、さらなる改善の基盤となることが期待されます。
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、社会のWEI平均スコアのSTL（季節-トレンド-残差）分解を示しています。それぞれの視覚的特徴とそこから得られる洞察を以下に述べます。
1. **トレンド**:
– トレンドのグラフは、最初は上昇し、期間の後半には緩やかに下降するというパターンを示しています。これは、スポーツカテゴリにおけるWEI平均スコアが一時的に人気を増し、後に減少していく様子を示している可能性があります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測値のグラフでは、急激な変動がいくつか見られ、特に後半での急な減少が目立ちます。また、最後に一部持ち直す動きも観察されます。これは特定のイベントや季節要因、または突発的な出来事の影響の可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 「Observed」は実際の観測値を示し、全体の動きを概観できます。
– 「Trend」は長期的な動向を示し、安定した変化を把握するのに役立ちます。
– 「Seasonal」は周期性を表し、特定の時期に繰り返されるパターンがあるかを示します。
– 「Residual」はトレンドと季節性を除去したあとに残る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**:
– トレンドと季節性の間には弱い正の関連が示唆され、特定の時期に沿って増減するパターンが見られます。残差は、短期的で予測不可能な変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 季節性は比較的小さい範囲（-0.05から0.05）内で変動し、短期的な変動を示唆しています。
– 残差も小さい範囲（-0.1から0.1）で変動し、ランダムで具体的な影響要因を持たない可能性があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうことと影響**:
– グラフからは、周期的にスポーツに対する関心が変動していることが分かります。これは季節イベントや大会などによる影響の可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、スポーツ関連の商品やサービスの需要が特定時期に増加し、その後減少するため、販売戦略やマーケティング活動を特定の時期に集中させることが求められるかもしれません。また、急激な変動があるため、柔軟な対応が求められ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）の散布図は、スポーツカテゴリのWEI構成要素を30日間にわたって解析した結果を示しています。以下に視覚的な特徴とそこから得られる洞察を示します。
1. **トレンド**:
– 特に明確な上昇や下降トレンドは見当たらず、データは比較的ランダムに分散しています。周期性も特定しにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 第1主成分（x軸）と第2主成分（y軸）の両方で、中心から離れた位置にデータポイントがいくつか存在します。特にxが-0.4近辺、yが0.15近辺のポイントは、外れ値として注意が必要です。
3. **各プロットや要素**:
– 点の密集度は、xが0.2から0.3の範囲で高くなっており、この領域に多くのデータが集まっています。これは、WEIの構成要素においてこの範囲の値が共通しているか、重要な役割を果たしている可能性を示します。
4. **複数の時系列データがある場合の関係性**:
– 明示的な時系列の情報はないため、データ間の時間的な関係は不明ですが、上記の密集領域が影響力のある共通パターンを暗示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– x軸に対してy軸はある程度の広がりを持っており、相関が低いことを示唆しています。データは全体として広く分散していますが、特定の領域（特にxが0.2から0.3）での密集が気になります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– WEIの構成要素において、特定のパターンや領域が影響力を持つ可能性があります。この分析は、スポーツ関連のデータがどの要素に多く依存しているかを理解するための手掛かりになります。ビジネスや戦略の改善に役立つ可能性があり、特定の要因を改善することで、全体的なパフォーマンスの向上が期待できるかもしれません。
全体として、この分析はスポーツパフォーマンスにおける特定の要因が主成分にどのように寄与しているのかを理解するのに役立ちます。
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。