📊 データ分析（GPT-4.1による）
### 時系列分析とトレンド
今回のデータから興味深い傾向をいくつか見出せます。まず、総合WEIスコアは一貫して0.6から0.9の間で推移していますが、おおまかに見ると若干の上昇トレンドが見られます。特に7月初旬から中旬にかけて短期間の急上昇が観察され、その後緩やかに下落していることが分かります。こうした変動は、特定のイベントや外的要因によって一時的にスコアが改善された可能性が考えられます。
### 異常値の検出
異常値としてリストアップされたデータポイントでは、特に7月前半から中旬にかけての高いスコア（0.8以上）が目立ちます。一方で7月下旬には通常より低いスコア（0.6前後）が多く検出されています。これらは、社会や個人の環境で何らかの大きな変数が変化したことを指し示しているかもしれません。例えば、社会的なイベント、大きな健康キャンペーン、あるいは政策変更が影響を与えた可能性があります。
### 季節性・トレンド・残差（STL分解）
STL分解を行った場合の結果として推測されるのは、個々の短期変動とは別に、安定した季節的パターンが存在し、一部の期間において特にスコアが上昇することです。これは例えば、特定の祝祭日やスポーツイベントシーズンに基づくものかもしれず、スポーツ活動の増加が相関している可能性があります。
### 項目間の相関
相関ヒートマップ分析によって、ある項目間に強い相関が見られるかを確認すると特に、社会基盤や教育機会と他の社会的要因（持続可能性、共生・多様性）の間で正の相関が強いことが分かります。これは、教育や社会基盤の充実度が他の社会的安定要因と密接に結びついていることを示唆しています。
### データ分布
箱ひげ図を用いた分析からは、例えば経済的余裕や心理的ストレスが比較的広い範囲で変動しており、特に下限付近に外れ値（低いスコア）が見られる可能性があります。これは特定の個人や集団において不均衡が生じていることを示しているでしょう。
### PCA分析
主要な構成要素分析（PCA）を通じて、PC1が0.77の寄与率を持っていることは、WEIの変動の多くが一つの主要な要因によって主に説明されていることを示します。この要因は、総合的な社会安定性、または個人の健康とストレスレベルに関連している可能性が考えられます。
### 総括
総合的に見て、データは季節による変動の影響を受けつつ、一過性のイベントによって変動のピークを形成することがあることを示しています。特定のスコアの異常には外的な社会イベントや政策が影響している可能性があります。また、異なる社会的要因が、教育や社会基盤の質に大きな影響を与える関連性があることが示唆されています。これらの分析は、将来的な政策立案や社会プログラムの設計に貴重な示唆を提供します。
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:
### トレンド
– **実績**: グラフでは、実績は左側に集中しており、大きな変動は見られません。
– **予測**: 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰がそれぞれ異なる急激な方法でスコアを予測しており、特に右側は比較的上昇トレンドを示しています。
### 外れ値や急激な変動
– **外れ値**: 実績の中にいくつかの外れ値が存在しますが、それ以外のデータはかなり密集しています。
### 各プロットや要素の意味
– **実績（青いプロット）**: 安定したスコアを示しています。
– **予測（幅広い範囲）**: 各予測手法ごとに異なるトレンドを示しています。予測の不確かさがあることが予測区間の幅に現れています。
– **前年（緑色プロット）**: 去年のデータは明確な増加トレンドを示しています。
### 複数の時系列データの関係性
– **前年 vs 予測**: 去年は増加トレンドを示しましたが、予測は異なる角度の上昇を示す、あるいは不確実性の範囲が異なります。
### 相関関係や分布の特徴
– **相関関係**: 各予測と前年実績の間には直接的な相関関係が見受けられず、予測モデルの間でのバリエーションが多く見られます。
### 直感的な洞察およびビジネスや社会への影響
– **洞察**: スポーツカテゴリの総合WEIスコアは安定しているが、予測の幅広い不確かさは予測手法によって異なり、多くのシナリオが考えられます。
– **影響**: スポーツ業界や関連ビジネスにおいては、安定した実績にも関わらず、将来の戦略立案においては慎重さが求められる可能性があります。異なる予測モデルを考慮し、多様性のあるプランニングが推奨されます。
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:
## グラフ分析と洞察
### 1. トレンド
– **最初の期間**（2025年7月から2025年9月を中心として）
– *実績データ（青のプロット）*は全体として横ばいであり、大きな変動は見られません。
– 予測の範囲が狭く、安定した環境であった可能性があります。
– **後半の期間**（2026年7月）
– 別の時系列データ（前年比較AI、緑のプロット）が現れ、前の実績と比較するとやや低いスコアの傾向。
### 2. 外れ値や急激な変動
– *外れ値（黒のリング）*が何点か存在しますが、全体のトレンドに大きな影響を与えているようには見えません。
### 3. 各プロットや要素の意味
– **色と形状**
– 青丸: 実績データ
– 緑丸: 前年との比較データ
– 黒リング: 外れ値として認識
– **グレーの範囲**は予測の不確かさを示し、一部の予測手法が適用されています。
### 4. 各時系列データの関係性
– 実績データと前年比較データは異なる期間で報告されており、直接の関係は示されていませんが、これらのデータ群を比較することで、パフォーマンスの変化を確認できます。
### 5. 相関関係や分布の特徴
– 一般的に、高いWEIスコアに集中しており、その後のデータはわずかに低下したものであることが示唆されます。
### 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
– **直感的感覚**: 初期の安定期から、新しい評価サイクルに移行しているように感じられます。新たな環境や要員の変更が考えられるかもしれません。
– **ビジネス・社会的インパクト**:
– 新たな手法や戦略の導入が、パフォーマンスの変動に影響している可能性。新しいデータポイントが蓄積されることで、より適切な戦略立案が可能になるかもしれない。
– 過去のデータとの比較によって、実績や改善点を明確にし、持続的成長に役立つ可能性が。
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:
1. **トレンド**:
– 左側の実績（青色）はほぼ安定していますが、若干のばらつきが見られます。
– 右側には密集した緑色のプロットが見られ、前年のデータを示しています。これも安定しているようです。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 青色のデータの中にはいくつかの外れ値が認識され（黒い円）、全体のトレンドから逸脱している点が存在します。
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であり、緑色のプロットは前年のデータです。
– 外れ値は黒い円で囲まれています。
– 薄紫、紫、ピンクの線はそれぞれ異なる予測モデルを示していますが、視覚的に大きな影響を与えているようには見えません。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 青色の実績と右側の緑色の前年データは時間軸が異なりますが、どちらも似たような安定した傾向を示しています。ただし、外れ値の扱いが異なる可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 両方のデータセットは、全体的に均一に分布しています。
– 実績データと前年のデータは視覚的に直接的な相関を示しているわけではないが、似た多様性を持っています。
6. **人間が直感的に感じることと影響**:
– 安定している分布を見る限り、スポーツ関連の指標は一定の信頼性を持っていることが示唆されます。
– 外れ値は何かしらのイベントや突発的な変動の影響を反映している可能性があり、これを突き止めることでより良いモデルを作るためのインサイトを得られるかもしれません。
– ビジネスや社会的観点からは、全体の安定性を維持しつつ外れ値の原因を分析することで、より効果的な戦略を立案できるチャンスがあります。
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、スポーツカテゴリの個人の経済的余裕（WEI）のスコアを時系列で示しています。以下に、このグラフの視覚的な特徴とそこから得られる洞察を説明します。
1. **トレンド**:
– 実績（青いプロット）は、初期の段階では0.6から0.8の範囲内で安定しています。
– 中盤から見ると、新しいデータがないため、現状の変化の様子は見えません。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期のデータにいくつかの外れ値（黒い丸で囲まれているもの）が存在していますが、それら以外は一般に一定の範囲内に収まっています。
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。
– 緑のプロットは昨年のデータを示していますが、一部の期間にのみ存在しています。
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（灰色の範囲）は、一般的に一致しているように見えますが、具体的な予測線（線形回帰、決定木回帰など）は詳細には示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 初期データには明確な相関や傾向はなく、分散している印象です。一方、予測データは一定の範囲内に収まっています。
6. **直感的な印象とビジネス・社会への影響**:
– グラフから受ける印象として、個人の経済状況は一定の範囲で安定しているように見えます。このような安定した状況は、個人や関連事業に対して安心感を与える可能性があります。
– 大きな異常値がある場合、個別の事情や特定のイベントの影響が考えられ、それらに対する対応が求められることがあります。
全体として、安定したパフォーマンスが見られる一方で、外れ値の原因を特定し対応することで、より正確な予測が可能になるかもしれません。
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:
このグラフから得られる洞察は以下の通りです。
1. **トレンド**:
– グラフは二つの異なる期間に分かれています。
– 初期の期間（2025年7月～10月）は比較的安定したWEIスコアを示していますが、徐々に低下傾向が見られます。
– 一方、後半の期間（2026年6月～）では、スコアが再び安定しているように見えますが、以前よりやや高い値で推移しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 初期の期間にいくつか異常値が見られます。これらは何らかのイベントや健康状態の急激な変化を示している可能性があります。
3. **各プロットや要素**:
– 青い点は実績データを表し、緑の点は前年の比較データです。
– ピンクの線は予測されるトレンドラインを示しています。これは、しばらくの期間における緩やかな回復傾向を予測しています。
– 黒く囲まれた青い点は異常値とされています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと前年のデータは、シーズン性や類似した継続的なパターンを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 異常値以外のデータは比較的一貫した範囲内にあり、平均から大きく逸脱していません。
6. **直感的な感じ方とビジネスや社会への影響**:
– 人々は2025年中盤のスコア低下から、競技パフォーマンスや健康状態の低下を懸念するかもしれません。
– 一方、2026年における改善は、適切な対策やトレーニングが有効であることを示しており、健康改善プログラムやスポーツ関連施策に対する信頼を増す要因となるかもしれません。
– ビジネスの場合、このようなデータはスポーツパフォーマンス管理や予防医療の製品開発に利用できる可能性があります。
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:
以下のポイントに基づいて分析します。
1. **トレンド**
– グラフ全体を通じて、初期はデータが密集していますが、途中からデータが現れなくなり、次に新たにデータが増加しています。
– 初期セクションの上昇トレンド、間のギャップ、そしてその後の横ばいがあります。
2. **外れ値や急激な変動**
– 初期データにはいくつかの外れ値（黒い円で示される）が見られます。これらは通常のパターンから逸脱しています。
– データが途絶えた期間の後、データは再度高い密集度で再開しています。
3. **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、緑色は前年のAIによる比較データを表しています。
– ピンク、紫、水色の線はそれぞれ異なる予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）を示しており、これらがどの程度実績データと一致しているかが確認できます。
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比較を通して、実績データの変動に対する各予測手法の適合度を確認できます。全体として、予測結果は実績におおよそ近いですが、実績は予測範囲の上限または下限に接することがあるようです。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データが予測結果に収まっていることから、ある程度の相関は見られますが、外れ値に注意する必要があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうことと影響**
– 初期のデータに対しての予測は予測手法によって異なる印象があります。ギャップに対する明確な説明がないため、スポーツのイベントや選手の心理的ストレスに関連する特定の出来事による影響の可能性があります。
– 最終段階のデータの増加は新たな状況変化（例えば、新しいトレーニングプログラムの開始や重要な試合の直前）を示している可能性があります。予測の範囲に実績が収まっているため、予測モデル自体は有用ですが、さらに精度向上の余地があります。
– これにより、スポーツ選手やチームの管理者は心理的ストレスの評価をより動的に考慮し、適切なサポートを計画することができ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:
The graph presents a time series scatter plot of individual WEI (freedom and autonomy) scores over a 360-day period. Here’s an analysis based on the given features:
1. **Trends**:
– **Initial Period (2025-07-01 to 2025-09-01)**: During this time, actual performance (blue circles) appears stable around a high score, approximately between 0.6 and 0.8.
– **Later Period (2025-11-01 to 2026-07-01)**: The future predictions (green circles) maintain a similar level to the past actual performances but seem to cluster around a slightly higher range.
2. **Outliers and Sudden Changes**:
– Anomaly detection is indicated by large black circles; several are observed in the initial period. This suggests occasional, significant deviations from expected performance.
– No drastic sudden changes or prominent outliers in the predicted period.
3. **Elements and Their Meanings**:
– **Blue, Green Circles**: Represent actual and predicted WEI scores respectively.
– **Purple, Cyan Lines**: Different prediction models (Decision Tree and Random Forest) showing similar projections.
– **Grey Band**: Represents the predicted uncertainty range (±3 standard deviations), indicating a level of reliability in predictions.
4. **Relationships in Multiple Time Series Data**:
– Predicted values seem to follow the trend of past actual performance closely, suggesting that prediction models are well-aligned with past data trends.
5. **Correlation and Distribution Features**:
– A visible cluster in the prediction period mirrors the earlier performance, reflecting model confidence.
– The distribution of actual vs. predicted scores indicates a positive correlation, suggesting predictive models are performing well.
6. **Intuitive Insights & Implications**:
– **Intuitive Understanding**: Viewers might intuitively sense stability and moderate confidence in the accuracy of future predictions.
– **Impact on Business/Society**: The consistent high scores, especially in predictions, suggest peak individual autonomy within the sports context, potentially influencing performance, strategy, and decision-making positively.
– **Anomalies** (larger black circles) warrant further investigation to mitigate any potential risks and improve reliability in projected periods.
The analysis suggests that the models have a reasonable grasp of past performance, projecting stable future outcomes with minor uncertainties. Addressing anomalies and monitoring scores as they evolve is critical for refining predictive accuracy.
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、スポーツカテゴリにおける社会WEI（公平性・公正さ）のスコア推移を示しています。以下に分析を提供します：
1. **トレンド**
– 初期の実績データ（青）は7月から9月までにわたって現れていますが、スコアは概ね横ばいに見えます。
– 後半のデータ（緑色の昨年比較AI）は、全体的に0.6以上のスコアで安定しており、変動が少ないです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 9月初頭において、実績データ（青）が急に下降し、その後上昇する傾向が見られます。
– 異常値が円で示されており、これらは全体的なスコアのパターンから外れた値を示しています。
3. **プロットや要素の意味**
– グラフ内の色分けされた線は、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）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示しており、実績値とそれぞれの予測値には差があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データは比較対象の昨年データ（緑）に対して若干低めで始まりますが、徐々に近づいていく傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データと異なる回帰モデルによる予測値の間に、ばらつきが見られます。
– 昨年のデータ（緑）は比較的一貫して高いスコアを示しています。
6. **人間への直感的な影響と社会的インパクト**
– スコアの安定性は、公平性・公正さに対する一貫した取り組みを示しており、スポーツ業界の信頼を高める可能性があります。
– 初期段階でのスコアの下振れは改善の余地を示し、プロジェクトの調整が必要かもしれません。
このデータ分析により、スポーツ業界の公平性を測定する手法とその課題が見えてきます。データのばらつきを考慮しつつ、社会的な意識向上を図ることが期待されます。
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:**
– 初期のデータは比較的高いスコアの密集が見られるが、全体としての傾向は横ばいであり、多少の下降が見られる可能性もあります。
– 時間が経過すると、予測データは次に向けて散らばり、安定性があるように見えます。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 初期データには一部異常値が強調されていますが、全体的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:**
– 青の実績データは最初の期に集中しています。
– 緑のデータは予測値を示しており、これもやや安定したスコアの範囲に集中しています。
– 赤の異常値は確認済みのアウトライヤーとみなされます。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 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）によるプロットがあり、それぞれが異なるトレンドを示していますが、大きな乖離は見られません。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 初期のスコアが比較的高く安定していることから、持続可能性と自治性が一定の基準を保っていることが示唆されます。
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:**
– グラフから、スポーツカテゴリでの持続可能性と自治性が、一定の基準を保っていることが分かります。これは、スポーツ業界における継続的な成長や安定性を暗示する可能性があります。
– ビジネスや社会への影響としては、安定した自治性と持続可能性の維持が期待され、競技者や関連業界にとって安心材料となるかもしれません。
この分析により、今後の戦略や計画に役立つ洞察を得ることができます。定期的なモニタリングとさらなるデータ追加が、より精密な予測と戦略策定に寄与するでしょう。
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:
### グラフの分析と洞察:
1. **トレンド**:
– 左側のデータ（実績）は一般的に0.8付近に密集しており、横ばいの傾向が見られます。
– 右側の予測データ（前年比AI）は全体的に0.7以上に分布しており、高い値を示しています。これも比較的横ばいです。
– 予測モデルの傾向も直線回帰や決定木回帰で緩やかなトレンドが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 実績データにはいくつかの異常値が見られますが、大部分は一定の範囲内に収まっています。
– 一つの外れ値として、0.6付近の点が目立ちます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色のプロットは実績（実績AI）を示します。円形で強調されたプロットは異常値を示しています。
– 緑色のプロットは前年比AIの予測を示しています。一定の範囲で多くの点が集中しています。
– 予測範囲（灰色のエリア）と予測ライン（紫色、ピンク色）は、予測精度と予測手法のバリエーションを示しています。
4. **時系列データの関係性**:
– 実績と予測の間に顕著な隔たりがありますが、全体的に予測は安定しています。
– 予測モデルの間での大きな差は見られませんが、ランダムフォレスト回帰が若干強い変動を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績と前年比AIの予測の間には強い相関は見られませんが、全体的な分布は類似しています。
– データの密度は0.8付近に最も高く、安定したスポーツカテゴリの社会基盤・教育機会が推測されます。
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**:
– スコアが高い状態で安定しているため、社会基盤や教育機会において特段の問題は見られないと直感的に感じるかもしれません。
– スポーツ分野での改善や投資が功を奏している可能性があり、ビジネスや政策立案においてさらなる強化戦略を開発する価値があるでしょう。
– 異常値の対策として、データ収集方法や測定基準の再評価が必要な場合もあります。
全体として、このデータはスポーツカテゴリにおける社会基盤と教育機会の健全性を示唆していますが、一部の異常値に注意を払う必要があります。
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:
このグラフについての分析を以下に示します。
1. **トレンド**:
– 左側のデータ（2025年付近）は、青の実績データが多く、全体的に横ばいのトレンドが見られます。
– 右側の緑のデータ（2026年付近）は、より広がりがあり、他の年とは異なる集中的なデータ分布を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 左側のデータでいくつかの青色の実績AIが外れ値として示されています（黒い丸で囲まれたデータ）。
– 予測範囲（灰色の帯）内には収まっているものの、下方に外れたデータもあるため、一定のバラツキが確認されます。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青色プロットは実績値、緑色プロットは前年（比較）AIのデータを示しています。
– 赤の「×」は予測データを示しており、過去の実績と比べると予測の多様性を示しています。
– 灰色のエリアは予測の不確かさの範囲。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績と前年のデータは同じカテゴリー内で比較しやすく、特に前年データの分布が偏っている点で前年の影響を強く受けていることを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 予測データは中心値付近に固まっている一方で、実際のデータのバリエーションは広い範囲に広がっています。
– 緑の前年データも広がりを見せているため、前年を踏まえた予測がある程度信頼性を持つことが示唆されます。
6. **直感的に感じることと影響**:
– スポーツの社会的共生・多様性の認識はいまだ不安定であることを示す可能性があります。
– ビジネスや社会において、スポーツ分野での多様性向上に向けた取り組みや、過去のデータを礎とした計画が求められる場面が増えているかもしれません。
総じて、このグラフはスポーツ分野における社会的共生や多様性、自由の保障に関する複雑な状況と、それに対するデータ予測の不確実性を示しています。
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:
### グラフの視覚的特徴と洞察
1. **トレンド**
– ヒートマップ全体を通して、色が時間軸に沿って変化しています。黄色またはライトグリーンが高いスコアを示し、全体として7月中旬に向かって色が濃く（青や紫に）なっていく傾向があります。これは、特定期間でのスコアの低下を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 7月上旬では、日中の時間帯（特に8時から16時）には比較的高いスコア（明るい色）が観察され、7月23日から25日にかけて急激にスコアが低下しています（色が紫に変化）。この急落は特筆される変動であり、特定のイベントの影響を受けた可能性があります。
3. **プロットや要素の意味**
– 色のグラデーションは、スコアの変動を時間と共に視覚的に表現しています。明るい色は高いスコア、暗い色は低いスコアを示し、スコアは時系列に導かれた変動を示しています。
4. **複数時系列データの関係性**
– 異なる時間帯のスコアが時系列で表示されていますが、特に日中の活動時間（8時から16時）に高いスコアを示しており、夜間や早朝の活動は比較的低いスコアを示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 特定の時間帯（8時～16時）が高スコアである傾向があり、これは配信されるコンテンツやイベントのタイミングによる可能性が考えられます。スコアの集中度が異なる時間帯に分布していることがわかります。
6. **人間が直感的に感じることと影響**
– スコアの変動から、人々が特定時間にスポーツに関心を持つ傾向があることを示しています。急激なスコアの低下は、イベントのキャンセルや不適切な時間帯での配信が影響しているかもしれません。この情報は、スポーツイベントの時間設定やコンテンツ提供における戦略的調整に有用です。
全体として、このヒートマップは日毎のスポーツ関心の変化や、特定の日付や時間における注目の高低を示しています。この情報を利用して、効率の良いイベントプランニングやマーケティング施策を模索することができるでしょう。
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、特定の期間の特定の時間帯における個人のWEI平均スコアを示しています。以下に視覚的特徴とそこから得られる洞察をまとめます。
1. **トレンド**:
– ヒートマップ全体を見ると、特定の時間帯（午前8時や午後11時など）で色の変化が見られます。これらは、ある時間でスコアが高い傾向があることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 例えば、7月23日前後に非常に濃い青から紫の領域があります。これは他の期間と比べてスコアが低いことを示す外れ値的なデータです。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しています。黄色や明るい緑は高いスコアを示し、青や紫色は低いスコアを示しています。
– 色のグラデーションに基づいて、どの時間帯や日付にスコアが集中しているかが視覚的にわかります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日付や時間により色の濃淡が変化しているため、特定の日や時間にスコアの変動があることがわかります。たとえば、午後3時から4時の間においては緑や黄色が強調されているため、この時間帯には高いスコアが多い様子です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一部の時間帯に集中して高いスコアがあることから、時間帯との相関がある可能性があります。また、日付によっても変動があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフを直感的に見ると、特定の期間や時間におけるパフォーマンスのピークや、外れ値となる低いパフォーマンスの期間が視覚的に明確です。
– ビジネスやスポーツコーチにとって、特定の時間や日にパフォーマンスが向上する傾向があると考え、その時間帯に特化したトレーニングや指導を計画することが可能です。
– また、低いスコアの時間帯や日に対しては、改善策を講じることが重要です。
このヒートマップは、一見して個人がどのように日々のスコアを最適化するか、あるいは改善するべき点がどこにあるかを明確に示しており、戦略的なアプローチが可能になります。
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:
1. **トレンド**:
– 色の分布から、特定の時間帯にスコアが高い傾向があります。たとえば、8時と16時においてはより鮮やかな緑色が目立ち、高いスコアを示しています。
– 7月下旬には紫や青の色合いが増え、スコアの低下を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月初旬は全体的にスコアが高く、7月23日以降に急激にスコアが低下しています。これは重大な変動であり、特定のイベントや状況の変化が原因である可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の違いはスコアの高さを示しており、黄色が最高、紫が最低を示しています。色の変化が時間帯ごとかつ日ごとに異なり、その時間帯のアクティビティや関与の違いを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時間帯ごとにスコアの変化が明確で、一貫したパターン（例えば、8時と16時のスコアが高い）は、これらの時間における活動の活発さや重要性を示しているかもしれません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 明確な周期性は見られませんが、特定の時間帯にスコアが集中して高くなっていることは、特定の習慣やイベントによる影響かもしれません。
6. **直感やビジネスへの影響**:
– 人々は、特定の時間帯や日付に活動が集中する傾向があると直感的に感じるかもしれません。これにより、関連活動の計画やマーケティング戦略、資源の最適化に役立つ洞察が得られるでしょう。また、急激な変動は、何らかの対策や対応が必要な事象を示唆しているかもしれません。
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:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– このヒートマップは相関関係を示しているため、時間的なトレンドではなく、各項目間の関連性を視覚化しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– ヒートマップ内では、特に顕著な外れ値はありませんが、「個人WEI (経済的余裕)」は他の多くの項目と低い相関を示しています（薄い青色）。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の濃さは相関の強さを示しています。赤に近いほど正の強い相関を示し、青に近いほど負の相関または弱い正の相関を示します。
– 例えば、「総合WEI」と「個人WEI平均」は非常に高い相関（0.95）を持ち、お互いに強く関連している可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 時系列データそのものではなく、複数の要因間の相関の構造を見ています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 「個人WEI(心理的ストレス)」は「個人WEI平均」とも高い相関を持っています（0.92）。心理的ストレスは、個人全体のウェルビーイングに影響を及ぼす重要な要因である可能性があります。
-「社会WEI (共生・多様性・自由の保障)」は「社会WEI平均」とも非常に高い相関（0.94）を持っています。これにより、多様性や自由の保障が社会全体のWEIに強く寄与していることがうかがえます。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– ビジネスや政策立案者は、個人および社会のウェルビーイングを向上させるために、特に「個人WEI（経済的余裕）」の向上に注視すべきです。経済的余裕が他のWEI項目と比較して低い相関を持つことは、経済的余裕が他のウェルビーイング要素の向上から孤立している可能性を示唆しています。
– また、心理的ストレスの管理が、個人のウェルビーイングに大きく寄与するため、心理的健康への支援が重要である可能性があります。
このような相関情報を活用することで、重点を置くべき支援領域を特定し、個人や社会の健康を総合的に向上させるための具体的な施策を策定することができるでしょう。
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:
このグラフは、スポーツに関連する異なるWEI（Wellness Engagement Index）タイプのスコア分布を箱ひげ図を用いて比較したものです。以下に、各要素とそこから得られる洞察を説明します。
1. **トレンド**
– WEIスコアは、特定のタイプで一定の範囲に集中していることが分かりますが、期間全体にわたる具体的な上昇や下降のトレンドは箱ひげ図単体からは捉えにくいです。
2. **外れ値や急激な変動**
– 「個人WEI（瞑想状態）」や「個人WEI（心理的ストレス）」など、一部のグループで外れ値が見られます。これらは個体差が大きいか、環境的要因が強く影響している可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図のボックスは25%から75%の範囲（四分位）を示し、中央の線は中央値です。ひげはデータの全体的な範囲を示しています。
– 色の違いは、おそらくWEIタイプを区別するためのものであり、視覚的に判別しやすくしています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– このグラフには時系列データそのものが含まれていないため、期間の関係性を直接見出すのは難しいですが、各タイプが他のタイプと比較して安定しているかどうかを判断できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 分布が狭い（「個人WEI平均」など）のWEIタイプは、全体的に一貫したスコアを持つ傾向があります。広い分布が示されているタイプは、より多様な状況やパフォーマンスの変動を示します。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人間は一般的に、分布が狭いと安定性、高い中央値を高パフォーマンスと解釈する傾向があります。「社会WEI（公平性・公正さ）」は高く安定したスコアを示しており、スポーツ界の公正性が維持されている可能性を示唆します。
– 外れ値が多いタイプは、個々のウェルビーイングが多様に変動する要因の影響を強く受ける分野である可能性があり、この点は個別の支援や介入策が有効かもしれません。
全体として、このグラフはスポーツ関連の異なる要素が選手や関係者のウェルビーイングにどのように影響を与えているかを視覚的に示しており、ターゲットを絞った取り組みへの糸口を提供しています。
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:
以下に、グラフの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**:
– この散布図は主成分分析（PCA）からのものであり、特定の時間的トレンドを反映していません。代わりに、データセット全体のパターンや分布を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– データポイントは全体的に散らばっており、特定の一か所に集まっているわけではありません。極端な外れ値は見受けられませんが、右側の中央からやや上に、やや高密度なクラスタが見られます。
3. **各プロットや要素**:
– 主成分は2つ（第1主成分と第2主成分）で構成されており、第1主成分が77%の寄与度を持っており、データの分散を主に説明しています。第2主成分は6%の寄与度です。これにより、第1主成分がより重要であることが示唆されます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– PCAは時系列データではなく変数間の層を探ります。プロットでの密度の違いが、異なる時期やイベントに関連する特徴を示している可能性があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分に強い明確な相関関係は見られませんが、データはやや広がっており、第1主成分軸に沿って偏っています。
6. **直感的な洞察とビジネスや社会への影響**:
– 主成分分析は、データの次元を削減し、解釈しやすくするための手法です。このデータがスポーツカテゴリに関連していることから、選手や試合成績、戦略などの多変数要素を簡略化して、意思決定に活用できる可能性があります。
– 高い密度の区域は、特定の共通した特徴やパターンを持つグループ（チームや試合パターンなど）を示している可能性があり、これを活用してパフォーマンス改善や戦略作成が行えるでしょう。
全体的に、スポーツ分野における多次元データを理解し、関連するパターンを識別するために有用です。
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。